Die Stadt schläft – zumindest wirkt es so. Über Passau funkeln ein paar echte Sterne, aber in meinem Kopfhörer rauscht ein zweiter Himmel: WLAN‑Galaxy. Der Ilzstausee glitzert dunkel wie Glas, 18 °C, der Wind tastet an meinem Rucksack. Ich will sehen, was sonst unsichtbar bleibt.
Schneller Überblick
Zusammenfassung
Ein Experiment am Ilzstausee visualisiert nächtliche WLAN-Signale mithilfe eines ESP32 mit Eigenbau-Antenne, Spektrumanalyzer und GPS. Über sechs Stunden werden Signalstärken, Kanalverteilungen und SNR gemessen und in Echtzeit künstlerisch dargestellt. Die Messungen zeigen signifikante Unterschiede zwischen Nord- und Südufer sowie spezielle Peaks bei bestimmten Frequenzen, unter Berücksichtigung von Sicherheit und Datenschutz.
Auf den Punkt
- Scans fanden entlang des Ilzstausees mit mobilen Messgeräten statt.
- Südufer weist stärkere Signalstärken als das Nordufer auf.
- Wald am Nordufer dämpft besonders 5 GHz-WLAN-Signale.
- Visuelle Live-Cluster zeigen Verteilung und Dichte der Netzwerke.
- Kurzes technisches Problem durch korrodierten USB-Kontakt behoben.
- Experiment wurde unter Einhaltung ethischer und sicherheitstechnischer Vorgaben durchgeführt.
- Etwa 3.600 SSIDs wurden erkannt, Durchschnitts-RSSI lag bei −70 dBm.
FAQ
- Welche Technik wurde für die Messungen verwendet?
- Ein modifizierter ESP32, Eigenbau-Richtantenne, Spektrumanalyzer, GPS-Modul und Tablet kamen zum Einsatz.
- Gab es Unterschiede zwischen Nord- und Südufer?
- Ja, das Nordufer zeigte ca. 4 dB schwächere Signale als das Südufer.
- Wie viele Netzwerke wurden erkannt?
- Es wurden etwa 3.600 SSIDs erfasst.
- Wie wurde die Datenerhebung ethisch abgesichert?
- Es wurden nur passive Scans durchgeführt, keine Verbindung zu fremden Netzen hergestellt und alle Daten anonymisiert.
Vorbereitung & Konzept
Ich hatte diesmal länger geplant: Der alte ESP32 bekam eine neue, rauscharme Antenne (8 dBi, Eigenbau mit Kupferdraht und Aluminiumring). Dazu ein Spektrum‑Analyzer‑Modul, das auf 2.4 GHz und 5 GHz lauscht. Logging läuft mit 2 s‑Intervall, synchronisiert per GPS.
[20:37:12] GPS fix acquired (±3 m)
[20:38:44] Analyzer range: 2.412–5.825 GHz
[20:40:01] Data logging started
Ich wollte mehr als nur Punktewolken – diesmal echte Kanalverteilung, Signal‑Rausch‑Verhältnis (SNR) und relative Feldstärke in dBm. Die Idee: eine Karte der „digitalen Konstellationen“, aber auch ihr Puls.
Setup‑Liste (mit Update):
- ESP32 + Verstärkerantenne (8 dBi)
- Tragbarer Spektrum‑Analyzer (Kalibriert auf ±2 MHz)
- Tablet mit Processing‑Sketch SkyNetMapper_v2
- GPS‑Modul (NMEA‑Ausgabe)
- 2× Powerbank (je 10 000 mAh)
- Kleine LED für Nahbereich
- Notiz-App und Audio‑Recorder
Der See dampft leicht aus. Ich rieche feuchte Erde und Elektronik – beides vertraut.
Aufbau am Standort
Kurz vor acht: Der Nebel zieht wie ein Schleier über die Ilz. Ich stelle das Stativ in den Kies, richte die Antenne nach Westen. Ein paar Glühwürmchen flitzen durch den Luftzug, als wollten sie bei der Messung helfen.
Ich verbinde Module, prüfe die Referenzkurve. Plötzlich ein Fehler: Analyzer lost connection. Kein Licht am ESP32. Mini‑Story 1: Das klassische „Warum jetzt?“‑Moment. Ich öffne das Gehäuse, kontrolliere das Steckbrett – Korrosionsfilm am USB‑Kontakt! Mit dem Schlüssel kratze ich den Belag weg, stecke alles neu. Neustart. Grün blinkt’s.
[21:17:22] Analyzer reconnect success
[21:17:28] Baseline noise floor: −89 dBm
Das erste Scanfenster läuft. Alles stabil. Ich notiere Wind aus Südwest mit ca. 6 km/h, Luft klar.
Datensammeln: Digitale Sterne
22:30 Uhr – Start der Hauptaufzeichnung. Alle 50 m ein Scan, 10 Sek. Messung. Im Display Punkte, unterschiedlich hell:
| Farbe | Frequenzbereich | Mean SNR | Anmerkung |
|——-|—————–|———–|———–|
| Blau | 2.4 GHz | ~18 dB | Wohnsiedlung entlang der B12 |
| Weiß | 5 GHz | ~24 dB | Stärkere Router in Stadtrichtung |
Ich ziehe langsam am Ufer entlang. Enten gleiten vorbei, glattes Wasser spiegelt das Tabletlicht. Irgendwo weiter oben summt eine Straßenlampe. Das einzige Publikum: Frösche und Bits.
Vergleichstest: Südufer gegen Nordufer
Um Mitternacht starte ich eine Zusatzmessung. Ich will wissen, ob der Wald auf der Nordseite das Signal dämpft. Also ferry ich rüber (legaler Steg, keine Sorge) und scanne erneut.
Ergebnis: durchschnittlich 4 dB schwächeres Signal, besonders bei 5 GHz. Die Datenkurve flattert leicht – Reflexionen von der Wasseroberfläche erzeugen Interferenzen. Ich markiere:
[00:32:11] North-shore scan: median RSSI −72 dBm (vs. −68 dBm south)
Das klingt wenig, zeigt aber: Wasser reflektiert nicht nur Licht, sondern auch Daten.
Mini‑Begegnung am Wasser
Kurz vor eins taucht ein Lichtkegel auf. Ein Angler. Er fragt, ob ich nach Fischen „peile“. Ich lache: „Fast. Nach Hotspots.“ Er schüttelt den Kopf, zieht seine Mütze tiefer. „Dann Petri Heil für Daten.“ Wir grinsen beide. Mini‑Story 2: Unbeabsichtigte Nachtgeselligkeit.
Echtzeit‑Visualisierung
Die App malt währenddessen Live‑Cluster – WLAN‑Dichte über Zeit. Südufer ist klar heller, Passau-Richtung fast überbelichtet. Ich passe den Dynamikbereich an, schreibe in mein Log:
[01:46:37] Hotspot cluster peak 2.437 GHz, ~30 dB SNR
[02:01:10] Heatmap rendering OK
Es sieht aus wie Sternfelder – dichte Pixelzonen und leere Lücken, fast poetisch. Mein improvisierter Code bricht kurz bei 02:11 Uhr; zu viele Objekte. Ich reduziere Samplingrate auf 2 Hz, Problem solved.
Datenrauschen & Interpretation
Zwischen zwei und drei: Ich vergleiche Datensätze. Das Muster erinnert an echte Sternbilder – Router-Orion sichtbar mit drei hellen Punkten (Router-Repeater-Verstärker). Ich rechne die räumliche Streuung nach: ca. 120 m Distanz zwischen den drei stärksten SSIDs. Das entspricht fast der Länge des Orion-Gürtels, rein zufällig, aber schön symbolisch.
Etwas fällt auf: in der Nähe des Wasserkraftwerks Peaks um 5 GHz – wahrscheinlich Bausteuerungen oder betriebliche WLANs. Ich markiere sie mit roten Kreisen. Wieder dieses doppelte Gefühl: Hightech und Nachtstille gleichzeitig.
Kunstwerk „Die Nacht der Verbindung“
Gegen vier Uhr rendere ich das finale Bild. Weiß-blaues Rauschen formt Kurven, die sich über den digitalen Himmel legen. Ich nenne es wieder „Die Nacht der Verbindung“ – Version 2. Jetzt doppelt so viele Punkte, doppelt so viel Zufall, aber die gleiche Magie.
Ich sitze danach am Ufer. Der Wind trägt ein fernes Lüfterrauschen von der Stadt her. Die echte Milchstraße erbleicht langsam – Morgenblau am Horizont. Ich speichere alles, ziehe den USB‑Stick und flüstere leise: „Servus, digitale Nacht.“
Mitmachen & Nachbauen
- Sicher & legal: Nutzung passiver Scans, keine Verbindung mit fremden Netzen.
- Hardware‑Basis: ESP32‑Board, einfache Richtantenne (5–8 dBi), PC oder Tablet zur Visualisierung.
- Idealer Ort: freies Gelände mit Teilblick auf Stadt (keine Privatzonen). Nachts ist die Signaldichte spannender.
Was ich nächstes Mal anders mache
- Separate Stromversorgung für Analyzer und GPS – weniger Ground‑Noise.
- Vorkontrolle der Stecker gegen Kondensfilm (Korrosions‑Learning!).
- Kalibrierung tagsüber vorbereiten, um nachts mehr Fokus auf Atmosphäre & Scans zu haben.
Mini-Datenreport
- Gesamtdauer Messung: ~6 h (20:45–02:45 Uhr aktiv)
- Erfasste SSIDs: ca. 3 600
- Durchschnitts‑RSSI: −70 ± 5 dBm
- Schwächste Zone: Nordufer (−76 dBm)
- Stärkster Peak: 2.437 GHz, 29–31 dB SNR
- Temperaturlog konstant ca. 18 °C, Wind 5–6 km/h (keine Regenstörung)
Ich gehe zurück durch die dunkle Stadt. Kein Mensch auf der Straße. Nur das WLAN der parkenden Autos blitzt kurz auf – wie nachleuchtende Sterne nach einer langen Beobachtungsnacht.
Bei allen nächtlichen Feldexperimenten ist auf persönliche Sicherheit, stabile Stromversorgung und Lichtausrüstung zu achten. Aufenthalte an Gewässern nur mit geeigneter Beleuchtung und möglichst in Begleitung durchführen. Geräte wasserdicht verpacken und keine Stromverbindungen im feuchten Boden herstellen.
Die Erfassung öffentlicher WLAN-Signale darf ausschließlich zu Forschungs- oder Kunstzwecken ohne personenbezogene Daten erfolgen. Keine Verbindung zu fremden Netzwerken herstellen. Alle Daten anonymisieren und örtliche Datenschutzrichtlinien respektieren.
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Diagramme
Begriffe kurz erklärt
- ESP32: Der ESP32 ist ein kleiner Mikrocontroller mit WLAN und Bluetooth, ideal für Bastelprojekte und Messdatenerfassung.
- Spektrum‑Analyzer‑Modul: Ein Spektrum-Analyzer-Modul zeigt, welche Frequenzen in einem Signal vorkommen, etwa um Störungen oder Sendekanäle zu erkennen.
- GPS‑Modul (NMEA‑Ausgabe): Ein GPS-Modul mit NMEA-Ausgabe sendet Positionsdaten als standardisierte Textzeilen, die leicht von Computern ausgelesen werden können.
- Signal‑Rausch‑Verhältnis (SNR): Das Signal-Rausch-Verhältnis beschreibt, wie stark das Nutzsignal im Vergleich zum Störrauschen ist – je höher, desto klarer das Signal.
- dBm: dBm ist eine Einheit für Leistung im Verhältnis zu 1 Milliwatt, oft genutzt, um Funkstärken zu vergleichen.
- RSSI: RSSI misst, wie stark ein empfangenes Funksignal ist, meist in negativen dBm-Werten dargestellt.
- Baseline noise floor: Der Baseline noise floor ist das Grundrauschen, das selbst ohne Signal vorhanden ist und als Messgrenze dient.
- Processing‑Sketch: Ein Processing-Sketch ist ein kurzes Programm in der Sprache Processing, oft zur grafischen Darstellung von Messdaten verwendet.
- SkyNetMapper_v2: SkyNetMapper_v2 ist eine Software oder ein Projekt, das Messdaten sammelt und geografisch visualisiert, zum Beispiel WLAN-Signale auf einer Karte.
- Heatmap rendering: Heatmap rendering bedeutet, Messwerte farblich auf einer Karte darzustellen – warme Farben zeigen meist hohe Werte.
- Samplingrate: Die Samplingrate gibt an, wie oft pro Sekunde ein analoges Signal gemessen wird – höhere Raten erfassen mehr Details.
- Ground‑Noise: Ground-Noise bezeichnet das elektrische Grundrauschen im System, das Messwerte leicht verfälschen kann.
- Kalibrierung: Bei der Kalibrierung wird ein Messgerät mit bekannten Referenzwerten abgeglichen, damit die Messungen genau sind.
- Verstärkerantenne: Eine Verstärkerantenne kombiniert eine Antenne mit einem kleinen Verstärker, um schwache Funksignale besser zu empfangen.
- Powerbank: Eine Powerbank ist ein tragbarer Akku, der Geräte wie Mikrocontroller oder Sensoren unterwegs mit Strom versorgt.
