無線網路環境rssi測量及工具實現

① 在無線感測器網路中，如何根據接收信號的強度來判斷發送者的距離有具體的計算公式么

基於RSSI的定位
RSSI測量，一般利用信號傳播的經驗模型與理論模型。
對於經驗模型，在實際定位前，先選取若干測試點，記錄在這些點各基站收到的信號強度，建立各個點上的位置和信號強度關系的離線資料庫(x，y，ss1，ss2，ss3)。在實際定位時，根據測得的信號強度(ss1′，ss2′，ss3′)和資料庫中記錄的信號強度進行比較，信號強度均方差最小的那個點的坐標作為節點的坐標。
對於理論模型，常採用無線電傳播路徑損耗模型進行分析。常用的傳播路徑損耗模型有：自由空間傳播模型、對數距離路徑損耗模型、哈它模型、對數一常態分布模型等。自由空間無線電傳播路徑損耗模型為：

式中，d為距信源的距離，單位為km；f為頻率，單位為MHz；k為路徑衰減因子。其他的模型模擬現實環境，但與現實環境還是有一定的差距。比如對數一常態分布模型，其路徑損耗的計算公式為：

式中，Xσ是平均值為O的高斯分布隨機變數，其標准差范圍為4～10；k的范圍在2～5之間。取d=1，代入式(1)可得，LOSS，即PL(d0)的值。此時各未知節點接收錨節點信號時的信號強度為：

RSSI=發射功率+天線增益一路徑損耗(PL(d))
2．2 基於RSSI的三角形質心定位演算法的數學模型
不論哪種模型，計算出的接收信號強度總與實際情況下有誤差，因為實際環境的復雜性，換算出的錨節點到未知節點的距離d總是大於實際兩節點間的距離。如圖1所示，錨節點A，B，C，未知節點D，根據RSSI模型計算出的節點A和D的距離為rA；節點B和D的距離為rB；節點C和D的距離為rC。分別以A，B，C為圓心；rA，rB，rC為半徑畫圓，可得交疊區域。這里的三角形質心定位演算法的基本思想是：計算三圓交疊區域的3個特徵點的坐標，以這三個點為三角形的頂點，未知點即為三角形質心，如圖2所示，特徵點為E，F，G，特徵點E點的計算方法為：

同理，可計算出F，G，此時未知點的坐標為由模擬得，在圖2中，實際點為D；三角形質心演算法出的估計點為M；三邊測量法算出的估計點為N。可知，三角形質心演算法的准確度更高。

3 基於RSSI的三角形質心演算法過程
3．1 步驟
(1)錨節點周期性向周圍廣播信息，信息中包括自身節點ID及坐標。普通節點收到該信息後，對同一錨節點的RSSI取均值。
(2)當普通節點收集到一定數量的錨節點信息時，不再接收新信息。普通節點根據RSSI從強到弱對錨節點排序，並建立RSSI值與節點到錨節點距離的映射。建立3個集合。
錨節點集合：

(3)選取RSSI值大的前幾個錨節點進行自身定位計算。
在B_set：中優先選擇RSSI值大的信標節點組合成下面的錨節點集合，這是提高定位精度的關鍵。

對錨節點集合，依次根據(3)式算出3個交點的坐標，最後由質心演算法，得出未知節點坐標。
(4)對求出的未知節點坐標集合取平均，得未知節點坐標。
3．2 誤差定義
定義定位誤差為ER，假設得到的未知節點的坐標為(xm，ym)，其真實位置為(x，y)，則定位誤差ER為：

4 仿 真
利用Matlab模擬工具模擬三角形質心演算法，考察該演算法的性能。假設在100 m×100 m的正方形區域內，36個錨節點均勻分布，未知節點70個，分別用三邊測量法和三角形質心定位演算法進行模擬，模擬結果如圖3所示。由圖3可知，三角形質心演算法比三邊測量法，定位精度更高，當測距誤差變大時，用三角形質心演算法得出的平均定位誤差比用三邊測量法得出的小得多。

5 結 語
在此提出了將RSSI方法和三角形質心定位演算法相結合的方法，通過模擬實驗，將該演算法和三邊測量演算法相比較，證明了該演算法的優越性。下一步將研究在錨節點數量不同時的平均定位誤差。

② 怎麼檢測你的區域網WIFI無線環境

想要知道你的區域網WIFI無線環境嗎,那麼怎麼檢測你的區域網WIFI無線環境的呢?下面是我收集整理的怎麼檢測你的區域網WIFI無線環境，希望對大家有幫助~~

檢測你的區域網WIFI無線環境的方法

工具/原料

inssider

帶無線網卡的電腦

方法/步驟

第一步：先在網路搜索一下 inssider 這個軟體，搜索返回後，在官網或者網路下載(英文好的可以用英文版，英文不好的建議用中文版)。

第六步，根據這些信息，我們可以調整我們的路由器的信道設置，以改善傳輸。比如從我們測試上圖來看，

③ 如何評估以及優化無線網路

網路優化評估，大概就是從以下幾個方面評估網路性能
1）無線信號覆蓋（包括，信號強度，RSSI鏈路狀態，SNR信噪比）
2）AP的接入端負載均衡
3）吞吐量性能測試
4）QoS,質量與服務保障測試
5）無線網路按群性能測試
6）等。。。不同客戶和不同廠商的需求不同。。

④ 電信rssi原理

Received Signal Strength Indication接收的信號強度指示，無線發送層的可選部分，用來判定鏈接質量，以及是否增大廣播發送強度。
通過接收到的信號強弱測定信號點與接收點的距離，進而根據相應數據進行定位計算的一種定位技術。如無線感測的ZigBee網路CC2431晶元的定位引擎就凱基採用的這種技術、演算法。接收機測量電路所得到的接收機輸入的平均信號強度指示。這一測量值一般不包括天線增益或傳輸系統的損耗。

RSSI（Received Signal Strength Indicator）是接收信號的強度指示，它的實現是在反向通道基帶接收濾波器之後進行的。
為了獲取反向信號的特徵，在RSSI的具體實現中做了如下處理：在104us內進行基帶IQ功率積分得到RSSI的瞬時值；然後在約1秒內對8192個RSSI的瞬時值進行平均得到RSSI的平均值，即RSSI（平均）=sum（RSSI(瞬時）)/8192，同時給出1秒內RSSI瞬時值的最大值和RSSI瞬時值大於某一門限時的比率（RSSI瞬時值大於某一門限的個數/8192）。由於 RSSI是通過在數字域進行功率積分而後反推到天線口得到的，反向通道信號傳輸特性的不一致會影響RSSI的精度。
在空載下看RSSI的平均值是判斷干擾的最主要手段。對於新開局，用戶很少，空載下的RSSI電平一般小於-105dBm。在業務存在的情況下，有多個業務時RSSI平均值一般不會超過-95dBm。從接收質量FER上也可以參考判斷是否有干擾存在。通過以發現是否存在越區覆蓋而造成干擾，也可以從 Ec/Io與手機接收功率來判斷是否有干擾。對於外界干擾，通過頻譜儀分析進一步查出是否存在干擾源。測距理論

RSSI是射頻信號理論術語，主要應用於發射機和接收機之間的距離測量。該方法是依據接收信號能量強度確定距離，對通信信道參數要求較高。其測距理論是：依據無線電波或聲波在介質中傳輸，信號功率是隨傳播距離衰減的原理。根據信標節點已知信號的發射功率和節點接收的信號功率，通過信號與距離之間的衰減模型，就可以計算出節點間的距離。由於信號傳播的過程中，受到距離和障礙物的影響。信號的功率強度隨之衰減，間接影響精度。所以要求得到良好的精度，短距離才會體現這一點。
由於信號發射設備和接收設備簡單、成本低、低功耗，比較適合無線感測器網路定位機制。針對室內和室外環境，現階段流行的估計位置技術中，對提高估計位置的准確性方面，也有很多方法。例如由三個非共線錨定器組成，通過非共線信標節點進行位置估計的最小二乘法，以及使用三個以上的信標節點多點定位技術。對於測距方法的進行對比如圖所示：

由圖可以看出：RSSI的定位技術作為基於Wi-Fi活動的RFID標簽，相比於TOA、TDOA、AOA、GPS具有成本低、容易實現等優勢。如果室內定位精度要求不高，基於RSSI的定位技術完全可以滿足。而且，現階段對於作為節點的感測器，都能夠完成發射測試信號功率的任務。主要或返進行實驗時，節點發送數據包，也獲取RSSI的測量值。該定位技術既無需額外硬體，又能完成復雜信息的分析處理，減小通信消費，節約成本，比較適用於無線感測衫孫飢器網路的定位系統。 [1]