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Publicaciones

Lo que decimos, publicado y con revisión por pares

Casi todo lo que ofrece una casa de ingeniería se puede afirmar sin haberlo hecho nunca. Esto es lo contrario: está escrito, revisado por gente que no nos conoce, y cualquiera puede ir a comprobarlo.

351

citas

índice h de 9

10

revisadas por pares

3 más en revisión

12

como primer autor

de 13 en total

110

citas del más citado

IEEE Sensors Journal, 2021

Cifras a septiembre de 2026. Las citas suben; el resto no.

Revistas

RL-ASL: optimización dinámica de la escucha en redes TSCH con aprendizaje por refuerzo

F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado

IEEE Transactions on Mobile Computing · abril de 2026

primer autor

Escuchar es lo que gasta la batería de un nodo que casi nunca transmite. Ajustar cuánto escucha, y cuándo, es la diferencia entre cambiar pilas cada año o cada cinco.

LEACH-RLC: transmisión de datos en IoT con agrupamiento optimizado y aprendizaje por refuerzo

F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado, X. Fafoutis

IEEE Internet of Things Journal · vol. 12, n.º 13, pp. 23462–23478, marzo de 2025

27 citasprimer autor

HRL-TSCH: un planificador TSCH jerárquico por refuerzo para IIoT

F. F. Jurado-Lasso, C. Orfanidis, J. F. Jurado, X. Fafoutis

IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking · vol. 10, n.º 6, pp. 2102–2118, diciembre de 2024

25 citasprimer autor

Quién habla en qué ranura y en qué canal. En una planta con variadores y wifi corporativo, esa decisión es la que sostiene la latencia — o la pierde.

ELISE: marco de aprendizaje por refuerzo para optimizar el tamaño del slotframe en TSCH

F. F. Jurado-Lasso, M. Barzegaran, J. F. Jurado, X. Fafoutis

IEEE Systems Journal · vol. 18, n.º 2, pp. 1068–1079, junio de 2024

22 citasprimer autor

Revisión de redes de sensores definidas por software con aprendizaje automático: estado actual y retos

F. F. Jurado-Lasso, L. Marchegiani, J. F. Jurado, A. M. Abu-Mahfouz, X. Fafoutis

IEEE Access · vol. 10, pp. 23560–23592, marzo de 2022

73 citasprimer autor

Encaminamiento consciente de la energía para redes de sensores multisalto definidas por software

F. F. Jurado-Lasso, K. Clarke, A. Nirmalathas

IEEE Sensors Journal · vol. 21, n.º 8, pp. 10174–10182, abril de 2021

110 citasprimer autor

El camino más corto no es el más barato: el nodo que está en medio de todos los caminos es el primero que se queda sin batería, y al morir parte la red.

Análisis de rendimiento de redes de sensores multisalto definidas por software

F. F. Jurado-Lasso, K. Clarke, A. Nirmalathas

IEEE Systems Journal · vol. 14, n.º 4, pp. 4653–4662, diciembre de 2020

27 citasprimer autor

Un sistema de gestión definido por software para redes de sensores con IP

F. F. Jurado-Lasso, K. Clarke, A. Nirmalathas

IEEE Systems Journal · vol. 14, n.º 2, pp. 2335–2346, junio de 2020

18 citasprimer autor

Congresos

Control adaptativo de movilidad en LoRaWAN con aprendizaje por refuerzo

A. F. Valentin, S. K. Janum, F. F. Jurado-Lasso, X. Fafoutis, C. Orfanidis

WiMob 2025 · pp. 1–8, diciembre de 2025

1 cita

Un marco de redes definidas por software para IoT sobre 6LoWPAN

F. F. Jurado-Lasso, K. Clarke, A. Nirmalathas

WTS 2018 · pp. 1–7, mayo de 2018

25 citasprimer autor

En revisión

Enviadas a revista y todavía sin dictamen. No cuentan como publicadas y por eso van aparte — pero son en lo que estamos trabajando ahora mismo, que suele ser lo que más le interesa a quien tiene el problema hoy.

TORCH: salto de canal adaptativo en tiempo real para TSCH bajo coexistencia con wifi ágil

F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado

En revisión · julio de 2026

primer autor

El wifi de la planta cambia de canal solo, y se lleva por delante los del TSCH. Esto es medir qué canales están quemados AHORA y dejar de usarlos.

SAGE: heurística multiobjetivo consciente de la energía para planificar TSCH en IIoT

F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado

En revisión · febrero de 2026

primer autor

Latencia, energía y fiabilidad tiran en direcciones distintas. Una heurística que las pesa a la vez es lo que hace falta cuando el planificador tiene que correr dentro del nodo.

RL-TINY: selección de padre consciente de la movilidad en RPL sobre TSCH, aprendida

F. F. Jurado-Lasso, J. F. Jurado

En revisión · febrero de 2026

primer autor

Evaluado en bancos de pruebas abiertos — FIT IoT-LAB para experimentos a escala y FlockLab para medida precisa de tiempos y potencia — y no sólo en simulador. La diferencia entre «funciona» y «funciona en campo» se mide, y es donde se cae la mayoría de lo que se publica.