RSSI-Entfernungsberechnungshilfe

Mit dieser Frage als Leitfaden habe ich versucht, einige Entfernungen basierend auf RSSI-Werten zu berechnen, die ich in unserem Labor sehe. Ich habe alle Variablen mit tatsächlichen Daten oder Annäherungen ausgefüllt, wo nötig (nur um sicherzustellen, dass ich die Mathematik verstehe, bevor ich mir Sorgen um perfekte Daten mache) und sie an Wolfram Alpha angeschlossen, um zu sehen, ob es so aussieht, wie ich denke, dass es sollte. Hier ist meine bisherige Wolfram-Alpha-Gleichung mit Werten, die genau der in der verknüpften Frage beschriebenen Reihenfolge folgen:

D = 10 ( − 60 − ( − 94 ) − ( − 63 ) − 10 × 2.7 × Protokoll 10 ⁡ 2450 + 30 × 2.7 10 × 2.7 )

Ich gehe davon aus P Ö = − 60 basierend auf einigen Grafiken in dieser Studie , F M = − 94 basierend auf der Statistik "Empfangene Empfindlichkeit (typisch)" des Geräts, das ich zum Messen des Signals verwende, das tatsächlich gemessene P R , N = 2.7 (ein gutes, aber nicht perfektes Zimmer) und F = 2450 (Ich habe diesen Wert aus dem Bereich der oben genannten Frage ausgewählt, aber von allen Werten bin ich mir am wenigsten sicher und bin mir überhaupt nicht sicher, wie stark er die Gesamtgleichung beeinflusst).

Ich hoffe, das macht Sinn, ich bin mit dieser Art der Analyse nur entfernt vertraut (da ich selbst kein Ingenieur bin). Ich weiß genug Mathematik, um mitzuhalten, muss nur sicher sein, dass ich die richtigen Werte an die richtigen Stellen setze.

EDIT: Ich nehme an, ich sollte die eigentliche Frage stellen. Mache ich das richtig? Die obige Gleichung funktioniert bis zu einer Entfernung von ca 3 × 10 14 Einheiten, die (es sei denn, wir messen Pico-Zoll oder eine so kleine Menge) keinen Sinn machen. Ich nehme an, das soll mir Meter geben.

Als Referenz hier die Gleichung und Erklärung der Variablen aus der im ersten Satz verlinkten Frage:

D = 10 ( P 0 − F M − P R − 10 N Protokoll 10 ⁡ ( F ) + 30 N − 32.44 10 N )

Wo

  • F M = Fade-Rand
  • N = Pfadverlustexponent
  • P Ö = Signalleistung (dBm) im Nullabstand
  • P R = Signalleistung (dBm) auf Distanz
  • F = Signalfrequenz in MHz
RSSI ist keine zuverlässige Methode zur Entfernungsberechnung.
Obwohl dies eine allgemein bekannte Tatsache ist, hat es die Menschen nicht davon abgehalten, relativ genaue Positionierungssysteme zu entwickeln, die auf verschiedenen Arten von drahtlosen Geräten basieren und diese exakte Formel als Basisberechnung verwenden. Wenn Sie einen Kommentar haben, der sich auf meine eigentliche Frage bezieht (oder vielleicht eine bessere Formel für die beschriebene Situation), teilen Sie ihn bitte auf jeden Fall mit, ich suche nach einer Bestätigung, dass die Mathematik korrekt ist.
Was ist die Formel, die Sie verwenden, Alter - ich kann nur die Zahlen sehen. Haben Sie meine Antwort auf die von Ihnen verlinkte Frage überprüft - sie zeigt eine stark vereinfachte Formel.
Es ist in der Frage, die ich im ersten Satz verlinkt habe. Ich habe es jetzt zur besseren Übersichtlichkeit in den Hauptteil dieser Frage kopiert.
Danke @Ricardo für die Formatierungshilfe! Ich habe dieses System noch nie wirklich benutzt (TeX?), also habe ich keine Ahnung, wie es geht ... hoffentlich ist meine Frage jetzt wirklich lesbar!
Kein Problem, @thanby. In einigen Fällen verbessert die LaTeX-Formatierung die Lesbarkeit von Gleichungen erheblich. Es dauert eine Weile, bis Sie verstehen, wie es funktioniert, aber Sie können lernen, indem Sie sich den Quellcode ansehen, der die Gleichungen in Ihrem Beitrag generiert, oder von anderen (klicken Sie einfach auf die Schaltfläche „Bearbeiten“ und verwerfen Sie die Änderungen später). Sie werden auf die Idee kommen. Ich mag es, Gleichungen zu korrigieren, also jage ich in meiner Freizeit nach Beiträgen, die verbessert werden könnten.
Wenn ich mit den von Ihnen angegebenen Werten rechne, erhalte ich 1584,9 für d. Meine erste Vermutung ist also, dass Sie die Mathematik falsch machen.

Antworten (1)

Ich bin mir nicht sicher, warum Sie eine so komplexe Formel verwenden. Im Allgemeinen gibt es so viele Unbekannte, dass alle bestehenden Systeme eine empirische Kalibrierung verwenden müssen, um eine Abbildung zu erhalten.

Praktischerweise ist die rssi<->Distance Mapping eines der beliebtesten Projekte für Universitätsstudenten, die mit WiFi arbeiten möchten, daher gibt Google eine Reihe von wissenschaftlichen Arbeiten unterschiedlicher Qualität zurück. Hier sind meine ersten beiden Ergebnisse für "Verwenden von RSSI zur Entfernungsmessung". Beide gehen davon aus, dass RSSI proportional zum Log der Entfernung im Quadrat ist, und kalibrieren anhand empirischer Daten. Beide haben eine ziemlich gute Passform für ihr Modell, aber mit sehr unterschiedlichen Koeffizienten.

"Distance Measurement Model Based on RSSI in WSN" http://www.scirp.org/journal/PaperDownload.aspx?paperID=2348 Dieses hat eine schöne Erklärung des Modells, das sie verwenden, zusammen mit der Ableitung der Formel.

"Outdoor Localization System Using RSSI Measurement of ..." http://www.ijitee.org/attachments/File/v2i2/A0359112112.pdf Dies ist ein sehr einfaches, das nur zeigt, dass eine andere Ausrüstung völlig andere Ergebnisse liefert RSSI-Werte.

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