网络编码研究综述
脉冲神经网络研究进展综述

脉冲神经网络研究进展综述一、本文概述随着和机器学习的飞速发展,神经网络作为其中的核心组件,已经得到了广泛的研究和应用。
然而,传统的神经网络模型在处理复杂、动态和实时的任务时,由于其计算复杂度高、能耗大等问题,面临着巨大的挑战。
脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNNs)作为一种新型的神经网络模型,以其独特的脉冲编码和传输机制,为解决这些问题提供了新的思路。
本文旨在全面综述脉冲神经网络的研究进展,包括其基本原理、模型设计、训练方法以及应用领域等方面。
我们将详细介绍脉冲神经网络的基本概念和脉冲编码机制,阐述其与传统神经网络的主要区别和优势。
然后,我们将回顾脉冲神经网络模型的发展历程,分析各种模型的特点和应用场景。
接着,我们将探讨脉冲神经网络的训练方法和学习机制,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
我们将展示脉冲神经网络在各个领域的应用实例,如图像识别、语音识别、机器人控制等,并展望其未来的发展方向。
通过本文的综述,我们希望能够为研究者提供一个清晰、全面的脉络,以了解脉冲神经网络的研究现状和发展趋势,为未来的研究提供有益的参考和启示。
我们也期望能够激发更多研究者对脉冲神经网络的兴趣和热情,共同推动这一领域的发展。
二、脉冲神经网络的基本原理脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNNs)是一种模拟生物神经网络中神经元脉冲发放行为的计算模型。
与传统的人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)不同,SNNs的神经元通过产生和传递脉冲(或称为动作电位)来进行信息的编码和传输。
这种模型更接近生物神经元的实际运作机制,因此具有更强的生物可解释性和更高的计算效率。
在SNNs中,神经元的状态通常由膜电位(Membrane Potential)来表示。
当膜电位达到某个阈值时,神经元会发放一个脉冲,并将膜电位重置为静息状态。
脉冲的发放时间和频率都可以作为信息的编码方式。
无线网络编码机会路由综述

201无线网络编码机会路由综述关淯尹,底兴芳(宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏银川750021)摘要:作为无线网络协议中两个重要的研究方向,网络编码和机会路由广泛应用于社会各个方面,为提高无线网络的总体性能,融合网络编码和机会路由已成为当今研究热点。
文章系统地总结了网络编码与机会路由的方法和研究现状,对网络吞吐量、可靠性、转发效率、延时等性能进行介绍和分析。
最后,对融合网络编码和机会路由提高网络性能方面的工作进行了展望。
关键词:网络编码;机会路由;吞吐量;延时中图分类号:TP393文献标识码:A 文章编号:1673-1131(2016)08-0201-04Survey onNetwork-Coding-Opportunistic Routing in Wireless NetworkGuan Yuyin,Di Xingfang(School of Physics and Electronic-Electrical Engineering,Ningxia University,Yinchuan,750021,China )Abstract:As a wireless network protocol in two important research direction,network coding and opportunistic routing can be widely used in many aspects of society.In order to improve the overall performance of the wireless network,fusion opportunistic routing and network coding has become a hotspot of current research.This paper systematicallysummarizesexisting methods and research status of network coding and opportunistic work throughput,reliability,forwarding efficiency and the delay performance are reported andanalyzed.At last,development trends of network coding and opportunistic routing to improve network performance are discussed.Key words:network cording;opportunistic routing;throughput;latency0引言随着无线网络技术的发展,人们对获取通信信息的速度,质量等方面的要求越来越高。
网络编码的安全性综述

网络编码的安全性综述
张宇阳;高媛媛;杨保峰;张倩倩;顾耀坤
【期刊名称】《无线通信》
【年(卷),期】2015(005)006
【摘要】本文是针对网络编码的安全性问题的综述性文章,首先对现有的针对网络编码系统的恶意攻击进行了细致的定义和分类,总结了各类恶意攻击之间的联系和区别,说明了它们的基本防御思想;其次针对各类恶意攻击,阐述了一些经典的网络编码防御方案,并分析其优缺点;最后对现有的网络编码防御方案进行了总结并提出了改进思路。
【总页数】12页(P126-137)
【作者】张宇阳;高媛媛;杨保峰;张倩倩;顾耀坤
【作者单位】[1]解放军理工大学通信工程学院,江苏南京;;[2]南京邮电大学,江苏南京;;[1]解放军理工大学通信工程学院,江苏南京;;[1]解放军理工大学通信工程学院,江苏南京;;[3]65040部队,辽宁沈阳
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.网络编码在无线网络中的应用综述 [J], 都赟赟;程文彬
2.基于网络编码和多速率组播的网络性能优化综述 [J], 陈小徽;王俊义;赵振
3.联合编码开销与安全性能的网络编码优化方案 [J], 徐光宪;杨冬丽;高嵩;许春燕;
金钰博
4.基于网络编码的机会网络路由综述 [J], 白琳;何欣;何明书
5.多中继物理层网络编码系统加密设计及安全性能研究 [J], 唐猛;李海华;谢灵运;陈建华
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网络编码在P2P网络中的应用

网络编码在P2P技术中的应用根据最大流最小割定理,通信网中端到端最大信息流是由网络有向图的最小切割决定的。
但目前网络中无法达到这一理论的上界,这是因为在网络中信息以“流”的方式来处理,原则上一个通信“管道”一次只允许传输一个“流”。
传统的观念中,认为在中间节点对信息进行处理于信息传输本身没有任何好处。
然而,Ahlswede等人于2000年提出了网络编码的概念,推翻了上述结论。
网络编码,是指中间节点不仅仅是简单的存储转发,还可以对信息进行一定处理融合,增加单次传输的信息量,提高网络的性能。
网络编码融合了编码和路由的概念,给现有的网络带来了革命性的变化,给网络结构、路由的设计带来了新的设计思路。
一、网络编码综述最初提出网络编码是用来解决网络中组播的最大流问题,即给定一个通信网络,以G(V,E)来表示,G是一个有向无环图。
在组播通信中,需要一个信源S∈V和一组信宿T∈V。
要实现组播通信,传统的路由方式是建立一个或多个组播树,即建立一棵以发送者为根节点、连接所有接收者的多播分发树,所要传输的信息就在这些事先选好的路径上传输。
所以建立组播树是实现组播的关键,但是一般认为组播树的建立是一个NP问题。
通常只是求出其近似解,先采用最大流算法找到信源与一个信宿R1的最大流路径,然后再依次寻找与下个信宿R2之间的最大流路径,这时通常会在原通信网络中去掉与R1之间已经用过的链路的容量。
这样处理是因为传统路由认为网络中传输的信息是不能叠加的,只能存储转发。
这样的组播树的建立方式就会导致信源与信宿R2后面的信宿建立的路径都不是以它们之间的最大流进行传输的。
而网络编码的提出就是为了解决这个问题,以实现由最大流最小割定理给定的一个通信网络的容量上限。
为进一步说明网络编码的原理,下面给出一个经典例子。
如下图所示,在这个蝶式网络中,每个边代表一个直接链路,每次可以可靠地传输一个包。
源端S1和S2分别有包S1和S2,想要都发送给R1和R2。
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果

国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果一、概述:二、主题分类:计算机视觉:该主题主要关注图像识别、目标检测、图像生成等任务。
研究者利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),在图像分类、人脸识别、物体检测等任务上取得了显著成果。
自然语言处理:自然语言处理是深度学习的另一重要应用领域。
研究者使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、变压器(Transformer)等模型进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务,推动了自然语言处理技术的发展。
语音识别与生成:深度学习在语音识别和语音合成方面也有广泛应用。
研究者利用深度学习模型进行语音特征提取、语音识别和语音合成,提高了语音技术的准确性和自然度。
游戏与人工智能:深度学习在游戏领域的应用也日益增多。
研究者利用深度学习模型进行游戏策略学习、游戏内容生成等任务,提高了游戏的智能性和趣味性。
医疗与健康:深度学习在医疗领域的应用也备受关注。
研究者利用深度学习模型进行疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等任务,为医疗健康领域的发展提供了有力支持。
这些主题分类展示了深度学习在不同领域和应用场景中的广泛应用和巨大潜力。
通过对这些主题的深入研究和分析,我们可以更好地理解深度学习的发展趋势和应用前景。
1. 计算机视觉在计算机视觉领域,深度学习技术的应用已经取得了显著的突破。
近年来,卷积神经网络(CNN)成为了该领域的主导模型,特别是在图像分类、目标检测、图像分割等方面。
AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等模型的出现,不断刷新了图像分类任务上的准确率记录。
主题:计算机视觉的核心任务是让机器能够像人一样“看懂”图像和视频,从而进行自动分析和理解。
深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式,构建出复杂的网络结构,实现对图像的高效特征提取和分类。
情境:计算机视觉的应用场景非常广泛,包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安全监控等。
在这些场景中,深度学习模型需要处理的数据集往往规模庞大,且存在噪声、模糊等问题,因此模型的鲁棒性和泛化能力成为研究重点。
网络编码研究综述

A s atN tok i , w a oe t m s ipr n b at ogs t ter o i om tn c s g bt c; r c n ko n n o h ot ot t k ruh o h hoy n r ao poe i ad r e w o g n d s f e m a r h e n e f f i r sn n t nmso , a d t m ii a t d g dcd g r i s ape o t i o i m s gs n r r s ii ibs o h a d t ec i ad oi oe tn ae ld h n mn e aeoa ie a s n s e n n h no n n e n p ao r p i n c g s e e a e f n - t m d tnd t p dc cdd gi oe bf e w r n. w r cd g m n avn gs r vn oaru eie e r ue e ot n ns o f a i N to oi hs y at e oe cnetnl t a o o o o u o g e r o d g e k n a a d a v o r i o- i , h poin h hr w r t ogptui bnwdh c nlad ac g t fc e . h ppr w n sc a r d g entok uhu, g d i e iet n bl i te f , I t s e, g u s v i i g e h r s a n t f i y a n n h r i t n a f a c i e pe n te it o ad i avnae ad avn gs e ok i , t n c b t ky otm a r et bs h r n m n at s d dat e o nt r cd g ad ds i h e a rh s s h a c y a d e g n i s a f w o n n h e r e e e l i g s w la g i a e l e osm t il l eti s e o cd g e i I te , de i s f e s n gnr r i f e c ip m n tn ont r oi idtl n ed t ico ad l i g e a e w o y a m e ao f k n n a. h n h r tn n u v v p w e -
防窃听攻击的安全网络编码

T r n 0 ~ 0 的“ 崩” or t % 3 % e 2 雪 系统 。此 外 , 网络 编码也 可 以
0 引言
随着网络通信技术 的高 速发展 以及 网络 用户数 量 的快 速 增长 , 网络在提供 多样化 服务 的同时 , 如何提 高现有 网络资 源 利用率及 传输质量 , 优化 网络 , 已成 为当前 网络通信 研究 的重 要课题 。在传 统多播通信网络 中, 中间节 点仅 对接收到的信息 进行 复制转发 , 很难达 到网络多播 的最 大传输 容量。针对这一 问题 , hs ee等人… 提 出了网络编码思想 , Al d w 通过 对 中间节 点 进行 编码 处理 ( 使其不 仅具 备路 由功能 而且具 备 编码功 能 ) ,
( . hf n d 1 Z eag i w P lt h i Clg , h oi hf n 2 00, hn ; . u a nvrt, h n h i 0 4 3 hn ) o e n ol e S axn Z eag3 10 C ia 2 F d nU i sy S ag a 2 0 3 ,C ia yc c e g i ei
第2 9卷 第 3期
21 0 2年 3月
计 算 机 应 用 研 究
Ap l a in Re e r h o mp tr p i t s a c fCo u e s c o
V0 . 9 No 3 12 .
Ma . 2 2 r 01
防 窃 听 攻 击 的 安 全 网 络 编 码
不 同, 两方面 对现有 的防 窃听安 全 网络 编码研 究 中的 主要 工作 进 行 总 结 , 而从 三 个 角度 对现 有 的 方 法进 行 从 进 了分析和 比较 , 对现有 方法 的优 缺 点进行 了阐述 。
如何做综述性研究 读书笔记

如何做综述性研究第一章导言一、文献综述的必要性①随着电子计算机和在线网络搜索文献技术的应用,研究者获得社会科学信息的能力发生了变化。
②社会科学内部日益增长的专业化水平的逐步提高,研究者对已有的、大量真实可信的研究综述的需求也日益增多。
二、文献综述与文献综述意思相近的术语:文献综述、文献述评、综合性研究述评、研究综述以及元分析。
三、两种不同类型的综述类型第一种文献综述被称为研究综述、综合性研究综述或研究述评。
这类研究的研究者希望通过从已有的独立研究中推导出来描述相关或相同假设的整体结论,寻求总结以往的研究成果。
第二种类型的文献综述是理论综述,综述者用给定的理论解释一种特定的现象,并比较它们在、内在一致性及预测实质。
四、文献综述的五个阶段问题形成阶段、文献检索阶段、数据评估阶段、分析解释阶段、公开发表阶段五、四个例子(1)家庭作业对学习成绩的影响(2)实验室试验中人际期望效应的人格调和(3)酒精对人类攻击性的影响(4)对待强奸态度的个体差异第二章问题形成阶段一、原始研究和综述性研究中变量定义的异同同:①需要给出变量的概念定义。
概念定义的广度不同,包含的范围不同。
如“成绩”的概念可以界定为“某人在学术领域的知识水平”也可以界定为“通过努力取得的东西”。
②需要确定所研究问题变量的适用范围。
③需要确定一个事件如何代表了一个感兴趣的变量。
异:①原始研究者在研究开始前必须从操作层面界定概念。
如,攻击性的原始研究者必须确定如何衡量攻击性。
综述者最初不必清楚的界定概念。
对他们而言有一个概念定义和一些已知操作就可以进行文献检索。
②原始研究仅包括一类(有时是两类)的操作定义。
综述研究通常包括很多经验认识。
二、研究综述的多重操作1、概念一致性操作化不一致的情况:①用多重广义的方法界定狭义的概念。
②用广义的概念进行狭窄的操作。
2、多重操作主义3、新概念代替旧概念4、与概念相关的非初始操作的使用文献检索发现的研究被圈入一种概念框架内,这种研究不同于综述这的研究,但综述者想到的与概念相关的测量和操作。
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网络编码研究综述摘要:网络编码是通信网络中信息处理和传输理论研究上的重大突破,它的核心思想是允许网络节点对所传输的信息进行编码处理。
它在提高网络数据吞吐量即数据传输可靠性等方面拥有显著的优势。
本文介绍网络编码的基本原理以及主要优缺点,对网络编码的研究进展进行分析,分析网络编码当前面临的重要问题,以及解决网络编码问题可能采取的方法。
关键词:网络编码;随机网络编码;网络编码机制引言香港中文大学的R. Alshwede 等在2000年的IEEE信息会议上发表的一篇著名论文[1],该论文首次提出了网络编码(Network Coding)的概念,并从理论上证明了:如果允许网络节点对传输的信息按照合适的方式进行编码处理,而不是局限于传统的存储和转发,则基于该方式的网络多播总能够实现理论上的最大传输容量。
网络节点对传输信息进行操作和处理的过程,就称为网络编码。
网络编码的提出是网络通信领域中的一项重要突破,自其被Ahlswede提出以来,已迅速发展成为一个重要的研究领域,对信息论、编码、通信网络、网络交换理论、无线通信、计算机科学、密码学、矩阵论等研究领域产生了深远的影响,已成为当今最热门的研究领域之一。
网络编码是一种融合编码和路由的信息交换技术。
它的原理是,网络中的节点对接收到的多个数据分组进行编码融合,经过编码后的数据被中间节点以多播的方式进行转发,目的结点可依据相应的编码系数进行解码,从融合的数据中还原出原始的数据,网络编码通过允许网络中间节点对不同数据流数据编码获得网络最大流传输理论的上界,从而改变了传统网络节点智能从当存储、转发的角色。
网络编码已引起国内外学者的广泛关注,国外一些著名的院校和实验室都对网络编码进行了研究,例如MIT、普林斯顿大学和微软研究院等,它们的研究侧重点在应用网络编码提高网络吞吐量及提高网络能量利用率,以及编码提高网络传输的可靠性和安全性等方面。
其中,前一个侧重点的研究多集中在传输中编码策略的研究[2-3],而在提高数据传输的可靠性等方面的研究多集中在数据的重传策略方面[4]。
国内香港中文大学和西安电子科技大学等方面的学者对网络编码的研究做出了重要的贡献,网络编码的思想是由杨伟豪和李硕彦首次提出。
他们将网络编码应用于检测和纠正网络错误的研究。
杨伟豪和蔡宁[5]在经典纠错码的基础上引入了网络纠错码的概念,通过引入空间域的冗余代替时间域的冗余来纠正网络通信中的错误,将经典纠错码的Hamming界、Singleton界和Gilbert-Vashamov界推广到网络编码中。
本文对网络编码的基本概念和网络编码的研究现状以及在研究中存在的问题进行描述和分析。
1.网络编码的原理和优缺点1.1网络编码的原理在传统的网络中,节点仅对接收的数据进行存储和转发,难以达到网络传输的最大吞吐量和带宽利用率,若数据传输路径出现瓶颈链路,则网络数据传输性能将受到限制。
为此,引入网络编码技术,增加节点对数据的编码运算能力,节约网络链路的带宽资源,减小网络数据传输中瓶颈链路的影响。
R. Alshwede等以著名的“蝴蝶网络”模型为例,阐述了网络编码的基本原理。
如图1所示,“单信源二信宿”蝴蝶网络,设各链路容量为1,S是信源节点,Y和Z是信宿节点,其余为中间节点。
根据“最大流最小割”定理,该多播模型理论最大传输容量为2,即信宿Y和Z能够同时接收信源S发出的2个单位的信息,也就是说能同时收到b1和b2。
图1(a)表示的是传统的路由传输方式,假定节点W转发信息b1,则链路WX、XY和XZ上传输的信息均为b1,虽然信宿Z收到b1和b2,但是信宿Y时能收到b1,因此信宿Y和Z无法同时收到b1和b2,该多播不能实现最大容量传输。
图1(b)表示的是网络编码方法,节点W对收到的信息不再仅仅是存储、转发了,而是对收到的信息进行异或操作,然后将操作结果b1^b2转发出去,经过链路最终到达信宿Y和Z。
信宿节点收到信息后进行解码操作(对于Y节点,解码操作为b1^(b1^b2))就能解出b1或b2,因此信宿Y和Z就能同时收到信源发出的b1和b2。
因此基于网络编码的多播实现了理论上的最大传输容量。
由此知道,网络编码的核心思想是,具备编码条件的网络节点对收到的信息进行一定方式的处理,然后传传输给下一级的网络节点,如果收到信息的下一级网络节点拥有编码能力,同样进行对信息编码,如此一级级传递下去,直到所有经过处理的信息都汇聚到信宿节点为止。
最后在信宿节点通过逆过程的操作,即译码,解码出信宿节点传递的原始信息。
网络编码是发生在域F q上的操作,如果域F q无限大,则运用网络编码的多播传输能达到理论上的最大传输容量等于各信宿节点的最大流的最小值,即h= min {max flow(t i)}, t i∈T。
图1. 单信源二信宿蝴蝶网络1.2网络编码的优缺点1.2.1网络编码的优点提升网络吞吐量是网络编码带来的最大优势,而且理论证明,对于节点平均度数越大,网络编码在网络吞吐量上的优势越明显。
如果Ω为信源节点的符号空间,|V|为通信网络的节点数目,对于每条链路都是单位容量的通信网络,基于网络编码的多播的吞吐量是路由多播的Ω倍[6]。
网络编码可有效利用除多播树路径外其它的网络链路,可将网络流量分布于更广泛的网络上,从而均衡网络负载,有助于解决网络拥塞等问题。
提高网络带宽利用率是网络编码的另一个显著的优点。
此外,通过网络编码,可以抵抗网络链路和节点的非各态历经性失败对网络连接的影响,提高网络连接的鲁棒性,减少网络管理的开销。
在无线网络中,还能降低网络传输能耗,增加网络传输的安全性[7]。
1.2.2网络编码的缺点虽然网络编码有很多的优势,但是网络编码在带来优势的同时也有伴随着一些不利因素,例如,网络编码增加了计算的复杂性,而且网路节点需要缓存足够的输入信息,因此编码操作增加了网络传输延时和节点的额外的输入输出功耗。
在节点中进行编译码所耗费的时间也是不容忽视的问题,此外,应用网络编码还存在同步问题,也就是说,信宿节点必须等待收到足够的编码信息,才能够开始译码,同步问题给实时系统中应用网络编码提出来挑战。
2.网络编码的研究进展分析2.1经典网络编码的研究目前,编码机制的设计和优化一直是网络编码研究的热门方向。
网络编码机制的研究主要集中在:确定性网络编码、随机性网络编码和现存网络编码的优化。
对于确定性网络编码,编码节点对接收的数据进行编码组合的系数为固定量,而且编码系数向量随编码数据在网络中同时传输。
确定性网络编码的优点在于编码系数稳定,因此在网络中传输编码系数的信息量较少,减小网络的开销。
但是由于信宿节点需要知道整个网络的拓扑信息,因此网络扩展性差,难以适应现实中广泛存在的分布式网络环境。
因此,基于上述原因,Ho等[8]提出了随机网络编码机制,即在编码中,节点携带一个全局编码向量,当编码数据经过每一个节点时,节点根据其编码方式改变信息的同时改变编码向量,信宿节点仅需接收到一定量的编码数据即可解码出原始数据,因此,信宿节点不需要知道整个网络的拓扑结构。
相对于确定性网络编码机制,随机网络编码机制较为灵活,具有较强的实用性。
为了进一步改进网络编码机制,基于上述经典性网络编码机制,研究者从不同角度提出了网络编码机制的优化。
一个代表性的研究表现为具有编码参量动态调整的网络编码机制的改造。
文献[9]提出了数据分批编码传输机制,解决了动态网络环境中的编码问题。
实际网络编码机制的构造和设计逐渐深入过渡到适合网络具体特点方面的探讨,在较大程度上促进了网络编码机制的研究发展。
目前,网络编码研究一个亟待解决的问题是编码机制的复杂性,这包括编码机制产生的优势和其对网络产生的负面效应的平衡等重要问题。
2.2基于网络传输QOS的网络编码研究在网络传输中服务质量是一个很重需要的性能指标,研究者从这一方面出发进一步对网络编码进行了研究。
研究主要集中在一下两个方面:(1) 多速率网络编码机制:在多速率编码机制中,来自不同链路且具有不同数据速率的数据在网络编码决策机制中被分析,以减少编码对网络中具有高数据传输速率数据的影响。
文献[10]提出基于Jaggi多项式算法的非源数据接收速率动态调整的机制,以及基于线性广播算法和减矢量的变速率编码机制。
(2)基于网络链路状态和数据编码传播特点的网络编码机制:在现有的多数网络编码机制中,均假设网络为无环结构、链路数据传输不存在延时和丢失等情况,但是,众所周知这是不符合实际网络传输条件的,实际情况正好与此相反。
对此,文献[11]对网络编解码中数据的传输时延描述模型及相应的解决策略,文献[12]提出单跳网络环境下不同要求数据的编码调度问题,对网络编码中数据传输时延的解决具有一定的启发性。
2.3基于网络传输安全性的网络编码研究数据在网络中传输的安全性一直是人们进行网络研究的热点。
虽然网络数据在传输路径上的中间节点经过编码后可能具有更高的安全性。
但是,数据在中间节点进行编码时也有可能别人利用,在中间节点处对数据进行更改,因此,提高网络编码过程中数据的安全性已经成为网络编码研究的重要问题。
网络编码中数据的安全性研究主要集中在2个方面:(1) 网络编码中数据提供安全性保证,网络编码产生的信息分散性和编译码特性增加了信息被破译的难度,即在网络编码中单个节点上很难解码出经过编码混合机多径传输后的编码数据。
(2)将现有网络安全机制和网络编码机制进行结合是网络编码研究的的一个重要方向,在安全信令交换的基础上进行数据的编码操作,以提高编码过程中数据的安全性。
由此可知,在网络编码方案设计中,对不同编码机制进行数据安全性的分析是网络编码当前研究的一个重要问题,对提高网络数据传输的安全性具有重要意义。
2.4多源网络编码机制的研究多源网络编码不是单源网络编码的简单扩充。
与单源网络编码研究的侧重点不同,单源网络编码研究的目的在于使数据源节点以最大速率向所有信宿节点传输数据,而多源网络编码研究的侧重点在于信息的可达速率域,其研究集中在3个方面:建立多源网络编码的构造算法,算法分为多源多播和多源单播,主要解决不同数据源发送的数据在同一个网络中相互影响的问题;另外两个方面为多源网络编码和分布式信源编码的联合和分离问题,以及多源网络编码信息可达速率域问题这些问题包含相关源数据的压缩机编码的优化问题。
3.网络编码在实际应用的研究目前,网络编码的研究仍主要局限在编码理论方面,对于具体实现和实际应用的研究仍然很少,这是网络编码研究面临的一个主要问题。
Chou 等在文献[13]中讨论了网络编码在实际应用中存在的问题及解决方案,Widmer 等在文献中讨论了在特殊网络环境下具有网络编码的可靠数据传输方案,同时,一些应用网络编码的数据分发系统及圆形系统也被提出,主要为微软公司开发的P2P雪崩软件Avalanche 和MIT应用于无线局域网络的COPE和MORE网络编码原型系统,这些原型系统均为网络编码的优势进行了实际网络环境下的验证。