CN113133033B - 一种拓扑感知随机线性网络编码重传方法 - Google Patents

一种拓扑感知随机线性网络编码重传方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种拓扑感知随机线性网络编码(Random Linear Network Coding,RLNC)重传方案,该方案主要应用在基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的5G MobileSmall Cell(MSC)中;本发明首先为了收集网络拓扑信息,设计SDN控制器端口设备映射表;其次,根据拓扑信息选取最佳编码包为来自同一MSC中丢失数据包的线性组合,并且给出了最佳编码数据包格式;最后,通过报告丢失数据包、生成网络拓扑、生成最佳编码包、传输最佳编码包四步将网络拓扑信息智能地嵌入编码重传过程。相比于传统的RLNC,本发明有效地减少了重传次数,增加了网络的吞吐量和弹性,降低了传输能耗。

Description

一种拓扑感知随机线性网络编码重传方法
技术领域
本发明属于移动通信网络技术领域,尤其涉及基于软件定义网络的5G移动小蜂窝中一种拓扑感知随机线性网络编码重传方案,本发明属于网络层通信领域。
背景技术
由于5G网络的高速率和大容量需求,传统的网络结构和技术也面临重大的挑战,例如,缺少网络整体拓扑可能会导致效率降低和特定路径上的拥塞,同时由于无线信道易受干扰等因素,会导致数据包的不必要重传而浪费网络资源。
面对日益增长的移动数据流量,Mobile Small Cell(MSC)(参见文献[1]:MarcusD R, Georgios M,Ayman R,et al.Key management for beyond 5G mobile smallcells:A survey[J].IEEE Access,2019,7(1):59200-59236.)成为5G蜂窝网络中处理海量数据的有效解决方案之一。与传统的静态小蜂窝不同,首先,MSC可以根据动态业务负载以高效、经济的方式进行部署,以补充宏蜂窝覆盖漏洞并增强其服务范围。其次,MSC可以移动到更靠近用户设备(user equipments,UEs)的位置,以便UEs接收更强的信号,获得更高的数据速率。最后,采用MSC,可以真正从宏蜂窝释放更多的流量,从而提高系统性能。同时为了更好地适应网络数据流量激增,在5G中引入软件定义网络(software defined network,SDN),将用户面和控制面相分离,由不同的网络节点承载。此外,为应对通信链路传输中丢包导致的重传问题,引入网络编码 (network coding,NC),在转发数据包之前对其进行编码、重组;其中,随机线性网络编码 (Random Linear Network Coding,RLNC)以其随机选取编码系数和中间节点无需解码即可重新编码分组等特性,被广泛应用。
在传统的互联网中,对于传输的数据网络中的节点只具有存储-转发操作,而不对数据本身进行任何操作。然而,Ahlswede等人在2000年首次提出的网络编码(参见文献[2]:Ahlswede R,Cai N,Li S Y R,et al.Network information flow[J].IEEE Trans.onInformation Theory,2000,46(4):1204-1216.)概念颠覆了这一传统的数据传输方式。NC技术在网络节点对数据的存储-转发操作的基础上加入了编码操作,构成存储/编码/转发的数据传输模式,即允许网络节点对数据包进行编码和转发操作。NC通过允许网络中节点对任何数据流的数据进行编码操作,从而可以达到“最大流最小割”传输理论所确定的理论网络容量的最大值。NC可以有效的提升网络吞吐量,减少传输延迟、提高鲁棒性、改善负载均衡等,成为当今信息传输领域内的重要研究成果之一。其中,RLNC(参见文献[3]:Ho T,Medard M,Koetter R,et al. A random linear network coding approach tomulticast[J].IEEE Transaction on Information Theory, 2006,52(10):4413-4430.)以其节点在选择系数时为随机选取,不需要获得全局信息,而被广泛应用于规模较大的无线网络中,其原理示意图如附图1所示。
网络编码技术的应用在减少传输次数、降低传输时延、提升网络吞吐量和网络安全性等方面有着显著效果。网络编码虽然提升了网络吞吐量,但是传输过程中数据信息需要在中继存储节点进行一系列计算编解码后才能得到原始信息,在这个过程中必然会产生计算复杂度和延迟,尤其是对实时性要求较高的用户来说,如果编解码方法过于复杂,将会影响整个通信系统的性能,这是网络编码的缺陷,同时也是网络编码的重要研究方向。
SDN公认是由美国斯坦福大学研究生Martin Casado首创,起源于校园网,发扬光大于数据中心(参见文献[4]:SDNArchitecture[OL].https://www.opennetworking.org/images/stories/ downloads/sdn-resources/technical-reports/SDN-architecture-overview-1.0.)。SDN将传统网络分为控制平面和数据平面,控制平面通过应用程序来控制转发行为,而数据平面则负责底层数据的转发。SDN是一个创新的网络体系架构如附图2所示,其主要特点是将传统网络架构中的控制/转发相分离,强调集中控制、开放API接口和灵活应用,并能够进行网络编程。SDN 将网络中的控制平面和数据平面相分离,使得设备可以专注于数据的转发,而由一个集中的控制平面来控制多个网络设备,来达到网络流量灵活调度目的。并且通过对业务逻辑的抽象以及 API接口的开放,能够灵活的开发业务应用,使其成为一个开放的网络。
OpenFlow是由斯坦福大学提出的,是目前最受欢迎的开放的SDN控制器-交换机标准通信接口协议,OpenFlow协议现在由开放网络基金会来进行规范制定和管理维护。OpenFlow的核心内容是将传统网络中的控制和转发平面相分离,控制器通过下发流表的方式来制定 OpenFlow交换机的转发策略,以此来实现集中的控制管理和灵活的网络配置。
在传统的网络中实现NC的挑战主要为在分布式环境中建立编码路径和在路由器中添加网络编码的相关功能,然而SDN以其全局网络拓扑和OpenFlow提供的访问交换机流表的接口,使得SDN与NC的结合成为可能,SDN和NC的应用与结合极大地促进了5G蜂窝网络的管理和运营(参见文献[5]:Hansen J,Lucani D E,Krigslund J,et al.Network codedsoftware defined networking:enabling 5G transmission and storage networks[J].IEEE Communications Magazine,2015,53(9):100-107.)。SDN控制器可以根据其获取的网络负载统计信息来决定是否在何处编码哪些数据包,从而平衡网络中的编码和通信负载。因此将SDN与NC相结合运用到5G蜂窝网络中可以有效地推动蜂窝网络的发展,为5G网络进一步提供有力支撑。然而现有研究或是未涉及到任何网络架构,或是没有深层次的、基于拓扑与流量特征的协同编码。为了更好地将NC和SDN技术的优势在5G蜂窝网络中有机融合、相互促进,本发明提出了一种MSC中基于SDN的拓扑感知RLNC重传机制,有效地减少了重传次数,增加了网络的弹性和吞吐量。
发明内容
(一)本发明解决的问题
在附图3网络场景中,每个UE都会接收到应用服务器下发的数据包,但由于环境等影响, UEs可能会丢失不同的数据包,因此产生编码机会,若采用传统的RLNC,则所有丢失的数据包将随机组合,并且随机传输给网络无线接入接口(Network Radio AccessInterface,NRAI),从而导致大量冗余数据包的传输,浪费网络资源。为了将小蜂窝中网络拓扑信息融合到RLNC 的编码过程中,根据拓扑信息选取特定的丢失数据包进行组合,并且传输给特定的NRAI,从而有效减少数据包的重传次数、提高系统吞吐量,本发明提出了一种MSC中基于SDN的拓扑感知RLNC重传方案,在有效减少重传次数的同时,增加了网络的弹性。
(二)本发明的技术方案
2.1系统模型
在附图4的网络场景中,内容分发发生在两个阶段:蜂窝阶段和TRRS阶段。
蜂窝阶段:
NRAI(主要是LTE网中的eNodeB简写为eNB、3G中NodeB简写为NB、Wi-Fi的AP 等)首先将从服务器中请求到的内容进行分组,每组包含G个数据包,P={P1,P2,P3,…,PG},用 Pi(0≤i≤G)来表示第i个数据包,进而将G个数据包传输给蜂窝内的m个UEs。由于信道干扰等因素,蜂窝阶段传输会存在丢包,因此我们为每个UE设置了一个接收数据包索引P*,用于定义第k个UE接收到的数据包的顺序:
Figure BDA0003037849100000041
TRRS阶段:
各UE向该MSC中的NRAI发送丢包报告,NRAI进而将报告传输给SDN控制器,其根据接收到的报告生成网络拓扑,并根据丢失的数据包确定最佳编码包组合,进而传输给服务器生成最佳编码包,并将其发送到目标NRAI,再广播给MSC中的UEs,最后各UE根据接收到的编码包与缓存的数据包解码得到原始数据包。
2.2分析模型
定义1:数据包类型
在传输过程中,我们将数据包Pi按照是否被成功接收分为以下两种:
Ri:UEs成功接收的数据包Pi
Li:UEs未接收到,在传输中丢失的数据包Pi
每个UE通过报告将有关数据包以及拓扑信息通知给应用服务器,服务器根据接收到的报告生成编码包Ci用于重传,Ci根据是否即时可解分为以下三种:
τ1不可即时解码数据包:Ci包含多个Li
τ2即时可解码数据包:Ci仅包含一个Li或者τ1中独立线性数据包的数量等于Ci的数量;
τ3冗余数据包:Ci不包含任意一个Li
结合基于SDN的MCS无线异构蜂窝网络的场景定义:
Figure BDA0003037849100000042
最佳编码包:来自于同一MSC中丢失数据包的线性组合,即同一NRAI传输的编码包。
本发明目的主要为减少数据包的重传次数R,表示每个UE可以解码所有丢失的数据包之前,应用服务器发送的
Figure BDA0003037849100000043
的总数,此处假设
Figure BDA0003037849100000044
因此,我们分析模型的重点在于找到
Figure BDA0003037849100000045
的传输次数Ri
定义2:
Figure BDA0003037849100000046
数量
蜂窝阶段结束后,我们定义Gi为每个UE接收到的原始数据包数量;在TRRS阶段,从服务器中传输的
Figure BDA0003037849100000047
的数量为R,n为网络中NRAI的数量。基于此,在期望的传输可靠性为σ的情况下,将R*定义为应用服务器需要传输的最少的
Figure BDA0003037849100000048
数量,即:
Figure BDA0003037849100000049
式中FR为R的累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF),σ为FR的阈值,其值需要根据应用程序内容分发的需求进行选取。
将Ri定义为传输给每个NRAI的
Figure BDA0003037849100000051
的数量,NRAI的索引值为i,总数为n,generation的大小为G:
Figure BDA0003037849100000052
Figure BDA0003037849100000053
定义为一随机过程,表示第i个MSC中NRAI编码矩阵的秩,其取值为 r={0,1,…,G},则当Ri=0时,表示蜂窝阶段传输结束,
Figure BDA0003037849100000054
表示第i个NRAI在TRRS阶段开始时编码矩阵的秩,当链路丢包率为ε时,
Figure BDA0003037849100000055
的概率质量函数(probability mass function, pmf)为:
Figure BDA0003037849100000056
Ri也可定义为第i个NRAI的编码矩阵满秩需要
Figure BDA0003037849100000057
的数量,则Ri的CDF为:
Figure BDA0003037849100000058
基于此,可得R的CDF为:
Figure BDA0003037849100000059
显然地,对任意FR(R;i)均满足FR(R;i)≥FR(R)。进一步来讲,必然存在解码出整代数据包最低概率的NRAI表示为
Figure BDA00030378491000000510
满足
Figure BDA00030378491000000511
因此:
Figure BDA00030378491000000512
2.3RLNC分组重传
RLNC数据包重传,即使用RLNC组合多个丢失的数据包,在服务器中编码k个重传的数据包可以表示为:
Figure BDA00030378491000000513
上式中编码系数矩阵β是从随机域
Figure BDA00030378491000000514
中选取的。
RLNC平均数据包重传次数为:
Figure BDA00030378491000000515
本发明基于5G软件定义移动小蜂窝网络,提出一种拓扑感知随机线性网络编码重传方案,该方案的核心在于通过收集网络拓扑信息,选择最佳编码包用于重传,以此实现将拓扑信息智能地嵌入编码重传过程的目的,该方案如下:
a.报告丢失数据包
在蜂窝阶段,NRAI将服务器发送的G个数据包传输给其所属MSC中的UEs,每个UE将其丢失数据包信息报告给其蜂窝内的NRAI,丢失报告包含:UE的MAC-ID、丢失的数据包索引值。
b.生成网络拓扑
由于在SDN控制器中包含具有路由计算、状态监测、拓扑发现等功能的模块,因此,网络拓扑信息在SDN控制器中生成。MSC中的NRAI通过OpenFlow协议与SDN控制器进行通信,NRAI将其接收到的丢包报告连同该NRAI的IP地址和端口号信息通过数据流传输给 NOFG,通过控制流在SDN控制器中生成网络拓扑,并且将对应于每个NRAI的最佳数据包的组合信息附加到丢包报告中发送给应用服务器。由于在移动UEs切换到新的MSC之前,网络拓扑保持不变,因此,端口设备映射信息仅包含在第一个丢包报告中。
c.生成最佳编码包
当应用服务器接收到包含丢失数据包、端口设备映射信息、最佳数据包组合的报告后,根据网络拓扑信息,采用RLNC编码方式对数据包进行编码,生成最佳编码包。在此,我们将最佳编码包头根据需要设置为如附图5所示,并将最佳编码包头放在IP数据包头后,传输层包头前生成最佳编码包,如附图6所示。
d.传输最佳编码包
应用服务器将生成的编码包传输给目标NRAI,NRAI将编码包广播给各UE。对于每个 UE来说,τ3冗余数据包被丢弃,τ1不可即时解码数据包被缓存,包含不可即时解码数据包的所有线性独立的数据包均用于解码接收到的线性组合的编码包,当移动UEs接收到τ2即时可解码数据包后,更新丢失报告。最终每个节点都会获得丢失的数据包,成功得到完整的数据包。各阶段的丢失数据包索引及端口设备映射表示如附图7所示。
该方案的实施流程图如附图8所示,步骤具体如下:
步骤S1:系统初始化。输入UEs、NRAIs、源文件P;
步骤S2:构建网络拓扑,生成端口设备映射表PT,其中包含UE的MAC-ID、NRAI的 IP地址和端口号信息;
步骤S3:初始化编码矩阵PM;
步骤S4:在PM中判断是否存在丢包,若存在丢包,执行步骤S5,否则转向步骤S6;
步骤S5:从PM中查找丢失数据包的UE-ID、丢失数据包-ID,从PT中寻找连接同一NRAI 的UEs,若此UE未被处理过,则将此UE的丢失数据包索引值加入丢包集,运用RLNC编码方式得到最佳编码包,将此最佳编码包传输给连接同一NRAI的丢包用户,此时重传次数加1;当UE接收到立即可解编码包时,即可解码出相应的原始数据包,同时将PM中此UE对应的解码出的数据包置1,重复执行步骤S4;
步骤S6:输出重传次数;
步骤S7:结束。
(三)本发明的有益效果
本发明的有益效果主要是:在基于SDN的5G移动小蜂窝网络场景中,考虑链路不稳定存在丢包情况,将由SDN控制器获得的网络拓扑信息嵌入RLNC中,智能地组合丢失数据包生成最佳编码包,并将其传输给对应的NRAI,有效地减少了重传次数,增加了网络弹性,降低了蜂窝链路的能耗,节省了网络资源。
本发明的有益效果具体来自以下三个方面:
(1)为SDN控制器设计端口设备映射表,有效地构建了全局网络拓扑。
(2)根据拓扑信息选取最佳编码包为来自同一MSC中丢失数据包的线性组合,与传统的随机组合丢失数据包相比,重传本方案的最佳编码包有效地减少了编码包的重传次数,并且给出了最佳编码数据包格式。
(3)通过提出基于拓扑信息的RLNC重传方案:报告丢失数据包、生成网络拓扑、生成最佳编码包、传输最佳编码包,相比于传统的RLNC,有效地减少了重传次数,增加了网络的吞吐量和弹性,降低了传输能耗。
附图说明
附图1:随机线性网络编码原理示意图。图中1为源节点,2、3、4、5为中继节点,6、 7为目的节点。在源节点1处首先将源节点首先将数据包分成等长片段{x1,x2},然后从随机域中选取编码系数α123412,采取RLNC方式将编码包转发至中继节点2、3、4、5,目的节点6、7接收到编码包后缓存,直到接收到足够数量的编码包通过高斯消元来解码获得全部的原始数据包。
附图2:SDN网络架构。由图可知其分为应用层,控制层和转发层,转发层位于最低层,主要提供通信所需的底层设备,通过控制层的接口与控制层连接,主要处理数据的转发。控制层位于中间层,主要以SDN控制器为主,进行网络拓扑的维护和数据流的调度,并通过开放API接口为上层的应用层提供可编程服务。最上层的应用层可以通过开放的API接口进行应用程序的编写,并通过应用程序对网络进行控制。
附图3:基于SDN的MSC无线异构网络架构图。该架构以应用OpenFlow协议为基础,主要由核心网、无线接入网、移动终端三部分组成,虚线为通过IP隧道连接,实线代表有线OpenFlow连接,终端与接入网之间通过无线连接;各部分内的网元设备均支持OpenFlow协议,从而利用SDN技术增加网络弹性,促进各类无线网络的融合。
附图4:系统架构。其包括应用服务器、核心网Openflow协议网关(core NetworkOpenFlow Gateway,NOFG)、SDN控制器、NRAI、UEs,实线代表数据流,已完成数据的传输,虚线代表控制流,以实现网络拓扑的收集与管理。
附图5:最佳编码包头。其大小设置为96bits,其中头部长度为8bits,编码类型大小为4bits,有限域大小为4bits,最佳编码包数量为16bits,最佳编码包索引大小为32bits,编码向量大小为32bits。
附图6:最佳编码包。将最佳编码包头放在IP数据包头后,传输层包头前生成最佳编码包。
附图7:丢失数据包索引及端口设备映射表示例。UE发送的报告包含UE的MAC-ID、丢失的数据包索引值;NOFG发送的报告包含NRAI的端口号信息及其IP地址、UE的MAC- ID、丢失的数据包索引值;SDN控制器中生成网络拓扑包含NRAI的端口号信息及其IP地址、最佳编码包、UE的MAC-ID,服务器中生成的报告包含丢失的数据包索引值、最佳编码包、 NRAI的IP地址。
附图8:方案实施流程图。主要包含拓扑构建、执行拓扑感知RLNC、多播重传编码包、更新丢失数据包报告等,最后通过判断是否存在丢包来选择方案是否结束。
附图9:说明书摘要附图。本发明提出的拓扑感知随机线性网络编码重传方案通过报告丢失数据包、生成网络拓扑、生成最佳编码包、传输最佳编码包四步,智能地将丢失数据包嵌入编码重传过程。
具体实施方式
(一)系统预设
本发明实施例所述基于SDN的MSC无线异构网络架构包含应用服务器、核心网Openflow 协议网关(core Network OpenFlow Gateway,NOFG)、SDN控制器、NRAI、UEs;无线接入网为LTE和WiFi,覆盖范围为200m2,分别包含1个NRAI(eNB、AP)覆盖范围为100m2的蜂窝区域,每个蜂窝小区内包含m个移动UEs。UEs首先会向服务器发送请求,NRAI将从服务器中请求到的内容进行分组,每组包含G个数据包,P={P1,P2,P3,…,PG},用Pi(0≤i≤G) 来表示第i个数据包,进而将G个数据包传输给蜂窝内的m个UEs。由于信道干扰等因素,在传输数据包的过程中会存在丢包,因此为每个UE设置了一个接收数据包索引P*,用于定义第 k个UE接收到的数据包的顺序。
(二)实施流程
本发明的具体实施流程如附图8所示。本发明实施流程共分为以下五个步骤:
步骤S1:系统初始化。输入UEs、NRAIs、源文件P;
步骤S2:构建网络拓扑,生成端口设备映射表PT,其中包含UE的MAC-ID、NRAI的 IP地址和端口号信息;
步骤S3:初始化编码矩阵PM;
步骤S4:在PM中判断是否存在丢包,若存在丢包,执行步骤S5,否则转向步骤S6;
步骤S5:从PM中查找丢失数据包的UE-ID、丢失数据包-ID,从PT中寻找连接同一NRAI 的UEs,若此UE未被处理过,则将此UE的丢失数据包索引值加入丢包集,运用RLNC编码方式得到最佳编码包,将此最佳编码包传输给连接同一NRAI的丢包用户,此时重传次数加1;当UE接收到立即可解编码包时,即可解码出相应的原始数据包,同时将PM中此UE对应的解码出的数据包置1,重复执行步骤S4;
步骤S6:输出重传次数;
步骤S7:结束。

Claims (3)

1.一种拓扑感知随机线性网络编码重传方法,其特征在于在基于软件定义网络SDN的5G移动小蜂窝MSC网络场景中,考虑链路不稳定存在丢包情况,将由SDN控制器获得的网络拓扑信息嵌入随机线性网络编码RLNC中,智能地组合丢失数据包生成最佳编码包,并将其传输给对应的网络无线接入接口NRAI,以减少重传次数,具体实施流程如下:
步骤S1:系统初始化:输入UEs、NRAIs、源文件;
步骤S2:报告丢失数据包:NRAI将服务器发送的数据包传输给其所属MSC中的UEs,每个UE将其丢失数据包信息报告给其蜂窝内的NRAI,丢失报告包含:UE的MAC-ID、丢失的数据包索引值;
步骤S3:生成网络拓扑:NRAI将其接收到的丢包报告连同该NRAI的IP地址和端口号信息通过数据流传输给核心网OpenFlow协议网关NOFG,通过控制流在SDN控制器中构建网络拓扑,生成端口设备映射表PT,其中包含UE的MAC-ID、NRAI的IP地址和端口号信息;
步骤S4:UE初始化并更新编码矩阵PM,并在PM中判断是否存在丢包,若存在丢包,执行步骤S5,否则转向步骤S8;
步骤S5:SDN控制器从PM中查找丢失数据包的UE-ID、丢失数据包-ID,从PT中寻找连接同一NRAI的UEs,若此UE未被处理过,则将此UE的丢失数据包索引值加入丢包集,将对应于每个NRAI的最佳数据包的组合信息附加到丢包报告中发送给应用服务器;
步骤S6:应用服务器根据网络拓扑信息,采用RLNC编码方式对数据包进行编码,生成最佳编码包,传输给目标NRAI,NRAI将编码包广播给各UE;
步骤S7:重传次数加1,当UE接收到立即可解编码包时,即可解码出相应的原始数据包,同时将PM中此UE对应的解码出的数据包置1,重复执行步骤S4;
步骤S8:输出重传次数;
步骤S9:结束。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于为SDN控制器设计端口设备映射表,其中包含NRAI的端口号信息及其IP地址、最佳编码包、UE的MAC-ID,有效地构建全局网络拓扑。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于根据拓扑信息选取最佳编码包为来自同一MSC中丢失数据包的线性组合,并且给出了最佳编码数据包格式。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114339830B (zh) * 2021-12-16 2023-08-01 重庆邮电大学 一种拓扑管理平衡调度自适应缓存方案

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI543565B (zh) * 2015-01-13 2016-07-21 國立交通大學 封包重傳的方法、使用此方法的資料伺服器及封包重傳系統
US10425192B2 (en) * 2015-09-30 2019-09-24 The Chinese University Of Hong Kong Loss-resilient protocols for communication networks
CN107770065A (zh) * 2017-10-10 2018-03-06 山东大学 一种基于软件定义网络sdn的流媒体传输路径选取系统
CN109257145B (zh) * 2018-10-17 2020-10-09 南通大学 面向rlnc辅助的d2d协作传输过程优化方法和装置
CN111064551A (zh) * 2018-10-17 2020-04-24 重庆邮电大学 一种改进的基于网络编码的连续协作重传算法
CN109936424A (zh) * 2019-03-15 2019-06-25 重庆邮电大学 基于混合网络编码的多中继协作重传算法
CN110191065B (zh) * 2019-06-08 2022-04-08 西安电子科技大学 基于软件定义网络的高性能负载均衡系统与方法
CN112153693B (zh) * 2020-09-23 2024-05-10 南京邮电大学 一种基于随机线性网络编码的双路径传输方法

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