Diversity-Rate Trade-off in Erasure Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses a fundamental trade-off between rate and the diversity gain of an end-to-end connection in an erasure network. The erasure network is modeled by a directed graph whose links are orthogonal erasure channels. Furthermore, the erasure network is assumed to be non-ergodic, meaning that the erasure status of the links are assumed to be fixed during each block of transmission and change independently from block to block. The erasure status of the links is assumed to be known only by the destination node. First, we study the homogeneous erasure networks in which the links have the same erasure probability and capacity. We derive the optimum trade-off between diversity gain and the end-to-end rate and prove that a variant of the conventional routing strategy combined with an appropriate forward error correction at the end-nodes achieves the optimum diversity-rate trade-off. Next, we consider the general erasure networks in which different links may have different values of erasure probability and capacity. We prove that there exist general erasure networks for which any conventional routing strategy fails to achieve the optimum diversity-rate trade-off. However, for any general erasure graph, we show that there exists a linear network coding strategy which achieves the optimum diversity-rate trade-off. Unlike the previous works which suggest the potential benefit of linear network coding in the error-free multicast scenario (in terms of the achievable rate), our result introduces the benefit of linear network coding in the erasure single-source single-destination scenario (in terms of the diversity gain). Finally, we study the diversity-rate trade-off through simulations. The erasure graphs are constructed according to the Barabasi-Albert random model which is known to capture the scale-free property of the practical packet switched networks like the Internet. The error probability is depicted for different network strategies and different rate values. The depicted results confirm the trade-off between the rate and the diversity gain for each network strategy. Moreover, the diversity gain is plotted versus the rate for different conventional routing and the linear network coding strategies. It is observed that linear network coding outperforms all conventional routing strategies in terms of the diversity gain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».