Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

книги из ГПНТБ / Перспективные системы передачи, обработки и отображения информации. Вопросы повышения эффективности использования каналов и сетей систем передачи данных

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

19.10.2023

Размер:

4.43 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 910 / 1110 11 > Следующая >>>

Структурно выражение (2) в первой своей части соответствует выражению для системы разделения ортогональных сигналов (за исключением члена для 1Лк= 0). Вторая часть выражения (2) со ответствует преобразованию сигнала в тракте передачи системы уплотнения, так что общая структура преобразования имеет вид, изображенный на рис. 7. Кажущаяся сложность преобразования

Рис. 7.

легко устранима, если данное преобразование структурно пред ставить в виде рис. 8. В данной схеме процесс коммутации пред-

Рис. 8.

ставлен, как процесс замены ортогональных базисных функций, подводимых к перемножителям выделения канальных функций.

Следовательно, структура системы коммутации и системы каналообразования обладают существенным подобием, что свиде тельствует о рациональности объединения в одной структуре обеих функций, т. е. получении структуры интегральной системы.

Необходимым дополнением интегральной системы является схема распределения базисных функций (рис. 8), работающая в

соответствии с указаниями, получаемыми из системы управления (СУ) интегральной сетью связи. Аналогично можно представить интегральную систему вторичного уплотнения — коммутации. Де ло в том, что переход от мгновенных значений коэффициентов, отображающих сообщения С\, к сообщениям — функциям време ни Q(t) ведет к функциональному пространству сообщений

{Си(0}-

Если присвоить такие ортогональные или в общем случае ли нейно независимые отличительные признаки каждому сообщению Ci5 то станет возможным их ортогональное разделение и можно

говорить об ортогональной системе вторичного уплотнения и ком мутации.

В частности таким признаком может служить время существо вания сообщения. Так, если имеются последовательности видео импульсов, размещенные на временной оси с интервалами (t+kт), и эти интервалы не пересекаются, то можно говорить об ортого нальности этих сообщений, ибо функции корреляции любой пары сообщений

1	U (t) U (t -\|- т) dt — 0.
Я(^) =	U (t) U (t -\|- т) dt — 0.
Данный факт положен в основу систем уплотнения с импульсно
кодовой модуляции и коммутации.		сообщения,	нет
Если между линиями, в которых существуют		сообщения,	нет
взаимного влияния, можно	характеризовать эти	сообщения	как
ортогональные. Действительно,
	дЕ
R ( X ) =	\|*£Л$)£/и+ Д0<П = 0,
	О
если объемы £/(?) и U \|-Л-)	не пересекаются. Этот факт является

подтверждением существующего разделения сообщений в отдель

ных линиях пучка лкний связи, пронумерованных от ^ до	и од
новременно является функциональной основой систем	простран

ственной коммутации сообщений, таких как системы спрямления телеграфных связей, станции абонентского телеграфа и т. д.

Аналогичную трактовку можно получить используя разделение сообщений по амплитуде видеоимпульсов, так что A{==A0k (k=\,2 ... N). Тогда функция корреляции двух сообщений, сфор мированных из различных амплитуд видеоимпульса,

Д А

1 ^

R (ДА) = у д | U (а) V(а •{- Да) da = 0.

Очевидно, что разделение таких сообщений, а. одновременно и их коммутация возможны в структуре, аналогичной той, которая

представлена на рис. 8, если в качестве генераторов базисных функций используются соответствующие ортогональные последо вательности видеоимпульсов. И этот способ разделения сообще ний известен как способ разделения по уровню — способ кванто вания по уровню.

Таким образом, предложенная модель интегральной системы вторичного уплотнения — коммутации обобщает известные мето ды уплотнения и коммутации, существующие и развивающиеся в самостоятельных направлениях без учета взаимной связи и взаим ной обусловленности.

В целом представление систем коммутации и каналообразования в виде единых структур позволяет получить существенный выигрыш:

—если в существующей информационной системе в общем случае требуется N устройств передачи и N устройств распределе ния информации, то в интегральной системе потребуется N уст ройств, выполняющих обе функции и по своей структуре незначи тельно отличающихся от устройств каналообразования;

—построение систем уплотнения и каналообразования на ос нове единых структурных принципов приводит к единой элемент ной базе, что определяет высокую технологичность интегральных

систем и ведет к снижению их стоимости;

— упрощается управление узлом интегральной сети связи в связи с уменьшением числа объектов управления и упорядочения их структуры [18], что, естественно, позволяет уменьшить слож ность устройств управления, а следовательно, повысить их быстро

действие;

— использование ортогональных сигналов в интегральной сети позволяет существенно повысить ее экономичность с точки зрения

расходования	эффективной полосы		пропускания кабельных ли
ний;				первичного каналооб
— единый подход к построению систем
разования и уплотнения		и систем	вторичного каналообразования
и уплотнения	позволяет	сократить	число	разнотипных объектов

на узле интегральной сети.

Как следствие из сказанного вытекает возможность существен ного улучшения эксплуатационных характеристик интегрального узла связи по сравнению с существующими. В частности следует ожидать уменьшения расходов на эксплуатацию за счет возрас тания общей надежности устройств. Ведь известно, что уменьше ние количества устройств с заданной надежностью ведет к росту надежности системы и уменьшению расходов на ее эксплуатацию.

§ 2.5. РЕКУРРЕНТНАЯ ПРОЦЕДУРА ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СЕТИ В ПАМЯТИ ЦВМ

Сеть, описываемую графом, можно рассматривать как внеш нюю среду по отношению к ЦВМ. Методы построения модели внешней среды, интерпретируемой как транспортная сеть, обсуж-

Даются в работе [20], где транспортная сеть считается заданной. В памяти ЦВМ строится модель внешней среды, характеризую щая пространственные и бинарные отношения между объектами, движущимися по сети.

Ниже обсуждается эвристический метод построения в памяти

ЦВМ модели внешней среды в условиях			неопределенности, ис
пользующий алгоритмы распознавания.				поступает
Предполагается, что информация о внешней среде
в виде последовательности		векторов и к моменту времени "t по
ступило множество векторов х вида
	X, = ( х м , . . , Х\| ,„ ),
где £= 1,/г.	Компоненты вектора х, являются наблюдаемыми вели
чинами, значения которых представляют			количественные харак
теристики	п параметров	(признаков)	множества	признаков
сети N.	построения модели, схематически представленный на
Процесс

рис. 9, включает четыре уровня построения. Каждому уровню по строения соответствует модель среды в виде графа. Первые три уровня построения модели связаны с решением задач распозна вания.

Для решения задачи распознавания на первом уровне построе ния модели используется подмножество признаков N l £ N мощно сти Я!<П.

Подмножество N\ назовем пространством полезных признаков первого уровня.

Под пространством полезных признаков понимается такая ми


нимальная	совокупность		признаков,	которая		обеспечивает		соот
ветствующему		алгоритму возможность			классификации		объектов,
представленных в этом пространстве.					пространстве Ni		в	виде
Векторы	х,	, представленные		в
■1,= (■!,.i • •	•	), ix	1, к, будем	считать		объектами	первого

уровня. Алгоритм распознавания первого уровня построения мо дели обеспечивает разбиение множества объектов первого уровня

Хх на	подмножества (классы первого уровня)	Xj (где	\,kx)
такие,	что
	••V';, П A'j. = 0 , Ч, :■ /,. <?„ у, - Г, k\	U*J-
		i, -л

где ki — количество классов первого уровня, определяемое алго ритмом распознавания.

Каждый класс первого уровня Х^		заменяется «средним» век
тором	О	J	V Х\
х,-
		ОТ,-

fc-Xi

где nij — количество объектов первого	уровня х^, включенных
алгоритмом распознавания в класс	«Средние» векторы клас

сов первого уровня представляются в пространстве N и образуют множество .4 с элементами

где

AV, r ^	- V r> г " 1>«ь h ' ^ j ,, « / , y'i == i.
1	Л

Эти элементы являются вершинами пуль графа

первого

уровня

модели среды. Компоненты

х .................,х_.

—

наблюдаемые

irni+i

величины.

соответствую

Их численные значения принимаются равными

щим численным значениям компонент

любого

вектора х-,£х!,

где х)

есть подмножество х\

с М

соответствующее

классу

лщ-

для

Первый уровень модели среды используется

построения

более высоких уровней модели.

третьего

уровней

модели

сред,1.;

Для

построения

второго и

вводится множество полезных признаков второго уровня N2, мощ

ности п2<п и третьего уровня N3, мощности

я, <■«.

Отображение «-мерных векторов множества А в пространствах

N2-и N-s осуществляется

соответствующими

операторами

Т2,Тг,

выбирающими для каждого уровня необходимые

признаки и их

веса. Известно {21]. что определение преобразования

для

выбран

ных мер близости объектов одного класса

усиливает

как те при

знаки, в которых объекты одного класса

подобны,

так и те призна

ки, по которым они существенно отличаются

от

представителен

других

классов.

Лф = (xi j ,

. . .,Xivn)

определяются

Объекты

второго уровня

следующим

образом:

х\\---= Т2х]г

Т, /гj,

где х\ —транспонированный вектор для вектора .x^gA-

Т., — матрица

преобразования,

соответствующая

второму

уровню построения модели.

Аналогично определяются объекты третьего уровня:

A'i, =

(*ir i, . . . -Ч.п.,'),

Х|;)=

(лф,)т,

x l =

TjxJ^,

i:„ i / =

1,kA .

Множества объектов второго и третьего

уровней

обозначим

Х2

и A3 соответственно.

во

второй

уровень

по

Алгоритм

распознавания, включенный

строения модели, обеспечивает разбиение множества Х2 на классы второго уровня, т. е. на непересекающиеся подмножества

/2 = 1,1.

Второй уровень модели есть несвязный граф W(X2,P), который является прямой суммой полных графов, определенных на классах

объектов второго уровня АД,, где т. е.

w ( x . 2P ) ^ ' i j w a x hJp it).

Полученная модель внешней среды отражает бинарные отно шения. существующие между объектами второго уровня.

Третий уровень модели представляет среду нуль графом. Вер

шины нуль графа определяются			алгоритмом			распознавания тре
тьего уровня построения модели,			который		разбивает		множество
Х3 на непересекающиеся подмножества					где }г--= l,kH опреде
ляет количество классов третьего			уровня k% и «средние»					векторы
классов третьего уровня	(вершины нуль графа)
	.V ••	1	У	х- ,
	Г	mi,	~	•'
			xi..e Xj.s
где ffij, — количество	объектов		третьего		уровня,		входящих в
класс Xj3.							построения
Результаты, полученные на первых трех уровнях
модели, позволяют 'представить внешнюю					среду на			четвертом
уровне построения модели		графом		меньшего		размера		и более

простой структуры, чем граф второго уровня.

Граф четвертого уровня строится как граф пересечений '[22], в

котором вершинами являются		вершины графа	третьего уровня, и
дуги соответствуют бинарным		отношениям, выделенным на вто
ром уровне.				образом. Пусть
Граф	четвертого уровня строится следующим
Л j есть	потмножество элементов множества		А ,	соответствую-
J 2	___

щее классу Ху, у, = 1,/г2, и Ви есть подмножество, соответству


ющее классу Х		у	= 1,	Подмножества By				есть		семейство
различных непустых подмножеств множества И.										«средних»
Граф четвертого уровня определяется множеством
векторов Х ° ,	соответствующих В1з, и условием								их смежности.
Вершины графа		X f°	и Х т’ считаются				смежными		тогда	и только
тогда, когда	для	подмножеств			Вf	и Вт выполняются				условия:
А { {\Bt ==®,	А 1 [\ Втф 0 ,			/ ,	т	1,к	h=	\, k2.

Модель четвертого уровня, включающая результаты, получен ные на предыдущих уровнях, наиболее полно отражает реальную

внешнюю среду.

Рассмотренный процесс построения модели является рекуррент


ным и предусматривает использование рекуррентных			алгоритмов
распознавания.		на каждом уров
При появлении очередного вектора Xk+i G х
не строится (&+1)—/ приближение	модели к	реальной внешней
среде.	использован в задачах обра
Описанный подход может быть
ботки информации, когда целью обработки является			построение

моделей объектов управления, для которых отсутствуют описания в виде функциональных зависимостей.

Л И Т Е Р А Т У Р А

Л а з а р е в

В. Г.,

С а в в и н

Г. Г. . Сети

связи, управление

ком

мутация. М., Связь, 1973, с. 264.

X а р к е в и ч А. Д.

Применение ИКМ для построения единой (ин

тегральной) системы коммутации и уплотнения. — «Электросвязь»,

1965,

№ 8 , с. 54—61.

А р х а н г е л ь с к а я

А. А. и др.

Автоматическая

коммутация ка

налов связи. М., «Связь», 1970.

Ф и н к

Л. М.

Теория

передачи дискретных сообщений.

М.,

«Сов.

радио», 1970,

с.

568—615.

Н а з а р о в

М. В.,

К у в ш и н о в

Б.

И.,

П о п о в

О. В.

Теория

передачи сигналов. М., «Связь», 1970, с. 323—339.

6 . С т е й н

С.,

Д ж о н с

Дж.

Принципы

современной

теории

свя

зи и их применение к передаче дискретных

сообщений (перевод с англ.).

М., «Связь», 1971, с. 204—208.

Г о л о в и н а

Л. И.

Линейная алгебра и некоторые

ее приложения,

М., «Наука», 1971.

8 . Б о р и с о в

Ю. П.,

Л е н и н

П. И.

Основы многоканальной

пере

дачи информации. М., «Связь», 1967, с. 64—137.

А и го

Аире .

Математика

для

электро-

и радиоинженеров. М.,

«Наука», 1965, с. 170—200.

10.

Х е д л и

Дж.

Линейная алгебра

(перевод

с англ.),

«Высшая

шко

ла», М„ 1966, с. 200.

11.

Б о с ы й

Н. Д.

Многоканальные

системы

передачи

информации.

Киев, «Техника», 1971, с, 162—198.

12.

Г у р е в и ч

В.

Э.,

Л о п у ш и я и Ю. Г.,

Р а б и н о в и ч

Г. В.

Импульсно-кодовая

модуляция

многоканальной

телефонной

связи.

М.,

«Связь», 1973, с. 7—]9.

13.

И в а н о в а

О. Н.

Электронная

коммутация. М.,

«Связь»,

1971,

с. 272 —280.

14.

Х а л и н

Ф. М„

Л е о н о в

А. Ф.,

М е л а д з е

В. В.

Методы

повышения качества

электронных

систем

коммутации. М.,

«Связь»,

1971.

15.

N e u

Walter.

К u n d i g

Albert.

.Projekl for

audigital

telephone

net

work".

— IEEE Trans. Comnun, Technol. 1968 N

network

”.

16’

E r n o

Ags!

„Performange of an auderess code switlieing

- IEEE 1968 № 4.

I n t e g r i e r t e

PCM

— „Nachrichtennetze“.

17.

S c h w e l l e n b e r g

Teclin. Rundschau 1969 № 7.

; Некоторые аспекты развития систем

коммута

18.

М е д в е д е в

В. В.

ции каналов связи. — В сб.: «Перспективные системы передачи, обработ


ки и отображения информации», 1972, вып.				5.
19. Автоматическая коммутация и телефония, ч. 1, под ред. Г. Б. Мс-
тельского, «Связь», М., 1968, с. 4 —7.
20.	П о с п е т о в	Д. А.	Методы построения моделей внешней обста
новки	в управляющих системах. МДНТП.			Материалы семинара, 1968.
21.	С е б е с т и а и	Г. С.	Процессы принятия решений при распозна
вании образов. Киев, «Техника», 1965.
22.	Х а р р и Ф.	Теория	графов. М., «Мир», 1973.

7—1316

О Г Л А В Л Е Н И Е

П р е д и с л о в и е р е д а к т о р а ...................................

•-

ГЛАВА I. Вопросы повышения эффективности использования ка

налов передачи дискретной информации с взаимными помехами между с и м в о л а м и ............................

§1.1. Адаптивный последовательный обнаружитель для ка налов связи с взаимными помехами между символами

§1.2. К вопросу сокращения объема промежуточных вычис лений оптимальной процедуры обработки сигнала для

канала с памятью ..............................................................

§1.3. К. вопросу расчета импульсного отклика стандартных каналов тональной частоты с искаженными фазочас

тотными характеристиками .............................................

§ 1.4. Исследование влияния линейных искажений на инфор мационные характеристики систем связи . . . .

§ 1.5. Анализ фазочастотных искажений, вносимых каналом

с ограниченной полосой пропускания .......................

§1.6. Анализ амплитудно-частотных искажений линейных систем ...................................................................................

§1.7. Влияние линейных искажений на скорость передачи информации при использовании ортогональных сиг

налов ...................................................................................

§1.8. Влияние линейных искажений на скорость передачи информации биортогональных и ортогональных в уси

ленном смысле сигналов .............................................

§1.9. Информационный анализ параллельных состояний сигналов с. учетом линейных искажений в канале связи

§1.10. Влияние линейных искажений на достоверность прие ма дискретных с и г н а л о в ..................................................

Ли т е р а т у р а ............................................................................

ГЛАВА II.		Оптимизация сетей	и систем передачи информации
§	2.1.	Уплотнение каналов	связи ..................................
§	2.2.	Процесс коммутации	.........................................................

§2.3. О функциональном подобии процессов уплотнения и коммутации ..........................................................................

Стр.

3(5

			Стр.
§ 2.4. О структурном подобии		систем коммутации	и уплот
нения ....................................................................................			84
§ 2.5. Рекуррентная	процедура	построения модели	информа
ционной сети	в памяти	ЦВМ .......................................	92
Л и т е р а т у р а ......................		i ..............................................	97

7 *

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 910 / 1110 11 > Следующая >>>

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ