O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

TELEKOMMUNIKATSIYA TEXNOLOGIYALARI FAKULTETI

“MUT va T” kafedrasi

“ALOQA TIZIMLARINI MODELLASHTIRISH VA SIMULYATSIYALASH”

fanining amaliyot mashg’ulotlarini bajarish uchun uslubiy ko’rsatma

Toshkent 2017

Mualliflar: S.O. Maxmudov, S.B. Nurmatova.

“Aloqa tizimlarini modellashtirish va simulyatsiyalash” fanining amaliyot mashg’ulotlarini bajarish uchun uslubiy ko’rsatma./TATU,. Toshkent, 2017 yil,

78 b.

Uslubiy ko’rsatma 5350100 – “Telekommunikatsiya” yo’nalishi bo’yicha bakalavrlarni tayyorlash o’quv jarayonida foydalanish uchun mo’ljallangan. Asosiy maqsadi va vazifasi “Aloqa tizimlarini modellashtirish va simulyatsiyalash” fani bo’yicha amaliyot mashg’ulotlarini o’tkazishni samarali tashkil etishdir.

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, 2017

MUNDARIJA

KIRISH..........................................................................................................	4
№ 1 - Amaliy mashg’ulot. MATLAB-Communicationsda aloqa kanalini raqamli modulyatsiya asosida modellashtirishni o‘rganish………………………………………...	5
№ 2 - Amaliy mashg’ulot MATLAB-Communicationsda aloqa kanalini kodlash jarayoni asosida modellashtirishni o‘rganish............................................................................	16
№ 3 - Amaliy mashg’ulot MATLAB-Stateflow da diskret aloqa kanalni binomial model asosida modellashtirishni o‘rganish …………………………..…………………….	19
№ 4 - Amaliy mashg’ulot MATLAB-Stateflow da diskret aloqa kanalini petrovich modeli asosida modellashtirishni o‘rganish ………………………...………………………	28
№ 5 - Amaliy mashg’ulot MATLAB-Stateflow da OSI modelini kanal va fizik pog‘onalarini modellashtirishni o‘rganish ………………………………………………...	38
№ 6 - Amaliy mashg’ulot MATLAB-Simevents da bir kanalli OXKT ni modellashtirishni o‘rganish…………………………………………………..…..……………	49
№ 7 - Amaliy mashg’ulot MATLAB-Simevents da ko’p kanalli OXKT ni modellashtirishni o‘rganish…………………………………………………..…..……………	56
№ 8 - Amaliy mashg’ulot MATLAB-Simevents da kommutator ishlashini modellashtirishni o‘rganish...………………………………………………………………….	61
№ 9 - Amaliy mashg’ulot MATLAB-Statistics da tajribaviy natijalariga ishlov berish va baholash...........……………………………………………………………..	67

KIRISH

Uzatishlarning bir yoki bir necha turini: telefon, telegraf, faksimil turlarini, ma’lumotlar uzatish va hujjatli xabarlarning boshqa turlarini, televizion va radioeshittirish dasturlarini translyatsiya qilishni ta’minlovchi aloqa tizimi vositalarining majmui telekommunikatsiyalar tarmog‘i hisoblanadi.

Aloqa tarmoqlari belgilangan maqsadiga ko‘ra umumiy foydalanishdagi, idoraviy va ajratilgan telekommunikatsiyalar tarmoqlariga bo‘linadi.

Telekommunikatsiya xizmatlari ko‘rsatishning yagona prinsiplari, ularni taqdim etish va foydalanuvchilarga telekommunikatsiya xizmatlarini ko‘rsatish uchun mo‘ljallangan aloqa tarmog‘i umumiy foydalanishdagi telekommunikatsiyalar tarmoqlariga kiradi.

Aloqa tarmoqlarini loyihalashda modellashtirish va simulyatsiya jarayonlarining o‘rni kattadir. Ushbu jarayonlarda aloqa tarmoqlarining optimal fizik va funksional strukturalari aniqlanadi.

№ 1 amaliy mashg’ulot

MATLAB-COMMUNICATIONSDA ALOQA KANALINI RAQAMLI MODULYATSIYA ASOSIDA MODELLASHTIRISHNI O‘RGANISH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

- Ma’lumot uzatish tizim va tarmoqlarida mavjud modulyatsiya va manipulyatsiya usullari bilan tanishish;

- Mavjud modulyatsiya usullarini shovqinbardoshliligini taqqoslash va tahlil qilish.

2. QISQACHA NAZARIY MA’LUMOT

Axborot – bu jarayon, hodisa, belgilar va holatlarni ifodalovchi kattalikdir. Umuman olganda axborot juda keng tushuncha bo‘lib u tabiatdagi har qanday jarayon va hodisalarni misol qilib keltirish mumkin. Axborot-bu uzatish, taqsimlash, hosil qilish, saqlash va foydalanish ob’yekti hisoblanuvchi ma’lumotlardir.

Ma’lumot - bu uzatish va qabul qilib olish uchun muljallangan axborotning bir ko’rinishidir. Xabar tushunchasida uzatilishi kerak bo‘lgan biron bir voqea yoki hodisa haqida axborot (ma’lumot) ni tushunishimiz lozim. Xabar-axborot taqdim qilish shakli hisoblanadi. Xabarlarni uzoq masofalarga uzatish imkoniyatiga ega bo‘lish uchun ularni yuqori chastotali tebranishlarga aylantirish kerak va ularni signallar deb aytish mumkin. Demak signal – bu xabarni tashuvchi yuqori chastotali tebranishdir.

Modulyatsiya deb yuqori chastotali garmonik tashuvchi tebranishning biror bir parametrini (amplitudasini, chastotasini, yoki fazasini) past chastotali birlamchi signalning o‘zgartirish qonuniga mos ravishda o‘zgarishiga aytiladi.

Agarda birlamchi past chastotali signal va garmonik tashuvchi tebranish uzliksiz signallar bo‘lsa, u holda modulyatsiya uzliksiz modulyatsiya deyiladi. uzliksiz modulyatsiyaning quyidagi turlari mavjud:

- Amplituda modulyatsiyasi (AM);

- Chastota modulyatsiyasi (ChM);

- Faza modulyatsiyasi (FM).

Amplituda modulyatsiyasi deb, yuqori chastotali garmonik tashuvchi tebranishning amplitudasining o‘zgarish qonuniga mos ravishda o‘zgarishiga aytiladi. Yuqori keltirilgan ta’rifga asoslanib AM signalning amplitudasini quyidagi ifoda ko‘rinishda berish mumkin:

- axborot signal: i(t)

- tashuvchi tebranish: c(t) = C₀∙sin(Ω₀t)

- АМ-signal: a(t) = [C₀ + ΔC∙i(t)]∙sin(Ω₀t)

Chastota modulyatsiyasi deb, yuqori chastotali garmonik tashuvchi tebranishning chastotasining o‘zgarish qonuniga mos ravishda o‘zgarishiga aytiladi. Yuqori keltirilgan ta’rifga asoslanib ChM signalning amplitudasini quyidagi ifoda ko‘rinishda berish mumkin:

• axborot signal: i(t)

• tashuvchi tebranish: c(t) = C₀∙sin(Ω₀t)

• ChМ-signal: f(t) = C₀∙sin([Ω₀ + ΔΩ∙i(t)]∙t)

Faza modulyatsiyasi deb, yuqori chastotali garmonik tashuvchi tebranishning fazasining o‘zgarish qonuniga mos ravishda o‘zgarishiga aytiladi. Yuqori keltirilgan ta’rifga asoslanib FM signalning amplitudasini quyidagi ifoda ko‘rinishda berish mumkin:

• axborot signal: i(t)

• tashuvchi tebranish: c(t) = C₀∙sin(Ω₀t + φ₀)

• FМ-сигнал: p(t) = C₀∙sin(Ω₀t + [φ₀ + Δφ∙i(t)])

3. TOPSHIRIQ

Ushbu amaliy mashg’ulot ishida 1.1-jadvaldagi ma’lumotlardan foydalanilgan holda 1.1-rasmda keltirilgan modelni yig’ish va uni tekshirish talab etiladi.

Hosil qilingan modelda amplituda, chastota va faza modulyatsiyalangan signalni shovqinga bardoshliligi tekshirish zarur. Buning uchun modeldagi kuchaytirgich qiymatlarini quyidagi qiymatlarda natijalar olinib xulosa qilinadi:

a) kuchaytirish koeffitsienti – 0;

b) kuchaytirish koeffitsienti – 0.1;

c) kuchaytirish koeffitsienti – 0.5

1.1-rasm. Modelning tuzilishi (M1-M5 – garmonik signal manbalari)

1.1-jadval

Garmonik signallarni amplituda va chastotalarini qiymatlari

Вariant	Signal 1		Signal 2		Signal 3		Signal 4		Signal 5
Вariant	Amplituda	Chastota	Amplituda	Chastota	Amplituda	Chastota	Amplituda	Chastota	Amplituda	Chastota
1	1.0	0.05	1.5	0.10	2.0	0.15	2.5	0.20	3.0	0.25
2	1.0	0.10	1.5	0.15	2.0	0.20	2.5	0.25	3.0	0.05
3	1.0	0.15	1.5	0.20	2.0	0.25	2.5	0.05	3.0	0.10
4	1.0	0.20	1.5	0.25	2.0	0.05	2.5	0.10	3.0	0.15
5	1.0	0.25	1.5	0.05	2.0	0.10	2.5	0.15	3.0	0.20
6	1.0	0.05	1.5	0.12	2.0	0.19	2.5	0.26	3.0	0.33
7	1.0	0.12	1.5	0.19	2.0	0.26	2.5	0.33	3.0	0.05
8	1.0	0.19	1.5	0.26	2.0	0.33	2.5	0.05	3.0	0.12
9	1.0	0.26	1.5	0.33	2.0	0.05	2.5	0.12	3.0	0.19
10	1.0	0.33	1.5	0.05	2.0	0.12	2.5	0.19	3.0	0.26
11	1.0	0.05	1.5	0.14	2.0	0.23	2.5	0.32	3.0	0.41
12	1.0	0.14	1.5	0.23	2.0	0.32	2.5	0.14	3.0	0.05
13	1.0	0.23	1.5	0.32	2.0	0.41	2.5	0.23	3.0	0.14
14	1.0	0.32	1.5	0.41	2.0	0.05	2.5	0.32	3.0	0.23
15	1.0	0.41	1.5	0.05	2.0	0.14	2.5	0.41	3.0	0.32
16	1.0	0.10	1.5	0.15	2.0	0.20	2.5	0.25	3.0	0.05
17	1.0	0.15	1.5	0.20	2.0	0.25	2.5	0.05	3.0	0.10
18	1.0	0.20	1.5	0.25	2.0	0.05	2.5	0.10	3.0	0.15
19	1.0	0.25	1.5	0.05	2.0	0.10	2.5	0.15	3.0	0.20
20	1.0	0.05	1.5	0.10	2.0	0.15	2.5	0.20	3.0	0.25
21	1.0	0.12	1.5	0.19	2.0	0.26	2.5	0.33	3.0	0.05
22	1.0	0.19	1.5	0.26	2.0	0.33	2.5	0.05	3.0	0.12
23	1.0	0.26	1.5	0.33	2.0	0.05	2.5	0.12	3.0	0.19
24	1.0	0.33	1.5	0.05	2.0	0.12	2.5	0.19	3.0	0.26
25	1.0	0.05	1.5	0.12	2.0	0.19	2.5	0.26	3.0	0.33
26	1.0	0.14	1.5	0.23	2.0	0.32	2.5	0.41	3.0	0.05
27	1.0	0.23	1.5	0.32	2.0	0.14	2.5	0.05	3.0	0.14
28	1.0	0.32	1.5	0.41	2.0	0.23	2.5	0.14	3.0	0.23
29	1.0	0.41	1.5	0.05	2.0	0.32	2.5	0.23	3.0	0.32
30	1.0	0.05	1.5	0.14	2.0	0.41	2.5	0.32	3.0	0.41

Hisobotni tarkibida mavjud bo’lishi zarur bo’lgan elementlar:

- Amaliy mashg’ulot ishini raqami va nomi;

- mos variant bilan bajarilgan topshiriq;

- MatLAB dasturida yaratilgan modelni ko’rinish;

- yaratilgan har bir model bo’yicha ossillogrammadagi diagramma ko’rinishlari;

- olingan natijalar bo’yicha xulosalar.

Hisobot to’rtta qismdan iborat bo’lishi zarur:

- birinchi qism – mos variantlardagi topshiriq;

- ikkinchi qism – amplituda modulyatsiya yordamida hosil qilingan model va model natijalari;

- uchinchi qism – chastota modulyatsiya yordamida hosil qilingan model va model natijalari;

- to’rtinchi qism – faza modulyatsiya yordamida hosil qilingan model va model natijalari.

4. TOPSHIRIQNI BAJARISHGA KO’RSATMALAR

4.1. Topshiriqni bajarishga tayyorgarlik

Ushbu ishni bajarish uchun MatLAB dasturini ishga tushirish, keyin «Simulink» (1.2-rasm, marker 1) tugmasini bosish kerak. Natijada Simulink bloklar kutubxonasi ochiladi (rasm 1.3). Ochilgan Simulink oynasida «New model» (рис. 1.3, marker 1) tugmasi bosilib, model hosil qilinadigan varoq ochiladi va zarur bloklar majmuasi maydonga joylashtiriladi.

1.2 – rasm. Simulink kutubxonasini ishga tushirish

1.3 – rasm. Simulink bloklar kutubxonasi oynasi

4.2. Amplituda, chastota va faza modulyatsiyali model sxemasini yaratish tartibi

Modelni yaratish vaqtida M1-M5 garmonik signal manbasi kiritishda Simulink – Sources bloklar kutubxonasidagi «Sine Wave» (1.4-rasm, marker 1) blokidan foydalanish kerak. Qolgan bloklar olingan blok yordamida hosil qilinadi, ya’ni olingan blok belgilanib «Ctrl + C» tugmalari va «Ctrl + V» tugmalari ketma – ket bosiladi.

1.4 – rasm. Simulink – Sources bloklar kutubxonasidagi «Sine Wave» bloke

Undan keyingi garmonik signallarni birlashtiruvchi blok sifatida Simulink – Math Operation bloklar kutubxonasidan «Add» ( 1.5-rasm, marker 1) bloki tanlanadi.

1.5-rasm. Simulink – Math Operation bloklar kutubxonasidan «Add» bloke

«Add» blokini ish maydoniga joylashtirilganda kirish uchun ikkita port ajratilganini ko’rish mumkin. Bizga esa beshta port zarur, buning uchun «Add» blokini ustida sichqonchani chap tugmasini ikki marta bosib blokni parametrlari aks etgan oynani (1.6-rasm) ochamiz. Unda mavjud parametrlardan «List of signs» maydonida «+» belgilar sonini beshtaga yetkazamiz (1.6-rasm, marker 1). O’zgargan «Add» bloki kirishiga «Sine Wave» blokini chiqishini ulaymiz.

1.6-rasm. «Add» blokini parametrlar oynasi

Modeldagi keyingi blok amplitudali modulyator hisoblanadi. Ushbu ishda bu blokni vazifasini Communication Blockset – Modulation / Analog Passband Modulation bloklar kutubxonasidan «DSB AM Modulator Passband» blokini tanlaymiz (1.7-rasm, marker 1).

Mos holda modulyatorni chiqishi demodulyator kirishiga kirishdan oldin summator bilan bog’langan. Ushbu blok vazifasini bajarishda «Add» blokidan foydalaniladi. Undan so’ng demodulyator Communication Blockset – Modulation / Analog Passband Modulation bloklar kutubxonasidan «DSB AM Demodulator Passband» blokini tanlaymiz (1.7-rasm, marker 2).

1.7-rasm. Communication Blockset – Modulation / Analog Passband Modulation bloklar kutubxonasidan «DSB AM Demodulator Passband» va «DSB AM Modulator Passband» bloklari

Modelda keltirilgani bo’yicha modulyator summatorda shovqin generatori kuchaytirgich orqali birikadi. Shovqin generatori sifatida Gauss shovqinli Communication Blockset – Comm Source / Noise Generators bloklar kutubxonasidan «Gaussian Noise Generator» blokini olamiz (1.8-rasm, marker 1).

Ushbu ishda kuchaytirgich sifatida Simulink – Math Operation bloklar kutubxonasidan «Gain» blokini olamiz (1.9-rasm, marker 1).

Olinadigan natijalarni belgilash uchun demodulyator chiqishiga ossilogramma ulaymiz. Ossilogramma vazifasini bajarish uchun Simulink – Sinks bloklar kutubxonasidan «Scope» blokini olamiz (1.10-rasm, marker 1).

1.8-rasm. Communication Blockset – Comm Source / Noise Generators bloklar kutubxonasidan «Gaussian Noise Generator» bloki

1.9-rasm. Simulink – Math Operation bloklar kutubxonasidan «Gain» bloki

1.10-rasm. Simulink – Sinks bloklar kutubxonasidan «Scope» bloke

Yuqoridagi bloklar ketma-ketligini ta’minlagan holda 1.11-rasmda keltirilgan model sxemasiga ega bo’lamiz.

1.11-rasm. MatLAB – Simulink dasturidagi ma’lumot uzatish modelini sxemasi

Yig’ilgan model sxemasi bo’yicha natijalar olish uchun modelni ishga tushirish zarur, buning uchun imitatsion model hosil qilish oynasidagi panelidan «Start simulation» (1.12-rasm, marker 1) tugmasi bosiladi.

1.12-rasm. Imitatsion model hosil qilish oynasidagi panel

Chastota modulyatsiyali modelda yuqorida keltirilgan bloklar ichidan modulyator va demodulyatorlarni chastota modulyatsiya bloklariga almashtiramiz. Chastota modulyatsiyali modulyator va demodulyatorlar sifatida mos holda Communication Blockset – Modulation / Analog Passband Modulation bloklar kutubxonasidan «FM Modulator Passband» (1.13-rasm, marker 1) va «FM Demodulator Passband» (1.13-rasm, marker 2) bloklarini olamiz.

1.13-rasm. Communication Blockset – Modulation / Analog Passband Modulation bloklar kutubxonasidan «FM Modulator Passband» va «FM Demodulator Passband» bloklari

Faza modulyatsiyali modelda yuqorida keltirilgan bloklar ichidan modulyator va demodulyatorlarni faza modulyatsiya bloklariga almashtiramiz. Faza modulyatsiyali modulyator va demodulyatorlar sifatida mos holda Communication Blockset – Modulation / Analog Passband Modulation bloklar kutubxonasidan «PM Modulator Passband» (1.14-rasm, marker 1) va «PM Demodulator Passband» (1.14-rasm, marker 2) bloklarini olamiz.

1.14-rasm. Communication Blockset – Modulation / Analog Passband Modulation bloklar kutubxonasidan «PM Modulator Passband» va «PM Demodulator Passband» bloklari

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. Axborot nima va uning turlari?

2. Xabar nima va uning xususiyatlari?

3. Ma’lumot nima?

4. Signal va uning turlari?

5. Shovqin va uni kelib chiqish sabablari?

6. Modulyatsiya va monipulyatsiya nima?

7. Modulyatsiya va monipulyatsiya turlari?

8. Modulyatsiya va monipulyatsiyalarni asosiy ko’rsatkichlari?

№ 2 amaliy mashg’ulot

MATLAB-COMMUNICATIONSDA ALOQA KANALINI KODLASH JARAYONI ASOSIDA MODELLASHTIRISHNI O‘RGANISH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

- Ma’lumot uzatish tizim va tarmoqlarida mavjud kodlash usullari bilan tanishish;

- Mavjud kodlash usullarini shovqinbardoshliligini taqqoslash va tahlil qilish.

2. QISQACHA NAZARIY MA’LUMOT

Kod deb – istalgan ko‘rinishdagi axborotni masofadan turib uzatish uchun qulay shaklda ifodalashga mo‘ljallangan shartli belgilar (simvollar) yoki signallar tizimiga aytiladi. Bu belgilar yoki signallar to‘plamiga kod alfaviti deyiladi. Koddagi elementlar yoki belgilar soni har doim chegaralangan bo‘ladi. Bu elementlardan kodli kombinatsiyalar tuziladi.

Shovqinli kanalda kodlash haqida Shennonning asosiy teoremasi:

- Har qanday xabar manbaining mahsuldorligi kanalni o‘tkazish qobiliyatidan kichik, shunga ko‘ra hosil qilingan xabar manbai barcha axborotni yetarlicha kichik xatoli ehtimollik bilan uzatishga imkon beruvchi kodlash usuli mavjud bo‘ladi.

- Agar xabar manbaining mahsuldorligi kanalni o‘tkazish qobiliyatidan katta bo‘lsa, u holda axborotni yetarlicha kichik xatolik ehtimollik bilan uzatishga imkon beruvchi kodlash usuli mavjud emas.

Axborot qismini uzunligi k kod asosi va xabar alfaviti hajmi orqali aniqlanadi. Tekshiruvchi qismini uzunligi r kerak bo‘ladigan to‘g‘rilash qobiliyati bilan aniqlanadi.

Kod uzunligi n=k+r.

Shovqinbardosh kod deb – xato qabul qilingan razryadlarni aniqlaydigan va to‘g‘rilaydigan kodga aytiladi.

Bunday kodlar quyidagi prinsipga asoslanib tuziladi: n razryadli, kodli kombinatsiyalar soni N ta bo‘lsin.

Lekin axborot uzatish uchun esa faqatgina ulardan N_r tasi ishtirok etadi va ular ruxsat etilgan kombinatsiyalar deyiladi.

N – N_r tasi esa man qilingan kodli kombinatsiyalar deyiladi.

Agar kodli kombinatsiyalarda kombinatsiyadagi razryadlar soni bir xil bo‘lsa, bunday kodlar teng taqsimlangan kodlar deyiladi.

Agarda kodli kombinatsiyalardagi razryadlar soni har xil bo‘lsa, bunday kodlar teng taqsimlanmagan kodlar deyiladi.

Teng taqsimlangan kodlar ikki turga bo‘linadi: blokli va uzluksiz.

Blokli kodlar uzatilayotgan axborotli ketma-ketlik alohida kodli kombinatsiyalarga bo‘linadi va ular bir-biriga bog‘liq bo‘lmagan holda kodlanadi va dekoderlanadi.

Bu xolat uzatilayotgan xabarga n ta elementlardan tashkil topgan blok yoki har xil elementlardan iborat bo‘lgan blok mos keladi.

Uzluksiz kodlar esa axborotli razryadlarning uzluksiz ketma-ketligidan iborat va ularni bo‘laklarga bo‘lib bo‘lmaydi. Bunday kodlarda informatsion razryadlar orasiga ortiqcha razryadlar ma’lum tartibda joylashtiriladi.

3. TOPSHIRIQ

Ushbu amaliy mashg’ulot ishida 2.1 va 2.2-rasmda keltirilgan sxemalarni mos variantlar bilan shovqinbardosh kodli va shovqinbardosh kodsiz keltirilgan sxemalarni yig’ish zarur.

2.1-rasm. Xemming kodisiz tuzilgan ma’lumot uzatish tizimi modeli

2.2-rasm. Xemming kodi bilan tuzilgan ma’lumot uzatish tizimi modeli

Modelni tuzishda 2.1 va 2.2-rasmlarda keltirilgan sxemadagi ikkilik simmetrik kanalda xatolarni paydo bo’lish ehtimolligi qiymatlarini (Error Probability) 0.01 dan 0.20 gacha 0.01 qadam bilan o’zgartirish talab etiladi.

Kanalda Xemming kodini qo’llagan va qo’llanmagan sxema bo’yicha modellashtirish natijalarini grafigida xatolik koeffitsientini xatolarni paydo bo’lish ehtimolligi qiymatlariga bog’lagan holda bitta grafikda ifodalang.

Hisobotni tarkibida mavjud bo’lishi zarur bo’lgan elementlar:

- Amaliy mashg’ulot ishini raqami va nomi;

- mos variant bilan bajarilgan topshiriq;

- MatLAB dasturida yaratilgan modelni ko’rinish;

- Xemming kodini qo’llagan va qo’llanmagan sxema bo’yicha modellashtirish natijalari;

- Olingan natijalar bo’yicha xulosalar.

4. TOPSHIRIQNI BAJARISHGA KO’RSATMALAR

Ushbu ishni bajarishda quyida ko’rsatilgan bloklardan foydalanish zarur:

- tasodifiy sonlar generatori - Communication Blockset bloklar kutubxonasidagi Comm Sources → Random Data Sources bloklar guruhidan «Random Integer Generator» bloki;

- sonlarni bitlarga o’zgartiruvchi - Communication Blockset bloklar kutubxonasidagi Utility Blocks bloklar guruhidan «Integer To Bit Converter» bloki;

- bitlarni sonlarga o’zgartiruvchi - Communication Blockset bloklar kutubxonasidagi Utility Blocks bloklar guruhidan «Bit To Integer Converter» bloki;

- Xemming koderi - Communication Blockset bloklar kutubxonasidagi Error Detection and Correction → Block guruhidan «Hamming Encoder» bloki;

- Xemming dekoderi - Communication Blockset bloklar kutubxonasidagi Error Detection and Correction → Block guruhidan «Hamming Decoder» bloki;

- ikkilik simmetrik kanal - Communication Blockset bloklar kutubxonasidagi Channels guruhidan «Binary Symmetric Channel» bloki;

- xatolarni hisoblovchi - Communication Blockset bloklar kutubxonasidagi Comm Sinks guruhidan «Error Rate Calculation» bloki;

- displey – Simulink bloklar kutubxonasidagi Sinks guruhidan «Display» bloki.

Tasodifiy sonlar generatori [0; 15] intervalidagi butun sonlarni hosil qilishi lozim, buning uchun «Random Integer Generator» blokini «M-ary number» parametrini 16 ga sozlash talab etiladi.

Kodlash uchun [0; 15] intervaldagi sonlarni 4 bitdan qilib ifodalash lozim, buning uchun «Integer To Bit Converter» va «Bit To Integer Converter» bloklaridagi «Number of bits per integer» parametrini 4 ga sozlash talab etiladi.

Xatolar sonini bilish uchun «Error Rate Calculation» blokidagi «Output data» parametriga Port ga sozlash talab etiladi.

«Hamming Encoder» va «Hamming Decoder» bloklaridagi Codeword length» va «Message length» parametrlari mos holda belgilanadi.

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. Ishonchlilikni oshirish usullari?

2. Ishonchlilikni oshirish usullariga qo‘yiladigan talablar?

3. Shennonning asosiy teoremasi?

4. Shovqinbardosh kod nima va vazifasi?

5. Shovqinbardosh kodlarning klassifikatsiyasi?

6. Shovqinbardosh kodlarning parametrlari?

7. Shovqinbardosh kodlarga qo’yiladigan talablar?

8. Shovqinbardosh siklik kodlar yordamida axborotni kodlash va dekodlash tartibi?

9. Kodli kombinatsiyada xatolikni aniqlash?

№ 3 amaliy mashg’ulot

MATLAB-STATEFLOW DA DISKRET ALOQA KANALNI BINOMIAL MODEL ASOSIDA MODELLASHTIRISHNI O‘RGANISH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

- Ma’lumot uzatish tizim va tarmoqlarida mavjud aloqa kanallari bilan tanishish;

- Mavjud aloqa kanallarini shovqinbardoshliligini taqqoslash va tahlil qilish.

2. QISQACHA NAZARIY MA’LUMOT

Aloqa kanali – bu signalni ma’lumot uzatish tizimini bir nuqtasidan boshqa nuqtasiga uzatishda qatnashadigan qurilmalar jamlanmasi.

Agar kanal bo’ylab diskret signallar uzatilsa? U holda kanal diskret kanal deb ataladi. Diskret kanallar ikki turda bo’ladi: xotirali va xotirasiz.

Xotirasiz diskret kanal – bu chiqishda ā_ibelgini paydo bo’lish ehtimolligi faqat ā_ibelgiga bog’liq bo’ladi.

Xotirali diskret kanal – bu chiqishda ā_ibelgini paydo bo’lish ehtimolligi na faqat ā_ibelgiga balki, undan oldingi kirish –chiqish belgisiga bog’liq bo’ladi.

Eng oddiy o’rganiladigan diskret kanal modeli – bu xatolarni paydo bo’lish ehtimolligi binomial taqsimotga bo’ysinuvchi xotirasiz simmetrik diskret kanal:

, (3.1)

bu yerda: n – qabul qilingan belgilar soni;

k – n uzunlikdagi paydo bo’lishi mumkin bo’lgan bitlar soni;

p – bitta belgini xato bo’lish ehtimolligi.

Yuqoridagilarni hisobga olinsa m uzunlikdagi belgilar blokida xatoni yuzaga kelish ehtimolligi quyidagicha bo’ladi:

, (3.2)

bloklarni to’g’ri qabul qilish ehtimolligi esa quyidagiga teng:

. (3.3)

Diskret kanalining binominal modelini o'rganish maqsadida ko'rsatilgan modeldan imkon qadar modellashtirish vaqt qiymatini (bu ishonchli natijaga erishish uchun zarur) o'rnatgan holda foydalangan ma’qul.

3. TOPSHIRIQ

Ushbu amaliy mashg’ulot ishida 3.1-jadvaldan boshlang’ich ma’lumotlarni hisobga olgan holda MatLAB-Stateflow kutubxonasidagi bloklar yordamida p₁ va p₂ belgilarni xato bo’lish ehtimolligida ikkilik simmetrik kanalda xatolar taqsimotini aniqlovchi binomial model yaratish lozim. Modellashtirish asosida olingan natijalarni matematik hisoblash natijalari bilan solishtirish talab etiladi.

Hisobotni tarkibida mavjud bo’lishi zarur bo’lgan elementlar:

- Amaliy mashg’ulot ishini raqami va nomi;

- mos variant bilan bajarilgan topshiriq;

- kanaldagi xatolar taqsimotini hisoblash;

- MatLAB-Simulink da model sxemasini yaratish;

- MatLAB-Stateflow da holatlar diagrammasini yaratish;

- Model asosida xatolar taqsimotini aniqlash;

- Olingan natijalarni solishtirish va xulosalar berish.

3.1-jadval

№ 3 amaliy mashg‘ulot ishi uchun variantlar

№	n	p₁	p₂	№	p₁	p₂
1	3	0,01	0,53	16	0,01	0,45
2	4	0,01	0,53	17	0,01	0,45
3	5	0,01	0,53	18	0,01	0,45
4	6	0,01	0,53	19	0,01	0,45
5	7	0,01	0,53	20	0,01	0,45
6	3	0,02	0,13	21	0,02	0,55
7	4	0,02	0,13	22	0,02	0,55
8	5	0,02	0,13	23	0,02	0,55
9	6	0,02	0,13	24	0,02	0,55
10	7	0,02	0,13	25	0,02	0,55
11	3	0,03	0,23	26	0,03	0,15
12	4	0,03	0,23	27	0,03	0,15
13	5	0,03	0,23	28	0,03	0,15
14	6	0,03	0,23	29	0,03	0,15
15	7	0,03	0,23	30	0,03	0,15

4. TOPSHIRIQNI BAJARISHGA KO’RSATMALAR

MatLAB-Stateflow da modelni yaratish uchun Simulink ni ishga tushirib Stateflow bloklar kutubxonasidagi «Chart» blokini yangi model oynasiga joylashtiramiz (3.1-rasm, marker 1).

3.1-rasm. Stateflow bloklar kutubxonasidagi «Chart» bloki

Ishchi model oynasida Stateflow-diagrammalarini hosil qilish uchun «Chart» blokiga ikki marta bosamiz. Ochilgan oynadagi chap tomonda joylashgan elementlar panelidan foydalanib Stateflow-diagrammalarini hosil qilamiz. Stateflow-diagrammalarini hosil qilishda holatlarni ko’rsatuvchi «State» tugmasidan olinadi (3.2-rasm).

3.2-rasm. «State» tugmasi

Stateflow-diagrammalarini holatlarini o’zini nomlari va vazifalari bo’ladi, shunga ko’ra quyidagi kalit so’zlar ishlatilishi mumkin:

- entry – mavjud holatni harakatini ko’rsatuvchi kirish parametrlar, belgilar kiritiladi;

- during – mavjud holatni keyingi holatlar bilan bog’lash harakatini ko’rsatuvchi oraliq parametrlar, belgilar kiritiladi;

- exit – mavjud holatni harakatini ko’rsatuvchi chiqish parametrlar, belgilar kiritiladi.

Stateflow-diagrammalarida boshlang’ich holatni belgilash uchun «Default Transition» tugmasidan foydalanib boshlang’ich holatga kirishini ko’rsatadi va holat devorida belgilanadi (3.3-rasm).

3.3-rasm. «Default Transition» tugmasi

Stateflow-diagrammalari hosil qilishda ba’zida holatlarga o’tishda holatlar chiqishlari birlashtirishni talab qiladi, bu vaqtda «Connective Junction» tugmasi (3.4-rasm) yordamida yo’nalishlar birlashtiriladi.

3.4 - rasm. «Connective Junction» tugmasi

Holatlarga o’tishda shartlar kiritiladi, bunda yo’nalish ko’rsatkichiga sichqoncha ko’rsatkichini keltirib bosamiz. Natijada yo’nalish ko’rsatkichida «?» belgisi paydo bo’ladi, so’ngra «?» belgisiga kursorni qo’yib belgilangan shartni kvadrat qavsga kiritamiz.

Yuqoridagi keltirilgan holatlar va tugmalar yordamida binomial ikkilik simmetrik kanal modeli uchun Stateflow-diagrammalarini hosil qilamiz (3.5-rasm).

3.5-rasmda Stateflow-diagrammalari misol qilib ko’rsatilgan. Bu yerda ikkilik simmetrik kanal bo’ylab ikki bitdan iborat xabar o’tmoqda. Ushbu ikki bitli xabarni kanalda yuzaga kelishi mumkin bo’lgan holatlari quyidagicha bo’ladi:

- xabarda xatolik yo’q (ERRCOUNT_0 holati);

- xabarda bitta bit xato (ERRCOUNT_1 holati);

- xabarda ikkala bitlar ham xato (ERRCOUNT_2 holati).

Описание: SF-диаграмма

3.5-rasm. Diskret kanalni binomial model asosidagi SF-diagrammasi

Modelni ishga tushirish vaqtida 3.6-rasmda ko‘rsatilgan xabar paydo bo‘lishi kerak va ushbu oynada modelda ishtirok yetayotgan parametrlar ro‘yxati mavjud. Agarda parametrlar oldindan belgilangan bo‘lsa bunday xabar paydo bo‘lmaydi.

3.6-rasm. Stateflow-diagrammalari uchun o‘zgaruvchilarni e’lon qilish oynasi

Ochilgan oynada qo‘llanilgan barcha parametrlarni o‘zgarish maydonini belgilash talab etiladi. Ushbu ishda quyidagi o‘zgarish maydoni mavjud:

- local – faqat Stateflow-diagrammalari ichida o‘zgaruvchi lokal o‘zgaruvchilar;

- input – faqat Stateflow-diagrammalariga kirishiga keluvchi o‘zgaruvchilar;

- output – faqat Stateflow-diagrammalaridan chiqib ketuvchi o‘zgaruvchilar.

Parametrlarni o‘zgarish maydoni belgilangandan so‘ng Simulink-modelidagi «Chart» bloki ko‘rinishi 3.7-rasmdagi holatga keladi.

3.7-rasm. Stateflow-diagrammalari yaratilgandan keyingi «Chart» blokini ko‘rinishi

Ushbu amallardan so‘ng «Chart» bloki chiqishlarini «Display» blokiga, kirishiga esa «Constant» blokini qo‘shamiz (3.8-rasm). «Display» va «Constant» bloklarini mos holda Sinks bloklar kutubxonasidan va Sources bloklar kutubxonasidan olinadi.

«Constant» blokida «Constant value» parametriga variantlar bo‘yicha mos bo‘lgan (p₁ va p₂) belgilarda xotolikni paydo bo‘lish ehtimolligi qiymatlari keltiriladi.

3.8-rasm. MatLAB-Simulink dagi binomial ikkilik simmetrik kanal sxemasi

O'rnaganish natijalari

Diskret kanalining binominal modeli orqali yetkaziladigan ehtimoliy xatosi p=0.2, uzunligi n=8 bit kod kombinasiyalari o'rganish natijalari 3.1 jadvalda berilgan.

3.1-jadval

k	Modellashtirish natijalari	Hisob-kitob natijalari
0	0,167772160	0,167600000
1	0,335544320	0,335600000
2	0,293601280	0,293400000
3	0,146800640	0,147700000
4	0,045875200	0,045300000
5	0,009175040	0,009162000
6	0,001146880	0,001062000
7	0,000081920	0,000100700
8	0,000002560	0,000009500

Ko'rib turganingizdek, k = 0 …,5 da modellashtirish va hisoblash natijalari ozgina farq qiladi. k = 6, 7, 8. da ko'proq farqni kuzatish mumkin. Lekin modellashtirish vaqtining uzayishi bilan bunday farqlar kamayib boradi.

Quyidagi dastur taqsimlash parametrlarini aniqlash uchun ishlatilgan:

k = [0 1 2 3 4 5 6 7 8];

p = [0.167772160 0.335544320 0.293601280 0.146800640 0.045875200 0.009175040

0.001146880 0.000081920 0.000002560];

n = length(k);

kmin = k(1);

kmax = k(n);

fprintf('min=%d max=%d\n', kmin, kmax);

del = (kmax - kmin)/n;

kl = kmin - del;

kr = kmax + del;

bar(k, p, 1);

y(1) = 0;

y(n+2) = 1;

for i = 2:n+1,

y(i) = y(i-1)+p(i-1);

end

x = [k(1)-1 k k(n)+1];

stairs(x, y);

xlim([kl, kr]);

Mx = sum(k.*p);

Dx = sum((k - Mx).^2.*p);

v1 = Mx;

v2 = sum(k.^2.*p);

v3 = sum(k.^3.*p);

v4 = sum(k.^4.*p);

u3 = v3 - 3*v2*v1 + 2*v1^2;

u4 = v4 - 4*v3*v1 + 6*v2*v1^2 - 3*v1^4;

Ax = u3/(Dx^(1.5));

Ex = u4/(Dx^2);

fprintf('Математическое ожидание = %g\n', Mx);

fprintf('Дисперсия = %g\n', Dx);

fprintf('Ассиметрия = %g\n', Ax);

fprintf('Эксцесс = %g\n\n\n\n', Ex);

Taqsimlash parametrlarini aniqlash natijasida quyidagi qiymatlar olingan:

- Matematik kutilma qiymati Mx=1,6;

- Dispersiya Dx = 1,28;

- Assimetriya koeffitsenti AX = - 1,59099;

- Eksess koeffitsenti Ex = 3,03125.

Bundan tashqari, gistogramma hamda taqsimlash parametri emperik funksiyasi k olingan (3.9 va 3.10 rasmlari).

3.9-rasm – k taqsimot parametrining gistogrammasi

3.10-rasm – taqsimotning emperik funksiyasi

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. Kanal bu nima?

2. Kanal turlari?

3. Kanalda ma’lumot uzatish turlari?

4. Ma’lumot uzatish kanalini matematik ifodalovchi qanday modellar mavjud?

5. Gilbert modeli haqida gapiring?

6. Petrovich modeli haqida gapiring?

№ 4 amaliy mashg’ulot

MATLAB-STATEFLOW DA DISKRET ALOQA KANALINI PETROVICH MODELI ASOSIDA MODELLASHTIRISHNI O‘RGANISH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

- Ma’lumot uzatish tizimidagi aloqa kanallarini turlari bilan tanishish;

- Petrovich modeli asosida aloqa kanalida bitlarda xato bo’lishini o’rganish.

2. QISQACHA NAZARIY MA’LUMOT

Aloqa kanali – bu signalni ma’lumot uzatish tizimini bir nuqtasidan boshqa nuqtasiga uzatishda qatnashadigan qurilmalar jamlanmasi.

Agar kanal bo’ylab diskret signallar uzatilsa? U holda kanal diskret kanal deb ataladi. Diskret kanallar ikki turda bo’ladi: xotirali va xotirasiz.

Xotirasiz diskret kanal – bu chiqishda ā_ibelgini paydo bo’lish ehtimolligi faqat ā_ibelgiga bog’liq bo’ladi.

Xotirali diskret kanal – bu chiqishda ā_ibelgini paydo bo’lish ehtimolligi na faqat ā_ibelgiga balki, undan oldingi kirish –chiqish belgisiga bog’liq bo’ladi.

Eng oddiy o’rganiladigan diskret kanal modeli – bu xatolarni paydo bo’lish ehtimolligi binomial taqsimotga bo’ysinuvchi xotirasiz simmetrik diskret kanal:

, (4.1)

bu yerda: n – qabul qilingan belgilar soni;

k – n uzunlikdagi paydo bo’lishi mumkin bo’lgan bitlar soni;

p – bitta belgini xato bo’lish ehtimolligi.

Diskret kanalining (shuningdek k-karra xatolarning yuzaga kelishi ehtimoli) ehtimoliy xususiyatlarini o'rganish uchun turli hil modellar qo'llaniladi. Ulardan biri bo'lib Petrovich modeli hisoblanadi (4.1 rasm).

Ushbu modelning xususiyatlari quyidagicha. Diskret kanali 4 holatning birida bo'lishi mumkin. (ikkitasi "yaxshi"- 1,4, va yana ikkitasi "yomon"-2,3). Bunda "yaxshi" holatda xatolarning yuzaga kelishi ehtimoli p₁_о = p₄_о = 0, "yomon" holatda esa xatolar ehtimoliy yuzaga kelishi birlikdan farq qiladi (qoidaga ko'ra p_2o ≈ 0.5 va p_3o ≈ 0.5 qiymatlari olinadi).

Bundan tashqari, Petrovich modeli quyidagi o'zaro nisbatlar bilan xarakterlanadi:

p_ij – kanalning i holatdan j holatga o'tish ehtimoli.

4.1-rasm. Petrovich modeli

Ko'rsatib o'tilgan model quyidagi tenglamalar tizimi bilan ifodalanishi mumkin:

P_i – kanalning i holatda bo'lishi ehtimoli.

Ushbu tizimni soddalashtirib hamda P₁ + P₂ + P₃ + P₄ = 1 hisobga olgan holda quyidagilarni ifodalarni olish mumkin:

3. TOPSHIRIQ

Hisobotni tarkibida mavjud bo’lishi zarur bo’lgan elementlar:

- laboratoriya ishini raqami va nomi;

- kanaldagi xatolar taqsimotini hisoblash;

- MatLAB-Simulink da model sxemasini yaratish;

- MatLAB-Stateflow da holatlar diagrammasini yaratish;

- Model asosida xatolar taqsimotini aniqlash;

- Olingan natijalarni solishtirish va xulosalar berish.

4. TOPSHIRIQNI BAJARISHGA KO’RSATMALAR

Diskret kanalini dastlabki ma'lumotlarga asoslangan holda o'rganish uchun quyidagi bloklarni o'z ichiga oladigan modeldan (4.2 rasm) foydalaniladi:

- Constant;

- Pulse Generator;

- Chart;

- To File.

4.2-rasm – Diskret aloqa kanalini o’rganilayotgan modeli

Constant (Doimiy signal manbasi)

«Constant» bloki doimiy darajada signal ishlab chiqarish uchun mo'ljallangan. «Constant» bloki parametrlari 4.3 rasmda ko'rsatilgan muloqot oynasida ko'rinadi.

«Constant value» parametri – ishlab chiqariladigan signalning doimiy darajasini aniqlaydi. Ushbu parametr aniq va murakkab sonlar, hisoblovchi qiymat, vektor va matritsani shaklini olishi mumkin.

Bayroq «1 Interpret vector parameters as 1-D » - Bu bayroq o'rnatilgan bo'lsa, chiqish signali bir o'lchovli massiv shaklida taqdim etiladi.

4.3-rasm – «Constant» blokining oynasi

«Sample time» parametri – chiqish signali o'zgarishi mumkin bo'lgan payt oralig'ini aniqlaydi.

«Sampling mode» parametri – chiqish signali turini aniqlaydi. Sample based yoki Frame based qiymatini olishi mumkin.

To File (Ma'lumotlarni fayllarda saqlash bloki)

«To File» bloki unga keluvchi ya'ni faylga ma'lumotlarni yozib olishga mo'ljallangan. Ma'lumotlar faylga matritsa shaklida yozib olinadi, uning yuqori qatorida esa vaqt qiymati va boshqa qatorlarida - shu vaqt ichida kirish signallarining qiymatlari yozib olinadi. «To File» blokining parametrlari 4.4 rasmda ko'rsatilganidek muloqot oynasida taqdim etiladi.

«Filename» parametrlari - yozib olish uchun fayl nomini aniqlaydi. Standart fayl nomi untitled.mat hisoblanadi. Agarda faylning to'liq yo'nalishi ko'rsatilmagan bo'lsa, fayl joriy ishchi papkada saqlanadi.

4.4-rasm – «To File» blokining oynasi

«Variable name» parametri - o'z ichiga yozilgan ma'lumotlarni saqlovchi o'zgaruvchan nomni aniqlaydi.

«Decimation» parametri - blok malumotlarni qanchalik tez - tez aks ettirishi kerakligini aniqlaydi. 1 qiymatida, blok har bir kiruvchi qiymatni aks ettirishi lozim.

«Sample time» parametri - model vaqtining qadamini aniqlaydi.

"Chart" blokidagi dastlabki malumotlarni hisobga olgan holda Petrovich diskret kanal modelini o'rganish uchun 4.5 - rasmda ko'rsatilganidek SF- diagrammasi hosil qilinadi. Bu SF- diagrammasida quyidagi o'zgaruvchilardan foydalaniladi:

- kiruvchi:

a) n – kod kombinatsiyadagi bitlar soni.

b) p12 – 1 holatdan 2 holatga o'tish ehtimolligi:

c) p24 – 2 holatdan 4 holatga o'tish ehtimolligi:

d) p31 – 3 holatdan 1 holatga o'tish ehtimolligi:

e) p43 – 4 holatdan 3 holatga o'tish ehtimolligi;

f) p2o – 2 holatda xato kelib chiqishi ehtimolligi:

g) p3o – 3 holatda xato kelib chiqishi ehtimolligi;

h) ticks – modellashtirishda aniqlilikni oshirish uchun foydalaniladigan o'zgaruvchi;

- chiquvchi:

a) No – n uzunligidagi kod kombinatsiyadagi xato bitlar soni (karra xatolar);

- lokal:

a) no – xatoli bitlar soni;

b) ns – o'tkazilgan bitlar soni;

c) p – bir holatdan boshqa holatga o'tish yoki o'tmaslikni aniqlash uchun vaqtinchalik o'zgaruvchi;

d) p23 – 2 holatdan 3 holatga o'tish ehtimoligi;

e) p32 – 3 holatdan 2 holatga o'tish ehtimoligi:

f) po – xatolar mavjudligini aniqlash uchun vaqtinchalik o'zgaruvchilar.

Ushbu SF-diagrammadagi begin/ boshlang'ich holat hisoblanadi. Ushbu holat xatolar hisoblagichini (no) hamda o'tkazilgan bitlar hisoblagichini (ns) nolga tenglashtirish, shuningdek p23 va p32 qiymatlarini hisoblash uchun zarur.

st2/ holati Petrovich modelining 2 holatiga mos keladi. Begin/ holatidan st2/ holatiga o'tish so'zsiz amalga oshiriladi. Shunday qilib, bu kanal boshidan "yomon" 2 holatda ekanligi tahmin qilingan. Ammo bu tahmin modellashtirishning yetarlicha uzoq davomiyligi (10⁵dan ortiq) natijalarga sezilarli ta’sir qilmaydi. st2/ holati to'rt sub holatni o'z ichiga oladi: st21/, st22/, st23/ va st24/.

st21/ holatida, kanal 2 holatda ekanligida xato kelib chiqqanligini aniqlaydi. ml.rand(1) funksiyasi [0; 1] oralig'idagi tasodifiy raqamni qaytaradi. Agarda o'zgaruvchan po quyidagi po ≤ p2o o'zgaradigan bo'lsa, st22/ holatiga o'tish yuzaga keladi va bu xato paydo bo'lishiga mos keladi. Aks holda (po > p2o da) st23/ holatiga o'tishi amalga oshiriladi.

st22/ holatida xato hisoblagish (no) qiymatida birlikka o'sish amalga oshiriladi. Bu holatdan tizim albatta st23/ holatiga o'tadi.

st23/ holatida yetkazib berilgan bitlarning hisoblagichining qiymatida (ns) birlikka o'sish amalga oshiriladi. Agarda o'tkazilgan bitlar hisoblagich qiymati kod kombinasiyalari (ns < n) uzunligidan qisqa bo'lsa, st24/ holatiga o'tish amalga oshiriladi. Aks holda, chiqish No o'zgaruvchisi no qiymatini o'zlashtiradi va tizim begin/ holatiga o'tadi.

st24/ holatida 2 holatdan 3 holatga yoki 4 holatga o'tish kerakligi ko'rsatiladi. Agarda p < p24 sharti bajarilsa, st4/ holatiga o'tish amalga oshiriladi. Aks holda, tizim st3/ holatiga o'tadi.

st4/ holati Petrovichning 4 model holatiga mos keladi. Ushbu holat ikki sub holatni o'z ichiga oladi: st41/ va st42/. Bunday hollarda xato kelib chiqmaydi.

st41/ holatida o'tkazilgan bitlar (ns) hisoblagichining qiymati birlikka o'sishi amalga oshiriladi. Agarda o'tkazilgan bitlar hisoblagich qiymati kod kombinasiyalari (ns < n) uzunligidan qisqa bo'lsa, st42/ holatiga o'tish amalga oshiriladi. Aks holda, chiqish No o'zgaruvchisi no qiymatini o'zlashtiradi va tizim begin/ holatiga o'tadi.

st42/ holatida 4 chi holatdan 3 chi holatga o'tish muhimliligi aniqlanadi. Agar p < p43 talabi bajarilsa, st3/ holatiga o'tish amalga oshiriladi. Aks holda, tizim st4/ holatida qoladi (yani st41/ holatiga o'tadi)

st1/ va st3/ holatlari Petrovich modelining 1 va 3 holatlari bilan mos keladi. Ushbu holatlarda sodir bo'ladigan jarayonlar yuqorida tasvirlangan holatlarga o'xshash.

Shunday qilib, Chart chiqish blokini modellashtirish jarayonida n uzunligidagi kod kombinasiyalari o'tkazishda diskret kanalida yuzaga keladigan xatolar karrasi qiymatlari kelib tushadi. Oldingi hisbolarga mos keluvchi ushbu qiymatlar error_num.mat faylidagi error_num o'zgaruvchisiga yozib olinadi (buning uchun "To File" bloki parametriga tegishli qiymatni kiritish kerak.)

Diskret kanali uchun Petrovich modellarini o'rganish

Diskret kanal uchun Petrovich modelini quyidagi parametrlar bilan o'rganish zarur:

- kod kombinatsiyasining uzunligi - n=32 bit;

- o'tish ehtimollari:

a) p₁₂ = 0.21;

b) p₂₄ = 0.76;

c) p₃₁ = 0.25;

d) p₄₃ = 0.23;

- Xatolar ehtimoli:

a) p₂_o = 0.49;

b) p₃_o = 049.

Modellashtirishdan so'ng error_num.mat faylida xato karralari qiymatining misoli joylashadi. Uning parametrlarini aniqlash uchun 4.1 - Listingda ko'rsatib o'tilgan dasturdan foydalaniladi.

4.1-listing – Tanlovlar parametrlarini aniqlash dasturi

Kmax = 32;

load('error_num.mat'

x = error_num(2, :);

x = sort(x);

n = length(x);

f = n - 1;

xmin = x(1);

xmax = x(n);

fprintf('Объем выборки = %d\n', n);

fprintf('Число степеней свободы = %d\n', f);

fprintf('Минимальное значение = %g\n', xmin);

fprintf('Максимальное значение = %g\n\n', xmax);

k = 0:Kmax;

q = -1:Kmax;

N = hist(x, k);

z = N./n;

for I = 2:Kmax+1,

y(I) = y(I-1) + z(I-1);

end

subplot(2, 1, 1);

hist(x, k);

title('Гистограмма распределения кратности ошибки');

xlim([-1, Kmax+1]);

subplot(2, 1, 2);

stairs(q, y);

title('Эмпирическая функция распределения кратности ошибки');

ylim([0, 1.1]);

xlim([-1, Kmax+1]);

disp('Эмпирическая вероятность k-кратной ошибки:');

for I = 0:Kmax,

fprintf('P(%g) = %g\n', I, z(I+1));

end

Mx = mean(x);

Sx = std(x);

Dx = Sx^2;

Ax = sum((x - Mx).^3)/(n - 1)/Sx^3;

Ex = sum((x - Mx).^4)/(n - 1)/Dx^2-3;

disp(' ');

disp('Выборочные параметры распределения:');

fprintf('Математическое ожидание = %g\n', Mx);

fprintf('Среднеквадратичное отклонение = %g\n', Sx);

fprintf('Дисперсия = %g\n', Dx);

fprintf('Асимметрия = %g\n', Ax);

fprintf('Эксцесс = %g\n\n\n\n', Ex);

Ko'rsatib o'tilgan dasturdan foydalanish natijasida quyidagi qiymatlar olindi:

Misol hajmi = 10000001

Erkinlik darajasi soni = 10000000

Minimal qiymat = 0

Maksimal qiymat = 17

Matematik kutilma qiymat = 5.16887

Standard og'ish = 2.25987

Dispersiya = 5.10701

Assimetriya = 0.405941

Ekses = 0.118124

4.6-rasm - Taqsimot parametrining gistogrammasi va taqsimotning emperik funksiyasi

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. Kanal bu nima?

2. Kanal turlari?

3. Kanalda ma’lumot uzatish turlari?

4. Ma’lumot uzatish kanalini matematik ifodalovchi qanday modellar mavjud?

5. Gilbert modeli haqida gapiring?

6. Petrovich modeli haqida gapiring?

№ 5 amaliy mashg’ulot

MATLAB-STATEFLOW DA OSI MODELINI KANAL VA FIZIK POG‘ONALARINI MODELLASHTIRISHNI O‘RGANISH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

- Ma’lumot uzatish tizimida paketlarni to‘g‘ri uzatish holatini o‘rganish;

- Ma’lumot uzatish tizimida teskari aloqa algoritmlarini bilan tanishish.

2. QISQACHA NAZARIY MA’LUMOT

O‘zaro ochiq tizimlar etalon modeli bo‘yicha tarmoq sathidan paketlar kanal sathiga uzatiladi (5.1-rasm).

5.1-rasm. O‘zaro ochiq tizimlar etalon modeli

Kanal darajasida ma'lumotlar bloki (kadr) quyidagi maydon bilan kanal darajasida shakllanadi: boshlanish bayro'gi, manzil maydoni, boshqaruv maydoni, ma'lumotlar maydoni, nazorat summasi maydoni va tugatish bayrog'i. Nazorat summa deb ma'lumotlar kadri polinomasini standart shakllantiradigan polinomga ayirish oqibatida yuzaga keladigan qolgan summani to'ldirishga aytiladi. Kadr ma'lumotlar maydonida tizim darajasidagi ma'lumotlar paketi qo'yiladi.

Kanal darajasida yaratilgan ma'lumotlar kadri tarmoqning jismoniy darajasiga uzatiladi. Jismoniy darajada uzunligi n^К bit bo'lgan ma'lumotlar kadri k bit uzunlikdagi so'zlarga bo'linadi. Shunda m^Кnatija olinadi:

So'ng so'zlarni nosozliklarga dosh beradigan darajada kodlashtirish amalga oshiriladi. Ushbu tanlangan kodlashtirish usuliga ko'ra uzunligi r bit bo'lgan tekshiruv razryadi aniqlanadi. Unday holda so'zning jismoniy darajadagi uzunligi:

Aloqa kanali birlik elementi da xato ehtimolligi bo'lganida binominal hisoblansin. Ushbu holda so'zdagi i-karra xatolar kelib chiqish ehtimolligi formulaga ko'ra aniqlanadi:

((5.1)

Aloqa kanalidagi kodli so'zlar qabul qiluvchi tomonlarning jismoniy darajasiga kelib tushadi. Bu yerda so'zlardagi xatolarni to'g'irlash va dekodlash amalga oshiriladi. t_исkarra (og'irlik) xatolik Xemmingning minimal kod masofasi bo'lgan d₀da to'g'irlanadi:

Agar so'zni dekodlashda barcha t_ис karra xatoliklari to'g'irlansa, so'zni xato qabul qilish ehtimolligi quyidagiga teng

((5.2)

Kodning nosozlikka dosh beruvchi bitiga aloqador so'zda xatolik ehtimolining o'rtacha (ekvivalent) qiymatini quyidagicha aniqlash mumkin:

((5.3)

To'g'rilangan so'zning axborot razryadlari qabul qiluvchining kanal darajasiga uzatiladi.

Kanal darajasida so'zlarning axborot razryadlaridan ma'lumotlar kadri shakllanadi. Ma'lumotlar kadri i- karra xatoliklari kelib chiqishi ehtimolligi quyidagicha aniqlanadi:

((5.4)

Ma'lumotlar kadrini to'g'ri qabul qilish ehtimolligi quyidagiga teng:

((5.5)

Ma'lumotlar kadrida aniqlanmagan xatolar ehtimoli quyidagi formula asosida aniqlanadi:

((5.6)

bu yerda, r – СRС razryadlar soni. Standart protokollarda r 16 yoki 32 ga teng.

Ma'lumotlar kadrida xatolarni aniqlash ehtimolligi quyidagicha aniqlanadi:

((5.7)

Shunday qilib, nazorat summani solishtirgan holda ma'lumotlar kadrini ishonchliligi tekshirilgandan so'ng xato borligi ehtimoli aniqlanadi va yetkazuvchi tomonga n^кв uzunligidagi salbiy kvitansiya beriladi. Aks holda, kadr ijobiy kvitansiya bilan beriladi.

Yetkazuvchi tomon salbiy kvitansiya bilan berilgan kadrni olish chog'ida avvalgi yetkazilgan ma'lumotlar kadrni qaytadan amalga oshiradi, agarda yetkazilgan kadr uchun ijobiy kvitansiya olinadigan bo'lsa, unda keyingi ma'lumotlar tasvirini yetkazishda davom etadi. Kvitansiyani qabul qilishda yo'l qo'yilishi mumkin bo'lgan xatolikning ehtimoli kamligi sababli qaytish kanali a'lo darajada deyish mumkin. Bunday algoritm ko'pgina standart protokollarda ishlatiladi va ma'lumotlarni qayta aloqa tarzida yetkazish yoki avtomatik tarzda qayta talab (ARQ, Automatic Repeat Quest) usuli deb ataladi.

Ma'lumotlar kadrini yetkazishning i takrorlanish ehtimoli quyidagicha aniqlanadi:

((5.8)

Takror yetkazishlardan so'ng ma'lumotlar kadri qoldig'ini yaroqsizlanishi ehtimolini quyidagicha aniqlanadi:

((5.9)

N_п – takroriylikning maksimal soni.

8 O'rganilayotgan modelning tavsifi.

Bu yerda kanal darajasidagi (kadr) ma'lumotlar blokini takror yetkazilishi miqdori va qoldiqlar yaroqsizligi ehtimoli o'rganiladi. Buning uchun 8.2 da ko'rsatib o'tilgan modeldan foydalaniladi.

5.2-rasm. Kanal darajasida ma'lumotlarni yetkazish modeli

Ushbu modelda faraz qilinishicha kanal darajasida kadrlarni vujudga keltiradigan jismoniy darajadan axborot razryadlar yetkazib beriladi. Bundan so'ng nazorat summalari solishtiruvidan olingan kadrlarning ishonchlilik tekshiruvi amalga oshiriladi.

Berilgan ehtimollik tizimida xatolar topilganda "Kadrni qabul qilish" holatidan "Xatolarni topish" holatiga o'tiladi. So'ng "Kadrni qabul qilish" holatiga qaytish amalga oshiriladi, bu esa xato kadrni qayta uzatishga muvofiq keladi. Ushbu holat takrorlanish maksimal qiymatga yetgunicha davom etishi mumkin, undan keyin esa tizim "Kadrni tushurib qoldirish " holatiga o'tadi va keyingi kadrni qabul qilishga o'tadi.

Ehtimollikka aloqador xatolar aniqlanmaganda tizim "Kadrni qabul qilish" holatidan "Xatosiz qabul" yoki "Xatoni topa olmaslik" holatiga o'tilishi mumkin. Tizim "Xatosiz qabul" holatiga o'tganida qabul qilingan xatosiz kadr ro'yhatga olinadi, tizim "Xatoni topa olmaslik" holatiga o'tayotganda esa qabul qilingan yaroqsiz kadr ro'yhatga olinadi.

Bu modelini MATLAB muhitida amalga oshirish uchun 5.3-rasmda ko'rsatilgan sxemani bajarish taklif etiladi.

5.3-rasm.MATLAB muhitida o'rganilayotgan modeli

Ushbu model quyidagi bloklarni o'z ichiga oladi:

- Constant;

- Pulse Generator;

- Chart;

- To File;

- Display;

- Mux.

Qo'llanilgan bloklar tavsifi avvalgi ishlarda keltirilgan. Tavsif qilingan modelni Chart (5.3 - rasmga qarang) blokida amalga oshirish uchun 5.4- rasmda ko'rsatilganidek SF- diagrammasini yaratish kerak bo’ladi.

Ushbu SF- diagrammasida quyidagi o'zgaruvchilar ishlatiladi:

- kiruvchi:

a) Nr – takrorlanishning maksimal soni;

b) Pcr – kadrni xatosiz qabul qilish ehtimolligi;

c) Ped –kadrda xatoni aniqlash ehtimolligi;

d) ticks – o'zgaruvchi - modellashtirishning aniqliligini oshirish uchun ishlatiladi;

- chiquvchi:

a) R – bir kadrni takror o'tkazish soni;

b) T – hisoblangan R qiymatlarining soni;

c) RF – qabul qilingan kadrlar soni;

d) CR – xatosiz qabul qilingan kadrlar soni;

e) DF – tushurib qoldirilgan kadrlar soni;

f) EU – qabul qilingan yaroqsiz kadrlar soni;

- lokal:

a) cr – xatosiz qabul qilingan kadrlar sonining hisoblagichi:

b) df – tushurib qoldirilgan kadrlar sonining hisoblagichi;

c) eu – qabul qilingan yaroqsiz kadrlar sonining hisoblagichi;

d) p – o'tish yo'nalishini aniqlash uchun vaqtinchalik o'zgaruvchi;

e) r – bir kadrni yetkazish takroriyligini sonining hisoblagichi.

5.4-rasm – Tasvirlangan modelni amalga oshirish uchun SF-diagrammasi

SF- diagrammasida begin/ holati boshlang'ich holat hisoblanadi. Bu holat o'tish yo'nalishini aniqlash uchun zarur.

Error_detection / holati modelda tasvirlangan (5.2- rasm) "xatolarni aniqlash" holatiga mos keladi. begin/ holatidan error_detection holatiga o'tish Ped ga teng ehtimollik bilan bajariladi. Bunday holatda r kadrni o'tish takroriyligi sonining hisoblagichi qiymati birlikka oshish bajariladi. Agar r qiymati NR takroriyligi maksimal sonidan kam bo'lsa, error_detection/ holatidan begin/ holatiga o'tish amalga oshiriladi. Aks holda, discard_frame/ holatiga o'tish amalga oshiriladi.

Discard_frame/ holati o'rganilayotgan modelning "Kadrni tushurib qoldirish" holatiga mos keladi (5.2-rasm). Ushbu holatda df tushurib qoldirilgan kadrlar sonining hisoblagichi qiymati birlikka oshishi kuzatiladi. Ushbu holatdan so'zsiz begin/ holatiga o'tish bajariladi. Shunday qilib, o'zgaruvchan T qiymati birlikka oshiriladi, o'zgaruvchan R ga r qiymati o'zlashtiriladi, o'zgaruvchan r nolga tenglashtiriladi, o'zgaruvchan CR, DF va EU ga cr, df va eu qiymatlari o'zlashtiriladi.

Correct_receiving/ holati tasvirlangan modelning "To'g'ri qabul qilish" holatiga to'g'ri keladi (5.2-rasm). Bu holatda cr to'g'ri qabul qilingan kadrlarni sonining hisoblagichini va qabul qilingan RF kadrlarni birlikka oshiradi. Ushbu holatdan so'zsiz begin/ holatiga o'tish bajariladi. Shunday qilib, o'zgaruvchan T qiymati birlikka oshiriladi, o'zgaruvchan R ga r qiymati o'zlashtiriladi, o'zgaruvchan r nolga tenglashtiriladi, o'zgaruvchan CR, DF va EU ga cr, df va eu qiymatlari o'zlashtiriladi.

Error_undetection/ holati tasvirlangan modelning "Xatoni aniqlay olmaslik" holatiga mos keladi (5.2-rasm). Bu holatda eu qabul qilingan yaroqsiz kadrlarni sonining hisoblagichini va qabul qilingan RF kadrlarini birlikka oshiradi. Ushbu holatdan so'zsiz begin/ holatiga o'tish bajariladi. Shunday qilib, o'zgaruvchan T qiymati birlikka oshiriladi, o'zgaruvchan R ga r qiymati o'zlashtiriladi, o'zgaruvchan r nolga tenglashtiriladi, o'zgaruvchan CR, DF va EU ga cr, df va eu qiymatlari o'zlashtiriladi.

Shunday qilib, Chart chiqish blokini modellashtirish jarayonida (rasm 8.2) quyidagi qiymatlar olinadi:

- R – bir kadr necha marta takror yetkazilganligi;

- T – sanalgan R qiymatini soni;

- RF – qabul qilingan kadrlar soni;

- CR – to'g'ri qabul qilingan kadrlar soni;

- DF – tushurib qoldirilgan kadrlar soni;

- EU – qabul qilingan yaroqsiz kadrlar soni.

T va R qiymatlari vaqti - vaqti bilan repeats.mat faylida (buning uchun "To file" blok parametrlariga mos keluvchi qiymat berish lozim) o'zgaruvchan TR da saqlanib boradi. Ammo SF-diagrammasi ish davri uzunligi turli xilligi tufayli (rasm 8.4) R qiymatlari har xil interval vaqt modelida"Chart" blokiga kelib tushadi, fayllarda saqlanishi esa - har bir model vaqtida amalga oshadi. Natijada, faylda o'zgaruvchan R qiymatining nusxasi saqlanadi, bu esa, o'z navbatida, olingan ma'lumotlarni qayta ishlashni qiyinlashtiradi. Bunday muammoni hal qilish maqsadida T hisoblagichdan foydalaniladi, u ham repeats.mat faylida o'zgaruvchan TR qiymatida saqlanadi. Shunday qilib, o'zgaruvchan TR uch o'lchamlik massivni tashkil qiladi, birinchi qatoriga model vaqti hisoblari qiymatlari yoziladi, ikkinchisiga - T hisoblagich qiymati, uchinchisiga esa R qiymati. T hisoblagich qiymati R qiymatining raqamiga mos keladi, shuning uchun ular model vaqtini hisoblari o'rniga R qiymatlarini tanlashda ishlatiladi.

RF, CR, DF va EU qiymatlari displeyda aks ettiriladi.

Kanal darajasidagi ma'lumotlar blokini takroriy yetkazish soni va qoldiq yaroqsizligi ehtimolini o'rganadi.

Bu yerda ma'lumotlar yetkazish modelini ochiq tizimlar o'zaro bog'liq modelining kanal va jismoniy darajada quyidagi parametrlar bilan or'ganiladi:

- tasvirni qayta yetkazishning maksimal soni – N_п = 8;

- kanal darajasidagi ma'lumotlar blokida bitlar soni – n^К = 1000;

- jismoniy darajadagi ma'lumotlar blokida bitlar soni – n^Ф = 7;

- jismoniy darajadagi ma'lumotlar blokida axborot razryadlarining soni – k^Ф=4;

- jismoniy darajadagi ma'lumotlar blokida tekshiruv razryadlarining soni – r^Ф=3;

- jismoniy darajada kodlashtirish uchun foydalaniladigan usul minimal kod masofasi – d₀ = 3;

- jismoniy darajada kodlash uchun foydalaniladigan usulning to'g'rilay olish qobiliyati – t_ис = 1;

- jismoniy darajada bir elementning xato qilish ehtimoli ;

- kanal darajasidagi ma'lumotlar blokida nazorat summasining razryadlari soni – r^К = 16.

Ushbu berilgan parametrlardan tashqari tasvirni to'g'ri qabul qilish ehtimoliy qiymatini hamda tasvirda xatolik kuzatilishi ehtimolini aniqlash lozim.

Jismoniy darajada i - karra xatolarning ehtimolligi quyidagiga (5.1) asosan aniqlanadi:

Unday holda jismoniy darajadagi ma'lumotlar blokining xato qabul qilinishi ehtimoli (5.2) asosan aniqlanadi:

Jismoniy darajadagi ma'lumotlar blokida xato ehtimolligi o'rtacha (ekvivalent) qiymati (5.3) ga asosan teng:

Unday holda kadrni (5.5) ga asosan to'g'ri qabul qilishi teng bo'ladi:

(5.6) ga asosan aniqlanmagan xato ehtimolligi -

Shu sababli, tasvirda xatoni aniqlash ehtimolini shu yo'sinda aniqlash mumkin:

Model ishlashi uchun quyidagini bajarish lozim:

- «Nr» blokida «Constant value» parametriga qiymat 8;

- «Pcr» blokida «Constant value» parametriga qiymat 0.89782886;

- «Ped» blokida «Constant value» parametriga qiymat 0.10217114.

Modellashtirishni amalga oshirib bo'lgandan so'ng, repeats.mat faylida takror o'tkazish (retransmissiyalar) soni qiymatlari beriladi, «Display» blokida esa quyidagi qiymatlar ko'rinadi:

- Olingan kadrlarning umumiy soni (RF);

- Olingan to'g'ri kadrlarning soni (CR);

- Tushurib qoldirilgan kadrlar soni (DF);

- Qabul qilingan yaroqsiz kadrlarning soni (EU).

Qoldiq yaroqsizligini emperik ehtimolligini aniqlash uchun quyidagi formuladan foydalanish mumkin:

takror o'tkazish namunaviy soni parametrlarini aniqlash uchun 5.1- listingda keltirilgan dasturdan foydalanish mumkin.

5.1- Listing – Tanlash parametrlarini aniqlash uchun dastur

Kmax = 8; %

load('имя_файла'); %

length_TR = length(TR(1, :));

R = 1 : length_TR;

T = 0;

for I = 1 : length_TR,

if T < TR(2, I),

T = TR(2, I);

R(T) = TR(3, I);

end;

x = R(1 : T);

x = sort(x);

n = length(x);

f = n - 1;

xmin = x(1);

xmax = x(n);

fprintf('Объем выборки = %d\n', n);

fprintf('Число степеней свободы = %d\n', f);

fprintf('Минимальное значение = %g\n', xmin);

fprintf('Максимальное значение = %g\n\n', xmax);

k = 0:Kmax; %

q = -1:Kmax-1; %

% определение эмпирической вероятности

N = hist(x, k);

z = N./n;

y(1) = 0;

for I = 2:Kmax+1,

y(I) = y(I-1) + z(I-1);

end

subplot(2, 1, 1);

hist(x, k);

title('Гистограмма распределения количества повторов');

xlim([-1, Kmax+1]);

subplot(2, 1, 2);

stairs(q, y);

title('Эмпирическая функция распределения количества повторов');

ylim([0, 1.1]);

xlim([-1, Kmax+1]);

disp('Эмпирическая вероятность количества повторов k:');

for I = 0:Kmax,

fprintf('P(%g) = %g\n', I, z(I+1));

end

Mx = mean(x);

Sx = std(x);

Dx = Sx^2;

Ax = sum((x - Mx).^3)/(n - 1)/Sx^3;

Ex = sum((x - Mx).^4)/(n - 1)/Dx^2-3;

disp(' ');

disp('Выборочные параметры распределения:');

fprintf('Математическое ожидание = %g\n', Mx);

fprintf('Среднеквадратичное отклонение = %g\n', Sx);

fprintf('Дисперсия = %g\n', Dx);

fprintf('Асимметрия = %g\n', Ax);

fprintf('Эксцесс = %g\n\n\n\n', Ex);

Modelning yetarliligini aniqlash maqsadida eksperiment davomida olingan natijalarni (5.8) va (5.9) ko'rsatilgan nazariy qiymatlar bilan solishtirish mumkin.

O'rganish natijalari

O'rganish jarayonida quyidagi natijalar olindi.

Qoldiq yaroqsizligining emperik ehtimoli:

Qoldiq yaroqsizligining nazariy ehtimoli:

Kuzatuvdan ko'rinib turibdiki, qoldiq yaroqsizligi ehtimolligini nazariy qiymati juda past va deyarli nolga teng. Shu sababli, aytish mumkinki ushbu misolda nazariy va emperik qiymatlar bir-biriga mos kelmoqda.

O'tkazish takrorini sonini taqsimlash emperik parametri:

- Tanlov hajmi = 134681;

- minimal qiymat = 0;

- maksimal qiymat = 5;

- kutilgan matematik qiymat = 0.113743;

- standart og'ish = 0.355893;

- dispersiya = 0.12666;

- assimetriya = 3.43631;

- ekses = 13.6204.

5.5-rasm – Takror o'tkazish sonining taqsimlanish gistogrammasi va emperik funksiyasi.

5.1 - Jadval – k takror o'tkazishning nazariy va emperik ehtimollari

Takroriy uzatishlar soni	Nazariy	Imitatsion
0	0.89782886	0.897907
1	0.091732198	0.0916239
2	0.009372383	0.00937771
3	0.000957587	0.00100979
4	9.78378·10^-5	7.42495·10^-5
5	9.9962·10^-⁶	7.42495·10-6
6	1.02132·10^-⁶	0
7	1.0435·10^-⁷	0
8	1.18747·10^-⁸	0

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. O‘zaro ochiq tizimlar etolon modeli nima?

2. Fizik pog‘ona vazifasi?

3. Kanallar pog‘onasi vazifasi?

4. Fizik va kanallar pog‘onalarini birgalikdagi modelini tavsiflang?

5. Teskari aloqa vazifalari?

6. Axborot ishonchliligini oshirish usullari?

7. Qanday teskari aloqa algoritmlari mavjud?

8. Teskari aloqa algoritmlarini o‘zaro farqi?

№ 6 amaliy mashg’ulot

MATLAB-SIMEVENTS DA BIR KANALLI OXKT NI MODELLASHTIRISHNI O‘RGANISH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

1. MATLAB-SimEvents muhiti bilan tanishish;

2. Bir kanalli ommaviy xizmat ko‘rsatish tizimi (OKXT) parametrlarini o‘rganish;

3. Bir kanalli OXKT ni vaqt tafsilotlarini aniqlashni o‘rganish.

2. QISQACHA NAZARIY MA’LUMOT

Murakkab tizimlar tadqiq qilish tekshirilayotgan tizimning parametriga nisbatan funksional bog‘liqlik xarakteristikasini olishga yo‘l qo‘yadigan, matematik tilida berilgan matematik nazariya bilan aniqlangan atamalarda abstrakt matematik modellar qurishga yo‘naltiradi. Diskret tizimlarda stoxastik xarakterli funksiyalash bilan bo‘ladigan jarayonlarning o‘rganilishi, ommaviy xizmat ko‘rsatish nazariyasi (OXKN) va tasodifiy jarayonlar nazariyasi ramkasida olib boriladi. Bunda real tizimning ko‘pgina modellari, matematik apparatdagi atamalarda keltirilgan matematik ob’yektlar tuzilishidagi ommaviy xizmat ko‘rsatish tizimi ko‘rinishidagi baza modellari va ommaviy xizmat ko‘rsatishning tarmoq ko‘rinishidagi tarmoq modellariga bo‘linadigan, ommaviy xizmat ko‘rsatish modellari (OXKM) asosida quriladi.

Ommaviy xizmat ko‘rsatish tizimi (OXKT) – bir yoki bir necha qurilma (kanal) П, tizimga tushayotgan xizmat ko‘rsatiluvchi buyurtma З va buyurtmalar navbatni O hosil qilib, xizmat ko‘rsatilishini kutuvchi buyurtmalar joylashadigan xotira qurilmasi Н (6.1-rasm).

6.1-rasm. Ommaviy xizmat ko‘rsatish tizimi

Diskret xarakterli real tizimlarni funksiyalashtirishni modellashtirishda OXKT ko‘rinishidagi bazaviy modellar keng qo‘llaniladi, ular quyidagicha klassifikatsiyalanadi:

- xotira qurilmasidagi joylar soni bo‘yicha;

- xizmat ko‘rsatuvchi qurilmalar soni bo‘yicha;

- OXKT ga tushuvchi buyurtma klasslari soni bo‘yicha.

OXKT xizmat ko‘rsatuvchi qurilmalari soni bo‘yicha quyidagilarga bo‘linadi:

- bir kanalli (6.2 a,b,c-rasm), bitta П qurilmadan iborat;

- ko‘p kanalli (6.2 d-rasm), k ta xizmat ko‘rsatish qurilmalari П₁,...,П_K (k>1) dan iborat.

6.2-rasm. OXKT bazaviy modellarining klassifikatsiyasi

Bir kanalli OXKT ni xotiralar bo‘yicha turlarga ajratishimiz mumkin: cheksiz xotirali va chekli xotirali (6.3 a,b - rasm).

а)

6.3-rasm. Bir kanalli OXKT ni klassifikatsiyalari

Bir kanalli OXKT ni Markov o‘tish jarayonlarini quyidagicha belgilashimiz mumkin (6.4 a,b - rasm).

а)

6.4-rasm. M/M/1 va M/M/1/K tizimlarini Markov jarayonlari

M/M/1 tizimlarida Markov jarayoni bo‘yicha quyidagi ko‘rsatkichlarini aniqlashimiz mumkin:

- OXKT dagi kelib tushuvchi talablarni o‘rtacha soni

- OXKT da talablarni o‘rtacha bo‘lish vaqti

- Xotiradagi talablarni o‘rtacha soni

- Xotirada talablarni o‘rtacha kutish vaqti

M/M/1/K tizimlarida Markov jarayoni bo‘yicha quyidagi ko‘rsatkichlarini aniqlashimiz mumkin:

- Talablarni o‘rtacha yo‘qotish ehtimolligi

- OXKT dagi kelib tushuvchi talablarni o‘rtacha soni

3. TOPSHIRIQ

Ushbu amaliy mashg‘ulot topshiriqlari 6.1 – jadval asosida amalga oshiriladi. M/M/1 modelini hosil qilgan holda N_q o‘rtacha navbat uzunligi, W navbatda o‘rtacha kutish vaqti, T talablarni o‘rtacha tizimda bo‘lish vaqti va ρ qurilmani o‘rtacha foydalanish koeffitsientini aniqlash lozim. Olingan natijalar matematik hisoblashlar asosida olingan natijalar bilan solishtiriladi. Imitatsiya natijalari jadval ko‘rinishida keltiriladi.

M/M/1/K modelini hosil qilgan holda N_q o‘rtacha navbat uzunligi, W navbatda o‘rtacha kutish vaqti, T talablarni o‘rtacha tizimda bo‘lish vaqti, P_LOSS talablarni yo‘qotish ehtimolligi va ρ qurilmani o‘rtacha foydalanish koeffitsientini aniqlash lozim. Olingan natijalar matematik hisoblashlar asosida olingan natijalar bilan solishtiriladi. Imitatsiya natijalari jadval ko‘rinishida keltiriladi.

M/M/1 va M/M/1/K natijalari solishtirilib umumiy xulosalar beriladi.

Hisobotni tarkibida mavjud bo’lishi zarur bo’lgan elementlar:

1. laboratoriya ishini raqami va nomi;

2. mos variant bilan bajarilgan topshiriq;

3. ko‘rsatkichlarni hisoblangan qiymatlari;

4. M/M/1 va M/M/1/K modellari;

5. Natijalarni jadvalli va grafikli ko‘rinishlari;

6. Natijalarni solishtirishdan qilingan xulosalar.

6.1-jadval

№	Kelib tushuvchi ikki talablar o‘rtasidagi vaqt	Talablarga o‘rtacha xizmat ko‘rsatish vaqti	Navbat hajmi
1	17	12 dan 22 gacha 1 qadam bilan	35
2	20 dan 40 gacha 2 qadam bilan	30	29
3	19	4 dan 34 gacha 3 qadam bilan	37
4	24 dan 44 gacha 1 qadam bilan	29	29
5	31	26 dan 36 gacha 1 qadam bilan	28
6	12	2 dan 22 gacha 2 qadam bilan	38
7	4 dan 14 gacha 1 qadam bilan	9	39
8	35	20 dan 50 gacha 3 qadam bilan	29
9	13	8 dan 18 gacha 1 qadam bilan	37
10	25	10 dan 40 gacha 3 qadam bilan	34
11	18 dan 38 gacha 2 qadam bilan	28	30
12	21	6 dan 36 gacha 3 qadam bilan	36
13	34	24 dan 44 gacha 2 qadam bilan	27
14	7	4 dan 14 gacha 1 qadam bilan	40

5.1-jadval davomi

15	29	24 dan 34 gacha 1 qadam bilan	29
16	22 dan 42 gacha 2 qadam bilan	32	28
17	6 dan 16 gacha 1 qadam bilan	11	38
18	18 dan 48 gacha 3 qadam bilan	33	30
19	33	28 dan 38 gacha 1 qadam bilan	27
20	14	4 dan 24 gacha 2 qadam bilan	37
21	12 dan 42 gacha 3 qadam bilan	27	33
22	6 dan 36 gacha 3 qadam bilan	21	36
23	15	10 dan 20 gacha 1 qadam bilan	36
24	20 dan 50 gacha 3 qadam bilan	35	29
25	23	8 dan 38 gacha 3 qadam bilan	35
26	20 dan 30 gacha 1 qadam bilan	25	31
27	41	26 dan 56 gacha 3 qadam bilan	26
28	12 dan 22 gacha 1 qadam bilan	7	40
29	25	20 dan 30 gacha 1 qadam bilan	31
30	2 dan 32 gacha 3 qadam bilan	17	38

4. TOPSHIRIQNI BAJARISHGA KO’RSATMALAR

Ushbu amaliy mashg‘ulot topshiriqlari 5.1 – jadval asosida amalga oshiriladi. Ishni bajarishda quyida ko’rsatilgan bloklardan foydalanish zarur:

1. talablarni hosil qiluvchi qurilma- SimEvents bloklar kutubxonasidagi Generators → Entity Generators bloklar guruhidan « Time-Based Entity Generator » bloki;

2. talablarni navbatga qo’yuvchi qurilma – SimEvents bloklar kutubxonasidagi Queues bloklar guruhidan «FIFO Queue» bloki;

3. xizmat ko’rsatuvchi qurilma – SimEvents bloklar kutubxonasidagi Servers bloklar guruhidan «Single Server» bloki;

4. talablarni qabul qiluvchi qurilma - SimEvents bloklar kutubxonasidagi SimEvents Sinks guruhidan «Entity Sinks» bloki;

5. xizmat ko’rsatuvchini boshqaruvchi qurilma - SimEvents bloklar kutubxonasidagi Generators →Signal Generators bloklar guruhidan «Event-Based Random Number» bloki;

6. displey – Simulink bloklar kutubxonasidagi Sinks guruhidan «Display» bloki.

6.1-rasm. SimEvents bloklar kutubxonasida yaratilgan OXKT ni modeli

Talablarni hosil qiluvchi qurilma talablarni kelib tushish intervali eksponensial taqsimotiga bo’ysinuvchi talablarni hosil qilishi lozim, buning uchun «Time-Based Entity Generator» blokini «Distribution» parametrini Exponential ga sozlash talab etiladi.

Xizmat ko’rsatuvchi qurilma talablarga xizmat ko’rsatish vaqti eksponensial taqsimotiga bo’ysinishi kerak, buning uchun xizmat ko’rsatuvchini boshqaruvchi qurilma - «Event-Based Random Number» blokini «Distribution» parametrini Exponential ga sozlash talab etiladi.

Talablarni navbatga qo’yuvchi qurilma o’zida talablarni saqlashi uchun xotiraga ega bo’lishi zarur, buning uchun talablar soni FIFO Queue» blokini «Capacity» parametrini variantga mos holda sozlash talab etiladi.

Har bir blok bo’yicha kerakli natijalarni olish uchun bloklardagi «Statistics» parametrlaridan zarurlari belgilanadi.

Modellashtirish vaqtini 100000 ga sozlash talab etiladi.

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. Ommaviy xizmat ko‘rsatish tizimi va tarmog‘i nima?

2. Tranzaktlarga xizmat ko‘rsatish strategiyasi nimalardan iborat?

3. Buferlash tartiblarini ayting?

4. Xizmat ko‘rsatish tartiblarini ayting?

5. M/M/2 tizimini modelini tushuntiring?

6. M/M/K tizimini modelini tushuntiring?

7. Qayta xizmat ko‘rsatuvchi OXKT haqida gapiring?

8. OXKT dagi asosiy parametrlari mavjud?

Amaliy mashg’ulot № 7

MATLAB-SIMEVENTS DA KO‘P KANALLI OXKT NI MODELLASHTIRISHNI O‘RGANISH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

1. MATLAB-SimEvents muhiti bilan tanishish;

2. Bir kanalli ommaviy xizmat ko‘rsatish tizimi (OKXT) parametrlarini o‘rganish;

3. Bir kanalli OXKT ni vaqt tafsilotlarini aniqlashni o‘rganish.

2. QISQACHA NAZARIY MA’LUMOT

Boshlang‘ich malumotlar:

Ikkita ko‘p kanalli OXKT mavjud:

-Tizim I- cheksiz kiruvchi boshqaruvlar buferi.

- Tizim II – cheklangan kiruvchi chaqiruvlar buferi.

Chaqiruvlarni kelib tushish intervalini taqsimlanishini va chaqiruvlarga hizmat ko‘rsatish vaqti variant nomeriga mos holda jadvalda berilgan. Misol uchun berilgan tizimga chaqiruvlarni kelib tushish vaqt intervali. Eksponensial qonuniyat bo‘yicha taqsimlangan. Chaqiruvlar orasidagi kelib tushish vaqt intervalini o‘rtacha qiymati 30 ga teng. Chaqiruvlaga hizmat ko‘rsatish davomiyligining o‘rtacha qiymati [10,29] intervalda o‘zgaradi. Hizmat ko‘rsaish qurilmalarini (protsessorlarini) soni 2,3 va 4 qiymatlarni qabul qiladi. Tizim II da bufer o‘lchami 2ga teng.

Bir kanalli OXKT ni xotiralar bo‘yicha turlarga ajratishimiz mumkin: cheksiz xotirali va chekli xotirali (7.1 a,b - rasm).

а)

7.1-rasm. Ko’p kanalli OXKT ni klassifikatsiyalari

Ko’p kanalli OXKT ni Markov o‘tish jarayonlarini quyidagicha belgilashimiz mumkin (7.2 a,b - rasm).

а)

7.2-rasm. M/M/2 va M/M/m tizimlarini Markov jarayonlari

M/M/1 tizimlarida Markov jarayoni bo‘yicha quyidagi ko‘rsatkichlarini aniqlashimiz mumkin:

- OXKT dagi holatlarni yuzaga kelish ehtimolliklari

- OXKT da talablarni o‘rtacha bo‘lish vaqti

- Xotiradagi talablarni o‘rtacha soni

- Xotirada talablarni o‘rtacha kutish vaqti

M/M/m tizimlarida Markov jarayoni bo‘yicha quyidagi ko‘rsatkichlarini aniqlashimiz mumkin:

- OXKT ni bo’lish ehtimolligi

- OXKT dagi kelib tushuvchi talablarni o‘rtacha soni

3. TOPSHIRIQ

Ushbu amaliy mashg‘ulot topshiriqlari 7.1 – jadval asosida amalga oshiriladi. M/M/2 modelini hosil qilgan holda N_q o‘rtacha navbat uzunligi, W navbatda o‘rtacha kutish vaqti, T talablarni o‘rtacha tizimda bo‘lish vaqti va ρ qurilmani o‘rtacha foydalanish koeffitsientini aniqlash lozim. Olingan natijalar matematik hisoblashlar asosida olingan natijalar bilan solishtiriladi. Imitatsiya natijalari jadval ko‘rinishida keltiriladi.

M/M/m modelini hosil qilgan holda N_q o‘rtacha navbat uzunligi, W navbatda o‘rtacha kutish vaqti, T talablarni o‘rtacha tizimda bo‘lish vaqti, P_LOSS talablarni yo‘qotish ehtimolligi va ρ qurilmani o‘rtacha foydalanish koeffitsientini aniqlash lozim. Olingan natijalar matematik hisoblashlar asosida olingan natijalar bilan solishtiriladi. Imitatsiya natijalari jadval ko‘rinishida keltiriladi.

M/M/2 va M/M/m natijalari solishtirilib umumiy xulosalar beriladi.

Hisobotni tarkibida mavjud bo’lishi zarur bo’lgan elementlar:

1. laboratoriya ishini raqami va nomi;

2. mos variant bilan bajarilgan topshiriq;

3. ko‘rsatkichlarni hisoblangan qiymatlari;

4. M/M/2 va M/M/m modellari;

5. Natijalarni jadvalli va grafikli ko‘rinishlari;

6. Natijalarni solishtirishdan qilingan xulosalar.

7.1-jadval

№	Kelib tushuvchi ikki talablar o‘rtasidagi vaqt	Talablarga o‘rtacha xizmat ko‘rsatish vaqti	Navbat hajmi
1	17	12 dan 22 gacha 1 qadam bilan	35
2	20 dan 40 gacha 2 qadam bilan	30	29
3	19	4 dan 34 gacha 3 qadam bilan	37
4	24 dan 44 gacha 1 qadam bilan	29	29
5	31	26 dan 36 gacha 1 qadam bilan	28
6	12	2 dan 22 gacha 2 qadam bilan	38
7	4 dan 14 gacha 1 qadam bilan	9	39
8	35	20 dan 50 gacha 3 qadam bilan	29
9	13	8 dan 18 gacha 1 qadam bilan	37
10	25	10 dan 40 gacha 3 qadam bilan	34
11	18 dan 38 gacha 2 qadam bilan	28	30
12	21	6 dan 36 gacha 3 qadam bilan	36
13	34	24 dan 44 gacha 2 qadam bilan	27
14	7	4 dan 14 gacha 1 qadam bilan	40
15	29	24 dan 34 gacha 1 qadam bilan	29
16	22 dan 42 gacha 2 qadam bilan	32	28
17	6 dan 16 gacha 1 qadam bilan	11	38
18	18 dan 48 gacha 3 qadam bilan	33	30
19	33	28 dan 38 gacha 1 qadam bilan	27
20	14	4 dan 24 gacha 2 qadam bilan	37
21	12 dan 42 gacha 3 qadam bilan	27	33
22	6 dan 36 gacha 3 qadam bilan	21	36
23	15	10 dan 20 gacha 1 qadam bilan	36
24	20 dan 50 gacha 3 qadam bilan	35	29
25	23	8 dan 38 gacha 3 qadam bilan	35
26	20 dan 30 gacha 1 qadam bilan	25	31
27	41	26 dan 56 gacha 3 qadam bilan	26
28	12 dan 22 gacha 1 qadam bilan	7	40
29	25	20 dan 30 gacha 1 qadam bilan	31
30	2 dan 32 gacha 3 qadam bilan	17	38

4. TOPSHIRIQNI BAJARISHGA KO’RSATMALAR

Ushbu amaliy mashg‘ulot topshiriqlari 7.1 – jadval asosida amalga oshiriladi. Ishni bajarishda quyida ko’rsatilgan bloklardan foydalanish zarur:

1. talablarni hosil qiluvchi qurilma- SimEvents bloklar kutubxonasidagi Generators → Entity Generators bloklar guruhidan « Time-Based Entity Generator » bloki;

2. talablarni navbatga qo’yuvchi qurilma – SimEvents bloklar kutubxonasidagi Queues bloklar guruhidan «FIFO Queue» bloki;

3. xizmat ko’rsatuvchi qurilma – SimEvents bloklar kutubxonasidagi Servers bloklar guruhidan «N- Server» bloki;

4. talablarni qabul qiluvchi qurilma - SimEvents bloklar kutubxonasidagi SimEvents Sinks guruhidan «Entity Sinks» bloki;

5. xizmat ko’rsatuvchini boshqaruvchi qurilma - SimEvents bloklar kutubxonasidagi Generators →Signal Generators bloklar guruhidan «Event-Based Random Number» bloki;

6. displey – Simulink bloklar kutubxonasidagi Sinks guruhidan «Display» bloki.

7.3-rasm. SimEvents bloklar kutubxonasida yaratilgan OXKT ni modeli

Har bir blok bo’yicha kerakli natijalarni olish uchun bloklardagi «Statistics» parametrlaridan zarurlari belgilanadi.

Modellashtirish vaqtini 100000 ga sozlash talab etiladi.

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. Ommaviy xizmat ko‘rsatish tizimi va tarmog‘i nima?

2. Tranzaktlarga xizmat ko‘rsatish strategiyasi nimalardan iborat?

3. Buferlash tartiblarini ayting?

4. Xizmat ko‘rsatish tartiblarini ayting?

5. M/M/2 tizimini modelini tushuntiring?

6. M/M/K tizimini modelini tushuntiring?

7. Qayta xizmat ko‘rsatuvchi OXKT haqida gapiring?

8. OXKT dagi asosiy parametrlari mavjud?

Amaliy mashg’ulot № 8

MATLAB-SIMEVENTS DA KOMMUTATOR ISHLASHINI MODELLASHTIRISHNI O‘RGANISH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

1. MATLAB-SimEvents muhiti bilan tanishish;

2. Kommutator parametrlarini o‘rganish;

3. Kommutatorni vaqt tafsilotlarini aniqlashni o‘rganish.

2. QISQACHA NAZARIY MA’LUMOT

Tarmoq segmentlari orasida yuqori tezlikli trafikni uzatish uchun komutatorlar qo‘llaniladi. Komutatorlarni qurishning zamonaviy usullari har bir interfeysi paketlarga ishlov berish uchun ichki protsessorlar bilan taminlangan multiprotsessor variantida tuzilgan. Bundan tashqari preferiyali mikroprosessorlarining ishlashini kordinatsiyalash uchun markaziy komutatorlar ishlatiladi. Komutatorning portlari orasida paketlarni uzatish uchun komutatsiya matritsasi ishlatiladi. Matritsaning 4 ta portlari uchun portlarning yarim dupleks ish rejimida 4 ta ichki kanallar bir vaqtda va 8-dupleks rejimida ta’minlashi mumkun. Paketli komutatorlarning asosiy hususiyati paketlarni vaqtincha saqlash uchun ichki Bufer hotirasi borligi hisoblanadi. Shuning uchun xar bir paket bitlari ketma-ketlikda kirish buferida joylashadi. Mana shunday avzalligini hisobga olgan holda paketli komutatsiya tarmoqlari siljishli saqlash tehnikasidan foydalanadi (store-and-forward)

MatLab+SimEvents doirasidagi komutatorning model sxemasi rasmda ko‘rsatilgan.

8.1-rasm. MatLab+SimEvents doirasidagi komutatorning model sxemasi

3. TOPSHIRIQ

Ushbu amaliy mashg‘ulot topshiriqlari 8.1 – jadval asosida amalga oshiriladi.

Variantga (jadvalga) mos holda modelni qurish va paketlar kommutatorini quyidagi xarakteristikalarini tekshirish:

- buferni o‘rtacha kutish vaqtini;

- serverni o‘rtacha kutish vaqtini;

- serverdan foydalanish koeffsientini.

Hisobotda vaqt diagrammalari, paketlar generatsiyasini illustratsiyalovchi jarayonni va tekshirilayotgan paketlar kommutatsiyasini xarakteristikalarini o‘zgarishini ko‘rsatib o‘tish kerak.

Hisobotni tarkibida mavjud bo’lishi zarur bo’lgan elementlar:

1. laboratoriya ishini raqami va nomi;

2. mos variant bilan bajarilgan topshiriq;

3. ko‘rsatkichlarni hisoblangan qiymatlari;

4. Natijalarni jadvalli va grafikli ko‘rinishlari;

5. Natijalarni solishtirishdan qilingan xulosalar.

8.1-jadval

№	Paketlarni kelib tushish intervalini taqsimlash TimeBasedEntityGenerator		Bufe uzunligi FIFO QUEUE	Paketlar uzunligini taqsimlash Length
№	Distribution	Mean	Bufe uzunligi FIFO QUEUE	Distribution	Mean
1	Exponential	23	20	Exponential	50
2	Exponential	34	15	UNIFORM	60
3	Exponential	45	10	POISSON	70
4	UNIFORM	55	25	Exponential	80
5	UNIFORM	38	16	UNIFORM	90
6	UNIFORM	46	21	POISSON	100
7	Constant	42	8	Exponential	90
8	Constant	34	7	UNIFORM	80
9	Constant	29	6	POISSON	70
10	Exponential	36	21	Exponential	60
11	Exponential	28	15	UNIFORM	50
12	Exponential	52	10	POISSON	60
13	UNIFORM	30	25	Exponential	70
14	UNIFORM	28	16	UNIFORM	80
15	UNIFORM	26	21	POISSON	90
16	Constant	33	17	Exponential	100
17	Constant	29	23	UNIFORM	90
18	Constant	21	11	POISSON	80
19	Exponential	28	22	Exponential	70
20	Exponential	32	17	UNIFORM	60
21	Exponential	24	12	POISSON	50
22	UNIFORM	32	21	Exponential	60
23	UNIFORM	27	18	UNIFORM	70
24	UNIFORM	29	20	POISSON	80
25	Constant	25	16	Exponential	90
26	Constant	36	13	UNIFORM	100
27	Constant	25	21	POISSON	70

4. TOPSHIRIQNI BAJARISHGA KO’RSATMALAR

Sxemada uchta ishchi stansiyani bajaruvchi paketli generatorlar ko‘rsatilgan har bir ishchi stansiyaning chiqishidagi chiqqan paketlar komutatorning kirish buferiga kelib tushadi. Chizmada FIFO QUEUE, FIFO QUEUE1va FIFO QUEUE2 blok nomlari bilan ko‘rsatilgan. Uch portli paketli komutator sxemasining markazida ikki PathCombiner bloklarning qo‘shilishi ko‘rinishida joylashgan. Yo‘nalishni birlashtiruvchi funksiya (PathCombiner) kiruvchi ketma ketlikdan va oldingi paketlarga xizmat ko‘rsatish bo‘yicha OutputSwitch blokining kirishiga harakatlanishini paketlar tanlovidan tarkib topgan. Komutatorning uchta chiqish portlariga SingleServer, Single Server1 i Single Server2 uchta paketlar qabul qilgichi ulangan. Shunday qilib, ko‘rilayotgan misolda komutator quyidagi funksiyalarni bajaradi:

Uchta paketlar manbaini uch xil; tanlangan yo‘nalish bilan bog‘laydi;
Har bir ma’lumotlar manbai uchun buferga kelib tushayotgan(ya’ni, navbatdagi) paketlarni qabul qiladi;
Ikki va undan ortiq paketlar mos keluvchi navbatlar boshida bo`lgan va teng vaqtlarda kelib tushishga yega bo‘lgan va bir xil qabul qiluvchi adresslarga yega bo‘lgan tasodifiy holatlarda masalani yechadi.

Bitta tizim ostidagi paketlar generatsiyasining sxemasi 4ta funksional bloklarni o‘z ichiga oladi:

Time-BasedEntityGenerator paketlar ketma-ketligi orsidagi vaqt intervallarini (intergeneration) generatsiyalaydi. Har bir manbaning vaqt intervalini tasodifiy sonlar bilan tashkil etish eksponensial taqsimot qonuniga bo‘ysunadi.
Destination bloki o‘zi bilan 1 va 3 orasidagi butun sonlarni qabul qiluvchi server adresini shakllantiradi;
Length bloki paketni o‘lchamiga mos holda vaqt intervalini shakllantiradi. Bu paketni o‘lchamiga mos holda ajratilgan tasodifiy butun sonlardir.
SetAttribute blokini chiqishida berilgan vaqt parametrlari va belgilangan Adress bilan paket shakllantiriladi;
EntitySink bloklari paket uzunligiga (Length), qabul qilish adresiga (Destination) va paketlarni shakllantirish vaqt intervaliga (Time) mos keluvchi diagrammalarni kas yettiriladi.

Variantga (jadvalga) mos holda paketlar kommutator bloklari modeli parametrlarini o‘rnatish kerak. 8.2, 8.3 va 8.4 - rasmlarda paketlar generatsiyasi jarayonini illustrasiyalovchi vaqt diagrammalari keltirilgan. Shu bilan birga misolda quyidagi boshlang‘ich parametrlar o‘rnatilgan yedi:

1 va3 orsidagi tasodifiy butun sonli paketni manzilini belgilash;
7 va 15 orasidagi tasodiy butun sonli paket uzunligi;
Tasodifiy butun sonli o‘rtacha 11 qiymatli yeksponensial taqsimot qonuni bo‘yicha taqsimlangan tasodifiy butun sonli vaqt intervali.

Описание: Описание: ####

8.2-rasm. Kadrlar orsidagi paketlar intervalini shakllantirish.

8.3-rasm. Paket uzunligi.

Описание: Описание: ####

8.4-rasm. Qabul qilgich adressi.

SetAttribute (Kiritish Xossasi) bloki har bir paketga barcha ma’lumotlarni qo‘shib boradi. Komutatorni kirish buferlarida paketlarni saqlash. SetAttribute blokini har bir chiqishida FIFOQUEUE bloki kommutatori buferi kirishida qo‘llangan(8.5-rasm). PathCombiner bloki n × 1 multipleksorlash, kommuator chiqishiga 3 ta buferni ulash jarayonlarini bajaradi. Agar PathCombiner bloki kirishida ikki va undan ortiq paketlarni bir xil qabul qilish adressiga teng vaqtlarda kelib tushgan, bu blokni Randomize holatida tasodifiy to‘qnashuvlar holatlarni ketma-ketlikda tanlash ruxsat etilgan.

8.5-rasm. Kommutatorni kirish va chiqish buferlari.

Kommutatorni 3 ta chiqish portlariga SingleServer, Single Server1va Single Server2 kabi paket qabul qilgichlar ulangan. Adres naznacheniya maydonida adressga mos holda serverga qayta ishlash uchun kelib tushadigan paketlar ko‘rsatilgan.

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. Ommaviy xizmat ko‘rsatish tizimi va tarmog‘i nima?

2. Tranzaktlarga xizmat ko‘rsatish strategiyasi nimalardan iborat?

3. Buferlash tartiblarini ayting?

4. Xizmat ko‘rsatish tartiblarini ayting?

5. Kommutator tizimini modelini tushuntiring?

6. Qayta xizmat ko‘rsatuvchi OXKT haqida gapiring?

7. OXKT dagi asosiy parametrlarini kommutatorni tekshirishda o’xshashligi mavjudmi?

Amaliy mashg’ulot № 9

MATLAB-STATISTICS DA TAJRIBAVIY NATIJALARIGA ISHLOV BERISH VA BAHOLASH

1. ISHDAN MAQSAD

Ushbu amaliy mashg’ulot ishi quyidagilarni o’rganishga mo’ljallangan:

1. MATLAB-Statistics muhiti bilan tanishish;

2. Tajribaviy natijalarga ishlov berishni o’rganish;

3. Tajribaviy natijalarini baholashni o’rganish.

2. TOPSHIRIQNI BAJARISHGA KO’RSATMALAR

Emperik funksiya va gistogrammani aniqlash

Telekommunikatsiya sohasining texnik vositalarini sinab ko‘rishda ularning quvvatini bildiruvchi (carrier power) kattaliklar o‘lchanib ko‘riladi, bunday tajribalarda yigirmadan kam bo‘lmagan o‘lchash natijalari labaratoriya jurnallariga qayd qilinadi.

% The following section perform measurement of carrier power

% The example test is a conducted measurement. The measurement was repeated 20 times. The following results were obtained (before correcting for cabling and attenuator network insertion loss):

% 21,8 mW; 22,8 mW; 23,0 mW; 22,5 mW; 22,1 mW; 22,7 mW; 21,7 mW;

% 22,3 mW; 22,7 mW; 22,4 mW; 22,6 mW; 21,9 mW; 22,3 mW; 22,2 mW;

% 22,4 mW; 22,8 mW; 22,5 mW; 22,6 mW; 22,3 mW; 22,4 mW

>> x = [21.8, 22.8, 23.0, 22.5, 22.1, 22.7, 21.7, 22.3, 22.7, 22.4, 22.6, 21.9, 22.3, 22.2, 22.4, 22.8, 22.5, 22.6, 22.3, 22.4];

Taqsimot qonunini vizual usulda aniqlash

Avvalambor gistogrammani chizib olamiz

% Vertical Bar Graph Plot

[m, xout] = hist(x, 10);

plot_bargraph = bar(xout, m/length(x));

So‘ngra gistogramma ustida quyidagi taqsimot qonunlarini chizamiz.

Normal taqsimot qonuni (Gauss qonuni)

Eksponensial taqsimot qonuni

To‘g‘riburchakli taqsiomt qonuni

Releya taqsimot qonuni

Shu bilan birga har taqsimot qonuning parametrlari (MU, SIGMA, LAMBDA, A, B) lar ekanligi hisobga olamiz.

holdа on

% Perform Normal Distribution

[MU, SIGMA] = normfit(x);

y = normpdf(x, MU, SIGMA);

plot_normdst = plot(x, y, '--ko', 'MarkerEdgeColor', 'k', 'MarkerFaceColor', 'g', 'MarkerSize', 6);

% Perform Exponential Distribution

MU = expfit(x);

y = exppdf(x, MU);

plot_expdst = plot(x, y, '-.r*');

% Perform Uniform (Continuous) Distribution

[A, B] = unifit(x);

y = unifpdf(x, A, B);

plot_unifdst = plot(x, y, 'b', 'LineWidth', 2);

% Perform Rayleigh Distribution

B = raylfit(x);

y = raylpdf(x, B);

plot_rayldst = plot(x, y, '.m');

grid on

hold off

Qabul qilingan natijalarni tahlil qilamiz.

Pirson kriteriyasi

Asosiy to‘plamning normal taqsimot gipotezasini tekshirish

Eng keng tarqalgan taqsimot qonunlaridan biri Pirson kriteriyasini tahlil qilamiz-

Tajribaviy ma’lumotlarning ixtiyoriy kattalikning taqsimot qonuninga bo‘ysunishi haqidagi gipoteza bilan solishtirib ko‘rish talab qilinadi. Bu taqsimot qonunini nazariy deb atab uni quyidagicha belgilaymiz: Nazariy taqsimot qonuni parametrlari [Mx_asterisk] va [SIGMA_asterisk] lardan foydalanib quyidagiga ega bo‘lamiz:

[m, xout] = hist(x, 10);

for i = 1:length(m)

Mx_asterisk(i) = xout(i)*(m(i)/length(x));

Mx_asterisk = sum(Mx_asterisk);

end

for i = 1:length(m)

ALPHA2_asterisk(i) = xout(i)^2*(m(i)/length(x));

ALPHA2_asterisk = sum(ALPHA2_asterisk);

end

Dx_asterisk = ALPHA2_asterisk - Mx_asterisk^2;

SIGMA_asterisk = sqrt(Dx_asterisk);

Razryadlarga tushish extimolligi [m] ni topamiz

for i = 1:length(m)

u(i) = (xout(i)-Mx_asterisk)/SIGMA_asterisk;

end

f_theoretical = (length(x)/SIGMA_asterisk)*normpdf(u, 0, 1);

Tarqalish o‘lchov qiymatini topamiz: [chi2_empirical]

for i = 1:length(m)

chi2_empirical(i) = ((m(i)-f_theoretical(i))^2)/f_theoretical(i);

end

chi2_empirical = sum(chi2_empirical);

chi2_empirical =

2.0537

qiymat bo‘yicha o‘ng taraf kritik sohaning kritik nuqtasi [chi2_critical] ni topamiz:

chi2_critical = chi2inv(0.99, length(m) - 3);

chi2_critical = 18.4753

Normal taqsimot qonuni gipotezasiga asoslanib quyidagi tenglikni keltirib chiqaramiz:

Kolmogorov taqsimto qonunini tahlil qilamiz. Emperik va nazariy taqsimot qonuni o‘rtasidagi tarqalish o‘lchovi sifatida emperik taqsimot funksiyasi-[Fx_empirical] va nazariy taqsimot funksiyasi-[Fx_theoretical] o‘rtasidagi farqning absolyut maksimal qiymatini olamiz. Bu ikkala funksiyani tuzamiz.

% Calculate and plot the empirical (Kaplan-Meier) cumulative distribution function

[Fx_empirical, xx] = ecdf(x, 'alpha', 0.01); % Dependencies on 'ecdf'

stairs(xx, Fx_empirical, 'r');

hold on

% Calculate and plot the teoretical (normal) cumulative distribution function

MU = mean(x); SIGMA = std(x); alpha = 0.01;

Fx_teoretical = normcdf(x, MU, SIGMA, alpha); % Dependencies on 'normcdf'

stairs(x, Fx_teoretical, ':b');

grid on

hold off

Nazariy taqsimot va emperik taqsimot o‘rtasidagi ajralish o‘lchovini aniqlab, [LAMBDA_empirical] kattalikni topamiz:

Fx_empirical = Fx_empirical'; Fx_empirical(:,1) = []; % Observe cumulative distribution function

D = max(abs(Fx_empirical - Fx_teoretical));

D = 0.0499

LAMBDA_empirical = D*sqrt(length(x));

LAMBDA_empirical = 0.3349

qiymat bo‘yicha Kolmogorov kriteriyasining kritik nuqtasini topamiz.

LAMBDA_critical = kolminv(0.99);

LAMBDA_critical = 1.6276

bo‘lganligi uchun normal taqsimot qonuni haqidagi gipotezani qabul qilamiz.

Approksimatsiya bu yaqinlashuv bo‘lib, u matematik usul hisoblanadi. Unda matematik ob’ektlar bir biri bilan almashtiriladi, qisqacha qilib aytganda ob’yektlar o‘ziga yaqinlari bilan almashtiriladi lekin bir muncha soddarog‘iga. Approksimatsiya aniq bir qiymatga ega bo‘lgan miqdorlarni va ob’yektlarning sifatini aniqlab beruvchi xususiyatlarini o‘rganishga imkon beradi, bunday izlanishlarda masalani sodda qiymatlar va avval mavjud bo‘lgan xususiyatlarni o‘rganishga olib keladi. Sonlar nazariyasida diofant yaqinlashuvlar, xususan ratsional sonlarning irratsional sonlar bilan yaqinlashuvi o‘rganiladi. Geometriyada egri siniq chiziqlar approksimatsiyasi o‘rganiladi. Matematikaning ba’zi bir bo‘limlari tom ma’noda butunlay approksimatsiyalashga bag‘ishlangan masalan funksiyalar yaqinlashuv nazariyasi va h.k.z.

Eng kichik kvadratlar usuli

Eng kichik kvadratlar usuli – bu ixtiyoriy xatoliklardan tashkil topgan o‘lchashlar natijasiga asoslangan noaniq kattaliklarni baholashning regression tahlil qilish usullaridan biridir. Eng kichik kvadratlar usuli funsiyaning boshqa bir soddaroq funksiya bilan almashtirishda qo‘llaniladi va ko‘p hollarda kuzatuvlarni tahlil qilishda foydali hisoblanadi.

Qachonki izlanayotgan kattalikni bevosita o‘lchash imkoniyati mavjud bo‘lsa (misol uchun kesma uzunligi yoki burchak), u holda aniqlik darajasini oshirish uchun shu o‘lchash amali bir necha marta amalga oshiriladi va har bir alohida o‘lchash natijasidan olingan qiymatlarning o‘rta arifmetigi yakuniy natija sifatida qabul qilinadi. Bunday o‘rta arifmetikni topish qoidasi ehtimollar nazariyasiga asoslanadi. O‘rta arifmetik qiymatni topish usulining o‘zi ham eng kichik kvadratlar usulining sodda ko‘rinishi hisoblanadi.

Eng kichik kvadratlar usulining talabi shundan iboratki qaralayotgan to‘plam qiymatlari

Ehtimoldan holi bo‘lmasligi lozim, shunday funksiyani tanlash lozimki, bunda qaralayotgan qiymaning kvadratik og‘ishi ga nisbatan minimal bo‘lishi lozim:

Shu yo‘l bilan eng kichik kvadratlar usuli asoslab beriladi.

Eng kichik kvadratlar usuliga asoslangan holda parametrlarni aniqlashga kirishamiz. Olaylik tajribaviy ma’lumotlardan tashkil topgan qandaydir jadval va bir nechta sonli parametrlarga bog‘liq funksiyaning umumiy ko‘rinishi berilgan bo‘lsin. Aynan shu parametrlarni va larning minimal bo‘lishi uchun eng kichik kvadratlar usuliga asoslangan holda tanlash lozim. funksiyani quyidagi ko‘rinishda yozib olamiz.

larni shunday tanlash lozimki bunda quyidagi tenglik bajarilsin:

Bu munosabatning chap qismini minimumga olib boruvchi larni topamiz.

Buning uchun esa yuqoridagi munosabatni lar bo‘yicha differensiallaymiz va xosilalarninolga tenglaymiz:

..................................................

Bu yerda funksiyaning parametr bo‘yicha nuqtalardagi xususiy xosila qimati hisoblanadi. Bu tengsizliklar sistemasi noaniq qiymatlari bo‘lsa shuncha tenglikdan tashkil topgan bo‘ladi. Sistemani yechishning umumiy yo‘li mavjud emas, buning uchun funksiyaning aniq ko‘rinishi bilan shug‘ullanish lozim.

Masala- Tajribada qiymatlar to‘plami ro‘yxatga olingan, bu yerda

x = [0.30, 1.57, 2.84, 4.11, 5.38, 6.65, 7.92, 9.19, 10.46, 11.73];

y = [15.33, 4.55, 3.41, 2.97, 2.74, 2.60, 2.59, 2.44, 2.38, 2.34];

Berilgan tajribaviy bog‘liqlikni tasvirlovchi funksiyaning parametrlarini eng kichik kvadratlar usulida topish lozim.

Quyidagi tenlikka egamiz:

Ularni va bo‘yicha differensiallashdan esa quyidagiga ega bo‘lamiz:

syms x a b

diff(a + b./x, 'a')

ans = 1

diff(a + b./x, 'b')

ans = 1/x

Aniqlangan qiymatlarni asosiy sistemaga qo‘yib va larni aniqlaydigan sistemaga ega bo‘lamiz:

Bu munosabatni qavslarni ochib yig‘indi amalini bajarish yo‘li bilan sodalashtirsak quyidagi tengliklar xosil bo‘ladi:

Chiziqli tenglamalar sistemasi ilidizlarini Gauss usuli orqali aniqlaymiz.

% Perform Gaussian elimination

left = [length(x), sum(1./x); sum(1./x), sum(1./x.^2)];

right = [sum(y); sum(y./x)];

koef = left\right;

result = struct('a', koef(1), 'b', koef(2))

result = a: 2.0103 b: 3.9954

Shunday qilib qo‘yilgan masala eng kichik kvadratlar usuli asosila yechildi va,larning o‘rtasidagi munosabat quyidagi ko‘rinshga keldi:

Aniqlangan funksiyani esa grafik orqali tasvirlaymiz.

Tortilgan ip usuli

Masala-Yuqoridagi masala shartlariga asoslangan holda funksiyaning parametrlarini aniqlash kerak. Hisoblashlar nuqtasi va sifatida qiymatlar to‘plaminnig eng chetki nuqtalarini tanlaymiz. Olingan qiymatlarni asosiy tengsizliklar sistemasiga joylashtirib, larni aniqlovchi ikkita tengsizlikni xosil qilamiz.

Chiziqli tenglamalar sistemasi ildizlarini Gauss usuli orqali aniqlaymiz.

% Perform Gaussian elimination

left = [1, 1/x(1); 1, 1/x(end)];

right = [y(1); y(end)];

koef = left\right;

result = struct('a', koef(1), 'b', koef(2))

result =

a: 1.9991

b: 3.9993

Shunday qilib qo‘yilgan masala eng kichik kvadratlar usuli asosila yechildi va, larning o‘rtasidagi munosabat quyidagi ko‘rinshga keldi:

Aniqlangan funksiyani esa grafik orqali tasvirlaymiz.

5. NAZORAT SAVOLLARI

1. Regressiya parametrlarini interpretatsiya qilish nima?

2. Kovariatsiya va korrelyatsiya koeffitsenti nima?

3. Dispersion tahlilning maqsadi?

4. Polinom koeffitsentlari taqsimoti orqali ma’lumotlarni approksimatsiya qilish bajarilish tartibi?

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO’YXATI

1. MatLAB dasturini ma’lumotlar bazasi (HELP)

2. Lazarev Yu. F. Nachala programmirovaniya v srede MatLAB: Uchebnoe posobie. – K.: NTUU «KPI», 2003

3. Dyakonov V. P. MATLAB 6.5 SP 1/7 + Simulink 5/6 v matematike i modelirovanii. Seriya «Biblioteka professionala». – M.: SOLON-Press, 2005

4. Kleynrok L. Teoriya massovogo obslujivani: Per. s angl. – M.: Mashinostroenie, 1979. – 432 s.

5. Kleynrok L. Vichislitelnie sistemi s ocheredyami: Per. s angl. –M.: Mir,

6. Olifer V.G., Olifer N.A. Kompyuternie seti. Prinsipi, texnologii, protokoli: Uchebnik dlya VUZov. 3-ye izd. – SPb.: Piter, 2006

7. Tanenbaum E. Kompyuternыe seti. 4-ye izd. – SPb.: Piter, 2003

8. Lojkovskiy A.G. Teoriya massovogo obslujivaniya v telekommunikatsiyax.- Odessa: ONAS im. A.S. Popova, 2012. – 112 s.

9. Kutuzov O.I., Tatarnikova T.M. Modelirovanie telekommunikatsionnix setey: uchebnoe posobie.- SPb.: SPbGUT, 2003.– 214 s.

10. www.mathworks.com

5350100 – “Telekommunikatsiya” yo’nalishi bo’yicha bakalavrlarni tayyorlashda “Aloqa tizimlarini modellashtirish va simulyatsiyalash” fanining amaliyot mashg’ulotlarini bajarish uchun uslubiy ko’rsatma./TATU,. Toshkent, 2017 yil,

78 b.

“MUT va T” kafedrasining yig‘ilishida muhokamadan o‘tgan va fakultet ilmiy kengashida ko‘rib chiqishga tavsiya etilgan

(2017 y. ____________dagi __ - sonli bayonnoma)

Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU “Telekommunikatsiya texnologiyalari” fakultetining ilmiy-uslubiy kengashi tomonidan ko‘rib chiqildi va universitet IUKga muhokama qilish va tasdiqlash uchun tavsiya etilgan

(2017 y. ____________dagi __ - sonli bayonnoma)

Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU ilmiy-uslubiy kengashida ko‘rib chiqildi va nashr etishga tavsiya etildi

(2017 y. ____________dagi __ - sonli bayonnoma)

Tuzuvchilar:

S.O. Maxmudov

S.B. Nurmatova

Taqrizchilar:

TATU, MUT va T kafedrasi mudiri, t.f.n. U.B. Amirsaidov

“O’zbektelekom” AK “T va PRM” filiali

LAONQ xizmati boshlig’i U. Izbasarov

Musahhih N.D. Yulanova