如何在小范围内准确区分距离最近的蓝牙设备？
How to distinguish the nearest bluetooth deivce in a small area accurately?
在我的应用程序中，我使用 ble（低功耗蓝牙） 扫描并连接到最近的蓝牙设备（附近有两个类似的蓝牙设备）。我使用 RSSI 以确保哪个最近并且在大多数情况下有效 fine.But 我发现当距离 short.During 我的测试是 2 米时它不是 100% 正确离我和另一个相距3米，越远的RSSI越大，大约是十分之一times.Is有没有更好的办法取代RSSI？
您的问题众所周知，它出现在任何使用 ble 信标的定位算法中。即使两个设备靠得很近，由于 快衰落 效应，它们也可能具有不同的 RSSI 值。
快速衰落是由多径引起的建设性和破坏性干扰模式的影响引起的。
要缓解此问题，您可以：
- 比较较长时间内的RSSI。特别是当物体四处移动时，无线电波可能会以不同的方式进行干扰。例如，如果您的接收器是智能手机，则用户不是静态的，多一些 RSSI 样本将为您提供更准确的结果。
- 添加空间多样性。这可以通过添加另一个芯片和另一个天线来实现，该天线也会做广告。如果两个天线不在同一位置，您将获得更多 RSSI 数据，这些数据来自不同的路径，会以不同的方式产生干扰。通过计算这两个值的平均值，您应该会得到更好的结果（最好结合更长的采集时间）。但当然只有在设计广告设备的硬件时才有可能。请注意，这还可以让您的接收者在相同的时间范围内获得更多广告。
- 频率分集。确保您的广告客户已配置为使用 3 个广告渠道。
当然，如果两个距离相差很大，慢衰落 将比任何快速衰落效果都大，您应该不会遇到任何麻烦。
在我的应用程序中，我使用 ble（低功耗蓝牙） 扫描并连接到最近的蓝牙设备（附近有两个类似的蓝牙设备）。我使用 RSSI 以确保哪个最近并且在大多数情况下有效 fine.But 我发现当距离 short.During 我的测试是 2 米时它不是 100% 正确离我和另一个相距3米，越远的RSSI越大，大约是十分之一times.Is有没有更好的办法取代RSSI？
您的问题众所周知，它出现在任何使用 ble 信标的定位算法中。即使两个设备靠得很近，由于 快衰落 效应，它们也可能具有不同的 RSSI 值。
快速衰落是由多径引起的建设性和破坏性干扰模式的影响引起的。
要缓解此问题，您可以：
- 比较较长时间内的RSSI。特别是当物体四处移动时，无线电波可能会以不同的方式进行干扰。例如，如果您的接收器是智能手机，则用户不是静态的，多一些 RSSI 样本将为您提供更准确的结果。
- 添加空间多样性。这可以通过添加另一个芯片和另一个天线来实现，该天线也会做广告。如果两个天线不在同一位置，您将获得更多 RSSI 数据，这些数据来自不同的路径，会以不同的方式产生干扰。通过计算这两个值的平均值，您应该会得到更好的结果（最好结合更长的采集时间）。但当然只有在设计广告设备的硬件时才有可能。请注意，这还可以让您的接收者在相同的时间范围内获得更多广告。
- 频率分集。确保您的广告客户已配置为使用 3 个广告渠道。
当然，如果两个距离相差很大，慢衰落 将比任何快速衰落效果都大，您应该不会遇到任何麻烦。