автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Разработка и исследование процедур идентификации и прогнозирования текущего состояния дискретных каналов информационно-вычислительных сетей

На правах рукописи

ПРУЦКОВ Александр Викторович

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕДУР ИДЕНТИФИКАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ДИСКРЕТНЫХ КАНАЛОВ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Специальность 05.13.13 -"Телекоммуникационные системы и компьютерные сети"

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рязань 2003

Работа выполнена в Рязанской государственной радиотехнической академии.

Научный руководитель:

заслуженный работник высшей школы РФ, доктор технических наук, профессор А.Н.Пылькин

Официальные оппоненты:

доктор технических наук В.В.Золотарев

кандидат технических наук, доцент А.П.Шибанов

Ведущая организация:

Московский государственный институт электроники и математики (технический университет) (г. Москва)

Защита диссертации состоится 6 июня 2003 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 212.211.02 в Рязанской государственной радиотехнической академии по адресу: 390005, г. Рязань, ул. Гагарина, д. 59/1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГРТА.

Автореферат разослан " 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета канд.техн.наук, доцент

И. А .Телков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. При создании и использовании распределенных информационно-вычислительных систем применяются коммуникационные каналы различной физической природы (проводные, радиоканалы, спутниковые и т.п.). Все возрастающие объемы передаваемой информации предъявляют к каналам связи высокие требования по обеспечению вероятностно-временных характеристик системы передачи данных в целом (скорости, достоверности передачи информации). Несмотря на достижения в области высокоскоростных цифровых систем передачи данных, проблема обеспечения максимальной пропускной способности канала связи при заданной достоверности является актуальной и на сегодняшний день.

Каналы связи характеризуются двумя основными особенностями: сложным групповым характером ошибок и нестационарностью параметров во времени. В этих условиях повышение эффективности возможно только при применении адаптивных методов передачи данных с обоснованно выбранными параметрами процедур передачи и защиты информации от ошибок. В составе современных средств телекоммуникационного взаимодействия (модемы, протоколы) предусмотрены адаптивные стратегии управления передачей информации и адаптивные методы обработки информации. Такие средства используются в протоколах, реализованных в соответствии с международными рекомендациями V.34, MNP, V.42, V.90, V.92 и др. Вопросам повышения эффективности средств и систем передачи данных посвящены работы таких ученых России, как В.А.Котельникова, В.М.Глушкова, Л.Ф.Финка, Б.Р.Левина, А.Д.Харкевича, Н.Т.Петровича, А.Г.Зюко, В.О.Шварцмана, И.А.Мизина, Г.П.Захарова, В.П.Шувалова, Л.П.Коричнева, Б.Я.Советова, Э.А.Якубайтиса, В.В.Золотарева и др., а также зарубежных специалистов К.Шеннона, Р.Фано, У.Питерсона, Ф.Куо, Р.Галлагера и др.

Важнейшим элементом адаптивных протоколов передачи данных являются процедуры идентификации текущего состояния канала связи. В практических приложениях наибольшее распространение получили процедуры идентификации, основанные на выводах теории оценивания процессов (статистические процедуры) и, в частности, процедуры, описываемые в терминах проверки статистических гипотез. Существующие статистические процедуры, обеспечивающие максимальную оперативность идентификации, имеют достаточно сложную практическую реализацию. В то же время простейшие в реализации процедуры зачастую оказываются неэффективными. Использование статистических методов прогнозирования и • критериев на основе х2-статистики при построении процедур идентификации позволяет избежать излишней громоздкости и повысить эффектив-

ность идентификации.

/

Цель диссертационной работы состоит в разработке процедур, позволяющих проводить идентификацию текущего состояния дискретных каналов с высокой эффективностью и характеризующихся простотой реализации; разработке процедур идентификации с использованием методов прогнозирования, обеспечивающих повышение оперативности идентификации текущего состояния дискретного канала; разработке средств исследования процедур идентификации в составе современных программных комплексов.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ принципов использования и мест приложения адаптивных методов передачи информации в информационно-вычислительных сетях. (

2. Выявить перспективные направления в области разработки процедур идентификации, обеспечивающих надежную и высокоэффективную идентификацию текущего состояния дискретного канала.

3. Провести сравнительный анализ классических, непараметрических и прогнозирующих процедур идентификации.

4. Разработать программные средства имитационного моделирования процедур идентификации квазистационарных состояний дискретного канала, позволяющие проводить сравнительный анализ эффективности процедур и изучать процессы передачи данных, формирования оценок контролируемого параметра и принятия соответствующего решения.

Методы исследования. Разработки и исследования проводились на основе теории вероятностей, прогнозирования, математической статистики, системного анализа, математического и имитационного моделирования, технологий модульного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. Разработаны процедуры идентификации текущего состояния с использованием критериев на основе х2-статистики.

2. Предложены принципы построения прогнозирующих процедур идентификации на основе статистических методов прогнозирования.

3. Разработан ряд прогнозирующих процедур идентификации текущего состояния, основанных на существующих процедурах, относящихся к различным классам.

4. Проведен сравнительный анализ процедур идентификации по результатам машинного имитационного моделирования.

Практическая ценность работы. Разработаны процедуры идентификации, относящиеся к классам классических (параметрических), непараметрических и прогнозирующих процедур и позволяющие повысить эффективность принятия решения о смене квазистационарного состояния по

сравнению с аналогичными или исходными процедурами, и методика рас-[ чета параметров этих процедур. Разработано устройство, реализующее

прогнозирующую процедуру идентификации по методу экспоненциального сглаживания. Разработан пакет прикладных программ для имитационного моделирования процессов получения оценок контролируемого параметра и принятия решения о смене квазистационарного состояния; моделирование может быть проведено в режиме получения статистических оценок времени запаздывания в принятии решения о смене состояния или в режиме изу-> чения процессов идентификации; разработана библиотека классов проце-

дур идентификации, предусматривающая дальнейшее развитие пакета про-| грамм.

( На защиту выносятся:

• процедуры идентификации состояний на основе критериев Вулфа; Брандта и Снедекора, использующих х2-распределение;

• прогнозирующие процедуры идентификации по методу экспоненциального сглаживания на основе статистических процедур идентификации: процедуры "скользящего среднего", процедуры "хи-квадрат" и процедуры со скользящим вектором оценок;

• устройство для контроля качества дискретных каналов, реализующее прогнозирующую процедуру идентификации на основе процедуры "скользящего среднего".

Внедрение результатов. Результаты диссертационной работы использованы в ООО "ПЫТЬ-ЯХАВТОСПЕЦТРАНС-2" (г.Пыть-Ях, Тюменская обл.) при организации трактов телекоммуникационного взаимодействия с вахтенными буровыми бригадами. Пакет прикладных программ Р8Мос1е1 и входящая в его состав библиотека классов процедур идентификации для анализа эффективности процедур идентификации внедрены в учебный процесс Рязанской государственной радиотехнической академии для студентов специальности 220400 - "Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем" и для студентов специальности 351400 - "Прикладная информатика (в экономике)".

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на следующих конференциях: 54-я, 55-я, 56-я Научные сессии РНТОРЭС им. А.С.Попова, посвященные Дню радио, 1999-2001 гг., г. Москва; 36-я Научно-техническая конференция РГРТА, г. Рязань; Всероссийская научно-практическая конференция "Современные информационные технологии в образовании", 2000 г., г. Рязань; 2-я Всероссийская научно-практическая конференция "Национальная экономика: проблемы и перспективы", 2000 г., г. Санкт-Петербург; Международные молодежные научные конференции 27-е, 26-е Гагаринские чтения, 2000-2001 гг., г.Москва; 9-я, 10-я, 11-я Международные научно-технические конферен-

ции "Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций", 2000-2002 гг., г. Рязань.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 работ, из них 5 в соавторстве. В их числе 12 тезисов докладов Международных и Всероссийских конференций, 1 статья в межвузовском сборнике научных трудов, 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения. Содержит 122 страницы, 12 таблиц, 27 рисунков. Список литературы состоит из 80 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбора темы диссертации, (

формулируются цель исследований, научная новизна и практическая цен- '

ность основных результатов диссертации.

В первой главе "Адаптивное управление передачей данных в телекоммуникационных сетях" выявляются основные проблемы организации достоверной и своевременной передачи информации в сетях ЭВМ при использовании каналов различной физической природы.

Анализ существующих методов передачи и защиты информации от ошибок показывает, что эффективное управление системами передачи информации во многом обеспечивается применением методов адаптации процесса передачи данных к текущему состоянию канала связи. С целью удобства и простоты реализации управления передачей данных целесообразно проводить контроль состояния канала связи, основанный на анализе вторичных статистических характеристик (вероятности искажения бита, блока, кадра информации, степени группирования ошибок). Основой адаптивных протоколов передачи данных является процедура идентификации состояния канала связи.

Процедуры идентификации можно подразделить на статистические и нестатистические. К последним относятся процедуры, основанные на теории нечеткой логики и искусственном интеллекте (нейросети). Однако нестатистические процедуры сложны в реализации и требуют значительного времени на обработку экспериментальных данных. Статистические процедуры свободны от указанных недостатков, и процедуры данного типа получили наибольшее распространение. Статистические процедуры основаны на выводах теории оценивания процессов и подразделяются на классические (параметрические), непараметрические, прогнозирующие, векторные, интервальные. Перспективными направлениями в области разработки процедур идентификации, обеспечивающих надежную и высокоэффективную идентификацию текущего состояния дискретного канала, являются применение критериев, использующих ^-распределение, и статистических методов прогнозирования при построении процедур идентификации.

Во второй главе "Разработка процедур идентификации квазистационарных состояний дискретного канала с использованием критериев на основе х2-статистики" приведено описание предлагаемых процедур идентификации, позволяющих повысить эффективность идентификации по сравнению с аналогичными статистическими процедурами.

Рассмотрим в рамках кусочно-стационарной модели дискретный канал, который может находиться в одном из М квазистационарных состояний с вероятностью р искажения блока (пакета, кадра):

О,: р = рь

П,: р = р„

^м: Р ~ Рм-

При оценке состояния канала на основе анализа п-последовательностей, когда средний интервал между пакетами ошибок *Сср» п, предположение о весьма слабой зависимости искажений кодовых комбинаций пакетами ошибок будет достаточно корректным1 и такой зависимостью можно пренебречь.

Известно, что оценка вероятности появления искаженного блока в контрольной последовательности, может быть получена как по формуле, лежащей в основе процедуры "скользящего среднего" (процедура

V 1 ы

Р = —= -ЕХ,, (1)

N N £ }

где V - количество блоков, принятых с ошибкой; Х1 - результат декодирования ¡-го блока в контрольной выборке N Г1, при обнаружении ошибки;

ХН (2)

[О, при необнаружении ошибки; так и по рекуррентной формуле

рг =(1-ц)Хг + црг_,, (3)

где рг_, - оценка, полученная на (г - 1)-м шаге испытаний; р0 = р; коэффициент ц вычисляется по формуле

»-ТТ (4>

N + 1

Формула (3) лежит в основе рекуррентной процедуры (процедура Ж).

Выберем два ближайших квазистационарных состояния С2, и О, с вероятностями р, < р,. Гипотезы относительно текущего состояния канала

1 Мизин И.А., Уринсон Л.С., Храмешин Г.К. Передача информации в сетях с коммутацией сообщений. - М.: Связь, 1972. - 320 с.

|Н,:р = р,, [Н2:р = рг

могут быть проверены по правилу принятия решения процедуры Ж ГН,:рг

[Н2:рг >w,

где w - порог принятия решения, определяемый по формуле

Р.О-Р.) . р , р^'-р^. ™ - Р, + 2Р у й - PJ - ^ й

ц - квантиль нормального распределения для уровня надежности р. Объем контрольной выборки N зависит от вероятностей р, и р,

N =■

4

л/ Р^-р.НД/РД1-^)

-Р,)2

Предлагается модификация правила принятия решения, которая заключается в том, что при принятии решения о текущем состоянии канала рассматриваются оценки, полученные по формулам (1) и (3). Если канал связи находится в состоянии О,, то правило принятия решения модифицированной рекуррентной процедуры (процедура ЖМ) имеет вид

|Н,:рг <1*.

<7>

[Н2: рг > уу или р > \у.

Если канал связи находится в состоянии О,, то решение о смене текущего состояния принимается по правилу

ГН,:рг <\уилир<\у,

(8)

[Н2:рг

Начальная идентификация текущего состояния дискретного канала осуществляется по правилу (6).

В табл. 1 приведена оценка математического ожидания задержки между сменой состояний и принятием решения об этом процедур Ж и ЖМ.

Машинное имитационное моделирование процедур идентификации, рассматриваемых в данной работе, проводилось при уровне надежности р = 0,95.

По сравнению с классическими параметрическими методами, которые лежат в основе рассмотренных процедур Ж и ЖМ, предполагающих определенную теоретико-вероятностную модель системы, применение непараметрических критериев свободно от какого-либо закона распределения случайной величины. Критерии, использующие ^-распределение, свя-

заны в большинстве случаев с проверкой непараметрических гипотез о предполагаемом распределении. Одним из таких критериев является G-критерий Вулфа (процедура JG)

( V N-v 1

G =2 vin—+(N-v)ln-£-- . (9)

i, Np, N(i-p,);

_Таблица 1

I

Вероятность искажения блока Математическое ожидание задержки принятия решения M[h]

Р. Pj процедура JS процедура JR процедура J RM

5-10'2 10"' 170 213 165

2-10"2 810"2 67 76 63

ю-2 ю-1 23 24 22

ю-3 5-10"3 830 964 804

10"2 3-10"2 277 320 264

ю-2 2-10"2 911 1131 880

5-10'3 7-10"3 9494 12794 9263

Процедура принятия решения о верности одной из гипотез (Н,:р = р,,

(Ю)

|Н2:р = ря

реализуется по правилу

(И)

ÎH,: G < Ха>

где Ха -табулированное значение порога принятия решения, соответствующее а-процентному уровню значимости (а = 1 - р) для одной степени свободы. Необходимо отметить, что для соотношения вероятностей р, < р1 при проверке гипотез следует учитывать выполнение неравенства V > Кр„ что соответствует ухудшению состояния дискретного канала.

Если канал связи находится в состоянии то проверяются гипотезы: [Н,:р = рг

(12)

|Н2:Р = Р,>

и решение процедурой Ю принимается по следующему правилу с учетом выполнения неравенства V <

Н,:С<Х2а,

, (13)

Для применения данного критерия требуется выполнение условия N^>10.

Значение %2 аналогичной известной непараметрической процедуры "хи-квадрат" (процедура Ш) определяется по формуле

2 (V — Кр,)2

X ~ \ ,, (И)

Np.il -Р,)

а правило принятия решения совпадает с правилом процедуры 30.

В табл.2 приведены результаты имитационного моделирования процедуры Лг! и предлагаемой процедуры ГС, из которых можно сделать вывод, что использование последней процедуры предпочтительней. _____Таблица 2

Вероятность искажения блока Математическое ожидание задержки принятия решения М[Ь]

Р, Р. процедура Ш процедура .Ю

ю-1 5-Ю"1 14 13

10"2 2-10'2 645 625

10"2 ю-1 78 72

5-Ю"2 ю-1 110 105

5-Ю'2 7-10"2 274 251

10° ю-2 766 738

ю-3 2-Ю"3 6518 6219

5-Ю"3 ю-2 1311 1260

Повышение оперативности идентификации может быть достигнуто применением процедур идентификации на подынтервалах наблюдения. Одной из таких процедур является предлагаемая процедура на основе %2-критерия Брандта и Снедекора (процедура .1В8). Гипотезы

Н,: р(,,=р<«=... = р<т>,

Н2: р<'Цр<2>=... = р(т>), 05)

проверяются по правилу

|Н2:х2>Х«,

где ха,ё - табулированное значение порога принятия решения, соответствующее а-процентному уровню значимости с числом степеней свободы § = ш - 1; ш - количество подынтервалов.

Значение хи-квадрат вычисляется по формуле

2хГ

х2 =

РтО-Рп.)

Ь=1

Ь=1

1_=1

(17)

где рт -определяется по формуле рт =

2Х

ь 1 ; N = ^Т^ ; количе-Ь=1

N

ство блоков, принятых с ошибкой, в Ь-м подынтервале; N1, - длина Ь-го подынтервала.

Длина подынтервалов выбирается из условия

N^,>5. (18)

Исследования данной процедуры показали, что повышение оперативности достигается при использовании двух подынтервалов, причем второй подынтервал больше первого. В табл.3 приведены результаты сравнительного анализа процедур Ш, №8 и известной процедуры "хи-квадрат" на подынтервалах (процедура Ш1).

Таблица 3

Вероятность искажения блока Процедура идентификации

процедура Ш процедура Ш1 процедура ШБ

Р. Р, N М[Ь] N мм N ми

К)"' 5-Ю'1 100 14 100 11 1050 11

ю-2 2-10"2 1000 645 1000 516 10500 438

ю-2 ю-1 1000 78 1000 61 10500 53

5-10"2 10"' 200 110 200 100 2100 87

5-10"2 7-10"2 200 274 200 269 2100 202

ю-3 10"2 10000 766 10000 617 105000 556

ю-3 2-10"3 10000 6518 10000 5047 105000 4464

5-10"3 ю-2 2000 1311 2000 1051 21000 883

В третьей главе "Идентификация текущего состояния дискретного канала с использованием методов прогнозирования" приведены принципы построения процедур идентификации с использованием методов прогнози-

рования и описания разработанных на основе этих принципов прогнозирующих процедур идентификации.

Другим направлением модификации существующих процедур идентификации с целью повышения их эффективности является применение методов прогнозирования при решении задачи идентификации текущего состояния. Одним из таких методов прогнозирования является метод экспоненциального сглаживания. Идея этого метода заключается в том, что ряд динамики сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону.

Статистические процедуры идентификации, в которых используются методы прогнозирования относятся к классу прогнозирующих процедур.

Принцип построения большинства прогнозирующих процедур по методу экспоненциального сглаживания состоит в следующем. Прогнозируется оценка р* с помощью последовательности V

V = (Pr.Pr-l.-.Pr-q+l). О9)

которая содержит q последних значений оценки р на шаге г. Длина последовательности может меняться от 6 до 200. Коэффициент сглаживания а выражается через длину последовательности прогнозирования

а =———■ (20)

q + 1

Начальные значения экспоненциально сглаженных величин определяются по формуле

±Р,

s('>=s<2U..=s<0k+1)=^s±l. (21)

q

Показано, что прогноз по методу экспоненциального сглаживания обеспечивает надежность не хуже 95% при уровне значимости 0,05.

Проверка гипотез (5) с помощью прогнозирующей процедуры на основе процедуры "скользящего среднего" (JSP) осуществляется по правилу

fHi:p*<w,

(22)

[Н2:р >w.

Из результатов имитационного моделирования данной процедуры можно сделать вывод, что максимальная оперативность достигается при использовании второй степени полинома с минимально возможной длиной последовательности предыстории V. Процедура JSP с большими значениями q может применяться для сглаживания оценки р, что позволяет повысить регулярность идентификации - устойчивость принимаемых реше-

ний в период смены состояния канала. Данные рекомендации справедливы и для других разработанных прогнозирующих процедур.

Имитационное моделирование прогнозирующих процедур идентификации, проводилось при различных типах изменения состояний дискретного канала (рис.1), определяемых функцией У = У(Х).

Скачок

Экспоненциальное

Y = •

Го,

о

X < Т;

X

J 1 lY X

0 ----r

Гиперболический тангенс kY

1 + е

-х

[1, Х>Т; где Т - момент смены состояний

Рис.1

В табл.4 приведено среднее математическое ожидание задержки принятия решения об изменении текущего состояния M[h] при различных соотношениях вероятностей р, и Pj процедуры JS и построенной на ее основе процедуры JSP с параметрами: степень полинома к = 2; q = 10; период прогнозирования At = 1.

Таблица 4

Вероятность Тип изменения состояний

искажения Скачок Экспонен- Гиперболический

блока циальное тангенс

Р. Pi MJS[h] MiSP[h] M]S[h] MISP[h] MJS[h] MJSP[h]

5-Ю"2 ю-1 170 131 258 191 226 167

2-10"2 8-Ю"2 67 58 108 94 93 81

10"2 10"' 23 20 40 35 34 30

10"3 5-Ю"3 830 806 1367 1307 1165 1120

ю-2 3-10"2 277 219 431 348 375 301

ю-2 2-10"2 911 691 1390 1031 1205 890

5-10"3 7-Ю'3 9494 6823 14352 7637 12607 3541

Прогнозирующая процедура может быть реализована на основе непараметрической процедуры "хи-квадрат" (процедура JHP). Формула для

вычисления значения (х2) имеет вид

VÄ / NnH-n^

(23)

Np,(l-p,)

Проверка гипотез (10) осуществляется по правилу принятия решения об изменении текущего состояния, которое имеет следующий вид

Н2:(Х ) >Ха'При v>Np,.

Данное правило принятия решения соответствует ухудшению состояния дискретного канала. При переходе дискретного канала из квазистационарного состояния fij в состояние Ц (р, <pj) проверяются гипотезы (12), и решение принимается по следующему правилу при выполнении неравенства v < Npj

iH'fii' Н2:(Х ) ^ Ха> при v <Np,.

Результаты, полученные в ходе имитационного статистического моделирования процедуры JH и процедуры JHP с параметрами к = 2; q= 10; At = 1 для различных типов изменения состояний, приведены в табл.5.

Таблица 5

Вероятность искажения блока Тип изменения состояний

Скачок Экспоненциальное Гиперболический тангенс

Р, Pi MJH[h] MJHP[h] MJH[h] MJHP[h] MJH[h] MJHP[h]

10"' 5-10"' 14 10 34 25 27 19

ю-2 2-10'2 645 401 812 520 753 480

ю-2 ю-1 78 45 288 189 213 118

5-10'2 10"1 ПО 79 165 116 150 106

5-10'2 7-10"2 274 192 372 205 367 202

10"3 ю-2 766 474 2881 1967 2119 1431

ю-3 2-10"3 6518 4425 8202 8486 7470 7917

5-10'3 10"2 1311 754 1634 1001 1483 916

В векторной прогнозирующей процедуре (процедура 1УР) реализуется прогнозирование трех элементов вектора оценок: первого, среднего и последнего соответственно

где (р^) , (р(г1|)| - прогнозируемые значения первого и последнего (и-го)

элементов вектора; - прогнозируемое значение среднего элемента

вектора.

Правило принятия решения об изменении текущего состояния дискретного канала процедуры ,1УР формулируется следующим образом

:(p(rL))^w,

Н,: шах I

L V ' L= 1,2,3. (27)

Н2: min (p(rL)) > w.

Результаты имитационного моделирования исходной векторной процедуры и разработанной на ее основе прогнозирующей процедуры ■1УР с параметрами к = 2; 9 = 10; Д1 = 1 приведены в табл.6. _ _ __Таблица 6

Вероятность искажения блока Тип изменения состояний

Скачок Экспоненциальное Гиперболический тангенс

Pj P.+i MjsvM MjVP[h] MjsvW MJVP[h] MJSV[h] MJVP[h]

5-10"2 ю-1 239 172 322 259 291 228

2-10"2 8-Ю"2 83 68 127 107 113 93

ю-2 ю-' 33 24 49 40 43 34

ю-3 5-10'3 1018 826 1582 1377 1359 1162

ю-2 3-Ю"2 339 277 505 430 448 376

ю-2 2-10"2 1033 907 1518 1389 1335 1210

5-10'3 7-10"3 10286 9512 15137 14303 13477 12653

Проведено имитационное моделирование, которое позволило получить оценки вероятностей ошибок 1-го и 2-го рода.

Реализация прогнозирующей процедуры идентификации может быть осуществлена как на программном уровне в составе адаптивных протоколов передачи данных, так и на аппаратном уровне. Схема устройства для контроля качества дискретных каналов связи, реализующего прогнозирующую процедуру JSP, представлена в третьей главе.

В четвертой главе "Пакет прикладных программ для исследования процедур идентификации" разработаны программные средства, позволяющие проводить исследования и сравнительный анализ известных и предлагаемых процедур идентификации. При реализации пакета использована

технология объектно-ориентированного программирования и средства разработки Borland Delphi.

Разработанный программный комплекс позволяет проводить исследования для заданных параметров моделируемого канала связи и исследуемой процедуры идентификации в двух основных режимах:

• режиме функционирования, при котором исследуются процессы идентификации в реальном масштабе времени с отображением результатов на экране монитора;

• режиме статистического моделирования, при котором определяются статистические характеристики времени запаздывания в принятии решения о смене квазистационарного состояния дискретного канала.

Одной из отличительных особенностей разработанного пакета прикладных программ является возможность использования статистики результатов декодирования, хранящейся на носителе данных в исходном и сжатом формате, для проведения имитационного моделирования.

Библиотека процедур идентификации реализована в виде иерархической структуры классов, что позволяет легко вносить в программный комплекс изменения, связанные с добавлением новых процедур. В рамках настоящей работы реализованы следующие классы процедур идентификации: процедура "скользящего среднего", исходная и модифицированная рекуррентные процедуры, векторная процедура, прогнозирующие процедуры на основе процедур "скользящего среднего" и "хи-квадрат", прогнозирующая процедура на основе векторной процедуры, процедура "хи-квадрат", процедура "хи-квадрат" на подынтервалах, процедура по G-критерию Вулфа, процедура на основе %2-критерия Брандта и Снедекора.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Проведенные исследования позволяют сформулировать основные выводы и результаты:

1. Рассмотрены различные категории процедур идентификации текущего состояния дискретного канала связи и проведен их сравнительный анализ в соответствии с классификацией процедур; выявлены наиболее перспективные направления разработок в данной области.

2. Предложена модификация правила принятия решения о смене текущего состояния рекуррентной процедуры идентификации, повышающая эффективность исходной рекуррентной процедуры.

3. Разработаны процедуры идентификации состояний на основе критериев Вулфа; Брандта и Снедекора, использующих ^-распределение, оперативность которых выше при заданной надежности, чем у аналогичных процедур идентификации "хи-квадрат" и "хи-квадрат" на подынтервалах.

4. Предложены принципы построения процедур идентификации с использованием статистических методов прогнозирования и, в частности, метода экспоненциального сглаживания.

5. Разработаны прогнозирующие процедуры идентификации по методу экспоненциального сглаживания на основе статистических процедур идентификации: процедуры "скользящего среднего", процедуры "хи-квадрат" и процедуры со скользящим вектором оценок. Предложенные процедуры могут использоваться как для увеличения оперативности идентификации, так и повышения регулярности.

6. Разработано устройство для контроля качества дискретных каналов связи, реализующее прогнозирующую процедуру идентификации на основе процедуры "скользящего среднего".

7. Разработан пакет прикладных программ для имитационного моделирования процессов получения оценок контролируемого параметра и принятия решения об изменении квазистационарного состояния, позволяющий проводить моделирование в режиме получения статистических оценок времени запаздывания в принятии решения об изменении состояния или в режиме изучения процессов идентификации; разработана библиотека классов процедур идентификации, предусматривающая дальнейшее развитие пакета программ.

Проведен сравнительный анализ процедур идентификации по результатам машинного имитационного моделирования.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ОСНОВНЫМ РЕЗУЛЬТАТАМ ДИССЕРТАЦИИ

1. Новиков Г.А., Пруцков A.B. Моделирование процедур идентификации квазистационарных состояний // 54-я Научная сессия, посвященная Дню радио: Тез. докл. - М.: РНТОРЭС, 1999. - С.252-253.

2. Новиков Г.А., Пруцков A.B., Овечкин Г.В. Сравнительный анализ процедур идентификации состояния ДК//36-Я Науч.-техн. конф.: Тез. докл. - Рязань: РГРТА, 2000. - С.31.

3. Пруцков A.B. Повышение оперативности процедур идентификации квазистационарных состояний дискретного канала связи // Международная молодежная конференция 26-е Гагаринские чтения: Тез. докл. Том 2. - М.: ЛАТМЭС, 2000. - С.389-390.

4. Лаврентьев Д.С., Овечкин Г.В., Пруцков A.B. Повышение устойчивости процедур идентификации квазистационарных состояний дискретного канала связи // 55-я Научная сессия, посвященная Дню радио: Тез. докл. -М.: РНТОРЭС, 2000. - С. 193.

5. Новиков Г.А., Пруцков A.B. Способ повышения эффективности процедур идентификации квазистационарных состояний дискретного канала связи // 3-я Всероссийская науч.-практ. конф. «Современные информационные технологии в образовании»: Тез. докл. - Рязань: РИРО, 2000. -С.118-120.

6. Пруцков A.B. Применение непараметрических критериев для оценивания состояния квазистационарного канала связи // Материалы 9-й Международной науч.-техн. конф. «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». - Рязань: РГРТА, 2000. -С.135-136.

7. Пруцков A.B. Использование методов прогнозирования для построения процедур идентификации канала связи // Труды 2-й Всероссийской науч.-практ. конференции «Национальная экономика и Вооруженные Силы: проблемы и перспективы». - СПб: Изд-во СПбГТУ, 2000. - С. 143144.

8. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001610060, Россия. Функциональное и статистическое моделирование непараметрических и прогнозирующих процедур идентификации текущего состояния дискретного канала связи / Пруцков A.B. Зарегистрировано в РОСПАТЕНТ 23.01.2001, заявка №2000611288.

9. Пруцков A.B. Непараметрическое оценивание состояния квазистационарного канала связи//Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: Межвуз. сб. науч. тр. / РГРТА. - Рязань: РГРТА, 2001 -С.26-30.

10. Пруцков A.B. Пакет прикладных программ для функционального и статистического моделирования//Тез. докл. международной молодежной конференции 27-е Гагаринские чтения. Том 5. - М.: ЛАТМЭС, 2001. -С.53-54.

11. Пруцков A.B. Разработка библиотеки классов процедур идентификации // 56-я Научная сессия, посвященная Дню радио: Тез. докл. - М.: РНТОРЭС, 2001. - С.367-368.

12. Гаврилов А.Н., Пылькин А.Н., Пруцков A.B. Устройство для контроля качества дискретных каналов связи с использованием методов прогнозирования//Материалы 10-й Международной науч.-техн. конф. «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». - Рязань: РГРТА, 2001. - С.188-189.

13. Пылькин А.Н., Пруцков A.B. Модификация рекуррентной процедуры идентификации состояний дискретного канала связи // Материалы 10-й Международной науч.-техн. конф. «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». - Рязань: РГРТА, 2001. - С.206-207.

14. Пруцков A.B. Эффективность прогнозирования текущего состояния дискретного канала связи//Материалы 11-й Международной науч.-техн. конф. «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». - Рязань: РГРТА, 2002. - С.163-165.

Пруцков Александр Викторович РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕДУР ИДЕНТИФИКАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ДИСКРЕТНЫХ КАНАЛОВ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 23.04.2003 г. Формат бумаги 60X84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 204. ООП Ряз. обл. комитет госстатистики 390013, г. Рязань, ул. Типанова, д. 4

£ооЗ-£ ¡1 2q7o i

8 0 70 ;!

ВВЕДЕНИЕ

1. АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПЕРЕДАЧЕЙ ДАННЫХ В

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ.

1.1. Структура системы передачи информации и основные вероятностно-временные характеристики.

1.2. Методы и процедуры передачи данных по каналам связи

1.3. Процедуры идентификации состояний дискретного канала.

• 2. РАЗРАБОТКА ПРОЦЕДУР ИДЕНТИФИКАЦИИ

КВАЗИСТАЦИОНАРНЫХ СОСТОЯНИЙ ДИСКРЕТНОГО КАНАЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КРИТЕРИЕВ НА ОСНОВЕ х2-СТАТИСТИКИ.

2.1. Идентификация квазистационарных состояний дискретного канала с помощью процедуры "скользящего среднего"

2.2. Модифицированная рекуррентная процедура идентификации

2.3. Процедуры идентификации по непараметрическим критериям, использующих х2-распределение.

2.4. Контроль состояния дискретного канала с помощью процедур на подынтервалах наблюдения

Основные результаты

3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ДИСКРЕТНОГО КАНАЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.

3.1. Метод экспоненциального сглаживания.

3.2. Принципы построения прогнозирующих процедур ф идентификации по методу экспоненциального сглаживания

3.3. Прогнозирующая процедура идентификации на основе процедуры "скользящего среднего"

3.4. Прогнозирующая процедура идентификации на основе процедуры "хи-квадрат".

3.5. Прогнозирующая процедура идентификации на основе процедуры со скользящим вектором оценок.

3.6. Оценка вероятностей ошибок первого и второго рода разработанных прогнозирующих процедур

3.7. Устройство для контроля качества дискретных каналов связи

Основные результаты

• 4. ПАКЕТ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

ПРОЦЕДУР ИДЕНТИФИКАЦИИ.

4.1. Имитационное моделирование процедур идентификации состояний дискретного канала связи.

4.2. Общая характеристика и структура пакета прикладных программ.

4.3. Библиотека классов процедур идентификации

4.4. Формат хранения данных статистики декодирования блоков

Основные результаты

Актуальность темы. При создании и использовании распределенных информационно-вычислительных систем применяются коммуникационные каналы различной физической природы (проводные, радиоканалы, спутниковые и т.п.). Все возрастающие объемы передаваемой информации предъявляют к каналам связи высокие требования по обеспечению вероятностно-временных характеристик системы передачи данных в целом (скорости, достоверности передачи информации). Несмотря на достижения в области высокоскоростных цифровых систем передачи данных, проблема обеспечения максимальной пропускной способности канала связи при заданной достоверности является актуальной и на сегодняшний день.

Каналы связи характеризуются двумя основными особенностями: сложным групповым характером ошибок и нестационарностью параметров во времени. В этих условиях повышение эффективности возможно только при применении адаптивных методов передачи данных с обоснованно выбранными параметрами процедур передачи и защиты информации от ошибок. В составе современных средств телекоммуникационного взаимодействия (модемы, протоколы) предусмотрены адаптивные стратегии управления передачей информации и адаптивные методы обработки информации. Такие средства используются в протоколах, реализованных в соответствии с международными рекомендациями V.34, MNP, Y.42, V.90, V.92 и др. Вопросам повышения эффективности средств и систем передачи данных посвящены работы таких ученых России, как В.А.Котельникова, В.М.Глушкова, Л.Ф.Финка, Б.Р.Левина,

A.Д.Харкевича, Н.Т.Петровича, А.Г.Зюко, В.О.Шварцмана, И.А.Мизина, Г.П.Захарова, В.П.Шувалова, Л.П.Коричнева, Б.Я.Советова, Э.А.Якубайтиса,

B.В.Золотарева и др., а также зарубежных специалистов К.Шеннона, Р.Фано, У.Питерсона, Ф.Куо, Р.Галлагера и др.

Важнейшим элементом адаптивных протоколов передачи данных являются процедуры идентификации текущего состояния канала связи. В практических приложениях наибольшее распространение получили процедуры идентификации, основанные на выводах теории оценивания процессов (статистические процедуры) и, в частности, процедуры, описываемые в терминах проверки статистических гипотез. Однако некоторые существующие статистические процедуры наряду с почти оптимальной оперативностью идентификации имеют достаточно сложную практическую реализацию. В то же время простейшие в реализации процедуры зачастую оказываются неэффективными. Использование статистических методов прогнозирования и критериев на основе % -статистики при построении процедур идентификации позволяет избежать излишней громоздкости и повысить эффективность идентификации.

Цель диссертационной работы состоит в разработке процедур, позволяющих проводить идентификацию текущего состояния дискретных каналов с высокой эффективностью и характеризующихся простотой реализации; разработке процедур идентификации с использованием методов прогнозирования, обеспечивающих повышение оперативности идентификации текущего состояния дискретного канала; разработке средств исследования процедур идентификации в составе современных программных комплексов.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ принципов использования и мест приложения адаптивных методов передачи информации в информационно-вычислительных сетях.

2. Выявить перспективные направления в области разработки процедур идентификации, обеспечивающих надежную и высокоэффективную идентификацию текущего состояния дискретного канала.

3. Провести сравнительный анализ классических, непараметрических и прогнозирующих процедур идентификации.

4. Разработать программные средства имитационного моделирования процедур идентификации квазистационарных состояний дискретного канала, позволяющие проводить сравнительный анализ эффективности процедур и изучать процессы передачи данных, формирования оценок контролируемого параметра и принятия соответствующего решения.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. Предложена модификация правила решения рекуррентной процедуры, позволяющая повысить эффективность идентификации.

2. Разработаны процедуры идентификации текущего состояния дискретных каналов связи с использованием критериев на основе статистики.

3. Предложены принципы построения прогнозирующих процедур идентификации на основе статистических методов прогнозирования.

4. Разработан ряд прогнозирующих процедур идентификации текущего состояния, основанных на процедурах, относящихся к различным классам.

5. Проведен сравнительный анализ процедур идентификации по результатам машинного имитационного моделирования.

Практическая ценность работы. Разработан ряд процедур, которые относятся к классам классических (параметрических), непараметрических и прогнозирующих процедур, позволяющих повысить эффективность принятия решения о смене квазистационарного состояния по сравнению с аналогичными или исходными процедурами, и методика расчета параметров этих процедур. Разработано устройство, реализующее прогнозирующую процедуру идентификации по методу экспоненциального сглаживания. Разработан пакет прикладных программ для имитационного моделирования процессов получения оценок контролируемого параметра и принятия решения о смене квазистационарного состояния; моделирование может быть проведено в режиме получения статистических оценок времени запаздывания в принятии решения о смене состояния или в режиме изучения процессов идентификации; разработана библиотека классов процедур идентификации, предусматривающая дальнейшее развитие пакета программ.

Результаты диссертационной работы использованы в ООО "ПЫТЬ-ЯХАВТОСПЕЦТРАНС-2" (г.Пыть-Ях, Тюменская область) при организации трактов телекоммуникационного взаимодействия с вахтенными буровыми бригадами. Пакет прикладных программ FSModel и входящая в его состав библиотека классов процедур идентификации для анализа эффективности процедур идентификации внедрены в учебный процесс Рязанской государственной радиотехнической академии для студентов специальности 220400 - "Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем" в курсе "Обработка экспериментальных данных на ЭВМ", для студентов специальности 351400 - "Прикладная информатика (в экономике)" в курсах "Моделирование информационных процессов и систем" и "Методы и алгоритмы принятия решений".

Достоверность полученных в диссертационной работе результатов подтверждается:

• использованием выводов и результатов теории вероятностей, прогнозирования и математической статистики;

• верификацией разработанных программных средств имитационного моделирования;

• результатами машинных экспериментов, полученными при имитационном статистическом моделировании исследуемых процессов передачи и защиты информации от ошибок в дискретном канале передачи;

• имеющимися актами внедрения и использования результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на следующих конференциях:

1. 54-я Научная сессия РНТОРЭС им. А.С.Попова, посвященная Дню радио (секция "Теория и техника передачи дискретных сигналов"), 19-21 мая

1999 г., г. Москва.

2. 36-я Научно-техническая конференция РГРТА (секция "Аппаратное и программное обеспечение вычислительных систем и сетей"), 1-2 февраля

2000 г., г. Рязань.

3. Международная молодежная научная конференция "26-е Гагаринские чтения" (секция "Наукоемкие технологии радиоэлектроники"), 1115 апреля 2000 г., г. Москва.

4. Всероссийская научно-практическая конференция "Современные ^ информационные технологии в образовании", 24-26 апреля 2000 г., г. Рязань.

5. 55-я Научная сессия РНТОРЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио (секция "Прикладные проблемы информационных технологий"), 17-19 мая 2000 г., г. Москва.

6. 9-я Международная научно-техническая конференция "Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций" (секция "Системы передачи и обработки информации"), 2-4 октября 2000 г., г. Рязань.

7. 2-я Всероссийская научно-практическая конференция "Национальная ф экономика: проблемы и перспективы" (секция "Современные информационные системы и технологии"), 29-30 ноября 2000 г., г. Санкт-Петербург.

8. Международная молодежная научная конференция "27-е Гагаринские чтения" (секция "Информационные технологии"), 3-6 апреля

2001 г., г. Москва.

9. 56-я Научная сессия РНТОРЭС им. А.С.Попова, посвященная Дню радио (секция "Прикладные проблемы информационных технологий"), 16-17 мая 2001 г., г. Москва.

10. 10-я Международная научно-техническая конференция "Проблемы Ф передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций" секция "Системы передачи и обработки информации"), 14-16 ноября 2001 г., г. Рязань.

11. 11-я Международная научно-техническая конференция "Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций" (секция "Передача и обработка информации в системах телекоммуникаций"), 26-28 ноября 2002 г., г. Рязань.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 работ, из них 5 в соавторстве. В их числе 12 тезисов докладов Международных и Всероссийских конференций, 1 статья в межвузовском сборнике научных трудов, 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения. Содержит 122 страницы, 12 таблиц, 27 рисунков. Список литературы состоит из 80 наименований.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе:

1. Рассмотрены различные категории процедур идентификации текущего состояния дискретного канала связи и проведен их сравнительный анализ в соответствии с классификацией процедур; выявлены наиболее перспективные направления разработок в данной области. Представленная классификация отражает основные тенденции разработки и практической реализации процедур идентификации состояния дискретных каналов связи.

2. Предложена модификация правила принятия решения о смене текущего состояния рекуррентной процедуры идентификации, повышающая оперативность исходной рекуррентной процедуры.

3. Разработаны процедуры идентификации состояний на основе критериев Вулфа; Брандта и Снедекора, использующих % -распределение, оперативность которых выше при заданной надежности, чем у аналогичных процедур идентификации "хи-квадрат" и "хи-квадрат" на подынтервалах. Приведена методика расчета параметров этих процедур: длины контрольной последовательности и порога принятия решения.

4. Предложены принципы построения процедур идентификации с использованием статистических методов прогнозирования и, в частности, метода экспоненциального сглаживания.

5. Разработаны прогнозирующие процедуры идентификации по методу экспоненциального сглаживания на основе статистических процедур идентификации: параметрической (классической) процедуры "скользящего среднего", непараметрической процедуры "хи-квадрат" и процедуры со скользящим вектором оценок. Предложенные процедуры могут использоваться как для увеличения оперативности идентификации, так и повышения регулярности.

6. Разработано устройство для контроля качества дискретных каналов связи, реализующее прогнозирующую процедуру идентификации на основе процедуры "скользящего среднего".

7. Разработан пакет прикладных программ для имитационного моделирования процессов получения оценок контролируемого параметра и принятия решения об изменении квазистационарного состояния, позволяющий проводить моделирование в режиме получения статистических оценок времени запаздывания в принятии решения об изменении состояния или в режиме изучения процессов идентификации; разработана библиотека классов процедур идентификации, предусматривающая дальнейшее развитие пакета программ; предложен формат хранения данных статистики декодирования блоков. В процессе разработки пакета программ использованы технологии структурного, модульного и объектно-ориентированного программирования.

Проведен сравнительный анализ эффективности процедур идентификации по результатам машинного имитационного моделирования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем: Пер. с англ. -М.: Мир, 1973. - 344 с.

2. Малышев Н.Г. Структурно-автоматные модели технических систем. М.: Радио и связь, 1986. - 168 с.

3. Якубайтис Э.А. Архитектура вычислительных сетей. М.: Статистика, 1980. - 279 с.

4. Элементы теории передачи дискретной информации/Л.П.Пуртов,

5. A.С.Замрий, А.И.Захаров, В.М.Охорзин; под ред. Л.П.Пуртова. М.: Связь, 1972.-232 с.

6. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети: принципы, технологии, протоколы. СПб.: Изд-во Питер, 2001. - 668 с.

7. Хассал Ф. Передача данных, сети компьютеров и взаимосвязь открытых систем: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1995. 408 с.

8. Хаусли Т. Системы передачи и телеобработки данных: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1994. 456 с.

9. Емельянов Г.А., Шварцман В.О. Передача дискретной информации: Учебник для вузов. М.: Радио и связь, 1982. - 240 с.

10. Чернега B.C., Василенко В.А., Бондарев В.Н. Расчет и проектирование технических средств обмена и передачи информации. М.: Высшая школа, 1990. - 224 с.

11. Общесистемное проектирование АСУ реального времени/С.В.Володин, А.Н.Макаров, Ю.Д.Умрихин, В.А.Фараджев; под ред.

12. B.А.Шабалина. М.: Радио и связь, 1984. - 232 с.

13. Протоколы и методы управления в сетях передачи данных/Пер. с англ. под ред. Ф.Ф.Куо. М.: Радио и связь, 1985. - 480 с.

14. Телеобработка данных и вычислительные сети. В 2-х частях. Часть 2. Рефераты международных стандартов. М.: МЦНТИ, 1988. - (Методические материалы и документация по пакетам прикладных программ; вып.57).

15. Дмошинский Г.М., Серегин А.В. Телекоммуникационные сети России. Описание. Классификация. Выбор. М.: Архитектура и строительство России, 1993.-200 с.

16. Советов Б.Я., Стах В.М. Построение адаптивных систем передачи информации для автоматизированного управления. J1.: Энергоиздат. Ленингр. отд-ние, 1982. - 120 с.

17. Кузьмин Б.И. Адаптивные и автоматизированные системы связи. — М.: Знание, 1984.-64 с.

18. Пылькин А.Н. Адаптивное управление в системах передачи дискретной информации//Электросвязь. 1994. - №4. - С.8-10.

19. Коричнев Л.П., Пылькин А.Н. Распределенные вычислительные системы. Рязань: РГРТА, 1992. - 64 с.

20. Мизин И.А., Уринсон Л.С., Храмешин Г.К. Передача информации в сетях с коммутацией сообщений. М.: Связь, 1972. - 320 с.

21. Гук М. Аппаратные средства локальных сетей: Энциклопедия. -СПб.: Питер, 2000. 572 с.

22. Мизин И.А., Уринсон Л.С., Храмешин Г.К. Передача информации в сетях с коммутацией сообщений. М.: Связь, 1977. - 328 с.

23. Вильховченко С.Д. Модем 96. Выбор, настройка и использование. Сопутствующий справочник по телекоммуникациям. М.: ABF, 1995. - 284 с.

24. Ламекин В.Ф. Модемная связь. Ростов-на-Дону: Феникс; М.: Зевс, 1997.-392 с.

25. Чеченкин М. Люди всегда хотят больше. Протокол модемной связи V.92//CHIP. 2002. - №4. - С.96-99.

26. Уайндер С. Справочник по технологиям и средствам связи / Пер. с англ. Субина О.М., Баяндина Н.И. М.: Мир, 2000. - 429 с.

27. Щербо В.К. Стандарты вычислительных сетей. Взаимосвязи сетей:

28. Справочник. М.: Кудиц-Образ, 2000. - 268 с.

29. Лясковский Ю.К. Стандарт У.34//Сети. 1995. - №4. - С.38-42.

30. Пасковатый А.О. Модемные протоколы коррекции ошибок или V.42 против МЫР2-4//КомпьютерПресс. 1994. - №4. - С.55-61.

31. Пасковатый А.О. Модемные протоколы физического уровня//Мир ПК. 1995. -№7-8. -С. 122-129.

32. Модемы: разработка и использование в России. М.: Эко-Трендз Ко, 1995. - 128 с. - (Технологии электронных коммуникаций; Т.62)

33. Хаммел P.JI. Последовательная передача данных: Руководство дляпрограммиста: Пер. с англ. М.: Мир, 1996. - 752 с.

34. Коричнев Л.П., Королев В.Д. Статистический контроль каналов связи. М.: Радио и связь, 1981. - 240 с.

35. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. JL: Энергоатомиздат. Ленигр. отд-ние, 1990.-288 с.

36. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. - 160 с.

37. Жадиба Х.Ю., Пылькин А.Н. Методика расчета параметров процедуры идентификации квазистационарных состояний дискретного канала // Информационные технологии. Системы обработки и передачи информации: Межвуз. сб. Рязань: РГРТА, 1996. - С.12-17.

38. Герасимович А.И. Математическая статистика. Мн.: Выш. школа, 1983.-279 с.

39. Крамер Г. Математические методы статистики/Пер. с англ. А.С.Монина, А.А.Петрова; под ред. А.Н.Колмогорова. М.: Мир, 1975. - 648 с.

40. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: ВЦ АН СССР, 1968. - 476 с.

41. Закс JI. Статистическое оценивание/Пер. с нем. В.Н.Варыгина; под ред. Ю.П.Адлера, В.Г.Горского. -М.: Статистика, 1976. 598 с.

42. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика/Пер. с англ. Е.В.Чепурина; под ред. Ю.К.Беляева. -М.: Мир, 1978. 560 с.

43. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения: Учеб. пособие для втузов. М.: Высш. шк., 2000. -383 с.

44. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга первая. М.: Советское радио, 1969. - 752 с.

45. Новиков Г.А. Эффективность идентификации квазистационарных состояний дискретного канала на основе непараметрического оценивания параметров//Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб./Под ред. И.П.Гиривенко. Рязань: Изд-во РГПУ, 1998. - С.81-86.

46. Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 1998. - 336 с.

47. Боровков А.А. Математическая статистика. Новосиб.: Наука, 1997. -772 с.

48. Пруцков А.В. Непараметрическое оценивание состояния квазистационарного канала связи // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: Межвуз. сб. науч. тр. / РГРТА. Рязань: РГРТА, 2001 - С.26-30.

49. Пруцков А.В. Эффективность прогнозирования текущего состояния дискретного канала связи // Материалы 11-й Международной науч.-техн. конф.

50. Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». Рязань: РГРТА, 2002. - С. 163-165.

51. Ивахненко А.Г., Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. -Киев: Наукова Думка, 1971. 416 с.

52. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.В., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Сов. радио, 1975. - 400 с.

53. Рабочая книга по прогнозированию/Редкол.: И.В.Бестужев-Лада (отв. ред.). М.: Мысль, 1982. - 430 с.

54. Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика, 1980. - 102 с.

55. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. - 200 с.

56. Кендэл М. Временные ряды/Пер. с англ. Ю.П.Лукашин М.: Финансы и статистика, 1981. - 199 с.

57. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. - 382 с.

58. Система статистического анализа STATISTICA: Учеб. пособие / Шестеркин А.Н., Лаврентьев Д.С.; Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань: РГРТА, 2001.-96 с.

59. Пруцков А.В. Повышение оперативности процедур идентификации квазистационарных состояний дискретного канала связи // Международная молодежная конференция 26-е Гагаринские чтения: Тез. докл. Том 2. М.: ЛАТМЭС, 2000. - С.389-390.

60. Лаврентьев Д.С., Овечкин Г.В., Пруцков А.В. Повышение устойчивости процедур идентификации квазистационарных состояний дискретного канала связи // 55-я Научная сессия, посвященная Дню радио: Тез. докл. М.: РНТОРЭС, 2000. - С. 193.

61. Зельдин Е.А. Цифровые интегральные микросхемы в информационно-измерительной аппаратуре. JL: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1986. - 150 с.

62. Проектирование и техническая эксплуатация сетей передачи дискретных сообщений/М.Н.Арипов, Г.П.Захаров, С.Т.Малиновский, Г.Г.Яновский; Под ред. Г.П. Захарова. М.: Радио и связь, 1988. - 360 с.

63. Кузьмичев Д.А., Родкевич И.А., Смирнов А.Д. Автоматизация экспериментальных исследований. М.: Наука, 1983. - 392 с.

64. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. - 223 с.

65. Новиков Г.А., Пруцков А.В. Моделирование процедур идентификации квазистационарных состояний // 54-я Научная сессия, посвященная Дню радио: Тез. докл. М.: РНТОРЭС, 1999. - С.252-253.

66. Епанешников А.Н., Епанешников В.А. Delphi 4. Среда разработки. -М.: Диалог-Мифи, 1999. 304 с.

67. Кэнту М. Delphi 4 для профессионалов: Пер. с англ. СПб.: Изд-во "Питер", 1999,- 1114 с.

68. Браун М., Хоникатт Дж. и др. Использование HTML 4, 4-е издание. Специальное издание.: Пер. с англ. М.; Спб.; К.: Издательский дом "Вильяме", 2000.-784 с.

69. Пруцков А.В. Пакет прикладных программ для функционального и статистического моделирования // Тез. докл. международной молодежной конференции 27-е Гагаринские чтения. Том 5. М.: ЛАТМЭС, 2001. - С.53-54.

70. Пруцков А.В. Разработка библиотеки классов процедур идентификации // 56-я Научная сессия, посвященная Дню радио: Тез. докл. -М.: РНТОРЭС, 2001. С.367-368.

71. Романов В.Ю. Популярные форматы файлов для хранения графических изображений на IBM PC. М.: Унитех, 1992. - 156 с.78. http://www.rarsoft.com

72. Мачмор М.У. Россыпи алмазов//РС Magazine/Russian Edition. -2001. №12. - С. 120-124.