Linear network coding
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಲೀನಿಯರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಒಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಂತರ ನೋಡ್ಗಳು ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಮೂಲ ನೋಡ್ಗಳಿಂದ ಸಿಂಕ್ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಲೀನಿಯರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಥ್ರೋಪುಟ್, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಜೊತೆಗೆ ದಾಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಕದ್ದಾಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಜಾಲಬಂಧದ ನೋಡ್ಗಳು ಹಲವಾರು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಪ್ರಸರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಗರಿಷ್ಠ ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ, ರೇಖೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್ ಒಂದು ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಮಲ್ಟಿಕಾಸ್ಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ರೇಖೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್-ಬ್ಯಾಂಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನಂತಹ ರೇಖೀಯತೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೂ ಸಹ. ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಬೇಡಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜಾಲಬಂಧ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಎನ್ಪಿ-ಕಠಿಣ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತವೂ ಆಗಿರಬಹುದು. ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ರೇಖೀಯ ಜಾಲಬಂಧ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ, ನೋಡ್ಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲ ನೋಡ್ಗಳಿಂದ ಸಿಂಕ್ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಹೊಸ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅವು ಹಿಂದಿನ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಸೀಮಿತ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಂದ ಗುಣಿಸಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ನೋಡ್, ಇಂಡೆಗ್ರೀಯೊಂದಿಗೆ, ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಸಂದೇಶಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಸೂತ್ರದ ಮೂಲಕ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆಃ ಎಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಗುಣಾಂಕಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸೀಮಿತ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ರಚಿಸಲಾದ ಸಂದೇಶವು ಮೂಲ ಸಂದೇಶಗಳಷ್ಟೇ ಉದ್ದವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಗುಣಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಣನೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಂಕ್ ನೋಡ್ಗಳು ಈ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡೆಡ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಗಾಸಿಯನ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮೂಲ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ಸಾಲು ಎಚೆಲಾನ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ಬ್ಯಾಕ್ಗ್ರೌಂಡ್ ಎ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿತ ಗ್ರಾಫ್ನಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ರೂಪದ ಸಾಲುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ನೋಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಶೃಂಗಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿರ್ದೇಶಿತ ಕೊಂಡಿಗಳ (ಅಥವಾ ಅಂಚುಗಳ) ಗುಂಪಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೊಂಡಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೋಡ್ನಿಂದ ನೋಡ್ಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದ ಗರಿಷ್ಠ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಆಗಿರಲಿ. ಮ್ಯಾಕ್ಸ್-ಫ್ಲೋ ಮಿನ್-ಕಟ್ ಪ್ರಮೇಯದ ಪ್ರಕಾರ, ಎಲ್ಲಾ ಕಡಿತಗಳ ಕನಿಷ್ಠ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಮೇಲ್ಭಾಗವು ಸುತ್ತುವರಿಯಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಈ ಎರಡು ನೋಡ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಕಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಅಂಚುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ. ಮ್ಯಾಕ್ಸ್-ಫ್ಲೋ ಮಿನ್-ಕಟ್ ಪ್ರಮೇಯ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಯುನಿಕಾಸ್ಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಅಂಚು-ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಇರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಾರ್ಲ್ ಮೆಂಗರ್ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದರು. ನಂತರ, ಬಹುಪದೀಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಫೋರ್ಡ್-ಫುಲ್ಕರ್ಸನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಯಿತು. ನಂತರ, ಎಡ್ಮಂಡ್ಸ್ "ಎಡ್ಜ್-ಡಿಸ್ಜಾಯಿಂಟ್ ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್ಸ್" ಪತ್ರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸಾರ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಬಹುಪದ ಸಮಯದ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಲ್ಟಿಕಾಸ್ಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೂಟಿಂಗ್ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂತಹ ಉನ್ನತ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅಹ್ಲ್ಸ್ವೆಡೆ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಮಧ್ಯಂತರ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು (ಒಳಬರುವ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಹೊರಹೋಗುವ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಿದರೆ) ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಯಿತು. ದಿ ಬಟರ್ಫ್ಲೈ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ದಿ ಬಟರ್ಫ್ಲೈ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲೀನಿಯರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ರೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಮೂಲ ನೋಡ್ಗಳು (ಚಿತ್ರದ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ) ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಎರಡು ಗಮ್ಯ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ (ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ) ರವಾನಿಸಬೇಕು. ಪ್ರತಿ ಗಮ್ಯ ನೋಡ್ ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ಎರಡನ್ನೂ ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಚು ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ (ಪ್ರತಿ ಸಮಯದ ಸ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ರವಾನಿಸುವ ಅಂಚಿನ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಯೋಚಿಸಬಹುದು). ರೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸಿದರೆ, ಕೇಂದ್ರ ಸಂಪರ್ಕವು ಎ ಅಥವಾ ಬಿ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಾಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎರಡನ್ನೂ ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನಾವು ಎ ಅನ್ನು ಕೇಂದ್ರದ ಮೂಲಕ ಕಳುಹಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ; ನಂತರ ಎಡ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವು ಎ ಅನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಿ ಅನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಬಿ ಅನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು ಸರಿಯಾದ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ರೂಟಿಂಗ್ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಯಾವುದೇ ರೂಟಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಯು ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ಎರಡನ್ನೂ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ಅನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಎರಡೂ ಗಮ್ಯ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಒಟ್ಟು ನಾಲ್ಕು ಸಮಯದ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಸರಳ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಎರಡು ರಿಲೇ ನೋಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಬಹುದು-ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ಅನ್ನು "ಎ + ಬಿ" ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಎಡ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವು ಎ ಮತ್ತು ಎ + ಬಿ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಬಿ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಅಂತೆಯೇ, ಸರಿಯಾದ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವು ಬಿ ಮತ್ತು ಎ + ಬಿ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ಎರಡನ್ನೂ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಕೇವಲ ಮೂರು ಸಮಯದ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಲೀನಿಯರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ (ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿ) ಒಂದು ಸರಳವಾದ ಆದರೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಸಾರ ಪ್ರಸರಣ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಥ್ರೋಪುಟ್ಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನೋಡ್ಗಳು ತಾವು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತವೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಗುಣಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ, ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಏಕರೂಪದ ವಿತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ. ಕ್ಷೇತ್ರದ ಗಾತ್ರವು ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು (ಗಳು) ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ (ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ನವೀನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ) ಸಂಭವನೀಯತೆಯು 1 ಕ್ಕೆ ತಲುಪುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೇಖೀಯ ಜಾಲಬಂಧ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆದರೆ, ಅವರು ಯಾವುದೇ ಮೂಲ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಅಸಂಭವವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು. ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಸೂಕ್ತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ಪೀಳಿಗೆಯ ಗಾತ್ರವಾಗಿದೆ. ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯಲ್ಲಿ, ಜಾಲಬಂಧದ ಮೂಲಕ ರವಾನೆಯಾಗುವ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ನೋಡ್ಗಳು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮರುಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಮೂಲ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ಒಂದು ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜನರೇಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಮರುಸಂಯೋಜಿಸಿದರೆ ಅದು ಪೀಳಿಗೆಯ ಗಾತ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ನಿಯತಾಂಕವೆಂದರೆ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಗಾತ್ರ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮೂಲ ಪೊಟ್ಟಣಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ ಶೂನ್ಯ-ಪ್ಯಾಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಅವು ಉದ್ದವಾಗಿದ್ದರೆ ಅನೇಕ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಗಾತ್ರವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಜಾಲಬಂಧ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರದ ಗರಿಷ್ಠ ಪ್ರಸರಣ ಘಟಕದ (ಎಂ. ಟಿ. ಯು) ಗಾತ್ರವಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ಈಥರ್ನೆಟ್ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 1500 ಬೈಟ್ಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಮೂರನೇ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕವು ಬಳಸಲಾದ ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಬೈನರಿ ಎಕ್ಸ್ಟೆನ್ಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಮತ್ತು ಗೈಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಗಾತ್ರಗಳು ಬೈನರಿ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮತ್ತು ಬೈನರಿ-8 () ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಬೈನರಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಅಂಶವು ಒಂದು ಬಿಟ್ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಬೈನರಿ-8 ರಲ್ಲಿ, ಇದು ಒಂದು ಬೈಟ್ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ. ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಗಾತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಗಾತ್ರಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಗ್ಯಾಲೊಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಅಂಶಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ನಿಗದಿತ ಪ್ರಮಾಣದ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ (ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಂಶಗಳು), ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಗಾತ್ರವು ನಂತರದ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ನೋಡ್ಗಳು ರೇಖೀಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಯಾವುದೇ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯಲ್ಲಿ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು, ಮೂಲ ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಂದ ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಕೇವಲ ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಂಶಗಳ ಸಂಯೋಜಿತ ಗುಂಪಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಉದಾಹರಣೆಯಿಂದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗುಣಾಕಾರ ಮತ್ತು ಸೇರ್ಪಡೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಕೇತವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್ನ ಸ್ಥಿತಿಯಿಲ್ಲದಿರುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸುವ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಜಾಲಬಂಧದ ಮೂಲಕ ರವಾನೆಯಾಗುವ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್ ಪ್ರತಿ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಯಾವ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬ್ಲಾಕ್ ಕೋಡ್ಗಳ ಮೇಲೆ ರೇಖೀಯ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಒಂದು ನವೀನತೆಯೆಂದರೆ, ಇದು ಹಿಂದೆ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಾಗಿ ಮರುಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೀಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮರುಕೋಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಂತರ, ಸೇರಿಸಲಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳ ಗಾತ್ರವು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ರೇಖೀಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಪೇಲೋಡ್ ಮತ್ತು ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಗೆ ಸೇರ್ಪಡೆ ಮತ್ತು ಗುಣಾಕಾರದ ಅದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮರುಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಯಾವುದೇ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನದ ನೋಡ್ ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಸಾಕಷ್ಟು ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. ಪ್ರತಿ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ರೇಖೀಯ ಸಮೀಕರಣವೆಂದು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮೂಲ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ಅಜ್ಞಾತವಾಗಿವೆ. ಸಮೀಕರಣಗಳ ರೇಖೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಕನಿಷ್ಠ ರೇಖೀಯ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಮೀಕರಣಗಳು (ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು) ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನಲ್ಲಿ ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾದ ಎರಡು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಎಂಬ ಎರಡು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಿವೆ. ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯ ಪೀಳಿಗೆಯ ಗಾತ್ರ ಎರಡು. ನಮಗೆ ಇದು ತಿಳಿದಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು () ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ಗುಣಾಂಕಗಳು ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಯಾವುದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂಲ, ಕೋಡ್ ಮಾಡದ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿರಬಹುದು ಅಥವಾ, ಅಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನ ಶೂನ್ಯ ಪಟ್ಟು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನ ಒಂದು ಬಾರಿ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಇತರ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿರಬಹುದು. ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂವಹನ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರದ ಯಾವುದೇ ಪದರದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಈ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ಇತರ ಪದರಗಳಿಂದ ಹೆಡರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದನ್ನು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈಗ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೋಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಹೊಸ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಎರಡು ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ. ನೋಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನ ಪ್ರತಿ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಗುಣಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನ ಪ್ರತಿ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಗುಣಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಇದು ಹೊಸ ಕೋಡೆಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಗೆ ಗುಣಾಕಾರ ಮತ್ತು ಸೇರ್ಪಡೆಯ ಅದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಲೀನಿಯರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಇನ್ನೂ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಳೆದ ಇಪ್ಪತ್ತು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಸಂಶೋಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಇನ್ನೂ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರದ ಕೆಲವು ತಪ್ಪುಗ್ರಹಿಕೆಗಳಿವೆಃ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಃ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಡಿಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. 2016ರಲ್ಲಿ, SIMD ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ i5 ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳಲ್ಲಿ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಉತ್ತಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು 16 ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಪೀಳಿಗೆಯ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ 750 MB/s ಮತ್ತು 64 ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಪೀಳಿಗೆಯ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ 250 MB/s ಆಗಿತ್ತು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇಂದಿನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸರಣ ಓವರ್ಹೆಡ್ಃ ಪ್ರತಿ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗೆ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಅಗತ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಪ್ರಸರಣ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅತ್ಯಲ್ಪವಾಗಿದೆ. ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಲಗತ್ತಿಸಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಗುಣಾಂಕದ ಗಾತ್ರವು ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬಿಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಜಾಲಬಂಧ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಗೆ 32 ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲದ ಪೀಳಿಗೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತು 256 ಅಂಶಗಳ (ಬೈನರಿ-8) ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗೆ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ಬೈಟ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ 1500 ಬೈಟ್ಗಳಷ್ಟು ಉದ್ದವಾಗಿದ್ದರೆ (ಅಂದರೆ. ಎಥರ್ನೆಟ್ ಎಮ್ಟಿಯು), ನಂತರ 32 ಬೈಟ್ಗಳು ಕೇವಲ 2 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ರೇಖೀಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಓವರ್ಹೆಡ್ಃ ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯಲ್ಲಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಕೆಲವು ರವಾನೆಯಾದ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ರೇಖೀಯ ಅವಲಂಬಿತ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅತ್ಯಲ್ಪವಾಗಿದೆ. ರೇಖೀಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಿದ ಪೀಳಿಗೆಯ ಗಾತ್ರದಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿವೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯ ಮೂಲಕ ನಾವು ಇದನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಅಂಶಗಳ ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ಪೀಳಿಗೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವು ಯಾವುದೇ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಡಿಗ್ರಿ ಆಫ್ ಫ್ರೀಡಂ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಯಾವುದೇ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ನವೀನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಶೂನ್ಯ-ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ಮಾತ್ರ (ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ಶೂನ್ಯಗಳು ಮಾತ್ರ) ನವೀನವಲ್ಲದವುಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಶೂನ್ಯ-ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕವು ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಶೂನ್ಯ-ಅಂಶಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ನವೀನವಲ್ಲದ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು. ಪ್ರತಿ ಸತತ ನವೀನ ಪ್ರಸರಣದೊಂದಿಗೆ, ನವೀನವಲ್ಲದ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಘಾತಾಂಕವು ಒಂದರಿಂದ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಬಹುದು. ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವು ನವೀನ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಾಗ (ಅಂದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಮಾತ್ರ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ). ನಂತರ ನವೀನವಲ್ಲದ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು. ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ರೇಖೀಯ ಅವಲಂಬಿತ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ನಾವು ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕೆಟ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಬಳಸಿದ ಗಾಲೋಯಿಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಕೇವಲ ಎರಡು ಅಂಶಗಳನ್ನು () ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ರೇಖೀಯ ಅವಲಂಬಿತ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯು 1.6 ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಗಾತ್ರವು 32 ಅಥವಾ 64 ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, ಇದು ಕ್ರಮವಾಗಿ 5 ಪ್ರತಿಶತ ಅಥವಾ 2.5 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಬೈನರಿ-8 ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು () ಬಳಸಿದರೆ, ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ರೇಖೀಯ ಅವಲಂಬಿತ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಶೂನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ರೇಖೀಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಇದು ಓವರ್ಹೆಡ್ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ಕೊನೆಯ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ವಿರಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನಂತಹ ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳಿವೆ. ಈ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರಗಳು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಸರಣದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗುಣಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿಯನ್ನು (ಶೂನ್ಯ-ಅಂಶಗಳು) ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಸರಣದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಹಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ಅನೇಕ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿವೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ನಾವು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಬಹುದುಃ ವಿ. ಓ. ಐ. ಪಿ.: ವೈರ್ಲೆಸ್ ಜಾಲರಿ ಜಾಲರಿಗಳ ಮೇಲೆ ವಿ. ಓ. ಐ. ಪಿ. ಯಂತಹ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ಜಿಟ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೋ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸಿಂಗ್ಃ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ವೈರ್ಲೆಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಮೇಲೆ ವಿಳಂಬ, ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಜಿಟ್ಟರ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಎಂಪಿಇಜಿ-4 ಟ್ರಾಫಿಕ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ವೈರ್ಲೆಸ್ ಜಾಲರಿ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಆಡಿಯೋ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸರಳೀಕೃತ ಮಲ್ಟಿಕಾಸ್ಟ್ ಫಾರ್ವರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ಪ್ರಾಬಲ್ಯದ ಸಮರುವಿಕೆಯಂತಹ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಫಾರ್ವರ್ಡಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ವಿತರಣಾ ಅನುಪಾತ, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಜಿಟ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ವೀಡಿಯೊ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸಿಂಗ್ಗಾಗಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಕೇವಲ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಲ್ಲ. 2016 ರಲ್ಲಿ, ಲೇಖಕರು ನೆಟ್ವರ್ಕ್-ಕೋಡಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ವೀಡಿಯೊ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು 15 ವೈರ್ಲೆಸ್ ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ ಸಾಧನಗಳ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಟೆಸ್ಟ್ಬೆಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರು. ಅವರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ವಿತರಣಾ ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದವು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಫಾರ್ವರ್ಡಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ಮಲ್ಟಿಕಾಸ್ಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಳಪೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಲಿಂಕ್ಗಳಲ್ಲಿ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್-ಡಿಫೈನ್ಡ್ ವೈಡ್ ಏರಿಯಾ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಎಸ್ಡಿ-ಡಬ್ಲ್ಯುಎಎನ್): ದೊಡ್ಡ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಐಒಟಿ ವೈರ್ಲೆಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಚಾನೆಲ್ ಬಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಬಹು ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಸ್ಡಿ-ಡಬ್ಲ್ಯುಎಎನ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿವೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ತೋರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಬಾರ್ರಾಕುಡಾದಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಓವರ್ಹೆಡ್ನಲ್ಲಿನ ಅನುಕೂಲಗಳಿಂದಾಗಿ ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿ ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ. ಚಾನೆಲ್ ಬಂಡ್ಲಿಂಗ್ಃ ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದಾಗಿ, ಚಾನೆಲ್ ಬಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅಂದರೆ, ಬಹು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸರಣ. ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಮತ್ತು ಕೋಡ್ನ ಸ್ಥಿತಿಯು ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವುದರಿಂದ, ಒಂದು ಮೂಲವು ತನ್ನ ಎಲ್ಲಾ ಜಾಲಬಂಧ ಸಂಪರ್ಕಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಕ ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಸಾಕಷ್ಟು ಕೋಡೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ಬಂದ ನಂತರ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಲಾಗದಂತೆ. ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯ ಚಾನೆಲ್ ಬಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ವೀಡಿಯೊ ಇಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. 5ಜಿ ಖಾಸಗಿ ಜಾಲಗಳುಃ 5ಜಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ವಿತರಣೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯನ್ನು 5ಜಿ ಎನ್ಆರ್ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. 2018 ರಲ್ಲಿ, ಕನ್ಸ್ಯೂಮರ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಶೋನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಪ್ರದರ್ಶನವು ಕೋರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ದಟ್ಟಣೆಯಿಂದಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ನಷ್ಟದ ವಿರುದ್ಧ ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಎನ್ಎಫ್ವಿ ಮತ್ತು ಎಸ್ಡಿಎನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು. ದೂರದ ಸಹಯೋಗ. ವರ್ಧಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿ ದೂರಸ್ಥ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ. ದೂರದ ವಾಹನ ಚಾಲನಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು. ಸಂಪರ್ಕಿತ ಕಾರುಗಳ ಜಾಲಗಳು. ಕಡಿಮೆ ಸುಪ್ತತೆ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೇಯರ್ ಸಂಪರ್ಕದಂತಹ ಗೇಮಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು. ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು. ಉದ್ಯಮ 4. ಉಪಗ್ರಹ ಜಾಲಗಳು. ಕೃಷಿ ಸಂವೇದಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು. ವಿಮಾನದೊಳಗಿನ ಮನರಂಜನಾ ಜಾಲಗಳು. ಮೊಬೈಲ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಕುಟುಂಬಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಫರ್ಮ್ವೇರ್ ನವೀಕರಣಗಳು. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಟಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ. ಮಾಹಿತಿ-ಕೇಂದ್ರಿತ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲೀನಿಯರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಹು-ಮೂಲ ಬಹು-ಎರಕಹೊಯ್ದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿ-ಕೇಂದ್ರಿತ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಶೇಖರಣಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ದತ್ತಾಂಶ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿಯನ್ನು ಐಪಿಎಫ್ಎಸ್ನಂತಹ ವಿತರಿಸಿದ ವಿಷಯ ವಿತರಣಾ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ನಷ್ಟದೊಂದಿಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮತ್ತು ವೈರ್ಲೆಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೋಡೆಡ್ ಟಿಸಿಪಿ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿ-ಯೂಸರ್ ಎಆರ್ಕ್ಯೂ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್, ಸ್ನೂಪಿಂಗ್, ಈವ್ಸ್ಡ್ರಾಪಿಂಗ್, ರಿಪ್ಲೇ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರದಂತಹ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ದಾಳಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಡತ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಪಿ2ಪಿ ಕಡತ ಹಂಚಿಕೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ನಿಂದ ಅವಲಾಂಚ್ ಫೈಲ್ಸಿಸ್ಟಮ್ ವೈರ್ಲೆಸ್ ಮೆಶ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಹೆಚ್ಚಳ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. : COPE, CORE, ಕೋಡಿಂಗ್-ಅವೇರ್ ರೂಟಿಂಗ್, ಮತ್ತು B.A.T.M.A.N. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಬಫರ್ ಮತ್ತು ವಿಳಂಬ ಕಡಿತ-ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಬಫರ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೆಕ್ಸಿಂಗ್ ವೈರ್ಲೆಸ್ ಪ್ರಸಾರಃ ಆರ್ಎಲ್ಎನ್ಸಿ ಏಕ-ಹಾಪ್ ವೈರ್ಲೆಸ್ ಮಲ್ಟಿಕಾಸ್ಟ್ ಜಾಲಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಪ್ರಸರಣದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಜಾಲಬಂಧ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ಕಡಿಮೆ-ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮಾಡಿ ಸಾಧನದಿಂದ ಸಾಧನ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು ಜಾಲಬಂಧ ಕೋಡಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸೀಕ್ರೆಟ್ ಶೇರಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಸಿಗ್ನೇಚರ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ತ್ರಿಕೋನ ಜಾಲಬಂಧ ಕೋಡಿಂಗ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಫ್ರಾಗೌಲಿ, ಸಿ.; ಲೆ ಬೌಡೆಕ್, ಜೆ. & ವಿಡ್ಮರ್, ಜೆ. "ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ಃ ಆನ್ ಇನ್ಸ್ಟೆಂಟ್ ಪ್ರೈಮರ್" ಇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್ ರಿವ್ಯೂ, 2006. https://doi.org/10.1145/1111322.1111337 ಅಲಿ ಫರ್ಜಾಮ್ನಿಯಾ, ಶರೀಫಾ ಕೆ. ಸೈಯದ್-ಯೂಸೋಫ್, ನಾರ್ಶೈಲಾ ಫಿಸಾ "ಮಲ್ಟಿಕಾಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಲ್ಟಿಪಲ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೂಸಿಂಗ್ ಪಿ-ಸೈಕಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್", ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ಕೆಎಸ್ಐಐ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಸಂಪುಟ 7, ಸಂಖ್ಯೆ 12,2013. ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮುಖಪುಟ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಎ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ರೇಮಂಡ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಯೆಯುಂಗ್, ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್, ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್ 2008, http://iest2.ie.cuhk.edu.hk ~ ವೈಯುಂಗ್/ಬುಕ್2/ರೇಮಂಡ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಯೆಯುಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಥಿಯರಿ, ಈಗ ಪ್ರಕಾಶಕರು, 2005, http://iest2.ie.cuhk.edu.hk ~ ವೈಯುಂಗ್/ನೆಟ್ಕೋಡ್/ಮೊನೊಗ್ರಾಫ್. ಎಚ್ಎಂಎಲ್ ಕ್ರಿಸ್ಟಿನಾ ಫ್ರಾಗೌಲಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ಃ ಆನ್ ಇನ್ಸ್ಟಂಟ್ ಪ್ರೈಮರ್, ಎಸಿಎಂ ಸಿಗ್ಕಾಮ್ 2006, http://infoscience.epfl.ch/getfile.py?mode=best&recid=58339. ಅವಲಾಂಚೆ ಫೈಲ್ಸಿಸ್ಟಮ್, http://research.microsoft.com/en-us/projects/avalanche/default.aspx ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್, https://web.archive.org/web/20060618083034/http:// Www. ಮಿಟ್. ಎಡು/~ ಮೆಡಾರ್ಡ್/ಕೋಡಿಂಗ್1. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಂ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಫೌಂಟೇನ್ ಕೋಡ್ಗಳು, http://www.icsi.berkeley.edu ~ ಲೂಬಿ/ಕೋಡಿಂಗ್-ಅವೇರ್ ರೂಟಿಂಗ್, https://web.archive.org/web/20081011124616/http:// ಅರೇನಾ. ಸಿ. ಎಸ್. ಸಿ. ಎಡು/ಪೇಪರ್ಸ್/rocx. secon06. ಪಿ. ಡಿ. ಎಫ್. ಎಂ. ಐ. ಟಿ. ಒಂದು ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಃ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಪರಿಚಯಃ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ನ ಮುಂದಿನ ಕ್ರಾಂತಿ? ವೈರ್ಲೆಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕೋಡಿಂಗ್-ಅವೇರ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ವಿನ್ಯಾಸಃ http://scholarcommons.sc.edu/etd/230 ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಸೀಮಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವೈರ್ಲೆಸ್ ಸಂವೇದಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್