受信信号強度インジケーター
スマートフォンに表示されている携帯電話の信号強度は-74dBm（66 asu ）です。また、2つの携帯電話ネットワークの信号バーとWi-Fiネットワークの信号バーも表示されています。

電気通信において、受信信号強度表示器または受信信号強度表示[ 1 ]（RSSI ）は、受信した無線信号に含まれる電力の測定値である。[ 2 ]

RSSIは通常、受信デバイスのユーザーには見えません。しかし、信号強度は大きく変動し、無線ネットワークの機能に影響を与える可能性があるため、IEEE 802.11デバイスでは、ユーザーが測定値を利用できるようにしていることがよくあります。

RSSIは通常、中間周波数（IF）増幅器の前のIF段で生成されます。ゼロIFシステムでは、ベースバンド信号チェーンのベースバンド増幅器の前の段階で生成されます。[ 3 ] RSSI出力は通常、DCアナログレベルです。また、内部のアナログ-デジタルコンバータ（ADC）でサンプリングされ、その結果は直接、または周辺機器や内部プロセッサバスを介して利用することもできます。

802.11実装では

IEEE 802.11システムにおいて、RSSIは無線環境における相対的な受信信号強度（任意単位）です。RSSIは、アンテナ通過後、およびケーブル損失を考慮した上で、受信無線機が受信する電力レベルを示します。したがって、RSSI値が大きいほど信号が強いことを意味します。したがって、RSSI値が負の値（例：-100）で表される場合、値が0に近いほど受信信号が強いことを意味します。

RSSI はワイヤレス ネットワークカード内部で使用され、チャネル内の無線エネルギーの量が特定のしきい値を下回った時点 (ネットワーク カードが送信可能(CTS) の時点) を判定します。カードの送信可能状態になると、情報パケットを送信できます。エンド ユーザーは、 Wireshark、Kismet、Insiderなどのワイヤレス ネットワーク モニタリング ツールを使用してワイヤレス ネットワークの信号強度を測定するときに、RSSI 値を確認することになります。たとえば、Cisco Systemsカードの RSSI 最大値は 100 で、RSSI 値が 0 から 100 までの 101 種類の電力レベルを報告します。もう 1 つの一般的なWi-FiチップセットはAtheros製です。Atheros ベースのカードは、0 から 127 (0x7f) の RSSI 値を返し、128 (0x80) は無効な値を示します。

特定の物理パラメータとRSSI値の関係は標準化されていません。802.11規格では、RSSI値とミリワット単位、または1ミリワットを基準としたデシベル単位（dBm）での電力レベルとの関係は定義されていません。ベンダーやチップセットメーカーは、実際の電力（ミリワット単位で測定され、1ミリワットを基準としたデシベルで表すことができます）とRSSI値の範囲（0からRSSI最大値まで、任意の信号単位「asu」）について、独自の精度、粒度、範囲を提供しています。[ 4 ] 802.11 RSSIメトリックの微妙な点は、そのサンプリング方法にあります。RSSIは、802.11フレームを受信する際のプリアンブル段階でのみ取得され、フレーム全体にわたって取得されることはありません。[ 5 ]

2000年にはすでに、研究者たちはRSSIを用いて粗い位置推定を行うことができました。[ 6 ]最近の研究では、より高度な技術を用いてこれらの結果を再現することができました。[ 7 ]しかし、RSSIは必ずしも位置を正確に特定するのに十分な精度の測定値を提供するわけではありません。[ 8 ]しかし、RSSIはほぼすべての無線ノードで利用可能であり、追加のハードウェア要件もないため、位置特定に最も適した指標となっています。[ 9 ]

受信チャンネル電力インジケーター

802.11 RSSI はほとんどの場合、受信チャネル電力表示( RCPI ) に置き換えられています。RCPI は、プリアンブルおよび受信フレーム全体にわたる選択されたチャネルの受信無線周波数電力の 802.11 [ 5 ]測定値であり、精度と解像度の絶対レベルが定義されています。RCPI は802.11に排他的に関連付けられているため、 IEEE 802.11k-2008によって一定の精度と解像度が適用されます。受信信号電力レベルの評価は、無線ノード間の通信用リンクを確立するために必要な手順です。ただし、RCPI のような電力レベル メトリックは、一般的に、移動時間測定 (到着時間)などの他のメトリックのようにリンクの品質についてコメントすることはできません。

屋内位置特定における用途

RSSIベースの距離推定

RSSIは、 BluetoothやZigBeeなどの無線通信プロトコルにおいて、ノード間の距離を推定するために一般的に使用されています。この推定は屋内での位置特定に不可欠であり、そのシンプルさと、到着時刻（TOA）などの他の方法で必要とされる同期やタイムスタンプの必要がないことから、しばしば好まれています。

ローカリゼーションアルゴリズム

アンカーベースのアルゴリズムなど、様々な位置特定アルゴリズムはRSSIを利用します。アンカーベースのアルゴリズムは、位置が既知のノード（アンカー）を用いて未知のノードの位置を特定します。これらのアルゴリズムは、信号の到着時刻（TOA）と到着角度（AOA）に基づいて既知のノードと未知のノード間の距離を推定するため、使用する既知のノードの数が多いほど精度が向上します。ただし、これらのアルゴリズムの精度は、信号干渉、障害物、エリア内のノード密度などの環境要因の影響を受ける可能性があります。

環境要因とアンテナの種類の影響

回折、反射、散乱、アンテナの種類といった要因はRSSI値に大きな影響を与える可能性があります。RSSIを用いた正確な屋内位置特定には、これらの変数を考慮する必要があります。[ 10 ]

RSSI と角度に基づく位置推定 (RALE)

RALE アプローチは、屋内位置特定にいくつかの利点をもたらします。

  • 複雑なインフラストラクチャや事前の現場調査は必要ありません。
  • 低コストで簡単に実行できるため、さまざまなアプリケーションに利用できます。
  • RSSI 値と角度測定のみが必要なので、より高度な測定を行う必要はありません。

参照

参考文献

  1. ^ 「文献における受信信号強度表示と受信信号強度表示の使用」。Google Ngram Viewer。
  2. ^ Martin Sauter (2010). 「3.7.1 セル-DCH状態におけるモビリティ管理」 . GSMからLTEへ：モバイルネットワークとモバイルブロードバンド入門（電子書籍）. John Wiley & Sons . p. 160. ISBN 9780470978221. 2013年3月24日閲覧。
  3. ^フォアスター, アンナ; フォアスター, アレクサンダー (2011-02-07).ワイヤレスセンサーネットワークのための新しい通信技術. BoD – Books on Demand. p. 241. ISBN 978-953-307-082-7。
  4. ^ Lui, Gough; Gallagher, Thomas; Binghao, Li (2011).異なるWi-FiチップセットによるRSSI測定値の差異：WLAN位置推定の限界. 2011 International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS). pp.  53– 57. doi : 10.1109/ICL-GNSS.2011.5955283 . hdl : 1959.4/unsworks_47285 . ISBN 978-1-4577-0186-3. S2CID  16846238 .
  5. ^ a b "IEEE 802.11-2012" . IEEE. 2012年3月29日. 2013年2月11日閲覧。{{cite web}}:|archive-url=形式が正しくありません: タイムスタンプ (ヘルプ)CS1 メンテナンス: url-status (リンク)
  6. ^ Paramvir, Bahl; Padmanabhan, Venkata. 「RADAR：建物内RFベースのユーザー位置情報・追跡システム」 . Proceedings IEEE INFOCOM 2000. コンピュータ通信会議. 第19回IEEEコンピュータ・通信学会合同会議. doi : 10.1109/INFCOM.2000.832252 . 2014年12月19日閲覧。
  7. ^ Sen, Souvik; Lee, Jeongkeun; Kim, Kyu-Han; Congdon, Paul (2013). 「マルチパスを回避してビル内WiFiの位置特定を復活させる」 . MobiSys '13: 第11回モバイルシステム、アプリケーション、サービスに関する国際会議議事録. pp.  249– 262. doi : 10.1145/2462456.2464463 . ISBN 9781450316729. S2CID  16251944 . 2014年12月19日閲覧.
  8. ^ Parameswaran, Ambili Thottam; Husain, Mohammad Iftekhar; Upadhyaya, Shambhu (2009年9月27日). 「RSSIはセンサー位置推定アルゴリズムにおける信頼できるパラメータか – 実験的研究」 (PDF) .第28回IEEE高信頼分散システムシンポジウム. ニューヨーク州ナイアガラフォールズ. 2025年3月12日閲覧.
  9. ^ Alhasanat, Abdullah; Sharif, Bayan; Tsemendis, C. (2016年1月). 「無線センサーネットワークにおける効率的なRSSベースの協調的位置推定」 . International Journal of Sensor Networks . 22 (1): 27– 36. doi : 10.1504/IJSNET.2016.079335 .
  10. ^ 「屋内資産追跡における RSSI ベースの方法: 利点、欠点、AoA、Navigine との比較」。
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