Kanal ölçümü

RSSI · tek sayı ile sinyal seviyesi

RSSI'nin mesafe, yol kaybı, gölgelenme ve çoklu yol girişimi nedeniyle neden değiştiğini zaman alanında inceleyin.

Önemli: RSSI tek skaler bir sinyal-seviyesi göstergesidir; ancak 802.11 cihazlarında bunun mutlak dBm’e eşlenmesi ve hangi filtre/ölçüm penceresinden üretildiği donanım ve sürücüye göre değişebilir. Fazı, alt taşıyıcıları ve tek tek çoklu yol bileşenlerini göstermez.

2.45 GHz · iki-yol RSSI modeli

Doğrudan yol ile hareketli yansıma yolunun kompleks alanları birleşir; alıcı yalnız toplam gücü RSSI olarak görür.

doğrudan yolyansıyan yolRX

RSSI, iki yolun alanlarının faza bağlı birleşiminden oluşan toplam alınan gücü özetliyor.

— dBmmodel alınan sinyal seviyesi / RSSI-benzeri

— dBmyalnız doğrudan yol

— dBçoklu yol kazanç / fade

—dalga boyu λ

—yol farkı ΔR / λ

—°yansıma göreli fazı

— dBdoğrudan yol kaybı

— dBson 8 s RSSI aralığı

TX gücü yayılır

Anten kazancı ve mesafe, alıcı yönündeki ortalama güç yoğunluğunu belirler.

PL(d)=PL(d₀)+10n log₁₀(d/d₀)

Birden fazla yol gelir

Doğrudan ve yansıyan alanların yol uzunlukları farklıdır; dolayısıyla fazları farklıdır.

Δφ=2πΔR/λ + φΓ

Alanlar birleşir

Yapıcı veya yıkıcı girişim, toplam alınan gücü küçük hareketlerde bile değiştirebilir.

P∝|E₁+E₂|²

RSSI tek sayıya indirger

Alıcı bu karmaşık kanalın ayrıntısını değil, toplam güç seviyesini raporlar.

RSSI ≈ 10 log₁₀(P_RX / 1 mW)

RSSI ne için iyidir?

Bağlantı seviyesi, kapsama, yakınlık eğilimi ve kaba hareket/gölgeleme değişimini izlemek için basittir. Aynı cihaz/aynı kalibrasyon koşulunda göreli değişimler genellikle mutlak mesafe tahmininden daha güvenilirdir.

tek değer → düşük veri hacmi
çoğu RF/Wi-Fi cihazında erişilebilir
zaman serisi olarak değişim takibi kolay

RSSI neyi söylemez?

Aynı toplam güç çok farklı çoklu yol geometrilerinden oluşabilir. Faz ve frekans-seçici kanal bilgisi kaybolmuştur.

tek tek yansıma yolları ayrılmaz
alt taşıyıcı genlik/fazı yoktur
cihazlar arası kalibrasyon farklı olabilir
RSSI→dBm eşlemesi ve filtreleme chipset/driver’a göre değişebilir
RSSI, noise floor veya SNR değildir; güçlü RSSI yüksek girişimde yine kötü link verebilir

Örnek RSSI veri formatı

Gerçek bir toplama sistemi genellikle RSSI ölçümünü zaman, RF metadata ve isteğe bağlı ground-truth etiketleriyle birlikte saklar.

CSV · bir satır = bir paket / ölçüm

ölçülenmetadatatüretilmişground-truth / hedef

timestamp_ms,packet_id,freq_mhz,bandwidth_mhz,rssi_dbm,noise_dbm,snr_db,tx_power_dbm,rx_chain,label,distance_m
1710000000000,1042,2450,20,-56.4,-94.0,37.6,10,0,empty,8.00
1710000000080,1043,2450,20,-58.1,-94.2,36.1,10,0,person_present,8.00
1710000000160,1044,2450,20,-61.7,-94.1,32.4,10,0,person_moving,8.00

Buradaki noise_dbm ve hatta kalibre edilmiş rssi_dbm her cihazda bulunmayabilir. Cihaz yalnız ham bir RSSI indeksi veriyorsa onu ayrıca rssi_raw olarak saklamak daha doğrudur.

Sütunlar ne anlama geliyor?

Sütun	Tür	Anlamı	ML notu
`timestamp_ms`	metadata	Ölçüm zamanı. Zaman serisini ve pencerelemeyi kurar.	Mutlak değeri feature yapmak yerine sıra/zaman farkı için kullanılır.
`packet_id`	metadata	Paket veya ölçüm sıra kimliği.	Feature değildir; kayıp/yeniden sıralama kontrolünde yararlıdır.
`freq_mhz`, `bandwidth_mhz`	metadata	RF kanal koşulları.	Birden fazla kanal kullanılıyorsa modele verilebilir veya stratification için tutulur.
`rssi_dbm`	ölçülen	Alıcının raporladığı/kalibre edilen sinyal seviyesi.	Ana RSSI feature’ıdır; cihazlar arası offset için normalize gerekebilir.
`noise_dbm`	ölçülen	Alıcının raporladığı noise floor; her chipset sağlamaz.	RSSI’den bağımsız kalite bilgisi taşır.
`snr_db`	türetilmiş	Yaklaşık `RSSI − noise`.	Noise güvenilir ise RSSI’den daha anlamlı olabilir.
`tx_power_dbm`	metadata	Bilinen TX çıkış gücü / deney ayarı.	Değişiyorsa mutlaka tutulmalı; aksi halde model güç değişimini hareket sanabilir.
`rx_chain`	metadata	Hangi RF/alıcı zincirinin ölçtüğü.	MIMO/multi-chain cihazlarda zincir bias’ını ayırmak için önemlidir.
`label`	hedef	Örn. empty / person_present / person_moving.	Sınıflandırma hedefidir; input feature olarak verilmez.
`distance_m`	ground-truth	Harici ölçülmüş gerçek TX–RX/hedef mesafesi.	Mesafe regresyonunda hedef olur; feature’a verilirse data leakage oluşur.

RSSI verisiyle ML tarafında ne yapılabilir?

RSSI düşük boyutlu olduğu için güçlü modellerden önce doğru pencereleme, kalibrasyon ve veri bölme stratejisi önemlidir.

Sınıflandırma

Belirli bir zaman penceresindeki RSSI davranışından durum tahmini.

boş / dolu alan
hareket var / yok
kaba aktivite sınıfları
bölge/oda sınıflandırması

Regresyon

Sürekli bir büyüklük tahmini.

yakınlık / kaba mesafe eğilimi
hareket şiddeti
link kalite skoru

Anomali / değişim

Etiket olmadan kanal davranışındaki beklenmedik değişimleri bulma.

kapı/engel değişimi
ortama yeni nesne girişi
link bozulması

Tipik ML pipeline

ham RSSI→zaman hizalama→1–5 s pencere→ortalama / std / min-max / slope / autocorrelation→model→çıktı

Az veri için logistic regression, random forest veya gradient boosting iyi başlangıçtır. Ham zaman serisini doğrudan öğrenmek için 1D-CNN, TCN, LSTM veya Transformer denenebilir; fakat RSSI tek boyutlu olduğu için daha karmaşık model her zaman daha iyi değildir.

ML değerlendirmesinde kritik nokta: Aynı yürüyüş/oturumun ardışık paketlerini rastgele train ve test’e bölmek ciddi data leakage yaratabilir. Daha gerçekçi test için ayrımı oturum, oda, cihaz ve gerekiyorsa kişi bazında yapmak gerekir. Hedef sütunları ve geleceği temsil eden bilgiler feature setine girmemelidir.

Yansıma katsayısı: Gerçekte Γ kompleks bir sayıdır; büyüklüğü yansıyan alanın genliğini, açısı ise yansıma fazını belirler. Fazın 180° olması yalnız belirli sınır/polarizasyon durumlarının sonucudur; bu nedenle simülasyonda |Γ| ve ∠Γ ayrı kontrol edilir.

Büyük-ölçek ve küçük-ölçek ayrımı: Yol kaybı üssü n ve ek kayıp burada ortalama/büyük-ölçek zayıflamayı temsil eder; iki-yol faz toplamı ise küçük-ölçek fading’i temsil eder. Gerçek log-normal shadowing stokastiktir; bu sayfadaki ek kayıp deterministik bir kontrol olarak kullanılır.

RSSI ≠ SNR: RSSI sinyal-seviyesi göstergesidir; SNR için ayrıca noise/interference seviyesi gerekir. Bu simülasyon gürültü ve ortak-kanal girişimini eklemiyor, yalnız alınan sinyal bileşenini modelliyor.

RSSI ve dBm: Simülasyondaki sayı fiziksel alınan sinyal gücünün dBm karşılığıdır. Gerçek bir Wi-Fi cihazının “RSSI” alanı her zaman aynı biçimde kalibre edilmiş mutlak dBm ölçümü değildir; üretici/driver tanımı ve AGC/ölçüm zinciri önemlidir.

Simülasyon sınırı: Bu sayfa öğretici iki-yol + log-distance modelidir. Gerçek ortamda duvarlar, çok sayıda saçıcı, anten polarizasyonu, gürültü/girişim, AGC, alıcının RSSI filtresi, cihaz kalibrasyonu ve paket başına ölçüm yöntemi sonucu değiştirir. RSSI'yi tek başına kesin mesafe ölçeri gibi yorumlamak genellikle doğru değildir.