改善农村地区基于5G/B5G的智能医疗连接的延迟时间
Arun Kumar1, Nishant Gaur2, Aziz Nanthaamornphong3
1Department of Electronics and Communication Engineering, New Horizon College of Engineering, Bengaluru, India.
针对5G智能医疗保健的新型混合算法减少了延迟,并在大规模MIMO系统中提高了比特错误率 (BER) 和功率光谱密度 (PSD). 这些进步提高了远程监控和手术程序的复杂性.
科学领域:
- 远程医疗和数字健康
- 无线通信工程 无线通信工程
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 智能医院利用持续的健康监测来提高生活质量.
- 5G技术,包括增强移动宽带 (eMBB) 和超可靠低延迟通信 (URLLC) 等功能,已经彻底改变了远程医疗和外科手术.
- 先进的5G系统减少了对医院面对面访问的需求,这对于广泛采用至关重要.
研究的目的:
- 在5G智能医疗保健中为大规模MIMO (M-MIMO) 引入新的混合检测算法.
- 为了减少基于MIMO的非直角多重接入 (NOMA) 波形的延迟.
- 为了确保在这些先进的通信系统中提供最佳的比特错误率 (BER) 性能.
主要方法:
- 开发了混合检测算法:使用M算法最大概率-最小平均平方误差 (QRM-MLD-MMSE) 和QRM-MLD-ZF (零强迫) 的QR分解.
- 通过在Rician和Rayleigh通道上的模拟来评估算法性能.
- 评估了关键参数,包括比特错误率 (BER) 和功率光谱密度 (PSD).
主要成果:
- 与标准算法相比,拟议的混合算法在BER和PSD中显示出显著的改进.
- 实现了较低的计算复杂性.
- 在智能医疗保健的模拟5G通信环境中验证了性能增强.
结论:
- 新的混合QRM-MLD-MMSE和QRM-MLD-ZF算法为支持5G的智能医疗提供了巨大的好处.
- 这些算法提高了远程医疗服务的通信效率和可靠性.
- 这项研究标志着优化5G在关键医疗保健应用中的重要一步.
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