Coding Opportunity Densification Strategies for Instantly Decodable Network Coding
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we aim to identify the strategies that maximize and monotonically increase the density of coding opportunities in instantly decodable network coding (IDNC). Using the graph representation of IDNC, we first derive an expression for the exact evolution of the edge set size after the transmission of any arbitrary coded packet. From the derived expression, we show that sending commonly wanted packets for all the receivers can maximize the number of coding opportunities. Since guaranteeing such property in IDNC is usually impossible, this strategy does not guarantee the achievement of our target. Consequently, we further investigate the problem by deriving an expression for the expected edge set size evolution after ignoring the identities of the packets requested by the different receivers and considering only their numbers. This expression was then employed to show that serving the maximum number of receivers with largest numbers of missing packets and erasure probabilities tends to maximize and monotonically increase the expected density of coding opportunities. Simulation results justify our theoretical findings. Finally, we validate the importance of our work through two case studies showing that our\ignore{ identified} strategy outperforms several well-known IDNC solutions in optimizing the IDNC completion delay and receiver goodput.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».