WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 23 |
И.И. ПАСЕЧНИКОВ МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ПРЕДЕЛЬНО НАГРУЖЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕЙ МОСКВА «ИЗДАТЕЛЬСТВО МАШИНОСТРОЕНИЕ-1» 2004 И.И. ПАСЕЧНИКОВ МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ПРЕДЕЛЬНО НАГРУЖЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕЙ МОСКВА «ИЗДАТЕЛЬСТВО МАШИНОСТРОЕНИЕ-1» 2004 УДК 621.396 ББК 88-01 П19 Рецензенты:

Доктор физико-математических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ, академик РАЕН В.Ф. Крапивин, Доктор физико-математических наук, профессор, член-корреспондент АИН им. А.М. Прохорова Е.Ф. Кустов Пасечников И.И.

П19 Методология анализа и синтеза предельно нагруженных информационных сетей. М.: «Издательство Машиностроение-1», 2004. 216 с.

Рассматривается тензорная методология анализа и синтеза информационных сетей, находящихся в условиях воздействия высокого входного трафика. Проведена геометризация информационных процессов с целью осуществления тензорного анализа – исследования системы в окрестности точки, близкой к предельному состоянию. Применен тензорный анализ к информационным сетям. На основе аналогии с физическими системами введены обобщенный показатель эффективности информационного обмена в цифровых сетях – кибернетическая мощность и кпд в смысле передачи информации. Показана возможность использования детерминированных самоподобных структур в мобильных цифровых радиосетях, которые могут быть использованы для определения систем координат в пространствах путей при их тензорном анализе.

Книга предназначена для разработчиков цифровых сетей связи, специалистов, занимающихся проблемами обработки и передачи информации в современных системах связи, аспирантов и студентов вузов соответствующих специальностей.

УДК 621.396 ББК 88-01 ISBN 5-92475-119-6 © Пасечников И.И., 2004 © «Издательство Машиностроение-1», 2004 Научное издание ПАСЕЧНИКОВ Иван Иванович МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ПРЕДЕЛЬНО НАГРУЖЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕЙ Монография Редактор Т.М. Глинкина Инженер по компьютерному макетированию Т.А. Сынкова Подписано к печати 25.03.Формат 60 84/16. Гарнитура Times. Бумага офсетная. Печать офсетная Объем: 12,55 усл. печ. л.; 12,00 уч.-изд. л.

Тираж 400 экз. С. 275М «Издательство Машиностроение-1», 107076, Москва, Стромынский пер., Подготовлено к печати и отпечатано в издательско-полиграфическом центре Тамбовского государственного технического университета 392000, Тамбов, Советская, 106, к. СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ ИС – информационная сеть;

ССС – спутниковая сеть связи;

ЦРС – цифровая радиосеть;

ПРС – пакетная радиосеть;

ЛВС – локальная вычислительная сеть;

ЭМВОС – эталонная модель взаимодействия открытых систем;

МККТТ – международный консультативный комитет по телеграфии и телефонии;

ОА-пара – пара отправитель-адресат;

МТ – маршрутная таблица;

ЛС – линия связи;

КС – канал связи;

ГЗК – групповой запросный канал;

ФК – функциональный канал;

КЭ – кибернетический элемент;

УН – устройство накопления;

УК – узел коммутации;

ОС – одноканальная система;

ОПП – обслуживание в порядке поступления;

ООП – обслуживание в обратном порядке;

МД – множественный доступ;

СМД – случайный множественный доступ;

МДКН – множественный доступ с контролем несущей;

МДВР – множественный доступ с временным разделением;

МДРВР – множественный доступ с распределенным временем разделения;

СМО – система массового обслуживания;

ТНМ – теория нечетких множеств;

УКВ – ультракороткие волны;

ДКМ – декаметровый (диапазон);

ALOHA – метод простого случайного множественного доступа.

ПРЕДИСЛОВИЕ Работа посвящена решению следующих проблем анализа и синтеза информационных сетей связи (ИС):

1. Используемые аналитические методы расчета ИС, основанные на теории систем массового обслуживания (СМО) и построенные на сетях Дж. Джексона и аппроксимации независимости Л. Клейнрока, изначально лишены информации о структуре сети, так как для получения одноканальной модели СМО произведено преднамеренное ее разрушение. В связи с этим, сети со сложными структурами исследуются только имитационными моделями. Представляя современную ИС некоторым объектом с сетевыми процессами внутри него, а также учитывая указанную выше проблему, следует использовать методологию расчета, которая не зависит от сложности сети и используемых в ней алгоритмов.

2. В настоящее время математические модели ИС, описывающие информационный обмен, не предполагают в формуле поведения их структурную организацию, которая, в свою очередь, существенно определяет сетевые информационные характеристики. Методы анализа и синтеза ИС должны основываться на единстве топологии сети и процессов, протекающих в ней. Совместно с параметрами потоков формула поведения ИС должна включать параметр структуры сети, учитывающий ее возможные преобразования.

3. Оценка эффективности информационного обмена в ИС в настоящее время основывается на определении ее вероятностно-временных характеристик и производительности сети. Данные параметры не позволяют показать близость сети к ее предельным возможностям в смысле передачи информации. В связи с этим существует необходимость определения в указанном смысле обобщенного параметра, модели идеальной сети и, следовательно, кпд в смысле передачи информации.

4. В моделях мобильных цифровых радиосетей (ЦРС) – например, пакетных радиосетей (ПРС) УКВ-диапазона – применяются случайные топологии, в то время как их функционирование не предполагает случайности структурных элементов на интервале рассмотрения. Поэтому, с целью повышения эффективности ПРС, должен иметь место детерминированный подход к формированию их топологии с учетом мобильности и высокой связности.



5. Указанные вопросы являются крайне проблематичными в условиях высокого входного трафика, когда ИС находится в сопредельном состоянии. В этом случае каналы связи (КС) заняты непрерывной передачей информации, а устройства накопления (УН) узлов коммутации (УК) заполнены сообщениями, ожидающими в очередях дальнейших передач. Проблема заключается в совмещении пространств КС и путей с целью исследования окрестности точки состояния ИС. В результате должна учитываться не только динамика путевых потоков, но и энтропия, привносимая особенностями топологии сети, используемыми в ней протоколами и интерфейсами.

В книге ряд сетевых задач исследован машинным моделированием, с достаточно детальным отображением особенностей построения сетей, с процессами обмена информацией. Вместе с тем отсутствует решение сопутствующих (важных, на мой взгляд) задач, в частности апробация на имитационной модели исследования окрестности точки сопредельного состояния ИС. Несмотря на это, на основе математического аппарата тензорного анализа, я попытался отобразить все принципиально важные информационные процессы в сети и связи между ними.

Данная работа стала возможной благодаря тем людям, которые помогали, поддерживали, направляли и всячески способствовали моим исследованиям и занятию интересными и важными вопросами теории информационных систем.

Особую признательность выражаю д-ру техн. наук, проф. П.Г. Гореву за постоянную поддержку в творческой работе, кафедре радиосвязи Харьковского ВВАУРЭ. Благодаря ему и коллективу кафедры мне посчастливилось учиться в адъюнктуре в ВВИА им. Н.Е. Жуковского. Научная школа кафедры № 43 ВВИА, сформированная д-ром техн.

наук, проф. В.И. Тихоновым и коллективом замечательных ученых – д-ром техн. наук, проф. Ю.Н. Бакаевым, д-ром техн. наук, проф.

В.А. Смирновым, д-ром техн. наук, проф. В.С. Ефименко, канд. техн. наук, с.н.с. В.Н. Харисовым, канд. техн. наук, с.н.с. Л.А. Ершовым и др., определила мое научное направление, и я безмерно счастлив, что имел возможность обучаться и работать рядом с такими людьми. Особую благодарность выражаю своему руководителю в адъюнктуре начальнику кафедры, д-ру техн. наук, проф. В.А. Смирнову. Большую помощь в творческой работе мне оказывал канд. техн. наук Я.Г.

Дунчич, которого я считаю своим другом и наставником.

Выражаю большую благодарность моему консультанту д-ру физ.-мат. наук, проф. Т.Я. Гораздовскому. Тадэуш Янушевич обратил мое внимание на детерминированный подход в сетях, возможность использования теории нечетких множеств (ТНМ) в ИС, поддержал в необходимости введения обобщенного параметра для ИС – кибернетической мощности, в правильности выбранного математического аппарата, его значимости.

Большое спасибо за общение и поддержку в научной работе д-ру техн. наук, проф. Ю.Ю. Громову, д-ру техн. наук, проф. А.А. Безбогову, д-ру техн. наук, с.н.с. В.И. Павлову.

Благодарю моих адъюнктов канд. техн. наук А.П. Горева, канд. техн. наук В.В. Желонкина, канд. техн. наук А.М. Межуева и Е.В. Головченко за трудолюбие в решении прикладных задач и помощь в оформительской работе.

Огромное спасибо хочу сказать моей любимой жене Виктории, которая терпела все вызванные моей работой трудности, постоянно меня поддерживала, а иногда просто помогала.

Автор ВВЕДЕНИЕ ЗАБЫТАЯ МЫСЛЬ – ПОТЕРЯННЫЙ КЛАД.

Т. ГОРАЗДОВСКИЙ Под ИС будем понимать современные цифровые коммуникационные сети, в которых реализован принцип передачи информации с промежуточным хранением. К ним относятся как локальные вычислительные сети (ЛВС), так и ПРС, спутниковые сети связи (ССС).

Теоретические основы ИС представлены рядом известных публикаций и монографий. К их числу необходимо отнести работы [1 – 16] и др., а также работы по теории графов [17 – 22], теории систем массового обслуживания (СМО) [23, 24], ТНМ [25 – 36], в последнее время по теории фракталов [37 – 39]. Цифровые радиосети, их организация в сложную топологическую и функциональную структуру сетей радиосвязи с пакетной коммутацией и проблемы множественного доступа (МД) рассмотрены в монографии [40]. В работе [41] исследованы алгоритмы управления автоматизированной системой радиосвязи, в том числе ее ресурсом, на основе методов теории игр.

Основные разработки и перспективы развития ПРС различного назначения системно представлены в тематическом выпуске журнала ТИИЭР (Т. 75, 1987).

Данная работа вызвана необходимостью определения степени близости ИС к идеальности в смысле передачи информации, а также повышения эффективности предельно нагруженной ИС на основе определения пути решения единой сетевой задачи, рассматривающей топологию сети и процессы в ней как неотъемлемые компоненты расчета. Информационную сеть необходимо представлять при этом сложным объектом с внутренними процессами сетевого уровня.

В настоящее время в основу теоретического решения сетевых задач положена модель Дж.

Джексона1, в которой используется аппроксимация независимости Л. Клейнрока, позволяющая применить в теории сетей связи аппарат теории СМО. Использование при этом диффузионных моделей [2] не позволяет приблизить точность расчетов к практическим результатам, а иногда получить даже приближенные оценки. В связи с этим в настоящее время информационный обмен в ИС исследуется путем имитационного моделирования на ЭВМ. Учет протяженных статистических зависимостей временной задержки сообщений при прохождении их через ИС, с целью прогнозирования пропускных способностей каналов, производится на основе применения теории фракталов [39].





Причиной невозможности применения современных аналитических методов расчета к моделям ИС, особенно со сложными топологиями, является то, что они, основываясь на стохастической природе входного трафика, формируют вероятностные математические модели2 теории СМО, которые не предполагают использование информации о структуре сети. Реализация приближенных аналитических расчетов основана на модели сети Дж. Джексона, в которой сложный клубок связей между КС был «разрублен» и каждый КС рассматривался как отдельно взятый, погруженный в сеть, имеющий пуассоновский поток событий на входе3 и случайный закон обслуживания. При этом входной поток поступления сообщений и время их обслуживания считаются независимыми. Аппроксимация независимости Л.

Клейнрока позволила время обслуживания связать с некоторой средней величиной путем использования также экспоненциального закона. Это привело к применению в моделях ИС математического аппарата СМО и тем самым к определению некоторых границ временных задержек.

Необходимо заметить: структура сети связи преднамеренно разрушена (и информация о ней не используется), в то время как от нее существенно зависят все сетевые характеристики. Усугубляется ситуация высоким входным трафиком. Неэффективное его распределение в ИС может привести к перегрузке сети (из-за перегрузки некоторых КС) и в дальнейшем к ее возможному сбою.

В связи с этим, проблемой особой важности для ИС является их предельно нагруженное (или близкое к нему – сопредельное) состояние, т.е. когда из-за большого входного трафика все КС находятся в режиме передачи, а УН узлов коммутации заполнены сообщениями. В этом случае изменения состояний УН и КС могут быть аппроксимированы кусочно-линейными участками. Так как, во-первых, процессы передачи информации в каждом КС и УН ИС являются идентичными, во-вторых, формула Литтла [2 – 4, 6] справедлива как при описании сети в стационарном состоянии, так и ее элементов – одноканальных систем (ОС), то имеется возможность применить для анализа ИС тензорную методологию по аналогии с электрическими сетями Г. Крона [43 – 46], а с целью учета динамики путевых потоков и их взаимного информационного влияния – использовать тензорный анализ [47 – 54]. Изменение состояния ИС при тензорной методологии рассматривается как преобразования в системе координат. В качестве инварианта, используемого в процессе преобразований величин формулы поведения, применен обобщенный параметр – кибернетическая мощность сети [55]. Ее приращение служит инвариантом при решении задачи тензорного анализа. В определении значений параметров сети важную роль играет тензор преобразования. Изменение его компонент соответствует изменению системы координат, которая непосредственно зависит от топологии. Введенное в работе понятие кибернетической мощности позволяет определить степень близости ИС к идеальности, а именно определить ее кпд в смысле передачи информации.

Для осуществления тензорного анализа в работе проведена геометризация информационных процессов, в том числе на сетевом уровне. Введены понятия информационных пространств КС и путей, определены символы Кристоффеля для ИС, показан параллельный перенос вектора приращения состояния сети в криволинейном путевом пространстве, определено понятие ковариантной производной количества информации. Тензорный анализ позволяет прогнозировать состояние сети на интервале рассмотрения не только на основе динамики информационных потоков, но и с учетом топологии сети, а также используемых в ней протоколов и интерфейсов.

Важно отметить: введенная метрика пространств состояний КС и путей, описываемая с помощью метрических тензоров, позволяет связать процессы в КС и путях через обобщенный параметр – кибернетическую мощность. Ее реактивная (бесполезная) составляющая характеризуется потерями на cos (аналогично физическим системам). Косинусы углов в метрике состояний КС дают возможность при Модель описана в работах [2, 6].

В работе [42] задача синтеза решается в классической постановке Л. Клейнрока. Отличительной особенностью является использование ТНМ для описания нечетко заданных параметров нагрузки.

Важной теоремой о входных и выходных потоках в каналах является теорема Бурке, изложенная в [1].

формировании топологий ИС использовать аппарат ТНМ, где функции принадлежности, принимающие значения в интервале [0, 1], связаны со значениям этих косинусов. Таким образом, появилась возможность связать аналитически пространства-структуры с пространством состояний ИС и оценить сеть понятием кпд.

В качестве эпиграфа к работе служат слова замечательного человека профессора Т.Я. Гораздовского, которыми мне хотелось отметить следующее. Давно известная тензорная методология Г. Крона (50-е гг. прошлого столетия) именно в настоящее время, когда имеют место большие и все возрастающие информационные нагрузки на ИС, является ключом к решению сетевых задач4. Структуры ИС и путевые потоки определяют систему координат, а следовательно, характеризуют информационное пространство.

Сами процессы в данной системе координат с использованием формулы поведения определяют состояние сети. В точке сопредельного состояния ИС необходимо исследование ее окрестности с учетом динамики путевых потоков и их пересеченности в путевом пространстве. Решение этой задачи производится уже на основе тензорного анализа.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 23 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.