星载AIS接收信号碰撞分离技术研究文献综述

文 献 综 述

一、研究背景

船舶自动识别系统(Automatic Identificantion System，AIS)是一种海上无线通信系统，用于实现船舶与传播间，船舶于基站间的相互通信。星载AIS拥有更大的覆盖范围，可以为全球所有装备AIS设备的传播提供基本的监测信息，但是星载AIS也有着多普勒频偏和多信号碰撞的问题。当卫星覆盖区域内船舶密度很高时卫星接收到的多个AIS信号会相互混叠，从而导致AIS信号检测概率显著下降。抑制同信道干扰是星载AIS面临的最具挑战性的问题之一。

船载AIS设备分为A类AIS和B类AIS两种类型，A类AIS采用SOTDMA(自组织时分多址)通信协议，AIS设备在发送数据之前先观察当前信道使用状态，然后选择没有被使用的时隙。AIS发射端要标明需占用的帧数，然后在选中的空闲时隙下发送数据。AIS基站持续的保持同步，可以避免时间重叠的情况发生。在没用主站控制时，SOTDMA是解决寻址冲突的最佳方法[1]，符合IMO国际规范。B类AIS采用SOTDMA 或CSTDMA(载波侦听多址接入)两种通信协议，属于非IMO国际规范。刘畅分析了B类AIS信号对A类AIS的影响[2]，研究表明在非拥堵水域B类AIS与A类AIS在有效通信距离内可以无干扰方式进行工作。但是当AIS辖区内终端数量较多，甚至达到饱和值时， B类AIS会对A类AIS系统的通信性能产生影响，导致信号冲突的现象，从而降低船舶检测率。AIS现在被广泛认为是海事管理不可或缺的工具，引进B类AIS是为了允许非SOLAS船舶在自愿的基础上安装廉价的AIS设备，虽然B类AIS功率相对A类AIS较小，但考虑到可能增加的B类总体，它们对卫星接受信号的影响不应被低估[3]。

二、星载AIS的原理

AIS使用循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check，简称CRC)来检测错误，在接受端根据双方约定好的编码规则对接收到的二进制序列进行校验。AIS中的信息通过数据包传输，每个数据包由上升沿、训练序列、开始标志、数据位、帧校验序列、结束标志、缓冲位组成，长度为256比特。其中数据包长度为168比特。发送时首先计算出168位信息数据的CRC码，并将CRC码拼接到168位信息数据后生成一个新的二进制序列，生成的二进制序列经位填充后进行不归零反转(NRZI，Non return to zero inverted)编码，最后经GMSK调制产生GMSK基带信号s(t)。在接收端，由于卫星的运动，信号会存在多普勒频偏，在过采样的信号经过帧头检测后，首先需要估计基带信号的多普勒频偏，将频偏抵消后的信号再通过匹配滤波，定时处理，白化滤波，之后通过GMSK非相干解调得到信息序列。应用最广泛的GMSK非相干解调是1比特差分解调和2比特差分解调，但对于恶劣环境下的AIS信号处理效果不理想，文献[4]分析了6比特联合差分解调算法，表明其抗干扰性更强，在同信道干扰下（CCI）相同信噪比时误码率更低，但时效性差。在文献[5]引入了判决反馈，提出1、2比特联合差分反馈和2、3比特联合差分反馈。文献[6]在其基础上利用1比特差分解调的结果纠正2比特、3比特差分编码导致的码元连带性错误，提出了1、2、3比特联合差分反馈，解决了传统差分反馈算法抗干扰能力差的问题，扩大了判决距离，具有更好的解调性能。文献[7]中基于Viterbi算法进行非相干解调，大大减少了搜索空间，提高了解码速度，从仿真结果上看，相比于差分解调算法具有更高的抗干扰性能，更低的误码率。但是，当同一时隙内多个信号混叠时，弱信号就成为了强信号的干扰，需要将碰撞信号分离后再进行解调。

三、星载AIS碰撞信号分离研究现状

碰撞信号分离算法主要分为两种，一种是单通道分离，先对混合信号中能量大的强信号进行解调，解调后将其从混合信号中分离，再对弱信号中能量相对较大的信号进行解调[8]。直到再没有信号序列通过CRC校验。

第二种是多通道分离，采用盲信号分离技术将混叠信号分离。盲信号分离通常采用独立分量分析（ICA）方法使得输出分量间相互独立[9][10][11]。因为源信号和混合系统都是未知的，为了保证信号可分离性，利用ICA解决盲信号分离问题时需要满足信息极小化准则、极大似然准则和最大化高斯性度量准则。基于以上三个准则，ICA算法包括信息最大化（Informax）算法[12]，自然梯度算法[13]和FastICA算法[14]。其中，Informax 算法仅用于具有超高斯分布的情况。

自然梯度算法仅适用于观测信号数量等于源信号数量的情况。FastICA 算法，也称为固定点算法，具有收敛速度快，形式简单的优点，但它对分离矩阵的初始化条件敏感，鲁棒性差。为了解决这个问题,Douglas 和 Chao 提出了一种改进的 FastICA 算法[15]，它使用了 Huber M 估计函数和非线性函数,并提出了将 Newton 迭代法与梯度下降法结合起来的FastICA 算法。在其基础上Xin Meng等人基于AIS信号的常值模型，选择Modified-M估计函数作为非线性函数,提出了一种改进的FastICA算法，提高了鲁棒性，减少了牛顿算法的迭代次数，并提高了计算精度[16]。由于AIS时GMSK调制信号，也可以利用其恒模特性改进FastICA算法[17],在特定步长因子控制下基于恒模准则抑制干扰信号，提高信干比。

本课题期望基于AIS接收链路实际情况建模并对以上碰撞信号分离算法进行仿真。通过卫星各项参数及运行高度、倾角计算出卫星作用距离、运行周期、多普勒频移、链路损耗[18]及星载AIS的检测概率[19]。设计出星载AIS接收模型，完成星载AIS碰撞信号的建模。通过matlab对各种AIS碰撞信号分离算法进行仿真，使用均方误差SMSE作为评价标准来分析比较各个算法的分离性能，最终得到高效可实现的分离算法。

２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：

一．拟解决问题

1. 星载AIS接收链路设计。
2. 建立星载AIS接收概率模型。
3. 对接收端AIS碰撞信号进行建模。
4. 对碰撞信号分离算法进行分析比较，得到高效可实现的分离算法。

二．研究手段

1. 根据AIS链路实际情况，及卫星参数设计AIS信号接收模型，对AIS碰撞信号进行建模。
2. 查找适合的碰撞信号分离算法，根据算法编写matlab程序。
3. 基于matlab仿真平台设计碰撞信号分离算法性能仿真。
4. 根据现有的评价标准进行分析比较。