автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка методов моделирования и адаптивного управления в системах и сетях передачи дискретной информации

РГб од

1 Г.1Ш

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ, ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОЛИГИКИ РОССИИ ТАГАНРОГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах.рукописи

ФИНАЕВ Валерий Иванович

УДК 681.327.8.001.57:681.513.6

РАЗРАБОТКА Й&Г0Л09 МОДЕЛИРОВАНИЯ И АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В СИСТЕМАХ И СЕТЯХ ПЕРЕДАЧИ ДИСКРЕТНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Применение вычислительной техники, математического мояепироьания и математических методов в научикх исследованиях. -

Систеш обработки информации и управления.

Автореферат диссертации на соцсхание ученой степени доктора технических наук

Таганрог - 1993

Сгщваяьность: 05.13.16 -

05.13.14 -

Работа выполнена на кафедр® ннфорштшси Таганрогского гос-ударс твенного радиотехнического университета

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Арсевьвв Ю.Н. доктор технических наук, профессор Иванченко.В.Н. доктор технических наук, профессор Ульянов C.B.

: Ведущая организация: Шститут .кибернетики км. В.М.Гдушко-ва АН Украины.

Защита диссертаций состоится в часов

на заседании специализированного совета Д063.13.02 по защите диссэр-' гаций на соискание ученой степени доктора технических наук при Таганрогском государственном радиотехническое университете по адресу 347912, Таганрог, пер. Некрасовский, 44,. ауд, Д406

С диссертацией uozsîo ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан

Ученый секретарь

специализированного совета

д.т.н., доцент ' Б.Г.КОНОПЛЕВ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность теш. Резкий рост технологического уровня производства, увеличение объемов информации, требующейся для принятия решений, усложнение задач управления предприятием, необходимость работы в условиях рынка ставят перед руководителям инженерных служб и персоналом структур управления задачи внедрения прогрессивных форм и методов руководства, современныу. информационных технологий, широкого применения современной вычислительной техники и средств связи.

Оперативное управление производством, своевременное принятие оптимальных решений возможны и высокоэффективны при использовании автоматизированных систем управления, при применении вычислительной техники и систем связи. Дорогостоящее оборудование, еще более значительные затраты на математическое обеспечение и пакеты прикладных программ для реаения задач управления, заставляют осуществлять поиск • новых информационных технологий, вкладывать денежные средства на проведение научно-исследовательских работ, связанных с математическим моделированием в5 аспектах решения задач оптимизации управления и оптимального синтеза новых систем. Одним из фундаментальных направлений научных исследований и прикладных научно-исследовательских работ является направление, связанное с разработкой методов моделирования и адаптивного управления в условиях отсутствия адекватной математической модели объекта Сотсутствия априорных сведений о «модели объекта}.

В настоящее время существует математический аппарат адаптивных . методов управления в условиях априорно неизвестной модели объекта, широко изложенный в работах Цетлина М. Л., Агадисяна Г. А.,Юдина Д.Б., Цыпкина Я. 3. , Сраговича В. Г. , Буртименко А. В. , Дынкина Е. Б., Якубовича В. А., Рсббинса Н. и других отечественных и зарубежных ученых.

В данных работах под адаптивной системой понимается такая управлявшая система, которая в процессе -управления любым объектом известного класса за конечное время достигает цель.

Адаптивные системы управления в условиях неопределенности, методы адаптивного управления базируются на автоматном'представлении . систем, изучении поведения автоматов в системе "автомат-среда", описании системы управления как обучаемой системы.

В данной диссертационной работе в качестве прикладной области

4 ■;

Г '

взяты задачи, связанные с моделированием функционирования сетей и систем передачи дискретной информации, оптимизацией их функционирования, повышением эффективности их использования.

■ Применительно к задачам моделирования и адаптивного управления в системах и сетях передачи дискретной информации перспективным и важным является использование адаптации для задач оптимизации выбранных критериев. Этот подход позволяет разработать отличные от известных виды моделей источников ошибок в каналах, адаптивные методы повышения помехоустойчивости, обеспечит решение задач эффективного использования пропускной способности каналов связи, управления распределением потоков сообщений на сетях связи.

Интересной и перспективной является постановка задач адаптивного управления с привлечением теории нечетких множеств. В этом случае адаптивная система в условиях отсутствия априорных сведений о модели объекта может рассматриваться как ситуационная система с нечеткой логикой. В развитие этого математического аппарата и его прикладного аспекта внесли большой вклад такие ученые как Аверкин А. Н., Алиев P.A., Борисов А. Н. , Берштейн Л.С., Кофман.А., Мицумото М. , Мелихов А. Н., Поспелов Д. А., Церковный'А. Э., Шапиро Д. И. и другие.

• Анализ имеющегося теоретического материала в области исследования адаптивных систем управления, методов моделирования, анализ возможностей теории ситуационных систем с нечеткой логикой, известных методов моделирования, исследования и оптимизации параметров систем и сетей передачи дискретной информации позволил выявить аспекты теоретических изысканий для задач построения адаптивных систем управления на базе автоматных обучаемых систем при нечеткой исходной информации и нечетким выводом управляющих действий. Кроме того, этот под-, ход позволил решать задачи оптимизации функционирования систем и сетей передачи дискретной.информации новыми методами, отличными от ранее известных. .

Большое внимание в работе уделено приложении полученных теоретических результатов для разработки адаптивных методов выбора корректирующих кодов в системах передачи информации с обратной связью и практической реализации устройств управления.

Целью диссертационной работы является развитие методов прикладного математического моделирования при отсутствии априорных сведений о модели объекта и исследования адаптивных систем управления,' рассматриваемых как ситуационные системы с нечеткой логикой, относи-

телыю задач анализа и оптимального проектирования систем и сетей передачи дискретной информации.

.Поставленная цель определяет следующие основные задачи диссертационной работы:

- разработка теоретического аппарата постановки задач адаптивного управления; определение модели объекта управления, модели нечеткого управляемого случайного процесса, нечетких целей управления;

- разработка модели автоматной адаптивной системы с нечеткими стратегиями управления;

- разработка и исследование модели процесса функционирования систем передачи дискретной информации (СПЛЮ;

- разработка и исследование автоматной модели канала передачи дискретной информации СКПДЮ;

- разработка математической модели адаптивной СГШИ; определение модели управляемого случайного потока ошибок в КПДИ; определение стратегий функционирования;

- разработка способа выбора корректирующего кода в условиях отсутствия априорных сведений о модели ошибок в КПДИ, соединяющего передающее и приемное устройства без дополнительных приемо-передащих устройств;

-- разработка и исследование игрового способа распределения потоков сообщений в сетях связи;

- исследование сходимости алгоритмов функционирования автоматной обучаемой системы управления коммутацией.

Объектом исследования диссертации являются математические модели и способы адаптивного управления в условиях отсутствия априорных сведений об объекте и нечетко поставленных целях функционирования.

Методы исследования. К числу основных методов исследований, используемых в диссертации, относятся теория построения моделей, принципы системного анализа, методы функционального анализа, теории адаптивного управления, случайных процессов, статистических решений, нечетких множеств, основные положения математической статистики.

В экспериментальных исследованиях применялось аналоговое моделирование, моделирование на ЭВМ, натурный эксперимент.

Следует особо отметить, что традиционные методы теории автоматического управления, методы оптимизации, сходимости в данной диссертационной работе не рассматривались и не применялись в связи с постановкой задачи, отличающейся от ранее известных кзу-

чэнием моделирования к управления объектами при условии отсутствия сведений' о модели объекта и изменении его параметров в процессе функционирования.

' Мзтодологическур основу работы составляет кснцепсия системности, которая состоит в представлении и исследовании моделей систем к сетей передачи дискретной информации применительно к задачам управления сложными объектами в условиях априорной неопределенности и нечеткости задания параметров и целей.

' Цель диссертационной работа к поименованные выше задачи, методы исследования создали предпосылки для получения новых научных результатов в области математического моделирования адаптивных систем управления с кечатккми стратегиями, реыения задачи обеспечения верности передачи информации, моделирования и исследования функционирования систем и сетей передачи дискретной информации , * выбора маршрутов передачи сообщений на сети.

Нзучная новизна работы заключается в обосновании, разработке, аналитическом и экспериментальном исследовании методов и технических средств, ориентированных на проектирование и практическую реализацию систем и сетей передачи дискретной информации, ситуационных систем с нечеткой логикой. В частности: •

- проведены исследования по разработке математической модели КПДИ с пр"мэнением аппарата вероятностных автоматов;

- проведены исследования по математическому моделировании адаптивных систем управления с нечеткими стратегиями;

- проведены исследования по разработке метода адапт. лай передачи информации в условиях отсутствия априорных сведений о моделях помех и сшибок в КПДИ;

- проведены исследования по разработке метода игрового управления распределением потоков сообщений на .сети связи;

- исследован к обобщен агрегатквннй подход к.построению моделей сложных систем.

Математические исследования и разрабатызаемыэ методы соответствуют требованиям возможности технической реализации.

Практическая ценность работы. Полученные в диссертационно^ работе результаты позволяют научно обоснованно рэпать проблемы, связанные с применением адаптивных методов управления и математического моделирования в ргиясах поставленных вше задач, в областях вычислительной техники и с;;-:.и сетей передачи дискретной информации, в

частности, при реализации устройств управления выбором корректирующего кода, устройств кодирования и декодирования, управления выбором направлений коммутации нг се^и, построения специализированных вычислительных устройств для задач моделирования. Предложенные методы математического моделирования адаптивных систем управления, рассматриваемых как ситуационные системы с нечеткой логикой, применимы для решения других инженерных задач. Результаты диссертационной работы защищены авторскими свидетельствами.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций подтверждена анализом рассматриваемых процессов и систем, подтверждается результатами машинного и физического моделирования, наглядностью технической интерпретации математических моделей, результатами практического использования предложенных и исследованных в диссертации моделей, методов, программных и технических средств.

Реализация результатов работы. Исследования автора выполнялись в рамках плановых госбюджетных НИР .Минвуза РСФСР и хоздоговорных работ, выполненных для предприятий различных министерств.

Результаты диссертационной работы внедрены на производственном объединении "Красный Котельщик", на заводе "Кремний" г.Таганрог, на государственном предприятии -Радиогеодезия- г. Геленджик.

Научные и практические результаты, полученные в диссертации и изложенные в статьях, описаниях к изобретениям, монографии, использованы при'подготовке и чтении курсов лекций "Моделирование систем", "Подготовка и телеобработка данных", "Системы преобразования и передачи информации", постановке лабораторных работ на кафедре информатики ТРТИ.

Экономический эффект от внедрения результатов работы (полученный и ожидаемый) составляет 565 тыс. рублей в ценах до 1.01.92 г.

Основные положения, выносимые на зашиту:

-- метод математического и физического моделирования канала пет. редачи дискретной информации, отличающийся от ранее известных применением математического аппарата вероятностных автоматов;

- метод адаптивного управления передачей информации в услэтяк отсутствия априорных сведений о моделях помех и ошибок в кзнал? передачи дискретно»; информации;

- метод математического моделирования вдаптивных систем угн ^ ния с нечеткими стратегиями, построения моделей сбучаемцу ел-

условиях нечеткости;

- метод игрового управления распределением потоков сообщений на сети связи, отличающийся от ранее известных тем, что задача управления решается децентрализовано на основе автоматного описания моделей узлов коммутации, доказывается сходимость алгоритмов функционирования автоматной обучаемой системы управления коммутацией;

- принципы технической реализации автоматных специализированных вычислительных устройств для задач моделирования и управления;

- результаты практической реализации разработанных методов и средств адаптивного управления.

г-Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на НТК "Проблемы экономии энергетических, материальных и трудовых ресурсов" (Новосибирск, 1586 г.). Межреспубликанской НТК "Электронные средства в промышленности" СБаку, 1987 г.), Всесоюзной НСК "Организация и автоматизация управления предприятиями" (Ростов-на-Дону, 1988 г.), Межреспубликанской студенческой НТК "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва, 1989 г.). Всесоюзной НТК "Состояния и перспективы развития электротехники" (Иваново, 1989 г.),НТК, посвященной Дню радио (Ростов-на-Дону, 1890 г.-), Украинской республиканской школе-семинаре "Вероятностные модели обработки случайных сигналов и полей" (Черкассы, 1991 г. 3, Международной НТК "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москьа, 1991 г.), Международной конференции и школе-семинаре молодых ученых и специалистов "Новые информационные технологии в науке и образовании" (Ялта, 1992 г.), ХШП научной сессии, посвященной Дню радио СМосква, 1992 г.). на семинарах, проводимых Московскими, Рязанскими, Ростовскими и Таганрогскими домами научно-технической пропаганды, Ростовским областным управлением НТО радиотехники, электрокики и связи имени А.О.Попова, а также на ряде других конференций и семинаров.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в изданиях, рекомендуемых ВАК для опубликования результатов докторской диссертации. Всего по теме диссертации опубликована монография в соавторстве, 78 печатных работ, в том числе 27 авторских свидетельств.

Личный вклад, автора. Бее результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично. В совместных публикациях имеет место неделимое соавторство.

Структура н объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти

разделов, заключения, списка .литературы, содержащего 121 публикацию . отечественных и зарубежных Авторов и приложения.

Объем диссертации: 297 стр. , основного текста 268.стр., 65 рис. и 4 таблицы, список литературы на 10 стр., приложение, включающее материалы по внедрениию результатов диссертации, на 8 стр.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность исследуемой в диссертации проблемы, формулируется цель и основные задачи исследований, отмечены полученные щ работе новые научные результаты, их практическая значимость. " ^

В первой главе диссертации исследуются методы математического моделирования каналов и систем передачи дискретной информации.

Достоверность передачи информации по каналу связи при заданных требованиях к помехоустойчивости обеспечивается выбором корректирующего кода. Модель реальных каналов меняет во времени свои параметры, либо аналитический вид. Выбор корректирующего кода должен происходить "непрерывно". Следовательно, целесообразно говорить об "управлении" достоверностью путем формирования сигналов выбора необходимого корректирующего кода. v

В целом функционирование систем и сетей передачи дискретной информации происходит в условиях неопределенности. Для эффективного управления передачей сообщений решаются задачи: сбор текущих данных о состояниях объектов; обработка полученных данных; идентификация параметров моделей и выбор стратегии управления; выработка управляющих воздействий и их выполнение.

Решение перечисленных задач в условиях неопределенности создает трудности в выборе критериев, т.к. пойятие "хороший" или "наилучший" критерий не определяется заранее. Из множества критериев следует выбирать те, которые позволяют оптимизировать процессы по заданным характеристикам С показателям).

Математическая постановка стохастической задачи оптимизации достоверности передачи кодовых комбинаций осуществлена в виде

min J фСЬД) fCY/L) dY Q

при ограничениях L е R. , РСФСЬД) < Фи} > Р , Y б Rv, 0 < Р < 1,

Li Hill

где: L=(l ,I,,...,1 ) - вектор передаваемых кодовых комбинаций; Y =

=Су( ,уг.....уп? - вектор принимаемых кодовых комбинаций; П - п-мерное пространство вектора У; ГСУ/Ь) - функция плотности распределения (стохастическое отображение случайного воздействия помех Г); ФСЬДУ - целевая функция, выражающая меру обеспечения достоверности передачи кодовых комбинаций; и - выпуклые многогранники, задающие ограничения на составляющие векторов Ь и I.

Постановка общей стохастической задачи оптимизации достоверности передачи кодовых комбинаций предусматривает выбор модели канала.

Трансформация кодовых комбинаций в канале передачи дискретной информации (КПДИ) может быть отображена уравнением

° у = т,, ,

где У и Ь - вектор-столбцы переменных кодовых комбинаций на входе и выходе КПДИ, V/ - отображение элементов множества Ь в элементы множества У. При передаче кодовых комбинаций Ь случайные факторы приводят к изменениям элементоз передаточной матрицы V/.

Технические средства позволяют исследовать помеховую обстановку в канале и осуществлять набор статистических данных для идентификации математической модели помех.

При наборе статистических данных получают следующие величины: а1 - значения амплитуды 1-ой помехи, Ь. - значения длительности 1-ой помехи, с1 - значения дистанций между двумя соседними помехами.

Модель помехи задается в виде набора конечномерных распределе-лений, описывающих случайную функцию ¿Си,

г*ь ч'*.3' к*

Набор конечномерных распределений достаточен для полного описа-кия помеховой обстановки в канале связи.

Полезность с инкенерно-исследовательской точки зрения, полученных конечномерных.распределений, состоит в возможности как о6е>эго описания, так и в исследовании частных оценок (условных распределений и средних значений).

Рассмотрено описание искажений сигналов при применении трех, наиболее часто применяемых для передачи, видов сигналов.

Критерии верности передачи определены вероятностями: Рпп - вероятность правильного приема символа; Рнс - вероятность ошибочного приема символа; Рсс - вероятность стирания символа, причем Рдп+

+р +р -1 р =р +р р +р -1 -нс гсс ' ош гнс гсс' гпп гош

и

Рассмотрено определение вероятностей состояний и пример идентификации параметров модели для стационарного канала.

Произведен анализ существующих подходов к построение моделей потоков ошибок. Существующие модели, работающие при стационарных характеристиках канала, либо незначительном их изменении во времени, требуют предварительной идентификации параметров. Наиболее перспективным представляется метод, позволяющий в предполокении о классе модели, реализовать адаптивную обучаему» модель, а такге систему управления на базе модели. При зтом нет необходимости в априорных сведениях об аналитической модели потока ошибок. Не исключаются предварительные исследования каналов связи, позволяющие сделать предположение о классе модели. Нет необходимости в предварительном строгом доказательстве условия полноты модели. Вое это является преимущество!* и отличием этого подхода от ранее известных.

Рассмотрена концептуальная модель процесса функционирования

СПДЙ.

Критерии оценки, эффективности СПДИ разделены на следующие: К1 -- множество критериев оценки помехоустойчивости; К2 - множество критериев оценки времени доставки сообщений; КЗ - шюжестЕо критериев оценки надежности; К4 - множество интегральных критериев, оцениваю-вщих СПДИ по совокупности показателей помехоустойчивости, надежности и времени доставки сообщений.

СПДИ принадлежит ^которая совокупность конструктивных признаков, что позволяет охарактеризовать СПДИ некоторым вектором В конструктивных параметров ь „о4,Ь,.....Ьг 3.

Все известные аналитические методы моделирования СПДИ обобщаются агрегативнкм подходом. Унийзрсмъную модель СПДИ определяет агрегат, в котором X - множество сообщении подаваемых на вход СПДИ; У -множество сообщений на выходе; 2 - мнохес-«*>г> состояний СГЩ-», которое представляет собой координаты, описывающие эволюцию системы; Н -оператор переходов, реализующий в общем случае отображение ТхХхГх2хВ —>2; 0 - оператор выходов, реализующий отображение ТхГх2хВ—>У.

Моделирование функционирования СШШ проводится в двух направлениях: анализ работы существующей системы; проектирование Ссинтез3 СПДИ. В обоих случаях определяется цель исследования, которая выражается в выборе некоторых элементов из множеств критериев К1,К2,КЗ, К4. Задача моделирования состоит в выборе вектора конструктивных па-аметров В СШШ.

Рассмотрена задача планирования эксперимента при модулировании. Задача представлена в двух уровнях. Нижний Спервый) уровень содержит три класса задач: задачи определения помехоустойчивости; задачи определения информационной скорости и среднего времени доставки сообщений; задачи определения надежности.Задачи оканчиваются не только расчетом показателей, но и предложением по синтезу структуры СДДИ.

Верхний (второй) уровень содержит задачи интегральной оценки.

Связь между задачами обоих уровней описывается в виде теоретико-множественной модели. Глобальная цель Г моделирования определится

Е=БС Г1.....Г1 ,?2.....Г2 , Г3.....Г3 )—>тах(пип),

1 т I 61 1 т

12 3-

^ б-КС^ ) 1=Пш ,

где Г^ - значения целевых функций 1-х задач (Т=Г, п ) j-гo класса (^=173) первого уровня, КГ^) - мложество допустимых значений показателей С критериев) эффективности 1-го функционала .¡-го класса.

.Модель управления экспериментом представлена в виде некоторого направленного графа в, вершины которого соответствуют задачам, а ребра - связям между ними. Задача планирования эксперимента при моделировании представляет собой итеративные процедуры поиска путей на графе в или выявления таких "деревьев", которые отвечали бы условию .постижения цели для каждого ^¡-гс критерия.

Разработана автоматная модель ¡ШЛИ, отличающаяся от известных универсальностью, основанной на теоретике?'-множественном подходе. Определены условия "марковизации" процесса передачи и искажения кодовых комбинаций Приведено обоснование описания мгфковским процессом передачи и искажения кодовых комбинаций. Передача информации по дискретному каналу рассматривается как стохастический процесс передачи и искажения кодовых комбинаций (объект). Возможные состояния процесса образуют некоторое множество У, называемое, фазовым пространством.

РСэ.уД.ВУ - вероятность того, что число ошибок находится в момент времени 1 в множестве В, при условии, что в момент времени в число ошибок было у. Так как передача и искажение кодовых комбинаций рассматривается как стохастический процесс "без последействия", то данный объект можно считать марковским в широком смысле. Тогда/функция РСэ.уЛ.В) - есть вероятность перехода рассматриваемой системы. Процесс передачи и искажений кодовых комбинаций импульсными помехами считается скачкообразный марковским процессом в широком смысле, так как. для произвольных (5,у,В) € 1хУхВ существует предел

РСэ.уЛ.В) - «СВ.уЭ Нт-1— = а(5,у,В)

и при фиксированных С 5, у) аСэ.у.В) является конечным зарядом на 8, где I - некоторый конечный или бесконечный полуинтервал (отрезок), а(В,у) = Ри(у,3) - есть стохастическое ядро Р= ^у.В) = РСб.уЛ, В), б<1, СэД) е 1x1, определенное при т.е. 'к(В.х) есть индикатор множества В : к(В,у)=1, если у € В и ;>( В, у) =0 при у В.

Если Р^СэД) = РСзДЛ,^». то вероятности Р^СзД) определяет вероятности перехода для любого множества В с У, где х-точки пространства У.

РСэДЛ.В) = ^ Р. .СзЛЭ, причем, Р. .Се,и У Р Сб,1)=1,

Р (з,5)= £ , где 5 =1 при 1=^ и <51;)=0 при 1*].

Инициальный вероятностный автомат Мура с детерминированными выходами

А = < Ь, У, й, АС1), ао, рСа) > , где I - входной алфавит, Ж - внутренний алфавит, А(1) - матрица переходных вероятностей С'функция переходов), рСа) - функция выходов, является универсальной автоматной моделью дискретного канала связи.

Доказательство строится на утверждении, что ВА может быть представлен -как универсальная модель КПДИ при выполнении условий: а) существует идентификация геометрической'картины преобразований, осуществляемых КПДИ и ВА; б) КПДИ описывается полностью стохастическими матрицами, как и ВА; в) КПДИ эквивалентен и гомоморфен ВА по принципу функционирования.

Рассмотрено моделирование нестационарного КПДИ.

Нестационарными КПДИ назовем каналы, вероятностные характеристики которых зависят не только от условий приема ранее переданной информации, но и изменяются во времени. Если временную ось разбить на ряд отрезков времени, на которых статистические свойства канала при заданных ограничениях неизменны, -то такие КПДИ - кусочно-стационарны или квазистационарны. Из определения нестационарного КПДИ следует, что можно построить модель, которая совмещает два процесса: определяются случайным образом длина и номер стационарного состояния; формируются в каждом стационарном состоянии модели последовательности ошибок. Для построения модели нестационарного КПДИ применим аппарат вероятностных автоматов. Модель имеет два уровня.

ВА первого уровня моделирует;состояния стационарности КПДИ, а второго уровня моделируют источники ошибок. Тогда модель процесса

зквны стационарных состояний, как модель вложенной цепи Маркова, определится двумя матрицами: матрицей вероятностей Р=}|р^||, где р^-- вероятность перехода из состояния п1 в состояние п^; матрицей А = =||А^С1)||, где А. Ш - функция распределения времени пребывания КОЛИ в состоянии ^, при условии, что затем он перейдет в состояние п.. Формально модель стационарного состояния определена инициальный ВА Мура- с детерминированной функцией выходов.

Для задач моделирования функционирования сетей передачи данных разработана имитационная модель, соответствующая концепсиям системного подхода.

°Вторая глава диссертации посвящена исследованию и'разработке адаптивных методов передачи информации по КПДИ, автоматных систем выбора корректирующего кода, моделированию адаптивной СПИ.

Передача.информации производится системами с-обратной связью. Управление в случайном процессе потока ошибок сводится к обеспечению -числа ошибок к меньшему, либо равному числу обнаруживаемых ошибок корректирующим кодом при заданной вероятности отказа .

Заданы: вероятностное пространство событий РЗ, где О -

множество, ошибок в принятой кодовой комбинации,3 - сг - ¡сигма алгебра измеримых множеств из П, Р - определенная на П вероятностная мера; измеримое фазовое пространство СХ,ЯЗ, где Е - а - сигма алгебра на множестве X, пространство управления СУ,КЗ.

Эволюция КЩЩ описывается уравнением х4 ... , у1.....

у1,у0), где х1= хС13, у = у(13, уд= уСО) - начальное управление.

В теории управления способы выбора управлений называются стратегиями. Если при передаче информации применена одна стратегия, исходя из наихудшей помэховой обстановки, то это приводит к тому, что в определенные отрезки времени преобладают переспросы и фактически передача информации не происходит.

Случайный -процесс на выходе КГЩИ представлен управляемым случайным потоком ошибок <г1(к>>, к=Г7Н, где ¡с индекс корректирующего кода. Определим случайную величину с, значения которой представляют собой элементы множества отправления для отображения й —> X.

Случайной величине е(ы) соответствует мера на пространстве X, определяемая для любого Ме8 равенством РСМ)=Р(со :е(ш)еЮ. Значения случайных величин «¿(о) представляют последовательность ошибок. Случайный процесс е, задается системой конечномерных распределений <Р, , СМ , . ..'.Н,)=РС£, Се) е М#. ^ГТ. 1>1, ^ а <... а. >.

\ 1 V, ^ 12 А

От конечномерных распределений можно перейти к системе условных мер: рСМ/х1Э = РС«1+1б М^Э.

Модель КПДИ будет марковской, если р1+1СМ/х1Э = р1+1СМ/х13, причем р1+1СН/х,_) - функция переходов. КПДИ, для которых эта функция не зависит явным образом от времени, описывается однородной марковской моделью, а т.к. мощность множества X конечна, то применим термин "однородная марковская цепь".

Определены вероятности перехода из состояния г^Ссо) с 1 ошибками Ссо = 1) в состояние £1+1 С со) с ] ошибками Си = .р

ри' = РСгч+1Сй):)' 44 = -1 ' в1Си)' ы = причем ЦР^'Ц2 К <п> - матрица переходных вероятностей. Рассмотрено определение вероятностей: обнаружения ошибки Р00; необнаружения сшибки Рно из вероятностей матрицы И в режиме обнаружения ошибок; правильного приема Рпп - в резкмо исправления ошибок'; неправильного декодирования Рнд.

Показана тождественность понятия управляемого случайного процесса для КПДИ. Термин "управляемый случайный процесс" заимствован из классической теории управления и применим при описании передачи информации при адаптивных способах. Сделано формальное обоснование применимости этого термина,

Управляемым случайным процессом в КПДИ назовем класс необрываю-щихся случайных процессов на СП,, определяющих значение элементов последовательностей х1 в фазовом пространстве (X, Ю и характеризуемым семейством управляемых условных вероятностей р1+1(. /х1,у1).

Правило выбора действий Скода) есть условное распределение Р1С№ос1,у1-'), N е Я, I > 1.

Пусть а = ,1 > 1> - совокупность правил (стратегия управляемого случайного процесса в КГЩЮ. Каждая стратегия будет выделять конкретный случайный процесс из класса (и)}.

Рассмотрены стратегии, применяемые при управлении в КПДИ. Стационарные стратегии охватывают известные модели (Беннета-Фройлиха, Гильберта, Попова-Турина и другие}. Марковские стратегии представляют собой распределения на У.

Рассмотрены классы управляемых случайных процессов в КПДИ. Предлагается применить (как модель случайного процесса) процессы с независимыми приращениями СПНЗ). Модель задана семейством управляемых условных вероятностей <р1+1(М/х1 ,у1) = Р1+1СИ/у1.)>. Для формального описания КПДИ может быть применен класс однородных процессов с

независимым приращениями С pt С./у) = р(,/у)), к которым принадлежит класс марковских процессов (марковские стратегии). Частным случаем является управляемая марковская цепь CX,R<n>,Y).

Цели управления при передача информации по КГЩИ могут быть определены, исходя из обеспечения уровня достоверности передачи, уменьшения времени передачи информации за счет уменьшения переспросов по обратному каналу. Формулировка цели относится к свойствам функционалов на траекториях, причем, учитывая стохастический характер КПДИ, рассматриваются математические ожидания функционалов ^^(х1,/1"1). Математическое ожидание функционала определяется

c£pt+1= WCy1) = J>(x .... ,xt,yo,yi.....yt) p(dxt+i/xl,yl)x

, , X

xp(dxt/x ,y ) ... (dxs/xi,yo,yt)p(dxi/yo).

Если xt€ <0,1>, то измерять функционал можно, например, числом нулей в последовательности х1. Если' измерение pt происходит числом нулей в последовательности х1, то W(yl) есть функция на Yl+l, и целью управления является минимизация выигрыша.

Цель управления в КПДИ состоит в решении задачи синтеза стратегии, для которой будет выполняться'неравенство (цель с '-оптимальности) •

1 1

— у <Р< < W - с, Се > 0). Я = lim Cinf W„(t)).

t jf, J t— >00 ff(t) P

При произвольном s, цель определяется асимптотической оптималь-

ностью

1

lim t—>и

Г1 "W

= о

j =1

Сформулированы общие понятия адаптивной СПИ. Говорить об адаптивной СПИ как системе управления следует потому, что в адаптивной СПИ также решаются задачи управления, в частности, управление выбором корректирующего кода.

В качестве данных объекта исследования рассматривается некоторый класс К управляемых случайных процессов С появления ошибок в передаваемых кодовых комбинациях) и класс Ф функционалов (оценки достоверности и времени доставки сообщений) на траекториях процессов из класса К. Задается множество Е =<о^), - допустимых стратегий

управления для всех процессов из К.

Подобное представление ССПИ) как адаптивной системы позволяет решать задача оптимального функционирования при отсутствии априорны):

сведений о модели объекта, а также задачи идентификации модели.ошибок в КПДИ в случае необходимости этих сведений. Это становится возможным, т.к. статистика управляемого случайного процесса принимается во внимание при нахождении правил выбора корректирующего кода.

В основе определения адаптивной сибтемы управления лежат понятия обучаемых систем.

Обучаемой системой называется объект

Ь = [0, Тг . ],

где 0 - множества элементарных управляющих систем, Тг - двухпара-

п Л

метрическое семейство отображений правил управления, параметрами которого являются время и статистика X1хУ1->Кт - ш-мерное эвклидово пространство.

На понятии обучаемой системы построено понятие модели адаптивной СПИ, которая задается в автоматном виде КХ.г.У.Т^ где X,

У, 2=СГ,Я ,Х^хУ00) множества входных, выходных сигналов и'состояний.

ш

Адаптивной СПИ .называется система передачи информации кодами переменной длины, реализованная как обучаемая система, которая для любых возможных пар случайных процессов потоков ошибок к соответствующих им функционалов (е,р)еКхФ обеспечивает достижение цели управления, заданной требуемым уровнем достоверности, за конечное время.

Совокупности обучаемой системы и- процесса I ® с в реализации СПИ соответствует модель, задаваемая марковским процессом (С,Ю, где С - множество состояний, Н - переходная функция. Рассмотрено обоснование полноты марковской модели адаптивной СПИ.

Приведена структурная схема системы управления выбором кода. Процессу передачи информации соответствует цепь преобразований

■••У1-,—> х1—> > > ГГ.,—> \_t~-> ^:> V->•••

Функционал <рт = <рСе1) определяется как "выигранное" время при передаче.сообщения кодом меньшей корректирующей способности по отношению к коду с большей корректирующей способностью. Время передачи информации по каналу кодом длины пк определится т^Сг^/В) +1=, где 1о - дополнительное время, затрачиваемое на служебные сигналы, В - скорость модуляции в канале. Тогда среднее время "выигрыша" от действия у^ можно определить

ИСу^) = Спп - пкЗ/В. Исследовано управление выбором корректирующего кода обучаемой

системой. Исследованы модификации семейств симметрических конечных автоматов, прототипами которых явились известные асимптотически оптимальные автоматы Бм (глубокий автомат), 0„ Савтомат с квазияи-

Г», Ш - N, Ш

иейной тактикой), Ки т (автомат В.Ю.Крылова), Ц, т'(автомат с линейной тактикой), инерционные автоматы. Разработаны'структурные и функциональные схемы обучаемых систем управления на базе этих автоматов. Рассмотрено применение также 5 - оптимальных автоматов, асимптотически оптимальных автоматов (а - автомат, ЗА-автомат).

В третьем разделе диссертационной работы исследованы задачи построения моделей адаптивного управления с нечеткими стратегиями.

^Классическая теории управления успешно решает задачи стабилизации характеристик объекта и не решает задач коррекции параметров СУ по мере изменения свойств объекта. Теории управления и адаптивных систем не охватывают функционирования и управления объектами, выходные параметры которых носят нечеткий характер. В этом случае параметры управления адаптивной СУ вырабатываются с применением советующих и экспертных систем. На рис.1 приведена обобщенная структура СУ объектом. Оптимизация процесса управления в соответствии с выбранным критерием эффективности осуществляется по принципу обучаемости СУ.

Обобщенная структура системы управления объектом

Рис.1

Реакции объекта с на управления - делятся на два класса: класс положительных реакций Сх() и класс отрицательных реакций (х£).

Множество выходных параметров объекта описывается в виде лингвистических переменных (ЛП), соответствующих нечетким понятиям. Для получения сигналов xf и х„ чрименяется алгоритм классификации, предна-- значенный для решения сдабоформализовгвных задач управления.

Действие у выбираотся обучаемой СУ, которая реализована с использованием обучаемой системы. Принятие решений осуществляется по данным экспертных оценок и результатов оценок модели вычисления степени истинности нечеткого правила вывода (модель композиции). Модель описывает связь всех возможных состояний системы, значений выбранных критериев К оценки Функционирования объекта, принятых правил выбора управляющих дейстгий 2 с управляющими решениями.

Случайный процесс (СП) на гыходе объекта, задан в виде семейства <st(w)> случайных величин. Каждой компоненте s. (ш) вектора' = =<е (со)>, i=T7TT соответствует семейство конечномерных распределе лй F, . . Cz ,2 .....z ) = Píe. . Cu)< z ,

. t ,t .. . . ,t_ 1 ь' П1 jt I

t 2 Rt 1

€. ,Сы)5 z.....G. . (со)— z >,Í = T7n, t < t <

it г'' It m ' i г п.

n\

<

Нечетким СП назовем нечеткое семейство (г^Ссо)}, которое является нечетким подмножеством множества (st(a>> и задается в виде нечеткого множества <2, (со)/я, Ссо)>>, где е, (о)€<я. (со)>,

L £> t w о t

/^(^Су)) - функция принадлежности нечеткого множества

2. ,'fj'Je. Ссо) efO, 1].

I о i,

Право?ючность введения понятия "нечеткий случайный процесс" определяется следующим. В реальных производственных или социально-экономических объектах исследуются выходные параметры, а критерии оцонки э^„5ктивности функционирования являются стохастическими. Обработка статистических данных наблюдений за необходимыми показателями предполагает дальнейшую аппроксимацию эмпирических результатов теоретическими функциями распределения вероятностей. Предполагаемые как математические кодоли функции составят некоторое множества, которое принимается за базовое. Экспертным путем на этом множестве задаются нечеткие множества СП..На дискретном фазовом пространстве (2,0 > семейство конечномерных распределений трансформируется в систему условных распределений вероятностей

рР СМ / z1) = PCs, М /.в1 = zl), t = 1,2,3,...

■ч 1+1

Уравнения системы условных мер объединены в множество <р„ С И/г1)),

V

причем каждый элемент этого множества является модель» соответствую-

хегз случайного процесса et€íetCw)>.

Зададим нечеткое множество математических моделей

' Ср, CM/zl> = «v t'pCM/z1}/ р^ (M/z 3». €t р » t Показано, что функции р CM/z") измеримы относительно величин,

et

входящих в условие,и система удовлетворяет условиям согласованности.

При выполнении условия е. е(е. С<о)3 - рг CM/zt)= р, (M/z.)

. 1 1 ct+i £t+I 1 нечеткое множество (р_ (M/z 33 будет математической моделью нечет-

t

кого семейства (г^СыЗЗ марковских процессов.

Нечетким семейством управляемых условных вероятностей нечеткого

случайного процесса Сг^СшЗЗ назовем нечеткое множество

° Р = «ц Ср„ CM/z1 ,у1))/ CM/z1 ,yl3>>,

, . г "l+i £tu

где ip. (M/z,у 3, Мё®, t,>03 - семейство управляемых условных ве-1+1 » ♦

роятностей для случайного процесса ^(шЗгЕ-Сг^СыЗЗ; ^р(ре (M/z ,у 33

- функция принадлежности.

Нечетким управляемым случайным процессом называется нечеткое множестве необрывасшхся случайных процессов, заданных на пространстве СП, 8 3 со значениями на фазовом пространстве (Z,® 3, определенное нечетким семейством управляемых условных вероятностей

Р = Ср, С . /zl,yl))/p^ CM/z1,у13>3. р £t+i et+i Для выделения из нечеткого управляемого случайного процесса какого-либо желаемого следует определить метод выбора для каждого момента времени t действия yt, в соответствии с правилом

FtCN/zt,yt-1), N € 51 , t > 1. Априори нет возможности указать наиболее эффективные правила. Поэтому целесообразно задать нечеткое множество правил выбора действий Р, которое имеет вид

Р = «¿iFCFtCN/2l,ylD)/Ft{N /гЧу'-'З). Будем считать, что для каждого выделенного правила F^CN/z1 , у1 3 е iF^H/zSy1'1)) задана степень принадлежности ^r,CF*(N/zt ,yt_133.

Совокупность сг нечетких правил выбора действий называется нечеткой стратегией нечеткого управляемого случайного процесса. Множе ство всех нечетких стратегий обозначим 2 = (аУ.

Под целью управления понимается следствие, определенное тем, что в результате некоторого продолжительного воздействия на объект, последний достигнет определенной области фазового пространства.

Цели управления н критерии эффективности как функционалы на траекториях определены также, как и в разд. 2. Нечеткая цель управления сформулирована в терминах математического ожидания функционалов для любой произвольной пары (2,«^) из множества <еС ы)>хСр1>.

Сделана постановка задачи управления в условиях нечеткости сигналов обратной связи хг, нечеткого множества математических моделей управляемых случайных процессов и нечеткого множества стратегии управления, которая в целом соответствует постановке задачи управления при отсутствии априорных сведений о модели объекта.

Постановка задачи управления с применением адаптивной системы с нечеткими стратегиями состоит в том, что при заданных Свыбранных) нечетких семействах'управляемых условных вероятностей, осуществляется поиск стратегий, позволяющих достичь в процессе функционирования объекта цели управления.

Сделано определение адаптивной системы с нечетки?-® стратегиями управления.

Адаптивной системой с нечеткими стратегиями управления названа нечеткая стратегия управления, которая за конечное время т£Сш) обеспечивает достижение цели управления для всякой пары, состоящей из нечеткого управляемого случайного процесса и определенного для него функционала.-

Разработаны модели обучаемых систем для реализации адаптивных систем с нечеткими стратегиями. Модель выбора правил управления может быть представлена нечетким соответствием Г=СХ1 хУ1Д.?), областью отпр тления которого является 1.по£Зство X1 хУ1, множество У является множеством прибыти, а Р - нечеткое множество в X1хУ1хУ С нечеткий график нечеткого соответствия).

Нечеткая обучаемая система £ состоит кз нечеткого множества управляющие элементарных систем 0, функционирующих в соответствии с нечеткими правилами, выбор которых зависит от статистики С нечеткого управляемого процесса ^ и заданного преобразования допустимых правил выбора управлений Т:0 —> В. Нечеткая обучаемая система задается двойкой

Последовательность взаимодействия совокупности "нечеткая обучаемая система " -"объект" - " система оценки состояний", где под системой оценки состояний понимается система, реализованная на базе не-

четкой модели.классификации, показана на рио.2. Обучаемая система

Последовательность действий при взаимодействии объект - система управления

...—> у^—> —> Ь —>х1 —> —> С1 —> Тс л —>

—> 6 —> ^ —> yi —> 5 и 6 - экспертные оценки

Рис. 2.

выбирает действия, анализируя предысторию процесса и изменения функционала р . Исходя из этого, становится ясным смысл понятия "нечеткая обучаемая система для задач управления".

Рассмотрен пример нечеткой стохастической модели обучаемости в виде стохастической модели Буша-Мостеллера".

, Исследованч задачи автоматной реализация нечеткой обучаемой системы. Определен нечеткий вероятностный автомат. Вероятностным автоматом с нечетким заданием функций переходов и выходов или нечетким вероятностным автоматом называется следующий объект=

I = <Х,г, У, Р >, где X, 2, У - множества входных сигналов, состояний и выходных сигналов соответственно; Р<0) = «и (Р°)/Р°>>, СР,<0Р°) - нечеткое

ро 1 1 1

множество начальных состояний, заданное на множестве р(0)- множестве вероятностей начальных состояний; Р = {<^р<РСг1•У1/21_1 , х^/Р^, у1/21_1 ,х1>>>, СР<г1,у1/г1 |,хь> € Р) - нечеткое множество. Если нечеткое множество Р имеет преобразования, зависящие от времени, то автомат называется перестраиваемым автоматом с нечеткой структурой. Рассмотрен пример заданий нечетких вероятностных автоматов. Обучаемая^система как нечеткий вероятностный автомат записывается в автоматном виде

Е = < X, У, 2, Тг .>', ,! " Ч'

где X = ,ха> - множество входных сигналов; У - множество выходных

сигналов; нечеткое множество состояний 8, причем § = СР.^.Х00'х У00).

Нечеткая функция перехода Тг , показывает преобразование нечетких

Ч'1

правил выбора действий Р, статистики С и содержимого памяти.

Так как преобразования являются функциями времени, то следует

отнэсти нечеткую обучаемую систему £ к нечеткому автокату с перестраиваемой структурой.

Автоматное задание нечеткой обучаемой системы £ имеет преимущества, заключающиеся в возможности применения для исследования математического аппарата, разработанного для четких систем. Другим преимуществом является возможность схемкой реализации или програм-ной реализации на ЭВМ.

В четвертом разделе диссертации проведены исследования игрового способа распределения потоков сообщений в сетях связи.■

Математическая модель сети передачи данных формально определена набором Ж = <. X, X, <5, Ъ, У >, где X - множество входных сигналов; У - множество выходных сигналов; в - множество возмущающих факторов; г - множество состояний сети (определяемое состояниям узлов коммутаций СУК); V/ - матрица закона управления распределением потоков сообщений на сети связи.

Приняты следующий ограничения: формат слова сообщения стандартный, отвечает требованиям МККТ, сообщение имеет случайную длительность, передается кадрами постоянной длительности и имеет адресную часть. В адресной части могут содержаться адреса источника сообщения, получателя и узлов коммутации пройденного маршрута.

Применение игрового метода управления сетью >позволяет избегать трудности построения формальной адекватной модели сети, учитывающей все возмущающие факторы, тах как управляющие устройства реализуются на ВА с перестраиваемой структурой СВАПС) как обучаемые устройства, т.е. СУ ; ¿ализуется в виде адаптивной системы, работающей в условиях отсутствия априорных сведений о модели объекта управления.

В данном разделе решены задачи определения цели управления, выбора критериев оценки правильности действий, доказана сходимость алгоритмов функционирования автоматных обучаемых систем управления выбором направлений передач.

Основным показателем эффективности функционирования сети является время доставки сообщений. Управлению подлезет СП 0(1), определяющий время задержки сообщений в УК, П = См СО, и^СО..... ^СО),

где и С и - время задержки сообщения в 1-й УК С1=ГГш).

Оптимальность функционирования сета • определится оптимальность»:, функционирования каждого отдельного УК.

Рассматривается УК, вектор состояний которого описывается рекуррентным соотношением гсъ+13=#>с ,ПШ), 1=1 ,1+1.....

1

5 = Пи — т—>со Т

где р - функция переходовреализуэдцзя отображение Т х 2 х П —> 2; ПСО - случайный вектор, определенный в.виде £}СО=<ю С,и ,оаШ ,... , шпШ, уСО>, у(0 - вектор управления.

Задача управления дискротнш случайным процессом состоит в обеспечении минимума критерия качества управления Л, воздействуя на случайный процесс.2(1) вектором уСи. Критерий качества определим

т

£ сгш, га-!), у(ш

т=* 1=1

при наличии ограничений |а^2(1), 2СЪ-1), уС») - со С2Ш, 2(1-1), уШ> | < <5, и = Т7т, сог(2Ш, 2(1-1)', уШЭ > 0. Сформулирована задача управления случайным процессом на языке обучаемых вероятностных автоматов.

Вероятности матрицы выбора управлений V/ =11^,,, И определены со, .. = РСу(1+1) 6 у../ гС1+1) е 2. , хС1+1) е X.}

■ 0 т к 1 1

С1 = 1.2. 1 = 172^.

к = 1

Задача управления ставится следующим образом. Необходимо найти матрицу стратегий V/, доставляющую минимум критерию 3.

Автоматный алгоритм изменения вероятностей к выбора направлений передач в 1-м УК для сообщений, адресованных от ,]-го УК к к~му УК, следующий.

При сигнале "поощрение" вероятности определятся

С1 +4-) «^иэ а+

^си1)=-Т-- шик(ип=—ПГ-

1 1 " "Г"

При сйгнале "штраф" вероятности определятся

/3 (3

(1 + ) сои1С1) (1 + )

ииса+п=,-1Г~,-' "и>сС1+1)=-р-•

' 1 " "Г «и1<15

где /3 - коэффициент, /3 > 0, причем

Г-!--«. п4-]*<«.

1=1 1=1

Исследована сходимость алгоритмов функционирования автоматной

обучаемой системы управления коммутацией.

Известен функционал ^СР.СЗ, характеризующий поведение автомата в стационарной случайной среде С, который предложено для нестационарной среды записать в следующем виде п «

^срл.СЭ = I I [<^ср{си)с1-г}с1)) - /з|(р;сиг|с1)1р11с1), * =!

где а|(Р|Со)) - функция, определяющая ¿зылгрнш, если 1-ый автомат будет в состоянии 1, СУ) - функция, определяющая лроигрыа

1-го автомата при его пребывании в состоянии 1, Р| - j-ый элемент вектора финальных вероятностей пребывания СУ в состоянии I1.

Обучаемая система управления выбора направлений передачи представляет собой совокупность из в ВА с перестраиваемой структурой

Рассмотрено решение задач формального синтеза автоматов.

Доказывается сходимость бесироекциокньн алгоритмов по функционалу обучения КРД,С) при аксиоматическом предположении о его выпуклости. Это предположение основано на том, что функционал является линейным по параметру времени, и изменение вероятностей на каждом шаге Ь отвечает целесообразному поведение автоката. При предположении выпуклости функционала условие «ходимости по функционалу и усяо-зие сходимости в пространстве параметров становятся эквивалентными Сформулированы и доказаны соответствующие теоремы.

Предложена и исследо-зана методика расчета вероятностей выбора направлений коммутации.

Исходными дачными для поиска закона управления распределением потоков -общений являются: структура сети; схоросги модуляции в каналах связи; матрица интенсивностей адресных связей (МИАС), заданная в виде матрицы Л=[[о^ ||, 1,з=Г7пГ, ш - число УК в сети, элемент . определяет.интенсивность адресации сообщений от УК4 в УК. Структура сети задается матрицей смежности Р=Цг^||, 1^=Г7Е, где г б<0,1>, г^=0, .если отсутствует связь между УК4 и УКу г = 1 при наличии связи. Матрица закона управления У 1-го УК в общем случае содержит СН-1) подматриц с числом столбцов, определяемых числом исходящих направлений коммутации. Каждая к-я строка матриц и определяет вероятности коммутаций сообщений, адресованных от У^ к УК.

Рассмотр-зко решение следующих задач: формальное определение интенсивностей потоков сообщений мезду двумя любыми соседним! УК; определенна системы уравнений для аналитического определения вероятностей закона управления выбором направлений коммутаций: построение

имитационной модели функционирования УК и оптимизация времени пребывания сообщений в УК. •

Для сети с УК, соединенных друг с другом, интенсивность потока сообщений .между УКр и УЗ^ (р,к=1,т, р*к) определится из анализа всевозможных маршрутов адресации и будет задана в виде формулы

1 , j €а

где - есть доля интенсивности адресации а между УКр и Ж., А - множество, элементы которого определяются по закону размещений А^ и из него исключены элементы, в которых р находится ка втором месте, а число к находится на первом месте.

Коэффициенты иЦ определяются из направленных графов множеств маршрутов. Применение метода математической индукции позволило определить аЦ формулами .

а1 ] = а , Р1? при 1 = р, I = к, рк . рк . рк_ г , . г .

. а11 = а СР^ + У Р!? Р:° ?Ч +

рк ■ I, 1р рк II ^Р Р*

_ 1 Щ , л , р, к . .

+ V р'Л р'З р^ р^ + +

I\ ¡1 1 г ' гр рк

1

+ 5 при j = к, 1 ^ р, 1 ,г.....г ем

. . 1 ,г . . ,1 ,Л ,р,!е _ .....

а ¿ = а Р+ V Р^ Р;+ . . . +

рк рк 1 р рк ¡1 11 1 р рк

1 ем

♦ 2 Р!^ 3 "к--1г!р-

1 ,г,.. . ,1€М I ,р

где Р^ - вероятность коммутации сообщения, адресованного от УК.' к УК^ по направлению от УКр к УКк, М - множество вершин графа вСх) (множество УК), причем х,j,р,к,1,2,...е М. |М| = т.

Разработан алгоритм определения вероятностей входящих в поиск аЦ при ^р, j=k. Для сети, заданной неполным графом, также разработан алгоритм определения интенсивнозтей аЦ.

Рассмотрены примеры определения вероятностей закона управления коммутацией сообщений для сетей, заданных в виде полносвязных графов с числом вершин га=4, т=5.

Анализ возможностей аналитического решения задачи оптимального ра.счета коэффициентов Р1^ матрицы управления Р показал сложность

пути получения оптимальных оценок. Однозначно решить задачу выбора вероятностей закона управления не удается. Целесообразен подход, основанный' на реализации устройств управления выбором направлений пе-- редач на базе ВАПС. Функционирование сети рассматривается как функционирование ВАПС, а применение имитационного моделирования дает' определение начальных значений вероятностей закона управления/

Рассмотрено функционирование обучаемой автоматной системы, направленное на идентификацию характеристик сети и управление выбором направлений коммутации по даннш< матриц Р, Обучаемая система решает задачу "стохастической" идентификации безотносительно к конкретной детерминированной структуре сети, когда модель процесса представлена в виде некоторого случайного марковского процесса с перестраиваемыми переходными вероятностями Саппаратно реализуемая в виде ВА с перестраиваемой структурой).

Выбор, управления -CP(t)> осуществляется пр." обеспечении критерия качества управления J0(P)

J = lim С1/ОЕ Л [CG [ZCt),ZCt-l),PCt)] + GtZCt)])] 0 t—>m 0

при ограничении " t

J. = lim Cl/t)[ У (<p , CZ(t),ZCt-l,)PCi)J +

+ pJZCi)]) < О, C1=T7D. где Go, pol, G, <p1 - "стоимости" (доходы) за переходы в пространстве состояний и выбранные стратегии (правила) управления.

Алгоритмы управления реализуются, сходятся при применении мето-. да "штрафных" .функций. Работа обучаемых автоматных систем обеспечивает выполнение условия равной загрузки направлений передач.

Разработана имитационная модель функционирования узла коммутации. Формально определены аналитические модели ее подсистем.

В пятом разделе диссертации рассмотрено решение задач разработки устройств для моделирования систем и сетей передачи дискретной информации, для адаптивного управления, кодирования и декодирования кодами различной корректирующей способности. Специализированные вычислительные устройства для задач моделирования должны отвечать поставленным целям, требованиям полноты модели, унификации применения данных устройств в вычислительных машинных комплексах.

Решение задач моделирования КПДИ осуществляется путем имитации помеховой обстановки в. канале, наложения помехи на полезный сигнал и

принятия решений. Моделирование предусматривает также имитацию состояний КПДИ, в частности, генерацию потока ошибок, анализ искажений ' и принятие решений. Планирование эксперимента направлено на выбор системы линейных сигналов, параметры которых обеспечивают требования верности передачи. В рамках хоздоговорной тематики по разработке и проектированию канала передачи сейсмической информации для нужд сейсмической разведки были разработаны макеты генераторов систем сигналов, макеты каналов связи и проведены экспериментальные исследования, позволившие остановить выбор на коде с чередованием полярности импульсов, как наиболее полно отвечающем требованиям скорости и достоверности.

Разработаны специализированные вычислительные устройства, отвечающие различным математическим схемам ВА, которые могут быть применены для задач моделирования стохастических объектов СКПДИ, СПДИ, сети ЭВМ), построения управляющих и прогнозирующих устройств. В ос- ' нову. схемной реализации ВА положена имитация в схеме случайных событий.

Модель СШШ может быть представлена системой массового обслуживания. Разработаны устройства, моделирующие процессы генерации сообщений и передач и оценивающие.возможные задержки и потери сообщений.

Имитация процесса передачи сообщений в СПДИ предусматривает генерацию потоков сообщений различной семантики в соответствии С известными законами распределений, учет возможных изменений длин сообщений, моделирования состояний КПДИ, смена состояний в котором описывается марковским процессом.

Разработаны специализированные устройства для моделирования нестационарного КПДИ. Планирование эксперимента с моделью направлено на выбор кода оптимальной корректирующей способности, выбор технической скорости передачи информации при заданных интенсивностях потоков сообщений и ограничениях на время задержки сообщений.

Разработана и исследована имитационная модель СПДИ. Планирование эксперимента направлено на исследования с целью выбора корректирующего кода с оптимальной корректирующей способностью.

Алгоритм содержит блоки, реализованные в виде следующих подпрограмм СПП):ПП WW0D предназначена для ввода начальных значений переменных и -массивов, подготовки основной программы-к работе; ПП GENP предназначена для имитации помехи: ПП ANAL0 предназначена для моделирования искажений, вносимых помехой в последовательность передава-

емых символов: ПП БТАТО предназначена для набора статистических данных искажений; ПП АИАЬК предназначена для моделирования искажений передаваемых кодовых комбинаций; ПП БТАТК предназначена для набора частот чисел ошибок в кодовых комбинациях, чисела правильно принятых к чисела неправильно декодированных кодовых комбинаций; ПП VIV/ реализует вывод на экран дисплея результатов моделирования.

По окончании эксперимента на экран дисплея выводится следующая информация: частота распределения интервалов до ошибок; частота распределения количества ошибок внутри помехи; количество искаженных символов; количество неискаженных символов; количество искаженных кодовых комбинаций; число ошибок внутри кодовой комбинации.

Разработаны специализированные устройства управления коммутацией и для моделирования функционирования узлов коммутации.

Рассмотрены схемные реализации устройств управления для решений задач маршрутизации при "волновом" способе, при матричном методе, по методу "рельефов", при игровых способах управления, при комбинировании игровых и детерминистических способов управления, при "зонном" принципе.

Разработаны устройства для реализации адаптивных способов передачи сообщений. Разработаны устройства для кодирования циклических кодов, отличительной особенностью которых является возможность в одном устройстве осуществлять кодирование сообщений кодами различной корректирующей способности, соответствующей состоянию КПДИ. Все раз-, работанные устройства защищены авторскими свидетельствам.

При проектировании адаптивной СПИ управляющие сигналы для выбора корректирующего кода вырабатываются по правилам нечеткого вывода в соответствии с нечеткой логикой. Приведен пример решения задачи выбора корректирующего кода в условиях неопределенности.

Современные модемы построены как системы, имеющие канал обратной связи, с помощью которого реализуется контроль состояний КПДИ ССПДИ с обратной связью). В случае искажений, выявленных с помощью каналов обратной связи, происходят повторные передачи сообщений.

Однако, если применяется код с постоянно'? корректирующей способностью. эти системы не будут эффективны. Их эффективность можно существенно повысить, если применять коды различной корректирующей способности в зависимости от изменения помеховой обстановки о КПДИ.

Действительно, если В - скорость модуляции в канале, то для передачи N сообщений кодом наибольшей корректирующей способности Сдли-

на. кода п 3 потребуется время Т = N¡1 /В Сс).

Если же применять коды различной корректирующей способности с длинами п1 ,п.....пт Сп < па < ... < п ), то для передачи N сообщений потребуется время

т т

v»! р^ 7 8 сс)-

1 =1 1=1

где р - финальная вероятность применения кода о длиной п, .

Очевидно, что если у ^ р * 1 , тоТа<Т.

Рассмотрен подход, позволяющий методами теории нечетких множеств •оптимизировать процесс выбора помехоустойчивых кодов, корректирующая способность которых соответствует реальной помеховой обстановке в КПДИ. Выбор помехоустойчивых кодов осуществляется на базе работы известных модели классификации и модели вычисления степени истинности нечеткого правила вывода.

Р? эработаны автоматные обучаемые системы. Устройство выбора корректирующего кода в условиях отсутствия априорных сведений о модели КПДИ разработано как автоматное обучаемое устройство,.осуществляющее оценку результата управления Сза основу взято устройство ВА с перестраиваемой структурой).

Рассмотрены реализации обучаемых систем на основе ¿-оптимальных автоматов, а также других видов симметрических автоматов.

Трудности формальной оценки эффективности применения различных ВА для построения обучаемой системы заставляют обратиться к проведению исследований с помощью имитационного моделирования.

Разработанные имитационные модели исследования автоматных обучаемых систем позволили делать вывод об эффективности применения различных автоматов по критерию времени сходимости.

ВЫВОДЫ, ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В диссертационной работе осуществлено развитие прикладного аспекта математического моделирования и теории адаптивного управления применительно к задачам анализа и проектирования систем и сетей передачи дискретной информации в условиях неопределенности, теории вероятностных автоматов, разработан математический аппарат моделирования адаптивных систем управления с нечеткими стратегиями. Обобщены теоретические метод« построения аналитических и имитационных моделей

систем и сетей. Рассмотрены вопросы реализации и приведены схемные решения устройств сопряжения, узлов коммутации и управляющих устройств в плане использования адаптивных способов управления процесса«.« передачи информации.

При этом получены новые научные результаты:

- определена формальная постановка стохастической задачи оптимизации достоверности передачи кодовых комбинаций, формально определена модель помех в реальном канале, задаваемая в виде набора конечномерных распределений, доказана полнота модели;

- разработана математическая модель канала передачи дискретной информации, отличающаяся от ранее известных тем, что при описании функционирования канала применен математический аппарат вероятностных автоматов, позволяющий унифицировать модель. Доказаны достаточные и необходимые условия полноты модели на основе существования идентификации геометрических картин преобразований, осуществляемых' каналом передачи дискретной информации к вероятностны;,: автоматом, описании канала стохастическим:; матрицами, эквивалентности н голоморфности какала и автомата по принципу функционирования. Для нестационарного канала модель реализуется в виде композиции стационарны)! моделей, каждая из которых может быть использована в результате идентификации реальной помеховой обстановки в капало;

- разработан математический аппарат для решения задач исследования и моделирования адаптивных систем управления с нечеткими стратегиями. Определены понятия нечеткого класса управляемых случайных процесс--^., нечеткой цели управления, адаптивной системы с нечеткой стратегией, обучаеыой системы с-нечеткими стратегиями. Рассмотрено применение модели классификации и модели вычисления степени истинности нечеткого правила вывода для решения задач выбора управляющих действий дл;Г объектов с априорно неизвестной моделью и выходными параметрами, которые носят нечеткий характер;

- разработан метод адаптивного управления передачей информации в условии отсутствия априорных сведений о моделях помах и ошибок з канале передачи дискретной информации, отличающийся.от ранее известных: тек, что не требуется полнота описания канала путем идентификации его математической модели, не предусматривается коррекция самой системы управления в процессе функционирования. Это стало возможным за счет построения системы управления выбором корректирующей способности кода как адаптивной системы, синтезирующей требуемую стратегию

управления, .которая обеспечивает цель управления - требуемый -уровень достоверности при оптимизации времени передачи сообщений в канале;

- разработан метод игрового.управления распределением потоков сообщений на сети связи, отличающийся от ранее известных тем, что задача, управления решается децентрализовано на основе автоматного описания моделей узлов коммутации и реализации устройств управления выбором'направлений коммутации в виде специализированных вычислителей. Доказана сходимость алгоритмов функционирования автоматной обучаемой системы управления коммутацией. Предложена методика расчета вероятностей выбора направлений коммутации;

- обобщен и развит унифицированный агрегативный подход к построению моделей сложных систем на задачах моделирования систем я сетей передачи дискретной информации.

В качестве практически полезных результатов следует отметить следующие:

• - разработана схемная реализация устройства для анализа помехо-вой обстановки в канале. Регулировка установочных данных для анализа позволяет исследовать стохастичесчкие распределения параметров помех и описать- аналитическую модель реальной помеховой обстановки в виде конечномерных распределений;

- предложены схемные реализации моделей каналов передачи дискретной информации в виде специализированных устройств, которые могут быть использованы как самостоятельные блоки при решении задач потенциальной помехоустойчивости;

- разработаны схемные реализации вероятностных автоматов в виде специализированных- вычислителей, на базе которых реализованы адаптивные устройства управления уровнем достоверности передачи;

- предложены схемные реализации узлов коммутации, устройств ' сопряжения -для задач синтеза локальных и распределенных сетей связи ЭВМ; "

- разработаны и исследованы имитационные модели систем и сетей передачи дискретной информации.

Практическая полезность результатов диссертационной работы состоит в том, что разработанные и апробированные аналитические к имитационные модели использованы при решении задач синтеза систем передачи дискретной информации^!! сетей, оптимальных по-времени доставки сообщений. Адаптивные устройства выбора корректирующих кодов при. их применении в промышленных АПД позволили повысить икформационнуэ око-

рость при выполнении требуемого уровня достоверности передачи. Разработанные автоматные модели, как специализированные вычислители, могут быть использованы для задач управления слоаными объектами в условиях отсутствия априорных сведений о модели объекта. Реализация узлов коммутации с применением устройств управления выбором направлений коммутации на основе адаптивных способов позволяет строить сети с оптимальным временем доставки информации.

В приложении приведены акты внедрения результатов диссертационной работы. Использование моделей и алгоритмов управления технологическими процессами на ПО "Красный котельщик" позволило получить годовой экономический эффект от реализации товарной продукции.на сумму в размере 43,9 тыс. рублей, использование результатов моделирования и внедрение результатов решения задач управления в протоколах сети ЭВМ определило ожидаемый экономический эффект в размере 70 тыс. рублей, внедрение алгоритмов обмена информацией и устройств сопряжения при построении локальной сети ЭВМ на базе ЭВМ серии ЕС и ППЭВМ дало экономический эффект в размере 246 тьгс. рублей. На заводе "Кремний" ' внедрены результаты разработки алгоритмов и программ для управления обменом сообщений в составе локальной сети ЭВМ. Результат внедрения оценен"в размере 120 тыс. рублей. Результаты выполнения ряда совместных НИР с государственным предприятием "Радиогеодезия" использованы при разработке алгоритмов прикладных программ для задач распределения потоков сообщений на сетях. Часть общего экономического эффекта в размере 86 тыс. рублей в год отнесена за счет применения результатов д;:;;ертационной работы. Размеры экономических эффектов указаны в ценах до января 1992 года.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих печатных работах:

1. Берштейн Л. С., Финаев В.И. Адаптивное управление с нечеткими стратегиями. - Ростов на Дону.: идз. РГУ, 1993; - 134 с.

2.' Фабрикант 0. М., Финаев В. И. Моделирование систем телеобработки данных. Учебное пособие. - Таганрог.: ТРТИ, 1980. - 88 с.

3. Горбиков В. Н. , Финаев В.И. Методика выбора линейных сигналов для системы геофизической сейсморазведки. В сб. Синтез алгоритмов сложных систем. Вып.4. - Таганрог: ТРТИ, 1981. - с. 95-100.

4. Финаев В. И. , Горбиков В.Н. Оценки искажений сигналов под воздействием импульсных помех. В сб. Методы автоматизации проектирования, программирования и моделирования. Вып.4. - Таганрог: ТРТИ,

1983. - с. 104-109.

5. Финаев В. И. Применение вероятностных автоматов для моделирования каналов передачи дискретной информации В кн. Методы автоматизации проектирования, программирования к моделирования. Вып. 5 -Таганрог: ТРТИ, 1935.

6. Финаев В. И. Определение интенсивности потоков сообщений при игровом' способе управления на сети. В кн. Методы автоматизации проектирования, программирования и моделирования. Вып.5 - Таганрог: ТРТИ, 1985.

7. Финаев В. И. Модель канала передачи данных. - Радиотехника, N 1г. 1986. I-

8. Финаез В. И. Автоматная модель нестационарного канала передачи дискретной информации. В сб. Синтез алгоритмов сложных, систем. Вып.6 - Таганрог: ТРТИ, 1986.

9. Финаев В. И. К вопросу сходимости процесса прогнозирования состояний канала передачи дискретной информации. В сб. Методы построения алгоритмических моделей сложных систем. Вып.6. - Таганрог: ТРТИ, 1986.

10. Финаев В.И., Горбиков В. Н. Идентификация параметров модели управления присвоением приоритетов в информационно-вычислительных системах. В сб. Методы построения алгоритмических, моделей сложных систем. Вып. 7. - Таганрог: ТРТИ, 1988.

И. Карапетян N. А. , Саримахмудов М. Ф., Финаев В. И. Возможность представимости модели дискретного канала передачи информации в виде вероятностного автомата. - Изд-во АН Арм. ССР, сер. ТН, N2, 1387.

12. Финаев В. И. , Саримахмудов М. Ф. , Карапетян М. А. Сокращение времени передачи дискретной информации в АСУ ПЛ. - Промышленность Армении, Изд-во Госплана Арм.ССР, N1, 1986.

13. Финаев В. И. Модель управляемого потока ошибок в канале связи. ВИНИТИ, N деп. 1906-В88 от 28.12,88.

14. Финаев В. И. Реализация автоматных обучаемых систем для задач оптимального выбора корректирующего кода. ВИНИТИ, N деп. 1210-В89 от 23.02.89.

15. Финаев В. И. Применение обучаемых систем для задач оптимизации процесса передачи в дискретных каналах связи. ВИНИТИ, N деп. 1906-В88 от 28.12.88.

16. Финаев В.И. , Ламзаки Л. Г., Иващенко Н. И. Реализация авто-

матных обучаемых систем для задач управления объектами //Состояние и перспективы развития электроники. Тезисы всесоюзной НТК. - Иваново. 1989.с

17. Финаез В.И. Моделирование автоматных систем для задач управления передачей сообщений в системах связи // Актуальные проблемы фундаментальных наук; Тезисы межреспубликанской конференции. - Москва:' Изд. НВТУ, 1989.

18. Финаев В. И. , Глод 0. Д. Идентификация модели канала при отсутствии априорных сведений о помеховой обстановке // Вероятностные модели и обработка случайных сигналов и полей. Тезисы докладов республиканской школы-семинар - Черкассы, 1991.

19. Финаев В. И.\, Алентьев Э.Н. , Чистяков В. В. Реализация устройства сопряжения-для задач,построения локальных и распределенных вычислительных сетей // Актуальные проблемы фундаментальных наук. Сборник докладов. - Москва: Изд. МГТУ, 1991.

20. Финаев В. И., Фабрикант 0. М. , Горбиков В.Н. Разработка системы сбора и обработки экологической информации // Тез. докладов XLVII Научной сессии; посвященной Дню радио. - Москва: Изд. Российского НТО РЭиС им. Попова, 1992.

2Г, Финаев В.И, Савин С.И. Выбор корректирующих кодов в условиях неопределенности // Тез. докладов XLVII,Научной сессии, посвященной Дню радио. - Москва: Изд.Российского НТО РЭиС им.Попова, 1992.

22. Финаев В. И., Берштейн Л. С. Построение адаптивных систем передачи информации в условиях неопределенности описания модели ошибок // Тез. гокладов НТ и НМК ТРТИ. - Таганрог: Изд. ТРТИ, 1992.

23. Финаев В.И. Математическая модель адаптивной системы управления с нечеткими стратегияш! // Тез. докладов НТ и НМК ТРТИ. -Таганрог: Изд. ТРТИ, 1992.

24. Берштейн Л.С..Боженюк А. В. , Финаев В И Выбор корректирующей способности кода в условиях неопределенности. В сб. Методы и системы*принятия решений. Автоматизация и интеллектуализация процессов проектирования и управления. - Рига: РТУ, 1993.

25. A.c. 1049915 ССССР). Устройство для моделирования каналов передачи дискретной информации./В. И. Финаев. Опубл. в БИ. 1983, N39.

26. A.c. 12657657 ССССР). Генератор случайных временных интервалов. /В. И. Фикаев.,С. А. Дурницкий Опубл. в БИ. 1986, N39.

27. A.c. 902047 ССССР). Устройство для передачи сейсмической

3S

информации./В.'Н. Горбиков, В.М.Кашин, А. Д. Тытарь, В. И. Финаев. Опубл. в 5И. 1982, N4.

28. A.c. 1099321 (СССР). Устройство для передачи и приема дискретной информации. /В. Н. Горбиков, А. Д. Тытарь, В. И.Финаев, В. Ф. Авра-мекко, Б,Ф,Харчистов. Опубл. в БИ. 1984, N23.

29. A.c. 1096680 (СССР). Устройство для дискретизации и передачи сейсмических сигналов. /В. И. Финаев, В. Н. Горбиков. А. Д. Тытарь. Опубл.' в БИ. 1984, N21.

30. A.c. 1045232 С СССР). Вероятностный автомат./В. И. Финаев. Опубл. в БИ. , 1983, N36.

^31. A.c. 1108455 С СССР). Вероятностный автомат. /В". И. Финае. Опубл. в БИ. , 1984, N30.

32. A.c. 1200296 ССССР). Вероятностный автомат. /В.И.Финаев, Л. В. Агаркова. Опубл. в БИ. , 1985, N47.

33. A.c. 1200297 ССССР). Вероятностный автомат./В.И.Финаев, В. Е.-Ланкин, Г.В.Кононова. Опубл. в БИ. , 1985, N47.

34. A.c. 1088006 (СССР). Устройство для моделирования канала передачи дискретной информации./В. И. Финаев. Т. Э. Кин. <?публ. в БИ. 1984, N15.

? /

35. A.c. 1112367 (СССР). Устройство для моделирования систем передачи дискретной информации. /В. И. Финаев. Опубл.- в БИ. 1934, N33."

36. A.c. 1137477 (CÇCP). Устройство для моделирования марковских потоков сигналов./В.И.Финаев, Г.А.Минаев. Опубл. в БИ. 1985, N4.

37. A.c. 1229771 (СССР). Устройство для моделирования систем массового обслуживания./В.И.Финаев, Г.А.Минаев. Опубл.- в БИ. 1986, N17.

38. A.c. 1283785 (СССР). Устройство для моделирования канала передачи дискретной информации./В. И. Финаев, С. А. Дурницкий. Опубл." в БИ. 1987,,N2.

39. A.c. 963046 (СССР). Многоканальный "коммутатор. /В.И. Финаев.

Опубл. в БИ. , 1982, N36.

40. A.c. 964690 (СССР). Многоканальный матричный коммутатор./ В. И. Финаев' Опубл. в БИ., 1982, N37.

41. A.c. 1003123 (СССР). Устройство для коммутации информационных каналов,/В. И. Финаев. Опубл. в БИ. , 1983, N9.

42. A.c. 963044 (СССР). Устройство для адресного управления коммутацией сообщений. /В. И. Финаев. Опубл. в БИ. , 1982, N36.

43. A.c. 922757 (СССР). Устройство для моделирования маршру-

тов сообщений и управления процессом коммутации в сети связи./ В.И.Финаев. Опубл. в БК. , 1982, N13.

44. A.c. 955018 ССССР). Устройство управления коммутацией сообщений. /В. И. Финаев, А. И. Надточий. Опубл. в БИ., 1982, N32.

45. A.c. 10112304 (СССР). Многоканальное устройство для управления коммутацией сообщений. /В.И. Финаев. H.H.Буцай. Опубл. в БИ., 1983, N14.

46. A.c. 1608684 (СССР). Вероятностный автомат./В.И.Фииаов. Опубл.' в БИ. , 1990, N13.

, 47. А.с. 1109927 (СССР). Система для передачи и приема информации кодом переменной длины./Б. Ф. Харчистов, В. И. Финаев, Опубл. в БИ., 1981, N15.

48. A.c. 1109927 ССССР). Адаптивная система передачи информации. /В. И. Финаев, И. И. ЗКабский. Опубл. в БИ., 1984, N31.

49. A.c. 1124436 (СССР). Система для передачи и приема информации ходом переменной длина. /В. И, Финаев, В. Н. Горбиков. Опубл. з БИ., 1984, N42. - <

50. Финаев D. И. Применение обучаемых систем для задач оптимизации процесса передачи в дискротных каналах связи. ВИНИТИ, N деп. 1906-В88 от 28.12. 88.

51.А.с. 1462502 ССССР). Устройство формирования синхропослэ-довательносгей./Б. Ф. Харчистов, В. И. Финаев, В. А. Елизаров. Опубл. в БИ... 1989, N8.

52. Финаев В. И. Реализация автоматный обучаемых систзм для задач опт;..ильного выбора корректирующего кода. ВИНИТИ, N деп. 1210-В89 от 23.02.89.

53.А.с, 2496009 ССССР). Устройство декодирования циклических кодов,/Б. Ф. Харйистов, В. И. Финаев,. А. Елнзароз. Опубл. в БИ. ,

ОП ТРТИ. За к. S63 Th-p.