Общеизвестно, что чем дальше от точки сети Wi-Fi, тем медленнее работает сеть по Wi-Fi. Но почему это так? Радиосигналы распространяются, по существу, со скоростью света, поэтому расстояние от одного только распространения сигнала не должно быть фактором для любого разумного диапазона (тысячи км / миль).

Моя теория состоит в том, что каждый раз, когда сетевой пакет отправляется, есть вероятность, что он либо не прибудет в это место, либо прибудет с поврежденными данными, либо поступит в неправильном порядке, и эта вероятность увеличивается с увеличением расстояния, заставляя TCP уровень, чтобы заставить пакеты быть отправленными и повторно отправленными. Это отправка и повторный процесс делает принимать измеримое количество времени. Недостаточно того, что один пакет обеспечит какую-либо заметную задержку, но достаточно, чтобы, если один из трех пакетов нужно было повторно отправить, а затем все пакеты были возвращены в правильном порядке на другом конце, потребовалось бы дополнительное время. Но это только моя теория. Какой реальный ответ?

объяснение

Таким образом, скорость света (практически) не имеет к этому никакого отношения, вы правы.

WiFi выбирает режим передачи, основываясь на качестве связи между двумя станциями. Чем хуже связь, тем более надежной должна быть передача. Один из способов ухудшиться - иметь более длинную линию связи, что означает, что меньшая энергия сигнала достигает приемной стороны, что означает, что соотношение между шумом, присущим приемнику, и полученным сигналом ухудшается; это обычно измеряется как SNR (отношение сигнал / шум). Так вот, как расстояние напрямую влияет на это.

Чтобы сделать передачу более надежной, есть несколько вещей, которые делает WiFi (IEEE802.11 a / g / n / ac…):

1. Используйте менее точную модуляцию. Если вы раньше имели дело с цифровой беспроводной связью, вы, возможно, слышали, что информация передается путем модуляции несущей волны одним из набора символов, которые в основном являются просто комплексными числами. Чем больше этот набор символов, тем больше битов вы можете передавать с каждым передаваемым символом, но также и чем ближе эти символы друг к другу. Ближе означает, что вам нужно меньше мощности шума, чтобы случайно оказаться в другом символе. Итак, если ваша скорость должна быть высокой, вы, как правило, пытаетесь использовать созвездие с большим количеством символов, но тогда вы можете терпеть только очень небольшой шум по сравнению с принимаемой мощностью, то есть вам нужно высокое SNR.
2. Беспроводные каналы (как правило, все нетривиальные линии передачи данных) используют то, что мы называем канальным кодированием , и особенно прямое исправление ошибок.В основном это добавляет избыточность к вашим данным (например, в форме повторения одних и тех же данных дважды, или путем добавления контрольной суммы, или многими другими способами). Если вы разрабатываете код канала и свой декодер умно, большая избыточность означает, что вы можете исправить множество ошибок. Чем больше избыточность, тем больше исправление ошибок. Недостатком этого, конечно, является то, что вместо передачи более «интересных» данных вы вынуждены переносить эту избыточность. Таким образом, если вы используете код канала, который добавляет в два раза больше исходных данных в качестве избыточности, чтобы справиться с большим количеством ошибок (см. 1.), то вы можете использовать только 1/3 вашей физической скорости передачи данных для фактической полезной нагрузки. биты.

---

Расширенный комментарий

Общеизвестно, что чем дальше от точки сети Wi-Fi, тем медленнее работает сеть по Wi-Fi.

Общеизвестно, что, как обычно, это грубое упрощение. Общая тенденция правильна, чем дальше, тем меньше силы, как объяснено выше.

Многолучевые каналы означают, что вещи не идут монотонно вниз с расстоянием

Но: WiFi обычно используется в помещении. В этих настройках у нас есть то, что мы называем сильным сценарием многолучевого распространения. Это означает, что из-за отражений на стенах, мебели, вещей, которые оказываются в общем окружении, вы можете получать различные виды помех для себя. И это может означать, что, хотя вы находитесь относительно близко к передатчику, ваш приемник может ничего не видеть, потому что два пути имеют разность пути на половину длины волны и взаимно компенсируют друг друга.

Таким образом, для типичного внутреннего многолучевого распространения вы не можете сказать «чем дальше, тем хуже»; это обычно намного менее легко. Мы называем это явление угасанием (и в данном случае, вероятно, мелкомасштабным угасанием ).

Разнообразие каналов для повышения надежности

Затем: более современные стандарты WiFi поддерживают MIMO (несколько входов, несколько выходов), что в основном означает, что у вас есть несколько антенн на каждом конце канала. Идея состоит в том, что от передающей антенны 1 к приемной антенне 1 (назовем это 1-> 1) будет (с высокой вероятностью) реализация канала (каналы случайные!) Отличны от передачи от передающей антенны 2 к приемной антенне 1 ( 2-> 1), 1-> 2, 2-> 2 и т. Д.

Эти физически разные каналы могут помочь с проблемой затухания, упомянутой выше. Хотя многолучевой канал 1-> 1 может быть случайно поврежден при отмене самого себя, 1-> 2 все еще может быть в порядке. Ваша средняя «вероятность плохости» уменьшается с количеством антенн. Ницца! Это означает, что чем больше наши каналы некоррелированы (т. Е. Чем меньше вероятность отказа одного канала, тем хуже будут и другие каналы), тем лучше будет наша передача.

Это также означает, что «очень близко» не является по своей сути «очень хорошим», потому что это также означает, что, вероятно, разные антенны видят в значительной степени одинаковую реализацию канала, поэтому вы не получите такую ​​«безопасность», как «нет», Вряд ли все каналы плохие одновременно ».

Использование MIMO для удовольствия и получения прибыли (и более высоких ставок)

$i$$j$$\mathbf h_{i,j}$$\mathbf H$

$\mathbf s$$\mathbf H$

$$\mathbf r = \mathbf s \mathbf H\text.\tag 1$$

Проблема в том, что мы, вероятно, хотели бы иметь много полностью независимых каналов между передачей и приемом, то есть, чтобы то, что мы посылаем с одной антенны на одну, не влияло на все остальные пары антенн. Затем мы можем отправлять несколько потоков данных параллельно . Это даст нам серьезное увеличение скорости передачи!

К сожалению, вышеприведенное уравнение говорит о том, что нам нужно как-то взвесить и сложить все передаваемые сигналы, чтобы получить сигнал каждой антенны. Хм, грустно.

$\mathbf H$$\mathbf \Lambda$ , у нас могли бы быть фактически независимые каналы.

$\mathbf \Lambda$

$$\mathbf H = \mathbf{U\Lambda V^*}\tag 2$$

$\mathbf \Lambda$$(1)$

$$\mathbf r = \mathbf{sU\Lambda V^*}\text.\tag 3$$

$\mathbf H$$\mathbf V$$\mathbf V$$\mathbf {V^*V}=\mathbf I$

$$\begin{align} \mathbf {rV} &= \mathbf{sHV}\tag 4\\ &=\mathbf{sU\Lambda V^*V}\tag 5\\ &=\mathbf{sU\Lambda I}\tag 6\\ &=\mathbf{sU\Lambda}\tag 7\\ \end{align}$$

$(7)$

$\mathbf V$$\mathbf s$$\mathbf U$$\min($$)$

Итак, алгоритм становится довольно простым:

1. $\mathbf H$ , то есть матрица каналов, содержащая все каналы на всех частях антенны. Это на самом деле самая сложная часть.
2. $\mathbf H$$\mathbf{U\Lambda V^*}$
3. $\mathbf s$$\mathbf U$
4. $\mathbf r$$\mathbf V$

---

Все это работает только в том случае, если SVD дает хорошие результаты, и это происходит только тогда, когда физические каналы пары антенн достаточно независимы. Это означает, что для MIMO близкая близость означает, что вы фактически можете передавать даже меньше, чем для среднего расстояния, потому что расстояние означает, что на пути будет больше разных случайных отражателей. (После некоторого расстояния доминируют эффекты потери пути, и вы всегда становитесь хуже.)

Проблема не в том, сколько времени нужно пройти от излучателя (маршрутизатора) до приемника (вашего ноутбука), который, как вы говорите, пренебрежимо мал с нескольких метров, а в силе, которая приходит с расстояния.

Взгляните на формулу Фриса .

Пропускная способность сети - это скорость успешной доставки сообщений по каналу связи. При меньшей мощности, получаемой, вероятность того, что сообщение получено неправильно, выше.

Шум это то, что нужно учитывать здесь.

Основные потери с расстоянием в зависимости от частоты - это, главным образом, размер области апертуры несущей f, пропорциональной квадрату длины волны. Следовательно, потеря пути меньше для более низких частот, что является доминирующим термином в потери Фриса.

2-ая ​​самая распространенная проблема - это ориентация антенны и потери в диаграмме направленности, но это зависит не столько от частоты, сколько от тороидальной диаграммы 1/4 волновых резонаторов и диполей. Минимальный сигнал или нулевая диаграмма направлена ​​на конец антенны.

Проводящие и диэлектрические в некоторых строительных материалах позволяют отражать сигналы повсюду. Однако это также является проблемой для потерь из-за замирания Райса в пограничных уровнях сигналов <-80 дБм для сигналов класса B и становится проблемой выше этого. Линия прямой видимости без отражений от земли является оптимальным путем передачи для микроволновой печи. Однако для ОВЧ и ниже, большая масса воды и ионосфера действуют как отражатели для увеличения диапазона сигнала. Но для более высоких частот отражения приводят к более искаженным сигналам и вызывают ошибки рисового замирания.

Каждая полоса имеет свой собственный порог ошибки, а широкополосный высокоскоростной Wi-Fi, использующий 20 МГц или 40 МГц, имеет более высокий порог из-за законов Шеннона о SNR в сравнении с шириной полосы шума и BER. Наилучшим порогом обычно является самая низкая скорость передачи данных, но она зависит от конструкции. Я всегда ограничиваю свои параметры WiFi-чипа до 11 Мбит / с в Windows, чтобы получить более высокую скорость при периферийных уровнях сигнала, чем в автоматическом режиме, потому что даже движение человека по дорожкам может привести к потере пакетов и скрытым повторным попыткам при более высоких скоростях передачи данных, таких как 54 Мбит / с и выше. Опять же, здесь действуют законы Шеннона, основанные на эффектах рисового выцветания и фундаментальных эффектах потери Фриса.

В автоматическом режиме WiFi-чип всегда будет пытаться автоматически снизить скорость передачи данных с помощью мобильного модема, когда потеря пакетов слишком велика. Сначала он может попытаться переучить приемник для выравнивания групповой задержки. Затем согласовать более низкую скорость передачи данных, если частота ошибок слишком высока. Это следует из закона Шеннона. Но помните, что эти эхо-сигналы и затухание риса влияют на выравнивание групповой задержки и перемещение антенн Wi-Fi, которые переучиваются там, где в здании много эхо-сигналов с низким уровнем сигнала. Результатом изменения силы эхо-сигнала несущей является искажение структуры глаза в демодулированных сигналах.

Мой опыт подсказывает, что чем дальше ваши конечные точки находятся между мобильным и WiFi-маршрутизатором, тем больше шансов на размышления и больше шансов на отмену отражений и больше отсева. Это называется замиранием риса и является наиболее распространенной причиной из моих результатов испытаний для потери пакетов на периферийных полевых уровнях ниже -75 дБм.

Приведенные ниже сигналы для net и dlink-guest поступают от моего ПК наверху с WiFi-адаптером на башне и мощным маршрутизатором Dlink внизу, помещенным в ящик. Перемещение антенны в маршрутизаторе привело к тому, что он изменил уровни сигнала и переключил каналы, а также из сети в гостевую систему, не подозревая пользователя о кратковременной потере связи.