星载AIS接收机多用户分离算法研究与应用

"星载ais接收机的多用户分离算法研究" 星载船舶自动识别系统(AIS)是一种先进的海上交通管理技术，它通过卫星通信提供实时的船舶位置、速度和其他关键信息，对于军事、经济和安全监管具有重大作用。在星载AIS系统中，多用户分离是一项核心挑战，因为多个船舶可能在同一时隙发送信号，导致时隙碰撞，这会严重影响信号的接收质量和系统的检测效能。 本研究论文由关永强撰写，并由马世翔教授指导，主要探讨了星载AIS接收机的多用户分离算法。论文首先建立了一个基于泊松分布的时隙碰撞概率分析模型，考虑到不同类别船舶（A类和B类）的发送间隔差异、不同航行状态下船舶的发射间隔变化以及信号混叠对信息完整性的影响，使得模型更加符合实际运行情况。 接着，论文提出了一种变步长的复值快速独立分量分析(FastICA)算法来解决信号分离问题。以非高斯性作为信号独立性的基础，该算法构建了一个目标函数，并利用牛顿迭代法进行优化。通过可变步长的牛顿迭代策略，确保目标函数始终向最优解方向收敛。同时，根据Wolfe-Powell准则调整迭代步长的搜索范围，以保持算法的收敛速度。实验证明，这种改进的FastICA算法在增加少量计算量的同时，有效地解决了收敛性问题。 针对AIS信号的空间传播特性，论文还设计了一种卫星接收机的多用户分离方法。该方法利用三交叉的二元线阵接收不同极化的信号，通过极化分集降低时隙碰撞概率。然后，采用数字波束形成技术，将卫星视野划分为多个条形区域，进一步利用空间分集来减少碰撞。最后，结合前面提到的变步长复值FastICA算法，逐个提取时隙碰撞的AIS信号。 仿真实验模拟了接收机前端的主要信号处理流程，验证了所提方法的有效性。这些研究成果不仅对星载AIS系统有直接的应用价值，也为其他卫星通信系统提供了有价值的参考。通过深入研究和创新算法，可以显著提升星载AIS接收机在复杂环境下的信号处理能力和多用户分离效率，从而提高整个系统的整体性能和可靠性。