Для построения моделей каналов связи необходимы вероятностные характеристики источника сообщений. Необходимы аналитические выражения для условных и безусловных законов распределения вероятностей для оценки показателей качества. В статье рассматривается представление данных в непозиционной системе исчисления – системе остаточных классов. В таком формате данные представляются вычетами, и их можно обрабатывать параллельно, без учета переносов в разрядах. Проведен анализ частоты появления вычетов различного значения. В статье получены законы распределения вероятностей вычетов в системе остаточных классов. Так же рассмотрены законы распределения с учетом марковского процесса последовательной передачи старших и младших вычетов. На основе выводов предложена теорема о нарушении равномерности распределения источника сообщений при переводе из позиционной системы исчисления в систему остаточных классов.
To build communication channel models, probabilistic characteristics of the source of messages are necessary. Analytic expressions are needed for conditional and unconditional probability distribution laws for the estimation of quality indicators. The article deals with the representation of data in the nonpositional system of calculus – the system of residual classes. In this format, data is represented as a deduction and can be processed in parallel, without taking into account hyphenation in bits. The frequency of the appearance of residues of different values is analyzed. The article gives the distribution laws of the probability of residues in the system of residual classes. The distribution laws, taking into account the markov process, are also considered in the sequential transfer of senior and minor residues. Based on the conclusions, a theorem is proposed on the violation of the uniformity of the distribution of the source of messages when translating from the positional system of the calculus to the system of residual classes.
1. Стратегия развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014–2020 годы и на перспективу до 2025 года // Минкомсвязь России, [М.]. Официальный сайт URL: http://minsvyaz.ru/ru/documents/4084/ (дата обращения: 10.06.17).
2. Величко В.В., Катунин Г.П., Шувалов В.П. Основы инфокоммуникационных технологий. – М.: Горячая Линия – Телеком, 2009. – 718 с.
3. Червяков Н.И., Малофей О.П., Шапошников А.В. и др. Нейрокомпьютеры в информационных и экспертных системах. – М.: Радиотехника, 2008. – 320 с.
4. Червяков Н.И., Лавриненко И.Н. Разработка математических методов моделирования модулярного нейропроцессора цифровой обработки сигналов. – Изд-во: Lambert, 2012. – 184 с.
5. Червяков Н.И. и др. Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем. – М.: Физматлит, 2003. – 288 с.
6. Смирнов А.А., Плетнев И.Н., Уруджев И.Р. Помехоустойчивость параллельных каналов связи в системе остаточных классов // Проектирование и технологии электронных средств. – 2016. – № 2. – С. 45–48.
7. Клюев Л.Л. Теория электрической связи. – М.: Инфра-М, 2016. – 448 с.
8. Смирнов А.А., Бондарь В.В., Сахнюк П.А. Модулярное интегрирование класса показательных функций // Наука. Инновации. Технологии. ФГАУ ВПО Северокавказский федеральный университет. – 2014. – № 4. – С. 77–85.
9. Зюко А.Г., Кловский Д.Д, Коржик В.И., Назаров М.В. Теория электрической связи. Под ред. Д.Д. Кловского. – М.: Радио и связь, 1999. – 342 с.