无线自组网中基于网络编码的效用最优路由和速率选择机制研究的综述报告概述：随着移动互联网和物联网等新兴网络应用的迅速发展，越来越多的智能移动设备与物联网终端与互联网相连，加重了网络流量和数据传输的负载，导致传统的中心化网络架构面临性能瓶颈，难以满足高效、高质量和可靠性的通信需求。为了克服上述问题，无线自组网（WirelessAd-hocNetworks）应运而生。无线自组网是一种分布式的、自治的网络，拥有自己的动态节点和网络连通性。其具有随时随地、自组织、灵活、鲁棒性高、部署容易等优点，因此被广泛应用于海底、空间、救援和军事等特殊应用场景。然而，由于其无固定拓扑结构、无线传输容易受到干扰和衰落等特殊性质，其传输性能容易受到限制。因此，无线自组网中的路由选择和速率控制技术成为保证网络性能并实现高效数据传输的核心问题。本综述报告将着重介绍基于网络编码的效用最优路由和速率选择机制在无线自组网中的应用研究进展。一、基于网络编码的效用最优路由网络编码可以将多个数据块合并成一个编码块，以提高传输效率。基于网络编码的效用最优路由机制可以根据最小化总传输时间、最小化传输代价、最大化网络吞吐量等不同目标，选择具有最高效用（Utility）的路由。1、基于线性网络编码的效用最优路由线性网络编码是一种流行的网络编码方法，其可以将数据块线性组合成编码块，并通过分布式组合算法和链路状态估计方法来实现效用最优路由选择。如Dourado等人提出了一种基于线性网络编码和水平分割链路状态估计的效用最优路由机制，其能够减少数据传输时间和跨越节点数。通过模拟实验验证，该机制可以提高网络性能并减少传输代价。2、基于Non-Linear网络编码的效用最优路由Non-Linear网络编码通过对原始数据块应用非线性变换，标识和处理数据流中的重复信息以消除信道干扰。Lu等人提出了一种基于Non-Linear网络编码的效用最优路由机制，其结合了协作边缘节点和链路状态预测技术，降低了节点之间的数据传输代价，提高了传输效率。3、基于混合网络编码的效用最优路由混合网络编码技术可以同时采用线性和非线性编码方法，以提高网络性能和通信效率。In’nami等人提出了一种基于混合网络编码的效用最优路由机制，该机制结合了链路状态预测和动态贪心算法，以提高网络吞吐量、降低数据传输代价和缩短总传输时间。二、基于网络编码的速率选择选择正确的数据传输速率可以提高网络吞吐量、降低拥塞率和提高通信质量。基于网络编码的速率选择技术可以通过网络编码理论和链路状态估计方法，根据网络拓扑、链路状态和数据类型选择最优的速率，以提高传输效率。1、基于编码流大学习的速率选择编码流大学习是一种新颖的机器学习方法，可从采样数据中生成优化的编码函数，以提高网络性能和数据压缩比。Lee等人提出了一种基于编码流大学习的速率选择机制，其通过在编码流中插入特定的数据块，以产生不同速率的数据传输，并通过机器学习算法选择最佳数据传输速率。2、基于镜像估计方法的速率选择镜像估计方法是一种频率选择算法，可以通过对网络信道的反射和散射进行测量和分析，估计信号的速率。Zeng等人提出了一种基于镜像估计方法的速率选择机制，该机制可以通过建立链路状态、噪声标识和周期性镜像估计模型，来获取不同速率的最优数据传输速率。结论：无线自组织网络的特殊性质和环境特征，赋予了网络编码技术在其应用中的重要性。本综述报告主要介绍了基于网络编码的效用最优路由选择和速率选择机制的研究进展。这些机制通过智能化算法、链路状态预测和机器学习方法，可以提高无线自组织网络的传输效率、减少传输代价和缩短传输时间，优化呈现了无线自组织网络的性能和通信质量。