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On the Approximately Decoding Approaches to Network Coding for Delay-Sensitive and Correlated Sources

On the Approximately Decoding Approaches to Network Coding for Delay-Sensitive and Correlated Sources
Other Titles
지연민감성 상관 데이터를 대상으로한 네트워크 코딩의 근사 복호법 연구
Issue Date
대학원 전자공학과
이화여자대학교 대학원
본 논문에서는 오류 발생이 쉬운 통신환경에서 네트워크 코딩에 기반한 데이터 전송이 이루어 질 때 성공적인 지연민감성 데이터를 전송을 위한 방법을 제안한다. 네트워크 코딩은 여러 데이터를 결합하여 패킷을 생성, 전송함으로써 네트워크의 시간당 전송량 증가와 원천 데이터와 전송 경로의 다양성으로 인한 이득 등 많은 장점들을 가지고 있어 차세대 네트워크 솔루션으로 각광받고 있는 기술이다. 그러나 데이터를 결합하는 네트워크 코딩의 특징 때문에 복호화에 필요한 충분한 데이터를 받지 못하는 경우에는, 하나의 패킷으로 결합된 데이터 모두를 잃게 된다는 가장 큰 단점이 있다. 이러한 단점은 전송 지연된 패킷을 기다려줄 수 없는 지연민감 시스템에서는 치명적 약점이 될 수 있기 때문에 이를 극복 하고자 ‘근사 복호법’이 제안되었다. 그러나 기존의 연구는 경험적인 접근으로 성능과 적용가능 데이터의 범위가 한정되었기에 본 논문에서는 근사 복호법을 일반화하여 좌우대칭형 원천데이터에 적용을 가능케 하였다. 본 연구를 통하여 원천데이터의 평균값 정보만으로 일반화된 근사 복호법의 성능 극대화가 가능하다는 것을 확인하였다. 또한 위치유사정보 시스템을 도입함으로써 추가정인 정보 획득에 따른 시스템 성능 향상을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 근사 복호법은 시뮬레이션을 통하여 지진파 모니터링 시스템에 적용하여 지진으로 인한 통신환경 악화 시에도 효율적인 정보 복구가 가능하다는 것을 보였다. 또한 본 논문에서 제안한 여러 성질들을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.;In this thesis, we consider a delay-sensitive data transmission over error-prone networks based on network coding technique. While it is known that network coding can improve network throughput by exploiting path diversity, network coding has a critical drawback, often referred to as 'All-Or-Nothing' problem, which means that no original source data can be recovered when the number of network coded data that are received is not sufficient for decoding. In order to overcome the all-or-nothing problem, approximate decoding algorithms have been proposed with heuristic approaches. In this thesis, we generalize approximate decoding approaches so that the proposed algorithms can be widely deployed into a variety of source data having symmetric distributions. We show that the performance of the approximate decoding approaches can be maximized by using the mean of source distribution. We further improve the performance of the approximate decoding approaching by providing more refined information about the sources to a decoder as a form of the position similarity information. The proposed approximate decoding algorithms are deployed in applications of sensor network that is intended to monitor seismic activities. We then confirm several properties studied in this thesis.
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