本代码对应着我发布的文章。 代码语言:python 开发环境:pycharm 实验数据:船舶AIS数据
2024-03-22 12:59:59 2.97MB python
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AIS数据
2023-12-14 20:11:11 657.4MB AIS数据
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船舶追踪 实时监控 AIS 船舶目标。 数据保存在 MySQL 数据库中。 先决条件 Java 8 Maven(用于建筑) MySQL 建造 mvn clean install 发射 构建会在 /target 文件夹中生成一个可执行的 .war 文件。 该应用程序可以通过以下方式启动: java -jar target/vessel-track-0.1-SNAPSHOT.war 或使用 Maven: mvn spring-boot:run 本地部署将在以下 URL 设置 VesselTrack: http://localhost:8080/index.html 配置 VesselTrack 可以通过向它传递运行时参数来配置。 请参考 示例(主实例): java -jar target/vessel-track-0.1-SNAPSHOT.war \ --serve
2023-11-13 21:39:04 1.19MB Java
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1139-Ed.3-The-Technical-Specification-of-VDES_June-2019 建议书
2023-04-03 11:00:40 2.7MB VDES AIS
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AisLib 介绍 DMA AisLib是用于处理AIS消息的Java库。 这包括 从AIS来源读取,例如串行连接,TCP连接或文件 专有来源标签句的处理 消息过滤,例如双重过滤和下采样 解码句子和AIS消息 编码句子和AIS消息 发送AIS消息#6,#8,#12和#14 处理特定于应用程序的消息 该库包含演示该用法的测试代码和实用程序。 先决条件 Java 8 Maven的3 建造 建立 mvn clean install 运行测试 mvn test 注意:此处描述的临时手动构建过程: : 。 在Eclipse中进行开发 使用M2插件或 mvn eclipse:eclipse 并作为常规项目导入。 贡献 我们鼓励您为AisLib做出贡献。 从分叉代码并提交请求请求。 执照 该库是根据Apache许可版本2.0许可的。 例子 简单的阅读和消息处理 使用Vdm对象可以轻松地从代
2023-03-24 17:54:32 962KB Java
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船舶自动识别系统(AutomaticIdentifySystem,简称AIS)是一种操作在海上甚高 频(VeryHi曲Frequency,简称VHF)频带的自动连续广播系统,用于实现船舶与船舶 间、船舶与基站间的相互通信。为了扩大AIS的覆盖范围,星载AIS应运而生,它为全 球所有装有AIS设备的海上移动装置提供基本的监测信息。然而星载AIS也带来了多普 勒频偏和多信号碰撞的问题。因此研究星载条件下AIS信号的接收解调技术具有重要的 理论意义和应用价值。 本文根据AIS信号处理系统的实际需求,确定了基于TI公司低功耗浮点处理器 TMS320C6748和Xilinx公司Artix.7系列FPGA的硬件平台。在对AIS信号解调算法及 其分离技术进行了大量仿真研究的同时,在该平台上实现了AIS信号解调算法。本文主 要研究内容有: 重点研究了AIS信号的非相干解调算法。分别讨论了帧头检测、频偏估计及符号定 时技术,并给出了不同测频和定时方法的比较。同时就频偏和定时对信号解调性能的影 响进行了大量的仿真分析。 提出了星载条件下的多信号分离算法。星载AIS由于覆盖范围大而易引起多信号碰 撞,当两路AIS信号幅度差异较大时,可以先解调幅度较大的信号,然后根据解调得到 的符号序列以及幅度、相位和时延等参数估计值重构出幅度较大的信号,从而实现同信 道干扰下AIS信号分离。 实现了基于XilinxArtix.7平台的信号帧头检测模块和基于TITMS320C6748平台的 AIS基带信号解调模块。对于每一模块的具体实现方法给出了详细说明。深入分析了实 现过程中遇到的问题并给出实际解决方案。实现了FPGA与DSP之间的EMIF通信, DSP与PC的UART通信,并对整个系统进行了功能和性能的测试,测试结果都满足实 际需求。
2023-01-17 14:15:34 6.36MB AIS 接收解调算法
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AIS的课件,还可以,有图比较详细,适合用来参考
2023-01-08 18:11:02 876KB AIS
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使用 SparkSQL 导入、分区和查询 AIS 数据 这个基于的项目由多个容器组成,用于实现数据的导入、分区和查询。 解析原始 CSV AIS 数据,并根据广播时间戳,将记录以hdfs:///yyyy/mm/dd/ais.csv的形式放入多个路径中,其中yyyy为年份, mm为月和dd是日。 HDFS 由它自己的 docker 容器提供服务。 外部表映射到这些 HDFS 路径上,以便可以使用查询 AIS 记录。 后者使用在同一个 HDFS 容器中执行,并作为公开。 Hive 位于数据库中,并从其自己的容器中提供服务。 临时导入过程在另一个容器中执行,该容器从映射到主机文件系统的卷中读取数据。 记录根据其数据/时间字段进行解析和分区,并使用多输出写入器写入 HDFS。 最后, 用于使用 Hive Server 2 节俭协议通过查询和呈现数据。 我在 Mac 上使用来启动这个项目。 提示
2022-12-15 19:30:13 22.2MB Python
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code display touch ais camera
2022-11-21 18:02:59 185.98MB c
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AIS数据修复-三次样条插值法(Cubic spline interpolation) ——仿真及分析过程参考我写的对应博客
2022-11-16 10:15:16 87KB 三次样条插值法 python
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