BLE میں RSSI — سگنل اشارہ اور فاصلہ کا تخمینہ

BLE میں RSSI کیا ہے؟

RSSI (Received Signal Strength Indicator) پیکٹ وصولی کے وقت BLE ریسیور کے ذریعے موصول ہونے والی ریڈیو سگنل طاقت کی پیمائش ہے۔ BLE میں، RSSI ہر اشتہاری پیکٹ اور کنکشن کے بعد ہر ڈیٹا پیکٹ کے لیے ناپا جاتا ہے۔ RSSI ایک لوگارتھمک پیمانہ ہے جہاں 1 dBm کا ہر قدم سگنل طاقت میں تقریباً 1.26 گنا تبدیلی کے برابر ہے۔

RSSI ایک ہارڈویئر پر منحصر اشارہ ہے: مختلف BLE چپس (nRF, TI, Dialog, Broadcom) اور مختلف اینٹینا ایک ہی سگنل کے لیے مختلف RSSI قدریں دکھا سکتے ہیں۔ لہذا، مختلف ڈیوائسز کے درمیان RSSI کا موازنہ کرنا درست نہیں۔ ایک ہی OS پر دو ایک جیسے اسمارٹ فونز بھی ایک ہی بیکن کے لیے 2–5 dBm کا فرق دکھا سکتے ہیں۔

ایک اشتہاری پیکٹ میں، RSSI تین چینلز (37, 38, 39) میں سے ہر ایک کے لیے ناپا جاتا ہے۔ فریکوئنسی مداخلت کی وجہ سے چینلز کے درمیان اقدار 3–10 dBm تک مختلف ہو سکتی ہیں۔ جدید BLE اسٹیک تمام چینلز پر اوسط RSSI یا ہر پیکٹ کے لیے انفرادی RSSI رپورٹ کرتے ہیں۔ iOS Core Bluetooth اوسط RSSI فراہم کرتا ہے، Android آخری پیکٹ کا RSSI فراہم کرتا ہے۔

RSSI اقدار کی حد

BLE کے لیے عام RSSI حد -30 dBm سے -100 dBm تک ہے۔ اس حد سے باہر کی قدریں انتہائی نایاب ہیں: -20 dBm کا مطلب ہے کہ ڈیوائس لفظی طور پر اسکینر اینٹینا کو چھو رہی ہے، جبکہ -105 dBm کا مطلب سگنل کی مکمل عدم موجودگی ہے۔ چپ بنانے والے حد کو محدود کر سکتے ہیں: مثال کے طور پر، nRF52832 -40 سے -105 dBm تک RSSI رپورٹ کرتا ہے۔

TX Power Level ٹرانسمیٹر کی طاقت ہے جو اشتہاری پیکٹ (AD Type 0x0A) میں بتائی جاتی ہے اور تخمینہ کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ TX Power +4 dBm والے ڈیوائس سے RSSI -70 dBm کا مطلب ہے کہ سگنل 74 dB کمزور ہوا ہے۔ اگر TX Power نامعلوم ہو تو درست فاصلہ کا تخمینہ ناممکن ہے۔ iBeacon فاصلہ کیلیبریشن کے لیے Manufacturer Data ڈھانچے میں TX Power (1 بائٹ) شامل کرتا ہے۔

RSSI اور فاصلہ کا تعلق

Path Loss ماڈل (پھیلاؤ کا نقصان) RSSI سے فاصلہ کا تخمینہ لگانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ بنیادی فارمولا: RSSI = TX_Power - 10 × n × log10(d)، جہاں n کمزوری کا گتانک ہے (خالی جگہ کے لیے 2.0، رکاوٹوں والے اندرونی ماحول کے لیے 3.0–4.5) اور d میٹر میں فاصلہ ہے۔ عملی طور پر، حقیقی حالات میں تخمینہ کی درستگی ±2–5 میٹر ہے۔

ماڈل کو کیلیبریٹ کرنے کے لیے، معلوم فاصلہ (عام طور پر 1 میٹر) پر RSSI ناپنا اور TX Power حوالہ کا حساب لگانا ضروری ہے۔ iBeacon میں، یہ پیرامیٹر پیکٹ میں محفوظ ہوتا ہے۔ Eddystone اسی طرح کا طریقہ کار استعمال کرتا ہے۔ کیلیبریشن کے بعد، فاصلہ کا حساب لگایا جا سکتا ہے: d = 10 ^ ((TX_Power — RSSI) / (10 × n)).

Apple Core Bluetooth Programming Guide (2024) کے مطابق، iBeacon کے لیے فاصلہ تخمینہ کی درستگی یہ ہے: immediate (<0.5 میٹر) — جب RSSI کیلیبریشن ویلیو سے اوپر ہو، near (0.5–3 میٹر) — جب RSSI کیلیبریشن ویلیو کے 3–6 dB کے اندر ہو، far (>3 میٹر) — کمزور سگنل کے ساتھ۔ اضافی پروسیسنگ کے بغیر کوئی بھی ریاضیاتی ماڈل ±1 میٹر سے بہتر درستگی فراہم نہیں کرتا۔

RSSI درستگی کو متاثر کرنے والے عوامل

RSSI ایک شور بھرا اشارہ ہے، اور اس کی درستگی کئی عوامل پر منحصر ہے۔ غلطی کے اہم ذرائع: رکاوٹیں (دیواریں، فرنیچر، لوگ) ہر ایک سگنل کو 3–15 dB کمزور کرتی ہیں، کثیر راستہ پھیلاؤ (دیواروں سے عکاسی) بعض مقامات پر سگنل کو مضبوط اور دوسروں پر کمزور کر سکتا ہے، اینٹینا کی سمت ڈیوائس گھمانے پر RSSI کو 3–10 dB تبدیل کرتی ہے۔

انسانی جسم BLE سگنل کے سب سے مضبوط جذب کنندگان میں سے ایک ہے۔ اگر بیکن اور اسمارٹ فون کے درمیان کوئی شخص ہو تو RSSI 10–20 dB گر سکتا ہے۔ انسانی جسم میں پانی 2.4 GHz فریکوئنسی پر ریڈیو شعاعوں کو مؤثر طریقے سے جذب کرتا ہے۔ لہذا، دکان کے دروازوں پر لگے بیکن مختلف قد اور جثے والے گاہکوں کے لیے مختلف RSSI دکھا سکتے ہیں۔

اضافی عوامل: ملحقہ چینلز پر Wi-Fi مداخلت RSSI کو 3–5 dB کم کر سکتی ہے، BLE چپ کا درجہ حرارت RSSI پیمائش کی درستگی کو متاثر کرتا ہے (کچھ چپس میں 1 dB/°C تک بہاؤ)، بیکن پر بیٹری کی کمی TX Power کو کم کرتی ہے، جس سے وصول کنندہ پر RSSI کم ہو جاتا ہے۔

RSSI فلٹرنگ اور ہموار کرنا

خام RSSI درست حسابات کے لیے موزوں نہیں ہے — اس میں بہت زیادہ شور اور غیر معمولی اقدار ہوتی ہیں۔ مستحکم فاصلہ کا تخمینہ حاصل کرنے کے لیے فلٹرنگ کے طریقے استعمال کیے جاتے ہیں۔ سب سے آسان متحرک اوسط ہے: آخری N RSSI اقدار کا حسابی اوسط لیا جاتا ہے۔ قلیل مدتی اتار چڑھاؤ کو ہموار کرنے کے لیے عام طور پر N = 5–10 کافی ہے۔

// RSSI کے لیے Kalman فلٹر
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 {
        // پیش گوئی کریں
        errorCovariance += processNoise

        // اپ ڈیٹ کریں
        val kalmanGain =
            errorCovariance /
            (errorCovariance + measurementNoise)

        estimate = estimate +
            kalmanGain * (rawRssi - estimate)

        errorCovariance =
            (1.0 - kalmanGain) * errorCovariance

        return estimate
    }
}

Kalman فلٹر ایک زیادہ جدید طریقہ ہے جو RSSI تبدیلی کی حرکیات کو مدنظر رکھتا ہے اور متحرک اوسط سے کم تاخیر فراہم کرتا ہے۔ ساکن بیکنز کے لیے، متحرک اوسط قابل قبول نتائج دیتی ہے۔ حرکت کرنے والے ڈیوائسز کے لیے، Kalman فلٹر ترجیح دی جاتی ہے کیونکہ یہ تبدیلیوں کے مطابق تیزی سے ڈھل جاتا ہے۔ اضافی طور پر، غیر معمولی اقدار کو خارج کرنے کے لیے میڈین فلٹر استعمال کیا جا سکتا ہے۔

iOS اور Android میں RSSI حاصل کرنا

iOS Core Bluetooth RSSI پڑھنے کے مکمل ہونے پر peripheral.rssi پراپرٹی (NSNumber) کے ذریعے RSSI فراہم کرتا ہے۔ اشتہاری پیکٹ RSSI حاصل کرنے کے لیے advertisementData[CBAdvertisementDataRSSIKey] استعمال کریں۔ iOS تین چینلز کی اوسط قیمت کے طور پر RSSI واپس کرتا ہے۔ مسلسل RSSI نگرانی کے لیے، readRSSI کو فی سیکنڈ ایک بار سے زیادہ کے وقفے پر کال کریں۔

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

    // کمزور سگنل فلٹر کریں
    guard signalStrength > -90 else {
        return
    }

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

Android onScanResult کال بیک کے ذریعے RSSI فراہم کرتا ہے: result.getRssi()۔ RSSI قدر آخری اشتہاری پیکٹ کا RSSI ہے (اوسط نہیں)۔ مستحکم ریڈنگز کے لیے، متعدد اقدار جمع کرنا اور فلٹرنگ کا اطلاق کرنا ضروری ہے۔ Android TX Power Level بھی result.getScanRecord().getTxPowerLevel() کے ذریعے فراہم کرتا ہے، اگر یہ اشتہاری پیکٹ میں بھیجا جائے۔

// Android پر RSSI حاصل کریں
private val scanCallback = object : ScanCallback() {

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

        // Kalman فلٹر لگائیں
        val filtered = kalmanFilter.
            filter(rssi.toDouble())

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

وہ ایپلیکیشنز تیار کرتے وقت جو مقام کے تعین کے لیے RSSI استعمال کرتی ہیں، یاد رکھیں: iOS پر، ہارڈویئر کیلیبریشن کی وجہ سے RSSI اقدار زیادہ مستحکم ہوتی ہیں؛ Android پر، یہ زیادہ شور بھری ہوتی ہیں اور ڈیوائس بنانے والے پر منحصر ہوتی ہیں۔ کراس پلیٹ فارم منصوبوں کے لیے، ہر پلیٹ فارم کے لیے ترتیب پذیر پیرامیٹرز کے ساتھ ایپلیکیشن کی طرف فلٹرنگ لاگو کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔