时变信道下线性网络分批稀疏码秩分布研究

作为一种应用于多跳网络的低复杂度两步式编码技术,分批稀疏（batched sparse,BATS）码的传输性能与传输矩阵的秩分布直接相关。现有文献在假设各链路丢包率均为常数的前提下,研究了分批稀疏码在纠删信道下的秩分布。然而,在一些场景（如工业互联网）,大量的移动节点部署在整个网络中,可能导致节点之间的信道变成时变信道,即链路上的丢包率随时间变化而变化。因此在假定网络中各节点之间链路丢包率随机变化的场景下,研究了随机线性网络编码（random linear network coding, RLNC）和系统重编码作为内码编码方案时,分批稀疏码传输矩阵的秩分布,推导了链路丢包率服从有限区间正态分布情况下归一化秩期望的闭合解,并通过蒙特卡洛仿真验证了该闭合解的正确性。     

网络编码的安全问题初探

网络编码打破了传统的独立比特不能再被压缩的传统理论,该理论指出在多播系统中,通过允许中间节点对数据进行编码组合,可以进一步的提高网络吞吐量。现今,虽然网络编码在抗搭线窃听、抗拜占庭攻击和网络纠错码等网络安全领域已展开应用,但仍需进一步发展。针对这一现象,这里对网络编码的安全问题进行综述并加以分析,同时针对网络编码较容易受到的一种攻击——网络污染攻击,指出全同态加密方案在解决该问题上的应用。     

多项式时间网络编码仿真系统的研究与开发

网络编码是通信领域的一项新技术,自提出以来引起了广泛关注。文章简述了线性网络编码的工作原理,分析了确定性网络编码算法,优化了有限域,提出了一种仿真实现的具体方案,开发了一套网络编码仿真系统软件。系统实现了多项式时间复杂度的网络码字指派算法,同时对拓扑构造、最大流计算、编码点计算、算法选择、有限域选择、正交补计算等方面都进行了具体实现。系统由C语言编写,具有友好的操作界面,对关键数据进行了计算统计,为网络编码的教学和研究提供了有力的工具。     

群时延测试的原理和方法

群时延是线性系统和网络的一项重要传输特性,它表征系统和网络的线性失真。群时延是指群信号通过线性系统或线性网络时,信号整体产生的时延,它是合成波包络的传播时间,所以也称为包络时延。群时延一方面指传输信号必须是群信号,如AM,FM,PM信号以及电视信号和数字调制信号,单色波传输无群时延可言。另一方面,群时延是波群整体的时延,而不是     

线性网络状态方程的系统编写法

本文根据替代定理，将动态网络状态方程的编写化为电阻网络的求解问题，然后，利用不需要转移理想电源支路直接建立电阻电路网络方程的结果￣［３］系统地导出了线性时不变网络的状态方程。     

基于网络编码的多跳无线网络可靠组播

多跳无线网络中实现可靠组播面临许多挑战,数据丢失恢复是其中的核心问题之一。该文提出一种基于8GF(2)域的随机线性网络编码的多跳无线网络中高效可靠组播(Network Coding Reliable Multicast,NCRM)算法,克服了XOR编码方式的局限性,将原始数据包划分成不同"代"(generation)进行发送,恢复节点采用随机线性网络编码方式发送编码包,发生丢包的组播组成员发送携带丢包比特向量的NACK(Negative ACKnowledgement),经过邻居恢复、多跳恢复或源端恢复,完成可靠组播过程。该文建立了节点丢失恢复过程的齐次马尔科夫链数学模型,给出理论平均时延和重传跳数。NS2仿真结果验证了理论分析模型的准确性。数值结果表明,与PGM(PragmaticGeneral Multicast)和CoreRM可靠组播协议相比,NCRM算法显著改善了网络吞吐量和丢失恢复延时等性能。     

ARLNCStream:自适应随机网络编码流媒体系统

该文设计了一种自适应随机线性网络编码P2P实时媒体分发系统。提出了一种网状网络拓扑下的编码窗自适应随机线性网络编码算法。仿真结果表明,该算法具有很好的效果:对网络带宽要求低;无需全局网络拓扑信息;平均延迟小,连续性好;鲁棒,可扩展性强。     

计算机实现有源网络全符号函数的一种方法

本文定义一种三维字符数组,用数组的第三维存放节点电导方程中元素的字符表达式,根据电网络的输入信息,自动列出节点电导方程.按照作者1982年一文提出的求Coates图的1-因子定理,给出方程的全符号函数解.此法与其他有源网络的拓扑分析法比较,如Mason图的方法,有不少优点,具有实用价值.     

产生全符号网络函数的Coates流图法

本文引入符号码数组、常数数组和记数数组,前二数组用来描述增广矩阵的元素表达式,建立节点导纳方程,后一数组用来写出入度矩阵,然后根据入度矩阵产生Coates流图的全部1-因子增益。在展开行列式时利用符号代码合并同类项,消去相消项,从而得到无相消项的全符号网络函数。     

一种基于稀疏矩阵灵敏度计算的方法

本文建立了无需对电路进行任何预处理的稀疏矩阵电路方程.在此基础上推导出一种只需进行一次电路分析即可求得所有支路电流电压对电路参数的各阶灵敏度的递推方法,使计算机自动建立电路方程和高阶灵敏度求解的实现变得较为容易.对于采用其他方法建立的电路方程,只要其满足MX=b的形式且为线性的,就可以利用本文递推公式求灵敏度.该方法方便有效,易于编程,有一定的实用价值.