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藍(lán)牙信號(hào)RSSI與信標(biāo)測(cè)距分析及應(yīng)用

海闊天空的專欄 ? 來源:桃瑞芯 ? 作者:桃瑞芯 ? 2023-11-07 18:01 ? 次閱讀

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實(shí)際場(chǎng)景中RSSI會(huì)受到多個(gè)因素的影響,比如空中同頻干擾信號(hào),電磁波在不同物質(zhì)表面的反射折射等造成的多徑疊加,中間障礙物的遮擋,以及天線的性能和朝向等。這些因素會(huì)造成RSSI的大幅度波動(dòng),并且在不同場(chǎng)景下表現(xiàn)出不同的趨勢(shì)和范圍。下圖是BLE在連接狀態(tài)下,固定位置,1秒間隔內(nèi)連續(xù)收到的100個(gè)數(shù)據(jù)包對(duì)應(yīng)的RSSI: 圖片

可以看到即便在固定位置的很短時(shí)間內(nèi),RSSI波動(dòng)都可能有超過20db,對(duì)應(yīng)的距離如下:圖片

通過對(duì)足夠數(shù)量的RSSI樣本濾波可以過濾掉偏差很大的干擾值,減小距離映射的誤差(實(shí)際的效果取決于距離和環(huán)境等因素)。

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不同頻率(BLE信道)在相同環(huán)境中對(duì)RSSI的測(cè)量值有一定影響,下圖分別是連接狀態(tài)下(37個(gè)信道自動(dòng)跳頻)和固定頻率(channel 37)廣播下在室內(nèi)環(huán)境(0~5m)不同距離下測(cè)出的RSSI值:

圖片

圖片

連接下的多信道RSSI有平均15db以上的波動(dòng),但是信道37的廣播只有平均5db的波動(dòng)。實(shí)際使用中,多信道自動(dòng)跳頻更適合應(yīng)用數(shù)據(jù)傳輸(抗干擾能力強(qiáng)),RSSI的波動(dòng)可以通過適當(dāng)?shù)臑V波來減小。

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大的發(fā)射功率支持傳輸更遠(yuǎn)的距離,但是也會(huì)造成更大的RSSI波動(dòng)。相反,較小的發(fā)射功率波動(dòng)較小而且有利于功耗,但是覆蓋范圍有限。下圖是在連接狀態(tài)下,0~5m的距離內(nèi),使用8dbm發(fā)射功率和-25dbm發(fā)射功率分別測(cè)量的RSSI:

圖片

兩者表現(xiàn)出相同的趨勢(shì)。-25dbm的數(shù)據(jù)的波動(dòng)相對(duì)較小,但是對(duì)于遠(yuǎn)距離,RSSI的讀值趨于平坦。兩者在近距離內(nèi)都可以通過濾波實(shí)現(xiàn)相同的效果,實(shí)際使用中應(yīng)該根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景在遠(yuǎn)距離和低功耗之間選擇合適的發(fā)射功率。

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場(chǎng)景中的噪聲和其他物體造成的反射對(duì)RSSI有很大影響,以會(huì)議室場(chǎng)景和地下車庫(kù)場(chǎng)景為例,會(huì)議室場(chǎng)景存在較多物體,而地下車庫(kù)場(chǎng)景相對(duì)空曠,因此地下車庫(kù)場(chǎng)景的RSSI波動(dòng)較小一些,不同場(chǎng)景會(huì)直接影響測(cè)距和濾波的系數(shù)(系數(shù)需要針對(duì)不同場(chǎng)景校準(zhǔn))。

圖片

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BLE主從設(shè)備為ingchips916, 兩個(gè)設(shè)備都經(jīng)過了RSSI校準(zhǔn)(+/-1.5db),確保不同增益切換對(duì)RSSI的影響最小。在如下的會(huì)議室中,雙方進(jìn)入連接狀態(tài)(多信道自動(dòng)跳頻,-25dbm發(fā)射功率,10ms連接間隔),在0~5m內(nèi)每間隔0.5m采集100個(gè)RSSI值(1s):

圖片

假定每個(gè)位置的RSSI值服從正態(tài)分布,首先對(duì)每一組數(shù)據(jù)使用高斯濾波過濾掉偏差很大的值。這一步為可選項(xiàng),高斯濾波對(duì)樣本數(shù)量較小的情況提升不明顯,如果RSSI測(cè)量個(gè)數(shù)很大,則可以考慮首先使用高斯濾波對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

參數(shù)[sigma = 1]的高斯濾波后的數(shù)據(jù)和原來數(shù)據(jù)的對(duì)比:

圖片

接下來對(duì)數(shù)據(jù)使用卡爾曼濾波(Kalman),Kalman對(duì)噪聲環(huán)境下的服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)有較好效果(參考[1])。此處使用參數(shù)[A=1, H=1, Q=0.1, R=2.5],濾波后的數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)對(duì)比:

圖片

相比于原始數(shù)據(jù),Kalman濾波后的數(shù)據(jù)相對(duì)收斂,將濾波后RSSI轉(zhuǎn)換為距離(參數(shù)[n=1.6]),結(jié)果如下:

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對(duì)于較小的(3m之內(nèi))的誤差,Kalman和原始數(shù)據(jù)的差別不大。對(duì)于較大的誤差,Kalman可以通過和先前數(shù)據(jù)的平滑過濾掉偏差很大的值(結(jié)論參考[2])。

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地下車庫(kù)相對(duì)比較開闊,測(cè)試設(shè)備采用連接方式(多信道調(diào)頻,8dbm發(fā)射功率)測(cè)量RSSI,在1~20m距離內(nèi)每隔1m采集100個(gè)數(shù)據(jù)(10ms連接間隔,耗時(shí)1s)。和場(chǎng)景1類似,采用Kalman濾波(參數(shù)[A=1, H=1, Q=0.1, R=2.5])后的數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)對(duì)比:

圖片

轉(zhuǎn)換為距離后和原始數(shù)據(jù)對(duì)比為(參數(shù)分別為[n=1.4]和[n=1.35]):

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大于15m的距離,誤差很大,數(shù)據(jù)沒有使用的價(jià)值。小于15m的距離內(nèi),在較小誤差的情況下,Kalman和原始數(shù)據(jù)差別不大,較大誤差比如10m位置,Kalman則有約10%的提升。

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對(duì)于需要判斷距離變化趨勢(shì)的應(yīng)用場(chǎng)景,需要按時(shí)間順序采集RSSI測(cè)量值,并通過對(duì)數(shù)據(jù)擬合后的斜率變化來判斷距離趨勢(shì)??紤]到RSSI和距離的映射關(guān)系為非線性,RSSI的變化趨勢(shì)需要在小范圍時(shí)間內(nèi)進(jìn)行擬合。

在會(huì)議室場(chǎng)景和地下車庫(kù)場(chǎng)景,從遠(yuǎn)距離以步行速度靠近信源,原始數(shù)據(jù)和擬合曲線分別為:

圖片

圖片

可以觀測(cè)到:

1.在遠(yuǎn)離信源的地方(10m之外),RSSI的變化趨勢(shì)存在波動(dòng)。

2.受環(huán)境和設(shè)備天線朝向等因素,RSSI絕對(duì)值在不同場(chǎng)景中表現(xiàn)不同。

3.而在靠近信源的地方(會(huì)議室場(chǎng)景在1.5m內(nèi),地下車庫(kù)場(chǎng)景在3m范圍內(nèi)),信號(hào)強(qiáng)度的線性變化趨勢(shì)較為明顯。

實(shí)際使用場(chǎng)景中,如果RSSI測(cè)量設(shè)備的環(huán)境復(fù)雜或者靠近的路線不明確,都有可能導(dǎo)致最終的趨勢(shì)預(yù)測(cè)不夠可靠。但在已知場(chǎng)景下,可以通過對(duì)該區(qū)域內(nèi)RSSI的測(cè)量來劃分出不同區(qū)域,在靠近信源的區(qū)域(信號(hào)趨勢(shì)明顯),通過結(jié)合RSSI測(cè)量值以及線性擬合的斜率來判斷測(cè)量點(diǎn)是在靠近還是遠(yuǎn)離信源。

1.png

  1. RSSI測(cè)距受包括收發(fā)天線,多徑干擾,RSSI精度等多個(gè)因素影響,10m內(nèi)有平均1~3m的誤差。
  2. 不同信道對(duì)RSSI測(cè)距有一定影響,單信道測(cè)距要比跳頻測(cè)距更穩(wěn)定。
  3. 取決于實(shí)際使用需求,發(fā)射功率對(duì)RSSI測(cè)距的影響不明顯。
  4. 為了達(dá)到相對(duì)收斂的效果,實(shí)際使用中應(yīng)該對(duì)一定數(shù)量的樣本濾波來過濾掉方差較大的測(cè)量值。
  5. RSSI距離映射公式和濾波的相關(guān)參數(shù)和特定環(huán)境相關(guān),需要針對(duì)測(cè)定場(chǎng)景校準(zhǔn)。
  6. 具體使用請(qǐng)參考Ingchips示例工程。

參考

[1] A. Mackey 和 P. Spachos,“智能建筑室內(nèi)定位信標(biāo)的性能評(píng)估”,2017 年 IEEE 全球信號(hào)與信息處理會(huì)議 (GlobalSIP),2017 年 11 月,第 823-827 頁(yè)。

[2] 用于基于物聯(lián)網(wǎng)的交互式智能博物館室內(nèi)定位的 BLE 信標(biāo) IEEE 高級(jí)會(huì)員 Petros Spachos 和 IEEE 院士 Konstantinos N. Plataniotis。

[3] 基于高斯-卡爾曼線性濾波的RSSI室內(nèi)測(cè)距算法研究。

文章來源 桃瑞芯

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