PDF《马枫AIS 基站短消息特性》

第1 2卷第6期2012年1 2月交通运输工程学报Journalo fT r a f f i ca n dT r a n s p o r t a t i o nE n g i n e e r i n g V o l .

1 2 N o .

6 D e c .

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1 2 收稿日期:

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2 1 基金项目: 国家自然科学基金项目(

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3 4 ) 作者简介: 马枫(

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8 5 ) , 男, 湖北浠水人, 武汉理工大学工学博士研究生, 从事载运工具运用工程研究. 导师简介: 严新平(

1 9

5 9 ) , 男, 江西莲花人, 武汉理工大学教授, 工学博士. 文章编号:

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0 8 A I S基站短消息特性 马枫, 初秀民, 严新平 ( 武汉理工大学 水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心, 湖北 武汉

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7 0 ) 摘要: 研究了在内河与港口应用环境下, 由船载自动识别系统( A I S) 基站发送到船舶的短消息特 征, 分析了 A I S报文在场强下降后的波形失真与误包原理.在半实物仿真平台下, 分析了消息长 度与误包率的关系, 并给出相应的误包率预测模型.结合 H a t a O k u m u r a模型, 提出了拥挤航道下 A I S基站向船舶发送短消息的极限容量.最后以黄浦江上海航道为例, 运用极限计算模型对其极 限容量进行了预测, 并与实测结果进行了对比.对比结果表明: 短消息可靠性随长度增加与场强降 低而逐步下降, 基站能同时进行短消息管理的 A I S船舶数量有限, 对于本文设定的黄浦江上海航 道, 当AIS目标船舶数量达到6

2 5艘时, A I S基站能同时进行短消息通讯的 A I S船舶容量的计算 结果为2 6艘, 实测为2 4艘, 计算结果与实测结果基本一致. 关键词: 海事通讯;

自动识别系统;

半实物仿真;

H a t a O k u m u r a模型;

误包率;

场强计算;

极限容量 中图分类号: U

6 7 5.

7 文献标志码: A 犁 犁 镒MAF e n g , CHU X i u m i n , YAN X i n p i n g ( E n g i n e e r i n gR e s e a r c hC e n t e r f o rT r a n s p o r t a t i o nS a f e t yo fM i n i s t r yo fE d u c a t i o n ,W u h a nU n i v e r s i t y o fT e c h n o l o g y ,W u h a n4

3 0

0 7 0,H u b e i , C h i n a ) :Thec h a r a c t e r i s t i c so fs h o r tm e s s a g e sf r o ma u t o m a t i c i d e n t i f i c a t i o ns y s t e m( A I S) b a s e s t a t i o n s t os h i p s i nt h e i n l a n dr i v e ra n dp o r tw e r es t u d i e d . T h ep r i n c i p l e so fw a v e f o r md i s t o r t i o n a n dp a c k a g ee r r o rw e r ea n a l y z e dw h e nA I Sf i e l ds t r e n g t hw a sd e c l i n e d . I nt h eh a r d w a r e i n t h e l o o ps i m u l a t i o np l a t f o r m, t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e n m e s s a g el e n g t ha n dp a c k a g ee r r o rr a t ew a s a n a l y z e d , a n dt h ep r e d i c t i o n m o d e lo fp a c k a g ee r r o rr a t ew a sp r o p o s e d .C o m b i n e d w i t h H a t a O k u m u r am o d e l , t h em a x i m u mc a p a c i t yf o rs h o r tm e s s a g e ss e n t f r o m A I Sb a s es t a t i o n st os h i p s w a sp r o p o s e d i nc r o w d e dc h a n n e l . A t l a s t , t a k i n gt h eS h a n g h a iC h a n n e l o fH u a n g p uR i v e ra sa n e x a m p l e , u s i n g t h ep r o p o s e dm o d e l , t h em a x i m u mc a p a c i t yw a s c a l c u l a t e da n dc o m p a r e dw i t h t h e m e a s u r e dr e s u l t . C o m p a r i s o nr e s u l t i n d i c a t e s t h a t t h er e l i a b i l i t yo f s h o r tm e s s a g ed e c r e a s e sw i t h t h e i n c r e a s eo f s h o r tm e s s a g e l e n g t ha n dt h ed e c r e a s eo f f i x e d f i e l ds t r e n g t h. T h en u m b e ro fA I S t a r g e ts h i p sc o mm u n i c a t i n g w i t h A I S b a s es t a t i o n s m e a n w h i l ei sl i m i t e d .F o rt h eS h a n g h a i C h a n n e lo fH u a n g p uR i v e r , t h e c a l c u l a t e dn u m b e ro fA I St a r g e t s h i pc o mm u n i c a t i n gw i t ha nA I S b a s es t a t i o n i s2 6w h e nt h et o t a lA I St a r g e ts h i p s i s6