Het succes van Power Domain Non-Orthogonal Multiple Access (PD-NOMA) rust grotendeels op het vermogen van het systeem om interferentie tussen gebruikers effectief te onderdrukken. Successive Interference Cancellation (SIC) speelt hierbij een centrale rol. Toch is SIC, ondanks zijn theoretisch potentieel, onderhevig aan meerdere beperkingen die de praktische implementatie en prestaties ernstig kunnen beïnvloeden.

Een van de meest kritieke uitdagingen is foutpropagatie. SIC vereist het opeenvolgend decoderen van signalen van meerdere gebruikers, doorgaans beginnend met de sterkere gebruiker (de zogeheten near user, NU). Indien het signaal van deze gebruiker foutief wordt gedecodeerd, ontstaat er een residu dat de daaropvolgende detectie van het zwakkere signaal (far user, FU) beïnvloedt. Deze vorm van foutpropagatie resulteert in verminderde algehele systeemperformantie, vooral merkbaar wanneer het ruisniveau hoog is of wanneer het vermogen voor foutcorrectie beperkt is. In regio’s met hoge signaal-ruisverhouding (SNR) blijft deze foutpropagatie doorgaans beperkt, maar ze is niet volledig verwaarloosbaar.

De complexiteit van SIC is eveneens een belangrijke bottleneck. Naarmate het aantal gebruikers in het NOMA-cluster toeneemt, stijgt de rekenkundige belasting lineair. Elk gebruikerssignaal moet individueel worden gedecodeerd en verwijderd, waarbij foutloze detectie van eerdere signalen cruciaal is. Deze sequentiële aanpak maakt de verwerkingstijd gevoelig voor vertragingen en verhoogt het energieverbruik van de ontvanger aanzienlijk, wat het systeem onaantrekkelijk maakt voor toepassingen met beperkte rekenkracht of latency-gevoelige communicatie.

Kanaalcondities hebben een directe impact op de effectiviteit van SIC. In omgevingen waar het kanaal snel varieert of waar diepe fades optreden, is de kans groot dat de volgorde van signaalsterktes verandert. Hierdoor kan de optimale decodeervolgorde niet worden gehandhaafd, wat leidt tot suboptimale interferentieonderdrukking. Bovendien is SIC bijzonder kwetsbaar in dynamische contexten, zoals bij gebruikers in beweging of in snel veranderende netwerkomstandigheden. In dergelijke gevallen wordt de robuustheid van het algoritme op de proef gesteld, wat directe gevolgen heeft voor de betrouwbaarheid van de communicatieverbindingen.

De keuze van de decodeervolgorde is essentieel en tegelijkertijd problematisch. In een ideaal scenario worden gebruikers gesorteerd op basis van hun kanaalkwaliteit, maar dit vereist een nauwkeurige en actuele kennis van de kanaalstatus. Suboptimale sorteeralgoritmen of verouderde kanaalinformatie kunnen ertoe leiden dat signalen van zwakkere gebruikers eerder worden gedecodeerd, wat de effectiviteit van SIC sterk ondermijnt. Deze volgorde-optimalisatie is een niet-triviale uitdaging die vooral moeilijk wordt bij een toenemend aantal gebruikers of bij het toepassen van real-time adaptieve netwerken.

De implementatie van SIC in hardware brengt bijkomende problemen met zich mee. In realistische systemen is precisie per definitie eindig; kwantisatiefouten ontstaan bij elke stap van signaalverwerking. Deze fouten stapelen zich op gedurende het SIC-proces, wat resulteert in een meetbaar verlies aan systeemcapaciteit. Zelfs kleine afwijkingen in de signaalrepresentatie kunnen leiden tot restinterferentie die niet volledig wordt onderdrukt.

Een concreet voorbeeld van de beperkingen van imperfecte SIC (ISIC) wordt geïllustreerd in een scenario waarin de NU zich op 500 meter en de FU op 1000 meter van het basisstation bevindt. Bij een kanaaldempingsfactor van 4 en vermogensverdelingscoëfficiënten van respectievelijk 0.25 en 0.75, blijkt uit de analyse dat de somcapaciteit van het systeem op een bepaald niveau verzadigd raakt, zelfs bij hoge SNR. Deze verzadiging is rechtstreeks gekoppeld aan het residu η, dat de imperfectie in interferentieonderdrukking representeert. Zowel NU als FU ondervinden hierdoor interferentie, ondanks de theoretische belofte van interferentievrije transmissie via SIC.

Bovendien ondermijnen hardware-imperfecties, zoals niet-lineariteiten in zend- en ontvangmodules, de praktische effectiviteit van SIC. Deze hardwarebeperkingen leiden tot storingen in de overdracht en ontvangst van signalen, die niet enkel de decodering bemoeilijken, maar ook de eerlijkheid van de vermogensverdeling tussen gebruikers aantasten. Gebruikers met slechtere hardware-omstandigheden lopen een verhoogd risico op prestatieverlies, wat leidt tot ongelijkheid in toegang tot netwerkbronnen.

Bij de aanwezigheid van zowel hardware-imperfecties (HI) als imperfecte kanaalinformatie (ICSI) wordt het gedetecteerde signaal bij de gebruiker gekenmerkt door

Hoe kan het verwijderen van ruis in ambulante ECG-metingen worden geoptimaliseerd?

Het verbeteren van de kwaliteit van ambulante ECG-metingen is een belangrijk onderwerp in de medische technologie, vooral wanneer het gaat om het verwijderen van ruis die wordt veroorzaakt door verschillende bronnen, zoals bewegingsartefacten en baseline-wanderingen. Het probleem van ruis is bijzonder relevant bij langdurige ECG-opnamen die worden uitgevoerd met draagbare apparaten, omdat dergelijke metingen gevoelig zijn voor verstoringen die de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de gegevens beïnvloeden. Deze hoofdstuk onderzoekt en valideert een efficiënte techniek voor het onderdrukken van twee belangrijke soorten ruis: bewegingsartefacten en baseline-wanderingen, met behulp van een op EWT-gebaseerde decompositie en een niet-lokale middelen filtertechniek.

De voorgestelde methode maakt gebruik van een innovatieve benadering waarbij de ruiscomponenten zijn afgeleid uit de MIT-BIH NSTDB-database, gecombineerd met schone ambulante ECG-opnamen uit de MIT-BIH arrhythmia database. Dit maakt het mogelijk om de effectiviteit van de techniek te evalueren aan de hand van verschillende evaluatieparameters, waaronder de toename van de signaal-ruisverhouding (ΔSNR), de percentageverandering in de correlatiecoëfficiënt met het referentiesignaal (η), en de wortel van de gemiddelde kwadratische fout (RMSE).

Toename van de signaal-ruisverhouding (ΔSNR)

De signaal-ruisverhouding is een belangrijke maatstaf voor de kwaliteit van een ECG-opname, omdat het aangeeft hoeveel van het signaal nuttig is ten opzichte van de ruis. De ΔSNR-parameter wordt gedefinieerd als het verschil tussen de signaal-ruisverhouding voor en na het verwijderen van de ruis. Het resultaat van deze parameter is een directe indicatie van hoe goed de ruis onderdrukt is. Hogere ΔSNR-waarden duiden op een betere prestaties van de techniek, aangezien het uiteindelijke signaal een grotere verhouding tussen het nuttige ECG-signaal en de resterende ruis vertoont.

Percentageverandering in de correlatiecoëfficiënt (η)

De correlatiecoëfficiënt tussen het schoongemaakte ECG-signaal en het oorspronkelijke referentiesignaal geeft aan hoe goed het denoising-proces de structuur van het originele signaal heeft behouden. De percentageverandering in de correlatiecoëfficiënt, aangeduid als η, is een belangrijke maat voor het succes van de ruisonderdrukking. Een hoge waarde van η suggereert dat het denoising-proces effectief is, met een significante verbetering in de overeenstemming van het gereconstrueerde signaal met de grondwaarheid.

Wortel van de gemiddelde kwadratische fout (RMSE)

De RMSE-parameter meet de gemiddelde afwijking tussen het originele signaal en het gereconstrueerde signaal na de ruisonderdrukking. Hoe lager de RMSE-waarde, hoe kleiner de afwijking tussen het gereconstrueerde signaal en het oorspronkelijke ECG-signaal, wat een indicatie is van de effectiviteit van het denoising-algoritme.

Resultaten van de methode

De resultaten van de voorgestelde techniek laten duidelijk zien dat deze beter presteert dan bestaande methoden op het gebied van ruisonderdrukking. Dit blijkt uit de analyses die zijn uitgevoerd met de bovengenoemde evaluatieparameters, waaruit blijkt dat de techniek de ruis effectief onderdrukt en de signaalkwaliteit aanzienlijk verbetert. Visuele analyses van zowel bewegingsartefacten als baseline-wanderingen tonen aan dat de voorgestelde methode in staat is om beide soorten ruis effectief te onderdrukken, zoals te zien is in de vergelijkingen van voor en na het denoising-proces. De numerieke resultaten bevestigen deze bevindingen, waarbij de voorgestelde techniek een significante verbetering vertoont in de ΔSNR, η en RMSE vergeleken met andere recente methoden.

Bijvoorbeeld, in het geval van bewegingsartefacten, vertoont de voorgestelde techniek een ΔSNR-waarde van 7,08 dB, wat aanzienlijk hoger is dan de waarde van andere methoden zoals TVD (1,23 dB) of MMNF-Atan (1,63 dB). Evenzo, voor baseline-wanderingen, behaalt de voorgestelde techniek een ΔSNR-waarde van 8,10 dB, wat de effectiviteit van de voorgestelde aanpak verder onderstreept.

Belangrijke overwegingen bij het implementeren van de techniek

Hoewel de voorgestelde techniek indrukwekkende resultaten laat zien in gecontroleerde omgevingen, zijn er enkele belangrijke overwegingen bij de implementatie in praktische scenario’s. Het succes van de techniek hangt af van de specifieke eigenschappen van het ECG-signaal, zoals het niveau van de ruis en de complexiteit van de storingen. Dit betekent dat de prestaties van het algoritme kunnen variëren, afhankelijk van de omstandigheden waarin de ECG-opname wordt gemaakt. Dit maakt het belangrijk voor de gebruiker van de technologie om een goed begrip te hebben van de beperkingen van het systeem en van de omstandigheden waaronder de meetapparatuur wordt gebruikt.

Een ander belangrijk punt is de mogelijkheid om de techniek te integreren in draagbare ECG-monitoringapparaten. De voorgestelde methode kan effectief worden geïmplementeerd als een post-processingeenheid in deze apparaten, wat betekent dat de ruisonderdrukking plaatsvindt na de verzameling van de ECG-gegevens. Dit heeft als voordeel dat het de belasting van de draagbare apparaten zelf vermindert, omdat de verwerking van het signaal kan worden uitgevoerd op een krachtigere, externe verwerkingsunit, bijvoorbeeld via draadloze gegevensoverdracht.

Het is ook essentieel dat de gebruikers van deze technologie, waaronder artsen en technici, voldoende kennis hebben van de parameters zoals ΔSNR, η en RMSE. Deze evaluatieparameters helpen bij het kiezen van de juiste methode voor ruisonderdrukking op basis van de kwaliteit van de opgenomen ECG-signalen. Het begrijpen van deze statistieken kan hen helpen bij het maken van geïnformeerde beslissingen over de toepassing van de technologie in verschillende medische scenario’s.

Is het tijd om klassieke marxistische dogma’s los te laten?
Hoe zou een vogel zich in de wereld van de mens kunnen bevinden?
Hoe Maak je het Beste Gebruik van de Slowcooker voor Vleesgerechten?
Hoe de Dynamiek van een Voetbalteam Wordt Beïnvloed door Nieuwe Aanwinsten en Concurrentie
Wat gebeurde er met de dinosaurussen? Het plotselinge uitsterven aan het einde van het Krijt