Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Исследование методов оптимизации систем передачи данных по результатам оценки качества канала

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Рассмотрены внутренние параметры системы, которые могут меняться в зависимости от условий передачи. На уровне дискретного канала и канала передачи данных можно изменять: длины передаваемых блоков, корректирующий код, глубину перемежения или длину слота хоппинга совместно с исправляющей способностью кода и т. д. Изменение большинства параметров системы на уровне дискретного канала и канала… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Оптимизация адаптивных систем передачи данных
    • 1. 1. Многоуровневый подход и декомпозиция при моделировании систем передачи данных
    • 1. 2. Системы с корректировкой внутренних параметров
    • 1. 3. Адаптивные алгоритмы оценки состояния дискретного канала по результатам анализа качества приема блока
    • 1. 4. Производительность моделируемой системы
    • 1. 5. Выбор дискретного шага моделируемой системы
    • 1. 6. Выводы и постановка задач для исследования
  • 2. Анализ адаптивных систем с изменением длины блока при работе по дискретному каналу с двумя состояниями
    • 2. 1. Обобщенная методика анализа адаптивных систем с изменением длины блока при работе по дискретному каналу с двумя состояниями
    • 2. 2. Адаптивный алгоритм с оценкой успешных и ошибочных приемов
    • 2. 3. Адаптивный алгоритм со скользящим окном наблюдения
    • 2. 4. Сравнение производительностей адаптивных алгоритмов
    • 2. 5. Основные результаты, полученные в главе
  • 3. Анализ адаптивных систем с изменением длины блока при работе по дискретному каналу с тремя состояниями
    • 3. 1. Обобщенная методика анализа адаптивных систем с изменением длины блока при работе по дискретному каналу с тремя состояниями
    • 3. 2. Адаптивный алгоритм с оценкой успешных и ошибочных приемов
    • 3. 3. Основные результаты, полученные в главе
  • 4. Имитационное моделирование работы адаптивной системы передачи данных при работе по дискретным каналам с двумя и тремя состояниями
    • 4. 1. Имитационные модели работы адаптивной системы передачи данных по дискретному каналу с двумя состояниями
      • 4. 1. 1. Определение параметров модели по результатам имитационного моделирования
      • 4. 1. 2. Имитационная модель алгоритма ОУОП
      • 4. 1. 3. Имитационная модель алгоритма СОН
    • 4. 2. Имитационные модели работы адаптивной системы передачи данных по каналу с тремя состояниями
      • 4. 2. 1. Имитационная модель алгоритма ОУОП
    • 4. 4. Основные результаты, полученные в главе

Исследование методов оптимизации систем передачи данных по результатам оценки качества канала (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы: Обострение конкурентной борьбы операторов связи требует введения новых услуг и повышения качества обслуживания. Это обуславливает необходимость обеспечения гарантированных показателей задержки, верности и скорости передачи при минимизации затрат. Но реальные каналы имеют нестационарный характер особенно в беспроводных системах передачи данных, таких как Wi-Fi, WiMAX, MBWA. Наилучших качественных показателей в таких условиях позволяют достичь адаптивные системы передачи.

Вопросами анализа адаптивных систем занимались М. Н. Арипов, Э. Л. Блох, Н. Н. Буга, Л. П. Коричнев, J1.A. Растригин, Ю. Г. Ростовцев, Б. Я. Советов, А. И. Фалько, В. А. Шапцев, В. П. Шувалов, М. Zorzi и другие.

Адаптивная система предполагает контроль условий передачи и адекватную реакцию на их изменения. Контроль условий передачи может осуществляться на различных уровнях системы и по различным параметрам. На канальном уровне наименее затратной является оценка состояния канала по качеству приема блока. Данная оценка проводится для каждого принятого блока, а её результаты являются естественным источником информации о состоянии канала при использовании систем с решающей обратной связью с адресным переспросом (РОС-АП).

Важным моментом является выбор алгоритма, использующего информацию о качестве приема блока и на основе этого принимающего решение об изменении состояния канала. Время, затрачиваемое при использовании данных алгоритмов, и ошибки при определении состояния канала во многом будут определять производительность системы в целом.

В работах A. Annamalai, V. Bhargava, М. Rice и S. Cho описан ряд алгоритмов использования сигналов переспроса. Предложены отдельные методики оценки эффективности алгоритмов. Однако всё ещё актуальным остается вопрос разработки универсальных методик, позволяющих анализировать и сравнивать различные алгоритмы с приемлемой точностью и при сравнительно небольших затратах вычислительных ресурсов.

Цель работы: Разработка моделей адаптивных систем и методик оценки ® и оптимизации их вероятностно-временных характеристик, обеспечивающих передачу данных по дискретному каналу с двумя и тремя состояниями.

Методы исследования: В диссертации представлены результаты исследований, полученные с помощью аппарата теории вероятностей, теории марковских цепей, имитационного и математического моделирования.

Научная новизна:

1. Разработаны обобщенные методики анализа и оптимизации адаптивных систем передачи данных с изменением длины блока, учитывающие одновременно:

— время, затрачиваемое на определение состояния дискретного канала;

— ошибки в определении состояния канала;

— исходные вероятностные характеристики дискретного канала, отражающие процесс изменения его состояний.

Методики позволяют анализировать производительность различных алгоритмов адаптации при работе по дискретному каналу с двумя и тремя состояниями. В отличие от известных, в данных методиках использовано мас.

• штабирование дискретного шага системы, описываемой марковской цепью, позволяющее упростить модели и сократить время моделирования.

2. Предложен алгоритм адаптации со скользящим окном наблюдения переменной длины (СОН-ПД), позволяющий получить большую производительность относительно известных.

3. Разработаны аналитические модели алгоритмов адаптации с оценкой успешных и ошибочных приемов (ОУОП), со скользящим окном наблюдения (СОН), со скользящим окном наблюдения переменной длины (СОН-ПД), с фиксированным периодом наблюдения (ФПН) и с переменным периодом на* блюдения (ППН), позволяющие получать оценки производительности адаптивной системы в зависимости от параметров алгоритма и параметров дискретного канала с двумя и тремя состояниями.

4. Разработаны имитационные модели алгоритмов адаптации ОУОП, СОН, СОН-ПД, ФПН и ППН для дискретного канала с двумя и тремя состояниями.

Практическая ценность работы и внедрение её результатов: Разработаны методики расчета и оптимизации вероятностно-временных характеристик (ВВХ) систем передачи данных, позволяющие проектировать эффективно работающие системы передачи данных.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на следующих семинарах и конференциях:

1. Международном семинаре «Электронные приборы и материалы», EDM. — Эрлагол, 2004, 2005.

2. IV-Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные Недра Кузбасса-2005». — Кемерово, 2005.

3. Всероссийская научно-техническая конференция «Измерение, Автоматизация и Моделирование в Промышленности и Научных Исследованиях». — Бийск, 2005.

4. Всероссийской научной конференции «Наука. Технологии. Инновации» (НТИ-2005). — Новосибирск, 2005.

5. Российская научно-техническая конференция «Информатика и проблемы телекоммуникаций». — Новосибирск, 2006.

6. Международная научно-техническая конференция «Перспективы развития современных средств и систем телекоммуникаций». — Екатеринбург, 2006.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ. В их числе: 1 статья, 2 депонированных рукописи и 8 докладов.

Структура и объем диссертации

: Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и шести приложений. Содержит 175 страниц, 1 таблицу, 60 рисунков.

Список литературы

состоит из 62 наименований.

Основные результаты, полученные в работе:

Для различных уровней системы передачи данных проанализированы параметры, контроль которых позволяет принимать решение об изменении состояний канала. Показано, что в зависимости от соотношений средней длины состояний канала и длины блока, могут быть использованы преобразования на разных уровнях канала, в частности, если длина состояний канала соизмерима или меньше длины блока, то целесообразно использовать операции изменяющие параметры дискретного канала — хоппинг и перемежение, в противном случае эффективным является применение алгоритмов, основанных на оценке качества приема блока.

Рассмотрены внутренние параметры системы, которые могут меняться в зависимости от условий передачи. На уровне дискретного канала и канала передачи данных можно изменять: длины передаваемых блоков, корректирующий код, глубину перемежения или длину слота хоппинга совместно с исправляющей способностью кода и т. д. Изменение большинства параметров системы на уровне дискретного канала и канала передачи данных можно учесть соответствующим изменением длин блоков и производительности системы в том или ином состоянии.

Рассмотрены известные адаптивные алгоритмы оценки состояния дискретного канала с изменением длины блока по результатам контроля качества приема.

Предложен адаптивный алгоритм со скользящим окном наблюдения переменной длины (СОН-ПД).

Проанализированы различные модели источников ошибок в дискретных каналах, использующихся в настоящее время для анализа ВВХ систем передачи данных [12−14,23,46−49]. Показано, что наиболее часто для построения моделей источников ошибок применяют марковские цепи с разным числом состояний.

Определены граничные значения производительности адаптивной системы передачи данных с изменением длины блока при работе по дискретному каналу с различным числом состояний.

Получена оценка относительной погрешности определения производительности и сложности моделей для канала с двумя, тремя и четырьмя состояниями, которая показала, что с увеличением числа состояний погрешность определения производительности убывает медленнее, чем возрастает сложность моделей, так при уменьшении числа учитываемых состояний канала с четырех до трех погрешность не превысила 2,9%, а сложность модели уменьшилась в 3,4 разас четырех до трех — 6%, а сложность — в 20 раз. Пропорционально сложности уменьшается и время вычисления оптимальных параметров, что является очень важным в адаптивных системах.

Предложена методика масштабирования дискретного шага моделируемой системы, позволяющая уменьшить сложность моделей.

Разработаны обобщенные методики анализа адаптивной системы с изменением длины блока, позволяющая анализировать производительность различных алгоритмов при работе по дискретному каналу с двумя и тремя состояниями. Данные методики одновременно учитывают время, затрачиваемое на определение состояния дискретного каналаошибки возможные при оценке состояния и исходные вероятностные характеристики дискретного канала, отражающие процесс изменения его состояний. Кроме того, в отличие от известных, данные методики используют масштабирование дискретного шага моделируемой системы, что уменьшает время моделирования.

Разработаны аналитические модели пяти адаптивных алгоритмов, позволяющих получать оценки производительности адаптивной системы в зависимости от параметров алгоритмов и параметров дискретного канала.

Для анализируемых алгоритмов получены выражения, определяющие средние длины состояний и переходные вероятности модели адаптивной системы.

Сравнение адаптивных алгоритмов показало, что использование алгоритма СОН-ПД и оптимизации его параметров позволяет достичь максимальной производительности.

Разработаны имитационные модели для анализируемых алгоритмов адаптации при работе по дискретному каналу с двумя и тремя состояниями.

Относительное отличие производительностей, полученных методами имитационного моделирования и аналитического расчета по предложенным методикам и моделям, не превышало 2%. Данный факт подтверждает относительно высокую точность предложенных методик и моделей, и позволяет рекомендовать её для инженерного применения.

Полученные в работе результаты могут быть положены в основу разработки адаптивных систем, обеспечивающих при заданной достоверности максимальную производительность.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе рассмотрены вопросы адаптации системы передачи данных к дискретному каналу, описываемому марковской цепью с двумя и тремя состояниями.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Н., Абдуллаев Д. А. Основы эксплуатации систем передачи дискретных сообщений-Ташкент: Фан, 1984.- 118 с.
  2. Н. Н., Казаков А. А. Адаптивные системы связи. Курс лекций. JL: ВИКИ им. А. Ф. Можайского, 1976. — 46 с.
  3. Н.Н. Основы теории связи и передачи данных. Часть И. Л.: Ленинградская военная инженерная академия, 1970. — 707 с.
  4. Л.П., Королёв В. Д. Статистический контроль каналов связи. -М.: Радио и связь, 1989. 240 с.
  5. В.П. Прием сигналов с оценкой их качества. М.: Связь, 1979 г. -240 с.
  6. Л. А. Адаптация сложных систем. Методы и приложения. -Рига: Зинатне, 1981.-375 с.
  7. Е.В., Ростовцев Ю. Г., Рыжков Ю. П. Контроль верности информации морской радиосвязи. Л.: Судостроение, 1979. — 164 с.
  8. .Я., Стах В. М. Построение адаптивных систем передачи информации для автоматизированного управления. Л.: Энергоатомиздат, 1982. -119 с.
  9. А.И. Адаптивный прием сигналов. Новосибирск: СибГУТИ, 2005. -305 с.
  10. ЮШапцев В. А. Аналитические модели для расчета качества передачи информационного пакета по каналу с замираниями / Сб. трудов. Системное моделирование СМ-10. Новосибирск, ВЦ СО АН СССР, 1984. С.157−175.
  11. О.Г. Передача данных по каналам с группирующимися ошибками: Монография / СибГУТИ. Новосибирск, 2005. — 253 с.
  12. Martins А.С., Alves J.C. ARQ Protocols with Adaptive Block Size Perform Better over a Wide Range of Bit-Error Rates // IEEE Trans, on Comm. 1990, Vol.38, № 6.-pp. 737−739.
  13. Hara S., Ogino A., Araki M., Okada M. and Morinaga N. Throughput Performance of SAW-ARQ Protocol with Adaptive Packet Length in Mobile Packet Data Transmission // IEEE Trans. Vehic. Tech. 1996, August, — pp. 561−569
  14. Weldon E.J. An Improved Selective-Repeat ARQ Strategy // IEEE Trans, on Comm. 1982, Vol.30, № 10. — pp. 480−486.
  15. В.Г., Олифер H.A. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Издательство «Питер», 2000. — 672 с.
  16. В.П., Полозок Ю. В. Статистические характеристики индустриальных радиопомех. М.: Радио и связь, 1988. — 248 с.
  17. Л. М. Теория передачи дискретных сообщений. М.: Советское радио, — 1970.-728 с.
  18. Melentiev О. G, Yatsukov V.Y., Minina Е.А. The Estimation Technique of Parameters of Discrete Channel with Grouping Errors // Siberian Russian Workshops and Tutorials on Electron Devices and Materials EDM 2003. pp. 141−143
  19. Rice M. and Wicker S.B. A Sequential Scheme for Adaptive Error Control over Slowly Varying Channels // IEEE Trans. Commun. 1994, February-April. — pp. 15 331 643.
  20. Cho S. Adaptive Error Control Scheme for Multimedia Applications in Integrated Terrestrial-Satellite Wireless Networks // 2000 Wireless Comm. and
  21. Networking Conf., 23−28 Sept. 2000. Chicago (IL), USA. Conf. Record.- Chicago (IL), 2000, Vol.2.- pp.629−633.
  22. Annamalai A., Bhargava V.K. Analysis and Optimization of Adaptive Multicopy Transmission ARQ Protocols for Time-Varying Channels // IEEE Trans, on Comm. 1998, Vol.46, № 10.-pp.1356−1368.
  23. Annamalai A., Bhargava V.K. Efficient ARQ Error Control Strategies with Adaptive Packet Length for Mobile Radio Networks. // ICUPC'98. pp. 1247−1252.
  24. В.И., Финк JI.M. Помехоустойчивое кодирование дискретных сообщений в каналах со случайной структурой М.: Связь — 1975 -271с.
  25. Ю.А. Стандарты и системы подвижной радиосвязи. М.: Эко-Трендз, 2000.
  26. И.М. Помехоустойчивое кодирование числовой информации. -М.: Наука- 1983.32 Кларк Дж. мл., Кейн Дж. Кодирование с исправлением ошибок в системахцифровой связи: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. — 392 с.
  27. . М. Помехоустойчивые коды в системах связи. (Статистическая теория связи- Вып. 31). ISBN 5−256−263−5. — М.: Радио и связь, 1989.-232 с.
  28. М.В. Основы сотовой связи / Под ред. Д. Б. Зимина 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 2000. — 248с.
  29. Е.А. Изменение параметров дискретного канала в результате перемежения. Труды III Сибирской научно-практической конференции «Актуальные проблемы метрологии» Сибметрология, 2001. Новосибирск, 2001. -С.53−55.
  30. Е.А., Мелентьев О. Г. Методика снижения вычислительных затрат при расчете параметров дискретного канала с перемежением // Международная НТК «Информатика и проблемы телекоммуникаций». -Новосибирск, 2002. С.38−41.
  31. Е.А., Мелентьев О. Г. О выборе глубины перемежения в системах с исправлением ошибок // Международная НТК «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск, 2002. — С.41−44.
  32. П.А., Мелентьев О.Г. Имитационная модель хоппинг-процесса
  33. IV-Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные Недра Кузбасса-2005». Кемерово, 2005. — С. 8−10.
  34. О.Г., Минина Е. А. К вопросу расчета параметров дискретного канала с перемежением. Информатика и проблемы телекоммуникаций. Материалы МНТК. Новосибирск. 2003 г.
  35. Yao Y.D. An Effective Go-Back-N ARQ Scheme for Variable-Error Rate Channels // IEEE Trans. Commun. 1995, Vol. 43, January, -pp.20−23.
  36. Javier G. F., Villasenor J. D. Turbo Decoding of Gilbert-Elliot channels // IEEE Communications. March 2002. — pp. 357−363.
  37. Э.Л., Попов O.B., Турин В. Я. Модели источники ошибок в каналахпередачи цифровой информации,-М.: Связь, 1971.-312 с.
  38. Measurement and analysis of the digital DECT propagation channel. Babich F., Lombardi G., Valentinuzzi E., Universita di Trieste, Trieste, Italy. — IEEE, 1998, ICUPC.
  39. Hueda M.R., Rodriguez C.E. On the Relationship Between the Block Error and Channel-State Markov Models in Transmissions Over Slow-Fading Channels // IEEE Trans, on Comm. Vol. 52, No. 8, August 2004. — pp. 1269−1275.
  40. .П. Матричные модели надежности систем: инженерные методы расчета. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1991. — 112с.
  41. В.А. Введение в теорию марковских процессов и некоторые радиотехнические задачи. М.: Сов. радио, 1973. — 232с.
  42. Konovalov Р.А., Makarov D.O., Melentyev O.G. Development of Estimation Techniques of Data Transmission Systems // Siberian Russian Workshops and Tutorials on Electron Devices and Materials EDM 2004.-pp.95−97.
  43. П.А., Мелентьев О. Г. Моделирование адаптивного алгоритма передачи данных со скользящим окном наблюдения // Труды учебных заведений связи / СПбГУТ. СПб, 2005. № 173. С. 39 — 46.
  44. П.А. Моделирование адаптивного алгоритма передачи данных с переменным периодом наблюдения // Российская научно-техническая конференция «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск, 2006. — С. 60 — 62.
  45. Konovalov Р.А., Melentyev О. G. Development of Imitating Model of Adaptive Data Transmission Systems // Siberian Russian Workshops and Tutorials on Electron Devices and Materials EDM 2005. pp. 192−194.
  46. Konovalov Р.А. Imitating Model of Adaptive Algorithm with Sliding Observation Window on 3-state discrete channel // Siberian Russian Workshops and Tutorials on Electron Devices and Materials EDM 2006. в печати
  47. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник. А. И. Харламов, О. Э. Башина, В. Т. Бабурин и др. / Под ред. А. А. Спирина, О. Э. Башиной.- М.: Финансы и статистика, 1994. -296с.
  48. Н.Н. Общая теория статистики: Учебник для студ. экон. спец. вузов.-3-е изд., перераб. и доп. М.: Статистика, 1979. — 344с.62 http://www.is.svitonline.com/plot/educat.html О сложности алгоритмов и программ.
Заполнить форму текущей работой