É do conhecimento geral que quanto mais longe você for de um ponto de rede Wi-Fi, mais lenta será a rede através de Wi-Fi. Mas por que esse seria o caso? Os sinais de rádio se propagam essencialmente à velocidade da luz e, portanto, a partir da propagação do sinal, a distância não deve ser um fator para qualquer alcance razoável (milhares de km / milhas).

Minha teoria é que sempre que um pacote de rede é enviado, existe uma probabilidade de que ele não chegue ao local, chegue com dados corrompidos ou chegue na ordem errada, e essa probabilidade aumenta com o aumento da distância, forçando o TCP camada para fazer com que os pacotes sejam enviados e reenviados. Este processo de envio e reenviar faz demorar um montante quantificável de tempo. Não é suficiente que um único pacote forneça qualquer atraso perceptível, mas o suficiente para que um em cada três pacotes precise ser reenviado e, em seguida, todos os pacotes colocados de volta na ordem correta na outra extremidade, será necessário um tempo extra. Mas essa é apenas a minha teoria. Qual é a verdadeira resposta?

Explicação

Então, a velocidade da luz (praticamente) não tem nada a ver com isso, você está certo.

O WiFi escolhe um modo de transmissão com base na qualidade do link entre duas estações. Quanto pior o link, mais robusta a transmissão precisa ser. Uma maneira de piorar é ter um link mais longo, o que significa que menos energia de sinal chega ao final do recebimento, o que significa que a razão entre o ruído inerente ao receptor e o sinal recebido fica pior; isso geralmente é medido como SNR ( relação sinal / ruído). Então, é assim que a distância entra diretamente nisso.

Para tornar a transmissão mais robusta, existem coisas diferentes que o WiFi (IEEE802.11 a / g / n / ac…) faz:

1. Use uma modulação menos fina. Se você já lidou com comunicações digitais sem fio antes, pode ter ouvido falar que as informações são transportadas modulando uma onda portadora com um de um conjunto de símbolos, que são basicamente apenas números complexos. Quanto maior o conjunto de símbolos, mais bits você pode transportar com cada símbolo que transmite, mas também, quanto mais próximos esses símbolos estiverem. Mais próximo significa que você precisa de menos ruído para acabar acidentalmente com um símbolo diferente. Portanto, se sua velocidade precisar ser alta, você normalmente tentaria usar uma constelação com muitos símbolos, mas só poderá tolerar muito pouco ruído em comparação com a potência recebida, ou seja, você precisará de um SNR alto.
2. Links sem fio (geralmente, todos os links de dados não triviais) empregam algo que chamamos de codificação de canal e, principalmente, encaminhamento de correção de erro: Basicamente adiciona redundância aos seus dados (por exemplo, na forma de repetir os mesmos dados duas vezes, ou adicionando uma soma de verificação ou de várias outras maneiras). Se você estiver projetando seu código de canal e seu decodificador de maneira inteligente, mais redundância significa que você pode corrigir muitos erros. Quanto mais redundância, mais correção de erros. A desvantagem disso, é claro, é que, em vez de transportar dados mais "interessantes", você é obrigado a transportar essa redundância. Portanto, se você usar um código de canal que adiciona o dobro da quantidade de dados originais como redundância para poder lidar com muitos erros (consulte 1.), poderá usar apenas 1/3 da sua taxa de bits física para a carga útil real bits.

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Comentário Avançado

É do conhecimento geral que quanto mais longe você for de um ponto de rede Wi-Fi, mais lenta será a rede através de Wi-Fi.

O conhecimento comum, como sempre, é uma simplificação grosseira. A tendência geral é correta, quanto mais distante, menos poder, conforme explicado acima.

Canais de caminhos múltiplos significa que as coisas não andam monotonicamente ladeira abaixo com a distância

Mas: o Wi-Fi é normalmente usado em ambientes fechados. Nessas configurações, temos o que chamamos de cenário de vários caminhos forte. Isso significa que, devido a reflexões nas paredes, móveis, coisas que acontecem no ambiente geral, você pode obter diferentes tipos de auto-interferência de sinal. E isso pode significar que, embora você esteja relativamente próximo do transmissor, seu receptor poderá não ver nada, porque dois caminhos têm uma diferença de meio comprimento de onda e se cancelam.

Portanto, para o multipercurso típico interno, geralmente não é possível dizer "quanto mais, pior"; geralmente é muito menos fácil. Chamamos esse fenômeno de desaparecimento (e, neste caso, provavelmente desaparecimento em pequena escala ).

Diversidade de canais para ganhos de robustez

Então: os padrões WiFi mais modernos suportam MIMO (entradas múltiplas, saídas múltiplas), o que basicamente significa que você tem várias antenas em cada extremidade de um link. A idéia é que da antena de transmissão 1 para receber a antena 1 (vamos chamar de 1-> 1) (com alta probabilidade) haverá uma realização de canal diferente (os canais são aleatórios!) Do que da antena de transmissão 2 para receber a antena 1 ( 2-> 1) e 1-> 2 e 2-> 2 e assim por diante.

Esses canais fisicamente diferentes podem ajudar com o problema de desbotamento mencionado acima. Embora o canal de caminhos múltiplos 1-> 1 possa, aleatoriamente, ser gravemente ferido pelo cancelamento de si mesmo, 1-> 2 ainda pode estar OK. Sua "probabilidade de defeito" média diminui com o número de antenas. Agradável! Isso significa que quanto mais nossos canais não estiverem correlacionados (ou seja, a falha menos provável de um canal significa que os outros também serão ruins), melhor nossa transmissão pode ser.

Isso também significa que "muito próximo" não é inerentemente "muito bom", porque isso também significa que, provavelmente, as diferentes antenas veem praticamente a mesma realização de canal, para que você não obtenha a "segurança" de "nah, é improvável que todos os canais sejam ruins ao mesmo tempo ".

Empregando MIMO para diversão e lucro (e taxas mais altas)

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

$\mathbf s$$\mathbf H$

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

O problema é que provavelmente gostaríamos de ter muitos canais totalmente independentes entre transmitir e receber, ou seja, para que o que enviamos em uma antena para uma antena não tenha efeito em todos os outros pares de antenas. Em seguida, podemos enviar vários fluxos de dados em paralelo . Isso nos dará um aumento sério na velocidade de transmissão!

Infelizmente, essa equação acima diz que, de alguma forma, precisamos pesar e somar todos os sinais de transmissão para obter o sinal de recepção de cada antena. Hum, triste.

$\mathbf H$$\mathbf \Lambda$

$\mathbf \Lambda$

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

$\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$$\min($$)$

Portanto, o algoritmo se torna bem fácil:

1. $\mathbf H$
2. $\mathbf H$$\mathbf{U\Lambda V^*}$
3. $\mathbf s$$\mathbf U$
4. $\mathbf r$$\mathbf V$

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Isso tudo funciona apenas se o SVD fornece bons resultados, e isso só acontece quando os canais do par de antenas físicas são independentes o suficiente. Isso significa que, para MIMO, proximidade significa que você pode transmitir potencialmente menos do que para uma distância média, porque distância significa que há refletores aleatórios mais diferentes no caminho. (Depois de alguma distância, os efeitos da perda de caminho dominam e você sempre piora.)

O problema não é o tempo que leva do emissor (roteador) para o receptor (seu laptop) que, como você diz, é insignificante a poucos metros, mas a energia que chega à distância.

Dê uma olhada na fórmula de Friis .

A taxa de transferência de rede é a taxa de entrega bem-sucedida de mensagens em um canal de comunicação. Com menos energia recebida, as chances de uma mensagem não ser recebida corretamente são maiores.

O barulho é algo a ser levado em consideração aqui.

A perda fundamental com distância versus frequência é principalmente o tamanho da área de abertura da portadora f proporcional ao quadrado da onda. Portanto, a perda de caminho é menor para frequências mais baixas, que é o termo dominante em Friis Loss.

O segundo problema mais comum é a orientação da antena e as perdas no padrão de radiação, mas isso depende menos da frequência, mas o padrão toroidal dos ressonadores e dipolos de 1/4 de onda. O sinal mínimo ou o padrão nulo está olhando para o final da antena.

Os condutores e dielétricos em alguns materiais de construção permitem que os sinais sejam refletidos em todo o lugar. No entanto, isso também é um problema para perdas de desbotamento do arroz nos níveis de sinal de franja <-80dBm para sinais de classe B e começa a ser um problema acima disso. A linha de visão sem reflexos no solo da água é o caminho de transmissão ideal para microondas. No entanto, para VHF e inferior, um grande corpo de água e a ionosfera atuam como refletores para aumentar o alcance de um sinal. Porém, para frequências mais altas, os reflexos levam a sinais mais distorcidos e causam erros de desbotamento da Ricean.

Cada banda tem seu próprio limite de erro e o WiFi de alta velocidade de banda larga usando 20MHz ou 40MHz tem um limite mais alto devido às leis de Shannon sobre SNR vs largura de banda de ruído versus BER. O melhor limite geralmente é a menor taxa de dados, mas depende do design. Eu sempre bloqueio minhas opções de chip WiFi a 11 Mbps no Windows para aumentar a aceleração nos níveis de sinal de franja do que o modo automático, porque mesmo o movimento humano pelos caminhos pode causar perda de pacotes e tentativas ocultas com taxas de dados mais altas, como 54 MBps ou mais. Novamente, as leis de Shannon se aplicam aqui a partir dos efeitos Ricean Fading e efeitos fundamentais de Friis Loss.

No modo automático, um chip WiFi sempre tenta diminuir a taxa de dados automaticamente pelo modem móvel quando a perda de pacotes é muito alta. Primeiro, ele pode tentar treinar novamente o receptor para equalizar o atraso do grupo. Em seguida, negocie uma taxa de dados mais baixa se a taxa de erro for muito alta. Isto segue a lei de Shannon. Mas lembre-se de que esses ecos e desbotamento do arroz afetam esse grupo de atrasar a equalização e mover as forças da antena Wifi para reciclagem, onde há muitos ecos em um edifício com baixos níveis de sinal. O resultado de alterações na força do eco da portadora é distorcer o padrão ocular em sinais desmodulados.

Minha experiência me diz que quanto mais pontos de extremidade estiverem entre o roteador móvel e o Wi-Fi, maior a chance de reflexões e mais chances de cancelamentos e mais desistências. Isso se chama Desvanecimento do Arroz e é a causa mais comum dos meus resultados de teste para perda de pacotes em níveis de campo abaixo de -75dBm.

Os sinais abaixo para net e dlink-guest são do meu PC no andar de cima, com um dongle WiFi em uma torre e um roteador Dlink de alta potência no andar de baixo, colocado em uma gaveta. Mover a antena no roteador fez com que alterasse os níveis de sinal e trocasse de canal e da rede para o convidado, sem o conhecimento do usuário da perda momentânea de conectividade.