An Analytical Framework for IEEE 802.15.6-Based Wireless Body Area Networks With Instantaneous Delay Constraints and Shadowing Interruptions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel queueing analytical framework is proposed to evaluate the performance of IEEE 802.15.6-based carrier-sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA) scheduling in wireless body area networks with joint consideration of instantaneous delay constraints and body shadowing effects. Specifically, we develop an absorbing Markov chain to model the medium access process with error controls that is defined by the IEEE standard and design a random time-limited single vacation to describe the potential body shadowing interruption process. To guarantee the timeliness of received packets and avoid energy waste for transmitting valueless packets, an instantaneous delay constraint is carefully considered, which is then characterized by an overdeadline packet dropping process with a predefined waiting deadline. In our analysis, a Markovian arrival process is also adopted to capture the correlation of arrival traffic, and all other random processes are modeled by phase-type distributions, which make our framework more general and comprehensive. To address the inherent complexity of the original model, based on the transient queueing analysis, we develop a buffer-overflowing queueing principle to approximate the overdeadline packet dropping principle by solving a buffer length optimization problem. After that, we construct a multidimensional discrete-time Markov chain to analyze the stationary distribution through the matrix-geometric method. Performance measures, including the average delay, waiting time distribution, and packet transmission failure probability, are derived. The accuracy of our proposed analytical framework is validated by extensive simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».