无线信号强度测试工具及相应的测试教程

非常硬核的一次网络诊断项目，项目分阶段进行，从项目背景介绍到各项需求分析，实际网络信号与质量诊断，再到数据分析，信号检测，抓包实战以及最终的数据汇总等等。课程将传统的网络信号诊断直接推升了一个高度，从更高的维度来优化网络信号，是网络工程师，优化排错甚至是数据工程师必须实践的项目。 视频大小：8.9G

这是一个非常基本的工具，用于收集房屋等区域的 wifi 信号强度样本，然后制作简单的热图。 我自己写的，用来在家里放置 wifi 接入点； 它在这里是希望其他人会发现它有用。 操作系统 该软件当前仅可在Mac上运行，但可以通过将AirportQuery类替换为调用适当的wifi- AirportQuery命令行工具的等效项，使其可能在其他操作系统上运行。 依赖关系 你需要 Python 3、Qt 5、scipy、matplotlib。 获得这些的一种方法是安装然后brew install python3 pyqt和pip3 install matplotlib 。 安装 无需安装 - 只需直接运行wifi-heatmap.py程序 - 但您当然可以将其复制到/usr/bin或类似文件中。 用法 使用“文件/开放式平面图...”加载要测量的区域的平面图，该平面图可以是手绘图像（最好按比例绘制

主要介绍了Android实现信号强度监听的方法,是Android手机中很常见的一个实用功能,需要的朋友可以参考下

Friis 传输方程最简单的形式如下。 给定两个天线，接收天线输入端的可用功率 P_r 与发射天线的输出功率 P_t 的比率由下式给出\frac{P_r}{P_t} = G_t G_r \left( \frac{\lambda}{4 \pi R} \right)^2 其中 G_t 和 G_r 分别是发射天线和接收天线的天线增益（相对于各向同性辐射器），λ 是波长，R 是天线之间的距离。 括号中因子的倒数是所谓的自由空间路径损耗。 要使用所写的等式，天线增益可能不能以分贝为单位，并且波长和距离单位必须相同。 如果增益的单位为 dB，则将公式稍微修改为： P_r = P_t + G_t + G_r + 20\log_{10}\left( \frac{\lambda}{4 \pi R} \right) （增益以dB为单位，功率以dBm或dBW为单位） 这种简单的形式仅适用于以下理想条件：

GIS通讯基站分布及信号强度分析项目效果图.part01可以用到方案里面忽悠客户的东西，该资源资源来自网络。

针对传统的基于WiFi的最近邻(K-nearest neighbor algorithm, WiFi-KNN)室内定位算法精确度不能达到精准定位的需求的问题，本文提出了一种基于位置范围限定的K近邻(K-nearest neighbor based on the location range limit , LRL-KNN)室内定位算法。LRL-KNN算法通过利用用户的先前位置与WiFi指纹数据库中的参考点位置之间的物理距离组成的相关范围因子来缩放指纹距离，以此来减少定位的空间歧义性。尽管利用了先前的位置，但是该算法并不需要知道用户的确切移动速度和方向。与此同时，考虑到WiFi接收信号强度的时间波动性，将RSS直方图合并到距离计算中来减小时间波动带来的影响。实验结果表明：传统KNN算法的平均定位误差为2.13 m，新算法的平均定位误差为1.80 m，该误差在相同的测试环境下比传统的KNN算法减少15%。

分别获取wifi信号强度及移动网络信号强度例子,加入iw工具,可以拷贝到android系统直接使用,脚本也可以在linux系统下直接使用.

一个安卓系统下wifi连接的应用程序，可以代替系统的wifi连接界面，能够检测wifi信号强度和加密方式，更适合初学者学习和参考.rar,太多无法一一验证是否可用，程序如果跑不起来需要自调，部分代码功能进行参考学习。

为提高定位效率，提出了一种基于多分布密度位置指纹、精度渐进的室内定位算法。该算法把定位区域分为多个局部区域，并设定不同分布密度的参考位置点，根据来自锚节点的接收信号强度（RSS）时间和强度分布，通过各局部区域对应的信号覆盖向量和主成分分析法（PCA）提取的稀疏指纹的特征实现层次化匹配，有效减少在线指纹匹配过程的计算量，有利于目标节点存储空间和能耗的优化。实验结果表明，提出的算法在定位精度上不逊于其他室内定位算法，并且对锚节点分布密度依赖度小。