A Truthful Mechanism for Scheduling Delay-Constrained Wireless Transmissions in IoT-Based Healthcare Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the scheduling management of delay-constrained medical packet transmissions in Internet of Things (IoT)-based healthcare networks is studied. Unlike most existing works in the literature, we focus on beyond wireless body area network (beyond-WBAN) communications, i.e., data transmissions between smart WBAN-gateways (e.g., smartphones) and the base station (BS) of remote medical centers. In our model, various medical packets are randomly aggregated at each gateway (which ordinarily stands for one patient), and their delay-constrained beyond-WBAN transmission requests are immediately reported to the network controller (i.e., BS) with different priority levels reflecting their medical importance. The BS schedules the uplink beyond-WBAN transmissions by forming a queueing system which addresses specific medical-grade quality of service requirements, including the priority awareness and the delay constraints of medical packet transmissions. By taking into account the natural device intelligence of smart gateways in IoT-based networks, we design a truthful and efficient mechanism which can prevent gateways from strategically misreporting the priority levels of medical packets, while incentivizing the BS to manage the transmission scheduling according to the desired manner. Both theoretical and simulation results examine the feasibility of the proposed mechanism and demonstrate its superiority over the counterparts.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».