随机线性网络编码PPT文档格式.ppt

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对于线性相关源，我们认为每一个独立信源的熵率是一比特每单位时间，如果不是，则将它们变成一些并行的熵率是一比特每单位时间的源的集合。

对于任意相关源，我们要求信源的熵是整数，并且有着任意的联合概率分布对于不同的节点，它们要处理的随机过程之间是相互独立的，这个假设符合通信网络一般的情况,Addyourtitleinhere,编码模型,多信源的SlepianWolf定理：

有r个离散的无记忆信息源,它们是随机二进制序列，对每个信源独立进行编码，再进行联合译码，其性能跟所有信源联合编码是一致的。

只要满足在r个信源中任取k个信源的和速率，不能小于这k个信源以剩余的r-k个信源为条件的熵，而对于总的和速率不能小于这r个信源的联合熵。

Addyourtitleinhere,编码模型,不考虑延迟,考虑延迟,考虑边容量为1的情况，每个节点在等到所有进入此节点的信息后才发往离开此节点的出边,有着v个节点和信息传输速率是r的循环网络可以变成非循环网络，此网络有kv个节点，信息传输速率大于等于（k-v）r,信息在这种网络上的传输可以被模仿成原来循环网络k个时隙的步骤。

这种情况我们假设每个链路的延迟是一样的。

Addyourtitleinhere,编码模型,非循环图G=（V,E）表示的网络中，每条边可以根据网络拓扑进行顺序编号:

如，对于每条从属于E的边，它的源表示为o（）,它的目的节点表示为d（）。

一个路径就是一系列的链路集合，对任意的ij,。

进入一个节点的边数称为一个节点的入度，由一个节点发出的边数称为节点的出度，节点的入度和出度的和称为节点的度数,Addyourtitleinhere,编码模型,定义为所有以节点V为结束点的边的集合,定义为所有从节点V开始的边的集合,接收机处的终端链路的集合称为,是在节点v收集到的u（v）个离散随机过程,在边e上传输的随机过程称为Y（e）,Addyourtitleinhere,编码模型,如图是一个非延迟网络，对于链路e上的随机处理过程满足,对于汇节点的输出Z是由属于的所有边上的随机过程Y（e）形成的,这里的，都是从伽罗华域中随机选择的,如果，是独立的，则系统是时不变的，否则系统是时变的,Addyourtitleinhere,编码模型,表示在源节点观察到的输入信号矢量,另v点是一个网络的汇结点，我们认为是这个节点的输出过程矢量,另M表示一个网络的传输矩阵，这样z=x*M,对于固定的系数，我们不难看出，M矩阵里的数也是从伽罗华域中选取的。

Addyourtitleinhere,编码模型,伽罗华域简介,GF（）域以m=4为例，它的本原多项式为,即在伽罗华域中，加法等于对应位异或先给出推导过程00000100010001001110010010011000010100可以看出，当m=4时，GF（4）是一个包含15个数的有限域，且这15个数循环产生。

在伽罗华域中，每对应一个m，会有一个相应的本原多项式，根据这个本原多项式，就可以推出域里面的值。

Addyourtitleinhere,编码模型,传输矩阵可以表示为,Addyourtitleinhere,编码模型,矩阵A为源节点输入信息与边之间的关系矩阵，矩阵B为接收节点对接收到的数据进行线性组合。

单源单汇的节点的信息传输时，只要相应的转移矩阵是满秩的，则源节点输出的信息在接收端就可以准确的恢复。

单源多汇的节点的信息多播传输，利用网络编码时，只要能保证各个目的节点对应的网络转移矩阵是满秩的，则目的节点就可以准确的恢复出原始发送的信息。

传输矩阵可以表示为,编码模型,对有向网络来说，对网络节点进行排序，定义相应的邻接矩阵F，F矩阵的第i行第j列元素表示网络流图中第i条边与第j条边的连接关系，F可表示为其中表示有向边的终点与有向边的起点重合，是有限域中的一非0元素，则M可表示为：

这种编码的构造简单而且有效，但是计算量大。

编码模型,图中节点v，接收到编码包和。

节点v应用随机网络编码的思想，在有限域中随机选取系数（1,2），并对接收到的两个编码包进行运算，得到新的编码系数（3,10,13），并将新的编码包发送。

编码模型,随机网络编码中中间节点只需要对接收到的数据进行线性组合，而不需要判断接收到的信息是否线性相关。

这样在接收节点处有可能出现线性相关的编码信息导致解码失败。

对于任意一个可行的多播网络，如果网络编码部分或所有的编码系数都是独立的均匀的在一个有限域上选取，则所有的目的节点能够成功进行解码的概率至少为，qd，其中d表示目的节点的数目，为随机选取编码系数的链路数目，q为编码符号域的大小。

当有限域的字母表大小q远大于接收节点数目d时，所有的接收节点可以以很高的概率恢复出原始信息。

采用随机线性网络编码的多播网络中，多个源节点可以相互独立，也可以线性相关。

对于线性相关的源，随机线性编码起到了信息压缩的作用。

方案举例,从源节点发送两个随机过程到矩形网络中的未知位置,网络的目的是每个节点都能收到信源发出的两个随机过程,随机流结构（RF）源节点延两个轴向分别发送两个信息只接收到一个信息过程的节点向其它三个方向发送信息接收到两个信息过程的节点分别向对应的轴向发送相应的信息,方案举例,随机编码结构（RC）源节点延两个轴向分别发送两个信息只接收到一个信息过程的节点向其它三个方向发送信息接收到两个信息过程的节点向其余的轴向发送接收到的信息的线性组合,对于接收位置为（x,y）的点，接收机能接收到两个发送信息的概率为RFRC（q是伽罗华域字母表）,方案举例,RF方案和RC方案在不同点成功解调的概率,可以看到，当网络比较大时，RF方案是不适用的；

对于RC，当有限域越大时，能成功解调的概率越大,总结与展望,分布式随机线性网络编码能有效地压缩相关源。

随机线性网络编码无须了解网络的拓扑情况，适用于链路动态变化的场景，具有很强的实用性。

有限域的值越大时，能够成功解码的概率越大,总结与展望,编码系数可以在非均匀分布的域上选取，可能是依据某种适应性，使得网络满足不同的性能,随机选取编码系数的性质，使得随机线性网络编码可能可以应用于网络安全,对于不同的通信需求，今后可以考虑一些关于随机线性网络编码的通信协议，比较一些特殊的编码协议和路由协议的性能的不同,ThankYou!