Vi studerar adaptiv nätverkskodning (NC) för schemaläggning av realtidstrafik över ett trådlöst nätverk med en enda hop. För att uppfylla de hårda tidsfristerna för realtidstrafik, är det viktigt att hitta en balans mellan att maximera genomströmningen och minimera risken för att hela block av kodade paket inte kan decodable inom tidsfristen. Således motiverade, vi utforska adaptiv NC, där blockstorleken anpassas baserat på den återstående tiden till tidsfristen, genom att kasta detta sekventiella block storlek anpassningsproblem som en ändlig-horisont Markov beslutsprocess. Ett intressant fynd är att den optimala blockstorleken och dess motsvarande åtgärdsutrymme monotont minskar när tidsfristen närmar sig, och den optimala blockstorleken begränsas av den "grå" blockstorleken. Dessa unika strukturer gör det möjligt att begränsa sökområdet för dynamisk programmering, bygger på vilken vi utvecklar en monotonitet-baserad bakåt induktionsalgoritm (MBIA) som kan lösa för optimal blockstorlek i polynom tid. Eftersom sannolikheten för kanalradering skulle vara tidsvariation i ett mobilt nätverk, utvecklar vi ytterligare ett gemensamt schemaläggnings- och kanalinlärningsprogram i realtid med adaptiv NC som kan anpassas till kanaldynamiken. Vi generaliserar också analysen till flera flöden med hårda deadlines och långsiktiga leveransförhållande begränsningar, utforma en låg-komplexitet online schemaläggning algoritm integrerad med MBIA, och sedan etablera sin asymptotic throughput-optimality. Förutom analys- och simuleringsresultat utför vi trådlösa emuleringstester med hög trohet med riktiga radiosändningar för att visa att MBIA är genomförbart när det gäller att hitta den optimala blockstorleken i realtid.
I REF anpassas kodningsgenerationernas storlek genom att man överväger de hårda tidsfrister som gäller för måltillämpningarna.
Adaptive network coding for scheduling real-time traffic with hard deadlines
{'venue': "MobiHoc '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}