кіреді, яғни ең жақсы шешім нҧсқаларының класы бӛлінеді. Бҧл топтың әдістерінің мысалдарына электр әдістерін жатқызуға болады.
Әдістердің төртінші тобында (аксиоматикалық) жалпы пайдалылықтың жеке ӛлшемдер бойынша бағалардан тәуелділігін қанағаттандыруы тиіс бірқатар қасиеттер анықталады. Аксиомалар деп аталатын бҧл қасиеттер (пайдалылық функциялары) ЛПР-дан ақпарат алу арқылы тексеріледі. Осы ақпаратқа сәйкес тәуелділіктің қандай да бір нысаны туралы қорытынды жасалады. Аксиоматикалық әдістер Фон Нейман мен Моргенштерннің классикалық тәсіліне, олардың кҥтілетін пайдалылық теориясына тікелей сҥйенеді.
Кӛпкритериалды баламалардың барлық әдістері пайдалылықты ӛлшеуді пайдаланса да, аксиоматикалық әдістер осы ӛлшемдерге теориялық тҧрғыдан сәйкес келеді: олар оларды кейбір аксиомалардың таңдауының әділдігін растайтын және пайдалылықтың белгілі бір функциясын пайдалану мҥмкіндігін беретін белгілі бір қадамдар ретінде қарастырады.
Бесінші топқа мәселе моделі ішінара белгілі болған жағдайда қолданылатын адам- машина (диалогтық) әдістерін жатқызуға болады. Бҧл әдістерде ТДТ критерий арасындағы қатынасты анықтай отырып, компьютермен ӛзара іс-қимыл жасайды. ЛПР алдымен анықтайды, қандай да бір бастапқы талаптар ара-қатынастар ӛлшемдерін енгізеді компьютер алады, шешімдер мен нақты мәндерін ӛзгертеді, ӛзінің талаптарын қайтадан компьютерге енгізеді және т. б. Мҧндай Итерация барысында ПДТ-ның ӛзіне тән қасиеттерді анықтайды, ӛзінің қалауын анықтайды және нақтылайды және нәтижесінде қосымша ақпаратты хабарлайды, соның арқасында компьютер неғҧрлым жетілдірілген шешімдерді шығарады.
Зерттеу нәтижесінде мҧнай айдау кезіндегі технологиялық объектілердің жҧмыс режимдерін модельдеу және басқару әдістерінің қазіргі жай-кҥйі талданды. Мҧнайды магистральды қҧбырлар арқылы тасымалдаудың теориялық негіздері зерттелді, ҚР негізгі магистральды мҧнай қҧбырларының техникалық сипаттамалары және қҧбыр жҥйесінің негізгі элементтері келтірілген. Зерттеу объектісі ретінде магистральды қҧбыржолдар арқылы мҧнайды айдау технологиясы мен процестерінің ерекшеліктері қарастырылды.
Мҧнайды магистральды қҧбыржолдар арқылы айдау процесін басқару кезінде кӛпритериалды оңтайландыру әдістері зерттелді. Мҧнай айдау процесін басқару бойынша математикалық есептерді жіктеу берілген, олар кӛптеген баламалар мен оңтайлылық принциптеріне байланысты модельдер негізінде шешіледі. Мҧнай айдау процестерін басқару кезінде қолданылатын бағалау, таңдау және шешімдер қабылдау процедураларын жҥргізу әдістері қарастырылды.
Қолданылған әдебиеттер тізімі
1. Бородавкин П.П., Ким Б.И. Охрана окружающей среды при строительстве и эксплуатации магистральных трубопроводов. –М.: Недра, 2015. –357 с.
2. Надиров Н.К., Каширский А.И., Хуторной В.В., Уразгалиев Б.У. Техника и технология нефтепроводного транспорта. –Алматы, 2007. –200 с.
3. Конаев Э.Н., Надиров Н.К. Трубопроводный транспорт Казахстана и перспективы его развития. Нефть и газ, №2, 2006, -С. 73- 81.
4. Лукьянов А.Т., Нестеренкова Л.А. Оптимизация неизотермического течения нефти в недогруженном трубопроводе. //Математическое моделирование явлений переноса. – Алматы: 2-е изд. 2007. –С. 43-48.
5. Нургалиева М.А. Магистральные нефтепроводы Западного Казахстана// Энергетика и топливные ресурсы Казахстана. 1993, №1. –С. 36-38.
УДК 004.56.55
ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДА ВЫБОРА ЗАМОРОЖЕННЫХ БИТОВ ДЛЯ ПОЛЯРНОГО КОДА
Амангельдиев Азамат Нуркасымович [email protected]
« »
. . . , - ,
- . .
,
. , ,
,
. -
, .
.
,
- .
Matlab ,
(BER)
(FER) ,
- . ,
.
, ,
( binary-input discrete memoryless
channel, B-DMC) [1].
,
.
( successive cancellation SC decoding),
B-DMC ,
, (an additive white Gaussian
noise, AWGN).
, ,
[2, 3, 4].
, [1].
SC .
( belief propagation BP, decoding),
. BP
,
.
BP. ,
- .
AWGN,
.
128 256. ,
BER FER
, - [1].
A [N]
K. N = , K
, , R = K / N,
0 1. . - ,
K (N K) ,
= ( , ) = { , , ... , }. ,
. / , A
/ Ac, , .
= { , , ... , }
:
(1)
- N, - ,
- n- F:
[ ] (2)
. 1 - N = 8 R = 1/2. ,
, , . ,
, [1].
. 1. N = 8 R = 0,5.
BP
= { , , ... , },
. BP
. 1. (i, j) ( )
( ). - ,
A [1]:
{
(3)
(log-likelihood ratio — LLR):
(4)
LLR
[1,4], . BP
:
(5)
( ) (6)
(7)
(8) g(x, y) = log(cosh((x + y)/2)) − log(cosh((x − y)/2)).
, ,
. (6)
, .
{
(9)
BP .
, ,
, - . /
, .
SC [1]
. , ,
, . ,
, N ,
, , .
.
,
. [4]:
1: . N
K = 0, A = {}
AC N.
2: . K = K + 1. AC
(N, K, A) .
|AC|.
3: . -
| AC | , . N-K
, 100
SNR, .
A AC . 2 3
, .
K = 1. .
. ,
. ,
.
N =
64 N = 128. AWGN
(BPSK). 50.
, - Eb / N0 4,0 . N =
128 ,
N = 256. , ,
[1,4, .
. 2
1/2. SC
, [1, 2]. ,
, ,
0,3 SNR,
.3 SC. (128, K)
. ,
, 0,35 (K> 45) [1].
Ɂɚɤɥɸɱɟɧɢɟ
, - BP.
N = 64 N = 128.
, ,
, ,
BER. ,
.
.2 ,
. (a) BER FER (64,128),
(b) BER FER (128,256).
.3:
(K / N) Eb / N0 = 4,0 .
ɋɩɢɫɨɤ ɢɫɩɨɥɶɡɨɜɚɧɧɵɯ ɢɫɬɨɱɧɢɤɨɜ
1. Jingbo Liu: ―Frozen bits‘ selection for polar codes based on simulation and BP decoding‖, School of Electrical Science and Engineering
2. Abedi A., Khandani A. An analytical method for approximate performance evaluation of binary linear block codes // IEEE Transactions on Communications. — 2004. —February. — Vol.
52, no. 2. — Pp. 228–235.
3. Declercq D., FossorierM. P. Decoding algorithms for nonbinary LDPC codesover GF(q) // IEEE Transactions on Communications. —2007. —April. —Vol. 55, no. 4. — Pp. 633–643.
4. Erdal Arikan: ―Channel polarization: a method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels,‖ IEEE Transactions on Information Theory 55 (2009) 3051 (DOI:10.1109/TIT.2009.2021379.
5. . . , . . , . . , . . :‖
. . , - , . —‖
2017.
:004.49
tLab
4- «5 070400 - »
. . . , - ,
«T&T Security»
– . .
AV-TEST [1] 350 000
( ) (PUA).
.
,
, ( . 1).
.