Vous seriez pardonné de penser que la réception de transmissions de données à partir de satellites en orbite nécessite une gamme complexe de matériel et de logiciels, car cela a été le cas pendant longtemps. Ces jours-ci, nous bénéficions de radios définies par logiciel (SDR) bon marché qui permettent à nos ordinateurs de se régler facilement sur des fréquences arbitraires. Mais qu’en est-il du côté logiciel des choses? Comme [Dmitrii Eliuseev] montre, décoder les données que les satellites diffusent vers la Terre est probablement beaucoup plus facile que vous ne le pensez.

Eh bien, au moins dans ce cas. Les données [Dmitrii] est ensuite diffusé à partir d’une flotte relativement ancienne de satellites exploités par la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Ces oiseaux (NOAA-15, NOAA-18 et NOAA-19) sont quelque peu uniques en ce qu’ils volent assez bas et utilisent un simple signal analogique transmis à 137 MHz. Cela en fait des cibles particulièrement intéressantes pour les amateurs qui ne font que plonger leurs orteils dans le monde de la réception satellite.

[Dmitrii] ne passe pas beaucoup de temps à parler du matériel dans cet article, seulement pour dire qu’il utilise un SDRPlay avec ce qu’il décrit comme une antenne médiocre. Il fournit un lien pour obtenir des informations sur la construction d’une antenne plus appropriée, mais le signal est suffisamment puissant pour qu’un vieil ensemble d ‘«oreilles de lapin» suffise à la rigueur. À partir de là, il explique comment vous pouvez prédire le moment où l’un des oiseaux de la NOAA passera au-dessus de votre tête et explique comment configurer votre logiciel SDR pour capturer le signal résultant. À partir de là, il s’agit d’un guide étape par étape sur la façon de donner un sens au fichier WAV enregistré.

Avec l’aide du scipy bibliothèque, il est étonnamment facile de charger le fichier WAV et de générer des visualisations du signal à l’intérieur. Comme il est analogique, il suffit d’un peu plus de travail avec la bibliothèque d’imagerie Python (PIL) pour le convertir en image 2D. [Dmitrii] note que l’utilisation du putpixel function n’est pas le moyen le plus efficace de le faire, et donne quelques conseils sur la façon dont vous pourriez accélérer considérablement le processus, mais pour les besoins de la démonstration, cela rend le code plus facile à comprendre.

Bien sûr, il existe déjà des progiciels matures qui décoderont ces données pour vous. Mais il y a quelque chose à dire pour le faire vous-même, d’autant plus que ces satellites NOAA ne seront pas là pour toujours. Les nouveaux satellites qui les remplaceront utiliseront certainement un protocole plus complexe, de sorte que l’horloge tourne si vous voulez vous essayer à cet exercice de programmation unique.


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