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Enregistrement W2139352451 · doi:10.1109/jsac.2008.080606

Stochastic analysis of network coding in epidemic routing

2008· article· en· W2139352451 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 Journal on Selected Areas in Communications · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLinear network codingComputer networkCorrectnessRouting protocolCoding (social sciences)Distributed computingWireless networkWirelessNetwork packetAlgorithmTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemic routing has been proposed to reduce the data transmission delay in disruption tolerant wireless networks, in which data can be replicated along multiple opportunistic paths as different nodes move within each other's communication range. With the advent of network coding, it is intuitive that data can not only be replicated, but also coded, when the transmission opportunity arises. However, will opportunistic communication with network coding perform any better than simple replications? In this paper, we present a stochastic analytical framework to study the performance of epidemic routing using network coding in opportunistic networks, as compared to the use of replication. We analytically show that network coding is superior when bandwidth and node buffers are limited, reflecting more realistic scenarios. Our analytical study is able to provide further insights towards future designs of efficient data communication protocols using network coding. As an example, we propose a priority based coding protocol, with which the destination can decode a high priority subset of the data much earlier than it can decode any data without the use of priorities. The correctness of our analytical results has also been confirmed by our extensive simulations.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,237 · 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