Содержание к диссертации
Введение
1. ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ИНФОКОМ-МУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОБРАБОТКИ И ПЕРЕ ДАЧИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ДАННЫХ
1.1. Проблемы внедрения параллельных технологий в инфокоммуникациопные системы
1.2. Перспективы представления данных в параллельном формате
1.3. Внедрение параллельных технологий в инфокоммуникациопные сети России
1.4. Параллельные технологии в информационном обеспечении телекоммуникационных систем
1.5. Обзор современного состояния уровня внедрения параллельных технологий в телекоммуникационные системы
1.6. Постановка научной проблемы исследования
2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ 1 ЮСТРОЕПИЯ МОДЕЛЕЙ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СТРУКТУР
2.1. Основы теории параллельных вычислений (параллельная математика)
2.2. Вероятностное описание вычетов в системе остаточных классов
2.3. Разработка теории информации в системе остаточных классов
2.4. Интегральное исчисление в СОК
2.5. Выводы
3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ПЕРЕДАЧА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ДАННЫХ В КАНАЛАХ СВЯЗИ
Сигналы и спектры в СОК 88
3.1.1. Временное представление сигналов в СОК 88
3.1.2. Частотное представление сигналов в СОК 93
Корреляционный анализ в СОК 97
Передача параллельных данных по КС 99
3.3.1. Оценка скорости передачи данных в СОК по двоичным КС 100
3.3.2. Оценка количества информации, содержащегося в позиции числа 106
3.3.3. Использование чисел Ферма в качестве оснований СОК двоичного 108
Помехоустойчивое кодирование при передаче данных в СОК 1 I 1
Безопасность передачи информации в формате СОК 1 19
Выводы 123
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ СВЯЗИ 125
Принципы построения моделей КС 126
Статистическое моделирование КС 129
Разработка многолучевых параллельных КС 136
Разработка многоканальных параллельных КС 137
4.4.1. Построение первичного сигнала 1 3 8
4.4.2. Параллельные каналы с частотным разделением 139
4.4.3. Параллельные каналы с временным разделением 141
4.5.1. Параллельные каналы с кодовым разделением 145
Помехоустойчивость параллельных КС 159
4.5.1. Помехоустойчивость последовательного многолучевого КС 1 47
4.5.2. Помехоустойчивость параллельного многолучевого КС . 1 54
4.5.3. Помехоустойчивость многоканального параллельного КС . 157
Пропускная способность параллельных КС 162
Выводы 1 66
РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ ИФОКОММУНИКАЦИОІ-1НЫХ СИСТЕМ В НЕЙРОСЕТЕВОМ БАЗИСЕ 168
Построение инфокоммуникационных систем в пейросетевом базисе 1 68
Применение нейронных сетей в синтезе элементов инфокоммуникаций 1 74
Разработка нейронной сети для приемно-декодирующего устройства 178
5.3.1. Синтез нейронной сети оптимального приемника 1 80
5.3.2. Синтез нейронной сети декодирующего устройства 184
5.3.3. Синтез нейронной сети приемно-декодирующего устройства 186
Разработка протоколов передачи параллельных данных 189
Выводы 1 97
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 198
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 203
ПРИЛОЖЕНИЯ:
Замирания сигнала в рамках четырехпараметрического закона распределения 226
Замирания сигнала в рамках приближенного закона распределения Накатами 23 8
Модель обучения нейронной сети при реализации согласованного фильтра 242
Модулярное интегрирование класса степенных функций 253
Оценка статистических параметров моделей КС в зависимости от параметров физической среды распространения сигнала 259
Декаметровые многолучевые параллельные модели каналов связи 269
- Проблемы внедрения параллельных технологий в инфокоммуникациопные системы
- Основы теории параллельных вычислений (параллельная математика)
- Сигналы и спектры в СОК
- Принципы построения моделей КС
- Построение инфокоммуникационных систем в пейросетевом базисе
Введение к работе
1. Актуальность проблемы
Анализ темпов развития телекоммуникационных систем показывает, что наибольший рост наблюдается в последние десятилетия. Обусловлено это научно-техническим прорывом в области технологий материалов и элементной базы. Были открыты полупроводники и созданы интегральные микросхемы, что сделало боле доступным средства телекоммуникаций. Даже самые смелые прогнозы не позволяли предположить потребительский потенциал информационного рынка, повлекшего за собой такие темпы развития телекоммуникационных средств.
Прогноз темпов развития телекоммуникационных систем в России показывает, что средства мобильной связи и пользователей Интернет с 2000 г. по 2010 г. возрастет более чем на порядок. Объем информации, передаваемой через информационно-телекоммуникационную или инфокоммуникационную структуру мира, удваивается каждые 2-3 года.
Для обеспечения растущих потребностей передачи и обработки информации постоянно необходимо решать проблемы совершенствования ин-фоммуникационных систем в двух направлениях. Первое направление связанно с совершенствованием оконечных устройств (ОУ), а второе связанно с совершенствованием сетей и каналов связи (КС). Оба направления связанны с разработкой эффективных путей развития и совершенствования архитектуры сетей и систем телекоммуникаций и входящих в них устройств
Основные проблемы совершенствования ОУ связаны с повышением скорости и надежности обработки информации. Зачастую подобные проблемы решаются путем повышения рабочих тактовых частот, распараллеливания данных, усложнения схем обработки и др. Именно в этом направлении, например, развиваются современные персональные ЭВМ, абонентские сотовые аппараты, и др. Однако это направление в последнее время сталкивается с проблемами современного технологического предела, когда размеры проводников становятся соизмеримыми с масштабами кристаллической структуры материалов.
Вместе с тем, в настоящее время все большее развитие находит не только распараллеливание данных в ЭВМ, но и применение параллельной математики, такой как система остаточных классов (СОК), которая в отличие от привычной позиционной системы счисления (ПСС) позволяет выполнять операции сложения и умножения параллельно, т. е. без учета переносов из младших разрядов в старшие. Это существенно, более чем на порядок, повышает скорость вычислений особенно в прикладных задачах. Например, обработка изображений, распознавание образов, спектральный анализ и др.
Решение проблем второго направления сталкивается с большими, чем первое трудностями. Сети связи, как правило, дорогостоящие, это затрудняет их замену на современные. Поэтому одним из направлений совершенствования инфокоммуникациониых систем является модернизация существующих
4 линий и сетей связи, научно-обоснованное расширение области их использования и др. Примером может служить использование современных методов модуляции, использование телевизионных кабельных сетей для доступа в Интернет, создание локальных компьютерных сетей на основе питающих линий и др.
Анализ средств телекоммуникаций показывает, что темпы развития оконечных устройств опережают темпы роста сетей связи. Все чаще требуется обеспечить передачу видеоизображений, одновременный доступ к данным в режиме конференций и т.д. Вместе с тем, в настоящее время широкое развитие находят параллельные устройства, функционирующие, в том числе, и в параллельной математике, такие как нейрокомпьютеры, элементной базой которых является техническая реализация прототипа биологического нейрона. Последние в настоящее время имеют быстрые темпы развития во всем мире и уже внедрены в некоторые передовые системы. Развитию нейрокомпьютеров в частности посвящен журнал «Нейрокомпьютеры, разработка и применение». В то же время инфокоммуникационные устройства кодирования, декодирования, уплотнения, модуляции и т. д. остаются в настоящее время последовательными. Обусловлено это тем, что практически все существующие КС последовательные.
Очевидно, что для объединения телекоммуникационных систем в единую глобальную параллельную инфокоммуникационную систему необходимо объединить как существующие, так и перспективные оконечные устройства посредством как существующих последовательных, так и на основе разработки принципиально новых параллельных каналов связи.
Таким образом, существуют следующие противоречия при реализации глобальной параллельной инфокоммуникационной системы.
-
Существующие сети связи не способны обработать объемы информации, предлагаемые параллельными оконечными устройствами, что накладывает ограничения на последние.
-
Существующие каналы связи не предназначены для передачи данных в параллельном формате, что сдерживает развитие параллельных оконечных устройств, функционирующих в параллельной математике или СОК. .
-
Элементы телекоммуникаций (кодеры, модуляторы, приемники и т. д.) не согласованны с параллельными оконечными устройствами, такими, как нейрокомпьютеры, что в свою очередь сдерживает разработку и внедрение параллельных каналов связи и др.
Подобные противоречия формируют общую проблему создания перспективных высокопроизводительных ифокоммуникационных систем, а именно проблему: «Внедрения параллельных технологий и параллельной математики, т. е. массового параллелизма в системы инфокоммуникаций», которая обусловлена наличием научной проблемы: «Разработки теории обработки и передачи данных в параллельной математике».
Необходимость решения данных проблем обуславливает актуальность выбранного направления и темы диссертационного исследования «Принципы построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных».
Настоящие исследования проводились на стыке двух научных направлений «Параллельная математика» и «Телекоммуникационные технологии» и преследовали, в том числе, цель их интеграции в одно направление «Параллельные нпфокоммуникацнонные технологии». Т. е. передача и обработка параллельных данных в параллельной математике в параллельных ин-фокоммуникационных системах. Связующим звеном двух направлений являются параллельные технологии, теория и практика которых интенсивно развивается в настоящее время.
Цели и задачи исследования
«Разработка теории и принципов построения инфокоммуникационных систем для обработки и передачи параллельных данных на основе интеграции параллельной математики и теории электрической связи, внедрение массового параллелизма на всех уровнях этих систем»
Достижение поставленной цели возможно на основе решения следующих частных проблем.
-
Развитие теорий интегрального исчисления для модулярных функций и вероятностного описания вычетов, необходимые для анализа сигналов в СОК, а так же представления теории информации в СОК.
-
Развитие теории информации в системе остаточных классов на основе статистической оценки вычетов СОК.
-
Разработка научно-методического аппарата спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК на основе теории модулярного интегрирования.
-
Разработка моделей параллельных КС для передачи параллельных данных на основе существующих и перспективных КС для передачи параллельных данных в реальных условиях распространения сигнала.
-
Обоснование направлений помехоустойчивого кодирования в КС при передаче данных в СОК для передачи параллельных данных по последовательным и параллельным КС.
-
Разработка элементов телекоммуникаций в нейросетевом базисе на основе известных методов построения и обучения нейронных сетей для внедрения параллелизма во все структуры инфокоммуникационных систем.
7. Обоснование стандартов протоколов передачи данных в СОК на всех уровнях построения инфокоммуникационных систем для обеспечения совместимости существующих и перспективных параллельных инфокоммуникационных систем.
Объектом исследования являются теория инфокоммуникаций, включающая в себя теорию передачи сигналов, теорию информации и помехоустойчивого кодирования, а так же основы построения телекоммуникационных систем.
Предметом исследования являются вопросы передачи и обработки параллельных данных как в существующих, так и перспективных инфокоммуникационных системах. Т.е. все аспекты теорий информации, кодирования и др., касающихся обработки и передачи параллельных данных в СОК.
Методы исследования. В работе использованы методы математического анализа для получения новых аналитических выражений и доказательства
теорем, методы теории вероятностей и теории информации, методы статистического моделирования и экспериментального исследования, методы статистической радиотехники и распространения радиоволн. А так же методы нейроматематики и нейронных сетей.
В качестве информационной базы исследования использованы научные источники в виде сведений из приведенных в списке литературы книг, статей журналов, материалов конференций, в том числе и зарубежных. Кроме того, использовались статистические данные Минсвязи, лаборатории параллельных информационных технологий и других НИИ. При написании работы учитывались ГОСТы и стандарты, введенные в сфере телекоммуникаций. В работе так же были использованы результаты машинного эксперимента по оценке помехоустойчивости и статистических характеристик модели многолучевого канала связи, результаты компьютерных расчетов спектров сигналов, представленных в СОК, а тек же результаты моделирования процесса обучения нейронных сетей на примере согласованного фильтра.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
-
В работе поставлена проблема интеграции параллельных технологий в инфокоммуникационные системы и предложено направление решения данной проблемы.
-
В рамках решения проблемы разработан математический аппарат модулярного интегрирования необходимого для анализа сигналов в СОК. На основе доказанных теорем автором расширена область применимости интегрального исчисления на случай интегрирования модулярных функций.
-
Используя основные методы теории вероятностей и на основе доказательства теоремы, получены новые законы распределения вероятностей вычетов СОК при их последовательной передаче, которые были использованы в развитии теории информации для СОК.
-
На основе статистической оценки вычетов СОК развита теория информации для данных в системе остаточных классов, была проведена количественная оценка избыточности СОК относительно ПСС.
5. На основе доказательства четырех- теорем разработан научно-
методический аппарат спектрального и корреляционного анализа сигналов в
СОК, отличающийся от известного тем, что предложен комплексный анализ
параллельных компонент сигнала. При этом спектральное и корреляционное
описание сигнала осуществляется с учетом параллельного представления
сигнала и имеет матричный аналитический вид. Показано, что функции АКФ
для сигналов в ПСС могут быть эквивалентно представлены в СОК.
Автором установлено, что передача данных в СОК по последовательным КС может осуществляться без потери скорости. Использование параллельных КС для передачи данных в СОК максимально реализует преимущества СОК в телекоммуникациях.
6. Разработаны методики построения феноменологических моделей па
раллельных многолучевых КС и их реализация на ЭВМ на основе сущест
вующих и перспективных КС. Кроме того, получены новые аналитические
7 выражения для оценки помехоустойчивости и пропускной способности параллельных КС.
Разработаны подходы к построению параллельных КС на основе использования известных методов многоканального уплотнения КС.
-
Развивая ранее известные, предложены основные методы помехоустойчивого кодирования при передаче параллельных данных по последовательным КС. Произведена оценка основных характеристик кода для обеспечения требуемой корректирующей способности.
-
На основе известных подходов предложены принципы и подходы к разработке протоколов в СОК с целью обеспечения их совместимости с существующими протоколами передачи данных в ПСС. На основе рассмотрения одного из протоколов предложена методика организации протоколов передачи данных в СОК.
Практическая значимость исследования заключается в разработаных практических подходах и предложениях по реализации параллельных инфо-коммуникационных систем и внедрению массового параллелизма в существующие системы телекоммуникаций. В частности, практическими результатами работы является следующее.
-
На основе результатов работы обоснована возможность передачи параллельных данных по последовательным КС без потери скорости передачи информации. В частности оценено количество информации, содержащейся в позиции числа, представленного в ПСС. Это позволит обоснованно использовать существующие последовательные КС для передачи параллельных данных в СОК. Одновременно с этим показано наличие существенного (в разы) энергетического выигрыша в КС при использовании сигналов в СОК относительно сигналов в ПСС.
-
Рассмотрена возможность использования избыточности СОК при шифровании информации в системах активной безопасности. Т. е. предложено использовать естественную избыточность СОК для восстановления компонентов ключа.
-
Обоснована необходимость разработки элементов телекоммуникаций в нейросетевом базисе на основе известных методов построения и обучения нейронных сетей. Это ускорит внедрение массового параллелизма на пользовательском уровне инфокоммуникационных систем.
Проведен анализ возможной реализации существующих элементов телекоммуникаций в параллельном нейросетевом базисе. Показано, что большинство таких элементов может быть реализовано на основе обучения нейронных сетей в реальных условиях. На основе математического описания элементов телекоммуникационных систем предложены реализации некоторых из них в неросетевом базисе. В частности, предложена реализация в нейросетевом базисе приемника сигналов в целом, задача построения которого была поставлена еще в середине прошлого столетия. Ее решение ранее было недоступно из-за трудности формализации задачи такого приема.
4. Обоснован и предложен стандарт протоколов передачи данных в СОК
на всех уровнях построения инфокоммуникационных систем. Т. е. протоколов комбинированной передачи параллельных и последовательных данных по параллельным и последовательным КС. Положения, выносимые на защиту
-
Развитие теории интегрального исчисления для модулярных функций.
-
Методы спектрального и корреляционного анализа сигналов в СОК
-
Законы распределений вычетов сигналов в СОК.
-
Развитие теории информации для данных в СОК.
-
Доказанные теоремы.
-
Модель многолучевого параллельного канала связи.
-
Нейросетевые реализации элементов инфокоммуникаций на ЭВМ
-
Стандарты протоколов передачи параллельных данных по параллельным и последовательным каналам
Результаты исследования прошли апробацию в научных журналах и изданиях перечня ВАК, а так же зарубежных изданиях, в докладах на международных конференциях, в электронных изданиях академии наук России. Материалы исследований использованы в НИР в интересах министерства обороны России, в Ставропольском НИИ «СтавнНИИгипрозем», а так же в учебных процессах для преподавания дисциплин специализаций в институтах и университетах.
Результаты работы отражены в 2-х учебных пособиях с грифом УМО для преподавания в вузах по специальностям 200900 — «Средства связи и коммутации», 201000 — «Многоканальные телекоммуникационные системы», 201100 - «Радиосвязь радиовещание и телевидение». Кроме того, результаты работы, учитывались при разработке программ дисциплин специализации СГУ по специальности «Параллельные компьютерные технологии».
Результаты работы использованы в инновационном проекте: «Модулярные нейрокомпыотерные технологии с параллельной обработкой данных», награжденном дипломами и серебряными медалями ВВЦ третьего и четвертого Московских международных салонов инноваций и инвестиций в 2003 и 2004 гг.
По результатам работы опубликовано 57 статей. Результаты исследований докладывались на 35 конференциях, в том числе на 17 международных. Результаты моделирования многолучевых КС использованы в 3-х НИР министерства обороны РФ на базе Ставропольского военного института связи. Общий перечень научных трудов автора имеет более 120 наименований.
Личный вклад автора
Все основные результаты, представленные в работе получены автором лично, о чем свидетельствуют 11 единоличных работ из представленных в списке автореферата, из них 6 перечня ВАК. Часть результатов, вошедших в приложения, по моделированию многолучевых каналов связи получены совместно с проф. Пашинцевым В.П. в равной степени. В основе некоторых решений использованы разработанные проф. Червяковым Н.И. алгоритмы обработки данных в системе остаточных классов.
Работа имеет следующую структуру
Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, приложений списка литературы, имеющего 257 наименований отечественных и зарубежных ис-
точников, в том числе 51 работа автора. Общий объем диссертации 269 стр., в том числе 202 стр. основного текста, 23 стр. списка литературы, 44 стр. приложения.
Проблемы внедрения параллельных технологий в инфокоммуникациопные системы
Параллельные технологии в настоящее время все больше внедряются в повседневную жизнь и соответственно в инфокоммуникациоп-ные системы [29, 39, 44, 46, 54, 78, 101, 120, 197, 183, 201, 210J, являющиеся неотъемлемой ее частью. Мы стремимся все больше и быстрее получать, хранить и передавать информацию. Технологический предел (размер проводника, пропускная способность и др.), к которому подошли последовательные технологии, практически не имеет значения в системах с массовым параллелизмом, где эффективное наращивание производительности достигается увеличением числа элементов системы. Массовый параллелизм достигается объединением грех направлений параллельных технологий в единую систему, в которой осуществляется вычисление в параллельной математике с использованием параллельных алгоритмов решения задач па параллельных ЭВМ. Первое направление, это параллельная математика [2, 95, 191, 197, 210J, такая как система остаточных классов (СОК). Второе направление, это распараллеливание задач за счет их факторизации [39, 54, 210], применения усовершенствованных параллельных численных методов, разработка параллельных алгоритмов решения задач, устраняющих конфликт одновременного доступа к данным и дт. Третье направление [42 - 51, 59 - 61, 125, 199, 21 0, это разработка и внедрение параллельных схем обработки, таких как нейронные сети (НС) в оконечные устройства [73, 76, 85, 88, 98, 100, 102, 117, 118, 176, 187J. Более подробно об этих направлениях будет сказано в следующих главах. Именно в направлении массового параллелизма необходимо развивать инфокоммуникационные системы, тем более что они все чаще являются средством объединения параллельных систем.
Совершенствование инфокоммуникационных систем обеспечивается постоянным решением проблемы соответствия их возможностей современным потребностям человечества. Глобальное объединение различных телекоммуникационных систем посредством интеграции различных типов каналов и сетей связи в глобальную информационную сеть приводит к формированию нового научно-технического направленим, а именно инфокоммуникационных систем. Телекоммуникация это «соединение на расстоянии», инфокоммуникация это «объединение информационных ресурсов». Очевидно, что второе достигается на основе первого.
Основная задача инфокоммуникационных систем и сетей состоит в доставке данных от источника информации к получателю с требуемыми показателями качества [9, 23, 26, 77, 90, 106, 140, 169, 203, 222]. Т. е. допустимой достоверностью ( D), помехоустойчивостью ( Р()Ш ), своевременностью (Tf)ocm), скрытностью (Т ) и т. д.
Под понятием данные, будем рассматривать некоторую информацию, представленную в некоторой форме (массив цифр, матрица, графическая информация и т.д.).
Удовлетворение современных требований, предъявляемых к ин-фокоммуникационным системам, по повышению скорости передачи данных (V()), пропускной способности (СШХ)и т. д. [13, 15] осуществляется на основе анализа и совершенствования основных составляющих систем. Выделим три основных компонента инфокоммуникационных систем, составляющих их основу.
Основы теории параллельных вычислений (параллельная математика)
Нижеприведенный параграф можно было представить в приложениях, т. к. в нем рассмотрены известные основы параллельных вычислений. Однако на основе приведенной математике получено множество основных результатов. Для облеічения ссылок данный материал країко представлен в начале раздела.
Человеческий мозг постоянно выполняет параллельные вычисления [18, 142, 205J. Достигается это распределением его ресурсов. Часть мозга отвечает за координацию движения, часть за дыхание, часть за мышление и г. д. Все эти процессы протекают одновременно и в то же время взаимосвязано между собой. Одновременно с л им процесс решения человеком конкретной задачи зачастую выполняется последовательно. Например, если мы движемся в определенном направлении и видим перед собой препятствие, мы ставим задачу о его преодолении и, лишь / затем, видим следующее препятствие и решаем задачу о его преодолении, и т. д. В результате у человека выработался стереотип последовательного решения задач. Однако наличие такого параллельного вычислительного аппарата как мозг не могло не сказаться. Со временем человек все более тяготел к возможности предсказания событий и заблаговременного решения будущих задач. Это прежде всего вселяло уверенность, а так" же снижало затраты на достижение общей цели. Однако такое предсказание требует все более глубокого анализа обстановки, учета больших факторов и т. д.
Таким образом, человечество идет по пути совершенствования собственных возможностей. Совершенствование в частности отражается на совершенствовании вычислительных средств.
Когда быстродействие ЭВМ ограничивается техническими возможностями, для увеличения производительности прибегают к увеличению разрядности шин адреса, данных и т. д. [54, 78, 101, 210]. Дальнейшее увеличение производительности ЭВМ обеспечивается мпогоконвей-ермостью центрального процессора (ЦП), что позволяет выполнять несколько операций одновременно. Дальнейшее увеличение производительности обеспечивается RISC архитектурой, позволяющей с большой достоверностью предсказывать очередную операцию и вызывать ее инструкцию заблаговременно, пока выполняется предыдущая операция.
Дальнейшее увеличение производительности за счет параллельности архитектуры ЭВМ становится затруднительным [29, 39, 42, 48, 1 17, 201, 210]. Возникает противоречие. С одной стороны решаемые задачи, представленные в аналитическом виде-тімеют явно выраженную последо- / вательную структуру, с другой стороны необходимо решать ее с помощью параллельных вычислительных средств. Возникает потребность распараллеливать реишемые задачи, что зачастую возможно лишь при использовании численных методов [34].
В свою очередь полное распараллеливание задачи приводит к потребности решения ее на полностью параллельной ЭВМ. Класс таких за-дач привел к бурному развитью в последние годы нсйровычислителей и нейро-ЭВМ [20,38,42-51,73,98, 100, 118, 125, 185, 187,228].
Заметим, однако, что даже в параллельной ЭВМ вычисления производятся в последовательной математике, которая, напомним, является результатом эволюции и развития человека, его восприятия окружающего мира.
Сигналы и спектры в СОК
Преимуществом параллельной математики, такой как система остаточных классов (СОК) [2, 197, 210], является возможность осуществления параллельных операций над числами при сложении и умножении, т. е. без учета переносов из младших разрядов в старшие. Однако одним из сдерживающих факторов широкого применения параллельной математики является громоздкость перевода чисел из формата СОК в позиционную систему счисления (ПСС) и обратно. Подобные переходы практически сводят к нулю преимущества параллельной математики. Необходимость перевода возникает, прежде всего, в случае передачи таких данных в формате СОК, поскольку телекоммуникационные системы предназначены для передачи данных в формате ПСС.
Устранение проблемы адаптации существующих телекоммуникационных систем к данным в формате СОК, а так же разработка концепций построения адаптированных каналов связи (КС) к параллельным данным ускорит повсеместное внедрение параллельной математики.
Для решения подобной задачи, прежде всего, необходимо рассмотреть, согласно классической схеме построения КС, возможное временное описание и спектральные характеристики сигналов канального уровня, используемых для передачи параллельных данных в формате СОК. Решению данного вопроса и посвящена данная стаїьм.
Поскольку практически все современные КС1 в телекоммуникационных системах являются дискретными 8, 23, 106, 140, 183, 204], то в дальнейшем будем рассматривать именно такие КС. Стандартная модель сигнала, передаваемого в КС, имеет вид [8, 23, 106, 140, 183, 204]
где Т- период сигнала, A{t) - закон изменения амплитуды сигнала, (о(0 - закон изменения частоты сигнала, (р(7) - закон изменения фазы сигнала. Данные параметры должны изменяться в соответствие с модулирующим или информационным сигналом. В зависимости от того, какой параметр сигнала или их совокупность и каким образом изменяется, различают типы модуляции.
Напомним, что данные в СОК представляются по параллельному набору взаимнопростых оснований pt в виде вычетов с максимальным значением aj = pj-\ [2, 197, 210], в то время как в ПСС данные представляются последовательностью констант с зависимостью их положения. Например, в десятичном числе 132 третья позиция числа 1 означает одну сотню, а вторая позиция числа 3 означает гри десятка, поэтому операции над такими числами могут осуществляться только последовательно с учетом переноса из разряда в разряд. Такие последовательные структуры могут непосредственно использоваться в (3.1.1) в одном из модулируемых параметров. Получателю сообщения нет необходимости в одновременном получении всех констант одновременно, гак как операции над ними осуществляются последовательно. То же число 132 в формате СОК по основаниям 2, 3, 5, 7 представляется в виде 0, 0, 2, 6. Операции сложения и умножения над такими числами могут осуществляться параллельно, то есть одновременно по всем позициям.
Принципы построения моделей КС
Необходимо различать параллельные КС в которых отдельный подканал отводился отдельному биту информации одного элемента алфавита и КС в которых отдельной части сообщения отводится отдельный подканал. Например, число 1 1 в двоичной ПСС представляется в виде последовательности двоичных нулей и единиц 1 101. Для передачи таких данных, можно использовать параллельный КС, отведя отдельному биту отдельный подканал, например шлейфы межблочного соединения ЭВМ. Однако по такому параллельному КС все равно передается последовательная информация, т. е. на входе и выходе параллельного КС необходимо устанавливать регистры памяти и преобразовывать данные обраню в последовательный вид, т. к. основные операции сложения и умножения все равно осуществляются от бита к биту.
Другими словами параллельность передачи данных достигалась за счет дробления и распараллеливания последовательной информации. В то время как, данные, представленные в СОК не нуждаются в таких устройствах, поскольку основные процессоры сложения и умножения могут быть реализованы в параллельном виде, т. к. над данными в СОК возможны параллельные операции по всем вычетам одновременно.
Возникает вопрос, зачем нужны были параллельные КС для передачи последовательных данных? Ответ прост. Производительность процессоров превышала пропускные возможности КС. Однако современные оптоволоконные технологии, технологии новых проводников, методы модуляции и др. повысили пропускную способность КС. Это позволило отказаться от параллельной передачи последовательных данных в пользу удешевления оборудования. Одним из наглядных примеров является отказ от интерфейсов SCSI и IDE в пользу последовательных интерфейсов USB и SATA.
Тем не менее, очевидным остается факт преимущества параллельных каналов связи. 4.1. Принципы построения моделей КС
Построение параллельных инфокоммуникационных систем не возможно без учета специфики каналов связи, составляющих их коммуникационную основу. Существуют основные типы каналы связи
1. Радиоканалы
2. Проводные каналы
3. Оптические каналы
Все типы КС используются в построении параллельных инфокоммуникационных систем. Основное влияние на показатели качества таких систем оказывают именно показатели качества КС. Причем в зависимости от типа КС это влияние может быть различным. Данные в телекоммуникациях передаются посредством сигналов. В свою очередь физическая среда распространения влияет определенным образом на эти сигналы, искажая их. Основными искажениями, обусловленными средой распространения являются:
1. Амплитудные замирания сигналов
2. Частотно-селективные замирания
3. Пространственно-селективные замирания
4. Межсимвольная интерференция
5. Дифракционные искажения
6. Аддитивные помехи и др.
Построение инфокоммуникационных систем в пейросетевом базисе
В настоящее время, в эпоху глобальной информатизации и многократного увеличения объема передачи информации стали интенсивно развиваться сети передачи данных. На повестку дня встают такие проблемы как «Интеграция различных видов сетей», «Оптимизация информации под существующие каналы», «Оптимизация каналов связи (КС) под конкретный вид информации», «Адогпация сигналов относительно качества каналов» и др.
Одновременно с ростом объема информации возникает проблема скорости ее обработки и передачи, единственным существенным путем увеличения которой, является распараллеливание процесса передачи и обработки информации [183].
Для построения систем передачи и обработки параллельных данных необходима «параллельная математика», например СОК. Эта математика не находила широкого применения ввиду отсутствия высокопроизводительных вычислительных средств. Однако в настоящее время все больше применение находят нейрокомпьютеры, построенные по аналогии человеческого мозга. Основным его элементом является прототип биологического нейрона (рис. 5.1), математически реализующий следующую операцию где л" - входной вектор нейрона (выходы предыдущих нейронов); w -вектор весовых коэффициентов (промежуточный результат обучения); F(x) - функция активации (определяется типом решаемой задачи).
Отметим, что нельзя в нейрокомпьютерах видеть панацею решения всех проблем. Они предназначены для решения трудно формализуемых и не формализуемых задач. Как оказалось в теории инфокоммуника-ций таких задач большинство. Причем, для их формализации, вынуждены прибегать к серьезным ограничениям (глубина обратных связей, ширина спектра сигнала, использование стандартных диаграмм направленности, ограничение исправляющих способностей кода и т. д.), в ущерб качеству.
Обозначим основные направления в теории инфокоммуникаций непосредственно нуждающихся в применении нейротехнологий и соответственно в разработке аналитических основ их построения.
