CC BY
133
описанная в [4] расширенная модель расчета освещенности:
I = kAIA + (1 - sh) • kDID max(0, L«N) +
+sh • sc + shade • kSIS max(0, H«N)S, sh=density*shade,
где kA, kD, kS - коэффициенты отражения материалом, соответственно, рассеянной, диффузной и зеркальной компонент освещения; IA, ID, IS - интенсив-
ности этих компонент, попадающие в точку P; N -нормаль к поверхности в P; L - единичный вектор из P на источник света; H=(L+V)/IIL+VII - нормализованный средний вектор между L и единичным направлением из P на наблюдателя, степень s (действительное число от 0 до 128) характеризует резкость бликов (чем выше s, тем блик меньше и резче); sc -цвет тени; density - коэффициент плотности тени (действительное число от 0 до 1); shade - параметр, определяющий наличие или отсутствие тени в точке расчета.
Параметр shade будет определяться следующим образом:
shade =
1 если Rmap < R',
0, если Rmap = R'.
На рисунке 2 представлено применение вышеописанных алгоритмов на примере сцены со всена-правленным источником света, расположенным в центре комнаты.
Список литературы
1. 1. Mark J. Kilgard. Shadow mapping with today's opengl hardware. Technical report, CEDEC, 2001.
2. Brabec S., Annen T., and Seidel H.-P. 2002. Shadow mapping for hemispherical and omnidirectional light sources. In Computer Graphics International (CGI).
3. Mark J. Kilgard. View Independent Environment Mapping with Dual Paraboliod Maps.
4. Мальцев А.В., Михайлюк М.В. Реализация теней для направленных источников света в 3D сценах в реальном режиме времени. // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2008. - № 2.
НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ МУЛЬТИСЕРВИСНЫХ БОРТОВЫХ ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМ
СТАНДАРТА DVB-RCS
(Работа выполняется при поддержке РФФИ, грант № 06-07-89288-a)
А.А. Генов, д.т.н. (МАТИ-РГТУ им. К.Э. Циолковского, г. Москва); В.Н. Решетников, д.ф.-м.н. (ЦВСИТ УРАННИИСИ РАН, г. Москва)
Практически все действующие в России в настоящее время космические аппараты (КА) созданы по принципу прямой ретрансляции с частным (FDMA) разделением каналов. Несмотря на простоту построения, такие КА имеют ряд существенных недостатков [5]: несанкционированный доступ к ресурсам КА, высокая стоимость центральных земных станций (ЗС) (HUB), невозможность организации прямой связи абонентских ЗС друг с другом.
Основными потребителями ресурса таких КА являются, как правило, крупные корпоративные пользователи, имеющие собственные дорогостоящие центральные ЗС и развитую сеть абонентских станций. Мелкие коммерческие структуры и частные пользователи могут получить доступ к ресурсу таких КА только как подписчики крупных корпоративных пользователей. Стандарт DVB-RCS в сетях спутни-
ковой связи с прямой ретрансляцией реализуется наземной программно-аппаратной платформой DVB-RCS в составе центральных ЗС (HUB) [8,9].
Быстрый рост числа КА с прямой ретрансляцией существенно превышает рост числа крупных корпоративных пользователей и в перспективе ведет к малой загруженности ресурсов действующих КА.
Мультисервисные бортовые цифровые платформы (МБЦП) позволяют реализовать стандарт DVB-RCS, разместив программно-аппаратную платформу DVB-RCS на борту КА. Ресурс КА с МЦБП становится доступным любому зарегистрированному в сети DVB-RCS пользователю [6,7], исключается пиратский доступ к КА, существенно повышается бюджет радиолиний, снижаются требования к энергетическим параметрам ЗС, обеспечивается возможность прямой связи абонентских ЗС друг с другом.
Особенно актуально применение МЦБП для развития регионального телевидения, обеспечения непосредственного телевизионного вещания, предоставления высокоскоростных Интернет-услуг и для организации телефонной связи в удаленных регионах.
Малоразмерные сети стандарта DVB-RCS
КА с МЦБП позволяют создавать собственные мультимедийные сети спутниковой связи большому числу мелких коммерческих структур и частных пользователей.
Типичной особенностью таких сетей спутниковой связи стандарта DVB-RCS является их относительно небольшая размерность при сохранении по всем типам трафика признаков полноразмерной мультимедийной сети.
В общем случае эффективность функционирования малоразмерной сети связи стандарта DVB-RCS может быть выражена в виде функции: W24=F{Z(t), K(t), A(t)}, где W24 - усредненный за сутки энергетический и частотно-временной ресурс КА, выделенный для работы сети; Z(t)={Z1(t),...,Zn(t)} - закон изменения во времени суммарного мультимедийного трафика сети; К(£)={К1(£),...,Кп(^)} - качество обслуживания суммарного мультимедийного трафика сети; А(^) - алгоритм адаптивного управления энергетическим и частотно-временным ресурсом КА; n -общее число компонент мультимедийного трафика сети.
Как известно, даже небольшой трафик Z(t) в сетях спутниковой связи стандарта DVB-RCS для обеспечения заданных вероятностно-временных характеристик обслуживания К(^) требует достаточно большого запаса канального ресурса сети.
Это приводит к необходимости проведения достаточно тщательного анализа состава и объема трафика в сети для оптимального расчета выделяемого энергетического и частотно-временного ресурса КА.
Задача еще более усложняется в условиях нестационарного во времени трафика и при использовании приоритетных систем обслуживания.
Все эти особенности не позволяют эффективно использовать для анализа и принятия оптимальных решений по выделению энергетического и частотно-временного ресурса КА традиционные аналитические методы теории массового обслуживания [1].
Для анализа работы малоразмерных сетей спутниковой связи стандарта DVB-RCS предлагается использовать широко развитые численные методы имитационного и программно-аппаратного моделирования [2-4].
Описание имитационной модели сети
спутниковой связи с МЦБП, реализующей программно-аппаратную платформу стандарта DVB-RCS
В качестве объекта исследования рассматривалась малоразмерная сеть спутниковой связи стандарта DVB-RCS со следующими параметрами:
- функции HUB реализуются МЦБП на борту космического аппарата;
- архитектура сети спутниковой связи полно -связанная;
- число оконечных ЗС - 20;
- ведущая (управляющая) станция (УЗС) реализуется на базе одной из стандартных ЗС сети;
- максимальная скорость DVB сигнала КА -32,768 Мбит/сек.;
- максимальная скорость DVB-RCS сигналов ЗС - 8,192 Мбит/сек.;
- виды трафика в односкачковых каналах связи УЗС^ЗС: дуплексная телефония (ТЛФ, 16 кбит/сек.), дуплексная симметричная видеокон-ференц-связь (ВКС, 144 кбит/сек.), передача телевидения в стандарте МРЕО-4 (ТВ, 1,536 Мбит/сек.), передача данных (ПД, 64 кбит/сек.), факсимильная связь (ФС, 16 кбит/сек.), электронная почта (ЭП, 16 кбит/сек.), циркулярный Интернет-канал (ЦИ, 1,024 Мбит/сек.), запросные Интернет-каналы (ЗИ, 32 кбит/сек.);
- виды трафика в односкачковых каналах ЗС^ЗС: дуплексная телефония (ТЛФ, 16 кбит/сек.), дуплексная низкоскоростная видеоконференц-связь (ВКС, 64 кбит/сек.), передача данных (ПД, 32 кбит/сек.), факсимильная связь (ФС, 16 кбит/сек.), электронная почта (ЭП, 16 кбит/сек.);
- качество обслуживания трафика реального времени Ктлф,вкс,зи(£): задержка представления канала не более 10 сек. с вероятностью отказа не более 1 %, задержка распространения в канале не более 0,3 сек.;
- качество обслуживания остальных видов трафика Zтв,пд,фс,эп(t): задержка предоставления канала не более 3 мин. с вероятностью отказа не более 1 %, задержка распространения в канале не более 0,3 сек.;
- распределение ЗС по зоне обслуживания: УЗС в 1 часовом поясе; абонентские ЗС - равномерно в 6 часовых поясах;
- распределение трафика во времени: УЗС - час наивысшей нагрузки (ЧНН) по всем видам трафика -14 часов местного времени; абонентские ЗС - час наивысшей нагрузки по всем видам трафика - 12 часов местного времени;
- в качестве модели закона изменения трафика реального времени Zтлф,вкс,зи(t) ЗС и УЗС во времени использовалась ступенчатая функция с шагом 20 минут;
- все виды трафика реального времени ЗС и УЗС имитировались на каждом 20-минутном интервале как потоки типа М/М/1 или М/О/1 [1];
- среднее значение нагрузки Z(t) для каждой ЗС по всем видам трафика реального времени в процессе моделирования варьировалось от 0,1 до 0,5 эрлан-га, а трафик в ЧНН мог в два-три раза превышать средний трафик за сутки;
- по остальным видам трафика Zтв,пд,фс, эп(^) ЗС и УЗС в качестве модели закона изменения трафика во времени использовалась более гладкая ступенчатая функция с шагом один час, объем передаваемой информации задавался в Мбит/час, а трафик в ЧНН мог в полтора-два раза превышать средний трафик за сутки.
Модель ЧВМ сети DVB-RCS
В процессе моделирования использовалась стандартная модель частотно-временной матрицы (ЧВМ), реализованная в групповом демодуляторе DVB-RCS фирмы ЕМС TECHNOLOGIES [8]:
- максимальная скорость передачи информации в DVB-сигнале на линии КА - ЗС принята 32,768 Мбит/сек. (шаг перестройки - 2,048 Мбит/сек., темп перестройки - 300 сек.);
- максимальная скорость передачи информации в составе сигналов ЧВМ DVB-RCS для ведущей ЗС (мини-HUB) на линии ЗС - КА принята 8,192 Мбит/сек. (шаг перестройки - 128 кбит/сек., темп перестройки - 60 сек.);
- максимальная скорость передачи информации в составе сигналов ЧВМ DVB-RCS для абонентской ЗС на линии ЗС - КА принята 2,048 Мбит/сек. (шаг перестройки - 16 кбит/сек., темп перестройки -60 сек.).
В процессе имитационного моделирования использовались три варианта алгоритмов А(1;) распределения ресурсов ЧВМ между ЗС:
- фиксированное распределение, обеспечивающее заданное качество обслуживания (Ротк=0,01) для каждой из ЗС в ЧНН;
- распределение, обновляющееся с темпом один раз в час по результатам оценки текущего значения нагрузки по всем видам трафика ЗС и УЗС за предыдущий период (1 час) и обеспечивающее Ротк=0,01 для каждой из ЗС в сети;
- распределение, обновляющееся непрерывно (с темпом один раз в 60 сек.) и обеспечивающее Ротк=0,01 для каждой из ЗС в сети.
Программно-аппаратный моделирующий стенд
Для экспериментальной отработки возможности практической реализации алгоритмов адаптивного управления малоразмерной сетью стандарта DVB-RCS в аппаратуре МЦБП, УЗС и ЗС наряду с проведением имитационного моделирования были разработаны и изготовлены экспериментальные программно-аппаратные образцы: DVB инкапсулятора-демодулятора ведущей УЗС; DVB инкапсулятора-демодулятора абонентской ЗС; DVB инкапсулятора, группового демодулятора DVB-RCS МЦБП.
Программно-аппаратный образец DVB инкапсу-лятора-демодулятора сигналов TDMA для ведущей УЗС (мини-HUB) реализован на базе стандартного ПК с ОС Unix. Программное обеспечение образца реализовано на языке С++ и рассчитано на формирование TDMA-сигнала для передачи со скоростью до 8,192 Мбит/сек., прием и демодуляцию TDMA-сигнала от КА со скоростью до 32,768 Мбит/сек.
Программно-аппаратный образец DVB инкапсу-лятора-демодулятора сигналов TDMA для абонентской ЗС реализован на базе стандартного ПК с ОС Unix. Программное обеспечение образца реализовано на языке С++ и рассчитано на формирование TDMA-сигнала для передачи со скоростью до 2,048 Мбит/сек., прием и демодуляцию TDMA сигнала от КА со скоростью до 32,768 Мбит/сек.
Программно-аппаратный образец DVB инкапсу-лятора сигналов TDMA, группового DVB-RCS демодулятора сигналов MF TDMA для МЦБП реализован на базе стандартного ПК с ОС Unix. Программное обеспечение образца реализовано на языке С++ и рассчитано:
- на прием и демодуляцию одного цифрового выхода от программно-аппаратного образца DVB инкапсулятора-демодулятора ведущей УЗС (мини-HUB) со скоростью до 8,192 Мбит/сек. в составе сигналов ЧВМ DVB-RCS и инкапсуляцию его в состав DVB сигнала МЦБП на передачу со скоростью до 32,768 Мбит/сек.;
- на прием и демодуляцию одного цифрового выхода от программно-аппаратного образца DVB инкапсулятора-демодулятора абонентской ЗС со скоростью до 2,048 Мбит/сек. в составе сигналов ЧВМ DVB-RCS и инкапсуляцию его в состав DVB сигнала МЦБП на передачу со скоростью до 32,768 Мбит/сек.;
- на программную имитацию приема и демодуляции 19 цифровых сигналов абонентских ЗС со скоростью до 2,048 Мбит/сек. в составе сигналов ЧВМ DVB-RCS и их инкапсуляцию в состав DVB сигнала МЦБП на передачу со скоростью до 32,768 Мбит/сек.
Программно-аппаратные образцы управляющей УЗС, абонентской ЗС и МЦБП КА в составе стенда сети DVB-RCS объединены в локальную сеть Интернет со скоростью обмена информацией до 1 Гбит/сек.
Результаты проведенных исследований
1. Сеть DVB-RCS наиболее оптимально расходует энергетический и частотно-временной ресурс КА при однородном по составу и фиксированном во времени и зоне обслуживания трафику сети. При этом избыточность ЧВМ определяется только заданной вероятностью отказа в обслуживании заявок Ротк=0,01.
2. При обслуживании неоднородного по составу трафика избыточность ЧВМ возрастает на 15^20 %, и в первую очередь за счет роста трафика реального времени.
3. При обслуживании трафика, неоднородного по составу, времени и зоне обслуживания, избыточность ЧВМ дополнительно возрастает на 20^25 % и существенно зависит от распределения абонентских ЗС по различным часовым поясам.
4. При введении непрерывного адаптивного управления (с темпом 60 сек.) удается значительно (на 20^30 %) сократить избыточность ЧВМ, приблизив ее к наиболее оптимальному варианту однородного и фиксированного трафика.
5. Почасовая адаптация ЧВМ сети DVB-RCS дает достаточно близкое приближение (~3^5 %) к варианту непрерывной (с темпом 60 сек.) адаптации сети связи, но при этом дает существенный выигрыш при практической реализации за счет снижения требований к производительности каналов управления и оборудования управляющей ЗС.
Мультисервисные бортовые цифровые платформы стандарта БУБ-ЯС8 являются перспективным направлением развития современных спутников связи и вещания и могут существенно расширить число пользователей систем спутниковой связи стандарта БУБ-ЯС8.
Проведенные исследования показывают, что адаптивное управление ресурсом ЧВМ в малоразме-рых мультисервисных спутниковых сетях БУБ-ЯС8 дает существенный (~20^30 %) выигрыш (экономию) энергетических и частотно-временных ресурсов КА, используемых при создании спутниковых сетей связи.
Результаты исследования эффективности адаптивного управления ресурсом ЧВМ в малоразмерых мультисервисных спутниковых сетях БУБ-ЯС8, полученные с использованием экспериментальных программно-аппаратных образцов МЦБП, УЗС и ЗС сети БУБ-ЯС8, дают достаточно точное повторение результатов чисто имитационного моделирования (с погрешностью не более 5 %).
Список литературы
1. Джейсуол Н. Очереди с приоритетами. - М.: Мир, 1973.
2. Генов А., Голованов В. Методика моделирования систем спутниковой связи. // Вопросы радиоэлектроники, 1975.
3. Генов А., Ермилов В. О влиянии характеристик входящего потока старшего приоритета на показатели эффективности функционирования малоканальных СМО с ожиданием. - М.: Наука, 1975.
4. Генов А. Исследование вопросов выбора канальной емкости пучков СПСС двойного назначения. // Науч.-технич. конф.: Оптические, сотовые и спутниковые сети и системы связи. - Псков, 1996.
5. Genov A., Ivanchuk N. The conception of constructing global spread-spectrum CDMA mobile telecommunication «Global-SS» system. Forum of the ITA Proceedings. - Moscow, 1997.
6. Генов А. Бортовые цифровые платформы. // Broadcasting. -2002. - № 3.
7. Генов А., Горшков А., Перескоков В. Мультисервисные БЦП - технологический прорыв в повышении эффективности ССС. // Науч.-технич. конф.: К 75-летию академика В.А. Мельникова. -М., 2003.
8. DVB-RCS - Product Description, ЕМС TECHNOLOGIES. -Канада, 2004.
9. «Sky Edge - Product Description, GILAT. - Израиль, 2004.
ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
С ЗАДАННЫМИ СВОЙСТВАМИ
Ю.М. Лисецкий, к.т.н. (Фирма «S&T Софт-Тропик», Украина, г. Киев)
Существует достаточно большое количество определений системы, но обычно основной акцент делается на взаимодействие составляющих ее элементов. Направленность данной работы прагматическая, поэтому в определении системы подчеркнем ее продуктивность, результат функционирования. Таким образом, под системой будем понимать совокупность взаимодействующих элементов, обладающих производными свойствами.
Работа с системами включает в себя два направления: исследование систем и их создание (анализ и синтез). Это разделение весьма условно: изучение системы без практических выводов не имеет смысла, а перестройка системы, предпринятая в обход анализа причин и следствий, заканчивается провалом.
Наиболее иллюстративна в этом смысле ИТ-индустрия, базирующаяся на самых передовых научных и технологических достижениях, где эволюция систем проходит очень динамично.
При описании информационных систем, как и любых других систем, используются три среза: структурный - элементы, связи между ними и их параметры; функциональный - работа системы и ее развитие; кибернетический - регулирование поведения системы.
Несомненно, информационные системы относятся к классу сложных систем, которым, по определению Лефевра, исследователя конфликтующих структур, недостаточно трех ее описаний (структурного, функционального и кибернетического),
чтобы выявить ее сущность, и возникает необходимость в интегрирующей модели, объединяющей все упомянутые срезы.
Информационные системы можно отнести к еще более узкому классу - сложным техническим системам. Это человеко-машинные системы, поведение которых в значительной степени зависит от интеллектуально-волевой деятельности людей.
Сегодня информационные системы действительно являются неотъемлемой частью жизнедеятельности людей. За сравнительно небольшой период они прошли огромный путь развития. Информационные технологии и телекоммуникации стали необходимым условием экономического роста, важнейшим элементом эффективной системы государственного и корпоративного управления.
В настоящее время дальнейшее развитие информационных систем идет по пути развития следующих направлений: консолидация и анализ данных; поддержка новых видов управленческих задач; развитие средств переноса данных и интеграции унаследованных систем; масштабирование решений; улучшение удаленного доступа.
Особенно остро эти проблемы стоят перед территориально распределенными структурами. Особенности развертывания ИТ-средств в территориально распределенных организациях зависят от масштаба их бизнеса и требований к его эффективности. Такие организации можно условно разделить на три категории. К первой относятся те, чья структура
