АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Нательная компьютерная сеть

Экспертиза РАН

Logo-ran.pngLogo-ran-black.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее
Times2.svg

Экспертиза РАН

Arrow-Right.png
Logo-ran.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее

Нате́льная компью́терная сеть (англ. Body Area Network, BAN) — это технология беспроводной сети, основанная на радиочастотах, предназначенная для взаимосвязи между миниатюрными устройствами, закреплёнными на, вокруг или внутри человеческого тела. Эти устройства могут выполнять измерения (датчики) или действовать активно (исполнители, или актуаторы)[1][2]. Благодаря высокой степени миниатюризации, автономности и низкому энергопотреблению, такие сенсоры могут, например, в автоматическом режиме оповестить диспетчерскую службу скорой медицинской помощи[1]. Основные сферы применения включают медицину, первая помощь, военное дело, развлечения, спорт, программные системы интеллектуального окружения и человеко-машинный интерфейс.

Описание

BAN определён стандартом IEEE 802.15.6 как «стандарт связи, оптимизированный для маломощных устройств, которые функционируют на, внутри или вокруг человеческого тела (но не ограничены только человеком) для обслуживания различных приложений (включая медицинские), электроники, развлечений и иных областей»[3].

Рабочая группа IEEE 802.15.6 занимается разработкой энергосберегающих устройств и приложений для BAN[1]. В 1996 году в исследовательских лабораториях IBM была создана новая технология, предшественник нательных сетей, использующая проводимость человеческого тела для передачи данных[4][5]. Передача данных осуществлялась за счёт слабых токов, порядка наноампер[4][5]. Среди первых предложенных применений — обмен данными между носимыми устройствами через тело пользователя и автоматическая идентификация личности (вместо платёжной карты или для медицинских целей)[4].

Термин BAN впервые опубликован в 1997 году в статье «A systems approach to achieving CarerNet—an integrated and intelligent telecare system»[6] и в предисловии книги Роберта Меткалфа и Питера Дж. Деннинга «Beyond Calculation: The Next Fifty Years of Computing»[7].

В 2007 году IEEE организовал рабочую группу «Task Group 6» для концентрации усилий на разработке беспроводных технологий, работающих вблизи или внутри человеческого тела[8]. В настоящее время дальнейшая миниатюризация компонентов и развитие беспроводных технологий способствуют распространению нательных сетей[9][10].

Нательная сеть состоит из группы мобильных миниатюрных сенсоров, отслеживающих жизненно важные параметры организма. Эти носимые (или имплантированные) устройства передают собранные данные базовой станции по беспроводной связи, а затем информация может быть в режиме реального времени передана в больницу, клинику и другие учреждения[1]. Сети данного типа используются в области здравоохранения, спорта, обороны и развлечений[2][11]. Растущий спрос на сенсоры для потребительской электроники удешевляет элементы BAN[12].

Терминология

Понятия BAN и BSN часто используются для обозначения вычислительных устройств, применяемых вблизи человеческого тела. Эти аббревиатуры эквивалентны[10]. Вариантами являются WBAN и WBASN; также встречается BASN (Body Area Sensor Network)[13]. В литературе WBAN и BAN зачастую используются как синонимы[2].

Архитектура

undefined

Коммуникационная архитектура англ. Body Area Network включает 3 уровня[14][15]:

  • Первый уровень — внутрисетевое взаимодействие между датчиками и между сенсорами и персональным устройством (PDA)[16];
  • Второй уровень — обмен между персональным устройством и точкой доступа сети[17][18];
  • Третий уровень — связь вне BAN: медицинский сервис, например система телемедицины в больнице[19].

Сенсоры и актуаторы

undefined

Сенсоры и актуаторы формируют первый функциональный уровень (внутрисетевую связь)[14]. Семейство стандартов IEEE 1451 предназначено для унификации доступа к данным сенсоров через общие интерфейсы — кабельные/беспроводные[20]. Сенсор фиксирует аналоговые сигналы, соответствующие физиологической активности организма; затем сигнал оцифровывается и передаётся радиомодулем[21]. Структура сенсора включает: чувствительный элемент, аналого-цифровой преобразователь, источник питания, процессор, память и радиопередатчик[22]. Актуатор оказывает активное воздействие на пользователя, например, по команде может ввести лекарство; управление возможно по расписанию, внешнему воздействию (например, от врача), либо автоматически при обнаружении угрозы сенсором. Основным элементом актуатора служит устройство подачи вещества, резервуар для лекарства и сопутствующая аппаратура[22].

Типовые сенсоры, используемые в нательных сетях[23]
Сенсор Назначение
Акселерометр Отслеживание позы тела (стоя, сидя, ходьба, бег и др.)[24]. Широко применяется в виртуальной реальности, спортивных и медицинских приложениях; часто в паре с гироскопом[25][26].
Глюкоза Классически — прокол пальца и анализ крови глюкометром; в системах BAN реализуется неинвазивный (инфракрасный/оптический) мониторинг[26][27].
Артериальное давление Неинвазивный сенсор давления (методы: осциллометрический, расчёт времени прохождения импульса по сосуду[28]).
Детектор CO2 Контроль уровня углекислого газа для анализа дыхания и концентрации кислорода[26].
Электрокардиограмма (ЭКГ) Фиксация активности сердца: электроды на коже, анализ разности потенциалов для диагностики заболеваний и мониторинга медикаментозного воздействия[26][29].
Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) Измерение электрической активности мозга с помощью электродов на коже головы, данные поступают на усилитель[26][30].
Электромиограмма (ЭМГ) Измерение электрических сигналов от мышц; позволяет диагностировать мышечные расстройства, анализировать контроль положения тела[26][31].
Пульсоксиметр Неинвазивный контроль насыщения крови кислородом (датчик крепится на палец, ухо или палец ноги, анализ света, проходящего через кожу и поглощённого оксигемоглобином)[32].
Сенсоры влажности и температуры Измерение параметров тела и окружающей среды, подача сигналов тревоги при выходе за пределы нормы[33].

После 2012 года развитие сенсоров для нательных сетей перешло к созданию гибких, интегрированных и неинвазивных систем. Ключевыми направлениями стали «умный текстиль», «электронная кожа» и биосенсоры нового поколения.

«Умный текстиль» представляет собой ткани, в которые встроены электронные компоненты, такие как сенсоры и токопроводящие волокна[34]. Такие материалы используются для мониторинга физиологических показателей (ЧСС, дыхание, температура) в спорте, медицине и на опасных производствах[35][36]. Примерами коммерческих продуктов являются спортивные костюмы Athos и Hexoskin, отслеживающие мышечную и сердечную активность, а также шорты Lumo Run для анализа техники бега[35].

«Электронная кожа» (англ. E-skin) — это гибкий и растяжимый материал, имитирующий осязательные функции человеческой кожи, способный чувствовать давление, температуру и химический состав поверхностей[36][37]. Основные сферы применения — робототехника и протезирование для обеспечения тактильной обратной связи[37][38].

Гибкие неинвазивные биосенсоры позволяют анализировать состав биологических жидкостей (например, пота) без повреждения кожных покровов. Одним из перспективных материалов для их создания является графен[39]. Разрабатываются лабораторные образцы таких сенсоров для неинвазивного измерения уровня глюкозы, что может стать альтернативой традиционным глюкометрам[39]. Технологии печатной электроники позволяют создавать подобные датчики в виде медицинских пластырей[40]. Существуют также устройства, способные стимулировать потоотделение для проведения анализа без физических нагрузок[41].

Количество и состав сенсоров определяется желаемой областью применения. Компактность и незаметность компонентов — ключевое требование, чтобы пользователь не ощущал присутствие устройств.

Сетевые аспекты

Сравнение стандартов (соотношение мощность/скорость передачи)

Positionnement du BAN.png

Топология BAN

undefined

Топология — звёздная, с одним концентратором. Обмен данными происходит между концентратором и узлами[42].

Zigbee и IEEE 802.15.4 — дополняющие друг друга технологии для приложений нательных сетей. Zigbee — стандарт сетевого уровня, IEEE 802.15.4 — физического и канального. Обе разработаны для низкого энергопотребления. Zigbee признан Continua Health Alliance применимым для медицинского и фитнес-мониторинга[43]. Однако:

  • Zigbee создавался для machine-to-machine, потому многие научные проекты используют лишь нижние уровни IEEE 802.15.4, обходясь без стека Zigbee[43];
  • полоса 2,4 ГГц, используемая Zigbee и IEEE 802.15.4, часто перегружена и подвержена помехам от WLAN[44];
  • с введением IEEE 802.15.6 (2012), появился специализированный стандарт для BAN[45].

Bluetooth — стандарт связи для персональных устройств (клавиатуры, мыши, телефоны, PDA и др.). Его разновидность, технология Bluetooth Low Energy (BLE, Bluetooth 4.0), разработанная для подключения маломощных миниатюрных устройств, в итоге стала доминирующей на рынке нательных сетей[46][47]. Несмотря на появление в 2012 году специализированного стандарта IEEE 802.15.6, BLE получил более широкое распространение благодаря повсеместной поддержке в смартфонах и планшетах, которые служат естественными хабами для сбора данных с сенсоров[47]. В то же время внедрению IEEE 802.15.6 препятствовали малое количество коммерческих чипов с его поддержкой и проблемы с гармонизацией частотных диапазонов в разных странах[47][48]. В результате большинство производителей потребительских и медицинских носимых устройств отдали предпочтение BLE[47].

Для BAN разрабатываются энергоэффективные MAC-протоколы[49]. IEEE 802.15.4 подходит для малоскоростных приложений, но не для задач, требующих выше 250 кбит/с[50].

Сравнение стандартов беспроводной связи (данные, частоты, дальность)[51]:

Стандарт Частота Скорость передачи Дальность Тип
802.11 a 5 ГГц 54 Мбит/с 120 м LAN
b 2,4 ГГц 11 Мбит/с 140 м LAN
g 2,4 ГГц 54 Мбит/с 140 м LAN
n 2,4 / 5 ГГц 248 Мбит/с 250 м LAN
802.15.1 2,4 ГГц 3 Мбит/с 100 м PAN
802.15.4 868/915 МГц 40 кбит/с 75 м PAN
2,4 ГГц 250 кбит/с
802.15.6 (NB) >1 Гбит/с 10 м BAN
(UWB)
21 МГц (HBC)

IEEE 802.15.6

Стандарт IEEE 802.15.6, принятый в 2012 году, был разработан специально для нательных сетей (BAN) и определял три типа физических уровней (PHY): узкополосный (NB), сверхширокополосный (UWB) и связь через тело человека (HBC). Несмотря на специализированный дизайн, стандарт не получил широкого коммерческого распространения из-за конкуренции со стороны Bluetooth Low Energy (BLE), повсеместно поддерживаемого смартфонами, а также из-за малого количества коммерческих чипов и сложностей с гармонизацией частот в разных странах. В результате 30 марта 2023 года стандарт IEEE 802.15.6-2012 получил статус «неактивный, зарезервированный» (англ. Inactive-Reserved)[52].

Работа над технологией была возобновлена в сентябре 2021 года, когда была сформирована целевая группа IEEE 802.15.6ma для разработки поправки к стандарту[53]. Основные цели поправки, известной как P802.15.6ma, включают[53]:

  • Повышение надёжности и улучшение работы в условиях помех от других беспроводных сетей;
  • Расширение сферы применения за счёт поддержки не только нательных сетей человека (англ. Human Body Area Networks, HBAN), но и автомобильных нательных сетей (англ. Vehicle Body Area Networks, VBAN);
  • Увеличение пропускной способности до 40 Мбит/с и выше.

По состоянию на июль 2025 года, проект поправки P802.15.6ma/D06 получил 100 % одобрение в ходе голосования рабочей группы (англ. WG Letter Ballot)[54]. 31 июля 2025 года рабочая группа IEEE 802.15 одобрила передачу проекта на финальный этап утверждения — голосование в комитете по стандартам IEEE (англ. SA Ballot)[54].

Применение

Медицина

Нательные сети применяются в спорте, играх, но основная область — медицина[55]. Рост затрат на здравоохранение и увеличение продолжительности жизни стимулируют развитие систем мониторинга пациентов на основе WBAN[56]. Можно мониторить жизненные параметры, организовать экстренный вызов врача, а по команде актуатора вводить лекарство.

После 2014 года технология нашла применение в удалённом и непрерывном мониторинге пациентов. Разрабатывается «умная одежда» для отслеживания жизненно важных показателей у людей с хроническими заболеваниями, для реабилитации после травм и для контроля за состоянием пожилых людей[57]. Например, учёные Южного федерального университета представили костюм, который не только снимает биометрические показатели, но и может использоваться для электростимуляции мышц в процессе реабилитации[57].

Основные применения BAN в медицине
Область Датчики/актуаторы Функция BAN/WBAN
Сердечно-сосудистые заболевания Пульсоксиметр, измеритель сердечного ритма, ЭКГ Мониторинг состояния, прогнозирование лечения
Параплегия Акселерометр, гироскоп, позиционные сенсоры, нейроактуаторы Восстановление подвижности
Онкология Сенсор оксида азота Мониторинг подозрительных зон, запуск терапии
Болезнь Альцгеймера, депрессия, гипертония Обнаружение аварийных/опасных ситуаций у пожилых и одиноких пациентов
Сахарный диабет Биосенсор, гироскоп, инсулиновая помпа Автоматизация инъекции инсулина при падении глюкозы
Астма Сенсор аллергенов Оповещение врача/пациента о выявлении аллергена
Эпилепсия Блок «Mobi» Ранняя диагностика эпилептического приступа
Контроль боли Стимулятор Купирование хронической боли
Нарушение зрения Искусственная сетчатка, внешняя камера Имплантация сетчатки и преобразование импульсов, альтернатива — очки с камерой
Гипертония Сенсор давления, лекарственная помпа Введение лекарства при превышении порога давления
Болезнь Паркинсона Сенсоры движений, акселерометры Оценка степени тремора, брадикинезии, дискинезии
Послеоперационное наблюдение Сенсоры температуры, давления, ЭКГ Освобождение пациента от обязательной постели
undefined

Использование WBAN ведёт к концепции «виртуального врача» (VDS) — сервер объединяет приложения для медицинских и экстренных сервисов, запоминая историю пациента, давая рекомендации, автоматизируя вызовы скорой и проч[58]. Это соответствует третьему уровню архитектуры BAN. Другой пример — «капсульная эндоскопия» (микрокамера в капсуле для обследования ЖКТ), уже сегодня работает с передачей в реальном времени по UWB[59].

Экстренные службы

BAN применяются для обеспечения безопасности спасателей, таких как пожарные и парамедики. Датчики собирают данные об атмосфере (метан, кислород, CO, температура, влажность), работе оборудования, а также о физиологическом состоянии сотрудников. Современные системы позволяют в реальном времени отслеживать жизненные показатели в экстремальных условиях, определять местоположение спасателей в задымленных или разрушенных зданиях и оценивать их уровень стресса и усталости[60]. Это помогает координировать действия команды и предотвращать потери среди личного состава[61]. Для поиска пострадавших также может использоваться GPS.

Спорт

undefined

В спорте BAN позволяют в реальном времени измерять параметры движения, частоту сердцебиения, дыхание, температуру, GPS-позицирование. В гольфе — акселерометр, гироскоп, магнитометр для анализа swing’а.

После 2014 года спорт и фитнес стали наиболее развитым сегментом применения «умной одежды»[62]. Появились коммерческие продукты для анализа эффективности тренировок и предотвращения травм, интегрирующие сенсоры непосредственно в ткань. К таким продуктам относятся:

  • Умные футболки и костюмы, такие как Hexoskin и Athos, отслеживающие частоту сердечных сокращений, дыхание и мышечную активность в режиме реального времени.
  • Умные носки (например, от Sensoria), оснащённые датчиками давления для анализа постановки стопы и каденса бегуна.
  • Умные шорты (например, Lumo Run), которые контролируют параметры бега (каденс, длина шага, вращение таза) и предоставляют аудио-подсказки.
  • Умные спортивные бюстгальтеры, способные измерять пульс с точностью, сопоставимой с нагрудными кардиомониторами.

Видеоигры и соцсети

В игровой индустрии применение нательных сетей вышло за рамки простого управления аватаром на основе сенсоров движения и реализовалось в виде тактильных костюмов, значительно углубляющих погружение в виртуальную реальность (VR). Такие устройства, как Teslasuit и TactSuit от bHaptics, представляют собой жилеты или полнотельные костюмы, оснащённые множеством вибромоторов и точек электростимуляции[63]. Они синхронизируются с игрой и имитируют различные ощущения: от отдачи оружия и ударов до прикосновений и воздействия окружающей среды, например, капель дождя[64]. Продвинутые модели, такие как Teslasuit, включают биометрические датчики для отслеживания пульса и уровня стресса игрока, что позволяет адаптировать игровой процесс в зависимости от его эмоционального состояния[65]. Встроенные системы захвата движений обеспечивают точную передачу движений тела в виртуальный мир[66].

В социальных сетях, наряду с такими применениями, как определение нахождения контактов по геопозиции, развивается концепция «аффективных вычислений» (англ. affective computing). Хотя её массовое внедрение остаётся на стадии исследований, она предполагает использование носимых устройств (например, портативных электроэнцефалографов) для распознавания эмоционального состояния человека по его физиологическим сигналам[67]. В перспективе это может позволить создавать новые формы невербальной коммуникации, например, передавать эмоции через анимированные аватары или адаптировать контент под настроение пользователя[68].

Танец и шоу

В хореографии и на сцене BAN управляет светом/звуком, в зависимости от сенсоров на танцорах; применяется мониторинг температуры, кожногальванической реакции и проч[69].

В современном исполнительском искусстве нательные сети используются для анализа движений и создания интерактивных представлений. С помощью беспроводных инерциальных датчиков (IMU) или костюмов для захвата движения (например, Rokoko Smartsuit Pro) хореографы получают точные данные о динамике и траектории движений, что позволяет детально анализировать технику исполнения и оцифровывать уникальные постановки[70]. Данные с датчиков также могут в реальном времени управлять визуальными эффектами или звуковым сопровождением[71], превращая тело танцора в контроллер для взаимодействия с цифровой средой на сцене[72].

Оборона

В оборонной сфере: мониторинг стресса и эффективности, включая ЭЭГ, ЭКГ, ЭМГ, сенсоры дыхания, артериального давления, пульса, кожной проводимости[73]. Для армии США данные с датчиков используются для анализа влияния температуры, высоты, нагрузки и питания на боеспособность солдат[74]. Каждый солдат становится частью распределённой сети, оборудованной системами наведения и коммуникаций[75].

Современные системы мониторинга состояния военнослужащих в реальном времени (англ. Real-time Physiological Status Monitoring, RT-PSM) непрерывно отслеживают такие показатели, как частота сердечных сокращений, температура тела и уровень гидратации, с помощью датчиков, встроенных в ремни или одежду[76]. Это позволяет на ранней стадии выявлять риск теплового удара, переутомления и травм, тем самым повышая боеспособность и снижая потери[76]. Программы, такие как RT-PSM армии США, предоставляют командирам подразделений оперативную информацию о состоянии здоровья каждого бойца[77].

Дальнейшим развитием является «умный текстиль» для военных. Разрабатывается одежда со встроенными датчиками, способная обнаруживать проникновение токсичных веществ, а в случае ранения — автоматически передавать информацию о характере травмы и состоянии солдата в медицинскую службу[78]. Ведутся также разработки тканей, способных менять цвет для адаптивного камуфляжа или затвердевать для создания шины при переломе.

Рынок и развитие после 2014 года

После 2014 года рынок носимой электроники и умной одежды пережил стремительное развитие, превратившись из нишевой концепции в многомиллиардную индустрию. Рост был обусловлен повышением интереса потребителей к здоровому образу жизни, а также технологическими прорывами в области миниатюризации электронных компонентов[62].

В 2014 году сегмент умной одежды находился на начальной стадии и составлял незначительную долю от общего рынка носимых устройств, который, по разным оценкам, измерялся от 19 млн[79] до 56 млн[80] поставленных единиц. Расхождение в цифрах, вероятно, связано с различиями в методологии подсчёта и классификации устройств[79]. Объём рынка в денежном выражении превысил 8,9 млрд долларов[80], при этом на умную одежду приходилось менее 1 %[81].

В последующие годы рынок продемонстрировал взрывной рост: в 2015 году поставки носимых устройств выросли на 171,6 % до 78,1 млн единиц[82], а в 2021 году достигли 533,6 млн штук[83]. Сегмент умной одежды также показал высокие темпы роста. По прогнозам аналитиков, его объём может вырасти с 1,87 млрд долларов в 2024 году до 7,57 млрд к 2034 году[84], а по более оптимистичным оценкам — достичь 27,92 млрд долларов к 2032 году[85].

Ключевыми игроками на рынке носимых устройств стали Apple, Xiaomi, Samsung и Huawei[86]. Одновременно сформировался специализированный рынок умной одежды, на котором заявили о себе такие компании, как Sensoria, AiQ Smart Clothing, Hexoskin и Myontec, а также крупные бренды, сотрудничающие с технологическими гигантами, например, Levi's и Google в рамках проекта Jacquard[62].

Развитие рынка было обусловлено технологическими инновациями, позволившими интегрировать электронику непосредственно в ткань. К ним относятся создание электронного текстиля (англ. E-textiles) на основе токопроводящих нитей и гибких печатных плат, а также миниатюризация сенсоров для измерения биометрических показателей, таких как ЭКГ, ЭМГ и параметры движения[62]. Одной из главных нерешённых проблем остаётся энергообеспечение устройств, однако ведутся разработки по созданию волокон, способных генерировать электричество от движений тела или солнечной энергии[62].

Вопросы, перспективы и ограничения

Старение населения и рост затрат на медицину ведут к поиску новых решений, среди которых — WBAN для мониторинга пациентов[56]. Минздрав Франции подчёркивает рост хронических болезней и необходимость постоянного мониторинга[87]. Европейские проекты разрабатывают «умную одежду» с интегрированными сенсорами для наблюдения за пожилыми и предотвращения падений (проект IST MyHeart, французский — VTAMN)[88]. Ожидается, что рынок «умной одежды» превысит 7 миллиардов долларов уже в 2014 году[89].

Несмотря на бурное развитие рынка, ряд ключевых проблем и ограничений сдерживает массовое внедрение технологий. К ним относятся как технические, так и социально-экономические вопросы:

  • Энергообеспечение. Питание сенсоров остаётся одной из главных проблем. Наряду с использованием компактных литий-ионных аккумуляторов, ведутся разработки по созданию волокон, способных генерировать электричество от движений тела или солнечной энергии[62].
  • Стоимость и долговечность. Высокая цена на «умную одежду» и вопросы, связанные с долговечностью электронных компонентов при многократных стирках, являются существенными барьерами для потребителей[90].
  • Конфиденциальность данных. Сбор и передача большого объёма персональных, в том числе медицинских, данных требуют надёжных механизмов шифрования и чёткого законодательного регулирования для защиты приватности пользователей.

Примечания

  1. ↑ 1 2 3 4 Barakah (февраль 2012). “A Survey of Challenges and Applications of Wireless Body Area Network (WBAN) and Role of a Virtual Doctor Server in Existing Architecture”. Third International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS) [англ.]: 214—219. DOI:10.1109/ISMS.2012.108. ISBN 978-1-4673-0886-1. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  2. ↑ 1 2 3 Ragesh; Baskaran (2012). “An Overview of Applications, Standards and Challenges in Futuristic Wireless Body Area Networks”. International Journal of Computer Science Issues [англ.]. 9 (2). Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  3. ↑ IEEE Computer Society (февраль 2012). “IEEE Standard for Local and metropolitan area networks - Part 15.6: Wireless Body Area Network”. IEEE Standards [англ.]. DOI:10.1109/IEEESTD.2012.6161600. ISBN 978-0-7381-7206-4. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  4. ↑ 1 2 3 Personal Area Networks (PAN): A Technology Demonstration by IBM Research (англ.). IBM Research - Almaden (18 ноября 1996). Дата обращения: 9 июня 2024. Архивировано 19 декабря 1996 года.
  5. ↑ 1 2 Zimmerman, Thomas (апрель 1996). “Personal area networks: near-field intrabody communication”. IBM systems Journal [англ.]. 35 (3): 609—617. DOI:10.1147/sj.353.0609. ISSN 0018-8670. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  6. ↑ Williams (март 1998). “A systems approach to achieving CarerNet-an integrated and intelligent telecare system”. IEEE Transactions in Information Technology in Biomedecine [англ.]. 2 (1): 1—9. DOI:10.1109/4233.678527. ISSN 1089-7771. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  7. ↑ Metcalfe, Robert. Beyond Calculation : [англ.] / Robert Metcalfe, Peter Denning. — Springer, 1997. — P. 2. — ISBN 978-0-387-98588-6.
  8. ↑ IEEE launches new working group for Body Area Network tech. (англ.). ArsTechnica (6 декабря 2007). Дата обращения: 9 июня 2024. Архивировано 5 декабря 2008 года.
  9. ↑ Latré (2011). “A survey on wireless body area networks”. Wireless Networks [англ.]. 17 (1): 1—18. DOI:10.1007/s11276-010-0252-4. ISSN 1022-0038. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  10. ↑ 1 2 Chen, Min; Gonzalez-Valenzuela, Sergio (апрель 2010). “Body Area Networks: A Survey”. Mobile Networks and Applications [англ.]. 16 (2): 171—193. DOI:10.1007/s11036-010-0260-8. ISSN 1572-8153. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  11. ↑ Ullah, Sana; Latré, Benoît (июнь 2012). “A Comprehensive Survey of Wireless Body Area Networks”. Journal of Medical Systems [англ.]. 36 (3): 1065—1094. DOI:10.1007/s10916-010-9571-3. ISSN 0148-5598. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  12. ↑ Chen, Min; Gonzalez-Valenzuela, Sergio (апрель 2010). “Body Area Networks: A Survey”. Mobile Networks and Applications [англ.]. 16 (2): 172. DOI:10.1007/s11036-010-0260-8. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  13. ↑ Latré, B.; Braem, B.; Moerman, I.; Blondia, C.; Demeester, P. (октябрь-декабрь 2011). “A survey on wireless body area networks”. Wireless Networks [англ.]. 17 (1): 1—18. DOI:10.1007/s11276-010-0252-4. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  14. ↑ 1 2 Chen, Min (апрель 2010). “Body Area Networks: A Survey”. Mobile Networks and Applications [англ.]. 16 (2): 173. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  15. ↑ Ullah, Sana (июнь 2012). “A Comprehensive Survey of Wireless Body Area Networks”. Journal of Medical Systems [англ.]. 36 (3): 1068. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  16. ↑ Milenkovic, Aleksandar (2006). “System Architecture of a Wireless Body Area Sensor Network for ubiquitous health monitoring”. Journal of Mobile Multimedia [англ.]. 1 (4): 311. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  17. ↑ Chen, Min (апрель 2010). “Body Area Networks: A Survey”. Mobile Networks and Applications [англ.]. 16 (2): 174. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  18. ↑ Milenkovic, Aleksandar (2006). “System Architecture of a Wireless Body Area Sensor Network for ubiquitous health monitoring”. Journal of Mobile Multimedia [англ.]. 1 (4): 309—310. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  19. ↑ Milenkovic, Aleksandar (2006). “System Architecture of a Wireless Body Area Sensor Network for ubiquitous health monitoring”. Journal of Mobile Multimedia [англ.]. 1 (4): 309. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  20. ↑ “IEEE standard for a smart transducer interface for sensors and actuators - common functions, communication protocols, and transducer electronic data sheet (teds) formats”. IEEE Standard [англ.]. 2007. DOI:10.1109/IEEESTD.2007.4338161. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  21. ↑ Chen, Min (апрель 2010). “Body Area Networks: A Survey”. Mobile Networks and Applications [англ.]. 16 (2): 176. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  22. ↑ 1 2 Barakah (февраль 2012). “A Survey of Challenges and Applications of Wireless Body Area Network (WBAN) and Role of a Virtual Doctor Server in Existing Architecture”. Third International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS) [англ.]: 215. DOI:10.1109/ISMS.2012.108. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  23. ↑ Chen, Min (апрель 2010). “Body Area Networks: A Survey”. Mobile Networks and Applications [англ.]. 16 (2): 177. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  24. ↑ Lee, Jung-Ah (август 2007). “Wearable Accelerometer System for Measuring the Temporal Parameters of Gait”. 29th Annual International Conference of the IEEE EMBS [англ.]: 483—486. DOI:10.1109/IEMBS.2007.4352328. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  25. ↑ Harada, Tatsuya (сентябрь 2003). “Portable Orientation Estimation Device Based on Accelerometers, Magnetometers and Gyroscope Sensors for Sensor Network”. IEEE international conference on Multisensor fusion and integration for intelligent systems [англ.]: 191—196. DOI:10.1109/MFI-2003.2003.1232655. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  26. ↑ 1 2 3 4 5 6 Chen, Min (апрель 2010). “Body Area Networks: A Survey”. Mobile Networks and Applications [англ.]. 16 (2): 176—178. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  27. ↑ Zhao, Y.J. (2005). “A MEMS Viscometric Glucose Monitoring Device”. 13th International Conference on Solid-State Sensors, Actuators and Microsystems [англ.]: 1816—1819. DOI:10.1109/SENSOR.2005.1497447. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  28. ↑ Poon, C.C.Y. (сентябрь 2005). “Cuff-less and Noninvasive Measurements of Arterial Blood Pressure by Pulse Transit Time”. 27th Annual International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society [англ.]: 5877—5880. DOI:10.1109/IEMBS.2005.1615827. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  29. ↑ Martin, Thomas (октябрь 2000). “Issues in Wearable Computing for Medical Monitoring Applications: A Case Study of a Wearable ECG Monitoring Device”. International Symposium on Wearable Computers (ISWC 2000) [англ.]: 43—50. DOI:10.1109/ISWC.2000.888463. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  30. ↑ Zhang, Zhilin (сентябрь 2012). “Compressed Sensing of EEG for Wireless Telemonitoring With Low Energy Consumption and Inexpensive Hardware”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering [англ.]. 60 (1): 221—224. DOI:10.1109/ISWC.2000.888463. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  31. ↑ Ghasemzadeh, H.; Jafari, R.; Prabhakaran, B. (марта 2010). “A Body Sensor Network With Electromyogram and Inertial Sensors: Multimodal Interpretation of Muscular Activities”. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine [англ.]. 14 (2): 198—206. DOI:10.1109/TITB.2009.2035050. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  32. ↑ Chung, Wan-Young (2011). “A Wireless Sensor Network Compatible Wearable U-healthcare Monitoring System Using Integrated ECG, Accelerometer and SpO2”. 30th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society [англ.]: 1789—1793. DOI:10.1109/IEMBS.2011.6090510. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  33. ↑ Ng, Kim-Gau (июнь 2010). “Evaluation of the Cadi ThermoSENSOR Wireless Skin-Contact Thermometer Against Ear and Axillary Temperatures in Children”. Journal of Pediatric Nursing [англ.]. 25 (3): 176—186. DOI:10.1016/j.pedn.2008.12.002. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  34. ↑ Умный текстиль (Smart textile, E-textile). IoT.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 18 апреля 2025 года.
  35. ↑ 1 2 «Умный» текстиль: одежда, которая может все. Новый химик. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 12 августа 2023 года.
  36. ↑ 1 2 «Умная» одежда: от фитнес-трекеров к «электронной коже». Высшая школа экономики. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 13 сентября 2025 года.
  37. ↑ 1 2 Электронная кожа (E-skin): новый материал, который может чувствовать, реагировать и самовосстанавливаться. iXBT.com. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 4 ноября 2024 года.
  38. ↑ Электронная кожа для роботов: новые возможности и перспективы. Control Engineering Россия. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 23 июня 2025 года.
  39. ↑ 1 2 Биосенсоры на основе графеновых наноматериалов. CyberLeninka. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  40. ↑ Ученые ЮФУ разработали «умные» чернила для печатной электроники. БезФормата. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  41. ↑ Биосенсоры на основе графена для диагностики заболеваний. Российская академия наук. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 21 мая 2025 года.
  42. ↑ IEEE Computer Society (февраль 2012). “IEEE Standard for Local and metropolitan area networks - Part 15.6: Wireless Body Area Network”. IEEE Standards [англ.]: 11. ISBN 978-0-7381-7206-4. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  43. ↑ 1 2 Gonzalez-Valenzuela, Sergio; Leung, Victor; Chen, Min (2012). “Body area networks (BAN)”. Springer Series on Chemical Sensors and Biosensors [англ.]: 6. DOI:10.1007/5346_2012_26. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  44. ↑ Hou, James (2009). “Minimizing 802.11 Interference on Zigbee Medical Sensors”. Fourth International Conference on Body Area Networks (BodyNets '09) [англ.]: 1—8. DOI:10.4108/ICST.BODYNETS2009.6029. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  45. ↑ IEEE Computer Society (февраль 2012). “IEEE Standard for Local and metropolitan area networks - Part 15.6: Wireless Body Area Network”. IEEE Standards [англ.]: 1. DOI:10.1109/IEEESTD.2012.6161600. ISBN 978-0-7381-7206-4. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  46. ↑ Bluetooth Special Interest Group (июнь 2010). “BLUETOOTH SPECIFICATION Version 4.0”. Adopted Bluetooth Core Specifications [англ.]. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  47. ↑ 1 2 3 4 Bluetooth Smart and Wi-Fi to Beat Out Proprietary, 802.15.6, and ANT+ in Sports & Fitness Wearable Devices (англ.). ABI Research (19 февраля 2013). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 10 июля 2025 года.
  48. ↑ “Experimental Evaluation of Coexistence between IEEE 802.15.6 and IEEE 802.11” (PDF). 2019 Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) [англ.]. 2019. Дата обращения 2025-11-03.
  49. ↑ IEEE Computer Society (апрель 2012). “IEEE Standard for Local and metropolitan area networks--Part 15.4: Low-Rate Wireless Personal Area Networks (LR-WPANs) Amendment 1: MAC sublayer”. IEEE Standards [англ.]. DOI:10.1109/IEEESTD.2012.6185525. ISBN 978-0-7381-7204-0. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  50. ↑ Ullah, Sana (декабрь 2009). “A Study of MAC Protocols for WBANs”. Sensors [англ.]: 2. DOI:10.3390/s100100128. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  51. ↑ Miaoxin, Li; Mingjie, Zhuang (2012). “An Overview of Physical Layers on Wireless Body Area Network”. International Conference on Anti-Counterfeiting, Security and Identification (ASID) [англ.]: 1. DOI:10.1109/ICASID.2012.6325342. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  52. ↑ IEEE 802.15.6-2012 - IEEE Standard for Local and metropolitan area networks - Part 15.6: Wireless Body Area Networks (англ.). IEEE Standards Association. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 5 августа 2025 года.
  53. ↑ 1 2 IEEE P802.15.6ma - Revision of IEEE 802.15.6 (англ.). IEEE 802.15 Working Group. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 19 сентября 2025 года.
  54. ↑ 1 2 TG15.6ma Closing Report for July 2025 (англ.). IEEE (31 июля 2025). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  55. ↑ Ullah, Sana (июнь 2012). “A Comprehensive Survey of Wireless Body Area Networks”. Journal of Medical Systems [англ.]. 36 (3): 1067. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  56. ↑ 1 2 Chin, C.A. (февраль 2012). “Advances and challenges of wireless body area networks for healthcare applications”. International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC) [англ.]: 99—103. DOI:10.1109/ICCNC.2012.6167576. ISBN 978-1-4673-0008-7. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  57. ↑ 1 2 «Умную» одежду для спорта и медицины представил ЮФУ на форуме «Микроэлектроника». Scientific Russia. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 28 сентября 2024 года.
  58. ↑ Barakah (февраль 2012). “A Survey of Challenges and Applications of Wireless Body Area Network (WBAN) and Role of a Virtual Doctor Server in Existing Architecture”. Third International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS) [англ.]: 216. DOI:10.1109/ISMS.2012.108. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  59. ↑ Chávez-Santiago, R. (24–27 ноября 2009). “Architecture of an ultra wideband wireless body area network for medical applications”. 2nd International Symposium on Applied Sciences in Biomedical and Communication Technologies, 2009. ISABEL 2009 [англ.]: 1—6. DOI:10.1109/ISABEL.2009.5373624. Дата обращения 2024-06-09. |access-date= требует |url= (справка)
  60. ↑ Wearable Sensors for First Responders (англ.). NCBI Bookshelf. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 20 апреля 2024 года.
  61. ↑ Sensor Networks for Emergency Response: Challenges and Opportunities (англ.). kostakos.org. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  62. ↑ 1 2 3 4 5 6 Что такое умная одежда и зачем она нужна. Insight Hub. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 9 сентября 2025 года.
  63. ↑ Тактильный костюм TactSuit X40. Virtuality Club. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  64. ↑ How Haptic Suits Are Redefining Player Immersion In Metaverse Games (англ.). Antier Solutions. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 15 июля 2025 года.
  65. ↑ Teslasuit: Full Body Haptic Feedback Suit (англ.). Teslasuit. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  66. ↑ VR-перчатки и костюмы. Virtuality Space. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 5 августа 2025 года.
  67. ↑ “A Review on Emotion Recognition Using Wearable Physiological Sensors”. Sensors [англ.]. MDPI. 21 (15): 5135. 2021. DOI:10.3390/s21155135. Дата обращения 2025-11-03.
  68. ↑ Affective Computing (англ.). Scalar USC. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 13 августа 2025 года.
  69. ↑ El-Nasr, Magy Seif (февраль 2008). “DigitalBeing — using the environment as an expressive medium for dance”. Information Sciences [англ.]. 178 (3): 663—678. DOI:10.1016/j.ins.2007.08.025. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  70. ↑ “Dance Digitizing: A Method for Capturing and Analyzing Choreographic Knowledge”. Arts [англ.]. MDPI. 7 (3): 56. 2019. DOI:10.3390/arts7030056. Дата обращения 2025-11-03.
  71. ↑ Inertial motion capture and live performance (англ.). Ausdance. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 15 марта 2025 года.
  72. ↑ A Compact, Wireless, Wearable Sensor Network for Interactive Dance Ensembles (англ.). MIT Media Lab. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 23 ноября 2024 года.
  73. ↑ Chatterjee, Goutam (декабрь 2008). “Design Analysis of Wireless Sensors in BAN for Stress Monitoring of Fighter Pilots”. 16th IEEE International Conference on Networks [англ.]: 2. DOI:10.1109/ICON.2008.4772562. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском); |access-date= требует |url= (справка)
  74. ↑ Reed W. (апрель 2008). “SPARNET – Spartan Data Network for Real-Time Physiological Status Monitoring” (PDF). U.S. Army Telemedicine Partnership Series 2008: “Personal Health Monitoring” [англ.]: 3. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  75. ↑ Thales (сентябрь 2012). “Body Area Networks in Defence Applications” (PDF). BodyNet Workshop Oslo [англ.]: 6. Дата обращения 2024-06-09. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  76. ↑ 1 2 “Wearable Sensors for Military Applications: A Review”. Sensors [англ.]. MDPI. 7 (4): 137. Дата обращения 2025-11-03.
  77. ↑ Real-time Physiological Status Monitoring (RT-PSM) (англ.). MIT Lincoln Laboratory. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 11 июля 2025 года.
  78. ↑ Smart Textiles for Defence Applications (англ.). ResearchGate. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 25 февраля 2025 года.
  79. ↑ 1 2 IDC: В 2014 году рынок носимой электроники вырастет втрое. DailyComm (3 апреля 2014). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 20 февраля 2024 года.
  80. ↑ 1 2 Мировой рынок носимой электроники оценили в 8,9 млрд долларов. DailyComm (10 февраля 2015). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 21 октября 2020 года.
  81. ↑ Smart Clothing Market Analysis Report (англ.). UC Berkeley (2016). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 24 мая 2025 года.
  82. ↑ Рынок носимой электроники вырос на 171,6% в 2015 году. Хабр (23 февраля 2016). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  83. ↑ Носимая электроника (мировой рынок). Zdrav.Expert. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 25 августа 2025 года.
  84. ↑ Прогноз рынка умной одежды, глобальный анализ отрасли, размер, доля, рост, тенденции и прогноз на 2024-2034 годы. Fundamental Business Insights. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 7 августа 2024 года.
  85. ↑ Мировой рынок умной одежды – тенденции и прогноз отрасли до 2032 года. Data Bridge Market Research. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  86. ↑ Juniper Research: Доходы от умной одежды к 2025 году превысят 11 млрд долларов. DailyComm (17 ноября 2020). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 28 января 2022 года.
  87. ↑ Mission thématique : La place de la télémédecine dans l’organisation des soins (фр.). Минздрав Франции (2008). Дата обращения: 9 июня 2024. Архивировано 13 мая 2024 года.
  88. ↑ Mission thématique : La place de la télémédecine dans l’organisation des soins (фр.). Минздрав Франции 133 (2008). Дата обращения: 9 июня 2024. Архивировано 13 мая 2024 года.
  89. ↑ Mission thématique : La place de la télémédecine dans l’organisation des soins (фр.). Минздрав Франции 134 (2008). Дата обращения: 9 июня 2024. Архивировано 13 мая 2024 года.
  90. ↑ Одежда, у которой нет стресса: что мешает рынку умных вещей. RB.RU (27 сентября 2021). Дата обращения: 3 ноября 2025.

Литература

Ссылки

Категории