Cooperative Body Channel Communications for Energy Efficient Internet of Bodies
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Bodies is a network formed by wearable, implantable, ingestible, and injectable smart devices to collect physiological, behavioral, and structural information from the human body. Thus, the IoB technology can revolutionize the quality of human life by using these context-rich data in myriad smart-health applications. Radio frequency (RF) transceivers have been typically preferred due to their availability and maturity. However, for most RF standards (e.g. Bluetooth Low Energy), the highly radiative omnidirectional RF propagation (even at the lowest settings) reaches tens of meters of coverage, thereby reducing energy efficiency, causing interference and co-existence issues, and raising privacy and security concerns. On the other hand, body channel communication (BCC) confines low-power and low-frequency (10 kHz-100 MHz) signals to the human body, leading to more secure and efficient communications. Since energy efficiency is one of the critical design parameters of IoB networks, this paper focuses on energy-efficient orthogonal body channel access (OBA) and non-orthogonal body channel access (NOBA) schemes with and without cooperation. To this aim, three main BCC topologies are presented; point-to-point channel, medium access channel, and broadcast channel. These topologies are then used as building blocks to create IoB networks relying on OBA and NOBA schemes for downlink (DL) and uplink (UL) traffic. For all schemes and traffic directions, optimal transmit power and phase time allocations are derived in closed-form, which is essential to reduce energy consumption by eliminating computational power. The closed-form expressions are further leveraged to obtain maximum network size as a function of data rate requirement, bandwidth, and hardware parameters.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».