CN111757242A - 一种基于ais信息计算的海域通信波束控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法及装置，其中方法包括获取第一样本数据序列，其中第一样本数据序列包括船舶自动识别系统AIS在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据；根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据；在所述LTE调度时刻，控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。本发明实施例提高了海域通信系统中低时延、高频度的用户赋形波束调度的准确性。

Description

一种基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法及装置。
背景技术
在海域通信系统中，为提高网络覆盖范围和通信效率，通常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：TransmissionTime Interval)内分配物理下行共享信道(Physical Downlink Shared Channel，PDSCH)以及物理上行共享信道(Physical Uplink Shared Channel，PUSCH)的资源，并通过特定的信道(例如物理下行控制信道)通知终端船舶。
此外，在获取移动船舶的地理位置等信息时，可以通过船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)来获取。其中，AIS能够提供船舶航速、经纬度等位置动态信息，并能够提供转向率在内的船舶姿态动态信息，以提高船舶安全行驶性能。但是，AIS信息的更新速率从2秒到180秒不等，这个时间间隔显然与海域通信系统中所采用的LTE通信制式的调度周期(1ms)明显不匹配，这导致AIS信息不能满足LTE制式的海域通信系统中低时延、高频度的用户赋形波束调度；此外，测量误差和系统噪声同样会对赋型波束指向精度造成不利影响；另外，AIS中所提供的船舶经纬度、速度等实时动态信息均是基于GPS导航定位系统，而用于民用领域的GPS导航卫星广播的信号人为加入了高高频振荡随机干扰信号，这导致用于伪距计算的卫星信号产生高频抖动，对位置状态信息等精度造成不利影响。
综上所述，现有海域通信系统中存在AIS信息不能满足低时延、高频度的用户赋形波束调度的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法及装置，用以解决现有技术中海域通信系统中AIS信息不能满足低时延、高频度的用户赋形波束调度的问题，以提高海域通信系统中低时延、高频度的用户赋形波束调度的准确性。
第一方面，本发明实施例提供一种基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法，包括：
获取第一样本数据序列，其中所述第一样本数据序列包括船舶自动识别系统AIS在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据；
根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据；
在所述LTE调度时刻，控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。
第二方面，本发明实施例提供一种基于AIS信息计算的海域通信波束控制装置，包括：
第一获取模块，用于获取第一样本数据序列，其中所述第一样本数据序列包括船舶自动识别系统AIS在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据；
第二获取模块，用于根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据；
控制模块，用于在所述LTE调度时刻，控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法的步骤。
本发明实施例提供的基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法及装置，通过获取由AIS上报的船舶位置数据构成的第一样本数据序列，并根据第一样本数据序列，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据，最后在LTE调度时刻，控制赋形波束指向目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置，使得基站能够预测得到每一个LTE调度时刻的目标船舶位置数据，从而实现高频度的船舶位置数据获取，进而实现了船舶位置数据的更新速度能够满足LTE制式中低时延、高频度的用户赋形波束调度，解决了现有技术中AIS信息的更新速度较低，低频度的AIS信息获取速度不能满足海域通信系统中低时延、高频度的用户赋形波束调度的问题。
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表示本发明实施例中基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例中船舶直线行驶情况下的仿真结果图；
图3为本发明实施例中船舶以较小的转弯半径行驶情况下的仿真结果图；
图4为本发明实施例中船舶以较大的转弯半径行驶情况下的仿真结果图；
图5为本发明实施例中卡尔曼滤波前后的跟踪误差图；
图6为本发明实施例中基于AIS信息计算的海域通信波束控制装置的模块框图；
图7为本发明实施例中电子设备的结构示意图。
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。
如图1所示，为本发明实施例中基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法，该方法包括如下步骤：
步骤101：获取第一样本数据序列。
在本步骤中，具体的，第一样本数据序列包括船舶自动识别系统(简称AIS)在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据。即基站通过接收AIS上报的船舶位置数据，得到第一样本数据序列。
具体的，船舶位置数据可以为经纬度数据。
具体的，船舶上安装有用于提高船舶安全行驶性能的AIS，该AIS不仅能提供包括船舶航速、经纬度等信息在内的位置动态信息，并且还可以提供转向率在内的船舶姿态动态信息。其中，按照相应标准(GB/T 20068-2006)中的定义，AIS上报的AIS信息包括静态信息、动态信息、航次信息和安全短报文等四部分，并且按照消息识别码进行分类，消息1、消息2、消息3包含了A类船舶的相应位置及姿态动态信息。此外，标准还规定了按移动状态分类的A类船载移动设备的信息上报时刻之间的时间间隔。
下面通过表格对上述进行具体说明。
例如，下面表1示出了消息1、消息2、消息3的船舶报告信息摘要。从下面表1中可以得到AIS信息中所携带的消息识别码、船舶的经度、维度、航速和转向率等参数。
表1
Figure BDA0002007159520000041
再例如，下面表2示出了A类船载移动设备的信息上报时刻之间的时间间隔。从表2中可以看出，AIS信息的更新速率从2秒至180秒不等，这个时间间隔与海域通信网络中所采用的LTE通信制式的调度周期(1ms)明显不匹配，即当海域通信网络中到达LTE调度时刻时，AIS信息还未到达更新时刻，从而造成低频度的AIS信息上报时刻，即AIS信息获取的低频度。此外，从表2中还可以看出，AIS信息的更新速率(即两个信息上报时刻之间的间隔时间)与船舶的运动状态相关，当船舶移动且进行航向改变时，AIS信息的更新速率就会增加。
表2
Figure BDA0002007159520000051
步骤102：根据第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据。
在本步骤中，具体的，下一信息上报时刻指当前时刻之后的下一信息上报时刻。此外，基于表2中的信息上报时刻的间隔时间以及LTE调度周期，可以看出每两个信息上报时刻之间包括有多个时间间隔相等的LTE调度时刻，即当前时刻和下一信息上报时刻之间具有多个LTE调度时刻，即AIS信息的信息上报时刻相较于LTE调度时刻是低频度的，这导致当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻，不具有与之相对应的AIS信息，即不具有与之相对应的船舶位置数据。此时，本步骤可以根据第一样本数据序列，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据，以使得每个未对应有AIS信息的LTE调度时刻能够具有与之相对应的船舶位置数据，从而实现AIS信息的获取频率与LTE调度周期的相匹配，解决了船舶的AIS信息获取的低频段与海域通信系统中低时延、高频度的用户赋形波束调度之间的矛盾。
步骤103：在LTE调度时刻，控制赋形波束指向目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。
在本步骤中，具体的，在确定LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据之后，可以直接在LTE调度时刻，控制赋形波束指向目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置，以实现赋形波束指向的准确性，从而为船舶提供高质量的通信服务。
这样，本实施例通过根据获取的第一样本数据序列，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据，然后在LTE调度时刻，直接控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置，实现了高频度的船舶位置数据获取，进而实现了船舶位置数据的更新速度能够满足LTE制式中低时延、高频度的用户赋形波束调度，进而实现了赋形波束指向的准确性。
进一步地，基于上述实施例，本实施例在根据所述第一样本数据序列，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据时，可以利用限定记忆最小二乘递推算法，对所述第一样本数据序列进行拟合，得到具有目标阶数的多项式预测模型，然后根据所述多项式预测模型，预测得到所述当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据。
具体的，在此对利用限定记忆最小二乘递推算法，对所述第一样本数据序列进行拟合，得到具有目标阶数的多项式预测模型的具体过程进行说明。
具体的，预测过程如下：
假设第一样本数据序列为(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 BDA0002007159520000061
另，
Figure BDA0002007159520000062
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 BDA0002007159520000071
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，即可预测下一信息上报时刻的船舶位置数据yn+1到来之前的任一时刻的目标船舶位置数据
Figure BDA0002007159520000072
这样，通过利用限定记忆最小二乘递推算法对第一样本数据序列进行拟合，得到多项式预测模型，并直接根据建立的多项式预测模型进行目标船舶位置数据的预测，实现了运动目标轨迹的预测和插值，保证了所预测到的目标船舶位置数据的准确性，并且实现了预测过程的便利性。
此外，在此还需要说明的是，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，当获得新的船舶位置数据后，用于进行建立多项式预测模型的样本数据序列进行更迭，重新进行多项式拟合，并进行后续目标船舶位置数据的预测。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。
此外，进一步地，本实施例在利用限定记忆最小二乘递推算法，对所述第一样本数据序列进行拟合，得到具有目标阶数的多项式预测模型之前，还需要获取AIS在当前时刻上报的船舶转向率，并获取AIS信息的更新速率；然后根据所述船舶转向率和所述更新速率，确定待建立的多项式预测模型的目标阶数。
具体的，AIS信息的更新速率为AIS信息的两个信息上报时刻之间的时间间隔。更新速率增加指当前时刻与上一信息上报时刻之间的时间间隔小于上一信息上报时刻与上上个信息上报时刻之间的时间间隔，上上个信息上报时刻指上一信息上报时刻的前一个信息上报时刻。
这样，通过根据当前时刻的船舶转向率和AIS信息的更新速率，确定待建立的多项式预测模型的目标阶数，使得多项式预测模型的建立过程不仅与船舶位置信息相关，还与当前时刻的船舶转向率和AIS信息的更新速率等信息相关，从而使得所建立的多项式预测模型能够满足不同运动状态下所需的位置信息预测精度，进而使得能够提高通过多项式预测模型所预测到的船舶位置的准确性。
此外，具体的，在根据所述船舶转向率和所述更新速率，确定待建立的多项式预测模型的目标阶数时，可以检测所述船舶转向率是否为零，并检测所述更新速率是否增加；其中，
当检测到所述船舶转向率为零，或者所述更新速率没有增加时，确定所述目标阶数为1阶；当检测到所述船舶转向率不为零，且所述更新速率增加时，检测所述船舶转向率是否大于预设阈值；
当检测得到所述船舶转向率小于或等于所述预设阈值时，确定所述目标阶数为2阶；
当检测得到所述船舶转向率大于所述预设阈值时，确定所述目标阶数为3阶。
这样，通过对船舶转向率和AIS信息的更新速率进行判断，来确定多项式预测模型的目标阶数，保证了多项式预测模型能够随当前时刻的船舶转向率和AIS信息的更新速率进行变化，进而保证了多项式预测模型在预测目标船舶位置时，能够满足不同运动状态下所需的位置信息预测精度。
此外，进一步地，本实施例在根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据之前，还可以基于卡尔曼滤波算法，对所述第一样本数据序列中AIS在当前时刻上报的船舶位置数据进行消除噪声预处理，得到预处理后的当前船舶位置数据。此时，在根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据时，可以根据包括有预处理后的当前船舶位置数据的第一样本数据序列，通过计算，预测得到所述目标船舶位置数据。
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。此外，AIS中GPS卫星定位系统存在定位误差、测量误差和系统噪声。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。此时，本实施例通过基于卡尔曼滤波算法，对船舶位置数据进行消除噪声预处理，来降低测量误差和系统噪声对赋型波束指向精度的影响。
具体的，本实施例在基于卡尔曼滤波算法，对所述第一样本数据序列中AIS在当前时刻上报的船舶位置数据进行消除噪声预处理，得到预处理后的当前船舶位置数据时，可以基于所述卡尔曼滤波算法，对船舶位置轨迹进行建模，得到船舶轨迹模型；然后基于所述船舶轨迹模型，获取船舶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阵矩阵；最后对所述卡尔曼方程组进行迭代计算，获取船舶在任一信息上报时刻预处理后的船舶位置数据，并基于所述任一信息上报时刻预处理后的船舶位置数据，获取所述预处理后的当前船舶位置数据。
具体的，下面对卡尔曼方程组进行具体说明。其中，
状态转移方程为：
Figure BDA0002007159520000091
Figure BDA0002007159520000092
其中，
T为采样时间，px(k)，py(k)分别为kT时刻的船舶位置数据，即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 BDA0002007159520000093
的白噪声。F为状态转移矩阵，B为控制矩阵。
此外，观测方程为：
Figure BDA0002007159520000094
其中，
γ(k)为AIS中GPS的观测噪声，假设它为均值为零，方差为
Figure BDA0002007159520000095
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为过程噪声的协方差。
另外，状态更新过程方程为：SKM(k)＝S(k)+K(k)(Z(k)-HS(k))；其中，
SKM(k)为卡尔曼滤波后的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。
另外，误差协方差矩阵为：PKM(k)＝(I-K(k)H)P(k)。
这样，本实施例通过获取船舶位置的上述卡尔曼方程组，使得在对卡尔曼方程组进行迭代计算时，能够获取船舶在任一信息上报时刻预处理后的船舶位置数据，进而获得预处理后的当前船舶位置数据，有效克服了测量误差和系统噪声对赋形波束指向精度的影响。
下面通过具体实施例对上述实施例进行说明。
作为一个优先实施例，假设船舶的真实位置为在二维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。AIS装置位置信息的获取周期为2s，即两个信息上报时刻之间的时间间隔为2s，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。此时根据本实施例中确定待建立的多项式预测模型的目标阶数的判断逻辑，且按照表1中AIS信息的内容，考虑船舶直线行驶、以较小的转弯半径行驶，以及较大的转弯半径行驶三种情况，分别对应限定记忆型多项式最小二乘拟合算法中，多项式的最高拟合阶数为1阶、2阶和3阶。其中，为了更好的观察多项式插值的情况，将插值数量减少到10个，例如图2为船舶直线行驶情况下的仿真结果图，图3为船舶以较小的转弯半径行驶情况下的仿真结果图，图4为船舶以较大的转弯半径行驶情况下的仿真结果图。此外，图5为本发明实施例中的卡尔曼滤波前后的跟踪误差图，从图5中可以看到，受到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。
这样，本发明实施例通过根据获取的第一样本数据序列，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据，然后在LTE调度时刻，直接控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置，实现了高频度的船舶位置数据获取，进而实现了船舶位置数据的更新速度能够满足LTE制式中低时延、高频度的用户赋形波束调度，进而实现了赋形波束指向的准确性。
另外，如图6所示，为本发明实施例中基于AIS信息计算的海域通信波束控制装置的模块框图，该装置包括：
第一获取模块601，用于获取第一样本数据序列，其中所述第一样本数据序列包括船舶自动识别系统AIS在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据；
第二获取模块602，用于根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据；
控制模块603，用于在所述LTE调度时刻，控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。
可选地，所述第二获取模块602包括：
第一获取单元，用于利用限定记忆最小二乘递推算法，对所述第一样本数据序列进行拟合，得到具有目标阶数的多项式预测模型；
第二获取单元，用于根据所述多项式预测模型，预测得到所述当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据。
可选地，所述装置还包括：
第三获取模块，用于获取AIS在当前时刻上报的船舶转向率，并获取AIS信息的更新速率；
确定模块，用于根据所述船舶转向率和所述更新速率，确定待建立的多项式预测模型的目标阶数。
可选地，所述确定模块包括：
第一检测单元，用于检测所述船舶转向率是否为零，并检测所述更新速率是否增加；
第一确定单元，用于当检测到所述船舶转向率为零，或者所述更新速率没有增加时，确定所述目标阶数为1阶；
第二检测单元，用于当检测到所述船舶转向率不为零，且所述更新速率增加时，检测所述船舶转向率是否大于预设阈值；
第二确定单元，用于当检测得到所述船舶转向率小于或等于所述预设阈值时，确定所述目标阶数为2阶；
第三确定单元，用于当检测得到所述船舶转向率大于所述预设阈值时，确定所述目标阶数为3阶。
可选地，所述装置还包括：
第四获取模块，用于基于卡尔曼滤波算法，对所述第一样本数据序列中AIS在当前时刻上报的船舶位置数据进行消除噪声预处理，得到预处理后的当前船舶位置数据；
相应地，所述第二获取模块602用于，根据包括有预处理后的当前船舶位置数据的第一样本数据序列，通过计算，预测得到所述目标船舶位置数据。
可选地，所述第四获取模块包括：
第三获取单元，用于基于所述卡尔曼滤波算法，对船舶位置轨迹进行建模，得到船舶轨迹模型；
第四获取单元，用于基于所述船舶轨迹模型，获取船舶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阵矩阵；
第五获取单元，用于对所述卡尔曼方程组进行迭代计算，获取船舶在任一信息上报时刻预处理后的船舶位置数据，并基于所述任一信息上报时刻预处理后的船舶位置数据，获取所述预处理后的当前船舶位置数据。
这样，本实施例提供的基于AIS信息计算的海域通信波束控制装置，通过第一获取模块获取基于AIS得到的第一样本数据序列，并通过第二获取模块根据第一样本数据序列，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据，最后通过控制模块在LTE调度时刻，控制赋形波束指向目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置，实现了高频度的船舶位置数据获取，进而实现了船舶位置数据的更新速度能够满足LTE制式中低时延、高频度的用户赋形波束调度，进而实现了赋形波束指向的准确性。
另外，如图7所示，为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储在存储器730上并可在处理器710上运行的计算机程序，以执行上述各实施例提供的方法，例如包括：获取第一样本数据序列，其中所述第一样本数据序列包括船舶自动识别系统AIS在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据；根据所述第一样本数据序列，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据；在所述LTE调度时刻，控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。
此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的方法，例如包括：获取第一样本数据序列，其中所述第一样本数据序列包括船舶自动识别系统AIS在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据；根据所述第一样本数据序列，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据；在所述LTE调度时刻，控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，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。
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AIS信息计算的海域通信波束控制方法，其特征在于，包括：
获取第一样本数据序列，其中所述第一样本数据序列包括船舶自动识别系统AIS在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据；
根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据；
在所述LTE调度时刻，控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据，包括：
利用限定记忆最小二乘递推算法，对所述第一样本数据序列进行拟合，得到具有目标阶数的多项式预测模型；
根据所述多项式预测模型，预测得到所述当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用限定记忆最小二乘递推算法，对所述第一样本数据序列进行拟合，得到具有目标阶数的多项式预测模型之前，所述方法还包括：
获取AIS在当前时刻上报的船舶转向率，并获取AIS信息的更新速率；
根据所述船舶转向率和所述更新速率，确定待建立的多项式预测模型的目标阶数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述船舶转向率和所述更新速率，确定待建立的多项式预测模型的目标阶数，包括：
检测所述船舶转向率是否为零，并检测所述更新速率是否增加；
当检测到所述船舶转向率为零，或者所述更新速率没有增加时，确定所述目标阶数为1阶；
当检测到所述船舶转向率不为零，且所述更新速率增加时，检测所述船舶转向率是否大于预设阈值；
当检测得到所述船舶转向率小于或等于所述预设阈值时，确定所述目标阶数为2阶；
当检测得到所述船舶转向率大于所述预设阈值时，确定所述目标阶数为3阶。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据之前，所述方法还包括：
基于卡尔曼滤波算法，对所述第一样本数据序列中AIS在当前时刻上报的船舶位置数据进行消除噪声预处理，得到预处理后的当前船舶位置数据；
相应地，所述根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据，包括：
根据包括有预处理后的当前船舶位置数据的第一样本数据序列，通过计算，预测得到所述目标船舶位置数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于卡尔曼滤波算法，对所述第一样本数据序列中AIS在当前时刻上报的船舶位置数据进行消除噪声预处理，得到预处理后的当前船舶位置数据，包括：
基于所述卡尔曼滤波算法，对船舶位置轨迹进行建模，得到船舶轨迹模型；
基于所述船舶轨迹模型，获取船舶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阵矩阵；
对所述卡尔曼方程组进行迭代计算，获取船舶在任一信息上报时刻预处理后的船舶位置数据，并基于所述任一信息上报时刻预处理后的船舶位置数据，获取所述预处理后的当前船舶位置数据。
7.一种基于AIS信息计算的海域通信波束控制装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取第一样本数据序列，其中所述第一样本数据序列包括船舶自动识别系统AIS在当前时刻上报的船舶位置数据和在当前时刻之前的预设历史时段内每个信息上报时刻上报的船舶位置数据；
第二获取模块，用于根据所述第一样本数据序列，通过计算，预测得到当前时刻和下一信息上报时刻之间的任一LTE调度时刻所对应的目标船舶位置数据；
控制模块，用于在所述LTE调度时刻，控制赋形波束指向所述目标船舶位置数据所对应的目标船舶位置。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述的基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于AIS信息计算的海域通信波束控制方法的步骤。
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