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Enregistrement W2782548956 · doi:10.1109/tvt.2018.2789343

An Analytical Framework for IEEE 802.15.6-Based Wireless Body Area Networks With Instantaneous Delay Constraints and Shadowing Interruptions

2018· article· en· W2782548956 sur OpenAlexaff
Zhen Zhao, Shiwei Huang, Jun Cai

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNetwork packetQueueing theoryMarkov processTransmission delayMarkovian arrival processMarkov chainScheduling (production processes)Real-time computingLayered queueing networkStochastic processMathematical optimizationComputer networkMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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