Исследование и разработка кодеков, обеспечивающих высокую надёжность обмена информацией во внутриобъектовых сетях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Шахтанов Сергей Валентинович

• Шахтанов Сергей Валентинович
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Шахтанов Сергей Валентинович

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЩЕЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ

И ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ ОБЪЕКТОВЫХ СЕТЕЙ

1.1 Системы и принципы их системного описания

1.2 Цифровая трансформация как фактор совершенствования внутриобъектовых сетей

1.3 Перспективы применения и возможности оптических систем связи в задачах совершенствования объектовых сетей

1.4 Проблема согласования линейных скоростей объектовых сетей

с возможностями обработки данных процессорами приёмников

1.5 Многоуровневая модуляция в оптоволоконных системах

1.6 Суть перестановочного декодирования и его свойства

1.7 Выводы по главе 1 и постановка задачи на исследование

2. РАЗВИТИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В СИСТЕМЕ ВНУТРИОБЪЕКТОВЫХ

СЕТЕЙ

2.1 Техника формирования мягких решений символов

2.2 Аналитическая модель многоуровнего сигнала

2.3 Оценка рациональной избыточности в системе перестановочного декодирования

2.4 Выводы по главе

3. ТРАНСФОРМАЦИЯ МЕТОДА ПЕРЕСТАНОВОЧНОГО ДЕКОДИРОВАНИЯ НА БАЗЕ РАЗБИЕНИЯ МНОЖЕСТВА КОДОВЫХ ВЕКТОРОВ НА КЛАСТЕРЫ

3.1 Анализ метода перестановочного декодирования групповых систематических кодов, его достоинства и недостатки

3.2 Метод выявления вырожденных матриц в системе перестановок

3.3 Принцип формирования когнитивной карты перестановочного декодера

3.4 Обоснование регулярного метода поиска отрицательных подстановок с использованием весового спектра кода

3.5 Свойства нумераторов перестановок когнитивной карты декодера

3.6 Выводы по главе

4. РАЗРАБОТКА ЭФФЕКТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ ОБМЕНА ДАННЫМИ НА БАЗЕ ПЕРЕСТАНОВОЧНЫХ ДЕКОДЕРОВ С

ПАМЯТЬЮ И ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ

4.1 Постановка задачи

4.2 Перестановочный декодер с памятью

4.3 Перестановочный декодер с обратной связью

4.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ A Патенты

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Документы, подтверждающие внедрение основных

результатов диссертационной работы

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка кодеков, обеспечивающих высокую надёжность обмена информацией во внутриобъектовых сетях»

Актуальность темы исследования

Исполнение планов нацпроектов «Цифровая экономика» и «Цифровая трансформация» требует перехода на качественно новый уровень использования информационно-телекоммуникационных технологий во всех сферах социально-экономической деятельности, что объективно приводит к стабильному и интенсивному увеличению количества абонентов, к значительному росту трафика в сетях связи, являющихся материальной базисом этой программы. Большую роль в этом процессе приобретают адаптивные и когнитивные технологические решения, «большие» данные, облачные технологии, методы машинного обучения и искусственного интеллекта, методы виртуальной и дополнительной реальности. На этой основе активно развиваются разнообразные системы контроля, измерительные и управляющие системы объектов, что кратно увеличивает нагрузку на объектовые сети, ярким выразителем которых являются центры обработки данных (ЦОД). В новых условиях внутрисетевой трафик ЦОД по современным представлениям составляет 85% от общего потребляемого трафика, что неизбежно требует высоких скоростей обмена данными внутри объектовой сети и корректной, надёжной обработки данных. Отмеченная специфика объектовых сетей приводит к большому разнообразию используемых в них средств каналообразования, начиная от систем радиосвязи, применения медножильных кабелей и завершая использованием оптических волокон (ОВ) в виде одномодовых ОВ (ОМ ОВ) или многомодовых ОВ (ММ ОВ). С учётом перспективы наиболее рациональное решение задачи передачи больших объёмов данных лежит именно в плоскости применения ОВ с использованием сложных видов модуляции. Это вызывает необходимость прямой коррекции ошибок в формате средств помехоустойчивого кодирования, что вызывает необходимость решения задачи согласования скоростей в разнородных каналах связи с объективно ограниченными возможностями процессоров приёмников по обработке избыточных кодов. Указанные особенности объектовых сетей из-за необходимости использования относительно коротких избыточных кодов не

позволяют в процедурах декодирования таких кодов в полной мере реализовать возможности итеративных преобразований, характерные для эффективных систем турбо кодирования или систем с кодами малой плотности проверки на чётность. Применение метода перестановочного декодирования (ПД) в его классической реализации также наталкивается на ряд ёмких в вычислительном отношении преобразований данных, что не позволяет поддерживать высокую скорость получения конечного результата. Однако именно этот метод позволяет априори получить ряд промежуточных результатов в готовом виде для перестановок символов кодовых векторов, которые могут храниться в когнитивной карте декодера (ККД). Это существенно снижает сложность применения метода в объектовых сетях, что несомненно способствует повышению надежности обработки данных в таких системах. При этом многие вопросы тонкой организации памяти ККД к настоящему моменту остаются не решёнными.

В этой связи актуальность темы исследования обусловлена наличием следующих нерешённых задач применительно к методу перестановочного декодирования:

- отсутствует строго обоснованный подход к выбору параметров избыточного кода и методам рациональной обработки приёмником подобных кодовых конструкций с выявлением их асимптотических возможностей;

- не разработаны методы рациональной организации памяти когнитивной карты декодера, позволяющие снизить её объём и эффективно решить задачу поиска эквивалентного кода для любой допустимой перестановки;

- не известны способы регулярного поиска образцов отрицательных перестановок для двоичных кодов, которые не допускают получения эквивалентных аналогов таких кодов;

- нет сведений о способах мягкой обработки данных при использовании оптических систем, являющихся необходимым условием реализации перестановочного декодирования.

Степень разработанности темы исследования

Одним из кардинальных способов повышения скорости передачи данных в оптическом тракте ОМ ОВ с модуляцией, равно как и в ММ ОВ, является применение четырёхуровневой амплитудно-импульсной модуляции (РАМ-4 -four-level pulse amplitude modulation). В настоящее время использование этого вида модуляции рекомендуется включить в перспективные редакции стандартов Ethernet и Fiber Channel, а также производителям оборудования для повышения скорости передачи данных. Заманчивые перспективы удвоения существующих скоростей обмена данными в ОВ наталкиваются на повышение стоимости приёмного оборудования, которая может быть снижена за счёт использования прямой коррекции ошибок. При этом возникает новая проблема, заключающаяся в согласовании темпов поступления данных на выходе демодулятора с возможностью соответствующей обработки их в системе исправления ошибок микропроцессором приёмника. В ряде работ для этого предлагается использовать перестановочное декодирование (ПД), теоретические основы которого заложены в работах F. J. MacWilliams, W. Wesley Peterson, E.J. Weldon, R.H. Morelos-Zaragoza, Р.Л. Добрушина, С.И. Самойленко, В.В. Зяблова, КШ. Зигангирова. В ходе исследований были использованы труды Л.М. Финка, Д. Д. Юровского, В.В. Золотарева и зарубежных авторов G. Clark, G.D. Forny, R.W. Hamming, R.T. Chien, E.R. Berlekamp, J.L. Massey, I.S. Reed, G. Solomon, R.C. Bose, J.F. B. Sklar, J.G. Prokis и др.

Kлассический метод ПД заключается в формировании на приёме жёстких и мягких решений символов (МРС) и перестановке наиболее надёжных из них на позиции информационных разрядов кодового вектора и кодирование этих надёжных символов для получения эквивалентного кода (Эф. Локаторы ошибок выявляются за счёт сравнения вектора исходного кода с комбинацией ЭК Важной особенностью ПД является детерминированная составляющая в формате перестановок нумераторов жёстких решений, связанных со структурой Эф

которая может быть априори определена на приёмной стороне. Такой составляющей является множество допустимых перестановок нумераторов символов кодовых векторов, для которых ЭК может быть вычислен заранее. Такой процесс можно назвать когнитивным с фиксированным результатом (КФР), поскольку обучение декодера завершается в момент составления полного множества ЭК для данного исходного кода, а результаты обучения закрепляются в ККД. Это обеспечивает замену сложного вычислительного процесса при поиске ЭК на память о таких кодах в ККД. В совокупности это обеспечивает существенный выигрыш по времени в ходе обработки кодового вектора, что играет положительную роль в согласовании темпа поступления данных из демодулятора и скорости обработки этих данных процессором приёмника и, следовательно, повышению их надёжности.

Цели и задачи исследования

Целью работы является: научное обоснование и разработка алгоритмов, обеспечивающих высокую надёжность обмена данными во внутриобъектовых сетях на базе когнитивных методов реализации перестановочного декодирования.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исходя из теоретических оценок энергетической эффективности системы связи, оценить рациональную долю вводимой в код избыточности для реализации перестановочного декодирования блоковых систематических кодов.

2. Осуществить модификацию правила формирования МРС в двоичном гауссовском канале связи для различных видов модуляции с целью уменьшения числа порогов решающей схемы без ухудшения известных вероятностных показателей.

3. Оценить возможности рационального построения памяти КФР, в смысле минимизации её объёма, и введения регулярной процедуры точного вычисления порождающей матрицы ЭК по любой произвольной перестановке нумераторов символов комбинации исходного кода.

4. Доказать эффективность процедуры поиска отрицательных перестановок символов кодовых комбинаций двоичных кодов на базе совместного использования весовой структуры кода и кластерного разбиения пространства кодовых векторов.

5. Обосновать и предложить методы формирования МРС применительно к оптическим системам связи.

Объект исследования

Объектом настоящего диссертационного исследования является когнитивная система ПД, используемая для защиты информации от влияния мешающих факторов при её передаче в ОВ.

Предмет исследования.

Предметом исследования являются алгоритмы когнитивной мягкой обработки избыточных кодов в системе прямой коррекции ошибок.

Соответствие рассматриваемой специальности

Содержание диссертационной работы соответствует пунктам 8 и 11 паспорта специальности 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций.

Научная новизна

1. Определено оптимальное, в смысле избыточности, соотношение доли информационных разрядов и вводимой в код избыточности, отличающееся применением асимптотического подхода к оценке энергетического выигрыша кода.

2. Предложено решение задачи снижения сложности решающей схемы формирования мягких решений символов в кодеках, которое отличается двукратным уменьшением числа порогов за счёт отказа от концепции стирающего канала связи в таких схемах.

3. Предложено развитие метода быстрых матричных преобразований эталонных матриц в порождающие матрицы эквивалентных кодов, которое отличается использованием свойства цикличности допустимых перестановок и

однозначной связи образующей комбинации орбиты цикла с уникальной эталонной матрицей эквивалентного кода.

4. Разработан регулярный метод поиска комбинаций отрицательных подстановок, отличающийся от переборных методов поиска таких подстановок комплексным использованием весового спектра кода и процедуры разбиения общего пространства кодовых комбинаций кодеков на кластеры.

5. Предложено использование перестановочного декодирования в оптических системах связи, которое отличается унификацией процедуры формирования мягких решений для обеспечения высокой надёжности обмена информацией.

Теоретическая значимость работы

Развит метод формирования целочисленных МРС, на базе сочетания линейных функций, не требующих знания вероятностных характеристик канала связи. Получены новые сведения для дальнейшего развития исследований, связанных с реализацией когнитивных методов обработки данных в системе внутриобъектовых сетей. Внесён вклад в теорию кластерного разбиения пространства кодовых векторов, открывающий путь к вычислению непродуктивных перестановок на регулярной основе.

Практическая значимость работы

Практическая значимость работы заключается в строгом, теоретически обоснованном, выборе параметров двоичных избыточных кодов, предлагаемых для использования во внутриобъектовых сетях для решения вопросов опережающей защиты от ошибок на базе ПД, существенном упрощении реализации решающей схемы формирования целочисленных МРС, применение которой становится возможным в перспективных оптических линиях связи. Особое значение приобретает предложенная схема регулярного вычисления вырожденных матриц ЭК на базе кластеризации пространства кодовых векторов и использования циклических свойств подстановок. Предложены новые алгоритмы обработки данных с использованием ПД.

Материалы диссертации были использованы:

1. При выполнении НИР БИТС.ОТН1-2020 и БИТС.ОТН2-2020, связанных с обеспечением безопасной передачи информации в лаборатории «Безопасность информационно-технических систем» Саровского физико-технического института (СарФТИ НИЯУ МИФИ) г. Саров Нижегородской области.

2. Включены в учебный материал для обучения бакалавров по направлению 11.03.02 в НГИЭУ на кафедре ««Инфокоммуникационные технологии и системы связи»» в учебных дисциплинах «Общая теория связи», «Цифровая обработка сигналов» и «Комплексное обеспечение информационной безопасности инфокоммуникационных сетей и систем» при выполнении индивидуальных заданий по курсовому проектированию и расчётно-графических работ.

Методы исследования

Для решения поставленных задач и достижения обозначенной цели применены методы системного анализа, отдельные элементы алгебры теории групп, колец и полей, методы математического моделирования, теории вероятности и теории управления, численные методы.

Положения, выносимые на защиту

1. Доказано наличие оптимального соотношения числа информационных разрядов и избыточных символов в кодовом векторе при реализации алгоритмов перестановочного декодирования, при котором относительная скорость кода равняется 0,5.

2. Доказано, что модифицированная технология формирования мягких решений символов в кодеках, исключающая принцип формирования таких целочисленных оценок на основе концепции стирающего канала связи, позволяет вдвое снизить количество порогов в решающей схеме приёмника.

3. Показано, что система лексикографического хранения и поиска эталонных матриц эквивалентных кодов из состава когнитивной карты, обеспечивает

снижение требований к объёму памяти когнитивной карты декодера за счёт использования свойств циклических орбит допустимых в коде перестановок.

4. Показано, что регулярный метод поиска отрицательных подстановок кода на основе знаний его весового спектра совместно с применением метода кластерного разбиения общего пространства кодовых комбинаций, по сравнению с методом прямого перебора, способствует повышению производительности кодеков.

5. Показано, что требуется использовать унифицированное правило формирования мягких решений символов в системе оптических каналов связи для повышения надёжности обмена информацией.

Степень достоверности результатов

Результаты работы базируются на использовании общепринятой методологии исследований в области общей теории связи, аргументированным применением известных научных положений теории построения помехоустойчивых кодов, корректным привлечением методов математической статистики, теории вероятностей и исследования операций апробации созданного программно-аппаратного комплекса и подтверждаются соответствием результатов теоретических и экспериментальных исследований.

Апробация результатов

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на X Всероссийской научно-практической конференции, «Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем». (г. Ульяновск, 2017 г.), II Научном форуме Телекоммуникации: теория и технологии ТТТ-2017. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ-2017» (г. Казань, 2017 г.), 20-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ею применение» DSPA, (г. Москва, 2018 г.), XXIV, XXV Международных научно технических конференциях «Радиолокация. Навигация. Связь» RNLS (г. Воронеж, 2018 г., 2019 г.), XXIV, XXV Международных научно - технических конференциях

«Информационные системы и технологии» ИСТ (г. Н. Новгород, 2018 г., 2019 г.), Международной научно-практической конференции «Современная наука: актуальные проблемы и перспективы развития» (г. Княгинино, 2018 г.), II, III Международных научно-практических конференциях «Фундаментально -прикладные проблемы безопасности, живучести, надёжности, устойчивости и эффективности систем» (г. Елец, 2018 г., 2019 г.), 1-й, 2-й Всероссийских конференциях «Современные технологии обработки сигналов» СТОС (г. Москва, 2018 г., 2019 г.), III Научном форуме «Телекоммуникации: теория и технологии» ТТТ-2019. Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ-2019. XXI международная научно-техническая конференция. (г. Казань, 2019 г.)

Результаты работы опубликованы в 24 печатных трудах, в числе которых 7 статей в журналах, входящих в перечень ВАК, 1 научная статья в трудах конференции, индексированной в Web of Science, 1 научная статья в научном журнале, индексированном в Scopus, 2 патента РФ на изобретение, 13 трудов и тезисов докладов на Международных и Всероссийских научно-технических и научно-практических конференциях.

Личный вклад автора

Автору работы принадлежит разработка улучшенного алгоритма перестановочного декодирования, процедуры быстрых матричных преобразований (БМП) и формирования ККД. Диссертант участвовал в проведении математического моделирования и в испытаниях разработанного алгоритма. В совместных публикациях автор участвовал в обсуждениях, выводе аналитических соотношений, проведении расчётов, разработке и составлении математических моделей, проведении испытаний имитационных моделей и выполнении анализа полученных результатов. Персоналии, выполнявшие совместные исследования и имеющие отношение к теме диссертационной работы, представлены поимённо в качестве соавторов конкретных совместных публикаций.

Структура и объём работы

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка сокращений, списка литературы и двух приложений, содержит 144 страницы машинописного текста, в том числе 39 рисунков и 18 таблиц. Список литературы включает в себя 132 наименования. В приложениях к диссертации представлены патенты на изобретения, а также копии актов внедрения результатов работы.

В первой главе работы рассматриваются общесистемные подходы, которые в последующем развиваются на предмет исследования. Определяются границы поиска рациональных решений применительно к системам обмена данными в объектовых сетях.

Во второй главе рассматриваются модели систем формирования мягких решений символов, предлагаются методы их модификаций с целью снижения сложности реализации решающих устройств процессоров приёмников и выявлению основных характеристик избыточных кодов, применяемых в объектовых сетях. Оцениваются возможности использования результатов имитационного моделирования систем перестановочного декодирования систематических блоковых кодов в различных каналах связи объектовых сетей.

В третьей главе разрабатываются методы оптимизации когнитивной карты декодеров на базе циклических свойств перестановок. Доказываются возможности регулярных методов анализа структуры кодовых комбинаций для выявления непродуктивных перестановок.

В четвёртой главе предлагаются алгоритмы реализации перестановочных декодеров.

ГЛАВА 1

ОБЩЕЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ И ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ ОБЪЕКТОВЫХ СЕТЕЙ 1.1. Системы и принципы их системного описания

В многочисленных предметных областях понятие системы является базовым и в зависимости от целей предмета исследования может иметь разнообразные определения. Это разнообразие обуславливается различным толкованием построения информационной и концептуальной модели конкретной системы, вариантами реализации семантической и формальной модели ее реализации, отличающимися по составу и содержанию используемых понятий [10]. Как правило, простейшая система содержит хоть бы два элемента. Под элементом в системах связи обычно понимается материальный объект ^, обладающий определенной структурой и свойством, который в совокупности с другим элементом Xу (или конечным множеством элементов {X}) обеспечивает получение новых свойств полученной конструкции не присущих в отдельности ни ^ и ни Xу, в частности, или в общем случае ни одному элементу X Е {X}. Например, множество элементов, формирующих систему аналого-цифрового преобразования, обеспечивает преобразование непрерывного во времени аналогового сигнала в цифровую форму, что дает в системах связи ряд выраженных преимуществ по повышению эффективности таких систем. При этом, как отмечалось, вполне конкретные элементы собираются в систему для достижения заданной целевой функции Р{Х,и}, где X - множество рассматриваемых в техническом решении элементов, и - множество условий функционирования этих элементов, включая взаимодействие с окружающей средой. [1, 15, 16, 18, 27, 36, 59, 63, 73, 77].

Отдельные элементы из набора {X} в отрыве друг от друга по определению не формируют структуру, а значит не формируют систему. Для достижения целевой функции F{X, и} набор элементов {X} связывается между собой связями, которые интегрируют отдельные ^ в группы последовательно или параллельно

связанных элементов. Часто такие группы могут охватываться обратными связями. Поэтому в простейшем случае под системой целесообразно понимать устойчивую совокупность элементов X £ {X}, организованных и взаимодействующих между собой для достижения общей цели F{X, и} наиболее рациональным способом. Общепринято в многообразных и многочисленных системах связи под «рациональным способом» понимать спектральные и энергетические характеристики таких систем. Именно эта пара характеристик определяет два стратегических направления повышения эффективности современных систем связи при использовании природного и объективно ограниченного частотного ресурса, и достижения в них достоверностных характеристик при минимальных энергетических затратах [1, 27, 40, 47, 65, 78, 96, 114, 122, 131].

В более сложных определениях телекоммуникационных систем, например, в сетевых технологиях понимается совокупность элементов и процессов, находящихся в отношениях и взаимосвязях между собой, образующих единое целое, отличающим данную совокупность от среды [10, 14].

Свойствами любой системы являются эмерджентность, гомеостаз и взаимодействие с внешней (окружающей) средой. Эмерджентность - это способность системы порождать новое качество, заключающееся в том, что её интегральные свойства не сводятся к сумме качеств и свойств её элементов. Другими словами, свойства системы, состоящей из множества элементов {X}, не могут быть приписаны одному или нескольким отдельно взятым элементам.

Под гомеостазом понимается способность системы сохранять свою качественную специфику, в ответ на мешающие воздействия внешней и внутренней среды из состава множества и.

Взаимодействие с внешней средой заключается в обмене системного объекта с этой средой информацией, энергией и результатами функционирования. Все указанные свойства системы комплексно отражаются в функционале F : X X и ^ Я, где Я - действительное число [6, 27, 36, 63].

В символической форме допустимо записать кортеж:

SYS : {[X}>[x}>F }, (1.1)

где SYS - система; {X} - совокупность элементов в ней; {х} - структура связей системы, F - символизирует свойство эмерджентности системы вытекающее из показателей целевой функции. Запись (1.1) рассматривается как наиболее общее описание содержания системы.

Структура связей {х} системы SYS обычно требует отдельного описания поскольку через неё определяются основные и новые свойства системы. Как правило, подавляющее большинство структурных схем систем связи носит последовательный характер соединения элементов в ней, что определяется целевой функцией F • X X U ^ R передачи информации от источника сообщений к приёмнику. При этом структура элементов передатчика, канала связи и приёмника могут выделяться в отдельные элементы. В любых телекоммуникационных решениях особая роль отводится системе передачи электромагнитной энергии от передатчика к приёмнику, которая закрепляется в виде термина «направляющая система».

Параллельные структуры объединения элементов из {X} в основном используют для резервирования критически важных элементов системы в ходе их функционирования, при организации специфических задач реализации параллельных вычислений или в системе формирования многоканальных систем связи. В элементах регулирования часто реализуются обратные связи, которые могут носить отрицательный или положительный характер [17, 22, 26, 87].

В общем случае, если имеется некоторый элемент Xt Е {X} системы с функцией , выход которого связывается с входом иного элемента Xj Е {X} с функцией Xj, то такой переход xtj требует специального описания. В совокупности именно множество {х} при известных элементах из {X} отражает новизну того или иного технического решения.

В случае учета фактора времени, что важно для подавляющего большинства практически важных систем, выражение (1.1) трансформируется к виду:

5Щ0 : {{^С^)}, {*}, ^С^) }. (12)

Практически любой объект с определенной точки зрения может рассматриваться как система. Исходя из целей исследования обычно принимается та или иная альтернативная концепция: считать данный объект элементом или сложной системой, включающей значительное число разнородных элементов и связей.

Разнородность элементов подчеркивается записью:

{X} : {{X1}, {X2}..... {X*} }. (1.3)

Из определения (1.3) совершенно не следуют такие свойства системы, как эмерджентность, гомеостаз и взаимодействие с внешней (окружающей) средой. В большинстве такой подход позволяет осуществлять процедуру декомпозиции системы, которая напрямую связана только с ее структурой. Декомпозиция является неотъемлемым атрибутом анализа сложной системы, в ходе которого эффективно используется математическое моделирование [4, 8, 9, 23, 25, 45, 109].

В ходе анализа структуры систем особое место занимает выделение иерархических структур, когда в системе появляются элементы М с наличием подчинённости, т.е. неравноправных связей между элементами, при которых воздействия в одном из направлений оказывают гораздо большее влияние на элемент, чем в другом [41, 43, 53, 83, 103]. Любая иерархия, в принципе, сужает возможности и особенно гибкость системы каждого нижнего уровня. Это может быть связано с тем, что целевая функция F{X, [/} общей системы может в лучшем случае учитывать и использовать возможности системы нижнего уровня, а в худшем случае игнорировать их.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Шахтанов Сергей Валентинович, 2021 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аджемов А. С., Санников В. Г. Общая теория связи. Учебник для вузов. -М.: Горячая линия - Телеком, 2018. - 624 с.

2. Акимов О. Е. Дискретная математика: логика, группы, графы, фракталы. -М.: издатель АКИМОВА, 2005. - 656 с.

3. Андреев В. А. Многомодовые оптические волокна: Теория и приложения на высокоскоростных сетях связи. - М.: Радио и связь, 2004. - 246 с.

4. Андреев В. А., Бурдин В. А., Попов Б. В., Польников А. И. Строительство и техническая эксплуатация волоконно-оптических линий связи : Учеб. для вузов.

- М.: Радио и связь, 1995. 198 с.

5. Бабанов Н. Ю., Гладких А. А., Наместников С. М., Шахтанов С. В. Свойства циклических структур в системе перестановочного декодирования избыточных кодов / Автоматизация процессов управления. - 2020. - №2(60). - С. 101 - 108.

6. Бабанов Н.Ю., Шахтанов С. В. Циклические свойства орбит перестановок когнитивной карты перестановочного декодера систем реального времени // Проектирование и технология электронных средств. - 2020. - № 4. - С. 37-43.

7. Берлекэмп Э. Р. Алгебраическая теория кодирования / пер. с англ. под ред. С.Д. Бермана. - М. : Мир, 1971. - 384 с.

8. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. - М., 1989.

- 448 с.

9. Блох Э. Л., Зяблов В .В. Обобщённые каскадные коды. - М. : Связь, 1976. -356 с.

10. Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечеткие модели и сети. -М. : Горячая линия - Телеком, 2017. - 284 с.

11. Бурдин А. В. Маломодовый режим передачи оптических сигналов по многомодовым волокнам: приложения в современных инфокоммуникациях. -Самара: ПГУТИ, 2011. - 274 с.

12. Бурдин А .В. Моделирование маломодовых оптических волокон с уменьшенной дифференциальной модовой задержкой в «С»-диапазоне длин волн // Труды учебных заведений связи № 1, 2016 СПбГУТ 2016 С. 32-37

13. Бурдин А. В., Бурдин В. А., Андреев В. А. Моделирование кварцевых многомодовых оптических волокон транспортных сетей связи нового поколения // Прикладная фотоника. - 2014 № 2. - С. 24 - 47

14. Васильев А. Б., Воронин В. Г., Камынин В. А., Лукиных С. Н., Наний О. Е. Механизмы потерь в одномодовых волоконно-оптических линиях связи. Методическое и учебное пособие. / Москва, МГУ. 2016 - 43с.

15. Васильев К. К. Методы обработки сигналов : учеб. пособие. - Ульяновск, УлГТУ, 2001. - 78 с.

16. Васильев К. К., Глушков В. А., Дормидонтов А. В., Нестеренко А.Г. Теория электрической связи: учебное пособие. - Ульяновск: УлГТУ, 2008. - 286 с.

17. Васильев К. К., Служивый М. Н. Математическое моделирование систем связи. - Ульяновск : УлГТУ, 2010. - 128 с.

18. Вернадский В. И. Биосфера мысли и наброски. - М. : Изд. дом «Ноосфера», 2001. - 244 с.

19. Вернер М. Основы кодирования. - М. : Техносфера, 2004. - 288 с.

20. Вечканов В. В., Киселев Д. В., Ющенко А. С. Адаптивная система нечеткого управления мобильным роботом // Мехатроника. - 2002. - № 1. - С. 2026.

21. Витерби А. Д., Омура Дж. К. Принципы цифровой связи и кодирования: Пер. с англ. под ред. Зигангирова К.Ш.. - М.: Радио и связь, 1982. - 536 с.

22. Волков Л. Н., Немировский М. С., Шинаков Ю.С. Основы цифровой радиосвязи: базовые методы и характеристики : учеб. пособие. - М. : Эхо Тредз, 2005. - 392 с.

23. Ганин Д. В., Тамразян Г. М., Шахтанов С. В., Саид Б., Бакурова А.Д. Процедура поиска множества вырожденных матриц в системе перестановок двоичного блокового кода. // Автоматизация процессов управления. - 2019. - № 4 (58). - С.82-89.

24. Ганин Д. В., Шахтанов С. В. Перестановочное декодирование в системе произведения избыточных кодов. // Сборник научных трудов III Научного форума «Телекоммуникации: теория и технологии» ТТТ-2019. Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ-2019. XXI международная научно-техническая конференция. - Казань: КНИТУ-КАИ, 2019. - Т.1 - С.145-147.

25. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц. - М. : Гл. ред. Физ.-мат. лит-ры, 1967. -575 с.

26. Гасанов Э. Э., Кудрявцев В. Б. Теория хранения и поиска информации. -М: Физматлит, 2002. - 288 с.

27. Гладких А. А. Основы теории мягкого декодирования избыточных кодов в стирающем канале связи. - Ульяновск : УлГТУ, 2010. - 379 с.

28. Гладких А. А. Перестановочное декодирование как инструмент повышения энергетической эффективности систем обмена данными // Электросвязь. - 2017. -№ 8. - С. 52-56.

29. Гладких А. А., Бакурова А.Д., Меновщиков А.В., Саид Б.А.С., Шахтанов С.В. Фрактальная кластеризация групповых кодов в системе вложенных полей Галуа. // Автоматизация процессов управления. - 2020. - № 4 (62). - С.85-92.

30. Гладких А. А., Овинников А.А., Тамразян Г. М. Математическая модель когнитивного перестановочного декодера / Цифровая обработка сигналов. - 2019. - № 1. - С.14-19.

31. Гладких А. А., Климов Р. В., Чилихин Н. Ю. Методы эффективного декодирования избыточных кодов и их современные приложения. - Ульяновск : УлГТУ, 2016. - 258 с.

32. Гладких А. А., Пчелин Н. А., Шахтанов С. В. Минимизация объёма памяти когнитивной карты декодера в системе поиска эквивалентных кодов // Радиотехника. - 2018. - № 6. - С. 38-41.

33. Гладких А. А., Шагарова А. А., Шахтанов С. В. Перестановочное декодирование недвоичного избыточного кода на базе когнитивного подхода. // Сборник докладов XXIV Международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь». - Воронеж, 2018. - Т.1. - С.230-240.

34. Гладких А. А., Шахтанов С. В. Вероятностные оценки метода перестановочного декодирования двоичных избыточных кодов. // Сборник научных трудов X Юбилейной Всероссийской научно-практической конференции (с участием стран СНГ), посвящённый 60-летию УлГТУ «Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем». - 2017.

- Ульяновск: УлГТУ. - С.138-143.

35. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. - М. : Мир, 1999 - 548 с.

36. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ. Учебное издание - Л. : ЛГУ, 1987. - 230 с.

37. Давыдов А.В., Мальцев А. А. Введение в теорию помехоустойчивого кодирования. - Нижний Новгород: ННГУ, 2014. - 123 с.

38. Давыдов И. Ю., Козлов Д.А., Шахтанов С. В., Шибаева М.Ю. Перестановочное декодирование в системе комбинаций кодовых конструкций при оценке биометрических данных. // Автоматизация процессов управления. - 2019.

- № 2 (56). - С.85-92.

39. Деев В. В. Методы модуляции и кодирования в современных системах связи. - СПб. : Наука, 2007. - 267 с.

40. Драко А. М., Романенко Д. М. Особенности нейросетевого декодирования линейных блочных кодов // Труды БГТУ. - 2015. - № 6.- Физико-математические науки и информатика. - С. 166-170 .

41. Зигангиров Д. К., Зигангиров К. Ш. Декодирование низкоплотностных кодов с проверочными матрицами, составленными из перестановочных матриц, при передаче по каналу со стираниями // Проблемы передачи информации. -2006. - Т. 42, № 2. - С. 44-52.

42. Зяблов В.В., Коробков Д.Л., Портной С.Л. Высокоскоростная передача сообщений в реальных каналах. - М. : Радио и связь, 1991. - 288 с.

43. Зяблов В.В., Сидоренко В.Р. Границы сложности декодирования линейных блоковых кодов с помощью решёток // Проблемы передачи информации. - 1993. - Т. 29. № 3. - С. 3-9.

44. Ибрагимов Р.З., Фокин В.Г. Исследование устойчивости оптических систем на линиях с одномодовыми волокнами без компенсации хроматической дисперсии // Телекоммуникации, №8, 2015. - С. 40 - 43.

45. Ирвин Дж., Харль Д. Передача данных в сетях: инженерный подход: Пер. с англ. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 448 с.

46. Камино Дж. Стандарты внутриобъектового многомодового волокна // Первая миля. - 2019. - №3. - С. 42 - 47.

47. Карташевский В. Г., Мишин Д. В. Итерационное декодирование турбокодов в канале с памятью // Тез. докл. 3-й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение» - М., 2000. - С. 152-155.

48. Карташевский В. Г., Мишин Д. В. Прием кодированных сигналов в каналах с памятью. - М. : Радио и связь, 2004.- 239 с.

49. Кирсанов Э. А., Сирота А. А. Обработка информации в пространственно распределённых системах радиомониторинга: статистический и нейросетевой подходы. - М. : Физматлит, 2012. - 344 с.

50. Кловский Д. Д. Передача дискретных сообщений по радиоканалам. - М. : Связь, 1969. - 375 с.

51. Когновицкий О. С., Охорзин В. М. Теория помехоустойчивого кодирования. Ч 1. Циклические коды. - СПб.: СПбГУТ, 2015. - 84 с.

52. Когновицкий О. С., Охорзин В. М., Небаев И. А. Теория помехоустойчивого кодирования. Ч 2. Сверточные коды. Турбокоды. - СПб.: СПбГУТ, 2015. - 64 с.

53. Комашинский В. И., Комашинский Д. В. Когнитивная метафора в развитии телекоммуникационных и индустриальных сетевых инфраструктур, или первые шаги к постинформационной эпохе // Технологии и средства связи. -2015.- № 1. С. 62-66.

54. Комашинский В. И., Соколов Н. А. Когнитивные системы и телекоммуникационные сети // Вестник связи. - 2011. - № 10. - С. 4-8.

55. Конопелько В. К., Липницкий В. А. Теория норм синдромов и перестановочное декодирование помехоустойчивых кодов. - 3-е изд. - М. :Едиториал УРСС, 2012. - 176 с.

56. Королев А. И. Коды и устройства помехоустойчивого кодирования информации. - Минск: Бестпринт, 2002. - 286 с.

57. Красильников Н.Н. Теория передачи и воспроизведения изображений. - : Радио и связь, 1986. - 248 с.

58. Латхи Б.П. Системы передачи цифровой информации / пер. с англ. под общ. ред. Б.И. Кувшинова. - М. : Связь, 1971. - 324 с.

59. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. - М. : Радио и связь, 1989. - 656 с.

60. Листвин А.В., Листвин В.Н., Швырков Д.В. Оптические волокна для линий связи // Москва 2003 - 106 с.

61. Мак-Вильямс Ф. Дж. Перестановочное декодирование систематических кодов // Кибернетический сборник. Новая серия. - 1965. - Вып. 1. - С. 35-37.

62. Мардер Н.С. Современные телекоммуникации. - М. : ИРИАС, 2006. - 348

с.

63. Математика. Большой энциклопедический словарь / гл. ред. Ю.В. Прохоров. - 3-е изд.- М. : Большая Российская энциклопедия, 1998. - 848 с.

64. Методы нелинейных функционалов в теории электрической связи / под ред. Б.М. Богдановича. - М. : Радио и связь, 1990. - 280 с.

65. Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение. - М. : Техносфера, 2005.-320 с.

66. Николаев Д.Б., Мартынов А.П., Фомченко В.Н. Технические средства и методы обеспечения безопасности информации : Учебное пособие. Саров ФГУП «РФЯЦ - ВНИИЭФ», 2015. - 394 с.

67. Овечкин Г.В., Зубарев Ю.Б Помехоустойчивое кодирование в цифровых системах передачи данных // Электросвязь. - 2008. - № 12. - С. 58-61.

68. Осокин А.Н., Мальчуков А.Н. Теория информации: учебное пособие. -Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2014. - 208 с.

69. Патент № 2672300, Российская Федерация, СПК H03M 13/05, G06F 11/10. Перестановочный декодер с памятью. / Гладких А.А., Ганин Д.В., Сорокин И.А., Шамин А.А, Шахтанов С.В.; заявитель и патентообладатель Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Нижегородский государственный инженерно-экономический университет (ГБОУ НГИЭУ); - № 2017114324, заявка 24.04.2017, публикация 24.10.2018, бюл. № 30, приоритет

24.04.2017.

70. Патент № 2704722, Российская Федерация, СПК H03M 13/05, G06F 11/10. Перестановочный декодер с обратной связью. / Сорокин И.А., Шамин А.А, Шахтанов С.В.; заявитель и патентообладатель Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Нижегородский государственный инженерно-экономический университет (ГБОУ НГИЭУ); - № 2018101641, заявка 16.01.2018, публикация 16.07.2019, бюл. № 20, приоритет

16.01.2018.

71. Питерсон У., Уэлдон Э. Коды, исправляющие ошибки / пер. с англ. ; под ред. Р.Л. Добрушина и С.Н. Самойленко. - М. : Мир, 1976. - 594 с.

72. Прангишвили И.В. О методах эффективного управления сложными системами // Тр. 5-й междунар. конф. «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (CASC'2005) / ИПУ РАН. - М., 2005. - С. 7-15.

73. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. - М. : СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

74. Прокис Дж. Цифровая связь / пер. с англ. под ред. Д.Д. Кловского. - М. :Радио и связь, 2000. - 800 с.

75. РД 45.047-99 Руководящий документ отрасли Линии передачи волоконно-оптические на магистральной и внутризоновых первичных сетях ВСС России. Техническая эксплуатация М. - 45 с.

76. Рекомендация МСЭ-Т G.651.1 Характеристики многомодового волоконно-оптического кабеля. ITU: Международный союз электросвязи // Швейцария, Женева, 2017 - 28 с.

77. Рекомендация МСЭ-Т G.652 Характеристики одномодового волоконно-оптического кабеля. ITU: Международный союз электросвязи // Швейцария, Женева, 2017 - 28 с.

78. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение - 2-е изд., испр. - М. : Издательский дом «Вильямс», 2003. - 1104 с.

79. Тезадов Я., Отраднов С., Голубятников Е., Мандрик А., Коротков Н. Оборудование 200G в региональных и магистральных ВОЛС: компромисс цены и дальности передачи // Первая миля. - 2019. - №3. - С. 66 - 68.

80. Трещиков В.Н., Наний О.Е. Новое поколение DWDM - систем связи // Фотон-экспресс. - 2014. - №4 (116). - С. 18 - 23.

81. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знание из данных / пер. с англ. А.А. Слинкина. - М. : ДКМ Пресс, 2015. - 400 с.

82. Фокин Г. А. Принципы и технологии цифровой связи. Основы расчетов : учебное пособие /; СПбГУТ. - СПб., 2014. - 151 с.

83. Форни Д. Каскадные коды. - М. : Мир, 1970. - 207 с.

84. Чуднов А.М. Помехоустойчивость линий и сетей связи в условиях оптимизированных помех / под ред. А.П. Родимова. - Л. : ВАС, 1986. - 84 с.

85. Шахтанов С.В. Метод зашумления каналов передачи данных на основе недвоичных эквивалентных кодов. // Сборник докладов XXV Международной научно - технической конференции «Информационные системы и технологии» ИСТ-2019 Н. Новгород, НГТУ 2019 С.65-70.

86. Шахтанов С.В. Недвоичные избыточные коды в процедуре перестановочного декодирования // Сборник докладов 2-й Всероссийской конференции «Современные технологии обработки сигналов» СТ0С-2019. -Москва, 2019. - С.169-173.

87. Шахтанов С.В. Перестановочное декодирование двоичных избыточных кодов как решение задачи повышения энергетического выигрыша кода при мягких методах обработки данных в системах управления с амплитудной и фазовой модуляцией. // Сборник научных трудов II Научного форума

Телекоммуникации: теория и технологии ТТТ-2017. Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ-2017 XVIII международной научно-технической конференции. - Казань: КНИТУ-КАИ, 2017. - Т.1 - С.217-219.

88. Шахтанов С.В. Перестановочное декодирование на базе упорядоченной когнитивной карты // Сборник докладов 1 -й Всероссийской конференции «Современные технологии обработки сигналов» СТОС-2018.Москва, 2018 г. С.190-194.

89. Шахтанов С.В. Перестановочное декодирование недвоичных избыточных кодов // Вестник НГИЭИ. - 2017. - № 8 (75). - С.7 -14.

90. Шахтанов С.В. Повышение энергоэффективности беспроводных сенсорных сетей на основе метода перестановочного декодирования при минимизации объёма памяти когнитивной карты декодера. // Сборник докладов Международной научно-практическая конференция «Современная наука: актуальные проблемы и перспективы развития» Княгинино, НГИЭУ 2018 С.305-310.

91. Шахтанов С.В. Повышение эффективности беспроводных сенсорных сетей на основе энергетического выигрыша кода с применением мягких решений символа // Труды 20-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» DSPA-2018. - Москва, 2018. - С.376-381.

92. Шахтанов С.В. Применение алгоритмических и кодовых методов повышения достоверности в сенсорных сетях. // Сборник докладов XXIV конференции «Информационные системы и технологии» ИСТ-2018, посвящённой 100-летию Нижегородской радиолаборатории Н. Новгород, НГТУ 2018 С.642-547.

93. Шахтанов С.В. Применение перестановочного декодирования недвоичных эквивалентных кодов для зашумления каналов передачи данных. // Сборник трудов XXV Международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», RLNC*2019, посвящённой 160-летию со дня рождения А.С. Попова Воронеж, ВГУ, 2019. Том 1, С. 398-406.

94. Шеннон К.Е. Математическая теория связи // Работы по теории информации и кибернетики. - М. : Иностранная литература, 1963. - 476 с.

95. Шувалов В.П. Приём сигналов с оценкой их качества. - М. : Связь, 1979. - 240 с.

96. A low complexity soft-output viterbi decoder architecture / C. Berrou, P. Adde, E. Angui, S. Faudeil // Proc. of the Intern. Conf. on Commun., May 1993. pp. 737-740.

97. Bashkirov A.V., Pirogov A.A., Makarov O.V., Beletskaya S.Y., Glotov V.V. Program Realization of Simulation Tools of Low-density coders: effective architecture of a decoder for massive parallel computations on graphic processors // Journal of Physics: Conference Series. The proceedings International Conference "Information Technologies in Business and Industry". 2019. C. 022001

98. Carrasco R., Johnston M. A. Non-binary error control coding for wireless communication and data storage. J. Wiley & Sons, Ltd, 2008. 302 p.

99. Chen L., Carrasco R.A. Efficient list decoder for algebraic-geometric codes // Presented at 9th International Symposium on Communication Theory and Application (ISCTA'07). Ambleside, Lake district, UK, 2007.

100. Chen L., Carrasco R.A., Chester E.G. Performance of Reed-Solomon codes using the Guruswami-Sudan algorithm with improved interpolation efficiency // IET Communications, April 2007. Vol. 1, no 2. pp. 241-250.

101. Chien R.T. Decoding procedures for Bose-Chaudhuri-Hocquenghem codes // IEEE Trans. 1964. IT-10. pp. 357-363.

102. Dilip V.S. High-speed Architectures for Reed-Solomon decoders // IEEE Trans. VLSI systems. 2001. Vol. 34. pp. 388-396.

103. Doyle L. Essentials of Cognitive Radio. Cambridge University Press, 2009. 252 p.

104. Efficient Erasure Correcting Codes / M.G. Luby, M. Mitzenmacher, M.A. Shokrollahi, D.A. Spielman // IEEE Transactions on Information Theory, Feb. 2001. Vol. 47, no. 2. pp. 569-584.

105. Elias P. Error-correcting codes for list decoding // Information Theory, IEEE Transactions, 1991. No. 37. pp. 5-12.

106. Erasure Coding in Windows Azure Storage / C. Huang, H. Simitci, Y. Xu, A. Ogus, B. Calder, P. Gopalan,J. Lin, S. Yekhanin // IEEE Transactions on Information Theory, Sept. 2010. Vol. 56, Is. 9.

107. Fashandi S., Oveisgharan S., Khandani A.K. Coding over an Erasure Channel with a Large Alphabet Size // IEEE International Symposium on Information Theory, 2008. pp. 1053-1057.

108. Fossorier M., Lin S. Soft-decision decoding of linear block codes based on ordered statistics // IEEE Transactions on Information Theory. 1995. № 5. pp. 1379 -1396.

109. Glfdkikh A.A., Mishin D.V., Chilikhin N.Y. Improving efficiency of fiber optic communication systems with the use of lexicographic decoding of polar codes // PROCEEDINGS OF SPIE. Optical Technologies for Telecommunications 2017, 20-23 November 2017. - Volume 10744. - pp/ 1-15.

110. Gladkikh A. A., Andriyanov N.A., Volkov Al. K., Volkov An. K., Shakhtanov S.V. Development of Network Training Complexes Using Fuzzy Models and Noise-Resistant Coding // International Conference on Aviamechanical Engineering and Transport (AviaENT 2019), 2019. pp 373-379.

111. Gladkikh A. A., Ganin d. V., Menovshchikov A. K., Shakhtanov S.V., Shibaeva M.J. Permutational Cognitive Decoding of Nonbinary Redundant Codes and Their Statistical Characteristics // Journal of Mechatronics, Automation and Identification Technology Vol. 4, No.1, (2019). pp. 28 -33.

112. Glfdkikh A.A., Mishin D.V., Chilikhin N.Y., Ibragimov R. Z. Methods of coherent networks matching with codecs computational capabilities // Proc. SPIE 11146, Optical Technologies for Telecommunications 2018, 1114605 (24 June 2019); https://doi.org/10.1117/12.2526538.

113. Gladkikh A. A., Ganin D. V., Pchelin N. A., Shakhtanov S. V., Ochepovsky A. V. Coding Methods and Permutation Decoding in the Systems for Network Processing of Data // International Journal of Control and Automation Vol. 13, No.1, (2020), pp. 93-110.

114. Guruswami V., Sudan M. Improved Decoding of Reed-Solomon and Algebraic-Geometry Codes // IEEE Transactions on Information Theory, Sept. 1999. pp. 1757-1767.

115. Justesen, J. On the Complexity of Decoding Reed-Solomon Codes // IEEE transactions on information theory, 1993. Vol. 22, no. 2. pp. 237-238.

116. Koetter R., Vardy A. Algebraic soft-decision decoding of Reed-Solomon codes // IEEE Transactions on Information Theory, Nov. 2003.Vol. 49, no. 11. pp. 2809-2825.

117. Kschischang F.R., Frey B.J., Loeliger H.A. Factor graphs and the sum-product algorithm. IEEE Trans.Inform. Theory. 2001. Vol. 47, no. 2. pp. 498-519.

118. Kuijper M., Nepp D. Erasure codes with simplex locality // IEEE Transactions on Information Theory (under revision), arXiv:1209.3977[cs.IT], 2013.

119. Kwang-Cheng Chen, Prasad R. Cognitive radio networks. Wyley, 2009. 359

p.

120. Mitola J. The Software Radio // IEEE National Telesystems Conference, 1992. - Digital Object Identifier 10.1109/NTC.1992.267870.

121. Mitola J.III, Maguire G.Q.Jr. Cognitive radio: making software radios more personal // IEEE Personal Communications, Aug 1999 .Vol. 6, Is. 4. pp. 13-18. -

122. Mitola J.III. Cognitive Radio for Flexible Mobile Multimedia Communications // Mobile Multimedia Communications (MoMuC'99), IEEE International Workhop, San Diego, CA, USA, Nov. 1999. - pp. 3-10.

123. Mori R., Tanaka T. Non-binary polar codes using Reed-Solomon codes and algebraic geometry codes // IEEE Information Theory Workshop (ITW), 2010. pp. 1-5.

124. Peng X.H. Erasure-control Coding for Distributed Networks // IEE Proceedings on Communications, 2005. Vol. 152. pp. 1075-1080.

125. Roth R., Ruckenstein G. Efficient decoding of Reed-Solomon codes beyond half the minimum distance // IEEE Trans. Inform. Theory, 2000. Vol. 46. pp. 246-257

126. Sasoglu E., Telatar E., Arikan E. Polarization for arbitrary discrete memoryless channels // Proc. IEEE Information Theory Workshop ITW, 2009. pp. 144148.

127. Sudan, M. Decoding of Reed-Solomon Codes Beyong the Error-Correction Bound, J. Complexity, Dec. 1997. Vol. 12. pp. 180-193.

128. Taghavi M.H., Siegel P.H. Adaptive methods for linear programming decoding // IEEE Trans. Inform. Theory, 2008. Vol. 54, № 12. pp. 5396-5410.

129. Tanner M. A Recursive Approach to Low Complexity Codes // IEEE Trans. Inform. Theory, 1981. Vol. 27, № 5. pp. 533-547.

130. Tian C., Aggarwal V., Vaishampayan V.A. Exact-Repair Regenerating Codes via Layered Erasure Correction and Block Designs // Proceedings of IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2013. pp. 1431-1435.

131. Xoring elephants: Novel erasure codes for big data / M. Sathiamoorthy, M. Asteris, D. Papailiopoulos, A.G. Dimakis, R. Vadali, S. Chen, D. Borthakur // Proceedings of the VLDB Endowment (to appear), 2013.

132. Zolotarev V.V. The Multithreshold Decoder Performance in Gaussian Channels // Proc. 7th Intern. Symp. on Commun. Theory and Applications 7ISCTA'03 (St. Martin's College, Ambleside, UK, 13-18 July). 2003. pp. 18-22.

ПРИЛОЖЕНИЕ А Патенты на изобретение по теме диссертационной работы

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Документы, подтверждающие внедрение основных результатов

диссертационной работы

УТВЕРЖДАЮ Главный конструктор РФЯЦ-ВНИИЭФ

в Российском Федеральном Ядерном центре - Всероссийском научно-исследовательском институте экспериментальной физики

Комиссия в составе:

председателя: Мартынов А.П. - начальник научно-исследовательского отдела, д.т.н., профессор.

члены: Николаев Д.Б. - ведущий научный сотрудник, д.т.н., доцент.

составила настоящий акт о том, что результат диссертационных исследований Шахтанова C.B., вошедший в его диссертационную работу «Исследование и разработка кодеков, обеспечивающих высокую надежность обмена информацией во внутри объектовых сетях», а именно «разработан эффективный алгоритм перестановочного декодирования, использующий когнитивную обработку данных и позволяющий снизить сложность вычислительного процесса при согласовании высокоскоростных оптических линий связи и процессоров приемников с объективно меньшей производительностью по сравнению с ОВЛ в ходе обработки комбинаций избыточных кодов, за счет хранения в памяти декодера готовых образцов порождающих матриц эквивалентных кодов, находящихся в прямой зависимости от образцов перестановок надежных символов принятых кодовых векторов», ранее опубликованный в статье Гладких A.A., Пчелин H.A. Шахтанов C.B. «Минимизация объема памяти когнитивной карты декодера в системе поиска эквивалентных кодов» журнала Радиотехника. - 2018. - №6. С. 38-41 и патенте РФ № 2704722, СПК Н03М 13/05. G06F 11/10. Перестановочный декодер с обратной связью. / Сорокин H.A., Шамин А.А, Шахтанов C.B.; заявитель и патентообладатель Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Нижегородский государственный инженерно-экономический университет (ГБОУ НГИЭУ); - № 2018101641, заявка 16.01.2018. публикация 16.07.2019, бюл. № 20, приоритет 16.01.2018 использованы в научно-исследовательской работе по двум темам.

Результат исследований, выполненных непосредственно Шахтановым C.B., отражен в отчете о научно-исследовательской работе РФЯЦ-ВНИИЭФ.

Председатель комиссии:

Марунин М.В. - ведущий научный сотрудник, к.т.н.

Члены комиссии:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И МОЛОДЁЖНОЙ ПОЛИТИКИ НИЖЕГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный инженерно-экономический университет»

(ГБОУ НГИЭУ)

606340 Нижегородская область, г. Княгинино. ул. Октябрьская, д. 22а

УТВЕРЖДАЮ

Первый проректор НГИЭУ

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

Настоящим удостоверяется, что результаты научных исследований соискателя кафедры «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» ГБОУ ВО «Нижегородский государственный инженерно-экономический университет» Шахтанова Сергея Валентиновича по теме «Исследование и разработка кодеков, обеспечивающих высокую надёжность обмена информацией во внутриобъектовых сетях» используются в учебном процессе со студентами, обучающимися по направлениям:

- 11.04.02 - «Инфокоммуникационные технологии и системы связи». Магистратура:

- 11.03.02 - «Сети связи и системы коммутации». Бакалавриат;

- 11.02.11 - «Сети связи и системы коммутации». Среднее профессиональное образование.

Материалы используются для выполнения индивидуальных заданий, курсовых и выпускных квалификационных работ, при чтении лекций, проведении лабораторно-практических занятий по дисциплинам: «Математические основы цифровой обработки сигналов», «Математическое моделирование устройств и систем», «Основы инфокоммуникационных технологий», «Цифровая обработка сигналов», «Волоконная оптика в телекоммуникациях», «Спектральное уплотнение в оптических системах передачи», «Перспективные сетевые телекоммуникационные технологии», «Сетевые технологии высокоскоростной передачи данных».

Результаты материалов исследования опубликованы в 24 печатных трудах, в том числе в 2 изданиях, входящих в международную базу данных Scopus, в 5 статьях научных журналов, рекомендованных ВАК. 17 статей в журналах, входящих в базу данных РИНЦ. 2 патента РФ: патент на изобретение № 2672300 «Перестановочный декодер с памятью», патент на изобретение № 2704722 «Перестановочный декодер с обратной связью».

Проректор по научной работе и инновационному развитию, к.э.н.

Ганин Д.В.

Зав. кафедрой «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», к.т.н, доцент

Семёнов Д. А.