Линейное сетевое кодирование

Программа компьютерных сетей

В компьютерных сетях линейное сетевое кодирование — это программа, в которой промежуточные узлы передают данные от узлов-источников к узлам-приемникам посредством линейных комбинаций .

Линейное сетевое кодирование может использоваться для повышения пропускной способности, эффективности и масштабируемости сети , а также для уменьшения атак и подслушивания. Узлы сети принимают несколько пакетов и объединяют их для передачи. Этот процесс можно использовать для достижения максимально возможного потока информации в сети .

Доказано, что теоретически линейного кодирования достаточно для достижения верхней границы в задачах многоадресной рассылки с одним источником. ^[1] Однако линейного кодирования в целом недостаточно; даже для более общих версий линейности, таких как сверточное кодирование и кодирование с набором фильтров. ^[2] Поиск оптимальных решений кодирования для общих сетевых задач с произвольными требованиями является сложной проблемой, которая может быть NP-трудной ^{[3] [4]} и даже неразрешимой . ^{[5] [6]}

Кодирование и декодирование

В задаче кодирования линейной сети группа узлов участвует в перемещении данных от узлов-источников к узлам-приемникам. Каждый узел генерирует новые пакеты, которые представляют собой линейные комбинации ранее полученных пакетов путем умножения их на коэффициенты , выбранные из конечного поля , обычно определенного размера . ${\displaystyle P}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle K}$ ${\displaystyle GF(2^{s})}$

Более формально, каждый узел с ingrade , генерирует сообщение из линейной комбинации полученных сообщений по формуле: ${\displaystyle p_{k}}$ ${\displaystyle InDeg(p_{k})=S}$ ${\displaystyle X_{k}}$ ${\displaystyle \{M_{i}\}_{i=1}^{S}}$

${\displaystyle X_{k}=\sum _{i=1}^{S}g_{k}^{i}\cdot M_{i}}$

Где значения представляют собой коэффициенты, выбранные из . Поскольку операции вычисляются в конечном поле, сгенерированное сообщение имеет ту же длину, что и исходные сообщения. Каждый узел передает вычисленное значение вместе с коэффициентами , используемыми на уровне . ${\displaystyle g_{k}^{i}}$ ${\displaystyle GF(2^{s})}$ ${\displaystyle X_{k}}$ ${\displaystyle g_{k}^{i}}$ ${\displaystyle k^{\text{th}}}$ ${\displaystyle g_{k}^{i}}$

Узлы-приемники получают эти закодированные в сети сообщения и собирают их в матрицу. Исходные сообщения можно восстановить, выполнив метод исключения Гаусса в матрице. ^[7] В форме сокращенного эшелона строк декодированные пакеты соответствуют строкам вида ${\displaystyle e_{i}=[0...010...0]}$

Фон

Сеть представляется ориентированным графом . представляет собой набор узлов или вершин, представляет собой набор направленных связей (или ребер) и определяет пропускную способность каждой связи . Пусть – максимально возможная пропускная способность от узла к узлу . По теореме о максимальном потоке и минимальном разрезе он ограничен сверху минимальной пропускной способностью всех разрезов , которая представляет собой сумму пропускных способностей ребер разреза между этими двумя узлами. ${\displaystyle {\mathcal {G}}=(V,E,C)}$ ${\displaystyle V}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle C}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle T(s,t)}$ ${\displaystyle s}$ ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle T(s,t)}$

Карл Менгер доказал, что всегда существует набор непересекающихся по ребрам путей, достигающих верхней границы в одноадресном сценарии, известный как теорема о максимальном потоке и минимальном разрезе . Позже был предложен алгоритм Форда-Фалкерсона для поиска таких путей за полиномиальное время. Затем Эдмондс доказал в статье «Реберно-непересекающиеся ветвления» ^{[ какие? ]} верхняя граница в сценарии вещания также достижима, и предложен алгоритм полиномиального времени.

Однако ситуация в сценарии многоадресной рассылки сложнее, и фактически такая верхняя граница не может быть достигнута с использованием традиционных идей маршрутизации . Альсведе и др. доказано, что этого можно достичь, если дополнительные вычислительные задачи (входящие пакеты объединяются в один или несколько исходящих пакетов) могут выполняться в промежуточных узлах. ^[8]

Сеть бабочек

Сеть бабочек.

Сеть-бабочка ^[8] часто используется для иллюстрации того, как линейное сетевое кодирование может превосходить маршрутизацию . Два узла-источника (вверху изображения) имеют информацию A и B, которую необходимо передать двум узлам-получателям (внизу). Каждый узел назначения хочет знать как A, так и B. Каждое ребро может нести только одно значение (мы можем представить себе ребро, передающее бит в каждом временном интервале).

Если бы была разрешена только маршрутизация, то центральный канал мог бы передавать только A или B, но не оба. Предположим, мы посылаем А через центр; тогда левый пункт назначения получит A дважды и вообще не будет знать B. Отправка B создает аналогичную проблему для правильного пункта назначения. Мы говорим, что маршрутизация недостаточна, поскольку ни одна схема маршрутизации не может одновременно передавать A и B в оба пункта назначения. Между тем, для того, чтобы оба узла назначения узнали A и B, в общей сложности требуется четыре временных интервала.

Используя простой код, как показано, A и B могут быть переданы в оба пункта назначения одновременно, отправив сумму символов через два узла ретрансляции - кодируя A и B с использованием формулы «A+B». Левый пункт назначения получает A и A + B и может вычислить B, вычитая два значения. Аналогично, правильный пункт назначения получит B и A + B, а также сможет определить как A, так и B. Следовательно, при сетевом кодировании требуется всего три временных интервала и повышается пропускная способность.

Случайное линейное сетевое кодирование

Случайное линейное сетевое кодирование ^[9] (RLNC) представляет собой простую, но мощную схему кодирования, которая в схемах широковещательной передачи обеспечивает близкую к оптимальной пропускную способность с использованием децентрализованного алгоритма. Узлы передают случайные линейные комбинации полученных ими пакетов с коэффициентами, выбранными случайным образом, с равномерным распределением поля Галуа. Если размер поля достаточно велик, вероятность того, что приемник(и) получит линейно независимые комбинации (и, следовательно, получит инновационную информацию), приближается к 1. Однако следует отметить, что, хотя случайное линейное сетевое кодирование имеет превосходную пропускную способность, если получатель получает недостаточное количество пакетов, крайне маловероятно, что он сможет восстановить какой-либо из исходных пакетов. Эту проблему можно решить, отправляя дополнительные случайные линейные комбинации до тех пор, пока получатель не получит необходимое количество пакетов.

Работа и основные параметры

В RLNC есть три ключевых параметра. Первый из них — размер поколения. В RLNC исходные данные, передаваемые по сети, разбиваются на пакеты. Исходный и промежуточный узлы в сети могут комбинировать и рекомбинировать набор исходных и закодированных пакетов. Исходные пакеты образуют блок, обычно называемый генерацией. Количество исходных пакетов, объединенных и повторно объединенных вместе, представляет собой размер генерации. Второй параметр — размер пакета. Обычно размер исходных пакетов фиксирован. В случае пакетов неравного размера они могут быть дополнены нулями, если они короче, или разделены на несколько пакетов, если они длиннее. На практике размер пакета может быть размером максимальной единицы передачи (MTU) базового сетевого протокола. Например, размер кадра Ethernet может составлять около 1500 байт . Третий ключевой параметр — используемое поле Галуа. На практике наиболее часто используемые поля Галуа — это поля двоичного расширения. А наиболее часто используемые размеры полей Галуа — это двоичное поле и так называемое двоичное-8 ( ). В двоичном поле каждый элемент имеет длину один бит, а в двоичном поле-8 — один байт. Поскольку размер пакета обычно больше размера поля, каждый пакет рассматривается как набор элементов поля Галуа (обычно называемых символами), сложенных вместе. Пакеты имеют фиксированное количество символов (элементов поля Галуа), а поскольку все операции выполняются над полями Галуа, то размер пакетов не меняется при последующих линейных комбинациях. ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle GF(2)}$ ${\displaystyle GF(2^{8})}$

Источники и промежуточные узлы могут объединять любое подмножество исходных и ранее закодированных пакетов, выполняя линейные операции. Для формирования закодированного пакета в RLNC исходный и ранее закодированный пакеты умножаются на случайно выбранные коэффициенты и складываются вместе. Поскольку каждый пакет представляет собой просто добавленный набор элементов поля Галуа, операции умножения и сложения выполняются посимвольно над каждым из отдельных символов пакетов, как показано на рисунке из примера.

Чтобы сохранить состояние кода, коэффициенты кодирования, используемые для генерации закодированных пакетов, добавляются к пакетам, передаваемым по сети. Таким образом, каждый узел сети может видеть, какие коэффициенты использовались для генерации каждого закодированного пакета. Одним из новшеств линейного сетевого кодирования по сравнению с традиционными блочными кодами является то, что оно позволяет рекомбинировать ранее закодированные пакеты в новые и действительные закодированные пакеты. Этот процесс обычно называют перекодированием. После операции перекодирования размер добавленных коэффициентов кодирования не изменяется. Поскольку все операции линейны, состояние перекодированного пакета можно сохранить, применяя те же операции сложения и умножения к полезной нагрузке и добавленным коэффициентам кодирования. В следующем примере мы проиллюстрируем этот процесс.

Любой узел назначения должен собрать достаточное количество линейно независимых закодированных пакетов, чтобы иметь возможность восстановить исходные данные. Каждый закодированный пакет можно понимать как линейное уравнение, в котором коэффициенты известны, поскольку они добавляются к пакету. В этих уравнениях каждый из исходных пакетов является неизвестным. Для решения линейной системы уравнений пункту назначения нужны как минимум линейно независимые уравнения (пакеты). ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle M}$

Пример

Процесс кодирования и перекодирования при линейном сетевом кодировании. Каждый пакет рассматривается как набор элементов поля Галуа. Следовательно, умножение и добавление двух пакетов означает умножение каждого из его символов на коэффициент кодирования, выбранный из поля Галуа, а затем посимвольное сложение двух пакетов.

На рисунке мы видим пример двух пакетов, линейно объединенных в новый закодированный пакет. В примере у нас есть два пакета, а именно package и package . Размер поколения в нашем примере равен двум. Мы знаем это, потому что к каждому пакету добавляются два коэффициента кодирования ( ). Добавленные коэффициенты могут принимать любое значение из поля Галуа. Однако к исходному некодированному пакету данных были бы добавлены коэффициенты кодирования или , что означает, что они создаются путем линейной комбинации нуля, умноженного на один из пакетов, плюс один раз на другой пакет. К любому закодированному пакету были бы добавлены другие коэффициенты. В нашем примере к пакету добавлены коэффициенты . Поскольку сетевое кодирование может применяться на любом уровне протокола связи, эти пакеты могут иметь заголовок из других уровней, который игнорируется в операциях сетевого кодирования. ${\displaystyle f}$ ${\displaystyle e}$ ${\displaystyle C_{ij}}$ ${\displaystyle [0,1]}$ ${\displaystyle [1,0]}$ ${\displaystyle f}$ ${\displaystyle [C_{11},C_{12}]}$

Теперь предположим, что сетевой узел хочет создать новый закодированный пакет, объединяющий пакет и пакет . В RLNC случайным образом выбираются два коэффициента кодирования, и в примере. Узел умножит каждый символ пакета на , а каждый символ пакета на . Затем он добавит результаты посимвольно, чтобы получить новые закодированные данные. Он будет выполнять те же операции умножения и сложения коэффициентов кодирования закодированных пакетов. ${\displaystyle f}$ ${\displaystyle e}$ ${\displaystyle d_{1}}$ ${\displaystyle d_{2}}$ ${\displaystyle f}$ ${\displaystyle d_{1}}$ ${\displaystyle e}$ ${\displaystyle d_{2}}$

Заблуждения

Линейное сетевое кодирование все еще является относительно новой темой. Однако за последние двадцать лет эта тема широко исследовалась. Тем не менее, до сих пор существуют некоторые заблуждения, которые уже не актуальны:

Вычислительная сложность декодирования. С годами декодеры сетевого кодирования совершенствовались. Сегодня алгоритмы высокоэффективны и распараллеливаются. В 2016 году при использовании процессоров Intel Core i5 с включенными инструкциями SIMD производительность декодирования сетевого кодирования составляла 750 МБ/с для размера поколения 16 пакетов и 250 МБ/с для размера поколения 64 пакета. ^[10] Более того, современные алгоритмы можно широко распараллеливать, что еще больше увеличивает эффективность кодирования и декодирования. ^[11]

Накладные расходы на передачу. Обычно считается, что накладные расходы на передачу при сетевом кодировании высоки из-за необходимости добавлять коэффициенты кодирования к каждому закодированному пакету. На самом деле в большинстве приложений эти накладные расходы незначительны. Накладные расходы из-за коэффициентов кодирования можно вычислить следующим образом. К каждому пакету добавлены коэффициенты кодирования. Размер каждого коэффициента — это количество битов, необходимое для представления одного элемента поля Галуа. На практике большинство приложений сетевого кодирования используют размер генерации не более 32 пакетов на поколение и поля Галуа из 256 элементов (двоичный-8). При таких числах каждому пакету требуются дополнительные байты служебной информации. Если длина каждого пакета составляет 1500 байт (т. е. Ethernet MTU), то 32 байта представляют собой накладные расходы всего 2%. ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle M*log_{2}(s)=32}$

Ожидаемые линейно зависимые пакеты на разных этапах передачи для поля Галуа и размера генерации 16 пакетов. В начале передачи линейные зависимости минимальны. Это последний пакет передачи, который, скорее всего, будет линейно зависимым. ${\displaystyle GF(2)}$

Ожидаемое количество линейно зависимых пакетов на поколение практически не зависит от размера поколения.

Накладные расходы из-за линейных зависимостей: поскольку коэффициенты кодирования в RLNC выбираются случайным образом, существует вероятность того, что некоторые передаваемые кодированные пакеты не принесут пользы пункту назначения, поскольку они формируются с использованием линейно зависимой комбинации пакетов. Однако в большинстве приложений эти накладные расходы незначительны. Линейные зависимости зависят от размера полей Галуа и практически не зависят от размера используемой генерации. Мы можем проиллюстрировать это следующим примером. Предположим, мы используем поле элементов Галуа и размер генерации пакетов. Если пункт назначения не получил ни одного закодированного пакета, мы говорим, что у него есть степени свободы, и тогда почти любой закодированный пакет будет полезным и инновационным. Фактически неинновационным будет только нулевой пакет (только нули в коэффициентах кодирования). Вероятность генерации нулевого пакета равна вероятности того, что каждый коэффициент кодирования будет равен нулевому элементу поля Галуа. Т.е. вероятность неинновационного пакета равна . Можно показать, что с каждой последующей инновационной передачей показатель вероятности неинновационного пакета уменьшается на единицу. Когда пункт назначения получил инновационные пакеты (т. е. ему нужен только еще один пакет для полного декодирования данных). Тогда вероятность неинновационного пакета равна . Мы можем использовать эти знания для расчета ожидаемого количества линейно зависимых пакетов на поколение. В худшем случае, когда используемое поле Галуа содержит только два элемента ( ), ожидаемое количество линейно зависимых пакетов на поколение составляет 1,6 дополнительных пакетов. Если размер нашей генерации равен 32 или 64 пакетам, это представляет собой накладные расходы в размере 5% или 2,5% соответственно. Если мы используем поле двоичной восьмерки ( ), то ожидаемое количество линейно зависимых пакетов на поколение практически равно нулю. Поскольку именно последние пакеты являются основным источником накладных расходов из-за линейных зависимостей, существуют протоколы на основе RLNC, такие как настраиваемое разреженное сетевое кодирование ^[12] , которые используют эти знания. Эти протоколы вводят разреженность (нулевые элементы) в коэффициентах кодирования в начале передачи, чтобы уменьшить сложность декодирования, и уменьшают разреженность в конце передачи, чтобы уменьшить накладные расходы из-за линейных зависимостей. ${\displaystyle q}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle {\frac {1}{q^{M}}}}$ ${\displaystyle M-1}$ ${\displaystyle {\frac {1}{q}}}$ ${\displaystyle q=2}$ ${\displaystyle q=256}$

Приложения

На протяжении многих лет множество исследователей и компаний интегрировали решения сетевого кодирования в свои приложения. ^[13] Мы можем перечислить некоторые применения сетевого кодирования в различных областях:

• VoIP : ^[14] Производительность потоковых сервисов, таких как VoIP, в беспроводных ячеистых сетях можно улучшить с помощью сетевого кодирования за счет уменьшения сетевой задержки и джиттера. ^{[ нужна цитата ]}
• Потоковая передача видео ^[15] и аудио ^{[16] и конференц-связь: [17] [18]} Производительность трафика MPEG-4 с точки зрения задержки, потери пакетов и дрожания в беспроводных сетях, склонных к стиранию пакетов, может быть улучшена с помощью RLNC. ^[15] В случае потоковой передачи звука по беспроводным ячеистым сетям коэффициент доставки пакетов, задержка и производительность джиттера сети могут быть значительно увеличены при использовании RLNC вместо протоколов на основе пересылки пакетов, таких как упрощенная многоадресная пересылка и частичное доминантное сокращение. . ^[16] Повышение производительности сетевого кодирования для видеоконференций не только теоретическое. В 2016 году авторы ^[17] построили реальный испытательный стенд из 15 беспроводных устройств Android , чтобы оценить возможность создания систем видеоконференций на основе сетевого кодирования. Их результаты показали значительное улучшение коэффициента доставки пакетов и общего пользовательского опыта, особенно по каналам низкого качества по сравнению с технологиями многоадресной рассылки, основанными на пересылке пакетов.
• Программно-определяемые глобальные сети ( SD-WAN ): ^{[19] [20] [21] [22]} Крупные промышленные беспроводные сети IoT могут извлечь выгоду из сетевого кодирования. Исследователи показали ^[19] , что сетевое кодирование и его возможности объединения каналов улучшают производительность SD-WAN с большим количеством узлов с несколькими сотовыми соединениями. В настоящее время такие компании, как Barracuda , используют решения на базе RLNC из-за их преимуществ в низкой задержке, малом занимаемом месте на вычислительных устройствах и низких накладных расходах. ^{[21] [22]}
• Объединение каналов: ^[23] Благодаря характеристикам отсутствия состояния RLNC его можно использовать для эффективного выполнения объединения каналов, т. е. передачи информации через несколько сетевых интерфейсов. ^[23] Поскольку закодированные пакеты генерируются случайным образом, а состояние кода проходит по сети вместе с закодированными пакетами, источник может добиться объединения без особого планирования, просто отправляя закодированные пакеты через все свои сетевые интерфейсы. Пункт назначения может декодировать информацию, как только прибудет достаточное количество закодированных пакетов, независимо от сетевого интерфейса. Видео, демонстрирующее возможности объединения каналов RLNC, доступно по адресу. ^[24]
• Частные сети 5G : ^{[25] [26]} RLNC можно интегрировать в стандарт 5G NR для повышения производительности доставки видео через системы 5G. ^[25] В 2018 году демонстрация, представленная на выставке Consumer Electronics Show , продемонстрировала практическое развертывание RLNC с технологиями NFV и SDN для улучшения качества видео и предотвращения потери пакетов из-за перегрузки в базовой сети. ^[26]
• Удаленное сотрудничество. ^[27]
• Удаленная поддержка и обучение с использованием дополненной реальности . ^[28]
• Приложения для удаленного управления транспортными средствами. ^{[29] [30] [31] [32]}
• Сети подключенных автомобилей . ^{[33] [34]}
• Игровые приложения, такие как потоковая передача с низкой задержкой и многопользовательское подключение. ^{[35] [36] [37] [38]}
• Приложения для здравоохранения. ^{[39] [40] [41]}
• Индустрия 4.0 . ^{[42] [43] [44]}
• Спутниковые сети. ^[45]
• Сельскохозяйственные сенсорные поля. ^{[46] [47] [48]}
• Сети бортовых развлечений. ^[49]
• Основные обновления безопасности и встроенного ПО для семейств мобильных продуктов. ^{[50] [51]}
• Инфраструктура умного города . ^{[52] [53]}
• Информационно-ориентированные сети и именованные сети данных .: ^[54] Линейное сетевое кодирование может повысить сетевую эффективность информационно-ориентированных сетевых решений за счет использования многоадресной природы таких систем с несколькими источниками. ^[54] Было показано, что RLNC может быть интегрирован в распределенные сети доставки контента, такие как IPFS, для повышения доступности данных при одновременном сокращении ресурсов хранения. ^[55]
• Альтернатива пересылке исправления ошибок и автоматическим повторным запросам в традиционных и беспроводных сетях с потерей пакетов, таких как кодированный TCP ^[56] и многопользовательский ARQ ^[57]
• Защита от сетевых атак, таких как отслеживание, прослушивание, воспроизведение или повреждение данных. ^{[58] [59]}
• Распространение цифровых файлов и обмен файлами P2P, например файловая система Avalanche от Microsoft.
• Распределенное хранилище ^{[54] [60] [61]}
• Увеличение пропускной способности в беспроводных ячеистых сетях, например: COPE, ^[62] CORE, ^[63] Маршрутизация с учетом кодирования, ^[64] и BATMAN ^[65]
• Буфер и уменьшение задержки в пространственных сенсорных сетях: мультиплексирование пространственного буфера ^[66]
• Беспроводное вещание: ^[67] RLNC может уменьшить количество передач пакетов для беспроводной многоадресной сети с одним переходом и, следовательно, улучшить пропускную способность сети ^[67].
• Распределенный обмен файлами ^[68]
• Потоковое видео низкой сложности на мобильное устройство ^[69]
• Расширения между устройствами ^{[70] [71] [72] [73] [74]}

Смотрите также

• Протокол обмена секретами
• Гомоморфные подписи для сетевого кодирования
• Треугольное сетевое кодирование

Рекомендации

1. С. Ли, Р. Юнг и Н. Кай, «Линейное сетевое кодирование» (PDF), в IEEE Transactions on Information Theory, том 49, № 2, стр. 371–381, 2003 г.
2. Р. Догерти, К. Фрейлинг и К. Зегер, «Недостаточность линейного кодирования в сетевом информационном потоке» (PDF), в IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 51, № 8, стр. 2745-2759, август 2005 г. (опечатка)
3. Расала Леман, А.; Леман, Э. (2004). Классификация сложности задач сетевых информационных потоков . 15-я выставка ACM-SIAM SODA. стр. 142–150.
4. Лангберг, М.; Спринтсон, А.; Брук, Дж. (2006). «Сложность кодирования сетевого кодирования». Транзакции IEEE по теории информации . 52 (6): 2386–2397. дои : 10.1109/TIT.2006.874434. S2CID  1414385.
5. Ли, Коннектикут (2023). «Неразрешимость сетевого кодирования, условные информационные неравенства и последствия условной независимости». Транзакции IEEE по теории информации . 69 (6): 1. arXiv : 2205.11461 . дои : 10.1109/TIT.2023.3247570. S2CID  248986512.
6. Кюне, Л.; Яшфе, Г. (2022). «Представимость матроидов с-компоновками неразрешима». Израильский математический журнал . 252 : 95–147. arXiv : 1912.06123 . doi : 10.1007/s11856-022-2345-z. S2CID  209324252.
7. Чоу, Филип А.; Ву, Юньнань; Джайн, Камаль (октябрь 2003 г.), «Практическое сетевое кодирование», Аллертонская конференция по связи, управлению и вычислениям . Любой получатель может затем восстановить исходные векторы, используя исключение Гаусса для векторов в h (или более) полученных пакетах..
8. Альсведе, Рудольф ; Н. Цай; С.-Ю.Р. Ли; Р.В. Юнг (2000). «Сетевой информационный поток». Транзакции IEEE по теории информации . 46 (4): 1204–1216. CiteSeerX 10.1.1.722.1409 . дои : 10.1109/18.850663. 
9. Т. Хо, Р. Кеттер, М. Медар , Д. Р. Каргер и М. Эффрос, «Преимущества кодирования перед маршрутизацией в рандомизированных условиях». Архивировано 31 октября 2017 г. на Wayback Machine на Международном симпозиуме IEEE по теории информации 2003 г. . дои : 10.1109/ISIT.2003.1228459
10. Соренсен, Хрес В.; Параманатан, Ачутан; Кабрера, Хуан А.; Педерсен, Мортен В.; Лукани, Дэниел Э.; Фитцек, Фрэнк Х.П. (апрель 2016 г.). «Более экономично и злобно: сетевое кодирование в коммерческих устройствах с поддержкой SIMD» (PDF) . Конференция IEEE по беспроводной связи и сетям 2016 года . стр. 1–6. дои : 10.1109/WCNC.2016.7565066. ISBN 978-1-4673-9814-5. S2CID  10468008. Архивировано из оригинала 8 апреля 2022 г.
11. Вундерлих, Саймон; Кабрера, Хуан А.; Фитцек, Фрэнк Х.П.; Рейссляйн, Мартин (август 2017 г.). «Сетевое кодирование в гетерогенных многоядерных узлах IoT с планированием DAG параллельных матричных блоков» (PDF) . Журнал IEEE Интернета вещей . 4 (4): 917–933. дои : 10.1109/JIOT.2017.2703813. ISSN  2327-4662. S2CID  30243498. Архивировано из оригинала (PDF) 8 апреля 2022 года.
12. Фейзи, Сохейл; Лукани, Дэниел Э.; Соренсен, Хрес В.; Махдуми, Али; Медар, Мюриэль (июнь 2014 г.). «Настраиваемое разреженное сетевое кодирование для многоадресных сетей». 2014 Международный симпозиум по сетевому кодированию (NetCod) . стр. 1–6. дои : 10.1109/NETCOD.2014.6892129. ISBN 978-1-4799-6217-4. S2CID  18256950.
13. «Кодирование сети: кодирование следующего поколения для гибкой работы сети | Общество связи IEEE» . www.comsoc.org . Проверено 6 июня 2022 г.
14. Лопетеги, И.; Карраско, РА; Буссакта, С. (июль 2010 г.). «Проектирование и реализация VoIP со схемами сетевого кодирования для беспроводных сетей». 2010 7-й Международный симпозиум по системам связи, сетям и цифровой обработке сигналов (CSNDSP 2010) . Ньюкасл-апон-Тайн: IEEE. стр. 857–861. doi : 10.1109/CSNDSP16145.2010.5580304. ISBN 978-1-4244-8858-2. S2CID  1761089.
15. Шримали, Р.; Нармавала, З. (декабрь 2012 г.). «Обзор потоковой передачи MPEG-4 с использованием сетевого кодирования в беспроводных сетях». 2012 Международная инженерная конференция Университета Нирма (NUiCONE) . стр. 1–5. дои : 10.1109/NUICONE.2012.6493203. ISBN 978-1-4673-1719-1. S2CID  7791774.
16. Саид, Бэзил; Лунг, Чунг-Хорнг; Кунц, Томас; Шринивасан, Ананд (октябрь 2011 г.). «Потоковое аудио для одноранговых беспроводных ячеистых сетей с использованием сетевого кодирования». Дни беспроводной связи ИФИП (WD) 2011 г. стр. 1–5. дои : 10.1109/WD.2011.6098167. ISBN 978-1-4577-2028-4. S2CID  8052927.
17. Ван, Лей; Ян, Чжэнь; Сюй, Лицзе; Ян, Юван (июль 2016 г.). «NCVCS: система видеоконференций на основе сетевого кодирования для мобильных устройств в сетях многоадресной рассылки». Специальные сети . 45 : 13–21. дои : 10.1016/j.adhoc.2016.03.002.
18. Ван, Хуэй; Чанг, Рональд Ю.; Куо, К.-К. Джей (июнь 2009 г.). «Беспроводная многосторонняя видеоконференцсвязь с сетевым кодированием». 2009 Международная конференция IEEE по мультимедиа и выставкам . стр. 1492–1495. дои : 10.1109/ICME.2009.5202786. ISBN 978-1-4244-4290-4. S2CID  8234088.
19. Рачури, Шри Прамод; Ансари, Ахтишам Али; Тандур, Дипакнатх; Херани, Арзад А.; Чукси, Самир (декабрь 2019 г.). «SD-WAN с сетевым кодированием в системах множественного доступа для управления задержкой». Международная конференция по современной вычислительной технике и информатике (IC3I) 2019 . Сингапур, Сингапур: IEEE. стр. 32–37. дои : 10.1109/IC3I46837.2019.9055565. ISBN 978-1-7281-5529-6. S2CID  215723197.
20. Ансари, Ахтишам Али; Рачури, Шри Прамодх; Херани, Арзад А.; Тандур, Дипакнатх (декабрь 2019 г.). «Контроллер SD-WAN для минимизации джиттера задержки в системах кодированного множественного доступа». Международная конференция IEEE по передовым сетям и телекоммуникационным системам (ANTS) 2019 г. стр. 1–6. дои : 10.1109/ANTS47819.2019.9117981. ISBN 978-1-7281-3715-5. S2CID  219853700.
21. «FEC следующего поколения от Steinwurf — это не выбор для SD-WAN, они просто необходимы». www.linkedin.com . Проверено 6 июня 2022 г.
22. «Barracuda Networks оптимизирует трафик SD-WAN с помощью запатентованной технологии коррекции стирания от Steinwurf» . Штайнвурф . Проверено 6 июня 2022 г.
23. Педерсен, Мортен В.; Лукани, Дэниел Э.; Фитцек, Фрэнк Х.П.; Соренсен, Хрес В.; Бадр, Араш С. (сентябрь 2013 г.). «Проекты сетевого кодирования, подходящие для реального мира: что работает, что нет, что многообещающе». Семинар IEEE по теории информации (ITW) , 2013 г. Севилья: IEEE. стр. 1–5. дои : 10.1109/ITW.2013.6691231. ISBN 978-1-4799-1321-3. S2CID  286822.
24. Объединение каналов с использованием случайного линейного сетевого кодирования , получено 6 июня 2022 г.
25. Вукобратович, Деян; Тасси, Андреа; Делик, Саво; Хираллах, Чади (апрель 2018 г.). «Случайное линейное сетевое кодирование для доставки мобильного видео 5G». Информация . 9 (4): 72. arXiv : 1802.04873 . дои : 10.3390/info9040072 . ISSN  2078-2489.
26. Габриэль, Фрэнк; Нгуен, Джианг Т.; Шмолл, Роберт-Стив; Кабрера, Хуан А.; Мюляйзен, Мацей; Фитцек, Фрэнк Х.П. (январь 2018 г.). «Практическое развертывание сетевого кодирования для приложений реального времени в сетях 5G». 2018 15-я Ежегодная конференция IEEE по потребительским коммуникациям и сетям (CCNC) . Лас-Вегас, Невада: IEEE. стр. 1–2. дои : 10.1109/CCNC.2018.8319320. ISBN 978-1-5386-4790-5. S2CID  3982619.
27. Магли, Энрико; Ван, Меа; Фроссар, Паскаль; Маркопулу, Афина (август 2013 г.). «Сетевое кодирование и мультимедиа: обзор». Транзакции IEEE в мультимедиа . 15 (5): 1195–1212. arXiv : 1211.4206 . дои : 10.1109/TMM.2013.2241415. ISSN  1520-9210. S2CID  3200945.
28. Торрес Вега, Мария; Лиаскос, Христос; Абадал, Сержи; Папапетру, Евангелос; Джайн, Акшай; Мууш, Белькасем; Калем, Гёкхан; Эргют, Салих; Мах, Мэриан; Саболь, Томас; Кабельос-Апарисио, Альберт (октябрь 2020 г.). «Иммерсивная взаимосвязанная виртуальная и дополненная реальность: перспектива 5G и Интернета вещей». Журнал сетевого и системного управления . 28 (4): 796–826. doi : 10.1007/s10922-020-09545-w. HDL : 2117/330129 . ISSN  1064-7570. S2CID  219589307.
29. Де Жонкер, Оливье; Хорин, Жан; Фельдманн, Мариус (сентябрь 2017 г.). «Среда моделирования для исследования сетевого кодирования в сетях кольцевых дорог». 2017 6-я Международная конференция по проблемам космических миссий для информационных технологий (SMC-IT) . Алькала-де-Энарес: ​​IEEE. стр. 128–131. дои : 10.1109/SMC-IT.2017.29. ISBN 978-1-5386-3462-2. S2CID  6180560.
30. Джамиль, Фархан; Джавайд, Анам; Умер, Тарик; Рехмани, Мубашир Хусейн (ноябрь 2017 г.). «Комплексный обзор сетевого кодирования в автомобильных одноранговых сетях». Беспроводная сеть . 23 (8): 2395–2414. doi : 10.1007/s11276-016-1294-z. ISSN  1022-0038. S2CID  13624914.
31. Пак, Джун-Сан; Ли, Уичин; Герла, Марио (май 2010 г.). «Автомобильная связь: аварийные видеопотоки и сетевое кодирование». Журнал Интернет-услуг и приложений . 1 (1): 57–68. дои : 10.1007/s13174-010-0006-7 . ISSN  1867-4828. S2CID  2143201.
32. Нур-А-Рахим, Мэриленд; Лю, Цзилун; Ли, Хэён; Хьям, М. Омар; Он, Цзяньхуа; Пеш, Дирк; Месснер, Клаус; Саад, Валид; Бедный, Х. Винсент (01 мая 2022 г.). «6G для связи между транспортными средствами и всем (V2X): новые технологии, проблемы и возможности». arXiv : 2012.07753 [cs.IT].
33. Ачур, Имен; Бежауи, Тарек; Бюссон, Энтони; Таббане, Сами (октябрь 2017 г.). «Поведение схемы сетевого кодирования при распространении сообщений о безопасности между транспортными средствами». Семинары Международной конференции IEEE по коммуникациям 2017 (ICC Workshops) . Париж, Франция: IEEE. стр. 441–446. дои : 10.1109/ICCW.2017.7962697. ISBN 978-1-5090-1525-2. S2CID  22423560.
34. Ван, Шуцзюань; Лу, Шугуан; Чжан, Цянь (апрель 2019 г.). «Мгновенно декодируемое сетевое кодирование для распространения данных для приоритетных услуг в автомобильных одноранговых сетях». Международный журнал распределенных сенсорных сетей . 15 (4): 155014771984213. дои : 10.1177/1550147719842137 . ISSN  1550-1477. S2CID  145983739.
35. Даммак, Марва; Андриянова Ирина; Бужельбен, Ясин; Селлами, Нура (29 марта 2018 г.). «Маршрутизация и сетевое кодирование в циклической сети для онлайн-видеоигр». arXiv : 1803.11102 [cs.IT].
36. Лайта, Балаж; Бычок, Гергеи; Сабо, Роберт (2010). «Включение P2P-игр с помощью сетевого кодирования». В Аагесене — Финн Арве; Кнапског, Свейн Йохан (ред.). Сетевые службы и приложения — проектирование, контроль и управление . Конспекты лекций по информатике. Том. 6164. Берлин, Гейдельберг: Springer. стр. 76–86. дои : 10.1007/978-3-642-13971-0_8 . ISBN 978-3-642-13971-0.
37. Даммак, Марва (20 ноября 2018 г.). Приложение сетевого кодирования для платформ онлайн-игр (кандидатская диссертация). Университет Сержи Понтуаз; Национальная школа инженеров Сфакса (Тунис).
38. Лайта, Балаж; Бычок, Гергеи; Сабо, Роберт (2010), Аагесен, Финн Арве; Кнапског, Свейн Йохан (ред.), «Включение P2P-игр с помощью сетевого кодирования», Сетевые службы и приложения - проектирование, контроль и управление , конспекты лекций по информатике, Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, vol. 6164, стр. 76–86, номер документа : 10.1007/978-3-642-13971-0_8 , ISBN. 978-3-642-13970-3
39. Ильяс, Мохаммед; Алвакил, Сами С.; Алвакил, Мохаммед М.; Аггун, эль-Хади М. (2014). «Использование сетевого кодирования для интеллектуального здравоохранения». Сенсорные сети для устойчивого развития. Бока-Ратон, Флорида. дои : 10.1201/b17124-13. ISBN 978-1-4665-8207-1. ОСЛК  881429695.{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)
40. Карцакли, Элли; Антонопулос, Ангелос; Алонсо, Луис; Верикукис, Христос (10 марта 2014 г.). «Протокол управления доступом к среде со случайным линейным сетевым кодированием с использованием облака для приложений здравоохранения». Датчики . 14 (3): 4806–4830. Бибкод : 2014Senso..14.4806K. дои : 10.3390/s140304806 . ISSN  1424-8220. ПМК 4003969 . ПМИД  24618727. 
41. Тапаругсанагорн, Аттафонгсе; Оно, Фуми; Коно, Рюдзи (сентябрь 2010 г.). «Сетевое кодирование для неинвазивных беспроводных сетей области тела». 2010 г. 21-й международный симпозиум IEEE по персональным, внутренним и мобильным радиокоммуникациям . стр. 134–138. дои : 10.1109/PIMRCW.2010.5670413. ISBN 978-1-4244-9117-9. S2CID  25872472.
42. Перальта, Гоюри; Иглесиас-Уркия, Маркел; Барсело, Марк; Гомес, Рауль; Моран, Адриан; Бильбао, Джосу (май 2017 г.). «Эффективная схема Интернета вещей на основе туманных вычислений для Индустрии 4.0». Международный семинар IEEE по электронике, управлению, измерению, сигналам и их применению в мехатронике (ECMSM) , 2017 г. Доностия, Сан-Себастьян, Испания: IEEE. стр. 1–6. дои : 10.1109/ECMSM.2017.7945879. ISBN 978-1-5090-5582-1. S2CID  37985560.
43. Перальта, Гоюри; Гарридо, Пабло; Бильбао, Джозу; Агуэро, Рамон; Креспо, Педро (08 апреля 2019 г.). «О сочетании мультиоблака и сетевого кодирования для экономичного хранения данных в промышленных приложениях». Датчики . 19 (7): 1673. Бибкод : 2019Senso..19.1673P. дои : 10.3390/s19071673 . ISSN  1424-8220. ПМК 6479523 . ПМИД  30965629. 
44. Зверев, Михаил; Агуэро, Рамон; Гарридо, Пабло; Бильбао, Жозу (22 октября 2019 г.). «Сетевое кодирование для мультиоблачных сред IIoT». Материалы 9-й Международной конференции по Интернету вещей . IoT 2019. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники. стр. 1–4. дои : 10.1145/3365871.3365903. ISBN 978-1-4503-7207-7. S2CID  207940281.
45. «DLR - Институт связи и навигации - СЛЕДУЮЩИЙ - Спутниковый эксперимент по сетевому кодированию» . www.dlr.de. _ Проверено 6 июня 2022 г.
46. Сюй, Сяо-Цзы; Ван, Цзы-Мин; Куо, Юань-Чэн (05.11.2018). «Внедрение системы сельскохозяйственного мониторинга на основе Интернета вещей». Материалы 2-й Международной конференции по образованию и электронному обучению 2018 г. ICEEL 2018. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники. стр. 212–216. дои : 10.1145/3291078.3291098. ISBN 978-1-4503-6577-2. S2CID  59337140.
47. Сайед, Абид Хусейн; Али, Сайед Закир (11 августа 2021 г.). «На пути к преобразованию сельского хозяйства для решения задач 21 века путем оптимизации ресурсов с использованием Интернета вещей, нечеткой логики и сетевого кодирования». doi : 10.20944/preprints202108.0262.v1 . S2CID  238723260. {{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь )
48. Камилли, Альберто; Куньяска, Карлос Э.; Сарайва, Антонио М.; Хиракава, Андре Р.; Корреа, Педро LP (01 августа 2007 г.). «От беспроводных датчиков до картографирования полей: анатомия приложения для точного земледелия». Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве . Точное земледелие в Латинской Америке. 58 (1): 25–36. doi :10.1016/j.compag.2007.01.019. ISSN  0168-1699.
49. US8401021B2, Буга, Владислав Ян и Трент, Трейси Рэймонд, «Системы и методы определения приоритетов беспроводной связи самолетов», выпущено 19 марта 2013 г. 
50. Тоньяли, Самет; Аккая, Кемаль; Сапутро, Нико; Ченг, Сючжэнь (июль 2017 г.). «Безопасный многоадресный протокол на основе атрибутов и сетевого кодирования для обновлений встроенного ПО в сетях AMI Smart Grid». 2017 26-я Международная конференция по компьютерным коммуникациям и сетям (ICCCN) . Ванкувер, Британская Колумбия, Канада: IEEE. стр. 1–9. дои : 10.1109/ICCCN.2017.8038415. ISBN 978-1-5090-2991-4. S2CID  25131878.
51. Джалил, Сайед Кайсар; Чалуп, Стефан; Рехмани, Мубашир Хусейн (2019). «Стратегия обновления прошивки интеллектуального счетчика посредством сетевого кодирования для сети AMI». В Патане — Аль-Сакиб Хан; Фадлулла, Зубайр, Мэриленд; Герруми, Мохамед (ред.). Умные сети и Интернет вещей . Конспекты лекций Института компьютерных наук, социальной информатики и телекоммуникационной техники. Том. 256. Чам: Международное издательство Springer. стр. 68–77. дои : 10.1007/978-3-030-05928-6_7. ISBN 978-3-030-05928-6. S2CID  59561476.
52. Кумар, Вайбхав; Кардифф, Барри; Фланаган, Марк Ф. (октябрь 2017 г.). «Сетевое кодирование физического уровня с несколькими антеннами: технология для умных городов». 2017 28-й ежегодный международный симпозиум IEEE по персональной, внутренней и мобильной радиосвязи (PIMRC) . Монреаль, Квебек: IEEE. стр. 1–6. дои : 10.1109/PIMRC.2017.8292785. hdl : 10197/11114 . ISBN 978-1-5386-3529-2. S2CID  748535.
53. Дариф, Ануар; Чайби, Хасна; Саадан, Рашид (2020), Бен Ахмед, Мохамед; Будхир, Ануар Абдельхаким; Сантос, Домингуш; Эль Арусси, Мохамед (ред.), «Сетевое кодирование для оптимизации энергопотребления SWIMAC в умных городах с использованием WSN на основе IR-UWB», « Инновации в приложениях для умных городов», издание 3 , конспекты лекций по интеллектуальному транспорту и инфраструктуре, Чам: Springer International Publishing , стр. 663–674, doi : 10.1007/978-3-030-37629-1_48, ISBN. 978-3-030-37628-4, S2CID  214486109 , получено 6 июня 2022 г.
54. Билал, Мухаммед; и другие. (2019). «Подход к сетевому кодированию для информационно-центрических сетей». Системный журнал IEEE . 13 (2): 1376–1385. arXiv : 1808.00348 . Бибкод : 2019ISysJ..13.1376B. дои : 10.1109/JSYST.2018.2862913. S2CID  51894197.
55. Циммерманн, Сандра; Ришке, Юстус; Кабрера, Хуан А.; Фитцек, Фрэнк Х.П. (декабрь 2020 г.). «Путешествие на Марс: межпланетное кодирование для избавления от CDNS». GLOBECOM 2020–2020 Конференция по глобальным коммуникациям IEEE . Тайбэй, Тайвань: IEEE. стр. 1–6. doi : 10.1109/GLOBECOM42002.2020.9322478. ISBN 978-1-7281-8298-8. S2CID  231725197.
56. Ким, Минджи (2012). «TCP с сетевым кодированием (CTCP)». arXiv : 1212.2291 [cs.NI].
57. Ларссон, П.; Йоханссон, Н. (2006). «Многопользовательский ARQ». 2006 г., 63-я конференция IEEE по автомобильным технологиям . Том. 4. Мельбурн, Австралия: IEEE. стр. 2052–2057. doi :10.1109/VETECS.2006.1683207. ISBN 0-7803-9392-9. S2CID  38823300.
58. «Добро пожаловать в безопасность сетевого кодирования — безопасное сетевое кодирование» . securenetworkcoding.wikidot.com . Проверено 26 марта 2022 г.
59. http://home.eng.iastate.edu/~yuzhen/publications/ZhenYu_INFOCOM_2008.pdf ^{[ постоянная неработающая ссылка ] [ неработающая ссылка ]}
60. Ацеданский, Шимон; Деб, Супратим; Медар, Мюриэль; Кеттер, Ральф. «Насколько хороша распределенная сетевая система хранения данных на основе случайного линейного кодирования?» (PDF) . web.mit.edu . Проверено 26 марта 2022 г.
61. Димакис, Александрос (2007). «Сетевое кодирование для распределенных систем хранения». arXiv : cs/0702015 .
62. Катти, Сачин; Рахул, Харихаран; Ху, Вэньцзюнь; Катаби, Дина; Медар, Мюриэль; Кроукрофт, Джон (11 августа 2006 г.). «XOR в воздухе» (PDF) . Материалы конференции 2006 г. по приложениям, технологиям, архитектурам и протоколам компьютерной связи . СИГКОММ '06. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники. стр. 243–254. дои : 10.1145/1159913.1159942. ISBN 978-1-59593-308-9. S2CID  207160426.
63. Кригслунд, Йеппе; Хансен, Йонас; Хандеболл, Мартин; Лукани, Дэниел Э.; Фитцек, Фрэнк Х.П. (2013). «Ядро: справляйтесь с БОЛЬШИМ в беспроводных ячеистых сетях». 77-я конференция IEEE по автомобильным технологиям, 2013 г. (весна VTC) . стр. 1–6. дои : 10.1109/VTCSpring.2013.6692495. ISBN 978-1-4673-6337-2. S2CID  1319567.
64. Сенгупта, С.; Раянчу, С.; Банерджи, С. (май 2007 г.). «Анализ кодирования беспроводной сети для одноадресных сеансов: аргументы в пользу маршрутизации с учетом кодирования». IEEE INFOCOM 2007 — 26-я Международная конференция IEEE по компьютерным коммуникациям . стр. 1028–1036. дои : 10.1109/INFCOM.2007.124. ISBN 978-1-4244-1047-7. S2CID  3056111.
65. «NetworkCoding — batman-adv — Открытая сетка» . www.open-mesh.org . Архивировано из оригинала 12 мая 2021 года . Проверено 28 октября 2015 г.
66. Бхадра, С.; Шаккоттай, С. (апрель 2006 г.). «Глядя на большие сети: кодирование против организации очередей». Материалы IEEE INFOCOM 2006. 25-я Международная конференция IEEE по компьютерным коммуникациям . стр. 1–12. дои : 10.1109/INFOCOM.2006.266. ISBN 1-4244-0221-2. S2CID  730706.
67. Донг Нгуен; Туан Тран; Тинь Нгуен; Бозе, Б. (2009). «Беспроводное вещание с использованием сетевого кодирования». Транзакции IEEE по автомобильным технологиям . 58 (2): 914–925. CiteSeerX 10.1.1.321.1962 . дои : 10.1109/TVT.2008.927729. S2CID  16989586. 
68. Фируз, Мохаммад Хамед; Рой, Сумит (24 марта 2012 г.). «Распространение данных в беспроводных сетях с помощью сетевого кодирования». Коммуникационные письма IEEE . 17 (5): 944–947. arXiv : 1203.5395 . дои : 10.1109/LCOMM.2013.031313.121994. ISSN  1089-7798. S2CID  13576.
69. Фиандротти, Аттилио; Биольо, Валерио; Грангетто, Марко; Гаэта, Россано; Магли, Энрико (11 октября 2013 г.). «Диапазонные коды для энергоэффективного сетевого кодирования с применением к мобильной потоковой передаче P2P». Транзакции IEEE в мультимедиа . 16 (2): 521–532. arXiv : 1309.0316 . дои : 10.1109/TMM.2013.2285518. ISSN  1941-0077. S2CID  10548996.
70. Ву, Юэ; Лю, Улин; Ван, Сийи; Го, Вэйси; Чу, Сяоли (июнь 2015 г.). «Сетевое кодирование в средствах связи между устройствами (D2D), лежащих в основе сотовых сетей». Международная конференция IEEE по коммуникациям (ICC) , 2015 г. стр. 2072–2077. дои : 10.1109/ICC.2015.7248631. ISBN 978-1-4673-6432-4. S2CID  19637201.
71. Чжао, Юлей; Ли, Юн; Ге, Нин (декабрь 2015 г.). «Кодирование сети физического уровня, поддерживаемое двусторонней связью между устройствами, лежащей в основе сотовых сетей». Конференция по глобальным коммуникациям IEEE 2015 (GLOBECOM) . стр. 1–6. дои : 10.1109/GLOCOM.2015.7417590. ISBN 978-1-4799-5952-5.
72. Абрардо, Андреа; Фодор, Габор; Тола, Бесмир (2015). «Схемы сетевого кодирования для ретрансляции связи между устройствами для расширения покрытия сотовой связи» (PDF) . 16-й международный семинар IEEE по достижениям в области обработки сигналов в беспроводной связи (SPAWC), 2015 г. стр. 670–674. дои : 10.1109/SPAWC.2015.7227122. ISBN 978-1-4799-1931-4. S2CID  9591953.
73. Гао, Чухан; Ли, Юн; Чжао, Юлей; Чен, Шэн (октябрь 2017 г.). «Двухуровневый подход теории игр для совместного выбора реле и распределения ресурсов в D2D-коммуникациях с помощью сетевого кодирования» (PDF) . Транзакции IEEE на мобильных компьютерах . 16 (10): 2697–2711. дои : 10.1109/TMC.2016.2642190. ISSN  1558-0660. S2CID  22233426.
74. Чжоу, Тин; Сюй, Бин; Сюй, Тяньхэн; Ху, Хунлинь; Сюн, Лэй (1 февраля 2015 г.). «Схема адаптации канала для конкретного пользователя для многоадресной рассылки с сетевым кодированием между устройствами». ИЭПП Коммуникации . 9 (3): 367–374. дои : 10.1049/iet-com.2014.0323 . ISSN  1751-8636. S2CID  27108894.

• Фрагули, К.; Ле Будек Дж. и Видмер Дж. «Сетевое кодирование: краткое руководство» в журнале Computer Communication Review , 2006. https://doi.org/10.1145/1111322.1111337.
• Али Фарзамния, Шарифа К. Сайед-Юсоф, Норшейла Фиса «Многоадресное кодирование с множественным описанием с использованием сетевого кодирования p-цикла», Транзакции KSII в Интернете и информационных системах, том 7, № 12, 2013. doi :10.3837/tiis.2013.12.009

Внешние ссылки

• Домашняя страница сетевого кодирования
• Библиография по сетевому кодированию
• Рэймонд В. Юнг, Теория информации и сетевое кодирование, Springer 2008, http://iest2.ie.cuhk.edu.hk/~whyeung/book2/
• Рэймонд В. Йенг и др., Теория сетевого кодирования, теперь издательство, 2005 г., http://iest2.ie.cuhk.edu.hk/~whyeung/netcode/monograph.html.
• Кристина Фрагули и др., Сетевое кодирование: краткое руководство, ACM SIGCOMM 2006, http://infoscience.epfl.ch/getfile.py?mode=best&recid=58339.
• Файловая система Avalanche, http://research.microsoft.com/en-us/projects/avalanche/default.aspx
• Случайное сетевое кодирование, https://web.archive.org/web/20060618083034/http://www.mit.edu/~medard/coding1.htm
• Коды цифровых фонтанов, http://www.icsi.berkeley.edu/~luby/
• Маршрутизация с учетом кодирования, https://web.archive.org/web/20081011124616/http://arena.cse.sc.edu/papers/rocx.secon06.pdf
• MIT предлагает курс: Введение в сетевое программирование
• Сетевое кодирование: следующая революция в области сетевых технологий?
• Разработка протокола с учетом кодирования для беспроводных сетей: http://scholarcommons.sc.edu/etd/230/