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基于奇异谱和鲁棒性独立成分分析的星载AIS接收信号分离算法

赵建森 谭智豪 段海燕 刘侠 王胜正

赵建森, 谭智豪, 段海燕, 刘侠, 王胜正. 基于奇异谱和鲁棒性独立成分分析的星载AIS接收信号分离算法[J]. 中国舰船研究. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.03464
引用本文: 赵建森, 谭智豪, 段海燕, 刘侠, 王胜正. 基于奇异谱和鲁棒性独立成分分析的星载AIS接收信号分离算法[J]. 中国舰船研究. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.03464
A separation algorithm for satellite-based AIS received signals based on SSA and RobustICA[J]. Chinese Journal of Ship Research. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.03464
Citation: A separation algorithm for satellite-based AIS received signals based on SSA and RobustICA[J]. Chinese Journal of Ship Research. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.03464

基于奇异谱和鲁棒性独立成分分析的星载AIS接收信号分离算法

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.03464

A separation algorithm for satellite-based AIS received signals based on SSA and RobustICA

知识共享许可协议
基于奇异谱和鲁棒性独立成分分析的星载AIS接收信号分离算法赵建森,等创作,采用知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。
  • 摘要: 【目的】在高密度流量地区,船舶经常出现AIS信号碰撞的问题,这导致接收机需要对碰撞信号进行分离处理。在以往AIS信号的分离研究中常常忽视了噪声干扰,传统的独立成分分析算法如FastICA等在引入噪声分量时,可能会出现收敛失效等问题。【方法】为了解决这个问题,本文提出了一种基于SSA与RobustICA的分离算法S-RICA。对单通道AIS信号的Hankel矩阵分别进行奇异值分解和时间序列重构,再利用峰度对比函数,计算分离矩阵每次迭代的最优步长,快速得到最优分离矩阵。【结果】仿真实验表明,信号长度改变时,S-RICA的SMSE值都稳定在1.5左右,而FastICA的SMSE非常不稳定。当信噪比在0到9dB时,S-RICA的误码率为0.97×10-2到1.97×10-2之间,相较RobustICA和FastICA,约有一个数量级的性能提升。并且在0到7dB之间,S-RICA较S-FICA约有4到6dB的提升。【结论】利用奇异谱分析代替白化预处理能大幅提升RobustICA的分离性能。在样本容量和信噪比变化的情况下,S-RICA均能表现出更为优异的分离性能。本研究对S-RICA在未来星载AIS系统中应用具有一定参考价值。
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-07-17
  • 网络出版日期:  2023-11-01

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