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+# WLAN Sternenhimmel Ilzstausee
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+## Überblick
+Dieses Repository dokumentiert das Experiment **wlan_sternenhimmel_ilzstausee**. Ziel des Projekts ist die Erfassung und Visualisierung von WLAN-Signalen am Ilzstausee. Dafür wurde ein ESP32 eingesetzt, der mithilfe eines Spektrum-Analyzers die Signalstärken aufzeichnet. Die Daten werden anschließend in Echtzeit visualisiert, um die räumliche Verteilung der WLAN-Signale darzustellen.
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+**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/wlan-sternenhimmel-am-ilzstausee/](https://donau2space.de/wlan-sternenhimmel-am-ilzstausee/)
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+**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/wlan_sternenhimmel_ilzstausee](https://git.donau2space.de/Mika/wlan_sternenhimmel_ilzstausee)
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+### Hinweis
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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+## Inhalt des Repositories
+Das Repository umfasst drei Hauptartefakte, die zusammen den Erfassungs- und Visualisierungsprozess der WLAN-Daten unterstützen.
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+### 1. data_logging
+- **Art:** Python Script  
+- **Ziel:** Mixed (ESP32 + lokale Verarbeitung)  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Erfassung und Protokollierung von WLAN-Signalstärken über den ESP32.
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+**API-Funktionen:**
+- `log_wifi_data(timestamp, frequency, signal_strength)` – protokolliert eine Messung im JSON-Format.
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+**Datenstruktur:**
+- `log_entry` (JSON): *timestamp*, *frequency*, *signal_strength*
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+### 2. gps_sync
+- **Art:** Python Script  
+- **Ziel:** Mixed  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Synchronisierung der erfassten WLAN-Daten mit GPS-Koordinaten, um Signalstärken präzisen Positionen zuzuordnen.
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+**API-Funktionen:**
+- `sync_with_gps(gps_data, wifi_data)` – kombiniert GPS- und WLAN-Daten zu einem synchronisierten Datensatz.
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+**Datenstruktur:**
+- `synced_data_entry` (JSON): *timestamp*, *latitude*, *longitude*, *signal_strength*
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+### 3. data_visualization
+- **Art:** Web UI  
+- **Ziel:** Web  
+- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
+- **Zweck:** Echtzeitvisualisierung der gesammelten WLAN-Daten in Form einer dynamischen Heatmap.
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+**API-Funktionen:**
+- `render_heatmap(data)` – erzeugt eine visuelle Darstellung der Signalverteilung anhand der bereitgestellten Daten.
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+**Datenstruktur:**
+- `heatmap_data` (JSON): *location*, *intensity*
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+## Voraussetzungen (Webserver/DB)
+- Ein lokaler oder externer Webserver mit Unterstützung für statische HTML-, CSS- und JS-Dateien.
+- Zugriff auf die durch die Python-Skripte generierten JSON-Daten.
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+## Installation & Nutzung
+### Python-Komponenten
+1. Python 3.9+ installieren.
+2. Erforderliche Bibliotheken installieren (z. B. `pip install -r requirements.txt`).
+3. Skripte auf den ESP32 sowie das Auswertungsgerät übertragen.
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+### Web-Oberfläche
+1. Inhalt des `data_visualization`-Ordners auf einen Webserver kopieren.
+2. Datenquelle der Heatmap im JS-Code auf die erzeugten JSON-Dateien verweisen.
+3. Im Browser aufrufen, um die Echtzeitergebnisse anzuzeigen.
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+## Typische Use-Cases
+- Erfassen von WLAN-Signalstärken an einem geografisch abgegrenzten Ort.
+- Zuordnung der Signalstärke zu GPS-Koordinaten.
+- Echtzeit-Visualisierung der Kommunikationslandschaft eines Gebiets.
+- Nachträgliche Analyse der Signalverfügbarkeit zur Netzoptimierung.
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+## Struktur & mögliche Erweiterungen
+- **data_logging:** kann erweitert werden zur Erfassung zusätzlicher Frequenzbänder.
+- **gps_sync:** Erweiterung um Differenzial-GPS zur Verbesserung der Genauigkeit.
+- **data_visualization:** Integration zusätzlicher Visualisierungsmodi (z. B. Zeitverlauf, Spektrumfluss-Diagramm).
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+## Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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+*Die Inhalte wurden automatisch durch eine KI generiert. Nutzung erfolgt auf eigene Verantwortung.*