CN108769928B - 基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法和系统 - Google Patents

基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法和系统，控制方法包括：基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的船舶的北斗地理位置数据；控制基站产生的赋型波束指向船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，船舶的预测位置为预测的任一LTE调度时刻的船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置。本发明实施例通过利用限定记忆最小二乘递推算法，预测当前和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的北斗地理位置，能够解决移动船舶北斗地理位置信息获得的低频度与海域通信系统中高频度、低时延的用户赋型波束调度之间的矛盾。

Description

基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法和系统
技术领域
本发明实施例涉及波束控制技术领域，更具体地，涉及一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法和系统。
背景技术
海域通信系统中，为提高网络覆盖范围和通信效率，采用波束赋型的方式为每一个需要通信的终端提供远距离、高带宽通信服务。此外，海域通信网络中使用的LTE通信体制采用共享信道进行数据传输，因此基站需要在每个调度周期(TTI：Transmission TimeInterval)内分配PDSCH以及PUSCH的资源，并通过特定的信道(PDCCH)通知终端船舶。
移动船舶的地理位置信息获取包括多种方式，其中利用北斗短报文(RDSS：RadioDetermination Satellite Service)方式，能够在北斗用户与用户、用户与中心控制系统间实现双向简短数字报文通信，远洋航行中的船舶终端可以通过这种方式向通信基站及时发送位置信息。根据相应标准(BD420007-2015)中的规定，北斗RDSS单元根据用户类别不同，发送定位、报文通信等RDSS业务的服务频度不同，不同用户类别注册服务频度范围如表1所示。
表1不同用户类别注册服务频度范围表
用户类别 服务频度 备注
一类 300秒～600秒 默认为600秒
二类 10秒～60秒 默认为60秒
三类 1秒～5秒 默认为5秒
此外，为了确保通信双方收发信息同步，标准中还要求北斗RDSS单元应具备收发时延校准的功能，能使用户终端双向设备时延修正为1ms±10ns。
图1为现有技术中的移动船舶北斗地理位置信息获取与高频赋型波束覆盖示意图，由于北斗RDSS单元位置信息的获取按照不同的服务等级均存在一定的时间间隔(最短1s，最长600s)，并且，这个时间间隔与LTE的调度周期(1ms)存在明显的不匹配，如图1所示。如何利用已知的低频度北斗地理位置信息满足海域通信系统中高频度、低时延的用户赋型波束调度成为需要解决的问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法和系统。
本发明实施例提供一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法，包括：基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置。
本发明实施例提供一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制系统，包括：预测模块，用于基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；控制模块，用于控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置。
本发明实施例提供一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述控制方法。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述控制方法。
本发明实施例提供的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法和系统，通过利用限定记忆最小二乘递推算法，预测当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的北斗地理位置数据，能够解决移动船舶北斗地理位置信息获得的低频度与海域通信系统中高频度、低时延的用户赋型波束调度之间的矛盾。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中的移动船舶北斗地理位置信息获取与高频赋型波束覆盖示意图；
图2为本发明基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法实施例的流程图；
图3为本发明实施例中的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法仿真示意图；
图4为本发明实施例中的卡尔曼滤波前后跟踪误差图；
图5为本发明实施例中的又一基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法仿真示意图；
图6为本发明基于船舶位置的海域通信波束协同控制系统实施例的模块图；
图7为本发明实施例中的基于船舶位置的海域通信波束协同控制设备的框架示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图2为本发明基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法实施例的流程图，如图2所示，包括：S201、基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；S202、控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置。
具体地，每两个RDSS服务时刻之间包括若干个时间间隔相等的LTE调度时刻。可以知道，RDSS服务时刻相较于LTE调度时刻是低频度的，同样地，LTE调度时刻相较于RDSS服务时刻是高频度的。
低频度的RDSS服务是不能满足高频度的LTE调度的波束赋形指向需求的，因此，本发明实施例提出了基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法，在步骤S101中，将当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的船舶的北斗地理位置数据预测出来，进而在步骤S102中，基站根据预测出来的北斗地理位置数据，进行波束赋形，并指向预测位置。
本发明实施例提供的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法，通过利用限定记忆最小二乘递推算法，预测当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的北斗地理位置数据，能够解决移动船舶北斗地理位置信息获得的低频度与海域通信系统中高频度、低时延的用户赋型波束调度之间的矛盾。
基于上述实施例，所述基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据，具体包括：将所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据输入第一多项式预测模型中，利用限定记忆最小二乘递推算法，使得所述第一多项式预测模型逼近第一样本数据序列；基于逼近第一样本数据序列的第一多项式预测模型，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；其中，所述第一多项式预测模型通过所述第一样本数据序列进行多项式拟合获取。
具体地，通过第一样本数据序列建立第一多项式预测模型。
需要说明的是，基于逼近第一样本数据序列的第一多项式预测模型，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据，具体包括：
基于逼近第一样本数据序列的第一多项式预测模型，通过插值预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据。
具体地，预测过程如下：
假设已经获得的船舶的n个北斗位置信息数据为(x1,y1),...,(xn,yn)，需要拟合一个m(m＜n-1)次多项式P(x)，使他在xi点上的取值尽量接近yi(i＝1,2,...,n)。则：
Figure BDA0001689520140000051
令：
Figure BDA0001689520140000052
使I达到最小值时的Pm(x)即为最小二乘拟合多项式。以矩阵XA＝Y的方式求解，其中：
Figure BDA0001689520140000061
则有XTXA＝XTY，其中，XT是X的转置矩阵。
设W＝XTX，若|W|≠0，则，W-1WA＝W-1XTY，A＝W-1XTY。
由求得的系数矩阵A，代入最小二乘拟合多项式，即可预测下一个低频度北斗地理位置信息yn+1到来之前任意精度的高频度目标位置
Figure BDA0001689520140000062
基于上述实施例，所述第一样本数据序列包括所述船舶在从第一时刻到所述当前RDSS服务时刻的所有RDSS服务时刻的北斗地理位置数据；其中，所述第一时刻为所述当前RDSS服务时刻之前的预设时间段内的第一个RDSS服务时刻。
具体地，考虑到船舶航行轨迹相对缓变，并将这个过程视为缓慢变化的非平稳过程，可以认为预测值只与目前状态以及此前一段时间的若干个历史状态有关，而与更远的过去状态没有内在联系，因此，当获得新的低频度北斗位置信息后，用于进行建立多项式模型的观测样本数据进行更迭，重新进行多项式拟合，并进行后续高频度地理位置信息的预测，这样，预测过程可以随统计数据的变化进行更迭，预测模型具备一定的自适应能力，达到动态跟踪的目的。所以，所述第一样本数据序列包括所述船舶在从第一时刻到所述当前RDSS服务时刻的所有RDSS服务时刻的北斗地理位置数据。
所述第一时刻为所述当前RDSS服务时刻之前的预设时间段内的第一个RDSS服务时刻(时间顺序上)，所述第一时刻也可以为所述当前RDSS服务时刻之前的预设个数的RDSS服务时刻中的第一个RDSS服务时刻(时间顺序上)。
基于上述实施例，所述控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，之后还包括：将所述船舶在所述下一RDSS服务时刻的北斗地理位置数据输入第二多项式预测模型中，利用限定记忆最小二乘递推算法，使得所述第二多项式预测模型逼近第二样本数据序列；基于逼近第二样本数据序列的第二多项式预测模型，预测所述下一RDSS服务时刻和所述下一RDSS服务时刻的下一个RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；其中，所述第二多项式预测模型通过所述第二样本数据序列进行多项式拟合获取，所述第二样本数据序列包括所述船舶在从第二时刻到所述下一RDSS服务时刻的所有RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，所述第二时刻为所述下一RDSS服务时刻之前的所述预设时间段内的第一个RDSS服务时刻。
基于上述实施例，所述基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据，之前还包括：获取所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，并基于卡尔曼滤波算法对所述当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据进行消除噪声预处理，获取预处理后的当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据；相应的，所述基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据，具体包括：基于所述预处理后的当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述预处理后的当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据。
具体地，任何测量系统，测量误差和系统噪声普遍存在，并且信息的传输和处理也受噪声的影响。导航系统的定位误差通常又受多种因素影响，包括：导航系统固有的参考时钟误差、与天体物理学有关的轨道误差、与导航信号本身精度相关的伪距误差，以及可以通过额外手段消除的受对流层、电离层传输影响的误差，此外还有与接收设备和场地有关的接收机噪声和多径误差。
因此，如何克服测量误差和系统噪声对赋型波束指向精度的影响也成为本发明实施例需要解决的问题。
本发明实施例提出的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法优先处理受接收设备和场地影响的接收机噪声和多径噪声。
本发明实施例提供的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法，通过设置基于卡尔曼滤波算法对所述当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据进行消除噪声预处理，能够有效克服测量误差和系统噪声对赋型波束指向精度的影响。
基于上述实施例，所述获取所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，并基于卡尔曼滤波算法对所述当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据进行消除噪声预处理，获取预处理后的当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，具体包括：获取所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，基于卡尔曼滤波算法对所述船舶的北斗地理位置轨迹进行建模，获取所述船舶的轨迹模型；基于所述船舶的轨迹模型，获取所述船舶的北斗地理位置的卡尔曼方程组，所述卡尔曼方程组包括状态转移方程、噪声协方差矩阵的传递方程、状态更新过程方程、卡尔曼增益矩阵和误差协方差矩阵；对所述卡尔曼方程组进行迭代计算，获取所述船舶在任一RDSS服务时刻预处理后的北斗地理位置数据，并基于所述任一RDSS服务时刻预处理后的北斗地理位置数据获取所述预处理后的当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据。
基于所述船舶的轨迹模型，获取所述船舶的北斗地理位置的卡尔曼方程组，所述卡尔曼方程组包括状态转移方程、噪声协方差矩阵的传递方程、状态更新过程方程、卡尔曼增益矩阵和误差协方差矩阵，具体包括：
得到状态转移方程：
Figure BDA0001689520140000081
其中，T为采样时间，px(k)，py(k)分别为kT时刻船舶所处位置的经纬坐标，vx(k)，vy(k)为kT时刻船舶的在经纬坐标方向的行驶速度，S(k)为kT时刻船舶状态，δ(k)为kT时刻船舶的加速度，通常加速度δ(k)由两部分组成，包括船舶动力系统给出的已知加速度u(k)，由海风和海浪引起的随机加速度w(k)，即：δ(k)＝u(k)+w(k)。假设w(k)是均值为零，方差为
Figure BDA0001689520140000092
的白噪声。F为状态转移矩阵，B为控制矩阵。
观测方程为：
Figure BDA0001689520140000091
其中，λ(k)为北斗导航定位系统的观测噪声，假设它为是均值为零，方差为
Figure BDA0001689520140000093
的白噪声，并且与白噪声w(k)相互独立。H为观测矩阵。
此外，还需要定义噪声协方差矩阵的传递方程：P(k)＝FP(k-1)F-1+Q。
其中，Q过程噪声的协方差。
状态更新过程方程：SKM(k)＝S（k)+K(k)(Z(k)-HS(k))
其中，SKM(k)是卡尔曼滤波后的kT时刻船舶状态。K(k)为卡尔曼增益矩阵。
K(k)＝P(k)HT(HP(k)HT+R(k))-1
其中，R(k)为观测噪声的协方差矩阵。
误差协方差矩阵的更新：PKM(k)＝(I-K（k）H）P（k）。
作为一个优选实施例，假设船舶的真实位置在二位水平坐标平面上的点(0,0)，水平移动速度5m/s，垂直方向移动速度25m/s。北斗RDSS单元位置信息的获取周期为1s，即每相邻两个RDSS服务时刻间隔为1s，观测噪声的均值为0，方差为100，过程噪声假设为白噪声，均值为0，方差为1。
此外，海域通信网络中用户赋型波束调度的周期与LTE网络调度周期(TTI)一致，为1ms。考虑船舶较慢的移动速率，以及较大的转弯半径，限定记忆最小二乘递推算法中，最高拟合阶数为2阶。图3为本发明实施例中的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法仿真示意图，得到仿真结果如图3所示。图4为本发明实施例中的卡尔曼滤波前后跟踪误差图，可以看到受噪声影响的观测轨迹经过卡尔曼滤波之后，能够更好的符合理想轨迹的运动状态，误差大幅减小。
图5为本发明实施例中的又一基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法仿真示意图，为了更好的观察二项式插值的情况，将插值数量减小到10个，在图5中可以更好的观察多项式拟合曲线，以及预测的船舶运动轨迹。
基于上述实施例，图6为本发明基于船舶位置的海域通信波束协同控制系统实施例的模块图，包括：预测模块601，用于基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；控制模块602，用于控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置。
本发明实施例的检测系统，可用于执行图2所示的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
基于上述实施例，图7为本发明实施例中的基于船舶位置的海域通信波束协同控制设备的框架示意图。请参考图7，本发明实施例提供一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制设备，包括：处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行如下方法，包括：基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置。
本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的控制方法，例如包括：基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置。
基于上述实施例，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的控制方法，例如包括：基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述设备实施例或方法实施例仅仅是示意性的，其中所述处理器和所述存储器可以是物理上分离的部件也可以不是物理上分离的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如U盘、移动硬盘、ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本发明实施例提供的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法和系统，通过利用限定记忆最小二乘递推算法，预测当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的北斗地理位置数据，能够利用已知的低频度北斗地理位置信息满足海域通信系统中高频度、低时延的用户赋型波束调度，能够解决移动船舶北斗地理位置信息获得的低频度与海域通信系统中高频度、低时延的用户赋型波束调度之间的矛盾。本发明实施例提供的基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法，通过设置基于卡尔曼滤波算法对所述当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据进行消除噪声预处理，能够有效克服测量误差和系统噪声对赋型波束指向精度的影响。本发明实施例能够实现LTE制式的海域通信系统利用赋型波速对船舶移动通信终端的高效覆盖。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制方法，其特征在于，包括：
基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；
控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置；
所述基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据，具体包括：
将所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据输入第一多项式预测模型中，利用限定记忆最小二乘递推算法，使得所述第一多项式预测模型逼近第一样本数据序列；
基于逼近第一样本数据序列的第一多项式预测模型，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；
其中，所述第一多项式预测模型通过所述第一样本数据序列进行多项式拟合获取。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述第一样本数据序列包括所述船舶在从第一时刻到所述当前RDSS服务时刻的所有RDSS服务时刻的北斗地理位置数据；
其中，所述第一时刻为所述当前RDSS服务时刻之前的预设时间段内的第一个RDSS服务时刻。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，之后还包括：
将所述船舶在所述下一RDSS服务时刻的北斗地理位置数据输入第二多项式预测模型中，利用限定记忆最小二乘递推算法，使得所述第二多项式预测模型逼近第二样本数据序列；
基于逼近第二样本数据序列的第二多项式预测模型，预测所述下一RDSS服务时刻和所述下一RDSS服务时刻的下一个RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；
其中，所述第二多项式预测模型通过所述第二样本数据序列进行多项式拟合获取，所述第二样本数据序列包括所述船舶在从第二时刻到所述下一RDSS服务时刻的所有RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，所述第二时刻为所述下一RDSS服务时刻之前的所述预设时间段内的第一个RDSS服务时刻。
4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据，之前还包括：
获取所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，并基于卡尔曼滤波算法对所述当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据进行消除噪声预处理，获取预处理后的当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据；
相应的，所述基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据，具体包括：
基于所述预处理后的当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述预处理后的当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据。
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述获取所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，并基于卡尔曼滤波算法对所述当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据进行消除噪声预处理，获取预处理后的当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，具体包括：
获取所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，基于卡尔曼滤波算法对所述船舶的北斗地理位置轨迹进行建模，获取所述船舶的轨迹模型；
基于所述船舶的轨迹模型，获取所述船舶的北斗地理位置的卡尔曼方程组，所述卡尔曼方程组包括状态转移方程、噪声协方差矩阵的传递方程、状态更新过程方程、卡尔曼增益矩阵和误差协方差矩阵；
对所述卡尔曼方程组进行迭代计算，获取所述船舶在任一RDSS服务时刻预处理后的北斗地理位置数据，并基于所述任一RDSS服务时刻预处理后的北斗地理位置数据获取所述预处理后的当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据。
6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，每两个RDSS服务时刻之间包括若干个时间间隔相等的LTE调度时刻。
7.一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制系统，其特征在于，包括：
预测模块，用于基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；
控制模块，用于控制基站产生的赋型波束指向所述船舶的预测位置，实现海域通信波束协同控制，其中，所述船舶的预测位置为预测的所述任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据对应的北斗地理位置；
所述基于船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据，利用限定记忆最小二乘递推算法，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据，具体包括：
将所述船舶在当前RDSS服务时刻的北斗地理位置数据输入第一多项式预测模型中，利用限定记忆最小二乘递推算法，使得所述第一多项式预测模型逼近第一样本数据序列；
基于逼近第一样本数据序列的第一多项式预测模型，预测所述当前RDSS服务时刻和下一RDSS服务时刻之间的任一LTE调度时刻的所述船舶的北斗地理位置数据；
其中，所述第一多项式预测模型通过所述第一样本数据序列进行多项式拟合获取。
8.一种基于船舶位置的海域通信波束协同控制设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至6任一所述的控制方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至6任一所述的控制方法。
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