船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)是一个旨在保障海事安全,提高海事效率的助航系统,星载AIS利用搭载在低轨卫星上的AIS接收机可以接收大范围,乃至全球范围内的船舶AIS信号,实现其对海上交通的全天候、长距离、多方位的监管,保障船舶的海上航行安全。但AIS系统的正常工作需要在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的协助下进行,当GNSS设备发生故障时,船舶将无法获悉船位所在,航行安全也将受到威胁。本文针对船舶GNSS设备失灵或信号受到干扰而无法定位的场景,提出了基于星载AIS系统的船舶定位方案。(1)通过卫星监测目标船舶的AIS信号,进而构建测频时差联合定位模型,然后结合船舶在与星载AIS的可视时间内位置变化不大的特点,将基于卡尔曼滤波预测得到的船位矢量作为新的测量矢量加入到测频时差联合定位模型中,构造改进的定位模型。在最小二乘估计基础上,采用网格搜索与高斯牛顿迭代相结合的方法进行定位解算。仿真实验结果表明,处在相同环境下,改进模型定位盲点要少于测频时差定位盲点,改进模型定位误差通常要远小于测频时差定位误差。(2)结合船舶的历史航行状态,提出应用交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法进行船舶的定位解算,此外,考虑到扩展卡尔曼滤波鲁棒性较差,在对单一模型下的船舶状态进行估计时,在IMM的滤波阶段引入了期望最大(Expectation Maximization,EM)算法。实验结果表明,无论船舶航行轨迹近似为直线还是曲线,EM-IMM定位解算在整体上的稳定性及精确度上都要优于IMM算法。(3)利用卫星发射的下行AIS信号对船舶进行定位,研究了基于IMM算法的时差频差改进型船舶自主定位模型,并对IMM算法中的传统概率更新方式进行了改进。仿真实验分别分析了在有、无历史船位作参考的情况下,时差频差模型及其改进模型的定位效果。结果表明改进模型下的船舶自主定位有较好的准确度和可靠性。