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

नमस्ते हबर। सायद जो कोहीले पनि विमानमा आफन्त वा साथीभाइलाई भेटेका छन् वा बिदाई गरेका छन्, उनीहरूले नि:शुल्क सेवा Flightradar24 प्रयोग गरेका छन्। यो वास्तविक समयमा हवाईजहाजको स्थिति ट्र्याक गर्ने धेरै सुविधाजनक तरिका हो।

В पहिलो भाग यस्तो अनलाइन सेवाको सञ्चालनको सिद्धान्त वर्णन गरिएको थियो। अब हामी अगाडि बढ्नेछौं र विमानबाट प्राप्त गर्ने स्टेशनमा कुन डेटा प्रसारण र प्राप्त गरिन्छ भनेर पत्ता लगाउँनेछौं, र पाइथन प्रयोग गरेर आफैं डिकोड गर्नेछौं।

कथा

स्पष्ट रूपमा, विमानको बारेमा डेटा प्रयोगकर्ताहरूले आफ्नो स्मार्टफोनमा हेर्न सकून् भनेर प्रसारित हुँदैन। यो प्रणालीलाई ADS-B (स्वचालित निर्भर निगरानी-प्रसारण) भनिन्छ, र यो स्वचालित रूपमा नियन्त्रण केन्द्रमा विमानको बारेमा जानकारी प्रसारण गर्न प्रयोग गरिन्छ - यसको पहिचानकर्ता, निर्देशांक, दिशा, गति, उचाइ र अन्य डेटा प्रसारित गरिन्छ। पहिले, यस्ता प्रणालीहरू देखा पर्नु अघि, प्रेषकले राडारमा केवल एक थोप्ला मात्र देख्न सक्थ्यो। धेरै विमानहरू हुँदा यो अपर्याप्त हुन्थ्यो।

प्राविधिक रूपमा, ADS-B मा विमानमा ट्रान्समिटर हुन्छ जसले आवधिक रूपमा १०९० मेगाहर्ट्जको उच्च आवृत्तिमा जानकारीको प्याकेटहरू पठाउँछ (त्यहाँ अन्य मोडहरू छन्, तर हामीलाई तिनीहरूमा त्यति रुचि छैन, किनकि निर्देशांकहरू यहाँ मात्र प्रसारित हुन्छन्)। अवश्य पनि, ट्रान्समिटरको अतिरिक्त, विमानस्थलमा कतै रिसीभर पनि छ, तर हाम्रो लागि, प्रयोगकर्ताहरूको रूपमा, रोचक रिसीभर हाम्रो आफ्नै हो।

खैर, तुलनाको लागि, पहिलो यस्तो प्रणाली, Airnav Radarbox, साधारण प्रयोगकर्ताहरूको लागि डिजाइन गरिएको, २००७ मा देखा पर्‍यो र यसको लागत लगभग $९०० थियो, र लगभग 250$ नेटवर्क सेवाहरूको सदस्यताको लागि प्रति वर्ष शुल्क लाग्छ।

ती पहिलो रूसी मालिकहरूको समीक्षा फोरममा पढ्न सकिन्छ। रेडियोस्क्यानर। अब RTL-SDR रिसीभरहरू व्यापक रूपमा उपलब्ध भइसकेका छन्, यस्तै उपकरण $३० मा भेला गर्न सकिन्छ, यस बारे थप विवरणहरू यस लेखमा छन्। पहिलो भाग। प्रोटोकलमै जाऔं - हेरौं यो कसरी काम गर्छ।

संकेतहरू प्राप्त गर्दै

पहिले, सिग्नल रेकर्ड गर्न आवश्यक छ। सम्पूर्ण सिग्नल केवल १२० माइक्रोसेकेन्ड लामो छ, त्यसैले यसको कम्पोनेन्टहरू सहज रूपमा पार्स गर्न, कम्तिमा ५ मेगाहर्ट्जको नमूना आवृत्ति भएको SDR रिसीभर वांछनीय छ।

रेकर्डिङ पछि, हामीले ५,०००,००० नमूना/सेकेन्डको नमूना आवृत्ति भएको WAV फाइल पाउँछौं, यस्तो रेकर्डिङको ३० सेकेन्डको "तौल" लगभग ५०० MB हुन्छ। अवश्य पनि, मिडिया प्लेयरको साथ सुन्नु बेकार छ - फाइलमा ध्वनि छैन, तर प्रत्यक्ष रूपमा डिजिटलाइज्ड रेडियो सिग्नल छ - यसरी सफ्टवेयर परिभाषित रेडियोले काम गर्छ।

हामी पाइथन प्रयोग गरेर फाइल खोल्नेछौं र प्रशोधन गर्नेछौं। आफैं 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 पृष्ठभूमिको आवाजको विरुद्धमा स्पष्ट "धावाहरू" देख्छौं।

प्रत्येक "पल्स" एउटा संकेत हो, जसको संरचना ग्राफमा रिजोल्युसन बढाउनुभयो भने स्पष्ट रूपमा देखिन्छ।

तपाईंले देख्न सक्नुहुन्छ, तस्वीर माथिको विवरणमा दिइएको कुरासँग एकदमै मिल्दोजुल्दो छ। तपाईं डेटा प्रशोधन सुरु गर्न सक्नुहुन्छ।

डिकोडिङ

पहिले, तपाईंले बिटस्ट्रिम प्राप्त गर्न आवश्यक छ। सिग्नल आफैं म्यानचेस्टर एन्कोडिङ प्रयोग गरेर एन्कोड गरिएको छ:

निबलहरूमा स्तरहरूको 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"

सिग्नलको संरचना आफैंमा निम्नानुसार छ:

क्षेत्रहरूलाई अझ विस्तृत रूपमा हेरौं।

DF (डाउनलिङ्क ढाँचा, ५ बिट) — सन्देश प्रकार परिभाषित गर्दछ। त्यहाँ धेरै प्रकारहरू छन्:

(तालिकाको स्रोत)

हामीलाई केवल DF17 प्रकारमा रुचि छ, किनकि यसमा विमान निर्देशांकहरू छन्।

ICAO (२४ बिट) — विमानको अन्तर्राष्ट्रिय अद्वितीय कोड। तपाईंले विमानलाई यसको कोडद्वारा जाँच गर्न सक्नुहुन्छ। अनलाइन (दुर्भाग्यवश, लेखकले डाटाबेस अपडेट गर्न बन्द गरे, तर यो अझै पनि सान्दर्भिक छ)। उदाहरणका लागि, कोड 3c5ee2 को लागि हामीसँग निम्न जानकारी छ:

सम्पादन: मा लेखमा टिप्पणीहरू ICAO कोडको विवरण थप विस्तृतमा दिइएको छ, म इच्छुक व्यक्तिहरूलाई यो पढ्न सिफारिस गर्दछु।

तथ्यांक (५६ वा ११२ बिट) — हामीले डिकोड गर्ने वास्तविक डेटा। डेटाको पहिलो ५ बिटहरू क्षेत्र हुन् प्रकार कोड, भण्डारण गरिएको डेटाको उपप्रकार समावेश गर्दछ (DF सँग भ्रमित नहुने)। त्यस्ता धेरै प्रकारहरू छन्:

(तालिकाको स्रोत)

प्याकेजका केही उदाहरणहरू हेरौं।

विमान पहिचान

बाइनरी रूपमा उदाहरण:

00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000

डेटा 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 मा स्ट्रिङमा रहेका सूचकांकहरूसँग मिल्दोजुल्दो कोडहरू छन्:
#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('#', ''))

हावामा उड्ने स्थान

यदि नाम सरल छ भने, निर्देशांकहरू अझ जटिल हुन्छन्। तिनीहरू २x, सम र विषम फ्रेमहरूको रूपमा प्रसारित हुन्छन्। क्षेत्र कोड TC = ०१०११b = ११।

सम र विषम प्याकेटहरूको उदाहरण:

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

निर्देशांकहरूको गणना आफैंमा एउटा जटिल सूत्र अनुसार हुन्छ:

(स्रोत)

म GIS विशेषज्ञ होइन, त्यसैले मलाई थाहा छैन यो कहाँबाट आउँछ। यदि कसैलाई थाहा छ भने, कृपया टिप्पणीहरूमा लेख्नुहोस्।

उचाइ अझ सरल रूपमा गणना गरिन्छ - विशिष्ट बिटको आधारमा, यसलाई २५ वा १०० फिटको गुणनको रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ।

हावामा उड्ने गति

TC=१९ भएको प्याकेट। यहाँ रोचक कुरा के छ भने गति या त सटीक हुन सक्छ, जमिनको सापेक्षमा (जमिनको गति), वा हावाको गति, विमान सेन्सर (एयरस्पीड) द्वारा मापन गरिएको। धेरै फरक क्षेत्रहरू पनि प्रसारित हुन्छन्:

(स्रोत)

निष्कर्षमा

तपाईंले देख्न सक्नुहुन्छ, ADS-B प्रविधि एक रोचक सहजीवन बनेको छ, जब कुनै पनि मानक पेशेवरहरूको लागि मात्र होइन, तर साधारण प्रयोगकर्ताहरूको लागि पनि उपयोगी हुन्छ। तर अवश्य पनि, यसमा मुख्य भूमिका डिजिटल SDR रिसीभर प्रविधिको सस्तोताले खेलेको थियो, जसले उपकरणलाई गिगाहर्ट्ज भन्दा बढी फ्रिक्वेन्सीका साथ संकेतहरू प्राप्त गर्न अनुमति दियो, शाब्दिक रूपमा "पैसाको लागि"।

अवश्य पनि, मानकमा नै धेरै कुराहरू छन्। चाहनेहरूले पृष्ठमा PDF हेर्न सक्छन्। ICAO वा माथि उल्लेख गरिएको ठाउँमा जानुहोस् वेबसाइट.

माथि लेखिएका सबै कुरा धेरैलाई उपयोगी लाग्ने सम्भावना कम छ, तर मलाई आशा छ कि यो कसरी काम गर्छ भन्ने सामान्य विचार भने कायमै रहनेछ।

खैर, पाइथनमा पहिले नै तयार डिकोडर अवस्थित छ, तपाईं यसलाई अध्ययन गर्न सक्नुहुन्छ। यहाँ। र SDR रिसीभरका मालिकहरूले तयार ADS-B डिकोडर भेला गर्न र सुरु गर्न सक्छन्। पृष्ठबाट, यस बारे थप विवरणहरू मा दिइएको थियो पहिलो भाग.

लेखमा वर्णन गरिएको पार्सरको स्रोत कोड कट अन्तर्गत दिइएको छ। यो एक परीक्षण उदाहरण हो, उत्पादनको लागि अभिप्रेरित होइन, तर यसमा केही चीजहरू काम गर्छन्, र तपाईं यसको साथ माथि लेखिएको फाइल पार्स गर्न सक्नुहुन्छ।
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 कसैलाई यो रोचक लाग्यो, तपाईंको ध्यानको लागि धन्यवाद।

स्रोत: www.habr.com