自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AIS）是一種應(yīng)用于海上交通的廣播式自動(dòng)報(bào)告系統(tǒng),它不僅能夠保障船舶航海的安全性,還可以提高海上通信的效率。船載AIS是用船舶作為載體來(lái)攜帶AIS設(shè)備,這也是AIS的初期形式。隨后,星載AIS的概念又被人們提出,目的是為了實(shí)現(xiàn)在海上的更大范圍的通信管理,并且進(jìn)一步提高AIS傳輸信息的有效性。但是由于星載AIS各方面的發(fā)展年限均不長(zhǎng),目前還有很多尚待解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題,比如多消息沖突現(xiàn)象、電磁波長(zhǎng)距離傳輸損耗和傳輸延遲等。本文的研究?jī)?nèi)容主要是圍繞著星載AIS中存在的信號(hào)混合問(wèn)題而展開的,具體內(nèi)容如下:（1）提出一種基于雙樹復(fù)小波變換（DTCWT）的單通道盲源分離算法。該算法先用DTCWT來(lái)分解接收信號(hào);再用主成分分析法從分解后的信號(hào)中篩選出部分信號(hào)（所選信號(hào)數(shù)目比源信號(hào)總數(shù)目少一個(gè)）;這些篩選出的信號(hào)與原來(lái)的接收信號(hào)一起構(gòu)成虛擬多通道混合信號(hào);最后,通過(guò)快速獨(dú)立成分分析（Fast-ICA）法來(lái)估計(jì)得出源信號(hào)。該方法大大減少了存在于傳統(tǒng)小波分解中的頻率混疊問(wèn)題。仿真結(jié)果也表明:與基于傳統(tǒng)小波變換的單通道盲源分離算法相比,算法的分離性能得到了顯著的提高。（2）提出一種基于提升Q... 

【文章來(lái)源】：天津理工大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

星載AIS工作示意圖

b 3, c 0.3，此二階牛頓進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)式（2-40）：1( )'( )kk kkF ww wF w 112 ( )'( ) '( kk kk kF ww wF w F w 后的 Fast-ICA 算法的求分 E xg ( w T x ) E g '( w Tx ) wg ( w T x ) E g '( w T x ) E 的 Fast-ICA 的原理如圖 2-1

)cov( , ) cov( , )s ys s y y ，cov( a , b )是a和b的協(xié)方差。2-43）可以得到這樣一個(gè)結(jié)論： 越接近 1，對(duì)應(yīng)于源信號(hào)s的 1時(shí)，認(rèn)為源信號(hào)被完全地分離出來(lái)。用到的 GMSK 調(diào)制信號(hào)，其碼元速率是 9600 比特每秒，3dB 19.2kHz，每個(gè)碼元對(duì)應(yīng)了 32 個(gè)采樣點(diǎn)。為了清晰可見(jiàn)，本文只顯示部分采樣點(diǎn)的波形。實(shí)驗(yàn)一 AIS 信號(hào)作為源信號(hào)，如圖 2-2，并經(jīng)過(guò)隨機(jī)矩陣4 4A R （列 4 個(gè)不同的混合信號(hào)，如圖 2-3。 G ( u ) tanh(u )作為非線性函數(shù)的 Fast-ICA 算法對(duì)圖 2-3 中混合-4。由圖 2-4 中的波形圖中可以粗略地看出采用 G ( u ) tanh(u )A 算法基本上能夠?qū)㈦S機(jī)混合的 4 個(gè)源信號(hào)分別估計(jì)出來(lái)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種利用相位跟蹤的星載AIS信號(hào)單通道分離算法[J]. 程歡,陳正飛,王方超,盧華平.  現(xiàn)代雷達(dá). 2017(03)
[2]一種新的基于稀疏表示的單通道盲源分離算法[J]. 田元榮,王星,周一鵬.  電子與信息學(xué)報(bào). 2017(06)
[3]基于移不變稀疏編碼的單通道機(jī)械信號(hào)盲源分離[J]. 朱會(huì)杰,王新晴,芮挺,李艷峰,張紅濤,趙洋.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2015(04)
[4]使用時(shí)頻盲源分離和小波包去噪的胎兒心電信號(hào)提取[J]. 韓亮,蒲秀娟.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2013(08)
[5]一種新的多信號(hào)卷積混合信號(hào)盲分離算法[J]. 付紹軍,趙國(guó)棟,卓琨.  電訊技術(shù). 2012(03)
[6]基于Q-shift雙樹復(fù)數(shù)小波系數(shù)的紋理圖像檢索[J]. 蔡蕾,張春雨,李斌,王琪.  光電子.激光. 2009(09)
[7]基于小波變換的盲信號(hào)分離的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J]. 游榮義,陳忠.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2005(04)
[8]基于奇異值分解的超定盲信號(hào)分離[J]. 朱孝龍,張賢達(dá).  電子與信息學(xué)報(bào). 2004(03)
[9]應(yīng)用最優(yōu)小波包變換的特征提取方法[J]. 王首勇,朱光喜,唐遠(yuǎn)炎.  電子學(xué)報(bào). 2003(07)

博士論文
[1]單通道盲源分離及其在水聲信號(hào)處理中的應(yīng)用研究[D]. 劉佳.哈爾濱工程大學(xué) 2011
[2]基于自適應(yīng)提升小波的信號(hào)去噪技術(shù)研究[D]. 孫軼.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]單通道星載AIS信號(hào)分離與檢測(cè)研究[D]. 范菲菲.天津理工大學(xué) 2017
[2]星載AIS信號(hào)的分離算法研究[D]. 謝萍.天津理工大學(xué) 2016
[3]基于ICA的星載AIS信號(hào)盲分離[D]. 馬艷軍.天津理工大學(xué) 2015
[4]星載AIS混合信號(hào)盲分離技術(shù)研究[D]. 胡昌海.解放軍信息工程大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2915930