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# Satellite Laser Echo Experiment
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## Überblick
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Das Projekt **satellite_laser_echo_experiment** untersucht die Messung von Laserreflexionen von Satelliten und deren anschließende Datenanalyse. Ziel ist die Entwicklung und praktische Erprobung eines Workflows bestehend aus Datenerfassung, Export, Analyse und Visualisierung.
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[👉 Artikel über das Experiment](https://donau2space.de/laserreflexion-ueber-passau-ein-naechtliches-satellitenexperiment/)
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Git Repository: [https://git.donau2space.de/Mika/satellite_laser_echo_experiment](https://git.donau2space.de/Mika/satellite_laser_echo_experiment)
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### Hinweis
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.
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Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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Das Repository enthält folgende Artefakte:
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### 1. laser_tracking_cli_tool
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- **Art**: linux_cli_tool
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- **Ziel**: Linux Userspace
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- **Sprache**: C
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- **Zweck**: Steuerung des Lasersystems und Echtzeit-Tracking von Satelliten.
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- **API-Funktionen**:
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- `start_tracking(target_satellite, elevation_angle)` – Startet das Tracking eines bestimmten Satelliten.
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- `get_status()` – Liefert den aktuellen Status des Trackings (Struktur `tracking_status` mit Feldern `active`, `last_update`, `deviation`).
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### 2. laser_echo_analysis
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- **Art**: python_script
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- **Ziel**: Datenanalyse und Visualisierung
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- **Sprache**: Python
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- **Zweck**: Analyse der gesammelten Messdaten, Berechnung statistischer Kennwerte und Visualisierung der Ergebnisse.
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- **API-Funktionen**:
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- `analyze_data(data)` – Führt eine Analyse der Messdaten durch und gibt `analysis_results` zurück.
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- `visualize_results(analysis_results)` – Visualisiert die Ergebnisse.
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- **Datenstrukturen**:
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- `analysis_results` – JSON mit Feldern `peak`, `average_noise`, `signal_to_noise_ratio`.
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### 3. laser_data_export
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- **Art**: csv_dataset
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- **Ziel**: Datenaustausch
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- **Sprache**: CSV
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- **Zweck**: Speicherung und Export der Messdaten zur externen Weiterverarbeitung.
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- **API-Funktionen**:
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- `export_to_csv(data, filename)` – Exportiert Messdaten in ein CSV-Format.
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- **Datenstrukturen**:
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- `measurement_data` – Tabelle mit Feldern `timestamp`, `pixel_value`, `time_offset`.
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## Build & Installation
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### Voraussetzungen
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- Linux-basierte Umgebung mit GCC und Make
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- Optional: Python 3.8+ für Analyse und Visualisierung
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- Git-Zugang zum Repository
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### Schritte
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1. Repository klonen:
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```bash
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git clone https://git.donau2space.de/Mika/satellite_laser_echo_experiment.git
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cd satellite_laser_echo_experiment
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```
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2. Build des CLI-Tools:
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```bash
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cd laser_tracking_cli_tool
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make
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```
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3. Python-Umgebung vorbereiten:
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### Beispielaufrufe
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Starten des Satellitentrackings:
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```bash
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./laser_tracking_cli_tool --target "STARLINK-3015" --elevation 47.5
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```
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Analyse und Visualisierung der Daten:
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```bash
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python laser_echo_analysis.py data/measurements.csv
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```
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## Typische Use-Cases
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- Durchführung einer Laserreflexionsmessung mit Satelliten-Tracking
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- Export und Speicherung von Rohdaten im CSV-Format
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- Analyse der Signalqualität über `analyze_data()`
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- Visualisierung der Ergebnisse mittels Python-Skript
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- Validierung der Messergebnisse durch Vergleich mehrerer Erfassungszyklen
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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Das Projekt ist modular aufgebaut:
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- **CLI-Komponente (C)** – Steuerung und Datenerfassung
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- **Python-Komponente** – Analyse und Visualisierung
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- **CSV-Datenausgabe** – Austauschformat für externe Analysesoftware
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Erweiterungsmöglichkeiten:
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- Einbindung weiterer Analysefunktionen (FFT, Rauschfilter)
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- Integration zusätzlicher Sensorkomponenten
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- Automatisierte Datenuploads an wissenschaftliche Datenbanken
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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© Mika Code Lab / Donau2Space Projektgruppe
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