RSSI у BLE — шта је то, индикатор сигнала и процена растојања

Шта је RSSI у BLE?

RSSI (Received Signal Strength Indicator) — мерење снаге радио сигнала које прима BLE пријемник у тренутку пријема пакета. У BLE, RSSI се мери за сваки рекламни пакет (advertising) и сваки пакет података након повезивања. Вредност RSSI је логаритамска скала, где сваки корак од 1 dBm приближно одговара промени снаге сигнала од 1,26 пута.

RSSI је показатељ зависан од хардвера: различити BLE чипови (nRF, TI, Dialog, Broadcom) и различите антене могу приказивати различите RSSI вредности за исти сигнал. Стога је поређење RSSI између различитих уређаја нетачно. Чак и два идентична паметна телефона на истом оперативном систему могу показати разлику од 2–5 dBm за исти beacon.

У рекламном пакету, RSSI се мери за сваки од три канала (37, 38, 39). Вредности могу да се разликују за 3–10 dBm између канала због фреквенцијских сметњи. Модерни BLE стекови пријављују просечан RSSI на свим каналима или RSSI за сваки пакет појединачно. iOS Core Bluetooth пружа просечан RSSI, Android — RSSI последњег пакета.

Опсег вредности RSSI

Типичан опсег RSSI за BLE је од -30 dBm до -100 dBm. Вредности изван ових граница су изузетно ретке: -20 dBm значи да уређај буквално додирује антену скенера, а -105 dBm — потпуно одсуство сигнала. Произвођачи чипова могу ограничити опсег: на пример, nRF52832 пријављује RSSI од -40 до -105 dBm.

TX Power Level — снага предајника, која се наводи у рекламном пакету (AD Type 0x0A) и омогућава корекцију процене. RSSI -70 dBm од уређаја са TX Power +4 dBm значи да је сигнал ослабио за 74 dB. Ако TX Power није познат, тачна процена растојања је немогућа. iBeacon укључује TX Power (1 бајт) у структуру Manufacturer Data за калибрацију растојања.

Зависност RSSI од растојања

Модел Path Loss (губици пропагације) користи се за процену растојања на основу RSSI. Основна формула: RSSI = TX_Power - 10 × n × log10(d), где n — коефицијент слабљења (2,0 за слободан простор, 3,0–4,5 за просторије са препрекама), d — растојање у метрима. У пракси, тачност процене је ±2–5 м у реалним условима.

За калибрацију модела потребно је измерити RSSI на познатом растојању (обично 1 м) и израчунати референцу TX Power. У iBeacon-у овај параметар се чува у пакету. У Eddystone-у се користи сличан механизам. Након калибрације може се израчунати растојање: d = 10 ^ ((TX_Power — RSSI) / (10 × n)).

Према Apple Core Bluetooth Programming Guide (2024), тачност процене растојања за iBeacon износи: immediate (<0,5 м) — када је RSSI виши од калибрационог, near (0,5–3 м) — када је RSSI у опсегу 3–6 dB од калибрационог, far (>3 м) — при слабом сигналу. Ниједан математички модел не даје прецизност бољу од ±1 м без додатне обраде.

Фактори који утичу на тачност RSSI

RSSI је шуман показатељ, а његова тачност зависи од многих фактора. Главни извори грешке: препреке (зидови, намештај, људи) слабе сигнал за 3–15 dB свака, вишеструка пропагација (рефлексије од зидова) може појачати сигнал у неким тачкама и ослабити у другим, оријентација антене мења RSSI за 3–10 dB при окретању уређаја.

Људско тело је један од најјачих апсорбера BLE сигнала. Ако се између beacon-а и паметног телефона налази особа, RSSI може пасти за 10–20 dB. Вода у људском телу ефикасно апсорбује радио зрачење на фреквенцији 2,4 GHz. Због тога beacon-и на вратима продавница могу показати различит RSSI за купце различите висине и грађе.

Додатни фактори: Wi-Fi сметње на суседним каналима могу смањити RSSI за 3–5 dB, температура BLE чипа утиче на тачност мерења RSSI (код неких чипова одступање до 1 dB/°C), деградација батерије у beacon-у смањује TX Power, што доводи до нижег RSSI на пријемнику.

Филтрирање и изглађивање RSSI

Сирови RSSI није погодан за прецизна израчунавања — садржи превише шума и изузетака. За добијање стабилне процене растојања примењују се методе филтрирања. Најједноставнија — покретни просек: узима се аритметичка средина последњих N вредности RSSI. N = 5–10 обично је довољно за изглађивање краткотрајних флуктуација.

// Калманов филтер за 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 {
        // Предвиди
        errorCovariance += processNoise

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

        estimate = estimate +
            kalmanGain * (rawRssi - estimate)

        errorCovariance =
            (1.0 - kalmanGain) * errorCovariance

        return estimate
    }
}

Калманов филтер — напреднија метода која узима у обзир динамику промена RSSI и даје мање кашњење од покретног просека. За стационарне beacon-е (непокретне), покретни просек даје прихватљив резултат. За уређаје у покрету, Калманов филтер је пожељнији јер се брже прилагођава променама. Додатно се може користити Median филтер за одбацивање изузетака.

Добијање RSSI у iOS и Android

iOS Core Bluetooth пружа RSSI кроз својство peripheral.rssi (NSNumber) након завршетка читања RSSI. За добијање RSSI рекламног пакета користите advertisementData[CBAdvertisementDataRSSIKey]. iOS враћа RSSI као просечну вредност на три канала. За континуирано праћење RSSI позивајте readRSSI са интервалом не чешћим од 1 пута у секунди.

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

    // Филтрирај слабе сигнале
    guard signalStrength > -90 else {
        return
    }

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

Android пружа RSSI кроз callback onScanResult: result.getRssi(). Вредност RSSI је RSSI последњег рекламног пакета (не просек). За стабилна очитавања потребно је акумулирати више вредности и применити филтрирање. Android такође пружа TX Power Level кроз result.getScanRecord().getTxPowerLevel(), ако се преноси у рекламном пакету.

// Добиј RSSI на Android
private val scanCallback = object : ScanCallback() {

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

        // Примени Калманов филтер
        val filtered = kalmanFilter.
            filter(rssi.toDouble())

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

При развоју апликација које користе RSSI за позиционирање, узмите у обзир: у iOS-у вредности RSSI су стабилније захваљујући хардверској калибрацији, у Android-у — шумније и зависне од произвођача уређаја. За вишеплатформске пројекте препоручује се имплементација филтрирања на страни апликације са подесивим параметрима за сваку платформу.