DCF77: 시보 시스템은 어떻게 작동하나요?

안녕 하브르.

아마도 시계나 기상 관측소를 구입하는 많은 사람들이 포장에서 무선 제어 시계나 심지어 원자 시계 로고를 본 적이 있을 것입니다. 시계를 테이블 위에 올려두기만 하면 잠시 후 자동으로 정확한 시간에 맞춰 조정되기 때문에 매우 편리합니다.


어떻게 작동하는지 알아보고 Python으로 디코더를 작성해 보겠습니다.

다양한 시간 동기화 시스템이 있습니다. 유럽에서 가장 인기 있는 시스템은 독일 시스템입니다. DCF-77, 일본에는 자체 시스템이 있습니다 JJY, 미국에는 시스템이 있습니다 WWVB, 등등. 다음으로 이야기는 DCF77에 관한 것입니다. 이는 러시아의 유럽 지역 및 주변 국가의 일부 장소에서 수신에 가장 관련성이 높고 접근 가능합니다(극동 거주자는 반대 의견을 가질 수 있지만 차례로 수신할 수 있음). 일본 신호를 분석합니다.)

아래에 쓰여진 모든 내용은 DCF77에 관한 것입니다.

신호 수신

DCF77은 77.5kHz의 주파수에서 작동하고 진폭 변조로 신호를 전송하는 장파 방송국입니다. 50KW 역은 프랑크푸르트에서 25km 떨어진 곳에 위치해 있으며, 1959년에 운영을 시작했고, 1973년에 정확한 시간에 날짜 정보가 추가되었습니다. 77KHz 주파수의 파장은 매우 길기 때문에 안테나 필드의 크기도 꽤 괜찮습니다(사진: Wikipedia).


이러한 안테나 및 전원 입력을 통해 수신 영역은 거의 모든 유럽, 벨로루시, 우크라이나 및 러시아 일부를 포괄합니다.

누구나 신호를 녹음할 수 있습니다. 이렇게 하려면 온라인 수신기로 이동하세요. http://websdr.ewi.utwente.nl:8901/, 거기에서 주파수 76.5KHz 및 USB 변조를 선택하십시오. 다음과 같은 이미지가 열립니다.

거기서 다운로드 버튼을 누르고 몇 분 길이의 조각을 녹음합니다. 물론, 77.5KHz 주파수를 녹음할 수 있는 "실제" 수신기가 있다면 그것을 사용할 수 있습니다.

물론 인터넷을 통해 전파 시간 신호를 수신하면 실제로 정확한 시간을 수신할 수 없습니다. 신호가 지연되어 전송됩니다. 그러나 우리의 목표는 신호의 구조를 이해하는 것뿐이므로 이를 위해서는 인터넷 녹음만으로 충분합니다. 물론 실제 생활에서는 수신 및 디코딩을 위해 특수 장치가 사용되며 이에 대해서는 아래에서 설명합니다.

이제 녹음을 받았으니 처리를 시작하겠습니다.

신호 디코딩

Python을 사용하여 파일을 로드하고 해당 구조를 살펴보겠습니다.

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

sample_rate, data = wavfile.read("dcf_websdr_2019-03-26T20_25_34Z_76.6kHz.wav")
plt.plot(data[:100000])
plt.show()

일반적인 진폭 변조를 볼 수 있습니다.


디코딩을 단순화하기 위해 힐베르트 변환을 사용하여 신호 포락선을 취하겠습니다.

analytic_signal = signal.hilbert(data)
A = np.abs(analytic_signal)
plt.plot(A[:100000])

확대된 결과:


저역 통과 필터를 사용하여 소음 방출을 평활화하는 동시에 평균값을 계산해 보겠습니다. 이는 나중에 구문 분석에 유용합니다.

b, a = signal.butter(2, 20.0/sample_rate)
zi = signal.lfilter_zi(b, a)
A, _ = signal.lfilter(b, a, A, zi=zi*A[0])
avg = (np.amax(A) + np.amin(A))/2

결과(노란색 선): 분석하기 매우 쉬운 구형파에 가까운 신호입니다.

파싱

먼저 비트 시퀀스를 가져와야 합니다. 신호 구조 자체는 매우 간단합니다.


펄스는 두 번째 간격으로 나누어집니다. 펄스 사이의 거리가 0.1초(즉, 펄스 자체의 길이가 0.9초)이면 비트 시퀀스에 "0"을 추가하고, 거리가 0.2초(즉, 길이가 0.8초)이면 "1"을 추가합니다. 매 분의 끝은 2초 길이의 "긴" 펄스로 표시되며 비트 시퀀스는 XNUMX으로 재설정되고 채우기가 다시 시작됩니다.

위의 내용은 Python으로 작성하기 쉽습니다.

sig_start, sig_stop = 0, 0
pos = 0
bits_str = ""
while pos < cnt - 4:
    if A[pos] < avg and A[pos+1] > avg:
        # Signal begin
        sig_start = pos
    if A[pos] > avg and A[pos+1] < avg:
        # Signal end
        sig_stop = pos

        diff = sig_stop - sig_start
    
        if diff < 0.85*sample_rate:
            bits_str += "1"
        if diff > 0.85*sample_rate and diff < 1.25*sample_rate:
            bits_str += "0"
        if diff > 1.5*sample_rate:
            print(bits_str)
            bits_str = ""

    pos += 1

결과적으로 우리는 일련의 비트를 얻습니다. 이 예에서는 XNUMX초 동안 다음과 같습니다.

0011110110111000001011000001010000100110010101100010011000
0001111100110110001010100001010000100110010101100010011000

그런데 신호에 데이터의 "두 번째 계층"도 있다는 점이 흥미롭습니다. 비트 시퀀스는 다음을 사용하여 인코딩됩니다. 위상 변조. 이론적으로 이는 신호가 약한 경우에도 더욱 강력한 디코딩을 제공해야 합니다.

마지막 단계: 실제 데이터를 가져옵니다. 비트는 초당 한 번 전송되므로 총 59비트가 되며 여기에는 상당히 많은 정보가 인코딩됩니다.


비트는 다음에 설명되어 있습니다. 위키피디아, 그리고 그들은 매우 호기심이 많습니다. 처음 15비트는 사용되지 않지만 경고 시스템과 민방위용으로 사용할 계획이 있었습니다. 비트 A1은 시계가 다음 시간에 일광 절약 시간제로 변경됨을 나타냅니다. 비트 A2는 추가 항목이 있음을 나타냅니다. 윤초, 때로는 지구의 자전에 따라 시간을 조정하는 데 사용됩니다. 나머지 비트는 시, 분, 초 및 날짜를 ​​인코딩합니다.

스스로 실험해보고 싶은 분들을 위해 스포일러 아래에 디코딩 코드가 제공됩니다.
소스 코드

def decode(bits):
    if bits[0] != '0' or bits[20] != '1':
        return
    
    minutes, hours, day_of_month, weekday, month, year = map(convert_block,
                                                             (bits[21:28], bits[29:35], bits[36:42], bits[42:45],
                                                              bits[45:50], bits[50:58]))
    days = ('Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday')
    print('{dow}, {dom:02}.{mon:02}.{y}, {h:02}:{m:02}'.format(h=hours, m=minutes, dow=days[weekday],
                                                               dom=day_of_month, mon=month, y=year))


def convert_ones(bits):
    return sum(2**i for i, bit in enumerate(bits) if bit == '1')


def convert_tens(bits):
    return 10*convert_ones(bits)


def right_parity(bits, parity_bit):
    num_of_ones = sum(int(bit) for bit in bits)
    return num_of_ones % 2 == int(parity_bit)


def convert_block(bits, parity=False):
    if parity and not right_parity(bits[:-1], bits[-1]):
        return -1
    
    ones = bits[:4]
    tens = bits[4:]
    return convert_tens(tens) + convert_ones(ones)

프로그램을 실행하면 다음과 유사한 출력이 표시됩니다.

0011110110111000001011000001010000100110010101100010011000
Tuesday, 26.03.19, 21:41
0001111100110110001010100001010000100110010101100010011000
Tuesday, 26.03.19, 21:42

사실 그게 전부 마법이에요. 이러한 시스템의 장점은 디코딩이 매우 간단하고 가장 간단한 마이크로 컨트롤러에서도 수행할 수 있다는 것입니다. 우리는 단순히 펄스의 길이를 세고 60비트를 축적하며 매 분이 끝날 때마다 정확한 시간을 얻습니다. 다른 시간 동기화 방법(예: GPS 또는 인터넷 금지)과 비교할 때 이러한 무선 동기화에는 사실상 전기가 필요하지 않습니다. 예를 들어 일반 가정용 기상 관측소는 AA 배터리 2개로 약 XNUMX년 동안 작동합니다. 따라서 벽시계나 거리 관측소 시계는 물론 손목시계도 무선 동기화 기능으로 제작됩니다.

DCF의 편리함과 단순함도 DIY 마니아들을 매료시킵니다. 단 10~20달러에 Arduino 또는 기타 컨트롤러에 연결할 수 있는 기성 수신기 및 TTL 출력이 포함된 기성 안테나 모듈을 구입할 수 있습니다.


이미 Arduino용으로 작성되었습니다. 준비된 도서관. 그러나 마이크로컨트롤러에서 무엇을 하든 결국 시계나 기상 관측소 중 하나를 갖게 된다는 것은 이미 알려져 있습니다. 이러한 장치를 사용하면 정확한 시간을 확인하는 것이 정말 쉽습니다. 물론 귀하가 리셉션 구역에 있다면 말이죠. 글쎄, 시계에 "원자 시계"라는 문구를 걸고 동시에 장치가 실제로 원자 시계를 사용하여 동기화된다는 것을 모든 사람에게 설명할 수 있습니다.

원하는 사람은 무선 동기화 기능이 있는 새로운 메커니즘을 설치하여 오래된 할머니의 시계를 업그레이드할 수도 있습니다.

eBay에서 "Radio Controlled Movement"라는 키워드를 사용하여 찾을 수 있습니다.

그리고 마지막으로 여기까지 읽으신 분들을 위한 인생 꿀팁입니다. 앞으로 몇 천 킬로미터 동안 단일 무선 신호 송신기가 없더라도 그러한 신호를 직접 생성하는 것은 어렵지 않습니다. Google Play에는 신호를 헤드폰으로 출력하는 "DCF77 Emulator"라는 프로그램이 있습니다. 저자에 따르면 시계 주위에 헤드폰 와이어를 감으면 신호가 수신됩니다(일반 헤드폰은 77KHz 신호를 생성하지 않지만 수신은 아마도 고조파로 인해 발생하기 때문에 흥미로운 점입니다). Android 9에서는 프로그램이 전혀 작동하지 않았습니다. 단순히 소리가 나지 않았지만 (또는 듣지 못했을 수도 있습니다. 결국 77KHz입니다 :) 어쩌면 누군가가 더 나은 행운을 누릴 수도 있습니다. 그러나 일부는 동일한 Arduino 또는 ESP32에서 쉽게 만들 수 있는 완전한 DCF 신호 생성기를 만듭니다.

(출처 sgfantasytoys.wordpress.com/2015/05/13/synchronize-radio- Controlled-watch-without-access)

결론

DCF 시스템은 정말 간단하고 편리한 것으로 나타났습니다. 간단하고 저렴한 수신기를 사용하면 수신 구역은 물론 언제 어디서나 정확한 시간을 확인할 수 있습니다. 광범위한 디지털화와 사물 인터넷에도 불구하고 이러한 간단한 솔루션은 오랫동안 수요가 있을 것으로 보입니다.

출처 : habr.com