Концентрация в сетях передачи данных. 





Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Концентрация в сетях передачи данных.



Концентрация в сетях передачи данных

Для того чтобы обеспечить выполнение всех требований, ко­торые предъявляются абонентами, сеть ПД должна обладать определенной пропускной способностью, т. е. возможностью пере­дачи в единицу времени требуемого объема информации. Пере­даваемый по сети объем информации определяется производи­тельностью включенных в нее источников информации и харак­тером их работы. На рис.5.3 показано изменение интенсивности нагрузки на входе в систему распределения информации УК сети ПД. Эту систему можно построить так, что ее пропускная спо­собность будет соответствовать прямой АВ, т. е. она сможет про-

пустить весь поток информации даже в моменты пиковых значе­ний без отказов и задержек. Однако такая система была бы не­экономична, так как в остальные промежутки времени, продол­жительность которых значительно превосходит периоды пиков на­грузки, ее пропускная способность используется неполностью.

Рис.5.7. Интенсивность потока нагрузки на входе в УК

Интуитивно более удачной представляется система, пропускная спо­собность которой соответствует прямой ВГ на рис.5.7. В пико­вые моменты обрабатывается только часть поступающей нагруз­ки; остальная нагрузка обрабатывается несколько позднее—в пределах заштрихованных областей, расположенных ниже пря­мой ВГ. Заштрихованные области, лежащие выше прямой ВГ, не должны превышать области, расположенные ниже ее. В противном случае, когда пропускная способность представляется пря­мой ДЕ, система окажется не в состоянии обработать весь поток информации, т. е. возникает перегрузка системы.

На принципе сглаживания пиковых нагрузок неравномерного потока информации основан процесс концентрации, широко ис­пользуемый в сетях ПД для повышения использования пропуск­ной способности каналов и устройств распределения информации в УК. В отличие от статической процедуры разделения каналов в многоканальных системах передачи, концентрация представляет собой динамическую процедуру распределения меньшего числа выходных каналов в соответствии со случайным характером по­тока сообщений, поступающего от большого числа входных кана­лов. Концентрация по существу происходит только во времени, так как она учитывает неравномерность потока сообщений во времени. Техническая реализация устройств концентрации может быть пространственной или временной. В обоих случаях система может иметь или не иметь устройства памяти. При наличии бес­конечно большой памяти это будет система с ожиданием, при конечной памяти с ожиданием и отказами при отсутствии памя­ти—с отказами. Пространственная концентрация осуществляется с помощью устройств, которые электрически подключают группу из л входов (каналов) к группе из т выходов (каналов), причем п>т. При этом входные и выходные каналы обычно имеют оди­наковые характеристики (полосу частот, скорость передачи). Устройства пространственной концентрации широко применяются в сочетании с системами передачи с пространственным, частотным и синхронным временным разделением сигналов.

Временная концентрация осуществляется на принципах асин­хронно-временного разделения сигналов. При прост­ранственной концентрации обычно осуществляется концентрация целых сообщений или групп сообщений, т. е. выходной канал j предоставляется входному каналу i на все время передачи одно­го или нескольких сообщений. При асинхронной временной кон­центрации выходной канал j может предоставляться входному каналу i для передачи как целых сообщений, так и отдельных частей: слов, знаков единичных элементов, ЗМ. Вследствие этого, асинхронно-временная концентрация может обеспечить большую эффективность (отношение числа входных к выходным каналам), чем пространственная, так как использует не только паузы меж­ду входящими сообщениями, но и паузы внутри сообщений. По­этому в ряде случаев асинхронно-временную концентрацию при­меняют в качестве дополнительной ступени концентрации в си­стемах с пространственной коммутацией и разделением (так на­зываемое «статистическое уплотнение»). Процесс концентрации лежит в основе построения коммутируемых сетей связи. При переходе от некоммутируемой сети к сети с децентрализованной системой коммутации на основе эф­фекта концентрации уменьшается число входов-выходов ОП и соответственно сокращено число соединительных линий ОП с УК. Так же с помощью концентрации может быть сокращено оборудование распределения информации по ад­ресу (уменьшено число точек коммутации) в сети с централизо­ванной коммутацией.

Отмеченный технико-экономический эффект за счет концентра­ции создается не безвозмездно, а ценой ухудшения качественных показателей системы: возникновением отказов или задержек в передаче информации, которые отсутствуют в системах без кон­центрации (например, некоммутируемых сетях).

Вопросы к государственному экзамену

дисциплина «Моделирование систем связи»

Лутченко С.С.

Заочное обучение

Г

МСС 11 сем.

    1. Марковская модель однолучёвого канала с релеевскими замираниями.
Марковский канал – простейшая модель дискретного канала с памятью.Здесь вероятность ошибки образует простую цепь Маркова, т.е. зависит от тогоправильно или неправильно принят предыдущий символ, но не зависит от того,какой символ передается.

Многолучево́е распростране́ние — это эффект, наблюдаемый при распространении сигналов. Возникает при условии существования в точке приема радиосигнала не только прямого, но и ещё одного или целого ряда отражённых лучей. Другими словами, на антенну приёмника приходят не только прямые лучи (непосредственно от самого источника), но и отражённые (от земной поверхности, зданий, строений и прочих объектов).

Однолучевое распространение – космос – провод


Релеевские замирания проявляются тогда, когда сигнал доходит до приёмника по нескольким путям от базовой станции. В этом случае сигнал не принимается по линии прямой видимости прямо от передающей антенны, а поступает с разных направлений, отражаясь от зданий. Релеевские замирания сильно выражены тогда, когда препятствия располагаются близко к приёмной антенне. Результирующий принятый сигнал представляет собой сумму сигналов, пришедших с разной амплитудой и фазой. Глубина замираний и их периодичность находится в зависимости от скорости движения MS и рабочей частоты. Расстояние между замираниями приблизительно равна половине длины волны колебания. Таким образом, в системе GSM 900 расстояние между двумя замираниями составляет 17см.

 

ЛЕКЦИЯ 4. Модель однолучевого дискретного канала связи
с замираниями и станционными помехами

Вероятность ошибок в дискретных каналах связи зависит от отношения сигнал/помеха и описывается выражением (1.3). Отношение сигнал/помеха Н зависит от уровня сигнала, скорости манипуляции и спектральной плотности мощности помех на входе демодулятора (1.4). Спектральная плотность мощности помех n2 содержит два основных компонента: спектральную плотность атмосферного шума n2аш и спектральную плотность станционных помех n2сп. Амплитуда сигнала A и спектральная плотность мощности станционных помех n2сп, как правило, все время меняют свое значение из-за условий распространения декаметровых радиоволн в атмосфере. Поэтому вероятность ошибки в дискретных каналах связи декаметрового диапазона радиоволн является функцией времени. Для моделирования потока ошибок в этих каналах связи необходимо произвести моделирование амплитуды сигнала и спектральной плотности мощности станционных помех как случайных функций времени. Далее будем считать, что амплитуда сигнала может меняться по законам изменения модуля вектора нормального двумерного марковского случайного процесса в соответствии с задаваемыми параметрами этого процесса, а уровень станционных помех изменяется по закону Релея. Частными случаями замираний сигнала являются релеевские (регулярная составляющая равна нулю, коэффициент взаимной корреляции квадратур случайного компонента равен нулю), райсовские (коэффициент взаимной корреляции квадратур равен нулю, регулярная составляющая не равна нулю) и односторонние усеченные нормальные (коэффициент взаимной корреляции квадратур равен единице). Если в последнем случае регулярная составляющая равна нулю, то имеет место односторонний нормальный закон замираний сигнала, который является самым неблагоприятным. Задавая значения коэффициента взаимной корреляции квадратур в пределах интервала [0, 1], можно получать законы замираний, имеющие промежуточный вид между вышеперечисленными. Алгоритмы формирования двумерных марковских процессов с модулями векторов, имеющих требуемые распределения вероятностей, описаны в гл. 3.

Каждый отдельно взятый сеанс связи может проходить с присутствием или отсутствием станционной помехи. Появление помехи является случайным событием и определяется соответствующей вероятностью. Кроме того, уровни помех в отдельных сеансах могут существенно отличаться друг от друга. Известно, что средние уровни помех в различных сеансах связи хорошо описываются логарифмически нормальным законом распределения [22]:

 

Uсп = 100,05[СКОспРспCOS(2пR1) + МОсп], (4.1)

 

где МОсп и СКОсп - матожидание и среднеквадратическое отклонение логнормального закона в децибелах;

 

Рсп = . (4.2)

 

В формулах (4.1) и (4.2) R1 и R2 - случайные числа на интервале [ 0, 1 ].

На рис. 4.1 изображена блок-схема обобщенного алгоритма модели однолучевого дискретного канала связи с замираниями и станционными помехами. В соответствии с этим алгоритмом была разработана программа“FEDING-1”.

Эта программа дает возможность имитировать одиночные сеансы связи с различными видами манипуляции (амплитудной, частотной и относительной фазовой), различной скоростью манипуляции, различными видами замираний сигнала, в присутствии или отсутствии станционных помех.

Необходимо учитывать тот факт, что программа “FEDING-1” не отражает доплеровских эффектов, которые могут иметь место в реальном КВ канале связи, и поэтому результаты, получаемые для режима ОФТ, могут считаться корректными только при относительно высоких скоростях манипуляции (выше 250 бод).

Входными данными программы являются:

- вид манипуляции (для декодера);

- скорость манипуляции;

- число знаков в телеграмме;

- время корреляции замираний сигнала и станционных помех;

- среднее значение амплитуды флуктуирующего компонента сигнала;

- коэффициент взаимной корреляции квадратур случайной составляющей

сигнала, который определяет характер закона замираний;

- амплитуда регулярной составляющей сигнала;

- спектральная плотность мощности шума;

- вероятность появления станционных помех;

- МО распределения уровней станционных помех в децибелах;

- СКО распределения уровней станционных помех в децибелах;

- номер сеанса связи;

- начальное квазислучайное число;

- коэффициент энергетических потерь (из-за возможных отклонений от

оптимальных схемотехнических решений).

Выходными данными программы являются:

- график зависимости от времени отношения сигнал/помеха (дисплей);

- график зависимости уровня спектральной плотности мощности

станционных помех (дисплей);

- векторы ошибок элементов для АТ, ЧТ и ОФТ демодуляторов (дисплей);

- данные о количестве ошибок в отдельных кодовых комбинациях (файл,

дисплей и принтер);

 

 

НАЧАЛО

ВВОД входных данных

 
 


Формирование для всех независимых процессов

начальных случайных чисел с помощью вспомогательного ГСЧ

на основе введенного общего начального числа

 
 


Формирование значения амплитуды сигнала

       
 
 
   


Формирование значения амплитуды помехи

   
 
 
 


Вычисление отношения сигнал / помеха

   
 
 
 


Определение вероятности ошибки элемента сообщения

     
 
 
   


Определение факта появления ошибки элемента сообщения

   
 
 
 


Формирование вектора ошибок элементов сообщения

 
 

 


ВЫВОД на экран дисплея графиков:

- отношения сигнал / помеха;

-уровня станционных помех;

-векторов ошибок элементов

 
 


НЕТ

Конец сеанса

?

ДА

Формирование векторов стирания и ошибок знаков сообщения

 
 


ВЫВОД протокола испытаний

ВЫВОД гистограммы отношения

сигнал / помеха

 
 


Вычисление теоретических значений

распределения вероятности отношения сигнал / помеха

 
 


ВЫВОД графика распределения

вероятности отношения

сигнал / помеха

 
 


КОНЕЦ

 

 

Рис. 4.1

 

- для заданного вида демодулятора выводится вектор ошибок

знаков при использовании семиэлементного кода с проверкой на

четность (файл, дисплей и принтер);

- гистограмма распределения значений отношения сигнал/помеха

(дисплей);

- графики плотности вероятности релеевского, райсовского (обобщенного

релеевского), одностороннего усеченного нормального распределения и

распределения Накагами (дисплей).

После окончания сеанса связи программа для указанного номера сеанса создает файл с протоколом испытаний. Кроме того, программа предусматривает режим работы с распечатыванием протокола испытаний и выводом его на дисплей. В программе предусмотрено также запоминание введенных исходных данных, что позволяет повторять сеансы с необходимой оперативной корректировкой отдельно взятых параметров. В программе имеется демонстрационный режим работы, который позволяет подготовить заранее необходимые входные данные для оперативной демонстрации работы модели.

В данном варианте модели использован 7-элементный код с проверкой на четность. Для другого вида кода необходимо изменить подпрограмму, которая соответствует декодеру.

В табл. 4.1-4.3 приведены примеры протоколов, выводимых на печать после проведения сеансов связи.

Таблица 4.1

 

П Р О Т О К О Л N 1

Файл: D:\HF-KANAL\PERFORAT\sns 1 08-20-1997 АТ

Количество элементов в сообщении : 70

Количество ошибочно принятых элементов : 7

Оценка вероятности ошибочного приема элемента : .10E+00

=========================================================

N ВЕКТОР ОШИБОК КОЛ-ВО ОШИБОК РЕЗУЛЬТАТ

=========================================================

1 0 0 1 0 0 0 0 1 СТЕРТО

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 1 0 1 СТЕРТО

6 0 0 0 0 0 1 0 1 СТЕРТО

7 0 0 1 0 1 0 0 2 1

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9 0 0 0 0 0 1 0 1 СТЕРТО

10 0 0 0 0 0 1 0 1 СТЕРТО

=========================================================

Количество правильно принятых знаков : 4

Количество ошибочно принятых знаков : 1

Количество стертых знаков : 5

Оценка вероятности непринятого знака : .60E+00

 

Таблица 4.2

 

 

П Р О Т О К О Л N 2

Файл: D:\HF-KANAL\PERFORAT\sns 2 08-20-1997 ЧТ

Количество элементов в сообщении : 70

Количество ошибочно принятых элементов : 3

Оценка вероятности ошибочного приема элемента : .43E-01

=========================================================

N ВЕКТОР ОШИБОК КОЛ-ВО ОШИБОК РЕЗУЛЬТАТ

=========================================================

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0 1 0 1 СТЕРТО

7 0 0 0 0 1 0 0 1 СТЕРТО

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9 0 0 0 0 0 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 1 0 1 СТЕРТО

=========================================================

Количество правильно принятых знаков : 7

Количество ошибочно принятых знаков : 0

Количество стертых знаков : 3

Оценка вероятности непринятого знака : .30E+00

 

 

Таблица 4.3

 

 

П Р О Т О К О Л N 3

Файл: D:\HF-KANAL\PERFORAT\sns 3 08-20-1997 ОФТ

Количество элементов в сообщении : 70

Количество ошибочно принятых элементов : 0

Оценка вероятности ошибочного приема элемента : .00E+00

=========================================================

N ВЕКТОР ОШИБОК КОЛ-ВО ОШИБОК РЕЗУЛЬТАТ

=========================================================

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0

7 0 0 0 0 0 0 0 0 0

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9 0 0 0 0 0 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 0 0 0 0

=========================================================

Количество правильно принятых знаков : 10

Количество ошибочно принятых знаков : 0

Количество стертых знаков : 0

Оценка вероятности непринятого знака : .00E+00

 

 

 

Данные сеансы были проведены в абсолютно одинаковых условиях и отличались только видами манипуляции параметров несущего колебания.

В заключение рассмотрим отдельные алгоритмы, которые соответствуют фрагментам программы, посвященным теоретическим расчетам значений распределений отношения сигнал/помеха (без учета станционных помех) для случая релеевских, райсовских, усеченных односторонних нормальных замираний и замираний, происходящих по законуm-распределения.

Распределение Релея:

P(h) = h / exp(((h / so)2) / 2) / (so)2 ; (4.3)

 

so = СKO × (10 0,05Ко) / (n ); (4.4)

 

СKO = Acp × , (4.5)

 

где Acp - среднее значение амплитуды сигнала;

n2 - спектральная плотность мощности шума;

Ko - коэффициент энергетических потерь, обусловленный

неоптимальностью тракта аппаратуры;

V - скорость манипуляции.

 

Распределение Райса (обобщенное релеевское распределение):

Р(h) = h × Io / ехр(((h2 + h ) / (so)2 ) / 2) / (so)2 ; (4.6)

 

hp = Ap × (10 0,05Ko) / (n ), (4.7)

 

где Ap - амплитуда регулярной составляющей сигнала;

Io - модифицированная функция Бесселя 1- го рода нулевого порядка.

Блок-схема алгоритма определения значений модифицированной функции Бесселя 1-го рода нулевого порядка приведена на рис. 4.2. В основу алгоритма положена соответствующая программа, опубликованная в [29].

 

Усеченное одностороннее распределение Гаусса (усеченное одностороннее нормальное распределение):

Р (h) = 1 / ехр{[((h - hp) / so)2 ] / 4} / so / / 2 +

+ 1 / ехр{[((h + hp) / so)2] / 4} / so / / 2 (4.8)

 

 

НАЧАЛО

ВВОД: h; hp; Sigma0

 
 


x = h * hp / Sigma0 ^ 2

S = 1; I = 1; B = 1

 
 


y = (x / 2) ^ 2

 
 


I = I + 1; B = B * I

 
 


z = y ^ I / B ^ 2

 
 


S = S + z

 
 


ДА

z > 1E-09

?

НЕТ

Io = S

 
 


ВЫВОД: Io

 
 


КОНЕЦ

 

 

 

Рис. 4.2

 

 

Распределение Накагами (m-распределение):

Р (h) = 2 mm (h / ( so))2m-1 ехр(-m (h / ( so ))2) / ( so) / Г(m), (4.9)

 

где Г(m) - гамма-функция, которая описывается выражением [33]:

 

Г(m) = (m > 0). (4.10)

 

 

Блок-схема алгоритма для определения значений гамма-функции c точностью до пятого знака при условии, что m < 50, приведена на рис. 4.3. Этот алгоритм соответствует программе, опубликованной в [29] и базирующейся на формуле Стирлинга для приближенного представления гамма-функции:

 

. (4.11)

 

Нужно заметить, что при m = 1 / 2 m-распределение вырождается в одностороннее нормальное распределение, а при m = 1 - соответственно в Релеевское распределение.

 

 

НАЧАЛО

 
 

ВВОД значения параметра m

 
 


z = m; x = z; a = 1

 
 

I = 0

 
 


I = I + 1

 
 

z = z * (x + 1)

 
 


I < 20

ДА ?

НЕТ

y = x + 21

 
 

Г(m) = exp(y * (ln(y) - 1) +1 / 12 / y) * SQR(2 * п / y) / z

 
 


ВЫВОД Г(m)

 
 


КОНЕЦ

 

 

 

Рис. 4.3

 

 






Последнее изменение этой страницы: 2016-06-29; просмотров: 308; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 54.174.225.82 (0.01 с.)