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【24h】

Symbol Erasure Correction in Random Networks With Spread Codes

机译：带有扩展码的随机网络中的符号擦除校正

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We consider data transmission over a network where each edge is an erasure channel and the inner nodes transmit the random linear combinations of their incoming information. We distinguish two channel models in this setting: the row and the column erasure channel model. For both models, we investigate spread codes and determine their symbol erasure correction capability and the probability of decoding success. We also compare the performance of spread codes to other known codes suitable for those models. Furthermore, we explain how to decode these codes in the two channel models and compare the decoding complexities. The results show that depending on the application and the to-be-optimized aspect, any combination of codes and channel models can be the best choice.
机译：我们考虑通过网络传输数据，其中每个边缘都是一个擦除通道，内部节点传输其传入信息的随机线性组合。在这种设置下，我们区分了两个通道模型：行和列擦除通道模型。对于这两种模型，我们研究扩频码并确定其符号擦除校正能力和解码成功的可能性。我们还将扩频代码的性能与适用于那些模型的其他已知代码进行比较。此外，我们解释了如何在两个通道模型中解码这些代码并比较解码复杂度。结果表明，取决于应用和待优化的方面，代码和通道模型的任何组合都是最佳选择。

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