A <i>Q</i>-Learning Approach for Real-Time NOMA Scheduling of Medical Data in UAV-Aided WBANs
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
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have emerged as a flexible and cost-effective solution for remote monitoring of the vital signs of patients in large-scale Internet of Medical Things (IoMT) Wireless Body Area Networks (WBANs). This paper deals with the problem of using UAVs for real-time scheduling of the transmission of vital signs in delay-sensitive IoMT WBANs. The main challenge for such a network is to timely and reliably transmit the vital signs of patients to the remote monitoring center without interrupting their daily lifestyles. To achieve this goal, we propose a <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Q</i> -learning-based algorithm to optimize the trajectory of each UAV, as the mobile Base Station (BS), to harvest vital signs of patients in outdoor applications, especially in unreachable areas. In this algorithm, UAVs learn to reach the best 3D position by discovering the network environment step-by-step. It stands for the position in which the covered patients by each UAV have the highest transmission rate, the least delay and energy consumption. Moreover, we employ the Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) technique to simultaneously schedule multiple transmissions by accepting a degree of interference between them in order to enhance the spectrum efficiency of the network. Eventually, the performance of our proposed scheme is evaluated via extensive simulations in terms of throughput, energy consumption, and delay. The simulation results show that our proposed scheme iteratively converges to the benchmark value of the mentioned factors by increasing the information of cluster environment through episodes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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