Flightradar24 - यह कैसे काम करता है? भाग 2, एडीएस-बी प्रोटोकॉल

हेलो हबर. संभवतः हर कोई जो कभी विमान में अपने रिश्तेदारों या दोस्तों से मिला है या उन्हें विदा किया है, उसने निःशुल्क Flightradar24 सेवा का उपयोग किया है। यह वास्तविक समय में विमान की स्थिति को ट्रैक करने का एक बहुत ही सुविधाजनक तरीका है।

В पहले भाग ऐसी ऑनलाइन सेवा के संचालन सिद्धांत का वर्णन किया गया। अब हम आगे बढ़ेंगे और पता लगाएंगे कि विमान से प्राप्तकर्ता स्टेशन पर कौन सा डेटा भेजा और प्राप्त किया जा रहा है और इसे पायथन का उपयोग करके स्वयं डिकोड किया जाएगा।

कहानी

जाहिर है, विमान डेटा उपयोगकर्ताओं को उनके स्मार्टफ़ोन पर देखने के लिए प्रसारित नहीं किया जाता है। सिस्टम को एडीएस-बी (स्वचालित आश्रित निगरानी-प्रसारण) कहा जाता है, और इसका उपयोग विमान के बारे में जानकारी को नियंत्रण केंद्र तक स्वचालित रूप से प्रसारित करने के लिए किया जाता है - इसके पहचानकर्ता, निर्देशांक, दिशा, गति, ऊंचाई और अन्य डेटा प्रसारित होते हैं। पहले, ऐसी प्रणालियों के आगमन से पहले, डिस्पैचर केवल रडार पर एक बिंदु देख सकता था। जब बहुत सारे विमान थे तो यह पर्याप्त नहीं था।

तकनीकी रूप से, एडीएस-बी में एक विमान पर एक ट्रांसमीटर होता है जो समय-समय पर 1090 मेगाहर्ट्ज की काफी उच्च आवृत्ति पर सूचना के पैकेट भेजता है (अन्य मोड भी हैं, लेकिन हम उनमें इतनी रुचि नहीं रखते हैं, क्योंकि निर्देशांक केवल यहां प्रसारित होते हैं)। बेशक, ट्रांसमीटर के अलावा, हवाई अड्डे पर कहीं न कहीं एक रिसीवर भी होता है, लेकिन हमारे लिए, उपयोगकर्ताओं के रूप में, हमारा अपना रिसीवर दिलचस्प है।

वैसे, तुलना के लिए, आम उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया पहला ऐसा सिस्टम, एयरनेव राडारबॉक्स, 2007 में सामने आया, और इसकी लागत लगभग $900 थी; नेटवर्क सेवाओं की सदस्यता की लागत प्रति वर्ष $250 थी।

उन पहले रूसी मालिकों की समीक्षाएँ मंच पर पढ़ी जा सकती हैं रेडियोस्कैनर. अब जबकि आरटीएल-एसडीआर रिसीवर व्यापक रूप से उपलब्ध हो गए हैं, एक समान डिवाइस को $30 में असेंबल किया जा सकता है; इसके बारे में अधिक जानकारी यहाँ थी पहले भाग. आइए प्रोटोकॉल पर ही आगे बढ़ें - आइए देखें कि यह कैसे काम करता है।

संकेत प्राप्त करना

सबसे पहले, सिग्नल को रिकॉर्ड करने की आवश्यकता है। पूरे सिग्नल की अवधि केवल 120 माइक्रोसेकंड है, इसलिए इसके घटकों को आराम से अलग करने के लिए, कम से कम 5 मेगाहर्ट्ज की नमूना आवृत्ति वाला एक एसडीआर रिसीवर वांछनीय है।

रिकॉर्डिंग के बाद, हमें 5000000 नमूनों/सेकंड की नमूना दर के साथ एक WAV फ़ाइल प्राप्त होती है; ऐसी रिकॉर्डिंग के 30 सेकंड का वजन लगभग 500 एमबी होता है। बेशक, मीडिया प्लेयर के साथ इसे सुनना बेकार है - फ़ाइल में ध्वनि नहीं है, बल्कि सीधे डिजीटल रेडियो सिग्नल है - सॉफ्टवेयर डिफाइंड रेडियो ठीक इसी तरह काम करता है।

हम Python का उपयोग करके फ़ाइल को खोलेंगे और संसाधित करेंगे। जो लोग स्वयं प्रयोग करना चाहते हैं वे एक उदाहरण रिकॉर्डिंग डाउनलोड कर सकते हैं по ссылке.

आइए फ़ाइल डाउनलोड करें और देखें कि अंदर क्या है।

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()

परिणाम: हम पृष्ठभूमि शोर के विरुद्ध स्पष्ट "स्पंदन" देखते हैं।

प्रत्येक "पल्स" एक संकेत है, जिसकी संरचना ग्राफ़ पर रिज़ॉल्यूशन बढ़ाने पर स्पष्ट रूप से दिखाई देती है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, चित्र ऊपर दिए गए विवरण से बिल्कुल मेल खाता है। आप डेटा प्रोसेसिंग शुरू कर सकते हैं.

डिकोडिंग

सबसे पहले, आपको थोड़ी स्ट्रीम प्राप्त करने की आवश्यकता है। सिग्नल स्वयं मैनचेस्टर एन्कोडिंग का उपयोग करके एन्कोड किया गया है:

निबल्स के स्तर के अंतर से वास्तविक "0" और "1" प्राप्त करना आसान है।

    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"

सिग्नल की संरचना स्वयं इस प्रकार है:

आइए फ़ील्ड को अधिक विस्तार से देखें।

DF (डाउनलिंक प्रारूप, 5 बिट्स) - संदेश का प्रकार निर्धारित करता है। ये कई प्रकार के होते हैं:

(तालिका स्रोत)

हम केवल प्रकार DF17 में रुचि रखते हैं, क्योंकि... इसमें विमान के निर्देशांक शामिल होते हैं।

आईसीएओ (24 बिट्स) - विमान का अंतर्राष्ट्रीय अद्वितीय कोड। आप प्लेन को उसके कोड से चेक कर सकते हैं ऑनलाइन (दुर्भाग्य से, लेखक ने डेटाबेस को अपडेट करना बंद कर दिया है, लेकिन यह अभी भी प्रासंगिक है)। उदाहरण के लिए, कोड 3c5ee2 के लिए हमारे पास निम्नलिखित जानकारी है:

संपादित करें: में लेख पर टिप्पणी आईसीएओ कोड का विवरण अधिक विस्तार से दिया गया है; मेरा सुझाव है कि रुचि रखने वाले लोग इसे पढ़ें।

आंकड़े (56 या 112 बिट्स) - वास्तविक डेटा जिसे हम डिकोड करेंगे। डेटा के पहले 5 बिट फ़ील्ड हैं प्रकार कोड, जिसमें संग्रहीत किए जा रहे डेटा का उपप्रकार शामिल है (डीएफ के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए)। इस प्रकार के काफी कुछ हैं:

(तालिका स्रोत)

आइए पैकेजों के कुछ उदाहरण देखें।

विमान की पहचान

बाइनरी रूप में उदाहरण:

00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000

डेटा फ़ील्ड:

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

टीसी = 00100बी = 4, प्रत्येक वर्ण सी1-सी8 में पंक्ति में सूचकांकों के अनुरूप कोड होते हैं:
#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ#####_##############0123456789######

स्ट्रिंग को डिकोड करके, विमान कोड प्राप्त करना आसान है: 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('#', ''))

हवाई स्थिति

यदि नाम सरल है, तो निर्देशांक अधिक जटिल हैं। वे 2, सम और विषम फ़्रेमों के रूप में प्रसारित होते हैं। फ़ील्ड कोड टीसी = 01011बी = 11.

सम और विषम पैकेट का उदाहरण:

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

निर्देशांक की गणना स्वयं एक पेचीदा सूत्र के अनुसार होती है:

(स्रोत)

मैं जीआईएस विशेषज्ञ नहीं हूं, इसलिए मुझे नहीं पता कि यह कहां से आता है। कौन जानता है, टिप्पणियों में लिखें।

ऊंचाई को सरल माना जाता है - विशिष्ट बिट के आधार पर, इसे 25 या 100 फीट के गुणक के रूप में दर्शाया जा सकता है।

वायुजनित वेग

टीसी=19 के साथ पैकेज। यहां दिलचस्प बात यह है कि गति या तो सटीक हो सकती है, जमीन के सापेक्ष (ग्राउंड स्पीड), या हवाई, एक विमान सेंसर (एयरस्पीड) द्वारा मापी जा सकती है। कई अलग-अलग क्षेत्र भी प्रसारित होते हैं:

(स्रोत)

निष्कर्ष

जैसा कि आप देख सकते हैं, एडीएस-बी तकनीक एक दिलचस्प सहजीवन बन गई है, जब एक मानक न केवल पेशेवरों के लिए, बल्कि आम उपयोगकर्ताओं के लिए भी उपयोगी होता है। लेकिन निश्चित रूप से, इसमें एक महत्वपूर्ण भूमिका डिजिटल एसडीआर रिसीवर की सस्ती तकनीक द्वारा निभाई गई थी, जो डिवाइस को "पैसे के लिए" गीगाहर्ट्ज़ से ऊपर आवृत्तियों के साथ सिग्नल प्राप्त करने की अनुमति देती है।

बेशक, मानक में ही और भी बहुत कुछ है। इच्छुक लोग पेज पर पीडीएफ देख सकते हैं आईसीएओ या पहले से ही ऊपर बताए गए पर जाएँ वेबसाइट.

यह संभावना नहीं है कि उपरोक्त सभी कई लोगों के लिए उपयोगी होंगे, लेकिन मुझे आशा है कि कम से कम यह कैसे काम करता है इसका सामान्य विचार बना रहेगा।

वैसे, Python में एक रेडीमेड डिकोडर पहले से मौजूद है, आप इसका अध्ययन कर सकते हैं यहां. और एसडीआर रिसीवर के मालिक तैयार एडीएस-बी डिकोडर को असेंबल और लॉन्च कर सकते हैं पेज से, इस पर अधिक विस्तार से चर्चा की गई पहले भाग.

लेख में वर्णित पार्सर का स्रोत कोड कट के नीचे दिया गया है। यह एक परीक्षण उदाहरण है जो उत्पादन का दिखावा नहीं करता है, लेकिन इसमें कुछ चीजें काम करती हैं, और इसका उपयोग ऊपर रिकॉर्ड की गई फ़ाइल को पार्स करने के लिए किया जा सकता है।
स्रोत कोड (पायथन)

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()

मुझे आशा है कि किसी को दिलचस्पी होगी, आपके ध्यान के लिए धन्यवाद।

स्रोत: www.habr.com