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Enregistrement W2023544465 · doi:10.1109/tcomm.2011.091911.100189

Binary Soliton-Like Rateless Coding for the Y-Network

2011· article· en· W2023544465 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFountain codeComputer scienceLuby transform codeLinear network codingDecoding methodsBinary erasure channelComputer networkBinary numberVariable-length codeCoding (social sciences)Theoretical computer scienceAlgorithmBlock codeLinear codeChannel (broadcasting)Channel capacityMathematicsNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the binary erasure channel, Luby Transform (LT) and Raptors codes have been shown to achieve capacity by carefully designed degree distributions for multicasting scenarios. Generalizing fountain codes to multihop networks requires transport nodes to perform network coding (NC). However, if intermediate nodes perform decentralized NC blindly, the statistical properties imposed by the fountain code are lost, and thus, a Gaussian elimination decoder must be used at the sink at the cost of significant increase in complexity compared to a belief propagation (BP) decoder. Addressing this problem, in this paper, we propose a new protocol, namely Soliton-like rateless coding (SLRC), by exploiting the benefits of fountain coding and NC coding over a Y-network. Ensuring key properties of the fountain code are preserved; BP can be effectively applied when transport nodes perform NC. Additionally, the proposed coding protocol is resilient to nodes churn rates. The SLRC scheme is evaluated against buffer-and-forwarding, and the distributed LT (DLT) codes; SLRC exhibits a 5% reduction in overhead compared to the state of the art DLT code at high decoding success rates. Simulations show that the proposed scheme preserves the benefits of NC and fountain coding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle