හලෝ හබ්ර්. සමහරවිට ගුවන් යානයකදී ඥාතීන් හෝ මිතුරන් හමු වූ හෝ දැක ඇති සෑම කෙනෙකුම නොමිලේ Flightradar24 සේවාව භාවිතා කර ඇත. මෙය ගුවන් යානයේ පිහිටීම තත්‍ය කාලීනව නිරීක්ෂණය කිරීමට ඉතා පහසු ක්‍රමයකි.
В එවැනි මාර්ගගත සේවාවක මෙහෙයුම් මූලධර්මය විස්තර කරන ලදී. අපි දැන් ඉදිරියට ගොස් ගුවන් යානයෙන් ලැබෙන ස්ථානයට යවන සහ ලැබෙන දත්ත මොනවාදැයි සොයා බලා එය පයිතන් භාවිතයෙන් අප විසින්ම විකේතනය කරමු.
කතාව
පැහැදිලිවම, ගුවන් යානා දත්ත පරිශීලකයින්ට ඔවුන්ගේ ස්මාර්ට් ෆෝන් වල දැකීමට සම්ප්රේෂණය නොවේ. පද්ධතිය ADS-B (ස්වයංක්‍රීය පරායත්ත නිරීක්ෂණ-විකාශනය) ලෙස හැඳින්වේ, සහ ගුවන් යානය පිළිබඳ තොරතුරු ස්වයංක්‍රීයව පාලන මධ්‍යස්ථානයට සම්ප්රේෂණය කිරීමට භාවිතා කරයි - එහි හඳුනාගැනීම, ඛණ්ඩාංක, දිශාව, වේගය, උන්නතාංශය සහ වෙනත් දත්ත සම්ප්රේෂණය වේ. මීට පෙර, එවැනි පද්ධති පැමිණීමට පෙර, පිටත් කරන්නාට රේඩාර් මත ලක්ෂ්‍යයක් පමණක් දැකිය හැකි විය. ගුවන් යානා ඕනෑවට වඩා තිබියදී මෙය තවදුරටත් ප්‍රමාණවත් නොවීය.
තාක්‍ෂණිකව, ADS-B ගුවන් යානයක සම්ප්‍රේෂකයකින් සමන්විත වන අතර එය 1090 MHz තරම් ඉහළ සංඛ්‍යාතයකින් වරින් වර තොරතුරු පැකට් යවයි (වෙනත් ක්‍රම තිබේ, නමුත් අපි ඒවා ගැන එතරම් උනන්දු නොවෙමු, මන්ද ඛණ්ඩාංක සම්ප්රේෂණය වන්නේ මෙහි පමණි). ඇත්ත වශයෙන්ම, සම්ප්රේෂකයට අමතරව, ගුවන් තොටුපලේ කොහේ හරි ග්රාහකයක් ද ඇත, නමුත් අපට, පරිශීලකයන් ලෙස, අපගේම ග්රාහකයා සිත්ගන්නා සුළුය.
මාර්ගය වන විට, සංසන්දනය කිරීම සඳහා, සාමාන්‍ය පරිශීලකයින් සඳහා නිර්මාණය කර ඇති එවැනි පළමු පද්ධතිය වන Airnav Radarbox 2007 දී දර්ශනය වූ අතර ඩොලර් 900 ක් පමණ වැය වේ; ජාල සේවා සඳහා දායකත්වයක් සඳහා වසරකට තවත් ඩොලර් 250 ක් වැය වේ.
එම පළමු රුසියානු අයිතිකරුවන්ගේ සමාලෝචන සංසදයේ කියවිය හැකිය . දැන් RTL-SDR ග්‍රාහකයන් බහුලව ලබා ගත හැකි වී ඇති බැවින්, සමාන උපාංගයක් ඩොලර් 30 කට එකලස් කළ හැකිය; මේ ගැන වැඩි විස්තර . අපි ප්‍රොටෝකෝලය වෙතම යමු - එය ක්‍රියා කරන ආකාරය බලමු.
සංඥා ලැබීම
පළමුව, සංඥාව වාර්තා කිරීම අවශ්ය වේ. සම්පූර්ණ සංඥාවේ කාලසීමාව ඇත්තේ මයික්‍රො තත්පර 120 ක් පමණි, එබැවින් එහි සංරචක සුවපහසු ලෙස විසුරුවා හැරීම සඳහා, අවම වශයෙන් 5 MHz නියැදි සංඛ්‍යාතයක් සහිත SDR ග්රාහකයක් යෝග්‍ය වේ.
පටිගත කිරීමෙන් පසු, අපට සාම්පල 5000000/තත්පර නියැදි අනුපාතයක් සහිත WAV ගොනුවක් ලැබේ; එවැනි පටිගත කිරීමේ තත්පර 30ක් 500MB පමණ “බර” වේ. මාධ්‍ය වාදකයක් සමඟ එය සවන් දීම නිෂ්ඵලයි - ගොනුවේ ශබ්දය අඩංගු නොවේ, නමුත් සෘජු ඩිජිටල්කරණය කරන ලද රේඩියෝ සංඥාවක් - මෘදුකාංග නිර්වචනය කරන ලද ගුවන් විදුලිය ක්‍රියා කරන්නේ හරියටම මෙයයි.
අපි පයිතන් භාවිතයෙන් ගොනුව විවෘත කර සකසන්නෙමු. තමන් විසින්ම අත්හදා බැලීමට කැමති අයට උදාහරණ පටිගත කිරීමක් බාගත කළ හැකිය .
අපි ගොනුව බාගත කර ඇතුලේ ඇති දේ බලමු.
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()
ප්රතිඵලය: අපි පසුබිම් ශබ්දයට එරෙහිව පැහැදිලි "ස්පන්දන" දකිමු.
එක් එක් "ස්පන්දනය" සංඥාවක් වන අතර, ඔබ ප්රස්ථාරයේ විභේදනය වැඩි කළහොත් එහි ව්යුහය පැහැදිලිව දැකගත හැකිය.
ඔබට පෙනෙන පරිදි, පින්තූරය ඉහත විස්තරයේ දක්වා ඇති දේට බෙහෙවින් අනුකූල වේ. ඔබට දත්ත සැකසීම ආරම්භ කළ හැකිය.
විකේතනය කිරීම
පළමුව, ඔබ ටිකක් ප්රවාහය ලබා ගත යුතුය. මැන්චෙස්ටර් කේතනය භාවිතයෙන් සංඥාව කේතනය කර ඇත:
nibbles හි මට්ටමේ වෙනස සිට සැබෑ "0" සහ "1" ලබා ගැනීම පහසුය.
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"
සංඥාවේ ව්යුහය පහත පරිදි වේ:
ක්ෂේත්ර වඩාත් විස්තරාත්මකව බලමු.
DF (Downlink Format, 5 bits) - පණිවිඩයේ වර්ගය තීරණය කරයි. වර්ග කිහිපයක් තිබේ:
()
අපි උනන්දු වන්නේ DF17 වර්ගයට පමණි, මන්ද... යානයේ ඛණ්ඩාංක අඩංගු වන්නේ මෙයයි.
ICAO (බිටු 24) - ගුවන් යානයේ ජාත්‍යන්තර අද්විතීය කේතය. ඔබට එහි කේතය මගින් යානය පරීක්ෂා කළ හැකිය (අවාසනාවකට මෙන්, කතුවරයා දත්ත සමුදාය යාවත්කාලීන කිරීම නතර කර ඇත, නමුත් එය තවමත් අදාළ වේ). උදාහරණයක් ලෙස, 3c5ee2 කේතය සඳහා අපට පහත තොරතුරු තිබේ:
සංස්කරණය කරන්න: තුළ ICAO කේතයේ විස්තරය වඩාත් විස්තරාත්මකව දක්වා ඇත; උනන්දුවක් දක්වන අය එය කියවන ලෙස මම නිර්දේශ කරමි.
දත්ත (බිටු 56 හෝ 112) - අපි විකේතනය කරන සත්‍ය දත්ත. පළමු දත්ත බිටු 5 ක්ෂේත්‍රය වේ කේතය ටයිප් කරන්න, ගබඩා කර ඇති දත්තවල උප වර්ගය අඩංගු වේ (DF සමඟ පටලවා නොගත යුතුය). මෙම වර්ගවල තරමක් කිහිපයක් තිබේ:
()
පැකේජ සඳහා උදාහරණ කිහිපයක් බලමු.
ගුවන් යානා හඳුනාගැනීම
ද්විමය ආකාරයෙන් උදාහරණය:
00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000
දත්ත ක්ෂේත්ර:
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
| TC,5 | EC,3 | C1,6 | C2,6 | C3,6 | C4,6 | C5,6 | C6,6 | C7,6 | C8,6 |
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
TC = 00100b = 4, සෑම අක්ෂරයක්ම C1-C8 රේඛාවේ දර්ශකවලට අනුරූප කේත අඩංගු වේ:
#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ#####_##############0123456789######
තන්තුව විකේතනය කිරීමෙන්, ගුවන් යානා කේතය ලබා ගැනීම පහසුය: 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('#', ''))
වාතයේ පිහිටීම
නම සරල නම්, ඛණ්ඩාංක වඩාත් සංකීර්ණ වේ. ඒවා 2, ඉරට්ටේ සහ ඔත්තේ රාමු ආකාරයෙන් සම්ප්රේෂණය වේ. ක්ෂේත්ර කේතය TC = 01011b = 11.
ඉරට්ටේ සහ ඔත්තේ පැකට් සඳහා උදාහරණය:
01011 000 000101110110 00 10111000111001000 10000110101111001
01011 000 000110010000 01 10010011110000110 10000011110001000
ඛණ්ඩාංක ගණනය කිරීම තරමක් උපක්‍රමශීලී සූත්‍රයකට අනුව සිදු වේ:
()
මම GIS විශේෂඥයෙක් නොවේ, ඒ නිසා මම එය කොහෙන්ද දන්නේ නැහැ. කවුද දන්නේ, අදහස් ලියන්න.
උස සරල ලෙස සැලකේ - නිශ්චිත බිටු මත පදනම්ව, එය අඩි 25 හෝ 100 ගුණාකාර ලෙස නිරූපණය කළ හැක.
ගුවන් ප්‍රවේගය
TC=19 සමඟ පැකේජය. මෙහි ඇති සිත්ගන්නා කරුණ නම්, වේගය පොළවට සාපේක්‍ෂව (භූමියේ වේගය) නිවැරදි හෝ ගුවන් යානා සංවේදකයකින් (Airspeed) මනිනු ලබන වාතය විය හැකි වීමයි. විවිධ ක්ෂේත්ර ද සම්ප්රේෂණය වේ:
()
නිගමනය
ඔබට පෙනෙන පරිදි, ADS-B තාක්ෂණය රසවත් සහජීවනයක් බවට පත් වී ඇති අතර, ප්‍රමිතියක් වෘත්තිකයන්ට පමණක් නොව සාමාන්‍ය පරිශීලකයින්ට ද ප්‍රයෝජනවත් වේ. නමුත් ඇත්ත වශයෙන්ම, මේ සඳහා ප්‍රධාන කාර්යභාරයක් ඉටු කරනු ලැබුවේ ඩිජිටල් එස්ඩීආර් ග්‍රාහකවල ලාභදායී තාක්ෂණය මගිනි, එමඟින් උපාංගයට “සතයකට” ගිගාහර්ට්ස් එකකට වඩා වැඩි සංඛ්‍යාත සහිත සංඥා වචනාර්ථයෙන් ලබා ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
සම්මතයේම, ඇත්ත වශයෙන්ම, තවත් බොහෝ දේ ඇත. උනන්දුවක් දක්වන අයට පිටුවේ ඇති PDF බලන්න නැතහොත් දැනටමත් ඉහත සඳහන් කර ඇති එක බලන්න .
ඉහත සියල්ලම බොහෝ දෙනෙකුට ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇතැයි සිතිය නොහැක, නමුත් අවම වශයෙන් එය ක්‍රියාත්මක වන ආකාරය පිළිබඳ සාමාන්‍ය අදහස, මම බලාපොරොත්තු වෙමි.
මාර්ගය වන විට, Python හි සූදානම් කළ විකේතකයක් දැනටමත් පවතී, ඔබට එය අධ්යයනය කළ හැකිය . SDR ග්‍රාහක හිමිකරුවන්ට සූදානම් කළ ADS-B විකේතකයක් එකලස් කර දියත් කළ හැකිය. , මෙය වඩාත් විස්තරාත්මකව සාකච්ඡා කරන ලදී .
ලිපියේ විස්තර කර ඇති විග්‍රහයේ මූල කේතය කප්පාදුවට පහළින් දක්වා ඇත. මෙය නිෂ්පාදනයක් ලෙස පෙනී නොසිටින පරීක්ෂණ උදාහරණයකි, නමුත් සමහර දේවල් එහි ක්‍රියාත්මක වන අතර, ඉහත වාර්තා කර ඇති ගොනුව විග්‍රහ කිරීමට එය භාවිතා කළ හැකිය.
මූලාශ්ර කේතය (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()
යමෙකු උනන්දු වූ බව මම බලාපොරොත්තු වෙමි, ඔබගේ අවධානයට ස්තූතියි.
මූලාශ්රය: www.habr.com