Flightradar24 - এটা কিভাবে কাজ করে? পার্ট 2, ADS-B প্রোটোকল

হ্যালো হাবর। সম্ভবত প্রত্যেকে যারা কখনও বিমানে আত্মীয় বা বন্ধুদের সাথে দেখা করেছেন বা দেখেছেন তারা বিনামূল্যে Flightradar24 পরিষেবা ব্যবহার করেছেন। রিয়েল টাইমে বিমানের অবস্থান ট্র্যাক করার এটি একটি খুব সুবিধাজনক উপায়।

В প্রথম অংশ এই ধরনের একটি অনলাইন পরিষেবার অপারেটিং নীতি বর্ণনা করা হয়েছিল। আমরা এখন এগিয়ে যাব এবং পাইথন ব্যবহার করে বিমান থেকে রিসিভিং স্টেশনে কী ডেটা পাঠানো এবং গ্রহণ করা হচ্ছে তা খুঁজে বের করব এবং নিজেরাই ডিকোডিং করব।

История

স্পষ্টতই, ব্যবহারকারীদের তাদের স্মার্টফোনে দেখার জন্য বিমানের ডেটা প্রেরণ করা হয় না। সিস্টেমটিকে বলা হয় ADS-B (স্বয়ংক্রিয় নির্ভরশীল নজরদারি—সম্প্রচার), এবং এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিমান সম্পর্কে তথ্য নিয়ন্ত্রণ কেন্দ্রে প্রেরণ করতে ব্যবহৃত হয় - এর সনাক্তকারী, স্থানাঙ্ক, দিক, গতি, উচ্চতা এবং অন্যান্য ডেটা প্রেরণ করা হয়। পূর্বে, এই ধরনের সিস্টেমের আবির্ভাবের আগে, প্রেরণকারী রাডারে শুধুমাত্র একটি বিন্দু দেখতে পেত। যখন অনেক প্লেন ছিল তখন এটি আর যথেষ্ট ছিল না।

প্রযুক্তিগতভাবে, ADS-B একটি বিমানে একটি ট্রান্সমিটার নিয়ে গঠিত যা পর্যায়ক্রমে 1090 MHz এর মোটামুটি উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সিতে তথ্যের প্যাকেট পাঠায় (অন্যান্য মোড আছে, তবে আমরা সেগুলিতে এত আগ্রহী নই, যেহেতু স্থানাঙ্কগুলি শুধুমাত্র এখানে প্রেরণ করা হয়)। অবশ্যই, ট্রান্সমিটার ছাড়াও, বিমানবন্দরে কোথাও একটি রিসিভারও রয়েছে, তবে আমাদের জন্য, ব্যবহারকারী হিসাবে, আমাদের নিজস্ব রিসিভারটি আকর্ষণীয়।

যাইহোক, তুলনা করার জন্য, এই ধরনের প্রথম সিস্টেম, Airnav রাডারবক্স, সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, 2007 সালে উপস্থিত হয়েছিল এবং এর দাম প্রায় $900; নেটওয়ার্ক পরিষেবাগুলির সাবস্ক্রিপশনের জন্য বছরে আরও $250 খরচ হয়।

সেই প্রথম রাশিয়ান মালিকদের পর্যালোচনা ফোরামে পড়া যেতে পারে রেডিওস্ক্যানার. এখন যেহেতু RTL-SDR রিসিভারগুলি ব্যাপকভাবে উপলব্ধ হয়ে উঠেছে, অনুরূপ একটি ডিভাইস $30 এর জন্য একত্রিত করা যেতে পারে; এই সম্পর্কে আরও কিছু ছিল প্রথম অংশ. আসুন প্রোটোকলের দিকে এগিয়ে যাই - আসুন দেখি এটি কীভাবে কাজ করে।

সংকেত গ্রহণ

প্রথমত, সংকেত রেকর্ড করা প্রয়োজন। সম্পূর্ণ সংকেতের সময়কাল মাত্র 120 মাইক্রোসেকেন্ড, তাই এর উপাদানগুলিকে আরামদায়কভাবে বিচ্ছিন্ন করার জন্য, কমপক্ষে 5 MHz এর স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি সহ একটি SDR রিসিভার বাঞ্ছনীয়।

রেকর্ডিংয়ের পরে, আমরা 5000000 নমুনা/সেকেন্ডের নমুনা হার সহ একটি WAV ফাইল পাই; এই ধরনের রেকর্ডিংয়ের 30 সেকেন্ডের "ওজন" প্রায় 500MB। একটি মিডিয়া প্লেয়ার দিয়ে এটি শোনা অবশ্যই অকেজো - ফাইলটিতে শব্দ নেই, তবে একটি সরাসরি ডিজিটাইজড রেডিও সিগন্যাল - এইভাবে সফ্টওয়্যার সংজ্ঞায়িত রেডিও কাজ করে।

আমরা পাইথন ব্যবহার করে ফাইলটি খুলব এবং প্রক্রিয়া করব। যারা নিজেরাই পরীক্ষা করতে চান তারা একটি উদাহরণ রেকর্ডিং ডাউনলোড করতে পারেন লিংক.

চলুন ফাইলটি ডাউনলোড করে দেখি ভিতরে কি আছে।

from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fs, data = wavfile.read("adsb_20190311_191728Z_1090000kHz_RF.wav")
data = data.astype(float)
I, Q = data[:, 0], data[:, 1]
A = np.sqrt(I*I + Q*Q)

plt.plot(A)
plt.show()

ফলাফল: আমরা পটভূমির শব্দের বিপরীতে সুস্পষ্ট "ডাল" দেখতে পাই।

প্রতিটি "পালস" একটি সংকেত, যার গঠনটি স্পষ্টভাবে দৃশ্যমান হয় যদি আপনি গ্রাফে রেজোলিউশন বাড়ান।

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, উপরের বর্ণনায় যা দেওয়া হয়েছে তার সাথে ছবিটি বেশ সামঞ্জস্যপূর্ণ। আপনি ডেটা প্রক্রিয়াকরণ শুরু করতে পারেন।

ডিকোডিং

প্রথমত, আপনি একটি বিট স্ট্রিম পেতে হবে. সংকেত নিজেই ম্যানচেস্টার এনকোডিং ব্যবহার করে এনকোড করা হয়:

নিবলের স্তরের পার্থক্য থেকে বাস্তব "0" এবং "1" পাওয়া সহজ।

    bits_str = ""
    for p in range(8):
        pos = start_data + bit_len*p
        p1, p2 = A[pos: pos + bit_len/2], A[pos + bit_len/2: pos + bit_len]
        avg1, avg2 = np.average(p1), np.average(p2)
        if avg1 < avg2:
            bits_str += "0"
        elif avg1 > avg2:
            bits_str += "1"

সংকেতের গঠন নিজেই নিম্নরূপ:

আসুন আরও বিশদে ক্ষেত্রগুলি দেখুন।

DF (ডাউনলিংক ফরম্যাট, 5 বিট) - বার্তার ধরন নির্ধারণ করে। বিভিন্ন ধরনের আছে:

(টেবিল উৎস)

আমরা শুধুমাত্র DF17 টাইপ করতে আগ্রহী, কারণ... এটিই বিমানের স্থানাঙ্ক ধারণ করে।

আইসিএও (24 বিট) - বিমানের আন্তর্জাতিক অনন্য কোড। আপনি তার কোড দ্বারা প্লেন চেক করতে পারেন অনলাইন (দুর্ভাগ্যবশত, লেখক ডাটাবেস আপডেট করা বন্ধ করেছেন, কিন্তু এটি এখনও প্রাসঙ্গিক)। উদাহরণস্বরূপ, কোড 3c5ee2 এর জন্য আমাদের কাছে নিম্নলিখিত তথ্য রয়েছে:

সম্পাদনা: ইন নিবন্ধে মন্তব্য ICAO কোডের বিবরণ আরও বিস্তারিতভাবে দেওয়া হয়েছে; আমি সুপারিশ করছি যে যারা আগ্রহী তারা এটি পড়বেন।

তথ্য (56 বা 112 বিট) - প্রকৃত ডেটা যা আমরা ডিকোড করব। ডেটার প্রথম 5 বিট হল ফিল্ড টাইপ কোড, সংরক্ষিত ডেটার সাবটাইপ রয়েছে (DF এর সাথে বিভ্রান্ত হবেন না)। এই ধরনের বেশ কয়েকটি আছে:

(টেবিল উৎস)

আসুন প্যাকেজের কয়েকটি উদাহরণ দেখি।

বিমান শনাক্তকরণ

বাইনারি আকারে উদাহরণ:

00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000

ডেটা ক্ষেত্র:

+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
| TC,5 | EC,3 | C1,6 | C2,6 | C3,6 | C4,6 | C5,6 | C6,6 | C7,6 | C8,6 |
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+

TC = 00100b = 4, প্রতিটি অক্ষর C1-C8 লাইনের সূচকগুলির সাথে সম্পর্কিত কোডগুলি ধারণ করে:
#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ####_##############0123456789#####

স্ট্রিং ডিকোড করার মাধ্যমে, বিমানের কোড পাওয়া সহজ: EWG7184

symbols = "#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ#####_###############0123456789######"
code_str = ""
for p in range(8):
     c = int(bits_str[8 + 6*p:8 + 6*(p + 1)], 2)
     code_str += symbols[c]
print("Aircraft Identification:", code_str.replace('#', ''))

বায়ুবাহিত অবস্থান

যদি নামটি সহজ হয়, তাহলে স্থানাঙ্কগুলি আরও জটিল। এগুলি 2, জোড় এবং বিজোড় ফ্রেমের আকারে প্রেরণ করা হয়। ফিল্ড কোড TC = 01011b = 11।

জোড় এবং বিজোড় প্যাকেটের উদাহরণ:

01011 000 000101110110 00 10111000111001000 10000110101111001
01011 000 000110010000 01 10010011110000110 10000011110001000

স্থানাঙ্কের গণনা নিজেই একটি জটিল সূত্র অনুসারে ঘটে:

(উৎস)

আমি একজন GIS বিশেষজ্ঞ নই, তাই আমি জানি না এটি কোথা থেকে এসেছে। কে জানে, কমেন্টে লিখুন।

উচ্চতা সহজ বলে মনে করা হয় - নির্দিষ্ট বিটের উপর নির্ভর করে, এটিকে 25 বা 100 ফুটের একাধিক হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে।

বায়ুবাহিত বেগ

TC=19 সহ প্যাকেজ। এখানে মজার বিষয় হল যে গতি হয় নির্ভুল হতে পারে, স্থলের সাপেক্ষে (গ্রাউন্ড স্পীড), বা বায়ুবাহিত, একটি বিমান সেন্সর (এয়ারস্পিড) দ্বারা পরিমাপ করা হয়। অনেকগুলি বিভিন্ন ক্ষেত্রও প্রেরণ করা হয়:

(উৎস)

উপসংহার

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, ADS-B প্রযুক্তি একটি আকর্ষণীয় সিম্বিওসিস হয়ে উঠেছে, যখন একটি মান শুধুমাত্র পেশাদারদের জন্যই নয়, সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্যও দরকারী। তবে অবশ্যই, ডিজিটাল এসডিআর রিসিভারগুলির সস্তা প্রযুক্তি দ্বারা এতে একটি মূল ভূমিকা পালন করা হয়েছিল, যা ডিভাইসটিকে আক্ষরিক অর্থে "পেনিসের জন্য" গিগাহার্টজের উপরে ফ্রিকোয়েন্সি সহ সংকেত গ্রহণ করতে দেয়।

মান নিজেই, অবশ্যই, আরো অনেক কিছু আছে. যারা আগ্রহী তারা পেজে পিডিএফ দেখতে পারেন আইসিএও অথবা ইতিমধ্যে উপরে উল্লিখিত একটি দেখুন ওয়েবসাইট.

এটি অসম্ভাব্য যে উপরের সমস্তগুলি অনেকের পক্ষে কার্যকর হবে, তবে এটি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে কমপক্ষে সাধারণ ধারণা, আমি আশা করি, রয়ে গেছে।

যাইহোক, পাইথনে একটি রেডিমেড ডিকোডার ইতিমধ্যেই বিদ্যমান, আপনি এটি অধ্যয়ন করতে পারেন এখানে. এবং এসডিআর রিসিভারের মালিকরা একটি তৈরি ADS-B ডিকোডার একত্রিত করতে এবং চালু করতে পারেন পৃষ্ঠা থেকে, এই আরো বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে প্রথম অংশ.

নিবন্ধে বর্ণিত পার্সারের উত্স কোডটি কাটার নীচে দেওয়া হয়েছে। এটি একটি পরীক্ষার উদাহরণ যা উৎপাদনের ভান করে না, তবে কিছু জিনিস এতে কাজ করে এবং এটি উপরে রেকর্ড করা ফাইলটিকে পার্স করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
সোর্স কোড (পাইথন)

from __future__ import print_function
from scipy.io import wavfile
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
import sys
def parse_message(data, start, bit_len):
max_len = bit_len*128
A = data[start:start + max_len]
A = signal.resample(A, 10*max_len)
bits = np.zeros(10*max_len)
bit_len *= 10
start_data = bit_len*8
# Parse first 8 bits
bits_str = ""
for p in range(8):
pos = start_data + bit_len*p
p1, p2 = A[pos: pos + bit_len/2], A[pos + bit_len/2: pos + bit_len]
avg1, avg2 = np.average(p1), np.average(p2)
if avg1 < avg2:
bits_str += "0"
elif avg1 > avg2:
bits_str += "1"
df = int(bits_str[0:5], 2)
# Aircraft address (db - https://junzis.com/adb/?q=3b1c5c )
bits_str = ""
for p in range(8, 32):
pos = start_data + bit_len * p
p1, p2 = A[pos: pos + bit_len / 2], A[pos + bit_len / 2: pos + bit_len]
avg1, avg2 = np.average(p1), np.average(p2)
if avg1 < avg2:
bits_str += "0"
elif avg1 > avg2:
bits_str += "1"
# print "Aircraft address:", bits_str, hex(int(bits_str, 2))
address = hex(int(bits_str, 2))
# Filter specific aircraft (optional)
# if address != "0x3c5ee2":
#    return
if df == 16 or df == 17 or df == 18 or df == 19 or df == 20 or df == 21:
# print "Pos:", start, "DF:", msg_type
# Data (56bit)
bits_str = ""
for p in range(32, 88):
pos = start_data + bit_len*p
p1, p2 = A[pos: pos + bit_len/2], A[pos + bit_len/2: pos + bit_len]
avg1, avg2 = np.average(p1), np.average(p2)
if avg1 < avg2:
bits_str += "0"
# bits[pos + bit_len / 2] = 50
elif avg1 > avg2:
bits_str += "1"
# http://www.lll.lu/~edward/edward/adsb/DecodingADSBposition.html
# print "Data:"
# print bits_str[:8], bits_str[8:20],  bits_str[20:22], bits_str[22:22+17], bits_str[39:39+17]
# Type Code:
tc, ec = int(bits_str[:5], 2), int(bits_str[5:8], 2)
# print("DF:", df, "TC:", tc)
# 1 - 4  Aircraft identification
# 5 - 8  Surface position
# 9 - 18  Airborne position (w/ Baro Altitude)
# 19  Airborne velocities
if tc >= 1 and tc <= 4: # and (df == 17 or df == 18):
print("Aircraft address:", address)
print("Data:")
print(bits_str[:8], bits_str[8:14],  bits_str[14:20], bits_str[20:26], bits_str[26:32], bits_str[32:38], bits_str[38:44])
symbols = "#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ#####_###############0123456789######"
code_str = ""
for p in range(8):
c = int(bits_str[8 + 6*p:8 + 6*(p + 1)], 2)
code_str += symbols[c]
print("Aircraft Identification:", code_str.replace('#', ''))
print()
if tc == 11:
print("Aircraft address:", address)
print("Data: (11)")
print(bits_str[:8], bits_str[8:20],  bits_str[20:22], bits_str[22:22+17], bits_str[39:39+17])
# Bit 22 contains the F flag which indicates which CPR format is used (odd or even)
# First frame has F flag = 0 so is even and the second frame has F flag = 1 so odd
# f = bits_str[21:22]
# print("F:", int(f, 2))
# Altitude
alt1b = bits_str[8:20]
if alt1b[-5] == '1':
bits = alt1b[:-5] + alt1b[-4:]
n = int(bits, 2)
alt_ft = n*25 - 1000
print("Alt (ft)", alt_ft)
# lat_dec = int(bits_str[22:22+17], 2)
# lon_dec = int(bits_str[39:39+17], 2)
# print("Lat/Lon:", lat_dec, lon_dec)
# http://airmetar.main.jp/radio/ADS-B%20Decoding%20Guide.pdf
print()
if tc == 19:
print("Aircraft address:", address)
print("Data:")
# print(bits_str)
print(bits_str[:5], bits_str[5:8], bits_str[8:10], bits_str[10:13], bits_str[13] ,bits_str[14:24], bits_str[24], bits_str[25:35], bits_str[35:36], bits_str[36:65])
subtype = int(bits_str[5:8], 2)
# https://mode-s.org/decode/adsb/airborne-velocity.html
spd, hdg, rocd = -1, -1, -1
if subtype == 1 or subtype == 2:
print("Velocity Subtype 1: Ground speed")
v_ew_sign = int(bits_str[13], 2)
v_ew = int(bits_str[14:24], 2) - 1       # east-west velocity
v_ns_sign = int(bits_str[24], 2)
v_ns = int(bits_str[25:35], 2) - 1       # north-south velocity
v_we = -1*v_ew if v_ew_sign else v_ew
v_sn = -1*v_ns if v_ns_sign else v_ns
spd = math.sqrt(v_sn*v_sn + v_we*v_we)  # unit in kts
hdg = math.atan2(v_we, v_sn)
hdg = math.degrees(hdg)                 # convert to degrees
hdg = hdg if hdg >= 0 else hdg + 360    # no negative val
if subtype == 3:
print("Subtype Subtype 3: Airspeed")
hdg = int(bits_str[14:24], 2)/1024.0*360.0
spd = int(bits_str[25:35], 2)
vr_sign = int(bits_str[36], 2)
vr = int(bits_str[36:45], 2)
rocd = -1*vr if vr_sign else vr         # rate of climb/descend
print("Speed (kts):", spd, "Rate:", rocd, "Heading:", hdg)
print()
# print()
def calc_coordinates():
def _cprN(lat, is_odd):
nl = _cprNL(lat) - is_odd
return nl if nl > 1 else 1
def _cprNL(lat):
try:
nz = 15
a = 1 - math.cos(math.pi / (2 * nz))
b = math.cos(math.pi / 180.0 * abs(lat)) ** 2
nl = 2 * math.pi / (math.acos(1 - a/b))
return int(math.floor(nl))
except:
# happens when latitude is +/-90 degree
return 1
def floor_(x):
return int(math.floor(x))
lat1b, lon1b, alt1b = "10111000111010011", "10000110111111000", "000101111001"
lat2b, lon2b, alt2b = "10010011101011100", "10000011000011011", "000101110111"
lat1, lon1, alt1 = int(lat1b, 2), int(lon1b, 2), int(alt1b, 2)
lat2, lon2, alt2 = int(lat2b, 2), int(lon2b, 2), int(alt2b, 2)
# 131072 is 2^17, since CPR lat and lon are 17 bits each
cprlat_even, cprlon_even = lat1/131072.0, lon1/131072.0
cprlat_odd, cprlon_odd = lat2/131072.0, lon2/131072.0
print(cprlat_even, cprlon_even)
j = floor_(59*cprlat_even - 60*cprlat_odd)
print(j)
air_d_lat_even = 360.0 / 60
air_d_lat_odd = 360.0 / 59
# Lat
lat_even = float(air_d_lat_even * (j % 60 + cprlat_even))
lat_odd = float(air_d_lat_odd * (j % 59 + cprlat_odd))
if lat_even >= 270:
lat_even = lat_even - 360
if lat_odd >= 270:
lat_odd = lat_odd - 360
# Lon
ni = _cprN(lat_even, 0)
m = floor_(cprlon_even * (_cprNL(lat_even)-1) - cprlon_odd * _cprNL(lat_even) + 0.5)
lon = (360.0 / ni) * (m % ni + cprlon_even)
print("Lat", lat_even, "Lon", lon)
# Altitude
# Q-bit (bit 48) indicates whether the altitude is encoded in multiples of 25 or 100 ft (0: 100 ft, 1: 25 ft)
# The value can represent altitudes from -1000 to +50175 ft.
if alt1b[-5] == '1':
bits = alt1b[:-5] + alt1b[-4:]
n = int(bits, 2)
alt_ft = n*25 - 1000
print("Alt (ft)", alt_ft)
fs, data = wavfile.read("adsb_20190311_191728Z_1090000kHz_RF.wav")
T = 1/fs
print("Sample rate %f MS/s" % (fs / 1e6))
print("Cnt samples %d" % len(data))
print("Duration: %f s" % (T * len(data)))
data = data.astype(float)
cnt = data.shape[0]
# Processing only part on file (faster):
# cnt = 10000000
# data = data[:cnt]
print("Processing I/Q...")
I, Q = data[:, 0], data[:, 1]
A = np.sqrt(I*I + Q*Q)
bits = np.zeros(cnt)
# To see scope without any processing, uncomment
# plt.plot(A)
# plt.show()
# sys.exit(0)
print("Extracting signals...")
pos = 0
avg = 200
msg_start = 0
# Find beginning of each signal
while pos < cnt - 16*1024:
# P1 - message start
while pos < cnt - 16*1024:
if A[pos] < avg and A[pos+1] > avg and pos - msg_start > 1000:
msg_start = pos
bits[pos] = 100
pos += 4
break
pos += 1
start1, start2, start3, start4 = msg_start, 0, 0, 0
# P2
while pos < cnt - 16*1024:
if A[pos] < avg and A[pos+1] > avg:
start2 = pos
bits[pos] = 90
pos += 1
break
pos += 1
# P3
while pos < cnt - 16*1024:
if A[pos] < avg and A[pos+1] > avg:
start3 = pos
bits[pos] = 80
pos += 1
break
pos += 1
# P4
while pos < cnt - 16*1024:
if A[pos] < avg and A[pos+1] > avg:
start4 = pos
bits[pos] = 70
pos += 1
break
pos += 1
sig_diff = start4 - start1
if 20 < sig_diff < 25:
bits[msg_start] = 500
bit_len = int((start4 - start1) / 4.5)
# print(pos, start1, start4, ' - ', bit_len)
# start = start1 + 8*bit_len
parse_message(A, msg_start, bit_len)
pos += 450
# For debugging: check signal start
# plt.plot(A)
# plt.plot(bits)
# plt.show()

আমি আশা করি কেউ আগ্রহী ছিল, আপনার মনোযোগের জন্য ধন্যবাদ।

উত্স: www.habr.com