Reliability Gain of Network Coding in Lossy Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
The capacity gain of network coding has been extensively studied in wired and wireless networks. Recently, it has been shown that network coding improves network reliability by reducing the number of packet retransmissions in lossy networks. However, the extent of the reliability benefit of network coding is not known. This paper quantifies the reliability gain of network coding for reliable multicasting in wireless networks, where network coding is most promising. We define the expected number of transmissions per packet as the performance metric for reliability and derive analytical expressions characterizing the performance of network coding. We also analyze the performance of reliability mechanisms based on rateless codes and automatic repeat request (ARQ), and compare them with network coding. We first study network coding performance in an access point model, where an access point broadcasts packets to a group of K receivers over lossy wireless channels. We show that the expected number of transmissions using ARQ, compared to network coding, scales as ominus (log K) as the number of receivers becomes large. We then use the access point model as a building block to study reliable multicast in a tree topology. In addition to scaling results, we derive expressions for the expected number of transmissions for finite multicast groups as well. Our results show that network coding significantly reduces the number of retransmissions in lossy networks compared to an ARQ scheme. However, rateless coding achieves asymptotic performance results similar to that of network coding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».