On the packet decoding delay of linear network coded wireless broadcast

IF 2.1 Q3 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering Pub Date : 2023-01-06 DOI:10.1109/ICJECE.2022.3210237
Mingchao Yu;Alex Sprintson;Parastoo Sadeghi
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We then prove that every throughput-optimal LNC technique can approximate the minimum expected APDD with a ratio between 4/3 and 2 and that this ratio is exactly 2 for random LNC (RLNC). We also show that instantly decodable network coding (IDNC) techniques cannot approximate APDD due to suboptimal throughput. Finally, we propose hypergraphic LNC (HLNC), a novel throughput-optimal and APDD-approximating technique based on a hypergraphic model of receivers. Our simulations show that the APDD of HLNC significantly outperforms existing techniques, including RLNC, under all considered settings without any sacrifice on throughput. Résumé—Nous appliquons le codage linéaire de réseau (LNC) pour diffuser un bloc de paquets de données d’un émetteur à un ensemble de récepteurs via des canaux sans fil avec pertes, en supposant que chaque récepteur possède déjà un sous-ensemble de ces paquets (par des transmissions systématiques précédentes) et veut le reste. Nous cherchons à caractériser le délai moyen de décodage des paquets (APDD), qui reflète la rapidité avec laquelle chaque paquet de données peut être décodé par chaque récepteur en moyenne, et à le minimiser sans sacrifier le débit. À cette fin, nous dérivons d’abord des limites inférieures en forme fermée sur l’APDD attendu des techniques LNC. Nous prouvons ensuite déterminer si ces limites inférieures sont serrées, NP-hard et que la minimisation de l’APDD l’est aussi. Nous prouvons ensuite que chaque technique LNC optimale en termes de débit peut approximer l’APDD minimum attendu avec un rapport entre 4/3 et 2 et que ce rapport est exactement 2 pour les LNC aléatoires (RLNC). Nous montrons également que les techniques de codage de réseau instantanément décodable (IDNC) ne peuvent pas approximer l’APDD en raison d’un débit sous-optimal. Enfin, nous proposons le LNC hypergraphique (HLNC), une nouvelle technique d’optimisation du débit et d’approximation de l’APDD basée sur un modèle hypergraphique des récepteurs. 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摘要

我们应用线性网络编码(LNC)通过有损无线信道将一组数据包从一个发送器广播到一组接收器,假设每个接收器已经拥有这些数据包的子集(通过以前的系统传输),并希望其余的数据包。我们希望表征平均数据包解码延迟(APDD),这反映了每个接收器平均解码每个数据包的时间有多快,并在不牺牲吞吐量的情况下将其最小化。为此,我们首先得出了CNL技术预期的APDD的闭合形式下限。我们证明,确定这些较低边界是否紧密是NP硬的,因此是APDD最小化。然后,我们证明,每一种吞吐量最优LNC技术都可以近似最小预期APDD,比率在4/3和2之间,随机LNC(RLNC)的比率正好为2。我们还表明,由于次优吞吐量,即时可解码网络编码(IDNC)技术无法近似APDD。最后,我们提出了超图形LNC(HLNC),这是一种基于接收器超图形模型的新型全长最优和APDD近似技术。我们的模拟表明,在所有考虑的环境下,HLNC的APDD显著优于现有技术,包括RLNC。摘要:我们应用线性网络编码(LNC)通过有损无线信道将一组数据分组从发射机广播到一组接收机,假设每个接收机已经拥有这些分组的子集(通过先前的系统传输),并且想要其余的。我们试图表征平均分组解码延迟(APDD),它反映了每个接收器平均解码每个数据分组的速度,并在不牺牲吞吐量的情况下将其最小化。为此,我们首先推导出LNC技术预期的APDD的闭合下限。然后,我们证明了这些下限是否紧密、NP硬,以及APDD最小化是否紧密。然后,我们证明,在吞吐量方面,每个最佳LNC技术都可以以4/3和2之间的比率近似预期的最小APDD,并且对于随机LNC(RLNC),该比率正好是2。我们还表明,由于次优吞吐量,即时可解码网络编码(IDNC)技术无法近似APDD。最后,我们提出了超谱LNC(HLNC),这是一种基于受体超谱模型优化流量和近似APDD的新技术。我们的模拟表明,HLNC的APDD在所有考虑的参数中都显著优于现有技术,包括RLNC,而不会牺牲吞吐量。
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On the Packet Decoding Delay of Linear Network Coded Wireless Broadcast Sur le délai de décodage des paquets de la diffusion sans fil codée par réseau linéaire
We apply linear network coding (LNC) to broadcast a block of data packets from one sender to a set of receivers via lossy wireless channels, assuming that each receiver already possesses a subset of these packets (through previous systematic transmissions) and wants the rest. We aim to characterize the average packet decoding delay (APDD), which reflects how soon each data packet can be decoded by each receiver on average, and to minimize it without sacrificing throughput. To this end, we first derive closed-form lower bounds on the expected APDD of LNC techniques. We then prove that determining whether these lower bounds are tight is NP-hard and so is APDD minimization. We then prove that every throughput-optimal LNC technique can approximate the minimum expected APDD with a ratio between 4/3 and 2 and that this ratio is exactly 2 for random LNC (RLNC). We also show that instantly decodable network coding (IDNC) techniques cannot approximate APDD due to suboptimal throughput. Finally, we propose hypergraphic LNC (HLNC), a novel throughput-optimal and APDD-approximating technique based on a hypergraphic model of receivers. Our simulations show that the APDD of HLNC significantly outperforms existing techniques, including RLNC, under all considered settings without any sacrifice on throughput. Résumé—Nous appliquons le codage linéaire de réseau (LNC) pour diffuser un bloc de paquets de données d’un émetteur à un ensemble de récepteurs via des canaux sans fil avec pertes, en supposant que chaque récepteur possède déjà un sous-ensemble de ces paquets (par des transmissions systématiques précédentes) et veut le reste. Nous cherchons à caractériser le délai moyen de décodage des paquets (APDD), qui reflète la rapidité avec laquelle chaque paquet de données peut être décodé par chaque récepteur en moyenne, et à le minimiser sans sacrifier le débit. À cette fin, nous dérivons d’abord des limites inférieures en forme fermée sur l’APDD attendu des techniques LNC. Nous prouvons ensuite déterminer si ces limites inférieures sont serrées, NP-hard et que la minimisation de l’APDD l’est aussi. Nous prouvons ensuite que chaque technique LNC optimale en termes de débit peut approximer l’APDD minimum attendu avec un rapport entre 4/3 et 2 et que ce rapport est exactement 2 pour les LNC aléatoires (RLNC). Nous montrons également que les techniques de codage de réseau instantanément décodable (IDNC) ne peuvent pas approximer l’APDD en raison d’un débit sous-optimal. Enfin, nous proposons le LNC hypergraphique (HLNC), une nouvelle technique d’optimisation du débit et d’approximation de l’APDD basée sur un modèle hypergraphique des récepteurs. Nos simulations montrent que l’APDD de HLNC surpasse de manière significative les techniques existantes, y compris RLNC, dans tous les paramètres considérés sans aucun sacrifice sur le débit.
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