Книги по разным темам Pages:     | 1 |   ...   | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |   ...   | 24 |

Определение 3.9 (О3.9). Матрицей S чувствительности Селлерf са векторной булевой функции f ( xi,i = 1,n)= col{ f ( xi ), j = 1,m} к ваj риациям булевых переменных xi называется такая матрица S, f f j j строки s которой образованы частными производными s( f )= f ji xi Селлерса булевых функций f (x1,x2,...,xn ) по булевым переменным xi j так, что матрица S принимает вид f S = col{[rows( f ), i = 1,n], j = 1,m}. (3.15) f ji Определение 3.10 (О3.10). Матрицей S чувствительности ДДС Селлерса произвольной ДДС к вариациям ее переменных xi, i = 1,n состояния и переменных uk, k = 1,r входа называется матрица i, = 1,n,, S = col row j j ;, j = 1,n ДДС uk ji x ji+r k = 1,r (3.16) строки s которой образованы первыми частными производными j j j и Селлерса БФ i( x,u), i = 1,n возбуждения (2.12) по соот x uk ветствующим булевым переменным.

Определение 3.11 (О3.11). Под матрицей весов PS матрицы S ДДС (3.16) чувствительности Селлерса будем понимать матрицу row j P j ; i, = 1,n,, PS = col, j = 1,n P uk x ji+r k = 1,r ji (3.17) с весовыми элементами pS ji, вычисленными на множестве полной мощности равной 2m кодовых переходов так, что 0 < pS ji 2m.

С учетом О3.11 и Г3.1 обобщенная относительная оценка коммута ционной способности [m] комбинационной схемы ДДС с учетом (3.9) характеризуется нормой, которая имеет вид:

n m 2m [m] PS ДДС = n-1 [sij], sij S, (3.18а) k ДДС i=1 j=1 k=или с учетом (3.20) в эквивалентной форме n m [m] PS ДДС = n-pS ji, pS ji PS, (3.18б) i=1 j= где - нормирующий коэффициент, определяемый спецификой решаемой задачи конструирования ДДС Введенные определения позволяют сформулировать понятие степени востребованности произвольной переменной булевого описания ДДС, использование которой (как будет показано в параграфе 3.3) оказывается весьма эффективным при выборе рационального ресурса помехозащиты процесса динамического кодопреобразования в среде ДДС.

Определение 3.12 (О3.12). Степенью R востребованности неxi которой булевой переменной xi кода состояния ДДС будем называть величину m 2m m R = [sij] = pS ji, sij S ; pS ji PS. (3.19) xi k ДДС j=1 k =1 j=Определение 3.13 (О3.13). Обобщенной (совокупной) степенью R востребованности переменных xi,i = 1,n булевого описания ДДС будем называть норму вектор-столбца m 2m m, (3.20) R = col [sij] ; i = 1,n = col pS ji ; i = 1,n k j=1 k =1 j= i i вычисляемую на множестве полной мощности кодовых переходов ДДС, имеющую вид n R = n-1 ; ri R. (3.21) r i i=Смысл величины степени востребованности, вычисляемой в силу (3.21), состоит в том, что эта величина уточняет величину обобщенной ОПВ для каждой переменной в силу специфики конкретной структуры ДДС, выраженной числом ее переменных состояния xi,i = 1,n, а также числом экзогенных переменных uk, k = 1,r. Процедура вычисления степени востребованности переменных булевого описания ДДС может быть осуществлена выполнением следующего алгоритма.

Алгоритм 3.3 (А.3.3) вычисления обобщенной степени востребованности переменных булевого описания ДДС (ГДДС) 1. В силу (3.16) и положений определения 3.10 сконструировать матрицу S чувствительности Селлерса булевого описания ДДС произвольной ДДС ее переменных xi, i = 1,n состояния и переменных uk, k = 1,r входа к их вариациям на кодовых переходах.

2. Вычислить в силу (3.20) и положений определения 3.11 матрицу весов PS матрицы чувствительности S, сконструированную ДДС выполнением п.1 алгоритма.

3. Вычислить с использованием (3.21) величину обобщенной степени востребованности переменных xi,i = 1,n булевого описания ДДС в форме нормы R.

Пример 3.3 (Пр.3.3) Требуется оценить степень востребованности в процессе функционирования ДДС булевых переменных ее описания, полученного при конструировании устройства, формирующего из унитарной экзогенной последовательности u( k ) = 1( k ) выходную периодическую последовательность y( k ) = y( k + 12 ) = 101001011100 Е при обеспечении простоты ее технической реализации.

Конструирование устройства в силу положений алгоритма 2.1 с учетом требования минимальной сложности его технической реализации приводит к выбору соседних кодов для осуществления кодирования в форме X = к{S} алфавита S состояния ДДС и дает граф переходов (рисунок 3.6). При этом совмещенное представление правил перехода и выхода принимает вид таблицы 3.6, в соответствии с которой и назначением DЦтриггеров для технической реализации ячеек памяти конструируются булевы функции, аналитически реализующие правило перехода ( x,u) и выхода ( x) устройства.

Таблица 3.Выход y(k) выхода устройства 1 0 1 0 0 Вход u Вектор xT (k) состояния устройства 1111 1101 0101 0111 0110 0 1111 1101 0101 0111 0110 1 1101 0101 0111 0110 0100 T xT (k + 1)= ([ x(k), u(k)]) Таблица 3.6 (продолжение) Выход y(k) выхода устройства 0 1 1 1 0 Вход u Вектор xT (k) состояния устройства 1100 1000 1001 1011 1010 0 1100 1000 1001 1011 1010 1 1000 1001 1011 1010 1110 T xT (k + 1)= ([ x(k), u(k)]) {s1} {s2} {s12} {s3} {s4} {s5} {s11} {s6} {s8} {s7} {s10} {s9} Рисунок 3.6. Граф переходов ДДС Таким образом, получим булево описание ДДС:

1 = u ( x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 ) u ( x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4 ) ;

2 = u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ;

3 = u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ;

4 = u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ;

y = x1x2x3x4 x1x2x3x4 x1x2x3x4 x1x2x3x4 x1x2x3x4 x1x2x3x4.

Вычислим далее с использованием алгоритма 3.3 оценку степени востребованности булевых переменных полученного аналитического описания ДДС, в соответствии с которым:

1. конструирование матрицы S (3.16) чувствительности булевого описания ДДС к вариациям переменных xi, i =1,4 ее состояния и ее экзогенной булевой переменной u дает матрицу S в форме (поэлементно):

1 1 1 1 u x1 x2 x3 x 2 2 2 2 s s s s s 11 12 13 14 u x1 x2 x3 xs s s s s 21 22 23 24 S = =, s s s s s 3 3 3 3 31 32 33 34 s s s s s 41 42 43 44 u x1 x2 x3 x 4 4 4 4 u x1 x2 x3 x где s, j = 1,4, i = 1,5 :

ji s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = ( u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) ), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )), s = (u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )) (u( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 ) u ( x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 x1x2 x3 x4 )).

2. выполнение п.2 алгоритма с использованием вычислительных средств дает матрицу весов PS матрицы S (3.16) чувствительности Селлерса 8 12 12 8 8 16 12 16 PS =.

8 8 24 8 8 24 8 8 3. вычисление в силу (3.21) величины обобщенной степени востребованности переменных xi, i = 1,4 булевого описания ДДС в виде нормы R вектор-столбца (3.21) m T ;

R = col {pS ji ; pS ji PS } ; i = 1,n = [56 60 56 56] j= i - при выборе нормирующего коэффициента = (m2m) дает n n - R = = (nm2m ) r r 0,0016 (56 + 60 + 56 + 56 ) 0,36.

i i i=1 i= 3.3. Использование фактора востребованности булевых переменных кодов состояний НДДС для рационального использования ресурса помехозащиты Ставится и решается задача обеспечения гарантированной информационной надежности [11] функционирования УДА, порождаемая общей проблемой [56, 57] обеспечения надежности функционирования УДА, средствами использования при кодировании состояний их автоматного представления помехозащищенных кодов. Концептуальной особенностью параграфа является его направленность на рациональное использование ресурса помехозащиты, выражающейся в использовании фактора востребованности булевых переменных кодов состояния ДДС УДА в соответствии с правилом: более востребованной булевой переменной x состояния ДДС УДА - больший ресурс помехозащиты.

Pages:     | 1 |   ...   | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |   ...   | 24 |    Книги по разным темам