Es de conocimiento común que cuanto más se aleja de un punto de red Wi-Fi, más lenta se vuelve la red a través de Wi-Fi. Pero, ¿por qué sería este el caso? Las señales de radio se propagan esencialmente a la velocidad de la luz y, por lo tanto, solo a partir de la propagación de la señal, la distancia no debería ser un factor para un rango razonable (miles de km / millas).

Mi teoría es que cada vez que se envía un paquete de red, hay una probabilidad de que no llegue a la ubicación, que llegue con datos corruptos o que llegue en el orden incorrecto, y esta probabilidad aumenta a medida que aumenta la distancia, lo que obliga al TCP capa para hacer que los paquetes sean enviados y reenviados. Este proceso de enviar y reenviar hace tomar una cantidad cuantificable de tiempo. No es suficiente que un solo paquete proporcione un retraso notable, pero sí lo suficiente si uno de cada tres paquetes debe reenviarse, y luego todos los paquetes vuelven a colocarse en el orden correcto en el otro extremo, se tomará más tiempo. Pero esa es solo mi teoría. ¿Cuál es la verdadera respuesta?

Explicación

Entonces, la velocidad de la luz no tiene (prácticamente) nada que ver con eso, tienes razón.

WiFi elige un modo de transmisión basado en la calidad del enlace entre dos estaciones. Cuanto peor es el enlace, más robusta debe ser la transmisión. Una forma de empeorar es tener un enlace más largo, lo que significa que llega menos energía de señal al extremo receptor, lo que significa que la relación entre el ruido inherente al receptor y la señal recibida empeora; esto generalmente se mide como SNR (relación señal-ruido). Entonces, así es como la distancia entra directamente en esto.

Para hacer una transmisión más robusta, hay diferentes cosas que hace WiFi (IEEE802.11 a / g / n / ac ...):

1. Use una modulación menos fina. Si ha tratado con comunicaciones inalámbricas digitales anteriormente, es posible que haya escuchado que la información se transporta modulando una onda portadora con uno de un conjunto de símbolos, que son básicamente números complejos. Cuanto más grande sea ese conjunto de símbolos, más bits puede transportar con cada símbolo que transmita, pero también, más cerca están estos símbolos entre sí. Más cerca significa que necesita menos potencia de ruido para terminar accidentalmente en un símbolo diferente. Entonces, si su velocidad necesita ser alta, normalmente trataría de usar una constelación con muchos símbolos, pero luego solo puede tolerar muy poco ruido en comparación con la potencia recibida, es decir, necesita una SNR alta.
2. Los enlaces inalámbricos (generalmente, todos los enlaces de datos no triviales) emplean algo que llamamos codificación de canal , y especialmente corrección de errores hacia adelante: Básicamente es agregar redundancia a sus datos (por ejemplo, en la forma de repetir los mismos datos dos veces, o agregando una suma de verificación, o por muchos otros medios). Si está diseñando su código de canal y su decodificador de manera inteligente, una mayor redundancia significa que puede corregir muchos errores. A mayor redundancia, mayor corrección de errores. La desventaja de eso, por supuesto, es que en lugar de transportar datos más "interesantes", se ve obligado a transportar esa redundancia. Entonces, si usa un código de canal que agrega el doble de la cantidad de datos originales como redundancia para poder manejar muchos errores (ver 1.), entonces solo puede usar 1/3 de su velocidad de bits física para la carga útil real bits

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Comentario avanzado

Es de conocimiento común que cuanto más se aleja de un punto de red Wi-Fi, más lenta se vuelve la red a través de Wi-Fi.

El conocimiento común, como de costumbre, es una simplificación excesiva. La tendencia general es correcta, cuanto más lejos, menos poder, como se explicó anteriormente.

Los canales de múltiples rutas significan que las cosas no van monotónicamente cuesta abajo con la distancia

Pero: WiFi generalmente se usa en interiores. En estos entornos, tenemos lo que llamamos un escenario de ruta múltiple fuerte. Eso significa que, debido a los reflejos en las paredes, los muebles, las cosas que se encuentran en el entorno general, puede obtener diferentes tipos de autointerferencia de la señal. Y eso podría significar que, aunque esté relativamente cerca del transmisor, su receptor podría no ver nada, porque dos caminos tienen una diferencia de media longitud de onda y se cancelan entre sí.

Por lo tanto, para la ruta múltiple interior típica, generalmente no se puede decir "cuanto más, peor"; Por lo general, es mucho menos fácil. A este fenómeno lo llamamos desvanecimiento (y en este caso, probablemente desvanecimiento a pequeña escala ).

Diversidad de canales para ganancias de robustez

Luego: los estándares WiFi más modernos admiten MIMO (entrada múltiple, salida múltiple), lo que básicamente significa que tiene varias antenas en cada extremo de un enlace. La idea es que desde la antena de transmisión 1 hasta la antena de recepción 1 (supongamos que 1-> 1) habrá (con una alta probabilidad) una realización de canal diferente (¡los canales son aleatorios!) Que desde la antena de transmisión 2 para recibir la antena 1 ( 2-> 1), y 1-> 2, y 2-> 2, y así sucesivamente.

Estos canales físicamente diferentes pueden ayudar con el problema de desvanecimiento mencionado anteriormente. Aunque el canal multitrayecto 1-> 1 podría, al azar, verse gravemente afectado al cancelarse, 1-> 2 aún podría estar bien. Su "probabilidad de maldad" promedio disminuye con el número de antenas. ¡Agradable! Eso significa que cuanto más no estén correlacionados nuestros canales (es decir, la falla menos probable de un canal significa que los otros también serán malos), mejor será nuestra transmisión.

Eso también significa que "muy cerca" no es inherentemente "muy bueno", porque eso también significa que, probablemente, las diferentes antenas ven casi la misma realización del canal, por lo que no obtienes esa "seguridad" de "nah, es poco probable que todos los canales sean malos al mismo tiempo ".

Empleando MIMO para diversión y ganancias (y tasas más altas)

Además, si está siendo matemáticamente inteligente al respecto, puede encontrar una descripción matemática para un canal entre la antena de transmisión y la antena de recepción j , llamemos a esa representación h i , j , y luego simplemente construya una matriz H a partir de estos canales representaciones, con el número de fila indicando de qué antena de transmisión estamos hablando, y el número de columna indicando qué antena de recepción.$i$$j$$\mathbf h_{i,j}$$\mathbf H$

Para ver lo que recibimos en nuestras antenas de recepción, cuando enviamos señales diferentes en las diferentes antenas de transmisión, que acaba de ir adelante y multiplicar un vector fila que contiene todas estas señales con la matriz de canal H :$\mathbf s$$\mathbf H$

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

El problema es que probablemente nos gustaría tener muchos canales totalmente independientes entre transmisión y recepción, es decir, lo que enviamos en una antena a una antena no tiene efecto en todos los otros pares de antenas. Luego, podemos enviar múltiples flujos de datos en paralelo . ¡Eso nos dará un aumento serio en la velocidad de transmisión!

Lamentablemente, la ecuación anterior dice que de alguna manera tenemos que pesar y sumar todas las señales de transmisión para obtener la señal de recepción de cada antena. Hm, triste

Ahora, armados con esa ecuación, el matemático interno en nosotros nos dice que, hm, si pudiéramos lograr que transformamos en otra matriz Λ , podríamos tener canales realmente independientes.$\mathbf H$$\mathbf \Lambda$

Eso es posible si tiene forma diagonal, es decir, todos son ceros, pero para sus entradas diagonales. ¡El hecho feliz es que podemos hacer eso! Hay un método matemático que nos da$\mathbf \Lambda$

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

con siendo diagonal; Es la descomposición del valor singular (SVD). Entonces, podemos reescribir ( 1 ) a$\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$$\min($$)$

Entonces, el algoritmo se vuelve bastante 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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Todo esto solo funciona si la SVD da buenos resultados, y eso solo sucede cuando los canales del par de antenas físicas son lo suficientemente independientes. Eso significa que para MIMO, la proximidad significa que en realidad puede transmitir incluso menos que a una distancia media, porque la distancia significa que hay más reflectores aleatorios diferentes en el camino. (Después de cierta distancia, los efectos de pérdida de ruta dominan y siempre empeora).

El problema no es el tiempo que lleva pasar del emisor (enrutador) al receptor (su computadora portátil) que, como usted dice, es insignificante con unos pocos metros, sino la potencia que llega con la distancia.

Echa un vistazo a la fórmula de Friis .

El rendimiento de la red es la tasa de entrega exitosa de mensajes a través de un canal de comunicación. Con menos potencia recibida, las posibilidades de que un mensaje no se reciba correctamente son mayores.

El ruido es algo a tener en cuenta aquí.

La pérdida fundamental con la distancia frente a la frecuencia es principalmente el tamaño del área de apertura de la portadora f proporcional al cuadrado de la longitud de onda. Por lo tanto, la pérdida de ruta es menor para frecuencias más bajas, que es el término dominante en Friis Loss.

El segundo problema más común es la orientación de la antena y las pérdidas en el patrón de radiación, pero esto es menos dependiente de la frecuencia, pero el patrón torroidal de resonadores y dipolos de 1/4 de onda. La señal mínima o patrón nulo está mirando hacia el final de la antena.

Los conductores y dieléctricos en algunos materiales de construcción permiten que las señales se reflejen en todo el lugar. Sin embargo, esto también es un problema para las pérdidas por desvanecimiento de arroz en niveles de señal marginal <-80dBm para señales de clase B y comienza a ser un problema por encima de esto. La línea de visión sin reflejos del suelo desde el agua es la ruta de transmisión óptima para microondas. Sin embargo, para VHF e inferior, un gran cuerpo de agua y la ionosfera actúan como reflectores para aumentar el rango de una señal. Pero para frecuencias más altas, los reflejos conducen a señales más distorsionadas y causan errores de desvanecimiento de Ricean.

Cada banda tiene su propio umbral de error y el WiFi de alta velocidad de banda más ancha que usa 20MHz o 40MHz tiene un umbral más alto debido a las Leyes de Shannon sobre SNR frente al ancho de banda de ruido frente a BER. El mejor umbral suele ser la velocidad de datos más baja, pero depende del diseño. Siempre bloqueo mis opciones de chip WiFi a 11Mbps en Windows para obtener una mayor velocidad en los niveles de señal marginal que el modo automático porque incluso el movimiento humano alrededor de las rutas puede causar pérdida de paquetes y reintentos ocultos a velocidades de datos más altas como 54MBps y más. Nuevamente, las leyes de Shannon se aplican aquí desde los efectos de desvanecimiento de Ricean y los efectos fundamentales de pérdida de Friis.

En modo automático, un chip WiFi siempre intentará reducir la velocidad de datos automáticamente por el módem móvil cuando la pérdida de paquetes es demasiado alta. Primero, puede intentar reentrenar al receptor para la ecualización de retardo grupal. Luego negocie una tasa de datos más baja si la tasa de error es demasiado alta. Esto se desprende de la ley de Shannon. Pero recuerde que estos ecos y el desvanecimiento del arroz afectan la ecualización de retraso de este grupo y el movimiento de la antena de Wifi obliga al reentrenamiento donde hay muchos ecos en un edificio a bajos niveles de señal. El resultado de los cambios en la intensidad del eco portador es distorsionar el patrón del ojo en señales demoduladas.

Mi experiencia me dice que cuanto más lejos estén sus puntos finales entre el enrutador móvil y WiFi, más posibilidades hay de que haya reflejos y más posibilidades de que los reflejos se cancelen y más abandonos. Esto se llama desvanecimiento de arroz y es la causa más común de los resultados de mis pruebas para la pérdida de paquetes en niveles de campo marginal por debajo de -75dBm.

Las señales a continuación para net y dlink-guest provienen de mi PC en el piso de arriba con un dongle WiFi en una torre y un enrutador Dlink de alta potencia ubicado en un cajón. Mover la antena en el enrutador provocó que cambiara los niveles de señal y cambiara de canal y de red a invitado sin que el usuario se percatara de la pérdida momentánea de conectividad.