авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Методы и средства повышения эффективности телекоммуникационных систем для передачи геолого-технологических и геофизических данных

На правах рукописи

ТАРАСОВ Никита Алексеевич МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ПЕРЕДАЧИ ГЕОЛОГО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ДАННЫХ Специальность 05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

УФА – 2013 4 1

Работа выполнена в ОАО «Башнефтегеофизика», г. Уфа Научный руководитель д-р техн. наук, с.н.с., Коровин Валерий Михайлович

Официальные оппоненты: д-р техн. наук, доцент Кузнецов Игорь Васильевич ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» к-т техн. наук, Зевиг Владимир Георгиевич ведущий специалист отдела промышленной автоматизации Департамента индустриаль ных решений ООО «СИТРОНИКС» Ведущая организация ООО «НПП «ВНИИГИС», г. Октябрьский

Защита диссертации состоится «24» мая 2013 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.07 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного авиационного технического университета.

Автореферат разослан «18» апреля 2013 года.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, доцент И. Л. Виноградова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Задачи построения систем, ис пользующих беспроводные каналы там, где раньше в качестве линий связи использовались кабели, актуальны в самых разных прикладных областях.

Особенно важен вопрос перехода на беспроводную связь в распределен ных системах сбора данных, управления и автоматизации, где число уст ройств в сети может достигать сотен и тысяч. Известен ряд практических задач, в которых требуется контролировать состояние некоторого множе ства датчиков или простых исполнительных устройств, размещенных на относительно небольших расстояниях и к которым затруднительно или нежелательно подводить проводные линии связи. В некоторых случях прокладка проводных линий вообще невозможна по технологическим или организационным причинам.

Среди наиболее известных беспроводных технологий можно выде лить: Wi-Fi, Wi-Max, Bluetooth, Wireless USB и относительно новую тех нологию – ZigBee, которая изначально разрабатывалась с ориентацией на промышленные применения. На сегодняшний день ZigBee является наибо лее перспективной технологией для построения беспроводных сетей с не большими объемами передаваемой информации. При передаче геолого технологической и геофизической информации по радиоканалам основной проблемой становится проблема согласования исходного потока данных с пропускной способностью канала связи. В последнее время широкое рас пространение нашли системы удаленного контроля и управления процес сами строительства скважин – мониторинг. Для реализации системы мони торинга требуется передавать помимо данных ГИС и ГТИ, видеоинформа цию. В этом аспекте проблема передачи больших потоков данных стано вится особенно острой.

Следовательно, решение задачи повышения эффективности теле коммуникационных систем для передачи геолого-технологических и гео физических данных является актуальной как в научном, так и в практиче ском плане.

Степень разработанности темы. Общая проблема повышения эф фективности телекоммуникационных систем, при передачи информации по ограниченным по полосе каналам, является актуальной задачей и ис следовалось рядом российских и зарубежных ученых, таких как Котельни ков В.А., Шеннон К., Найквист Г., Тихонова В.И., Коуэна Ф.Н., Гранта П.М., Харатишвили Н.Г., Гольденберга Л.М., Капеллини В, Хуанга Т.С., Скляр Б., Прокис Дж., Шахновича И.В.

Основными направлениями повышения эффективности систем пе редачи данных является экономное кодирование, использование методов сжатия исходной информации, коррекция формы импульса на приемной и передающей стороне и вторичного уплотнения сигналов.

В области передачи геолого-технологических и геофизических дан ных данная проблема решалась в работах В.М. Коровина, Е.М. Митюшин, Р.Т. Хамадинов, С.Н. Шматченко, Т. Н. Нестеровой, М.Г. Лугуманова, А.А. Иванова.

В данной работе, проблема передачи больших потоков данных ре шается путем совершенствования метода дифференциально-импульсной кодовой модуляции с предсказанием на основе использования прогнози рующего фильтра базирующегося на методе многомерной линейной экст раполяции. Цифровой фильтр, осуществляет дифференциально импульсное кодирование, позволяющее без потери информации сжать первичный поток данных. Разработана методология синтеза цифровых прогнозирующих фильтров, позволяющих повысить информационную ем кость радиоканала передачи геолого-технологической и геофизической информации. В работе решается задача построения дифференциально импульсного кодового модулятора, предназначенного для повышения эф фективности функционирования радиосети передачи дынных стандарта IEEE 802.15.4 ZigBee, который является наиболее перспективной системой при построении беспроводных корпоративных персональных сетей.

Объект исследования являются телекоммуникационные системы для передачи геолого-технологических и геофизических данных.

Предмет исследования. Дифференциально-импульсная кодовая модуляция с предсказанием сигнала для передачи геолого технологических и геофизических данных.





Цель работы. Разработка методов и средств повышения эффектив ности телекоммуникационных систем для передачи геолого технологических и геофизических данных.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать метод предсказания значений сигнала в потоке данных по предшествующим значениям, позволяющий прогнозировать значения сигналов в условиях нестационарности исходного потока дан ных.

2. Разработать метод дифференциально-импульсной кодовой мо дуляции, позволяющий повысить информационную емкость канала пере дачи данных за счет избыточности.

3. Разработать алгоритм кодирования для использования в пере дачи данных по радиоканалам в стандарте IEEE 805.15.4 ZigBee.

4. Разработать структуру дифференциально-импульсного кодово го модулятора, позволяющую синтезировать кодирующие устройства, адаптируемые к нестационарным условиям.

5. Разработать структуру телекоммуникационной системы пере дачи данных при проведении геолого-технологических и геофизических исследований.

Методы исследований. В работе использованы основные положе ния теории передачи, цифровой фильтрации и модуляции сигналов, слу чайных процессов, применены методы математического моделирования, в том числе компьютерного.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Метод предсказания значений сигнала в потоке данных по предшествующим значениям, основанный на многомерной линейной экст раполяции, позволяющий прогнозировать значения сигналов в условиях нестационарности исходного потока данных.

2. Метод дифференциально-импульсной кодовой модуляции на основе прогнозирующего МЛЭ фильтра, позволяющий снизить информа ционную избыточность.

3. Алгоритм кодирования на основе дифференциально импульсного кодового модулятора для использования в передачи данных по радиоканалам в стандарте IEEE 805.15.4 ZigBee.

4. Структура многоотводного дифференциально-импульсного ко дового модулятора, позволяющая синтезировать кодирующие устройства, адаптируемые к нестационарным условиям.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработан метод предсказания значений сигнала в потоке данных по предшествующим значениям, отличающийся тем, что из исход ного одномерного сигнала формируется многомерная композиция, к кото рой применяется эвристический метод многомерной линейной экстрапо ляции.

2. Разработан метод дифференциально-импульсной кодовой мо дуляции на основе прогнозирующего МЛЭ фильтра, отличающийся тем, что не требует определения корреляционных характеристик сигнала и по зволяет снизить информационную избыточность за счет экстраполяции.

3. Разработан алгоритм дифференциально-импульсного кодиро вания, основанный на использовании многомерной линейной экстраполя ции, отличающийся тем, что коэффициенты прогнозирующего фильтра за висят от входного сигнала таким образом, что ошибка экстраполяции не уменьшается.

4. Разработана структура многоотводного дифференциально импульсного кодового модулятора, на основе метода многомерной линей ной экстраполяции, отличающегося тем, что позволяет адаптироваться к нестационарным сигналам.

Обоснованность и достоверность результатов диссертации Обоснованность результатов, полученных в диссертационной рабо те, базируется на использовании апробированных научных положений и методов исследования, согласованности результатов с известными теоре тическими положениями. Достоверность полученных результатов и выво дов подтверждается результатами проведенных численных и измеритель ных экспериментов.

Практическая значимость результатов. Практическая значи мость полученных результатов заключается в повышение эффективности телекоммуникационной системы для передачи геолого-технологических и геофизических данных, с использованием ДИКМ с адаптивным прогнози рующим фильтром на основе многомерной линейной экстраполяции.



Основные результаты работы внедрены при проектировании тесто вой системы на Ванкорском месторождении (Красноярский край, Турухан ский район) при проведении ГТИ и ГИС на скважинах №№ 612,611 куст 111 и в учебном процессе Уфимского государственного авиационного тех нического университета при проведении практических и лабораторных за нятий по дисциплине «Математические основы цифровой обработки сиг налов» и «Основы построения телекоммуникационных систем».

Апробация работы. Основные результаты работы обсуждались на VI Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», г. Уфа, 2005г., на V Молодежной науч но-практической конференции «Промысловая геофизика: Проблемы и пер спективы», г. Уфа, 2011 г.;

на II Международной заочной научно технической конференции «Информационные технологии. Радиоэлектро ника. Телекоммуникации (ITRT-2012)», г. Тольятти, 2012 г.;

на17-ой Меж дународной научно-технической конференции «Проблемы передачи и об работки информации в сетях и системах телекоммуникаций», г. Рязань, 2012 г.

Публикации. Результаты диссертационной работы отражены в публикациях, в 3 научных статьях в периодических изданиях из списка ВАК, в 7 материалах международных и российских конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введе ния, четырех глав, заключения и библиографического списка, и изложена на 116 страницах машинописного текста. Библиографический список включает 92 наименования литературы.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Во введении обоснована актуальность темы исследований, сфор мулирована цель работы и решаемые в ней задачи, научная новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.

В первой главе представлен анализ особенностей функционирова ния систем при передачи геолого-технологических (ГТИ), геофизических (ГИС) и данных видеонаблюдения. При передаче геолого-технологической информации с буровых кустов периодически возникает необходимость включения в поток данных не только данные нескольких десятков датчи ков, но и видеоинформации, а также геолого-геофизические каротажные данные, поэтому возникают трудности, связанные с ограниченной пропу скной способности канала передачи и большой информационной емкостью исходных данных, это позволяет сделать вывод о том, что необходимо со вершенствовать методы анализа, фильтрации и передачи данных ГТИ, ГИС и данных видеонаблюдения, получаемых с помощью специального регистратора, для передачи по радиоканалам.

Проведено изучение и анализ исходной передаваемой информации, технических особенностей передачи данных ГТИ, ГИС и видеотрафика.

Исследования ГТИ являются составной частью геофизических исследова ний бурящихся скважин и предназначены для осуществления контроля процессов, происходящих в скважине, на всех этапах ее строительства.

Техническое обеспечение геолого-технологических исследований состоит из оборудования, размещенного непосредственно на буровой установке и регистрирующей аппаратуры, находящейся в станции ГТИ.

Проведен анализ оптимальных и квазиоптимальных методов оцен ки сигналов, на основе различных фильтров. Рассмотрены оптимальные фильтры минимизирующие условное математическое ожидание случайной величины и оптимальные линейные фильтры Колмогорова-Винера по критерию минимума СКО.

Представлен анализ технологий передачи данных ГТИ и ГИС. Про водится анализ беспроводных сетей и предлагается для передачи данных использовать стандарт IEEE 805.15.4 ZigBee, в котором в зависимости от частоты (0,868-2,4 ГГц), на частоте 2,4 ГГц по 16-ти каналам с шагом МГц между каналами (разрешено для использования во всех странах ми ра), максимальная скорость составляет 20-250 Кбит/с при использовании квадратурной офсетной фазовой модуляции(O_QPSK).

Протокол ZigBee изначально разрабатывался для для решения ши рокого круга прикладных задач, связанных с распределенным сбором, ана лизом и передачей информации: мониторинг технологического процесса, сбор информации со множества датчиков;

мониторинг температуры, рас хода воздуха, присутствия людей и управление оборудованием для под держания микроклимата;

управление освещением;

управление энерго снабжением;

сбор показаний квартирных счетчиков газа, воды, электро энергии;

пожарная сигнализация;

мониторинг состояния несущих конст рукций зданий и сооружений.

Среди свойств ZigBee следует особо выделить поддержку сложных топологий сетей. Именно за счт этого, при относительно малой макси мальной дальности связи двух близлежащих устройств, возможно дости жение большей зоны покрытия сети в целом. Также этому способствует 16-ти битная адресация, позволяющая объединять в одну сеть более 65 ты сяч устройств.

Основными особенностями данной сети является самоорганизация и адаптивность к изменениям в условиях эксплуатации. Это свойство ос новано на том, что каждый узел следит за своими соседями, постоянно об новляя маршрутные таблицы на основе оценки мощности принятых от них сигналов. В результате, при изменении пространственного расположения соседей или выходе из сети одного из устройств, вычисляется новый мар шрут следования сообщения. Это преимущество является исключительно важным в сетях, функционирующих на промышленных объектах в жест ких условиях эксплуатации при наличии промышленных помех, а также в тех случае, когда часть узлов находится на движущихся устройствах, на пример, станциях геолого-технологических исследований (ГТИ) и геофи зических исследований (ГИС).

Вторая глава посвящена разработке метода синтеза авторегресси онных фильтров для повышения эффективности телекоммуникационных систем передачи геолого-технологической информации по радиоканалам стандарта IEEE 805.15.4 ZigBee.

Приведены теоретические основы дифферинциально-импульсной кодовой модуляции (ДИКМ). Рассматривается одноотводный и N отводный модулятор с предсказанием. Рассмотрена методология много мерной линейной экстраполяции. В качестве математической основы для разработки метода диффренциально-импульсной кодовой модуляции был выбран метод многомерной линейной экстраполяции (МЛЭ).

Метод МЛЭ позволяет решить широкий круг задач проектирования и оперативного управления и по своей эвристической математической сути и универсальности находится в одном ранге с такими математическими парадигмами, как метод сплайнов, метод группового учета аргумента, ней ронные сети. По простоте реализации, возможности использования в адап тивных системах и высокой эффективности в ряде случаев МЛЭ занимает более высокие позиции.

Суть МЛЭ состоит в следующем. Пусть имеется некоторая система, преобразующая вектора входных данных X i в выходные Yi. При этом чис ло наблюдений за системой k мало и недостаточно для априорного по строения линейной модели:

Y L( X ), (1) т.е. k n 1, (2) где n - размерность вектора X i.

В условиях информационной недостаточности, можно построить линейную модель системы на векторных подпространствах X i ' и Yi ', образованных совокупностью наблюдений за системой X i ;

Yi, i 1, k (3) Подпространства X ' и Y ' являются гиперплоскостями в про i i странствах X и Y, образованных совокупностью наблюдений (3):

i i X ' X ( X X ), k (4) i 1 i i i i Y ' Y (Y k Yi). (5) i i i i Рассматривается метод повышения точности прогнозирующих фильтров на основе многомерной линейной экстраполяции. В основе ис ходного алгоритма МЛЭ положено предположение о том, что пространст во наблюдений сигнала, на котором происходит обучение системы фикси ровано (неподвижно).

В этом случае задача ставится как задача минимизации расстояния в Евклидовой метрики между обучающим подпространством X, постро енным на векторах X 1, X 2 и вектором новой ситуации X 3 по параметру.

Для повышения точности линейной экстраполяции можно использовать идею подвижных пространственных ситуаций (оболочек), заключающаяся в том, чтобы сдвинуть или повернуть подпространство X таким образом, чтобы сблизить подпространство с вектором X. Этого можно достигнуть двояким образом.

X2 X {X’} X3 X {X} {X} X1 X X2 X {X’} X X а) b) Рисунок 1 – а) Метод сдвига подпространств ситуаций, b) метод поворота под пространств ситуаций В частности, если произвести сдвиг подпространства X, то в ре зультате векторы X 1, X 2 преобразуются в вектора pX1, pX 2 (рисунок 1), где p – параметр сдвига (масштабный множитель). Тогда подпространство обучающих ситуаций можно записать в виде X pX1 ( pX 2 pX1 ) p[ X1 ( X 2 X1 )] В сдвинутом пространстве расстояние между подпространст вом X и вектором X будет иметь вид:

X X { p[ X1 ( X 2 X 1 )] X }2 (6) Тогда прогнозируемое значение определится из выражения k Y ' p(Y 1 i (Y i 1 Y 1 )) (7) i Если использовать метод поворота пространства обучающих ситуа ций (рисунок 2), то повернутое подпространство определится выражением X pX1 ( X 2 pX1 ) (8) В результате прогнозирование будет осуществляться по формуле k Y ' pY 1 i (Y i 1 pY 1 ) (9) i Разрабатывается метод предсказания значений сигнала в потоке данных по предшествующим значениям, основанный на многомерной ли нейной экстраполяции. Для адаптации метода МЛЭ к построению авторег рессионной модели данных рассмотрим произвольные совокупности Si выборок сигнала, состоящие из m 1 элементов и образуем из них две со вокупности векторов: одномерных векторов (скаляров) Si и m -мерных векторов Si1, Si2...Sik. Первую совокупность отнесем к пространст ву Y, вторую к пространству X. Для упрощения рассмотрим ситуацию для совокупности наблюдений (3) при k 2, т.е. будем считать, что нам известны две выборки сигнала Si(1), Si(1)...Si(1) 1 и S (2), S (2)2...S (2) 1, где 1 2 m j 1 j j m i j - произвольные числа, такие что i j.

Образуем из этих выборок векторные пространства так, что:

Y 1 Si(1) S1, (10) S S (2) Y2 j 1, (11) X 1 S, S...S, (1) (1) (1) i 2 i 3 i m (12) X 2 S.

(2) (2) (2) (13), S...S j 2 j 3 j m Тогда в соответствии с (10) и (11) подпространства X ' и Y ' оп ределяются соотношениями:

X ' X 1 ( X 2 X 1), (14) Y ' Y (Y 2 Y 1 ). (15) В качестве расстояния (13) примем Евклидово расстояние:

X,X ' X X '. (16) В этом случае на основании обучающих выборок (10-13) оценка S произвольного значения сигнала авторегрессионной модели будет осуще ствляться по правилу:

S3 S1 (S2 S1 ), (17) где в соответствие с (10) и (11):

S1 Si(1), 1 (18) S2 S j (2). (19) Параметр определяется на основе минимизации расстоя ния X ' S min, что соответствует решению уравнения:

d 0. (20) d Уравнение (20) в соответствии с выражениями (10), (11), (16) -(19) вырождается в простое линейное уравнение.

Пусть координатное представление обучающих векторов имеют вид S1 Si(1) i 1,2,...n S i 1,2,...n (2) S2 i (21) где S,S выборки сигнала из n элементов.

(1) (2) i i Будем оценивать значения сигнала Sn1 и Sn1 с помощью метода (1) (2) МЛЭ, считая, что эти значения являются точными оценками, т.е.

S 1 Sn1, (1) (22) S 2 Sn1.

(2) (23) Введем вектор S3 Si(3) i 1,2,...n и будем оценивать значение Sn1 приняв в качестве обучающих векторов S1, S2. Обозначив S 3 Sn1, в (3) (3) соответствии с методом МЛЭ найдем:

(1) (2) (1) S 3 S n1 ( S n1 S n1 ), (24) где в соответствии с (20) определяется из решения уравнения d n (1) ( Si ( Si(2) Si(2) )) 0, (25) d i или n {((S ( Si(2) Si(3) )) Si(3) ) * ( Si(2) Si(1) )} 0, (1) (24) i i Решение уравнения имеет вид:

S Si(1) Si(2) Si(1) N (3) i i. (27) S N (1) S (2) i i i В третьей главе приводится разработанная структура многоотвод ного дифференциально-импульсного кодового модулятора, адаптируемого к нестационарным условиям (рисунок 2) и описывается принцип ее рабо ты.

Поступающие на модулятор данные S(m) с помощью n+2 линий задержки, где n-число компонент сигнала, из которых формируются векто ра S1, S2, S3, передаются:

В блок вычисления -коэффициентов, которые являются 1.

коэффициентами усиления МЛЭ фильтра;

2. В блок вычисления среднеквадратической ошибки по обучающей выборке, представляемо векторами S1, S2 ;

3. На операционные усилители, с переменными коэффициентами усиления, формируемыми в блоке вычисления -коэффициентов.

С операционных усилителей сигналы поступают на МЛЭ фильтр, на выходе которого формируется оптимальная оценка, на основе операции (1) (2) (1) S 3 S n1 ( S n1 S n1 ). На выходном сумматоре формируется выходной разностный сигнал, который передается в канал связи. На блок управления подается два сигнала:

Sm – m Sm + МЛЭ фильтр m Блок вычисления среднеквадратической ошибки по обучающейся выборке Блок вычисления Блок -коэффициентов управления усиления Блок вычисления среднеквадратической ошибки предсказания Рисунок 2 – Многоотводный дифференциально-импульсный кодовый модулятор ( S3 (n) S (n)) Среднеквадратическая ошибка вычисляе 1.

мая по обучающей выборке S1, S2 ;

2. Среднеквадратическая ошибка прогнозирования формируемая за цикл длины р, определяющей длину сигнала в течении которого он p (S (i ) S (i)) является стационарным ср i p.

В блоке управления происходит сравнение ср и 2. Если выполня ется условие ср 2, то считается, что процесс стационарен и следующий цикл вычисления разностного сигнала осуществляется с теми же коэффи циентами усиления, что и в предыдущем цикле, в противном случае процесс считается нестационарным и происходит перевычисление коэф фициентов усиления по новой выборке.

Таким образом происходит адаптация модулятора в процессе рабо ты с нестационарными сигналами.

Разрабатывается алгоритм кодирования фильтра (рисунок 3), адап тируемого к нестационарным условиям. Приводится описание работы. На вход поступают данные датчиков ГТИ, ГИС и видеоданных, описываемы в общем случае следующим видом X[1]…X[N]. Далее Формируется выборки из k+n элементов входного потока геофизических данных, где k-число обучающих векторов, n-размерность обучающих векторов. Далее вычис ляются прогнозирующие коэффициенты авторегрессионного фильтра, ко торые поступают на прогнозирующий фильтр, после вычисляются разно сти сигнала и определяется среднеквадратическая ошибка по обучаю щей выборке. На следующем этапе происходи выборка из входного масси ва k+n+1 элементов и происходит предсказание до k+n+p.

Выборка k+n+1 элементов и Начало предсказание до k+n+p Ввод данных датчиков ГТИ и ГИС, видеоданные i=1...p X[1]...X[N] Прогнозирующий фильтр Формирование выборки из k+n элементов входного потока данных Вычисление разности сигнала k – число обучающих векторов n – размерность обучающих векторов Разностные значения передаются по каналу Вычисление прогнозирующего Определение коэффициентов среднеквадратической ошибки авторегрессионного фильтра предсказания Прогнозирующий фильтр Вычисление разности сигнала Определение среднеквадратической ошибки да нет = по обучающейся выборке ср да нет k+n+pN Конец Рисунок 3 – Алгоритм кодирования фильтра, адаптируемого к нестационарным условиям На следующем этапе работы цикл осуществляет вычисление разно сти сигнала после прогнозирующего фильтра и определяет среднюю сред неквадратическую ошибку до тех пор, пока цикл не пройдет значения от i=1…p. Как только условие цикла выполнится, происходит сравнение ошибок и. Если условие выполняется =, то происходит даль нейшая выборка элементов k+n+1 и предсказание до k+n+p, происходит повторение работы цикла. Если условие не выполняется, то алгоритм про веряет условие k+n+pN, где N – длина предаваемых данных. Если усло вие выполняется то происходит выход их алгоритма, передача данных оканчивается, если условие не выполняется то происходит формирование новой выборки из k+n элементов и алгоритм начинает работу заново.

На основе разработанного имитационного комплекса (рисунок 4) были проведены вычислительные эксперименты по исследованию эффек тивности модулятора на основе МЛЭ предсказания.

Также проведены вычислительные эксперименты (рисунок 5) по использованию разработанного модулятора в системах передачи ГТИ и ус тановлено, что использование модулятора на основе МЛЭ позволяет в 1,5 3 раза повысить информационную емкость канала передачи данных без потери информации за счет избыточности геолого-технологических дан ных различного типа, включая видеоинформацию.

Результаты экспериментов подтверждают возможность практиче ского применения разработанных методов и улучшение показателей про пускной способности, а также адаптации фильтра к нестационарным усло виям и снижения информационной избыточности данных в 1,5-2,5 раза за счет повышения точности прогнозирования по сравнению с существую щим методом ДИКМ.

Блок Блок отображения отображения сигнала сигнала Вычисление Блок вычисления Декодер энтропии Источник сигнала МЛЭ фильтр Кодер ДИКМ Канал связи -коэффициентов ДИКМ принятого сигнала Определение эффективноси кодирования Вычисление Блок вычисления ошибки среднеквадратической предсказания ошибки по обучающейся выборке Блок вычисления среднеквадратической ошибки предсказания Рисунок 4 – Функциональная схема имитационного комплекса Значения сигнала, В Значения сигнала, В Отсчеты времени, сек Отсчеты времени, сек Значения сигнала, В Значения сигнала, В Отсчеты времени, сек Отсчеты времени, сек а) b) Рисунок 5 – a) Сигнал датчика восстановлен классическим кодом, b) Сигнал датчика восстановлен на основе МЛЭ фильтра Эффективность предсказания определяется величиной энтропии, приходящееся на информационный символ. Приведены результаты вычис лительных экспериментов.

Сигнал датчика ГТИ (рисунок 5), температура на входе, прибор Тим 11.05.12 ВН 162СВ куст 108 восстановлен классическим кодом, дисперсия - 12,4, энтропия (бит/символ) - 3,7;

сигнал датчика восстановлен на основе МЛЭ фильтра дисперсия - 7,1, энтропия (бит/символ) - 1,48.

Четвертая глава посвящена практическому внедрению разрабо танных методов и алгоритмов передачи и обработки геолого технологической информации и геофизических данных.

Бурение на нефть и газ происходят все в более отдаленных, мало населенных или вообще не населенных районах. Естественно инфраструк тура, в том числе и телекоммуникационная, в таких районах отсутствует. А необходимость в оперативной передачи геофизических и геолого технологических данных, наоборот, с каждым годом растет. Бурение одной скважины может обходиться Заказчику до 300 миллионов рублей. Поэтому Заказчик-недропользователь требует получения данных ГИС И ГТИ в кратчайшие сроки, а зачастую и в режиме on-line. Данные требования дик туют необходимость использования беспроводных сетей связи для переда чи данных в офис Заказчика.

Рассмотрены возможности передачи данных от буровой скважины к заказчику с помощью спутниковых каналов связи. В ОАО «Башнефтегео физика» мобильные средства связи для передачи геофизических данных используются с 2001 года при организации канала передачи данных между экспедицией и центром мониторинга технического процесса бурения и об работки информации в г. Уфе. Длительное время одним из сдерживающих факторов внедрения систем мобильной связи являлось отсутствие надеж ного быстродействующего канала связи между скважинами и сетью, объе диняющей заказчиков и подрядчиков. Системы спутниковой связи, такие как Inmarsat M4, Inmarsat BGAN, VSAT позволили решить эту задачу не смотря на относительно высокую стоимость оборудования и затрат на об служивание (абонентская плата, трафик).

Приведены основные технические и экономические особенности систем передачи, которые используются в ОАО «Башнефтегеофизика» г.

Уфа - центр мониторинга технического процесса бурения и обработки ин формации. Анализ преимуществ и недостатков данных видов связи, позво лил оптимальным образом использовать тот или иной вид связи, в зависи мости от местоположения буровых и типа передаваемых данных. Для ор ганизации спутниковой системы передачи данных с буровой при проведе нии ГТИ с технической и экономической точки зрения, целесообразно ис пользовать спутниковый терминал стандарта VSAT. При проведении ГИС на скважине оптимально использование мобильных спутниковых термина лов (BGAN или М4) или сотовых сетей передачи данных, если работы проводятся в зоне доступа.

Приведены технические особенности реализации данной структуры на основе стандарта IEEE 802.15.4 ZigBee и спутниковых терминалов пе редачи данных, объединяющую все датчики ГТИ, табло бурильщика, стан цию ГТИ, станцию ГИС и систему видеомониторинга.

Приведены параметры повышения эффективности телекоммуникационной системы для передачи геолого-технологических и геофизических данных, с использованием ДИКМ с адаптивным прогнозирующим фильтром на основе многомерной линейной экстраполяции, позволяет повысить информационную емкость канала передачи данных ГТИ и ГИС в 1,7 раз.

Предлагается структура корпоративной телекоммуникационной системы передачи данных при проведении геолого-технологических и геофизических исследовании (рисунок 6).

Группировка геостационарных спутников связи и передачи данных VSAT Inmarsat-M Inmarsat-BGAN Оперативный контроль Маршрутизатор Визуализация процесса сети ZigBee процесса бурения Данные ЗАКАЗЧИК Оперативное ГТИ управление скважиной Видео Координатор сети ZigBee Спутниковый Оконечные Терминал абонентский устройства спутниковой связи терминал База ZigBee данных подключенные к датчикам Станция ГТИ 1...N Сеть Internet Центр приема, обработки информации и мониторинга Маршрутизатор технического процесса бурения сети ZigBee ОАО «Башнефтегеофизика» Сеть сотовой...

связи Датчики ГТИ Данные GPRS/HSDPA Станция ГИС ГИС 1...N КУСТ 1...M Рисунок 6 – Корпоративная телекоммуникационная система сбора, обработки и пере дачи информации данных ГТИ и ГИС В заключении изложены основные научные результаты, получен ные в диссертационной работе в ходе исследования.

В приложении представлены акты внедрения результатов диссер тационной работы в опытной эксплуатации ОАО «Башнефтегеофизика» и в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиацион ный технический университет».

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 1. Разработан метод предсказания значений сигнала в потоке данных по предшествующим значениям, отличающийся тем, что из исход ного одномерного сигнала формируется совокупность многомерных век торов и используется метод многомерной линейной экстраполяции, вы числительная сложность которого достаточна для оперативной реализации в стандарте IEEE 802.15.4 ZigBee.

2. Разработан метод дифференциально-импульсной кодовой мо дуляции на основе многомерного линейного экстраполирующего прогно зирующего фильтра, отличающийся тем, что не требует определения кор реляционных характеристик сигнала и позволяет снизить информацион ную избыточность за счет экстраполяции в 1,5-2,5 раза.

3. Разработан алгоритм дифференциально-импульсного кодиро вания, основанный на использовании многомерной линейной экстраполя ции, отличающийся тем, что коэффициенты прогнозирующего фильтра за висят от входного сигнала таким образом, что ошибка экстраполяции не уменьшается, что позволяет адаптироваться к нестационарным условиям.

4. Разработана структура многоотводного дифференциально импульсного кодового модулятора, на основе метода многомерной линей ной экстраполяции, отличающегося тем, что позволяет адаптироваться к нестационарным сигналам и повысить информационную емкость канала передачи данных в 1,5-2,5 раза по сравнению с использованием классиче ской схемы ДИКМ.

5. Разработана структура телекоммуникационной системы пере дачи данных при проведении геолого-технологических и геофизических исследований, позволяющая повысить информационную емкость канала передачи данных ГТИ и ГИС в 1,7 раз при проектировании тестовой сис темы на Ванкорском месторождении (Красноярский край, Туруханский район), на основе разработанных методов и алгоритмов.

Перспективы дальнейшей разработки темы. В рамках дальней ших исследований возможность увеличения шага предсказания и умень шения ошибки предсказания за счет совершенствования метода прогнози рования на основе модификации метода МЛЭ и его комплексирования с другими методами предсказания.

Также предполагается для повышения эффективности использова ния сетей ZigBee разработать методы и алгоритмы синтеза оптимальных формирующих фильтров для минимизации межсимвольных искажений.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Анализ космической и сотовых каналов связи для применения в промысловой геофизике / Н.А. Тарасов, А.Р. Исламов, В.М. Коровин, С.Н. Шматченко // Научно-технический вестник "Каротажник", выпуск (212), г. Тверь, 2012 г. – С. 20-26.

2. Структура телекоммуникационной системы передачи данных при проведении геолого-технологических и геофизических исследований / В.М. Коровин, Н.А. Тарасов, И.К. Мешков // Научно-технический вест ник "Каротажник", выпуск 7-8 (217-218), г. Тверь, 2012 г. – С. 116-126.

3. Метод синтеза авторегрессионных фильтров для повышения эффективности телекоммуникационных систем передачи геолого технологической информации по радиоканалам / В.М. Коровин, А.Х. Сул танов, В.Х. Багманов, Н.А. Тарасов // Научно-технический вестник "Ка ротажник", выпуск 7-8 (217-218), г. Тверь, 2012 г. – С. 259-265.

В других изданиях 4. Система видеомониторинга работы буровой станции / Н.А. Та расов, С.П. Мальков // Проблемы техники и технологии телекоммуника ций: Материалы VI Международной научно-технической конференции – Уфа, УГАТУ, 2005 г. – С. 51-52.

5. Виды и средства передачи данных с буровой / В.М. Коровин, Н.А. Тарасов // Проблемы геологии, геофизики, бурения и добычи нефти.

Экономика и управление: Сборник статей аспирантов и молодых специа листов, Выпуск 6. – Уфа, ОАО «НПФ «Геофизика», 2009 г. – С. 17-20.

6. Специальный регистратор технологии бурения скважин с функцией видеофиксации – СРТБС «Черный ящик» / В.М. Коровин, Н.А.

Тарасов // Проблемы геологии, геофизики, бурения и добычи нефти. Эко номика и управление: Сборник статей аспирантов и молодых специали стов, Выпуск 6. – Уфа, ОАО «НПФ «Геофизика», 2009 г. – С. 21-23.

7. Технико-экономический анализ космической и сотовых кана лов связи для применения в промысловой геофизике / Н.А. Тарасов, В.М.

Коровин, С.Н. Шматченко // Промысловая геофизика в XXI веке: Мате риалы Первой молодежной научно-практической конференции. – Уфа, ОАО «Башнефтегеофизика», 2009 г. – С. 81-85.

8. Специальный регистратор данных / Н.А. Тарасов // Промысло вая геофизика: Проблемы и перспективы: Материалы Пятой молодежной научно-практической конференции, Выпуск 5, – Уфа, ОАО «Башнефтеге офизика», 2011 г. – С. 101-103.

9. Цифровой фильтр для передачи геолого-технологической ин формации по радиоканалам / Багманов В.Х., Султанов А.Х., Коровин В.М., Тарасов Н.А. // Информационные технологии. Радиоэлектроника. Теле коммуникации (ITRT-2012): Материалы II Международной заочной науч но-технической конференции. – Тольятти, ПВГУС, 2012 г. – С. 285-290.

10. Самоорганизующаяся телекоммуникационная система сбора данных при проведении геолого-технологических и геофизических иссле дований скважин / Тарасов Н.А. // Проблемы передачи и обработки ин формации в сетях и системах телекоммуникаций: Материалы 17-ой Меж дународной научно-технической конференции. – Рязань, РГРТУ, 2012 г.

стр. 285-290.

Диссертант Н.А. Тарасов ТАРАСОВ Никита Алексеевич Методы и средства повышения эффективности телекоммуникационных систем для передачи геолого-технологических и геофизических данных Специальность 05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Подписано в печать 16.04.2013. Формат 6084 1/16.

Бумага офисная. Печать плоская. Гарнитура Таймс.

Усл.печ.л. 1,0.Усл. кр.-отт. 1,0. Уч.-изд.л. 0,9.

Тираж 100 экз. Заказ № ООО «Издательство ЦДУМ» 450000, г. Уфа, ул. Тукаева,

 


Похожие работы:





 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.