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J-GLOBAL ID：201802238848157703   整理番号：18A0942309

ランダム線形ネットワーク符号化に関する階層的性能解析【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Performance Analysis on Random Linear Network Coding

著者 (5件)： Li Dan (Department of Mathematics, Tianjin University of Technology, Tianjin, China) ,  Guang Xuan (School of Mathematical Sciences and LPMC, Nankai University, Tianjin, China) ,  Zhou Zhiheng (Institute of Network Coding, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China) ,  Li Congduan (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China) ,  Tan Chee Wei (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 66  号： 5  ページ： 2009-2021  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0239A  ISSN： 0090-6778  CODEN： IECMBT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークトポロジー情報がすべてのノードに完全に利用できないとき,ランダム線形ネットワーク符号化(RLNC)は有望なネットワーク符号化ソリューションである。しかしながら,実際には,ノードはネットワークトポロジー情報の部分的知識を有する。これによって動機づけられて,著者らはRLNCの性能を研究して,異なる部分的ネットワークトポロジー情報によって制約されたネットワークのためにRLNCの故障確率に関する異なる上限を得た。これらの上限は,文献における既存のものを改善するだけでなく,部分的ネットワークトポロジー情報がRLNCの性能解析に利益をもたらすこともできることを示した。一方,より多くのネットワークトポロジー情報を利用できれば,期待されるように,より厳しい上限を得ることができることが観察される。2つの古典的ネットワーク上の上限を実証のために比較した。RLNCの性能に関するより深い理解を得るために,RLNCの漸近挙動を,場サイズが無限になるにつれて調べた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *線形性 ,  ネットワーク構造 ,  *性能分析 ,  漸近挙動 ,  *ネットワーク ,  故障率
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  *ネットワークコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 線形 ,  ネットワーク符号化 ,  性能解析