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星载AIS接收系统的多用户分离

科学技术与工程 2013年第14期21卷 3884-3889页

作者：官永强马社祥孟鑫天津理工大学计算机与通信工程学院天津300384

针对星载AIS接收系统覆盖范围大而导致接收的AIS时隙碰撞以及无法有效地分离AIS信号问题,给出了碰撞概率和检测率的分析模型。同时,提出了一种多用户分离的设计方案。该方案采用基于FastICA的阵列信号处理方法从混合信号中逐步分离出一... 详细信息

针对星载AIS接收系统覆盖范围大而导致接收的AIS时隙碰撞以及无法有效地分离AIS信号问题,给出了碰撞概率和检测率的分析模型。同时,提出了一种多用户分离的设计方案。该方案采用基于FastICA的阵列信号处理方法从混合信号中逐步分离出一定数量的船舶信号,避免了混合信号源数估计这一难题。这种思想也符合星载AIS接收系统的需求。仿真结果验证了该方法是有效的,且算法收敛较快。

关键词：星载AIS 多用户分离时隙碰撞快速独立分量分析

天基双通道AIS信号侦察系统方案设计与分析

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电讯技术 2012年第7期52卷 1059-1064页

作者：朱银川梅勇兵周李春中国西南电子技术研究所成都610036

天基AIS信号侦察系统可获取上千海里内船舶的AIS信号,形成国家周边海域乃至全球海域的AIS态势信息。通过分析国内外相关研究成果,提出独特的天基双通道AIS接收系统方案,并对关键参数进行论证比较,为研制通用性和平台适装性好的天基AIS... 详细信息

天基AIS信号侦察系统可获取上千海里内船舶的AIS信号,形成国家周边海域乃至全球海域的AIS态势信息。通过分析国内外相关研究成果,提出独特的天基双通道AIS接收系统方案,并对关键参数进行论证比较,为研制通用性和平台适装性好的天基AIS侦收系统提供理论参考。

关键词：天基AIS系统检测概率卫星星座时隙碰撞信号分离

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基于方向波束的机载AIS性能仿真与分析

中国电子科学研究院学报 2019年第11期14卷 1143-1147页

作者：郭泽仁海军装备部重大专项装备项目管理中心

AIS接收设备加装在机载平台上,虽可有效提升海域监视范围,但对近海域信号接收时存在严重的时隙碰撞,对远海域信号存在检测能力弱问题,整体发现概率低下。通过分析机载A IS时隙碰撞产生原理,建立时隙碰撞理论模型,推导分析影响机栽AIS接... 详细信息

AIS接收设备加装在机载平台上,虽可有效提升海域监视范围,但对近海域信号接收时存在严重的时隙碰撞,对远海域信号存在检测能力弱问题,整体发现概率低下。通过分析机载A IS时隙碰撞产生原理,建立时隙碰撞理论模型,推导分析影响机栽AIS接收设备性能的主要因素。采用多天线组阵形成指向性波束,实现对海域信号的区域扫描接收,规避时隙碰撞的发生,提高信号检测发现概率。实验仿真结果表明采用多天线波束合成技术,可有效降低近海域时隙碰撞概率发生,解决了远海域信号检测能力弱问题,提高了机栽AIS设备接收的整体性能。

关键词： AIS 分析模型时隙碰撞发现概率波束合成

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星载AIS接收机的多用户分离算法研究

星载AIS接收机的多用户分离算法研究

作者：官永强天津理工大学

学位级别：硕士

星载船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）是各国竞相发展的船舶动态监控系统，在军事、经济和政治等领域均具有重要的意义。多用户分离是星载AIS中的一个核心技术，直接影响到信号的接收效果和检测性能，该课题... 详细信息

星载船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）是各国竞相发展的船舶动态监控系统，在军事、经济和政治等领域均具有重要的意义。多用户分离是星载AIS中的一个核心技术，直接影响到信号的接收效果和检测性能，该课题的研究对其它卫星通信系统同样具有重要的价值。本文以星载AIS为应用背景，对时隙碰撞概率、信号分离算法和接收机的多用户分离等方面进行研究。建立了星载AIS接收信号时隙碰撞概率分析模型。该模型以泊松分布为基础，为了使概率分析更加贴近实际情况，模型建立的过程中考虑到了：A、B类船台的消息发送间隔是不同的;不同航行状态的船舶消息发射间隔是不同的;信号混叠程度对信息完整性的影响是不同的。提出了变步长的复值快速独立分量分析（Fast Independent Component Analysis,FastICA）分离算法。以非高斯性为基础建立了表示混合信号独立性的目标函数，并采用具有较高收敛速度的牛顿迭代法对目标函数进行优化。为使目标函数始终朝着最优解的方向收敛，迭代过程采用可变步长的牛顿迭代法，同时，为了保持算法收敛速度，基于Wolfe-Powell准则确定迭代步长的搜索范围。仿真实验对混合的信号进行了提取，并对不同的FastICA算法进行对比，证明基于Wolfe-Powell准则的FastICA，仅增加很少的计算量就解决了收敛性的问题。针对AIS信号的空间传输特点，提出了一种卫星接收机的多用户分离方法。首先采用三交叉的二元线阵对不同极化方向的信号进行接收，基于极化分集减小时隙碰撞的概率;然后利用数字波束形成，将卫星的视场划分为多个带状区域，基于空间分集减小时隙碰撞的概率;最后结合变步长的复值FastICA分离算法对时隙碰撞的AIS信号进行逐个提取。仿真实验模拟了接收机接收前端的主要信号处理流程，证明该方法是切实可行的。

关键词：星载AIS 时隙碰撞多用户分离 FastICA

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机载AIS接收性能及抗衰落技术的研究

机载AIS接收性能及抗衰落技术的研究

作者：孙金天津理工大学

学位级别：硕士

船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)是一种工作于甚高频的船舶识别和导航系统,AIS采用自组织时分多址(Self-organizing Time Division Multiple Access,SO-TDMA)通信协议,主要用于海上航行船舶的数字化导航,能够实现船舶与船岸间航行信息的自动交换。机载平台是在巡逻机、搜救直升机、预警机等各类飞机上加装AIS接收机,从高空对大范围海域的AIS信号进行接收和检测,从而极大地扩充岸基基站的监测范围。此外,由于机载平台的灵活性,也可以实现对特定船舶或区域的连续跟踪,从整体上提高了海运监测的完整性和连续性。但机载AIS也同时面临着更大的挑战,首先机载AIS信号会发生时隙冲突,其次,海平面存在的多径效应和噪声会严重影响通信质量。基于此,本文以机载AIS为应用背景,对船舶检测概率、信道估计算法和去噪算法等内容进行研究,主要内容内容如下:1.建立了机载AIS接收信号时隙碰撞概率分析模型。分析了机载接收机在不同高度下的覆盖范围,并在此基础上,推导出了机载接收机在不同情况下的船舶检测概率计算方法。2.根据机载AIS通信环境的特点,建立了满足莱斯衰落的频率选择性信道模型,并提出了一种用于信道估计的快速最小均方误差(Least Mean Square,LMS)算法。该算法借助训练序列,通过高斯消元法估计出信道参数,并依据LMS思想,得到了其快速收敛形式。仿真结果表明,快速LMS算法能够准确地估计出信道参数,且具有计算复杂度低,收敛速度快等优点。3.提出了一种基于自适应维纳滤波的去噪算法,该算法首先对信噪比进行估计,然后以训练序列作为参考信号,根据原始信号与噪声的功率谱不同,利用维纳滤波将噪声去除,以达到降低系统接收端误码率的效果。仿真结果表明,经过维纳滤波后,系统的误码率明显降低。

关键词：机载 AIS 时隙碰撞快速 LMS 维纳滤波

基于微纳卫星的AIS接收机关键技术研究与实现

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基于微纳卫星的AIS接收机关键技术研究与实现

作者：王娈南京理工大学

学位级别：硕士

随着全球航运业务的高速发展,如何实现水域监管网络的全球覆盖与船舶信息的实时获取逐渐走入人们的视野,星载船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的出现解决了这一难题。但同时搭载平台由地面到微纳卫星的转变,也带... 详细信息

随着全球航运业务的高速发展,如何实现水域监管网络的全球覆盖与船舶信息的实时获取逐渐走入人们的视野,星载船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的出现解决了这一难题。但同时搭载平台由地面到微纳卫星的转变,也带来了时隙碰撞、多普勒频偏、接收机尺寸与功耗限制等技术难题。其中,星载AIS信号的时隙碰撞问题是造成AIS报文信息丢失,影响接收机性能的重要原因,因此本文重点研究了AIS碰撞信号的分离技术。主要工作如下:1)针对星载AIS信号的时隙碰撞问题,建立了基于阵列接收的多通道碰撞信号分离模型。在对经典独立成分分析算法进行研究的基础上,提出了基于Nadam的信息极大化碰撞信号分离算法。算法利用Nesterov加速自适应矩估计改善了信息极大算法在寻优过程中使用随机梯度下降易陷入局部最优的缺点,能够利用一阶矩与二阶矩信息对学习速率进行自适应调整,取得了很好的碰撞信号分离效果。2)提出了基于L-BFGS的人工蜂群碰撞信号分离算法。在人工蜂群算法的雇佣蜂与观察蜂阶段采用双循环递归的L-BFGS拟牛顿算法进行快速收敛的局部寻优,算法在利用侦查蜂搜索策略保持人工蜂群算法全局寻优能力的同时,拥有更好的局部搜索能力,取得了优异的碰撞信号分离效果。3)针对微纳卫星搭载平台,提出了星载AIS接收机的系统设计方案,给出了信号处理流程设计,完成了小型化、低功耗、高可靠性的星载AIS接收机设计与实现,并对接收机的灵敏度、动态范围、抗多普勒频偏范围以及解碰撞性能进行测试,测试结果表明,接收机性能指标达到设计要求。

关键词： AIS接收机微纳卫星时隙碰撞信号分离 Nadam 信息极大化人工蜂群算法 L-BFGS