WarWalk — картограф радиопокрытия на LoRa + GPS

Методическое пособие: WarWalk — картограф радиопокрытия

Стенд: маячок E77-900MBL (LoRa, 869.4625 МГц, SF7) стоит на точке и раз в секунду шлёт короткий пакет; ходок с таким же E77 + GPS NEO-M8N идёт по району и каждые 2 секунды пишет строку «координата + медиана RSSI». Из тысяч точек рождается карта покрытия, на которой в натуральную величину видны радиофизические явления: тень здания, зеркальная полоса от ангара, дифракция за углом, волновод улицы, дыры покрытия. Это тот же метод, которым сообщество TTN Mapper картирует The Things Network — только здесь ученики картируют собственную сеть и крутят каждый параметр.

Полная теория и методика полевого выхода — в WarWalk_writeup.md. Это пособие — план проведения уроков: как связать проект со школьной программой (физика, математика, информатика, статистика) и как использовать два Python-стенда, чтобы понять карту до и после выхода в поле:

• warwalk_link_budget.py — интерактивный бюджет линка (децибельная арифметика, граница покрытия, FSPL против реального города);
• warwalk_sim_map.py — симулятор карты покрытия из физики (тень здания, дифракция, лог-нормальный shadowing, дыры ниже чувствительности).

Кто чем пользуется

1. Инженер отвечает за стенд: прошивки ролей BEACON/WALKER, GPS, развёртывание серверного стека (warwalk-schema.sql, Node-RED, Grafana — см. writeup §6).
2. Учитель проводит уроки-симуляции в классе и полевой выход по сценарию.
3. Методист привязывает параметры к темам программы и следит за «честностью» данных (цензура, systematic bias — см. Урок 5).

Модуль 1. Физика: бюджет радиолинка и затухание

Урок 1. Одна строка в децибелах: где кончается связь

• Тема: логарифмическая шкала (децибел), степенные зависимости, неравенство.
• Стенд: warwalk_link_budget.py. Параметры: P_TX_DBM, SENS_BY_SF, n.

Ход работы. Запустите uv run warwalk_link_budget.py. Ползунками поставьте мощность 14 дБм, n = 2.0 (свободное пространство) — граница покрытия уедет на километры. Теперь плавно увеличивайте n до 3.5 (город) и смотрите, как граница (зелёная линия) стремительно приближается к маячку.

На графике:

 RSSI, дБм
  -50│╲ FSPL (n=2): пунктир, уходит далеко
     │ ╲___
     │     ╲╲___ реальный город (n=3.5): круто вниз
 -123├──────╳──────── чувствительность SF7
     │      ▲ граница покрытия здесь
     └──────┴──────────► расстояние (лог)

Разбор. Вся радиосвязь — одна строка сложения в децибелах: P_rx = P_tx + G_tx + G_rx − PL(d), связь есть, пока P_rx > чувствительности. Потери на трассе растут по лог-дистанционной модели PL(d) = PL(d0) + 10·n·lg(d/d0). В свободном пространстве n = 2 (формула FSPL даёт ~91 дБ на 1 км при 869 МГц) — бюджета хватило бы на сотни километров. В городе n ≈ 3–4, и та же связь рвётся в сотнях метров. Разница между формулой FSPL и реальной картой — и есть весь смысл проекта. Термометр справа показывает, из чего складывается EIRP и запас.

Практическое задание. По формуле границы (в коде функция coverage_range_m) посчитайте на бумаге: во сколько раз изменится дальность, если поднять мощность на 6 дБ (то есть ×4) при n = 3? Проверьте ползунком. Почему ответ (×1.58) не ×4?

Урок 2. SF, чувствительность и цена дальности

• Тема: компромиссы в инженерии, обратные зависимости, единицы времени.
• Стенд: warwalk_link_budget.py (ползунок SF). Параметр: SENS_BY_SF.

Ход работы. В стенде оставьте мощность фиксированной, двигайте ползунок SF от 7 до 12. Граница покрытия отодвигается с каждым шагом SF. Свяжите это с тем, что в WarWalker.ino эфирное время пакета печатается в консоль при старте.

Разбор. Чувствительность приёмника SX126x зависит от коэффициента расширения SF: каждый шаг даёт ~2.5–3 дБ (SF7 ≈ −123 дБм, SF9 ≈ −129, SF12 ≈ −137). Больше SF = слышим слабее = дальше добиваем. Но плата за это — эфирное время: каждый шаг SF удваивает длительность пакета. SF12 «видит» на ~14 дБ дальше SF7, но пакет висит в эфире в ~8 раз дольше — при том же лимите duty cycle плотность выборки по маршруту падает. Это фундаментальный компромисс LoRaWAN: дальность против ёмкости сети.

Практическое задание. Опыт из writeup §8.6: спланируйте прогулку на SF7 и на SF10. Оцените заранее (по стенду) сдвиг границы покрытия в дБ, а по эфирному времени — во сколько реже придётся ставить точки. Обсудите, когда какой SF выбрать.

Модуль 2. Физика города: тени, дифракция, отражения

Урок 3. Почему здание «съедает» сигнал: читаем карту до поля

• Тема: геометрическая тень, дифракция волн, интерференция.
• Стенд: warwalk_sim_map.py. Параметры: BUILDINGS, n, knife-edge модель.

Ход работы. Запустите uv run warwalk_sim_map.py. На карте — маячок (звезда) и два здания (штриховка). Найдите за каждым зданием тёмную «тень» с плавными краями. Меняйте показатель n и наблюдайте, как при большом n тени тонут в общем провале.

На графике (вид карты сверху):

        ▓▓▓ здание
   ●───▓▓▓░░░░  ← за зданием ТЕНЬ: резкий обрыв у контура,
 маячок  ▓▓▓ ░░    плавные края (дифракция заворачивает за угол)

Разбор. Здание в первой зоне Френеля — это не «чуть хуже», это −10…−25 дБ разом (затенение, shadowing). За кромкой сигнал не обрывается в ноль, а заворачивает по модели клинового препятствия (knife-edge): ~6 дБ у самой кромки, 15–25 дБ в глубине тени — поэтому в симуляторе за зданием плавный градиент, а не чёрный прямоугольник. Внутри контура здания сигнала «нет» (стена глушит) — модель рисует это как дыру. Ограничение модели, которое надо назвать вслух: симулятор считает одно препятствие = один экран и НЕ считает отражения и волновод улицы. Реальная карта из поля покажет то, чего симулятор не знает, — и в этом главная учебная ценность сравнения.

Практическое задание. В BUILDINGS добавьте третье здание вплотную к маячку. Предскажите форму его тени ДО перезапуска (куда она ляжет относительно маячка?), затем проверьте. Почему тень всегда направлена ОТ маячка, как от фонаря?

Урок 4. Многолучёвка и почему прошивка отдаёт медиану

• Тема: интерференция, случайные процессы, робастные оценки (медиана vs среднее).
• Параметры: MEDIAN_N в WarWalker.ino, rssiMedian(); σ в симуляторе.

Ход работы. В warwalk_sim_map.py поставьте σ (shadowing) в 0 — карта гладкая. Теперь поднимайте σ до 8–10 дБ и жмите «Новая прогулка» несколько раз: карта «кипит», у каждой прогулки свои пятна. Сравните с реальностью: при ходьбе вдоль ангара RSSI прыгает на ±5–10 дБ.

Разбор. Металлический ангар — почти зеркало: отражённый луч интерферирует с прямым, шаг интерференционной картины λ/2 ≈ 17 см на 869 МГц. При ходьбе RSSI «кипит» — это быстрые релеевские замирания. Прошивка поэтому отдаёт медиану по 5 пакетам, а не сырое значение: медиана давит случайные провалы, но не размазывает настоящую ступеньку тени (в отличие от среднего, которое «утащило» бы один выброс). В симуляторе гистограмма RSSI услышанных точек показывает колокол в дБ — это лог-нормальность shadowing своими глазами.

Практическое задание. Дан ряд из 5 замеров RSSI: −95, −97, −96, −70, −98 (один выброс от отражения). Посчитайте среднее и медиану. Какая оценка ближе к «настоящей» силе сигнала −96 дБм и почему медиана устойчивее к выбросу?

Модуль 3. Статистика и честность данных

Урок 5. Дыра покрытия — тоже данные: цензура и ошибка выжившего

• Тема: цензурированные данные, systematic bias, полнота выборки.
• Стенд: warwalk_sim_map.py (чёрные дыры, метрика PDR). Параметр: SENS_BY_SF.

Ход работы. В симуляторе поставьте маленькую мощность (или большой SF-порог) — на карте появятся чёрные области. Обратите внимание на число PDR в заголовке карты (доля точек, где сигнал ≥ чувствительности). Уменьшайте бюджет — PDR падает, чёрного больше.

На графике:

 Рисуем ТОЛЬКО услышанное        Рисуем И дыры (честно)
  ▓▓▓▓▓▓▓ всё «зелёное»           ▓▓▓░░░●●● чёрные дыры видны
  карта врёт в плюс               худшие места на карте есть

Разбор. Прибор физически не может измерить RSSI ниже своей чувствительности — там пакетов просто нет. Это цензурированные данные. Если рисовать только услышанное, карта систематически врёт в оптимистичную сторону: худших мест на ней не будет вовсе — классическая ошибка выжившего в буквальном радиоэфире. Поэтому ходок логирует окна с нулём пакетов (heard=0, n_fox=0), на карте они чёрные, а дашборд считает отдельную метрику PDR. Правильная пара карт: «RSSI там, где слышно»

• «карта доставки». Для школьников это первое честное знакомство с systematic bias.

Практическое задание. Придумайте бытовой пример ошибки выжившего (подсказка: отзывы о товаре, «дедушка курил и дожил до 90»). Объясните, как в WarWalk чёрные точки-дыры играют роль «тех, кто не оставил отзыв».

Урок 6. Выборка по пространству и передискретизация

• Тема: частота дискретизации, теорема отсчётов, агрегация данных.
• Параметры: TX_PERIOD_MS, LOG_PERIOD_MS, MEDIAN_N; вьюха warwalk_grid.

Ход работы. Разбор по коду и SQL (без нового запуска). Посчитайте с классом шаг выборки: маячок 1 Гц, пешеход ~1.4 м/с → отсчёт каждые ~1.4 м; GEO-строка каждые ~3 м. Сравните с масштабами замираний из writeup §3.4.

Разбор. Замирания живут на двух масштабах: быстрые (многолучёвка) — сантиметры, медленные (затенение) — десятки метров. Критерий Ли: усреднять по окну ~40 длин волн (≈14 м на 869 МГц), чтобы убрать быстрые и оставить тень. Наши ~3 м/строку — это передискретизация, и это правильно: лишнее можно проредить и агрегировать на этапе визуализации (сетка 10 м во вьюхе warwalk_grid берёт медиану по ячейке), а вернуть выброшенное — нельзя. Тот же принцип, что и в звуке/видео: «мельче, чем надо» безопаснее, чем «крупнее, чем надо».

Практическое задание. Вьюха warwalk_grid округляет координаты до 4 знаков (~11 м по широте). Почему берётся именно медиана по ячейке, а не среднее и не максимум? Что случится с картой, если в ячейке взять максимум RSSI?

Урок 7. Ловушка тепловых карт: плотность ≠ сила сигнала

• Тема: взвешенные визуализации, артефакты представления данных.
• Стенд: warwalk_csv2map.py --heatmap; вьюха warwalk_grid.

Ход работы (демонстрация ловушки). Возьмите учебный лог, где много точек стоят в одном месте со слабым сигналом. Постройте heatmap «в лоб» по сырым точкам — там, где топтались, вспыхнет фальшивое «горячее пятно». Затем постройте heatmap через сетку-медиану — пятно исчезнет.

Разбор. folium.HeatMap и heatmap-слой Grafana — это карты плотности со взвешиванием: где точек больше, там «горячее», даже при слабом сигнале. Лечение уже встроено: слой строится не по сырым точкам, а по сетке ~10 м с медианой в ячейке (grid_median() в Python, вьюха warwalk_grid в SQL) — плотность посещения перестаёт влиять на цвет. Это важный урок о том, что визуализация может врать не из-за данных, а из-за способа их показать.

Практическое задание. Объясните, почему для честной интерполяции поля («как у взрослых») нужен QGIS с IDW/кригингом, а не heatmap, — и почему изолиния, проведённая интерполяцией сквозь здание, есть артефакт метода (см. writeup §5, уровень 3). Что важнее на защите проекта: красивая карта или умение назвать её ограничения?

Приложение: таблица переноса концепций в индустрию

Заключение

WarWalk превращает невидимое радиополе в карту, которую можно потрогать ногами, и на этой карте по очереди проступают темы из четырёх дисциплин: децибельная арифметика и затухание (физика), лог-дистанционная модель и аппроксимация (математика), медиана и агрегация (статистика), протокол и серверный конвейер (информатика). Два Python-стенда дают понять карту до выхода в поле — link_budget показывает, где кончится связь, sim_map показывает, откуда возьмутся тени и дыры, — а настоящая прогулка добавляет то, чего модели не знали: отражения, волновод, шум города. Разница между предсказанием модели и картой из поля — не ошибка, а самый ценный результат проекта, и умение назвать эту разницу вслух дороже любой красивой картинки.

📊 Презентация проекта: WarWalk — картограф радиопокрытия

Слайд 1: Невидимое радиополе становится картой

• Суть: Маячок стоит на точке и раз в секунду шлёт короткий LoRa-пакет; ходок с GPS идёт по району и пишет «координата + RSSI». Из тысяч точек — карта покрытия.
• Платформа: 3× E77-900MBL (LoRa 869.4625 МГц, SF7) + GPS NEO-M8N; серверный стек ChirpStack → Node-RED → TimescaleDB → Grafana.
• Метод: тот же, что у TTN Mapper для The Things Network — только ученики картируют СОБСТВЕННУЮ сеть и крутят каждый параметр.
• Цель: увидеть радиофизику города в натуральную величину — тени, дифракцию, отражения, дыры покрытия.

Слайд 2: Бюджет линка — одна строка в децибелах

• Формула: P_rx = P_tx + G_tx + G_rx − PL(d); связь есть, пока P_rx > чувствительности.
• FSPL против города: в свободном пространстве (n=2) бюджета хватит на сотни км; в городе (n≈3–4) та же связь рвётся в сотнях метров — в этой разнице весь смысл.
• SF и дальность: каждый шаг SF даёт ~2.5–3 дБ чувствительности (SF7 ≈ −123, SF12 ≈ −137 дБм), но платит эфирным временем ×2 за шаг — компромисс LoRaWAN.
• Стенд: warwalk_link_budget.py — ползунки мощности/SF/n → граница покрытия и термометр бюджета в реальном времени.

Слайд 3: Почему город «съедает» сигнал — три механизма

• Затенение: здание в первой зоне Френеля = −10…−25 дБ разом; на карте — резкий обрыв цвета по контуру здания, тень «от фонаря».
• Дифракция: за угол сигнал заворачивает (knife-edge): ~6 дБ у кромки, 15–25 дБ в глубине двора — на карте плавный градиент, не чёрная дыра.
• Отражения и многолучёвка: металлический ангар — зеркало; RSSI «кипит» на ±5–10 дБ, поэтому прошивка отдаёт МЕДИАНУ по 5 пакетам, а не сырое значение.
• Стенд: warwalk_sim_map.py — карта из физики: тени, shadowing, дыры.

Слайд 4: Честность данных — то, что отличает науку от красивой картинки

• Дыра — тоже данные: RSSI ниже чувствительности не измеряется (цензура). Рисуя только услышанное, получаем ошибку выжившего — карта врёт в плюс. Дыры чёрные, метрика PDR считает долю доставки.
• Медиана, не среднее: робастная оценка давит выбросы многолучёвки, не размывая ступеньку тени.
• Ловушка heatmap: это карта плотности — где топтались, там «горячее». Лечение: сетка 10 м + медиана в ячейке (вьюха warwalk_grid, --heatmap в Python).
• Интерполяция врёт про стены: изолиния сквозь здание — артефакт метода; назвать это вслух на защите дороже красивой картинки.

Слайд 5: От симуляции к полю и обратно

• До поля: два стенда предсказывают карту — где кончится связь и откуда тени.
• В поле: бригада из трёх ролей (штурман, оператор, протоколист); гейгер-щелчки «горячо-холодно», кнопка MARK = ground truth на углах и в тенях.
• Две карты одной прогулки (путь Б): линк маячок→ходок и линк ходок→шлюз — разные высоты антенн и SF, само сравнение — исследование.
• Главный результат: разница между предсказанием модели и картой из поля (отражения, волновод, шум города) — не ошибка, а самый ценный вывод проекта.

WarWalk — картограф покрытия (war-walking): теория, методика, развёртывание

Проект для полигона: 3× Ebyte E77-900MBL, шлюз LoRaHub E80 на Raspberry Pi, локальный стек в квадлетах: Mosquitto → ChirpStack → Node-RED → TimescaleDB → Grafana. Собран из уже проверенных кирпичей: приёмная часть — гончая из FoxHunt, GPS-часть — маячок v3 шаг 2 (NEO-M8N, USART1 PA10/PA9, дозревание, feedGPS в каждом цикле), радио-обвязка и LoRaWAN-путь — 1:1 из диаг-скетча.

Суть: маячок стоит на точке и молотит короткие пакеты (1 Гц, 869.4625 МГц, SF7). Ходок идёт по району с E77 + NEO-M8N и каждые 2 секунды фиксирует «координата + медиана RSSI». Из тысяч таких точек рождается карта покрытия, на которой видны радиофизические явления в натуральную величину: тень пятиэтажки, зеркальная полоса от металлического ангара, дифракционное заполнение за углом, волновод улицы. Это тот же метод, которым сообщество TTN Mapper картирует покрытие The Things Network по всему миру — только здесь дети картируют собственную сеть и могут крутить каждый параметр.

1. Состав пакета

Распределение трёх E77: №1 — маячок, №2 — ходок (на нём GPS), №3 — резерв: второй ходок (две бригады картируют параллельно), второй маячок (бэклог), или подменный при отказе в поле.

2. Два пути данных

Путь А (базовый, отказоустойчивый): CSV в консоль. Ходок печатает строки GEO,... на 115200. Телефон с OTG-кабелем и приложением Serial USB Terminal (запись лога в файл) или ноутбук в рюкзаке. Дома: warwalk_csv2map.py даёт HTML-карту за минуту, ключ --sql заливает прогулку в ту же таблицу базы — офлайн-данные появляются в том же Grafana-дашборде. Путь А не зависит ни от шлюза, ни от дальности до него: можно картировать хоть соседний район.

Путь Б (живой): USE_LORAWAN_UPLINK 1. Раз в 30 с ходок шлёт замер аплинком FPort 30 (17 Б) через E80 → ChirpStack → Node-RED → TimescaleDB. Карта растёт на проекторе, пока бригада ещё идёт по маршруту, — сильнейший мотивационный эффект. Главный бонус пути Б: ChirpStack прикладывает к каждому аплинку rxInfo — RSSI/SNR, которые увидел шлюз. Одна прогулка = две карты покрытия одновременно:

1. линк маячок → ходок: 869.4625 МГц, SF7, меряет приёмник ходока;
2. линк ходок → шлюз: 868.1 МГц, SF9, меряет E80 (антенна выше, чувствительность на SF9 лучше на ~6 дБ).

Сравнение этих двух карт — само по себе исследование: разные высоты антенн, разные SF, разные концы линка. Технически путь Б жонглирует одним радио между сырым LoRa (приём маячка) и LoRaWAN-стеком (аплинк): перед sendReceive — standby, после — повторный radio.begin с параметрами игры и startReceive. Это экспериментальная часть; при любых странностях USE_LORAWAN_UPLINK 0 возвращает пуленепробиваемый путь А одним дефайном. Duty cycle не блокирует приём: если стек говорит «рано», тик аплинка просто пропускается.

3. Теория — то, что дети увидят на карте

3.1 Бюджет линка

Вся радиосвязь — одна строка арифметики в децибелах:

P_rx = P_tx + G_tx + G_rx − PL(путь)      связь есть, пока P_rx > чувствительность

Для нашего маячка: 14 дБм + ~2 дБи + ~2 дБи, чувствительность SX126x на SF7/BW125 ≈ −123 дБм. Допустимые потери на трассе ≈ 141 дБ. В свободном пространстве (FSPL = 32.45 + 20·lg f(МГц) + 20·lg d(км); на 869 МГц один километр «стоит» ≈ 91 дБ) этого хватило бы на сотни километров — а реальная карта покажет дыры в 400 метрах. Разница между формулой свободного пространства и картой — и есть весь смысл проекта.

Чувствительность зависит от SF: каждый шаг SF даёт ~2.5–3 дБ. SF7 ≈ −123 дБм, SF9 ≈ −129, SF12 ≈ −137. Отсюда эксперимент «одна прогулка на SF7, вторая на SF10» — граница покрытия отодвигается на глазах, а плата — эфирное время ×8.

3.2 Почему город «съедает» сигнал: три механизма и их сигнатуры

Затенение (shadowing). Здание в первой зоне Френеля — это не «чуть хуже», это −10…−25 дБ разом. Радиус первой зоны Френеля в середине трассы: r₁ ≈ 8.66·√(d(км)/f(ГГц)); для 300 м на 869 МГц это ~5 м. Антенны на высоте 1.5 м означают, что земля и всё, что на ней стоит, влезает в зону Френеля всегда — «прямая видимость глазами» не равна «чистой первой зоне». В среднем затенение описывается лог-нормальной моделью: в децибелах отклонения от среднего распределены нормально с σ ≈ 6–10 дБ в застройке. Сигнатура на карте: резкий цветовой обрыв вдоль контура здания, геометрически повторяющий его тень от маячка, как от фонаря. Сигнатура на гистограмме дашборда: колокол в дБ — лог-нормальность своими глазами.

Дифракция. За угол сигнал заворачивает — модель клинового препятствия (knife-edge) даёт ~6 дБ потерь при касании луча кромки и 15–25 дБ в глубокой тени. Сигнатура: за зданием не чёрная дыра, а плавный градиент; в глубине двора-колодца хуже, чем сразу за углом. Кнопка MARK в момент «завернул за угол» ставит флажок ровно на это место.

Отражения и многолучёвка. Металлический ангар — почти зеркало (коэффициент отражения ~1). Отражённый луч интерферирует с прямым: шаг интерференционной картины λ/2 ≈ 17 см на 869 МГц — при ходьбе RSSI «кипит» на ±5–10 дБ. Именно поэтому прошивка отдаёт медиану по 5 пакетам, а не сырое значение: медиана давит релеевские провалы, не размазывая при этом ступеньку настоящей тени. Сигнатура: светлая полоса «не там, где должна быть» — в теневой зоне, но на линии зеркального отражения от ангара; и улица-«волновод», по которой сигнал уходит дальше, чем поперёк кварталов.

3.3 Отсутствие пакета — тоже данные

Прибор не может измерить RSSI ниже своей чувствительности: там, где сигнал провалился под −123 дБм, пакетов просто нет. Это классические цензурированные данные. Если рисовать только услышанное, карта врёт в оптимистичную сторону — худших мест на ней не будет вовсе. Поэтому ходок логирует окна с нулём пакетов (heard=0, n_fox=0), на карте они — чёрные точки, и дашборд считает отдельную метрику: PDR, долю окон с приёмом. Правильная пара карт: «RSSI там, где слышно» + «карта доставки». Для школьников это первое честное знакомство с systematic bias — ошибкой выжившего в буквальном радиоэфире.

3.4 Сколько и как мерить: выборка по пространству

Замирания живут на двух масштабах. Быстрые (многолучёвка) — сантиметры; классический критерий Ли: усреднять по окну ~40 длин волн (≈ 14 м на 869 МГц), чтобы убрать быстрые и оставить тень. Медленные (затенение) декоррелируют на десятках метров (модель Гудмундсона: 20–80 м в городе). Наши параметры: маячок 1 Гц, шаг пешехода ~1.4 м/с → отсчёт каждые ~1.4 м, GEO-строка каждые ~3 м, медиана по 5 пакетам ≈ окно 7 м. Мы передискретизируем — и это хорошо: прореживать и агрегировать можно на этапе визуализации (сетка 10 м во вьюхе warwalk_grid), а вернуть выброшенное — нельзя.

Точность самого измерителя: RSSI у SX126x — оценка с погрешностью ±2–3 дБ, выше ≈ −50 дБм начинается компрессия (вплотную к маячку цифры перестают расти). Сравнивать «−97 против −99» бессмысленно, «−85 против −105» — вполне. GPS добавляет свои метры: точки с HDOP > 3.5 в карту не идут (фильтр и в прошивке, и в SQL) — размазанная координата хуже отсутствующей.

3.5 Тень собственного тела — встроенный эксперимент

Тело на 869 МГц ослабляет сигнал на 3–10 дБ. Пройди один и тот же отрезок туда и обратно, держа приёмник перед собой: на графике «RSSI вдоль маршрута» появится систематическая ступенька между направлениями — в одну сторону тело экранирует маячок, в другую нет. Мораль для методики: приёмник на палке 20–30 см перед собой, одинаково всю прогулку; для сравнения сессий между собой это источник систематики №1.

4. Методика полевого выхода

Подготовка. Маячок — на фиксированную точку с высотой (подоконник 2-го этажа, штатив): координаты маячка записать. Проверить чекпоинты (1-2-3 бипа). Ходок: включить у окна/на улице, дождаться фикса — первые решения после холодного старта врут на километры (урок шага 2), поэтому старт маршрута только после того, как строки GEO показывают valid=1 и адекватный HDOP; первую минуту лога всё равно потом смотреть скептически. В Node-RED перед живой прогулкой нажать inject «НАЧАТЬ ПРОГУЛКУ» с осмысленным именем session (2026-07-12-14dbm) — все точки лягут с этой меткой и будут выбираться фильтром на дашборде.

Маршрут. Не «куда ноги ведут», а план: радиальные лучи от маячка (профиль затухания по расстоянию → оценка показателя n лог-дистанционной модели) плюс контур вокруг интересного здания (тень) плюс проход вдоль отражающего ангара. Один сегмент — туда и обратно (см. 3.5). Скорость ровная, ~1.5 м/с. Кнопка MARK — в каждой заранее оговорённой точке сюжета: «вошёл в тень», «поравнялся с ангаром», «завернул за угол». MARK — это ground truth: без него через неделю никто не вспомнит, что это был за провал.

Легальность. Маячок: 869.4–869.65 МГц, duty ~3% при лимите 10%, мощность 14 дБм при лимите 500 мВт e.r.p. — с запасом. Частота 869.4625, а не 869.525: RX2-даунлинк собственного ChirpStack не трогаем (доктрина из RF Curtain); полностью развести BW125 с RX2 в 250-килогерцовом поддиапазоне нельзя, поэтому выбран максимальный отступ, а даунлинки у нас редки (ADR выключен, аплинки неподтверждённые). Хочется использовать готовую лису из FoxHunt как маячок в чисто офлайновом выходе — ставь 869.525, пакет байт-в-байт совместим. Аплинки ходока: 868.1, канал 1% duty, период 30 с при эфире ~0.21 с (SF9) — стек с setDutyCycle(true, 0) не даст нарушить даже по ошибке.

Бригада из трёх ролей: штурман (маршрут, темп), оператор (телефон с логом, следит за valid и STAT), протоколист (бумажный журнал MARK’ов: время → словами что случилось). Гейгер-щелчки дают всей бригаде обратную связь без взгляда в экран; двойной низкий тон = дыра покрытия прямо под ногами.

5. Визуализация: как построить тепловую карту честно

Уровень 1 — облако точек (Grafana geomap, панели 1–2). Каждая точка — измерение, цвет — RSSI по шкале −125…−50 дБм (continuous-RdYlGr), чёрные — дыры. Это самый честный вид: никакой интерполяции, видно и данные, и их отсутствие. Для первого разбора с детьми — только он.

Уровень 2 — тепловой слой (панель 3). Главная ловушка всех heatmap’ов (folium HeatMap, heatmap-слой geomap): это карты плотности со взвешиванием. Где бригада топталась дольше — там «горячее», даже если сигнал слабый. Лечение в пакете уже сделано: слой строится не по сырым точкам, а по вьюхе warwalk_grid — сетка ~10×10 м, в ячейке медиана; плотность посещения ячейки перестаёт влиять на цвет. То же самое делает warwalk_csv2map.py --heatmap. Этот подводный камень стоит показать явно: построить heatmap по сырым точкам, постояв минуту в одном месте, — и увидеть фальшивое «горячее пятно».

Уровень 3 — интерполяция поля (QGIS). Grafana рисует точки, но не восстанавливает непрерывное поле. Для карты «как у взрослых»: выгрузка COPY (SELECT lon, lat, rssi_gw FROM warwalk WHERE session='...' AND gps_valid) TO ... CSV → QGIS → Interpolation/IDW (степень 2, радиус ~50 м) или плагин Smart-Map (кригинг), сверху полупрозрачно OSM-подложка и контур зданий. Обязательная оговорка на защите проекта: интерполяция выдумывает значения между измерениями и не знает про стены — изолиния, нарисованная сквозь здание, есть артефакт метода, и умение это сказать вслух дороже красивой картинки.

Сравнение сессий. Колонка session + мультиселект на дашборде: прогулка на 2 дБм против 14 дБм (граница покрытия должна сдвинуться на ~12 дБ пути — проверяем по радиальному профилю), SF7 против SF10, антенна вертикально против горизонтально (кросс-поляризационные −10…−20 дБ). Панель «RSSI вдоль маршрута» читает обе кривые (шлюз и маячок) на одной оси времени: синхронный провал — тень между ходоком и обоими, провал одной — тень со стороны только этого линка.

6. Развёртывание на полигоне

Порядок (стек в квадлетах уже жив, ничего нового не поднимаем):

1. База: psql -U postgres -d iot_sensors -f warwalk-schema.sql — таблица, гипертаблица, вьюха, гранты для nodered/grafana_ro.
2. ChirpStack: зарегистрировать девайс ходока: ABP, DevAddr = 0x00120B00 + WALKER_ID (по умолчанию 0x00120B02), свои NwkSKey/AppSKey — их же вписать в WarWalker.ino. Как и у маячка: разрешить сброс счётчиков кадров (после перепрошивки FCntUp=0 — иначе пакеты молча отбрасываются).
3. Node-RED: импорт node-red-warwalk-flow.json, перевесить mqtt-ноду и postgresql-конфиг на существующие (креды руками, как всегда). Нажать тестовый inject — в debug должна появиться точка с rssi_gw=-84, в базе — строка (Красная площадь, узнаваемо на карте как «не наш район»).
4. Grafana: импорт grafana-warwalk-dashboard.json, при импорте указать существующий PostgreSQL-датасорс. После первой прогулки geomap сам зумируется в данные (view: fit).
5. Прошивки: E77 №1 — ROLE_BEACON; №2 — ROLE_WALKER (сначала с USE_LORAWAN_UPLINK 0, прогнать путь А; потом включить Б). Библиотеки: RadioLib 7.7.1, TinyGPSPlus.
6. Сухая тренировка до улицы: маячок и ходок на столе → GEO-строки бегут, heard=1, RSSI около −40 (компрессия — норма вплотную); GPS у окна → valid переходит в 1; кнопка → MARK; при пути Б раз в 30 с [UP] ... ушло и точка на дашборде.

7. Дерево диагностики (по образцу GPS-монитора)

8. Программа исследований (от простого к взрослому)

1. Тень одного здания: обойти пятиэтажку по периметру, MARK на углах. Ожидание: −10…−20 дБ в геометрической тени, плавные края (дифракция).
2. Радиальный профиль: три луча от маячка до потери связи; в таблице — RSSI(lg d); наклон прямой = показатель n лог-дистанционной модели (город: 2.7–4.3). Первая настоящая аппроксимация по собственным данным.
3. Мощность A/B: та же трасса на 2 и 14 дБм, две session, оверлей. Граница должна уехать согласно n из опыта 2 — замкнутая проверка модели.
4. Отражение: проход вдоль металлического ангара со стороны тени; ищем светлую полосу зеркального луча.
5. Тень тела: сегмент туда-обратно, разность направлений на графике.
6. SF-сравнение: SF7 против SF10 (у маячка и ходока синхронно) — покрытие против эфирного времени, дискуссия про масштабирование LoRaWAN.
7. Две карты одной прогулки: маячок-линк против шлюз-линка; почему карта E80 «зеленее» (высота антенны + SF9) — разбор по бюджету линка.

9. Бэклог

• Второй маячок (BEACON_ID=2) и раздельные медианы по fox_id у ходока — карта двух передатчиков за одну прогулку (третья E77 уже есть).
• session в прошивку/аплинк не влезает — остаётся серверной меткой; при двух бригадах одновременно разводить по walker_id.
• Автопривязка к расстоянию: серверный расчёт d до координат маячка → панель RSSI(d) и фит n прямо в Grafana (маячок статичен, координаты — константа SQL).
• Экспорт GeoJSON из Node-RED для kepler.gl (красивые публичные визуализации).
• Носимая сборка ходока: павербанк, палка-держатель, влагозащита — по опыту первой прогулки под моросью.

Пакет: WarWalker.ino · warwalk-schema.sql · node-red-warwalk-flow.json · grafana-warwalk-dashboard.json · warwalk_csv2map.py. Радиослой, обвязка, доктрина частот и стиль диагностики унаследованы от FoxHunt, маячка v3 (шаг 2) и PowerSentry без изменений.