RSSI (Received Signal Strength Indicator) — это показатель мощности принимаемого радиосигнала, измеряемый в децибелах (дБ). Чем ближе число к нулю, тем сильнее сигнал, а значения вроде –80 дБ указывают на значительное ослабление. В системах внутреннего позиционирования (indoor навигации) RSSI служит одним из ключевых инструментов, особенно там, где GPS недоступен. Он чаще всего используется с такими технологиями, как Bluetooth Low Energy (BLE) и Wi-Fi (IEEE 802.11).
В BLE-сетях RSSI помогает оценить относительное расстояние между передатчиком (меткой, маячком) и приёмником — например, для оценки качества соединения или энергопотребления устройств. В Wi-Fi сетях этот показатель используется не только для позиционирования, но и для анализа покрытия, диагностики сети и решения проблем с подключением

Здесь «уровень шума» — это фоновое электромагнитное «засорение», а коэффициент калибровки корректирует расчёты под конкретное оборудование. Поскольку устройства разных производителей могут по-разному интерпретировать RSSI, шкала измерения может отличаться. Типичный диапазон рабочих значений — примерно от –80 дБ до –30 дБ (минимальный уровень — когда устройство очень близко к передатчику).
Как RSSI применяется для indoor-позиционирования и трекинга активов
В системах отслеживания активов внутри помещений (asset tracking в рамках RTLS — Real-Time Locating Systems) RSSI — одно из самых простых и доступных решений. Его популярность объясняется тем, что многие устройства уже поддерживают BLE или Wi-Fi, то есть нет необходимости вводить дорогое дополнительное оборудование.
Для построения системы трекинга необходимы:
- Маячки или метки (напр. BLE-теги, датчики, смартфоны), которые испускают сигнал;
- Приёмники (шлюзы), регистрирующие уровень сигнала;
- Программная платформа (RTLS), которая собирает RSSI, анализирует данные и рассчитывает положение активов.
Используя падение мощности сигнала по мере удаления, система может оценить расстояние между маячком и приёмником.
Алгоритмы, основанные на RSSI
Классическая математическая модель, применяемая для расчёта расстояния на основе сигнала — это модель потерь мощности (затухания):

Где:
- P(d) — измеренный уровень сигнала;
- d — расстояние между устройствами;
- A и B — константы, характерные для конкретного передатчика.
По умолчанию часто используют A=−82A = -82A=−82, B=3B = 3B=3 для BLE-устройств, но на практике инженеры «калибруют» эти параметры под конкретную среду, что заметно повышает точность.
Затем, чтобы определить позицию объекта, может применяться частичный фильтр (particle filter): система создаёт множество гипотетических «частиц» — потенциальных положений объекта, каждой частицы присваивается вес в зависимости от расхождения между измеренным RSSI и ожидаемым по модели. Итоговое положение — это взвешенное среднее этих частиц.

Возможности и ограничения RSSI-метода
Преимущества:
- Экономичность — часто можно использовать уже существующую Wi-Fi или BLE инфраструктуру;
- Универсальность — технология не привязана к какому-то одному стандарту: работает с BLE, Wi-Fi и даже RFID.
- Простота внедрения — легко масштабируется для различных сценариев: трекинг оборудования, сотрудников или других активов.
Недостатки:
- Помехи сигнала — стены, мебель и металлические конструкции влияют на RSSI, вызывая отражения, затухание и многолучевость;
- Ограниченная точность — RSSI чаще всего может дать «зональную» локализацию, с ошибкой в несколько метров;
- Необходима плотная инфраструктура — особенно для больших помещений; недостаток приёмников может создавать «слепые зоны»;
- Проблемы с высотой (ось Z) — метод плохо определяет расположение в вертикали (например, на каком этаже находится тег).
Сравнение: RSSI vs AoA
Одной из альтернатив RSSI является AoA (Angle of Arrival, угол прибытия сигнала). Вот ключевые отличия:

AoA часто даёт большую точность, особенно в сложной среде, но стоит дороже и требует оборудования, поддерживающего Bluetooth 5.1 и антенную решётку.
Когда стоит выбрать RSSI для indoor-навигации
Если важна экономичность и вы хотите использовать уже существующую инфраструктуру (Wi-Fi или BLE).
Если допустима точность в пределах нескольких метров: для аналитики в ритейле, геомаркетинга, трекинга персонала или активов на складе этот уровень точности часто достаточен.
Если проект не требует строгой субметровой точности: в таких случаях можно комбинировать RSSI с другими технологиями (например, AoA) — RSSI покрывает большую зону, а AoA “докручивает” координаты в критичных зонах.
RSSI остаётся одним из самых распространённых способов для локализации внутри помещений, особенно когда важны простота, универсальность и низкая стоимость. Однако у него есть свои ограничения: точность, чувствительность к среде и необходимость калибровки.
Если задача требует высокой точности (например, для робототехники, AR-навигации или автоматизации складов), стоит рассмотреть методы вроде AoA. Но в большинстве случаев именно RSSI — оптимальный выбор для трекинга активов, аналитики и навигации в помещениях.
Оставьте заявку на: https://indoorsnavi.pro/
👇 Подписывайся и будь в курсе инноваций! 👇
Несколько мыслей на тему “RSSI в системах трекинга активов внутри помещений”
Статья очень познавательная, спасибо за информацию
Хорошо что есть возможность использовать существующую инфраструктуру
Не знала, что такой простой метод может быть таким полезным
надеюсь, со временем точность улучшится. это бы здорово помогло
Подумаю о внедрении indoor-навигации на нашем складе
Отличная информация! Совсем не знала про AoA
интересный пост, полезно знать о возможностях rssi
интересный пост, полезно знать о возможностях rssi
Не подозревал что организовать навигацию внутри здания можно так доступно. Спасибо за статью!
интересно! стало понятнее, в чем плюсы и минусы RSSI
Хороший обзор плюсов и минусов RSSI
Классный пост, многое про indoor-локацию стало ясно
Прикольно, много слышал про BLE, но никогда не разбирался, как это все на самом деле работает
сравнение RSSI и AoA супер наглядное — всё понятно
Познавательно! Знание RSSI — необходимо для навигации и трекинга
Звучит сложно) А в каких ситуациях стоит использовать rssi вместо других ваших технологий кроме aoa?
Очень полезно для работы с BLE и Wi-Fi 🙂
Отличное объяснение RSSI и его применения для indoor-трекинга!