МЄШКОВ СЕРГІЙ ІВАНОВИЧ СИНТЕЗ МЕРЕЖІ МАЙБУТНЬОГО FN НА БАЗІ САМООРГАНІЗАЦІЇ ПРОГНОЗУЮЧИХ МОДЕЛЕЙ

Краткое содержание

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, сформульовано задачі, мету, визначено об’єкт, предмет, методи дослідження та вирішення задач, перераховано основні наукові результати і їх практичне значення, викладена загальна характеристика роботи. Наведено дані про особистий внесок автора, а також публікації за темою дисертації.
У першому розділі проаналізовано основні питання щодо еволюційного переходу телекомунікаційної мережі наступного та майбутнього поколінь. Визначено пріоритетне використання мережі FN, яка за рахунок гнучкості і масштабованості дозволяє легко адаптуватися до інноваційних технологій. Особливістю ідеологій NGN та FN є використання технологій IP (Inte
et Protocol) для передачі даних та комутації. Ця властивість стимулює розробку принципів побудови інфокомунікаційних мереж, які в загальному вигляді можуть бути представлені трьома рівнями: транспортний, управління комутацією та передачі інформації, управління послугами. Визначено завдання кожного з цих рівнів, їхні технологічні особливості та вимоги до перспективних мереж зв'язку: мультисервісність, широкосмуговість, мультимедійність, інтелектуальність, інваріантність доступу, багатооператорність. Проаналізовано чинники, які впливають на створення мережі майбутнього. Зроблено незаперечний висновок, що процес глобалізації в світі продовжується з паралельним зміцненням та збільшенням потужності обробки даних глобальною інформаційною інфраструктурою. Якщо для телекомунікацій FN це напрям технічного розвитку, то для еволюції людського суспільства важливішою є ідея Глобального Інформаційного Суспільства (ГІС) – як нова мета розвитку техногенної цивілізації.
Проаналізовано всі концепції ГІС, які об'єднує їх – це втілення через нові послуги, технології. Невід'ємною частиною глобального ринку є створення, обробка та передача інформації. Специфікації будь-якого покоління зв'язку, як правило, передбачають зміни фундаментального характеру обслуговування, технології передачі, більш високим піковий бітрейт, нові смуги частот, ширші канали смуги пропускання, а також більшу місткість для множини одночасної передачі даних (більш високу систему спектральної ефективності).
Проаналізовано шляхи розвитку технології LTE, яка базується на трьох основних технологіях: мультиплексування за допомогою ортогональних OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) носівних, що транслюються за допомогою багатопроменевих систем MIMO (Multiple Input Multiple Output), та на еволюційній системній архітектурі мережі SAE (System Architecture Evolution).
Найновіші телекомунікаційні проводові та безпроводові стандарти використовують актуальну для сьогодення технологію OFDM та її різноманітні модифікації, властивості якої дозволяють забезпечити вимоги тенденцій часу. OFDM – це одночасна передача потоку цифрових даних по багатьом частотним каналам (з багатьма носівними або носівними коливаннями) і на сьогодні розглядається як одна з найбільш перспективних для побудови широкосмугових систем цифрового радіозв'язку по багатопроменевих каналах, що забезпечує досить високу спектральну ефективність цих систем.
Визначено основні переваги технології OFDM: при фіксованому значенні розширення затримки складність реалізації значно нижча складності аналогічних систем з одним коливанням носія з еквалайзером; можливість використання в мережах носія з одним коливанням, що особливо зручно для радіомовлення і телебачення; висока ефективність використання радіочастотного спектра, пояснюється майже прямокутною формою обвідної при великій кількості підносівних; проста апаратна реалізація: базові операції реалізуються методами цифрової обробки; протистояння міжсимвольним завадам (ISI – intersymbol interference) та інтерференції між підносівними (ICI – intercarrier interference), як наслідок, лояльність до багатопроменевого поширення. Привабливою властивістю технології OFDM є нечутливість до збільшення затримки багатопроменевого сигналу.
Визначено деякі недоліки, властиві технології OFDM. Але, незважаючи на них, OFDM є відмінним рішенням для архітектури сучасних мереж. Інноваційні технології можуть бути використані у сферах телемедицини, безпеки і охорони громадського порядку, дистанційної освіти, транспортного управління тощо.
Ці нагальні проблеми досліджуються для найбільш ефективної їх реалізації в телекомунікаційних мережах України. Вирішення зазначених питань є суттю подальшого проведення досліджень і практичної реалізації, що визначають мету та задачі дисертаційної роботи.
Другий розділ присвячений дослідженню використання методів самоорганізації, які дають змогу здійснювати системний аналіз та ідентифікацію складних об’єктів, сприяють отриманню точних довгострокових прогнозів щодо розвитку тих параметрів мережі FN, котрі відповідають необхідному спектру послуг. Особливий інтерес для розрахунку параметрів мережі FN і прогнозування зміни параметрів представляють самоорганізуючі моделі складних об’єктів. Зважаючи на те, що одні й ті ж канали в мережі FN використовуються як для передачі інформації для користувачів, так і для спеціальної, а саме: управління, сигналізації, синхронізації тощо, то доцільно максимально використовувати канали зв’язку побудовані як за допомогою традиційних технологій, так і інноваційних.
Особливістю самоорганізуючих систем є здатність протистояти тенденціям випадкових змін параметрів каналів зв’язку, здатність адаптуватися до умов, що змінюються, перетворюючи при необхідності свою структуру. Одним із методів для рішення комплексу задач, пов’язаних із системами управління (СУ) інфокомунікаційної мережі запропоновано застосування ітераційного Методу Групового Урахування Аргументів (МГУА – А.І. Івахненко) в телекомунікаціях, на основі якого одержуємо оптимальні альтернативні моделі, що дозволяють здійснити вибір найкращих із них за показниками.
Принципова відмінність від звичайного регресивного аналізу полягає в тому, що метою першого є одержання мінімуму вибраного критерію вибору визначеної множини, а метою другого – досягнення мінімуму середньоквадратичної помилки (СКП) на всіх експериментальних точках при наперед заданому виді рівняння регресії, що часто носить суб’єктивний характер. Тому за МГУА пропонується розбивати дані на дві частини: перевірочну і навчальну послідовності. Навчальну послідовність використовують для оптимізації коефіцієнтів рівняння регресії, як і при звичайному регресійному аналізу, а перевірочну послідовність – для оцінки ступеня регулярності за величиною відносного значення СКП.
Визначено поняття фізичної та нефізичної моделей. Запропоновано методику одержання вихідних даних за допомогою об'єднання декількох об'єктів в однорідні класи. Характерним для багатьох досліджень, особливо в системах управління, є відсутність необхідного для самоорганізації обсягу вихідної інформації. Одна з основних пропозицій полягає в тому, аби дані про кожний контрольований об’єкт (КО) повністю вважати як навчальну послідовність. Для утворення перевірочної послідовності використовуються дані по КО найбільш близькому за своїми характеристиками до першого. Звідси постає завдання виділення пар КО, подібних за своїми характеристиками (за допомогою алгоритму кластеризації), поділу на однорідні групи. Завдання формування однорідних груп КО полягає в послідовному об'єднанні спочатку за якісними, а потім за кількісними ознаками. Основною якісною ознакою є функція, яку виконує КО, наприклад, модем, система комутації, система передачі інформації та ін. Всередині однорідних груп сформовано дрібніші однорідні групи (по два КО, подібних за сукупністю впливу чинників на зміну якісних показників). Це дозволило зменшити усереднення результатів моделювання і підвищити таким чином його точність. Для кожного класу об'єктів знайти відповідну математичну модель і аналогічним чином отримати подальше ділення об'єктів на підкласи – отримати модель.
Для моделей короткострокового прогнозу вибираються фізичні моделі, в яких (у разі відсутності процедури довизначення) деякі із змінних можуть бути замінені подібними з ними змінними; чинники, що швидко змінюються; повний інформаційний базис (вся множина чинників фізичної моделі); змінні з одним інтервалом усереднення (наприклад, лише середні значення).
Для моделей довгострокового прогнозу вибираються нефізичні моделі, які визначаються як рівняння, що містять лише частину чинників; чинники, що спричинені плинними діяннями; скорочений інформаційний базис (незначне число чинників); змінні з двома-трьома інтервалами усереднення змінних (наприклад, для вибору інтервалу усереднення при синхронізації багатопозиційного сигналу OFDM).
Основні положення теорії самоорганізації нефізичних прогнозуючих моделей пов'язані з основними положеннями загальної теорії зв'язку. Згідно з теоремою Шеннона для каналів зв'язку за наявності завад: при збільшенні завад слід зменшувати смугу пропускання приймача. Фізична модель є оптимальною лише за відсутності завад і при повному інформаційному базисі. Відповідно до теорії інформації, коли підвищення завадостійкості призводить до зменшення пропускної спроможності, підвищення рівня шумів приводить до зменшення пропускної спроможності, зменшення числа рівнянь і спрощення структури прогнозуючої моделі, отримуваної в результаті самоорганізації. Алгоритми самоорганізації при певному виборі їх структури і виду критеріїв володіють високою завадостійкістю.