Выводы

1. Аналитическое моделирование каналов связи занимает центральное место при изучении систем обмена информацией, при этом главными задачами при построении подобных моделей являются  выявления потенциальных возможностей системы связи по пропускной способности и вероятности ошибочного приема символов. При моделировании современных ИТК кроме разработки и изучения моделей отдельных каналов связи необходимо учитывать влияние взаимных помех, возникающих при работе ограниченного числа абонентов в системе многопользовательского доступа.

2. Для большинства моделей непрерывных каналов связи справедливо предположение о гауссовском характере  процессов формирующих поток аддитивных, независимых ошибок. В ряде систем связи  характерной особенностью являются случайные, трудно предсказуемые изменения проходящих через них сигналов. Такие каналы не могут быть сведены к простым детерминированным преобразованиям с добавлением аддитивной помехи. Однако возможности передачи информации с применением устройств перемежения, позволяют поток данных с группированием ошибок трансформировать в поток бит с независимыми ошибками. Учитывая высокие скорости обработки информации современными процессорами, следует ожидать широкое внедрение подобных устройств в перспективные системы связи. В этом случае модели ДСК и ДСКС оказываются адекватными процессам, происходящим в непрерывном канале связи.

3. Модели ДСК и ДСКС являются наиболее  простыми, но они не дают принципиальной возможности оценить тонкий механизм возникновения потока ошибок или стертых позиций. По этой причине подобные модели не могут быть использованы для оценки механизма формирования градаций надежности, необходимого для изучения работы мягких декодеров.

4. В случае невозможности применения дискретных моделей источники мешающих факторов быть изучены с использованием аппарата марковских цепей или специфического подхода к аналитическому моделированию, учитывающего природу конкретного вида помехи, например, импульсных , или особенного вида модуляции.

5. Применение модели стирающего канала связи, основанной на  аппарате дискретного марковского процесса, позволяет определить корреляционную зависимость между символами. Полученные данные показывают, что коэффициент корреляции увеличивается с ростом интервала стирания, что не противоречит физической природе такого канала. Подобный подход может быть использован для формирования ИДС по числу стертых позиций на фиксированной длине кодового блока, при этом применение метода возможно для любых типов двоичных избыточных кодов.

6. Аналитическое моделирование стирающего канала связи с импульсными помехами на примере  фазовой модуляцией показывает существенное отличие подобного решения от принципов построения модели гауссовского канала со стираниями. Однако общим для названных классов моделей является подавляющее преобладание ложных решений о стираниях, что подчеркивает необходимость поиска рационального технического решения  для минимизации последствий этого явления.

7. Современные подходы к проблеме помехоустойчивого кодирования в основном связываются с применением различных типов турбокодов и гиперкодов. В сочетании с широкополосными системами связи такие системы трудно поддаются аналитическому моделированию, поэтому главное значение в этих условия приобретают методы имитационного моделирования систем связи, которые опираются на достижения в построении вычислительной техники и позволяют получить достоверные данные на конечном отрезке времени испытаний подобных моделей. Особое значение в этом случае приобретает процедура проверки адекватности модели и программных средства с широким набором необходимых атрибутов имеющихся в них библиотек.