Транспорт в XXI веке: состояние и перспективы



Pdf көрінісі
бет45/58
Дата12.03.2017
өлшемі8,29 Mb.
#8891
1   ...   41   42   43   44   45   46   47   48   ...   58

 

1.  Модернизация  сети  DWDM  для  нужд  АО  «Транстелеком».  Презентация  АО 

«Транстелеком». 

2.  Отчет  о  проделанной  работе  филиала  ДЭТС  в  2012  году.  АО  «Транстелеком», 

Астана, 2013г. 

3.  Анализ  коэффициента  готовности  сети.  Презентация  АО  «Транстелеком», 

Кемельбеков Б.Ж. 

 

 



 

МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ,  

ПОСВЯЩЕННОЙ 135-ЛЕТИЮ М. ТЫНЫШПАЕВА 

ТРАНСПОРТ В XXI ВЕКЕ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ 

_____________________________________________________________________________ 

 

 



370 

 

 



Липская  М.А.  –  доцент,  к.т.н.,    Казахская  академия  транспорта  и  коммуникаций   

им. М.Тынышпаева (г. Алматы, Казахстан) 



Е.Н.  Несипбеков  –  магистрант,    Казахская  академия  транспорта  и  коммуникаций  

им. М.Тынышпаева (г. Алматы, Казахстан) 

 

ИССЛЕДОВАНИЕ ДИСПЕРСИОННЫХ ИСКАЖЕНИЙ  

В ОПТИЧЕСКОМ ВОЛОКНЕ 

 

Наряду  с  коэффициентом  затухания  ОВ  важнейшим  параметром  является  дисперсия, 

которая определяет его пропускную способность для передачи информации [1]. 

Хроматическая  (частотная)  дисперсия  вызвана  наличием  спектра  частот  у 

источника  излучения,  характером  диаграммы  направленности  и  его  некогерентностью. 

Хроматическая  дисперсия,  в  свою  очередь,  делится  на  материальную,  волноводную  и 

профильную (для реальных волокон). 

Материальная  дисперсия,  или  дисперсия  материала,  зависит  (для  прозрачного 

материала) от  частоты w (или длины волны l) и материала ОВ, в качестве которого, как 

правило, используется кварцевое стекло.  

Возникновение  дисперсии  в  материале  световода  даже  для  одномодовых  волокон 

обусловлено тем, что оптический источник, возбуждающий вход (светоизлучающий диод 

– СИД или лазерный диод - ЛД), формирует световые импульсы, имеющие непрерывный 

волновой спектр определенной ширины (например, для СИД это примерно 35-60 нм, для 

многомодовых  ЛД  (ММЛД)  –  2-5  нм,  для  одномодовых  ЛД  (ОМЛД)  –  0,01-0,02  нм). 

Различные спектральные компоненты импульса распространяются с разными скоростями 

и  приходят  в  определенную  точку  (фазу  формирования  огибающей  импульса)  в  разное 

время,  приводя  к  уширению  импульса  на  выходе  и,  при  определенных  условиях,  к 

искажению его формы. 

Материальную дисперсию можно определить через удельную дисперсию по выражению [1]: 

 



 



 

 



 

 

 



(1) 

 

Величина  М(λ)  определяется  экспериментальным  путем.  При  разных  составах 



легирующих примесей в ОВ М(λ) имеет разные значения в зависимости от λ. В таблице 1 

представлены типичные значения удельной материальной дисперсии. 

 

Таблица 1 – Типичные значения удельной материальной дисперсии 



 

Длина волны λ, мкм 

0

,6 


0

,8 


1

,0 


1

,2 


1

,3 


1

,4 


1

,55 


1

,6 


1

,8 


М(λ), пс/(км× нм) 

4

00 



1

25 


4

1



-



-

-



18 

-

20 



-

25 


 

Волноводная  (внутримодовая)  дисперсия  обусловлена  процессами  внутри  моды. 

Она  характеризуется  направляющими  свойствами  сердцевины  ОВ,  а  именно: 

зависимостью  групповой  скорости  моды  от  длины  волны  оптического  излучения,  что 

приводит  к  различию  скоростей  распространения  частотных  составляющих  излучаемого 

спектра.  Поэтому  внутримодовая  дисперсия,  в  первую  очередь,  определяется  профилем 

показателя преломления ОВ и пропорциональна ширине спектра излучения источника Δλ, 

то есть [1] 



 

МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ,  

ПОСВЯЩЕННОЙ 135-ЛЕТИЮ М. ТЫНЫШПАЕВА 

ТРАНСПОРТ В XXI ВЕКЕ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ 

_____________________________________________________________________________ 

 

 



371 

 

 



2

 

 



 

 

)



(





LB

вв



 

 

 



 

 

(2) 



 

где В(λ) – удельная внутримодовая дисперсия, значения которой представлены в таблице 

2. 

Таблица 2 – Значения удельной волноводной дисперсии 



 

Длина  волны 

λ, мкм 

0

,6 



0

,8 


1

,0 


1

,2 


1

,3 


1

,4 


1

,55 


1

,6 


1

,8 


В(λ),  пс/(км× 

нм) 






1

1



1



 

Профильная  дисперсия  проявляется  в  реальных  оптических  волокнах,  которые 

могут  быть  регулярными  (например,  с  регулярной,  геликоидальной  структурой), 

нерегулярными  (например,  нерегулярное  изменение  границы  раздела  ППП), 

неоднородными (например, наличие инородных частиц). 

К  основным  причинам  возникновения  профильной  дисперсии  относятся 

поперечные  и  продольные  малые  отклонения  (флуктуация)  геометрических  размеров  и 

формы  волокна,  например:  небольшой  эллиптичности  поперечного  сечения  волокна; 

изменение границы профиля показателя преломления (ППП); осевые и внеосевые провалы 

ППП, вызванные особенностями технологии изготовления ОВ. 

Продольные  флуктуации  могут  возникать  в  процессе  изготовления  ОВ  и  ОК, 

строительства  и  эксплуатации  ВОЛС.  В  ряде  случаев  профильная  дисперсия  может 

оказать  существенное  влияние  на  общую  дисперсию.  Профильная  дисперсия  может 

появляться как в многомодовых, так и в одномодовых ОВ. 

Для инженерных расчетов можно использовать упрощенную формулу [1] 

 



 

 



пр

= П(l) (D l) L,  

 

 

 



 

 

(3) 



 

где  П(l)  –  удельная  профильная  дисперсия  (таблица  3);  Dl  -  ширина  спектра  излучения 

источника; L – длина линии.  

Удельная  профильная  дисперсия,  выражается  в  пикосекундах  на  километр  длины 

световода и на нанометр ширины спектра. 

 

Таблица 3 - Значения удельной профильной дисперсии 



 

Длина волны l , мкм 

0,6 

0,8 


1,0 

1,2 


1,3 

1,4 


1,55 

1,6 


1,8 

П(l ), пс/(км× нм) 

1,5 


2,5 


5,5 



6,5 

7,5 


 

Так  как  хроматическая  дисперсия  включает  в  себя  разновидности  материальной, 

волноводной  и  профильной,  описанных  вышей  дисперсий,  то  можно  определить  ее 

зависимость от длины волны и ширины спектра излучения. 

Произведем  моделирование  влияния  ширины  спектральной  характеристики 

источника  оптического  излучения  и  длины  оптического  волокна  на  составляющие  и 

результирующую хроматической дисперсии. 


 

МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ,  

ПОСВЯЩЕННОЙ 135-ЛЕТИЮ М. ТЫНЫШПАЕВА 

ТРАНСПОРТ В XXI ВЕКЕ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ 

_____________________________________________________________________________ 

 

 



372 

 

 



Вычисленное значение  

 

 



 

Рисунок 1 – Исходные данные хроматической дисперсии  

 

 

 



Рисунок 2 – Кривые зависимости ширины спектральной характеристики источника оптического 

излучения и длины оптического волокна на составляющие и результирующую хроматической 

дисперсии 



хром



пс

пр

вв

мат

5

.



19

5

.



2

7

10









 

МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ,  

ПОСВЯЩЕННОЙ 135-ЛЕТИЮ М. ТЫНЫШПАЕВА 

ТРАНСПОРТ В XXI ВЕКЕ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ 

_____________________________________________________________________________ 

 

 



373 

 

 



Делая  вывод  по  моделированию  можно  сказать  следующее  -  хроматическая 

дисперсия зависит от длины волны и ширины спектра излучения. 



Вывод:  Сравнивая  дисперсионные  характеристики  различных  световодов,  можно 

отметить,  что  лучшими  с  этой  точки  зрения  являются  одномодовые  световоды,  где 

присутствует лишь хроматическая дисперсия, величина которой не превышает нескольких 

пикосекунд в определенном диапазоне длин волн (l =1,2...1,6 мкм). 

В нашем случае можно отметить, что хроматическая дисперсия зависит от длины 

волны и ширины спектра излучения. 

 

Литература 



 

1. Лабораторный практикум «Исследование дисперсионных искажений импульсов 

в оптическом волокне». - СибГУТИ, 2009. 

2. Андрэ  Жирар. Руководство по технологии и тестированию  WDM. – М.:  EXFO, 

2001. 

3. Пояснительная записка к проекту  «Строительство малой ж.д. линии Жетыген – 



Коргас  –  Государственная  граница  Республики».  EL-02/АСПМК-СС.ОТ.2.  ТОО 

«АСПМК». 

4.  Каток  В.,  Ковтун  А.  Дисперсия  в  световодах.  Сети  и  телекоммуникации  №  4, 

2006. 

5.  Кившарь Ю.С., Агравал Г.П. Оптические солитоны. От волоконныхсветоводов к 

фотонным кристаллам. - М.: Физматлит, 2005. 

 

 

Бахтиярова Е.А. – доцент,  к.т.н.,  Казахская академия транспорта и коммуникаций 



им. М.Тынышпаева (г. Алматы, Казахстан) 

АманжоловаК.Б. – ТОО «КАР-ТЕЛ» 

 

ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ РЕЧЕВОГО  

СООБЩЕНИЯ НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ 

 

При  оценке  качества  передачи  речи  в  первичной  цифровой  системе  передачи  в 



теории  передачи  информации  широко  применяются  различные  аппроксимации  (модели 

Величкина,  Давенпорта,  Ричардса  и  других  исследователей)  усредненной  по  времени 

плотности  распределения  вероятностей  (ПРВ)  мгновенного  значения  речевого  сигнала 

[2,6,7 и др.]. 



Для  аппроксимации  одномерной  ПРВ  используем  достаточно  хорошо 

зарекомендовавшую  себя  при  анализе  сообщений  русской  речи  плотность 

гиперэкспоненциального распределения, предложенную в работах [2-5] 

 



x

-

x



-

e

e



 

W(x)






R

,    


(1) 

 

где R,





 -коэффициенты. 

В 

работе 

[5] 

были 

уточнены 

параметры 

аппроксимации 

(1) 

экспериментальной  ПРВ  мгновенного  значения  для  сообщений  устной  речи  на 

русском языке 

 

МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ,  

ПОСВЯЩЕННОЙ 135-ЛЕТИЮ М. ТЫНЫШПАЕВА 

ТРАНСПОРТ В XXI ВЕКЕ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ 

_____________________________________________________________________________ 

 

 



374 

 

 



R=3,396/ζ

х

;β=102,845/ζ



х

 ; α=7,272/ζ(2) 

 

Для  определения  достаточной  (для  экспериментального  определения  плотности) 



продолжительности реализации для  сообщенийустной речи на  казахском языке (которая 

измеряется величинами  L, отсчет и t, мин.) в работе 

9



  были получены оценки  развития 

математического  ожидания  m

х

  и  среднего  квадратического  отклонения  ζ



х

,  а  также 

относительных  погрешностей  δm

х

,  δζ



х

,%  их  определения,  от  продолжительности 

реализаций. 

В  работе 



9



  определено,  что  для  рассматриваемой  реализации  сообщения 

устной  речи  на  казахском  языке  значение  оценок  σ

х

  и  m

х

  практически 

стабилизируется  при  t≥25  мин.  Выбирая  значение  продолжительности  t=30  мин 

(L=79380000  отсчетов)  реализации  речевого  сигнала  получены  m

х

=  -  0,1865; 

σ

х

=1580,205. 

Поскольку  динамический  диапазон  речевого  сигнала  должен  совпадать  с  диапазоном 

кодера и составлять 40 дБ по мощности согласно рекомендации G.712 ITU-T [2], постольку, 

используя диапазон значений случайной величины х мгновенного значения  речевого 

сигнала-100<х<100,  будем  определять  плотностьW

Э

(х)  для  речевого  сигнала, 



динамический диапазон которого совпадает с диапазоном кодера [5]. 

Результаты  ПРВ  случайной  величины  х  мгновенного  значения  устной  речи  на 

казахском языке представлены в работе 

8





В  качестве  модели  одномерной  ПРВ  речевого  сообщения  устной  речи  на 



казахском  языке  выберем  успешно  использованную  для  сообщений  устной  речи  на 

русском, английском, испанском и вьетнамском языках [1] гиперэкспоненциальную 

аппроксимацию (1). 

 

Рисунок 1 



 

С использованием методики [5] в работе [9] получены параметры аппроксимации 

ПРВ мгновенных значений сообщения устной казахской речи 

0

1



2

3

4



5

6

7



8

9

10



-1

-0,8


-0,6

-0,4


-0,2

0

0,2



0,4

0,6


0,8

1

х



х

 



ζ

х

W(х) 



ζ

x

W



Арус

(х) 


ζ

х

W



Эрус

(х) 


ζ

х

W



Эказ

(х) 


ζ

х

W



А1

(х) 


ζ

х

W



Аказ

(х) 


 

МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ,  

ПОСВЯЩЕННОЙ 135-ЛЕТИЮ М. ТЫНЫШПАЕВА 

ТРАНСПОРТ В XXI ВЕКЕ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ 

_____________________________________________________________________________ 

 

 



375 

 

 



R=4,583/ζ

х

; β=138,79/ζ



х

; α=9,814/ζ

х

.(3) 


 

В  работе  [2]  на  основании  анализа  продолжительности  реализации  речевого 

сообщения,  исчисляемой  десятками  секунд,  получены  значения  аппроксимации  W

А1

(х), 



которые представлены на рис.1. 

При  сравнении  значений  W

А1

(х)и  оценки  W



Эрус

(х)  плотности  распределения 

вероятностей  речевого  сообщения  устной  речи  на  русском  языке  в  работе  [5]  отмечено 

существенное их расхождение. Сравнение производилось для нормированных плотностей, 

то  есть  при  одинаковых  значениях  ζ

х

,  а,  следовательно,  и  одинаковых  значениях 



мощности речевого сообщения. 

Значения аппроксимации W

Эказ

(х) для казахской речи представлены на рисунке 1. 



Целесообразно не прибегать к аппроксимациям, используя в расчетных формулах 

оценивания 

качества 

восстановления 

речевого 

сообщениянепосредственно 

экспериментальное распределение вероятностей [10,11]. 

 

Литература 



 

1. Горелов Г.В., Ромашкова О.Н., Чан Туан Ань. Качество управления речевым 

трафиком в телекоммуникационных сетях. - М: Радио и связь, 2001. 

2.  Лукова  О.Н.  Анализ  качества  стохастической  цифровой  передачи  речевой 

информации (Методика и ее использование при разработке информационных систем). 

Диссертация на соискание ученой степени канд.техн.наук. М.МИИТ.1994. - 149 с. 

3.  ГореловГ.В.,  РомашковаО.Н.  Modelling  of  Speech  Information  Probability 

Characteristics  for  Anflysis  of  Speech  Digital  Transmission  Quality.  ТЕМРТ‘96  София 

1996 с.104-111. 

4.  Шелухин  О.И.,  Лукьянцев  Н.Ф.  Цифровая  обработка  и  передача  речи  /Под  ред. 

О.И.Шелухина. – М.: Радио и связь, 2000. – 456 с. 

5.  Толмачев  П.Н.  Методы  имитационного  моделирования  в  определении 

качества  стохастической  цифровой  передачи  речевой  информации.  Диссертация  на 

соискание ученой степени канд.техн.наук. - М.МИИТ, 2006. 

6. Величкин А.И. Передача аналоговых сообщений по цифровым каналам связи. 

М.: Радио и связь, 1983.-240 с. 

7. 

Рабинер 


Л.Р., 

Шафер 


Р.В. 

Цифровая 

обработка 

речевых 


сигналов М.: Радио и связь -1981.- 496 с. 

8.  Горелов  Г.В.,  Толмачев  П.Н.,  Бахтиярова  Е.А.  Статистические  свойства  отсчета 

речевого  сигнала  русской  и  казахской  речи  на  входе  интерполирующего  фильтра 

цифровой 

системы 

передачи 

//Информационно-управляющие 

системы 


на 

железнодорожном транспорте. Украина – Харьков.-2006, №4. - с.68-75 

9.  Горелов  Г.В.,  Бахтиярова  Е.А.,  Карпов  А.В.  (при  участии  Толмачева  П.Н.). 

Вероятностные характеристики речевого трафика //Мир транспорта 2007, №1,с.22-25 

10.  Толмачев  П.Н.,  Бахтиярова  Е.А.,  Корнева  Н.В.  Спектральная  плотность 

мощности  речевого  сообщения  на  казахском  языке.  Труды  научно-практической 

конференции Неделя науки – 2006 «Наука – транспорту» М.:МИИТ, 2006.- с.II-40. 

11.  Горелов  Г.В.,  Толмачев  П.Н.,  Бахтиярова  Е.А.  Статистические  свойства 

отсчета  речевого  сигнала  русской  и  казахской  речи  на  входе  интерполирующего 

фильтра  цифровой  системы  передачи  //Информационно-управляющие  системы  на 

железнодорожном транспорте. Украина – Харьков.-2006, №4. - с.68-75 


 

МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ,  

ПОСВЯЩЕННОЙ 135-ЛЕТИЮ М. ТЫНЫШПАЕВА 

ТРАНСПОРТ В XXI ВЕКЕ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ 

_____________________________________________________________________________ 

 

 



376 

 

 



Бахтиярова Е.А. – доцент,  к.т.н.,  Казахская академия транспорта и коммуникаций 

им. М.Тынышпаева (г. Алматы, Казахстан) 



 

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПЕРЕДАЧИ РЕЧИ В  

СЕТЯХ С КОММУТАЦИЕЙ ПАКЕТОВ 

 

В  настоящее  время  в  нагрузке  телекоммуникационных  сетей  Республики 



Казахстан  возрастает  доля  речевого  трафика,  расширяются  сферы  применения  речевых 

услуг, что приводит к необходимости увеличения числа и эффективности использования 

имеющихся каналов. 

В  условиях  интенсивного  развития  телекоммуникационных  сетей  практически 

отсутствует информация о вероятностных характеристиках сообщения устной казахской 

речи, его аналитические модели. 

Определение  характеристик  сообщения  устной  казахской  речи  и  их  моделей,  их 

использование  для  оценивания  качества  восстановления  речи  в  телекоммуникационных 

системах, применение результатов в производственной деятельности субъектов с учетом 

требований Международного союза электросвязи представляются актуальными задачами 

для телекоммуникационных сетей Республики Казахстан. 

В настоящее время для увеличения эффективности процесса передачи разработаны и 

широко  используются  цифровые  системы  передачи  (ЦСП)  с  преднамеренным  введением 

стохастичности в процесс дискретизации. 

Под  стохастическими  ЦСП  (СЦСП)  понимаем  ЦСП,  на  вход  восстанавливающих 

устройств которых поступает стохастический поток отсчетов дискретизированной речи [1,2]. 

Для  анализа  качества  воспроизведения  казахской  речи  при  различных 

реализациях  статистического  уплотнения  необходимо  распределение  вероятностей 

P(Х) случайной величины  X  количества подряд отбракованных отсчетов в рекуррентном 

потоке на входе интерполирующего фильтра дополнительного комплекта. 

 

Рисунок 1 



 

0

0,01



0,02

0,03


0,04

0,05


0,06

0,07


0

5

10



15

20

25



30

35

Продолжительность реализации t, мин



В

ер

оя

тн

ос

ть

 п

от

ер

и

 от

сч

ет

а,

 Ӛ

 

МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ,  

ПОСВЯЩЕННОЙ 135-ЛЕТИЮ М. ТЫНЫШПАЕВА 

ТРАНСПОРТ В XXI ВЕКЕ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ 

_____________________________________________________________________________ 

 

 



377 

 

 



В  качестве  входных  данных  используются  два  файла  типа  «RAW»  (побайтный 

поток  отсчетов  ИКМ  с  параметрами,  определенными  рекомендацией  G.711  ITU-T), 

полученные путем конвертирования реальных аудиозаписей телефонных разговоров двух 

пар  абонентов.  С  целью  определения  статистики  коллизий,  «столкновения  отсчетов» 

основного  и  дополнительного  комплекта  каждый  отсчет  основного  комплекта 

преобразован к виду «активный/пассивный». 

В  работе  [3]  определена  достаточная  (для  имитационного  моделирования) 

продолжительность  реализации  речевого  сообщения  (L  в  отсчетах  и  t  в  минутах)  с 

использованием  развития  оценки  вероятности  θ  отбраковки  отсчета  дополнительного 

комплекта и относительной погрешности δθ,% ее определения. 

Из  рисунка  1  видно,  что  значение  оценки  θ  практически  стабилизируется  (при 

выполнении  условия  ׀δθ׀<2%) при  t ≥ 20 мин. С запасом выбираем продолжительности 

L=14  400  000  отсчетов  (30  мин)  для  реализаций  речевых  сообщений  основного  и 

дополнительного комплектов. 

Результат моделирования – распределение вероятностей P(Х) случайной величины 

X  количества  подряд  отбракованных  отсчетов  впотокена  входе  интерполирующего 

фильтра  дополнительного  комплекта  в  условиях  фиксированного  приоритета 

представлены в таблице 1 [4]. 

 

Таблица  1.  Распределение  вероятностей  p(X)  при  значениях  случайной  величины 



Х, отсчет 

 



Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   41   42   43   44   45   46   47   48   ...   58




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет