Abstract-Recent metoder med hjälp av nätverkskodning (NC) för att blanda data från olika flöden visar betydande genomströmningsförbättringar i trådlösa nätverk. I detta dokument hävdar vi dock att en uttömmande blandning av paket från olika flöden kan minska tjänsternas nätkvalitet (QoS), särskilt i närvaro av flöden med olika tjänsteklasser. Vi föreslår därför en contextaware interflow nätverk kodning och schemaläggning (CARE) ram, som adaptivt kodar data över trafiken för att maximera nätverket QoS. För det första utvecklar vi en uppfattningsorienterad QoS (PQoS) för att mäta användarnöjdheten hos olika typer av tjänster. Därefter, baserat på trafikens egenskaper, kombinerar vi optimalt data över flödena och schemalägger de kodade paketen i varje tidsram för att maximera PQoS vid mottagarna. Lösande CARE är NP-hård; därför utformar vi en beräkningseffektiv approximationsalgoritm baserad på Markov-kedjan Monte Carlo-metoden för att approximera den optimala lösningen. Vi bevisar att den föreslagna approximationsalgoritmen är garanterad att konvergera till den optimala lösningen. Analys- och simuleringsresultaten visar att de föreslagna CARE-baserade systemen under vissa kanalförhållanden inte bara förbättrar nätverkets QoS utan också ger hög genomströmning för alla mottagare. Dessutom visar resultaten att approximationsalgoritmen är effektiv och robust i förhållande till antalet dataflöden. Under vissa överföringsförhållanden kan våra CARE-baserade system förbättra nätverket QoS upp till 50 % jämfört med befintliga randomiserade NC-tekniker. Index Terms-Multiuser multiservice schemaläggning, kvalitet på tjänsten (QoS), slumpmässig nätverkskodning (RNC), trådlösa nätverk.
Alternativt fokuserade T. Tran REF på att avkänna interflow-nätverkskodning och schemaläggning som adaptivt kodar data över hela trafiken för att maximera ett näts servicekvalitet (QoS).
Context-Aware Interflow Network Coding and Scheduling in Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}