Robuste Rekonstruktion für drahtlose Body Area Sensor Netzwerke (RoReyBaN)

• Antragsteller: Waltenegus Dargie, Ph.D.; Professor Dr.-Ing. Eduard Axel Jorswieck
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik ; Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 399332937

• Erstellungsjahr: 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die alternde Bevölkerung erfordert neue und innovative Ansätze zur Überwachung und Kontrolle des medizinischen und physischen Zustands in Wohn- und Rehabilitationsumgebungen. Eines der wichtigsten medizinischen Geräte für diesen Zweck ist das Elktrokardiogramm (EKG), das die Herzaktivität an der Körperoberfläche misst. Die Verwendung von EKG-Messungen außerhalb kontrollierter klinischer Umgebungen wird jedoch häufig durch Bewegungsartefakte aufgrund der Bewegungsfreiheit beeinträchtigt. In diesem Projekt werden Bewegungsartefakte in ECG genau untersucht. Wir untersuchen die spektralen Eigenschaften von Bewegungsartefakten für eine Reihe von verschiedenen Bewegungen, die alltägliche Aktivitäten repräsentieren. Außerdem untersuchen wir, inwieweit Referenzbewegungssensoren (Beschleunigungsmesser, Gyroskop und Haut-Elektroden-Impedanz) in der Lage sind, die aufgezeichneten Bewegungsartefakte zu charakterisieren und aus den Messungen zu entfernen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Bewegungsartefakte ihre Eigenschaften bei einer Änderung der Bewegung deutlich verändern. Während sich Bewegungen mit geringer Intensität in niedrigeren Frequenzbändern manifestieren, provozieren Übungen mit höherer Intensität Bewegungsartefakte, die in ihrer Zusammensetzung viel komplexer sind. Diese Eigenschaften spiegeln sich entsprechend in der Korrelation zwischen Referenzsensoren und Artefakten wider. Um Bewegungsartefakte in mobilen Messungen zu charakterisieren und zu entfernen, verwenden wir kanonische polyadische Zerlegung (KPD) zusammen mit Messungen, die von verschiedenen Referenzsensoren stammen. Mit Hilfe der Wavelet-Transformation werden EKG und die Referenzdaten vom Vektor- in das Matrixformat umgewandelt. Anschließend wird durch Kombination der heterogenen Messungen ein 3D-Tensor erstellt. Wir schlagen eine Methode zur Vorhersage des Rangs der Zerlegung auf der Grundlage statistischer Merkmale in den EKG-Signalen vor, die die Signalqualität quantifizieren. Um die Leistung des Zerlegungsprozesses zu bewerten, kombinieren wir isolierte Bewegungsartefakte, die auf dem Rücken aufgenommen wurden, mit EKG-Signalen, die in Ruhe erhalten wurden, um künstlich verfälschte Daten zu erzeugen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die KPD für alle betrachteten Referenzsensoren erfolgreich Bewegungsartefakte aus den Daten entfernt. Für die statistische Modellierung von Artefakten in EKG-Daten ist die gemeinsame Verteilung der zugrunde liegenden stochastischen Prozesse von großer Bedeutung. Bei der Untersuchung verschiedener Copulae zur Modellierung von Abhängigkeiten in EKG-Daten fanden wir die Möglichkeit, diese Methoden und Werkzeuge auf das drahtlose Sensornetz selbst anzuwenden. Dies zeigt, dass interdisziplinäre Forschung zu neuen Ansätzen führen kann. In der Tat zeigt sich, dass die Modellierung von Abhängigkeiten die Entwicklung zuverlässiger drahtloser Systeme ermöglicht. Auf der Grundlage der Messungen von Randverteilungen ist es möglich, Worst-Case- und Best-Gase-Leistungsgrenzen abzuleiten. Im Rahmen dieses Projekts haben wir die Konzepte der Abhängigkeitsmodellierung auf die drahtlose Kommunikation übertragen und neue Grenzen für Mehrantennen- und Mehrbenutzersysteme abgeleitet.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Machine Learning Assisted Wiretapping. 2018 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, 489-493. IEEE.
  Besser, Karl-L.; Lin, Pin-Hsun; Janda, Carsten R. & Jorswieck, Eduard A.
  
• Motion Artefacts Modelling in the Application of a Wireless Electrocardiogram. 2018 21st International Conference on Information Fusion (FUSION), 239-244. IEEE.
  Dargie, Waltenegus
  
• Application of SVD for Removing Motion Artifacts from the Measurements of a Wireless Electrocardiogram. 2019 22th International Conference on Information Fusion (FUSION), 1-8. IEEE.
  Dargie, Waltenegus & Lilienthal, Jannis
  
• Flexible Design of Finite Blocklength Wiretap Codes by Autoencoders. ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2512-2516. IEEE.
  Besser, Karl-Ludwig; Janda, Carsten R.; Lin, Pin-Hsun & Jorswieck, Eduard A.
  
• Bounds on the Outage Probability in Dependent Rayleigh Fading Channels. ICC 2020 - 2020 IEEE International Conference on Communications (ICC), 1-6. IEEE.
  Besser, Karl-Ludwig & Jorswieck, Eduard A.
  
• Deep Learning Based Resource Allocation: How Much Training Data is Needed?. 2020 IEEE 21st International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), 1-5. IEEE.
  Besser, Karl-Ludwig; Matthiesen, Bho; Zappone, Alessio & Jorswieck, Eduard A.
  
• Neural Network Wiretap Code Design for Multi-Mode Fiber Optical Channels. ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 8738-8742. IEEE.
  Besser, Karl-Ludwig; Lonnstrom, Andrew & Jorswieck, Eduard A.
  
• On the Set of Joint Rayleigh Fading Distributions Achieving Positive Zero-Outage Capacities. 2020 54th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, 882-886. IEEE.
  Besser, Karl-Ludwig; Lin, Pin-Hsun & Jorswieck, Eduard A.
  
• Reliability Bounds for Dependent Fading Wireless Channels. IEEE Transactions on Wireless Communications, 19(9), 5833-5845.
  Besser, Karl-Ludwig & Jorswieck, Eduard A.
  
• Review of Motion Artifacts Removing Techniques for Wireless Electrocardiograms. 2020 IEEE 23rd International Conference on Information Fusion (FUSION), 1-8. IEEE.
  Dargie, Waltenegus & Lilienthal, Jannis
  
• Wiretap Code Design by Neural Network Autoencoders. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 15, 3374-3386.
  Besser, Karl-Ludwig; Lin, Pin-Hsun; Janda, Carsten R. & Jorswieck, Eduard A.
  
• “Bounds on the Ergodic Secret-Key Capacity for Dependent Fading Channels”. In: WSA 2020 – 24th International ITG Workshop on Smart Antennas. Hamburg, Germany: VDE, Feb. 2020.
  K.-L. Besser & E. A. Jorswieck
  
• Achievable Physical-Layer Secrecy in Multi-Mode Fiber Channels using Artificial Noise. 2021 17th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS), 1-6. IEEE.
  Jorswieck, Eduard; Lonnstrom, Andrew; Besser, Karl-Ludwig; Rothe, Stefan & Czarske, Juergen W.
  
• Artificial Fast Fading from Reconfigurable Surfaces Enables Ultra-Reliable Communications. 2021 IEEE 22nd International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), 566-570. IEEE.
  Jorswieck, Eduard; Besser, Karl-Ludwig & Sun, Cong
  
• Automatic Motion Artifact Removal in ECG with Canonical Polyadic Decomposition. 2021 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 1291-1295. IEEE.
  Lilienthal, Jannis & Dargie, Waltenegus
  
• Bounds on the Secrecy Outage Probability for Dependent Fading Channels. IEEE Transactions on Communications, 69(1), 443-456.
  Besser, Karl-Ludwig & Jorswieck, Eduard A.
  
• Calculation of Bounds on the Ergodic Capacity for Fading Channels with Dependency Uncertainty. ICC 2021 - IEEE International Conference on Communications, 1-6. IEEE.
  Besser, Karl-Ludwig & Jorswieck, Eduard A.
  
• Comparison of Reference Sensor Types and Position for Motion Artifact Removal in ECG. 2021 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 1296-1300. IEEE.
  Lilienthal, Jannis & Dargie, Waltenegus
  
• Copula-Based Bounds for Multi-User Communications–Part I: Average Performance. IEEE Communications Letters, 25(1), 3-7.
  Jorswieck, Eduard A. & Besser, Karl-Ludwig
  
• Copula-Based Bounds for Multi-User Communications–Part II: Outage Performance. IEEE Communications Letters, 25(1), 8-12.
  Besser, Karl-Ludwig & Jorswieck, Eduard A.
  
• On Fading Channel Dependency Structures With a Positive Zero-Outage Capacity. IEEE Transactions on Communications, 69(10), 6561-6574.
  Besser, Karl-Ludwig; Lin, Pin-Hsun & Jorswieck, Eduard A.
  
• Spectral Characteristics of Motion Artifacts in Wireless ECG and their Correlation with Reference Motion Sensors. 2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 517-521. IEEE.
  Lilienthal, Jannis & Dargie, Waltenegus
  
• “RIS-Assisted Statistical Channel Shaping for Ultra-High Reliability”. In: WSA 2021 – 25th International ITG Workshop on Smart Antennas. Sophia Antipolis, France: VDE, Nov. 2021, pp. 167–172.
  K.-L. Besser & E. A. Jorswieck
  
• On the Zero-Outage Secrecy-Capacity of Dependent Fading Wiretap Channels. Entropy, 24(1), 99.
  Jorswieck, Eduard; Lin, Pin-Hsun & Besser, Karl-Ludwig
  
• Reconfigurable Intelligent Surface Phase Hopping for Ultra-Reliable Communications. IEEE Transactions on Wireless Communications, 21(11), 9082-9095.
  Besser, Karl-Ludwig & Jorswieck, Eduard A.
  
• Reinforcement Learning-Based Global Programming for Energy Efficiency in Multi-Cell Interference Networks. ICC 2022 - IEEE International Conference on Communications, 5499-5504. IEEE.
  Raghunath, Ramprasad; Peng, Bile; Besser, Karl-Ludwig & Jorswieck, Eduard A.
  
• Human Activity Recognition Based on Wireless Electrocardiogram and Inertial Sensors. IEEE Sensors Journal, 24(5), 6490-6499.
  Farrokhi, Sajad; Dargie, Waltenegus & Poellabauer, Christian