本文關(guān)鍵詞：星載AIS信號(hào)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：基于衛(wèi)星的船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)作為一種新型的海上助航和安全保障系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)全球所有海域船舶的監(jiān)控,得到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注。星載AIS接收信號(hào)具有信噪比較低、多普勒頻偏較大、存在多用戶時(shí)隙沖突等特點(diǎn),已有的檢測(cè)算法檢測(cè)沒有綜合考慮以上因素,檢測(cè)性能不夠理想。本文針對(duì)以上問(wèn)題,將信號(hào)參數(shù)估計(jì)思想和檢測(cè)算法相結(jié)合,在解碼的過(guò)程中分別實(shí)現(xiàn)了頻偏的估計(jì)和補(bǔ)償、干擾信號(hào)對(duì)檢測(cè)性能影響的抑制,簡(jiǎn)化了接收機(jī)的結(jié)構(gòu)。(1)提出了一種基于頻偏補(bǔ)償?shù)臋z測(cè)算法。利用AIS信號(hào)序列中的先驗(yàn)信息構(gòu)造先驗(yàn)信號(hào),通過(guò)計(jì)算并比較先驗(yàn)信號(hào)在不同時(shí)延和頻偏下與接收信號(hào)的相關(guān)系數(shù),估計(jì)出AIS信號(hào)的時(shí)延和頻偏值。在估計(jì)出的時(shí)延和頻偏的基礎(chǔ)上可以使用兩種方法實(shí)現(xiàn)信號(hào)序列的檢測(cè)。一種是使用波形匹配的方法估計(jì)出AIS信號(hào)的碼元序列,該方法不需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào),簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)并且具有2比特差分檢測(cè)算法更好的性能。另一種是在估計(jì)出的頻偏的基礎(chǔ)上,對(duì)中頻數(shù)字信號(hào)進(jìn)行頻偏補(bǔ)償下的延遲差分檢測(cè)算法檢測(cè)出信號(hào)序列,該方法能夠在不降低差分檢測(cè)性能的條件下,實(shí)現(xiàn)對(duì)存在較大多普勒頻偏的星載AIS信號(hào)的差分檢測(cè)。(2)提出一種檢測(cè)性能不受頻偏影響的多符號(hào)聯(lián)合差分檢測(cè)算法。根據(jù)多符號(hào)差分檢測(cè)和最大似然檢測(cè)的原理,將多階差分的聯(lián)合信息與Viterbi算法相結(jié)合,譯碼時(shí)利用多階差分的聯(lián)合信息對(duì)分支度量中多普勒頻偏引起的相位偏移進(jìn)行了估計(jì),消除了頻偏對(duì)解碼性能的影響。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,該算法具有較好的檢測(cè)性能,并且檢測(cè)性能不受恒定相位偏移和多普勒頻偏的影響。(3)提出了一種抑制干擾信號(hào)的檢測(cè)方法。根據(jù)最大似然準(zhǔn)則得到了存在干擾信號(hào)時(shí)信息序列的最佳判決式,在Viterbi譯碼過(guò)程中對(duì)最佳判決式中總的干擾信號(hào)的幅度和相位進(jìn)行了估計(jì)和補(bǔ)償,抑制了干擾信號(hào)對(duì)解碼性能的影響。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在低信干比下具有較好的檢測(cè)性能。
【關(guān)鍵詞】：星載AIS 波形匹配 多符號(hào)差分 干擾抑制
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U675.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-14
• 1.1.1 AIS技術(shù)的研究背景10-11
• 1.1.2 星載AIS技術(shù)概述11-13
• 1.1.3 課題研究意義13-14
• 1.2 AIS信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 星載AIS信號(hào)及其基本的檢測(cè)方法17-27
• 2.1 AIS信號(hào)模型17-20
• 2.1.1 AIS信號(hào)的數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)17-18
• 2.1.2 AIS信號(hào)的調(diào)制方式及相位狀態(tài)18-20
• 2.2 AIS信號(hào)的非相干檢測(cè)20-26
• 2.2.1 基本的差分檢測(cè)方法20-22
• 2.2.2 基于Laurent分解的Viterbi檢測(cè)算法22-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第三章 星載AIS信號(hào)的頻偏補(bǔ)償檢測(cè)算法27-39
• 3.1 基于波形匹配的時(shí)頻聯(lián)合估計(jì)27-28
• 3.1.1 相關(guān)系數(shù)定義27
• 3.1.2 時(shí)頻聯(lián)合估計(jì)27-28
• 3.2 基于波形匹配的解碼算法28-30
• 3.3 基于頻偏補(bǔ)償?shù)牟罘謾z測(cè)算法30-33
• 3.3.1 頻偏補(bǔ)償下的1bit延遲差分檢測(cè)30-31
• 3.3.2 頻偏補(bǔ)償下的2bit延遲差分檢測(cè)31-33
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及性能分析33-37
• 3.5 本章小結(jié)37-39
• 第四章 星載AIS信號(hào)的多符號(hào)聯(lián)合差分檢測(cè)算法39-55
• 4.1 算法原理39-41
• 4.2 多符號(hào)聯(lián)合差分檢測(cè)41-48
• 4.2.1 基于聯(lián)合差分信息補(bǔ)償相位41-43
• 4.2.2 基于多階聯(lián)合差分信息補(bǔ)償相位43-46
• 4.2.3 多符號(hào)聯(lián)合差分Viterbi譯碼46-48
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)及性能分析48-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 星載AIS信號(hào)的干擾抑制檢測(cè)算法55-67
• 5.1 干擾抑制原理55-56
• 5.2 干擾抑制檢測(cè)算法56-59
• 5.2.1 恒模干擾抑制檢測(cè)算法56-57
• 5.2.2 非恒模干擾抑制檢測(cè)算法57-58
• 5.2.3 干擾抑制檢測(cè)的Viterbi譯碼58-59
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)及性能分析59-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 工作總結(jié)67-68
• 6.2 工作展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 發(fā)表論文和科研情況說(shuō)明74-75
• 致謝75-76

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2 蔡勇華;蘇e，

本文編號(hào)：1036190