開發接近（Proximity）相關的藍牙（Bluetooth）應用時，開發者需要在不同的信號強度測量方法之間做出選擇，比如我的應用是該采用RX還是RSSI呢？想要更好地理解這一問題，我們不妨先來回顧一下射頻（RF）通信的基本概念。

RX和RSSI

RT通信（Real Time Communication，實時通信）使用RX和 RSSI（ReceivedSignal Strength Indication，接收信號強度指示）來測量無線電信號強度。兩者都是天線接收到的功率水平指標，差異在于RX的測量單位是毫瓦（mW）或分貝毫瓦（dBm），而RSSI是信號強度百分比，RSSI值越高表示信號越強。與RX不同的是，RSSI是一種相對的測量方法，大多由芯片制造商定義。RSSI并無標準的物理參數。例如，廠商甲的RSSI最大值可能為100，而廠商乙的RSSI區間可以為0到127。然而在某一特定的芯片上，其RSSI值與特定物理RX值之間的映射是已知的。對于某些平臺，高層 API僅提供RSSI數據。

不同無線電芯片的RSSI有所不同

你可以會注意到，即便位置和距離固定，RSSI值也會出現變動，其原因之一可能就是硬件/無線電平臺。例如，iOS設備的芯片組大多相同，RSSI值能夠很精確地反映距離，同樣的RSSI值在iPhone甲和iPhone乙上很可能表示相同的信號強度值。然而安卓設備種類多樣，設備采用的芯片組也各有不同，RSSI的絕對值就無法精確地反映距離。同樣的RSSI值在不同安卓手機上可能表示不同的信號強度。盡管如此，如果開發者能夠了解RSSI值變化的趨勢，那么對于接近應用仍十分有幫助。趨勢也可以給你很多有用的數據。

接近應用中如何使用RSSI

避免使用RSSI絕對值 ，而采用趨勢
基于無線電信號的波動，我們可以了解到相對準確的RSSI趨勢。了解信號的強弱變化并不難，因此可以判斷用戶是接近還是遠離信號源。更理想的情況是，如果我們了解RSSI和特定接收設備位置之間的具體映射，就能對距離作出相對準確的判斷。

以下就是RSSI與距離之間關系的舉例：

獲取RSSI值時采用區間眾數

RF通信的本質決定了RX和RSSI在很大程度上都會受到各種環境因素的影響。采用RSSI值時，環境因素還會引起一定范圍內的值漂移。為了抵御這些影響，開發者可以設計一個采樣算法，獲取特定時段內RSSI樣本集的眾數（出現次數最多的值）。這樣，數據就能更準確地反映實際信號強度，并濾過噪音。

結論

當接近應用選擇使用RSSI時，開發者需要考慮不同芯片廠商的不同定義。不同無線電芯片的RSSI絕對值可能不同，但我們仍能從同一芯片的RSSI趨勢中獲取很多信息。為避免環境干擾，開發者可以定義自己的采樣算法以去除噪音。