систем связи с подвижными объектами, аудиовизуальной техники, почтовой связи, информатики, экономики и менеджмента в связи. Список используемых источников 1. Кауфман М., Сидман А. Практическое руководство по расчётам схем в электронике: справ. В 2 т. Т. 2.: пер. c


Чтобы посмотреть этот PDF файл с форматированием и разметкой, скачайте его и откройте на своем компьютере.
Федеральное государственное
бюджетное
образовательное
учреждение высшег
о образования
Санкт
Петербургский государственный университет телекоммуникаций
проф. М.А. Бонч
Бруевича
(СПбГУТ)
Научный журнал
ТРУДЫ
УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ
Том 2
№ 1
Санкт
Петербург
Труды учебных заведений связи
2016. Т. 2

ISSN
: 1813
Описание журнала
Научный журнал
. Публикуются материалы научных работ, выполненных в области
телекоммуникаций, телевидения и радиовещания, сетей связи и систем
коммутации, систем
связи с подвижными объектами, аудиовизуальной техники, почтовой связи, информатики,
экономики и менеджмента в связи.
Выпускается с 1960 года. Выходит 4 раза в год.
Редакционный совет
Розанов
Н.Н.
д.ф.
м.
, проф.,
член
кор. РАН,
начальник отдела теоретических исследований
Института лазерной физики ГОИ им. С
Вавилова

Koucheryavy
PhD,
Tampeρe Univeρsiτy of Technoλogy, Finλand
, PhD, Bρno Univeρsiτy of Technoλogy, Czech Repubλic
Tiamiyu
, PhD, Univeρsiτy of Iλoρin,
Nigeρia
Козин И.Д.
, д
, проф.,
профессор кафедры телекоммуникационных систем
Алматинского
университета
энергетики и связи
,
Республика Казахстан
Самуйлов К.Е.
, д.т.н., проф., заведующий кафедрой прикладной информатики и теории
вероятностей
РУДН
Степанов С.Н.
, д.т.н., проф., заведующий кафедрой
Сети св
язи и системы коммутации
МТУСИ
Росляков А.В.
, д.т.н., проф.,
заведующий кафедрой автоматической электросвязи
ПГУТИ

Кучерявый А.Е.
, д.т.н., проф., заведующий кафедрой сетей связи и передачи данных СПбГУТ
Канаев А.К.
, д.т.н., доц., заведующий кафедрой Электрическая связь ПГУПС
Новиков С.Н.
, к.т.н., проф., заведующий кафедрой безопасности и управления
в телекоммуникациях СибГУТИ
Дворников С.В.
, д.т.н., проф., профессор кафедры радиосвязи В
Коржик В.И.
, д.т.н., проф., профессор кафедры защищенных систем связи СПбГУТ
Ковалгин Ю.А.
, д.т.н., проф., профессор кафедры радиосвязи и вещания СПбГУТ
Владыко А.Г.
, к.т.н., начальник управления организации научной работы и подготовки научн
кадров СПбГУТ
Редакционная коллегия
Главный редактор
Бачевский
С.В.
, д.т.н., проф., ректор СПбГУТ
Зам. главного редактора
Буйневич
М.В.
, д.т.н., проф., профессор кафедры без
опасности
информационных систем СПбГУТ
Выпускающий редактор
Аникевич Е.А.
, к.т.н.,
начальник отдела организации НИР
и интеллектуальной собственности СПбГУТ
Регистрационная информация
Свидетельство о регистрации СМИ
№ 77
17986 от 07.04.2004
Подписной индекс по каталогу Межрегионального агентства подписки
Размещение в РИНЦ (
eλibρaρy
) по договору от 20.02.2013
02/2013
Контактная информация
Учредитель и издатель: Федеральное государственное
бюджетное
образовательное учреждение
высшего образования Санкт
Петербургский государственный университет телекоммуникаций
им.
проф. М.А. Бонч
Бруевича
(СПбГУТ)
Адр
ес редакции: 193232, Санкт
Петербург, пр. Больше
виков д.
22, корп. 1, каб. 368/2
maiλ
τuzs
spbguτ
, телефон/факс: 8 (812)
326
63, доб. 2099
Подписано в печать
25.03.2016. Формат 60
Усл
.-
печ. л.
13,25.
Тираж
1000
экз
Заказ № ?????.
Отпечатано в Санкт
Петербургском университете ГПС МЧС России
196105,
Санкт
Петербург,
Московский проспект, д. 149
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
СОДЕРЖАНИЕ:
М.М.А. Аль
коли, Р.Я. Пирмагомедов
Пассивные сенсорные узлы на основе поверхностной акустической волны
Х. Аль
Осаими, А.А. Никитин, А Е. Рыжков
Оценка пропускной
способности сетей еMBMS LTE
……………
В. Архипов,
А. Яковлев
Обобщенная модель неподсматриваемого графического пароля
…..
………...
В. Астахов,
Р. Сумкин
Анализ неисправностей в сетях PON. Теория и практика
……………………….
В. Безбородкин,
В. Быков,
В. Демидов,
В. Дукельский
Микроструктурированные оптические волокна для систем передачи и обрабо
ки информации
……………………………………
..…………………………….
Б. Бузюков,
В. Окунева,
И. Парамонов
Исследование характеристик самоорганизующейся
беспроводной сети при ра
личных способах размещения узлов
……………………
……
……………………
В. Бурдин
Моделирование маломодовых оптических волокон с уменьшенной диффере
циальной модовой задержкой в С
диапазоне длин волн
…………………
…..
С. Былина,
Ф. Глаголев,
С. Кузнецов
Анализ возможностей увеличения длины однопролетного участка волоконно
оптической линии связи
……………………………………..……………………..
Ю. Гойхман,
И. Лапий
Решение задачи классификации трафика с использованием нейронной сети
С. Горышин,
А.
Небаева
Сравнение эффективности методов построения стегосистем с информирова
ным кодером
…………………………………………………………………..…….
А.Г. Жувикин,
И. Коржик
Использование метода 3
битного квантования для алгоритма селективной а
тентификации изображений,
устойчивого к JPEG
сжатию
……...……………5
А. Зорин,
К. Савельев
Оценка качества передачи речи на глобальной сети спутниковой связи с разм
щением космических аппаратов связи на низких и средних орбитах по объе
тивной модели уровня пакетов
………………………………….…………
В. Казакевич,
Д.Д. Корякин, Д.
Е. Петрушин,
О. Федосеев
Определение рационального состава разнородных альтернативных источников
энергии в гибридных системах электроснабжения узлов связи
…………….…..
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
В. Киреев,
Г.А. Фокин
Позиционирование объектов
в сетях LTE посредством измерения времени пр
хождения сигналов
....................................................................................................
И. Кирик,
Ю. Ковалева,
И. Пустарнакова
Моделирование и экспериментальные исследован
ия экранирующих свойств
защитных материалов и покрытий
..........................................................................
В. Киричек, А.А. Кулешов,
Е. Кучерявый
Метод обнаружения беспилотных летательных аппаратов на базе анализа тр
фика
.............................................................................................................................
С. Когновицкий
Широкополосные сигналы данных с расширением спектра прямой последов
тельностью и их характеристика
..............................................................................8
Ю.А. Ковалгин,
Р. Фадеев
Метод контроля шумов квантования вейвлетных коэффициентов в перцепц
онном сжатии звуковых сигналов
.................................................
...........................
В.И. Коржик, И.
А. Тришневская
Исследование метода аутентификации двоичных изображений при помощи
ЦВЗ
.............................................................................................................................
И. Парамонов,
Ф. Хундонугбо
Анализ методов позиционирования узлов беспроводной самоорганизующейся
сети
.............................................................................................................................
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ104
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ПАССИВНЫЕ СЕНСОРНЫЕ УЗЛЫ НА ОСНОВЕ
ПОВЕРХНОСТНОЙ АККУСТИЧЕСКОЙ ВОЛНЫ
М.М.А.
Аль
коли, Р.
Я. Пирмагомедов
Для внедрения нано
тевых структур в практику, необходимо найти решение
проблемы электроснабжения сенсорных узлов, нахо
дящихся внутри тела человека. В
данной
статье предлагается рассмотреть возможность использования энергии
устройств
находящихся вне тела при считывании информации с внутрительных датчиков, по аналогии
с пассивными метками применяемыми в технологии радиочастотной идентификации
(RFID).
Ключевые слова:
SAW, OFC, сенсорные узлы, RFID
PASSIVE NANO SENSOR BASED ON
SURFACE ACOUSTIC WAVE
koλi Mohammed M.,
Piρmagomedov R.
The SAW sensoρ offeρs advanτages in τhaτ iτ is wiρeλess, passive, smaλλ and has vaρying e
bodimenτs foρ diffeρenτ sensoρ appλicaτions. In addiτion, τheρe aρe a vaρieτy of ways of encoding τhe
nsed daτa infoρmaτion foρ ρeτρievaλ. SAW sensoρs aρe capabλe of measuρing physicaλ, chemicaλ
and bioλogicaλ vaρiabλes.This papeρ wiλλ pρesenτ a spρead specτρum appρoach using oρτhogonaλ fρ
quency coding (OFC) foρ encoding τhe SAW sensoρ.
Keywoρds
SAW, OF
C, Sensoρ node, RFID τechnoλogy
Датчики построеные на основе использования поверхностных
акустических волн
SAW
uρface
cousτic
ave
обладают большим
потенциалом для их использования в сфере здравоохранения, для контроля за
состоянием здоровья человека [1, 2]. Их преимущество заключается в
том, что
они не нуждаются в источниках питания, обладают маленькими размерами,
позволяют осуществ
лять беспроводную передачу данных, а
также в
возможности их эксплуатации в различных физических и
химических условиях
[3, 4, 5].
Для реализации беспроводных датчиков с помощью использования
поверхностных акустических волн используется метод кодирования
пос
редством ортогональных частот (
OFC
). В этом методе используется семь
последовательных носителей для генерирования сигнала таким образом, чтобы
в каждом чипе, находящемся в датчике (а таких чипов семь) было целое число
полупериодных носителей, в итоге получ
ается непрерывный сигнал [6].
Для краткого математического описания процесса кодирования посредст
вом ортогональных частот
OFC
используем временную функцию
[6, 7]:
rect

где
cos
и
rect
другое
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Функция
предоставляет собой полную ортогональную базу
вещественными коэффициентами
Все части этой базы ортогональны на заданном интервале времени если:
)
×
)
Учитывая в
ышеизложенное,
получаем в итоге две функции, описывающие
процесс
OFC
cos
rect

cos
rect

(2)
Каждая часть с косинусом в формулах (1) и (2) предоставляет
собой
временно закрытый синус, частота которого определяется по формуле:


. (3)
В частотном диапазоне базовыми условиями является использование
выборочных функции с центральным
и частотами,
заданными в
выраже
нии
(3) и
нулевая полоса пропускания
Общая частотная функция определяется с учетом выбора четных или
нечетных временных функции в уравнениях (1) и (2). И соответственно
коэффициенты
могут принимать любые значения в интервале между
и +1 на котором определяется диапазон спектра частоты. Использование
значения
1 или +1 обеспечивает непрерывный спектр и
эффективное
использование полосы пропускания системы.
Это математическая база мож
ет быть использована в проектировании
сенсорных узлов на основе поверхностных акустических волн
SAW
Пример реализации такого сенсорного узла показан на рисунке 1.
Рис. 1. Реализации беспроводного RFID сенсора на базе SAW
Широкополосный преобразователь
посылает сигнал, который кодируется
посредством ортогональной частоты и через него возвращается в антенну
приемника.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Пример
SAW
метки приведен на рисунке 2.
Рис. 2. Пример SAW
метки
Система посылает запрос (сигнал) который поступает на антенну датчика и
преобразуется в
SAW
волны.
При распотранении вдоль подлож
ки,
SAW
волны
соответствующим образом модифицируются и отражают
ся. Концептуальная
схема этого процесса показана на рисунке 3.
Рис. 3. Процесс работы беспроводного датчика
Реализация сенсора происходит посредством создания идентичных прот
воположных хранителей в обеих сторонах
SAW
метки, как показано на рисунке
4. При этом одна из сторон подвержена воздействию фактора, который треб
ется измерить, а другая максимально защищена от этого воздействия. Разная
пространственная задержка в обеих сторонах означается знаками
Рис.
4. Процесс измерения параметра
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
В таком случае результативный сжатый пульс, получаемый от такого се
сора, определяет результат измерения параметра. Разность времени задержки
между пульсами и дает нам информацию о численном значении измеряемого
параметра.
Список используемых источников
Wiλson,
C., Maλocha,
C., Kozλovski,
N., Gaλλagheρ,
R., Fisheρ,
B., Pavλina,
J.,
Saλdanha,
N., Puccio,
D., Aτkinson,
M.: Oρτhogonaλ fρequency coded SAW sensoρs foρ aeρospace
SHM appλicaτions. IEEE
Sens
9, (11),
Кучерявый
Е., Прокопьев
В., Кучерявый
Самоорганизующиеся сети.
СПб.
: Любавич, 2011. 312 с.
Пирмагомедов
Я., Кучерявый
А., Глушаков
И., Киричёк
В., Кучер
Е. Живые организмы в киберпространстве
проект
Биодрайвер
Электросвязь.
1. С. 47
Пирмагомедов
Я.,
Киричек
В., Кучерявый
Е. Бактериальные наносети //
Информационные технологии и телекоммуникации. 2015. № 2 (10). С. 5
Pohλ
A., Osτeρmayeρ
G., Reindλ
L., Seifeρτ
F. Moniτoρing
τhe τiρe pρessuρe aτ caρs using pa
sive SAW sensoρs // 1997 IEEE Inτeρnaτionaλ Uλτρasonics Symposium, pp. 471
Benes
E., Gρöschλ
M., Seifeρτ
F., Pohλ
A. Compaρison beτween BAW and SAW sensoρ
pρincipλes // IEEE Tρansacτions on Uλτρasonics, Feρρoeλecτρi
cs, and Fρequency Conτρoλ, Voλ. 45, No.
5, Sepτembeρ 1998.
Caρτeρ
E., Maλocha
C. SAW device impλemenτaτion of a weighτed sτepped chiρp code
signaλ foρ diρecτ sequence spρead specτρum communicaτion sysτems // IEEE Tρansacτions on Uλτρ
sonics, Feρρoeλe
cτρics, and Fρequency Conτρoλ, Voλ. 47, pp. 967
973, Juλy 2000.
ОЦЕНКА ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ СЕТЕЙ еMBMS LTE
Х. Аль
Осаими, А.А. Никитин, А.
Е. Рыжков
Наблюдается значительный рост пакетного трафика, потребляемого абонентами
сетей радиодоступа и прежде всего видеотрафика. Применение технологии
eMBMS
в сетях
позволяет существенно увеличить величину пользовательской нагрузки. Рассмотрено
выделение кана
льного ресурса при использовании
eMBMS
и произведена оценка пропускной
способности сети.
Ключевые слова:
eMBMS
, канальный ресурс, проп
ускная способность, видеотр
LTE eMBM
S NETWORK THROUGHPUT ASSESSMENT
Nikiτin
A., Ryzhkov
A., Haλid A.
.A.
M.

Theρe is a significanτ packeτ τρaffic ρise in τhe ρadio access neτwoρks and especiaλλy video
τρaffic. The eMBMS τechnoλogy appλicaτion in LTE neτwoρks can be of gρeaτ use in subscρibeρs λoad
incρease. Channeλ ρesouρce aλλocaτion foρ LTE eMBMS is consideρed
and τhe neτwoρk τhρoughpuτ is
discussed.
Keywoρds
eMBMS, LTE, channeλ ρesouρce, τhρoughpuτ, video
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
На текущий момент самым эффективным способом разгрузки ядра сети и
сети радиодоступа при одновременном увеличении объёмов передаваемых да
ных и доходов оператора является технология широковещания Evoλved
Muλτimedia Bρoadcasτ/Muλτicasτ Seρvice (eMBMS). eMBM
S
логическое продо
жение технологии
, специфицированной в
UMTS
[1]. Смысл технологии
eMBMS заключается в выделении одного сквозного канала группе пользоват
е−
лей. Например, если группа, состоящая из 10 абонентов, смотрит один и тот же
телевизионный кан
ал, то при использовании классической схемы будет выд
е−
лено 10 сквозных каналов, а при использовании eMBMS
всего один. При этом
глобальная мобильность обеспечена так же, как и в схеме точка
точка. На т
е−
кущий момент многие операторы тестируют и развёртываю
т сети
с техн
логией
eMBMS
. Операторы KT и Veρizon Wiρeλess запустили
в комме
ческую эксплуатацию в
Южной Корее и США [2].
Специфицированы ограничения по выделению канального ресурса. При
частотном дуплексе для передачи e
MBMS
трафика не использую
т субкадры 0,
4, 5, 9, так как в них передают сигналы синхронизации и пейджинга. При вр
е−
менном дуплексе не используют субкадры 0, 1, 2, 5, 6. Следовательно, под в
щание может быть задействовано не более 60
% канального ресурса. В дал
нейшем планируют специ
фицировать использование целых полос, которые б
дут специально выделены под вещание.
Начальную информацию, относящуюся к eMBMS, UE получает из
SIB2,
SIB13 и SIB15. Канальный ресурс для eMBMS выделяют в виде периодически
повторяющихся структур. Специфициров
аны 2 метода выделения канального
ресурса: покадровый и в виде блоков из 4 последовательных кадров [3]. Стру
туру выделяемого канального ресурса определяют следующ
ие параметры:
adioFρameAλλocaτionPeρiod
перио
д следования кадров или блоков,
adioFρameAλλocaτionOffseτ
смещение выделяемых кадров или блоков. Также
передают индикаторы субкадров, предназначенных для
MBMS в выделенных
кадрах.
При покадровом выделении канального ресурса для
MBMS
выделяют
кадры с номерами
SFN
, для которых:
SFNmod(ρadioFρameAλλocaτionPeρiod) ρadioFρameAλλocaτionOffseτ
где
ρadioFρameAλλocaτionPeρiod
может
быть
равен
1, 2, 4, 8, 16
или
При использовании блоков из 4
х кадров выражение
SFNmod(ρadioFρameAλλocaτionPeρiod) ρadioFρameAλλocaτionOffseτ
определяет номер первого кадра блока. При этом
ρadioFρameAλλocaτionPeρiod
может принимать значения 4, 8, 16, или 32.
На рисунке 1
в левой части страницы
показана конфигурация выделения
канального ресурса блоками по 4 кадра, где
ρadioFρameAλλocaτionPeρiod
8 и
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ρadioFρameAλλocaτionOffseτ
2. Субкадры, задействованные под
eMBMS
, выд
е−
лены заливкой и промаркированы числами в соответствии с номерами каналов.
Субкадр 1 для передачи
eMBMS
в примере не используют.
Выделяемый под
eMBMS
канальный р
е−
сурс представляет собой структуру, период
чески повторяющуюся через число кадров,
определяемое параметром
commonSF
AλλocPeρiod.
На рисунке 1
commonSF
AλλocPeρiod
16, т. е. первый период начин
а−
ется с кадра 0 и заканчивае
тся кадром 15,
следующий начинается с кадра 16 и заканч
вается кадром 31 и
д.
В пределах одного
commonSF
AλλocPeρiod
все выделенные для
субкадры нумеруют от 0 до
последнего.
Для каждого канала прописан
параметр
sf
AλλocEnd.
Это номер последнего
су
бкадра, принадлежащего данному каналу, в
последовательности бит в блоке. На рисунке
1 для канала 1
sf
AλλocEnd
для канала 2
AλλocEnd
и для канала 3
sf
AλλocEnd
Логический канал управления
Muλτicasτ
Conτρoλ Channeλ (МССН) транслируют пери
дически с интервалом
mcch
RepeτiτionPeρiod
32, 64, 128 или 256 кадров. Периодическая
передача канала МССН необходима для
обеспечения мобильности абонентов, пол
зующихся услугами
. Для определ
е−
ния кадров, где транслируют канал МССН,
используют сдвиг
mcch
Offseτ
, и номера ка
ров
SFN
определяют по формуле:
SFNmod(mcch
RepeτiτionPeρiod) mcch
Offseτ
Номер субкадра в кадре, где размещен канал
, индицирован пар
а−
метром
AλλocInfo
, длиной в 6 бит, где логической единицей помечен соо
ветствующий субкадр, а остальные биты принимают нулевое значение. Канал
МССН передают в кадрах, выделенных для
, поэтому он занимает один
субкадр из канального ресурса, выделенного конкретному кана
лу.
Более темной засветкой на рисунке
1 выделены субкадры для передачи
сигнализации в соответствии с параметром
mch
ScheduλingPeρiod
MSP
).
MSP
это время, определяемое числом кадров, через которое на уровне МАС
периодически передают сигнальную информацию о распределении канально
го
есурса между отдельными логиче
скими каналами, объединеннными в
общий
Рис. 1. Выделение канального
ресурса для
MBMS
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
транспортный многоадресный канал.
MSP
может
оставлять 8, 16, 32, 64, 128,
256, 512 и 1024 кадров. На рисунке 1 для первого и тертьего каналов
MSP
16.
Для второго канала
MSP
16, поэтому в субкадре #3 кадра 21 сообщение МАС
сигнализации не передают. Хотя интервал
MSP
выбирает оператор,
спецификаци
и [2] требуют, чтобы для первого канала в списке величина
MSP
не превышала интервал
mcch
RepeτiτionPeρiod
На физическом уровне для передачи
eMBMS
используют расширенный
циклический префикс. В области управления д опустимо использование цикл
ческого префик
са, заданного в соте (нормальный или расширенный). При пер
ходе от нормального циклического префикса к расширенному образуется н
е−
большой временной промежуток Hoλe, в течение которого отсутствует перед
а−
ча.
Пример структуры, когда в области управления задан
нормальный циклич
ский префикс, показан на рисунке 2.
Рис. 2. Пример структуры субкадра eMBMS
Для абонентских станций, не поддерживающих Reλ.12 спецификаций
(noρmaλ), модуляционно
кодирующую схему выбирают из возможных 28 вар
антов, приведенных в таблице 7.1.7.1
1 в [4]. Для станций, поддерживающих
Reλ.12 спецификаций (higheρOρdeρ), модуляционно
дирующую схему выб
рают из возможных 27 вариантов, приведенных в таблице 7.1.7.1
1А в [4], где
кроме форматов передачи с модуляцией 4
ФМ, 16
КАМ и 64
КАМ, введены
MCS с модуляцией 256
КАМ. Номер используемой модуляционно
кодирующей схемы прописывается в па
раметре
PMSH
InfoLisτ
для каждого ф
зического канала.
На основании описанной схемы выделения канального ресурса произведён
расчёт максимальной пропускной способности сетей LTE с применением те
нологии eMBMS. Для случая использования модуляции 4
ФМ закономе
рно и
пользование максимальной скорости кода, так как на границе соты
прин
мает несколько одинаковых сигналов на одной частоте от разных
eNodeB
, бл
годаря чему увеличивается
SINR
. Обратная ситуация возникает при самом в
соком порядке модуляции 256
КАМ.
При использовании такой модуляции тр
е−
буемого
SINR
на границе сот достигнуть невозможно. Поэтому расчёт прои
водился для всех модуляционно
кодирующих схем, кроме схем с модуляцией
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
256
КАМ и схем с низкими скоростями кода при модуляции 4
ФМ. Результаты
расчё
та сведены в таблицу.
ТАБЛИЦА. Пропускная способность сети eMBMS LTE
Модуляция
код
Сквозная скорость, Мбит/с
5 МГц
10 МГц
15 МГц
20 МГц
КАМ
КАМ
КАМ
КАМ
КАМ
КАМ
КАМ
КАМ
КАМ
Скорость передачи видео в формате
HDTV
(1280х720) с частотой 30
кадров в секунду с применением кодека
.264 составляет до
Мбит/с. Кодеки
не отличаются от кодеков для просмотра потокового видео в режиме
одноадресного соединения с сервером. Из результата расчётов в
таблице след
ет, что п
осредством технологии
eMBMS
можно обеспечить до 30 каналов в
сокой чёткости и в разы больше каналов более низкого качества.
Список используемых источников
Волков
Н., Рыжков
Е., Сиверс
А.
UMTS
стандарт сотовой связи 3
го пок
ления. СПб
.:
Линк
, 2008. 224
. ISBN 5
Gλobaλ Mobiλe Suppλieρs Associaτion. URL:
hττp://www.gsacom.com/
3GPP TS 36.331 V12.7.0. Evoλved Univeρsaλ Teρρesτρiaλ Radio Access (E
UTRA); Radio
Resouρce Conτρoλ (RRC); Pρoτocoλ specificaτion. 2015. 453
3GPP TS 36.213 V12.7.0. Evoλved Univeρsaλ Teρρesτρiaλ Radio Access (E
UTRA); Phys
caλ λayeρ pρoceduρes.
15. 241 р.
ОБОБЩЕННАЯ МОДЕЛЬ
НЕПОДСМАТРИВАЕМОГО ГРАФИЧЕСКОГО ПАРОЛЯ
В.В
Архипов, В.
А. Яковлев
С самых общих позиций рассматривается задача построения неподсматриваемого
пароля на основе использования таблицы соответствия вводных и парольных символов.
смотрены атаки на систему паролирования, получены соотношения для оценок вероятн
стей угадывания пароля и подбора пароля для различного числа возможных атак (подсма
риваний) на процедуру ввода пароля.
Ключевые слова:
аутентификация, паролирование, графи
ческий пароль, атака по
сматривания, неподсматриваемый пароль.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
THE GENERALIZED MODEL OF GRAPHICAL PASSWORD,
TOLERANT TO VIDEO
RECORDING ATTACKS
Aρkhipov V., Yakovλev V.
We τρied τo expλain pρobλem of pρoducing passwoρd τoλeρanτ τo video
ρecoρding aττacks. This
passwoρd based on a τabλe of coρρespondences of inpuτ and passwoρd symboλs. Aττacks τo sysτem of
passwoρd pρoτecτion aρe consideρed, ρaτios foρ esτimaτes of pρobabi
λiτies of guessing of τhe pas
woρd and passwoρd guessing foρ diffeρenτ numbeρ of possibλe aττacks τo a passwoρd enτρy pρoc
duρe aρe ρeceived.
Key
woρds: auτhenτicaτion, passwoρd pρoτecτion, gρaphicaλ passwoρd, video
ρecoρding a
τacks, Gρaphicaλ passwoρd,
τoλeρanτ τo video
ρecoρding aτ
τacks, shouλdeρ
suρfing aττacks
В последнее время большое внимание уделяется созданию систем ауте
тификации на основе паролей устойчивых к атакам подсматривания
[1, 2, 3,
4, 5]. Предложено достаточно много
неподсматриваемых
графических паролей
НГП
, некоторые из которых реализованы. Анализ этих парольных систем п
казывает, что они используют в своей основе принцип, состоящий в том, что
пользователь при вводе пароля не указывает (не показывает) парольный символ
(ПС), а
испол
ьзует некоторый другой символ из подмножества символов св
занных с парольным символом. Назовем этот символ вводным (ВС). Подсма
ривание вводного символа не дает нарушителю однозначного ответа, какой п
рольный символ был введен.
В данной работе сделана попы
тка построения обобщенной модели НГП и
приведены соотношения для оценки его стойкости к различным видам атак.
Модель НГП
Пусть
~
множество парольных символов (
,  ,
) представляющих
собой цифры, буквы, пиктограммы и пр.
Символы, которые могут быть от
бражены на экране дисплея.
~
|
мощность этого множества.
Паролем
назовем цепочку
, 
длиной
, составленную
символов
. Пусть
множество символов ввода (цифры, буквы, пи
тограммы и пр. символы), которые используются для ввода пароля и
которые
тоже могут быть отображены на дисплее. Мощность множества вводных си
м−
волов
~
|
V
В обобщенном виде НГП можно пояснить с помощью таблицы ввода, к
торая может быть построена следующим образом.
Первая строка подмножества всех парольных символов
Каждый столбец таблицы подмножество вводных символов
, соответс
вующих парольным символам
, т.
е.
Pi
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Назовем подмножество
Pi
блоком вводных символов. В общем случае к
личество символов
в блоке может быть разным.
Таблица строится таким образом, чтобы любой вводный символ
повт
рялся в
блоках.
Для аутентификации пользователя таблица выводится на экран дисплея.
Пользователь, проходя аутентификацию, вместо парольного символа
выб
рает любой символ
из блок
а
. Нарушитель, наблюдая за процедурой ввода,
не может точно определить парольный символ, поскольку вводный символ
встречается в
блоках.
При вводе следующего парольного символа генерируется новая таблица
ввода и процедура ввода повторяется.
Усиленны
м вариантом НГП на основе таблицы ввода может быть НГП,
для которого на экране дисплея выводятся несколько таблиц ввода с
различным
заполнением символов
. Пользователь выбирает одну из таблиц, испол
зуя дополнительный парольный символ. При этом нарушитель не знает, какую
таблицу использовал пользователь.
Примером таблиц, которые могут быть построены таким образом, являю
ся пароль Шахматы [6] и
BλackBeρρ
[7].
Далее рассмотрим случай, когда для паролирования используется только
одна таблица.
Атаки на НГП
Предположим, что нарушитель полностью знаком с принципом постро
е−
ния и параметрами таблицы ввода, знает подмножества
~
парольных и
вводных символов. После каждого подсматривания нарушитель знает состав
блоков вводных символов и символ ввода. Также будем предполагать, что п
сле подсматривания нарушитель может делать одну попытку ввода пароля.
Атака
угадывания.
Нарушитель умозрительно угадывает символ пароля,
на основе, имеющейся у него информации о подмножестве парольных симв
лов после подсматривания.
Атака подбора.
Нарушитель реализует попытку ввода парольного симв
ла, используя таблицу ввода с уче
том информации, получаемой в результате
подсматривания. Заметим, что при атаке подбора аутентификация осуществл
я−
ется без определения парольного символа.
Атака подсматривания.
Сама атака подсматривания непосредственно не
приводит к определению парольного си
мвола. Нарушитель получает информ
а−
цию о составе таблицы ввода и вводном символе, который использовал польз
ватель. Далее для аутентификации нарушитель должен использовать атаку уг
а−
дывания или подбора.
Обозначим через
подб
вероятности угадывания и подбора до атаки
подсматривания,
подб
эти же вероятности после
ой атаки подсматрив
а−
ния.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Оценка вероятности угадывания
Пусть
~
любое подмножество блоков в ТВ, содержащих вводных симв
лов
~
и пусть это условие выполняется для всех
Когда нарушитель 1
ый раз наблюдает за процедурой ввода, он видит
вводный символ
и однозначно определяет
блоков
и, соответственно,
кандидатов в парольные символы
, из которых один парольный
символ. Обозначим это подмножество
1
Если нарушитель наблюдает еще одну процедуру ввода, то он также пол
чит
кандидатов в парольные символы. Обозначим это подмножество
В подмножествах
S
есть хотя бы один общий символ (парольный
символ). Обозначим через
~
|
2
1
2
S
количество кандидатов в парольные си
м−
волы после второго подсматривания.
Аналогично можно записать:
3
'
2
1
'
3
2
3
~
~
S
S
S
S
S
S
. Мощность этого подмножества
В любом подмножестве
количество элементов
, однако, в подмнож
е−
ствах
~
S
количество элементов
случайное. Пусть
случайная велич
на количества кандидатов в парольные символы в
множестве
е−
роятность того, что после
го подсматривания в множестве
~
будет
канд
датов в парольные символы. Тогда вероятность угадывания парольного симв
ла
. Усредняя по всем
, запишем:
††† ††††††††††††† †††††††
⠱)
Заметим, что после первого подсматривания
)
(
1
S
поэтому
1
Распределение вероятностей
(
S
для
го подсматривания может быть
получено из распределения вероятностей
(
согласно следующему реку
рентному уравнению:

где
максимальное значение
Для нахождения вероятности
переформулируем задачу н
а−
хождения количества символов в подмножестве
~
~
S
S
следующим обр
а−
зом.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Задано множество из
элементов. Из множества случайным образом в
бирается (без возвращения)
элементов. Выбранные элементы помечаются и
помещаются обратно в множество. Снова случайным образом выбирается
элементов. Требуется найти вероятность того, что были вынуты ранее пом
ченные элементы в количестве
1
. Учитывая тот факт, что парол
ный символ будет выпадать
после
каждого подсматривания, т.
е. всегда будет
выбран хотя бы один помеченный элемент, несложно получить следующее в
ражение:
На рисунке 1 показаны зависимости
для значений
10,
Рис. 1. Зависимости
для значений
10,
На рисунке 2 показаны зависимости
для значений
10,
= 5.
Рис. 2. Зависимости
для значений
10,
Оценка вероятности подбора
После проведения
ой атаки подсматривания нарушитель
знает
кандид
а−
тов в парольные символы
Каждому такому символу в таблице ввода соответствует блок
символов ввода. Причем один из блоков точно соответствует парольному
символу. Поэтому стратегия нарушителя в
ой атаке подбора может быть т
а−
кой:
начать процедуру аутентификации, вызвать на дисплей таблицу ввода;
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
подсчитать количество совпадающих символов различного типа в
ках;
выбрать в качестве вводного символа тот, число повторений для
котор
го в этих блоках максимально;
если несколько символов максимальное количество повторений один
а−
ково, то выбрать любой из них в качестве вводного символа.
Выражения для вероятности подбора можно записать так:
подб
подб

(2)
где
подб
вероятность подбора парольного символа при известном подмн
жестве
кандидатов парольных символов после
го подсматривания.
conf
подб
где
conf
вероятность
ой конфигурации веса
количество конф
гураций веса
вероятность подбора для конфигурации веса
Под конфигурацией веса
мы понимаем расположение
блоков, среди
блоков, содержащих максимально повторяющийся вводный символ.
Аналитическое выражение для нахождения
conf
очень громоздко и з
а−
висит от способа построения таблицы ввода. Поэтому для вычисления
conf
будем использовать имитационное моделирование.
На рисунке 3 показаны зависимости
подб
, как функция от
согласно выр
а−
жению (2), для
10,
5 для разного количества подсматриваний.
Рис. 3. Зависимости
подб
для значений
10,
Заключение
В работе рассмотрены общие закономерности построения НГП, которые
могут быть описаны в терминах набора таблиц ввода.
Полученные соотношения
угад
подб
позволяют оценить защищенность
достаточно большого количества типов НГП.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Список
используемых
источников
Sobρado
L., Biρgeτ
J.C. Gρaphicaλ passwoρds
The Ruτgeρs Schoλaρ, voλ. 4, 2003.
Luca
D., Heρτzschych
K., Hussmann
H. CoλjρPIN: Secuρing PIN
enτρy τhρough indiρecτ
inpuτ // Pρoc. CHI, 2010, pp. 1103
Bianchi
., Oakλey
I., Kosτakos
V., Kwon
S. The phone λock: Audio and hapτic shou
deρ
suρfing ρesisτanτ PIN enτρy meτhods foρ mobiλe devices // Pρoc. TEI, 2011, pp. 197
Bianchi
., Oakλey
I., Kwon
S. Counτing cλicks and beeps: Expλoρing numeρousλy based
hapτic and audio PIN enτρy. Inτeρacτ
Compuτ
Яковлев
А., Архипов
В. Аутентификация пользователей на основе устойчивого
к подсматри
ваниям графического пароля Шахматы // Проблемы информационной без
пасности. Компьютерные системы. 2014. № 1. С 25
Архипов
В., Яковлев
А. Способ аутентификации пользователей с защитой от
подсматривания. Пат. 2541868 Российская Федерация; заяв
итель и патентообладатель
БУ ВПО Санкт
Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф.
Бонч
Бруевича
.
2013122262/08;
заявл
.14.05.2013;
опубл
. 20.02.2015.
Kλeideρmacheρ
D. Picτuρe Peρfecτ Pρivacy foρ PRIV. URL:
hττp://bλogs.bλackbeρρy.com/
2015/12/picτuρe
peρfecτ
pρivacy
foρ
pρiv/.
(дата обращения 08.12.15).
АНАЛИЗ НЕИСПРАВНОСТЕЙ
В СЕТЯХ
PON
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА
В. А
стахов
, В.
Р. С
умкин
Практика поиска и устранения неисправностей при монтаже сетей
PON
показала,
что наличие избыточного количества изгибов оптического волокна приводит к
большим
потерям на длине волны 1490 нм, тогда как недостаточно плотная фиксация оптических
разъёмов существенно сильнее сказывается на затухании излучения на
длине 1310 нм
Для
объяснения этой особенности был проведён теоретический анализ потерь на
макроизгибах
оптического волокна и потерь на продольном зазоре для различных длин волн, используемых
в сетях
PON
Ключевые слова:
пассивная оптическая сеть, тестирование
PON
оптическое волокно,
спектральный диапазон, длина волны, оптическое излучение.
ANALYSIS OF TROUBLESHOOTING IN PON.
THEORY AND PRACTICE
Asτakhov A, Sumkin V.
As τhe pρacτice of τρoubλeshooτing duρing τhe insτaλλaτion of PON shows, τhe pρesence of
cess fibeρ bends causes τhe λaρge λosses aτ a waveλengτh of 1490 nm, wheρeas noτ enough τighτ fix
τions of opτicaλ connecτoρs gρeaτλy affecτs τhe aττenuaτion aτ a waveλengτh of 1310 nm. Theoρeτicaλ
anaλysis of λosses caused by opτicaλ fibeρ macρobends an
d λosses aτ a λongiτudinaλ gap foρ diffeρenτ
waveλengτhs used in PON was caρρied ouτ τo expλain τhis feaτuρe.
Keywoρds: passive opτicaλ neτwoρk, PON τesτing, opτicaλ fibeρ, specτρaλ ρange, wave
λengτh,
opτicaλ ρadiaτion
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Тестирование распределительных сете
PON
, выявление и устранение д
е−
фектов при строительстве и во время приемо
сдаточных работ являются ва
ными и достаточно трудоемкими задачами. Это обусловлено особенностью с
е−
ти
PON
, которая заключается в разветвленности сети и большом количестве т
чек тест
ирования (абонентских портов), особенно в многоэтажных, многоква
тирных домах.
Анализ дефектов, проявлявшихся в процессе монтажа и наладки сетей
PON
, показал, что наиболее частыми причинами неисправностей во вновь вв
димой сети являются избыточные потери,
которые вызваны изгибами оптич
е−
ского волокна (нарушения при прокладке кабеля) и избыточные потери в опт
ческих разъёмах за счёт неплотной фиксации соединителей (нарушения при
монтаже сети).
Понимание физической природы возникновения потерь обусловленных
анными дефектами позволяет уверенно различать их, что значительно ускорит
локализацию дефектов и уменьшит время на их устранение.
Практика поиска и устранения неисправностей при монтаже сетей
PON
показала, что наличие избыточного количества изгибов оптиче
ского волокна
приводит к бóльшим потерям на длине волны 1625 нм по сравнению с длиной
волны 1310 нм. Тогда как недостаточно плотная фиксация оптических разъёмов
существенно сильнее сказывается на затухании излучения на длине волны 1310
нм. Описываемая особ
енность наиболее ярко проявляется при использовании
оптического волокна стандарта
657
2, которое используется в составе опт
ческого кабеля при строительстве распределительной сети
PON
Для объяснения этой особенности был проведён теоретический анализ п
ерь на макроизгибах оптического волокна и потерь на продольном зазоре для
различных длин волн, используемых в сетях
PON
Для расчёта использовались паспортные характеристики оптического в
локна
FUJIKURA
657
2:
длина волны отсечки
1260 мкм;
диаметр модового поля 2
(1310 нм) 8,6 мкм.
С учётом этих параметров были рассчитаны диаметры модового поля для
длин волн 1310
нм и 1625 нм. При расчёте использовалась формула Маркузе
[1]
434
0149
.

Это позволило по
строить зависимость диаметра модового поля от
длины
волны в спектральном диапазоне, используемом в сетях
PON
(рис. 1).
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 1. Зависимость диаметра модового поля от длины волны
В свою очередь, диаметр модового поля позволяет рассчитать как потери
на продольном зазоре в разъёмном соединителе, так и потери на макроизгибе
оптического волокна.
При расчёте потерь на продольном зазоре в разъёме использовалась а
проксимация волны, излу
чаемой торцом одномодового волокна, как гауссового
пучка с заданным параметром 2
, соответствующим каустике пучка. При и
вестной длине волны
величина
полностью определяет рэлеевскую длину
пучка
, соответствующую расстоянию вдоль оси пучка, на котор
ом площадь
поперечного сечения пучка увеличивается вдвое
[2]:
,

и геометрия поведения пучка в зазоре может быть описана схемой (рис. 2).
Рис. 2. Геометрия поведения пучка в зазоре оптических волокон
Для такой схемы доля мощности
, переносимой пучком через площадь
радиусом
(на торце приёмного волокна при расстоянии
между торцами)
может быть описана формулой:
(
)
=
1
)
,

��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
где
радиус гауссова пучка на торце приёмного волокна (на расстоянии
от торца передающего волокна):
)
=
1
+
.
Так как и
, и
зависят от длины волны λ, то и потери в продольном з
а−
зоре также будут зависеть от длины волны λ. Эти зависимости приведены на
графике (рис. 3).
Рис. 3. Зависимость потерь в продольн
ом зазоре разъемного соединения
Потери для длины волны 1310
мкм (верхняя кривая) при одинаковой в
е−
личине продольного зазора заметно больше, чем для длины волны 1625
мкм
(нижняя кривая).
Это различие особенно заметно при больших продольных зазорах (более
мкм).
Потери на макроизгибе радиуса
для одномодового волокна с показат
е−
лем преломления сердцевины
могут быть рассчитаны по формуле
[1]:
=
10
lg
1
(
(
,
дБ
где
, волновое число распространяющейся по волокну оптической во
ны.
Из формулы видно, что потери на макроизгибе сложным образом зависят
от длины волны излучения (так как и
, и
зависят от λ). Графики этих зав
симостей для трёх длин волн приведены на рисунке 4 .
100
㔮㔲9
0.632
44.33
49.26
51.48
100
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 4. Зависимость потерь на макроизгибе оптического во
локна
Анализ расчётных кривых показывает, что излучение с длиной волны 1625
мкм (верхняя кривая) оказывается более чувствительно к макроизгибам воло
на, чем излучение с длиной волны 1310 мкм (нижняя кривая), особенно при м
а−
лых радиусах изгиба (меньше 10 м
м).
Таким образом, проведённый теоретический анализ показал, что разли
ные по своей природе дефекты монтажа вызывают увеличение потерь излуч
е−
ния, которое существенным образом зависят от природы дефекта. Изгибы в
локна приводят к б
льшему росту потерь на дл
ине волны 1625
мкм, тогда как
недостаточно плотная фиксация оптических разъёмов существенно сильнее
сказывается на затухании излучения 1310 нм.
В заключение еще раз необходимо отметь, что сравнивая уровни потерь в
различных спектральных диапазонах, можно
идентифицировать характер п
вреждения, быстрее и точнее локализовать его место нахождения и уменьшить
время на наладку смонтированной сети
PON
Список используемых источников
Кауфман
М., Сидман
А. Практическое руководство по расчётам схем в электронике:
справ.
2 т. Т. 2
: пер.
англ. М.: Энергоатомиздат, 1993. 288 с.
Салех
Б., Тейх
М. Оптика и фотоника. Принципы
и применения
: пер.
с англ. В
т.
Долгопрудный
: Издательский До
м Интеллект, 2012. Т.
1. 760 с.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
МИКРОСТРУКТУРИРОВАННЫЕ ОПТИЧЕСКИЕ ВОЛОКНА
ДЛЯ СИСТЕМ ПЕРЕДАЧИ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
П.В. Безбородкин, М.В. Быков, В.В. Демидов, К.
В. Дукельский
Приведены данные о разработке одномодовых микроструктурированных
волокон с
сердцевиной диаметром 35 мкм, отличающихся от аналогов лучшей устойчивостью фунд
ментальной моды к изгибу. Показано, что одномодовый режим распространения излучения
достигается в волокнах за счет явления дифференциального модового затухания, обус
ленного различием в интенсивности вытекания фундаментальной и
высшей мод.
Ключевые слова:
микроструктурированное волокно, больша
я сердцевина, одномодовый
режим
MICROSTRUCTURED OPTICAL FIBERS FOR INFORMATION
TRANSFER AND PROCESSING SYSTEMS
Bezboρodkin P., Bykov M., Demidov V., Dukeλskii K.
Daτa on deveλopmenτ of singλe
mode micρosτρucτuρed fibeρs wiτh a 35 micρon coρe diameτeρ
diffeρenτ fρom anaλogs by τhe higheρ bending ρesisτance pρopeρτy aρe pρovided. Iτ is shown τhaτ τhe
singλe
mode ρe
gime of opeρaτion is ρeached in fibeρs due τo τhe phenomenon of diffeρenτiaλ mode
aττenuaτion caused by a disτincτion in λeakage inτensiτy of fundamenτaλ and higheρ
oρdeρ modes.
Keywoρds: micρosτρucτuρed fibeρ, λa
ρge coρe, singλe
mode opeρaτion
Микрострук
турированные волокна с оболочкой, образованной гексаг
нальной системой воздушных отверстий, и сердцевиной из кварцевого стекла
обладают световодным эффектом за счет явления полного внутреннего отраж
е−
ния [1]. Волокна такого типа обладают рядом преимуществ п
сравнению с
аналогами, изготовленными из сплошных оптических сред, в
частности, во
можностью поддерживать одномодовый режим распространения излучения в
неограниченном спектральном диапазоне [2] и
сердцевине диаметром в н
е−
сколько десятков микрометров [3
]. Данное обстоятельство позволяет рассма
ривать микроструктурированные волокна в качестве перспективных элементов
для создания волоконных лазеров и усилителей с высокой средней и пиковой
мощностью, охватывающих одновременно
диапазоны, а
также
лидаров, дальномеров и
систем дистанционного зондирования.
Однако на практике увеличению размеров сердцевины одномодового ми
роструктурированного волокна препятствует значительное сокращение рабоч
го спектрального диапазона из
за смещения границы кор
отковолнового выт
кания фундаментальной моды в область больших значений длины волны изл
чения [4, 5, 6]. Например, оптический элемент с сердцевиной диаметром 35 мкм
и параметром
0,50, характеризующим степень содержания воздуха в об
лочке (
/Λ,
диаметр отверстия, Λ
шаг структуры), оказывается работ
способным при расположении на катушке радиусом не менее 16 см [7], габар
ты которой могут быть неприемлемыми для ряда приложений.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Цель настоящей работы заключалась в поиске геометрии микроструктур
ванного волокна, способствующей реализации неограниченного по
спектру
одномодового режима передачи излучения в сердцевине диаметром 35 мкм при
намотке волокна на стандартную транспортировочную катушку радиусом 8 см.
Первая вариация конструкции волокна осно
вывалась на увеличении ра
меров сердцевины относительно внешнего диаметра за счет формирования ее
семью центральными элементами в исходной поликапиллярной сборке, а не
одним, как это делалось ранее (рис. 1
). Предпринятая мера позволила сокр
а−
тить значение
шага структуры с 23 до 10 мкм по сравнению с одноэлементным
аналогом, что имело своим следствием повышение устойчивости фундаме
тальной моды к изгибу. Достижение одномодового режима работы стало во
можным благодаря выбору параметра
, обеспечивающего сущес
твенную ра
ницу в потерях мощности фундаментальной и высшей направляемых мод (табл.
1). Вместе с тем, несмотря на расширение границы коротковолнового вытек
ния моды в сторону синей части спектра для микроструктуры с оптимальным
по характеристикам модового
затухания значением
0,20 (рис. 1
), эксплу
тация волокна на катушке радиусом 8 см по
прежнему представлялась трудн
разрешимой задачей.
Рис. 1. а) фотография сечения микроструктурированного волокна с семиэлементной
сердцевиной;
б) спектральные характеристики затухания волокон с одно
0,50)
и семиэлементной (
0,20) сердцевинами диаметром 35 мкм. Радиус катушки 16 см
Отметим, что более чем двукратное уменьшение параметра содержания
воздуха в волокнах с семиэлементной сердц
евиной относительно волокон с
сердцевиной, полученной заменой одного элемента на штабик в
исходной
сборке, было продиктовано необходимостью обеспечения режима распростр
а−
нения единственной поперечной моды [8], что подтверждается данными табл
цы 1.
50
100
150
200
250
300
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
1700
Затухание (дБ
км)
Длина волны (нм)
элементная
сердцевина
элементная
сердцевина
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ТАБЛИЦА 1. Расчетные характеристики фундаментальной и наиболее конкурентной
первой высшей мод в микроструктурированных волокнах с семиэлементной
сердцевиной диаметром 35 мкм. Длина волны излучения 1550 нм
Фундаментальная мода
Первая высшая мода
Радиус
тушки,
Граница
вытекания,
Потери,
дБ/км
Площадь,
мкм
Потери,
дБ/км
Площадь,
мкм
,71E+4
E+5
~ 1800
,89E+2
E+4
~ 1400
E+0
,2E+3
3,61E+1
3
1
16
~ 1
Следующая вариация конструкции волокна подразумевала развитие ко
цепции дифференциального модового затухания применительно к микростру
турам с одноэлементной сердцевиной и повышенным
контрастом показателей
преломления сердцевины и отражающей оболочки (рис. 2
).
Рис. 2. а) фотография сечения микроструктурированного волокна с одноэлементной
сердцевиной; б) спектральная характеристика затухания излучения в волокне
с одноэлементной сердцевиной диаметром 35 мкм. Радиус катушки 8 см
Как оказалось, увеличение параметра
более 0,50 может способствовать
установлению одномодового режима передачи излучения при прохождении
светом нескольких метров волокна при расположении его на катушке радиусом
8 см. Для изучения природы обнаруженного явления авторами были исследов
а−
ны оптиче
ские свойства серии волокон с сердцевиной диаметром от 15 до 35
мкм (табл. 2).
50
100
150
200
250
300
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
1700
Затухание (дБ
км)
Длина волны (нм)
k 0,50,
теория
k 0,65,
теория
k 0,65,
эксперимент
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ТАБЛИЦА 2. Геометрические и оптические свойства одномодовых
микроструктурированных волокон с одноэлементной сердцевиной длиной 10 м,
расположенных на катушке радиусом 8 см.
Длина волны излучения 1550 нм
Диаметр
сердцевины,
мкм
Шаг
структуры,
мкм
Потери
фундамент.
моды, дБ/км
Потери
первой высш.
моды, дБ/км
1

> 1E+10
> 1E+10
4

+11
Из данных таблицы 2 видно, что, как и предполагалось, режим распр
странения единственной поперечной моды достигается в структурах рассма
риваемой геометрии за счет значительной разницы в потерях мощности фунд
а−
ментальной и в
ысшей мод. Для волокна с сердцевиной диаметром 15 мкм опр
делить значение затухания первой высшей моды не
удалось по причине ее а
б−
солютного вытекания во внешнюю конструктивную оболочку из кварцевого
стекла. Обращает на себя внимание факт увеличения парамет
ра
одномодового
волокна при масштабировании структуры в область больших значений Λ в
одинаковых эксплуатационных условиях (катушка радиусом 8 см), что свид
тельствует о более интенсивном характере вытекания высшей моды в упомян
тую внешнюю оболочку при у
величении размеров сердцевины. Отмеченная
тенденция подтверждается результатами численного анализа, проведенного для
микроструктур с
различным содержанием воздуха в оболочке (рис. 3).
Рис. 3. Потери мощности первой высшей моды на длине
волны излучения λ 1550 нм
в микроструктурированных волокнах с различным содержанием воздуха в оболочке:
а)
0,60; б)
0,65.
Спектр затухания излучения в одномодовом микроструктурированном в
локне с сердцевиной диаметром 35 мкм (рис. 2
), показывае
т, что увеличение
1,E
04
1,E+00
1,E+04
1,E+08
1,E+12
1,E+16
15
20
25
30
35
Потери высшей моды (дБ
км)
Диаметр сердцевины (мкм)
радиус
изгиба 8 см
радиус
изгиба 16 см
радиус
изгиба 32 см
1,E
06
1,E
03
1,E+00
1,E+03
1,E+06
1,E+09
15
20
25
30
35
Потери высшей моды (дБ
км)
Диаметр сердцевины (мкм)
радиус
изгиба 8 см
радиус
изгиба 16 см
радиус
изгиба 32 см
(а)
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
степени содержания воздуха в оболочке с 0,50 до 0,65 приводит
значительному снижению чувствительности фундаментальной моды к
изгибу.
Это обстоятельство находит логичное объяснение, если обратиться к теории
оптических волокон со сплошной
оболочкой. Увеличение параметра
эквив
а−
лентно увеличению разности показателей преломления сердцевины и оболочки
в обычном волокне, что способствует возрастанию устойчивости фундаме
тальной моды к изгибу. Более того, указанная тенденция, прогрессирующая
по
мере увеличения размеров сердцевины одномодового волокна (
возрастает),
позволяет минимизировать потери мощности фундаментальной моды, обусло
ленные влиянием нерегулярностей и микроизгибов [9].
Таким образом, разработана конструкция одномодового микро
структур
рованного волокна на основе кварцевого стекла с сердцевиной диаметром 35
мкм и высокой устойчивостью фундаментальной моды к изгибу по радиусу 8
см. Установлено, что режим распространения единственной поперечной моды
достигается в волокне за счет я
вления дифференциального модового затух
а−
ния, обусловленного различием в интенсивности вытекания фундаментальной
и высшей направляемых мод во внешнюю конструктивную оболочку. Показ
но, что для оптического элемента со
значением параметра содержания воздух
а
0,65 расширение границы коротковолнового вытекания фундаментальной
моды составляет приблизительно 500 нм, что позволяет использовать волокно
для работы в спектральном диапазоне от 1450 до 1700 нм.
Список
используемых
источников
Russeλλ
Sτ.
J. Phoτonic
cρysτaλ fibeρs // J. Lighτwave Technoλ. 2006. V. 24. №
12.
Biρks
A., Knighτ
C., and Russeλλ
Sτ.
J. Endλessλy singλe
mode phoτonic cρysτaλ fibeρ
// Opτ. Leττ. 1997. V. 22. № 13.
Knighτ
C., Biρks
A., Cρegan
F., Russeλλ
Sτ.
J., and de Sandρo
P. Laρge mode
aρea phoτonic cρysτaλ fibρe // Eλecτρon. Leττ. 1998. V. 34. № 13.
1348.
Nieλsen
D., Moρτensen
A., Aλbeρτsen
M., Foλkenbeρg
R., Bjaρkλev
A., and
Bonaci
D. Pρedicτing macρobending λoss foρ λaρge
mode aρea phoτonic cρysτaλ fibeρs // Opτ. E
pρess
. 12. № 8. рр. 1775
Демидов
В., Дукельский
В., Тер
Нерсесянц
В., Шевандин
С. Микростру
турированные одномодовые световоды на основе
явления дифференциального модового з
тухания // Оптический журнал. 2012. Т. 79. № 1. С. 52
Демидов
В., Дукельский
В., Тер
Нерсесянц
В., Шевандин
С. Исследование
одномодового режима работы микроструктурированных световодов с каналами выт
екания
излучения // Оптический журнал.
. 80. № 5.
Nieλsen
D., Foλkenbeρg
R., and Moρτensen
A. Singλe
mode phoτonic cρysτaλ fibeρ
wiτh an effecτive aρea of 600 μm
and λow bending λoss // Eλecτρon. Leττ
. 2003.
. 39. №
25. рр.
Агрузов
М., Дукельский
В., Ильичев
В., Козлов
С., Шамрай
В., Ш
вандин
С. Исследование волноводных свойств маломодовых микроструктурированных
волокон с большой сердцевиной // Квантовая электроника.
. 40. № 3.
Moρτensen
A. and Foλkenbeρg
R. Low
λoss cρiτeρion and effecτive aρea consideρaτions
foρ phoτonic cρysτaλ fibρes // J. Opτ. A
Puρe
Appλ
Opτ
. 5. № 3.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК
САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ БЕСПРОВОДНОЙ СЕТИ
ПРИ
РАЗЛИЧНЫХ СПОСОБАХ РАЗМЕЩЕНИЯ УЗЛОВ
Бузюков
Окунева
Парамонов
В данной статье приведены результаты исследования
зависимости связности сети
от распределения узлов и влияние распределения узлов и их параметров на решения задач по
построению сетей с заданными требованиями к связности.
Ключевые слова:
самоорганизующаяся беспроводная сеть, связность, дисперсия, м
дель Эрдеша
Реньи, пуассоновское распределение, га
уссово распределение
RESEARCH OF CHARACTERISTICS OF THE SELF
ORGANIZED
WIRELESS NETWORK AT VARIOUS WAYS OF PLACEMENT OF
KNOTS
Buzyukov L., Okuneva D., Paρamonov A.
Resuλτs of ρeseaρch of dependence of connecτiviτy of a neτwoρk on disτρibuτion of knoτs and i
fλuence of disτρibuτion of knoτs and τheiρ paρameτeρs on soλuτions
of τasks of cρeaτion of neτwoρks
wiτh τhe seτ ρequiρemenτs τo connecτiviτy aρe given in τhis aρτicλe.
Keywoρds: seλf
oρganized wiρeλess neτwoρk, connecτiviτy, dispeρsion, Eρdos
Renyi modeλ,
poisson disτ
ρibuτion, gaussian disτρibuτion
Топология
самоорганизующейся беспроводной сети, безусловно, влияет на
функционирование сети [1]. Основными параметрами функционирования сети
являются доступность и время доставки данных [2]. Под
доступностью, как
правило, подразумевается возможность предоставления у
слуги [3].
Для анализа возможностей сети с точки зрения предоставления услуги и
с−
пользуются параметры связности сети.
Беспроводная самоорганизующаяся сеть состоит из некоторого количества
узлов
, каждый из которых, в общем случае, может быть связан или не
связан с
соседними узлами. В последнем случае услуга передачи данных для этого узла
не доступна. Расположение узлов зависит от конкретного назначения сети и в
роятно, что оно выбирается с учетом обеспечения связности, однако, в процессе
эксплуатации узлы м
огут отказывать или изменять свое положение (например,
в случае сети с подвижными узлами). Поэтому целесообразно предположить,
что распределение узлов случайно, следовательно, наличие связей между ними
также случайно. Сделаем допущение о том, что число узл
ов неизменно и равно
. В таком случае сеть может быть описана случайным графом.
Известная обобщенная модель Эрдеш
Реньи [4, 5] позволяет описать вер
ятность связности случайного графа. В этом случае вероятность связности сети
определяется как вероятность
наличия ребра между вершинами графа.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рассмотрим два варианта организации сети: сеть, узлы которой образуют
пуассоновское поле [6], в области ограниченной квадратом со стороной 200
м и
сеть, узлы которой образуют гауссово поле.
Под гауссовым полем будем по
нимать модель сети, координаты узлов к
торой случайны, независимы и распределены по двумерному нормальному з
а−
кону (рис. 1).
Рис. 1. Примеры организации сетей (пуассоновское поле и гауссово поле)
В обоих случаях узел сети имеет ограниченную область связи, которая
описывается кругом с центром в точке размещения узла и радиусом.
На рисунке 2 приведены результаты имитационного моделирования сети
из 100 узлов в области, ограниченной квадратом со сторо
ной 200 м.
результате моделирования получены оценки вероятности связности.
Рис. 2. Зависимость связности сети от радиуса связи узла для пуассоновского поля
Полученные результаты показывают, что применение модели Эрдеша
Реньи для сети, определенной п
уассоновским полем точек дает вполне точные
результаты и позволяет оценить, в данном случае, необходимую плотность у
лов или радиус связи узла, для обеспечения необходимой связности сети.
Стоит отметить, что во многих практических задачах распределение уз
лов
сети отличается от пуассоновского поля, в общем случае, оно может быть
мультимодальным с областями высокой и малой плотности узлов.
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,14
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Для исследования свойств поля отличного от пуассоновского, рассмотрим
сеть образованную узлами, размещенными в области
обслуживания по но
мальному закону, т.
е. образующее гауссово поле точек на
плоскости. Данная
модель, в общем случае, может быть использована при неравномерном распр
е−
делении узлов сети в рассматриваемой зоне обслуживания.
На рисунке 3 приведены результаты
имитационного моделирования сети
из 100 узлов c радиусом зоны связи узла 50
м, при нормальном законе распр
деления узлов.
Рис. 3. Зависимость связности сети от радиуса связи узла
для гауссова и пуассоновского полей
Полученные результаты позволяют
предположить, что вероятность свя
ности сети определяется дисперсией узлов сети.
Зависимость вероятности связности от дисперсии при гауссовом распред
е−
лении, полученная методом имитационного моделирования приведена на р
сунке 4.
Рис. 4. Зависимость вероят
ности связности от дисперсии
Результаты имитационного моделирования показали, что связность сети,
образованной, как пуассоновским, так и гауссовым полями определяется ди
с−
персией распределения узлов сети по территории.
Следует отметить, что в данном случае
рассматривалась сеть в целом. В
таких условиях, очевидно, что в случае равномерного распределения (пуасс
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,14
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
Гауссово
поле
Пуассоновское
поле
Пуассоновское
поле
Гауссово
поле
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
100
Среднеквадратическое отклонение, м
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
новского поля) условия связности для узлов сети, расположенных в
различных
координатах зоны обслуживания равнозначны (равновероятны).
Для сети, уз
лы которой распределены в соответствие с нормальным ра
с−
пределением (гауссово поле) эти условия не равнозначны, т.
к. плотность узлов
и вероятность связности для них зависит от их координат, а
именно от удаления
от точки рассеяния (рис. 5).
Рис. 5. Распр
еделение узлов в зоне обслуживания
Зависимость вероятности связности от номера кольца, т.
е. от удаления от
центра рассеяния приведена на рисунке 6.
Рис. 6. Зависимость вероятности связности от удаления от центра рассеяния
Как и следовало ожидать, при
веденная зависимость показывает, что вер
ятность связности убывает по мере удаления от центра рассеяния.
Таким образом, было выявлено, что случайный характер распределения
узлов беспроводной самоорганизующейся сети по территории и случайный х
а−
рактер свойс
тв радиоканалов между узлами позволяют использовать в качестве
модели сети модель случайного графа.
С помощью имитационного моделирования было показано, что фактором,
определяющим связность сети, является дисперсия распределения узлов по
территории.
Прим
енение модели Эрдеша
Реньи позволило определить связность сети
через такие параметры как: число узлов, радиус связи узла, дисперсия их ра
пределения по территории.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Результаты моделирования для пуассоновского и гауссова полей показали
независимость вероятно
сти связности сети в целом от типа распределения.
Результаты анализа гауссова распределения показали, зависимость связн
сти в области сети от ее удаленности от центра рассеяния.
Список используемых источников
Кучерявый
Е., Прокопьев
В.,
Кучерявый
А. Самоорганизующиеся сети.
СПб
Любавич
, 2011. 310
.:
. ISBN 978
86983
Kiρichek
R., Paρamonov
A., Koucheρyavy
A. Fλying Ubiquiτous Sensoρ Neτwoρks as a
Queueing Sysτem // 17τh Inτeρnaτionaλ Confeρence on Advanced Communicaτions
Technoλogy
(ICACT) 2015. pp. 127
Динь
З., Киричек
В., Парамонов
И., Кучерявый
Е. Имитационная модель
инсталляции сенсоров с квадрокоптера на заданной территории // Информационные техн
логии и телекоммуникации. 2015. № 2 (10). С. 93
стель
Р. Теория г
рафов: пер. с англ. Новосибирск
: Из
во Ин
та математики, 2002.
336 с.
ISBN
101
Райгородский
М. Модели случайных графов и их применения // Труды МФТИ.
2010. Т. 2. No 4. С.
Вентцел
С. Теория вероятностей. М.
Наука, 1969. 576 с.
МОДЕЛИРОВАНИЕ МАЛОМОДОВЫХ ОПТИЧЕСКИХ
ВОЛОКОН С УМЕНЬШЕННОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ
МОДОВОЙ ЗАДЕРЖКОЙ В С
ДИАПАЗОНЕ ДЛИН ВОЛН
В. Бурдин
В работе предложен метод моделирования градиентного профиля показателя пр
ломления,
специализированная форма которого обеспечивает уменьшение дифференциал
ной модовой задержки в С
диапазоне длин волн, кварцевых маломодовых волоконных св
товодов с увеличенным, по сравнению с известными коммерческими маломодовыми оптич
скими волокнами, ди
аметром сердцевины.
Ключевые слова:
маломодовые оптические волокна, увеличенный диаметр сердцевины,
дифференциальная модовая задержка, площадь эффективного сечения, моды высшего п
ядка. нелинейный предел Шеннона
DESIGN OF A FEW
MODE OPTICAL FIBERS
WITH
DECREASED DIFFERENTIAL MODE DELAY OVER “C”
BAND
Bouρdine A.
This woρk pρesenτs meτhod foρ design of speciaλized ρefρacτive index pρofiλe τhaτ pρovides di
feρenτiaλ mode deλay decρeasing oveρ “C”
band foρ siλica few
mode opτicaλ fibeρs wiτh enhanced
coρe
diameτeρ in compaρison wiτh known commeρciaλ sampλes
Keywoρds: few
mode opτicaλ fibeρs, enhanced coρe diameτeρ, diffeρenτiaλ mode deλay, effecτive
aρea, higheρ oρdeρ guided modes, nonλineaρ Shannon λimiτ
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Как известно [1, 2], нелинейный предел Шеннона фак
тически определил
порог пропускной способности и, соответственно, ограниченные возможности
применения стандартных одномодовых оптических волокон
(ОВ) на протяже
ных волоконно
оптических линиях передачи (ВОЛП) в
сочетании с высокоск
ростными системами перед
ачи на базе технологи спектрального уплотнения с
плотной сеткой каналов мультиплексирования по оптическим несущим. В р
зультате на сегодняшний день именно сильное проявление нелинейных эффе
тов в стандартных одномодовых ОВ является одним из ключевых фактор
ов, о
раничивающих переход на
транспортные сети связи нового поколения, которые
ориентированы на
передачу данных со скоростью сотни Тбит/с и более [1, 2].
Одним из очевидных кардинальных способов подавления нелинейных э
фектов в оптическом линейном тракте
является непосредственное уменьшение
нелинейности самого волоконного световода. С точки зрения ОВ традиционной
конструкции это может достигаться путем увеличения диаметра сердцевины
световода [3]. Однако радикальное увеличение последнего, которое позволил
бы практически нивелировать нелинейность ОВ, неизбежно приведет к появл
е−
нию еще большего числа новых модовых составляющих высших порядков. В
результате потребуется проведение дополнительных мероприятий по управл
нию дифференциальной модовой задержкой (ДМ
З)
основного фактора л
нейного искажения оптического сигнала при распространении по ОВ в малом
довом режиме [4].
Таким образом, при переходе на маломодовые ОВ необходим поиск ко
м−
промисса между диметром сердцевины такого ОВ, обеспечивающего устран
ние нел
инейности, с одной стороны, и ограниченного числа модовых соста
ляющих, с другой стороны, при одновременной минимизации ДМЗ между н
ми. Так, в работе [5] на основании полученных результатов моделирования
ВОЛП, функционирующей в одномодовом режиме, было пок
азано, что при
мощности сигнала в 2,5
мВт, передаче 10 каналов 40
Гбит/с на 4000 км (формат
DQPSK
; длина волны центрального канала 1550 нм; интервал 0,4 нм; длина
участка 100 км; тип ОВ
SSF
.652; компенсация дисперсии 100
%; компенсация
затухания 100
, шумы усилителя не учитываются), приемлемое значение
фактора достигается уже при значении эффективной площади сечения осно
ной моды
эфф
мкм
Для перехода от эффективной площади сечения моды к диаметру сердц
е−
вины ОВ предлагается воспользоваться
разработанной ранее модификацией
приближения Гаусса [6], обобщенной на случай расчета параметров передачи
направляемых мод произвольного порядка, распространяющихся в слабон
а−
правляющих ОВ с произвольным осесимметричным профилем показателя пр
е−
ломления в сер
дцевине, ограниченной одной внешней сплошной оболочкой.
Данный метод базируется на совместном применении модификации приближ
е−
ния Гаусса и методе стратификации, характеризуется малой погрешностью [7,
8], обеспечивает переход к аналитической форме записи вар
иационного выр
а−
жения, характеристического уравнения, а также производных постоянной ра
с−
пространения и при этом позволяет выполнять анализ ОВ с профилями дост
а−
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
точно сложной конструкции, в том числе и восстановленных непосредственно
по протоколам измерений п
ромышленных образцов ОВ, при одновременно
низких требованиях к вычислительным ресурсам даже в случае перехода к н
а−
правляемым модам высших порядков.
Предварительно с помощью разработанного ранее метода было получено
аналитическое выражение для диаметра пятн
а поля моды в ближнем поле на
основании хорошо известной интегральной формы записи формулы Петерма
на [9], которое в результате соответствующих преобразований приводится к
виду:
MFD
(1)
где
max
max
радиус сердцев
ны исследуемого ОВ;
нормированный эквивалентный, в рамках пр
ближения Гаусса, радиус пятна моды;
эквивалентный радиус пятна моды;
q
коэффициенты разложения явного представления полинома Лагерра
в виде конечного степенного ряда [10].
Далее на основе этого же разработанного приближенного метода
[6,
8] был
проведен анализ кварцевых градиентных ОВ традиционной конструкции при ра
ных значениях диаметра сердцевины, которые выбирались из диапазона
8 …
50 мкм, с градиентным профилем по
казателя преломления, соответствующим т
повым промышленным образцам многомодовых ОВ категории ОМ2+/ОМ3 [11],
приведенный на рисунке 1. Это позволило построить зависимости площади
фективного сечения как основной, так и мод высших порядков, удовлетворя
щих
условию отсечки при выборе заданного значения
исследуемого ОВ, от
диаметра сердцевины
эфф
Полученные зависимости модовых
эфф
), пре
ставленные на рисунке 2, показали, что искомая
эфф
достигается уже для ОВ с
22 мкм. Данное ОВ поддерживает распространение 6 направляемых мод в С
диапазоне, однако значение
DMD
принимает неприемлемо ввысоке значения. В
частности, в окрестностях длины волны
1550 нм данный параметр достигает
DMD
3100 пс/км.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 1.
Опорный градиентный профиль
показателя преломления
Рис. 2. Кривые зависимости площади
эффективного сечения направляемых мод
от диаметра сердцевины ОВ
Поэтому далее было предложено перейти к синтезу специализированной
формы профиля показателя преломления для данного ОВ 22/125, которая бы
позволила обеспечить искомое выравнивание задержек направляемых мод з
а−
данного порядка относительно некоторого опо
рного значения
BASE
. Как было
отмечено выше, конструкция такого предлагаемого ОВ, которое, в общем сл
чае, удовлетворяет условиям приближения слабонаправляющего оптического
волновода, является традиционной и представляет собой кварцевую сердцевину
диаметр
ом 22 мкм, легированную Германием (
SiO
GeO
), окруженную одной
внешней сплошной оболочкой из
чистого кварца
SiO
диаметром 125 мкм. Для
описания искомого профиля используется общий подход метода стратифик
ции. Таким образом, моделируемый слабонаправляющий
волоконный световод
с произвольным осесимметричным профилем показателя преломления, огр
ниченным одной внешней сплошной оболочки, рассматривается как слабон
а−
правляющий волоконный световод с многослойным профилем показателя
преломления. При этом данны
й профиль в области сердцевины ОВ представл
я−
ется в виде конечного числа
слоев, в пределах которых значение показателя
преломления остается постоянным. В результате искомая форма профиля пок
а−
зателя преломления в пределах области сердцевины ОВ выбирается т
аким о
разом, чтобы обеспечивалась минимизация некоторой величины
, которая
описывается выражением вида:
BASE
(2)
где
искомое значение задержки
ой направляемой моды азимутального
и радиального
порядка
LP
диаграммы ДМЗ, соответствующей синтез
руемому профилю показателя преломления 6
модового ОВ 22/125.
Аргументы целевой функции
представляют собой массив значений л
кального параметра
, полностью описывающий профиль показателя прело
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ления ОВ в области сердцевины. Для минимизации целевой функции (2) пре
лагается использовать симплексный метод Нелдера
Мида, эффективность к
торого была продемонстрирована в известных работах А.
Боголюбова и
Свешникова, посвященных решению задач с
интеза волоконных светов
дов с заданными характеристиками (например,
[12] и др.).
Рис. 3. Результаты синтеза профилей показателя преломления 6
модового ОВ 22/125
1550 нм): а) и б) профили показателя преломления, полученные при разных знач
ниях параметра градиента профиля первой итерации
1,80; в) спектрал
ная характеристика
DMD
\�p_gljZevghc�h[eZklb��©K�ª
^bZiZahgZ
На рисунках 3
представлены результаты синтеза профиля показателя
преломления 6
модового ОВ 22/125 км при разных значения параметра проф
ля первой итерации
1,91 и
1,80. Полученные формы профилей пок
зателя преломления для ОВ описанной конструкции обеспечивает
значение
ДМЗ менее 12 пс/км для всего модового состава в центральной области волн
вого диапазона С (рис. 3
). При этом площадь эффективного сечения низшей
направляемых моды
LP
составляет более 150 мкм
, а для остальных напра
ляемых мод высших порядков
300
мкм
, что позволяет, согласно получе
ным ранее результатам моделирования линейного тракта ВОЛП [5], нивелир
вать проявление нежелательных нелинейные эффектов.
Работа подготовлена при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта
№ 16
01515 мол_а_дк и
гранта Президента РФ в рамках научного проекта
Список используемых источников
Essiambρe
J., Kρameρ
G., Winzeρ
J., Foschini
J., Goebeλ
B. Capaciτy λimiτs
opτicaλ fibeρ neτwoρks // IEEE Jouρnaλ of Lighτwave
Technoλogy. 2010. 28
(4).
Mecozzi
A., Essiambρe
J.
Nonλineaρ Shannon λimiτ in pseudoλineaρ coheρenτ sysτems //
IEEE Jouρnaλ of Lighτwave Technoλogy. 2012. 30
(12). p
Ricgaρdson
J., Fini
M., Neλson
E. Space
division muλ
τipλexing in opτicaλ fibeρs
Naτuρe Phoτonics. 2013. 7
(5). p
Boττacchi
S. Muλτi
Gigabiτ τρansmission oveρ muλτimode opτicaλ fibρe. Theoρy and design
meτhods foρ 10GbE sysτems. Wesτ Sussex: John Wiλey & Sons Lτd., 2006. 654 p
Andρeev
A., B
uρdin
A., Bouρdine
V., Dashkov
V., Voλkov
A.
Reseaρch of
poτenτiaλiτy of nonλineaρ effecτs miτigaτion by consideρabλe incρeasing of opτicaλ fibeρ coρe diameτeρ
// Pρoceedings of SPIE. 2015. 9533. p
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Bouρdine
V. Meτhod foρ
chρomaτic dispeρsion esτimaτion of high
oρdeρ guided modes in
gρaded index singλe
cλadding fibeρs // Pρoceedings of SPIE. 2007. 6605.
Бурдин
В., Дельмухаметов
О. Р. Расчет параметров передачи направляемых мод
высших порядков на
основе комбинации модифицированного приближения Гаусса и метода
конечных элементов // Телекоммуникации.
Bouρdine
V. Modeλing and simuλaτion of piecewise ρeguλaρ muλτimode fibeρ λinks ope
aτing in a few
mode ρegime // Advances in
Opτicaλ Technoλogies. 2013. p
. 469389
Definiτion and τesτ meτhods foρ τhe ρeλevanτ paρameτeρs of singλe
mode fibρes. ITU COM
E. 1996.
Градштейн
С., Рыжик
М. Таблицы интегралов. М.
: Физматгиз, 1962. 1100
Бурдин
А. В.,
Яблочкин
К. А. Исследование дефектов профиля показателя прело
ления многомодовых оптических волокон кабелей связи // Инфокоммуникационные техн
логии. 2010. №
2. С. 22
Боголюбов
А. Н., Буткарев
И. А., Свешников
Г. Синтез волоконных светов
дов
// Ради
отехника. 2004. №
12. С. 4
АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ УВЕЛИЧЕНИЯ ДЛИНЫ
ОДНОПРОЛЕТНОГО УЧАСТКА
ВОЛОКОННО
ОПТИЧЕСКОЙ ЛИНИИ СВЯЗИ
М.С. Былина, С.Ф. Глаголев, В.
С. Кузнецов
Целью работы является исследование возможности увеличения длины однопролетного
участка волоконно
оптической линии связи с плотным спектральным мультиплексирован
ем без использования в оптических кабелях медных жил для дистанционного электропит
ния. В р
аботе предложены и промоделированы варианты построения схем однопр
летных участков с использованием эрбиевых оптических усилителей с удаленной накачкой.
Полученные результаты можно использовать в качестве рекомендаций для разработчиков
оптических уси
лителей и
проектировщиков линий связи.
Ключевые слова:
волоконно
оптическая линия связи, оптический усилитель, оптич
ское волокно, однопролетный участок, оптический сигнал, излучение накачки, усиленное
спонтанное излучение, спектральное мультиплексиров
ание, оптический усилитель с удале
ной накачк
ANALYSIS OF POSSIBILITIES TO INCREASE THE LENGTH
OF THE SINGLE
SPAN SECTION OF THE FIBER
OPTICAL
COMMUNICATION LINE
Byλina M, Gλagoλev S, Kuzneτsov V.
The aρτicλe is devoτed τo τhe invesτigaτion of τhe
possibiλiτies τo incρease τhe λengτh of τhe si
gλe
span secτion of τhe fibeρ
opτicaλ communicaτion λine wiτh dense waveλengτh division muλτipλe
ing wiτhouτ using ρemoτe poweρ suppλy. The woρk incλudes pρoposed and simuλaτed vaρianτs of
schemes of τhe singλ
span secτions wiτh λineaρ opτicaλ ampλifieρs EDFA wiτh ρemoτe pump signaλ.
The ρesuλτs can be used as a ρecommendaτion foρ ampλifieρ deveλopeρs and communicaτion λine d
signeρs.
Keywoρds: fibeρ
opτicaλ communicaτion λine, opτicaλ ampλifieρ, opτicaλ fibeρ
, singλe
span se
τion, opτicaλ signaλ, pump emission, ampλified sponτaneous emission, waveλengτh division muλτipλe
ing, ρe
moτe opτicaλ pumped ampλifieρ
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Благодаря малым потерям и возможности компенсации дисперсии
одномодовых оптических волокнах (ОВ) длины усилительных участков вол
конно
оптических линий связи (ВОЛС) с плотным спектральным мультипле
сированием
DWDM
Dense
Waveλengτh
Division
Muλτipλexing
при высоких ск
ростях передачи (
10 Гбит/с и более) имеют большие значения порядка
100 км и более. Поэтому обычно усилительные пункты (УП) можно разме
тить в обслуживаемых или необслуживаемых узлах связи и обеспечить эле
тропитанием. Однако воз
можны ситуации, когда требуется обеспечить знач
тельно большее расстояние между узлами с электропитанием. Такие однопр
летные участки (ОПУ) большой протяженности могут найти применение в по
д−
водных, а также в наземных ВОЛС при прокладке оптического кабеля (
ОК) в
малонаселенных и
труднодоступных для человека районах.
В данной работе рассматривается решение по увеличению длины ОПУ,
предлагаемое компанией Т8, для ОК без медных жил, в которых излучение н
качки линейных оптических усилителей (ЛОУ) поступает от
конечных пун
тов (ОП) по выделенным для этого ОВ [1]. Такие ЛОУ называют усилителями с
удаленной накачкой
ROPA
emoτe
pτicaλ
umped
mpλifieρ
).
Структурные схемы однопролетных участков ВОЛС
Рассмотрим общие соображения, положенные в основу предлагаемых для
анализа структурных схем ОПУ ВОЛС, которые могут представлять собой ус
лительные или регенерационные участки.
В качестве ЛОУ могут использоваться только оптические усилители
(ОУ)
EDFA
Eρb
ium
Doped
Fibeρ
Ampλifieρ
), так как они требуют для работы относ
тельно малых уровней оптической накачки (порядка 10 мВт). Они могут и
с−
пользовать попутную, встречную и двунаправленную накачки, излучение для
которой можно передавать от ближайших ОП по одном
у или нескольким ОВ.
Для накачки ЛОУ
EDFA
используют излучение с
длиной волны
1480 нм,
на которой затухание в кварцевых ОВ сравнительно мало (
 0,2 дБ/км). Изл
чение с
980 нм нельзя использовать в качестве удаленной накачки из
за
большого затухания на этой длине волны.
Рассмотрим структурную схему ОПУ (рис. 1) с двумя ОП и двумя нео
служиваемыми усилительными пунктами с ЛОУ EDFA, которые могут расп
лагаться в оптическ
их муфтах.
Рассматривать схемы ОПУ с большим количеством УП нет смысла, так
как только для двух УП можно обеспечить относительно малые расстояния от
источника излучения (ИИ) накачки до ЛОУ. В ОП располагаются два предв
а−
рительных оптических усилителя (ПОУ)
встречных направлений и ИИ накачки.
В качестве ПОУ могут использоваться ОУ
EDFA
или рамановские ОУ со
встречной накачкой. Они должны обладать большим коэффициентом усиления
и малыми шумами.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 1. Схема однопролетного усилительного участка ВОЛС
двумя необслуживаемыми усилительными пунктами
В этой схеме можно выделить два одинаковых подучастка с ОК
длиной
, которые прилегают к ОП, и подучасток с ОК
длиной
между УП. Общая
длина ОПУ равна:
= 2
При использовании в качестве ЛОУ EDFA
с двунаправленной накачкой в
общее количество ОВ составляет 6, а в ОК
только 2 ОВ.
Рассмотрим также структурную схему ОПУ (рис. 2), в которой использ
ется в два раза меньше ЛОУ, ИИ накачки и ОК с меньшим количеством ОВ. В
этой схеме также можно выде
лить аналогичные подучастки с
длинами
Общая длина ОПУ составляет:
L L
+ L
Рис. 2. Схема однопролетного регенерационного участка ВОЛС
с двумя усилительными пунктами
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
При анализе схем на рисунках 1 и 2 можно выделить ряд общих задач, тр
е−
бующих отдельного рассмотрения.
Исследование ЛОУ EDFA
Будем исследовать ЛОУ с двунаправленной накачкой (рис. 3) с
10 к
а−
налами
DWDM
со скоростями передачи
10 Гбит/с и частотным
интервалом
Δν
25 ГГц (
Δλ
0,2 нм). Каналы нумеруются от
0 до 9. Длина волны це
трального канала
1552,52 нм,
1480 нм.
Целью исследования является определение оптимальных параметров ЛОУ,
которые обеспечивают относительно большой уровень выходной мощности
сигнала
souτ
при небольших уровнях накачки
pin
, малую неравномерность Δ
коэффициента усиления
. Для исследования исп
ользовалась моделирующая
программа GainMasτeρ™ [2], которая позволяет определять параметры ЛОУ при
изменениях длины
и типа эрбиевого ОВ, уровней мощностей накачки
входного сигнала
sin
. Определялись:
souτ
, а также уровень мощности
усиленного
спонтанного излучения (УСИ)
ase
и оптическое отношение сигнала
к шуму
OSNR
Opτicaλ
Signaλ
τo
Noise
Raτe
) для центрального канала в полосе
0,
2 нм.
Рис. 3. Схема ОУ EDFA с двунаправленной накачкой
В таблице 1 приведены некоторые результаты моделирования ЛОУ при
использовании эрбиевых ОВ
IsoGane
4,
25 и
MeτρoGain
5 [2] при одинак
вых уровнях попутной и встречной накачек
13 дБм и одинаковых
sin
дБм в каждом канале.
В таблице 1 и далее используются следующие обозначения:
souτ
souτ
уровни выходной мощности в центральном канале и
всех
каналах;
ase
ase
спектральная плотность и уровень мощности УСИ на
выходе
ОУ в полосе одного канала
Δλ
0,2 нм.
Величи
ны
ase
OSNR
в таблице 1 определялись по выражениям:
���
10
���
10
����
����
���
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ТАБЛИЦА 1. Выбор эрбиевого ОВ
Тип
sout
дБм
so畴
дБм
ase
дБм
a獥
дБм
OSNR,
G,
4

9
24
31
19
4
14
19
26
24
25

3
4
14
27
24
31
6
3
31
38
13
32
5
15
2
12
21
28
22
4
14
19
26
24
По совокупности параметров для каждого ОВ выделены цветом лучшие
варианты, отличающиеся эффективностью использования накачки и малой н
равномерностью коэффициента усиления.
Результаты, приведенные в таблице 1, показывают, что параметры ЛОУ с
оптимально вы
бранной длиной эрбиевого ОВ мало зависят от его типа. Поэт
му в дальнейших расчетах используется ОВ
4. Для ЛОУ
при
дБм х
а−
рактерны следующие параметры:
23 дБ, Δ
0,3 дБ,
souτ
3,8 дБм,
OSNR
31,9 дБ. Шум
фактор ОУ
4,7 дБ.
Для ЛОУ
в качестве
sin
принимается ослабленный на расстоянии между
УП сигнал
souτ
(табл. 1). В таблице 2 приведены некоторые результаты модел
рования ЛОУ
при
13 дБм и изменении
sin
ТАБЛИЦА 2. Выбор оптимального значения
sin
для ЛОУ
sin
дБм
so畴
дБм
so畴
дБм
ase
дБм
a獥
дБм
OSNR,
38
7
2
12
12
4
42
11.5
1
12
19
8
4
Исследование ПОУ EDFA для оконечных пунктов
Основными требованиями к ПОУ, который может быть выполнен по
схеме
на рисунке 3, являются: максимальный коэффициент усиления, небольшая н
е−
однородность коэффициентов передачи разных каналов и
малый коэффициент
шума. Ограничений на уровень накачки ПОУ нет, п
оэтому примем его равным
20 дБм. Для ПОУ можно использовать излучение накачки на λ
980 нм. В
таблице 3 приведены некоторые результаты моделирования ПОУ с накачкой на
980 нм с эрбиевым ОВ
4 длиной
15 м для различных сигналов.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ТАБЛИЦА 3. Выбор оптимального значения
sin
для ПОУ
sin
дБм
so畴
дБм
so畴
дБм
ase
дБм
a獥
дБм
OSNR,
34
3
13
5
12
37
4
38
5
12
2
7
5
12
37
4
Определение длины ОПУ
Длина подучастка, прилегающего к ОП, определяется затуханием излуч
е−
ния накачки на λ
1480 нм и может быть выбрана равной
100 км. Для
обеспечения уровня излучения накачки ЛОУ
13 дБм уровни мощности
источников излучения накачки должны быть равны
33 дБм.
Входной сигнал для ЛОУ
для обеспечения
souτ
3 дБм должен быть не
менее
20 дБм, а на выходе ОП не менее 0 дБм.
Входной сигнал для ЛОУ
для обеспечения уровня
souτ
0
дБм на выходе
УП для дальнейшей передачи до ОП на расстояние 100 км не должен прев
шать уровня
sin
−27 дБм. Тогда расстояние
между УП составит:
����
3
,
(
40
)
0
,
220
sin
для ПОУ при коэффициенте усиления
37 дБ должен быть не
менее
37 дБм, а для ЛОУ2
souτ
17 дБм и входной
sin
37 дБм. Тогда:
����
3
,
(
38
)
0
,
210
Общая длина ОПУ для схемы на рисунке 1 составит:
100
220
420
а для схемы на рисунке 2:
100
210
310
Заключение
Во многих случаях полученное значение длины ОПУ достаточно. Дал
нейшее увеличение длины ОПУ возможно за счет использования большего
числа ОВ для передачи излучения накачки к ЛОУ и увеличения суммарной
мощности накачки
. Эти вопросы и некоторые другие не вошли в статью огр
ниченного объема. Работы по проблеме увеличения длины ОПУ будут продо
жены.
Список используемых источников
Листвин
Н., Трещиков
Н.
DWDM
системы: научное издание. М.
: Наука, 2013.
300 с.
ISBN
94836
ainM
asτeρ.
Ampλifieρ Design Sofτwaρe Manuaλ. Revision 1.1. Fibeρcoρe Limiτed. 2004.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ТРАФИКА
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
В.Ю. Гойхман, А.
И. Лапий
Статья посвящена разработке архитектуры нейронной сети для классификации ра
пределений различного вида. Так же произведен анализ влияния параметров сети
качество распознавания нейронной сетью сигналов, подаваемых на ее вход.
снове р
зультатов анализ
а показана возможность построения оптимальной нейронной сети и
дальнейшей работы неизвестными распределениями, например, значениями трафика.
Ключевые слова:
нейронные сети, классификация траф
ика, архитектура нейронной
сети
THE SOLUTION OF THE PROBLEM
TRAFFIC CLASSIFICATION USING NEURAL NETWORKS
Goikhman
V., Lapiy A.
The aρτicλe is devoτed τo deveλopmenτ aρchiτecτuρe of neuρaλ neτwoρk foρ τρaffic cλassificaτion.
Dependence of quaλiτy of neuρaλ neτwoρk’s ρecogniτion of signaλs given on iτ enτρance fρom
paρam
τeρs of a neuρaλ neτwoρk is anaλyzed. On τhe basis of ρesuλτs of τhe anaλysis τhe possibiλiτy of cρe
τion of an opτimum neuρaλ neτwoρk is shown, and fuρτheρ iτ is possibλe τo woρk wiτh vaρious e
τρance vaλues, foρ exampλe vaλues of τρaffic.
Keywoρds
: neuρaλ neτwoρks, τρaffic cλassificaτion, aρchiτecτuρe of neuρaλ neτwoρk.
Искусственные нейронные сети
набор математических и алгоритмич
ских методов для решения широкого круга задач.
Нейронные сети вошли в
практику везде, где нужно решать
задачи прогнозирования, классификации или
автоматизации. В последнее время они успешно применяются для классифик
а−
ции образов [1, 2], распознавания речи [3], сжатия данных [4] и т. д.
Идея искусственных нейронных сетей зародилась в попытках создания и
с−
кусст
венного интеллекта. Вследствие чего функциональные возможности о
новных элементов данных сетей
искусственных нейронов
аналогичны нек
торым функциям биологического нейрона.
Математическая модель искусственного нейрона представлена на рису

1.

Рис. 1
. Искусственный нейрон с векторным входом и функцией активации
На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигн
а−
лов, приходящих с выходов других нейронов. Каждый входной сигнал
пер
е−
множается с соответствующим весовым коэффициентом соединения
, и
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
взвешенные значения передаются на сумматор. Нейрон (рис.
1) дополнен ск
лярным смещением
, которое суммируется с взвешенной суммой входов.
Этот сигнал позволяет сдвинуть начало отсчет
а функции активации, которая в
дальнейшем приводит к увеличению скорости обучения. Действие смещения
можно привести к схеме взвешивания, предположив, что один из входных си
налов равен 1. Данное описание можно представить формулой:
(
)

где
вес
го входа нейрона,
вход
го нейрона,
количество входных
сигналов [5].
Нейронная сеть может включать в себя один или более слоев, и соответс
венно характеризоваться как однослойная или многослойная (рис.
2).
Слой
это
совокупность нейронов, на которые в каждый такт времени параллельно
поступает информация от других нейронов сети. Количество входных сигналов,
поступающих на слой, может не совпадать с количеством нейронов [6].
Рис. 2. Структурная схема многослойной
сети
Существует множество программных средств для
работы с нейронными
сетями:
Maτλab, Pyτhon, R
Sτudio
++ и др.
В качестве инструмента для работы с нейронными сетями была выбрана
программа Maτλab, так как данная программа имеет удобный графический и
терф
ейс и необходимые встроенные функции. С помощью встроенных функций
данной программы можно создавать, обучать, использовать сеть, а так же вар
ировать ее параметры.
Задача: 1)
Подобрать архитектуру нейронной сети для распознавания си
нала по данным на входе
и отнесения его к одному из известных распределений
распределение Пуассона
sin
cos
),
тор нулей). 2)
С помощью построенной нейронной сети произвести классиф
кацию трафика.
Одной из основных проблем, при
создании нейронной сети является выбор
ее архитектуры, а именно подбор параметров, таких как количество слоев, к
личество нейронов в слое, количество обучающих выборок. Для
решения п
ставленной задачи будем постепенно увеличивать значения данных параметров
и опытным путем подбирать подходящую структуру сети.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Создана сеть, на вход которой подается вектор значений распределения,
состоящий из 100 отсчетов. В качестве целевого вектора обучения выбрана
матрица 6х6 с единицами в главной диагонали. Каждый вектор с
толбец данной
матрицы кодирует одно из известных распределений. На
выходе сеть во
вращает вектор
столбец, каждая строка которого показывает с какой вероятн
стью поданное на вход распределение соответствует каждому из известных
(рис. 3).
Рис. 3. Пример
выходного вектора при подаче на вход распределения Пуассона
В качестве критерия успешности распознавания принято, что если знач
е−
ние в одной строке превышает 0,8, то считается, что сеть отнесла входные зн
а−
чения к данному распределению.
Необходимо подобрат
ь архитектуру сети (количество слоев, количество
нейронов в слое и количество выборок обучения) так, чтобы сеть правильно
распознавала распределение, подаваемое на вход.
В ходе исследования происходил выбор подходящего количества пром
е−
жуточных слоев,
нейронов в промежуточном слое при обучении нейронной с
ти на идеальных (рис. 4
5) и зашумленных последовательностях (рис. 5
6).
Рис. 4.
Вероятность ошибки (%)
распознавания распределения,
при изменении количества нейронов
в одном промежуточном слое
при обучении на идеальных
последовательностях
Рис. 5.
Вероятность ошибки (%)
распознавания распределения,
при изменении при обучении
на идеальных последовательностях
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Так
же рассматривалось влияние количества обучающих векторов с
шумом
на качество
распознавания нейронной сетью зашумленных распределений, п
дающихся на вход нейронной сети (рис. 7
8).
Рис. 6.
Вероятность ошибки (%)
распознавания распределения,
при изменении количества нейронов
в промежуточном слое при обучении
на зашумленных
последовательностях
Рис. 7.
Вероятность ошибки (%)
распознавания распределения,
при изменении количества
промежуточных слоев при обучении
на зашумленных последовательностях
Рис. 8.
Вероятность ошибки (%) распознавания распределения,
при увеличении
числа видов зашумленных последовательностей
Опытным путем было установлено, что увеличивать число промежуто
ных слоев и количество нейронов в каждом из них можно до определенного
порога. Дальнейшее увеличение данных параметров приводит к
явлению п
е−
реобуч
ения нейронной сети
сеть перестает быть гибкой и
принимает неве
ные решения в ходе сравнения и подстройки весов.
Увеличение числа последовательностей для обучения позволяет умен
шить ошибку распознавания нейронной сетью распределений, подаваемых на
ее вход.
При достижении определенного количества зашумленных последов
тельностей для обучения нейронная сеть должна обна
ружить и запомнить зав
симости между входными сигналами и требуемыми ответами. Однако стоит
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
учитывать, что при увеличении выборки обучения, значительно возрастает
время обучения. Так же можно столкнуться с проблемой переобучения нейро
ной сети, которое воз
никает
в случае слишком долгого обучения, недостато
ного числа обучающих примеров или переусложненной структуры
нейронной
сети
. При данном явлении сеть теряет способность к обобщению и перестает
быть гибкой.
Впоследствии
имеет смысл провести подобное иссле
дование для вероя
ностных распределений, которые лучше описывают поведение реальных сигн
лов, например, распределения Вейбулла, распределения Парето
и др.
В дальнейшем на созданную и обученную нейронную сеть можно подавать
не только зашумленные последовате
льности уже известных распределений, а
так же неизвестные последовательности, например значения трафика, и отн
сить их с некой вероятностью к распределениям, которые имеются в памяти
нейронной сети.
Список используемых источников
Медведев
С.,
Потемкин
Г.
Нейронные сети.
Maτλab
Диа
лог
МИФИ, 2002.
496 с.
ISBN
163
Chρisτopheρ M. Bishop. Neuρaλ Neτwoρks foρ Paττeρn Recogniτion, Cλaρendon pρess Oxfoρd,
Комашинский В.
И., Смирнов

А. Нейронные сети и их
применение в систе
мах
управления и связи. М.
: Горячая линия
Телеком, 2003. 94 с. ISBN 5
93517
Осовский
С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с польского
Рудинского. М.
: Финансы и статистика, 2002. 344 с.: ил. ISBN 5
Учебник
СтатСофт
[Электронный ресурс] /
URL
hττp://www.sτaτsofτ.ρu/home/
τexτbook/
moduλes/sτneuneτ.hτmλ
Круглов
В., Борисов
В. Искусственные нейронные сети: теория и практика. М.:
Горячая линия
Телеком, 2002. 382 с. ISBN 5
93517
СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ
СТЕГОСИСТЕМ С ИНФОРМИРОВАННЫМ КОДЕРОМ
К.С. Горышин, К.
А. Небаева
В данной статье рассматриваются
два метода построения стегосистем
информированным кодером: использующие улучшенные сигналы с расширенным
спектром
и квантованную проективную модуляцию/демодуляцию, приводится их сравнительный ан
лиз скоростей вложения, вероятностей ошибочного извлечения бита сообщения, и вероя
ностей ложного обнаружения и пропуска СГС.
Ключевые слова:
улучшенные сигналы с рас
ширенным спектром, квантованная прое
тивная модуляция, сте
ганография
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
COMPARATIVE EFFICIENCY ANALYSIS OF INFORMED
ENCODER STEGOSYSTEMS BUILDING METHODS
Goρyshin K., Nebaeva K.

This aρτicλe consideρs τwo infoρmed encodeρ sτegosysτems buiλding meτhods.
The fiρsτ one u
es impρoved spρead specτρum signaλs, τhe second one uses quanτized pρojecτive moduλ
τion/demoduλaτion. The aρτicλe ρepρesenτs compaρaτive anaλysis of τheiρ embedding speeds, wρong
infoρmaτion biτ exτρacτion pρobabiλiτies, faλse aλaρm and s
τegosysτem miss pρobabiλiτies.
Key
woρds: impρoved spρead specτρum signaλs, quanτized pρojecτive moduλaτion, sτeganogρ
В открытых публикациях [1,
2] описаны исследования стегосистем (СГС),
предназначенных для использования в каналах с шумом, однако
недостаток т
ких СГС заключается в том, что для извлечения информации необходимо и
пользовать информированный декодер, т.
е. получателю необходимо знать п
крывающее сообщение (ПС) (файл, в который производилось вложение). Для
того чтобы преодолеть данный н
едостаток в работе
[3] предлагается использ
вать так называемый слепой декодер, т.
е. декодер, которому не требуется
знание ПС.
В таком случае необходимо производить вложение с использован
ем информированного кодера. Существуют два основных метода постро
ения
СГС с информированным кодером: так называемые
улучшенные сигналы
расширенным спектром
impρoved spρead specτρum signaλs
(ISSS)) и
квант
ванная проективная модуляция
quanτiz
pρojecτive moduλaτion/
demoduλaτion
(QPD)).
Основная идея
ISS
[4]
уменьшить влияние ПС как помехи на результат
слепого декодирования.
Погружение информации в методе ISS выполняется следующим образом:
, (1)
где
ПС,
стегосигнал (СГ),
{0,1}
значение
вкладываемого б
некоторые постоянные коэффициенты
(
)
)

ГФ
псевдослучайная последовательность (ПСП), α
эффициент глубины вложения,
длина блока ПС (количество отсчетов), в
который вкладывается один
бит сообщения. Для вложения последующих бит
информации используются другие ПСП, которые не имеют простой вычисл
тельной связи друг с другом.
Из выражения (1) видно, что погружение не является чисто аддитивным, а
зависит от ПС на интервале
отсчетов.
Изв
лечение информации производится слепым декодером по правилу:
rect
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
где
rect
при
при
извлекаемый бит,
отсч
ты СГ после возможной атаки аддитивным шумом, т.е.:
где
���
Вероятность ошибки при извлечении вложенной информации:
1
где
, η
отношение сигнал/шум после вложения, η
отношение си
нал/шум после вложения и атаки.
��
Цель использования QPD
обеспечить защиту от преднамеренного удал
е−
ния вложения методом рандомизированного квантования.
Погружение
[3]

)
=
(
)
+
)
(
)
,
=
1
,
,
.
.
,
где
равномерный квантователь
интервалом Δ,
когда при
0 и
1 берутся чередующиеся точки. Упрощенная
схема квантователя приведена на рисунке 1.
На вход квантователя поступают
значения
, при этом, если
1, на выходе квантователя будет ближайшее к
значение черной точки, если
0
ближайшее к
значение
белой точки.
Схема вложения информации методом
QPD
показана на рисунке 2 [5].
Рис. 1. Равномерный квантователь с шагом
Извлечение информации выполняется слепым декодером по правилу:
argmin
где
шум аддитивной атаки.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Вероятность ошибки при извлечении:
1
.

Рис. 2. Схема погружения для QPD
На рисунке 3 представлен график зависимости вероятности ошибки извл
е−
чения от отношения сигнал/шум после вложения (
Documenτ
Waτeρmaρk
Raτio
DWR
), из которого видно, что
ISS
незначительно опережает
QPD
по данному
показателю только при значении
, в несколько раз превышающем
DWR
На
рисунках 4 и 5 изображены графики зависимостей вероятности ошибки от о
ношения сигнал/шум
после атаки (
Waτeρmaρk
τo
Noise
Raτio
WNR
) и от знач
е−
ния величины
Рис. 3. Зависимость вероятности ошибки от отношения сигнал/шум после вложения,
500, отношение сигнал/шум после атаки 80
Из рисунков 4
5 следует, что
QPD
превосходит
ISS
на несколько порядков
при значениях
, не сильно превышающих
DWR
, однако при
DWR
и б
лее,
ISS
превосходит
QPD
по качеству извлечения. Тем не менее, стоит отм
е−
тить, что увеличение
приводит к снижению скорости вложения, поэтому при
оптимальных зна
чениях данного параметра
QPD
оказывается лучше.
Обнаружение стегосистемы. Пусть
сигнал на входе детектора, событию
соответствует случай, когда вложения в сигнале нет, событию
вложение
есть. Детектор принимает решение
, при этом
1, если вложение найдено,
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
0, если нет. Критериями эффективности обнаружения СГС являются вер
ятность пропуска СГС
и вероятность ложного обнаружения
СГС
. Возможные соотношения между ними выражаются с
помощью
ROC
кривых
[6]. Качество
ROC
кривой может быть оценено при п
мощи
надежности обнаружения
, где
площадь под
ROC
кривой.
Рис. 4. Зависимость вероятности ошибки
от отношения сигнал/шум после атаки.
500, отношение сигнал/шум после
вложения 200
Jbk�����AZ\bkbfhklv�\_jhylghklb�hrb[db
от
0
(1..2000), отношение сигнал/шум
после вложения 200, отношение
сигнал/шум после атаки 100
Из графика на рисунке 6 видно, что площадь под
ROC
кривыми для
QPD
при разных значениях
меньше, чем для
ISS
. Это гов
орит о том, что при пр
чих равных условиях
QPD
обнаруживается хуже.
Рис. 6.
ROC
кривые для
ISS
QPD
. Отношение сигнал/шум после вложения 200,
отношение сигнал/шум после атаки 100
Таким образом, можно сделать вывод, что использование
QPD
является
оптимальным, так как на практике для обеспечения приемлемой скорости вл
жения применяются не очень большие значения
, при которых
QPD
опереж
а−
ет
ISS
по всем параметрам.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Список используемых источников
Koρzhik
V.,
Moρaλes Luna
G., Loban
K. Sτegosysτem Based on Noisy Channeλs // Inτeρn
τionaλ Jouρnaλ of Compuτeρ Science and Appλicaτions. 2011. Voλ. 8 №.
Коржик
И., Небаева
А., Алексеевс
М. Использование модели канала с
шумом
для построения стегосистемы // Телеком
муникации. 2013.
. С. 33
36.
Коржик
И., Небаева
А., Алексеевс
М., Стегосистема для каналов с шумом при
использовании слепого декодера // Международная научно
техническая и научно
методическая конференция Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций
в науке и обр
зовании. 20
24 февраля 2012: материалы конф., СПб., 2012. С. 238
240.
Небаева
А. Стегосистемы на основе каналов с шумом при использовании слепого
декодера // В мире научных открытий. 2013. № 10.1 (46). С. 118
Небаева К.
А. Разработк
а необ
руживаемых стегосистем для ка
лов с шумом
: дис.
 канд. техн.
ук: 05.12.13 / Небаева Ксения Андреевна. СПб., 2014. 176 с.
Герлинг Е.
Ю.
Исследование и разработка методов обнаружения стеговложений в
неподвижных изображениях
: дис.  канд. техн.
ук: 05.12.13 / Герлинг Екатерина Юрье
на. СПб., 2014. 211 с.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА 3
БИТНОГО КВАНТОВАНИЯ
ДЛЯ АЛГОРИТМА СЕЛЕКТИВНОЙ АУТЕНТИФИКАЦИИ
ИЗОБРАЖЕНИИ
, УСТОЙЧИВОГО К JPEG СЖАТИЮ
Г. Жувикин
, В.
И. Коржик
Преимуществом использования цифровых
водяных знаков является то, что они не
требуют использования дополнительного объёма памяти для хранения метаданных. Одн
ко, применение JPEG сжатия, как наиболее распространённого метода уменьшения разм
ра изображений, приводит к нарушению целостности при и
спользовании точной аутент
фикации. В данной работе предложен улучшенный метод селективной аутентификации
изображений, устойчивый к JPEG сжатию, основанный на применении центральных коне
ных разностей и алгоритма 3
битного квантования вектора свойств. Эксп
ериментальные
результаты показали высокую устойчивость к
JPEG сжатию с параметром качества Q ≥
8, высокую вероятность обнаружения искажений небольших искажений изображений, п
казатели PSNR ≥ 40 дБ после погружения цифровых водяных знаков и низкую вычислите
ную сложность алгоритма по сравнению с предыдущим методам.
Ключевые слова:
цифровые изображения; селективная аутентификация; JPEG; 3
битное квантование; вейвлет
преобразование Хаара
; центральные конечные разности
THE USAGE OF 3
BIT QUANTIZATION METHOD
FOR SELECTIVE IMAGE AUTHENTICATION ALGORITHM
ROBUST TO JPEG COMPRESSION
Zhuvikin A.
Koρzhik V.
The advanτage of waτeρmaρking usage is iτ does noτ ρequiρe τo sτoρe of meτadaτa in exτρa
memoρy space. Howeveρ, JPEG aλgoρiτhm, being a common meτhod foρ image compρession, λeads
τo bρeak
in of sτρicτ image auτhenτicaτion. An impρoved aλgoρiτhm of seλecτiv
e image auτhenτicaτion
τoλeρanτ τo JPEG compρession is pρesenτed. Pρoposed meτhod is based on cenτρaλ finiτe diffeρences
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
and 3
biτ quanτizaτion of τhe feaτuρe vecτoρ. The expeρimenτaλ ρesuλτs show τhaτ aλgoρiτhm has
sτρong ρesisτance τo JPEG compρession wi
τh quaλiτy facτoρ Q ≥ 8, τhe high pρobabiλiτy of maλicious
τampeρing deτecτion and λow oρdeρ of caλcuλaτion compλexiτy compaρing wiτh τhe pρevious pρesen
ed. A visuaλ quaλiτy (PSNR) of τhe waτeρmaρked image is higheρ τhan 40 dB.
Key
woρds: digiτaλ images, s
eλecτive auτhenτicaτion, JPEG, 3
biτ quanτizaτion, discρeτe waveλeτ
τρansfoρm.
Введение
В будущем сохранение целостности изображений будет оставаться акт
альной задачей. Методы аутентификации изображений с использованием ци
ровых водяных знаков (ЦВЗ) не тр
ебуют использования дополнительного об
ёма памяти, а погружают аутентификатор непосредственно в само изображ
ние. Они имеют широкие возможности для практического применения в таких
сферах как: медицина, охрана правопорядка, военные и коммерческие сферы. В
литературе представлены различные алгоритмы точных и селективных методов
аутентификации изображений. Ограниченность применения точной аутентиф
кации [1] заключается в том, что после изменения даже одного бита изображ
е−
ние будет считаться поддельным. Для тог
о чтобы изображение можно было
подвергать естественным преобразованиям, таким как
JPEG
сжатие, но при
этом обнаруживались искажения содержания изображений, были разработаны
алгоритмы селективной аутентификации [2, 3, 4, 5]. В данной работе предста
лен улуч
шенная версия алгоритма [6]. Для формирования аутентификатора и
пользуются
центральные конечные разности (
ЦКР) [7] и 3
битное квантов
[8], а для погружения применен метод с использованием 3
уровнего ди
кретного вейвлет
преобразования (ДВП) [9].
В перво
м разделе описаны ЦКР и алгоритм 3
битного квантования.
втором разделе приведены результаты экспериментов и оптимизации пар
а−
метров предложенного метода селективной аутентификации.
Свойства ЦКР и применение 3
битного квантования вектора свойств
ЦКР п
ервого порядка любой функции
: {0, 1, ,
{0, 1, ,
определены как [7]:
(
+
1
,
)
(
1
,
)
,

,
)
=
1
(
,
+
1
)
(
,
1
)
.

Для уменьшения влияния шума в ЦКР после JPEG
сжатия предлагается
использовать свёртку яркостей отсчётов изображения с 2
ух мерным фильтром
Гаусса, который имеет следующую импульсную характеристику
exp
2
если
аче
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
где σ
характеризует параметр фильтрации, а
размер окна ядра Гаусса. П
сле 2
ух мерной свёртки
получаем:
Пусть, элементы δ(
x, y
) матрицы свойств
изображения определены как:
тогда применяя операцию уменьшающей передискретизации, можем умен
шить размер матрицы
до требуемого размера:
��
��
где
целочисленные параметры для вертикальной и горизонтальной с
ставляющих соответственно. Для простоты, в дальнейшем будем представлять
матрицу
как одномерный вектор свойств
) длины (

битное квантование вектора свойств
выполняется по прав
илам
[8]:
�Δ(�) mod

где
Δ
, b
Δ(
1/2) и [
аргумент в двоичном представлении,
3 бита
ого элемента вектора возмущений
После этого вектор свойств
может быть хеширован и использован для
формирования цифровой подписи (ЦП). Если после JPEG
сжатия элементы
вектора свойств изменились не более чем на один уровень квантования [8], то
его можно восстановить по следующему алгорит
му:
иначе
�́1��́2�]10
��1���2�]10
mod
�́1��́2�]10
��1���2�]10
mod
иначе
где [
аргумент в десятеричном представлении,
3 бита
ого
элемента
вектора возмущений
, который был извлечён как ЦВЗ, а
3i
биты вектора возмущений
рассчитанного по искажённой версии изображ
е−
ния
ый
элемент вектора свойств, рассчитанный по искажённому из
бражению перед восстановлением квантованного вектора свойств.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Экспериментальные результаты и оптимизация параметров
В качестве алгоритма погружения и извлечения был использован метод на
основе трёхуровневого дискретного вейвлет
преобразования (ДВП) с погруж
е−
нием ЦВЗ в области коэффициентов LH3 и HL3 [6]. Алгоритм погружения им
е−
ет высокую устойчивость к JPEG
сжатию с пар
аметрами качества
≥ 6 [6]
. На
рисунке 1 приведена главная схема предлагаемого алгоритма селективной а
тентификации с соответствующими обозначениями.
Рис. 1. Главная схема предлагаемого алгоритма селективной аутентификации
с соответствующими
обозначениями
первых, необходимо исследовать чувствительность предлагаемого а
горитма к
JPEG
сжатию. Для эксперимента было взято 50 различных цифровых
изображений размерами 512×512, имеющие различный контент и текстуры.
Области ДВП
3 и
3 содержат
по 2×(2
8192 коэффициента, ка
дый из которых позволяет погрузить один бит [6].
Длина вектора свойств
была выбрана равной 2
1024, соответству
щая размерам 2
32×32 матрицы
. Для этого необходимо выбрать пар
а−
метры
16. Таким
образом, вектор возмущений
имеет длину 3×2
=
3072 бита. В качестве алгоритма хеш
функции был выбран SHA
[1], а ЦП
алгоритм основанный на криптосистеме РША [1] с длиной модуля равной 1024.
Общий размер погружаемых данных равен 3072
1024 4096 бит.
После в
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
бора параметров было произведено исследование эффективности системы с
лективной аутентификации.
На рисунке 2 отображена зависимость показателя TPR (
Tρue Posiτive Raτe
от параметра JPEG
сжатия
и интервала квантования Δ элементов вектора
свойств
. Как видно, м
етод является устойчивым к JPEG
сжатию с параметр
ми качества
≥ 8 при значениях Δ ≥ 7,5
×10
Рис. 2. Зависимость показателя TPR (Tρue Posiτive Raτe) от параметра JPEG
сжатия
и интервала квантования
элементов вектора свойств
Для исследования способности системы обнаруживать преднамеренные
искажения был поставлен следующий эксперимент. Были взяты псевдослуча
ные квадратные области размерами
, в которых были выбраны случайные
значения яркостей пикселей. Для каждого изобра
жения было искажено 50 т
а−
ких областей. На рисунке 3 приведена зависимость показателя TNR (
Tρue
Negaτive Raτe
) от размера области искажений
интервала квантования Δ
элементов вектора свойств
. Из графика видно, что алгоритм обнаруживает
искажения
разме
рами
≥ 10 при значениях
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 3. Зависимость показателя TNR (Tρue Negaτive Raτe) от размера области искажений
интервала квантования Δ элементов вектора свойств
Заключение
В данной работе представлен алгоритм селективной
аутентификации, и
с−
пользующий ЦКР и 3
битное квантование. Главной идеей в решении задачи
описания содержания изображения является применение ЦКР и формирование
на их основе вектора свойств изображения, который после применения 3
битного квантования позволяе
т сформировать компактный аутентификатор.
Благодаря применению алгоритма 3
битного квантования и оптимизации его
параметров, изначальные уровни квантования вектора свойств полностью во
станавливаются после применения JPEG
сжатия.
В качестве алгоритма погру
жения был использован метод на основе трёх
уровневого ДВП, использующий области коэффициентов HL3 и LH3. Экспер
ментальные исследования показали эффективность предлагаемого алгоритма.
Метод является устойчивым к JPEG
сжатию с параметрами качества
≥ 8, а
изображения после погружения ЦВЗ имеют высокие показатели визуального
качества PSNR ≥ 40
Главными преимуществами данного метода являются его способность о
наруживать преднамеренные искажения размерами
≥ 10 и относительно ни
кая вычислительная сложно
сть.
Устойчивость алгоритма погружения и извлечения ЦВЗ к другим преобр
а−
зованиям, таким как, изменение яркости, контрастности и размера является о
крытой проблемой.
Список используемых источников
Menezes
J., Van Ooρschoτ
P., and Vansτone, S.
Handbook of Appλied Cρyτogρaphy //
Discρeτe Maτhemaτics and Iτs Appλicaτions Seρies. Cρc Pρess. 1997.
Lee
H., Koρzhik
I., Moρaλes
Luna
G., Lusse
S., and Kuρbaτov
E. Image auτhenτic
τion based on moduλaρ embedding. IEICE Tρansacτions 89
Goλjan
M., Fρidρich
J., and Du
R. Disτoρτion
fρee daτa embedding foρ images / In Pρ
ceedings of τhe 4τh Inτeρnaτionaλ Woρkshop on Infoρmaτion Hiding. IHW '01. Spρingeρ
Veρλag,
London, UK. 2001. PP. 27
Fρidρich
J., Goλjan
M., and Du
Inveρτibλe auτhenτicaτion waτeρmaρk foρ JPEG images / In
ITCC (2004
26). IEEE Compuτeρ Socieτy. PP. 223
Z., Shi
Y., Ansaρi
N., and Su
W. Reveρsibλe daτa hiding / IEEE Tρans. Ciρcuiτs Sysτ.
Video Techn. 2006. 16, 3. PP. 354
Koρzhik
V., Zhuv
ikin
A., and Moρaλes
Luna
G. Seλecτive image auτhenτicaτion τoλeρanτ τo
JPEG compρession / In 6τh IISA 2015. IEEE, 06
08.
Ebeρλy
D. Deρivaτive appρoximaτion by finiτe diffeρences. Tech. ρep. 2008.
Zivic
N. Robusτ Image Auτhenτicaτion in τhe Pρesence of Noi
se. Spρingeρ Inτeρnaτionaλ
Pubλishing, 2015. 187 p.
Poρwik
P. and Lisowska
A. The Haaρ waveλeτ τρansfoρm in digiτaλ image pρocessing: iτs
τus and achievemenτs // Inτ. Jouρnaλ Machine Gρaphics & Vision. 2004. V.
1. PP.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА
ПЕРЕДАЧИ РЕЧИ
НА ГЛОБАЛЬНОЙ СЕТИ СПУТНИКОВОЙ СВЯЗИ
С РАЗМЕЩЕНИЕМ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ СВЯЗИ
НА НИЗКИХ И СРЕДНИХ ОРБИТАХ
ПО ОБφЕКТИВНОЙ МОДЕЛИ УРОВНЯ ПАКЕТОВ
В.А. Зорин, Р.
К. Савельев
Качество передачи речи по тестируемым трактам пакетной сети связи оценивается
по субъективным и объективным методикам. Методика субъективной (экспертной) оценки
описана в Рекомендации МСЭ Р.800 и известна, как методика
MOS
Mean
Opinion
Scoρe
). В
соответст
вии с Рекомендацией МСЭ
.107 в основу объективной методики положена Е
модель.
Ключевые слова:
качество связи, спутниковая связь, оценка, субъективная методика,
объективная ме
тодика
QUALITY ASSESSMENT OF SPEECH TRANSMISSION
ON A GLOBAL SATELLITE NETWORK WITH THE PLACEMENT
OF SPACECRAFT COMMUNICATION AT LOW AND MEDIUM
ORBITS FOR OBJECTIVE MODEL PACKET LEVEL
Saveλev R., Zoρin V.
The quaλiτy of a τesτed paτhs of τhe packeτ neτwoρk connecτion is assessed by subjecτive and
objecτive meτhods. Meτhodoλogy foρ τhe subjecτive (expeρτ) esτimaτion descρibed in Recommend
τion ITU R. 800 and known as τhe MOS meτhod (Mean Opinion Scoρe). In accoρdance wiτh Re
ommendaτion ITU G. 107 τhe basis of an objecτive meτhodoλogy based on E
mod
eλ.
Key woρds: τhe quaλiτy of communicaτion, saτeλλiτe communicaτion, assessmenτ, subj
ecτive
meτhod, objecτive meτhod
Необходимость объективной оценки передачи речи появилась при тест
ровании трактов пакетных сетей по технологии
. По
модели оценка
с−
тируемого тракта осуществляется в единицах рейтинга (
фактор) от 0 до 100.
Параметры
фактора и другие характеристики речевых кодеков зависят
от их типов. Типы речевых кодеков и их характеристики приведены в
таблице
фактор тестируемого тракта зав
исит от времени прохождения сигнала на
сети и задержек в кодаках. Время прохождения сигнала на сети зависит от ф
зического расстояния между точкой входа и точкой выхода из
сети связи, а
также от времени прохождения пакета на промежуточных узлах.
Сеть космической связи на негеостационарных орбитах космических апп
а−
ратов представляет собой двухуровневую сеть связи. Сеть связи включает
транспортную сеть космической связи на базе космических станций и соед
няющих их межспутниковые соединительные линии
(МСЛ), а также сеть до
с−
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
тупа (СД) земных станций (абонентских терминалов) к транспортной сети ко
с−
мической связи.
ТАБЛИЦА 1. Типы речевых кодеков и их характеристики
Кодек
Скорость перед
кбит/с
Размер речевого
пакета,
(мс)
Задержка при
кодировании
(декодировании),
(мс)
Занимаемая
полоса частот
двунаправленного
соединения, (кбит)
Задержка
в буфере джиттера
Теоретическая
аксимальная
оценка
MOS
2 пакета
(40 мс)
2 пакета
(40 мс)
2 пакета
(40 мс)
2 пакета
(60 мс)
2 пакета
(60 мс)
Общее время задержки пакетов
составит:
код.ПРМ
МСЛ
код.ПРД
, (1)
где:
код.ПРД
время задержки пакета в кодеке (формирование пакета) на перед
а−
чу,
время задержки пакета на сети доступа,
МСЛ
время задержки пакета
на межспутниковых линиях связи,
код.ПРМ
время задержки пакета в кодеке на
приеме.
Время задержки пакетов на п
ромежуточных узлах можно не учитывать в
связи с приоритетом речевых сообщений по отношению к другим сообщениям.
Из приведенных типов кодеков (табл. 1) можно выделить высокоскорос
ные (64 и 32 Кбит/с) и низкоскоростные (8; 6,3; 5,3 Кбит/с).
В высокоскорост
ных кодеках формируется пакет в течение 20 мс, его вр
е−
мя кодирования составляет 1 мс. Отсюда:
код.ПРД
20 + 1 21 мс.
На приеме в кодеке осуществляется компенсация вариации задержки (в
буфере джиттера) путем задержки до двух пакетов с временем задержки
40 мс.
Время декодирования пакета равно времени кодирования, то есть равно 1 мс.
Отсюда:
код.ПРМ
+ 1 41 мс.
Для низкоскоростных кодеков:
код.ПРД
30 + 67,5 97,5 мс,
код.ПРМ
60 +
67,5 127,5 мс.
Время задержки на сети доступа
включает
задержки на восходящей и
нисходящей радиолиниях спутниковой связи. Отсюда:
где:
длина восходящей линии,
длина нисходящей линии,
скорость
света.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Суммарная длина восходящей и нисходящей радиолиний будет равна двум
известным значениям наклонной дальности связи
Результаты расчета времени задержки сигнала на сети доступа для осно
ных значений низковысотных и средневысотных
орбитальных группировок
приведены в таблице 2.
ТАБЛИЦА 2. Время задержки сигнала для основных значений высот ОГ
Тип ОГ
Низковысотные
Средневысотные
(тыс. км)

45
238
Максимальная длина таких линий равна длине круговой орбиты
ОРБ
без
одной МСЛ при однонаправленном соединении:
ОРБ
ОРБ
МСЛ
где:
ОРБ
число КА на орбите,
6371 км.
При двунаправленном соединении:
ОРБ
МСЛ
и
МСЛ
Результаты расчета
МСЛ
для двунаправленного соединения сведены
таблице 3.
ТАБЛИЦА 3. Время задержки сигнала на межспутниковых соединительных линиях
для различных значений высот ОГ
Тип ОГ
Низковысотные
Средневысотные
(тыс. км)
орб
max
(тыс. км)
МСЛ
(мс)
Потери пакетов влияют на оценку
[1]. В связи с компенсацией потерь
пакетов выражение (1) дополнится задержкой
зад
зад
код.ПРМ
МСЛ
код.ПРД
⠲)
Результаты расчета общего времени задержки пакетов для основных зн
а−
чений высот ОГ с 1
% потерей пакетов с применением высокоскоростных код
ков сведены в таблице 4.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Результаты расчета общего времени задержки пакетов для основных зн
а−
чений
высот ОГ с 1
% потерей пакетов с применением низкоскоростных код
е−
ков сведены в таблице 5.
ТАБЛИЦА 4. Общее время задержки (
) пакетов для основных значений высот ОГ
с применением высокоскоростных кодеков
Тип ОГ
Низковысотные
Средневысотные
(тыс. км)
(мс)
МСЛ
(мс)
код.ПРД
(мс)
код.ПРМ
(мс)
зад
(мс)
ТАБЛИЦА 5. Общее время задержки (
) пакетов для основных значений
высот ОГ
с применением низкоскоростных кодеков
Тип ОГ
Низковысотные
Средневысотные
(тыс. км)
(мс)
МСЛ
� fk�\f
код.ПРД
� fk�\f
код.ПРМ
� fk�\f
aZ^
(мс)
По результатам данной объективной оценки качества передачи речи опр
е−
деляется оценка
(субъективная оценка по слышимости речи) в
связи с тем,
что
моделью значение
фактора однозначно сопоставлено со сквозными з
а−
держками
(табл. 6).
ТАБЛИЦА 6. Соотношение значения
фактора и величины сквозных задержек
Задержки
(мс)
фактор
Результаты расчета
фактора, времени сквозной задержки пакетов при
% потери пакетов, оценки
, категории качества и классы качества для
различных значений высот ОГ при применении высокоскоростных кодеков
сведены в таблице 7. Результаты расчета с применением низкоскоростн
ых к
деков сведены в таблице 8.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ТАБЛИЦА 7. Время задержки пакетов при 1 % потерях пакетов,
фактор,
оценка
MOS
категория качества и класс качества передачи
речи
для различных значений высот ОГ с применением высокоскоростных кодеков
Тип ОГ
Низковысотные
Средневысотные
(тыс. км)
MOS
Категория
качества
высокая
(хорошо)
высокая
(хорошо)
высокая
(хорошо)
низкая
(плохо)
неприе
лемо
неприемл
Класс
качества
(высокий)
(высокий)
(высокий)
(низкий)
ТАБЛИЦА 8. Время задержки пакетов при 1
% потерях пакетов,
фактор,
оценка
MOS
категория качества и класс качества передачи
речи
для различных значений высот ОГ с применением низкоскоростных
кодеков
Тип ОГ
Низковысотные
Средневысотные
(тыс. км)
MOS
Категория
качества
низкая
(плохо)
низкая
(плохо)
низкая
(плохо)
низкая
(плохо)
неприемлемо
неприемлемо
Класс
качества
(низкий)
(низкий)
(низкий)
Из таблицы 7 видно, что с применением высокоскоростных кодеков можно
получить по категории высокое качество (хорошо) и 1
ый класс (высокий) к
а−
чества передачи речи на высотах орбит до 3 тыс. км. На
высотах орбит 10 тыс.
км
низкое качество (плохо) по категории и 3
й класс качества (низкий) пер
дачи речи. На высотах орбит 20 тыс. км и выше
неприемлемое качество пер
дачи речи.
С применением низкоскоростных кодеков (табл.
8) можно получить по к
а−
тегор
ии только низкое (плохое) качество и 3
ой класс (низкий) качества пер
дачи речи на высотах орбит до 3 тыс. км. На высотах орбит 10
тыс. км и выше
неприемлемое качество передачи речи (не указано).
Список используемых источников
Нейман
И., Селезнев
А. Дальнейшая интеграция сетей и задачи обеспечения
качества телефонной связи // Электросвязь. 2007. № 6. С. 38
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ОПРЕДЕЛЕНИЕ
РАЦИОНАЛЬНОГО СОСТАВА
РАЗНОРОДНЫХ АЛЬТЕРНАТИВНЫХ ИСТОЧНИКОВ
ЭНЕРГИИ
В ГИБРИДНЫХ СИСТЕМАХ
ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
УЗЛОВ СВЯЗИ
Е.В. Казакевич, Д.Д. Корякин, Д
Е. Петрушин, Д.
О. Федосеев
В статье рассмотрены подходы к обоснованию выбора альтернативных источников
энергии гибридной энергосистемы узлов связи контейнерного исполнения для решения задач
в различных климатических
условиях. Сущность проблемы заключается в
отсутствии м
тодик, позволяющих определить рациональный состав гибридных электроустановок авт
номного электроснабжения по энергетическим, стоимостным и массогабаритным показ
телям. Статья содержит пример расчёта те
хнико
экономических показателей альтерн
тивных источников энергии для определения целесообразности использования солнечных и
ветроэнергетических установок в отдельных регионах России.
Ключевые слова:
узлы связи, альтернативные источники энергии, гибридная
система,
фотоэлектрическая установк
а, ветроэлектрическая установка
OPTIMAL RATIO OF ALTERNATIVE ENERGY SOURCES
IN HYBRID POWER SUPPLY SYSTEMS
FOR COMMUNICATION CENTERS
Kazakevich E., Koρyakin D., Peτρushin D., Fedoseev D.
Caλcuλaτion of hybρid eλecτρicaλ sysτem paρameτeρs foρ communicaτion cenτeρ, which can be
λocaτed in diffeρenτ cλimaτic condiτions, is pρesenτed. The aρτicλe is geneρaλizaτion of geneρaτed
poweρ caλcuλaτions obτained foρ soλaρ paneλs and wind τuρbines foρ
diffeρenτ ρegions. The essence of
τhe pρobλem is τhe λack of meτhods, which aλλow τo deτeρmine ρaτionaλ sτρucτuρe of aλτeρnaτive ene
gy souρces. The aρτicλe conτains τechnicaλ and economic indicaτoρs anaλysis of aλτeρnaτive eneρgy
souρces, wind and soλaρ p
oτenτiaλ in Russia.
Key
woρds: miλiτaρy communicaτions, aλτeρnaτive eneρgy souρces, hybρid poweρ sysτem, phoτ
voλτa
ic pλanτ, wind poweρ pλanτ
С целью поддержания бесперебойного функционирования мобильных у
лов связи необходимо в первую очередь обеспечить
бесперебойное электр
снабжение, что затрудняется необходимостью постоянного подвоза топлива
для дизель
генераторных установок, расположенных вдали от сети единой
энергосистемы. Для создания автономной системы электроснабжения узлов
связи контейнерного испо
лнения (СЭС УС КИ) предлагается рассмотреть ги
б−
ридную систему с использованием альтернативных источников энергии.
На данный момент не существует методик, позволяющих определить р
а−
циональный состав альтернативных источников энергии в СЭС УС КИ по эне
гетиче
ским, стоимостным и массогабаритным показателям с учетом неравн
мерного распределения потенциала солнечной энергии и энергии ветра по те
ритории России и Северо
Западного федерального округа, в частности.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
При оценке целесообразности установки того или
иного источника альте
нативного электроснабжения для СЭС УС КИ необходимо учитывать его
удельные характеристики, а именно удельную массу
килограмм на ватт уст
а−
новленной мощности [кг/Вт] и удельную стоимость [тыс.
руб./Вт].
В результате анализа характерис
тик существующих ветрогенераторов,
солнечных панелей и дизель
генераторов разной мощности отечественных и
зарубежных производителей выявлена зависимость: при увеличении устано
ленной мощности, удельная масса ветрогенераторов и дизель
генераторов сн
жается,
а солнечных панелей
остаётся постоянной, так как максимальная
мощность единичной панели обычно не превышает 300
Вт и дальнейшее ув
е−
личение мощности солнечных установок происходит за счёт увеличения их к
личества (рис. 1).
Рис. 1. Зависимость массы ис
точника альтернативного электроснабжения
от его номинальной мощности
Существенное снижение удельной массы ветрогенераторов наблюдается
при номинальной мощности выше 20
кВт, снижение же удельной массы дизель
генераторов ещё более заметно. Так, дизель
генер
атор мощностью 50
кВт весит
лишь на 10
% больше, чем дизель
генератор мощностью 15
кВт (рис. 1
При номинальной мощности свыше 10
кВт явное преимущество
удельной массе и стоимости (рис. 2) имеют дизель
генераторные установки
(ДГУ). Расчеты приводятся б
ез учета дизельного топлива, масса которого будет
увеличиваться пропорционально времени автономной работы
ДГУ.
Необходимо учитывать и факт непостоянства выработки электрической
энергии первичными источниками, преобразующими энергию солнца и ветра.
Например
, дизель
генератор гарантированно способен выдать заявленную пр
изводителями мощность (и даже допускает перегрузку на
%), в то время как
ветрогенераторы вырабатывают номинальную мощность только при скорости
ветра от 10
м/с, что, кроме побережий, наблюда
ется крайне редко. Солнечные
Масса источника, кг
Номинальная мощность, кВт
Ветрогенераторы
Дизель
генераторы
Солнечные панели
Полиномиальная
(Ветрогенераторы)
Полиномиальная (Дизель
генераторы)
Линейная (Солнечные
панели)
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
панели генерируют номинальную мощность при освещённости 1000
Вт/м
. Для
сравнения
на широте Санкт
Петербурга даже летом в полдень при безобла
ной погоде максимальная освещённость составляет порядка 900
Вт/м
, и со
нечные пане
ли будут вырабатывать мощность меньше номинальной [1].
Рис. 2. Зависимость стоимости источника альтернативного электроснабжения
от его номинальной мощности
Сезоннозависимость генерации энергии ветрогенераторами и солнечными
установками в гибридной СЭС определяет необходимость учета суточных и с
е−
зонных изменений скорости ветра и интенсивности солнечного излучения в с
ответствующих регионах для выработки максим
альной мощности [2].
Таким образом, коэффициент использования установленной мощности
(КИУМ), равный отношению фактической энерговыработки электроустановки
за определённый период эксплуатации к теоретической энерговыработке при
работе без остановок на номи
нальной мощности, для
конкретной местности, и
будет зависеть от географической широты, облачности и скоростей ветра в р
гионе
КИУМ
с.п
с.п
с.п.

КИУМ
в.г
в.г.
в.г..
где
с.п.
в.г.
электроэнергия, которую способны выработать солнечные п
нели и ветрогенераторы соответственно в течение года, кВт·ч;
с.п.
в.г.
с−
тановленная мощность солнечных панелей и ветрогенераторов соответственно,
кВт.
Анализ энерговыработки ветрогенераторам
и и солнечными установками в
гибридной СЭС на территории Санкт
Петербурга и Мурманской области пок
а−
зал, что коэффициент использования установленной мощности солнечных п
а−
нелей КИУМ
с.п.
и ветрогенераторов КИУМ
в.г.
будет находиться в пределах от
% до 63
Стоимость источника, тыс.
руб.
Номинальная мощность, кВт
Ветрогенераторы
Дизель
генераторы
Солнечные панели
Линейная
(Ветрогенераторы)
Полиномиальная (Дизель
генераторы)
Линейная (Солнечные
панели)
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Исходя из полученных результатов и с учётом значений коэффициента и
с−
пользования установленной мощности, выявлены следующие зависимости
удельной стоимости и удельной массы электроустановки от мощности:
с.п.
с.п
с.п.
КИУМ

в.г.
в.г.
в.г.
КИУМ

с.п..
с.п..
с.п.
КИУМ

в.г.
в.г.
в.г.
в.г.
в.г.
КИУМ
КИУМ
где
с.п.
стоимость солнечных панелей, руб./кВт;
в.г.
стоимость ветроген
ратора, руб./кВт;
с.п.
масса солнечных панелей;
в.г
масса ветрогенератора.
Необходимо учитывать, что первоочередное значение для
мобильного узла
связи имеет масса установки, а для стационарного
её стоимость. Для
выбора
элементов СЭС УС КИ, который будет транспортироваться к
месту разверт
вания автомобильным, железнодорожным, авиационным или речным транспо
том, приоритетным являет
ся минимизация массогабаритных характеристик.
Суть равномерной генерации заключается в том, что отношение суммы г
довой генерации электроэнергии для солнечных панелей и ветроустановок к
максимальной среднемесячной мощности должно быть наибольшим, то есть
лотность годового графика нагрузки
должна быть максимальной
в.г.
с.п.
с.п.
в.г.
с.п.
с.п
max(
где
плотность годового графика нагрузки;
с.п.
полученная зависимость
выработки мощности солнечными панелями от времени;
в.г.
полученная
зависимость выработки мощности ветрогенераторами от времени;
с.п.
доля
установленной мощности солнечных панелей в гибридной системе (может и
меняться в пределах от 0 до 1).
Таким образом, при выборе оптимального соотношения установленной
мощности солнечных панелей и ветроэнергетических установок в гибридной
системе необходимо учитывать массу и стоимость источника, а
также возмо
ную выработку электроэнергии и равномерность суточных и годовых графиков
генерации.
В качестве примера были рассч
итаны технико
экономические показатели
альтернативных источников энергии для гибридной электроустановки мощн
стью 10
кВт при расположении УС КИ в пос. Малые Кармакулы (Архангел
ская обл.) и Санкт
Петербурге [3, 4].
Результаты расчета основных характеристик
гибридной энергосистемы
представлены в таблице.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
На основании анализа результатов расчёта можно сделать вывод
существенной зависимости численных значений технико
экономических п
казателей
солнечных и ветроэнергетических установок
от их месторасполож
е−
я. Так, в Санкт
Петербурге будут наиболее эффективны солнечные электр
установки, а для пос. Малые Кармакулы
ветроэнергетические установки.
ТАБЛИЦА. Характеристики гибридной энергосистемы при расположении
в пос. Малые Кармакулы и Санкт
Петербурге
Характеристика
Месторасположение
Параметры
СЭУ
ВЭУ
КИУМ
Малые Кармакулы
Санкт
Петербург
Удельная стоимость, тыс. руб./кВт
Малые Кармакулы
Санкт
Петербург
Удельная масса, кг/кВт
Малые Кармакулы
Санкт
Петербург
Максимальная плотность графика
Малые Кармакулы
Санкт
Петербург
Эффективность использования альтернативных источников энергии н
а−
прямую зависит от метеорологических условий района расположения узла св
я−
зи.
Так, Северо
Западный федеральный округ представлен обширной террит
рией, на которой производительность солнечных электроустановок и ветр
энергетических установок сильно разнится, так как для северного побережья
преобладает энергия ветра, а в центральной и
южной части наблюдается более
сильная солнечная инсоляция. Оценка оптимального соотношения установле
ной мощности альтернативных источников энергии в гибридной СЭС для ра
личных климатических условий размещения узла связи контейнерного испо
нения необходим
а для снижения массогабаритных характеристик установки,
повышения стабильности суточной выработки электроэнергии и повышения
энергоэффективности автономной системы электроснабжения.
Список используемых источников
Пигольцина
Б. Ресурсы солнечной радиаци
и Ленинградской области // Общество.
Среда. Развитие. 2009.
2. С. 181
Лукутин
В., Муравлев
О., Плотников
А. Децентрализованные системы эле
троснабжения с ветровыми и солнечными электростанциями: учебное пособие. Томск: Изд
во Томского
политехнического университета, 2015. 100 с.
СП 131.13330.2012. Строительная климатология. М.: Издательство стандартов, 2012.
109 с.
ООО Расписание Погоды [Электронный ресурс]. 2004
2016. URL: hττp://ρp5.ρu/
(дата обращения: 28.01.2016).
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ ОБφЕКТОВ В СЕТЯХ LTE
ПОСРЕДСТВОМ ИЗМЕРЕНИЯ
ВРЕМЕНИ
ПРОХОЖДЕНИЯ СИГНАЛОВ
А.В. Киреев, Г.А. Фокин
Сети четвертого поколения стандарта LT
активно развиваются в Российской Ф
дерации. Позиционирование источников радиоизлучения в сетях
посредством измерения
времени прохождения сигналов является одним из существующих методов на базе сети.
Имитационное моделирование позволяет оценить возможную точность позиционирования
путем статистической оценки.
Ключевые слова:
позиционирование, имитаци
онная модель,
POSITIONING OF OBJECTS IN LTE NETWORKS
BY MEASURING SIGNAL TIME OF ARRIVAL
Kiρeev A., Fokin G.
LTE neτwoρks become incρeasingλy popuλaρ in Russia. Posiτioning of objecτs in LTE neτwoρks
by measuρing signaλ τime of aρρivaλ is one of
exisτing aλgoρiτhms based on neτwoρk infρasτρucτuρe.
Compuτeρ modeλλing is τhe way of measuρing posiτioning accuρacy by sτaτisτicaλ appρoximaτion.
Key woρds: posiτ
ioning, compuτeρ modeλλing, LTE
Определение местоположения абонента в сетях
является важной зад
а−
чи с точки зрения, как мобильных операторов, так и государственных органов.
В статье предлагается анализ возможности решения задачи по позициониров
а−
нию абонентской станции в двумерном пространстве посредством использов
ния параметра
ming
advance
) средствами имитационного моделирования
Maτλab
В мобильных сетях четвертого поколения LTE для решения задачи поз
ционирования абонентов используют методы, основанные на пространственной
обработке сигналов [1, 2], разностно
дальномерные
[3] и
пеленгационные [4]
методы, а также алгоритмы, использующие ресурсы наземной инфраструктуры
сети (Ceλλ ID, Ceλλ ID
TA, OTD, E
OTD).
Рассмотрим метод измерения разности времени прихода сигнала (
Time
feρence
aρρivaλ
TDoA
)). В сетях
данный ме
тод может быть реализован на
базе сети с помощью параметра
Параметр
Timing
advance
используется для синхронизации в канале сети
путем компенсации временной задержки времени прохождения сигнала.
Другими словами,
это параметр времени упреждения от
ветного сигнала
(рис.
1). Так как, эта информация необходима для работы сети, позициониров
ние с ее помощью не потребует дополнительных затрат на
модернизацию об
рудования.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 1. Значение TA на физическом уровне
Используя спецификацию
3GPP TS 36.101
подсчитаем какую точность д
а−
ет единичное значение параметра
����
мс
15360
мкс
где
����
время одного таймслота. Таким образом, единичное значение пар
а−
метра
равно 0,52 мкс. Определим радиус окружности между базовой ста
цией и абонентским устройством:
10
10
78
С помощью среды
Maτλab
проведем статистическую оценку возможности
позиционирования для разного количества базовых станций (БС) и
заимного
расположения. Моделирование позволит выявить оптимальные конфигурации
БС и АС, а также возможность использования имитационной модели для ко
м−
плексирования данных с другими методами позиционирования. В процессе м
делирования с помощью статистическог
о метода Монте
Карло будут исслед
ваны 3 случая
Случайное распределение местоположения БС со случайным распред
е−
лением расстояний между ними.
Равномерное распределение местоположения БС со случайным распр
е−
делением расстояний между ними.
Равномерное распред
еление местоположения БС с фиксированным ра
с−
стоянием между ними.
Необходимо отметить, что моделируется идеальный случай при условиях
прямой видимости, так как это одно из требований методов
TDoA
[5]. На р
сунках 2
4 приведены схематические результаты модел
ирования и
увеличена
область местонахождения АС.
Моделирование проводилось для 100000 выборок. Проведенный анализ
(рис.
5) позволяет сделать вывод о том, что в случае случайного расположения
БС и расстояний между ними точность позиционирования составит порядка 35
метров. Для увеличения точности в будущем
целесообразно добавить учет в
сот расположения БС, то есть реализовать моделирование в трехмерном пр
странстве. Проведение эксперимента планируется с использованием технол
гии Sofτwaρe
defined Radio
SDR
[6, 7] на имеющейся лабораторной базе униве
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ситета [
8]. Также стоит включить в симулятор алгоритмы обнаружения сп
я−
щих сот [9] для оценки возможности их использования.
Рис. 2. Пять случайно расположенных БС на расстоянии 1,2 м с СКО 400 м
Рис. 3. Пять равномерно расположенных БС на расстоянии 1,2 м
с СКО 400 м
Рис. 4. Пять равномерно расположенных БС на фиксированном расстоянии 1,2 м
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Риc. 5. График изменения точности позиционирования от числа БС
По итогам исследования сделаны следующие выводы:
Разработана имитационная модель для статистической оценки точности
позиционирования АС в сетях
По результатам моделирования получены кривые, оценивающие то
ность позиционирования АС.
Полученные результаты целесообразно использовать будут использов
а−
ны в
дальнейшем для комплексирования данных других методов позиционир
вания
Список используемых источников
Киреев
В., Фокин
А. Пеленгация источников радиоизлучения
LTE
мобильным
пунктом радиоконтроля с круговой антенной решеткой //
Труды Научно
исследов
ательского
института радио. 2015. № 2. С. 68
Siveρs
M., Fokin
G. LTE Posiτioning Accuρacy Peρfoρmance Evaλuaτion // Inτeρneτ
Things, Smaρτ Spaces, and Nexτ Geneρaτion Neτwoρks and Sysτems. Spρingeρ Inτeρnaτionaλ Pu
λishing, 2015.
406.
Сиверс
А., Фокин
А., Духовницкий
Г. Позиционирование абонентских
станций в сетях мобильной связи разностно
дальномерным методом
// Системы управления
и информационные технологии. 2015. Т. 59. № 1. С. 55
Киреев
В., Фокин
А. Позиционирован
ие источников радиоизлучения в сетях
LTE
с использованием круговой антенной решетки // Актуальные проблемы инфотелеко
муникаций в науке и образовании. IV Международная научно
техническая и
научно
методическая конференция: сборник научных статей в 2 томах.
СПбГУТ. СПб., 2015
. С. 122
Дмитриев
Д., Писарев
Б., Сиверс
А. Анализ методов и алгоритмов позици
нирования в сетях
// Вестник связи. 2015.
№ 10
. С. 44
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Fokin
G., Voλgushev
D., Kiρeev
A., Buλanov
D., Lavρukhin
V. Designing τhe MIMO SDR
based LPD τρansceiveρ foρ λong
ρange ρoboτ conτρoλ appλicaτions // Uλτρa Modeρn Teλecommunic
τions and Conτρoλ Sysτems and Woρkshops (ICUMT), 2014.
Inτeρnaτionaλ
Congρes
IEEE
Фокин
А., Лаврухин
А., Волгушев
А., Киреев
В. Модельно
ориентирован
ное проектирование на основе
SDR
// Системы управления и информационные технологии.
2015. Т. 60.
2. С. 94
Mashkov
G., Boρisov
E., Fokin
G. Expeρimenτaλ vaλidaτion of muλτipoinτ joinτ pρocessing
of ρange measuρemenτs via sofτwaρe
defined ρadio τesτbed // 2016 18τh Inτeρnaτionaλ Confeρence on
Advanced Communicaτion Technoλogy (ICACT). IEEE, 2016.
273.
азков
В. Анализ существующих методов обнаружения спящих сот в сетях
LTE
// Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании.
Международная научно
техническая и научно
методическая конференция: сборник нау
ных статей.
СПбГУТ. СПб., 20
. С. 72
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ
ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКРАНИРУЮЩИХ СВОЙСТВ
ЗАЩИТНЫХ МАТЕРИАЛОВ И ПОКРЫТИЙ
Д.И. Кирик, Т.
Ю. Ковалева,
И. Пустарнакова
Моделирование и исследование экранирующих свойств защитных материалов
покрытий является одним
из эффективных пассивных методов в
проблемы
обеспечения
электромагнитной совместимости узлов и блоков ВЧ и СВЧ устройств и технических
средств передачи информации, повышения их помехоустойчивости.
Ключевые слова:
электромагнитные параметры, коэффициент от
ражения, экранир
вание электромагнит
ной совместимости
MODELING AND EXPERIMENTAL STUDY OF THE SHIELDING
PROPERTIES OF PROTECTIVE MATERIALS AND COATINGS
Kiρik, D., Kovaλeva T., Pusτaρnakova Y.
Modeλing and sτudy of shieλding pρopeρτies of pρoτecτive
maτeρiaλs and coaτings is one of τhe
effecτive passive meτhods in pρobλems of eλecτρomagneτic compaτibiλiτy of uniτs and bλocks RF and
micρowave devices and τechnicaλ means of infoρmaτion τρansmission, impρove τheiρ noise immuniτy.
Keywoρds: eλecτρomagneτi
c paρameτeρs, ρefλecτion coefficienτ and shieλding eλecτρomagneτic
compaτibiλiτy
Внедрение новых, более современных средств обнаружения целей требует
привлечения новых защитных материалов и покрытий, обеспечивающих э
фективность и экологическую безопаснос
ть при функционировании радиоэле
тронных систем (РЭС),
в том числе технических средств передачи информации
(ТСПИ), а также
обеспечивающие радиолокационную защиту объектов
в ш
рокой полосе частот.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Защитные материалы и покрытия представляют класс радиопогло
щающих
композиционных материалов (РПМ) и покрытий на их основе (РПП), предн
значенных для обеспечения:
снижения уровня отраженного электромагнитного сигнала в сторону и
с−
точника излучения, за счет экранирования (поглощения);
электромагнитной совместимости
узлов и блоков ВЧ и СВЧ устройств
РЭС и ТСПИ;
повышения помехоустойчивости элементов и блоков радиоэлектронной
техники.
Одним из современных способов передачи информации в технике связи
является передача с помощью информационных систем и вычислительных с
ей. Работа средств вычислительной техники сопровождается излучением эле
тромагнитны полей ЭМП
побочных электромагнитных излучений ПЭМИ.
Элементы, электрические цепи, тракты, соединительные провода и
линии
связи любых РЭС и схем постоянно находятся под во
здействием электрома
нитных полей различного происхождения, индуцирующих или наводящих в
них значительные напряжения. Такое электромагнитное влияние на элементы
электрической цепи приводит к паразитным связям и
наводкам, которые, в
свою очередь, могут прив
ести к образованию каналов утечки информации.
Каналы утечки информации в ТСПИ образуются за счет:
наводок электромагнитных излучений элементов технических систем на
соединительные линии и посторонние проводники, выходящие за
пределы ко
тролируемой зоны;
росачивания информационных сигналов в цепи электропитания
заземления;
внешних наводок (ЭМИ) (навязывание) на элементы систем. Высокоча
с−
тотные ЭМИ, включая излучение на гармониках, передатчиков ИС, в
том числе
электронных вычислительных сетей систем связ
и, модулированные информ
ционным сигналом, могут перехватываться портативными средствами ради
разведки.
Каналы утечки информации могут служить целям несанкционированного
сбора информации. В РЭС информация передается в виде сообщений по инт
рактивным канала
м передачи, по каналам связи. Все виды РЭС систем излуч
а−
ют ЭМЭ или находятся под воздействием внешних источников помех.
Для энергетического скрытия объектов от радиолокационного наблюдения
его поверхность покрывают РПП, которое обеспечивает поглощение обл
уча
щей электромагнитной энергии [1, 2].
Применение экранирующих радиопоглощающих материалов и покрытий
действенный метод в комплексной проблеме обеспечения экологической без
пасности и защите объектов от утечки информации по техническим каналам.
Разрабо
тка экранирующих материалов и РПП включает моделирование
структуры материала, техническую реализацию и внедрение.
Моделирование РПП включает:
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
выбор типа моделирования структуры РПП;
расчет радиофизических параметров;
изготовление модельных образцов экранир
ующих покрытий;
измерение коэффициентов отражения модельных образцов.
В работе представлены метод моделирования, расчета и синтеза защитных
покрытий на основе РПМ. Разработанная методика расчета основана на методе
геометрической оптики
производится в среде программирования
MaτhCAD
Рассмотрев модель расчета для одного слоя, затем для двух, и так далее,
наращивая количество слоев, теоретически возможно вывести формулу для н
е−
ограниченного числа слоев.
При моделировании и расчете введе
ны следующие допущения:
нормальное падение ЭМВ на поверхность РПМ;
плоская граница раздела сред воздух
покрытие;
среда однородная, изотропная с отличной от нуля проводимостью.
С учетом потерь, при прохождении волной слоя радиопоглощающего п
крытия, выраж
ение, по которому производится расчет, имеет вид:
Результаты расчета коэффициента отражения в диапазоне длин волн, при
заданных значениях реализуемых электромагнитных параметров, с
учетом их
дисперсии от частоты, и нескольких вари
антах толщин РПП представлены на
рисунке.
Анализ результатов расчета показал
что увеличение толщины покрытия,
при заданных электромагнитных параметрах, не приводит к увеличению уровня
поглощения.
Рисунок. Результаты расчета коэффициента отражения в отде
льных точка
диапазона длин волн при заданных толщинах:
3,5 мм
Ряд 1;
3 мм
Ряд 3;
2,3 мм
Ряд 4;
1,8 мм
Ряд 2

2

4

6

8

10
12
0,3
0,8
7,5
Коэффициент отражения Г%
Длина волны
Ряд 1
Ряд 2
Ряд 3
Ряд 4
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Изменяя состав композиционного материала (компонентов и полимерной
матрицы), при ограниченной толщине, можно добиться более
высокого равн
мерного уровня поглощения в заданной полосе частот.
В таблице 1 представлены результаты измерений модельных образцов ра
личных магнитных наполнителей в двух типах полимерных матриц.
Измерение коэффициентов отражения (ослабления) электромагни
тных
волн проводились на комплексе
панорамных измерителях КСВН и ослабления:
Р2
61 (диапазон частот
8,24
12,05
ГГц),
Р2
65 (диапазон частот 25,86
37,75
ГГц), Р2
137/1 (диапазон частот 2,0
18,0 ГГц). Измерения четырех модельных
образцов покрытий, показывают
высокий уровень поглощения электромагни
ной энергии в контрольных точках заявленного широкого частотного диапаз
на.
ТАБЛИЦА 1. Результаты измерений модельных образцов
п/п
Модельные образцы РПП
Коэффициент отражения (%),
на длинах волн, см
Ферромагнетик в полимерной матрице
Ферромагнетик в полимерной матрице
Экопол
Смешанный ферромагнетик
в полимерной матрице
Смешанный
ферромагнетик
в полимерной матрице
Экопол
Наиболее сильное поглощение наблюдается у модельных образцов покр
тия №2, №4, имеющих наименьшие толщины 2,3 мм и 1,8 мм. Это
обусловлено
за счет использования низковязкой эластичной
полимерной матрицы и разли
ной дисперсности выбранного типа магнитного наполнителя.
Отличительной особенностью модели защитного покрытия является во
можность его изготовления и нанесения на поверхности защищаемых объектов,
элементы объектов и элементы РЭС
различными технологическими способами
без изменения радиофизических свойств.
Предлагаемые покрытия позволяют значительно уменьшить каналы утечки
информации при нанесении на соединительные провода и на поверхности ко
пусов и элементов вычислительных сетей,
или их защитных укрытий
кофров.
Некоторые результаты измерений электромагнитных излучений по эле
трической составляющей электромагнитного поля с применением средств и
мерений и вспомогательного оборудования представлены в таблицах 2 и 3.
В таблице 2 представлены результаты лабораторных исследований экр
а−
нирования с применением предлагаемого покрытия кабеля
и измерений
ПЭМИ. В таблице 3 представлены результаты лабораторных измерений
эле
тромагнитных излучений ТС с применением экранирован
ного предлагаемым
покрытием кофра.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ТАБЛИЦА 2. Результаты лабораторных исследований экранирования кабеля
Режим вывода инфо
мации на монитор
Режим вывода информ
ции на монитор через
экранированный кабель
Сравнение сигнала
и шума после
экранирования
� hlg��
fd�f�\f
� hlg��
fd�f�\f
� hlg��
fd�f�\f
(отн. мкВ/м)
ТАБЛИЦА 3. Результаты лабораторных измерений ЭМИ ТС
с применением экранированного покрытием кофра
Антенна вплотную к ТС, укрытому кофром
Генератор на максимальной мощности
Уровень сигнала без
кофра,
дБ (отн. мкВ/м)
Уровень сигнала
в кофре,
дБ (отн. мкВ/м)
Сравнени
сигнала,
и1
, дБ (отн.
мкВ/м)
Антенна на 3 м от
ТС, укрытому кофром
Экранирование кабеля приводит к ослаблению уровня сигнала на частотах
свыше 500 МГц и менее значительному ослаблению на более низких частотах.
По
результатам расчета после экранирования предлагаемым покрытием набл
дается уменьшение размера контролируемой зоны в 2
3 раза.
Результаты измерений электромагнитных излучений ТС с применением
экранирования при помощи кофра показали, что в случае
расположения изм
рительной антенны вплотную к стойке с укрываемым ТС (генератором), н
а−
блюдается значительное ослабление сигнала во всем диапазоне частот.
Список используемых источников
Ковалева
Ю., Ермаков
В., Ковалева
Г., Андрющенко
С. М
оделирование и
синтез радиопоглощающих материалов для защиты наземной военной техники
// Актуальные
проблемы защиты и безопасности: материалы всерос. научн.
практ. конф. Т.
3. Санкт
Петербург, 2
5 апреля 2012 г. М.
: ИД ФГБУ РАРАН, 2012. С. 225
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
валева
Ю., Ермаков
В.,
Иванов
В.,
Ковалева
Г.,
Старобинец
зультаты разработки селективных защитных материалов для подвижных объектов военной
техники //
Актуальные проблемы защиты и безопасности: материалы всерос. научн.
практ.
конф.
3. Санкт
Петербург, 5
7 апреля 2014 г. М.
: ИД ФГБУ РАРАН, 2014. С. 379
Ковалева
Ю. Звукорадиопоглощающее покрытие. Пат. 132923 Российская Фед
рация; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное образовательное бю
жетное учрежде
ние высшего профессионального образования Санкт
Петербургский гос
дарственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч
Бруевича.
2013107890/08; заявл. 21.02.2013; опубл.
27.09.2013
МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ
АППАРАТОВ НА БАЗЕ АНАЛИЗА ТРАФИКА
Р.В.
Киричек, А.А. Кулешов, А.
Е. Кучерявый
С увеличением популярности беспилотных летающих аппаратов (БПЛА)
доступности в 2014
2015 гг. значительно возросло число аварий и столкновений
препятствиями. В связи с этим, в 2015
г. в Российской Федерации, а
также ряде других
стран были приняты законы, регулирующие правила пилотирования и полетов
БПЛА. Одним
из основных положений данных законов явилась обязательная регистрация всех БПЛА т
желее 250 граммов. В связи с появлением нормативно
правовой базы относит
ельно БПЛА
остро встает вопрос о незаконной эксплуатации незарегистрированных БПЛА лицами, не
имеющих разрешения на выполнение полетов. Решением сложившейся ситуации является
разработка аппаратуру, которая позволит зафиксировать факт запуска БПЛА, его коо
динаты и координаты оператора, а также экстренно совершить посадку такого БПЛА. В
статье предложен метод и алгоритм по обнаружению БПЛА и сопутствующих параме
ров полета на основе анализа сетевого трафика, перехваченного в радиоэфире.
Ключевые слова:
беспи
лотный летательный аппарат, обнаружение,
трафик, кадр,
анализ, перехват
METHODS FOR DETECTION OF UNMANNED AERIAL VEHICLES
BASED ON THE ANALYSIS OF NETWORK TRAFFIC
Kiρichek R., Kuλeshov A., Koucheρyavy A.
Wiτh τhe incρeasing popuλaρiτy of unmanned
aeρiaλ vehicλes (UAVs), and τheiρ avaiλabiλiτy in
2015 significanτλy incρeased τhe numbeρ of accidenτs and coλλisions wiτh obsτacλes. In τhis ρ
gaρd, in 2015 in τhe Russian Fedeρaτion, as weλλ as oτheρ counτρies τhe λaws goveρning piλoτing
ρuλes and U
AV fλighτs weρe adopτed. One of τhe main pρovisions of τhese λaws was τhe mandaτoρy
ρegisτρaτion of aλλ UAV 250 gρams heavieρ. In connecτion wiτh τhe advenτ of τhe ρeguλaτoρy fρam
woρk ρegaρding τhe UAV shaρpλy ρaises τhe quesτion of τhe iλλegaλ expλoiτaτi
on of undocumenτed
UAV peρsons who do noτ have peρmission τo peρfoρm τhe fλighτ. Decision of τhe siτuaτion is τo d
veλop equipmenτ τhaτ wiλλ aλλow τo fix τhe facτ λaunch τhe UAV, iτs cooρdinaτes and τhe cooρdinaτes
of τhe opeρaτoρ, as weλλ as an emeρgency
λanding of τhe UAV. This papeρ pρoposes a meτhod and an
aλgoρiτhm foρ τhe deτecτion of UAVs and associaτed fλighτ paρameτeρs based on τhe anaλysis of ne
woρk τρaffic, inτeρcepτed τhe ρadio.
Key woρds: Unmanned aeρiaλ vehicλe, deτecτion, τρaffic, fρame anaλ
ysis, inτeρcepτion.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Обзор метода обнаружения БПЛА на основе анализа данных протокола
MAVLink
Данный метод предоставляет возможность обнаружения БПЛА, а
также
оператора, управляющего им. Использование данного подхода целесообразно в
случаях, когда
управление осуществляется в реальном времени с помощью
пульта дистанционного управления. Описанный метод подходит для больши
ства БПЛА общего пользования, реализованных на
базе полетных контролл
е−
ров популярных торговых марок таких, как DJI Innovaτions, 3D
Roboτics, Bλade,
Paρρoτ и др., а также большинства самодельных летательных аппаратов.
Исследования по тестированию метода обнаружения БПЛА на базе анал
за сетевого трафика проводились в лаборатории Интернета Вещей СПбГУТ [1].
Один из сегментов модельной се
ти представлен в виде летающей сенсорной с
е−
ти на базе квадрокоптеров IRIS+ от компании 3D Roboτics [2, 3, 4]. На базе да
ного сегмента отрабатываются задачи по исследованию полного жизненного
цикла размещения и обслуживания сети датчиков в отдаленных район
ах [5, 6],
расчет оптимальных траекторий по облету сенсорных узлов [7], обнаружению
преднамеренных электромагнитных воздействий на узлы сети и каналы связи
[8], а также возможные методы деинсталляции сенсорной сети на завершающей
стадии.
Рассмотрим
упрощенную схему управление БПЛА на примере типового
квадрокоптера с полетным контроллером Pixhawk от компании 3D Roboτics
(рис. 1).
Рис. 1. Схема управления БПЛА типового квадрокоптера
с полетным контроллером Pixhawk
Как видно из рисунка 1 управление
осуществляется с помощью приемоп
е−
редатчика 3DR ρadio v2 по частоте 433
МГц и пульта дистанционного управл
е−
ния на частоте 2,4 ГГц. Информационный обмен осуществляется в
пакетном
режиме с использованием протокола MAVLink. Данный протокол не использ
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ет шифро
вание и применяется в большинстве БПЛА общего пользования сам
летного и вертолетного типа.
Структура кадра в протоколе MAVLink была описаны в 2009
г. Лоренц
Майером и находятся в открытом доступе (LGPL лицензия) [9].
На рисунке 2 представлена структура ка
дра в протоколе MAVLink. Длина
кадра составляет от 8 до 263 байт. Кадр имеет типовые поля, характерные для
кадров
Eτheρneτ
: поле данных, служебные поля, контрольная сумма и др.
Рис. 2
Структура кадра в протоколе MAVLink
В таблице представлено описание
различных типов кадров в протоколе
MAVLink, допустимых значений и их особенностей.
ТАБЛИЦА. Описание различных типов кадров в протоколе MAVLink
Ниже представлен пример структуры перехваченного кадра MAVLink и
его расшифровка, согласно таблице.
Пакет:
000001 01:41:58.680 FE 19 D3 01 01 16 00 00 00 00 10 01 B6
00 43 4F 4D 50 41 53 53 5F 4C 45 41 52 4E 00 00 00 02
000002 01:41:58.682 43 12
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
0) FE
начало пакета.
2) d3
позволяет обнаруживать потерю кадров. 211(dec).
3) 01
позволяет идентифицировать аппарат.
4) 01
позволяет идентифицировать датчики в аппарате.
5) 16
позволяет определить, тип сообщения и метод его декодирования.
6) 00 00 00 00 10 01 B6 00 43 4F 4D 50 41 53 53 5F 4C 45 41 52 4E 00 00 00
02 полезное сообщение.
8) 43 12
контрольная сумма для
проверки целостности кадра.
Преобразовав, данные полезного сообщения в кодировку win
1251 пол
чим сообщение: COMPASS_LEARN и два числовых значения. Это
значения с
бортового компаса БПЛА [10].
Согласно предлагаемого метода,
декодирование осуществляется на
назе
м−
ной станции или портативном приборе, обладающего соответствующей вычи
с−
лительной мощность. Для контроля канала взаимодействия БПЛА и оператора
в радиоэфире происходит постоянный обмен кадрами, содержащими параметр
показателя уровня принимаемого сигнала
RSSI (
Received Signaλ Sτρengτh
Indicaτoρ
). Таким образом, осуществив перехват и
последующий анализ данных
кадров с параметрами
RSSI
возможно вычислить расстояние между источником
сигнала (БПЛА) и приемником (пульт дистанционного управления). Кроме эт
го,
получив значения RSSI в трех разных точках нахождения БПЛА, а также
параметры с бортового GPS
приемника БПЛА можно составить уравнения [11]:
EO √(x
+ (y
+ (z
BO √(x
+ (y
+ (z
CO √(x
+ (y
+ (z
где координаты точки O
местоположение пульта дистанционного управления
(ПДУ), а координаты точек E
местоположение БПЛА. Обнаружив м
е−
стоположение ПДУ возможно задержать оператора БПЛА.
На рисунке 3 представлена схема определения коо
рдинат ПДУ по рассто
я−
нию в разный момент времени полета БПЛА.
Альтернативный вариант обнаружения ПДУ возможен с помощью пер
е−
хвата кадров, содержащих GPS координаты ПДУ. Как показал натурный эксп
е−
римент, данные кадры передаются в канале связи для
использования вспомог
тельных функций БПЛА, например функция следуй за мной, но
стоит отм
тить, что такой тип кадров поддерживается не во всех типах БПЛА.
Основываясь на вышеизложенном, был разработан алгоритм нахождения
ПДУ (рис. 4), который лег в основ
у разработки специализированного портати
ного программно
аппаратного комплекса по обнаружению и
контролю нез
конных запусков БПЛА общего пользования.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 3. Схема определения координат ПДУ по расстоянию
в разный момент времени полета БПЛА
Рис. 4.
Алгоритм нахождения ПДУ на базе анализа трафика
Заключение
Предложенный метод позволяет с помощью перехвата и расшифровки
трафика между БПЛА и ПДУ зафиксировать факт запуска БПЛА, его координ
а−
ты и координаты оператора, а также экстренно совершить посадку
такого
БПЛА. Одной из основных проблем на сегодняшний день является зашумле
ность каналов 433
МГц и 2,4
ГГц, что затрудняет процесс перехвата соответс
вующих данных из общего радиоэфира. Данный метод не
потеряет свою акт
альность в ближайшем будущем в связ
и с тем, что введен запрет на шифров
а−
ние каналов связи БПЛА общего пользования. После проведения серии эксп
е−
риментальных работ авторами будут представлены материалы, которые пок
жут особенности применения данного метода при различных уровнях зашумл
е−
ния кан
ала.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Список
используемых
источников
Kiρichek
R., Koucheρyavy
A. Inτeρneτ of Things Laboρaτoρy Tesτ Bed // Lecτuρe Noτes in
Eλecτρicaλ Engineeρing
Heideλbeρg: Spρingeρ, 2016.
Т. 348.
Кучерявый
Е., Владыко
Г., Киричек
В.,
Парамонов
И., Прокопьев
В.,
Богданов
А., Дорт
Гольц
А. Летающие сенсорные сети // Электросвязь. 2014. № 9. С.
Киричек
В., Владыко
Г., Захаров
В., Кучерявый
Е. Модельные сети для
Интернета Вещей и программируемых сетей // Инф
ормационные технологии и телекомм
никации.
2015. № 3 (11).
Kiρichek
R., Vλadyko
A., Zakhaρov
M., Koucheρyavy
A. Modeλ neτwoρks foρ Inτeρneτ of
Things and SDN // 18τh inτeρnaτionaλ confeρence on advanced communicaτion τechnoλogy (ICACT).
Phoeni
x Paρk, Koρea : IEEE, 2016.
P. 76
Koucheρyavy
A., Vλadyko
A., Kiρichek
R. Sτaτe of τhe Aρτ and Reseaρch Chaλλenges foρ
Pubλic Fλying Ubiquiτous Sensoρ Neτwoρks // Inτeρneτ of Things, Smaρτ Spaces, and Nexτ Geneρ
τion Neτwoρks and Sysτems / Ed. by S
Baλandin, S.
Andρeev, Y.
Koucheρyavy. Spρingeρ
Inτeρn
τionaλ
PubλishingSwiτzeρλand
LNCS
Voλ
. 9247. РР. 299
Кучерявый
Е., Владыко
Г., Киричек
В. Теоретические и практические н
правления исследований в области летающих сенсорных сетей // Электросвязь.
2015. № 7.
Kiρichek
R., Paρamonov
A., Vaρeλdzhyan
K. Opτimizaτion of τhe UAV
P’s moτion τρaj
ρy in pubλic fλying ubiquiτous sensoρ neτwoρks (FUSN
P) // Lecτuρe Noτes in Compuτeρ Science.
P. 352
Hoang
T., Kiρichek
R., Paρamonov
A., Koucheρyavy
A. Infλuence of inτenτionaλ eλecτρ
magneτic inτeρfeρence on τhe funcτioning of τhe τeρρ
esτρiaλ segmenτ of fλying ubiquiτous sensoρ ne
woρk // Lecτuρe Noτes in Eλecτρicaλ Engineeρing. 2016. Т. 376.
P. 1249
1259.
MAVLink Micro Air Vehicle Communication Protocol [


] //
Message Specification. URL: http://qgroundcontrol.org/m
avlink/start (

\r
15.03.2016).
, 2016. \f
ШИРОКОПОЛОСНЫЕ СИГНАЛЫ ДАННЫХ
С РАСШИРЕНИЕМ
СПЕКТРА ПРЯМОЙ
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬЮ
И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКА
С. Когновицкий
Широкополосные сигналы позволяют обеспечить высокую помехоустойчивость пер
дачи данных в канале при соотношении сигнал/шум по мощности близком к единице, а при
определенных условиях и ниже единицы.
Широкое применение сегодня они находят, прежде
всего, в беспроводных системах передачи данных. Актуальной задачей является выбор ш
рокополосных сигналов и их обработка. Рассматривается возможность повышения скор
сти передачи данных.
Ключевые слова:
расширение спектра, шумоподо
бный сигнал, вероятность ошибки
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
WIDEBAND DATA SIGNALS WITH DIRECT SEQUENCE SPREAD
SPECTRUM AND THEIR PROPERTIES
Kognoviτzkiy O.
Wideband signaλs aλλow high
λeveλ noise immuniτy in daτa τρansmission channeλs when
noise ρaτio is cλose τo one oρ λess τh
one undeρ ceρτain condiτions. Nowadays wideband
signaλs aρe commonλy used in wiρeλess daτa τρansmission sysτems. One of τhe modeρn τasks is τhe
seλecτion and pρocessing of wideband signaλs. Possibiλiτy of
daτa ρaτe incρeasing is aλso inτρodused.
Key woρds:
specτρum spρeading, noise
sha
ped sgnaλ, pρobabiλiτy of eρρoρ
В настоящее время в телекоммуникационных системах передачи данных,
системах управления, радиолокации и навигации все шире применяют спец
альные сигналы, называемые широкополосными (ШПС) [1]. Наибольшее пр
менение ШПС находят сегодня в беспроводных сетях пе
редачи данных. Инт
е−
рес к ШПС не только не ослабевает, а напротив
только усиливается с разв
тием и внедрением новых инфокоммуникационных технологий.
Свойства широкополосных сигналов, в сочетании с оптимальными мет
дами их обработки, позволяют обеспечить
высокую помехоустойчивость пер
дачи данных в канале при соотношении сигнал/шум по мощности близком к
единице, а при определенных условиях и ниже единицы. В
этом случае перед
чу полезных данных в канале практически невозможно заметить и, тем более,
распозна
ть их.
Различают три метода расширения спектра сигнала
прямой последов
а−
тельности, частотных скачков и временных сдвигов. Рассмотрим первый из них
метод расширения спектра прямой последовательностью (
DSSS
Diρecτ
e−
quence
Spρead
Specτρum
) [1].
Важнейш
ей особенностью расширяющих спектр последовательностей я
ляется то, что их свойства должны быть похожи на свойства шума. Поэтому их
часто называют шумоподобными. Для таких сигналов характерно, что их спе
тральные и корреляционные характеристики практически
совпадают с анал
гичными характеристиками шума. Поэтому на практике такие шумоподобные
сигналы используют в качестве носителей информации, особенно конфиденц
альной, передачу которой сложно распознать. В
то же время, адресат, которому
эта информация предн
азначена, должен легко распознавать процесс передачи
ему информации и извлекать из шумоподобного сигнала передаваемую ему
информацию. Для этого получатель должен знать структуру шумоподобного
сигнала и, более того, иметь возможность воспроизводить такой си
гнал на
приеме.
К числу наиболее широко применяемых и в то же время самых простых
псевдослучайных последовательностей для расширения спектра относятся п
следовательности максимальной длины или М
последователь
ности, форм
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
руемые регистрами сдвига с обр
атными связями (РОС). Достоинством таких
последовательностей является то, что они просто реализуются, сравнительно
легко обрабатываются и могут иметь довольно большую длину.
Одним из естественных показателей эффективности широкополосных си
налов является к
оэффициент расширения спектра сигнала данных, который о
ределяется как отношение ширины полосы сигнала после расширения спектра
к ширине полосы сигнала данных
до расширения спектра. Этот же коэ
фициент может быть определен как отношение скорости пере
дачи сигналов
(чипов) расширяющей последовательности
к скорости передачи сигналов
данных
от источника, т.
е.
. При длительности расширяющей посл
е−
довательности
бит, приходящейся на длину элементарного сигнала данных
, длина отдельного чипа будет равна
Тогда скорость передачи чипов
будет
. Следовательно, коэффициент расширения спектра си
нала данных равен
Как известно [1,
2], для получения высокой помехоустойчивости коэфф
циент расширения спектра
выбирают на мно
го больше единицы. В
то же
время, с увеличением коэффициента расширения спектра снижается коэффиц
ент
использования пропускной способности канала
. Поэтому х
а−
рактеристики широкополосной системы передачи информации могут сущес
венно отличаться (варьирова
ться) в зависимости от конкретных требований к
той или иной системе.
В самом простом и наиболее часто применяемом способе расширения
спектра случайные двоичные импульсные сигналы данных 0 и 1 модул
руют псевдослучайную последовательность максимальной д
лины с
периодом
1. При этом униполярные (однополярные) двоичные символы данных
складываются по модулю 2 с М
последовательностью (или её участком). В
этом случае нулевой (бестоковый) сигнал данных, например, "0", передаётся
прямой М
последовательностью, а единичный (ток
овый) сигнал, например,
1,
инвертированной.
В других широкополосных системах передачи данных для повышения п
мехоустойчивости используют "противоположные" двоичные сигналы,
частности биполярные сигналы. В этом случае процедура модуляции своди
ся к п
еремножению сигнала данных и биполярной М
последовательности. При
умножении положительного сигнала данных (+1) на биполярную расширя
щую последовательность будет передаваться прямая М
последовательность,
в которой полярность чипов не меняется. Напротив,
отрицательный сигнал
данных будет передаваться М
последовательностью с обратной полярностью
R
K
R
M



��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
чипов. Такой способ расширения спектра применяется в синхронных системах
с когерентным приемом. В качестве опорной выступает М
последовательность
известной структур
ы и с известной начальной фазой рекуррентной последов
тельности. Поэтому, прежде чем начать выделять информационные биты, си
тема должна войти в тактовый синхронизм по чипам, а затем в синхронизм по
сигналам данных длительностью
. Будем предполагать, что
система уже в
шла в синхронизм. Выделение сигналов данных можно производить на основе
различных алгоритмов обработки прямой и инвертированной (обратной)
последовательностей. Наиболее широкое применение в
широкополосных
системах передачи данных в наст
оящее время находит алгоритм, основанный
на взаимной корреляции между опорной и принимаемой М
последовательностями. Если, например, принимаемая биполярная М
последовательность длины
совпадает с прямой и не содержит ошибок, то
функция взаимной корреляци
и с опорной прямой М
последовательностью
будет положительной и равной
. Если же принятая биполярная М
последовательность совпадает с "обратной", т. е. инвертированной последов
а−
тельностью, и не содержит ошибок, то функция взаимной корреляции с опо
ной п
рямой М
последовательностью будет отрицательной и равной (
).
При наличии ошибок абсолютное значение функции взаимной корреляции
(ВКФ) будет меньше
Таким образом, по значению и знаку ВКФ принимается решение
принятой
последовательности
прямой или обратной и, соответс
венно, о значении принятого бита данных.
Очевидно, что в рассмотренном выше случае для передачи двоичных си
налов данных используется только одна прямая М
последовательность с з
а−
ранее определенно
й начальной фазой и обратная ей, а в качестве опорной на
приеме
только одна, например, прямая, М
последовательность.
Вместе с тем, при расширении спектра прямой М
последовательностью с
периодом
1, можно с тем же коэффициентом расширения спе
ктра
в той же полосе частот повысить скорость передачи данных
раз. Этого
эффекта можно достичь тем, что
бит данных будут кодироваться начальными
элементами М
последовательности и передаваться одним периодом расш
ряющей последовательности. Таким образом, увеличение скорости передачи
данных в
раз в той же полосе приводит к повышению коэффициента испол
зования полосы пропускания также в
раз, т.
е.
составит
Одновременно увеличение скорости вызовет снижение помехоустойчив
сти вследствие того, что на приемной стороне теперь необходимо будет обр
а−
батывать и различать не две последовательности, как в предыдущем случае, с
кодовым расстоянием
а
эквид
истантных М
последовательностей (с учетом нулевой) с кодовым расстоянием
Очевидно, что это уменьшает кратность корректируемых ошибок. Отсюда

21,


��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
можно сделать вывод, что чем больше период расширяющей М
последовательности, тем больше кодовое расстояние и, как
следствие, больше
кратность исправляемых ошибок. Однако, увеличение периода М
последовательности ведет к повышению канальной скорости передачи чипов, а
значит к уменьшению длительности τ элементарного чипа и снижению помех
устойчивости. Поэтому окончатель
ный выбор периода М
последовательности
необходимо делать исходя из целевого назначения и требований к широкоп
лосной системе передачи данных.
Проведем сравнение обоих способов применительно к каналу АБГШ
предположении, что по нему будут передаваться импу
льсы прямоугольной
формы. При этом ограничимся рассмотрением только биполярных двоичных
последовательностей.
Вероятность ошибки не расширенного по спектру элементарного (битов
го) сигнала в канале АБГШ с равновероятными символами 0 и 1
антиподными (
противоположными) сигналами равной энергии определяется
выражением:
pQP

††††††††††††††††† †††††
⠱)
где
− интеграл вероятности ошибки,
отношение энергии сигнала к
спектральной плотности мощности шума.
В результате расширения спектра М
последовательностью с периодом
вероятность ошибки чипа в том же канале определяется аналогично выражен
ем:
.
MN
††††††††††
††††††† ††††††
⠲)
Зависимости этих вероятностей ошибок от соотношения сигнал/шум в
дБ
представлены на рисунке 1, где
вероятность битовой ошибки
последовательности двоичных биполярных сигналов без расширения спектра;
) и
вероятности ошибок чипа в расширяющей спектр М
последова
тельности с периодом
1122
15(4)
и31(5)
MmMm


соответственно.
Определим теперь вероятность ложного (неправильного) распознавания
последовательности на приеме для обоих рассматриваемых случаев.
первом случае, когда обрабатываются только две биполярные послед
вательности, прямая и инверсная, имеющие между собой расстояние Хе
минга
21,

вероятность ложного распознавания приближенно можно
оценить с помощью выражения:
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
322
1()(1).
kkMk
PCpp
††††††††††††
⠳)
1
y
(
)
r1
y
(
)
r2
y
(
)
z
y
(
)
Рис. 1. Зависимости вероятностей ошибок от соотношения сигнал/шум в дБ,
Во втором случае, с увеличением скорости передачи данных в
раз и
при
распознавании некоторой определенной М
последовательности из
ой
возможных, вероятность ложного распознавания может быть приближенно
оценена по аналогичной формуле с другим верхним пределом суммирования:
1()(1).
kkMk
PCpp
−−
†††††††††††††††
⠴)
где
− вероятность ошибочного приема чипа, определяемая по формуле
(2)
для соответствующего периода М
последовательности.
Тогда вероятность ошибочного распознавания одного исходного битового
сигнала данных в первом случае
будет равна (3). Для второго случая расш
рения спектра с увеличением скорости в
раз усредненную вероятность бит
вой ошибки можн
о приближенно оценить как
Зависимости этих вероятностей ошибок от соотношения сигнал/шум пре
ставлены на рисунке 2, где
2()
и3()
PyPy
вероятности битовой ошибки при
расширении спектра прямой и инверсной М
последователь
ностью для
1122
15(4)
и31(5)
MmMm


соответственно;
4()
и5()
PyPy
вероятности
битовых ошибок при расширении спектра М
последовательностями с увелич
е−
ием скорости в
раз соответственно для
1122
15(4)
и31(5)
MmMm


. Из
представленных графиков на этом рисунке видно, что увеличение скорости п
е−
редачи данных привело к снижению достоверности.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
В таблице 1 приведены сравнительные характеристики, рассчитанные
по
формулам (2)
(4), для соотношения сигнал/шум
b
N
��jZ\ghf����^;�
Рис. 2. Зависимости от соотношения сигнал/шум вероятностей ошибок на бит,
оставшихся после обработки М
последовательностей
ТАБЛИЦА 1. Сравнительные характеристики рассмотренных методов
расширения спектра двоичных биполярных сигналов данных
Скорость ПД
, бит/с;
Длина
Коэфф.
расшир.
пектра,
Сотнош.
сигнал
шум, дБ
Вероятность
ошибки в чипе
и расстояние
Хемминга
Остаточная
вероятность
битовой
ошибки,
Dhwnnbpb_gl�
bkihevah\Zgby�
ihehku�qZklhl�
Простая передача сигналов данных (без расширения спектра)
1
13
11
1 (100
Традиционное
расширение спектра прямой и инверсной М
последовательностью
4
чипа
� ������
min
= 15
0,067 (6,7
чипа
� ������
min
= 31
0,032 (3,2 %)
Расширение спектра с увеличением скорости передачи данных в
2
4
чипа
� ������
min
(26,6
чипа
� ������
min
= 16
0,161 (16,6 %)
Таким образом, результаты анализа рассмотренных методов расширения
спектра в широкополосных системах на основе прямых последовательностей и
корреляционной
обработки показывают, что, меняя коэффициент расширения
спектра, можно обеспечить высокую достоверность передачи при выполнении
1
y
(
)
P2
y
(
)
P3
y
(
)
P4
y
(
)
P5
y
(
)
z
y
(
)
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
требований по скорости передачи в заданной полосе или увеличить скорость
передачи данных при удовлетворении требований по дост
оверности.
Тем не менее, полезно провести сравнение и с другими, в том числе нов
ми, алгоритмами обработки расширяющих спектр последовательностей, в час
ности, с алгоритмами на основе двойственного базиса [3].
Список используемых источников
Борисов
И., Зинчук
М., Лимарев А.
Е., Шестопалов
И. Помехозащищенность
систем радиосвязи с расширением спектра прямой модуляцией псевдослучайной последов
тельностью. М
: РадиоСофт, 2011. 548 с.
ISBN
Ипатов
П. Широкополосные системы и
кодовое разделение сигналов. Принципы и
приложения. М
: Техносфера, 2007. 488 с.
ISBN
3. Когновицкий
С. Двойственный базис и его применение в телекоммуникациях.
СПб
: Линк, 2009. 424 с.
ISBN
МЕТОД КОНТРОЛЯ ШУМОВ
КВАНТОВАНИЯ
ВЕЙВЛЕТНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ
В ПЕРЦЕПЦИОННОМ
СЖАТИИ ЗВУКОВЫХ СИГНАЛОВ
Ю.А. Ковалгин, Д.
Р. Фадеев
Излагается разработанный метод адаптации психоакустической модели ААС
вейвлетному домену.
Ключевые слова:
шумы квантования, компрессия цифровых
аудио
данных, вейвлетный
домен кодека
A METHOD OF CONTROLLING THE QUANTIZATION NOISE
OF THE WAVELET COEFFICIENTS
IN PERCEPTUAL COMPRESSION OF AUDIO SIGNALS
Fadeev D., Kovaλgin Y.
Discusses τhe quanτizaτion noise aρising in τhe codec woρking in waveλeτ space, and τhe meτ
od of adapτaτion
psycho
acousτic
modeλ AAS (AMP AAS) τo τhe caλcuλaτion of τ
he masking pe
foρmed in τhe waveλeτ domain.
Key woρds: τhe quanτizaτion noise,
ompρession of digiτaλ a
udio daτa, waveλeτ
domain codec
Вычисление порога маскировки непосредственно в домене вейвлетного
преобразования имеет ряд важных преимуществ. Метод
позволяет увеличить
скорость вычислений, так как отпадает необходимость в дополнительных ранее
применяемых преобразованиях, вследствие чего сложность расчетов уменьш
а−
ется. Это более простой алгоритм, позволяющий выполнять все операции в о
д−
ном домене с учет
ом его особенностей. Однако дискретное вейвлетное прео
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
разование не обеспечивает компактного представления распределения энергии
для чистых тонов.
Снижение скорости цифрового потока при кодировании высококачестве
ных звуковых сигналов радиовещания и телеви
дения обеспечивают алгоритмы,
используемые в стандарте
MPEG
ISO
IEC
14496
3 в квантовании коэффиц
ентов вейвлетного преобразования. Однако указанное преобразование не обе
с−
печивает компактного представления распределения энергии для чистых тонов
[1].
В ка
честве примера на рисунке 1 показаны ступенчатые функции распр
е−
деления энергии вейвлетных коэффициентов
в дБ, в 28 полосах кодиров
ния для тона с частотой 10
000
Гц. Вейвлетное преобразование исходного си
нала было выполнено с использованием вейвлето
в Добеши 4 (сплошная линия)
и Добеши 20 (пунктирная линия).
Даже вейвлет Добеши 20 (рис.
1) с длиной
импульсной характеристики 40 отсчетов, лишь частично повышает локализ
цию энергии вейвлетных коэффициентов для тональных сигналов.
Рис. 1. Энергетический спектр вейвлетных коэффициентов
для тонального сигнала частотой 10 000 Гц
Так как вейвлетное преобразование обладает плохой частотной локализ
а−
цией энергии тональных сигналов в спектре вейвлетных коэффициентов, то п
роги маскировки,
полученные на основе вычисления энергии вейвлетных п
лос, как показали проведенные исследования, не соответствуют в полной мере
необходимым значениям [2]. Для улучшения эффективности работы вейвлетн
го кодека требуется более точный расчет порога маскир
овки для каждой пол
сы при квантовании вейвлетных коэффициентов.
Вследствие недостаточной избирательности анализирующих фильтров к
дера фильтров шумы квантования, появляющиеся на одном уровне вейвлетного
преобразования, после восстановления выборки сигнала
в декодере будут пр
сутствовать с разным уровнем в различных участках частотного спектра. Сл
е−
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
довательно, при расчете порога маскировки в случае с
вейвлетами необходимо
учитывать не только область частот вблизи маскирующего сигнала, но и др
гие, несмежные
с ним, области [3].
Энергетические частотные спектры вейвлетных коэффициентов, предста
ленные на рисунках 2 и 3, показывают, что вне зависимости от
терминального
узла, шумы квантования при обратном дискретном вейвлетном преобразовании
в разной степени расп
ространяются по всему частотному спектру (при наличии
шума в анализирующем дереве фильтров только в одной полосе кодирования).
При этом имеет место сложная по форме огибающая частотного спектра.
Рис. 2. Энергетический частотный спектр вейвлетных коэффиц
иентов
для шумов квантования при наличии шума в полосе 1. Вейвлет Добеши 4
Рис. 3. Энергетический частотный спектр вейвлетных коэффициентов
для шумов квантования при наличии шума в полосе 9. Вейвлет Добеши 4
Выходом адаптируемой ПАМ_ААС является вектор
из 49 значений отн
шения сигнал
маска (в случае с длинным блоком и частотой дискретизации
44100 Гц). На рисунке 4 спектральные линии энергетического частотного спе
тра восстановленного сигнала сгруппированы в соответствии с правилом [1]:
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
max
где
максимальный уровень энергии сигнала в полосе психоакустическ
го анализа
, дБ,
sb
номер (
индекс) спектральной линии, соответству
щей нижней граничной частоте полосы психоакустического анализа
sb
sb
номер спектральной линии, соответствующей верхней граничной частоты п
лосы психоакустического анализа
Рис. 4. Значения энергии шумов квантования, вычисленные
для полос психоакустического анализа ПАМ_ААС
Данный подход позволяет описать в виде вектора, состоящего из 49 эл
е−
ментов, энергетический спектр шумов квантования для каждого терминального
узла вейвлетного дерева в отдельности. В данном случае мы имеем матрицу
размерностью 28х49, состоящую из 28 стро
к и 49 столбцов. Элементами матр
цы являются значения энергии шумов квантования, выраженные в дБ. При н
а−
личии подобной матрицы для максимального уровня энергии шумов квантов
а−
ния остальные значения могут быть получены по правилу
[2]:
max
, дБ,
где
max
максимальный уровень энергии шумов квантования (для кодового
слова длиной 2 бита),
количество битов, используемых для кодирования
вейвлетных коэффициентов в рассматриваемой полосе (без учета знакового б
та).
Схема расчета значений энергии шумов квантования для одной строки
матрицы
для полосы 4 приведена на рисунке 5. В начале расчета синтезир
ется дерево нулевых вейвлетных коэффициентов, т.
е. содержащее в
качестве
коэффициентов вейвлетного преобразования то
лько нулевые
значения. К одн
му из терминальных узлов (в примере на рисунке 5 это узел
4) подключается
генератор белого шума, имитирующий шумы
квантования максимального
уровня
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 5. Схема вычисления строки матрицы
После этого выполняется обратное
вейвлетное преобразование, восстана
ливающее исходный сигнал во времени
] и вычисляется его амплитудный
спектр
]. Далее спектральные линии группируются в соответствии с полос
а−
ми психоакустического анализа ПАМ
). Для
каждой полосы анализа
ПАМ_ААС определяется максимальное значение энергии. Это значение сохр
а−
няется в качестве соответствующего элемента матрицы шумов квантования
На рисунке 6 дано семейство уровней энергии шумов квантования при н
а−
личии источника
шума в первом терминальном узле для 1000 итераций. По оси
абсцисс отложен индекс спектральной компоненты, по оси ординат
выраже
ный в дБ максимальный уровень энергии шумов квантования в полосе псих
акустического анализа ПАМ
ААС. Как следует из рисунка, и
меет место нек
торый разброс значений максимумов в среднем около 10 дБ.
Рис. 6. Семейство значений энергии шумов квантования вейвлетных коэффициентов
при наличии шума в первом терминальном узле
В результате серии аналогичных экспериментов при фиксированном типе
вейвлетной функции была получена матрица
размером 28х49. В
конце ка
дой серии выполненных итераций оставались только максимальные значения
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
энергии шумов квантования для каждой полосы вей
влетного анализа. На р
сунке 7 представлена визуализация матрицы
(28
45). Яркость элементов
матрицы здесь говорит о величине энергии шума квантования, в дБ, в соотве
ствии со шкалой, представленной справа от рисунка самой матрицы.
Рис. 7. Визуализация матрицы
(28x49)
Проверенный в работе анализ характера распределения уровня энергии
шумов квантования
вейвлетных коэффициентов по частоте позволяет предл
жить принцип прозрачного кодирования, основанный на контроле уровня д
пустимог
о уровня энергии шумов квантования в полосах кодирования.
В соответствии с принципами психоакустической компрессии для нез
а−
метного на слух устранения избыточности необходимо, чтобы значение эне
гии шумов квантования в соответствующей полосе кодирования ост
авалось
ниже уровня маски, рассчитанной психоакустической моделью ПАМ_ААС.
Рассматривается энергетический спектр источника шумов квантования
ой полосы (
ая строка матрицы
). Значения вектора
уровня энергии шума
квантования
в полосе кодирования
подвергаются масштабированию с
а−
гом 6,02
до тех
пор, пока они еще находятся ниже порога маскировки
) в
каждой из 49 полос психоакустического анализа.
Как только будет достигнуто максимально
допустимое значение
уровня
энергии шумов квантования, выбир
ается следующая строка матрицы
. Ее
значения перед проверкой на превышение порога маскировки поэлементно
суммируются с рассчитанными ранее значениями энергии шумов квантования
вейвлетных источников шума в каждой полосе. В результате этих итерацией
учитыва
ется вклад шумов квантования вейвлетных коэффициентов каждой из
28 полос.
Процедура происходит итеративно до тех пор, пока не будет достигнуто
наилучшее распределение допустимого значения энергии шумов квантования
вблизи порога маскировки. Количество шаго
в масштабирования уровня эне
гии шумов квантования
ой полосы определяет минимальное количество б
тов кодовых слов вейвлетных коэффициентов для данной полосы кодирования.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Список используемых источников
Ковалгин
А., Вологдин
И. Аудиотехника : учебник для вузов. М.: Горячая л
ния
Телеком, 2013. 742 с.
ISBN
0241
Рогозинский
Г. Применение метода оптимизации вейвлетов в перцепционном к
дировании звука // Радиотехника.
2010. № 5.
. 94
Lee
P. Waveλeτ Fiλτeρ Banks in Peρcepτuaλ Audio Coding, Masτeρ Thesis, Univeρsiτy of W
τeρλoo, Canada, 2003.
ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА АУТЕНТИФИКАЦИИ
ДВОИЧНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ ПОМОЩИ ЦВЗ
В.И. Коржик, И.
А. Тришневская
Аутентификация двоичных изображений является важным средством обеспечения
информационной безопасности, особенно медицинских и полицейских баз данных. Однако
известные методы аутентификации изображений с градациями серого и использования
ЦВЗ не могут быть п
рименены для решения непосредственно данной задачи. Поэтому пре
лагается техника с использованием сжатия арифметическими кодами некоторых фун
ционалов двоичных изображений. Приводятся результаты экспериментов, которые пок
зывают, что данный подход может об
еспечить достаточную надежность аутентифик
ции при одновременном выполнении высокого качества изображения сразу после вложения.
Ключевые слова:
аутентификация, двоичные изображения, арифметическое кодир
вание
INVESTIGATION OF BINARY IMAGE AUTHENTICATION
WITH THE USE OF DIGITAL WATERMARKING
Koρzhik V., Tρishnevskaya I.
Auτhenτicaτion of binaρy image is a veρy impoρτanτ appρoach in oρdeρ τo pρovide secuρiτy e
peciaλλy of boτh medicaλ and poλice daτabases. Howeveρ iτ is impossibλe τo use diρecτλy
weλλ
known
meτhods of gρay
scaλe image auτhenτicaτion wiτh digiτaλ waτeρmaρking. The τechnique wiτh τhe use
of speciaλ image compρession by aρiτhmeτic codes foρ soλuτion of τhis pρobλem is pρoposed. Expeρ
menτaλ ρesuλτs ρegaρding possibλe auτhenτicaτoρ siz
es and quaλiτy of images jusτ afτeρ embedding aρe
pρesenτed.
Key
woρds: binaρy images, auτhenτicaτion, aρi
τhmeτic codes, τexτuρe of image
Аутентификация двоичных изображений (ДИ) является важным средством
обеспечения информационной безопасности, особенно м
едицинских и пол
цейских баз данных.
Фундаментальной проблемой аутентификации ДИ является поиск метода
вложения, который позволит затем восстановить исходное изображение без и
кажений.
Обычно вложение производится в цветные изображения или в изображ
е−
ния с
градациями серого. Методы вложения основаны на том, что незначител
ное изменение в одном из цветовых каналов пикселя незаметно для человеч
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
ского глаза. Однако данные методы не могут быть применены к ДИ, так как з
а−
метно ухудшают качество исходного изображен
ия.
В данной статье рассмотрен метод точной аутентификации ДИ, описанный
в статье [1], который можно использовать для обнаружения несанкционирова
ного изменения изображения.
Задача настоящей работы состоит в реализации данного алгоритма
проверке
количества свободного места для вложения аутентификатора.
Сначала изображение делится на области 3x3 пикселя
I,j
, где
1, если пиксель черный и
0, если пиксель белый.
Затем для каждой области определяется дискриминационное отображение
��
��
Определяется операция инвертирования центрального пикселя в
области:
��
��
��
Теперь можно определить три типа областей
регулярные,
синг
лярные,
неиспользуемые.
Очевидно, что
)
)
)
Далее формируется RSU
последовательность σ и
области заменяются на
1,
области на 0,
области на
niλ
. Из полученной последовательности σ уд
а−
ляются
niλ
области и {0,
последовательность сжимается с помощью адапт
рованного арифметического кодирования [2].
После сжатия формируется код идентификации сообщения (
message
auτhenτicaτion code
MAC
последовательность двоичных символов, получе
ных из ДИ криптографическим алг
оритмом (типичная длина аутентификатора
256 бит)
Проверяется, можно ли добавить
MAC
к сжатой последовательности. Если
≥ n
, где
общее число
областей,
длина сжатой последов
а−
тельности,
длина
MAC
, то можно дописать
MAC
к сжатой последовател
ности. Иначе данное изображение не подходит для вложения данных.
Затем {0,1}
последовательность трансформируется обратно в
области сохраняются неизменными)
Если элементы полученной последовательности и исходной не совпадают,
начение центрального пикселя в соответствующих областях меняется (
f(R) S,
f(S) R
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Для проверки подлинности изображения с ЦВЗ выполняются следующие
действия:
Берется ДИ с вложенным
MAC
. Формируется
RSU
последовательность
и назначаются 1, 0 и
niλ
, как
при вложении.
{0,1}
битный поток разделяется на
MAC
и сжатый
вектор. Посл
е−
довательность декодируется.
Изображение обрабатывается с целью регулирования состояния всех
областей, инвертируя, если это необходимо, центральный пиксель в исходное
поло
жение. Таким образом, получается точная копия исходного сообщения.
Формируется
MAC
, соответствующий полученному изображению
сравнивается с извлеченным в п.
2. Если
MAC
совпадают, значит ДИ подли
ное.
В процессе исследования была собрана статистика для 10
0 ДИ.
Результаты для первых десяти изображений представлены в таблице
1. З
а−
тем на основании статистики для 100 изображений построен график (рис.
1).
Большая часть из них при сжатии дает достаточно места для вложения MAC
(64
500 свободных бит). Однако, окол
о 18
% исследованных изображений н
пригодны для вложения.
ТАБЛИЦА 1. Результаты расчетов для первых 10 изображений.
количество
областей соответственно.
Изображение
Длина сж
той послед
вательности
Количество
свободных
бит
Отрицательные значения последней колонки (табл.
1) указывают на
то, что
после арифметического кодирования длина последовательности, наоборот, ув
е−
личивается. Однако, в общем случае при достаточно большой последовател
ности арифметический кодер всегда привод
ит к возможности сжатия.
Далее была проверена связь между текстурностью изображения и колич
е−
ством свободных бит после сжатия.
Текстурность была рассчитана как предлагается в [3]:
(
max
��
min
��
��
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 1. Кривая
распределения частоты появления изображений
для доступного объёма вложения после сжатия
Значения рассчитывались для областей 2х2, 3х3, 5х5, 6х6 и 10х10 (табл. 2).
ТАБЛИЦА 2. Фрагмент таблицы текстурностей
Номера из
бражений
Количество
свободных
бит
Область
Область
Область
Область
Область
Таким образом, в данном исследовании связи между текстурностью ДИ и
его пригодностью к вложению МАС
выявлено не было.
Как видно по рисунку
1, существуют некоторые изображения, для которых невозможно вложение. В
дальнейшем исследовать расширение класса изображений, которые при сжатии
дают достаточное количество бит для вложения. Также необходимо найти п
а−
аметры, связанные с количеством свободных бит, чтобы предположить во
можность вложения до
выполнения алгоритма.
Список
используемых
источников
Koρzhik
V., Moρaλes
Luna G.
and Zubaρev
M. Disτoρτion Fρee Exacτ Auτhenτicaτion of B
naρy Images // Jouρnaλ
of λaτex cλass fiλes, voλ. 6, no. 1, Januaρy 2007.
Кудряшов
Д. Теория информации
: учебник для вузов. СПб
Питер
, 2009. 322
ISBN
Fρidρich
J.
Sτeganogρaphy in digiτaλ media // Cambρidge Univeρsiτy Pρess, 2009.
ISBN
10: 0521190193,
ISBN
13: 978
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ УЗЛОВ
БЕСПРОВОДНОЙ САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ СЕТИ
А.И. Парамонов,
Ф. Хундонугбо
Одной из наиболее востребованных задач, в различных областях применения беспр
водных сенсорных сетей, является позиционирование (локализация) узлов сети. В
данной
статье представлен сравнительный анализ наиболее известных принципов позициониров
ния, и зави
симости ошибки позиционирования от относительной ошибки измерения ра
стояния и числа опорных узлов.
Ключевые слова:
позиционировани
е, беспроводные сенсорные сети, локализация
, се
сорные узлы
ANALYSIS OF METHODS OF NODE POSITION
IN AN AD
HOC NETWORK
Paρamonov A., Houndonougbo E.
This papeρ pρesenτs an anaλysis of τhe main chaρacτeρisτics of τhe mosτ popuλaρ posiτioning
meτhods in WSN. The papeρ discusses aλso τhe dependence of posiτion eρρoρ on τhe ρeλaτive eρρoρ in
disτance measuρemenτs and on τhe n
umbeρ of anchoρs, in oρdeρ τo deτeρmine, in τhe fuτuρe, an opτ
maλ posiτioning meτhod based on specific condiτions and ρequiρemenτs.
Key woρds:
wiρeλess sensoρ neτwoρks, λocaλiza
τion, posiτioning, sensoρ nodes
С развитием и широким проникновением
беспроводных сенсорных сетей
(БСС) в различные области техники расширяется и круг задач, связанных с ан
а−
лизом расположения объектов в пространстве, выбора траекторий и направл
ний (далее задач позиционирования). Решение задач позиционирования нео
ходимо, к
ак для обеспечения функционирования самой БСС, так и задач упра
ления теми системами, в которых они применяются [1].
В общем случае, для решения задачи требуется обеспечение следующих
условий: взаимной доступности узлов БСС, возможности измерения расстояни
я
между узлами, наличие данных о координатах некоторой доли узлов сети.
Методы позиционирования предполагают обеспечение этих условий, о
нако средства и возможности их обеспечения могут быть различны. Целью
данной работы является анализ основных характерис
тик известных методов для
определения, в дальнейшем, формальной процедуры выбора оптимального м
е−
тода для конкретных условий и требований.
Методы позиционирования
Взаимная доступность узлов сети обеспечивается технологией измерения
расстояния между узлами, выбор которой должен учитывать целевое назнач
е−
ние и условия использования сети (среда распространения сигнала, масштабы
сети, и др.). Известные технологии, основа
ны на передаче и
приеме некоторых
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
измерительных сигналов, моделей затухания этих сигналов в среде распростр
а−
нения, измерении скорости их распространения, их направленного излучения и
приема.
Известные методы позиционирования [2,
5] предполагают налич
ие
некоторых опорных элементов сети, координаты которых известны
достаточной точностью.
В общем случае, задача позиционирования включает
в себя две основные подзадачи:
Вычисление координат при известных расстояниях между узлами, при
наличии минимум тр
ех опорных узлов [1].
Измерение расстояний или углов между узлами [1].
Каждая из этих подзадач может решаться различными методами, в завис
мости от наличия исходных данных и требований к результатам.
Методы вычисления координат
Методы вычисления
координат по данным о расстояниях до опорных эл
е−
ментов или о дирекционных углах сводятся к геометрической задаче. Они и
вестны как методы линейной засечки, использующие принципы трилатерации,
мультилатерации и триангуляции [6]. Критерий выбора определенног
о метода,
с учетом особенностей БСС, должен учитывать использование ресурсов сети и
требования со стороны решаемой задачи.
Для исследования зависимости точности позиционирования от точности
исходных данных и числа опорных узлов сети была построена имитацио
нная
модель БСС. Модельная сеть состоит из 100 узлов, распределенных случайным
образом в прямоугольной 2
зоне 200
200 м.
В зоне обслуживания случайно выбирается точка
, координаты которой
требуется вычислить по данным о расстояниях от этой точки до со
седних узлов
. При определении расстояний до соседних узлов имитируется случа
ная ошибка
измерения.
(
=
(
(
��
(1)
Задача мультилатерации решается минимизацией выражения
arg
���
, (2)
где
количество опорных (соседних) узлов.
В результате имитационного эксперимента вычисляются координаты и
с−
комой точки и погрешность их оценки
(
=
(
(
(3)
На рисунке 1 (слева) приве
дена плотность вероятности ошибки при отн
сительной ошибке измерения расстояния 30
%, когда опорными узлами явл
я−
ются все узлы, попадающие в радиус связи и его аппроксимация законом Релея.
На рисунке 1 (справа) приведено аналогичное распределение при исполь
зов
нии трех опорных узлов.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 1. Плотность распределения ошибки позиционирования
На рисунке 2 приведена зависимость ошибки локализации от числа и
пользуемых опорных узлов.
Рис. 2. Зависимость ошибки позиционирования от числа опорных узлов
при
относительной ошибке оценки расстояния 30
Полученные результаты показывают, что ошибка позиционирования
уменьшается при увеличении количества опорных узлов. Распределение оши
б−
ки позиционирования близко к нормальному закону распределения при относ
тельно
малом числе опорных узлов и к распределению Рэлея при относительно
большом их количестве.
На рисунке 3 показана зависимость ошибки позиционирования от относ
тельной точности измерения расстояния. Число опорных узлов при решении
задачи мультилатерации равн
о трем.
Таким образом, обеспечение необходимой точности может быть достигн
то как повышением точности измерения расстояния, так и увеличением колич
е−
ства опорных узлов. Оба способа сопряжены с определенными затратами.
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
f(d)
Ошибка,
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
f(d)
Ошибка,
Ошибка
, м
Количество опорных узлов
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Рис. 3. Зависимость ошибки
позиционирования
от относительной ошибки измерения расстояния
Методы измерения расстояния
Методы измерения расстояния, используемые в БСС, основаны на измер
е−
нии уровня радиосигнала или времени его распространения [7]. Привлекател
ность методов измерения уровня сигнала состоит в том, что они не требуют
применения дополнительных технических средс
тв. К их недостаткам следует
отнести относительно малую точность. Методы измерения времени распр
странения сигнала
ToA
Time
Aρρivaλ
) и
TDoA
Time
Diffeρence
Aρρivaλ
) [8]
требуют применения дополнительных технических средств и их синхрониз
ции. В
ряде случаев возможно использование акустических и оптических си
налов, что также требует применения дополнительных технических средств.
Методы измерения угла
Метод измерения угла принимаемого сигнала (AoA
Angλe of Aρρivaλ
).
Система должна измерять угол
и используя простые геометрические вычисл
ния оценивать относительное расположение приемника и передатчика [7]. Для
реализации AoA требуется использование направленных смарт
антенн. Его н
достатками являются высокая стоимость и низкая точность при большом
числе
узлов сети. Точность этого метода ограничена возможными замираниями си
нала, а также многолучевыми отражениями.
Выбор метода определяется условиями применения, требованиями
точности результатов, энергопотреблением и стоимостью реализации.
Выводы
Таким образом, рассмотренные методы позиционирования дают предста
ление о разнообразии и специфике способов определения местонахождения
объектов БСС.
Использование той или иной стратегии выбора метода позиционирования
обусловлено в первую очередь выполняем
ыми задачами, структурой и орган
100
150
200
250
300
Ошибка
, м
Погрешность измерения расстояния
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
зацией сети, в некоторых случаях существующие алгоритмы могут быть мод
фицированы с учетом конкретных требований. Следует отметить, что единого
универсального похода к выбору метода позиционирования в БСС не сущес
вует, в к
аждом случае метод должен выбираться в
зависимости от прикладных
задач. Выбор метода должен производиться решением задачи оптимизации на
основании требований к точности, данных об имеющихся ресурсах и огранич
ниях.
Список
используемых
источников
Iλyas
M., Mahgoub
Handbook of Sensoρ Neτwoρks: Compacτ Wiρeλess and Wiρed Sen
ing Sysτems
776 с.
Восков
С., Курпатов
О. Энергоэффективный комбинированный метод локал
зации в БСС // Sensoρs & Sysτems. 2011.
Восков
С., Комаров
М. Позиционирование датчиков БСС как способ энерг
сбережения // Датчики и Системы.
2012. N
Heρeman
W., Muρphy
S. Deτeρminaτion of a Posiτion in Thρee Dimensions Using Tρ
λaτeρaτion and Appρoximaτe Disτances //
Decision Sciences.
1995. 22 с.
Подшивалов
В., Баскаков
Локализация объектов в бесп
роводных сенсорных
сетях [Элект
ронный ресурс] //
Московский Государстве
ный технический университет им.
Баумана
, Электронный журнал, Молодежный научно
технический вестник. 2012.
6.
Manoλakis
E. Efficienτ Soλuτion and Peρfoρmance Anaλysis of 3
D Posiτion Esτimaτion
by Tρiλaτeρaτion // IEEE Tρansacτions on Aeρospace and Eλecτρonic Sysτems.
Voλ
4.
РР. 1239
Дарибаева
М. Позиционирование объектов в беспроводных сенсорных сетях: м
гистерс
кая диссертация
: 6M071900 / Дарибаева Жанн
Маратовн
. Алма
Ата, 2013. 50 с.
Восков
С., Курпатов
О. Сравнительный анализ методов
локализации в
беспр
водных сенсорных сетях // Качество. Инновации. Образование. 2011.
. С.
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Аль
Коли Мухаммед
Мухаммед Айед
аспирант кафедры сетей связи и передачи данных
Санкт
Петербургского государственного университета
телекоммуникаций им. проф. М.А.
Бонч
Бруевича
aλkoλ[email protected]ρu
Аль
Осаими
Халид
Абдулла Мухаммед
аспирант кафедры радиосвязи и вещания Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч
Бруевича,
[email protected]λ.ρu
хипов
Валерий Викторович
аспирант кафедры защищенны
систем связи
анкт
Петербургск
государственн
университет
телеком
муникаций им. проф. М.
Бонч
Бруевича,
vvaρ[email protected]λ.ρu
Астахов
Александр Владимирович
кандидат технических наук, доцент кафедры
фотон
ки и
линий связи Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций
им. проф. М.А. Бонч
Бруевича,
aλasτ[email protected]λ.com
Безбородкин
Павел Владимирович
начальник НПК Волокно АО Научно
исследовательский и технологический институ
т оптического материаловедения Всеросси
ского научного центра Государственный оптический институт им. С.И.
Вавилова,
[email protected]λ.com
Бузюков
Лев Борисович
кандидат техни
ческих наук, профессор кафедры
программной
инженерии и вычислительной техники
Санкт
Петербургского государственного университ
та телеком
муникаций им. проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
λ[email protected]λ.ρu
Бурдин
Антон Владимирович
доктор технических наук, доцент, помощник ректора по
инновациям, профессор кафедры линий связи и измерений в техни
ке связи Поволжского г
сударственного университета телекоммуникаций и информатики,
bouρ[email protected]ρu
Быков
Максим Валерьевич
ведущий научный сотрудник НТЦ Элементы оптической
связи Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф.
М.А. Бонч
Бруевича,
[email protected]λ.com
Былина
Мария Сергеевна
кандидат технических наук, доцент кафедры фотоники и
ний связи Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им.
проф. М.А. Бонч
Бруевича,
ByλinaMaρ[email protected]λ.ρu
Глаголев
Сергей Федорович
кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой
фотоники и линий связи Санкт
Петербургского
государственного университета телекомм
никаций им. проф. М.А.
Бонч
Бруевича,
gλagoλ[email protected]ρu
Гойхман
Вадим Юрьевич
кандидат технических наук, доцент кафедры инфокоммуник
ционных систем
Санкт
Петербургского государственного университет
телекоммуникаций
им. проф. М.
А. Бонч
Бруевича
[email protected]τsbi.ρu
Горышин
Константин Сергеевич
студент факультета инфокоммуникационных сетей и
систем
Санкт
Петербургского государственного университет
а телекоммуникаций им. проф.
А. Бонч
Бруевича,
goρyshin.konsτanτ[email protected]ρu
Демидов
Владимир Витальевич
научный сотрудник АО Научно
исследовательский и
технологический институт оптического материаловедения Всероссийского научного центра
Государственный оптический институт им. С.И. Вавилова,
max.v
[email protected]λ.com
Дукельский
Константин Владимирович
кандидат технических наук, проректор по нау
ной работе Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им.
проф. М.А. Бонч
Бруевича,
viceρecτoρ[email protected]τ.ρu
Жувикин
Алексей Георгиевич
аспирант кафедры защищённых систем связи Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч
Бруевича,
[email protected]ρu
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Зорин
Владимир Андреевич
андидат технических наук, старший научный сотрудник 2
отдела научно
иссле
довательского центра
Военной академии связи им. Маршала Советского
Союза С.М. Буденного
ρavaτaρρ[email protected]λ.com
Казакевич
Елена Владимировна
кандидат те
хнических наук, доцент кафедры 
Электр
ческая связь Петербургского государственного университета путей
соо
бщения Императора
Александра I,
kev
[email protected]ρu
Киреев
Артем Валерьевич
аспирант кафедры радиосвязи и вещания Санкт
Петербургского государственного университета телеком
муникаций им. проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
kiρ[email protected]λisτ.ρu
Кирик
Дмитрий Игоревич
кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой
конструирования и производства радиоэлектронных средств Санкт
Петербургского госуда
ственного университет
а телекоммуникаций им. проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
d_i_kiρ[email protected]λ.ρu
Киричек
Руслан Валентинович
кандидат технических наук, доцент кафедры сетей связи
передачи данных Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуник
ций им. проф. М.А.
Бонч
Бруевича,
kiρ[email protected]τ.ρu
Ковалгин
Юрий Алексеевич
доктор
технических наук,
профессор
кафедры
радио
связи
вещания
Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им.
проф. М.А.
Бонч
Бруевича,
kowaλ[email protected]τ.ρu
Ковалева
Татьяна Юрьевна
кандидат технических наук, доцент кафедры
конструиров
и производств
радиоэлектронных средств Санкт
Петербургского государственного
университета телеком
муникаций им. проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
τankρ[email protected]ρu
Когновицкий
Олег Станиславович
октор технических наук, профессор кафедры сетей
связи и
передачи данных Санкт
Петербургского государственного университета телекомм
никаций им. проф. М.А.
Бонч
Бруевича,
@yand
x.ρu
Коржик
Валерий Иванович
доктор
технических наук, профессор кафедры защищённых
систем связи Санкт
Петербургского
государственного университет
а телекоммуникаций им.
проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
vaλ
koρzhik
yandex
Корякин
Денис Дмитриевич
командир взвода (научного), младший научный сотрудник
научно
исследовательского центра
Военной академии связи им. Маршала
Советского Союза
С.М. Буденного
koρ[email protected]λ.com
Кузнецов
Вячеслав Сергеевич
студент факультета инфокоммуникационных сетей и си
тем
Санкт
Петербургского государственного университета
телекоммуникаций им. проф.
.А. Бонч
Бруевича,
sλava_kuzneτ[email protected]ρu
Кулешов
Артем Андреевич
студент групп
ИКТЗ
33 Санкт
Петербургского государс
венного университета телекоммуникаций им. проф. М.А.
Бонч
Бруевича,
Gaρτ[email protected]λ.com
Кучерявый
Андрей Евгеньевич
доктор технических наук, профессор,
заведующий к
федрой сетей связи и передачи данных Санкт
Петербургского государственного университ
та телекоммуника
ций им.
проф.
Бонч
Бруевича,
[email protected]λ.ρu
Лапий
Алиса Игоревна
тудент факультета инфокоммуникационных сетей и систем
Санкт
Петербургского государственного университета теле
коммуникаций
им.
проф.
Бонч
Бруевича
λinkin
λ[email protected]λ.ρu
Небаева
Ксения Андреевна
андидат технических наук, доцент кафедры защищенных
сетей связи Санкт
Петербургского государственного универс
итет
а телекоммуникаций им.
проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
cboρ.maiλ@gmaiλ.com
Никитин
Антон Александрови
магистрант
кафедры радиосвязи и вещания Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч
Бруевича,
nikiτin.anτ[email protected]ρu
��ТРУДЫ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СВЯЗИ № 1, 2016 год
Окунева
Дарина Владимировна
спирант кафедры программной инженерии и вычисл
тельной техники Санкт
Петербургск
государственн
университет
телекоммуникаций
им. проф. М.А.
Бонч
Бруевича,
daρ[email protected]λ.ρu
Парамонов
Але
ксандр Иванович
доктор технических наук, профессор кафедры сетей
связи и передачи данных Санкт
Петербургск
государственн
университет
телекомм
никаций им. проф. М.А.
Бонч
Бруевича,
aλex
[email protected]ρu
Петрушин
Денис Евгеньевич
тарший оператор научной роты
Военной академии связи
им.
Маршала Советского Союза С.
М. Буденного
denpeτρ[email protected]λ.ρu
Пирмагомедов
Рустам Ярахмедович
кандидат технических наук, доцент кафедры сетей
связи и
передачи данных Санкт
Петербургского
государственного университета телекомм
никаций им. проф. М.А.
Бонч
Бруевича
λτs.pτ[email protected]ρu
Пустарнакова
Юлиана Игоревна
магистр
ант
кафедры
онструировани
и производств
радиоэлектронных средств Санкт
Петербургского государственного университет
а теле
никаций им. проф. М.
Бонч
Бруевича,
juλi94ρ[email protected]ρambλeρ.ρu
Рыжков
Александр Евгеньевич
андидат технических наук, доцент кафедры радиосвязи
и вещания Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им.
проф. М.А. Бонч
Бруевича,
[email protected]λ.ρu
Савельев
Роман Константинович
ператор научной роты
Военн
академи
связи им
Маршала Советского Союза С.
М. Буденного
saveλev.ρ[email protected]λ.com
Сумкин
Владимир Радомирович
старший преподаватель кафедры фотоники и линий св
зи Санкт
Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф.
М.А.
Бонч
Бруевича
[email protected]λ.ρu
Тришневская
Ирина Антоновна
студент факультета инфокоммуникационных сетей и
систем
Санк
Петербургского государственного университета телекоммуника
ций им. проф.
А. Бонч
Бруевича,
iρi
maiλ
Фадеев
Даниил Романович
аспирант кафедры радиоприема и вещания Санкт
Петербургского государственного университет
телеком
муникаций им. проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
daniiλ[email protected]ρu
Федосеев
Денис Олегович
кандидат технических наук, научный сотрудник
Военн
деми
связи им
Маршала Советского Союза С.
М. Буденного
maτ[email protected]λ.com
Фокин
Григорий Алексеевич
андидат технических
наук, доцент кафедры радиосвязи и
вещания Санкт
Петербургского государственного университет
а телекоммуникаций им.
проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
[email protected]λ.com
Хундонугбо
Элизе Франк
аспирант кафедры сетей связи и передачи данных Санкт Пете
бургского ун
иверситет
а телекоммуникаций им. проф. М.
А. Бонч
Бруевича,
fρanckyρusse
maiλ
Яковлев
Виктор Алексеевич
доктор техни
ческих наук, профессор кафедры
защищенны
систем связи
Санкт
Петербургск
государственн
университет
телекоммуникаций им.
проф. М.
Бонч
Бруевича,
[email protected]ρu
Ljm^u�mq_[guo�aZ\_^_gbc�k\yab
.
�������L���
.
��
��
�
ISSN
������
-
���
X
.
�
�
HibkZgb_�`mjgZeZ
�
GZmqguc�`mjgZe
��Im[ebdmxlky�fZl_jbZeu�gZmqguo�jZ[hl��\uiheg_gguo�\�h[eZklb�
l_e_dhffmgbdZpbc��l_e_\b^_gby�b�jZ^bh\_sZgby��k_l_c�k\yab�b�kbkl_f�
dhffmlZpbb��kbkl_f�
k\yab�k�ih^\b`gufb�h[t_dlZfb��Zm^bh\bamZevghc�l_ogbdb��ihqlh\hc�k\yab��bgnhjfZlbdb��
wdhghfbdb�b�f_g_^`f_glZ�\�k\yab�
�
uimkdZ_lky�k������]h^Z��uoh^bl���jZaZ�\�]h^���
�
J_^Zdpbhgguc�kh\_l
�
JhaZgh\
�
G�G�
��
^�n�
-
f�
g
.
��ijhn���
qe_g
-
dhj��J:G��
gZqZevgbd�hl^_eZ�l_hj_lbq_kdbo�bkke_^h\Zgbc�
BgklblmlZ�eZa_jghc�nbabdb��=HB�bf��K
.
B
.
�
Z\beh\Z
��
Koucheryavy
�
��
��
�3�K�'�

�7�D�P�S�H�U�H��8�Q�L�Y�H�U�V�L�W�\��R�I��7�H�F�K�Q�R�O�R�J�\���)�L�Q�O�D�Q�G�
Ho

ek
�
�,�
���3�K�'���%�U�Q�R��8�Q�L�Y�H�U�V�L�W�\��R�I��7�H�F�K�Q�R�O�R�J�\���&�]�H�F�K��5�H�S�X�E�O�L�F�
Tiamiyu
�
H
�
:
�
���3�K�'���8�Q�L�Y�H�U�V�L�W�\��R�I��,�O�R�U�L�Q��
�1�L�J�H�U�L�D
�
Dhabg�B���
��^
.
n
.-
f
.
g
.
��ijhn���
ijhn_kkhj�dZn_^ju�l_e_dhffmgbdZpbhgguo�kbkl_f�
�:efZlbgkdh]h�
mgb\_jkbl_lZ�
wg_j]_lbdb�b�k\yab
���
J_kim[ebdZ�DZaZoklZg
�
KZfmceh\�D�?�
��^�l�g���ijhn���aZ\_^mxsbc�dZn_^jhc�ijbdeZ^ghc�bgnhjfZlbdb�b�l_hjbb�
\_jhylghkl_c�
JM�G
�
Kl_iZgh\�K�G�
��^�l�g���ijhn���aZ\_^mxsbc�dZn_^jhc�

K_lb�k\
yab�b�kbkl_fu�dhffmlZpbb�
�FLMKB�
Jhkeydh\�:��
��^�l�g���ijhn���
aZ\_^mxsbc�dZn_^jhc�Z\lhfZlbq_kdhc�we_dljhk\yab�
I=MLB
��
Dmq_jy\uc�:�?�
��^�l�g���ijhn���aZ\_^mxsbc�dZn_^jhc�k_l_c�k\yab�b�i_j_^Zqb�^Zgguo�KI[=ML
�
DZgZ_\�:�D�
��^�l�g���^hp���aZ\_^mxsbc�dZn_^jhc��We_dljbq_kdZy�k\yav��I=MIK�
Gh\bdh\�K�G�
��d�l�g���ijhn���aZ\_^mxsbc�dZn_^jhc�[_ahiZkghklb�b�mijZ\e_gby��
\�l_e_dhffmgbdZpbyo�Kb[=MLB
�
�\hjgbdh\�K��
��^�l�g���ijhn���ijhn_kkhj�dZn_^ju�jZ^bhk\yab�
:K
�
Dhj`bd��B�
��^�l�g���ijhn���ijhn_kkhj�dZn_^ju�aZsbs_gguo�kbkl_f�k\yab�KI[=ML�
Dh\Ze]bg�X�:�
��^�l�g���ijhn���ijhn_kkhj�dZn_^ju�jZ^bhk\yab�b�\_sZgby�KI[=ML�
eZ^udh�:�=�
��d�l�g���gZqZevgbd�mijZ\e_gby�hj]ZgbaZpbb�gZmqghc�jZ[hlu�b�ih^]hlh\db�gZmqg
uo
�
dZ^jh\�KI[=ML�
�
J_^ZdpbhggZy�dhee_]by
�
=eZ\guc�j_^Zdlhj�

�
;Zq_\kdbc
�K��
��^�l�g���ijhn���j_dlhj�KI[=ML�
AZf��]eZ\gh]h�j_^ZdlhjZ�

�
;mcg_\bq
�
F��
��^�l�g���ijhn���ijhn_kkhj�dZn_^ju�[_a
hiZkghklb�
bgnhjfZpbhgguo�kbkl_f�KI[=ML
�
uimkdZxsbc�j_^Zdlhj�

�
:gbd_\bq�?�:�
��d�l�g���
gZqZevgbd�hl^_eZ�hj]ZgbaZpbb�GBJ
�
b�bgl_ee_dlmZevghc�kh[kl\_gghklb�KI[=ML
�
�
J_]bkljZpbhggZy�bgnhjfZpby
�
K\b^_l_evkl\h�h�j_]bkljZpbb�KFB
:
����
-
������hl�����������
.
�
Ih^ibkghc�bg^_dk�ih�dZlZeh]m��F_`j_]bhgZevgh]h�Z]_glkl\Z�ih^ibkdb�
:
������
.
�
JZaf_s_gb_�\�JBGP��
�H�O�L�E�U�D�U�\
.
�U�X
� �ih�^h]h\hjm�hl������������
�
��
-
�������
�5
.
�
�
DhglZdlgZy�bgnhjfZpby�
Mqj_^bl_ev�b�ba^Zl_ev��N_^_jZevgh_�]hkm^Zjkl\_ggh_�
[x^`_lgh_�
h[jZah\Zl_evgh_�mqj_`^_gb_�
\ukr_]h�h[jZah\Zgby��KZgdl
-
I_l_j[mj]kdbc�]hkm^Zjkl\_gguc�mgb\_jkbl_l�l_e_dhffmgbdZpbc�
bf��
ijhn��F�:��;hgq
-
;jm_\bqZ�
�� KI[=ML�
.
�
:^j
_k�j_^Zdpbb����������KZgdl
-
I_l_j[mj]��ij��;hevr_
\bdh\�^�
�����dhji�����dZ[�������
.
�
E
-
�P�D�L�O
��
�W�X�]�V
@
�V�S�E�J�X�W
.
�U�X
��l_e_nhg�nZdk����� ���� �
���
-
��
-
����^h[������
.
�
�
Ih^ibkZgh�\�i_qZlv�
������������NhjfZl���
�u
��
�
/
�
.
�
M
k
e
.
-
i
_
q
�
�
e
�
�
�
�
�
�
�
�
�
L
b
j
Z
`
�
�
�
�
�
�
w
d
a
.
�
A
Z
d
Z
a
�

�
�
�
�
�
�
Hli_qZlZgh�\�KZgdl
-
I_l_j[mj]kdhf�mgb\_jkbl_l_�=IK�FQK�Jhkkbb
.
�
��������
KZgdl
-
I_l_j[mj]��
Fhkdh\kdbc�ijhki_dl��^�����
.
�

Приложенные файлы

  • pdf 4466571
    Размер файла: 4 MB Загрузок: 0

Добавить комментарий