close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Методы и алгоритмы анализа квазидетерминированного джиттера в устройствах передач и хранения данных

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
СМАГИН Сергей Александрович
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА
КВАЗИДЕТЕРМИНИРОВАННОГО ДЖИТТЕРА
В УСТРОЙСТВАХ ПЕРЕДАЧИ И ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ
Специальность 05.13.05 – Элементы и устройства
вычислительной техники и систем управления
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
ПЕНЗА 2016
Работа выполнена на кафедре «Вычислительная техника»
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет».
кандидат технических наук, доцент
Научный руководитель –
Коннов Николай Николаевич.
Официальные оппоненты:
Тарасов Вениамин Николаевич,
доктор технических наук, профессор,
ФГБОУ ВО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций
и информатики» (г. Самара), заведующий кафедрой «Программное обеспечение и управление в технических
системах»;
Сальников Игорь Иванович,
доктор технических наук, профессор,
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный технологический университет»,
заведующий кафедрой «Вычислительные машины и системы».
Ведущая организация –
АО «Пензенский научно-исследовательский электротехнический
институт» (ПНИЭИ), г. Пенза.
Защита диссертации состоится «___»_________2016 г., в __ часов
на заседании диссертационного совета Д 212.186.01 при ФГБОУ ВО
«Пензенский государственный университет» по адресу: 440026,
г. Пенза, ул. Красная, 40.
С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет».
Диссертация размещена на сайте: http://dissov.pnzgu.ru/ecspertiza/
Tehnicheskie_nauki/smagin
Автореферат разослан «___» __________2016 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Гурин Евгений Иванович
2
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Существенным фактором, влияющим на надежность цифровых устройств передачи и хранения данных (внешних запоминающих устройств), является джиттер информационных и синхронизирующих сигналов в трактах приема и передачи. Под джиттером в данном
случае понимается нестабильность временного положения сигнала от его
номинала.
Джиттер является следствием совокупного действия множества дестабилизирующих факторов, специфичных для различных классов устройств хранения и передачи данных. Однако общим является то, что джиттер состоит из двух компонент: чисто случайной (шумы) и квазидетерминированной (КДК) (тренды и периодические составляющие). Последняя представляет наибольший интерес при разработке и эксплуатации
устройств, так как с ней можно бороться схемотехническими или алгоритмическими методами, а ее экспериментальное значение использовать для
диагностики узлов устройства.
Методам и средствам измерения и контроля джиттера, а также его
компенсации в аппаратуре передачи и хранения данных посвящены работы
Y. Takasaki, P. R. Trischitta, J. Wilstrup, M. Li., M. Mülle, N. Guzik, И. Г. Бакланова, В. А. Чулкова, Е. И. Гурина, Н. Н. Коннова, К. В.Попова.
Для проектирования аппаратуры передачи данных и конструкции узлов накопителей внешних запоминающих устройств важное значение имеют математические модели, базирующиеся на экспериментальных данных,
позволяющие оценить структуру джиттера и отдельные его компоненты,
которые могут оказывать существенное влияние на работу устройств хранения и передачи данных. Поэтому актуальным является разработка методов и алгоритмов, позволяющих выделять и анализировать квазидетерминированную компоненту джиттера по его экспериментально полученным
реализациям.
Целью диссертационной работы является разработка методов выделения и анализа квазидетерминированной и случайной компонент джиттера в устройствах передачи и хранения информации по экспериментальным
данным.
Основные задачи, решение которых необходимо для достижения
цели:
1. Выбор математического аппарата, позволяющего выделять квазидетерминированную компоненту джиттера при минимальной априорной
информации.
2. Разработка методики выделения квазидетеминированной и случайной составляющих джиттера при различной организации процесса его
измерения в исходном потоке данных в аппаратуре передачи и хранения
информации.
3
3. Применение разработанных методов для целей проектирования
устройств хранения, передачи данных, а также аппаратуры для измерения
параметров джиттера.
Объектом исследования являются каналы цифровых устройств передачи и тракты записи-воспроизведения устройств хранения данных.
Предметом исследования являются методы и алгоритмы выделения
и анализа квазидетерминированной и случайной компонент джиттера по
экспериментальным данным.
Соответствие паспорту научной специальности. Область исследований соответствует паспорту специальности 05.13.05 «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления» по пунктам:
2. «Теоретический анализ и экспериментальное исследование функционирования элементов и устройств вычислительной техники и систем управления в нормальных и специальных условиях с целью улучшения техникоэкономических и эксплуатационных характеристик». 3. «Разработка принципиально новых методов анализа и синтеза элементов и устройств вычислительной техники и систем управления с целью улучшения их технических характеристик». 4. «Разработка научных подходов, методов, алгоритмов и программ, обеспечивающих надежность, контроль и диагностику
функционирования элементов и устройств вычислительной техники и систем управления».
Методы исследования основаны на математическом аппарате теории вероятностей и случайных процессов, а также имитационном моделировании предлагаемых алгоритмов.
Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной
работе результатов и сформулированных на их основе выводов обеспечиваются строгостью производимых математических выкладок и корректным использованием методологического аппарата исследований. Справедливость выводов относительно эффективности и корректности предложенных методов и алгоритмов подтверждена компьютерным моделированием и экспериментами.
Научная новизна:
1. Предложены методика и алгоритмы выделения квазидетерминированного и чисто случайных компонент джиттера с использованием аппарата сингулярного спектрального анализа (ССА) «Гусеница» и показана его
эффективность.
2. Разработаны алгоритмы выделения квазидетерминированных
компонент джиттера при различной организации процесса измерений входного потока данных с использованием ССА «Гусеница».
3. Предложена аналитическая модель многоканального нониусного
измерителя джиттера с оперативной калибровкой, учитывающая основные
факторы, влияющие на точность его работы.
4. Разработан алгоритм выделения собственной инструментальной
погрешности нониусного измерителя на основе аппарата «Гусеница», по-
4
зволяющий уменьшить инструментальную ошибку в 3 раза, по сравнению
с известными методами.
5. Предложена интервальная модель канального кода, учитывающая
случайный джиттер, полученный по экспериментальным данным и выделенный с помощью ССА «Гусеница».
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Алгоритм выделения квазидетерминированных компонент джиттера с использованием аппарата ССА «Гусеница» при различной организации измерений параметров информационного потока.
2. Алгоритм определения оптимального количества существенных
компонент «Гусеницы» для восстановления информации о квазидетерминированной составляющей джиттера.
3. Аналитическая точностная модель многоканального нониусного
измерителя «время-код» с оперативной калибровкой.
4. Методика повышения точности многоканальных нониусных измерителей за счет компенсации инструментальной погрешности, выделенной с помощью алгоритмов с использованием аппарата ССА «Гусеница».
5. Интервальная модель канального кода, учитывающая случайный
джиттер, полученный по экспериментальным данным и выделенный с помощью аппарата ССА «Гусеница».
Практическая ценность работы состоит в следующем:
1. Разработан алгоритм выделения квазидетерминированных компонент по методу «Гусеница» средствами пакета MathCad.
2. Разработана методика компенсации инструментальной погрешности многоканального нониусного измерителя с использованием разработанных алгоритмов на основе аппарата «Гусеница».
3. Предложена методика оценки качества выделителей информации
в каналах воспроизведения данных с использованием разработанных алгоритмов на основе аппарата «Гусеница».
Реализация и внедрение. Результаты диссертации использованы при
выполнении работ, связанных с анализом защищенности основных технических средств от утечек за счет электромагнитных излучений и наводок в
ФГУП «ЦентрИнформ» (г. Пенза), а также при проведении работ по повышению надежности сети передачи данных ЗАО «Золотая линия» (г. Пенза).
Соответствующие акты приложены.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы
обсуждались в форме докладов на следующих конференциях: VI Международной конференции «Актуальные проблемы современной науки» (г. Самара, 2005); «Современные проблемы радиоэлектроники» (г. Ростов-наДону, 2006); XIV Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии
в научных исследованиях и в образовании» (г. Рязань, 2008); I Междуна-
5
родной научно-практической конференции «Молодежь. Наука. Инновации» (г. Пенза, 2010); Международном симпозиуме «Надежность и качество» (г. Пенза, 2013); научно-технических конференциях Пензенского государственного университета (г. Пенза, 20042014).
Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано
14 работ. Получено свидетельство о регистрации информационного ресурса «Алгоритм выделения квазидетерминированных компонентов по методу
“Гусеница”», свидетельство о регистрации № 16053 от 04.08.2010.
Личный вклад автора. Все результаты, составляющие содержание
диссертации, получены автором самостоятельно. В работах [1, 8, 9, 11] автором предложена методика выделения квазидетерминированной компоненты джиттера при различной организации процесса измерений входного
потока данных. В работах [3, 5, 6, 13] предложена аналитическая модель
многоканального нониусного измерителя джиттера с оперативной калибровкой, учитывающая основные факторы, влияющие на точность его работы. В работах [2, 3, 5, 6, 7, 10, 12], опубликованных в соавторстве с научным руководителем, автору принадлежит разработка концепции решаемой
проблемы и постановка задачи исследования.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Объем работы: 135 страниц основного машинописного текста, 78 рисунков и 19 таблиц, приложения на 8 страницах.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении приводится обоснование актуальности темы, формулируются цель работы, задачи, решение которых позволяет достичь этой цели; определены новизна и практическая значимость результатов исследования.
В первой главе дается определение джиттера и его классификация,
приводится обзор существующих методов измерения и анализа джиттера в
каналах чтения/записи устройств хранения и передачи данных. Рассматриваются достоинства и недостатки существующих методов построения моделей квазидетерминированных компонент джиттера на основе авторегрессионных моделей, процесса скользящего среднего и аппроксимационных
полиномов тренда.
Недостатками авторегрессионных моделей и процесса скользящего
среднего являются:
1) большое число параметров модели, идентификация которых неоднозначна и ресурсоемка;
2) низкая адаптивность моделей;
3) линейность и, как следствие, отсутствие способности моделирования нелинейных процессов, часто встречающихся на практике.
6
Использование аппарата полинома Чебышева для аппроксимации
тренда джиттера, описанное в работах К. В. Попова и Н. Н. Коннова, обладает следующими недостатками:
1) выделение периодических и квазидетерминированных компонент
основано на подборе значащих коэффициентов и параметров уравнений
исходя из опыта человека, проводящего эксперимент. Проблематично оценить, как качественно были подобраны коэффициенты полинома;
2) модель, построенная по измерениям, никак не учитывает поведение
джиттера на пропущенных интервалах.
Исходя из перечисленных недостатков, были определены и сформулированы новые требования к алгоритму выделения квазидетерминированных и чисто случайных компонент джиттера.
В настоящее время считается, что джиттер является следствием совокупного действия множества факторов и возникает в каналах передачи
данных под воздействием различных факторов. К оборудованию, участвующему в передаче/хранении информации, предъявляются допусковые
требования по джиттеру.
Джиттер можно представить в виде суммы двух компонент: чисто
случайной компоненты  i и квазидетерминированной компоненты, зависящей от относительно медленных изменений мгновенного периода  i :
J i  T0 (i   i ) ,
где T0 – номинальное значение мгновенного периода; i ,  i – нормированные значения параметра джиттера.
Показано, что для решения поставленных задач подходит алгоритм,
который лишен указанных недостатков и основан на методе «Гусеница»,
суть которого – преобразование одномерного ряда в многомерный с помощью однопараметрической сдвиговой процедуры и исследовании полученной многомерной траектории с помощью анализа главных компонент (сингулярного разложения) с последующим восстановлением ряда по выбранным главным компонентам.
Метод разработан в Санкт-Петербургском государственном университете М. М Кислициным и активно развивается Н. Э. Голяндиной,
В. В. Некруткиным и др. До недавнего времени метод «Гусеница» был мало известен в технике, но активно применялся в экономических, биологических, социологических исследованиях.
Суть метода – в преобразовании одномерного ряда в многомерный с
помощью однопараметрической сдвиговой процедуры. Алгоритм «Гусеница» включает в себя следующие шаги:
Шаг 1. Задается первоначальная длина окна ССА «Гусеница» –
L и выполняется преобразование временного ряда экспериментальной реа-
7
лизации джиттера в последовательность L -мерных векторов, число которых равно K  N  L  1 , где N – длина временного ряда.
Шаг 2. Вычисляются собственные числа и векторы ковариационной
матрицы, полученной в шаге 1. Результатом этого шага является сингулярное разложение траекторной матрицы ряда.
Шаг 3. Выбрав существенные компоненты джиттера, выполняется
процедура группировки и восстановления квазидетерминированной компоненты. Критерии выбора существенных компонент описаны ниже. Обычно
для группировки и восстановления джиттера рекомендуется брать первые
2–3 компоненты, так как остальные могут рассматриваться как реализации
«белого» шума.
Шаг 4. На последнем шаге каждая матрица сгруппированного разложения переводится в новый ряд длины N , который представляет собой
реализацию искомого квазидетерминированного джиттера.
Для получения экспериментальных данных о джиттере использовались
многоканальные нониусные измерители временных интервалов, разрабатываемые на кафедре «Вычислительная техника» ПГУ. Данное оборудование
обладает достаточной точностью, быстродействием и умеренной стоимостью, что делает его доступным для широкого круга исследователей.
Во второй главе приводится описание методики обработки экспериментальной реализации джиттера, которая позволяет выделить из реализации квазидетерминированные компоненты (тренды и колебательные составляющие), а также чисто шумовые компоненты.
Предложены конкретные реализации приведенного выше базового
алгоритма ССА «Гусеница» для различных способов проведения измерений мгновенных периодов в контролируемом потоке данных:
– измерение смежных интервалов, основанное на измерении периода
в каждом такте и используемое при соответствии производительности измерителя и скорости поступления данных;
– измерение смежных интервалов с пропусками, основанное на измерении периодов многотактной длительности;
– измерение несмежных интервалов, основанное на измерении отдельных мгновенных периодов входной последовательности и используемое при поступлении информации со скоростью, превышающей разрешающую способность измерителя.
Оценка эффективности выделения квазидетерминированной компоненты джиттера по методу «Гусеница» проводилась с помощью имитационного моделирования. При этом в качестве тестового сигнала была выбрана периодическая последовательность импульсов, период которой
модулирован комбинацией гармонических составляющих различной частоты, экспоненциального тренда и шумовой компоненты с различным уровнем мощности.
8
Коэффициент подавления шума
Нормированная среднеквадратическая погрешность
Приведенные в главе исследования показали, что метод «Гусеница»
достаточно эффективен для выделения квазидетерминированной компоненты. Погрешность выделения в зависимости от длины окна «Гусеницы» и числа выбранных компонент находится в пределах до 10 % от заданного идеального значения, в том числе при выделении слабых по мощности
компонент, что особенно важно при обработке сильно зашумленных данных. Приведена оценка точности выделения квазидетерминированной компоненты джиттера при различном соотношении компонент тестового сигнала и размеров окна «Гусеницы». На рисунке 1 представлены зависимости
нормированной среднеквадратической погрешности восстановления квазидетерминированного сигнала и коэффициента подавления шума от длины
окна «Гусеницы». Кроме того, приведены исследования чувствительности
алгоритма «Гусеница» для выделения близких по частоте гармонических
сигналов в условиях шума.
Рисунок 1 – Зависимость эффективности ССА «Гусеница»
от длины окна и мощности шума в исходных данных
Применение алгоритма ССА «Гусеница» связано с необходимостью
при проведении эксперимента задания двух параметров: длины окна
ССА ССА «Гусеница» L и количества компонент l, используемых для восстановления квазидетерминированной компоненты джиттера.
Для определения этих параметров предлагается следующий итерационный алгоритм:
1. Задаем минимальную длину окна L  2 .
2. Выполняем разложение по методу ССА «Гусеница».
3. Анализируем веса компонент по одному из следующих из двух
критериев:
а) по весу квазидетерминированного сигнала. Запоминаем вес P
первой компоненты на i -м шаге алгоритма. Вычисляем разницу
  ( Pi  Pi 1 )   , где  – требуемая точность вычисления;
9
б) по весу шума. Запоминаем вес P последней компоненты на
i -м шаге алгоритма. Вычисляем разницу   ( Pi  Pi 1 )   , где  – требуемая точность вычисления.
Экспериментально установлено, что по достоверности способы определения длины окна отличаются несущественно.
4. Если    , останавливаем исполнение алгоритма и считаем, что
определили оптимальную длину ССА «Гусеница». В противном случае
увеличиваем длину окна и переходим к п. 2.
5. Восстанавливаем первые компоненты (обычно l = 2, 3, 4) и анализируем остаток по статистическим тестам на «белый шум» (например Колмогорова–Смирнова) и коэффициенту Дарбина–Уотсона для оценки степени автокоррелированности остатка.
6. Если результаты теста положительные, то остальные компоненты
описывают случайную составляющую джиттера. В противном случае повторяем п. 5, увеличивая число l. Эксперименты показали, что обычно l не
превосходит 3.
В третьей главе рассматривается возможность использования алгоритма ССА «Гусеница» для повышения точности скоростных нониусных
измерителей временных интервалов, предназначенных для контроля джиттера в устройствах хранения и передачи данных. Такие измерители сочетают субнаносекундную разрешающую способность, высокую производительность с возможностью реализации на недорогой элементной базе
ПЛИС. Однако их инструментальная погрешность, которая определяется
температурным дрейфом генераторов, сетевыми помехами и шумами и т.д.,
содержит низкочастотную составляющую, которая накладывается на результат измерений и может находиться в том же частотном диапазоне,
что и полезный сигнал. Поэтому предлагается использовать алгоритм
ССА «Гусеница» для выявления и компенсации указанной компоненты погрешности. Для оценки инструментальной погрешности вводится специальный режим работы – калибровочный.
Автором разработана аналитическая модель многоканального нониусного измерителя, учитывающая влияние стохастических задержек запуска отдельных нониусных каналов, вариации частот нониусных генераторов.
Использование нескольких нониусных генераторов позволяет повысить
производительность нониусных измерителей, а также точность преобразования. В данной модели многоканального нониусного измерителя совмещаются процессы калибровки и рабочего преобразования, как показано для
случая измерения смежных временных интервалов на рисунке 2.
Первый импульс, задающий начальную границу измеряемого
временного интервала Т1, запускает первый (Канал1) и второй (Канал2)
каналы преобразования, при этом результат работы Канала1 используется
для рабочего преобразования, а Канал2 – для калибровочного. Второй
10
импульс, отмечающий конечную границу Т1, одновременно запускает
Канал2 на рабочее измерение, а Канал1 – на калибровку.
Рисунок 2 – Совмещение калибровки и рабочего преобразования
Такой способ поочередного запуска каналов измерителя на калибровку позволит собрать информацию об инструментальной погрешности
каждого нониусного канала измерителя.
Для 2-канального измерителя код рабочего измерения N будет
вычисляться по следующей формуле:
 K  N 0i  N11i  N 21i  K  N 0i  N11i  ( K  N11i 1 ), для i  1,3,5,...
Ni  
2
2
2
2
 K  N 0i  N1i  N 2i  K  N 0i  N1i  ( K  N1i 1 ), для i  2,4,6,...
Расчет кода калибровочного измерения Nk будет проводиться по
формуле
 K  N 0ki  N11i  N 21i  K  N 0ki  N11i  ( K  N11i 1 ),для i  1,3,5,...
Nki  
2
2
2
2
 K  N 0ki  N1i  N 2i  K  N 0ki  N1i  ( K  N1i 1 ),для i  2,4,6,...
Если на вход поступает последовательность импульсов с мгновенным
периодом Ti (см. рисунок 2), то правило формирования кода N 0i определяется по формуле
T

N 0i  Ent  i  (1  i 1 )  ,
То

11
где Ent(x) – целая часть числа; (1  i 1 ) – задержки прихода такта опорного генератора относительно начала измеряемого интервала, приведенная
к Т о и определяемая по формуле
i 
T

Ti
 Ent  i  (1  i 1 )  .
То
То

Работа нониусного измерителя с учетом нестабильности нониусных
генераторов можно описать следующими формулами:

 i  H 2i  Ent  i  H 2i  , для i  1,3,5,...
ir  
i  H 1i  Ent  i  H 1i  , для i  2,4,6,...

 Ti

r
 Ent   (1  i 1 )   Ent  i  H 2i   Ent  i 1  H 1i 1  , для i  1,3,5,...

То

N 0i  
 Ent  Ti  (1  r )   Ent   H 1  Ent   H 2 , для i  2,4,6,...
 i
 i 1
i 1 
i
i 1 


То






 Ent 




N1i  


 Ent 








 , для i  1,3,5,...
K 1
(1  n1i )  1 
K


r

1  i 1
 , для i  2,4,6,...
K 1
(1  n 2i )  1 
K





 Ent 




N 2i  


 Ent 








 , для i  1,3,5,...
K 1
(1  n1i )  1 
K


r

i 1
, для i  2,4,6,...

K 1
(1  n 2i )  1 

K
1  ir1
ir1
где rn – смещение начала измеряемого интервала относительно шкалы
опорного генератора с учетом паразитной задержки запуска n-го нониусного измерителя; H n – нормированная случайная задержка запуска n-го
нониусного измерителя; n1i , n 2i – нормированные значения нестабильности периода нониусных генераторов.
12
Показано, что все эти внутренние погрешности измерителей приводят
к возникновению маломощной низкочастотной компоненты, которая имеет
свойство накапливаться, что в итоге может привести к возникновению существенных ошибок в рабочем измерении. На рисунке 3 представлен
спектр мощности вариации мгновенного периода импульсной последовательности, который модулирован двумя гармоническими компонентами,
подсчитанный по результатам измерений двухканальным нониусным измерителем. Несуществующая низкочастотная компонента спектра вызвана
инструментальной ошибкой измерителя.
Рисунок 3 – Спектр мощности вариации
периода импульсной последовательности
Информация о величине инструментальной погрешности содержится
в калибровочных измерениях, проводимых свободными каналами. Обработка калибровочного сигнала с помощью алгоритма ССА «Гусеница» позволяет выделить квазидетерминированную компоненту инструментальной
погрешности, а затем устранить ее из результатов рабочих измерений.
Проведен сравнительный анализ эффективности компенсации погрешности с использованием фильтра нижних частот (ФНЧ) Баттерворта
2-го порядка. Показано, что амплитуда мощности вариации ошибки после
компенсации инструментальной ошибки с помощью алгоритма ССА «Гусеница» уменьшилась в 3,51 раза, после ФНЧ – в 1,1 раза, т.е. эффективность компенсации КДК инструментальной ошибки с использованием алгоритма ССА «Гусеница» выше результатов, полученных с помощью ФНЧ,
более чем в 3 раза.
Данный алгоритм позволяет выделить и точечно устранить квазидетерминированную составляющую инструментальной погрешности при минимальном объеме априорных данных о факторах, вызвавших инструментальную погрешность.
13
В четвертой главе рассматриваются различные аспекты применения
алгоритма «Гусеница» для анализа экспериментальных данных о джиттере
каналов чтения/записи внешних ЗУ на магнитных дисках и вычислительные аспекты реализации алгоритма ССА «Гусеница» в среде MathCad.
Показано, что, поскольку скорость передачи данных в каналах чтения/записи накопителя на магнитных дисках значительно превышает производительность измерительного оборудования, для выделения квазидетерминированного джиттера будет использован метод выделения джиттера
на несмежных интервалах по следующему алгоритму:
1. Центрирование исходных данных по среднему.
2. Фильтрация с использованием ССА «Гусеница».
3. Интерполяция значений квазидетерминированного джиттера на
пропущенные интервалы.
4. Расчет реализации фазового джиттера по реализации интервального джиттера.
5. Оценка шумовой компоненты.
На рисунке 4 показана квазидетерминированная компонента интервального и фазового джиттера в каналах чтения/записи накопителя на магнитных дисках, полученная по экспериментальным данным с помощью алгоритма ССА «Гусеница».
Рисунок 4 – Квазидетерминированная компонента фазового джиттера
в каналах чтения/записи накопителя на магнитных дисках
Далее было показано, что выделенная с помощью алгоритма ССА
«Гусеница» компонента фазового джиттера позволяет оценивать качество
работы инерциального выделителя данных на основе петли фазовой автоподстройки частоты (ФАПЧ) с заданными параметрами. С этой целью была
реализована имитационная модель выделителя, на вход которой подавался
информационный сигнал с заданным фазовым джиттером. На рисунке 5
14
Вероятность
представлены полученные гистограммы распределения ошибки ФАПЧ, вызванной джиттером входного сигнала, и гистограммы распределения временного положения информационного сигнала в окне детектирования.
Джиттер, квант
Рисунок 5 – Гистограммы распределения
компонент джиттера информационного сигнала
Интервальная модель канала цифровой магнитной записи (ЦМЗ) описывает сигналограмму, записываемую на носитель, как случайный процесс
смены последовательности интервалов, создаваемых потоком канального
кода (КК). Такая модель должна позволить рассчитать статистические характеристики фазовых искажений из-за межсимвольной интерференции
(МСИ) и предложить новые методы и устройства детектирования данных, а
также способы коррекции битовой последовательности, учитывающие статистические характеристики потока данных. Автором предлагается использовать ССА «Гусеница» для уточнения интервальной модели канальных
кодов. Для этого необходимо при расчетах длительности импульсов канального кода учитывать «белый» шум, который присутствует в канале передачи данных. Обработка входного потока данных алгоритмом ССА «Гусеница» позволяет выделить шумовую компоненту джиттера, рассчитать ее
параметры и детализировать модель:
4
k 1
f  ()   PTK s
s 0


1
   МСИ s TK s
exp 
2
2
2




2


 (  МСИ s | TK s ) ,

где РТK – вероятность возникновения интервальной комбинации;
2
2
2
, здесь ш
– белый шум, который определяется математи  2  ш
 си
ческим ожиданием и дисперсией остатка после фильтрации данных алгоритмом ССА «Гусеница»; TK s – s-я строка матрицы кодовых комбинаций.
15
Приводится описание алгоритма выделения квазидетерминированных
компонент по методу ССА «Гусеница», реализованного в пакете MathCad.
Предложены варианты использования ССА «Гусеница» для проектирования ФАПЧ, для повышения точности моделей канальных кодов.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
В диссертации решена новая научно-техническая задача, заключающаяся в разработке, теоретическом обосновании и экспериментальной апробации нового метода анализа и выделения по экспериментальным
данным квазидетерминированной компоненты джиттера в устройствах передачи и хранения информации с использованием алгоритма сингулярного
спектрального анализа «Гусеница». Основные результаты состоят в следующем:
1. Впервые предложена и показана возможность использования алгоритма ССА «Гусеница» для решения задач выделения квазидетерминированной и случайной компонент джиттера в устройствах передачи и хранения данных при минимальном объеме априорных данных о параметрах
исследуемого информационного потока. Разработаны реализации алгоритма, ориентированные на различные способы проведения измерений джиттера контролируемого потока данных: смежные интервалы, смежные интервалы с пропусками, несмежные интервалы.
2. Предложена методика определения параметров алгоритма ССА
«Гусеница» – длины окна и количества главных компонент, обеспечивающая требуемую точность выделения квазидетерминированной компоненты
джиттера, которая основана на итерационном анализе изменений весов
компонент сингулярного спектрального разложения исходного ряда и отличающаяся от известных методик тем, что не использует априорную информацию о форме и структуре квазидетерминированной компоненты
джиттера.
3. Разработана аналитическая модель многоканального нониусного
измерителя временных интервалов, позволяющая рассчитывать влияние
случайных задержек запуска нониусных генераторов и нестабильности их
периодов на инструментальную погрешность измерения джиттера в устройствах передачи, хранения данных.
4. Разработана методика использования алгоритма ССА «Гусеница»
для выделения по калибровочным измерениям и устранения квазидетерминированной составляющей инструментальной погрешности многоканальных нониусных измерителей при минимальном объеме априорных данных
о факторах, вызвавших данную погрешность. На основании полученных
результатов показано, что на ограниченном частотном диапазоне эффективность аппарата ССА «Гусеница» в 3,5 раза выше традиционных ФНЧ.
16
5. Экспериментально подтверждена возможность и эффективность
применения предложенного алгоритма ССА «Гусеница» для выделения
квазидетерминированной составляющей интервального джиттера и вычисления квазидетерминированной составляющей фазового джиттера информационной кодовой последовательности в канале воспроизведения накопителя на магнитных дисках. Показана возможность использования выделенной с помощью алгоритма ССА «Гусеница» квазидетерминированной компоненты фазового джиттера для оценки качества работы инерциального
выделителя с заданными параметрами.
6. Предложена интервальная модель канальных кодов в устройствах
хранения, передачи информации, используемая для оптимизации процедуры детектирования и коррекции ошибок, которая, в отличие от известной
модели оценки, учитывает стохастическую компоненту джиттера, полученную в результате обработки алгоритмом ССА «Гусеница» экспериментальных данных.
7. Разработана программная реализация алгоритма ССА «Гусеница»
в среде MathCad, позволяющая выполнять анализ и выделение квазидетерминированных компонент по методу ССА «Гусеница» по экспериментальным данным.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ
1. Смагин, С. А. О применении метода «Гусеница» для выделения
квазидетерминированной компоненты джиттера в каналах связи /
С. А. Смагин // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион.
Технические науки. – 2012. – № 1 (12). – С. 37–46.
2. Смагин, С. А. Анализ временных искажений сигналов в каналах
аппаратуры цифровой магнитной записи с помощью алгоритма «Гусеница» / Н. Н. Коннов, С. А. Смагин // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 2. – URL: http://www.science-education.ru/116-12929 (дата
обращения: 29.04.2014).
3. Смагин, С. А. Коррекция инструментальной погрешности нониусных измерителей временных интервалов / Н. Н. Коннов, С. А. Смагин //
Телекоммуникации. – 2014. – № 3. – С. 29–36.
Публикации в других изданиях
4. Смагин, С. А. Проблемы моделирования поведения интернеттрафика / С. А. Смагин // Актуальные проблемы современной науки : тр.
первого междунар. форума 6-й Междунар. конф. Дополнительный сб.
Ч. 45. Естественные науки. – Самара, 2005. – С. 76–79.
17
5. Смагин, С. А. Калибровка преобразователей временных интервалов нониусного типа / Н. Н. Коннов, С. А. Смагин, В. М. Назаров // Новые информационные технологии и системы : тр. VII Междунар. науч.техн. конф. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2006. – С. 141–146.
6. Смагин, С. А. Повышение точности нониусных измерителей
джиттера / Н. Н. Коннов, С. А. Смагин, А. В. Севастьянов // Современные
проблемы радиоэлектроники : сб. науч. тр. – Ростов н/Д, 2006. – Вып 1. –
С. 102–104.
7. Смагин, С. А. Выделение неслучайных компонент джиттера
с использованием алгоритма «Гусеница» / Н. Н. Коннов, С. А. Смагин // Новые информационные технологии и системы : тр. VIII Междунар. науч.техн. конф. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2008. – С 197–200.
8. Смагин, С. А. Выделение фазовых искажений сигнала в каналах
чтения/записи НМД / С. А. Смагин // Новые информационные технологии в
научных исследованиях и в образовании : XIV Всерос. науч.-техн. конф.
студентов, молодых ученых и специалистов. – Рязань, 2009. – С. 379–381.
9. Смагин, С. А. Оценка фазового джиттера при измерениях не
смежных интервалов / С. А. Смагин // Молодежь. Наука. Инновации : тр.
I Междунар. науч.-практ. конф. – Пенза : РГУИТП, 2010. – С. 257–259.
10. Смагин, С. А. Интервальная модель канала аппаратуры ЦМЗ,
учитывающая случайный джиттер / Н. Н. Коннов, С. А. Смагин // Новые
информационные технологии и системы : тр. IХ Междунар. науч.-техн.
конф. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. – С. 191–195.
11. Смагин, С. А. Применение метода «Гусеница» для компенсации
аппаратной погрешности нониусных измерителей / С. А. Смагин // Новые
информационные технологии и системы : тр. Х Междунар. науч.-техн.
конф. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2012. – С. 100–103.
12. Смагин, С. А. Применение алгоритма «Гусеница» для коррекции
инструментальной погрешности нониусных измерителей временных интервалов / Н. Н. Коннов, С. А. Смагин // Надежность и качество : тр. междунар. симп. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2013. – С. 191–195.
13. Смагин, С. А. Моделирование многоканального нониусного измерителя «время-код» с оперативной калибровкой / С. А. Смагин // Измерение, мониторинг, управление, контроль. – 2014. – № 2(8). – С. 52–58.
14. Смагин, С. А. Методика расчета вероятности успешного выполнения калибровки в нониусных АЦП ВИ с оперативной калибровкой /
А. В. Севастьянов, С. А. Смагин. – Пенза : ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2006. –
Деп. в ВИНИТИ 31.01.2006, № 101-В2006
Свидетельства о государственной регистрации информационного
ресурса
15. Смагин, С. А. Алгоритм выделения квазидетерминированных компонентов по методу «Гусеница» / С. А. Смагин, Д. А. Миронов // Информационный ресурс «Алгоритм выделения квазидетерминированных компонентов
по методу «Гусеница». – Свидетельство о регистрации. – 2010. – № 16053.
18
Научное издание
СМАГИН Сергей Александрович
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА
КВАЗИДЕТЕРМИНИРОВАННОГО ДЖИТТЕРА
В УСТРОЙСТВАХ ПЕРЕДАЧИ И ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ
Специальность 05.13.05 – Элементы и устройства
вычислительной техники и систем управления
Редактор Т. В. Веденеева
Технический редактор М. Б. Жучкова
Компьютерная верстка М. Б. Жучковой
Распоряжение № 14/101-2016 от 13.07.2016.
1
Подписано в печать 14.07.16. Формат 6084 /16.
Усл. печ. л. 1,16. Заказ № 382. Тираж 100.
_____________________________________________
Издательство ПГУ.
440026, Пенза, Красная, 40.
Тел./факс: (8412) 56-47-33; e-mail: iic@pnzgu.ru
19
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
10
Размер файла
331 Кб
Теги
анализа, данных, хранение, алгоритм, метод, квазидетерминированного, передача, джиттера, устройства
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа