Совершенствование алгоритма выделения сигналов морских судов в технологии AIS в условиях плотного потока сообщений

На кафедре программируемой электроники, электротехники и телекоммуникаций Национального университета кораблестроения им. адмирала Макарова (НУК) в научных и учебных целях ведутся исследования сигналов морских и речных судов в технологии AIS (Automatic Identification System). В настоящее время в круглосуточном режиме функционируют две станции приема AIS-сигналов на базе аппаратно-программных решений греческого проекта MarineTraffic (на здании Института автоматики и электротехники – MarineTraffic Station № 4757 и на базе отдыха НУК в Очакове – MarineTraffic Station № 5064). В качестве базового алгоритма выделения и исследования сигналов на кафедре используется программа с открытым кодом aisLiveData корпорации MathWorks (версия MATLAB R2015). Оптимизация программы позволила увеличить количество правильно декодированных сообщений более чем в 3 раза. Однако анализ квадратурной информации со штатных антенн, которые позволяют принимать плотный поток сообщений, показал, что в этих условиях требуется дальнейшее совершенствование алгоритма. В то же время корпорация MathWorks в версии MATLAB R2019 презентовала новую программу по приему и обработке AIS-сигналов. В настоящей работе приведено описание проведенных доработок и оценка их эффективности в сравнении с обновленной программой корпорации MathWorks. Для сравнения эффективности программ использовались записи квадратурной информации с выхода приемника RTL-SDR при подключении к нему штатной антенны станции № 4757. Прием проводился на частоте работы передатчиков судов класса А. Получено, что версия программы корпорации MathWorks, представленная в MATLAB 2019, позволяет в среднем увеличить количество выделяемых сообщений более чем в 2 раза по сравнению с версией в MATLAB 2015. Примерно такие же результаты получены программой первого этапа кафедральной оптимизации. Новая оптимизация программы, направленная на успешную работу в условиях плотного потока сообщений, позволила увеличить количество выделяемых сообщений более чем в 2 раза по сравнению с программой, представленной в MATLAB 2019. Проведен также анализ возможных отклонений и сбоев в работе технологии AIS.

Ключевые слова: Automatic Identification System — AIS, MarineTraffic, приемник RTL-SDR, MATLAB, Maritime Mobile Service Identity — MMSI, синхроимпульс.

Анализ последних исследований и публикаций. Как отмечалось в работе авторов [1, с. 175], на кафедре программируемой электроники, электротехники и телекоммуникаций Национального университета кораблестроения им. адмирала Макарова (НУК) в научных и учебных целях проводятся исследования сигналов морских и речных судов в технологии AIS (Automatic Identification System). Сейчас в дополнение к станции приема AIS-сигналов на здании Института автоматики и электротехники (MarineTraffic Station No 4757) функционирует аналогичная станция на базе отдыха НУК в Очакове (MarineTraffic Station No 5064).

В качестве базового алгоритма выделения сигналов использовалась программа с открытым кодом aisLiveData корпорации MathWorks (версия MATLAB R2015). Оптимизация программы позволила увеличить количество правильно декодированных сообщений более чем в 3 раза.

Однако анализ квадратурной информации со штатных антенн, которые позволяют принимать плотный поток сообщений, показал, что в этих условиях требуется дальнейшее совершенствование алгоритма. В то же время корпорация MathWorks в версии MATLAB R2019 презентовала новую программу по приему и обработке AIS-сигналов.

Постановка задачи

Целью работы является описание проведенных доработок и оценка их эффективности в сравнении с обновленной программой корпорации MathWorks. Дополнительно проводится анализ возможных отклонений и сбоев в работе технологии AIS.

Изложение основного материала исследований. Для решения поставленных задач были записаны квадратуры с выхода приемника RTL-SDR в 5 сеансах при подключении к нему штатной антенны станции No 4757. Прием проводился на частоте работы передатчиков судов класса А (161,975мГц). Краткая характеристика записей приведена в таблице 1.

Таблица 1. Краткая характеристика записей

Использовалась длина фрейма 218=262144 комплексных отсчетов с протяженностью во времени 1,14 с. Плотность сигналов для одного файла определена по визуальному просмотру амплитудной развертки фреймов, для остальных использована линейная аппроксимация результатов автоматического обнаружения. Учитывая, что плотность сообщений на станциях варьируется в диапазоне 50-300 сообщений в минуту при одновременной работе по судам класса A и B, можно отнести первый файл к ситуации с повышенной плотностью сигналов, третий – к пониженной плотности, остальные – к средней плотности. Необходимо отметить, что в штатной аппаратуре станций используются отдельные аналоговые фильтры для сигналов судов классов А и В, что существенно повышает характеристики обнаружения. В приемниках RTL-SDR они отсутствуют.

Проблеме выделения AIS-сигналов из квадратурной информации уделено значительное внимание [3, с. 52–83; 4, с. 110–123]. Основная проблема при обработке плотного потока сообщений – это правильное выделение зоны существования сигналов во времени. Для уменьшения дисперсии отсчетов авторы применили скользящее усреднение амплитудной развертки фрейма с шагом в один отсчет. Для иллюстрации эффективности такого сглаживания на рисунке 1,а приведена исходная амплитудная развертка для 40-го фрейма первого файла, на рисунке 1,б – та же развертка после скользящего усреднения на интервале 100 отсчетов.

Рис. 1. Для 40-го фрейма первого файла: а) исходная амплитудная развертка фрейма; б) амплитудная развертка фрейма после скользящего усреднения

После усреднения дисперсия помеховых отсчетов значительно уменьшилась, появилась возможность для всех сигналов выставить порог, при котором все сигнальные отсчеты находятся выше порога. При исходных амплитудах такая зона есть только у самого мощного сигнала, но и она находится ниже уровня помехи. Процедура скользящего усреднения реализуется без значимых затрат времени и требует менее сотой части от протяженности фрейма на ПК средней мощности (отсутствует необходимость деления на количество отсчетов, следующий суммарный отсчет получается из предыдущего удалением одного отсчета и добавлением другого).

При оценке среднего уровня помех необходимо исключить влияние наблюдаемых AIS-сигналов. В программе MathWorks это частично достигается поиском наиболее мощного сигнала и его последующим удалением из входной информации при поиске других сигналов. Авторы рассмотрели один из алгоритмов. Был поделен весь фрейм на 16 частей, в каждой части искали отсчет с минимальной амплитудой. Протяженность части была равна 214=16384, что превышает длину почти всех AIS-сообщений и позволяет уйти от сигнальных отсчетов, поскольку между сигналами разных судов должна быть пауза. Она обеспечивается алгоритмом SOTDMA, позволяющему всем судам, способным создавать помехи друг другу, использовать разделение передачи по времени и уложиться в четко выделенные временные промежутки. Средний уровень минимальных амплитуд, умноженный на постоянный коэффициент, и будет искомым порогом. На рисунке 1,б порог показан прямой линией при коэффициенте 1,35.

Далее, используя функцию find(), получим номера отсчетов, превышающих заданный порог. За интервал существования сигналов было принято каждую из зон, в которой превысившие порог отсчеты размещены с достаточной плотностью (если номера двух соседних отсчетов, превысивших порог, отличаются более чем на заданную величину, зона текущего сигнала считается завершенной. Всего было установлено 9 отсчетов). Требуется, чтобы протяженность зоны была не менее минимальной длины возможного AIS-сообщения, было установлено 5000 отсчетов, немногим меньше количества отсчетов в коротком сообщении без учета времени разгона AIS-передатчиков и запасного буфера в 24 бита (5376 отсчетов).

Полный текст работы находится ниже в разделе файлы.

При необходимости может быть выслан файл с записью квадратур с присутствием сигналов AIS для демонстрации работы программы.