機載平臺AIS時隙沖突及發(fā)現(xiàn)概率分析?

楊奎，尋遠

（中國西南電子技術(shù)研究所，成都610036）

機載平臺AIS時隙沖突及發(fā)現(xiàn)概率分析?

楊奎，尋遠

（中國西南電子技術(shù)研究所，成都610036）

分析了機載船舶自動識別系統(tǒng)（AIS）時隙沖突機理。通過建立機載AIS發(fā)現(xiàn)概率的分析計算模型，得出了機載AIS系統(tǒng)監(jiān)視時間、船只密度與發(fā)現(xiàn)概率間的關(guān)系。仿真結(jié)果和試飛數(shù)據(jù)較為吻合，對機載AIS系統(tǒng)工程化具有實際參考價值。

機載AIS；時隙沖突；發(fā)現(xiàn)概率

1 引言

船舶自動識別系統(tǒng)（Automatic Identification System，AIS）主要用于對海上航行的船只進行動態(tài)跟蹤，實現(xiàn)船只、船岸間的船只標識、位置、航向、航速等航行信息的自動交換［1］。AIS采用自組織時分多址（Self-organizing Time Division Multiple Access，SO -TDMA）通信協(xié)議，自動地播發(fā)出本船的靜態(tài)、動態(tài)和航次信息［2］。AIS可彌補傳統(tǒng)雷達監(jiān)測在自動識別目標以及獲取航行動向信息等方面的不足，對雷達監(jiān)測起輔助或替代作用。AIS艦載系統(tǒng)、船只交通管理系統(tǒng)（VTS站）之間的通信距離通常為視距。為了在更大范圍海域內(nèi)航行安全性、國防以及環(huán)境保護的需要［3］，可建立機載基站、衛(wèi)星基站，用來接收大范圍海域內(nèi)各種AIS系統(tǒng)發(fā)送的消息。

AIS接收機大范圍海域內(nèi)的沖突問題引起了國內(nèi)外研究者的高度重視。文獻［4］和［5］對星載AIS信號接收沖突概率進行了分析；文獻［6］針對以港口中心的船只數(shù)量漸變分布的特定模擬場景，進行了時隙沖突概率分析。機載監(jiān)視范圍內(nèi)船只的隨機分布及運行狀態(tài)極其復(fù)雜，不便于對各種狀態(tài)逐一仿真得出特定場景、特定觀測時間內(nèi)的船只發(fā)現(xiàn)概率。本文通過對船只分布狀態(tài)、報告發(fā)送周期等合理假設(shè)，構(gòu)建了發(fā)現(xiàn)概率數(shù)學(xué)模型，既兼顧了船只分布狀態(tài)的多樣性又降低了仿真復(fù)雜度；最后通過模擬仿真和試飛數(shù)據(jù)分析對結(jié)論進行了驗證。

2 機載AIS系統(tǒng)簡介

基于機載平臺的AIS系統(tǒng)，將擁有比海面平臺AIS系統(tǒng)更大的監(jiān)視、跟蹤覆蓋區(qū)域，但是面臨一個更大的挑戰(zhàn)，即當(dāng)同時接收到來自多個不同區(qū)域的消息時，可能會產(chǎn)生時隙沖突，從而導(dǎo)致大量消息的丟失，大大降低了機載AIS系統(tǒng)對船只的發(fā)現(xiàn)概率。

船只在機載AIS的監(jiān)視范圍內(nèi)的分布如圖1所示。其中，大圓表示機載AIS的監(jiān)視范圍，中間的小圓表示一個視距區(qū)域（通常半徑為20 nmile），小點表示船只。

圖1 船只分布示意圖Fig.1 The ship distribution situation map

3 時隙沖突及發(fā)現(xiàn)概率分析

3.1 時隙沖突

AIS通信包括兩個信道，每個信道以1 min作為一幀，一幀包含2 250個時隙。任一船只可按一定的時隙選擇算法選用一個時隙（或多個時隙，但在這里我們考慮每條船只占用一個時隙）發(fā)送信號，而機載AIS則需要進行時隙同步之后，按照網(wǎng)絡(luò)時隙進行數(shù)據(jù)接收。

因為AIS消息的發(fā)射與世界協(xié)調(diào)時間（UTC）時間同步，SO-TDMA協(xié)議可以協(xié)調(diào)特定的有組織區(qū)域內(nèi)的時隙的使用，而機載AIS的監(jiān)視范圍內(nèi)又同時存在多個有組織區(qū)域，這些區(qū)域之間不存在協(xié)調(diào)關(guān)系。如圖2所示，當(dāng)機載接收機在同一時間接收到不同自組織區(qū)域發(fā)出的消息時，就可能產(chǎn)生時隙沖突。

圖2 機載AIS時隙沖突Fig.2 Airborne AIS slot-collision demonstration

導(dǎo)致機載AIS接收機接收時隙沖突的原因可分為以下兩類：

（1）來自不同有組織區(qū)域內(nèi)的船只在同一時隙發(fā)射信號，這種沖突稱為第一類型沖突；

（2）當(dāng)AIS的監(jiān)視范圍足夠大時，即使來自不同組織區(qū)域內(nèi)的船只選擇不同的時隙發(fā)射信號，有可能因為延時導(dǎo)致相鄰的時隙信號同時到達，這種沖突為第二類型沖突。

AIS數(shù)據(jù)分組結(jié)構(gòu)中，每個時隙內(nèi)的信息留有12 bit的距離延時緩沖區(qū)，而數(shù)據(jù)傳輸速率為9 600 bit／s，故這12 bit對應(yīng)的最大不發(fā)生沖突的距離為

所以，只要是和機載AIS的距離差不超過202 nmile，就不會發(fā)生由于延遲而造成第二類型的沖突。根據(jù)視距計算，飛行高度為海拔8 000 m的機載AIS的監(jiān)視范圍小于350 km（188.5 nmile），故可不考慮第二類型沖突。

當(dāng)發(fā)生時隙沖突時，在接收站將會導(dǎo)致下面兩種結(jié)果之一：一是接收混淆，即在該時隙內(nèi)所發(fā)出的一系列消息中，接收站一條正確消息都接收不到；二是區(qū)別接收，即在該時隙內(nèi)所發(fā)出的一系列消息中，接收站能正確接收到一條消息。

AIS接收機同信道抑制典型值為8 dB，即同一時刻到達的兩個信號功率相差8 dB以上時，接收機能區(qū)分較強的信號并對其進行解析。時隙沖突的結(jié)果究竟是接收混淆還是區(qū)別接收，取決于欲占用同一時隙的兩個發(fā)射站與接收站之間的距離遠近。

3.2 發(fā)現(xiàn)概率數(shù)學(xué)模型

3.2.1 發(fā)現(xiàn)概率

對于一個船只，如果它發(fā)出的AIS消息中至少有一條消息被機載AIS接收機收到和解析，則認為該船只被檢測到。在機載AIS的覆蓋范圍內(nèi)，被檢測到的船只數(shù)目與所有船只數(shù)之比稱為發(fā)現(xiàn)概率。發(fā)現(xiàn)概率與以下因素有關(guān)：AIS船只的數(shù)量，船只的AIS通信終端的工作狀態(tài)（即報告發(fā)送周期），SO-TDMA的有組織區(qū)域大小，機載AIS的監(jiān)視（監(jiān)視區(qū)域）大小，機載AIS的監(jiān)視時間，時隙沖突的區(qū)別接收。

3.2.2 假設(shè)條件

為簡化發(fā)現(xiàn)概率分析，進行了如下5個方面的條件假定。

（1）假設(shè)機載監(jiān)視范圍內(nèi)的船只在各自組織區(qū)域內(nèi)均勻分布，因為在機載AIS監(jiān)測范圍內(nèi)的船只總數(shù)一定的情況下，船只均勻分布狀態(tài)下的沖突概率最高。

（2）為了后續(xù)分析方便，將自組織區(qū)域設(shè)為40 nmile×40 nmile正方形區(qū)域。一般情況下，船只之間可以互通信息的區(qū)域半徑為20 nmile（取船只天線高度10 m估算），在某一固定時刻，機載AIS覆蓋范圍半徑為350 km（188.5 nmile），該范圍內(nèi)包含69.77個自組織區(qū)域。為從嚴考慮，取AIS覆蓋范圍內(nèi)的有組織區(qū)域的個數(shù)M為69。

圖3 自組織區(qū)域的簡化模型Fig.3 A brief model of the self-organized area

（3）單個AIS自組織區(qū)域內(nèi)所有船只之間不存在沖突，時隙沖突僅發(fā)生在跨自組織區(qū)域的船只之間。

（4）單個AIS自組織區(qū)域內(nèi)所有船只的AIS報告周期ΔT均相同。

在港口周圍，船只數(shù)量多，并且大多是低速船只和錨泊船。根據(jù)2010年上海港提供的船只分布數(shù)據(jù)統(tǒng)計［7］，各類船只在系統(tǒng)中所占的百分比如表1所示，可計算平均報告周期為116.83 s。

表1 港口海面船只狀態(tài)統(tǒng)計Table 1 The state statistics of ship in a harbor

在非港口海面時，海面船只以高速航行的船只為主，因此，平均報告更新時間與上述分析不同。按照表2的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可計算平均報告周期為6.3 s。

表2 非港口海面船只狀態(tài)統(tǒng)計Table 2 The state statistics of ship on seasurface away from harbor

故按照港口海面和非港口海面兩種情況的分析，從嚴考慮，取報告更新時間平均值為6.3 s進行仿真分析。

（5）假設(shè)每只船在發(fā)送周期內(nèi)僅發(fā)送一次AIS消息，因大多數(shù)情況下，船只報告只需要占用一個時隙。

3.2.3 發(fā)現(xiàn)概率數(shù)學(xué)模型

設(shè)機載AIS監(jiān)視區(qū)域內(nèi)船只的總數(shù)目為N，監(jiān)視區(qū)域內(nèi)有組織區(qū)域的數(shù)目為M，船只向機載AIS發(fā)射信號的平均發(fā)射周期ΔT，機載AIS的觀測時間Tobs。下面考慮在任意指定一個有組織區(qū)域內(nèi)的船只被成功發(fā)現(xiàn)的概率。

AIS位置報告率Rr與報告周期ΔT的關(guān)系為60／ΔT。AIS每個信道劃分為1 min長的超幀時隙數(shù)為2 250。計劃時隙增量NI為

假設(shè)在每個有組織區(qū)域內(nèi)船只平均分布，則N／M表示每個有組織區(qū)域內(nèi)船只的數(shù)目。對給定的一個有組織區(qū)域內(nèi)的N／M條船，占據(jù)N／M個時隙，那么另一個區(qū)域與之發(fā)生碰撞的概率是

其逆事件即成功檢測到信號的概率為1-P1。而一共有M個區(qū)域，那么給定的區(qū)域的船只檢測到的概率為P2=（1-P1）M-1，其逆事件發(fā)生碰撞的概率為1-P2。

在機載AIS的觀測時間內(nèi)，船只一共發(fā)射了Tobs／ΔT個信號，而在不同的自組織區(qū)域間信號發(fā)射是相互獨立的，故Tobs／ΔT個信號全部發(fā)生碰撞的概率為

那么在機載AIS的監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，給定的有組織區(qū)域能夠被成功檢測到的概率是1-P3。

綜上所述，若僅考慮第一類型沖突的接收混淆造成的影響，則在任意指定一個小區(qū)內(nèi)的船只被機載AIS兩個信道發(fā)現(xiàn)的概率為

若考慮時隙沖突中的區(qū)別接收，則需計算出區(qū)別接收的概率，并可對上述模型進行修正：

其中，系數(shù)k為時隙沖突系數(shù)。

統(tǒng)計在既定的機載AIS監(jiān)視時間內(nèi)，機載AIS覆蓋范圍內(nèi)的所有船只都將被發(fā)現(xiàn)到的概率。這種標準更為嚴格，其表達式為PAll=PN，其中P由式（6）給出。

由于時隙沖突只考慮第一類型的沖突，確定沖突系數(shù)k，需先確定產(chǎn)生時隙沖突時能區(qū)分接收的概率。時隙沖突的結(jié)果究竟是接收混淆還是區(qū)別接收，取決于欲占用同一時隙的兩個發(fā)射站與接收站之間的距離遠近及天線方向性增益。假定飛機及船只的AIS均采用半波陣子天線，方向圖如圖4所示，其垂直面方向性函數(shù)可用下式來表示：

圖4 半波振子天線方向圖Fig.4 The field pattern of half-wave dipole

采用蒙特卡羅方法，隨機選擇不同自組織區(qū)域的時隙沖突，并依據(jù)距離遠近和天線方向性增益的差別，來統(tǒng)計沖突信號之間的信號強度滿足同信道抑制8 dB要求的沖突概率。區(qū)別接收示意圖如圖5所示。經(jīng)過10萬次隨機實驗，得出不同有組織區(qū)域產(chǎn)生時隙沖突時能區(qū)分接收的概率為0.164 3。由此，取時隙沖突系數(shù)k為0.835 7。

圖5 區(qū)別接收示意圖Fig.5 Separate signal receiving

4 仿真及結(jié)果分析

現(xiàn)假定以下仿真條件：飛機高度h=8 km；機載AIS監(jiān)測范圍半徑R=350 km（188.5 nmile）；所有船只的消息發(fā)送周期均為ΔT=6.3 s（非港口海面）；AIS信道數(shù)為2；SO-TDMA自組織區(qū)域邊長為20 nmile；有組織區(qū)域的數(shù)目M=69，且每個有組織區(qū)域內(nèi)船只數(shù)量相同；時隙沖突系數(shù)k=0.835 7。

應(yīng)用本文前述的模型及仿真條件，采用MATLAB仿真平臺對機載平臺AIS時隙沖突及發(fā)現(xiàn)概率進行了仿真分析。圖6是機載AIS監(jiān)視范圍內(nèi)的船只的總數(shù)量（1～4 000只）與發(fā)現(xiàn)概率的函數(shù)關(guān)系圖。

圖6 不同監(jiān)視時間下的船只數(shù)量和發(fā)現(xiàn)概率關(guān)系圖Fig.6 Relationship between the detection probability and the actual number of ships in different time

從單條曲線向右下降趨勢可知，機載AIS監(jiān)視范圍內(nèi)的船只數(shù)量越多（船只越密集），發(fā)現(xiàn)概率就越低。從曲線族隨觀測時間增長而右移可知，隨著監(jiān)測時間增加，發(fā)現(xiàn)船只的概率隨之增大。

考慮到船只AIS端機的工作狀態(tài)在港口周圍海面和非港口海面的分布差異造成的平均報告更新周期不同，下面分析幾種報告更新周期下的發(fā)現(xiàn)概率情況，仿真結(jié)果如圖7所示。圖7中的仿真參數(shù)除了報告更新時間外，其他參數(shù)都與上文中所取的參數(shù)一致。

圖7 不同監(jiān)視時間、報告更新周期下的監(jiān)視船只數(shù)量和發(fā)現(xiàn)概率關(guān)系圖Fig.7 Relationship between ship number and detection probabilities under different surveillance time and report rates

圖8 是機載AIS試飛實測場景。此場景下，機載AIS收到的報文統(tǒng)計的平均報告更新周期為10.1 s。

圖8 機載AIS試飛實測場景Fig.8 A measurement result of airborne AIS flight test

圖9 給出了報告更新周期為10 s，在給定發(fā)現(xiàn)概率條件下，監(jiān)視時間與監(jiān)視范圍內(nèi)的船只數(shù)量關(guān)系。

圖9 觀測時間與監(jiān)視船只數(shù)量的關(guān)系（報告周期為10 s）Fig.9 Relationship between the time and the number of ships in the area of surveillance（report rate is 10 s）

根據(jù)仿真分析，機載平臺視距范圍內(nèi)的船只數(shù)增大時，船只被發(fā)現(xiàn)的概率下降，要全部發(fā)現(xiàn)的監(jiān)測時間也越長。圖9中的試飛數(shù)據(jù)曲線和相同平均報告更新周期條件下的仿真結(jié)果較為吻合。

5 結(jié)束語

通過船只平均分布、平均報告更新周期等合理假設(shè)，建立了機載AIS對其監(jiān)視范圍內(nèi)船只的發(fā)現(xiàn)概率的計算模型，避免了因船只分布狀態(tài)復(fù)雜多樣而不便開展仿真的問題。由仿真模型結(jié)合港口監(jiān)測和實際試飛得出的船只統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算出的機載AIS監(jiān)視時間與監(jiān)視船只數(shù)量的關(guān)系與試飛結(jié)果較為吻合，對機載AIS系統(tǒng)工程化具有實際參考價值。

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YANG Kui was born in Lichuan，Hubei Province，in 1979.He received the B.S.degree in 2002.He is now an engineer.His research concerns avionics system and communication system，etc.

Email：cir98020927＠sohu.com

尋遠（1984—），男，湖南瀏陽人，2006年獲學(xué)士學(xué)位，現(xiàn)為助理工程師，主要研究方向為電磁兼容。

XUN Yuan was born in Liuyang，Hunan Province，in 1984.He received the B.S.degree in 2006.He is now an assistant engineer. His research concerns EMC.

Email：xun-yuan＠yeah.net

Slot-collision and Detection Probability of Airborne AIS

YANG Kui，XUN Yuan

（Southwest China Institute of Electronic Technology，Chengdu 610036，China）

The slot-collision mechanism of airborne AIS（Automatic Identification System）is analysed.Through establishing the detection probability model of airborne AIS，the relationship between observation duration，ship densities and the detection probabilities is established.Simulation results are in good agreement with the measurement data，and the work in this paper provides reference for airborne AIS implementation.

airborne AIS；slot-collision；detection probability

U675.7；TP391.9

：A

10.3969／j.issn.1001-893x.2012.06.005

楊奎（1979—），男，湖北利川人，2002年獲學(xué)士學(xué)位，現(xiàn)為工程師，主要研究方向為航空電子系統(tǒng)、通信系統(tǒng)等；

1001-893X（2012）06-0858-06

2011-11-17；

2012-02-17