[BLE 실내 측위 프로젝트] 6. RSSI 변동을 해결하기 위한 이동 평균 필터

BLE RSSI의 문제점은 위 그림과 같다. 4.5m 이상에서는 제대로 된 거리를 계산할 수 없음. (나중에는 통신 거리가 더 길어진 BLE5.0에 대해 알아볼 예정) 실제 환경에서는 많은 외부 요인으로 인해 RSSI 변동이 발생해 거리의 오차가 발생함.

이동 평균 필터 RSSI 변동을 해결하기 위한 방법은 여러 가지가 있는데 그중 가장 간단한 이동평균 필터이다. 1. 원리는 간단하다.

하나의 윈도우 사이즈만큼 그룹을 묶는다. 2. 그룹의 평균 값을 대푯값으로 잡는다. 3.

한 칸씩 이동한다. (Convolution 1D와 같은 원리) 이 간단한 방법으로 스무딩 효과를 낼 수 있다.

RSSI 값이 확 튀었을 때 이를 완화시켜주는 효과를 낸다. 당연히 단점도 존재한다. delay가 발생한다.

윈도우 사이즈만큼 평균 내기 때문에 현재의 값이 바로 반영되지 않음. 윈도우 사이즈가 크면 클수록 delay는 점점 더 늘어난다. delay를 해결하기 위해 현재의 값에 가중치를 곱할 수 있고, ...

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