Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ проблемы оценивания характеристик многолучевого канала в системах радиодоступа с технологией OFDM 15
1.1 Стандарты беспроводных сетей 15
1.2 Многолучевые радиоканалы 19
1.3 Синхронизация и оценивание характеристик канала 26
1.4 Используемые алгоритмы оценивания в системах с технологией OFDM 35
Выводы 38
2 Оптимизация алгоритмов идентификации многолучевого канала в системах радиодоступа с технологией OFDM 40
2.1 Оценка момента начала OFDM блока и частотного сдвига 40
2.2 Оценка коэффициента передачи канала 59
2.3 Оценки общего фазового сдвига 67
Выводы 77
3 Имитационная модель системы радиодоступа с технологией OFDM 79
3.1 Выбор значений параметров OFDM сигнала 79
3.2 Модель системы радиодоступа 82
3.3 Имитационные модели блоков идентификации многолучевого канала и оценивания общего фазового сдвига 88
Выводы 100
4 Эффективность оптимизации алгоритмов идентификации многолучевого канала 101
4.1 Результаты моделирования алгоритмов оценки момента начала OFDM блока и частотного сдвига 101
4.2 Результаты моделирования алгоритмов оценки коэффициента передачи канала 110
4.3 Результаты моделирования алгоритма оценки фазового шума приемника .115
Заключение 119
Приложение 121
Список использованных источников 125
- Используемые алгоритмы оценивания в системах с технологией OFDM
- Оценка коэффициента передачи канала
- Имитационные модели блоков идентификации многолучевого канала и оценивания общего фазового сдвига
- Результаты моделирования алгоритмов оценки коэффициента передачи канала
Введение к работе
Актуальность работы. Увеличение объемов производства отечественного мясного сырья - одна из главных проблем агропромышленного комплекса страны. Одним из перспективных видов мясного сырья является баранина. Поэтому программа развития животноводства предусматривает увеличение поголовья овец, что потребует организации рациональной переработки данного вида сырья.
Изучению свойств баранины и технологии производства мясопродуктов из нее посвящены научные работы ученых: М.А. Бабкова, Б.С. Бабакина, Н. Баяраа, Т.М. Гиро, Л.С. Кудряшова, П.В. Луглникова, И.А. Рогова, Б. А. Рскеддиева, Я.М. Узаковаидр.
По органолептическим свойствам баранина обладает особенностями, которые необходимо учитывать при разработке новых продуктов на промышленной основе. Особенности вкуса и запаха мяса, его технологических свойств ограничивают использование данного вида сырья в производстве мясопродуктов.
В настоящее время с целью улучшения технологических характеристик сырья и повышения потребительских свойств готовых изделий широко используют различные технологические приемы и добавки. В частности, комплексное использование многокомпонентного рассола при механической обработке сырья позволит улучшить органолептические свойства продукта и интенсифицировать технологический процесс производства продуктов из баранины.
Среди мясных продуктов большим спросом пользуются реструктурированные деликатесные изделия, которые имеют структуру крупнокускового цельномышечного мяса.
В этой связи разработка новых технологий реструктурированных мясных изделий из баранины представляется актуальной.
Целью работы является разработка технологии реструктурированного мясопродукта из баранины. В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:
провести оценку качества и функционально-технологических свойств (ФТС) баранины;
обосновать компонентный состав шприцовочного рассола для получения реструктурированного мясопродукта из баранины;
усовершенствовать технологию реструктурированного продукта с учетом особенностей посола и механической обработки сырья;
изучить пищевую ценность и качество готового изделия;
разработать проект технической документации и апробировать технологию мясопродукта в условиях производства.
Научная новизна. Научно обоснованы выбор, последовательность и условия проведения технологических приемов обработки сырья, повышающих эффективность производства реструктурированного продукта из баранины.
Установлено, что использование тендеризации перед посолом и последующее массирование соленого сырья способствуют улучшению функционально-технологических свойств полуфабриката и увеличению выхода продукта на 17 %.
Теоретически обоснованы и установлены с использованием компьютерного моделирования состав и дозы ингредиентов многокомпонентного рассола. Выявлены закономерности изменения технологических свойств сырья в зависимости от дозы вводимого рассола. Доказана перспективность использования многокомпонентного шприцовочного рассола в производстве реструктурированного варено-копченого продукта.
Практическая значимость. Разработана технология производства реструктурированного варено-копченого продукта из баранины на основе комплексного использования многокомпонентного рассола и механической обработки сырья.
Предложена рецептура шприцовочного рассола сложного состава, улучшающая технологические свойства баранины.
Опытно-промышленная апробация разработанной технологии проведена в производственном кооперативе «Мокла» Тунгиро-Олекминского района Забайкальского края, которая показала, что предлагаемая технология воспроизводится в условиях промышленности и готовые продукты из баранины обладают высокими потребительскими свойствами
Разработан проект нормативных документов на промышленное изготовление новых видов мясопродуктов.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы доложены и обсуждены в материалах международных, всероссийских, региональных и вузовских конференций (2009-2010 гг.) «Пища, Экология и Качество», «Качество как условие повышения конкурентоспособности и путь к устойчивому развитию», «Экологически безопасные ресурсосберегающие технологии и средства переработки сельскохозяйственного сырья и производства продуктов питания», «Инструментальные методы для исследования живых систем в пищевых производствах» и др.; журналах «Мясная индустрия» и «Техника и технология пищевых производств».
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 работ, в том числе две статьи в ведущих рецензируемых научных изданиях и журналах.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, описания методов исследований, результатов
Используемые алгоритмы оценивания в системах с технологией OFDM
Оценка момента начала OFDM блока и частотного сдвига. В современной литературе предлагается несколько методов оценки ЧС для OFDM систем. В [23] предлагается эффективный алгоритм оценки, в котором используются только немодулированные поднесущие. Однако, этот метод имеет высокую вычислительную сложность. В [13] предлагается схема оценки ЧС в два этапа: грубая оценка и точная оценка. Точная оценка выполнена во временной области, а грубая оценка получена на основе вычисления взаимной корреляции между двумя последовательными OFDM блоками в частотной области. В [35] предлагается использование нескольких одинаковых частей в пределах одного обучающего OFDM блока для оценки ЧС, значение которого больше интервала между поднесущими. Однако, доступный диапазон оценки ограничен 2-3 интервалами между поднесущими.
Существует несколько методов оценивания моментов начала OFDM символов; одни методы используют корреляцию между одинаковыми частями преамбулы OFDM блока [13], другие методы используют корреляцию между циклическим префиксом (ЦП) и конечной частью OFDM символа [4].
В данной работе рассматривается метод совместного оценивания момента начала OFDM блока и частотного сдвига, описанный в [19]. Метод основан на корреляционных свойствах преамбулы OFDM блока во временной области, и имеет высокую точность оценок. Сначала вычисляется грубая оценка момента начала OFDM блока и грубая оценка частотного сдвига по данным, передаваемым в коротких обучающих символах преамбулы, затем вычисляется точная оценка частотного сдвига и точная оценка момента начала OFDM блока по данным, передаваемым в длинных обучающих символах преамбулы.
Преамбула вставляется перед каждым OFDM блоком, как показано на рисунке 1.4.1, содержащем до 1365 OFDM символов данных. Максимальное количество OFDM символов в блоке получается при максимальной длине блока данных и самой низкой скорости передачи, однако в среднем блок содержит около 100 OFDM символов.
Оценка коэффициента передачи канала. Оценка канала может быть выполнена либо вставкой пилот-сигналов во все поднесущие частоты OFDM имволов с определенным периодом или вставкой пилот-сигналов в каждый OFDM символ, как показано на рисунке 1.4.2. Первые, блочные пилот-сигналы, были разработаны в предположении о незначительных замираниях в канале. Оценка канала при добавлении пилот-сигнала блочного типа может базироваться на методе наименьших квадратов (МНК) или минимального среднеквадратического отклонения (МСКО). Оценки по методу МСКО имеют меньшую среднеквадратическую ошибку по сравнению с оценками МНК [6], однако сложность данного метода выше [5]. Вторые, распределенные пилот-сигналы, разработаны для оценки канала даже в случае, когда его характеристики изменяются в течение длительности одного OFDM блока. Оценка канала при распределенных пилот-сигналах сводится к оценке канала на пилот-поднесущих и последующего интерполирования канала на оставшихся поднесущих.
Оценка канала на пилот-поднесущих при использовании распределенных пилот-сигналов также может основываться на методе МНК или методе МСКО. Метод МСКО имеет более высокую вычислительную сложность, однако дает лучшие результаты по сравнению с методом НК [2]. Полученные оценки на пилот поднесущих интерполируются на информационные поднесущие, различными методами интерполяции.
Методы оценивания коэффициента передачи канала на основе блочных и распределенных пилот-сигналов имеют свои преимущества и недостатки. Существует возможность выбора и использования наиболее подходящего метода оценки для рассматриваемых в данной работе условий, который обеспечит более эффективную оценку коэффициента передачи канала.
Оценка фазового шума. Предлагаемые в современной литературе [1], [3], [7], [9], [15], [20], [30] алгоритмы оценки общего фазового сдвига поднесущих OFDM символа, вызванного фазовым шумом приемника, используют рекурсивную фильтрацию, при этом используется модель фазового шума в виде Винеровского процесса. В [20] описан алгоритм, использующий фильтрацию Калмана, который имеет высокую точность оценки, но требует вычисления корреляционных матриц шума состояния и шума наблюдения, вычисления весовой матрицы Калмана для каждого OFDM символа, и поэтому требует значительных вычислительных ресурсов. Имеется возможность получения оценок общего фазового сдвига поднесущих OFDM символа, используя усреднение фазовых сдвигов распределенных пилот-сигналов. Предполагается, что данный метод позволит снизить вычислительную сложность, при незначительном снижением точности. Описание и исследование нового метода будет произведено в следующих главах. 1) На основе проведенного анализа помех воздействующих на OFDM сигнал при его прохождении через многолучевой канал с изменяющимися параметрами можно выделить четыре основные задачи системы синхронизации: тактовая, частотная и фазовая синхронизации, а также компенсация коэффициента передачи канала. 2) Исследование традиционно применяемых алгоритмов оценки коэффициента передачи канала, оценки начала OFDM блока и частотного сдвига, и оценки фазового шума позволяет определить возможные способы их оптимизации в условиях, рассматриваемых в данной работе. 3) Алгоритмы оценивания коэффициента передачи канала основываются в основном на вставке пилот-сигналов распределенного или блочного типа. Существует возможность выбора и использования размещений пилот-сигналов, которые могут обеспечить более эффективную оценку коэффициента передачи канала, которые позволяют уменьшить вычислительную сложность системы синхронизации и применение которых в меньшей степени влияет на скорость передачи данных. 4) Существующие алгоритмы оценивания момента начала OFDM блока и частотного сдвига чаще всего основываются на использовании обучающих последовательностей, которые должны иметь хорошие корреляционные свойства. Рекомендованные стандартом обучающие последовательности задаются в частотной области, а для алгоритма оценивания важны их корреляционные свойства во временной области. Для более эффективного оценивания момента начала OFDM блока и частотного сдвига возможна оптимизация структуры обучающих последовательностей во временной области.
5) Традиционные алгоритмы компенсации общего фазового сдвига, вызванного фазовым шумом приемника и передатчика, основаны на теории фильтрации Калмана и имеют значительную вычислительную сложность. Существует возможность упростить эти алгоритмы оценивания.
Оценка коэффициента передачи канала
Описание системы. Двоичная информация сначала группируется и кодируется в сигнальном кодере. После добавления пилот-сигналов, блок ОДПФ формирует из вектора данных А(к) размера N отсчеты комплексной огибающей OFDM символа S(n) в соответствии со следующим выражением: длина обратного дискретного преобразования Фурье. После блока ОДПФ вставляется защитный интервал, выбранный таким образом, чтобы быть больше чем ожидаемое расширение задержки в канале, для предотвращения межсимвольной интерференции (МСИ). Этот защитный интервал включает циклически расширяемую часть OFDM символа. Отсчеты комплексной огибающей OFDM символа задаются следующим образом: где N3 - длина защитного интервала. Передаваемый сигнал с комплексной огибающей (2.2.2) проходит через частотно-селективный, изменяющийся во времени канал с аддитивным шумом. Отсчеты комплексной огибающей принимаемого сигнала можно представить выражением: где wfw) - отсчеты комплексной огибающей аддитивного белого гауссовского шума (AWGN), a h(n) является импульсной характеристикой канала, которая может быть получена из (1.2.1): где г - общее количество лучей, к\ - комплексный коэффициент передачи /-го луча, є, - смещение фазы, обусловленное задержкой /-го луча при распространении, и г, - задержка /-го луча, нормированная к интервалу дискретизации. В приемнике, после дискретизации в АЦП и низкочастотной фильтрации получаем отсчеты: затем отсчеты защитного интервала удаляются:
Далее массив г(п) подается в блок прямого ДПФ: Предполагая, что межсимвольная и межканальная интерференция отсутствуют, и учитывая выражение (2.2.3), для коэффициента В (к) можно получить следующее представление: где Н(к) является прямым ДПФ от h(n), a W(k) является прямым ДПФ от w(n). После блока ДПФ извлекаются оценки КАМ-символов Вп(к) пилот-сигналов и в блоке оценки канала получают оценку канала Нп{к) для пилотных составляющих: (2.2.9) Полученные оценки Нп (к) канала используются для последующей коррекции оценок информационных КАМ-символов: Скорректированные КАМ-символы Ад(к) в сигнальном декодере переводятся в биты. Оценка канала, основанная на пилот-сигналах блочного типа. При оценке канала на основе блочных пилот-сигналов, OFDM символы по которым производится оценка передаются с определенным периодом, при этом все поднесущие частоты используется как пилотные. Если канал неизменен в течение длительности блока, ошибки в оценке канала будут малы, так как пилот-сигналы передаются на всех поднесущих и соответственно оценки получаются для всех поднесущих. Запишем выражение (2.2.8) в матричном виде: Если характеристика канала h во временной области некоррелирована с шумом канала w, то оценка Н в частотной области методом МСКО представляется в виде [2]: где являются матрицей взаимной ковариации между Н и В и автоковариационной матрицей В. RHH - матрица автоковариации Н и сг2является дисперсией шума E{\W(k)\ }. Оценки, полученные по методу МСКО, являются оптимальными, но из-за высокой вычислительной сложности метод МСКО в данной работе рассматривать не будем. Оценка методом наименьших квадратов имеет вид [2]: Оценка канала на пилот-поднесущих, при использовании пилот-сигналов распределенного типа. При оценке канала на основе распределенных пилот-сигналов, пилотные символы равномерно вставляются в последовательность информационных КАМ-символов А(к) согласно выражению: где Л - число поднесущих частот в одном OFDM символе, Nn - число пилот-символов в одном OFDM символе, a(mL + l), l = \,...,L-\ - информационные КАМ символы, ап(т)- т-ът пилот-символ, передаваемый на поднесущей с номером mL (т=0, 1,..., Nn-\). Если Нп(т) - значение частотной характеристики канала на частоте m-ой пилот-поднесущей, то оценка этого значения методом НК имеет вид: где Вп (т) и Ап (т) - соответственно принятый и переданный символ на га-ой пилот-поднесущей. Методы интерполяции при вставке пилот-сигналов распределенного типа. При оценке канала распределенными пилот-сигналами, необходима эффективная техника интерполяции, чтобы оценить канал на информационных поднесущих используя информацию об оценках канала на пилот-поднесущих.
Оценка канала на информационной поднесу щей с номером mL+l, при использовании линейной интерполяции, имеет вид [51]: LJ Оценка канала, с использованием интерполяции второго порядка выглядит: Также могут быть применены другие методы интерполяции, например низкочастотная или сплайн-кубическая. Сравнение эффективности блочных и распределенных пилот-сигналов. Для сравнения эффективности блочных и распределенных пилот-сигналов, сначала определим основные параметры оцениваемого канала. При перемещении мобильного абонента (МА) в зоне приема радиосигнала значение комплексного коэффициента передачи радиоканала на любой фиксированной частоте изменяется случайным образом во времени [62], [67]. Скорость таких изменений возрастает с ростом скорости движения МА. В результате комплексный коэффициент передачи приходится рассматривать как случайную функцию частоты. Движение абонента из-за эффекта Допплера приводит к смещению спектральной линии, которое можно оценить по следующей формуле: где Fa- допплеровское смещение, /н - частота несущего колебания, Va6- скорость движения МА, с- скорость распространения радиоволны, а - угол между направлением движения МА и направлением на базовую станцию. Максимальное допплеровское смещение будет при cos(or) = 1, Fa max = /н - -. Допплеровское расширение спектра определяется как AFa = 2Fn max. Будем считать максимальной скоростью движения МА 100 км/ч, что равно 28 м/с, частоту несущего колебания примем равной 5.2 ГГц. Тогда допплеровское расширение равно V 28 Д д =2/н _ = 2-5.2109 = 971 Гц, и время когерентности канала равно Л - - - 871 мкс. при длительности OFDM символа 4 мкс (система IEEE 802.11а), характеристики канала существенно меняются через каждые 218 OFDM символов, т.е. для корректной компенсации коэффициента передачи канала его достаточно оценивать один раз на интервал времени, за который передается 200 OFDM символов. Таким образом, для оценивания изменяющегося из-за допплеровского расширения коэффициента передачи канала, вставка пилот-сигналов в каждый OFDM символ не нужна. Достаточно объединить несколько OFDM символов в OFDM блок и оценивать канал один раз для всего OFDM блока.
Имитационные модели блоков идентификации многолучевого канала и оценивания общего фазового сдвига
Оценка момента начала OFDM символа и частотного сдвига. Для измерения средней квадратичной ошибки (СКО) алгоритмов оценки момента начала OFDM блока и частотного сдвига (2.1.9)-(2.1.12), а также вероятности битовой ошибки системы радиодоступа дополнительно разработана программа на языке Matlab, с использованием встроенных функций [33], [37], [65]. Дополнительная программа на языке Matlab разработана из-за неудобства работы с временными задержками сигнала в среде Simulink. Блок-схема алгоритма грубой оценки момента начала OFDM блока представлена на рисунке 3.3.1, блок-схема алгоритма грубой оценки частотного сдвига представлена на рисунке 3.3.2, блок-схема алгоритма точной оценки частотного сдвига представлена на рисунке 3.3.3, блок-схема алгоритма точной оценки временного сдвига OFDM блока представлена на рисунке 3.3.4. Программа позволяет исследовать перечисленные алгоритмы отдельно и совместно.
На рисунке 3.3.5 представлена функциональная схема блока, который реализует точную оценку частотного сдвига в модели Simulink, согласно выражению (2.1.11), в данной модели предполагается идеальная тактовая синхронизация. На вход блока подается rxsig комплексная огибающая принятого сигнала без циклического префикса, имеющая частотный сдвиг, на выходе блока комплексная огибающая принятого сигнала с компенсированным частотным сдвигом. Для оценки частотного сдвига используются свойства обучающих последовательностей передаваемых в преамбуле OFDM блока. Из комплексной огибающей принятого сигнала выделяются отсчеты принадлежащие двум последовательным ДОС с помощью блока Select training/data, далее вычисляется оценка взаимной корреляционной функции этих ДОС с помощью блока Correlation. Далее осуществляется поиск максимума этой функции в блоке Maximum и вычисляется фаза корреляционной функции в максимуме с помощью блока Complex to Magnitude-Angle. Все перечисленные блоки взяты из стандартной библиотеки Simulink. Далее по полученной фазе вычисляется частотный сдвиг умножением на 1 коэффициент
Компенсация частотного сдвига для одного OFDM символа выполняется за счет умножения всех отсчетов его комплексной огибающей на экспоненту вида где є - оцененный частотный сдвиг, Тс - длительность OFDM символа, Nc - количество отсчетов в OFDM символе, п - текущий отсчет. Для этого формируется матрица экспоненциальных множителей размера, соответствующего размеру входного сигнала, и перемножается с входным сигналом.
Оценка и компенсация коэффициента передачи канала. На рисунке 3.3.6 представлен блок, который реализует предлагаемый в разделе 2.2 алгоритм оценки коэффициента передачи канала на пилот-поднесущих, при использовании пилот-сигналов блочного типа. В качестве пилот-сигналов используются ДОС преамбулы OFDM блока, по которому оценивается коэффициент передачи канала для всего блока OFDM символов. Преамбула вставляется перед каждым блоком из 100 информационных OFDM символов. Вид передаваемого пилот сигнала на приемной стороне известен, после выполнения БПФ из принятого сигнала выделяются КАМ символы, относящиеся к преамбуле, и вычисляется коэффициент передачи на всех поднесущих согласно выражению (2.2.15). Полученные оценки используются для компенсации канального множителя для последующих 100 OFDM символов согласно выражению (2.2.10). На вход 1 блока оценки коэффициента передачи канала подается вектор принятых символов, включая символы преамбулы, из которого в блоке Select training/data выделяются символы относящиеся ко второму длинному обучающему символу преамбулы. На вход 2 блока оценки коэффициента передачи канала подается хранимый в приемнике вектор символов ДОС в частотной области. Вычисление коэффициента передачи на всех поднесущих осуществляет блок Dividel, в блоке Equalizer gains формируется вектор для компенсацию канального множителя для последующих
Результаты моделирования алгоритмов оценки коэффициента передачи канала
При моделировании алгоритма оценки коэффициента передачи канала с помощью блочных пилот-сигналов оценка канала, полученная для одного OFDM символа полностью состоящего из пилот-сигналов, используется для последующих 100 OFDM символов с данными. При моделировании алгоритма оценки коэффициента передачи канала с помощью распределенных пилот-сигналов, в каждый OFDM символов вставляется четыре пилот-символа. В эксперименте предполагается идеальная тактовая и частотная синхронизация, а также отсутствие фазового шума.
На рисунках 4.2.1 - 4.2.2 представлены зависимости вероятности битовой ошибки системы беспроводного доступа от отношения сигнал/шум в канале для различных моделей канала, различных методов оценки коэффициента передачи канала. Максимальное допплеровское смещение и скорость передачи данных, используемые в данном эксперименте, равны 100 Гц и 36Мбит/с соответственно.
Результаты показали, что при оценке коэффициента передачи канала распределенными пилот-сигналами для моделей канала А, В, С, D, Е вероятность битовой ошибки всегда близка к 0.5. Это объясняется тем, что коэффициент передачи канала сильно различается для различных поднесущих одного OFDM символа и линейная интерполяция коэффициента передачи канала оказывается слишком грубой.
Оценка канала блочными пилот-сигналами дает хороший результат даже при высокой скорости передачи данных. При этом минимальная вероятность битовой ошибки наблюдается для модели канала А с наличием прямого сигнала и среднеквадратическим значением расширения задержки 50 не, а максимальная вероятность битовой ошибки наблюдается для модели канала Е с отсутствием прямого сигнала и среднеквадратическим значением расширения задержки 250 не.
На рисунке 4.2.3 показана зависимость вероятности битовой ошибки от величины максимального допплеровского смещения для двухлучевого канала (вектор задержек лучей, [не] - (0, 800), вектор мощности лучей, [дБ] - (0, -15)) при использовании алгоритмов оценки, основанных на блочных и распределенных пилот-сигналах. Отношение сигнал/шум в канале и скорость передачи данных, используемые в данном эксперименте, равны 10 дБ и 36Мбит/с соответственно. Из графиков видно, что на эффективность оценки блочными пилот-сигналами сильно влияет допплеровское смещение, а на эффективность оценки распределенными пилот-сигналами допплеровское смещение не влияет. Поэтому при больших значениях допплеровского смещения (высокой скорости перемещения мобильного абонента) для уменьшения вероятности битовой ошибки нужно использовать оба вида пилот-сигналов.
На рисунке 4.2.4 представлены экспериментально полученные совмещенные зависимости вероятности битовой ошибки системы и средней скорости передачи данных от отношения сигнал/шум в канале, при использовании модели канала А с максимальным допплеровским смещением 100 Гц, оценка канала выполняется по блочным пилот-сигналам. Скорость передачи данных определяется скоростью помехоустойчивого кодирования и видом сигнального кодирования в зависимости от оцененного отношения сигнал/шум. При использовании адаптации скорости передачи вероятность битовой ошибки снижается по сравнению с системой без адаптации скорости при одной и той же средней скорости передачи. Так на рисунке 4.2.4 средняя скорость передачи 36 Мбит/с достигается при отношении сигнал/шум равном 12 дБ, вероятность битовой ошибки при этом равна 3 10 6, а по графику 4.2.1 вероятность битовой ошибки, при той же средней скорости передачи и том же отношении сигнал/шум, равна 2.5 10"5, т.е. на порядок выше.
