[发明专利]多信源动态网络编码的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及网络编码领域，更具体地说，涉及一种多信源动态网络编码的方法及装置。

背景技术

2000年诞生的网络编码(NC，Network Coding)提出了通信网络中单信源对多个接收点组播或广播时，如何达到由“最大流最小割定理”确定的网络通信容量极限的一个思路。

传统通信网络节点上的路由交换机只完成“存储-转发”功能，将信息看作“货物”，因而认为信息是不可叠加的。而这一认知上的局限导致网络难以达到最大流传输。NC指出如果允许路由交换机对输入的多条信息流编码后再发送，则可以使得网络通信可以达到最大流传输。这种类型的网络编码称为会话内(intra-session)网络编码，对于这种类型的网络编码，中间节点输出的数据为输入数据的线性组合。当接收节点收到足够多的相互独立的编码包时即可解码。但是在网络中对多个信源使用网络编码一直是个挑战，这种类型的网络编码称为多信源网络编码问题(multi-source network coding)，也称为多会话(multi-session)网络编码问题或会话间(inter-session)网络编码问题。

当在网络中传输多个组播会话(session)时，一种简单实用的方法是为每个会话分配网络容量的一个子集。如果每个会话分配的子容量满足最大流最小割条件，则会话内网络编码可以达到该网络最大流的极限。然而对于一般的多信源网络编码问题，会话间网络编码才有可能达到网络吞吐量的最大值。一般而言，会话间网络编码比会话内网络编码更复杂，为了保证每个接收节点都能解码，编码时要更小心，不能简单的线性组合收到的数据包，因为接收节点很有可能没有足够的输入容量以解出编码包。

目前对于一般的多信源网络编码问题，还没有实用的吞吐量最佳的网络编码方法。文献[N.Ratnakar,R.Koetter and T.Ho,“Linear flow equations for network coding in the multiple unicast case,”in Proc.DIMACS Working Group Network Coding,Jan.2005.]介绍了用于多个单播会话的毒药-解药PA(poison-antidote)方法。文献[S.Katti,H.Rahul,W.Hu,D.Katabi,M.Medard,and J.Crowcroft,”XORs in the air:Practical wireless network coding,”in Proc.ACM SIGCOMM,Sep.2006.]介绍了应用在无线网络中的机会异或编码OXC(opportunistic XOR coding)方法。随后，文献[M.Kim,M.Medard,U.O’Reilly,and D.Traskov,“An evolutionary approach to inter-session network coding,”in Proc.IEEE INFOCOM,Brazil,Apr.2009.]提出了选择随机线性编码(SRLC：Selective Random Linear Coding)方法，在该方法中，中间节点使用选择随机线性编码，而编码算法是由基因算法控制的。文献[Abdallah Khreishah,Chih-Chun Wang and Ness B.Shroff,“Rate Control With Pairwise Intersession Network Coding”,in IEEE/ACM Trans.Networking,JUNE 2010.]提出了两个会话间网络编码算法PINC(pairwise inter-session network coding)，PINC只允许对两个数据包进行编码，编码使用了随机线性网络编码。但是以上文章均没有考虑网络的动态改变。

对于上述的毒药-解药PA(poison-antidote)方法——PA跟踪所有的会话，当有节点对数据包编码时，把编码包称为毒药，而用于解码的数据包称为解药。每产生一个毒药，就必须马上发送一个解药；PA使用异或编码方法。PA的缺点是复杂度很高，其复杂度至少为O(m^k|E||V|)，其中m为会话的个数，k为允许编码的会话个数，并且没有考虑网络的动态改变。

对于上述的选择随机线性编码SRLC：中间节点使用选择随机线性编码，而编码系数是由基因算法控制的。其缺点是基因算法会随着会话数量的增大而变得很复杂，使得SRLC算法的复杂度很高，并且没有考虑网络的动态改变。