Utvecklingen av trådlösa nätverk för kroppsyta (WBAN) underlättar genomträngande hälsoövervakning med m-hälsoapplikationer. WBANs kan stödja kontinuerlig hälsoövervakning för människokroppen i bekvämlighet och hög effektivitet utan några ingrepp. Övervakningsuppgifterna inom hälso- och sjukvården har särdragen hos olika dataflöden och heterogena ankomstfrekvenser, vars överföring måste ske i tid och tillförlitlighet, särskilt sprängdata. Dessutom bör de energiintensiva noderna stå för energiförbrukningen. Att utforma MAC-protokoll med hög tillförlitlighet och energieffektivitet för WBANs är det viktigaste. I detta dokument föreslår vi en symboliskt baserad två-runda reservation MAC (TTR MAC) protokoll baserat på IEEE 802.15.6 med beaktande av data funktioner hälsoövervakning. Med analys av egenskaperna hos övervakningsdata, en-round reservation utförs för periodiska data och två-round reservation genereras adaptivt för sprängdata för att spara energi. Dessutom tilldelar TTR MAC-protokollet lämpligt antal tilldelade ankomsttider till noder i heterogena data ankomsthastigheter. Dessutom införs en token på grundval av användarnas prioritet och hälsoallvarlighetsgrad index för att ange överföringsordningen för noder med sprickdata, vilket i hög grad minskar den genomsnittliga fördröjningen. Dessutom föreslås en bit sekvens schemalagd algoritm för m-periodiska (m > 1) övervakningsdata för nätkapacitetsexpansion. Simuleringsresultaten visar att TTR MAC-protokollet uppnår högre energieffektivitet och längre livslängd jämfört med IEEE 802.15.6 och andra enkelsidiga MAC-protokoll (OR MAC) för både 1-periodiska och m-periodiska data.
På samma sätt delar denna token-based two-round reservation MAC (TTR-MAC) REF ankomst- och avgångstiderna i Superframe-strukturen i första omgången bokningsperiod (FRRP), andra omgången bokningsperiod (SRRP) och viloperiod (SP).
A token-based dynamic scheduled MAC protocol for health monitoring
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}