我正在使用 iBeacon 检测是否有人进出房间。实现如下：
1. 每个房间放置两个信标。一个在门口，另一个在门附近。
2. 要检测进入，用户必须先通过门信标，然后再通过房间内的信标。退出，则相反。
问题：
万一有房间太靠近，就会出现重叠导致检测错误
计划的解决方案：
当检测到室内房间时，使用 RSSI 检测哪个是最后一个最近的信标。我正在考虑在给定时间检查 RSSI 分布的偏度，比如用户检测到内部信标后大约 1 到 2 秒。
是否有其他统计分析或任何数据分析可用于确定或检查用户进入哪个房间的概率？
【问题讨论】：
除非房间非常大（听起来它们不是基于您遇到的麻烦），否则我认为您发现的任何技术都会有很高的错误率。通过识别您根本无法做出决定的情况并在这些情况下拒绝这样做以避免错误的决定，您可能能够将此错误率降低到可以接受的程度。
最好的办法是从不同的信标数据包中采样多个 RSSI 测量值（至少 10 个以滤除噪声），然后对它们进行平均，在这样做之前可能会丢弃最高和最低值。如果这个平均 RSSI 足够强，比如说
如果您远离房间中的信标，RSSI 可能会下降，因此不满足上述标准并不意味着您不在房间内。
请记住，如果所有信号都很弱，则无法确定哪个信标最接近 - 噪声变得比信号更重要。因此，除非一个信标的 RSSI 强于 -85 dBm，否则不要下结论。
确保您的信标尽可能强地传输并尽可能频繁地投放广告。后者将确保您在短时间内获得足够的 RSSI 样本。
最后，请记住，不同的 Android 手机具有不同的蓝牙天线，并或多或少地强烈接收相同的信标数据包。华为 P9 Lite 检测到的 BLE 信号的 RSSI 比类似放置的 Moto G4+ 弱 20 dB。尽管如此，手机通常不会检测到比 -100 dBm 更弱的信标信号，而低于 -90 dBm 的测量结果非常微弱，几乎无法用于确定相对距离。
【讨论】：