автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методология экспертизы проектов телекоммуникационных систем

На правах рукописи УДК 621.396

НЕНАДОВИЧ Дмитрий Михайлович

МЕТОДОЛОГИЯ ЭКСПЕРТИЗЫ ПРОЕКТОВ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.01

Системный анализ, управление и обработка информации (в технических системах, технические науки)

00347Э520

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 2009

003479520

Работа выполнена в Московском государственном техническом университете имени Н.Э. Баумана

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

НЕУСЫПИН Константин Авенирович

Ведущая организация - Институт системного анализа РАН

Защита состоится Ю ноября 2009 г. в 14 ч. 30 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.141.02 Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана, 105505. г. Москва. 2-ая Бауманская ул., д.5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.141.02

доктор технических наук, профессор ПЕТРОВ Владимир Александрович доктор технических наук, профессор ШЛОМА Александр Михайлович

Автореферат разослан .Ю сентября 2009 года

кандидат технически* "ягк доцент

В. А. Иванов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Одной из существенных особенностей современного этапа научно технического прогресса является стремительное развитие инфокоммушшщионных систем (ИКС) и их транспортной основы - телекоммуникационных систем (ТКС). В настоящее время в нашей стране широко развернуты работы по реализации федеральной целевой программы «Электронная Россия». Одной из основных целей программы является повышение эффективности функционирования экономики, государственного управления я местного самоуправления за счет внедрения и массового распространения информационных и телекоммуникационных технологий. Это направление развития нашего общества является отражением объективных процессов, реально протекающих в мировом сообществе, обусловливается переходом от индустриального общества к информационному (постиндустриальному). Реализация перехода возможна только на основе создания соответствующей информационной инфраструктуры. Создание информационной инфраструктуры предполагает реализацию взаимосвязанной совокупности баз данных, средств обработки информации, телекоммуникационных систем и пользовательских терминалов.

Большое количество современных ТКС являются мультисервисны-ми гетерогенными системами, разработка которых требует постоянного осмысления тенденций их развития, направлений совершенствования технологий информационного обмена и топологии их построения. В качестве превалирующей тенденции развития ТКС в настоящее время рассматривается реализация концепции NGN (Next Generation Network). Концепция создания NGN отражает тенденции объективного процесса конвергенции действующих и перспективных сетей связи различного назначения, осуществляемой под эгидой большого количества международных организаций, специализирующихся на разработке нормативной базы в сфере телекоммуникаций.

В условиях высокой динамики развития телекоммуникационной сферы одной из основных проблем, стоящей перед разработчиками ТКС, является проблема оценки целесообразности выбора из большого многообразия новых сетевых технологий и реализующих их программно-аппаратных средств, практически ежегодно появляющихся на телекоммуникационном рынке, одной или нескольких совместимых технологий (не исключая разработку собственных). В этих условиях существенно

1

\

возрастает роль систем автоматизированного проектирования ТКС, развитие которых выделилось в настоящее время в отдельное направление решения проблемы искусственного интеллекта.

Близкими по содержанию к задачам разработчиков ТКС, решаемым на этапе обосновании целесообразности выбора базовых телекоммуникационных технологий, являются задачи, стоящие перед специалистами, осуществляющими экспертизу качества технических решений, предлагаемых в ходе проектирования ТКС. В рассматриваемом случае в качестве экспертов могут выступать либо представители заказывающих организаций, либо специально создаваемые группы независимых экспертов. Процесс создания ТКС должен происходить в непрерывном соревновательном взаимодействии экспертов и разработчиков системы. При этом соревновательный характер процесса взаимодействия должен быть направлен на решение задач повышения качества проекта в целом, так, чтобы содержание соревновательности, в терминах теории игр, могло быть сформулировано как многошаговая позиционная неантого-нистическая игра, предполагающая приблизительно равные возможности сторон.

Вместе с тем, практика показывает, что разработка сложных технических систем осуществляется на основе широкого использования средств САПР и, как правило, большими коллективами специалистов в области телекоммуникаций, составляющих в совокупности полноценные предприятия - системные интеграторы, активно взаимодействующие с проектными организациями. Тогда как экспертная деятельность, в большинстве случаев, осуществляется небольшой группой специалистов в той или иной области телекоммуникаций с минимальным использованием средств автоматизации.

Кроме того, как показывает практика, организация экспертной деятельности в сфере телекоммуникационных проектов очень часто сводится к субъективной оценке экспертом (группой экспертов) степени соответствия представленных разработчиком материалов (отчетов, оборудования, сегментов, опытных участков ТКС и т.д.) субъективно же сформулированным требованиям технического задания. При этом в ходе формирования экспертного заключения, в лучшем случае, используются коллективные методы работы (обмен мнениями, «мозговой штурм», метод «суда» и т.д.). Методы, направленные на снижение организационных сложностей коллективной работы, а так же методы снижения степени субъективности экспертных оценок на практике, как правило, не используются.

Результаты анализа реальных соотношений сил и средств участников проектов ТКС и организации их деятельности явно указывают на то, что процесс экспертной деятельности должен быть автоматизирован не в меньшей степени, нежели процесс разработки системы. Вместе с тем, каких-либо концептуальных решений по разработке автоматизированных систем поддержки принятия экспертного решения о качестве проектных решений, предлагаемых разработчиками для реализации в ТКС в ходе проектирования системы, к настоящему времени не выработано.

Результаты анализа перспективным направлений автоматизации процесса принятия экспертного решения в различных областях знаний показали, что наиболее действенными являются подходы, связанные с разработкой экспертных систем как самого востребованного практикой направления развития интеллектуальных систем.

Поэтому, решение комплекса взаимоувязанных научных задач, составляющих в совокупности проблему разработки методологии создания и внедрения телекоммуникационных экспертных систем (ТКЭС) в процесс экспертизы телекоммуникационных проектов, является в настоящее время особенно актуальным.

При разработке телекоммуникационных экспертных систем необходимо учитывать объективные различия между экспертной деятельностью и оценочной составляющей деятельности разработчиков в процессе проектирования ТКС. Основное различие состоит в том, что приоритетными объектами экспертной деятельности являются внешние (потребительские) свойства системы, тогда как оценочный аспект деятельности разработчиков требует, прежде всего, оценки качества конкретных технических решений по полному перечню решаемых задач проектирования (оценка внутренних свойств разрабатываемой системы). Поэтому алгоритмическое обеспечение ТКЭС должно разрабатываться с учетом направленности на формирование экспертных оценок, основанных на анализе значений некоторых обобщенных показателей качества проектируемой системы, характеризующих особенности предлагаемых к реализации системообразующих технических решений и непосредственно отражающих существенные свойства проектируемой ТКС, определяющие технический облик системы в целом.

Таким образом, возникшее и непрерывно углубляющееся в настоящее время объективное противоречие между субъективным характером формирования экспертных оценок качества проекта ТКС, с одной стороны, и ростом степени обоснованности проектно-технических решений на основе широкого внедрения в процесс разработки средств

САПР, с другой стороны, должно преодолеваться на основе разработки и внедрения телекоммуникационных экспертных систем, позволяющих автоматизировать деятельность немногочисленных по составу и разнородных по специализации групп экспертов. Рост степени объективности экспертных оценок на основе внедрения в практику экспертной деятельности интеллектуальных систем поддержки принятия решений позволит существенным образом уменьшить степень риска возникновения ошибок проектирования и, как следствие, значительно снизить уровень финансовых потерь при реализации проектов ТКС.

Решению проблемы формирования концептуальных и методологических основ организации экспертной деятельности в ходе проектирования ТКС на основе разработки и внедрения ТКЭС как системы поддержки принятия экспертного решения посвящено данное диссертационное исследование.

Объектом исследования являются перспективные гетерогенные муль-тисервисные телекоммуникационные системы.

Предметом исследования является процесс экспертизы качества системообразующих проектно-технических решений, предлагаемых к реализации в ходе проектирования телекоммуникационных систем, протекающий в изменяющихся условиях различного характера и уровня априорной неопределенности исходных данных о проектируемой системе. Целью работы является разработка концептуальных и методологических основ автоматизации процесса экспертной деятельности, осуществляемой в ходе разработки проектов перспективных телекоммуникационных систем, предусматривающей создание и внедрение телекоммуникационных экспертных систем, позволяющих существенно снизить финансовые и временные затраты на проектирование и последующую эксплуатацию телекоммуникационных систем за счет снижения уровня рисков принятия субъективно-ошибочных проектно-технических решений.

Научная проблема, решаемая в диссертационной работе, заключается в разработке концептуальных и методологических основ экспертизы проектов телекоммуникационных систем, предусматривающих создание и внедрение интеллектуальных телекоммуникационных экспертных систем, позволяющих существенно снизить уровень объективного противоречия между субъективным характером формирования экспертных оценок системообразующих проектно-технических решений, принимаемых в ходе разработки телекоммуникационных систем, с одной стороны, и ростом степени автоматизации процесса проектирования телекоммуни-

кационных систем, с другой.

Методы исследования. Теория сложных систем, тоория вероятностей и случайных процессов, теория декомпозиции, теория анализа эффективности, теория оптимизации, теория переменных состояния, теория марковских процессов, теория массового обслуживания, теория стохастического оценивания, теория нечетких множеств, теория нечеткого управления, теория искусственных нейронных сетей, теория принятия решений в условиях неопределенности, математическое программирование, аналитическое и имитационное моделирование. Основные научные результаты, выносимые на защиту.

1. Метод синтеза оптимальных систем экспертных показателей качества перспективных телекоммуникационных систем, позволяющий формировать на основе разработанных алгоритмов декомпозиции и редукции системы безызбыточных и чувствительных к особенностям проектно-технических решений показателей качества на различных этапах проектирования мультисервисных и гетерогенных телекоммуникационных систем.

2. Результаты разработки моделей процессов функционирования перспективных телекоммуникационных систем, учитывающих особенности функционирования мультисервисных гетерогенных систем в условиях различного уровня и характера априорной неопределенности относительно свойств протекающих в них процессов.

3. Результаты разработки алгоритмов экстраполяции-оценивания состояний моделей процесса изменения значений экспертных показателей качества в условиях стохастической и нечеткой априорной неопределенности исходных данных для проектирования телекоммуникационных систем.

4. Метод многоуровневого оценивания систем экспертных показателей качества перспективных телекоммуникационных сетей, включающих в себя экспертные показатели качества физического, канального, сетевого уровней и критерии оценки численных значений экспертных показателей качества, позволяющие учесть основные особенности перспективных мультисервисных гетерогенных телекоммуникационных систем.

5. Концептуальные основы технической реализации телекоммуникационных экспертных систем на основе моделей функционирования и алгоритмов экстраполяции-оценивания значений экспертных показателей качества в условиях различного уровня и характера априорной неопределенности на различных этапах проектирования телекоммуникационных систем.

Научная новизна раЬоты оЬусловлена тем, что в ней:

1. Впервые разработаны концептуальные и методологические основы экспертизы телекоммуникационных проектов на основе внедрения в практику экспертной деятельности телекоммуникационной экспертной системы как системы поддержки принятия экспертного решения о целесообразности внедрения в разрабатываемую телекоммуникационную систему различных вариантов проектно-технических решений.

2. С целью создания аппаратно-программного комплекса системы поддержки принятия экспертного решения разработаны новые модели процесса (подпроцессов) функционирования перспективных телекоммуникационных систем, алгоритмы экстраполяции-оценивания значений экспертных показателей качества в условиях различного характера и уровней априорной неопределенности.

3. Разработаны новые методики синтеза оптимальных систем экспертных показателей качества и критериев оценки показателей для различных уровней ЭМ ВОС в условиях неопределенности. Синтезированные на основе разработанных методик системы экспертных показателей качества и критериев их оценивания впервые позволили учесть особенности реализации различных проектно-технических решений на физическом, канальном и сетевом уровнях ЭМ ВОС при формировании превентивных экспертных оценок качества проектно-технических решений, предлагаемых к реализации на различных этапах проектирования телекоммуникационных систем.

4. Новизна полученных результатов, с точки зрения научной значимости, способствует развитию теории оценивания, теории моделирования процессов, реально протекающих в сложных информвционно-технических системах, теории контроля качества сложных динамических систем. Реализация новых результатов направлена на получение достоверной и безызбыточной информации о качестве перспективных гетерогенных мультисервисных телекоммуникационных систем на различных этапах проектирования.

Практическая ценность работы определяется тем, что реализация разработанных концептуальных основ автоматизации экспертной деятельности на основе внедрения телекоммуникационной экспертной системы, создаваемой в соответствии с обоснованно выбранными принципами построения, разработанными моделями, методами и алгоритмами позволит существенно снизить уровень экономических потерь в процессе разработки и эксплуатации перспективных телекоммуникационных систем на основе повышения степени объективности экспертных оценок

качества проектно-технических решений, формируемых на различных этапах проектирования.

Реализация результатов исследований. Основные результаты исследований реализованы в ОКР «Дигер», выполненной по заказу МВД России, при создании нормативно-технической базы и руководящих документов по проектированию перспективных телекоммуникационных систем двойного назначения 16 ЦНИИС МО, а так же в ходе проведения экспертизы проектов оснащения объектов опытного района Объединенной автоматизированной цифровой системы связи ВС РФ 17 ЦГТИС МО, что подтверждается соответствующими актами.

Апробации. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: 22-ой юбилейной НТК ВАС в Санкт-Петербурге в 1994 году, НТК ВИПС в 1995 году в Орле, НТК "Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2003)" в Санкт-Петербурге в 2003 году, всеармейской научно-практической конференции «Инновационная деятельность в Вооруженных силах РФ» в Санкт-Петербурге в 2003 году, II Международной научно-практической конференции «Экономика и инфокоммуникации в XXI веке» в Санкт-Петербурге в 2003 году, межвузовской НТК «Военная электроника. Опыт использования и проблемы, подготовка специалистов» в Воронеже в 2004 году, Международной научной конференции «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов» в Москве в 2003 году, 6-ой Всероссийской конференции «Проблемы развития технологических систем государственных органов охраны, специальной связи и информации» в Орле в 2009 г. Публикации. Содержание диссертационной работы отражено в монографии, в 60 печатных работах (из них 28 статей в журналах перечня ВАК) и 3 изобретениях. На часть публикаций с основными результатами работы приведены ссылки в конце автореферата.

Структура и объем работы.. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, заключения и отдельной книги приложений. Она содержит 475 листов, включая 357 листов текста, 92 листа с таблицами, графиками и рисунками, 6 листов перечня сокращений, 20 листов списка использованных источников, включающего 165 наименований, и 414 листов приложений в отдельной книге.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении раскрыта актуальность, новизна, научная и практическая значимость диссертационной работы, сформулированы цель, научная проблема, перечислены основные научные результаты, выносимые на защиту, раскрыто содержание основных разделов диссертации.

В первом разделе представлены результаты анализа характеристик

существующих и перспективных телекоммуникационных систем и технологий информационного обмена. Особое внимание уделяется рассмотрению разноплановых процессов конвергенции, определяющих облик сетей следующего поколения (NGN). Архитектура одного из типичных вариантов построения NGN представлена на рис. 1. Результаты сравнительного анализа тенденций развития отечественной телекоммуникационной сферы и тенденций развития аналогичной сферы развитых зарубежных государств позволяют сделать вывод об их идентичности с поправкой на некоторое запаздывание внедрения передовых телекоммуникационных технологий в нашей стране, обусловленное, прежде всего, продолжающейся эксплуатацией большого количества морально и физически устаревшего оборудования. Рассматриваются варианты построения NGN в России, делается вывод о целесообразности поэтапной реализации сценария «наложенной сети». Особое внимание уделяется анализу действующих Рекомендаций ITU, касающихся проблем обеспечения QoS. Отмечается несоответствие некоторых терминов и определений, представленных в различных Рекомендациях ITU. Разработан понятийный аппарат, отражающий основные аспекты экспертной деятельности в ходе проектирования ТКС как сложной пространственно распределенной технической системы. Взаимосвязь процессов разработки ТКС и экспертизы представлена на рис. 2.

Отмечается, что многообразие задач различной степени сложности, стоящих перед перспективными мультисервисными гетерогенными ТКС, многообразие рекомендаций, стандартов, протоколов, разработанных различными организациями телекоммуникационного сообщества, большое количество производителей телекоммуникационного оборудования, предлагающих разнообразные проектно-технические решения (ПТР) сходных по своей сути задач, обусловливает необходимость незамедлительной разработки экспертных систем в области телекоммуникаций.

Во втором разделе сформулированы основные направления предлагаемого подхода к организации экспертной деятельности, состоящего в построении оптимальных (безъизбыточных и чувствительных к особенностям анализируемых технических решений) глобальной и локальных векторных экспертных систем показателей качества (ГЭСПК и ЭСПК) на основе алгоритмов, разработанных с использованием основных результатов теорий декомпозиции (I.P Wilson, I.Lefkowitz), чувствительности (E.H. Розенвасер, P.M. Юсупов) и теории полезности с после-

дующим анализом значений показателей качества при реализации в проекте ТКС различных технических решений.

Рис.1. Вариант структурной схемы NGN

Процесс декомпозиции глобальной ЭСПК на иерархически связанную совокупность локальных ЭСПК, принадлежащих различным уровням ЭМ ВОС, должен состоять из ряда этапов: Применение метода структурной декомпозиции, позволяющего получить локальные ЭСПК в соответствии с задачами, решаемыми на различных уровнях ЭМ ВОС путем видоизменения общей цели функционирования для каждого уровня ТКС W[C{k)]-*w[^{k)] и разбиения общего множества ЭПК системы на подмножества ЭПК различных уровней ЭМ ВОС м{У(к)\ -> (&)] ■ Использование данного метода обусловлено структурой (иерархией) процессов, которые призвана реализовать ТКС.

1. Иерархия процессов выстраивается исходя из принадлежности тому или иному уровню ЭМ ВОС. Формализованная запись первого этапа декомпозиции, опирающегося на метод структурной декомпозиции, имеет вид:

щтъмщк

где Ycemyp (к), Ука„ур (к) и Уфизур (к) - соответственно локальные ЭСПК

Процесс разработки ТКС

Рвзребот»

проыоаашш

(мапроот)

о

о

О

к>

мппнпйТКС

Экспертиза промежуточных и конечных результатов этапов проектирования ТКС

разработт

Процесс проведения экспертизы проекта ТКС

Рис.2 Общая схема взаимосвязи процессов разработки и экспертизы проектных решений, принимаемых в ходе разработки ТКС

процессов сетевого, канального и физического уровней ЭМ ВОС.

2. Применение метода параметрической декомпозиции, позволяющего декомпозировать локальные ЭСПК уС1тур(к), Ут»УР{к) и Уф„зУР(к)на отдельные пары иерархически взаимосвязанных локальных ЭПК процессов верхнего и нижнего уровней. Для процессов сетевого и канального уровней:

^ (к)=ур. РГ (*)> гг (*)] и ^н [у1 (ЬШк)}\ (2)

при условии

(к), У2(к)) е „^№ (/с)} ,Э(У2(к): Г2(к)е „(*); ВДЛВД);

Для ЭПК процессов канального и физического уровней у^ ^ (к) задача решается аналогично:

(3)

^кУМкЖ¥г{к))-

при условии

3 (Г2(к):Г2(к)е?щ

Окончательный отбор чувствительных к особенностям ПТР экспертных показателей качества (ЭПК) в ЭСПК предлагается производить на основе разработанного трехэтапного алгоритма редукции, построенного на анализе функций взаимной чувствительности значений ЭПК к изменению переменных состояния ТКС, взаимно корреляционных функ-

10

ций (ВКФ) и неоклассических функций полезности.

В разделе представлены результаты разработки базовой методики аналитической вероятностной оценки качества функционирования перспективных ТКС на основе использования аппарата условных вероятностей. Разработанная методика позволяет учесть особенности функционирования ТКС на физическом, канальном и сетевом уровнях ЭМ ВОС и произвести корректную свертку отдельных ЭПК в глобальную ЭСПК, отражающую степень достижения общей цели функционирования системы.

Выражения для расчета вероятностей выполнения требований к качеству информационного обмена, управления, качеству функционирования СИО и СУ могут быть записаны в следующем виде:

Рвыпио [* = ?СД [('ДОС - {ДОС TP ) ЧКош - ^ОШ 77*)] Х хРдостов [(Кош - ^оштр)^упр — Уупртр)\х Х^ВЫПУПР [(^W7Í> - Уупгтр )]>

РвЫПУПР ["/*] = ^ОПЕР [(ТЦу ^ Тцу д0п ) J Рточ Упр [(ДГШ ^ АУ1Ю д0п) /(У1шпр <1 Í//£OT>77>)JX

ХРцЕПР — ^НЕПРТр) ~ ^СУ 77")] ^ВЫП СУ \_^СУ ~ ^СУ77>]>

Рвып C1ÍO [* —1-1 ^ВЫП V [(^дь/л VC110 — Y BU II veno TP ) !^УвыП CTH - ^ВЫП CT И TP )] Х Х^ШЯСГЯ(С£Г) [(^ЙЬШСГЯ ^■Увьщстнтр)1(?шптн - УЦЫЦ тн TP )] Х

ХРвЫПТН(Ф113)[Р'вЫПТН -^ВЫПТНТР)^ВЫПСУ — ^ВЫЛ СУ тр)~\Рвып СУ\_(УВЫП су ^Увыпсутр)] П/ 3 <Згр,

^ВЫПУ = ^СЕТУ [(^ШКСЮ — ^ВЬШУСИОТР^^УвЫПУКАН — ^ВЫП КАН 7?)]х Х^КАН У [(^ВЫПУКАН — ^ВЫП КАН TP ) К^ВЫП УФИЗ — ^'вып УФИЗ TP )J х ХРфИЗ У [ЙыГ7 УФИЗ — Y ВЫП УФИЗ TP )J >

Рвыпсу [•/*] =Q Рвыпусу [(^йылссу - ^ВЫПУСУТР)!^Увып ПРСУ - ^вып ПРСУТР)\х х^выппрсу\_(Увып прсу —^вып прсутр) К^выптнсу — ^вып тн сутр)~\х х^выптнсу [(^гьотгясу — ^'выл тп сутр)\ —%р>

РвЫПУСУ ~ РвЫПУСЕТ [Äb/Л У СЕТ — ^ВЫЛ УСЕТГрЖ^ВЫП У КАН ^ ^ВЫП У КАН Тр)\Х РвЫПУКАН {(^ВЫПУКАН - ^ВЫП У КАН Тр) ¡(^ВЫП УФИЗ ~ ^ВЫП УФИЗ 7?)] Х ХРвЫП УФИЗ [^fii/Я УФИЗ - Y ВЫП УФИЗ TP )] >

^ВЫППРСУ ~РвЫППРСЕг\$ШППРСЕГ ~ ^ВЫП ПР СЕГТрУ^УвЫП ПРЮМ — ^вьш ПРКА11ТР^\К (4"1 1 ) 1

[(^ЙЫГ/ПРМ13 - ^ВЫППРФ113ТР)]¡

где рсд - вероятность своевременной доставки сообщений, Рдостов -

вероятность выполнения требований к показателям достоверности информации, циркулирующей в ТКС, Кош - коэффициент ошибок, Р0ПЕР -

вероятность выполнения требований к показателям оперативности управления, рточупр - вероятность выполнения требований к показателям точности (действенности) управления, рНЕПР- вероятность выполнения требований к показателям непрерывности управления, рвыпусу -

вероятность выполнения требований к показателям пропускной способности каналов (выделенных физических, выделенных логических, логических) обмена управляющей информацией, РВЫПСТЩСЕТ) - вероятность выполнения требований к показателям структурной надежности ТКС, „ - вероятность выполнения требований к показателям

1 вил Т Н {ФИ3 )

технической надежности, РСЕТУ - вероятность выполнения требований к показателям пропускной способности сетевого уровня ТКС, р у - вероятность выполнения требований к показателям пропускной способности канального уровня ТКС, рфИЗ у - вероятность выполнения требований к показателям пропускной способности физического уровня ТКС, Р ,Р , р - вероятности выполнения требований к показа-

гВЫППРСУ,гШППРКЛН' 'ВЫППРФИЗ г г

телям производительности СУ в интересах сетевого, канального и физического уровней ЭМ ВОС соответственно, 3 <3ТР - условие выполнения

требований по эксплутационным расходам.

Отмечается, что решение задач экспертизы телекоммуникационных проектов осуществляется в условиях различного характера и уровня априорной неопределенности. Изменение уровня и характера априорной неопределенности значений экспертных показателей качества на различных этапах проектирования ТКС обусловливает необходимость реализации гибкого подхода к расстановке приоритетов использования методов преодоления априорной неопределенности на каждом из этапов. Представлены подходы к решению задач формирования экспертных оценок в условиях априорной неопределенности информации, имеющей нечеткий и стохастический характер, на основе методов грубых (задачи классификации) и нечетких множеств (алгоритм Мамдани), искусственных нейронных сетей (экстраполирующая сеть Хопфилда) и вероятностных методов принятия решения (на основе методов ТМО). Делается вывод о целесообразности реализации в ТКЭС смешанных

СМО, действенность которых подтверждается доказательством теоремы ВСМР. Приведены примеры решения частных задач формирования экспертных оценок качества ПТР на основе рассмотренных подходов. Проведен анализ целесообразности реализации имитационных моделей (ИМ) и моделей сети Петри (СП) в ТКЭС. Делается вывод о целесообразности реализации в ТКЭС методов имитационного моделирования, реализующих смешанные СМО, и на основе алгоритма Р.Шеннона формулируются требования к модели для реализации в ТКЭС. Кроме того, в материалах раздела рассмотрены методы оптимизации требований к экспертным показателям качества, позволяющим определить границы достижимости значений показателей с учетом накладываемых на них ограничений, например, технологического и стоимостного характера. Предпочтение для реализации в ТКЭС отдается методам целочисленного программирования, квазиградиентным методам и методам эволюционных вычислений. Делается вывод о том, что доказанность теорем Хехт-Нильсена, У. Ванга, К. Кастро создает предпосылки для достижения синергетического эффекта при решении задач формирования прогнозных оценок значений ЭПК на основе комплексирования аппроксимирующих свойств логики нечеткого вывода с бионическим механизмом аппроксимации ИНС. Кроме того, реализация в нечетких ИНС генетических или стохастических алгоритмов обучения может привести к достижению дополнительного прироста синергетического эффекта относительно комплексирования свойств ИНС и нечеткого вывода.

В третьем разделе представлены результаты разработки дискретных по времени и состояниям марковских моделей изменения состояний (значений ЭПК) проектируемой ТКС. Дискретные марковские модели позволяют достаточно адекватно учитывать особенности (передача ИС определенного объема в нормированные временные отрезки, быстрое старение информации о состоянии соединений и т.д.) функционирования современных и перспективных цифровых ТКС. Основным недостатком традиционного описания марковских моделей является сложность представления с его помощью выборочных значений (реализации) случайного процесса. Поэтому предлагается ввести специальные индикаторы в состояния моделируемых последовательностей

Суть предлагаемого подхода состоит в получении адекватных дискретному как по времени, так и по состоянию процессу функционирова-

ния стохастических разностных уравнений состояний перспективной ТКС. Модели разработанны на основе леммы о существовании стохастического дифференциала для стандартного винеровского процесса, доказанной А.Н. Ширяевым и являющейся многомерным обобщением известной теоремы Дж. Дуба о принципиальной возможности записи стохастического дифференциала для счетномерного вероятностного процесса при выполнении обычных требований к непрерывности и ограни- , ченности моделируемого процесса. Уравнения состояния и наблюдения, составляющие полную математическая модель случайного процесса, могут быть представлены в следующем виде:

ч{к)=с(к)е{к). О1)

ё(к + \) = Пт(к +1, к, г (к)) в (к) + Г(к) У(к), (12)

¿(к) = Н(к,т](к))9{к) + 1¥{к), (13)

где с(к) - М-мерная матрица-строка возможных состояний процесса 77 (Л); п(£+1Д, г (£))-матрица одношаговых переходных вероятностей (ОПВ), значения элементов которой зависят от принятых ПТР г [к) и определяемая в соответствии с соотношениями п„, (¿ + 1Д, г (*)) = #„,Т, П„„„ =9„„„Т + 1,Т-период изменения состояния; Г(&)- М-мерная диагональная матрица возбуждения процесса в (к) с элементами Г,,,,,(к) = Тра\„дт„/Кт,а2о,п- априорная дисперсия, Я™-спектральная плотность мощности белого шума возбуждения у (к) (У (к) - ступенчатый мартингал, удовлетворяющий условию = 2(г)> ■5-г>

Vк>т) процесса ьф М-мерная диагональная матрица наблюдения за состоянием процесса ¿?(£);,г(А:)-М-мерный вектор наблюдения за состоянием процесса §(к);1У(к)-ъектор белых шумов наблюдения. Структурная схема стохастического формирующего фильтра, аппа-ратно реализующего выражения (1-3) представлена на рис.3. Результаты проведённых экспериментов показали, что разработанная модель позволяет вполне адекватно (с точностью до 93%) описать стохастические процессы реально протекающие в ТКС.

Рис. 3. Структурная схема стохастического формирующего фильтра (СФФ)

В разделе представлен пример учета особенностей ПТР в вероятностно-временном механизме изменения состояния модели, на основе аналитического формулирования выражений для расчета интенсивностей (д ,„/) изменения состояний марковской цепи при различных фазах информационного обмена в ТКС. Возможность учёта особенностей ПТР в вероятностно- временном механизме изменения состояний моделируемого процесса позволяет существенно повысить уровень адекватности разработанной модели.

Представлены результаты разработки алгоритмов оценивания-прогнозирования состояний процесса функционирования (изменения-значений ЭПК), позволяющих учесть особенности разработанных дискретных моделей.

Структурная схема дискретного фильтра Калмана, учитывающего особенности разработанной модели и аппаратно реализующего выражения (14-18), представлена на рис.4

(14)

{к)=ШЛк)^1" (к+1'к'г>Р'- (к)Атт (Уя (*)));

Р„„„ (А9(к +1, £)) = ж 1„ (к +1, к,г) Р„„„ (Ав(к)) + 4л- г (к +1, к, г) а

(15)

Р„„„ (Ав (к)) = (1 -К „„„ (к) 5 ,„ (к)) Р,ю, {Ав{к+\,к)),

2„,{к) = 8тте(к) + У„{к),

(17)

(18)

где к„т(к)- элемент матрицы коэффициентов усиления линейного фильтра, р„,(ьв(к+\,к))- элемент матрицы априорной дисперсии ошибок оценивания, ртт{/\в(к))~ элемент апостериорной дисперсии ошибок оценивания, элемент матрицы наблюдения {н(к,п{к))> а]- элемент матрицы шума возбуждения процесса в {к), д„„, (у„ (к)) - символ алгебраического дополнения элементов матрицы шума наблюдения у„(к), ^еЬ символ определителя матрицы у„{к) • Начальными условиями реализации алгоритма являются: ^„(0) = „,(0)], Л„™(Д(9(0) = (0) • Скорость сходимости алгоритма составляет 5-10 шагов фильтрации.

На основе методов предложенных в работах Э.Сейджа и Дж. Мел-са разработаны алгоритмы анализа чувствительности у(к) предлагаемых алгоритмов оценивания-прогнозирования к отклонениям значений элементов матрицы одношаговых переходных вероятностей и матрицы наблюдений от истинных значений (выражения 19-28).

р(&@(к))-Р(Ав(к))

(19)

Р(Д0(*)) = [I - Щ)Я(*:)] х Р(Д0(* + 1Д)) х

!1 _ И _

(20)

Р (А0 (к +1, к)^ = Ал (к +1, к, г) Кем АжТ (к +1, к, г) к,г)р(Ав(к)У(к + \,к,г) +

+Аж {к +1 ,к, г) Рс (к) лт (к +1 ,к, г) + +л(к + \,к,г)Р,(к)Аят(к + 1,к,г) + +ГсУ„(к)Гт(к)

я

+

+

(21)

к (к) = Р,(к + \,к)[1-К(к)Н (¿)]г

(22) (23)

Рис.4 Дискретный адаптивный фильтр Калмана

(24)

(25)

Рс(к + 1,к) = \я(к+\,к,г)Р{(к)&я (к+1,*,/■) + л(к + \,к,г)Рс(к)л (к + \,к,г) +

+ Г(к)УАк)Гт(к)

Р(Ав(к +1) = Цк +1 )Ш(к +1) У (к + 1)А Нт(к + 1)АГГ (к +1) + +[/ - К(к +1 )Н(к)] Р{к +1, А)[/ - К{к +1 )Н(к + 1)]г --К(к + 1)АЩк +1) У(к +1 ,*)[/ - К(к +1 )Н(к + 1)]г --[/ - К(к +1 )Я(А +1)] Ут (к +1, к)АНт(к + \)Кт(к +1) + + Г(к +1)Ки(* + 1) А (4 + 1);

Р(к +1 ,к) = л(к +1, к, г) Р(М(.К)лт (к + \,к,г)+ +Г(к+Щ,(к + 1)Гг(к + 1)-,

У (к + \,к) = я(к + \, к, г) Рс (к)ж{к + \,к,г) +Г(к + ))Уу(к +1 )Гг (к +1); Р(к +1 ) = К(к +1, Ш - К (к +1 )Н(к + 1)]г - Уе (к + 1)ДЯГ (к+\)КТ (к+1); Уа(к + \) = л(к + \,к,г) У„(к)лг (к +1, к, г) + Г(к + \)Уу (к + 1)Гг (к +1); в = М[(9(0)] Р(Л0(О)=У(О) Р( Д0(О)) = Ув (0) = к (0) = £>[0(О)]

£(дё(*:))- матрица реальных апостериорных дисперсий ошибок оценивания процесса в (к); р(&в(к + \,к))- матрица реальных априорных дис-

я

персий ошибок оценивания состояний процесса ®(£); рс(к)- реальная

(26)

(27)

(28)

апостериорная взаимная ковариационная матрица; рс(к+\, к)) - реаль-

л

ная априорная взаимная ковариационная матрица; у0 (к) - матрица апостериорных реальных дисперсий процесса е^).

На рисунке 5 представлены графики, наглядно представляющие зависимости функции чувствительности процесса фильтрации от мерности модели и различных соотношений дисперсий шумов возбуждения и наблюдения с'/а~=2 ' сплошная линия> Ост.2 = 4 - штриховая линия).

Анализ зависимостей позволяет выявить значительные отклонения значений дисперсии процесса фильтрации от реальных при довольно незначительных изменениях значений элементов матриц ОПВ и наблюдения. Необходимо отметить, что если корректировка значений элементов матрицы наблюдений является прерогативой разработчиков ТКЭС, то Анализ зависимостей позволяет выявить значительные отклонения значений дисперсии процесса фильтрации от реальных при довольно незначительных изменениях значений элементов матриц ОПВ и наблюде-

Рис.5 Функции чувствительности процесса фильтрации к изменению значений элементов матрицы ОПВ и наблюдения, ния. Необходимо отметить, что если корректировка значений элементов матрицы наблюдений является прерогативой разработчиков ТКЭС, то для уточнения значений элементов матрицы ОПВ необходима реализация процедуры идентификации параметров, определяющих вероятностно- временной механизм изменения состояния (значений ЭПК) модели проектируемой ТКС. С целью повышения качества оценочных значений разработаны алгоритмы идентификации и коррекции значений элементов матрицы ОПВ. Совместная реализация алгоритмов фильтрации, идентификации и коррекции составляет дискретный адаптивный фильтр Калмана (ДАФК), позволяющий существенно ( на 15-20%) снизить временные затраты на формирование состоятельных, несмещённых, достаточных и эффективных оценочных значений. Разработаны предложения по технической реализации ДАФК.

Разработанный алгоритм идентификации элементов матрицы ОПВ

основан на реализации методов последовательного оценивания А.Г. Тартаковского. Разработанный алгоритм позволяет по наблюдению за интервалами (Т„) между наступлением событий в ТКС (модели, аналоге, опытном участке) формировать оценочные значения интенсивностей наступления событий (Л, ц, V), оптимальные по критерию наименьшего апостериорного риска:

Яп ) =гшп (К41)!^,"] }» (29)

где- ) - текущий апостериорный риск, определяемый из условия

Я

(здесь и„ - класс оценок, для которых мип(х",/1п)< 00 )•

В этом случае оптимальный момент остановки определяется выражением

т°ы =тт{Л^тт^ <и <№Т„ >А„ }, (31)

а оптимальная неусеченная процедура оценивания состоит в сравнении статистики Т„ с постоянным порогом

А={\!4~с)-р\ (32)

и имеет вид

Г 1/п(Тп) = м»при7"п<А, (33)

Т. и„{Т„)= /л,(Г„)приГп >А,

Результаты проведённых экспериментов показали высокую скорость сходимости алгоритма идентификации, составившую в среднем 20-30 шагов наблюдения.

С целью учета особенностей оценивания состояний (значений ЭПК) моделируемого процесса на нестационарных временных отрезках (рис. 6) и реализации экстраполирующих свойств авторегрессионных моделей разработан алгоритм адаптивного оценивания-прогнозирования. В основу разработки алгоритма положен метод авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС), впервые предло женный Дж. Боксом и Г. Джекинсом. Общая структурная схема устройства фильтрации-экстраполяции для модели АРПСС (1,2,4) представлена на рис. 7. Структурная схема алгоритма фильтрации-экстраполяции

©(К)

г

• /-У

Л~ -

7-Г

....... * 11

'„(а) р„(о) »„(о) (о) «•„

•„(О) *„(□) Р„(Щ р., (Щ «\,

'„(□) р„(и) р„(п) р„(о) р.,

р„(о) (о) г„(оу (О) р„

„(□) Р., (о) Р„(О) р., (О) Р„

Рис. 6. График изменения состояний модели

оценочных значений состоянии нестационарных процессов изменения значений ЭПК представлена на рис. 8.

Блок формирования разностей

Блок формирования прогноза

Рис 7. Общая структурная схема фильтрации-экстраполяции значений ЭПК дляАРПСС (1,2.4)

Разработаны предложения по технической реализации известного базового РНК-алгоритма, представленного в виде следующих выражений для вычисления векторов коэффициентов предсказания, коэффициентов усиления и дисперсии ошибки фильтрации:

к.»-р^Л^тв^т^»+§тр_^ы+1»=

(34 - 36)

г,-,., + М)

Структурные схемы устройств, аппаратно реализующих выражения (34-36) при решении задач в рассматриваемой постановке, представлены на рис. 8-10. Структурная схема адаптивного алгоритма экстраполяции-оценивания нестационарных процессов изменения ЭПК представлена на рис. 11. Пример формирования прогнрзного значения индикатора состояния (значения ЭПК) представлен на рис. 12. Сходимость алгоритма обусловливается последовательным характером определеня порядка и пересчета значений операторов сдвига и авторегрессии, а так же однозначностью определения пороговых значений для реализации правила остановки.

Для моделирования процесса изменения состояний (значений ЭПК) в условиях априорной неопределенности, имеющей нестохастический характер, разработан формирующий фильтр нечеткой последовательности (ФФНП). Результаты проведённых экспериментов показали, что на основе разработанной модели возможно адекватное описание процессов имеющих нечёткую природу и реально протекающих в ТКС.

В качестве устройства формирования оценочных и прогнозных значений моделируемого нечеткого процесса предлагается реализовать модель искусственной нейронной сети Хэмминга, хорошо зарекомендовавшей себя в качестве инструмента оценки зашумлённых значений векторных величин. В качестве алгоритма обучения входного слоя сети предлагается использовать разработанный ДАФК. Конструктивность обучения ИНС на основе методов калмановской фильтрации показана в работах С. Хайкина и подтверждена в ходе проведённых экспериментов. На основе реализации предлагаемого подхода в большинстве случаев существенно (на 15-20%) увеличивается точность формируемых оценок при незначительном росте скорости сходимости процесса. Структурная схема искусственной нейронной сети Хемминга с обучением на основе ДАФК представлена на рис.13

В четвертом разделе представлены разработанные на основе реализации алгоритмов декомпозиции и редукции (раздел 2) варианты оптимальных локальных экспертных систем показателей качества мульти-сервисной гетерогенной телекоммуникационной системы, сформулиро ваны критерии их оценки. Разработаны алгоритмы последовательной свертки критериев оценки ЭСПК в обобщенный (глобальный) критерий. Пример процесса последовательной свертки ЭПК представлен на рис.14. Локальные ЭСПК и критерии их оценки разработаны с учетом

Рис. 8.. Структурная схема устройства фильтрации-экстраполяции значений операторов авторегрессии.

Рис. 9. Структурная схема блока вычисления значений коэффициентов компенсации остаточных ошибок фильтрации

особенностей сетевого, канального и физического уровней. На рис.15 и рис.16, в качестве примера, представлены структурные схемы локальной ЭСПК и системы критериев оценки ЭПК физического уровня. В пятом разделе представлены предложения по технической реализации ТКЭС, затрагивающие организационные и экономические аспекты разработки экспертной системы. На основе анализа задач, стоящих перед ТКЭС, определяется, что по классу решаемых задач систему целесообразно классифицировать как комбинированную: диагностическую,

Рис. 10.. Структурная схема блока вычисления элементов корреляционной матрицы

прогнозирующую, поддерживающую принятие решения. По способу реали зации ТКЭС необходимо классифицировать как квазидинамическую ЭС с возможностью организации на основе локальных вычислительных сетей ПВЭМ. По степени интеграции программного обеспечения ТКЭС должна быть классифицирована как гибридная, функционирующая как интеллектуальная надстройка над пакетами прикладных программ, реализующих структурные и функциональные модели проектируемых ТКС, методы оценки ЭПК и оптимизации требований к ЭСПК различных уровней ЭМ ВОС.

Наиболее предпочтительной для реализации в ТКЭС моделью представления знаний выглядит модель, созданная на основе фреймового подхода, позволяющего учесть концептуальную основу организации памяти человека. Результаты анализа основных положений работ Ньюэлла и Саймона, посвященных проблемам создания экспертных систем, выявил целесообразность реализации в ходе разработки ТКЭС продукционного подхода, реализующего основное правило человеческих рассуждений при принятии решения: «условие-действие». Вместе с тем, учитывая тот факт, что основным недостатком продукционного подхода является отсутствие явного структурирования правил предмет ной области, наиболее перспективным для реализации в ТКЭС выглядит комплексный - продукционно-фрэймовый подход с использованием комбинированных стратегий разрешения конфликтов. Отмечается, что разрабатываемая ТКЭС должна обладать объяснительными возможностями.

прогнозные значения

Рис. 12. Пример прогноза изменения значений индикатора состояния (значения ЭПК)

Рис. 13. Структурная схема искусственной нейронной сети Хемминга с обучением на основе ДАФК

Г

|-►!'■,(*) у71

т с-

С:

Р^-(к)

у,

>1

рМ-Р,,^) |

Рис. 14. Вариант структурной схемы процесса свертки критериев оценки ЭПК проектируемой ТКС

Результаты анализа жизненного цикла ЭС позволяет отметить, что одной из главных задач, определяющих успех разработки ТКЭС, является этап разработки прототипа. Разрешению противоречия между требованиями к экономичности процесса создания прототипа и его функциональности способствует многоэтапный подход к разработке и совершенствованию прототипа ТКЭС, предусматривающий реализацию на

ранней стадии базовых ЭС (EMYCIN, KAS) с последующим усложнением инструментария (RLL, OPS5, PROLOG) и принятием решения о целесообразности реализации в промышленном варианте ТКЭС процедурных языков программирования, ориентированных на обработку символьной информации (LISP, INTERLISP). Разработаны варианты концептуальной и функциональной составляющих поля знаний ТКЭС. Представлен вариант обобщенного алгоритма функционирования телекоммуникационной экспертной системы, реализующей поддержку принятия экспертного решения (формирования экспертной оценки) на основе данных (трансформирующихся в знания), полученных из внешних источников, от экспертов-доноров, данных от реализации процедур нечеткого и стохастического моделирования, оценивания-экстраполяции, а так же данных полученных из системы-аналога (опытного участка) разрабатываемой ТКС. Вариант структурной схемы ТКЭС представлен на рис. 17. Структурная схема обобщенного алгоритма представлена на рис.18. Представлены результаты разработки устройства для параметрической оценки закона распределения потоков сообщений, позволяющего формировать данные о типах и значения параметров потоков И С, циркулирующих в системах-аналогах (опытных участках) разрабатываемой ТКС.

Результаты анализа экономического эффекта от реализации ТКЭС по зволяют сделать вывод о высоком уровне рентабельности внедрения системы в процесс проектирования. Так, например, опыт реализации проектов по развитию ТКС крупнейшими отечественными операторами (ОАО «Ростелеком», ОАО «МТС») показывает, что потери из-за ошибок при проектировании сетей составляют приблизительно 10-12% от стоимости проекта. В этом случае, учитывая тот факт, что ежегодные расходы на развитие сетей крупных российских операторов составляют сотни миллионов долларов в год, экономический эффект от реализации ТКЭС, позволяющей предотвратить хотя бы 50% ошибок), может составить порядка 14 миллионов долларов в год (при реализации 100 миллионного проекта). В итоге, экономический эффект от реализации ТКЭС более чем на порядок превышает суммарную стоимость разработки и годовой эксплуатации экспертной системы.

Рис.15. Состав экспертной системы показателей качества реализации физического уровня проектируемой ТКС

В разделе «Заключение» изложены основные теоретические и практические результаты диссертационной работы.

В Приложениях 1-19 представлены результаты анализа основных характеристик существующих и перспективных телекоммуникационных технологий, примеры решения задач оптимизации требований к значениям экспертных показателей качества, элементы концептуальной составляющей поля знаний, листинги программ разработанных моделей и алгоритмов оценки-экстраполяции состояний (значений ЭПК) ТКС.

Обобщенный вероятностный критерий оценивания качества функционирования физического уровня

Рис. 16. Обобщенный вероятностный критерий оценивания качества реализации физического уровня модел»

перспективной ТКС

БЗ - база знаний БА ИДС - блок анализа информации действующей сети (опытного участка ТКС) БСМ • блок стохастических (процессных) моделей БИМ - блок имитационного моделирования

БНМ - блок нечетких моделей БИНС • блок искусственных нейронных сетей БПЗ • блок представления знаний БОТТ - блок оптимизации технических требований

Рис.17. Вариант структурной схемы ТКЭС с распределенными знаниями

Рис. 18. Структурная схема варианта обобщенного алгоритма анализа и оптимизации ЭПК

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей диссертационной работе разработаны методологические и концептуальные основы экспертизы проектов перспективных ТКС на основе реализации ТКЭС, позволяющие преодолевать противоречие между непрерывным ростом степени автоматизации процесса проектирования ТКС, предусматривающей широкое использование строгих математических методов, с одной стороны, и субъективным характером формирования экспертных оценок соответствия качества проектно-технических решений субъективно заданным требованиям, с другой. Существующее противоречие приводит к значительному увеличению уровня рисков принятия ошибочных решений по построению перспективных ТКС. и, как следствие, к неоправданному росту затрат на их проектирование, разворачивание и эксплуатацию. Предлагаемый подход к разрешению противоречий базируется на комплексном использовании методов стохастического и нечеткого

моделирования процессов (подпроцессов) функционирования мультисервисных гетерогенных телекоммуникационных систем при реализации в них различных проектно-технических решений с последующей оценкой-экстраполяцией значений экспертных показателей качества, отражающих существенные свойства проектируемой системы и учитывающих особенности ПТР. Разработанные методологические и концептуальные основы организации экспертной деятельности в ходе проектирования перспективных ТКС. на основе создания и внедрения ТКЭС обладают определенной степенью универсальности и при учете особенностей смежной предметной области могут быть реализованы для формирования экспертных оценок качества проектно-технических решений перспективных сложных многофункциональных технических систем.

Основное содержание диссертационной работы нашло отражение в следующих публикациях:

Шенадович Д.М. Методологические аспекты экспертизы телекоммуникационных проектов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2008. - 272 с.

2.Ненадович Д.М. Унифицированная математическая модель процесса функционирования управляемой информационной системы // Изв. высш. учеб. заведений. Радиоэлектроника. - 1992,- № 3.. - С. 64-67.

3.Ненадович Д.М. Методы теории последовательного оценивания в задачах идентификации параметров дискретнозначных марковских моделей процесса функционирования телекоммуникационных систем // Научный вестник МГТУ ГА. Радиофизика и радиотехника, - 2005. - № 87,- С. 68-75.

4.Ненадович Д.М. Методы теории искусственных нейронных сетей в задачах идентификации переходных вероятностей управляемых дискретнозначных марковских моделей // Научный вестник МГТУ ГА Информатика Прикладная математика. - 2005. - № 92. - С. 74-80.

5.Ненадович Д.М. Постановка задачи идентификации переходных вероятностей управляемых дискретнозначных марковских моделей.методами теории искусственных нейронных сетей // Научный вестник МГТУ ГА. Информатика Прикладная математика. -2005.. - № 92. - С. 95-100.

6.Ненадович Д.М. Методы теории нечетких множеств в задачах редукции показателей качества информационной безопасности телекоммуникационных систем // Научный вестник МГТУ ГА . Радиофизика и радиотехника - 2005.- № 93. - С. 53-60.

7.Ненадович Д.М. Методы редукции в задачах синтеза систем показателей качества информационной безопасности телекоммуникационных систем // Научный вестник МГТУ ГА. Радиофизика и радиотехника. - 2005.. - № 93. - С. 45-52.

8.Ненадович Д.М., Шахтарин Б.И. Постановка задачи декомпозиции систем показателей качества безопасности инфокоммуникационных сетей специального назначения. // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. - 2008,-№ 1,-С. 107-116.

9.Ненадович Д.М. Синтез дискретной математической модели процесса функционирования управляемой инфокоммуникационной системы со случайной скачкообразной структурой // Электромагнитные волны и электронные системы. - 2006. - № 2-3. - С. 9-13. Ю.Ненадович Д.М. Методы теории линейной фильтрации и экстраполяции в задачах оценки состояния управляемой инфокоммуникационной системы со случайной скачкообразной структурой // Электромагнитные волны и электронные системы. - 2006. - № 6,- С. 16-21.

Ненадович Д.М. Методы стохастической аппроксимации в задачах адаптивного оценивания состояния управляемой ифокоммуникационной системы со случайной скачкообразной структурой // Электромагнитные волны и электронные системы. - 2006.. - №

10. - С.18-20.

П.Ненадович Д.М. Анализ устойчивости и чувствительности процесса функционирования управляемой инфокоммуникационной системы со случайной скачкообразной структурой // Электромагнитные волны и электронные системы. - 2006. - № 9.. - С. 16-20. П.Ненадович Д.М. Градиентные методы в задачах оптимизации характеристик систем управления инфокоммуникационными сетями // Научный вестник МГТУ ГА. Радиофизика и радиотехника. - 2006. - № 107. - С. 132 - 136.

13.Ненадович Д.М. Методы теории игр в задачах векторной динамической оптимизации процесса управления нфокоммуникационными системами со случайной скачкообразной структурой // Научный вестник МГТУ ГА. Радиофизика и радиотехника. - 2006. -№ 107. - С. 137 - 142.

П.Ненадович ДМ., Шахтарин Б.И. Методы теории нечетких множеств в задачах декомпозиции систем показателей качества инфокоммуникационных сетей специального назначения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение . - 2006. - №3. - С. 88 -96.

15. Ненадович Д.М. Адаптивный байесов подход в задачах оптимального управления инфокоммуникационными системами со случайной скачкообразной структурой // Известия высших учебных заведений. Технические науки. - 2006. - № 6. - С. 123 - 131.

16.Ненадович Д.М. Алгоритм экспертного принятия решений по организации контроля безопасности инфотелекоммуникационных систем в условиях нечеткости исходной информации // Инфокоммуникационные технологии. - 2006.- Т.4, №4. - С. 63-68.

17 Ненадович Д.М. Алгоритм экспертного принятия решений по организации контроля безопасности инфотелекоммуникационных систем в условиях недостаточности исходной информации // Инфокоммуникационные технологии. - 2007. - № 2. - С.65-69.

18.Ненадович Д.М., Шахтарин Б.И. Постановка задачи декомпозиции систем показателей качества безопасности инфокоммуникационных сетей специального назначения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. - 2008. - № 1. - С. 107-116.

19.Ненадович Д.М., Шахтарин Б.И. Метод авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего в задачах экспертного моделирования телекоммуникационных систем // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. -2009. -№ 2. -С. 102- 111.

20.Ненадович Д.М., Редкозубое С.А. Реализация методов искусственных нейронных сетей с обучением для решения задач экстраполяции-оценивания значений экспертных показателей качества сложных информационных систем, в нечеткой векторной постановке II Информационно-аналитический бюллетень МГГУ. - 2009. - № 2.. - С. 39-42. Ненадович Д.М., Редкозубое С.А. Метод формирования нечетких последовательностей в задачах экспертной оценки качества сложных информационных систем // Информационно-аналитический бюллетень МГГУ. - 2009.. - № 2.. - С. 33-39.

21.Ненадович Д.М. Алгоритм адаптивного прогнозирования значений временных рядов в задачах экспертного оценивания качества проектно-технических решений, предлагаемых к реализации в ходе проектирования сложных информационных систем // Информационно-аналитический бюллетень МГГУ. - 2009. - № 5. - С. 44 - 49.

22.Патент № 2099781 (РФ). Управляемый вероятностный автомат / В.И. Зимарин, Д.М

Ненадович, И.Б. Парашук // Открытия. Изобретения.....- 1997. - № 35. Патент №

2094844 (РФ). Устройство для параметрической оценки закона распределения потоков сообщений / Зимарин В.И., Ненадович Д.М., Паращук И.Б.. // Открытия. Изобретения. ... .-1997.-№30.

Подписано к печати 24.09.09. Заказ № 574 Объем 2,0 печ.л. Тираж 100 экз. Типография МГТУ им. Н.Э. Баумана 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д.5 (499) 263-62-01

Перечень сокращений и условных обозначений

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Анализ современного состояния и общемировых тенденций 26 развития телекоммуникационной сферы современного общества

1.1. Анализ современного состояния и тенденций развития 28 отечественных и зарубежных телекоммуникационных систем

1.1.1. Анализ общемировых тенденции развития 3 2 телекоммуникационных систем

1.1.2. Анализ особенностей эволюционного развития отечественных 62 телекоммуникационных систем

1.2. Анализ взаимосвязи процессов проектирования и экспертизы 80 проектов современных и перспективных телекоммуникационных систем

1.2.1. Анализ особенностей проектирования современных и 80 перспективных телекоммуникационных систем

1.2.2. Концептуальные основы организации экспертной деятельности 93 в ходе разработки перспективных телекоммуникационных систем

Выводы

Глава 2. Методологические основы экспертизы телекоммуникационных проектов

2.1. Методы теории эффективности, декомпозиции и редукции в 110 задачах экспертизы телекоммуникационных проектов

2.1.1. Методы теории эффективности в задачах экспертизы телекоммуникационных проектов

2.1.2. Методы теории декомпозиции в задачах формирования 119 локальных ЭСПК проектируемой ТКС

2.1.3. Методы редукции в задачах формирования локальных ЭСПК 126 проектируемой ТКС

2.2. Методы экспертизы степени оптимальности значений 136 технических требований, предъявляемых к перспективным ТКС

2.3. Методы снижения степени априорной неопределенности 157 исходной информации в ходе организации экспертизы телекоммуникационных проектов

2.3.1. Методы теории грубых и нечетких множеств в задачах 160 формирования экспертных оценок качества технических решений, принимаемых в ходе проектирования ТКС

2.3.2. Методы теории искусственных нейронных сетей в задачах 167 формирования экспертных оценок качества технических решений, принимаемых в ходе проектирования ТКС

2.3.3. Методы эволюционных вычислений в задачах 173 формирования экспертных оценок качества технических решений, принимаемых в ходе проектирования ТКС

2.4. Методы теории массового обслуживания и имитационного 180 моделирования в задачах экспертизы телекоммуникационных nnoeKTOR

Выводы

Глава 3. Модели и алгоритмы формирования оценок экспертных 208 показателей качества перспективных телекоммуникационных систем

3.1. Классификация процессуальных моделей и моделирование 209 процессов (подпроцессов) функционирования перспективных ТКС

3.1.1. Марковские модели непрерывнозначных процессов 210 функционирования ТКС

3.1.2. Результаты разработки дискретнозначной марковской 211 модели процесса функционирования ТКС

3.1.3. Разработка комбинированной экстраполирующей модели 221 процесса функционирования перспективных ТКС

3.1.4. Разработка алгоритмов анализа устойчивости моделирования 226 процесса функционирования перспективной ТКС и выбора оптимального количества наблюдаемых состояний системы.

3.2. Разработка алгоритмов идентификации-оценивания- 231 экстраполяции параметров стохастических моделей экспертных показателей качества проектируемой ТКС

3.2.1. Методы теории оценивания в задачах формирования 232 экспертных оценок качества технических решений в условиях стохастического априорной неопределенности

3.2.2. Разработка алгоритма формирования оценочных значений 241 состояния (ЭПК) ТКС в ходе моделирования процесса ч функционирования проектируемой системы

3.2.3. Анализ чувствительности алгоритма формирования оценочных значений стохастических моделей экспертных показателей качества проектируемой ТКС

3.2.4. Алгоритмы идентификации параметров стохастических моделей процесса изменения значений экспертных показателей качества проектируемой ТКС

3.3. Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего в задачах формирования прогнозных оценок значений экспертных показателей качества проектируемых

3.4. Нечеткие и нейросетевые модели в задачах формирования 281 значений экспертных показателей качества моделей проектируемых ТКС

Глава 4. Разработка методики многоуровневого оценивания 301 экспертных показателей качества перспективных телекоммуникационных систем

4.1. Формирование системы и критериев оценки экспертных 302 показателей качества перспективных ТКС сетевого уровня

4.2. Формирование системы и критериев оценки экспертных 336 показателей качества перспективных ТКС канального уровня

Выводы эмвос эмвос

4.3. Формирование систем и критериев оценки экспертных показателей качества перспективных ТКС физического уровня ЭМ ВОС

4.4. Формирование системы и критерия оценки экспертных 373 показателей оперативности АСУ информационным обменом

Выводы

Глава 5. Концептуальные основы технической реализации телекоммуникационных экспертных систем

5.1. Обоснование выбора основных принципов построения 391 телекоммуникационных экспертных систем

5.2. Обоснование выбора базовой модели представления знаний в 393 телекоммуникационных экспертных системах

5.3. Организационно-экономические аспекты разработки 402 телекоммуникационной экспертной системы

5.3.1. Экономические аспекты разработки телекоммуникационных 404 экспертных систем

5.3.2. Организационные аспекты разработки 406 телекоммуникационных экспертных систем

5.3.3. Содержание этапов жизненного цикла 410 телекоммуникационных экспертных систем

5.4. Разработка концепции построения ТКЭС

5.5. Разработка предложений по технической реализации ТКЭС 424 Выводы 442 Заключение 448 Библиографический список 456 Приложения

Перечень сокращений и условных обозначений

Сокращения Полное наименование

АРПСС Авторегрессия - проинтегрированное скользящее среднее

АРСС Авторегрессия - скользящее среднее

АС Ансамбль сигналов

АСУ Автоматизированная система управления

БА ИДС Блок анализа информации поступающей из действующей системы

БАИ Блок анализа интенсивности

БВМ Блок выбора матрицы переходных вероятностей

БВД Блок вычисления дисперсии

БВСАЗ Блок вычисления средних арифметических значений

БД База данных

БИМ Блок имитационных моделей

БК Блочное кодирование

БНМ Блок нечетких моделей

БОТР Блок определения типа распределения

БПЗ Блок представления знаний

БСМ Блок стохастических моделей

БУ Блок управления

БЭЗ Блок экспертных знаний

БЗ База знаний

БПЭ Базовый процессорный элемент

BP Вычислитель распределения

ГА Генетический алгоритм

ГПН Генератор порогового напряжения

ГСПК Глобальная система показателей качества

ДАФК Дискретный адаптивный фильтр Калмана

ДЗП Дешифратор заголовков пакетов дпкд Делитель с переменным коэффициентом деления

ДБГП Датчик белой гауссовской последовательности дкнп Датчик коррекции нечеткой последовательности дкп Датчик корректирующих последовательностей

ДФК Дискретный фильтр Калмана

ЕР Евклидово расстояние

ЗАУ Запирающее устройство

ЗЛП Задача линейного программирования

ЗУ запоминающем устройстве

ЗпрУ Запирающее устройство

ЗЦП Задача целочисленного программирования ин Искусственный нейрон инс Искусственная нейронная сеть инсх Искусственная нейронная сеть Хэмминга ипз Интерпретатор знаний ис Информационное сообщение

КИЕд Коммутируемая информационная единица кио Канал информационного обмена лп Линейное программирование

ЛСПК Локальная система показателей качества

МАП Максимум апостериорной плотности мд Множественный доступ

МПС Многопакетное сообщение

МТ Мобильный терминал нв Нечеткий вывод

НЛП Нелинейное программирование

НИНС Нечеткая искусственная нейронная сеть оп Обнаружитель пауз

ОКС Общий канал сигнализации

ОПВ Одношаговые переходные вероятности

ОПЭФ Обобщенный показатель эффективности

ОСУ Объемно-сферическая укладка

ОЭСПК Обобщенная экспертная система показателей качества

ОЦК Основной цифровой канал

ОЗФ Основная задача функционирования

ПК Показатель качества

ПРВ Плотность распределения вероятностей

ПРТ Предоставление ресурса по требованию

ПТР Проектно-техническое решение

ПУ Пороговое устройство

ПЦИ Плезиохронная цифровая иерархия

РК Решетчатое кодирование

РНК Рекуррентный алгоритм наименьших квадратов

РЭС Радиоэлектронные средства

СГППСС Сеть глобальной персональной подвижной спутниковой связи

СИО Система информационного обмена

СКК Сигнально-кодовые конструкции

СМО Система массового обслуживания

СППР Система поддержки принятия решения

СПК Система показателей качества

ССПР Сотовые системы подвижной радиосвязи

ССС Система спутниковой связи

СУ Система управления

СУИО Система управления информационным обменом

СУБД Система управления базой данных

СФФ Стохастический формирующий фильтр

СЦИ Синхронная цифровая иерархия

СДЗД Счётчик-делитель значений длительности сдзи Счётчик-делитель значений интенсивности сид Счетчик информационной длины сям Специализированный язык моделирования ткс Телекоммуникационная система

ТКЭС Телекоммуникационная экспертная система

УАТС Учережденческая АТС

УВПВ Устройство вычисления значения переходных вероятностей

УКЗ Устройство коррекции значений

УМОЭ Устройства моделирования-оценки-экстраполяции

УС Устройство сравнения

УФ Устройство формирования

УЦМ Управляемая цепь Маркова

ФЗР Фиксированное закрепление ресурса

ФФ Формирующий фильтр

ФФНП Формирующий фильтр нечеткой последовательности

ЦСИС (ЦСИО) Цифровая сеть с интеграцией служб (обслуживания) ш-цсис Широкополосная цифровая сеть с интеграцией служб

Ш-ЦСИО) (обслуживания) шпс Широкополосный (шумоподобный) сигнал чпк Частный показатель качества

ЧПЭФ Частный показатель эффективности эз пткс Экспертная заключение по проекту телекоммуникационной системы

ЭИФО Экстраполятор индикатора фазы обслуживания эмвос Эталонная модель взаимодействия открытых систем энс Экстраполирующая нейронная сеть эо пткс Экспертная оценка проекта телекоммуникационной системы эпк Экспертный показатель качества эспк Экспертная система показателей качества эс Экспертная система эт пткс Эксперт проекта телекоммуникационной системы япз Язык представления знаний

AON All-optical Networks

API Applied Programming Interface

ATM Asynchronous Transfer Mode

BRI Basic Rat Interface

BS Base Station

CORBA Common Object Request Broker Architecture

DECT Digital Enhanced Cordless Telecommunications

DWDM Dense WDM

EDGE Enhanced Data Rate for Evolution

EEO Elliptical Earth Orbit

ETSI European Telecommunications Standards Institute

FGNGN Focus Group on NGN

Flash-OFDM Fast Low-Latency Access with Seamless Handoff OFDM

FMC Fixed Mobile Convergence

FR Frame Relay

GPRS General Packet Radio Service

GSM Global System for Mobil

HDL С High Level Data Link Control

HEO High Earth Orbit

HFC Hybrid/Fiber Coaxial

HSDPA High-Speed Downlink Packet Access

HSS Home Subscriber Server

HSUPA High-Speed Uplink Packet Access

IMEI International Mobile Equipment Identity

IMSI International Mobile Subscriber Identity

IMS (Internet Protocol) - MultimediaSubsystem

IN Intelligent Network

IN Internet Protokol

ISDN Integrated Services Digital Network

ITU-T International Telecommunication Union - Telecommunication

Standardization Sector

IPCC International Packet Communication Consortium

IWG Interwoking Gateway

LEO Low Earth Orbit

LTE Long Term Evolution

MAP Mobile Application Part

MBWA Mobile Broadband Wireless Access

MPLS Multi Protocol Label Switching

MSC Mobile Switches Center

NNI Network-to-Network Interface

ОМА Open Mobile Alliance

OSA Open Service Access

PCN Personal Communications Networks

PDH Pleisiochronous Digital Hierarchy

QoS Quality of Service

SDH Synchronous Digital Hierarchy

SNMP Simple Network Management Protocol

TMN Telecommunication Management Network

UIM User Identity Module

UMTS Universal Mobile Telecommunication System

UTRA UMTS Terrestrial Radio Access

UTRAN UMTS Terrestrial Radio Access Network

WiMAX Worldwide Interoperability for Microwave Access

WDM Wavelength Division Multiplexing

WCDMA Wideband Code Division Multiple Access

Wi-Bro Wireless Broadband

WSAT Very Small Aperture Terminal

Одной из существенных особенностей современного этапа научно технического прогресса является стремительное развитие инфокоммуникационных систем (ИКС) и их транспортной основы -телекоммуникационных систем (ТКС). В настоящее время в нашей стране широко развернуты работы по реализации федеральной целевой программы «Электронная Россия» [145]. В качестве одной из основных целей программы является повышение эффективности функционирования экономики, государственного управления и местного самоуправления за счет внедрения и массового распространения информационных и телекоммуникационных технологий. Это направление развития нашего общества является отражением объективных процессов, реально протекающих в мировом сообществе и характеризующегося переходом от индустриального общества к информационному (постиндустриальному). Как известно, переход к информационному обществу предполагает новые формы социальной и экономической деятельности, базирующиеся на широком использовании информационных и телекоммуникационных технологий. Реализация перехода предполагает обеспечение равновозможного доступа к информационным ресурсам каждого жителя планеты и возможна только на основе создания соответствующей информационной инфраструктуры. Создание информационной инфраструктуры предполагает реализацию взаимосвязанной совокупности баз данных, средств обработки информации, телекоммуникационных систем и пользовательских терминалов.

Большое количество современных ТКС являются мультисервисными, гетерогенными и многооператорными системами, разработка которых требует постоянного осмысления тенденций их развития, направлений совершенствования технологий информационного обмена и топологии их построения [5,14,15,36,44,46,47,52,55,97,133-136,155,156,178]. В качестве превалирующей тенденции развития ТКС, в настоящее время, рассматривается реализация концепции NGN (Next Generation Network). Концепция создания NGN, отражает тенденции объективного процесса конвергенции действующих и перспективных сетей связи различного назначения, осуществляемой под эгидой большого количества международных организаций, специализирующихся на разработке нормативной базы в сфере телекоммуникаций. Основной финансовой целью создания NGN является увеличение прибыльности телекоммуникационных проектов за счет снижения капитальных затрат, с одной стороны, и, расширения перечня услуг предоставляемых абонентам с различными покупательными способностями, с другой [3,4,28-32,171,172].

В условиях высокой динамики развития телекоммуникационной сферы, одной из основных проблем, стоящей перед разработчиками ТКС, является проблема оценки целесообразности выбора из большого многообразия новых сетевых технологий и реализующих их программно-аппаратных средств, практически ежегодно появляющихся на телекоммуникационном рынке, одной или нескольких совместимых технологий (не исключая разработку собственных). При этом, как правило, предполагается, что использование новых базовых технологий и реализующих их средств должно обеспечить расширение перечня услуг и прирост качества предоставления услуг конечному пользователю, при минимальных (приемлемых) затратах ресурсов на их реализацию (т.е. обеспечить коммерческую привлекательность проекта). В этих условиях, существенно возрастает роль систем автоматизированного проектирования ТКС, развитие которых выделилось, в настоящее время, в отдельное направление решения проблемы искусственного интеллекта [6,17,73,75,129,187].

Близкими по содержанию к задачам разработчиков ТКС, решаемым на этапе обосновании целесообразности выбора базовых телекоммуникационных технологий, являются задачи стоящие перед специалистами, осуществляющими экспертизу качества технических решений, предлагаемых в ходе проектирования ТКС. В рассматриваемом случае, в качестве экспертов могут выступать либо представители заказывающих организаций, либо специально создаваемые группы независимых экспертов. Процесс создания ТКС происходит в непрерывном соревновательном взаимодействии экспертов и разработчиков системы. При этом соревновательный характер процесса взаимодействия должен быть направлен на решение задач повышения качества проекта в целом, так чтобы содержание соревновательности, в терминах теории игр, могло быть сформулировано как многошаговая позиционная неантогонистическая игра, предполагающая приблизительно равные возможности сторон [7,17,124].

Вместе с тем, практика показывает, что разработка сложных технический систем, к классу которых, безусловно, относится ТКС, осуществляется на основе широкого использования средств САПР и, как правило, большим коллективом узкопрофильных специалистов в области телекоммуникаций под руководством менеджеров среднего звена — менеджеров проектов (широкопрофильных специалистов в области телекоммуникаций) составляющих в совокупности полноценные предприятия — системные интеграторы. Тогда как экспертная деятельность, представляющая собой вполне самостоятельный процесс, направленный на повышение качества проектирования ТКС, в большинстве случаев, осуществляется, небольшой группой специалистов в той или иной области телекоммуникаций с минимальным использованием средств автоматизации.

Кроме того, как показывает практика, организация экспертной деятельности в сфере телекоммуникационных проектов, в большинстве случаев, сводится к субъективной оценке экспертом степени соответствия представленных разработчиком материалов (отчетов, оборудования, сегментов или опытных участков ТКС и т.д.) субъективно же заданным требованиям технического задания. При этом, в ходе формирования экспертного заключения, в лучшем случае, используются коллективные методы работы (обмен мнениями, «мозговой штурм», метод «суда» и т.д.).

Методы, направленные на снижение организационных сложностей коллективной работы (анкетирование, интервью, анкетирование с участием интервьюера), а так же на снижение степени субъективности экспертных оценок (множественные сравнения, парные сравнения, масштабирования, ранжирования, свертки) на практике, как правило, не используются [7,17,124].

В этих условиях, результаты анализа реальных соотношений сил и средств участников проектов ТКС и организации их деятельности, явно указывают на то, что процесс экспертной деятельности должен быть автоматизирован не в меньшей степени, нежели процесс разработки системы. Наиболее перспективным направлением автоматизации процесса экспертной деятельности выглядит создание систем поддержки принятия экспертного решения о качестве проектных решений, предлагаемых разработчиками для реализации в ТКС в ходе проектирования системы. При разработке систем поддержки принятия экспертного решения необходимо учитывать накопленный, к настоящему времени, опыт разработки интеллектуальных систем и, в особенности, самого востребованного практикой направления -создания экспертных систем.

При разработке телекоммуникационных экспертных систем (ТКЭС) необходимо учитывать объективные различия между экспертной деятельностью и оценочной составляющей деятельности разработчиков в процессе проектирования ТКС. Основное различие состоит в том, что приоритетными объектами экспертной деятельности являются внешние (потребительские) свойства системы, тогда как оценочный аспект деятельности разработчиков требует, прежде всего оценки качества конкретных технических решений по полному перечню решаемых задач проектирования, непосредственно связанному с конкретными вариантами построения программно-аппаратных комплексов ТКС (оценка внутренних свойств разрабатываемой системы). Поэтому, алгоритмическое обеспечение ТКЭС должно разрабатываться с учетом направленности на формирование экспертных оценок, основанных на анализе значений некоторых обобщенных показателей качества проектируемой системы, характеризующих особенности предлагаемых технических решений и непосредственно отражающих существенные свойства проектируемой ТКС, определяющие технический облик системы в целом [124].

Кроме того, учитывая тот факт, что оценочная функция разработчика ТКС в процессе создания системы, как правило, ограничена контролем за неукоснительным выполнением требований, субъективным образом сформулированных в техническом задании на разработку, экспертная деятельность при формировании ТЗ должна включать в себя элементы исследовательского характера и предусматривать анализ границ достижимости показателей качества перспективной системы при учете возможностей существующих и перспективных телекоммуникационных технологий. По результатам проводимого анализа от этапа к этапу проектирования требования технического задания должны соответствующим образом корректироваться [7,17,124].

Вместе с тем, необходимо отметить, что традиционное восприятие эксперта как некого уникального человека, обладающего глубокими знаниями в какой-либо области, развитой интуицией и большим опытом профессиональной деятельности, являющегося, кроме того, одним из немногих носителей уникальных знаний и способного решать задачи оценки качества различного вида проектируемых телекоммуникационных систем на одинаково высоком уровне, не приемлемо для современного уровня развития телекоммуникационной сферы. В условиях бурного развития телекоммуникационных технологий и неуклонного роста их наукоемкости, владение всей полнотой знаний телекоммуникаций сферы на одинаково высоком уровне, в настоящее время, не представляется возможным [124].

Подтверждением этого факта, является большое количество разработанных и опробованных к настоящему времени вариантов организации ТКС, имеющих различные физические принципы построения и функционирующих в соответствии со специфическими алгоритмами. Современный уровень развития телекоммуникационных технологий требует от экспертов телекоммуникационных проектов помимо глубоких специальных знаний, еще и твердых знаний основ большого количества смежных теорий (теория распознавания образов, квантовая механика и т.д.). Кроме того, дополнительные сложности организации экспертной деятельности создает большое многообразие (часто наполняемых различным содержанием) терминов и в разной степени соответствующих им аббревиатур, нечеткое функциональное соответствие большого количества передовых телекоммуникационных технологий описаниям эталонной модели ВОС. Не способствует росту качества процесса формирования экспертных оценок и недостаточно строгое выполнение производителями телекоммуникационных средств требований по стандартизации. Так, например, на практике часто возникают ситуации, когда произведенное в соответствии с одним и тем же стандартом, но различными производителями телекоммуникационное оборудование оказывается несовместимым.

Таким образом, в настоящее время, возникло и непрерывно углубляется объективное противоречие между субъективным характером формирования экспертных оценок качества проекта ТКС, с одной стороны, и ростом степени обоснованности проектно-технических решений на основе широкого внедрения в процесс разработки средств САПР, с другой стороны.

В этих условиях, актуальность разработки телекоммуникационных экспертных системы, позволяющих автоматизировать деятельность немногочисленных по составу и разнородных по специализации групп экспертов не вызывает сомнений. Рост степени объективности экспертных оценок на основе внедрения в практику экспертной деятельности интеллектуальных систем поддержки принятия решений позволит существенным образом уменьшить риски возникновения ошибок проектирования и, как следствие, финансовые потери при реализации проектов ТКС.

Решению задач формирования методологической базы для организации экспертной деятельности в ходе проектирования ТКС на основе разработки и внедрения ТКЭС, как системы поддержки принятия экспертного решения, посвящено данное диссертационное исследование.

В ходе выполнения диссертационного исследования объектом исследования являлись перспективные гетерогенные и мультисервисные телекоммуникационные системы, а предметом исследования являлся процесс экспертизы качества системообразующих проектно-технических решений предлагаемых к реализации в ходе проектирования телекоммуникационных систем, протекающий в изменяющихся условиях различного характера и уровня априорной неопределенности исходных данных.

Целью исследования являлась разработка методологической базы для организации экспертной деятельности в области разработки перспективных телекоммуникационных систем, позволяющей существенно снизить финансовые и временные затраты на проектирование и эксплуатацию телекоммуникационных систем, на основе снижения уровня рисков принятия субъективно-ошибочных проектно-технических решений.

В ходе выполнения диссертационного исследования решена научная проблема разработки методологической базы экспертизы проектов телекоммуникационных систем, позволяющая преодолеть объективное противоречие между субъективным характером формирования экспертных оценок системообразующих проектно-технических решений, принимаемых в ходе разработки телекоммуникационных систем, с одной стороны, и ростом степени автоматизации процесса проектирования телекоммуникационных систем, с другой.

В ходе диссертационного исследования применены методы: теории вероятностей и случайных процессов, теории декомпозиции, теории анализа эффективности, теории оптимизации, теории переменных состояния, теории марковских процессов, теории массового обслуживания, теории стохастического оценивания, теории нечетких множеств, теории нечеткого управления, теории искусственных нейронных сетей, теории принятия решений в условиях неопределенности, математического программирования, аналитического и имитационного моделирования.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Метод синтеза оптимальных систем экспертных показателей качества перспективных телекоммуникационных систем, позволяющий формировать на основе разработанных алгоритмов декомпозиции и редукции системы безызбыточных и чувствительных к особенностям проектно-технических решений показателей качества на различных этапах проектирования мультисервисных и гетерогенных телекоммуникационных систем.

2.Результаты разработки моделей процессов функционирования перспективных телекоммуникационных систем, учитывающих особенности функционирования мультисервисных гетерогенных систем в условиях различного уровня и характера априорной неопределенности относительно свойств протекающих в них процессов.

3.Результаты разработки алгоритмов экстраполяции-оценивания состояний моделей процесса изменения значений экспертных показателей качества в условиях стохастической и нечеткой априорной неопределенности исходных данных для проектирования телекоммуникационных систем.

4. Метод многоуровневого оценивания систем экспертных показателей качества перспективных телекоммуникационных сетей, включающих в себя экспертные показатели качества физического, канального, сетевого уровней и критерии оценки численных значений экспертных показателей качества, позволяющие учесть основные особенности перспективных мультисервисных гетерогенных телекоммуникационных систем.

5.Концептуальные основы технической реализации телекоммуникационных экспертных систем на основе моделей функционирования и алгоритмов экстраполяции-оценивания значений экспертных показателей качества в условиях различного уровня и характера априорной неопределенности на различных этапах проектирования телекоммуникационных систем.

Научная новизна работы обусловлена тем, что в ней:

1. Впервые предложены концептуальные основы экспертизы телекоммуникационных проектов на основе внедрения в практику экспертной деятельности телекоммуникационной экспертной системы, как системы поддержки принятия экспертного решения о целесообразности внедрения проектно-технических решений в разрабатываемую телекоммуникационную систему.

2. С целью создания аппаратно-программного комплекса системы поддержки принятия экспертного решения разработаны новые модели процесса (подпроцессов) функционирования перспективных телекоммуникационных систем, алгоритмы экстраполяции-оценивания значений экспертных показателей качества в условиях различного характера и уровней априорной неопределенности.

3. Разработаны новые методики синтеза оптимальных систем экспертных показателей качества и критериев оценки показателей для различных уровней ЭМ ВОС в условиях неопределенности. Синтезированные на основе разработанных методик системы экспертных показателей качества и критериев их оценивания впервые позволили учесть особенности реализации различных проектно-технических решений на физическом, канальном и сетевом уровнях ЭМ ВОС при формировании превентивных экспертных оценок качества проектно-технических решений, предлагаемых к реализации на различных этапах проектирования телекоммуникационных систем.

4. Новизна полученных результатов, с точки зрения научной значимости, способствует развитию теории оценивания, теории моделирования процессов, реально протекающих в сложных технических системах, теории контроля качества сложных динамических систем. Реализация новых результатов направлена на получение достоверной и безызбыточной информации о качестве перспективных гетерогенных мультисервисных телекоммуникационных систем на различных этапах проектирования.

Диссертация состоит из пяти глав и 19 Приложений.

В первой главе представлены результаты анализа характеристик существующих и перспективных телекоммуникационных систем и технологий информационного обмена. Результаты сравнительного анализа тенденций развития отечественной телекоммуникационной сферы и тенденций развития аналогичной сферы развитых зарубежных государств позволяют сделать вывод об их идентичности с поправкой на некоторое запаздывание внедрения передовых телекоммуникационных технологий в нашей стране, обусловленное, прежде всего, эксплуатацией большого количества морально и физически устаревшего оборудования. Разработан понятийный аппарат, отражающий основные аспекты экспертной деятельности в ходе проектирования ТКС, как сложной пространственно распределенной технической системы. Представлены результаты анализа основных положений документов международных организаций, специализирующихся в сфере стандартизации телекоммуникационных технологий. Особое внимание уделяется действующим рекомендациям ITU касающихся проблем обеспечения QoS. Отмечается, что многообразие задач различной степени сложности, стоящих перед перспективными мультисервисными гетерогенными ТКС, многообразие рекомендаций, стандартов, протоколов, разработанных различными организациями телекоммуникационного сообщества, большое количество производителей телекоммуникационного оборудования, предлагающих разнообразные технические решения сходных по своей сути задач, обусловливает необходимость опережающего развития экспертных систем в области телекоммуникаций.

Во второй главе сформулированы основные направления предлагаемого подхода к организации экспертной деятельности, состоящего в построении оптимальных (безъизбыточных и чувствительных к особенностям анализируемых технических решений) глобальной и локальных экспертных систем векторных показателей качества, на основе методов редукции и декомпозиции с последующим анализом значений показателей качества при реализации в проекте ТКС различных технических решений. Представлены результаты разработки общей методики оценки качества функционирования перспективных ТКС на основе использования аппарата условных вероятностей. Отмечается, что решение задач экспертизы телекоммуникационных проектов осуществляется в условиях различного характера и уровня априорной неопределенности. Изменение уровня и характера априорной неопределенности значений экспертных показателей качества на различных этапах проектирования ТКС обусловливает необходимость реализации гибкого подхода к расстановке приоритетов использования методов преодоления априорной неопределенности, на каждом из этапов. Представлены подходы к формированию экспертных оценок в условиях априорной неопределенности информации, имеющей нечеткий и стохастический характер, на основе методов грубых и нечетких множеств, искусственных нейронных сетей и вероятностных методов принятия решения. Кроме того, в материалах главы рассмотрены методы оптимизации требований к экспертным показателям качества, позволяющим определить границы достижимости значений показателей с учетом накладываемых на них ограничений, например, технологического и стоимостного характера.

Третья глава посвящена разработке дискретных по времени и состояниям моделей изменения значений экспертных показателей качества, проектируемой ТКС. Представлены результаты разработки алгоритмов идентификации-оценивания-экстраполяции состояний системы и значений экспертных показателей качества, позволяющие учесть особенности разработанных дискретных моделей. Разработаны алгоритмы анализа чувствительности алгоритмов идентификации-оценивания к отклонениям значений элементов матрицы одношаговых переходных вероятностей и матрицы наблюдений от истинных значений. Предложены алгоритмы идентификации и коррекции значений элементов матрицы одношаговых переходных вероятностей в ходе формирования оценочных значений ЭГЖ. Разработаны предложения по технической реализации моделей функционирования и алгоритмов идентификации-оценивания. На основе модели авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего разработан алгоритм адаптивного оценивания-прогнозирования результатов моделирования нестационарных процессов. Для случая формирования оценочных значений экспертных показателей качества в условиях априорной неопределенности, имеющей нестохастический характер, разработан формирующий фильтр нечеткой последовательности. В качестве устройства формирования оценочных и прогнозных значений моделируемого нечеткого процесса предлагается реализовать модель искусственной нейронной сети Хэмминга, в качестве алгоритма обучения которой предлагается использовать алгоритм дискретной фильтрации калмановского типа.

В четвертой главе представлены разработанные варианты оптимальных локальных экспертных систем показателей качества телекоммуникационной системы и сформулированы критерии их оценки. Локальные ЭСПК и критерии их оценки разработаны с учетом особенностей физического, канального и сетевого уровней ТКС, соответствующих основным положениям ЭМ ВОС, а так же для подсистемы управления перспективной ТКС. Разработаны алгоритмы последовательной свертки критериев оценки ЭСПК в обобщенный (глобальный) критерий.

В пятой главе представлены предложения по технической реализации ТКЭС, затрагивающие организационные и экономические аспекты разработки экспертной системы. Разработаны варианты концептуальной и функциональной составляющих поля знаний ТКЭС. Представлен вариант обобщенного алгоритма функционирования телекоммуникационной экспертной системы, реализующей поддержку принятия экспертного решения (формирования экспертной оценки) на основе данных (трансформирующихся в знания), полученных из внешних источников, от экспертов-доноров, данных от реализации процедур нечеткого и стохастического моделирования, оценивания-экстраполяции, а так же данных полученных из системы-аналога (опытного участка) разрабатываемой ТКС.

В Приложениях 1-19 представлены результаты анализа основных характеристик существующих и перспективных телекоммуникационных технологий, примеры решения задач оптимизации требований к значениям экспертных показателей качества, элементы концептуальной составляющей поля знаний, листинги программ разработанных моделей и алгоритмов оценки-экстраполяции состояний (значений ЭПК) ТКС.

Основные выводы и рекомендации работы апробированы на Международных, Всероссийских, отраслевых и межвузовских НТК где автором было сделано более двадцати докладов.

Смежными областями исследований, где применимы основные результаты, являются исследования, посвященные разработке процедур и подсистем принятия решения в САПР сложных пространственно распределенных информационных систем.

Представленные в работе научные результаты свидетельствуют о завершенности проведенного исследования и его научной и практической важности с точки зрения повышения степени объективности формирования экспертных оценок качества проектно-технических решений в условиях различного уровня и характера априорной неопределенности исходной информации на различных этапах проектирования ТКС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей диссертационной работе разработана методологическая база, позволяющая преодолеть противоречие между непрерывным ростом степени автоматизации процесса проектирования телекоммуникационных систем, предусматривающей широкое использование строгих математических методов, с одной стороны, и субъективным характером формирования экспертных оценок соответствия качества проектно-технических решений субъективно заданным требованиям. Существующее противоречие приводит к существенному увеличению рисков принятия ошибочных решений по построению перспективных ТКС и, как следствие, к росту неоправданных затрат на разворачивание и эксплуатацию перспективных телекоммуникационных систем.

Предлагаемый подход к разрешению противоречий базируется на использовании методов стохастического и нечеткого моделирования процессов (подпроцессов) функционирования мультисервисных гетерогенных телекоммуникационных систем, при реализации в них различных проектно-технических решений, с последующей оценкой-экстраполяцией значений экспертных показателей качества, отражающих существенные свойства проектируемой системы и учитывающих особенности реализации проектно-технических решений физического, канального и сетевого уровней ЭМ ВОС в условиях различного характера и уровней априорной неопределенности исходной информации на различных этапах проектирования телекоммуникационной системы.

Реализация предлагаемого подхода предполагается на базе создания телекоммуникационной экспертной системы, которую целесообразно (для решения задач в рассматриваемой постановке) квалифицировать по функциональному признаку как квазидинамическую ЭС с возможностью организации на основе локальных вычислительных систем ПЭВМ, а по классу решаемых задач как комбинированную — диагностическую, прогнозирующую и поддерживающую принятие решения. При этом, телекоммуникационная экспертная система должна строиться на основе продукционного подхода, имитирующего выполнение основных правил процесса мышления человека и обладать объяснительными возможностями. Результаты анализа принципов построения современных и перспективных экспертных систем, разработанных для других областей знаний показали целесообразность выбора, в качестве базовой модели представления знаний в базе знаний телекоммуникационной экспертной системы, модели, реализованной на основе фреймового подхода. Вместе с тем, в качестве базового подхода при разработке программного обеспечения системы наименее затратным выглядит гибридный подход при реализации которого, основная управляющая программа системы функционирует как интеллектуальная надстройка над пакетами прикладных программ реализующих функциональные модели проектируемых ТКС, методы оценки значений ЭПК и оптимизации требований к показателям на различных уровнях ЭМ ВОС.

Разработанные стохастические и нечеткие модели позволяют учесть дискретность (как по времени, так и по состояниям) большинства процессов, реально протекающих в перспективных цифровых мультисервисных и гетерогенных телекоммуникационных системах. Кроме того, разработанные на основе леммы о существовании стохастического дифференциала для стандартного винеровского процесса, модели аналитически сформулированы в виде стохастических разностных уравнений и позволяют учесть высокую динамику и скорость потери актуальности информации о текущем состоянии перспективных телекоммуникационных систем. Учет особенностей предлагаемых в ходе проектирования технических решений осуществляется на уровне изменений вносимых в вероятностно-временной механизм изменения состояния процессов (подпроцессов) функционирования системы. При этом, для вероятностных моделей учет особенностей осуществляется на основе изменения интенсивности процесса «рождения и гибели», аналитически связанной с параметрами сети, а для нечетких моделей реализуется операция дизъюнктивного суммирования экспертных оценок о значениях элементов матрицы одношаговых переходных вероятностей. Сформулированы условия устойчивого функционирования разработанных моделей, являющиеся аналогом классических условий устойчивости детерминированных систем, сформулированных Ляпуновым, для вероятностного случая.

С целью получения состоятельных, достаточных, несмещенных и эффективных оценок состояния вероятностных моделей (процесса изменения значений ЭПК) разработан дискретный алгоритм калмановского типа, учитывающий особенности разработанной модели. Для оценки состояния нечеткой модели разработан вариант реализации искусственной нейронной сети Хэмминга с обучением посредством дискретного алгоритма калмановского типа. С целью анализа чувствительности алгоритмов оценивания к ошибкам в определении значений элементов матрицы одношаговых переходных вероятностей и матрицы наблюдений за процессом изменения ЭПК, были разработаны соответствующие алгоритмы. Результаты анализа чувствительности дискретного процесса оценивания, проведенные на основе разработанных алгоритмов выявили условия, при которых необходимо введение дополнительной процедуры идентификации значений элементов матрицы одношаговых переходных вероятностей. Для этих условий на основе реализации методов последовательного оценивания по наблюдениям за процессом восстановления, данные о котором должны поступать в телекоммуникационную экспертную систему из системы-аналога (опытного участка) проектируемой телекоммуникационной системы, разработан алгоритм идентификации элементов матрицы одношаговых переходных вероятностей. В случае невозможности организации наблюдений за процессами, протекающими в системе-аналоге (опытном участке) проектируемой телекоммуникационной системы предлагается реализовать в телекоммуникационной экспертной системе разработанный алгоритм коррекции значений элементов матрицы одношаговых переходных вероятностей по наблюдениям за невязкой измерений. Алгоритм анализа чувствительности к ошибкам значений элементов матрицы наблюдений необходим для первоначальных настроек алгоритма оценивания при его реализации в телекоммуникационной экспертной системе. Кроме того, для случая оценивания-прогнозирования нестационарных (в широком смысле) разработан алгоритм адаптивного оценивания-прогнозирования значений временных рядов на основе модели авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего. Для всех разработанных моделей и алгоритмов предложены варианты их технической реализации. Результаты анализа предложенных вариантов позволяют отметить относительную простоту и невысокую вычислительную сложность разработанных моделей и алгоритмов, что свидетельствует о высокой степени конструктивности предложенных решений.

Сформированные на основе разработанных алгоритмов декомпозиции и редукции экспертные системы показателей качества функционирования перспективных телекоммуникационных систем и критериев их оценки позволяют произвести оценку производительности, достоверности, устойчивости, наблюдаемости-управляемости, мультисервисности, масштабируемости, совместимости и ресурсоемкости проектируемой сети при реализации в ней тех или иных проектно-технических решений на физическом, канальном и сетевом уровне ЭМ ВОС.

В диссертационной работе, на основе математических методов теории принятия решений в условиях неопределенности, теории . оценивания качества и эффективности, теории оптимизации, теории переменных состояния, теории фильтрации, а также теории массового обслуживания и методов аналитического и имитационного моделирования, решена научная проблема создания методологической базы экспертной деятельности в ходе проектирования мультисервисных гетерогенных телекоммуникационных систем, ядром которой является разработка общих принципов построения и алгоритмов функционирования телекоммуникационной экспертной системы. Сущность проблемы составляет организация адекватного решаемым задачам информационно-аналитического обеспечения процесса принятия решения о качестве проектно-технических решений предлагаемых к реализации в ходе проектирования телекоммуникационных систем.

Таким образом, научная новизна работы состоит в разработке методологических основ экспертной деятельности, в ходе проведения экспертизы качества проектов телекоммуникационных систем. Разработанная методология предусматривает разработку и внедрение в экспертную деятельность телекоммуникационной экспертной системы, как системы поддержки принятия экспертного решения. С этой целью, разработаны организационные и технические предложения по созданию аппаратно-программного комплекса системы поддержки принятия экспертного решения, разработаны новые модели процессов (подпроцессов) функционирования перспективных телекоммуникационных систем и алгоритмы экстраполяции-оценивания значений экспертных показателей качества в условиях различного характера и уровней априорной неопределенности. Кроме того, разработаны новые методики синтеза оптимальных систем экспертных показателей качества и критериев оценки показателей для различных уровней ЭМ ВОС в условиях неопределенности. Синтезированные на основе разработанных методик системы экспертных показателей качества и критериев их оценивания позволили учесть особенности реализации различных проектно-технических решений на физическом, канальном и сетевом уровнях ЭМ ВОС при формировании превентивных экспертных оценок качества проектно-технических решений, предлагаемых к реализации на различных этапах проектирования телекоммуникационных систем.

Научная значимость работы заключается в том, что полученные результаты способствуют развитию теории моделирования и оценивания дискретных динамических (в общем случае нестационарных) процессов, теории контроля качества сложных динамических систем, а также практики разработки, внедрения и эксплуатации телекоммуникационных экспертных систем с целью повышения степени объективности экспертных оценок качества перспективных гетерогенных и мультисервисных телекоммуникационных систем, на различных этапах проектирования в условиях различного характера и уровня априорной неопределенности исходной информации. Таким образом, полученные результаты являются методологической базой для нового направления развития интеллектуальных систем — разработки телекоммуникационных экспертных систем.

Практическая ценность работы определяется тем, что реализация разработанных концептуальных основ автоматизации экспертной деятельности на основе внедрения телекоммуникационной экспертной системы, создаваемой в соответствии с обоснованно выбранными принципами построения, разработанными моделями, методами и алгоритмами позволит существенно снизить уровень экономических потерь в процессе разработки и эксплуатации перспективных телекоммуникационных систем на основе повышения степени объективности экспертных оценок качества проектно-технических решений, формируемых на различных этапах проектирования.

Объективность научных положений, рекомендаций и достоверность результатов исследований обуславливаются:

- корректностью постановок и решения комплекса задач разработки методологических основ экспертизы телекоммуникационных проектов;

- применением строгого математического аппарата;

- полнотой учета существенных свойств телекоммуникационных систем, вносящих основной вклад в качество перспективных систем и подтверждены: совпадением полученных текущих и .прогностических оценок ЭПК с известными результатами для частных случаев анализа в условиях локальной стационарности; достаточно хорошим согласованием оценочных результатов моделирования процессов изменения ЭПК в установившимся состоянии и результатов аналитических расчетов значений экспертных показателей качества.

В качестве направлений дальнейших исследований с целью развития методологии экспертной деятельности можно выделить:

- разработка гибких универсальных гибридных моделей процессов (подпроцессов) функционирования телекоммуникационных систем, позволяющих учесть особенности характера (вероятностный, нечеткий, детерминированный) и уровня (параметрический, непараметрический, неточность, неполнота) априорной неопределенности моделируемых процессов;

- разработка универсальных нелинейных и нестационарных (в общем случае) моделей процессов (подпроцессов) функционирования телекоммуникационных систем, позволяющих производить гибкую подстройку степени лианеризации и стационарности с целью гибкого учета реальных свойств моделируемого процесса;

- разработка универсальных гибридных алгоритмов адаптивного оценивания (в общем случае) вероятностных, нечетких, нелинейных и нестационарных процессов (подпроцессов) функционирования телекоммуникационных систем на основе комплексного использования существующих и перспективных методов стохастического оценивания-идентификации, методов нечеткого вывода, методов искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов.

Кроме того, разработанные методологические основы организации экспертной деятельности в ходе проектирования телекоммуникационных систем, обладают определенной степенью универсальности и при учете особенностей смежной предметной области могут быть реализованы для формирования экспертных оценок качества проектно-технических решений перспективных сложных пространственно распределенных технических систем.

Основные научные результаты, относящиеся к решению сформулированных в работе вопросов исследования, получены автором самостоятельно и отражены в работах [62,100-127]. Обобщающей полученные научные результаты работой является монография [124]. Материалы исследований реализованы в ряде ОКР и НИР направленных на решение вопросов анализа качества отдельных проектно-технических решений и анализа эффективности функционирования ТКС в целом. Наиболее полно предложенные в работе методики и алгоритмы экспертного оценивания реализованы в рамках ОКР «Дигер» и НИР «Информатизация, информационная безопасность и математическое моделирование деятельности органов внутренних дел»» [136, 140].

Оригинальность и новизна полученных технических решений подтверждается двумя патентами РФ на изобретения и одним положительным решением [60,61,109], а реализация основных результатов -тремя актами об использовании результатов диссертационной работы.

1. Андрианов Ю.М., Субетто А.И. Квалиметрия в приборостроении и машиностроении. Л.: Машиностроение, 1990. - 216 с.

2. Артыбашев Е.А. Марковский процесс принятия решений в неясных (нечетких) состояниях // Известия АН. Техническая кибернетика, 1993. № 4.- С.123-148.

3. Атцик А.А., Гольдштейн А.Б. «Солянка» про MPLS //Вестник связи. -2005.-№2.-С. 12-21.

4. Атцик А.А., Гольдштейн А.Б. Летописи SOFTSWITCH. Год 2007 //Connect! Мир связи. 2007. - № 5. - С. 5-20.

5. Бакланов И.Г. Технологии измерений первичной сети. Часть 2. Системы синхронизации, B-ISDN, ATM. М.: Эко-Трендз, 2000. - 150 с.

6. Банков С.Е., Курушин А.А., Разевиг В.Д. Анализ и оптимизация трехмерных СВЧ-структур с помощью HFSS. М.: Солон-Пресс, 2005. - 226 с.

7. Баркалов С.А., Бурков В.Н., Воропаев В.И. Математические основы управления проектами— М.: Высшая школа, 2005. 424 с.

8. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Сборник статей / Пер. с англ. Под ред. И.Ф. Шахнова. М., 1976. С. 172- 215.

9. Бертсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных. М.: Мир, 1989. — 544 с.

10. Боккер П. ISDN. Цифровая сеть с интеграцией служб. Понятия, методы, системы / Пер. с нем. М.: Радио и связь, 1991. —304 с.

11. Бокс Дж., Джекинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление- М.: Мир, 1974.- 402 с.

12. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/ Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. — М.: Радио и связь, 1989.-304 с.

13. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования. Рига .: Зинатые, 1990. -184 с.

14. Бородинский А.А., Гольдштейн А.Б. IMS и WiMAX перспективы сотрудничества //Вестник связи. 2007. - № 9. - С. 16-24.

15. Булгак В.Б., Варакин JI.E. и др. Концепция развития связи Российской Федерации / Под ред. В.Б. Булгака и JI.E. Варакина. М.: Радио и связь, 1995. - 224 с.

16. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Советское радио, 1973. - 400 с.

17. Бурков В.Н. Новиков Д.А. Как управлять проектами. М,: СИНТЕГ-ГЕО, 1997.- 188 с.

18. Бухалев В.А. Распознавание, оценивание и управление в системах со случайной скачкообразной структурой — М.:Наука. Физматлит.1996. — 287 с.

19. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том I. Теория обнаружения, оценок и линейной модуляции / Пер. с англ. под ред. проф. В.И. Тихонова. -М.: Советское радио, 1972. 744 с.

20. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. М.: Советское радио, 1964.-234 с.

21. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1988. - 480 с.

22. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. - 400 с.

23. Вихарев Е.В., Петров В.В., Шабуня В.В. Краткий научно-технический словарь синонимов и антонимов. СПб.: ВУС, 2002. - 176 с.

24. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. С-Пб.: Питер, 2000.- 382 с.

25. Гаек Я., Шидак 3. Теория ранговых критериев. М.: Наука, 1971.- 375 с.

26. Галушкин А.И. О современных направлениях развития нейрокомпьютеров // Информационные технологии. 1997. - №5. - С. 38-47.

27. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы.- М.: Физматлит, 2006.- 320 с.

28. Голыптейн Б.С., Ехриель И.М., Рерле Р.Д. Интеллектуальные сети.- М.: Радио и связь, 2000.- 500 с.

29. Голыптейн Б.С., Ехриель И.М., Рерле Р.Д. Конвергенция мобильных и интеллектуальных сетей // Вестник связи. 2000. - № 4 . - С. 9-17.

30. Голыптейн А.Б, Голыптейн Б.С. Технология и протоколы MPLS. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 304 с.

31. Голыптейн Б.С., Соколов Н.А. Подводная часть айсберга по имени NGN //Технологии и средства связи. 2006. - № 2. - С. 1-13.

32. Голыптейн Б.С., Соколов Н.А. Подводная часть айсберга по имени NGN (Часть 2) //Технологии и средства связи. 2006. - № 2. - С. 5-20.

33. Голяницын И.А. Математические модели и методы в радиосвязи / Под редакцией Ю.А. Громакова.- М.:Эко-Трендз, 2005 440 с.

34. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996.-276 с.

35. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП ПараГраф, 1990. -159 с.

36. Горностаев Ю.М. Соколов В.В., Невдяев Л.М. Перспективные спутниковые системы связи. — М: Горячая линия-Телеком, 2000. 132 е.;

37. ГОСТ 2.118-2.120 73 (с изменениями 1988). Единая система конструкторской документации. — М., 1973. — 53 с.

38. ГОСТ 24.702-85. Эффективность АСУ. Основные положения. М., 1985.-75 с.

39. ГОСТ 20911-75. Техническая диагностика. Основные термины и определения. М., 1975. — 82 с.

40. ГОСТ Р ИСО 9001-96. Системы качества. Модель, обеспечениякачества при проектировании, разработке, производстве, монтаже и обслуживании. М., 1996. — 21 с.

41. ГОСТ Р ИСО 9002-96. Системы качества. Модель обеспечения качества при производстве, монтаже и обслуживании. М., 1996. - 19 с.

42. ГОСТ Р ИСО 9001-2001. Системы менеджмента качества. Требования. М.: Госстандарт России, 2001. - 21 с.

43. ГОСТ Р ИСО 9004-2001. Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности. М., 2001. — 46 с.

44. Гвинель JIe-Бодик. Мобильные сообщения: службы и технологии SMS, EMS и MMS. М.: Кудиц-образ, 2005. - 448 с.

45. Гуркин В.Ф., Николаев И.В. Развитие подвижной связи в России. М.: Радио и связь, 2000. — 156 с.

46. Громаков Ю.А. Стандарты и системы подвижной радиосвязи- М.: Эко-Трендз, 2000. 239 с.

47. Денисова Т.Б. и др. Мультисервисные ATM-сети.- М.:Эко-Трендз, 2005 -320 с.

48. Деревицкий Д.П., Фрадков А.Л. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. М.: Наука, 1981. - 246 с.

49. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике: Пер. с фр. М.: Радио и связь, 1990.288 с.

50. Жадан В.Г. Метод параметризации целевых функций в условиях многокритериальной оценки эффективности // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 1986. Т.26, №2. - С.177-189.

51. Дегтярев Ю.И. Методы оптимизации: Учебное пособие для вузов. М.: Советское радио, 1980. - 272с.

52. Жигадло В.Э. Архитектура телекоммуникационных сетей. — СПб.: ВУС, 1999.-388 с.

53. Заде JI.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня: Пер. с англ. М.: Знание, 1974.- с. 5-48.

54. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

55. Закиров, Надев А.Ф., Файззулин P.P. Сотовая связь стандарта GSM. . -М.:Эко-Трендз, 2004.

56. Закс Л. Статистическое оценивание. Пер. с нем. В.Н. Варыгина. Под ред. Ю.П. Адлера, В.Г. Горского. М.: Статистика, 1976. - 598 с.

57. Засецкий А.В., Иванов А.Б., Постников С.Д. и др. Контроль качества в телекоммуникациях и связи. Часть И. / Под ред. А.Б. Иванова. М.: Сайрус Системе, 2001.- 336 с.

58. Зайченко Ю.П. Исследование операций. — Киев: Высшая школа, 1975. — 320 с.

59. Патент № 2094844 (РФ). Устройство для параметрической оценки закона распределения потоков сообщений / В.И.Зимарин, Д.М.Ненадович, ИБ. Парагцук // Открытия. Изобретения.- 1997. № 30.

60. Патент № 2099781 (РФ). Управляемый вероятностный автомат / В.И.

61. Зимарин, Д.М Ненадович, И.Б. Паращук // Открытия. Изобретения.1997. -№35.

62. Иванов Ю. Н., Паращук И.Б., Ненадович Д.М. Экспертные системы в проектировании телекоммуникаций // Мобильные системы. 2007.- № 11. -С. 60-62.

63. Ивченко Г.И., Каштанов В.А., Коваленко И.Н. Теория массового обслуживания.- М.: Высш.шк.,1982. — 256 с.

64. Казаков И.Е., Артемьев В.М. Оптимизация динамических систем случайной структуры. М.: Наука, 1980. - 384с.

65. Казаков И.Е., Мальчиков С.В. Анализ стохастических систем в пространстве состояний. М.: Наука, 1983. - 385 с.

66. Камнев В.Е., Черкасов В.В., Чечин Г.В. Спутниковые сети связи. .-М.гАльпина Паблишер, 2004.- 536 с.

67. Кассами Т., Токура Н., Ивадари Е., Инагаки Я. Теория кодирования. -М.: Мир, 1978.-576 с.

68. Клейнрок JI. Коммуникационные сети. М.: Наука, 1970. - 285с.

69. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). -М.: Наука, 1973. 832 с.

70. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. Пер. с франц. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

71. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Федоров В.В. Декомпозиция в задачах проектирования // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1979 - № 2. - С. 7-17.

72. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. 2-е издание. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. - 382 с.

73. Кузнецова С. А., Нестеренко А.В, Афанасьев А.О. OrCAD. Проектирование печатных плат. М.: Горячая линия-Телеком, 2005. —454 с.

74. Кузнецов О.П., Андерсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера М.: Энергоатомиздат, 1988. - 480 с.

75. Курушин А.А., Мельников А.О. Моделирование цифровых потоков радиосвязи в среде ADS/Ptolemy. — М.: Солон-Пресс, 2005. 204 с.

76. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. С-Пб.: БХВ-Петербург, 2003.- 719 с.

77. Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. Статистика случайных процессов (Нелинейная фильтрация и смежные вопросы)-М.: Наука, 1974.-696 с.

78. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. - 413 с.

79. Ляпунов A.M. Общая задача об устойчивости движения. М.: Гостехиздат, 1950. -497 с.

80. Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах. Под редакцией К.Т. Леондерса. М.: Мир, 1980. - 377 с.

81. Лебедев А.Н., Куприянов М.С., Недосекин Д.Д. и др. Вероятностные методы в инженерных задачах. Справочник. СПб.: Энергоатомиздат, 2000. -333 с.

82. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. 13, Изд. 2-е, М.: Советское радио, 1974-1976. - 5552 с.

83. Левин Б.Р., Шварц B.C. Вероятностные модели и методы в системах связи и управления. М.: Радио и связь, 1985. - 312с.

84. Макаров В.Ф. Кодирование компьютерных данных с использованием ортогональных преобразований // Спецтехника 2004. - №2 - С. 12-21.

85. Макаров В.Ф. Альтернативный подход к защите каналов передачи данных//Корпоративные системы. 2002. - №5.- С. 8-23.

86. Макаров И.М. Выбор и принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1983. - 56 с.

87. Марпл. мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения -М.:Мир, 1990.- 584 с.

88. Мартынов В.И. Математические основы управления сетями связи с использованием нечётко заданных параметров. — М.: Эльф-М, 1997. 48 с.

89. Международный стандарт ISO 9000-1-94. Общее руководство качеством и стандарты по обеспечению качества. Часть 1. Руководящие указания по выбору и применению М.: ИПК Издательство стандартов, 1998.-32 с.

90. Международный стандарт ISO 9002-94. Системы качества. Модель обеспечения качества при производстве, монтаже и обслуживании. — М.: ИПК Издательство стандартов, 1998. — 17 с.

91. Международный стандарт ISO 9003-94. Системы качества. Модель обеспечения качества при окончательном контроле и испытаниях. — М.: ИПК

92. Издательство стандартов, 1998. 13 с.

93. Международный стандарт ISO 9004-1-94. Управление качеством и элементы системы качества. Часть 1. Руководящие указания. — М.: ИПК Издательство стандартов, 1998.-41 с.

94. Морозов В.В. Редукция многокритериальных задач // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1985. - Т. 4. - С.6-9.

95. Надежность и живучесть систем связи. / Под ред. Б .Я. Дудника. М.: Радио и связь, 1984. - 216 с.

96. Назаров С.В., Барсуков А.Г. Измерительные средства и оптимизация вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1990. - 248 с.

97. Назаров А.Н., Симонов М.В. ATM: технология высокоскоростных сетей. -М.: Эко-Трендз, 1997. 234 с.

98. Направления развития Взаимоувязанной сети связи Российской Федерации: Сборник руководящих технических и научно-методических материалов. Часть II. / Под ред. Е.А. Карпова. СПб.: ВУС, 2000. - 215 с.

99. Невдяев JI.M. Мобильная связь 3-го поколения М: МЦНТИ, 2000. -208с.

100. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

101. Ненадович Д.М., Шахтарин Б.И. Метод авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего в задачах экспертного моделирования телекоммуникационных систем // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. 2009. - № 2. - С. 102 - 111.

102. Ненадович Д.М., Терентьев В.М. Аналитическое представление и пример реализации модели процесса изменения состояния управляемой информационной системы // Ракетно-космическая техника. ГОНТИ-6. — 1991. Сер.З, № 4. - С. 82-89.

103. Ненадович Д.М. Динамическое распределение ресурса и управление параметрами обслуживания в многоприоритетных информационныхсистемах с общим ретранслятором // Ракетно-космическая техника. ГОНТИ-6. 1991. - Сер.З, №4. - С. 69-72.

104. Ненадович Д.М. Унифицированная математическая-модель процесса функционирования управляемой информационной системы // Радиоэлектроника (Изв. высш. учеб. заведений). 1992. - № 3. - С. 64-67.

105. Ненадович Д.М., Паращук И.Б., Постановка задачи оценки эффективности военных сетей спутниковой сбязи. // Научно-технический сборник. Труды ВАС. Тез. докл. Всерос. конф. СПб, 1995. - №55 - С. 97102 .

106. Ненадович Д.М. Проблемы стандартизации построения автоматизированной системы управления перспективной сети спутниковой связи // Сборник материалов НТК ВИПС.: Тез. докл. Всерос. конф.- Орел, 1995.-С. 23-27.

107. Ненадович Д.М., Паращук И.Б. Перспективы анализа эффективности военных сетей спутниковой связи. // Юбилейная НПК ВАС:. Тез. докл. Всерос. конф. СПб, 1994. - С. 235-238.

108. Ненадович Д.М., Паращук И.Б., Терентьев В.М. Математическая модель процесса функционирования и оценка состояния пакетной сети спутниковой связи // Радитехника.- 1996. № 6. - С. 9-13.

109. Ненадович Д.М., Паращук И.Б. Анализ чувствительности процесса фильтрации состояний управляемой радиотехнической системы // Радиотехника. 1997.- № 4. - С. 23-25.

110. Ненадович Д.М. Методы теории искусственных нейронных сетей в задачах идентификации переходных вероятностей управляемых дискретнозначных марковских моделей // Научный вестник МГТУ ГА Информатика. Прикладная математика. 2005. - № 92. - С. 74-80.

111. Ненадович Д.М. Методы теории нечетких множеств в задачах редукции показателей качества информационной безопасности телекоммуникационных систем // Научный вестник МГТУ ГА. Радиофизика и радиотехника. 2005.- № 93. - С. 53-60.

112. Ненадович Д.М. Методы редукции в задачах синтеза систем показателей качества информационной безопасности телекоммуникационных систем // Научный вестник МГТУ ГА. Радиофизика и радиотехника. 2005. - № 93. - С. 45-52.•V

113. Ненадович Д.М. Синтез дискретной математической модели процесса функционирования управляемой инфокоммуникационной системы со случайной скачкообразной структурой // Электромагнитные волны и электронные системы. 2006. - № 2-3. - С. 9-13.

114. Ненадович Д.М. Методы теории линейной фильтрации и экстраполяции в задачах оценки состояния управляемой инфокоммуникационной системы со случайной скачкообразной структурой // Электромагнитные волны и электронные системы. 2006. - № 6.-С. 16-21.

115. Ненадович Д.М. Методы стохастической аппроксимации в задачахадаптивного оценивания состояния управляемой ифокоммуникационной системы со случайной скачкообразной структурой // Электромагнитные волны и электронные системы. 2006. - № 10. - С. 18-20.

116. Ненадович Д.М. Анализ устойчивости и чувствительности процесса функционирования управляемой инфокоммуникационной системы со случайной скачкообразной структурой // Электромагнитные волны и электронные системы. 2006. - № 9. - С. 16-20.

117. Ненадович Д.М. Градиентные методы в задачах оптимизации характеристик систем управления инфокоммуникационными сетями // Научный вестник МГТУ ГА. Радиофизика и радиотехника. 2006. - № 107 -С. 132 - 136.

118. Ненадович Д.М., Шахтарин Б.И. Методы теории нечетких множеств в задачах декомпозиции систем показателей качества инфокоммуникационных сетей специального назначения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение . 2006. - №3. - С. 88 - 96.

119. Ненадович Д.М., Паращук И.Б. Концептуальная модель адаптивного мониторинга инфокоммуникационных систем // Экономика и инфокоммуникации в XXI веке.: Тез. докл. Международной научно-практической конференции. СПб, 2003 .-С.511-516.

120. Ненадович Д.М. Методологические аспекты экспертизы телекоммуникационных проектов. М. Горячая линия — Телеком, 2008 — 272 с.

121. Ненадович Д.М., Шахтарин Б.И. Постановка задачи декомпозиции систем показателей качества безопасности инфокоммуникационных сетей специального назначения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. 2008.-№ 1. - С. 107-116.

122. Ненадович Д.М. Алгоритм экспертного принятия решений по организации контроля безопасности инфотелекоммуникационных систем в условиях нечеткости исходной информации // Инфокоммуникационные технологии. 2006,- Т.4, №4. - С. 63-68.

123. Ненадович Д.М. Алгоритм экспертного принятия решений по организации контроля безопасности инфотелекоммуникационных систем в условиях недостаточности исходной информации // Инфокоммуникационные технологии. 2007. - № 2. - С.65-69.

124. Нетес В.А. Качество обслуживания на сетях связи. Обзор рекомендаций МСЭ-Т // Сети и системы связи, 1999. - № 3. - С. 14-21.

125. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. — М.: Высшая школа, 1986. — 204 с.

126. Огарков М.А. Методы статистического оценивания параметров случайных процессов. М.: Энергоатомиздат, 1990. — 208 с.

127. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка. М.: Азбуковник, 1999. - 944 с.

128. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. — СПб.: Питер, 1999. 672 с.

129. Основные положения развития Взаимоувязанной сети связи Российской Федерации на перспективу до 2005 года. Руководящий документ. Справочное приложение 2. Словарь основных терминов и определений. М.: НТУОТ Минсвязи России, 1996. - 40 с.

130. Основные положения развития Взаимоувязанной сети связи Российской Федерации на перспективу до 2005 года. Руководящий документ. Кн. 5. Основные положения развития сетей подвижной связи. — М.: НТУОТ Минсвязи России, 1996. 76 с.

131. Основные положения развития Взаимоувязаннойсети связи Российской Федерации на перспективу до 2005 года. Руководящий документ. Кн. 8. Основные положения развития системы управления федеральной электросвязью. — М.: НТУОТ Минсвязи России, 1999. — 47 с.

132. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. / Пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

133. Отчет по НИР «Информатизация, информационная безопасность и математическое моделирование деятельности органов внутренних дел»/ Академия управления МВД России. Руководитель темы И.С. Горошко. Т. 176, разд.2 М, 2003. - 256 с.

134. Оуен Г. Теория игр. М.: Едиториал УРСС, 2004. - 216 с.

135. Отчет по эскизному проекту ОКР «Дигер»/ НПО «Спецтехника и связь». Руководитель темы JI.A. Лекарь. Т.2, разд.З. — М., 2007. 320 с.

136. Петухов Г.Б. Основы теории эффективности целенаправленных процессов. Часть 1. Методология, методы, модели. С.-Пб.: МО СССР, 1989.-660с.

137. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем.- М.: Мир, 1984.-264 с.

138. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 284 с.

139. Постановление Правительства РФ от 28 января 2002 г. № 65 «О федеральной целевой программе «Электронная Россия (2002-2010 годы)» (с изменениями от 26 июля 2004 г., 15 августа 2006 г.)

140. Правила технической эксплуатации первичных сетей ВСС РФ. Приказ № 187 Госкомсвязи России от 19.10.98. г. Москва.

141. Правила технической эксплуатации спутниковых линий (ПТЭ-СпЛ Приказ Минсвязи России от 12.7.2001 N 167 РД45.192 2001 от 12.7.2001 N 45.192-2001.

142. Правила проектирования, строительства и эксплуатации волоконно-оптических линий связи на воздушных линиях электропередачи напряжением 110 кВ и выше. Приказ Госкомсвязи России от 16.10.1998 Приказ Минэнерго России от 1.1.1998.

143. Правила технической эксплуатации цифровых междугородных и международных телефонных станций сети электросвязи общего пользования Российской Федерации. Приказ Госкомсвязи России от 12.11.1998 N 198.

144. Правила применения оборудования цифровых систем передачи плезиохронной цифровой иерархии. Часть III. Правила применения каналообразующего оборудования плезиохронной цифровой иерархии. Приказ Мининформсвязи России от 06.06.2007 N 60.

145. Правила технической эксплуатации цифровых междугородных и международных телефонных станций сети электросвязи общего пользования Российской Федерации. Приказ Госкомсвязи России от 12.11.1998 N 198.

146. Прикладные нечеткие системы / Пер. с японского. Под ред. Тэтано Т., Асаи К., Сугэно, М: Мир, 1993.-368 с.

147. Развитие мобильной связи в мире. Отчет МСЭ // Мобильныетелекоммуникации. 2000 - № 1. - С. 13-14.

148. Ратынекий М.В. Основы сотовой связи / Под ред. Д.Б. Зимина. М.: Радио и связь, 2000. - 211 с.

149. Редкозубов С.А. Обзор теории выбросов в обработке данных и прогнозировании временных рядов. М., 2003. - С. 20-45. (Препринт Института прикладной математике им. М.В. Келдыша , № 25).

150. Редкозубов С.А. Статистические методы прогноза временных рядов (Предварительный анализ и модели прогноза). М.: МГУ, 2002. - 320 с.

151. Реклейтис Г., Рейвидран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике / Пер. с англ. В .Я. Алтаева. М.: Мир,1986. - 49 с.

152. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. — М.: Советское радио, 1977.-432 с.

153. Ричард Стивене. Протоколы TCP/IP. Практическое руководство- СПб.: Невский диалект БХВ-Петербург, 2003.- 672 с.

154. Розенвассер Е.Н., Юсупов P.M. Чувствительность систем управления. -М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1981. — 464 с.

155. Росляков А.В. Общеканальная система сигнализации №7. -М.:Эко-Трендз, 2003 176 с.

156. Рубан А.И. Идентификация и чувствительность сложных систем. -Томск: ТГУ, 1982. -302 с.

157. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и .технологии. -С-Пб.: КОРОНА принт; М.:Альтекс-А, 2000.- 384 с.

158. Сердюков П.Н., Химичев В.А., Шевцов И.Ф. Цифровые системы передачи аудио- и видеоинформации. М.:ГУ НПО «Специальная техника и связь», 2000. - 146 с.

159. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. Пер. с англ. под ред. Б.Р. Левина. — М.: Связь, 1976. — 496 с.

160. Сейдж Э., Уайт Ч. Оптимальное управление системами / Пер. с англ. под ред. Б.Р. Левина М.: Радио и связь, 1982. - 392 е.- Советов Б.Я. Яковлев С. А. Построение сетей интегрального ббслуживания.-Л.: Машиностроение, 1990.-332с.

161. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Построение сетей интегрального обслуживания. Л.: Машиностроение, 1990. - 332 с.

162. Советский энциклопедический словарь. Изд. Второе. / Под ред. A.M. Прохорова. М.: Советская энциклопедия, 1982. - 1600 с.

163. Соколов Н.А. Применение технологии WIMAX для развития местных сетей радиосвязи // Технологии и средства связи (отраслевой каталог). 2006. -С. 12-18.

164. Соколов Н.А. Процессы конвергенции, интеграции и консолидации в современной телекоммуникационной системе. // Connect! Мир связи. 2007. -№10 -С. 18-24.

165. Спутниковая связь и вещание. Справочник / Под ред. Л.Я. Кантора. -М.: Радио и связь, 1988. 288 с.

166. Стратонович Р.Л. Избранные вопросы теории флуктуаций в радиотехнике. М.: Советское радио, 1961.-261 с.

167. Снайдер Д. Метод уравнений состояния для непрерывной оценки в применении к теории связи. М.: Энергия, 1973. - 412 с.

168. Семенов А.Б., Стрижаков С.К. Д., Сунчелей И.Р. Структурированные кабельные системы. М.: ДМК Пресс, 2004. - 640 с.

169. Тартаковский А.Г. Последовательные методы в теории информационных систем. М.: Радио и связь, Вып. 33. 1991.- 280 с.

170. Теория электрической связи: Учебник для вузов/А.Г.Зюко, Д.Д.Кловский, В.И.Коржик, М.В.Назаров; Под ред. Д.Д.Кловского.- М.: Радио и связь, 1999.-432с.

171. Терентьев В.М., Паращук И.Б. Теоретические основы управления сетями многоканальной радиосвязи. СПб.: ВАС, 1995. — 195 с.

172. Нейросетевые системы управления / Терехов В.А., Ефимов Д.В.,

173. Тюкин И.Ю. и др. СПб.: Йзд. СПбУ, 1999. - 265 с.

174. Тихонов В.И., Кульман Н.К. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов.- М.: Сов. Радио, 1975.-704 с.

175. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982. -624с.

176. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Сов. Радио, 1977. - 488с.

177. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. — М.: СИНТЕГ, 1998.-342 с.

178. Урясьев С.П. Адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации и теории игр. М.: Наука, 1990. - 179 с.

179. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. — М.: Мир, 1992. 240 с.

180. Уваров А.С. P-CAD. Проектирование и конструирование электронных устройств М.: Горячая линия-Телеком, 2004.- 760 с.

181. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х томах: Пер. с англ. М.: Мир, 1984.- 751 с.

182. Хехт-Нильсен Р. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы. // Открытые системы. 1998. - № 4. - С. 24-28.

183. Цициашвили Г.Ш. Декомпозиционные методы в задачах устойчивости и эффективности сложных систем. ДВО АН СССР, 1989. - 116 с.

184. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем, среда CLIPS. С-Пб.: БХВ-Петербург, 2003.- 608 с.

185. Черешкин Д.С. Информационное развитие как путь России к информационному обществу // Информационные технологии и связь в РФ. — 2005.-С. 10-34.

186. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983,- 184 с.

187. Шахтарин Б.И. Случайные процессы в радиотехнике.- М.:Радио и связь, 2000.- 584 с.

188. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: ИИЛ, 1963.-342 с.

189. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. — М.: Мир, 1978. -418 с.

190. Шнепс-Шнеппе М.А. Лекции по сетям связи нового поколения NGN.-М.:МАКС Пресс, 2005.- 232 с.

191. Щербаков М.А. Искусственные нейронные сети. Пенза: ПГТУ, 1996. -44 с.

192. Школьный Е.И., Наумова Е.О. Статистические свойства длительности ожидания сообщений в системе с относительным приоритетом // Модели и методы информационных сетей. 1990. - С.61-67.

193. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под редакцией Р.Форсайта. М.: Радио и связь. 1987. - 222 с.

194. Якубайтис Э.Я. Информационные сети и системы. Справочная книга. — М.: Финансы и статистика, 1996. -365 с.

195. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем.-М.:Финансы и статистика, 2004.- 320 с.

196. Bhattacharyya М. Fuzzy Markovian decision process // Fuzzy Sets and System. 1998. - Vol. 99. - P. 273-282.

197. ITU-T Y.1291 Глобальная информационная инфраструктура, аспекты межсетевого протокола и сети последующих поколений. Архитектурная модель для поддержки качества услуги в сетях с пакетной передачей. HTTP://www.itu.int/net/home/index-ru.aspx/.

198. ITU-T Y.1530 Global information infrastructure, internet protocol aspects and next — generation networks. Call processing performance for voice service in hybrid IP networks. HTTP://www.itu.int/net/home/index-ru.aspx/.

199. ITU-T Y.1540 Global information infrastructure and internet protocol aspects. Internet protocol data communication service — IP packet transfer andavailability performance parameters. HTTP://www.itu.int/net/home/index-ru.aspx//

200. ITU-T Y.1541 Глобальная информационная инфраструктура, аспекты межсетевого протокола и сети последующих поколений. Требования к сетевым показателям качества для служб, основанных на протоколе ГР. HTTP ://www. itu.int/net/home/index-ru. aspx/.

201. ITU-T Y.1542 Global information infrastructure, internet protocol aspects and next generation networks. Framework for achieving end-to-end IP performance objectives. HTTP://www.itu.int/net/home/index-ru.aspx/.

202. ITU-T Y.1561 Глобальная информационная инфраструктура, аспекты межсетевого протокола и сети последующих поколений. Рабочие параметры и параметры доступности для сетей MPLS. HTTP://www.itu.int/net/home/index-ru.aspx/.

203. ITU-T Y.1562 Global information infrastructure, internet protocol aspects and next generation networks. Framework for higher - layer protocol performance parameters and their measurement. HTTP://www.itu.int/net/home/index-ru.aspx/.

204. ITU-T Y.2001 Сети последующих поколений — структура и функциональные модели архитектуры. Общий обзор C1JLL1. HTTP://www.itu.int/net/home/index-ru.aspx/.

205. ITU-T Y.2011 Global information infrastructure, internet protocol aspects and next generation networks. General principles and general reference model for Next Generation Networks. HTTP://www.itu.int/net/home/indexru.aspx/.

206. ITU-T Y.2111 Глобальная информационная инфраструктура, аспекты межсетевого протокола и сети последующих поколений. Функции управления ресурсами и установлением соединений в сетях последующих поколений. HTTP://www.itu.int/net/home/index-ru.aspx/.

207. ITU-T G.825 Transmission systems and media, digital systems and networks. The control of jitter and wander within digital networks which are based on the synchronous digital hierarchy (SDH). HTTP://www.itu.int/net/home/indexru.aspx/.

208. Kalman R.E., Busy R. New Results in Linear Filtering and Prediction Theory//Trans. ASME. Eng. 1961. - Vol. 8, - P. 95-108.

209. Kalman R.E., Falb P.L., Arbib M.A. Topics in Mathematical System Theory // McGraw-Hill Book Company. 1969. - № 7 - P. 45-57.

210. Kosko B. Fuzzy cognitive maps // International Journal of Man-Machine Studies. 1986 .- Vol. 24. - P. 16-22.

211. Segall A. Stochastic Process in Estimation Theory // Electronic System Laboratory. 1975. - P- 588.

212. Standard 3GPP TS 25.104, Universal Mobile Telecommunications System (UMTS); UTRA (BS) FDD; Radio transmission and reception. Section 6.6.2.2

213. Wilson I.P. Foundations of hierarchical control // Int. J. Control/ 1979. -Vol. №6. -P. 899-933.

214. Wilson LP. Tree applications of decomposition method for designing hierarchical control system // Int. J. Control. 1979. - Vol. 29., № 6. - P. 935-947.

215. Pearson J.D. Takahara Y. Optimization method for Large-scale System // Int. J. Control. 1975. - Vol. 26., № 4. - P. 107-151.

216. Lefkowitz I., Schoffler J.D. Decomposition method for Large-scale System //Сотр. & Elect. Eng. 1973. - № 1. - P. 55-71.

217. Forney G.D.,Jr, Gallager R.G.,Lang G.R, Longstaf F.M., Qureshi S.U. Efficient modulation for band-limited channels // IEEE J. on Sel. Areas in Commun.-1984.- Vol. SAC-2.- No. 5.- P. 632-646.

218. Haykin S. Kalman Filtering and Neural Networks. N.Y.: Compyright, 2001.-P. 284.

219. Ungerboek G. Channel coding with multilevel/phase signals // IEEE Trans, on Inform. Theory.- 1982.- Vol. IT-28.- P. 55-67.

220. Zadeh L.A. Fuzzy Sets. // Information and Control. 1965. - Vol.8, - P. 338-353.

221. МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТимени Н.Э. БАУМАНА

222. НЕНАДОВИЧ Дмитрий Михайлович

223. МЕТОДОЛОГИЯ ЭКСПЕРТИЗЫ ПРОЕКТОВ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ1. Специальность 05.13.01

224. Системный анализ, управление и обработка информации (в технических системах, технические науки)f>Z00b0i6i<)1. На правах рукописи