针对中高速传感器网络中不同业务对QoS(quality of service)的不同要求,跨层考虑物理层和数据链路层参数,提出了一种适合混合业务的多元参数调度算法和资源分配算法。该算法根据不同的业务动态调整时延补偿因子和吞吐量补偿因子两个参数...针对中高速传感器网络中不同业务对QoS(quality of service)的不同要求,跨层考虑物理层和数据链路层参数,提出了一种适合混合业务的多元参数调度算法和资源分配算法。该算法根据不同的业务动态调整时延补偿因子和吞吐量补偿因子两个参数,在满足实时业务QoS约束的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模模型,对于实时业务能满足时延较小的要求,对于非实时业务能满足吞吐量较大的要求。仿真结果表明,该调度算法可以灵活地在系统功率效率和用户服务质量满意度之间取得折衷,并保证不同类型业务用户间的公平性。展开更多
针对中高速传感器网络中混合业务QoS(Quality of Service)要求,跨层考虑物理层和数据链路层参数,提出了一种保证混合业务服务质量的调度算法AM-LWDF。该算法同时考虑时延优先级和吞吐量优先级,在满足实时业务QoS约束的前提下,以最大化...针对中高速传感器网络中混合业务QoS(Quality of Service)要求,跨层考虑物理层和数据链路层参数,提出了一种保证混合业务服务质量的调度算法AM-LWDF。该算法同时考虑时延优先级和吞吐量优先级,在满足实时业务QoS约束的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模型,对实时业务能够满足时延较小的要求,对非实时业务满足吞吐量较大的要求。仿真结果表明,该调度算法可以灵活地在时延和吞吐量之间取得满意的折衷,并保证不同类型业务用户间的公平性。展开更多
文摘针对中高速传感器网络中不同业务对QoS(quality of service)的不同要求,跨层考虑物理层和数据链路层参数,提出了一种适合混合业务的多元参数调度算法和资源分配算法。该算法根据不同的业务动态调整时延补偿因子和吞吐量补偿因子两个参数,在满足实时业务QoS约束的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模模型,对于实时业务能满足时延较小的要求,对于非实时业务能满足吞吐量较大的要求。仿真结果表明,该调度算法可以灵活地在系统功率效率和用户服务质量满意度之间取得折衷,并保证不同类型业务用户间的公平性。
文摘针对中高速传感器网络中混合业务QoS(Quality of Service)要求,跨层考虑物理层和数据链路层参数,提出了一种保证混合业务服务质量的调度算法AM-LWDF。该算法同时考虑时延优先级和吞吐量优先级,在满足实时业务QoS约束的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模型,对实时业务能够满足时延较小的要求,对非实时业务满足吞吐量较大的要求。仿真结果表明,该调度算法可以灵活地在时延和吞吐量之间取得满意的折衷,并保证不同类型业务用户间的公平性。
