衛(wèi)星AIS檢測(cè)概率分析及沖突信號(hào)分離

宋果林，王艷峰，鄒光南，石云，尤啟迪

（北京衛(wèi)星信息工程研究所北京100086）

?

衛(wèi)星AIS檢測(cè)概率分析及沖突信號(hào)分離

宋果林，王艷峰，鄒光南，石云，尤啟迪

（北京衛(wèi)星信息工程研究所北京100086）

摘要：針對(duì)衛(wèi)星AIS系統(tǒng)天線的覆蓋面積大、包含多個(gè)自組織區(qū)可能導(dǎo)致接收信號(hào)沖突的特點(diǎn)，分析了星載AIS系統(tǒng)接收信號(hào)重疊碰撞的機(jī)制，對(duì)衛(wèi)星AIS系統(tǒng)進(jìn)行了觀測(cè)模型的建模，并在此基礎(chǔ)上分析了衛(wèi)星AIS系統(tǒng)對(duì)船舶的檢測(cè)概率，并采用盲信號(hào)分離算法對(duì)沖突的AIS信號(hào)進(jìn)行了有效的分離。

關(guān)鍵詞：衛(wèi)星AIS；觀測(cè)模型；檢測(cè)概率；信號(hào)沖突；信號(hào)分離

衛(wèi)星AIS（Automatjc Identjfjcatjon System）系統(tǒng)是在傳統(tǒng)陸基AIS系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過使用低軌小衛(wèi)星或小衛(wèi)星星座接收船載AIS站臺(tái)發(fā)出的包含船舶靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、航行信息、安全信息等信息的AIS信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)發(fā)到地面站進(jìn)行分析、處理，從而實(shí)現(xiàn)大范圍甚至全球海域的艦船監(jiān)視。國(guó)外2004年左右開始衛(wèi)星AIS的相關(guān)研究，于2006年成功發(fā)射了第一顆AIS衛(wèi)星。目前，成功在軌運(yùn)營(yíng)的AIS衛(wèi)星包括美國(guó)ORBCOMM公司的Vesse1sat-1/Vesse1sat-2和OG2系列衛(wèi)星、Aprjze系列衛(wèi)星、加拿大ExactEarth公司的exactVjew系列衛(wèi)星，挪威的AISSat-1/ AISSat-2衛(wèi)星等。

衛(wèi)星AIS系統(tǒng)將傳統(tǒng)AIS系統(tǒng)擴(kuò)展到天基應(yīng)用中，不但有了更大的觀測(cè)面積，同時(shí)可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)AIS系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)洋船舶監(jiān)控的缺點(diǎn)，但同時(shí)帶來了一系列新的問題，如較大的多普勒頻移、接收信號(hào)衰減大，接收信號(hào)發(fā)生碰撞導(dǎo)致無法正確解調(diào)等。其中信號(hào)沖突直接影響到衛(wèi)星AIS系統(tǒng)對(duì)船舶的檢測(cè)能力和對(duì)接收到的AIS信號(hào)的解調(diào)能力。

針對(duì)衛(wèi)星AIS對(duì)船舶的檢測(cè)能力分析，文獻(xiàn)［1-2］采用了相類似的方法進(jìn)行了等效建模，即將天線的觀測(cè)區(qū)域和SOTDMA自組織區(qū)域等效為正方形，該模型比較簡(jiǎn)單，易于處理，但其模型近似的誤差較大。文獻(xiàn)［3］基于單通道接收模型對(duì)衛(wèi)星AIS對(duì)船舶的檢測(cè)概率進(jìn)行了分析，但未對(duì)AIS信號(hào)的分離以及解調(diào)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。針對(duì)衛(wèi)星AIS沖突信號(hào)的分離，文獻(xiàn)［4］采用等變化自適應(yīng)分離EASI算法，采用五元天線陣、四通道接收機(jī)，模擬完成對(duì)發(fā)生沖突的AIS信號(hào)的分離；但多陣元天線、多通道接收機(jī)不太適用于對(duì)重量、功耗、體積都有嚴(yán)格限制的微小衛(wèi)星。

針對(duì)衛(wèi)星AIS接收信號(hào)存在信號(hào)碰撞導(dǎo)致對(duì)船舶的檢測(cè)概率降低的問題，文章在分析衛(wèi)星AIS接收信號(hào)重疊碰撞的基礎(chǔ)上，對(duì)衛(wèi)星對(duì)地的觀測(cè)模型進(jìn)行了等效的蜂窩模型建模分析，將AIS信號(hào)到達(dá)衛(wèi)星接收機(jī)的過程等效為泊松隨機(jī)過程，進(jìn)而推導(dǎo)出衛(wèi)星AIS系統(tǒng)的檢測(cè)概率，并且對(duì)影響檢測(cè)概率的參數(shù)進(jìn)行了仿真分析，分析結(jié)果對(duì)優(yōu)化AIS系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、分析船舶的檢測(cè)概率有一定的參考作用。對(duì)于沖突的AIS信號(hào)，采用基于FastICA算法的盲信號(hào)分離算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行了分離，比對(duì)分離信號(hào)進(jìn)行了進(jìn)一步的解調(diào)處理，仿真結(jié)果表明該算法能對(duì)重疊的AIS信號(hào)進(jìn)行有效的分離，進(jìn)而進(jìn)一步提高衛(wèi)星AIS系統(tǒng)對(duì)船舶的檢測(cè)概率。

1　衛(wèi)星AIS觀測(cè)模型及檢測(cè)概率

1.1衛(wèi)星AIS系統(tǒng)

根據(jù)國(guó)際電聯(lián)ITU-R M.1371-5等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，AIS系統(tǒng)工作在CH87B（161.975 MHz）和CH88B（162.025 MHz）兩個(gè)頻道上，交替發(fā)射和接收船舶的靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、航行信息以及安全信息等，船舶AIS終端信號(hào)的調(diào)制方式為高斯最小頻移鍵控（GMSK）調(diào)制，數(shù)據(jù)傳輸速率為9 600 bps。根據(jù)SOTDMA協(xié)議，每個(gè)AIS設(shè)備單元都預(yù)留時(shí)隙以備以后的AIS信號(hào)發(fā)射，傳統(tǒng)的岸基AIS系統(tǒng)工作在同一個(gè)自組織區(qū)域內(nèi)的船舶在SOTDMA協(xié)議時(shí)隙分配的機(jī)制下不會(huì)發(fā)生信號(hào)碰撞，但對(duì)于衛(wèi)星AIS系統(tǒng)，由于AIS衛(wèi)星天線的覆蓋面積較大，可以覆蓋多個(gè)自組織區(qū)域，從而可能產(chǎn)生AIS信號(hào)的碰撞現(xiàn)象。AIS信號(hào)的碰撞機(jī)理分為兩類［5］：

1）不同SOTDMA自組織區(qū)域同一時(shí)隙碰撞：由于接收區(qū)域內(nèi)包含多個(gè)自組織區(qū)域，不同組織區(qū)域內(nèi)的艦船可能會(huì)在同一個(gè)時(shí)隙內(nèi)發(fā)送AIS信息，并同時(shí)到達(dá)星載接收機(jī)，產(chǎn)生AIS信號(hào)碰撞；

2）不同SOTDMA自組織區(qū)域、不同時(shí)隙信號(hào)因傳輸延時(shí)造成碰撞：由于星載接收機(jī)可接收信號(hào)的區(qū)域大，天線波束覆蓋區(qū)域內(nèi)的艦船雖然在不同的時(shí)隙內(nèi)發(fā)送AIS信息，但當(dāng)艦船間距離足夠遠(yuǎn)時(shí)，由于信號(hào)傳輸時(shí)延影響也可產(chǎn)生AIS信號(hào)同時(shí)到達(dá)的現(xiàn)象造成碰撞。

以上兩種情況產(chǎn)生的AIS信號(hào)碰撞現(xiàn)象，都會(huì)導(dǎo)致AIS信息接收錯(cuò)誤，使得對(duì)艦船檢測(cè)的概率降低。

對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)的AIS信息，其包含有16比特的緩沖部分，其中12比特為距離延遲，對(duì)應(yīng)的保護(hù)距離為375 km，如圖1所示，區(qū)域（I）內(nèi)的船只發(fā)射的AIS信號(hào)到達(dá)衛(wèi)星接收機(jī)時(shí)只存在第一種類型的碰撞，區(qū)域（IIa）（IIb）內(nèi)的船只發(fā)射的AIS信號(hào)到達(dá)衛(wèi)星接收機(jī)時(shí)兩種類型的信號(hào)碰撞均有可能存在［1］。

圖1　衛(wèi)星AIS系統(tǒng)觀測(cè)區(qū)域劃分示意圖

1.2衛(wèi)星AIS系統(tǒng)對(duì)地觀測(cè)模型建模

對(duì)于衛(wèi)星AIS系統(tǒng)，單顆衛(wèi)星的有效覆蓋范圍通常遠(yuǎn)大于一個(gè)SOTDMA自組織區(qū)域，通常可包含上百個(gè)自組織區(qū)域。以下對(duì)衛(wèi)星AIS系統(tǒng)對(duì)地觀測(cè)模型做如下的簡(jiǎn)化和假設(shè)，得到簡(jiǎn)化的對(duì)地觀測(cè)模型，如圖2所示。

圖2　衛(wèi)星AIS區(qū)域劃分

模型假設(shè)：

1）將圓形的觀測(cè)區(qū)域等效為正六邊形，每個(gè)自組織區(qū)域等效為邊長(zhǎng)為20 nm的正六邊形；

2）每個(gè)自組織區(qū)域中的船舶報(bào)告間隔（△T）相同；

3）觀測(cè)時(shí)間采用相應(yīng)軌道高度的太陽同步軌道衛(wèi)星的觀測(cè)時(shí)間。

1.3衛(wèi)星AIS系統(tǒng)對(duì)船舶檢測(cè)概率分析

海面上處于不同自組織區(qū)域的船舶上的AIS站臺(tái)采用SOTDMA協(xié)議發(fā)送AIS消息，到達(dá)衛(wèi)星的AIS信號(hào)近似服從泊松分布，衛(wèi)星同時(shí)收到K條信息的概率為：

當(dāng)同時(shí)收到K（K≥2）條消息時(shí)，信號(hào)發(fā)生碰撞，K條消息碰撞的概率為：

若接收系統(tǒng)能容忍K條信號(hào)碰撞，則能正確檢測(cè)船舶的概率為：

若接收機(jī)無分離碰撞信號(hào)的能力，當(dāng)觀測(cè)區(qū)域比較小，則只存在第一種碰撞，艦船發(fā)射的AIS信號(hào)無碰撞的概率為：當(dāng)兩種碰撞均存在時(shí)，引入重疊因子s［1］，s=f（Hsat，△S）=，s是與衛(wèi)星軌道高度、衛(wèi)星觀測(cè)區(qū)域?qū)挾鹊南嚓P(guān)因子，MI、MII分別為區(qū)域（I）、區(qū)域（II）中自組織區(qū)域個(gè)數(shù)，M為觀測(cè)區(qū)域內(nèi)總的自組織區(qū)域個(gè)數(shù)，M=MI+MII，則總的檢測(cè)概率為：

由檢測(cè)概率公式的數(shù)學(xué)表達(dá)式可知檢測(cè)概率與艦船的總數(shù)Ntot呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與觀測(cè)時(shí)間Tobs呈正相關(guān)的關(guān)系，如圖3所示。在實(shí)際應(yīng)用中，海面船舶發(fā)射AIS信號(hào)的間隔△T根據(jù)消息的不同和船舶狀態(tài)的不同而有所變化；目前衛(wèi)星AIS可用信道的個(gè)數(shù)nch=2（不包括預(yù)留的兩個(gè)長(zhǎng)量程信道）。此外，衛(wèi)星的軌道高度將直接影響到衛(wèi)星AIS系統(tǒng)的觀測(cè)時(shí)間Tobs和觀測(cè)區(qū)域△S的大小這兩個(gè)參數(shù)，反映在因子s=f（h，△S）=上。

圖3　不同觀測(cè)時(shí)間下艦船總數(shù)對(duì)檢測(cè)概率的影響

2　衛(wèi)星AIS碰撞信號(hào)分離

2.1碰撞信號(hào)分離對(duì)檢測(cè)概率的影響

由于衛(wèi)星AIS天線的覆蓋區(qū)域較大，接收機(jī)可能在同一時(shí)隙接收到多個(gè)信號(hào)，導(dǎo)致信號(hào)重疊碰撞無法完成正確的解調(diào)，從而降低對(duì)船舶的檢測(cè)概率。由圖4仿真結(jié)果可知：若接收機(jī)能容忍K重碰撞，即接收機(jī)能有效地進(jìn)行碰撞信號(hào)分離，則船舶的檢測(cè)概率將大大提高。

圖4　可分離K重碰撞信號(hào)條件下船舶的檢測(cè)概率

2.2FastICA算法

FastICA算法是由Aapo Hyvarjnen和E11a Bjngham等人在固定點(diǎn)算法的基礎(chǔ)上提出的一種ICA快速算法，F(xiàn)astICA基于非高斯性最大化構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，并用牛頓迭代法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)的采樣點(diǎn)進(jìn)行批處理，每次提取出一路信號(hào)［6］。本文主要采用基于負(fù)熵的FastICA算法，由于負(fù)熵的計(jì)算涉及概率密度的估計(jì)，因此，為簡(jiǎn)化計(jì)算，可對(duì)負(fù)熵進(jìn)行合理的近似，等效為最大化如下的目標(biāo)函數(shù)：

其中，v表示具有零均值、單位方差的高斯隨機(jī)變量。Gi表示非二次函數(shù)，G1是奇函數(shù)，G2是偶函數(shù)。式（6）所示的代價(jià)函數(shù)的性能主要取決于非二次函數(shù)Gi的選取，選取的原則可參照文獻(xiàn)［7］。WTx的近似負(fù)熵的極大值通常在E［g（WTx）］的極值點(diǎn)處取得。E［g（WTx）］在約束條件E（WTx）2］=‖W‖2=1下的極值可以使用拉格朗日乘子法求得，設(shè)拉格朗日乘子為β，β=］，則有：將上式對(duì)W求導(dǎo)，并令導(dǎo)數(shù)為0可得：令F=E［xg（WTx）］+βW，則其梯度為：

由于數(shù)據(jù)已經(jīng)被標(biāo)準(zhǔn)化，E［xxT］=I可以對(duì)上式右邊第一項(xiàng)做如下近似：因此，可以得到W的迭代公式：

由于AIS信號(hào)采用GMSK調(diào)制，屬于復(fù)數(shù)信號(hào)，因此，在約束條件E下，將上述算法做如下擴(kuò)展［8］：采用牛頓迭代推導(dǎo)出的復(fù)數(shù)信號(hào)分離迭代算法如下：1）對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到零均值單位方差信號(hào)；2）初始化權(quán)重向量W0，并歸一化；

5）若不收斂則返回第3步；

2.3AIS混合信號(hào)的分離

將兩路AIS基帶信號(hào)分別采用GMSK調(diào)制得到GMSK信號(hào)1、GMSK信號(hào)2，如圖5所示，再將兩路信號(hào)調(diào)制到162.025 MHz，經(jīng)高斯白噪聲信道傳輸后，接收系統(tǒng)完成信號(hào)的下變頻、信號(hào)分離，得到分離信號(hào)1、分離信號(hào)2，如圖6所示，經(jīng)基帶處理解調(diào)后恢復(fù)AIS信號(hào)，如圖7、圖8所示。由分離信號(hào)解調(diào)結(jié)果可知，F(xiàn)astICA算法能有效地對(duì)AIS碰撞信號(hào)進(jìn)行分離。

3　結(jié)論

圖5　兩路GMSK調(diào)制信號(hào)

圖6　經(jīng)FastICA算法分離后的兩路接收信號(hào)

圖7　分離信號(hào)1解調(diào)后與原發(fā)射信號(hào)對(duì)比示意圖

圖8　分離信號(hào)2解調(diào)后與原發(fā)射信號(hào)對(duì)比示意圖

文章分析了衛(wèi)星AIS的基本原理以及AIS信號(hào)碰撞的兩種機(jī)制，對(duì)衛(wèi)星AIS的觀測(cè)模型進(jìn)行了仿真建模，并分析了衛(wèi)星AIS接收機(jī)對(duì)船舶的檢測(cè)概率［9］。由分析和仿真結(jié)果可知，檢測(cè)概率與艦船的總數(shù)Ntot呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與觀測(cè)時(shí)間Tobs呈正相關(guān)的關(guān)系，在實(shí)際應(yīng)用中，海面船舶發(fā)射AIS信號(hào)的間隔△T根據(jù)消息的不同和船舶狀態(tài)的不同而有所變化。此外，衛(wèi)星的軌道高度將直接影響到衛(wèi)星AIS系統(tǒng)的觀測(cè)時(shí)間Tobs和觀測(cè)區(qū)域△S的大小這兩個(gè)參數(shù)，進(jìn)而影響檢測(cè)概率。針對(duì)衛(wèi)星AIS系統(tǒng)接收信號(hào)碰撞嚴(yán)重導(dǎo)致檢測(cè)概率下降的問題，采用碰撞信號(hào)分離，可大幅度提高船舶的檢測(cè)概率，在船舶總數(shù)為2 500時(shí)，若衛(wèi)星AIS能分離2重碰撞信號(hào)，則檢測(cè)概率將從30%提高至75%，若能分離3重碰撞信號(hào)，則檢測(cè)概率將從30%提高至95%。最后采用FastICA算法對(duì)混疊信號(hào)進(jìn)行了有效的分離，提高衛(wèi)星AIS對(duì)船舶的檢測(cè)能力。AIS碰撞信號(hào)的分離是衛(wèi)星AIS系統(tǒng)中的一個(gè)重要的研究方向，對(duì)于信號(hào)分離算法的低復(fù)雜度、高性能算法的選取還需進(jìn)一步研究，以提高衛(wèi)星AIS系統(tǒng)的檢測(cè)性能［10］。

參考文獻(xiàn)：

［1］G. Hoye，Observatjon mode1jng and detectjon probabj1jty for space -based AIS receptjon - Extended observatjon area，F(xiàn)FI/Rapport 04390，2004.

［2］鐘杰，王懷勝，鄭力.星載AIS接收沖突分析及仿真［J］.電訊技術(shù)，2010，50（10）：6-11.

［3］Gudrun K H，Torkj1d Erjksen，Bente J Me1and，et a1. Spacebased AIS for g1oba1 marjtjme traffjc monjtorjng［J］. Aeta Astrormu1jca，2007，62（2/3）：240-245.

［4］潘寶鳳，梁先明.星載AIS接收系統(tǒng)設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)［J］.電訊技術(shù)，2011，51（5）：1-5.

［5］Cervera，M.A，Gjnesj，A. On the Performance Ana1ysjs of a Sate11jte-based AIS System［J］. Sjgna1 Processjng for Space Communjcatjons，2008（11）：1-8.

［6］Erkkj Oja，Zhjjjan Yuan. The FastICA a1gorjthm revjsjted：convergence ana1ysjs. IEEETransactjons onNeura1 Networks，2006，17（6）：1370-1381.

［7］Hyvarjnen A，Karhunen J，Oja E.Independent component ana-1ysjs［M］. New York：Wj1ey-Interscjence，2001.

［8］Bjngham E，Hyvarjnen A. A Fast Fjxed Pojnt A1gorjthm for Independent Component Ana1ysjs of Comp1ex Va1ued Sjgna1s ［J］. Internatjona1 Journa1 of Neura1 Systems，2000，10（1）：1-8.

［8］張玲新，季本山.基于AIS的近海水上智能交通系統(tǒng)［J］.電子科技，2012（8）：104-106.

［9］周志法，艾文，張堯琴.基于FPGA的2FSK數(shù)字信號(hào)調(diào)制解調(diào)［J］.電子科技，2012（3）：121-123.

［10］林長(zhǎng)川.雷達(dá)與AIS目標(biāo)位置信息融合方法的研究［J］.中國(guó)航海，2002（1）：22-25.

Satelllte-based AIS detectlon Probablllty analyze and colllded slgnals seParatlon

SONG Guo-1jn，WANG Yan-feng，ZOU Guang-nan，SHI Yun，YOU Qj-dj
（Beijing Institute of Satellite Information Engineering，Beijing 100086，China）

Abstract:Based on the factor of the antenna of Sate11jte-based AIS system has a 1arge coverage zone and can cover hundreds of SOTDMA ce11s that 1eads to sjgna1 co11jde，the sjgna1 co11jsjon mechanjsms were ana1yzed jn the paper. An equjva1ent mode1 was estab1jshed to ana1yze the detectjon probabj1jty of vesse1s equjpped wjth AIS system. In order to jmprove the detectjon probabj1jty of vesse1s，the b1jnd source separatjon a1gorjsm was used to separate the co11jded AIS sjgna1s.

Key words:sate11jte-based AIS；observe mode1；detectjon probabj1jty；sjgna1 co11jsjon；sjgna1s separatjon

中圖分類號(hào)：TN927

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1674-6236（2016）07-0063-04

收稿日期：2015-06-29稿件編號(hào)：201506234

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（青年科學(xué)基金項(xiàng)目）（61401030）

作者簡(jiǎn)介：宋果林（1987—），男，四川廣安人，碩士研究生。研究方向：衛(wèi)星通信技術(shù)。