RTL_433 è un progetto che ho scoperto per caso, navigando senza rotta in giro per la rete. Il sito di riferimento è su github. Si tratta di un simpatico programmino che rileva la presenza di una chiavetta SDR lo sintonizza a 433,920 MHz e si mette in ascolto su una finestra di 250kS/s. In questa fetta di spettro sono allocati sensori e telecomandi a bassa potenza. In particolare le stazioni meteo che hanno sensori wireless usano la modulazione ASK per trasmettere i dati al concentratore.

Il programma rtl_433 riesce a demodulare i segnali dei sensori ed a interpretare il protocollo ed i dati da esso trasmessi. La cosa è molto interessante soprattutto considerando che i sensori sono dispositivi di debole potenza ed il loro raggio di azione è molto limitato. Pertanto, a meno di installazioni piuttosto bizzare, i dati ricevuti rispecchiano le condizioni meteo della zona in cui sono posizionati.
Il programma si presta bene a “sostituire” una stazione meteo, sfruttando quella di qualche ignaro vicino o consente di confrontare la propria stazione con quelle commerciali.

L’installazione del sistema è banalissima, basta compilare il sorgente scaricato da github ed eseguire il binario rtl_433. Nella mia installazione ho dovuto aumentare la frequenza di campionamento in quanto mi sono reso conto che c’erano diversi sensori “lontani”. Pertanto adesso il sistema lavora a 1024kS/s.

Collegata la chiavetta ad una antenna diskona, è iniziata la festa. I segnali dei sensori sono decodificati facilmente ed il programma restituisce un sacco di informazioni utili, anche dal punto di vista comunicazionisitico: SNR – RSSI – NOISE.

A questo punto l’appetito viene mangiando: come fare per immagazzinare i dati ricevuti in un database (MariaDB) in modo da potere rendere in forma grafica alcuni parametri?
In rete ho trovato questo interessante progetto in Python. Ho quindi preso spunto da questo script per cercare di combinare qualche cosa in Python. Ne è venuto fuori uno script che immagazzina tutti i dati nel database e registra i dati grezzi in formato JSON su un file. A corollario di questo ho anche scritto una serie di script php che consentono di accedere ai dati in forma tabulare e di rappresentare l’andamento dei parametri fisici (temperatura, umidità) e radioelettrici (rssi,snr,noise) in funzione del tempo.

Grafico dei parametri fisici e radioelettrici:

Questa immagine è molto interessante. Mostra l’andamento della temperatura nel tempo. Il fatto è che… le minime sono coerenti con quanto misurato anche da altri sensori. Le massime sono completamente sballate (a gennaio è improbabile raggiungere i 36 gradi). Morale della favola? Il sensore è probabilmente installato al sole, in un contenitore di plastica.

Da casa riesco a ricevere una stazione “dignitosa” marca Fine Offset. Penso sia una cosa di questo tipo. Posso confrontare la temperatura rilevata dalla stazione commerciale e la mia: c’è un ottimo accordo di notte. Di giorno c’è qualche discrepanza: 11.7 mia contro 8.8 commerciale ma non conosco l’esatta ubicazione della stazione. Sicuramente il mio schermo solare deve essere perfezionato: apertura sul fondo in primis, ventilazione forzata in secundis.
Chissà cosa viene fuori ad installare il sistema sulla torre di ingegneria?