我正在使用AltBeacon库来获取RSSI和TxPower值。
RSSI = -90 TxPower = -83
我发现使用这个公式计算了钙的距离：
d = 10 ^ ((TxPower -Rssi) / 10n) (n ranges from 2 to 4)
所以在我的情况下（n = 2）：
d = 10 ^ (7 / 10 * 2) = 2.2387211385683394
我正确地进行了计算还是这个公式不好？此外，如果存在更好的距离计算公式，是否可以获得可用于学士论文的参考？
有两种方法可以提出一个公式：使用（1）科学或（2）工程。
一种科学的方法是试图理解RSSI如何与距离相关的理论，并提出一个基于理论和实验预测它的公式。基于其他人的工作，类似于您所示的路径损耗公式是正确的方法。
然而，这假设完美的条件和数据（RSSI测量）不受信号损失理论的无关因素的影响，这些因素给出了方程式。这些因素包括A / D转换器误差和RSSI传感器中的偏差，每个蓝牙无线电信道上的天线灵敏度的变化以及许多其他因素。
由于很难不可能想出一个科学公式来解释所有这些并发症，一种常见的工程方法是绘制RSSI与距离的曲线，查看曲线以找到类似形状的数学曲线，然后运行回归想出一个适合数学曲线的公式。然后可以使用该公式将RSSI转换为距离。
使用这种方法，理论无关紧要，重要的是使用公式预测距离的能力。我在支持BLE的第一款iPhone和Nexus 4上使用了这种技术，并提出了this formula它并不完美，在不同的手机型号上工作效果不佳。但它比科学建议的路径损耗公式更好，可能是因为它考虑了路径损耗公式所没有的其他现实世界因素。为获得最佳效果，请在每个设备/信标对中运行您自己的回归。
无论您使用何种公式，都要了解距离估计值越远越远，因为信噪比越来越弱，阻塞和多径的影响越来越大。在1-3米处可以获得合理的结果，并且在10米到30米之间几乎没有辨别能力。