Human Body Communication (HBC) uses the human body, whose tissues have the features of a los-sy dielectric material, as a transmission channel to transmit data from one device to another one, allowing devices to communicate without wired or wireless connections. As a transmission channel for a data signal, the human body has unique transmission properties that have not been observed in wire or wireless channels. This study presents a model for an HBC channel. For this, the transmission properties of a signal loss, noise, and co-channel interference were modeled respectively. The IEEE 802.15.6 working group has published a standard of a physical layer (PHY) for HBC. Along with the HBC channel model, this study presents a model for BER degradation that occurs in a signal transmission following the standard. For this, using the HBC channel model, BER degradation that is experienced by an HBC receiver supporting HBC PHY of the IEEE 802.15.6 standard was simulated.
A coupling condition between ground planes of HBC transmitter and receiver significantly affects a signal loss of the HBC channel. To measure such a signal loss, the ground-isolated measurement method was proposed. Unlike previous measurement methods, the measurement setup in the proposed method does not affect the coupling that occurs in an HBC application, for which a signal loss is measured; hence, a signal loss of the HBC channel can be measured accurately. A signal loss of the HBC channel has a property of subject-dependency: each HBC user has a different signal loss due to different in the volume ratio of the body tissues that each HBC user has. Using the proposed measurement method, a signal loss was measured with respect to each of multiple human subjects and the subject-dependency of a signal loss was then investigated. Using the measured signal losses, a signal loss model was derived. To be an accurate model, a signal loss model should be able to represent the subject-dependency; however, the subject-dependency has not been modeled in previous signal-loss models. In this study, the subject-dependency was modeled using an impulse response having a random variable. Along with the subject-dependency, correlated amplitudes that occur in the im-pulse response due to capacitive coupling of the HBC channel were also modeled.
The human body functions as an antenna in a low frequency band under 100 MHz; such antenna function of the human body generates a noise signal in the HBC channel when an HBC user is exposed to electromagnetic (EM) waves radiated from electronic devices or wireless services. Several studies have con-ducted measurement of a noise signal in the HBC channel; however, noise signals were measured only in a laboratory, which is significantly different from a general electromagnetic interference (EMI) environment. In this study, a noise signal was measured in a general EMI environment, where noise sources are randomly lo-cated. Using the measured noise signals, a noise model was derived. Power of a noise signal is affected by a load effect. During derivation of the noise model, such a load effect was compensated; consequently, the noise model in this study can be applied to any load condition.
Along with generation of a noise signal, the antenna function of the human body causes co-channel interference. When multiple HBC users exist in proximity to each other, data signals are radiated from HBC users owing to the radiating characteristic of the human body; the radiated signals are propagated through the air medium to an HBC user experiencing interference and then become an interference signal causing the co-channel interference. Although the co-channel interference in HBC should be well understood to achieve a reliable communication, the co-channel interference has not yet been studied. In this study, the co-channel interference was measured and simulated respectively; a co-channel interference model was then proposed to model characteristics of an interference signal caused by the co-channel interference.
After modelling each transmission property, BER degradation was investigated with respect to a signal transmission supporting HBC PHY of the IEEE 802.15.6 standard. The BER performance was simulated using the signal loss and noise models respectively. To prevent BER degradation caused by a noise signal, a noise-reduction filter was designed; the filter design was conducted under the condition that a signal loss had variation due to the subject-dependency. To model BER degradation caused by the co-channel interference, SIR and BER parameters were newly introduced. Unlike an existing SIR, SIR in this study is easily obtainable using a distribution of HBC users; hence, after the distribution of HBC users is determined, BER degradation can be easily estimated using the BER degradation model. The selective simulation method was proposed to obtain the BER parameter with the less number of BER samples.
The channel and BER degradation models presented in this study can be effectively used to achieve reliable data communication using HBC. The BER degradation model can be used to estimate BER perfor-mance of an HBC receiver; the estimated results can then be used to obtain system requirements for reliable data communication. The methods to measure and model the HBC channel are valid even when location of HBC transmitter and receiver is changed; hence, those methods can be applied to various HBC applications.
인체통신 기술은 손실이 있는 유전체 특성을 보이는 인체를 통신채널로 사용하여 인체에 접촉 혹은 근접하는 기기간의 통신을 가능하게 하는 통신기술이다. 인체를 통신채널로 사용함에 따라 인체통신 채널은 기존의 유선 혹은 무선 채널과 다른 특성을 갖는다. 본 연구에서는 인체통신 채널에 대한 채널모델과 BER 성능저하 모델을 연구하였다. 인체통신 채널의 신호손실, 노이즈 및 동일채널 간섭현상을 모델링 하였다. 채널모델을 바탕으로 IEEE 802.15.6 통신표준을 지원하는 수신기에서 나타나는 BER 성능저하을 모델링 하였다.
인체통신에서는 송수신기 각각의 접지면 사이에 형성되는 전자기장 커플링에 의해 신호가 전송된다. 이러한 커플링은 인체통신 채널의 신호손실에 상당히 큰 영향을 미친다. 이러한 특성을 갖는 신호손실을 측정하기 위해 접지면이 격리되는 측정방법을 제안하였다. 기존의 측정방법과는 달리 제안된 측정방법에서는 측정구성이 접지면 사이의 커플링에 영향을 주지 않으며, 따라서 신호손실이 보다 정확하게 측정될 수 있다. 인체통신 채널의 신호손실은 사용자 종속의 특성을 지닌다. 즉, 각각의 인체통신 사용자는 서로 다른 신호손실을 보이며, 이는 신호손실을 결정짓는 인체 조직들의 구성비가 각 사용자마다 다르기 때문이다. 제안된 측정방법을 사용하여 다수의 인체통신 사용자에 대해 신호손실을 측정하였으며, 측정된 신호손실을 바탕으로 인체통신 채널의 사용자 종속특성을 분석하였다. 보다 정확한 신호손실 모델을 위해서는 사용자 종속특성이 모델링 되어야 하나, 이러한 사용자 종속특성이 모델링된 신호손실 모델은 이제까지 연구된 바 없다. 본 연구에서는 확률변수를 갖는 임펄스 응답특성을 이용하여 신호손실의 사용자 종속특성을 모델링 하였다. 인체통신 채널에서 나타나는 축전형 커플링으로 인해 임펄스 응답특성의 진폭은 두개의 인접한 샘플링 포인트에서 서로 상관관계를 갖는다. 사용자 종속특성과 더불어 이러한 임펄스 응답특성의 상관관계를 모델링 할 수 있는 모델링 기법을 연구하였다.
100 MHz 이하의 낮은 주파수 대역에서 인체는 안테나로 동작한다. 이러한 안테나 동작은 인체통신 채널에 있어 노이즈 현상을 야기한다. 즉, 인체통신 사용자가 전자기기나 무선서비스에 의해 방사되는 전자파에 노출될 경우 인체통신 채널에는 노이즈 신호가 생성된다. 기존 인체통신 채널 연구에서 이러한 노이즈 신호가 측정되었으나, 측정장소가 실험실로 제한되어 노이즈 신호 모델링에 사용하는데 제약이 따른다. 본 연구에서는 일반적인 전자파 방해 환경에서 발생하는 노이즈 신호를 측정하였으며, 측정결과를 이용하여 노이즈 신호를 모델링 하였다. 수신기의 부하조건에 따라 노이즈 신호의 크기는 달라진다. 이러한 부하효과를 노이즈 모델에서 제거하여 노이즈 모델이 임의의 부하조건에 적용될 수 있도록 하였다.
노이즈와 더불어 인체의 안테나 동작은 동일채널 간섭을 일으킨다. 복수의 인체통신 사용자들이 근접하여 위치할 때, 인체의 안테나 동작으로 인해 한 사용자의 인체통신 송신기로부터 송신신호의 일부가 공기 중으로 방사된다. 이렇게 방사된 신호는 인체의 안테나 동작에 의해 다른 사용자의 인체통신 수신기에 수신되며, 수신된 신호는 간섭을 일으킨다. 인체통신의 신뢰성을 향상시키기 위해서는 이러한 동일채널 간섭현상이 분석되어야 한다. 하지만 인체통신에서 나타나는 동일채널 간섭현상은 이제까지 분석된 바 없다. 본 연구에서는 동일채널 간섭현상에 의해 발생하는 간섭신호를 측정 및 시뮬레이션 하였으며, 이를 바탕으로 동일채널 간섭모델을 제안하였다.
신호손실, 노이즈 및 동일채널 간섭현상을 모델링 한 후, IEEE 802.15.6 통신표준의 인체통신 물리계층을 지원하는 신호전송에서 나타나는 BER 성능저하를 분석하였다. 이를 위해, 신호손실과 노이즈 모델을 이용하여 BER 성능저하를 시뮬레이션 하였다. 더불어, 노이즈에 의한 BER 성능저하를 방지할 수 있는 노이즈 제거필터를 디자인하였으며, 디자인 과정에서 신호손실의 사용자 종속특성이 고려되었다. 동일채널 간섭현상에 의해 발생하는 BER 성능저하를 모델링하기 위해 새로운 SIR과 BER 변수를 도입하였다. 기존의 SIR과는 달리 도입된 SIR은 간섭을 일으키는 인체통신 사용자들의 분포로부터 쉽게 구할 수 있으며, 이에 따라 인체통신 사용자들의 분포를 알면 BER 성능저하가 보다 쉽게 예측될 수 있다. BER 성능저하 모델과 더불어 BER 변수를 얻기 위한 선택적 시뮬레이션 방법이 제안되었다. 선택적 시뮬레이션 방법을 사용함으로써 BER 변수를 얻기 위한 시뮬레이션에 소요되는 시간이 대폭 단축될 수 있다.
본 연구의 채널모델 및 BER 성능저하 모델은 인체통신을 사용하는 통신시스템의 신뢰성 향상에 효과적으로 사용될 수 있다. BER 성능저하 모델을 통해 인체통신 채널에 의해 발생하는 BER 성능저하를 예측할 수 있으며 예측된 결과는 시스템 요구조건을 도출하는데 사용될 수 있다. 인체통신 채널을 측정하고 모델링하는 방법은 인체통신 송수신기의 위치가 바뀌어도 여전히 유효하며, 따라서 본 연구에서 제안된 방법은 다양한 인체통신 응용분야에 적용될 수 있다.
