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如何增强蓝牙接收信号强度,实现精准定位?

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发表于 2020-6-28 13:18 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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蓝牙的接收信号强度指示器(RSSI)可用于估计距离已知固定点的距离,但这种技术对于诸如室内定位系统(IPS)和资产跟踪等应用来说通常不够精确。蓝牙规范的更新提供了更精确的前进路径。那么, 如何增强蓝牙接收信号强度,实现精准定位?0 s/ J; S% C. l8 n3 G

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发表于 2020-6-28 14:16 | 只看该作者
蓝牙是如何进行定位呢? 蓝牙的频段是2400–2483.5MHz,蓝牙设备在广播发送消息的时候,除了广播发送自己的MAC地址(ID)外,还会广播出蓝牙信号的强度,即RSSI (Received Signal Strength Indication) 场强信息。蓝牙接收端距离蓝牙发射端的距离越近,信号强度越强;反之,信号强度越弱。通过信号强度的变化即可找出信号强度与发射端接收端之间距离的关系。定位原理如下图所示,随着蓝牙技术的不断发展,特别是蓝牙5.1的发布,在室内定位技术中引入蓝牙测向功能(到达角AOA & 接收角AOD),定位精度从米级提高到厘米级,室内定位技术将改变人们的生活,根据2019年的蓝牙市场预测,蓝牙定位服务预计在未来5年复合增长率达到43%; 到2023年,位置服务每年出货量4.3亿颗蓝牙芯片。  传统基于RSSI的蓝牙室内定位已经广泛应用于商场,机场,酒店,车站等公共区域,然而经测试观察总结发现,利用蓝牙信号强度(RSSI)计算蓝牙设备间的大致距离,RSSI和距离之间的关系并非线性关系,1m的参考RSSI值和衰退因子在这种方案中都是经验值,是通过大量的测试总结出来的值。  无线蓝牙技术是如何实现定位功能的  为提高距离的精度,需要对这两个参数的精确度进行优化。 凹凸科技(O2Micro)创新性的提出使用机器学习——深度学习(Deep Learning)来优化蓝牙室内定位的精度。深度学习是人工智能领域中最热门的机器学习方法之一,其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,然后通过模仿人脑的机制来解释数据。在凹凸科技的方案中,通过深度学习的模型来优化RSSI参数及衰退因子,从而使得基于RSSI的蓝牙定位精度在米级的范围内。  蓝牙技术联盟在2019年1月推出蓝牙核心规范Core SpecificaTIon 5.1,新的蓝牙核心规范加入了“寻向功能”(DirecTIon Finding),这个功能可帮助设备明确蓝牙信号的方向,实现厘米级定位精度。凹凸科技(O2Micro)基于蓝牙5.1的芯片级解决方案也在如火如荼的开发中,预计2020年Q2发布,敬请期待。  蓝牙室内定位的大规模应用还有一个Beacon信标部署的问题,需要每4-6米的范围内部署一个Beacon信标,可根据定位精度的需要提高或降低部署的密度。在商用场合,这个方案需要单独在室内增加信标系统,带来了额外的成本开销。凹凸科技(O2Micro) 开创性地提出了把蓝牙智能照明产品作为蓝牙定位信标的思路。归功于O2Micro蓝牙芯片的-40°到+105°度的大范围的操作温度的支持,使得O2Micro蓝牙芯片能够正常工作在智能照明的球泡灯里面,同时作为蓝牙室内定位的Beacon信标。
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