RU2323526C2 - Способ связи с многопараметрической адаптацией - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано в каналах радиосвязи диапазонов коротких (KB) и ультракоротких волн (УКВ) со случайными параметрами. Техническим результатом является повышение эффективности и максимальной относительной пропускной способности канала связи со случайными параметрами. Для этого в способе последовательность смены параметра адаптации выбирают с учетом рассчитанных вероятностных функций полезности всех возможных решений по управлению радиолинией и требований по достоверности приема информации. 2 ил.

Description

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано в каналах радиосвязи диапазонов коротких (KB) и ультракоротких волн (УКВ) со случайными параметрами.

Известны способы многопараметрической адаптивной радиосвязи в ионосферных и тропосферных радиоканалах связи и передачи дискретной информации, в которых повышение достоверности приема осуществляется путем предварительного зондирования радиоканала с последующей коррекцией характеристики канала связи, непрерывной оценки помеховой обстановки на резервных каналах связи и перестройки таких характеристик канала связи, как несущей частоты, мощности излучения, скорости передачи информационных символов, вида модуляции и способа кодирования.

Наиболее близким по технической сущности к заявляемому изобретению является изобретение SU №1585902 А1, кл. Н04В 7/00, 1990 г., в котором с целью повышения достоверности приема информации в системах радиосвязи KB и УКВ диапазонов по результатам оценки качества приема и в зависимости от помеховой обстановки в канале связи перестраивают следующие параметры: несущую частоту радиостанции, мощности излучения, скорость передачи информационных символов, а также вид модуляции и способ кодирования.

Существенным недостатком данного способа (а также и других известных способов многопараметрической адаптации, например, "Способ адаптивной связи" по AC H04B 7/22, SU 1758882 A1, 1992 г.) является жесткость (неизменяемость) алгоритма выбора параметра адаптации, что фактически заключается в переборе параметров адаптации, и соответственно, время адаптации может значительно превышать интервал квазистационарности канала связи. Это в реальных условиях априорной параметрической неопределенности канала связи может привести к значительному снижению пропускной способности канала.

Техническим результатом предлагаемого способа многопараметрической адаптации является повышение максимальной относительной пропускной способности канала связи (отношение времени передачи информации к времени сеанса связи на выделенном интервале квазистационарности канала связи) со случайными параметрами.

Сущность предлагаемого способа многопараметрической адаптации заключается в том, что в системе передачи дискретной информации, содержащей на передающей стороне приемник обратного канала, а на приемной стороне передатчик обратного канала, для реализации алгоритма многопараметрической адаптации определяют параметры сигнально-помеховой обстановки, рассчитывают вероятностные доходы при принятии решений на адаптацию по одному из параметров и средние временные затраты на смену параметра, в конце текущего временного интервала квазистационарности на основе рассчитанных доходов выбирают параметр адаптации по критерию Гурвица, максимизирующий пропускную способность на данном интервале квазистационарности канала радиосвязи, при этом последовательность смены параметра адаптации выбирают с учетом рассчитанных вероятностных доходов всех возможных решений по управлению радиолинией и требований по достоверности приема информации.

Способ связи с многопараметрической адаптацией по критерию Гурвица поясняется следующими расчетами.

В основе построения алгоритмов адаптивного управления процессом связи лежит модель исследуемого процесса. Представление процесса функционирования адаптивной радиолинии графоаналитической моделью позволяет создать ряд эвристических алгоритмов, обеспечивающих управление в строгом соответствии с установленным порядком применения правил выбора и смены. Однако неоптимальность таких алгоритмов не позволяет в полной мере выполнять требования по достоверной и своевременной передаче информации.

Так как управление состоит из целого ряда последовательно принимаемых решений, процесс выбора оптимального параметра адаптации можно описать с помощью теории принятия решений (Борзенко И.М. Адаптация, прогнозирование и выбор решений в алгоритмах управления технологическими объектами. - М.: Энергоатомиздат, 1984, - 144 с; Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. - М.: Наука, 1988, - 208 с.).

Задачу принятия решений для начала процесса адаптации целесообразно представить в виде ориентированного графа, называемого деревом решений. При этом принимается, что множества решений, исходов и состояний внешнего фактора дискретны и конечны:

,

где d_i - возможное решение; s_j - состояние внешнего фактора; х_k - исход операции.

При детерминированном управлении, когда отсутствует влияние на исход операции каких-либо случайных воздействий, каждому решению соответствует единственный определенный исход операции, а следовательно, и вполне определена полезность этого решения. В такой ситуации принятие решений происходит в условиях полной определенности, а оптимальное решение принимается по наиболее предпочтительному исходу, соответствующему наибольшей полезности (наименьшим потерям). В задачах принятия решений в условиях определенности аргументом целевой функции является принятое решение и поиск оптимального решения сводится к отысканию экстремума целевой функции при варьировании решения d∈D.

При стохастическом управлении принимаемое решение не является единственным аргументом целевой функции, так как исход операции в данном случае зависит не только от него, но и от случайных факторов как внутренних, так и внешних. Принятие решений здесь происходит в условиях неопределенности, то есть исход принятия того или иного решения точно не определен.

Дерево решений, соответствующее задаче принятия решений в условиях неопределенности, приведено на фиг.1. Кружками на этом графе показаны узлы, в которых проявляется случайность, обусловленная внутренними и внешними случайными факторами. Из узлов А_i выходят дуги, соответствующие различным состояниям внешних факторов при принятии решения d_i. Из узлов В_ij исходят дуги, ведущие к исходам, которые могут быть получены при принятии решения d_i и s_i сохранение внешнего фактора. Для выбора решения, оптимального в смысле некоторого критерия, необходимо в каждом узле А_i определить значение целевой функции, соответствующей этому критерию.

Переход от узлов А_i к узлам В_ij будет происходить с вероятностями p(s_j/d_i), причем:

Таким образом, каждый узел А_i характеризуется распределением вероятностей

. Если состояние внешнего фактора не зависит от принимаемого решения, то p(s_j/d_i)=p(s_j) распределения вероятностей у всех узлов А_i одинаковы.

Если же решение d_i однозначно определяет состояние внешнего фактора, то неопределенность снимается и из узла А_i исходит единственная дуга. Переход от узлов В_ij к исходам x_k происходит с вероятностями p(x_k/d_i, s_j), причем:

Таким образом, каждый узел В_ij характеризуется распределением вероятностей

. Эти распределения для каждого решения d_i можно свести в стохастическую матрицу размера J×K, строками каждой являются распределения вероятностей, приведенные выше.

Условная вероятность событий s_j, x_k при решении d_i определяется:

p(s_j, x_k/d_i)=p(s_j/d_i)p(x_k/d_i, s_j).

Тогда вероятность исхода x_k при решении d_i будет:

Важной особенностью теории принятия решений является необходимость введения на множестве исходов Х функции полезности (или потерь), которая каждому исходу х∈Х ставит в однозначное соответствие вещественное число, характеризующее положительный (или отрицательный) эффект данного исхода операции.

Принятие решений в условиях неопределенности основывается на различных критериях оптимальности, важнейшим из которых является байесовский. В соответствии с ним оптимальным является решение, максимизирующее ожидаемую полезность (доход):

где

- ожидаемая полезность решения d_i при состоянии s_j внешнего фактора.

Аналогично средний риск решения d_i будет:

,

где

.

Таким образом, байесовское решение d_i* находится из уравнения:

.

В соответствии с выбранной теорией принятия решения определяются множества состояний, решений и исходов для радиолинии с многопараметрической адаптацией.

Множество решений будет определяться количеством параметров, по которым возможна адаптация. Пусть это множество состоит из следующих элементов:

d₁ - адаптация по скорости передачи информации (по помехоустойчивому коду);

d₂ - адаптация по мощности передающего устройства;

d₃ - адаптация по рабочей частоте;

d₄ - параметры оставить без изменения.

Состояние внешнего фактора зависит от стратегии радиоэлектронного воздействия противника на данную радиолинию:

s₁ - противник ставит преднамеренные помехи;

s₂ - преднамеренные помехи в радиолинии отсутствуют.

Воздействие противника и постоянно присутствующие в радиоканале случайные помехи при выборе любого решения приводят радиолинию к следующим исходам:

x₁ - радиолиния находится в состоянии ведения связи;

x₂ - радиолиния находится в состоянии восстановления или вхождения в связь.

С учетом приведенных выше выражений для выбранных решений d_i, i=1, 4 имеем следующее.

Для решения d₁:

p(s₁/d₁)+p(s₂/d₁)=1;

p(x₁/d₁, s₁)+p(x₂/d₁, s₁)=1;

p(x₁/d₁, s₂)+p(x₂/d₁, s₂)=1;

p(x₁/d₁)=p(s₁/d₁)p(x₁/d₁, s₁)+p(s₂/d₁)p(x₁/d₁, s₂);

p(x₂/d₁)=p(s₁/d₁)p(x₂/d₁, s₁)+p(s₂/d₁)p(x₂/d₁, s₂),

Для решения d₂:

p(s₁/d₂)+p(s₂/d₂)=1;

p(x₁/d₂, s₁)+p(x₂/d₂, s₁)=1;

p(x₁/d₂, s₂)+p(x₂/d₂, s₂)=1;

p(x₁/d₂)=p(s₁/d₂)p(x₁/d₂, s₁)+p(s₂/d₂)p(x₁/d₂, s₂);

p(x₂/d₂)=p(s₁/d₂)p(x₂/d₂, s₁)+p(s₂/d₂)p(x₂/d₂, s₂),

Для решения d₃:

p(s₁/d₃)+p(s₂/d₃)=1;

p(x₁/d₃, s₁)+p(x₂/d₃, s₁)=1;

p(x₁/d₃, s₂)+p(x₂/d₃, s₂)=1;

p(x₁/d₃)=p(s₁/d₃)p(x₁/d₃, s₁)+p(s₂/d₃)p(x₁/d₃, s₂);

p(x₂/d₃)=p(s₁/d₃)p(x₂/d₃, s₁)+p(s₂/d₃)p(x₂/d₃, s₂),

Для решения d₄:

p(s₁/d₄)+p(s₂/d₄)=1;

p(x₁/d₄, s₁)+p(x₂/d₄, s₁)=1;

p(x₁/d₄, s₂)+p(x₂/d₄, s₂)=1;

p(x₁/d₄)=p(s₁/d₄)p(x₁/d₄, s₁)+p(s₂/d₄)p(x₁/d₄, s₂);

p(x₂/d₄)=p(s₁/d₄)p(x₂/d₄, s₁)+p(s₂/d₄)p(x₂/d₄, s₂),

Ожидаемые полезности решений d₁-d₄ соответственно будут определяться по формулам:

Тогда в соответствии с выбранным байесовским критерием оптимальное решение в выборе параметра адаптации будет определяться максимальным значением функции полезности работы автоматизированной радиолинии при выбранном параметре.

Таким образом, применение теории принятия решений позволяет решить задачу синтеза алгоритма многопараметрической адаптации в условиях сложной сигнально-помеховой обстановки.

Процедуру синтеза алгоритма адаптации можно проводить поэтапно. На начальном этапе необходимо задать множества решений, состояний внешнего фактора и вычислить ожидаемые полезности (доходы) от каждого решения в конкретных условиях ведения связи. В последующем формируется правило выбора решения, обеспечивающего достижения максимума дохода на интервале принятия решения.

Доход, получаемый радиолинией за каждое принятое решение, определяется выбранным критерием оптимизации. Как известно, основным требованием, предъявляемым к связи, как процессу передачи информации, является своевременность передачи сообщения с заданной достоверностью, которая является функцией пропускной способности линий связи. Для линий прерывистой связи, к которым относится радиолиния с многопараметрической адаптацией целесообразно в качестве дохода использовать относительную пропускную способность, определяемую отношением времени передачи сообщений с допустимой потерей достоверности к длительности сеанса связи. В соответствии с этим доход за одно решение можно оценивать как относительную пропускную способность радиолинии С₀ на одном интервале принятия решения Т₀. При этом для выполнения каждого решения d_i∈D требуются временные затраты, связанные с необходимостью перестройки радиолинии, обмена командами управления и синхронизации:

τ(d₁)=2τ_к+τ_c,

τ(d₂)=2τ_к,

τ(d₃)=τ_пер+2τ_к+τ_c,

τ(d₄)=0,

где τ_пер - время перестройки радиолинии, 2τ_к - временные затраты на обмен управляющей и квитирующей командами, τ_c - временные затраты на синхронизацию кодеков.

Так как параметры каналов имеют вероятностный характер, то возможно снижение достоверности принимаемой информации ниже допустимого значения, то есть нарушение связи. Факт отказа рабочего канала устанавливается в течение случайного времени, затрачиваемого на анализ с помощью контрольно-решающего устройства (КРУ). Поскольку момент "срабатывания" КРУ случаен по времени, то его можно полагать равномерно распределенным на интервале Т₀:

Т₀-τ(d_i)-τ_кру,

где τ_кру - время "срабатывания" КРУ.

Тогда с учетом приведенных выражений доходы решений d_i будут определяться:

,

,

где (n, k) - параметры помехоустойчивого кода.

Условные вероятности, определяющие состояние внешнего фактора и исход при выборе конкретного управления, имеют следующий физический смысл:

p(s₁/d_i)=P_пп(d_i)P_вк(d_i), p(s₂/d_i)=1-P_пп(d_i)Р_вк(d_i),

p(x₁/d_i, s₁)=1-Р_эп(d_i), p(x₂/d_i, s₁)=P_эп(d_i),

p(x₁/d_i, s₂)=P_св(d_i), p(x₂/d_i, s₂)=1-P_эп(d_i),

где P_пп(d_i) - вероятность принятия противником решения на постановку помех;

P_вк(d_i) - вероятность временного контакта работы радиолинии с излучением преднамеренной помехи;

Р_эп(d_i) - вероятность энергетического подавления радиолинии преднамеренной помехой.

В условиях воздействия преднамеренных помех, то есть Р_рп(d_i)≠0 выражение примет вид:

,

где

- время реакции комплекса радиоподавления.

Тогда ожидаемые доходы от решений будут определяться:

.

С учетом выражений для конкретных решений d₁-d₄ имеем следующее.

Для решения d₁ (изменить скорость передачи):

,

,

.

Для решения d₂ (изменить мощность передающего устройства):

,

,

.

Для решения d₃ (изменить рабочую частоту):

,

Для решения d₄ (параметры оставить без изменения):

,

,

,

При расчете дохода

необходимо определить аналитическую связь между мощностями сигнала на выходе передатчика и на входе приемника.

Мощность сигнала на входе приемника при его оптимальном согласовании с антенной и КПД фидера, примерно равным единице, равна:

,

где Е_c - напряженность поля в точке приема; λ - длина волны (м); G₂ - коэффициент усиления приемной антенны; К - поправочный коэффициент, равный 5765.

Напряженность поля в точке приема, выраженная в милливольтах на метр:

,

где r_в - путь, проходимый волной от точки передачи до точки приема, км; R - модуль коэффициента отражения от Земли; n - число отражений от ионосферы; Р_э - эквивалентная излученная мощность, кВт; Г_и - полный интегральный коэффициент поглощения в ионосфере.

Эквивалентная излученная мощность Р_э определяется из следующих предположений:

- мощность, излученная антенной, делится пополам между обыкновенной и необыкновенной составляющими волны, но необыкновенная составляющая сильно поглощается и для приема оказывается полезной только половина излученной мощности;

- в средних и высоких широтах поляризация волны близка к круговой, а прием ведется на антенну с линейной поляризацией, поэтому используемая мощность уменьшается в 2 раза.

В результате принимается:

,

где P₁ - мощность, подводимая к передающей антенне; G₁ - коэффициент усиления передающей антенны.

Множитель (1+R)/2 учитывает уменьшение коэффициента усиления антенны за счет влияния реальной Земли, множитель R^n-1 - потери при отражении от Земли в случае многоскачкового распространения. При практических расчетах обычно принимают усредненное значение R=0,8. Тогда для односкачковой (n=1) трассы имеем:

.

Длину трассы по лучу r_в можно определить по углу наклона траектории луча Δ, для расчета которого необходимо знать критическую частоту для отражающего слоя F2 - f_0F2 и f_мпч:

,

где l - расстояние между передатчиком и приемником.

Значения f_0F2 и f_мпч для различных фаз солнечной активности, сезона, времени суток могут быть определены либо по ионосферным картам прогноза, либо по графикам суточного хода МПЧ.

В случае отражения от слоя F₂ полный коэффициент поглощения равен

,

где A_Σ - суммарный коэффициент поглощения в слоях D, Е, F₁; f - рабочая частота; f₁ - продольная составляющая гиромагнитной частоты в средних широтах; В_F2 - поглощение слоя F₂, от которого происходит отражение радиоволны. В средних широтах обычно принимают f₁=0,7-0,8f. Ориентировочные данные о критической частоте f₀F₂ можно определить A_Σ для различных фаз солнечной активности, сезона, времени суток, длины трассы. На частотах, обычно применяемых на среднеширотных радиолиниях значения h_д для слоя F₂ могут быть приняты следующими: зима, день - 250 км; зима, ночь - 350 км; лето, день - 400 км; лето, ночь - 250 км.

Обозначив через

- затухание сигнала в радиоканале, получим мощность сигнала на входе приемника:

.

В реальных условиях ведения связи вероятностные характеристики, описывающие стратегию поведения противника (P_пп(d_i), Р_вк(d_i)), чаще всего неизвестны. В этом случае выбор оптимального параметра адаптации решается с использованием теории принятия решений в условиях неопределенности. При этом учет неопределенных факторов базируется на формировании специальных критериев, на основе которых принимаются решения (Вальд А. Последовательный анализ. - М.: Физматгиз, 1960).

Критерий Вальда (минимаксный) используется, когда лицо, принимающее решение, рассчитывает на реализацию худшего из возможных исходов.

Одна из модификаций минимаксного критерия - критерий Сэвиджа. Он применяется в случаях, когда худшие значения полезности или потерь отличаются незначительно, а лучшие значительно.

Критерий Гурвица является обобщением минимаксного критерия и отражает уровень "оптимизма" лица, принимающего решение, то есть степень его уверенности в получении наилучших результатов при принятии любого решения. Степень "оптимизма" характеризуется величиной β∈[0, 1].

При β=0 критерий Гурвица превращается в критерий Вальда, а при β=1 - в критерий азартного игрока. В соответствии с критерием Гурвица выбирается решение, обеспечивающее при заданной функции полезности:

.

В этом случае ожидаемые доходы от решений будут определяться:

Для решения d₁ (изменить скорость передачи):

,

,

.

Для решения d₂ (изменить мощность передающего устройства):

,

.

Для решения d₃ (изменить рабочую частоту):

,

.

Для решения d₄ (параметры оставить без изменения):

,

,

.

Числовые значения параметров β₁-β₄, лежащие в интервале от 0 до 1, будут определяться техническими возможностями противника по обнаружению и идентификации работы радиолинии при данном параметре адаптации, а также текущим этапом боевой операции. В качестве средней точки зрения коэффициенты β₁, β₂, β₄ можно принять равными 0.5, а β₃ - 0.7.

В соответствии с байесовским критерием оптимальную стратегию выбора параметра адаптации можно представить в виде системы неравенств:

Решение данной системы неравенств путем сравнения доходов всех возможных решений позволяет определить управление, которое обеспечивает максимум пропускной способности на очередном интервале Т₀.

Если требование по достоверности приема информации в одном из направлений дуплексной радиолинии не выполняется, то произойдет ее переход в режим восстановления связи. Этот переход осуществляется по команде КРУ, которое на установление факта нарушения связи затрачивает некоторое случайное время, составляющее наибольшую часть от всех суммарных временных потерь.

Верхней оценкой вероятности связи радиолинии с разработанным алгоритмом при достаточно малом Т₀ и Р_эп→0 с достаточной для практики точностью может служить вероятность связи радиолинии, работающей на экстремальных частотах, откуда следует, что даже при относительно плохих условиях связи характеризуемых низкими значениями h² ₀ и ограниченным частотным ресурсом вероятность срабатывания КРУ оказывается крайне низкой и не превышает сотые доли единиц. За счет этого и достигается высокая эффективность радиолинии в режиме ведения связи. Однако в условиях радиоподавления вероятность срабатывания КРУ существенно повышается.

Решающее правило в условиях восстановления связи можно синтезировать так же, как и для процесса ведения связи. Подобный оптимальный алгоритм позволит обеспечить перевод радиолинии в состояние ведения связи с наибольшей вероятностью и наименьшими временными затратами.

Множество решений в процессе восстановления связи будет определяться:

d₁ - адаптация по скорости передачи информации (по помехоустойчивому коду);

d₂ - адаптация по мощности передающего устройства;

d₃ - адаптация по рабочей частоте.

Отсутствие решения d₄ объясняется тем, что оно не предполагает применение параметрической адаптации, и поэтому его принятие не обеспечит переход радиолинии в состояние ведения связи.

Решения d₁ и d₂ будут элементами множества решений только в случае, если у них есть возможность увеличить выходную мощность или выбрать код с более высокой помехоустойчивостью.

Тогда в соответствии с байесовским критерием оптимальную стратегию выбора параметра адаптации можно представить в виде системы неравенств:

При расчете доходов

коэффициенты β₁, β₂ можно принять равными 0.1-0.05, а β₃ - 0.7.

Последовательность принятия решений можно представить алгоритмом многопараметрической адаптации (фиг.2).

Для реализации алгоритма многопараметрической адаптации по критерию Гурвица, максимизирующего пропускную способность, необходимо задать интервал дискретизации, определить средние временные затраты на смену параметров, средние времена реакции комплекса радиоподавления и вероятности работы радиолинии без нарушения связи на интервале Т₀ при различных параметрах.

Выбор интервала Т₀ должен производиться с учетом интервала квазистационарности процессов изменения во времени параметров сигналов и помех в ДКМ канале и времени, необходимого для оценки уровней сигналов и помех и принятия решения. Исходя из этого длительность интервала Т₀ может быть выбрана в пределах 30-60 сек. Временные затраты на смену параметров нетрудно определить по известным значениям длительности команд управления, времени перестройки и синхронизации для конкретного типа аппаратуры.

Работа радиолинии с описанным алгоритмом многопараметрической адаптации на длительности сеанса связи происходит следующим образом. На каждом интервале Т₀ производятся измерения мгновенных значений амплитуды принимаемого сигнала и определяются параметры распределения Накагами. Одновременно с этим оценивается соотношение сигнал-шум на входе приемника и рассчитываются значения Р_св и Р_эп от решений d₁-d₄.

При этом величина Р_эп(d_i) определяется:

,

где h₁₀=Р_c/P_п - соотношение сигнал - преднамеренная помеха на входе приемника;

;

Р_1п - мощность, подводимая к передающей антенне комплекса радиоподавления;

G_1п - коэффициент усиления передающей антенны комплекса радиоподавления.

В конце текущего интервала Т₀ на основе рассчитанных доходов выбирается оптимальное управление, обеспечивающее максимальную пропускную способность на следующем шаге.

Таким образом, в зависимости от выбранного параметра адаптации происходит заблаговременный (до срабатывания КРУ) переход без потерь времени на анализ отказавшего канала, при этом достаточно высокая интенсивность таких переходов позволяет обеспечить дополнительное повышение максимальной относительной пропускной способности радиолинии и ее помехозащищенности в условиях радиоподавления за счет увеличения времени на доразведку.

Claims (1)

1. Способ связи с многопараметрической адаптацией в ионосферном или тропосферном радиоканале связи, заключающийся в том, что с передающей стороны передают дискретною информацию, а на приемной стороне по принятой дискретной информации принимают решение о многопараметрическом адаптивном управлении процессом связи и посредством передатчика обратного канала передают в приемник обратного канала сигнал управления процессом связи, отличающийся тем, что для реализации алгоритма многопараметрической адаптации определяют параметры сигнально-помеховой обстановки, рассчитывают вероятностные ожидаемые функции полезности при принятии решений на адаптацию по одному из параметров от каждого решения в конкретных условиях связи и средние временные затраты на смену параметра, выбирают интервал Т_о вероятности работы радиолинии без нарушения связи при различных параметрах с учетом интервала квазистационарности, в конце текущего временного интервала квазистационарности на основе рассчитанных функций полезности выбирают параметр адаптации по критерию Гурвица - критерий минимума среднеквадратического значения шумов для анализа качества канала связи, обеспечивающего максимизацию функции полезности на данном интервале квазистационарности канала радиосвязи

   

   где β∈[0, 1] - степень "оптимизма" принятия решения, F_ij - функции полезности от принятия решений на адаптацию радиолинии, рассчитанные на основе анализа сигнальной и помеховой обстановки, при этом последовательность смены параметра адаптации выбирают с учетом рассчитанных вероятностных функций полезности всех возможных решений по управлению радиолинией и требований по достоверности приема информации.

Images