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出于某种原因，我和一位朋友正在讨论根据您从设备获得的信息（RSSI、频率、SNR 等）计算您自己（笔记本电脑、电话等）与 AP 之间的距离。因此，在花了一些时间研究三边测量、三角测量和自由空间路径损失之后。（在一些博客文章和 wiki 的帮助下）我能够从 AP 到我的笔记本电脑获得以米为单位的距离，结果比我想象的要好得多。每当我在同一个房间里或有视线到达 AP 时，准确度约为一英尺。

但现在，我想更进一步……我希望能够考虑墙壁和其他障碍物。我认为这可能是可能的，或者至少给我一个比 FSPL 公式更好的结果，当有障碍物时，我正在考虑/研究它可能通过计算信噪比来实现。但是，我无法找到有关如何正确执行此操作的任何信息。这个想法总是有问题，但从来没有解决方案（或者我在网上找不到任何东西，因为我对这个主题的了解很少。大约需要一天的时间。）。所以，在这里我转向堆栈溢出，看看你们是否可以帮助我解决这个问题。

所以，这就是我到目前为止所拥有的（在python中）......

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

我来自美国，所以我把米和英尺都打印出来了。只是因为我可以在视觉上测量出英尺比我可以测量的更好。

因此，使用该公式，它可以很好地确定开放房间中的距离或 AP 的清晰视野。如果有人有任何想法或意见，我将不胜感激。因为我现在被困在墙上！（笑话妙语鼓声）

谢谢， 索罗德

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我不确定 SNR 在这种情况下是否有帮助，因为不同的接收器会有不同的 SNR，可能会相差几个 dB。

SNR 在用户设备上测量，并随着用户的移动而变化。从逻辑上讲，它应该随着发射器和接收器之间距离的增加而减小。由于 SNR 依赖于接收信号强度 (RSS) 和噪声 (N) 两个因素，因此它可能会受到各种原因的影响，例如干扰！干扰会影响 N，从而影响 SNR。多路径、散射、衍射等也会影响 RSS 读数。

因此，如果您的公式适用于直接视线，请使用它并尝试使用不一定基于 RSS 和 SNR 的 NLOS 公式。

您可能想研究 Time 方法而不是 RSS 方法，因为它们不会受到噪音的影响，甚至可以过滤掉多路径。

此外，您在代码中拥有的 SNR 值也不是真正的 SNR，因为它在 802.11 中通常不会作为负数特性出现。具有负 SNR 意味着您的噪声比 Signal 多。

于 2014-06-05T08:59:12.657 回答