CC BY
1
Одной из главных особенностей BIM является интеграция различных данных в единую цифровую модель. Это позволяет специалистам работать с общей информацией о здании, включая геометрические данные, технические характеристики, расходы на материалы и трудозатраты. Такой подход позволяет сократить время и затраты на проектирование и строительство, а также повысить качество и точность проекта.
Одним из главных преимуществ информационного моделирования зданий является возможность визуализации проекта в реальном времени. Благодаря этому, заказчики и застройщики могут получить представление о будущем здании еще до начала строительства, что позволяет вносить необходимые изменения и улучшения в проект на ранних стадиях.
Кроме того, BIM позволяет создавать виртуальные модели зданий, которые могут быть использованы для симуляции различных сценариев эксплуатации и обслуживания здания. Это позволяет оптимизировать процессы управления и обслуживания здания, а также повысить его энергоэффективность.
Важно отметить, что информационное моделирование зданий не только упрощает процесс проектирования и строительства, но и способствует более эффективному взаимодействию между различными участниками проекта. Благодаря единой цифровой модели, все специалисты могут работать с общей информацией и вносить свои изменения и дополнения, что повышает координацию и снижает вероятность ошибок.
В заключение, информационное моделирование зданий - это инновационный подход к проектированию и строительству, который позволяет создавать комплексные и точные проекты, сокращать время и затраты.
Список использованной литературы:
1. ГОСТ Р 21.101-2019 "Информационное моделирование зданий. Общие положения." (2019)
2. "BIM-менеджмент: управление проектами с использованием информационных моделей зданий" (2019) - Авторы: Ларионова А.В.
© Кошилиева А., Нурмухаммедов Н., Яванов А., Атамырадов Н., 2024
УДК 004.9
1,2 Ку Дык Тоан, 2Ву Тхи Хань Ван, 2До Тхи Хонг, 2Нгуен Тхи Нгок Ань, 2Ву Тхи Бич Тхао
1Казанский национальный исследовательский технологический университет, г. Казань, РФ
Департамент информационных технологий, 2Вьетчиский индустриальный университет, Вьетнам
АНАЛИЗ ПОМЕХ В СОВМЕЩЕННОМ КАНАЛЕ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
Аннотация
В статье показано, что основной причиной ограничения ресурсов в современных беспроводных локальных сетях высокой плотности является повышенный уровень CCI (Co-Channel Interference) в сильно перекрывающихся зонах сигнала, вызванный механизмом обнаружения несущей стандартов IEEE 802.11. Представлен новый подход к анализу CCI, основанный на теории очередей, чтобы внести практическую оценку QoS (Quality of Service) в WLAN (Wireless Local Area Network) высокой плотности.
Ключевые слова:
теории массового обслуживания, каналов, высокой плотности, пакетов, трафик
1,2 Cu Duc Toan, 2Vu Thi Khanh Van, 2Do Thi Hong, 2Nguyen Thi Ngoc Anh, 2Vu Thi Bich Thao
1Kazan National Research Technological University,
Kazan, Russia
Department of Information Technology, 2Viet Tri University of Industry,
Vietnam
ANALYSIS OF INTERFERENCE IN A COMBINED CHANNEL BASED ON QUEUE SERVICE THEORY
Abstract
The article shows that the main reason for resource limitations in modern high-density wireless local area networks is an increased level of CCI (Co-Channel Interference) in highly overlapping signal zones caused by the IEEE 802.11 carrier detection mechanism. A new approach to CCI analysis based on queue theory is presented in order to make a practical assessment of QoS (Quality of Service) in a high-density WLAN (Wireless Local Area Network).
Keywords:
queuing theory, channels, high density, packages, traffic
В данной статье [1-3], рассмотрим подход анализа CCI на основе теории массового обслуживания. Очевидно, что характеристики сетей WLAN высокой плотности на основе CSMA/CA (Carrier Cense Multiple Access with Collision Avoidance, CSMA/CA) приводят к массовым конфликтам каналов и создают большие события очереди пакетов, основные причины ухудшения качества обслуживания, такие как увеличенная задержка в сети и скорость отбрасывания пакетов. Поэтому необходимо сосредоточить внимание на факторах массового обслуживания каналов для анализа CCI. В данном случае не учитываются физические факторы, такие как задержка распространения и шум сигнала, так как целью данного исследования является анализ CCI уровня MAC для WLAN высокой плотности.
В сложных беспроводных средах с высокой плотностью предполагается, что поведение конечных пользователей является совершенно случайным, и сопоставляются факторы анализа CCI в WLAN с факторами очереди M/M/c для выполнения CCI анализа на основе теории массового обслуживания. На рисунке 1 показана взаимосвязь между факторами CCI и факторами массового обслуживания.
Фактор очередизации
Фактор CCI
Описание
Процесс поступления требований
События генерации
Распределение Затраты
времени обработки
обслуживания пакетов
Количество Количество
серверов доступных
каналов
Случайно повторяющийся трафик от конечных систем, связанный с конфликтами в каналах.
Задержка обработки пакета, связанная с размером поступивших пакетов.
Соотношение количества соседних точек доступа и количества совместимых каналов.
Рисунок 1 - Связь между моделью массового обслуживания и анализом CCI
В соответствии с теорией массового обслуживания предлагается подход анализа CCI на основе очередей M/M/c со следующими условиями:
- События генерации пакетов в WLAN высокой плотности следуют процессу Пуассона с частотой событий А, поскольку спецификация конечных систем и поведения конечных пользователей являются абсолютно случайными, квалифицируясь как дискретные распределения вероятностей;
- Принимая во внимание независимость и случайность генерируемого сетевого трафика и непрерывность событий конфликта каналов, затраты на обработку пакетов в данный период имеет экспоненциальное распределение со средней скоростью обслуживания ц;
- AP WLAN могут использовать c без помех каналы общего диапазона для обработки событий, генерирующих пакеты. Если требуется обработать более чем c пакетов одновременно, пакеты помещаются в очередь в буфере неограниченного размера.
При указанных выше условиях вероятность того, что CCI заставит сгенерированный пакет ожидать в буфере очереди, может быть выражена как C (c, А / ц), которая называется формулой C Эрланга как уравнение (1), где N - общий предлагаемый трафик в единицах эрлангов.
Nc c
C (c,-/ ß) =
N! c - N
c-i N1 Nc c ,!=0 N! N! c - N
(1)
Тогда среднее количество пакетов п в среде определяется следующим уравнением (2).
n =
— cß
1 -
-
. C(c-/ß) + -— ß
cß
(2)
А средняя задержка обработки всех сгенерированных пакетов t, которая включает в себя задержку в очереди и задержку обработки, определяется следующим уравнением (3).
C (с,Л/ м) 1
t = Г (3)
c^- Л м
Наконец [3, 4], факторы QoS, такие как пропускная способность сети, задержка пакетов, могут оцениваться с помощью очереди M/M/c, средняя пропускная способность сети в каждом канале может быть рассчитана как принятые биты Received bit/ (c х n х t). Однако следует учитывать, что частота событий А увеличивается за счет плотности беспроводных станций в WLAN, и, таким образом, анализ QoS в среде с высокой плотностью требует информации о зонах перекрывающихся сигналов BSS для оценки количества потенциальных источников CCI в окружающей среде.
Рисунок 2 - Метод расчёта OCR: перекрывающаяся область среди покрытия сигнала двух BSS может быть рассчитана путём измерения расстояния между точками доступа AP
В WLAN высокой плотности большая часть CCI возникает, когда покрытие нескольких BSS перекрывается и инициирует конфликты каналов. Таким образом, принимается область перекрытия сигнала для сигнализации коэффициента покрытия (Overlapped area to signal Coverage Ratio, OCR) как новый фактор анализа CCI для представления многосерверной среды обслуживания. OCR относится к вероятности присутствия конечных пользователей в перекрывающихся зонах сигнала и запуска CCI из соседней BSS. OCR представляет коэффициент, рассчитанный геометрически по расстоянию между соседними AP и дальностью сигнала локальной AP, а на рисунке 2 и в уравнении (4) показан метод расчёта OCR.
^2arccos(2r / d )
2
n2 — r2 - (dIl)2d
OCR=^—360---¿ (4)
wr
В соответствии с рисунком 2 для вычисления перекрывающейся области необходимо знать расстояние каждого узла от точек доступа, которое можно вычислить по уравнению Фриса, используя измерения уровня принимаемого сигнала (Received Signal Strength, RSS). Площадь перекрытия рассчитывается по следующему методу: вычисляется секторная площадь AXY (s), треугольная область AXY (t), и площадь перекрытия будет равна 2 х (AXY (s) - AXY (t)). В следующих работах [2, 4], продолжим исследование имитационной модели CCI в WLAN высокой плотности с моделью массового обслуживания M/M/c и новым фактором CCI, представленным как OCR. Список использованной литературы:
1. Cu Duc Toan, Viktoriya V. Ling, Olga V. Ledneva, Sergey A. Kochkin, Gulnara A. Saparbekova. Mathematical Models for Wireless Access Networks // International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT). June 2019. Volume 8. Issue 5. P. 2383 - 2387.
2. Д.А. Ахметшин, Ку Дык Тоан, Н.К. Нуриев, Е.А. Печеный. Постановка математической задачи организация бесшовной беспроводной сети по технологии Wi-Fi с фильтрацией контента // Современные наукоемкие технологии. - 2019. - № 11-1. - C. 15 - 23.
3. Полынкин А.В., Ле Х.Т. Исследование характеристик радиоканала связи с беспилотными летательными аппаратами // Известия ТулГУ. Технические науки. 2013. Вып. 7., Ч. 2. С. 98 - 107.
4. Останина Е.В. Проектирование и разработка интерактивного учебного модуля «беспроводная точка доступа Wi-Fi» на платформе adobe flash // Вестник ПГГПУ. 2014. Вып. 10. С. 123 - 134.
© Ку Дык Тоан, Ву Тхи Хань Ван, До Тхи Хонг, Нгуен Тхи Нгок Ань, Ву Тхи Бич Тхао, 2024
УДК 621.372.542
Федюнин Д. И.
инженер-проектировщик АО «Стелла-К»,
г. Москва, РФ Лютин В. И.
Кандидат технических наук, доцент ФИТКБ ВГТУ,
г. Воронеж, РФ
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ ПО ТЕОРИИ ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ В ДИАЛОГОВОМ РЕЖИМЕ
Аннотация
В работе описан принцип построения программного обеспечения для проведения объективной
