Flightradar24 - यसले कसरी काम गर्छ? भाग २, ADS-B प्रोटोकल

नमस्ते Habr। सम्भवतः सबैजना जसले विमानमा आफन्त वा साथीहरूलाई भेटेका छन् वा देखेका छन् नि: शुल्क Flightradar24 सेवा प्रयोग गरेका छन्। यो वास्तविक समयमा विमानको स्थिति ट्र्याक गर्न एक धेरै सुविधाजनक तरिका हो।

В पहिलो भाग यस्तो अनलाइन सेवा को सञ्चालन सिद्धान्त वर्णन गरिएको थियो। हामी अब अगाडि बढ्छौं र विमानबाट प्राप्त गर्ने स्टेशनमा कुन डाटा पठाइन्छ र प्राप्त भइरहेको छ भनेर पत्ता लगाउँदछौं र पाइथन प्रयोग गरेर यसलाई आफैं डिकोड गर्दैछौं।

कथा

जाहिर छ, एयरक्राफ्ट डाटा प्रयोगकर्ताहरूले उनीहरूको स्मार्टफोनमा हेर्नको लागि प्रसारण गर्दैन। प्रणालीलाई ADS-B (स्वचालित निर्भर निगरानी-प्रसारण) भनिन्छ, र स्वचालित रूपमा नियन्त्रण केन्द्रमा विमानको बारेमा जानकारी हस्तान्तरण गर्न प्रयोग गरिन्छ - यसको पहिचानकर्ता, निर्देशांक, दिशा, गति, उचाइ र अन्य डाटा प्रसारण गरिन्छ। पहिले, यस्तो प्रणाली को आगमन अघि, प्रेषक केवल रडार मा एक बिन्दु देख्न सक्थे। धेरै विमानहरू हुँदा यो अब पर्याप्त थिएन।

प्राविधिक रूपमा, ADS-B ले विमानमा एक ट्रान्समिटर समावेश गर्दछ जसले आवधिक रूपमा 1090 मेगाहर्ट्जको पर्याप्त उच्च आवृत्तिमा जानकारीको प्याकेटहरू पठाउँदछ (त्यहाँ अन्य मोडहरू छन्, तर हामी तिनीहरूमा त्यति चासो राख्दैनौं, किनकि समन्वयहरू यहाँ मात्र प्रसारित हुन्छन्)। अवश्य पनि, ट्रान्समिटरको अतिरिक्त, एयरपोर्टमा कतै रिसीभर पनि छ, तर हाम्रो लागि, प्रयोगकर्ताहरूको रूपमा, हाम्रो आफ्नै रिसीभर रोचक छ।

वैसे, तुलना को लागी, पहिलो यस्तो प्रणाली, Airnav Radarbox, साधारण प्रयोगकर्ताहरु को लागी डिजाइन गरिएको, 2007 मा देखा पर्यो, र लगभग $ 900 को लागत; नेटवर्क सेवाहरु को सदस्यता को लागी अर्को $ 250 प्रति वर्ष खर्च हुन्छ।

ती पहिलो रूसी मालिकहरूको समीक्षा फोरममा पढ्न सकिन्छ रेडियो स्क्यानर। अब जब RTL-SDR रिसीभरहरू व्यापक रूपमा उपलब्ध भइसकेका छन्, यस्तै उपकरण $ 30 को लागि भेला गर्न सकिन्छ; यस बारे थप पहिलो भाग। प्रोटोकलमा नै जाऔं - यसले कसरी काम गर्छ हेरौं।

संकेतहरू प्राप्त गर्दै

पहिलो, संकेत रेकर्ड गर्न आवश्यक छ। सम्पूर्ण सिग्नलको अवधि मात्र १२० माइक्रोसेकेन्ड हुन्छ, त्यसैले यसका कम्पोनेन्टहरूलाई सहज रूपमा छुट्याउनको लागि, कम्तिमा ५ मेगाहर्ट्जको नमूना आवृत्ति भएको SDR रिसीभर वांछनीय छ।

रेकर्डिङ पछि, हामीले 5000000 नमूनाहरू/सेकेन्डको नमूना दरको साथ WAV फाइल प्राप्त गर्छौं; यस्तो रेकर्डिङको 30 सेकेन्डको "तौल" लगभग 500MB। मिडिया प्लेयरको साथ यो सुन्नु, निस्सन्देह, बेकार छ - फाइलले ध्वनि समावेश गर्दैन, तर प्रत्यक्ष डिजिटाइज्ड रेडियो सिग्नल - यो वास्तवमा कसरी सफ्टवेयर परिभाषित रेडियो काम गर्दछ।

हामी Python प्रयोग गरेर फाइल खोल्ने र प्रशोधन गर्नेछौं। आफ्नै प्रयोग गर्न चाहनेहरूले उदाहरण रेकर्डिङ डाउनलोड गर्न सक्छन् लिङ्क.

फाइल डाउनलोड गरौं र भित्र के छ हेरौं।

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()

नतिजा: हामी पृष्ठभूमि शोर विरुद्ध स्पष्ट "पल्स" देख्छौं।

प्रत्येक "पल्स" एक संकेत हो, जसको संरचना स्पष्ट रूपमा देखिने छ यदि तपाइँ ग्राफमा रिजोलुसन बढाउनुहुन्छ।

तपाईले देख्न सक्नुहुने रूपमा, तस्विर माथिको विवरणमा दिइएको कुरासँग एकदम मिल्दोजुल्दो छ। तपाईं डाटा प्रशोधन सुरु गर्न सक्नुहुन्छ।

डिकोडिङ

पहिले, तपाईंले थोरै स्ट्रिम प्राप्त गर्न आवश्यक छ। सिग्नल आफैं म्यानचेस्टर एन्कोडिङ प्रयोग गरेर इन्कोड गरिएको छ:

निबलहरूमा स्तर भिन्नताबाट वास्तविक "०" र "१" प्राप्त गर्न सजिलो छ।

    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"

संकेत को संरचना निम्नानुसार छ:

थप विवरणमा क्षेत्रहरू हेरौं।

DF (डाउनलिंक ढाँचा, 5 बिट) - सन्देशको प्रकार निर्धारण गर्दछ। त्यहाँ धेरै प्रकारहरू छन्:

(तालिका स्रोत)

हामी DF17 टाइपमा मात्र रुचि राख्छौं, किनभने... यो हो कि विमान को निर्देशांक समावेश गर्दछ।

ICAO (24 बिट) - विमान को अन्तर्राष्ट्रिय अद्वितीय कोड। तपाईं यसको कोड द्वारा विमान जाँच गर्न सक्नुहुन्छ अनलाइन (दुर्भाग्यवश, लेखकले डाटाबेस अद्यावधिक गर्न रोकेको छ, तर यो अझै सान्दर्भिक छ)। उदाहरण को लागी, कोड 3c5ee2 को लागी हामीसँग निम्न जानकारी छ:

सम्पादन: मा लेखमा टिप्पणी ICAO कोडको विवरण थप विवरणमा दिइएको छ; म सुझाव दिन्छु कि रुचि राख्नेहरूले यसलाई पढ्नुहोस्।

तथ्यांक (56 वा 112 बिट) - वास्तविक डाटा जुन हामीले डिकोड गर्नेछौं। डाटा को पहिलो 5 बिट क्षेत्र हो प्रकार कोड, भण्डारण भइरहेको डाटाको उपप्रकार समावेश (DF सँग भ्रमित नहुनु)। त्यहाँ यी प्रकारहरू मध्ये धेरै छन्:

(तालिका स्रोत)

प्याकेजहरूको केही उदाहरणहरू हेरौं।

विमान पहिचान

बाइनरी फारममा उदाहरण:

00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000

डाटा क्षेत्रहरू:

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

TC = 00100b = 4, प्रत्येक क्यारेक्टर C1-C8 ले रेखामा रहेको सूचकाङ्कहरूसँग मिल्दोजुल्दो कोडहरू समावेश गर्दछ:
#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ####_##############0123456789#####

स्ट्रिङ डिकोड गरेर, विमान कोड प्राप्त गर्न सजिलो छ: 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('#', ''))

एयरबोर्न स्थिति

यदि नाम सरल छ भने, निर्देशांकहरू थप जटिल छन्। तिनीहरू 2, सम र विषम फ्रेमहरूको रूपमा प्रसारित हुन्छन्। फिल्ड कोड TC = 01011b = 11।

सम र बिजोर प्याकेटहरूको उदाहरण:

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

निर्देशांकहरूको गणना आफैमा एक कठिन सूत्र अनुसार हुन्छ:

(स्रोत)

म GIS विशेषज्ञ होइन, त्यसैले यो कहाँबाट आएको हो मलाई थाहा छैन। कसलाई थाहा छ, कमेन्टमा लेख्नुहोस्।

उचाइ सरल मानिन्छ - विशिष्ट बिट मा निर्भर गर्दछ, यो या त 25 वा 100 फिट को एक बहु को रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ।

एयरबोर्न वेलोसिटी

TC=19 भएको प्याकेज। यहाँ चाखलाग्दो कुरा यो छ कि गति या त सही हुन सक्छ, जमीन (ग्राउन्ड स्पीड) सापेक्ष, वा एयरबोर्न, एक विमान सेन्सर (एयरस्पीड) द्वारा मापन। धेरै फरक क्षेत्रहरू पनि प्रसारित छन्:

(स्रोत)

निष्कर्षमा

तपाईले देख्न सक्नुहुने रूपमा, ADS-B टेक्नोलोजी एक चाखलाग्दो सिम्बायोसिस भएको छ, जब एक मानक पेशेवरहरू मात्र होइन, तर साधारण प्रयोगकर्ताहरूको लागि पनि उपयोगी हुन्छ। तर निस्सन्देह, यसमा मुख्य भूमिका डिजिटल SDR रिसीभरहरूको सस्तो टेक्नोलोजीले खेलेको थियो, जसले उपकरणलाई "पेनीहरूको लागि" गिगाहर्ट्ज भन्दा माथिको फ्रिक्वेन्सीहरूसँग शाब्दिक रूपमा संकेतहरू प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ।

मानक मा, निस्सन्देह, त्यहाँ धेरै छ। इच्छुक व्यक्तिहरूले पृष्ठमा PDF हेर्न सक्नुहुन्छ ICAO वा पहिले नै माथि उल्लेख गरिएको एक भ्रमण गर्नुहोस् वेबसाइट.

यो सम्भव छैन कि माथिका सबै धेरैलाई उपयोगी हुनेछ, तर कम्तिमा यो कसरी काम गर्दछ भन्ने सामान्य विचार, मलाई आशा छ, रहन्छ।

वैसे, पाइथन मा एक रेडिमेड डिकोडर पहिले नै अवस्थित छ, तपाईं यसलाई अध्ययन गर्न सक्नुहुन्छ यहाँ। र SDR रिसीभरहरूका मालिकहरूले तयार-निर्मित ADS-B डिकोडरलाई भेला गर्न र सुरू गर्न सक्छन् पृष्ठबाट, यो मा थप विस्तारमा छलफल गरिएको थियो पहिलो भाग.

लेखमा वर्णन गरिएको पार्सरको स्रोत कोड कट तल दिइएको छ। यो एक परीक्षण उदाहरण हो जसले उत्पादनको बहाना गर्दैन, तर यसमा केहि चीजहरू काम गर्दछ, र यसलाई माथि रेकर्ड गरिएको फाइललाई पार्स गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
स्रोत कोड (पाइथन)

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()

मलाई आशा छ कि कसैलाई चासो थियो, तपाईंको ध्यान को लागी धन्यवाद।

स्रोत: www.habr.com