Random Linear Network Coding (RLNC) har utvecklats som ett kraftfullt verktyg för robust höggenomströmning multicast. Projektionsanalys, en nyligen införd teknik, visar att det distribuerade paketerade RLNC-protokollet uppnår (order) optimal och perfekt piped informationsspridning i många inställningar. I den ursprungliga metoden för RNLC mellanliggande noder kod tillsammans all tillgänglig information. Detta kräver mellanliggande noder för att hålla betydande data tillgängliga för kodning. Dessutom resulterar det i en kodning komplexitet som växer linjärt med storleken på dessa data. Även om detta har identifierats som ett problem, tillvägagångssätt som kombinerar köa teori och nätverk kodning har hittills inte gett en kortfattad representation av minnet behov av nätverk kodning vid mellanliggande noder. Detta dokument visar det överraskande resultatet att, i alla inställningar med en kontinuerlig ström av data, nätverkskodning fortsätter att fungera optimalt även om endast ett paket per nod hålls i aktivt minne och används för beräkningar. Detta leder till en extremt enkel RLNC-protokollvariant med drastiskt minskade krav på beräknings- och minnesresurser. Genom att utöka projektionsanalysen visar vi att i alla miljöer där RLNC-protokollet visade sig vara optimalt fungerar dess finita minnesvariant lika bra. På samma sätt som den ursprungliga projektionsanalysen tillämpas vår teknik i en mängd olika nätverksmodeller, inklusive mycket dynamiska topologier som kan förändras helt och hållet när som helst på ett kontradiktoriskt sätt.
I REF introducerar författarna användningen av nätverkskodning med finita buffertar för allmänna topologier och visar att buffring i många inställningar redan leder till samma ordning optimala stopptider för multicast som för PNC-varianten med oändlig buffer.
One packet suffices - Highly efficient packetized Network Coding With finite memory
{'venue': '2011 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings', 'journal': '2011 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}