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基于缓存的分布式LT码的分析及其在云存储网络中的应用

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 概述第8-14页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究水平以及现状第9-11页
    1.3 论文主要研究工作第11-12页
    1.4 论文组织结构第12-14页
第2章 LT码的理论基础第14-24页
    2.1 删除信道第14-15页
    2.2 喷泉码第15-16页
    2.3 随机线性喷泉码第16-17页
    2.4 LT码第17-21页
        2.4.1 LT码的编译码算法第17-20页
        2.4.2 LT码的度分布函数第20-21页
    2.5 选择性分布式LT码第21-24页
        2.5.1 多信源多中继模型第21-22页
        2.5.2 选择性分布式LT码的编译码算法第22-24页
第3章 与或树分析第24-32页
    3.1 与或树分析的理论基础第24-28页
        3.1.1 与或树第24-25页
        3.1.2 LT码的生成矩阵与二部图描述第25-27页
        3.1.3 节点视角的变量节点与校验节点度分布第27-28页
        3.1.4 边视角的变量节点与校验节点度分布第28页
    3.2 LT码的与或树分析第28-29页
    3.3 选择性分布式LT码的与或树分析第29-32页
第4章 基于缓存的分布式LT码第32-40页
    4.1 不等差错保护方案第32-33页
    4.2 SDLT码的缺点分析第33页
    4.3 基于缓存的分布式LT码第33-37页
        4.3.1 中继端编码的改进第33-36页
        4.3.2 信源端编码的改进第36-37页
    4.4 基于缓存的分布式LT码的性能分析与仿真第37-40页
第5章 基于缓存的分布式LT码在云存储网络中的应用第40-52页
    5.1 模型的构建第40-41页
    5.2 模型的实际应用过程第41-48页
        5.2.1 信源端编码的实际应用过程第42-44页
        5.2.2 中继端编码的实际应用过程第44-45页
        5.2.3 线性规划的实际应用过程第45-48页
    5.3 模型应用的实验仿真第48-52页
第6章 总结与展望第52-54页
    6.1 研究内容总结第52页
    6.2 进一步的研究工作第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58页

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