СИНТЕЗ ІНВАРІАНТНИХ ДО ПЕРЕШКОДИ ІНФОРМАЦІЙНО-ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.6.115Ключові слова:
інформаційно-телекомунікаційна система, інваріантність, ймовірність помилок, адаптаційна перешкода, адитивна перешкода, захищеність від шумуАнотація
Стаття присвячена розробленню аналітичних алгоритмів побудови інформаційно-телекомунікаційних систем інваріантних до перешкоди (адитивної або неадитивної). Детально розглянуті та проаналізовані основні підходи визначення класу перешкод для яких можна побудувати інваріантну систему. Встановлено, що властивість інваріантності системи зі зворотним зв'язком гарантує задану вірогідність прийому інформації, але вона не гарантує наперед задану швидкість передачі інформації. Проведені дослідження показали, що інваріантність досягається за рахунок зниження завадостійкості стосовно адитивних завад. У системі з фазорізницевою модуляцією другого порядку імовірність помилки інваріантна до частоти сигналу, але вона більша, ніж імовірність помилки в системі з фазорізницевою модуляцією при незмінній частоті сигналу. Отже, дослідження виявило загальне зниження швидкості передачі інформації через наявність перешкод на вході в систему та використання коду із надмірністю. Зі збільшенням потужності перешкод збільшується частота «переписування», а швидкість передачі інформації сповільнюється, а за наявності потужної перешкоди фактична швидкість передачі інформації падає до нуля: фактично в цьому режимі система "спрямовує зусилля" не на передачу інформації, а на "запобігання" помилковим комбінаціям споживача. У результаті проведених досліджень встановлено, що максимум невиявленої помилки не залежить від характеристик завади, а визначається винятково параметрами коригувального коду. Аналітичним шляхом визначені шляхи поліпшення якісних характеристик інформаційно-телекомунікаційних систем для забезпечення їх інваріантності до перешкоди, що підтверджено результатами моделювання та експериментальними даними. Слід зазначити, що, хоча властивість інваріантності системи зворотного зв'язку гарантує задану ймовірність інформації, вона не гарантує заздалегідь задану швидкість передачі інформації. Це природно, тому що в цьому випадку пропускна здатність каналу зв'язку дорівнює нулю, і єдине, чого можна досягти, - це не отримувати помилкову інформаціюЗавантаження
Посилання
LeSheng Jin, Martin Kalina, Radko Mesiar, Surajit Borkotokey. Characterizations of the possibility-probability transformations and some applications. Information Sciences 477, (2019) pp. 281-290.
Katok A. and Hasselblatt B. Introduction to the Modern Theory of Dynamical Systems, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1995, pp.705-706.
F. Colonius and C. Kawan. Invariance entropy for control systems. SIAM J. Control Optim. 48, no. 3 (2009), 1701–1721.
G. Nair and R. Evans, Exponential stabilisability of finite-dimensional linear systems with limited data rates, Automatica, 39 (2004), pp. 585–593.
Cherneva G. D. Application of the theory of invariance for noise-resistance estimation of transportation information systems. International scientific journal "trans motauto world" Year III, Issue 2, (2018) pp. 70-72.
Erokhin V. F., Pelyshok E. V. Information Technology and Security no. 1(1) (2012), pp. 42-53.
C. Neipp et al., “An analysis of the classical Doppler effect,” 2003 Eur.J.Phys. 24, pp. 497-505.
V. C. Chen, F. Li, S.-S. Ho, and H. Wechsler. Micro-Doppler effect inradar: Phenomenon, model, and simulation study.IEEE Transactions onAerospace and Electronic Systems, 42(1) (2006) pp. 2-19.
Steklov V.K. Teoriya elektrychnogo zv'yazku: pidruchnyk / V.K. Steklov, L.N. Berkman. – K.:Tehnika, 2006. – P. 548.
Smirnov V.S, Samkov A.V., T.V. BulgachOrganization invariant intensive - converting systems to the prediction for. hardware telecommunications equipment // Naukova- virobnichy magazine Admіnіstratsії zv'yazku that radіochastot. Ukraine "phone reception". – 2009. – Vip. 4 (88) . – S. 47 - 51.
Tolubko, V. B. Formuvannya bagatopozycijnogo sygnalu texnologij 5G na bazi fazoriznycevoyi modulyaciyi vysokogo poryadku / V. B. Tolubko, L. N. Berkman, S. V. Kozelkov // Zv'yazok. – 2016. – no. 4. – pp. 5–7.
M. Feldman. Theoretical analysis and comparison of the Hilbert transform decomposition methods.Mechanical Systems and Signal Processing. 22 (3),(2008) pp. 509-519.
Кучук Г.А. Метод мінімізації середньої затримки пакетів у віртуальних з’єднаннях мережі підтримки хмарного сервісу / Г.А. Кучук, А.А. Коваленко, Н.В. Лукова-Чуйко // Системи управління, навігації та зв’язку. – Полтава. ПНТУ, 2017. – Вип. 2(42). – С. 117-120.
Кучук Г. А. Метод синтезу інформаційної структури зв’язного фрагменту корпоративної мультисервісної мережі / Г. А. Кучук // Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних сил. – 2013. – No 2(35). – С. 97-102.
Wim van Drongelen. Signal Processing for Neuroscientists (Second Edition) 2018, pp. 251-288.
Kapoor, A., Grauman, K., Urtasun, R. and Darrell, T. Gaussian Processes for Object Categorization, 2010. International Journal of Computer Vision, Vol 88(2), pp. 169-188.
