基于预测的机会式网络编码

针对理论网络编码在实际应用上的缺陷,以及现有机会式网络编码完全依赖于消息偷听导致应用场合的局限性,以完全不同于网络编码优化问题的思路,提出了基于预测的机会式网络编码的方法。其主要思想是:基于网络流量的自相似性,利用EMD(经验模式分解)和ARMA(自回归滑动平均)预测下一个报文的到达时间,综合计算编码时间、为了编码而等待的时间、传输时间等要素,从而决定是否编码。推导出了网络编码在不同情况下要实现吞吐量正增益可以等待的时间上界。仿真实验结果显示,在吞吐量上,提出的方法相对于理论网络编码平均提高15%左右,相对于当前的存储转发平均提高21%左右。在提高吞吐量的基础上,提出方法也可有效地降低网络的能量消耗。