И.М. Лернер1, А.Н. Хайруллин2, Д.В. Шушпанов3, Р.Р. Файзуллин4, А.Р. Юсупов5, C.Г. Григорьев6

1,2,4 Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ (г. Казань, Россия)

3 Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича (Санкт-Петербург, Россия)

5 Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы (г. Уфа, Россия)

6 Московский городской педагогический университет (Москва, Россия)

1 aviap@mail.ru, 2 mr.khayrullin.a@gmail.com, 3 dimasf@inbox.ru, 4 rrfayzullin@kai.ru, 5 azat.yusupov@bk.ru, 6 grigorsg@yandex.ru

Постановка проблемы. В настоящее время в связи с переходом к информационному обществу наблюдается возрастание объемов передаваемой и обрабатываемой информации, особенно сильно данный факт проявляется среди центров обработки данных, использующих преимущественно проводные оптические интерфейсы ввода/вывода. Анализ последних результатов в данной области указывает на то, что приемные устройства таких интерфейсов должны использовать наиболее простые алгоритмы обработки, позволяя обеспечивать наибольший экономический эффект, поскольку расстояния, на которые происходит передача данных, являются достаточно малыми. Поэтому наиболее часто в указанном классе интерфейсов используются модуляции интенсивности оптического излучения, а приёмник является линейным и реализует прямое детектирование. Кроме того, наблюдаются тенденции к применению оптических многожильных кабелей, поскольку именно они позволяют кратно увеличить пропускную способность. Однако при их использовании критичным становится наличие перекрёстных помех между отдельными жилами.

Цель. Предложить метод анализа целостности сигнала и оценки параметров качества работы проводной телекоммуникационной системы, использующей линейный приёмник, в которой информация передаётся с помощью сигнала с однополярной многопозиционной амплитудно-импульсной модуляцией с n дискретными состояниями (однополярного АИМ-n-сигнала) при наличии перекрёстных помех, в условиях обеспечения синхронизации длительностей канальных символов на приёмной стороне и моментов прихода информационных последовательностей.

Результаты. Разработаны метод и алгоритм с временной линейной сложностью для анализа целостности сигнала и оценки параметров качества работы проводной телекоммуникационной системы, использующей для передачи информации однополярные АИМ-n-сигналы, при наличии перекрёстных помех в условиях, когда среда распространения обладает дисперсионными характеристиками. Перечислены ограничения по их применению.

Практическая значимость. Предложенный алгоритм позволяет в реальном масштабе времени обеспечивать выбор формы парциального импульса и конфигурации сигнального созвездия для повышения удельной пропускной способности системы с последовательной передачей информации, в том числе в условиях передачи в режиме «выше скорости Найквиста» при использовании однополярных АИМ-n-сигналов и наличии перекрёстных помех.

1. Инсаров А.Ю., Файзуллин Р.Р., Ильин В.И. Модель однонаправленного коммутатора для мультисервисного трафика с полимодальным распределением // Электромагнитные волны и электронные системы. 2024. Т. 29. № 4. С. 86−95. DOI 10.18127/j15604128-202404-07.
2. Balachandran A., Chen Y., Boon C.C. A 0.013-mm2 0.53-mW/Gb/s 32-Gb/s Hybrid Analog Equalizer Under 21-dB Channel Loss in 65-nm CMOS // IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems. 2018. V. 26. № 3. P. 599–603 DOI 10.1109/TVLSI.2017.2771429.
3. Buckwalter J.F. Deterministic Jitter in Broadband Communication: dissertation ... Ph.D. Pasadena. 2006. 220 р.
4. Delgado J.A.S. Analog Multi-tone Signaling for Wireline Communication Systems: dissertation ... Ph.D. Toronto. 2024. 115 p.
5. Ксендзук А.В., Семин А.В., Мелкумян М.К. Прогноз координат космических аппаратов с использованием нейросетей // Успехи современной радиоэлектроники. 2025. T. 79. № 5. С. 101–109. DOI 10.18127/j20700784-202505-12.
6. Семенов Р.Э., Сорокин А.Б. Разработка архитектуры нейронной сети концептуального анализа текста // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2025. Т. 27. № 2. С. 23–31. DOI 10.18127/j19998554-202502-03.
7. Борсук Н.А., Онуфриева Т.А., Царев Л.В., Дерюгин П.А., Титов А.Ю. Разработка семантического анализатора с использованием нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2024. T. 26. № 1. С. 5–13. DOI 10.18127/j19998554-202401-01.
8. Иванова Г.С., Мартынюк П.А. Анализ нейросетевых языковых моделей при решении задач обработки текстовых данных // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2023. T. 25. № 2. С. 5–20. DOI 10.18127/j19998554-202302-01.
9. Kravchenko T., Shevgunov T. Equivalent Exchange Method for Decision-Making in Case of Alternatives with Incomparable Attributes // Inventions. 2023. V. 8. № 1. P. 12. DOI 10.3390/inventions8010012.
10. Добрина М.В. Методы анализа данных с использованием искусственных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2023. T. 25. № 4. С. 45–53. DOI 10.18127/j19998554-202304-06.
11. Лернер И.М., Мариносян А.Х., Григорьев С.Г., Юсупов А.Р., Аникьева М.А., Гарифуллина Г.А. Подход к формированию интеллектуальной академической генеалогии с использованием больших языковых моделей // Электромагнитные волны и электронные системы. 2024. Т. 29. № 4. С. 108−120. DOI 10.18127/j15604128-202404-09.
12. Лернер И.М., Карелина Е.А., Григорьев С.Г., Байков Ф.Ю., Дымкова С.С., Ильин В.И. Модель отбора информационных ресурсов на базе теории поколений, наукометрии и факторной методики исследования личности как инструмент развития глобальных цифровых платформ // Научные и технические библиотеки. 2024. № 1. С. 15–50. DOI 10.33186/1027-3689-2024-1-15-50.
13. Галиев Т.Э. Методы ранжирования поисковой информации в корпоративных поисковых системах // Открытое образование. 2012. № 1. С. 46–51.
14. Григорьев С.Г., Лернер И.М., Мариносян А.Х., Арутюнова Н.К., Григорьева М.А. К вопросу подбора учебно-методической информации для реализации адаптивной электронной образовательной среды: алгоритм априорной классификации авторов // Информатика и образование. 2025. Т. 40. № 2. С. 66–78. DOI 10.32517/0234-0453-2025-40-2-66-78.
15. Григорьев С.Г., Лернер И.М., Мариносян А.Х., Григорьева М.А. К вопросу подбора учебно-методической информации для реализации адаптивной электронной образовательной среды: алгоритм подбора авторов литературы с учетом эмоционально-психологических особенностей пользователей на базе идей академической генеалогии // Информатика и образование. 2025. Т. 40. № 3.С. 69–79. DOI 10.32517/0234-0453-2025-40-3-69-79.
16. Kravchenko T., Shevgunov T. A Brief IT-Project Risk Assessment Procedure for Business Data Warehouse Development // Informatics and Cybernetics in Intelligent Systems. Proceedings of 10th Computer Science On-line Conference. 2021. V. 3. P. 230–240. DOI 10.1007/978-3-030-77448-6_22.
17. Шалагин С.В. Оценка вероятности своевременной актуализации информационной модели динамически меняющейся предметной области // Вестник НЦ БЖД. 2024. № 3(61). С. 117–122.
18. Марон А.И., Кравченко Т.К., Шевгунов Т.Я. Определение ресурсов на восстановление системы вычислительных комплексов с элементами разной значимости // Бизнес-информатика. 2019. Т. 13. № 2. С. 18–28. DOI 10.17323/1998-0663.2019.2.18.28.
19. Лернер И.М., Файзуллин Р.Р., Хайруллин А.Н., Шушпанов Д.В., Ильин В.И., Рябов И.В. Повышение удельной пропускной способности как фундаментальная проблема теории связи. Стратегия развития в постшенноновскую эпоху. Часть 1. Ретроспективный обзор методов приема и обработки сигналов в частотно-селективных каналах связи при скоростях передачи информации выше скорости Найквиста // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. T. 77. № 1. С. 37–50. DOI 10.18127/j20700784-202301-02.
20. Лернер И.М., Файзуллин Р.Р., Хайруллин А.Н., Шушпанов Д.В., Ильин В.И., Рябов И.В. Повышение удельной пропускной способности как фундаментальная проблема теории связи. Стратегия развития в постшенноновскую эпоху. Часть 2. Ретроспективный обзор методов приема и обработки сигналов в частотно-селективных каналах связи при наличии межсимвольных искажений // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. T. 77. № 2. С. 16–33. DOI 10.18127/j20700784-202302-02.
21. Лернер И.М., Файзуллин Р.Р., Шушпанов Д.В., Ильин В.И., Рябов И.В., Хайруллин А.Н. Повышение удельной пропускной способности как фундаментальная проблема теории связи. Стратегия развития в постшенноновскую эпоху. Часть 3. Ретроспективный обзор методов оценки пропускной способности частотно-селективных каналов связи при наличии при наличии межсимвольных искажений и использовании ФМн-n и АФМн-N-сигнала // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. T. 77. № 3. С. 24–33. DOI 10.18127/j20700784-202303-02.
22. Wiegart T., Ros F.Da, Yankov M.P., Steiner F., Gaiarin S., Wesel R.D. Probabilistically Shaped 4-PAM for Short-Reach IM/DD Links with a Peak Power Constraint // Journal of Lightwave Technology. 2021. V. 39. № 2. P. 400–405 DOI 10.1109/JLT.2020. 3029371.
23. Zhong K., Zhou X., Huo J., Yu C., Lu C., Lau A.P.T. Digital Signal Processing for Short-Reach Optical Communications: A Review of Current Technologies and Future Trends // Journal of Lightwave Technology. 2018. V. 36. № 2. P. 377–400. DOI 10.1109/JLT. 2018.2793881.
24. Macho A., Morant M., Llorente R. Unified Model of Linear and Nonlinear Crosstalk in Multi-Core Fiber // Journal of Lightwave Technology. 2016. V. 34. № 13. P. 3035–3046. DOI 10.1109/JLT.2016.2552958.
25. Ortiz A.M., Sáez R.L. Multi-Core Optical Fibers: Theory, Applications and Opportunities // Selected Topics on Optical Fiber Technologies and Applications. 2018. DOI 10.5772/intechopen.72458.
26. Нужнов М.С., Кузнецов Ю.В., Баев А.Б., Коновалюк М.А. Оценка степени циклостационарности непреднамеренных излучений средств вычислительной техники // Электросвязь. 2020. № 11. С. 62–71. DOI 10.34832/ELSV.2020.12.11.007.
27. Коновалюк М.А., Баев А.Б., Горбунова А.А., Кузнецов Ю.В. Формирование вероятностной модели циклостационарных сигналов в линиях передачи электронных устройств // Электросвязь. 2020. № 12. С. 64–71. DOI 10.34832/ELSV.2020.13.12.010.
28. Kuznetsov Y., Baev A., Konovalyuk M., Gorbunova A., Russer J.A., Haider M., Russer P. Cyclostationary Characterization of the Interference Induced by Crosstalk Between Transmission Lines // International Symposium on Electromagnetic Compatibility. Barcelona, Spain. 2019. P. 574–579. DOI 10.1109/EMCEurope.2019.8871986.
29. Lerner I.M., Khairullin A.N. Resolution time theory in the topic of broadband communications. Algorithm for data dependent jitter and capacity estimations with polynomial time execution // T-Comm. 2023. V. 17. № 5. P. 48–57. DOI 10.36724/2072-8735-2023-17-5-48-57.
30. Хайруллин А.Н., Лернер И.М., Аюпов Т.А. Алгоритм оценки пропускной способности на базе теории разрешающего времени с линейной вычислительной сложностью для частотно-селективных каналов связи и АИМ-n-сигналов // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 1. С. 31–43. DOI 10.18127/j00338486-202401-04.
31. Lerner I.M. Capacity estimation method with linear computational complexity of narrow-band ionospheric decameter channels with PSK-N-signals // T-Comm. 2023. V. 17. № 9. P. 55–66. DOI 10.36724/2072-8735-2023-17-9-55-66.
32. Лернер И.М., Хайруллин А.Н., Ильин В.И., Гарифуллина Г.А. Оценки нижней границы пропускной способности частотно-селективных каналов связи с АИМ-n-сигналами, достижимые с помощью теории разрешающего времени // Электромагнитные волны и электронные системы. 2024. Т. 29. № 4. С. 68−85. DOI 10.18127/j15604128-202404-06.
33. Шевгунов Т.Я. Алгоритм оценки спектральной корреляционной функции с использованием двумерного быстрого преобразования Фурье // Радиотехника и электроника. 2023. Т. 68. № 8. С. 782–789. DOI 10.31857/S0033849423080119.
34. Шевгунов Т.Я. Метод формирующего оператора для моделирования циклостационарных случайных процессов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Т. 15. № 8. С. 4–12. DOI 10.36724/2072-8735-2021-15-8-4-12.
35. Гущина О.А., Шевгунов Т.Я., Ефимов Е.Н., Вавилова Ж.А. Модель спектральной корреляционной функции для сигналов с OFDM модуляцией и циклическим префиксом // Журнал радиоэлектроники. 2022. №10. DOI 10.30898/1684-1719.2022.10.1.
36. Лернер И.М., Ильин Г.И., Ильин А.Г. К вопросу о циклостационарности АФМн-N-сигналов, наблюдаемых на выходе канала связи с межсимвольными искажениями // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. 2018. Т. 74. № 3. С. 107–117.
37. Лернер И.М., Ильин Г.И. Численный метод оценки потенциальной пропускной способности при использовании ФМн-n-сигнала в канале связи с межсимвольными искажениями // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. 2018. Т. 74. № 4. С. 138–149.
38. Лернер И.М., Файзулин Р.Р., Рябов И.В. Оптимизированный алгоритм оценки пропускной способности каналов связи, функционирующих на базе теории разрешающего времени // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 4. С. 91–109. DOI 10.18127/ j00338486-202204-13.