网络编码研究综述

脉冲神经网络研究进展综述一、本文概述随着和机器学习的飞速发展，神经网络作为其中的核心组件，已经得到了广泛的研究和应用。

然而，传统的神经网络模型在处理复杂、动态和实时的任务时，由于其计算复杂度高、能耗大等问题，面临着巨大的挑战。

脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）作为一种新型的神经网络模型，以其独特的脉冲编码和传输机制，为解决这些问题提供了新的思路。

本文旨在全面综述脉冲神经网络的研究进展，包括其基本原理、模型设计、训练方法以及应用领域等方面。

我们将详细介绍脉冲神经网络的基本概念和脉冲编码机制，阐述其与传统神经网络的主要区别和优势。

然后，我们将回顾脉冲神经网络模型的发展历程，分析各种模型的特点和应用场景。

接着，我们将探讨脉冲神经网络的训练方法和学习机制，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

我们将展示脉冲神经网络在各个领域的应用实例，如图像识别、语音识别、机器人控制等，并展望其未来的发展方向。

通过本文的综述，我们希望能够为研究者提供一个清晰、全面的脉络，以了解脉冲神经网络的研究现状和发展趋势，为未来的研究提供有益的参考和启示。

我们也期望能够激发更多研究者对脉冲神经网络的兴趣和热情，共同推动这一领域的发展。

二、脉冲神经网络的基本原理脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是一种模拟生物神经网络中神经元脉冲发放行为的计算模型。

与传统的人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）不同，SNNs的神经元通过产生和传递脉冲（或称为动作电位）来进行信息的编码和传输。

这种模型更接近生物神经元的实际运作机制，因此具有更强的生物可解释性和更高的计算效率。

在SNNs中，神经元的状态通常由膜电位（Membrane Potential）来表示。

当膜电位达到某个阈值时，神经元会发放一个脉冲，并将膜电位重置为静息状态。

脉冲的发放时间和频率都可以作为信息的编码方式。

２０１无线网络编码机会路由综述关淯尹，底兴芳（宁夏大学物理与电子电气工程学院，宁夏银川750021）摘要：作为无线网络协议中两个重要的研究方向，网络编码和机会路由广泛应用于社会各个方面,为提高无线网络的总体性能，融合网络编码和机会路由已成为当今研究热点。

文章系统地总结了网络编码与机会路由的方法和研究现状，对网络吞吐量、可靠性、转发效率、延时等性能进行介绍和分析。

最后，对融合网络编码和机会路由提高网络性能方面的工作进行了展望。

关键词：网络编码；机会路由；吞吐量；延时中图分类号：TP393文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）08-0201-04Survey onNetwork-Coding-Opportunistic Routing in Wireless NetworkGuan Yuyin,Di Xingfang(School of Physics and Electronic-Electrical Engineering,Ningxia University,Yinchuan,750021,China )Abstract:As a wireless network protocol in two important research direction,network coding and opportunistic routing can be widely used in many aspects of society.In order to improve the overall performance of the wireless network,fusion opportunistic routing and network coding has become a hotspot of current research.This paper systematicallysummarizesexisting methods and research status of network coding and opportunistic work throughput,reliability,forwarding efficiency and the delay performance are reported andanalyzed.At last,development trends of network coding and opportunistic routing to improve network performance are discussed.Key words:network cording;opportunistic routing;throughput;latency0引言随着无线网络技术的发展，人们对获取通信信息的速度，质量等方面的要求越来越高。

网络编码的安全性综述
张宇阳;高媛媛;杨保峰;张倩倩;顾耀坤
【期刊名称】《无线通信》
【年(卷),期】2015(005)006
【摘要】本文是针对网络编码的安全性问题的综述性文章,首先对现有的针对网络编码系统的恶意攻击进行了细致的定义和分类,总结了各类恶意攻击之间的联系和区别,说明了它们的基本防御思想;其次针对各类恶意攻击,阐述了一些经典的网络编码防御方案,并分析其优缺点;最后对现有的网络编码防御方案进行了总结并提出了改进思路。

【总页数】12页(P126-137)
【作者】张宇阳;高媛媛;杨保峰;张倩倩;顾耀坤
【作者单位】[1]解放军理工大学通信工程学院,江苏南京;;[2]南京邮电大学,江苏南京;;[1]解放军理工大学通信工程学院,江苏南京;;[1]解放军理工大学通信工程学院,江苏南京;;[3]65040部队,辽宁沈阳
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.网络编码在无线网络中的应用综述 [J], 都赟赟;程文彬
2.基于网络编码和多速率组播的网络性能优化综述 [J], 陈小徽;王俊义;赵振
3.联合编码开销与安全性能的网络编码优化方案 [J], 徐光宪;杨冬丽;高嵩;许春燕;
金钰博
4.基于网络编码的机会网络路由综述 [J], 白琳;何欣;何明书
5.多中继物理层网络编码系统加密设计及安全性能研究 [J], 唐猛;李海华;谢灵运;陈建华
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网络编码在P2P技术中的应用根据最大流最小割定理，通信网中端到端最大信息流是由网络有向图的最小切割决定的。

但目前网络中无法达到这一理论的上界，这是因为在网络中信息以“流”的方式来处理，原则上一个通信“管道”一次只允许传输一个“流”。

传统的观念中，认为在中间节点对信息进行处理于信息传输本身没有任何好处。

然而，Ahlswede等人于2000年提出了网络编码的概念，推翻了上述结论。

网络编码，是指中间节点不仅仅是简单的存储转发，还可以对信息进行一定处理融合，增加单次传输的信息量，提高网络的性能。

网络编码融合了编码和路由的概念，给现有的网络带来了革命性的变化，给网络结构、路由的设计带来了新的设计思路。

一、网络编码综述最初提出网络编码是用来解决网络中组播的最大流问题，即给定一个通信网络，以G(V，E)来表示，G是一个有向无环图。

在组播通信中，需要一个信源S∈V和一组信宿T∈V。

要实现组播通信，传统的路由方式是建立一个或多个组播树,即建立一棵以发送者为根节点、连接所有接收者的多播分发树，所要传输的信息就在这些事先选好的路径上传输。

所以建立组播树是实现组播的关键，但是一般认为组播树的建立是一个NP问题。

通常只是求出其近似解，先采用最大流算法找到信源与一个信宿R1的最大流路径，然后再依次寻找与下个信宿R2之间的最大流路径，这时通常会在原通信网络中去掉与R1之间已经用过的链路的容量。

这样处理是因为传统路由认为网络中传输的信息是不能叠加的，只能存储转发。

这样的组播树的建立方式就会导致信源与信宿R2后面的信宿建立的路径都不是以它们之间的最大流进行传输的。

而网络编码的提出就是为了解决这个问题，以实现由最大流最小割定理给定的一个通信网络的容量上限。

为进一步说明网络编码的原理，下面给出一个经典例子。

如下图所示，在这个蝶式网络中，每个边代表一个直接链路，每次可以可靠地传输一个包。

源端S1和S2分别有包S1和S2，想要都发送给R1和R2。

国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果一、概述：二、主题分类：计算机视觉：该主题主要关注图像识别、目标检测、图像生成等任务。

研究者利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、人脸识别、物体检测等任务上取得了显著成果。

自然语言处理：自然语言处理是深度学习的另一重要应用领域。

研究者使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器（Transformer）等模型进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务，推动了自然语言处理技术的发展。

语音识别与生成：深度学习在语音识别和语音合成方面也有广泛应用。

研究者利用深度学习模型进行语音特征提取、语音识别和语音合成，提高了语音技术的准确性和自然度。

游戏与人工智能：深度学习在游戏领域的应用也日益增多。

研究者利用深度学习模型进行游戏策略学习、游戏内容生成等任务，提高了游戏的智能性和趣味性。

医疗与健康：深度学习在医疗领域的应用也备受关注。

研究者利用深度学习模型进行疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等任务，为医疗健康领域的发展提供了有力支持。

这些主题分类展示了深度学习在不同领域和应用场景中的广泛应用和巨大潜力。

通过对这些主题的深入研究和分析，我们可以更好地理解深度学习的发展趋势和应用前景。

1. 计算机视觉在计算机视觉领域，深度学习技术的应用已经取得了显著的突破。

近年来，卷积神经网络（CNN）成为了该领域的主导模型，特别是在图像分类、目标检测、图像分割等方面。

AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等模型的出现，不断刷新了图像分类任务上的准确率记录。

主题：计算机视觉的核心任务是让机器能够像人一样“看懂”图像和视频，从而进行自动分析和理解。

深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出复杂的网络结构，实现对图像的高效特征提取和分类。

情境：计算机视觉的应用场景非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安全监控等。

在这些场景中，深度学习模型需要处理的数据集往往规模庞大，且存在噪声、模糊等问题，因此模型的鲁棒性和泛化能力成为研究重点。

如何做综述性研究第一章导言一、文献综述的必要性①随着电子计算机和在线网络搜索文献技术的应用，研究者获得社会科学信息的能力发生了变化。

②社会科学内部日益增长的专业化水平的逐步提高，研究者对已有的、大量真实可信的研究综述的需求也日益增多。

二、文献综述与文献综述意思相近的术语：文献综述、文献述评、综合性研究述评、研究综述以及元分析。

三、两种不同类型的综述类型第一种文献综述被称为研究综述、综合性研究综述或研究述评。

这类研究的研究者希望通过从已有的独立研究中推导出来描述相关或相同假设的整体结论，寻求总结以往的研究成果。

第二种类型的文献综述是理论综述，综述者用给定的理论解释一种特定的现象，并比较它们在、内在一致性及预测实质。

四、文献综述的五个阶段问题形成阶段、文献检索阶段、数据评估阶段、分析解释阶段、公开发表阶段五、四个例子（1）家庭作业对学习成绩的影响（2）实验室试验中人际期望效应的人格调和（3）酒精对人类攻击性的影响（4）对待强奸态度的个体差异第二章问题形成阶段一、原始研究和综述性研究中变量定义的异同同：①需要给出变量的概念定义。

概念定义的广度不同，包含的范围不同。

如“成绩”的概念可以界定为“某人在学术领域的知识水平”也可以界定为“通过努力取得的东西”。

②需要确定所研究问题变量的适用范围。

③需要确定一个事件如何代表了一个感兴趣的变量。

异：①原始研究者在研究开始前必须从操作层面界定概念。

如，攻击性的原始研究者必须确定如何衡量攻击性。

综述者最初不必清楚的界定概念。

对他们而言有一个概念定义和一些已知操作就可以进行文献检索。

②原始研究仅包括一类（有时是两类）的操作定义。

综述研究通常包括很多经验认识。

二、研究综述的多重操作1、概念一致性操作化不一致的情况：①用多重广义的方法界定狭义的概念。

②用广义的概念进行狭窄的操作。

2、多重操作主义3、新概念代替旧概念4、与概念相关的非初始操作的使用文献检索发现的研究被圈入一种概念框架内，这种研究不同于综述这的研究，但综述者想到的与概念相关的测量和操作。

有关双重编码理论国际研究综述作者：何云欢来源：《今传媒》2017年第06期摘要：通过梳理2005-2015年有关双重编码理论的相关文献，从这十年的发展轨迹、涉及领域以及热点研究三个方面进行了较为系统的梳理。

梳理发现，有关双重编码理论涉及领域之广，包含心理学、自然科学、神经生理学、语言学、行为学以及传播学等多个学科，同时这十年对双重编码理论在自然学科中的运用，提升残障儿童的学习能力，处理抽象词汇和具体词汇学习的差异以及五官感知在DCT中的表现等都有较为充足的研究。

最终通过梳理，作者提出了有关DCT研究的问题及对未来的展望。

关键词：双重编码理论；抽象词语；具体词语；教育中图分类号：G20 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2017）06-0075-03一、文献收集与综述本篇文献综述基于美国科学信息研究所创建的社会科学引文索引与艺术与人文科学引文索引，分别以“dual coding theory”、“dual code”、“DCT”为主题词在“Web of Science”数据库中进行检索，将时间范围限定为2005年至2015年，并按被引频次降序排列文献，共检索出607篇相关文章。

将不同主题词检索得出的文献列表合并、删除重复论文后，最终选取的论文总数有155篇。

本文拟从历史性角度先梳理有关双重编码研究近10年的发展轨迹，再从不同学科视角对研究进行分类归纳。

同时，在整理归纳的基础上，选择研究较广泛、影响力较大以及能代表未来研究方向的相关研究进行较为详细的综述。

从时间分布上来看，近10年有关双重编码理论的研究大致可以分为2个阶段：第一阶段，2005～2009年，这一阶段共出版的文献数为47篇，其中文献引用次数大于30次的有9篇，其中最高引文次数180次出现在2005年，这一阶段的研究主要包括多媒体教学对学生记忆、学习结果的影响研究。

第二阶段，2010～2015年，这一阶段出版的文献数位108篇，其中2014年达到顶峰，出版数为24篇，而文献引用次数大于30次的却是2篇，一篇被引89次，出自2010年，一篇被引105次，出自2011年。

基于生成对抗网络的图像视频编码综述基于生成对抗网络的图像视频编码综述随着人工智能技术的迅速发展，生成对抗网络（GANs）作为一种新兴的深度学习方法，在图像和视频编码领域引起了广泛关注。

GANs通过对抗性训练的方式，通过生成器和判别器的博弈，实现了生成高质量样本的能力，为图像视频编码提供了新的思路和方法。

本文将对基于生成对抗网络的图像视频编码进行综述，介绍其原理、应用和挑战。

一、GANs原理概述生成对抗网络是由生成器和判别器组成的网络结构。

生成器通过学习数据分布的特征从而生成逼真的数据样本，判别器则通过学习区分真实数据和生成数据的能力。

通过博弈过程，生成器和判别器不断优化，最终实现生成高质量样本的目标。

二、基于GANs的图像编码1. 基于GANs的图像压缩: 传统的图像压缩方法会导致图像细节丢失，而基于GANs的图像压缩方法可以在保持图像质量的同时实现更高的压缩比。

通过生成器生成图像的重构结果，并通过判别器对重构结果进行估计，实现对图像的压缩和重建。

2. 基于GANs的图像超分辨率重建:图像超分辨率重建是提高图像质量的一种重要方式，传统的方法往往导致过度平滑的结果。

而基于GANs的图像超分辨率重建方法可以通过生成高分辨率图像的细节信息，有效提升图像的清晰度和细节。

三、基于GANs的视频编码1. 基于GANs的视频压缩: 在传统的视频压缩算法中，压缩过程中会导致画面质量损失和运动模糊。

而基于GANs的视频压缩方法可以通过生成器生成的图像序列，有效地提高视频的质量，并降低带宽要求。

2. 基于GANs的视频超分辨率重建: 相比于图像超分辨率重建，视频超分辨率重建更具挑战性。

基于GANs的视频超分辨率重建方法可以通过对视频序列帧的生成和优化，实现对低分辨率视频的重建，提升视频的清晰度和细节还原能力。

四、基于GANs的图像视频编码的应用领域1. 图像视频传输：基于GANs的图像视频编码技术可以减小图像视频的尺寸，提高传输效率，使得图像视频在网络传输中更加稳定和高效。

基于生成对抗网络的图像视频编码综述基于生成对抗网络的图像视频编码综述1. 引言随着互联网的迅猛发展和智能移动设备的普及，图像和视频数据的传输、存储和处理需求不断增长。

图像和视频编码技术的进步对于满足这些需求具有重要意义。

生成对抗网络（GAN）作为一种近年来兴起的人工智能技术，在图像视频编码领域展现出巨大的潜力。

本文将综述基于生成对抗网络的图像视频编码技术的研究进展和应用现状。

2. 生成对抗网络简介生成对抗网络是由一个生成器网络和一个判别器网络组成的模型，通过对抗的方式完成真实图像样本的生成。

生成器网络用于生成与真实样本相似的假样本，判别器网络则用于区分真假样本。

通过不断优化两个网络的参数，生成器网络可以逐步逼近真实样本的分布。

3. 基于生成对抗网络的图像编码技术基于生成对抗网络的图像编码技术主要包括图像压缩和图像增强两个方面。

在图像压缩方面，研究者们利用生成对抗网络将图像编码为潜在空间的表示，实现更高效的图像压缩。

在图像增强方面，生成对抗网络可以通过学习图像的分布特征，对图像进行修复、超分辨率重建和风格转换等操作，从而提升图像的质量和观感。

4. 基于生成对抗网络的视频编码技术基于生成对抗网络的视频编码技术是图像编码技术的延伸和拓展。

在视频编码方面，生成对抗网络可以通过对视频序列进行帧内预测和帧间预测，实现视频的高效编码和压缩。

同时，生成对抗网络还可以对视频进行超分辨率重建和视频风格转换，提升视频的质量和观感。

5. 基于生成对抗网络的图像视频编码应用基于生成对抗网络的图像视频编码技术已经在多个领域得到应用。

在图像编码方面，基于生成对抗网络的图像压缩技术可以在网络传输和存储过程中节省带宽和空间资源。

在图像增强方面，基于生成对抗网络的图像修复、超分辨率重建和风格转换技术可以改善图像的质量和观感。

在视频编码方面，基于生成对抗网络的视频编码技术可以实现更高效的视频传输和存储。

同时，基于生成对抗网络的视频超分辨率重建和视频风格转换技术可以提升视频的观赏体验。

一、安全网络编码的研究现状及存在的问题传统通信网传送数据的方式是存储转发，中间节点扮演着转发器的角色，然而网络编码的理论彻底推翻了这种传统观点。

网络编码是一种融合了路由、信息论和编码的信息交换技术，它的核心思想是网络中的各个节点对其各条信道上收到的信息进行线性或非线性的处理，然后转发给下游节点，中间节点扮演着编码器或信号处理器的角色。

根据图论中最大流-最小割定理，数据的发送方和接收方通信的最大速率不能超过双方之间的最大流值（或最小割值），如果采用传统多播路由的方法，一般不能达到该上界。

Ahlswede 等人以蝴蝶网络的研究为例，指出通过网络编码可以达到多播网络传输的最大流界，从而奠定了网络编码在现代通信网络研究领域的重要地位。

自2003年线性网络编码理论被提出以后，应用网络编码时存在的安全问题就为很多研究人员所关注。

近年来，安全网络编码也越来越成为国内外学者的一个研究热点。

针对应用网络编码时存在的安全问题的研究也有许多编码体制或解决方案被提出。

对安全网络编码的研究主要是为保证网络编码系统在恶意攻击存在下是安全的。

主要为主动攻击和被动攻击两类攻击。

当前对安全网络编码的研究主要集中为搭线窃听攻击(一种被动攻击）和污染攻击（一种主动攻击）。

Cai 和 Yeung 针对窃听者能窃听一定数量信道的网络设计了一种信息理论安全的网络编码并给出了具体的编码方法。

针对这类问题，J.Feldman 等人通过舍弃少量带宽给出了在较小的有限域上的编码算法。

T.Chanl 和 A. Grant 给出了安全网络编码所能够达到的多播容量限。

Rouayheb 和 Soljanin 则从另外一个角度研究了安全网络编码所能达到的多播容量限问题。

在实际应用过程中对安全性的要求不一定要信息理论安全那么高。

对于安全性弱于信息论安全的，称之为“弱安全的”。

比如窃听者得到了关于信源的两个比特的异或21b b ，虽然他窃听到了关于信源的一比特信息，但他却无法获得关于信源的任何“有意义”的信息，即他无法得到1b 或2b 。

精品文档计算机物理层的研究xxxxxxxxxx)xxxx(计算机学院班前言1众所周知，随着计算机网络的普及，越来越多的人通过计算机通信，而物理层则是计算的第一层，物理层是机网络中重要的一个组成部分，在数据传输通信间发挥着重要的作用，OSI.精品文档它虽然处于最底层，却是整个开放系统的基础。

物理层为设备之间的数据通信提供传输媒体及互连设备，为数据传输提供可靠的环境。

2 物理层的接口类型与特征网络节点物理层控制网络节点与物理通信通道之间的物理连接。

物理层上的协议有时也称为接口。

物理层协议规定与建立、维持及断开有关特性，这些特性包括机械的、电气的、功能性的和规程性的四个方面。

这些特性保证物理层能通过物理信道在相邻网络节点之间正确地收、发比特流信息，即保证比特流能送上物理信道，并且能在一端取下它。

物理层仅单纯关心比特流信息的传输，而不涉及比特流中各比特之间的关系，对传输差错也不作任何控制，这就象装御工只管装或御货物，但并不关心货物为何物和作一样。

为比特ISO对OSI在物理信道实体之间合理地通过中间系统，模型的物理层所作定义为：传输所需的物理连接的激活、保持和去除提供机械、电气的、功能性和规程性的手段。

比特建议第一级（物CCITT流传输可以采用异步传输，也可以采用同步传输完成。

另外，在X.21之间实现对物理级）中也作了类似定义：利用物理的、电气的、功能和规程特性在DCEDTE和理信道的建立、保持和拆除功能。

）指的是数据终端设备，是对属于用户所有的连网设备Data Terminal EquipmentDTE（输出设备、通/或工作站的通称，它们是数据的源或目的或既是源又是目的，例如数据输入Circuit-Terminating Data 具有根据协议控制数据通信的功能。

DCE（信处理机或计算机。

DTE）指的是数据电路终接设备或数据通信设备，或EquipmentData Communications Equipment 所用。

运营探讨无线网络中的信道编码综述周宇翔1，周华2南京210044；2.南京信息工程大学在无线网络中，由于没有有线通信信道，信息源和接收端之间的信息共享非常复杂，因此无线信道经常受到许多干扰的影响而导致信宿接收到错误的码字。

为了检测和纠正传输数据中的错误，信道编码技术应运而生。

信道编码能够在传输的数据中找出错误，并且往往有着一定的纠错能力，能够恢复出原始数据。

在噪声较大的无线网络中通常需要优异的编码码字，以保证较好的传输性能。

以此为基础的数据传输通常有两个过程，一个是利用映射或编码的方式将输入数据转换为信道输入序列，另一个是利用反向映射或解码以检索原始传输数据。

信道编码的类型有很多，常用的有线性分组码、卷积码、Turbo码以及LDPC码等。

通过对无线网络中的信道编码进行论述，信道编码；无线网络；线性分组码；卷积码；Turbo码；LDPCOverview of Channel Coding in Wireless NetworksZHOU Yuxiang1, ZHOU Hua. Changwang School of Honors, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing. School of Electronics and Information Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology,图1 码字传输原理在分组码中，信息序列被划分成固定长度的消息分组，每一个消息分组含有k 个信息比特，一共有个不同的消息。

在(n ,k )分组码中，这k 个消息比特按照一定的编码规则被编码成长为n （n ＞k ）的二进制序列c =(c 1,c 1,…,c n-1)，由编码器产生的n -k 个添加到每个输入消息中的比特称为冗余比特。