CC BY
86
5. Гриднев В.Н., Емельянов Е.И., Власов А.И., Леонидов В.В. Методика автоматизированного проектирования электронных коммутационных структур в среде ALTIUM DESIGNER // Датчики и системы. 2016. № 5 (203). С. 28-36.
6. Гриднев В.Н., Емельянов Е.И., Власов А.И. Методика автоматизированного проектирования электронных коммутационных структур в среде ALTIUM DESIGNER: Управление проектом // Датчики и системы. 2016. № 6 (204). С. 46-52.
7. Гриднев В.Н., Григорьев П.В., Емельянов Е.И., Камышная Э.Н. Методика автоматизированного проектирования электронных коммутационных структур в среде ALTIUM DESIGNER. Разработка библиотеки посадочных мест // Датчики и системы. 2016. № 7 (205). С. 33-41.
8. Арабов Д.И., Гриднев В.Н., Емельянов Е.И., Леонидов В.В. Методика автоматизированного проектирования электронных коммутационных структур в среде ALTIUM DESIGNER. Разработка библиотеки компонентов // Датчики и системы. 2016. № 8-9 (206). С. 42-51.
9. Власов А.И., Гриднев В.Н., Жалнин В.П., Емельянов Е.И. Методика автоматизированного проектирования электронных коммутационных структур в среде ALTIUM DESIGNER. Схемотехническое проектирование // Датчики и системы. 2016. №10 (207). С. 37-45.
10. Власов А.И., Гриднев В.Н., Жалнин В.П., Емельянов Е.И. Методика автоматизированного проектирования электронных коммутационных структур в среде ALTIUM DESIGNER. Топологическое проектирование // Датчики и системы. 2016. №11 (208). С. 28-39.
11. Власов А.И., Гриднев В.Н., Жалнин В.П., Емельянов Е.И. Методика автоматизированного проектирования электронных коммутационных структур в среде ALTIUM DESIGNER. Синтез проекта коммутационной структуры // Датчики и системы. 2016. №12 (209). С. 34-45.
12. А.Строгонов, В.Жаднов Обзор программных комплексов по расчету надежности сложных технических систем // Компоненты и технологии. 2007. №.5. С.183.
13. Э.Н. Камышная, В.В. Маркелов, В.А. Соловьев Конструкторско-технологические расчеты электронной аппаратуры: учебное пособие. - М.: МГТУ им.Н.Э.Баумана, 2014. 168 с.
14. Прытков С.Ф. Надежность электрорадиоизделий: справочник - М. Изд-во ЦНИИ МО РФ, 2004.
15. АСОНИКА-К Электронный ресурс. Доступ URL: http://asonika.ru/?q=27. Дата обращения 25.11.2017.
16. Relex. Электронный ресурс. Доступ URL: http://www.tadviser.rU/index.php/%D0%9F%D1%8 0%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82:Relex. Дата обращения 06.12.2017.
УДК 681.324
Муравьев К.А., Терехов В.В.
ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Москва, Россия
АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА СИСТЕМ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ
В статье рассматриваются математические модели объектов, в роли которых выступают линии передачи данных, и сервиса, которым является сам процесс передачи данных. На основании этих математических моделей строится математическая модель качества объекта — системы передачи данных. Рассмотренные математические модели были используются при проведении экспериментов по оценке качества сетей передачи данных. В заключении сделан вывод о влиянии различных физических факторов на качество передачи данных в линиях связи.
Ключевые слова:
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, КАЧЕСТВО, ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ СЕТЬ
Введение что можно аналитически описать с помощью функ-
Требования к обеспечению качества в сетях пе- ционального уравнения вида редачи данных заметно возросли. В связи с этим f(rl,r2,...,rh,ul,u2,...,uh) = 0
важно обеспечивать поддержку технологий обеспе- Это уравнение может быть преобразовано к виду
чения качества сети не только в ширину, т.е. от f(r1,r2,...,rh) = ui, где i = 1,2,...h
одного терминала сети к другому, но и в глубину, что соответствует системе операторных уравнений от самого нижнего уровня модели OSI до са- Y-ib- r = a u , где i = 12 h
Разделив правые и левые части каждого 1- го уравнения данной системы на параметры а, получим систему уравнений
= ии где I = 1,2,... к а при делении на ЬЬ, — систему уравнений
1.1=14,1 г1 = Ч,оЩ, где ¿ = 1,2, ...к; ри = Ь,,/Ь,,; =
мого верхнего [1]. Также, средства обеспечения качества смежных уровней важно «синхронизировать» между собой.
Обеспечение гарантированного качества услуг — это распределение внутренних ресурсов узлов сети с целью обеспечения передачи данных между ключевыми устройствами сети с максимально возможной ^¡=1и1,]''] = и1,о
скоростью, стабильностью и надёжностью [2]. 1 и и]',о =
Поскольку с течением времени использующие Полученные уравнения, соответственно, изо-
сеть приложения требуют для своей работы увели- морфны матричным уравнениям чения полосы пропускания и уменьшения временных ШК = и и УК = УОП
задержек, важную роль при использовании сетевых Здесь в первом уравнении К и и представляют
устройств играет поддержка средств обеспечения собой векторы столбцы переменных реакций и воз-
качества при реализации децентрализованных при- действий, а Ш - - квадратную матрицу параметров
ложений обработки данных, а в особенности при ы.;. Во втором уравнении К и У0и - - это векторы
обработке информации в системах с распределенным столбцы переменных г( и ^/ЮгЬ, а У — квадратная
реестром [3-5]. матрица параметров V с единичными диагональными
1 Математические модели характеристик систем элементами-передачи данных Так как здесь физически независимы только пе-1.1 Обобщённая математическая модель объекта ременные, можно осуществить эквивалентное преВ рассматриваемой предметной области объекты образование, которое приводит к конечной модели с отмеченными связями можно рассматривать в виде причинно-следственной связи, выраженной в мат-автономных моделирующих систем с Ъ независимыми ричном виде, как входами (точками воздействия и реакции), которые К = Ки = Ш1и
соединены соответствующими причинно-следствен- Примем во внимание, что параметры ы^ при-
ными связями [2, 6-8]. Эти объекты описываются чинно-следственных связей в действительности за-
переменными воздействия на каждом 1-ом входе (1 висят от сторонних воздействий, включая время.
= 1, 2,..., ^ и зависимостью параметров каждой Исходя из этого, рабочие условия отобразим век-
связи от сторонних воздействий. Свойства системы тором (множеством) Z = [г1, 22г..,2ш]г составля-
определяются реакциями гЦ) на эти воздействия, ющими которого являются дискретные значения их
или Ь.
С учетом всех элементов, математическая модель системы (объекта или ситуации) отображается функциональным уравнением
f(rl,r2,...,rh,u},u2,...uh,w1,\v2,...wk,z1,z 2,...zm ) = 0
или при обозначении параметров связей символами уравнения WR - U = 0, операторным уравнением вида
P(R(Z),U(Z),W(Z),Z) = 0 где R = R(Z), U - U(Z), W = W(Z) — множества (векторы) элементов модели, которые в общем случае зависят от рабочих условий; k,m £ 1,..,N.
1.2 Математическая модель сервиса
Пусть качество предоставляемого сервиса и показателей его работы описываются переменной 9(t), которая зависит от некоторого свойства конкретного объекта, например, r(t). Такая связь математически моделируется функциональной зависимостью, принимающей вид 6(t) = 9(r(t))=vr(t)
f(ei, 62, ..., eh, r1, r2, ...,rj)= 0 Это уравнение может быть преобразовано к виду f(61, 62, ..., 6h) = ri, где i = 1, 2,..., h, что соответствует системе операторных уравнений
£?=1 bijtij = airi, где i = 1,2,... h
Разделив правые и левые части каждого i-го уравнения данной системы на параметры ai, получим систему уравнений:
Y!l=1 dij-dj = rir где i = 1,2,... h
изоморфную матричному уравнению качества
De = r
Здесь 6 и R представляют собой векторы столбцы переменных качества сервиса (реакций) и свойств (воздействий) объекта, a D — квадратную матрицу параметров di,j их взаимосвязи.
Принимая во внимание, что в рассматриваемом случае, переменные ri физически независимы, можно осуществить преобразование, приводящее к модели изменения качества сервиса от изменения параметров (свойств) объекта, выраженной в матричном виде, как 6 = FR = D-1R
С учетом (3.10), уравнение качества примет окончательный вид 6 = D-1W-1U
что при обозначении параметров связей символами уравнения
DQ- W-1U = 0 позволяет отобразить его в операторной форме как
P(6(Z), U(Z), D(Z), W(Z), Z) = 0 Здесь множество 6 = 6(Z) представляет собой множества (векторы) элементов модели, учитывающей качество сервиса и условия ее предоставления; U = (U1, U2, .. . ,Ul) - - вектор переменных входных воздействий; W = (W1, W2, ..., Wl) — параметры модели; D = (D1, D2, ... ,Dl) -параметры связей; Z = (Z1, Z2, ... ,Zl) — вектор параметров воздействий (угловая частота о, время процесса t, температура внешней среды Т и т.д.); l £ 1,..,N.
1.3 Математическая модель качества объекта Похожим образом можно описать и математическую модель качества объекта или сервиса и показателей его работы [7-14]. Опишем их переменной q(t), которая зависит от определённого свойства конкретного объекта, в данном случае r(t). Такая связь, как было показано выше, математически моделируется функциональной зависимостью, принимающей вид
q (t) = 9(r(t))=vr(t)
Возможности системы в представленном случае могут быть определены реакциями q(i) на изменение r(i), что аналитически описывается функциональным уравнением вида
i(q1, q2, ..., qh, r1, r2, ..., r j)= 0 Это уравнение может быть преобразовано к виду i(q1, q2, ..., qh) = ri, где i = 1, 2,..., h, В матричном виде придем к уравнениям вида GQ = R.
Здесь Q и R представляют собой векторы столбцы переменных качества сервиса (реакций) и свойств
(воздействий) объекта, a G — квадратную матрицу параметров gi,j их взаимосвязи.
Принимая во внимание, что в рассматриваемом случае, переменные ri физически независимы, можно осуществить преобразование, приводящее к модели изменения качества сервиса от изменения параметров (свойств) объекта, выраженной в матричном виде, как Q = FR = G-1R
С учетом (3.10), уравнение качества примет окончательный вид Q = G-1W-1U
что при обозначении параметров связей символами уравнения GQ- W-1U = 0 позволяет отобразить его в операторной форме как
P(8(Z), U(Z), D(Z), W(Z), Z) = 0 Здесь множество Q = Q(Z) представляет собой множества (векторы) элементов модели, учитывающей качество сервиса и условия ее предоставления; U = (U1, U2, ... ,Ul) - вектор переменных входных воздействий; W = (W1, W2, ..., Wl) — параметры модели; D = (D1, D2, ... ,Dl) - параметры связей; Z = (Z1, Z2, ... ,Zl) — вектор параметров воздействий (угловая частота о, время процесса t, температура внешней среды Т и т.д.); l £ 1,..,N.
Моделирование дискретных сигналов с использованием многомерных матриц, отображающих особенности структур этих сигналов и представляемых ими протоколов, позволяет рассматривать задачи контроля качества как контроль физических величин и процессов, учитывающий особенности образования сигналов и формирования групповых сигналов, а также прямые и обратные операции при формировании модулированных, кодированных и сжатых информационных потоков.
Рассмотренные методы позволяют сделать вывод о применимости регрессионных, корреляционных и эвристических методов при математической обработке данных в процессе принятия решений.
2 Аппаратно-программный комплекс средства контроля и управления качеством в сетях передачи данных
Для экспериментального исследования свойств и численных параметров качества передачи сигналов по телекоммуникационным сетям было принято решение использовать лабораторный стенд производства РНПО «Росучприбор» (http://www.rup-su.ru). Устройство предназначено для исследования характеристик распространения сигналов в линиях связи (см. рисунок 2.1).
В состав стенда входят: волоконно-оптическая линия связи (1); телевизионная камера (2) с портом «Выход видео» (3);
электронно-оптический преобразователь, использующий передающий оптический модуль ПОМ 561, с входными разъёмами на передней панели (4);
выходной разъем преобразователя оптического типа (5);
механизм для создания неоднородности в стыке оптического кабеля (6). Один оборот винта сопоставляется смещению концов оптоволоконного кабеля друг относительно друга на 0,05 мм;
оптоэлектрический преобразователь, использующий приемный оптический модуль ПРОМ 364, с входным оптическим и выходным электрическим разъёмами в корпусе стенда (7);
контрольного дисплея (8) с разъёмом для входного сигнала;
мерного отрезка оптического кабеля (9). Для возможности исследования всех сред передачи данных стенд был дополнен парой адаптеров PLC и маршрутизатором MikroTik с беспроводным модулем. Для измерения уровня сигнала беспроводной сети применён ноутбук с программным обеспечением Network Stumbler (рисунок 2.2.) и CommView.
Во время исследования беспроводных сетей производились измерения силы сигнала беспроводного передатчика на разных дистанциях и в различных условиях, в том числе при экранировании передающей антенны и при её отсутствии [9, 10, 13].
Рисунок 2.1 - Стенд по исследованию распространения сигналов в линиях связи
Рисунок 2.2 - Уровень сигнала беспроводной сети в ПО Network Stumbler
Исследование потерь пакетов в трафике сети производилось с использованием программного анализатора сетевого трафика CommView (рисунок 2.3). Ошибкам, связанным с потерями пакетов подвержены сети различных типов, поэтому в большинстве сетевых протоколах используются собственные методы минимизации потерь. Так, протокол TCP гарантирует передачу конкретного пакета благодаря повторным запросам отправки пакетов, для которых не получено подтверждение о доставке. Перегрузки сети, ошибки на линиях и задержки в доставке являются распространёнными причинами потерь пакетов в VoIP-сетях. Возможностью отслеживать
объёмы недоставленных пакетов, отображать в режиме реального времени соответствующие графики и представлять в графическом виде количество потерянных пакетов и провалы, показывающие заметное ухудшение качества сети обладают сетевые анализаторы. Форма построенных графиков может помочь сетевым администраторам принять решение, какие методы исправления ошибок и повышения качества подойдут для конкретной сети. На основании полученных данных возможно предпринять меры для повышения качества сети [7-9].
Рисунок 2.3 - Исследование сетевого трафика анализатором CommView
Для оценки параметров качества передачи данных на прикладном уровне необходимо использовать программные средства генерации и анализа сетевого трафика. Наиболее гибким и удобным анализатором сетевого трафика оказался продукт CommView разработки TamoSoft, который поддерживает работу как с проводными, так и с беспроводными сетями.
CommView - это приложение, обеспечивающие анализ и перехват трафика в сети Интернет и локальной сети. Программа обеспечивает сбор сведений о пакетах, проходящих через модем или сетевую карту и позволяет декодировать полученные данные.
Рисунок 2.4 - Фрагмент интерфейса программы CommView
Приложение CommView даёт возможность просматривать перечень сетевых подключений, IP-стати-стику и анализировать конкретные пакеты (рисунок 2.4). CommView может декодировать IP-пакеты вплоть до нижнего уровня сетевой модели с полным анализом основных протоколов. Также приложение даёт доступ к необработанной информации, содержащейся в пакетах. Пользователь имеет возможность сохранить перехваченные пакеты в файл для дальнейшего анализа. Программа оснащена гибкой системой правил фильтрации, которая даёт возможность не включать в число перехваченных ненужные для анализа пакеты или сохранять только те пакеты, которые отвечают установленным администратором требованиям. Программа CommView имеет модульную структуру. В числе основных модулей — VoIP, необходимый для детального анализа (в том числе для записи и воспроизведения) голосовых сообщений SIP и H.323. Для функционирования программы требуются сетевой адаптер Ethernet (есть возможность работы с Wireless Ethernet) с поддержкой стандарта NDIS 3.0, адаптер Token Ring или стандартный контроллер удаленного доступа.
3. Экспериментальное исследование качества сетей передачи данных
3.1 Исследование влияния внешних физических воздействий на показатели качества передачи сигнала
С точки зрения оценки качества сетей передачи данных выделим два основных направления исследований: оценка физических параметров и воздействий на передачу сигнала в линиях, оценка качества передачи данных на прикладном уровне модели OSI [7].
Первый этап эксперимента — проведение исследования влияния характеристик среди передачи данных при передаче ТВ-сигнала по оптоволокну, витой паре и коаксиальному кабелю.
Для проведения эксперимента переключатель «Нагрузка генератора» на лабораторном стенде был установлен в положение «75 Ом», «Нагрузка линии» - в положение <^н=р». После этого производилось наблюдение за изображением с видеокамеры на встроенном дисплее. Опыт был повторён для различных величин нагрузки генератора и линии. В ходе опыта было визуально оценено влияние импульсным ЭМ-помех на передачу видеоизображения.
В результате проделанных опытов установлено, что наилучшее качественными показателями обладают оптопроводники, также импульсные электромагнитные помехи не оказывают влияния на данный тип связи. Немного хуже показала себя линия на коаксиальном кабеле. Заметно влияние ЭМ-помех, однако оно сглажено экраном коаксиального кабеля. Наихудшей линией передачи для видеосигнала показала себя линия на симметричном кабеле. Также эта линия сильно подвержена влиянию ЭМ-помех.
Второй этап эксперимента — исследование полосы пропускания (ПП) оптоэлектрических преобразователей при передаче синусоидального сигнала и отслеживании его величины на входе и выходе линии.
Оптическая передача сигналов базируется на эффекте полного внутреннего отражения луча, падающего на границу двух сред, имеющими разные показатели преломления. Канал оптической передачи данных состоит из световода (оптоволокна), управляемого источника когерентного излучения и фотодетектора. Длина такого канала может достигать нескольких сотен километров. Световоды оптически прозрачны для длин волн 400-3000 нм, но, на практике, обычно применяются волны длиной 600-1600 нм (часть видимого спектра и ИК-диапа-зона). Исторически в оптоволоконных линиях связи использовалось коротковолновое (около 800 нм) излучение. При развитии технологий производства излучателей и приемников стали использоваться и более длинные волны — от 1300 нм до 2800 нм к текущему времени. Увеличение длины волны ведёт к увеличению эффективности передачи данных. Высокая частота электромагнитных волн в этом диапазоне (1013-1014 Гц) дает теоретическую возможность увеличения скорости передачи информации до 1 Тбит/с и выше.
Полоса пропускания (ширина спектра) оптоволокна — это способность оптоволокна передавать определенный объем информации в единицу времени. С увеличением полосы пропускания оптоволокна увеличивается его информационная емкость. Полоса пропускания выражается в МГц-км.
Так, по оптоволокну с шириной спектра 200 МГц-км возможна передача информации на частоте 200 МГц на расстояние до 1 км или на частоте 100 МГц на расстояние до 2 км. Возможность передачи больших объёмов данных по оптоволокну достигается именно благодаря широкой ПП. Например, одно оптоволокно с градиентным показателем преломления позволяет передавать 500 мегабит данных в секунду, несмотря на это, для любых типов оптоволокна есть определённые ограничения на ширину полосы, которые определяются свойствами самого оптоволокна.
Полоса пропускания (ширина спектра) линии связи, рассматриваемая в статье, характеризует свойства линии в целом и зависит, в первую очередь, от применяемых преобразователей электрического сигнала в световой и светового сигнала в электрический. Таким образом, ПП ограничивает диапазон частот входного сигнала, который можно передать по конкретной линии без искажений. Полоса пропускания линии связи выражается в МГц. Достижимая на практике ПП линии связи и ограничение скорости передачи данных зависят от источников и приёмников сигналов. В настоящее время возможно передавать данные на скорости до нескольких Гбит/с.
Для определения ПП линии передачи необходимо определить диапазон частот входного сигнала, в котором происходит уменьшение выходного сигнала по сравнению с входным не более заданного порога.
На вход преобразователя электрического сигнала в оптический подается синусоидальный сигнал амплитудой 1 В, которая контролируется вольтметром или осциллографом. Оптический выход преобразователя соединяется оптоволоконным кабелем с входом оптоэлектрического преобразователя.
Изменяя частоту синусоидального сигнала на входе преобразователей и регистрируя значение
C:\WIND0WS\system32\cmd.
Microsoft Uindous ХР [Версия 5.1.2600] СС> Корпорация Майкрософт, 1985-2001.
C:4Documents and Settings\A дминистратор>с :\trafgen 192.168.1.192 NetCPS 1.0 - Entering client mode. Press ЛС to quit Connecting to 192.168.1.192 port 4455... Connected? ---> CPS 2166547.00 KPS: 2115.77 MPS: 2.07
сигнала на выходе преобразователей, определяем ПП преобразователей.
Рисунок 3.1 - Полоса пропускания преобразователей
Из полученного в результате исследований графика можно определить нижнюю границу полосы пропускания - 50 Гц. Определение верхней границы ПП затруднено в связи с тем, используемый генератор синусоидального сигнала ограничен частотой 200 МГц.
3.2 Оценка параметров качества передачи данных на прикладном уровне
Для эксперимента использовалось беспроводное оборудование компании MikroTik. Соединение осуществлялось на скорости 24 Мбит/с. Наиболее простой способ оценки качества сети — оценка скорости ее работы, для чего была разработана утилиты генерации трафика Trafgen. Преимущество программы заключается в том, что при измерении скорости передачи данных не задействуется дисковая подсистема, что позволяет получать более точные результаты. Чтобы измерить скорость передачи данных в сети, trafgen следует запустить на одном из ПК в режиме сервера, а на другом — в режиме клиента. После установки соединения между клиентом и сервером программа начинает генерацию и отправку на сервер данных, не создавая временных файлов. Благодаря этому полученные с помощью программы позволяют оценить скорость сети с высокой точностью. Для запуска trafgen в режиме сервера из консоли необходимо воспользоваться ключом -s. Пример запуска trafgen в режиме сервера показан на рисунке 3.2.
сл C:\WINDOWS\system32\cmd.eHe - c:\trafgen -s JdxJ
Microsoft Windows ХР [Версия Б.1.2600] <C) Корпорация Майкрософт, 1985-2001. 3
C:\trafgen —s Entering server mode. Press AC to quit Waiting for new connection...
hl 1
Рисунок 3.2 - Trafgen в режиме сервера
На клиентском ПК trafgen следует также запустить в консоли, но в качестве аргумента командной строки необходимо передать сетевое имя, либо IP-адрес компьютера, где программа была запущена в северном режиме. Например, команда trafgen 10.10.0.2 заставит программу после запуска подключиться к серверу с IP-адресом 10.10.0.2. После запуска trafgen на втором компьютере она установит соединение с сервером по указанному в качестве аргумента адресу и перейдёт в режим генерации и отправки на сервер пакетов данных. Пример запуска trafgen в режиме клиента после подключения к серверу показан на рисунке 3.3.
Рисунок 3.3 - Trafgen в режиме клиента
C:\WINDGWS\system32\cmd.
Microsoft Windows ХР [Версия 5.1.2600] (С) Корпорация Майкрософт, 1985—2001.
C:\Documents and Settings\AflMHHHCTpaTop>c:\trafgen 192.168.1.192 NetCPS 1.0 - Entering client node. Press ЛС to quit Connecting to 192.168.1.192 port 4455... Connected*
---> CPS 2166547.Ш0 KPS: 2115.77 MPS: 2.07
Avrg CPS 2212279.00 KPS: 2160.43 MPS: 2.11 Peek CPS 2275101.Ш0 KPS: 2221.78 MPS: 2.17 Done. 104857600 Kb transferred in 47.40 seconds.
Рисунок 3.4 - Результат работы программы
По завершении тестирования скорости сети trafgen завершит работу и выведет в консоль полученные результаты. Пример таких результатов приведён на рисунке 3.4.
В строке Avrg CPS показана средняя величина скорости передачи данных в сети, в строке Peek CPS — максимальная. Из рисунка 3.4 следует, что по результатам замеров скорости сети при помощи trafgen было получено значение 2212279 Б/с. Это соответствует практической скорости около 17,7 Мбит/с при максимальной теоретической скорости передачи данных по используемому беспроводному сетевому протоколу 24 Мбит/с.
Заключение
В результате рассмотрения понятий тестирования, анализа и измерения с позиций единства контроля физических объектов, величин и процессов, получены выходные функции данных процедур, позволяющие формализовать инструментальный контроль в телекоммуникациях и связи. Установлено, что базовыми процедурами контроля физических величин являются измерения, тестирование, а также анализ спектра, корреляции и протоколов, а при определении влияния конкретных факторов - специализированные измерения и тестирование.
Для экспериментального исследования показателей качества линий связи был определён состав аппаратно-программного комплекса, в который вошли использован стенд по исследованию распространения сигналов в телекоммуникационных сетях производства РНПО «Росучприбор», адаптеры PLC, роутер MikroTik, а также стороннее программное обеспечение Network Stumbler и CommView.
Были проведены две серии экспериментов. Первая заключалась в исследовании влияния внешних физических воздействий на показатели качества передачи сигнала. По результатам эксперимента была дана оценка помехозащищённости различным средам передачи данных, а также определена полоса пропускания волоконно-оптической линии связи. Второй эксперимент заключался в оценке параметров качества передачи данных на прикладном уровне по беспроводной сети и проводился при использовании специально разработанного ПО Trafgen, позволяющего оценить реальную пропускную способность сети. По результатам эксперимента сделан вывод о различии теоретической и практической скорости передачи данных в беспроводных сетях.
ЛИТЕРАТУРА
1. Олифер В. Г., Олифер Н. А. 0-54 Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. 4-е изд. — СПб.: Питер, 2010. — 944 с.: ил.
2. Управление неоднородными сетями - Электронный ресурс. URL: http://www.citforum.ru/nets/tpns/glava_16.shtml. Проверено 21.02.2017.
3. Vlasov A.I., Yudin A.V., Shakhnov V.A., Usov K.A., Salmina M.A. Design methods of teaching the development of internet of things components with considering predictive maintenance on the basis of mechatronic devices // International Journal of Applied Engineering Research. 2017. Т. 12. № 20. С. 9390-9396.
4. Власов А.И., Карпунин А.А., Новиков И.П. Системный анализ технологии обмена и хранения данных BLOCKCHAIN // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2017. № 3 (55). С. 75-83.
5. Карпунин А.А., Козлов А.А. Анализ методов реализации децентрализованных приложений в кон-структорско-технологической информатике // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2017. № 4 (168). С. 39-44.
6. SNMP протокол - принципы, безопасность, применение. - Электронный ресурс. URL: http://www.linuxrsp.ru/artic/snmp.html. Проверено 21.02.2017.
7. А.И. Власов, В.В.Иванов, И.А.Косолапов Методы упреждающего прогнозирования состояния широкополосной сети связи // Программные продукты и системы. - 2011. - №1. - С.3-6.
8. Аверьянихин А.Е., Котельницкий А.В., Муравьев К.А. Методика расчета оптимального числа узлов кластера виртуализации частного облака виртуальных рабочих столов по критерию эффективности // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. - № 5-3 (47). - С. 6-13.
9. Зимин Д.В., Муравьёв К.А. Анализ проблем энергоэффективности беспроводных сетей передачи данных на базе стека протоколов ZIGBEE // Труды международного симпозиума Надежность и качество. -Пенза: ПГУ. 2016. - № 1. - С. 195-197.
10. Власов А.И., Юлдашев М.Н. Гауссовские процессы в регрессионном анализе состояний беспроводной сенсорной сети с учетом электромагнитных помех // Технологии электромагнитной совместимости. 2017. № 3 (62). С. 35-43.
11. Иванов А.М., Власов А.И. Верификация программных моделей коммуникационных сетей // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2012. № 10. С. 24.
12. Муравьев К.А., Терехов В.В. Методы управления сетевым трафиком гетерогенных распределенных телекоммуникационных систем // Проектирование и технология электронных средств. 2017. № 2. С. 1521.
13. Муравьев К.А., Терехов В.В. Программно-аппаратный комплекс мониторинга распределенных телекоммуникационных систем // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2 017. Т. 1. С. 324-329.
14. Денисенко Н.А., Лавров А.В., Муравьев К.А., Чебова А.И. Исследования сенсорной сети датчиков давления // Датчики и системы. 2013. № 9 (172). С. 51-55.
УДК 681.324
Трифонов1 А.А. , Резчикова1 Е.В., Панаоти2 К.С., Таратонов? И.А.
Московский Государственный Технический Университет им. Н. Э. Баумана, Москва, Россия
2Московский политехнический университет, Москва, Россия
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ ВСТРАИВАЕМОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ПРИМЕНЕННОГО МЕТОДА ПРОЕКТИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ КОНТРОЛЛЕРА ЗАПОМИНАЮЩЕГО УСТРОЙСТВА
В данной работе рассматривается проблема оценки надежности программного обеспечения встраиваемых систем. Рассматриваются два подхода к проектированию программного обеспечения — процедурный и объектно-ориентированный. В работе проектируются функционально эквивалентные версии программного обеспечения с применением обоих подходов. В работе приводится выбор критериев оценки надежности программного обеспечения и на их основе проводится анализ двух версий программного обеспечения. В результате работы делается вывод о том, какой из двух подходов обеспечивает оптимальный результат на основе выбранных критериев оценки надежности
Ключевые слова:
НАДЕЖНОСТЬ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ПРОЦЕДУРНЫЙ ПОДХОД К ПРОГРАММИРОВАНИЮ, ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД К ПРОГРАММИРОВАНИЮ
Введение. Одной из основных проблем в проектировании программно-аппаратных комплексов (ПАК) является проблема обеспечения надежности [1, 2]. Сложность оценки надежности ПАК обуславливается тем, что ПАК имеет в своем составе сложные комплексы технических средств. При этом надежность всего ПАК во многом зависит от надежности программного обеспечения (ПО) . Встраиваемое ПО (ВПО), каковым является ПО ПАК, имеет ряд специфических особенностей, которые необходимо учитывать при оценки его надежности. В отличие от ПО для персональных компьютеров, отказы и сбои ВПО зачастую имеют физические последствия, влияющие на окружающий мир. Например, при отказе системы управления летательным аппаратом во время движения, он может выйти из строя и потерпеть крушение. Также надежность ВПО может зависеть от выбранного метода проектировании. Далее приводится оценка надежности ВПО и сравнение надежности при использовании двух методологий: процедурного и объектно-ориентированного проектирования ПО на примере разработки ВПО контроллера запоминающего устройства (КЗУ).
Надежность - свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих его способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования [3-6].
Оценка надежности ВПО имеет две особенности:
- надежность проявляется во времени и требует наблюдения за объектом оценки надежности для накопления достоверной статистики;
- надежность сильно зависит от внешних факторов: условий эксплуатации, режима применения. При изменении параметров окружающей среды надежность также изменяется.
Одно из основных требований теории надежности - отнести объект исследования к одному из классов: работоспособный и неработоспособный. Если объект и его характеристики соответствуют всем требованиям нормативно-технической и проектной документации, то он является рабочим. Объект является нерабочим, если не выполнено хотя бы одно из требований.
Методика оценки надежности встраиваемого программного обеспечения
Для ВПО основное требование является функциональное соответствие техническому заданию. ВПО должно выполнять все заложенные в требованиях функции полностью и безошибочно вне зависимости от условий работы на всем протяжении жизненного цикла [7]. Тогда и только тогда ВПО можно назвать работоспособным. Не менее важным критерием работоспособности ВПО является время реакции. Время реакции - время, в течение которого на выходе устанавливается ответная реакция на внешнее возмущение. Однако создание абсолютно надежных систем является невозможным, что обуславливается сложностью и широкой инвариантностью алгоритмов [8, 9].
В настоящее время существует два основных подхода к программированию ПО: процедурное (ПП) и объектно-ориентированное проектирование (ООП).
Процедурное программирование - программирование на императивном языке, при котором последовательно выполняемые операторы можно собрать в подпрограммы, то есть более крупные целостные единицы кода, с помощью механизмов самого языка. Императивное программирование - парадигма программирования (стиль написания исходного кода компьютерной программы), для которого характерны следующие черты:
