我将 AltBeacon 库用于 RSSI 和 TxPower 值。
RSSI = -90 TxPower = -83
我发现计算距离是通过使用这个公式来完成的：
d = 10 ^ ((TxPower -Rssi) / 10n) (n ranges from 2 to 4)
所以在我的情况下是 (n = 2)：
d = 10 ^ (7 / 10 * 2) = 2.2387211385683394
我的计算是正确的还是这个公式不好？另外，如果有更好的距离计算公式，是否有可能获得可以在学士论文中使用的参考资料？
【问题讨论】：
有两种方法可以得出公式：使用 (1) 科学或 (2) 工程学。
一种科学的方法是尝试理解 RSSI 与距离的关系的理论，并根据理论和实验提出一个预测它的公式。根据其他人的工作，类似于您所展示的路径损耗公式是正确的方法。
但是，这假设 完美 条件和数据（RSSI 测量）不受与信号损失理论无关的因素的影响，而信号损失理论为我们提供了方程。这些因素包括 A/D 转换器误差和 RSSI 传感器中的偏差、每个蓝牙无线电通道上天线灵敏度的变化以及许多其他因素。
由于很难甚至不可能想出一个科学公式来解释所有这些并发症，一个常见的工程方法是绘制 RSSI 与距离的曲线，查看曲线即可找到一条形状相似的数学曲线，然后运行回归以得出一个公式，使数据适合该数学曲线。然后可以使用该公式将 RSSI 转换为距离。
使用这种方法，理论并不重要，重要的是使用公式预测距离的能力。我在第一款支持 BLE 的 iPhone 和 Nexus 4 上使用了这种技术，并提出了this formula 这并不完美，在不同的手机型号上效果不佳。但它比科学建议的路径损耗公式更有效，可能是因为它考虑了路径损耗公式没有考虑的其他现实世界因素。为获得最佳结果，请在每个设备/信标对中运行您自己的回归。
无论您使用什么公式，请了解距离估计越差，因为信噪比越弱，障碍物和多路径的影响越深。期望在 1-3 米处获得合理的结果，而在 10m 和 30m 之间几乎没有辨别能力。
【讨论】：