你好，Habr。可能每個在飛機上迎接或送別親戚或朋友的人都使用過免費服務 Flightradar24。這是一種非常方便的即時追蹤飛機位置的方法。
В 描述了這種線上服務的運作原理。現在我們將進一步了解從飛機到接收站傳輸和接收了哪些數據，並使用 Python 自行解碼。
故事
顯然，飛機的數據不會傳輸給用戶在智慧型手機上查看。該系統名為 ADS-B（廣播式自動相關監視），用於自動向控制中心傳輸有關飛機的資訊－其識別碼、座標、方向、速度、高度和其他資料都會被傳輸。此前，在這種系統出現之前，控制員只能看到雷達上的一個點。當飛機數量過多時，這種方法就不夠了。
從技術上講，ADS-B 由飛機上的發射器組成，該發射器以 1090 MHz 的相當高的頻率定期發送訊息包（還有其他模式，但我們對它們不太感興趣，因為僅在此處傳輸座標）。當然，除了發射器之外，機場某處還設有接收器，但對於我們作為用戶來說，我們感興趣的是我們自己的接收器。
順便一提，作為對比，首款此類系統 Airnav Radarbox 是為普通用戶設計的，於 2007 年問世，售價約為 900 美元。 250$ 網路服務訂閱費用按年收取。
您可以在論壇上閱讀第一批俄羅斯車主的評論 。現在 RTL-SDR 接收器已經廣泛普及，類似的設備只需 30 美元即可組裝，有關此設備的更多詳細資訊請參見 。讓我們繼續討論協議本身——看看它是如何運作的。
接收訊號
首先，需要記錄訊號。整個訊號只有 120 微秒長，因此為了輕鬆解析其組成部分，需要使用取樣頻率至少為 5 MHz 的 SDR 接收器。
錄音後，我們得到一個取樣頻率為5000000次/秒的WAV檔； 30秒的此類錄音「重量」約為500 MB。當然，用媒體播放器收聽它是沒用的——檔案不包含聲音，而是直接數位化的無線電訊號——這就是軟體定義無線電的工作原理。
我們將使用 Python 打開並處理該檔案。想要自己嘗試的人可以下載範本錄音 .
讓我們下載該文件並查看裡面有什麼。
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：我們在背景噪音中看到了清晰的「脈衝」。
每個「脈衝」都是一個訊號，如果增加圖表的分辨率，其結構就清晰可見。
如您所見，圖片與上面的描述非常一致。您可以開始處理資料。
解碼
首先，您需要取得位元流。訊號本身採用曼徹斯特編碼進行編碼：
從半位元組的電平差異很容易獲得真正的“0”和“1”。
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"
訊號本身的結構如下：
讓我們更詳細地看一下這些欄位。
DF （下行鏈路格式，5 位元）- 定義訊息類型。有以下幾種類型：
()
我們只對 DF17 類型感興趣，因為它包含飛機的座標。
國際民航組織 （24 位元）- 國際唯一飛機代碼。您可以透過飛機代碼檢查飛機 （不幸的是，作者停止更新資料庫，但它仍然具有相關性）。例如，對於代碼 3c5ee2，我們有以下資訊：
編輯：在 對於ICAO代碼的描述比較詳細，建議有興趣的可以看一下。
數據 （56 或 112 位元）- 我們將解碼的實際資料。資料的前5位元是字段 類型代碼，包含儲存資料的子類型（不要與 DF 混淆）。這些類型有很多：
()
讓我們來看一些包的例子。
飛機識別
二進位形式的範例：
00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000
資料欄位：
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
| TC,5 | EC,3 | C1,6 | C2,6 | C3,6 | C4,6 | C5,6 | C6,6 | C7,6 | C8,6 |
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
TC = 00100b = 4，每個字元 C1-C8 包含與字串中的索引相對應的代碼：
#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ####_#################0123456789######
透過解碼字串，很容易獲得飛機代碼：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('#', ''))
空中位置
如果名稱簡單，那麼座標就比較複雜。它們以 2x、偶數和奇數幀的形式傳輸。字段代碼 TC = 01011b = 11。
偶數和奇數資料包的範例：
01011 000 000101110110 00 10111000111001000 10000110101111001
01011 000 000110010000 01 10010011110000110 10000011110001000
座標本身的計算是根據一個相當複雜的公式進行的：
()
我不是 GIS 專家，所以我不知道它來自哪裡。如果有人知道，請在評論中寫下。
高度計算更簡單 - 根據具體位，它可以表示為 25 或 100 英尺的倍數。
空中速度
TC=19 的軟體包。這裡有趣的是，速度可以是精確的，相對於地面（地速），也可以是空速，由飛機感測器測量（空速）。也傳遞了許多不同的字段：
()
結論
如您所見，ADS-B 技術已成為一種有趣的共生體，任何標準不僅對專業人士有用，而且對普通用戶也有用。當然，這其中的關鍵作用在於數位 SDR 接收器技術成本的降低，這使得設備能夠以「幾分錢」的價格接收頻率高於千兆赫的訊號。
當然，標準本身還有更多內容。有興趣的可以查看頁面上的 PDF 或訪問上面已經提到的 .
很多人可能不會發現上面寫的所有內容都有用，但我希望至少它的工作原理的整體思路能夠保留下來。
順便說一下，Python 中已經有一個現成的解碼器，你可以研究一下 。 SDR 接收器的擁有者可以組裝並啟動現成的 ADS-B 解碼器 ，有關此內容的更多詳細資訊請參見 .
文章中描述的解析器的原始程式碼如下。這是一個測試範例，不用於生產，但其中有些功能可以運行，您可以使用它來解析上面寫的檔案。
原始碼（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()
我希望有人覺得它很有趣，感謝您的關注。
來源： www.habr.com
