Coding Opportunity Densification Strategies for Instantly Decodable\n Network Coding
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we aim to identify the strategies that can maximize and\nmonotonically increase the density of the coding opportunities in instantly\ndecodable network coding (IDNC).Using the well-known graph representation of\nIDNC, first derive an expression for the exact evolution of the edge set size\nafter the transmission of any arbitrary coded packet. From the derived\nexpressions, we show that sending commonly wanted packets for all the receivers\ncan maximize the number of coding opportunities. Since guaranteeing such\nproperty in IDNC is usually impossible, this strategy does not guarantee the\nachievement of our target. Consequently, we further investigate the problem by\nderiving the expectation of the edge set size evolution after ignoring the\nidentities of the packets requested by the different receivers and considering\nonly their numbers. We then employ this expected expression to show that\nserving the maximum number of receivers having the largest numbers of missing\npackets and erasure probabilities tends to both maximize and monotonically\nincrease the expected density of coding opportunities. Simulation results\njustify our theoretical findings. Finally, we validate the importance of our\nwork through two case studies showing that our identified strategy outperforms\nthe step-by-step service maximization solution in optimizing both the IDNC\ncompletion delay and receiver goodput.\n
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».