船舶通信过程重叠干扰自适应弱化方法

2021-10-25 21:20于坤田源
装备维修技术 2021年36期
关键词:自适应船舶

于坤 田源

摘 要:随着网络通信技术在船舶通信系统中的广泛应用,数字信号已成为船舶通信的主要信号模式。与传统通信信号不同,数字通信信号具有传输速率快、数据传输安全性高的特点。但是,网络通信信号在传输过程中,受到干扰数据源的影响,仍然存在噪声,因此在通信信号传输过程中,需要采用数字降噪技术,通过滤波器对信号进行噪声抑制,达到提升信号传输速率,净化信号纯净度的目的。经过长期实践发现,传统算法对信号的传输优化效果并不明显,信号噪声对传输速率影响仍旧十分严重。为此提出船舶通信信号传输算法优化,对传统算法存在的问题进行针对性解决。基于此,本篇文章对船舶通信过程重叠干扰自适应弱化方法进行研究,以供参考。

关键词:船舶;通信过程重叠干扰;自适应;弱化方法

引言

作为海上运输的关键工具?船舶也受到了前所未有的关注。海上船舶数量的增加,势必会提升海上交通的复杂度,也对岸上指挥站提出了更高的挑战。为了避免海上船舶交通事故的发生,引入了无线通信技术,保障船舶之间、船舶与指挥站之间的通信顺畅。但是由于船舶通信环境较为复杂,再加之海上天气变化莫测,导致船舶通信信号传输质量无法得到保障,严重时会导致接收的通信信号恶化,误码率极高,如何精确检测船舶通信信号的传输质量成为无线通信技术领域重点研究课题之一。所以,为了解决传统船舶数据通信过程干扰自适应的弱化方法,结合网络优化调度算法对船舶通信方法进行优化研究,以提高数据通信质量和效率。

1船舶通信分类

船舶通信方式通常分为声信号通信、视觉信号通信和无线电通信等,受船舶航行环境制约和安全性、可靠性、便携性等多方面因素考虑,无线电通信逐渐成为船舶通信的主要方式。无线电通信根据信道频率、波长可以分为超长波、长波、中波、短波、超短波和微波,超长波通常用于海岸潜艇通信及海上导航,长波通常用于地下通信和海上导航,中波通常用于广播和海上導航,短波、超短波及微波是目前船舶常用且相对可靠的通信方式。

2船舶通信技术发展回顾

上世纪七八十年代,在地面通信系统中,窄带直接印字带你报和无线电话技术在船舶通信中得到应用,卫星通信技术逐渐进入船舶通信行列中。随着船舶现代化程度及其管理水平的提高,为满足船舶管理与船员日常通信需求,大量的现代通信技术在船舶上得到广泛应用,视频、语音、图片及各类船舶参数的海量数据信息,导致不得不在同一船上安装各波段通信设备,但同时也带来了电磁干扰的隐患通病。

3船舶通信过程重叠干扰自适应弱化方法

3.1通信干扰

无线通信系统中,干扰的基本分类主要有:(1)同频干扰。同频干扰是指相邻两个或几个基站的覆盖重叠区内,接受点场强是来自各基站信号场强之和;(2)临频干扰。临频干扰指的是干扰信号载频类似于有用信号,造成其功率落入接收机几首有用信号的频谱带内,对接受及产生影响。(3)互调干扰。互调干扰是指因两种以上不同频率有用信号在穿过同一非线性电路过程中,有用信号间会出现互相调制,由此产生新频率成分现象。(4)杂散干扰。杂散干扰只要是指由于发射机倍频器的滤波特性不好,而使一些二次和三次谐波分量在发射机输出级输出,产生杂波辐射信号。

3.2重叠干扰信道划分算法下的重叠干扰源信道划分

用G代表通信数据流量集合,令干扰源特征数据流gn的负载为ai,qn代表扰源特征数据流gn的信道参量。对H(B,R)进行加权计算,从而获得干扰源重叠加权数据流子图Gg=(Bg,Rg),则重叠干扰源链路a上的权重和load(a):load(a)=∑gn∈Gtn×tagn,(1)令链路层an=(on,bn)与ak=(on,bn)间的欧式距离为f(an,ak),其对应的链路层an上的任意一个节点与链路层ak上的任意一个节点间距离为欧氏距离,且满足欧氏距离的最小约束条件,即f(an,ak)=min(f(on,ok),f(on,bk),f(on,bn),f(bn,bk)),(2)通过分析发现,重叠的干扰源信号具有不同的频率,则干扰源信号的分布信道TN(v)的函数表达式为:TN(0)=f(an,ak)= ,(3)将重叠干扰信号分布时间间隔υ导入变量关系式,可推导得到干扰源信号的分布信道TN(v)的信道划分范围为:TN(υ)=Nt(υ)×TN(0)。(4)

3.3自适应干扰抑制算法的弱化计算

首先,将重叠干扰信号滤波器的抑制参量设置为同步状态,在同步状态下,导入重叠干扰源信号,并获取样本抑制变量,其函数特征式为:xl=dl+il+nl。(5)式中:dl为重叠干扰源的二维特征信号滤波器的数据信号;il为干扰源中的噪声信号比;nl为同时具有干扰特征与噪声特征的信号;3个参量之间相互独立。令干扰源噪声抑制过程为ST,则nl=∑qk=1?knl?k+fl。(6)式中:fl为噪声值为0的白噪声均值系数;?k为噪声协方差。根据上述噪声抑制过程,重叠干扰源自适应弱化的函数输出量为:qb(b)=12[I?(b?1)+I?(b+1)]。(7)

3.4电磁兼容方案

对于雷达与其他无线电系统间的电磁兼容,目前较为有效的方法是进行各个系统间电磁兼容性的统一管理。一是合理分配工作频率,对雷达的基波辐射和谐波等寄生辐射进行计算及现场测量,得出最佳频率配置才能有效防止雷达对无线电系统的干扰;二是统一规划站点设置布局,对大功率发射设备和高敏感度接收设备,进行统一规化布局以减小耦合干扰。布局应考虑极化隔离去耦,采用不同的极化方式布置干扰设备,以增加电磁干扰的去耦度;三是采取有效地屏蔽,利用导电或导磁材料制成屏蔽体限制电磁干扰,达到抑制干扰能量的泄露和防止外来干扰进入的成效。常用的电磁屏蔽由静电屏蔽、磁场屏蔽和电缆屏蔽。除了以上几种措施以外,还可以通过利用吸收材料进行微波吸收的电磁吸收技术、能保持设备和整个系统稳定工作的系统接地手段等进行电磁兼容设计。此外,针对于雷达辐射干扰可能会造成无线电系统接收机端发生脱敏的问题,可以在雷达发射机末端采用腔体滤波器,以减少进入AIS等接收机通带内的宽带噪声。或者在船的每个AIS天线前采用腔体滤波器,以减少进入通讯系统接收机通带内的宽带噪声,还要避免船舶与船舶、船舶与卫星以及船舶与岸基之间分配相同的信道,防止同频道干扰的风险。

3.5干扰抵消技术算法

干扰抵消技术归属于数字信号处理的范畴,在无线通信领域中的应用非常广泛。通过对中继设备的合理利用来达到扩大信号的目的,从而实现覆盖范围的优化整合,借助干扰抵消算法,减少同频干扰而引起的信号失真,确保通信系统的可靠性。对于船舶通信系统而言,需要在较强的干扰信号下,检测有用的信号,而这一过程需要进行干扰抵消,所以在船舶通信系统构建时,干扰抵消算法成为重要的组成部分之一。最小均方算法简称LMS,是通过对最陡下降算法进行改进之后得到的算法,理论基础是维纳滤波。在计算的过程中,无需已知输入信号以及期望信号的统计特征,利用上一时刻的权系数加上负均方误差梯度的比例项,便可得到当前时刻的权系数。LMS算法的计算过程较为简单,具有良好的收敛性,稳定性非常高。该算法的性能主要受到收敛速度、稳态误差、算的复杂程度等因素的影响。其中LMS算法能够对信道做出有效估计,同时,为对有用信号给滤波器造成的干扰进行抑制,LMS算法要选择比较低的步长。从计算的复杂程度上看,LMS算法在干扰抑制方面的效果比较好,步长越小,干扰抑制效果就越好。

结束语

船舶无线网络通信作为现代无线通信中的核心研究领域,对船舶安全航行以及无线网络的发展具有重要意义。为了在复杂海洋环境下保证船舶通信质量,提出重叠干扰自适应弱化方法在船舶大数据通信中的应用方法,通过对通信数据进行优化调度和去噪处理,从而有效提高通信数据调度效率,保证通信效果,为船舶通信研究提出参考建议。

参考文献

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