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Tunable sparse network codingInt. Zurich Seminar on Communications (IZS), February 29 – March 2, 2012文章目录Tunable sparse network coding摘要可调稀疏网络编码中有三个关键思想：模型可调稀疏网络编码A.从一个接收者的角度B. 延迟性能C 复杂度分析性能评估结论摘要对于固定稀疏度的稀疏网络编码，由于其主要的额外开销是由于最后数据分组的传输。因此我们的主要关注点是随着传输过程的

How to tune sparse network coding over wireless linksP. Garrido, D. E. Lucani and R. Aguero, “How to Tune Sparse Network Coding over Wireless Links,” 2017 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2017, pp. 1-6, doi: 10.1109/WCNC.2017

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。