Материал: 2016.06.07 - Матеріали науково-практичної конференції «Проблеми експлуатації та захисту інформаційно-комунікаційних систем»

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
background image

621.391 

К.А. Лісова

Л.І. Мельнікова 

Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків 

ДИНАМІЧНА МОДЕЛЬ ЧЕРГИ МАРШРУТИЗАТОРА 

ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ 

З  метою  обліку  високої  динамічності  процесів  інформаційного 

обміну, що протікають в мережі, адекватно описати функціональний 

аспект побудови ТКС можливо лише на основі відповідних динаміч-

них моделей.  Враховувати характеристики випадкових збурень і опи-

сувати зміну властивостей системи в часі дозволяє апарат безперерв-

них марківських процесів. Метою роботи є розробка моделі черги ма-

ршрутизатора в просторі стану.  

Згідно  з  теореми  Дуба  [1],  гауссовський  марковський  процес  із 

заданими  кореляційними  властивостями  може  бути  отриманий  з  на-

ступного рівняння стану: 

( )

( ) ( )

( ) ( )

,

dx t

F t x t

G t

t

dt

ξ

=

+

                    (1) 

Рівняння  стану  (1)  відображає  марківські  властивості  процесу 

( )

x t

, а його коефіцієнти

( ) ( )

,

F t G t

, пов’язані з коефіцієнтами знесен-

ня  і  дифузії,  які  входять  в  рівняння  ФПК  (Фоккера-Планка-
Колмогорова).  В  модель стану  входять  параметри 

α

та 

2

x

σ

,

які  були 

обрані на основі експериментальних даних. 

В  результаті  експерименту  були  отримані  вибірки  довжин  черг 

маршрутизаторів. Для експерименту було використано наступне обла-

днання: 

 - 

комутатори компанії Cisco Systems серії 2801 та 1841; 

 - 

ділянка  локальної  мережі,  яка  створена  на  основі  комутаторів 

компанії Surecom (Switch Surecom EP – 2726 DGR Layer 24портовий), 
3 Can (Baseline 2924 – 

PWR Plus) та бездротової точки доступу компа-

нії Cisco Systems  серії Aironet 1100. Виміри довжини черги проводи-

лись 10 раз в секунду, довжина вибірки – 454 елемента. 

90

background image

Інтервал  кореляції  визначимо  методом  найменших  квадратів  на 

основі  припущення  про  те,  що  модельований  процес  є  гаусівським 

експоненційно-корельованим випадковим процесом. 

Дискретне  представлення  процесу ( )

x k

,  який  виражається  відпо-

відним (2) рівнянням стану, має вигляд [2]: 

(

)

(

) ( )

(

) ( )

1

1,

1,

x k

k

k x k

G k

k

k

ξ

+ = Φ

+

+

+

,               (2) 

Моделювання було проведено в пакеті MatLab. На основі резуль-

татів моделювання проведений аналіз адекватності динамічної моделі,  

кореляційна  функція  процесу  і  моделі  досить  схожі.  Доказом  цього 

служить і значення дисперсії похибки, яке дорівнює 

4

8, 7367 10 .

Dr

=

Але кореляційні властивості містяться не лише в значенні кореляцій-

ної функції, але й в спектральній густині, яка представлена на рисунку 
2. 

З рисунку видно, що спектральна густина моделі теж слабо відріз-

няється  від  спектральної  густини  вибірки.  Це  доводить,  також,  зна-

чення дисперсії похибки яке дорівнює 

0,0097

Ds

=

Практична  значущість  полягає  у  тому,  що  отримані  результати 

можуть бути використані при розв’язанні задачі управління переван-

таження в мережах на етапі оцінювання довжини черги буфера марш-

рутизатора. 

Список літератури: 

1.Математичні основи теорії телекомунікаційних систем / За ред. В.В. 

Поповського –Х.: СМІТ, 2011.  
2. 

Сейдж Э., Теория оценивания и ее применение в связи и управле-

нии.[Текст]/Э.Сейдж, Дж.Мелс// Пер. с англ. Под ред. проф. Б. Р. Ле-

вина. М., «Связь». – 1976. – С 496.  

91

background image

Н

АУКОВО

-

ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ

«ПРОБЛЕМИ

ЕКСПЛУАТАЦІЇ

ТА

ЗАХИСТУ

ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ

СИСТЕМ» 

7

9

 ЧЕРВНЯ 

2016

 Р

.,

Н

АЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

,

 М

.

К

ИЇВ

УДК 004.7 (043.2) 

В.В. Лісовський, 

В.П. Климчук 

Національний авіаційний університет, м. Київ 

ДОСЛІДЖЕННЯ ФОРМУВАННЯ СИГНАЛУ В GSM.  

GMSK МОДУЛЯТОР 

Широке  використання  радіозв'язку  з  рухомими  об'єктами  стало 

характерною рисою сучасного світу. За свідченням аналітиків, не так-

далеко той час, коли абоненти почнуть відмовлятися від стаціонарних 

телекомунікаційних мереж. Всебічні дослідження в рамках експлуата-

ції  існуючих  стільникових  мереж  за  останнє  десятиріччя  дозволили 

встановити ряд важливих обставин. 

Було відзначено, що системи стандарту GSM з тимчасовим поді-

лом  каналів  добре  себе  зарекомендували  і  поки  є  найпоширенішою 

системою в Європі. У США також є модифікація цієї системи. Прихи-

льники цього стандарту підкреслюють хорошу якість мовлення, впев-

нену роботу в складних метеоумовах, в обстановці багатопроменевих 

завмирань  і  відносно  невеликих  значень  відношення  сигнал/завада. 

Помірні  експлуатаційні  витрати  дозволяють  операторам  отримувати 

впевнений прибуток. 

Розвиток  мобільного  Інтернету  вимагає  багаторазового  підви-

щення  швидкості  передачі  даних.  В  результаті  з'явився  мобільний 

WiMAX на основі стандарту IEEE 802.16 e. Характеристики стандарту 

WiMAX  передбачають  взаємодію  мобільних  широкосмугових  дротя-

них систем, включаючи цифрові абонентські лінії, що використовують 

технології  xDSL.  В  системі  мобільного  WiMAX  в  основу  покладено 

принцип радіоінтерфейсу ортогонального багато станційного доступу 

з частотним розділенням каналів – OFDMA, який значно відрізняється 

від тих режимів роботи, які прийняті в перших двох технологіях. Крім 

того, тут застосовуються антени MIMO  в поєднанні з гнучкими схе-

мами каналоутворення, удосконаленими методами кодування і моду-

ляції.  Технологія  мобільного  WiMAX  може  підтримувати  швидкість 

цифрового потоку до 63 Мбіт/с за напрямом «вниз» і швидкість до 28 

Мбіт/с – «вгору». 

Метою роботи є вивчення процесів формування сигналів в квад-

ратурному модуляторі і демодулювання сигналу в стандарті GSM при 

багатопроменевому характері розповсюдження радіохвиль. 

92

background image

Н

АУКОВО

-

ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ

«ПРОБЛЕМИ

ЕКСПЛУАТАЦІЇ

ТА

ЗАХИСТУ

ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ

СИСТЕМ» 

7

9

 ЧЕРВНЯ 

2016

 Р

.,

Н

АЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

,

 М

.

К

ИЇВ

Рис.1 Імітаційна модель GMSK 

Дана розроблена модель відображає всі використовувані в експе-

рименті ілюстрації. Для цього я використав стандартні блоки із систе-

ми  моделювання  Simulink.  Генератор  випадкових  чисел  генерує  цілі 

числа , випадково розподілені в діапазоні [0, М-1]. Далі стоїть пере-

творювач однополярного вхідного сигналу в біполярний вихідний си-

гнал.  Потім  сигнал  подається  на  модулятори  (GMSK, MSK) і фільтр 

Гаусса. З виходів модуляторів знімаються глазкові діаграми і спектри 

GMSK  і  MSK  сигналів.  Для  перегляду  синфазної  I(t)  і  квадратурної 

Q(t)  складових  сигналу  необхідно  використовувати  блок  Complex  to 
Real-

Imag, який виділяє уявну і дійсну частини сигналу. З метою пере-

гляду спектрів GMSK сигналу при різних ВТ і MSK сигналу на одно-

му графіку, я використовував 4 модулятора GMSK з різними парамет-

рами ВТ (0.3, 0.5, 0.7, 1) і модулятор MSK, об'єднавши їх блоком Mux, 

який дозволяє об'єднати сигнали які надходять на нього, вивівши їх на 

один блок Spectrum Scope, побачивши при цьому всі спектри одночас-

но. Для ілюстрації імпульсних характеристик та нормованих АЧХ фі-

льтра Гауса при різних ВТ використовував візуалізацію характеристик 

фільтрів (Filter Visualization Tool). Перегляд сигналу на виході фільтра 

Гауса з ВТ=(0.3, 0.5, 0.7, 1) виробляється блоком Scope. 

93

background image

Н

АУКОВО

-

ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ

«ПРОБЛЕМИ

ЕКСПЛУАТАЦІЇ

ТА

ЗАХИСТУ

ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ

СИСТЕМ»

7

9

 ЧЕРВНЯ 

2016

 Р

.,

Н

АЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

,

 М

.

К

ИЇВ

УДК 004.934.2 (043.2) 

М.В. Луцький  

Національний авіаційний університет, м. Київ 

СИСТЕМА ГОЛОСОВОГО РАДІОКЕРУВАННЯ

ФУНКЦІЯМИ БПЛА 

Незважаючи на бурхливий розвиток обчислювальної техніки, за-

вдання розпізнавання голосових команд як і раніше не може вважати-

ся повністю вирішеною. При цьому її актуальність з часом тільки збі-

льшується. Найбільш зручними і ефективними засобами взаємодії лю-

дини з машиною були б ті, які є природними для нього: через візуаль-

ні  образи  і  мову  (голос).  У  зв'язку  з  цим  все  більш  актуальною  стає 

потреба в альтернативних, більш природніх методах керування різни-

ми об'єктами. Одним з найбільш природних для людини є управління 

за допомогою голосових команд. Використана система розпізнавання 

голосових команд управління на основі кепстрального аналізу, може 

охоплювати  різні  області  технологічного  застосування  аж  до  управ-

ління високоточними військовими об'єктами, такими як безпілотні лі-

тальні апарати і.т.д. Розроблена система розпізнавання голосових ко-

манд має два режими: режим навчання і режим розпізнавання (тесту-

вання). Ці режими входять у функціональну схему системи розпізна-

вання голосових команд, завдання, якої полягає в первинній обробці 

мовного сигналу, виділення ознак розпізнавання, в якості яких вико-

ристовуються  МЧКК.  Подальша  поведінка  системи  залежить  від  ре-

жиму роботи. Якщо система знаходиться в режимі навчання, отримані 

на етапі виділення ознак розпізнавання значення МЧКК, зберігаються 

в базу еталонних голосових образів. При знаходженні системи в стані 

розпізнавання, отриманий набір значень МЧКК порівнюється з набо-

рами з бази еталонних голосових образів. Також було проведене тес-

тування системи з трьома різними суб’єктами керування на розпізна-

вання чотирьох команд керування: «вверх», «вниз», «вправо», «вліво». 

Всі науково-експериментальні дослідження системи розпізнавання го-

лосових  команд  управління  були  проведені  з  урахуванням  критерію 

мінімального відстані, в якості якого виступає дисперсія різниці мате-

матичних очікувань порівнюваних МЧКК, в залежності від якого змі-

94

Источник: https://files.student-it.ru/previewfile/4060