ABSTRACT Under de senaste åren har cloud-assisted body area network (CABAN)-teknik gjort sitt inträde inom Smarta hälso- och sjukvårdsområdet, såsom Smart hemmiljö, och spelar en viktig roll för lagring av hälso- och sjukvårdsdata, bearbetning och effektivt beslutsfattande. För närvarande står dock CABAN-paradigmet inom hälso- och sjukvårdsområdet inför allt större svårigheter att hantera den enorma mängd sensordata som kroppens sensorenheter genererar från olika smarta hemapplikationer. Därför är utmaningen nu att i tid lagra, bearbeta och analysera sensordata i realtid för att upprätthålla QoS-kraven för vårdgivare eller smarta hemapplikationer. QoS är här kapaciteten att stödja olika smarta hemapplikationer inom hälso- och sjukvård med olika prioriteringar, prestanda och resursbehov. Därför presenterar vi i detta dokument en snabb och robust molnresursfördelningsmodell för kroppssensorenheter för att säkerställa QoS för smarta hemvårdsapplikationer. Vi utvecklar den föreslagna resursalgoritmen med hjälp av agentbaserad modellering (ABM) och ontologi. Det finns få verk som beaktar ABM och ontologi för resursfördelning i CABAN-plattformen. Dessutom använde vi ett ABM-verktyg kallat NetLogo för att implementera den föreslagna resursfördelningsmodellen. Resultaten från genomförandet jämfördes med resultaten av befintliga algoritmer och visade sig vara lovande. INDEX TERMS Cloud-stödd body area network, QoS, resursfördelning, agentbaserad modellering och ontologi.
E Resursavsättning för CWBAN (RP-CWBAN) system presenterar en snabb och robust moln resursallokering modell för WBANs för att säkerställa kvaliteten på tjänsten (QoS) REF.
Resource Provisioning for Cloud-Assisted Body Area Network in a Smart Home Environment
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}