АНАЛИЗ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКОГО АППАРАТА УДАЛЁННОГО МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ И СИСТЕМ Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

УДК 621.391

Анализ научно-методического аппарата удалённого мониторинга технического состояния информационно-телекоммуникационных сетей и систем

Аллакин В.В., Голюнов М.В.

Аннотация: Постановка задачи: на основе анализа научно-методического аппарата революционных и эволюционных подходов к дистанционному контролю и диагностике автономных объектов связи провести поиск новых методов удалённого мониторинга технического состояния элементов территориально-распределенных информационно-телекоммуникационных сетей и систем. Цель работы является обоснование применимости удаленного мониторинга элементов территориально-распределенных информационно-телекоммуникационных сетей, построенного на основе использования современных технологий интеллектуальной обработки измерительной информации и методов классификации по виду технического состояния. Используемые методы: в ходе анализа существующего научно-методического аппарата удаленного мониторинга состояния объектов связи рассмотрены несколько методов контроля функционирования сетевых элементов. В качестве революционных методов предложены: метод, основанный на технологии мобильного массового считывания - Mobile Crowd Sensing, позволяющей получать информацию о техническом состоянии объектов контроля на основе фактических измерений в окружении, с построением динамической карты радиосреды - Radio Environment Map; методы, заимствованные из беспроводных технологий «Интернет вещей», «Умный город», «Умный дом», «Мягкие пространства» и других, построенных на использовании поведенческих паттернов, под которым понимается синхронизированное в режиме реального времени множество последовательностей измерительной информации, как от внутренних, так и от внешних датчиков, регистрирующих параметры протекающих в устройствах процессов. В качестве классических подходов к реализации удалённого мониторинга рассмотрены методы, применяемые системами радиоконтроля, когда осуществляется сбор данных об отклонениях параметров излучений радиоэлектронных систем, излучающих электромагнитные волны, от нормативных значений. Один из них состоит в том, что техническое состояние радиоэлектронного средства оценивается по показателю качества дискретного канала связи, в котором оно функционирует. При этом применён формализированный подход к построению математической модели дискретного канала связи, позволяющий установить зависимость достоверности передачи сообщений в канале от значений эксплуатационных параметров аппаратуры связи и среды распространения сигналов, изменяющихся под воздействием внешних и внутренних дестабилизирующих факторов. Новизна исследования состоит в том, что ранее подобные задачи решались лишь при контроле функционирования отдельных радиосредств, а в настоящее время данные методы необходимо адаптировать для применения на перспективной телекоммуникационной системе в виде территориально-распределённой декаметровой автоматизированной сети радиосвязи. Результат проведенного анализа состоит в том, что ни один из рассмотренных методов мониторинга без существенной доработки для нового объекта исследования не применим, а следовательно, необходима разработка как общего подхода к удаленному мониторингу технического состояния элементов территориально распределённой в реальном масштабе времени, так и математической модели канала связи, которая учитывала бы наряду с характеристиками среды распространения радиоволн, еще и техническое состояние аппаратуры.

Ключевые слова: информационно-телекоммуникационная система, мониторинг технического состояния, низкоскоростная сеть связи с высоким коэффициентом ошибок, вероятность ошибки.

В последние годы встречается достаточно большое количество публикаций по вопросам контроля и мониторинга информационно-телекоммуникационных систем (ИТКС) и сетей, а также отдельных радиоэлектронных систем (РЭС), в которых в качестве диагностических признаков используются показатели качества их функционирования [1-4 и др.]. В тоже время,

Введение

современное состояние технологий формирования единого информационного пространства (ЕИП) РФ и единых информационно-управляющих пространств (ЕИУП) министерств и ведомств требуют создания распределённой системы сбора данных о техническом состоянии (ТС) их элементов, а также своевременной обработки накапливаемой измерительной информации (ИИ) в интересах получения того самого синергетического эффекта в повышении эффективности функционирования их телекоммуникационных подсистем как технической основы [5].

Широкое внедрение комплексов средств автоматизации (КСА) и программно-аппаратных комплексов связи (ПАКС) ведет к тенденциям сокращения числа пунктов управления (ПУ), и как следствие, увеличению расстояний между ними; рассредоточенности в пространстве; снижению их обитаемости (сокращению персонала) и переходу на полностью автоматизированные узлы (АУС) и системы связи (АСС), автоматизированные радиоцентры (АРЦ) и комплексы связи (АКС) во всех звеньях управления. Создаются предпосылки к появлению новых классов автономных глобально перемещающихся объектов (ГПО), выполняющих специальные задачи в отрыве от ПУ (беспилотные летательные аппараты -БПЛА, автономные необитаемые подводные аппараты - АНПА и др.) Существующая номенклатура современных технических средств автоматизации позволила сократить, а в некоторых случаях полностью устранить расчёты связи и обслуживающий персонал с некоторых объектов связи. Для обеспечения необходимого уровня безопасности и надёжности таких объектов необходима эффективная система дистанционного контроля (удалённого мониторинга), позволяющая решать весь спектр задач по управлению связью. В настоящее время такие автоматизированные системы управления связью (АСУС) разрабатываются и создаются для конкретных АСС отдельных видов и родов ВС РФ. В тоже время, уникальность объединенной автоматизированной цифровой системы связи (ОАЦСС) и большая рассредоточенность её ресурсов на территории РФ требует разработки единообразного подхода для формирования автоматизированных систем контроля (мониторинга) (АСК) и управления с учетом межвидовых (межведомственных) особенностей и региональной специфики (континентальный шельф, морская среда, районы Арктики и пр.) размещения объектов связи.

При всём этом необходимо отметить тот факт, что несмотря на смену этапа автоматизации в эволюции развития систем управления и комплексов связи уже давно пришли этапы интеграции и унификации, а в последние годы наметился и переход к этапу интеллектуализации [2], в развитии технологий и средств контроля наблюдается некоторое отставание. Лишь недавно появились автоматизированные измерительные комплексы (АИК), выполняющие узконаправленные функции в интересах конкретного вида ВС РФ, министерства, ведомства. Только сейчас, когда пристальное внимание развитию технологий искусственного интеллекта обращено на самом высоком уровне, нашли отклик вопросы создания межвидовых (межведомственных) АИК, автоматизированных (АСК) и интеллектуальных (ИСК) систем контроля, способных осуществлять мониторинг и комплексный контроль функционирования распределённых гетерогенных систем и их элементов в ЕИП (ЕИУП) РФ, на ОАЦСС ВС РФ.

Цель статьи: обосновать применимость удаленного мониторинга элементов территориально-распределенных информационно-телекоммуникационных сетей и АСС, построенного на основе использования современных технологий интеллектуальной обработки измерительной информации и методов классификации по виду технического состояния.

В качестве элементов ИТКС в работе рассмотрены технические средства стационарных АРЦ территориально распределённой автоматизированной сети радиосвязи (АСРС), как одной из сложноописываемых сетевых структур (низкоскоростной сети с высоким коэффициентом ошибок), при получении информации об их техническом состоянии на основе фактических измерений в окружении, с построением динамической карты радиосреды для решения задач планирования в условиях деградации сети и эксплуатационных отказов.

Описание объекта контроля

Построение варианта подсистемы контроля (мониторинга) такой сложной гетерогенной структуры как ЕИП (ЕИУП) рассмотрим на примере межвидовой декаметровой (ДКМ) сети радиосвязи (СРС) [6]. Это объясняется тем, что в телекоммуникационных системах всегда уделяется особое внимание средствам «прямой» радиосвязи, которые способны обеспечить возможности оперативного обмена информацией между абонентами минуя каналы и линии первичной сети связи и сетей связи общего пользования. К классу таких средств относятся линии ДКМ радиосвязи, находящие широкое применение практически во всех звеньях управления, что обусловлено рядом таких объективных причин, как высокая мобильность, гибкость, обеспечение связи на любые расстояния при минимальных затратах сил и средств и др. Именно эти особенности делают ДКМ радиосвязь незаменимой практически во всех условиях ведения боевых действий. А последующее совершенствование СРС (при построении межвидовой АСРС) даст прирост эффективности применения ДКМ радиосвязи за счёт наращивания многосвязности сетевой структуры и возможностей по её трансформации в динамике изменения обстановки по связи, использования прямых и составных радиоканалов, автоматизации управления ресурсами радиолиний, радиоцентров и сети вцелом, а также сопряжения АСРС с ОАЦСС ВС РФ и ведомственными СРС [7], рис. 1.

Узел присоединен*

Узел присоединения

Рис. 1. Вариант построения гетерогенной структуры на основе ОАЦСС и СРС

Выбор в качестве объекта контроля элементов ДКМ радиосети также вызван тем, что ДКМ СРС справедливо относят к сетям низкой готовности и надёжности из-за того, что их построение основано на каналах радиосвязи с переменными параметрами. Именно по этой причине развитие ДКМ радиосетей сопряжено со многими трудностями. Далеко не все страны имеют или работают над созданием таких «капризных» сетевых структур, всё больше отдавая предпочтение высокоскоростным родам радиосвязи (космической, радиорелейной, тропосферной). В связи с этим весьма актуальными являются исследования по повышению эффективности функционирования СРС [8-10 и др.]. К числу основных рассматриваемых вопросов в данных работах относятся: создание многосвязной структуры с функциональной избыточностью СРС, в которой за счет динамического перераспределения потоков сообщений повышается устойчивость оперативного обмена информацией; разработка алгоритмов управления частотным ресурсом на радиоцентре; разработка алгоритмов управления адаптивными радиолиниями (АРЛ); разработка алгоритмов функционирования АРЦ при централизованном использовании радиосредств; реализация сетевой синхронизации и др.

Важным условием успешного функционирования СРС является необходимость выделения им достаточного частотного, аппаратурного и других видов ресурсов [11]. При этом эффективность функционирования группы радиолиний, обслуживаемых АРЦ, зависит

не только от того, каким ресурсом располагает тот или иной радиоцентр, но и в значительной мере от того, каким образом эти ресурсы используются. В этом случае одним из путей повышения эффективности СРС является управление ресурсами в радиолиниях и на АРЦ.

В основе организации СРС и отдельных её радиолиний лежат радиоканалы (дискретные каналы связи - ДКС), предназначенные для передачи дискретных сообщений от источника к получателю и состоящие в соответствии с Рекомендацией ITU-R F.1487 [12] из комплектов передающих и приёмных радиосредств, с выхода модулятора до входа демодулятора, функционирующие в заранее определенном рабочем режиме, определяемом шириной спектра формируемого сигнала, видом и кратностью модуляции, применяемым канальным кодированием, последовательностью использования закрепленных рабочих частот (модулятора/демодулятора с решающей схемой и среды распространения радиоволн - РРВ).

Радиоканалы могут использоваться для организации радионаправления или радиосети. В случае деградации СРС из-за различных факторов естественного и искусственного характера радиосеть распадается на радионаправления, а по мере её восстановления - организуется в радиосеть, но зачастую уже другой структуры. В качестве частного примера реализации такого подхода можно привести самоорганизующиеся сети радиосвязи (ССР). Это радиосети с децентрализованным управлением, не имеющие постоянной структуры. В иностранной литературе для обозначения ССР часто применяют термин «мобильная сеть с ситуационным управлением», Mobile Ad hoc Network (MANET). Они обеспечивают возможность передачи данных на большие расстояния без увеличения мощности передатчика, а также устойчивость к изменениям в инфраструктуре сети [13].

Существующие реализации ССР основаны на технологиях Bluetooth, Wi-Fi, ZigBee, не использующих декаметровый диапазон. В тоже время перспективная военная радиосистема связи армии США Joint Tactical Radio System (JTRS), использует закрытый сетевой протокол радиосвязи Wideband Networking Waveform (WNW), обеспечивающий возможность создания ССР на радиосредствах декаметрового диапазона [13], в которой при наличии доступности, любые радиостанции могут соединяться в произвольном порядке и каждая абонентская радиостанция может быть ретранслятором, динамически определяя направления пересылки чужих данных.

Хотя сертифицированные отечественные протоколы функционирования ССР ДКМ диапазона и их реализации на настоящее время и отсутствуют, однако предпринимаются усилия для их создания. Примером могут служить протоколы О2П и О2М для переноса IP-трафика в низкоскоростных сетях с высоким коэффициентом ошибок, разработки ПАО «Интелтех» [14].

При использовании декаметрового диапазона волн на пути реализации сетевых структур возникает одна из ключевых проблем - это анизотропия радиоканалов как по направлению передачи, так и по задействованному частотному и аппаратурному ресурсам. Она обусловлена тем, что вследствие использования отражения радиоволн от ионосферы, одни и те же рабочие частоты в различных направлениях обеспечивают различные уровни сигнала на приёме. Рабочая частота, пригодная для обмена данными в одном направлении, может быть совершенно непригодной для обмена данными в другом направлении. Также структурно АРЦ как узловые элементы СРС состоят из аппаратурного ресурса с выделением множества соответственно радиопередающих (РПДУ) и радиоприёмных (РПУ) устройств, закреплённых за радиоканалами (радионаправлениями, абонентами радиосети) и обладающими своими надёжностными характеристиками (параметрическим ресурсом), рис. 2 и 3 [15]. При этом анизотропия радиоканалов (по частотному и аппаратурному ресурсам) в одном и том же направлении связи (на ребре радиосети) оказывает существенное значение на качество радиосвязи, определяемое свойствами самих радиоканалов, такими как ТТХ радиосредств, методов ведения связи, степени использования выделяемых ресурсов (частотных, аппаратурных, временных, энергетических, параметрических и др.). Однако зачастую данная анизотропия радиоканала игнорируется, идеализируя его применением абсолютно надёжной техникой связи.

Комплекс технических средств наследуемых ! абонентскихтрактов ПДРЦ

1~

1ÜT

Комплекс технических средств модернизационных\ | [Антенно-фидерная

I Комплекс технич. средств формирования | |передающих магистральшх трактов СРС\

0U

прд Высокоскоростные

АРЛ каналы ВОЛС, РРС J

От/к ПУ АРЦ

Рис. 2. Общая структура передающего радиоцентра (ПДРЦ) из состава

АРЦ

Комплекс технических средств формирования приемных магистральных трактов ДКМ сети

МПК-ЭЭР Многофункциональный модуль формирования «цифровой» диаграммы направленности с адаптивной компенсацией помех

Компл. техническ. средств наследуе-I мых абонентских 11 трактов ПРЦ 11

у- ^ !î

I Ант. комм-р I И

■.¿...■Г...!....;1

üüÜüüEÖliülüEÖ] -I awn! ...I ij.ia.iPnJ; Ну-,; ^Wj-pl-J nyl ...| д^ж,! ;

Мул ьтиплексор / Демульти плексо р

Мн огофункци ональны й

SDR приемный комплекс.

7? 1|

......ланааА?.о?.ра;оВа:иЯ]г[.1.......EQpEQpl^

ПРЦ-n

[ ШАУ

V

Модуль предварительной обработки сообщений и регистрации

31

Низкоскоростные каналы, ПС, РРС

ТЛФ ТЛГ

От/к ПУ АРЦ

Рис. 3. Общая структура приёмного радиоцентра (ПРЦ) из состава АРЦ

В тоже время в приведенных выше примерах ССР имеет место преимущественная изотропия, то есть любая рабочая частота на любом направлении передачи имеет одинаковое качество, также, как и устройства Bluetooth, Wi-Fi, ZigBee изотропны. В декаметровом же диапазоне присутствует анизотропия рабочих частот и направлений передачи, что приводит к невозможности использования АРЦ СРС свободных рабочих частот и аппаратурного ресурсов в произвольном порядке. Данный выбор должен быть обусловлен состоянием ионосферы, взаимным положением корреспондирующих радиостанций, а также характеристиками их радиосредств. Таким образом, возникает необходимость в создании условий контроля и мониторинга состояния радиосредств, а также прогнозирования управляющих воздействий, которые могли бы с одной стороны оставлять самоорганизующуюся систему в определенных рамках, а с другой - осуществлять противодействие деструктивным внешним воздействиям.

И действительно, как правило, на любом радиоцентре имеющийся аппаратурный ресурс распределяется между организуемыми радиолиниями с взаимодействующими абонентами таким образом, что средства связи с наилучшими техническими характеристиками закрепляются за приоритетными радиолиниями, а остальные технические средства - по остаточному принципу - между равноправными радиолиниями. При этом всегда должен обеспечиваться необходимый резерв технических средств (в том числе и «горячий»). Фактически каждый начальник радиоцентра (дежурный по радиосвязи) на экспертном уровне (эвристически) занимается решением задачи управления аппаратурным

ресурсом, достигая цель - повышение эффективности связи в радиолинии, опираясь при этом лишь на свои знания о значениях эксплуатационных параметров включаемых в радиолинию радиосредств, исходя из оценки их технического состояния в ходе процедур технического обслуживания. Однако, хотелось бы внести в этот процесс некоторую ясность и перейти от субъективизма к объективным аналитическим методам и подходам.

К решению задачи повышения эффективности ДКМ радиолинии традиционно подходят путем оптимизации основного её критерия в виде вероятности связи с допустимыми потерями достоверности Рсв(рош < рош доп), где рош и рошдоп - вероятность ошибочного приема элемента сигнала и её допустимое значение. Однако, при этом почти всегда исследователь делает допущение на абсолютно надёжную аппаратуру связи, стараясь достичь цели только путем учёта состояния среды РРВ (выбором рабочей частоты по результатам измерения уровня помех в радиолинии), и не беря во внимание искажения передаваемого по техническим трактам сигнала, без учета надёжности технических средств, когда их эксплуатационные параметры могут дрейфовать от номинала к границе допуска и за его пределы.

Оценка технического состояния (ТС) современных комплексов радиосвязи, характеризующаяся большим числом технических параметров, требует значительных ресурсных и временных затрат [2]. Решение практических задач поддержания технических средств глобальной ДКМ СРС в постоянной готовности к применению по назначению сопряжено с постоянным процессом оценки технического состояния РПУ и РПДУ на АРЦ СРС. Длительность измерения большого количества параметров и продолжительность анализа результата измерения обуславливается особенностью измеряемых параметров. В связи с этим применяемые методы параметрического диагностирования [2] характеризуются низкой производительностью (оперативностью, полнотой, достоверностью) оценки ТС объекта контроля, что в целом снижает готовность и устойчивость СРС вцелом.

Любой узел сети (элемент СРС), как объект управления, является системой обратной связи, которая должна предоставлять некоторый отклик на возможные варианты его состояния: полный или частичный отказ, общие перегрузки, ненадлежащее функционирование и пр. Для корректной работы АСУС время отклика должно быть настроено весьма тщательно. При слишком коротком периоде реакции сетевого узла (АРЦ) АСУС будет находиться в состоянии постоянных изменений (незатухающих колебаний) и не придёт в стабильное состояние. В тоже время, при слишком длинном периоде реакции, механизмы управления состоянием будут реагировать слишком медленно.

Теория и практика разработки и эксплуатации видовых ИТКС и АСС показали, что в системах такого класса характеристики средств управления в большей мере определяются характеристиками комплексов связи (АКС), чем характеристиками КСА. При этом, например, оперативность системы управления почти полностью зависит от вероятностно-временных характеристик доведения командной информации по каналам связи ИТКС (АСС) и, соответственно от технического состояния АКС, взаимоувязанных с КСА. А это требует достоверного знания в режиме реального времени вида ТС подконтрольных элементов (АКС). В тоже время, решение проблемы съёма актуальной измерительной информации (ИИ) с объектов контроля (ОК), распределенных на огромной территории страны элементов ИТКС (АСС), а также высокомобильных ГПО наземного, воздушного и морского базирования, в том числе и за пределами РФ (в дальней морской и океанской зонах) резко осложняется из-за нахождения исполнительных звеньев в разных средах (на земле, в воздухе, на воде). Мало того, в большинстве случаев (на малообитаемых и необитаемых (автономных) ОК, таких как АРЦ, АУС, БПЛА, АНПА и др.) отсутствует какая-либо возможность проведения оперативных мероприятий оценки ТС их элементов и подсистем. В этих условиях сбор телеизмерительной информации можно осуществлять только дистанционно, по радиоканалам.

Исходя из сказанного проведём обзор современных подходов и методов дистанционного контроля (мониторинга) состояния элементов телекоммуникационных систем и сетей.

Обзор современных подходов к дистанционному контролю и диагностике элементов телекоммуникационных систем и сетей

Проведем краткий анализ научно-методического аппарата контроля и мониторинга функционирования сетевых элементов на современном этапе революционных (технологии мобильного массового считывания MCS - Mobile Crowd Sensing, позволяющей получать информацию об их техническом состоянии на основе фактических измерений в окружении с построением динамической карты радиосреды REM - Radio Environment Map) [16-17] и эволюционных процессов оценки их технического состояния.

В настоящее время особую актуальность приобретают подходы, модели и методы контроля (мониторинга) технического состояния устройств, использующие обработку внешних данных от функционирующей системы. Среди таких характеристик используются данные о поведении, отклонении от прогнозных значений при различных режимах функционирования и ряд других параметров, показывающих изменения внешних характеристик параметров. В качестве источников информации могут выступать вычленяемые из различного вида излучений и наводок (прежде всего электромагнитных) сигналы.

Так, одним из подходов, к решению поставленной задачи может стать технология MCS, используемая для мультидоменной радиосреды (в перспективе, планируемая к использованию в сетях последних поколений, в том числе и 5G). Стоит отметить, что для ДКМ СРС необходимые для мониторинга параметры находятся на другом качественном уровне, нежели для традиционно используемых сегодня ДКМ радиолиний (РЛ), поэтому необходим поиск новых методов экспресс-контроля на основе беспроводных технологиях. Для лучшего мониторинга СРС необходимо в режиме реального времени (или близкому к нему) получать и обрабатывать большое количество информации, что необходимо для построения динамической карты радиосети. Причём, недостающую информацию для осуществления анализа состояния элементов и всей радиосети вцелом возможно получить от её абонентов. Существуют различные алгоритмы по получению недостающей информации в соответствии с доступными для анализа выборками. При этом аварийные и предаварийные отклонения параметров излучений радиоэлектронных систем от номинальных значений могут измеряться абонентами СРС, имеющими связность с контролируемым передающим радиоцентром на основе фактических измерений в окружении ближайших соседей. Получение более полной измерительной информации об аварийном техническом средстве (с критическим отклонением параметров от своих номиналов) может осуществляться на основе алгоритмов интерполяции Кригинга, триангуляции Делоне [19] или на основе мажоритарной обработки ИИ. Эффективным решением построения масштабной базы данных (БД) технического состояния элементов ДКМ СРС на основе технологии динамической карты радиосреды (REM) является применение подхода массового считывания измерительной информации (MCS). Причём справедливы утверждения [20, 21], что при оценке методом Кригинга ближайшие точки получения ИИ оказывают наибольшее значение на оценку параметра излучения, а более удалённые точки оказывают меньшее влияние (например, ИИ, полученная абонентами односкачковых магистральных радиолиний СРС по сравнению с ИИ абонентов более протяженных радиолиний).

Еще один из подходов к построению подсистемы мониторинга технического состояния элементов ДКМ СРС возможно заимствовать из беспроводных технологий «Интернет вещей», «Умный город», «Умный дом», «Мягкие пространства» и др. [18]. Типовым решением для организации взаимодействия между техническими устройствами является беспроводная сеть, включающая совокупность узлов (элементов). Такая система имеет инфраструктуру в виде набора физических и логических компонент, обеспечивающие телекоммуникацию, безопасность, маршрутизацию, управление, доступ и другие обязательные свойства сети [22].

Так в ходе построения сетевых структур IoT возникает необходимость реализации систем контроля и мониторинга технического состояния устройств, когда в качестве одного из направлений, помимо внутренних систем встроенного контроля могут быть использованы

внешние источники измерительной информации об объекте контроля. Основу данного подхода составляет то, что множество /оГ-устройств обладают относительно небольшими программно-аппаратными возможностями, с заранее предопределенными алгоритмами действий (и откликами на них) и без изменения функционала в течение жизненного цикла. Некоторые /оГ-устройства имеют предельные допустимые значения параметров функционирования, которые также выполняют запрограммированную последовательность действий на команды управления и внешние события, происходящие в информационной системе. На основе изучения таких данных, используя методы статистического анализа и машинного обучения, можно выявить шаблоны функционирования, вычислить нормальное состояние с функционированием заранее предопределенных процессов, предаварийные и аварийные режимы, связанные с появлением значений эксплуатационных параметров, отклоняющихся от нормы (выходящие за допуски).

Применяя данный подход необходимо использовать одновременно несколько информационных каналов, которые могут быть как внутренними, так и внешними. Для ДКМ СРС это могут быть как подсистемы встроенного контроля технических средств элементов АРЦ, так и подсистема удаленного мониторинга отклонений параметров излучений радиоэлектронных систем от нормативных значений на соседних АРЦ СРС. Как и в любой системе, процессы технических устройств АРЦ протекают в динамике, одновременно меняется множество параметров, и, в целях выявления отклонений их от нормы, необходимо просматривать не одно, а несколько дискретных состояний параметров объекта контроля, предшествующих анализируемой ситуации и не от одного взаимодействующего с ОК абонента, а от нескольких «ближайших соседей», не взаимодействующих с ним напрямую, но наблюдающих электромагнитное излучение в выделенном диапазоне. В тоже время большинство АКС АРЦ имеют конфигурационные возможности, позволяющие в течение ограниченного периода времени хранить статистическую информацию о своем функционировании. На начальном этапе эксплуатации после развертывания (в период опытной эксплуатации, при проведении комплексных государственных испытаний и пр.) можно оценить различные характеристики (эксплуатационные параметры; интенсивности информационных и служебных пакетов; времена отклика на запросы, частоты нераспознанных и пропущенных сообщений и др.). Поэтому один из возможных подходов выявления предаварийных и аварийных состояний ОК может заключаться в использовании данных, отражающих состояния системы, которые могут быть применены в статистическом анализе как «эталонные», сравнивая их с «искаженными», проявляющимися в процессе различных условий эксплуатации при воздействии широкого спектра внешних и внутренних условий [16]. При этом исследуемые характеристики и отклонения эксплуатационных параметров от нормы можно получить в результате как пассивного наблюдения (встроенной системой контроля АКС или дистанционно на взаимодействующем АРЦ), так и путём активного опроса устройств дистанционно, рис. 4. Таким образом, необходимо определить «аномальное» ТС АКС относительно «нормального» его состояния на основе статистических данных характеристик множества элементов АРЦ.

На рис. 4 представлена анализируемая система. Информационные и служебные сообщения циркулируют между узлами АРЦ1 - АРЦи, главный (резервный) АРЦгл(рез) на сети предназначен для сбора информации. В первом случае АРЦгл(рез) прослушивает абонентов радиосети и формирует выборку статистических данных о надёжность элементов СРС, во втором -дополнительно осуществляет рассылку запросов на АРЦ и измеряет различные характеристики технических средств, входящих в их тракты передачи. В различных режимах работы СРС и её элементов (АРЦ) могут наблюдаться аномалии, требующие более детального изучения на предмет оценки ТС. При этом получение информации о конечном состоянии узлов СРС на основе статистических данных протоколов прикладного уровня взаимодействия АРЦ путем пассивного и активного мониторинга позволяет осуществить построение классификатора.

Рис. 4. Схема системы с пассивным (а) и системы с активным (б) мониторингом

Оценивание технического состояния объекта контроля легче проводить, основываясь на профилях нормального функционирования системы (радиолиний, дискретных каналов связи). Для формирования решающего правила при определении класса технического состояния объекта контроля необходимо использовать данные о его техническом состоянии, получаемые в режимах активного и пассивного мониторинга как на основном (резервном) АРЦ АСРС, так и данных, получаемых от других АРЦ сети, имеющих связность (доступность к электромагнитному излучению - ЭМИ) с подконтрольным (взаимодействующим) АРЦ, как объектом контроля. Для того, чтобы не перегружать АСРС лишней измерительной информацией (данными о ТС её элементов) передача служебной информации такого рода может направляться на АРЦгл(рез) сети только в случае классификации аномального (аварийного или предаварийного) состояния какого-либо из элементов СРС. А поскольку помимо радиосредств АСРС на ней функционируют и другие сетевые элементы (программно-аппаратные комплексы модемного оборудования, серверы, маршрутизаторы и пр.), охваченные подсистемой внутреннего контроля АРЦ, то на АРЦгл(рез) помимо информации о выходе эксплуатационных параметров радиосредств АСРС за пределы допусков, может направляться так же и информация о состоянии сетевых элементов отдельных АРЦ или всей системы: относительные частоты классов состояний системы; суммарное количество характеристик признаков в определяемых для анализа классах; относительные частоты признаков в пределах каждого класса; количество признаков выборки и др. Накопление измерительной информации в базе данных технического состояния (БД ТС) происходит путем сравнения статистической информации служебных сообщений оконечных узлов (АРЦ) в пассивном и активном режимах.

Данный подход заимствован из технологии, построенной на использовании поведенческих паттернов, под которым понимается синхронизированное в режиме реального времени множество последовательностей измерительной информации как от внутренних, так и от внешних (в том числе, нескольких) датчиков, регистрирующих параметры протекающих в устройствах процессов. Поведенческий паттерн РЭС формируется на основе данных загрузки о его техническом состоянии, полученных из БД о ТС (по результатам инструментального контроля в ходе актуального цикла технического обслуживания или текущего (планового) ремонта), а также текущего потребления ресурсов, электромагнитных спектров, частот, амплитуд, температуры и т. д. [22]. Таким образом, данный подход к реализации мониторинга технического состояния элементов ДКМ АСРС строится при обеспечении их взаимодействия на основе комплексного использования нескольких беспроводных технологий.

Для обнаружения аномальных ситуаций в элементах такой сетевой структуры особую важность приобретают признаки, которые можно представить в виде вектора значений, изменяемого во времени. Поэтому для идентификации аварийного ТС возможно применение наивного байесовского критерия, достоинством которого является малое количество ИИ при обучении необходимых для оценки параметров и требуемых для классификации:

p( X / h)p(h)

С = arc max--—-- ,

h^H P(X)

где h, X- предсказываемое и предшествующее события, значения функции р - вероятности этих событий и их следствий, p=m/n, m - число произошедших событий, n - число всех событий.

На статистической информации, полученной через определенные промежутки времени, связанные с функционированием технических средств АРЦ, строится типовой кортеж. Обрабатывая наивным байесовским классификатором кортеж признаков через определенные промежутки времени, становится возможным определить аномальные состояния системы, на которые следует обратить более пристальное внимание.

Для реализации данного вида мониторинга нет необходимости осуществлять разработку сложных системных приложений. Предложенный метод может быть использован при поиске аномалий (аварийного и предаварийного состояния) элементов сетей. В тоже время, признаковое пространство требует дополнительного анализа и определения информативности отдельных параметров радиосредств для повышения точности и адаптации АИК АРЦгл(рез) реального времени.

Анализ научно-методического аппарата моделирования радиоканала как объекта контроля, состоящего из среды распространения и аппаратного ресурса, изменяющих своё состояние

Можно считать уже общепризнанным подход к автоматизированным СРС и ИТКС, как к сложным многоуровневым управляемым системам. При этом основной проблемой различных контуров управления от уровня управления техническим состоянием их элементов до уровня управления сетью связи является неопределенность: на нижнем уровне управления не учитываются предстоящие условия функционирования, на верхних уровнях - реальное техническое состояние её элементов. В связи с этим в науке сложилось два принципиально различающихся подхода к решению данной задачи: оптимистический, предполагающий идеальность внешних условий функционирования радиосвязи и абсолютно надёжные средства связи, и пессимистический, рекомендующий рассчитывать только на наихудший случай. Разработка подсистемы контроля технического состояния элементов ДКМ СРС, с учетом условий функционирования этих элементов в радиосреде предполагает использование новых методов дистанционного контроля и мониторинга, проводимых в режиме реального времени (мягкого реального времени), а также технологий искусственного интеллекта, преумножающих эффективность процесса традиционного встроенного контроля и дополняющих его возможности.

Эффективное управление элементами территориально-распределенных АРЦ СРС с учетом постоянно изменяющихся условий функционирования множества радиотрасс и динамики внутренних и внешних воздействий на их технические средства - задача неподъемная и требует непрерывного или дискретного контроля и анализа ТС ОК. Предполагается, что реальное ТС радиосредства можно оценить по результатам контроля (измерения) его параметров, а прогнозирование их изменений позволяет эксплуатировать объект до появления признаков опасного снижения надежности, исключив при этом преждевременные вмешательства в его работу, имеющих зачастую сомнительную полезность для надежности функционирования. И действительно, внедрение подсистем контроля и мониторинга ТС на всех АРЦ и уровнях СРС в интересах информационного обеспечения в большей степени будет способствовать решению задач реализации стратегии технического обслуживания и ремонта средств связи по фактическому ТС с непрерывным контролем, внедряемой сегодня в ВС РФ.

Проведение постоянного мониторинга параметров излучения РЭС на системах связи (ИТКС) в настоящее время уже решается системами радиоконтроля (РК) [23], одной из задач подразделений которых является «.. .составление данных об отклонениях параметров излучений радиоэлектронных систем и различных установок, излучающих электромагнитные волны, от нормативных значений.». Фактически, подход, используемый АСУ РК для решения задачи по устранению выявленных проблем технической надежности [23] в виде алгоритма взаимодействия модуля мониторинга технического состояния с мобильными и стационарными постами РК, а также с модулем управления техническим состоянием и БД ТС, может быть применен в основе разрабатываемой методики мониторинга технического состояния элементов территориально распределённой низкоскоростной сети с высоким коэффициентом ошибок, рис. 5.

Модуль планирования задач

Оперативный

модуль управления техническим состоянием

I ,1

Рис. 5. Структурные схемы системы радиоконтроля (а) и АСУ радиоконтроля (б) [23]

Для ДКМ радиосвязи решение данной задачи как сетевой становится возможным по сравнению с её решением ранее в отношении отдельных радиолиний (РЛ), функционирующих периодически, с жёсткими требованиями по разведзащищённости. Стационарная же ДКМ СРС в качестве своих рёбер должна использовать магистральные радиолинии (МРЛ), функционирующие постоянно, и к которым требования по разведзащищенности уже не столь критичны. При этом на каждом ПРЦ СРС можно принимать информацию об уровне сигналов корреспондирующих абонентов (точнее - идентифицировать диагностические признаки формирователей сигналов различных структур радиопередающих устройств абонента).

Учитывая сложность избранного объекта исследования - ДКМ СРС и условий её функционирования, в качестве методологии исследования используем общую теорию систем, существо которой выражается в двух аспектах: понимании объекта и среды его функционирования как системы и процесса исследования, как системного по своей логике и используемым средствам [24]. При этом сама цель функционирования СРС и её элементов -радиосредств и радиоканалов (дискретных каналов связи - ДКС), как и решаемые ими задачи должны быть осмыслены с учетом влияния изучаемого объекта на другие объекты (системы) и, в первую очередь, на систему более высокого уровня (рис. 1). Поскольку целью статьи является обоснование применимости удаленного мониторинга стационарных и автономных элементов СРС, то в первую очередь, необходимо рассмотреть известные подходы к созданию обобщенной модели реальной системы, которую образуют радиосредства и среда функционирования - ДКС. Такая модель должна стать неким инструментом для описания, оценки состояния и воздействия на СРС как объект контроля, а также основой для последующей формализации и постановки задач принятия решений по распределению ресурсов на восстановление качественного функционирования радиосредств в СРС (обеспечение надежности СРС).

Термин «математическая модель канала» может рассматриваться как в широком, так и в узком смысле. К примеру, структурные схемы систем передачи дискретных сообщений и

Со— „„„—о,,,,,,.,

27

её составных звеньев на различных канальных уровнях (непрерывного канала, канала постоянного тока, дискретного канала, канала передачи данных), а также их математическое описание следует рассматривать как модели указанных каналов в широком смысле [25]. В более узком смысле под математической моделью канала понимают указание характеристик его входных и выходных сигналов и их математической взаимосвязи [26]. При этом должны быть заданы множество допустимых входных сигналов X множество выходных сигналов Y и связывающее их отображение X ^ У. В таком случае, с учетом факторов, действующих в реальном канале на передаваемые сигналы, общую модель канала обычно представляют в виде

у(о=с(хг(0,ц(0}+т (1)

где хДО е X - входной сигнал с информационным параметром г; е М - вектор некоторых случайных характеристик канала; С - детерминированное отображение Х х М ^ Б; х — знак прямого произведения множеств; - поле аддитивных помех.

Модель (1) используется для выбора оптимальной структуры и алгоритмов работы передающего и приемного устройств [27]. Кроме того, математическая модель канала в виде (1) часто синтезируется для последующего построения на ее основе физической модели -имитатора канала, необходимого при испытаниях радиосредств [28]. На этапе эксплуатации радиоканала, когда осуществляется оценка его состояния, данный канал рассматривается как ОК. В соответствии с [29] априорной моделью любого ОК, отражающей его состояние является зависимость показателя качества объекта от внутренних параметров и характеристик. Применительно к ДКС его модель должна представлять собой зависимость вероятности ошибочного приема сообщений р ош от параметров и характеристик его составных частей.

Для оценки аппаратурных искажений сигнал на выходе радиосредства обычно представляют в виде квазидетерминированного процесса, т. е. функции времени заданного вида, содержащей несколько случайных параметров, не зависящих от времени [30]. Это обусловлено тем, что скорость изменения характеристик средств связи на несколько порядков меньше скорости изменения характеристик непрерывного канала, а сам механизм аппаратурных искажений сигнала может быть с достаточной степенью точности определен при диагностировании радиосредства. Таким образом, для построения модели ДКС следует применить два подхода: структурно-физический при описании аппаратурной части канала, и феноменологический - при описании непрерывного радиоканала (физической среды РРВ). В [31] рассмотрены оба из них при формализованном подходе к построению математической модели ДКС, позволяющем установить зависимость достоверности передачи сообщений в канале от значений параметров аппаратуры связи и среды распространения сигналов, изменяющихся под воздействием внешних дестабилизирующих факторов.

Учитывая структуру дискретного канала связи, состоящего из аппаратуры преобразования сигнала (модулятора и демодулятора с решающей схемой) и среды РРВ (как показано на рис. 6), множество параметров М, характеризующих состояние его элементов представлены в виде подмножеств М = {В, С, В, Е}, где В = {х(0, Бн(0, Бэ(1) Би(0, У(0} - фазовые переменные, которые определяют состояние ДКС в любой момент времени V, Х(0 -низкочастотный информационный сигнал; Бн(0 - модулирующий сигнал высокой частоты; Бэ(0 - модулированный эталонный сигнал, параметры которого имеют номинальные значения; Би(1;) - искаженный в реальной аппаратуре связи сигнал; У(0 - сигнал на выходе канала; С = {Ф, Ь} - внешние параметры дестабилизирующих факторов; Ф и Ь -характеристики внешних воздействий соответственно на аппаратуру связи и среду распространения сигналов; В = {©,2} - внутренние параметры, численные значения которых характеризуют свойства ДКС; © - технические параметры аппаратуры связи; 2 - параметры, характеризующие неоднородность среды распространения сигналов и наличие помех в ней; Е - выходные параметры, численное значение которых характеризует качество функционирования ДКС.

1рпу-

k:

РПУ-ДГ] [РПУзЁИл!

Трпу-ЛТрпу-л

(Основн.) (Резервн.) I

_ПРЦ_-_1____1

Центр связи _ ЛАРЦ)_:1

ПУ> PL

Модулятор/демодулятор

Sh(É) Ф ^Ssit)^

ДКС

--Л_

Непрерывный канал связи Решающая схема 1'

X(t)

РПДУ-1 рпду-а|

m

Sи(t)

L

I

Г "

> 1

А.

■к.

m

Y(t)\

рпдуjh

рпду^Н|рпду-Л

¡^Резервн.] _(Основн:1

F

|7пу-1

iрпу-2 рпу-/

рпу-я-11

Ipny-W

(Основн.)

(Резервн.)

ПРЦ.- N

ПУ РЦ

рпдуД 1рпду*и

|рпду*Г | рпду-у |рГЩУ*М1

(Основн.) (Резервн.) ПДРЦ - N

Центр связи (АРЦ) - N

ОАЦСС ВС РФ

i рпу-2 н \ iрпу-/ _

■ I (Основн.) (Резервн.) I

1 ЛР_Ц_-_2____J

I Центр связи (АРЦ) - 2

Рис. 6. Формализованная схема дискретного канала радиосвязи в составе СРС

Как приведено на рис. 6 выходным элементом дискретного канала является решающая схема, реализующая определенное правило, в соответствии с которым принимается решение о виде элемента г переданного сигнала (где г = 1, т; т - множество вариантов сигнала) по принятому из канала сигналу ДО, искаженному вследствие воздействия на ДКС внешних факторов. Таким образом, выходным параметром дискретного канала связи, характеризующим качество его работы, является показатель верности принятия решения о виде переданного сигнала &г(0 - вероятность ошибочного приема элемента сигнала рош.

Пусть решающая схема реализует правило максимума правдоподобия [32], согласно которому решение о том, что передавался сигнал £эг(0 должно приниматься в тех случаях, когда при всех I = 1, 2, ..., т имеет место неравенство:

шах Л Ж[7(0 | £эг (Г), 0, Е]Ж(0, Е) ё0ёЕ ^ ^ 1, (2)

Л „ =

Z (®, Е)

max jj W[Y(t)| S3l (t), ®, e]W(®, Е)d® dЕ

Z(®, Е)

где Z(0, Е) - область интегрирования, определяемая пределами изменения параметров 0 и Е; Ж(0,Е) - плотность вероятности параметров 0 и Е; W\Y(t)| &г^),0,Е] - условная плотность вероятности сигнала Y(t) при условии, что передавался сигнал &г(0 по ДКС с параметром 0 и Е.

Необходимо, используя решающее правило (2), установить аналитическую зависимость вероятности ошибки приема элемента сигнала от параметров дискретного канала связи, т. е.

рош = /\В, Б(0, Е)], (3)

где Б = у\С(Ф, !)].

Для описания ДКС на уровне элементов аппаратуры и среды РРВ, надо детализировать оператор / из выражения (3). В этом случае составляют систему операторных уравнений [31]:

рош = ЩУ(Г), 5э(0];

7(0 = Я\ЗД, Е];

ЗД = 0№), 0]; (4)

= Л\Х(0,ЗД],

уравнения которой описывают функционирование соответствующего элемента формальной схемы дискретного канала (рис. 6). Детализируем базис операторов формального описания (4):

ош

к

А - оператор, описывающий процесс модуляции в формирователе сигналов разных структур

А: Х(0 Бн(0;

О - оператор, описывающий искажение сигнала в аппаратуре связи и реализующийся в виде квадрата модуля коэффициента взаимной корреляции искаженного и эталонного сигналов:

т

О: К Л 5и (0^ (*)|2 , (5)

о

где ^) - функция, комплексно сопряженная с функцией описания эталонного сигнала Бэ(0;

Т - период сигнала Бэ(0; К = (4ТРиРэ)-1 - нормирующий коэффициент; Ри и Рэ - мощности соответствующих сигналов Би(0 и Бэ(0;

Я - оператор, описывающий искажение сигнала в среде распространения, т. е.

Я: У(г) = ц[?и(Г)ес8у + 5,(фту]+£(0 , где Би(0 = Re[Би(t)] - действительная часть комплексного представления сигнала Би(0, ) -сигнал, преобразованный по Гильберту по отношению к сигналу Би(0, Ц и у соответственно коэффициент передачи и начальная фаза высокочастотного заполнения сигнала, изменяющиеся вследствие неоднородности физической среды; - совокупность

аддитивных помех в среде распространения сигнала, {ц, у, ^(0} е 2;

^ - оператор, описывающий работу решающей схемы с учетом вида приема (когерентный или некогерентный), вида сигналов (ортогональные, противоположные, с активной или пассивной паузами) и позволяющий определить вероятность ошибочного приема элемента сигнала, которая в терминах рассматриваемой постановки задачи может быть получена из выражения (3) [33]:

Р. рош = [[ Щ©,2)русл(©,2) ё© ё2, (6)

2 (©, 2 )

где Русл (©,2) - полная условная вероятность ошибочного приема элемента сигнала, характеризующая верность невыполнения неравенств Вг - в; > к; г ФI; г, I = 1, т , вытекающих из решающего правила (3). Здесь Вг - величина, зависящая от соответствующей условной плотности вероятностей сигнала У(0 при передаче варианта Бэг(0; к - некоторый пороговый уровень.

При решении задачи для канала некогерентного приема ортогональных сигналов отыскание вероятности ошибки по (3) заметно упрощается для ДКС двоичных систем передачи (т = 2), имеющих широкое практическое применение, поскольку при априорно равновероятных передаваемых символах вероятность ошибки можно рассчитать, используя выражения из [27]:

Рош = 0,5 ЛЛ Щ©, 2) {Русл[в1- в 2 < к I Бэ1(0, ©, 2] + русл [в 1 - в 2 > к I Бэ2(0, ©, 2]} ё© ё2 . (7)

2 (©, 2)

В частном случае некогерентного приема ортогональных сигналов и постоянства параметров © на интервале [0, Т] выражение (7) преобразуется к виду [27]:

Рош = 0,5 ЛЛ Щц,у){Русл[^1 < VI Бэ1(^), ©, ц, у] + Русл[^1 > Р2|Бэ2(0,©, Ц,V ]} ёц ёу . (8)

_Z (ц, v)

2ц

\Y(t)s3r (t)dt + J Y (t )S3r (t)dt

2

, г(ц, у) - область интегрирования, определяемая

где Vr =

r T \

пределами изменения параметров ц и у.

Полагая, что аддитивная помеха ^(0 в среде распространения представлена только гауссовским шумом, Щц,у) = Щ(ц)Щу), начальная фаза у представляет собой равномерно распределенную на интервале [0, 2л] случайную величину, а параметр ц распределен по законам, определяющим разновидность операторов R: Ri - отсутствие замираний сигнала (ц = const); R2 - релеевские замирания (Щц) = 2цехр(-ц2 /цо2)/цо2); R3 - обобщенные релеевские (райсовские замирания) -

2

T

(Щц) = 2цехр[- (ц2+ц,2)/цфо2] /о(2цЦр/цфо)), где цо2 - среднестатистическое значение ц; Цр - регулярная составляющая коэффициента передачи; Цфо = цо - Цр - среднестатистическое значение флуктуирующей составляющей параметра ц; 1о(а) - модифицированная функция Бесселя нулевого порядка, получают решения уравнения (7), представленные выражениями (9)-(11) [34, 35].

фу) + О«))

R1: =2 g |2exp

{hJGG )+

1+

Ri:

Рош =

л/с2 - а2

1

1 -

R3: Рош =

ab

I 2 2 c + v ce - а

у +1

, a =

ho-Jg,

- G(r)

G (i) b = Gr0_

Gr0 > b r (l) Gr 0

q(^ ))

, c = 1 + -

(r )r(l )

r 0 Gr 0

h, + 2у + 2

exp

yh0Gr(0)

Gr(0) h0 + 2y + 2

y =

M p

p2

(9)

(10)

(11)

ф0

Здесь И2 - отношение энергии принимаемого сигнала к спектральной плотности шума; 0(а;Р) -функция Маркума; коэффициенты

2 т 2 ' (12)

T 2 T

rrr ) II * J ^ (t)S*r (t) и G() = К J Sur (t)S*1 (t)

0 0

определяют разновидности оператора G; Ио и Ог(Г) - среднеквадратические значения соответствующих величин рИ и р О(г) [36].

На практике частотный сдвиг между сигналами &т(0 и 8э() выбирается таким, что искажение сигнала в аппаратуре, как правило, не вызывает нарушение их ортогональности, т. е. О() « 0. Тогда, как показано в [36, 37], учитывая, что От= О(г), с использованием выражения (8) для О(г), найдены выражения, устанавливающие зависимости коэффициента От от параметров © аппаратуры формирования сигналов со структурой, определяемой оператором А : А1 -узкополосные сигналы, А2 - параллельные сложные и А3 - последовательные сложные сигналы.

,2 [0,5 ОТ(1 -л>] (ОТ)2 ,

А1: Gr = 4sin2

Ai: Gr 1

1

2P

N

m

81И С

(q,-q)

G =■

A3:

N2

(i -1) У • --— sin c

1 - y

nx(i -1)y N(1 - y)

(q. -Q)T + Фг

N(1 - y)

+

1 - iy +--sin c

1 - y

nx(iy -1) N(1 - y)

f Глх[(2 - y)i -1] ^

(13)

(14)

(15)

В данных выражениях О и х - абсолютная и относительная нестабильности несущих частот; у - нестабильность тактовой частоты формирователя сигналов; ^ - параметр оценки краевых искажений сигнала; Ц, О¿ и у - значения амплитудных, частотных и фазовых искажений 1-й составляющей сложного сигнала, обусловленные неидеальностью соответствующей характеристики тракта передачи сигнала; ] = V—1 .

Таким образом, данные выражения позволяют установить зависимость вероятности ошибки некогерентного поэлементного приема ортогональных сигналов от характеристик среды распространения, выражения (9) - (11), и параметров аппаратуры связи, выражения (13) - (15), т. е. представляют собой частное решение задачи построения модели дискретного канала связи.

2

1

2

2

i=1

N

i=1

2

Заключение

В настоящее время, при неудовлетворительном качестве прохождения радиосигнала через среду РРВ на автоматизированных СРС автономных (необслуживаемых или малообитаемых) объектов связи необходим переход от ручного и автоматизированного установления и поддержания соединений к автоматическому, что пока еще является нетривиальной задачей из-за низкого уровня автоматизации установления, поддержания, восстановления и разрыва сеансов радиосвязи в АСУС. Действительно, автоматизированная ДКМ СРС является действующей физической системой только тогда, когда она физически не разрушена, технически исправна и развернута так, что остается работоспособной при допустимом отклонении от нормы параметров как среды РРВ, так и технических средств её радиоканалов. Невыполнение любого из перечисленных условий прекращает существование АСРС как единого целого и приводит к потере всех остальных свойств готовности, безопасности, мобильности и пропускной способности АСРС. Парирование угроз возможно за счет повышения эффективности работы подсистемы контроля и мониторинга ДКМ АСРС, которая своевременно формирует и осуществляет передачу аварийных сигналов для принятия оперативных решений по связи органам управления (АСУС). Для этого возможно использование подходов (существующих на сегодня в системах радиоконтроля) к мониторингу технического состояния излучающих радиосредств при наблюдении отклонения их технических параметров от установленных эксплуатационных допусков. При этом важно помнить, как было справедливо отмечено в [38], под конкретную радиолинию систему радиоконтроля делать нецелесообразно, а, следовательно, необходимо вести работу над созданием универсальных АИК, используемых как для обеспечения функционирования СРС, так и для комплексов радиоконтроля, которые необходимо размещать, как минимум, на главном (резервном) АРЦ СРС.

В настоящее время для синтеза подсистемы контроля ТС элементов территориально-распределенной ДКМ СРС практически отсутствует четкая теоретическая база, позволяющая рассматривать процессы удалённого контроля ТС с единых системных позиций, объективно оценивать реальные возможности по передаче аварийных сигналов, оценке и анализу ТС комплексов, функционирующих в условиях постепенных отказов в режиме времени близком к реальному. Используемые для расчета эффективности управления аппаратурным ресурсом АРЦ эвристические процедуры требуют разработки новых аналитических подходов, методов и методик для повышения объективности в определении их вида технического состояния.

Исходя из проведённого анализа научно-методического аппарата удалённого мониторинга технического состояния информационно-телекоммуникационных сетей и систем видно, что для такого сложного объекта контроля как межвидовая территориально-распределённая ДКМ СРС ни один из рассмотренных методов мониторинга её элементов без существенной доработки не приемлем, а следовательно, необходима разработка как общего подхода к удаленному мониторингу технического состояния элементов территориально распределённой АСРС в реальном масштабе времени (или мягкого реального времени), так и математической модели канала связи, которая учитывала бы наряду с характеристиками среды РРВ, еще и техническое состояние аппаратуры, а также построении на их основе методики выбора необходимого аппаратурного ресурса (радиосредств АРЦ) по профилактическим допускам на его параметры [39], корректируемым в зависимости от радиосреды функционирования для МРЛ и отдельных радиолиний сетей радиодоступа.

Литература

1. Инфокоммуникационные сети: Энциклопедия. Книга 4: Гетерогенные сети связи: принципы построения, методы синтеза, эффективность, цена, качество / П.А. Будко, И.А. Кулешов, В.И. Курносов, В. И. Мирошников; Под ред. профессора В. И. Мирошникова. М.: Наука, 2020. 683 с.

2. Винограденко А.М. Методология интеллектуального контроля технического состояния автоматизированной системы связи специального назначения. СПб.: Наукоёмкие технологии, 2020. 180 с.

3. Козырев Г.И., Полончик О.Л. Методы контроля функционирования радиоэлектронных средств. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2016. 80 с.

4. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006. 410 с.

5. Николашин Ю.Л., Мирошников В.И., Будко П.А., Затуливетер Ю.С., Семенов С.С. Общий подход к формированию единого информационно-управляющего пространства морской компоненты Вооруженных Сил Российской Федерации. Часть II. Принципы формирования сильносвязной телекоммуникационной подсистемы единого информационно-управляющего пространства Военно-морского флота России // Морская радиоэлектроника. 2015. № 1 (51). С. 22-28.

6. Яшин А.И., Будко П.А., Винограденко А.М., Педан А.В. Имитационное моделирование автоматизированной системы контроля технического состояния элементов распределённых радиоцентров // Морская радиоэлектроника. 2018. № 1 (63). С. 32-37.

7. Арсланов Х.А., Абрамович А.В., Лихачёв А.М. Концептуальные основы развития Объединённой цифровой автоматизированной системы связи Вооруженных Сил Российской Федерации // Связь в Вооруженных Силах Российской Федерации. 2014. С. 18-24.

8. Военные системы радиосвязи. Часть I. Теоретические основы построения средств и комплексов военной радиосвязи / Под ред. В. В. Игнатова. - Л.: ВАС, 1989. - 386 с.

9. Чуднов А.М., Путилин А.Н., Попов А.И. Комплексное управление маршрутизацией пакетов и режимами работы радиосредств в неоднородной среде передачи данных // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2019. № 1 (33). С. 46-56.

10. Хвостунов Ю.С. Реализации сетевой синхронизации в автоматизированной сети радиосвязи декаметрового диапазона // Техника средств связи. 2020. № 2 (150). С. 63-70.

11. Дорохов Ф.М., Постюшков В.П. Оптимальное управление ресурсами в радиосистемах. -Л.: ВАС, 1986. - 88 с.

12. Recommendation ITU-R F.1487 Testing of HF modems with bandwidths of up to about 12 kHz using ionosfpheric cannel simulators, 2000: [Электронный ресурс]. URL: https://www.itu.int.

13. Путилин А.Н., Хвостунов Ю.С. Использование частотного ресурса системой декаметровой связи в режиме псевдослучайной перестройки рабочей частоты // Техника средств связи. 2020. № 3 (151). С. 2-13.

14. Егоров А.А. Протоколы О2П и О2М для переноса IP-трафика в низкоскоростных сетях с высоким коэффициентом ошибок // Техника средств связи. 2020. № 3 (151). С. 19-28.

15. Николашин Ю.Л., Будко П.А., Жуков Г.А. Основные направления модернизации декаметровой системы связи // Техника средств связи. 2019. № 1 (145). С. 13-25.

16. Сухопаров М.Е., Семенов В.В., Салахутдинова К.И., Лебедев И.С. Выявление аномального функционирования устройств индустрии 4.0 на основе поведенческих паттернов // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2020. № 1 (41). С. 96-102.

17. Засов В.А., Тарабардин М.А., Никоноров Е.Н. Алгоритмы и устройства для идентификации входных сигналов в задачах контроля и диагностики динамических объектов // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. 2009. № 2. С. 115-123.

18. Сухопаров М.Е., Лебедев И.С. Идентификация состояния устройств интернета вещей на основе бэггинга // Т-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Том 14. № 12. С. 45-50.

19. Каретников И.С. Построение карты радиосреды с применением алгоритма Кригинга / 22-я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и её применение - DSPA-2020». Москва, Россия, доклады. М.: РНТОРЭС имени А. С. Попова, 2020. С. 223-226.

20. "Radio Environment Map Construction by Kriging Algorithm Based on Mobile Crowd Sensing" / URL: http://www.hindavi .com/jornals/wcmc/2019/4064201/.

21. "Mobile crowd sensing for smart urban mobility". University of Nis, Faculty of Electronic Engineering, Aleksandra Medvedeva 14, 18000 Nis, Serbia.

22. Semenov V.V., Lebedev I.S., Sukhoparov M.E., Salakhutdinova K.I. Application of an Autonomous Object Behavior Model to Classify the Cybersecurity State. Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. 2019. P. 104-112.

23. Липатников В.А., Царик О.В. Методы радиоконтроля. Теория и практика: Монография. СПб.: ГНИИ «НАЦРАЗВИТИЕ», 2018. 608 с.

24. Попов А.А., Телушкин И.М., Бушуев С.Н. и др. Основы общей теории систем. Часть 1. - СПб.: ВАС, 1992. - 248 с.

25. Коричнев В.П., Королев Л.Д. Статистический контроль каналов связи. - М.: Радио и связь, 1989. - 240 с.

26. Кловский Д.Д., Канторович В.Я., Широков С.М. Модели непрерывных каналов связи на основе стохастических дифференциальных уравнений. - М.: Радио и связь, 1984. - 248 с.

27. Сикарев А.А., Соболев В.В. Функционально устойчивые демодуляторы сложных сигналов. -М.: Рацио и связь, 1988. - 224 с.

28. Галкин А.П., Лапин А.Н., Самойлов А.Г. Моделирование каналов систем связи. - М.: Связь, 1979. - 96 с.

29. Математические модели каналов связи в радиорелейных и тропосферных линиях / Глушанков Е.Н., Колесников А.Н., Конторович В.Я.; Под ред. А.П. Родимова. - Л.: ВАС, 1979. - 90 с.

30. Сикарев А.А., Фалько А.И. Оптимальный прием дискретных сообщений. - М.: Связь, 1978. - 328 с.

31. Борисов Ю.П., Цветков В.В. Математическое моделирование радиотехнических систем и устройств. - М.: Радио и связь, 1985. - 176 с.

32. Коржик В.И., Финк Л.М., Щелкунов К.Н. Расчет помехоустойчивости систем передачи дискретных сообщений: Справочник. - М.: Радио и связь, 1981. - 232 с.

33. Финк Л.М. теория передачи дискретных сообщений. - М.: Советское радио, 1970. - 700 с.

34. Федоренко В.В. Оптимизация структуры сложных сигналов в трактах передачи с искажениями // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. 1992. № 5. С. 5-11.

35. Федоренко В.В. Вероятность ошибки некогерентного приема искаженных сигналов в условиях релеевских замираний // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. 1993. № 7. С. 3-9.

36. Fedorenko V.V., Budko P.A., Vershkov N.A. Mathematical model of discrete communication channel under the influence of destabilizing factors. Engineering Simulation. 1998. Vol. 15. P. 77-83.

37. Федоренко В.В. Математическая модель системы передачи сигналов для решения задач контроля // Электронное моделирование. 1991. № 6. С. 85-88.

38. Куприянов А.И. Радиоэлектронная борьба. М.: Вузовская книга, 2013. 359 с.

39. Абрамов О.В. Планирование профилактических коррекций параметров технических устройств и систем // Информатика и системы управления. 2017. № 3 (53). С. 55-66.

Referents

1. Budko P.A., Kuleshov I.A., Kurnosov V.I., Miroshnikov V.I. Infokommunikatsionnyye seti: Entsiklopediya. Kniga 4. Geterogennyye seti svyazi.Printsipy postroyeniya. Metody sinteza. Effektivnost. Tsena. Kachestvo. Monografija [Infocommunication networks. Encyclopedia. Book 4. Gererogenic communication networks. Principles of construction. Methods of synthesis. Efficiency. Price. Quality. Monography]. Moscow, Nauka Publ., 2020. 683 p. (in Russian).

2. Vinogradenko A.M. Metodologiya intellektualnogo kontrolya tekhnicheskogo sostoyaniya avtomatizirovannoy sistemy svyazi spetsialnogo naznacheniya. Monografija [Methodology of intelligent control of the technical condition of an automated communication system for special purposes. Monography]. St. Petersburg, Science-intensive technologies Publ., 2020. 180 p. (in Russian).

3. Kozyrev G.I., Polonchik O.L. Metody kontrolya funktsionirovaniya radioelektronnykh sredstv [Methods of monitoring the functioning of radio-electronic means]. St. Petersburg, Military Space Academy named A. F. Mozhaisky Publ., 2016. 80 p. (in Russian).

4. Okhtilev M.Yu., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Intellektualnyye tekhnologii monitoringa i upravleniya strukturnoy dinamikoy slozhnykh tekhnicheskikh obyektov [Intelligent technologies for monitoring and controlling the structural dynamics of complex technical objects]. Moscow, Nauka Publ., 2006. 410 p. (in Russian).

5. Nikolashin Yu.L., Miroshnikov V.I., Budko P.A., Zatuliveter Yu.S., Semenov S.S. Obshiy podkhod k formirovaniyu edinogo informatsionno-upravlyayushchego prostranstva morskoy komponenty Vooruzhennykh Sil Rossiyskoy Federatsii. Chast II. Printsipy formirovaniya silnosvyaznoy teoyekommunikatsionnoy podsistemy edinogo informatsionno-upravlyayushchego prostranstva Voyenno-morskogo flota Rossii [General approach to the formation of a single information and control space of the

marine component of the Armed Forces of the Russian Federation. Part II. Principles of forming a highly connected teoecommunication subsystem of the unified information and control space of the Russian Navy]. Marine radio electronics. 2015. No. 1. Pp. 22-28 (in Russian).

6. Yashin A.I., Budko P.A., Vinogradenko A.M., Pedan A.V. Imitatsionnoye modelirovaniye avtomatizirovannoy sistemy kontrolya tekhnicheskogo sostoyaniya elementov raspredelennykh radiotsentrov [Imitational modeling of an automated system for monitoring the technical condition of elements of distributed radio centers]. Marine radio electronics. 2018. No. 1 (63). Pp. 32-37 (in Russian).

7. Arslanov Kh.A., Abramovich A.V., Likhachev A.M. Kontseptualnyye osnovy razvitiya Obyedinennoy tsifrovoy avtomatizirovannoy sistemy svyazi Vooruzhennykh Sil Rossiyskoy Federatsii Conceptual foundations of the development of the Unified digital automated Communication System of the Armed Forces of the Russian Federation]. Svyaz v Vooruzhennykh Silakh Rossiyskoy Federatsii [Communications in the Armed Forces of the Russian Federation]. 2014. Pp. 18-24 (in Russian).

8. Voyennyye sistemy radiosvyazi. Chast I. Teoreticheskiye osnovy postroyeniya sredstv i komplesov voyennoy radiosvyazi [Military radio communication systems. Part I. Theoretical bases of construction of means and complexes of military radio communication]. Edited by V. V. Ignatov. Leningrad, Military Academy of Communications Publ., 1989. 386 p. (in Russian).

9. Chudnov A.M., Putilin A.N., Popov A.I. Kompleksnoye upravleniye marshrutizatsiyey paketov i rezhimami raboty radiosredstv v neodnorodnoy srede peredachi dannykh [Complex management of packet routing and modes of operation of radio means in a non-uniform data transmission environment]. Radio Engineering and Telecommunication Systems. 2019. No. 1 (33). Pp. 46-56 (in Russian).

10. Khvostunov Yu.S. Realizatsii setevoy sinkhronizatsii v avtomatizirovannoy seti radiosvyazi dekametrovogo diapazona [Implementations of network synchronization in the automated radio communication network of the decameter range]. Means of Communication Equipment. 2020. No. 2 (150). Pp. 63-70 (in Russian).

11. Dorokhov F.M., Postyushkov V.P. Optimal'noe upravlenie resursami v radiosistemah [Optimal resource management in radio systems]. Leningrad, Military Academy of Communications Publ., 1986. 88 p. (in Russian).

12. Recommendation ITU-R F. 1487 Testing of HF modems with bandwidths of up to about 12 kHz using ionosfpheric cannel simulators, 2000: [Electronic resource]. URL: https://www.itu.int.

13. Putilin A.N., Khvostunov Yu.S. Ispol'zovanie chastotnogo resursa sistemoj dekametrovoj svyazi v rezhime psevdosluchajnoj perestrojki rabochej chastoty [Use of the frequency resource by the decameter communication system in the mode of pseudo-random adjustment of the operating frequency]. Means of Communication Equipment. 2020. No. 3 (151). Pp. 2-13 (in Russian).

14. Egorov A.A. Protokoly O2P i O2M dlya perenosa IP-trafika v nizkoskorostnyh setyah s vysokim koefficientom oshibok [Protocols 02n and 02M to transfer IP traffic in low-speed networks with high error ratio]. Means of Communication Equipment. 2020. No. 3 (151). Pp. 19-28 (in Russian).

15. Nikolashin Y.L., Budko P.A., Zhukov, G.A., Osnovnye napravleniya modernizacii dekametrovoj sistemy svyazi [The Main directions of modernization decameter communication system] Means of Communication Equipment. 2019. No. 1 (145). Pp. 13-25 (in Russian).

16. Suhoparov M.E., Semenov V.V., Salakhutdinov, K.I., Lebedev I.S. Vyyavlenie anomal'nogo funkcionirovaniya ustrojstv industrii 4.0 na osnove povedencheskih patternov [Detection of abnormal operation of devices of industry 4.0 based on patterns of behavior]. Problemy informacionnoj bezopasnosti. Komp'yuternye sistemy [Problems of information security. Of the computer system]. 2020. No. 1 (41). Pp. 96-102 (in Russian).

17. Zasov V.A., Tarabardin M.A., Nikonorov E.N. Algoritmy i ustrojstva dlya identifikacii vhodnyh signalov v zadachah kontrolya i diagnostiki dinamicheskih ob"ektov [Algorithms and devices for identification of input signals in problems of control and diagnostics of dynamic objects]. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta [Vestnik of the Samara State Aerospace University]. 2009. No. 2. Pp. 115-123 (in Russian).

18. Sukhoparov M.E., Lebedev I.S. Identifikaciya sostoyaniya ustrojstv interneta veshchej na osnove begginga [Identification of the state of Internet of Things devices based on bagging]. T-Comm -Telecommunications and Transport, 2020. Vol. 14. No. 12. Pp. 45-50 (in Russian).

19. Karetnikov I.S. Postroenie karty radiosredy s primeneniem algoritma Kriginga [Building a map of the radio environment using the Kriging algorithm]. 22-ya Mezhdunarodnaya konferenciya «Cifrovaya obrabotka signalov i eyo primenenie - DSPA-2020 [22nd International Conference "Digital signal Processing and its application-DSPA-2020"]. Moscow, RNTORES A.S. Popov Publ., 2020. Pp. 223-226 (in Russian).

20. "Radio Environment Map Construction by Kriging Algorithm Based on Mobile Crowd Sensing" / URL: http : //www .hindavi .com/jornals/wcmc/2019/4064201/.

21. "Mobile crowd sensing for smart urban mobility". University of Nis, Faculty of Electronic Engineering, Aleksandra Medvedeva 14, 18000 Nis, Serbia.

22. Semenov V.V., Lebedev I.S., Sukhoparov M.E., Salakhutdinova K.I. Application of an Autonomous Object Behavior Model to Classify the Cybersecurity State. Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. 2019. Pp. 104-112.

23. Lipatnikov V.A., Tsarik O.V. Metody radiokontrolya. Teoriya ipraktika: Monografiya [Methods of radio control. Theory and practice: Monograph]. St. Petersburg, State Research Institute "National Development", 2018. 608 p. (in Russian).

24. Popov A.A., Telushkin I.M., Bushuev S.N. et al. Osnovy obshchej teorii sistem. Chast' 1. [Fundamentals of general systems theory. Part 1]. St. Petersburg, Military Academy of Communications Publ., 1992. 248 p. (in Russian).

25. Korichnev V.P., Korolev L.D. Statisticheskij kontrol' kanalov svyazi [Statistical control of communication channels]. Moscow, Radio and Communication Publ., 1989. 240 p. (in Russian).

26. Klovsky D.D., Kantorovich V.Ya., Shirokov S.M. Modeli nepreryvnyh kanalov svyazi na osnove stohasticheskih differencial'nyh uravnenij [Models of continuous communication channels based on stochastic differential equations]. Moscow, Radio and Communication Publ., 1984. 248 p. (in Russian).

27. Sikarev A.A., Sobolev V.V. Funkcional'no ustojchivye demodulyatory slozhnyh signalov [Functionally stable demodulators of complex signals]. Moscow, Radio and Communication Publ., 1988. 224 p. (in Russian).

28. Galkin A.P., Lapin A.N., Samoilov A.G. Modelirovanie kanalov sistem svyazi [Modeling of channels of communication systems]. Moscow, Communication Publ., 1979. 96 p. (in Russian).

29. Glushankov E.N., Kolesnikov A.N., Kontorovich V.Ya.; Matematicheskie modeli kanalov svyazi v radiorelejnyh i troposfernyh liniyah [Mathematical models of communication channels in radio-relay and tropospheric lines]. Edited by A. P. Rodimov. Leningrad, Military Academy of Communications Publ., 1979. 90 p. (in Russian).

30. Sikarev A.A., Falko A.I. Optimal'nyj priem diskretnyh soobshchenij [Optimal reception of discrete messages]. Moscow. Communication Publ., 1978. 328 p. (in Russian).

31. Borisov Yu.P., Tsvetkov V.V. Matematicheskoe modelirovanie radiotekhnicheskih sistem i ustrojstv [Mathematical modeling of radio engineering systems and devices]. Moscow. Radio and communication Publ., 1985. 176 p. (in Russian).

32. Korzhik V.I., Fink L.M., Shchelkunov K.N. pomekhoustojchivosti sistem peredachi diskretnyh soobshchenij. Spravochnik [Calculation of noise immunity of discrete message transmission systems: Handbook]. Moscow. Radio and Communications Publ., 1981. 232 p. (in Russian).

33. Fink L.M. Teoriya peredachi diskretnyh soobshchenij [Theory of transmission of discrete messages]. Moscow. Soviet Radio Publ., 1970. 700 p. (in Russian).

34. Fedorenko V.V. Optimizaciya struktury slozhnyh signalov v traktah peredachi s iskazheniyami [Optimization of the structure of complex signals in transmission paths with distortions]. Radioelectronics and Communications Systems. 1992. No. 5. Pp. 5-11 (in Russian).

35. Fedorenko V.V. Veroyatnost' oshibki nekogerentnogo priema iskazhennyh signalov v usloviyah releevskih zamiranij [Probability of error of incoherent reception of distorted signals in conditions of Rayleigh fading]. Radioelectronics and Communications Systems. 1993. No. 7. Pp. 3-9 (in Russian).

36. Fedorenko V.V., Budko P.A., Vershkov N.A. Mathematical model of discrete communication channel under the influence of destabilizing factors. Engineering Simulation. 1998. Vol. 15. Pp. 77-83.

37. Fedorenko V.V. Matematicheskaya model' sistemy peredachi signalov dlya resheniya zadach kontrolya [Mathematical model of the signal transmission system for solving control problems]. Electronic modeling. 1991. No. 6. Pp. 85-88 (in Russian).

38. Kupriyanov A.I. Radioelektronnaya bor'ba [Radio-Electronic Warfare]. Moscow, Vuzovskaya kniga Publ., 2013. 359 p. (in Russian).

39. Abramov O.V. Planirovanie profilakticheskih korrekcij parametrov tekhnicheskih ustroistv i sistem [Planning of preventive corrections of parameters of technical devices and systems]. Information science and control systems. 2017. No. 3 (53). Pp. 55-66 (in Russian).

Статья поступила 30 октября 2020 г.

Информация об авторах

Аллакин Владимир Васильевич - Соискатель ученой степени кандидата технических наук. Независимый специалист. E-mail: [email protected]. Адрес: 188660, Россия, Ленинградская обл., Всеволожский район, пос. Бугры, ул. Школьная, дом 11, корп. 1, кв. 510.

Голюнов Михаил Валерьевич - Адъюнкт Военной академии связи. E-mail: [email protected]. Адрес: 194064, Россия, г. Санкт-Петербург, просп. Тихорецкий, д. 3.

Analysis of the scientific and methodological apparatus for remote monitoring of the technical condition of information and telecommunication networks and systems

V.V. Allakin, M.V. Goluynov

Annotation: Problem statement: based on the analysis of the scientific and methodological apparatus of revolutionary and evolutionary approaches to remote control and diagnostics of autonomous communication facilities, to search for new methods of remote monitoring of the technical condition of elements of geographically distributed information and telecommunications networks and systems. The purpose of the work is to substantiate the applicability of remote monitoring of elements of geographically distributed information and telecommunications networks, based on the use of modern technologies for intelligent processing of measurement information and classification methods by type of technical condition. Methods used: during the analysis of the existing scientific and methodological apparatus for remote monitoring of the state of communication objects, several methods for monitoring the functioning of network elements are considered. As revolutionary methods is proposed: a method based on the technology of mass mobile reader - Mobile Crowd Sensing, allowing to obtain information about the technical condition of objects of control based on actual measurements in the environment, building dynamic maps of radio ware propagation medium - Radio Environment Map; methods borrowed from the wireless technologies "Internet of Things", "Smart City", "Smart Home", "Soft Spaces" and others, built on the use of behavioral patterns, which means a set of sequences of measurement information synchronized in real time, both from internal and external sensors that register the parameters of processes occurring in devices. As classical approaches to the implementation of remote monitoring, the methods used by radio control systems, when data is collected on deviations of the radiation parameters of radio-electronic systems emitting electromagnetic waves from the standard values, are considered. One of them is that the technical condition of the radio-electronic means is evaluated by the quality indicator of the discrete communication channel in which it operates. At the same applied formalisierung approach to building a mathematical model of discrete communication channel that allows to determine the dependence of the reliability of message transfer in the channel from values of operating parameters of the communications equipment and the propagation medium signals change under the influence of external and internal destabilizing factors. The novelty of the study lies in the fact that previously such tasks were solved only when monitoring the functioning of individual radio facilities, and now these methods need to be adapted for use on a promising telecommunications system in the form of a geographically distributed decameter automated radio network. The result of the analysis is that none of the considered monitoring methods without significant improvement for the new object of research is applicable, and therefore, it is necessary to develop both a general approach to remote monitoring of the technical condition of elements of a geographically distributed real-time network, and a mathematical model of the communication channel that would take into account, along with the characteristics of the radio wave propagation medium, the technical condition of the equipment.

Keywords: information and telecommunication system, technical condition monitoring, low-speed communication network with a high error rate, error probability.

Information about Authors

Allakin Vladimir Vasilyevich - Doctoral Student. Independent Expert. E-mail: [email protected]. Address: 188660, Russia, Leningrad region, Vsevolozhsky district, vil. Buhry, Shkolnaya str., 11, build. 1, sq. 510.

Goluynov Mikhail Valeryevich - Associate Professor of the Military Academy of communication. E-mail: [email protected]. Address: 194064, Russia, St. Petersburg, prosp. Tikhoretsky, 3.

Для цитирования: Аллакин В.В., Голюнов М.В. Анализ научно-методического аппарата удалённого мониторинга технического состояния информационно-телекоммуникационных сетей и систем // Техника средств связи. 2020. № 4 (152). С. 17-37.

For citation: Allakin V.V., Goryunov M.V. Analysis of scientific and methodological apparatus for remote monitoring of the technical state of information and telecommunication networks and systems. Means of Communication Equipment. 2020. No 4 (152). Pp. 17-37 (in Russian).