再探風雲 – 免費解碼軟件試用記

 

 

前言

仍然是 SDR 系列。

至今各 SDR 文章的反應是不錯的。初步引證了以 SDR 帶出工/課餘時間玩無線電的樂趣的方向是正確的。最高興是有同好提出發問和反饋，証明是用心看過文章。

上年的探空儀文章，所用到的軟件 SondeMonitor 是好，但始終是 21 試用版。過期之後，除非承惠歐羅 25 元，否則只是得個知字，不能繼續相關實驗。

歐羅 25 元 ，對已工作的人來說是說平不平，說貴不貴。但如是同學對此有興趣，這個價錢則是個負擔。

 

Why kg-rs

在搜尋高精度 SDR 手指時，瀏覽日本網站，無意中發現有日本 SDR 愛好者寫了不少 SDR 程式。雖其中一些已廢置不能下載。但還有一些仍可提供。

其中一個是 kg-rs。這是解碼探空儀軟件。既然是 free，我花一兩晚測試無妨。

對比 SondeMonitor，他的優點如下:

• 免費
  
• 介面為近年較流行的暗黑面，相比淺灰的 windows 格式介面較養眼。
  
• 有 eye diagram，可憑之了解訊號質量。
  
• 可觀察 raw 資料，並輸出存檔。
  
• 解碼後的電文可輸出存檔。

 

官網:
http://www2.plala.or.jp/hikokibiyori/soft/

介面是英文。上中格的是一堆日文亂碼。從官網顯示，是日本各地區的頻率表。睇唔到也沒影響。

Cal reset，清除己顯示資料

Cal， 顯示 Calibration Display

Data， Raw Data Frame 資料

Scroll，按下時間軸由上至下，否則時間軸暫停顯示

軟件無需安裝，下載解壓即可。按 –>IN 先進行簡單設定。音頻訊號仍是以 virtual audio cable feed 到 kg-rs，要先 config kg-rs 的訊號源。

 

實戰測試

測試目的除了看軟件是否兼容本地系統，還對比一下新舊 SDR 手指的 performance。

時間，地點請參考前文。

頻率:403MHz

約 7:18pm，頻道監聽手機傳來 packet 聲。為免看倌以為要用貴的 1ppm 才可成事，SDR 手指仍是一向用開的淘寶 SDR 手指，價格約人仔 40-50。

 

留意這些 SDR 手指發熱後會發生偏頻情況，以我為例，訊號是約在 402.9xxMHz 出現。highlight 括住個 peak 即可，平野就是如此，不要鬥氣。

由於想試埋 log file 的實用性，所以在 kg-rs 按下 log。

如設定無誤，開始後左上的 eye diagram 應有顯示，訊號良好的應是 sine wave 交錯顯示。有雜波即訊號不皆或干擾嚴重。如能成功解碼，右上角的 Frame 資料欄會顯示該 packet 的各 sensor 的原始數據。

Tx Freq 會顯示探空儀的設置發射頻率，左邊則列出的探空儀的 serial number。

 

留意，時間軸是和 SDR# 的 waterfall 一樣，由上到下。即過了的 data 不能顯示出來，用者不能看到整個温濕度，氣壓與時間的關係的 full picture，是一敗筆。

這軟件可貴之處是將 packet 內的 raw data 顯示出來。

 

唯直至完稿之時，網上找不到該探空儀 packet format 的詳細資料，不能解讀 (如將 GPS 的 data 轉化為坐標，高度等)。

這是 calibration data 版面，探空儀升空約 40 分鐘後，中間的 Humidity 很固定 0.05%。温度徘徊在 –50c 至 –70c ，大氣壓力則約是 800-1100hpa。

上網詳看温濕度，氣壓與高度關係，就發現問題所在。

網上圖片

-50c 度的情況下，大氣壓力應不會如此高。究意是探空儀型號不同而錯誤解讀，或是本人的錯誤理解。暫歸究是本人這方面的知識不足。

 

R820T2 vs R820T

參看下圖

下方是舊 SDR 手指。上方是新 SDR 手指。下方的線較散，多點。上方的線較連接。從此粗略推斷新手指的靈敏度較好。但不要忘記，探空儀正在高空盤旋，方位，高度也會
影響接收。

 

由於開啟了 log 功能， folder 內會新增數個 subfolder。分別以 CSV 形式記錄了 raw data，和 sensor 資料。

以 Excel 導入 Sensor 的 CSV 檔，即可獲得該次記錄的圖表。由於單位不是已化了為攝氏和大氣壓力 hpa，所以只能是各讀數的相對比較。

後記

免費的就是如此。儘管不能將坐標，高度等資料顯示，但 raw data 記錄已存檔。工科，電腦的同學如找到相關 packet 格式資料，導入 Raw data 即可成為一有趣的 project。

而熱愛氣象的，透過長期觀察 excel 的圖表各 sensor 數字的對比，也可進一步了解決各參數與時間，季節的關係。

Again，Raw data，點樣用，如何用，還看你的創意。