基于网络编码应用层组播算法的研究

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1、摘要2000年,Ahlswede等人基于网络信息流的概念提出了网络编码的思想。通过允许网络节点进行编码,可以获得网络组播速率的最大流限,即网络资源利用的理论上限,而通过传统的路由和复制并不一定能够获得该最大流限。此外通过网络编码可以取得节省网络带宽资源,平衡链路负载,优化能量受限网络的能量消耗等好处。目前,有关网络编码理论的研究已经引起了学术界的高度重视,网络编码已经成为网络信息理论领域最受瞩目的研究热点之一。论文在分析网络编码理论的基础上,深入研究了网络编码与应用层组播的融合机制,着重研究了基于随机方式的网络

2、编码的应用层组播算法。本文首先介绍网络编码的原理,分析网络编码获得最大吞吐量的原因。研究网络编码与应用层组播的融合机制,在对各种机制性能进行分析基础上,提出了一种基于随机方式的网络编码的应用层组播算法;对于网络拓扑结构的建立,采用最小费用最大流算法来实现,为了节约带宽,在最小费用最大流算法基础上提出减少组播会话冗余吞吐量算法,目的就是使网络流量最大而费用最小;对随机方式的编码策略进行分析研究,提出所解决的问题。最后,在所提出的算法的基础上,对基于随机方式的网络编码的应用层组播进行性能评价,评价标准包括报文开销(

3、Messageoverhead)、编码的延迟率(code.delayratio)、吞吐量,对BRITE拓扑生成器作了详细介绍。从实验结果分析得出,本文提出的算法所达到的吞吐量和理论上的最大吞吐量很相近。关键词应用层组播,网络编码,最大吞吐量,最小费用最大流ABSTRACTNetworkcodingiSintrodueedbYAhlswedein2000.whichiSbasedontheconceptionofnetworkinformationflow.Ifcodingispermittedbythenetw

4、orkvertices,themax.flowboundofnetworkmulticastcanbeachieved,i.e.thetheoreticalupperboundofnetworkresourceutilization,whichCannotalwaysbeachievedbytraditionalcopyingandrouting.Furthermore,throughnetworkcoding,wecallobtainthebenefitsofsavinginbandwidth,loadbal

5、ancing,optimizingtheenergyusageofenergy-limitednetworksandSOon.Now,theresearchofnetworkcodinghasreceivedgreatinterestsandhasbecomeoneofthemostattractivefieldsinnetworkinformationtheory.nisthesisinvestigatessomeaspectsofnetworkcodingwitllemphasisontheapplicat

6、ionofnetworkcoding,lucubratestheintegrationmechanismofapplicationlayermulticastwithnetworkcoding,focusonALMmechanismbasedonrandomnetworkcodingmechanism.First,theprincipleofnetworkcodingisintroduced,analysisthereasonsforthenetworkcodinggetsMaximumthroughput.I

7、ntegrationmechanismforALMandnetworkcodingisresearched,Onthebasisofanalysisoftheperformanceofvariousmechanisms,comparesandanalysesALMbased011networkcodingperformance,proposesaALMalgorithmbasedonrandomnetworkcoding:Fortheestablishmentofthenetworktopology,usesa

8、minimumcost-maximumflowalgorithmtoachieve,toconservebandwidth,basedOilminimumcost-maximumflowAlgorithmproposesamethodforreducingthroughputofmulticastsessionredundancy,theobjectiveistoensureminim

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