乔冠华
- 作品数：7 被引量：31H指数：3
- 供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：云南省应用基础研究基金国家自然科学基金云南省教育厅科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于M/G/1/K排队理论的IEEE 802.15.4网络吞吐量分析被引量：6
- 2014年
- 针对IEEE 802.15.4时隙载波侦听多址接入与碰撞避免(CSMA/CA)算法,利用二维Markov链分析方法提出了一个网络分析模型。该模型特别考虑了IEEE 802.15.4协议的休眠模式以及退避窗口先于退避阶数(NB)达到最大值的情况。在此基础上,结合M/G/1/K排队理论推导得到了吞吐量的表达式,进而分析了网络在非饱和状态下数据包到达率对吞吐量的影响,利用模拟平台NS2进行了仿真。实验结果显示理论分析结果与仿真结果可以较好地拟合,并能准确描述网络吞吐量的变化,验证了分析模型的有效性。
- 郭宁毛剑琳王瑞乔冠华胡宇杰张传龙
- 关键词：MARKOV链吞吐量
- 改进的基于统计学的滑动窗口无参数的累积和算法被引量：1
- 2013年
- 为解决IEEE802.15.4无线传感器网络(WSN)中节点自私行为的检测问题,将最低检测延迟作为决策目标,提出了一种改进的基于统计学的滑动窗口无参数的累积和(SWN-CUSUM)算法。算法通过跟踪来自数据包两次成功传输之间的延迟特征序列,以此来判断无线传感器网络中的节点是否存在自私行为。最后通过NS2仿真工具验证算法的有效性。研究结果表明:改进的算法不仅弱化了阈值对算法性能的影响,还缩小了用于检测自私行为的滑动窗口大小,同时所提算法相对于原SWN-CUSUM算法在计算量及检测延迟上均有改善,证明改进的算法可以有效、快速地检测IEEE802.15.4无线传感器网络中的节点自私行为。
- 陈波毛剑琳乔冠华戴宁
- 关键词：无线传感器网络自私行为NS2
- 基于K-means算法的无线传感器网络节点自私行为检测方法被引量：2
- 2014年
- 针对无线传感网络共享信道中自私节点(或恶意节点)对信道的不公平竞争行为,提出了一种基于网络性能特征序列的聚类检测方法(Network Performance Characteristic Sequence based-Clustering Detection Method,NPCS-CDM)。该算法以节点链路的平均传输延迟和平均吞吐量为网络性能特征建立统计序列,采用K-means聚类算法对特征序列进行分析和聚类,以此完成网络中节点自私行为的检测,同时该方法有效解决了基于CUSUM算法用于检测多自私节点的不足,即难以确定适当的阈值来完成检测任务。基于NS2的仿真结果表明,NPCS-CDM对自私节点的检测效果明显优于已有的基于CUSUM的算法,而且能适用于多自私节点存在的情况。
- 陈波毛剑琳郭宁乔冠华戴宁
- 关键词：无线传感器网络自私节点K-MEANS
- IEEE 80 2.15.4 MAC协议退避机制的改进被引量：4
- 2013年
- 考虑节点移动且数据传输率不断变化对网络性能的影响,针对IEEE802.15.4提出了一种网络负荷概率判断和指数加权滑动平均(PJNL_EWMA)的退避策略,在每次载波监听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)算法开始时采用网络负荷概率判断思想判定当前网络状况,然后通过指数加权滑动平均方法动态地调整退避指数。通过NS2的仿真结果表明:与IEEE802.15.4标准协议算法及MBS+EWMA算法相比,PJNL_EWMA算法不仅提高了网络吞吐量,同时还减小了数据包的丢包率和碰撞概率,提高了网络性能。
- 乔冠华毛剑琳郭宁陈波戴宁张传龙
- 关键词：IEEE802吞吐量
- 基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化算法被引量：15
- 2014年
- 针对有向传感器网络中存在覆盖重叠区和盲区这一问题,引入重叠质心和有效质心的概念,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化算法PCAFD。该算法通过重叠质心和有效质心相互作用,使节点因受虚拟斥力而改变感知方向,并针对边界情况和网络优化过程中的节点往复运动现象进行改进。算法快速地提高了网络覆盖率,一系列仿真验证了该算法的有效性。
- 戴宁毛剑琳付丽霞段绍米乔冠华
- 关键词：有向传感器网络
- IEEE 802.15.4 MAC层协议研究与优化
- IEEE802.15.4标准是面向低价格、低速率、低功耗要求下而提出的一种新兴的无线个域网技术。在IEEE802.15.4标准中,媒体访问控制(Medium Access Control, MAC)层协议是所有控制消息与...
- 乔冠华
- 关键词：退避算法NS-2
- 文献传递
- 基于业务区分的IEEE802.15.4 MAC协议分析及改进被引量：3
- 2014年
- 针对多种业务并存的动态网络,提出网络负荷概率判断的自适应业务区分动态退避算法——PJNL_ASDB算法。其通过概率机制判断当前网络状况,引入权值参数对优先级不同的业务采用自适应的动态退避方案,以实现不同优先级业务更合理的退避。二维离散时间的马尔科夫链模型数值分析与NS2仿真结果表明,PJNL_ASDB算法在网络状况不断变化的情况下不仅能够保证高优先级业务的传输性能要求,而且提高了低优先级业务的网络性能。
- 乔冠华毛剑琳郭宁胡宇杰王乐
- 关键词：动态网络马尔科夫链
