етапі їхнього проектування.
Основним недоліком, що виявляється при машинної реалізації методу імітаційного моделювання, є те, що рішення, отримане при аналізі імітаційної моделі М, завжди носить приватний характер, так як воно відповідає фіксованим елементам структури, алгоритмам поведінки і значенням параметрів системи S, початкових умов і впливів зовнішнього середовища Е. Тому для повного аналізу характеристик процесу функціонування систем, а не отримання лише окремої точки доводиться багаторазово відтворювати імітаційний експеримент, варіюючи вихідні дані завдання. При цьому, як наслідок, виникає збільшення витрат машинного часу на проведення експерименту з імітаційної моделлю процесу функціонування досліджуваної системи 5 [6].
При імітаційному моделюванні так само, як і при будь-якому іншому методі аналізу і синтезу системи S, дуже істотний питання його ефективності.
Ефективність імітаційного моделювання може оцінюватися низкою критеріїв:
- точністю і достовірністю результатів моделювання,
- часом побудови та роботи з моделлю М,
- витратами машинних ресурсів (часу і пам'яті),
- вартістю розробки та експлуатації моделі.
Очевидно найкращою оцінкою ефективності є порівняння одержуваних результатів з реальним дослідженням, тобто з моделюванням на реальному об'єкті при проведенні виробничого експерименту. Оскільки це не завжди вдається зробити, то статичний підхід дозволяє з певним ступенем точності при повторюваності машинного експерименту отримати якісь усереднені характеристики поведінки системи. Істотний вплив на точність моделювання надає число реалізацій, і залежно від необхідної достовірності можна оцінити необхідне число реалізацій відтвореного випадкового процесу.
Істотним показником ефективності є витрати машинного часу. У зв'язку з використанням ЕОМ різного типу сумарні витрати складаються з часу по введенню і виведенню даних по кожному алгоритмом моделювання, часу на проведення обчислювальних операцій з урахуванням звернення до оперативної пам'яті і зовнішніх запам'ятовуючим пристроям, а також складності кожного моделює алгоритму. Розрахунки витрат машинного часу є наближеними і можуть уточнюватися в міру налагодження програм і накопичення досвіду у дослідника при роботі з імітаційної моделлю. Великий вплив на витрати машинного часу при проведенні імітаційних експериментів надає раціональне планування таких експериментів. Певний вплив на витрати машинного часу можуть надати процедури обробки результатів моделювання, а також форма їх подання.
Побудова імітаційних моделей великих систем і проведення машинних експериментів з цими моделями являють собою досить трудомісткий процес, в якому в даний час багато невивченою. Однак фахівці в області проектування, дослідження та експлуатації великих систем повинні досконало знати методологію машинного моделювання, що склалася до теперішнього часу, щоб бути готовими до появи ЕОМ наступних поколінь, які дозволять зробити ще один суттєвий крок в автоматизації побудови моделей і використання імітаційного моделювання систем.
4. Оцінка ефективності запропонованих технічних рішень
.1 Методика оцінки ефективності ітераційного алгоритму
Ефективність розглянутого алгоритму ущільнення ШПС можна оцінити за двома кінцевим показниками: за завадостійкості та за додатковими енергетичним витратам, необхідним для придушення ВП.
Завадостійкість алгоритму оцінимо за ймовірності помилки когерентного прийому двійкового протилежної повідомлення, усередненої по всіх каналах ущільнення і всім можливим реалізаціям ГС, як функції числа ітерацій при заданому відношенні сигнал-шум і заданих значеннях елементів матриці кореляції.
У загальному випадку шукану ймовірність можна визначити за формулою
, (6)
де - ймовірність помилки прийому двійкового повідомлення на -й ітерації в -м каналі при обробці -й реалізації ГС;- Число реалізацій ГС, чисельно рівного найбільшому числу ущільнюються повідомлень.
У тому випадку, якщо шум є Гаусовим з постійною спектральною щільністю потужності, а обробка кожної реалізації ГС здійснюється згідно правила (1), то розподіл відліків на виході пристрою розділення каналів (УРК), нормованих відносно, також буде Гаусовим з математичним очікуванням і дисперсією, де - відлік на виході УРК при відсутності шуму приймача, - відлік ВП на виході УРК. У цьому випадку ймовірність помилки можна визначити за формулою
, (7)
де - інтеграл ймовірності;
