改进的FFT算法：星载AIS信号频偏精确估计与应用

本文主要探讨了"基于FFT的星载AIS信号频偏估计算法"这一研究主题。星载自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)在卫星通信中广泛应用，但其信号通常会受到多普勒效应的影响，导致频偏较大，这对信号的准确检测构成了挑战。本文针对这一问题，提出了一种创新的频偏估计算方法，该方法巧妙地利用了快速傅里叶变换(FFT)技术。 FFT是一种高效的时间序列分析工具，它能将信号从时域转换到频域，便于频率成分的分析。在本文中，作者首先通过FFT算法对星载AIS信号进行频谱分析，寻找谱线的峰值位置，这些峰值位置反映了信号的频率信息。然而，由于多普勒频偏的存在，可能会使得谱线峰值偏离实际频率，因此，通过调整周期图峰值的搜索范围，算法能够适应较大的频偏变化，从而扩大频偏估计的覆盖范围。 为了进一步提高精度，作者考虑到了接收信号的幅角信息，通过对信号的幅度和相位特性进行综合分析，能够判断出频偏的符号。对于负频偏的情况，通过特定的校正机制，确保了估计结果的准确性。这种方法有效地解决了星载AIS信号频偏过大导致的检测难题，使得频偏估计的范围达到了-4800Hz至4800Hz，这对于设计和优化星载AIS接收机具有重要意义。 这篇研究论文不仅提供了理论基础，还展示了实际应用的可行性。它被资助于国家自然科学基金项目(61371108)和天津市高等学校科技发展基金计划项目，体现了学术界对该领域的关注和支持。此外，论文还符合计算机仿真领域的标准，文章编号1006－9348表明其发表在2015年10月的某期《计算机仿真》上，关键词包括星载自动识别系统、频偏、快速傅里叶变换和参数估计，这有助于读者定位和理解研究内容。 本文的核心贡献是提出了一种基于FFT的星载AIS信号频偏估算法，它在频偏估计的范围、精度和实用性方面有所突破，对于提高星载AIS系统的性能和可靠性具有重要的实际价值。