针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题，提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点（AP）的接收信号强度（RSS）进行统计分析，采用高斯滤波对信号进行预处理，然后利用K-means聚类算法将原始指纹数据库中的定位区域进行聚类分块；其次采用协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）优化支持向量回归机（SVR）参数，从而建立CMAES-SVR室内定位学习模型，通过该模型分别构建各定位子区域中RSS信号与物理位置非线性映射关系；最后判断测试点所属类簇，根据该类簇中训练好的CMAES-SVR模型进行回归预测。实验结果表明，与WKNN、传统SVR以及PSO-SVR算法相比，该算法在定位精度、稳定性以及实时性方面均有所提高。

本文来谈谈WLAN测试， 这几乎是所有的无线终端设备测试中必要环节。此文着重谈一下WLAN射频部分测试基本要点，希望对刚刚涉及WLAN领域的朋友有一 定的帮助。另外此文主要着重于WLAN芯片的初期射频测试，关于工程大规模自动化测试（类似batch处理等）不在此文讨论范围。

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针对RSS（接收信号强度）时变性以及不同终端信号接收能力的差异性，导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题，基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法。在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵，并构建离线位置指纹数据库。定位时，通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性，得到最相关的k个参考点，利用二次加权质心算法计算用户的最终位置。为了有效降低信号时变性的影响，采样时进行了滤波、排序等处理，构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数，但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算。实验结果表明，该算法在保证较高定位准确度的同时，针对不同终端有更好的定位稳定性。

WLAN设备的实际吞吐量 802.11g标准描述的速率为54Mbps，此为物理层传输速率，而实际可获得的吞吐量为20-24Mbps 其他用于协议封装或冲突避免开销 干扰实际吞吐率的因素 不稳定是无线通讯的本性 无线环境不停的保持变化 物理建筑的构成 AP的位置 共享介质：用户数 数据量 注：“综合实际应用速率”以58％88Byte、 17％512Byte、 25％1500Byte报文进行计算 802.11b 802.11g 802.11a 最大物理发送速率 11M 54M 54M 理论最大吞吐量（1500Byte报文） 5M 24M 24M 512Byte报文吞吐量 3.5M 14M 14M 88Byte报文吞吐量 1.6M 3.2M 3.2M 综合实际应用速率 2.77M 9.73M 9.73M 按照80%干扰计算应用速率 2.21M 7.78M 7.78M *

2.1 基本测试流程 在使用 CMW 进行 WLAN 非信令射频测试的时候设备搭建如下，CMW 射频端口通 过射频线缆连接到待测件的天线，或者 CMW 射频端口连接到外置天线或耦合板通过空 中耦合的方式连接到待测件的天线上。 发射机射频测试 接收机射频测试 在进行非信令测试的时候，CMW 提供信号分析仪或者信号产生器的作用，从而进 行待测件的发射机射频测试和接收机射频测试。在这种情况下，CMW 并不能控制待测 件进行信号的产生和接收，所以需要借助于芯片商提供的芯片控制方式辅助测试。如上 图所示，进行发射机射频测试的时候，控制芯片在所测试的带宽，信道，功率等上进行

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802.11 无线网络权威指南 学习802.11协议的入门书籍，也可以作为无线网络开发人员参考书籍。

提出了一种在贴片上加载改进的U形缝隙的新型双频微带天线．该天线结构简单，可以应用在无线局域网802.11b（2.4～2.48GHz）和802.11a（5.150～5.350GHz）的系统中，而且只需简单修改天线尺寸参数，就可以实现对天线高频段和低频段的调节．本天线使用Ansoft公司的HFSS软件进行仿真和优化，在低频和高频分别获得100MHz和300MHz的带宽，并且能达到实际应用的波束宽度、增益和交叉极化电平．

一、WLAN管理框架简介 随着物联网快速发展，越来越多的嵌入式设备上搭载了 WIFI 无线网络设备，为了能够管理 WIFI 网络设备，RT-Thread 引入了 WLAN 设备管理框架。这套框架是 RT-Thread 开发的一套用于管理 WIFI 的中间件：对下连接具体的 WIFI 驱动，控制 WIFI 的连接、断开、扫描等操作；对上承载不同的应用，为应用提供 WIFI 控制、事件、数据导流等操作，为上层应用提供统一的 WIFI 控制接口。 WLAN 框架主要由四个部分组成：Device 驱动接口层，为 WLAN 框架提供统一的调用接口；Manage 管理层为用户提供 WIFI 扫描、连接、断