星载AIS检测概率计算模型与算法分析

针对国外星载AIS(Automatic Identification System)系统由于时隙冲突导致检测概率降低的问题,提出了一个检测概率计算模型.通过分析影响检测概率的各种因素,得出概率计算的算法,并对算法进行了理论分析.对于某个具体的星载AIS系统,将系统参数代入到该模型中,可以得到该系统的检测性能,从而为实际...     

机载AIS接收机冲突概率分析

通过加装机载自动识别系统（AIS）接收机,可解决宽海域的民用船舶识别问题,扩充岸基 船舶交通管理系统（VTS）站的监 测范围。对机载AIS接收机接收海面船舶AIS信号的冲突概率进行了理论分析,推导出观 测时间与发现概率的关系,通过搭建模拟环境,对接收性能进行了仿真,并给出了相应的结 论。     

基于功率差的船舶自动识别系统检测概率模型研究

检测概率是衡量星载船舶自动识别系统的重要指标。由于星载船舶自动识别系统覆盖范围很广,发送时隙冲突会导致接收信号检测概率降低。鉴于此,提出一种基于信号功率差的检测概率计算模型,利用此模型对不同的天线接收系统进行分析,并对建立星载船舶自动识别系统检测概率模型进行预估。仿真结果表明,在不进行实时解调的情况下,提出的基于功率差的检测概率算法较传统的检测概率算法更接近实际,能更好地反映星载船舶自动识别系统模型的检测概率性能。     

机载AIS监视性能仿真研究

针对机载AIS由于时隙冲突导致的监视性能下降的问题,提出通过分区域接收提高检测概率的方法.通过分析AIS系统的接入过程,深入研究影响系统监视性能的因素,利用MATLAB,基于SOTDMA协议构建全新结构下的机载AIS系统的仿真模型.仿真结果确定了时隙冲突、系统容量和负载之间的关系,表明分区域接收能有效提高检测概率,从而为工程应用提供了有益的参考.     

星载AIS接收链路设计与仿真

分析和论证了自动识别系统(AIS)在低轨卫星中应用所涉及的相关问题,阐述了AIS系统特征 ,理论分析了低轨卫星与目标船舶的作用距离、低轨卫星的运行周期、多普勒频移对星载AI S通信的影响,并对星载接收链路进行了预计,给出了星载AIS接收机的实现方案。最后,对 相关理论结果进行了仿真。     

基于CRC纠错与迭代干扰消除的星载AIS接收机

为了提升星载船舶自动识别系统( AIS)的卫星接收性能,提出了一种采用4 b循环冗余校验( CRC)纠错与迭代干扰消除算法的星载AIS接收方案。针对星载AIS系统中多路信号碰撞明显的情况,首先,通过分析星载AIS系统中CRC错误类型,采用比特反转的方式进行纠错;其次,对纠错后的序列进行AIS数据重构,采用迭代干扰消除方法消除重构信号,并将余下信号作为输入信号再次进入系统进行解调。仿真结果表明,和传统的CRC纠错系统相比,针对典型的两路信号碰撞情况,基于4 b CRC校验与迭代干扰消除的星载AIS系统能够带来1~2 dB的误码率增益,对星载AIS系统的性能提升有重要指导意义。     

基于CRC校验的星载AIS系统接收机

为了提升星载船舶自动识别系统(Automatic Identified System)的接收性能,文中提出了一种改进的星载AIS接收机方案。针对多路信号冲突的情况,研究了采用联合维特比解调(JMLSE)算法的AIS接收机误比特特点,选取合适的2比特CRC纠错算法进行纠错,改善信号解调性能。文中针对两路信号冲突情况,在不同功率比、相对时延和频偏条件下进行方案性能仿真。结果表明,使用2比特CRC纠错算法的星载AIS接收方案能够有效降低接收机误包率。     

机载平台AIS时隙冲突及发现概率分析

分析了机载船舶自动识别系统(AIS)时隙冲突机理.通过建立机载AIS发现概率的分析计算模型,得出了机载AIS系统监视时间、船只密度与发现概率间的关系.仿真结果和试飞数据较为吻合,对机载AIS系统工程化具有实际参考价值.     

基于FPGA的星载AIS信号处理器的设计

针对星载AIS(船舶自动识别系统)接收系统提出了实现信号有效接收的总体方案。重点提供星载AIS信号处理器的硬件电路设计和基于FPGA信号处理软件设计。以AIS接收机整机为测试平台,通过仿真和试验验证了星载AIS接收机整机设计的有效性和可行性,此信号处理器可以满足星载AIS接收机的需求。     

星载AIS技术发展与展望

星载 AIS 技术是近年来提出的一个新研究方向,它具有广阔的应用前景,引起了各国学者广泛关注。本文介绍了国外星载 AIS 技术的发展情况,首先介绍船载 AIS 系统的基本情况, 在此基础上详细介绍了星载 AIS 概念和发展现状,然后着重介绍了其相关关键技术的研究进展, 最后指出了星载 AIS 技术可能的进一步发展方向。     

视频与AIS信息融合的海上目标检测

提出了一种视频与AIS信息融合的海上船只目标检测方法。首先结合AIS信息确定船只所在区域,提取小范围图像,然后对图像进行高频加强滤波处理,增强船只目标与海面背景的对比度,利用显著性区域检测方法生成显著性图像,随之采用双阈值分割提取高显著性目标,最后通过形态学处理判断船只目标。实验结果表明,该方法适应性强,能够准确快速地实现船只目标提取。     

船舶自动识别系统信息安全问题及对策

船舶自动识别系统（AIS）是现代船舶助航系统以及船舶交通管理服务系统的重要组成部分,其信息安全关乎船舶航行的安全.本文对AIS系统存在的安全漏洞进行了分析,指出了几种典型的攻击AIS系统的方法,并对其危害性进行了分析,探讨了检测AIS攻击的方法,最后提出了几种减轻AIS攻击危害的技术手段.     

基于空间联合的红外舰船目标数据增强方法

针对红外舰船目标图像数据少、获取难度高等问题,结合图像的几何变化以及金字塔生成对抗网络的特征拟合,提出一种几何空间与特征空间联合的红外舰船目标图像数据增强方法。首先,利用基于几何空间的几何变换、混合图像及随机擦除等图像变换方法对红外舰船目标图像进行增强;然后,根据红外舰船图像特点,改进金字塔生成对抗网络（SinGAN）,在生成器引入In-SE通道间注意力机制模块,增强小感受野特征表达,使其更适合用于红外舰船目标;最后,在数据集层面联合基于几何空间的几何数据变换和基于特征空间的生成对抗网络两种方法,完成对原始数据集的数据增强。结果表明:以YOLOv3、SSD、R-FCN和Faster R-CNN目标检测算法为基准模型,开展红外舰船图像数据增强仿真实验,采用增强数据训练的网络模型的舰船目标检测平均精度（mAP）均提高了10%左右,验证了所提方法在小样本红外舰船图像数据增强方面的可行性,为提高红外舰船目标检测算法提供了数据基础。     

基于星载AIS信息的船舶模拟训练平台

针对传统大型三维视景模拟训练系统存在的真实感差、成本高、人工干预程度大等问题,构建了一种基于星载自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息的船舶模拟训练平台。该平台引入星载AIS数据提取实船静动态消息,经数据清洗、插值和融合后生成完整航线,能够用AIS真实数据驱动二维电子海图显示,生成三维视景。平台集成多元电子海图数据源,提供融合AIS和雷达目标信息的二次开发接口。在保证航行安全的前提下,船舶态势形成追越、会遇局面时,模拟船能够自动完成车舵操作并给出相应的灯光音响信号。该平台能够为复杂条件下航行与编队运动训练课目提供基础支撑。     

星载AIS信号的带通采样与恢复

针对卫星接收机对模拟器件性能要求较高的问题,提出直接对接收到的射频信号进行采样,将模拟信号转换成数字信号,后续处理用软件模块实现的方法。同时结合自动识别系统( AIS )本身两个载波频率接近以及带宽较窄的特点,根据Nyquist带通抽样定理实现以较低速率采样来获取船舶状态信息,研究了一种星载AIS信号全数字解调方法和信息检测恢复技术。首先介绍了带通采样原理,其次详细研究了多用户AIS信号采样频率的确定、两个频道信号分离方法以及单通道信号如何下变频为基带信号,其中基带信号检测采用简化的基于Viterbi的非相干检测方法,最后结合AIS协议进行信号的恢复,并通过示波器采集实际船台发送的AIS信号进行了实验,验证了该过程的正确性。     

星载AIS信号的带通采样与恢复

针对卫星接收机对模拟器件性能要求较高的问题,提出直接对接收到的射频信号进行采样,将模拟信号转换成数字信号,后续处理用软件模块实现的方法。同时结合自动识别系统（AIS）本身两个载波频率接近以及带宽较窄的特点,根据Nyquist带通抽样定理实现以较低速率采样来获取船舶状态信息,研究了一种星载AIS信号全数字解调方法和信息检测恢复技术。首先介绍了带通采样原理,其次详细研究了多用户AIS信号采样频率的确定、两个频道信号分离方法以及单通道信号如何下变频为基带信号,其中基带信号检测采用简化的基于Viterbi的非相干检测方法,最后结合AIS协议进行信号的恢复,并通过示波器采集实际船台发送的AIS信号进行了实验,验证了该过程的正确性。     

利用改进特征金字塔模型的SAR图像多目标船舶检测

深度学习模型中的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network,FPN）常被用作合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像中多目标船舶的检测。针对复杂场景下多目标船舶检测问题,提出了一种基于改进锚点框的FPN模型。首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN（Region Proposal Network）并映射成新的特征空间用于目标检测,然后利用基于形状相似度距离（Shape Similar Distance,SSD）度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框,并使用SAR船舶数据集测试。实验结果表明,所提算法目标检测精确率达到98.62%,在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比,模型准确率提高,整体性能更好。     

面向船舶AIS自组织网络的地理位置路由算法

针对船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）的自组织网络路由算法设计问题,提出了一种基于优化的贪婪边界无状态路由（Greedy Perimeter Stateless Routing,GPSR）的技术方案。该方案利用AIS时分多址接入协议,为消息报文提供信道接入方法。首先,设计了位置报文的自适应转发策略,使船舶节点根据网络环境自主决策位置报文的转发行为;其次,通过缩小GPSR贪婪转发的选择范围,减少了因节点运动导致的边缘路由失败情况。仿真结果表明,所提方案实现了AIS船舶节点的有效组网。与现有转发策略相比,自适应转发策略降低92.7%的位置报文转发量,并降低了79.6%的时隙冲突率,可有效提高网络资源的利用率。 