Первая страница
Наша команда
Контакты
О нас

    Головна сторінка



Інфокомунікації – сучасність та майбутнє” 30-31 жовтня 2014 року Збірник тез Частина 2

Інфокомунікації – сучасність та майбутнє” 30-31 жовтня 2014 року Збірник тез Частина 2




Сторінка10/18
Дата конвертації10.03.2017
Розмір2.52 Mb.
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   ...   18

Литература

  1. Сасан Ахмади. Мобильный WiMax: Системный анализ технологи радиодоступа IEEE 802.16m, Элсевир, 2011. – 30 стр.

  2. Микроволновые измерения, мобильная связь и радио роуминг http://www.tehencom.com/Technologies/WiMAX/WiMAX.htm

  3. Технология WiMax: беспроводная сеть к ясному будущему http://www.3dnews.ru/communicatiom/wimax

  4. Архитектура WiMax http://sotsprof.net/wimax/architektura-setey-wimax-ieee-802-16

УДК 621.395.7

Meleshenko А. А.

ONAT n.a. A.S.Popov

alexandrmeleshenko@gmail.com

Supervisor - c.t.s., proff. Fleyta Y.V.
STUDY OF THE USE OF BROADBAND SIGNAL

IN INFOCOMMUNICATION NETWORKS
Annotation. Considered the principles of the info-communications networks architecture and their development prospects. Also consider the possibility of the use of spread spectrum signals in the info-communication networks.
The world of telecommunications and data transmission is faced with rapidly growing demand for frequency and time resources. This trend is mainly due to the increase in the volume of information transmitted. Bandwidth per user is growing rapidly. It is assumed that the number of subscribers of broadband wireless services may exceed two billion in the next few years . Mobile terminals will be the most widely used devices for accessing and sharing information. Wireless multimedia services such as electronic mail, file transfer, IP TV, VoIP, online games, messaging and translation service now occupy most of the network traffic. Under these conditions, the ever increasing number of subscribers of telecommunication networks, the volume of transmitted data and services it is necessary to increase the bandwidth of telecommunication systems (TСS). Most methods of increasing the bandwidth is reduced to one of the methods of sealing the component data flows into one group (in space, time, frequency, polarization).

Similar problems arise in the personal wireless networks, the importance of which is caused by the need to connect a large number of peripheral devices to a computer, including video output to monitors and TVs, as well as an increase in the rate of exchange of information between devices in the digital home. One of the promising methods for increasing the speed of data transmission in wireless personal networks, is the transition to ultra-wideband radio telecommunications systems [1].

Broadband - is perhaps one of the most popular terms of modern communication. Despite the popularity of the term broadband, you should at least briefly on the merits. Of course, the main spring is the emergence of broadband Internet and a whole chain of its consequences, including a user-friendly interface and access to multimedia applications, which is a set of voice, data and video. Of course, especially video, for it contains it, as we are assured, 98% of all we perceive information for satisfactory transmission which is already quite inadequate transmission rate not only analog modem PSTN, but also digital modem network with integrated services ISDN.

The solution of such global problems as broadband, it is impossible within the existing communication networks. Therefore it is not less popular than broadband, is an abbreviation of NGN, which represents a new generation of networks - New Generation Network, which is a necessary condition for the implementation of broadband. But the day and even during the year transition to NGN is physically impossible - he will be gradual and based on infrastructure and transport those technologies, which made investments [2]. Transition to NGN will be successful if the perspective equipment communication networks will take into account the existing network infrastructure and to support the most common protocols, while possessing with the new features.

In telecommunication convergence refers to a process of gradual convergence of various technologies in their purpose and telecommunication services to unify hardware and enhanced functionality. Today it is becoming increasingly clear that a new generation of multi-service network can not be created as a result of the "victory" of any one technology or approach [3]. It can only cause the convergence process, when each of the technology will be taken all the best and connected to some new alloy, which will give the required quality to support existing and new services. In return, the term multi-service network, a new term – info-communication network that directly speaks about the two components of a modern network - information (computer) and telecommunications.

Literature

1. Шахнович Н.В. Современные технологии беспроводной связи, 2-е изд. – М.: Техно-

сфера, 2006. – 288 с.

2. http://www.svpro.ru/broadband.htm.

3. Олифер В., Олифер Н. Компьютерные сети: учебник – Изд. 3-е. – С.-Пб.: Питер, 2006. – С. 56-86.

УДК 621.391.037.372

Ніколаєв К.С.

ОНАЗ ім. О.С. Попова

twist197@gmail.com

Науковий керівник — к.т.н., доц. Шерепа І.В.
ДОСЛІДЖЕННЯ ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ СТВОРЕННЯ СИГНАЛЬНИХ КОНСТРУКЦІЙ У КОЛІЗІЙНИХ ДОМЕНАХ
Анотація. В роботі розглядаються таймерні сигнальні конструкції, їх різновиди, зокрема таймерні сигнальні конструкції з різними модулюючими компонентами при використанні в колізійних доменах. Пропонується алгоритм побудови вказаних конструкцій.
Сигнальні конструкції мають велике значення — всі пристрої, передаючи інформацію так чи інакше їх використовують. Проблема створення сигнальної конструкції, яка одночасно використовує мінімальну частотну пропускну смугу, та при цьому передаючи максимальну кількість інформації. Особливе значення і специфіку мають сигнальні конструкції у колізійних доменах.

Таймерні сигнальні конструкції (ТСК) – це конструкції, які використовують несталий часовий інтервал (близький до інтервалу Найквіста), рівний або більший інтервалу Найквіста[1]. Традиційно термін колізійний домен використовують по відношенню до Ethernet-технології без використання комутаторів, але іноді розширюють значення цього терміну і розповсюджують значення цього терміну і на технології з використанням радіо-каналу. У даній роботі термін “колізійний домен” розповсюджуємо на ті засоби зв’язку, в яких можливе накладення сигналів один на одний.

Досягнути ідеальної пропускної здатності неможливо через наявність колізій. Є певна залежність між тривалістю в часі сигнальної конструкції і появі колізій. Чим менше за тривалістю у часі конструкція, тим менше імовірність одночасної передачі і “зіткнення” сигнальних елементів. Пояснимо на прикладі формули 1




(1)

при цьому на сталому інтервалі можлива реалізація , де m – основа сигнальної конструкції, n – розрядність сигнальної конструкції. Ще більша кількість реалізацій на часовому відрізку потенційно можуть давати таймерні сигнальні конструкції з різними моделюючими компонентами [2].

Завданням є створити алгоритм, якій дозволить знаходити можливу кількість кодових комбінацій ТСК при заданих обмеженнях, дослідити зростання та стійкість комбінацій сигнальних конструкцій в ТСК з різними модулюючими компонентами.

Рисунок 1 – Таймерна сигнальна конструкція у вигляді фізичного процесу

Пропонується алгоритм побудови ТСК із застосуванням різним систем числення. Основа системи числення визначається виходячи з максимального значення кількості різновидів одного компонента сигналу. Наприклад, при використанні трьох рівнів амплітуди ми будемо використовувати основу системи числення 3 (трійкова система числення), при чотирьох – основа системи числення 4. Основним обмеженням, накладеним на кодові комбінації є обмеження на довжину передачі одного символу, вона має бути не меншою за інтервал Найквіста.

Нижче на рисунку 2 приведений алгоритм вибору конструкцій, які відповідають критеріям ТСК методом прямого перебору.





Рисунок 2 – Блок-схема розрахунку кількості можливих комбінацій ТСК

за допомогою повного перебору

Робота алгоритму починається з введення початкових даних, де codeBase — основа коду, чи кількість символів алфавіту, intervalCount — кількість інтервалів t0, приблизно рівних до інтервалу Найквіста, s — кількість базових інтервалів всередені t0. Підрахунок кількості комбінацій, можливих при цих параметрах, виконує підпрограма calcCombinations. Результатом роботи цієї підпрограми є кількість комбінацій, можливих на інтервалі від currentStep (номер кодового символу за порядком) до T0 (довжина кодової комбінації). У той час, коли рекурсивно підпрограма досягає останнього кроку, тобто кінця інтервалу T0, вона перевіряє, чи задовольняє комбінація заданим обмеженням. Основним обмеженням є обмеження на довжину. Перевагами алгоритму є простота реалізації, легкість введення додаткових обмежень на кодові комбінації. Також при досяганні кінця інтервалу T0 легко вивести отриману комбінацію. Основним недоліком є час роботи алгоритму. Алгоритм під час роботи генерує усі можливі комбінації на цьому інтервалі, і лише тоді перевіряє їх на допустимість. Виходячи з цього, алгоритм неможливо застосовувати для великого ступеня дроблення інтервалу t0 та кількості символів алфавіту коду.

Так як основним обмеженням є довжина символу кодової комбінації, пропонується наступний алгоритм, наведений на рисунку 3.



Вхідними даними, як і в попередньому випадку є codeBase (розмір алфавіту), intervalCount (кількість інтервалів t0) та s (кількість базових інтервалів, на які позбивається t0). Для підпрограми, що виконує підрахунок кількості можливих комбінацій, calculate Combinations, вхідними даними будуть розмір поточного інтервалу, виражений в кількості базових інтервалів, та поточний символ. Тому підпрограму треба запускати для кожного початкового символу з алфавіту. В окремих випадках, коли не накладаються обмеження на сусідні символи, можна не повторювати виклик підпрограми, а лише помножити результат роботи для одного початкового символу на розмір алфавіту, тому що результат роботі для всіх початкових символів буде однаковим. Виходячи з обмеження на довжину символу, алгоритм генерує завчасно вірні комбінації, що вилучає опрацювання заборонених комбінацій. На кожному кроці підпрограми будується послідовність повторення символу кількість разів від s до довжини поточного інтервалу. Набриклад, для інтервалу довжиною 4 базових інтервали можливі такі комбінації символу x: x, xx, xxx, xxxx. Якщо s дорівнює 2, то дозволеними вважаються xx та xxxx, при цьому x вилучається тому, що його довжина менша за дозволену, xxx – тому, що залишиться інтервал, на якому не можливо побудувати комбінації, так як він менший за дозволену довжину символу. Далі для кожного відрізку, що залишається повторюється обчислення. При цьому наступний символ обирається нерівним попередньому. Перевагами цього алгоритму є висока швидкість роботи, яка дозволяє досліджувати відносно складні сигнальні конструкції, простота реалізації алгоритму, легку побудову графа-дерева комбінацій, який можна в майбутньому використовувати для декодування сигнальної конструкції. Основний недолік – це неможливість або складність введення обмежувальних умов на не сусідні символи. Це зумовлено тим, що на кроці виконання підпрограми доступні лише поточний та наступний символи.
Таблиця 1 – Залежність кількості можливих кодових комбінацій від розміру алфавіту при кількості інтервалів t0 n = 3, кількості базових інтервалів в t0 s = 4

a

Nртск

2

14

3

45

4

100

5

185

6

306

7

469



Рисунок 3 – Блок-схема алгоритму пошуку кількості можливих кодових комбінацій в ТСК

При використанні ТСК (a>2) кількість комбінацій при тих же параметрах значно зростає, див. Табл. 1. Таким чином кількість інформації, яку можна передати за ту ж саму одиницю часу зростає. Відповідно є і зворотня закономірність — довжина в часі сигнальної конструкції у випадку передачі тих же самих об’ємів інформації зменшується. Відповідно імовірність колізій має зменшитися, що потенційно призводить до збільшення швидкості передачі в колізійному домені.


Література

    1. Захарченко Н.В. Основи кодування: навч. посіб. / Н.В. Захарченко, А. С. Крысько. – Одеса: ЗГАС ім. О.С. Попова, 1999 р. – 240 c.

    2. Шнайдер С.П. Принципи формування та представлення різновидів таймерних сигнальних конструкцій // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2012. – № 5/9 (59). – С. 6-9. ISSN 1729-3774.

УДК 621.395.7

Ovcharenko I.H.

ONAT n.a. A.S. Popov

iovcharenko6@gmail.com

Scientific adviser c.t.s. doc. Fleyta Y.V.
RESEARCH OF POSSIBILITIES FOR IMPROVING THE EFFIENCY OF PERFORMANCE OF WIRELESS ACCESS NETWORKS BY MULTIPATH CHANNELS
Annotation. The object of research carried out in this work is to examine the opportunities for further improvement and development of wireless technology to increase the performance of the wireless network. A comparative analysis of the existing methods of improving the work of wireless access networks. The subject of research is the process of reception and transmission of information in multipath channels.
Introduction. Nowadays mobile wireless networks of different type and purpose are used practically everywhere: cellular, trunking, local, etc. Due to limited allocated frequency band, the most important problems that must be solved at the stage of design, is the problem of electromagnetic compatibility segments of the same network or different networks with each other for solution of which it is necessary to minimize intrasystem and mutual interference. The value of the interference depends on the frequency and territorial network plan.

The aim of this work is to analyze factors influencing the performance of the wireless network, and development of methods of adapting its main parameters (power, frequency plan, the amount of frequency channels, etc.) to the real conditions of operation, to ensure more high quality transmission of information [1].

Multipath propagation is typical for urban environment and the radio channels inside buildings. In view of interference waves arriving at the receiving point with different amplitudes and phases, the distortion spatial and temporal structure of the useful signal, in particular the dispersion and fading. This affects the quality, speed and reliability of information transmission. Multipath propagation must be considered in stationary systems, and mobile radio communication.

Wireless networks, which are currently becoming more usually calculated and designed based on homogeneous identical propagation conditions in different parts of the system, which leads to a perfect network topology. However, in its implementation of this ideal picture is not feasible because, firstly, the choice of placement of base stations is substantially limited administrative, geographic, and a number of other prohibitions. And secondly, the conditions of propagation of signals and, consequently, the efficiency of information transmission depends on the topography and nature of the terrain, building density buildings in the city, the height of the scaffolding, the availability of water surfaces, etc. As a result, the actual structure of the network and the service area of each of its cells differ significantly from the ideal used in the calculations. This leads to changes in the basic parameters that characterize the quality of information transfer in the network, and often worse [2].

To investigate the possibility to improve efficiency, we analyzed the principles of wireless networks considered the basic elements of wireless access networks, their architecture and hierarchy. After that, we have given the characteristics of the existing standards, development trends, gave an overview of signaling technology and assessed their effectiveness.

The methods of improving the quality of data transmission in the network, among which stands out for its efficiency ones, that allow to adapt the parameters of the equipment and networks to the actual conditions of signal propagation, and thus align to make a more uniform picture of the coverage and evenly distribute the load on the individual station, which is a prerequisite for effective and sustainable network.

To solve the problem of minimizing interference in the network and improve its performance, you should strive for even load distribution between the base stations. Since the conditions of propagation of the signal may vary in different parts of the network, and the placement of base stations are fixed - is a means of load balancing, power control of base stations determined by the radius of cells, and is attributable to their load.

Parameters that can be adapted to the actual conditions of the system are:

- Transmitting power of base stations,

- Frequency plan

- The location of the base stations,

- The characteristics of the antennas.

There are two approaches of existing developments to improve the efficiency of a wireless network: adaptation of the radiated power and the frequency plan for the purpose of load balancing between the base stations on the network. The purpose of the adaptation process for the base station is the regulation of radiated power, which leads to equalization of the load between them. The aim of the adaptation process of the frequency plan of base stations is to regulate the frequency, so as to minimize self-interference between cells using the same frequency [3].

To equalize the load on the base station power adjustment method is effective to reduce the standard deviation allowing the load on the subscriber station from the average for the network is about 2 times.

With an increase in traffic must be correct assignment of frequency channels; proposed in the method for selecting the frequency channels allows to achieve acceptable results in the signal/noise ratio.
Literature

1. Bertoni H.J., Honcharenko W., Maciel L.R., Xia H.H. UHF propagation prediction for wireless personal communications. - Proc. IEEE, vol. 82, No 9, Sept. 1994, pp.1333-1359.

2. Столингс В. Беспроводные линии связи и сети.: Пер. с англ. – М.: Издательскийдом «Вильямс», 2003. – 640 с.

3. Гуреев А.В., Миронов Ю.Б. Повышение эффективности работы беспроводной сети путем адаптации мощности излучения базовых станций. Электронный журнал «Исследовано в России», 042. – 2011. – С. 553-558. – http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2011/042.pdf.



УДК 621.397

Ошаровская Е.В., Патлаенко Н.А., Солодкая В.И.

ОНАС им. А.С. Попова

osharovskaya@mail.ru, nick_msa@ukr.net, valentinka_1986_@mail.ru
АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК ВОССТАНОВЛЕННЫХ 3D ТВ ОБЪЕКТОВ
Аннотация. Рассматривается алгоритм восстановления координат объекта с допустимой минимальной погрешностью при различных видах преобразований. Анализировались Wavelet – преобразования разных порядков с нормированными значениями шага дискретизации для повышения качества визуализации трехмерных объектов. Исследованы одни из основных характеристик 3D ТВ объекта – отношения сигнал/шум и погрешность измерения координат после его восстановления.
Актуальной задачей телевидения на сегодняшний день является получение качественных трехмерных моделей реальных объектов в разных областях человеческой деятельности. В настоящее время значительно возрос интерес к проблемам построения полигонально-сеточных моделей 3D изображений, что проявляется, в частности, при обработке трехмерных телевизионных объектов. При этом необходимо оценить важные характеристики, такие как отношение сигнал/шум и погрешность измерения трехмерных координат.

В современном мире телевидения используют представление 3D объекта в виде сетки, состоящей из координат вершин этого объекта и порядка их соединения. При мелкоструктурном 3D объекте необходимо увеличивать детализацию сетки в сложных областях, что приводит к неравномерной выборке в трехмерном пространстве. Для хранения координат 3D объекта с неравномерным шагом дискретизации требуется значительный объем памяти для его описания, а так же необходим индивидуальный алгоритм сжатия для каждого объекта. Для сжатия данных трехмерных объектов с потерями могут быть применены трехмерные аналоги преобразования Фурье и Wavelet – преобразования. В данной работе представлены результаты реализации алгоритмов спектрального разложения 3D объекта. В качестве примера рассмотрим спектральное разложения сферы в среде Matlab.

Для описания подхода к системе оценки погрешности рассмотрим алгоритм восстановления объекта. Такой алгоритм осуществляет обработку трехмерной структуры объектов в пределах допустимых норм погрешности ∆ ≤ .

Алгоритм восстановления имеет следующую последовательность: исходный сигнал – векторные значения, которые зависят от нескольких параметров: от времени и от частот. Например, трехмерное изображение можно считать трехмерным сигналом, значениями отсчетов которого являются яркость и цветность каждой точки изображения, а параметрами – координаты точки по горизонтали, вертикали и по глубине.



Преобразование координат происходит с помощью аффинных преобразований, которые на практике удобно задавать одной матрицей. При этом используются однородные координаты. В общем случае произвольная матрица размера 4x4 задает проективное преобразование. Такие преобразования, как можно догадаться из названия, используются для проецирования трехмерной сцены.

На следующем этапе происходят спектральные преобразования, такие как: дискретное преобразование Фурье, дискретно косинусное преобразование Фурье, Wavelet – преобразования [2].

Следующим шагом алгоритма идет векторное квантование, а также происходит ограничение частоты сигнала , а именно происходит фильтрация некоторых компонентов. Кроме того, получившийся после квантования сигнал отличается от реального сигнала на величину порядка шага квантования . Это различие носит название шума квантования, и оно принципиально неустранимо.

Следующее преобразование, необходимо для вычисления полусуммы и полуразности значений координат для получения более равномерных значений.



Среда передач является каналом с АБГШ.

Целью работы является восстановление исходного объекта с допустимой минимальной погрешностью после различных преобразований координат.

Для выполнения эксперимента по обработке трехмерных телевизионных объектов с равномерной сеткой [2] использовалась среда Matlab, в качестве тестового объекта выбрана сфера. Над сферой, представленной равномерной сеткой [1], проведен эксперимент с разным шагом дискретизации с нормированными значениями 0,1; 0,3; 0,5; 0,7; 0,9, которые удовлетворяют теореме Котельникова для трехмерного случая [3]. Так как выбирается максимальная частота сигнала в нормированном диапазоне от 0 до 1, удовлетворяющей теореме Котельникова с частотой дискретизации.

Для анализа оценки погрешности координат сферы использовали преобразование Фурье, дискретно-косинусное преобразование Фурье и Wavelet – преобразование Хаара, Добеши 4-го, 6-го, 8-го, 10-го и 24-го порядка. Одно из основных преимуществ Wavelet – анализа заключается в локализации изменения сигнала в спектральной области [7].

Переходя к измерению погрешностей координат, будем считать, что они обусловлены шумом квантования интенсивности вектора вершин , , на основании которых рассчитываются нормали к отражающей поверхности, а так же наличием флуктуационного шума [5]. В конечном итоге это приводит к геометрическим искажениям полученным, в результате обработки объекта. Шум пространственной дискретизации при этом играет меньшую роль.

Рассмотрение начнем с определения погрешности, обусловленной шумом квантования , , . В данном случае смещения вдоль строки на один пиксель [4] вызывает приращение координаты глубины, соответственно



Здесь , и - текущие номера строк и столбцов изображения, полученные после восстановления; , и - номера строк и столбцов сферы, для которой координата глубины принята равной нулю; , и - номера строки и столбца пикселя, для которого определяется дискретная координата глубины.

При этом . Поэтому погрешность, допущенная при измерении , приводит к погрешности, с которой вычисляется и как следствие, к погрешности вычисления координаты глубины. Сфера, показаная на рисунке 2а, дискретная в пространстве, для нее запишим выражения для дифференциалов dMx, dMy, dMz:


;
;
.
Посколько погрешности , , – невелики, то от дифференциалов можно перейти к приращениям и записать:
;
;
.
Измерения погрешности в зависимости от нормированного значения шага дискретизации приведено на графике (рис. 1).

Так как при преобразовании, квантовании и обработки координат 3D объекта погрешность может увеличиваться, но при этом отношение сигнал/шум может уменьшаться [8]. На рис. 2 показана зависимость отношения сигнал/шум для восстановленной сферы от погрешности для Wavelet-преобразования.



Рисунок 1 – Зависимость погрешности координат сферы

от нормированного значения шага дискретизации


Рисунок 2 – Зависимость отношения сигнал/шум

от нормированного значения шага дискретизации для восстановленной сферы

Использование коэффициентов преобразования с минимальной погрешностью и допустимым отношением сигнал/шум позволяет повысить быстродействие алгоритмов визуализации 3D объектов, что является новым направлением в современном телевидении. Предложена реализация сферы в виде сетки, состоящей из координат вершин этого объекта и порядка их соединения. Увеличение детализации 3D изображений обеспечивается уменьшением шага дискретизации сетки в сложных областях, что в общем случае, свидетельствует об эффективном хранении и быстром синтезе 3D объектов.


1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   ...   18



  • УДК 621.395.7
  • УДК 621.391.037.372
  • Introduction.
  • АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК ВОССТАНОВЛЕННЫХ 3D ТВ ОБЪЕКТОВ Аннотация.