تحليل شجرة الخطأ في منظومة اتصالات رقمية حديثة باستخدام الشبكات العصبونية

Abstract

لقد أصبحت الاتصالات اللاسلكية الوسيلة الأكثر انتشاراً لانتقال المعلومات وتعتبر السرعة والوثوقية في نقل المعلومة من أهم المتطلبات في أنظمة الاتصالات بشكل عام.إضافة إلى ذلكتعتبر الجودة والموثوقية في أي نظام المعيار الأهم لتحديد كفاءة هذا النظام على أداء الوظيفة المصمم من أجلها ومقدرته على الأداء المرضي لفترة زمنية معينة، لذلك نحتاج إلى تحليل شجرة الخطأ في هذه الأنظمة لتحديد كيفية كشف خطأ أو خلل عند حدوثه في نظام الاتصال وماهي الاحتمالات التي تؤدي لحدوثه. يتطرق هذا البحث إلى دراسة مكونات منظومة تيترا والخدمات التي تقدمها، ودراسة الطبقة الفيزيائية نظرياً وعملياً، إضافة إلى دراسة تحليل شجرة الخطأ في هذه المنظومة، والاستفادة لاحقاً من هذه الدراسة في تصميم نظام خبير يعتمد على الشبكات العصبونية لاستخراج شجرة الخطأ في أنظمة الاتصالات الرقمية الحديثة لما لهذه الشجرة من أهمية كبيرة في استكشاف واقتراح حلول لحالات فشل أنظمة الاتصالات المدنية والعسكرية على حد سواء. تمت عملية المحاكاة والاختبار باستخدام برنامج الماتلاب، تم الاعتماد على ملفات تحوي معلومات عامة عن أداء المنظومة إضافة إلى دراسة من أرض الواقع للمشاكل التي يتعرض لها المستثمر حيث أظهرت نتائج المحاكاة أن شجرة الخطأ التي تم بناؤها قادرة على كشف عمل النظام بنسبة 82%. Wireless communications became one of the most widespread means for transferring information. Speed and reliability in transferring the piece of information are considered one of the most important requirements in communication systems in general. Moreover, Quality and reliability in any system are considered the most important criterion of the efficiency of this system in doing the task it is designed to do and its ability for satisfactory performance for a certain period of time. Therefore, we need fault tree analysis for these systems in order to determine how to detect an error or defect when happening in communication system and to measure the possibilities for this error to happen. This research deals with studying TETRA system components and the services it provides. It alsosimulates the physical layer, as well as itpresents fault tree extraction for this systemusing neural networks, because of the great importance of this tree in detecting and suggesting solutions when the system fails. A simulation and tests have been done using MATLAB. The simulation and results are based on files which were recorded during different scenarios.The simulation results have shown that the built fault tree is able to failure of the system by 82%.