Улучшение характеристик передачи информации на основе использования инновационной технологии вейвлетного анализа

Размещено на http://www.allbest.ru/

ОТЧЕТ

о научно-производственной практике

в ЗАО «Теледисконт»

Исполнитель:

Магистр группы ТИУ-711

Лысюк П.И.

Москва 2015

ИНДИВИДУАЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ НА ПРАКТИКУ

1. Задание: Выполнить анализ реальных информационных потоков с использованием современных и перспективных (инновационных) технологий обработки информации, а также ознакомление с дополнительными материалами для написания магистерской диссертации.

2. Наименование организации: ЗАО «Теледисконт».

3. Сроки прохождения практики: 01.09.2014 - 30.12.2014

4. Тема выпускной квалификационной работы: «Улучшение характеристик передачи информации на основе использования инновационной технологии вейвлетного анализа».

5. Должность: Техник технического отдела.

ВВЕДЕНИЕ

Целью научно-производственной практики по основной образовательной программе «Глобальные инновации и технологический менеджмент» направления подготовки 222000 Инноватика является формирование компетенций в области формирования и реализации стратегии инновационного развития социально-экономических систем различного уровня (предприятий и их структурных подразделений, отраслей, регионов, национальной экономики). В процессе научно-производственной практики должно происходить за-крепление и углубление компетенций, сформированных в ходе теоретической подготовки обучаемого. Научно-производственная практика нацелена на приобретение студентами практических навыков и компетенций, а также опыта самостоятельной профессиональной деятельности в инновационной сфере.

Задачами научно-производственной практики по основной образовательной программе «Глобальные инновации и технологический менеджмент» направления подготовки 222000 Инноватика являются:

в области организационно-управленческой деятельности:

- формирование практических навыков разработки, организации реализации, контроля и регулирования решений, связанных с управлением организациями, подразделениями, группами (командами) сотрудников, проектами и сетями в процессе их инновационного развития;

- развитие представлений о процессе разработки стратегий инновационного развития организаций и их отдельных подразделений;

в области аналитической деятельности:

- выработка практических умений, связанных с поиском, анализом и оценкой информации для подготовки и принятия управленческих решений в сфере управления инновационной деятельностью в социально-экономической системе;

- развитие навыков анализа существующих форм организации и управления инновационной деятельностью в социально-экономических системах; формирование умений разработки и обоснования предложений по совершенствованию инновационных процессов;

- формирование практических умений проведения анализа и моделирования инновационных процессов в социально-экономических системах и их результатов для обоснования подходов к управлению инновационным развитием социально-экономических систем.

в области научно-исследовательской деятельности:

- выработка умения выявлять актуальные задачи развития научного похода к решению проблем, связанных с организацией и управлением инновационными процессами в социально-экономических системах;

- формирование умений определения потребностей в разработке научных методов и инструментов проведения исследований и анализа инновационных процессов в социально-экономических системах и результатов инновационной деятельности;

- формирование навыков применения теоретических организационно-управленческих моделей инновационных процессов для обоснования управленческий решений;

- развитие навыков поиска, сбора, обработки, анализа и систематизации информации о реальных инновационных процессах и результатах их реализации в соответствии с темой выпускной квалификационной работы;

- отработка навыков составления отчетов о выполненных работах и подготовка научных публикаций о проблемах управления в инновационной сфере деятельности;

в области педагогической деятельности:

- дополнение учебно-методических материалов по дисциплинам, связанным с организацией и управлением инновационной деятельностью практическими примерами, заданиями и кейсами [1].

1. ХАРАКТЕРИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1 Общие сведения

Компания ЗАО «ТЕЛЕДИСКОНТ»  образована  в 2006 г. с целью продвижения на рынок передовых технологий и предоставления  современных услуг связи российским юридическим и частным лицам.

Центральный узел связи ЗАО «ТЕЛЕДИСКОНТ» расположен на территории Московской Междугородной Телефонной Станции №9 (ММТС9) и базируется на опорно-транзитном коммутаторе Ericsson ANS Translocal  и оборудовании Cisco Systems. Компания является участником проекта Московский Internet Exchange (MSK-IX).

Компания организует подключение офисов и зданий к  Интернет, предоставляет  Городские и Федеральные (FREEPHONE) номера по цифровым и аналоговым линиям связи.

Передача информации осуществляется при помощи технологии PDH (Plesiochronous Digital Hierarchy) с применением потоков уровня Е1 интерфейса первичного уровня PRI (Primary Rate Interface) по технологиям OKS.7 и ISDN (Integrated Services Digital Network).

1.2 Технологии построения сети передачи данных в организации ЗАО «Теледисконт»

1.2.1 Общие сведения о коммутации каналов и коммутации пакетов

В общем случае решение каждой из частных задач коммутации - определение потоков и соответствующих маршрутов, фиксация маршрутов в конфигурационных параметрах и таблицах сетевых устройств, распознавание потоков и передача данных между интерфейсами одного устройства, мультиплексирование/демультиплексирование потоков и разделение среды передачи - тесно связано с решением всех остальных. Комплекс технических решений обобщенной задачи коммутации в совокупности составляет базис любой сетевой технологии. От того, какой механизм прокладки маршрутов, продвижения данных и совместного использования каналов связи заложен в той или иной сетевой технологии, зависят ее фундаментальные свойства.

Среди множества возможных подходов к решению задачи коммутации абонентов в сетях выделяют два основополагающих:

· коммутация каналов (circuit switching);

· коммутация пакетов (packet switching).

Рассмотрим более подробно коммутацию пакетов, которая используется при организации передачи данных компанией ЗАО «Теледисконт»[2].

1.1.2 Коммутация каналов

Эта техника коммутации была специально разработана для эффективной передачи компьютерного трафика и применяется для организации сети связи компании ЗАО «Теледисконт». Первые шаги на пути создания компьютерных сетей на основе техники коммутации каналов показали, что этот вид коммутации не позволяет достичь высокой общей пропускной способности сети. Типичные сетевые приложения генерируют трафик очень неравномерно, с высоким уровнем пульсации скорости передачи данных. Например, при обращении к удаленному файловому серверу пользователь сначала просматривает содержимое каталога этого сервера, что порождает передачу небольшого объема данных. Затем он открывает требуемый файл в текстовом редакторе, и эта операция может создать достаточно интенсивный обмен данными, особенно если файл содержит объемные графические включения. После отображения нескольких страниц файла пользователь некоторое время работает с ними локально, что вообще не требует передачи данных по сети, а затем возвращает модифицированные копии страниц на сервер - и это снова порождает интенсивную передачу данных по сети.

Коэффициент пульсации трафика отдельного пользователя сети, равный отношению средней интенсивности обмена данными к максимально возможной, может достигать 1:50 или даже 1:100. Если для описанной сессии организовать коммутацию канала между компьютером пользователя и сервером, то большую часть времени канал будет простаивать. В то же время коммутационные возможности сети будут закреплены за данной парой абонентов и будут недоступны другим пользователям сети.

При коммутации пакетов все передаваемые пользователем сообщения разбиваются в исходном узле на сравнительно небольшие части, называемые пакетами. Напомним, что сообщением называется логически завершенная порция данных - запрос на передачу файла, ответ на этот запрос, содержащий весь файл и т.д. Сообщения могут иметь произвольную длину, от нескольких байт до многих мегабайт. Напротив, пакеты обычно тоже могут иметь переменную длину, но в узких пределах, например от 46 до 1500 байт. Каждый пакет снабжается заголовком, в котором указывается адресная информация, необходимая для доставки пакета на узел назначения, а также номер пакета, который будет использоваться узлом назначения для сборки сообщения. Пакеты транспортируются по сети как независимые информационные блоки. Коммутаторы сети принимают пакеты от конечных узлов и на основании адресной информации передают их друг другу, а в конечном итоге - узлу назначения.

Достоинства коммутации пакетов:

1. Высокая общая пропускная способность сети при передаче пульсирующего трафика; 

2. Возможность динамически перераспределять пропускную способность физических каналов связи между абонентами в соответствии с реальными потребностями их трафика.

Недостатки коммутации пакетов:

1. Неопределенность скорости передачи данных между абонентами сети, обусловленная тем, что задержки в очередях буферов коммутаторов сети зависят от общей загрузки сети;

2. Переменная величина задержки пакетов данных, которая может быть достаточно продолжительной в моменты мгновенных перегрузок сети;

3. Возможные потери данных из-за переполнения буферов.
В настоящее время активно разрабатываются и внедряются методы, позволяющие преодолеть указанные недостатки, которые особенно остро проявляются для чувствительного к задержкам трафика, требующего при этом постоянной скорости передачи. Такие методы называются методами обеспечения качества обслуживания (Quality of Service, QoS)[3].

1.1.3 Цифровые потоки PDH уровня Е1

Е1 - это цифровой поток передачи данных, соответствующий первичному уровню европейского стандарта иерархии PDH. E1 имеет 30 B-каналов каждый по 64 кбит/сек для голоса или данных и 2 канала для сигнализации (30B+D+H) - один для синхронизации оконечного оборудования - содержит кодовые синхрослова и биты сигнализации, другой для передачи данных об устанавливаемых соединениях. Общая пропускная способность E1 = 2,048 Мбит/с = 2048 кбит/c.

Рис. 1.2 Структура потока Е1

Primary Rate Interface (PRI) - стандартный интерфейс, который используется в сетях ISDN и который определяет дисциплину подключения станций к широкополосным магистралям, связывающим местные и центральные АТС или сетевые коммутаторы, используя множественные DS0 (Digital Signal 0)  каналы. DS0 - основной североамериканский цифровой сигнальный стандарт (64 Кбит/сек), соответствующий ёмкости одного канала с частотой, достаточной для передачи человеческого голоса.

Стандарт DS0 был введен для передачи одного оцифрованного телефонного звонка. Для одного типичного телефонного звонка звук оцифровывается с частотой дискретизации 8 кГц и использованием 8 бит импульсно-кодовой модуляции, в результате поток данных составляет 64 кбит/сек. Из-за фундаментальной роли для передачи одного телефонного звонка стандарт DS0 используется как основной в иерархии цифровой мультиплексной передачи в телекоммуникационных системах, используемых в Северной Америке [4].

2. ХАРАКТЕРИСТИКА ИННОВАЦИИ - ВЕЙВЛЕТНЫЙ АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ

данные передача канал коммутация

2.1 Описание инновационной идеи вейвлетного анализа

Современное развитие транспортных отраслей экономики характеризуется существенным ростом потоков информации, активной компьютеризацией всего транспортного процесса, исследований и разработок. Это обусловливает необходимость освоения специалистами транспорта и промышленности новых, перспективных и эффективных методов обработки информации.

Современному инженеру хорошо знаком математический аппарат преобразования Фурье и основанный на нем спектральный анализ сигналов и процессов. Со времени разработки французским математиком Ж. Б. Фурье метода разложения функций в тригонометрические ряды прошло почти два столетия. В науке и технике появились новые актуальные проблемы, которые невозможно решить традиционным Фурье-анализом. Для решения таких задач в разных странах мира всё более широкое применение находит новый математический аппарат - вейвлет-преобразование и основанный на нем вейвлет-анализ [5].

Вейвлет-преобразование сигналов является обобщением спектрального анализа, типичный представитель которого - классическое преобразование Фурье. Применяемые для этой цели базисы названы вейвлетами - солитонообразными функциями двух аргументов - масштаба и сдвига. Введенные сравнительно недавно, в 80-х годах, они в последующие годы получили быстрое теоретическое развитие и широкое применение в различных областях обработки сигналов и изображений. В отличие от традиционного преобразования Фурье, вейвлет-преобразование обеспечивает двумерное представление исследуемого сигнала в частотной области в плоскости частота-положение. Аналогом частоты при этом является масштаб аргумента базисной функции (чаще всего - времени), а положение характеризуется ее сдвигом. Это позволяет разделять крупные и мелкие детали сигналов, одновременно локализуя их на временной шкале. Иными словами, вейвлет-анализ можно охарактеризовать как локализованный спектральный анализ или - спектральный анализ локальных возмущений. Аппаратурным аналогом одного из видов вейвлет - анализа является многоканальная полосовая фильтрация сигнала при постоянном отношении ширины полосы фильтра к центральной частоте. В настоящее время вейвлет-преобразование широко применяется в задачах обработки и кодирования сигналов и изображений самой различной природы (речь, спутниковые изображения, рентгенограммы внутренних органов), распознавания образов, при изучении свойств поверхностей кристаллов и нанообъектов и во многих других случаях [6].

В настоящее время вейвлет - преобразование широко применяется в задачах обработки и кодирования сигналов и изображений самой различной природы (речь, спутниковые изображения, рентгенограммы внутренних органов), распознавания образов, при изучении свойств поверхностей кристаллов и нанообъктов и во многих других случаях.

Сигнал - физический процесс, протекающий во времени и несущий информацию о каком-либо событии, состоянии объекта наблюдения либо передающий команды управления, указания, оповещения и т.п. Источником сигналов является любая измерительная система, экспериментальная физическая установка, технологическое оборудование, физические и др. явления. Носителем сигнала может быть механическое или звуковое колебание, тепловое, рентгеновское или другое излучение, электрический ток, напряжение или заряд. Однако, в области анализа сигналов, предметом исследований является сигнал как математический объект, представленный в виде некоторой функции, обозначаемой f (t), g (t), s (t) и т.п. , где t - независимая переменная любой физической природы (время, перемещение, частота и т.п.). Функции, обозначающие реальный сигнал, всегда вещественные, т.е. являются вещественными функциями вещественных переменных. Реальные сигналы всегда случайны, так как неслучайный, полностью известный (детерминированный) сигнал не может быть носителем новой информации. Поэтому на практике чаще всего приходится иметь дело с квазидетерминированными сигналами, которые описываются функциями с неизвестными, случайными параметрами. Чтобы подчеркнуть наличие случайных параметров в таком сигнале, его записывают, например, в виде, s (t , и 0 , и1 …)где , и 0 , и1 - некоторые случайные параметры, или s(t,и ), где и - вектор случайных параметров [6].

2.2 Физический смысл вейвлетного анализа

Вейвлетный анализ основан на вейвлет-преобразовании W{f(x)}, которое определяется как свёртка исследуемой функции f(x) с функцией специального вида, называемой анализирующим вейвлетом. Термин “вейвлет”, означающий в дословном переводе с английского “маленькая волна”, появился в 80-х г.г. в работах Ж.Морле и А.Гроссмана [7], связанных с анализом сейсмических данных.

Для того, чтобы определённая функция ш(t) могла называться вейвлетом, должны выполняться два условия [8]:

1. Функция ш(t) быстро убывает при t > ±?;

2. Среднее значение функции ш(t) равно нулю.

Разница между синусоидальной волной и вейвлетом очевидна. Синусоида не имеет ограничений по длительности: осциллируя с постоянной амплитудой на бес-конечном интервале -? ? t ? +?, она плохо локализована во временной области, но хорошо локализована в частотной. Вейвлет имеет форму одиночной волны, локализованной в узкой области а физического пространства, и быстро стремиться к нулю при удалении от точки локализации b. Вейвлет обладает конечной энергией колебаний, большая часть которой сконцентрирована в области а. Для большинства вейвлетов характерна хорошая локализация как во временной, так и в частот-ной области.

Известно, что на основе Фурье-анализа выполняется разложение сигнала на бесконечные по длительности синусоиды разной частоты. Вейвлет-анализ состоит в разложении сигнала на множество масштабированных и сдвинутых версий исходного вейвлета. Схема этого процесса может быть условно в виде пяти шагов:

1. Берём анализирующий вейвлет ш(t) и сравниваем с его начальным фрагментом анализируемого сигнала f(t).

2. Вычисляем коэффициент Wab, характеризующий близость корреляции анализирующего вейвлета ш(t) с начальным фрагментом анализируемого сигнала f(t). Чем ближе вейвлет ш(t) к анализируемому фрагменту сигнала, тем выше корреляция и тем больше коэффициент Wab. Очевидно, что величина Wab зависит также от выбора вейвлета ш(t).

3. Изменяя величину параметра сдвига b, перемещаем анализирующий вейвлет слева направо и повторяем шаги 1 - 2 до тех пор, пока не обработаем весь анализирующий сигнал f(t).

4. Выполняем масштабное преобразование анализирующего вейвлета в a раз по горизонтали и 1/а раз по вертикали и повторяем шаги 1 - 3.

5. Изменяя величину параметра масштаба а, повторяем шаги 1 - 4 для всех шкал (масштабов а-1).

После окончания процедуры мы получаем массив коэффициентов Wab, вычисленных на всём протяжении t (для всех значений b) анализируемого сигнала f(t) для разных параметров масштаба a. Образуется трёхмерное графическое представление картины коэффициентов Wab, напоминающее вид гористой местности, где на горизонтальной плоскости отложены параметры сдвига b и масштаба (-ln a), а по вертикальной оси - значения коэффициентов Wab. В отличие от преобразования Фурье, дающего одномерную информацию об относительном вкладе амплитуд разных временных масштабов (частот), результатом вейвлет-преобразования вре-менного ряда f(t) является двумерный массив амплитуд вейвлет-преобразования - значений коэффициентов Wab {f(t)}. Распределение значений коэффициентов Wab {f(t)} в пространстве (a, b), т.е. в координатах “временной масштаб а-1, временная локализация b” несёт информацию об эволюции относительного вклада структур разного масштаба во времени и называется спектром коэффициентов вейвлет-преобразования, масштабно-временным спектром или вейвлет-спектром [8].

3. ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА, ЛЕЖАЩЕГО В ОСНОВЕ РАЗРАБАТЫВАЕМОЙ ИННОВАЦИИ

3.1 Самоподобие трафика IP-коммуникаций

Трафик сигнализации IP-коммуникаций в основном исследовалсяя на предмет расчета параметров QoS (Quality of Service - качество обслуживания), таких как средняя задержка установления соединения, вероятность отказа в установлении соединения. Для протокола SIP были разработаны специальные методики расчета таких параметров. Также были разработаны механизмы предотвращения перегрузок в сети сигнализации, однако в их основе лежат простейшие подходы, такие как введение порогов обнаружения перегрузки буфера обработки сообщений, изменение таймеров ретрансляции, наращивание производительности оборудования [9].

Самоподобие сигнального трафика впервые было найдено в трафике системы сигнализации ОКС № 7, который благодаря некоторым своим особенностям очень похож на трафик IP-коммуникаций:

· все сообщения сигнализации ОКС № 7 передаются в виде пакетов и сообщений, а сама "наложенная" сеть ОКС может рассматриваться как сеть с коммутацией пакетов;

· процесс обмена сигнальными сообщениями на различных уровнях стека ОКС № 7 очень похож на соответствующие процессы в различных системах сигнализации IP-коммуникаций (SIP, H.323);

· в некоторых случаях требуется передача сообщений протокола ОКС № 7 посетям IP, для чего существуют несколько транспортных протоколов (SIGTRAN, SIP-T).

Следовательно, можно предположить, что некоторые выводы относительно свойств трафика ОКС № 7 могут быть применимы и к сигнализации IP-коммуникаций. Если доказать, что трафик протокола SIP является самоподобным, то можно будет разработать эффективные и точные методы обнаружения и предотвращения перегрузок.

Для проверки данной гипотезы было произведено исследование статистических данных о трафике протокола SIP, полученных на сети одного из крупнейших российских операторов IP-телефонии. Узел, на котором собирались данные, в архитектуре протокола SIP представлял собой Full State Proxy/Register/Redirect, то есть SIP-проксисервер, участвующий во всех фазах установления/разрушения вызова (голос, видео, факс), сервер регистрации и сервер переадресации. Также данный узел реализовывал различные дополнительные виды обслуживания (ДВО), как традиционные в сети ISDN (удержание вызова, переадресация, ожидание вызова и др.), так и специфические ДВО для сетей на базе протокола SIP (регистрация одного номера за несколькими устройствами, передачи сообщений и др.). Абоненты, зарегистрированные на сервере, принадлежали как деловому (бизнес) сектору, так и сектору домашних абонентов. В качестве абонентских устройств использовались как обычные аналоговые телефоны, так и цифровые телефоны с функцией передачи видео и текстовых сообщений. Таким образом, сигнальный трафик в сети был разнородным и по своей структуре непохожим на сигнальный трафик в традиционных телефонных сетях [9].

3.2 Преимущества вейвлет-анализа по сравнению с преобразованием Фурье

Вейвлет-функции являются набором функций, получаемых с помощью сжатий (растяжений) и сдвигов по временнуй оси исходной функции (материнского вейвлета). В самом определении вейвлетов заложена идея масштабируемости. Это позволяет подбирать функции, способные обеспечить наиболее точный анализ, для каждого вида сигнала. Кроме того, вейвлеты имеют ряд преимуществ по сравнению с традиционными методами работы со звуком. Так, преобразование Фурье не обладает временнымм разрешением, а использование специально разработанного оконного преобразования Фурье (ОПФ) позволяет фиксировать время с определенной точностью, однако сигнал при этом делится на окна одинакового размера, что лишает процедуру анализа гибкости. ВП, напротив, имеет час- тотно-временнуе окно изменяемого размера, площадь которого (как и в случае с ОПФ) определяется согласно принципу неопределенности Гейзенберга [10]. Применительно к практике можно выделить два основных преимущества вейвлетов для анализа сигналов, а именно: компактный носитель (хорошее временнуе разрешение) и полосчатый спектр (хорошее частотное разрешение)[11].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время бурного развития высоких технологий привело к появлению и повсеместному распространению сети с пакетной передачей данных, которые постепенно стали вытеснять системы с коммутацией каналов, но, по прежнему, они проектировались на основе общих положений теорий телетрафика. Однако, в 1993 г. группа американских иссследователей опубликовали результаты своей новой работы, которая вкорне изменила существующее представление о процессах, происходящих в телекоммуникационных сетях с коммутацией пакетов. Было обнаружено, что потоки невозможно аппроксимировать простейшими. Другими словами, эти потоки имеют уже совершенно иную структуру, чем принято в классической теории телетрафика.

В частности, было установлено, что трафик такой сети обладает свойством самоподобия, т.е. выглядит качественно одинаково в разных масштабах на временной оси, имеют память (последствие), а также характеризуются высокой пачечностью.

Привычный алгоритм обработки трафика, созданный для работы с простейшими потоками, оказывается недостаточно эффективным для потоков с самоподобием. Таким образом, сформировалась проблема самоподобия телетрафика[12].

В системах распределения информации с самоподобным трафиком необходимо более глубокое обеспечение качество обслуживания по сравнению с сетями построенными по принципу коммутации каналов. Для решения этой проблемы наиболее целесообразно применить технологию вейвлет-анализа, которая в полной мере позволит проанализировать все нюансы связанные с качеством передачи информационных сигналов.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Тарасова В. Н., Рабочая программа практики. Научно-производственная практика. М., 2011.

2. Лебединский А. К. Системы телефонной коммутации. М., 2006.

3. Горелов Г. В., Теория передачи сигналов на железнодорожном транспорте. М., 2001.

4. Кириллов В. И., Многоканальные системы передачи. М., 2003.

5. Зайнетдинов Р. И., Вейвлетный анализ и его применение в инженерном деле. М., 2001.

6. Новиков Л. В., Основы вейвлет-анализа сигналов. С-Пб., 1999.

7. Grossmann A., Morlet J. Decompositions of Hardy Functoins into Square Integrable Wawvelets of Constsnt Shape. SIAM J. Math., Vol.15, Jan. 1984, p. 723.

8. Астафьева Н. М., Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. Успехи физических наук. Том 166, №11, 1996.

9. Росляков А. В. Исследование свойств сигнального трафика протокола SIP. Журнал T-Comm-Телекоммуникации и Транспорт, №9, 2009.

10. Воробьев В. И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб: Изд-во Военного ун-та связи, 1999. 204 с

11. Е. В. Пиуновский, А. А. Тропченко. Анализ аудиоданных с помощью вейвлет-функций С-Пб., 2011.

12. Петров В. В. Структура телетрафика и алгоритм обеспечения качества обслуживания при влиянии эффекта самоподобия. 2006.

Размещено на Allbest.ru