Управляем Gqrx при помощи Python
Gqrx имеет интересную фичу – управлять программой можно по TCP при помощи незамысловатого протокола. Помимо прочего, это позволяет интегрировать Gqrx с Gpredict для компенсации эффекта Допплера. Я давно хотел поиграться с этой возможностью, только не мог придумать правдоподобную задачу. Идею подкинул Kevin Loughin, KB9RLW в своем видео Network sockets and remote control of GQRX SDR with telnet and python.
Первым делом был сделан простенький клиент к Gqrx:
import telnetlib
class GqrxClient:
def __init__(self, host, port):
"""Creates a new GqrxClient"""
self.tn = telnetlib.Telnet(host, port)
def _write_line(self, line):
self.tn.write((line+'\r\n').encode('ascii'))
def _read_line(self):
return self.tn.read_some().decode('ascii')
def _get_rprt(self):
resp = self._read_line()
(rprt, code) = resp.split()
if rprt != "RPRT":
raise Exception("Unexpected response: "+resp)
return int(code)
def get_frequency(self):
"""Returns current frequency in Hz"""
self._write_line("f")
freq = self._read_line()
return int(freq)
def set_frequency(self, freq):
"""Sets current frequency to `freq` Hz"""
self._write_line("F "+str(freq))
return self._get_rprt()
def get_mode(self):
"""Returns current (mode, width) pair"""
self._write_line("m")
resp = self._read_line()
(mode, width) = resp.split()
return (mode, int(width))
def set_mode(self, mode, width):
"""Sets mode (AM, FM, ...) and width"""
self._write_line("M "+mode+" "+str(width))
return self._get_rprt()
def get_signal_strength(self):
"""Returns signal strength in dBFS"""
self._write_line("l")
strength = self._read_line()
return float(strength)
Более подробное описание протокола можно найти здесь.
Далее была написана мониторилка уровня сигнала от разных КВ-радиостанций:
#!/usr/bin/python3 -u
from GqrxClient import GqrxClient
from datetime import datetime
import argparse
import time
import sys
scan = [
('wwv_2.5Mhz', 2500000, 'AM', 4000),
('wwv_5Mhz', 5000000, 'AM', 4000),
('wwv_10Mhz', 10000000, 'AM', 4000),
('wwv_15Mhz', 15000000, 'AM', 4000),
('wwv_20Mhz', 20000000, 'AM', 4000),
('rwm_4996', 4996000, 'AM', 4000),
('rwm_9996', 9996000, 'AM', 4000),
('rwm_14996', 14996000, 'AM', 4000),
('chu_3330', 3330000, 'USB', 2250),
('chu_7850', 7850000, 'USB', 2250),
('chu_14670', 14670000, 'USB', 2250),
('buzzer', 4625000, 'USB', 2500),
('sqwheel_night', 3828000, 'USB', 2500),
('sqwheel_day', 5473000, 'USB', 2500),
('pip_night', 3756000, 'USB', 2500),
('pip_day', 5448000, 'USB', 2500),
]
parser = argparse.ArgumentParser(
description='Monitor HF stations and record signal level'
)
parser.add_argument(
'-p', '--port', metavar='N', type=int, default=7356,
help='gqrx port')
parser.add_argument(
'--host', metavar='H', type=str, default='127.0.0.1',
help='gqrx host')
parser.add_argument(
'-s', '--sleep', metavar='S', type=int, default=300,
help='sleep time before scans in seconds')
args = parser.parse_args()
client = GqrxClient(args.host, args.port)
print("Connected.", file=sys.stderr)
while True:
print("Scanning frequencies...", file=sys.stderr)
tstamp = datetime.utcnow().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%SZ")
for (name, freq, mode, width) in scan:
client.set_mode(mode, width)
client.set_frequency(freq)
levels = []
for i in range(0, 50):
levels += [ str(client.get_signal_strength()) ]
time.sleep(.1)
print("{};{};{}".format(tstamp, name, ";".join(levels)))
print("Sleeping {} seconds".format(args.sleep), file=sys.stderr)
time.sleep(args.sleep)
Номерные радиостанции нам уже знакомы. WWV и CHU – это радиостанции точного времени, расположенные недалеко от Форт-Коллинс, США и Оттавы, Канада. WWV и CHU широчайше известны среди радиолюбителей Северной Америки. В России сигналы от этих радиостанция бывают слышны не всегда. Зато у нас превосходно слышна RWM. Это радиостанция эталонного времени, расположенная в Москве.
Идея была в том, чтобы понаблюдать за уровнем сигнала от этих радиостанций в течение суток, а затем построить графики в Matplotlib. В итоге получилось довольно красиво.
Так, например, выглядят графики «скрипучего колеса»:
На графике видно, что переключение радиостанции на дневную частоту было произведено около 05:00 UTC, а обратно на ночную – около 18:00 UTC. Время переключения соответствует приведенному на сайте priyom.org. По графику также можно сделать выводы о том, как менялось прохождение в течение дня.
График WWV вышел таким:
Видим, что максимальный уровен сигнала наблюдался около 10:00 UTC на частоте 15 МГц. Меня такой поворот ничуть не удивляет. Действительно, работая на 20 метрах в телеграфе на общий вызов где-то с 10:00 до 12:00 UTC, мне нередко удавалось провести QSO с Северной Америкой.
Полный код скрипта, строящего графики:
#!/usr/bin/env python3
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import argparse
import csv
import re
parser = argparse.ArgumentParser(description='Plot dBFS vs time')
parser.add_argument(
'-i', '--input', metavar='IF', type=str, required=True,
help='input file')
parser.add_argument(
'-o', '--output', metavar='OF', type=str, required=True,
help='output file')
parser.add_argument(
'-s', '--stations', metavar='S', type=str, required=True,
help='comma separated list of station names')
args = parser.parse_args()
stations = args.stations.split(",")
hours = []
values = {}
with open(args.input, newline = '') as f:
for row in csv.reader(f, delimiter = ';', quotechar = '"'):
m = re.search("[\d-]{10} (\d{2}):", row[0])
h = m.group(1)
name = row[1]
vals = [float(x) for x in row[2:]]
new_val = round(max(vals))
if name not in stations:
continue
if name not in values:
values[name] = []
if hours == [] or hours[-1] != h:
hours += [h]
if len(values[name]) < len(hours):
# make a new list of values for a given hour
values[name] += [[ new_val ]]
else:
# append to the list of values for a given hour
values[name][-1] += [ new_val ]
dpi = 80
fig = plt.figure(dpi = dpi, figsize = (512 / dpi, 384 / dpi) )
mpl.rcParams.update({'font.size': 10})
plt.xlabel('UTC Time')
plt.ylabel('dBFS')
ax = plt.axes()
ax.yaxis.grid(True)
for name in values.keys():
vals = [ min(x) for x in values[name] ]
plt.plot(hours, vals, linestyle = 'solid', label = name)
plt.legend(loc='upper left', frameon = False)
fig.savefig(args.output)
Зачем все это может быть нужно? Допустим, меня интересует день, время и частота, оптимальные для приема какой-то конкретной радиостанции, например, Kyodo News. Я могу понаблюдать за ее частотами при помощи приведенных скриптов. Теперь мне известно, как проходила радиостанция в заданный день. С хорошей степенью уверенности можно утверждать, что условия прохождения будут похожими через 27 дней. В двух словах, эффект связан с периодом обращения Солнца вокруг своей оси при наблюдении с Земли. Этот момент более подробно описан в соответствующей литературе. Список книг, посвященных прохождению, ранее приводился в заметке Прогнозируем прохождение на КВ с помощью VOACAP.