Лабы Лобастова / ММСС Лаб 8

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М. А. БОНЧ-БРУЕВИЧА"

Факультет инфокоммуникационных сетей и систем

Кафедра сетей связи и передачи данных

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №8

«Имитационное моделирование канала передачи

данных с ошибками»

по дисциплине «Математические модели в сетях связи»

Выполнили:

студенты 2-го курса

дневного отделения

группы ИКПИ-06

Зарецкий Д.Е.

Волох К.А.

Облаков Н.А.

Санкт-Петербург

2021

Постановка задачи

Целью данной работы является построение имитационной модели

канала с ошибками, позволяющей найти оптимальное соотношение между

параметрами канала, при котором достигается его максимальная

эффективность.

Построение канала

Имитационная модель включает в себя два исходных потока кадров одного пакета (source и ack), очередь (queue), имитатор ошибки (selectOutput), имитатор передатчика кадра (delay), получатель (sink), элемент, разрывающий соединение (hold), а также исходные данные.

На рисунке 1 приведена структура с запуском.

Рисунок 1 – Структура модели с ошибками

В таблице 2 приведены настройки элементов.

Элемент	Настройка
source	Время между прибытиями: exponential( a ) При выходе: agent.type=1; agent.Length=header+payload;
ack	Данные прибывают согласно вызовам функций inject() При выходе: agent.type=2; agent.Length=header+ackLen;
queue	FIFO, макс. вместимость
hold	Ручной режим (hold.block())
delay	При входе: hold.block() При выходе: allData+=agent.Length
selectOutput	Условие: uniform()>(1-pow((1-ber),agent.Length))
sink	При входе: if(agent.type==1){ pld+=payload; e=pld/allData; ack.inject(1);} else hold.unblock();

Таблица 2 – Настройки элементов

Проведение имитационных экспериментов

N	Вероятность битовой ошибки (ber)	Оптимальный размер данных (payload)	Эффективность канала (E им).	Эффективность канала (E ан).
1	0,000001	7,598	0,943	0,942
2	0,00001	2,260	0,935	0,934
3	0,0001	688	0,854	0,852
4	0,0005	338	0,567	0,566
5	0,0007	264	0,664	0,647
6	0,001	216	0,61	0,604
7	0,002	166	0,492	0,493
8	0,005	96	0,301	0,302
9	0,01	55	0,138	0,127
10	0,05	21	0,069	0,001

Таблица 3 – Результаты имитационного моделирования

Анализ результатов

Рисунок 2 – Итоговые результаты

Выводы

1. С увеличением вероятности потери кадра, эффективность модели падает

2. Результаты имитационного и аналитического моделирования почти идентичны

3. Оптимальный размер кадра уменьшается по мере увеличения вероятности ошибки.