Ein wenig Phantasie Mathematik könnte machen Mobile Netzwerke fünfmal schneller
LTE könnte schneller sein, aber es ist sicher nicht schnell genug. Geben Sie neue Forschung MIT und Caltech, was darauf hindeutet, dass ein wenig Phantasie Mathematik mobile Daten-Übertragungsraten steigern könnte – bis 400 Prozent.
Network World berichtet, dass die Zusammenarbeit eine neue Daten-Übertragungsverfahren hervorgebracht hat die so genannte zufällige lineare Netzwerkcodierung verwendet. Im Gegensatz zu üblichen Übertragungstechniken, RLNC — wie seine besten Freunde ihn nennen – kodiert jedes Datenpaket gesendet wird anhand von Informationen aus den zuvor gesendete Pakete und ein paar zufällig generierte Koeffizient geworfen für Glück, mit einigen lineare Algebra.
Das klingt vielleicht langweilig, aber klug daran ist, dass es von Fehlern ohne Absender oder Empfänger je Beibehaltung Übertragungsinformationen oder Pakete anfordern müssen erneut gesendet werden zu erholen. Wie? Nun, es klappt einfach was das fehlende Paket aus einer späteren sequenziert Paket enthalten – das per Definition schließt früheren sequenziert Pakete und die Koeffizienten verwendet, um das Paket zu kodieren.
Big Deal, nicht wahr. Aber denken Sie daran, dass ein wichtiger Grund für langsame Mobilfunkdaten ist wie die Netze mit fehlenden und korrupte Daten umgeht. Mit RLNC, das einfach kein Problem, trotz der Tatsache, dass Pakete unbedingt ein wenig größer als üblich sind – und es wird in Tests bestätigt. Lochfraß herkömmlich codierten Wi-Fi mit RLNC kodiert Wi-Fi, geschaut, wie schnell eine vier-Minuten-Video heruntergeladen werden kann, wenn es eine Fehlerquote von 3 Prozent hatten Forscher ist das nicht ungewöhnlich. RLNC Codierung war fünf Mal schneller als normale Wi-Fi. Fünf. Zeiten. Schneller.
Aufgeregt? Sie sollten sein. RLNC hat den zusätzlichen Vorteil erlaubt die Verwendung von 4G LTE und WLAN-Daten-Streams im Channel Bonding Anwendungen – das heißt, es kann verdoppeln Datenströme beide, verwenden für die gleiche Datenübertragung zur gleichen Zeit. Und weil es alle Mathe ist, kann es vollständig in Software, ohne Hardware aufrüsten umgesetzt.
Die einzige schlechte Nachricht ist, dass es noch Lab-basiert ist. Hoffentlich MIT und Caltech, die sich bald ändern. [Netzwelt]