iOS Swift：计算与 RSSI 的距离答案

【问题标题】：iOS Swift: Calculate distance from RSSIiOS Swift：计算与 RSSI 的距离
【发布时间】：2017-12-19 09:13:46
【问题描述】：

iBeacon 测距过程（可从 CoreLocation 获得）不能提供 iPhone 与 iBeacon 的平稳运行距离，而是提供了太多的波动值。我也尝试使用加权平均值，但它没有给出预期的结果。我遇到了link，它解释了使用卡尔曼滤波器去除信号中的噪声。我还遇到了一个实现了过滤器的swift framework。我的问题是如何应用卡尔曼滤波器逻辑来获得与 iBeacon 的平滑距离？我目前正在使用下面的代码来计算距离，但我不知道如何对其应用卡尔曼滤波器。

func calculateNewDistance(txCalibratedPower: Int, rssi: Int) -> Double{
        if rssi == 0{
            return -1
        }
        let ratio = Double(exactly:rssi)!/Double(txCalibratedPower)
        if ratio < 1.0{
            return pow(10.0, ratio)
        }else{
            let accuracy = 0.89976 * pow(ratio, 7.7095) + 0.111
            return accuracy
        }

    }

这里 txCalibratedPower 被传递为 -74

【问题讨论】：

标签： ios swift ibeacon kalman-filter

【解决方案1】：

测距时，对didRangeBeacons的每个回调都包含一个[Beacon]对象数组，每个元素都有一个rssi参数beacon.rssi。

您需要创建一个字典或其他一些数据结构来存储每个信标的最新 rssi 读数。为方便起见，我经常使用基于信标标识符的字典键：

var recentRssiDict: [String:[Double]] = [:]

...

// inside didRangeBeacons
let dictKey = "\(beacon.uuid) \(beacon.major) \(beacon.minor)"
var recentRssis = recentRssiDict[dictKey] && []
recentRssis.append(beacon.rssi)
recentRssiDict[dictKey] = recentRssis
// TODO: delete old elements depending on how many you want to track

然后，您可以根据最近RSSI 中的这些读数应用卡尔曼滤波器算法来获得过滤后的Rssi。最后，将过滤后的 Rssi 插入距离算法。在这里查看我的答案：

Understanding ibeacon distancing

【讨论】：