Исследование адаптивного порогового резервирования

• Автор: Шония, Георгий Гивиевич
• Шифр специальности: 05.12.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Тбилиси
• Количество страниц: 116 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

Введение: Задача адаптивного порогового резервирования

§0.1 Общая характеристика работы

Актуальность темы

Цель работы

Методы исследования

Задачи исследования

Научная новизна

В методическом плане:

В прикладном плане:

Научная значимость работы
Достоверность основных научных положений
Личный вклад автора
Практическое значение
Апробация работы
Публикации
Структура диссертации
Выносимые на защиту положения
§0.2 Аналиический обзор современного состояния исследований по
пороговому резервированию
Глава первая: Модель порогового резервирования
§1.1 Описание объекта исследования
§1.2 Метод обобщённого расстояния
§1.3 Энтропийный подход
§1.4 Связь весов, определяемых методом обобщённого расстояния
энтропийный подходом
§1.5 Классификация видов адаптации пороговых решающих органов
Глава вторая: Циклическая адаптация пороговых органов
§2.1 Общие замечания
§2.2 Циклическая адаптация без обратной связи
§2.3 Циклическая адаптация с обратной связью
Глава третья: Непрерывная адаптация пороговых органов
§3.1 Предварительные замечания
§3.2 Непрерывная адаптация без обратной связи по алгоритму УидроуХоффа
§3.3 Непрерывная адаптация с обратной связью по алгоритму УидроуХоффа
§3.4 Непрерывная адаптация пороговых органов по алгоритму унифицированного поощрения и индивидуального наказания (УПИН)
Глава четвёртая: Релейная адаптация пороговых органов
§4.1 Синтез линейной дискретной цепи с постоянными параметрами
§4.2 Структурный анализ схем индикации критического состояния входов
порогового органа с релейной адаптацией
Заключение: Краткая сводка результатов и выводы
Литература
Приложения
Приложение П
Приложение П
Приложение П.З
ЗАДАЧА АДАПТИВНОГО ПОРОГОВОГО РЕЗЕРВИРОВАНИЯ
§0.1 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Обеспечение надёжности двоичных информационных каналов методами введения избыточности представляется важнейшим аспектом проблемы проектирования цифровых телекоммуникационных систем. Повышение интереса к теории надёжности в последние годы, вызванное стремлением предотвратить отказы сложных комплексов, используемых в авиации, космической технике, энергетике и транспорте, стимулировало развитие и совершенствование методов введения избыточности для обеспечения работоспособности управляющей сложными объектами вычислительной техники. Известные к настоящему времени методы введения избыточности в вычислительные устройства основаны на применении:
• органов голосования и устройств, использующих статистическую теорию принятия решений;
• схем релейного типа со специальной архитектурой;
•теории кодирования;
• схем со сложной внутренней структурой соединений;
•логической стабилизации.
Тем не менее проблема проектирования надёжных логических структур и двоичных информационных каналов с избыточностью всё ещё остаётся малоизученной и актуальной. В частности дополнительного рассмотрения требует вопрос об адаптивном пороговом резервировании, то есть вопрос об управлении весами входов порогового решающего органа с целью их приведения в соответствие с текущими вероятностями последних. Крайне необходимо выявить особенности различных стратегий такого управления, задачей которого является обеспечение более надёжным входам большего влияния на принимаемое решение по сравнению с менее надёжными входами. Последнее означает, что в каждый момент времени вес любого входа решающего элемента (органа) должен определяться вероятностью ошибки этого входа в указанный момент. Однако, поскольку мы не располагаем использующими те или иные физические явления датчиками вероятностей ошибок двоичных каналов, то фактически могут определяться лишь статистические оценки

Для минимизации £ I достаточно знать байесовскую разделяющую функцию У0(х), определяемую формулой (3.2.4) с неизвестными точно значениями вероятностей ц, (г = 1, п +1).
Чтобы обойти это затруднение, будем рассматривать I в качестве зашумленного значения функции У0(х). Тогда весовой вектор
___ Г
а = (а,, а2, •••, ап, аи+1) , минимизирующий е, также будет минимизировать и функцию критерия
,/(х,д) = М ~^) ■ (3.2.7)
Взяв частные производные функции критерия по весам а1, получим:
2 )•*
^ д^х,а)

і = 1,«
Полагая, что, вместо действительных значений И0Дх,а), наблюдают их зашумленные значения
такие, что
(3.2.8)

К{х’3)=2у£аіхі-2-х, і = ,п +
Ц/г», {х-Э) = Ср, (■?,«)(
г = 1,и + 1 [
?(х,а) = М (П0і(х,а)-/г0,.(х,й))2| -< I
г = 1,и +1
при всех значениях весов а, (г = 1,и + і), где Ь< оо- положительная константа, можно воспользоваться алгоритмом Роббинса-Монро [б4] для итеративного определения нуля а1 функции ЄОІ(х,а),і = 1,и + 1.