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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。