使用Python实现的Mode-S/ADS-B无线电接收器下载

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资源摘要信息:"Gnuradio Mode-S/ADS-B 无线电_python_代码_下载" 1. Gnuradio简介 Gnuradio是一个开源的软件定义无线电(SDR)项目,允许用户通过软件在通用硬件平台上实现无线通信的接收和发送。它通常搭配USRP(通用软件无线电外设)硬件使用,但也可与其他类型的硬件配合工作。 2. Mode-S协议 Mode-S(选择地址发送)是空中交通监控中使用的一种通信协议,是ATCRBS(空中交通控制雷达信标系统)模式C和模式S的一部分,后者的S代表“选择”。Mode-S协议提供了一种方式,使得地面雷达或其他飞机可以获取装备有Mode-S应答器的飞机的特定信息。Mode-S信号包含24位地址信息和56位数据字段,数据字段中可包含飞机的识别信息、位置、高度、速度等数据。 3. ADS-B技术 ADS-B(自动依赖监视广播)是Mode-S技术的一种扩展应用,它允许装备有ADS-B发射器的飞机自动广播其位置、速度和其它飞行参数。这些信息可以被地面站接收,并用以进行空中交通监视和管理。ADS-B使用1090MHz的频率进行数据的广播,是全球商业航空领域内广泛采纳的通信方式之一。 4. gr-air-modes软件包 gr-air-modes是一个使用Gnuradio实现的软件包,能够接收并解码Mode-S应答器信号以及ADS-B报文。该软件包专为Gnuradio设计,可以让用户通过Python编程搭建一个能够接收1090MHz频率上Mode-S/ADS-B信号的软件无线电环境。使用该软件包,不需要额外的Mode-S解码器硬件设备,即可实现Mode-S和ADS-B数据的监听、处理和解码。 5. Python在SDR中的应用 Python是一种广泛使用的高级编程语言,它在数据处理、数据分析、科学计算和机器学习等领域非常流行。Python在SDR领域同样发挥着重要作用,特别是在Gnuradio这样的项目中。Python被用作编写信号处理流程的脚本语言,其简洁性和易读性为快速原型开发和算法测试提供了方便。此外,Python的社区支持强大,用户可以通过大量现成的库和模块来扩展Gnuradio的功能。 6. README.md文件 README.md文件是开源项目中常见的文档,它通常包含项目的介绍、安装指南、使用方法以及可能存在的问题和解决方案等内容。对于gr-air-modes软件包,用户在下载后应该首先阅读README.md文件,以便了解如何安装软件包、如何运行接收器程序以及如何正确配置和使用。 7. 关键技术点总结 - 使用Gnuradio创建软件无线电平台,搭建Mode-S/ADS-B接收器。 - 通过Mode-S协议,对装备飞机的应答器信号进行监听和解码。 - 利用ADS-B技术,实现飞行器位置、速度等数据的实时广播与接收。 - 使用Python编程语言简化了信号处理流程的编写与实现。 - 通过安装和阅读README.md文件来了解项目的具体实现细节。 以上内容为根据给定文件信息提取的知识点,涵盖了Gnuradio、Mode-S协议、ADS-B技术、gr-air-modes软件包以及Python在SDR应用中的相关知识。希望这些信息能够帮助您更好地理解Mode-S/ADS-B无线电_python_代码下载背后的原理和技术细节。
2023-06-09 上传

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

2023-07-08 上传