基于預(yù)測(cè)的機(jī)會(huì)式網(wǎng)絡(luò)編碼
本文選題:機(jī)會(huì)式網(wǎng)絡(luò)編碼 + 預(yù)測(cè) ; 參考:《通信學(xué)報(bào)》2013年04期
【摘要】:針對(duì)理論網(wǎng)絡(luò)編碼在實(shí)際應(yīng)用上的缺陷,以及現(xiàn)有機(jī)會(huì)式網(wǎng)絡(luò)編碼完全依賴于消息偷聽導(dǎo)致應(yīng)用場(chǎng)合的局限性,以完全不同于網(wǎng)絡(luò)編碼優(yōu)化問題的思路,提出了基于預(yù)測(cè)的機(jī)會(huì)式網(wǎng)絡(luò)編碼的方法。其主要思想是:基于網(wǎng)絡(luò)流量的自相似性,利用EMD(經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?和ARMA(自回歸滑動(dòng)平均)預(yù)測(cè)下一個(gè)報(bào)文的到達(dá)時(shí)間,綜合計(jì)算編碼時(shí)間、為了編碼而等待的時(shí)間、傳輸時(shí)間等要素,從而決定是否編碼。推導(dǎo)出了網(wǎng)絡(luò)編碼在不同情況下要實(shí)現(xiàn)吞吐量正增益可以等待的時(shí)間上界。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在吞吐量上,提出的方法相對(duì)于理論網(wǎng)絡(luò)編碼平均提高15%左右,相對(duì)于當(dāng)前的存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)平均提高21%左右。在提高吞吐量的基礎(chǔ)上,提出方法也可有效地降低網(wǎng)絡(luò)的能量消耗。
[Abstract]:Aiming at the defects of theoretical network coding in practical application, and the limitation of existing opportunistic network coding due to message eavesdropping, it is completely different from the optimization problem of network coding. An opportunistic network coding method based on prediction is proposed. The main idea is: based on the self-similarity of network traffic, EMD (empirical Mode decomposition) and ARMA (autoregressive moving average) are used to predict the arrival time of the next message. Transmission time and other elements, thus determining whether or not to code. The upper bound of the time that the network code can wait to achieve the positive gain of throughput in different cases is derived. The simulation results show that the proposed method increases the throughput by about 15% compared with the theoretical network coding and 21% compared with the current storage and forwarding. On the basis of improving throughput, the proposed method can also effectively reduce the energy consumption of the network.
【作者單位】: 廣州大學(xué)電子信息工程系;中山大學(xué)電子通信工程系;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目廣東聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目(U0735002) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60970146,61202271) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(S2011040004068,S2012040007184)~~
【分類號(hào)】:TP393.02
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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10 謝廣軍;劉軍;劉t,
本文編號(hào):1821569
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