RSSI-метод в отслеживании активов внутри помещений: преимущества, недостатки и сравнение с AoA

Компания “Навигационные решения” применяет разные технологии для точного определения местоположения и отслеживания перемещения имущества, оборудования и персонала внутри помещений. В стремительно развивающейся сфере indoor-позиционирования RSSI (Received Signal Strength Indicator - индикатор уровня принимаемого сигнала) остается одной из самых популярных технологий, позволяя анализировать силу радиосигнала в закрытых пространствах.

Наша команда регулярно изучает разные подходы к indoor-локализации и в этот раз мы подробно разберем RSSI - его возможности, характеристики, преимущества и ограничения.

Определение RSSI

RSSI (Received Signal Strength Indicator) - количественная метрика, выражаемая в децибелах (дБ), показывающая мощность полученного радиосигнала. Чем ближе значение к 0 дБ, тем сильнее сигнал; чем дальше (например, −80 дБ), тем он слабее.

В indoor‑позиционировании RSSI помогает оценивать местоположение объектов там, где GPS недоступен. Наиболее распространённые технологии, использующие RSSI, - это прежде всего Bluetooth Low Energy и Wi‑Fi (IEEE 802.11). В технологии BLE (Bluetooth Low Energy) RSSI используется для оценки относительной силы сигнала, а также для оценки расстояния. RSSI может использоваться в качестве измерения качества сигнала. К примеру, устройства могут оптимизировать уровень энергопотребления или изменять мощность передачи сигнала в зависимости от порогового значения RSSI.I. Кроме того, значения RSSI используются в процессе соединения между устройствами BLE, что позволяет оценить связность в процессе сопряжения.

В технологии Wi-Fi RSSI используется для тех же целей, что и в BLE, но его также можно использовать для картирования уровня сигнала с целью оптимизации покрытия сети Wi-Fi, диагностики Wi-Fi и понимания сетевых проблем.

Значение RSSI обычно рассчитывается по следующей формуле:

RSSI (в дБ) = Мощность принятого сигнала - Уровень шума + Коэффициент калибровки

где “Мощность принятого сигнала” - измеренная сила радиосигнала на приемной антенне.

“Уровень шума” интенсивность фонового электромагнитного шума в канале связи.

“Коэффициент калибровки” учитывает корректировки, зависящие от оборудования.

Из-за различий оборудования производители нередко отображают “преобразованное” значение RSSI по собственной шкале, поэтому цифры могут не совпадать с реальной мощностью.

Средние рабочие значения RSSI находятся в диапазоне −80…−30 дБ (−30 дБ соответствует почти непосредственной близости к передатчику).

RSSI в позиционировании и трекинге внутри помещений

Решения для позиционирования и трекинга активов в помещениях становятся все более важными в различных областях, от розничной торговли и здравоохранения до логистики и умных домов. В этом контексте RSSI служит параметром для оценки местоположения устройств BLE в замкнутых помещениях. Популярность RSSI объясняется простотой: технология работает на большинстве устройств с беспроводными интерфейсами. Этот метод часто применяется для определения расстояния между передатчиком и приемником, используя наблюдаемое уменьшение уровня сигнала по мере того, как сигнал распространяется наружу от передатчика.

Для полноценной работы системы трекинга на базе Bluetooth RSSI нужны:

• Передающие устройства – метки, датчики, смартфоны.
• Приемники, шлюзы.
• RTLS-платформа (например, Цифровая платформа трекинга), которая обрабатывает данные и предоставляет их в удобном формате для понимания.

Алгоритмы позиционирования на основе RSSI

Существует несколько алгоритмов позиционирования, которые используют подход на основе RSSI для расчета расстояния между передатчиком и приемником радиосигнала. Фундаментальной математической моделью, которая используется для расчетов, является модель затухания сигнала, также известная как модель потерь на пути распространения:

P(d) = A − 2B log(d)

P – уровень принятого сигнала (мощность сигнала);

d – расстояние между передатчиком и приемником сигнала;

A, B – параметры модели, индивидуальные для каждого передатчика.

По умолчанию A = -82,0, B = 3,0. Это усредненные характеристики BLE передатчиков. Чтобы повысить точность, инженеры проводят восстановление коэффициентов: данные реальной среды анализируются, подбираются А и В, заменяя значения по умолчанию. Такой калибровочный подход заметно улучшает качество навигации.

Из формулы выводится расстояние между передатчиком и приемником. Далее его можно использовать, например, в методе фильтра частиц, каждая “частица” - гипотетическое положение объекта с весом w, рассчитываемым как функция разницы между измеренным и ожидаемым RSSI. Итоговая координата - взвешенное среднее всех частиц.

Где P – вероятность частицы, вес;

s j – сила сигнала, полученного от передатчика j;

s j – сила сигнала, рассчитанная в соответствии с моделью распространения сигнала.

В итоге положение рассчитывается как средневзвешенное положение частиц. Для нормированных весов:

Где N – количество отобранных частиц;

x i – положение i-й частицы.

Подводя итог, можно сказать, что логарифмическая модель зависимости мощности сигнала от расстояния играет ключевую роль в системах позиционирования на основе RSSI. Она позволяет оценивать расстояние до передатчика по уровню принимаемого сигнала, что особенно важно в условиях, где недоступны outdoor технологии навигации, такие как GPS.

Что ожидать от метода RSSI?

Indoor‑системы на основе RSSI обеспечивают так называемую зональную точность (точность несколько метров). Это подходит для ситуаций, где субметровая точность не требуется:

• Геомаркетинг и аналитика в ритейле и ТЦ.
• Отслеживание оборудования и персонала в логистических центрах, складах, производствах.
• Навигация посетителей и другие сервисы, где достаточно “попадания в зону”.

Почему метод популярен?

• Низкая стоимость. Часто не нужно дополнительное оборудование – достаточно существующей Wi-Fi/BLE‑инфраструктуры.
• Универсальность. Метод не привязан к конкретной технологии и работает с Wi‑Fi, BLE, RFID и др.

Однако:

• Разные передатчики могут отличаться мощностью и конфигурацией.
• Окружающая среда влияет на точность.
• Требуется периодическая калибровка.

Ограничения

• Помехи сигнала. Стены, мебель, металлоконструкции и другие препятствия поглощают или отражают радиоволны, вызывая многолучевость. Сила сигнала колеблется даже при неподвижном объекте.
• Уровень точности. RSSI дает только зональную локализацию; на границах зон возможна неоднозначность.
• Инфраструктура. В крупных объектах может потребоваться плотная сеть точек доступа; при их нехватке образуются “слепые зоны”.
• Ограничения по оси Z. Метод хуже справляется с вертикальным позиционированием; точное определение этажа затруднено.

RSSI vs AoA (Angle of Arrival)

Как мы уже говорили, метод, основанный на RSSI, является популярным и эффективным инструментом для создания решений на основе определения местоположения в различных отраслях. Однако он часто имеет множество ограничений, таких как помехи сигнала, низкая точность позиционирования, проблемы с использованием оборудования и ограниченное разрешение по оси Z.

Одно из ключевых различий между этими методами - CTE(Constant time extension), функция, представленная в стандарте Bluetooth 5.1, для поддержки AoA (Angle of Arrival) и AoD (Angle of Departure) для улучшения пеленгации. CTE используется для повышения точности пеленгации в BLE за счет увеличения длительности непрерывной передачи волны в пакетах BLE. Он позволяет лучше оценить угол, непрерывно передавая тональный сигнал в течение длительного периода, что дает возможность устройствам измерять разность фаз между образцами принимаемого сигнала. Используя CTE, устройства могут выполнять более точную оценку угла, по сравнению с RSSI, анализируя фазовые сдвиги в принимаемых сигналах, что позволяет повысить точность определения угла прихода.

Рассмотрим массив антенн, разнесенных друг от друга на известные расстояния. Разность фаз сигналов, принимаемых этими антеннами, может использоваться для оценки угла прихода. Формула для оценки AoA может включать:

λ – длина волны принимаемого сигнала;

d – расстояние между антеннами;

Δϕ – разность фаз между принимаемыми сигналами.

Методы обработки сигналов, такие как алгоритм MUSIC (Multiple Signal Classification) или оценка максимального правдоподобия (MLE), могут быть использованы для оценки AoA и последующего определения местоположения передатчика на основе информации о AoA, полученной от нескольких приемников.

Методы RSSI и AoA позволяют определять местоположение с помощью Bluetooth®, однако они работают на разных принципах. AoA основывается на угле прихода, в то время как RSSI измеряет мощность сигнала, излучаемого трансмиттерами на отслеживаемых объектах. Аналогично уменьшающимся волнам от камня, брошенного в воду, показатели RSSI отражают снижение мощности сигнала с увеличением расстояния.

Между этими двумя методами есть несколько ключевых различий, которые приведены в таблице:

Итого

• RSSI — экономичное и простое решение, когда зональной точности достаточно и важно использовать существующую инфраструктуру.
• AoA — более точное, но дорогое решение для проектов, где нужна субметровая точность (робототехника, складская автоматизация, AR‑навигация и др.).
• На практике методы часто комбинируют: RSSI покрывает большие площади, AoA уточняет координаты в критически важных зонах.

Несмотря на то, что RSSI проще и экономичнее, AOA обладает потенциалом для предоставления более точной и надежной информации о позиционировании, особенно в сложных условиях внутри помещений. Выбор между этими двумя методами зависит от таких факторов, как требования к точности, условия окружающей среды и стоимость. Некоторые системы могут сочетать RSSI и AOA, чтобы использовать их преимущества.

Готовы узнать больше о позиционировании внутри помещений? Есть вопросы или нужна дополнительная информация? Заполните форму обратной связи или запланируйте онлайн-звонок с нашими экспертами, чтобы получить ответы на свои вопросы.