Pozdrav Habr. Vjerojatno su svi koji su ikada sreli ili ispratili rođake ili prijatelje u avionu koristili besplatnu uslugu Flightradar24. Ovo je vrlo praktičan način za praćenje položaja zrakoplova u stvarnom vremenu.
В Opisan je princip rada takve online usluge. Sada ćemo krenuti naprijed i shvatiti koji se podaci šalju i primaju iz zrakoplova do prijemne stanice i dekodirati ih sami pomoću Pythona.
Priča
Očito se podaci o zrakoplovu ne prenose da bi ih korisnici mogli vidjeti na svojim pametnim telefonima. Sustav se zove ADS-B (Automatic dependent surveillance—broadcast), a koristi se za automatski prijenos informacija o zrakoplovu u kontrolni centar - prenose se njegov identifikator, koordinate, smjer, brzina, visina i drugi podaci. Ranije, prije pojave takvih sustava, dispečer je mogao vidjeti samo točku na radaru. To više nije bilo dovoljno kada je bilo previše aviona.
Tehnički, ADS-B se sastoji od odašiljača u zrakoplovu koji periodički šalje pakete informacija na prilično visokoj frekvenciji od 1090 MHz (postoje i drugi modovi, ali oni nas toliko ne zanimaju, jer se samo ovdje prenose koordinate). Naravno, osim odašiljača, negdje u zračnoj luci postoji i prijamnik, ali nama kao korisnicima zanimljiv je vlastiti prijamnik.
Inače, za usporedbu, prvi takav sustav, Airnav Radarbox, namijenjen običnim korisnicima, pojavio se 2007. godine i koštao je oko 900 dolara, a pretplata na mrežne usluge koštala je još 250 dolara godišnje.
Recenzije tih prvih ruskih vlasnika mogu se pročitati na forumu . Sada kada su RTL-SDR prijemnici postali široko dostupni, sličan uređaj se može sastaviti za 30 dolara; više o tome u . Prijeđimo na sam protokol – da vidimo kako funkcionira.
Prijem signala
Prvo je potrebno snimiti signal. Cjelokupni signal traje samo 120 mikrosekundi, pa je za udobno rastavljanje njegovih komponenti poželjan SDR prijemnik s frekvencijom uzorkovanja od najmanje 5 MHz.
Nakon snimanja dobivamo WAV datoteku s brzinom uzorkovanja od 5000000 uzoraka/s, a 30 sekundi takve snimke “teži” oko 500 MB. Slušanje s media playerom je, naravno, beskorisno - datoteka ne sadrži zvuk, već izravno digitalizirani radio signal - upravo tako radi softverski definiran radio.
Datoteku ćemo otvoriti i obraditi pomoću Pythona. Oni koji žele sami eksperimentirati mogu preuzeti primjer snimke .
Skinimo datoteku i vidimo što je unutra.
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()
Rezultat: vidimo očite "pulsove" naspram pozadinske buke.
Svaki "impuls" je signal, čija je struktura jasno vidljiva ako povećate rezoluciju na grafikonu.
Kao što vidite, slika je sasvim u skladu s onim što je dano u gornjem opisu. Možete početi s obradom podataka.
Dekodiranje
Prvo, morate dobiti malo struje. Sam signal je kodiran Manchester kodiranjem:
Iz razlike u razini grickalica lako je dobiti prave "0" i "1".
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"
Struktura samog signala je sljedeća:
Pogledajmo polja detaljnije.
DF (Downlink Format, 5 bita) - određuje vrstu poruke. Postoji nekoliko vrsta:
()
Zanima nas samo tip DF17, jer... To je ono što sadrži koordinate zrakoplova.
ICAO (24 bita) - međunarodni jedinstveni kod zrakoplova. Avion možete provjeriti po šifri (nažalost, autor je prestao ažurirati bazu, ali je još uvijek relevantna). Na primjer, za kod 3c5ee2 imamo sljedeće informacije:
Uredi: u Detaljnije je dat opis ICAO koda, preporučam zainteresiranima da ga pročitaju.
PODACI (56 ili 112 bita) - stvarni podaci koje ćemo dekodirati. Prvih 5 bitova podataka su polje Upišite kod, koji sadrži podvrstu podataka koji se pohranjuju (ne smije se brkati s DF). Postoji dosta ovih vrsta:
()
Pogledajmo nekoliko primjera paketa.
Identifikacija zrakoplova
Primjer u binarnom obliku:
00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000
Podatkovna polja:
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
| TC,5 | EC,3 | C1,6 | C2,6 | C3,6 | C4,6 | C5,6 | C6,6 | C7,6 | C8,6 |
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
TC = 00100b = 4, svaki znak C1-C8 sadrži kodove koji odgovaraju indeksima u retku:
#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ#####_################0123456789######
Dekodiranjem stringa lako je doći do šifre zrakoplova: 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('#', ''))
Zračni položaj
Ako je naziv jednostavan, onda su koordinate kompliciranije. Prenose se u obliku 2, parnog i neparnog okvira. Oznaka polja TC = 01011b = 11.
Primjer parnih i neparnih paketa:
01011 000 000101110110 00 10111000111001000 10000110101111001
01011 000 000110010000 01 10010011110000110 10000011110001000
Sam izračun koordinata odvija se prema prilično lukavoj formuli:
()
Nisam stručnjak za GIS pa ne znam odakle dolazi. Tko zna neka napiše u komentarima.
Visina se smatra jednostavnijom - ovisno o specifičnom bitu, može se predstaviti ili kao višekratnik 25 ili 100 stopa.
Brzina u zraku
Paket sa TC=19. Zanimljivo je da brzina može biti ili točna, u odnosu na tlo (brzina na tlu), ili u zraku, mjerena senzorom zrakoplova (brzina u zraku). Također se prenose mnoga različita polja:
()
Zaključak
Kao što vidite, ADS-B tehnologija postala je zanimljiva simbioza, kada je standard koristan ne samo profesionalcima, već i običnim korisnicima. No, naravno, ključnu ulogu u tome odigrala je jeftinija tehnologija digitalnih SDR prijamnika, koja uređaju omogućuje doslovno primanje signala s frekvencijama iznad gigaherca “za sitne pare”.
U samom standardu, naravno, postoji mnogo više. Zainteresirani mogu pogledati PDF na stranici ili posjetite već spomenuti .
Malo je vjerojatno da će sve gore navedeno biti korisno mnogima, ali barem opća ideja o tome kako to funkcionira, nadam se, ostaje.
Usput, već postoji gotov dekoder u Pythonu, možete ga proučiti . A vlasnici SDR prijemnika mogu sastaviti i pokrenuti gotov ADS-B dekoder , o tome je bilo detaljnije riječi u .
Izvorni kod parsera opisanog u članku naveden je ispod isječka. Ovo je testni primjer koji se ne pretvara da je proizvodni, ali neke stvari u njemu rade i može se koristiti za analizu gore snimljene datoteke.
Izvorni kod (Python)
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()
Nadam se da je netko bio zainteresiran, hvala na pažnji.
Izvor: www.habr.com