High Throughput and Thermal Aware Routing Protocol (HTTRP) for Wireless Body Area Networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
One of the major applications of sensor networks in the near future will be in the area of biomedical research. Wireless Body Area Networks (WBANs) are composed of implanted biosensors for health monitoring and diagnostic purposes. The communication between these sensors is made in a wireless way at the base of the radio waves. The sensors' activity produces heat causing a temperature rise. The high-temperature rise of the sensors for a prolonged period might damage the surrounding tissues. Various routing protocols have been proposed in the literature to remedy this problem. These protocols tried to perform routing based on the SHR algorithm while avoiding hot-spots nodes. However, the energy of sensor nodes located in this shorter path is quickly exhausted and by the way, the whole network lifetime is influenced. In this work, we propose HTTRP, a new routing protocol for WBANs introducing a new route selection mechanism that aims to reduce the overheating of sensors and balance their energy consumption. This mechanism is based on a function that considers the residual energy of sensor nodes and their temperature when choosing the next relay node. The carried out simulation results show that our HTTRP protocol has better performance in terms of network lifetime, charge balancing, temperature rise, and throughput compared to a representative of TARP that is TARA protocol.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle