Алгоритм формирования значений параметров опорной сети передачи данных автоматизированной системы управления специального назначения Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

УДК 621.317 Б01:10.24412/2782-2141-2024-1-49-58

Алгоритм формирования значений параметров опорной сети передачи данных автоматизированной системы управления специального назначения

Шаблюк С. М.

Аннотация. Постановка задачи: одной из определяющих компонент автоматизированной системы управления специального назначения является опорная сеть передачи данных. Учитывая, что в настоящее время автоматизированные системы управления активно развиваются и для многих из них опорная сеть передачи данных отсутствует, становится актуальной задача разработки методического аппарата определения базовых свойств сети передачи данных для обеспечения обменом информацией в определенных направлениях связи с заданными вероятностно-временными характеристиками. Цель работы - разработка алгоритма, позволяющего на начальной стадии разработки определить существенные свойства сети. Используемые методы: экспертный анализ, методы теории телетрафика, аналитическое моделирование, имитационное моделирование. Новизна работы заключается в комплексном применении различных методов (экспертных методов, аналитического моделирования, имитационного моделирования) для формирования набора базовых свойств проектируемой опорной сети передачи данных на начальном этапе работы. Результат: разработан алгоритм, который позволяет обоснованно получить значения основных параметров опорной сети передачи данных автоматизированной системы управления специального назначения и включает в себя: методику расчета нагрузки в каналах опорной сети, методику формирования параметров автоматизированной системы управления спещального назначения с применением аналитической модели на основе методов теории телетрафика (количество узлов сети, количество каналов между узлами, скорость передачи в каналах сети, топология сети, требуемая надежность аппаратуры, вероятность доведения (вероятность потерь) в направлениях связи за заданное время), методику верификации полученных значений с применением имитационной модели на языке gpss. Практическая значимость состоит в том, что применение данного алгоритма на начальных этапах разработки системы позволяет адекватно оценить характеристики будущей системы и корректно задать требования к разработке ее элементов. Это, в свою очередь, обеспечит соответствие результатов разработки заданным требованиям на этапе комплексирования за счет учета системных свойств на ранних этапах.

Ключевые слова: автоматизированная система управления специального назначения, аналитическая модель, имитационная модель, нагрузка в сети передачи данных, опорная сеть передачи данных.

Введение

При построении автоматизированных систем управления специального назначения (АСУ СН) одной из определяющих компонент является опорная сеть передачи данных. Учитывая, что аналогичная сеть во многих случая в настоящее время отсутствует, становится актуальной задача разработки методического аппарата определения базовых свойств сети передачи данных АСУ СН для обеспечения обменом информацией в определенных направлениях связи с - заданными вероятностно-временными характеристиками (ВВХ). К существенным свойствам сети относятся [7]:

- количество узлов сети;

- количество каналов между узлами;

- скорость передачи в каналах сети;

- топология сети;

- требуемая надежность аппаратуры;

- вероятность доведения (вероятность потерь) в направлениях связи за заданное время.

п

1. Основные шаги алгоритма и формирование набора исходных данных

для моделирования

Основные шаги предлагаемого алгоритма приведены на рис. 1.

Решение задачи расчета нагрузки в узлах и каналах опорной сети производится экспертно-аналитическим методом. На первом шаге определяется количество узлов сети, их размещение и зоны покрытия.

Рис. 1. Основные этапы алгоритма формирования значений параметров опорной сети АСУ СН

Для тестового примера принято расположение ретрансляторов опорной сети, приведенное на рис. 2. Объем нагрузки рассчитывается исходя из возможного траффика сети в часы наибольшей нагрузки.

Из этой структуры сети можно получить матрицу связности сети (М_$г1аг), приведенную на рис. 3. Анализ направлений информационного обмена позволяет сформировать матрицу направлений связи (рис. 4).

В табл. 1-4 приведены примеры результатов расчета для часа наибольшей нагрузки в прямом и обратном направлениях при разных скоростях передачи в канале.

Исходные данные для расчетов в табл. 1-4 являются демонстрационными. Из таблиц можно выявить наиболее нагруженные варианты. В приведенном примере для каналов СДВ и ДВ (табл. 1-2) максимальная нагрузка в сети возникает для информации типов 3, 4. Для больших объемов информации нагрузка в медленных каналах существенно выше (табл. 3-4).

Полученные результаты могут быть использованы как входные данные для модели, позволяющей определить наилучшие параметры сети передачи данных.

Рис. 2. Вариант расположения ретрансляторов опорной сети

узел/узел 1 2 3 4 5

1 0 1 0 1 0

2 1 0 1 1 1

3 0 1 0 0 1

4 1 1 0 0 1

5 0 1 1 1 0

Рис. 3. Исходная матрица связности узлов сети (Мк/'аг)

узел/узел 1 2 3 4 5

1 0 1 1 1 1

2 1 0 0 0 0

3 1 0 0 0 0

4 1 0 0 0 0

5 1 0 0 0 0

Рис. 4. Матрица направлений связи

Таблица 1 - Пример расчета нагрузки в канале опорной сети при передаче командной информации по каналам СДВ-ДВ (скорость 250 бод)

Типы информации Объем (кол-во частей) в одном сообщении в среднем) Кол-во повторов Объем одного сообщения, байт Время передачи одного сообщения, сек Количество сообщений в час Нагрузка, Эрл Суммарная нагрузка в НС, Эрл Вероятность доведения в НС

Тип 1 3 5 7 200 28,80 20 0,1600 0,2000 0,999

Тип 2 3 5 7 200 28,80 5 0,0400

Тип 3 2 5 4 800 19,20 25 0,1333 0,2933

Тип 4 3 5 7 200 28,80 20 0,1600

Таблица 2 - Пример расчета нагрузки в канале опорной сети при передаче командной информации по каналам ДВ (скорость 1000 бод)

Типы информации Объем (кол-во частей) в одном сообщении (в среднем) Кол-во повторов Объем одного сообщения, байт Время передачи одного сообщения, сек Количество сообщений в час Нагрузка, Эрл Суммарная нагрузка в НС, Эрл Вероятность доведения в НС

Тип 1 3 5 7200 7,20 20 0,0400 0,0500 0,999

Тип 2 3 5 7200 7,20 5 0,0100

Тип 3 2 5 4800 4,80 25 0,0333 0,0733

Тип 4 3 5 7200 7,20 20 0,0400

Таблица 3 - Пример расчета нагрузки в канале опорной сети при передаче информационных массивов по каналам СДВ-ДВ (скорость 250 бод)

Типы информации Объем (кол-во частей) в одном сообщении (в среднем) Кол-во повторов Объем одного сообщения, байт Время передачи одного сообщения, сек Количество сообщений в час Нагрузка, Эрл Суммарная нагрузка в НС, Эрл Вероятность доведения в НС

Массивы информации - - 300000 1200 1 0,3333 0,3333 0,99

Таблица 4 - Пример расчета нагрузки в канале опорной сети при передаче информационных массивов по каналам ДВ (скорость 1000 бод)

Типы информации Объем (кол-во частей) в одном сообщении (в среднем) Кол-во повторов Объем одного сообщения, байт Время передачи одного сообщения, сек Количество сообщений в час Нагруз-ка, Эрл Суммарная нагрузка в НС, Эрл Вероятность доведения в НС

Массивы информации - - 300000 300 1 0,0833 0,0833 0,99

2. Аналитическое моделирование для формирования основных параметров

опорной сети

Для обоснования значений параметров опорной сети проектируемую систему можно представить как многоканальную систему массового обслуживания (СМО) с отказами в обслуживании с коммутацией каналов [6]. Схематично функционирование каждого канала узла сети можно представить как изображено на рис. 5 [5].

Поток обслуженных заявок —•-•-•-►

Выход

Поток необслуженных (покинувших очередь) заявок

Рис. 5. Схема функционирования узла системы передачи данных, как СМО с отказами

Задача ставится так: имеется п каналов (линий связи), на которые поступает поток заявок с интенсивностью X. Поток обслуживании каждого канала имеет интенсивность ц . Найти предельные вероятности состояний системы и показатели ее эффективности.

Формула предельной вероятности состояния будет выглядеть следующим образом [5]:

Р о

f л X V хк г л 1 + — +-- +... +-- + ...+

V

ц 2!(х к\\ик п\\иг

\ уп

где члены разложения _ __ __ - коэффициенты при ро в выражениях для

ц' 2\\12 ,"',п\\1п

предельных вероятностейр\,рг,... рп.

В нашем случае модель опорной сети можно представить следующим образом (рис. 6):

интенсивность потопа заявок

Заявки на обслуживание

Коммутация каналов

(многоканальная система ( ^ \ из V каналов с отказами) \

\Лколичество каналов,

N1- среднее число заявок на обслужиэание.

Тобсл - еремя обслуживания завки (растет

экспоненциально при росте числа заявок),

^ - интенсивность длительности

обслуживания

Ро-вероятность обслуживание

Обслуженные заявки Ро = 1 - Pv

Pv- вероятность отказа_

& о&слунсиеании

Не обслуженные заяеки

14— v!

Рис. 6. Аналитическая модель опорной сети

При моделировании приняты следующие допущения: - статическая маршрутизация - до трёх независимых маршрутов;

п

Входящий поток заявок

- время обслуживания заявки растет по экспоненциальному закону в зависимости от роста числа заявок;

- количество каналов и потери на ветвях определятся итерационной процедурой распределения нагрузки по ветвям по следующим правилам:

• поступающая в направление связи (НС) нагрузка (Z) поступает на первую ветвь первого маршрута;

• на вторую и далее ветви первого маршрута поступает нагрузка (7), обслуженная на первой ветви первого маршрута;

• на первую ветвь второго маршрута поступает нагрузка (Р), потерянная на первой ветви первого маршрута.

Дополнительным параметром, рассматриваемым при моделировании, является надежность функционирования технических средств связи. Причиной отказа в обслуживании может быть не только занятость канала, но и выход из строя технических средств.

Примененная в рамках настоящего исследования аналитическая модель представляет собой программную реализацию системы массового обслуживания с отказами в обслуживании с коммутацией каналов.

Входными данными для нее служат полученные на предыдущих шагах результаты, а именно: исходная матрица связности, матрицы нагрузок, матрица допустимых потерь между узлами сети, матрицы допустимых коэффициентов готовности между узлами сети (Кт).

Описанная модель была может быть реализована программно, что позволяет провести модельные эксперименты с разными исходными данными и оценить влияние отдельных характеристик сети передачи данных на ее ВВХ и определить для тестового примера набор существенных характеристик. Кроме того, на основе полученных результатов можно оценить зависимость требуемого количества каналов от скорости в канале для разных топологий, влияние скорости в канале связи на ВВХ сети, а также влияние требований к ВВХ сети на надежность аппаратуры.

2. Имитационное моделирование для проверки корректности полученных аналитическим путем параметров

Аналитическое моделирование может показать возможность обеспечения требуемых временных характеристик доведения информации управления в опорной сети. Достоверность полученных путем аналитического моделирования результатов может быть оценена путем имитационного моделирования.

Например, в качестве инструментария моделирования широко применим язык GPSS. Исходными данными для моделирования послужат расчет нагрузки, выполненный на предыдущих этапах, и топология сети, полученная в результате аналитического моделирования. Для нашего примера модель предполагает передачу управляющей информации по прямому и обратному направлениям с наивысшим приоритетом плюс передачу по этим же каналам массивов информации объемом 2 килобайта с 10 повторами в час. Эквивалентная структура сети для имитационной модели приведена на рис 7, а математическая база на рис. 8.

Основные параметры для эксперимента:

- один блок - 480 бит;

- пакет — трехблочный — 180 байт;

- количество повторов (пакетов) - 2-5 (по е^1"^);

- сообщение (максимальная длина при 5 повторах) - 900 байт;

- скорость передачи - 1000 бит/с.

Рис. 7. Эквивалентная структура сети для имитационной модели

1. Поток сообщений для передачи — поток Пальма с экспоненциальным распределением Т1, Т2

2. Количество повторов — случайная величина с обратным экспоненциальным распределением

о" о о о о о о о о S £

gg CTv 535

о о

3. Время обслуживания пакета в канале постоянная величина, равная 1,44 с

Рис. 8. Математическая база имитационной модели Анализ результатов моделирования для нашего примера приведен на графиках, рис. 9,10.

90000

80000

# Ж # ^

J # & С^ <# # # # ¿Р # Лр ^

& /Р M ¿г ж JP Л* J?

\у V V V V г" V V г' V V V V v v

Рис. 9. График распределения количества сообщений по времени их доставки сообщений (по каналам)

Полученные аналитическим путем графики позволяют оценить вероятностно-временные характеристики проектируемой системы и сравнить их с заданными.

1,00000 0,90000 0,80000 0,70000 0,60000 0,50000 0,40000 0,30000 0,20000 0,10000 0,00000

»OÛCXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

-1-1-1-1-1-1-1-Г-

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-i-1-i-1-1-1-Г-

-1—I—I—I—i—I—i—I—I—I

# # # <# r# # çS? # # # # # # # Г# <fP

С? ^ ^ ^ ^ fî ^ ^ rf # # tv' ^

Рис. 10. График распределения вероятности доведения пакетов по времени

Заключение

Предлагаемый алгоритм комплексирует известные ранее методики, основанные на теории телетрафика, теории массового обслуживания, экспертно-расчетных методах, методах имитационного и аналитического моделирования. Разработанный подход может быть применим как на ранних стадиях проектирования (при разработке и обосновании требований к элементам системы для обеспечения заданных требований к системе в целом), так и на стадиях конструирования при оценке влияния достигнутых при разработке результатов на итоговые результаты.

Литература

1. Прохоров С. А. Математическое описание и моделирование случайных процессов. — Самара: Самарский государственный аэрокосмический университет, 2001. - 209 с.

2. Вентцель Е. С., Овчаров JI. А. Теория вероятностей. - Москва: Наука, 1965. - 575 с.

3. Бенькович Е. С., Колесов Ю. Б., Сениченко Ю. Б. Практическое моделирование динамических систем. - СПб: БХВ-Петербург, 2002. - 464 с.

4. Саакян Г. Р. Теория массового обслуживания. - Шахты: ЮРГУЭС, 2006. - 28 с.

5. Пономарев Д. Ю. Теория телетрафика. Учебн. пособ. - Красноярск: СибГУ им. М. Ф. Решетнева, 2017. - 47 с.

6. Крылов В. В., Самохвалова С. С. Теория телетрафика и ее приложения. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 228 с.

7. Ермишян А. Г. Теоретические основы построения систем связи: Учебник. Часть 1. Методологические основы построения организационно-технических систем связи. — СПб.: Питер, 2005.

8. Бушуев С. И., Осадчий А. С., Фролов В. М. Теоретические основы создания информационно-технических систем. — СПб.: ВАС, 1998.

9. Волкова В. Н., Денисов А. А. Теория систем и системный анализ. - М.: Юрайт, 2014. -

562 с.

Ю.Козичев В. Н., Протасов А. А., Ширманов А. В. Автоматизированные системы управления специального назначения. — М.: Новые авторы, 2019. — 214 с.

11.Литвиненко В. В., Урюпин В. Н., Солдатов А. Н. Методологические аспекты модернизации вооружения, военной и специальной техники. Технология решения задач модернизации образцов вооружения, военной и специальной техники // Военная мысль. 2018. №12. С. 64-71.

12.Матвиенко Ю. А. К вопросу об использовании методов эвристической самоорганизации при формировании множества приемлемых вариантов развития АСУ военного назначения // Стратегическая стабильность. 2022. №1 (98). С. 38-43.

References

1. Prokhorov S. A. Matematicheskoe opisanie i modelirovanie sluchaïny xprocessov [Mathematical description and modeling of random processes]. Samara. Samara State Aerospace University Publ., 2001. 209 p. (In Russian)

2. Ventzel E. S., Ovcharov L. A. Teoriya veroyatnosteï [Probability theory]. Moscow. Science Publ., 1965. 575 p. (In Russian)

3. Benkovich E. S., Kolesov Yu. В., Senichenko Yu. B. Prakticheskoe modelirovanie dinamicheskix sistem [Practical modeling of dynamic systems]. St. Petersburg. BHV-Petersburg Publ., 2002. 464 p. (In Russian)

4. Sahakyan G. R. Teoriya massovogo obsluzhivaniya [Queuing theory]. Shahti. 2006. 28 p. (In Russian)

5. Ponomarev D. Yu. Teoriya teletrafika [Theory of teletraffic]. Krasnoyarsk. Siberian State University named after. M.F.Reshetneva Publ., 2017. 47 p. (In Russian)

6. Krylov V. V., Samoxvalova S. S. Teoriya teletrafika i ее prilozheniya [Theory of teletraffic and its applications]. St. Petersburg. BHV-Petersburg Publ., 2005. 228 p. (In Russian)

7. Ermishyan A.G. Teoreticheskie osnovy* postroeniya sistem svyazi. Chasf 1. Metodologicheskie osnovy" postroeniya organizacionno-texnicheskix sistem svyazi [Theoretical foundations of building communication systems: Textbook. Part 1. Methodological foundations for constructing organizational and technical communication systems]. St. Petersburg. Peter Publ., 2005. (In Russian)

8. Bushuev S.I., Osadchiy A.S., Frolov V.M. Teoreticheskie osnovy" sozdaniya informacionno-texnicheskix sistem [Theoretical foundations for creating information technology systems]. St. Petersburg. Military Academy of Communications Publ., 1998. (In Russian)

9. Volkova V. N., Denisov A.A. Teoriya sistem i sistemnyj analiz [Systems theory and systems analysis]. Moscow. Yurayt Publ., 2014. 562 p. (In Russian)

10.Kozichev V. N., Protasov A. A., Shirmanov A. V. Avtomatizirovanny^e sistemy* upravleniya speciaVnogo naznacheniya [Automated control systems for special purposes]. Moscow. New authors Publ., 2019. 214 p. (In Russian)

11.Litvinenko V. V., Uryupin V. N., Soldatov A. N. Metodologicheskie aspektyЛ modernizacii vooruzheniya, voennoï i speciaVnoi texniki. Texnologiya resheniya zadach modernizacii obrazczov vooruzheniya, voennoï i speciaVnoi texniki [Methodological aspects of modernization of weapons, military and special equipment. Technology for solving problems of modernization of weapons, military and special equipment]. Voennaya my^sV [Military Thought]. 2018 No. 12, pp. 64-71. (In Russian)

12.Matvienko Yu. А. К voprosu ob ispoVzovanii metodov e vristicheskoj samoorganizacii pri formirovanii mnozhestva priemlemy x variantov razvitiya ASU voennogo naznacheniya [On the issue of using heuristic self-organization methods in the formation of many acceptable options for the development of military automated control systems]. Strategicheskaya Strategic stability]. 2022. No. 1 (98). Pp. 38-43. (In Russian)

Статья поступила 27 марта 2024 г.

Информация об авторах

Шаблюк Станислав Маркович — заместитель главного конструктора по технической части- начальник КНЦ АО «НПО «Импульс». Кандидат технических наук, доцент. Область научных интересов: методология разработки автоматизированных систем управления специального назначения. Тел.: +7 (911) 245-39-36, E-mail: [email protected].

Адрес: Санкт-Петербург, Киришская ул., д.2, лит. А.

п

Algorithm for determining parameter values for the data transmission network of the special-purpose automated control system

S. M. Shablyuk

Annotation. Problem statement: one of the defining components of a special-purpose automated control system is a data transmission backbone network. Considering that automated control systems are currently actively developing and for many of them there is no reference data transmission network, the task of developing a methodological apparatus for determining the basic properties of a data transmission network to ensure the exchange of information in certain communication directions with specified probabilistic and temporal characteristics becomes urgent. The purpose of the work is to develop an algorithm that allows determining the essential properties of the network at the initial stage of development. Methods used: expert analysis, methods of the theory of teletraphy, analytical modeling, simulation modeling. The novelty of the work lies in the complex application of various methods (expert methods, analytical modeling, simulation modeling) to form a set of basic properties of the projected reference data transmission network at the initial stage of work. Result: an algorithm has been developed that allows us to reasonably obtain the values of the main parameters of the reference data transmission network of an automated special-purpose control system and includes: a methodology for calculating the load in the channels of the reference network, a methodology for forming parameters of an automated special-purpose control system using an analytical model based on the methods of teletraphic theory (the number of network nodes, the number of channels between nodes, the transmission rate in the network channels, the network topology, the required reliability of the equipment, the probability of transmission (probability of loss) in the communication directions for a given time), the methodology for verifying the obtained values using a simulation model in the gpss language. The practical significance lies in the fact that the application of this algorithm at the initial stages of system development makes it possible to adequately assess the characteristics of the future system and correctly set the requirements for the development of its elements. This, in turn, will ensure that the development results meet the specified requirements at the integration stage by taking into account system properties at early stages.

Keywords: automated control system for special purposes, analytical model, simulation model, load in the data transmission network, reference data transmission network.

Author information

Shablyuk Stanislav Markovich - Deputy Chief Designer for Technical Affairs JSC «SPA «Impuls» Candidate of Technical Sciences, Associate Professor. Research interests: automated combat control system design. Tel. +7 (911) 245-39-36, E-mail: [email protected].

Address: Russia, St.Peresburg, Kirishskaya St., 2.

Для цитирования: Шаблюк С. М. Алгоритм формирования значений параметров опорной сети передачи данных автоматизированной системы управления специального назначения // Техника средств связи. 2024. № 1 (165). С. 49-58. DOI: 10.24412/2782-2141-2024-1-49-58.

For citation: Shablyuk S. M. Algorithm for determining parameter values for the data transmission network of the special-purpose automated control system. Means of Communication Equipment. 2024. No. 1 (165). Pp. 49-58. (in Russian). DOI: 10.24412/2782-2141-2024-1-49-58.