wanghe1111_的博客

稀疏网络编码中秩分布的解析模型H. Sehat and P. Pahlevani, “An Analytical Model for Rank Distribution in Sparse Network Coding,” in IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 4, pp. 556-559, April 2019, doi: 10.1109/LCOMM.2019.2896626.文章目录稀疏网络编码中秩分布的解析模型摘要系统模型概率分析A.利用线性相关

typora-copy-images-to: upload稀疏网络编码译码概率的马尔可夫链模型P. Garrido, D. E. Lucani and R. Agüero, “Markov Chain Model for the Decoding Probability of Sparse Network Coding,” in IEEE Transactions on Communications, vol. 65, no. 4, pp. 1675-1685, April 2017, doi: 1.

SNC对于分组的平均解码延迟(ADD)的性能仍然是未知的。提出了一个马尔可夫链模型来分析这种SNC度量,研究ADD的性能。该模型给出了一代译码延迟的下界和一代一部分译码延迟的下界。结果表明，虽然RLNC提供了更好的整个一代的解码延迟，但在每个包ADD方面，SNC优于RLNC。SNC使用从有限域Fq的元素中随机选择的系数，将一代中的部分数据包进行随机线性组合。如果编码分组恰好包含w个非零编码系数，则该编码分组是w-稀疏的。