Характеристики кабеля ОКА – М6П – 10/8 – 0,22/0,25

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СВЯЗИ, ИНФОРМАТИЗАЦИИ И
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
ТАШКЕТСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
На правах рукописи
УДК 004.421:004.82
Юлдашев Зафар Бахтиярович
Разработка нейронечеткой модели для эффективности полностью
оптической сети телекоммуникации
5А330201 – Компьютерные системы и их программное
обеспечение (по отраслям)
ДИССЕРТАЦИЯ
на соискание академической степени магистра
Научный руководитель:
стр. преподаватель кафедры
ПОИТ А. Т. Рахмонов
1
Содержание
Введение
Глава I.
3
Проектирование
оптической
мультисервисной
9
коммутации
9
транспортной сети
1.
Выбор
рационального
метода
в
маршрутизируемых по длине волны оптических сетях
телекоммуникации
2.
Выбор трассы прокладки ОК
15
3.
Выбор оборудования
20
4.
Конфигурация мультиплексора
28
Разработка вероятностной и нейронечеткой модели в
47
Глава II.
многоузловом тракте передачи данных полностью
оптической сети телекоммуникации
1.
Вероятностная модель и регулярный метод вычисления
47
вероятностей ошибок в многоузловых трактах передачи
данных полностью оптической сети телекоммуникации
2.
Решение
задачи
маршрутизации
нечеткой
в
полностью
многокритериальной
оптической
59
сети
телекоммуникации
Глава III.
Алгоритм и программа решения задач маршрутизации с
нечеткой
целью
в
полностью
оптической
66
сети
телекоммуникации
1.
Алгоритм и программа решения задач маршрутизации с
нечеткой
целью
в
полностью
оптической
66
сети
телекоммуникации
2.
Программа решения задач маршрутизации с нечеткой
73
целью в полностью оптической сети телекоммуникации
Заключение
78
Список использованной литературы
79
2
АННОТАЦИЯ МАГИСТЕРСКОЙ ДИССЕРТАЦИИ
В данной магистерской работе рассматривается тема «Разработка алгоритма и
программного обеспечения для установления системных связей на основе интервального
анализа». При решении многих прикладных задач приходится сталкиваться с
неопределенностью в исходных данных. Учет таких неопределенностей в практических
задачах и ее внедрение виде автоматизации какого-либо процесса является актуальной
проблемой сегодняшних дней.
Объект исследования – системы и процессы установления системных связей.
Предмет исследования – условия неполноты и недостоверности исходных данных в
показателях процессов и систем установления системных связей.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы. В
ходе выполнения диссертации разработаны интервальные аналоги решения задач
линейного программирования симплекс методом, алгоритмы реализации машинной
интервальной арифметики для компьютера, разработаны алгоритм и программное
обеспечение для установления системных связей на основе интервального анализа.
МАГИСТРЛИК ДИССЕРТАЦИЯСИ АННОТАЦИЯСИ
Мазкур диссертация ишида “интервал тахлил асосида алоқа тизимларини ўрнатиш
учун алгоритм ва дастурий таъминот ишлаб чиқиш” мавзусига бағишланган. Кўп амалий
масалаларни ечиш жараенида биз бошланғич маълумотларни ноаниқлилиги билан
келганига дуч келамиз. Шундай ноаниқлиликларни амалий масаларда амалда ишлатиш ва
тадбиқ қилиш хозирги кунга келиб долзарб хисобланади.
Тадқиқот объекти – алоқа тизимларни ўрнатиш тизим ва жараенлари. Тадқиқот
предмети эса алоқа тизимларни ўрнатиш жараенларининг бошланғич маълумотларнинг
ноаниқлилиги.
Мазкур диссертация кириш, уч бобдан, хулоса ва адабиётлар рўйхатидан иборат.
Диссертацияни бажариш давомида чизиқли дастурлаш симплекс усули масалаларни ечиш
интервал ўхшаш усул яратилган, компьютерлар учун машина интервал арифметикасини
бажариш алгоритмлари, интервал таҳлил асосида алоқа тизимларини ўрнатиш компьютер
тизимларини ҳимоялаш учун алгоритм ва дастурий таъминот ишлаб чиқилган.
MASTER'S DISSERTATION ANNOTATION
This master's thesis deals with the topic "Development of algorithms and software system
for establishing relations based on interval analysis." When dealing with many applications have
to deal with the uncertainty in the source data. Accounting for these uncertainties in practical
problems and its implementation as the automation of a process is an urgent problem today.
3
The object of study - systems and processes of establishing systemic linkages. The
subject of the study - the conditions of incompleteness and unreliability of the source data in
terms of processes and systems to establish systemic connections.
The thesis consists of an introduction, three chapters, conclusion, bibliography. During
the interval of the thesis developed counterparts for solving linear programming simplex method,
the algorithms of the machine interval arithmetic for the computer algorithm and software
system for establishing relations based on interval analysis.
4
Введение
Актуальность
современного
исследований:
одним
научно-технического
из
прогресса
основных
направлений
является
всестороннее
развитие волоконно-оптических систем связи, обеспечивающих возможность
доставки на большие расстояния чрезвычайно большого объема информации
с наивысшей скоростью. Уже сейчас имеются волоконно-оптические линии
(ВОЛП) большой информационной емкости с длиной регенерационных
участков до 200 км и более. В настоящее время волоконно-оптические кабели
и системы передачи для них выпускаются многими странами мира. В связи с
появлением систем передачи синхронно-цифровой иерархии (SDH) получают
широкое применение современные отечественные волоконно-оптические
кабели и волоконно-оптические системы передачи (ВОСП).
Стремительное развитие волоконно-оптических цифровых систем
передачи
синхронной
цифровой
иерархии
(ВОСП-SDH)
привело
к
появлению новых сетевых технологий: оптических транспортных сетей, и
гибридных, а иногда и полностью оптических, сетей доступа.
Современный этап социально-экономического развития Узбекистана
обусловливает потребность в повышении эффективности профессиональной
подготовки специалистов с высшим образованием и модернизации всей
системы высшего образования. Изменения в сфере высшего образования
направлены
на
повышение
готовности
выпускников
вузов
к
профессиональной деятельности, а также на создание условий для
формирования творческого потенциала студентов, развития активной
учебной
деятельности,
самосовершенствованию,
способности
к
самообучению,
саморазвитию,
самостоятельности, которые отражены в
постановлениях и выступлениях Президента Республики Узбекистан и
государственных образовательных стандартах высшего профессионального
образования[1-8].
В данной диссертационной работе будет разработана транспортная
оптическая сеть.
5
В настоящее время на сетях телекоммуникаций сложились две
тенденции для обеспечения услуг телекоммуникаций. С одной стороны, весь
трафик циркулирует в пакетном виде, используя протокол IP поверх
различных технологий передачи данных. С другой стороны, транспортные
сети
телекоммуникации
эволюционируют
к
полностью
оптическим,
использующим технологию спектрального разделения каналов хWDM.
Общей целью функционирования сетей телекоммуникаций является
эффективное обслуживание потребителей связи и предоставление им
качественных услуг, т.е. обеспечение QoS. Эту функцию могут обеспечить
IP/MPLS сети, но операторам связи также важен фактор увеличения
количества услуг, следовательно, и увеличения полосы пропускания каналов
связи, эффективного использования этих каналов и коммутационного
оборудования,
а,
кроме
того,
обеспечение
требований
живучести
транспортных сетей телекоммуникаций. Эти вопросы решает создание
оптических транспортных сетей большой емкости с полностью оптическим
оборудованием в узлах связи [4].
Современные информационные системы анализа больших массивов
информации или управления сложными процессами невозможно представить
без элементов искусственного интеллекта. Методы интеллектуального
анализа данных позволяют строить нейронечеткие модели эффективности
полностью оптической сети телекоммуникации.
Подобные модели используются в широком классе интеллектуальных
информационных систем, особенно в экспертных системах (ЭС), основным
элементом которых является база знаний — модель, представленная
множеством систематизированных правил, описывающих закономерности в
рассматриваемой предметной области. Поэтому проектирование баз знаний
является важной задачей при разработке экспертных систем.
Проведенный
анализ
возможностей
нейронечётких
модели
формирования баз знаний показал, что качество обучения нечеткой
нейронной сети (ННС) в значительной степени зависит от выбора количества
нечетких
гранул
для
входных
лингвистических
переменных
(ЛП).
6
Исследованию в этой области посвящены работы таких ученых как Заде
JI.A., Ванг П.П., Рознер Б.С., Студлер Дж., Парми Дж., Хоффман Д.,
Поспелов Д.А., Аверкин А.Н., Финн В.К., Кобринский Б.А., Загоруйко Н.Г.,
Ярушкина Н.Г., Паклин Н.Б., Батыршин И.З., Глова В.И., Аникин И.В.,
Исмагилов И.И., Катасёв A.C. и др. Однако, несмотря на это, многие вопросы
разработки нейронечеткой модели эффективности полностью оптической
сети телекоммуникации недостаточно рассматривались.
Таким образом, актуальной задачей является разработка эффективных
алгоритмов, методики и реализующего ее программного комплекса
преднастройки и оптимизации параметров нечёткой нейронной сети для
формирования баз знаний нейронечеткой модели эффективности полностью
оптической сети телекоммуникации. Решению этой задачи посвящено
настоящее исследование.
Объект
исследования:
нейронечеткие
модели
эффективности
полностью оптической сети телекоммуникации.
Предмет исследования: методы и алгоритмы построения функций
принадлежности и кластеризации экспериментальных данных.
Цель работы: разработка нейронечеткой модели эффективности
создании оптимальной надежной, устойчивой
при
и эффективной полностью
оптической сети телекоммуникации, повышение точности аппроксимации
экспериментальных данных при обучении нечеткой нейронной сети.
Научная задача: разработка методики, формальных алгоритмов и
программного
комплекса
преднастройки
и
оптимизации
параметров
нечеткой нейронной сети.
Достижение цели и решение задачи потребовало:
• анализа эффективности методов интеллектуального анализа данных и
стратегий получения знаний для экспертных систем;
• анализа существующих методов решения задачи выделения значений
лингвистической
переменной
(задача
нечеткого
гранулирования
информации);
7
• разработки нейронечеткой модели эффективности полностью оптической
сети;
• разработки алгоритма выбора оптимальной формы и начальных параметров
функций принадлежности нечетких гранул;
• программной реализации алгоритмов преднастройки и оптимизации
параметров нечёткой нейронной сети;
• оценки эффективности работы методики;
• эксперимента по формированию баз знаний экспертных систем с учетом
преднастройки и оптимизации параметров нейронечеткой модели.
Методы исследования - методы математического моделирования,
кластерного анализа, нечёткой логики, искусственных нейронных сетей,
мягких вычислений. В качестве инструментальных средств использовалась
среда
математического
моделирования
и
программный
комплекс
формирования баз знаний экспертных систем «Нечеткая нейронная сеть».
Постановка задачи.
Существующие
технологии
полностью
оптических сетей базируются на технологии спектрального уплотнения
каналов. Разница между ними заключается в способе построения оптических
узлов
связи,
методе
обработки
трафика
в
этих
коммутаторах/маршрутизаторах и используемых протоколов установления
связи и распределения потоков информации.
Крупные оптические сети с канальной коммутацией статичны за
неимением эффективных адаптивных алгоритмов маршрутизации и не
учитывают всплесковый характер Интернет трафика. Полностью оптические
пакетные
сети
затруднительно
учитывают
из-за
параметры
сложности
трафика,
построения
но
их
создание
полностью
оптических
пакетных коммутаторов большой емкости со скоростями обработки пакетов
быстрее, чем линейная оптическая скорость.
Научная новизна работы заключается в следующем:
• разработан метод и алгоритм нейронечеткой модели эффективности
полностью оптической сети применимый в условиях поставленной задачи;
8
• разработан алгоритм выбора формы и настройки начальных параметров ФП
нечетких гранул входных лингвистических переменных.
• предложена методика повышающая эффективность формирования баз
знаний для использования в механизмах вывода экспертных систем;
Теоретическая значимость:
• разработаны алгоритмы преднастройки и оптимизации параметров
нейронечеткой модели формирования баз знаний экспертных систем.
•
предложена
методика,
повышения
точности
аппроксимации
экспериментальных данных при обучении нечеткой нейронной сети;
Практическая ценность диссертационной работы заключается в
разработке и реализации программного комплекса методики, позволяющего
повысить эффективность анализа статистических данных и формирования
системы нечётко-продукционных правил баз знаний экспертных систем.
На защиту выносятся следующие результаты:
 алгоритмы преднастройки и оптимизации параметров нейронечёткой
модели формирования баз знаний экспертных систем;
 нейронечеткой модели эффективности полностью оптической сети
телекоммуникации;

методика преднастройки и оптимизации параметров нейронечёткой
модели формирования баз знаний экспертных систем;

программный комплекс, реализующий предложенную методику.
Структура и объём диссертации. Диссертация изложена на 80
страницах машинописного текста, содержит рисунки, таблицы, состоит из
введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 19
наименований.
Во введении обоснована актуальность темы проводимых исследований,
сформулирована цель работы, приведена структура диссертации.
9
Во первой главе рассматривается выбор рационального метода
коммутации в маршрутизируемых по длине волны оптических сетях
телекоммуникации.
Во второй главе рассматриваются вопросы и проблемы формирования
баз знаний интеллектуальных человеко-машинных систем поддержки
принятия решений. Описывается используемая в работе нейронечеткая
модель.
Актуализируется
необходимость
повышения
эффективности
нейронечеткой модели при формировании баз знаний. Ставится задача по
разработке
методики
и
алгоритмов
преднастройки
и
оптимизации
параметров нечеткой нейронной сети. Предложена вероятностная модель
гипотетического тракта передачи данных. Обосновано существование
импликативной
формы
условной
вероятности
и
неравенств,
устанавливающих предельные величины условной вероятности. Разработан
регулярный метод вычисления вероятностей некорректированной ошибки
кодирования в многоузловых ТПД.
В третьей главе разработаны алгоритм и программа решения задач
маршрутизации
с
нечеткой
целью
в
полностью
оптической
сети
телекоммуникации.
10
Глава 1. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ОПТИЧЕСКОЙ
МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ
1.1. Выбор рационального метода коммутации в маршрутизируемых по
длине волны оптических сетях телекоммуникации
Полностью оптические пакетные сети учитывают параметры трафика, но
их
создание затруднительно из-за сложности построения полностью
оптических пакетных коммутаторов большой емкости со скоростями
обработки пакетов быстрее, чем линейная оптическая скорость.
В таблице 1.1 приведены сравнительные параметры трех видов
оптической коммутации. Отсюда видно, что оптическая коммутация блоков
наиболее оптимальна для применения на оптических транспортных сетях
телекоммуникации [1].
Таблица 1.1.
Сравнение технологий полностью оптических сетей
Виды
Коэффициент Задержка
оптической
использова-
коммутации ния полосы
Скорость
Потери
установки запросов на на
(setup)
коммутацию
пропускания
синхро-
Адаптирование
трафика
низацию
Оптическая
коммутация Низкий
Высокая
Низкая
Низкие
Низкое
Низкая
Быстрая
Высокие Высокое
Низкая
Средняя
Низкие
каналов
Оптическая
коммутация Высокий
пакетов
Оптическая
коммутация Высокий
Высокое
блоков
11
Технология оптической коммутации блоков
OBS (Optical Burst
Switching) сочетает положительные качества оптической коммутации
каналов и оптической коммутации пакетов [1]. К тому же, используя в
качестве линий связи DWDM каналы, а в узлах сети OBS фотонные
коммутаторы,
осуществляющие
коммутацию
сигнала
без
его
преобразования в электронную форму, OBS сети вобрали все преимущества
технологии коммутации длин волн. Так же в узлах присутствуют конверторы
несущих частот оптических сигналов. При этом узлы сети OBS не оснащены
оптическими буферами. В сети OBS блоки данных формируются на входе в
сеть и разбираются на
выходе из сети. В сетях IP-over-OBS блок,
формируемый на границе сети, может состоять из множества IP-пакетов и
содержать
несколько
мегабайт
данных.
Каждый
блок
предваряется
собственным сигнальным сообщением, называемым «пакетом начала блока»
(BurstHeadPacket – ВНР). ВНР продвигается по сети прямо перед передачей
блока для резервирования пути или оптических частот, подвергаясь оптикоэлектронному преобразованию на каждом узле сети, в то время как сам блок
данных передается по сети в оптическом виде без преобразований. Анализ
источников
по
тематике
исследуемой
проблемы
показал,
что
производительность сети оптической коммутации блоков во многом зависит
от таких факторов, как:
1. быстродействие фотонного коммутатора в узлах сети и его
архитектура;
2. канальная емкость оптических DWDM-линий;
3. наличие оптической памяти (FDL) в узлах сети;
4. алгоритмы занятия оптических путей, а так же алгоритмы сопряжения
сети OBS с существующими пакетными сетями;
5. алгоритмы распределения информационных потоков [5].
Теперь важным вопросом является поиск эффективных алгоритмов
установления канала связи, обеспечение дифференцированных сервисов для
поддержки различных требований QoS.
Пути решения задачи
12
На рисунке 1.1 схематично изображена архитектура OBS сети с
пограничным электронным уровнем и оптический базовый уровень без
буферизации [2].
Рис.1.1. АрхитектураOBSсети
По сути, оптическая блочная коммутация отождествляется с канальной
коммутацией,
что
дает
возможность
внедрения
OBSна
оптическую
DWDMсеть без значительных преобразований. В качестве протокола
эффективной маршрутизации может использоваться протокол GMPLS,
который позволяет устанавливать оптические соединения на уровне 1.
Разработано
несколько
протоколов
установления
канала
связи:
TellandWait (TW), TellandGo (TG), JustinTime (JIT), JustEnoughTime (JET)
идр. Наиболее распространенный и обладающий низкими задержками –
протокол JET. Основная идея блочной коммутации JET проиллюстрирована
на Рис. 1.2. [1]
13
Рис.1.2. Временное смещение протокола JET
Источник посылает управляющий пакет (BHP), вслед за которым через
время
toc>h*δ+ST осуществляется
передача
блока
(h
–
количество
промежуточных узлов,δ–время обработки заголовка блока между узлами,
ST–время реконфигурации коммутации). Поскольку блок буферизирован в
источнике (в электронной форме), то нет необходимости применять
оптическую память в промежуточных узлах для задержки блока на время
обработки управляющего кадра.
Отличительной особенностью JET является использование отложенного
резервирования, то есть канал в исходящей линии промежуточного узла
занимается
начиная
с
момента
tБ
–
предположительного
времени
поступления оптического блока, а не с момента toc – времени окончания
обработки управляющего пакета.
Исходящий канал занимается до момента tБ + L, где L – длина
оптического блока. Подразумевается, что в JET управляющий пакет
содержит информацию не только о длине блока данных, но и времени
смещения Тсмещ.
14
Использование отложенного резервирования позволяет уменьшить
вероятность потерь (и увеличивает коэффициент использования исходящих
каналов)без использования каких-либо буферов [5].
QoS схемы применяются для селекции блоков (исходных или
конкурирующих) при установлении соединения. Рассмотрим некоторые
методы управления соединением между двумя блоками:
- Фрагмент первый и управление перебросом (SFDP) – конкурирующий
блок получает соединение. Исходный блок разбивается и его заголовок
может быть переброшен, если альтернативный порт свободен, в противном
случае он теряется.
-
Перебрасывание
первое
и
управление
вставкой
(DFDP)
–
конкурирующий блок перебрасывается на альтернативный порт, если такого
нет, конкурирующий блок теряется.
- Перебрасывание первое, управление фрагментом и вставкой (DFSDP) –
конкурирующий блок перебрасывается на свободный порт, в противном
случае исходный блок фрагментируется и его заголовок вставляется, пока
передается конкурирующий блок [3].
Таблица 1.2.
Управление QoS при различных конфликтах
Состояние
Приоритет
Приоритет
Долго ожидающие Политика
исходных
конкурирующих
блоки
блоков
блоков
управления
1
Высокий
Высокий
конкурирующий
DFSDP
2
Высокий
Низкий
конкурирующий
DFDP
3
Низкий
Высокий
конкурирующий
SFDP
4
Низкий
Низкий
конкурирующий
DFSDP
5
Высокий
Высокий
исходный
DFDP
6
Высокий
Низкий
исходный
DFDP
7
Низкий
Высокий
исходный
SFDP
8
Низкий
Низкий
исходный
DFDP
15
При реализации такой политики QoS уменьшается количество потерь
пакетов, а, следовательно, увеличивается качество предоставляемых услуг.
На основе изложенного ранее можно сделать следующие выводы:
1. Оптимальным решением для оптических транспортных сетей
телекоммуникаций является технология коммутации оптических блоков,
которая сочетает в себе достоинства полностью оптической пакетной и
канальной коммутации.
2. Использование эффективных алгоритмов занятия оптических путей
повышает производительность оптической сети телекоммуникаций. В сети
OBSтаким алгоритмом может являться протокол JET, который удовлетворяет
требованиям по доступности длин волн и вероятности потерь оптических
блоков.
3. Оптические транспортные сети с коммутацией блоков поддерживают
механизмы QoS. Предложенная политика управления улучшает качество
функционирования оптической транспортной сети за счет уменьшения числа
потерь и задержек пакетов.
4. Применение технологии OBS увеличивает живучесть оптической
транспортной сети телекоммуникаций, увеличивает пропускную способность
сети, а также упрощает построение оптических узлов и снижает их
стоимость.
16
1.2.Выбор трассы прокладки ОК
Исходя из полученного задания, на географической карте определяем
месторасположение узлов связи и трассы прокладки кабеля. Полученные
данные из карты: протяженность пролетов, пересечения кабельной трассы с
реками, автодорогами, Ж/Д занёсены в таблицу 1.3.
Таблица 1.3 – Характеристика трассы
Параметры
А-Б
Б-В
В-Г
Г-Д
Д-Е
Е-Ж
всего
Протяженность, км
60,448
65,817
56,135
82,6
134,57
119,89
514,46
Пересечения с реками
20
15
16
11
25
21
108
Пересечения с автодорогами
8
7
7
11
16
13
62
Пересечения с ж/д
3
2
3
1
4
0
13
Топология кольцо.
17
Топология линейная цепь.
Расчет требуемых эквивалентных ресурсов
Эквивалентное
число
контейнеров
определяется
VC-12
из
соотношений:
- E1 эквивалентно VC-12
- E3 эквивалентно VC-3 = 21*VC-12
- E4 эквивалентно VC-4 = 63*VC-12
- S1 эквивалентно STM-1 = 63*VC-12
Для Ethernet виртуальная сцепка:
- Eth-100 эквивалентно 49*VC-12
- Eth-1000 эквивалентно 7*VC-4
Результаты расчетов нагрузки занесены в таблицу 1.4.
Таблица 1.4 – Определения суммарного эквивалента нагрузки по
направлениям для транспортной сети SDH
Направления передачи
VC-12
VC-3
Feth
STM-1
∑ STM-1
А-Б
10
2
98VC-12
-
3
А-В
11
3
49VC-12
1
3
А-Г
13
1
-
-
1
А-Д
12
2
49VC-12
1
3
А-Е
10
3
49VC-12
-
2
18
Выбор топологии транспортной сети
Рассмотрим два типа топологии: «радиальное кольцо» и «кольцо».
1.
«линейная цепь». Данная топологи показана на рисунке 1.3.
Рисунок 1.3 – Топология транспортной сети «линейная цепь»
Для данной топологии рассчитана эквивалентная нагрузка на каждом
пролете. Произведен пересчет нагрузки и длины кабеля, учитывая
выбранную защиту «1+1», наиболее подходящую в данном случае.
Полученные данные сведены в таблицу 1.5.
Таблица 1.5 – Эквивалентная емкость в сети с соединением «линейная
цепь»
А-Б
Б-В
В-Г
Г-Д
Д-Е
напр
STM-1
напр
STM-1
напр
STM-1
напр
STM-1
напр
STM-1
А-Е
2
А-Е
2
А-Е
2
А-Е
2
А-Е
2
А-Д
3
А-Д
3
А-Д
3
А-Д
3
А-Г
1
А-Г
1
А-Г
1
А-В
3
А-В
3
А-Б
3
12
STM-16
9
6
5
2
STM-16
STM-16
STM-16
STM-16
19
2. При использовании топологии «кольцо» трасса пройдет как показано
на рисунке 1.4.
Рисунок 1.4 – Топология транспортной сети «кольцо»
Для данной топологии рассчитываем эквивалентную нагрузку на
каждом пролете. Произведен пересчет нагрузки и длины кабеля, учитывая
выбранную защиту «MSSpring», наиболее подходящую в данном случае.
Полученные данные сводим в таблицу 1.6.
Таблица 1.6 – Эквивалентная емкость в сети с соединением «кольцо».
А-Е
Е-Д
А-Б
Б-В
В-Г
напр
STM-1
напр
STM-1
напр
STM-1
напр
STM-1
напр
STM-1
А-Е
2
А-Д
3
А-Б
3
А-В
3
А-Г
1
А-Д
3
А-В
3
А-Г
1
А-Г
1
5
3
7
4
1
STM-16
STM-16
STM-16
STM-16
STM-16
При выборе защиты SNCP необходимо учитывать прохождение всей
нагрузки через каждый пункт. При этом потребуется использовать STM
более высокого уровня (STM-16). Поэтому с целью экономии выбираем
защиту MS-Spring.
Вывод: топология «линейная цепь» невыгодна, так как защита MSP
подразумевает собой 1+1, т.е. запасные платы и прокладка кабеля другим
20
способом или по другой траектории, например, с другой стороны дороги. А
это
экономически
нецелесообразно,
т.к.
80
%
денежных
средств,
вкладывается в прокладку кабеля, а 20% - в настройку и установку
оборудования.
Определение требуемых видов мультиплексоров и их количества
В транспортной сети, построенной на соединениях типа «линейная
цепь» требуются только терминальные мультиплексоры и, возможно,
различных иерархических уровней.
В
транспортной
сети
кольцевого
типа
используются
только
мультиплексоры ADM одного иерархического уровня. Их общее количество
равно количеству узлов связи.
В
транспортных
сетях
смешанных
конфигураций
возможно
использование всех известных видов оборудования, включая кроссовые
коммутаторы,
оптические
усилители,
оптические
и
электрические
регенераторы и т.д.
В данной диссертационной работе выбрана кольцевая топология, она
выигрывает по сравнению с «линейной цепью». Главными преимуществами
кольцевой структуры является ее высокая надежность и живучесть такой
сети. Возможность применения различных видов защиты соединения в
кольце.
Из расчетов определили, что в каждом узле необходимо установить по
одному мультиплексору уровня STM-16.
21
1.3. Выбор оборудования
Модули интерфейсов SDH оборудования OptiX 2500+ фирмы HUAWEI
включают оптические интерфейсы STM-16, STM-4, STM-1 и электрический
интерфейс STM-1. Модуль интерфейсов SDH используется для приема и
передачи оптико-электрических сигналов на уровнях STM-1, STM-4 и STM16. Кроме того, он обеспечивает такие функции, определяемые в
рекомендациях ITU-T G.783, как обработка заголовков секции и обработка
заголовков тракта высокого уровня, выравнивание указателей, а также
предоставление источника синхросигналов для блока синхронизации.
Структура функций системы OptiX 2500+ показама на рисунке 1.5.
Рисунок 1.5 – Структура функций системы OptiX 2500+
1. Синхронный модуль оптических интерфейсов STM-16 (S16)

Данный модуль обеспечивает оптические интерфейсы S-16.1, L-16.1, L-
16.2, а также оптические интерфейсы V-16.2, U-16.2 через оптический
усилитель на волокне, легированном эрбием (EDFA). Кроме того, он
обеспечивает оптические интерфейсы в соответствие с требованиями DWDM,
так что при подключении OptiX 2500+ к системе DWDM блок преобразования
длины волны больше не требуется.

Обеспечивает один модуль оптических интерфейсов STM-16 S16.

Параметры оптических интерфейсов приведены в Таблице 5 и 6.
22
Оптические интерфейсы, обеспечиваемые оборудованием OptiX 2500+
удовлетворяют всем стандартным требованиям.

Tаблица
2-6
Емкость
кросс-коммутации
и
емкость
доступа
оборудования OptiX 2500+

Емкость кросс-коммутации и емкость доступа, обеспечиваемые
оборудованием OptiX 2500+ ниже:
XCS
XCL/XCE
Емкость доступа
96 × STM-1
32 × STM-1
Емкость кросс-коммутации
HO 128 × 128 VC-4 LO 2016 ×
HO 48 × 48 VC-4 LO 1008 × 1008
2016 VC-12
VC-12
Уровень кросс-коммутации
VC-4/VC-3/VC-12
VC-4/VC-3/VC-12
Режим кросс-коммутации
В любом режиме между
В любом режиме между
интерфейсами
интерфейсами
Tаблица 1.7 – Параметры оптических интерфейсов G.691 STM-16
Параметр
Unit
Используемая кодировка
Передатчик в
Диапазон рабочих длин волн
нм
опорной точке S
Numerical Values
V-16.2
U-16.2
1530-
1530-
1565
1565
Максимальная средняя мощность передачи
Дбм
13
15
Минимальная средняя мощность передачи
Дбм
10
12
x
x
Спектральные характеристики
Максимальная ширина полосы -20dB
Дбм1
x
x
-Modem Chirp
-
x
x
Максимальная спектральная плотность
mW/MHz
x
x
Минимальный коэффициент затухания
dB
8.2
10
Минимальное отношение сигнал/шум (SNR)
dB
N/A
x
Максимальный диапазон затухания
dB
33
44
Минимальный диапазон затухания
dB
22
33
Максимальный уровень дисперсии
ps/nm
2400
3200
Минимальный уровень дисперсии
ps/nm
N/A
N/A
Общее среднее значение поляризационной
ps
40
40
мощности
Оптический
тракт между S и
R
модовой дисперсии (order 1)
23
Минимальные потери на отражение
dB
24
24
dB
-27
-27
Минимальная чувствительность
dBm
-25
-34
Минимальная перегрузка
dBm
-9
-18
Максимальные потери оптического тракта
dB
2
2
Максимальный коэффициент отражения
dB
-27
-27
оптического волокна в точке S (включая все
соединения)
Максимальный дискретный коэффициент
отражения между S and R and
Приемник в
опорной точке R
приемника в точке R
Tаблица 6 – Параметры оптических интерфейсов G.691 STM-16
Параметр
Блок
Числовые значения
Номинальная битовая скорость цифровых
кбит/с
STM-16 2488320
сигналов
Используемая кодировка
S-16.1
S-16.2
L-16.1
L-16.2
1260-
1430-
1280-
1500-
1360
1580
1335
1580
SLM
SLM
SLM
SLM
нм
-
-
-
-
нм
1
<1
1
<1
Дб
30
30
30
30
Максимум
Дбм
0
0
3
3
Минимум
Дбм
-5
-5
-2
-2
Минимальный коэффициент
Дб
8.2
8.2
8.2
8.2
Диапазон затухания
Дб
0-12
0-12
10-24
10-24
Максимальная дисперсия
пс/
NA
NA
1200-
Диапазон рабочих длин волн
нм
Тип источника
Передача в
максимальное среднеквадратичное
опорной
значение RMS полосы ()
точке S
максимальная ширина полосы . -20
дб
минимальный коэффициент
подавления боковой волны
Средняя мощность передачи
затухания
Оптический
тракт
между S и R
нм
Минимальные обратные потери
Дб
1600
24
24
24
24
оптического волокна в точке S
(включая все коннекторы)
24
Максимальный дискретный
Дб
-27
-27
-27
-27
коэффициент отражения между
точками S и R
Приемник в
Минимальная чувствительность
Дбм
-18
-18
-27
-28
опорной
Минимальная перегрузка
Дбм
0
0
-9
-9
Максимальные потери оптического
Дб
1
1
1
2
Дб
-27
-27
-27
-27
точке R
тракта
Максимальный коэффициент
отражения приемника в пункте R
Выбор типа оптического кабеля и описание его конструкции
В данной диссертационной работе выбираем тип оптического волокна
NZDS.
Характеристика кабеля ОКА – М6П – 10/8 – 0,22/0,25 – 20/6
приведена в таблице 1.7.
Кабели, предназначенные для подвески на опорах линии связи,
контактной сети железных дорог, линий электропередач на напряжение до
110В,во всех типах грунта.
Таблица 1.7 – Характеристики кабеля ОКА – М6П – 10/8 – 0,22/0,25 – 20/6
Тип оптического волокна
NZDS
SMF
(8/125)
(10/125)
4-36
4-36
0,25
0,22
На длине волны 1,55 мкм
5,8 – 1,3
18
Количество модулей
6
6
Количество волокон в модуле
1–6
1–6
Внешний диаметр кабеля, мм
15,5
15,5
Температурный диапазон
-60-+60
-60-+60
Допустимое растягивающее усилие, кН
3 – 20
3 – 20
Строительная длина кабеля, км
4
4
Количество ОВ
Коэффициент затухания, дБ/км,
На длине волны 1,55 мкм
Хроматическая дисперсия, пс/нм*км, не более:
25
Маркировка: ОКА-МNT-XX-YY-Z1/Z2,
где ОК – оптический кабель
А – силовой элемент – арамидные нити
M – модульная конструкция
N – количество элементов в повиве
T – тип центрального силового элемента: П – стеклопластиковый
пруток, Т – стальной трос
XX – тип оптического волокна
YY – предельное значение затухания, дБ/км
Z1 – количество оптических волокон
Z2 – количество служебных жил
Конструкция кабеля
1.
Оптическое волокно
2.
Внутримодульный гидрофобный заполнитель
3.
Центральный силовой элемент –
стеклопластиковый пруток (П)
4.
Межмодульный гидрофобный заполнитель
5.
Промежуточная оболочка из полиэтилена
6.
Силовой элемент – обмотка из арамидных нитей
7.
Защитная оболочка из полиэтилена высокой
плотности
Обоснованный выбор способов защиты
Кольцевая транспортная сеть может иметь ряд вариантов по
организации
защиты
двунаправленном
трафика пользователей в однонаправленном и
кольцах.
При
этом
различают
защиту
секций
мультиплексирования и защиту соединений подсети (защиту отдельных
трактов). В данной диссертационной работе рассматривается защита секции
мультиплексирования, обозначаемая MS-SPRing (Multiplex Section Shared
Protected Rings). Была применена защита в двунаправленном кольце при
работе каждой секции в 2- волоконном режиме.
26
Каждая секция MS содержит два волокна, в каждом из которых ведется
передача STM-N. При такой организации передачи необходимо иметь
половину емкости STM-N свободной от соединений пользователей. Эта
свободная емкость будет использоваться в качестве защитной.
После устранения повреждения в кольце происходит восстановление
рабочего состояния.
Норматив времени на защиту составляет 50 мс. Таким образом
переключение на резерв только при аварии, увеличивается пропускная
способность.
Рисунок 1.6 – Двунаправленное кольцо с защитой секции MS
Сравнивая два вида защиты – SNCP и M Spring, можно сделать вывод о
том, что применение защиты типа MS Spring будет гораздо выгоднее в плане
материальных затрат так как SNCP требует установки в каждом узле связи
мультиплексора уровня STM-64, в то время как при защите МS Spring
достаточно уровня STM-16. Исходя из всего вышесказанного выбираем
кольцевую топологию транспортной сети с применением защиты MS Spring.
Расчет длины участка регенерации
27
В общем случае необходимо рассчитывать две величины длины
участка регенерации по затуханию :
L макс – максимальная проектная длина участка регенерации;
L мин – минимальная проектная длина участка регенерации.
Для оценки величины длин участка регенерации могут быть
использованы следующие выражения:
Lмакс

 М  n   pc
 макс

 ок  нс
, Lмин 
Lстр
где
макс
и
мин
[дБ]
–
 мин
 нс ,
 ок 
максимальное
Lстр
и
минимальное
значения
перекрываемого затухания аппаратуры ВОСП, обеспечивающее к концу
срока службы значение коэффициента ошибок не более 110-10;
ок [дБ/км] – километрическое затухание в оптических волокнах
кабеля;
нс [дБ] – среднее значение затухания мощности оптического
излучения
неразъемного
оптического
соединителя
на
стыке
между
строительными длинами кабеля на участке регенерации;
Lcтр [км] – среднее значение строительной длины кабеля на участке
регенерации;
рс [дБ] – затухание мощности оптического излучения разъемного
оптического соединителя;
n – число разъемных оптических соединителей на участке регенерации;
М [дБ] – системный запас ВОСП по кабелю на участке регенерации.
Максимальное
значение
перекрываемого
затухания
(макс)
определяется как разность между уровнем мощности оптического излучения
на передаче и уровнем чувствительности приемника для ВОСП на базе ЦСП.
Минимальное значение перекрываемого затухания (мин) определяется как
разность между уровнем мощности оптического излучения на передаче и
уровнем перегрузки приемника для ВОСП на базе ЦСП.
28
В заключение расчёта необходимо произвести проверку полученного
l ру по допустимой дисперсии. Проверка учитывает влияние только лишь
хроматической дисперсии, так как другие типы дисперсии учитываем на
более высоких скоростях (от 10Гбит/с), где они оказывают существенное
влияние.
Используем оптические интерфейсы модуля STM-16 V-16.2 и L-16.2.
Они
удовлетворяют
всем
требованиям
предъявляемых
по
длине
регенерационного участка и дисперсии.
Интерфейс V-16.2:
Lм акс 
Lм ин 
10  (25)  1  4 * 0.05
 135.2км ,
0.02
0.25 
2  10 4
13  ( 9)
 88км ,
0.02
0.25 
2  10 4
Интерфейс L-16.2:
Lм акс 
Lм ин 
 2  (28)  1  4 * 0.05
 99.2км ,
0.02
0.25 
2  104
3  ( 9)
 48км ,
0.02
0.25 
2  10 4
Проверка полученного l ру по допустимой дисперсии:
Dхр=135,2*5,8=784,16 пс/нм*км
Dхр=99,2*5,8=575,36 пс/нм*км
Найденные величины хроматической дисперсии попадают в диапазон
(табл. 1.5 и 1.6).
29
1.4. Конфигурация мультиплексора
Наименование и номера посадочных мест модулей MX ADM OptiХ
2500+ приведено в таблице 1.8. Козины мультиплексоров, с необходимыми
модулями, на каждой станции приведены на рисунках 1.7-1.12.
Таблица 1.8 – модули MX ADM OptiХ 2500+
Наименование
Описание
Емкость
Разъемы
доступа
S16
STM-16 Модуль оптических интерфейсов
16×STM-1
IU4~IU9
SD4
Dual STM-4 Модуль оптических интерфейсов
8×STM-1
IU4~IU9
SL4
STM-4 Модуль оптических интерфейсов
4×STM-1
IU1~IU12
SV4
Каскадный STM-4 модуль оптических
1×STM-4
IU1-IU12
4×STM-1
IU3~IU10
2×STM-1
IU1~IU12
интерфейсов
SQ1
Счетверенный STM-1 модуль оптических
интерфейсов
SD1
Спаренный STM-1 модуль оптических
интерфейсов
SL1
Модуль оптических интерфейсов STM-1
1×STM-1
IU1~IU12
SQE
Счетверенный STM-1 модуль электрических
4×STM-1
IU1~IU4,
интерфейсов
SDE
Спаренный STM-1 модуль электрических
IU9~IU12, IUP
2×STM-1
IU1~IU12
63×E1
IU1~IU4,
интерфейсов
PQ1
63×E1 Модуль интерфейсов
IU9~IU12, IUP
PD1
32×E1 Модуль интерфейсов
32×E1
IU1~IU4,
IU9~IU12, IUP
PM1
32×E1/T1 Модуль интерфейсов
32×E1/T1
IU1~IU4,
IU9~IU12, IUP
PQM
63×E1/T1 Модуль интерфейсов
63×E1/T1
IU1~IU4,
IU9~IU12, IUP
PL3
3×E3(T3) Модуль электрических интерфейсов
3×E3/T3
IU1~IU4,
IU9~IU12, IUP
AL1
Модуль обработки 155M ATM
1×STM-1
IU1~IU4,
IU9~IU12
ET1
Модуль прозрачной передачи по интерфейсу
Ethernet
10M/100M
IU1~IU4,
IU9~IU12
30
Пункт А.
В пункт заводится следующая нагрузка:

Потоков Е1 =56;

Потоков Е3 =11;

Потоков STM-1 =2;

Потоков FE =5.
Рисунок 1.7 – Конструктив МХ OptiX 2500+ на ст. А
Пункт Б.
В пункте Б выводится следующая нагрузка:

Потоков Е1 =10;

Потоков Е3 =3;

Потоков FE =2.
Рисунок 1.8 – Конструктив МХ OptiX 2500+ на ст. Б.
31
Пункт В.
В пункте В выводится следующая нагрузка:

Потоков Е1 =11;

Потоков Е3 =3;

Потоков STM-1 =1;

Потоков FE =1.
Рисунок 1.9 – Конструктив МХ OptiX 2500+ на ст. В.
Пункт Г.
В пункте Г выводится следующая нагрузка:

Потоков Е1 =13;

Потоков Е3 =1.
Рисунок 1.10 – Конструктив МХ OptiX 2500+ на ст. Г.
32
Пункт Д.
В пункте Д выводится следующая нагрузка:

Потоков Е1 =12

Потоков Е3 =2

Потоков STM-1 =1

Потоков FE =1
Рисунок 1.11 – Конструктив МХ OptiX 2500+ на ст. Д.
Пункт Е.
В пункте Е выводится следующая нагрузка:

Потоков Е1 =10

Потоков Е3 =3
33
Рисунок 1.12 – Конструктив МХ OptiX 2500+ на ст. Е.
Таблица 1.9 – Комплектация мультиплексоров в пунктах
Пункт
А
Б
В
Г
Д
Е
всего
PL3
4
1
1
1
1
1
9
PQ1
1
-
-
-
-
-
1
SD1
1
-
-
-
-
-
1
S16
2
2
2
2
2
2
12
Eth
1
1
1
-
1
1
5
PD1
-
1
1
1
1
1
5
SL1
-
-
1
-
1
-
2
модули
34
Схема организации связи
Схема организации связи изображена на рисунке 1.13.
Рисунок 1.13 – Схема организации связи.
На схеме организации связи указываются: все пункты проектируемой
транспортной сети связи; все используемые мультиплексоры, включая
дополнительные корзины (полки расширения); на всех обозначениях
мультиплексоров требуемые по ТЗ информационные пользовательские
35
(компонентные) потоки по направлениям (А-Б, А-В, …. И т.д.) и
соответствующие им интерфейсы; агрегатные (линейные) интерфейсы, с
подключаемыми к ним оптическими линиями (рабочими и резервными);
типы оптических кабелей и их длины между узлами связи; промежуточные
станции оптического усиления или регенерации с названиями населенных
пунктов и указанием расстояний.
Схема синхронизации
Схема синхронизации изображена на рисунке 1.14.
Рисунок 1.14 – Схема синхронизации.
На схеме синхронизации указываются: все источники (генераторы)
тактовых частот (ПЭГ, ВЗГ, ГСЭ), системы распределения синхросигналов
(АРСС) и источники компонентных сигналов, используемых в качестве
синхронизирующих (от АТС, АМТС, другой транспортной сети); все
внешние входы синхросигналов в блоки синхронизации мультиплексоров и
приоритеты их использования (согласно таблице приоритетов); показатели
36
качества (транслируются в байте S1 MSOH или в КИ0 потока Е1) перед
входами
синхросигналов
в
блоки
синхронизации
мультиплексоров;
направления синхронизации промежуточных регенераторов; направления
распространения синхросигнала в нормальном режиме работы ТСС.
Рассмотрим восстановление синхронизации при повреждении линии на
участке Д-Е. Оборванной линии присваивается качество Q6, а именно на
входе мультиплексора Д. Станция Д, потерявшая синхронизацию, начинает
работать в режиме удержания синхронизации, т.е. внутренний генератор,
запомнив состояние синхронизации до аварии, начинает генерировать сигнал
с качеством Q4. Этот сигнал проходит все станции до пункта А, который уже
выбирает наилучший по качеству сигнал и переключается на резервный
тракт. Таким образом через несколько тактов элементы сети будут
синхронизованы сигналом Q2P2. Процесс восстановления показан на
рисунке 1.15. Восстановленная синхронизация показана на рисунке 1.16.
Рисунок 1.15 – Процесс восстановления синхронизации.
37
Рисунок 1.16 – Восстановленная синхронизация.
38
Схема управления
Схема управления изображена на рисунке 1.17.
Рисунок 1.17 – Схема управления.
На
схеме
управляемые
электрические,
управления
сетевые
транспортной
элементы
регенераторы,
сетью
указываются:
(мультиплексоры
оптические
усилители,
оптические
все
и
оборудование
синхронизации, электропитания и т.д.); интерфейсы локального и сетевого
управления (F, Qx);локальная(-ые) сеть(-и) системы управления с серверами
и рабочими станциями. Управление производится с помощью байтов
D1,D2,D3 секция регенерации, и D4-D12 секция мультиплексирования.
39
Выбор необходимых контрольно-измерительных приборов
MTS-8000 Универсальная измерительная платформа ВОЛС/NGN
Производитель: JDSU (Acterna)
Описание: Acterna MTS-8000 – расширяемый в полевых условиях
оптический тестер как для установки, так и для поддержки сети. Такое
сочетание возможностей является оптимальным как для тестирования
физического уровня, так и для установки систем CWDM/DWDM.
Применение
 Полнофункциональное решение для тестирования CWDM/DWDM.
 Обеспечивает развязку между каналами CWDM/DWDM до 10.7
Гбит/с.
 Тестер списка соединений.
 Оптический рефлектометр и тестирование уровня мощности.
 ПМД и профиль спектрального затухания.
 Тестирование хроматической дисперсии.
 Широкодиапазонный анализатор оптического спектра.
 Тестер всех характеристик оптоволокна.
Основные характеристики
 SDH/PDH Оптический интерфейс: 155/622/ 2.5G/10G
 SDH/PDH E1,E3, DS3, и E4 мэппинги
 GigE и 10 GigE 850/1310/1550 нм
 Ethernet 10/100/1000Mb/s RJ-45
Измеритель оптической мощности SimpliFiber PRO откалиброван
для
работы на шести длинах волн (850нм, 1300нм, 1310нм, 1490нм, 1550нм,
1625нм).
Прибор позволяет сохранять опорное значение мощности, благодаря
чему при проведении тестов на экран выводится значение оптических потерь
40
в линии. Измеритель оснащен четырьмя клавишами управления, большим
ЖК дисплеем, портом USB и сменным разъемом (тип SC, ST, LC).
Оптический рефлектометр OptiFiber® -
полнофункциональное
решение для тестирования, устранения неисправностей и сертификации
волоконно-оптических сетей. Модульная платформа позволяет адаптировать
прибор под конкретные нужды для тестирования как одномодовых, так и
многомодовых волоконно-оптических линий.
Оптические телефоны/тестеры серии OTS 20/30
Оптические телефоны/тестеры это высокоэффективные
приборы предназначенные для работы в волоконно-оптической сети.
Они
объединяют в себе функции цифрового оптического телефона,
стабилизированного
лазерного
источника
и
оптического
измерителя
мощности (только OTS-30).
Оптические телефоны/тестеры помогут инженерам в кротчайшие сроки
провести диагностику на любом участке кабельной сети.
Особенности:

Работа по одномодовому кабелю в дуплексном режиме;

Цифровая модуляция для обеспечения высококачественного
звука;

Многофункциональность
(оптический
телефон,
лазерный
источник излучения и измеритель мощности);

Большой объем памяти (3200 измерений);

ПО для обработки данных и создания отчетов;

Возможность организации конференцсвязи;

Компактные, легкие, пыле-влаго защищенные;

Питание от сети и аккумуляторов;

Функция «Автоотключение».
Расчет потребления электроэнергии оборудованием транспортной сети и
выбор источника электропитания
41
Напряжение: -48 В /-60 В  20 % DC
Максимальная потребляемая мощность плат OptiX 2500+ показана в
таблице 1.11 (неточность < 10 %):
Таблица 1.11 – Максимальная потребляемая мощность для каждой
платы в отдельности
Название платы
Потребляемая мощность
Название платы
Потребляемая мощность
XCS
33Вт
SL1
10 Вт
XCL
31Вт
SD1
12 Вт
XCE
30Вт
SQ1
18 Вт
SCC
13Вт
SL4
14 Вт
SCE
12Вт
SD4
21 Вт
PD1
15Вт
SV4
15 Вт
PQ1
23 Вт
S16
37 Вт
PM1
18 Вт
AL1
25 Вт
PQM
23 Вт
ET1
25 Вт
PL3
7.5 Вт
COA
10 Вт
SDE
14 Вт
FAN
22 Вт
SQE
25 Вт
LPDR
10 Вт
Блок электропитания
20 Вт
EIPC
30 Вт
Рассчитаем максимально возможную мощность при полной загрузке
мультиплексора.
I потреб ( A, Б , В, Г , Д , Е , Ж , ) 
Pmux (37 *13  33 * 2  30  10  13  20  25)  322,5

 16,13 A
U
60
Для питания всего оборудования был выбран источник питания MPSU
4000, характеристики которого приведены таблице:
42
Характеристики источника питания.
Системы
MPSU
предназначенные
–
для
это
модульные
использования
источники
в
сфере
электропитания,
телекоммуникаций,
промышленной автоматики и других аналогичных областях. Модульная
конструкция облегчает расширение системы без нарушения работы
источников
энергии
постоянного
тока.
Эти
системы
обеспечивают
высококачественное резервное питание постоянным током и автоматическую
зарядку аккумуляторов. Все модули выпрямителей SMPS обеспечивают
активное разделение тока нагрузки между модулями системы и точное
поддержание выходного напряжения.
Конструкция и комплектация систем.
Дополнительные устройства.
LVBD:
Устройство
отключения
батарей
при
низком
уровне
низком
уровне
напряжения. Предохраняет батареи от глубокого разряда.
LVLD:
Устройство
отключения
нагрузки
при
напряжения: отключает неприоритетные цепи нагрузки во время аварии
основной сети.
Сигнализация асимметрии указывает на дефектные элементы батареи.
Модем с обратным вызовом (Обратный вызов).
Параметры сети переменного тока
Все системы могут быть конфигурированы для следующих типов сетей
переменного тока:
Однофазная 220В.
Трехфазная 220В (треугольник, без нейтрали).
Трехфазная 380В (звезда, с нейтралью).
43
В передней верхней части стойки могут быть установлены (по заказу)
сетевые предохранители, сервисные розетки переменного тока.
Конструктивные особенности выпрямителей (SMPS)
Съемные модули. Приспособлены для «горячей замены»
Возможность использования в качестве самостоятельного устройства
или в составе системы с Модулем Управления и Сигнализации одной из двух
возможных модификаций. Высокая эффективность и постоянный уровень
мощности в режиме ограничения тока. Защита от короткого замыкания.
Синусоидальная форма тока на входе. Защита от перегрева.
Автоматическое отключение при повышенном выходном напряжении.
Выдача сигнала аварии модуля в систему управления. Светодиодная
индикация зеленого цвета при нормальной работе и красного цвета – в
случае отказа модуля.
Возможность
внешнего
управления
выходным
напряжением
выпрямительного модуля. Модуль Сигнализации может (программно)
устанавливать значения выходного напряжения и пороговые уровни
превышения напряжения в автономном режиме.
Данный источник питания размещается в навесной шкаф размеров 8U,
показанный на рисунке 1.18.
Рисунок 1.18 – Внешний вид и габариты ИП.
44
Сводная комплектация транспортной сети и выбор источника
электропитания оборудования, приведена в таблице 1.12.
Таблица 1.12 – Комплектация транспортной сети
Номер
Наименование
Количество
1
Мультиплексор OptiX 2500+
6
2
Оптический тестер : Acterna MTS-8000
6
3
Источник электропитания MPSU 4000
6
Схема прохождения в ЛАЦ
Линейно-аппаратный цех (ЛАЦ) представляет собой техническое
помещение,
в
котором
размещается
аппаратура,
необходимая
для
организации каналов связи и технической эксплуатации трактов, потоков
PDH, SDH, нагрузок Ethernet и распределение их по потребителям.
Схемы прохождения цепей в ЛАЦ отображают взаимное соединение
отдельных устройств (стоек), необходимых для создания различных каналов
связи по магистральным воздушным и кабельным сетям, а также
радиорелейным
линиям
связи,
обеспечивая
при
этом
нормальную
организацию эксплуатации цепей и каналов.
Схема прохождения в ЛАЦ для пункта В представлена на рисунке 1.19.
45
Рисунок 1.19 – Схема прохождения в ЛАЦ.
Для заданных населенных пунктов были рассмотрены два варианта
топологии сети: «линейная цепь» и «кольцо». Предпочтение было отдано
кольцевой структуре, удобной при имеющемся расположении населенных
пунктов и позволяющей организовать эффективную защиту трафика MSSpring.
В соответствии с заданными в техническом задании информационными
нагрузками, распределенными по направлениям передачи, была рассчитана
суммарная нагрузка на участках проектируемой сети и соответственно ей
выбрано оборудование уровня STM-16. Для реализации сети было выбрано
оборудование
фирмы
HUAWEI.
Произведена
комплектация
мультиплексоров в каждом пункте.
Были разработаны схемы организации сети, синхронизации и
управления.
Выбрано оборудование электропитания, а также приведена схема
прохождения цепей по ЛАЦ для пункта В.
46
Глава 2. РАЗРАБОТКА ВЕРОЯТНОСТНОЙ И НЕЙРОНЕЧЕТКОЙ
МОДЕЛИ В МНОГОУЗЛОВОМ ТРАКТЕ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ
ПОЛНОСТЬЮ ОПТИЧЕСКОЙ СЕТИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
1.2.
Вероятностная модель и регулярный метод вычисления
вероятностей ошибок в многоузловых трактах передачи данных
полностью оптической сети телекоммуникации
Эффективность функционирования ТПД при заданном тарифе r
оценивается реальным объемом Vp предоставленных в течении расчетного
интервала ТР услуг вычисляемым согласно [6],Vp=Tэ∙r, где Тэ – эффективный
трафик, определяемый как сумма отрезков времени полезной занятости
тракта связи передачей сообщений.
Передаваемое по ТПД сообщение подвергается воздействию внешних
помех,
искажающих
или
нештатно
использующих
передаваемую
информацию. Последний вариант называется атакой, методы защити
передаваемой информации в этом случае является предметом теории
безопасности телекоммуникации. Предметом данной работы является
разработка регулярной методики расчета вероятности ошибок в сообщении
под воздействием помех. Тракт передачи данных должен доставлять
потребителю достоверных данных.
Для защиты от искажений под воздействием помех передаваемая
информация кодируется помехоустойчивым кодом. В последнее время
обычно применяются простые коды, обнаруживающие искажения в
сообщении. Процедура обеспечения потребителя достоверной информацией
приведена на рис. 2.1.
47
Рис. 2.1. Процедура обеспечения потребителя достоверной информацией
Источники информации (абоненты) И1, И2,…Иn в реальном масштабе
времени или ретроспективно доставляют в узел формирования данных (ФД)
сообщений, в общем случае, с различной интенсивностью λi, i  1, n .
Формированные
помехоустойчивого
с
использованием
кодирования
соответствующих
сообщения
(пакеты
методов
сообщений)
от
передающего узла (Пер) транспортируются по образованному тракту
приемному узлу (Пр). В процессе декодирования принятых сообщений в
приемном узле устанавливается наличие или отсутствие искажений в
принятом сообщении (пакете). Не обнаружение искажений (ошибок)
подтверждает достоверность, т.е. соответствие принятого в Пр сообщения
переданному от Пер, и передаются для реализации ПИ. При обнаружении
искажений
запрещается
передача
принятого
сообщения
(пакета)
потребителю информации (ПИ) и по каналу обратной связи (КОС)
передается Пер запрос на повторение сообщения (пакета). Если вероятность
искажения сообщений в процессе передачи по тракту составляет Р(h), то для
обеспечения ПИ достоверной информацией передатчик Пер передает
дополнительный
по
каналу
обратной
связи
дополнительный
объем
сообщении ΔV(h). Суммарный эффективный трафик обеспечивающий ПИ
достоверным объемом Vдбудет составлять Tдэ  Tсэ  T (h) .
48
Следовательно, для вычисления реального показателя качества тракта
по трафику необходимо определять влияние вероятности помех на
увеличения эффективного трафика при передаче данного сообщения.
В теории передачи дискретной информации известны некоторые
модели ТПД (Гильберта, на основе цепей Маркова и др.), которые основаны
на стационарности потока сообщений. Этот подход приемлем, когда
исследуется тракт связи между двумя узлами связи. Современные тракты
передачи данных содержат подверженных воздействию помех десятки узлов
ретрансляции между отправителем и потребителем информации. Возникает
необходимость в создании вероятностной модели такого тракта передачи
данных
и
разработки
методов
вычисления
вероятности
ошибок
в
многоузловых ТПД.
Вероятностная модель тракта передачи данных
Предложенная Международным Союзом Электросвязи (Рекомендации
ITU-T, 2100, 07/05) гипотетическая модель нормированных характеристик
ТПД
устанавливает
взаимосвязь
между
уровнями
национальных
международных трактов с уровнем ТПД 64 кбит/с [7], предназначенная для
обработки результатов предпусковых (Bring-intoservice) и эксплуатационных
(maintenance) испытаний и оценки качества работы ТПД. Количественной
характеристикой тракта приняты коэффициенты: ошибочной секунды (ESR),
числа ошибочных секунд (SESR) и ошибочных блоков к общему времени
испытаний и числу блоков в тракте, соответственно.
Формированный по заданному передатчиком маршруту (адресу) тракт
связи содержит промежуточные узлы, которые в данной гипотетической
модели
служат
ретрансляторами
передаваемого
сообщения
(массива
сообщений) (Рис. 2.2.) Следовательно, современные ТПД представляют
собой многоузловые структуры с передающими и приемными и пунктами.
Предполагаем, что передаваемое сообщение С в пункте передатчика
Н0кодируется
помехоустойчивым
кодом,
допускающим
не
корректированную ошибку С0 с вероятностью Р(С0). В процессе передачи по
каналу связи L1 и обработки (ретрансляции) в узле H1сообщение С с
49
вероятностью не корректированной ошибки (далее ошибки кодирования
Р(С0) подвергается воздействию обобщенной помехи h1, с вероятностью
Р(h1).
а)
б)
Рис. 2.2. а. Гипотетическая модель нормированных характеристик
тракта передачи данных. Б. Гипотетическая вероятностная модель ТПД.
При предположении, что случайные события С0 и h1независимые и
связанные, вероятность ошибки на выходе узла H1 определяется так
Р(С1)=Р(С0)+Р(С0/h1)
(2.1)
В работе [8] показано, что вероятность ошибки на выходе приемного
узла определяется по формуле
n
P(C n )  P(C 0 )   P(Ci 1 hi ) ,
(2.2)
i 1
50
где – второй член правой части равенства – приращения вероятности ошибки
кодирования под воздействиям помех hi, i  1, n ,определяемая как условная
вероятность события Сi-1 при условии, что событие hiосуществилась. В
теории вероятностей все еще отсутствовал метод вычисления условной
вероятности. Учитывая это обстоятельство разработан нами метод [7], кратко
изложим его содержание.
Условная вероятность и логическая функция импликация
По определению, условная вероятность случайных событий А и В
появляется,
когда эти
события
связанные во
взаимодействии. Это
взаимодействие случайных событий Р(С0) и Р(hi), i  1, n , в процессе передачи
цифровых сообщений по ТПД проявляется согласно (2.2) в виде зависимости
приращения
вероятности
события
Р(С0)
на
выходе
узла
i-го
P(Ci )  P(hi )  P(Ci 1 hi ) от вероятности приращений Р(С0) на всех предыдущих
узлах
ТПД.
Такая
сложность
формирования
приращений
ΔР(Сi)
обусловливает необходимость выяснения семантики (содержания) понятия
условная вероятности.
В трудах известных ученых по теории вероятностей встречаются две
категории трактовки понятия условной вероятности.
Определение 2.1. Вероятность события А, вычисленная при условии,
что осуществилось другое событие В называется условной вероятностью и
обозначает Р(А/В) [9].
Определение 2.2. Если система в момент времени s находится в
фазовом состоянии I, то в последующий момент времени t система будет
находится в состоянии j .... с вероятностью Рi,j(s,t)=P[E(t)=j/E(s)=i] [10].
Нетрудно заменить, что в определении 1. условность появления
события А/Выражено через причинно – следственное отношение «при
условии, что» а в определении 2.2 – через логической функции импликация
«Если А, то В», отражающая логическую функциональную или другого
характера связи между событиями А и В. Эту связь мы формулировали так.
51
Определение 2.3. Если имеет место в системе событие А, то появление и
воздействие на него другого события В образует (порождает) новое условное
событие А/В, с вероятностью Р(А/В). Доказательство этого определения
начнем с анализа понятия импликация.
Определение 2.4. Импликация – логическая операция, соответствущая
образованию высказывания, «Если А то В» из высказываний А и В,
обозначаемая обычно А → В или А  В. Точный смысл высказывания А → В
различен при классическом, конструктивном и других подходах к
построению семантики языка [11].
Далее речь будет идти, согласно Определениям 2.2 и 2.4 о
конструктивном подходе к представимости условной вероятности в
импликативной форме.
В качестве примера конструктивного подхода обратимся к проблеме
вычисления
приращения
вероятности
некорректированной
ошибки
кодирования Р(С0) при передаче кодированного сообшения С по n-узловому
тракту передачи цифровых данных под воздействием помехhi, i  1, n ,[12].При
такой постановке задачи смысл высказываний А и В для входа первого узла
тракта передачи данных соответствуют событие С0 и h1 физического
происхождения, причем здесь в качестве базисного события выступает
некорректированная ошибка кодирования С0, а воздействующего фактора
внешняя помехаh1. Теперь конструктивную форму понятия «импликация»
применительно к данной задаче можно формулировать так.
Определение 2.5. Если в передаваемом сообшении С присутствует
случайное событие С0, то воздействие на него на тракте связи случайного
события h1 приводит к образованию в сообщении импликаций случайннх
событий С0 → h1. и операцию «импликация вероятностей» событий С0 и h1
можно представить в виде Р(С0)→ P(h1). Таким образом, принимая во
внимание семантическую (содержательную) общность понятий условной
вероятности событий С0 и h1 и импликации вероятностей событий С0 и h1,
можно записать
52
P(C0 )  P(h1 )  P(C0 h1 )
Выражение
(2.3)
назовем
импликативной
(2.3)
формой
условной
вероятности (ИФУВ).
Анализируя определения 2.2, 2.4 и 2.5, формулировок понятии цепей
Маркова [10]и нечеткой импликации[13], приходим к выводу, что смысл
понятия «импликация» действительно зависит от конструктивного подхода к
семантике языка, т.е. от цели и области применения понятия импликация.
Следовательно, введенный нами термин «импликативная форма
условной вероятности» может употребляться в исследованиях определенных
классов технологических, физических и других задач.
Как известно, «степень возможности появления каждого события
оценивается определенным числом, называемым вероятность этого события»
[10]. Поэтому ИФУВ, определящая условную вероятность событий С0 и h,
также должна иметь конкретное численное значение. Для решения этой
задачи построим таблицу классической импликации и, исходя из условий
нашей конкретной проблемы, сопоставим ее с таблицей вероятностной
импликации, имея в виду, что в математической логике высказывания А и В
имеют значения 0 или 1, а вероятности событий С0 и h1 в технологии
передачи данных являются величинами физического происхождения,
определяемыми как вероятность с конкретными цифровыми значениями в
пределах от 0 до 1. В таблице, построенной с учетом этого условия,
высказывание А отождествляется с событием С0, а высказывание В – с
событием h1.
53
Классическая форма импликации Вероятностная форма импликации
№
А
С0
h1
С0→h1
1 Истинно Истинно Истинно
С0
h1
С0→h1 Р(С0) →Р(h1)
2 Истинно
С0
-
С0
Р(С0)
-
h1
h1
Р(h1)
-
-
-
-
3
Ложно
4
Ложно
В
А→В
Ложно
Ложно
Истинно Истинно
Ложно
Истинно
Р(h1/С0)
Выполненный анализ данных таблицы, взяв за основу упомянутое
выше положение «смысл операция импликация различен при классическом,
конструктивном и других подходах к семантике языка» [11] при условии, что
передача
сообщений
представляет
собой
технологический
процесс
прохождения сообщения С по тракту связи, подверженному воздействию
внешней помехи (h1), позволяет установить следующие положения.
В
строке
1
истинность
операции
импликация
определяется
истинностью высказыванийи А и В, т.е.А→В. Этому условию, согласно
Определению 2.4 и формуле (2.3), на выходе первого узла тракта связи
соответствует вероятностный аналог импликации условной вероятности в
виде
Р(С0) →Р(h1) = Р(С0/h1)
В строке 2 истинно только событие А, чему в таблице соответствует
событие С0и из условий ложности события В вытекает С0→h1 =С0, а
следовательно, Р(С0/h1) = Р(С0).
Легко заметить, что в данной постановке задачи в качестве базисного
выступает событие С0. Точно так же при принятии в качестве базисного
событияh0 из анализа строки 3 следует Р(h0 /С1)=Р(h0).
Именно
в
последних
равенствах
заключается
особенность
импликативного подхода к определению условной вероятности.
54
Основываясь на полученных результатах, можно утверждать, что
известная проблема неопределенности условной вероятности
P( A / B) 
P( A  B) 0
 , при Р(А) = 0,
P( A)
0
(2.4)
решена для условий передачи по тракту связи цифровых данных по много
узловому линейному тракту под воздействием внешних факторов и
установлено, что в таких сетях условная вероятность характеризуется
предельными значениями, определяемых неравенствами названными нами в
[12] «неравенство ИФУВ».
Р(С0) ∙ Р(h1) ≤ Р(С0/h1) ≤ Р(С0) – при базисном событии С0
(2.5)
Р(h0) ∙ Р(С1) ≤ Р(h0/С1) ≤ Р(h0) – при базисном событии h0
Изложенное дает основание считать, что таблица вероятностной
формы
импликации
действительно
отражает
процесс
прохождения
кодированных сообщений по тракту передачи данных под воздействием
внешних факторов и предельные значения в неравенствах (2.5) могут
служить основой для создания аналитического метода вычисления условных
вероятностей.
Методика
расчета
предельных
вероятностей
ошибок
в
многоузловом ТПД
В много узловом ТПД с базисньм событием С0и воздействующим
фактором h1описываемых формулой (2.1) предельные значения условной
вероятности событий, для выхода первого узла тракта согласно неравенству
(2.5) принимают вид [12]:
Р(С0/h1) = Р(С0);
Р(С0/h1) = Р(С0)∙Р(h1)
Тогда расчетные формулы для вычисления вероятности ошибки на
выходе приемного n-го узла ТПД представляются в виде
55
n
P(C n )  P(C 0 )   P(Ci 1 )  P(hi )
(2.6)
i 1
n
P(C n )  P(C 0 )   P(Ci 1 )  P(hi ) 2
(2.7)
i 1
Выполнив операции по преобразованию этих выражений, получим
формулы, значительно упрощаюшие вычисления:
n
n
P(C n )  P(C 0 )  P(C 0 )   P (hi )
i 1 i 1
а также:
n
n
P(C n )  P(C 0 )  P(C 0 )   P (hi ) 2
i 1 i 1
Здесь буква П означает знак произведения.
При использовании метода ИФУВ приращения вероятности базисной
ошибки С0 под воздействием внешних факторовhi, i  1, n , определяется так
n
P(C n )   P (Ci 1 ) P (hi )
i 1
n
P (C n )   P (Ci 1 ) P (hi ) 2
i 1
Проведя аналогичные преобразования, получим
n
n
P(C n )  P(C0 )   P(hi )
i 1 i 1
n
n
P(C n )  P(C 0 )   P(hi ) 2
i 1 i 1
Далее, поделив на Р(С0) и умножив на 100 обе стороны этих
выражений, получим формулу для вычисления относительного приращения
базисной ошибки в ТПД под воздействием внешних факторов (в процентах):
56
n
n
 %   P (hi ) 100%
i 1 i 1
n
n
%   P(hi ) 2 100%
i 1 i 1
Рис. 2.3. Характеристики приращений вероятности ошибки кодирования при
.
На рис. 2.3 приведены характеристики приращения вероятности
базисного события С0 ΔР(Сi), вычисленные по формулам (2.6) и (2.7) при
исходных данных: Р(С0)=0,2, а Р(hi), имеют следующие величины
1. . Р(hi) = 0; 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5 – для кривых 1 и 2
– Р(hi) = 0; 0,1; 0,4; 0,3; 0,2; 0,5 – для кривых 3 и 4.
Из анализа и сопоставления характеристик рис.3 можно заключить,
что) кривые 1 и 3, вычисленные по формуле
5
P (C5 )   P(Ci 1 ) P (hi ) ,
i 1
независимых С0 и Р(hi), а кривые 2 и 4 – построенные по формуле
5
P(C5 )   P(Ci 1 ) P (hi ) 2 – являются результатом связанности событий С0 и P(hi).
i 1
2. Воздействие на сообщение С случайного события hn>hi (вторая группа
Р(hi) данных) обуславливает повышение соответствующих кривых 3 и 4 над 1 и 2,
соответственно, и отражает появление нештатного источника помехи. Создание
57
системы контроля по узлам сети позволит регистрировать нештатный режим и
принять срочные меры по его устранению.
3. Площади между кривыми 1 и 2, 3 и 4 представляют собой пространства
существования условных вероятностей, а пространств между кривыми 2 и 3 и осью
абсцисс Р(hi)– существовании условных вероятностей связанных событий.
Интерпретация и использование кривых 1, 2 и 3, 4 и пространств зависит от
постановки задачи и целей применения вероятности базисного события Р(С0) в
расчете процессов передачи сообщения по ТПД.
1.
Предложена
вероятностная
модель
многоузловой
ТПДИ,
представляющая вероятность ошибки на выходе приемника тракта суммой
вероятностей базисной ошибки декодирования и ее приращений в процессе
передачи сообщений под воздействием внешних факторов.
2. Разработан методологический подход, основанный на семантической
аналогии классической логической импликации и вероятностной импликации
и установлены предельные значения условной вероятности в зависимости от
взаимосвязи случайннх событий С0и hi.
3. Предложен регулярные метод вычисления приращений вероятности
ошибок на выходах узлов и приемника тракта передачи данных.
58
2.2. Решение задачи нечеткой многокритериальной маршрутизации в
полностью оптической сети телекоммуникации
В
большинстве
случаев
ограничения
параметрических
моделей
представляет собой математическое описание и количественное выражение
самых разнообразных условий, от которых зависит некоторый технический
или производственный процесс. Это разнообразие может сказаться, в
частности, и в том, что причины, влияющие на изменение величин, при
помощи которых выражаются соответствующие ограничения, необходимо
рассматривать как независимые, но действующие одновременно. Задачи
такого рода естественно описывать при помощи нескольких параметров.
Часто
имеется
только
“расплывчатая”
–
нечёткая
информация
о
коэффициентах параметрической модели. В качестве математического
аппарата, позволяющего формализовать нечёткую информацию, в работе
применяется теория нечётких множеств.
Телекоммуникационная
сеть
состоит
из
узлового
сетевого
оборудования и каналов связи. В качестве сетевого оборудования могут
выступать маршрутизаторы, антенны, коммутаторы и другие устройства.
Каналы связи – это кабели или, в случае радиорелейной сети, направление в
пространстве.
Телекоммуникационную сеть можно представить в виде графа (N, A),
где N = {v1, v2, v3, …} обозначает конечное множество сетевого оборудования
(узлов). A = {a12, a23, a34, …} обозначает множество соединений (дуг) сети.
Каждая дуга aij соответствует паре (i, j) для некоторых точек i, j из N
( A  N  N ).
Для двух произвольных точек сети k  N и t  N путь p от k до точки t
есть последовательность дуг.
Каждый узел и дуга имеют свои сетевые характеристики, на основе
которых выбирается путь p. При выборе маршрута трафика учитываются
следующие параметры: стоимость пропускания трафика по каналу, величина
полосы
пропускания,
величина
временной
задержки,
коэффициент
надёжности, а также количество промежуточных сетевых узлов.
59
В зависимости от типа трафика, для которого строится путь, важность
того или иного параметра пути может изменяться. Так, для голосового
трафика наиболее критичной характеристикой является временная задержка
передачи пакетов, а для потока видео, напротив,
самой важной
характеристикой является ширина полосы пропускания.
Введём следующие обозначения:
cij – стоимость соединения между узлами сети i и j. В неё входят
стоимость аренды места, по которому проложен кабель, стоимость аренды
места на крыше или вышке в случае радиорелейного соединения, стоимость
ежегодного обслуживания этого соединения и др.
bij – доступная полоса пропускания между узлами i и j. Величина
вычисляется путём вычитания уже зарезервированного объёма трафика
другими сервисами из номинального значения полосы пропускания, которая
является характеристикой физического соединения (i, j).
Bt – полоса пропускания, необходимая для предоставления услуги типа
T.
Bcurij – текущая загрузка канала между узлами i и j.
Bmaxij – максимально допустимая загрузка канала между узлами i и j.
Dij – величина временной задержки. Величина, характеризующая
среднее время обработки единицы трафика (пакет в случае IP сетей) на
концевых устройствах i и j. Является характеристикой этих устройств и при
увеличении нагрузки на оборудование, время обработки падает.
Rij – коэффициент надёжности соединения между узлами i и j. Зависит
от свойств оборудования (точки i, j). Величина определяется во время
функционирования сети путём сбора статистики о количестве потерянных
пакетов на единицу переданных данных.
Также введём степень загрузки L каждого элемента сети (N, A) как
отношение текущей загрузки к максимальной:
Li  
V i 
, где V(i) – текущая загрузка элемента i (Mb/s), Vmax(i) –
Vmax i 
максимально допустимая загрузка элемента сети (Mb/s).
60
Решается задача построения пути прохождения трафика по сети (N, A).
В зависимости от типа трафика (голосовой, видео и др.) на искомый
путь накладывается ряд ограничений: обеспечение требуемой ширины
полосы пропускания, величины временной задержки [15]. При этих
ограничениях путь должен минимизировать стоимость прохождения трафика
по сети и загрузку сетевых элементов – каналов связи – и максимизировать
коэффициент надежности.
Путь p состоит из набора дуг сети
p = <asi, aij, … amt>, где
i 1 и j   l ,
 k  N k {1,2,...,l} ,
ak   k , k 1   Ak {1,...,l} .
Используя значения параметров каждой дуги, можно вычислить
характеристики пути p.
Пусть c1(p,T), B(p), D(p), c2(p) и c3(p,T) – функции, которые
определяют стоимость прохождения трафика T по пути p, значение доступной
полосы пропускания, величину задержки, коэффициент надежности и
коэффициент загрузки для каждого пути p соответственно. Эти функции
имеют вид:
c1 p, T  


i , j
: aij  p
cij 
bT
bijmax
- стоимость резервирования канала p для пропускания трафика типа T;
bT  bijcup
c3 p, T   max
i , j : a  p
bijmax
ij
- коэффициент загрузки канала;
B p   imin
{bij }
, j : a  p
ij
- ширина полосы пропускания канала;
D p  
d
i , j : aijp
ij
- суммарная величина временных задержек на пути;
61
c 2 p   i min
{r }
, j : a  p ij
ij
- коэффициент надёжности канала.
Также каждый тип услуги Т имеет ряд требований к каналу p:
B(p) > Δbandwidth(T) – полоса пропускания канала должна быть больше
некоторой заданной величины Δbandwidth(T), зависящей от типа сервиса T.
D(p) < Δdelay(T) – время задержек должно быть меньше заданной
величины Δdelay(T) , зависящей от типа сервиса T.
Задача поиска пути принимает вид:
c1 p, T , c3 p, T ; max c2 p } ,
p   arg{ pmin
 N , A 
p N , A 
B(p) >Δbandwidth(T),
D(p) <Δdelay(T).
В настоящей работе предлагается многокритериальный подход,
который решает задачу маршрутизации в мультисервисных сетях связи и
который учитывает не только технические требования к ресурсам, но и
экономическую составляющую.
Многокритериальный
анализ
имеет
ряд
преимуществ
перед
однопараметрической оптимизацией и, поэтому, в последнее время широко
применяется в разных технических задачах. На сегодняшний день
существуют лишь несколько попыток применения многокритериального
анализа в области телекоммуникации. С появлением всё большего числа
сервисов
(услуг)
число
аспектов
или
критериев,
которые
должны
учитываться при решении задач в современных телекоммуникационных
сетях, увеличивается и, тем самым, возникает необходимость применения
многокритериального анализа [14].
Потребность
неопределенность
оптимизации
при
их
объективно
неопределенности.
качественного
количественного ранжирования частных критериев и
описании
являются
Необходимость
характера
признается
в
задачах
многокритериальной
источниками
использования
многими
субъективизма,
информации
исследователями,
и
предложены различные пути формализации и решения этой проблемы
62
Теория нечетких множеств, особенно ее концептуальная основа и
математический
аппарат для
природы,
оказались
постановки
и
наличии
работы
с
объектами
лингвистической
плодотворными, эффективными
решения
задач многокритериальной
неопределенностей
нестатистического
средствами
оптимизации при
характера. При
этом
следует отметить, что существует чрезвычайно большое многообразие
такого
рода
задач,
и
поэтому
не существует единой универсальной
методики их решения.
Многокритериальная задача нечеткого линейного программирования,
соответствующая задаче нечеткого линейного программирования, определяется следующим образом:
~ ~
~ x , k  K,
c
x ~
 ... ~
c
k1 1
kn n
«максимизировать»
~~
~ x ~
~ x )R
(a

..

a
i1 1
in n
i bi , i  M ,
при ограничениях
x j  0, j  N ,
где K = {1,2, … , q} – множество нечетких критериев, a
 a~
ij
:R [0, 1],
 c~
k j
: R [0, 1],
 b~ :R [0, 1], k  K, i  M, j  N, i
~
~ ~
функциипринадлежности нечетких параметров ckj , aij u bi , соответственно.
Чтобы «максимизировать» целевые функции, можно использовать
понятия «оптимального решения», аналогичные 1) идею удовлетворяющего
решения, 2) идею  - эффективного решения.
Для каждого критерия
~ ~ ~ ~ ~~
f k ( x, ck )  ck1 x1  ...  ck n xn , k  K ,
~
мы допускаем существование заданной дополнительной цели  k  F ( R) –
некоторого нечеткого множества на вещественной оси. Определение цели
может быть существенным для качества «оптимального» решения. Его смысл
зависит, однако, от природы критериев, будучи в некотором смысле
идеальными значениями соответствующих критериев. Нечеткое значение
63
~
~ ~
f ( x, ck ) функции критерия сравнивается с целью k с помощью некоторого
нечеткого отношения Sk, также заданного извне. Тогда нечеткие критерии
~
~ ~
обрабатываются как ограничения f ( x, c~k ) S k k .
Пусть a~ij , b~i – минисвязанные возможностные величины, определенные
на возможностом пространстве, i(0,1 - уровни возможности, Х=хЕnх1,
~
~ x b .
…, хn0 - множество альтернатив, f i ( x)   j 1 a
ij j
i
n
Мобильная проблема многокритериальной оптимизации записывается
следующим образом:
~
M [ f k ( x, c~k )]  max ,
M [ f i ( x)]  0, i  1,.., m,

x  X ,
где М – оператор перехода к модальным значениям соответствующих
возможностных функций.
Проблема максимизации уровня при построчных ограничениях по
возможности определяется как решение следующей задачи:
  max ,
~
{ f k ( x, c~k )  }   0 ,

{ f i ( x)  0}   i , i  1,..., m,
x  X .

В
рамках
интервального
анализа
данную
проблему
можно
интерпретировать как максимаксную модель принятия решения.
В данной работе представлен один из методов решения задачи
многокритериальной
маршрутизации
в
мультисервисных
телекоммуникационных сетях связи. К особенностям предложенного метода
можно отнести использование при поиске маршрута таких критериев, как
стоимость резервирования канала связи, его загрузка и надежность. К
ограничениям, накладываемым на маршрут  пропускную способность и
64
временную задержку передачи данных в канале. Этот подход позволяет
строить оптимальный маршрут практически для любого типа сервиса.
В результате работы создан объектно-ориентированный расширяемый
программный комплекс, который решает поставленную задачу.
65
Глава 3. АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
МАРШРУТИЗАЦИИ С НЕЧЕТКОЙ ЦЕЛЬЮ В ПОЛНОСТЬЮ
ОПТИЧЕСКОЙ СЕТИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
3.1. Алгоритм решения задач маршрутизации с нечеткой целью в
полностью оптической сети телекоммуникации
При выборе маршрута трафика учитываются следующие параметры:
стоимость пропускания трафика по каналу, величина полосы пропускания,
величина временной задержки, коэффициент надёжности, а также количество
промежуточных сетевых узлов. Для обеспечения требуемого качества
обслуживания может применяться технология разделения трафика. Идея
метода состоит в том, чтобы расщепить трафик на отдельные составляющие
(в зависимости от типа сервиса) и осуществить его транспортировку по сетям
связи, удовлетворяющим требованиям сервиса к ресурсам. Этот метод часто
применяется для маршрутизации голосовых пакетов на магистральных сетях.
Метод разделения трафика является одним из лучших методов решения
задачи маршрутизации с технической точки зрения.
Заметим, однако, что при наличии в сети нескольких альтернативных
маршрутов равной стоимости (метрики), трафик делится между ними, и
нагрузка на маршрутизаторы и каналы связи распределяется более
сбалансировано. Но когда стоимость альтернативных маршрутов даже
незначительно хуже, чем у кратчайшего маршрута, этот инструмент не
работает.
Вторым недостатком маршрутизации IP является то, что маршруты
рассчитываются с учетом локальной оптимизации. В рамках всей сети такой
выбор
может
оказаться
неоптимальным.
Чтобы
оптимизировать
использование ресурсов в масштабах всей сети, решение о маршрутизации
должно приниматься с учетом назначения всей сети и общего представления
о ней.
Третьим недостатком традиционных методов маршрутизации трафика
в сетях IP является то, что пути выбираются без учета текущей загрузки
66
ресурсов сети. Если кратчайший путь уже перегружен, то пакеты все равно
будут посылаться по нему. Современные протоколы маршрутизации при
расчёте метрики учитывают такие параметры сети, как:
 Число маршрутизаторов, входящих в маршрут,
 Пропускная ширина канала
 Время задержек
 Процент потерянных пакетов и др.
Алгоритм состоит из следующих этапов.
1. Расчет метрики.
Протокол IGRP (Interior Gateway Routing Protocol) использует следующую
формулу для подсчёта метрики, на основании которой выбирается маршрут:
m [
K1
 ( K 2  d )]  r ,
b  (1  o)
где
d – коэффициент, характеризующий временные задержки при движении
пути по маршруту пакетов,
b – ширина пропускания канала в самом узком сегменте пути,
o – коэффициент, характеризующий загрузку канала
r – коэффициент надежности маршрута
K1, K2 – константы
Вид функции и значения коэффициентов K1, K2 заданы априори. Этот
протокол учитывает множество параметров сети, необходимые для расчёта
пути: полоса пропускания, задержки, текущая загрузка. Но он неэффективен
для трафика разных типа сервисов, когда сам вид функции для расчёта
метрики и константы зависят от конкретного типа сервиса. Помимо
технической
стороны
вопроса,
этот
протокол
никак
не
учитывает
экономическую составляющую при выборе маршрута. Как уже говорилось
выше, каждое соединение имеет эксплуатационную стоимость и без учета
этого параметра при выборе маршрута нельзя построить экономически
оптимальную сеть связи.
67
2. Многокритериальный анализ решения задач маршрутизации с
нечеткой целью. В настоящей работе предлагается многокритериальный
подход, который решает задачу маршрутизации в мультисервисных сетях
связи и который учитывает не только технические требования к ресурсам, но
и экономическую составляющую.
Многокритериальный
анализ
имеет
ряд
преимуществ
перед
однопараметрической оптимизацией и, поэтому, в последнее время широко
применяется в разных технических задачах (см.,
например [14,15]). На
сегодняшний день существуют лишь несколько попыток применения
многокритериального анализа в области телекоммуникации. С появлением
всё большего числа сервисов (услуг) число аспектов или критериев, которые
должны
учитываться
при
решении
задач
в
современных
телекоммуникационных сетях, увеличивается и, тем самым, возникает
необходимость применения многокритериального анализа [15].
Потребность количественного ранжирования частных критериев и
неопределенность
оптимизации
при
их
объективно
неопределенности.
качественного
описании
в
являются
многокритериальной
источниками
Необходимость
характера
задачах
субъективизма,
использования
признается
многими
информации
исследователями,
и
предложены различные пути формализации и решения этой проблемы
Теория нечетких множеств, особенно ее концептуальная основа и
математический
аппарат для
природы,
оказались
постановки
и
наличии
работы
с
объектами
лингвистической
плодотворными, эффективными
решения
задач многокритериальной
неопределенностей
нестатистического
средствами
оптимизации при
характера. При
этом
следует отметить, что существует чрезвычайно большое многообразие
такого
рода
задач,
и
поэтому
не существует единой универсальной
методики их решения [14].
Задача многокритериальной оптимизации имеет следующий вид:


f x   f1 x , f 2 x ,..., f q x   min,
T
x X,
(3.1)
68
где
f k  x    ckj x j ,
n
j 1
k  Q  1,2,..., q,


X  x  R n | Ax  b, x  0 ,
 n

  aij x j  bi , i  1, m .


 j 1

Задача
многокритериальной
оптимизации
с
нечеткой
целью
предполагает нахождение таких х, которое удовлетворяет следующих
ограничений:
~ ,
f k x   g
k
k  1,2,..., q, x  X ,
(3.2)
где g~ - нечеткое множество,
k
1, f k x   g k ,

f x   g k

k  f k x   1  k
, g k  f k x   g k  tk ,
t
k


0, f k x   g k  tk .
(3.3)
Решение нечеткой задачи (3.2) может быть преобразован к решению
четкой задачи
  max,
k  f k x    ,
(3.4)
x X.
Решение x0  X называется Парето оптимальным решением если для
всех y k  f k  y   k  f k x0  и хотя бы одного S  f S  y   S  f S x0 .
Решение x0  X называется оптимальным по критерию типа Парето,
если не существует y  X , лучшею по критерию типа Парето, чем x 0 .
Введем понятие улучшаемости решения y  X по критерию типа Парето
в нечеткой среде: решение y  X назовем улучшаемым, если существует
решение
x0  X ,
которое лучше у по критерию типа Парето.
69
Решение
улучшаемо в ситуации принятия многоцелевых
x0  X
f x    f1 x , f 2 x ,..., f p x 
нечетких решений
тогда и только тогда, когда
существует вектор   R Q , для которого выполнены неравенства
 k  f k x 0   c k ,  S  f S x 0   c S
для всех
c  max
y
k  1,...,Q
S  1,...,Q,
и хотя бы одного
где
ck  c   k ,
min   f  y    .
k
k
k
k
Пусть требуемые неравенства выполнены, тогда согласно определению
существует
ck
для
y X
которого
и,
S  f S x0   ck  k  f k  y  для
ck  k  f k  y , S  f S x0   c S  S  f S  y ,
следовательно,
c   k  f k  y    k
справедливо
всех k  1,...,Q или хотя бы одного S  1,...,Q. Эти неравенство показывают,
что решение x0  X улучшаемо.
Пусть решение x0  X улучшаемо и пусть
y X
является тем решением,
которое лучше решения x 0 по критерию Парето. Положим
для
всех
k  1,...,Q,
 k   S  f S  y    k  f k  y 
S : S  f S  y   S  f S x0 .
где
Тогда
max   f  y      min   f  y        f  y .
k
k
k
k
k
k
k
S
S
y
Учитывая,
что
для

всех
из
RQ
min   f  y      c ,
k
k
k
получаем
k
 k  f k x 0    k   k  f k  y    k  max  k  f k  y    k   min  k  f k  y    k   c ,
и   f x   
 S  f S  y    S  c
0
S
S
S
для всех
k  1,...,Q
y
k
или хотя бы одного S  1,...,Q. Отсюда следует
справедливость неравенств.
Решение
x0  X
улучшаемо в ситуации принятия многоцелевых
решений тогда и только тогда, когда существует вектор γ из множества


Г    R Q : max  k  f k  y   min    f   y       k ,  , k  1,...,Q,   k 
y
y


такой, что выполнены
неравенства k  f k x0   ck S  f S x0   c S . Справедливость этих неравенств
следует из соображений
  f x        f  y      max   f  y      min   f  y      c ,
0
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
для всех




k ,   1,..., Q, S  f S x0    S   S  f S  y    S   c .
70
Отсюда следует, что если оценочные функционала  k  f k  y Qk1
получены после применение естественной нормализации, то область Г имеет
вид:

Г    R Q ;     k  1, k ,   1,...,Q;   k
.
Таким образом, решение вопроса об улучшаемости, оптимальности по
Парето многоцелевого решения x0  X по критерию Парето сводится к
существованию (отсутствию) вектора   
для которого выполнены
неравенства k  fk x0   ck S  f S x0   cS .
Таким образом, для того чтобы решение y  X было улучшаемо
(оптимально
по
Парето),
необходимо
чтобы
выполнялись
(были
несовместны) неравенства:
 k  f k  y   max max
 

z
   f  z       
min

k
, k  1,...,Q .


Справедливость этих неравенств видно из следующих соображений:
k  f k z    k   min
   f  z      
 k  f k x 0    k   k  f k  y    k  max

z


   f  z       max max min
   f  z      ,
 max min


 
z
z
  f x        f  y      max min min   f z    
0
S
S
S
S
S
S
 
z
S


S
для всех  ,k  1,...,Q ,   k  или хотя бы одного
S  1,...,Q .
Пусть   f  y  функция принадлежности
k
k
fk  y  ,
определяемое как в (3). x 0
оптимальное решение улучшаемой задачи
Q

k 1
k
 max ,
 k  f k x    k  * k  1,..., Q,
x  X ,  k  0.
Тогда решение
x0  X
Парето – оптимальное решение задачи (3.1).
Предположим обратное. Пусть
(3.1). Тогда существует такое решение
и
f S  y   f S x 0 
для
(3.5)
некоторого
x0  X
y X ,
S  1,..,Q.
Парето – оптимальное решение
что
Так
f k  y   f k x0 
как
при всех ( k  1,...,Q )
вектор
 k ,k  1,...,Q
положительный и x 0 удовлетворяет следующие равенства:
71
k  f k x0    k  * , k  1,...,Q
и
Q

k 1
Тем не менее существует
некоторого
f k  y   f k x0 
  k  f k x 0   Q* .
Q
k
k 1
при всех ( k  1,...,Q ) и
f S  y   f S x0 
для
S.
Это приводит к следующим неравенством:
Q

k 1
Q
k
  
Q
k 1
  
k 1
k S
Это означает решение (5)
3.
  
Q
  k f k x 0  Q*   k f k x 0   S f S x 0  Q*   k  f k  y    S  f S  y   Q*.
Решение
x0  X
задач
k 1
k S
не является оптимальным.
маршрутизации
с
нечеткой
целью
с
использованием рекуррентных нейронных сетей. Нахождение Парето –
оптимального решения (3.5) при условии (3.3) приводится к решению
следующий задачи линейного программирование:
q

R

c k x k  max,


k 1

n
 a kj x j  bk , k  1,..., q  m,
 j 1
 x  0, j  1,..., n.
 j

(3.6)
Решение данной задачи находим с использованием рекуррентных
нейронных сетей.
Для решения задачи (3.1)-(3.2) предложена рекуррентная нейронная
сеть,
  n

 t 
ukt 1  ukt  t     akj x j  bk   ck exp   ,
  

  j 1
где
t
-
шаг
по
времени.
Параметры
t , ,  , , 
(3.7)
подбираются
экспериментально и существенно влияют на скорость достижения решения
задачи и качество этого решения.
72
3.2. Программа решения задач маршрутизации с нечеткой целью в
полностью оптической сети телекоммуникации
В данной работе представлен один из методов решения задачи
многокритериальной
маршрутизации
в
полностью
оптической
сети
телекоммуникации. К особенностям предложенного метода можно отнести
использование при поиске маршрута таких критериев, как стоимость
резервирования канала связи, его загрузка и надежность. К ограничениям,
накладываемым на маршрут  пропускную способность и временную
задержку передачи данных в канале. Этот подход позволяет строить
оптимальный маршрут практически для любого типа сервиса.
Для решения задачи маршрутизации был создан программный
комплекс
на
высокоуровневом
объектно-ориентированном
языке
программирования Delphi.
Программный комплекс состоит из трёх основных модулей:
 Менеджер сети;
 Модуль поиска маршрута;
 Модуль визуализации сети связи.
На вход программы подаётся сеть – граф (N, E), набор параметров для
каждой дуги из E, сервис, для которого строится маршрут.
Также указывается, какие параметры соединения (дуги из E) относятся
к критериям, а какие к ограничениям. Для выбранных n критериев нужно
указать n-1 количественных или интервальных оценок важности.
Как в методе количественных оценок важности критериев, так и в методе
интервальных оценок важности критериев, значения всех критериев должны
быть приведены к одной шкале. Для этого применяется процедура
нормализации, описанная в работе выше.
Пример сети, которая загружается в систему приведен на рис. 3.1.
73
Рис. 3.1. Модель сети связи
Каждое соединение характеризуется следующими параметрами:
 Стоимость;
 Загруженность;
 Коэффициент ошибок;
 Доступная полоса пропускания;
 Коэффициент задержек.
Параметры стоимость и загруженность являются критериями, по которым
происходит оптимизация, параметры доступная полоса пропускания и
коэффициент задержек являются ограничениями, по которым из исходного
множества всевозможных путей происходит первоначальная фильтрация.
Параметр коэффициент ошибок является и ограничением и критерием.
Значения параметров стоимость, загруженность, коэффициент ошибок,
доступная полоса пропускания и коэффициент задержек вычисляются по
следующим формулам соответственно.
74
C ( p, T ) 

( i , j ): aij  p
cij 
bT
bijmax
- стоимость резервирования канала p для
пропускания трафика типа T.
L( p, T )  max
bT  bijcur
( i , j ): aij  p
bijmax
- коэффициент загрузки канала.
B( p)  min {bij } - ширина полосы пропускания канала.
( i , j ): aij  p
D( p) 

( i , j ): aij  p
dij - суммарная величина временных задержек на пути.
R( p)  min {rij } - коэффициент надёжности канала.
( i , j ): aij  p
Cij – стоимость соединения между узлами сети I и j. В неё входят
стоимость аренды места, по которому проложен кабель, стоимость аренды
места на крыше или вышке в случае радиорелейного соединения, стоимость
ежегодного обслуживания этого соединения и др.
bij – доступная полоса пропускания между узлами I и j. Величина
вычисляется путём вычитания уже зарезервированного объёма трафика
другими сервисами из номинального значения полосы пропускания, которая
является характеристикой физического соединения (I, j).
Bt – полоса пропускания, необходимая для предоставления услуги типа
T.
Bcurij – текущая загрузка канала между узлами I и j.
Bmaxij – максимально допустимая загрузка канала между узлами I и j.
Dij – величина временной задержки. Величина, характеризующая
среднее время обработки единицы трафика (пакет в случае IP сетей) на
концевых устройствах I и j. Является характеристикой этих устройств и при
увеличении нагрузки на оборудование, время обработки падает.
Rij – коэффициент надёжности соединения между узлами I и j. Зависит от
свойств оборудования (точки I, j). Величина определяется во время
функционирования сети путём сбора статистики о количестве потерянных
пакетов на единицу переданных данных.
75
Далее рассмотрим алгоритм решения задачи маршрутизации методами
множественных оценок важности критериев на примере сети связи,
изображённой на рисунке 1.
Каждый из методов решения многокритериальной задачи предполагает
однородность всех критериев, поэтому перед применением методов нужно
провести процедуру нормализации, в результате которой значения каждого
критерия лежит в одном и том же множестве.
Так как в задаче стоимость и загруженность минимизируются, а для
коэффициента ошибок ищется максимум, то умножим значения критериев
стоимость и загруженность на -1 и будем искать максимальные значения для
всех критериев.
На рисунке 2 представлено решение задачи маршрутизации.
76
Рис. 2. Решение задачи маршрутизации
Предложенные подходы не только решают задачу более точно, но и
позволяют учитывать помимо технических характеристик маршрута, его
стоимость, надежность и другие параметры.
77
Заключение
1.Данная диссертационная работа посвящена актуальным вопросам
создания
и
функционирования
телекоммуникаций.
Предложена
оптических
в
качестве
транспортных
рационального
сетей
метода
коммутации перспективная технология оптической коммутации блоков
совместно с широко используемыми оптическими транспортными сетями с
коммутацией длин волн, дан сравнительный анализ основных видов
коммутации. Также описан протокол установления канала связи в сети с
оптической коммутацией блоков и рассмотрены механизмы обеспечения
QoS.
2. В настоящее время для формирования баз знаний актуально создание
гибридных технологий - нечетких нейронных сетей, сочетающих в себе
достоинства нейросетевых моделей и нечетких систем.
Структура используемой в данной работе нечеткой нейронной сети
однозначно определяется следующим множеством параметров:
1) количеством нейронов во входном слое;
2) количеством выходных нейронов;
3) числом градаций входных нейронов;
4) алгоритмом нечёткого логического вывода нечётко-продукционной
модели.
3. Подготовлены обучающие выборки и проведено обучение нечеткой
нейронной сети с получением системы правил. Проведен сравнительный
анализ результатов работы нечеткой нейронной сети при различных
подходах к настройке ее параметров - с применение методики преднастройки
и оптимизации и без нее.
4. В работе предлагается анализ решения задач маршрутизации в
телекоммуникационных
сетях
связи.
Исследуются
задачи
многокритериальной оптимизации с нечеткой целью.
78
Список использованной литературы:
1.
Постановление Президента Республики Узбекистан №ПП-1730
«О
мерах по дальнейшему внедрению и развитию современных информационнокоммуникационных технологий» от 21.03.2012.
2.
Постановление Президента Республики Узбекистан №ПП-1920 «О
государственной
программе
«Год
благополучия
и
процветания»
от
14.02.2013.
3.
Постановление Президента Республики Узбекистан №ПП-1957 «О
дополнительных мерах по ускоренному развитию сферы услуг и сервиса в
сельской местности в 2013 - 2016 годах» от 17.04.2013.
4.
Каримов И.А. Последовательное продолжение курса на модернизацию
страны – решающий фактор нашего развития / Доклад Президента Ислама
Каримова на торжественном собрании, посвященном 18-летию Конституции
Республики Узбекистан. – Ташкент, 07.12.2010.
5.
Каримов И.А. Наша главная задача – дальнейшее развитие страны и
повышение благосостояния народа / Доклад Президента Республики
Узбекистан
Ислама
Каримова
на
заседании
Кабинета
Министров,
посвященном итогам социально-экономического развития страны в 2009
году и важнейшим приоритетам экономической программы на 2010 год. –
Ташкент, 29.01.2010.
6.
Каримов И.А. Все наши устремления и программы – во имя дальнейшего
развития родины и повышения благосостояния народа / Доклад Президента
Республики Узбекистан Ислама Каримова на заседании правительства по
итогам социально-экономического развития страны
в 2010
году и
важнейшим приоритетам на 2011 год. – Ташкент, 21.01.2011.
7.
Каримов И.А. 2012 год станет годом поднятия на новый уровень
развития нашей родины / Доклад Президента Республики Узбекистан Ислама
Каримова на заседании Кабинета Министров, посвященном основным итогам
2011 года и приоритетам социально-экономического развития на 2012 год. –
Ташкент, 19.01.2012.
79
8. J.P. Jue, V.M. Vokkarane, “Optical Burst Switched Networks”, Springer
Science + Business Media, Inc., Boston, 2005;
9. M. Düser and P. Bayvel, “Analysis of Wavelength-Routed Optical BurstSwitched Network Performance”, Fiber and Integrated Optics Volume 21, Issue 6,
pp. 471-477, 2002;
10. V.M. Vokkarane and J.P. Jue,“Prioritized Routing and Burst Segmentation for
QoS in Optical Burst-Switched Networks”, in Proc.IEEE/OSA Optical Fiber
Communication Conference, pp. 221-222, 2002;
11. А. В. Голышко, Н. А. Лескова, Оптическая коммутация блоков // Сетии
системы связи. —№ 8. — 2001;
12. Т.З. Нижарадзе, “Разработка и исследование модели алгоритма
динамической маршрутизации для сетей GMPLS”, Диссертация на соискание
ученой степени кандидата технических наук, Вологда, 2008.
13. Recommendations ITU-T, E.600 (03/93). Terms and definitions of Traffic
Engineering.
14. Recommendations ITU-T, M.2100 (07/05). Performance Limits for bringing –
into-service and maintenance of International PDH Path, section and transmission
systems.
15. Абдуллаев Д.А. // Вероятностная модель системы передачи данных,
доклады АН РУз, Ташкент, 2007 №2 стр.42-45
16. Венцель Е.С. // Теория вероятностей, Физматгиз, М.-Л.1962.
17. Прохоров Ю.В., Розанов Ю.А. // Теория вероятностей, М.: Наука;
Физматгиз, 1973, с. 257-258
18. Плиско В.Е. Импликация // Математическая энциклопедия, - М.: Сов.
Энциклопедия, 1979, Т.2, с. 523.
19. Абдуллаев Д.А., Импликативньй подход к проблемам вычисления
условной вероятности и расчета вероятности ошибок в
цифровых/многоузловых трактах передачи данных // М.: Электросвязь, 2011,
№6, с. 51-56.
80
20. Левоненко А.В. Нечеткое моделирование в среде МАТLАВ и FuzzyTЕСН,
Санкт-Петербург, «БХВ –Петербург», 2005
21. Подиновский В. В., Интервальные оценки важности критериев в
многокритериальной оптимизации. "Информационные процессы и системы"
2002. №10.
22. Олифер В., Олифер Н. Искусство оптимизации трафика. "Журнал сетевых
решений LAN". 2001. №12.
23. Заславский К.Е., Фокин В.Г. Проектирование оптической транспортной
сети. Н,-1999.
24. Фокин В.Г. «Cинхронизация транспортной сети SDH».
25. Давыдкин П.Н. Тактовая сетевая синхронизация, М.-2004
26. Ионов А.Д Волоконно – оптические линии передач. Учебное пособие.
Новосибирск, 2003.
81