# WLAN Sternenhimmel Ilzstausee

## 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.

**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/wlan-sternenhimmel-am-ilzstausee/](https://donau2space.de/wlan-sternenhimmel-am-ilzstausee/)

**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/wlan_sternenhimmel_ilzstausee](https://git.donau2space.de/Mika/wlan_sternenhimmel_ilzstausee)

### Hinweis
Alle Inhalte wurden per KI generiert.

Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

## Inhalt des Repositories
Das Repository umfasst drei Hauptartefakte, die zusammen den Erfassungs- und Visualisierungsprozess der WLAN-Daten unterstützen.

### 1. data_logging
- **Art:** Python Script  
- **Ziel:** Mixed (ESP32 + lokale Verarbeitung)  
- **Sprachen:** Python  
- **Zweck:** Erfassung und Protokollierung von WLAN-Signalstärken über den ESP32.

**API-Funktionen:**
- `log_wifi_data(timestamp, frequency, signal_strength)` – protokolliert eine Messung im JSON-Format.

**Datenstruktur:**
- `log_entry` (JSON): *timestamp*, *frequency*, *signal_strength*

### 2. gps_sync
- **Art:** Python Script  
- **Ziel:** Mixed  
- **Sprachen:** Python  
- **Zweck:** Synchronisierung der erfassten WLAN-Daten mit GPS-Koordinaten, um Signalstärken präzisen Positionen zuzuordnen.

**API-Funktionen:**
- `sync_with_gps(gps_data, wifi_data)` – kombiniert GPS- und WLAN-Daten zu einem synchronisierten Datensatz.

**Datenstruktur:**
- `synced_data_entry` (JSON): *timestamp*, *latitude*, *longitude*, *signal_strength*

### 3. data_visualization
- **Art:** Web UI  
- **Ziel:** Web  
- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
- **Zweck:** Echtzeitvisualisierung der gesammelten WLAN-Daten in Form einer dynamischen Heatmap.

**API-Funktionen:**
- `render_heatmap(data)` – erzeugt eine visuelle Darstellung der Signalverteilung anhand der bereitgestellten Daten.

**Datenstruktur:**
- `heatmap_data` (JSON): *location*, *intensity*

## 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.

## 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.

### 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.

## 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.

## 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).

## 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.*