rssi信号强度与距离的转换公式

最新推荐文章于 2025-05-22 13:39:53 发布
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分类专栏： IoT 文章标签： rssi
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Cherish_x/article/details/79345315
本文介绍了一种通过接收信号强度指示(RSSI)来计算设备间距离的方法。公式为d=10^((abs(rssi)-A)/(10*n))，其中d表示计算所得距离，rssi为接收信号强度，A为发射端与接收端相距1米时的信号强度，n为环境衰减因子。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

d = 10^((abs(rssi) - A) / (10 * n))

其中：
d - 计算所得距离(单位：m)
rssi - 接收信号强度
A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度
n - 环境衰减因子

Android BLE开发 蓝牙RSSI信号值直接计算距离的方法
没错, 我是东芝
12-17 2880
有公式: int rssi = Math.abs(ble_rssi); // 计算公式： // d = 10^((abs(RSSI) - A) / (10 * n)) // 其中： // d - 计算所得距离 // RSSI - 接收信号强度（负值） // A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度 // n - 环境衰减因子 //...
根据rssi计算距离
翻肚鱼儿的博客
02-18 3424
在某个项目当中因为部署了一些无线设备进行数据的采集，需要对采集到的数据进行距离的判定。所以会用到根据rssi来进行计算（rssi是设备的信号强度，为负数）。 其计算公式为 d=10^((ABS(RSSI)-A)/(10*n)) 其中 A为距离设备1米时的rssi 绝对值。 n为环境衰减因子。 Python的代码实现为 def rssiRange(rssi): A = -38.0 n = 27.0 iRssi = abs(rssi) power = float(( iRssi - A ) / ( 10 *
ZigBee定位 串口读取RSSI值并计算出距离
03-22
ZigBee定位系统中间一步：串口读取RSSI值并计算出距离。使用开发板是CC2530的TI官方EB板！
根据RSSI测距学习收集
u014083596的专栏
04-21 9024
1.Rssi计算公式  rssi = txPower + pathloss + rxGain + SystemGain rxGain可以通过天线结构模拟 2.已知RSSI强度 根据公式d=10^((ABS(RSSI)-A)/(10*n)) 可求得距离 A 代表在距离一米时的信号强度 n 代表环境对信号的衰减系数，视具体环境而定的 A值的最佳范围为45—49，n值最佳范围为3.25—4.5
深入分析RSSI在无线通信中的测距应用
最新发布
weixin_35732273的博客
05-22 1611
RSSI值通常以分贝毫瓦（dBm）为单位，范围从负数（较强信号）到零（较弱信号）不等。在技术实现上，不同的无线模块制造商可能有不同的RSSI测量和报告方法，但在绝大多数情况下，更高的RSSI值代表更好的信号质量。在无线信号强度指示（RSSI）技术中，测距方法的选择对于提高位置估算的准确性和可靠性至关重要。本章节将深入探讨三种主要的RSSI测距方法：直觉法、指纹定位法以及三边测量法。
rssi测距原理及公式
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嵌入式之斋
03-29 1万+
作为一种全新的信息获取和处理方式，无线传感器网络可以应用在广泛的领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务，而网络自身的定位是大多数应用的基础。基于距离的定位是通过测量节点间距来实现的。利用RSSI测距只需较少的通信开销和较低的实现复杂度，这在能量有限的网络节点中是非常重要的。 　　在无线传感器网络中，位置信息对传感器网络的监测活动至关重要，事件发生的位置或获取信息的节点位置是传感器网络节点监测消息中所包含的重要信息，了解传感器节点位置信息还可以提高路由等等。基于距离的定位必须测量节点间间距，现常用的测距方式有
RSSI转Distance
02-27
编程语言C#，功能是将RSSI值通过传播衰减模型转化成距离。
RSSI与距离d之间的关系
playwolf719的专栏
04-28 9777
RSSI与距离d之间的关系  转载地址：http://hxqhit.blog.163.com/blog/static/15357922200948112142918/  1. Path Loss Model, RSSI and RF Parameters A, n       To determine the distance from the RSSI values, Ch
php rssi计算公式,rssi
weixin_35972981的博客
03-19 753
Received Signal Strength Indication接收的信号强度指示，无线发送层的可选部分，用来判定链接质量，以及是否增大广播发送强度。通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术。如无线传感的ZigBee网络CC2431芯片的定位引擎就采用的这种技术、算法。接收机测量电路所得到的接收机输入的平均信号强度指示。这一测量值一般不包括天线...
蓝牙RSSI计算距离
06-30
蓝牙RSSI计算距离, 具体内容请下载自行参阅,拒绝不负责任差评
RSSI.zip_RSSI如何计算_localization_rssi定位_信号定位_信号强度 matlab
09-20
在无线通信领域，RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收到的信号强度指示）是一个关键的参数，用于评估无线设备接收到的信号强度。本压缩包中的"RSSI.zip"包含了有关RSSI计算以及基于RSSI的定位算法的...
java根据wifi rssi计算距离
07-27
java，android根据wifi rssi计算距离，该工具类支持直接将信号强度转换为粗略的距离显示
蓝牙的RSSI转换为信号强度百分百
The more effort ,the more lucky
08-07 1万+
【背景】 android平台中，已经可以通过蓝牙设备扫描，获得每个蓝牙设备的RSSI。 但是得到的值，基本都是负的，比如： -89, -51, -95, -94 现在希望将此RSSI的值，转换为信号百分比，即从1到100的值。 【折腾过程】 1.找了半天： osx – RSSI value of wifi connection – how to int
RSSI与LQI、接收距离d之间的关系(转)
ALDRIDGE1的专栏
02-27 4181
在小组里看到有人提及这个问题，我总结了一下写在这里，希望对你有用！ 1、RSSI与接收距离的关系如下：                  n: signal propagation constant, also named propagation exponent. d: distance from sender. A: received signal strength at a d
telosb中RSSI与距离的分析
wang_walfred的专栏
11-26 2024
In certain experiments, the robots are configured with TelosB devices, which contain cc2420 radios. The TelosB devices are programmed to transmit and receive 802.15.4 wireless beacons. Each time a
php rssi计算公式,rssi基本知识和计算
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基本概念：RSSI：Received Signal Strength IndicaTIon接收的信号强度指示，无线发送层的可选部分，用来判定链接质量，以及是否增大广播发送强度。因为无线信号多为mW级别，所以对它进行了极化，转化为dBm而已，不表示信号是负的。1mW就是0dBm，小于1mW就是负数的dBm数。接收的信号强度指示：RSSI只是信号强度的一个指示值！指示体现在两方面：RSSI的值对应的单...
接收信号强度rssi
03-08
### 接收信号强度指示 (RSSI) 的定义 接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）是一种衡量无线网络接口接收到的射频能量水平的技术指标。该值通常以分贝毫瓦（dBm）为单位表示，用于反映接收端所感知到的信号强弱程度[^1]。 ### 计算方法 RSSI的具体数值取决于多种因素，包括但不限于距离、障碍物以及环境噪声等。一般情况下，并不存在统一的标准公式来精确计算RSSI值，因为不同制造商可能会采用不同的算法来进行内部转换处理。然而，在理想条件下，随着传播路径损耗增加，RSSI会逐渐减小；反之则增大。例如，当发射功率固定时，离得越近，则测得的RSSI越高；相反地，远离源点后，RSSI将会降低。值得注意的是，即便是在无明显干扰的理想环境中，实际接收到的功率也会远低于发射端输出功率，这属于正常现象[^4]。 ```python import math def calculate_rssi(transmit_power_dbm, distance_meters): """ A simplified function to estimate the RSSI based on transmit power and distance. Args: transmit_power_dbm (float): Transmit power in dBm. distance_meters (float): Distance between transmitter and receiver in meters. Returns: float: Estimated RSSI value in dBm. """ path_loss = 20 * math.log(distance_meters, 10) + 20 * math.log(2.4e9, 10) - 147.55 rssi = transmit_power_dbm - path_loss return round(rssi) print(f"Estimated RSSI at 1 meter is {calculate_rssi(20, 1)} dBm.") ``` 此代码片段提供了一个简化版估算模型，它利用自由空间传播损失方程模拟了给定传输功率下特定距离处可能获得的大致RSSI读数。请注意这只是理论估计，真实世界中的情况更为复杂多变。 ### 应用场景 #### 设备性能评测 通过对RSSI值得测量与校准能够有效评估无线通信装置的表现特性，比如天线增益、灵敏度等方面的能力。 #### 定位服务支持 借助于多个接入点报告回来的不同位置上的RSSI样本集合，可以构建出较为精准的位置追踪解决方案。这类方案特别适用于室内导航或是资产跟踪等领域内[^2]。 #### 网络质量监控 定期采集并分析来自客户端设备反馈过来的各种RSSI统计数据有助于发现潜在的问题所在——诸如覆盖范围不足或者是存在严重同频干扰等情况，并据此采取相应措施加以改进优化。
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