Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Байесовский подход к сравнительному анализу некоторых методов оценки качества канала
1.1. Постановка задачи и определение метода анализа 8
1.2. Определение потерь, обусловленных кодовым методом оценки качества канала 9
1.3. Анализ потерь, возникающих при оценке качества канала косвенным методом 16
1.4. Исследование комбинированного метода оценки качества канала 27
Глава 2. Оценка качества канала по результатам декодирования и контроля параметров линейного сигнала
2.1. Теоретическое обоснование способа 36
2.2. Оценки вероятностей правильных и ложных "стираний" 50
2.3. Анализ влияния обнаруживающей способности кода на величину оценок вероятностей правильных и ложных "стираний" 56
2.4. Вывод алгоритма управления порогами анализа линейного сигнала, предназначенного для работы в реальных каналах связи 69
2.5. Определение потерь достоверности принимаемого сигнала по оценкам условных вероятностей "стираний" 73
2.6. Оценка условных вероятностей 75
2.7. Реализация детектора качества канала 80
Глава 3. О модели дискретного канала связи
3.1. Физическая сущность коэффициента группирования ошибок . 88
3.2. Связь коэффициента группирования с коэффициентом корреляции ошибок 97
3.3. Метод оценки коэффициента группирования ошибок 108
3.4. Выводы III
Глава 4. Анализ эффективности систем связи с устройствами оценки качества канала
4.1. Краткий обзор 113
4.2. Выбор и обоснование критерия эффективности 116
4.3. Сравнение систем с решающей обратной связью 118
4.4. Двухканальная система передачи информации 121
4.5. Выводы 137
Глава 5. Моделирование на эцвм алгоритмов оценки качества канала 140
Заключение 143
Приложение
- Определение потерь, обусловленных кодовым методом оценки качества канала
- Оценки вероятностей правильных и ложных "стираний"
- Связь коэффициента группирования с коэффициентом корреляции ошибок
- Выбор и обоснование критерия эффективности
Введение к работе
Развитие все ускоряющими темпами всего народного хозяйства породило большие объемы информации, которые необходимо за кратчайшие сроки передать из одного агропромышленного региона в другой. Выполнение этой задачи позволит интенсифицировать общественное производство, что в свете решений ХХУІ съезда КПСС является одной из важных задач. Обработка потоков информации с помощью электронно-вычислительных машин значительно сокращает время обмена информации и тем самым ускоряет процесс производства. Положительный эффект от внедрения электронно-вычислительной техники увеличивается, если принимаемая для обработки информация имеет высокую достоверность и обеспечивается высокая эффективность использования канала. В связи с этим создание систем и разработка алгоритмов передачи и приема информации, позволяющих осуществлять прием информации с высокой достоверностью и обеспечивающих высокую эффективность использования систем передачи дискретной информации, является важной народнохозяйственной задачей. Среди различных методов, обеспечивающих высокую эффективность использования систем и прием информации с высокой достоверностью, важное место занимают адаптивные методы передачи информации. Реализация адаптивных методов передачи невозможна без решения вопросов оценки качественного состояния канала связи. Следуя /5/, "под оценкой качества канала следует понимать любые измерения характеристик канала, позволяющие оценить степень его пригодности для передачи информации". Измерения проводятся в дискретном и непрерывном каналах: перед сдачей каналов в эксплуатацию /6,7/, в процессе эксплуатации, в свободных и занятых передачей информации /3,4,5,9, 2.1-2.8/.
Для непрерывных каналов характеристикой, оценивающей качество канала, являются амплитудно-частотная (АЧХ), фазо-час-тотная характеристика (ФЧХ) и отношение мощности сигнала к мощности помехи. Отметим, что данные характеристики неоднозначно определяют качество передачи дискретной информации. При одних и тех же исходных величинах в зависимости от метода приема, вида модуляции степень пригодности канала для передачи информации различная. Показателями, оценивающими дискретный канал связи и учитывающими метод приема, вид модуляции, а также влияние на достоверность принятой информации АЧХ, ФЧХ и отношение мощности сигнала к мощности помехи является вероятность ошибочного приема единичного элемента (Рош ) » степень группирования ошибок в пакеты /3.3, 3.4/.
Все многообразие методов оценок качественных состояний каналов связи можно разделить на следующие классы.
1. Параметрические методы
Эти методы разрабатываются для каналов, удовлетворяющих определенной модели. Для них известна стохастическая связь между ошибками и результатами анализа линейного сигнала.
2. Непараметрические методы
При разработке данных методов делаются общие предположения о распределении сигнала и помехи и принадлежности канала определенной модели. При этом остается неизвестной стохастическая связь между ошибками и результатами анализа принимаемого сигнала. Такие методы менее точны чем параметрические и всегда требуют определения точности получаемых оценок.
3. Адаптивные методы
Эти методы характеризуются тем, что в процессе опреде - 5 ления качественного состояния канала связи дается оценка стохастической связи между ошибками и результатами анализа линейного сигнала. Качество канала оценивается уже с учетом этой связи.
Первый класс методов оценки качества канала довольно подробно исследован в литературе /3,4,5,9,2.2,3.4/- Так, в /3/ для каналов с нормальным распределением в отсчетный момент огибающей суммарного напряжения сигнала и помехи исследованы интервальный, пороговый и статистический методы. Оценка качества дискретного канала с независимыми ошибками рассмотрена в /5,9/. В /ЗЛ/ предложен способ оценки качества для канала, удовлетворяющего аппроксимации, предложенной Пуртовым Л.П., Замрием А.С, Захаровым А.И.
К непараметрическим методам, например, относятся методы оценки качества канала, основанные на использовании результатов декодирования кода, обнаруживающего ошибки /1,5,9,1Л/« При вычислении величины Гош предполагается, что каждая ошибочная КК, обнаруженная кодом, содержит определенную единицу искажения /1,6/ (в частности, одиночную ошибку /I/). Оценки в /1,6/ даны без анализа систематической ошибки (смещения) и величины дисперсии.
Совместный анализ результатов декодирования и результатов анализа линейного сигнала (комбинированный метод) рассматривается в /5,17-19,1.2,1.3,1.7,2.9,2.18,2.25/. Однако совместный анализ ограничивается классификацией КК на искаженные и неискаженные, не затрагивая вопроса о степени искажения /5,17-19,1.2,1.3,1.7,2.9/. Также не исследованы возможности использования результатов декодирования для оценки стохастической связи. В такой постановке вопроса комбинированный метод относится к адаптивным методам и рассматривается впервые.
В /2.18/ автором исследован один из возможных алгоритмов определения качества канала.
Следует отметить, что классификация алгоритмов с параметрической и непараметрической априорной неопределенностью была сделана впервые Шуваловым В.П. в /5/.
Настоящая диссертация посвящена разработке и анализу методов оценки качества канала, использующих сведения о результатах декодирования параметрической и непараметрической априорной неопределенностью.
Вопросам оценки качества канала посвящен ряд диссертаций: Г.Х.Гарскова (1971), М.И.Евстратова (1982), П.И.Треку-щенко (1983) и других.
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и трех приложений.
В первой главе проведен сравнительный анализ основных методов оценки качества канала. Получены выражения, определяющие средние потери для квадратичной функции потерь.
Во второй главе исследованы адаптивные методы оценки качества канала. Предложен метод оценки вероятностей правильных и ложных стираний. Исследован алгоритм определения качества канала, использующий оценки этих вероятностей, а также алгоритм вычисления / ш по оценкам условных вероятностей.
В третьей главе проведен анализ модели дискретного канала. Уточнена физическая сущность коэффициента группирования ошибок. Показано, что коэффициент группирования ошибок является возрастающей функцией от длины ЯК. Получены выражения, позволяющие аппроксимировать эту функцию с достаточной для практики точностью и расширить область применимости модели.
В четвертой главе проведен анализ эффективности систем, использующих устройства оценки качества канала. Проведено обоснование критерия эффективности. Исследованы алгоритмы обработки сигнала в двухканальной системе.
В пятой главе приведены результаты статистического моделирования.
В приложении I дан вывод выражений (1.16)4(1.23), в приложении 2 дано доказательство справедливости условия (2.98), в приложении 3 приведена программа статистического моделирования на ЭВМ. Список литературы дан по главам.
Основные тезисы, выносимые на защиту:
1. Доказательство условия, при выполнении которого задача создания кода, обладающего лучшей обнаруживающей способностью и уменьшающего средние потери при оценке качества канала по результатам декодирования, совпадают.
2. Алгоритм оценки кратности ошибки на длительности КК для модели канала, предложенной Л.П.Пуртовым, А.С.Замрием, А.И.Захаровым, и модели канала со стиранием, предложенной В.С.Антошевским, Ю.А.Абиссовым, Э.П.Шпилевским.
3. Способ определения вероятности ошибочного приема по оценкам вероятностей правильного и ложного стирания, а также по оценкам условных вероятностей стираний.
4. Модифицированная модель дискретного канала связи.
5. Метод оценки коэффициента группирования ошибок.
Диссертант считает своим приятным долгом выразить благодарность д.т.н., профессору В.П.Шувалову за руководство при выполнении отдельных разделов диссертационной работы, связанных с тематикой хоздоговорных научно-исследовательских работ, выполняемых на кафедре ПДЙ и Т Новосибирского электротехнического института связи.
Определение потерь, обусловленных кодовым методом оценки качества канала
Проведем анализ потерь, возникающих при оценке вероятности ошибочного приема единичного элемента с помощью кодового метода, в котором в соответствии с работой кода, обнаруживающего ошибки, каждая КК сопоставляется с некоторой единицей искажения /I/. Если для КК отмеченных сигналом "ошибка" с декодера единица искажения равна tj. , а для остальных - "to » т0 "Рош определяется выражением где через Y[ и T0 обозначены события, заключающиеся, соответственно, в обнаружении кодом искаженных помехой КК и приеме КК не отмеченных сигналом "ошибка" с декодера, а ЗЛьї) определяет долю необнаруженных кодом комбинаций с кратностью ошибки, равной t t . Структурная схема устройства оценки величины Рош» работающего по алгоритму, определенному выражением (1.4), представлена на рис. I.I. С декодера на устройство подаются сигналы об обнаруженных ошибочных КК (СО) и сигналы границ кодовых комбинаций (СГКК). Под действием сигнала СО триггер переходит в состояние, при котором коммутатор (КМ) пропускает на вход сумматора (3 ) сигнал, соответствующий t-i , а для КК, признанных кодом безошибочными, на вход сумматора подается сигнал, соответствующий ta Результаты суммирования под действием сигнала СГКК записываются и накапливаются на интервале анализа в устройстве памяти (П). Время анализа определяется датчиком интервала анализа (ДИА). Блоком оценки потерь достоверности (ПД) в конце интервала анализа дается количественная оценка Рож.
При этом потери согласно (1.2) равныПроведем преобразования выражения (1.5). Для этого представим его в виде где ti - средняя кратность ошибки в обнаруженных кодом искаженных КК; t0 - средняя кратность ошибки в КК не отмеченных в результате работы кода сигналом "ошибка". Принимая во внимание, что
Значение функции W(t,t) можно существенно уменьшить за счет уменьшения смещения и роста межгрупповой дисперсии, величина которой зависит от обнаруживающих способностей кода.
Найдем условия, при выполнении которых использование нового кода с другой обнаруживающей способностью приводит к уменьшению потерь /1.9/. Все величины, относящиеся к новому коду,отметим звездочкой. Наша задача состоит в выяснении, при каких условиях имеет место:где P( l,n.) - вероятность появления хотя бы одной ошибкив П. -значной кодовой комбинации. Предположим, что новый код обладает такой обнаруживающей способностью, при которой t меньше to на At0 , a t больше ti на Д Ц ;
Подставляя и t в (І.п) и обозначив K=(tlj -(t;t),l+а также,проведя несложные преобразования, получимОт величины и знака дроби правой части выражения (I.I2) зави-сит соотношение между РНо и Рно . Обозначим эту дробь через X . Дробь лЬ имеет линию разрыва 2-го рода3V .но является ограниченной величиной, и неможет быть больше P( i;n) и меньше нуля. Эти предельныезначения РКо обуславливают границы изменения величины 3t :- 15 -С учетом ограничений (I.I5) имеем следующие условия, при которых - 0 :Обобщая полученные неравенства, можно сделать следующиевыводы.
Если выполняются условия (I.I6) (I.I9), то любое увеличение обнаруживающей способности кода приводит к уменьшению потерь, возникающих при оценке качества канала кодовым методом. Следует отметить, что потери уменьшаются даже при
Это возможно для кода, обнаруживающего ошибки большей кратности чем сравниваемый код и пропуском ошибок малой кратности, имеющих большую интенсивность появления в КК и приводящих в конечном счете к росту Рно Снижение потерь можно получить также при выполнении условий (1.20) (1.23), но при этом необходимо обеспечить за счет роста обнаруживающей способности кода такую величину вероятности необнаруженной ошибки, для которой выполняется неравенство
Невыполнение этого неравенства приводит к росту потерь даже для кода, обладающего лучшей обнаруживающей способностью.Таким образом, потери при оценке качества канала кодовым методом зависят от величины и знака смещения, обнаруживающей способности кода и распределения ошибок в канале связи Последнее определяет вероятность P("jpi , П.) и величину Д"Ь0 , влияющих существенным образом на величину потерь.
Потери, обусловленные косвенным методом оценки качества канала, вычислим из условия, при котором все множество S ненадежно принятых на длительности КК единичных элементов ъ разобьем на ІЯ.+ І непересекающихся подмножеств о; ,JS О,П. . Надежность принятых элементов определяется любыми способами, рассмотренными в /4/« Каждому подмножеству Sj поставим в соответствие кратность ошибки "tj , которая является оценкой случайной величины t-і, .
Минимум потерь, возникающих при принятии решения и исполь зовании квадратичной функции потерь, достигается, если в качестве оценки кратности ошибки выбрать математическое ожидание "tj ,Je ОД, кратности ошибок Li , L=0,ln , с произвольным апостериорным распределением вероятностей /11,13/.
Оценки вероятностей правильных и ложных "стираний"
Известно, что в приемнике со "стиранием" в процессе приема информации с искусственно введенной для обнаружения ошибок избыточностью известны результаты декодирования и результаты анализа параметров линейного сигнала. Если "стирания", зафиксированные в искаженных кодовых комбинациях, обнаруженных кодом, считать правильными, а остальные ложными, то можно оценить величины вероятностей правильных и ложных "стираний" /2.17/. Математические ожидания таких оценок запишем в видегде А Рлс - доля ложных "стираний", расположенных в искаженных кодовых комбинациях, необнаруженных кодом; д Рпс - доля правильных "стираний", расположенных вискаженных кодовых комбинациях, необнаруженных кодом.Пусть А Рпс "Л Рпс = А Рс Тогда выражения (2.35) и (2.36)можно представить в виде:которые аналогичны выражениям (2.27) и (2.28), полученным ранее. Определим условия, при которых выполняется равенство (2.34). Представим (2.34) в виде
Решим уравнение (2.37) относительно uQ , получим два корнязначения которых на оси А / расположены по обе стороны от Д гс , определяющего максимум выражения (2.29). Наибольший интерес представляет первый корень уравнения (2.37), величина которого при изменении /ш от 0 до 0,5 является возрастающей функцией от аргумента Рош . Так как Л Qf д Рс , то увеличение АРСІ приводит к увеличению отношения he . Это, в свою очередь, приводит к увеличению значения оценки Рош . Таким образом, изменения Рош и его оценки оказываются согласованными, в то время как увеличение д Рс2 приводит к уменьшению вероятности ошибки, что противоречит физическому смыслу. Как правило д РС1 иррациональное, поэтому ищем приближенное значение h Pa . Представим выражение (2.38) в виде, т.е. Численным методом квадратный корень можно вычислить с любой точностью. На рис. 2.2 представлены зависимости л Ра и л РС2 от Рс при разных значениях Pow . Из анализа этих зависимостей видно, что значение А Рс1 во всем диапазоне изменения/? не превышает двойной величины вероятности ошибочного приема единичного элемента. Определим нижнюю границу значения A Pci . Для этого представим равенства (2.38) в виде:
Если за значение радикала взять квадрат разности выражения (2.39), то вычисленные значения A Pcf будут меньше фактических значений. Подставим это решение в уравнение (2.38)Таким образом, практически для любой величины Рс значения Л Рс/ ограничены 2Рош и Рм0 , т.е.- -Учитывая, что Рс выбирается много больше 4-$ш Рпп , разложим (2.40) в ряд Маклорена. Покажем, что остаточный член ряда равномерно стремится к нулю. Представим его в форме Ла-гранжа:
Учитывая неравенствоприходим к следующему неравенству р / . Так какЗначит lim Rn= О .Следовательно, составленный ряд является сходящимся. Взяв достаточное число членов, мы можем вычислить д R, с любой степенью точности. Ограничимся двумя первыми членами разложения Остаточный член равенНа рис. 2.3 представлены верхняя и нижняя границы значений
А Рс/ определенные выражением (2.46). Из зависимостей, представленных на рисунке, ви дно, что пщ$&-4$и, Рпп величина А Рс1 значительно меньше РоШ и всегда больше Рио . Таким образом, определены верхняя и нижняя границы значений A PCi . Естественно, возникает вопрос о возможности получения оценок Рпс и РАС с учетом влияния на их величину обнаруживающей способности кода, позволяющих получить несмещенную оценку Рош .. Анализ влияния обнаруживающей способности кода на величину оценок вероятности правильных и ложных "стираний" /2.18/В /І.І/ для каналов, удовлетворяющих модели /І.ІІ/, дается выражение математического ожидания "стираний" в кодовой комбинации из /ь единичных элементов при ti - кратной ошибке
В выражении (2.51) первое слагаемое определяет оценку вероятности правильных "стираний", а второе - оценку вероятности ложных "стираний".Определим предельные значения оценок правильных и ложных "стираний". Допустим, что код обнаруживает все ошибки. Тогда оценки Рпс и РЛС представим в виде:Если при этом H fz(ti) = / , то получим верхнюю границу оценки Рпса верхняя граница для ложных "стираний" равна / Pf&/;/? ) = Р (t 0;fl). Для кода, обладающего определенной обнаруживающей способностью и Рс 1
Таким образом, величины оценок вероятностей правильных и ложных стираний зависят от распределения кратностей ошибок на длительности КК, обнаруживающей способности кода и услов ных вероятностей "стирания" и / (6 )- Величины последних зависят от порога анализа параметра линейного сигнала или, что однозначно, от / .
Для нахождения выражения, определяющего смещение оценок&РС , представим первую дробь правой части выражения (2.51)в видеn где первое слагаемое определяет вероятность правильных "стираний", второе - определяет уменьшение оценки вероятности правильных стираний за счет необнаружения кодом некоторых искажений в КК, а третье слагаемое определяет добавку за счет ложного "стирания" в искаженных КК обнаруженных кодом
Данное выражение совпадает с (2.35). Таким образом, при сделанных предположениях доказана справедливость равенства (2.35). Запишем аналогичные выражения для оценки вероятности ложных "стираний". Для этого представим вторую дробь выражения (2.51) в виде:
Связь коэффициента группирования с коэффициентом корреляции ошибок
Первоначально введем определение коэффициента корреляции ошибок.Пусть случайная величина х , = ftff принимает значение, равное I при правильном приеме и 0 при ошибочном приеме і -го единичного элемента в п -значной кодовой комбинации. События, состоящие в правильном и ошибочном приеме і -го единичного элемента, обозначим соответственно через {Оі} і {Ні} . Вероятности события Mj {&} соответственно равны комбинации полная группа состоит из 2 событий { А/1 Следует отметить, что событие fAj } является сложным и состоит из совместного появления И событий {с/с] случайной величины Xi . Так, вероятность правильного приема кодовой комбинации записывается в виде P(Of,Qz . .., Qn ). Будем рассматривать любое событие \АІ }Р J = Ї,2Л как составное, состоящее из двух событий {А І } { Cfi j , т.е. первое событие состоит в приеме п единичных элементов, в составе которых отсутствует I -ый единичный элемент, например {Qf CU, -.Qi-/ Qi+f Qn\ а второе - в приеме недостающего І -ого единичного элемента, І = Tji . Если интересуемому нас событию из -(АУ } поставить в соответствие I, а остальным событиям - 0, то получим случайную величину, которую обозначим через У/ , j = /f2n С учетом введенных обозначений представим выражение, определяющее коэффициент корреляции
Рассмотрим вероятности событий, в которых первый элемент кодовой комбинации принят верно. Запишем вероятности одного из этих событий в виде а значит и вероятность совместного события, содержащего от I до 77 -/ событий CL , равна нулю. Теперь рассмотрим вероятность совместных событий, содержащих событие (G/) . Представим одно из этих событий в форме
Безусловную вероятность события Cfi запишем в видеЗапишем выражение, определяющее предел Z(Cf/,...Gn-/ вп ) в виде: связь между событиями Q, и Qm , Число т определяет отрезок времени С . Условимся, что пока конец отрезка времени, равный , находится на т -ом единичном отрезке времени величина функции корреляции постоянна, а при переходе к m+i единичному интервалу - изменяется скачком. Будем считать, что начало отсчета " совпадает с началом кодовой комбинации, а равно длительности единичного элемента. Тогда функция корреляции определяется выражением /12/ + 1
Принимая во внимание, что событие G имеет всего два исхода, представим вероятности P(af,am) и Р(0/)ъ виде:
Если вероятность совместного события {Ot. c/fi j является монотонно убывающей функцией аргумента н , а коэффициент корреляции ошибок больше нуля, то из (З.Зб) и свойства I следует Связь коэффициента корреляции с коэффициентом группирования ошибок
Запишем выражение (3.9) в видеРешим уравнение (3.19) относительно вероятности Р (о,... Оп )- -В свою очередь вероятность Р (Q/... On-i ) можно представить в виде
Теперь, подставляя (ЗЛІ) в (3.40), а получившийся результат в выражение, определяющее вероятностьР(0/,02,03,) и т.д., т.е. сворачивая данное выражение в обратном порядке, получаем: и Xcp = О . При построении зависимости с/ =/ (Ъср) предполагалось, что величина условной вероятности P(Gl/o/...Qi-f) изменяется по экспоненциальному законуКоэффициент к определяет степень корреляционной зависимости между событиями \Qij, l=1,fi . При $ = о события {QL} независимы, а с ростом R зависимость между событиями увеличивается и перерастает в линейную, если /- - .Еслил /ш 1 , то приближенно можно считать, чтоU(n) = При этом зависимость между коэффициентами корреляции и ошибок задается выражением
Выбор и обоснование критерия эффективности
Совокупная продукция связи, получаемая в народном хозяйстве в результате переноса информации;С - совокупные затраты на совершенствование, создание и эксплуатацию средств связи.В свою очередь /4.1/где Иї - капитальные затраты;7 - нормированный срок окупаемости измеряется в годах; - эксплуатационные расходы.
Наиболее эффективный вариант создания системы связи следует признать тот, который обеспечивает максимальное значение целевой функции (4.1). При этом следует учитывать ограничения, накладываемые при поиске максимума (4.1). В качестве ограничения при сравнении различных вариантов построения систем связи выбирают допустимую величину вероятности своевременной доставки сообщения или вероятности необнаруженной ошибки (РДОСТПА, РноА ) Вариант, обеспечивающий максимум (4.1) и при этом Рн0 Рно-А или остп Pfi,octnti считается наиболее эффективным. Раскроем показатель А . Если количество информации равно UБит , а средний эффект в народном хозяйстве от руб IД - относительная скорость передачи; - часть времени, в течение которого производится обмен данными.
Капитальные затраты состоят из затрат на строительно-монтажные работы и затрат на оборудование и инструменты, а также прочие расходы /4.16/. Основная доля капитальных затрат приходится на оборудование и инструменты /4.1/. Для приближенных расчетов можно учитывать только эти затраты. Определенные трудности возникают при определении S . Эти трудности связаны с определением эффекта от использования в народном хозяйстве принятой информации. Следует отметить, что ценность информации с ростом времени доставки уменьшается. Закономерности уменьшения ценности информации в настоящее время изучены недостаточно /4.II/. Приближенную зависимость изменения ценности информации от времени можно представить в виде /4.1/где Д - интенсивность старения информации.Подставляя (4.2), (4.3) и (4.4) в (4.1), а также учитывая L (h) получаем:
Переменными в (4.6) являются /fe- , Hi » Зі » L(ti) Остальные величины изменяют величину максимума для любого сравни ваемого варианта в одинаковое число раз, т.е. являются масштабными.
Следовательно, для выбора наиболее эффективного вариант-та можно не учитывать масштабные величины и искать максимум выражения
Если для сравниваемых вариантов равны эксплуатационные расходы, то ищется максимум выражения
При этом величина \ э1 определяет долю относительной скорости передачи, приходящейся на один рубль капитальных затрат. При равенстве капитальных затрат и времени доставки сравнение производят по относительной скорости передачи.
Известно, что для каждого качественного состояния канала связи имеется оптимальная длина блока, при котором обеспечивается максимальная скорость передачи информации /4.17, 4.18/. Качество канала в сравниваемых вариантах определяется кодовым, косвенным и комбинированным способами. Стоимость дополнительного оборудования, вводимого в систему для реализации любого из вышеперечисленных методов оценки качества канала, не велика, а разница в стоимости не существенна /4/. При этом не требуется для обслуживания устройств оценки качества канала дополнительного технического персонала. Следовательно, сравниваемые варианты имеют равные капитальные затраты и эксплуатационные расходы. Время доставки информации при любом методе оценки качества канала будем считать равным одной и той же величине.
При равенстве затрат и выполнении последнего условия сравнение систем с кодовым, косвенным и комбинированным методом оценки качества канала проведем по величине относительной скорости передачи информации.
Относительная скорость передачи информации для системы с непрерывной передачей информации по прямому каналу и сигналов подтверждения по обратному подсчитывается по формулегдеР(Ос-; Oj) - вероятность совместного события {aipLj\ ; СІ с - событие, заключающееся в том, что канал находится в С -ом состоянии;Qj - оценка качества канала J -ым состоянием; fljjf j - длина блока и число информационных битов внем, соответствующие -ому состоянию канала; Д/ - число блоков в переспрашиваемом пакете. На рис. 4.1 для системы с передачей по прямому каналу информации блоками в 260 Бит или 140 Бит представлены зависимостиспособов, не больше 10 , то передается информация блоками по 260 Бит и блоками в 140 Бит при Pou/}JO Передаваемая информация защищена от ошибок с помощью циклического кода с образующим полиномомх +Х +JC +1 Любой передаваемый блок состоит из 16 проверочных битов, 4 служебных битов и оставшихся информационных битов, передаваемых Международным кодом № 5 с защитой на четность. Запрос на повторную передачу блоков осуществляется по обратному каналу, не подверженному действию помех. Из анализа кривых следует, что наибольший выигрыш в скорости передачи информации от использования оценки Рош , полученной комбинированным способом, достигается в плохих каналах ( r0ai 10 ). Причем величина выигрыша зависит от точности оценки, от коррелированности сведений о кратности ошибок, полученных с помощью кодового и косвенного методов, а также от эффективности косвенного метода (см.главу I).
Для передачи информации используются два канала, заданная степень достоверности может быть обеспечена путем реализации следующих алгоритмов.1. Весовое сложение аналоговых сигналов, т.е. сложениесигналов с весами до решающего устройства.2. Прием информации по каналу с меньшей мощностью помехи.
Проведем анализ системы, работающей по алгоритму I.Структурная схема устройства приведена на рис. 4.2. Сигнал изканалов последовательно поступает на соответствующие фильтры приема (Фпр) и демодуляторы (Дем). С демодуляторов сигналы подаются на устройство оценки величины веса (УОВ). Огибающие
