CC BY
40
принимаются пользователем, и два внутренних -логический и физический, данные на которых воспринимаются СУБД и операционной системой. Структура таблиц соответствует требованиям нормализации, связи обеспечивают поддержку целостности данных. Разработан оригинальный интерфейс пользователя в виде экранных форм, удобных для первичного ввода данных, поиска по выбранным критериям, просмотра графической или текстовой информации с учетом технологии разделения данных и печати, составлены шаблоны основных выходных документов в виде отчетов, созданы модуль расчета и построения диаграмм состояния по полиномиальным уравнениям и модуль расчета и построения диаграмм «состав-свойство» по математическим зависимостям для материалов переменного состава. Для построения графического изображения линии ликвидус разработана специальная технология: для детализации диаграммы состояния используются вариант оцифровки экспериментально установленной линии ликвидус и аппроксимирующее алгебраическое уравнение для ее представления в БД.
Электронная БД, в которой собраны разнообразные сведения, находящиеся в оперативном доступе, является удобной формой предоставления справочных данных на аудиторных занятиях. При наличии локальной компьютерной сети, организованной в компьютерном классе, преподаватель с сервера может следить за тем, какие данные
и в каком объеме использует конкретный студент для выполнения поставленной перед ним задачи. Разработанная БД используется на кафедре «Материалы микро-, опто- и наноэлектроники» МИТХТ при проведении практических и лабораторных работ по материаловедческим и технологическим курсам, при написании квалификационных работ, а также в научно-исследовательской работе в области полупроводникового материаловедения.
Литература
1. Бурляева Е.В., Арбенин Д.Е. Создание программного комплекса на базе имитационного моделирования процесса МОС-гидридной эпитаксии полупроводниковых структур // Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: сб. ст. юбилейной Междунар. науч.-практич. конф. Пенза, 2007. С. 106-108.
2. Арбенина В.В., Мармалюк А.А., Арбенин Д.Е. Разработка селективных травителей для микроструктурных исследований металлизации при формировании контактов к гетеро-структурам AlGaAs/GaAs, выращенным методом МОС-гидридной технологии // Химия твердого тела и современные микро- и нанотехнологии: тр. VI Междунар. науч. конф. (Кисловодск). Ставрополь, СевКавГТУ. 2006. С. 201-202.
3. Арбенина В.В., Мармалюк А.А., Арбенин Д.Е., Будкин И.В., Говорков О.И. Травление смесью ЫКО3+ЫС1+глицерин слоев металлизации на гетероструктурах GaAs/A1xGa1-xAs // Неорганические материалы. 2008. Т. 44. № 12. С. 1418-1424.
4. Стольникова Т.В., Колыбанов К.Ю., Арбенина В.В. База данных по свойствам и технологическим характеристикам полупроводниковых материалов // Вестник МИТХТ. 2008. Т. 3. № 4. С. 93-100.
ЭФФЕКТИВНОСТЬ БЕСПРОВОДНЫХ РЕШЕНИЙ
С.И. Бобров (Дочернее предприятие «ЭС ЭНД ТИ Украина», Киев, Украина, вЪ@вп^-иа)
В статье описан способ анализа экономической эффективности развертывания сети беспроводного доступа исходя из параметров энергетической, частотной и информационной эффективности - технических эффективностей. Продемонстрировано влияние технических параметров радиоинтерфейса на капитальные и операционные расходы при эксплуатации сети. Приведен конкретный пример анализа эффективности варианта построения сети.
Ключевые слова: сеть беспроводного доступа, экономическая эффективность, информационная эффективность, частотная эффективность, энергетическая эффективность, кодово-модуляционная схема, MIMO, Beam-Forming, WiMAX.
В теории эволюции видов Чарльз Дарвин утверждал, что выживает не самый сильный или самый умный, а тот, кто лучше других умеет приспосабливаться. Свободная интерпретация этой фразы в приложении к современному оператору связи могла бы звучать так: «Выживают не те операторы связи, которые внедряют у себя самое дешевое или мощное решение, а те, которые внедряют наиболее эффективное решение».
В отрасли связи под эффективностью понимается не только экономическая эффективность, мерилом которой является окупаемость, но и частотная, энергетическая и информационная эффек-
тивность систем связи, далее будем называть их техническими эффективностями.
Рассмотрим экономическую эффективность развертывания сети £Е как отношение дохода (Revenue), получаемого от суммарного предоставляемого сервиса данной сетью, к капитальным (CapEx) и операционным расходам (OpEx) за данный промежуток времени (T):
Revenue-T
sF=-• (1)
Е СарЕх+ОрЕх Т
Технические эффективности можно рассматривать как исходные параметры, влияющие на
экономическую эффективность с точки зрения получения наиболее эффективной системы связи при минимизации финансовых и временных затрат.
Рассмотрим технические эффективности системы радиосвязи.
В общем случае эффективность любой системы определяется количеством и качеством выдаваемой продукции. В системах связи количество продукции определяется скоростью передачи информации Я в системе, а качество - достоверностью Б приема информации. Понятно, что для обеспечения требуемой скорости и достоверности используются мощность передатчика Р в условиях спектральной плотности шумов N0 и полоса частот Р, которую занимает сигнал.
Исходя из этого, эффективность системы определяется тем, насколько результативно используются частотный ресурс и мощность передатчика и насколько близка скорость передачи к своему теоретическому пределу - пропускной способности канала С.
Степень приближения скорости передачи к пропускной способности канала определяется информационной эффективностью системы (г|):
Т] =
И
С
(2)
Видно, что 0<г|<1 и, чем ближе ц к единице, тем эффективнее система выполняет передачу информации в конкретных условиях.
Степень использования канала по полосе частот, то есть частотного ресурса системы связи, определяется частотной эффективностью (у):
И
(3)
Частотная эффективность изменяется в пределах 0<у<оо, то есть при сколь угодно больших затратах частотного ресурса скорость передачи информации может быть близка к нулю и теоретически при использовании сигналом определенной полосы частот быть весьма большой.
Степень использования мощности канала определяется энергетической эффективностью (Р):
э=
я
(4)
В общем случае оператора больше интересует частотная эффективность, то есть какой сервис и какого качества он может предоставить пользователю, имея ограниченный частотный диапазон. Информационная эффективность больше интересует проектировщиков и технических специалистов, поскольку определяет меру приближения к максимально возможной скорости в данных условиях.
Информационная эффективность, кроме меры приближения скорости передачи к теоретической пропускной способности канала, в общем случае может быть еще рассмотрена как мера приближе-
ния скорости в данной точке пространства к теоретической пропускной способности. Это достигается улучшением радиобюджета и обеспечением наилучшей возможной кодово-модуляционной схемы, а следовательно, и наиболее высокой возможной скорости при сохранении достоверности приема на заданном уровне.
В таблице 1 представлены характеристические зависимости кодово-модуляционной схемы для частного случая, где Я881 - уровень принимаемого сигнала, дБм.
Таблица 1
RSSI -82 -83 -88 -91 -94 -97 -98 -100
Code-Modu-Ы:ЮП QAM64 % QAM64 2/3 QAM16 % QAM16 QPSK % QPSK BPSK % BPSK '/2
На рисунке 1 отображены частные практические данные для общего случая зависимости скорости передачи данных в системе от модуляции.
Из таблицы 1 и рисунка 1 видно, что увеличение уровня принимаемого сигнала только на 10 дБ, от -91 до -81 дБм, меняет уровень модуляции от QAM16 У2 до QAM64 %, что, в соответствии с рисунком 1 , увеличивает скорость передачи более чем в два раза.
Зависимость скорости передачи данных от модуляции
а 6
о *
О 4
ВРвК ВРвК ОРвК ОРвК ОЛМ16 ОЛМ16 ОЛМ64 ОЛМ64 1/2 3/4 1/2 3/4 1/2 3/4 2/3 3/4 Модуляция
Рис. 1
Хотя данные на рисунке 1 приведены для конкретных системы, полосы частот и частотного диапазона, для прочих условий пропорции будут такими же.
Увеличение скорости передачи в данной точке за счет перехода на более высокую модуляцию позволяет увеличивать радиус обслуживания базовой станцией (БС) [1]. Так, на рисунке 2 для БС типа 1 радиус действия для модуляции QAM64 % составляет 8,5 км, а для БС типа 2 из предыдущего примера, у которой радиобюджет на 10 дБм лучше, радиус составляет уже 15,6 км.
Таким образом, улучшение радиобюджета ведет к увеличению радиуса действия БС, что увеличивает площадь предоставления услуг пропорционально квадрату роста радиуса обслуживания БС.
14
12
о 10
, 8
2
0
Зависимость радиусадействия БС от модуляции
160
140
120
S 100
ff
U0
if
Q. 60
40
20
0
/
У
> 1
-ВС типа 2 БС типа 1
QAM64 QAM64 QAM16 QAM16 QPSK QPSK BPSK BPSK
Модуляция
Рис. 2
Повысить информационную эффективность радиосистемы при помощи улучшения радиобюджета можно несколькими способами: увеличивая мощность передатчика или повышая эффективность радиотехнологии. Увеличение мощности передатчиков ведет к снижению энергетической эффективности, может превысить предельные, установленные регуляторным органом уровни эквивалентной изотропно-излучаемой мощности (ЭИИМ), да и, в конце концов, не повышает эффективность системы. Еще одним большим недостатком этого пути является ускорение разряда батареи клиентского мобильного устройства при увеличении мощности его передатчика.
Повышения эффективности радиотехнологии добиваются внедрением современных технологий, таких как множественное параллельное распространение сигнала (MIMO A/B), адаптивная антенная система - интеллектуальное формирование луча (beamforming), использование подканалов в сложном сигнале (sub-channeling), которые могут повысить скорость передачи информации в заданной точке или расширить область обслуживания одной базовой станцией. Повышение информационной эффективности за счет совместного применения MIMO и beamforming может дать улучшение радиобюджета на 18 дБ, что теоретически позволит увеличить радиус действия БС в 10 раз (см. табл. 1 и рис. 2), экспериментальные результаты радиочастотного планирования и реальных проектов свидетельствуют о росте радиуса БС в 1,7 раза и, соответственно, об увеличении площади обслуживания в 3 раза по сравнению с БС, в которой не реализованы передовые технологии.
Из соотношений (2) и (3) видно, что частотная эффективность (у) пропорциональна теоретическому значению пропускной способности С и отношению информационной эффективности (г|) к полосе частот сигнала (F). Соответственно, при снижении пропускной способности C вследствие технологических или внешних факторов (повышение спектральной плотности шума) информационная эффективность (г|) не изменится, а ско-
рость передачи информации и частотная эффективность (у) снизятся. Очевидно, что скоростные параметры системы в заданных условиях лучше характеризует значение частотной эффективности.
Повышение частотной эффективности радиосистем может быть достигнуто за счет использования MIMO Matrix B и beamforming. Параллельная передача информации (MIMO Matrix B -Spatial Multiplexing) осуществляется за счет использования нескольких передатчиков и нескольких приемников. При этом может наблюдаться некоторое снижение отношения сигнал-шум, что, в соответствии с формулой Шеннона, возможно, не повлияет на информационную эффективность, но может стать предпосылкой для ухудшения ко-дово-модуляционной схемы и снижения скорости передачи информации относительно потенциально достижимой при использовании MIMO [2]. Для предотвращения ухудшения кодово-модуляцион-ной схемы и частотной эффективности (у) вследствие применения множественного параллельного распространения сигнала применяется математическая обработка принимаемого сигнала на базе пространственного или пространственно-временного разделения каналов и методов максимального правдоподобия или минимального среднеквадратичного отклонения. Такая схема применяется в системах Mobile WiMAX, IEEE 802.11n и Long-Term Evolution (LTE).
Энергетическая эффективность критически важна в спутниковых системах связи, хотя для операторов беспроводных систем связи она влияет на стоимость системы бесперебойного питания, системы охлаждения и операционных затрат на электроэнергию.
Рассмотрим беспроводные сети доступа на основе БС с внедренными вышеуказанными технологиями организации радиоканала, а также на основе БС без таких технологий и оценим экономическую эффективность каждой из сетей. Конечно, предложенная оценка не может рассматриваться как полная экономическая модель жизненного цикла операторской сети, но она дает представление о тенденциях распределения затрат при построении сети по заданным параметрам.
Экономические составляющие проекта - капитальные и операционные затраты.
Очень часто при оценке привлекательности того или иного предложения поставщика операторы обращают внимание на величину капитальных затрат, не вникая в величину текущих расходов -операционных затрат.
На величину капитальных расходов влияют стоимость оборудования и инженерной инфраструктуры сайтов и главного узла, стоимость организации каналов связи и работ по развертыванию сети.
На величину операционных затрат влияют стоимость поддержки поставщика, текущие рас-
ходы оператора, стоимость аренды сайтов и каналов связи, затраты на электропитание.
Зададим начальные условия. Необходимо обеспечить предоставление услуг доступа к телекоммуникационным сетям с использованием беспроводного доступа стандарта IEEE 802.16e-2005 с учетом двух типов оборудования при исходных данных, приведенных в таблице 2. Данные для демонстрации методики определения эффективного решения взяты из реальной жизни.
Таблица 2
БС типа 1 БС типа 2
Параметр (простая) (эффективная радиоподсистема)
Площадь обслужива- 150 150
ния сети, кв. км
Стоимость оборудо-
вания БС (СБС), долл. 40 000 90 000
США
Стоимость построения канала к БС 10 000 10 000
(Скан), долл. США
Стоимость построения сайта (СС), долл. 26 000 26 000
США
Стоимость центрального узла (Сцу), долл. США 1 000 000 1 500 000
Годовая стоимость
поддержки БС (Спбс), долл. США 3 000 4 000
Годовая стоимость
аренды сайта (САС), долл. США 12 000 12 000
Площадь предостав-
ления услуг одной 1,5 3
БС, кв. км
Из данных таблицы можно определить количество БС сети, достаточное для предоставления описанных сервисов на заданной территории: с
(5)
7Г-К
где NBS - количество БС; 8 - заданная площадь предоставления сервиса; Я - радиус обслуживания одной БС данного поставщика.
Конечно, формула (5) дает некое приблизительное значение, не учитывающее рельеф и особенности местности, и поэтому может рассматриваться как первое приближение. Более точную картину может дать радиочастотное планирование с использованием точных 3^-карт, и, несмотря на существенные временные и финансовые затраты, операторы начинают требовать результатов такого планирования у поставщиков с целью реального определения для какой-то характерной местности.
Итак, будем считать, что достаточное количество БС каждого поставщика определено любым из описанных методов. Допустим, по итогам ра-
диочастотного планирования определили, что необходимое количество БС типа 1 - 100 шт., БС типа 2 - 50 шт. Такие результаты были получены за счет увеличения площади предоставления услуг каждой БС типа 2 после внедрения передовых технологий (рис. 2).
Следующим этапом должна быть калькуляция стоимости капитальных затрат на построение сети (CapEx) с учетом стоимости оборудования БС и сопутствующего телекоммуникационного оборудования строительства сайтов для БС и каналов связи и прочего по формуле
СарЕх=(СБс+Скш+Сс)^в8+Сцу. (6)
Стоимость капитальных затрат, по данным таблицы 2, составит:
• на БС типа 1 - ($40 ООО + $26 ООО + $10 ООО) •100 + 1 000 000=$8,6 млн,
• на БС типа 2 - ($90 000 + $26 000 + $10 000) 50 + 1 500 000=$7,8 млн.
Полученные суммы - это капитальные затраты на развертывание сети для обоих вариантов.
Операционные затраты OpEx определяются исходя из стоимости поддержки БС и прочего телекоммуникационного оборудования, стоимости аренды сайтов, каналов связи и др. Естественно, что такие расчеты проводят с учетом количества БС.
В этой связи в процессе выбора поставщика оператору целесообразно определить суммарные затраты на развертывание и эксплуатацию сети за предполагаемое время жизни сети Т (обычно N=5 лет) и на этой основе принять решение:
ОрЕх=(СиБс+САс)^в^Т. (7)
Итак, согласно таблице 2, операционные расходы за 5 лет эксплуатации сети, построенной на базе БС типа 1, составили ($12 000 +$3 000)-100= =$7,5 млн, а на БС типа 2 - ($12 000+$4 000)-50-5= = $ 4 млн.
Общая стоимость владения, равная сумме CapEx и OpEx, для сети из 100 БС типа 1 составит $16,1 млн, сети такой же функциональности из 50 БС типа 2 - $11,8 млн.
Как видно, использование высокотехнологичных БС с высокой стоимостью оборудования (более чем в 2 раза) оказалось выгоднее почти в 1,5 раза, чем развертывание сети на простых и дешевых БС, хотя, на первый взгляд (по таблице 2), такой вывод не был очевиден. Важную роль играют сопутствующие капитальные и операционные расходы, связанные с каналами связи, строительством/арендой сайтов, поддержкой и пр.
Вышеприведенный способ анализа, построенный на учете параметров и характеристик предлагаемого оборудования, более продуктивен, чем простое сравнение стоимости сети из N базовых станций различных поставщиков. Легко заметить, что при простом сравнении стоимостей более предпочтительные ценовые параметры были бы получены для сети, построенной на БС типа 1 , что
не соответствует действительности и сравнимо с выбором по стоимости для работы в карьере между БелАЗом и ГАЗелью.
В общем случае задача выбора многовариант-на. Естественно, что экономические параметры проекта крайне важны, но, скорее всего, они не будут единственными при выборе поставщика. Любая система связи имеет свои особенности, характеристики, реализации новейших технологических достижений, которые могут обусловить ее выбор даже при не самых лучших экономических параметрах.
Построение сети на более эффективных компонентах, кроме экономической эффективности,
обеспечивает еще и более короткие сроки ввода в эксплуатацию за счет уменьшения количества монтируемых БС, организуемых каналов связи и сайтов, что в конечном итоге обеспечивает оператору конкурентное преимущество и позволяет быстрее начать предоставление услуг, что, в свою очередь, позитивно отражается на экономической эффективности развертывания сети.
Литература
1. Rappaport T.S. Coverage and Capacity // Cellular Business, February 1996, pp. 90-96.
2. Stallings W. Wireless Communication and Networking. Prentice Hall Inc., 2001.
ОПТИМИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ КОНСТРУКЦИИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СОЕДИНИТЕЛЕЙ
А.Л. Сафонов (Брянский государственный технический университет, safonoval@yandex.ru)
В статье рассматриваются преимущества использования специализированных программных модулей САБ-систем для решения задач проектирования. Описан разработанный автором статьи модуль САПР КОМПАС-3Б, реализующий задачу условной оптимизации. Демонстрируется его работа на примере элемента электрического соединителя.
Ключевые слова: САПР, специализированный расчетный программный модуль, электрический соединитель, задача оптимизации, метод Бокса.
Современная радиоэлектронная аппаратура -это сложнейшие многофункциональные изделия, которые состоят из огромного количества радиоэлектронных компонентов, в том числе электрических соединителей, обеспечивающих соединение и коммутацию различных электрических цепей и систем аппаратуры. Такая аппаратура используется в сложнейших изделиях специального и общепромышленного применения (авионика, системы телекоммуникаций, ГЛОНАСС и др.). Успешное решение проблемы обеспечения высокого качества соединителей должно закладываться уже на стадии формирования идеи создания электрических соединителей с необходимым набором потребительских свойств и качеств, таких как функциональность, надежность, технологичность, экономическая целесообразность и пр. Решение подобной задачи на уровне современных требований с применением существующих методик и средств инструментального обеспечения крайне затруднительно и очень затратно.
Сокращение сроков разработки высокотехнологичных наукоемких электрических соединителей мирового технико-экономического уровня, повышение эффективности затрат на их создание и при этом максимальное освобождение конструкторов от выполнения рутинных проектных операций при анализе различных конструкторских ре-
шений возможно лишь на основе автоматизации процесса проектирования. В САПР целесообразно использовать автоматизированные объектно-ориентированные системы проектирования - CAD-системы, адаптированные к конкретной предметной области с помощью программно-методических модулей. Применение специализированных модулей CAD-систем для совмещения проектных расчетов (в частности, многопараметрических задач оптимизации) с непосредственным проектированием позволяет сократить длительность цикла «проектирование-анализ-изменение» [1], а также количество натурных экспериментов.
В данной статье описан разработанный автором программный модуль САПР КОМПАС-3D, реализующий задачу оптимизации параметров элемента электрического соединителя.
Большое количество параметров конструкции электрических соединителей, влияющих на все возрастающие и часто альтернативные требования к показателям их качества, делает практически невозможной доводку элементов электрических соединителей традиционными методами. В качестве таких параметров могут выступать геометрические размеры или свойства материалов деталей и их покрытий. Так, для элементов электрических соединителей их изменение даже на незначительную величину может вызвать существенные изме-
