Codificación de red lineal

Programa de redes informáticas

En redes de computadoras , la codificación de redes lineales es un programa en el que los nodos intermedios transmiten datos desde los nodos fuente a los nodos receptores mediante combinaciones lineales .

La codificación de red lineal se puede utilizar para mejorar el rendimiento, la eficiencia y la escalabilidad de una red , así como para reducir los ataques y las escuchas ilegales. Los nodos de una red toman varios paquetes y los combinan para su transmisión. Este proceso puede utilizarse para lograr el máximo flujo de información posible en una red .

Se ha demostrado que, teóricamente, la codificación lineal es suficiente para alcanzar el límite superior en problemas de multidifusión con una sola fuente. ^[1] Sin embargo, la codificación lineal no es suficiente en general; incluso para versiones más generales de linealidad, como la codificación convolucional y la codificación de banco de filtros. ^[2] Encontrar soluciones de codificación óptimas para problemas generales de red con demandas arbitrarias es un problema difícil, que puede ser NP-difícil ^{[3] [4]} e incluso indecidible . ^{[5] [6]}

Codificación y decodificación

En un problema de codificación de red lineal, un grupo de nodos participa en el movimiento de datos desde los nodos fuente a los nodos receptores. Cada nodo genera nuevos paquetes que son combinaciones lineales de paquetes recibidos en el pasado multiplicándolos por coeficientes elegidos de un campo finito , normalmente de tamaño . ${\displaystyle P}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle K}$ ${\displaystyle GF(2^{s})}$

Más formalmente, cada nodo, con grado , genera un mensaje a partir de la combinación lineal de mensajes recibidos mediante la fórmula: ${\displaystyle p_{k}}$ ${\displaystyle InDeg(p_{k})=S}$ ${\displaystyle X_{k}}$ ${\displaystyle \{M_{i}\}_{i=1}^{S}}$

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

Donde los valores son coeficientes seleccionados de . Dado que las operaciones se calculan en un campo finito, el mensaje generado tiene la misma longitud que los mensajes originales. Cada nodo reenvía el valor calculado junto con los coeficientes, utilizados en el nivel ,. ${\displaystyle g_{k}^{i}}$ ${\displaystyle GF(2^{s})}$ ${\displaystyle X_{k}}$ ${\displaystyle g_{k}^{i}}$ ${\displaystyle k^{\text{th}}}$ ${\displaystyle g_{k}^{i}}$

Los nodos receptores reciben estos mensajes codificados de red y los recopilan en una matriz. Los mensajes originales se pueden recuperar realizando una eliminación gaussiana en la matriz. ^[7] En forma escalonada de filas reducida, los paquetes decodificados corresponden a las filas del formulario ${\displaystyle e_{i}=[0...010...0]}$

Fondo

Una red está representada por un gráfico dirigido . es el conjunto de nodos o vértices, es el conjunto de enlaces dirigidos (o aristas), y da la capacidad de cada enlace de . Sea el máximo rendimiento posible de nodo a nodo . Según el teorema de flujo máximo y corte mínimo , está limitado superiormente por la capacidad mínima de todos los cortes , que es la suma de las capacidades de los bordes de un corte, entre estos dos nodos. ${\displaystyle {\mathcal {G}}=(V,E,C)}$ ${\displaystyle V}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle C}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle T(s,t)}$ ${\displaystyle s}$ ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle T(s,t)}$

Karl Menger demostró que siempre hay un conjunto de caminos de borde disjunto que logran el límite superior en un escenario de unidifusión , conocido como teorema de corte mínimo de flujo máximo . Posteriormente, se propuso el algoritmo de Ford-Fulkerson para encontrar dichos caminos en tiempo polinomial. Luego, Edmonds demostró en el artículo "Edge-Disjoint Branchings" ^{[ ¿cuál? ]} el límite superior en el escenario de transmisión también se puede lograr y propuso un algoritmo de tiempo polinomial.

Sin embargo, la situación en el escenario de multidifusión es más complicada y, de hecho, ese límite superior no se puede alcanzar utilizando ideas de enrutamiento tradicionales . Ahlswede et al. demostró que se puede lograr si se pueden realizar tareas informáticas adicionales (los paquetes entrantes se combinan en uno o varios paquetes salientes) en los nodos intermedios. ^[8]

La red de mariposas

Red de mariposas.

La red mariposa ^[8] se utiliza a menudo para ilustrar cómo la codificación de red lineal puede superar al enrutamiento . Dos nodos de origen (en la parte superior de la imagen) tienen información A y B que debe transmitirse a los dos nodos de destino (en la parte inferior). Cada nodo de destino quiere saber tanto A como B. Cada borde puede transportar solo un valor (podemos pensar en un borde transmitiendo un bit en cada intervalo de tiempo).

Si solo se permitiera el enrutamiento, entonces el enlace central solo podría transportar A o B, pero no ambos. Supongamos que enviamos A por el centro; entonces el destino izquierdo recibiría A dos veces y no conocería B en absoluto. Enviar B plantea un problema similar para el destino correcto. Decimos que el enrutamiento es insuficiente porque ningún esquema de enrutamiento puede transmitir A y B a ambos destinos simultáneamente. Mientras tanto, se necesitan cuatro intervalos de tiempo en total para que ambos nodos de destino conozcan A y B.

Usando un código simple, como se muestra, A y B se pueden transmitir a ambos destinos simultáneamente enviando la suma de los símbolos a través de los dos nodos de retransmisión, codificando A y B usando la fórmula "A+B". El destino izquierdo recibe A y A + B, y puede calcular B restando los dos valores. De manera similar, el destino correcto recibirá B y A + B, y también podrá determinar tanto A como B. Por lo tanto, con la codificación de red, solo se necesitan tres intervalos de tiempo y mejora el rendimiento.

Codificación de red lineal aleatoria

La codificación de red lineal aleatoria ^[9] (RLNC) es un esquema de codificación simple pero potente, que en esquemas de transmisión de radiodifusión permite un rendimiento cercano al óptimo utilizando un algoritmo descentralizado. Los nodos transmiten combinaciones lineales aleatorias de los paquetes que reciben, con coeficientes elegidos al azar, con una distribución uniforme a partir de un campo de Galois. Si el tamaño del campo es suficientemente grande, la probabilidad de que los receptores obtengan combinaciones linealmente independientes (y por lo tanto obtengan información innovadora) se aproxima a 1. Sin embargo, cabe señalar que, aunque la codificación de red lineal aleatoria tiene un rendimiento de rendimiento excelente, si un Si el receptor obtiene una cantidad insuficiente de paquetes, es extremadamente improbable que pueda recuperar alguno de los paquetes originales. Esto se puede solucionar enviando combinaciones lineales aleatorias adicionales hasta que el receptor obtenga la cantidad adecuada de paquetes.

Operación y parámetros clave.

Hay tres parámetros clave en RLNC. El primero es el tamaño de la generación. En RLNC, los datos originales transmitidos a través de la red se dividen en paquetes. Los nodos fuente e intermedio de la red pueden combinar y recombinar el conjunto de paquetes originales y codificados. Los paquetes originales forman un bloque, generalmente llamado generación. El número de paquetes originales combinados y recombinados es el tamaño de generación. El segundo parámetro es el tamaño del paquete. Normalmente, el tamaño de los paquetes originales es fijo. En el caso de paquetes de tamaño desigual, estos pueden rellenarse con ceros si son más cortos o dividirse en varios paquetes si son más largos. En la práctica, el tamaño del paquete puede ser el tamaño de la unidad máxima de transmisión (MTU) del protocolo de red subyacente. Por ejemplo, puede rondar los 1500 bytes en una trama Ethernet . El tercer parámetro clave es el campo de Galois utilizado. En la práctica, los campos de Galois más utilizados son los campos de extensión binaria. Y los tamaños más utilizados para los campos de Galois son el campo binario y el llamado binario-8 ( ). En el campo binario, cada elemento tiene una longitud de un bit, mientras que en el campo binario 8, tiene una longitud de un byte. Dado que el tamaño del paquete suele ser mayor que el tamaño del campo, cada paquete se ve como un conjunto de elementos del campo de Galois (generalmente denominados símbolos) unidos. Los paquetes tienen una cantidad fija de símbolos (elementos de campo de Galois) y, dado que todas las operaciones se realizan sobre campos de Galois, el tamaño de los paquetes no cambia con las combinaciones lineales posteriores. ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle GF(2)}$ ${\displaystyle GF(2^{8})}$

Las fuentes y los nodos intermedios pueden combinar cualquier subconjunto de los paquetes originales y previamente codificados realizando operaciones lineales. Para formar un paquete codificado en RLNC, los paquetes originales y previamente codificados se multiplican por coeficientes elegidos aleatoriamente y se suman. Dado que cada paquete es solo un conjunto adjunto de elementos de campo de Galois, las operaciones de multiplicación y suma se realizan por símbolos sobre cada uno de los símbolos individuales de los paquetes, como se muestra en la imagen del ejemplo.

Para preservar la falta de estado del código, los coeficientes de codificación utilizados para generar los paquetes codificados se añaden a los paquetes transmitidos a través de la red. Por tanto, cada nodo de la red puede ver qué coeficientes se utilizaron para generar cada paquete codificado. Una novedad de la codificación de red lineal respecto a los códigos de bloques tradicionales es que permite la recombinación de paquetes previamente codificados en paquetes codificados nuevos y válidos. Este proceso suele denominarse recodificación. Después de una operación de recodificación, el tamaño de los coeficientes de codificación añadidos no cambia. Dado que todas las operaciones son lineales, el estado del paquete recodificado se puede conservar aplicando las mismas operaciones de suma y multiplicación a la carga útil y a los coeficientes de codificación adjuntos. En el siguiente ejemplo, ilustraremos este proceso.

Cualquier nodo de destino debe recopilar suficientes paquetes codificados linealmente independientes para poder reconstruir los datos originales. Cada paquete codificado puede entenderse como una ecuación lineal donde los coeficientes se conocen ya que están añadidos al paquete. En estas ecuaciones, cada uno de los paquetes originales es la incógnita. Para resolver el sistema lineal de ecuaciones, el destino necesita al menos ecuaciones (paquetes) linealmente independientes. ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle M}$

Ejemplo

Proceso de codificación y recodificación en codificación de red lineal. Cada paquete se ve como un conjunto de elementos de un campo de Galois. Por lo tanto, multiplicar y sumar dos paquetes significa multiplicar cada uno de sus símbolos por un coeficiente de codificación elegido del campo de Galois y luego sumar los dos paquetes, por símbolos.

En la figura, podemos ver un ejemplo de dos paquetes combinados linealmente en un nuevo paquete codificado. En el ejemplo, tenemos dos paquetes, a saber, paquete y paquete . El tamaño de generación de nuestro ejemplo es dos. Sabemos esto porque cada paquete tiene dos coeficientes de codificación ( ) adjuntos. Los coeficientes adjuntos pueden tomar cualquier valor del campo de Galois. Sin embargo, un paquete de datos original no codificado habría añadido los coeficientes de codificación o , lo que significa que se construyen mediante una combinación lineal de cero veces uno de los paquetes más una vez el otro paquete. Cualquier paquete codificado habría añadido otros coeficientes. En nuestro ejemplo, al paquete, por ejemplo, se le han añadido los coeficientes . Dado que la codificación de red se puede aplicar en cualquier capa del protocolo de comunicación, estos paquetes pueden tener un encabezado de las otras capas, que se ignora en las operaciones de codificación de red. ${\displaystyle f}$ ${\displaystyle e}$ ${\displaystyle C_{ij}}$ ${\displaystyle [0,1]}$ ${\displaystyle [1,0]}$ ${\displaystyle f}$ ${\displaystyle [C_{11},C_{12}]}$

Ahora, supongamos que el nodo de la red quiere producir un nuevo paquete codificado que combine paquete y paquete . En RLNC, elegirá aleatoriamente dos coeficientes de codificación, y en el ejemplo. El nodo multiplicará cada símbolo del paquete por y cada símbolo del paquete por . Luego, agregará los resultados en forma de símbolos para producir los nuevos datos codificados. Realizará las mismas operaciones de multiplicación y suma de los coeficientes de codificación de los paquetes codificados. ${\displaystyle f}$ ${\displaystyle e}$ ${\displaystyle d_{1}}$ ${\displaystyle d_{2}}$ ${\displaystyle f}$ ${\displaystyle d_{1}}$ ${\displaystyle e}$ ${\displaystyle d_{2}}$

Conceptos erróneos

La codificación de redes lineales es todavía un tema relativamente nuevo. Sin embargo, el tema ha sido ampliamente investigado durante los últimos veinte años. Sin embargo, todavía existen algunas ideas erróneas que ya no son válidas:

Complejidad computacional de decodificación: los decodificadores de codificación de red se han mejorado a lo largo de los años. Hoy en día, los algoritmos son altamente eficientes y paralelizables. En 2016, con los procesadores Intel Core i5 con instrucciones SIMD habilitadas, el rendimiento de decodificación de la codificación de red fue de 750 MB/s para un tamaño de generación de 16 paquetes y de 250 MB/s para un tamaño de generación de 64 paquetes. ^[10] Además, los algoritmos actuales pueden ser enormemente paralelizables, aumentando aún más el rendimiento de codificación y decodificación. ^[11]

Gastos generales de transmisión: normalmente se piensa que los gastos generales de transmisión de la codificación de red son elevados debido a la necesidad de añadir los coeficientes de codificación a cada paquete codificado. En realidad, esta sobrecarga es insignificante en la mayoría de las aplicaciones. La sobrecarga debida a los coeficientes de codificación se puede calcular de la siguiente manera. Cada paquete tiene coeficientes de codificación adjuntos. El tamaño de cada coeficiente es el número de bits necesarios para representar un elemento del campo de Galois. En la práctica, la mayoría de las aplicaciones de codificación de red utilizan un tamaño de generación de no más de 32 paquetes por generación y campos Galois de 256 elementos (binario-8). Con estos números, cada paquete necesita bytes de sobrecarga añadidos. Si cada paquete tiene una longitud de 1500 bytes (es decir, la MTU de Ethernet), entonces 32 bytes representan una sobrecarga de sólo el 2%. ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle M*log_{2}(s)=32}$

Paquetes linealmente dependientes esperados en diferentes etapas de transmisión para un campo de Galois y un tamaño de generación de 16 paquetes. Al inicio de la transmisión, las dependencias lineales son mínimas. Es el último paquete de la transmisión el que tiene más probabilidades de ser linealmente dependiente. ${\displaystyle GF(2)}$

El número esperado de paquetes linealmente dependientes por generación es prácticamente independiente del tamaño de la generación.

Gastos generales debido a dependencias lineales: dado que los coeficientes de codificación se eligen aleatoriamente en RLNC, existe la posibilidad de que algunos paquetes codificados transmitidos no sean beneficiosos para el destino porque se forman utilizando una combinación de paquetes linealmente dependiente. Sin embargo, esta sobrecarga es insignificante en la mayoría de las aplicaciones. Las dependencias lineales dependen del tamaño de los campos de Galois y son prácticamente independientes del tamaño de generación utilizado. Podemos ilustrar esto con el siguiente ejemplo. Supongamos que estamos utilizando un campo de elementos de Galois y un tamaño de generación de paquetes. Si el destino no ha recibido ningún paquete codificado, decimos que tiene grados de libertad, y entonces casi cualquier paquete codificado será útil e innovador. De hecho, sólo el paquete cero (sólo ceros en los coeficientes de codificación) no será innovador. La probabilidad de generar el paquete cero es igual a la probabilidad de que cada uno de los coeficientes de codificación sea igual al elemento cero del campo de Galois. Es decir, la probabilidad de un paquete no innovador es de . Con cada transmisión innovadora sucesiva, se puede demostrar que el exponente de la probabilidad de un paquete no innovador se reduce en uno. Cuando el destino ha recibido paquetes innovadores (es decir, solo necesita un paquete más para decodificar completamente los datos). Entonces la probabilidad de un paquete no innovador es de . Podemos utilizar este conocimiento para calcular el número esperado de paquetes linealmente dependientes por generación. En el peor de los casos, cuando el campo de Galois utilizado contiene solo dos elementos ( ), el número esperado de paquetes linealmente dependientes por generación es de 1,6 paquetes adicionales. Si nuestro tamaño de generación es de 32 o 64 paquetes, esto representa un sobrecoste del 5% o 2,5% respectivamente. Si utilizamos el campo binario-8 ( ), entonces el número esperado de paquetes linealmente dependientes por generación es prácticamente cero. Dado que son los últimos paquetes los que más contribuyen a la sobrecarga debido a las dependencias lineales, existen protocolos basados ​​en RLNC, como la codificación de red dispersa sintonizable ^[12] , que explotan este conocimiento. Estos protocolos introducen escasez (elementos cero) en los coeficientes de codificación al comienzo de la transmisión para reducir la complejidad de la decodificación y reducen la escasez al final de la transmisión para reducir la sobrecarga debido a las dependencias lineales. ${\displaystyle q}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle {\frac {1}{q^{M}}}}$ ${\displaystyle M-1}$ ${\displaystyle {\frac {1}{q}}}$ ${\displaystyle q=2}$ ${\displaystyle q=256}$

Aplicaciones

A lo largo de los años, múltiples investigadores y empresas han integrado soluciones de codificación de red en sus aplicaciones. ^[13] Podemos enumerar algunas de las aplicaciones de la codificación de redes en diferentes áreas:

• VoIP : ^[14] El rendimiento de los servicios de transmisión como VoIP a través de redes de malla inalámbricas se puede mejorar con la codificación de red al reducir el retraso y la fluctuación de la red. ^{[ cita necesaria ]}
• Transmisión y conferencias de video ^[15] y audio ^{[16] : [17] [18]} El rendimiento del tráfico MPEG-4 en términos de retraso, pérdida de paquetes y fluctuación en redes inalámbricas propensas a borrados de paquetes se puede mejorar con RLNC. ^[15] En el caso de la transmisión de audio a través de redes de malla inalámbricas, la tasa de entrega de paquetes, la latencia y el rendimiento de fluctuación de la red se pueden aumentar significativamente cuando se utiliza RLNC en lugar de protocolos basados ​​en el reenvío de paquetes, como el reenvío de multidifusión simplificado y la poda dominante parcial. . ^[16] Las mejoras en el rendimiento de la codificación de red para videoconferencias no son sólo teóricas. En 2016, los autores de ^[17] construyeron un banco de pruebas del mundo real de 15 dispositivos Android inalámbricos para evaluar la viabilidad de los sistemas de videoconferencia basados ​​en codificación de red. Sus resultados mostraron grandes mejoras en la tasa de entrega de paquetes y la experiencia general del usuario, especialmente en enlaces de baja calidad en comparación con las tecnologías de multidifusión basadas en el reenvío de paquetes.
• Redes de área amplia definidas por software ( SD-WAN ): ^{[19] [20] [21] [22]} Las grandes redes inalámbricas industriales de IoT pueden beneficiarse de la codificación de red. Los investigadores demostraron ^[19] que la codificación de red y sus capacidades de agrupación de canales mejoraron el rendimiento de las SD-WAN con una gran cantidad de nodos con múltiples conexiones celulares. Hoy en día, empresas como Barracuda están empleando soluciones basadas en RLNC debido a sus ventajas en cuanto a baja latencia, tamaño reducido en los dispositivos informáticos y bajos gastos generales. ^{[21] [22]}
• Agrupación de canales: ^[23] Debido a las características de apatridia de RLNC, se puede utilizar para realizar eficientemente la agrupación de canales, es decir, la transmisión de información a través de múltiples interfaces de red. ^[23] Dado que los paquetes codificados se generan aleatoriamente y el estado del código atraviesa la red junto con los paquetes codificados, una fuente puede lograr la agrupación sin mucha planificación simplemente enviando paquetes codificados a través de todas sus interfaces de red. El destino puede decodificar la información una vez que lleguen suficientes paquetes codificados, independientemente de la interfaz de red. Hay un vídeo que demuestra las capacidades de agrupación de canales de RLNC disponible en. ^[24]
• Redes privadas 5G : ^{[25] [26]} RLNC se puede integrar en el estándar 5G NR para mejorar el rendimiento de la entrega de video en sistemas 5G. ^[25] En 2018, una demostración presentada en el Consumer Electronics Show demostró una implementación práctica de RLNC con tecnologías NFV y SDN para mejorar la calidad del video contra la pérdida de paquetes debido a la congestión en la red central. ^[26]
• Colaboración remota. ^[27]
• Soporte y formación remota en realidad aumentada . ^[28]
• Aplicaciones de conducción remota de vehículos. ^{[29] [30] [31] [32]}
• Redes de coches conectados . ^{[33] [34]}
• Aplicaciones de juegos como streaming de baja latencia y conectividad multijugador. ^{[35] [36] [37] [38]}
• Aplicaciones sanitarias. ^{[39] [40] [41]}
• Industria 4.0 . ^{[42] [43] [44]}
• Redes de satélite. ^[45]
• Campos de sensores agrícolas. ^{[46] [47] [48]}
• Redes de entretenimiento a bordo. ^[49]
• Principales actualizaciones de seguridad y firmware para familias de productos móviles. ^{[50] [51]}
• Infraestructura de ciudad inteligente . ^{[52] [53]}
• Redes centradas en la información y redes de datos con nombre .: ^[54] La codificación de red lineal puede mejorar la eficiencia de la red de las soluciones de redes centradas en la información al explotar la naturaleza de multidifusión de múltiples fuentes de dichos sistemas. ^[54] Se ha demostrado que RLNC se puede integrar en redes de entrega de contenido distribuido, como IPFS, para aumentar la disponibilidad de datos y al mismo tiempo reducir los recursos de almacenamiento. ^[55]
• Alternativa para reenviar corrección de errores y solicitudes de repetición automática en redes tradicionales e inalámbricas con pérdida de paquetes, como TCP codificado ^[56] y ARQ multiusuario ^[57]
• Protección contra ataques a la red como espionaje, escuchas ilegales, reproducción o corrupción de datos. ^{[58] [59]}
• Distribución de archivos digitales y uso compartido de archivos P2P, por ejemplo, el sistema de archivos Avalanche de Microsoft
• Almacenamiento distribuido ^{[54] [60] [61]}
• Aumento del rendimiento en redes de malla inalámbricas, por ejemplo: COPE, ^[62] CORE, ^[63] Enrutamiento con reconocimiento de codificación, ^[64] y BATMAN ^[65]
• Reducción de buffer y retardo en redes de sensores espaciales: multiplexación de buffer espacial ^[66]
• Difusión inalámbrica: ^[67] RLNC puede reducir la cantidad de transmisión de paquetes para una red de multidifusión inalámbrica de un solo salto y, por lo tanto, mejorar el ancho de banda de la red ^[67]
• Uso compartido de archivos distribuidos ^[68]
• Transmisión de vídeo de baja complejidad a dispositivo móvil ^[69]
• Extensiones de dispositivo a dispositivo ^{[70] [71] [72] [73] [74]}

Ver también

• Protocolo de intercambio secreto
• Firmas homomorfas para codificación de redes.
• Codificación de red triangular

Referencias

1. S. Li, R. Yeung y N. Cai, "Linear Network Coding" (PDF), en IEEE Transactions on Information Theory, Vol 49, No. 2, págs. 371–381, 2003
2. R. Dougherty, C. Freiling y K. Zeger, "Insuficiencia de codificación lineal en el flujo de información de la red" (PDF), en IEEE Transactions on Information Theory, vol. 51, No. 8, págs. 2745-2759, agosto de 2005 (errata)
3. Rasala Lehman, A.; Lehman, E. (2004). Clasificación de complejidad de los problemas de flujo de información en la red . 15º REFRESCO ACM-SIAM. págs. 142-150.
4. Langberg, M.; Sprintson, A.; Bruck, J. (2006). "La complejidad de codificación de la codificación de red". Transacciones IEEE sobre teoría de la información . 52 (6): 2386–2397. doi :10.1109/TIT.2006.874434. S2CID  1414385.
5. Li, CT (2023). "Indecidibilidad de la codificación de red, desigualdades de información condicionales e implicaciones de independencia condicional". Transacciones IEEE sobre teoría de la información . 69 (6): 1. arXiv : 2205.11461 . doi :10.1109/TIT.2023.3247570. S2CID  248986512.
6. Kuhne, L.; Yashfe, G. (2022). "La representabilidad de las matroides mediante arreglos c es indecidible". Revista Israelí de Matemáticas . 252 : 95-147. arXiv : 1912.06123 . doi :10.1007/s11856-022-2345-z. S2CID  209324252.
7. Chou, Philip A.; Wu, Yunnan; Jain, Kamal (octubre de 2003), "Codificación de red práctica", Conferencia de Allerton sobre comunicación, control y computación . Cualquier receptor puede recuperar los vectores de origen utilizando la eliminación gaussiana en los vectores de sus h (o más) paquetes recibidos..
8. Ahlswede, Rudolf ; N. Cai; S.-YR Li; RW Yeung (2000). "Flujo de información de la red". Transacciones IEEE sobre teoría de la información . 46 (4): 1204-1216. CiteSeerX 10.1.1.722.1409 . doi : 10.1109/18.850663. 
9. T. Ho, R. Koetter, M. Médard , DR Karger y M. Effros, "Los beneficios de la codificación sobre el enrutamiento en un entorno aleatorio" Archivado el 31 de octubre de 2017 en Wayback Machine en el Simposio internacional IEEE sobre teoría de la información de 2003. . doi :10.1109/ISIT.2003.1228459
10. Sørensen, Chres W.; Paramanatán, Achután; Cabrera, Juan A.; Pedersen, Morten V.; Lucani, Daniel E.; Fitzek, Frank HP (abril de 2016). "Más eficiente y eficaz: codificación de red en dispositivos comerciales habilitados para SIMD" (PDF) . Conferencia de redes y comunicaciones inalámbricas IEEE 2016 . págs. 1–6. doi :10.1109/WCNC.2016.7565066. ISBN 978-1-4673-9814-5. S2CID  10468008. Archivado desde el original el 8 de abril de 2022.
11. Wunderlich, Simón; Cabrera, Juan A.; Fitzek, Frank HP; Reisslein, Martin (agosto de 2017). "Codificación de red en nodos IoT multinúcleo heterogéneos con programación DAG de operaciones de bloques de matriz paralela" (PDF) . Revista IEEE de Internet de las cosas . 4 (4): 917–933. doi :10.1109/JIOT.2017.2703813. ISSN  2327-4662. S2CID  30243498. Archivado desde el original (PDF) el 8 de abril de 2022.
12. Feizi, Soheil; Lucani, Daniel E.; Sørensen, Chres W.; Makhdoumi, Ali; Médard, Muriel (junio de 2014). "Codificación de red dispersa ajustable para redes de multidifusión". 2014 Simposio Internacional sobre Codificación de Redes (NetCod) . págs. 1–6. doi :10.1109/NETCOD.2014.6892129. ISBN 978-1-4799-6217-4. S2CID  18256950.
13. "Codificación de la red: codificación de próxima generación para un funcionamiento flexible de la red | IEEE Communications Society". www.comsoc.org . Consultado el 6 de junio de 2022 .
14. Lopetegui, I.; Carrasco, RA; Boussakta, S. (julio de 2010). "Diseño e implementación de VoIP con esquemas de codificación de red para redes inalámbricas". 2010 Séptimo Simposio Internacional sobre Sistemas de Comunicación, Redes y Procesamiento de Señales Digitales (CSNDSP 2010) . Newcastle upon Tyne: IEEE. págs. 857–861. doi :10.1109/CSNDSP16145.2010.5580304. ISBN 978-1-4244-8858-2. S2CID  1761089.
15. Shrimali, R.; Narmawala, Z. (diciembre de 2012). "Una encuesta sobre la transmisión MPEG-4 utilizando codificación de red en redes inalámbricas". Conferencia Internacional de Ingeniería de la Universidad de Nirma 2012 (NUiCONE) . págs. 1 a 5. doi :10.1109/NUICONE.2012.6493203. ISBN 978-1-4673-1719-1. S2CID  7791774.
16. Saeed, albahaca; Pulmón, Chung-Horng; Kunz, Thomas; Srinivasan, Anand (octubre de 2011). "Transmisión de audio para redes de malla inalámbricas ad hoc mediante codificación de red". 2011 Días inalámbricos IFIP (WD) . págs. 1 a 5. doi :10.1109/WD.2011.6098167. ISBN 978-1-4577-2028-4. S2CID  8052927.
17. Wang, Lei; Yang, Zhen; Xu, Lijie; Yang, Yuwang (julio de 2016). "NCVCS: sistema de videoconferencia basado en codificación de red para dispositivos móviles en redes de multidifusión". Redes ad hoc . 45 : 13-21. doi :10.1016/j.adhoc.2016.03.002.
18. Wang, Hui; Chang, Ronald Y.; Kuo, C.-C. Jay (junio de 2009). "Videoconferencia inalámbrica multipartita con codificación de red". Conferencia internacional IEEE 2009 sobre multimedia y exposición . págs. 1492-1495. doi :10.1109/ICME.2009.5202786. ISBN 978-1-4244-4290-4. S2CID  8234088.
19. Rachuri, Sri Pramodh; Ansari, Ahtisham Ali; Tandur, Deepaknath; Kherani, Arzad A.; Chouksey, Sameer (diciembre de 2019). "SD-WAN codificada en red en sistemas de acceso múltiple para control de retardo". 2019 Congreso Internacional de Computación e Informática Contemporáneas (IC3I) . Singapur, Singapur: IEEE. págs. 32–37. doi :10.1109/IC3I46837.2019.9055565. ISBN 978-1-7281-5529-6. S2CID  215723197.
20. Ansari, Ahtisham Ali; Rachuri, Sri Pramodh; Kherani, Arzad A.; Tandur, Deepaknath (diciembre de 2019). "Un controlador SD-WAN para minimizar el retardo de fluctuación en sistemas codificados de acceso múltiple". Conferencia internacional IEEE 2019 sobre redes avanzadas y sistemas de telecomunicaciones (ANTS) . págs. 1–6. doi : 10.1109/ANTS47819.2019.9117981. ISBN 978-1-7281-3715-5. S2CID  219853700.
21. "Los FEC de próxima generación de Steinwurf no son una opción para SD-WAN, son un imperativo". www.linkedin.com . Consultado el 6 de junio de 2022 .
22. "Barracuda Networks optimiza el tráfico SD-WAN con tecnología de corrección de borrado patentada de Steinwurf". Steinwurf . Consultado el 6 de junio de 2022 .
23. Pedersen, Morten V.; Lucani, Daniel E.; Fitzek, Frank HP; Sorensen, Chres W.; Badr, Arash S. (septiembre de 2013). "Diseños de codificación de red adecuados para el mundo real: qué funciona, qué no, qué es prometedor". Taller de teoría de la información del IEEE 2013 (ITW) . Sevilla: IEEE. págs. 1 a 5. doi :10.1109/ITW.2013.6691231. ISBN 978-1-4799-1321-3. S2CID  286822.
24. Agrupación de canales mediante codificación de red lineal aleatoria , consultado el 6 de junio de 2022
25. Vukobratovic, Dejan; Tassi, Andrea; Delic, Savo; Khirallah, Chadi (abril de 2018). "Codificación de red lineal aleatoria para entrega de vídeo móvil 5G". Información . 9 (4): 72. arXiv : 1802.04873 . doi : 10.3390/info9040072 . ISSN  2078-2489.
26. Gabriel, Frank; Nguyen, Giang T.; Schmoll, Robert-Steve; Cabrera, Juan A.; Muehleisen, Maciej; Fitzek, Frank HP (enero de 2018). "Despliegue práctico de codificación de red para aplicaciones en tiempo real en redes 5G". 2018 15a Conferencia Anual de Redes y Comunicaciones del Consumidor (CCNC) del IEEE . Las Vegas, Nevada: IEEE. págs. 1–2. doi :10.1109/CCNC.2018.8319320. ISBN 978-1-5386-4790-5. S2CID  3982619.
27. Magli, Enrico; Wang, Mea; Frossard, Pascal; Markopoulou, Athina (agosto de 2013). "La codificación de red se encuentra con la multimedia: una revisión". Transacciones IEEE en multimedia . 15 (5): 1195-1212. arXiv : 1211.4206 . doi :10.1109/TMM.2013.2241415. ISSN  1520-9210. S2CID  3200945.
28. Torres Vega, María; Liaskos, Christos; Abadal, Sergi; Papapetrou, Evangelos; Jainista, Akshay; Mouhouche, Belkacem; Kalem, Gökhan; Ergüt, Salih; Mach, Mariana; Sabol, Tomás; Cabellos-Aparicio, Albert (octubre de 2020). "Realidad virtual y aumentada interconectada inmersiva: una perspectiva de 5G e IoT". Revista de gestión de redes y sistemas . 28 (4): 796–826. doi :10.1007/s10922-020-09545-w. hdl : 2117/330129 . ISSN  1064-7570. S2CID  219589307.
29. De Jonckeré, Olivier; Chorin, Jean; Feldmann, Marius (septiembre de 2017). "Entorno de simulación para la investigación de codificación de redes en redes de carreteras de circunvalación". 2017 Sexta Conferencia Internacional sobre Desafíos de las Misiones Espaciales para la Tecnología de la Información (SMC-IT) . Alcalá de Henares: IEEE. págs. 128-131. doi :10.1109/SMC-IT.2017.29. ISBN 978-1-5386-3462-2. S2CID  6180560.
30. Jamil, Farhan; Javaid, Anam; Umer, Tariq; Rehmani, Mubashir Husain (noviembre de 2017). "Un estudio completo de la codificación de redes en redes ad-hoc de vehículos". Conexiones inalámbricas . 23 (8): 2395–2414. doi :10.1007/s11276-016-1294-z. ISSN  1022-0038. S2CID  13624914.
31. Parque, Joon-Sang; Lee, Uichin; Gerla, Mario (mayo de 2010). "Comunicaciones vehiculares: transmisiones de vídeo de emergencia y codificación de red". Revista de servicios y aplicaciones de Internet . 1 (1): 57–68. doi : 10.1007/s13174-010-0006-7 . ISSN  1867-4828. S2CID  2143201.
32. Noor-A-Rahim, Maryland; Liu, Zilong; Lee, Haeyoung; Khyam, M. Omar; Él, Jianhua; Pesch, Dirk; Moessner, Klaus; Saad, Walid; Pobre, H. Vincent (01/05/2022). "6G para comunicaciones de vehículo a todo (V2X): tecnologías habilitadoras, desafíos y oportunidades". arXiv : 2012.07753 [cs.IT].
33. Achour, Imen; Bejaoui, Tarek; Busson, Antonio; Tabbane, Sami (octubre de 2017). "Comportamiento del esquema de codificación de red en la difusión de mensajes de seguridad de vehículo a vehículo". Talleres de la Conferencia Internacional de Comunicaciones del IEEE 2017 (Talleres ICC) . París, Francia: IEEE. págs. 441–446. doi :10.1109/ICCW.2017.7962697. ISBN 978-1-5090-1525-2. S2CID  22423560.
34. Wang, Shujuan; Lu, Shuguang; Zhang, Qian (abril de 2019). "Difusión de datos asistida por codificación de red instantáneamente decodificable para servicios priorizados en redes ad hoc de vehículos". Revista internacional de redes de sensores distribuidos . 15 (4): 155014771984213. doi : 10.1177/1550147719842137 . ISSN  1550-1477. S2CID  145983739.
35. Dammak, Marwa; Andriyanova, Iryna; Boujelben, Yassine; Sellami, Noura (29 de marzo de 2018). "Enrutamiento y codificación de red a través de una red cíclica para videojuegos en línea". arXiv : 1803.11102 [cs.IT].
36. Lajtha, Balázs; Biczók, Gergely; Szabó, Robert (2010). "Habilitación de juegos P2P con codificación de red". En Aagesen, Finn Arve; Knapskog, Svein Johan (eds.). Servicios y aplicaciones en red: ingeniería, control y gestión . Apuntes de conferencias sobre informática. vol. 6164. Berlín, Heidelberg: Springer. págs. 76–86. doi : 10.1007/978-3-642-13971-0_8 . ISBN 978-3-642-13971-0.
37. Dammak, Marwa (20 de noviembre de 2018). Aplicación de codificación de red para plataformas de juegos online (tesis doctoral). Universidad de Cergy Pontoise; École nationale d'ingénieurs de Sfax (Túnez).
38. Lajtha, Balázs; Biczók, Gergely; Szabó, Róbert (2010), Aagesen, Finn Arve; Knapskog, Svein Johan (eds.), "Habilitación de juegos P2P con codificación de red", Servicios y aplicaciones en red: ingeniería, control y gestión , Apuntes de conferencias sobre informática, vol. 6164, Berlín, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, págs. 76–86, doi : 10.1007/978-3-642-13971-0_8 , ISBN 978-3-642-13970-3
39. Ilyas, Mahoma; Alwakeel, Sami S.; Alwakeel, Mohammed M.; Aggoune, el-Hadi M. (2014). "Explotación de la codificación de red para una atención sanitaria inteligente". Redes de sensores para el desarrollo sostenible. Boca Ratón, Florida. doi :10.1201/b17124-13. ISBN 978-1-4665-8207-1. OCLC  881429695.{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)
40. Kartsakli, Elli; Antonopoulos, Ángelos; Alonso, Luis; Verikoukis, Christos (10 de marzo de 2014). "Un protocolo de control de acceso al medio de codificación de red lineal aleatoria asistido por la nube para aplicaciones sanitarias". Sensores . 14 (3): 4806–4830. Código Bib : 2014Senso..14.4806K. doi : 10.3390/s140304806 . ISSN  1424-8220. PMC 4003969 . PMID  24618727. 
41. Taparugssanagorn, Attaphongse; Ono, Fumie; Kohno, Ryuji (septiembre de 2010). "Codificación de red para redes de área corporal inalámbricas no invasivas". 2010 IEEE 21º Simposio internacional sobre talleres de comunicaciones por radio personales, interiores y móviles . págs. 134-138. doi :10.1109/PIMRCW.2010.5670413. ISBN 978-1-4244-9117-9. S2CID  25872472.
42. Peralta, Goiuri; Iglesias-Urkia, Markel; Barceló, Marc; Gómez, Raúl; Morán, Adrián; Bilbao, Josu (mayo de 2017). "Esquema de IoT eficiente basado en computación de niebla para la Industria 4.0". 2017 Taller Internacional IEEE de Electrónica, Control, Medición, Señales y su Aplicación a la Mecatrónica (ECMSM) . Donostia, San Sebastián, España: IEEE. págs. 1–6. doi :10.1109/ECMSM.2017.7945879. ISBN 978-1-5090-5582-1. S2CID  37985560.
43. Peralta, Goiuri; Garrido, Pablo; Bilbao, Josu; Agüero, Ramón; Crespo, Pedro (08-04-2019). "Sobre la combinación de codificación de red y múltiples nubes para un almacenamiento rentable en aplicaciones industriales". Sensores . 19 (7): 1673. Código bibliográfico : 2019Senso..19.1673P. doi : 10.3390/s19071673 . ISSN  1424-8220. PMC 6479523 . PMID  30965629. 
44. Zverev, Mihail; Agüero, Ramón; Garrido, Pablo; Bilbao, Josu (22-10-2019). "Codificación de red para entornos multinube IIoT". Actas de la novena Conferencia Internacional sobre Internet de las Cosas . IoT 2019. Nueva York, NY, EE. UU.: Asociación de Maquinaria de Computación. págs. 1–4. doi :10.1145/3365871.3365903. ISBN 978-1-4503-7207-7. S2CID  207940281.
45. "DLR - Instituto de Comunicaciones y Navegación - SIGUIENTE - Experimento de codificación de redes por satélite". www.dlr.de. ​Consultado el 6 de junio de 2022 .
46. Hsu, Hsiao-Tzu; Wang, Tzu-Ming; Kuo, Yuan-Cheng (5 de noviembre de 2018). "Implementación de Sistema de Monitoreo Agrícola Basado en Internet de las Cosas". Actas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Educación y E-Learning de 2018 . ICEEL 2018. Nueva York, NY, EE. UU.: Asociación de Maquinaria de Computación. págs. 212-216. doi :10.1145/3291078.3291098. ISBN 978-1-4503-6577-2. S2CID  59337140.
47. Syed, Abid Husain; Ali, Syed Zakir (11 de agosto de 2021). "Hacia la transformación de la agricultura para los desafíos del siglo XXI mediante la optimización de los recursos mediante IOT, lógica difusa y codificación de red". doi : 10.20944/preprints202108.0262.v1 . S2CID  238723260. {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )
48. Camilo, Alberto; Cugnasca, Carlos E.; Saraiva, Antonio M.; Hirakawa, André R.; Correa, Pedro LP (1 de agosto de 2007). "De los sensores inalámbricos al mapeo de campo: Anatomía de una aplicación para la agricultura de precisión". Computadoras y Electrónica en la Agricultura . Agricultura de Precisión en América Latina. 58 (1): 25–36. doi :10.1016/j.compag.2007.01.019. ISSN  0168-1699.
49. US8401021B2, Buga, Wladyslaw Jan & Trent, Tracy Raymond, "Sistemas y métodos para priorizar la comunicación inalámbrica de aeronaves", publicado el 19 de marzo de 2013 
50. Tonyali, Samet; Akkaya, Kemal; Saputro, Nico; Cheng, Xiuzhen (julio de 2017). "Un protocolo de multidifusión seguro basado en codificación de red y atributos para actualizaciones de firmware en redes AMI de Smart Grid". 2017 26ª Conferencia Internacional sobre Redes y Comunicaciones Informáticas (ICCCN) . Vancouver, BC, Canadá: IEEE. págs. 1–9. doi :10.1109/ICCCN.2017.8038415. ISBN 978-1-5090-2991-4. S2CID  25131878.
51. Jalil, Syed Qaisar; Chalup, Esteban; Rehmani, Mubashir Husain (2019). "Una estrategia de actualización del firmware del medidor inteligente mediante codificación de red para la red AMI". En Pathan, Al-Sakib Khan; Fadlullah, Zubair Md.; Guerroumi, Mohamed (eds.). Smart Grid e Internet de las Cosas . Apuntes de Conferencias del Instituto de Ciencias de la Computación, Informática Social e Ingeniería de Telecomunicación. vol. 256. Cham: Editorial Internacional Springer. págs. 68–77. doi :10.1007/978-3-030-05928-6_7. ISBN 978-3-030-05928-6. S2CID  59561476.
52. Kumar, Vaibhav; Cardiff, Barry; Flanagan, Mark F. (octubre de 2017). "Codificación de red de capa física con múltiples antenas: una tecnología habilitadora para ciudades inteligentes". 28.º Simposio internacional anual del IEEE de 2017 sobre comunicaciones por radio personales, interiores y móviles (PIMRC) . Montreal, QC: IEEE. págs. 1–6. doi :10.1109/PIMRC.2017.8292785. hdl : 10197/11114 . ISBN 978-1-5386-3529-2. S2CID  748535.
53. Darif, Anouar; Chaibi, Hasna; Saadane, Rachid (2020), Ben Ahmed, Mohamed; Boudhir, Anouar Abdelhakim; Santos, Domingos; El Aroussi, Mohamed (eds.), "Codificación de red para la optimización energética de SWIMAC en ciudades inteligentes utilizando WSN basado en IR-UWB", Innovaciones en aplicaciones de ciudades inteligentes Edición 3 , Apuntes de conferencias sobre infraestructura y transporte inteligentes, Cham: Springer International Publishing , págs. 663–674, doi :10.1007/978-3-030-37629-1_48, ISBN 978-3-030-37628-4, S2CID  214486109 , consultado el 6 de junio de 2022
54. Bilal, Mahoma; et al. (2019). "Enfoque de codificación de red para redes centradas en la información". Revista de sistemas IEEE . 13 (2): 1376-1385. arXiv : 1808.00348 . Código Bib : 2019ISysJ..13.1376B. doi :10.1109/JSYST.2018.2862913. S2CID  51894197.
55. Zimmermann, Sandra; Rischke, Justus; Cabrera, Juan A.; Fitzek, Frank HP (diciembre de 2020). "Viaje a MARTE: codificación interplanetaria para aliviar CDNS". GLOBECOM 2020 - Conferencia de Comunicaciones Globales IEEE 2020 . Taipei, Taiwán: IEEE. págs. 1–6. doi :10.1109/GLOBECOM42002.2020.9322478. ISBN 978-1-7281-8298-8. S2CID  231725197.
56. Kim, Minji (2012). "TCP codificado en red (CTCP)". arXiv : 1212.2291 [cs.NI].
57. Larsson, P.; Johansson, N. (2006). "ARQ multiusuario". 2006 IEEE 63ª Conferencia de Tecnología Vehicular . vol. 4. Melbourne, Australia: IEEE. págs. 2052-2057. doi :10.1109/VETECS.2006.1683207. ISBN 0-7803-9392-9. S2CID  38823300.
58. "Bienvenido a Seguridad de codificación de red: codificación de red segura". Securenetworkcoding.wikidot.com . Consultado el 26 de marzo de 2022 .
59. http://home.eng.iastate.edu/~yuzhen/publications/ZhenYu_INFOCOM_2008.pdf ^{[ enlace muerto permanente ] [ enlace muerto ]}
60. Acedański, Szymon; Deb, Supratim; Médard, Muriel; Koetter, Ralf. "¿Qué tan bueno es el almacenamiento en red distribuido basado en codificación lineal aleatoria?" (PDF) . web.mit.edu . Consultado el 26 de marzo de 2022 .
61. Dimakis, Alexandros (2007). "Codificación de red para sistemas de almacenamiento distribuido". arXiv : cs/0702015 .
62. Katti, Sachin; Rahul, Hariharan; Hu, Wenjun; Katabi, Dina; Médard, Muriel; Crowcroft, Jon (11 de agosto de 2006). "XOR en el aire" (PDF) . Actas de la conferencia de 2006 sobre Aplicaciones, tecnologías, arquitecturas y protocolos para comunicaciones informáticas . SIGCOMM '06. Nueva York, NY, EE.UU.: Asociación de Maquinaria de Computación. págs. 243-254. doi :10.1145/1159913.1159942. ISBN 978-1-59593-308-9. S2CID  207160426.
63. Krigslund, Jeppe; Hansen, Jonás; Hundeboll, Martín; Lucani, Daniel E.; Fitzek, Frank HP (2013). "CORE: FRENTE con MÁS en redes inalámbricas malladas". 2013 IEEE 77.ª Conferencia de tecnología vehicular (primavera VTC) . págs. 1–6. doi :10.1109/VTCSpring.2013.6692495. ISBN 978-1-4673-6337-2. S2CID  1319567.
64. Sengupta, S.; Rayanchu, S.; Banerjee, S. (mayo de 2007). "Un análisis de la codificación de redes inalámbricas para sesiones de unidifusión: el caso del enrutamiento basado en codificación". IEEE INFOCOM 2007 - 26ª Conferencia Internacional IEEE sobre Comunicaciones Informáticas . págs. 1028-1036. doi :10.1109/INFCOM.2007.124. ISBN 978-1-4244-1047-7. S2CID  3056111.
65. "NetworkCoding - batman-adv - Open Mesh". www.open-mesh.org . Archivado desde el original el 12 de mayo de 2021 . Consultado el 28 de octubre de 2015 .
66. Bhadra, S.; Shakkottai, S. (abril de 2006). "Observando las redes grandes: codificación versus puesta en cola". Actas IEEE INFOCOM 2006. 25ª Conferencia Internacional IEEE sobre Comunicaciones Informáticas . págs. 1–12. doi :10.1109/INFOCOM.2006.266. ISBN 1-4244-0221-2. S2CID  730706.
67. Dong Nguyen; Tuan Tran; Thinh Nguyen; Bosé, B. (2009). "Transmisión inalámbrica mediante codificación de red". Transacciones IEEE sobre tecnología vehicular . 58 (2): 914–925. CiteSeerX 10.1.1.321.1962 . doi :10.1109/TVT.2008.927729. S2CID  16989586. 
68. Firooz, Mohammad Hamed; Roy, Sumit (24 de marzo de 2012). "Difusión de datos en redes inalámbricas con codificación de red". Cartas de comunicaciones del IEEE . 17 (5): 944–947. arXiv : 1203.5395 . doi :10.1109/LCOMM.2013.031313.121994. ISSN  1089-7798. S2CID  13576.
69. Fiandrotti, Attilio; Bioglio, Valerio; Grangetto, Marco; Gaeta, Rossano; Magli, Enrico (11 de octubre de 2013). "Códigos de banda para codificación de redes energéticamente eficientes con aplicación a transmisión móvil P2P". Transacciones IEEE en multimedia . 16 (2): 521–532. arXiv : 1309.0316 . doi :10.1109/TMM.2013.2285518. ISSN  1941-0077. S2CID  10548996.
70. Wu, Yue; Liu, Wuling; Wang, Siyi; Guo, Weisi; Chu, Xiaoli (junio de 2015). "Codificación de red en comunicaciones de dispositivo a dispositivo (D2D) subyacentes a las redes celulares". Conferencia Internacional de Comunicaciones (ICC) IEEE 2015 . págs. 2072-2077. doi :10.1109/ICC.2015.7248631. ISBN 978-1-4673-6432-4. S2CID  19637201.
71. Zhao, Yulei; Li, Yong; Ge, Ning (diciembre de 2015). "Comunicación bidireccional de dispositivo a dispositivo asistida por codificación de red de capa física subyacente a las redes celulares". Conferencia de Comunicaciones Globales IEEE 2015 (GLOBECOM) . págs. 1–6. doi :10.1109/GLOCOM.2015.7417590. ISBN 978-1-4799-5952-5.
72. Abrardo, Andrea; Fodor, Gábor; Tola, Besmir (2015). "Esquemas de codificación de red para retransmisión basada en comunicaciones de dispositivo a dispositivo para extensión de cobertura celular" (PDF) . 2015 IEEE 16º Taller internacional sobre avances en el procesamiento de señales en comunicaciones inalámbricas (SPAWC). págs. 670–674. doi :10.1109/SPAWC.2015.7227122. ISBN 978-1-4799-1931-4. S2CID  9591953.
73. Gao, Chuhan; Li, Yong; Zhao, Yulei; Chen, Sheng (octubre de 2017). "Un enfoque de teoría de juegos de dos niveles para la selección conjunta de retransmisiones y la asignación de recursos en comunicaciones D2D asistidas por codificación de red" (PDF) . Transacciones IEEE sobre informática móvil . 16 (10): 2697–2711. doi :10.1109/TMC.2016.2642190. ISSN  1558-0660. S2CID  22233426.
74. Zhou, Ting; Xu, Bin; Xu, Tian Heng; Hu, Honglin; Xiong, Lei (1 de febrero de 2015). "Esquema de adaptación de enlace específico del usuario para multidifusión de codificación de red de dispositivo a dispositivo". Comunicaciones IET . 9 (3): 367–374. doi : 10.1049/iet-com.2014.0323 . ISSN  1751-8636. S2CID  27108894.

• Fragouli, C.; Le Boudec, J. & Widmer, J. "Codificación de redes: una introducción instantánea" en Computer Communication Review , 2006. https://doi.org/10.1145/1111322.1111337
• Ali Farzamnia, Sharifah K. Syed-Yusof, Norsheila Fisa "Codificación de descripción múltiple de multidifusión utilizando codificación de red p-Cycle", Transacciones KSII en Internet y sistemas de información, Vol 7, No 12, 2013. doi :10.3837/tiis.2013.12.009

enlaces externos

• Página de inicio de codificación de red
• Una bibliografía de codificación de redes.
• Raymond W. Yeung, Teoría de la información y codificación de redes, Springer 2008, http://iest2.ie.cuhk.edu.hk/~whyeung/book2/
• Raymond W. Yeung et al., Network Coding Theory, ahora Publishers, 2005, http://iest2.ie.cuhk.edu.hk/~whyeung/netcode/monograph.html
• Christina Fragouli et al., Codificación de redes: una introducción instantánea, ACM SIGCOMM 2006, http://infoscience.epfl.ch/getfile.py?mode=best&recid=58339.
• Sistema de archivos Avalanche, http://research.microsoft.com/en-us/projects/avalanche/default.aspx
• Codificación de red aleatoria, https://web.archive.org/web/20060618083034/http://www.mit.edu/~medard/coding1.htm
• Códigos de fuente digitales, http://www.icsi.berkeley.edu/~luby/
• Enrutamiento compatible con codificación, https://web.archive.org/web/20081011124616/http://arena.cse.sc.edu/papers/rocx.secon06.pdf
• MIT ofrece curso: Introducción a la codificación de redes
• Codificación de redes: ¿la próxima revolución de las redes?
• Diseño de protocolo compatible con codificación para redes inalámbricas: http://scholarcommons.sc.edu/etd/230/