RSSI في BLE — مؤشر الإشارة وتقدير المسافة

ما هو RSSI في BLE؟

RSSI (Received Signal Strength Indicator) هو قياس لقوة إشارة الراديو التي يستقبلها مستقبل BLE عند استلام الحزمة. في BLE، يُقاس RSSI لكل حزمة إعلانية وكل حزمة بيانات بعد الاتصال. RSSI هو مقياس لوغاريتمي حيث كل خطوة بمقدار 1 dBm تقابل تقريباً تغيراً بمقدار 1.26 مرة في قوة الإشارة.

RSSI هو مؤشر يعتمد على العتاد: رقاقات BLE المختلفة (nRF، TI، Dialog، Broadcom) والهوائيات المختلفة يمكن أن تظهر قيماً مختلفة لـ RSSI لنفس الإشارة. لذلك، مقارنة RSSI بين الأجهزة المختلفة غير صحيحة. حتى هاتفان ذكيان متطابقان على نفس النظام قد يظهران فرقاً بمقدار 2–5 dBm لنفس المنارة.

في الحزمة الإعلانية، يُقاس RSSI لكل من القنوات الثلاث (37، 38، 39). يمكن أن تختلف القيم بمقدار 3–10 dBm بين القنوات بسبب تداخل الترددات. تقوم مكدسات BLE الحديثة بالإبلاغ عن متوسط RSSI عبر جميع القنوات أو RSSI لكل حزمة على حدة. يوفر iOS Core Bluetooth متوسط RSSI، بينما يوفر Android RSSI لآخر حزمة.

نطاق قيم RSSI

نطاق RSSI النموذجي لـ BLE يتراوح من -30 dBm إلى -100 dBm. القيم خارج هذا النطاق نادرة جداً: -20 dBm تعني أن الجهاز يلامس حرفياً هوائي الماسح، بينما -105 dBm تعني غياب الإشارة تماماً. يمكن لمصنعي الرقاقات تحديد النطاق: على سبيل المثال، nRF52832 يُبلغ عن RSSI من -40 إلى -105 dBm.

TX Power Level هو قوة المرسل المُشار إليها في الحزمة الإعلانية (AD Type 0x0A) وتسمح بتعديل التقدير. RSSI -70 dBm من جهاز بقوة إرسال +4 dBm يعني أن الإشارة تضعفت بمقدار 74 dB. إذا كانت قوة الإرسال غير معروفة، فإن التقدير الدقيق للمسافة مستحيل. يتضمن iBeacon قوة الإرسال (1 بايت) في هيكل Manufacturer Data لمعايرة المسافة.

علاقة RSSI بالمسافة

نموذج Path Loss (فقدان الانتشار) يُستخدم لتقدير المسافة من RSSI. الصيغة الأساسية: RSSI = TX_Power - 10 × n × log10(d)، حيث n هو معامل التوهين (2.0 للمساحة الحرة، 3.0–4.5 للأماكن المغلقة ذات العوائق) وd هي المسافة بالمتر. عملياً، دقة التقدير هي ±2–5 م في الظروف الحقيقية.

لمعايرة النموذج، يجب قياس RSSI على مسافة معروفة (عادة 1 م) وحساب مرجع قوة الإرسال. في iBeacon، يتم تخزين هذا المعامل في الحزمة. يستخدم Eddystone آلية مماثلة. بعد المعايرة، يمكن حساب المسافة: d = 10 ^ ((TX_Power — RSSI) / (10 × n)).

وفقاً لـ Apple Core Bluetooth Programming Guide (2024)، دقة تقدير المسافة لـ iBeacon هي: immediate (<0.5 م) — عندما يكون RSSI أعلى من قيمة المعايرة، near (0.5–3 م) — عندما يكون RSSI ضمن 3–6 dB من قيمة المعايرة، far (>3 م) — مع إشارة ضعيفة. لا يوفر أي نموذج رياضي دقة أفضل من ±1 م بدون معالجة إضافية.

العوامل المؤثرة على دقة RSSI

RSSI مؤشر مليء بالضوضاء، وتعتمد دقته على عوامل عديدة. المصادر الرئيسية للخطأ: العوائق (الجدران والأثاث والأشخاص) توهن الإشارة بمقدار 3–15 dB لكل منها، الانتشار متعدد المسارات (الانعكاسات من الجدران) يمكن أن يقوي الإشارة في بعض النقاط ويوهنها في البعض الآخر، اتجاه الهوائي يغير RSSI بمقدار 3–10 dB عند تدوير الجهاز.

جسم الإنسان هو أحد أقوى ممتصات إشارة BLE. إذا كان هناك شخص بين المنارة والهاتف الذكي، يمكن أن ينخفض RSSI بمقدار 10–20 dB. يمتص الماء في جسم الإنسان الإشعاع الراديوي بتردد 2.4 GHz بفعالية. لذلك، قد تظهر المنارات على أبواب المتاجر RSSI مختلفاً للعملاء ذوي الأطوال والأجسام المختلفة.

عوامل إضافية: تداخل Wi-Fi على القنوات المجاورة يمكن أن يقلل RSSI بمقدار 3–5 dB، درجة الحرارة لرقاقة BLE تؤثر على دقة قياس RSSI (بعض الرقاقات تنحرف حتى 1 dB/°C)، تدهور البطارية في المنارة يقلل من قوة الإرسال مما يؤدي إلى انخفاض RSSI عند المستقبل.

تصفية وتنعيم RSSI

RSSI الخام غير مناسب للحسابات الدقيقة — فهو يحتوي على الكثير من الضوضاء والقيم الشاذة. تُستخدم طرق التصفية للحصول على تقدير مستقر للمسافة. أبسطها هو المتوسط المتحرك: يتم أخذ المتوسط الحسابي لآخر N من قيم RSSI. عادةً ما تكون N = 5–10 كافية لتنعيم التقلبات قصيرة المدى.

// مرشح كالمان لـ RSSI
class RssiKalmanFilter(
    private val processNoise: Double = 0.01,
    private val measurementNoise: Double = 1.0
) {

    private var estimate: Double = 0.0
    private var errorCovariance: Double = 1.0

    fun filter(rawRssi: Double): Double {
        // توقع
        errorCovariance += processNoise

        // تحديث
        val kalmanGain =
            errorCovariance /
            (errorCovariance + measurementNoise)

        estimate = estimate +
            kalmanGain * (rawRssi - estimate)

        errorCovariance =
            (1.0 - kalmanGain) * errorCovariance

        return estimate
    }
}

مرشح كالمان هو طريقة أكثر تقدماً تأخذ في الاعتبار ديناميكيات تغير RSSI وتوفر تأخيراً أقل من المتوسط المتحرك. للمنارات الثابتة، يعطي المتوسط المتحرك نتائج مقبولة. للأجهزة المتحركة، يُفضل مرشح كالمان لأنه يتكيف بشكل أسرع مع التغييرات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام مرشح الوسيط لاستبعاد القيم الشاذة.

الحصول على RSSI في iOS وAndroid

iOS Core Bluetooth يوفر RSSI من خلال الخاصية peripheral.rssi (NSNumber) بعد اكتمال قراءة RSSI. للحصول على RSSI للحزمة الإعلانية، استخدم advertisementData[CBAdvertisementDataRSSIKey]. يُرجع iOS RSSI كمتوسط عبر القنوات الثلاث. للمراقبة المستمرة لـ RSSI، استدعِ readRSSI بفاصل زمني لا يزيد عن مرة واحدة في الثانية.

// الحصول على RSSI في iOS
func centralManager(
    _ central: CBCentralManager,
    didDiscover peripheral: CBPeripheral,
    advertisementData: [String: Any],
    rssi RSSI: NSNumber
) {
    let signalStrength = Int(truncating: RSSI)

    // تصفية الإشارات الضعيفة
    guard signalStrength > -90 else {
        return
    }

    print("الجهاز " +
          "\(peripheral.name ?? "unknown") " +
          "RSSI: \(signalStrength) dBm")
}

Android يوفر RSSI من خلال استدعاء onScanResult: result.getRssi(). قيمة RSSI هي RSSI لآخر حزمة إعلانية (وليس متوسطاً). للحصول على قراءات مستقرة، يجب تجميع عدة قيم وتطبيق التصفية. يوفر Android أيضاً TX Power Level من خلال result.getScanRecord().getTxPowerLevel()، إذا تم إرسالها في الحزمة الإعلانية.

// الحصول على RSSI في Android
private val scanCallback = object : ScanCallback() {

    override fun onScanResult(
        callbackType: Int,
        result: ScanResult
    ) {
        val rssi = result.rssi
        val txPower = result.scanRecord?.
            txPowerLevel ?: -128

        // تطبيق مرشح كالمان
        val filtered = kalmanFilter.
            filter(rssi.toDouble())

        Log.d("BLEScanner",
            "RSSI: $rssi, " +
            "Filtered: $filtered, " +
            "TX: $txPower")
    }
}

عند تطوير التطبيقات التي تستخدم RSSI لتحديد الموضع، ضع في الاعتبار: في iOS، قيم RSSI أكثر استقراراً بفضل المعايرة العتادية؛ في Android، هي أكثر ضوضاءً وتعتمد على مصنع الجهاز. للمشاريع عبر المنصات، يُنصح بتنفيذ التصفية على جانب التطبيق مع معاملات قابلة للتكوين لكل منصة.