Path Diversity in Packet Switched Networks: Performance Analysis and Rate Allocation
Notice bibliographique
Résumé
Path diversity works by setting up multiple parallel connections between the end points using the topological path redundancy of the network. In this paper, forward error correction (FEC) is applied across multiple independent paths to enhance the end-to-end reliability. Internet paths are modeled as erasure Gilbert-Elliot channels. First, it is shown that over any erasure channel, maximum distance separable (MDS) codes achieve the minimum probability of irrecoverable loss among all block codes of the same size. Then, we prove the probability of irrecoverable loss decays exponentially for the asymptotically large number of paths. Moreover, it is shown that in the optimal rate allocation, each path is assigned a positive rate iff its quality is above a certain threshold. The quality of a path is defined as the percentage of the time it spends in the bad state. Finally, using dynamic programming, a heuristic suboptimal algorithm with polynomial runtime is proposed for rate allocation over the available paths. This algorithm converges to the asymptotically optimal rate allocation when the number of paths is large. The simulation results show that the proposed algorithm approximates the optimal rate allocation very closely, and provides significant performance improvement compared to the alternative schemes of rate allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».