Flightradar24 - どのように機能するのですか? パート 2、ADS-B プロトコル

こんにちは、ハブです。 おそらく、飛行機で親戚や友人に会ったり見送ったりしたことのある人は、無料の Flightradar24 サービスを利用したことがあるのではないでしょうか。 これは、航空機の位置をリアルタイムで追跡するのに非常に便利な方法です。

В 最初の部分 このようなオンラインサービスの動作原理について説明した。 次に、どのようなデータが航空機から受信ステーションに送受信されているかを把握し、Python を使用して自分でデコードしてみます。

ストーリー

明らかに、航空機データはユーザーがスマートフォンで確認できるように送信されるわけではありません。 このシステムは ADS-B (自動従属監視 - ブロードキャスト) と呼ばれ、航空機に関する情報 (識別子、座標、方向、速度、高度、その他のデータ) を管制センターに自動的に送信するために使用されます。 このようなシステムが登場する前は、指令員はレーダー上の点しか見ることができませんでした。 飛行機が多すぎると、これでは十分ではなくなりました。

技術的には、ADS-B は、1090 MHz というかなり高い周波数で情報のパケットを定期的に送信する航空機上の送信機で構成されます (他のモードもありますが、座標はここでのみ送信されるため、それらにはあまり興味がありません)。 もちろん、空港には送信機のほかに受信機も設置されていますが、ユーザーである私たちにとっては、自分専用の受信機が興味深いのです。

ちなみに、比較のために、一般ユーザー向けに設計された最初のこのようなシステムである Airnav Radarbox は 2007 年に登場し、価格は約 900 ドルで、ネットワーク サービスのサブスクリプションにはさらに年間 250 ドルかかります。

最初のロシア人オーナーのレビューはフォーラムで読むことができます ラジオスキャナー。 RTL-SDR 受信機が広く入手できるようになった今、同様のデバイスを 30 ドルで組み立てることができます。これについて詳しくは、 最初の部分。 プロトコルそのものに移りましょう - それがどのように機能するかを見てみましょう。

信号を受信する

まず、信号を記録する必要があります。 信号全体の持続時間はわずか 120 マイクロ秒なので、そのコンポーネントを快適に分解するには、少なくとも 5 MHz のサンプリング周波数を持つ SDR レシーバーが望ましいです。

録音後、サンプリング レート 5000000 サンプル/秒の WAV ファイルを受け取ります。このような録音 30 秒の「重さ」は約 500MB になります。 もちろん、メディア プレーヤーで聞いても役に立ちません。ファイルには音声が含まれておらず、直接デジタル化された無線信号が含まれています。これがまさに Software Defined Radio の仕組みです。

Python を使用してファイルを開いて処理します。 自分で実験してみたい方は、録音例をダウンロードできます。 リンク.

ファイルをダウンロードして、中身を見てみましょう。

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()

結果: 背景ノイズに対して明らかな「パルス」が見られます。

各「パルス」は信号であり、グラフの解像度を上げるとその構造が明確に表示されます。

ご覧のとおり、この図は上記の説明で示したものと非常に一致しています。 データの処理を開始できます。

デコード

まず、ビット ストリームを取得する必要があります。 信号自体はマンチェスター エンコーディングを使用してエンコードされます。

ニブルのレベル差から、実際の「0」と「1」を簡単に取得できます。

    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"

信号自体の構造は次のとおりです。

フィールドをさらに詳しく見てみましょう。

DF (ダウンリンク フォーマット、5 ビット) - メッセージのタイプを決定します。 いくつかのタイプがあります。

(テーブルソース)

私たちが興味があるのはタイプ DF17 だけです。なぜなら... これには航空機の座標が含まれています。

ICAO (24 ビット) - 航空機の国際固有コード。 コードで飛行機を確認できます オンライン (残念ながら、作成者はデータベースの更新を停止しましたが、依然として関連性があります)。 たとえば、コード 3c5ee2 の場合、次の情報があります。

編集:で 記事へのコメント ICAO コードについてはさらに詳しく説明されていますので、興味のある方は一読されることをお勧めします。

DATA (56 または 112 ビット) - デコードする実際のデータ。 データの最初の 5 ビットはフィールドです タイプコード、保存されるデータのサブタイプが含まれます (DF と混同しないでください)。 これらのタイプにはかなりの数があります。

(テーブルソース)

パッケージの例をいくつか見てみましょう。

航空機の識別

バイナリ形式の例:

00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000

データフィールド:

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

TC = 00100b = 4、各文字 C1 ～ C8 には、行内のインデックスに対応するコードが含まれます。
#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ#####__###############0123456789######

文字列をデコードすると、航空機コード: EWG7184 を簡単に取得できます。

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('#', ''))

空中位置

名前が単純であれば、座標はより複雑になります。 偶数フレームと奇数フレームの 2 つの形式で送信されます。 フィールドコード TC = 01011b = 11。

偶数パケットと奇数パケットの例:

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

座標の計算自体は、かなり複雑な式に従って行われます。

(ソース)

私は GIS の専門家ではないので、それがどこから来たのかわかりません。 知っている人はコメントに書いてください。

高さはより単純であるとみなされます。特定のビットに応じて、25 フィートまたは 100 フィートの倍数として表すことができます。

空中速度

TC=19のパッケージ。 ここで興味深いのは、速度は地面を基準とした正確な速度 (対地速度)、または航空機のセンサーによって測定された空中の速度 (対気速度) のいずれかであることです。 さまざまなフィールドも送信されます。

(ソース)

まとめ

ご覧のとおり、ADS-B テクノロジーは、標準が専門家だけでなく一般ユーザーにとっても役立つという興味深い共生関係になっています。 しかし、もちろん、これにおいて重要な役割を果たしたのは、デジタル SDR 受信機の安価な技術でした。これにより、デバイスは文字通り「XNUMX ペニーで」ギガヘルツを超える周波数の信号を受信できるようになります。

もちろん、標準自体にはさらに多くの機能があります。 興味のある方はページ内のPDFをご覧ください ICAO または、上記ですでに説明したものにアクセスしてください сайт.

上記のすべてが多くの人にとって役立つとは考えにくいですが、少なくともそれがどのように機能するかについての一般的な概念が残っていることを願っています。

ちなみに、Python の既製のデコーダはすでに存在します。それを勉強することができます。 ここで。 SDR レシーバーの所有者は、既製の ADS-B デコーダーを組み立てて起動できます。 ページから、これについては、以下で詳しく説明しました。 最初の部分.

記事内で説明されているパーサーのソース コードは、カットの下に示されています。 これは本番環境を装わないテスト例ですが、いくつかの機能が動作し、上記で記録されたファイルを解析するために使用できます。
ソースコード（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()

興味を持ってくださった方もいらっしゃると思いますが、ご清聴ありがとうございました。

出所： habr.com