Разработка метода выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Махди Тарек нассер

• Махди Тарек нассер
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Махди Тарек нассер

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕДАЧЕЙ ДАННЫХ В СЕТИ УДАЛЕННОГО МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА

1.1 Обзор специфики применения технологий Интернета вещей для решения задач удаленного медицинского мониторинга

1.2 Анализ процессов управления передачей данных в сети удаленного медицинского мониторинга с позиций обеспечения требуемых вероятностно-

временных характеристик доставки сообщений

Выводы по главе

ГЛАВА 2 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕДАЧИ ПАКЕТОВ И ДОСТАВКИ СООБЩЕНИЙ В СЕТИ УДАЛЕННОГО МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА

2.1 Разработка модели передачи и приема пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга

2.2 Разработка модели доставки сообщений в сети удаленного медицинского

мониторинга

Выводы по главе

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА И ОЦЕНИВАНИЕ РАБОТОСПОСОБНОСТИ МЕТОДА ВЫБОРА ПАРАМЕТРОВ ДУБЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПАКЕТОВ В СЕТИ УДАЛЕННОГО МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА

3.1 Основные этапы выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга

3.2 Разработка и оценивание работоспособности системы выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского

мониторинга

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты внедрения результатов диссертаций

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В настоящее время активно развиваются технологии Интернета вещей медицинского назначения (Internet of Medical Things, IoMT). Они, в частности, применяются для удаленного наблюдения в реальном времени за физиологическими показателями пациентов. К числу наиболее значимых показателей жизненно важных функций относится, например, частота сердечных сокращений. Значительное снижение или повышение пульса у наблюдаемого пациента, а также прекращение работы его сердца требуют немедленного медицинского вмешательства, поэтому оперативность получения медработником этих данных имеет критически важное значение.

В сетях передачи данных, применяемых для удаленного мониторинга, часто используется протокол организации очередей доставки телеметрических сообщений, адаптированный к особенностям беспроводных сенсорных сетей (Message Queuing Telemetry Transport for Sensor Networks, MQTT-SN). Передача телеметрических сообщений по протоколу MQTT-SN осуществляется в беспроводной среде, в которой уровень интенсивности битовых ошибок (Bit Error Rate, BER) может достигать высоких значений и динамически изменяться под влиянием различных внешних факторов. Для противодействия искажениям передаваемых данных протоколом предусмотрена отправка подтверждений на принятые сообщения, а также используются повторные передачи тех сообщений, в которых обнаружены ошибки. Указанные особенности существенно повышают время доставки телеметрических данных на IoMT-устройства медработников. Чтобы, в случае необходимости, оперативно провести реанимационные мероприятия для спасения человеческих жизней, необходимо минимизировать задержки передачи данных и обеспечить высокую вероятность доставки сообщений в сети удаленного медицинского мониторинга.

Для достижения требуемых характеристик доставки телеметрических сообщений в сети удаленного медицинского мониторинга целесообразно использовать управление параметрами повторных передач. К этим параметрам относится тайм-аут повторной передачи и число повторных отправок информационных пакетов. Протоколом MQTT-SN предусмотрены рекомендуемые интервалы этих параметров, но не предписаны алгоритмы выбора их конкретных значений в различных условиях функционирования сети. Представленные выше аргументы свидетельствуют об актуальности решения научно-технической задачи, состоящей в разработке теоретически обоснованных средств выбора параметров дублирования пакетов в IoMT-сети.

Степень разработанности темы исследования. Исследованию процессов управления в сетях Интернета вещей и аспектов применения IoT-технологий посвящены работы Р.В. Киричека, А.Е. Кучерявого, Г.С. Лебедева, Я.Е. Львовича,

A.И. Парамонова, Н.А. Соколова, L. Atzori, A. Iera, D. In Kim, M. Guizani,

B. Krishnamachari, C. Lu, S. Sharma, L. Shu, G. Srivastava и многих других российских и зарубежных ученых. Предложены различные технические решения, позволяющие уменьшить задержки передачи данных в IoMT-системах. Однако анализ научно-технической литературы показал, что недостаточно внимания уделяется вопросам совершенствования процесса управления передачей данных в сети удаленного медицинского мониторинга на основе рационального выбора тайм-аута повторных передач и числа повторных отправок информационных пакетов.

Объектом исследования является процесс управления передачей данных в сети удаленного медицинского мониторинга.

Предмет исследования - средства оценивания характеристик доставки данных и выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга.

Цель диссертации - совершенствование процесса управления передачей данных в сети удаленного медицинского мониторинга на основе разработки метода выбора параметров дублирования информационных пакетов,

обеспечивающего требуемые время и вероятность безошибочной доставки сообщений.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1) анализ процесса управления передачей данных в сети удаленного медицинского мониторинга с позиций обеспечения требуемых вероятностно-временных характеристик доставки сообщений;

2) разработка моделей передачи информационных пакетов и подтверждений в процессе доставки телеметрических сообщений в сети удаленного медицинского мониторинга;

3) разработка метода выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга;

4) оценивание работоспособности предлагаемого метода на основе вычислительных экспериментов.

Методология исследования. В диссертационной работе использованы методы теории телетрафика, теории передачи информации, теории вероятностей и математической статистики, специализированные программные средства для выполнения вычислительных экспериментов по оцениванию характеристик процесса доставки сообщений в сети удаленного медицинского мониторинга.

Степень достоверности результатов диссертационной работы обеспечивается корректностью математических преобразований, отсутствием противоречий с известными положениями теории и практики управления процессом беспроводной передачи данных в сети Интернета вещей, что иллюстрируется с помощью вычислительных экспериментов. Полученные теоретические результаты согласованы с их реализацией в практической сфере, что подтверждается успешным внедрением разработанных научно-технических решений.

Результаты, обладающие научной новизной:

1. Модель передачи и приема пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга, которая адекватно отражает зависимость интенсивности отправки

информационных пакетов от значений коэффициента битовых ошибок, битовой длины пакетов и подтверждений, разрешенного числа повторных передач и количества сетевых передающих устройств.

2. Модель доставки сообщений в сети удаленного медицинского мониторинга, которая адекватно отражает зависимость вероятности и среднего времени доставки сообщений от характеристик беспроводных каналов, пакетного трафика и параметров повторных передач информационных пакетов.

3. Метод выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга, который основан на применении моделей передачи пакетов и доставки сообщений и отличается оцениванием теоретически обоснованных значений тайм-аута и числа дублирующих отправок, что позволяет обеспечить требуемые вероятностно-временные характеристики доставки телеметрических данных.

Теоретическая значимость работы состоит в том, что проведенное исследование вносит вклад в развитие теоретических основ передачи данных в процессе доставки телеметрических сообщений в сетях интернета вещей.

Практическая значимость полученных результатов состоит в возможности создания на их основе аппаратно-программных средств, позволяющих повысить вероятность и оперативность доставки сообщений в беспроводной сети удаленного медицинского мониторинга. В рамках диссертации получено свидетельство о государственной регистрации программ ЭВМ № 2025617340 «Программный модуль поддержки принятия решений в системе, функционирующей на основе Интернета вещей». Результаты диссертации реализованы на предприятии ООО «НП «Энергетические и информационные технологии» БелГУ» и используются в учебном процессе НИУ «БелГУ», что подтверждено соответствующими документами внедрения.

Положения, выносимые на защиту:

1. Применение разработанного метода выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга позволяет обеспечить значения вероятности и среднего времени доставки

сообщений, требуемые для своевременного оказания пациентам медицинской помощи.

2. Результаты вычислительных экспериментов иллюстрируют работоспособность предлагаемого метода выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертационная работа соответствует паспорту специальности 2.3.1. «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика» по следующим областям исследования:

п. 3 «Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»;

п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта».

Апробация результатов диссертации. Материалы исследования докладывались и обсуждались на III Международной молодежной научно-практической конференции «Информационные технологии и инжиниринг» (г. Белгород, 2025); Международной научно-практической конференции «Новая наука: история становления, современное состояние, перспективы развития» (г. Калуга, 2024); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Модели инновационных решений повышения конкурентоспособности отечественной науки» (г. Омск, 2024).

Связь работы с научными направлениями, программами и проектами. Тематика работы соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники в Российской Федерации «Информационно-телекоммуникационные системы» (утверждено Указом Президента Российской Федерации от 07.07.2011 № 899). Работа связана с проведением исследований в рамках реализации научного проекта № 25-21-00431 «Разработка моделей и методов управления параметрами и режимами передачи информации в

беспроводных системах удаленного мониторинга на базе Интернета вещей и летающих самоорганизующихся сетей» при поддержке РНФ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, в числе которых 3 статьи в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 2 статьи в журналах, индексируемых в международной базе Scopus, 3 работы в других изданиях, а также получено свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ.

Личный вклад соискателя. Все основные научные результаты исследования получены автором самостоятельно или при его непосредственном участии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы и двух приложений. Работа изложена на 130 страницах машинописного текста, включающего 25 таблиц, 39 рисунков и список литературы из 149 наименований.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССОВ

УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕДАЧЕЙ ДАННЫХ В СЕТИ УДАЛЕННОГО МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА

1.1 Обзор специфики применения технологий Интернета вещей для решения задач удаленного медицинского мониторинга

В последние десятилетия на нашей планете имеет место значительная смертность населения, вызванная недостаточным медицинским контролем состояния здоровья людей. Кроме того, повышается доля пожилого населения, требующего постоянный уход со стороны медперсонала. В целях повышения эффективности здравоохранения создаются и совершенствуются системы мониторинга пациентов (Patient Monitoring System, PMS), функционирующие на основе использования интернета вещей [Mahmmod, 2024]. Концепция функционального объединения программно-аппаратных средств медицинского назначения с технологиями интернета вещей (Internet of Things, IoT) получила наименование интернета медицинских вещей [Muhammad, 2021]. По мнению специалистов, в будущем IoMT может достигнуть такого масштаба, что практически каждое медицинское устройство будет функционировать как элемент интернета вещей [Razdan, 2021]. Применение систем интернета медицинских вещей позволяет не только удаленно контролировать пациентов в реальном времени, но и управлять в автоматизированном режиме учетом и использованием лекарственных средств, повышать своевременность и точность диагностики и лечения заболеваний, противодействовать их распространению, эффективно управлять расходами на здравоохранение [Pradyumna, 2024].

В работе [Mahmmod, 2024] обозначены основные цели применения систем удаленного мониторинга пациентов, функционирование которых основано на применении интернета вещей. Эти цели представлены на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 - Основные цели систем удаленного мониторинга пациентов, функционирование которых базируется на использовании IoMT

В составе систем PMS функционирует различное оборудование, с помощью которого осуществляется постоянный контроль жизненно важных показателей пациентов, обнаруживаются и отслеживаются изменения состоянии их здоровья [Swaroop, 2019].

В научных публикациях отмечается значительная роль применения IoMT-систем в борьбе с пандемией COVID-19 [Singh, 2020]. Важность PMS-систем из года в год повышается в связи с демографическим сдвигом в сторону стареющего населения, за которым необходимо осуществлять постоянный уход [Yin, 2016].

IoMT-системы могут успешно применяться в интересах пациентов, страдающих серьезными хроническими заболеваниями [Vaghasiya, 2023]. Основные хронические заболевания, которые могут контролироваться с использованием интернета медицинских вещей, показаны на рисунке 1.2.

Рисунок 1.2 - Хронические заболевания, которые могут контролироваться с

помощью IoMT-систем

Усугубляет проблемы, связанные с приобретением хронических заболеваний, загрязнение окружающей среды [Dhimal, 2021]. Имеются различные подходы к наблюдению, обнаружению и отслеживанию заболеваний на основе PMS-систем с применением IoMT [И^га, 2019].

IoMT применяется для поддержки многочисленных медицинских услуг, связанных с идентификацией пациентов, мониторингом их жизненно важных параметров, управлением приемом лекарственных средств и контролем использования медицинского оборудования. Предложена классификация систем интернета медицинских вещей [El-Saleh, 2025], показанная на рисунках 1.3 - 1.7.

В соответствии с этой классификацией IoMT-системы включают две основные группы. Первая группа ориентирована на контроль человеческого тела, вторая - на контроль медицинского оборудования (см. рисунок 1.3). Системы контроля человеческого тела бывают носимые и не носимые, а системы контроля оборудования могут размещаться как в помещениях, так и на открытых пространствах.

Рисунок 1.3 - Основные группы IoMT-систем

Активное использование носимых IoMT-систем вызвано, с одной стороны, тенденциями роста заболеваний, связанных с малоподвижным образом жизни, неправильным режимом питания и плотным рабочим графиком людей, с другой стороны, технологическими достижениями в области создания современных устройств удаленного мониторинга [Papa, 2020]. Классификация носимых IoMT-систем представлена на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4 - Классификация носимых IoMT-систем

Системы интернета медицинских вещей, которые не относятся к носимым, включают создание «умных» кроватей, медицинских дозаторов и других технических средств [El-Saleh, 2025], обозначенных на рисунке 1.5.

Рисунок 1.5 - Виды не носимых IoMT-систем

На рисунке 1.6 обозначены виды IoMT-систем, функционирующих в помещениях, а на рисунке 1.7 показаны системы интернета медицинских вещей, функционирующие вне помещений, на открытых пространствах.

Многочисленные работы посвящены выделению различных уровней функционирования IoMT-систем. В исследовании [Adeniyi, 2021] выделены три уровня интернета медицинских вещей:

1) физический уровень;

2) уровень интеграции информации;

3) уровень обслуживающих приложений.

Похожая трехкомпонентная IoT-архитектура, включающая слой сбора данных, слой управления данными и слой медицинских услуг используется в работах [Zhang, 2015; Abawajy, 2017; Gatouillat, 2018; Cao, 2019; Li, 2020; El-Saleh, 2025].

Рисунок 1.6 - 1оМТ-системы, функционирующие в помещениях

Рисунок 1.7 - 1оМТ-системы, функционирующие в открытом пространстве

На основе 1оМТ предложена пятикомпонентная архитектура системы мониторинга пациентов [Макттоё, 2024], состоящая из следующих слоёв: 1) сенсоры;

2) беспроводная связь;

3) туманные вычисления [Yi, 2015; Chiang, 2016; Kharel, 2017; Pustokhina, 2020; Al-Doghman, 2023; Kim, 2023; Li, 2024];

4) облачные вычисления [Bansal, 2019; Oueida, 2018; Sujith, 2022];

5) приложения, включающие пользовательский интерфейс.

Четырехкомпонентные структуры систем интернета медицинских вещей

показаны в работах [Ghamari, 2016; Rghioui, 2020; Dwivedi, 2022]. На наш взгляд, наиболее обоснованной является четырехуровневая модель построения IoMT-систем, представленная на рисунке 1.8. Ключевыми элементами данной модели являются процессы.

На нижнем уровне выполняются процессы измерений. Для их реализации в качестве источников данных используются датчики, измерительная аппаратура. Создание измерительных устройств этого уровня связано с использованием сенсорных технологий.

На втором уровне модели данные, измеренные с помощью датчиков, передаются по каналам связи. Чаще всего, используются беспроводные каналы. Для реализации процесса передачи данных используются различные сетевые приемо-передающие устройства, в частности, беспроводные шлюзы. Управление процессами взаимодействия сетевых компонентов в процессе передачи данных осуществляется на основе правил, определяемых соответствующими телекоммуникационными протоколами.

Третий уровень предлагаемой модели обслуживает процессы хранения и обработки данных, полученных в результате измерений и передачи. Для поддержки этих процессов используются серверы баз данных, облачные и туманные технологии. Рассмотренные три уровня нацелены на обеспечение процессов управления медицинскими услугами и поддержки принятия решений в ходе IoMT-контроля.

На четвертом уровне процессы медицинских сервисов реализуются с помощью пользовательских приложений, технологий машинного обучения,

искусственного интеллекта, предиктивной аналитики и других средств поддержки принятия решений.

Процессы

Уровни 1оМТ

Системы, устройства и технологии

Процессы управления медицинскими услугами и поддержки принятия решений

Процессы хранения и обработки данных измерений

Процессы передачи данных измерений

Измерительные процессы

Уровень 4

Уровень 3

Уровень 2

Уровень 1

Пользов ател ьские приложения, технологии машинного обучения, искусственного интеллекта, предиктивной аналитики

Серверы баз

данных, облачные и туманные технологии

Сетевые устройства, беспроводные шлюзы, протоколы взаимодействия сетевых компонентов

Источники данных (датчики, измерительные устройства), сенсорные технологии

Рисунок 1.8 - Четырехуровневая модель 1оМТ

На основе вышерассмотренных архитектур в течение последних 10 - 15 лет разработаны различные IoMT-системы и предложены технические решения для реализации тех или иных аспектов удаленного мониторинга пациентов. Разработана IoT-система удаленного медицинского мониторинга, предназначенная для контроля артериального давления [Dohr, 2010]. Предложена цифровая система удаленного контроля сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов, страдающих сахарным диабетом [Kelarev, 2012]. Представлена система, предназначенная для контроля температуры тела, артериального давления и частоты сердечных сокращений пациентов на основе передачи данных с помощью технологий сотовой связи, в частности, с использованием модуля глобальной мобильной системы (Global System Mobile, GSM) [Jain, 2012].

Создана система для удаленного мониторинга сигналов электрокардиограмм (ЭКГ) [Mohammed, 2014]. Предложена система удаленного мониторинга ЭКГ, частоты дыхания, частоты сердечных сокращений и температуры тела с использованием сенсорных технологий, работающих на основе интернет-приложений [Kumar, 2014]. Технологии передачи данных по беспроводным сенсорным сетям и облачных платформ использованы при построении системы удаленного мониторинга температуры тела [Jassas, 2015]. Предложена облачная система удаленного мониторинга вариабельности сердечного ритма [Hussein, 2018]. Проанализированы подходы к использованию периферийных вычислений в различных IoT-приложениях в сфере здравоохранения [Quy, 2023]. Представлены IoT-системы мониторинга сердечнососудистых функций и частоты дыхания [Cinotti, 2024; Deepak, 2024; Nekui, 2024; Raheel, 2024; Sutha, 2024]. Разработана система удаленного мониторинга состояния здоровья пациентов на основе интернета вещей, с помощью которой измеряются такие жизненно важные показатели, как частота сердечных сокращений, температура тела, параметры ЭКГ, и в реальном времени прогнозируется состояние здоровья сердца с использованием различных методов машинного обучения [Liyakat, 2025].

Один из примеров автоматизированной системы 1оМТ, предназначенной для удаленного мониторинга пациентов, представлен в работе [РагуаШу, 2020]. Эта система позволяет прогнозировать заболевания, уведомлять пациентов о проблемах со здоровьем, обеспечивать при необходимости немедленное вмешательство врачей, а также предоставлять медперсонал людям, нуждающимся в постоянном уходе. Схема функционирования системы представлена на рисунке 1.9.

Рисунок 1.9 - Пример схемы функционирования 1оМТ-системы

С помощью систем и сетей удаленного мониторинга медперсоналу предоставляется возможность в реальном времени отслеживать значения

физиологических параметров организма, измеряемые прикрепленными к телу человека датчиками [Beach, 2018; Razdan, 2021; Madavarapu, 2024].

В число наиболее распространенных датчиков, используемых для контроля жизненно важных функций человека, входят датчики сердцебиения (пульса), температуры тела, уровня гемоглобина [Parvathy, 2021]. Датчики сердцебиения различаются по способу крепления к телу. Имеются нагрудные датчики пульса. Технические характеристики одного из них, датчика пульса Polar H9 [Нагрудный..., 2025], представлены в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Технические характеристики нагрудного датчика пульса Polar H9

Технический параметр Характеристика

Совместимость с операционными системами ОС Android с поддержкой Bluetooth 4.0 и выше

Тип батареи электропитания CR 2025

Срок службы батареи электропитания 400 часов

Габаритные размеры 34 мм х 65 мм х 10 мм

Масса 21 г

Минимальная температура эксплуатации - 10°C

Максимальная температура эксплуатации + 50°C

Широко применяются датчики для измерения пульса на пальце руки. К ним относится, например, датчик KY-039 [Датчик..., 2020], технические характеристики которого представлены в таблице 1.2.

Таблица 1.2 - Технические характеристики датчика КУ-039, служащего для измерения пульса на пальце

Технический параметр Характеристика

Напряжение питания 3-5 В

Диаметр 16 мм

Длина 25 мм

Ширина 22 мм

Высота 17 мм

Масса 2 г

Принцип функционирования датчика состоит в следующем. Палец излучается инфракрасным светодиодом. Это излучение, проходящее сквозь палец, попадает на фототранзистор. Пульсирующая динамика кровяного давления в пальце влияет на его прозрачность, которая, в свою очередь, изменяет сопротивление фототранзистора. Таким образом, обнаруживаются толчки сердцебиения, которые далее подсчитываются и делятся на интервалы времени.

В устройствах для измерения уровня гемоглобина используются часто используется инфракрасный оптический датчик TCRT1000 для фотографической плетизмографии [РагуаШу, 2021]. Этот датчик обладает техническими характеристиками [ТСЯТ1000, 2021], представленными в таблице 1.3.

Одним из наиболее распространенных датчиков температуры является датчик ВБ18Б2. Он активно применяется в 1оТ-системах удаленного медицинского мониторинга [РагуаШу, 2021]. Это герметичное устройство, с помощью которого имеется возможность измерять температуру человеческого тела [Температурный..., 2025], имеет технические характеристики, представленные в таблице 1.4.

Таблица 1.3 - Технические характеристики датчика TCRT1000, используемого для измерения уровня гемоглобина

Технический параметр Характеристика

Тип детектора фототранзистор

Габаритные размеры 7 мм х 4 мм х 2,5 мм

Пиковое рабочее расстояние 1 мм

Рабочий диапазон в пределах > 20 % относительного тока коллектора от 0,2 мм до 4 мм

Выходной ток 0,5 мА

Длина волны излучателя 950 нм

Таблица 1.4 - Технические характеристики датчика DS18B2, используемого для измерения температуры

Технический параметр Характеристика

Минимальная измеряемая температура - 55°С

Максимальная измеряемая температура + 125°С

Точность измерения температуры ± 0,5 °С

Питающее напряжение от 3 В до 5,5 В

Время получения измеренных данных при разрешении 12 бит 750 мс

Время получения измеренных данных при разрешении 9 бит 94 мс

Потребляемый ток в активном режиме 1 мА

Имеется ряд других датчиков, широко применяемых в 1оМТ-системах [Ashfaq, 2022]. Часть из них обозначена на рисунке 1.10.

Наименования датчиков Измеряемые параметры

С \ ЭНТ11/22 V У л Температура, ^ ^ влажность J

С \ 1_М-35 V У /• \ Температура тела V У

С \ ТМР236 V У ( N Температура тела V У

С \ ДЭ8232 V У \ Сердцебиение V У

С \ ЭР02 V У ^ Насыщение крови ^ ^ кислородом J

С \ К0011 V У /■ N Частота пульса V У

С \ ДБОХД0015СДД5 V У /• \ Кровяное давление V У

С \ ДЭХ_335 V У ^ N Положение тела V У

С \ иЭ3020_ V У /• \ Положение тела V У

Рисунок 1.10 - Датчики, применяемые в 1оМТ-системах

Таким образом, проведенный обзор показал, что технологии интернета вещей широко применяются для выполнения различных задач удаленного медицинского мониторинга. На нижнем уровне 1оМТ-архитектуры

функционируют многочисленные датчики, измеряющие показатели жизненно важных функций человеческого тела. Сбор и передача данных, измеренных датчиками, осуществляется с помощью приемо-передающих устройств, составляющих второй уровень модели построения систем интернета медицинских вещей. Управление процессами передачи данных осуществляется в соответствии с протоколами взаимодействия сетевых компонентов и нацелено на обеспечение надежности и своевременности доставки сообщений, от которых может зависеть жизнь и здоровье пациентов, находящихся под наблюдением. Анализу этих процессов посвящен следующий подраздел работы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Махди Тарек нассер, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Балакшин, М.С. Алгоритм автоматизированного управления параметрами передачи телеметрических сообщений в системе промышленного интернета вещей / М.С. Балакшин, К.А. Польщиков // Современные наукоемкие технологии. - 2024. - № 9. - С. 10-15.

2. Балакшин, М.С. Оценивание вероятности дублирования сообщений в системе промышленного Интернета вещей [Электронный ресурс] / М.С. Балакшин, К.А. Польщиков // Инженерный вестник Дона. - 2024. - № 8. -Режим доступа: http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_47N8y24_ Balakshin_Polshchikov.pdf_7fea5b3808.pdf (дата обращения: 05.05.2025).

3. Балакшин, М.С. Оценивание характеристик доставки данных в системе промышленного интернета вещей / М.С. Балакшин, К.А. Польщиков // Современные наукоемкие технологии. - 2024. - № 8. - С. 35-40.

4. Бузов, П.А. Оценивание вероятностно-временных характеристик человеко-машинного диалога / П.А. Бузов, Е.В. Игитян, К.А. Польщиков, А.С. Лебедева // Научный результат. Информационные технологии. - 2023. - Т.8, №3. - С. 27-33.

5. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. - 10-е изд., стер. -М.: Высшая школа, 2006. - 575 с.

6. Власенко, А.В. Технологии обеспечения кибербезопасности в среде 1оМТ / А. В. Власенко, А. А. Величко // Фундаментальные проблемы информационной безопасности в условиях цифровой трансформации: сборник докладов II Всероссийской научной конференции (с приглашением зарубежных ученых). - Ставрополь: Северо-Кавказский федеральный университет, 2020. - С. 105-107.

7. Датчик сердцебиения КУ-039 ДМшпо [Электронный ресурс] // Сайт «РобоТехника18». - 2020. - Режим доступа: https://xn--18-6kcdusowgbt1a4b.xn--р1а1/ку-039-а^шш/#1 (дата обращения: 03.05.2025).

8. Джамил, К.Дж.К. Модель передачи видеопотоков в летающей беспроводной самоорганизующейся сети / К.Дж.К. Джамил, Р.В. Лихошерстов, К.А. Польщиков // Экономика. Информатика. - 2022. - Т. 49. - № 2. - С. 403-415.

9. Игитян, Е.В. Оценивание вероятностно-временных характеристик человеко-машинного диалога на естественном языке / Е.В. Игитян, К.А. Польщиков, А.Н. Немцев // Экономика. Информатика. - 2023. - Т. 50(1). -С. 62-172.

10. Киселев, В. Е. Модель пакетной передачи потока реального времени в беспроводной самоорганизующейся сети / В.Е. Киселев, Е.Д. Киселева, С.А. Лазарев, К.А. Польщиков // Информационные системы и технологии. - 2019. - № 1(111). - С. 87-95.

11. Коськин, А.В. Модель для оценки эффективности обслуживания запросов на передачу потоков реального времени в беспроводной самоорганизующейся сети / А.В. Коськин, К.А. Польщиков, С.А. Лазарев, Е.Д. Киселева // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. - 2017. - № 23(272). - С. 169177.

12. Кучерявый, А. Е. Сети связи 2030 / А.Е. Кучерявый, А.С. Бородин, Р.В. Киричек // Электросвязь. - 2018. - № 11. - С. 52-56.

13. Лебедев, Г.С. Телемедицина и механизмы ее интеграции / Г.С. Лебедев, Н.Л. Шепетовская, В.А. Решетников // Национальное здравоохранение. - 2021. -Т. 2, № 2. - С. 21-27.

14. Лихошерстов, Р.В. Метод обеспечения качества видеотрансляции на базе летающей самоорганизующейся сети / Р.В. Лихошерстов, К.А. Польщиков // Информационные системы и технологии. - 2022. - № 5(133). - С. 109-117.

15. Львович, Я.Е. Моделирование процессов функционирования системы интернет вещей / Я.Е. Львович, И.Я. Львович, А.П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2022. - № 1(40). - С. 39-41.

16. Махди, Т.Н. Математическая модель процесса доставки телеметрических сообщений в системе медицинского интернета вещей /

Т.Н. Махди, К.А. Польщиков // Научный результат. Информационные технологии. - 2024. - Т. 9, № 3. - С. 19-33.

17. Махди, Т.Н. Моделирование доставки сообщений в системе удаленного мониторинга медицинского интернета вещей / Т.Н. Махди, И.К. Польщиков // Сборник статей по итогам Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Модели инновационных решений повышения конкурентоспособности отечественной науки». - Омск, 2024. - С. 17-19.

18. Махди, Т.Н. Оценивание интенсивности отправки пакетов при передаче телеметрических сообщений в IoT-системе медицинского назначения / Т.Н. Махди, К.А. Польщиков // Экономика. Информатика. - 2024. - Т. 51, № 3. -С. 710-721.

19. Нагрудный датчик пульса Polar H9 [Электронный ресурс] // Сайт компании «Polar». - 2025. - Режим доступа: https://shoppolar.ru/product/polar-h9/#chars (дата обращения: 03.05.2025).

20. Парамонов, А.И. Модели потоков трафика для сетей М2М / А.И. Парамонов // Электросвязь. - 2014. - № 4. - С. 11-16.

21. Польщиков, К. А. Математическая модель передачи мультимедийного сообщения в телекоммуникационной сети с коммутацией пакетов / К. А. Польщиков, Ю. Н. Здоренко, О. Я. Сова // Научные ведомости БелГУ. -2014. - № 15 (186). - Вып. 31(1). - С. 176 - 184.

22. Польщиков, К.А. Оценивание вероятности доставки сообщений в ^МТ-системе / К.А. Польщиков, Т.Н. Махди // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. - 2025. - Т. 52, № 1. - С. 113-121.

23. Польщиков, К.А. Оценка вероятностно-временных характеристик доставки данных в беспроводной самоорганизующейся сети / К.А. Польщиков // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. - 2015. - № 7(204). - С. 183-187.

24. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025617340. Российская Федерация. Программный модуль поддержки

принятия решений в системе, функционирующей на основе Интернета вещей / К.А. Польщиков, Дж.К.Дж. Карви, Т.Н. Махди, И.К. Польщиков. - заявл. 13.03.2025: регистр. 25.03.2025.

25. Соколов, Н. Сценарии реализации концепции «Интернет вещей» / Н. Соколов // Первая миля. - 2016. - № 5(58). - С. 32-36.

26. Температурный датчик DS18B20 [Электронный ресурс] // Сайт «Arduino-54». - 2025. - Режим доступа: https://ardumo54.ru/catalog/datchiki-sensory/klimaticheskie/temperaturnyj-datchik-ds18b20-vodonepronitsaemyj-3m/ (дата обращения: 03.05.2025).

27. Ясир, М.Д.Я., Модель доставки сообщения в сенсорной сети с низким энергопотреблением / М.Д.Я. Ясир, К.А. Польщиков, В.И. Федоров // Экономика. Информатика. - 2023. - Т. 50(2). - С. 439-447.

28. Abawajy, J.H. Federated internet of things and cloud computing pervasive patient health monitoring system / J.H. Abawajy, M.M. Hassan // IEEE Communications Magazine. - 2017. - Vol. 55(1). - Р. 48-53.

29. Adeniyi, E.A. IoMT-Based Wearable Body Sensors Network Healthcare Monitoring System [Электронный ресурс] / E.A. Adeniyi, R.O. Ogundokun, J.B. Awotunde // Studies in Computational Intelligence. - 2021. - Vol. 933. - Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-981-15-9897-5_6 (дата обращения: 03.05.2025).

30. Ahammad, S. H. Defected ground-structured symmetric circular ring antenna for near-field scanning plasmonic applications / S.H. Ahammad, D. Nagajyothi, P.P. Priya et al. // Plasmonics. - 2023. - Vol. 18(2). - Р. 541-549.

31. Ahmed, S. F. Insights into internet of medical things (iomt): Data fusion, security issues and potential solutions / S.F. Ahmed, M.S. Alam, S. Afrin et al. // Information Fusion. - 2024. - Vol. 102. - Р. 102060.

32. Akshatha, P.S. Delay Estimation of Healthcare Applications Based on MQTT Protocol: A Node-RED Implementation / P.S. Akshatha, S.M. Kumar // IEEE International Conference on Electronics, Computing and Communication Technologies (CONECCT). - Bangalore, 2022. - Р. 1-6.

33. Alani, M.M. TCP/IP Model [Электронный ресурс] / M.M. Alani. - Springer Briefs in Computer Science, 2014. - Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-3-319-05152-9_3 (дата обращения: 05.05.2025).

34. Al-Doghman, F. AI-Enabled Secure Microservices in Edge Computing: Opportunities and Challenges / F. Al-Doghman, N. Moustafa, I. Khalil // IEEE Transactions on Services Computing. - 2023. - Vol. 16(2). - Р. 1485-1504.

35. Al Enany, M.O. A Comparative analysis of MQTT and IoT application protocols / M.O. Al Enany, H.M. Harb, G. Attiya // International Conference on Electronic Engineering (ICEEM). - Menouf, 2021. - Р. 1-6.

36. Al-Fuqaha, A. Internet of Things: A Survey on Enabling Technologies, Protocols, and Applications /A. Al-Fuqaha, M. Guizani, M. Mohammadi // IEEE Communications Surveys & Tutorials . - 2015. - Vol. 17(4). - Р. 2347-2376.

37. Alshammari, H.H. The internet of things healthcare monitoring system based on MQTT protocol / H.H. Alshammari // Alexandria Engineering Journal. - 2023. -Vol. 69. - P. 275-287.

38. Arefin, M. T. Wireless body area network: An overview and various applications / M.T. Arefin, M.H. Ali, A.K. Haque // Journal of Computer and Communications. - 2017. - Vol. 5(7). - Р. 53-64.

39. Aschenbrenner, J.R. Open Systems Interconnection / J.R. Aschenbrenner // IBM Systems Journal. - 1986. - Vol. 25(3.4). - Р. 369- 379.

40. Ashfaq, Z. A review of enabling technologies for Internet of Medical Things (IoMT) Ecosystem / Z. Ashfaq, A. Rafay, R. Mumtaz et al. // Ain Shams Engineering Journal. - 2022. - Vol. 13(4). - Р. 101660.

41. Atzori, L. The Internet of Things: A survey / L. Atzori, A. Iera, G. Morabito // Computer Networks. - Vol. 54(15). - 2010. - P. 2787-2805.

42. Aversano, L. Explainable Anomaly Detection of Synthetic Medical IoT Traffic Using Machine Learning / L. Aversano, M.L. Bernardi, M. Cimitile // SN Computer Science. - 2024. - Vol. 5. - Р. 488.

43. Badenhop, C. W. The Z-wave routing protocol and its security implications / C.W. Badenhop, S.R. Graham, B.W. Ramsey // Computers & Security. - 2017. -Vol. 68. - P. 112-129.

44. Bajaj, A. Recent trends in internet of medical things: A review. Advances in Machine Learning and Computational Intelligence / A. Bajaj, M. Bhatnagar, A. Chauhan // Proceedings of ICMLCI. - 2021. - Vol. 2019. - P. 645-656.

45. Bansal, M. IoT & Big Data in Smart Healthcare (ECG Monitoring) / M. Bansal, B. Gandhi // 2019 International Conference on Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (COMITCon). - Faridabad, 2019. - P. 390-396.

46. Beach, C. An Ultra Low Power Personalizable Wrist Worn ECG Monitor Integrated With IoT Infrastructure / C. Beach et al. // IEEE Access. - 2018. - Vol. 6. -P. 44010-44021.

47. Bellavista, P. Data Distribution Service (DDS): A performance comparison of OpenSplice and RTI implementations / P. Bellavista, A. Corradi, L. Foschini,

A. Pernafini // 2013 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC). -Split, 2013. - P. 000377-000383.

48. Bhatti, D.S. IoT-Enhanced Transport and Monitoring of Medicine Using Sensors, MQTT, and Secure Short Message Service / D.S. Bhatti, M.M. Hussain,

B. Suh // IEEE Access. - 2024. - Vol. 12. - P. 46690-46703.

49. Bhatti, D. S. A survey on wireless wearable body area networks: A perspective of technology and economy / D.S. Bhatti, S. Saleem, A. Imran et al. // Sensors. - 2022. - Vol. 22(20). - P. 7722.

50. Borsatti, D. From IoT to Cloud: Applications and Performance of the MQTT Protocol / D. Borsatti, W. Cerroni, F. Tonini, C. Raffaelli // 22nd International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON). - Bari, 2020. - P. 1-4.

51. Buenrostro-Mariscal, R. Prioritization-Driven Congestion Control in Networks for the Internet of Medical Things: A Cross-Layer Proposal / R. Buenrostro-

Mariscal, P.C. Santana-Mancilla, O.A. Montesinos-Lopez et al. // Sensors. - 2023. -Vol. 23(2). - Р. 923.

52. Calcagnini, G. Electromagnetic compatibility of WiFi technology with life-supporting medical devices / G. Calcagnini, E. Mattei, F. Censi et al. // World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering. - Munich, 2009. - Р. 616- 619.

53. Cao, H. Enabling technologies for wireless body area networks: A survey and outlook / H. Cao, V. Leung, C. Chow, H. Chan // IEEE Communications Magazine. -2009. - Vol. 47(12). -Р. 84-93.

54. Cao, R. A scalable multicloud storage architecture for cloud-supported medical internet of things / R. Cao, Z. Tang, C. Liu, B. Veeravalli // IEEE Internet of Things Journal. - 2019. - Vol. 7(3). - Р. 1641-1654.

55. Chen, C.-Y. Using iBeacon components to design and fabricate low-energy and simple indoor positioning method / C.-Y. Chen, M.-H. Cheng, M. Cheng and C.-F. Yang // Sensors and Materials. - 2023. - Vol. 35(3). - Р. 703.

56. Chiang, M. Fog and IoT: An Overview of Research Opportunities / M. Chiang, T. Zhang // IEEE Internet of Things Journal. - 2016. - Vol. 3(6). - Р. 854864.

57. Cho, A. IoT data dissemination scheme for reducing delay in multi-broker environments / A. Cho, T.Y. Kim, Ch.K. Kim // Internet of Things. - 2024. - Vol. 25. -Р. 101025.

58. Cinotti, E. A Narrowband IoT Personal Sensor for Long-Term Heart Rate Monitoring and Atrial Fibrillation Detection / E. Cinotti, J. Centracchio, S. Parlato // Sensors. - 2024. - Vol. 24(14). - Р. 4432.

59. Clusters partition algorithm for a self-organizing map for detecting resource-intensive database inquiries in a geo-ecological monitoring system/ T.N. Mahdi, J.Q. Jameel, K.A. Polshchykov et al. // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2021. - Vol. 9, No. 4. - P. 1138-1145.

60. da Rocha, H. An MQTT-SN-Based QoS Dynamic Adaptation Method for Wireless Sensor Networks [Электронный ресурс] / H. da Rocha, T.L. Monteiro, M.E. Pellenz // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2020. - Vol. 26. -

Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-3-030-15032-7_58 (дата обращения: 05.05.2025).

61. Deepak. Heart attack detection and heart rate monitoring using IoT / Deepak, A.C. Kumar, A. Shivasharanappa, M. Shastry // AIP Conference Proceedings. - 2024. -Vol. 2742(1). - Р. 020073.

62. Development of a mathematical model of video monitoring based on a self-organizing network of unmanned aerial vehicles / J.Q. Jameel, T.N. Mahdi, K.A. Polshchykov et al. // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2022. -Vol. 10, No. 6. - P. 84-95.

63. Dhimal, M. Impact of air pollution on global burden of disease in 2019 / M. Dhimal, F. Chirico, B. Bista et al. // Processes. - 2021. - Vol. 9(10). - Р. 1719.

64. Dohr, A. The Internet of Things for ambient assisted livin / A. Dohr, R. Modre-Opsrian, M. Drobics et al. // 2010 Seventh International Conference on Information Technology: New Generations. - Las Vegas, 2010. - Р. 804-809.

65. Dwivedi, R. Potential of Internet of Medical Things (IoMT) applications in building a smart healthcare system: A systematic review / R. Dwivedi, D. Mehrotra, Sh. Chandra // Journal of Oral Biology and Craniofacial Research. - 2022. - Vol. 12(2).

- Р. 302-318.

66. Edeline, K. Using UDP for Internet Transport Evolution [Электронный ресурс] / K. Edeline, M. Kuhlewind, B. Trammell et al. - 2016. - Режим доступа: https://arxiv.org/pdf/1612.07816 (дата обращения: 05.05.2025).

67. El-Saleh, A.A. The Internet of Medical Things (IoMT): opportunities and challenges / A.A. El-Saleh, A.M. Sheikh, M.A.M. Albreem et al. // Wireless networks.

- 2025. Vol. 31. - Р. 327-344.

68. Gatouillat, A. Internet of medical things: A review of recent contributions dealing with cyber-physical systems in medicine / A. Gatouillat, Y. Badr, B. Massot, E. Sejdic // IEEE Internet of Things Journal. - 2018. - Vol. 5(5). - Р. 3810-3822.

69. Ghamari, M. A survey on wireless body area networks for eHealthcare systems in residential environments / M. Ghamari, B. Janko, R. Sherratt et al. // Sensors.

- 2016. - Vol. 16(6). - Р. 831.

70. Herrero, R. MQTT-SN, CoAP, and RTP in wireless IoT real-time communications / R. Herrero // Multimedia Systems. - 2020. - No. 26. - Р. 643-654.

71. Huang, C. Internet of medical things: A systematic review / C. Huang, J. Wang, S. Wang, Y. Zhang // Neurocomputing. - 2023. - Vol. 557. - Р. 126719.

72. Hussein, A. F. An Automated Remote Cloud-Based Heart Rate Variability Monitoring System / A.F. Hussein, N.A. Kumar, M. Burbano-Fernandez // IEEE Access. - 2018. - Vol. 6. - Р. 77055-77064.

73. Ismail, W. Internet of medical things (iomt) for patient healthcare monitoring system / W. Ismail et al. // 2019 IEEE 14th Malaysia international conference on communication (MICC). - 2019. - Р. 69-74.

74. Jain, N. P. An embedded, GSM based, multiparameter, realtime patient monitoring system and control — An implementation for ICU patients / N.P. Jain, P.N. Jain, T.P. Agarkar // 2012 World Congress on Information and Communication Technologies. - Trivandrum, 2012. - Р. 987-992

75. Jassas, M. S. A smart system connecting e-health sensors and the cloud / M.S. Jassas, A.A. Qasem, Q.H. Mahmoud // 2015 IEEE 28th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE). - Halifax, 2015. - Р. 712-716.

76. Keerthana A. Performance Assessment of IoMT Services and Protocols [Электронный ресурс] / A. Keerthana // The Internet of Medical Things (IoMT). -2022. - Режим доступа: https://doi.org/10.1002/9781119769200.ch9.

77. Kelarev, A. V. Empirical study of decision trees and ensemble classifiers for monitoring of diabetes patients in pervasive healthcare / A.V. Kelarev, A. Stranieri, J.L. Yearwood, H.F. Jelinek // 2012 15th International Conference on Network-Based Information Systems. - Melbourne, 2012. - Р. 441- 446.

78. Khan, RA, Pathan A-SK. The state-of-the-art wireless body area sensor networks: A survey [Электронный ресурс] / R.A. Khan, A.-SK. Pathan // International Journal of Distributed Sensor Networks. - 2018. - Vol. 14(4). - Режим доступа: https://doi.org/10.! 177/1550147718768994.

79. Kharel, J. An architecture for smart health monitoring system based / J. Kharel, H.T. Reda, S.Y. Shin // Journal of Communications. - 2017. - Vol. 12(4). -Р. 228-233.

80. Khattak, H.A. CoAP-based healthcare sensor networks: A survey / H.A. Khattak, M. Ruta, E. Di Sciascio // Proceedings of 2014 11th International Bhurban Conference on Applied Sciences & Technology (IBCAST). - Islamabad, 2014.

- Р. 499-503.

81. Kim, D. I. New SWIPT Using PAPR: How It Works / D.I. Kim, J.H. Moon, J.J. Park // IEEE Wireless Communications Letters. - 2016. - Vol. 5(6). - Р. 672-675.

82. Kim, T. MoDEMS: Optimizing Edge Computing Migrations for User Mobility / T. Kim et al. // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. - 2023.

- Vol. 41(3). - Р. 675-689.

83. Kirichek, R. Internet of Things Laboratory Test Bed / R. Kirichek, A. Koucheryavy // Lecture Notes in Electrical Engineering. - 2016. - Vol. 348. - P. 485-494.

84. Konstantinov, I. Mathematical Model of Message Delivery in a Mobile Ad Hoc Network / I. Konstantinov, K. Polshchykov, S. Lazarev, O. Polshchykova // Proceedings of the 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). - Moscow, 2017. - PP. 10-13.

85. Koutras, D. Security in IoMT Communications: A Survey / D. Koutras, G. Stergiopoulos, T. Dasaklis // Sensors. - 2020. - Vol. 20(17). - Р. 4828.

86. Krishna, C.S. Healthcare Monitoring System Based on IoT Using AMQP Protocol [Электронный ресурс] / C.S. Krishna, T. Sasikala // International Conference on Computer Networks and Communication Technologies. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies. - 2019. - Vol. 15. - Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-981-10-8681-6_29 (дата обращения: 05.05.2025).

87. Krishnamachari, B. Networking Wireless Sensors / B. Krishnamachari. -Cambridge University Press, 2005.

88. Kumar, K. M. A design approach to smart health monitoring using android mobile devices / K.M. Kumar, R.S. Venkatesan // 2014 IEEE International Conference

on Advanced Communications, Control and Computing Technologies. -Ramanathapuram, 2014. - Р. 1740-1744.

89. Kuzlu, M. Review of communication technologies for smart homes/building applications / M. Kuzlu, M. Pipattanasomporn, S. Rahman // 2015 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT ASIA). - Bangkok, 2015. - Р. 1- 6.

90. Lakshminarayana, S. Securing the IoT Application Layer from an MQTT Protocol Perspective: Challenges and Research Prospects [Электронный ресурс] / S. Lakshminarayana, A. Praseed, P.S. Thilagam / IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2024. - Режим доступа: https://doi.org/10.1109/C0MST.2024.3372630 (дата обращения: 05.05.2025).

91. Li, C. A review of IoT applications in healthcare / C. Li, J. Wang, S. Wang, Y. Zhang // Neurocomputing. - 2024. - Vol. 565. - 127017.

92. Li, X. Securing internet of medical things with friendly-jamming schemes / X. Li, H.-N. Dai, Q. Wang et al. // Computer Communications. - 2020. - Vol. 160. -Р. 431-442.

93. Liyakat, K.K. Heart Health Monitoring Using IoT and Machine Learning Methods / K.K. Liyakat // AI-Powered Advances in Pharmacology. - 2025. - Р. 257282.

94. Lu, C. Real-Time Wireless Sensor-Actuator Networks for Industrial Cyber-Physical Systems / C. Lu et al. // Proceedings of the IEEE. - 2016. - Vol. 104(5). -Р. 1013-1024.

95. Lv, Y. Big data driven covid-19 pandemic crisis management: Potential approach for global health / Y. Lv, C. Ma, X. Li, M. Wu // Archives of Medical Science. - 2021. - Vol. 17(3). - Р. 829.

96. Madavarapu, J.B. HOT Watch: IoT-Based Wearable Health Monitoring System / J.B. Madavarapu et al. // IEEE Sensors Journal. - 2024. - Vol. 24(20). -Р. 33252- 33259.

97. Mahdi, T.N. Research of Transmitting Telemetry Messages in the Internet of Things System for Remote Medical Monitoring / T.N. Mahdi, I.K. Polshchikov // Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции

«Новая наука: история становления, современное состояние, перспективы развития». - Калуга, 2024. - С. 27-29.

98. Mahmmod, B.M. Patient Monitoring System Based on Internet of Things: A Review and Related Challenges With Open Research Issues / B.M. Mahmmod et al. // IEEE Access. - 2024. - Vol. 12. - P. 132444-132479.

99. Method of Detecting Resource-Intensive Inquiries to Databases of Agro-Industrial Resources Geo-Ecological Monitoring Systems / J.Q. Jameel, T.N. Mahdi, O.R. Kuzichkin, K.A. Polshchykov, S.A. Lazarev, I.K. Polshchikov // Webology. -2022. - Vol. 19, No 1. - PP. 3929-3939.

100. Mishra S.S. IoT health care monitoring and tracking: A survey / S.S. Mishra, A. Rasool // International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICEI). - Tirunelveli, 2019. - Р. 1052-1057.

101. Mekki, K. A comparative study of lpwan technologies for large-scale iot deployment / K. Mekki, E. Bajic, F. Chaxel, F. Meyer // ICT Express. - 2019. -Vol. 5(1). - P. 1-7.

102. Mohammed, J. Internet of Things: Remote Patient Monitoring Using Web Services and Cloud Computing / J. Mohammed, C.-H. Lung, A. Ocneanu // 2014 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings), and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom). - Taipei, 2014. - Р. 256-263.

103. MQTT for Sensor Networks (MQTT-SN). Protocol Specification.Version 1.2 [Электронный ресурс]. - 2013. - Режим доступа: https://groups.oasis-open.org/higherlogic/ws/public/download/66091/MQTT-SN_spec_v1.2.pdf/latest (дата обращения: 05.05.2025).

104. Muhammad, G. A comprehensive survey on multimodal medical signals fusion for smart healthcare systems / G. Muhammad, F. Alshehri, F. Karray et al. // Information Fusion. - 2021. - Vol. 76. - Р. 355-375.

105. Negra, R. Wireless body area networks: Applications and technologies / R. Negra, I. Jemili and A. Belghith // Procedia Computer Science. - 2016. - Vol. 83. -Р. 1274-1281.

106. Nekui, O.D. IoT-Based Heartbeat Rate-Monitoring Device Powered by Harvested Kinetic Energy / O.D. Nekui, W. Wang, C. Liu // Sensors. - 2024. -Vol. 24(13). - Р. 4249.

107. Oueida, S. An edge computing based smart healthcare framework for resource management / S. Oueida, Y. Kotb, M. Aloqaily et al. // Sensors. - 2018. -Vol. 18(12). - Р. 4307.

108. Palmese, F. Adaptive Quality of Service Control for MQTT-SN / F. Palmese, A.E.C. Redondi, M. Cesana // Sensors. - 2022. - Vol. 22(22). - Р. 8852

109. Papa, A. E-health and wellbeing monitoring using smart healthcare devices: An empirical investigation / A. Papa, M. Mital, P. Pisano, M. Del Giudice // Technological Forecasting and Social Change. - 2020. - Vol. 153. - Р. 119226.

110. Park, Y.-J. Construction of IoT Environment for XMPP Protocol Based Medical Devices Using Powershell / Y.-J. Park, K.-H. Lee // Journal of Internet of Things and Convergence. - 2016. - Vol. 2(2). - P. 15-20.

111. Parvathy, V.S. Automated Internet of Medical Things (IoMT) Based Healthcare Monitoring System [Электронный ресурс] / V.S. Parvathy, S. Pothiraj, J. Sampson // Studies in Systems, Decision and Control. - 2021. - Vol. 311. - Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-3-030-55833-8_7 (дата обращения 03.05.2025).

112. Pasha, A. An Efficient ECG Monitoring System using MQTT Protocol for Remote Patients in an IoT System / A. Pasha, S. Nagaraja // International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering. - 2023. - Vol. 12(1). - Р. 146153.

113. Patel, K.K. Internet of things-iot: definition, characteristics, architecture, enabling technologies, application & future challenges / K.K. Patel, S.M. Patel et al. // International journal of engineering science and computing. - 2016. - Vol. 6(5). -Р. 6122-6131.

114. Pawar, S. Evaluation of Delay Parameter of MQTT Protocol / S. Pawar, N. Panigrahi, A.P. Jyothi et al. // International Journal of Engineering Trends and Technology. - 2023. - Vol. 71(3). - Р. 227-235.

115. Pérez, H. Modeling the QoS parameters of DDS for event-driven real-time applications / H. Pérez, J.J. Gutiérrez // Journal of Systems and Software. - 2015. -Vol. 104. - P. 126-140.

116. Polshchykov, K. Justification for the decision on loading channels of the network of geoecological monitoring of resources of the agroindustrial complex / K.Polshchykov, A.H.T. Shabeeb, S. Lazarev, V. Kiselev // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2021. - Vol. 9, No. 3. - P. 781-787.

117. Polshchykov, K. Limitary request queue choice mathematical model for the real time streams transfer by means of the mobile ad hoc network radio channel / K. Polshchykov, S. Lazarev, A. Zdorovtsov // Journal of Fundamental and Applied Sciences. - 2017. - Vol 9, No 7S. - P. 1317-1327.

118. Polshchykov K. Multimedia Messages Transmission Modeling in a Mobile Ad Hoc Network / K. Polshchykov, S. Lazarev, A. Zdorovtsov // Proceedings of the 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). - Moscow, 2017. - PP. 24-27.

119. Pradyumna, G.R. Empowering healthcare with IoMT: Evolution machine learning integration security and interoperability challenges / G.R. Pradyumna, R.B. Hegde, K.B. Bommegowda et al. // IEEE Access. - 2024. - Vol. 12. - P. 2060320623.

120. Pustokhina, I. V. An effective training scheme for deep neural network in edge computing enabled Internet of Medical Things (IoMT) systems / I.V. Pustokhina, D.A. Pustokhin, D. Gupta // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. - P. 107112-107123.

121. Quy, N.M. Edge computing for real-time Internet of Things applications: Future internet revolution / N.M. Quy, L.A. Ngoc, N.T. Ban et al. // Wireless Personal Communications. - 2023. - Vol. 132(2). - P. 1423-1452.

122. Raheel, M.S. Contactless vital sign monitoring systems: a comprehensive survey of remote health sensing for heart rate and respiration in internet of things and sleep applications / M.S. Raheel, F. Tubbal, R. Raad // Sensors and Diagnostics. -Vol. 3(7). - 2024. - P. 1085-1118.

123. Razdan, S. Internet of Medical Things (IoMT): Overview, Emerging Technologies, and Case Studies / S. Razdan, S. Sharma // IETE Technical Review. -2021. - Vol. 39(4). - P. 775-788.

124. Rghioui, A. A smart architecture for diabetic patient monitoring using machine learning algorithms / A. Rghioui, J. Lloret, S. Sendra, A. Oumnad // Healthcare. - 2020. - Vol. 8(3). - P. 348.

125. Shanmuga, S.J.P. A survey on LoRa networking: Research problems current solutions and open issues / S.J.P. Shanmuga, W. Du, Z. Zhao // IEEE Communications Surveys & Tutorials. - 2020. - Vol. 22(1). - P. 371-388.

126. Shu, L. Challenges and Research Issues of Data Management in IoT for Large-Scale Petrochemical Plants / L. Shu, M. Mukherjee, M. Pecht // IEEE Systems Journal. - 2018. - Vol. 12(3). - P. 2509-2523.

127. Singh, R.P. Internet of Medical Things (IoMT) for orthopaedic in COVID-19 pandemic: Roles, challenges, and applications / R.P. Singh, M. Javaid, A. Haleem et al. // Journal of Clinical Orthopaedics and Trauma. - 2020. - Vol. 11(4). - P. 713-717.

128. Srivastava, G. A Light and Secure Healthcare Blockchain for IoT Medical Devices / G. Srivastava, J. Crichigno, S. Dhar // 2019 IEEE Canadian Conference of Electrical and Computer Engineering (CCECE). - Edmonton, 2019. - P. 1-5.

129. Shafi, I. Design and development of patient health tracking, monitoring and big data storage using Internet of Things and real time cloud computing / I. Shafi, S. Din, S. Farooq // PLoS ONE. - 2024. - Vol. 19(3). - P. e0298582.

130. Stitini, O. Combining IoMT and XAI for Enhanced Triage Optimization: An MQTT Broker Approach with Contextual Recommendations for Improved Patient Priority Management in Healthcare / O. Stitini, F. Ouakasse, S. Rakrak // International Journal of Online & Biomedical Engineering. - 2024. - Vol. 20(7). - P. 145.

131. Sujith, A.V.L.N. Systematic review of smart health monitoring using deep learning and artificial intelligence / A.V.L.N. Sujith, G.S. Sajja, V. Mahalakshmi // Neuroscience Informatics. - 2022. - Vol. 2(3). - P. 100028.

132. Sun, H. Wearable Communications in 5G: Challenges and Enabling Technologies / H. Sun, Z. Zhang, R.Q. Hu, Y. Qian // IEEE Vehicular Technology Magazine. - 2018. - Vol. 13(3). - Р. 100-109.

133. Sutha, P. IOT Based Heart Rate Monitoring System Design for Heart Attack Detection / P. Sutha, A. Periyanan, R. Menaha // 2024 4th International Conference on Advance Computing and Innovative Technologies in Engineering, Greater Noida, 2024. - Р 1690-1693.

134. Swaroop, K.N. A health monitoring system for vital signs using IoT / K.N. Swaroop, K. Chandu, R. Gorrepotu, S. Deb // Internet of Things. - 2019. -Vol. 5. - Р. 116-129.

135. TCRT1000, TCRT1010. Reflective Optical Sensor with Transistor Output [Электронный ресурс] // Сайт компании Vishay. - 2021. - Режим доступа: https://www.vishay.com/docs/83752/tcrt1000.pdf (дата обращения: 03.05.2025).

136. Tejashree, V. MQTT-SN Based Architecture for Estimating Delay and Throughput in IoT [Электронный ресурс] / V. Tejashree, N. Vidhyashree, S. Anusha et al. // Communications in Computer and Information Science. - 2021. - Vol. 1483. -Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91244-4_38 (дата обращения: 05.05.2025).

137. Vaghasiya, J.V. Wearable sensors for telehealth based on emerging materials and nanoarchitectonics / J.V. Vaghasiya, C.C. Mayorga-Martinez, M. Pumera // NPJ Flexible Electronics. - 2023. - Vol. 7(1). - Р. 26.

138. Weqar, M. Adaptive Switching Based Data-Communication Model for Internet of Healthcare Things Networks / M. Weqar, S. Mehfuz, D. Gupta, S. Urooj // IEEE Access. - 2024. - Vol. 12. - Р. 11530-1548.

139. Wei, K. Health monitoring based on internet of medical things: Architecture, enabling technologies, and applications / K. Wei, L. Zhang, Y. Guo, X. Jiang // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. - Р. 27468-27478.

140. Wu, F. An Internet-of-Things (IoT) network system for connected safety and health monitoring applications / F. Wu, T. Wu, M.R. Yuce // Sensors. - 2018. -Vol. 19(1). - Р. 21.

141. Yamamoto, K. Hardware Implementation of MQTT Broker and Precise Time Synchronization Using IoT Devices / K. Yamamoto, A. Fukuhara, H. Nishi // IEEJ Transactins Electrical Electronic Engineering. - 2022. - Vol. 17. - Р. 209-217.

142. Ye, J. Fast beam discovery and adaptive transmission under frequency selective attenuations in sub-terahertz bands / J. Ye, H. Gharavi, B. Hu // IEEE Transactions on Signal Processing. - 2023. - Vol. 71. - Р. 727-740.

143. Yew, H.T. IoT-Based Patient Monitoring System [Электронный ресурс] / H.T. Yew, G.X. Wong, F. Wong // Internet of Things. - 2024. - Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-981-97-1432-2_2 (дата обращения: 05.05.2025).

144. Yin, Y. The Internet of Things in healthcare: An overview / Y. Yin, Y. Zeng, X. Chen, Y. Fan // Journal of Industrial Information. - 2016. - Vol. 1. - Р. 313.

145. Yi, S. A survey of fog computing: Concepts applications and issues / S. Yi, C. Li, Q. Li // Proceedings of the 2015 Workshop on Mobile Big Data. - 2015. -Р. 37-42.

146. Yu, W.-W. The role of near-field communication mobile payments in sustainable restaurant operations: A restaurateur's perspective / W.-W. Yu, C.-Y. Fang // Sustainability. - 2023. - Vol. 15(16). - Р. 12471.

147. Zhang, H. Delay-reliability-aware protocol adaption and quality of service guarantee for message queuing telemetry transport-empowered electric Internet of things [Электронный ресурс] / H. Zhang, H. Zhang, Z. Wang et al. // International Journal of Distributed Sensor Networks. - 2022. - Vol. 18(5). - Режим доступа: https://doi: 10.1177/15501329221097815 (дата обращения: 05.05.2025).

148. Zhang, Y. Health-cps: Healthcare cyber-physical system assisted by cloud and big data / Y. Zhang, M. Qiu, C.-W. Tsai et al. // IEEE Systems Journal. - 2015. -Vol. 11(1). - Р. 88-95.

149. Zhang, Y.J. Analysis of network overhead and delay of rule engine based on MQTT protocol / Y.J. Zhang, W.Q. Tao // Proceedings of the 2022 10th International Conference on Information Technology: IoT and Smart City (ICIT '22). -New York, 2023. - P. 179-183.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ВАК РФ - Высшая аттестационная комиссия

Российской Федерации

РНФ - Российский научный фонд

ЭВМ - Электронная вычислительная машина

ЭКГ - Электрокардиограмма

AMQP - Расширенный протокол очереди

(Advanced Message сообщений

Queuing Protocol)

BER - Интенсивность битовых ошибок

(Bit Error Rate)

CoAP - Протокол ограниченного применения

(Constrained Application

Protocol)

DDS - Протокол распределения данных

(Data Distribution

Service)

HTTP

(HyperText Transfer Protocol)

IEEE - Институт инженеров электротехники и

(Institute of Electrical and электроники Electronics Engineers)

IoMT - Интернет медицинских вещей

(Internet of Medical

Things)

IoT - Интернет вещей

(Internet of Things,)

LoRaWAN - Глобальная сеть дальнего радиуса

(Long Range Wide Area действия

Network)

MQTT - Протокол организации очередей

(Message Queuing доставки телеметрических сообщений

Telemetry Transport)

MQTT-SN - Протокол организации очередей

(Message Queuing доставки телеметрических сообщений

Telemetry Transport for для беспроводных сенсорных сетей Sensor Networks)

NFC - Беспроводная связь ближнего действия

(Near Field

Communication)

OSI

(Open Systems Interconnection)

Модель взаимодействия открытых систем

PMS

(Patient Monitoring System)

QoS

(Quality of Service) RFID

(Radio Frequency IDentification)

- Система мониторинга пациентов

- Качество обслуживания

- Радиочастотная идентификация

TCP - Протокол управления передачей

(Transmission Control

Protocol)

UDP - Протокол пользовательских дейтаграмм

(User Datagram Protocol)

WBAN

(Wireless Body Area Network)

- Беспроводная нательная сеть

XML - Расширяемый язык разметки

(extensible Markup

Language)

XMPP - Расширяемый протокол обмена

(extensible Messaging сообщениями и информацией о

and Presence Protocol) присутствии

ООО «НПП «ЭИТ» БелГУ»

ООО «Научно-производственное предприятие «Энергетические и информационные технологии» _Белгородского государственного университета»

Россия, 308023, г. Белгород ул. Промышленная, 4 ИНН 3123206575 КПП 312301001

Тел [phone] ОКПО 62638144 ОГРН 1093123017811

E-mail: hivan60(5)rambler.ru БИК 044525787

[e-mail] р/с 40702810702180000817

у ^ 7 _ ___ ПАО «БАНК УРАЛСИБ» г. Москва _№ от У/ ¿""У 202 : г._к/с 30101810100000000787

УТВЕРЖДАЮ

Директор ООО «НПП «ЭИТ» БелГУ»

Ж

к.т.н., доцент _ Олейник И.И.

«28» апреля 2025 г.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Махди Тарек Нассер Махди «Разработка метода выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети удаленного медицинского мониторинга»

Разработанный в диссертационной работе МахдиТ.Н.М. метод выбора параметров дублирования информационных пакетов в сети, функционирующей в соответствии с протоколом МОТТ-БЫ, был использован ООО «Научно-производственное предприятие «Энергетические и информационные технологии» Белгородского государственного университета» при проектировании аппаратно-программных средств передачи телеметрических данных. Результаты, полученные на основе применения указанного метода, позволили усовершенствовать процесс разработки энергосберегающих алгоритмов передачи данных в беспроводных сенсорных системах связи.

Главный конструктор

Жуков С.А.