① 蓝牙信号发射距离和功率的关系是什么，有没有具体的计算公式，比如100mw对应100m，2.5mw对
举例蓝牙信标发送蓝牙信号，手机扫描蓝牙信号，接收到的信号强度是RSSI，那么手机离蓝牙信标的举例遵循下面的计算公式：
d = 10^((abs(RSSI) - A) / (10 * n))
其中：
d - 计算所得距离
RSSI - 接收信号强度（负值）
A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度
n - 环境衰减因子
深圳市昆仑智联科技有限公司的蓝牙信标A取值为-60。
通过计算手机离接收到的RSSI最强的三个蓝牙信标的距离，以及已经知道的蓝牙信标的位置，通过三角定位的算法，就可以计算出手机的位置，从而可以实现室内导航功能。
② 在无线传感器网络中，如何根据接收信号的强度来判断发送者的距离有具体的计算公式么
基于RSSI的定位
RSSI测量，一般利用信号传播的经验模型与理论模型。
对于经验模型，在实际定位前，先选取若干测试点，记录在这些点各基站收到的信号强度，建立各个点上的位置和信号强度关系的离线数据库(x，y，ss1，ss2，ss3)。在实际定位时，根据测得的信号强度(ss1′，ss2′，ss3′)和数据库中记录的信号强度进行比较，信号强度均方差最小的那个点的坐标作为节点的坐标。
对于理论模型，常采用无线电传播路径损耗模型进行分析。常用的传播路径损耗模型有：自由空间传播模型、对数距离路径损耗模型、哈它模型、对数一常态分布模型等。自由空间无线电传播路径损耗模型为：
式中，d为距信源的距离，单位为km；f为频率，单位为MHz；k为路径衰减因子。其他的模型模拟现实环境，但与现实环境还是有一定的差距。比如对数一常态分布模型，其路径损耗的计算公式为：
式中，Xσ是平均值为O的高斯分布随机变数，其标准差范围为4～10；k的范围在2～5之间。取d=1，代入式(1)可得，LOSS，即PL(d0)的值。此时各未知节点接收锚节点信号时的信号强度为：
RSSI=发射功率+天线增益一路径损耗(PL(d))
2．2 基于RSSI的三角形质心定位算法的数学模型
不论哪种模型，计算出的接收信号强度总与实际情况下有误差，因为实际环境的复杂性，换算出的锚节点到未知节点的距离d总是大于实际两节点间的距离。如图1所示，锚节点A，B，C，未知节点D，根据RSSI模型计算出的节点A和D的距离为rA；节点B和D的距离为rB；节点C和D的距离为rC。分别以A，B，C为圆心；rA，rB，rC为半径画圆，可得交叠区域。这里的三角形质心定位算法的基本思想是：计算三圆交叠区域的3个特征点的坐标，以这三个点为三角形的顶点，未知点即为三角形质心，如图2所示，特征点为E，F，G，特征点E点的计算方法为：
同理，可计算出F，G，此时未知点的坐标为由仿真得，在图2中，实际点为D；三角形质心算法出的估计点为M；三边测量法算出的估计点为N。可知，三角形质心算法的准确度更高。
3 基于RSSI的三角形质心算法过程
3．1 步骤
(1)锚节点周期性向周围广播信息，信息中包括自身节点ID及坐标。普通节点收到该信息后，对同一锚节点的RSSI取均值。
(2)当普通节点收集到一定数量的锚节点信息时，不再接收新信息。普通节点根据RSSI从强到弱对锚节点排序，并建立RSSI值与节点到锚节点距离的映射。建立3个集合。
锚节点集合：
(3)选取RSSI值大的前几个锚节点进行自身定位计算。
在B_set：中优先选择RSSI值大的信标节点组合成下面的锚节点集合，这是提高定位精度的关键。
对锚节点集合，依次根据(3)式算出3个交点的坐标，最后由质心算法，得出未知节点坐标。
(4)对求出的未知节点坐标集合取平均，得未知节点坐标。
3．2 误差定义
定义定位误差为ER，假设得到的未知节点的坐标为(xm，ym)，其真实位置为(x，y)，则定位误差ER为：
4 仿 真
利用Matlab仿真工具模拟三角形质心算法，考察该算法的性能。假设在100 m×100 m的正方形区域内，36个锚节点均匀分布，未知节点70个，分别用三边测量法和三角形质心定位算法进行仿真，仿真结果如图3所示。由图3可知，三角形质心算法比三边测量法，定位精度更高，当测距误差变大时，用三角形质心算法得出的平均定位误差比用三边测量法得出的小得多。
5 结 语
在此提出了将RSSI方法和三角形质心定位算法相结合的方法，通过仿真实验，将该算法和三边测量算法相比较，证明了该算法的优越性。下一步将研究在锚节点数量不同时的平均定位误差。
③ 目前行业内有哪些比较高精度的室内定位算法和实现
目前室内定位常用的较高精度的定位方法，从原理上主要分为七种：邻近探测法、质心定位法、多边定位法、三角定位法、极点法、指纹定位法和航位推算法。
一、邻近探测法
通过一些有范围限制的物理信号的接收，从而判断移动设备是否出现在某一个发射点附近。该方法虽然只能提供大概的定位信息，但其布设成本低、易于搭建，适合于一些对定位精度要求不高的应用，例如自动识别系统用于公司的员工签到。
二、质心定位法
根据移动设备可接收信号范围内所有已知的信标（beacon）位置，计算其质心坐标作为移动设备的坐标。该方法易于理解，计算量小，定位精度取决于信标的布设密度。
三、多边定位法
通过测量待测目标到已知参考点之间的距离，从而确定待测目标的位置。精度高、应用广。
四、三角定位法
基于无线信号的三角测量定位算法是室内定位算法中非常常见的一种，三角测量定位算法类似GPS卫星定位。实际定位过程中使用的是RSSI信号值衰减模型。原理是在无线信号强度在空间中传播随着距离衰减，而无线信号强度（RSSI值）对于定位标签上的接收器来说是可测的，那么依据测试到的信号强度，再根据信号衰减模型就可以反推出距离了。获取待测目标相对2个已知参考点的角度后结合两参考点间的距离信息可以确定唯一的三角形，即可确定待测目标的位置。基于三角测量定位算法的定位方案是被动式蓝牙定位方案和主被动一体式蓝牙定位方案。
五、极点法
通过测量相对某一已知参考点的距离和角度从而确定待测点的位置。该方法仅需已知一个参考点的位置坐标，因此使用非常方便，已经在大地测量中得到广泛应用。
六、指纹定位法
在定位空间中建立指纹数据库，通过将实际信息与数据库中的参数进行对比来实现定位。指纹定位的优势是几乎不需要参考测量点，定位精度相对较高；但缺点是前期离线建立指纹库的工作量巨大，同时很难自适应于环境变化较大的场景。
七、航位推算法
是在已知上一位置的基础上，通过计算或已知的运动速度和时间计算得到当前的位置。数据稳定，无依赖，但该方法存在累积误差，定位精度随着时间增加而恶化。