Aiming at the disorder problem (i.e. uncertainty problem) of the utilization of network resources commonly existing in multi-hop transmission networks, the paper proposes the idea and the corresponding supporting theory, i.e. theory of network wave, by constructing volatility information transmission mechanism between the sending nodes and their corresponding receiving nodes of a pair of paths (composed of two primary paths), so as to improve the orderliness of the utilization of network resources. It is proved that the maximum asymptotic throughput of a primary path depends on its intrinsic period, which in itself is equal to the intrinsic interference intensity of a primary path. Based on the proposed theory of network wave, an algorithm for the transmission of information blocks based on the intrinsic period of a primary path is proposed, which can maximize the asymptotic throughput of a primary path. In the cases of traversals with equal opportunities, an algorithm for the cooperative volatility transmission of information blocks in a pair of paths based on the set of maximum supporting elements is proposed. It is proved that the algorithm can maximize the asymptotic joint throughput of a pair of paths. The research results of the paper lay an ideological and theoretical foundation for further exploring more general methods that can improve the orderly utilization of network resources.


翻译:针对多跳传输网络中普遍存在的网络资源利用的不确定性问题(即混乱问题),本文提出了网络波动的概念及相应的支持理论,通过构建一对路径(由两个基本路径组成)的发送节点和相应接收节点之间的波动信息传输机制,以提高网络资源利用的有序性。证明了基本路径的最大渐近吞吐量取决于其固有周期,固有周期本身等于基本路径的固有干扰强度。基于所提出的网络波动理论,提出了一种基于主路径固有周期传输信息块的算法,可以最大化主路径的渐近吞吐量。在具有平等机会的遍历情况下,提出了一种基于最大支持元素集合的一对路径中协作波动传输信息块的算法。证明了该算法能够最大化一对路径的渐近联合吞吐量。本文的研究结果为进一步探索能够改善网络资源有序利用的更普遍方法奠定了思想和理论基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

【经典书】基本图论,Basic Graph Theory,173页pdf
专知会员服务
104+阅读 · 2022年8月3日
【经典书】主动学习理论,226页pdf,Theory of Active Learning
专知会员服务
121+阅读 · 2021年7月14日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【ICLR-2020】网络反卷积,NETWORK DECONVOLUTION
专知会员服务
37+阅读 · 2020年2月21日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月26日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】基本图论,Basic Graph Theory,173页pdf
专知会员服务
104+阅读 · 2022年8月3日
【经典书】主动学习理论,226页pdf,Theory of Active Learning
专知会员服务
121+阅读 · 2021年7月14日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【ICLR-2020】网络反卷积,NETWORK DECONVOLUTION
专知会员服务
37+阅读 · 2020年2月21日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员