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In the IEEE 802.15.4 standard, the aontention access period (CAP) uses CSMA/CA and contention free period (CFP) uses guaranteed time slot (GTS) allocation based on TDMA [9]. There are some shortcomings in the case of life-critical WBAN applications with equal time slots. The first one is the bandwidth under-utilization, where nodes use only a small portion of the assigned slot. This leads to slot wastage which represents an empty slot in the CFP. The second is the limited GTS slots. This affects the medical scenarios where a number of life-critical events occur simultaneously. In this standard, only seven GTS slots are available which cannot accommodate the multiple emergency events in time. Another limitation is the fixed time slots in the superframe which fails during urgent situations. With the introduction of the internet of things (IoT) and cloud computing [10,11] paradigms to the field of medical services, a number of healthcare systems have been developed in order to provide fast and reliable treatment to patients. It also includes the sharing of medical information among the medical institutions, family members and the related personnel [12]. IoT-based health applications are not sufficient for pervasive monitoring, which requires additional analysis and decision-making capabilities. In order to overcome this shortcoming, IoT enabled cloud-assisted monitoring services came up. However, these also suffered due to discontinuities in the network connectivity [13]. Hence, an extended version of cloud computing, called fog computing [14] or fogging, is used now, in which computations can be done in any node, called fog node or nodes at the edge of personal area network (PAN). In a similar manner to cloud computing, fog nodes are also prone to failures. However, the impact of failure is less and easier to handle for fogging in comparison with the cloud [15]. Cloud failure affects the entire hospital, whereas fog failure is restrained to a smaller area such as a hospital ward or a block. In short, fog computing can overcome the limitations of cloud computing, including high bandwidth constraints, dependency on network infrastructure, unpredictable time of response from the cloud for emergency cases, and so on. The fogging has a shorter response time, as the data processing is carried out at the edge of the network and close to the source along with securing the data within the network. Figure 1 shows an example of an in-hospital block-wise health monitoring setup that utilizes the fog computing concept [16]. Each block has a number of patients and a central coordinator. In this method, the central coordinator (battery-operated node) acts as an edge computing device or a fog node. The central coordinator classifies the sensor signal into urgency, semi-urgency, and normal data by using simple mathematical models and a threshold value, and makes the decision accordingly (i.e., whether to immediately send the data to the base station or not). Then, the central coordinator directly sends the data to the base station (BS). The health monitoring system usually consists of a number of sensor nodes worn on the patient’s body, such as an electrocardiogram (ECG) sensor, electroencephalogram (EEG) sensor, temperature sensor, pressure sensor, glucose sensor, and a body controller. These sensor devices collect data from the body and send them to the body controller, which is placed at any appropriate position on the body. The body controller aggregates the collected information and sends it towards a central coordinator through the tree-based routes. The advantage of fog computing is that the central coordinator or the fog node sends only the valid information and drops unnecessary sensor information, thereby simplifying the complexity of data storage and computation. It also makes the decision quickly. For example, in speech analysis for Parkinson’s disease, the audio recordings are not merely forwarded. Instead, the analysis of the recordings is done locally, and only the necessary metrics are transmitted [15]. Hence, the fog-architecture minimizes the delay which makes it suitable for various medical applications. In this paper, a fog-based architecture and dynamic slot allocation are considered to address the discussed challenges of WBANs. The performance of an in-hospital patient monitoring system is enhanced by using a QoS efficient next hop selection algorithm and a fuzzy-based dynamic slot allocation scheme. The proposed methods are designed without modifying the superframe structure of the IEEE 802.15.4 MAC standard. The main contributions of the paper are: A fog-based WBAN for a real-time patient monitoring system which consists of a sensor layer, body controller layer, and a central coordinator layer. Minimum cost parent selection (MCPS) algorithm for best parent selection and a link cost function for efficient routing. The best parent node for the tree formation is selected by comparing the link cost function, number of hops, and the distance between the nodes. Dynamic time slot (DTS) allocation technique based on fuzzy logic that can enhance the packet delivery and reduce the end-to-end delay. The time slot to each node is allocated dynamically based on the parameters such as available energy in a node, buffer availability and the packet arrival rate. The remaining paper is structured as follows: Section 2 summarizes some of the existing medium access control (MAC) layer protocols Section 3 explains the system model for in-hospital health management application. Section 4 illustrates the tree formation and the cost function evaluation for energy efficient routing. Section 5 includes the design of an energy efficient dynamic time-slot allocation for each sensor node. Section 6 presents the performance results and analysis of the MCPS and DTS algorithm. Finally, Section 7 concludes the paper., ビットコインカジノ競馬のグリッチ. 2. Related Works. The commonly utilized mechanisms in the MAC layer are time division multiple access (TDMA) and carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA). Both of these mechanisms have their own advantages and disadvantages [17] in terms of power consumption, bandwidth utilization, network dynamics, synchronization, etc. A number of MAC layer protocols have been proposed, which combine the advantages of CSMA/CA and TDMA techniques in order to meet different demands such as reduction in the collisions, energy consumption and enhancement of the network reliability. In [18], MAC protocols with a quality of service (QoS) control scheme has been developed; however, they are not optimized for handling emergency data in medical applications. For an energy-efficient network, the MAC protocols in WBAN use duty-cycling mechanisms, which serves as an effective solution for over-hearing and idle listening problems. The beacon mode in IEEE 802.15.4 provides a better duty-cycling mechanism for using the available energy resources efficiently [19]. At the same time, this standard also faces several challenges such as unfair channel access, extended back off periods, and lack of dynamic adaptive capabilities. Hence, these issues result in inferior performance of WBAN in cases where the application demands less delay, accurate throughput, energy utilization and reliability at a specific time. A new MAC protocol has been proposed in [20], which reduces the energy consumption of the guard band and extends the lifetime of the WBAN system. It uses a self-adaptive guard band in each time slot in order to reduce the energy consumption of the network. An enhanced packet scheduling algorithm (EPSA) is proposed in [21] to minimize the slot wastage and to allocate a greater number of waiting nodes in the available time slots. Initially, the vacant time slots are identified and divided into equal time slots based on the number of waiting nodes. Hence, they can transmit the data with a minimum delay in the given time frame. This scheme is based on the availability of the vacant time slots. The iQueue-MAC is a hybrid protocol [22] of CSMA/TDMA specifically designed for variable or bursty traffic. During low traffic it uses CSMA and when traffic increases it changes to TDMA mechanism. It uses a piggybacked indicator with a request for time slots. It allocates slots when a queue is detected. An energy preserving MAC protocol was derived in [23], called as Q-learning medium access control (QL-MAC) protocol with its aim to converge to a low energy state. It eliminated the need of a predetermined system model to solve the minimization problem in WSNs. It is also designed as a self-adaptive protocol against topological and other external changes. In [24], a time slot allocation is modeled and proposed a time slot allocation scheme based on a utility function. The function is designed based on sensor priority, sampling rate and available energy of the node. The main objective is to maximize the data transmission of each node in the network. A priority-based adaptive MAC(PA-MAC) protocol [25] is derived for WBANs which dynamically allocates time slots to the nodes based on the traffic priority. There are separate channels for a beacon and data. A priority-guaranteed CSMA/CA is used to prioritize the data. Based on the traffic priority, the PA-MAC dynamically allocates the time slots. In [26] a Traffic Class Prioritization based CSMA/CA (TCP-CSMA/CA) is proposed for prioritized channel access in intra-WBAN. The aim is to reduce delay, minimize packet loss, and enhance network lifetime and throughput. The traffic is categorized into different classes and assigned backoff period range to each class. To overcome the first-come-first-served (FCFS) guaranteed time slot (GTS) policy of IEEE 802.1.5.4 based network, an adaptive and real-time GTS allocation scheme (ART-GAS) is proposed in [27]. Here, the bandwidth utilization of IEEE 802.15.4 MAC for time-critical applications was improved. It used a two-stage approach, where the first stage dynamically assigned the priorities of all devices. In the second stage, the GTS was allocated to the nodes according to the assigned priorities. An analysis of the GTS allocation mechanism was done in [28] for time-critical applications based on the IEEE 802.15.4 standard. A Markov chain was considered to model the GTS allocation for designing various efficient GTS allocation schemes. In [29], real-time applications with periodic data are guaranteed with a reduced the packet drop rate. This algorithm can be used for only GTS allocation and it does not have any effect on the data packets in the contention access period (CAP).
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