В любой системе связи через канал передается информация. Скорость передачи информации была определена в § 2.9. Эта скорость зависит не только от самого канала, но и от свойств подаваемого на его вход сигнала и поэтому не может характеризовать канал как средство передачи информации. Попытаемся найти способ оценки способности канала передавать информацию. Рассмотрим вначале дискретный канал, через который передаются в единицу времени символов из алфавита объемом При передаче каждого символа в среднем по каналу проходит следующее количество информации [см. (2.135) и (2.140)]:

где случайные символы на входе и выходе канала. Из четырех фигурирующих здесь энтропий -собственная информация передаваемого символа - определяется источником дискретного сигнала и не зависит от свойств канала. Остальные три энтропии в общем случае зависят как от источника сигнала, так и от канала.

Представим себе, что на вход канала можно подавать символы от разных источников, характеризуемых различными распределениями вероятностей (но, конечно, при тех же значениях . Для каждого такого источника количество информации, переданной по каналу, принимает свое значение. Максимальное количество переданной информации, взятое по всевозможным

источникам входного сигнала, характеризует сам канал и называется пропускной способностью канала. В расчете на один символ

где максимизация производится по всем многомерным распределениям вероятностей Можно также определить пропускную способность С канала в расчете на единицу времени (секунду):

Последнее равенство следует из аддитивности энтропии. В дальнейшем везде, где это особо не оговорено, будем под пропускной способностью понимать пропускную способность в расчете на секунду.

В качестве примера вычислим пропускную способность симметричного канала без памяти, для которого переходные вероятности заданы формулой (3.36). Согласно (3.52) и (3.53)

Величина в данном случае легко вычисляется, поскольку условная переходная вероятность принимает только два значения: , если еслн Первое из этих значений возникает с вероятностью а второе с вероятностью К тому же, поскольку рассматривается канал без памяти, результаты приема отдельных символов независимы друг от друга. Поэтому

Следовательно, не зависит от распределения вероятности В, а определяется только переходными вероятностями канала. Это свойство сохраняется для всех моделей канала с аддитивным шумом.

Подставив (3.56) в (3.55), получим

Поскольку в правой части только член зависит от распределения вероятностей то максимизировать необходимо его. Максимальное значение согласно (2.123) равно и реализуется оно тогда, когда все принятые символы равновероятны и независимы друг от друга. Легко убедиться, что это условие удовлетворяется, еслн входные символы равновероятны и независимы, поскольку

При этом и

Отсюда пропускная способность в расчете на секунду

Для двоичного симметричного канала пропускная способность в двоичных единицах в секунду

Зависимость от согласно (3.59) показана на рис. 3.9.

При пропускная способность двоичного канала поскольку при такой вероятности ошибки последовательность выходных двоичных символов можно получить, совсем не передавая сигналы по каналу, а выбирая их наугад (например, по результатам бросания монеты), т. е. при последовательности на выходе и входе канала независимы. Случай называют обрывом канала. То, что пропускная способность при в двоичном канале такая же, как при (канал без шумов), объясняется тем, что при достаточно все выходные символы инвертировать (т. е. заменить 0 на 1 и 1 на 0), чтобы правильно восстановить входной сигнал.

Рис. 3.9. Зависимость пропускной способности двоичного симметричного канала без памяти от вероятности ошибочного приема символа

Пропускная способность непрерывного канала вычисляется аналогично. Пусть, например, канал имеет ограниченную полосу пропускания шириной Тогда сигналы на входе и выходе канала по теореме Котельникова определяются своими отсчетами, взятыми через интервал и поэтому информация, проходящая по каналу за некоторое время равна сумме количеств информации, переданных за каждый такой отсчет. Пропускная способность канала на один такой отсчет

Здесь случайные величины - сечения процессов на входе и выходе канала и максимум берется по всем допустимым входным сигналам, т. е. по всем распределениям .

Пропускная способность С определяется как сумма значений Сотсч» взятая по всем отсчетам за секунду. При этом, разумеется, дифференциальные энтропии в (3.60) должны вычисляться с учетом вероятностных связей между отсчетами.

Вычислим, например, пропускную способность непрерывного канала без памяти с аддитивным белым гауссовским шумом, имеющим полосу пропускания шириной если средняя мощность сигнала (дисперсия не превышает заданной величины Мощность (дисперсию) шума в полосе обозначим Отсчеты входного и выходного сигналов, а также шума связаны равенством

н так как имеет нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием, то и условная плотность вероятности при фиксированном и будет также нормальной - с математическим ожиданием и и дисперсией Найдем пропускную способность на один отсчет:

Согласно (2.152) дифференциальная энтропия нормального распределения не зависит от математического ожидания и равна Поэтому для нахождения нужно найти такую плотность распределения при которой максимизируется Из (3.61), учитывая, что независимые случайные величины, имеем

Таким образом, дисперсия фиксирована, так как заданы. Согласно (2.153), при фиксированной дисперсии максимальная дифференциальная энтропия обеспечивается нормальным распределением. Из (3.61) видно, что при нормальном одномерном распределении распределение будет также нормальным и, следовательно,

Переходя к пропускной способности С в расчете на секунду, заметим, что информация, переданная за несколько отсчетов, максимальна в том случае, когда отсчеты сигналов независимы. Этого можно достичь, если сигнал выбрать так, чтобы его спектральная плотность была равномерной в полосе Как было показано в отсчеты, разделенные интервалами, кратными взаимно некоррелированны, а для гауссовских величин некоррелированность означает независимость.

Поэтому пропускную способность С (за секунду) можно найти, сложив пропускные способности (3.63) для независимых отсчетов:

Она реализуется, если гауссовский процесс с равномерной спектральной плотностью в полосе частот (квазибелый шум).

Из формулы (3.64) видно, что если бы мощность сигнала не была ограничена, то пропускная способность была бы бесконечной. Пропускная способность равна нулю, если отношение сигнал/шум в канале равно нулю. С ростом этого отношения пропускная способность увеличивается неограниченно, однако медленно, вследствие логарифмической зависимости.

Соотношение (3.64) часто называют формулой Шеннона. Эта формула имеет важное значение в теории информации, так как определяет зависимость пропускной способности рассматриваемого непрерывного канала от таких его технических характеристик, как ширина полосы пропускания и отношение сигна/шум. Формула Шеннона указывает на возможность обмена полосы пропускания на мощность сигнала и наоборот. Однако поскольку С зависит от линейно, а от по логарифмическому закону, компенсировать возможное сокращение полосы пропускания увеличением мощности сигнала, как правило, нецелесообразно. Более эффективным является обратный обмен мощности сигнала на полосу пропускания.

В любой системе связи через канал передаётся информация. Её скорость определяется по формуле:

I’(А,В)=H’(А)-H’(А|В)=H’(А)-H’(В|А). (1)

Величина H (A |B ) - это потери информации при передаче ее по каналу. Ее также называют ненадежностью канала. H (B |A ) - энтропияшума ; показывает, сколько бит шумовой информации примешивается к сигналу. Передачу сигнала по каналу иллюстрирует рис. 1.

Рис. 1. Передача информации по каналу с помехами

Здесь I ’(A ,B )=v *I (A ,B ) - скорость передачи информации по каналу.

Как видно из формулы (1), эта скорость зависит не только от самого канала, но и от свойств подаваемого на его вход сигнала и поэтому не может характеризовать канал как средство передачи информации.

Рассмотрим дискретный канал, через который передаются в единицу времени u символов из алфавита объёмом m. При передачи каждого символа в среднем по каналу проходит количество информации

I (A,B)=H(A)-H(A|B)=H(B)-H(B|A), (2)

где А и В- случайные символы на входе и выходе канала. Из четырёх фигурирующих здесь энтропий Н(А)- собственная информация передаваемого символа определяется источником дискретного сигнала и не зависит от свойств канала. Остальные три энтропии в общем случае зависят как от источника сигнала, так и от канала.

Величина I (A ,B ) характеризует не только свойства канала, но и свойства источника информации. Пусть на вход канала можно подавать сигналы от различных источников информации с различными распределениями P (A ). Для каждого источника I (A ,B ) примет свое значение. Максимальноеколичествоинформации , взятое по всевозможным Р (А ), характеризует только канал и называется пропускнойспособностью (ПС) канала в расчете на один символ:

Бит/символ,

где максимизация производится по всем многомерным распределениям вероятностей Р(А).

Также определяют пропускную способность С канала в расчете на единицу времени:

где v - количество символов, переданное в секунду.

В качестве примера вычислим пропускную способность дискретного симметричного канала без памяти (рис. 2) с вероятностью ошибочного перехода -p .

Рис. 2. Модель двоичного симметричного канала без памяти

Согласно свойству взаимной информации 2 можно записать: С сим =max(H (B )-H (B |A )). Распишем H (B |A ). Исходя из условий задачи вероятность правильной передачи символа по каналу - 1-p, а вероятность ошибочной передачи одного символа p /(1-m ), где m - число различных символов, передающихся по каналу. Общее количество верных передач - m ; общее количество ошибочных переходов - m *(m -1). Отсюда следует, что:

Следовательно, Н(В/А) не зависит от распределения вероятности в ансамбле А, а определяется только переходными вероятностями канала. Это свойство сохраняется для всех моделей канала с аддитивным шумом.

Максимальное значение Н (В )=log m . Отсюда следует:

Пропускная способность в двоичных единицах в расчете на единицу времени:

Для двоичного симметричного канала (m=2) пропускная способность в двоичных единицах в единицу времени

С=u (6)

Зависимость С/u от р согласно (6) показана на рис.3

рис.3 Зависимость пропускной способности двоичного симметричного канала без памяти от вероятности ошибочного приёма символа.

При р=1/2 пропускная способность канала С=0, поскольку при такой вероятности ошибки последовательность выходных символов можно получить совсем не передавая сигнала по каналу, а выбирая их наугад, т.е. при р=1/2 последовательности на выходе и входе канала независимы. Случай С=0 называют обрывом канала .

Похожая информация:

1. III. Методы и способы защиты информации от утечки по техническим каналам
2. ISBN 5-699-00510-2 © Издательство «Сова», 2001 12 страница. Меня поразила способность каждого из действующих лиц оказывать помощь другим

Эта тема является одной из центральных в теории информации. В ней рассматриваются предельные возможности каналов связи по передаче информации, определяются характеристики каналов, влияющие на эти возможности, исследуются в самом общем виде предельные возможности кодирования, обеспечивающие максимум помехоустойчивости и объема передаваемой информации.

Определения:

1. Скорость передачи информации – среднее количество информации, передаваемой через канал за единицу времени.

В случае канала без шума эта скорость равна V к *H к , где V к – количество символов, передаваемых через канал в единицу времени, H к – средняя энтропия одного символа сообщения на входе и выходе канала.

2. Производительность источника – средняя скорость поступления информации от источника сообщений.

Производительность источника находится по формуле V и *H и , где V и – количество символов, генерируемых источником в единицу времени, H и – средняя энтропия одного символа сообщения на выходе источника.

Пропускная способность канала связи – максимально возможная для данного канала скорость передачи информации. Будем обозначать ее С к .

Отметим еще одну важную характеристику канала – максимальную скорость передачи символов V к max через него. Она всегда ограничена. Поэтому максимальная скорость передачи информации достигается при использовании максимальной скорости передачи символов и максимальной средней энтропии V к max передаваемого символа. Ранее доказывалось, что максимальная средняя энтропия в расчете на одни символ достигается при равной вероятности и независимости их появления.

Поскольку источник информации совсем не обязательно выдает символы с такими характеристиками, для достижения максимально эффективного использования канала их необходимо кодировать. Ранее при изучении эффективного кодирования доказывалось, что именно эффективное кодирование обеспечивает получение после кодирования символов с требуемыми параметрами. Энтропия символов вторичного алфавита в результате такого кодирования при кодировании бесконечно больших блоков информационной последовательности в пределе равна log 2 m , где m – объем вторичного алфавита, используемого на выходе кодирующего устройства.

Учитывая это: С к =V к * H max = V к * log 2 m .

Если же m=2 (для кодирования используется двоичный код), то энтропия одного символа на выходе кодера будет равна 1, т.е. каждый символ двоичного эффективного кода будет нести 1 бит информации, а сами символы будут равновероятны и статистически независимы.

В этом случае С к =V к.

При передаче информации через канал связи стремятся к наиболее эффективному (в смысле объема передаваемой информации) его использованию.

Найдем требования к источнику информации, при которых возможна максимальная скорость передачи информации через канал.

Будем описывать источник информации параметрами V и и H и . Допустим, шум в канале связи отсутствует. Канал связи описывается своей пропускной способностью и объемом m алфавита.

Поскольку шума в канале нет, информация при передаче через него не искажается и не теряется. Поэтому скорости передачи информации на выходе источника V и *H и и на выходе канала будут совпадать. Наиболее эффективным будет такое использование канала, при котором производительность источника будет равна пропускной способности канала:

С к =V к max * log 2 m = V и * H и.

Таким образом, если известна средняя энтропия одного символа сообщения, поступающего с выхода источника, наиболее эффективного использования канала можно достичь, если скорость поступления этих символов от источника выбрать в соответствии с формулой: V и =V к max * log 2 m / H и или V и =V к max / H и при использовании наиболее часто употребляемого двоичного кодирования.

Заметим, что эта формула предполагает использование эффективного кодирования информации, поступающей от источника перед передачей ее в канал связи без помех (шума).

Рассмотрим следующую модель канала связи с помехами (рис. 4.4):

Рис. 4.4. Модель канала связи с помехами.

По виду передаваемых через канал сигналов различают дискретные и непрерывные каналы связи.

Важнейшей характеристикой канала является его пропускная способность, определяемая как наибольшая скорость передачи информации через него . Пропускная способность дискретного канала может быть рассчитана, например, по следующей формуле:

С= V k *I m а x ,

где V k – скорость передачи символов алфавита через канал;

I m а x – максимально возможное количество информации, приходящейся на один передаваемый через канал символ.

Количество информации, приходящееся на 1 передаваемый через канал символ зависит от энтропии (степени неопределенности получения символа) на входе и выходе канала. Согласно мере Шеннона

I = H априорная - H апостериорная = H(X) – H(X/Y) .

Здесь H априорная = H(X) и H апостериорная = H(X/Y) – условная энтропия, характеризующая неопределенность о переданном на выход канала символе X по принятому символу Y на выходе. Наличие этой неопределенности – следствие действия на передаваемый через канал символ помех. H(X/Y) – характеристика канала.

Конец работы -

Эта тема принадлежит разделу:

Теория информации и кодирования

Сочинский государственный университет... туризма и курортного дела... Факультет информационных технологий и математики...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Твитнуть

Все темы данного раздела:

Курс лекций
Эффективная организация обмена информации приобретает все большее значение как условие успешной практической деятельности людей. Объем информации, необходимый для нормального функционирования совре

Определение понятия информация
Слово информация происходит от латинского informare – изображать, составлять понятие о чем-либо, осведомлять. Информация наряду с материей и энергией является первичны

Фазы обращения информации
Система управления состоит из объекта управления, комплекса технических средств, состоящего из компьютера, входящих в его состав устройств ввода-вывода и хранения информации, устройств сбора переда

Некоторые определения
Данные или сигналы, организованные в определенные последовательности, несут информацию не потому, что они повторяют объекты реального мира, а по общественной договоренности о кодировании, т.е. одно

Меры информации
Прежде, чем перейти к мерам информации, укажем, что источники информации и создаваемые ими сообщения разделяются на дискретные и непрерывные. Дискретные сообщения слагаются из конечно

Геометрическая мера
Определение количества информации геометрическим методом сводится к измерению длины линии, площади или объема геометрической модели данного носителя информации или сообщения. По геометрическим разм

Аддитивная мера (мера Хартли)
Аддитивную меру можно рассматривать как более удобную для ряда применений комбинаторную меру. Наши интуитивные представления об информации предполагают, чтобы количество информации увеличивалось пр

Энтропия и ее свойства.
Существует несколько видов статистических мер информации. В дальнейшем будем рассматривать только одну их них ─ меру Шеннона. Мера Шеннона количества информации тесно связана с понятие

Энтропия и средняя энтропия простого события
Рассмотрим подробнее понятие энтропии в разных вариантах, так как оно используется в шенноновской теории информации. Энтропия - мера неопределенности некоторого опыта. В простейшем случае его ис

Метод множителей Лагранжа
Если нужно найти экстремум (максимум, минимум или седловую точку) функции n переменных f(x1, x2, …, xn), связанных k

Вывод формулы среднего значения энтропии на букву сообщения
Предположим, имеется сообщение, состоящее из n букв: , где j=1, 2, …, n ─ номера букв в сообщении по порядку, а i1, i2, … ,in номера букв

Энтропия сложного события, состоящего из нескольких зависимых событий
Теперь предположим, что элементы сообщения (буквы) взаимозависимы. В этом случае вероятность появления последовательности из нескольких букв не равна произведению вероятностей появ

Избыточность сообщения
Как отмечалось, энтропия максимальна, если вероятности сообщений или символов, из которых они составлены, одинаковы. Такие сообщения несут максимально возможную информацию. Если же сообщение имеет

Содержательность информации
Мера содержательности обозначается cont (от английского Content ─ содержание). Содержательность события I выражается через функцию меры содержательности его о

Целесообразность информации
Если информация используется в системах управления, то ее полезность разумно оценивать по тому эффекту, который она оказывает на результат управления. В связи с этим в 1960 г. советским ученым А.А.

Динамическая энтропия
Здесь энтропия рассматривается как функция времени. При этом преследуется цель – избавиться от неопределенности, т.е. добиться положения, когда энтропия равна 0. Такая ситуация характерна для задач

Энтропия непрерывных сообщений
Исходные данные часто представляются в виде непрерывных величин, например, температура воздуха или морской воды. Поэтому представляет интерес измерение количества содержащейся в таких сообщениях ин

Первый случай (значения сл. величины ограничены интервалом)
Случайная величина a ограничена интервалом . В этом случае определенный интеграл ее плотности распределения вероятностей (дифференциального закона распределения вероятностей) на

Второй случай (заданы дисперсия и математическое ожидание сл. величины)
Предположим теперь, что область определения значений случайной величины не ограничена, но задана ее дисперсия D и математическое ожидание M. Заметим, что дисперсия прямо пропорциональ

Квантование сигналов
Непрерывные сигналы – носители информации – представляют собой непрерывные функции непрерывного аргумента – времени. Передача таких сигналов может выполняться при помощи непрерывных каналов связи,

Виды дискретизации (квантования)
Наиболее простыми и часто используемыми видами квантования являются: · квантование по уровню (будем говорить просто квантование); · квантование по времени (будем называть

Критерии точности представления квантованного сигнала
В результате обратного преобразования из непрерывно-дискретной формы в непрерывную получается сигнал, отличающийся от исходного на величину ошибки. Сигнал называется воспроизводящей функц

Элементы обобщенной спектральной теории сигналов
Обобщенная спектральная теория сигналов объединяет методы математического описания сигналов и помех. Эти методы позволяют обеспечить требуемую избыточность сигналов с целью уменьшения влияния помех

О практическом использовании теоремы Котельникова
Возможную схему квантования-передачи-восстановления непрерывного сигнала можно представить в виде, изображенном на рис. 2.5. Рис. 2.5. Возможная схема квантования-передачи-

Выбор периода дискретизации (квантования по времени) по критерию наибольшего отклонения
В результате квантования по времени функции x(t) получается ряд значений x(t1), x(t2), … квантуемой величины x(t) в дискретные моменты времени t

Интерполяция при помощи полиномов Лагранжа
Воспроизводящая функция в большинстве случаев рассчитывается по формуле: , где − некоторые функции. Эти функции обычно стремятся выбрать так, чтобы. (2.14) В этом случае,

Оценка максимального значения ошибки при получении воспроизводящей функции на основе полинома Лагранжа
Найдем погрешность интерполяции. Представим ее виде: , (2.16) где K(t) – вспомогательная функция, которую надо найти. Для произвольного t* имеем: (

Обобщение на случай использования полиномов Лагранжа произвольного порядка
Интерполяция полиномами n-го порядка рассматривается аналогично предыдущим случаям. При этом наблюдается значительное усложнение формул. Обобщение приводит к формуле следующего вида:

Выбор интервала дискретизации по критерию среднеквадратического отклонения
Рассмотрим случай дискретизации случайного стационарного эргодического процесса x(t) с известной корреляционной функцией. Восстанавливать будем при помощи полиномов Лагранжа. Наиболее часто

Оптимальное квантование по уровню
Рисунком 2.13 иллюстрируется принцип квантования по уровню. Рис. 2.13. Квантование по уровню. Это квантование сводится к замене значения исходного сигнала уровн

Расчет неравномерной оптимальной в смысле минимума дисперсии ошибки шкалы квантования.
Рис. 2.19. Обозначения Зададимся теперь числом шагов квантования n, границами интервала (xmin, xmax

Общие понятия и определения. Цели кодирования
Кодирование − операция отождествления символов или групп символов одного кода с символами или группами символов другого кода. Код (франц. code), совокупность зна

Элементы теории кодирования
Некоторые общие свойства кодов. Рассмотрим на примерах. Предположим, что дискретный источник без памяти, т.е. дающий независимые сообщения – буквы – на выходе, име

Неравенство Крафта
Теорема 1. Если целые числа n1, n2, …, nk удовлетворяют неравенству, (3.1) существует префиксный код с алфавитом объемом m,

Теорема 2.
Формулировка. Пусть задан код с длинами кодовых слов n1, n2, … , nk и с алфавитом объема m. Если код однозначно декодируем, неравенство Крафта удовле

Теорема 3.
Формулировка. При заданной энтропии H источника и объеме m вторичного алфавита существует префиксный код с минимальной средней длиной nср min

Теорема о минимальной средней длине кодового слова при поблочном кодировании (теорема 4)
Рассмотрим теперь случай кодирования не отдельных букв источника, а последовательностей из L букв. Теорема 4. Формулировка. Для данного дискретного источника

Оптимальные неравномерные коды
Определения. Неравномерными называют коды, кодовые слова которых имеют различную длину. Оптимальность можно понимать по-разному, в зависимости о

Лемма 1. О существовании оптимального кода с одинаковой длиной кодовых слов двух наименее вероятных кодируемых букв
Формулировка. Для любого источника с k>=2 буквами существует оптимальный (в смысле минимума средней длины кодового слова) двоичный код, в котором два наименее вероятных сло

Лемма 2. Об оптимальности префиксного кода нередуцированного ансамбля, если префиксный код редуцированного ансамбля оптимален
Формулировка. Если некоторый префиксный код редуцированного ансамбля U"является оптимальным, то соответствующий ему префиксный код исходного ансамбля т

1. Букве первичного алфавита с наименьшей вероятностью появления ставится в соответствие код с наибольшей длиной (лемма 1), т.е. такой код является неравномерным (с разной длиной кодовых слов). В р

Помехоустойчивое кодирование
Как следует из названия, такое кодирование предназначено для устранения вредного влияния помех в каналах передачи информации. Уже сообщалось, что такая передача возможна как в пространстве, так и в

Простейшие модели цифровых каналов связи с помехами
Свойство помехоустойчивых кодов обнаруживать и исправлять ошибки в сильной степени зависит от характеристик помех и канала передачи информации. В теории информации обычно рассматривают две простые

Расчет вероятности искажения кодового слова в ДСМК
Положим, кодовое слово состоит из n двоичных символов. Вероятность неискажения кодового слова, как несложно доказать, равна: . Вероятность искажения одного символа (однокра

Общие принципы использования избыточности
Для простоты рассмотрим блоковый код. С его помощью каждым k разрядам (буквам) входной последовательности ставится в соответствие n-разрядное кодовое слова. Количество разного вида

Граница Хэмминга
Граница Хэмминга Q, определяет максимально возможное количество разрешенных кодовых слов равномерного кода при заданных длине n кодового слова и корректирующей способности кода КСК

Избыточность помехоустойчивых кодов
Одной из характеристик кода является его избыточность. Увеличение избыточности в принципе нежелательно, т.к. увеличивает объемы хранимых и передаваемых данных, однако для борьбы с искажениями избыт

Линейные коды
Рассмотрим класс алгебраических кодов, называемых линейными. Определение: Линейными называют блоковые коды, дополнительные разряды которых образуются

Определение числа добавочных разрядов m.
Для определения числа добавочных разрядов можно воспользоваться формулой границы Хэмминга: . При этом можно получить плотноупакованный код, т.е. код с минимальной при заданных пар

Построение образующей матрицы
Линейные коды обладают следующим свойством: из всего множества 2k разрешенных кодовых слов, образующих, кстати, группу, можно выделить подмножества из k слов, обладающих св

Порядок кодирования

Порядок декодирования

Двоичные циклические коды
Вышеприведенная процедура построения линейного кода имеет ряд недостатков. Она неоднозначна (МДР можно задать различным образом) и неудобна в реализации в виде технических устройств. Этих недостатк

Некоторые свойства циклических кодов
Все свойства циклических кодов определяются образующим полиномом. 1. Циклический код, образующий полином которого содержит более одного слагаемого, обнаруживает все одиночные ошибки.

Построение кода с заданной корректирующей способностью
Существует несложная процедура построения кода с заданной корректирующей способностью. Она состоит в следующем: 1. По заданному размеру информационной составляющей кодового слова длиной

Матричное описание циклических кодов
Циклические коды можно, как и любые линейные коды, описывать с помощью матриц. Вспомним, что KC(X) = gm(X)*И(Х) . Вспомним также на примере порядок умножения пол

Выбор образующего полинома
Ясно, что полиномы кодовых слов КС(Х) должны делиться на образующий полином g(X) без остатка. Циклические коды относятся к классу линейных. Это означает, что для этих кодов существует

Виды каналов передачи информации
Рассмотрим каналы, отличающиеся по типу используемых в них линий связи. 1. Механические, в которых для передачи информации используется перемещение каких-либо твердых, жид

Пропускная способность дискретного канала связи с шумом
Исследуем теперь пропускную способность дискретного канала связи с шумом. Существует большое количество математических моделей таких каналов. Простейшей из них является канал с независимой

Типичные последовательности и их свойства
Будем рассматривать последовательности статистически независимых букв. Согласно закону больших чисел, наиболее вероятными будут последовательности длиной n, в которых при количества N

Основная теорема Шеннона для дискретного канала с шумом
Формулировка Для дискретного канала в шумом существует такой способ кодирования, при котором может быть обеспечена безошибочная передача все информации, поступающей от источ

Обсуждение основной теоремы Шеннона для канала с шумом
Теорема Шеннона для канала с шумом не указывает на конкретный способ кодирования, обеспечивающий достоверную передачу информации со скоростью, сколь угодно близкой с пропускной способности канала с

Пропускная способность непрерывного канала при наличии аддитивного шума
Рассмотрим следующую модель канала: 1. Канал способен пропускать колебания с частотами ниже Fm. 2. В канале действует помеха n(t), имеющая нормальный (гау

Шаг 2. Ввод текстовых файлов в Excel-таблицу с разбиением каждой строки текста на отдельные символы.
При вводе ранее сохраненного текстового файла следует указать тип файла *.*. Это позволит во время выбора видеть в списке все файлы. Укажите свой файл. После этого на экран будет выведено окно М

Шаг 4. Находим среднюю энтропию, приходящуюся на 1 букву сообщения.
Как описано в теоретическом введении, средняя энтропия находится по формулам 1 и 2. В обоих случаях нужно найти вероятности появления букв или двухбуквенных комбинаций.. Вероятности можно

Шаг 8. Напишем отчет о выполненной работе с описанием всех вычислений и о том, как они выполнялись. Прокомментируйте результаты.
Результаты вычислений представьте в виде таблицы: <Язык 1> <Язык

Подключение возможности использования нестандартных функций.
Программное управление приложениями, входящими в состав Microsoft Office, осуществляется при помощи так называемых макросов. Слово Макрос – греческого происхождения. В перево

Создание нестандартной функции
Перед созданием нестандартных функций нужно открыть файл в рабочей книгой, содержащей информацию, которую нужно обработать с применением этих нестандартных функций. Если ранее эта рабочая книга был

Запись голоса и подготовка сигнала.
Запись начинается и заканчивается нажатием кнопки Record (рис. 5), помеченной красный кружком. В процессе записи кнопка Recоrd выглядит вдавленной и более светлой (подсвеченной).

Импорт текстовых данных в Excel
Двойным кликом откройте текстовый файл с экспортированные из программы Wavosaur данными (рис. 23). Рис. 23. Примерный вид данных Видно, что экспортированные

Квантование по уровню сводится к замене значения исходного сигнала уровнем того шага, в пределы которого это значение попадает.
Квантование по уровню – необходимое условие преобразования непрерывного сигнала в цифровую форму. Однако одного лишь квантования по уровню для этого недостаточно – для преобразования в цифровую фор

Коды Хаффмена
На этом алгоритме построена процедура построения оптимального кода, предложенная в 1952 году доктором Массачусетского технологического института (США) Дэвидэм Хаффменом: 5) буквы перви

Процесс повторяется до тех пор, пока в каждой подгруппе останется по одной букве.
Рассмотрим алфавит из восьми букв. Ясно, что при обычном (не учитывающем статистических характеристик) кодировании для представления каждой буквы требуется три символа. Наибольший эффек

Параметры эффективности оптимальных кодов
Таких параметров 2: коэффициент статистического сжатия и коэффициент относительной эффективности. Оба параметра характеризуют степень уменьшения средней длины кодового слова. При этом средняя длина

Особенности эффективных кодов.
5. Букве первичного алфавита с наименьшей вероятностью появления ставится в соответствие код с наибольшей длиной (лемма 1), т.е. такой код является неравномерным (с разной длиной кодовых слов). В р

Выполнение работы
Лабораторная работа №4 выполняется под управлением специально написанной управляющей программы. Эта управляющая программа написана на языке Visual Basic 6. Исполняемый файл программы носит и

Построение образующей матрицы
Линейные коды обладают следующим свойством: из всего множества 2k разрешенных кодовых слов можно выделить подмножества из k слов, обладающих свойством линейной независимост

Порядок кодирования
Кодовое слово КС получается путем умножения матрицы информационной последовательности ||X|| на образующую матрицу ||OM||: ||KC1*n|| = ||X

Порядок декодирования
В результате передачи кодового слова через канал оно может быть искажено помехой. Это приведет к тому, что принятое кодовое слово ||ПКС|| может не совпасть с исходным ||КС||.

Выполнение работы
Лабораторная работа №5, как и работа №4, выполняется под управлением управляющей программы, написанной на алгоритмическом языке Visual Basic 6. Исполняемый файл программы носит имя Помехо

11. Каковы основные параметры квазигармонического колебания?

12. Почему при спектральном анализе используется представление сигнала виде совокупности гармонических колебаний? Как для этого воспользоваться разложением сигнала в ряд Фурье?

14. Из чего состоит амплитудный спектр монохроматического гармонического колебания?

15. Поясните сущность понятий модуляции и демодуляции (детектирования) радиосигналов.

17. В чём заключаются преимущества однополосной амплитудной модуляции?

18. Почему частотную и фазовую модуляцию называют разновидностями угловой модуляции?

19. В чем заключаются особенности и какие существуют разновидности импульсной модуляции?

20. Как называется процесс дискретного изменения параметров радиосигналов?

27. В чём особенности распространения радиоволн диапазонов овч, увч, свч:

28. Почему большинством радиоэлектронных средств га функционирует в диапазонах овч, увч и свч:

30. На какие разновидности делятся антенны по конструктивному признаку. Каковы различия линейных и апертурных антенн:

31. В чем состоит сущность принципа взаимности:

32. Каковы основные характеристики и параметры антенн. Что показывает диаграмма направленности антенн:

33. Как взаимосвязаны между собой коэффициент усиления антенны и параметры ширины диаграммы направленности в горизонтальной и вертикальной плоскости?

34. В чем заключаются особенности конструкций и размещения бортовых антенн?

35. От чего и каким образом зависит дальность действия радиолиний связи?

36. Почему энергетика радиолиний при радиолокации по точечному объекту обратно пропорциональна четвёртой степени расстояния?

37. Каким образом влияет атмосфера и земная поверхность на дальность распространения радиоволн различных диапазонов?

38. Что такое обнаружение сигналов? Какие процедуры оно включает?

39. Каковы особенности корреляционного приёма сигналов? (из лекций)

40. Каковы особенности согласованной фильтрации сигналов? (из лекций)

41. По каким признакам и на какие разновидности классифицируют радиопередающие устройства (радиопередатчики)?

42. Из каких функциональных элементов состоит типовая схема связного радиопередающего устройства? почему радиопередатчики строятся по многокаскадной схеме?

43. Для чего в составе приемопередающей аппаратуры присутствуют специальные антенно-согласующие устройства? Каковы их основные функции?

44. Для чего предназначены радиоприемные устройства? Какими основными параметрами они характеризуются?

45. Какова структура, достоинства и недостатки радиоприемников прямого усиления?

46. Какова структура, достоинства и недостатки радиоприемников супергетеродинного типа?

47. Что составляет сущность понятий информации и сообщения? Что понимают под кодированием сообщений?

49. От чего зависит пропускная способность канала связи?

50. В чём сущность частотного уплотнения/разделения канала в многоканальных системах передачи информации.

51. В чём сущность временного уплотнения/разделения каналов в многоканальных системах передачи инф-ии?

52. Каковы принципы организации воздушной радиосвязи и наземной электросвязи.

54. Какие эксплуатационные требования предъявляются к бортовым радиостанциям?

57. Каково назначение антенно-согласующих устройств? Чем вызвана необходимость их применения?

58. Чем вызвана необходимость формирования дискретной сетки частот с высокой стабильностью в приемопередающих радиоэлектронных средствах, применяемых в га?

61. Для чего предназначены системы телефонной, телеграфной связи и системы передачи данных?

62. Каковы назначение, решаемые задачи сетей электросвязи aftn, sita?

63. Каковы назначения, принципы построения и функционирование спутниковых систем?

64. Каковы особенности и принципы функционирования спутниковой системы поиска и спасения «коспас-сарсат»?

49. От чего зависит пропускная способность канала связи?

Под системой связи понимают совокупность устройств и сред, обеспечивающих передачу сообщений от отправителя к получателю. В общем случае обобщённую систему связи представляют блок-схемой.

Пропускная способность – предельно возможная скорость передачи информации. Пропускная способность равна скорости телеграфирования, измеряемой числом телеграфных звонков, передаваемых в единицу времени. Предельная пропускная способность зависит от ширины полосы пропускания канала, а в общем случае от отношения Pc / Pп (мощность сигнала к мощности помех) и определяется по формуле . Это формула Шеннона, которая справедлива для любой системы связи при наличии флуктуационной помехи.

50. В чём сущность частотного уплотнения/разделения канала в многоканальных системах передачи информации.

Уплотнение- объединение абонентских сигналов единый сигнал.

Разделение- выделение из единого группового сигнала, отдельных абонентских сигналов.

Сущность частотного уплотнения- все абоненты работают на одной полосе частот, но каждый в своей полосе.

При частотном уплотнении имеют место межканальные помехи, обусловленные не идеальностью фильтрующих систем и бесконечностью спектра сигнала.

Основное достоинство систем многоканальной связи с частотным уплотнением - экономное использование спектра частот; существенные недостатки - накопление помех, возникающих на промежуточных усилительных пунктах, и, как следствие, сравнительно невысокая помехоустойчивость.

51. В чём сущность временного уплотнения/разделения каналов в многоканальных системах передачи инф-ии?

При временном уплотнении все абоненты работают в одной полосе частот, на работают циклично- каждый в свое время, а время цикла определяется Т. Котельникова (При временном уплотнении, являющемся логическим развитием импульсных систем связи, линия связи или групповой тракт связи посредством электронных коммутаторов предоставляется поочередно для передачи сигналов каждого канала.)

При передачи речи Т=125 мкс

Системы связи с частотным и временным уплотнениями применяют на магистральных кабельных линиях, радиорелейных линиях и т. д.

52. Каковы принципы организации воздушной радиосвязи и наземной электросвязи.

Под организацией связи понимают схему соединения абонентов каналами и распределения выделяемых для связи ресурсов, обеспечивающих высокую эффективность обмена информацией между звеньями.

Осн. элемент авиационной воздушной р/связи – радиосеть. Радиосеть- совокупность РС, устанавливаемых в точках расположения взаимодействующих корреспондентов (в диспетчерском пункте и на борту ВС) и объединенная общими радиоканалами, те работающих на единых радиочастотах. Как правило радиосети организовываются по радиальному признаку. Радиосеть позволяет вести обмен информации между диспетчером и экипажем каждого ВС, а также циркулярную передачу данных всем ВС одновременно. Радиосети создаются в зависимости от числа секторов УВД.

Важнейшим элементом, обеспечивающим непрерывность, является регламентированный порядок смены радиосетей. В сетях воздушной связи обычно назначается одна частота для передачи и приема, и связь осуществляется в симплексном режиме, когда передача и прием чередуются между собой.

Элементами сетей наземной связи явл.: абонентские аппараты, канала и узлы связи. Узлы связи УС служат для распделения информации по линиям и каналам связи, ведущим в разные географические пункты. Принцип построения проводной телеграфной связи радиально-узловой, т.е предусматриваются главные узлы ГУС, объединяющие группы региональных узлов, и каналы связи, соединяющие узлы с главными узлами и друг с другом. Такой принцип обеспечивает достижение высокой оперативности и надежности связи, т.к можно использовать обходные пути. При создании сетей наземной связи широко используются каналы общегосударственных сетей связи. Наземная электросвязь в ГА служит для связи между аэродромами, административными и оперативными органами управления. Также организовывается сеть наземной телефонной связи.

Главным требованием, предъявляемым к сетям, является выполнение сетью ее основной функции - обеспечение пользователям потенциальной возможности доступа к разделяемым ресурсам всех компьютеров, объединенных в сеть. Все остальные требования - производительность, надежность, совместимость, управ­ляемость, защищенность, расширяемость и масштабируемость - связаны с каче­ством выполнения этой основной задачи.

Хотя все эти требования весьма важны, часто понятие «качество обслужива­ния» компьютерной сети трактуется более узко: в него включаются только две самые важные характеристики сети - производительность и надежность.

Независимо от выбранного показателя качества обслуживания сети существу­ют два подхода к его обеспечению. Первый подход состоит в том, что сеть гарантирует пользователю соблюдение некоторой числовой величины показателя качества обслуживания. Например, сеть может гарантировать пользователю А, что любой из его пакетов, посланных пользователю В, будет задержан сетью не более, чем на 150 мс. Или, что средняя пропускная спо­собность канала между пользователями А и В не будет ниже 5 Мбит/с, при этом канал будет разрешать пульсации трафика в 10 Мбит на интервалах времени не более 2 секунд. Технологии frame relay и АТМ позволяют строить сети, гарантиру­ющие качество обслуживания по производительности.

Второй подход состоит в том, что сеть обслуживает пользователей в соответствии с их приоритетами. То есть качество обслуживания зависит от степени привилеги­рованности пользователя или группы пользователей, к которой он принадлежит. Качество обслуживания в этом случае не гарантируется, а гарантируется только уровень привилегий пользователя. Такое обслуживание называется обслуживани­ем «с наибольшим старанием» или «best effort». По тако­му принципу работают, например, локальные сети, построенные на коммутаторах с приоритезацией кадров.

Рассмотрим основные критерии оценки сети.

Производительность. Существует несколько основных характеристик производительности сети:

§ время реакции;

§ пропускная способность;

§ задержка передачи и вариация задержки передачи.

Время реакции сети является интегральной характеристикой производительно­сти сети с точки зрения пользователя. Именно эту характеристику имеет в виду пользователь, когда говорит: «Сегодня сеть работает медленно».

В общем случае время реакции определяется как интервал времени между воз­никновением запроса пользователя к какой-либо сетевой службе и получением ответа на этот запрос.

Поэтому имеет смысл использовать также и средневзвешенную оценку времени реакции сети, усредняя этот показатель по пользователям, серверам и времени дня (от которого в значительной степени зависит загрузка сети).

Время реакции сети обычно складывается из нескольких составляющих. В об­щем случае в него входит время подготовки запросов на клиентском компьютере, время передачи запросов между клиентом и сервером через сегменты сети и проме­жуточное коммуникационное оборудование, время обработки запросов на сервере, время передачи ответов от сервера клиенту и время обработки получаемых от сер­вера ответов на клиентском компьютере.

Знание сетевых составляющих времени реакции дает возможность оценить производительность отдельных элементов сети, выявить узкие места и в случае необходимости выполнить модернизацию сети для повышения ее общей произво­дительности.

Пропускная способность отражает объем данных, переданных сетью или ее час­тью в единицу времени. Пропускная способность уже не является пользователь­ской характеристикой, так как она говорит о скорости выполнения внутренних операций сети - передачи пакетов данных между узлами сети через различные коммуникационные устройства. Пропускная способность непосредственно характеризует качество выполнения основной функции сети - транспортировки сообщений - и поэтому чаще используется при анализе производительности сети, чем время реакции.

Пропускная способность измеряется либо в битах в секунду, либо в пакетах в секунду. Пропускная способность может быть мгновенной, максимальной и сред­ней.

Средняя пропускная способность вычисляется путем деления общего объема переданных данных на время их передачи, причем выбирается достаточно длитель­ный промежуток времени - час, день или неделя.

Мгновенная пропускная способность отличается от средней тем, что для ус­реднения выбирается очень маленький промежуток времени, например, 10 мс или 1 с.

Максимальная пропускная способность - это наибольшая мгновенная пропуск­ная способность, зафиксированная в течение периода наблюдения.

Чаще всего при проектировании, настройке и оптимизации сети используются такие показатели, как средняя и максимальная пропускные способности.

Средняя пропускная способность отдельного элемента или всей сети позволяет оценить ра­боту сети на большом промежутке времени.

Максимальная пропускная способность позволяет оценить возможности сети справ­ляться с пиковыми нагрузками, характерными для особых периодов работы сети.

Из-за последовательного характера передачи пакетов различными элементами сети общая пропускная способность сети любого составного пути в сети будет равна минимальной из пропускных способностей составляющих элементов маршрута.

Общая пропускная способностью сети определяется как среднее количество информации, переданной между всеми узла­ми сети в единицу времени. Этот показатель характеризует качество сети в целом, не дифференцируя его по отдельным сегментам или устройствам.

Обычно при определении пропускной способности сегмента или устройства в передаваемых данных не выделяются пакеты какого-то определенного пользовате­ля, приложения или компьютера - подсчитывается общий объем передаваемой информации. Однако для более точной оценки качества обслуживания такая детализации желательна, и в последнее время системы управления сетями все чаще позволяют ее выполнять.

Задержка передачи определяется как задержка между моментом поступления пакета на вход какого-либо сетевого устройства или части сети и моментом появле­ния его на выходе этого устройства.

Не все типы трафика чувствительны к задержкам передачи, которые характерны для компьютерных сетей (обычно задержки не превышают сотен миллисекунд, реже - нескольких секунд). Та­кого порядка задержки пакетов, порождаемых файловой службой, службой элект­ронной почты или службой печати, мало влияют на качество этих служб с точки зрения пользователя сети. С другой стороны, такие же задержки пакетов, перенося­щих голосовые данные или видеоизображение, могут приводить к значительному снижению качества предоставляемой пользователю информации

Пропускная способность и задержки передачи являются независимыми парамет­рами, так что сеть может обладать, например, высокой пропускной способностью, но вносить значительные задержки при передаче каждого пакета.

Пример такой ситуа­ции дает канал связи, образованный геостационарным спутником. Пропускная спо­собность этого канала может быть весьма высокой, например 2 Мбит/с, в то время как задержка передачи всегда составляет не менее 0.24 сек, что определяется скорос­тью распространения сигнала (около 300 000 км/с) и длиной канала (72 000 км).

Надежность. Для технических устройств используются такие показатели надежности, как среднее время наработки на от­каз, вероятность отказа, интенсивность отказов. Однако эти показатели пригодны для оценки надежности простых элементов и устройств, которые могут находиться только в двух состояниях - работоспособном или неработоспособном. Сложные системы, состоящие из многих элементов, кроме состояний работоспособности и неработоспособности, могут иметь и другие промежуточные состояния, которые эти характеристики не учитывают. В связи с этим для оценки надежности слож­ных систем применяется другой набор характеристик.

Готовность или коэффициент готовности (availability) означает долю времени, в течение которого система может быть использована. Готовность может быть улуч­шена путем введения избыточности в структуру системы: ключевые элементы си­стемы должны существовать в нескольких экземплярах, чтобы при отказе одного из них функционирование системы обеспечивали другие.

Кроме того, необходимо обес­печить сохранность данных, защиту их от искажений исогласованность или непротиворечивость данных (например, если для повышения надежности на нескольких файловых серверах хранится несколько копий данных, то нужно постоянно обеспечивать их идентичность).

Еще одной характеристикой надежности является отказоустойчивость . В сетях под отказоустойчивостью понимается способность системы скрыть от пользователя отказ отдельных ее элементов. Например, если копии таблицы базы данных хранятся одновременно на нескольких файловых серверах, то пользо­ватели могут просто не заметить отказ одного из них.

Безопасность есть спо­собность системы защитить данные от несанкционированного доступа. В распре­деленной системе это сделать гораздо сложнее, чем в централизованной.

В сетях сообщения перелаются по линиям связи, часто проходящим через общедоступные помещения, в которых могут быть установлены средства прослушивания линий. Другим уязвимым местом могут быть оставленные без присмотра персональные компьютеры. Кроме того, всегда имеется потенциальная угроза взлома защиты сети, если сеть имеет выходы в глобальные сети общего пользования.

Расширяемость и масштабируемость. Термины расширяемость и масштабируемость иногда используют как синонимы, но это неверно - каждый из них имеет четко определенное самостоятельное значе­ние.

Расширяемость (extensibility) означает возможность сравнительно легкого до­бавления отдельных элементов сети (пользователей, компьютеров, приложений, служб), наращивания длины сегментов сети и замены существующей аппаратуры более мощной. При этом принципиально важно, что легкость расширения системы иногда может обеспечиваться в некоторых весьма ограниченных пределах.

Напри­мер, локальная сеть Ethernet, построенная на основе одного сегмента толстого ко­аксиального кабеля, обладает хорошей расширяемостью, в том смысле, что позволяет легко подключать новые станции. Однако такая сеть имеет ограничение на число станций (их число не должно превышать 30-40). Наличие такого ограничения и является признаком плохой масштабируемости системы при хорошей расширяе­мости.

Масштабируемость (scalability) означает, что сеть позволяет наращивать ко­личество узлов и протяженность связей в очень широких пределах, при этом про­изводительность сети не ухудшается.

Для обеспечения масштабируемости сети приходится применять дополнительное коммуникационное оборудование и спе­циальным образом структурировать сеть.

Например, хорошей масштабируемостью обладает многосегментная сеть, построенная с использованием коммутаторов и маршрутизаторов и имеющая иерархическую структуру связей. Такая сеть мо­жет включать несколько тысяч компьютеров и при этом обеспечивать каждому пользователю сети нужное качество обслуживания.

Прозрачность (transparency) сети достигается в том случае, когда сеть представля­ется пользователям не как множество отдельных компьютеров, связанных между собой сложной системой кабелей, а как единая традиционная вычислительная ма­шина. Даже существует известный лозунг компании Sun Microsystems: «Сеть - это компьютер», говорящий именно о такой прозрачной сети.

На уровне пользователя прозрачность означает, что для работы с удаленными ресурсами он использует те же команды и привычные ему процедуры, что и для работы с локальными ресурсами. Прозрач­ность на уровне приложения требует сокрытия всех деталей распределенности средствами сетевой операционной системы.

Сеть должна скрывать все особенности операционных систем и различия в ти­пах компьютеров. Пользователь компьютера Macintosh должен иметь возможность обращаться к ресурсам, поддерживаемым UNIX-системой, а пользователь UNIX должен иметь возможность разделять информацию с пользователями Windows.

Концепция прозрачности может быть применена к различным аспектам сети. Например, прозрачность расположения означает, что от пользователя не требуется знаний о месте расположения программных и аппаратных ресурсов, таких как про­цессоры, принтеры, файлы и базы данных. Имя ресурса не должно включать ин­формацию о месте его расположения.

В настоящее время нельзя сказать, что свойство прозрач­ности в полной мере присуще многим вычислительным сетям, это скорее цель, к которой стремятся разработчики современных сетей.

Поддержка разных видов трофика. Компьютерные сети изначально предназначены для совместного доступа пользо­вателя к ресурсам компьютеров: файлам, принтерам и т. п.

Однако 90-е годы стали годами проникнове­ния в компьютерные сети трафика мультимедийных данных, представляющих в цифровой форме речь и видеоизображение. Компьютерные сети стали использо­ваться для организации видеоконференций, обучения и развлечения на основе ви­деофильмов и т. п. Естественно, что для динамической передачи мультимедийного трафика требуются иные алгоритмы и протоколы и, соответственно, другое обору­дование.

Главной особенностью трафика, образующегося при динамической передаче голоса или изображения, является наличие жестких требований к синхронности передаваемых сообщений. При запаздывании сообщений будут наблюдаться искажения.

В то же время трафик компьютерных данных характеризуется крайне неравно­мерной интенсивностью поступления сообщений в сеть при отсутствии жестких требований к синхронности доставки этих сообщений (например, редактирование текста на удаленном диске).

Все алгоритмы компьютерной связи, соответствующие протоколы и коммуникационное оборудование были рас­считаны именно на такой «пульсирующий» характер трафика, поэтому необходи­мость передавать мультимедийный трафик требует внесения принципиальных изменений, как в протоколы, так и в оборудование. Сегодня практически все новые протоколы в той или иной степени предоставляют поддержку мультимедийного трафика.

Особую сложность представляет совмещение в одной сети традиционного ком­пьютерного и мультимедийного трафика. Передача исключительно мультимедий­ного трафика компьютерной сетью хотя и связана с определенными сложностями, но вызывает меньшие трудности. А вот случай сосуществования двух типов трафи­ка с противоположными требованиями к качеству обслуживания является намно­го более сложной задачей.

Обычно протоколы и оборудование компьютерных сетей относят мультимедийный трафик к факультативному (дополнительному), поэтому качество его обслу­живания оставляет желать лучшего. Сегодня затрачиваются большие усилия по созданию сетей, которые не ущемляют интересы одного из типов трафика. Наибо­лее близки к этой цели сети на основе технологии АТМ, разработчики которой изначально учитывали случай сосуществования разных типов трафика в одной сети.

Управляемость сети подразумевает возможность централизованно контролировать состояние основных элементов сети, выявлять и разрешать проблемы, возникаю­щие при работе сети, выполнять анализ производительности и планировать разви­тие сети. В идеале средства управления сетями представляют собой систему, осуществляющую наблюдение, контроль и управление каждым элементом сети - от простейших до самых сложных устройств, при этом такая система рассматрива­ет сеть как единое целое, а не как разрозненный набор отдельных устройств.

Хорошая система управления наблюдает за сетью и, обнаружив проблему, акти­визирует определенное действие, исправляет ситуацию и уведомляет администра­тора о том, что произошло и какие шаги предприняты. Одновременно с этим система управления должна накапливать данные, на основании которых можно планиро­вать развитие сети.

В настоящее время в области систем управления сетями много нерешенных про­блем. Явно недостаточно действительно удобных, компактных и многопротоколь­ных средств управления сетью. Большинство существующих средств вовсе не управляют сетью, а всего лишь осуществляют наблюдение за ее работой. Они следят за сетью, но не выполняют активных действий, если с сетью что-то произошло или может произойти. Мало масштабируемых систем управления, способных обслуживать как сети масштаба отдела, так и сети масштаба предприятия.

Совместимость или интегрируемость означает, что сеть способна включать в себя самое разнообразное программное и аппаратное обеспечение, то есть в ней могут сосуществовать различные операционные системы, поддерживающие разные стеки коммуникационных протоколов, и работать аппаратные средства и приложения от разных производителей. Сеть, состоящая из разнотипных элементов, называется неоднородной или гетерогенной, а если гетерогенная сеть работает без проблем, то она является интегрированной. Основной путь построения интегрированных се­тей - использование модулей, выполненных в соответствии с открытыми стандар­тами и спецификациями.

Контрольные вопросы:

1. Назовите критерии оценки качества сетей.

2. Какие критерии используются для оценки производительности сети?

3. Как определяется надежность сетей?

4. Расскажите о понятиях расширяемости и масштабируемости.

5. Что такое прозрачность сети?

6. В чем проблема поддержки разных видов трафиков?

7. Что такое управляемость сети?

8. Что такое совместимость сети?