Energy-Efficient Sleep Scheduling in WBANs: From the Perspective of Minimum Dominating Set
Notice bibliographique
Résumé
Wireless body area networks (WBANs) that offer various medical applications have received considerable attention in recent years. Due to limited energy of sensors, duty-cycling technique is employed to prolong the network lifetime. However, it results in long delivery delay and suffers from reliability issues. In this paper, we introduce an efficient and reliable sleep scheduling scheme from the perspective of constructing m-fold dominating set (DS), where m is the number of links from a node outside DS to those in DS. The key idea is to activate partial nodes at each frame to form a DS which can guarantee the network reliability such that the other nodes can fall asleep to save energy. Technically, we formulate the sleep scheduling in a WBAN as a problem of constructing minimum weighted m-fold DS, which is proven NP-hard. We first design an H(m + δ)-approximation algorithm, namely global approximation algorithm, by globally picking the optimal node based on a polymatroid function, where H(·) is the Harmonic number and δ is the maximum node degree. Then, we propose a simplified 1 +ln (mδ)-approximation algorithm, referred to as local approximation algorithm, to reduce computational complexity and execution rounds. We further conduct extensive simulations to confirm the superiority of our proposed algorithms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».