ADVANCED VERSION OF IEEE802.15.6 BASED ON COMPRESSED SENSING FOR INTELLIGENT BODY SENSOR NETWORKS
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent Body Sensor Networks (IBSNs) based on IEEE 802.15.6, have emerged as a key technology to provide wearable wireless health care systems to establish real-time health monitoring algorithms for long-term recording of the vital signals and diagnose many life-threatening diseases. IBSNs allow continuous monitoring of patients at anytime and anywhere in the hospital and help in prevention medicine and early detection of pathologies to improve the quality of life. The IBSN system is also used in different types of wireless healthcare systems, including monitoring patients with chronic disease, patients in hospitals, elderly patients at home, or even real-time monitoring of patients in any kind of environment. In particular, it can be used for establishing a wearable and wireless health care system. The current version of IEEE 802.15.6 is based on conventional sampling approaches which suffers from many samples and power consumption. In addition, it is not enough to support high data rates applications for advanced wearable and wireless healthcare systems. The main purpose of this paper is to present an advanced version of IEEE 802.15.6 based on Compressed Sensing (CS) and focuses the most important features for wearable and wireless healthcare systems to support low data rate, low power consumption wireless communication in, on or around the body. The advanced version of IEEE 802.15 standard based on a CS focus on low complexity, low cost and ultra-low-power consumption infrastructures using a random sensing matrix to establish a wireless communication standard optimized for ultra-low-power in-body/ on-body wireless nodes to serve a variety of wearable and wireless medical applications. The proposed algorithm out-performs existing algorithm by achieving a good level of Quality of Service (QoS) and Signal-to Noise Ratio (S/N) at the receiver of each wireless node. This ability allows reducing 12 % of Average Packet Delay (APD) at the receiver of each wireless node. The proposed architecture is increased 10 % of throughput and 8 % of S/N at the receiver of each wireless node, which provide a good background for establishing high qualified Wireless Body Area Networks (WBANs).
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».