CC BY
49
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Вероятности появления символа находятся в диапазоне [0,1). Каждый поступающий на обработку символ уменьшает этот интервал пропорционально вероятности своего появления. Этот метод сжатия позволяет довольно эффективно сжимать альфа-маски, так как они черно-белые. Контекстно зависимое арифметическое кодирование отличается от классического тем, что имеются шаблоны ранее закодированных символов, и относительно этих шаблонов, вычисляется контекст следующих пикселей. Пусть число P(0) - вероятность того, что пиксель Х равен 0 при условии данного контекста. Тогда каждый пиксель новой маски кодируется следующими шагами:
1. Вычисляется контекст X.
2. Осуществляется поиск P(0) в таблице вероятностей.
3. Пиксель X кодируется арифметическим кодером. Полученный в результате вычисления интервал совпадает с [0, P(0)], если X = 0 (черный), и он равен [P(0), 1], если X = 1 (белый).
Сжатие альфа-масок по алгоритму CAE максимально эффективно по отношению к другим методам кодирования.
Заголовок кадра содержит дополнительную информацию в виде текста формата ANSFUNICODE. Это ссылки на различные кадры, другие видеопотоки, имена объектов на сцене и другая интерактивная информация.
Схема организации интерактивной информации может выглядеть следующим образом.
Объект:
<Имя> <Описание> <Ссылка на кадр> <номер кадра> <Координаты ключевой точки> А в файле может находиться в таком
виде:
[Object: <Polygori> <First Polygon> <Frame link> <255> <10,10,40,60>][...][...] Такую информацию по требованию можно сжать RAR-подобным алгоритмом, ориентированным на сжатие текстов и другой статичной информации. Получаемые на выходе кадры, содержащие сжатое изображение с масками и данными о них, будут поддерживать интерактивность при воспроизведении видео. В предлагаемой схеме кодирования интерактивных данных обеспечивается совместимость со стандартом MPEG4 Visual.
Первые испытания метода организации данных показали хорошие результаты в хранении сжатой полезной информации об объектах на сцене. Также были выявлены сильные стороны интерактивного видео, что позволило сделать выводы о его значимости в сфере теле- видеовещания и взаимодействия с видео через Интернет.
Библиографический список
1. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М.: Техносфера, 2006 - 1072 с.
2. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения / Я. Ричардсон. - М.: Техносфера, 2005 - 368 с.
3. Information technology — Coding of audio-visual objects — Part 2:Visual. / ISO/IEC 14496-2 Second edition 2001-12-01 - 536 с.
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
при реализации функций управления сетями информационного обмена распределенных объектов в интересах повышения эффективности их функционирования
А.Н. ДМИТРИЕВ, доц. каф. систем автоматического управления САУ МГУЛ, канд. техн. наук
Анализ решаемых задач, принципов построения и условий функционирования сети информационного обмена (СИО) между распределенными объектами позволяет сделать вывод о том, что она представляет
[email protected] собой сложную функционально интегрированную систему и ее исследование необходимо проводить на основе теории анализа и синтеза сложных систем. Эффективность такой системы может быть представлена
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 6/2009
161
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
сложной функцией, аргументами которой являются:
- показатель качества решения функциональных задач, характеризующий способность сети обеспечить информационный обмен в интересах обеспечения выполнения общей функциональной задачи группой распределенных объектов
ЕКС = eC2,^^^, eCn,}; (1)
- различные виды затрат ресурсов сети ЕЗР (частотного, энергетического, временного, аппаратурного, канального и др.)
ЕЗР _ Ф^РР e P2’’..., ePm,}. (2)
В этом случае обобщенная функция эффективности ИС будет иметь вид
ЕИС(0 = ф{ЕКС<А Езр(0) . (3)
Требования по представленным показателям носят взаимосвязанный и порой противоречивый характер. Изменение количественной меры одного из них, как правило, приводит к изменению остальных. Критерием оптимальности СИО в идеале может быть получение экстремума для всех перечисленных показателей. Этот подход к оптимизации СИО предполагает либо свертку нескольких показателей эффективности в один интегральный показатель, либо решение многокритериальной оптимизационной задачи. В том и в другом случае результат оптимизации зависит от вида свертки, коэффициентов важности частных показателей, методов решения многокритериальной задачи. Попытки формализации и строгого математического описания связей между показателями приводят к необходимости проведения экспертных опросов и эвристическим алгоритмам, что увеличивает субъективность получаемых оценок.
Одним из общепринятых подходов к решению полученной многокритериальной оптимизационной задачи является выбор основного показателя и перевод остальных в ранг ограничений.
Принимая во внимание, что основным предназначением СИО является обеспечение информационного обмена в интересах решения функциональных задач связи при заданном ресурсе, в качестве основных выбирают показатели, характеризующие функциональную эффективность ЕКС.
Показателями качества решения функциональных задач ЕКС являются вероятностно-временные характеристики пребывания сообщений в сети, которые определяются функцией распределения времени пребывания сообщений в СИО. В качестве таких показателей выступают вероятности своевременного доведения сообщений с потерями достоверности не более допустимых в интересах решения задач связи ЕКС.
Особенностью построения СИО является то, что она может быть реализована различными типами сетевых протоколов доступа абонентов, каждый из которых в различных условиях требует разных затрат ресурсов. Кроме того, выполнение требований к ВВХ доведения сообщений определяется минимально необходимыми затратами ресурсов для данной информационной сети и заданных условий функционирования. Поэтому минимизация затрат ресурсов при выполнении требований к показателям качества решения функциональных задач (ВВХ доведения сообщений) позволяет эффективно использовать имеющийся ресурс и обеспечивает требуемое качество информационного обмена в условиях сложной помеховой обстановки.
В качестве показателей качества информационной сети ЕКС выбирают:
- вероятность обеспечения связи с потерями достоверности не более допустимых (вероятность связи в канале)
Рсв = P(D < Ядоп) = P(h < где к* - максимально допустимое отношение
помеха-сигнал, при котором выполняются требования по достоверности;
- отношение помеха-сигнал на входе приемника к;
- потери достоверности связи, определяемые вероятностью ошибки приема символа D = рм.
В качестве обобщенной меры измерения затрат ресурсов выбирают ЯИС.
Приведенный выбор показателей эффективности СИО основан на общепринятом подходе к решению задачи анализа и синтеза сложных систем. Данный подход предусматривает, во-первых, декомпозицию сложной системы на основные структурно-функциональные элементы, во-вторых, формирование
162
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 6/2009
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
обобщенного показателя, характеризующего степень выполнения системой основных функций в соответствии с целевым предназначением. Структура разрабатываемых моделей также должна отражать структуру объекта исследования, позволяя последовательно, на каждом выделенном уровне, оценивать качество протекающих процессов. При этом вид и параметры модели информационной сети определяются используемым алгоритмом сетевого доступа.
Следует отметить возможность применения традиционных аналитических методов моделирования, использующих уравнение передачи как основу энергетического расчета радиолиний при оценке результирующего отношения «помеха-сигнал» на входе приемника в условиях воздействия преднамеренных помех.
Для исследования сложных систем с обратной связью в радиотехнике нашли достаточно широкое применение сигнальные или потоковые графы, методы анализа которых впервые были разработаны С. Мэзоном. При этом теория потоковых графов применима к описанию и исследованию стохастических сетей, моделирующих временные процессы (Т - процессы). Передача сообщений по дискретным каналам радиосвязи в ИС, безусловно, является Т-процессом и в целом подчиняется законам функционирования стохастических сетей. Одним из методов, используемых при анализе и синтезе информационных сетей, представляемых стохастическими сетями, является метод топологического преобразования стохастических сетей (ТПСС). В основу метода ТПСС положена замена множества элементарных ветвей одной эквивалентной. Причем каждая ветвь стохастической сети характеризуется вероятностью того, что данная ветвь будет выбрана при условии реализации вершины, из которой она исходит, и преобразованием Лапласа-Стилтьеса (ПЛС) интегральной функции распределения (ИФР) времени, необходимого для реализации процесса, изображаемого данной ветвью. Выбор ПЛС объясняется тем, что ему, в отличие от других преобразований, может быть придан четкий физический смысл вероятности того, что за время совершения процесса не про-
изойдет «катастроф», интенсивность потока которых
^ = 1/T
где Тст - среднее время старения информации, передаваемой в сети информационного обмена.
Метод ТПСС позволяет с учетом топологии сети и характеристик ветвей получить эквивалентную ^-функцию стохастической сети, знание которой, в свою очередь, позволяет определить ИФР времени Тпреб пребывания сообщения в информационной сети, которое является суммой n независимых случайных величин, т.е.
В соответствии с данным подходом функция распределения суммы n независимых случайных величин
F £Т)= Д^бХ
определяется сверткой Лапласа-Стилтьеса функций F.(T)
FjnpeQ VU) = {{{{f1(T|)-F,(T!)|-F.(Tj)}...
..•F,(T)}...F„(r)}, (4)
где * - знак стилтьесовской свертки.
При этом, согласно мультипликативному свойству ПЛС, свертке на множестве оригиналов (4) соответствует обычное произведение на множестве изображений (5)
ОребО) = h|(s)h2(s)h3(s>... 4s) ... h„(s). (5)
Для получения результирующего выражения и определения ИФР времени пребывания (доведения) сообщения в информационной сети достаточно применить обратное ПЛС от эквивалентной функции Q 6(s).
Функционирование сетей информационного обмена, использующих различные алгоритмы многостанционного доступа, кроме того описывается различными видами систем массового обслуживания, моделирование которых возможно как аналитическими, так и имитационными методами. Причем, именно сопоставление результатов моделирования, полученных аналитическими и имитационными методами, позволит делать выводы об адекватности разрабатываемых моделей.
Таким образом, описанные выше методы исследования и моделирования, предполагающие структурно-функциональную деком-
ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 6/2009
163
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
позицию информационной сети на элементы, позволят достаточно детально проанализировать и учесть влияние каждого элемента на вероятностно-временные характеристики доведения сообщений в реальных условиях обстановки.
Структурно-декомпозиционное представление математических моделей и показателей эффективности сети информационного обмена
В основе идеологии построения любой современной информационной системы (ИС), как правило, используется эталонная модель взаимодействия открытых систем (ЭМВОС), определенная стандартами международной организации по стандартизации (МОС). Такой подход основан на доминирующей в настоящее время тенденции интеграции территориально и функционально разобщенных систем в единую глобальную функционально-ориентированную систему, основанную на использовании единого информационного пространства [1]. Причем формальные требования, предъявляемые к технологии разработки таких систем, не ограничивают их внутреннюю структуру, открывая при этом новые возможности по совершенствованию (унификации) процессов обмена сообщениями и технологий обработки данных.
С функциональной точки зрения эталонная модель предусматривает взаимодействие систем (сетей) не непосредственно друг с другом, а через некоторое функциональное пространство, в котором выполняются определенные и единые для всех систем (сетей) правила.
ЭМВОС, в своем классическом представлении, предполагает выделение 7 логических уровней передачи и обработки информации: физического, канального, сетевого, транспортного, сеансового, представительного и прикладного.
При этом наиболее важными с точки зрения оценки показателей качества решения функциональных задач являются четыре уровня: физический (сигнальный), канальный, сетевой и транспортный, остальные уровни (сеансовый, представительный, прикладной) выполняют функции управления ИС, опреде-
ления форматов данных собственных сообщений, порядка их передачи, приема и обработки, обеспечение решения прикладных задач.
Особенностью нулевого уровня как транспортной среды является то, что через него осуществляется воздействие на сеть наиболее характерного для рассматриваемого диапазона комплекса дестабилизирующих факторов (непреднамеренных и преднамеренных помех), объединенных понятием «система помеховых воздействий» (СПВ).
В соответствии с принципами ЭМВОС взаимодействие между логическими объектами одинаковых уровней осуществляется с помощью особых правил - протоколов, между смежными уровнями - с помощью специальных устройств, образующих интерфейс.
Декомпозиция СИО в соответствии с логическими уровнями ЭМВОС, основанная на реализации принципов нисходящего проектирования, позволяет представить модель СИО в виде совокупности структурных элементов, с определенной степенью детализации повторяющих архитектуру объекта исследования.
Многоуровневое представление СИО с позиций ЭМВОС позволяет сформировать обобщенную математическую модель объекта исследования в виде совокупности взаимосвязанных математических моделей, описывающих систему на каждом из иерархических уровней. В соответствии с принятой в системном подходе последовательностью разработки математических моделей сложных систем одним их основных этапов, выполняемых на стадии макропроектирования, является выбор показателей эффективности на каждом из уровней модели, на основе которых в дальнейшем анализируется эффективность функционирования системы. Используемые показатели должны количественно отображать степень выполнения ИС основных функций на каждом уровне, обеспечивающих достижение поставленных целей в соответствии с основным предназначением. Структура обобщенного показателя должна отражать многоуровневое представление модели системы при условии, что показатели нижнего уровня выступают в качестве соответствующих исходных параметров в математических моделях верхнего уровня декомпозиции.
164
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 6/2009
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Таблица
Декомпозиция моделей и показателей эффективности по уровням иерархии
Уровень модели СИО Математиче ские модели СИО Математические схемы СИО Показатели эффективности
Физический Модели сигналов и помех в каналах радиосвязи ИС. Уравнения радиопередачи Стохастические дифференциальные и конечно-разностные уравнения Отношение помеха/сигнал h. Потери достоверности радиосвязи D (вероятность ошибки приема символа рм = 9(h)).
Канальный Модели состояний каналов радиосвязи в ИС Случайный импульсный поток с длительностями импульсов т и пр скважностью т . непр Имитационные модели Вероятность радиосвязи с потерей достоверности не более допустимой Рсв = P(D < ^Оп) = P(h < П Плотность распределения длительностей пригодного и непригодного состояния радиоканала ш (т),ш (т). пр непр Математические ожидания длительностей пригодного и непригодного состояния радиоканала М[Тпр], М[Тнепр]
Сетевой Модели информационных сетей Системы массового обслуживания М. / G. / N, Много- j j фазные СМО Имитационные модели ВВХ процессов пребывания сообщений в информационных сетях F б ИС(0 = P[t < T / D < D ] преб ИС4 ' L тр доп-1
Транспортный Модель СИО Совокупность систем массового обслуживания М / G. / N, однофазных (многофазных), приоритетных Noe Е В = ZaP [t < T JD < D ] s=1
Анализ требований к показателям эффективности, основанный на многоуровневом представлении модели СИО, позволяет сделать вывод о том, что представленная в пункте 4.1 система показателей полностью отражает взаимосвязь показателей физического, канального, сетевого уровня и транспортного уровня с обобщенным показателем эффективности.
Структурно-декомпозиционное представление математических моделей СИО и выбранных показателей эффективности на различных иерархических уровнях представлено в таблице
Анализ данных таблицы показывает, что каждому уровню СИО соответствуют конкретные математические модели и показатели эффективности.
Последовательная оценка характеристик качества информационного обмена, основанная на реализации представленной иерархии математических моделей, позволит оценить эффективность ИС по обобщенному
показателю, включающему показатели эффективности всех выделенных уровней декомпозиции.
Основными математическими моделями физического уровня сети, обеспечивающего передачу электрических сигналов через среду распространения радиоволн, являются модели сигналов и помех, а также уравнения передачи, составляющие основу энергетического расчета радиоканалов.
Учитывая, что передача информации в сетях обмена данными осуществляется посредством дискретных радиосигналов, в качестве показателя эффективности на физическом уровне декомпозиции модели информационной сети выберем вероятность ошибки приема символа рм (без применения методов кодирования), однозначно определяющую потери достоверности. Причем совершенно очевидно, что значение данного показателя для конкретного вида сигнала определяется отношением помеха-сигнал на входе приемника h.
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 6/2009
165
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Показатель эффективности рм в свою очередь используется в качестве исходной переменной в математических моделях второго (канального) уровня модели. При этом основными математическими моделями канального уровня СИО являются модели состояния радиоканалов, а показателями эффективности - вероятность радиосвязи с потерей достоверности не более допустимой P = P(D < Don) = p(h < h*); плотность вероятности длительностей пригодного (непригодного) для передачи информации с заданной достоверностью состояний радиоканала и их параметры. Данные показатели эффективности являются исходными переменными математических моделей сетевого уровня.
Основными показателями эффективности сетевого уровня модели являются вероятностно-временные характеристики (ВВХ) процессов пребывания сообщений в сетях связи, определяемые функциями распределения (ФР) времени пребывания сообщений в сетях, при фиксированном значении вероятности выполнения требований по достоверности.
Принимая во внимание, что СИО на заданном уровне управления представляет собой совокупность информационных сетей связи и основным предназначением системы является обеспечение информационного обмена в интересах решения функциональных задач, в качестве показателей эффективности на транспортном уровне определим показатели качества решения задач связи Е^ , определяемые на основе ВВХ доведения сообщений в соответствующих сетях на сетевом уровне, соотнесенные с затратами ресурса. Тогда обобщенный показатель СИО представляет собой свертку показателей качества решения задач и определяется из выражения
Nf
Еис = £а fEz f, (6)
f=i
где Of - коэффициент важности функциональных задач.
Таким образом, обобщенный показатель эффективности функционирования СИО в виде выражения (6) представляет собой композицию показателей всех выделенных уровней ЭМВОС.
Представление СИО с позиций ЭМ-ВОС, а также использование принципов
структурно-функциональной декомпозиции при создании моделей системы и выборе показателей ее эффективности существенно упрощает задачу анализа и оценки эффективности сетей информационного обмена.
Повышение эффективности сети информационного обмена на основе применения методов искусственного интеллекта при реализации функций управления сетью
Особенностью СИО является то, что она может быть смоделирована и реализована с использованием различных типов сетевых протоколов доступа абонентов, каждый из которых в тех или иных условиях требует разных затрат ресурсов. Кроме того, выполнение требований к ВВХ доведения сообщений определяется минимально необходимыми затратами ресурсов для данной информационной сети и заданных условий функционирования. Поэтому минимизация затрат ресурсов при выполнении требований к показателям качества решения функциональных задач (ВВХ доведения сообщений) позволяет эффективно использовать имеющийся ресурс и обеспечивает требуемое качество информационного обмена в условиях сложной помеховой обстановки.
Во многих случаях достижение требуемых показателей качества сети информационного обмена может быть достигнуто на основе реализации адаптивных алгоритмов формирования управляющих сигналов приоритетного обслуживания и перераспределения ресурсов сети. Структура сети информационного обмена с устройством реализации адаптивного алгоритма формирования управляющих сигналов приоритетного обслуживания и перераспределения ресурса сети приведена на рисунке.
Адаптивный алгоритм управления процессом использования ресурса сети информационного обмена обеспечивает выбор того или иного сетевого протокола в зависимости от характера решаемой задачи, реализацию приоритетного обслуживания сообщений, перераспределение канального и сетевого ресурса в интересах той или иной информационной задачи и т.д.
166
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 6/2009
