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题名时变信道下线性网络分批稀疏码秩分布研究
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作者
王士恒
刘恒
唐林
苏金领
张瑞琦
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机构
西南交通大学信息编码与传输省重点实验室
现代交通通信与传感网络国家级国际联合研究中心
中国电子科技集团第三十研究所
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出处
《电信科学》
2022年第5期64-74,共11页
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基金
四川省科技计划项目(No.2020YFH0111)。
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文摘
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。
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关键词
分批稀疏码
随机线性网络编码
系统重编码
秩分布
时变信道
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Keywords
BATS code
random linear network coding
system recoding
rank distribution
time-variant channel
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于放置分发阵列的云-边-端通算融合架构
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作者
李寇
闫起发
周正春
唐小虎
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《移动通信》
2024年第3期47-53,共7页
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基金
国家自然科学基金项目“融合通信与计算的信息理论研究”(12141108)
“多用户安全的分布式存储系统编码缓存关键技术研究”(62101464)。
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文摘
随着6G的发展,云端、边缘端和终端节点间的协作是当下的研究热点,而Map Reduce则是面向大规模数据处理的并行计算模型。将Map Reduce与云-边-端架构相结合,提出基于放置分发阵列的云-边-端协同计算和传输设计架构。该架构充分利用云端和边缘端丰富的计算和存储资源,在边缘端和终端部署冗余计算任务,借助多播编码,成倍地减小云-边链路和边-端链路之间的通信负载,从而实现云-边-端之间通信与计算的协同,高效地服务终端的计算需求。
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关键词
放置分发阵列
云-边-端架构
MAPREDUCE
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Keywords
placement delivery array
cloud-edge-end architecture
MapReduce
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分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
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