Сборник материалов IV международной научно-практической конференции «Роль физико-математических наук в современном образовательном пространстве»



Pdf көрінісі
бет38/56
Дата06.03.2017
өлшемі12,19 Mb.
#8065
1   ...   34   35   36   37   38   39   40   41   ...   56

 
Әдебиеттер тізімі 
1.  Шумаков П.В. ADO.NET и создание приложений баз данных в среде Microsoft Visual Studio .NET. – М. «Диалог 
мифи», 2003. – 528 с.  
2.  О.    Н.    Евсеева,    А.    Б.    Шамшев.  РАБОТА    С    БАЗАМИ    ДАННЫХ    НА    ЯЗЫКЕ  C#.    ТЕХНОЛОГИЯ АDO.NET:  
учебное  пособие /  –Ульяновск: УлГТУ, 2009. 
3.  Ишкова Э.А. C#. Начала программирования.-М.:ООО «Бином-Пресс», 2009. 
 
 
УДК 621.37/.39 (574) 
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ МОНИТОРИНГ 
ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКИХ ЛИНИИ СВЯЗИ 
 
Кемельбеков Б.Ж. – д.т.н., профессор, КазАТК (г. Алматы) 
Оспанова Н.А. – докторант специальности «РЭТ», КазАТК (г. Алматы) 
Кулакаева А.Е. – гл. специалист Службы планирования радиочастотного спектра РГП «ГТС» 
 Министерства транспорта и коммуникаций(г. Астана) 
 
Развитие  волоконно-оптических  линий  связи  (ВОЛС)  и  необходимость  обеспечения  их  безотказной 
работы  обусловило  необходимость  централизованного  мониторинга,  документирования  и  контроля  оптических 
сетей,  а  также  оперативного  выявления  предаварийного  и  аварийного  состояний  сети,  прогнозирования 
появления событий в сети.  
В  действительности  подобные  системы  пока  еще  не  позволяют  решать  множество  различных  задач  и 
интегрировать  между  собой  различные  сферы  деятельности,  но,  находясь  на  своем  месте,  такие  системы 
позволяют  значительно  эффективнее  распоряжаться  имеющимися  ресурсами  и  значительно  быстрее  и 
качественнее реагировать на различные процессы, связанные с теми или иными областями деятельности.  
Вот  почему  решением  этого  вопроса  занимается  большинство  авторов  [1-3],  предлагая  различную 
продукцию  измерения  ВОЛС.  Наиболее  эффективно  эта  задача  может  быть  решена  с  помощью  системы 
автоматического  мониторинга  оптических  волокон  (ОВ) [4],  которая  представляет  собой  комплекс  программно-
аппаратных  средств  для  мониторинга,  документирования  и  контроля  ОВ. При  этом система  мониторинга  может 

232
 
 
быть предусмотрена уже на этапах планирования и проектирования сети, особенно больших корпоративных или 
магистральных сетей [5]. 
Система  мониторинга  ВОЛС  представляет  собой  стационарную  систему  наблюдения,  обеспечивающую 
удаленную  диагностику  параметров  ВОЛС.  В  основе  системы  лежит  использование  элементарных  приборов  на 
основе  измерительных  модулей,  в  составе  которых  присутствует  рефлектометр  (OTDR)  и  коммутатор.  Тестовое 
оборудование подключается к сети через оптические коммутаторы. Система мониторинга обладает специальным 
программным  обеспечением,  возможностями  дистанционного  контроля,  содержит  возможности  интеграции  в 
геоинформационные системы, что позволяет гибко адаптировать систему к требованиям заказчика, сохраняя ее 
функциональности, а также быстро интегрировать ее в различные платформы TMN. Система мониторинга ВОЛС 
обеспечивает  мониторинг  параметров  рабочей  сети  без  нарушения  ее  связности  и  функционирования.  Она 
обнаруживает  неисправности  и  сообщает  ремонтной  бригаде,  что  именно  и  где  произошло.  Непрерывный 
контроль  за  сетью  помогает  обнаружить  и  предотвратить  несанкционированный  доступ  к  сети.  В  результате 
система  теоретически  позволяет  максимально  эффективно  работать  персоналу  службы  эксплуатации.  Принцип 
диагностики  состояния  ВОЛС  основывается  на  постоянном  сравнении  текущих  и  эталонных  рефлектограмм. 
Таким  образом,  системы  мониторинга  ВОЛС  обнаруживают  неполадки  и  деградацию  оптического  волокна, 
изучают негативные тенденции в ухудшении его параметров на сети в целом и на отдельных участках, а также 
выявляют различные аномалии. 
Автоматизированные системы мониторинга, как правило, состоят из [6]: 
- системы удалённого контроля оптических волокон (RemoteFiberTestSystem –       RFTS);
 
- программы привязки топологии сети к географической карте местности; 
- базы данных оптических компонентов, критериев и результатов контроля. 
Ядром  всей  системы  является  RFTS,  в  ней  сосредоточены  аппаратные  средства.  Остальные  составные 
компоненты  системы  –  это  программные  средства  ввода,  хранения,  обработки  и  отображения  полученных 
данных. 
Дистанционный  контроль  оптических  волокон  выполняется  оптическим  импульсным  рефлектометром, 
диагностирующим  состояние  волокна  по  обратному  рассеянию  световой  волны  при  введении  в  волокно 
зондирующих  импульсов.  При  этом  система  позволяет  производить  мониторинг  как  свободных,  так  и  занятых 
волокон. 
Основу архитектуры системы RFTS в общем случае составляют следующие функциональные элементы: 
- удалённый модуль тестирования оптических волокон (Remote Test Umt – RTU); 
-  модуль  доступа  для  тестирования  оптических  волокон  (OpticalTestAccessUnit  –  OTAU)  или  оптический 
коммутатор; 
-  устройство  управления системой  мониторинга  ВОК (Test  System  Control –  TSC)  на  базе  персонального 
компьютера,  соответствующего  программного  обеспечения,  а  также  оборудования,  обеспечивающего  связь 
между компонентами системы. 
К  дополнительным  элементам  системы  можно  отнести  пассивные  оптические  компоненты  (оптические 
мультиплексоры WDM, оптические фильтры), вводимые в сеть мониторинга при активном тестировании, а также 
средства  документирования  (принтер),  отображения  и  передачи    приёма  аварийных  сообщений  (колонки  для 
звуковой сигнализации, факс, пейджер). 
Удалённый модуль тестирования RTU представляет собой корзину, монтируемую в стойку 19" и или 2,3" 
(в зависимости от производителя), в состав которой входят: 
- один или два оптических модуля рефлектометра; 
- набор интерфейсных плат для обеспечения связи между компонентами системы; 
-  плата  компьютера  для  хранения  и  обработки  данных  в  процессе  мониторинга  и  другие 
функциональные компоненты
-  устройство  управления системой  мониторинга  ВОК (Test  Svstem  Control –  TSC)  на  базе  персонального 
компьютера,  соответствующего  программного  обеспечения,  а  также  оборудования,  обеспечивающего  связь 
между компонентами системы. 
Все  системы  RFTS,  как  правило,  строятся  по  одной  и  той  же  схеме.  При  этом  выделяют  следующие 
функциональные элементы и устройства [7]: 
- аппаратную часть; 
- систему управления; 
а также интегрированные элементы: 
- геоинформационную систему (ГИС) привязки топологии сети к карте местности; 
- базы данных ОК, оборудования сети, критериев и результатов тестирования ОК ВОЛП и сети в целом, и 
другие внешние базы данных. 
Аппаратная часть включает: 
- блоки дистанционного тестирования волокон RTU (Remote Test Unit), в которые могут устанавливатьсямодули 
оптических рефлектометров OTDR (Optical TimeDomainReflectometer), модули доступа для тестирования волокон 
OTAU (OpticalTestAccessUnit) – оптические коммутаторы и другие модули; 
- центральный блок управления TSC (Test System Control) системой RFTS – центральный сервер; 
- станцииконтролясети ONT (Optical Network Terminal). 

233
 
 
Автоматизированные  системы  непрерывного  мониторинга  ОК  сетей  связи  выпускаются  рядом 
зарубежных  компаний.  В  настоящее  время  на  российском  рынке  представлены  четыре  системы  RFTS, 
выпускаемые ведущими мировыми производителями подобного оборудования: 
- AccessFiber (компания Agilent Technologies, бывшая Hewlett-Packard, HP); 
- Atlas (компания Wavetek Wandel&Goltermann); 
- FiberVisor (компания EXFO); 
- Orion (компания GN Nettest). 
Известны  также  системы  RFTSSmartLGX  (LucentTechnologies),  OCN-MS  (NicotraSistemi)  и  некоторые 
другие, но они слабо представлены на отечественном рынке. 
Окончательный  выбор  той  или  иной  системы  должен  производиться  с  учётом  стоимости  конкретной 
системы мониторинга ОК для всей планируемой сети и с учётом её дальнейшего развития. 
Оптический  рефлектометр  определяет  динамический  диапазон,  необходимый  для  измерения  данных 
потерь с точностью ±0.05 дБ, если ослабление кабеля составляет 

=0.3 дБ/км, а необходимый односторонний 
SNR не превышает 10 дБ при общих потерях волокна, равных 
 
дБ
км
км
Б
15
50
3
.
0
0





                                                  (1) 
 
Отсюда, необходимый динамический диапазон OTDR составит  
 
дБ
дБ
дБ
дБ
D
5
.
25
5
.
0
15
10




                                     (2) 
 
Здесь 0.5 дБ потери в месте стыка добавляются к динамическому диапазону из-за того, что шум, который 
в конечном итоге ограничивает достигаемую точность, выделяется после события. 
Главным  отличием  бриллюэновского  рассеяния  от  рэлеевского  является  то,  что  вызывающие  его 
неоднородности двигаются. В этом случае вследствие эффекта Доплера оптическая частота рассеянного сигнала 
будет  отличаться  от  частоты  лазера  и,  как  следствие,  от  частоты  рэлеевского  рассеяния.  Более  того, 
бриллюэновский  сдвиг  частот  пропорционален  скорости  звука  и  зависит  от  натяжения  волокна,  подобно  тому, 
как натяжение струны меняет её тон. Бриллюэновский рассеянный свет появляется в результате взаимодействия 
между высококогерентным падающим светом и звуковой волной, вызываемой падающим светом в оптоволокне. 
Частота  рассеянного  света  сдвинута  относительно  частоты  падающего  света  на  величину,  определяемую 
материалом. 
Метод  бриллюэновской  рефлектометрии  обладает  двумя  основными  преимуществами.  Во-первых,  это 
практически единственный оптический метод, позволяющий измерить величину абсолютного натяжения волокна. 
Для этого достаточно измерить частоту максимального сигнала в спектре бриллюэновского рассеяния, и при этом 
нет  необходимости  подвергать  волокно  дополнительному  растяжению.  В  других  же  известных  оптических 
методах  измеряется  величина  удлинения  волокна,  возникающего  при  создании  в  волокне  дополнительного 
натяжения,  что  делает  эти  методы  непригодными  для  определения  натяжения  волокна,  уложенного  в  линию 
передачи.  Во-вторых,  бриллюэновское  рассеяние  приводит  к образованию  обратной  волны  в  волокне. Поэтому, 
зондируя  волокно  короткими  импульсами  и  сканируя  несущую  частоту  этих  импульсов,  можно  найти 
распределение  вдоль  волокна  спектра  бриллюэновского  рассеяния  и,  соответственно,  частоты  максимального 
сигнала в этом спектре. 
Для  измерения  распределения  натяжения  вдоль  ОВ  необходимы  приборы,  выполняющие  функции 
оптического импульсного рефлектометра и оптического анализатора спектра. Схема построения такого прибора 
представлена ниже [8].  
Как показано на рисунке 1, с одной стороны в волокно вводится излучение лазера накачки с частотой 
f
H

а с другой стороны – излучение зондирующего лазера с частотой 
f
c
. После прохождения через акустооптический 
модулятор (АОМ) частота излучения накачки становится равной 
f
Н

f
, где Δ

– смещение частоты, создаваемое 
акустооптическим  модулятором.  Далее  излучение  накачки  модулируется  по  амплитуде  с  помощью 
электроабсорбционного  модулятора  (ЕОМ),  усиливается  с  помощью  оптического  усилителя  мощности  (EDFA)  и 
вводится в тестируемое волокно. 
 
Рисунок 1. Оптическая схема бриллюэновского анализатора 
 

234
 
 
Коэффициент  бриллюэновского  усиления  зависит  от  состояния  поляризации  излучения  накачки  и 
сигнала. Максимальное усиление достигается, когда эти состояния одинаковы в месте взаимодействия этих волн 
(на ширине импульса накачки). Из-за двулучепреломления волокна эти состояния поляризации изменяются вдоль 
волокна, вообще говоря, случайным образом и их вариации приводят к замираниям отклика фотоприёмника. Для 
того  чтобы  устранить  эти  замирания,  перед  оптическим  усилителем  устанавливается  фарадеевский  вращатель 
(FC),  периодически  изменяющий  состояние  поляризации  проходящего  через  него  излучения.  Во  встречном 
направлении  в  волокно  вводится  излучение  от  зондирующего  лазера  с  частотой 
f
c
.  Это  излучение  усиливается 
при  взаимодействии  с  импульсной  накачкой  за  счёт  эффекта  SBS,  проходит  через  волокно  и  направляется  с 
помощью  оптического  ответвителя  на  вход  фотоприёмника.  Узкополосный  оптический  фильтр,  установленный 
перед фотоприёмником, не пропускает на фотоприёмник сигнал релеевского рассеяния (на частоте 
f
H
+ Δ
f
). 
Таким  образом,  применение  данных  систем  мониторинга  позволяет  по  новому  подойти  к  вопросу 
тестирования оптических кабелей и обслуживанию оптических сетей, обеспечивая: 
-  среднее  время  локализации  и  идентификации  неисправности  ВОЛП,  не  превышающее  10  минут,  в  то 
время как при традиционном способе оно измеряется часами; 
-  отображение  обнаруженной  неисправности  на  географической  карте,  что  благодаря  базе  данных 
топологии оптической сети упрощает обслуживание последней; 
-  прогноз  возможных  неисправностей  сети,  так  как  осуществляется  систематическое  накопление 
результатов измерений оптических элементов, анализ которых способствует предупреждению ошибок; 
-  возможность  сравнения  базы  данных  результатов  измерений  с  результатами  текущих  измерений,  что 
гарантирует подлинность накопленных данных; 
-  значительное  сокращение  парка  оборудования,  необходимого  для  обслуживания  участков  сети,  что 
устраняет проблемы, свойственные использованию этого оборудования. 
Системы  мониторинга  и  ранней  диагностики  повреждений  оптических  кабелей  связи  позволяют 
обслуживающему  персоналу  в  реальном  масштабе  времени  (практически  мгновенно)  узнавать,  где  произошёл 
сбой  и  каков  уровень  потерь  в  волокне  ОК  ВОЛП.  Это  намного  сокращает  время  поиска  неисправностей  и 
упрощает  проведение  профилактического  обслуживания  ВОЛП.  Учитывая  размеры  современных  цифровых 
волоконно-оптических  сетей,  важность  и  объёмы  передаваемой  по  ним  информации,  экономическую 
эффективность применения системы мониторинга трудно переоценить. 
 
Ключевые слова: рефлектометр, мониторинг, волокно, оптический сигнал, динамический диапазон. 
 
Резюме 
В  статье  анализированы  задачи  мониторинга  волоконно-оптических  сетей,  принципы  технической 
реализации  систем  контроля  оптических  волокон,  алгоритмы  обработки  импульсно-рефлектометрической 
информации,  а  также  рассматриваются  методы  ранней  диагностики  повреждений  оптических  волокон, 
основанные  на  использовании  эффектов  бриллюэновского  рассеяния,  и  принципы  технической  реализации 
анализаторов натяжения/потерь. 
 
Кілттік сөздер: рефлектометр, мониторинг, талшық, оптикалық сигнал, динамикалық диапазон. 
 
Түйіндеме 
Мақалада  талшықты-оптикалық  желілердің  мәселелері,  оптикалық  талшықты  бақылаужүйелерінің 
техникалық  іске  асу  принциптері,  ақпаратты  импульсті-рефлектометриялық  өңдеу  әдістері  және  бриллюэндік 
шашырау  әсерін  қолдануда  негізделген,  оптикалық  талшықтың  бұзылуының  ерте  диагностикасының  әдістері 
қарастырылған, оған қоса тарту/жоғалту анализаторларын техникалық іске асыру принциптері талданды. 
 
Список литературы 
 
1. Н. И. Горлов. Мониторинг и методы ранней диагностики повреждений оптических волокон. Вестник СибГУТИ, 
2008 г., №2. с.78 
2. Р. Л. Новик. FIBERTEST: Мониторинг оптических волокон. ФОТОН–ЭКСПРЕСС, 2005 г., №5.с.24 
3. И.И. Власов, Д. В.Сладких. Система мониторинга ВОЛС OPTICALNETWORKMANAGEMENTSYSTEM (ONMS) ATLAS. 
ФОТОН–ЭКСПРЕСС, 2007 г., №5.с.19 
4. Иванов А.Б. Волоконная оптика. Компоненты, системы передачи, измерения. – М., 1999.с.95 
5.  Шмалько  А.В.,  Гаскевич  Е.Б.,  Убайдуллаев  P.P.  RFTS  –  системы  мониторинга  ВОЛС.  ВКСС.  Connect,  2001,  № 
1.с.12 
6. Радомиров Л. В., Скопин Ю. Г, Иванов А. Б. Методы и оборудование удалённого тестирования ВОЛС. Вестник 
связи. –1998. – №5. с. 64 
7.  Некрасов  С.  Е.  Системы  дистанционного  мониторинга  оптических  кабелей.  Технологии  и  средства  связи.  – 
2000. – №5. с. 28 
8. Листвин А. В., Листвин В. Н. Рефлектометрия оптических волокон. – М.: ЛЕСАРарт, 2005. с.208  
 
 
 
 

235
 
 
УДК 04.92.93 
ЖЕСТОВЫЙ ЯЗЫК И ПРОБЛЕМЫ ЕГО  РАСПОЗНАВАНИЯ 
 
Ю. Крак
1
, С. Кудубаева
2
, Г. Ермагамбетова
2
 
 
1
Киевский национальный университет им. Т. Шевченко,
yuri.krak@gmail.com
;  
2
Костанайский госуниверситет им. А. Байтурсынова, saule.kudubayeva@gmail.com 
 
Многие исследователи искали связь между речью и жестами. Kendon предложил расположить в порядке 
зависимости речь/жест: 
- жестикуляция (жесты ударения, связующие жест); 
- языкоподобные жесты (изобразительные жесты); 
- мимика, пантонима (пантомимические жесты); 
- символы (дейктические жесты); 
- язык жестов Символические жесты). 
Чем ближе группа к последней группе "язык жестов", тем снижается необходимость в сопровождающей 
речи,  жесты становятся  более  подобны  языку.  Например,  язык  жестов  (язык  глухонемых)  учитывает  многое  из 
синтаксических  и  семантических  особенностей  речи,  поэтому  не  нуждается  в  речи  для  интерпретации.  Однако 
изобразительные жесты не могут быть поняты без дополнительной информации. 
Языкам свойственны различные диалекты, жестовый язык глухих  не является исключением. Жестовый 
язык  глухих,  как  и  любой  другой,  имеет  различные  диалекты.  Жестовый  язык  глухих  редко  используется  на 
телеканалах,  к  тому  же  в  отличии  от  устной  речи  не  имеет  распространенного  письменного  эквивалента,  как 
результат,  он  имеет  диалектические  различия  даже  в  пределах  области.  Наличие  некоторого  «эталона» 
жестовых единиц (дактилем) в записи позволит облегчить проблему диалектов
Сейчас  жестовый  язык  можно  изучать с  помощью  учителя, книги  или  видеозаписи.  Но каждый  учитель 
имеет «свой» дактильный жестовый язык, его аудитория обучения ограничена, учитель как «медиа носитель» не 
копируется,  нельзя  повторить  /  увидеть  жест  вне  учебы.  При  обучении  с  помощью  книги  [1]:  двумерное 
изображение  не  передает  динамики  и  деталей  жестовых  единиц,  книга  не  является  интерактивным  медиа-
носителем. Даже более современный способ представления жеста с помощью видеоизображения [2] имеет свои 
недостатки: большой объем данных, невозможность рассмотреть жест с разных сторон, кроме того, из отдельно 
записанных  жестов  нельзя  составить  предложение,  которое  бы  выглядело  естественно,  так  как  видео  не 
является интерактивным медиа-носителем. 
Но перед многими учеными стоит проблема архи сложная, это проблема распознавания жестов.  
Российская  исследовательская группа  из Московского государственного технического университета им. 
Н. Э. Баумана  много  лет  занимается  исследованиями  в  области  компьютерной  лингвистики,  ИИ  и  мультимедиа-
технологий, которые они пытаются перенести и на жестовый язык. Им удалось добиться некоторых результатов 
по ряду вопросов  о распознавании жестов, однако  считают, что они  как и весь мир только в начале пути. 
Из  опыта  работ  по  распознаванию  жестовой  речи и  анализа  работ  зарубежных  коллег  в  данном 
направлении, выявлено, что   проблема распознавания жестов многослойная: 
1.       Жестовые  диалекты,  которые  во  многом  определяются  конкретной  сурдошколой,  сурдосредой. 
Они  часто  не  заметны  обычным  людям,  но  скорость,  траектория,  амплитуда,  углы  и  т.д.,  к  которым  приучены 
разные  жестоговорящие  люди,  являются  принципиальными  для  систем  распознавания.  А  диалектов  как  и  в 
звучащем языке – огромное количество. К сожалению жестовые диалекты очень плохо изучены. 
2.      На  указанные  факторы   (скорость,  траектория,  амплитуда,  углы  и  т.д.)  влияют  также 
эмоциональное  состояние  человека,  его  физиологические  и  другие  особенности.  К  сожалению  вариации  очень 
разнообразны  даже  внутри  одной  диалектической  группы.  Это  означает,  что  нужно  создавать  обучающую 
выборку на сотнях, если не больше, представителей. 
3.       Важно еще понимать, что визуальное представление, в отличие даже от голоса (где помехи можно 
хоть как-то отделить), очень зависит от освещения, одежды жестоносителя, точки обзора и других факторов. 
4.      И  это  только  некоторые  проблемы  входных  данных,  но  дальше  идет  почти  полный  вакуум  в 
вопросах  компьютерного  представления  моделей  жестов,  даже  их  описание  в  геометрических  математических  
аппаратах  затруднительно.  А  уж  символьное  представление  –  для  обработки  в  компьютере   как  языка  –  тут 
совсем нет никаких результатов. 
5.      Но  даже  если  решить  все  вышеуказанные  проблемы,  то  останется  ситуация  почти  полной 
неизученности жестов как естественного языка, со всеми лингвистическими аспектами. И задача автоматического 
перевода  с  одного  языка  на  другой  до  сих  пор  не  решена,  хотя  ведущие  ученые  и  компании  этим  занимаются 
более 50 лет. 
Алгоритм  и  реализация  оптимального  по  времени  расчета  состояния  пространственной  модели  при  ее 
высокой  размерности,  наличия  скелета,  близкого  к  скелету  руки  человека,  и  обычных  мультимедийных 
требований  к  аппаратной  части  компьютера  выполнены  украинскими  учёными  Киевского  национального 
университета  имени  Т.  Шевченко.  Рассматривая  алгоритмы  расчета  поверхности  модели  с  целью  выявления 
наиболее  эффективного,  они  предложили  метод  изображения  дактилированного  слова  на  основе  отдельных 
дактилем,  при  этом  для  проведения  вычислений  задействовали  все  ядра  процессора.  Под  оптимальным  по 
времени расчетом подразумевают время, которое соответствует частоте смены 30 и более кадров в секунду. 

236
 
 
Современное  развитие  компьютерной  техники  делает  возможным  использование  более  эффективного 
подхода  к  обучению  жестовому  языку,  в  частности  дактильному  жестовому  языку,  который  рассматривается  в 
данной  работе.  Использование  компьютерных  технологий  будет  способствовать  уменьшению  количества 
диалектов, благодаря распространению «эталонных» жестов. Более того, легкость копирования и использования 
программ,  а  также  возможность  работы  по  сети  Интернет  [3],  которая  позволяет  отображать  дактилемы  на 
компьютерах  различной  мощности,  будет  способствовать  распространению  знаний  и  навыков  владения 
дактильным жестовым языком 

Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   34   35   36   37   38   39   40   41   ...   56




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет