-3-

ОБОБЩЕННАЯ МОДЕЛЬ

КОНТРОЛЯ СООТВЕТСТВИЯ

В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ И СВЯЗИ

Как известно, диагностирование и контроль в сочетании с измерением, анализом и тестированием служат более глубокому пониманию физических процессов, протекающих при передаче информации и нацелены на поддержание используемых для этой цели устройств в состоянии, удовлетворяющем априори установленным критериям. В то же время сами средства контроля, отличающиеся как принципами построения, так и функциональными возможностями, должны отвечать определенным требованиям, с тем чтобы обеспечить установление соответствия с необходимой точностью и достоверностью. Поэтому, основываясь на базовых положениях отраслевой системы обеспечения единства измерений, понятии метрологии как науки об измерениях, методах и средствах обеспечения их единства и способах достижения требуемой точности, а также существующих стандартов, рассмотрим процедуры измерения, анализа и тестирования с позиций контроля соответствия.

3.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Одними из фундаментальных научных понятий в настоящее время являются физическая величина (ФВ) и информация. При этом первое представляет собой общее в качественном отношении, но индивидуальное в количественном отношении свойство физических объектов — физических систем, их состояний и происходящих в них процессов. Второе же понятие определяет воспринимаемые специальным устройством сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах в виде сигналов той или иной физической природы и формы. Следовательно, если ФВ отражает свойство физического объекта или явления, то сигнал опосредствованно отражает это свойство. При этом как ФВ, так и сигнал определяются вспомогательными характеристиками, т. е. их параметрами. Учитывая, что физический процесс является движущейся материей и характеризуется многомерной интенсивностью, а также протяженностью во времени и пространстве, то сигнал в общем случае служит материальным воплощением информации в виде определенного физического процесса. В качестве примера можно привести изменение уровня электрического напряжения или интенсивности оптического излучения, изменяемого либо квазислучайным образом, либо по определенному, в том числе логическому, закону. В последнем случае ФВ назовем логически структурированной физической величиной. Таким образом, сигнал также является ФВ с изменяющимися одним или несколькими параметрами, которые, как и собственно ФВ, могут контролироваться или измеряться с гарантированной точностью. Учитывая, что в электросвязи передача информации осуществляется посредством сигналов, распространяемых в той или иной физической среде, контролю подлежат как ФВ, определяющие среду распространения сигналов, так и сигналы, имеющие соответствующую форму представления.

Понятие измерение в общем случае подразумевает нахождение значения ФВ опытным путем с помощью специальных технических средств, хранящих в явном или неявном виде единицу этой величины. При этом средство измерений, предназначенное для воспроизведения и/или хранения ФВ одного или нескольких заданных размеров, значения которых выражены в установленных единицах, носит название меры. Здесь размер ФВ количественно определяет физическую величину, а значение ФВ является оценкой ее размера в виде некоторого числа принятых для нее единиц. Следует различать истинное и действительное значения ФВ, первое из которых идеальным образом отражает в качественном и количественном отношениях соответствующее свойство объекта, а второе находится экспериментальным путем и настолько близко к истинному значению, что для поставленной измерительной задачи может его заменить. Значение же величины, полученной путем ее измерения, носит название результат измерения, который в той или иной степени соответствует действительному (истинному) значению ФВ. Поэтому основной характеристикой измерения является точность, определяемая таким понятием, как погрешность измерения, которая представляет собой отклонение результата измерения от действительного (истинного) значения измеряемой величины, и в общем случае определяется вероятностью — количественным правдоподобием измеряемой случайной величины результатам измерения [20].    

Частным случаем измерений является счет, служащий для определения числового значения дискретной величины, дискретного параметра физического процесса или количества предметов в данной совокупности независимо от их параметров, а его результатом является неименованное число.

Не менее распространенным понятием является анализ, который представляет собой метод исследования путем рассмотрения отдельных стадий, свойств и составных частей объекта или процесса, в том числе сигнала, с помощью специальных технических средств, осуществляющих измерения с последующей обработкой по определенному правилу результатов этих измерений. При этом значения ФВ, отношение порядка или соотношение между размерами однородных величин в зависимости от временного или иного параметра, полученные путем анализа, представляют результат анализа, который определяется одноименной погрешностью, выраженной числовым эквивалентом отличия реального и истинного значений физических величин. Однако здесь, при воспроизведении ФВ одного или нескольких заданных размеров, последние количественно определяют не собственно ФВ, как при измерениях физических величин, а значение ее параметра в виде некоторого числа принятых единиц. Таким образом, анализ включает измерения параметров физических величин как частный случай измерений собственно физических величин. Поэтому устройства, реализующие установление указанных свойств физических величин и их параметров, объединим в группы средств измерений и анализа параметров физических объектов и величин. К первым отнесем, например, средства измерений АЧХ и ФЧХ, селективные измерители, измерители тех или иных характеристических параметров и т. д., а ко вторым — такие широко известные устройства, как анализаторы спектра, анализаторы статистических данных, анализаторы протоколов и др.

Отнесение анализаторов протоколов к средствам анализа объясняется тем, что информационная сущность понятия протокол, подразумевающего набор правил или стандартов, регламентирующих соединение и обмен информацией с минимальными ошибками [21], отражается в электросвязи одноименными логически структурированными сигналами, оперирование с которыми можно рассматривать с позиций выполнения операций над физическими величинами. По этой же причине не исключением является и процедура нахождения соответствия протокола заданной норме, также представленной в виде логически структурированного сигнала или сигналов. Данная процедура предусматривает выполнение операции сравнения, в результате которой устанавливается соответствие, несоответствие или количественное правдоподобие норме. В то же время, несмотря на наличие процедур сравнения и воспроизведения, и/или хранения ФВ одного или нескольких заданных размеров при измерениях и анализе логически структурированных сигналов, между ними все же имеется отличие. Это отличие определяется свойствами сравниваемых физических величин и способом выполнения процедуры сравнения, которая осуществляется, соответственно, с использованием операций алгебраического вычитания и логической равнозначности.

В представленных выше понятиях измерения, счета и анализа по умолчанию было принято, что данные процедуры предназначены для установления неизвестных значений физических величин и их параметров. С целью разграничения этих задач и задачи определения параметров объекта при воздействии на него определенной ФВ или величин, в дальнейшем будем использовать понятие тестирование. В связи с этим последнее может быть определено как установление опытным путем соответствия между состояниями и свойствами объекта или процесса, находящегося под воздействием строго определенной ФВ или величин, заданной норме и осуществляемое с помощью специальных средств, хранящих в явном или неявном виде единицы этой величины, определяющие область значений нормы. При этом средство тестирования, предназначенное для создания ФВ со строго определенными параметрами, назовем образцовым источником, а средство воспроизведения и/или хранения ФВ одного или множества заданных размеров, значения которых выражены в установленных единицах и определяют область нормы, отнесем к понятию меры. Очевидно, что результат тестирования может соответствовать или не соответствовать заданной норме, что выражается количественным правдоподобием тестируемой величины результатам тестирования, т. е. достоверностью тестирования — вероятностью нахождения контролируемой величины в норме или вне нормы. Отношение порядка или соотношение между размерами однородных величин, определяющее соответствие вида больше — меньше или приблизительно равны, полученное путем тестирования, носит название результат тестирования, который на границах нормы и при тестировании ФВ заданного размера определяется погрешностью тестирования. Очевидно, что тестирование может включать процедуры измерения и анализа для получения результата тестирования с заданной погрешностью.

Наряду с понятием тестирования, в последнее время все чаще используется такое понятие, как мониторинг, под которым нередко подразумевают определение параметров объектов и процессов, которые должны сохраняться в заданных пределах, что фактически отражает понятие тестирования. Более правильным представляется определение мониторинга, как распределенного в пространстве и/или во времени тестирования, при котором сравнению с нормой подвергается множество объектов, находящихся под воздействием ФВ (величин) установленного размера или совокупности размеров, в том числе равных нулю, отражая в последнем случае мониторинг с использованием измерений и/или анализа.

Близкими, но не эквивалентными тестированию и мониторингу, являются диагностика и контроль, представляющие собой процесс установления соответствия состояний и свойств объекта или процесса заданной норме путем восприятия физических величин, сопоставления их с предварительно установленными значениями или совокупностями значений (масками) и последующим формированием суждения — вывода [22]. Иными словами, диагностике и контролю подвергаются объекты или параметры процесса с получением результата, являющегося их качественной характеристикой в виде вывода о нахождении объекта или процесса в норме или вне нормы, т. е. исправен или неисправен, соответствует или не соответствует области пространства состояний, выраженной ФВ определенных размеров или размера. Здесь соответствие или несоответствие состояния физического объекта, процесса или параметров ФВ заданной норме характеризуется достоверностью диагностики и контроля.

Процедуры диагностики и контроля по своей информационной сущности достаточно близки и включают ряд общих процедур, в том числе измерение, анализ и тестирование. Однако имеет место и отличие, заключающееся в постановке задачи и, как следствие, формировании выводов по результатам диагностики и контроля. Так, при контроле должен быть получен ответ на вопрос, соответствует или не соответствует контролируемый объект или процесс требуемой норме, в то время как при диагностике должен быть сформулирован вывод о месте и причине имеющего место несоответствия. В тех случаях, когда для определения соответствия контролируемой величины норме вначале выполняется процедура измерения, результат которого затем сопоставляется с нормой, реализованной в мере, результатом контроля является результат измерения, выраженный полученным значением и его знаком, в связи с чем измерение либо предшествует контролю, либо при определенных реализациях непосредственно является контролем.

Очевидно, что в результате долгосрочного контроля и диагностирования можно сформулировать заключение о предстоящем развитии или исходе протекающих в объекте процессов, т. е. осуществить прогнозирование, например, возможных нарушений передачи, или определить направление дальнейшего развития объекта, в смысле его усовершенствования.

Для иллюстрации взаимосвязи рассмотренных процедур на рис. 3.1 приведена схема, в которой используются следующие обозначения: А — анализ; Д — диагностирование; И — измерение; К — контроль; М — мониторинг; Т — тестирование; П — прогнозирование; Р — развитие.

Согласно данному рисунку, можно выделить два структурных уровня: первый — включающий анализ, измерение, тестирование и мониторинг и второй — включающий диагностирование, контроль, прогнозирование и развитие. При этом все элементы первого уровня связаны между собой, а также с контролем и диагностированием второго уровня. Отсюда следует, что последние могут осуществляться как при полном комплекте процедур первого уровня, так и в отсутствие некоторых из них, что приводит к соответствующим комбинациям построения одноименных систем.  Так, например, система контроля и диагностирования, предназначенная для прогнозирования сбоев в системе телекоммуникаций и включающая процедуры тестирования с использованием средств измерений и анализа посредством измерительных процедур, имеет вид, представленный на рис. 3.2. Здесь следует отметить возможность перехода и замещения некоторых процедур не только в пределах одного уровня, но и на ином уровне, как, например, в случаях непосредственного выполнения функции контроля процедурой первого уровня.

3.2. ВИДЫ И ФОРМЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН

Физические величины разделяют на непрерывные и прерывистые — дискретизированные во времени и пространстве, а также аналоговые и квантованные величины, которые обладают, соответственно, бесконечным и конечным множеством значений по размеру. Разновидностью квантованных величин являются кодовые величины, представляющие собой одну из форм отражения объекта в определенных диапазонах размеров, расположения в пространстве, временного представления или условных символах, и поэтому они по своей сути ограничены и дискретны.

Так как в телекоммуникациях передача информации осуществляется посредством сигналов, распространяемых в той или иной физической среде, в дальнейшем под измеряемой величиной будем подразумевать как физические величины, определяющие среду распространения сигналов, так и сигналы различного физического рода. При этом процессы искусственного создания дискретных, квантованных и кодированных сигналов носят название дискретизации, квантования и кодирования, соответственно.

Дискретизация непрерывного во времени сигнала x(t) является линейной операцией умножения этого сигнала на функцию дискретизации во времени ∆ ^∙ (t), т.е.

Квантование по уровню — это операция создания сигнала, абсолютные или относительные размеры параметров которого имеют ограниченное число заданных значений. Квантованная величина в функции времени может быть выражена посредством ступенчатой функции, равной единице при положительном аргументе, и нулю при отрицательном и аналитически может быть представлена в виде      

где АХ_k — ступень квантования, представляющая собой разность между соседними значениями квантованной величины X{t) ; N_i — номер ступени квантования; t _Ni — момент времени текущего квантования.

Процессы дискретизации и квантования, очевидно, могут осуществляться как равномерно, так и неравномерно, а также как измеряемой величины, так и меры.

Кодирование в отличие от дискретизации и квантования — это oпeрация перевода по определенным правилам формального объекта, выраженного совокупностью кодовых символов одного алфавита, в формальный объект, выраженный символами другого алфавита. При этом код является формой представления сообщений по определенным правилам, которые обеспечивают соответствие между кодируемыми сообщениями и совокупностями кодовых символов. При кодировании в качестве символов используют буквы алфавита, цифры в определенной системе счисления и условные знаки. В технике связи применяется числовое кодирование, представляющее собой в широком смысле операцию отображения объекта числами с результатом, который может быть как результатом измерения, так и не являться таковым. В общем случае кодовый сигнал можно представить в виде

Независимо от того, как представлен исходный аналоговый физический сигнал, в подавляющем большинстве систем связи имеет место его преобразование в код с цифровой обработкой последнего в процессе передачи. Такие сигналы могут быть представлены в виде двоичных одномерных или многомерных последовательностей, упорядоченных в соответствии с определенной логикой. Назовем эти сигналы логически структурированными и в связи с их широким распространением рассмотрим более подробно.

3.3. ЛОГИЧЕСКИ СТРУКТУРИРОВАННЫЕ СИГНАЛЫ КАК МНОГОМЕРНЫЕ МАТРИЦЫ ИХ ЭЛЕМЕНТОВ

Логически структурированные сигналы современных цифровых систем передачи, как правило, имеют довольно сложную структуру и поэтому для их описания наиболее целесообразно использовать математический аппарат N -мерных или пространственных матриц [23]. В фундаментальной математике данный аппарат в настоящее достаточно подробно изучен [24] и, как отмечалось, например в [25], может быть применен при создании вычислительных методов и компьютерных программ для исследования и моделирования разнообразных цифровых сигналов систем электрической связи. Такой подход к моделированию сигналов можно реализовать с использованием стандартных пакетов прикладных программ по линейной алгебре, таких, как Mathematica, MathCad, MATLAB и др.

Учитывая широкие возможности матричных вычислений последнего пакета, в дальнейшем для моделирования сигналов будем ориентироваться на его применение. Для этого вначале рассмотрим основные положения N-мерного матричного представления наиболее распространенных цифровых сигналов современных систем передачи со структурой, характеризуемой наличием кодовых групп, циклов, сверхциклов и т. д. Некоторые из такого рода сигналов являются не только непосредственными переносчиками информационных и служебных сообщений, но и синхросигналами — носителями эталонной тактовой частоты в системах тактовой сетевой синхронизации (ТСС) [26-28].

Сущность данного подхода заключается в разбиении цифрового сигнала на элементарные фрагменты (поля) информационных битов (битов данных) и их размещении в N -мерных (пространственных) матрицах, при этом число N измерений матрицы исходного сигнала определяется требуемой степенью приближения ее структуры к структуре самого сигнала.

3.3.1. N-мерное представление структурированного сигнала

В общем случае при описании логически структурированного сигнала с помощью N -мерной матрицы

взаимосвязь ее элементов и информационных битов фрагментов реализации сигнала может быть задана различными способами, что определяется способом структурирования исходных данных.

В вычислительной математике N -мерной матрице соответствует понятие многомерного массива, массива с количеством измерений (размерностью), больше двух [29]. Существует два подхода к тому, как организовать данные в многомерный массив, это:

страничная интерпретация, когда в основу берутся двухмерные массивы, считающиеся размещенными на страницах, затем организованных в трехмерные, четырехмерные, пятимерные и т. д. массивы;

пространственная интерпретация (многомерные данные), когда рассматриваются измерения физических величин в точках трехмерного пространства.

Учитывая, что при страничной организации многомерных данных последние могут быть как числовыми, так и символьными массивами, массивами ячеек, а также массивами структур, такой подход позволяет реализовать более широкие возможности при моделировании, например, отразить процессы анализа протоколов взаимодействия открытых систем.

Многомерные массивы, аналогично многомерным матрицам, являются расширением двумерных массивов, которые имеют две размерности: размерность строк и размерность столбцов (рис. 3.3). По этой причине доступ к элементам b_i,j двухмерного массива достигается путем введения двух индексов — строки и столбца.

В случае трехмерного массива для обозначения элементов требуется 3 индекса: первый — для обозначения строк, второй — столбцов и третий — страниц (рис. 3.4). Для больших размерностей добавляются новые индексы; так, для четырехмерного массива, характеризующегося четырьмя индексами, первые два определяют строку и столбец, третий — страницу, а четвертый — книгу (рис. 3.5). Для представления пятимерного и более массивов эту структуру необходимо развить в вертикальном направлении, реализуя так называемую пространственную организацию данных.

С целью автоматизации построения массивов можно использовать прием, основанный либо на применении индексации, либо используя встроенные функции, в частности, функцию cat. Очевидно, что применение

индексации позволяет легко определить значение любого поля или элемента структуры или присвоить им требуемые значения. Учитывая, что организация структуры определяется организацией массива записей и его полей, обеспечивая доступ к ее элементам и, как следствие, удобство оперирования элементами структуры, последнюю формируют Рис. 3.5 Структура 4-хмерного массива размером 4x3x3x2

в виде вложенных многомерных массивов структур, используя, например, операторы присваивания.

В общем случае структура может иметь матричную или поэлементную организацию, где каждое поле структуры, соответственно, либо массив данных одного класса, либо определенные с помощью циклов их отдельные значения. Очевидно, что каждый из таких подходов имеет как положительные, так и отрицательные стороны. В частности, для отображения, фильтрации или выполнения других функций с целыми массивами данных более целесообразной является матричная организация структуры, в то время как для обеспечения легкого доступа к отдельным участкам полей предпочтительнее поэлементная организация.

Так как поле структуры может само включать другую структуру или даже массив структур, после создания исходной структуры в существующие поля можно вложить следующие структуры полей, организовав для этой цели рекурсию. В то же время для того, чтобы иметь возможность доступа к полям и элементам сформированных многомерных массивов структур, надо использовать описанный индексный подход.

Используя матричный подход, рассмотрим а_r реализацию сигнала в интервале наблюдения— порядковый номер фрагмента, совпадающего с номером фрагмента наиболее сложного объединения, например, при цикловой структуре сигнала — сверхцикла L_N . При условии, когда интервал наблюдения заканчивается вместе с завершением последнего из этих объединений, максимальное значение равно общему числу объединений в интервале наблюдения. Согласно вышеизложенному, при таких предположениях и обозначениях элементы матрицы можно отождествить с соответствующими фрагментами а_r реализации сигнала в соответствующем интервале наблюдения [23], т. е.

В результате имеет место упорядочение размещения либо фрагментов реализации сигнала со сложной структурой в матрице с числом измерений N, соответствующим этой структуре, либо значений какого-либо из параметров импульсов реализации сигнала в этой многомерной матрице.                                                                                                   

Соотношение (3.8) можно использовать для решения различных задач, в том числе для моделирования процессов анализа логически структурированных сигналов при их обработке в процессе взаимодействия открытых систем. В качестве примера рассмотрим сигнал, являющийся последовательностью L_s сверхциклов, разделенных на L₄ под сверхциклов с L₃ циклами в каждом подсверхцикле, и содержащего в каждом из циклов по L₂ кодовых групп из L₁ битов, в случае двоичного сигнала, или параметров импульсов [23].

При матричном представлении такого сигнала можно, например, выделив интервал, равный длительности L₄ , рассматривать на этом интервале N -мерное представление сигнала, разместив его информационные биты в N -мерной матрице. Так, при N = 5 сигнал будет представлять пятимерную матрицу B_s (рис. 3.6), каждый элемент  которой принимает значение соответствующего бита реализации сигнала и характе-

Согласно принципу разбиения матриц, пятимерная матрица представима в виде совокупности трехмерных матриц, являющихся для исходной матрицы так называемыми сечениями ориентации конкретных трех индексов при заданных значениях других двух индексов, или же в виде совокупности двухмерных матриц, являющихся для исходной матрицы сечениями ориентации двух конкретных индексов при заданных значениях остальных трех индексов. Кроме этого, в матрице В₅ и в ее трехмерных и двухмерных сечениях могут быть выделены вектор-строки, в каждой из которых направление ориентации соответствует возрастанию конкретного индекса при фиксированных значениях остальных индексов, и поэтому в матрице В₅ вектор-строка называется обычно строкой направления определенного индекса. В исключительном случае при справедливости равенства L_l = L₂ = L₃ = L₄ = L₅ все трехмерные сечения матрицы различных ориентации являются кубическими матрицами, изученными в фундаментальной теории пространственных матриц наиболее подробно [24]. Однако, к сожалению, равенство L_l = L₂ = L₃ = L₄ = L₅ для реальных сигналов, как правило, не имеет места и поэтому трехмерные сечения матрицы В₅ обычно не кубы, а прямоугольные параллелепипеды различных размеров. Соответственно у матрицы В₅ ее двухмерные сечения ориентации, определяемые двумя разными индексами, это различные прямоугольные двухмерные матрицы. Структуры сигналов могут быть и более сложными, чем в рассматриваемом случае кодовых групп, циклов, под сверхциклов и сверхциклов. Если в структуре сигнала имеются и другие подобного рода объединения битов (например, под циклы и т. п.), то при многомерном представлении таких сигналов с помощью N -мерных матриц значение N может быть и больше пяти.

Обобщая описание рассмотренного сигнала с помощью матрицы B_s, состоящей из элементов  которые согласно (3.8) связаны с фрагментами реализации а_r сигнала в интервале наблюдения, выражением

можно заключить, что в данном случае обеспечивается необходимое соответствие элемента пятимерной матрицы В₅ и отождествляемого с ним фрагмента реализации сигнала.

3.3.2. Многомерное описание реализаций структурированных сигналов

Рассмотренный метод математического моделирования логически структурированных сигналов на основе многомерных матриц позволяет отражать не только структуру самих сигналов, но и структуру передаваемых протоколов. Рассмотрим эти вопросы на примере моделирования структуры 2048 кбит/с цифрового сигнала и одного из протоколов ISDN.

Моделирование структуры цифрового сигнала. Как известно, сигналы со скоростью передачи 2048 кбит/с формируются согласно Рекомендации МСЭ-Т G.704 [27] в системах передачи плезиохронной и синхронной цифровых иерархий. В настоящее время структура циклов такого сигнала определена с учетом необходимости передачи сообщений о статусе тактовой сетевой синхронизации (SSM — Synchronisation Status Messages), так как рассматриваемые сигналы являются в современных цифровых сетях не только сигналами-переносчиками информационных и служебных сообщений, но и синхросигналами в системе ТСС.

В работе [23] показано, что базовая цикловая структура (Basic frame structure at 2048 kbit/s) рассматриваемого сигнала практически полностью отражается в модели, использующей пространственную пятимерную матрицу B_s (рис.3.7). В этом случае учитываются почти все существенные особенности как сигнала системы передачи, так и синхросигнала системы ТСС: L_s сверхциклов сигнала, в каждом из которых имеется по два подсверхцикла, причем L₁ =8, L₂ = 32, L₃ = 8 и L₄ =2. Ввиду равенства числа циклов в под сверхциклах [27] последние имеют одинаковую длительность, отличаясь при передаче полезной информации, синхроинформации и различных служебных сообщений формированием кодовых групп циклов разных подсверхциклов.

В сверхцикле, состоящем из первого и второго подсверхциклов, содержится 16 циклов, а в каждом цикле имеются 32 кодовые группы по 8 символов каждая (по 8 бит в любой из кодовых групп в случае двоичного сигнала). Нумерация символов (битов) в кодовых группах, кодовых групп в циклах, циклов в подсверхциклах и подсверхциклов в сверхциклах определяется порядковым номером следующего по сложности объединения. В то же время нумерация циклов в сверхцикле, принятая в Рекомендации ITU-T G.704, отличается от нумерации циклов в подсверхциклах. Так, в сверхцикле нумерация циклов начинается не с первого, а с нулевого цикла. Поэтому, например, цикл с номером О соответствует первому циклу первого подсверхцикла, цикл 8 — первому циклу второго подсверхцикла, а цикл 15 — последнему циклу второго подсверхцикла и сверхцикла. При размещении элементов реализации сигнала в пятимерной пространственной матрице и в ее сечениях данное обстоятельство следует учитывать в связи с целесообразностью единообразия нумерации элементов матриц в направлении каждого из индексов (1 ... L_i, где i — соответствующий индекс). Приравнивая каждому элементу  пятимерной матрицы соответствующий элемент (символ или бит) реализации рассматриваемого сигнала, при фиксированных значениях индексов двухмерное сечение ориентации имеет вид:       

Здесь все строки направления i₁, начиная со второй, т. е. от 2 до 32 при любых фиксированных значениях содержат элементы, соответствующие информационным символам (битам) данной реализации. Что касается значений бит в первой строке направления i₁, (при i₂ = 1), то они соответствуют битам, отведенным для передачи служебной и синхроинформации [27]. Поэтому при нечетных значениях i₃ (соответствующих четным номерам циклов в сверхцикле) элементы со 2-го по 8-й в строках направления i₁ представляют собой биты детерминированной цикловой синхрогруппы вида 0011011, а первый элемент — бит комбинации CRC-4 проверки по избыточному циклическому коду. При четных значениях i₃ (соответствующих нечетным номерам циклов в сверхцикле) на вторых импульсных позициях первых кодовых групп (при i₁ = 2) передаются единицы, образующие (вместе с упомянутыми выше синхрогруппами вида 0011011) цикловый синхросигнал.

Кроме этого, при четных значениях i₃ элементы строк направления i₁, за исключением конкретных детерминированных элементов, соответствуют битам, используемым для передачи служебной информации и сообщений о статусе тактовой сетевой синхронизации. Для передачи сообщений SSM возможно использование по одной из позиций в первых кодовых группах циклов, имеющих нечетные номера в сверхцикле при их нумерации, начиная с нулевого цикла. Согласно [27], такой позицией в первой кодовой группе нечетного цикла может быть 4-, 5-, 6-, 7-или 8-я позиция, так как на перечисленных позициях размещены так называемые свободные биты (Spare bits) S_a4, S_a5, S_a6, S_a7, S_a8 . Для передачи SSM выбор позиции осуществляется оператором, и на его основании происходит передача четырехбитовых комбинаций SSM в каждом подсверхцикле.

Комбинации проверки по циклическому коду (CRC-4) также состоят из четырех бит (С₁, С₂, С₃ и С₄). Для их передачи используются первые позиции первой кодовой группы в циклах с нулевыми и четными номерами (т. е. в нечетных циклах подсверхциклов). Кроме этого, для передачи бит индикации ошибок CRC-4 (бит Е) используются первые позиции в 13-м и 15-м циклах. Для дистанционной передачи бит сигнала аварии (бит А) служат третьи позиции первой кодовой группы в циклах с нечетными номерами в сверхцикле.

На первых четырех импульсных позициях 16-й кодовой группы нулевого цикла в сверхцикле всегда передается комбинация 0000, соответствующая началу сверхцикла.

Двухмерное сечение ориентации i_1, i₃ матрицы В₅ при i₂ = 1, фиксированном значении i₅ и конкретном значении i₄ (в зависимости от номера подсверхцикла i₄ = 1 или i₄ = 2) приведено на рис. 3.8 для i₄ = 1.

Вид этих сечений ориентации полностью согласуется с таблицей 5В/ G.704. Элементы других двухмерных сечений ориентации i_1, i₃ матрицы В₅ при фиксированных значениях i₄, i_s и любом значении i₂ от 2 до 32, как правило, соответствуют информационным битам (биты И). Рассматривая, например, трехмерное сечение матрицы В₅ ориентации i_1, i_2, i₃ при i₄ — 1 и i_s= 1, обратим внимание на то, что это сечение можно представить в виде прямоугольного параллелепипеда, в котором размещено L₃ L₂ L₁ = 8 х 32 х 8 = 2048 элементов, соответствующих конкретным битам первого подсверхцикла в первом сверхцикле рассматриваемого сигнала.

Подобное другое трехмерное сечение матрицы В₅ ориентации i_1, i_2, i₃ при i₄ = 2 и i₅ = 1 имеет вид прямоугольного параллелепипеда тех же размеров и содержит все элементы второго подсверхцикла первого сверхцикла. Ясно, что множество такого рода трехмерных сечений матрицы В₅ ориентации i_1, i_2, i₃ при фиксированных значениях i₄ и i₅, характеризующих местоположение подсверхциклов и сверхциклов в интервале наблюдения, может так же, как и сама пятимерная матрица В₅, представлять собой весьма точную математическую модель реализации рассматриваемого сигнала с заданной довольно сложной структурой. В свою очередь с помощью необходимых множеств матриц В₅ могут быть сконструированы математические модели множеств реализации сигнала, т. е. могут быть смоделированы случайные импульсные процессы, образующиеся при передаче информационных сообщений с помощью сигналов с рассмотренной структурой.

С другой стороны, на основе четырехмерных, трехмерных и двухмерных сечений матрицы В₅ (т. е. на основе сечений ориентации по заданным индексам) могут быть получены упрощенные модели исходного сигнала с сохранением только некоторых выбранных особенностей его структуры. Наконец, наряду с многомерным представлением непосредственно реализации сигнала возможно описание с помощью пространственных матриц характеристик, например, коэффициентов корреляции импульсов и т. д. Число измерений пространственных матриц в этих случаях соответственно увеличивается.

Моделирование цифровых сигналов со сложной структурой с получением математических моделей сигналов в виде многомерных матриц элементов или параметров этих сигналов тесно связано с разработкой соответствующих вычислительных методов и компьютерных программ.

Моделирование протокола передачи данных. Как уже отмечалось выше, рассмотренный метод математического моделирования логически структурированных сигналов на основе многомерных матриц позволяет, в частности, отражать передаваемые протоколы и, следовательно, их структуру. В качестве примера рассмотрим информационный элемент Bearer capability цифровой абонентской системы сигнализации DSS1, применяющейся в цифровых сетях с интеграцией служб ISDN (Integrated Services Digital Network). Информационный элемент Bearer capability предназначен для определения требования к услугам доставки информации, поддерживающим запрошенную связь. К основным услугам относятся процедуры установления/ управления/ разъединения соединений ISDN. Он содержит только такую информацию, которая может быть использована сетью. В качестве примера можно назвать передачу речи в канальном режиме, передачу данных в режиме коммутации каналов, передачу данных в режиме пакетной коммутации.

Информационный элемент Bearer capability состоит из октетов, каждый из которых несет восьми-битную информацию (см. Таблицу 3.1). Максимальная длина Bearer capability — 12 октетов.

Приведем принцип моделирования структуры протокола соответствующей многомерной матрицей.

Учитывая структуру ISDN-протокола, он может быть представлен в виде четырехмерной матрицы, в которой:

•     строка направления i₄ отражает интервал наблюдения, что в данном случае обеспечивает выбор любого дочернего протокола для ISDN, например, протокола DSS1;

•     строка направления i₃ отражает выбор любого из параметров для протокола, являющегося дочерним для протокола ISDN (параметр Bearer capability).

В этом случае, рассматривая двумерное сечение (i_1, i_2, ) четырехмерной матрицы, можно принять, что i₁ будет отражать номер бита в октете, а i₂ — номер октета в параметре i₃. В качестве примера на рис. 3.9 приведено сечение для протокола DSS1 (i₄), параметра Bearer Capability (i₃), которому соответствует двумерная матрица размером 8 х 12.

Отсюда видно, что при моделировании протоколов, в отличие от цифровых сигналов, структура матрицы оказывается более сложной, так как в зависимости от выбранных протоколов и их параметров матрицы (i_1, i₂ ) могут иметь различные длины столбцов (различное количество используемых октетов).

Следует также учесть, что протокол ISDN, являясь дочерним для, например, системы общеканальной сигнализации №7 — SS#7 (Signaling System No. 7), увеличивает размерность матрицы в случае его рассмотрения в совокупности с другими протоколами. Поэтому в зависимости от требований анализа и контроля размерность матрицы возрастает, усложняя её структуру.

Примечания:

1  - Этот октет требуется если значение октета 4 равно multirate (64 кбит/с). Иначе он должен быть пропущен

2  - Этот октет может присутствовать, если октет 3 показывает неструктурированную передачу данных и октет 5 показывает един из двух стандартов адаптации скорости V.110 и X.30 или V. 120. Он может также присутствовать, если октет 5 определяет передачу аудиоинформации 3,1 кГц и октет5указывает G.711.

3  - Этот октет имеет значение, только если октет 5 показывает адаптацию скорости в соответствии с Рекомендациями V.110 и Х.30.

4  - Этот октет имеет значение, только если октет 5 показывает адаптацию скорости в соответствии с Рекомендацией V. 120.

3.4. ОСНОВНЫЕ КОНТРОЛЬНО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ОПЕРАЦИИ

Как было отмечено выше, процедура контроля основана на сопоставлении величины X заданной норме Х_оi с получением результата в виде соответствует/не соответствует, что аналитически адекватно выражению

для достижения достоверности контроля, преобразование входной величины необходимо осуществлять посредством измерительных преобразователей, а норму задавать набором мер. Следовательно, контроль и измерение представляют собой многооперационные процедуры, которые включают метрологические операции и отличаются наличием знаковой операции при контроле.

3.4.1. Основные измерительные операции и средства их реализации

Важнейшей операцией процесса измерения является воспроизведение величины заданного размера, которая реализуется посредством меры. Формально данная процедура может быть представлена как преобразование кода в заданную физическую величину. При этом выходом является величина заданного размера X_N = N_mAx_k, а входом — числовое значение величины N_m . Регулирование меры может осуществляться по детерминированному закону или по случайному закону с одновременным воспроизведением одной или многих однородных величин требуемых размеров — одноканальные и многоканальные меры. Таким образом, следует различать [32]:

•    одноканальную нерегулируемую меру, воспроизводящую величину одного неизменного размера с уравнением преобразования

Другой важнейшей операцией измерения является сравнение, заключающееся в определении отношения порядка или соотношения между размерами однородных величин вида больше, меньше или приблизительно равно. Сравнение, как правило, осуществляется путем вычитания величин, в результате чего создается разностная величина, знак которой содержит информацию о соотношении между сравниваемыми величинами. Другой способ сравнения основан на выполнении операций деления и переключения с запоминанием. Операция сравнения выполняется устройством сравнения, или компаратором, фиксирующим знак выходной величины.

Сравнение на основе одновременного вычитания реализуется посредством устройства вычитания с созданием сигнала s_i (t_c), знак которого содержит информацию о соотношении между сравниваемыми величинами [32]

где X(t_c) — измеряемая величина; x(t_c) — выходная величина меры в момент сравнения; t_c — момент времени выполнения операции сравнения.

Сравнение на основе разновременного вычитания реализуется путем создания переменного сигнала с частотой f =1\IT периодического переключения, фаза которого содержит информацию о соотношении между сравниваемыми величинами

где операция деления может выполняться путем непосредственного деления однородных величин и с их предварительным логарифмированием.

Здесь следует отметить, что при постоянстве сравниваемых величин X = const, и x_N - const, сигнал s_i (t_c) содержит информацию только об их соотношении, а когда одна или обе сравниваемые величины являются функциями времени, то выходной сигнал содержит информацию о тех или иных статистических характеристиках. Так, если X = X(t), a Х_N, -const., сигнал s_t{t_c) содержит информацию о вероятности Р[X(t) < x_N ], а если мера изменяется по равномерному случайному закону с вероятностью p(x_N), то совокупность результатов сравнения содержит информацию о среднем значении сигнала X = X{t). Совокупность сигналов на выходе двух устройств сравнения позволяет получить информацию об их взаимокорреляционной функции.

И, наконец, как было показано выше, при измерениях имеет место измерительное преобразование, являющееся преобразованием входного сигнала в выходной сигнал, информативный параметр которого с заданной точностью функционально связан с информативным параметром входного сигнала и аналитически представляется уравнением

х = К_ФП(Х)Х,                                        (3.20)

где К_ФП(Х) — характеристика преобразования функционального преобразователя, в общем случае представляющая собой нелинейную функцию.

Очевидно, что измерительное преобразование является важной измерительной операцией, обеспечивающей согласование характеристик сигнала, полученного в результате измерительного преобразования, с характеристиками входного сигнала при максимальном сохранении информации о входном сигнале, позволяя тем самым проводить его дальнейшую обработку.

Измерительное преобразование в общем случае включает:

•     изменение физического рода сигнала;

•     линейное и нелинейное согласование по размеру параметра входного сигнала с выходным сигналом — линейное и нелинейное преобразования;

•     согласование по импедансу для достижения минимального искажения исследуемого физического процесса;

•     согласование по частотному и временному диапазонам.

Частным случаем измерительного преобразования является масштабирование, которое представляет собой преобразование входного сигнала

X в однородный выходной сигнал с размером, пропорциональным размеру информативного параметра входного сигнала. Масштабирование часто носит название масштабного преобразования и аналитически представляется в виде [32]

Х₁ = К_МПХ,

где К_МП — коэффициент масштабного преобразования, который может изменяться по детерминированному K_MП{t) или по случайному р(К_МП, X) законам. Следует различать:

•     масштабный нерегулируемый одноканальный преобразователь, характеризующийся постоянным коэффициентом преобразования К_МП - const, и уравнением преобразования

Х₁=К_МПХ;                                    (3.21)

•     масштабный нерегулируемый с пространственным разделением многоканальный преобразователь, характеризующийся наличием нескольких выходных каналов с постоянными коэффициентами преобразования К_{i MП} - const, каждого канала с уравнением преобразования

•     масштабный регулируемый с временным разделением одноканальный преобразователь, характеризующийся изменяемым К_МПР = var. и уравнением преобразования

• масштабный регулируемый с пространственным и временным разделением многоканальный преобразователь, характеризующийся наличием нескольких выходных каналов и переменными коэффициентами преобразования К_iMПР каждого канала с уравнением преобразования

Масштабные преобразователи выполняются также в виде автоматически управляемых преобразователей кода отношения N_KМП в выходную величину, однородную с входной и обладающей заданной кратностью К_МП по отношению к ней. Здесь следует отметить широкий спектр реализаций данного вида преобразований, которые находят применение в средствах измерений в телекоммуникациях и достаточно глубоко рассмотрены в соответствующей литературе.

3.4.2. Операции счета и их реализация

Частным случаем измерений является счет, который может выполняться как для объектов, так и для физических величин, например, битов, и аналитически может быть представлен выражением

В этом случае счет отражает определение численности качественно однородных объектов в данной совокупности, а его результатом является число объектов.

Основными характеристиками счета являются достоверность и скорость, которые реализуются в специально предназначенном для этой цели счетном устройстве. Очевидно, что для осуществления счета необходимо обнаружение каждого объекта в отдельности из всей совокупности распределенных в пространстве и во времени объектов.

3.4.3. Операции тестирования и их реализация

В случае тестирования выходную функцию тестирования можно представить, как

из которого следует, что результат сравнения будет равен 0 только при полном совпадении всех разрядов кодовой последовательности.

Согласно данным выражениям, тестирование может включать как основные измерительные операции, так и операцию равнозначности кодов. Поэтому будем различать: тестирование с использованием измерительных операций, тестирование только с определением равнозначности кодов и тестирование, включающее оба типа операций.

Процедуру анализа кодированных сигналов (протоколов или цифрового потока) можно формализовать, используя временное представление анализируемого сигнала и его нормы в виде

принимает значение, равное 0 только при равенстве одноименных битов X(t) и X_m(t), т. е. при полном совпадении, например, тестируемого протокола заданному (определяемому стандартом) протоколу. В противном случае результат сравнения может быть представлен в виде некоего кода неравнозначности z, в соответствии с которым формируется

сообщение о результате анализа z => Г.

3.5. ОБЗОР МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ

Учитывая, что контроль может быть осуществлен путем измерений, анализа и тестирования, рассмотрим методы выполнения этих процедур более подробно.

3.5.1. Методы измерений

Согласно [31], все методы измерений, определяемые основным уравнением, делятся на три типа:

•     методы сопоставления, осуществляемые параллельно за один прием, теоретически мгновенно, при одновременном использовании всех применяемых элементарных средств измерения, за исключением воспроизведения величины заданного размера, которая выполняется заблаговременно созданной мерой, и поэтому процедура измерения состоит только из одной операции сравнения;

•     методы уравновешивания, осуществляемые последовательно при нескольких приемах выполнения измерительных процедур, требующих определенных затрат времени;                              

•     дифференциальные методы, осуществляемые последовательно с использованием двух мер и устройства сравнения, определяющие вначале разность в первом приближении, а затем более точно суммирующие полученные результаты.

Очевидно, что свойства данных методов зависят от сочетания используемых элементарных измерительных средств, которые при полном наборе включают:

•     меру, устройство сравнения и измерительный преобразователь;

•     измерительный преобразователь, меру, устройство сравнения и масштабный преобразователь.

В то же время, ввиду разнообразия используемых элементарных средств методы сопоставления и уравновешивания можно реализовать различными способами [31]. В качестве примера приведем основные методы сопоставления, в частности:

•     с многоканальной нерегулируемой мерой и операцией сравнения, выполняемой М устройствами сравнения, описывается уравнением

Разновременное уравновешивание, известное как метод замещения, основано на выполнении измерения с использованием регулируемого масштабного преобразователя и устройства сравнения в два этапа. На первом значение выходной величины масштабного преобразователя запоминается, а на втором подается изменяющийся по значению выходной сигнал регулируемой меры до тех пор, пока он не сравняется с запомненным значением, т. е.

x₃-N_m∆x_k=0,                                    (3.35)

где х ₃ = X - ∆ — запомненное значение входной величины X, а ∆ — отклонение этого значения к моменту времени сравнения.

В зависимости от алгоритма управления процессом уравновешивания рассмотренные методы выполняют с детерминированным и стохастическим управлением выходным сигналом меры или коэффициентом преобразования масштабного преобразователя. Наиболее часто встречающимся детерминированным алгоритмом управления является поразрядное уравновешивание, а стохастическим — уравновешивание с отработкой среднего значения. При этом выходной сигнал меры или коэффициент преобразования масштабного преобразователя изменяется в соответствии с тем или иным законом распределения случайной величины.

Согласно дифференциальному методу, величина X вначале измеряется с помощью меры, имеющей большой шаг квантования, получая тем самым значение входной величины в первом приближении. Затем посредством вычитания определяется разность ∆х₁ между X и полученным значением х₁ - N_mj∆x_k1 , т. е.

На втором этапе измеряется полученная разность с помощью меры, имеющей меньший шаг квантования, получая значение разности

В результате значение величины X определяется, как

При дифференциальном методе второй этап часто осуществляется непосредственным измерением ∆х₁ высокочувствительным прибором, точность которого может быть не очень высокой.

При измерении средних значений физической величины к рассмотренным элементарным средствам следует добавить интегратор. В этом случае методы измерений следует различать по способу интегрирования и интегрированию сигнала меры или входной величины.

Следует различать методы измерений средних значений: ■'   •   с аналоговым интегрированием входной величины

где Ent. — обозначение целой части числа;

•    с цифровым интегрированием результата измерений

а также множество других методов измерения средних значений, в основе которых лежит операция интегрирования.

Как и методы измерений средних значений физических величин, методы измерения физических величин, являющихся функцией одной или нескольких переменных (аргументов), также очень разнообразны и реализуются с помощью соответствующих функциональных преобразователей. Их также следует различать по способу функционального преобразования и по функциональному преобразованию сигнала меры или входной величины. Учитывая их меньшее распространение в средствах контроля в телекоммуникациях, рассмотрим измерения случайных величин при известном законе ее распределения, что представляет наибольший интерес в настоящей работе.

Методы измерений данного класса основаны на операциях сравнения и запоминания, косвенно используя в качестве меры известный закон распределения вероятностей р(Х). Следует различать два основных метода [32].

Согласно первому методу, подавая на вход устройства сравнения с периодичностью Т_о дискретизированный входной сигнал Х_Д(t), а на второй вход — неизвестное запомненное значение х₁, формируют разностный сигнал

в виде кодового сигнала, представленного двухзначной последовательностью, относительная сумма логических единиц которого за достаточно большое время равна

где n₀ = Tj /Т_о — общее число дискретных значений сигнала X_t (t), поданных с периодичностью Т_о за время T_j; п₁ — суммарное число логических единиц, полученных в результате сравнения.

Затем по известному интегральному закону Р[Х(t)<x₀] и полученной оценке вероятности  определяют неизвестное значение х₁.

Согласно второму методу, неизвестное значение х, запоминают, формируют близкое к нему значение х₂ = х₁ + ∆х и определяют два разностных сигнала

По оценке плотности вероятности  и известному дифференциальному закону р(х) определяют неизвестное значение х₁,.

Рассмотренные методы измерений применяются как в аналоговых, так и в цифровых средствах измерений, использующих кодированные величины.

3.5.2. Методы анализа

Аналогично приведенным определениям методов измерения и тестирования можно сформулировать и понятие метода анализа. Последний представляет собой прием или совокупность приемов установления зависимости значения ФВ, отношения порядка или соотношения между размерами однородных величин от временного или иного параметра в соответствии с реализованным принципом анализа физического явления или эффекта, который положен в основу анализа тем или иным средством анализа. Очевидно, что в зависимости от задачи и используемого принципа анализа, различаются и реализации этих принципов. Так, например, при спектральном анализе переход от временного представления сигнала к частотному представлению осуществляется с помощью прямого преобразования Фурье, а при восстановлении исходного представления сигнала — посредством обратного преобразования Фурье. Эти преобразования в вещественной области с п элементами дискретных векторов хорошо известны в литературе и имеют следующие определения:

Интерпретируя аргумент как результат измерений некоторого сигнала f(τ) через равные интервалы времени, процедуру спектрального анализа с позиций контроля можно представить в виде

В отличие от анализа спектра, при анализе логически структурированных сигналов используются только логические операции, поэтому данные методы можно разделить по виду сравниваемых кодов, способам их выделения из битовых потоков и др. Не останавливаясь на рассмотрении данных вопросов, отражающих известные информационные процедуры, в качестве иллюстрации приведем выходную функцию анализа логически структурированных (кодированных) сигналов с установлением равнозначности кодов путем логического сложения v, т. е.

принимает значение, равное 0, при равенстве одноименных битов или, что то же, при полном совпадении тестируемых сигналов с заданными сигналами. В противном случае результат сравнения может быть представлен в виде неких кодов неравнозначности ς_i, в соответствии с которыми формируются сообщения Г_i,- о результате анализа ς_i => Г_i. Данные сообщения, например, при анализе протоколов передачи, будут отражать их соответствие или несоответствие стандартам идеализированной системы. В первую очередь это связано с тем, что на практике в процессе передачи возникают ошибки, число которых определяется рядом внутренних и внешних факторов, вызывающих необходимость применения в системах связи методов обнаружения и исправления ошибок. Данные методы основаны на принципе избыточности, заключающемся в передаче количества информации, превышающего ее содержательный объем, что нередко улучшает производительность системы связи за счет уменьшения числа повторных установлений связи.

Для реализации процедур обнаружения и исправления ошибок используются различные методы контроля кодов (посимвольный и поблочный контроль четности, контроль циклическим избыточным кодом и др.), а для их коррекции — специальные формы представления информации, заключающиеся в использовании специальных кодов с исправлением ошибок, таких, как код Хемминга, код Рида-Соломона, код Боуза-Чоудхури-Хоквингема и др. Очевидно, что анализ логически структурированных сигналов, с использованием каждого из отмеченных методов контроля и коррекции кодов, можно отнести к получению сигналов в виде  для последующего их сопоставления с нормой  при анализе логически структурированных сигналов.

По этой же причине мы не рассматриваем такие процедуры данного вида анализа, как декодирование, сбор и обработка статистических данных, анализ временных характеристик, отбор по критериям (фильтрацию) и др., которые относятся к стандартным информационным процедурам обработки кодированных сигналов при измерениях, анализе и тестировании.

3.5.3. Методы тестирования

Когда нормой является не область значений контролируемой величины, а ее определенные значения, методы тестирования, согласно (3.29), определяются выражением

В соответствии с выражениями (3.39) и (3.40) функция F(∙) принимает единичное значение только в случае отрицательного результата тестирования, т. е. когда контролируемая величина не соответствует норме, задаваемой выходным сигналом меры. Учитывая использование при тестировании, согласно данным выражениям, измерительных процедур, включающих приведенные выше методы измерений, в дальнейшем рассмотрим только методы тестирования, согласно выражению (3.43). Последние, естественно, определяются выполнением операции равнозначности кодов.

Допустим, что входная величина и числовое значение меры являются совокупностями переменных, представленных в матричном виде

и представляющих кодированные величины со значениями 0 или 1 каждой из переменных (разрядов кодов), составляющих 2^i∙j комбинаций. Тогда аналитическое выражение тестирования можно представить в виде

что может быть реализовано, например, побайтным сравнением кодов.

При последовательном побитном сравнении кодов, которое можно описать, используя понятие логической равнозначности кодов, обозначаемой символом © , тестирование можно представить выражением

Здесь также функция F{X,N_m) принимает значение, равное 0, только при попарном равенстве всех одноименных разрядов кодов входной величины и ее нормы. В противном случае F(X,N_m) принимает единичное значение, что свидетельствует об отрицательном результате тестирования.

Условие равнозначности может быть установлено и путем контроля четности (нечетности) кодов при обнаружении их однократного несоответствия. В этом случае в качестве нормы N, принимается 1 бит, равный логической единице или логическому нулю, который сравнивается с суммарным числом битов п + 1 разрядного слова, получаемого добавлением к п разрядному сравниваемому коду дополнительного бита с тем, чтобы общее число единиц в слове было бы четным или нечетным. R этом случае тестированию соответствует выражение

Здесь следует учесть, что в выражениях, использующих логические операции, не принимались во внимание особенности элементов, реализующих эти операции, так как в противном случае необходимо было бы ввести дополнительные операции, учитывающие технологию изготовления этих элементов.      

3.6. СРЕДСТВА КОНТРОЛЯ

Для человека обычной практикой является отношение к части реального физического мира, информация о котором его интересует, как к исследуемому объекту, а любой инструмент, предназначенный для цели исследования, является устройством, которое используется для определения значения или нахождения в требуемой области значений физической величины, т. е. для решения задачи контроля. Хотя существует огромное количество инструментов, все они имеют несколько базовых принципов построения, из которых рассмотрим только относящиеся к широко используемым в телекоммуникациях и связи электронным инструментам.

Основным назначением инструмента является использование его в качестве преобразователя, связывающего свойства физического мира с информацией о нем посредством двух основных интерфейсов (рис. 3.10): входного, который присоединен к физическому объекту (DUT) и выходного, информационно связанного с оператором. Очевидно, что для инструментов управляющего воздействия роли входа и выхода меняются местами, то есть: входом служит информация, а выходом — физическое управляющее воздействие. Поведение инструмента в качестве преобразователя можно охарактеризовать в терминах его функции преобразования, представляющей собой отношение между выходом и входом и, в идеале, соответствует преобразованию физических единиц. Например, функция преобразования вольтметра может быть выражена в угловых градусах поворота стрелки на электрический вольт в объекте исследования.

Как следует из приведенного рисунка, сопоставление результата преобразования с нормой и, как следствие, контроль параметров объекта, в конечном счете осуществляет человек. В то же время для облегчения этой процедуры в инструмент могут быть встроены функции, упрощающие контроль, например, сравнение результата преобразования физической величины с заданной нормой, установленной в мере. В этом случае человек принимает решение о соответствии или несоответствии норме

по результату сравнения, который может отражаться инструментом, например, в бинарном виде. Следовательно, несмотря на то, что процедура сравнения в данном случае осуществляется в инструменте, являющемся средством контроля, сопоставление, приводящее к результату контроля, осуществляет человек.

Очень важен и тот факт, что норма может быть выражена, например, числовым значением, тем или иным шаблоном, документом и т. д., которые опосредствованно связаны с эталонами физических величин или стандартами, в случае контроля посредством измерений или тестирования, соответственно.  

3.6.1. Инструменты и системы контроля

На рис. 3.11 представлена обобщенная диаграмма преобразований ФВ в цифровом электронном инструменте, отражающая, фактически, последовательность обработки         сигнала         путем преобразования информации в форму, необходимую для ввода в последующий блок.

Еще недавно большинство инструментов были чисто аналоговыми, и в них аналоговая информация направлялась прямо на аналоговый дисплей, однако в настоящий момент большинство инструментов содержат стадию цифровой обработки данных. Учитывая, что основнной целью инструмента является сбор информации о какой-либо физической характеристике исследуемого объекта, между объектом и инструментом должна быть установлена связь, что нередко налагает определенные требования на характеристики иструмента. Например, может возникнуть необходимость в том, чтобы инструмент был портативным, а связь с объектом устанавливалась посредством специального чувствительного к данной характеристике объекта элемента — измерительного преобразователя или датчика. Поэтому, перемещаясь вверх по приведенной диаграмме вслед за объектом исследования первым следует находящийся с ним в физическом (не обязательно механическом) контакте датчик. Он должен реагировать на интересующую физическую величину, характеризующую, например, состояние объекта, и преобразовывать информацию о ней в электрический сигнал. Очень часто ФВ сама является электрическим сигналом, тогда датчик представляет собой просто электрическое соединение. В других случаях интересующая ФВ не является электрической, и датчик преобразует неэлектрическую величину в электрический сигнал, что позволяет реализовать остальную часть рассматриваемой сигнальной цепочки посредством электронного инструмента общего назначения. Таким образом, выход датчика — это обычно напряжение, сопротивление или электрический ток, пропорциональные характеристике интересующей ФВ. Для обеспечения данной пропорциональности датчик:

•     не должен оказывать воздействия на исследуемый объект, т. е. при проведении исследований энергия, отбираемая датчиком от объекта, должна быть минимизирована, так как в противном случае исследование может оказаться некорректным, например, исследование температуры одной отдельной снежинки при помощи ртутного термометра обречено на неудачу;

•     должен быть чувствителен по возможности только к интересующим физическим параметрам, оставаясь невосприимчивым к другим воздействиям, например, преобразователь давления не должен реагировать на температуру объекта.

В случае использования инструмента для формирования управляющего воздействия вместо датчика используется исполнительный механизм, который осуществляет преобразование электрического сигнала в неэлектрическое управляющее воздействие объектом. Примером могут служить электромагниты и двигатели, преобразующие электрические сигналы в механическое движение, громкоговорители, которые преобразуют электрические сигналы в звук и др.

Стадия цифровой обработки выполняется специально выделенным для этой цели компьютером, оптимизированным для обеспечения управления и вычислительных потребностей инструмента. Он обычно содержит один или несколько микропроцессоров и/или каналы обработки цифрового сигнала, которые используются для проведения численных расчетов для необработанных данных, поступающих от аналого-цифрового преобразователя (АЦП). Преобразования, осуществляемые на стадии цифровой обработки, включают:

•     выделение информации, например, подсчет времени установления или диапазона сигнала, представленного данными;

•     преобразование данных в необходимую форму, например, путем дискретного преобразования Фурье для конвертирования данных временной области в данные частотной области;

•     объединение данных с другой информацией, например, для определения функции преобразования объекта исследования, инструмент должен обеспечивать и управляющее воздействие, и восприятие отклика с тем, чтобы получить отношение отклика к управляющему воздействию;

•    форматирование информации для связи через информационный интерфейс, например, представляя трехмерные данные двухмерными плюс цвет.                                                    

Очень важной функцией обработки на этой стадии является использование калибровочных факторов для обработки данных с тем, чтобы обеспечить более полную компенсацию ошибок, способствуя повышению точности, линейности и воспроизводимости исследований.

Известно, что для определения общей точности инструментов используются внешние эталонные объекты — эталоны, поэтому, когда инструмент используется для определения значения какого-либо параметра объекта, возникновение ошибок может быть связано с различием между характеристиками меры инструмента и эталоном, или другими факторами, которые влияют на сигнальный поток инструмента. Отличия меры от эталона, как и нелинейные явления в цепочке сигналов инструмента, могут вызывать повторяющиеся ошибки или, как их еще называют, систематические ошибки. Когда эти ошибки понятны и предсказуемы, для настройки выхода инструмента на более точное соответствие действительному значению может быть использован метод калибровки, например, путем вычитания известного смещения перед получением окончательного результата исследования. Очевидно, что более опасны неизвестные систематические ошибки, так как ошибочные результаты могут быть интерпретированы как правильные. Для минимизации случайных ошибок используется статистическая обработка результатов при многократных исследованиях объекта. Данный подход предполагает, естественно, наличие сведений о природе ошибок.

В результате, когда все механизмы случайных и повторяемых ошибок скомпенсированы, оставшиеся ошибки отражают с позиций точности или воспроизводимости результатов погрешность инструмента.

Помимо осуществления цифровой обработки данных сигнального потока, определяющей основные технические характеристики инструмента, очень важен тип используемых компонентов и их соединения, так как они влияют на стоимость, вес, габариты, потребляемую мощность и совместимость с внешним окружением, включающим диапазон температур, влажность, давление, вибрацию, удар и воздействие химических веществ. Эти параметры часто определены на двух уровнях: первый — это диапазон, в котором инструмент будет функционировать в рамках указанных спецификаций, а второй (больший) — это диапазон, в котором инструменту не будет причинен вред.

Для создания инструмента, реализующего рассмотренный сигнальный поток, необходимы дополнительные элементы, такие, как механический корпус и источник питания. На рис. 3.12 представлена типовая структурная схема рассмотренного инструмента, где составные блоки канала сигнального потока присутствуют в инструменте как физические устройства наравне с двумя дополнительными элементами поддержки, механическим корпусом/упаковкой и источником питания.

Одним из основных преимуществ электронных инструментов является то, что они могут быть введены в состав систем контроля и измерений, строящихся путем соединения между собой одного или нескольких инструментов, как правило, с одним или несколькими компьютерами (рис. 3.13).

При соединении инструмента с компьютером функционирование такого сочетания практически соответствует описанной выше диаграмме сигнального потока, за исключением распределения решаемых ими задач (рис. 3.14), так как в этом случае добавляется вторая стадия цифровой обработки информации и интерфейса между компьютером и инструментом. Эти дополнения придают ряд преимуществ подобной системе, а именно, возможность выполнения большого объема вычислений при обработке сигнала в компьютере и использование удаленного режима контроля под его управлением.

Данные преимущества особенно актуальны при контроле систем и сетей электросвязи, характеризующихся, соответственно, значительными расстояниями между приемной и передающей частями и необходимостью контроля в большом числе точек. Объединяющим фактором в этом случае является требование соединения большого числа инструментов с одним или несколькими компьютерами.                  

Большое количество инструментов может быть использовано, например, при необходимости:

•     проведения различных или значительного числа однотипных исследований на одном объекте;

•     одновременного исследования нескольких объектов.

•     проведения исследований объекта при различных воздействиях на него с целью получения характеристики поведения объекта.

Вариантом последнего случая является использование инструментов в качестве ожидаемого окружения объекта, например, если должна быть протестирована только одна часть устройства, инструменты могут быть использованы для моделирования недостающих частей, обеспечивая нормальный режим работы объекта.

Таким образом, использование большого количества инструментов, присоединенных к одному компьютеру, не только позволяет минимизировать затраты за счет использования одного компьютера, но также создает механизм централизованного исследования и сосредоточения результатов, полученных от различных объектов.

Снижения затрат можно добиться, если исключить (когда это возможно) необходимость проведения исследований на многочисленных объектах одновременно. Для этого достаточно один комплект инструментов соединить с несколькими объектами посредством матрицы переключателей. Такое решение может применяться для исследования любого объекта по выбору путем программируемого контроля переключателей, например, при периодическом наблюдении за группой объектов в течение продолжительного времени.

Для обработки больших объемов информации, полученной в результате исследований, может возникнуть необходимость увеличения числа компьютеров, что в настоящее время решается путем их объединения в локальную сеть, низкая стоимость и улучшенная организация которой значительно повысили эффективность конфигураций с использованием большого количества компьютеров.

Не менее важен вопрос исследований с получением результатов в режиме реального времени, поэтому следует различать:

•     Режим не реального времени, когда наблюдение или подсчет могут продолжаться столько, сколько необходимо, а значение результата не зависит от количества времени, затрачиваемого на выполнение задания. Многие компьютеры общего применения a разработаны таким образом, чтобы использовать преимущества данного режима, а именно, когда задание становится более сложным, компьютер просто затрачивает больше времени на его выполнение.

•     Режим «мягкого» реального времени, когда для получения полезного результата задание должно быть выполнено до определенного времени. В этом случае подойдет любой достаточно быстродействующий компьютер,  однако,  вследствие того, что ,  большинство современных операционных систем являются многоцелевыми, они не могут дать гарантии, что каждое задание будет выполнено в установленное время или даже что любое определенное задание выполнено за такое же время при его повторении.

•     Режим «жесткого» реального времени, когда результат задания считается неправильным, если оно не выполнено за заданное время. Требования жесткого реального времени могут определять точное время начала, окончания и продолжительности задания. Результаты исследований, не соответствующие заданному времени, рассматриваются не просто как запоздавшие, а как неправильные.

Так как физический мир (мир физических объектов) эволюционирует в реальном времени, для более точного отражения процессов, протекающих в объекте, требуются инструменты, в которых функции управления программно-аппаратным обеспечением цифровой обработки также реализуются в режиме реального времени. Это еще важно и потому, что при некоторых исследованиях требуется координация работы многочисленных инструментов с синхронизацией обработки информации в режиме жесткого реального времени.

На рис. 3.15 представлена система для исследования объектов в режиме реального времени, где встроенный компьютер выполняет функции управления инструментами и обработки результатов исследований. Здесь компьютер, работающий в режиме реального времени, взаимодействует с инструментами через внутреннюю интерфейсную шину, в то время как второй интерфейс используется для взаимодействия с компьютером общего пользования, предназначенным для управления через пользовательский интерфейс заданием по обработке данных.

И, наконец, последующий вариант системы представляет собой объединение

большого количества работающих в реальном времени компьютеров, которые осуществляют параллельную обработку данных, что особенно необходимо при одновременном выполнении нескольких дополнительных заданий по обработке информации.

Не менее распространенной, по сравнению с поддержкой процессов в реальном времени, является задача передачи результатов исследований на несколько компьютеров общего назначения. На рис. 3.16

представлена одна из возможных конфигураций подобной системы, где на разных компьютерах могут осуществляться несколько операций, например:

•     анализ и представление результатов исследований, для чего в системе может быть использовано несколько интерфейсов, установленных в различных местах, например, для того, чтобы человек, занимающийся анализом объекта на рабочей станции, мог сравнить его функционирование с ожидаемыми результатами, полученными при математическом моделировании;

•     координация исследования, когда один компьютер может быть использован для задания регламента и координации работы нескольких различных инструментов;

•     развитие и управление системой в случае, когда один из компьютеров может быть использован для разработки новых программ исследования или для мониторинга функционирования системы;

•     оперирование с базой данных с тем, чтобы результаты исследований могли быть переданы или получены из централизованной базы данных.

•     взаимодействие с другими подсистемами исследований, что может возникнуть при работе с информацией одной системы и получением информации от другой системы, например, когда в результате исследования одного процесса требуется провести настройку другого процесса.

Таким образом, все рассмотренные инструменты и системы имеют одно общее свойство, заключающееся в соединении информации и физического мира, причем большое количество интересующих нас характеристик физического мира и разнообразие требований, предъявляемых к информации, требует для исследования физических объектов применения огромного количества инструментов. Последние с функциональной точки зрения и при известных требованиях к физическому и информационному интерфейсу характеризуются значительной общностью, что позволяет говорить о системах в плане распределения и взаимодействия базовых компонентов. Учитывая, что точность преобразования физических величин и их параметров в необходимую нам информацию определяет используемые инструменты, распределение и соединение последних позволяет создавать системы, варьируемые от одного компактного инструмента до информационно-исследовательской системы, охватывающей весь земной шар.

3.6.2. Анализаторы протоколов

Как известно, «протокол» определяет правила выполнения последовательности процедур и описывает процесс взаимодействия устройств передачи данных, в то время как «анализатор протоколов» представляет собой прибор, позволяющий провести тщательное исследование выполнения этих процедур с тем, чтобы установить, насколько точно процессы взаимодействия следуют тем или иным протоколам, иными словами, установить соответствие абстрактных и реальных процессов.

В отличие от пассивного контроля указанного соответствия, анализаторы протоколов могут сами посылать протокольные данные, а затем анализировать выполнение правил и процедур, соответствующих этим данными. В последнем случае говорят об осуществлении процедуры тестирования протоколов. С этой целью в анализаторе протоколов используется специализированный компьютер с внешним интерфейсом для сбора и формирования или моделирования последовательных данных в линии связи. Основной областью применения анализаторов протоколов является наблюдение, анализ и даже моделирование взаимодействия телекоммуникационных устройств, используемых в WAN и LAN сетях, например, когда:

•     необходимо выполнить анализ или моделирование работы сетевого оборудования и самих сетей при различных условиях функционирования;

•     при планировании сети и введении новых услуг необходимо провести контроль текущих и будущих возможностей сети;

•     при инсталляции абонентских устройств, коммуникационного оборудования или сетей необходимо осуществить ввод в эксплуатацию и тестирование как сетевых устройств, так и их взаимодействия;

•     специалисты поставщика компьютеров, компьютерного оборудования или сервис провайдера стоят перед проблемой обнаружения и идентификации возникших проблем;

•     сетевые администраторы частных сетей, работающие с системными элементами различных поставщиков и использующие различных провайдеров услуг, должны определить источник проблемы для точного установления виновной стороны.

Таким образом, во всех перечисленных случаях необходимо использование инструмента, который, не влияя на сеть, будет объективно осуществлять наблюдение и оказывать пользователю помощь в интерпретации сложных взаимодействий, которые определяются протоколами передачи данных. В ряде случаев существует потребность в моделировании сетевых элементов для тестирования возникающих проблем, а иногда необходим контроль функционирования с целью установления возможностей использования сети и входящих в нее устройств. Такой контроль может быть проведен как при возникновении проблемы в сети, так и при косвенных указаниях на возможность их возникновения. Во всех случаях анализатор протоколов является наиболее совершенным средством решения сетевых проблем.

Так, анализатор протоколов может применяться, например, при наблюдении за процессом инкапсуляции данных (формированием пакета данных), который протекает по мере того, как пользовательские данные формируются и представляются на прикладной уровень, а затем проходят последовательно через более низкие уровни протокола, на каждом уровне происходит процесс сбора дополнительных данных. При инкапсуляции данные уровня n + 1 формируются в виде заголовка (начала, а на первом уровне и конца) сообщения, являющегося дополнительной информацией для n-го уровня, а затем переходят далее к n — 1 уровню абстракции аналогичным образом. Обратный этому процесс происходит при получении информации — каждый уровень добавляет или удаляет соответствующую ему информацию (заголовок или конечную часть), каждая из которых имеет большое количество параметров и связанных с ней процедур. При осуществлении процесса инкапсуляции существует большое количество возможностей возникновения проблем, и, даже если их нет, а протокол функционирует нормально, для сетевого администратора очень важно, чтобы информация, добавленная этими функциями протокола, соответствовала приложению, что может быть установлено с помощью анализатора протоколов, как наиболее подходящего средства исследования таких процессов.

На рис. 3.17 представлена обобщенная по уровневая схема анализатора протоколов WAN сетей, которая для LAN анализаторов протоколов изменяется замещением функции последовательного коммуникационного контроллера (SCC) на функциональный блок доступа и контроля аудиовизуальных средств (MAC). Иногда соединение физического интерфейса дополняется функцией временной рефлектометрии для нахождения расстояния до резкого изменения импеданса, что имеет место, например, в случае неисправности LAN кабеля.

Рис 3.17 Поуровневая схема анализатора протоколов.

В приведенной схеме физический интерфейс обеспечивает соединение анализатора протоколов с тестируемой линией передачи данных и осуществляет управление всей аналоговой обработкой первого OSI уровня, а именно, определение уровня сигнала и его преобразования, согласования импедансов, стандартов и т. д. Производители нередко добавляют еще и такие функции, как, например, встроенный механизм для контроля разводки кабелей.

В некоторых случаях, как, например, для RS-232, физический интерфейс достаточно прост, в то время как для цифровой сети с интеграцией служб (ISDN) он достаточно сложен, что связано с необходимостью обнаружения информационных состояний физического уровня. Кроме этого, например, для Е-1 (2.048 Мбит/с европейский стандарт передачи) особый интерес представляют дополнительные сигналы первого уровня, такие, как биполярные нарушения, потеря сигнала, сигналы тревоги и т. д. Физический интерфейс обычно имеет параллельное или Y соединение, а также оконечное подключение в случаях одностороннего пассивного мониторинга передачи данных, моделирования и эмуляции сетевого устройства. В целях обеспечения необходимого уровня сигнала для решения последних задач представленный на схеме блок физического соединения обычно содержит линейные усилители, а для согласования их импедансов с импедансом линии — согласующие устройства (адаптеры). В общем, функция блока физического интерфейса заключается в преобразовании сигналов, обнаруженных в канале передачи данных, в цифровые сигналы, которые могут обрабатываться анализатором протоколов без использования тестируемой линии.

Последовательный коммуникационный контроллер осуществляет преобразование полученного с физического интерфейса последовательного цифрового потока данных и его синхронизации в параллельные байты длиной, определенной требованиями обработки в анализаторе протоколов. Обычно SCC обладает еще и функцией фильтрации данных определенного типа, а также запуска (или прерывания) и начала или конца сбора представляющих интерес данных. Иными словами, фильтр выполняет функцию сортировки данных в динамическом режиме, причем пропускаются только те из них, которые представляют интерес для анализа или сохранения, чтобы избежать перегрузки памяти ненужной информацией.

Согласно рассматриваемой схеме, следующими за контроллером идут микропроцессор и накопительный буфер, которые используются для анализа и сохранения поступающих в прибор данных. Сочетание этих двух функциональных блоков оказывает большое влияние на качество функционирования анализатора протоколов. В некоторых архитектурах данные от SCC сохраняются непосредственно в накопительном буфере, а затем процессор обрабатывает их с целью анализа. Такой метод применим в тех случаях, когда необходимо собрать ограниченное количество высокоскоростных данных и ограничить стоимость инструмента, а так как процессор не участвует в форматировании данных и введении дополнительной информации, для выполнения анализа необходимо специальное аппаратное обеспечение. Последнее приводит к появлению тенденций быстрого заполнения памяти и к возможности возникновения перегрузки процессора на высоких скоростях поступления данных из-за выполнения предварительного форматирования и добавления информации к данным перед сохранением ее в памяти буфера, что, в общем, уменьшает объем захвата данных. Использование более быстродействующего процессора, естественно, позволяет повысить функциональность анализатора, однако, это, как правило, приводит к увеличению его стоимости.

Помимо рассмотренного решения большое число функций может быть добавлено использованием вспомогательных процессоров или компьютера, расширяя возможности инструмента программными средствами.  Очевидно, что с целью ограничения стоимости целесообразно использовать один процессор для выполнения нескольких функций, однако обычно большее число процессоров обеспечивает и более высокий уровень функциональных возможностей анализатора, поэтому, как правило, требуется компромиссное решение. Например, если однопроцессорный анализатор не в состоянии выполнить фильтрацию и/или запуск при большой скорости передачи данных, или же не может отобразить информацию, собранную еще до окончания сбора данных, в этих случаях следует использовать многопроцессорную архитектуру.

Часто наиболее серьезные и неуловимые неисправности в высокоскоростных сетях передачи данных и оборудовании имеют место при большой скорости и более активной передаче, когда коммуникационное оборудование подвергается большой нагрузке. Поэтому, для оценки того или иного анализатора с целью его использования в конкретной сети, целесообразно провести эталонное тестирование при типовой и пиковой нагрузке сети для пакетов минимального размера или расположенных на минимальных расстояниях друг от друга на самой высокой предполагаемой скорости передачи данных в течение расширенного периода времени и со всеми необходимыми функциями. Это позволит определить все ограничения архитектуры анализатора протоколов.

Накопительный буфер может быть выполнен несколькими способами: иногда его реализуют только как высокоскоростную память с произвольным доступом (RAM), что при большом объеме памяти удорожает инструмент, в других случаях накопительный буфер может представлять собой магнитную среду, что обеспечивает значительный объем памяти при относительно низкой стоимости, однако приводит к ограничению скорости. Очевидно, что для достижения наилучших результатов необходимо использовать и используется сочетание RAM и магнитной среды, при этом RAM выступает в роли памяти первым вошел, первым вышел (FIFO), тогда как магнитная память подключается при всплесках потока данных. Хотя и RAM может воспринимать такие всплески в небольшом количестве, возможность восприятия непрерывной широкополосной передачи ограничивается скоростью передачи данных в среде массовой памяти. Для снижения этих ограничений используется фильтрация данных, которая и определяет фактически скоростные возможности анализатора до тех пор, пока не деградирует или не дезактивируется при слишком высокой скорости.

При любой архитектуре анализатора помимо исходных необработанных данных определенный объем памяти занимает также и сохраняемая дополнительная информация, которая может включать время сбора данных, выполненные условия фильтрации и запуска, активность первого уровня и т. д. Следовательно, если функция сохранения данных определена, что обычно относится к исходным данным плюс дополнительная информация, последняя обычно составляет от 100 до 500 процентов основной информации, что приводит к уменьшению объема сохранения данных по сравнению с определяемыми спецификацией.

Входной и выходной блоки на структурной схеме представляют собой просто дисплей, клавиатуру и локальную массовую память инструмента. Здесь важным моментом является характер пользовательского интерфейса, так как компромисс обычно заключается в выборе оптимального соотношения между простотой эксплуатации и многофункциональностью и гибкостью инструмента. Использование клавиш, графического пользовательского интерфейса и языка программирования для управления инструментом в настоящее время являются обычными функциями, каждая из которых имеет свое собственное значение. Наличие локальной памяти для хранения и поиска данных и приложений программного обеспечения также является достаточно важной особенностью анализатора, так как обеспечивает относительно недорогой способ сохранения данных, которые отбираются из сети для последующего анализа. Следует отметить, что в некоторых случаях анализаторы протоколов используют собственные оригинальные форматы, которые недоступны для прочтения персональными компьютерами или другими анализаторами протоколов. Обычно это делается для увеличения скорости сохранения данных, несмотря на то, что это может ограничить функциональность анализатора в некоторых случаях применения.

Таким образом, характеристики инструмента как правило отражают те компромиссные решения, которые были приняты при его разработке.

3.7. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ И ХАРАКТЕРИСТИКИ КОНТРОЛЯ

Базируясь на предложенном в работе [5] подходе, весь спектр контроля в электросвязи разделим на измерения, анализ и тестирование, различая прямой контроль, выполняемый в единицах контролируемой физической величины, и косвенный контроль, осуществляемый исходя из прямого контроля других величин, которые связаны с искомой величиной известной функциональной зависимостью. Оценка результата контроля в обоих случаях может быть дана в виде искомого значения, соответствия установленным нормам или логической равнозначности заданной норме. Здесь следует отметить, что при определении нахождения текущих значений параметров объекта контроля в установленных границах, с оценкой результата по принципу «годен — не годен», контроль называют допусковым контролем, а при определении абсолютных или относительных значений параметров или их отклонений от установленных норм — количественным контролем.

Для проведения контроля с целью установления соответствия контролируемых параметров ожидаемым или допустимым значениям, выполняется:

•     настроечный контроль, который проводится при первоначальной настройке каналов и трактов с целью выявления соответствия настроечным нормам и характеризуется строгой последовательностью, определяемой взаимозависимостью работы устанавливаемого оборудования;

•     приемо-сдаточный контроль, назначение которого заключается в проведении полного объема процедур измерений, анализа и тестирования на соответствие установочным нормам с отражением результатов в техническом паспорте; •     профилактический контроль, выполняемый в процессе эксплуатации системы передачи на соответствие эксплуатационным нормам;

•     внеплановый контроль, являющийся составной частью ремонт-но-восстановительных работ, в которые на заключительном этапе могут входить как настроечные, так и приемо-сдаточные измерения и тестирование.

Здесь первые два вида контроля нередко объединяются под одним общим названием «инсталляционный контроль», а последующие — под названием «эксплуатационного контроля», при этом под настроечными и эксплуатационными нормами понимаются те значения параметров и характеристик системы передачи, при которых она обеспечивает требуемое качество работы при запуске и последующей работе, соответственно. Учитывая, что в процессе эксплуатации системы из-за влияния ряда дестабилизирующих факторов качество ее функционирования снижается, эксплуатационные нормы устанавливаются менее жесткими по сравнению с установочными нормами и соответствуют удовлетворительному качеству связи в любое время между профилактическими настройками. Установочные нормы являются наиболее жесткими нормами и определяются как минимальные отклонения параметров и характеристик оборудования, каналов и трактов системы передачи от номинальных значений, регламентируемых соответствующими стандартами.

Инсталляционный и эксплуатационный контроль может включать последовательность, контроля соответствия спецификациям функционального контроля и контроля взаимодействия систем, которые дают ответ на вопросы, соответствует ли оборудование необходимым рекомендациям на его характеристики, совместимость и возможность взаимодействия, соответственно. При этом необходимо учитывать, что некоторые рекомендации предусматривают выполнение контроля при определенных, в том числе критических, условиях работы, а также контроля с целью установления границ этих условий. В последнем случае имеет место стрессовый контроль, который, как правило, проводится с использованием средств контроля, моделирующих или имитирующих те или иные компоненты и процессы в сети.

По режиму выполнения контроля следует различать ручной, автоматический и автоматизированный режимы, осуществляемые только техническим персоналом при частичном участии и без участия технического персонала, соответственно.

В зависимости от режима работы оборудования системы передачи при контроле, он может осуществляться без прекращения функционирования оборудования, с прерыванием функционирования и прекращением некоторых функций оборудования.

При организации контроля само контролирующее оборудование может быть расположено непосредственно у объекта контроля или удалено от него на некоторое расстояние, поэтому следует различать локальный и дистанционный, в общем случае, распределенный контроль, для осуществления которого требуется введение средств измерения, анализа и тестирования в две и более точки сети. При локализации представления результатов и управления процессом такого контроля его называют централизованным контролем, или мониторингом. Таким образом, особенностью мониторинга является сочетание распределенности средств контроля с сосредоточенностью управления процессом и получением результатов их работы.

Учитывая, что при контроле посредством тестирования используются внешние воздействия с определенными характеристиками, например, сигналы генераторов той или иной формы и структуры, такой контроль является активным. В противоположность ему пассивный контроль характеризуется отсутствием внешних воздействий и может осуществляться путем измерений и анализа ФВ. Как активный, так и пассивный контроль могут осуществляться непрерывно, периодически или в произвольные (случайно выбранные) моменты времени при подключении средств контроля в контролируемую цепь бесконтактным или контактным методом, осуществляемым путем разрыва или без разрыва цепи с представлением результата в аналоговом, цифровом или графическом виде.

Так как контроль может осуществляться по одной или множеству величин с соответствующим числом используемых технических средств, выделим элементарный и комплексный (многопараметрический) контроль. Здесь очень важным является то, в каком спектре частот и какие физические величины контролируемых параметров подвергаются контролю, определяя область его применения. Так, в первом случае следует различать контроль в области низких частот, радиочастот, сверхвысоких частот и в оптическом диапазоне частот (длин волн), а во втором — контроль электрических, электромагнитных и оптических величин.

Рассмотренные виды контроля могут осуществляться для аналоговых, дискретных и логически структурированных величин, отличающихся мгновенными, средними и/или вероятностными характеристиками либо одновременно, либо разновременно с последовательной, , параллельной или случайной выборкой значений, что приводит к соответствующему подразделению методов контроля.

В дальнейшем контроль можно классифицировать по реализованным в технических средствах методам измерения, анализа и тестирования,  _t способам улучшения характеристик этих методов, а также по используемым в них физическим эффектам, определяющим основные особенности построения данных устройств. Так как данным вопросам посвящено большое количество публикаций, перейдем к рассмотрению контроля сетей телекоммуникаций, отметив вначале важную особенность контроля посредством тестирования, заключающуюся в зависимости характеристик результатов контроля от направления тестирования. Исходя из последнего обстоятельства, будем различать двухсторонний (по схеме «точка-точка») и односторонний контроль, особенностью которого является использование методов, основанных на определении параметров объектов и процессов по отраженным сигналам и с помощью шлейфа.

Учитывая особенности контроля сетей телекоммуникаций, разделим  его на контроль транспортного уровня сети, включая параметры среды распространения, и контроль абонентского уровня, и затем на трафиковый контроль и контроль протоколов передачи, которые могут осуществляться программными, программно-аппаратными и аппаратными (техническими) средствами. При этом трафиковый контроль выполняется путем формирования и обработки тестовых сигналов, например, с помощью сетевых компьютеров, осуществляющих тестирование как собственно сети (конкретных сетевых конфигураций), так и сетевых устройств. Такое тестирование осуществляется с целью проверки устойчивости работы последних при различных уровнях нагрузок и различных типах сетевого трафика, выявления «скрытых дефектов» в оборудовании и «узких мест» в архитектуре сети [31], а также с целью определения допустимых в сети пороговых значений трафика. Кроме этого, такой подход позволяет определить требования к сетевым ресурсам (характеристикам канала связи, сервера и т. п.), выполняя, например, тестирование программного обеспечения при передаче данных. Контроль протоколов передачи осуществляется с целью установления соответствия параметров физических сред, устройств и сигналов, включая логически структурированные сигналы, требуемым нормам. Для этих целей может использоваться широкий спектр средств измерений, анализа и тестирования.

Здесь следует отметить некоторую условность подразделения программных и аппаратных средств с позиций сущности процедуры контроля, ибо оперирование с тестируемыми и тестовыми сигналами с помощью компьютеров лишь минимизирует аппаратные средства, требуемые для реализации тех же функций схемотехническим путем, что обусловлено высоким уровнем технологии микропроцессорных устройств. При таком понимании программного метода контроля мы не выходим за рамки оперирования физическими величинами посредством физических устройств и при контроле программно-аппаратными средствами.

Так как при передаче информации по сети от одного абонента к другому абоненту или к множеству абонентов информационный сигнал, распространяясь по различным участкам сети, претерпевает ряд изменений, следует выделить контроль участков сети и сквозной контроль сети. Очевидно, что последний эффективен только при использовании программно-аппаратных средств, интегрированных в единую систему сквозного контроля сети (ССКС).

Рассмотренные аспекты контроля определяют качественные характеристики и частные структурные решения систем контроля, не оказывая влияния на их обобщенную архитектуру, которая, как будет показано ниже, позволяет решить также вопросы диагностики сети и прогнозирования ее поведения. Это достигается сопоставлением текущих результатов измерений и тестирования с предварительно установленными значениями или масками, а затем проводится статистическая обработка или экспертная оценка тенденций изменения результатов такого сопоставления, т. е. осуществляются прогнозирование и диагностика нарушений в сети.

3.8. МОДЕЛЬ КОНТРОЛЯ СООТВЕТСТВИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОТКРЫТЫХ СИСТЕМ

Перед рассмотрением модели контроля соответствия взаимодействия открытых систем (МКС ВОС), вначале определим термин соответствие как согласованность параметров объектов, величин или процессов с установленными рекомендациями и/или стандартами. Кроме этого представим модель исследования систем (рис. 3.1) в виде семиуровневой структуры (рис. 3.18), которая аналогична ЭМ ВОС и включает: измерение, анализ, тестирование, мониторинг, контроль, диагностирование и прогнозирование поведения сети.

Здесь, помимо внешней схожести указанных моделей, каждый последующий уровень связан с предыдущим, однако такая связь жестко не устанавливается. Это вызвано тем, что взаимодействие между собой компонентов нижних уровней — измерения, анализа, тестирования и мониторинга параметров и протекающих в сети процессов не является обязательным для решения задач верхних уровней модели — контроля, диагностирования и прогнозирования эволюции сети. Здесь деление на нижние (сетезависимые) и верхние (сетенезависимые) уровни модели исследования ВОС реализовано на уровне мониторинга сети и осуществляется по характеру выполняемых процедур, которые относятся, соответственно, к контрольно-измерительным и информационно-логическим процедурам взаимодействия с ОИС.

С целью достижения взаимосвязи модели исследования и эталонной модели ВОС, модель контроля соответствия параметров взаимодействующих объектов и процессов представим в виде куба с ортогональными плоскостями, отражающими: модель системы, модель исследования и связывающую их совокупность целей контроля (рис. 3.19).Так как этими целями является установление соответствия того или иного параметра принятой норме в той или иной точке доступа к объекту, а контроль может осуществляться как непосредственно, так и косвенно, причем, различными методами, каждая ячейка МКС ВОС является многомерной. Отличие модели активного контроля на передающей и приемной сторонах тестирования взаимодействующих объектов учитывается направлением стрелок одноименного уровня в каждой ячейке (рис. 3.18).

Такая модель позволяет эффективно структурировать задачи, методы и процедуры измерений, анализа, тестирования и мониторинга сети при контроле, диагностировании и прогнозировании ее состояния по регламентируемым параметрам. Это в свою очередь позволит существенно облегчить организацию стандартизированного контроля ВОС.

Так как указанные процедуры могут выполняться при взаимодействии не только компонентов системы, но и компонентов сети, для управления этими процедурами целесообразно ввести четко определенные правила — протоколы контроля соответствия, определяемые многомерными матрицами, идентифицируемыми, например разделенными через дефис порядковыми номерами поверхностей, уровней, цели и задействованных точек доступа модели МКС ВОС.

Несмотря на отмеченные выше особенности и различия ЭМ ВОС и МКС ВОС введение последней модели позволяет развить структурный подход к рассмотрению с единых позиций процессов взаимодействия открытых систем и сетей, анализа уровня предоставляемых услуг и количественного определения качества взаимодействия. При этом открытую систему контроля соответствия ВОС можно определить как систему, реализующую стандартный набор контрольно-измерительных и информационно-логических процедур и функционирующую в соответствии с требованиями стандартных протоколов контроля соответствия.

Здесь, естественно, потребуется четкое разграничение рассматриваемых ранее протоколов передачи от вводимых протоколов контроля соответствия процессов взаимодействия открытых систем сохраняя связь по видам технологии передачи информации.

Так как протоколы передачи нижних уровней ЭМ ВОС относятся к протоколам транспортного уровня и отвечают за решение задач сквозной передачи между взаимодействующими открытыми системами, области определения соответствия процессов взаимодействия открытых систем разделим на две группы, определяемые уровнями транспортной и абонентской службы. В дальнейшем подразделение данных областей можно провести по конкретным уровням ЭМ ВОС, например, измерение оптической мощности на физическом уровне, анализ протокола на сетевом уровне, тестирование скорости передачи на транспортном уровне, диагностирование места возникновения дрожания фазы на канальном уровне, прогнозирование возможности увеличения ошибок на сеансовом уровне и т. д.

Предлагаемый подход применим также и к контролю соответствия параметров физических каналов, например, определением тестирования непрерывности волоконно-оптической линии связи.

Принимая во внимание взаимно-однозначное соответствие между элементами матрицы и элементами графа, для каждой технологии передачи (системы передачи) и для каждого рассматриваемого уровня МКС ВОС строится свой протокол, которому соответствует многомерная матрица или граф поуровневого контроля с вершинами в виде исследуемой системы взаимодействующих объектов модели ЭМ ВОС, целей и уровней модели исследования и ветвями, определяемыми видом, методом и процедурами контроля, соответственно (рис. 3.20). Как было показано в пункте 3.3, такой протокол удобнее всего моделировать, используя математический аппарат многомерных матриц. Предлагаемый подход к решению проблемы контроля соответствия ВОС позволяет избежать огромной рутинной работы, связанной, в частности, с построением методологии и классификации многообразия межсистемного и межуровневого взаимодействия.       

3.9. ТОЧНОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ КОНТРОЛЯ

Рассмотренные выше идеализированные уравнения измерений, тестирования и анализа кодированных сигналов отражают лишь сущность данных процессов, не позволяя определить характеристики устройств и критерии их применимости для целей контроля, наиболее важным из которых является точность, выраженная погрешностью измерений и тестирования. Известно, что основным фактором, влияющим на точность контроля при использовании средств измерений является их результирующая (суммарная) погрешность, которая включает ряд частных систематических и случайных погрешностей, таких, как методическая погрешность, аддитивная и мультипликативная погрешности, погрешность нелинейности и др., которые могут быть выражены как абсолютная, относительная или приведенная к определенному уровню погрешность. Данные составляющие погрешностей, в свою очередь, определяются используемыми в средствах измерений и тестирования физическими эффектами, структурными решениями, способами повышения точности и др., что требует всестороннего рассмотрения конкретных реализаций данных устройств. В то же время общие положения, устанавливающие методы определения данных погрешностей, хорошо изучены и рассмотрены в соответствующей литературе. Поэтому здесь приведем оценку предельной погрешности, которая основана на определении максимального отклонения от соответствующих номинальных значений коэффициентов преобразования звеньев устройства контроля

При значениях К_р и К_н, равных значениям модулей коэффициентов передачи, например, среды распространения сигнала, выражение (3.49) позволит установить влияние конкретного фактора на запас по мощности и затем определить согласно (3.48) требуемое значение предельной погрешности средства контроля соответствующего параметра. Здесь следует отметить важный момент, заключающийся в том, что при использовании для контроля процедуры измерений, поле допуска погрешности измерений можно принять в качестве нормы, аналогичной тестированию и анализу логически структурированных сигналов, позволяя рассматривать все эти процедуры с единых позиций для оценки качества контроля.

В последнем случае используется такой интегральный параметр, как достоверность контроля, который, по аналогии с [33], отражает свойство системы контроля обеспечивать соответствие результатов контроля истинным состояниям объекта или ФВ и определяет тем самым степень доверия к результатам контроля. В соответствии с выходными функциями измерений, тестирования и анализа кодированных сигналов, в результате контроля можно заключить, что реальное и истинное значения контролируемой величины с определенной долей вероятности находятся либо в пределах нормы, либо вне этих пределов. Однако, в последнем случае возможна ситуация, когда контролируемая величина находится вне нормы, а истинная — в норме и наоборот, а также, когда обе величины находятся вне нормы. Поэтому, если обозначить вероятность таких заключений, соответственно, через р₁, р₂, р₃ и р₄, которые в сумме дают значение, равное 1, и учесть, что вероятности р₂ и р₃  соответствуют ошибочным заключениям, вероятность ошибочного окончательного заключения будет равна р = р₂ + р₃, а верного — р = P₁ + р₄ =1- р . На рис. 3.21 представлены случаи взаимного распределения контролируемой величины X, поля допуска погрешности ее контроля ∆ и поля допуска контролируемого параметра ∆q .

Отсюда следует важный вывод о необходимости обеспечения не только точности контроля, но и его достоверности, а для этого необходимо располагать данными об истинных значениях параметров объекта контроля, что возможно только при реализации сквозного контроля системы передачи.

Выводы

Моделирование дискретных сигналов с использованием многомерных матриц, отображающих особенности структур этих сигналов и представляемых ими протоколов, позволяет рассматривать задачи контроля соответствия как контроль физических величин и процессов, учитывающий особенности сигналообразования и формирования групповых сигналов, а также прямые и обратные операции при формировании модулированных, кодированных и сжатых информационных потоков.

В результате рассмотрения понятий тестирования, анализа и измерения с позиций единства контроля физических объектов, величин и процессов получены выходные функции данных процедур, позволяющие формализовать инструментальный контроль в телекоммуникациях и связи. Установлено, что базовыми процедурами контроля параметров физических величин являются измерения, тестирование, а также анализ спектра, корреляции и протоколов, а при определении влияния конкретных факторов — специализированные измерения и тестирование.

Применение моделей аналоговых и цифровых сигналов в сочетании с формализованными процедурами контроля позволило разработать обобщенную модель контроля соответствия, которая позволяет эффективно структурировать задачи, методы и процедуры измерений, анализа, тестирования и мониторинга сети при контроле, диагностировании и прогнозировании ее состояния по регламентируемым параметрам. Это позволит существенно облегчить организацию стандартизированного контроля в телекоммуникациях и связи, а также осуществить его моделирование с целью получения исходных данных для оценки соответствия систем и сетей, включая их взаимодействие, установленным рекомендациям.

Очевидно, что для этих целей должны использоваться стандартизированные методы и средства, в частности, рассматриваемые ниже рекомендации по тестированию взаимодействия открытых систем.