来自LLH的ECEF 将观测点的LLH（经度、纬度、高度）和AIS信息的经纬度转换为ECEF，求出两点之间的距离。 如何使用 编译后输入“java ECEFfromLLH InputFile OutputFile 观测点经度观测点纬度观测点高度”并执行。

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

AIS数据

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

1139-Ed.3-The-Technical-Specification-of-VDES_June-2019 建议书

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

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。

AIS的课件，还可以，有图比较详细，适合用来参考

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

code display touch ais camera