Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Учебное пособие 2212

.pdf
Скачиваний:
5
Добавлен:
30.04.2022
Размер:
13.15 Mб
Скачать

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

нивание состояния трубопроводных си-

позиционного метода при

моделировании

стем на основе функционального эквивален-

потокораспределения в гидравлических си-

тирования / И.С. Квасов, М.Я. Панов, С.А.

стемах / С.А. Сазонова // Моделирование,

Сазонова // Известия высших учебных заве-

оптимизация и информационные техноло-

дений. Строительство. - 2000. - № 4 (496). -

гии. - 2015. - № 4 (11). - С. 14.

 

С. 100-105.

19. Сазонова, С.А.

Особенности

17. Сазонова, С.А. Моделирование

формулировки прикладных задач управле-

нагруженного резерва при авариях гидрав-

ния функционированием системами тепло-

лических систем / С.А. Сазонова // Модели-

снабжения / С.А. Сазонова // Моделирование

рование, оптимизация и информационные

систем и процессов. - 2018. - Т. 11. № 3. - С.

технологии. 2015. - № 4 (11). - С. 7.

80-88.

 

18. Сазонова, С.А. Применение деком-

 

 

УДК 658.3

 

 

ВУНЦ ВВС «ВВА имени профессор Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», д-р техн. наук, профессор А.А. Хвостов, E-mail: khvtol1974@yandex.ru,

Канд. техн. наук, доцент А.А. Журавлев, тел: 7473-24476-13

Курсант Е.А. Журавлев, E-mail: zhuraa1@rambler.ru

Воронежский государственный технический университет Канд. техн. наук, доцент Д.В. Сысоев

Россия, г. Воронеж, E-mail: Sysoevd@yandex.ru

MESC AF «N.E. Zhukovsky and Y.A. Gagarin Air Force Academy»

Doctor of technical Sciences, professor A.A. Khvostov, E-mail: khvtol1974@yandex.ru,

Candidate of technical Sciences, Associate professor A.A. Zhuravlev Cadet E.A. Zhuravlev, E-mail: zhuraa1@rambler.ru

Voronezh State Technical University

Ph. D. in Engineering, associate professor D.V. Sysoev Russia, Voronezh, E-mail: Sysoevd@yandex.ru

А.А. Хвостов, А.А. Журавлев, Е.А. Журавлев, Д.В. Сысоев

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ КОНФЛИКТА НА ОСНОВЕ МАРКОВСКОЙ ЦЕПИ

Аннотация: Рассмотрено использование математического аппарата цепей Маркова для построения стохастической модели динамики конфликта. На основании структурного анализа составлен граф состояний конфликта. Разработана модель динамики конфликта в виде уравнений Колмогорова-Чепмена. Получены уравнения для расчета стационарных вероятностей отдельных состояний конфликта

Ключевые слова: конфликт, цепь Маркова, вероятность, интенсивность, дискретное состояние

A.A. Khvostov, A.A. Zhuravlev, E.A. Zhuravlev, D.V. Sysoev

MATHEMATICAL MODEL OF CONFLICT DYNAMICS BASED ON MARKOV CHAIN

Abstract: The use of the mathematical apparatus of Markov chains to construct a stochastic model of the conflict dynamics is considered. On the basis of structural analysis, a graph of the States of the conflict is made. A model of conflict dynamics in the form of Kolmogorov-Chapman equations is developed. The resulting equations for calculating the stationary probabilities of the individual States of the conflict

Keywords: conflict, Markov chain, probability, intensity, discrete state

Конфликты 7 и конфликтные ситуации присущи практически всем областям человеческой деятельности, в которых существенно взаимодействие людей и социальных групп.

В современной конфликтологии для изучения межличностных и межгрупповых конфликтов широко применяются методы математического моделирования. Привлечение современных средств вычислительной

©Хвостов А.А., Журавлев А.А., Журавлев Е.А., Сысоев Д.В., 2019

техники и проведение вычислительных экспериментов на математических моделях позволяют перейти от простого накопления и анализа фактов к прогнозированию динамики развития конфликта с целью выбора оптимальной стратегии управления конфликтом [1, 2].

Математическое моделирование позволяет заменить непосредственный анализ конфликтов анализом свойств и характеристик их математических моделей. Математическое описание конфликта представляет со-

30

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

бой систему формализованных соотношений между характеристиками конфликта, разделяемых на параметры и переменные. Параметры модели отражают внешние условия и слабо меняющиеся характеристики конфликта, переменные составляющие – основные для данного исследования характеристики. Изменение этих значений конфликта представляет главную цель моделирования.

Использование математического моделирования в конфликтологии началось в середине XX в., чему способствовало появление ЭВМ и большое количество прикладных исследований конфликтов. Пока трудно дать четкую классификацию математических моделей, используемых в конфликтологии. В основу классификации моделей можно положить используемый математический аппарат (дифференциальные уравнения, вероятностные распределения, математическое программирование и т.п.) и объекты моделирования (межличностные и межгосударственные конфликты, конфликты в животном мире и т.д.). Анцупов А.Я. выделяет следующие группы математических моделей, используемых в конфликтологии [3]:

1)Вероятностные распределения, представляющие собой простейший способ описания переменных через указание доли элементов совокупности с данным значением переменной.

2)Статистические модели в виде регрессионных соотношений, представляющих связь зависимых и независимых переменных

ввиде функциональных отношений.

3)Марковские цепи, которые описывают механизм динамики распределений, где будущее состояние определяется не всей предысторией конфликта, а только «настоящим». Основным параметром конечной цепи Маркова является вероятность перехода участника конфликта из одного состояния в другое за фиксированный промежуток времени. Каждое действие приносит частный выигрыш (проигрыш); из них складывается

результирующий выигрыш (проигрыш).

4)Модели целенаправленного поведения, предполагающие использование целевых функций для анализа, прогнозирования

ипланирования социальных процессов. Такие модели обычно имеют вид задач математического программирования с заданными целевой функцией и ограничениями. В настоящее время это направление ориентировано на моделирование процессов взаимодействия целенаправленных социальных объектов, в том числе и определение вероятности возникновения конфликта между ними.

5)Теоретические модели, предназначенные для логического анализа тех или иных содержательных концепций, когда затруднена возможность измерения основных параметров и переменных (возможные межгосударственные конфликты и др.).

6)Имитационные модели, представля-

ющие собой класс моделей, реализованных в виде алгоритмов и программ для ЭВМ и отражающие сложные зависимости, не поддающиеся аналитическому анализу. Имитационные модели являются средством машинного эксперимента и могут быть использованы как для теоретических, так и для практических целей.

Значительный вклад в развитие основ математического моделирования конфликтных взаимодействий внесли В.И. Новосельцев, Д.С. Конторов, В.В. Сысоев, В.А. Лефевр и др., научные школы 27 и 21 ЦНИИ МО РФ. Краткий обзор математических подходов к описанию конфликтов представлен в монографии [2].

В работе рассматривается использование цепей Маркова для математического моделирования конфликтов. Конфликт в этом случае рассматривается как распределение вероятностей, характеризующее совокупность отдельных состояний (стадий), а процесс развития конфликта во времени – переход из одной стадии в другую [4, 5].

Рассмотрим конфликт как систему X особых взаимодействий участников кон-

31

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

фликта, возникающих при их несовмести-

переход) характеризуется величиной ij 0 ;

мых взглядах, позициях и интересах. Пола-

интенсивность перехода из одного со-

гаем, что конфликт состоит из N = 3 дис-

стояния в другое менее конфликтное (обрат-

кретных состояний.

Переход конфликта из

ный переход) характеризуется

величиной

одного состояния

в другое

происходит

ij 0 ;

 

«скачком». Моменты возникновения перехо-

 

дов из состояния в состояние не фиксирова-

интенсивности прямых и обратных пе-

ны заранее, а неопределенны

и случайны.

реходов не зависят от времени t;

 

Таким образом, процесс развития конфликта

 

возможно развитие конфликта, минуя

рассматривается как Марковский случайный

состояние x2 («Вражда»).

 

процесс с дискретными состояниями и не-

 

На основании принятых

положениях

прерывным временем.

 

 

разработан граф состояний конфликта (рис.

 

При синтезе структуры модели кон-

 

1), в котором вершинам графа X x1 ,x2 ,x3

фликта приняты следующие положения [6]:

 

конфликт описывается дискретным ко-

соответствуют вероятности состояния кон-

нечным множеством

X x1 ,x2 ,x3 , где x1,

фликта Pi, а ребрам – переходы между состо-

x2, x3 – состояния конфликта, описываемые

яниями, характеризующиеся интенсивностя-

лингвистическими характеристиками, соот-

ми i,j и i,j.

 

ветственно, «Мир», «Вражда» и «Столкно-

 

 

вение»;

 

 

 

 

 

 

 

нахождение конфликта в состоянии xi,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1,N , в момент времени t характеризуется

 

 

вероятностью Pi t ,

 

 

 

 

 

 

i 1,N ;

 

 

 

для любого момента времени t сумма вероятностей состояний удовлетворяет усло-

N

вию нормирования Pi t 1 , т.к. состоя-

i 1

ния конфликта x1, x2, x3 в момент времени t несовместны и образуют полную группу событий;

процесс развития конфликта во времени моделируется переходом из состояния xi в xj, где i j ;

интенсивность перехода из одного состояния в другое более конфликтное (прямой

Рис. 1. Граф состояний конфликта

Граф состояний (см. рис. 1) послужил основой для составления математической модели динамики конфликта, которая имеет вид системы дифференциальных уравнений Колмогорова - Чепмена, дополненных соответствующими начальными условиями:

dP

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

P

t

P

t

 

 

P

 

t

;

 

 

 

 

 

 

 

dt

 

 

 

1,2

1,3 1

 

3,1 3

 

 

2,1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dP2

 

 

 

 

 

 

 

t P

t

 

 

 

t ;

 

 

 

 

 

 

 

P

P

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dt

 

 

 

2,3

 

2,1

2

 

 

1,2 1

 

 

 

 

3,2

3

 

 

 

(1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dP

t

 

 

 

 

 

 

 

 

t

P

t P

t ;

 

 

3

 

 

 

 

 

P

 

 

 

 

 

 

 

dt

 

 

 

3,2

 

3,1

3

 

 

2,3 2

 

 

 

 

1,3

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P

0 P ; P

0 P ; P

0 P .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

1,0

 

 

2

 

2,0

 

 

3

3,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где t – продолжительность протекания конфликта.

32

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

Решение системы дифференциальных уравнений (1) относительно переменной t дает представление о вероятности нахождения конфликта в каждом состоянии при изменяющемся времени t развития конфликта.

Задаваясь матрицами интенсивностей

переходов

Ω

и вероятностей состоя-

 

ij

 

ний P Pi

 

1,2 1,3

 

 

2,1

 

 

3,1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,1

 

,

ij

 

1,2

 

2,3

 

3,2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,3

 

 

2,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,2 3,1

P

1

Pi P2 , (2)

P3

систему уравнений (1) представим в матрич-

допускают решение только с точностью до

ном виде с начальными условиями

 

произвольного множителя. Для решения си-

 

 

 

dP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

стемы (4) воспользуемся условием нормиро-

 

 

 

Ω P ,

P

 

 

 

 

P0 .

(3)

 

 

N

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t

0

вания Pi 1 , которым заменим последнее

 

 

 

dt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Решение системы уравнений в виде (1)

уравнение в системе (4) и перейдем к неод-

или (3) при известных параметрах i,j

и i,j

нородной системе относительно 2-х неиз-

может быть получено на основе классиче-

вестных:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ских

 

методов

решения

 

линейных систем

 

 

 

P

 

 

 

 

P ;

 

дифференциальных уравнений с постоянны-

 

 

 

 

 

1,2

1,3

3,1 1

 

3,1

 

2,1

2

3,1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ми коэффициентами.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P

 

 

 

 

 

P

 

 

;

(5)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,1

1,2 1

2,3

 

 

2,1

 

3,1

2

3,1

 

 

 

Практический

интерес

 

представляет

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

определение финальной (стационарной) ве-

 

Система (5) может быть решена отно-

роятности каждого состояния при t .

сительно вероятностей P1 и P2 одним из из-

 

При t в системе устанавливается

вестных методов линейной алгебры. Вероят-

предельный стационарный режим, в ходе ко-

ность P3

находится из условия нормирования

торого система случайным образом меняет

N

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Pi 1 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

свои состояния,

 

но их вероятности уже не

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

зависят от времени. Каждую финальную ве-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Важной

задачей

 

при

 

математическом

роятность

состояния

можно

 

интерпретиро-

 

 

 

 

моделировании конфликта между его участ-

вать как среднее относительное время пре-

никами является интерпретация полученных

бывания конфликта в этом состоянии.

 

 

результатов в виде набора финальных веро-

 

Полагая

 

в

 

системе

 

(1)

производные

 

 

 

 

ятностей

отдельных

состояний

конфликта

 

dPi t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

, получим систему линейных ал-

P1, P2

и P3.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Анализ показывает, что, в зависимости

гебраических уравнений для финальных ве-

от значений финальных вероятностей Pi, все

роятностей:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

многообразие

состояний конфликта

 

может

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P

P

 

P ;

 

быть разбито на шесть типов (рис. 2). Кон-

 

 

1,2

1,3

 

1

3,1

 

3

 

 

2,1

2

 

фликтные состояния типа I

и II

характери-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P

P

 

P ;

(4)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,1

3,1

зуются

преобладанием

состояния

«Мир».

 

2,3

 

2

1,2

1

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P P P .

 

Для состояний типа III и IV преобладающим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,1

3,2

3

2,3

2

 

 

 

1,3 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

является

состояние

«Вражда».

Состояние

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Уравнения системы (4) являются одно-

«Столкновение» является доминирующим в

родными (не содержат свободных членов) и

состояниях конфликтов типа V и VI.

 

 

 

33

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Рис. 2. Возможные типы состояний конфликта

Для графического представления фи-

ся наглядным, представляет собой, фактиче-

нальных вероятностей отдельных состояний

ски, многомерную и плохо формализуемую

конфликта может быть использована трой-

задачу по оцениванию состояния конфликта.

ная диаграмма состояний конфликта (рис. 3)

В этой связи оценку конфликтного состоя-

в виде равностороннего треугольника, по

ния системы предлагается проводить по

сторонам которого отложены значения фи-

обобщенному показателю – индексу состоя-

нальных вероятностей P1, P2 и P3 отдельных

ния ИС, представляющего собой свертку

состояний конфликта.

финальных вероятностей отдельных состоя-

 

ний конфликта P1, P2 и P3 с учетом важности

 

каждого из них:

Рис. 3. Диаграмма состояний конфликта Очевидно, такой подход, хотя и являет-

ИС f ,

,

, P , P , P

,

(6)

1

2

3

1

2

3

 

 

где 1, 2 , 3 – весовые коэффициенты, ха-

рактеризующие степень важности (или величину вклада) каждого отдельного состояния P1, P2, P3 в общее состояние.

Значения 1, 2 , 3 могут быть уста-

новлены с учетом предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР), при этом

N

i 1. Для свертки финальных вероятно-

i 1

34

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

 

 

 

 

 

 

 

ISSN 2618-7167

стей состояний конфликта P1, P2

и P3

в

схемах

и

комментариях /

А.Я. Анцупов,

обобщенный показатель (6) могут быть ис-

С.В. Баклановский.

– СПб.:

Питер,

2009.

пользованы аддитивная или мультиплика-

– 304 с.

 

 

 

 

 

тивная свертки, также иные приемы, позво-

4.

Вентцель

Е.С.

Исследование

ляющие свести многокритериальную задачу

операций: задачи, принципы, методология /

к задаче с одним критерием. Индекс состоя-

Е.С. Вентцель. –М.: ЮСТИЦИЯ, 2018.–192с.

ния ИС может быть выражен в долях едини-

5. Хвостов А.А. Математическое моде-

цы или баллах (например, по десятибалльной

лирование процесса гомогенизации молоч-

шкале) и соответствовать выбранным вер-

ных продуктов с использованием цепей

бальным категориям, например, «Бескон-

Маркова / А.А. Хвостов, А.А. Журавлев,

фликтное состояние», «Слабый конфликт»,

А.А. Богер, Е.А. Шипилова, К.К. Полянский

«Предконфликтное состояние», «Конфликт»,

/ Молочная промышленность. – 2016. – № 8.

«Сильный конфликт».

 

 

 

– С. 16 – 19.

 

 

 

Рассмотренный подход к моделиро-

6. Хвостов А.А. Стохастическая мо-

ванию взаимодействия между участни-

дель конфликта / А.А. Хвостов, А.А. Журав-

ками конфликта на основе цепей Маркова

лев, А.В. Столяров, Е.А. Журавлев // Неко-

позволяет оценить динамику развития кон-

торые вопросы анализа, алгебры, геометрии

фликта,

осуществить

прогнозирование

и математического образования: материалы

нахождения конфликта в его отдельных со-

второй международной молодежной научной

стояниях, а также привести его количествен-

школы «Актуальные направления мате-

ную и вербальную оценку по заранее

матического анализа и смежные вопросы». –

выбранной шкале.

 

 

 

Воронеж : Издательско - полиграфический

Библиографический список

 

 

центр «Научная книга», 2018. – Вып. 8. – С.

 

 

134 – 135.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.

Анцупов

А.Я.

Конфликтология

/

7.

Сысоев Д.В. Модель оценки прогно-

 

 

 

 

 

 

 

А.Я. Анцупов, А.И. Шипилов. – М.: ЮНИ-

зирования

развития

ресурсного взаимодей-

 

 

 

 

 

 

 

ТИ, 2000. – 551 с.

 

 

 

 

ствия конкурирующих систем // Информаци-

 

 

 

 

 

 

 

2.

Моделирование

и

анализ

онные технологии в строительных, социаль-

 

 

 

 

 

 

 

конфликтов

в социально - экономических

ных и

экономических системах: научный

 

 

 

 

 

 

 

системах /

Под

ред. В.И. Новосельцева. –

журнал. –

Воронеж: Воронежский

ГАСУ,

 

 

 

 

 

 

 

Воронеж: Научная книга, 2011. – 286 с.

 

2019. – Выпуск №1 (15). – С. 17 - 23.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Анцупов А.Я.

Конфликтология

в

 

 

 

 

 

 

35

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

УДК 621.396.2.019.4

Воронежский государственный технический университет

Voronezh State Technical University

Канд. техн. наук, проф. В.И. Гильмутдинов, тел.: 7 (473) 271-5918

Ph. D. in Engineering, Prof. V.I. Gilmutdinov, Ph.: 7 (473) 271-5918

Воронежский государственный университет

Voronezh State University

Студент А.А. Кононов, E-mail: kniga126@mail.ru

Student A.A. Kononov, E-mail: kniga126@mail.ru

Россия, г. Воронеж

Russia, Voronezh

В.И. Гильмутдинов,

А.А. Кононов

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭНТРОПИИ ПРИНИМАЕМОГО ДВУМЕРНОГО СИГНАЛА С M-РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ ОГИБАЮЩИХ ОРТОГОНАЛЬНО-ПОЛЯРИЗОВАННЫХ КОМПОНЕНТ

Аннотация: Рассматриваются вопросы повышения эффективности и помехоустойчивости систем передачи информации в среде со случайными неоднородностями, определяется энтропия радиосигнала, у которого огибающие ортогонально-поляризованных компонент подчиняются распределению Накагами, для борьбы с федингами, возникающими вследствие деполяризации двумерного сигнала

Ключевые слова: передача информации, радиосигналы, распределение, поляризация

V.I. Gilmutdinov, A.A. Kononov

DETERMINATION OF THE ENTROPY OF THE RECEIVED TWO-DIMENSIONAL SIGNAL WITH M-DISTRIBUTION OF ENVELOPES OF ORTHOGONALLY POLARIZED COMPONENTS

Abstract: The problems of increasing efficiency and noise resistance of information transmission systems in a medium with random dissimilarities are considered, the entropy of a radio signal, for which the envelopes of orthogonally polarized components obey Nakagami's distribution, is determined, to combat fadings arising as a result of twodimensional signal depolarization

Keywords: Information transfer, radio signals, distribution, polarization

Вопросы 8 передачи цифровой информации [1, 2] представляют существенный интерес для широкого круга специалистов связи, автоматики, управления и ITтехнологий. Следует отметить, что особое внимание должно быть уделено исследованию методов повышения эффективности [3, 4], помехоустойчивости и достоверности передачи информации в условиях воздействия помех и влияния среды распространения. Это обусловлено тем, что информационные сигналы в процессе передачи подвергаются

© Гильмутдинов В.И., Кононов А.А., 2019

воздействию помех, порождаемых многочисленными природными явлениями и возникающими в различных технических устройствах [5-8]. Распространяющиеся в каналах связи несущие информацию сигналы управления искажаются [9, 10] и вследствие этого могут быть неверно восприняты, так как, накладываясь на полезный сигнал, помехи приводят к неоднозначности при восстановлении сообщения [11].

При прохождении радиоволн через среду со случайными неоднородностями (в частности, ионосферу или тропосферу) сигнал в точке приема подвержен замираниям

36

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

(федингам). Это объясняется тем, что принимаемый сигнал представляет собой сумму нескольких составляющих

rie j i i 1,2,..., n ,

проходящих различные пути, причем амплитуды ri и фазы отдельных составляющих

изменяются во времени случайным образом (многолучевость). Определим огибающую в точке приема E равенством

 

n

 

 

 

 

 

E

rie j i

 

 

a jb

 

,

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

дит в одностороннюю нормальную плотность вероятности

 

2

 

 

E

2

 

 

 

 

 

exp(

 

 

E 0,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 ),

 

W (E)

 

2

 

(2)

 

 

 

 

 

 

 

E 0.

 

 

0 ,

 

 

 

 

Если m=1, то распределение Накагами превращается в распределение Релея

W (E)

2E

exp(

E 2

),

E 0 .

(3)

 

 

 

 

 

 

 

При m > 1 формула (1) дает хорошую аппроксимацию для плотности вероятности Райса

 

n

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где a ri cos i

,

b ri sin i .

 

W (E)

2E

exp(

E2 E02

 

2EE0

 

 

E 0,

(4)

 

i 1

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

)I0

(

 

 

 

),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

При описанных выше предположениях,

где I0 (z) – функция Бесселя первого рода

учитывая также, что принятый поляримет-

ром частично-поляризованный сигнал разла-

нулевого порядка от мнимого аргумента

 

гается на поляризационно - ортогональные

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ez cos d

 

 

 

 

составляющие, их огибающие подчиняются

 

I0 (z)

1

 

 

,

 

 

(5)

m-распределению

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m

 

 

E2m 1

 

 

m

E 2

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

дисперсия

 

амплитуд

ортогональных

 

W (E)

 

 

 

(m)

e

 

 

,

(1)

составляющих передаваемого сигнала. При

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E

2 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

этом между параметрами m, и , E име-

 

m

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

ется следующая связь

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E 2 E 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E2

 

 

 

 

E02 ,

 

m

 

 

,

 

 

 

 

 

параметры

этого

 

распределе-

 

2 E

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

ния; < > – угловые скобки обозначают опе-

E 4

 

 

 

 

 

 

 

(m

 

 

 

 

рацию усреднения;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m2

m,

 

 

m2 m).

(6)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

m

 

 

 

 

 

 

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(m) zm 1e z dz,

(m 0)

 

 

 

гамма -

Таким образом, вид плотности вероят-

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ности

для

огибающих поляризационно-

функция.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ортогональных компонент определяется со-

 

При анализе

статистических

свойств

 

стоянием среды со случайными неоднород-

как стационарных, так и периодически ста-

ностями,

 

в

которой распространяется

ин-

ционарных частично-поляризованных волн

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

во многих приложениях целесообразно поль-

формационный сигнал.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

зоваться вероятностной моделью Накагами,

В общем случае, на основании (1)

которая обобщает другие виды вероятност-

определим энтропию, являющуюся мерой

ных моделей радиоволн и является удобной

информативности поляризационно - ортого-

аппроксимацией последних. Так, в частных

нальной составляющей, распределенной по

случаях при = 12, выражение (1) перехо-

закону [12]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

37

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

H (E) 1,443 W (E) ln W (E)dE .

Подставляя (1) в (7), получим

H (E)

2

m m

ln2 mlnm ln (m) mln A1 A2 A3 ,

 

 

 

 

 

 

 

(m)

 

 

при этом А1, А2 и А3 определяются следующими выражениями

 

m

2

 

 

 

 

A1 E 2m 1e

 

E

 

(m)

 

)m

 

 

dE

(

,

0

 

 

 

2

 

m

 

 

 

 

 

 

 

 

(7)

(8)

(9)

 

 

 

 

m

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A2 E 2m 1knEe

 

E

 

dE

1

(

m

)m (m)[ (m) ln

m

] ,

 

 

 

(10)

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1e

m

2

 

 

 

 

(m)

( )m

 

 

 

 

 

 

 

A3 E 2m

 

 

E

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dE

,

 

 

 

(11)

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где

(m) – пси - функция, определяемая

 

 

 

Подстановка

значений вычисленных

как

логарифмическая производная

 

 

 

 

 

-

 

интегралов (9), (10), (11) в выражение (8) по-

 

 

 

 

 

сле соответствующих преобразований

поз-

 

 

 

 

' (x)

 

 

 

 

 

функции, то есть

'

 

.

 

 

 

воляет записать соотношение для энтропии в

(x) ln x

(x)

 

 

 

виде

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

(m)

1

 

m

 

 

 

 

 

H (E) m (m

 

 

) (m) ln

 

 

 

ln

 

.

 

 

(12)

 

 

 

2

2

2

 

 

 

 

В качестве иллюстрации на рисунках 1,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2, 3 приведены зависимости энтропии сигна-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ла для различных законов распределения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

огибающих поляризационно - ортогональ-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ных компонент, которая истолковывается

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

как количественная мера неопределенности

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

о сообщении до его приема. На рисунке 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сплошная кривая соответствует односторон-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ней

нормальной

плотности

вероятности

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= 1, а штриховая – релеевскому распре-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

делению ( m 1).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

На рисунке 2 изображены аналогичные

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

зависимости для распределения Райса при

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

различных значениях m. На рисунке 3 пока-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

зан сводный график, энтропии для различ-

 

Рис. 1. Зависимость энтропии от состояния

ных состояний случайно - неоднородной

 

радиоканала для односторонней нормальной

среды распространения.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

плотности вероятности и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

распределения Релея

 

38

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

 

 

 

 

 

 

 

 

ISSN 2618-7167

 

 

 

 

 

 

занных с использованием и оптимизацией

 

 

 

 

 

 

шумоподобной поляризационной модуляции

 

 

 

 

 

 

для повышения энергетических показателей

 

 

 

 

 

 

качества связи и управления в случайно не-

 

 

 

 

 

 

однородных средах распространения.

 

 

 

 

 

 

 

 

Библиографический список

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Гильмутдинов В.И. К вопросу ис-

 

 

 

 

 

 

пользования

пространственно-временных

 

 

 

 

 

 

характеристик сигнала в системах передачи

 

 

 

 

 

 

информации через магнитоактивную среду /

 

 

 

 

 

 

В.И. Гильмутдинов, А.А. Кононов // Инфор-

 

 

 

 

 

 

мационные технологии в строительных, со-

Рис. 2. Зависимость энтропии принимаемого

циальных и экономических системах – 2019

– № 1(15). – С. 7 – 11.

 

 

 

двумерного радиосигнала, огибающие

 

2. Гильмутдинов В.И. Система эффек-

поляризационно - ортогональных компонент

тивного интерфейса исходных данных с вы-

которого подчиняются распределению Райса

числительным устройством / В.И. Гильмут-

 

 

 

 

 

 

динов, А.А. Кононов // Информационные

 

 

 

 

 

 

технологии в строительных, социальных и

 

 

 

 

 

 

экономических системах – 2018 – № 3(13). –

 

 

 

 

 

 

С. 6 – 10.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.

Сазонов Э.В. Оценка эффективности

 

 

 

 

 

 

прогнозирования состояния тепловых сетей /

 

 

 

 

 

 

Э.В. Сазонов, М.С. Кононова // Известия

 

 

 

 

 

 

высших учебных заведений. Строительство.

 

 

 

 

 

 

– 1999. – № 12. – С. 64–66.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Кононова М.С. Алгоритм расчета

 

 

 

 

 

 

энергосберегающего потенциала зданий при

 

 

 

 

 

 

автоматическом регулировании систем отоп-

 

 

 

 

 

 

ления / М.С. Кононова // Научный вестник

 

 

 

 

 

 

Воронежского

государственного

архитек-

Рис. 3. Зависимость энтропии

турно

строительного университета. Серия:

Информационные

технологии в

строитель-

принимаемого радиосигнала от

ных, социальных и экономических системах.

параметров распределения Накагами

– 2015. – № 2(6). – С. 71–74.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Кривые

иллюстрируют

возможности

 

5.

Устинов Ю.Ф. Проблема построения

систем

дистанционного

управления земле-

применения

шумоподобной поляризацион-

ройно - транспортными машинами / Ю.Ф.

ной модуляции двумерного сигнала при раз-

Устинов, И.М. Тепляков, Ю.В. Авдеев, А.А.

личных состояниях канала связи со случай-

Кононов // Известия высших учебных заве-

ными неоднородностями

для

повышения

дений. Строительство. –2006.– №1 (565). – С.

эффективности систем передачи

информа-

83–86.

 

 

 

 

 

 

ции. Вероятностные характеристики среды

 

 

 

 

 

 

 

6.

Маршаков В.К. Анализ систем тра-

распространения

могут

быть

получены

 

екторного сопровождения мобильных объек-

обычными поляризационными

методами с

тов

с автоматическим

управлением /

В.К.

последующей их

статистической

обработ-

Маршаков, А.Д. Кононов, А.А. Кононов

// В

кой. При этом отпадает необходимость в из-

сборнике: Радиолокация, навигация, связь.

лучении дополнительных

тестовых пилот-

XXI

Международная

научно-техническая

сигналов, используемых для измерения ка-

конференция. – Воронеж. – 2015. – С. 1296–

нальных характеристик,

что

обеспечивает

1304.

 

 

 

 

 

 

сохранение

объема сигнал -

аддитивный

 

 

 

 

 

 

 

7.

Кононов

А.А.

Экспериментальное

шум.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

определение уровня опорных сигналов для

Полученные результаты могут оказать-

системы автоматического управления рабо-

ся полезными при решении вопросов, свя-

чим органом автогрейдера / А.А. Кононов //

 

39