CC BY
178
Метод и алгоритмы оптимизации технических характеристик комплексов радиомониторинга
Ключевые слова:
многокритериальная оптимизация, радиомониторинг, распределенная сеть, критерии эффективности, математическое моделирование.
Оценка эффективности функционирования распределенной сети комплексов радиомониторинга зависит от множества факторов: объема и качества информации, получаемой радиотехническими средствами, применяемых методов обработки и распознавания, местоположения комплексов и т.д. Другими словами, критерий эффективности работы распределенной сети комплексов радиомониторинга является векторным критерием. Соответственно, задача выбора характеристик сети комплексов для достижения наилучшего результата является задачей многокритериальной оптимизации. Рассматриваются вопросы использования математического аппарата векторной оптимизации для обоснования технических характеристик комплексов радиомониторинга. Описывается метод свертывания векторного критерия, являющийся наиболее распространенным методом решения многокритериальных задач. Особенности задач, решаемых современными комплексами радиомониторинга, и наиболее характерные особенности их аппаратной реализации учитываются при выборе критериев оптимальности. Предлагаемый подход позволяет получать оптимально-компромиссные решения в различных технико-экономических ограничениях на создание или модернизацию комплексов радиомониторинга с точки зрения решения задач обнаружения и идентификации источников радиоизлучений. С использованием предложенного методического аппарата было проведено моделирование и оценена эффективность комплексов радиомониторинга различных конфигураций. В статье приводится краткое описание разработанной авторами описательной модели для расчёта показателей эффективности комплекса радиомониторинга с территориально распределённой структурой. Модель включает в себя как систему задаваемых характеристик и структуры комплекса радиомониторинга, так и частотные, канальные и трафиковые характеристики систем связи, эффективность работа с которыми подлежит оценке. В модели комплекса учитывается наличие нескольких независимых антенных входов для возможности подключения направленных антенн, канальная мощность радиоприёмных устройств, наличие широкополосных каналов, мощность накопительной системы и системы обработки сигналов, как первичной, так и аналитической. Показано, что при интенсивном сценарии работы систем мобильной связи на эффективность комплекса радиомониторинга наибольшее влияние оказывает его канальный ресурс, а также мощность накопительной системы и производительность системы передачи данных в центр обработки.
Чиров Д.С., д.т.н., доцент, в.н.с. МТУСИ Терешонок М.В.,
к.т.н., доцент, заведующий НИЛ МТУСИ, tereshonok@srd.mtuci.ru Елсуков БА, аспирант МТУСИ
Современные системы связи и передачи информации являются сложными техническими системами, обеспечивающими обмен данными между большим количеством абонентов и покрывающие большие объемы пространства. Данные обстоятельства приводят к необходимости разработки сложных пространственно распределенных комплексов радио мониторинга для контроля соблюдения регламента и анализа загруженности систем связи. Выбор оптимальных параметров сложной технической системы для решения той или иной задачи является нетривиальной задачей. Оценка эффективности функционирования распределенной сети комплексов радиомониторинга зависит от множества факторов: объема и качества информации, получаемой радиотехническими средствами, применяемых методов обработки и распознавания, местоположения комплексов и т.д. Другими словами, критерий эффективности работы распределенной сети комплексов радиомониторинга является векторным критерием. Соответственно, задача выбора характеристик сети комплексов для достижения наилучшего результата является задачей многокритериальной оптимизации.
Многокритериальная оптимизация представляет собой попытку получить наилучшее значение для некоторого множества характеристик рассматриваемого объекта, то есть найти некоторый компромисс между теми частными Крите-
риями Й (*)0- s)^ п0 КОТОрЬ]М требуется оптимизировать решение.
Постановку задачи можно представить следующим образом:
g,(isi)-»-mill (max), £?,{*)-» min (max),
Q4 (i)—> min (max), giU,,*,,...,*,,)^, , g2(X 1»*2.....,
Различные методы решения подобных задач представлены в литературе [1-5].
Многокритериальная задача оптимизации вместе с множеством возможных (допустимых) решений включает
_ „ 0, 0,,....О.
набор целевых функции 1 , называемых также ча-
стными критериями оптимальности. Набор частных критериев оптимальности образует вектор-функцию (векторный критерий), которую далее будем обозначать через
Наряду с множеством допустимых решений удобно рассматривать множество ^ — область критериев
Ш = .....=&(*). * е Вх}_ (2)
Каждому решению * е х соответствует один вполне определенный векторный критерий ^'л '. С другой стороны,
каждой оценке 5е£>.
Q(x)
могут отвечать нееколько решении
. Таким образом, между множествами и в имеется тесная связь, и поэтому выбор решения из в указанном смысле равносилен выбору соответствующей оценки из
DQ
1 ]ри существовании в задаче нескольких частных критериев рассмотрим задачу многокритериальной оптимизации
х е D
как задачу нахождения такого вектора который
обеспечивает одновременно минимальное значение каждому частному критерию оптимальности
nun min min
x e D, x e D, a'EO,
D,={ x/g<(x) > 0, /=1,2,..., m}.
Любые два векторных критерия ö (.Qi > Qi t—> Qs) и Ö' = (О' О' О')
ы = »i£i>—t являются противоречивыми, если
е; < 0!, ie /,, Q) i Öj, Ув /а, 7, U /2={U...sÄ}
t причём, по крайней мере, одно из этих соотношений является
случае
доминирования
в"
над
строгим. В
о' ■ < о' /' = 12 v
м • üi > , и хотя бы для одного значения / это
неравенство строгое, альтернатива х может быть исключе-
0*
на из рассмотрения, так как вектор = предпочтительнее &
вектора к по всем частным критериям.
О'
В этом случае при переходе от критерия к критерию
Ок
и ни один из частных критериев не ухудшится, а хотя бы один из них будет улучшен.
Множество критериев, для которых всегда справедлив
принцип доминирования, образует множество 1 ' ~ у , которое называется областью согласия. В области согласия нет противоречия между частными критериями оптимальности, и, если область критериев состоит только из области
согласия, тогда существует единственная точка х, в
которой все частные критерии согласованы между собой в
—*
том смысле, что при движении к х значения всех компонент уменьшаются. Точка * называется оптимальным решением, и при этом значения всех частных критериев достигают в ней минимума.
Такая ситуация на практике встречается крайне редко, наиболее типичным является случай, когда частные критерии являются противоречивыми и минимум по каждому из них достигается в различных точках. В этом случае уменьшение одного частного критерия приводит к увеличению
<=Л
других частных критериев. Такие точки в которых
не выполняется принцип доминирования относительно любой точки называются эффективными точками, то
г" еЛ
есть точка * называется эффективной, если не сущест-
гсГ)
вует ни одной точки * такой, что
£?Д* )>1 -1.2)■■■4' и хотя дЬ[ дЛЯ одного} это неравен-
дт <е,(х°)
ство строгое ' 1 .
Поскольку в эффективных точках векторный критерий
оптимальности является не уменьшаемым по всем частным критериям одновременно, то эти точки также называются оптимальными по Парето.
Множество векторных критериев соответствующих множеству всех эффективных точек, называется областью
компромиссов " К у , а само множество эффективных точек - областью решений, оптимальных по Парето.
Оптимальность по Парето означает, что нельзя дальше уменьшать значение одного из частных критериев, не увеличивая при этом хотя бы одного из остальных, таким образом, в области компромиссов не выполняется принцип доминирования, а частные критерии являются противоречивыми. Это приводит к необходимости введения компромисса между частными критериями оптимальности для того, чтобы
01 О*
решить, какой из векторов * или = из области компромиссов Ок считать предпочтительным.
Под оптимально-компромиссным решением будем по-
(=0
нимать одну их эффективных точек *, являющуюся
предпочтительной с точки зрения принятой технико-экономической концепции. Таким образом, задача векторной оптимизации не позволяет однозначно ответить на вопрос, получено ли оптимальное решение.
При помощи бинарного предпочтения >- будем определи
лять тот факт, что векторный критерий = предпочтительнее ^ (б ^ 6 ); если ни одному из этих критериев нельзя отдать предпочтение, то они считаются эквивалентными
В случае Q v &
будем говорить, что решение *
0
предпочтительнее решения .
Метод свертывания векторного критерия является наиболее распространенным методом решения многокритериальных задач, учитывающим относительную важность частных критериев оптимальности с помощью построения скалярной функции /\ являющейся обобщенным критерием
относительно векторного критерия £?(*), и решения одно-критериальной задачи оптимизации
min /•"(№,£>(*)) W> ={w,,..., Vf J _
(3)
где " г"1'""'- весовые коэффициенты относительной важности частных критериев.
В качестве обобщенных критериев могут быть использованы функции р следующего вида:
а) аддитивный критерий оптимальности
м ;
б) мультипликативный критерий оптимальности
пвдо^ГЬЙС*)
м ; (5)
в) средпестепегшой обобщенный критерий оптимальности
(4)
F{w,0{x)) =
Л /=|
(6)
Выбор наиболее эффективного в каждом рассматриваемом случае критерия оптимальности определяется спецификой задачи.
У
Изложенные теоретические основы оптимизации раскрывают существо вопроса, связанного с оценкой эффективности функционирования распределенной сети комплексов радиомониторинга. Данный подход позволяет находить оптимальную структуру распределенной сети комплексов радиомопиторинга с учетом разнородности технических средств, конфигурации их расположения, потоковых характеристик регистрируемой информации и т.д.
С использованием математического аппарата многокритериальной оптимизации разработан методический аппарат и специальное программное обеспечение оптимизации состава технических средств территориально распределённого комплекса радиомониторинга с отложенной обработкой накопленной информации. Принципами построения такого комплекса являются [1, 6]:
1. Наличие нескольких независимых антенных входов для возможности подключения направленных антенн.
2. Максимальное повышение канальной мощности радиоприёмных устройств. Для мониторинга загруженных сетей связи необходима реализация не менее 100 узкополосных каналов одновременного приёма.
3. Для приёма сигналов широкополосных беспроводных систем передачи информации в КРМ должен быть предусмотрен широкополосный капал.
4. Мощность накопительной системы, требуемая для эффективного решения задач мониторинга систем связи, должна определяться из расчёта скорости накопления и времени накопления.
5. Наличие с и гнал ьно-параметрической БД и системы архивации и резервного копирования сигнальных отсчётов и параметрической информации с сохранением реляции между этими данными,
6. Возможность демодуляции и декодирования сигналов систем связи с целью сохранения на НЖМД битового потока, а не отсчётов квадратурных составляющих,
7. Наличие системы автономного бесперебойного питания.
8. Простота технического обслуживания.
9. Реализация таких сервисных функций, как: запись по заданию, отложенная запись, удалённое управление комплексом.
Обобщенная структура комплекса (системы «накопите-ли-центр обработки») приведена ¡[а рисунке 1.
Очевидно, что эффективность такого комплекса определяется как полосной и канальной эффективностью РПУ (аналогично традиционной архитектуре комплекса), так и эффективностью систем накопления, передачи и обработки данных, а также эффективностью антенно-фидерной системы.
Для оценки эффективности такого комплекса распределенного мониторинга систем связи выбрана следующая система показателей:
эффективность обзорного поиска;
эффективность выявления известных систем радиосвязи и широкополосных беспроводных систем передачи информации;
эффективность регистрации сигналов с известной структурой;
эффективность выделения и формирования перечня частот и частотных поддиапазонов с неизвестными радиосигналами;
эффективность обнаружения и регистрации неизвестных сигналов в выделенных поддиапазонах;
эффективность технического анализа с использованием накопленной информации.
Антенна РПУ Накопитель
Антенна РПУ Накоп отель
• • •
Антенна РПУ Накопитель
Выбранная система показателей эффективности показывает, что наиболее эффективным в рассматриваемом случае (оценка эффективности функционирования сети распределенных комплексов радиомониторинга) является аддитивный критерий оптимальности, поскольку различные показатели независимы и описывают эффективность отдельных задач комплекса радиомониторинга.
Для расчёта показателей эффективности комплекса радиомониторинга с терри ториально распределённой структурой разработана описательная модель (см. рис. 2).
Рис, 2, Схема модели для расчёта показателей эффективности комплекса радиомониторинга с территориально распределённой структурой
Оценка качества функционирования комплекса радиомониторинга с территориально распределённой структурой производится применительно к решению следующих задач:
1. Обзорный поиск в заданном диапазоне.
2. Выявление известных систем радиосвязи и широкополосных беспроводных систем передачи информации, формирование эталонов для периодической оценки работоспособности комплекса.
3. Регистрация сигналов с известной структурой аналоговых и цифровых стандартов, а также широкополосных беспроводных систем передачи информации.
Рис. 1. Структура распределённого комплекса мониторинга
4. Выделение и формирование перечня частот и частотных поддиапазонов с неизвестными радиосигналами.
5. Обнаружение и регистрация неизвестных сигналов в выделенных поддиапазонах, накопление информации для а нави за.
6. Технический анализ с использованием накопленной информации в непрерывном или отложенном режиме.
Для оптимизации состава комплекса радиомониторинга с территориально распределённой структурой моделировались 4 типа комплексов технических средств и 6 сценариев работы 3 систем связи.
Комплекс-1 моделирует комплекс мониторинга с 4 узкополосными каналами приёма. Комплекс-2 моделирует комплекс мониторинга с 24 узкополосными каналами приёма. Комплекс-З моделирует малогабаритный широкополосный накопитель с I каналом приёма. Комилекс-4 моделирует комплекс мониторинга с 4 радиоприёмными устройствами с 12 узкополосными каналами приёма на каждом. При моделировании рассматривались 3 различных системы мобильной связи. Повседневный (обычный) и интенсивный сценарии работы систем связи отличаются друг от друга средним числом вызовов и регис граций абонентов в единицу времени.
В таблице 1 приведены числовые значения, характеризующие эффективность работы комплекса, полученную в результате свертки частных критериев эффективности, в соответствии с (4). Схема расчета итогового показателя представлена на рис. 3.
Таблица !
Система спи jh 1 Система связи 2 Система связи 3
обыч- интенсив- обыч- интенсив- повседнев- интенсив-
ный ный ный ный ный ный
Ком- 0,79 0,53 0,79 0,65 0,16 0,16
плекс-!
Ком- 0.97 0,97 1 1 0,34 0,1 )
плекс^
Ком- 0.25 0,25 0,33 0,33 0,18 0,18
плекса
Ком- 0,83 0,83 0,83 0,83 0,83 0,32
плекс-4
Оценка канальной ■эффекта вностн
Оценка ■эффективности системы анализа
Оценка полосной эффестивкостн
Итоговая оценка эффективности
Оценка энергетической -эффективности
Оценка эф(|>ективжэста накопительной системы
Анализ геотраф и чеекопо niVTOKcmiH
Рис. 3. Схема расчета итогового показателя эффективности комплекса
Анализ данных табл. I показывает, что по средневзвешенному критерию наибольшую эффективность для рассмотренных сценариев функционирования систем связи показывает комплекс №4. Также из данных таблицы видно, что при интенсивном сценарии работы систем связи на эффек-
тивность комплекса радиомониторнша наибольшее влияние оказывает его канальный ресурс.
Моделирование и оценка эффективности комплекса ра-диомониториига с территориально распределённой структурой проводилось с использованием специального программного обеспечения, разработанного в НИЧ МТУ СИ.
Выводы
1. Математический аппарат многокритериальной оптимизации позволяет автоматизировать процесс выбора рационального построения перспективных комплексов радиомониторинга систем связи.
2. Использование методов многокритериальной оптимизации позволяет синтезировать оптимально-компромиссное решение, являющеюся предпочтительным с точки зрения принятой технико-экономической концепции.
3. Оценку эффективности выбранного состава и технических характеристик комплекса радиомониторинга целесообразно проводить с использованием аддитивного критерия оптимальности, сформированного в результате свертки частных критериев. Такая система позволяет максимально гибко использовать разработанный методический аппарат для комплексов с различной структурой и составом решаемых задач.
4. Разработанное в НИЧ МТУСИ специальное программное обеспечение позволяет моделировать функционирование комплексов радиомониторинга и различных систем связи и оценивать частные и итоговый показатель эффективности решения задач комплексом радиомониторинга в различных сценариях его применения.
5. Дальнейшие исследования целесообразно проводить в области разработки специального программного обеспечения для построения оптимально-компромиссных решений с учётом оценки стоимости и технических рисков создания комплексов радиомониторинга с территориально распределённой структурой.
Л итература
1. Чиров Д.С. Методический подход к обоснованию технических характеристик комплексов радио мониторинга для решения задач распознавания источников радиоизлучения // T-Comm: Телекоммуникации и Транспорт, № 11, 2011. - С.85-87.
2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1968. - 356 с.
3. Сстоматин ¡I.A.. Бачяев Г.В., Петрочето В.Ф.. Прошлякова Е.В. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством.- М.: Машиностроение, 1984. -208 с.
4. Беляков ВВ.. Бушуева М.Е., Сагу нов В. И. Многокритериальная оптимизация в задачах оценки подвижности, конкурентоспособности автотракторной техники и диагностики сложных технических систем. - Н.Новгород: H и же го род. гос. техн. ун-т., 2001. -271 с.
5. Щаракшанэ A.C., Железное И.Г.. Ивницкий В.А. Сложные сисгемы. Учеб. Пособие для вузов. - М.: Высш. школа, 1977, - 247 с,
6. Лобов K.M., Кос плов U.C. Расчет помехоу стойч ивости 111 и ро-коподосных ионосферных радиолиний с применением шумоподоб-ных сигналов на основе данных прогнозирования // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт, №11, 2011.- С.68-70.
A Method and Algorithms of Radio Monitoring Complex Technical Specs Optimization
Chirov D.S., p.h.d., leading researcher, MTUCI Tereshonok M.V., p.h.d., head of laboratory, MTUCI Elsukov BA, p.h.d. student, MTUCI
Abstract
An efficiency estimation of spatial-distributed network of radio monitoring complexes depends on a variety of factors: amount and quality of information obtained by radio equipment, used methods of processing and recognition, применяемыми методами обработки и распознавания, radio equipment location, etc. In other words, efficiency criterion of spatial-distributed network of radio monitoring complexes is a vector criterion. является векторным критерием. Therefore the problem of network specs choice for best result achievement is a problem of multiobjective optimization. This article deals with usage of vector optimization technique for justification of radio monitoring complex technical specs. The curtailment of the vector criterion method is described. This method is the most common method of multi-objective problems solving. Features of contemporary radio monitoring tasks and the most significant hardware configurations are considered during the choice of optimality criteria. The proposed approach allows us to obtain optimal tradeoffs in various technical and economical limitations on radio monitoring complexes creation and upgrade in terms of detection and identification of radio emission sources problem. The proposed methodical approach was used for modeling and efficiency estimation for radio monitoring complexes of various configurations. This article provides a brief description of descriptive model for the calculation of spatially distributed radio monitoring complex performance indicators elaborated by authors. The model includes both system-defined characteristics of radio monitoring complex and frequency, channel and traffic specifications of communication systems investigated. The model of the complex takes into account the presence of several independent antenna inputs for separate directional antennas connection capability, channel performance of radio receivers, the presence of wideband reception channels, the performance of storage and signal processing systems, both primary and analytical. It was shown that intensive working scenario of mobile communication systems depends mostly on its channel resource.
Keywords: muliiobjecive optimization, radio monitoring complex, spatial distributed network, efficiency criteria, mathematical modeling.
References
1. Chirov D.S. Method of justification of technical parameters of radio monitoring complex for radio emissions source recognition tasks / T-Comm: Telecommunications and Transport , Moscow, No 11, 2011, pp.85-87.
2. Buslenko N.P. Complex systems modeling. Moscow, 1968. 356 p.
3. Salomatin N.A and others, Imitation modeling in operative production management. Moscow, 1984. 208 p.
4. Belyakov V.V. and others. Multi-objective optimization in tasks of estimation of mobility, competitiveness of automotive engineering and complex technical systems diagnostics. Nizhniy Novgorod, 2001. 271 p.
5. Sharakshane A.S. and others. Complex systems. Moscow, 1977. 247 p.
6. Lobov E.M., Kosilov I.S. Calculation of broadband ionospheric radio immunity using noise-like signals based on the prediction data / T-comm: Telecommunications and Transport , Moscow, No 11, 2011, pp.68- 70.
