Kontakt Beacons: risultati incoerenti e inattendibili quando si determina la distanza del beacon

Question

Utilizzando Kontakt SDK, ho implementato una semplice applicazione per monitorare ed estendere i beacon Kontakt nella mia area. Ho notato che la distanza segnalata dei beacon rilevati fluttua pesantemente (ad esempio, il beacon è veramente a 10m ma torna indietro di 2m e potrebbe saltare in distanza in modo abbastanza significativo), anche se il segnale non è così lontano. Ho esaminato la documentazione e ho giocato con tutte le diverse variabili sul lato hardware del beacon (potenza/frequenza tx), sul lato SDK (modalità di scansione e relativo) e provato più dispositivi - nulla sembra migliorare la precisione. Mi chiedo solo se qualcuno potrebbe essere in grado di indicarmi la giusta direzione su quale potrebbe essere il problema.

So che un segnale di segnale può variare in modo significativo in base a molti fattori dell'ambiente e dell'hardware del dispositivo ricevente stesso; ma, ho perso la possibilità di creare un'esperienza utente basata su un'accurata prossimità ai beacon, quando non sembra essere un modo per ottenere informazioni sulla distanza coerenti?

Qualsiasi tipo di guida, input o suggerimento sarebbe molto apprezzato. Grazie.

Answer 1

Alcuni consigli:

• impostare le vostre aspettative correttamente. Le stime delle distanze con i beacon sono solo stime. Sono altamente suscettibili a riflessi, ostruzioni, disturbi radio e antenne ricevitore diverse su diversi modelli di telefono. Quest'ultimo è un problema particolare sui dispositivi Android.

• Impostare la potenza del trasmettitore più alta possibile per massimizzare il rapporto segnale/rumore.

• Calibrare il beacon per il nuovo livello di potenza del trasmettitore.

• Impostare la frequenza di annuncio più alta possibile (10 Hz o più è la migliore) per fornire quanti più campioni statistici di RSSI possibile. Questo dà stime di distanza meno variabili.

• Assicurarsi che il beacon non sia in modalità collegabile. Quando è possibile connettersi, alcuni dispositivi Android possono solo leggere un campione per ciclo di scansione, in genere una volta al secondo.

• Provate un'app scanner per scaffali come Locate per verificare se fornisce stime migliori. Se lo fa, puoi provare a utilizzare l'open source Android Beacon Library su cui è basato.

Potrai ancora vedere la variazione e le inesattezze dopo aver fatto tutte queste cose, ma sarà massimizzare i risultati che sono possibili. Le stime delle distanze sono molto utili per determinare quale faro è il più vicino quando più sono visibili. Sono meno utili per misurare la distanza assoluta.

Answer 2

In aggiunta a ciò che davidgyoung ha già detto: BLE non è attualmente un modo promettente per misurare le distanze. Anche solo saltando frequentemente la distanza calcolata salta circa 2-3 volte la distanza reale quando si usano dati grezzi. Vedere il mio Q & A qui: Bluetooth-Low-Energy RSSI changes periodically on Android devices

Dipende dalle vostre esigenze: volete che l'utente si fermi senza spostare o ruotare il dispositivo fino a un minuto?Inoltre, l'utente può evitare ostacoli in movimento, fonti Wi-Fi nelle vicinanze o altre interferenze? Anche la temperatura del dispositivo ha un ruolo. Quindi puoi ottenere valori abbastanza stabili prendendo la mediana o la media. Un'altra buona opzione sarebbe un filtro di Kalman. Da quel utilizzando il modello log-normale-shadowing è possibile calcolare la distanza:

d=d0*10^((RSSI0-RSSI)/10n) 

La distanza D è in metri, n è 2 nello spazio libero e più grande 2 in condizioni reali. Deve essere calibrato per ogni ambiente. RSSI0 è ​​il valore RSSI misurato alla distanza d0.

Se l'utente deve spostarsi, dimenticarsi della distanza. Questa è almeno la mia conclusione dopo aver trascorso settimane su quell'argomento.

Answer 3

Se si sta implementando in Android si affronta questo pesante problema di fluttuazione a causa dell'assenza dell'algoritmo di riduzione del rumore in Android. Ma lo stesso si può controllare in IOS ed i risultati sono molto migliori perché IOS supporta la riduzione del rumore. Ora ci sono 3 cose che puoi fare in base al valore RSSI/Distanza ricevuto dal beacon -

a) Implementare l'algoritmo di riduzione del rumore da solo per la tua app. (Suggerisco che sia difficile.)

b) Implementare il filtro gaussiano per i valori che si ricevono. Quello che voglio dire è memorizzare tutti i valori RSSI/distanza che ricevi dal beacon in un array e ogni 10 valori, ordinarlo in ordine crescente, escludere 3 valori minimi e 3 valori massimi e per i restanti 4 valori calcolare la media e il valore medio sarebbe il tuo valore finale (Questa è una soluzione semplice e affidabile.)

c) Implementare il filtro Kalman per i valori che si ricevono. Questo è il miglior filtro disponibile fino alla data. Tuttavia è molto difficile da attuare rispetto al filtro gaussiano, ma i risultati di questo filtro sono i migliori.

È possibile scegliere qualsiasi soluzione dall'alto :)