Under de senaste åren, Random Network Coding (RNC) har framgått som en lovande lösning för effektiv Peer-to-Peer (P2P) video multicasting över Internet. Detta hänvisar förmodligen till detta faktum att RNC märkbart ökar feltåligheten och genomströmningen av nätet. Den viktigaste utmaningen för RNC har dock varit att sända stora koefficienter vektorn som header. Dessutom, på grund av att använda Gauss-Jordan elimineringsmetod, kan betydande beräknings komplexitet påtvingas kamrater i avkodning av kodade block och kontrollera linjärt beroende bland koefficienterna vektorer. För att ta itu med dessa utmaningar introducerar denna studie MATIN som är en slumpmässig nätverkskodningsbaserad ram för effektiv P2P-videoströmning. MATIN innehåller en ny metod för matrisgenerering av koefficienter så att det inte finns något linjärt beroende i den genererade koefficientmatrisen. Med hjälp av den föreslagna ramen inkapslar varje part en i stället för n koefficienter poster i den genererade kodade paket som resulterar i mycket låg överföring overhead. Det är också möjligt att få inverterade koefficienter matris med hjälp av ett litet antal enkla aritmetiska åtgärder. I detta avseende har kamrater mycket låga beräkningskomplex. Som ett resultat av detta tillåter MATIN slumpmässig nätverkskodning att bli effektivare i P2P-videoströmningssystem. Resultaten från simulering med OMNET++ visar att det avsevärt överträffar RNC som använder Gauss-Jordan elimineringsmetod genom att ge bättre videokvalitet på peers i termer av fyra viktiga prestandamått inklusive video distorsion, beroende distorsion, End-to-End fördröjning och Initial Startup fördröjning.
För NIF, Barekatain et al. REF föreslog en slumpmässig nätverkskodningsbaserad ram för effektiv peer-to-peer-videoströmning.
MATIN: A Random Network Coding Based Framework for High Quality Peer-to-Peer Live Video Streaming
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}