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建议运行环境: MacOS, ubuntu 16.04, python3
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硬件要求: 支持monitor mode的网卡
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python3 依赖: numpy, scapy, matplotlib(可视化结果)
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查看所要运行网卡编号
iwconfig
如图这里选择wlan网卡wlp3s0
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查看对应无线网卡是否支持monitor mode
iw list
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进入对应文件目录
cd src/sniff_network
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修改脚本setmon.sh和unsetmon.sh,将其中的网卡名称换成对应的网卡名称
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以管理员身份执行setmon.sh，将网卡配置为monitor mode
sudo ./setmon.sh
脚本会要求输入管理员密码，同时会关闭network-manager, 即之后无法使用该网卡联网,ubuntu下如果不关闭network-manager就无法采用scapy在monitor模式下抓包，原因不明。
运行之后可以执行
iwconfig
确认所要运行的网卡已经处于monitor mode
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配置输入SSID文件ssids.txt，文件中每一行对应一个所要提取rssi的AP的SSID,如下
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以管理员身份运行程序sniff_rssi.py, 注意以python3执行，执行sudo python3 sniff_rssi.py -h查看帮助，示例运行如下
sudo python3 sniff_rssi.py --iface wlp3s0 --input ssids.txt --output rssi.txt --amount 100 --tag 0-0
注意程序会将提取的rssi保存为json格式的rssi.txt
使用 sudo 权限可能导致 python 找不到目标 module，需要调整环境变量，使用一下命令
sudo -HE env PATH=$PATH python3 sniff_rssi.py --iface wlp3s0 --input ssids.txt --output rssi.json --amount 100
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运行完毕关闭monitor mode并开启network-manager
sudo ./unsetmon.sh
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另一种方式利用命令行动态查看当前RSSI:
watch -n 0.2 nmvli dev wifi list
sudo iwlist wlp3s0 scan
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查看网卡编号
networksetup -listallhardwareports
使用网卡en0
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进入对应文件目录
cd src/sniff_network
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配置ssids.txt同上
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管理员身份运行sniff_rssi.py
sudo python3 sniff_rssi.py -i ssids.txt -o rssi.txt -if en0 -a 100 -t 0-0
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或者使用命令行脚本的方式获取RSSI，运行 sniff_rssi_cmd.py
sudo python3 sniff_rssi_cmd.py -i ssids.txt -o rssi.txt -if en0 -a 100 -t 0-0
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利用命令行工具动态查看当前RSSI:
先建立系统 airport 命令的软连接
sudo ln -s /System/Library/PrivateFrameworks/Apple80211.framework/Versions/Current/Resources/airport /usr/sbin/airport
用 grep 和 watch 指令动态获取当前 AP 情况。
watch -n 0.5 "airport -s | grep 'Xiaomi'"
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打开对应文件目录
cd src/sniff_network
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运行result_rssi_visulizer.py绘制对应的热力图，运行python3 result_rssi_visualizer.py -h查看帮助，示例运行如下
python3 result_rssi_visualizer.py -f ../../data/train.txt -s rssi_heatmap.png
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测试通过环境: MacOS, python3.6(注：这里因为实验用的Ubuntu系统的主机网卡不支持5GHz频段的wifi,与系统本身无关，即Ubuntu下同样可以正常通过)
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python3 依赖: numpy, scapy, tensorflow(如果使用cnn模型)
- 预先测量并存储的数据，数据应由之前所述的sniff_rssi.py产生, 注意存储json string的文件，tag域必须为x-y 的格式，其中x y代表对应该点的浮点坐标。不同位置的RSSI使用的AP名称(SSID)必须完全一致，且要求各个AP在不同位置测量的RSSI序列长度一致(实验中为10)。作为训练的数据和测试的数据必须使用相同的AP名称且RSSI序列长度一致。同时文件编码应为utf-8。参考示例文件data/train.txt和data/val.txt
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打开对应文件目录
cd src/locate
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运行python3 locate.py -h查看参数说明，示例运行如下
python3 locate.py --train ../../data/train.txt --test ../../data/val.txt --method 4NN --signal median
输出为按照val.txt中文件的顺序依次预测的二维坐标位置以及散点图表示，示例图片见下
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测试通过环境: MacOS, python3.6(Ubuntu同之前的说明)
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python3 依赖: numpy, scapy, tensorflow(如果使用cnn模型), kivy(图形界面)
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默认设定为 kNN(k=4) 模型和 median 信号。总体结构为，client负责测量给定ap的RSSI信号，进行简单处理（取中位数），发送给server。server负责对接收到的数据进行分析定位，将定位结果发送给client。
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打开对应文件目录
cd src/app
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运行服务器：运行python3 server.py -h查看帮助，示例运行如下。注意:server需要给client发送各个AP的SSID及坐标，若使用不同于示例的数据请修改server中的部分
python3 server.py -t ../../data/train.txt -m 4NN -s median
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运行客户端：注意根据自己电脑的无线网卡名称对应修改sniffApp.py中的部分代码，这里因为kivy框架内置命令行参数无法通过命令行参数设置。同时注意必须以sudo运行。
client 将启动图形界面。点击按钮start后，client对给定ap的RSSI测量，并将RSSI值处理发送给server。在收到server返回的预测位置后，在界面上用绿点现实位置
sudo python3 sniffApp.py
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client app说明：
- 运行client后会开启图形窗口，若未能成功运行窗口基本是因为和server的握手失败，检查网路连接，地址与端口设置后重试
- 点击Start按钮则会开始周期性采集rssi，与server交互获得定位坐标，在界面中可视化位置。Start开始后会一直持续定位，并且可视化的位置会保留。
- 点击Pause暂停定位，点击Resume恢复
- 点击Clear将清除所有位置点，恢复界面初始状态
- 点击左上角叉关闭程序
client的图形界面示例：
- 关于monitor mode和一般网卡提取rssi的问题：https://wiki.wireshark.org/CaptureSetup/WLAN#Linux
- 开启monitor mode的另一工具: http://www.aircrack-ng.org/doku.php?id=airmon-ng
- MacOS命令行网络设置检查：http://osxdaily.com/2014/09/03/list-all-network-hardware-from-the-command-line-in-os-x/
- 8 Linux Commands: To Find Out Wireless Network Speed, Signal Strength And Other Information: https://www.cyberciti.biz/tips/linux-find-out-wireless-network-speed-signal-strength.html