Содержание к диссертации
Введение
1. Исследование прогнозирующих параметров каналов и трактов аналоговых систем передачи 13
1.1. Определение прогнозирующих параметров 13
1.2. Исследование процесса снижения уровня сигнала 14
1.3. Определение математической модели функции снижения уровня сигнала 21
1.4. Исследование процесса возрастания уровня помехи 29
1.5. Определение математическом модели изменения уровня помехи 37
1.6. Выводы 56
2. Разработка методов прогнозирования состояния каналов и трактов передачи 58
2.1. Постановка задачи 58
2.2. Обоснование выбора метода прогнозирования уровня сигнала 60
2.3. Обоснование выбора метода прогнозирования уровня помехи 67
2.4. Разработка алгоритма градиентного метода 75
2.5. Разработка алгоритма метода статистического градиента 81
2.6. Выводы 83
3. Исследование характеристик прогнозирования состояния канала и тракта передачи 84
3.1. Определение ошибки при прогнозировании градиентным методом 86
3.2. Определение ошибки при прогнозировании методом статистического градиента 96
3.3. Определение коэффициента и шага прогнозирования 109
3.4. Выводы
4. Разработка устройств автоматического прогнозирования .
4.1. Разработка устройства автоматического прогнозирования градиентным методом
4.2. Разработка устройства автоматического прогнозирования методом статистического градиента
4.3. Разработка рекомендаций по использованию средств прогнозирующего контроля
4.3.1. Использование устройства прогнозирующего контроля на оконечных станциях системы передачи
4.3.2. Использование автоматического прогнозирования в устройствах АРУ кабельных систем передачи
4.3.3. Использование устройств автоматического прогнозирования в трактах передачи данных (Ї1Д)
4.3.4. Использование устройства автоматического прогнозирующего контроля при прогнозировании состояния канала и тракта по изменению во времени уровня помехи .
4.4. Экономическая эффективность использования автоматического прогнозирующего устройства
4.5. Выводы
Заключение
Литература
- Определение математической модели функции снижения уровня сигнала
- Обоснование выбора метода прогнозирования уровня помехи
- Определение ошибки при прогнозировании методом статистического градиента
- Разработка устройства автоматического прогнозирования методом статистического градиента
Введение к работе
АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. В принятых ХХУІ съездом ІШСС "Основных направлениях экономического и социального развития СССР на 1981-85 г.г. и до ІУ90 г.", большое внимание уделяется задаче повышения качества выпускаемой продукции и различных отраслях народного хозяйства. Для отрасли связи, в частности, намечено: "Обеспечить более полное удовлетворение потребности народного хозяйства и населения в услугах связи, повысить их качество" [i] .
В связи с этим весьма актуальны вопросы улучшения качества и повышения эффективности использования каналов и трактов многоканальных систем передачи (МСТІ), обеспечивающих все виды междугородной электрической связи (телефонной, телеграфной, звукового вещания и др.).
Основными причинами снижения качества каналов и эффективности их использования являются отказы аппаратуры, повреждения линии передачи, действие помех и наличие кратковременных прерываний связи. В настоящее время при эксплуатации МСП показанием к обслуживанию являются только факты полных отказов. Вследствие этого возможны случаи эксплуатации каналов и трактов с пониженным качеством передачи. Период неработоспособности систем передали возрастает за счет затрат времени на обнаружение отказа и оповещение оперативных и ремонтных бригад.
Одним из наиболее действенных способов повышения эффективности использования систем передачи и улучшения качественных показателей каналов и трактов является применение устройств автоматического контроля. Автоматический контроль позволяет существенно сократить затраты времени на обслуживание системы передачи, повысить достоверность результатов контроля и уменьшить объем ручного труда. Наилучшие результаты автоматический контроль дает в том случае, когда по его данным прогнозируются предотказовые состояния каналов и трактов. Автоматическое прогнозирование дает возможность сократить простои систем передач в целом, а также своевременно принять соответствующие меры по повышению качества передачи информации.
Прогнозирование состояния каналов и трактов передачи возможно потому, что их состояние определяется постепенными изменениями параметров. Именно эти изменения фиксируются контрольными устройствами.
Проблема разработки и применения автоматических прогнозирующих устройств контроля становится жизненной необходимостью в связи с возрастающей сложностью МСП. В этих системах наибольшую опасность представляют не полные, а частичные отказы, которые при существующих методах эксплуатации не могут быть обнаружены или обнаруживаются несвоевременно. При наличии частичных отказов система передачи продолжает работать, однако качество каналов не соответствует требуемым нормам, эффективность применения такой системы снижается. Применение устройств автоматического прогнозирования улучшит качество каналов и трактов и повысит эффективность использования систем передачи.
Первостепенное практическое значение имеет разработка рациональных методов, на которых базируется техническая реализация устройств автоматического прогнозирования.
ЦЕЛЬ РАБОТЫ. Целью настоящей диссертационной работы является разработка методов и средств автоматического прогнозирования состояния каналов и трактов МСП и также разработка рекомендаций по практическому их применению.
ЗАЩИЩАЕМЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ. На защиту выносятся следующие основные положения: - выбор и обоснование прогнозирующих параметров технического состояния канала и тракта МСП;
- аналитические модели прогнозирующих параметров, полученные в результате статистических исследований;
- разработанные методы прогнозирования состояния каналов и трактов МСП и средства их технической реализации, позволяющие улучшить качество и повысить эффективность использования МСП в целом;
- рекомендации по практическому применению средств автоматического прогнозирования в реальных условиях эксплуатации каналов и трактов МСП.
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ. При выполнении исследований использовалась следующая методика:
для определения прогнозирующих свойств параметров канала и тракта передачи был использован метод статистических испытаний;
для определения математических моделей процессов снижения уровня сигнала и возрастания уровня помехи использовались аппарат математической статистики, метод наименьших квадратов и методы корреляционного и спектрального анализа случайных процессов;
для разработки алгоритмов прогнозирования технического состояния каналов и трактов систем передачи информации использовались метод градиента и метод статистического градиента;
оценка точности прогнозирования методами градиента и статистического градиента производилась с использованием теории вероятностей и теории векторного анализа.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В результате исследования процессов снижения уровней сигналов и возрастания уровней помех (от заданных пороговых до допустимых значений) в каналах и трактах аналоговых систем передачи показано, что процесс снижения уровня сигнала аппроксимируется математической моделью, представляющей собой линейно-убывающую функцию, а процесс возрастания уровня помехи линейно-возрастающую Функцию текущего среднего значения.
В качестве основных прогнозирующих параметров состояния каналов и трактов передачи должны использоваться скорости снижения уровня сигнала и возрастания уровня помехи.
Разработан метод прогнозирования снижения уровня сигнала, основанный на измерении и анализе градиента прогнозирующего параметра. Достоинством метода является идентичность операций измерений и анализа прогнозирующего параметра в широком диапазоне его значений, что позволяет простым способом автоматизировать процедуры классификации реализаций и прогнозирования в реальном масштабе времени.
Разработан метод прогнозирования возрастания уровня помехи, основанный на последовательном измерении градиентов прогнозирующего параметра, их накоплении и анализе. Метод позволяет повьшать точность прогноза по мере накопления измеренных величин и автоматизировать процедуру прогнозирования в реальном масштабе времени.
Для реализации предложенных методов разработаны устройства автоматического прогнозирования снижения уровня сигнала и возрастания уровня помехи в каналах и трактах передачи. Устройство автоматического прогнозирования состояния канала передачи по снижению уровня сигнала защищено авторским свидетельством.
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ. Предложенные в работе методы и устройства автоматического прогнозирующего контроля могут быть преимущественно использованы в системах передачи с частотным разделением каналов.
Использование предложенных методов и устройств прогнозирования позволяет автоматически определять предотказовые состояния каналов и трактов и тем самым сократить простои систем передачи в целом, проводить по прогнозирующему параметру обоснованные настроечные и профилактические работы оборудования оконечной станции и оборудования линейного тракта, что уменьшает объем ручного труда и сокращает численность эксплуатационного персонала, выполняющего настроечные и профилактические работы.
Произведена оценка экономической эффективности применения прогнозирующего устройства в системе передачи К-бОп.
ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ. Предложенные в работе математические модели процессов снижений измерительных уровней сигнала и возрастания уровней помехи, методы и средства автоматического прогнозирования состояния каналов и трактов использованы в разработках Ленинградского научно-производственного объединения "Красная Заря", в научно-исследовательских работах и опытно-конструкторской разработке, проводимых Киевским филиалом ЦНИИС.
Разработанные в диссертации устройства автоматического прогнозирования использованы на Республиканской междугородной телефонной станции г.Ташкента в автоматизированной системе контроля качества каналов и трактов, которая создается по плану разработки АСУ предприятия.
Экономический эффект при использовании 1000 устройств автоматического прогнозирования в аппаратуре К-бОп составит ориентировочно 60 тыс. рублей в год за счет сокращения простоя систем передачи и уменьшения объема ручного труда при проведении настроечных и профилактических работ по результатам прогнозирующего контроля.
Соответствующие документы о внедрении приведены в приложении.
АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ. Основные результаты диссертационной работы обсуждались: на Всесоюзной научной сессии, посвященной дню Радио (Москва, 1974г.) и посвященной 80-летию изобретения Радио (Москва, 1975г.);
на Всесоюзном научно-техническом совещании "Оценка надежности сетей связи и их элементов" (Новосибирск, 1974 г.);
на Республиканских научно-технических конференциях, посвященных 30-летию Победы СССР в Великой Отечественной войне (Ташкент, 1975 г.), "Совершенствование технического обслуживания каналов, трактов и аппаратуры дальней связи" (Киев, 1977 г.), "Некоторые проблемы фундаментальных и прикладных наук в условиях научно-технической революции" (Ташкент, 1980г.), "Проблемы повышения эффективности и надежности систем связи" (Ташкент, 1981 г.);
на Всесоюзной научно-технической конференции "Повышение качества и надежности сетей связи и их элементов" (Новосибирск, 1978 г.);
на Республиканской научно-технической конференции "Проблемы создания и внедрения автоматизированной системы технической эксплуатации первичной магистральной и вторичной сетей связи страны" (Ровно, 1983 г.).
ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертационной работы опубликовано 16 работ, в том числе получено одно авторское свидетельство на изобретение.
СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложения. Работа содержит 120 страниц машинописного текста, 10 таблиц, 18 рис., список литературы из 76 наименований. В приложениях приведены методика исследований, таблицы исходных данных, результаты расчета на ЭВМ параметров математических моделей, структурные схемы, принципы работы устройств автоматического прогнозиро 10 вания и акты внедрения.
В ПЕРВОЙ ГЛАВЕ рассматриваются вопросы выбора прогнозирующих параметров состояния каналов и трактов МСП, в качестве которых предложено использовать скорость снижения уровня сигнала (СУС) и скорость возрастания уровня помехи (ВУГ1). Приведены результаты экспериментальных исследований этих параметров в реальных каналах и трактах МСП. Показано, что в каналах и трактах МСП в основном преобладают постепенные отказы. Случайные процессы СУС и ВУП в общем виде рассматриваются как нестационарные и неэргодические, что следует из анализа физических процессов, протекающих в реальных каналах и трактах МСП. Определены аналитическая модель процесса СУС, пределы наиболее вероятных значений скорости изменения этих процессов и интегральные кривые их распределения. Для случайных процессов ВУП определены корреляционная функция и спектральная плотность распределения, анализ которых показывает, что эти процессы характеризуются медленной нестационарностыо. Показано, что случайные процессы ВУП можно рассматривать как нестационарные процессы со стационарными первыми приращениями, для которых текущее среднее значение изменяется по линейному закону. Определена структурная функция процессов ВУП и проведен теоретический анализ параметров этой функции.
ВО ВТОРОЙ ГЛАВЕ поставлена задача автоматического прогнозирования процессов СУС и ВУП. На основе анализа и сравнения методов прогнозирования, применяемых в теории оптимальной фильтрации и при прогнозировании технического состояния радиоэлектронной аппаратуры, применительно к математическим моделям, для прогнозирования процессов СУС и ВУП предложено использовать градиентный метод и метод статистического градиента, соответственно. Для этих методов, с учетом возможности их технической реализации, разработаны алгоритмы прогнозирования.
В ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ рассматриваются вопросы оценки точности (погрешности) прогноза. Величина доверительного интервала, в котором будет находиться экстраполированное значение градиента (накопленных градиентов), являются основной характеристикой качества прогноза. Ошибка прогноза рассматривается как сумма ошибок, вызванных неточностью оценки коэффициентов математической модели и наличием флуктуации в точке прогноза. Определены значения величины доверительного интервала попадания экстраполированных градиентов и накопленных градиентов в виде среднего квадратического отклонения. Рассмотрены вопросы зависимости ошибки прогноза от величины коэффициента и шага прогнозирования. Определены рациональные величины коэффициента и шага прогнозирования при заданной вероятности ошибки.
В ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ на основе предложенных алгоритмов прогнозирования градиентного метода и метода статистического градиента, разработаны устройства автоматического прогнозирования. Приводятся пример расчета годового ожидаемого экономического эффекта при использовании устройств автоматического прогнозирования в аппаратуре К-бОп и практические рекомендации по их применению.
В ЗАКЛЮЧЕНИИ сделаны выводы по существу проведенных исследований.
В ПРИЛОЗКЕНИИ приведены методика исследований процессов СУС и ВУП, данные реализаций процессов СУС и ВУП, алгоритмы и результаты исследований на ЭВМ процессов СУС и ВУП, структурные схемы и описания принципов работы устройств автоматического прогнозирования, а также акты внедрения результатов диссертационной работы.
Работа выполнена на кафедрах многоканальной электросвязи Московского ордена Трудового Красного Знамени электротехнического института связи и Ташкентского электротехнического института связи под руководством к.т.н., доцента Баевой Н.Н.
Определение математической модели функции снижения уровня сигнала
В связи с этим весьма актуальны вопросы улучшения качества и повышения эффективности использования каналов и трактов многоканальных систем передачи (МСТІ), обеспечивающих все виды междугородной электрической связи (телефонной, телеграфной, звукового вещания и др.).
Основными причинами снижения качества каналов и эффективности их использования являются отказы аппаратуры, повреждения линии передачи, действие помех и наличие кратковременных прерываний связи. В настоящее время при эксплуатации МСП показанием к обслуживанию являются только факты полных отказов. Вследствие этого возможны случаи эксплуатации каналов и трактов с пониженным качеством передачи. Период неработоспособности систем передали возрастает за счет затрат времени на обнаружение отказа и оповещение оперативных и ремонтных бригад.
Одним из наиболее действенных способов повышения эффективности использования систем передачи и улучшения качественных показателей каналов и трактов является применение устройств автоматического контроля. Автоматический контроль позволяет существенно сократить затраты времени на обслуживание системы передачи, повысить достоверность результатов контроля и уменьшить объем ручного труда. Наилучшие результаты автоматический контроль дает в том случае, когда по его данным прогнозируются предотказовые состояния каналов и трактов. Автоматическое прогнозирование дает возможность сократить простои систем передач в целом, а также своевременно принять соответствующие меры по повышению качества передачи информации.
Прогнозирование состояния каналов и трактов передачи возможно потому, что их состояние определяется постепенными изменениями параметров. Именно эти изменения фиксируются контрольными устройствами.
Проблема разработки и применения автоматических прогнозирующих устройств контроля становится жизненной необходимостью в связи с возрастающей сложностью МСП. В этих системах наибольшую опасность представляют не полные, а частичные отказы, которые при существующих методах эксплуатации не могут быть обнаружены или обнаруживаются несвоевременно. При наличии частичных отказов система передачи продолжает работать, однако качество каналов не соответствует требуемым нормам, эффективность применения такой системы снижается. Применение устройств автоматического прогнозирования улучшит качество каналов и трактов и повысит эффективность использования систем передачи.
Первостепенное практическое значение имеет разработка рациональных методов, на которых базируется техническая реализация устройств автоматического прогнозирования. ЦЕЛЬ РАБОТЫ. Целью настоящей диссертационной работы является разработка методов и средств автоматического прогнозирования состояния каналов и трактов МСП и также разработка рекомендаций по практическому их применению. ЗАЩИЩАЕМЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ. На защиту выносятся следующие основные положения: - выбор и обоснование прогнозирующих параметров технического состояния канала и тракта МСП; - аналитические модели прогнозирующих параметров, полученные в результате статистических исследований; - разработанные методы прогнозирования состояния каналов и трактов МСП и средства их технической реализации, позволяющие улучшить качество и повысить эффективность использования МСП в целом; - рекомендации по практическому применению средств автоматического прогнозирования в реальных условиях эксплуатации каналов и трактов МСП. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ. При выполнении исследований использовалась следующая методика: для определения прогнозирующих свойств параметров канала и тракта передачи был использован метод статистических испытаний; для определения математических моделей процессов снижения уровня сигнала и возрастания уровня помехи использовались аппарат математической статистики, метод наименьших квадратов и методы корреляционного и спектрального анализа случайных процессов; для разработки алгоритмов прогнозирования технического состояния каналов и трактов систем передачи информации использовались метод градиента и метод статистического градиента; оценка точности прогнозирования методами градиента и статистического градиента производилась с использованием теории вероятностей и теории векторного анализа. НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В результате исследования процессов снижения уровней сигналов и возрастания уровней помех (от заданных пороговых до допустимых значений) в каналах и трактах аналоговых систем передачи показано, что процесс снижения уровня сигнала ап проксимируется математической моделью, представляющей собой линейно-убывающую функцию, а процесс возрастания уровня помехи линейно-возрастающую Функцию текущего среднего значения.
Обоснование выбора метода прогнозирования уровня помехи
Важнейшими условиями высокого качества работы многоканальных систем передачи информации являются стабильность измерительных уровней приема в каналах и трактах, а также не превышающие допустимых значений уровни помехи на выходе каналов и трактов [2, 3, 4, 5 ] . Опыт эксплуатации многоканальных систем передачи и результаты исследований, проведенных автором [б, 7, 8] , показывают, что достаточно часто в каналах и трактах происходят изменения измерительных уровней приема и увеличение уровней помехи, отрицательно сказывающиеся на качестве передачи информации. Существующие методы контроля уровней сигнала и помехи [9, 10, II, 12] в основном фиксируют выход этих параметров за пределы норм и не позволяют определить тенденцию их изменений. С точки зрения прогнозирования состояния каналов и трактов представляет большой интерес исследование изменений во времени уровней контрольного (измерительного) сигнала и помехи от момента начала занижения и завышения, соответственно, до выхода их за пределы допустимых норм.
Поэтому в качестве прогнозирующих параметров с помощью которых выявляются тенденции ухудшения состояния каналов и трактов могут быть [б] : скорость снижения уровня контрольного сигнала; скорость возрастания уровня помехи.
Для определения характера изменения этих параметров, которые позволят достаточно полно изучить процессы занижения уровня сигнала и завышения уровня помехи и адекватно описать их математическими моделями, необходимо разработать методику исследований и проанализировать полученные данные.
Результаты статистических исследований свидетельствуют [12] что одним из основных источников ошибок при передаче дискретных сигналов являются кратковременные перерывы связи (отказы).
Отказом принято считать пропадание или занижение уровня сигнала по отношению к номинальному значению на 18 дБ и более при длительности Т 300 мс. Такое допущение основано на том, что схемные решения в существующей аппаратуре коммутации канала тональной частоты обуславливают разъединение канала передачи при действии перерыва 7" 300 мс.
Рассмотрим результаты исследования эпюр снижений уровня сигнала, предшествующих отказу. В качестве прогнозирующего параметра момента наступления постепенного отказа принята скорость снижения уровня сигнала (СУС) [ 6] . В работе [ 7] методом непрерывной регистрации получены предварительные данные эпюр процессов СУС с помощью инерционного самопишущего прибора. Для прогнозирования отказа необходимо определить характер СУС, предшествующий отказу. Более детальному анализу подвергались эпюры процессов СУС, полученные с помощью безинерционного прибора H-II7.
На рис. I.I. приведены характерные эпюры функции процессов СУС в системе передачи. 1-ая эпюра относится к каналу ТЧ, 2-ая -12 канальной группе, 3-я - к линейному тракту. На всех эпюрах Н и К означают начало и конец процесса СУС, В - восстановление номинального значения уровня. На рис. I.I. дано определение угла сС характеризующего скорость снижения уровня контрольного сигнала относительно своего номинального значения.
Из приведенных: эпюр видно, что реализации процесса СУС представляют собой убывающие функции. Скорость снижения уровня сигнала определяется по формуле Sn уровень, соответствующий отказу; Тх - длительность процесса СУС ( tн - время, соответствующее началу, a tк - концу процесса СУС, т.е. моменту, когда уровень сигнала соответствует -18 дБ). Анализ процессов СУС показал, что скорости снижения уровня контрольного сигнала изменяются в широких пределах.
С целью определения возможности прогнозирования отказы были разделены на внезапные и постепенные [7 ] . Условием разделения внезапных отказов (Тп время, необходимое для предотвращения отрицательного влияния отказа, которое условно принято равным 25 мс, с учетом времени задержки сигнала за счет переходных процессов в узкополосном фильтре).
Данные обработки эпюр СУС сведены в таблицу I.I. Результаты анализа показывают, что в объектах измерений постепенные отказы (столб. 5-8) составляют 50-65 % от общего числа отказов.
Определение ошибки при прогнозировании методом статистического градиента
Существующая система эксплуатации каналов и трактов передачи предусматривает контроль и измерение каждого канала или трак- . та. Соответственно, предлагается использовать автоматический прогнозирующий контроль для канала или тракта передачи в отдельности. Постановка проблемы прогнозирования в таком виде представляет собой задачу вероятностного прогнозирования, который является разновидностью математического прогнозирования [18, 46 ] . Выводы, получаемые методами вероятностного прогнозирования, справедливы для такой совокупности объектов, которая характеризуется однородностью условий эксплуатации как по эксплуатационным режимам, так и по составу и видам внешних воздействий. Известно, что многоканальные системы передачи, состоящие из большого числа последовательно включенных достаточно сложных устройств (необслуживаемых и обслуживаемых усилительных пунктов, пунктов переприема и транзита и т.д.) используют одинаковые эксплуатационные режимы, состав и виды внешних воздействий для них однороден.
В зависимости от условий использования результатов прогноза различают прогнозирование с количественной и качественной оценкой прогнозируемого параметра. В первом случае для каждой реализации находится оценка значения прогнозируемого параметра к моменту времени, а во втором указывается интервал значений величин прогнозируемого параметра каждой реализации к моменту времени
Эти задачи решаются на основе использования теории статистических оценок. Классические статистические методы дают оптимальное решение задачи прогнозирования. Однако, определение многомерных условных плотностей распределения в реальном масштабе времени является крайне сложной, порой практически неосуществимой задачей. В данном случае более целесообразен алгоритм прогнозирования с использованием экстраполяции случайных процессов. При этом выбор математического аппарата прогнозирования в основном и сводится к определению конкретной формы оператора экстраполяции последовательности величин \S (t-) \ » пригодного для прогнозирования.
Задача выбора оператора прогнозирования по своему содержанию оказывается близкой к задаче синтеза предсказывающего фильтра в теории оптимальной фильтрации, решающего задачу оценки значения входного сигнала в некоторый упрежденный момент времени на основе знания предыстории этого сигнала [47 ] . Все понятия, связанные с процедурой прогнозирования изменений значений контрольных параметров, имеют свои аналоги в теории оптимальной фильтрации. Так, накопленной последовательности \ S ( І) результатов контрольных измерений в теории контроля аналогичен входной сигнал в виде дискретной последовательности в теории оптимальной фильтрации; оператору прогнозирования аналогична весовая функция фильтра, а погрешности прогнозирования - погрешность предсказания фильтра.
В задачах предсказания теории оптимальной фильтрации математической моделью входного сигнала может быть либо детерминированная функция времени, либо случайный процесс стационарный или нестационарный. В рассматриваемой задаче, как было показано в 1.3 и 1.4, математической моделью снижения уровня сигнала принята линейно-убывающая функция, а математической моделью возрастания уровня помехи во времени - линейно-возрастающая функция текущего среднего значения. Рассмотрим вопросы определения методов прогнозирования применительно к указанным математическим моделям. Выбор методов, прогнозирования будет основан на анализе методов прогнозирования, применяемых в теории оптимальной фильтрации и при прогнозировании технического состояния радиоэлектронной аппаратуры. Как было показано, процесс снижения уровня сигнала, предшествующий отказу канала передачи, представляется математической моделью в виде квазидетерминированнои функции вида Если дисперсия случайной составляющей незначительна по сравнению с абсолютным значением детерминированной составляющей, то при решении задачи прогнозирования для квазидетерминированнои функции времени (2.1), оказывается возможньм использование аппарата экстраполяции. Поскольку в действительности дисперсия случайной составляющей отлична от нуля, экстраполяция приводит к появлению некоторой погрешности. Характер процесса изменения во времени уровня сигнала позволяет использовать для прогнозирования методы конечных разностей и наименьших квадратов, используемые в теории оптимальной фильтрации и метод градиента, используемый при прогнозировании состояния радиоэлектронной аппаратуры. Для выбора наиболее подходящего метода прогнозирования, проанализируем указанные методы с точки зрения удовлетворения ими следующих основных требований, предъявляемых к прогнозированию процессов СУС: минимальная погрешность прогноза, простота алгоритма прогнозирования, идентичность вычислительных операций реализаций 0У0 для различных оС » анализ и прогнозирование реализации процесса СУС в реальном масштабе времени, возможность классификации реализаций процессов СУС по значениям oL , простота технической реализации. Рассмотрим эти методы в отдельности. Метод конечных разностей. Сущность метода заключается в следующем. Решение задачи прогнозирования выполняется так: по множеству известных значений входного сигнала lS(tt) 1 строится интерполяционная функция A ( t ). В узлах интерполяции { Г Л она принимает те же значения, что и входной сигнал, т.е. А ( ) = = S ( tf ). По найденной таким образом интерполяционной функции рассчитывается весовая функция прогнозирующего фильтра и оценивается упрежденное значение входного сигнала.
Разработка устройства автоматического прогнозирования методом статистического градиента
Практическая реализация алгоритма автоматического прогнозирования требует достаточно совершенных средств контроля, обладающих высокой точностью измерений и широкими возможностями математической обработки результатов измерений. Такими свойствами существующие устройства автоматического контроля состояния каналов и трактов не обладают.
Эти устройства автоматического контроля в основном реализуют только контроль функционирования выполняя допусковый контроль (выдают сигналы "годен" и "не годен") [бО]. Известные устройства экстраполяции [17, 61, 62 J предназначены для прогнозирования других процессов. По принципу построения эти устройства разделяются на три класса: аналоговые, цифровые и аналого-цифровые.
Аналоговые экстраполяторы осуществляют экстраполяцию лишь по ограниченному числу задержанных дискретных значений непрерывного входного сигнала. Такие экстраполяторы сложны. При их реализации требуется использовать равное числу запоминающихся дискретных значений количество блоков запаздывания. Следовательно, построение аналоговых экстраполяторов нецелесообразно.
Цифровые экстраполяторы не менее сложны, чем аналоговые, но функционально более гибки. Следует отметить, что вследствие дискретизации сигнала во времени, экстраполяторами не используется информация, содержащаяся в промежутках между дискретными значениями. Из-за этого снижается точность экстраполяции, однако цифровые экстраполяторы удобны в отношении технической реализации. Аналого-цифровые экстраполяторы наиболее сложны: им присущи все преимущества и недостатки как аналогового, так и цифрового экстраполяторов.
В настоящее время в связи с высокой интеграцией цифровых модулей для осуществления поставленной задачи целесообразнее всего использовать принцип цифровой экстраполяции. Следует отметить, что ни один из существующих экстраполяторов не пригоден для прогнозирования снижения уровня сигнала и возрастания уровня помехи. В связи с этим необходимо разработать устройства, учитывающие особенности процедуры прогнозирования этих процессов.
В основу разработки устройства автоматического прогнозирования градиентньм методом взят алгоритм, приведенный в 2.4 [63] . Для реализации алгоритма необходимо осуществить приведенные ниже операции. Как было показано, градиент функции характеризует скорость изменения функции S ( t ) и определяется в виде т.е. для определения градиента VS t ) необходимо измерить Д» Л "6 и затем вычислить их отношение. С целью уменьшения числа измеряемых величин и упрощения технической реализации устройства выберем величину приращения уровня сигнала постоянной, т.е. Тогда измерение градиента функции S ( Г -) сводится к измерению длительности временного интервала Ді,а, для совокупности процессов СУС к измерению длительностей временных ин-тервалов Л Г , т.е. Из этого выражения видно, что величина градиента функции обратно пропорциональна длительности временного интервала. Длительность времени А Г может измеряться с достаточно высокой точностью, а результат измерения может быть представлен как в цифровом, так и в аналоговом виде. Техническая реализация процедуры классификации реализаций процессов СУС осуществляется путем определения величины градиента функции S ( ) И отнесения этого градиента к тому или иному интервалу распределения -. Повышение точности измерения и анализа величины градиента, уменьшает ошибку классификации реализаций процессов СУС. Определив величину градиента и принадлежность его к тому или иному интервалу распределения d я принимают решение о достаточности измерения градиента. Для этого сначала производят анализ величины градиента функции о ( « ). Анализ сводится к определению Л t , характеризующей направление наибольшего изменения функции Si ) Величину Д г удобно представить в число-импульсном коде. При этом импульсами со стабильной частотой следования, которые выдаются генератором тактовых импульсов (ГТИ), заполняется счетчик.
