fm_spectrum_walk/artifact.3

Dokumentation des UKW-Spektrum-Scans in urbaner Umgebung (Passau)

Purpose

Erfassung und Charakterisierung von UKW-Signalen im Frequenzbereich 87,5–108 MHz mittels Software Defined Radio (SDR) in urbaner Umgebung.

Problemstellung: In urbanen Räumen überlagern sich viele Reflexions- und Störquellen. Ziel ist die messtechnische Erfassung und Differenzierung von Rausch- und Signalanteilen im UKW-Band.

Ziele:

• Ermittlung urbaner Rauschcharakteristik und Signalverteilung im UKW-Band.
• Vergleich städtischer und offener Messpunkte zur Identifikation multipler Reflexionsquellen.
• Validierung des Geräterausschlags und Noise Floor unter realen Außenbedingungen.

Kontext & Hintergrund

CSV-Datei mit UKW-Messwerten (Signalstärke, Noise Floor, GPS, Zeit, Temperatur, Luftfeuchte).

Gruppierung:

• Standorte (z. B. Medienzentrum, Donauufer)
• Frequenzbänder (87,5–108 MHz)

Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:

• GPS-Koordinaten zur Georeferenzierung
• Zeitmarken zur Synchronisierung der Scanzyklen

Domänenkontext:

• Urbanes HF-Spektrum
• SDR-basierte Frequenzanalyse
• Signalreflexion an metallischen und wasserführenden Oberflächen

Outlier-Definition:

• Methode: Signalabweichung außerhalb ±5 dB des medianen Noise Floor
• Beschreibung: Signale oberhalb der Toleranz gelten als potenzielle HF-Reflexionen oder Senderpeaks.
• Metrik: signal_dB

Motivation:

• Messung elektromagnetischer Aktivität nächtlicher Stadtumgebung
• Beobachtung möglicher Multipath-Effekte
• Vergleich von Messergebnissen an unterschiedlichen Standorten

Methode / Spezifikation

Übersicht:

• SDR-Hardware: RTL-SDR v3, Bias‑T aktiviert.
• Antennenkonfiguration: Horizontaler Dipol (1,2 m).
• Softwarestack: GQRX zur Empfangssteuerung, Python für logbasierte Spektrumsauswertung.
• Messintervall: 87,5–108 MHz in 200 kHz-Schritten.

Algorithmen / Verfahren:

• Automatischer Frequenzscan mit Protokollierung jeder Kanalstufe.
• Berechnung des Noise Floors und Signaldifferenz.
• Plotten gemittelter Signalstärken pro Frequenz (mittels pandas/matplotlib).

Input / Output

Input-Anforderungen

Hardware:

• RTL‑SDR v3 Empfänger
• Laptop (Linux/Windows/macOS)
• Bias‑T Versorgung
• GPS-Modul

Software:

• GQRX
• Python (pandas, matplotlib)

Konfiguration:

• Frequenzbereich: 87,5–108 MHz
• Bandbreite pro Scan: 200 kHz
• Gain manuell eingestellt (empfohlen: moderate AGC-Abschaltung)

Erwartete Rohdaten

Felder pro Run:

• timestamp
• latitude
• longitude
• frequency_MHz
• signal_dB
• noise_dB
• temperature_C
• humidity_percent

Formatbeispiele:

• 2024-03-14T22:59:16Z,48.570,N13.460,87.5,-92,-102,0.9,82

Trace-Daten:

• Format: CSV
• Hinweis: Daten pro Frequenzschritt mit zugehöriger GPS-Position.

Analyse-Ausgaben

Pro Gruppe / pro Governor:

• Mittelwert Signal_dB je Frequenz
• Standardabweichung des Noise Floors
• Signalpeaks oberhalb +10 dB über Grund

Vergleichsausgaben:

• Medienzentrum Passau vs Donaubrücke
  • Δ: ≈ 3–5 dB

Workflow / Nutzung

Analyse-Workflow:

• Bereitstellen der SDR-Hardware und Antenne.
• Durchführen des Scans in 200 kHz-Schritten per Skript.
• Loggen der Daten in CSV.
• Nachbearbeitung: Plotten und Vergleich der Messpunkte.

Trace-Template-Anforderungen

Ziel: Erfassung von Frequenz, Signal, Noise und GPS zur räumlichen Interpretation.

Erforderliche Tags & Metadaten:

• timestamp
• frequency_MHz
• signal_dB
• noise_dB
• lat
• lon

trace-cmd-Setup:

• Verwende GQRX-Logfunktion oder Python-Skript mit rtl_power.
• Definiere Scanbandbreite und Schrittweite konsistent.
• Füge GNSS-Zeitstempel zur Synchronisierung hinzu.

Run-Design für Contributors:

• Messungen an verschiedenen urbanen Positionen.
• Wiederholungen zur Erfassung tageszeitabhängiger Variationen.
• Einhaltung rechtlicher HF-Empfangsbeschränkungen.

Interpretation & erwartete Ergebnisse

Kernbefunde:

• Urbaner Noise Floor stabil bei ca. –100 dB ±2 dB.
• Dominante Signalpeaks bei 93,2 MHz, 99,4 MHz, 104,8 MHz.
• Flächennahe Wasseroberflächen (Donau) erhöhen Signalstärke um 3–5 dB.

Implikationen für Experimente:

• Reflexionsumgebungen können als zusätzliche Senderverstärkung wirken.
• Vertikale Antennenpolarisation könnte Differenzen reduzieren.

Planungsziel:

• Ziel: Verständnis städtischer Signalüberlagerungen.
• Vorgehen:
  • Vergleichende Messung zwischen reflektierenden und offenen Flächen.
  • Statistische Auswertung der Signal-Stärke-Profile.

Limitationen & Fallstricke

Datenbezogene Limitationen:

• Begrenzte Frequenzauflösung durch feste 200 kHz-Schrittweite.
• Kein Spektralmittel über längere Integrationszeiten.

Kausalität & Generalisierbarkeit:

• Daten gelten nur für getestete Lokalität und Zeitfenster.
• Keine kausale Zuordnung zu spezifischen Senderquellen.

Praktische Fallstricke:

• Interferenzen durch Metallkonstruktionen (Geländer).
• Feuchtigkeitseinwirkung auf Kabel und Antennenkontakte.

Nächste Schritte & Erweiterungen

Geplante Experimente:

• Wiederholung bei Morgennebel und DAB-Band III.

Analyseziele:

• Vergleich UKW vs. DAB-Spektren für Reflexionsanalyse.

Regression & Modellierung:

• Modellierung von Signalabfall und Multipath-Verstärkung über Entfernung.

Community-Beiträge:

• Bereitstellung anonymer Frequenz-Spektren zur gemeinsamen Auswertung.
• Dokumentierter Aufbau für Replizierbarkeit durch andere SDR-Nutzer.