2016-06-14 4 views
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J'ai étudié un bon nombre de formules pour estimer la distance basée sur RSSI et txPower et la plupart d'entre elles sont basées sur des modèles de perte de chemin. Certains d'entre eux sont assez précis et semblent être en accord avec la théorie, mais je n'ai trouvé aucune théorie qui se rapporte à la formule d'ajustement de courbe et je ne comprends pas comment une telle formule peut être si précise si elle n'est pas basé sur un certain modèle de propriété physique ou de perte de chemin?D'où vient la formule d'ajustement de la courbe?

Donc, est-ce que la formule est juste quelque chose que vous avez trouvé ou y a-t-il une théorie pour la sauvegarder?

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Il est très courant en ingénierie d'utiliser une technique d'ajustement de courbe pour obtenir une formule permettant de prédire des modèles de données que vous ne comprenez pas complètement. L'approche générale consiste à tracer vos données sur un graphique, à voir à quoi il ressemble, puis à sélectionner quelques courbes similaires et à essayer de faire correspondre une courbe pour trouver une formule permettant de prédire les données.

C'est exactement l'approche utilisée pour décrire la formule d'estimation de distance décrite ici: Understanding ibeacon distancing La courbe ajustée est une courbe de puissance. Il n'est pas basé sur une théorie autre que le fait que vous pouvez souvent choisir des courbes standard qui peuvent être utilisées pour s'adapter à de nombreuses séries de données raisonnablement bien. L'avantage d'une approche d'ajustement de courbe par rapport à une formule de perte de chemin suggérée par la théorie pourrait expliquer un tas d'autres facteurs qu'un modèle de perte de chemin pourrait ne pas couvrir - par exemple des erreurs dans le capteur RSSI.