Принципы построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных

Смирнов, Александр Александрович

Системы, сети и устройства телекоммуникаций

автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Принципы построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных

доктора технических наук: Смирнов, Александр Александрович
город: Владимир
год: 2005
специальность ВАК РФ: 05.12.13

Диссертация по радиотехнике и связи на тему «Принципы построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных»

Автореферат диссертации по теме "Принципы построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных"

На правах рукописи

СМИРНОВ АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОБРАБОТКИ И ПЕРЕДАЧИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ

ДАННЫХ

Специальность: 05.12.13 "Системы, сети и устройства телекоммуникаций"

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Владимир 2005

Работа выполнена в Ставропольском государственном университете

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Бернюков А. К.

доктор технических наук, профессор Венедиктов М. Д.

доктор технических наук, профессор Орлов И.Я.

Ведущая организация:

ОАО "Владимирское конструкторское бюро радиосвязи"

Защита состоится« 18 » ноября_2005 г. в часов на заседании диссертационного совета Д 212.025.04 в ауд. 211 корп. 1, Владимирского государственного университета по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВлГУ Автореферат разослан « »_сентября_2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, д.т.н., профессор 'У Самойлов А.Г.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИИ

Актуальность проблемы

Анализ темпов развития телекоммуникационных систем показывает, что наибольший рост наблюдается в последние десятилетия. Обусловлено это научно-техническим прорывом в области технологий материалов и элементной базы. Были открыты полупроводники и созданы интегральные микросхемы, что сделало боле доступным средства телекоммуникаций. Даже самые смелые прогнозы не позволяли предположить потребительский потенциал информационного рынка, повлекшего за собой такие темпы развития телекоммуникационных средств.

Прогноз темпов развития телекоммуникационных систем в России показывает, что средства мобильной связи и пользователей Интернет с 2000 г. по 2010 г. возрастет более чем на порядок. Объем информации, передаваемой через информационно-телекоммуникационную или инфокоммуникационную структуру мира, удваивается каждые 2-3 года.

Для обеспечения растущих потребностей передачи и обработки информации постоянно необходимо решать проблемы совершенствования ин-фоммуникационных систем в двух направлениях. Первое направление связанно с совершенствованием оконечных устройств (ОУ), а второе связанно с совершенствованием сетей и каналов связи (КС). Оба направления связанны с разработкой эффективных путей развития и совершенствования архитектуры сетей и систем телекоммуникации и входящих в них устройств

Основные проблемы совершенствования ОУ связаны с повышением скорости и надежности обработки информации. Зачастую подобные проблемы решаются путем повышения рабочих тактовых частот, распараллеливания данных, усложнения схем обработки и др. Именно в этом направлении, например, развиваются современные персональные ЭВМ, абонентские сотовые аппараты, и др. Однако это направление в последнее время сталкивается с проблемами современного технологического предела, когда размеры проводников становятся соизмеримыми с масштабами кристаллической структуры материалов.

Вместе с тем, в настоящее время все большее развитие находит не только распараллеливание данных в ЭВМ, но и применение параллельной математики, такой как система остаточных классов (СОК), которая в отличие от привычной позиционной системы счисления (ПСС) позволяет выполнять операции сложения и умножения параллельно, т. е. без учета переносов из младших разрядов в старшие. Это существенно, более чем на порядок, повышает скорость вычислений особенно в прикладных задачах. Например, обработка изображений, распознавание образов, спектральный анализ и др.

Решение проблем второго направления сталкивается с большими, чем первое трудностями. Сети связи, как правило, дорогостоящие, это затрудняет их замену на современные. Поэтому одним из направлений совершенствования инфокоммуникационных систем является модернизация существующих

линий и сетей связи, научно-обоснованное расширение области их использования и др. Примером может служить использование современных методов модуляции, использование телевизионных кабельных сетей для доступа в Интернет, создание локальных компьютерных сетей на основе питающих линий и др.

Анализ средств телекоммуникаций показывает, что темпы развития оконечных устройств опережают темпы роста сетей связи. Все чаще требуется обеспечить передачу видеоизображений, одновременный доступ к данным в режиме конференций и т.д. Вместе с тем, в настоящее время широкое развитие находят параллельные устройства, функционирующие, в том числе, и в параллельной математике, такие как нейрокомпьютеры, элементной базой которых является техническая реализация прототипа биологического нейрона. Последние в настоящее время имеют быстрые темпы развития во всем мире и уже внедрены в некоторые передовые системы. Развитию нейрокомпьютеров в частности посвящен журнал «Нейрокомпьютеры, разработка и применение». В то же время инфокоммуникационные устройства кодирования, декодирования, уплотнения, модуляции и т. д. остаются в настоящее время последовательными. Обусловлено это тем, что практически все существующие КС последовательные.

Очевидно, что для объединения телекоммуникационных систем в единую глобальную параллельную инфокоммуникационную систему необходимо объединить как существующие, так и перспективные оконечные устройства посредством как существующих последовательных, так и на основе разработки принципиально новых параллельных каналов связи.

Таким образом, существуют следующие противоречия при реализации глобальной параллельной инфокоммуникационной системы.

1. Существующие сети связи не способны обработать объемы информации, предлагаемые параллельными оконечными устройствами, что накладывает ограничения на последние.

2. Существующие каналы связи не предназначены для передачи данных в параллельном формате, что сдерживает развитие параллельных оконечных устройств, функционирующих в параллельной математике или СОК. .

3. Элементы телекоммуникаций (кодеры, модуляторы, приемники и т. д.) не согласованны с параллельными оконечными устройствами, такими, как нейрокомпьютеры, что в свою очередь сдерживает разработку и внедрение параллельных каналов связи и др.

Подобные противоречия формируют общую проблему создания перспективных высокопроизводительных ифокоммуникационных систем, а именно проблему: «Внедрения параллельных технологий и параллельной математики, т. е. массового параллелизма в системы инфокоммуникаций», которая обусловлена наличием научной проблемы: «Разработки теории обработки и передачи данных в параллельной математике».

Необходимость решения данных проблем обуславливает актуальность выбранного направления и темы диссертационного исследования «Принципы построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных».

Настоящие исследования проводились на стыке двух научных направлений «Параллельная математика» и «Телекоммуникационные технологии» и преследовали, в том числе, цель их интеграции в одно направление «Параллельные инфокоммуникационные технологии». Т. е. передача и обработка параллельных данных в параллельной математике в параллельных ин-фокоммуникационных системах. Связующим звеном двух направлений являются параллельные технологии, теория и практика которых интенсивно развивается в настоящее время.

Цели и задачи исследования

«Разработка теории и принципов построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных на основе интеграции параллельной математики и теории электрической связи, внедрение массового параллелизма на всех уровнях этих систем»

Достижение поставленной цели возможно на основе решения следующих частных проблем.

1. Развитие теорий интегрального исчисления для модулярных функций и вероятностного описания вычетов, необходимые для анализа сигналов в СОК, а так же представления теории информации в СОК.

2. Развитие теории информации в системе остаточных классов на основе статистической оценки вычетов СОК.

3. Разработка научно-методического аппарата спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК на основе теории модулярного интегрирования.

4. Разработка моделей параллельных КС для передачи параллельных данных на основе существующих и перспективных КС для передачи параллельных данных в реальных условиях распространения сигнала.

5. Обоснование направлений помехоустойчивого кодирования в КС при передаче данных в СОК для передачи параллельных данных по последовательным и параллельным КС.

6. Разработка элементов телекоммуникаций в нейросетевом базисе на основе известных методов построения и обучения нейронных сетей для внедрения параллелизма во все структуры инфокоммуникационных систем.

7. Обоснование стандартов протоколов передачи данных в СОК на всех уровнях построения инфокоммуникационных систем для обеспечения совместимости существующих и перспективных параллельных инфокоммуникационных систем.

Объектом исследования являются теория инфокоммуникаций, включающая в себя теорию передачи сигналов, теорию информации и помехоустойчивого кодирования, а так же основы построения телекоммуникационных систем.

Предметом исследования являются вопросы передачи и обработки параллельных данных как в существующих, так и перспективных инфокоммуникационных системах. Т.е. все аспекты теорий информации, кодирования и др., касающихся обработки и передачи параллельных данных в СОК.

Методы исследования. В работе использованы методы математического анализа для получения новых аналитических выражений и доказательства

теорем, методы теории вероятностей и теории информации, методы статистического моделирования и экспериментального исследования, методы статистической радиотехники и распространения радиоволн. А так же методы нейроматематики и нейронных сетей.

В качестве информационной базы исследования использованы научные источники в виде сведений из приведенных в списке литературы книг, статей журналов, материалов конференций, в том числе и зарубежных. Кроме того, использовались статистические данные Минсвязи, лаборатории параллельных информационных технологий и других НИИ. При написании работы учитывались ГОСТы и стандарты, введенные в сфере телекоммуникаций. В работе так же были использованы результаты машинного эксперимента по оценке помехоустойчивости и статистических характеристик модели многолучевого канала связи, результаты компьютерных расчетов спектров сигналов, представленных в СОК, а тек же результаты моделирования процесса обучения нейронных сетей на примере согласованного фильтра.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1. В работе поставлена проблема интеграции параллельных технологий в инфокоммуникационные системы и предложено направление решения данной проблемы.

2. В рамках решения проблемы разработан математический аппарат модулярного интегрирования необходимого для анализа сигналов в СОК. На основе доказанных теорем автором расширена область применимости интегрального исчисления на случай интегрирования модулярных функций.

3. Используя основные методы теории вероятностей и на основе доказательства теоремы, получены новые законы распределения вероятностей вычетов СОК при их последовательной передаче, которые были использованы в развитии теории информации для СОК.

4. На основе статистической оценки вычетов СОК развита теория информации для данных в системе остаточных классов, была проведена количественная оценка избыточности СОК относительно ПСС.

5. На основе доказательства четырех- теорем разработан научно-методический аппарат спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК, отличающийся от известного тем, что предложен комплексный анализ параллельных компонент сигнала. При этом спектральное и корреляционное описание сигнала осуществляется с учетом параллельного представления сигнала и имеет матричный аналитический вид. Показано, что функции АКФ для сигналов в ПСС могут быть эквивалентно представлены в СОК.

Автором установлено, что передача данных в СОК по последовательным КС может осуществляться без потери скорости. Использование параллельных КС для передачи данных в СОК максимально реализует преимущества СОК в телекоммуникациях.

6. Разработаны методики построения феноменологических моделей параллельных многолучевых КС и их реализация на ЭВМ на основе существующих и перспективных КС. Кроме того, получены новые аналитические

выражения для оценки помехоустойчивости и пропускной способности параллельных КС.

Разработаны подходы к построению параллельных КС на основе использования известных методов многоканального уплотнения КС.

7. Развивая ранее известные, предложены основные методы помехоустойчивого кодирования при передаче параллельных данных по последовательным КС. Произведена оценка основных характеристик кода для обеспечения требуемой корректирующей способности.

8. На основе известных подходов предложены принципы и подходы к разработке протоколов в СОК с целью обеспечения их совместимости с существующими протоколами передачи данных в ПСС. На основе рассмотрения одного из протоколов предложена методика организации протоколов передачи данных в СОК.

Практическая значимость исследования заключается в разработаных практических подходах и предложениях по реализации параллельных инфо-коммуникационных систем и внедрению массового параллелизма в существующие системы телекоммуникаций. В частности, практическими результатами работы является следующее.

1. На основе результатов работы обоснована возможность передачи параллельных данных по последовательным КС без потери скорости передачи информации. В частности оценено количество информации, содержащейся в позиции числа, представленного в ПСС. Это позволит обоснованно использовать существующие последовательные КС для передачи параллельных данных в СОК. Одновременно с этим показано наличие существенного (в разы) энергетического выигрыша в КС при использовании сигналов в СОК относительно сигналов в ПСС.

2. Рассмотрена возможность использования избыточности СОК при шифровании информации в системах активной безопасности. Т. е. предложено использовать естественную избыточность СОК для восстановления компонентов ключа.

3. Обоснована необходимость разработки элементов телекоммуникаций в нейросетевом базисе на основе известных методов построения и обучения нейронных сетей. Это ускорит внедрение массового параллелизма на пользовательском уровне инфокоммуникационных систем.

Проведен анализ возможной реализации существующих элементов телекоммуникаций в параллельном нейросетевом базисе. Показано, что большинство таких элементов может быть реализовано на основе обучения нейронных сетей в реальных условиях. На основе математического описания элементов телекоммуникационных систем предложены реализации некоторых из них в неросетевом базисе. В частности, предложена реализация в нейросетевом базисе приемника сигналов в целом, задача построения которого была поставлена еще в середине прошлого столетия. Ее решение ранее было недоступно из-за трудности формализации задачи такого приема.

4. Обоснован и предложен стандарт протоколов передачи данных в СОК

на всех уровнях построения инфокоммуникационных систем. Т. е. протоколов комбинированной передачи параллельных и последовательных данных по параллельным и последовательным КС.

Положения, выносимые на защиту

1. Развитие теории интегрального исчисления для модулярных функций.

2. Методы спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК

3. Законы распределений вычетов сигналов в СОК.

4. Развитие теории информации для данных в СОК.

5. Доказанные теоремы.

6. Модель многолучевого параллельного канала связи.

7. Нейросетевые реализации элементов инфокоммуникаций на ЭВМ

8. Стандарты протоколов передачи параллельных данных по параллельным и последовательным каналам

Результаты исследования прошли апробацию в научных журналах и изданиях перечня ВАК, а так же зарубежных изданиях, в докладах на международных конференциях, в электронных изданиях академии наук России. Материалы исследований использованы в НИР в интересах министерства обороны России, в Ставропольском НИИ «СтавнНИИгипрозем», а так же в учебных процессах для преподавания дисциплин специализаций в институтах и университетах.

Результаты работы отражены в 2-х учебных пособиях с грифом УМО для преподавания в вузах по специальностям 200900 — «Средства связи и коммутации», 201000 — «Многоканальные телекоммуникационные системы», 201100 - «Радиосвязь радиовещание и телевидение». Кроме того, результаты работы, учитывались при разработке программ дисциплин специализации СГУ по специальности «Параллельные компьютерные технологии».

Результаты работы использованы в инновационном проекте: «Модулярные нейрокомпьютерные технологии с параллельной обработкой данных», награжденном дипломами и серебряными медалями ВВЦ третьего и четвертого Московских международных салонов инноваций и инвестиций в 2003 и 2004 гг.

По результатам работы опубликовано 57 статей. Результаты исследований докладывались на 35 конференциях, в том числе на 17 международных. Результаты моделирования многолучевых КС использованы в 3-х НИР министерства обороны РФ на базе Ставропольского военного института связи. Общий перечень научных трудов автора имеет более 120 наименований.

Личный вклад автора

Все основные результаты, представленные в работе получены автором лично, о чем свидетельствуют 11 единоличных работ из представленных в списке автореферата, из них 6 перечня ВАК. Часть результатов, вошедших в приложения, по моделированию многолучевых каналов связи получены совместно с проф. Пашинцевым В.П. в равной степени. В основе некоторых решений использованы разработанные проф. Червяковым Н.И. алгоритмы обработки данных в системе остаточных классов.

Работа имеет следующую структуру

Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, приложений списка литературы, имеющего 257 наименований отечественных и зарубежных ис-

точников, в том числе 51 работа автора. Общий объем диссертации 269 стр., в том числе 202 стр. основного текста, 23 стр. списка литературы, 44 стр. приложения.

2. КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается объект и цель исследований, предмет исследований и актуальность научной проблемы, сформированной на стыке двух научных направлений, излагается структура и краткое содержание работы, обосновывается научная новизна и практическая значимость работы, формулируются положения, выносимые на защиту.

В первой главе проводится анализ современного состояния развития телекоммуникационных систем. Показано, что в перспективе требования по основным показателям существенно превысят современные технические возможности их реализации. Единственным путем кардинального повышения производительности средств телекоммуникаций является внедрение массового параллелизма (параллельная математика в параллельных устройствах) на всех уровнях. Производится постановка научной проблемы исследования, заключающаяся в необходимости разработки теоретической основы и практических решений такого внедрения. На основе приведенного анализа сделаны выводы, что глобальное развитие инфокоммуникационных систем возможно на основе развития, совершенствования и разработки новых решений по внедрению массового параллелизма по всем трем компонентам этих систем (КС, ОУ, информационное обеспечение). Кроме того, сделаны следующие выводы.

1. Существуют два основных пути совершенствования инфокоммуникационных систем в направлении повышения их производительности, пропускной способности и др. Первое, это внедрение параллельных систем передачи и обработки данных, и второе разработка и реализация систем обработки и передачи параллельных данных в параллельной математике.

2. Параллельная обработка данных наиболее эффективна в тех случаях, когда необходимо использовать алгоритмы преобразования Фурье, алгоритмы сжатии информации, цифровой обработки сигнала и др. алгоритмы с преимущественным выполнением алгебраических операций суммирования и произведения. Такие алгоритмы используются, например, для обработки графических данных.

3. Отсутствует научно-методический аппарат построения моделей сигналов, представленных в параллельном формате.

4. Некоторые существующие инфокоммуникационные системы могут быть адаптированы к передаче параллельных данных. Для этого необходимо, прежде всего, разработать единые стандарты протоколов параллельной передачи данных.

5. Необходимо более широко внедрять параллельные технологии, такие как нейронные сети, при производстве элементов телекоммуникаций. Внедрение параллельных технологий должно одновременно сопровождаться внедрением параллельной математики, такой как СОК.

На основе представленных выводов изложена проблема, цель и частные задачи исследования.

Вторая глава посвящена разработке теоретических основ построения параллельных инфокоммуникационных систем. В ней приведено решение первой и второй частных научных проблем.

На основе анализа последовательной структуры данных в последовательном КС, представленных в СОК сформулирована и доказана теорема

Теорема.

Перевод последовательного алфавита с равномерным распределением элементов из ПСС в СОК с последовательной передачей вычетов приводит к неравномерному и взаимозависимому распределение вычетов. Причем закон распределения вероятностей по вычетам имеет вид

(1)

ь /=1 Ь ,=1 Р/

где Ь— число оснований СОК (р,), а1 — вычет, по /-тому основанию,

*!/(*) = |'' Х > ° - функция, учитывающая тот факт, что вероятность пере-[0 х < 0

дачи вычета а,- по основанию /?,• < а,- будет равна 0.

На основании выражения (1) были получены условные законы распределения вероятностей. Так вероятности передачи минимального вычета после минимального, передачи максимального вычета после минимального и передачи минимального вычета после максимального определяется как

/•(гшп <Х£, пнп а^ ) = -у

Г£ п2 2— . ■ (2)

0=1 Pi)

/■(тта^.таха*) =-— £—, (3)

рьЬ1,•=!/>/

Р(тахаьтта£) = —^—. (4)

2 Ьр1

В частном случае рассмотрены приведенные законы СОК с основаниями в виде чисел Мерсенна = 2' -1.

Результаты исследования показали, что вычеты меньшего значения имеют большую плотность распределения вероятностей, чем вычеты больших значений. При последовательной передаче данных в СОК формирование определенных вычетов является взаимозависимым и неравномерным. Устранение данного недостатка возможно на основе дополнительного кодирования по псевдослучайному закону.

В дальнейшем выражения (1—4) использованы при разработке теории информации для СОК. В частности произведена оценка количества информации, содержащейся в минимальном и максимальном вычетах

3(тах[ос* ]) = 1о§2 Ь + \о%2 Р1 = Ьрь , (5)

1 1

J(min[aA ]) = log2 L - log2 X— ■ (6)

i=\Pi

Оценена проговодительность источника информации в СОК

r ту (1о§2Р>)2 КистКРО а---->

где Ts — длительность набора вычетов при передаче данных в СОК.

Сравнительный анализ показывает, что данные, представленные в СОК обладают дополнительной информационной избыточностью, которую возможно использовать при помехоустойчивом кодировании. Достижение максимальной скорости передачи информации в СОК возможно при передаче данных по параллельным КС. В этом случае распределение вычетов по отдельным подканалам становится равномерным и информационная производительность источника сообщений становится максимальной.

Кроме того, использование СОК в параллельных КС практически устраняет информационную избыточность исходного источника сообщения. Это обуславливает перспективность применения СОК и в обычных инфокомму-никационных системах.

Поскольку для дальнейшего анализа необходимо применять интегральное исчисления для функций в СОК, была развита эта теория для модулярного интегрирования, основой развития которой стала доказанная теорема

Теорема.

Если функция f(x) имеет такую обратную функцию y(x), что для любых х е Z выполняется е Z, то определенный интеграл этой функции, взятой по модулю р, сравним с определенным интегралом этой функции по тому же модулю для любых целых значений пределов интегрирования aub Ь (Ь Л

\[f(x)modp\ix^ \f(x)clx а \а

На основании выражения (7) обоснован класс функций, к которому применимо модулярное интегрирование, показана возможность использовать обычный интеграл Римана при исследовании сигналов, представленных в СОК. Анализ показывает наличие существенного энергетического выигрыша при передаче сигналов в СОК относительно передачи того же сигнала в ПСС, который оценивается отношением энергии сигнала, представленного в СОК (£) относительно ПСС (£')

h = El £Е\ = fliPi ~ I)2 / t(Pi -1)2 • ;=1 i=l (=1 Последнее является одним из преимуществ использования кодирования СОК при обеспечении требуемой помехоустойчивости.

Третья глава посвящена решению третьей частной научной проблемы. В ней рассмотрены классические основы построения телекоммуникаций, в ас-

mod р. (7)

пекте передачи параллельных данных в СОК. На основе временной модели сигнала в СОК для амплитудной модуляции

5(0 = 2]Л/('-7;)со5(ю0Г + ф0), (8)

¿=1

А,мВ

А.мВ

J___I___и

где 7} = ~~ время, затраты!

ченное на передачу последовательности / = 1,2,...Ь вы-

1__|___|___четов, ©о — несущая частота,

Фо — начальная фаза, А{ — ■ 5 амплитуда элементарного -► символа, были получены ос' новные требования к пара-Рис'1 метрам КС при передаче параллельных данных в СОК. На рис. 1 рассмотрен пример представления сигнала из ПСС в СОК по основаниям = (2, 3,5).

Общая ширина спектра КС для параллельной передачи данных в формате СОК и скорости передачи будет определяться как I ь

¿±Fk=^£¡2nivs=2vsYJni=2vML'), (9)

/=1

2 .

где = в.

1-1 /=1 частном случае, когда в качестве оснований выбираются числа

р, = 2' -1, необходимая ширина спектра КС в этом случае будет согласно (9) равна АК^ = 2у+ Ь). ► На рис. 2 представлен пример ' временной реализации при последовательной передаче вычетов (0, 0, 2, 6) для числа 132 по основаниям (2, 3, 5, 7). Здесь же представлен сигнал в двоичной ПСС того же числа. Спектр сигнала в формате СОК представляет набор спектров, число которых ¡ = 1 ...Ь определяется числом используемых оснований Ь (рис. 3).

Аналитически такой набор можно записать в векторном виде А =

или для ограниченного спектра, полученного в результате прохождения сигнала через низкочастотный фильтр, в матричном виде

132

Рис.2

А =

(\Х Л2,1

\AF, 1

л1,2 42,2

%L 42,L

lF,L

АШ

Рис. 3

где F — номер максимальной спектральной компоненты, определяемой полосой пропускания фильтра. В приведенной матрице столбцы соответствуют отдельным I -тым спектрам по соответствующим основаниям Pi. Данные в матричном виде легко обрабатываются нейронными сетями.

Далее на основе доказательства теоремы представлены элементы теории корреляционного анализа сигналов в СОК.

Теорема.

Автокорреляционная функция (АКФ) сигнала f(x), имеющего такую обратную функцию , что для любых х е Z выполняется ц/(д:) е Z, представленного в СОК есть суть перевода самой автокорреляционной функции R{х) этого сигнала f(x) из ПСС в СОК {/?,(т)}£ по взаимно простым основаниям pj, i = 1 ...L

"Шт)}й=Л( T)modA. (10)

Отметим, что указанными в теореме свойствами удовлетворяют все АКФ дискретных сигналов. Следствием данной теоремы (10) является равенство для корреляционного интервала

{чУр, =tkm°dPi- 00

На основе предложенных теорий обоснованы принципы передачи данных в СОК, а так же возможность использования существующих последовательных КС для передачи данных в формате СОК. При этом доказано, что скорость передачи информации не снизится, если в качестве оснований системы

СОК использовать числа pt < 2'.

Далее проведена оценка количества информации, содержащейся в позиции числа, которая составила как минимум (в зависимости от выбора базисных оснований) 1 бит. На основе проведенного анализа предложена теорема

Теорема.

Энтропия последовательного источника информации в непозиционной системе счисления равна энтропии в позиционной системе. Информация, содержащаяся в значениях позиций элементов, заложена в алгоритме перевода чисел из ПСС в СОК и используется для осуществления параллельных операций.

С использованием разработанной теории информации для данных в СОК разработаны основные принципы помехоустойчивого кодирования таких

шах

данных. При последовательном кодировании каждого вычета (п х к ) кодом определена максимальная степень его кодирования

1_1оВ2(гтп[р,])/2]^ 1 1о§2 Рг 2 '

При кодировании методом расширения диапазона СОК определено избыточное основание, позволяющее исправить все символы в двоичной ПСС

максимального вычета СОК > 2|~log2 | +1.

Далее приводится разработанная методика восстановления проекций ключей при обеспечении активной безопасности передачи информации в СОК на основе ее естественной избыточности.

Таким образом, представленный математический аппарат позволяет обоснованно проектировать параллельные каналы связи с выделением подканалов для передачи данных по каждому вычету.

В четвертой главе представлен комплексный подход к построению моделей параллельных КС, основанный на известной интеграции методов статистической радиофизики, радиотехники и распространения радиоволн.

На основе статистического моделирования получен новый обобщенный че-тырехпараметрический закон распределения вероятностей амплитуд в многолучевых КС, учитывающий как дискретную, так и диффузную многолучевость

и{ц) =

л (7пх) ц ст.

-ехр

4а г

11 1 1\ тхах+туау

2 2 2ахау

ГО СО СО

хШ-

(2А+25-1)!!

^о^ВДЩА+^Ч!) 2-

-"2А+2л-4|'+1 2А+21+4/+1

.24+4^ 4 4

(12)

ЗАг+д+Зг 5 к—5+71

2стг

где тх, ту, ах, ау — математические ожидания и дисперсии квадратурных составляющих сигнала, параметры закона распределения (12). С учетом вве-

денных параметров р2 = ст^/

д2 = (тх +ту)/(а^. представлены

графики распределения (12) на рис. 4 для тх=ту и ах2=СТу2. Полученный закон в частном случае охватывает большинство законов распределений, используемых при построении реальных моделей КС. Анализ рис. 4 показывает, что необходимо либо использовать дискретную многолучевость для построения параллельного КС, либо выделять один дискретный луч. В против-

0.8

0.6

0.4

0.2

1/ ?2=4

/ д^ОЛ

0.5

Рис. 4.

1.5

ц/сг

ном случае в КС будут присутствовать сильные флуктуации.

Далее, на основе предложенного во второй и третьих главах математического аппарата, предложены принципы построения многолучевых и многоканальных

параллельных КС для передачи параллельных данных в СОК.

Полосы частот подканалов РОМА определяются как

Л/^ =2у5[~1о§2Р,~| , размер временного окна для ТБМА определяется через минимальную ширину элементарного импульса Ат как

Дт,-=ДгГк^2/>Л . На рис. 5. представлен спектр сигнала с РБМА. Для КС с уплотнением СОМА предложен оптимальный алгоритм временно-частотный переходов рис.6. Кроме того, показано, что для представления числа из диапазона М в формат СОК по основаниям

р,= 2'-1 минимально необходимое их число составляет

¿ = Г1оё2м 1 •

Далее, На основе известных методик проведена оценка помехоустойчивости параллельных КС. Получены аналитические выражения для оценки помехоустойчивости КС в которых применим полученный обобщенный четырехпара-метрический закон распределения. В частности получены новые аналитические выражения зависимости вероятности ошибочного приема элементарного символа в двулучевых КС от отношения сигнал/шум (к2 ) с отсутствием замираний в отдельных подлучах в виде

Рош=\ех р(-й2/2)10(А2/2) (14)

и для случая односторонне-нормальных замираний в отдельных подлучах

Рош = К0(/7/Л2 +0.5)/71^2/г2 +1, (15)

где Кд— полный эллиптический интеграл. Получено аналитическое выражение Рош для любого целочисленного значения глубины замираний т = (1 + р2)2(1 + <72)2/2[1 + р4 +2д2р2(1 + р2)\ в отдельных подлучах в виде

р^_т{т-\12)(т ^ 0Ш -у/лД/и) \И2 +ту

Рош 1

-1/2 т_,П (т-к)(2к-\)

0+--Г(«-И-1/2)

«=12«(а2/2,И + 1)Л! Г('"-1/2)

Результаты расчета согласно (14 - 16) представлены на рис. 7. Достоверность полученных результатов подтверждается тем, что в частных случаях

они сходятся к известным, но при этом охватывают более широкий класс моделей КС.

Помехоустойчивость параллельного КС в СОК ( Мсок ) можно определить как

Рош(СОК) -1 ~ Г~[ Р^ош ■ (17) <=1

где щ = П°ё2 — число бит для передачи вычета по основанию р,, Р>,пр = ^- Риош ~ вероятность правильного приема элементарного символа в / -том подканале, которая может быть определена из выражений (14—16).

В случае неравномерного распределения помех, наличия сосредоточенных помех, межсимвольной интерференции и др. типов помех предложены принципы распределения спектров подканалов для их устранения. Это перераспределение полос и энергий по подканалам, режекция неработоспособного подканала с сохранением работоспособности всего параллельного КС за счет избыточности СОК и др.

В заключении главы получено выражение для оценки пропускной способности параллельного КС

0.1

0.01

1 1 1 Двухлучев 1 1 ая линия

т=1

- т=2 -

т=\0

1 I I 1

Рис. 7.

й"

дБ

Спарал = 1о§2 П ;=1

1+-

(18)

Пятая глава посвящена построению элементов инфокоммуникационных систем в параллельном нейросетевом базисе и разработке структуры протоколов при передаче параллельных данных по КС.

Анализ показал, что практически все основные элементы телекоммуникационных систем могут быть реализованы в нейросетевом базисе. При этом вновь разработанные элементы будут обладать основным преимуществом, присущим нейронным сетям, а именно их адаптации (самообучение) к реальным условиям распространения сигналов.

На основе аналитических выражений, описывающих работу согласованного фильтра, обучения простой нейронной сети, и моделирования этого

процесса обучения на ЭВМ показан синтез согласованного фильтра, адаптированного к реальным условиям. Впервые стала возможной реализация таких сложных функций в телекоммуникациях, как прием сигнала в целом (рис. 8).

Чя

2,а "

*1,6

хт,Ь~

Рис. 8.

Здесь а,- / — информационные символы кодограммы /, Ъц — проверочные символы, — определяется р = 1...« — к уравнением кодирования. Входными данными сети будут элементы дискретного xtj сигнала и функция кодирования, выходными данными будет исправленная кодограмма А\ = {a]}j, коэффициенты импульсной характеристики и>(- = h\ являются результатом самообучения нейронной сети — аналога СФ.

Далее предложены стандарты протоколов передачи данных в формате СОК как по последовательным, так и по параллельным КС: Serial Data Single Channel (SDSC), Parallel Data Serial Channel (PDSC), Parallel Data Parallel Channel (PDPC) и Serial Data Parallel Channel (SDPC).

Предложена методика адаптации существующих протоколов в последовательных КС для передачи параллельных данных. Представлен пример такой адаптации для протокола канального уровня HDLC (рис. 9). В конце главы в

сжатом виде в табли-

Флаг 11111111 Адрес Управление Информация КПК Флаг 11111111

3 5 7 * 3 5 5 7 11 * 16

1 байт 2 байта 1 байт п байт 2 байта

Рис. 9.

цах приведены все преимущества передачи параллельных данных, сделанные по ходу работы (таблица 1, таблица 2)

Таблица 1._

Виды помех Формат передачи данных

Последовательная передача последовательных данных SDSC Параллельная передача последовательных данных SDPC Последовательная передача параллельных данных Р05С Параллельная передача параллельных данных РОРС

Частотно-селективные замирания Ограничение полосы сигнала, синтез его оптимальной структуры Аналогично PDPC Аналогично ЗЭБС Устраняется за счет распределения спектра КС по подканалам

Межсимвол ьная интерференция Снижение скорости передачи, защитные интервалы Устраняется за счет разнесения подканалов -OFDM модуляция Аналогично БОБС, Устраняется аналогично вОРБ + распределение подканалов по вычетам

Медленные амплитудные замирания Разнесенный прием,смена частот, и др. Устраняются за счет одновремеш юго использования параллельных подканалов—GPRS. Устраняется за счет ограничения диапазона представления СОК Устраняется аналогично ЭОРС + пространственное разнесение подканалов

Быстрые амплитудные замирания Использование сложных методов модуляции CDMA Устраняется за счет оптимального выбора несущих частот подканалов Аналогично БОБС Устраняется за счет распределения полос и несущих частот подканалов

Узкополосные помехи Смена частот, применение широкополосных сигналов (ШПС) Возможно устранение с использованием избыточных подканалов Аналогично БОЭС Устраняется за счет исключения подканалов и сужения диапазона СОК

Таблица 2.

Показатели качества Формат передачи данных

Последовательная передача последовательных дата шх ББЗС Параллельная передача последовательных данных БОРС Последовательная передача параллельных данных РОЗС Параллельная передача параллельных данных РОРС

Помехоустойчивость Р 1 ош Определяется типом КС, способами модуляции и приема Выше чем БОБС, определяется помехоустойчивостью подканалов. Выше чем SD.SC за счет борьбы с пакетированием ошибок Максимальная за счет перераспределения спеиров подканалов

Скорость передачи данных с 111:14 Формула Шеннона С = ^(1 + Л2) Выше чем РБЭС и БОЗС, пропорционально числу подканалов Аналогична SD.SC Аналогично ЭЭРв, определяется числом оснований СОК

Надежность КС и Определяется медленными замираниями, помехами и др. Выше, чем РОЙС, за счет избыточных подканалов Выше, чем ЗСЙС за счет уменьшения диапазона представления СОК Максимальная, за счет избыточных подканалов и оснований СОК

Методы помехоустойчивого кодирования Коды в ПСС -линейные, циклические, сверточные и др. Одни принцип, аналогично ЗЭБС Двапринципа-коды вычетов в ПСС и избыточность СОК Два принципа, аналогично РОЙС

Криптостой-косгь Устранение межсимвольных вероятностных связей Выше чем РОЗС, но ниже чем РОРС, за счет разнесения подканалов Выше, чем БШС, за счет устранения межэлементных вероятностных связей в СОК Максимальная, объединяет ср.ой-ства БОРС и РОБС

В заключении приведены основные результаты работы, использованные при разработке НИР в Ставропольском институте связи в интересах министерства обороны, в СтавропольНИИгипрозем при разработке базы данных и подключения программного модуля «Мартйэ». Кроме того, результаты работы внедрены в учебные процессы Ставропольского государственного университета, поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики и в Ставропольском институте связи в виде учебных пособий. Получены следующие результаты.

1. На основе доказательства 3-х теорем были получены законы распределения вероятностей вычетов в СОК, а так же предложен математических аппарат интегрального исчисления для модульных функций.

2. На основе статистической оценки вычетов СОК была развита теория информации для данных, представленных в СОК, была проведена количественная оценка избыточности СОК относительно ПСС.

3. На основе теории модулярного интегрирования и доказанных 4-х теорем предложена методика спектрального и корреляционного анализа сигналов, представленных в СОК. Показано, что функции АКФ для сигналов в ПСС могут быть эквивалентно представлены в СОК. Обоснована возможность передачи параллельных данных по последовательным КС без потери скорости передачи информации.

4. В рамках четвертой задачи разработана статистическая многолучевая модель КС для передачи параллельных данных в реальных условиях распространения сигнала на основе известных подходов моделирования дискретно-стохастических (Р - схем), непрерывно-стохастических (<3 - схем) и дискретно-детерминированных (Р — схем) моделей. Кроме того, получены аналитические выражения для оценки помехоустойчивости таких КС. Разработаны подходы к построению параллельных КС на основе использования известных методов многоканального уплотнения КС.

5. Предложены основные методы помехоустойчивого кодирования при передаче данных по последовательным КС. Произведена оценка основных характеристик кода для обеспечения требуемой корректирующей способности. Одновременно с этим рассмотрена возможность использования избыточности СОК при шифровании информации в системах активной безопасности.

6. Проведен анализ возможной реализации существующих элементов телекоммуникаций в параллельном нейросетевом базисе. Показано, что большинство таких элементов может быть реализовано на основе обучения нейронных сетей в реальных условиях. На основе математического описания элементов телекоммуникационных систем предложены реализации некоторых из них в неросетевом базисе. Кроме того, предложена реализация в нейросетевом базисе приемника сигналов в целом, которая ранее была недоступна из-за трудности формализации задачи такого приема.

7. Предложены основные положения разработки протоколов в СОК с целью обеспечения их совместимости с существующими протоколами передачи данных в ПСС. На основе рассмотрения одного из протоколов предложена методи-

ка организации протоколов передачи данных в СОК. Кроме того, предложены четыре новых стандарта организации протоколов передачи параллельных и последовательных данных по параллельным и последовательным КС. Кроме того, можно сделать следующие выводы.

1. Построение параллельных инфокоммуникационных систем для объединения параллельных оконечных устройств возможно как на основе перспективных параллельных КС, так и существующих последовательных КС.

2. Для повышения производительности инфокоммуникационных систем необходимо внедрять массовый параллелизм на всех уровнях. Т. е. необходимо использовать параллельную математику, такую как СОК, для обработки данных в параллельных оконечных устройствах, разработанных на базе нейронных сетей, и объединенных параллельными КС.

3. Для построения параллельных инфокоммуникационных систем необходимо ввести четыре новых стандарта для всех протоколов всех уровней OSI. Это стандарты Serial Data Single Channel (SDSC), Parallel Data Serial Channel (PDSC), Parallel Data Parallel Channel (PDPC) и Serial Data Parallel Channel (SDPC).

4. Для разработки параллельных оконечных устройств, функционирующих в параллельной математике СОК, необходимо использовать нейронные сети. Такая реализация позволит интегрировать различные элементы инфокоммуникационных систем в единые нейросетевые устройства, реализующие функции этих элементов.

Таким образом, цель диссертационных исследований, заключающаяся в разработке теории и принципов построения инфокоммуникационных систем для передачи и обработки параллельных данных, достигнута. Предложен математический аппарат и принципы, согласно которым возможно построение параллельных инфокоммуникационных систем.

В приложениях приведены результаты исследования полученного обобщенного четырехпараметрического закона распределения, оценка параметров распределения в зависимости от параметров среды распространения сигнала для декаметр!овых КС, • процедура моделирования процесса обучения нейронной сети при реализации согласованного фильтра, исследован класс функций для которых справедливо применение теории модулярного интегрирования, а так же определены условия возникновения параллельных дискретных лучей для декаметрового КС.

3. СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ.

1. Смирнов A.A., Сахнюк П.А., Сеник В.В. Синтез схем цифровой обработки сигналов на основе обучения нейросетевых схем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2004, № 5,6. С. 91-93.

2. Смирнов A.A. Обобщенный четырехпараметрический закон распределения при интерференции двух лучей со случайной амплитудой // Известия Вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. Приложения, 2004, №2. С. 35-42.

3. Смирнов A.A. Математическое описание сигналов, используемых для передачи данных в параллельном формате // Вестник Ставропольского государственного университета, 2004. Вып. 38. С. 40-45.

4. Смирнов A.A., Малофей А.О. Методика оценки качества телекоммуникационных линий с двулучевым распространением сигнала // Физика волновых процессов и радиотехнические системы, 2003. Т. 6, № 5. С. 56-58.

5. Смирнов А. А, Баркетов С. В. Помехоустойчивая передача данных в системе остаточных классов по двоичным каналам связи // Информационные технологии, 2005, № 6. С. 7-11.

6. Пашинцев В.П., Колосов Л.В., Тишкин С.А., Смирнов А. А. Влияние ионосферы на обнаружение сигналов в системах космической связи // Радиотехника и электроника, 1999. Т. 44, № 2. С. 143 - 150.

7. Пашинцев В.П., Тишкин С.А., Смирнов А. А., Боровлев И.И.. Эквивалентный путь распространения декаметровой волны в сферическислоистой ионосфере // Электронный журнал РАН «Радиоэлектроника», htpp:\\ www.cplire.ru, 2001, № 8.

8. Смирнов A.A. Распределение вероятностей вычетов данных, представленных в системе остаточных классов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы, 2005, № 2. С. 99-103.

9. Смирнов A.A. Расчет статистических моментов электромагнитного поля при распространении через неоднородные среды // Физика волновых процессов и радиотехнические системы, 2003, № 1. С. 32-36.

10. Малофей О.П., Смирнов А. А. и др. О возможности упрощения процедур кодирования и декодирования кодов БЧХ // Физика волновых процессов и радиотехнические системы , 2003. Т. 6, № 5. С. 20-23.

11 .Смирнов A.A. Принципы передачи данных в формате системы остаточных классов по параллельным каналам // Инфокоммуникационные технологии, 2004. Т. 2, № 4. С. 26-30.

12. Смирнов A.A., Малофей А.О. Оценка качества двухлучевого канала связи в условиях применимости закона распределения Накагам // Инфокоммуникационные технологии, 2003. Т. 1, № 2. С. 37—40.

13. Смирнов A.A., Червяков Н.И. Протоколы передачи данных в системе остаточных классов для последовательных каналов связи // Инфокоммуникационные технологии, 2004. Т. 2, № 4. С. 48-51.

14. Смирнов A.A., Червяков Н.И. Применение чисел Мерсена и Ферма в качестве оснований системы остаточных классов в двоичном канале связи // Инфокоммуникационные технологии, 2004. Т. 2 , № 1. С. 24-28.

15. Червяков Н.И. Смирнов A.A., Солчатов М. Э. Передача параллельных данных нейронных сетей по двоичным каналам связи // Нейрокомпьютеры, разработка и применение, 2005, № 5. С. 59 - 62.

16. Смирнов А. А. Модулярное интегрирование и корреляционный анализ сигналов в системе остаточных классов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы, 2005, № 3. С. 53-57.

17. Бондарь В.В., Сеник В.В., Смирнов А. А. Математические аспекты проблемы восстановления секретных ключей «проекций» в системах активной безопасности // Инфокоммуникационные технологии, 2004. Т. 2, № 4. С. 6-7.

18 .Сеник В.В., Смирнов A.A., Червяков Н.И. Двунаправленная ассоциативная память, ее корректирующие свойства и многофункциональность // Инфокоммуникационные технологии , 2004. Т. 2, № 3. С. 46 — 48.

19. Смирнов A.A. Физика процесса и статистические характеристики подреле-евских замираний в декаметровых каналах связи // Информационные системы на железнодорожном транспорте. — Харьков, 1998, № 6. С. 29—30.

20. Пашинцев В.П., Смирнов А. А. и др. Оценка помехоустойчивости приема сигналов в двухлучевых декаметровых каналах связи // Информационные системы на железнодорожном транспорте. — Харьков, 2000, № 1. С. 16-18.

21 .Смирнов A.A., Червяков Н. И. Проблемы построения инфотелекоммуника-ционных систем для обработки параллельных данных // Перспективные технологии в средствах передачи информации. Материалы 5-й международной НТК. - Владимир: Связьоценка, 2003. С. 67-69.

22. Смирнов A.A. Разработка адаптированного приемно-декодирующего устройства в нейросетевом базисе // Перспективные технологии в средствах передачи информации. Материалы 6-й международной НТК. — Владимир: РОСТ, 2005. С. 94 - 96.

23.Солчатов М.Э., Смирнов A.A. Помехоустойчивость строенного приема в каналах связи с ЧСЗ и МСИ // Перспективные технологии в средствах передачи информации. Материалы 5-й международной НТК. — Владимир: Связьоценка, 2003. С. 257-260.

24. Смирнов A.A., Солчатов М.Э. Применение закона распределения Накатами для описания замираний в двухлучевых каналах связи // Перспективные технологии в средствах передачи информации. Материалы 4-й международной НТК. — Владимир: РОСТ, 2001. С. 83-86.

25. Смирнов A.A. и др. Модулярное интегрирование и гармонический анализ // Труды участников международной школы семинара памяти Н.В. Ефи-

• мова. - Абрау-Дюрсо: РГУ, 2004. С. 224-226.

26. Мирзоян М.В., Смирнов A.A., Егорова С.А. Применение компьютерных алгебраических моделей в информационных системах // Труды международной школы семинара памяти Н.В. Ефимова.—Абрау-Дюрсо: РГУ, 2004. С. 212—213.

27. Смирнов A.A. Доказательство применимости распределения Накагами при значениях параметра т<0.5 // Труды участников международной школы семинара памяти Н.В. Ефимова. - Абрау-Дюрсо: РГУ, 2002. С. 222-224.

28. Смирнов A.A. и др. Применение чисел Мерсенна и Ферма при передаче данных // Труды участников международной школы семинара памяти Н.В. Ефимова. - Абрау-Дюрсо: РГУ, 2004. С. 203-205.

29. Сеник В.В., Смирнов A.A. Модулярное интегрирование класса степенных функций И Инфотелекоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании. Материалы 1-й международной НТК. — Ставрополь: Мин. обр. и науки, СКГТУ, 2004. С. 526-535.

30. Смирнов A.A., Тишкин С.А. Оценка помехоустойчивости приема сигналов в де-каметровых каналах связи с дискретно-диффузной многолучевостью // Техника и технология связи. Материалы 2-й международной НТК — СПб.: ГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2000. С. 61-63.

31. Смирнов A.A. Повышение качества декаметрового канала связи при возникновении дискретной многолучевости // Техника и технология связи. -СПб.: ГУТ им. проф. М.А.Бонч-Бруевича, 2000. С. 57-€0.

32.Пашинцев В.П., Смирнов A.A. Требования к ширине диаграммы направленности ДКМ антенны в условиях дискретной многолучевости // Техника и технология связи. Материалы 2-й международной НТК - СПб.: ГУТ им. проф. М.А.Бонч-Бруевича, 2000. С. 35-38.

33. Пашинцев В. П., Смирнов С. А., Антонов В. В. Некогерентное обнаружение сигнала с райсовскими замираниями // Передача, обработка и отображение информации. Труды международной научно-технической школы-семинара. - Ставрополь: Краевое отделение МАИ, 1995. - С. 110-115.

34. Баркетов С.В., Куликов В.В., Смирнов А. А., Солчатов М.Э. Передача сообщений шумовыми сигналами // Сборник научных трудов. Межвузовский. Вып. 21. - Ставрополь: ФРВИ РВ, 2003. С. 124-126.

35.Смирнов A.A., Малофей А.О. Распределение огибающей в двухлучевом декаметровом канале связи с четырехпараметрическими замираниями в дискретных лучах // Сборник научных трудов. Межвузовский. Вып. 18. — Ставрополь: ФРВИ РВ, 2000. С. 58-60.

36. Смирнов А. А., и др. Аналитическая аппроксимация индекса мерцаний в трансионосферных каналах связи // Сборник научных трудов. Межвузовский. Вып. 16. - Ставрополь: СВВИУС, 1998. С. 36-38.

37. Смирнов А. А., Сетчатое М.Э. Глубина замираний и достоверность приема сигналов в двухлучевых КС с глубокими замираниями // Сборник научных трудов. Межвузовский. Вып. 18. — Ставрополь: ФРВИ РВ, 2000. С. 61-63.

38. Смирнов A.A., Солчатов М.Э. Расчет помехоустойчивости ДКМ КС при возникновении замираний Хмельницкого. // Сборник научных трудов.

• Межвузовский. Вып. 17. - Ставрополь: СВВИУС, 1999. С. 40^2.

39.Смирнов A.A. и др. Помехоустойчивость ДКМ КС при наличии дискретной многолучевости // Сборник научных трудов. Межвузовский. Вып. 17. -Ставрополь: СВВИУС, 1999. С. 31-33.

40.Пашинцев В.П., Тишкин С.А., Антонов В.В., Смирнов A.A. Оценка времени запаздывания сигналов в зависимости от степени частотно-селективных замираний // Сборник научных трудов. Межвузовский. Вып. 13.-Ставрополь: СВВИУС, 1995.-С. 12-16.

41. Пашинцев В.П., Тишкин С.А., Смирнов A.A., Касьяненко Н.Г. Аналитический расчет помехоустойчивости строенного приема сигналов // Сборник научных трудов. Межвузовский. Вып. 16. - Ставрополь: СВВИУС, 1998. С. 42-44.

Сдано в набор 25.08.05. Подписано в печать 20.08.05 Формат 60x84'/i6 . Бумага офсетная. № 1 Усл. печ. л. 1.6. Тираж 100 экз. Зак. 115 ЗАО «Диамант», 355017, г. Ставрополь, пл. Ленина, 3.

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Смирнов, Александр Александрович

ВВЕДЕНИЕ

1. ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ИПФОКОМ-МУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОЬРАЬОТКИ И ПЕРЕДАЧИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ДАННЫХ.

1.1. Проблемы внедрения параллельных технологий в инфокоммуникациопные системы.

1.2. Перспективы представления данных в параллельном формате.

1.3. Внедрение параллельных технологий в инфокоммуникациопные сети России.

1.4. Параллельные технологии в информационном обеспечении телекоммуникационных систем

1.5. Обзор современного состояния уровня внедрения параллельных технологий в телекоммуникационные системы.

1.6. 1 Остановка научной проблемы исследования . 4S

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ 1 ЮСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИИ! II1ЫХ СТРУКТУР

2.1. Основы теории параллельных вычислений (параллельная математика).

2.2. Вероятностное описание вычетов в системе остаточных классов

2.3. Разработка теории информации в системе остаточных классов.оЗ

2.4. Интегральное исчисление в СОК

2.5. Выводы

3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ПЕРЕДАЧА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ДАННЫХ В КАНАЛАХ СВЯЗИ.

3.1. Сигналы и спектры в СОК.

3.1.1. Временное представление сигналов в СОК

3.1.2. Частотное представление сигналов в СОК.

3.2. Корреляционный анализ в СОК

3.3. Передача параллельных данных по КС.

3.3.1. Оценка скорости передачи данных в СОК по двоичным КС

3.3.2. Оценка количества информации, содержащегося в позиции числа.

3.3.3. Использование чисел Ферма в качестве оснований

СОК двоичного.

3.4. Помехоустойчивое кодирование при передаче данных в СОК.1 I

3.5. Безопасность передачи информации в формате СОК.

3.6. Выводы

4. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ

КАНАЛОВ СВЯЗИ

4.1. Принципы построения моделей КС.

4.2. Статистическое моделирование КС.

4.3. Разработка многолучевых параллельных КС.

4.4. Разработка многоканальных параллельных КС.

4.4.1. Построение первичного сигнала.

4.4.2. Параллельные каналы с частотным разделением.

4.4.3. Параллельные каналы с временным разделением.

4.5.4. Параллельные каналы с кодовым разделением.

4.5. Помехоустойчивость параллельных КС.

4.5.1. Помехоустойчивость последовательного многолучевого КС.

4.5.2. Помехоустойчивость параллельного многолучевого КС

4.5.3. Помехоустойчивость многоканального параллельного КС

4.6. Пропускная способность параллельных КС.

4.7. Выводы

5. РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ ИФОКОММУНИКАЦИО! 1НЫХ

СИСТЕМ В НЕЙРОСЕТЕВОМ БАЗИСЕ

5.1. Построение инфокоммуникационных систем в пейросетевом базисе

5.2. Применение нейронных сетей в синтезе элементов инфокоммуникаций

5.3. Разработка нейронной сети для приемно-декодирующего устройства.

5.3.1. Синтез нейронной сети оптимального приемника.

5.3.2. Синтез нейронной сети декодирующего устройства.

5.3.3. Синтез нейронной сети приемно-декодирующего устройства.

5.4. Разработка протоколов передачи параллельных данных.

5.5. Выводы.

Введение 2005 год, диссертация по радиотехнике и связи, Смирнов, Александр Александрович

Историю развития телекоммуникаций можно исчислять с древних времен, с того момента, как один человек сумел передать информацию другому человеку на расстоянии. Однако наибольшее значение имеют последние 180 лет с момента первой демонстрации в 1832 г. ученым П.Л. Шиллингом электромагнитного телеграфа, изобретения радио в 1895 г. ученым Д.С. Поповым, запуска в СССР первого искусственного спутника земли в 1947 г. и по настоящее время изобретения сотовой связи, персональных ")ВМ и соединения их в глобальные сети.

Еще каких-то 50 лет назад казалось утопией обеспечить телефон в каждой квартире. Простой подсчет показывал, что для этих целей необходимы миллионы километров кабеля, миллиарды гон меди и огромные кабельные колодцы. Однако внедрение систем уплотнений, систем многоканальной связи, цифровых телефонных станций и др. разработок позволило сделать мечту каждой семьи реальностью уже к концу XX века.

Еще более фантастической казалась идея обеспечения индивидуальной двусторонней радиосвязью каждого человека. Буквально 30 лет назад скептики считали невозможным создание такого приемопередатчика. Они считали, что для обеспечения двусторонней радиосвязи в пределах города необходимые размеры радиотелефона и его масса превысят разумные пределы, так как необходимо обеспечить устойчивую радиосвязь на большие расстояния. Кроме того, считалось невозможным устраним, экранирование сиг-пала городскими застройками. Самым убедительным был довод, что необходимая полоса частот для нормальной артикуляционной разборчивости составляет 3 к!.ц. Простое деление допустимого радиодиапазопа па эту полосу с учетом разделительных частотных полос дает число возможных телефонов всего в нескольких сотен. Решение данной проблемы оказалась, как и все гениальное, просто. Вместо увеличения дальности связи радиотелефона ограничили ее до километра. Это позволило уменьшить размеры аппаратов, снизить энергопотребление, уменьшить необходимое число одновременных пользователей в радиусе приемной станции и др. Единственное, что необходимо было сделать - это создать сеть приемопередающих станций, обеспечив их электромагнитную совместимость. Ранее это казалось невозможным, поскольку вычислительные потребности такой сети превышали мощности существующих тогда суперЭВМ.

Сейчас уже не кажется утопией обеспечение каждого человека персональной видеосвязью, однако кажется недостижимым передача, например голографических образов. Проблема состоит не только в технической реализации средств связи, но и в ограничении пропускной способности существующих каналов и сетей связи. Т. е. мы столкнулись с той же проблемой, которая стояла в середине XX века. Однако, как мы убедились, будет большой ошибкой говорить о принципиальной невозможности решения этой проблемы сегодня.

Актуальность темы.

Если проанализировать темпы развития телекоммуникационных систем, то можно сказать, что наибольший рост наблюдается в последние десятилетия. Обусловлено это пауч-но-техническим прорывом в области технологий материалов и элементной базы. Были открыты полупроводники и созданы интегральные микросхемы, что сделало боле доступным средства телекоммуникаций. Даже самые смелые прогнозы не позволяли предположить потребительский потенциал информационного рынка, повлекшего за собой такие темпы развития телекоммуникационных средств.

Таблица 1.1

Пока <а ic. ill 2000 2005 2010

Количество телефонии млн. 31 2 36.') 47.7

Телефонная плотность на 100 жителей, % 21 25.3 32.7

Количество мобильных телефоном, млн. 1 9,24 и 1

11лотпоеть еотоных те- 1 лефонов па 100 жите- i 0 6,3 15.2 лей, % ■

Количество пользователей Интернет, млн. -> 5 Ь.О 2h, 1

1 LioiTioeiь польчова 1 е- лей Интернет па 100 1 .7 4.1 1 7,с) жи телей, %

Прогноз темпов развития телекоммуникационных систем в России [103, 106J показывает (табл. 1.1), что средства мобильной связи и пользователей Интернет с 2000 г. по 2010 г. возрастет более чем на порядок. Объем информации, передаваемой через информационно-телекоммуникационную или инфокоммуникационпую структуру мира, удваивается каждые 2-3 года.

Для обеспечения растущих потребностей передачи и обработки информации постоянно необходимо решать две принципиальные проблемы совершенствования инфоммуникационных систем. Первая проблема, связанная с совершенствованием оконечных устройств (ОУ), и вторая связанная с совершенствованием сетей и каналов связи (КС). Обе эти проблемы связаны с разработкой эффективных путей развитии и совершенствованием архитектуры сетей и систем телекоммуникаций и входящих в них устройств.

Решение проблемы совершенствования ОУ связано с повышением их скорости обработки информации, которое возможно на основе повышения рабочих тактовых частот, распараллеливания данных и др. Именно в этом направлении, например, развиваются современные персональные ЭВМ. Скорость их работы повышается за счет' увеличения тактовой частоты центрального процессора и разрядности шин данных и адресов. Кроме того, современные микропроцессоры имеют многоконвейерную архитектуру. Однако это направление в последнее время сталкивается с проблемами современного тех н ол о ги ч ее ко го о гран и ч е п и я.

В настоящий момент' все большое развитие находит не только распараллеливание данных в ЭВМ, по и применение параллельной математики, такой как система остаточных классов (СОК), которая в отличие от привычной позиционной системы счисления (ПСС) позволяет выполнять операции сложения и умножения параллельно, т. е. без учета переносов из младших разрядов в старшие. Это существенно повышает скорость вычислений особенно в прикладных задачах. Например, обработка изображений, распознавание образов, спектральный анализ и др.

Решение второй проблемы сталкивается с большими, чем первая проблема трудностями. Сети связи, как правило, дорогостоящие, что затрудняет их замену на современные сет и. Поэтому одним из направлений совершенствования ипфокоммуникационных систем является модернизация существующих линий и сетей связи, научно-обоснованное расширение области их использования и др. Примером может служить использование современных методов модуляции, использование телевизионных кабельных сетей для доступа в Интернет, создание локальных компьютерных сетей на основе питающих линий и др.

Анализ средств телекоммуникаций показывает, что темпы развития оконечных устройств опережают темпы роста сетей связи. Все чаще требуется обеспечить передачу видеоизображений, обеспечить одновременный доступ к данным в режиме конференций и т.д. В настоящее время широкое развитие находят параллельные устройства, функционирующие в параллельной математике, такие как нейрокомпьютеры, элементной базой которых является техническая реализация прототипа биологического нейрона. Последние в настоящее время имеют быстрые темпы развития во всем мире и уже внедрены в некоторые передовые системы [22, 38, 42 51, 59 - 61, 67, 70, 73, 88, 98, 100, 117, 118, 125, 176, 185, 187, 210, 2281. Развитию нейрокомпьютеров в частности посвящен журнал перечня ВАК «Нейрокомпьютеры, разработка и применение». В го же время средства сетей связи: кодирования, декодирования, уплотнения, модуляции и т. д. остаются последовательными. Обусловлено это тем, что практически все КС последовательные.

Очевидно, что для глобального объединения телекоммуникационных систем в единую глобальную ипфокоммуникационную систему необходимо объединить как существующие, так и перспективные оконечные устройства посредством как существующих последовательных, так и на основе разработки принципиально новых параллельных каналов связи.

Таким образом, сформировались следующие противоречия при реализации глобальной параллельной инфокоммуникациопной системы.

1. Существующие сети связи не способны обработать объемы информации, предлагаемые оконечными устройствами, что накладывает ограничения на последние.

2. Существующие каналы связи не предназначены для передачи данных в параллельном формате, что сдерживает развитие параллельных оконечных устройств.

3. Элементы телекоммуникаций (кодеры, модуляторы, приемники и т. д.) не согласованны с параллельными оконечными устройствами, такими, как нейрокомпьютеры, что в свою очередь сдерживает' разработку и внедрение параллельных каналов связи и др.

Подобные противоречия формируют общую проблему создания перспективных высокопроизводительных ифокоммуникационных систем: «Внедрение параллельных технологий и параллельной математики, т. е. массового параллелизма в системы инфокоммупикаций», которая обусловлена наличием научной проблемы: «Разработки теории обработки и передачи данных в параллельной математике».

Необходимость решения данной проблемы обуславливает' актуальность выбранного направления и темы диссертационного исследования «Принципы построения инфокоммуникациоипых систем для обработки параллельных данных».

Цели и задачи исследования.

Анализ существующего научно-методического аппарата показывает, что наличие указанной проблемы обусловлено, прежде всего, отсутствием теоретического обоснования принципов параллельной передачи параллельных данных и построения параллельных телекоммуникационных систем для обработки таких данных.

Решение указанной проблемы возможно па основе достижения цели исследования: «Разработка теории и принципов построения инфокоммуни-кациопных систем для обработки и передачи параллельных данных па основе интеграции параллельной математики и теории электрической связи, внедрение массового параллелизма на всех уровнях этих систем»

С учетом указанных противоречий достижение поставленной цели возможно на основе решения следующих частных задач.

1. Развитие теорий интегрального исчисления для модулярных функций и вероятностного описания вычетов.

Модулярное интегрирование необходимо для анализа сигналов в СОК, а вероятностное описание вычетов для представления теории информации в СОК. В результате ее решения необходимо разработать математический аппарат интегрального исчисления для модульных функций, а так же определить законы распределения вероятностей вычетов в СОК.

2. Развитие теории информации в системе остаточных классов.

На основе статистической оценки вычетов СОК необходимо развить теорию информации для данных, представленных в СОК. Далее на ее основе оценить избыточность СОК относительно ПСС.

3. Разработка научно-методического аппарата спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК.

На основе теории модулярного интегрирования необходимо разработать методику спектрального и корреляционного анализа сигналов, представленных в СОК, а так же обосновать возможность передачи параллельных данных по последовательным КС.

4. Разработка моделей параллельных КС для передачи параллельных данных на основе существующих и перспективных КС.

В рамках данной задачи на основе известных подходов моделирования дискретно-стохастических (Р - схем), непрерывно-стохастических (Q схем) и дискретно-детерминированных (Р - схем) моделей [227] необходимо разработать статистическую многолучевую модель КС1 для передачи параллельных данных в реальных условиях распространения сигнала.

5. Обоснование основных направлений помехоустойчивого кодирования в КС при передаче данных в СОК.

В результате решения данной задачи необходимо определить основные методы помехоустойчивого кодирования при передачи данных по последовательным КС.

Одновременно с этим, необходимо рассмотреть возможность использования избыточности СОК при шифровании информации в системах безопасности связи.

6. Разработка элементов телекоммуникаций в нейросетевом базисе на основе известных методов построения и обучения нейронных сетей.

В результате решения данной задачи необходимо провести анализ возможной реализации существующих элементов телекоммуникаций в параллельном нейросетевом базисе.

7. Обоснование стандартов протоколов передачи данных в СОК на всех уровнях построения инфокоммуникационных систем.

Решение данной задачи позволит разработать основы построения протоколов в СОК с целыо обеспечения их совместимости с существующими протоколами передачи данных в I1CC.

Решение представленных частных задач осуществляется па основе исследования объекта и предмета исследований.

В данном случае объектом исследования являются теория инфоком-мупикаций, включающая в себя теорию передачи сигналов, теорию информации и помехоустойчивого кодирования, а так же основы построения телекоммуникационных систем.

Поскольку основной целью диссертационных исследований является разработка теории и принципов построения инфокоммуникационных систем для передачи и обработки параллельных данных, то предметом исследования являются вопросы передачи и обработки параллельных данных как в существующих, так и перспективных инфокоммуникационных системах. Т.е. все аспекты теорий информации, кодирования и др., касающихся обработки и передачи параллельных данных в СОК.

Актуальность разработки параллельных телекоммуникационных систем очевидна и имеет место с момента появления первых линий связи. Однако достижение поставленной в работе цели диссертационных исследований стало возможным именно в настоящее время вследствие современною бурного развития следующих важных научно-технических направлений. Ней-роматематика, зарожденная Акушским И.Я. [1 - 3J и развиваемая Галушкиным А.И., Червяковым Н.И. и др. [2, 51, 210J. Развитие пейроматематики обусловлено другим современным быстроразвивающимся научно-техническим направлением, а именно нейронные сети и нейрокомпьютеры. Данное направление зарождалось [116, 142, 246] во второй половине XX века (Розенблатт Ф., Hopfield J., Мкртчян С. О.) и поддерживаемая современными учеными Галушкиным А.И., Червяковым Н.И., Zang D. и др. [42 - 51, 5() -61, 125, 187, 210 - 212].

Одновременно развивалась теория телекоммуникаций, получившая свое начало от первых информационных систем (телеграфных и телефонных аппаратов, телексов, телетайпов и др.), объединенных различными типами каналов связи (проводных каналов, радиоканалов и др.). На этом этапе зачастую велись исследования в отдельных взаимно не связанных направлениях, таких как статистическая радиофизика (Татарский В. И., Рытов С.М., Иси-мару А., Левин Ь.Р. и др.) [81, 108, 144], статистическая радиотехника (Фиик Л. М. Кловский Д.Д., Зюко А. Г. Маслов О.Н., Пашигщев В.П. и др.) [77, 115, 128 - 135, 203], радиотехнические системы и распространение радиоволн (Альперт Я. JIДолуханов М. II. Калинин А.И. Самойлов А.Г. и др.) |5, 41, 68, 83, 146|, помехоустойчивое кодирование (Шеннон К., Скляр Б. и др.) [13, 15] и др.

Лишь на современном этапе развития теории моделирования (Самарский А.А., Яковлев Б. Я., Советов С. А.) 1145, 227| и технических возможностей реализации моделей на ЭВМ стало возможным объединение различных направлений исследований в единые модели элементов телекоммуникационных систем.

Па этой основе стало возможным развитие направления «инфокоммуникациопные технологии», объединяющие в себе все передовые технологии и достижения указанных направлений на новом уровне глобализации в единую информационную систему (Курк Б.П., Бройдо В.Л., Попов Г.П., Пяти-братов А.П. и др.) [23, 106, 140, 141].

В последние годы наблюдается все большее проникновение параллельных технологий в телекоммуникационные системы, например GPRS, пейроускорители цифровой обработки сигналов и др. (Комашипский В. П., Сминов Д. А., Галушкин А.И.). Одновременно с этим в настоящее время сформировались и бурно развиваются научные направления по внедрению параллельной математики, такой как СОК в нейрокомпьютеры и другие параллельные системы (Червяков П.П., Zang D) [210, 254).

Настоящие исследования проводились на стыке упомянутых направлений и преследовали, в том числе, цель их интеграции в одно направление «Параллельные инфокоммуникациопные технологии». Т. е. передача и обработка параллельных данных в параллельной математике в параллельных инфокоммуникационных системах. В данном случае связующим звеном двух направлений оказались параллельные технологии, теория и практика которых интенсивно развивается в настоящее время.

Основными методами исследования являлись методы математическою анализа для получения новых аналитических выражений, методы теории вероятностей, позволяющие проводить вероятностную оценку и определять законы распределения вероятностей вычетов, методы статистического моделирования, статистической радиотехники и распространения радиоволн при построении модели параллельного многолучевого капала связи. А так же методы нейроматематики, позволяющие разрабатыват ь нейронные сети, проводить анализ их возможного обучения и др.

В качестве информационной базы исследования использованы научные источники в виде сведений из приведенных в работе списке литературы книг, статей журналов, материалов конференций, в том числе и зарубежных. Кроме того, использовались статистические данные Минсвязи, Лаборатории параллельных информационных технологий и других НИИ, представленные в электронных базах глобальной сети Интернет'. При написании работы учитывались ГОСТы и стандарты, введенные в сфере телекоммуникаций, приведенные в частности в работах [204, 222| и других руководящих документах и терминологических справочниках. В работе так же были использованы результаты машинного эксперимента по оценке помехоустойчивости и статистических характеристик модели многолучевого канала связи, результаты компьютерных расчетов спектров сигналов, представленных в СОК, а тек же результаты моделирования обучения нейронных сетей па примере согласованного фильтра. Моделирование осуществлялось лично автором па ЭВМ в математической среде Mathcad.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

5. Па основе доказательства четырех теорем разработан научно-методический аппарат спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК, отличающийся от известного тем, что предложен комплексный анализ параллельных компонент сигнала. При этом спектральное и корреляционное описание сигнала осуществляется с учетом параллельного представления сигнала и имеет матричный аналитический вид. Показано, что функции АКФ для сигналов в ПСС могут быть эквивалентно представлены в СОК.

Автором установлено, что передача данных в СОК по последовательным КС может осуществляться без потери скорости. Использование параллельных КС для передачи данных в СОК максимально реализ>ет преимущества СОК в телекоммуникациях.

7. Развивая ранее известные, предложены основные методы помехоустойчивого кодирования при передачи данных по последовательным КС. Произведена оценка основных характеристик кода для обеспечения требуемой корректирующей способности.

8. Па основе известных подходов предложены основные положения разработки протоколов в СОК с целью обеспечения их совместимости с существующими протоколами передачи данных в IICC. Па основе рассмотрения одного из протоколов предложена методика организации протоколов передачи данных в СОК.

Практическая значимость исследования заключается в некоторых практических подходах и предложениях по реализации параллельных инфокоммуникационных систем и внедрении массового параллелизма в существующие системы телекоммуникаций. В частности, практическими результатами работы является следующее.

1. Па основе результатов работы обоснована возможност ь передачи параллельных данных по последовательным КС без потери скорости передачи информации. В частности оценено количество информации, содержащейся в позиции числа, представленного в ПСС. Это позволит обоснованно использовать существующие последовательные КС для передачи данных в СОК. Одновременно с этим показано наличие существенного энергетического выигрыша в КС при использовании сигналов в СОК относительно сигналов в ПСС.

4. Обоснована необходимость разработки элементов телекоммуникаций в нейросетевом базисе на основе известных методов построения и обучения нейронных сетей. Это ускорит внедрение массового параллелизма на пользовательском уровне инфокоммуникационных систем.

Например, предложена реализация в нейросетевом базисе приемника сигналов в целом, которая ранее была недоступна из-за трудности формализации задачи такого приема.

5. Обоснован и предложен стандарт' протоколов передачи данных в СОК па всех уровнях построения инфокоммуникационных систем. Т. е. протоколов комбинированной передачи параллельных и последовательных данных по параллельным и последовательным КС.

Данный стандарт необходим при организации передачи и обработки данных в параллельных инфокоммуникационных системах.

Результаты исследования прошли апробацию в научных журналах и изданиях перечня ВАК, а гак же зарубежных изданиях, в докладах на международных конференциях, в электронных изданиях академии наук России. Материалы исследований использованы в НИР различных учреждений и в учебном процессе для преподавания дисциплин специализаций в институтах и университетах.

По результатам работы опубликовано 57 статей, в том числе 13 в изданиях, включенных в перечень ВАК. Результаты исследований докладывались на 35 конференциях, в том числе на 17 международных. Результаты работы использованы в 3-х учебных пособиях, включены в программы дисциплин специализации (ТУ по специальности «Параллельные компьютерные технологии». Результаты моделирования многолучевых КС использованы в 3-х НИР министерства обороны РФ на базе Ставропольского военпою института связи. Подано 2 заявки па изобретение. Общий перечень научных трудов автора имеет более 120 наименований.

Положения, выносимые на защиту.

1. Развитие теории интегрального исчисления для модулярных функций.

2. Методы спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК

3. Законы распределений вычетов сигналов в СОК.

4. Развитие теория информации для данных в СОК.

5. Доказанные теоремы.

6. Модель многолучевою параллельного капала связи.

7. Нейросетевые реализации элементов инфокоммуникаций на 'ЗИМ

8. Стандарты протоколов передачи параллельных данных по параллельным и последовательным каналам.

Работа имеет следующую структуру.

В первой главе проведен анализ существующих телекоммуникационных систем России и возможность их использования в параллельных инфокоммуникационных системах. Кроме того, проведен анализ существующих информационных технологий, применимых в параллельных инфокоммуиикационных системах, а так же уровень их внедрения в современные телекоммуникационные системы. Представлены основные направления внедрения массового параллелизма в инфокоммуникационные системы па различных уровнях от модуляции до организации протоколов. Обосновывается постановка научной проблемы исследования, цели исследования, а так же частные научные задачи. Приведена обобщенная блок-схема струк туры работы.

Во второй главе работы обосновано применение параллельной математики, как средства расширения возможностей инфокоммуникационных систем. С использованием стандартных методов теории вероятностей получены законы распределения вероятностей вычетов сигналов, представленных в СОК. На основе этих законов разработана теория информации в СОК. Кроме того, приведена теория модулярного интегрирования, позволяющая расширить теорию спектрального и корреляционного анализа для сигналов, представленных в СОК.

В третьей главе рассмотрены вопросы передачи параллельных данных по каналам связи. В частности рассмотрено аналитическое описание сигналов и спектров в параллельной математике. Кроме того, представлены элементы теории корреляции сигналов, представленных в СОК. Далее на основе доказательства теорем разработаны основы передачи параллельных данных по последовательным и параллельным КС. Далее обоснованы основные принципы помехоустойчивого кодирования сигналов, представленных в СОК, а так же некоторые возможности обеспечения информационной безопасности при передаче таких сигналов.

Следующая глава работы посвящена построению моделей реальных параллельных КС. Рассмотрены принципы построения таких моделей. На основе статистического моделирования получен новый обобщенный четырех-параметрический закон распределения вероятностей амплитуд в многолучевых КС, учитывающий как дискретную, так и диффузную многолучевость. Полученный закон в частном случае охватывает большинство законов распределений, используемых при построении реальных моделей КС. Рассмотрены принципы построения многолучевых параллельных КС.

Далее на основе теории временного, частот ного и кодового разделения сигналов представлена разработка многоканальных параллельных КС для передачи параллельных данных. Рассмотрены основы и принципы их построения. В заключение главы получены новые аналитические выражения расчета помехоустойчивости КС в рамках предложенной модели и полученного обобщенного четырехпараметрического закона, проведен анализ пропускной способности параллельных КС.

В пятой заключительной главе рассмотрены вопросы реализации параллельных каналов связи на основе параллельной элементной базы, такой как нейронные сети. Обоснованы принципы реализации инфокоммуникационных элементов. Разработаны нейронные сети некоторых из них. Показаны преимущества такой реализации, в частности предложена сеть приемо-декодирующего устройства для реализации приема сигнала в целом. Кроме того, в пятой главе рассмотрены принципы организации протоколов передачи данных, представленных в СОК для организации параллельных инфокоммуникационных систем. Предложена реализация одного из известных протоколов с учетом его адаптации к данным в СОК. Так же предложены четыре базовых стандарта передачи данных в инфокоммуникационных системах.

В конце главы приведены сводные таблицы преимуществ от внедрения параллелизма в телекоммуникационные системы.

В приложениях рассматриваются модели КС в рамках обобщенного четырехпараметрического и Накагами законов распределения амплитуд, проводится оценка параметров распределения для декаметровых КС. Так же рассматриваются условия возникновения пространственно разнесенных дискретных лучей в таких КС. Кроме того, в приложения вынесено машинное моделирование обучения нейронной сети для реализации согласованного фильтра по методу Хэбба. Так же в приложения вынесен вопрос применимости модулярного интегрирования для класса степенных функций.

Автор выражает особую признательность за ценные рекомендации д.т.н. проф. Червякову Н.И., а так же своему первому научному руководителю за критические замечания в вопросах построения моделей каналов связи, к.т.н. проф. Пашинцеву В.П.

I. ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОБРАБОТКИ И ПЕРЕДАЧИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ДАННЫХ

Заключение диссертация на тему "Принципы построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных"

5.5. Выводы

В данной главе рассмотрены вопросы разработки элементов инфокоммуникационных систем в нейронных сетях.

Как показал анализ, практически все основные элементы телекоммуникационных систем могут быть реализованы в нейросетевом базисе. При этом, вновь разработанные элементы будут обладать основным преимуществом, присущим нейронным сетям, а именно их адаптации (самообучение) к реальным условиям распространения сигналов.

Были предложены разработки нейронных сетей некоторых элементов на основе их самообучения, как с учителем, так и без него. Разработанная схема приемно-декодирующего устройства в нейросетевом базисе позволяет на основе его использования строить приемные устройства с функцией приема сигнала в целом.

Поскольку максимальная эффективность в параллельных структурах достигается при одновременном применении параллельных технологий и параллельной математики, то особое внимание, при построении параллельных инфокоммуникационных систем, необходимо уделять модернизации существующих и разработке новых типов протоколов передачи данных.

Для организации передачи данных как в ПСС, так и в СОК по последовательным и параллельным КС одновременно с существующими вариантами протоколов передачи данных в ПСС (таблица 1.1) необходимо разрабатывать на основе существующих стандартов четыре новых основных формата протоколов.

- последовательная передача последовательных данных - Serial Data Single Channel (SDSC);

- параллельная передача последовательных данных - Parallel Data Serial Channel (PDSC);

- параллельная передача параллельных данных - Parallel Data Parallel Channel (PDPC);

- последовательная передача параллельных данных - Serial Data Parallel Channel (SDPC), являющаяся наиболее распространенным форматом в настоящее время.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенные в диссертационной работе исследования направлены решение актуальной проблемы «внедрения массового параллелизма в системы инфокоммуникаций».

В интересах данной научной проблемы были решены следующие частные задачи исследований.

1. Развитие математического аппарата интегрального исчисления для модулярных функций и вероятностного описания вычетов, необходимого для анализа сигналов в СОК, а так же представления теории информации в СОК.

В результате ее решения на основе доказательства 3-х теорем были получены законы распределения вероятностей вычетов в СОК, а так же предложен математических аппарат интегрального исчисления для модульных функций.

2. Развитие теории информации для данных в системе остаточных классов.

Па основе статистической оценки вычетов СОК была предложена теория информации для данных, представленных в СОК, была проведена количественная оценка избыточности СОК относительно ПСС.

3. Разработка научно-методического аппарата спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК.

На основе теории модулярного интегрирования и доказанных 4 -х теорем предложена методика спектрального и корреляционного анализа сигналов, представленных в СОК. Показано, что функции АКФ для сигналов в ПСС могут быть эквивалентно представлены в СОК.

Обоснована возможность передачи параллельных данных по последовательным КС без потери скорости передачи информации. В частности оценено количество информации, содержащейся в позиции числа, представленного в ПСС.

Показано наличие существенного энергетического выигрыша в КС при использовании сигналов в СОК относительно сигналов в ПСС.

В рамках данной задачи разработана статистическая многолучевая модель КС для передачи параллельных данных в реальных условиях распространения сигнала на основе известных подходов моделирования дискретно-стохастических (Р - схем), непрерывно-стохастических (Q -схем) и дискретно-детермипированных (F - схем) моделей [227J. Кроме того, получены аналитические выражения для оценки помехоустойчивости таких КС.

5. Анализ возможных методов помехоустойчивого кодирования и обоснование основных направлений такого кодирования в КС при передаче данных в СОК.

Предложены основные методы помехоустойчивого кодирования при передачи данных по последовательным КС. Произведена оценка основных характеристик кода для обеспечения требуемой корректирующей способности.

Одновременно с этим рассмотрена возможность использования избыточности СОК при шифровании информации в системах активной безопасности.

6. Обоснование необходимости и разработка методики построения элементов телекоммуникаций в нейросетевом базисе на основе известных методов построения и обучения нейронных сетей.

В результате решения данной задачи проведен анализ возможной реализации существующих элементов телекоммуникаций в параллельном нейросетевом базисе. Показано, что большинство таких элементов может быть реализовано на основе обучения нейронных сетей в реальных условиях. На основе математического описания элементов телекоммуникационных систем предложены реализации некоторых из них в неросетевом базисе.

Кроме того, предложена реализация в нейросетевом базисе приемника сигналов в целом, которая ранее была недоступна из-за трудности формализации задачи такого приема.

7. Обоснование подходов и обобщенного стандарта при разработке протоколов передачи данных в СОК па всех уровнях построения инфокоммуникационных систем.

Разработаны основные положения разработки протоколов в СОК с целью обеспечения их совместимости с существующими протоколами передачи данных в ПСС. На основе рассмотрения одного из протоколов предложена методика организации протоколов передачи данных в СОК.

Кроме того, предложены четыре новых стандарта организации протоколов передачи параллельных и последовательных данных по параллельным и последовательным КС.

Новые научные результаты, полученные в диссертационной работе:

1. Получены законы распределения вероятностей вычетов и пар вычетов СОК.

2. Разработана теория информации в системе остаточных классов.

3. На основании доказанных теорем представлена теория интегрального исчисления для модульных функций.

4. Разработан научно-методический аппарат корреляционного и спектрального анализа сигналов в СОК.

5. Аналитически на основе доказательства теорем обоснована возможность передачи параллельных данных СОК по последовательным КС без потери скорости передачи информации.

6. Разработаны принципы кодирования информации в последовательных КС при передаче данных в СОК.

7. На основе статистического моделирования получен обобщенный закон распределения амплитуд, охватывающий основные законы, применяемые при построении моделей КС. На основе последнего получены новые аналитические выражения для оценки помехоустойчивости многолучевых КС.

8. Предложена методика оценки статистических характеристик в моделях КС в зависимости от физических параметров среды распространения сигнала.

9. Предложены принципы построения параллельных КС. Разработана теория построения многоканальных параллельных КС для передачи данных в СОК.

Достижение цели диссертационных исследований позволило предложить решение следующих практических задач.

1. Построение параллельных инфокоммуникационных систем для объединения параллельных оконечных устройств возможно как па основе перспективных параллельных КС, так и существующих последовательных КС. Однако в перспективе необходимо ориентироваться па параллельные КС.

3. Для построения параллельных инфокоммуникационных систем необходимо разрабатывать протоколы передачи данных в СОК, удовлетворяющих основным принципам совместимости с существующими протоколами всех уровней стандарта OSI. При этом необходимо ввести четыре новых стандарта для всех протоколов всех уровней OSI. Это стандарты Serial Data Single Channel (SDSC), Parallel Data Serial Channel (PDSC), Parallel Data Parallel Channel (PDPC) и Serial Data Parallel Channel (SDPC).

Построение нейронных сетей элементов инфокоммуникационных систем необходимо осуществлять на основе их математических моделей. Дальнейшая их интеграция возможна на основе оптимизации, объединенной в единое целое, нейронной сети.

Таким образом, цель диссертационных исследований, заключающаяся в разработке теории и принципов построения инфокоммуникационных систем для передачи и обработки параллельных данных на основе интеграции параллельной математики и теории электрической связи, внедрение массового параллелизма на всех уровнях этих систем, достигнута. Предложен математический аппарат и принципы, согласно которым возможно построение параллельных инфокоммуникационных систем.

Решенные в данной диссертационной работе задачи являются весьма актуальными с научной точки зрения и представляют практическую ценность.

Дальнейшие исследования по совершенствованию научно-методического аппарата должны быть направлены па развитие теорий анализа радиотехнических устройств для передачи и обработки сигналов в СОК, выбора оптимальных методов модуляции, углубление исследований в вопросах нейросетевой реализации параллельных инфокоммуникационных элементов, разработка новых стандартов протоколов передачи данных в СОК.

Библиография Смирнов, Александр Александрович, диссертация по теме Системы, сети и устройства телекоммуникаций

1. А куше кий И. Я., Бурцев В. Н. Принципы построения высокопроизводительных и надежных процессоров в непозициопных системах счисления // Теория кодирования и сложность вычислений. Алма-Ата: Наука, 1980.

2. Акушекий И. Я. Юдицкий Д. М. Машинная арифмет ика в остаточныхклассах. М.: Сов. радио, 1968. 440 с.

3. Акушекий И. Я., Пак И. Т. Вопросы помехоустойчивого кодирования впепозиционном коде // Вопросы кибернет ики, 1977. Т. 28. С. 36 -56.

4. Акритае А. Основы компьютерной алгебры с приложениями: Пер. сангл. М.: Мир, 1994. 544 с.

5. Альперт Я. Л. Распространение радиоволн в ионосфере. М.: АН1. СССР, 1960. 480 с.

6. Амамия М, Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект.- М.: Мир, 1993. 397 с.

7. Амербаев В. М Теоретические основы машинной арифметики. Алма-Ата: Наука, 1976. 324 с.

8. Андрианов В. И. , Соколов А. В. Средства мобильной связи. СПб.:1. BHV, 2001. 256 с.

9. Андронов П. С., Финк Jl. М Передача дискретных сообщений по параллельным каналам. М.: Сов. Радио, 1971. 345 с.

10. Анин Б. Ю. Защита компьютерной информации. СПб.: БХВ, 2000. 384 с.

11. Баркетов С. В., Куликов В. В., Смирнров А. А., Карпов Д.К. Син-дромное декодирование кодов БЧХ // Сборник научных трудов. Вып. 21. Ставрополь: ФРВИ РВ,2003.-С. 118-120.

12. Баркетов С. В., Смирнов А. А., Солчатов М.Э., Карпов Д.К. Передача сообщений шумовыми сигналами // Сборник научных трудов. Вып. 21. Ставрополь: ФРВИ РВ, 2003. - С. 124 126.

13. Баркетов С.В., Куликов В. В., Смирнов А.А, Еремин A.M. Информация и кодирование. Ставрополь: СФ ПГАТИ, 2004. 124 с.

14. Березин Ю. В., Крашенинников И. В. Модель частично рассеянного поля с полностью смещенным спектром //Геомагнетизм и аэрономия, 1979. Т. XIX, №4.-С. 641-645.

15. Бернард Скляр. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение, 2-е издание. М.: Вильяме, 2003. 1 104 с.

16. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989. 448 с.

17. Блейхут Р. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки. -М.: Мир, 1986. 576 с.

18. Блум Ф., Лейзерсон А., Хофетедтер Л. Мозг, разум и поведение. -М.: Мир, 1988.

19. Бл'ж /О. Сети ЭВМ: протоколы, стандарты, интерфейсы: Пер. с англ. М.: Компьютер-пресс, 1998.

20. Бовбель Е. И., Паршин В. В. Нейронные сети в системах автоматического распознавания речи // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1998, № 4. С. 49-65.

21. Борисов В. Л., Капитонов В. Д. Методика быстрого создания ней-роускоригелей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2000, № 1. С. 12-31.

22. Бочаров А.В.,. Гпошев А.С, Захватов М.В. и др. Аппаратная реализация ускорителя нейровычислений. // Известия вузов. Приборостроение, 1995. Т. 38, №1,2.

23. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации -СПб.: Питер, 2003. 688 с.

24. Буга Н. II. Основы теории связи и передачи данных, ч. 1. Л.: ВИКА, 1970. 685 с.

25. Буга II. И. Основы теории связи и передачи данных, ч. 2. Л.: ВИКА, 1968. 707 с.

26. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Под ред. Т. Хуавга. М.: Радио я связь, 1984. 221 с.

27. Валях Е. Последовательно-параллельные вычисления. М.: Мир, 1985. 456 с.

28. Ван Три с Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Т.1. Теория обнаружения, оценок и линейной модуляции. М.: Сов. радио, 1972. 336 с.

29. В an ник В. II. Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974. 416 с.

30. Варакин Л. Е. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985. 384 с.

31. Вейль А. Основы теории чисел: Пер. с англ./ Под ред. И.И. Пятецко-го-Шапиро. М.: Едиториал УРСС, 2004. 408 с.

32. Верлсбицкий В. М. Численные методы (линейная алгебра и нелинейные уравнения). М.: Высшая школа, 2000. 266 с.

33. Венедиктов М.Д., Крутиков В.А., Цнрлин И.С. Луна -.как пассивныйретранслятор в системах дальней связи // Перспективы технологии в средствах передачи информации. Материалы 5-й международной НТК. Владимир: Связьоценка, 2003. - С. 19-22.

34. Виноградов И. М. Основы теории чисел. М.: Наука, 1972. 168 с.

35. Влаеов А. И. Аппаратная реализация нейровычислительных управляющих систем // Приборы и системы управления, 1999, № 2. С. 6165.

36. Власов А. И. Нейросетевая реализация микропроцессорных систем активной акусто- и виброзащиты // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2000, № 1. С. 4044.

37. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ- Петербург, 2002.

38. Г. Корн, Т. Корн. Справочник по математике. М.: Наука, 1970. 720 с.

39. Галкин А. П., Лапин А. М., Самойлов А. Г. Моделирование каналов систем связи. М.: Связь, 1979. 94 с.

40. Галушкин А. И. и др. Некоторые концептуальные вопросы развития нейрокомпьютеров // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1997, № 2. С. 3-10.

41. Галушкин А. И. Итоги развития теории многослойных нейронных сетей (1965—1995 гг.) в работах Научного центра нейрокомпьютеров и ее перспективы // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 1996, № 1,2.

42. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры в разработке военной техники США // Зарубежная радиоэлектроника, 1995, № 6. С. 4-21.

43. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры восьмидесятых (начало очередной революции в области нейрокомпьютеров) // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1999, № 1. -С. 3-16.

44. Галушкин А. И. Некоторые исторические аспекты развития элементной базы вычислительных систем с массовым параллелизмом (80- и 90-е годы) // Нейрокомпьютер: разработка, применение, 2000, № 1.- С. 6882.

45. IЪлушкин А. И. Синтез многослойных систем распознавания образов.- М.: Энергия, 1974. 356 с.

46. Галушкин А. И. Современные направления развития нейрокомпьютеров в России // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1998, № 1. С. 3-17.

47. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей. М.: Радиотехника, 2000. 416 с.

48. Галушкин А. И., Крмсанов А. И. Оценка производительности нейрокомпьютеров // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1998, № 1. С. 22-33.

49. Галушкин А. И., Судариков В. А., Шабанов Е. В. Нейроматематика: методы решения задач на нейрокомпьютерах // Математ ическое моделирование, 1991. Т. 3, № 8. С. 93-1 11.

50. Гармаш К. П. и др. Радиофизические исследования процессов в околоземной плазме, возмущенной высокоэнергетическими источниками. Часть 1.2// Успехи современной радиоэлектроники, 1999, № 7, № 8. С. 3-15, 3-19

51. Гельберг М. Г. Неоднородности высокоширотной ионосферы. М.: Наука, 1967. 548 с.

52. Гергель В.П., Стронгин Р.Г. Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем. Н.Новгород, ННГУ, 2001.

53. Геришан В. Н., Ерухимов Л. Л/., Яшин Ю. Я. Волновые явления в ионосфере и космической плазме. М.: Наука, 1984. 392 с.

54. Гитлиц М.В., Лев А.К). Теоретические основы многоканальной связи: Учебное пособие для вузов связи. М.: Радио и связь, 1985.

55. Головин О. В. Декаметровая радиосвязь, М.: Радио и связь, 1990. 240 с.

56. Головиии Б. А. Вычислительные системы с большим числом процессоров. М.: Радио и связь, 1995. 318 с.

57. Горбань А. Н. и др. Иейроинформат ика. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. 296 с.

58. Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП ПараГраф, 1990.

59. Горбань А. И., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 256 с.

60. Голы не кий С.М. Денормализация рассеянного излучения в свободном пространстве// Вестник Моск. Ун-та. Сер. 3. Физика. Астрономия, 1990. Т. 31, № 6.

61. Градштейн И.С., Рыжик И.М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. М.: Физматлит, 1962.

62. Грибова Е. 3., Саичев А. И. Расчет характеристик многолучевого распространения радиоволн в случайной среде методом фазовых экранов // Радиотехника и электропика, 1994. С. 193-199.

63. Даджиои Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. М.: Мир, 1988.

64. Девыс Р. О., И о кии Р. А. Кодирование методом вычетов и применение его в космической связи // Зарубежная радиоэлектроника, 1963, № 9. С. 3-21.

65. Джейн А. К., Мао Ж., Моиуддии К. М. Введение в искусственные нейронные сети. М.: Открытые системы, 1997, №4. - С. 16-24.

66. Долуханов М. П. Распространение радиоволн. М.: Сов. радио, 1972. 152 с.

67. Долуханов М. П. Флуктуационные процессы при распространении радиоволн. М.: Связь, 1971. 1 83 с.

68. Дорогое А. Ю. Структурный синтез быстрых нейронных сетей // Нейрокомпьютеры разработка и применение, 1999, № 1. С. 1 1-24.

69. Дуда Р., Карт 11. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.

70. Дэви с К. Радиоволны в ионосфере. М.: Мир, 1973. 502 с.

71. Ежов А., Нечеткий В. Нейронные сети в медицине. Открытые системы, 1997, №4. С. 34 - 37.

72. Ерофеев А. А. Сигнальные процессоры. — М.: Знание, 1991. 62 с.

73. Зозуля Ю. И. Интеллектуальные нейросистемы. М.: Радиотехника, 2003. 144 с.

74. Зюко А. Г., Клоеский Д. Д., Коржик В. И., Назаров М. В .Теория электрической связи / Под ред. Кловского Д. Д. М.: Радио и связь, 1999. 432 с.

75. Зюко А. Г., Клоеский Д. Д., Назаров М. В., Финк Л. М. Теория передачи сигналов. М.: Радио и связь, 1986. 304 с.

76. Иване Д. Системы параллельной обработки. М.: Мир, 1996. 408 с.

77. Иванов 10. П., Крысанов А. ИТагаченко А. М., Трошхов М. В. Основные направления разработки аппаратных средств реализации пейросетевых алгоритмов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 1996, № 1, 2. С. 47-49.

78. Изварский К. Стандарт для городских просторов // Экспресс-Электроника http://electronica.finestreet.ru, 2004, № 1.

79. Исимару А. Распространение и рассеяние волн в случайно-неоднородных средах. Т. 1. Однократное рассеяние и теория переноса. М.: Мир, 1981. 279 с.

80. Исимару А. Распространение и рассеяние волн в случайно-неоднородных средах. Т. 2. Многократное рассеяние, турбулентность, шероховатые поверхности и дистанционное зондирование. -М.: Мир, 1981. 317 с.

81. Калинин А. И., Черепкова К. Л. Распространение радиоволн и работа радиолиний. М.: Связь, 1971. 440 с.

82. Карташевский В.1\ Обработка пространственно-временых сигналов в каналах с памятью. М.: Радио и связь, 2000. 272 с.

83. Карелов И. И. Реализация алгоритмов цифровой обработки сигналов на основе пейроподобной сет и // Сборник докладов 5 Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение», М., 17—19 февраля 1999.-С. 218-222.

84. Кеннеди Р. Каналы связи с замираниями и рассеянием. М.: Сов. радио, 1973. - 304 с.

85. Кириллов Н. Е. Помехоустойчивая передача сообщений по линейным каналам со случайно изменяющимися параметрами. М.: Сов. радио, 1971. - 256 с.

86. Кирсанов Э. Ю. Опытные образцы отечественных нейрокомпьютеров серии «Геркулес» на стандартной элементной базе // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 1997, № 1, 2. С. 49-55.

87. Корнеев В. Д. Параллельное программирование в МР1. М.: Институт компьютерных исследований, 2003. 303 с.

88. Кловский Д. Д. Передача дискретных сообщений по радиоканалам. -М.: Радио и связь, 1982. 304 с.

89. Кловский Д. Д. Теория передачи сигналов. -М.: Связь, 1973. 376 с.

90. Кловский Д. Д. Теория электрической связи. М.: Радио и связь, 1999. 432 с.

91. Кловский Д. Д., Сойфер В. А. Обработка пространст венно-временных сигналов. М.: Связь, 1976. 208 с.

92. Кля'зник В. В., Лоежев С. Н. Применение системы остаточных классов при построении цифровых фильтров // Вычислительные средства в технике и системах связи. М.: Связь, 1978. Выи. 3.

93. Кнут Д. Искусство программирования, том 2. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 832 с.

94. Колосов М. А., Арманд Н. А., Яковлев О. И. Распространение радиоволн при космической связи. М.: Связь, 1969. 155 с.

95. Комарович В.Ф., Сосунов В.И. Случайные радиопомехи и надежность KB связи. М.: Связь, 1977. 136 с.

96. Комашинский В.И., Смирнов Д. А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 94 с.

97. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Введение в нейро-информационные технологии. СПб.: Тема, 1999.

98. Кононов А. И., Потапенко А. М., Хахулин В. /'., Ющенко С. П. Ней-росетевые технологии в задачах обработки аэрокосмических изображений местности // Зарубежная радиоэлектроника, 1998, № 1. -С. 52-60.

99. Корнеев В. В. Параллельные вычислительные системы. М.: По-лидж, 1999.- 320 с.

100. Корнеев В. В., Киселев А.В. Современные микропроцессоры. М.: Нолидж, 2000.- 320 с.

101. Концепция развития рынка телекоммуникационных услуг РФ -- М.: Минсвязи РФ, wvvvv.minsvyaz.ru.

102. Кравцов Ю. А., Фейзулин 3. И., Виноградов А. Г. Прохождение радиоволн через атмосферу Земли. М.: Радио и связь, 1983. 224 с.

103. Кремер И. Я. и др. Пространственно-временная обработка сигналов. Под ред. И. Я. Кремера. М.: Радио и связь, 1984. 224 с.

104. ЮЬ.Курк Б. И. и др. Телекоммуникационные системы и сети. Том 1. Современные технологии. М.: Горячая линия-Телеком, 2003. 647 с.

105. Куссуль Э. М. Ассоциативные нейроподобные структуры. Киев: Наукова думка, 1990.

106. Маслов О.Н. Устойчивые распределения и их применение в радиотехнике. М.: Радио и связь, 1994.

107. Мкртчян С. О. Р1ейроны и нейронные сети. (Введение в теорию формальных нейронов.) М.: Энергия, 1971. 232 с.

108. Немтогин С., Стесик О. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем СПб.: БХВ-Петербург, 2002.121 .Никольский В. В., Никольская Т. И. Электродинамика и распространение радиоволн. М.: Наука, 1989. 544 с.

109. Ноден II., Китте К. Алгебраическая алгоритмика (с упражнениями и решениями): Пер. с франц. М: Мир, 1999. -720с

110. Нуссбаумер Г и др. Быстрые преобразования Фурье и алгоритмы сверток. М.: Радио и связь, 1985. 248 с.124 .Огнев И. В., Борисов В. В. Интеллектуальные системы ассоциативной памяти. М.: Радио и связь, 1996. 176 с.

111. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

112. Орехова И. Дальнейшие шаги Hewlett-Packard в области хранения данных // Банковские Технологии, 2002, № 7-8.

113. Олифер В.Г., Олыфер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер, 2002. 672 с.

114. Пашипцев В. П., Антонов В. В., Смирнов А. А., Солчатов М. Э. Оценка времени запаздывания сигналов с частотно-селективными замираниями // Направления развития систем и средств связи. Воронеж: ВНИИС, 1996. Т. 1.-С. 41-46

115. Пашипцев В. П., Смирнов С. А., Антонов В. В. 11екогерентное обнаружение сигнала с райсовскими замираниями // Передача, обработка и отображение информации. Ставрополь: Краевое отделение МАИ, 1995. -С. 110-115.

116. Пашипцев В. П., Тишкин С. А., Смирнов А. А. Аналитическая аппроксимация индекса мерцаний в трансионосферпых каналах связи // Сборник научных трудов. Вып. 16. Ставрополь: СВВИУС, 1998. - С. 36-38

117. Пашипцев В. П., Тишкин С. А., Смирнов А. А., Воровлев И. И. Эквивалентный путь распространения декаметровой волны в сфериче-скислоистой ионосфере // Электронный журнал РАН «Радиоэлектроника», htpp:\\ www.cplire.ru № 8, 2001.

118. Пашинцев В. П., Тишкин С. А., Смирнов А. А., Солчамов М. Э. Оценка времени запаздывания сигналов в зависимости от степени частотно-селективных замираний // Сборник научных трудов. Вып. 13. -Ставрополь: СВВИУС, 1995.-С. 12-16.

119. Пелегов Ю. Ф., Турецкий С. И., Репкин В. П. Проблемы передачи данных по автоматизированным радиолиниям ДКМ диапазона // Электросвязь, 1986, №5.-С. 14-18.

120. Пении П. И. Системы передачи цифровой информации. М.: Сов. радио, 1976. 368 с.

121. Пестряков В. Б. и др. Шумоподобные сигналы в системах передачи информации. Под ред. В.Б. Пестрякова. М.: Сов. радио, 1973. 424 с.

122. Питер Резави. Беспроводные чудеса в решете // LAN. Издательс тво "Открытые системы" , http://www.osp.ru/, 2000, № 6.

123. Попов Г.И. Телекоммуникационные системы передачи. Часть 1. -Новосибирск: СГУТИ, 2001.204 с.

124. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко А.А. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. М.: Финансы и статистика, 2003. 512 с.

125. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики (перцептроны и теория механизмов мозга). М.: Мир, 1965.

126. Ромонец Ю. В., Тимофеев П. А., Шачьгнн В. А. Защита информации в компьютерных сетях и системах / Под ред. В. А. Шаиьгина. М.: Радио и связь, 1998. 328 с.

127. Рытое С. М., Кравцов 10. А., Татарский В. И. Введение в статистическую радиофизику. Ч. 1, 2. Под ред. С.М. Рытова. М.: Наука, 1978.

128. Самарский А. А., Михайлов A.PL, Математическое моделирование. -М.: Физматлит, 320 с.

129. Самойлов А. Г. Моделирование радиоканалов миллиметрового диапазона // Перспективы технологии в средствах передачи ипформации. Материалы международной НТК. Владимир: РОСТ, 2001. - С. 24-29.

130. Сенаторов М. и др. Сеть банка России // Сети, 2000, № 5.

131. Сеник В. В., Бондарь В. В., Смирнов А. А. Математические аспекты проблемы восстановления секретных ключей «проекций» в системах активной безопасности // Инфокоммуникационные технологии, 2004. Т. 2, № 4.

132. Сервинский Е. Г. Опт имизация системы передачи дискретной информации. М.: Связь, 1974. 336 с.

133. Сергеев Я.Д., Стронгин Р.Г., Гриишгин В.А. Введение в параллельную глобальную оптимизацию. Н. Новгород: ННГУ, 1998.151 .Сергыенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003. 608 с.

134. Смирнов А. А. Доказательство применимости распределения Накага-ми при значениях параметра т<0.5 // Труды участников международной школы семинара памяти Н.В. Ефимова. Абрау-Дюрсо: РГУ, 2002. - С. 222-224.

135. Смирнов А. А. и др. Аналитический расчет помехоустойчивост и строенного приема сигналов // Сборник научных трудов. Вып. 16. -Ставрополь: СВВИУС, 1998. С. 42-44.

136. Смирнов А. А. и др. О возможности упрощения процедур кодирования и декодирования кодов ЬЧХ // Физика волновых процессов и радиотехнические системы , 2003. Т. 6, № 5. С. 20-23.

137. Смирнов А. А. и др. Оценка помехоустойчивости приема сигналов в двухлучевых декаметровых каналах связи // Информационные системы на железнодорожном транспорте, Харьков, 2000, № 1. С. 16-18.

138. Смирнов А. А. и др. Применение чисел Мерсенна и Ферма при передаче данных // Труды участников международной школы семинара памяти П.В. Ефимова. Абрау-Дюрсо: РГУ, 2004. - С. 203-205.

139. Смирнов А. А. Математическое описание сигналов, используемых для передачи данных в параллельном формате // Вестник Ставропольского государственного университета, 2004. Вып. 38. С. 40 - 45.

140. Смирнов А. А. Обобщенный чегырехпараметрический закон распределения при интерференции двух лучей со случайной амплитудой // Известия Вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные пауки. Приложения, 2004, № 2. С. 35-42.

141. Смирнов А. А. Повышение качества дскаметрового канала связи при возникновении дискретной многолучевости // Техника и технология связи. СПб.: ГУТ им. проф. М.А.Бонч-Бруевича, 2000. - С. 57- 60.

142. Смирнов А. А. Принципы передачи данных в формате системы остаточных классов по параллельным каналам // Инфокоммуникацион-ные технологии, 2004, Т. 2, № 4.

143. Смирнов А. А. Распределение вероятностей вычетов данных, представленных в системе остаточных классов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы, 2005, № 1. С. 99 103.

144. Смирнов А. А. Расчет параметров чет ырехпараметрического распределения при распространении ДКМ волны через ионосферу // Теоретические и прикладные проблемы современной физики. Ставрополь: СГУ, 2002. - С. 315-321.

145. Смирнов А. А. Физика процесса и статистические характеристики подрелеевских замираний в декаметровых каналах связи // Информационные системы на железнодорожном транспорте, Харьков, 1998, №6. -С. 29-30.

146. Смирнов А. А. Эквивалентное распределение электронной концентрации в сферическислоистой ионосфере // Студенческая паука -Экономике России. Ставрополь: СевКавГ'ТУ, 2001. - С. 29-30.

147. Смирнов А. А., Малофей А.О. Методика оценки качества телекоммуникационных линий с двулучевым распространением сигнала // Физика волновых процессов и радиотехнические систем, 2003. Т. 6, № 5. С. 56-58.

148. Смирнов А. А., Малофей А.О. Оценка качества двухлучевого канала связи в условиях применимости закона распределения Накагам // Инфокоммуникационные технологии, 2003. Т. 1, № 2. С. 37-40.

149. Смирнов А. А., Малофей А.О. Распределение огибающей в двухлуче-вом декаметровом канале связи с четырехпараметрическими замираниями в дискретных лучах // Сборник научных трудов. Вып. 18. -Ставрополь: ФРВИ РВ, 2000. С. 58-60.

150. Смирнов А. А., Пашипцев В. П., Тишкин С.А. Аналитическая аппроксимация индекса мерцаний в трансиопосферных каналах связи // Сборник научных трудов- Вып. 16. Ставрополь: СВВИУС,

151. Сборник научных трудов. Вып. 16. Ставрополь: СВВИУС, 1998. -С. 36-38.

152. Смирнов А. А., Сахнюк П. А., Сеинк В. В. Синтез схем цифровой обработки сигналов на основе обучения нейросетевых схем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2004, № 5, 6. С. 91-93.

153. Смирнов А. А., Солчатов М.Э. Глубина замираний и достоверность приема сигналов в двухлучевых КС с глубокими замираниями // Сборник научных трудов. Вып. 18. Ставрополь: ФРВИ РВ, 2000. -С. 61-63.

154. Смирнов А. А., Солчатов М.Э. Применение закона распределения накагами для описания замираний в двухлучевых каналах связи // Перспективы технологии в средствах передачи информации. Материалы международной НТК. Владимир: РОСТ, 2001. - С. 83-86.

155. Смирнов А. А., Солчатов М.Э. Расчет помехоустойчивости ДКМ КС при возникновении замираний Хмельницкого. // Сборник научных трудов. Вып. 17. Ставрополь: СВВИУС, 1999. - С. 40-42.

156. Смирнов А. А., Тишкин С. А., Солчатов М. Э. Помехоустойчивост ь ДКМ КС при наличии дискретной многолучевости // Сборник научных трудов. Вып. 17. Ставрополь: СВВИУС, 1999. - С. 31-33.

157. Смирнов А. А., Тишкин С.А. Оценка помехоустойчивости приема сигналов в декамегровых каналах связи с дискретно-диффузной многолучевостью // Техника и технология связи СПб.: ГУТ им. проф. М.А. Ьонч-Бруевича, 2000. - С. 61-63.

158. Смирнов А. А., Червяков И. И. Применение чисел Мерсена и Ферма в качестве оснований системы остаточных классов в двоичном каналесвязи // Инфокоммуникационные технологии, 2004, т. № 2 , № 1. С. 24-28.

159. Смирнов А. А., Червяков И. И. Проблемы построения инфотелеком-муникационных систем для обработки параллельных данных // Перспективы технологии в средствах передачи информации. Материалы 5-й международной НТК. Владимир: Связьоценка, 2003. - С. 67-69.

160. Смирнов А. А., Червяков Н. И. Протоколы передачи данных в системе остаточных классов для последовательных каналов связи // Инфокоммуникационные технологии, 2004. Т. 2, № 4.

161. Смирнов А. А., Шишкин Д.П., Долгополое К.А., Смирнова О. И. Модулярное интегрирование и гармонический анализ // Груды участников международной школы семинара памяти Н.В. Ефимова. Абрау-Дюрсо: РГУ, 2004. - С. 224-226.

162. Сеник В.В., Смирнов А.А. Модулярное интегрирование класса степенных функций // Инфотелекоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании. Материалы 1-й международной НТК. Ставрополь: Мин. обр. и науки, СКГТУ, 2005. С. 526 - 535.

163. Солчатов М. Э., Смирнов А. А. Помехоустойчивость строенного приема в каналах связи с ЧСЗ и МСИ // 11ерспективы технологии в средствах передачи информации. Материалы 5-й международной НТК. Владимир: Связьоценка, 2003. - С. 257- 260.

164. Сороко Л.М. Основы голографии и когерентной оптики. М.: Наука, 1971.

165. Справочник по спутниковой связи и вещанию / Под ред. Л.Я. Кантора. М.: Радио и связь, 1983. 288 с.

166. Стейн С., Джонс Дж. Принципы современной теории связи и их применение к передаче дискретных сообщений. М.: Связь, 1971. 376 с.

167. Таха Хэмди А. Введение в исследование операций.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 912 с.

168. Тепляков И. М, Калашников И. Д., Рощин Б. В. Радиолинии космических систем передачи информации. Под ред. Теплякова И. М. М.: Сов. радио, 1975. 400 с.

169. Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983. 320 с.

170. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. М.: Сов. радио, 1966. 678 с.

171. Торгашев В. А. Система остаточных классов и надежность ЦВМ. -М.: Сов. Радио, 1973. 118 с.

172. Тучков Н. Т. Автоматизированные системы и радиоэлектронные средства управления воздушным движением. М.: Транспорт, 1994. 368 с.

173. Уоссерман Ф. Иейрокомпьютерная техника: Теория и практика. -М.: Мир, 1992. 240 с.

174. Финк Л. М. Сигналы, помехи, ошибки. М.: Радио и связь, 1984. 256 с.

175. Финк Л. М. Теория передачи дискретных сообщений. М.: Сов. радио, 1970. 727 с.

176. Фокин В. Г. Управление телекоммуникационными сетями. Новосибирск: СГ'У'ГИ, 2001. 1 12 с.

177. Хаит Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978.

178. Xbioj К., Хыоз Т. Параллельное и распределенное программирование с использованием С++. М.: Вильяме, 2004. 672 с.

179. Цифровая обработка сигналов. Справочник / Под ред. Jl. М. Голь-денберга. -М.: Радио и связь, 1985. 312 с.

180. Цыпкин Я. 3. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 251 с.

181. Цокур Э.А. Использование СОК для повышения надежност и цифровых многоканальных систем передачи информации / Диссертация па соискание ученой степени кандидата технических наук. Красноярск: КГТУ. 2001. 179 с.

182. Червяков Н. И. и др. Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем. М.: Физматлиг, 2003. - 288 с.21 1. Червяков II. И. и др. Нейрокомпьютеры в остаточных классах / Под ред. Черепкова II. И. М.: Радиотехника, 2003. 272 с.

183. Червяков Н. П. и др. Нейросетесая реализация в ПСКВ операций ЦОС повышенной разрядности // Нейрокомпьютеры, разработка, применение, 2004, № 5 6. - С. 94-100.

184. Червяков Н. И. Применение системы остаточных классов в цифровых системах обработки и передачи информации. Ставрополь: СВВИУС, 1985. 68 с.

185. Червяков II. И., Велигоиш А. В., Калмыков И. А., Иванов //. Е. Цифровые фильтры в системе остаточных классов // Радиоэлектроника, 1995, № 8. С. 1 1-20.

186. Червяков II. И., Сахнюк П. А., Шапошников А. В. Иерархическая модульная ПС с деградирующей структурой, функционирующая в системе остаточных классов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2000, № 2.-С. 63-71.

187. Червяков Н. И., Тыичеров К. Т., Велвгоша А. В. Высокоскоростная обработка сигналов с использованием непозиционпой арифметики // Радиотехника, 1997, № 10. С. 23-27.

188. Червяков Н. И., Шалин Б.С. Коррекция ошибок в модулярных нейрокомпьютерах // Нейрокомпьютеры, разработка, применение, 2004, № 5, 6. -С. 15-18.

189. Черепкова E.JI., Чернмшов О. В. Распространение радиоволн. М.: Радио и связи, 1984. 272 с.221 .Черный Ф. Б. Распространение радиоволн. М.: Сов. радио, 1972. 464 е.

190. Чернышевская Е. И. Управление качеством в сфере телекоммуникаций. Новосибирск: СГУТИ, 2002. 272 с.

191. Чернышов В. П., Шейнмап Д. И. Распространение радиоволн и аи-тенно-фидерные устройства. М.: Связь, 1972. 408 с.

192. Шаров А.Н., Степаиец В.А., Комашипский В.И. Сети радиосвязи с пакетной передачей информации. СПб.: ВАС, 1994.

193. Шишов В. И. Дифракция волн на сильно преломляющем случайном фазовом экране // Известия вузов, т. XIV, № 1,1971. С. 85 -91.

194. Шуба К). А. Оценка целесообразности применения системы остаточных классов в аппаратуре обработки сигналов // Радиотехника, 1980. Т. 25, № 1. С. 75-76.

195. Яковлев Б. //., Советов С. А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 2001. 344 с.

196. Якушев Д. Ж. Применение нейрокомпьютеров в финансовой деятельности. Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1998, №4. - С.61-68.

197. Ярлыков М.С. Статистическая теория радионавигации. М.: Радио и связь, 1985.230. www.parallel.ru. Лаборатория параллельных информационных технологий, НИВЦ МГУ.

198. Aazhang В., Paris В.P., Orsak G. С. Neural Networks for Multiuser Detection in CDMA Communications, IEEE Trans. Comm., July 1992, vol. 40, pp. 1212 1222.

199. Atsushi H. ATM communications network control by neural networks. 1EEF. Trans, on Neural Networks, vol. 1, №1, 1990.

200. Bourlard A., Wellekens C. J., Links between Markov models and multilayer per-ceptrons, IEEE Trans. Patt. Anal. And Mach. Intell., 1990, vol. 12, pp. 1167 1178.

201. Braeunnl T. Parallel Programming. An Introduction. Prentice Hall, 1996.

202. Brown Т. X. Neural network for switcing. IEEE Comm. Mag., Nov., 1989, pp.72-81.

203. Campbell M., Toberg S., 3-D Wafer scale Architectures for neural network computing., IEEE Trans Veh. TechnoL, 1993. vol. CHMT-16, no. 7, pp.646-655.

204. Dimitri P. Bert.sek.as, John N. Tsitsiklis. Parallel and distributed Computation. Numerical Methods. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1989.

205. Fortuna L., Geaziani S., Presti M. L., Muscato G. Improving back-propagation learning using auxiliary neural networks. Int. J. Control. 1992. v.55, №4, pp. 793 807.

206. Funabiki N., Takefuji Y, Neural network parallel algorithm for channel assignment problems in cellular radio networks. IEEE Transactions. Veh. Techno!., vol. 41, № 4, Nov. 1992, pp. 464 474.

207. Funabiki Nobuo, Takefuji Yoshiyasu, Lee Cuo Chun. A neural network model for traffic control in multistage interconnection networks. IJCNN-91, Seattle, Wash., July 8-12, 1991, vol. 2, p.898.

208. Ghez S., Verdu S., Schwartz Stuart C, Optimal Decentralized Control in the Random Access Multipacket Channel, IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 34, pp. 1 153-1 163, Nov. 1989.

209. Harris Drucker, Yann Le Сип, Improving Generalization Performance Using Backpropagation //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5, 1992, pp.991-997.

210. Hata M. Empirical formula for propagation loss and land mobile radio services. IEEE Transactions., 1980, VT-29(3).

211. Hopfield J., Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities, in Proc. National Academy of Sciencies, USA 79, 1982, pp. 2554-2558.

212. Hopfield J., Tank D., Neural computation of decision in optimization problems, Biol. Cybernet, 1985, vol.52, pp.141-1 52.

213. Jenkins W. K. Quadratic modular namber codes for complex digital signal processing // IEEFE Proc. Inf. Symp. Circuits and Syst., Monreal, Canada, May 1984.

214. Mouly M, Pautet M.B. The GSM System for Mobile Communications. 1992. p.p. 702.

215. Nakagami M. The m distribution a general formula of intenaity Distribution of rapid fading. Statistical Methods in Radio Wave Propagation. New-York, 1960.- 36 pp.251 .Parallel and Distributed Computing Handbook. / Ed. A.Y. Zomaya. -McGraw-Hill, 1996.

216. Suderstwool M. A. A high speed low-cost recursive digital filter using residue number arithmetic // IEEE. Vol. 65. P. 1065-1067.

217. Zhang D. Parallel designs for Chinese remainder conversion // Proc. Int. Conf. Parallel Process (17-21 Aug. 1987). University Park, Pa, 1987. P. 557-559.

218. Zhang D. Parallel VLSI neural sections designs. — Springer, 1998. P. 257.

219. Zhang D., Jullien G.A. and Miller IV. C. (1989). A neural-like approach to finite ring computation // IEEE Trans. Circuits and Syst., 1990. V. 37, № 8. P. 1048-1052.

220. Zhang D., Jullien G.A., Miller IV.C. VLSI implementations of neural-like networks for finite ring computations // Proc. 23nd Vidwest Symp. Circuits and Syst., Champaign, III, Aug. 14-16, 1989. Vol. 1. N.-Y., 1990. P. 485-488.

221. Zhu F. Two-Dimensional Recursive Past Fourier Transform. — IFF Proc., 1990. V. 137, pt. F, № 4.1. Приложеиие 1.

222. П. I. ЗАМИРАНИЯ СИГНАЛА В РАМКАХ ЧЕТЫРЕХПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

223. П. 1.1. Математическое описание сигнала

224. Принимаемый сигнал в канале связи с замираниями можно представить как0 = .v(f-Tcp).]*/,/ =s(t)K,1. П.1.1)где 0/=-О)А//- случайная фаза сигнала по I тому лучу. Случайный множитель при s(t- т ) есть коэффициент передачи КС1. K(m\t) = k.1. П. 1.2)i

225. Распределение фаз принимаемой волны 6кпри этом имеет вид1. OvG,, expт 2 \ m~ my2a. 2a;9 "J ' '2n(av cos" 0 + a;, sin" 0)1 ^ Ач т:с'А 1 + Ф{42к) , (П. 1.4)где к =9 9 9 9avmx cos 0 + avwl, sin 012/9 } 2 .g~cvJg~ cos" 0 + c7v sin" 0

226. Глубина замираний, оцениваемая индексом мерцаний, принимает значения

227. Рассмотрим частные случаи. Предположим, что передаваемый сигнал монохроматический, т.е. го- (о(), т'огда 0/ =oj(1 А//

228. П.1.2. Релеевские замирания1. Предположим:

229. В среде распространения присутствуют только мелкомасштабные неоднородности.

230. Амплитуды диффузных лучей не одинаковы. Например, наблюдаются неоднородности с большим разбросом относительно среднего размера.

231. Подстановка (П. 1.6) в (П. 1.3) позволяет получить распределение для коэффициента передачи каналаа"1 '1. П.1.7)которое носит название закона Рэлея. Поэтому при условии Д/| > 1//0 замирания носят название релеевские.

232. Подстановка (П. 1.6) в (П. 1.4) позволяет получить распределение для фазы коэффициента передачи в виде1. W{ 8) = 1. П.1.8)2 71

233. То есть фаза распределена по равномерному закону. Следовательно, в релеевских каналах связи всегда наблюдается неопределенность фазы. Или каналы связи с неопределенной фазой сигнала.

234. Подстановка (П. 1.6) в (II. 1.5) позволяет получить значение индекса мерцаний р" 1. Т. е. Релеевские замирания стоят на границе между глубокими и неглубокими замираниями.

235. П. 1.3. Обобщенно-Релеевские замирания1. Предположим:

236. В среде распространения присутствуют только мелкомасштабные неоднородности.

237. Амплитуды диффузных лучей не одинаковы. Например, наблюдаются неоднородности с большим разбросом относительно среднего размера.

238. В этом случае случайный коэффициент передачи ^к/е'{)1 можно-1представить как векторы отдельных лучей, занимающих преимущественное положение относительно некоторой оси (рис. Г1.1.2), и имеющих различное значение амплитуд.

239. На рис. П. 1.2 представлен случай, когда система координат повернута на угол ср = arctanmvjmx, таким образом, чтобы выполнялосьусловие2 "> ?т г = ф = 0; тх = а ; а = а" = а".1. ПЛ.9)

240. В среде распространения присутствуют только мелкомасштабные неоднородности.

241. Амплитуды диффузных лучей одинаковы. Например, наблюдаются неоднородности с большим разбросом относительно среднего размера.

242. Подстановка (13) в (3) позволяет получить распределение для коэффициента передачи каналаis 2 7 \ ; , ~> 1 J ( \к к +а~ 1Д (2/41)!! (ст" -а:,) , апд:аг 2а" )М) /!• 2 а;.ар пх Jкоторое носит название закона Бекмана.

243. Подстановка (П. 1.13) в (П. 1.4) позволяет получить распределение для фазы коэффициента передачи в виде1 Novor ехр77 v2g:u'4(0) = —.-, V- |1 + Unekl l + Ф(у/2к). I, (Г1.1.1 5)2ti(g,, cos 0 + a; sin" 0) Jja~wv cos" 0где к =

244. OyG'JOy cos" 0 + a~ sin" 0

245. Подстановка (П. 1.13) в (П. 1.5) позволяет получить значение индекса мерцаний для различных значений статистических параметров. Причем, чем больше тх, тем меньше 3" < 1. То есть замирания Бекмана являются неглубокими замираниями.

246. П. 1.5. Односторонне-нормальные (ОН) замирании

247. В среде распространения присутствуют' только крупномасштабные неоднородности.

248. Амплитуды диффузных лучей одинаковы. Например, наблюдаются неоднородности только с размерами соизмеримыми с первой зоной Френеля.

249. Разность времени распространения лучей достигает значений 2п

250. A tj= —. В этом случае 0/=-(о0-А// достигает значений ±тг; (о о0.0 • At/ х п => А// «!/./(). В этом случае случайный коэффициент передачи-1положение параллельное относительно одной из осей декартовой системы координат (рис. П. 1.4).1. Рис. П. 1.4.

251. Очевидно, что статистические моменты квадратурных компонент Аг(о>,/)и Y((»,t) можно представит ь в видеwv = т = а" = 0; а"у = сг. (П. 1.1 7)

252. Подстановка (П. 1.1 7) в (П. 1.4) позволяет получить распределение для фазы коэффициента передачи в виде

253. То есть распределение фазы имеет вид полсуммы двух дельта функций, что соответствует рис. П. 1.4. Следовательно, в КС с Oil распределением коэффициента передачи наблюдается неопределенность фазы. Или каналы связи с неопределенной фазой сигнала.

254. Подстановка (П.1.6) в (II. 1.5) дает значение индекса мерцаний У-2. Т. е. ОН наиболее глубокие замирания в рамках четырехпараметрического закона.

255. П.1.6. Подрелеевсике замирания1. Предположим:

256. В среде распространения присутствуют крупномасштабные и мелкомасштабные неоднородности.

257. Амплитуды диффузных лучей не одинаковы. Например, наблюдаются неоднородности размерами соизмеримыми с первой зоной Френеля, состоящие из мелкомасштабных неоднородное гей.

258. Разность времени распространения лучей достигает значений 2л

259. Atj =—. В этом случае 0/=-соо-Л// достигает преимущественных зна-со0чений ±к; со0 Atj к л=> At{ « 1 / /().

260. В этом случае случайный коэффициент передачи ^Г ко,е 1 можномпредставить как векторы отдельных лучей, занимающих преимущественное положение параллельное относительно одной из осей декартовой системы координат (рис. П. 1.5).

261. Очевидно, что статистические моменты квадратурных компонент Х(о),1)и Y((»,t) можно представить в видеmx=mv=0\ o2v*c>; (11.1.20)1. Ay1. К 11. Рис. 11.1.5.

262. Подстановка (П. 1.20) в (П. 1.4) позволяет получить распределение для фазы коэффициента передачи в виде.40. QvC7r —(П.1.22)2л(а~ cos" 9 + а~. sin" 0)

263. То есть распределение фазы имеет два экстремума в области -л/2 и л/2. Следовательно, в хойтовских каналах связи наблюдается неопределенность фазы. Или каналы связи с неопределенной фазой сигнала.

264. Подстановка (Г1.1.20) в (П. 1.5) позволяет получить индекс мерцаний 1 < Р- < 2. То есть замирания Хойта более глубокие, чем Релеевские.

265. Помимо приведенных частных случаев возможны более сложные комбинации сочетаний тх,т , а2,с2 при которых возникают и бимодальные распределения.

Похожие работы

Радиотехника и связь
05.12.00