1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao

61 14 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 61
Dung lượng 1,16 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NCKH CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH MÃ HĨA MẠNG NHẰM LÀM TĂNG LƯU LƯỢNG THƠNG TIN CHO CÁC MẠNG CÓ TỈ LỆ MẤT GÓI CAO MÃ SỐ: T2020-19TĐ SKC007320 Tp Hồ Chí Minh, tháng 12/2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NCKH CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HĨA MẠNG NHẰM LÀM TĂNG LƯU LƯỢNG THƠNG TIN CHO CÁC MẠNG CÓ TỈ LỆ MẤT GÓI CAO Mã số: T2020-19TĐ Chủ nhiệm đề tài: TS Đỗ Duy Tân TP HCM, 12/2020 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 1/47 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Khoa Điện-Điện Tử BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NCKH CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH MÃ HĨA MẠNG NHẰM LÀM TĂNG LƯU LƯỢNG THÔNG TIN CHO CÁC MẠNG CÓ TỈ LỆ MẤT GÓI CAO Mã số: T2020-19TĐ Chủ nhiệm đề tài: TS Đỗ Duy Tân Thành viên đề tài: TS Phan Học TS Phạm Ngọc Sơn TP HCM, 12/2020 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 2/47 DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI Số TT Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Họ t Đỗ Duy Phan H Phạm N Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 3/47 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU INFORMATION ON RESEARCH RESULTS 10 MỞ ĐẦU 12 Tổng quan 12 Tính cấp thiết đề tài 12 Mục tiêu đề tài 13 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 13 Phương pháp nghiên cứu 13 Nội dung nghiên cứu .14 Chương 15 GIỚI THIỆU MƠ HÌNH HỆ THỐNG MẠNG 15 1.1 Ngữ cảnh mạng thông tin xem xét .15 1.2 Tình hình nghiên cứu đóng góp nghiên cứu 16 1.3 Mơ hình hóa hệ thống mạng 18 Chương 19 ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH MÃ HĨA MẠNG TUYẾN TÍNH 19 2.1 Mơ hình mã hóa mạng có cấu trúc dùng ma trận Pascal 19 2.1.1 Systematic Pascal NC (PascalNC) 19 2.1.2 Systematic Pascal NC with scheduling (PascalNC-S) 20 2.2 Mơ hình mã hóa mạng tuyến tính dùng ma trận ngẫu nhiên 22 2.2.1 Systematic Random NC (SNC) 23 2.2.2 Systematic Random NC with scheduling (SNC-S) .23 Chương 26 VẤN ĐỀ TỐI ƯU TỈ LỆ MÃ HÓA VÀ GIẢI PHÁP .26 3.1 Mục tiêu 26 3.2 Vấn đề tối ưu .26 3.3 Cách giải vấn đề tối ưu 26 Chương 29 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ .29 4.1 Cấu hình mạng 29 4.2 Lưu lượng thông tin tối ưu 29 4.3 Độ trễ trung bình .33 4.4 Một số ứng dụng minh họa .35 Chương 38 TÍCH HỢP MÃ HÓA MẠNG VÀO CÁC KIẾN TRÚC ẢO HÓA TRONG MẠNG 5G 38 5.1 Thiết kế kiến trúc NC 38 5.2 Thiết kế chức NC 39 5.3 Tích hợp NC vào kiến trúc ảo hóa mạng 5G .40 Chương 42 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 42 6.1 Kết nghiên cứu .42 6.2 Kiến nghị định hướng nghiên cứu 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO 44 PHỤ LỤC 47 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 4/47 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình Ngữ cảnh mạng thông tin xem xét đề tài Mũi tên liên tục màu đen thể luồng thông tin liệu, mũi tên chấm gạch màu đỏ thể luồng liệu điều khiển Hình Minh họa mạng gồm nhiều nút mạng nối tiếp (li Hình Minh họa cho mã hóa PascalNC với K=4, N=6 Mỗ chưa mã hóa nhiều dấu chấm đại diện gói mã hóa Hình Minh họa cho mã hóa PascalNC-S với K=4, N=6 Mỗi dấu chấm đơn đại diện gói chưa mã hóa nhiều dấu chấm đại diện gói mã hóa Hình Tỷ lệ gói, PLR, nút đích đến so với tỷ lệ mã hóa cho mơ hình mã hóa mạng với ma trận mã hóa có cấu trúc ngẫu nhiên, xem xét mạng nối tiếp với hop (các đường màu xanh) hop (các đường màu đỏ) nút nguồn nút đích đến, cho N = 100 Hình Tốc độ đạt tối ưu đích đến, tuyến nguồn đích, với Pe Hình Tốc độ đạt tối ưu đích đến, tuyến nguồn đích, với Pe Hình Tốc độ đạt tối ưu đích đến, hợp liên kết vô tuyến nút nguồn nút đích với Pe Hình Độ trễ trung bình nút đích đến (theo timeslots) ứng với mơ hình mã hóa mạng  34 khác nhau, , P 103 e Figure 10 Tốc độ đạt tối ưu ứng với số lượng liên kết khác cặp nguồnđích, với δ = 0,1, N = 100, Pe0103 35 Figure 11 Trung bình độ trễ gói (tính mili giây) điểm đến ứng với số lượng liên kết  36 khác cặp nguồn-đích, với δ = 0,1, N = 100, P 103 e Figure 12 Chi phí mã hóa ứng với số lượng liên kết khác cặp nguồn-đích, với δ =  36 0.1, N = 100, P 103 e Hình 13 Thiết kế kiến trúc chung cho NC tích hợp kiến trúc ETSI Network Function Virtualization (NFV) [33] 39 Hình 14 Một minh họa việc tích hợp thiết kế mã hóa mạng vào kiến trúc kết hợp SDN/NFV 41 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 5/47 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng Ví dụ lựa chọn mã hóa mạng tối ưu cho trường hợp ứng dụng minh họa ứng với số lượng kênh vô tuyến khác ràng buộc độ trễ dịch vụ video 37 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 6/47 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT 5G D2D ETSI MANET NC NF NFV NFV-MANO PascalNC PascalNC-S PLR RLNC SNC SNC-S SDN VNF Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 7/47 TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thơng tin chung: Tên đề tài: Đề xuất mơ hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thơng tin cho mạng có tỉ lệ gói cao - Mã số: T2020-19TĐ - Chủ nhiệm: TS Đỗ Duy Tân - Cơ quan chủ trì: Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM - Thời gian thực hiện: 12 tháng Mục tiêu: Đề xuất, đánh giá chất lượng ứng dụng mơ hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho mạng thông tin vô tuyến có tỉ lệ gói cao Tính sáng tạo: Đề xuất mơ hình mã hóa mạng cho mạng thơng tin vơ tuyến, giải phân tích vấn đề tối ưu cho mơ hình mã hóa mạng với chiều dài khối mã hóa hữu hạn để tối đa lưu lượng thông tin, xem xét ảnh hưởng ràng buộc thiết kế Kết nghiên cứu: - Đánh giá chất lượng (theo dạng tỉ lệ gói lưu lượng thơng tin mạng) mơ hình mã hóa mạng dùng mơ hình ma trận mã hóa ngẫu nhiên ma trận mã hóa có cấu trúc - Mơ hình mã hóa mạng đề xuất (dùng ma trận mã hóa có cấu trúc) đạt chất lượng (theo dạng lưu lượng mạng) tốt mơ hình so sánh, với thơng tin quản lý (overhead) tối thiểu, mơ hình đề xuất phù hợp cho ứng dụng dùng gói tin ngắn - Độ trễ giải mã mơ hình mã hóa mạng đề xuất phù hợp giới hạn cho phép ứng dụng thực tế, ví dụ mạng thơng tin vơ tuyến đa chặng hệ thứ 5 Sản phẩm: 5.1 Sản phẩm khoa học: + Bài báo khoa học: 01 báo đăng tạp chí International Journal of Electronics and Communications (thuộc nhà xuất Elsevier), có số SCIE Scimago xếp hạng Q2 theo chuyên ngành Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 8/47 4.4 Một số ứng dụng minh họa Chúng nghiên cứu mạng thiết bị-thiết bị (Device-to-device communications D2D) [30] cho tình khẩn cấp nút nguồn truyền gói video đến nút đích qua mạng có đường truyền gồm nút nối tiếp với 0.1 đại diện cho liên kết vô tuyến theo chuẩn 802.11 Mỗi nút gửi gói khe thời gian với tốc độ bit luồng 2,5 Mbps Thời lượng khe thời gian M  4.8 Chúng *8 2500 giả định giá trị thực tế chiều dài khối, ví dụ: N = 50 Đối với mã hóa theo ma trận Pascal, xem xét lựa chọn tối ưu cho cột ma trận Pascal để tạo ma trận hệ số Do đó, khơng cần chi phí cao để báo hiệu cột đến phía thu Trong Hình 10-12, chúng tơi trình bày tốc độ đạt tối ưu, trung bình độ trễ gói nút đích đến chi phí mã hóa tương ứng với mơ hình mã hóa mạng khác Chúng xem xét số lượng liên kết vơ tuyến khác cặp nguồn-đích với δ = 0.1 Chúng tơi định nghĩa chi phí mã hóa (tính %) số lượng ký hiệu gói mà mơ hình mã hóa mạng cần để báo hiệu hệ số mã hóa Cụ thể, mơ hình PascalNC-S, cần ký tự để báo hiệu hệ số mã hóa Đối với mơ hình SNC SNC-S, L− ký tự cần dùng để gửi hạt seed ngẫu nhiên để tạo hệ số mã hóa giả ngẫu nhiên (SEED) K ký tự cần dùng để gửi hệ số mã hóa hạt seed ngẫu nhiên không sử dụng (COEF) Figure 10 Tốc độ đạt tối ưu ứng với số lượng liên kết khác cặp nguồn-đích, với δ = 0,1, N = 100, Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 35/47 Figure 11 Trung bình độ trễ gói (tính mili giây) điểm đến ứng với số lượng liên kết khác cặp nguồn-đích, với δ = 0,1, N = 100, Figure 12 Chi phí mã hóa ứng với số lượng liên kết khác cặp nguồn-đích, với δ = 0.1, N = 100, Pe0103 Kết mơ mơ hình PascalNC-S cung cấp cải tiến đáng kể tốc độ đạt so với mã ngẫu nhiên Ví dụ:  10 , độ lợi tốc độ đạt với mơ hình PascalNC-S đạt khoảng 5.9% 13.2% mức tăng độ trễ 10.8% 58.7% so với mơ hình SNC Một cách tương ứng, chi phí mã hóa giảm từ 0.4% 0.67% xuống sử dụng biến seed ngẫu nhiên từ 2.1% 1.9% xuống không sử dụng biến seed ngẫu nhiên Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 36/47 Do đó, việc lựa chọn mã thích hợp phải tính đến lợi ích tốc độ đạt chi phí mã hóa, hạn chế độ trễ tương ứng Bảng trình bày ví dụ việc lựa chọn mơ hình mã hóa mạng cho tốc độ đạt tối đa với ràng buộc PLR mục tiêu độ trễ cho phép ứng dụng [27] Bảng Ví dụ lựa chọn mã hóa mạng tối ưu cho trường hợp ứng dụng minh họa ứng với số lượng kênh vô tuyến khác ràng buộc độ trễ dịch vụ video Mơ hình mã hóa mạng chọn Độ trễ ràng buộc (ms) Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 37/47 Chương TÍCH HỢP MÃ HĨA MẠNG VÀO CÁC KIẾN TRÚC ẢO HÓA TRONG MẠNG 5G 5.1 Thiết kế kiến trúc NC Theo đề xuất thiết kế [24],[32],[33], chương giới thiệu ba miền để thiết kế giải pháp kỹ thuật cho mã hóa mạng mức gói tổng quát  Miền mã hóa NC o Miền để thiết kế codebooks cho mơ hình mã hóa mạng, thuật tốn mã hóa/giải mã, đánh giá hiệu năng, ánh xạ tốn học-logic thích hợp, v.v o  Đây lĩnh vực liên quan đến lý thuyết mã hóa Miền chức NC o Miền để thiết kế thuộc tính chức NC để phù hợp với yêu cầu thiết kế xây dựng dựa mức  Mạng: cách chọn lớp tham chiếu tầng giao thức chuẩn hóa nút logic cho hoạt động mã hóa mạng  Hệ thống: cách trừu tượng hóa hệ thống vật lý chức lớp chọn  Đây lĩnh vực liên quan đến kỹ thuật điện khoa học máy tính  Miền giao thức NC o Miền để thiết kế tín hiệu vật lý/vận chuyển luồng thông tin qua mạng vật lý ảo hóa theo cách tương tác giao thức Trong Hình 13, chúng tơi ba miền thiết kế kiến trúc NC Miền rõ ràng liên quan để NC thiết kế chức mạng miền chức NC trình bày rõ miền phần Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 38/47 Hình 13 Thiết kế kiến trúc chung cho NC tích hợp kiến trúc ETSI Network Function Virtualization (NFV) [33] 5.2 Thiết kế chức NC Tập hợp chức NC phân chia thành ba cấp độ phân cấp dựa ý nghĩa, tính phổ biến tính khả dụng chúng Hình 13 biểu thị chức chung miền chức NC [24], định nghĩa sau:  Các chức mã hóa o NC codebooks: hoạt động mã hóa/mã hóa lại/giải mã o NC logic: lựa chọn mơ hình mã hóa, lựa chọn hệ số mã hóa (ngẫu nhiên/xác định) o  NC operations: tối ưu tính tốn lưu trữ Các chức liên quan tới kỹ thuật luồng thông tin o NC optimization: phân bổ tài nguyên tối ưu tham số liên quan tới mã hóa mạng tương ứng với mục tiêu thiết kế trạng thái hoạt động mạng o NC adaptation: điều khiển cân chỉnh đồng thời gian cấu hình mạng tương ứng cho tồn nút mạng  Chức vật lý/ảo hóa NC  NC Storage: tương tác với nhớ vật lý Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 39/47  NC Feedback Manager: cấu hình tương tác để thu thập thông tin liên quan tới hoạt động mạng  NC Signaling: điều khiển tham số liên quan tới báo hiệu giao thức mạng có liên quan 5.3 Tích hợp NC vào kiến trúc ảo hóa mạng 5G Việc diễn giải mã hóa mạng chức mạng xem tích hợp mơ hình kiến trúc khối mã hóa mạng vào kiến trúc ảo hóa có cho mạng 5G, Software-Defined Networking (SDN) Network Function Virtualization (NFV) Chúng định nghĩa module chức mã hóa mạng, NCF chức mạng (network function, NF) sử dụng để chuyển đổi luồng thông tin để cung cấp dịch vụ kết nối đáng tin cậy Hình 13 cho thấy thiết kế kiến trúc chung cho NC cách miền chức NC tích hợp kiến trúc NFV [33] Các giải pháp điển hình cho việc triển khai NFV hypervisors virtual machine (VM) Hypervisor phần mềm máy tính phần cứng tạo chạy máy ảo (virtual machine) Virtual Network Functions (VNFs) hiểu phần mềm ứng dụng chạy máy chủ khơng ảo hóa hệ điều hành Đặc biệt, tập hợp chức NC cho phép điều chỉnh việc sử dụng NC để thiết kế lưu lượng mạng độ tin cậy nhiều luồng mạng thông tin tùy thuộc vào mục đích vận hành dịch vụ đầu cuối NF kết hoạt động với chức ảo hóa bổ sung, NFV-Management and Orchestration (NFVMANO) đảm nhận cách thích hợp (xem [33] để biết thêm chi tiết) Chúng tơi minh họa việc tích hợp thiết kế mã hóa mạng NCF vào kiến trúc SDN/NFV kết hợp Hình 14 thể tích hợp module NCF vào kiến trúc kết hợp SDN/NFV [31], xu hướng mạng 5G phù hợp với kiến trúc dựa điện toán đám mây Các lợi ích kiến trúc SDN/NFV kết hợp sau  Đầu tiên, NFV hỗ trợ SDN cách ảo hóa khởi tạo điều khiển SDN dạng NF trung tâm liệu mơ hình điện tốn đám mây ngược lại, SDN phục vụ NFV cách cung cấp kết nối mạng lập trình VNF để đáp ứng ứng dụng kỹ thuật điều khiển lưu lượng tối ưu hóa [32]  Thứ hai, kiến trúc tích hợp cho phép kiểm sốt quản lý linh hoạt mạng/luồng thông tin qua phần mềm cách tập trung  Thứ ba, linh hoạt quản lý, tiết kiệm chi phí hoạt động cách giảm chi phí quản lý thời gian khởi chạy dịch vụ mạng [31] Như minh họa Hình 14, hypervisor giả sử có sẵn trung tâm liệu nút mã hóa để hỗ trợ máy ảo mà triển khai NF NFV-MANO phụ trách quản lý điều phối VNF kiểm soát điều khiển SDN thơng Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần sốt xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 40/47 qua tiêu chuẩn giao diện [33] Bộ điều khiển SDN, ví dụ: VirNOS, ZENICvDC [31], chịu trách nhiệm định tuyến quản lý NFs thông qua NFV-MANO Tất chức quản lý bao gồm Bộ điều khiển SDN, NFV-MANO, v.v., coi VNF triển khai trung tâm liệu NCF triển khai nút mạng phân tán dọc theo tuyến kết nối nút nguồn nút đích đến Hình 14 Một minh họa việc tích hợp thiết kế mã hóa mạng vào kiến trúc kết hợp SDN/NFV Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 41/47 Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6.1 Kết nghiên cứu Các kết nghiên cứu đạt phù hợp với mục tiêu nghiên cứu ban đầu đặt bao gồm: - Đề tài xem xét vấn đề tăng lưu lượng mạng, ứng dụng mạng có tỷ lệ gói cao, ứng dụng trường hợp đặc biệt thiên tai thảm họa - Đề xuất mơ hình mã hóa mạng với ma trận mã hóa có cấu trúc dựa ma trận Pascal phân tích tỷ lệ gói lý thuyết chúng - So sánh hiệu mơ hình mã hóa mạng đề xuất với mã hóa mạng dùng ma trận mã hóa ngẫu nhiên cách tối ưu hóa tỷ lệ mã hóa cho kích thước khối mã hóa hữu hạn - Kết đạt qua mơ cho thấy mơ hình mã hóa đề xuất lựa chọn tốt so với mã hóa mạng dùng ma trận mã hóa ngẫu nhiên cho số ứng dụng thực tế Độ trễ giải mã đáp ứng ràng buộc độ trễ mạng truyền liệu hệ cho mạng 5G 6.2 Kiến nghị định hướng nghiên cứu - Kết nghiên cứu dùng làm tài liệu tham khảo hướng dẫn cho sinh viên đại học, học viên cao học nghiên cứu sinh - Hơn nữa, kết nghiên cứu tài liệu tham khảo giá trị cho nhà nghiên cứu quan tâm mạng thông tin vô tuyến đại, đặc biệt hướng ứng dụng mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin - Kết nghiên cứu cịn ứng dụng để phát triển chức mã hóa mạng, tích hợp vào hệ thống mạng định nghĩa phần mềm (sofwaredefined networks) [34], [35] Kiến trúc cho phép quản lý điều hành mạng cách hiệu qua phần mềm theo hướng tập trung hóa - Mơ hình phân tích dựa lý thuyết xác suất lý thuyết ma trận code mơ Matlab sử dụng để phát triển mơ hình mã hóa khác, ứng dụng mạng thông tin vô tuyến mạng lưu trữ liệu [36],[37] - Các kết đánh giá cho thấy cân nhắc lưu lượng thông tin đạt độ trễ mơ hình mã hóa tuyến tính ngẫu nhiên đạt khơng đạt dung tích mơ hình mã hóa mạng tuyến tính ngẫu nhiên đạt dung tích có cấu trúc dùng ma trận Pascal theo dạng chiều dài khối mã hóa hữu hạn Phân tích thực đề tài cung cấp số hướng dẫn cho nhà thiết kế mạng để xác định lựa chọn tốt mơ hình mã hóa mạng thực tế tỷ lệ mã hóa tối ưu tùy thuộc vào yêu cầu chất lượng dịch vụ người dùng đầu cuối Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 42/47 - Các mơ hình mở rộng để phân tích hiệu mơ hình mã hóa mạng mức gói khác qua mạng đường dây theo mơ hình điểm-điểm điểm-đa điểm, để đáp ứng yêu cầu chất lượng dịch vụ cho nhóm nút đích đến - Ngồi ra, vấn đề tối thiểu độ trễ q trình mã hóa/giải mã độ phức tạp tính tốn vấn đề tiềm năng, cần đầu tư giải Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 43/47 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] E D Re, S Jayousi, S Morosi, L S Ronga, M D Sanctis, E Cianca, M Ruggieri, E Falletti, A Iera, G Araniti, C Sacchi, SALICE project: Satellite-assisted localization and communication systems for emergency services, IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 28 (9), (2013), 4-15 [2] T Do-Duy, M A Vazquez-Castro, Efficient communication over cellular networks with network coding in emergency scenarios, in: 2015 2nd International Conference on Information and Communication Technologies for Disaster Management (ICT-DM), 2015, pp 71-78 [3] A Kumbhar, F Koohifar, I Guvenc, B Mueller, A survey on legacy and emerging technologies for public safety communications, IEEE Communications Surveys Tutorials, 19 (1), (2017), 97-124 [4] E K Markakis, I Politis, A Lykourgiotis, Y Rebahi, G Mastorakis, C X Mavromoustakis, E Pallis, Ecient next generation emergency communications over multi-access edge computing, IEEE Communications Magazine, 55 (11), (2017), 92-97 [5] Y Li, E Soljanin, P Spasojevic, Effects of the generation size and overlap on throughput and complexity in randomized linear network coding, IEEE Transactions on Information Theory, 57 (2), (2011), 1111-1123 [6] P Saxena, M A Vazquez-Castro, Link layer systematic random network coding for DVB-S2X/RCS, Communications Letters, IEEE, 19 (7), (2015), 1161-1164 [7] S.Wunderlich, F Gabriel, S Pandi, F H P Fitzek, M Reisslein, Caterpillar RLNC (CRLNC): A practical nite sliding window RLNC approach, IEEE Access, (99), (2017), 20183-20197 [8] P Pakzad, C Fragouli, A Shokrollahi, Coding schemes for line networks, in: Proceedings International Symposium on Information Theory (ISIT), 2005, pp 18531857 [9] A Paramanathan, M V Pedersen, D E Lucani, F H P Fitzek, M Katz, Lean and mean: network coding for commercial devices, IEEE Wireless Communications, 20 (5), (2013), 54-61 [10] Y Jahir, M Atiquzzaman, H Refai, A Paranjothi, P G LoPresti, Routing protocols and architecture for disaster area network: A survey, Ad Hoc Networks 82 (2019) 1-14 [11] H Ahmad, M Agiwal, N Saxena, A Roy, D2D-based survival on sharing for critical communications, Wireless Networks 24 (6) (2018) 2283-2295 [12] A Boukerche, B Turgut, N Aydin, M Z Ahmad, L Boloni, and D Turgut, “Routing protocols in ad hoc networks: A survey,” Computer Networks, vol 55, no 13, pp 3032 – 3080, 2011 [13] M N Tehrani, M Uysal, and H Yanikomeroglu, “Device-to-device communication in 5g cellular networks: challenges, solutions, and future directions,” IEEE Communications Magazine, vol 52, no 5, pp 86–92, May 2014 [14] Saxena P, Vazquez-Castro MA Link layer systematic random network coding for DVB-S2X/RCS Comm Lett, IEEE 2015;19(7):1161–4 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 44/47 [15] P Ostovari, J Wu, and A Khreishah, Network Coding Techniques for Wireless and Sensor Networks Spinger, 2013 [16] J Joy, Y.-T Yu, M Gerla, S Wood, J Mathewson, and M.-O Stehr, “Network coding for content-based intermittently connected emergency networks,” in Proceedings of the 19th Annual International Conference on Mobile Computing & Networking, ser MobiCom ’13, 2013, pp 123–126 [17] A Altamimi and T Gulliver, “On network coding in intermittently connected networks,” in IEEE 80th Vehicular Technology Conference (VTC Fall), Sept 2014, pp 1–5 [18] H V Nguyen, Z Babar, S X Ng, M Mazzotti, L Iacobelli, and L Hanzo, “Network coded mimo aided cooperative communications in the ambulance-andemergency area,” Procedia Computer Science, vol 40, pp 214 – 221, 2014 [19] Li SYR, Yeung RW, Cai N Linear network coding IEEE Trans Inf Theory 2003;49 (2):371–81 [20] Sarshar N, Bais A Intra-layer network coding for lossy communication of progressive codes AEU - Int J Electron Commun 2014;68(7):611–5 [21] V Nguyen, J A Cabrera, G T Nguyen, D You and F H P Fitzek, "Versatile Network Codes: Energy Consumption in Heterogeneous IoT Devices," in IEEE Access, vol 8, pp 168219-168228, 2020 [22] Hua M, Damelin SB, Sun J, Yu M The truncated & supplemented pascal matrix and applications Involve J Math 2018;11(2):243–51 [23] Shrader B, Jones N Systematic wireless network coding In: Military communications conference (MILCOM), 2009, p 1–7 [24] Vazquez-Castro MA, Contreras-Murillo LM Softwarization of network coding functions and logical mapping to SDN In: the IEEE Int’l symposium on networks, computers and communications, Rome, June 2018 [25] Trenchea C Lecture notes on numerical mathematical analysis, MATH1070 University of Pittsburgh; 2014 [26] Boyd, S & Vandenberghe, L Convex Optimization Cambridge University Press, 2004 [27] Chen Y, Farley T, Ye N Qos requirements of network applications on the internet Inf Knowl Syst Manag 2004;4(1):55–76 [28] Salyers DC, Striegel AD, Poellabauer C Wireless reliability: rethinking 802.11 packet loss In: 2008 International symposium on a world of wireless, mobile and multimedia networks p 1–4 [29] Dikaliotis TK, Dimakis AG, Ho T, Effros M On the delay of network coding over line networks In: 2009 IEEE international symposium on information theory p 1408– 12 [30] Wang R, Cheng D, Zhang G, et al Joint relay selection and resource allocation in cooperative device-to-device communications AEU - Int J Electron Commun 2017;73:50–8 [31] SDxCentral, “SDN controllers, cloud networking and more,” 2017 Network Virtualization Report, Tech Rep., 2017 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 45/47 [32] Y Li and M Chen, “Software-defined network function virtualization: A survey,” IEEE Access, vol 3, pp 2542–2553, 2015 [33] The European Telecommunications Standards Institute, “Network functions virtualisation (nfv); management and orchestration,” in ETSI GS NFV-MAN 001 V1.1.1, Dec 2014 [34] Ordonez-Lucena, J.; Ameigeiras, P.; Lopez, D.; Ramos-Munoz, J J.; Lorca, J & Folgueira, J Network Slicing for 5G with SDN/NFV: Concepts, Architectures, and Challenges IEEE Communications Magazine, 2017, 55, 80-87 [35] C N Tadros, M R M Rizk and B M Mokhtar, "Software Defined NetworkBased Management for Enhanced 5G Network Services," in IEEE Access, vol 8, pp 53997-54008, 2020 [36] Pedersen, A Graell i Amat, I Andriyanova and F Brännström, "Optimizing MDS Coded Caching in Wireless Networks With Device-to-Device Communication," in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 18, no 1, pp 286-295, Jan 2019 [37] A M Ibrahim, A A Zewail and A Yener, "Device-to-Device Coded-Caching With Distinct Cache Sizes," in IEEE Transactions on Communications, vol 68, no 5, pp 2748-2762, May 2020 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 46/47 PHỤ LỤC Bài báo thuộc danh mục sản phẩm đề tài Tên báo: Finite-length Performance Comparison of Network Codes using Random vs Pascal Matrices Tên tạp chí: International Journal of Electronics and Communications (Elsevier), xuất thức vol 114, 153012, 2020 Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02 Lần soát xét: 02 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 47/47 ... tiêu: Đề xuất, đánh giá chất lượng ứng dụng mơ hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho mạng thông tin vơ tuyến có tỉ lệ gói cao Tính sáng tạo: Đề xuất mơ hình mã hóa mạng cho mạng thông. .. lượng (theo dạng tỉ lệ gói lưu lượng thơng tin mạng) mơ hình mã hóa mạng dùng mơ hình ma trận mã hóa ngẫu nhiên ma trận mã hóa có cấu trúc - Mơ hình mã hóa mạng đề xuất (dùng ma trận mã hóa có. .. thơng tin node Đề tài đề xuất việc ứng dụng mơ hình mã hóa mạng mức gói (packet) nhằm làm tăng lưu lượng thơng tin (gói) cho mạng MANET Việc dùng cơng nghệ mã hóa mạng cho phép đảm bảo thông tin tin

Ngày đăng: 07/01/2022, 15:47

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HÓA MẠNG NHẰM LÀM TĂNG LƯU LƯỢNG THÔNG TIN CHO CÁC - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HÓA MẠNG NHẰM LÀM TĂNG LƯU LƯỢNG THÔNG TIN CHO CÁC (Trang 1)
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HÓA MẠNG - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HÓA MẠNG (Trang 2)
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HÓA MẠNG - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HÓA MẠNG (Trang 3)
GIỚI THIỆU MÔ HÌNH HỆ THỐNG MẠNG - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
GIỚI THIỆU MÔ HÌNH HỆ THỐNG MẠNG (Trang 17)
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HÓA MẠNG TUYẾN TÍNH - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÃ HÓA MẠNG TUYẾN TÍNH (Trang 22)
Hình 4. Minh họa cho mã hóa PascalNC-S với K=4, N=6. Mỗi dấu chấm đơn đại diện một gói chưa mã hóa trong khi nhiều dấu chấm đại diện một - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
Hình 4. Minh họa cho mã hóa PascalNC-S với K=4, N=6. Mỗi dấu chấm đơn đại diện một gói chưa mã hóa trong khi nhiều dấu chấm đại diện một (Trang 26)
trong Hình 6-7 cho mã hóa Pascal và mã hóa ngẫu nhiên. Đối với Pe - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
trong Hình 6-7 cho mã hóa Pascal và mã hóa ngẫu nhiên. Đối với Pe (Trang 42)
Hình 9 cho thấy độ trễ gói theo thứ tự trung bình - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
Hình 9 cho thấy độ trễ gói theo thứ tự trung bình (Trang 44)
Hình 9. Độ trễ trung bình tại nút đích đến (theo timeslots) ứng với các mô hình mã hóa - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
Hình 9. Độ trễ trung bình tại nút đích đến (theo timeslots) ứng với các mô hình mã hóa (Trang 45)
Kết quả mô phỏng chỉ ra rằng mô hình PascalNC-S có thể cung cấp những cải tiến đáng kể về tốc độ có thể đạt được so với các mã ngẫu nhiên - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
t quả mô phỏng chỉ ra rằng mô hình PascalNC-S có thể cung cấp những cải tiến đáng kể về tốc độ có thể đạt được so với các mã ngẫu nhiên (Trang 48)
1 0, độ lợi tốc độ có thể đạt được với mô hình PascalNC-S có thể đạt khoảng 5.9% và 13.2% trong khi mức tăng độ trễ là 10.8% và 58.7% so với mô hình SNC - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
1 0, độ lợi tốc độ có thể đạt được với mô hình PascalNC-S có thể đạt khoảng 5.9% và 13.2% trong khi mức tăng độ trễ là 10.8% và 58.7% so với mô hình SNC (Trang 48)
Hình 13. Thiết kế kiến trúc chung cho NC và sự tích hợp của nó trong kiến trúc ETSI Network Function Virtualization (NFV) trong [33]. - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
Hình 13. Thiết kế kiến trúc chung cho NC và sự tích hợp của nó trong kiến trúc ETSI Network Function Virtualization (NFV) trong [33] (Trang 52)
Hình 14. Một minh họa về việc tích hợp thiết kế mã hóa mạng vào kiến trúc kết hợp SDN/NFV. - ĐỀ tài NCKH đề xuất mô hình mã hóa mạng nhằm làm tăng lưu lượng thông tin cho các mạng có tỉ lệ mất gói cao
Hình 14. Một minh họa về việc tích hợp thiết kế mã hóa mạng vào kiến trúc kết hợp SDN/NFV (Trang 54)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

  • Đang cập nhật ...

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w