Наверное каждый, кто хоть раз встречал или провожал родственников или друзей на самолет, пользовался бесплатным сервисом Flightradar24. Это весьма удобный способ отслеживания положения самолета в реальном времени.
В первой части был описан принцип работы такого онлайн-сервиса. Сейчас мы пойдем дальше, и выясним, какие данные передаются и принимаются от воздушного судна к приемной станции, и декодируем их самостоятельно с помощью Python.
История
Очевидно, что данные о самолетах передаются не для того, чтобы пользователи видели их на своих смартфонах. Система называется ADS–B (Automatic dependent surveillance—broadcast), и служит для автоматической передачи информации о воздушном судне в диспетчерский центр — передаются его идентификатор, координаты, направление, скорость, высота и прочие данные. Ранее, до появления таких систем, диспетчер мог видеть лишь точку на радаре. Этого стало недостаточно, когда самолетов стало слишком много.
Технически, ADS-B состоит из передатчика на воздушном судне, который периодически посылает пакеты с информацией на достаточно высокой частоте 1090 МГц (есть и другие режимы, но нам они не так интересены, т.к. координаты передаются только здесь). Разумеется, кроме передатчика, есть и приемник где-то в аэропорту, но для нас, как для пользователей, интересен приемник наш собственный.
Кстати, для сравнения, первая такая система, Airnav Radarbox, расчитанная на обычных пользователей, появилась в 2007 году, и стоила около 900$, еще около 250$ в год стоила подписка на сетевые сервисы.
Отзывы тех первых российских владельцев можно почитать на форуме radioscanner. Сейчас, когда массово стали доступны RTL-SDR приемники, аналогичный девайс можно собрать за 30$, подробнее об этом было в первой части. Мы же перейдем собственно, к протоколу — посмотрим как это работает.
Прием сигналов
Для начала, сигнал нужно записать. Весь сигнал имеет длительность всего лишь 120 микросекунд, поэтому чтобы комфортно разобрать его компоненты, желателен SDR-приемник с частотой дискретизации не менее 5МГц.
После записи мы получаем WAV-файл с частотой дискретизации 5000000 семплов/сек, 30 секунд такой записи «весят» около 500Мб. Слушать её медиаплеером разумеется, бесполезно — файл содержит не звук, а непосредственно оцифрованный радиосигнал — именно так работает Software Defined Radio.
Открывать и обрабатывать файл мы будем с помощью Python. Желающие поэкспериментировать самостоятельно, могут скачать пример записи по ссылке.
Загрузим файл, и посмотрим что внутри.
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()
Результат: мы видим явные «импульсы» на фоне шума.
Каждый «импульс» — это и есть сигнал, структуру которого хорошо видно, если увеличить разрешение на графике.
Как можно видеть, картинка вполне соответствует тому, что приведено в описании выше. Можно приступать к обработке данных.
Декодирование
Для начала, нужно получить битовый поток. Сам сигнал закодирован с помощью manchester encoding:
Из разницы уровней в полубайтах легко получить реальные «0» и «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"
Структура самого сигнала имеет следующий вид:
Рассмотрим поля более подробно.
DF (Downlink Format, 5 бит) — определяет тип сообщения. Их несколько типов:
Нас интересует только тип DF17, т.к. именно он содержит координаты воздушного судна.
ICAO (24 бита) — международный уникальный код воздушного судна. Проверить самолет по его коду можно на сайте (к сожалению, автор перестал обновлять базу, но она еще актуальна). К примеру, для кода 3c5ee2 имеем следующую информацию:
DATA (56 или 112 бит) — собственно данные, которые мы и будем декодировать. Первые 5 бит данных — поле Type Code, содержащее описание хранящихся данных. Их также довольно много.
Разберем несколько примеров пакетов.
Aircraft identification
Пример в бинарном виде:
00100 011 000101 010111 000111 110111 110001 111000
Поля данных:
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
| TC,5 | EC,3 | C1,6 | C2,6 | C3,6 | C4,6 | C5,6 | C6,6 | C7,6 | C8,6 |
+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+
TC = 00100b = 4, каждый символ C1-C8 содержит коды, соответствующие индексам в строке:
#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ#####_###############0123456789######
Раскодировав строку, несложно получить код самолета: 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('#', ''))
Airborne position
Если с названием все просто, то с координатами посложнее. Они передаются в виде 2х, четных и нечетных фреймов. Код поля TC = 01011b = 11.
Пример четного и нечетного пакетов:
01011 000 000101110110 00 10111000111001000 10000110101111001
01011 000 000110010000 01 10010011110000110 10000011110001000
Само вычисление координат происходит по достаточно хитрой формуле:
(источник)
Я не специалист по ГИС, так что откуда оно выводится, не знаю. Кто в курсе, напишите в комментариях.
Высота считается проще — в зависимости от определенного бита, она может представляться либо кратной 25, либо 100 футам.
Airborne Velocity
Пакет с TC=19. Интересно тут то, что скорость может быть как точная, относительно земли (Ground Speed), так и воздушная, измеряемая датчиком самолета (Airspeed). Еще передается множество разных полей:
(источник)
Заключение
Как можно видеть, технология ADS-B стала интересным симбиозом, когда какой-либо стандарт пригождается не только профессионалам, но и обычным пользователям. Но разумеется, ключевую роль в этом сыграло удешевление технологии цифровых SDR-приемников, позволяющим на девайсе буквально «за копейки» принимать сигналы с частотой выше гигагерца.
В самом стандарте разумеется, гораздо больше всего. Желающие могут посмотреть PDF на странице ICAO или посетить уже упомянутый выше сайт.
Вряд ли многим пригодится все вышенаписанное, но по крайней мере общая идея того, как это работает, надеюсь, осталась.
Кстати, готовый декодер на Python уже существует, его можно изучить здесь. А владельцы SDR-приемников могут собрать и запустить готовый ADS-B декодер со страницы, подробнее об этом рассказывалось в первой части.
Надеюсь, кому-то было интересно, спасибо за внимание.
Автор: DmitrySpb79
