Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh LỜI CẢM ƠN Lời em xin gửi lời cảm ơn đến toàn thể thầy, cô giáo Viện Công Nghệ Thông tin & Truyền thông tận tình bảo em suốt thời gian học tập nhà trường Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Đỗ Phan Thuận, người trực tiếp hướng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi tận tình bảo cho em suốt thời gian làm luận văn tốt nghiệp Bên cạnh đó, để hoàn thành đồ án này, em nhận nhiều giúp đỡ, lời động viên quý báu bạn bè, gia đình đồng nghiệp Em xin chân thành cảm ơn Tuy nhiên, thời gian hạn hẹp, nỗ lực mình, đồ án khó tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận thông cảm bảo tận tình quý thầy cô bạn HỌC VIÊN Nguyễn Hoài Linh Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn Thạc sĩ “Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây” công trình nghiên cứu riêng Các nội dung số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Ngày … tháng ….năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Hoài Linh Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Tiếng Anh Chữ viết tắt Tiếngviệt NC Network Coding Mã mạng CS Compressed Sensing Lấy mẫu nén Analog to digital converter Bộ chuyểnđổi tương tự - số RandomLinear Network Mã mạng tuyến tính Coding ngẫunhiên Digital signal processing Xử lý tín hiệu số TimeSlot Khe thời gian GUI Graphical User Interface Giao diện người dùng RIP Restricted isometry property ADC RLNC DSP TS WSN Wireless Sensor Network Thuộc tính kích thước thuhẹp Mạng cảm biếnkhôngdây Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây MỤC LỤC Học viên: Nguyễn Hoài Linh Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh DANH SÁCH HÌNH VẼ TÓM TẮT Các mạng truyền thông thiết kế để chuyển thông tin từ hay nhiều nút mạng nguồn đến hay nhiều nút mạng đích Trong mạng viễn thông, vấn đề ta quan tâm làm để truyền thông tin hiệu Kỹ thuật mã mạng kỹ Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh thuật truyền tin cho phép nút mạng trung gian mã hóa thông tin nhận trước gửi Mã mạng có nhiều ưu điểm bật cho phép tăng hiệu suất sửdụng băng thông, tăng độ bảo mật, giảm thời gian trễ ảnh hưởng lỗi đường truyền, v v Một kỹ thuật mã mạng nhiều người quan tâm kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên, đề xuất Ho đồng nghiệp năm 2006 Lấy mẫu nén phương pháp đại đề xuất năm 2004 Candes Dohono, cho phép lấy mẫu tín hiệu có tính chất thưa nén với số mẫu nhiều so với số mẫu lấy theo phương pháp truyền thống Nyquist Hiện nay, kỹ thuật lấy mẫu nén nhiều người quan tâm có ưu điểm bật như: giảm dung lượng nhớ, tăng tốc độ lấy mẫu ADC, giảm tiêu hao lượng cảm biến, v v Trong kỹ thuật lấy mẫu nén, hệ thống thu thập tín hiệu thiết kế tuyến tính ngẫu nhiên, phần tương tự kỹ thuật mã mạng Vì thế, việc áp dụng kỹ thuật lấy mẫu nén kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên quan tâm luận văn Luận văn tập trung sâu vào tìm hiểu kỹ thuật mã mạng, kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên, kỹ thuật lấy mẫu nén kỹ thuật lấy mẫu nén có cấu trúc nhằm đào sâu áp dụng kỹ thuật lấy mẫu nén lấy mẫu nén có cấu trúc cho kỹ thuật mã mạng, với mục tiêu áp dụng kỹ thuật mã mạng có cấu trúc nhằm giảm thiểu độ phức tạp tính toán nút mạng Sau đó, luận văn trình bày phần mềm mô NECO phần mềm mô mới, hiệu cao để đánh giá kỹ thuật mã mạng dựa giao thức Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh Cấu trúc luận văn: Luận văn phân bố cụ thể sau Chương giới thiệu kỹ thuật mã mạng, tính so với kỹ thuật định tuyến thông thường cuối giới thiệu kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên, làm tảng cho việc nghiên cứu áp dụng mạng cảm biến không dây Chương trình bày áp dụng kỹ thuật lấy mẫu nén mạng cảm biến không dây dựa kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên mã sửa lỗi mạng để truyền hiệu mạng Chương giới thiệu phần mềm mô NECO, thiết kế đặc biệt cho mục tiêu nghiên cứu kỹ thuật mã mạng Cuối cùng, chương mô cho việc mã hóa không gian con, truyền tin ứng kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên đưa số kết luận luận văn Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh CHƯƠNG I: MÃ MẠNG 1.1 Giới thiệu Trong năm gần đây, đời mã mạng mở hướng nghiên cứu đầy triển vọng, xem có khả cách mạng hóa phương thức điều hành, quản lý hiểu cấu mạng truyền thông Đối với mã mạng, cho phép nút không chuyển tiếp mà xử lý luồng thông tin đến độc lập.Ví dụ, lớp mạng nút trung gian thực cộng nhị phân chuỗi bít độc lập, đó, lớp vật lý mạng quang học, nút trung gian xếp chồng tín hiệu quang đến Nói cách khác, luồng liệu tạo độc lập không cần lưu giữ riêng biệt truyền mạng Có nhiều cách để kết hợp sau tách thông tin độc lập Việc kết hợp luồng liệu độc lập cho phép điều khiển luồng thông tin môi trường mạng tốt phù hợp với nhu cầu mô hình lưu lượng cụ thể Sự thay đổi mô hình truyền liệu có tác động sâu sắc loạt lĩnh vực như: truyền liệu tin cậy, chia sẻ tài nguyên, điều khiển luồng liệu hiệu quả, giám sát mạng, bảo mật Mô hình truyền liệu xuất thời điểm chuyển giao thiên niên kỷ, thu hút quan tâm lớn lĩnh vực kỹ thuật điện tử cộng đồng nghiên cứu khoa học máy tính Mã mạng sử dụng sức mạnh tính toán giá rẻ để làm tăng đáng kể thông lượng mạng Sự quan tâm lĩnh vực tiếp tục tăng lên thấy ứng dụng sử dụng ý tưởng lý thuyết thực tế mạng, khám phá kết nối với nhiều lĩnh vực (xem Hình 1.1) Hình 1.1: Kết nối mã mạng với lĩnh vực khác [5] Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh 1.2 Mã mạng gì? Trong báo “Network information flow” [1], Ahlswede, Cai, Li, Yeung đề xuất mã mạng cách mã hóa, tức ánh xạ tùy ý từ đầu vào nút trung gian mạng đến đầu Đây coi định nghĩa chung mã mạng Một định nghĩa khác mã mạng mã hóa nút mạng với liên kết lỗi Định nghĩa phân biệt chức mã mạng với mã hóa kênh cho liên kết ồn (noisy) Định nghĩa sử dụng thường xuyên Định nghĩa thứ ba mã mạng, mã hóa mạng gói, tức liệu chia thành gói mã mạng áp dụng cho nội dung gói tin, tổng quát mã hóa lớp vật lý Điều không giống lý thuyết thông tin mạng, thường liên quan tới mã hóa lớp vật lý 1.3 Các lợi ích mã mạng Lợi ích biết đến nhiều mã mạng tăng thông lượng Lợi ích đạt cách truyền gói liệu hiệu hơn, ví dụ truyền nhiều thông tin gói tin Ví dụ tiếng lợi ích đưa Ahlswede đồng nghiệp [1], thường gọi mạng cánh bướm (hình 1.2) nguồn phát đa điểm đến hai đích Cả hai đích muốn biết đầy đủ thông tin nút nguồn Bằng việc mã hóa nút mạng trung gian, kỹ thuật mã mạng tác động lớn đến hệ mạng truyền thông nhiều lợi ích tiềm Kỹ thuật mã mạng đem đến số lợi ích khác tiết kiệm tài nguyên mạng không dây, tăng độ bảo mật Sau đây, giải thích rõ lợi ích kỹ thuật mã mạng 1.3.1 Tăng thông lượng Hình 1.2: Mạng cánh bướm [30] Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh Hình 1.2 mô tả mạng truyền thông biểu diễn đồ thị có hướng mà đỉnh tương ứng với thiết bị đầu cuối cạnh tương ứng với kênh truyền Trong mạng kết nối đa điểm, nút trung gian phá vỡ mô hình định tuyến truyền thống mạng gói nút trung gian phép chép gói liệu nhận đưa đầu thực mã hóa hai gói tin nhận được, tạo thành gói tin cách lấy tổng nhị phân (XOR) để tạo thành gói tin kết đầu Như vậy, nội dung hai gói tin nhận véc tơ x1 x2 gói tin đầu x1 ⊕ x2 Đích R1 khôi phục x2 cách lấy tổng XOR x1 x1⊕ x2 Tương tự đích R2 khôi phục x2 cách lấy tổng XOR x2 với x1 ⊕ x2 Xét mạng phát đa điểm từ hai nguồn đến hai hình 1.3 Trong mạng này, cạnh biểu diễn liên kết trực tiếp mang gói liệu đơn Gói x1 biểu diễn nguồn liệu S1 truyền tới nút đích R1 gói liệu x1 biểu diễn nút nguồn S2 truyền đến nút đích R2 Trong thực tế, thông qua cạnh CE, ta truyền bít khe thời gian Tuy nhiên, muốn đồng thời gửi bít x1 để R2 nhận bit x2 để R1 nhận Theo truyền thống, luồng thông tin xử lý luồng chất lỏng thông qua đường ống, luồng thông tin độc lập lưu giữ riêng biệt Áp dụng phương pháp này, ta phải đưa định cho cạnh CE để gửi bit x1 x2 Nếu định gửi bit x1, lúc R1 nhận x1 R2 nhận hai bít x1 x2 Theo ý tưởng Ahlswede đồng nghiệp, mã mạng cho phép nút trung gian mạng xử lý luồng thông tin đầu vào chúng thay chuyển tiếp chúng Cụ thể là, trước hết nút C XOR hai bít x1 x2 để tạo bit thứ ba x3 = x1 ⊕x2 Sau C truyền x3 qua cạnh CE Nút nhận R1 nhận { x1 , x1 ⊕ x2 } giải mã để thu x2 Cuối cùng, R1 nhận x1 x2 mục tiêu truyền đa điểm Tương tự vậy, nút nhận R2 nhận { x2 , x1 ⊕ x2 } giải mã để thu x1 Rõ ràng rằng, thay sử dụng khe thời gian để chuyển tin x1 x2 mạng truyền thống, C cần dùng khe thời gian để truyền x3 10 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh Hình 4.7: Tùy chọn TrafficGenerator Số gói tin đuợc tạo cho nút nguồn đuợc tùy chọn TrafficGenerator (hình 4.7) Trong mô phỏng, phương thức Deterministic chọn với hàm tạo số gói tin x2, với x thời gian đếm Kiểu liệu gói tin kích thuớc liệu chọn Tab Size of data Type of data Mô luận văn thực với kích thước gói tin byte Trong giao thức tạo ra, điều ta cần quan tâm hoạt động nút nguồn, nút đích nút trung gian Trong dó, nút nguồn làm nhiệm vụ mã hóa tin hay ánh xạ tin sang không gian véc-tơ truyền đi, nút trung gian thực kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên gói tin nhận duợc, nút đích làm nhiệm vụ giải mã không gian véc-tơ nhận 4.2.1 Cấu trúc gói tin Việc thực kết hợp gói tin thực generation, nút phải có khả phân biệt gói tin từ generation khác Vì vậy, trường generation ID đưa vào header gói tin Ngoài ra, header gói tin có trường xác định đỉa nút nguồn, nút đích, trường chứa véc-tơ mã hóa để phục vụ cho việc giải mã thu def init (self, sourceNode, genId, gcv, dl, data): self.sourceNode = sourceNode self.genId = genId self.globalCodingVector = gcv self.destinationList = list(dl) 4.2.2 Hoạt động nút nguồn Nút nguồn mã hóa liệu nguồn truyền gói tin véc-tơ không gian vừa mã hóa, gói tin có generation ID Ta có bước mã hóa nút nguồn: • Lấy liệu từ tạo liệu • Tạo đa thức tuyến tính f(x) = Một hàm định nghĩa sau: def fx(self,x,lst): 54 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh f=0i=0 m=len(lst) item=0 for k in range(m): item = lst[m-1-k] * x**(2**(k)) i+=1 f = f+item return f • Đánh giá đa thức giá trị • Các cặp tạo từ trường Fqm tạo thành không gian Các gói tin truyền véc-tơ hàng không gian Trong mô phỏng, ta thực việc tạo danh sách giá trị trước: for i in range(len(alpha)): p.append(alpha[i]) for j in range(10): p.append(self.fx(alpha[i],matrixData[j])) sau thực tách cặp : for i in range(len(alpha)): p.append(alpha[i]) p.append(self.fx(alpha[i],matrix.row(0))) • Gắn generation ID cho gói tin • Thêm địa nút nguồn, nút đích 4.2.3 Hoạt động nút trung gian Nút trung gian gian nhận gói tin đưa vào đệm, gói tin generation phải đảm bảo độc lập tuyến tính, trình khử Gauss tiến hành để biết gói tin nhận có phải innovative packets không, sai bị loại bỏ Quá trình kết hợp tuyến tính gói tin generation thực Việc kiểm tra gói tin đến có phải innovative không thực hàm: def innovativeFunc(self, pairId, rlncPacket): self.tmpMatrixGCV.put(pairId, rlncPacket.globalCodingVector) m = self.tmpMatrixGCV.get(pairId) 55 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh M = self.SAGE.matrix(m) lastRank = self.rankForPairId[pairId] newRank = M.rank() if newRank > lastRank: self.rankForPairId[pairId] = newRank return True else: self.tmpMatrixGCV removeLastInsertedElement(pairId) return False 4.2.4 Hoạt động nút đích Nút đích thu thập gói tin có generation ID để tạo không gian véc-tơ U Nếu điều kiện thỏa mãn ứng dụng thuật toán để khôi phục lại đa thức: Sau tìm lại f(x) thuật toán: Những gói tin giải mã thông báo: self.updateUIInfo.shellAppend("Node"+str(self.nodeId)+" received all packets from node " + str(pairId[0])) self.parent.terminated(self.protocol,pairId[0]) self.sinksTerminated.append(pairId[0]) 4.3 Kết Mô hình truyền tin truyền tin đa điểm với nút nguồn nút 6, nút đích 5, 15 Mô thực với tham số: kích thước không gian con, tin nguồn chọn từ trường hữu hạn Kết hiển thị với xác xuất đường truyền lep (link erasure probability) 0.2 0.9 Xác suất đường truyền phần mềm hiểu theo nghĩa với giá trị lep ta đặt hệ thống tự động sinh giá trị ngẫu nhiên so sánh với nó, giá trị ta đặt lớn giá trị sinh đường truyền bị xóa Vì với giá trị ta đặt nhỏ khả đường truyền bị xóa lớn ngược lại 56 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh Khi ta đặt lep=0.9 tức không xảy trường hợp đường truyền bị xóa, trình giải mã thành công tab Shell Khi đường truyền bị ảnh hưởng đến việc gói tin nút đích, dẫn đến điều kiện giải mã không đạt nội suy không gian véc-tơ mã hóa nút nguồn từ không gian véc-tơ nhận Với giá trị lep=0.2, có nút đủ điều kiện để giải mã, nút 15 bị mát gói tin, không đủ điều kiện giải mã nên giải mã Ta thấy với xác suất mát đường truyền tăng nhiều gói tin bị xác suất không gian nhận giải mã giảm Hình 4.8: Xác suất mát đường truyền 0.2 57 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh Hình 4.9: Xác suất mát đường truyền 0.9 58 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh KẾT LUẬN Mạng cảm biến không dây với chi phí thấp phổ biến sử dụng nhiều ứng dụng như: giám sát quân sự, giám sát môi trường sống thăm dò khoa học Bên cạnh việc có phép đo tương quan, mạng cảm biến không dây mang hai đặc điểm khác, cụ thể tính chất phát quảng bá truyền không dây tính chất động liên kết mạng Vì vậy, thách thức việc thiết kế chương trình truyền thông cho mạng cảm biến không dây làm để cung cấp hai đặc tính động khai thác tính chất phát quảng bá mạng cảm biến không dây Trong thời gian gần đây, lấy mẫu nén trở thành công cụ mạnh mẽ để xử lý liệu tương quan Lợi ích lấy mẫu nén thực tế số nhỏ gói liệu cần phải nhận để khôi phục lại tất liệu từ mạng Mặt khác, lấy mẫu nén làm giảm dung lượng nhớ, tăng tốc độ lấy mẫu ADC, giảm thiểu tiêu hao lượng cảm biến Kỹ thuật lấy mẫu nén ứng dụng mạng cảm biến không dây ta coi véctơ liệu tương quan tập tất phép đo mạng thời điểm định Mã mạng coi công cụ để giải thách thức mạng không dây tận dụng dung lượng mạng phát đa điểm Với kỹ thuật mã mạng, nút trung gian mã hóa thông tin nhận trước gửi Đặc biệt, nút trung gian sử dụng sơ đồ mã mạng ngẫu nhiên tuyến tính có đầu kết hợp tuyến tính đầu vào với hệ số ngẫu nhiên Hoạt động tương tự toán tử chiếu ngẫu nhiên lấy mẫu nén Kết hợp với đặc tính phát quảng bá mạng không dây, mã mạng đưa tính đa dạng dư thừa mạng để thích ứng với thay đổi động cấu trúc mạng Đây mục tiêu kết hợp mã mạng lấy mẫu nén mạng cảm biến không dây Luận văn tìm hiểu nguyên lý kỹ thuật mã mạng, kỹ thuật lấy mẫu nén sơ đồ thực tế NetCompress với mục tiêu kết hợp kỹ thuật mã mạng lấy giữ, trì điều kiện khôi phục cần thiết lấy mẫu nén 59 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh khắc phục tỉ lệ lỗi liên kết cao mạng cảm biến không dây NetCompress khai thác hiệu tính chất phát quảng bá, mối tương quan phép đo cảm biến mạng cảm biến không dây để tối thiểu hóa số lượng gói tin nhận cần giải mã, giảm thông tin điều khiển Luận văn tìm hiều chi tiết phần mềm mô NECO, phần mềm giới thiệu chuyên để đánh giá mạng ứng dụng kỹ thuật mã mạng với giao thức mã mạng hỗ trợ Nó sử dụng ngôn ngữ lập trình Python đơn giản dễ đọc Sử dụng NECO để mô phương pháp NetCompress phát triển sau luận văn 60 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] R Ahlswede, N Cai, S.-Y R Li, and R W Yeung, Network information flow, IEEE Trans inform Theory, vol 46, no 4, pp 1204–1216, July 2000 [2] S.-Y R Li, R W Yeung, and N Cai Linear network coding, IEEE Transactions on Information Theory , Februray, 2003 [3] T.Ho, R.Koetter, M.M’edard, D.R.Karger, M.Effros, J.Shi, and B.Leong, A random linear network coding approach to multicas, IEEE Trans Inform Theory, vol 52, no 10, pp 44134430, Oct 2006 [4] Raymond W Yeung, Shuo-Yen Robert Li, Ning Cai, Zhen Zhang Network coding theory [5] Christina Fragouli, Emina Soljanin Network coding fundamentals, 2007 [6] Richard G.Baraniuk, Compressive Sensing , 2007 [7] Emmanuel J.Candès and Michael B.Wakin, An Introduction to Compressive Sampling, 2008 [8] Nam Nguyen, Douglas L.Jones, Sudha Krishnamurthy, Coupling network coding and compressed sensing for efficient data communication in wireless sensor networks, 2010 [9] T He, S Krishnamurthy, L Luo, T Yan, L Gu, R Stoleru, G Zhou, Q Cao, P Vicaire, J.A Stankovic, et al., VigilNet: An integrated sensor network system for energy-efficient surveillance, ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN), vol 2, no 1, pp 38, 2006 [10] T Ho, R Koetter, M Me ´dard, D R Karger, and M Effros, The benefts of coding over routing in a randomized setting, 61 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh in Proc 2003 IEEE int Symp Information Theory (ISIT 2003), Yokohama, Japan, June/July 2003 [11] T Ho, M Médard, M Effros, R Koetter, and D R Karger, Network coding for correlated sources, in Proc Conf Information Sciences and Systems, Princeton, NJ, 2004 [12] R Koetter and M Médard, An algebraic approach to network coding, IEEE/ACM Trans Netw., vol 11, no 5, pp 782– 795, Oct 2003 [13] N Xu, S Rangwala, K.K Chintalapudi, D Ganesan, A Broad, R Govindan, and D Estrin, A wireless sensor network for structural monitoring, in SenSys 04 [14] A Mainwaring, D Culler, J Polastre, R Szewczyk, and J Anderson, Wireless sensor networks for habitat monitoring, in Proceedings of the 1st ACM International Workshop on Wireless Sensor Networks and Applications, 2002 [15] L Selavo, A Wood, Q Cao, T Sookoor, H Liu, A Srinivasan, Y Wu, W Kang, J Stankovic, D Young, et al., Luster: wireless sensor network for environmental research in Proceedings of the 5th International Conference on Embedded Networked Sensor Systems, 2007 [16] E.J Candes, J Romberg, and T Tao, Robust uncertainty principles: exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information, IEEE Transactions on Information Theory, vol 52, no 2, pp 489–509, 2006 [17] D.L Donoho, Compressed Sensing, IEEE Transactions on Information Theory, vol 52, no 4, pp 1289–1306, 2006 [18] M.F Duarte, M.B Wakin, D Baron, and R.G Baraniuk, Universal distributed sensing via random projections, IPSN 06, pp 177–185, 2006 62 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây [19] S.S Pradhan, J Kusuma, Học viên: Nguyễn Hoài Linh and K Ramchandran, Distributed compression in a dense microsensor network, Signal Processing Magazine, IEEE, vol 19, no 2, pp 51–60, 2002 [20] M Rabbat, J Haupt, A Singh, and R Nowak, Decentralized compression and predistribution via randomized gossiping, IPSN 06, pp 51–59, 2006 [21] Distributed W Wang, M sparse Garofalakis, random and K projections Ramchandran, for refinable approximation, IPSN 07, pp 331–339, 2007 [22] R Ahlswede, N Cai, S.Y.R Li, and R.W Yeung, Network information flow, IEEE Transactions on Information Theory, vol 46, no 4, pp 1204–1216, 2000 [23] S.Y.R Li and R.W.N Cai, Linear network coding, IEEE Transactions on Information Theory, vol 49, no 2, pp 371–381, 2003 [24] R Koetter and M Medard, An algebraic approach to network coding IEEE/ACM Transactions on Networking, vol 11, no.5, pp 782–795, 2003 [25] P.A Chou, Y Wu, and K Jain, Practical network coding, Allerton Conference on Communication, Control, and Com- puting, 2003 [26] S Katti, S Shintre, S Jaggi, and M Medard, Real Network Codes, Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, 2007 [27] http://www.acm.caltech.edu/l1magic/ [28] NECO: Network Coding http://www.dcc.fc.up.pt/wiki [29] Graphviz http://www.graphviz.org/ 63 simulator, Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh [30] Tracey Ho and Desmond S.Lun, Network coding an introduction [31]Http://www.dcc.fc.up.pt/~neco/wiki/index.php/NECO_NEt work_COding_Simulato r_Documentation [32] Ioannis Broustis, Thanasis Korakis, Leandros Tassiulas, Savvas Gitzenis, First report on test-bed functionalities and implementation of network coding schemes, 30/07/09 PHỤ LỤC Hàm tạo từ tin: def fx(self,x,lst): f=0 i=0 m=len(lst) item=0 for k in range(m): item = lst[m-1-k] * x**(2**(k)) i+=1 f = f+item return f Ðịnh nghia hàm mu thuật toán Interpolate: def deg(self,fx,fy): 64 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh return max(fx.o,8-1+fy.o) Hoạt dộng nút nguồn: ## Defines the behavior of an source node def sourceBehaviour(self): self.doSecurityMetrics = False #determine the generationSize self.n = self.sharedSimInfo.generationSize if self.n == 0: self.n = self.nConn aux = max(self.n, self.nConn idList = [] matrixData = [] if self.topBuffer.bufferSize() != 0: while self.topBuffer.bufferSize() != 0: sizeOfData = while(sizeOfData < aux and self.topBuffer.bufferSize() != 0): matrixData.append(changeToFF (magicTransformationOfData (data,8),self.FFM, self.FFB)) sizeOfData + = ##self.transmittedPackets = matrixData matrix = self.SAGE.matrix(matrixData) ## create values alpha alpha=[128,64,32,16,8,4,2,1] p=[] ## evaluate polynomial at values of alpha for i in range(len(alpha)): p.append(alpha[i]) p.append(self.fx(alpha[i],matrix.row(0))) pk=[] l=0 65 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh for i in range(8): ## l=8 pk.append([]) k=0 while k 0: # for each pair sourceNodegenIdbinaryStringToListBinStringSizeN pkt=[] for pairId in self.sinkMatrix.keys(): # get packets that are from the same generation and source Packets = self.sinkMatrix[pairId] dataOfPackets = [] localEncondingVectors = [] # for each packet put the data and the gcv in differents lists For k in packets: dataOfPackets.append(k.data) localEncondingVectors.append(k.globalCodingVector) # make a matrix for each list constructed before matrixData = self.SAGE.matrix(dataOfPackets) matrixLvc = self.SAGE.matrix(localEncondingVectors) #calculate some important variables nPackets = matrixLvc.ncols() rank = matrixData.rank() for i in range(len(dataOfPackets)): pkt.append([]) pkt[i] = dataOfPackets[i] x=[] y=[] if (rank >= int((8+rank)/2)): 67 Đề tài: Lý thuyết mã mạng cho mạng không dây Học viên: Nguyễn Hoài Linh ##k=1 for j in range(2): x.append([]) y.append([]) for i in range(nPackets): x[j].append(pkt[i][0]) y[j].append(pkt[i][1]) ## reconvert elements to finite field form for i in range(len(x)): x[i] = self.SAGE.matrix(changeToFF(magicTransformationOfData(x[i],8 ), self.FFM, self.FFB)) y[i] = self.SAGE.matrix(changeToFF(magicTransformationOfData(y[i],8 ), self.FFM, self.FFB)) ## interpolate fx for i in range(len(x)): a = Inter(x[i],y[i]) dem = len(list(RDiv(-a[1],a[0])[0])) ##if (dem !=0): self.updateUIInfo.shellAppend("Node "+str(self.nodeId)+" received all packets from node " + str(pairId[0])) self.parent.terminated(self.protocol,pairId[0]) self.sinksTerminated.append(pairId[0]) 68