多模式无线电解码工具 multimon-ng 使用指南
项目介绍
multimon-ng 是一个高度灵活且强大的数字无线电传输模式解码器,它能够解码多种不同的信号类型,包括但不限于 POCSAG、FLEX、EAS、AFSK 等。作为 multimon 的下一代版本,此工具支持更多的传输格式,并兼容广泛的系统环境,如 Linux、Windows(通过不同构建方式)、macOS 和 FreeBSD。其设计用于通过声卡、GNU Radio 集成、UDP音频流等方式接收并解码数据。
项目快速启动
安装 multimon-ng
在基于Debian的系统上,比如Kali Linux,可以通过以下命令安装:
sudo apt install multimon-ng
若要从源代码编译安装,你可以选择 qmake 或 CMake 工具链。以下是使用 qmake 的示例:
mkdir build && cd build
qmake /path/to/multimon-ng.pro
make
sudo make install
设置自定义安装路径,可以添加 PREFIX 参数:
qmake multimon-ng.pro PREFIX=/usr/local
运行 multimon-ng
基本使用不带文件参数将直接提示帮助信息,但这里的示例展示了一个常见用法:
错误地尝试 --help 会显示未识别该选项,实际应使用命令行参数来指定操作:
# 实际命令应该避免使用--help,因为multimon-ng直接响应输入文件或参数。
# 示例命令,监听特定类型的信号。
rtl_fm -f 149.614M -s 22050 -p -19 | multimon-ng -t raw -a POCSAG512 -a POCSAG1200 -a POCSAG2400 -f alpha -
注意最后使用 - 表示从标准输入读取数据。
应用案例和最佳实践
与RTL-SDR结合使用
利用廉价的RTL-SDR接收器,捕获并解码无线电信号是一个常见的应用场景:
rtl_fm -f 403.6e6 -s 22050 | multimon-ng -t raw -a FMSFSK -a AFSK1200 -
这条命令配置了RTL-SDR接收特定频率的信号,然后通过管道将其传递给multimon-ng进行解码。
标准输入与数据转换
对于已有的.wav文件,使用sox将其转换为raw格式,然后解码:
sox -t wav -r 22050 pocsag录音.wav -esigned-integer -b16 -t raw - | multimon-ng -
典型生态项目
-
GNU Radio: 与GNURadio集成是扩展multimon-ng功能的强大方法,允许用户设计复杂的无线电处理流水线,生成或分析特殊格式的数据流。
-
RTL-SDR: 低成本软件定义无线电硬件,广泛用于配合multimon-ng进行业余无线电监测、应急通信和教育目的。
-
SDR# (Software Defined Radio): 另一款流行的SDR接收器软件,用户可与multimon-ng结合使用,通过虚拟音频电缆等工具传输信号以进行解码。
以上就是关于multimon-ng的基本介绍、快速启动步骤、应用实例以及它在无线电爱好者和专业人员生态系统中的位置概览。通过这些步骤,开发者和无线电通信爱好者可以轻松地开始探索数字无线电信号的世界。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0130
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00