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Enregistrement W2886331712 · doi:10.1109/icc.2018.8422791

Dynamic Interference Analysis of Coexisting Mobile WBANs for Health Monitoring

2018· article· en· W2886331712 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterference (communication)Body area networkComputer scienceThroughputReliability (semiconductor)Computer networkNetwork packetWirelessReal-time computingWireless sensor networkTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless Body Area Network (WBAN) technology jumps into popularity owing to its real-time ability and high reliability in health monitoring. The accompanying interference problem must be highly concerned in coexisting densely deployed WBANs since the inter-WBAN interference results in high delay and low reliability data transmissions, especially with the movement of human body. In the paper, we analyze the dynamic interference with human mobility in multiple coexisting WBANs with the consideration of different distances between inter-WBANs and varying number of coexisting WBANs. Moreover, we investigate the influence of inter- WBAN interference on the performance of normalized throughput and average access delay of different traffic types. The results show that the interference generated by mobile neighbour WBANs extremely decreases the throughput of the target WBAN and increases the average packet delay 1.76 times of emergency data compared with the target WBAN without interference. The dynamic interference analysis provides insights on the practical WBAN management and interference mitigation protocol design, especially for the deeply deployed coexisting WBAN scenarios.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · 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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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