Кодируем и декодируем сообщение для внеземных цивилизаций

от автора

Привет Хабр.

Мотивом для этой статьи, на самом деле, послужил грустный повод. Всемирно известный радиотелескоп обсерватории Аресибо в Пуэрто-Рико разрушился и восстановлению не подлежит. Многие годы это был самый крупный радиотелескоп в мире с полной апертурой (диаметр 304 м, диапазон частот до 10 ГГц), с помощью которого было сделано немало открытий. Здесь на фото из Википедии он в еще рабочем состоянии:

Но текст собственно о другом событии. В 1974 г с этого телескопа было отправлено в космос послание внеземным цивилизациям. Что и как было в нем закодировано, подробности под катом.

Кодирование

Для начала интересно понять, как сообщение передавалось. Как известно, размер сообщения был всего лишь 1679 бит (примерно 210 байт), и передавалось оно на частоте 2.380 МГц с мощностью 450 КВт. Для передачи использовалась частотная модуляция со скоростью 10 бит/с.

Готового радиосообщения в формате WAV мне найти не удалось, но в бинарном виде оно есть, а с помощью Python звук несложно сгенерировать самостоятельно. Желающие послушать, что услышат инопланетяне, могут скачать и запустить нижеприведенный код, который сгенерирует WAV файл. Для большей достоверности в сообщение также добавлен шум.

generate.py

import scipy.io.wavfile as wav import scipy.signal as signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os   message = """0000001010101000000000000101000001010000000100100010001000100              1011001010101010101010100100100000000000000000000000000000000              0000011000000000000000000011010000000000000000000110100000000              0000000000101010000000000000000001111100000000000000000000000              0000000001100001110001100001100010000000000000110010000110100              0110001100001101011111011111011111011111000000000000000000000              0000010000000000000000010000000000000000000000000000100000000              0000000001111110000000000000111110000000000000000000000011000              0110000111000110001000000010000000001000011010000110001110011              0101111101111101111101111100000000000000000000000000100000011              0000000001000000000001100000000000000010000011000000000011111              1000001100000011111000000000011000000000000010000000010000000              0100000100000011000000010000000110000110000001000000000011000              1000011000000000000000110011000000000000011000100001100000000              0110000110000001000000010000001000000001000001000000011000000              0010001000000001100000000100010000000001000000010000010000000              1000000010000000100000000000011000000000110000000011000000000              1000111010110000000000010000000100000000000000100000111110000              0000000010000101110100101101100000010011100100111111101110000              1110000011011100000000010100000111011001000000101000001111110              0100000010100000110000001000001101100000000000000000000000000              0000000001110000010000000000000011101010001010101010100111000              0000001010101000000000000000010100000000000000111110000000000              0000001111111110000000000001110000000111000000000110000000000              0110000000110100000000010110000011001100000001100110000100010              1000001010001000010001001000100100010000000010001010001000000              0000001000010000100000000000010000000001000000000000001001010              00000000001111001111101001111000"""  def fftnoise(f):     f = np.array(f, dtype='complex')     n_p = (len(f) - 1) // 2     phases = np.random.rand(n_p) * 2 * np.pi     phases = np.cos(phases) + 1j * np.sin(phases)     f[1:n_p+1] *= phases     f[-1:-1-n_p:-1] = np.conj(f[1:n_p+1])     return np.fft.ifft(f).real  def band_limited_noise(min_freq, max_freq, samples, samplerate=1):     freqs = np.abs(np.fft.fftfreq(samples, 1/samplerate))     f = np.zeros(samples)     idx = np.where(np.logical_and(freqs>=min_freq, freqs<=max_freq))[0]     f[idx] = 1     return fftnoise(f)   message = ''.join(i for i in message if i.isdigit()) print("Original message:") print(message) print()  # Generate message fs = 11025 f1, f2 = 3000, 4000 t_sym = 0.1 data = np.zeros(int(fs * t_sym * len(message))) for p in range(len(message)):     samples = np.linspace(0, t_sym, int(fs * t_sym), endpoint=False)     freq = f2 if message[p] == '1' else f1     data[int(fs * t_sym)*p:int(fs * t_sym)*(p + 1)] = 10000*(0.25*np.sin(2 * np.pi * freq * samples) + band_limited_noise(50, 5000, len(samples), fs))  wav.write('arecibo.wav', fs, np.int16(data)) print("WAV file saved")

Для удобства прослушивания я увеличил разнос частот до 1 КГц, в оригинальном сообщении он был лишь 10 Гц. К сожалению, habr не позволяет приаттачивать звуковые файлы, желающие могут либо сгенерировать файл самостоятельно, либо использовать временную ссылку.

Да кстати, отправлено сообщение было в 1974 году. Вот туда:

Красивое звездное скопление M13 в созвездии Геркулеса, хорошо известное всем любителям астрономии, и доступное для наблюдений даже в небольшие телескопы. Скопление находится в 22 тыс световых лет, так что идти сообщение будет еще долго…

С кодированием мы разобрались, теперь представим, что мы приняли подобное сообщение — посмотрим как его можно декодировать.

Декодирование

Принцип частотной модуляции сам по себе прост — нулю и единице соответствуют разные частоты. На спектре это выглядит примерно так:

Существуют разные способы декодирования FSK, в качестве самого простого метода просто отфильтруем одну из частот:

fs, data = wav.read('arecibo.wav')  def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):     nyq = 0.5 * fs     low = lowcut / nyq     high = highcut / nyq     b, a = signal.butter(order, [low, high], btype='band')     return b, a  def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):     b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)     y = signal.lfilter(b, a, data)     return y  f1, f2 = 3000, 4000 data_f2 = butter_bandpass_filter(data, f2 - 200, f2 + 200, fs, order=3)  plt.plot(data) plt.plot(data_f2) plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Amplitude") plt.title("Signal") plt.show() 

Результат нас вполне устраивает:

Разумеется, сигнал прошедший 21 тыс лет в космосе, скорее всего будет немного ослаблен, но для простоты будем считать что у инопланетян хорошие и не китайские радиоприемники…

Из картинки легко можно определить ширину одного бита. Нам нужно вывести биты в виде изображения. Т.к. послание отправлялось внеземной цивилизации — тем кто, по определению, не знает «земных» систем кодирования — передать растровую картинку было единственным логичным решением. В созвездии Геркулеса скорее всего не знают что такое ASCII или упаси бог, Unicode, но вывести растр на экран скорее всего, можно в любой точке Галактики. По крайней мере, цивилизация способная принять цифровой сигнал, скорее всего имеет и какое-то подобие монитора для его отображения.

Мы не знаем размера картинки, зато знаем размер одного бита и знаем размер всего сообщения. Можно просто перебрать все возможные варианты, благо их не так уж много:

ss = 1102  # Width of one symbol in samples for iw in range(12*ss, 25*ss, ss):     w, h = iw, 80     image = Image.new('RGB', (w, h))      px, py = 0, 0     for p in range(data_f2.shape[0]):         image.putpixel((px, py), (0, int(data_f2[p]//32), 0))         px += 1         if px >= w:             px = 0             py += 1             if py >= h:                 break      image = image.resize((w//10, 100*h))     image.save("1/image-%d.png" % iw)

Для наглядности картинку пришлось растянуть, ибо 23 пиксела ширины по сегодняшним меркам это мягко говоря, маловато. Конечный результат вполне виден:

Окончательный вариант:

В картинке закодировано много всего (условно конечно), например вертикальная прямая из двух пикселов над головой человека — это спираль ДНК (ведь очевидно же, разве нет?). Расшифровку остальных пиктограмм можно посмотреть в Википедии.

Заключение

Как можно видеть, в 210 байт можно закодировать довольно много информации. Вообще, сама по себе задача отправки сигнала в дальний космос является далеко не простой, т.к. можно надеяться лишь на самые простые методы модуляции. Дойдет ли сообщение до адресата? Разумеется, скорее всего, вряд ли. Я не знаю, оценивали ли при отправке энергетику такой «линии связи» и примерную чувствительность приемника, нужную чтобы получить сигнал. Да это на самом деле, не так и важно — если подобные акции вдохновят кого-либо на изучение космоса, значит это было не зря. Ну а точный ответ мы сможем получить через 42 тыс лет, и я постараюсь обновить текст по мере поступления новых данных 😉

ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/post/530882/


Комментарии

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *