Javaslatok a hálózat tervezéséhez és optimalizálásához. A kommunikációs hálózatok optimalizálása: rendszeraudit, rádiómérés, adatelemzés Mobil kommunikáció optimalizálása

A DIGITÁLIS KOMMUNIKÁCIÓS RENDSZER ELEMZÉSE ÉS OPTIMALIZÁLÁSA

1.3 A moduláció típusának kiválasztása és az átviteli minőségi jellemzők kiszámítása

Alkalmazás

BEVEZETÉS

Élet modern társadalom elképzelhetetlen széles körben elágazó információátviteli rendszerek nélkül. Enélkül az ipar, a mezőgazdaság és a közlekedés nem működhetne.

Társadalmunk tevékenységének minden aspektusának továbbfejlesztése elképzelhetetlen a legszélesebb körű megvalósítás nélkül automatizált rendszerek vezérlés, melynek legfontosabb része az információcserét szolgáló kommunikációs rendszer, valamint az azt tároló és feldolgozó eszközök.

Az információk átvitele, tárolása és feldolgozása nem csak a felhasználás során történik technikai eszközök. A normál beszélgetés információcsere. Az információk megjelenítésének és tárolásának sokféle formája létezik, például könyvek, hajlékonylemezek, merevlemezek stb.

Az információátviteli technológia, talán minden más technológiánál jobban befolyásolja a világközösség szerkezetének kialakulását. Az elmúlt évtizedben forradalmi változások mentek végbe az interneten, és ezzel együtt radikális és gyakran előre nem látható változások az üzleti életben globális szinten. Ebből teljesen logikus következtetés következik, hogy a jelátvitel elméletének alapjainak ismerete nélkül új fejlett kommunikációs rendszerek létrehozása és működése lehetetlen. Ezért tanulmányozása a hallgatók elméleti képzésének szerves része.

Az üzenet egyik pontról a másikra továbbítása a kommunikáció elméletének és technológiájának alapja. A „Távközlés elmélete” kurzus egységes módszereket tanulmányoz a különféle problémák megoldására, amelyek az információk forrásától a címzetthez történő továbbítása során merülnek fel.

1.1 Blokkdiagram digitális rendszer kommunikáció

Számos gyakorlati esetben felmerül a folyamatos üzenetek diszkrét kommunikációs csatornán keresztüli továbbításának problémája. Ezt a problémát digitális kommunikációs rendszer segítségével oldják meg. Az egyik ilyen rendszer a folyamatos üzenetek továbbítására szolgáló rendszer impulzuskód moduláció (PCM) és harmonikus vivő manipuláció segítségével. Egy ilyen rendszer blokkvázlata az ábrán látható. 1. Üzenetforrásból (IS), analóg-digitális átalakítóból (ADC), bináris diszkrét kommunikációs csatornából (DCC) áll, Elválaszthatatlan része amely egy folyamatos kommunikációs csatorna (NCC), egy digitális-analóg átalakító (DAC) és egy üzenet címzettje (MS). A rendszer fenti részei számos további elemet tartalmaznak. Nézzük meg őket részletesebben.

Az üzenetforrás valamilyen objektum vagy rendszer, amelynek állapotára vagy viselkedésére vonatkozó információkat egy bizonyos távolságon keresztül kell továbbítani. Az IS-ből továbbított információ váratlan a címzett számára. Ezért kvantitatív mértékét a távközléselméletben az üzenetek (jelek) statisztikai (valószínűségi) jellemzői fejezik ki. Az üzenet az információ megjelenítésének fizikai formája. Az üzenetek gyakran időben változó áram vagy feszültség formájában jelennek meg, amely az átvitt információt reprezentálja.

1.1. ábra – Digitális kommunikációs rendszer blokkvázlata

Az adóban (IS) az üzenetet először kiszűrik, hogy spektrumát egy bizonyos felső f B frekvenciára korlátozzák. Ez szükséges az x(t) aluláteresztő szűrőválasz x k mintasorozatként történő hatékony megjelenítéséhez. = x(kT), k = 0, 1, 2, .., amelyek a mintavevő kimenetén figyelhetők meg. Vegye figyelembe, hogy a szűrés egy e f(t) hiba bevezetésével jár, amely az üzenetnek azt a részét tükrözi, amelyet az aluláteresztő szűrő gyengít. A további leolvasások (x k) szintenként kvantálva vannak. A kvantálási folyamat a folytonos értékű minták (x k) diszkrét értékű mintákká (x k l) való nemlineáris transzformációjához kapcsolódik, ami szintén hibát eredményez, amit kvantálási hibának (zajnak) nevezünk e sq (t). A kvantumszinteket (y k = x k l ) ezután egy bináris, nem redundáns (primitív) vagy zajálló kóddal kódoljuk.

A kódkombinációk sorozata (b k l) egy PCM jelet képez, amelyet a modulátorhoz küldenek - egy olyan eszközhöz, amelyet úgy terveztek, hogy az üzenetforrást a kommunikációs vonalhoz illessze. A modulátor formák vonali jel S(t, b i), amely az elektromos ill elektromágneses rezgések, amely képes egy kommunikációs vonalon keresztül terjedni, és egyedileg kapcsolódik a továbbított üzenethez (in ebben az esetben PCM jellel). Az S(t, b i) jel diszkrét moduláció (manipuláció) eredményeként jön létre - a vivő egy vagy több paraméterének megváltoztatásának folyamata a PCM jelnek megfelelően. Harmonikus vivő U Н (t) = U m cos(2pf Н t+j 0) használatakor a jelek megkülönböztethetők: amplitúdó, frekvencia és fázismanipuláció (AM, FM és FM).

A sávon kívüli sugárzások elkerülése érdekében az egycsatornás kommunikációban vagy a többcsatornás kommunikáció megszervezésekor, valamint a kívánt jel-zaj arány létrehozása érdekében a vevő bemenetén a lineáris jelet a kimeneti fokozatban szűrik és erősítik. az IC.

Az IC kimenetéről érkező S(t) jel a kommunikációs vonalba kerül, ahol n(t) zaj éri. A vevő bemenetén (R) az átvitt jel és a zaj z(t) = s(t) + n(t) keveréke van, amely az R bemeneti fokozatában leszűrve a demodulátorba (detektorba) kerül. ).

A demoduláció során a vett jelből kinyerjük az információs paraméter változásának törvényét, ami esetünkben a PCM jellel arányos. Ebben az esetben a továbbított bináris jelek felismerésére a demodulátor kimenetére egy döntési eszközt (DE) kell csatlakoztatni. A b i, i = 0, 1 bináris jelek DCS-en keresztüli továbbításakor az interferenciák jelenléte az NCS-ben a kapcsolóberendezés kétértelmű döntéseihez (hibáihoz) vezet, ami viszont eltérést okoz a továbbított és a vett kódkombinációk között.

Végül a továbbított folyamatos üzenet visszaállítása a(t), azaz. becslését megkapva a vett kódkombinációkat dekódolásnak, interpolációnak és aluláteresztő szűrésnek vetjük alá. Ebben az esetben az L-edik szintek, m = 1 ... L-1, visszaállnak a dekóderben bináris kódkombinációk segítségével.

A hibák jelenléte a bináris DCS-ben átviteli hibákhoz vezet az L-edik DCS-ben és e P(t) átviteli zaj előfordulásához. A szűrési hiba, a kvantálás és az átviteli zaj együttes hatása kétértelműséghez vezet a továbbított és fogadott üzenetek között.

1.2 Az ADC és DAC paraméterek meghatározása

A T d időmintavételi intervallumot Kotelnyikov tétele alapján választjuk ki. A feltételből a Td - mintavételi frekvencia fd = 1/Td inverz mennyisége kerül kiválasztásra

f d ≥ 2F m, (1.1)

ahol F m - maximális frekvencia elsődleges jel (üzenet).

A mintavételezési frekvencia növelése lehetővé teszi az ADC bemeneti aluláteresztő szűrőjének (LPF) egyszerűsítését, amely korlátozza az elsődleges jel spektrumát, és a DAC kimeneti LPF-jét, amely visszaállítja a folyamatos jelet a mintából. A mintavételezési sebesség növelése azonban az ADC kimeneten lévő bináris szimbólumok időtartamának csökkenéséhez vezet, ami a kommunikációs csatorna sávszélességének nemkívánatos bővítését igényli ezen szimbólumok továbbításához. Általában az ADC bemeneti aluláteresztő szűrőjének és a DAC kimeneti aluláteresztő szűrőjének paramétereit úgy választják meg, hogy azonosak legyenek.

ábrán. 1.2 bemutatja: S(f) - keskeny impulzusokkal megjelenített leolvasási spektrum, S a (f) - folyamatos üzenet spektruma a(t), A(f) - az aluláteresztő szűrő működési csillapítása.

Annak érdekében, hogy az aluláteresztő szűrő ne hozzon létre lineáris torzítást a folyamatos jelben, az aluláteresztő szűrő áteresztősávjainak határfrekvenciáinak meg kell felelniük a feltételnek.

f 1 ≥ F m (1,2)

Az S a (f) és az S a (f-f D) spektrumok átfedésének kiküszöbölésére, valamint az S a (f-f D) kompozit csillapításának biztosítására a helyreállító aluláteresztő szűrő által a határfrekvenciák az aluláteresztő szűrő leállító sávjainak meg kell felelniük a feltételnek

f 2 ≤ (f D - F m) (1,3)

1.2 ábra - A minták spektruma és az ADC és DAC szűrők csillapításának frekvenciamenete

Annak érdekében, hogy az aluláteresztő szűrők ne legyenek túl bonyolultak, a korlátozó frekvenciák arányát a feltételből kell kiválasztani.

f 2 / f 1 = 1,3 ... 1,1. (1,4)

Miután az (1.2) és (1.3) relációkat (1.4) helyettesíti, kiválaszthatja az f D mintavételi frekvenciát.

A PCM digitális átviteli rendszerben a DAC kimenet zajteljesítménye a következőképpen van meghatározva

,(1.5)

ahol az átlagos kvantálási zajteljesítmény;

A mérési hibák átlagos zajteljesítménye.

(1.6)

A kvantálási zajteljesítményt a Dx kvantálási lépés méretével fejezzük ki:

.(1.7)

A kvantálás lépése az N kvantálási szintek számától függ:

Dx = U max / (N-1) (1,8)

Az (1.8) kifejezésből meghatározzuk a kvantálási szintek lehetséges minimális számát:

(1.9)

A bináris primitív kód hossza az ADC kimeneten egy egész szám:

m = log 2 N .(1,10)

Ezért az N kvantálási szintek számát 2 egész hatványaként választjuk, amelynél

N ≥ N m i n .(1.11)

Az ADC kimeneten lévő bináris szimbólum (bit) időtartamát a következőképpen határozzuk meg

T b = T D / m.(1,12)

A kommunikációs csatornán egységnyi idő alatt átvitt információ átlagos mennyiségét - a H t információátviteli sebességet - a képlet határozza meg

,(1.13)

hol a minta átviteli sebessége;

– entrópia.

, (1.14)

ahol a jelszint-eloszlási törvény, a kvantálási szintek száma.

A mintavételi frekvencia megegyezik a mintavételi gyakorisággal:

.(1.15)

1.3 Moduláció

A moduláció típusát úgy választjuk meg, hogy a moduláció utáni információátvitel sebessége ne legyen kisebb, mint a forrás produktivitása, pl.

,

hol van a modulációs ráta,

A jelhelyzetek száma.

AM, FM, OFM, KAM számára

Csatorna sávszélessége.

,

hol van az alcsatornák száma.

Majd ,

Az M jelpozíciók számának meghatározása után kiszámítjuk a hiba valószínűségét

A hiba valószínűsége AM-M esetén:

,

Az FM-M hiba valószínűsége:

A hiba valószínűsége az OFM-M során:

A hiba valószínűsége a KAM-M-nél:

M = 2 k, k páros szám.

Hiba valószínűsége OFDM esetén:

ahol η az amplitúdószintek száma;

M = 2 k, k páros szám.

A modulációs módszer kiválasztása a minimális hibavalószínűség kritériumának megfelelően történik.

1.4 Zajálló kód típusának kiválasztása és a kódkombináció hosszának meghatározása

Zajálló vagy redundáns kódolás a diszkrét csatornán történő átvitel során fellépő hibák észlelésére és/vagy javítására szolgál. A hibajavító kódolás megkülönböztető tulajdonsága, hogy a kódoló kimenete által alkotott forrás redundanciája nagyobb, mint a kódoló bemenetén lévő forrás redundanciája. A zajálló kódolást különféle kommunikációs rendszerekben, számítógépes hálózatokban történő adattárolásnál, adatátvitelnél, digitális felvételen alapuló háztartási és professzionális audio- és videoberendezésekben alkalmazzák.

Ha a gazdaságos kódolás csökkenti az üzenetforrás redundanciáját, akkor a hibajavító kódolás éppen ellenkezőleg, a redundancia céltudatos bevezetéséből áll, annak érdekében, hogy lehetővé váljon a kommunikációs csatornán történő átvitel során előforduló hibák észlelése és (vagy) kijavítása. .

n=m+k – kódkombináció hossza;

m – információs szimbólumok (bitek) száma;

k – ellenőrző karakterek (számjegyek) száma;

A kód korrekciós tulajdonságainak jellemzése szempontjából különösen fontos az összes kódkombináció páronkénti összehasonlításával meghatározott minimális kódtávolság d min, amelyet Hamming-távolságnak nevezünk.

Egy nem redundáns kódban minden kombináció megengedett, ezért a minimális kódtávolsága eggyel egyenlő - d min = 1. Ezért elegendő egy szimbólum torzítása, hogy egy másik megengedett kombináció elfogadása helyett a továbbított kombináció. Ahhoz, hogy a kód javító tulajdonságokkal rendelkezzen, szükséges némi redundanciát bevinni benne, ami biztosítaná, hogy bármely két megengedett kombináció között legalább két - d min > 2 minimális távolság legyen.

A kód minimális távolsága legfontosabb jellemzője zajálló kódok, amelyek az adott kód által észlelt vagy kijavított hibák garantált számát jelzik.

Bináris kódok használatakor csak a diszkrét torzításokat veszik figyelembe, amelyekben az egyik nullára (1 → 0), vagy nulla egyre (0 → 1) megy. Az 1 → 0 vagy a 0 → 1 átmenetet a kódszó egyetlen elemében egyszeri hibának (egyszeri torzításnak) nevezzük. Általában a hibasokaság a kódkombináció azon pozícióinak számát jelenti, amelyeknél az interferencia miatt egyes szimbólumokat másokkal helyettesítettek. A kódkombináció elemeinek kettős (t = 2) és többszörös (t > 2) torzítása lehetséges 0-n belül< t < n.

A minimális kódtávolság az adott kód korrekciós képességeit jellemző fő paraméter. Ha a kódot csak a t 0 multiplicitású hibák észlelésére használjuk, akkor szükséges és elegendő, hogy a minimális kód távolság egyenlő legyen

d min > t 0 + 1.(1,29)

Ebben az esetben a t 0 hibák egyetlen kombinációja sem képes átalakítani az egyik engedélyezett kódkombinációt egy másik engedélyezett kódkombinációvá. Így az összes t 0 multiplicitású hiba észlelésének feltétele a következőképpen írható fel:

t 0 ≤ d min - 1.(1,30)

Ahhoz, hogy az összes hibát t vagy annál kisebb tényezővel kijavíthassuk, szükség van egy minimális távolságra, amely kielégíti a feltételt:

Ebben az esetben bármely t hibaszámú kódkombináció legalább t és + 1 pozícióban eltér az egyes engedélyezett kombinációktól. Ha az (1.31) feltétel nem teljesül, akkor előfordulhat, hogy a t multiplicitású hibák az átvitt kombinációt úgy torzítják, hogy az közelebb kerül valamelyik megengedett kombinációhoz, mint a továbbítotthoz, vagy akár egy másik engedélyezett kombinációvá válik. Ennek megfelelően az összes hiba kijavításának feltétele, amelynek többszöröse legfeljebb t, így írható fel:

t és ≤ (d min - 1) / 2 .(1,32)

Az (1.29) és (1.31)-ből az következik, hogy ha a kód minden hibát kijavít t és többszörösével, akkor az általa észlelhető hibák száma egyenlő t 0 = 2∙t és. Megjegyzendő, hogy az (1.29) és (1.31) relációk csak az észlelt vagy javított hibák garantáltan minimális számát határozzák meg adott d min-re, és nem korlátozzák a nagyobb többszörös számú hibák észlelésének lehetőségét. Például, legegyszerűbb kód a d min = 2 paritásellenőrzéssel nemcsak egyedi hibákat észlelhet, hanem bármilyen páratlan számú hibát is t 0-n belül< n.

Az n kódkombináció hosszát úgy kell megválasztani, hogy a kommunikációs csatorna legnagyobb áteresztőképességét biztosítsa. Javító kód használatakor a kódkombináció n bitet tartalmaz, amelyből m bit információs bit, k bit pedig ellenőrző bit.

A korrekciós kód redundanciája a mennyiség

,(1.33)

honnan következik

.(1.34)

Ez az érték megmutatja, hogy a kódkombináció szimbólumainak teljes számának mekkora része információs szimbólum. A kódoláselméletben B m értékét relatív kódsebességnek nevezzük. Ha az információforrás termelékenysége egyenlő H t szimbólummal másodpercenként, akkor az információ kódolása után az átviteli sebesség egyenlő lesz

mivel a kódolt sorozatban minden n szimbólumból csak m szimbólum információs.

Ha a kommunikációs rendszer bináris jeleket ("1" és "0" típusú jeleket) használ, és minden egységelem legfeljebb egy bit információt hordoz, akkor kapcsolat van az információátviteli sebesség és a modulációs sebesség között.

ahol V az információátviteli sebesség, bit/s; B - modulációs sebesség, Baud.

Nyilvánvaló, hogy minél kisebb k, minél jobban megközelíti az m/n arány 1-et, V annál kevésbé tér el B-től, azaz. minél nagyobb a kommunikációs rendszer áteresztőképessége.

Az is ismert, hogy a d min = 3 minimális kódtávolságú ciklikus kódokra a következő összefüggés igaz:

k³log 2 (n+1).(1,37)

Látható, hogy minél nagyobb n, annál közelebb van az m/n arány 1-hez. Tehát például n = 7 esetén k = 3, m = 4, m/n = 0,571; n = 255, k = 8, m = 247, m/n = 0,964; n = 1023, k = 10, m = 1013, m/n = 0,990.

A fenti állítás nagy d min-re is igaz, bár az m és n közötti kapcsolatokra nincs pontos összefüggés. Csak felső és alsó határok határozzák meg a kapcsolatot a korrekciós kód maximális lehetséges minimális távolsága és redundanciája között.

Így a Plotkin-korlát megadja a d min kódtávolság felső határát a kódkombináció adott számú n bitjére és az m információbitek számára, valamint a bináris kódokra:

(1.38)

at .(1.39)

A Hamming felső korlát beállítja az engedélyezett kódkombinációk maximális számát (2 m) bármely hibajavító kódból adott n és d min értékekhez:

,(1.40)

ahol n elem kombinációinak száma i elem alapján.

Innen egy kifejezést kaphat az ellenőrző karakterek számának becsléséhez:

.(1.41)

A (d min /n) ≤ 0,3 értékeknél a Hamming-határ és a Plotkin-határ közötti különbség viszonylag kicsi.

Varshamov-Hilbert határ a nagy értékek n meghatározza az adott kódtávolság biztosításához szükséges ellenőrző bitek számának alsó korlátját:

A fenti becslések mindegyike képet ad a d min szám felső korlátjáról n és m fix értékére, vagy a k ellenőrző szimbólumok számának alsó becslését adott m és d min esetén.

A fentiekből arra a következtetésre juthatunk, hogy a kódkombinációba való állandó redundancia bevezetése szempontjából előnyös a hosszú kódkombinációk kiválasztása, mivel n növelésével a relatív áteresztőképesség

R = V/B = m/n(1,43)

növekszik, az 1-gyel egyenlő határig tartva.

A valós kommunikációs csatornákban interferencia lép fel, ami a kódkombinációk hibáihoz vezet. Ha a dekódoló eszköz hibát észlel a POC-val rendelkező rendszerekben, a rendszer ismét megkérdezi a kódkombinációk egy csoportját. A kihallgatás során hasznos információkat nem kerül továbbításra, így az információátvitel sebessége csökken.

Ebben az esetben kimutatható

,(1.44)

ahol P oo annak a valószínűsége, hogy a dekóder hibát észlel (az újbóli kérdezés valószínűsége):

;(1.45)

P pp - a kódkombináció helyes vételének (hibamentes vételének) valószínűsége;

M - adó tárolókapacitása a kódkombinációk számában

,(1.46)

ahol t p a jel terjedési ideje a kommunikációs csatornán, s;

tk – n bites kódkombináció átviteli ideje, s.

Jel< >azt jelenti, hogy M kiszámításakor a nagyobb legközelebbi egész értéket kell venni.

A jelátviteli idő a kommunikációs csatornán és a kódkombináció átviteli ideje a kifejezések szerint kerül kiszámításra

ahol L a végállomások közötti távolság, km;

c a jel terjedési sebessége a kommunikációs csatorna mentén, km/s (c = 3x10 5);

B - modulációs sebesség, Baud.

Ha a kommunikációs csatornában hibák vannak, az R értéke P 0, n, k, B, L, s függvénye. Következésképpen van egy optimális n (adott P 0, B, L, c esetén), amelynél a relatív áteresztőképesség maximális lesz.

Az n, k, m optimális értékeinek kiszámításához a legkényelmesebb egy matematikai modellező szoftvercsomag használata, például a MathLab vagy a MathCAD, az R(n) függőség ábrázolásával. Az optimális érték akkor lesz, ha R(n) a maximum. Az n, k, m értékeinek meghatározásakor gondoskodni kell arról is, hogy a következő feltételek teljesüljenek:

ahol az egybites vételi hiba ekvivalens valószínűsége, ha hibaálló kódolást használunk POC-val.

Az érték azzal az összefüggéssel határozható meg, hogy zaj-immun kódolás nélkül történő továbbításkor a P 0kk n hosszúságú kódkombináció hibás regisztrálásának valószínűsége egyenlő

.(1.48)

Ugyanakkor zajálló kódolás használatakor

,(1.49)

hol van az észleletlen hibák valószínűsége

;(1.50)

Az észlelt hibák valószínűsége

.(1.51)

Az (1.47) feltétel teljesítése mellett biztosítani kell

V ³ H t . (1,52)

A fentiekből következik, hogy a B, n, m, k értékek keresésének folyamata iteratív, és a legkényelmesebb egy táblázat formájában elrendezni, amelynek mintáját a táblázat tartalmazza. 1.2

1.2. táblázat

A hibák észleléséhez ciklikus kódot választunk. Az összes ismert zajálló kód közül a ciklikus kódok a legegyszerűbbek és a leghatékonyabbak. Ezek a kódok független hibák észlelésére és kijavítására, és különösen sorozatos hibák észlelésére és javítására egyaránt használhatók. Fő tulajdonságuk, hogy minden kódkombinációt az azonos kódhoz tartozó kombinációk szimbólumainak ciklikus átrendezésével kaphatunk.

A ciklikus kódok jelentősen leegyszerűsítik a lineáris kód leírását, mivel számukra a P bináris mátrix elemeinek megadása helyett a g(D) polinom (n-k+1) bináris együtthatóit kell megadni. Ezenkívül leegyszerűsítik a kódolási és dekódolási eljárást a hibaészleléshez. Valójában a kódolás megvalósításához elegendő a polinomok szorzása, amelyet egy k memóriacellát tartalmazó lineáris regiszter segítségével valósítunk meg, amely a h(D) polinomnak megfelelő visszacsatoló kapcsolatokkal rendelkezik.

A ciklikus kód garantáltan felismeri a többszörös hibákat és kijavítja azokat. Ezért a döntő visszacsatolás ciklikus kódkódolást használnak.

Ha hibát észlel a fogadó oldalon, akkor a visszirányú kommunikációs csatornán keresztül kérést küldenek annak a blokknak, amelyben azt észlelték, majd ezt a blokkot újraküldik. Ez addig folytatódik ezt a blokkot hiba észlelése nélkül nem fogadható el. Az ilyen rendszert döntési visszacsatolási rendszernek (DFS) nevezik, mivel a blokk elfogadására vagy újraküldésére vonatkozó döntés a fogadó oldalon történik. A rendszer a POC van hatékony módon az információátvitel zajvédelmének növelése.

Amikor a kódolási és dekódolási eljárást ciklikus kóddal írjuk le, célszerű egy olyan matematikai berendezést használni, amely a kódszavak halmazának a hatványpolinomokkal való összehasonlításán alapul. Ez a berendezés lehetővé teszi a ciklikus kód egyszerűbb kódolási és dekódolási műveleteinek azonosítását.

A ciklikus kód kódszavainak megfelelő összes polinom között van egy P(x) legkisebb fokú nullától eltérő polinom. Ez a polinom teljesen meghatározza a megfelelő kódot, ezért generálásnak nevezik.

A generáló polinom P(x) foka n - m, a szabad tag mindig egyenlő eggyel.

A generáló polinom a ciklikus kód kódszavainak megfelelő összes polinom osztója.

A nulla kombináció szükségszerűen bármely lineáris ciklikus kódhoz tartozik, és így írható fel (x n Å 1) mod (x n Å 1) = 0. Ezért a generáló P(x) polinomnak az x n Å 1 binomiális osztójának kell lennie.

Ez konstruktív lehetőségeket ad adott n hosszúságú ciklikus kód megszerkesztésére: bármely polinom, amely az x n Å 1 binomiális osztója, használható generátorként.

A ciklikus kódok megalkotásakor az x n Å 1 binomiálisok irreducibilis polinomokra bontásának táblázatait használják, azaz. olyan polinomok, amelyek nem ábrázolhatók két másik polinom szorzataként (lásd A melléklet).

Az x n Å 1 binomiális kiterjesztésében szereplő bármely irreducibilis polinom, valamint az irreducibilis polinomok bármely szorzata kiválasztható generáló polinomnak, amely megadja a megfelelő ciklikus kódot.

A szisztematikus ciklikus kód felépítéséhez a következő kódszavak létrehozására vonatkozó szabályt kell használni

ahol R(x) az m(x)×x n - m osztás maradéka P(x-szel).

Az R(x) mértéke nyilvánvalóan kisebb, mint (n - m), ezért a kódszóban az első m szimbólum egybeesik az információs szimbólumokkal, az utolsó n - m szimbólum pedig ellenőrző szimbólum lesz.

A ciklikus kódok dekódolási eljárása azon a tulajdonságon alapulhat, hogy a P(x) generáló polinom maradék nélkül osztható.

Hibafelismerési módban, ha a vett sorozatot egyenlően osztjuk P(x-szel), akkor azt a következtetést vonjuk le, hogy nincs hiba vagy nem észlelhető. Ellenkező esetben a kombináció elutasításra kerül.

Hibajavító módban a dekódoló az R(x) maradékot úgy számítja ki, hogy a vett F¢(x) sorozatot elosztja P(x)-szel. Ezt a maradékot szindrómának nevezik. A vett F¢(x) polinom az átvitt F(x) szó és az E osh (x) hibavektor modulo két összege:

Ekkor az S(x) = F¢(x) modP(x) szindróma, mivel az F(x) ciklikus kód definíciója szerint mod P(x) = 0. Egy bizonyos S(x) szindróma egy bizonyoshoz köthető. hibavektor E osh(x). Ezután a továbbított F(x) szót a hozzáadásával találjuk meg.

Ugyanaz a szindróma azonban 2 m-re eltérő hibavektoroknak felelhet meg. Tegyük fel, hogy az S 1 (x) szindróma megfelel az E 1 (x) hibavektornak. De minden hibavektor, amely egyenlő az E 1 (x) Å F(x) összeggel, ahol F(x) bármely kódszó, ugyanazt a szindrómát adja. Ezért, ha az E 1 (x) hibavektort az S 1 (x) szindrómához rendeljük, akkor helyes dekódolást hajtunk végre abban az esetben, ha a hibavektor valójában egyenlő E 1 (x), az összes többi 2 m-ben - 1 esetben a dekódolás hibás lesz.

A dekódolási hiba valószínűségének csökkentése érdekében az összes lehetséges hibavektor közül, amelyek ugyanazt a szindrómát adják, az adott csatornában a legvalószínűbbet kell kiválasztani javítandónak.

Például egy DSC esetében, amelyben egy bináris szimbólum hibás vételének P 0 valószínűsége sokkal kisebb, mint a helyes vétel valószínűsége (1 - P 0), a hibavektorok megjelenésének valószínűsége csökken súlyuk i növekedésével. . Ebben az esetben először a kisebb súlyú hibavektort kell korrigálni.

Ha csak az összes i és kisebb súlyú hibavektor javítható a kóddal, akkor az i + 1-től n-ig terjedő súlyú bármely hibavektor hibás dekódoláshoz vezet.

A hibás dekódolás valószínűsége megegyezik azzal a P n (>i) valószínűséggel, hogy egy adott csatornában i + 1 vagy annál nagyobb súlyú hibavektorok jelenjenek meg. DSC esetén ez a valószínűség egyenlő lesz

.

A ciklikus kód által kijavítható különböző hibavektorok teljes száma megegyezik a nem nulla szindrómák számával – 2 n - m - 1.

A kurzus projektben az előző bekezdésben számított k értéke alapján szükséges egy generáló polinom kiválasztása az A. függelékben található táblázat szerint. A kiválasztott generáló polinom alapján szükséges egy kódoló, ill. dekódoló áramkör hibaészlelés esetére.

1.5 A digitális kommunikációs rendszer teljesítménymutatói

A digitális kommunikációs rendszereket minőségi mutatók jellemzik, amelyek közül az egyik az átvitel hűsége (helyessége).

A kommunikációs rendszer hatékonyságának felmérésére bevezetik a kommunikációs csatorna teljesítmény-kihasználtsági együtthatóját (energiahatékonyság) és a csatorna frekvenciasávonkénti kihasználtsági együtthatóját (frekvencia-hatékonyság):

ahol V az információátviteli sebesség;

Jel/zaj arány a demodulátor bemenetén

; (1.55)

A jel által elfoglalt frekvencia sávszélesség

, (1.56)

ahol M a jelpozíciók száma.

Egy általános jellemző a csatorna kihasználtsága az áteresztőképesség (információs hatékonyság) szempontjából:

Folyamatos kommunikációs csatornára, figyelembe véve Shannon képletét

a következő kifejezést kapjuk

. (1.58)

Shannon tételei szerint h=1 esetén megkaphatjuk a kapcsolatot b és g között:

b=g/(2 g - 1), (1,59)

amelyet Shannon-határnak neveznek, amely a legjobb cserét jelenti b és g között egy folytonos csatornában. Ezt a függőséget célszerű görbeként ábrázolni a b - g síkon (1.6. ábra).

1.6. ábra – Shannon határa

A rendszer hatékonysága az információátvitel sebességének növelésével (az üzenetek entrópiájának növelésével) növelhető. Az üzenetek entrópiája a valószínűségeloszlási törvénytől függ. Ezért a hatékonyság javítása érdekében szükséges az üzenetelemek sűrűségének újraelosztása.

Az üzenetelemek közötti kapcsolatok megszüntetése vagy gyengítése a rendszerek hatékonyságát is javíthatja.

Végül, a rendszer hatékonyságának javítása megfelelő kódolási választásokkal érhető el, amelyek időt takarítanak meg az üzenetátvitel során.

A kurzusprojektben a megszerkesztett grafikonon egy ponttal szükséges megjelölni a tervezett digitális kommunikációs rendszer hatékonyságát (1.6. ábra).

1. Irányelvek tanfolyamtervezésre az „Elektromos kapcsolat elmélete” tudományágban Bidny Yu.M., Zolotarev V.A., Omelchenko A.V. - Harkov: KNURE, 2008.

2. Omelchenko V.A., Sannikov V.G. Az elektromos kommunikáció elmélete. 1., 2., 3. rész. - K.: ISDO, 2001.

3. Elektromos kommunikáció elmélete: Tankönyv egyetemeknek / A.G. Zyuko. D. D. Klovsky, V. I. Korzhik, M. V. Szerk. D. D. Klokovszkij. – M.: Rádió és hírközlés. 1998.

4. Peterson W., Weldon E. Hibajavító kódok / Fordítás, angolból. szerkesztette R. L. Dobrusina és S. I. Samoilenko. - M-: Mir, 1999. - 596 p.

5. Andreev V.S. Nemlineáris elmélet elektromos áramkörök. Tankönyv kézikönyv egyetemek számára. - M.: Rádió és kommunikáció, 1999. - 280 p.

ALKALMAZÁS

M fokú irreducibilis generáló polinomok táblázata

23.05.2016

Minden szolgáltató célja, hogy ügyfelei számára a versenytársaknál magasabb színvonalú lefedettséget és szolgáltatásokat nyújtson. Stabil jel a város bármely pontján, nagy sebesség az adatátvitel és a nagy szolgáltatáscsomag az egyik fő módja az új ügyfelek vonzásának és a nyereség növelésének.

Ha alaposabban elemzi a helyzetet, más tényezőket is felfedezhet, amelyek befolyásolják az üzemeltető jövedelmezőségének növekedését. Ezek közé tartozik a hálózat karbantartási költségeinek jelentős csökkentése, a kockázatok minimalizálása és a teljes rendszer zavartalan működésének biztosítása.

De a kezelői hatékonyság minden, akár kisebb mértékű növelését hosszú távú felkészülés előzi meg. A kommunikációs hálózatok optimalizálása a jelenlegi állapotuk auditálásával és elemzésével kezdődik, ehhez a szolgáltatók outsourcing cégeket vonzanak.

Mit tartalmaz a kommunikációs szolgáltatások auditja?

A munka pontos listáját a végső célok határozzák meg, amelyeket az üzemeltetőnek el kell érnie: a hálózat korszerűsítése, a lefedettség minőségének javítása egy adott területen stb. Az üzemeltetőknek ilyen szolgáltatásokat nyújtó társaságok általában bármilyen bonyolultságú kutatást végezhetnek.

Felvettük a kapcsolatot a céggel Modern technológiák kommunikáció”, amely tapasztalattal rendelkezik a szövetségi szolgáltatókkal való együttműködésben. A vezetőség szerint a vállalat innovatív berendezésekkel és nagy szoftvercsomaggal rendelkezik az adatelemzéshez. Ennek köszönhetően a kommunikációs rendszerek optimalizálása a lehető leghatékonyabban történik, mivel a kezelő objektív információt kap rengeteg paraméterről.

A hálózat feltárása során a következők hajthatók végre:

benchmarking vagy több szereplő összehasonlító értékelése;

Ügyfélstatisztika elemzése;

konfigurációelemzés (a szektorokban lévő objektumok auditálása, magasságok, irányszögek, dőlésszögek stb. mérése);

frekvencia-területi tervek ellenőrzése;

Az utolsó pont terepkutatások egész sorát foglalja magában. A kapott eredmények alapján a későbbiekben intézkedéseket dolgoznak ki a hang- és adatátvitel minőségének javítására. A fő mért paraméterek között:

• a hangszolgáltatások elérhetőségének, megőrzésének paraméterei;
• rádiócsatornák paraméterei;
• Helyfrissítés;
• MeanOptionScore;
• adatátviteli sebesség;
• rádiólefedettség minősége UMTS, LTE, GSM szabványok szerint.

Mobil optimalizálás

Nagy mennyiségű mérési eredmény beérkezése után speciális szoftverrel dolgozzák fel azokat. A Modern Communication Technologies cég az Anite Nemo Analyzer, Actix, Ascom Tems Discovery termékeket használja. Minden program lehetővé teszi az információk maximális megjelenítését a jelentésben, aminek köszönhetően a kezelő tiszta képet kap a hálózat állapotáról.

A kommunikációs hálózatok műszaki optimalizálása lehetővé teszi az üzemeltető cég számára a rendelkezésre álló erőforrások hatékonyabb felhasználását, a rendszertámogatási költségek csökkentését és számos probléma megoldását. belső problémák. Ezenkívül a nyújtott szolgáltatások minősége észrevehetően javul, ami lehetővé teszi új előfizetők vonzását és a meglévők megtartását.

Az információátviteli rendszerek működésének minőségét számos mutató kombinációja jellemzi, amelyek közül a legfontosabb a zajtűrés, a sebesség, az áteresztőképesség, a hatótávolság, az elektromágneses kompatibilitás, a berendezések súlya és méretei, költsége és környezeti kompatibilitása.

A rendszerminőségi mutatók halmaza felírható vektorként

A legjobb (optimális) rendszernek azt tekintjük, amelyik megfelel egy bizonyos függvény legnagyobb (legkisebb) értékének.

privát minőségi mutatók közül Az értéket hatékonyságnak vagy a rendszer minőségének általános mutatójának nevezzük, a funkció pedig a rendszer célfunkciója (minőségi kritérium).

A rendszerek optimális tervezésének vagy összehasonlításának módszertanának egyik központi pontja a hatékonyságértékelések kialakítása - a rendszer célfunkciói. Az ilyen értékelések feltétlenül szükségesek az olyan feladatokkal kapcsolatos rendszertanulmányoknál, mint például a választás jobb rendszer a meglévők közül a rendszer fejlettségi szintjének felmérése a modern világszabványokhoz viszonyítva, egy új (tervezett) rendszer optimális változatának meghatározása stb.

A rendszerek hatékonyságát a legegyszerűbb esetekben az egyes legjelentősebb paraméterek alapján értékelik, például sebesség, csatorna sávszélesség, jel-zaj viszony stb.

Általánosságban elmondható, hogy szisztematikus megközelítésre van szükség, amelyben a hatékonyságot a paraméterek összessége alapján értékelik. Ebben az esetben mindenekelőtt figyelembe kell venni a rendszerek összes leglényegesebb paraméterét. Az összes paraméter figyelembevételének vágya, beleértve a kicsiket és a másodlagosakat is, bonyolítja a célfunkciót (minőségi kritérium), és megnehezíti az értékelési eredmények áttekinthetőségét. Ugyanakkor a figyelembe vett paraméterek számának túlzott korlátozása ahhoz vezethet, hogy a kritérium túlságosan durva lesz.

A rendszerek hatékonyságának bármely értékelése az átvétel céljából történik határozott döntés. Így a tervezés során meg kell határozni azokat a rendszerparamétereket, amelyeknél a legnagyobb hatékonyság érhető el.

A hatékonyság mennyiségi értékelésének meg kell felelnie bizonyos követelményeknek. Kellően teljes mértékben jellemeznie kell a rendszer egészét, világos fizikai jelentéssel kell rendelkeznie, valamint rendelkeznie kell a szükséges rugalmassággal és sokoldalúsággal. A rendszer hatékonyságának értékelése kell

konstruktív - alkalmas rendszerek elemzésére és szintézisére egyaránt. Végül a teljesítménymutatónak elég egyszerűnek kell lennie a kiszámításához és a gyakorlatban könnyen használhatónak. Elterjedt módszer a hatékonyság lineáris függvény formájában történő értékelése

ahol a figyelembe vett paraméterek (mutatók) száma; súlyozási együtthatók; - a figyelembe vett paraméterek relatív értékei.

A (11,27) összegben szereplő paraméterek ezen definíciójával az érték 0 és 1 közötti tartományban határozható meg. A legjobb rendszer az lesz, amelyiknél nagyobb az érték.

Az X súlyozási együtthatók megválasztása bizonyos mértékig önkényes. Ugyanez vonatkozik a figyelembe vett paraméterek számára is, azonban az önkényesség aránya minimálisra csökkenthető ezen együtthatók megtalálásának racionális módszertanának kidolgozásával (például a szakértői értékelések módszertana). A súlyok abszolút értékei nem fontosak; Csak a relatív súlyok jelentősek.

A modern komplex kommunikációs rendszerek nem mindig jellemezhetők átfogóan egyetlen mutatóval. A több mutatón alapuló értékelés teljesebb és egyben tartalmasabb lehet, lehetővé téve a rendszer különböző tulajdonságainak jellemzését. Nyilvánvaló, hogy sok mutató elfogadhatatlan. Számos mutató szükséges, amelyek a rendszer legfontosabb tulajdonságait jellemzik: információs, műszaki, gazdasági stb. Sok esetben elég két mutatóra korlátozni magunkat, például a zajtűrés és átviteli sebesség, frekvencia és energiahatékonyság, műszaki hatás és költségek.

A végső döntés általában nemcsak a mennyiségi számítási adatokon, hanem a tapasztalatokon, az intuíción és más heurisztikus kategóriákon, valamint olyan további megfontolásokon is alapul, amelyeket a matematikai modell felépítésénél nem lehetett figyelembe venni.

Általános esetben az SPI optimalizálásának problémája a célfüggvény maximumának megtalálására redukálódik, amikor a rendszer (a szerkezete vagy a paramétereinek értékei) változik, figyelembe véve a kezdeti adatokat és a szerkezetre vonatkozó korlátozásokat, ill. a rendszer paraméterei.

Ha adott a célfüggvény és meghatározzuk a megengedett rendszerek (vagy változataik) halmazát, akkor az optimalizálás a véges számból történő diszkrét kiválasztás problémájára redukálódik. adott rendszerek, azaz az értékek közül a legnagyobbnak (legkisebbnek) megfelelő rendszer kiválasztásához

Bonyolultabb feladat a rendszerstruktúra optimalizálásának (szintézisének) a problémája. Ha a rendszer felépítése teljesen leírható ismert függvényekkel, véges számú paraméterrel, akkor a probléma ezeknek a paramétereknek az optimalizálásával adódik. Abban a speciális esetben, amikor a célfüggvény és minden, a kényszereket meghatározó függvény lineárisan függ a paraméterektől, a probléma lineáris programozásra redukálódik. Néhányban

Bizonyos esetekben lehetőség nyílik a probléma analitikus megoldására a funkcionális elemzés módszerei alapján.

Általában az SPI-optimalizálási probléma megoldása bonyolultnak és döntéshozatalra alkalmatlannak bizonyulhat. Ezért általában egy lépésről lépésre optimalizáló eljáráshoz folyamodnak. Először például az optimalizálást az információs paraméterek szerint, majd a műszaki és gazdasági mutatók szerint hajtják végre. Az első szakaszban meghatározzák blokkdiagram rendszer, amely lehetővé teszi a fő potenciális jellemzők értékelését, a modulációs és kódolási módszerek kiválasztását, valamint a jelfeldolgozás módszerét a vevőben. Ezután meghatározásra kerülnek az egyes rendszerblokkok (modem, csatornakodek, forráskodek stb.) működési algoritmusai és paraméterei. Az utolsó szakasz a rendszer tervezése.

A műszaki és gazdasági elemzés legalább két mutatón alapul: a hatáson és a költségeken. Ugyanakkor az SPI hatékonyságának meghatározásának fő elve lehet a maximális hatás elve vagy a minimális költség elve.

Költségként általában a termelési egységre jutó adott éves költséget (esetünkben egy bit másodpercenkénti átviteli költségét) vesszük.

SPI optimalizálás.

A hasznos hatás (termék) az SPI-ben az időegységben (átviteli sebesség) a fogyasztóhoz eljuttatott információ mennyisége adott átviteli hűség mellett, pl. az átlagos átviteli sebesség egy kommunikációs hálózat csatornáján a hiba valószínűségével Ezt a sebességet rendszerint rendszerkapacitásnak nevezik, és a Shannon csatorna kapacitásával ellentétben jelölik. Ha C egy elméleti fogalom, amely a korlátozó képességeket jellemzi. a csatorna, vagyis egy műszaki jellemző, amely a rendszer valós jellemzőitől és felszereltségétől függ.

Definíció szerint

Itt a kommunikációs hálózat egy csatornáján átvitt információ bitek száma az idő alatt, ahol az üzenet átviteli ideje (időtartam); késleltetési idő, beleértve a várakozási időt is; forráskodek hatékonysága, üzenet (forrás) redundancia, a korrekciós kód figyelembevételével számított csatorna hatékonyság, a moduláció típusa és a csatorna veszteségei, csatorna kodek hatékonysága, - modulációs hatékonyság, hálózat hatékonysága.

A (11.4) és a (11.28) kifejezések figyelembe vételével megkaptuk

ahol a (11.23) és (11.24) szerint

Vel; - Ez az, ami valós mennyiség olyan információ, amely adott átviteli minőség mellett időegység alatt eljut a fogyasztóhoz

Az SPI optimalizálásakor a (11.29) for kifejezést vehetjük célfüggvénynek. Ekkor a feladat egy olyan kommunikációs rendszer megtalálása lesz, amely adott feltételek és korlátozások mellett a maximumot nyújtja. Matematikailag ez nemlineáris probléma, és bizonyos esetekben lineáris programozás. Egyes speciális esetekben a feladatot analitikusan oldják meg, mint egy funkcionális szélsőpont keresésének problémáját. Azokban az esetekben, amikor egy adott kellően magas értéket kell biztosítani, a rendszer kiválasztása elemzéssel (összehasonlítással) történik. lehetséges opciók, amely megfelel a meghatározott követelményeknek. A C szükséges értéke ezekben az esetekben a (11.29) kifejezésben szereplő mutatók kompromisszumos megválasztásával érhető el, figyelembe véve a műszaki és gazdasági követelményeket.

Az SPI optimalizálásának problémája új és meglévő rendszerek fejlesztésekor is felmerül. Sok esetben az SPI hatékonyságának növelése a feladat. Egy ilyen probléma megoldása nem egyértelmű. A (11.29) szerinti C magas (vagy szükséges) értéke többféleképpen érhető el.

Tekintsük ezt egy diszkrét üzenetátviteli rendszer (SDTS) példáján. Feltételezzük, hogy ismert a kommunikációs hálózat, amelyben a szóban forgó SPDS-nek működnie kell (hatékonysága meg van adva. Általában ismert az üzenetek forrása is (meg van adva a redundanciája. Meg van adva az átviteli rpop szükséges hűsége (hibája) is).

Sávszélesség C csatorna az információs forrás rendszerek. Általában a meglévő szabványok alapján határozzák meg vagy választják ki. Itt vannak választási lehetőségek. Shannon képlete szerint az értéket teljes mértékben az energiaforrás és a frekvenciaforrás határozza meg. A csatorna frekvenciasáv választása nagyon korlátozott, és nemzetközi megállapodások szabályozzák. Ami az energiaforrást illeti, az az adó teljesítményétől és a vevő zajhőmérsékletétől, rádiórendszerekben pedig az antenna O erősítésétől függ. ahol A egy állandó együttható. Ez magában foglalja az értékek változtatásának lehetőségét a kívánt C érték eléréséhez. Így az erősen irányított antennák használata jelentősen javíthatja az adott adó és vevő csatorna energiáját.

A kiválasztott C értékkel és adott értékekkel az SPI hatásfokának növelése a csatorna hatásfokának növelésére redukálódik A (11.4) szerint az információs hatékonyság az energiahatékonyságtól és az y fajlagos sebességtől függ, ami képletekkel számítható ki. (11,8) és (11,9). Ezután egy adott hibavalószínűséghez és a cserenomogramok segítségével számított csatornaenergia értékhez (11.6. ábra) választhatja ki a moduláció típusát és a kódolási módot.

Az információátviteli rendszerek optimalizálásának alapjai, kiválasztása és a jelgenerálás elvei.

A korlátozott frekvenciájú és energiaforrásokkal rendelkező rádiócsatornák esetében a legfontosabb feladat ezen erőforrások hatékony felhasználása. Ez azt jelenti, hogy biztosítani maximális sebesség információ továbbítása az üzenetforrásból, amikor adott paramétereket az üzenetátvitel erőforrása és megbízhatósága.

Az információátviteli rendszerek modern elméletében először a kommunikációs rendszer egészét szokás optimalizálni. Ezután a rendszer többi elemét, különösen a vevőt optimalizálják, feltéve, hogy a jelek típusát már kiválasztották.

A rendszer optimalizálásakor azt keressük legjobb kilátás egy adott rádiócsatorna jelét és a megfelelő optimális vételi módot.

„A kommunikációs rendszerek optimalizálásának megalapítója általában K. Shannon, aki bebizonyította a tételt:

„Ha egy véges frekvencia-válaszú és additív fehér Gauss-zajjal (AWGN) rendelkező kommunikációs csatorna kapacitása „C”, és a forrás teljesítménye egyenlő H′(A), akkor ha H′(A) ≤ C, akkor a kódolás lehetséges, amely biztosítja az üzenetek továbbítását ezen a csatornán tetszőlegesen kis hibákkal és a „C” értékhez tetszőlegesen közeli sebességgel:

[bit/s], (3.1)

Ahol ∆f k– a kommunikációs csatorna négyszögletes frekvenciaválaszának sávszélessége;

R s- átlagos jelteljesítmény;

R w =N 0· ∆f k; (3.2)

N 0· - az AWGN egyoldali spektrális sűrűsége.

Diszkrét csatorna és véletlen forráskódolás esetén ez a tétel más formában is felírható

ahol a dekódolási hiba átlagos valószínűsége egy kódkészleten keresztül;

T- a kinagyított üzenetforrás kódblokkjának időtartama.

Mivel [С−Н ′ (А) ≥ 0] a tétel feltételei szerint, akkor növekvő T(a forrás nagyításával), H ′ (A)→C-nél pedig az értéket T→∞ és a kinagyított forráskód dekódolási késleltetése megnő.

A (3.3)-ból arra következtethetünk következtetések:

- minél hosszabb a kódolt üzenetszegmens (T) és annál kevésbé hatékony

a csatornakapacitást használják (minél nagyobb a különbség [C-H ′ (A)]), annál nagyobb a kapcsolat megbízhatósága (1-);

- lehetőség van cserére a felhasználás hatékonysága, a C és a T (dekódolási késleltetés) értékei között).

a) Elemezzük a kapacitást (3.1).

"C" növelhető növeléssel ∆f kÉs R s. Figyelembe kell venni, hogy a hatalom R w(3.2) attól is függ ∆f k.

Az ismert összefüggés alapján (α=2-nél, β = e) le lehet írni

Határozzuk meg a határértéket a sávtól függően ∆f kés hozzon létre egy átviteli grafikont.

at ∆f k→∞ . Ezután bővítjük a funkciót log(1+x) a Maclaurin sorozatba (vagyis azon a ponton X=0) , amely at x→0 egyenlő ln(1+x)≈x. Ennek eredményeként azt kapjuk

Ábrázoljuk a (3.4) függvényt attól függően ∆f k mindkét tengelyen normalizálással N 0 /P c.

3.1. ábra. A normalizált csatornakapacitás grafikonja.

at R s / R w=1 in (3,1) → VEL= ∆f k. Figyelembe véve a gráf tengelyei mentén történő normalizálást, ez az egyenlőség a (C) pontnak felel meg N 0 /P c =P w/P c=1) koordinátákkal (1,1).

Az áteresztőképesség észrevehetően növekszik a ∆f k növekedésével, amíg P s /P w ≥1, és az 1,44 R s /N 0 határértékre hajlik, azaz. maximális érték A C paraméter h →0 formában fordul elő.

b) Határozzuk meg Shannon határértékeit a fajlagos sávszélességre és az energiaköltségekre az információátviteli sebesség mellettR max = C .

Értelemszerűen a kommunikációs csatornában a fajlagos sávszélesség költsége egyenlő

ahol R az információátviteli sebesség (bit/s) a csatornában. Ezen fajlagos költségek csökkentésére tett kísérletek további energiaköltségekkel járnak, amelyeket a fajlagos energiaköltségek értéke jellemez

Ahol E b- 1 bit információ továbbítására fordított energia;

T 0- 1 bites átviteli idő a kommunikációs csatornán (T ks csatornaszimbólum időtartama);

Nézzük meg a fajlagos energiaköltségek függését a fajlagos szalagköltségektől. Ehhez a (3.1)-ben szereplő mennyiségeket fejezzük ki, feltételezve VEL=Rmax :

Ezeket az értékeket behelyettesítve (3.1)-be és elosztva ezzel VEL kapunk

A logaritmus definíciója alapján log 2 N=a jelentése N=2a felírható, hogy honnan, mindkét oldal gyökerét véve, kapjuk

Ennek eredményeként kifejezés

meghatározza a fajlagos energia és a sávszélesség-fogyasztás közötti kapcsolatot egy AWGN és véges frekvencia-válaszú csatornában. Ugyanakkor, mert

akkor a (3.5)-ből megkapjuk a jel-zaj viszony (SNR) függését:

Így egy véges frekvenciaválaszú és AWGN kommunikációs csatornában végtelen számú különböző optimális rendszer valósítható meg. A spektrálisan hatékony rendszerek (az alapsávi jel alapsávi spektruma) ennek megfelelően megnövelt SNR-t igényelnek. Az energiahatékony rendszerek alacsony SNR-t igényelnek, de szélessávúaknak kell lenniük.

A valós rendszereknek olyan értékei vannak, amelyek a 3.2. ábrán látható grafikonon a Shannon-határok felett helyezkednek el. Összehasonlítás valódi rendszerek a potenciálisakkal lehetőség van a kommunikációs rendszer paramétereinek javítására szolgáló tartalék értékelésére.

Alekszej Ukolov - arról, hogy milyen trükköket használnak a mobilszolgáltatók, és hogyan spórolhatnak a kisvállalkozások a telefonhívásokon

A mobilszolgáltatók folyamatosan új tarifákat vezetnek be a piacra. Megértésük pedig meglehetősen nehéz lehet. A Tariffer szolgáltatás használatával az előfizetők összehasonlíthatják aktuális tarifájukat a piacon lévő többi ajánlattal, és kiválaszthatják a számukra legmegfelelőbb lehetőséget. Ha az egyének számára a másik tarifára való átállásból származó előny havonta több száz rubelt is elérhet, akkor a nagyvállalatok megtakarítása több százezer rubel is lehet. Arról, hogy milyen trükkök vannak mobilszolgáltatókés hogyan lehet valós időben követni a kommunikációs költségeket – mondta el a portálnak Alekszej Ukolov, a Tariffer szolgáltatás alapítója.

35 éves, szamarai vállalkozó, a szolgáltatás alapítója és vezérigazgatója "Tarifer"(az optimális kiválasztása díjcsomagok sejtes kommunikáció). Végzettség: Nemzetközi Piaci Intézet (Közgazdaságtudományi és Menedzsment Kar). A Díjszabás szolgáltatás 2007-ben indult. 2008-ban a szolgáltatás megkapta a Best Soft díjat, 2009-ben pedig a Microsoft Business Start díjat.

A legjobb ajánlatot keresi

A Tariffer szolgáltatás ötlete Alekszej Ukolov testvérétől, Dmitrijtől származik 2007-ben. Abban az időben programozóként dolgozott az egyik szamarai cégnél. Ekkor már maga Alekszej is tapasztalattal rendelkezett a kereskedelem területén különböző projektekben - nem mindig sikeres. Az ötlet megvitatása után a testvérek úgy döntöttek, hogy elkészítik próbaverzió olyan szolgáltatás, amely elemzi a hívások részleteit, és kiválasztja az adott személy számára legmegfelelőbb tarifát.

„Az ötlet a felszínen volt. Sok embernek gondja volt a tarifa kiválasztásával. Abban a pillanatban a piac meglehetősen vad volt. Aztán volt egy igazi ugrás a tarifákkal. Perc- és másodpercdíjak is voltak. Egyes tarifák tartalmaztak valamilyen csomagot. Csatlakozási díj is volt. Általánosságban elmondható, hogy sok olyan árnyalatot kellett figyelembe venni, amelyeket sok ember számára nehéz volt megérteni” – mondja Alexey Ukolov.

Az új projektben Dmitrij programozást vállalt, Alexey pedig minden más kérdést. 2008-ban egy másik partner csatlakozott a projekthez - Kirill Nasedkin. Saját webdesign stúdiója volt, és átvette az oldal fejlesztését.

A szolgáltatás tesztverziójának elkészítése több hónapig tartott. És több hónapot töltöttünk a weboldal létrehozásával. 2008-ban, másfél évvel a projekt megkezdése után, elindult a Tarifer.ru első verziója. Ugyanennek az évnek a végén pedig az oldalt átdolgozták, és a jelenlegihez hasonló verziót kaptak.

A cégnek vannak versenytársai Oroszországban, de kevesen. Manuálisan vagy félmanuálisan segítik az ügyfeleket költségeik elemzésében és kiválasztásában új tarifa végső terv. „Előnyünk velük szemben a technológiában van, ebben a tekintetben sokkal erősebbek vagyunk” – mondja Alekszej Ukolov.

Önmagunkban élünk

Az alapító atyák kizárólag saját forrásból indították és fejlesztették projektjüket – soha nem vontak be kölcsön pénzt. Körülbelül egymillió rubelt költöttek egy weboldal prototípusának fejlesztésére. A szolgáltatás 2009-ben hozta meg első bevételét, 2010-ben a „Tarifer” elérte a nullszaldót.

A projekt növekedését elősegítette az orosz startupok számára kiírt Microsoft Business Start verseny 2009-es győzelme. A győzelemért a „Tarifer” 1 millió rubel támogatást kapott. Többek között lehetővé tette az első alkalmazottak felvételét. Egy programozó és egy műszaki támogatási szakember érkezett a céghez, hogy a tarifacsomag-adatbázissal dolgozzanak.

A szolgáltatás fejlesztését felgyorsította, hogy új munkatársak kerültek a csapatba. A cég alapítói ekkor úgy döntöttek, hogy a vállalati piacra helyezik a hangsúlyt, mivel az ígéretesebb volt tevékenységük szempontjából. 2009 vége felé a Tarifer megszerezte első vállalati ügyfeleit.

Megtalálásuk nem volt nehéz, mivel a vállalat meglehetősen alacsony árat állapított meg vállalati termékére - több ezer rubelt, függetlenül az ügyfélcég méretétől és a „kiszámított” SIM-kártyák számától. De hamarosan világossá vált a projekt alapítói számára, hogy ilyen árpolitikával egyszerűen veszteséges a nagyvállalatokkal dolgozni, és az árlistát felülvizsgálták. Az értékesítés természetesen nehezebbé vált, 2011-ben a cég értékesítési vezetőt vett fel. Korábban ezeket a funkciókat maga Alekszej Ukolov látta el, és mint maga is elismeri, nem mindig volt erre elég ideje. Az új menedzser érkezésével az eladások jelentősen növekedtek.

"Díj" magánszemélyek számára

A magánügyfelek önállóan választhatják ki maguknak a legkedvezőbb mobilkommunikációs tarifát. Az ügyfélnek meg kell adnia telefonszámát és jelszavát innen személyes fiók mobilszolgáltató. Ha valaki nem ismeri ezt a jelszót, a program segít neki „belépni a fiókba” - csak kövesse az utasításokat. A szolgáltatás „kirakja” a hónapra vonatkozó hívásadatokat és elemzi azokat. Az elemzés alapján a legkedvezőbb tarifákat ajánljuk az ügyfélnek - mind a „saját”, mind a „külföldi” szolgáltatóktól.

A díjcsomagok adatbázisa naponta bővül és frissül. Tartalmazza a „Big Four” szolgáltatók szövetségi és valamennyi regionális tarifáját: Beeline, MTS, Megafon és Tele2.

„Az üzemeltetők folyamatosan új tarifákat vezetnek be. És rendszeresen fejlesztjük a számítási algoritmust, folyamatosan változtatva valamit. Most a fő trend a csomagtarifákra való átállás. Bennük az aktuális mellett telefonos kommunikáció Az internethasználat bizonyos feltételek mellett beletartozik. És minden eszközünket „kiélesítettük”, hogy hatékonyan dolgozhassunk a csomagtarifákkal” – mondja Alexey.

Vállalati program

A Tarifer vállalati ügyfelei két program közül választhatnak a szolgáltatás igénybevételéhez. Az első a költségelemzés. A program meghatározza, hogy mely területeken magasabbak a kommunikációs költségek a vállalati átlagnál. A vállalat telefonköltségeit alkalmazott, részleg és költségforrás szerint bontják.

A második program a költségek közvetlen optimalizálása, vagyis a legtöbb kiválasztása kedvező tarifák. A program elemzi az összes ügyfélszámot, és minden számhoz kiválasztja a legelőnyösebb ajánlatot.

A vállalatokkal való együttműködés során a Tarifer két sémát használ. A cég a Tarifertől megvásárolhatja a szükségeset szoftver, és továbbra is csináljon mindent egyedül. A programmal dolgozó vállalati alkalmazottnak fel kell töltenie a hívás adatait, jelentéseket kell készítenie és díjcsomagokat kell választania. Ez a lehetőség például akkor használatos, ha a vállalati biztonsági szabályok nem teszik lehetővé az adatok harmadik félnek történő továbbítását.

De a legkényelmesebb vállalati ügyfelek Együttműködési lehetőség, hogy a kommunikációs költségek elemzésével és a tarifák kiválasztásával kapcsolatos összes funkciót a Tariffer szolgáltatásra ruházzuk át. Ebben az esetben az ügyfél egyszerűen elküldi az összes számlát a kommunikációhoz, majd a cég szakemberei dolgoznak velük.

A program egyéni tarifacsomagokkal is működhet, amelyekkel sok vállalati ügyfél rendelkezik. Ezek a tarifák „nem nyilvánosak”, azaz nem jelennek meg az üzemeltető weboldalain. Az ügyfél megadja az árterv leírását, és a terv feltételeit hozzáadják az adott ügyfél programjához. Az ügyfél láthatja ezt a lehetőséget a programjában és használhatja a számításokhoz.

A vállalatokkal való munka során az egyik fő nehézség az, hogy le kell töltenie a hívás adatait a távközlési szolgáltató személyes fiókjából. A Tarifer specialistái most azon dolgoznak, hogy minden adatot automatikusan begyűjtsenek a szolgáltatók személyes fiókjaiból. Ezután az ügyfélnek csak meg kell adnia a bejelentkezési nevét és jelszavát a személyes fiókjához az üzemeltető webhelyén.

Online megfigyelés

Egészen a közelmúltig a tarifaválasztási sémák az elmúlt hónapban már felmerült kommunikációs költségek elemzésére irányultak. De a közeljövőben a Tarifer egy másik technológiát vezet be a vállalati ügyfelek számára - a monitorozást. Lehetővé teszi az ügyfél számára a költségek valós időben történő nyomon követését és módosítását.

Az új technológia lehetővé teszi, hogy megnézze, mennyit költöttek az alkalmazottak mobil kommunikációés internet be aktuális hónap mostanáig, és mennyit költenek jelenleg. Ha a program „észreveszi”, hogy a kommunikációs költségek meredeken emelkedtek, SMS-t küld az ügyfélnek.

A szolgáltatásra elsősorban a nem tervezett kommunikációs költségek elkerülése érdekében van szükség, különösen a roamingban. Például egy személy elfelejtette kikapcsolni az internetet. Roamingban az előfizető gyakorlatilag nem is használja az internetet vagy a kommunikációt. Ám a kerekítési szabályoknak és bizonyos kezelői trükköknek köszönhetően a hónap végén váratlanul nagy számlát fog kapni. És mivel a vállalatnak minden számra közös egyenlege van, ezt későn fedezhetik fel. A kommunikációs számla pedig kellemetlen meglepetés lesz a cég számára.

Ezeket a költségeket jogi okokból nem mindig lehet áthárítani a munkavállalóra. Ezért a cégek gyakran több százezer rubelhez jutnak amiatt, hogy valaki barangolás közben elfelejtette kikapcsolni az internetet, vagy hibásan használt egyes szolgáltatásokat.

„Külföldre ment annak a cégnek az igazgatója, amelyet jelenleg a monitoring programunk keretében látunk el. És ott használtam az internetet, ami után 160 000 rubel számlát kaptam erre a számra. A cég nem túl nagy, és ez az összeg jelentős számukra. Sajnos abban az időben ehhez az ügyfélhez nem volt csatlakoztatva felügyeleti program. És nem értették, honnan van ekkora összeg a kommunikációért. Most már valós időben láthatják a megnövekedett költségek okát, és időben megelőzhetik azokat” – mutat példát Alexey.

Az ugrásszerűen megnövekedett költségekre vonatkozó adatok 15 perccel azután kerülnek be a Tarifera rendszerébe, hogy az ügyfél túlköltekezni kezd. Körülbelül 10 percet vesz igénybe a helyzetre való reagálás és az ügyfél tájékoztatása. A költségekről üzenetet küldhet magának a sikkasztónak és cégének is. Így az ügyfél láthatja és leállíthatja az előre nem tervezett kommunikációs díjakat a kezdés után fél órán belül.

A szolgáltatás két hónapja kezdett teszt üzemmódban működni. Jelenleg a Tarifer mintegy 50 céget szolgál ki e program keretében, és a szolgáltatásról az első vélemények a legpozitívabbak.

Ügyfelek

A Tarifer vállalati ügyfélnek tekinti a 30 vagy annál több alkalmazottat foglalkoztató cégeket. Ha a cégnek nincs több 15-20 számánál, akkor az összes számítást néhány óra alatt manuálisan is elvégezheti. 30 vagy több szám esetén az adatok mennyisége már elég komoly. A cégnek pedig máris döntést kell hoznia: vagy szakembert rendel hozzájuk, vagy „külsős” vállalkozót vonz be.

A Tarifernek összesen mintegy 400 vállalati felhasználója van. Minden cégnek 50-5000 embere van. Az első 10 legnagyobb közül orosz cégek négyen a „Tarifer” szolgáltatásait veszik igénybe.

A szolgáltatást az alapítás óta igénybe vevő magánügyfelek száma mintegy kétszázezer fő. Naponta körülbelül 200-300 megrendelés érkezik a szolgáltató weboldalára magánszemélyektől.

Ha egy átlagos 100 fős társaságról beszélünk, amely havi 500 rubelt költ egy telefonszámra, akkor a „tarifa” kiszámítása után a megtakarítások havonta körülbelül 10-15 ezer rubelt tehetnek ki.

De a megtakarítás mértéke nagymértékben függ a vállalat felépítésétől és tevékenységi típusától. Ha ez egy kereskedelmi cég, amelynek képviselői sok időt töltenek a régiókban, és roamingot használnak, akkor a kommunikációs költségeik többszörösei. És akkor a Tarifera megoldásokkal való együttműködéséből származó megtakarítása többszöröse más cégekének.

A Tarifer alkalmazottai rendszeresen felhívják ügyfeleiket, hogy megtudják véleményüket a szolgáltatásról. „Én magam is időről időre előveszek egy listát az ügyfelekről, felhívom és megkérdezem, mit lehetne javítani, javítani a szolgáltatáson. Az ilyen kommunikációnak köszönhetően most már van egy „valós idejű megfigyelési” szolgáltatásunk” – mondja Alekszej Ukolov.

A szolgáltatások árai

Mert magánszemélyek szolgáltatás hosszú ideig ingyenes volt. De most díjat vezettek be a szolgáltatásért – és számoljatok optimális tarifa 140 rubelért bárki megteheti. A weboldalon található egy díjcsomagkalkulátor, amelybe a kommunikációs használatának minden paraméterét megadhatja. A magánügyfelek átlagos megtakarítása a szolgáltatás igénybevétele és az új tarifára való átállás után 37%.

A fizetés minden számítás és jelentés elkészítése után történik. Ha azonban a számítás során kiderül, hogy az ügyfél jelenlegi tarifája a legjövedelmezőbb, a Tariffer nem számít fel rá, és az összes elemzést bónuszként biztosítják az ügyfélnek.

Azok a felhasználók, akik jól ismerik a különféle díjcsomagokat, ingyenesen választhatnak tarifát maguknak. A weboldalon közzétéve: nyílt hozzáférés teljes alap a „Big Four” szolgáltatók összes aktuális ajánlata (beleértve a regionális tarifákat is).

A cégek kiszolgálásának költsége az alkalmazottak számától és a szükséges funkcionalitástól függ. Az ár havi 10 és 20 rubel között változik minden egyes vállalati SIM-kártyára, a szolgáltatásban szereplő szolgáltatásoktól függően (csak költségelemzés vagy elemzés + új tarifacsomagok kiválasztása).

"csapdák"

Minden olyan vállalkozás, amely a vállalati szektorral való együttműködésre épül, szembesül az ügyfélvállalatokon belüli koordináció problémájával. A nagy struktúrákban a döntéshozatali rendszer általában többlépcsős. Előfordul, hogy tárgyalásokat néhány nagy cégek több évig is eltart.

Ráadásul nem minden cégnek van sürgős szüksége „tarifa” megtakarításra. Sok vállalat számára a kommunikációs költségek kis költségtételt jelentenek a teljes költségvetéshez képest. És sok vezető egyszerűen nem akar időt tölteni a vállalati tarifák kérdésének komoly tanulmányozásával.

De még azokban a cégekben is, ahol a kommunikációs költségek csökkentésének kérdése akut, nem mindenki elégedett a Tariffer ajánlataival. A vállalati mobilkommunikációért felelős alkalmazott nem mindig érdekelt abban, hogy pénzt takarítson meg a vállalat számára. Ezért a Tarifer vezetőinek feladata, hogy lehetőség szerint felvegyék a kapcsolatot a megtakarításban érdekelt cégek vezető tisztségviselőivel.

Néhány meglévő Tarifer-ügyfél szinte soha nem használja a tarifaválasztás funkciót. Számukra fontos, hogy az adatok a vállalati kommunikáció rendezték. A szolgáltatás pedig segít abban, hogy információkat tároljanak az összes hívásról céges számok. Ezen ügyfelek között számos nyugati vállalat fióktelepe található.

Kezelői trükkök

A Tarifer arra törekszik, hogy ügyfelei kevesebbet fizessenek a kommunikációért. A mobilszolgáltatók feladata éppen az ellenkezője - az ügyfelek díjainak növelése. Ennek eléréséhez a Nagy Négyesnek számos trükkje és trükkje van, ezek közül az egyik fő az „archív tarifacsomagok”.

A trükk jelentése meglehetősen egyszerű. Az ügyfél kiválaszt egy díjcsomagot, csatlakozik és használja. Egy idő után a mobiltársaság elküldi ezt a tervet „az archívumba”. Sőt, az üzemeltető még mindig aktuális tarifa pontosan ugyanazzal a névvel. Például három éve az ügyfél csatlakozott a „júliusi” tarifához. Most az üzemeltetőnek pontosan ugyanolyan nevű tarifája van, de eltérő feltételekkel. És a tarifa, amelyet az ügyfél 3 éve használ, már régóta archiválva van, és most „2013 július”-nak hívják.

Az üzemeltető számára előny, hogy az „archív” tarifát általában drágábbá teszik, mint a jelenlegi díjcsomag. Bármely előfizetési szolgáltatási szerződésben szerepel, hogy az üzemeltetőnek jogában áll megváltoztatni a tarifa feltételeit anélkül, hogy erről az ügyfelet tájékoztatná. Az előfizető az üzemeltető cég ajánlatai között a sajátjával azonos nevű tarifát láthat. De valójában ez már nem az ő tarifája, és az archivált verziót szolgálják ki, ami valószínűleg kevésbé jövedelmező.

„Nemrég foglalkoztunk egy ilyen esettel. Az ügyfél azt mondta, hogy mi a saját tarifáját ajánlottuk, és egyben megtakarítást ígért. Elkezdtünk utánanézni, és kiderült, hogy ugyanannak a tarifának az archivált verzióját használja, amely sokkal kisebb szolgáltatáscsomagot tartalmazott. Nincs elég szolgáltatás - és az ügyfél sok pénzt fizet, mert a tarifa valójában nem ugyanaz. Tehát ha egy előfizetőt több éve ugyanazzal a tarifával szolgálnak ki, akkor érdemes megnéznie, van-e most jövedelmezőbb lehetőség” – ajánlja Alekszej.

Amikor egy új szolgáltató belép a piacra, gyakran alacsony árakkal vonzza a felhasználókat. Ugyanakkor más szolgáltatók alkalmazkodásra, árak csökkentésére kényszerülnek, így a helyzet a mobilkommunikációs piacon is változik. Ám miután megvették a lábukat a piacon, az újonnan érkezők általában fokozatosan emelni kezdik az árakat, és az általános piaci helyzet visszatér eredeti állapotába.

Most a Tele2 példáján látható az új piacokra belépő szolgáltatók stratégiája. Abban a pillanatban, amikor ez az üzemeltető alacsony tarifákkal kezdte meghódítani Moszkvát, az árak a régiókban emelkedni kezdtek.

„A Tele2 másik jellemzője, hogy valójában alacsonyak a „front-end” tarifáik, vagyis olyan számok, amelyekre az ügyfél odafigyel. De tovább különféle fajták„kiegészítő szolgáltatások” (távolsági, roaming stb.) áraik már nem a legkedvezőbbek” – fedi fel titkait Alekszej.

Promóció

Mivel a Tarifernek két különböző közönsége van – privát és vállalati, ezért két webhely is létezik. Az egyéneknek szóló szolgáltatásokat közzéteszik - egy tarifakalkulátort és az össz-oroszországi tarifaalapot. Az A a projekt fő weboldala, amely vállalati megoldásokat és a tarifer.net linkjeit egyaránt tartalmazza.

Idővel a tarifer.ru csak a vállalati felhasználók számára, a tarifer.net pedig a magánfelhasználók számára lesz elérhető. A tarifer.ru webhely jelenleg átalakítás alatt áll. Az övé új verzió a tervek szerint augusztus végén indul.

A Tarifer alapítói a közvetlen értékesítést választották szolgáltatásaik népszerűsítésének fő módjaként. A menedzserek hideghíváson keresztül lépnek kapcsolatba a potenciális ügyfelekkel. A cég „kétszintű” értékesítési részleggel rendelkezik. Az „első szintű” vezetők úgy működnek, mint egy call center. Feladatuk az ügyfél felhívása és kezdetben a kommunikáció. Ha az ügyfél érdeklődést mutat, áthelyezik egy profibb értékesítési vezetőhöz.

Csapat

A Tarifer cég összesen mintegy 30 embert foglalkoztat. A „fő” iroda és a fejlesztők Szamarában találhatók, a cégnek Moszkvában van értékesítési irodája. 10 fő alkotja az értékesítési osztályt, a többiek fejlesztők, adminisztratív és műszaki támogató személyzet.

A technikai támogatás fogadja az ügyfelek hívását és kérését. Emellett nagy munkaköre van az adatok frissítésével kapcsolatban. Ez a díjcsomagok alapjának támogatása és feltöltése, az alap támogatása telefonszámokatés az összes számlázási részletezési formátum felismerése, amely az üzemeltetők számára lehetséges.

A lenyűgöző munkatapasztalat ellenére a projekt még nem szerezte meg a sajátját mobil alkalmazás. A tervek szerint két változatban készül: magánszemélyek és vállalati ügyfelek számára.

Legtöbb jelenlegi tervet a következő hónapokra – a monitoring szolgáltatás továbbfejlesztése (a költségek valós idejű nyomon követése és korrekciója). Bár próbaverzióban használható, „kereskedelmi” bevezetése ősszel kezdődik.

„Komoly fejlesztést tervezünk ennek a szolgáltatásnak, hogy nyomon kövesse az aktuális szolgáltatáscsomagok egyenlegét is. Fokozatosan az összes szolgáltatásunkat egy felületre redukáljuk, minden a monitoring alapján fog épülni” – összegzi Alexey Ukolov.