罗成 作品数:8 被引量:23 H指数:2 供职机构: 深圳大学信息工程学院ATR国防科技重点实验室 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家重点实验室开放基金 国防科技技术预先研究基金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 更多>>
传感器网络变权组合预测流量整形算法 针对现有流量整形算法在传感器网络应用上的不足,提出了一种新的流量整形算法.分析了传感器网络流量具有突发随机性以及时变不均衡性的原因,根据传感器网络流量的模糊性、随机性以及时变性统一建模,提出了变权组合预测流量整形算法(T... 罗成 谢维信关键词:传感器网络 文献传递 基于信道感知与监测的传感器网络传输参数自适应调整方法 针对预警系统中广域部署在偏远地区的传感器利用现有话音通信线路传输感知信息时,信道具有时变的特征,提出了一种基于信道感知与监测的传输参数自适应调整方法。该方法解决了连接线路在低信噪比下频繁掉线导致的传感器网络采集数据缺失与... 罗成 谢维信 喻建平关键词:传感器网络 预警系统 信噪比估计 信道监测 传感器网络多路径区分服务的Qos路由协议 被引量:2 2015年 针对传感器网络多类型业务混合传输时服务质量难以保证的问题,提出一种多路径区分服务的QoS路由协议DSMQR(Differentiated Services Multipath QoS Routing Protocol)。该协议利用跨层协作的思想设计了传感器网络节点的通信模型,通过网络层与MAC层协作处理建立区分服务框架,采用以数据为中心的多优先级队列调度分发模式,利用综合代价函数实现了多业务流的路由路径选取。仿真实验表明,DSMQR能够满足传感器网络时延敏感分组与可靠性敏感分组的QoS需求,有效地优化利用了系统资源。 罗成 黄隆胜 谢维信 张钦宇关键词:传感器网络 路由协议 基于信道感知与监测的传感器网络传输参数自适应调整方法 被引量:2 2011年 针对预警系统中广域部署在偏远地区的传感器利用现有话音通信线路传输感知信息时,信道具有时变的特征,提出了一种基于信道感知与监测的传输参数自适应调整方法。该方法解决了连接线路在低信噪比下频繁掉线导致的传感器网络采集数据缺失与延时的问题。首先,在数据包传输期间,引入盲信噪比估计方法对信道质量进行感知,通过加权滑窗平均估计结果得到信道质量周期监测的观测值。然后根据卡尔曼滤波原理建立离散化的传输参数自适应调整模型,在保持链路连通状态下,根据信道质量优劣变化自适应地调整传输速率与功率。最后,实验表明,对于野外布设传感器网络的时变信道,该方法能有效保证信息传输的实时性与可靠性。 罗成 谢维信 喻建平关键词:传感器网络 预警系统 信噪比估计 信道监测 基于功率分配的无线传感器网络拥塞控制协议 被引量:8 2017年 由于无线传感器网络的资源受限,相比传统网络其传输过程更容易导致丢包和拥塞。为了避免和控制拥塞,本文提出了一种利用功率分配重新选择路径的拥塞控制算法,首先参考路径传输的多种Qo S相关参数度量网络的路径代价和节点可用资源,基于测量得到的网络拥塞水平通过传输功率递增和递减选择不同的路径控制网络拥塞。仿真结果表明所提出的协议减少了网络时延,提高了系统吞吐量和网络生命周期。 谢寅亮 罗成 谢维信关键词:无线传感器网络 拥塞控制 传输功率 传感器网络变权组合预测流量整形算法 被引量:2 2013年 针对现有流量整形算法在传感器网络应用上的不足,提出了一种新的流量整形算法。分析了传感器网络流量具有突发随机性以及时变不均衡性的原因,根据传感器网络流量的模糊性、随机性以及时变性统一建模,提出了变权组合预测流量整形算法(TSAV,Traffic Shaping Algorithm with Variable weight combination forecast),该算法通过逼近最优组合理论分配模糊AR预测与Kalman预测的组合权重,得到更为精确的预估流量值,提前规划整形速率从而平滑的输出分组流。实验表明,TSAV算法应用到传感器网络时能够准确预测流量,减少分组丢弃率的同时增大网络吞吐量,改善了传感器网络信息传输的QOS性能。 罗成 谢维信传感器网络多路径区分服务的Qos路由协议 针对传感器网络多类型业务混合传输时服务质量难以保证的问题,提出一种多路径区分服务的QoS路由协议DSMQR(Differentiated Services Multipath QoS Routing Protocol).... 罗成 黄隆胜 谢维信 张钦宇关键词:传感器网络 服务质量 路由协议 文献传递 传感器网络拥塞避免与控制的模糊AQM算法 被引量:12 2014年 传感器网络节点通信能力有限,当数据到达速率持续超过节点转发能力时网络会发生拥塞;传感器网络是任务型网络,对不同优先级的信息具有不同的服务质量要求.针对传感器网络信息传输的上述特性,提出了一种新的拥塞避免与控制算法FAQM(Fuzzy Active Queue Management).该算法在综合考虑数据包的随机指数标记概率和优先级权值的基础上,建立了模糊逻辑推理系统,并以数据包丢弃因子作为参量来实现数据流的智能调控.NS2仿真实验结果表明:FAQM算法能减少高优先级数据包的丢弃率和节点间链路的时延,稳定节点队列长度,在有效避免与控制拥塞网络的同时提升网络整体QoS(Quality of Service)性能. 罗成 谢维信关键词:主动队列管理 模糊逻辑推理