在 veins4.4 Omnet++5 SUMO0.25 中通过 RSSI 测量距离
Measure distance by RSSI in veins4.4 Omnet++5 SUMO0.25
我是一名在 VANEts 中从事本地化工作的硕士生
在这一刻，我正在研究基于 RSSI 的三边测量方法
合作定位（CP）。
我正在考虑模拟模型：简单路径损耗模型
但我对如何为确定的 Phy 模型正确计算距离有一些疑问。
我花了一些时间（一天）阅读了 Sommer 博士关于静脉中包含的 PHY 模型的一些论文。
有人可以帮我解决这个问题吗？
我需要一种方法：
1) 测量接收器接收信标时的功率（我在 Decider class 中找到它）。
在 Decider802.11p 中，接收到的功率可以通过方法 Decider80211p::processSignalEnd(AirFrame* msg):
中的这一行获得
double recvPower_dBm = 10*log10(signal.getReceivingPower()->getValue(start));
2) 根据phy模型应用RSSI公式，以实现发射机和接收机之间的距离估计。
3) 将此测量（通过 RSSI 的距离）与要在接收器的 AppLayer 中传递的 Wave 短消息相关联（即测量 RSSI）。
看完论文后"On the Applicability of Two-Ray Path Loss Models for Vehicular Network Simulation"
和论文 "A Computationally Inexpensive Empirical Model of IEEE 802.11p Radio Shadowing in Urban Environments"
并研究它在静脉项目中的工作原理。我注意到每个模拟模型都有自己的路径损耗模型
使用您自己的变量来描述模型。
例如，对于 SimplePathLossModel，我们有这些
在静脉模块的 AnalogueModels 文件夹中定义的变量：
lambda = 0.051 m（波长到 IEEE 802.11p CCH 中心频率 5.890 GHz）
常数alpha = 2（使用默认值）
pow(sqrDistance, -pathLossAlphaHalf) / (16.0 * M_PI * M_PI);
给出的距离因子
我在这个 link 中找到了一个适用于室内环境的公式，但我怀疑它是否适用于车辆环境。
欢迎任何澄清。非常感谢。
从技术上讲，您是正确的。事实上，您可以生成一个简单的查询 table：让一辆车驶过另一辆车，记录距离和 RSSI，并且您有一个 table 可以将 RSSI 映射到平均距离（不知道如何配置 TX 功率、天线增益、路径损耗模型、衰落模型等）。
在最简单的情况下，如果您假设天线是全向的，路径损耗遵循弗里斯传输方程，没有阴影衰落发生，并且快衰落可以忽略不计，那么您的 table 将是完美的。
在更复杂的情况下，您的模拟还包括概率快速衰落（例如 Nakagami 模型）、无线电障碍物（建筑物）导致的阴影衰落等。您的 table 仍然大致正确, 但不那么重要。
不过，考虑现实生活中的应用程序很重要。考虑如果条件发生变化（反射性更强的路面改变反射参数、建筑物阻挡或多或少的功率、具有非理想甚至未知增益特性的天线等）你的算法是否仍然有效。
我是一名在 VANEts 中从事本地化工作的硕士生 在这一刻，我正在研究基于 RSSI 的三边测量方法 合作定位（CP）。 我正在考虑模拟模型：简单路径损耗模型
但我对如何为确定的 Phy 模型正确计算距离有一些疑问。 我花了一些时间（一天）阅读了 Sommer 博士关于静脉中包含的 PHY 模型的一些论文。
有人可以帮我解决这个问题吗？ 我需要一种方法：
1) 测量接收器接收信标时的功率（我在 Decider class 中找到它）。 在 Decider802.11p 中，接收到的功率可以通过方法 Decider80211p::processSignalEnd(AirFrame* msg):
中的这一行获得double recvPower_dBm = 10*log10(signal.getReceivingPower()->getValue(start));
2) 根据phy模型应用RSSI公式，以实现发射机和接收机之间的距离估计。
3) 将此测量（通过 RSSI 的距离）与要在接收器的 AppLayer 中传递的 Wave 短消息相关联（即测量 RSSI）。
看完论文后"On the Applicability of Two-Ray Path Loss Models for Vehicular Network Simulation" 和论文 "A Computationally Inexpensive Empirical Model of IEEE 802.11p Radio Shadowing in Urban Environments" 并研究它在静脉项目中的工作原理。我注意到每个模拟模型都有自己的路径损耗模型 使用您自己的变量来描述模型。
例如，对于 SimplePathLossModel，我们有这些 在静脉模块的 AnalogueModels 文件夹中定义的变量：
lambda = 0.051 m（波长到 IEEE 802.11p CCH 中心频率 5.890 GHz）
常数alpha = 2（使用默认值）
pow(sqrDistance, -pathLossAlphaHalf) / (16.0 * M_PI * M_PI);
我在这个 link 中找到了一个适用于室内环境的公式，但我怀疑它是否适用于车辆环境。
欢迎任何澄清。非常感谢。
从技术上讲，您是正确的。事实上，您可以生成一个简单的查询 table：让一辆车驶过另一辆车，记录距离和 RSSI，并且您有一个 table 可以将 RSSI 映射到平均距离（不知道如何配置 TX 功率、天线增益、路径损耗模型、衰落模型等）。
在最简单的情况下，如果您假设天线是全向的，路径损耗遵循弗里斯传输方程，没有阴影衰落发生，并且快衰落可以忽略不计，那么您的 table 将是完美的。
在更复杂的情况下，您的模拟还包括概率快速衰落（例如 Nakagami 模型）、无线电障碍物（建筑物）导致的阴影衰落等。您的 table 仍然大致正确, 但不那么重要。
不过，考虑现实生活中的应用程序很重要。考虑如果条件发生变化（反射性更强的路面改变反射参数、建筑物阻挡或多或少的功率、具有非理想甚至未知增益特性的天线等）你的算法是否仍然有效。