机载AIS接收性能及抗衰落技术的研究

发布时间：2017-05-09 22:06

  本文关键词：机载AIS接收性能及抗衰落技术的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：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
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U675.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 AIS研究现状11-12
• 1.2.2 抗多径衰落算法研究现状12-13
• 1.2.3 抗噪声算法研究现状13
• 1.3 本文研究内容与结构安排13-15
• 第二章 机载AIS时隙冲突分析15-33
• 2.1 自由空间的传播损耗15-16
• 2.2 传统的电磁波传播损耗模型16-17
• 2.2.1 Okumura-Hata模型16
• 2.2.2 COST231-Hata模型16-17
• 2.2.3 Egli模型17
• 2.3 AIS基站覆盖半径计算模型17-25
• 2.3.1 基于VHF的海事通信电磁波传播特点17-18
• 2.3.2 以空间波传播为主的电磁波传播的一般损耗模型18-19
• 2.3.3 AIS基站覆盖半径19-21
• 2.3.4 仿真结果与分析21-25
• 2.4 机载AIS接收机船舶检测率分析25-32
• 2.4.1 时隙碰撞分析25-26
• 2.4.2 机载AIS接收机覆盖半径分析26-27
• 2.4.3 机载AIS接收机船舶检测率分析27-29
• 2.4.4 仿真结果与分析29-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 机载AIS抗多径衰落算法33-49
• 3.1 多径衰落信道33-34
• 3.1.1 多径衰落信道模型33-34
• 3.2 衰落信道的统计特性34-35
• 3.2.1 瑞利衰落34
• 3.2.2 莱斯衰落34-35
• 3.3 航空信道模型35-38
• 3.3.1 正常飞行状态35-36
• 3.3.2 起飞和降落状态36-37
• 3.3.3 地面滑行状态37
• 3.3.4 机场库停状态37-38
• 3.4 信道估计技术38-43
• 3.4.1 最小二乘算法38-39
• 3.4.2 基于隐训练序列的信道估计算法39-41
• 3.4.3 递归最小二乘算法41-43
• 3.5 机载AIS系统信道建模及估计43-48
• 3.5.1 信号模型43
• 3.5.2 信道模型43-44
• 3.5.3 信道估计算法44-45
• 3.5.4 仿真结果与性能分析45-48
• 3.6 本章小结48-49
• 第四章 机载AIS抗噪声算法49-62
• 4.1 信号与噪声49-52
• 4.1.1 通信系统的一般模型49-51
• 4.1.2 信噪比51-52
• 4.2 去噪算法原理52-54
• 4.2.1 基于小波变换的去噪原理52-53
• 4.2.2 基于经验模态分解的去噪原理53-54
• 4.3 基于自适应维纳滤波器的去噪算法54-61
• 4.3.1 原理框图54-55
• 4.3.2 维纳滤波器去噪原理55-57
• 4.3.3 仿真实验57-61
• 4.4 本章总结61-62
• 第五章 总结与展望62-64
• 5.1 总结62
• 5.2 展望62-64
• 参考文献64-68
• 发表论文和科研情况说明68-69
• 致谢69-70

【参考文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

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本文编号：353376