CN106165461B - 接收机增益偏移 - Google Patents
接收机增益偏移 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106165461B CN106165461B CN201580018529.9A CN201580018529A CN106165461B CN 106165461 B CN106165461 B CN 106165461B CN 201580018529 A CN201580018529 A CN 201580018529A CN 106165461 B CN106165461 B CN 106165461B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- place
- receiver gain
- mobile device
- deviation range
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000007670 refining Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 72
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 21
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 88
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 38
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 29
- 230000008859 change Effects 0.000 description 22
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 7
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 2
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 2
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 2
- 101100455541 Drosophila melanogaster Lsp2 gene Proteins 0.000 description 1
- 101000984710 Homo sapiens Lymphocyte-specific protein 1 Proteins 0.000 description 1
- 102100027105 Lymphocyte-specific protein 1 Human genes 0.000 description 1
- 101150064138 MAP1 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100075995 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) fma2 gene Proteins 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 210000003813 thumb Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
- G01S5/0252—Radio frequency fingerprinting
- G01S5/02521—Radio frequency fingerprinting using a radio-map
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
- G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
- G01S5/0205—Details
- G01S5/0236—Assistance data, e.g. base station almanac
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/025—Services making use of location information using location based information parameters
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/33—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for indoor environments, e.g. buildings
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本描述涉及接收机增益偏移。一个示例可以获得由移动设备在一位置处感测到的数据。该示例可以评估感测到的数据和调查数据以标识接近该地点的场所。场所的调查数据可被组织成各区域,并且随后各单独区域可被组织成各子区域。该示例可以将感测到的数据的信号强度与调查数据的信号强度相比较以相对于一单独区域来标识该地点。该比较可以利用移动设备与获取调查数据的另一设备之间的接收机增益偏移估计。该示例可以细化接收机增益偏移估计,并尝试利用经细化的接收机增益偏移估计来相对于该单独区域内的一单独子区域标识该位置。
Description
背景
许多移动设备用户想要他们的移动设备向他们提供位置相关特征。例如,用户可能想要获得从他们的当前位置到特定位置处的向导。在许多环境中,移动设备的位置是使用将移动设备感测到的信息与其他设备先前获得的信息相比较的相对定位技术来确定的。相对定位技术所产生的结果的准确度可通过补偿移动设备与先前设备之间的差异来被增强。然而,这一补偿可能是极其资源密集的。例如,用于确定移动设备的位置的包括补偿的计算可能过于耗时以致于用户苦恼相关联的延迟。
概述
所描述的实现涉及接收机增益偏移。一个示例可以获得由移动设备在一位置处感测到的数据。该示例可以评估感测到的数据和调查数据以标识接近该地点的场所。(调查数据在下文讨论,诸如相关于图6)。场所的调查数据可被组织成各单元或区域并随后各单独的区域可被组织成各子区域(或子单元)。该示例可以将感测到的数据的信号强度与调查数据的信号强度相比较以相对于一单独区域来标识该地点。该比较可以利用移动设备与获取调查数据的另一设备之间的接收机增益偏移估计。该示例可以细化接收机增益偏移估计,并尝试利用经细化的接收机增益偏移估计来相对于该单独区域内的一单独子区域标识该位置。
以上列出的示例旨在提供快速参考以帮助读者,并且不旨在限定此处所描述的概念的范围。
附图简述
附图示出了本申请中传达的概念的实现。所示实现的特征可通过参考以下结合附图的描述来更容易地理解。只要可行,各附图中相同的附图标记用来指代相同的元素。此外,每一个如图标记的最左边的数字传达其中首次引入该附图标记的附图及相关联的讨论。
图1-2示出了根据一些实现的可对其采用本移动设备位置概念的示例场景或环境。
图3示出根据某些实现的示例定位技术图示。
图4-5示出根据一些实现的示例定位系统。
图6示出根据某些实现的示例场所调查计划。
图7-8是根据本发明概念的一些实现的移动设备定位方法的示例的流程图。
详细描述
概览
许多用户变得依赖于他们的移动设备来告知他们在哪里和/或引导他们到他们的期望目的地(和/或用于其他用途)。在开放区域之外,移动设备可以利用绝对定位技术,例如全球定位系统(GPS)(或其他全球导航卫星系统)来确定用户的位置。作为替换或补充,可采用各种相对定位技术。例如,地理特征或人造建筑可以使得GPS不能工作,并增加了对相对定位技术的依赖性。例如,在许多情况下,期望的目的地可以是场所或在场所内。“场所”可以是指建筑,例如购物中心、会议中心、办公建筑或隧道系统,例如地铁或下水道系统,或任何其他自然或人工特征,以及其他。通常,绝对定位技术在场所内由于信号丢失而不能可靠地工作。在这种情况下,可利用相对定位技术。
相对定位技术可以将由一个设备感测到的信号与由另一设备感测到的信号相比较。各设备往往具有不同的感测能力或敏感度(例如,接收机增益)。接收机增益差异存在于来自相同或不同制造商的不同型号和类型的设备之间以及甚至个别型号的诸设备内。例如,接收机增益差异如20-30分贝(dB)那样大并非不常见。因而,在考虑接收机增益差异时,使用接收到的信号强度的相对定位技术可能更准确。此外,在一些实现中,可以大规模地实时估计接收机增益差异,从而进一步有助于解决资源问题,诸如提供结果给用户的及时性。
在一些配置中,可针对各区域(诸如场所)收集并存储信号。例如,所存储的信号可包括设备(诸如产生信号的无线接入点)的唯一标识符、信号强度、以及感测到信号的场所。在一些情况下,可以用设备来调查场所以收集信号。调查数据可被用来构建每接入点的信号强度的统计模型。
一般并非只将所收集的信号强度与场所进行相关,一些实现可渐进地将场所划分成逐渐精确的各粒度水平(例如,更小更精确的单元)。例如,场所可被分成各单元,诸如按层。随后,每一单元可被分成各子单元。例如,每一层可被分成各区域。因而,一单独场所可具有数十或数百层以及数百或数千区域。与较不精确的单元相比,这些较小的单元往往使得能够确定后续移动设备的更准确的位置。然而,随着粒度水平的提高,补偿调查设备与移动设备之间的接收机增益差异的能力可变得在计算上更加密集。换言之,考虑接收机增益偏移来用于相对于场所的计算可能不是特别资源密集的,但考虑到相对于场所内的数百或数千区域的接收机增益偏移可能是非常资源密集的。
为对抗这一趋势,本实现可以利用渐进式接收机增益偏移范围。(术语“接收机增益偏移范围”和“接收机增益估计”在本文中可互换地使用)。最初,接收机增益偏移范围可按第一场所粒度水平(例如,层作为单元)来覆盖大范围的场所。随后,接收机增益偏移值的子范围可被用在下一粒度水平(例如,区域作为子单元)的计算中。场所的一单独区域内的下一级精度的计算(诸如确定移动设备的坐标位置)可以利用接收机增益估计值的子范围或甚至值的更窄的子子范围。因而,从一个观点来看,通过将对场所的愈加精确的单元的分析链在一起并基于较早分析渐进地细化接收机增益估计,可利用渐进式接收机增益偏移。
环境示例
出于解释的目的,考虑其中可采用本发明概念的环境100的介绍性图1-2。在这一情况下,该环境包括场所102和具有移动设备106(图2)的用户104(图2)。在这一示例中,场所102被表示为零售/办公建筑,但当然,这不旨在限制本概念所涵盖的场所的类型。出于提供位置相关服务的目的,场所可被组织成各单元或区域。这些区域可以在与该场所相关的调查数据中标识。用于获得调查数据的示例技术在下文相关于图6来描述。简言之,调查数据可以将场所的物理特征与毗邻该场所感测到的位置相关信息进行相关。例如,这一感测到的数据可以涉及在接近该场所的各位置处感测到的信号(诸如来自无线接入点、蜂窝塔等的射频(RF)信号)注意,在以下描述中,这一感测到的数据被称为‘调查数据’或‘调查值’以与由寻求基于位置的引导的移动设备106执行的感测相区分。来自这一移动设备106的感测信息被称为‘感测到的数据’或‘感测到的值’。从以下讨论中,这一区分应变得明显。
在这一示例中,场所102的各单元表示建筑物的各层(例如,一层、二层、三层、四层以及五层)。当然,其他单元也可被使用,诸如沿xz参考面或yz参考面贯穿建筑物的垂直切片。此外,场所的各单独单元能够以更细的粒度水平来组织。例如,图2示出了被组织成区域1A-1K的一层。各区域可以基于该层的逻辑和/或物理特征。在这一示例中,一层包括六个无线接入点108(1)-108(6).在这种情况下,区域1F表示场所102的一层的大体开放的内部中庭。该开发中庭可具有大体一致的RF信号传播属性,至少在与具有墙、家具、零售显示等的相邻区域相比时。例如,区域1A和区域1B之间的墙110可以增加信号衰减,并且造成要在这两个区域之间检测到显著不同的RF信号。作为替换或补充,墙可以造成所检测到的个别无线接入点(诸如无线接入点108(1)和/或108(2))的显著不同的信号强度。注意,上层(诸如二层)可能包括可在一层的区域上检测到的无线接入点,但出于简明起见,本讨论涉及相对于一层的二维方式的解说。
在本讨论中的此时,假定存在针对场所102的调查数据并且具有移动设备106的用户104在地点112处。(注意移动设备以附图2的标度可视化是困难的)。移动设备106(诸如在接收到来自用户的命令时)可以尝试标识地点112的位置。在这种情况下,移动设备可以检测来自无线接入点108中的一者或多者的RF信号。检测到的RF信号中的唯一标识符可被映射到场所102。例如,调查数据可以指示传送唯一标识符‘x’的无线接入点108(2)位于场所102中。在确定场所后,移动设备可能希望该地点在场所内的更精确的位置。如此,在地点112处检测到的RF信号的感测到的信号强度可以与调查数据中的感测到的信号强度相比较以确定移动设备位于场所的哪一层。如果计及移动设备和调查设备之间的接收机敏感度差异,则这一比较是更准确的。事实上,在一些实现中,计及该差异是达成准确位置估计的关键方面。
简言之,可确定移动设备相对于调查设备的接收机增益偏移估计。如上所述,不同设备可具有各种不同的接收机增益敏感度。例如,通常在各种设备之间遇到+/-30dB的接收机增益敏感度。在将来自地点112的感测到的信号与来自一层到五层的所调查的信号相比较时,可考虑这一接收机增益估计范围+/-30dB。+/-30dB接收机增益估计范围可向该比较添加显著的计算复杂度。然而,因为存在相对少的层,复杂度一般可被管理而没有不适当的资源消耗。此外,该比较可以产生与调查设备和移动设备之间的真实接收机敏感度差异有关的信息。例如,该计算可以确定调查设备和移动设备106的接收机增益敏感度值实际上在例如+/-10dB内。
为得到更精确的位置信息,可相对于一层的一区域来确定地点112。与层比较一样,根据移动设备和调查设备之间的接收机增益差异,感测到的数据可以与一层的各区域的调查数据相比较。然而,在这种情况下,并非利用假设的极端接收机增益偏移范围+/-30dB,本技术可以利用所确定的接收机增益偏移范围+/-10dB,从而降低计算复杂度。假定区域检测计算指示移动设备在区域1C中。这一过程可进一步细化接收机增益偏移范围。例如,两个设备之间的实际接收机增益敏感度差异可被确定为+/-5dB。
一旦区域检测计算确定移动设备处于一单独地区域中,在这种情况下是区域1C,就可利用三边测量通过使用基于区域的无线接入点三边测量来确定该区域内的位置。同样,这一计算可以基于根据区域计算确定的这两个设备之间的+/-5dB接收机增益敏感度差异来作出。所以例如,在这一示例中,三边测量可以确定移动设备处于场所102的一层的区域1C中的假设纬度s和经度t处。用于确定纬度和经度的计算可通过使用所确定的+/-5dB接收机增益偏移范围而非完全潜在+/-30dB接收机增益偏移的能力来简化。
此外,所确定的接收机增益偏移范围+/-5dB可由移动设备存储以供后续使用。例如,假定用户随后将移动设备携带至地点114。所存储的接收机增益偏移可被用来利用所确定的接收机增益偏移范围+/-5dB计算该新地点处的层、区域和/或位置,而非从潜在+/-30dB接收机增益偏移范围估计从头开始。如此,从资源使用观点来看,第二地点114处的计算可被极大地简化。从另一观点来看,一些实现可以存储所估计的接收机增益偏移。这一接收机增益偏移可被用在后续计算中。如果接收机增益偏移在后续计算中被细化,则经细化的值随后可被保存来代替先前接收机增益偏移。随后,经细化的接收机增益偏移可被用在与设备位置估计相关的进一步计算中。
渐进式接收机增益偏移示例
图3示出可以利用渐进式接收机增益偏移来确定用户的移动设备106的位置302的示例技术。在这种情况下,移动设备在一地点处获得感测到的数据304。感测到的数据可以与存储在数据存储308中的调查数据306相比较。一般而言,技术300可以在310通过使用愈加精确的接收机增益偏移估计312来以越来越高的精度确定移动设备的位置302。
在314,可以对感测到的数据304和调查数据306执行场所确定。感测到的数据可以涉及感测到的信号和传送方设备(诸如图2的无线接入点108)的标识(ID)。例如,感测到的数据可以是ID(1)、信号强度(1)、ID(2)、信号强度(2)以及ID(n)、信号强度(n)的形式。这一感测到的数据可被称为感测到的指纹或感测到的签名。场所确定可以基于将来自感测到的数据的设备ID与调查数据中的相同ID的匹配。调查数据可以将ID映射到单独的场所。换言之,场所确定可以将感测到的指纹与调查指纹相比较,同时考虑接收机增益偏移。
在316,可以相对于在314确定的单独的场所执行单元确定。如上所述,各单元可以是作为场所的一部分的任何类型的组织单元。如以上相关于图1-2所讨论的,层是普遍采用的单元。单元确定可以将感测到的数据中的各单独传送方设备的信号强度与调查数据中的那些相比较。如上所述,如果计及移动设备和调查设备之间的潜在接收机增益差异,则该比较可能更准确。单元确定316可以利用广泛的潜在接收机增益偏移范围318来帮助确保基本上覆盖所有场景(例如,一个设备可具有非常敏感的接收机配置而一个具有不敏感得多的接收机配置)。如在320处所示,单元确定的技术可以将接收机增益偏移估计细化成潜在接收机增益偏移范围的子集。
在322,可相对于在316处的单元确定中标识的单元执行子单元确定。子单元确定322可以根据接收机增益偏移范围估计的子集320来分析感测到的数据和调查数据。子单元确定可以标识移动设备的单元的一单独子单元。子单元确定还可将接收机增益偏移范围估计的子集320细化成接收机增益偏移范围估计的更窄子集324。
在326,可以根据接收机增益偏移范围估计的更窄子集324来相对于所标识的子单元对感测到的数据和调查数据执行位置确定。利用这一信息,位置确定326可以标识移动设备106的位置302。
概括而言,通过利用渐进式接收机增益偏移,位置准确度可被改进和/或资源消耗可被降低。例如,单元确定316可以用+/-30dB的范围来计算(例如,以零为中心的61个值)。这一范围可在单元确定期间被细化成例如以正10为中心的+/-5dB(例如,11个值)。这一范围可在子单元确定322期间被进一步细化成例如以正9为中心的+/-3dB(例如,7个值)。该7值范围可被用于位置确定326,而非61个值的初始范围。当然,该示例出于解释的目的而提供,并不旨在限制。
定位系统模型示例
图4示出可被用在定位(例如,位置)系统400中的示例模型。如上所述,具备内部定位能力的定位系统可包括与越来越精确的单元或区域相关的多个模型。例如,这一示例定位系统400可包括层检测模型402、区域检测模型404以及三边测量模型406。注意,系统400还可采用场所确定模型。场所确定模型可在没有接收机增益偏移估计的情况下运作,所以出于简明起见没有示出这一特征。场所检测或确定在上文相关于图3描述。
在系统400中,相对于感测到的数据,层检测模型402可以执行层检测408。类似地,区域检测模型404可以执行区域检测410且三边测量模型406可以获得或检测经三边测量的位置412。注意,层检测和区域检测分别是单元确定和子单元确定的示例,它们在上文相关于图3讨论。在系统400中,相对于层检测模型402正下方的垂直栏来讨论层检测,相对于区域检测模型404正下方的垂直栏来讨论区域检测,并且相对于三边测量模型406正下方的垂直栏来讨论三边测量。就此,讨论和比较了三个示例定位技术“A”、“B”以及“C”。各技术涉及图4的水平行,并且需要模型402、404和/或406中的一些或全部。
技术A可被认为是传统技术,其中在414处检测层而不利用接收机增益偏移。与层有关的信息可由三边测量模型406利用。三边测量模型还可考虑移动设备和调查设备之间的广泛的潜在接收机增益偏移范围估计。在这一示例中,广泛的潜在接收机增益偏移范围估计是+/-20dB。利用广泛的潜在接收机增益偏移范围估计可以是非常资源密集的和/或可以提供不确定的结果。例如,该技术可能不能稳定于一位置而是改为可返回不同位置(如果在同一数据上运行多次的话)。
技术B可需要与广泛的潜在接收机增益偏移范围估计+/-20dB开始的层检测模型来确定场所的层。作为层确定过程的一部分,层检测模型可以估计接收机增益偏移范围估计的子范围(在这一示例中是+/-3dB)。所估计的接收机增益的子范围可由三边测量模型用来确定位置。然而,在不考虑层内的可影响信号衰减的元件的情况下,定位结果往往不准确。
技术C可需要按与技术B相似的方式操作的层检测模型402。(在某些方面,技术C可被认为是表示以上相关于图3描述的概念中的一些的另一方式)。在图4的示例中,相对于技术C,层确定模型可以利用广泛的潜在接收机增益偏移范围估计+/-20dB来确定场所的层并可确定接收机增益偏移的子范围。层确定模型可以将接收机增益偏移的子范围提供给区域检测模型404。在416,区域检测模型可以标识层的移动设备所处的一单独区域。区域检测模型可以进一步细化接收机增益偏移的子范围。此外,各区域可具有比整层更准确的衰减模型。如此,知晓区域可以增强感测到的数据和调查数据之间的进一步比较的准确度。如此,三边测量模型406可以操作来自区域检测模型的与该单独区域有关的信息、该区域的衰减信息、以及接收机增益偏移的子范围(或其进一步细化),以在418计算移动设备的位置。
各种技术可由层检测模型402〕区域检测模型404、和/或三边测量模型406使用来估计接收机增益偏移。最大似然(ML)和最小误差(LE)是这些技术中的两个示例。在本概念的一些实现中,层检测模型和区域检测模型可以采用最大似然技术,而三边测量模型可以采用最小误差技术。
概括而言,在独立地操作时,每一模型402、404和406需要计及至少-20到+20dB的接收机增益偏移范围。计算成本与范围和模型的复杂度成比例地增加。在这三个模型之间,来自区域检测的接收机增益偏移估计往往是最准确的,但由于大量的区域而在计算上最昂贵。在许多配置中,对于-20到+20dB的所估计的接收机增益偏移范围,使用区域检测来用于增益偏移估计对于实时操作而言不是实际的。另一方面,层检测中的接收机增益偏移估计从资源观点来看往往更可负担得起,但较不最优。另外,在需要搜索大接收机增益偏移范围时,三边测量中的接收机增益偏移估计往往经受不一致性的损害。
由技术C表示的实现可以通过将这些方法链在一起并渐进地估计接收机增益偏移来克服这些缺陷。从一个观点来看,术语“渐进式”可意味着在层检测408的接收机增益估计中应用完整范围,并随后将该估计馈送到区域检测410以用于使用较小范围的“渐进式”细化;随后最终将来自区域检测的估计馈送到使用接收机增益偏移的可能甚至更小范围的三边测量位置(检测)412。
如上所述,层检测模型402、区域检测模型404、和/或三边测量模型406的一些实现可以利用最小误差(LE)和/或最大似然(ML)方法来估计调查设备和移动设备之间的接收机增益偏移。
与实现最大似然方法有关的细节在下文直接提供,此后是与最小误差方法有关的细节。
接收机增益偏移估计最大似然(ML)方法:
R:接收机增益偏移
zonei:第i区域
APij:来自zonei中的APj的归一化接收机功率,其中AP
表示“接入点”
rssij:指纹中从APj接收到的功率
接收机增益偏移估计——最小误差(LE)方法:
R:接收机增益偏移
Pi:APi的功率
γi:APi的路径损失指数
ci:APi的位置
xj:可能位置j
Pij:在位置xj处接收到的来自APi的功率
在一些实现中,层检测模型402和区域检测模型404可以采用最大似然方法,而三边测量模型406可以采用最小误差模型。当然,构想了其他配置。
图5示出包括多个设备502的示例系统500。在这种情况下,设备502(1)和502(2)是可类似于以上相关于图1-3描述的移动设备106的移动设备。还要注意,设备502(1)和/或502(2)中的任一者可另选地充当调查设备(如上文和下文所述,但未被具体示出)。设备502(3)可以是移动设备远程的服务器类型的计算设备。系统500还可包括数据存储308和设备502可以在其上与另一个设备和/或数据存储通信的一个或多个网络506。如上所述,与特定场所相关的调查数据可被存储在数据存储308上。为简明起见,三个设备502(1)、502(2)以及502(3)的元件在可行时被概括讨论。当个体设备被讨论时,使用了合适的后缀“(1)”、“(2)”或“(3)”,否则所述讨论针对所述设备是通用的。
通常,设备502可包括应用层510、操作系统(O/S)层512和硬件层514。驱动器516可以便利于在硬件层和操作系统层以及应用层之间的交互。在该配置中,应用层510可包括位置知晓组件518。位置知晓组件在下文更详细地讨论。
硬件层514可包括处理器520以及存储522。关于设备502(1)和502(2),硬件层514可进一步包括天线524、接收机526〕发射机528、GPS硬件530、陀螺仪532、加速度计534、磁力计536、时钟538、相机540、和/或显示器542,以及其他。位置相关图形用户界面(GUI)544被呈现在显示屏542上。例如,GUI可以包括在场所中从当前位置到期望位置和/或相关联的方向的地图的可视化。
GPS硬件530、陀螺仪532、加速度计534、以及磁力计536可被认为是能提供位置相关信息的传感器546的示例。天线524和接收机526也可以共同充当传感器546。GPS硬件530可以用作提供设备的绝对位置信息。天线524和接收机526、陀螺仪532、加速度计534、和/或磁力计536可以提供与设备的位置有关的相对位置信息。
设备(诸如设备502(1))的元件中的任一者可对与其他设备(诸如设备502(2))相比的接收机增益偏移作出贡献。例如,天线524的大小、位置和/或数目可以影响信号敏感度。类似地,接收机526的放大器和/或模数转换器以及其采样速率、分辨率、和/或信噪比以及其他可以影响信号敏感度。此外,校准技术可以影响信号敏感度。这些只是可影响一个设备与另一设备相比的信号敏感度的几个元件。
关于设备502(1)和502(2),天线524和接收机526可操作来感测射频信号。位置知晓组件可以使得信号被存储在设备上,诸如存储522上,和/或将信号发送给数据存储308以供存储。位置知晓组件518可另选地获得邻近场所的调查数据并将感测到的信号与调查信号相比较以标识设备的位置。为此,位置知晓组件518可以采用以上相关于图1-4描述的技术和/或包括相关于图1-4描述的元件,诸如以上相关于图4描述的层检测模型402、区域检测模型404、和/或三边测量模型406。
还要注意,设备的角色不是固定的。例如,设备502(1)可充当调查设备来调查一个场所并随后充当尝试标识其在另一场景中的位置的用户设备。
注意,在一些配置中,设备502(3)的位置知晓组件518(3)可以向设备502(1)和/或502(2)中的任一者或两者提供定位服务。例如,设备502(3)可以向设备502(1)请求感测到的数据(和/或以其他方式尝试标识设备502(1)的位置)。位置知晓组件518(3)随后可向数据存储308请求设备502(1)附近的场所的调查数据。
位置知晓组件518(3)可以将来自设备502(1)的感测到的数据与调查数据相比较以标识设备502(1)的具体位置。如上所述,这一过程可以产生设备502(1)相对于调查设备的渐进地细化的接收机增益偏移。位置知晓组件518(3)可以将具体位置信息发送给设备502(1)连同接收机增益偏移和/或其他信息。接收机增益偏移可以是各种形式,诸如标签。该标签可以是被加上时间戳和/或位置戳。在一种情况下,接收机增益偏移估计可以与标识(该场所的)用于定位(例如,确定设备位置)的模型版本的标签一起发送。该标签可被存储在设备502(1)上并被用于在其中标签仍然有效(例如,相对于时间、位置、和/或对以上相关于图4描述的层检测模型402、区域检测模型404和/或三边测量模型406的变更)的后续实例中计算其位置。作为本身使用标签的替换,位置知晓组件518(1)可以在将来室内定位请求中将接收机增益偏移及其标签提交给位置知晓组件518(3)。在位置知晓组件518(3)接收到该请求时,它可以首先通过检查标签仍然是最新的来检查接收机增益偏移是否仍然可以使用。如果是,则位置知晓组件518(3)可以将接收机增益偏移范围限于经细化的接收机增益偏移(并且实际上规避接收机增益偏移估计的成本)。
因而,并非在每次请求定位服务时都计算接收机增益偏移,接收机增益偏移可在适当时被重用以降低资源消耗。
与位置和标签一起发送的其他信息可以用许多不同的形式来表示。例如,其他信息可包括供用户从当前位置到达所需位置的地图和指令。例如,地图可被显示在GUI 544(1)上,连同用于引导用户到达所需位置的伴随指令。
在一实施例中,远程位置知晓组件518(3)代表设备502(1)提供服务。在其他配置中,设备502(1)上的位置知晓组件518(1)可以按稳健的方式操作,使得所以基于位置的处理(包括确定接收机增益偏移)在该设备上执行。设备502(1)可以向数据存储308请求相关调查数据,并在该设备上知晓处理而非依赖于位置知晓组件518(3)所提供的远程服务。
概括而言,构想了许多不同的设备和系统配置。一些配置可以采用设备上的相对较瘦的位置知晓组件518(1)。在其他配置中,位置知晓组件518(1)可更加强健。例如,位置知晓组件518(1)可以与数据存储308直接通信并下载关于本地场所的信息以供在设备502(1)上缓存。在这样的配置中,所有的处理可以在设备502(1)上由位置知晓组件518(1)本地地执行。在另一个配置中,更多或所有的处理可以由远程设备502(3)执行而结果呈现在设备502(1)上。还有,在所示的配置中,数据存储308独立于远程设备502(3)。在其它配置中,远程设备502(3)可以维护数据存储308。
如上所述,设备502可被看作如被定义成具有一些量的处理能力和/或存储能力的任何类型的设备的计算机或计算设备。处理能力可由一个或多个处理器提供,处理器可执行计算机可读指令形式的数据以提供功能。数据(诸如计算机可读指令和/或用户相关数据)可被存储在存储/存储器上。存储和/或存储器可以在计算机内部和/或外部。存储/存储器可包括易失性或非易失性存储器、硬盘驱动器、闪存设备和/或光学存储设备(如CD、DVD等)以及其他中的任何一个或多个。如本文所使用的,术语"计算机可读介质"可包括信号。相反,术语“计算机可读存储介质”排除信号。计算机可读存储介质可包括“计算机可读存储设备”。计算机可读存储设备的示例包括诸如RAM之类的易失性存储介质、诸如硬盘驱动器、光盘和闪存存储器之类的非易失性存储介质,以及其他。
设备502的示例可包括传统的计算设备,诸如服务器、个人计算机、桌面计算机、笔记本计算机、蜂窝电话、智能电话、个人数字助理、平板类型计算机(例如,平板)、移动设备、可穿戴智能设备、无线设备、相机、路由器,或任何不断演进或要被开发的计算设备类型的混合中的任意混合。移动计算机或移动设备可以是任何类型的可由用户容易地传输并可具有自包含电源(例如,电池)的计算设备。类似地,无线设备可以是具有无需物理连接到其它设备而与它们通信的能力的任何类型的计算设备。在一些情况中,无线设备可既具有无线也具有有线能力。例如,路由器可物理连接(例如,有线)到网络,诸如用以太网电缆,并且与各设备通过无线电信道(诸如无线电白区信道和/或Wi-Fi信道等)无线通信。
在示出的实现中,设备502配备有通用处理器和存储/存储器。在一些配置中,这样的设备可包括片上系统(SOC)类型设计。在这样的情况,功能可被集成在单个SOC上或多个耦合的SOC上。在一个这样的示例中,计算设备可包括共享资源和专用资源。(诸)接口可促成共享资源和专用资源之间的通信。如名称所暗示的,专用资源可被看作包括专用于获得特定功能的各个体部分。例如,在该示例中,专用资源可包括GPS硬件530、陀螺仪532、加速计534和/或磁力计536中的任何一者。
共享资源可以是多个功能可使用的存储、处理单元等。在该示例中,共享资源可包括处理器和/或存储/存储器。在一种情况下,位置知晓组件518可被实现为专用资源。在其他配置中,该组件可被实现在共享资源上和/或处理器可被实现在专用资源上.
在一些配置中,位置知晓组件518可在设备502的制造期间被安装或由使设备准备好售卖给终端用户的中介来安装。在其他实例中,终端用户可按可下载的应用的形式或者从USB拇指型驱动器等中安装位置知晓组件。
注意一些实现可利用关于设备的信息,诸如位置信息。任何这样的信息收集可以保护用户的安全和隐私的方式进行。可给予用户使用的通知并允许用户选择进入、选择退出,和/或定义这样的使用。在任何情况下,本发明的实现可以以将信息使用限于实现本发明的基于位置的概念的非常有针对性的方式利用信息的方式来完成。
调查示例
在以下讨论中,图6描述了可提供上述场所调查数据的示例调查技术。当然,该示例调查技术是出于解释的目的提供的并且构想了其他调查技术。
图6示出与场所606的场所地图604有关的示例调查计划602。在本示例中,场所606是包括几个店铺的购物中心。当然,可使用类似的技术来映射其它场所。这种场所地图604可以包括几个店铺(S1、S2、S3、S4、S5和S6)的表示。传感器数据可以在与所述店铺有关和/或与包括所述店铺的场所有关的调查点处获得。一些实现可以利用感测到的数据(例如,调查数据)来构建无线接入点存在于场所中的什么中(和/或邻近什么)以及它们的相应信号强度在场所中的特定点之处(和/或周围)是什么的模型。换言之,调查数据可被用来构建每无线接入点和/或其他信号源的信号强度的统计模型。
下述讨论描述了逻辑调查点,但是作为逻辑调查点的替换或附加,可利用其它类型的调查点。在所示的配置中,调查计划可以标识几个逻辑调查点(LSP)(例如,LSP1、LSP2、LSP3、LSP4、LSP5、LSP6、LSP7、LSP8、LSP9、LSP10、LSP11和/或LSP12)。注意,在该示例中所有的逻辑调查点都邻近场所,逻辑调查点LSP1-LSP8在场所内部并且逻辑调查点LSP9-LSP12在场所外部。
可以向调查者提供促成按顺序从LSP移动到LSP的指令。当调查者沿从LSP到LSP的路径行进时,传感器读数可以被获取。例如,可以在点SR1、SR2、SR3……SR21、SR22、……SR43、……SR51、SR52、……SR61、SR62、SR63、……SR70、……SR80、SR81、SR82、……SR91、SR92、SR93、……SR101、SR102、SR103、SR104以及SR105处获取传感器读数(SR)。该技术可以在另外的楼层(如果存在的话)上重复。尽管LSP被预定义,但SR的精确位置可以不是预先计划的。SR是获取传感器读数的位置。传感器读数可以以某种采样率被获取。当调查者通过逻辑调查点时,可以采取可选动作(例如轻击、按键按下、摇动)来向LSP注册调查者。可以在已经检测到某个步进计数之后、在已经经过某个时间间隔之后和/或在其它时候,连续获取传感器读数。而且,在整个过程期间或在不同的条件下可以一致地记录传感器读数。例如,传感器读数的频率在内部和外部可以都是相同的,或者除了其它配置之外,所述频率可以是内部不同于外部的。
传感器读数可以涉及外部信号(例如来自传感设备外部)和/或内部信号(例如来自传感设备内部)。例如,外部信号可包括Wi-Fi信号和/或蜂窝信号等等。内部信号可以包括来自设备上的罗盘、磁力计、加速度计、陀螺仪、气压计等等的信号。在所示的示例中,传感器读数可以是从例如Wi-Fi接入点W1、W2、W3或从蜂窝设备C1和C2等等检索到的。地面实况(例如精确的纬度/经度)可以是对逻辑调查点可用或不可用。当地面实况可用时,可以使用与逻辑调查点相关联的地面实况将场所地图604与调查地图602绑定。
这些调查技术可以为准确定位个体用户(例如他们的移动设备)以及提供地图和/或指引(如果需要)做出贡献。通常,用户喜欢拥有地图,这样他们知道他们在哪,从而他们知道他们去过哪,因而他们将知道如何从他们所在的地方到他们想去的地方和/或出于其它原因喜欢拥有地图。例如,当在商场中时,购物者可能想要知道如何从一个店铺到另一个店铺。类似地,在大型办公建筑中,邮件室的人员可能想要知道如何到达特定的工作者的桌子以便能递送邮件。类似地,在地下下水管地区中,工人可能想要知道如何到达特定的清洗阀。不幸的是,关于位置的地图可以改变。例如,可能存在一种场所的地图的两种、三种或很多修订。
另外,商场、办公建筑或地下管道网络的物理配置可以改变。更一般地,自然地理的物理现实可以改变或者位置的制图可以改变。这些改变可以如此快地发生以至于地图很快变得陈旧和不准确。例如,在会议中心中的走廊和隔间可以随活动改变而改变。类似地,各个店铺和自动售货机的位置也可以改变。同样,办公室里的箱柜的位置、大小和数目也可以改变。这样,地图可能变得过时。存在附加的变更源。即使位置的物理现实保持不变,该位置的地图也可能由于包括但不限于校正和缩放的因素而改变。
传统的移动设备的室内地图依赖于在传感器读数和在对应的室内地图上的物理位置(例如地图位置)之间的映射。然而,场所的地图可以随时间而改变,为一个场所创建出多个版本的地图。另外,如果物理现实改变,在传感器读数和物理位置之间的映射可能变得过时或陈旧。即使用户具有精确的GPS修正或精确的非GPS修正,在没有与最新地图的绑定的情况下,这种修正实质上是无用的。
示例技术可以预期多个版本地图、改变地图和改变物理现实,并被配置为便利于选择性将要使用的一种版本的场所地图所获取的传感器数据与另一个版本的场所地图进行重新绑定。由于传感器数据在第一位置如何被需求,所述重新绑定至少是部分可能。示例技术可以获取与逻辑调查点有关的传感器读数,所述逻辑调查点可以与不同的场所地图有关,而不是与单个经修正地图上的物理坐标相关。所述传感器读数是通过中间逻辑位置(例如调查点)间接绑定到物理位置的,而不是直接绑定到物理位置的。尽管物理位置(例如地图位置)和逻辑位置之间的绑定是针对在场所地图的特定版本中反映出的物理现实的特定地图做出的,所述绑定可以随时间操纵以适应改变的物理现实,从而所述绑定可以与最新的地图版本相一致。可以通过场所地图的一个版本或实例来表示物理现实的特定映射。这样,通过逻辑调查点和当前地图之间的关系可以将精确修正与当前地图相关。
调查点可以是在逻辑上和在物理现实中都不可变的。示例技术被配置为处理在逻辑到不同地图版本中的伪物理现实的映射中的改变。考虑被描述为围绕商场中的咖啡店的转角的调查点。地图的第一版本(例如map1(地图1))可以将调查点映射为{venue name,floor,latitude1,longitude1}({场所名,楼层,纬度1,经度1})。这是伪现实版本1。地图的第二版本(例如map2)可以将调查点映射为{venue name,floor,latitude2,longitude2}({场所名,楼层,纬度2,经度2})。这是伪现实版本2。调查点的精确位置并没有被提及。即使在这两个地图版本之后的物理现实是相同的,制图受到地图精度、缩放和在这两个地图版本之间存在的其它差异的制约。如果咖啡店确实改变了他们的位置以致于调查点变得不可访问,那么新的调查点可以被创建以表示新的转角位置。
示例技术可以将调查计划与场所地图关联。在一个实现中,调查计划是场所地图的元数据的一部分。调查计划变成通过调查者的室内和/或室外数据收集的基础。调查计划包括至少一个调查路径。调查路径可以由起始调查点和结束调查点来定义。在一些情况中,调查路径可以由一个或多个相连的段构成。一个段可以由起始调查点和结束调查点来定义。调查路径还可以由起始点和行进方向来描述。调查路径还可以以使得调查者将沿逻辑调查路径行进而无需必须在逻辑调查点处开始变得可能的方式来描述。调查点是可以被用作陆标的可识别位置。
逻辑调查点可以是人类可识别的、装置可识别的、过程可识别的和/或以不依赖于坐标的其它方式可识别的。例如,调查点可以被描述为正接近某个店铺的前门同时面对第二店铺的前门。逻辑调查点可以具有唯一的标识符,该标识符不依赖于坐标系统所描述的位置。逻辑调查点可以包括描述在与场所地图相关联的场所中可识别的位置的信息。逻辑调查点可以存储足以将可识别的位置注册到场所地图上的一个位置的坐标信息。
当调查者从逻辑调查点移动到逻辑调查点时,该调查者可以在许多传感器读数点处收集传感器信息。逻辑调查点可以是预定义的;传感器读数点则不是。传感器读数点是传感器记录传感器信息的位置。传感器读数可以在调查者的每步、以规则的时间间隔和在其它控制下获得。在一些实现中,调查者可以在调查开始时开始传感器读数记录。在记录开始时,传感器读数将以某个频率(如50Hz)连续地被记录。除了可能在移动设备上的记录的手动开始和停止外,在调查过程期间传感器读数记录不必必须由调查者的动作触发。传感器信息可提供位置的签名或指纹。在这一上下文中,这一传感器信息可被称为调查指纹。传统的系统使用坐标系统将所述指纹与地图上的物理位置绑定。示例技术可以采用将指纹与逻辑位置相关的更加灵活的间接方案。可以使用为逻辑位置建立的坐标稍后生成指纹位置的底层坐标。逻辑位置可以被绑定到不同的地图并且因此所述指纹也可以用在不同的地图中。
在一个实现中,在室内场所的步行调查期间,可以在可被用作陆标的人类可识别的位置(如拐角或转角)处建立逻辑调查点。传统的系统也可以已经使用了调查点。然而,传统的调查点由他们的物理属性(例如纬度/经度)而非由他们的逻辑属性(例如第一走廊的中心、店铺前面)来标识。不幸的是,位置的地图的不同版本可以改变或是不同的。例如在会议中心的走廊在地图的第一版本上可以被呈现在一个位置中,而在地图的第二版本上可被呈现在第二位置中。此外,从场所地图的一个版本到场所地图的另一个版本,随着物理现实改变,逻辑调查点的物理坐标也可改变。例如,会议中心中的第一走廊在第一情况下可以距离会议中心的北墙十英尺,而在第二情况下可距离会议中心的北墙二十五英尺。然而,对于这两种情况,调查计划可以引导调查者“在第一走廊的中心中”开始。“第一走廊的中心”针对场所地图的两个版本可被绑定到不同的实际物理坐标。
示例技术可以依赖于逻辑调查点,而非固定的物理调查点。逻辑调查点可以使用除坐标系之外的某物来标识。例如,逻辑调查点可以具有名字和唯一的标识符(例如全局唯一标识符(GUID))。唯一标识符可以是持久的标识符。对于某场所的具体实例,逻辑调查点可以与某个物理坐标相关联。然而,物理坐标可以是临时的。当地图随版本改变时或当场所的地理改变(例如墙被重新定位、人行道被重新定位、喷泉被增加、喷泉被移除)时,逻辑坐标的物理坐标可以改变。逻辑调查点的持久标识符可以不随场所地图的版本改变。注意如果物理布局改变,由于旧的调查点可能变得不可到达,可能需要某些新的调查点。
用于解耦的传感器数据集合的严格的调查计划可以依赖于从逻辑调查点移动到逻辑调查点,并且获取在所述逻辑调查点之间的位置处的指纹。示例系统和方法可以告知调查者在与逻辑位置(例如店铺的前面)相关联的坐标处开始,而不是告知调查者在特定的纬度/经度坐标处开始。在一些配置中,在整个调查过程期间调查者仅需要知道/标识逻辑位置,并且在该调查过程中不涉及物理坐标(纬度/经度)。在当处理来自调查的传感器数据时,物理位置到逻辑位置的绑定可以稍后发生。这可以将初始定位从任何特定的地图实例处解耦。虽然被解耦,逻辑位置的物理坐标可以被绑定到场所地图的特定实例。给定地图版本,在给定调查计划中的调查点可以被分配针对该地图版本的物理坐标。
场所地图可以由场所地图数据集来描述。场所地图数据集可以存储信息,所述信息包括但不限于场所的名字、场所地图的名字、关于场所的多个楼层(如果存在)的信息、场所的标识符、场所地图的标识符、场所的位置、由场所地图所表示的空间、在该空间中的元素和/或在空间中的元素之间的关系的符号化描述。在一个实现中,调查计划被嵌入在与场所地图相关联的元数据中。
调查计划可以由场所地图数据集来描述。调查计划数据集可以存储信息,所述信息包括但不局限于调查计划的名字、调查计划的标识符以及要应用调查计划的场所地图。
调查计划可以包括关于调查路径的信息。在一个实现中,调查路径可以由起始逻辑调查点和结束逻辑调查点来定义。在另一个实现中,调查路径可以由起始逻辑调查点和行进的方向来定义。在另一个实现中,调查路径可以使用使得在无需在逻辑调查点处起始或停止的情况下遍历逻辑调查点变得可能的方向来定义。在又另一种实现中,调查路径可以包括由一个或多个段。每个段可以由起始和结束逻辑调查点或其它类型的定义来定义。可以使用调查路径的其它定义。在一种实现中,逻辑调查点包括唯一的无坐标标识符、在场所中可识别的位置的描述以及被配置为向场所地图注册逻辑调查点的坐标。无坐标标识符可以是例如持久的全局唯一标识符(GUID)。可采用其它标识符。可识别的位置的描述可以采用不同的形式。在不同的示例中,可识别的位置的描述可以包括可识别的位置的文本描述、可识别的位置的可视描述或可识别的位置的基于传感器的描述。借助于说明,逻辑调查点可以包括读作“position yourself just to the right of the front door ofStore1while facing the clown in front of Restaurant1(将您自己正好定位在店铺1的前门的右边同时面朝饭店1前面的小丑)”的描述。
上述调查相关信息是出于解释的目的提供的。当然,构想了其他调查技术。
方法示例
图7示出了与本发明概念的至少一些实现一致的方法或技术700的流程图。
在框702,该方法可以获得由一地点处的移动设备感测到的射频(RF)数据。移动设备可被表征为具有第一接收机敏感度。
在框704,该方法可标识移动设备的地点附近的场所。例如,该方法可以将移动设备感测到的无线接入点ID匹配到调查数据中找到的那些。调查数据可以标识匹配的无线接入点位于什么场所。
在框706,该方法可以检索场所的RF调查数据。RF调查数据可由另一设备获得。例如,另一设备可能已充当调查设备来收集接近该场所的各调查点处的调查数据,诸如调查指纹。调查数据可被存储直至在框706被检索。
在框708,该方法可以利用移动设备与另一设备(例如,调查设备)之间的第一接收机增益偏移范围来在该场所的多个区域中的一单独区域中标识该地点。
在框710,该方法可以采用第二接收机增益偏移范围来在该区域的多个子区域中的一单独子区域内标识该地点。第二接收机增益偏移范围可以是第一接收机增益偏移范围的子范围。
在框712,该方法可以利用作为第二接收机增益偏移范围的子集的第三接收机增益偏移范围来在该单独的子区域内对该地点的位置进行三边测量。
图8示出了与本发明概念的至少一些实现一致的方法或技术800的另一流程图。
在框802,该方法可以获得由一地点处的移动设备感测到的数据。
在框804,该方法可以评估感测到的数据和调查数据以标识接近该地点的场所。场所的调查数据可被组织成各区域,并且随后各单独区域被组织成各子区域。
在框806,该方法可以将感测到的数据的信号强度与调查数据的信号强度相比较以相对于一单独区域来标识该地点。该比较可以利用移动设备与获取调查数据的另一设备之间的接收机增益偏移估计。
在框808,该方法可以细化接收机增益偏移估计。
在框810,该方法可尝试利用经细化的接收机增益偏移估计来相对于该单独区域内的一单独的子区域标识该地点。一些实现可进一步细化经细化的接收机增益偏移估计。这些实现还可尝试利用经进一步细化的接收机增益偏移估计在该单独的子区域内标识该地点的位置。在一个示例中,该位置可以用纬度和经度坐标和/或相对于场所来标识,诸如“在这一场所的这一层,在这一区域中的这一位置处”。
描述以上各方法的次序并不旨在解释为限制,并且任何数量的所述方法框都可以按任何次序组合以实现方法或实现替换方法。此外,该方法还可以用任何合适的硬件、软件、固件或其组合来实现,以使得计算设备可实现该方法(例如,计算机实现的方法)。在一种情况下,该方法作为指令集被存储在计算机可读存储介质上,以便计算设备的处理器的执行使得该计算设备执行该方法。
结语
尽管已用对结构特征和/或方法动作专用的语言描述了涉及位置知晓实现的技术、方法、设备、系统等,但可以理解,所附权利要求书中定义的主题不必限于所述具体特征或动作。相反,上述具体特征和动作是作为实现所要求保护的方法、设备、系统等的示例性形式而公开的。
Claims (10)
1.一种移动设备,包括:
显示器;
被配置为感测射频的传感器;
存储和处理器,所述存储具有存储在其上的指令,所述指令当由所述处理器执行时完成:
使得所述传感器在一地点处感测所述射频中的至少一些的值,
将感测到的值传送给定位服务,
从所述定位服务接收所述地点相对于一区域的位置以及所估计的接收机增益偏移范围,其中所述位置是所述定位服务基于从所述移动设备接收到的所述感测到的值与所存储的调查数据的比较来确定的,所估计的接收机增益偏移范围是通过基于相对于一区域标识所述地点以细化接收机增益偏移范围来确定的,并且所估计的接收机增益偏移范围具有比所述接收机增益偏移范围更小的范围,
在所述显示器上呈现与所述位置相关的信息,
将所估计的接收机增益偏移范围高速缓存在所述移动设备上,以及
在后续地点,利用经高速缓存的接收机增益偏移范围来获得所述后续地点相对于所述区域内的子区域的对应的后续位置。
2.如权利要求1所述的移动设备,其特征在于,所述高速缓存包括将所估计的接收机增益偏移范围高速缓存在所述存储上。
3.如权利要求1所述的移动设备,其特征在于,利用经高速缓存的所估计的接收机增益偏移范围包括将经高速缓存的所估计的接收机增益偏移范围和从所述位置感测到的值发送给所述定位服务以获得所述对应的后续位置。
4.一种利用接收机增益偏移来进行定位的计算机实现的方法,包括:
获得由一地点处的移动设备感测到的数据;
评估所述感测到的数据和调查数据以标识接近所述地点的场所,所述场所的调查数据被组织成各区域并且随后各单独的区域被组织成各子区域;
将所述感测到的数据的信号强度与所述调查数据的信号强度相比较以相对于一单独的区域来标识所述地点,其中所述比较利用所述移动设备和获取所述调查数据的另一设备之间的接收机增益偏移范围;
基于相对于一单独区域标识所述地点来将所述接收机增益偏移范围细化成比所述接收机增益偏移更小的范围;
利用经细化的接收机增益偏移范围来相对于所述单独区域内的一单独的子区域标识所述地点;以及
基于所述地点来控制所述移动设备。
5.如权利要求4所述的计算机实现的方法,其特征在于,还包括:
进一步细化所述经细化的接收机增益偏移范围;以及
利用经进一步细化的接收机增益偏移范围在所述单独的子区域内标识所述地点的位置。
6.如权利要求5所述的计算机实现的方法,其特征在于,标识所述位置包括对所述位置进行三边测量。
7.如权利要求5所述的计算机实现的方法,其特征在于,所述位置被标识为纬度和经度坐标。
8.如权利要求5所述的计算机实现的方法,其特征在于,所述方法由服务器计算机执行,并且所述方法进一步包括将所述位置和所述经细化的接收机增益偏移范围发送给所述移动设备。
9.如权利要求4所述的计算机实现的方法,其特征在于,所述信号强度与感测到的无线接入点相关。
10.如权利要求4所述的计算机实现的方法,其特征在于,所述方法由所述移动设备执行,并且其中所述移动设备进一步高速缓存所述经细化的接收机增益偏移范围,并随后在后续地点处利用经高速缓存的经细化的接收机增益偏移估计,而非再次利用所述接收机增益偏移范围。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US14/248,244 | 2014-04-08 | ||
| US14/248,244 US10126404B2 (en) | 2014-04-08 | 2014-04-08 | Receiver gain offset |
| PCT/US2015/023753 WO2015157045A1 (en) | 2014-04-08 | 2015-04-01 | Compensation of the variations of receiver sensitivity for accurate positioning |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106165461A CN106165461A (zh) | 2016-11-23 |
| CN106165461B true CN106165461B (zh) | 2019-11-05 |
Family
ID=53373530
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201580018529.9A Active CN106165461B (zh) | 2014-04-08 | 2015-04-01 | 接收机增益偏移 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10126404B2 (zh) |
| EP (1) | EP3130161B1 (zh) |
| CN (1) | CN106165461B (zh) |
| WO (1) | WO2015157045A1 (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3668197B1 (en) | 2018-12-12 | 2021-11-03 | Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG | Method and radio for setting the transmission power of a radio transmission |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006017266A3 (en) * | 2004-07-12 | 2006-05-04 | Univ Rice William M | System and method for localization over a wireless network |
| CN101466070A (zh) * | 2009-01-09 | 2009-06-24 | 吴鑫 | 一种基于无线信号接收强度分布自动学习的无线室内定位方法 |
| CN103209478A (zh) * | 2013-04-27 | 2013-07-17 | 福建师范大学 | 基于分类阈值及信号强度权重的室内定位方法 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8290511B2 (en) * | 2009-10-01 | 2012-10-16 | Qualcomm Incorporated | Venue application for mobile station position estimation |
| TWI447420B (zh) * | 2009-10-20 | 2014-08-01 | Inst Information Industry | 室內定位方法與系統,及電腦程式產品 |
| KR100994840B1 (ko) | 2009-11-27 | 2010-11-16 | 주식회사 케이티 | 무선랜 신호 세기 기반의 실내 측위 방법 및 시스템 |
| KR101623617B1 (ko) | 2012-04-24 | 2016-05-23 | 한국전자통신연구원 | 이기종 단말에서 수집된 정보로부터 무선네트워크 요소의 위치 추정 시 보상 방법 및 장치 |
| US9226111B2 (en) * | 2012-11-21 | 2015-12-29 | Apple Inc. | Pathway matching |
| US8849308B2 (en) * | 2012-11-21 | 2014-09-30 | Apple Inc. | Tiling of map data |
| US20140231502A1 (en) * | 2013-02-20 | 2014-08-21 | Peter Joseph Marsico | Methods and systems for providing subject-specific survey content to a user with scanable codes |
| US9326103B2 (en) * | 2013-07-12 | 2016-04-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Indoor location-finding using magnetic field anomalies |
| US9541631B2 (en) * | 2014-02-28 | 2017-01-10 | Tyco Fire & Security Gmbh | Wireless sensor network |
-
2014
- 2014-04-08 US US14/248,244 patent/US10126404B2/en active Active
-
2015
- 2015-04-01 CN CN201580018529.9A patent/CN106165461B/zh active Active
- 2015-04-01 EP EP15728220.3A patent/EP3130161B1/en active Active
- 2015-04-01 WO PCT/US2015/023753 patent/WO2015157045A1/en active Application Filing
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006017266A3 (en) * | 2004-07-12 | 2006-05-04 | Univ Rice William M | System and method for localization over a wireless network |
| CN101466070A (zh) * | 2009-01-09 | 2009-06-24 | 吴鑫 | 一种基于无线信号接收强度分布自动学习的无线室内定位方法 |
| CN103209478A (zh) * | 2013-04-27 | 2013-07-17 | 福建师范大学 | 基于分类阈值及信号强度权重的室内定位方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| A Cooperative Framework for Path Loss Calibration and indoor mobile positioning;Francescantonio Della Rosa,etc;《Positioning Navigation and Communication (WPNC),2010 7TH WORKSHOP on IEEE》;20100311;全文 * |
| Crowdsourced Indoor Localization for Diverse devices through radiomap fusion;Christos Laoudias,etc;《IEEE 2013 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation》;20131031;全文 * |
| Device Signal Strength Self-Calibration using histograms;Christos Laoudias,etc;《IEEE,2012 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation》;20121115;全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3130161A1 (en) | 2017-02-15 |
| US10126404B2 (en) | 2018-11-13 |
| WO2015157045A1 (en) | 2015-10-15 |
| EP3130161B1 (en) | 2020-06-10 |
| US20150285895A1 (en) | 2015-10-08 |
| CN106165461A (zh) | 2016-11-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10750470B2 (en) | Systems and methods for determining if a receiver is inside or outside a building or area | |
| US10928218B2 (en) | Map information management and correction of geodata | |
| EP2932414B1 (en) | Sensor data collection | |
| US10798538B2 (en) | Asset floor map | |
| CN106068463A (zh) | 确定与场所的邻近度 | |
| US20160249167A1 (en) | System and method for indoor location mapping and tracking | |
| US9964409B1 (en) | Localized map generation | |
| US10547983B2 (en) | Controlling radio fingerprint observation report collection | |
| KR20150094665A (ko) | Rssi 및 rtt 데이터에 기초한 위치 결정에서 지도들의 제공 및 활용 | |
| CN106165461B (zh) | 接收机增益偏移 | |
| KR20160112897A (ko) | 가상 비콘을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법 | |
| US20220386072A1 (en) | Description landmarks for radio mapping | |
| Cooke et al. | ILOS: a data collection tool and open datasets for fingerprint-based indoor localization | |
| HK1225107A1 (zh) | 確定與場所的鄰近度 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |