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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). The tele-medicine protocol (TMP) defined in [30] is a MAC protocol suitable for patient monitoring applications which need limited delay and reasonable reliability. The duty cycle is varied with respect to three parameters like delay-reliability factor, traffic load, and superframe duration. The protocol is designed based on three computation methods like network traffic estimation, channel access, and collision probabilities and delay-reliability factor. It shows the efficacy in terms of delay, reliability and efficient energy consumption. A number of routing protocols are proposed and studied for routing the packets from source node to the sink node based on the tree structure. In [31], a routing protocol for low-power and lossy (RPL) Network is introduced where two routers along with interconnecting devices are restrained. It is based on IPv6 protocol which supports multipoint-to-point and point-to-point traffic within the lossy networks. It discusses the topologies like destination-oriented directed acyclic graphs (DODAGs), their upward and downward routes, security mechanisms, and fault management. A velocity energy-efficient and link-aware cluster-tree (VELCT) is proposed in [32] which provides reliable data collection scheme in sensor networks. Cluster head location is utilized to construct the data collection tree (DCT). It minimizes the energy consumption of the cluster head with less frequent cluster formation. It is well suitable for mobility based sensor networks. In [33], a cluster based routing protocol is introduced to extend the network lifetime of sensor networks. The energy of all nodes is balanced to prolong the lifetime of the network. It utilized a spanning tree to send heterogeneous data to the base station. A tree-based routing protocol (TBRP) is discussed in [34] for mobile sensor networks. It enhanced the node’s lifetime by considering different energy levels in the tree. Here, the lowest energy level consumes high energy and highest level consumes less energy. Whenever a node attained a critical level of energy, it saves the energy by moving into the next energy level. The tree formation and routing of packets are influenced by the link reliability and the co-existence issues in the network. For context-aware WBAN, it has to coexist with a number of wireless networks. The paper [35] discussed the characteristics of the physical layer in a smart environment. The experiment characterized on-body and off-body channels. The author had come up with some concerns for physical layer protocol design. In [36], the co-channel interference in WBAN is addressed where it has to co-exist within smart environments operating in the same frequency band. It also discussed the fading characteristics of mobile WBAN. The measurements for inter-body interference between two WBANs are also explained. The reliability, fault-tolerant, and interference mitigation schemes are presented in [37]. The term reliability is expressed in terms of quality of the link and the efficiency of the communication. A detailed explanation about different types of interference and coexistence is also included. A decentralized time-synchronized channel swapping (DT-SCS) protocol is presented in [38] to overcome the shortcomings of time-synchronized channel hopping (TSCH) in ad hoc networks. These protocols were designed for collision-free and interference avoiding communications. The TSCH and its variants need centralized coordination technique for time-frequency slotting in networks. It resulted in slow convergence to the steady state during mobility. Hence, Dt-SCS was introduced with a decentralized concept based on the coupling of distributed synchronization and desynchronization mechanisms. All the existing aforementioned approaches mainly concentrated on any one of the QoS aspects at a time, whereas a combined set of QoS parameter optimization is necessary for WBAN medical applications. Additionally, most of the MAC protocols based on the IEEE 802.15.4 standard concentrated on any one of the MAC aspects for the protocol design. Most of the schemes used data traffic and traffic priority for the analysis. Also, the developed protocols attained their objectives by adjusting the CAP/CFP in the superframe structure, which has its own limitations in terms of bandwidth and number of devices used. The comparative survey of different routing protocols for WBAN medical applications is summarized in [39]. 3. System Model. 3.1. Network Model. An in-hospital real-time healthcare patient monitoring network is assumed to evaluate the performance of the proposed methods. A patient monitoring block with 15 patients is considered. Each patient is assumed to be a WBAN with five sensor nodes and a body controller. The sensor nodes collect the body vital signs such as blood glucose, blood pressure, body temperature, ECG and EEG. The measured data are given to the body controller which is deployed on the human body. The patient monitoring system consists of 15 body controllers which form the tree structure for the proposed model. The body controller transfers the data to the fog node (central coordinator) using the proposed algorithms. The fog node assigns priority to the data and sends the prioritized data to the physician through the cloud server to meet the emergency situations. The data processing and computation are done within the fog node and only the consolidated report is sent to the physician through the cloud server. The local server in the proposed network is called here as the cloud server. The cloud server assigned here is mainly to connect to the external network. The fog node avoids congestion in the network, reduces the computation time by performing all operations in the fog node itself. It also minimizes the storage size and redundant data package (only important data is sent to the server), and decreases the time delay between the source and the destination. The designed MCPS algorithm is used to transfer data towards the central coordinator The developed fuzzy based dynamic time slot allocation is utilized to improve the reliability and network lifetime., igaming カジノ. 3.2. Block Diagram of a Fog-Based WBAN. The functional block diagram of the proposed fog-assisted architecture for the real-time health monitoring system is shown in Figure 2. The three layers in the monitoring framework are as follows: The sensor layer collects the body vitals and processes the signals that must be transmitted to the next layer. The body controller layer stores and transmits the data about the fog layer or central coordinator layer. Here, simple mathematical modeling has been used to make a decision regarding the priority of the data. From this layer, the prioritized data are transmitted to the physician through the cloud server. The role of a fog node in the proposed model are: The patient vitals is transmitted to the base station through the body controllers, using a trusted tree formed with n number of body controllers within each block. The fog nodes determine the priority of the data with the help of the prioritization scheme and send the data towards the destination through a cloud server. The back-end part of the system is the cloud server, whose function includes storing, processing, and transmission of data along with back-end services for real-time data interpretation and visualization. The tree formation between the body controllers and the next hop node selection and dynamic time slot assignment is explained in the following sections. 4. 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