網絡組播中線性網絡編碼研究.pdf

1、隨著網絡通信的飛速發(fā)展，帶寬資源越來越匱乏，如何高效率地利用網絡容量資源成為網絡通信研究的熱點。在網絡組播通信中，線性網絡編碼（LinearNetworkcoding）作為一種編碼方案簡單且能夠獲得組播最大流限的技術，引起了廣泛關注。線性網絡編碼將接收到的一組數據視為基域上的向量，通過允許節(jié)點對接收到的信息向量進行線性組合來實現編碼，從而獲得網絡組播容量，而傳統的路由和復制并不一定能夠獲得該上限。此外，通過線性網絡編碼可以獲得節(jié)省網絡帶

2、寬資源耗費，平衡鏈路負載，提高網絡鏈接魯棒性和網絡糾錯效率等好處。 本文在分析了網絡編碼理論的基礎上，對網絡組播中線性網絡編碼的構造進行了深入研究。著重研究了Q學習（Q—Learning）與線性網絡編碼的融合，同時為了驗證方案的性能，搭建的分層隨機網絡模型對算法進行了仿真分析。 本文所做主要工作如下： （1）針對單源組播網絡，研究了線性網絡編碼中的確定性多項式時間算法和分布式隨機網絡編碼，提出了一種簡單的具有多項

3、式時間復雜度的隨機網絡編碼算法，本算法通過節(jié)點編碼系數的隨機選取實現了網絡編碼的分布式構造。 （2）針對單源組播網絡，對基于強化學習（ReinforcementLearning）的線性網絡編碼進行了較深入研究，提出了一種Q學習線性網絡編碼算法。本算法核心是基于Q學習算法，在傳輸節(jié)點處引入輪盤賭概率思想，允許各信宿節(jié)點通過對輸入碼字的可譯性判斷來給與各傳輸邊相應的獎賞，從而提高編碼構造的效率。 （3）參照層次化網絡建模，搭