CN105119701A - 一种卫星ais船舶定位系统的低复杂度同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，包括：第一步，卫星接收船舶发送的AIS数据包；第二步，包检测模块进行快速的包头位置粗略搜索；第三步，根据包头位置截取出有效信号并进行最佳采样点搜索，将有效信号输入频偏估计模块；第四步，在频偏估计模块中加入频偏估计范围扩展模块；第五步，频偏估计模块利用GMSK信号相位性质实现频偏估计；第六步，将补偿频率偏差后的信号输入时间同步模块进行时间延迟的估计；第七步，利用第五步和第六步获得的同步结果对信号进行解调，并用解调结果进行串行干扰消除，返回第三步进行弱信号的同步。与现有技术相比，本发明具有实现了系统需求的低复杂度且高精度的同步等优点。

Description

一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其是涉及一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法。

背景技术

AIS(AutomaticIdentificationSystem)系统对于现代航海具有重要的意义，AIS的出现使得航行更加安全，海难事件更容易受到监控。随着AIS技术的进步，卫星AIS技术由于其显著的优点：覆盖更大的范围、更高质量的服务和更少的用户限制，渐渐成为了研究热点。但是卫星AIS系统本身的特性也给系统的实现带来了新的难题。

首先，卫星AIS系统需要解决数据包同步的问题。卫星高速运动的场景会引起星船之间的多普勒频差，另外考虑到晶振寿命周期内的老化、温度等因素对晶振的影响，最终卫星AIS系统所要应对的频率偏差约为±0.6/T，其中T代表了系统的码元周期。同时，为了保证解调算法的有效运行，同步的频偏估计误差也不应大于5Hz。在时间延迟方面，船舶信息到达卫星的时延也会远大于T。为了解决上述两个同步问题，国内外学者对其提出了解决方案。

AIS报文采用恒包络的GMSK调制方式，利用基于GMSK信号相位和相关特性的时偏和频偏联合估计的方法能够实现高精度和低复杂度的GMSK信号时频偏估计，但是其估计范围是其应用的局限。此方法的时偏估计范围为一个码元周期T，频偏的估计范围为±0.15/T，并且频偏的估计精度受到时偏估计精度的影响。显然无法适用于实际的卫星AIS系统。

为了应对大频偏和大时延的场景，基于FFT的二维搜索算法被应用到了卫星AIS的系统中，通过时间和频率两个维度上的搜索实现时间延迟和频偏的联合估计。这种算法具有很大的估计范围和较好的估计精度，但是其频率偏差的估计精度受到了搜索步长的影响，并且由于算法需要大量FFT/IFFT操作，其硬件实现复杂度很高，处理非常低效。

其次，由于卫星天线覆盖面积太大，覆盖区域内的AIS信号在被接收时会发生时隙冲突，船舶AIS信号发生混叠干扰，容易导致信号同步和解调的失败。那么如何应对多路干扰的场景完成多路信号的同步，设计多路接收机成为现在的研究热点。串行干扰消除迭代接收机的提出为这个问题提供了解决方案，通过迭代消除强信号对弱信号的干扰，从而实现多路混叠信号的同步和解调。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，实现了系统需求的低复杂度且高精度的同步；另外系统中可能出现信号碰撞，本同步方法在此情况下仍然能保持同步精度，从而可利用迭代接收机实现多路信号的同步和解调

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，卫星接收船舶发送的AIS数据包，并将不同数据包分成强信号数据包和弱信号数据包；

第二步，存储接收信号，包检测模块进行快速的包头位置粗略搜索，先进行强信号数据包的同步；

第三步，根据包头位置截取出有效信号并进行最佳采样点搜索，将有效信号输入频偏估计模块；

第四步，根据卫星AIS系统实际中可能出现的最大频率偏差，在频偏估计模块中加入频偏估计范围扩展模块；

第五步，频偏估计模块利用GMSK信号相位性质实现频偏估计；

第六步，将补偿频率偏差后的信号输入时间同步模块进行时间延迟的估计；

第七步，利用第五步和第六步获得的同步结果对信号进行解调，并用解调结果进行串行干扰消除，返回第三步进行弱信号的同步；

第八步，满足迭代次数后，完成多路AIS信号的同步和解调。

所述的接收信号在帧头位置包含训练序列，可表示为：

Training＝[1,0,1,0,...,1,0]

利用训练序列的前后对称性，采用延迟相关方法实现包头位置的粗略估计

$\mathrm{\γ}\left(m\right)=\underset{k=m}{\overset{m+L-1}{\Σ}}r\left(k\right)r^{*}(k+L)$

其中γ(m)为相关结果，r(k)表示接收的序列，L为训练序列的长度，m代表了延迟点，通过搜索上式的峰值大小和位置可判断是否存在有效信号和数据包粗略的起始位置。

所述的根据包头位置截取出有效信号并进行最佳采样点搜索具体为：

首先，舍弃包头的部分数据保证起始位置在数据包的有效数据范围内；之后，最佳采样点可能出现的范围肯定为[0,os)，其中os为上采样的倍数，将此范围内的数据加入延迟后输入频偏估计模块。

所述的在频偏估计模块中加入频偏估计范围扩展模块具体为：

利用预置频偏和低通滤波器实现多频带的频偏估计方法，扩展频偏估计算法的频偏估计范围，并减小混叠信号间的干扰。

所述的频偏估计模块利用GMSK信号相位性质实现频偏估计具体为：

对处理后信号进行低通滤波和下采样后，获得新的采样信号{y_n}，在最优采样点的情况下得到

y(n)＝a_0,ne^j2πvnT

式中n代表了数据的采样点，j为复数标识，T是符号的时间周期，a_0,n是由数据信息{±1}决定的，v代表了频率偏差，取预处理信号x_n为

$x_n={(-1)}^n{y}_n^2$

利用相关公式

$R\left(m\right)=\frac{1}{L_0-m}\underset{n=m}{\overset{L_0-1}{\Σ}}{x}_n{x}_{n-m}^{*},m=1,2,...,M_f$

其中m代表了延迟点数，R(m)为不同延迟下的相关结果，L₀为数据包的有效符号数，M_f为设计的参数，选取的参数为M_f＝L₀/2；进而得到频偏估计结果

$\hat{v}=\frac{1}{4{\mathrm{\πM}}_{f}T}\underset{m=1}{\overset{M_f}{\Σ}}{\[\arg \left\{R\left(m\right)\right\}-\arg \left\{R(m-1)\right\}\]}_{2\mathrm{\π}}.$

所述的时间延迟的估计：

采用功率延迟峰搜索的算法求取时间延迟的估计结果，具体为：

$PDP\left(l\right)={\left|z\left(l\right)\right|}^2={|\underset{n=0}{\overset{N_t-1}{\Σ}}y\left(n\right)s^{*}\[(n+l)N_t\]|}^2$ 对此公式进行了修改

其中z(l)是接收序列y(n)滞后l和长度为N_t的训练序列s(n)的离散周期相关函数；补偿频偏结果后，利用FFT/IFFT将其简化为频域相乘

Z(k)＝Y(k)S^*(k)k＝0,...,N_t-1

其中k是下标索引，Z(k),Y(k),S(k)分别代表了相关结果，接收序列和训练序列的频域表示；通过搜索功率延迟峰的位置即可获得时延的估计结果

$\widehat{\mathrm{\τ}}=\mathrm{argmax}\left\{IFFT\left(Z\right(k\left)\right)\right\}$

峰值的大小代表了信号的能量大小，通过峰值判断多个频带中哪个频带存在有效信号。

所述的解调模块利用频偏估计和时延估计结果完成强信号的解调，通过串行干扰消除的方式消除强信号的干扰，从而对弱信号进行同步。

与现有技术相比，本发明结合了GMSK信号同步算法和FFT搜索算法的优势，并针对两者缺点提出了包检测、最佳采样点搜索和频偏搜索范围扩展的优化算法，最终实现同步问题的低复杂度解决。结合串行干扰消除迭代接收机和滤波，解决了多路信号的同步问题。

附图说明

图1为系统整体框图。

图2为信号截取示意图。

图3为最佳采样点搜索示意图。

图4为多频带频偏估计示意图。

图5为时间延迟估计算法示意图。

具体实施方式

下面结合附图和仿真实例对本发明的实施例作详细说明：本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细地实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示为系统的整体框图，基于串行迭代干扰消除的方式实现了多路信号的解调，本发明实现了图1框图中涉及同步的模块。

卫星接收船舶发送的AIS数据信号，信号包含至少两路的混叠信号的干扰，以此为例，卫星AIS系统的同步方法包括以下步骤：

第一步，利用接收信号帧头位置的训练序列，可表示为：

Training＝[1,0,1,0,...,1,0]

利用训练序列的前后对称性，可以采用延迟相关方法实现包头位置的粗略估计

$\mathrm{\γ}\left(m\right)=\underset{k=m}{\overset{m+L-1}{\Σ}}r\left(k\right)r^{*}(k+L)$

其中L为训练序列的长度，m代表了延迟点。通过搜索上式的峰值大小和位置可以判断是否存在有效信号和数据包粗略的起始位置。

第二步，如图2所示，包检测的粗略估计精度不足以保证频偏估计模块的有效运行。为了保证输入频偏估计模块信号的有效性，如图2所示舍弃包头的部分数据，保证起始位置在数据包的有效数据范围内。

第三步，由于频偏估计算法建立在输入信号为最佳采样数据(即上采样前数据点)的基础上，因此需要搜索最佳采样点的位置。经过第二步的处理，最佳采样点可能出现的范围肯定为[0,os)，其中os为上采样的倍数，如图3所示加入延迟后，将处理后的数据输入频偏估计模块。

第四步，如图4所示，对信号加入预置频偏实现频偏的搬移。经过低通滤波器后，后续的处理相当于对不同频带的信号进行处理，因此扩展了频偏估计算法的估计范围。另外，在混叠信号之间存在较大频率偏差时，低通滤波能滤除部分叠加的信号，减少叠加数据间的干扰。

第五步，利用GMSK调制的相位性质实现频偏估计，对处理后信号进行低通滤波和下采样后，可以获得新的采样信号{y_n}，取

利用相关公式

$R\left(m\right)=\frac{1}{L_0-m}\underset{n=m}{\overset{L_0-1}{\Σ}}{x}_n{x}_{n-m}^{*},m=1,2,...,M_f$

其中L₀为数据包的有效符号数，M_f为设计的参数，选取的参数为M_f＝L₀/2。进而得到频偏估计结果

$\hat{v}=\frac{1}{4{\mathrm{\πM}}_{f}T}\underset{m=1}{\overset{M_f}{\Σ}}{\[\arg \left\{R\left(m\right)\right\}-\arg \left\{R(m-1)\right\}\]}_{2\mathrm{\π}}$

第六步，将补偿频率偏差后的信号输入时间同步模块进行时间延迟的估计。时间估计方法采用本地序列和接收序列的功率延迟峰搜索算法求取时间延迟的估计结果，具体表现为：

$PDP\left(l\right)={\left|z\left(l\right)\right|}^2={|\underset{n=0}{\overset{N_{zc}-1}{\Σ}}y\left(n\right)s^{*}\[(n+l)N_t\]|}^2$

其中z(l)是接收序列y(n)滞后l和长度为N_t的训练序列s(n)的离散周期相关函数。补偿频偏结果后，可利用FFT/IFFT将其简化为频域相乘

Z(k)＝Y(k)S^*(k)k＝0,...,N_t-1

时间延迟的估计流程可以整理为如图5所示，通过搜索功率延迟峰的位置即可获得时延的估计结果

$\widehat{\mathrm{\τ}}=\mathrm{argmax}\left\{IFFT\left(Z\right(k\left)\right)\right\}.$

峰值的大小代表了信号的能量大小，可以通过峰值判断多个频带中哪个频带存在有效信号。

第七步，根据图1所示的迭代接收机结构，将信号的同步结果和信号输入解调模块，利用解调结果进行串行干扰消除，消除强信号对弱信号的干扰，返回第三步进行弱信号的同步；

第八步，满足迭代次数后，完成多路AIS信号的同步和解调。

本发明的实施例表明，本发明的同步方法结合并改进了现有的几种同步方法，从而达到了卫星AIS系统对同步的性能需求，并且具有一定的现实意义。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例做了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (7)

1.一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，卫星接收船舶发送的AIS数据包，并将不同数据包分成强信号数据包和弱信号数据包；

第二步，存储接收信号，包检测模块进行快速的包头位置粗略搜索，先进行强信号数据包的同步；

第三步，根据包头位置截取出有效信号并进行最佳采样点搜索，将有效信号输入频偏估计模块；

第四步，根据卫星AIS系统实际中可能出现的最大频率偏差，在频偏估计模块中加入频偏估计范围扩展模块；

第五步，频偏估计模块利用GMSK信号相位性质实现频偏估计；

第六步，将补偿频率偏差后的信号输入时间同步模块进行时间延迟的估计；

第七步，利用第五步和第六步获得的同步结果对信号进行解调，并用解调结果进行串行干扰消除，返回第三步进行弱信号的同步；

第八步，满足迭代次数后，完成多路AIS信号的同步和解调。

2.根据权利要求1所述的一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，其特征在于，所述的接收信号在帧头位置包含训练序列，可表示为：

Training＝[1,0,1,0,...,1,0]

利用训练序列的前后对称性，采用延迟相关方法实现包头位置的粗略估计

$\mathrm{\γ}\left(m\right)=\underset{k=m}{\overset{m+L-1}{\Σ}}r\left(k\right)r^{*}(k+L)$

其中γ(m)为相关结果，r(k)表示接收的序列，L为训练序列的长度，m代表了延迟点，通过搜索上式的峰值大小和位置可判断是否存在有效信号和数据包粗略的起始位置。

3.根据权利要求2所述的一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，其特征在于，所述的根据包头位置截取出有效信号并进行最佳采样点搜索具体为：

首先，舍弃包头的部分数据保证起始位置在数据包的有效数据范围内；之后，最佳采样点可能出现的范围肯定为[0,os)，其中os为上采样的倍数，将此范围内的数据加入延迟后输入频偏估计模块。

4.根据权利要求1所述的一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，其特征在于，所述的在频偏估计模块中加入频偏估计范围扩展模块具体为：

利用预置频偏和低通滤波器实现多频带的频偏估计方法，扩展频偏估计算法的频偏估计范围，并减小混叠信号间的干扰。

5.根据权利要求1所述的一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，其特征在于，所述的频偏估计模块利用GMSK信号相位性质实现频偏估计具体为：

对处理后信号进行低通滤波和下采样后，获得新的采样信号{y_n}，在最优采样点的情况下得到

y(n)＝a_0,ne^j2πvnT

式中n代表了数据的采样点，j为复数标识，T是符号的时间周期，a_0,n是由数据信息{±1}决定的，v代表了频率偏差，取预处理信号x_n为

$x_n={(-1)}^n{y}_n^2$

利用相关公式

$R\left(m\right)=\frac{1}{L_0-m}\underset{n=m}{\overset{L_0-1}{\Σ}}{x}_n{x}_{n-m}^{*},m=1,2,...,M_f$

其中m代表了延迟点数，R(m)为不同延迟下的相关结果，L₀为数据包的有效符号数，M_f为设计的参数，选取的参数为M_f＝L₀/2；进而得到频偏估计结果

$\hat{v}=\frac{1}{4{\mathrm{\πM}}_{f}T}\underset{m=1}{\overset{M_f}{\Σ}}{\[\arg \left\{R\left(m\right)\right\}-\arg \left\{R(m-1)\right\}\]}_{2\mathrm{\π}}.$

6.根据权利要求1所述的一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，其特征在于，所述的时间延迟的估计：

采用功率延迟峰搜索的算法求取时间延迟的估计结果，具体为：

$PDP\left(l\right)={\left|z\left(l\right)\right|}^2={|\underset{n=0}{\overset{N_t-1}{\Σ}}y\left(n\right)s^{*}\[(n+l)N_t\]|}^2$ 对此公式进行了修改

其中z(l)是接收序列y(n)滞后l和长度为N_t的训练序列s(n)的离散周期相关函数；补偿频偏结果后，利用FFT/IFFT将其简化为频域相乘

Z(k)＝Y(k)S^*(k)k＝0,...,N_t-1

其中k是下标索引，Z(k),Y(k),S(k)分别代表了相关结果，接收序列和训练序列的频域表示；通过搜索功率延迟峰的位置即可获得时延的估计结果

$\widehat{\mathrm{\τ}}=\mathrm{argmax}\left\{IFFT\left(Z\right(k\left)\right)\right\}$

峰值的大小代表了信号的能量大小，通过峰值判断多个频带中哪个频带存在有效信号。

7.根据权利要求1所述的一种卫星AIS船舶定位系统的低复杂度同步方法，其特征在于，所述的解调模块利用频偏估计和时延估计结果完成强信号的解调，通过串行干扰消除的方式消除强信号的干扰，从而对弱信号进行同步。