·
8 месяцев назад
·
65 просмотров

Разработка системы анализа и визуализации BER (Bit Error Rate) в GNS3: передача пакетов через эмуляцию «шумного канала», сбор ошибок и построение графиков BER от SNR на Python

Введение

В данной работе рассматривается система анализа и визуализации битовой ошибки (BER) в среде GNS3, которая позволяет эмулировать работу сети и передавать пакеты через шумный канал. Основной фокус заключается в использовании Python для обработки и визуализации данных, собираемых в процессе тестирования. Шумный канал, реализованный в GNS3, позволяет создать реальные условия, приближенные к действительным, что существенно влияет на уровень битовых ошибок при передаче данных. В рамках работы будут проведены эксперименты на разных уровнях отношения сигнал/шум (SNR), что позволит проанализировать, как изменение этого коэффициента влияет на BER. Для визуализации результатов будет разработан механизм построения графиков, обеспечивающий наглядное представление зависимости BER от SNR. Таким образом, работа сочетает в себе как теоретическую, так и практическую составляющие, что делает её актуальной для изучения современных технологий передачи данных и анализа их надежности.

  • Актуальность темыАктуальность темы исследования связана с необходимостью повышения надежности передачи данных в современных компьютерных сетях. С ростом объема информации и увеличением требований к скорости передачи возникают новые вызовы, связанные с воздействием внешних факторов, которые могут вызывать ошибки при передаче данных. Учитывая распространение технологий, работающих в условиях шумного канала, анализ и визуализация BER становится важным этапом в процессе проектирования и оптимизации сетевых решений.
  • ПроблематикаНесмотря на развитие технологий передачи данных, многие сети по-прежнему сталкиваются с проблемами, связанными с битовыми ошибками. Особенно актуально это для беспроводных и других сетей, которые подвержены помехам. Именно поэтому исследование методов анализа и визуализации BER, а также понимание его зависимостей от отношения сигнал/шум (SNR), представляется важным и актуальным.
  • Цели работыЦелью данной работы является разработка системы, способной к анализу и визуализации BER в среде GNS3. Это включает в себя создание модели шумного канала, настройку экспериментальной среды и реализацию алгоритмов на языке Python для сбора и обработки данных.
  • Задачи исследованияДля достижения поставленной цели необходимо решить несколько задач. Во-первых, необходимо изучить основы работы GNS3 и его возможности для эмуляции сетевых условий. Во-вторых, разрабатывать программный код на Python для сбора данных о битовых ошибках при передаче пакетов через шумный канал. В-третьих, разработать механизм визуализации, способный наглядно демонстрировать зависимости битовой ошибки от отношения сигнал/шум.

Список источников

1. Тюхтяев Дмитрий Александрович, Ермакова Надежда Николаевна, Семенов Евгений Сергеевич. ИССЛЕДОВАНИЕ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ZF И MMSE В СИСТЕМАХ MIMO // NBI-technologies. 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-detektirovaniya-zf-i-mmse-v-sistemah-mimo (дата обращения: 24.02.2026).

2. Макаров О. Ю., Астахов Н. В., Башкиров А. В., Хорошайлова М. В., Демихова А. С.. МОДЕЛЬ НЕДВОИЧНОГО LDPC-ДЕКОДЕРА НИЗКОЙ СЛОЖНОСТИ НА ОСНОВЕ РАСШИРЕННОГО АЛГОРИТМА MIN-SUM // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/model-nedvoichnogo-ldpc-dekodera-nizkoy-slozhnosti-na-osnove-rasshirennogo-algoritma-min-sum (дата обращения: 24.02.2026).

3. Попеня Наталья Владимировна, Романенко Дмитрий Михайлович. МЕТОД АУДИОСТЕГАНОГРАФИИ ДЛЯ AAC-СЖАТЫХ АУДИОСИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ЭХО-КОДИРОВАНИЯ И АДАПТИВНОГО КЕПСТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА // Труды БГТУ. Серия 3: Физико-математические науки и информатика. 2025. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metod-audiosteganografii-dlya-aac-szhatyh-audiosignalov-na-osnove-eho-kodirovaniya-i-adaptivnogo-kepstralnogo-analiza (дата обращения: 24.02.2026).

4. Ташатов Нурлан Наркенович, Сексембаева Манара Ануаровна, Овечкин Геннадий Владимирович, Сейткулов Ержан Нураханович. МОДЕЛИРОВАНИЕ КАНАЛОВ СВЯЗИ С МНОГОЛУЧЕВЫМ РАСПРОСТРАНЕНИЕМ СИГНАЛОВ ПРОЦЕДУРАМИ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ В РАМКАХ СТАНДАРТА LTE // Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-kanalov-svyazi-s-mnogoluchevym-rasprostraneniem-signalov-protsedurami-pomehoustoychivogo-kodirovaniya-v-ramkah (дата обращения: 24.02.2026).

5. Федосов Валентин Петрович, Аль-Мусави Висам Мохаммедтаки М. Джавад, Кучерявенко Светлана Валентиновна. АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В КАНАЛЕ 3D WIMAX НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПОВ SIMO-OFDM // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2025. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnyy-algoritm-obrabotki-prostranstvenno-vremennyh-signalov-dlya-peredachi-dannyh-v-kanale-3d-wimax-na-osnove-printsipov-simo (дата обращения: 24.02.2026).

6. Молчанов Сергей Васильевич, Чижма Сергей Николаевич, Холмогорова Марина Дмитриевна. ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ БЕСПРОВОДНОГО ОПТИЧЕСКОГО КАНАЛА СВЯЗИ // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Физико-математические и технические науки. 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-adaptivnyh-algoritmov-upravleniya-dlya-povysheniya-proizvoditelnosti-besprovodnogo-opticheskogo-kanala-svyazi (дата обращения: 24.02.2026).

7. В. А. Бренько. Исследование эффективности кодов Рида-Соломона в практической реализации с использованием программной среды MATLAB // Инженерный вестник Дона. 2025. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-effektivnosti-kodov-rida-solomona-v-prakticheskoy-realizatsii-s-ispolzovaniem-programmnoy-sredy-matlab (дата обращения: 24.02.2026).

8. Хорошайлова Марина Владимировна, Свиридова Ирина Владимировна, Остроумов Иван Владимирович. ПРОЕКТИРОВАНИЕ БЛОКА КОДИРОВАНИЯ LDPC-КОДА ДЛЯ МНОГОПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ СИСТЕМЫ // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/proektirovanie-bloka-kodirovaniya-ldpc-koda-dlya-mnogopolzovatelskoy-sistemy (дата обращения: 24.02.2026).

9. Надежда Николаевна Ермакова, Иван Федорович Гладков, Иван Дмитриевич Серёженко. ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ КАНАЛА СВЯЗИ OFDM-MIMO МАТРИЧНЫМ МЕТОДОМ // NBI-technologies. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenivanie-parametrov-kanala-svyazi-ofdm-mimo-matrichnym-metodom (дата обращения: 24.02.2026).

10. Ванчикова Цымжит Пурбуевна, Аюшеева Марина Васильевна. О СОЧИНЕНИИ ЛУВСАН-РИНЧЕНА НОМТОЕВА "РЫЧАНИЕ БЛАГОЗВУЧНОЙ РЕЧИ" // Oriental Studies. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-sochinenii-luvsan-rinchena-nomtoeva-rychanie-blagozvuchnoy-rechi (дата обращения: 24.02.2026).

11. М. Жакина,Ж. Сайлауқызы,Б. Рысбекқызы,Э. Эгамбердиев,А. Аманов. АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ LDPC-ДЕКОДЕРОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАДЁЖНОЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В УСЛОВИЯХ ЗАШУМЛЁННОЙ СРЕДЫ // Вестник КазУТБ. 2025. URL: https://vestnik.kaztbu.edu.kz/index.php/kazutb/article/view/976 (дата обращения: 24.02.2026). DOI: 10.58805/kazutb.v.3.28-976

12. Н.В. Ноакк,Т. А. Костина,Алина Юрьевна Ивлева,В. А. Гусаров. Проактивность как метакогнитивная рефлексия ошибок: анализ прошлого опыта в конструировании будущего // Цифровая экономика. 2025. URL: http://digital-economy.ru/images/easyblog_articles/1289/DE-2025-03-04.pdf (дата обращения: 24.02.2026). DOI: 10.34706/de-2025-03-04

13. Мэн Цао,Г.К. Казыбек. ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРЕВОДЧЕСКИХ ОШИБОК И НЕСООТВЕТСТВИЙ ВПЕРЕВОДЕ ХУДОЖЕСТВЕННОГО ПРОИЗВЕДЕНИЯ С РУССКОГО ЯЗЫКА НА КИТАЙСКИЙ // Журнал серии «Филологические науки». 2024. URL: https://bulletin-philology.ablaikhan.kz/index.php/j1/article/view/1324/485 (дата обращения: 24.02.2026). DOI: 10.48371/phils.2024.4.75.024

14. Мартин Робертович Тихонов,Марина Викторовна Акуленок,Ольга Сергеевна Шикула. Разработка автоматизированного модуля построения контрольных карт управляемости процессов на базе программного пакета MATLAB // Естественные и Технические Науки. 2021. URL: http://nauteh-journal.ru/index.php/3/2021/%E2%84%9612/0585a17b-904a-445f-9266-21d2e4078b49 (дата обращения: 24.02.2026). DOI: 10.37882/2223-2966.2021.12.35

15. С.Н. Чёрный,Владимир Романович Кристалинский. Построение комплекса программ, моделирующих наведение зенитных управляемых ракет // Международный научный журнал "Современные информационные технологии и ИТ-образование". 2024. URL: http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/1107 (дата обращения: 24.02.2026). DOI: 10.25559/sitito.020.202402.477-487

Еще 18 источников

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

курсовая работа на тему

Разработка системы анализа и визуализации BER (Bit Error Rate) в GNS3: передача пакетов через эмуляцию «шумного канала», сбор ошибок и построение графиков BER от SNR на Python

Выполнил: ФИО

Руководитель: ФИО

2025

Глава 1. Введение в анализ и визуализацию BER

1.1. Актуальность исследования

В современных телекоммуникационных системах необходима оценка надежности передачи данных, что делает изучение показателя битовой ошибки (BER) особенно важным.

1.2. Цели и задачи работы

Цель данной работы — разработка системы для анализа и визуализации BER, реализованной в GNS3 с использованием Python.

1.3. Обзор литературы

Анализ существующих методов и подходов к измерению BER и визуализации результатов.

Глава 2. Теоретические основы BIT ERROR RATE (BER)

2.1. Определение BER

BER (Bit Error Rate) — это отношение числа ошибочно принятых битов к общему числу переданных битов.

2.2. Факторы, влияющие на BER

Сигнал/шум (SNR), тип канала связи и качество используемого оборудования.

2.3. Эмуляция шумного канала

Описание методов эмуляции шумов для оценки BER в различных условиях.

Глава 3. Реализация системы анализа и визуализации BER

3.1. Инструменты и технологии

Обзор программного обеспечения и библиотек, используемых для реализации системы (GNS3, Python, Matplotlib и др.).

3.2. Структура системы

Описание архитектуры и основного функционала разрабатываемой системы.

3.3. Этапы разработки

Подробное изложение процесса разработки системы, включая эмуляцию, сбор данных и визуализацию результатов.

Глава 4. Примеры и результаты измерений BER

4.1. Проведение эксперимента

Описание процедуры проведения эксперимента с передачей пакетов через шумный канал.

4.2. Сбор и анализ данных

Методы анализа полученных данных и оценка результатов.

4.3. Визуализация результатов

Создание графиков зависимости BER от SNR и их интерпретация.

Заключение

В ходе работы была разработана система для анализа и визуализации BER, что позволит улучшить понимание влияния условий передачи данных на надежность телекоммуникационных систем.

Продолжи писать курсовая работа с нейросетью

Продолжить генерацию

Похожие курсовые работы

Анализ ФГОС НОО обучающихся с ОВЗ
Содержание
Уникальность: Более 81%
41 страница
Сгенерировано: 14 раз
Складское хозяйство как элемент логистической системы
Содержание
Уникальность: Более 92%
31 страница
Сгенерировано: 31 раз
Анализ мобильного приложения Telegram
Содержание
Уникальность: Более 85%
31 страница
Сгенерировано: 26 раз
Роль логистики в процессе формирования и развития международных транспортных коридоров
Содержание
Уникальность: Более 84%
31 страница
Сгенерировано: 39 раз
Разработка структуры проекта информационной системы ресторана: описание и анализ
Содержание
Уникальность: Более 84%
35 страниц
Сгенерировано: 21 раз
Диагностика системы Start-Stop автомобиля Skoda Rapid 1.4 FSI с расчетом периодичности и трудоемкости согласно условиям эксплуатации
Содержание
Уникальность: Более 81%
25 страниц
Сгенерировано: 12 раз
Понравилась статья?

Подпишись на рассылку и скачивай статьи без ограничений.
Это безопасно и бесплатно!

Продолжить чтение
Закрыть окно