CN104320361B - 一种基于参数估计下的星载ais信号串行分离方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于参数估计下的星载AIS信号串行分离实现方法，该方法包括：对混合的星载AIS基带信号，利用互相关算法进行时延频偏联合估计，根据估计结果校正信号；对校正后的信号进行非相干检测及CRC校验得到正确的序列，利用此序列进行数据辅助下的参数估计得到混合信号的幅度和相位信息；利用估计的时延、频偏、相位、幅度对检测出的码元序列进行数字再调制构造出一路调制信号，从混合信号中减去该路构造的信号，实现一路信号的分离；对剩余混合信号重复分离过程，实现混合信号的串行分离。本发明解决了星载AIS系统中，由于卫星接收端接收信号会产生时隙冲突造成混叠，难以实现正确检测的问题。

Description

一种基于参数估计下的星载AIS信号串行分离方法

(一)技术领域：

本发明属于通信技术领域，涉及船舶自动识别系统(Automatic IdentificationSystem,AIS)，特别是一种参数估计下的星载AIS信号串行分离方法及其实现系统。

(二)背景技术：

原有的岸基AIS系统中，船载AIS设备以约20nmile为半径形成一个子网，在此子网内不同船台以SOTDMA协议协同工作，船台之间交换的数据不会出现时隙冲突。而星载AIS中卫星视场的弧面半径超过1500nmile，同一视场范围内将包含多个子网，不同子网内船台发射的信号将不可避免的发生时隙冲突，造成接收到的信号为强度不一的混合信号。同时星载AIS系统工作频率为VHF波段的CH87B(161.875MHz)和CH88B(162.025MHz)两个频道，信息速率为9.6kbps，星上接收的信号会产生较大的多普勒频偏和时延，这对于译码的性能有很大的影响。因此需要对信号进行参数估计，补偿校正后得到正确的码元信息，并利用这些码元进行数据辅助下的参数估计得到相位和幅度信息。根据参数估计的结果和检测得到的码元通过数字再调制构造一路信号，从混合信号中减去该路信号，从而实现混合信号的分离。

星载AIS信号采用GMSK调制，因此对于AIS接收信号的参数估计问题也就是针对GMSK调制信号的参数估计问题。文献(M.Morelli,U.Mengali.Joint Frequency andTiming Recovery for MSK-Type Modulation[J].IEEE Communications Letters,1998,47(6):938-946.)研究了基于自相关的定时—频偏联合估计算法，但是对于GMSK信号估计效果较差，文献(M.Morelli and G.M.Vitetta,Joint phase and timingsynchronization algorithms for MSK-type signals,Communication Theory Mini-Conference,1999,Canada,pp.146-150.)提出了时延相位联合估计算法，估计精度有所提高，但是要求没有频率偏差。文献(Karim Abed-Meraim,Yong Xiang and JonathanH.Manton.Blind Source Separation Using Second-Order CyclostationaryStatistics[J].Transactions on Signal Processing,2001,49(4):694-701.)运用二阶循环统计的方法进行盲源信号的分离。已有的同步参数估计算法，没有考虑在较大频偏下的实现，不能用于估计星载AIS信号的同步参数，同时已有的分离方法不能适用于在低信噪比下具有时延和大频偏的AIS混合信号的分离。

(三)发明内容：

本发明的目的是解决现有星载AIS混合信号的分离方法接收的信号存在时延和大频偏而难以分离，不能直接适用于星载AIS系统中的问题，提供一种基于同步参数估计下的星载AIS混合信号串行分离方法。

本发明的技术方案：

一种基于参数估计下的星载AIS信号串行分离方法，该方法如图1所示，具有以下步骤：

第1步、对混合的星载AIS基带信号，简称混合信号，利用互相关算法进行时延、频偏联合估计，根据估计结果校正该混合信号，得到校正后的信号；

第2步、对所述校正后的信号进行非相干检测及CRC校验得到正确的序列，利用此序列进行数据辅助下的同步参数估计得到混合信号的幅度和相位信息；

第3步、利用第1步和第2步得到的时延、频偏、相位和幅度的估计值对检测出的码元序列进行数字再调制，构造出一路调制信号，从所述混合信号中减去该路构造的调制信号，实现一路信号的分离；

第4步、对剩余混合信号重复进行第1步到第3步，实现混合信号的串行分离。

所述第1步中利用互相关算法进行时延、频偏联合估计的具体过程如下：

第1.1步、在不考虑前置码的情况下，根据所述的星载AIS基带信号的采样率和频率，对AIS帧结构的前32bits先验信息进行GMSK调制得到参考信号x(t)。

所述的32bits先验信息指AIS信息帧结构中的训练序列和开始标志信息，AIS信息的帧结构如图2所示。训练序列在开始标志之前，用于实现收发端的时钟同步和码元对齐，由相互交替的0和1组成(01010101……)，总共24比特。开始标志用于表示信息包的开始，由01111110组成，共8比特。

所述的参考信号x(t)可以表示为：

式中是基带信号的相位信息；其中 是初始相位信息；a_i为二进制信息序列；h为调制指数，其值为0.5；T_b为码元周期；g(t)为高斯滤波器的矩形脉冲响应，

其取值区间为(0,LT)，L为高斯滤波器持续码元个数。Q(t)表示为

第1.2步、由于所述混合的星载AIS基带信号r(t)存在频偏，定义其中f_e表示参考频率；定义x(t)与y(t)的互相关函数为R_xy(τ,f_e)＝E{x^*(t)·y(t+τ,f_e)}，其中τ表示参考时延，L₀表示码元长度，T_b表示码元周期，β表示最大频偏值，x^*(t)是x(t)的共轭运算，得到时延和频偏的估计值：

所述混合的星载AIS基带信号为n路同调制参数的信号混合而成，第i路信号为：

其中A_i、f_di、τ_di、n_i分别代表幅度、频偏、时延、相移和噪声，混合基带信号可以表示为：

其中，n(t)是n路噪声的叠加。

在此，将混合信号中能量最强的一路信号作为主信号，为了估计主信号的时延和频偏，将干扰信号和噪声统一看作噪声项N(t)，令r₁(t)为主信号，那么接收信号表示为：

r(t)＝r₁(t)+N(t)。

第1.3步、令f_e属于一个确定的集合F，计算不同频率值下的相关函数在不同的参考频率下，使相关函数取得最大值的频率值，即为频偏估计值在该频率下，使相关函数达到峰值点的位置为时延估计值根据得到的所述频偏估计值和时延估计值对所述混合的星载AIS基带信号r(t)进行时延和频偏校正得到所述校正后的信号r′(t)。

所述的集合F依据星载AIS信号将产生的最大频偏而定，将其范围限定在±4KHz。对x(t)作傅里叶变换取共轭得到X^*(f)，对y(t)作傅里叶变换Y(f)，得到所述参考频率f_e下互相关函数值

所述第2步中对校正后的信号r′(t)进行非相干检测及CRC校验和数据辅助下的同步参数估计的具体过程如下：

第2.1步、对所述校正后的信号进行非相干检测及CRC校验，以码元速率对校正后的信号进行降采样，用c₀(t)对其进行匹配滤波：

其中T_s＝NT_b为采样周期，N为过采样因子。

根据代价函数(其中)，对匹配滤波后的信号进行Viterbi解码，再进行CRC校验，得到一路序列a＝{a_n}。

所述的CRC校验采用欧洲标准CRC-CCITT的CRC 16位循环冗余校验计算方法计算。它的生成多项式为：G(x)＝x¹⁶+x¹²+x⁵+1。

第2.2步、利用得到的码元序列进行数据辅助下的参数估计，将r(t)按Ts＝T/N的采样周期采样有(t＝kTs)：

0≤k≤N(L₀-1)

利用已经获得的序列构造用其共轭与r(k)相乘，得到一个辅助序列根据第1步估计出来的频偏值对辅助序列各采样点进行频率补偿，相乘并累加，对累加的结果分别进行求幅角运算和求模运算得到相移估计值和幅度估计值：

所述的第3步中利用估计的时延、频偏、相位、幅度对检测出的码元序列进行数字再调制构造出一路调制信号，从混合信号中减去该路构造的信号，实现一路信号的分离过程包括：

对正确的码元序列进行GMSK调制，并在调制信号的基础上，根据上述估计参数构造出信号r₁′(t)，从混合信号中减去r₁′(t)，实现了第一路信号的分离，剩余信号即为r_n-1(t)。

本发明的优点和有益效果：

①在星载AIS系统中接收多路混合信号时，基于参数估计实现了混合信号串行分离算法，分离算法更简单，适用性更强。②基于互相关的时延频偏联合估计算法，充分利用了星载AIS信号的先验信息，估计范围大，估计的精度高。

(四)附图说明：

图1为本发明方法中整体实现的结构示意图。

图2为本发明方法中星载AIS信号信息帧的结构示意图。

图3为本发明方法中频偏估计范围的效果图。

图4为本发明方法中频偏估计误差的效果图。

图5为本发明方法中时延估计误差的效果图。

图6为本发明方法中主信号检测误码率效果图。

图7为本发明方法中数据辅助下的相移估计均方误差效果图。

图8为本发明方法中数据辅助下的幅度估计均方误差效果图。

(五)具体实施方式：

以下将参照图1-8对本发明的具体实施方式进行说明。

如图1所示，本发明实施例进行基于参数估计星载AIS混合信号串行分离方法包括以下步骤：

第1步、对混合的星载AIS基带信号，简称混合信号，利用互相关算法进行时延、频偏联合估计，根据估计结果校正该混合信号，得到校正后的信号；

第2步、对所述校正后的信号进行非相干检测及CRC校验得到正确的序列，利用此序列进行数据辅助下的同步参数估计得到混合信号的幅度和相位信息；

第3步、利用第1步和第2步得到的时延、频偏、相位和幅度的估计值对检测出的码元序列进行数字再调制，构造出一路调制信号，从所述混合信号中减去该路构造的调制信号，实现一路信号的分离；

第4步、对剩余混合信号重复进行第1步到第3步，实现混合信号的串行分离。

所述第1步中利用互相关算法进行时延、频偏联合估计的具体过程如下：

第1.1步、在不考虑前置码的情况下，根据所述的星载AIS基带信号的采样率和频率，对AIS帧结构的前32bits先验信息进行GMSK调制得到参考信号x(t)。

所述的32bits先验信息指AIS信息帧结构中的训练序列和开始标志信息，AIS信息的帧结构如图2所示。训练序列在开始标志之前，用于实现收发端的时钟同步和码元对齐，由相互交替的0和1组成(01010101……)，总共24比特。开始标志用于表示信息包的开始，由01111110组成，共8比特。

所述的参考信号x(t)可以表示为：

式中是基带信号的相位信息；其中 是初始相位信息；a_i为二进制信息序列；h为调制指数，其值为0.5；T_b为码元周期；g(t)为高斯滤波器的矩形脉冲响应，

其取值区间为(0,LT)，L为高斯滤波器持续码元个数。Q(t)表示为

第1.2步、由于所述混合的星载AIS基带信号r(t)存在频偏，定义其中f_e表示参考频率；定义x(t)与y(t)的互相关函数为R_xy(τ,f_e)＝E{x^*(t)·y(t+τ,f_e)}，其中τ表示参考时延，L₀表示码元长度，T_b表示码元周期，β表示最大频偏值，x^*(t)是x(t)的共轭运算，得到时延和频偏的估计值：

所述混合的星载AIS基带信号为n路同调制参数的信号混合而成，第i路信号为：

其中A_i、f_di、τ_di、n_i分别代表幅度、频偏、时延、相移和噪声，混合基带信号可以表示为：

其中，n(t)是n路噪声的叠加。

在此，将混合信号中能量最强的一路信号作为主信号，为了估计主信号的时延和频偏，将干扰信号和噪声统一看作噪声项N(t)，令r₁(t)为主信号，那么接收信号表示为：

r(t)＝r₁(t)+N(t)。

第1.3步、令f_e属于一个确定的集合F，计算不同频率值下的相关函数在不同的参考频率下，使相关函数取得最大值的频率值，即为频偏估计值在该频率下，使相关函数达到峰值点的位置为时延估计值根据得到的所述频偏估计值和时延估计值对所述混合的星载AIS基带信号r(t)进行时延和频偏校正得到所述校正后的信号r′(t)。

所述的集合F依据星载AIS信号将产生的最大频偏而定，将其范围限定在±4KHz。对x(t)作傅里叶变换取共轭得到X^*(f)，对y(t)作傅里叶变换Y(f)，得到所述参考频率f_e下互相关函数值

所述第2步中对校正后的信号r′(t)进行非相干检测及CRC校验和数据辅助下的同步参数估计的具体过程如下：

第2.1步、对所述校正后的信号进行非相干检测及CRC校验，以码元速率对校正后的信号进行降采样，用c₀(t)对其进行匹配滤波：

其中T_s＝NT_b为采样周期，N为过采样因子。

根据代价函数(其中)，对匹配滤波后的信号进行Viterbi解码，再进行CRC校验，得到一路序列a＝{a_n}。

所述的CRC校验采用欧洲标准CRC-CCITT的CRC 16位循环冗余校验计算方法计算。它的生成多项式为：G(x)＝x¹⁶+x¹²+x⁵+1。

第2.2步、利用得到的码元序列进行数据辅助下的参数估计，将r(t)按Ts＝T/N的采样周期采样有(t＝kTs)：

0≤k≤N(L₀-1)

利用已经获得的序列构造用其共轭与r(k)相乘，得到一个辅助序列根据第1步估计出来的频偏值对辅助序列各采样点进行频率补偿，相乘并累加，对累加的结果分别进行求幅角运算和求模运算得到相移估计值和幅度估计值：

所述的第3步中利用估计的时延、频偏、相位、幅度对检测出的码元序列进行数字再调制构造出一路调制信号，从混合信号中减去该路构造的信号，实现一路信号的分离过程包括：

对正确的码元序列进行GMSK调制，并在调制信号的基础上，根据上述估计参数构造出信号r₁′(t)，从混合信号中减去r₁′(t)，实现了第一路信号的分离，剩余信号即为r_n-1(t)。

本发明实施例在MATLAB环境下实现。

星载AIS信号的最大多普勒频偏可以达到±4kHz，在最大多普勒频偏范围内本发明的频偏估计范围的效果图如图3所示，其中横坐标为在-5000Hz到+5000Hz范围内以200Hz为间隔等间隔设置的频偏，纵坐标为在设置的频偏上对应的频偏估计值，从图中可以看出本发明所能达到的频偏估计范围在-4200Hz到+4200Hz内，有足够大的估计范围。

这里假定混合信号为两路AIS信号：r(t)＝r₁(t)+r₂(t)+n(t)，其中 假定第一路信号为主信号，设置频偏f_d1＝3600Hz，时延相位幅度A₁＝1。第二路信号频偏为f_d2＝1000Hz，时延为相位为其幅度按与主信号能量比值而设定。

本发明的基于互相关的频偏估计性能的效果图如图4所示，其中横坐标为归一化信噪比E_b/N₀(dB)，纵坐标为频偏估计的均方误差。定义频偏估计均方误差其中M为运算次数，取M＝100，f_d为设置频偏值，为第i次估计的频偏值。分别设定两路信号的幅度比A₂/A₁为0.9，0.5，0.2，0.1。计算不同比值下的主信号的频偏估计均方误差。

本发明的基于互相关的时延估计性能的效果图如图5所示，其中横坐标为归一化信噪比E_b/N₀(dB)，纵坐标为时延估计的均方误差。定义频偏估计均方误差其中M为运算次数，取M＝100，τ_d为设置频偏值，为第i次估计的时延值。分别设定两路信号的幅度比A₂/A₁为0.9，0.5，0.2，0.1。计算不同比值下的主信号的时延估计均方误差。

图6为Viterbi检测性能的效果图，其中横坐标为归一化信噪比E_b/N₀(dB)，纵坐标为误码率。计算两路信号在频偏时延校正后在不同幅度比值下的检测误码率。

本发明的数据辅助下的相移估计性能的效果图如图7所示，其中横坐标为归一化信噪比E_b/N₀(dB)，纵坐标为相移估计的均方误差。定义相移估计均方误差其中M为运算次数，取M＝100，θ为设置相移值，为第i次估计的相移值。分别设定两路信号的幅度比A₂/A₁为0.9，0.5，0.2，0.1。计算不同比值下的主信号的相移估计均方误差。

本发明的数据辅助下的幅度估计性能的效果图如图8所示，其中横坐标为归一化信噪比E_b/N₀(dB)，纵坐标为相移估计的均方误差。定义相移估计均方误差其中M为运算次数，取M＝100，A为设置幅度值，为第i次估计的幅度值。分别设定两路信号的幅度比A₂/A₁为0.9，0.5，0.2，0.1。计算不同比值下的主信号的幅度估计均方误差。

从仿真结果中可以看出，当两路信号存在幅度差异时，可以实现信号分离，其能量差异越大，估计效果和检测分离效果越好。本发明基本可以实现星载AIS混合信号的信号分离的要求。

Claims (3)

1.一种基于参数估计下的星载AIS信号串行分离方法，其特征在于该方法包括：

第1步、对混合的星载AIS基带信号，简称混合信号，利用互相关算法进行时延、频偏联合估计，根据估计结果校正该混合信号，得到校正后的信号；

第1.1步、在不考虑前置码的情况下，根据所述的星载AIS基带信号的采样率和频率，对AIS帧结构的前32bits先验信息进行GMSK调制得到参考信号x(t)；

第1.2步、由于所述混合的星载AIS基带信号r(t)存在频偏，定义其中f_e表示参考频率；定义x(t)与y(t)的互相关函数为R_xy(τ,f_e)＝E{x^*(t)·y(t+τ,f_e)}，其中τ表示参考时延，L₀表示码元长度，T_b表示码元周期，β表示最大频偏值，x^*(t)是x(t)的共轭运算，得到时延和频偏的估计值：

第1.3步、令f_e属于一个确定的集合F，计算不同频率值下的相关函数取其中最大值得到频偏估计值为计算该频偏值下的相关函数，得到时延估计值根据得到的所述频偏估计值和时延估计值对所述混合的星载AIS基带信号r(t)进行时延和频偏校正得到所述校正后的信号r′(t)；

第2步、对所述校正后的信号进行非相干检测及CRC校验得到正确的序列，利用此序列进行数据辅助下的同步参数估计得到混合信号的幅度和相位信息；

第3步、利用第1步和第2步得到的时延、频偏、相位和幅度的估计值对检测出的码元序列进行数字再调制，构造出一路调制信号，从所述混合信号中减去该路构造的调制信号，实现一路信号的分离；

第4步、对剩余混合信号重复进行第1步到第3步，实现混合信号的串行分离。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第2步中所述的非相干检测，CRC校验和数据辅助下的同步参数估计包括：

以码元速率对所述校正后的信号r′(t)进行降采样，对其进行匹配滤波，根据代价函数进行Viterbi解码，CRC校验后得到一路序列a＝{a_n}；利用该序列构造辅助序列，得到所述混合的星载AIS基带信号r(t)相位和幅度的估计结果。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于第3步中所述实现一路信号的分离包括：

对正确的码元序列进行GMSK调制，并在调制信号的基础上，根据所述时延、频偏、相位、幅度的估计值构造出信号r₁′(t)，从所述混合的星载AIS基带信号中减去该路构造的信号，实现第一路信号的分离，剩余信号即为r_n-1(t)。