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Calibrazione avanzata dell’attenuazione Wi-Fi in ambienti urbani complessi: correzione dinamica delle interferenze multipercorso in contesti reali

Calibrazione avanzata dell’attenuazione Wi-Fi in ambienti urbani complessi: correzione dinamica delle interferenze multipercorso

In contesti urbani densi come il centro storico di Milano, la stima accurata dell’attenuazione del segnale Wi-Fi richiede una comprensione profonda non solo del modello teorico di path loss logaritmica, ma anche della dinamica delle interferenze multipercorso, riflessioni e sorgenti RF non lineari. Questa guida dettagliata esplora un processo di calibrazione esperto, basato su misurazioni sul campo e correzioni in tempo reale, che supera le limitazioni dei modelli Tier 1 e Tier 2 per fornire mappe di attenuazione affidabili e aggiornate.

1. Introduzione al problema: perché l’attenuazione geometrica non basta

Il modello base di attenuazione per segnali radio in banda 2.4 GHz e 5 GHz è descritto dalla formula geometrica:

“\text{Path Loss (dB)} = 20 \log_{10}(d) + 20 \log_{10}(f) + 32.44 + \gamma \cdot h_{obf

, dove \( d \) è la distanza in metri, \( f \) la frequenza in MHz, \( \gamma \) il coefficiente di riflessione medio (~0.1–0.3 in ambienti urbani), e \( h_{obf} \) l’altezza dell’antenna. Tuttavia, in città, interferenze multiple da edifici, riflessioni su superfici metalliche e plastiche, appareggiamenti IoT, e reti cellulari distorcono il campo elettromagnetico in modi non lineari e non prevedibili. Queste interferenze causano attenuazioni anomale di 10–25 dB superiori a quelle geometriche, rendendo inaffidabili stime statiche.

2. Analisi avanzata delle interferenze: identificazione spettrale e temporale

Per una calibrazione precisa, è essenziale mappare le sorgenti interferenti con elevata risoluzione spettrale e temporale. Si utilizzano analizzatori di spettro portatili come il Keysight N9000B o dispositivi RTL-SDR con software di analisi come GNU Radio o RTL-SDR Band> per registrare la potenza del segnale in banda 2.4/5 GHz, con campionamento a intervalli di 10 secondi per 15 minuti per punto campione.

“La presenza di interferenze non è solo una questione di potenza, ma di correlazione temporale tra segnali co-canale e non co-canale.”

Fase 1: posizionamento di ricevitori a diverse altezze (1.2 m, 2.5 m, 4.0 m) e angolazioni (0°, 45°, 90° rispetto alla strada) in punti critici come incroci, gallerie parzialmente illuminate e passanti coperti. Si registra il RSSI e la potenza ricevuta (PR) in condizioni di presenza/assenza di interferenze, con filtro adattivo per eliminare rumore spurio.

3. Metodologia di calibrazione passo-passo: da dati grezzi a correzione dinamica

Fase 1: acquisizione dati sul campo

  1. Configurare analizzatore di spettro in modalità analisi in banda 2.4/5 GHz, con salvataggio automatico in formato JSON via script Python.
  2. Posizionare ricevitore a 3 altezze e 3 orientamenti per 15 minuti per punto, registrando RSSI (deciBEL), PR (dBm) e spettro di potenza.
  3. Annotare contesto ambientale: presenza di antenne 4G/5G, illuminazione LED, dispositivi IoT, traffico stradale.

Fase 2: registrazione e correlazione temporale

  1. Eseguire campionamento a intervalli di 10 secondi, correlare fluttuazioni RSSI con eventi temporali (segnali cellulari, accensioni LED).
  2. Usare filtraggio Wiener per ridurre rumore gaussiano e interferenze impulsive, applicando smoothing adattivo.
  3. Mappare interferenze dominanti per frequenza e direzione tramite correlazione incrociata con sorgenti note (es. stazioni radio, ripetitori Wi-Fi).

Fase 3: identificazione e quantificazione interferenze

  1. Applicare analisi FFT per decomporre il segnale in componenti spettrali e identificare bande di interferenza coerenti (es. 2.415 GHz da Bluetooth, 5.150 GHz da 5G).
  2. Calcolare il coefficiente di interferenza (ICI) per banda:
  3. “\text{ICI(dB)} = 10 \log_{10}\left(\sum_{k=1}^N \frac{P_k}{P_0}\right)&#code>, dove \( P_k \) è la potenza interferente e \( P_0 \) un riferimento.

  4. Correlare ICI con correlazione temporale per distinguere interferenze periodiche da casuali, usando modelli stocastici.

4. Modelli avanzati di attenuazione multipercorso con correzione interferenze

L’attenuazione totale in ambiente complesso si calcola come somma di path loss geometrico, riflessione, assorbimento e interferenza sommata:

“\text{Tot. Attenuazione(dB)} = \text{PathLoss} + \text{Interferenza}_{tot} + \text{Absorbimento} + \text{Riflessioni};

La funzione di attenuazione per interferenza (IFA) viene modellata come:

“\text{IFA}(d, f, \gamma) = \text{PathLoss}(d,f) + \sum_{

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