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何らかの理由で、友人と私は、デバイスから取得した情報 (RSSI、周波数、SNR など) に基づいて、自分 (ラップトップ、電話など) と AP の間の距離を計算することについて話していました。それで、三辺測量、三角測量、および自由空間パス損失についての調査にしばらく費やした後。(いくつかのブログ投稿と wiki の助けを借りて) AP からラップトップまでのメートル単位の距離を得ることができ、結果は私が思っていたよりもはるかに優れていました。私が同じ部屋にいるとき、または AP への視線があるときはいつでも、精度は約 1 フィートです。

しかし今は、さらに一歩進んで、壁やその他の障害物を考慮できるようにしたいと考えています。これは可能かもしれないし、少なくとも障害物がある場合は FSPL 式よりも良い結果が得られると思います。信号対雑音比を計算することで可能かもしれないと考えたり研究したりしていました。しかし、これを正しく行う方法については何も見つかりませんでした。常に問題がありましたが、このアイデアに対する解決策はありませんでした (または、この主題に関する知識がほとんどないため、Web 上で何も見つけることができませんでした。約 1 日分の価値があります)。それで、ここでスタックオーバーフローに目を向けて、これを解決するのを手伝ってくれるかどうかを確認します.

だから、これは私がこれまでに持っているものです（Pythonで）....

import math

freqInMHz = 2462
levelInDb = -83
SNR = -87

result = (27.55 - (20 * math.log10(freqInMHz)) + math.fabs(levelInDb)) / 20.0
meters = math.pow(10, result)

feet = meters * 3.2808

print meters
print feet

私はアメリカ出身なので、メートルとフィートの両方を出力しました。メートルよりも足を視覚的に測定できるからです。

したがって、この式を使用すると、開いた部屋または AP の明確なビューでの距離を見つけるのに優れた仕事をします。誰かが何かアイデアやコメントを持っていれば、私はそれを大いに感謝します. 私は現在壁に立ち往生しているからです！(ジョーク・オチ・ドラム・サウンド)

ありがとう、スロードネ

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この場合、受信機が異なれば SNR が異なり、数 dB 異なる可能性があるため、SNR がこの場合に役立つかどうかはわかりません。

SNR はユーザー デバイスで測定され、ユーザーの移動に応じて変化します。論理的には、送信機と受信機の間の距離が長くなるにつれて減少するはずです。SNR は受信信号強度 (RSS) とノイズ (N) の 2 つの要素に依存するため、干渉などのさまざまな理由の影響を受ける可能性があります。干渉は N に影響を与え、結果として SNR に影響を与える可能性があります。また、マルチパス、散乱、回折なども RSS の読み取りに影響を与える可能性があります。

したがって、式が直接見通し線で機能する場合は、それを使用して、必ずしも RSS と SNR に基づいていない NLOS の式で作業してみてください。

ノイズの影響をあまり受けず、マルチパスを除外することもできるため、RSS メソッドではなく Time メソッドを検討することをお勧めします。

また、コードに含まれる SNR 値は、802.11 の負の数の特殊性として通常は表示されないため、実際の SNR とは言えません。負の SNR を持つということは、信号よりも多くのノイズがあることを意味します。

于 2014-06-05T08:59:12.657 に答える