Manuale — SkyListen Real

App online: https://www.alessandropezzali.it/skylisten-real/

Parte 1 — Utente finale Parte 2 — Tecnico Risoluzione problemi

SkyListen Real è un prototipo civile, gratuito e difensivo. Non è un'arma e non è un disturbatore di segnale (jammer): si limita ad ascoltare in modo passivo.

Parte 1 — Utente finale

Cos'è SkyListen e cosa fa / non fa

SkyListen Real trasforma il telefono in un sensore acustico. Ascolta l'audio ambientale, ne estrae caratteristiche spettrali (frequenze, armoniche, ecc.) e calcola uno “score drone”: un numero da 0 a 1 che indica quanto il suono assomiglia a quello di un drone.

Cosa fa:

• rilevamento passivo del suono compatibile con un drone;
• visualizzazione in tempo reale dello spettro (spettrogramma a cascata);
• registrazione di eventi ed export in CSV;
• con più telefoni collegati a un server, conferma multi-nodo e stima approssimativa della zona.

Cosa NON fa:

• non è un'arma e non interferisce con i droni;
• non è un jammer e non disturba alcun segnale radio;
• non identifica né traccia persone;
• non carica l'audio grezzo da nessuna parte (vedi Privacy).

Come aprire e installare l'app

L'app va usata via HTTPS, altrimenti il browser non concede l'accesso a microfono e GPS. Usa il link ufficiale: https://www.alessandropezzali.it/skylisten-real/

Android (Chrome)

• Apri il link in Chrome.
• Menu (⋮) → Installa app / Aggiungi a schermata Home.
• Avvia SkyListen dall'icona: si apre a tutto schermo come un'app.

iPhone / iPad (Safari)

• Apri il link in Safari.
• Tocca Condividi (□↑) → Aggiungi a Home.
• Avvia dall'icona sulla schermata Home.

Dopo la prima apertura online, l'app resta utilizzabile anche offline (la mesh tra telefoni richiede però una rete locale).

I comandi e gli indicatori

Procedura d'uso passo-passo

• Avvia microfono e concedi il permesso quando richiesto.
• Calibra fondo 20s stando in silenzio ambientale normale: l'app impara com'è il “rumore di base” del posto.
• Osserva lo score e lo spettrogramma per qualche minuto.
• Regola la soglia: se vedi troppi allarmi falsi, alzala; se non rileva nulla quando dovrebbe, abbassala.
• (Opzionale) Attiva GPS ed Esporta CSV per conservare i dati.

Come leggere lo spettrogramma e quando lo score sale

Lo spettrogramma a cascata scorre da destra verso sinistra: ogni nuova colonna è l'istante più recente. L'asse verticale è la frequenza (suoni gravi in basso, acuti in alto); il colore indica l'intensità, dal blu scuro (debole) al giallo/rosso (forte).

I droni tendono a produrre un suono continuo e “armonico”: righe orizzontali parallele e stabili a frequenze multiple tra loro. Quando compaiono questi pattern, lo score tende a salire. Rumori brevi e irregolari (passi, voce, vento) di solito non li generano.

Privacy

• L'audio grezzo non lascia mai il telefono.
• Alla rete (se la usi) vengono inviati solo eventi e numeri (score, feature spettrali, eventuale posizione), mai la registrazione.
• L'app non richiede account, non usa servizi a pagamento e non traccia persone.

Parte 2 — Tecnico (rete multi-nodo)

Schema della rete

[Telefono A] ─┐
[Telefono B] ─┼──►  Server WebSocket (PC / Raspberry, stessa LAN)  ──► allarme a tutti
[Telefono C] ─┘

Ogni telefono è un sensore che invia eventi numerici. Un server sulla stessa rete Wi-Fi raccoglie gli eventi, verifica le conferme e ridistribuisce lo stato di allarme con l'eventuale stima di zona.

Avviare il server

Sul PC/Raspberry, dalla cartella del progetto:

cd server
npm install
npm start

Il server ascolta in dual-stack (IPv4 + IPv6) sulla porta 8787; in locale usa ws://localhost:8787. Variabili d'ambiente principali:

Esempio: PORT=9000 MAX_MSG_RATE=20 npm start. Dettagli completi in server/README.md.

Collegare i telefoni

• Trova l'indirizzo IP locale del PC che esegue il server (es. 192.168.1.10).
• Su ogni telefono, nel riquadro Mesh WebSocket, imposta Server WS su ws://IP_DEL_PC:8787 (es. ws://192.168.1.10:8787).
• Tocca Connetti: lo stato passa a “Connesso”.
• Tocca Sincronizza clock per allineare gli orologi (offset approssimato).
• (Consigliato) Attiva GPS su ogni telefono per la stima di zona.

Logica dell'allarme

• Un evento conta come conferma se ha score > 0.55.
• Servono almeno 3 nodi distinti che confermano entro una finestra di 8 secondi perché l'allarme diventi CONFERMATO.
• Con conferme da meno nodi lo stato è PARZIALE; senza conferme è NESSUNO.
• Quando scatta CONFERMATO, il server calcola una stima di zona come centroide pesato sugli score dei nodi con posizione nota (metodo weighted-centroid-preTDOA): un'indicazione di massima, non una posizione precisa.

Posizionamento dei sensori

• Usa almeno 3 nodi; 4–5 fissi danno risultati più stabili.
• Distribuisci i telefoni su un'area, non tutti nello stesso punto.
• Preferisci posizioni fisse e riparate dal vento diretto sul microfono.
• Calibra ogni nodo nel suo punto reale di installazione.

Training opzionale del modello

È possibile addestrare un classificatore drone/no-drone e agganciarlo all'app (lo score del modello si combina con l'euristica). È facoltativo: senza modello l'app funziona comunque con la sola euristica FFT.

• Preparazione dataset e addestramento: training/README.md.
• Abilitazione del modello nella PWA (TensorFlow.js, offline-first): model/README.md.

Rete radio LoRa (futura) e piano d'emergenza

Per estendere la rete oltre Internet/Wi-Fi servirà hardware radio (LoRa/Meshtastic) e un bridge su Raspberry/PC — tappa futura, non a costo zero. Oggi puoi vederne l'anteprima con la demo simulata sulla mappa ("Avvia simulazione LoRa"), senza comprare nulla.

Il piano operativo d'emergenza (cosa preparare prima, come attivare la rete in pochi minuti, esercizio periodico e degrado se la rete cade) è nella pagina Rete LoRa — manuale e piano d'emergenza.

Onestà: la rete LoRa è un layer di rilevamento di prossimità, non un sistema di difesa; non localizza con precisione e non funziona se l'hardware non è già installato e testato prima. Niente promesse di protezione.

Limiti reali e onesti

• I timestamp del browser non sono adatti al TDOA preciso (triangolazione per differenza dei tempi di arrivo): l'app prepara i dati, ma il browser non garantisce la precisione necessaria.
• La stima di zona è approssimativa (centroide pesato), non una localizzazione esatta.
• Per un rilevamento serio servono sensori fissi, dataset reali, soglie tarate sul campo e più nodi. SkyListen è una base credibile, non una soluzione “magica”.

Risoluzione problemi

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