Die Signale des DVB-T Sticks, eines entfernten Systemes, können auch über ssh und scp ausgewertet werden. So kann das genaue Signal bzw. die Frequenz bestimmt werden.

Signal in eine CSV Datei exportieren

Die Signale eines entfernten Systemes können in eine CSV Datei exportiert werden, um diese dann anschließend auswerten zu können. Dazu wird das Tool rtl_power verwendet werden. Die Dokumentation befindet sich unter http://kmkeen.com/rtl-power/2014-10-18-14-49-57-361.html

Folgendes Szenario wird dabei angenommen: Das Signal ist irgendwo zwischen 160.6 MHz und 160.7 MHz zu erwarten. Um genau bestimmen zu können, wo genau es sich befindet bzw auf welcher Frequenz, müssen die Signale aggregiert werden.

Der DVB-T Stick darf nicht in Benutzung sein!

Folgender Befehl wird ausgeführt:

rtl_power -f 160.6M:160.7M:100 -g 50 -i 1 -e 5m freq.csv

Erklärung der Parameter:

  • -f gibt den zu messenden Frequenzbereich an: FREQ_MIN:FREQ_MAX:STEP_SIZE

    • FREQ_MIN gibt an, ab welcher Frequenz wir messen wollen
    • FREQ_MAX gibt an, bis zu welcher Frequenz wir messen wollen
    • STEP_SIZE gibt an, wie genau die Aufzeichnung sein soll In unserem Beispiel, wollen wir also zwischen 160.6M und 160.7 Messen. Es soll mit einer Genauigkeit von 100 Hz gemessen werden.
  • -g gibt den Gain an (in Db)

  • -e gibt die Dauer der Messung an (angaben mit XXs:XXm:XXh)

  • -i gibt an, wie oft gemessen werden soll (Minimum 1s)

  • freq.csv gibt an, in welche Datei die Ergebnisse geschrieben werden sollen

CSV Export mittels SCP auf das lokale System kopieren

Folgender Befehl kann verwendet werden, um die CSV Datei auf den lokalen Rechner zu kopieren:

scp -i /path/to/key/id.rsa.key -P <port> root@<remote-system>:/path/to/freq.csv /path/on/local/system

CSV Report in ein Wasserfall Diagramm konvertieren

Um die aggregierten Daten sinnvoll darzustellen, können wir die Datei freq.csv in ein Wasserfalldiagramm umwandeln.

Dazu kann folgendes Skript verwendet werden: https://github.com/keenerd/rtl-sdr-misc/blob/master/heatmap/heatmap.py

Dazu einfach folgenden Befehl ausführen:

./heatmap.py freq.csv diagramm.png

Sollte folgender Fehler erscheinen

Traceback (most recent call last):
  File "./heatmap.py", line 3, in <module>
    from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
ImportError: No module named PIL

muss der Befehl pip install pillow ausgeführt werden.

Nun erhalten wir eine PNG-Datei mit dem Wasserfalldiagramm: airband4.png