CN102821356A

CN102821356A - 基于多种信息聚合的手机定位装置及方法

Info

Publication number: CN102821356A
Application number: CN2012103175761A
Authority: CN
Inventors: 李友林
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2012-08-31
Filing date: 2012-08-31
Publication date: 2012-12-12

Abstract

本发明公开了一种基于多种信息聚合的手机定位装置及方法，该装置包括GPS和手机传感器粗定位模块，在能接收到稳定的GPS信号的情况下，定时或实时记录手机的位置信息，并依据手机传感器收集的数据和室内地图信息，初步估算用户在GPS信号消失后的位置；商家数据收集模块，用于通过第三方渠道获得手机所在位置附近的室内各商家的位置、营业时间和经营范围的信息；用户数据收集模块，用于使手机利用各个商店通过各种应用程序APP进行签到；以及基于概率模型的精确定位模块，用于根据被定位用户的用户数据，并结合手机的位置信息的记录对手机进行精准定位。采用本发明，能够提高手机在GPS信号较弱或盲区条件下继续定位的概率和提高定位的准确性。

Description

基于多种信息聚合的手机定位装置及方法

技术领域

本发明涉及互联网、移动通信以及通信终端（如手机）定位技术，尤其涉及一种基于多种信息聚合的手机定位装置及方法。

背景技术

现有的手机定位***多数是利用全球定位***（GPS，Global Positioning System）卫星来实现定位的。GPS定位***虽然可以用来测定手机是否在地面上的某个区域，但其精确度较低，一般在5米或10米以上。它的另外两个限制条件是，当手机持有人在室内时，GPS信号较弱或完全接收不到，会导致无法定位；或在一个多层建筑里，还存在对楼层的定位不准的缺陷。这是因为GPS在垂直方向上的误差有10米左右，而且还需要当地的地面的准确海拔高度，而一个楼层的高度仅2～3米，因而很难将手机定位在某个具体的楼层上。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于多种信息聚合的手机定位方法，以提高手机在GPS信号较弱或盲区条件下继续定位的概率和提高定位的准确性。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

基于多种信息聚合的手机定位装置，包括GPS和手机传感器粗定位模块，还包括商家数据收集模块、用户数据收集模块以及精确定位模块；其中：

GPS和手机传感器粗定位模块，在能接收到稳定的GPS信号的情况下，定时或实时记录手机的位置信息，包括经纬度和高度信息；并依据手机传感器收集的数据和室内地图信息，估算用户在GPS信号消失后的位置；

商家数据收集模块，用于通过第三方渠道获得手机所在位置附近的室内各商家的位置、营业时间和经营范围的信息；

用户数据收集模块，用于使手机利用各个商店通过各种应用程序APP进行签到；以及

精确定位模块，用于根据被定位用户的用户数据，并结合手机的位置信息的记录对手机进行精准定位。

其中：所述GPS和手机传感器粗定位模块，还能够依据手机运动方向和所述位置信息、时间，计算得出该手机的移动速度，从而能够在用户走入室内，GPS信号消失或变弱之后，获得用户的大致位置信息。

所述定位装置进一步包括用户行为分析模块，用于根据该被定位手机用户的签到记录，分析该用户在某一时间段可能的所在位置。

所述定位装置的精确定位模块，用于根据被定位用户的用户数据和用户行为记录，并结合得到的位置信息的记录对手机进行精准定位。

一种基于多种信息聚合的手机定位方法，包括：

A、在能接收到稳定的GPS信号的情况下，定时或实时记录手机的位置信息的步骤；

B、在GPS信号消失之后，启动手机的各个感应器，计算出用户移动的方向和大致速度，并以GPS的定位为起点，根据室内地图的街道方向预测用户的所在位置；所述所在的位置为一个区域范围，在该区域范围内给出该用户所在位置的概率分布模型；

C、通过第三方渠道获得手机所在位置附近的室内各商家的位置、营业时间和经营范围的信息的步骤；

D、使手机利用各个商店通过各种应用程序APP进行签到，包括自动签到的步骤；

E、根据被定位用户的用户数据，商家的信息，并结合手机的位置信息的记录对手机进行精准定位；当定位的把握超过一定的阀值时，会通过我们的应用或者应用程式界面（API）进行自动签到；

其中，步骤A所述位置信息包括经纬度和高度信息，以及依据手机运动方向和所述位置信息、时间，计算出该手机的移动速度。

步骤B之前进一步包括：当手机检测到GPS信号消失时，则启动手机上的各类传感器，包括加速器、螺旋仪、重力传感器，以计算出用户的行走方向为限制条件，然后根据室内地图里走道的方向给出用户的大致方位。

本发明所提供的基于多种信息聚合的手机定位装置及方法，具有以下优点：

本发明利用GPS和手机传感器提供的粗略位置信息，结合商家数据、用户数据，对用户行为进行分析，根据一个统一的概率模型，得到该用户手机的精确位置，经实际实验综合评测，结果表明本发明能够直接提高定位的准确性，并使自动签到的成功率达到90%左右，准确率在95%以上。

附图说明

图1为本发明基于多种信息聚合的手机定位装置及定位实现过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图及本发明的实施例对本发明的装置及方法作进一步详细的说明。

本发明的核心是要解决手机在GPS信号较弱和室内情况下（无法用GPS定位）的精准定位问题。在室内，通过GPS卫星***对手机进行的定位，存在两个难题。其一，GPS定位需要能稳定的接收GPS卫星的信号。但是，在室内一般是很难接收到GPS信号的，特别是在大型的商场、购物中心里；其二，GPS在垂直方向的定位是绝对海拔高度，而且误差一般在5～10米。因为没有地面的海拔高度的准确数据，以及GPS自身的误差，这一方法根本无法准确定位手机所在的确切楼层。

对于第一个问题，现有的一些辅助定位方法，例如，可以根据手机运营商的基站的位置来定位，但这一方式的精度较差，一般最多只能达到200米左右的精确度。另一方法是使用室内的无线联网技术（WIFI）接入点。但这一方法需要多个WIFI的连接，而且需要预先知道室内的WIFI接入点的位置。WIFI的信号同时也受到室内各种物体的干扰，造成定位不准。为了解决以上问题，人们不得不去当地收集WIFI信号的分布，即WIFI签名（WIFI signature），然后，把手机接收到的WIFI信号与这个分布图进行匹配来进行定位。这一方法因为需要实地收集大量的WIFI分布信号而耗时费力，而且一旦室内WIFI接入点的位置改变，定位就会不准。

对于第二个问题，基本没有好的解决方案。有人试图使用手机上的加速器（Accelerator）来探测垂直距离的移动，但运算复杂，比较耗电，也很不准确。

“签到”是一个被很多移动应用实现的一个功能，即用户打开此应用，搜索附件的商铺，然后告诉此应用他现在哪个商铺里面。一般来说，用户必须从好几个附件的商铺里选择，而且每次都必须打开这个应用，并确认商铺。这对用户的负担是很大的。如果我们能够准确的知道用户所在商铺的位置，我们就可以实现自动签到：即用户不需要主动的打开任何应用，我们的软件就能够准确的知道其商铺位置，并调用相应的应用编程接口（API）完成“签到”任务。本发明能够解决自动签到和室内精准定位的问题。

图1为本发明基于多种信息聚合的手机定位装置示意图，如图1所示，该定位装置主要包括GPS和手机传感器粗定位模块10、商家数据收集模块11、用户数据收集模块12、用户行为分析模块13以及基于概率模型的精确定位模块14；其中：

GPS和手机传感器粗定位模块10，在能接收到稳定的GPS信号的情况下，定时（如每5分钟）或实时记录手机的位置信息，包括经纬度和高度信息。较佳的，还可以依据运动方向和所述位置信息、时间，计算出该手机的移动速度，从而能够在用户走入室内之后获得用户的大致位置信息。当在GPS信号消失之后，还可以启动手机的各个感应器，如加速度传感器能测知用户的移动速度，角加速度传感器（即陀螺仪）能测知方向，然后根据这些数据计算出用户移动的方向和大致速度，并以GPS的定位为起点，根据室内地图的街道方向大致预测用户的所在位置。所在位置应该是一个大致的范围，并在这个范围内给出一个用户所在位置的概率分布模型。

商家数据收集模块11，用于通过第三方渠道获得手机所在位置附近的室内各商家的位置、营业时间和经营范围等信息。例如，咖啡厅的营业时间一般在上午11点到晚上10点，酒吧的时间一般在晚上6点到凌晨2点等。大楼的办公区是5层以上，晚上9点到次日早上7点关闭等。

用户数据收集模块12，用于使手机利用各个商店通过各种应用程序（APP）进行签到。例如，用户可以使用“街旁”这一应用程序告诉“街旁”他于某个时刻在某个商店里。本发明的技术并不需要知道是哪个用户在某个时间去了某个商店，而只需要知道他的性别和年龄段。如果能收集到更多的用户的“签到”数据，我们就能够知道某个性别和年龄段的用户在某些商店出现的特征。例如，酒吧的用户会比较年轻，而且会在较晚的时候“签到”。而去咖啡厅的用户年龄偏大，而且会在上午去那儿消费。同时，我们也能统计这些商店顾客流量的高峰期和低峰期。

用户行为分析模块13，根据该被定位手机用户的签到记录（包括以前的用户签到行为记录），分析该用户进一步可能的行为。例如，他是否喜欢购物，是否喜欢喝咖啡等。这些行为能够增大我们定位的准确性。再例如，李先生喜欢喝咖啡，那么早上10点钟他在一个咖啡厅和一个服装店附近，那么我们有很大的把握李先生的位置在咖啡厅里。再如，李先生在同一栋楼里，在上班时间在办公区的几率要大些，而在午饭和下班时间则在楼下商铺的几率要大些。此外，通过用户的一些行为也能推测出用户的年龄、性别等信息，并根据这一信息进一步推算出用户在某一时间段访问某个商铺的概率，例如，经常去美容店的很有可能是年轻女性，然后，根据这一信息推算她访问健身房的概率。以上的信息可以帮助我们建立一个用户和商铺之间的基于时间段的概率模型。例如，用户在每周六的上午访问美容店的概率为3%等。

用户的行为，还包括他当时的手机感应器所测得的数据。例如，若用户手机的感应器，包括加速度传感器和角加速度传感器，测到用户有很多水平的移动，但是以上下运动的走路运动很少，而附近的商铺正好有溜冰场，则用户可能是在溜冰。我们可以把通过感应器收集到的用户行为进行分类，如静坐、剧烈运动、上下运动以及是否调到静音（有可能是在电影院）等，来进一步和附近的商铺的营业范围进行匹配，以提高定位的精确度。

基于概率模型的精确定位模块14，用于根据被定位用户的用户数据或/和用户行为记录，以及根据得到的大致位置信息找到的在用户周围的商铺及其信息（包括营业范围，营业时间，价格等），并结合得到的位置信息等记录对手机进行精准定位。当定位的把握，即计算出的概率，超过一定预设阀值时，会通过我们的应用或者应用程式界面（API）进行自动签到。

例如，具体定位过程可以如下：用户手机在进入商场前会有GPS信号，这时能够准确的定位用户此时在某个商场的某个入口。当检测到GPS信号消失或弱于某个阀值时，则启动手机上的各类传感器，包括加速器（Accelerator）、螺旋仪、重力传感器等，计算出用户的行走方向，然后根据室内地图里走道的方向作为限制条件给出用户的大致方位。若这时发现用户在某一地点停止了一定时间（即在某个时间段内没有水平方向上大的移动），就会启动相应的算法，根据用户所在的大致位置，选出所有附近的商铺，包括不在同一个楼层的商铺。然后根据用户的行为、商铺的营业范围和营业时间、流量的高峰期等信息，构建一个概率模型，并选取概率最大的商铺作为用户所在商铺的位置。如果此概率大于一定的阀值，即估算有一定的把握，我们就会自动的“签到”。例如，当被定位用户所在位置附近的商铺有一间餐馆和一个酒吧，而当时的时间是晚上12点，则他会被自动定位到酒吧，并自动签到。若时间是晚上6点，则会自动定位到餐馆，并自动签到。若是9点，则酒吧的概率大一些，但可能不会自动的签到。本发明的技术方案是综合用户的大致方位，室内商家的特点和用户的行为建立一个概率模型来更准确的猜测用户在室内的位置。这一概率模型和“自动定位”的阀值的调整将根据一些训练数据和实时的测量来进行。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims

1.基于多种信息聚合的手机定位装置，包括GPS和手机传感器粗定位模块，其特征在于，还包括商家数据收集模块、用户数据收集模块以及基于概率模型的精确定位模块；其中：

基于概率模型的精确定位模块，用于根据被定位用户的用户数据，并结合手机的位置信息的记录对手机进行精准定位。

2.根据权利要求1所述的基于多种信息聚合的手机定位装置，其特征在于，所述GPS和手机传感器粗定位模块，还能够依据手机运动方向和所述位置信息、时间，计算得出该手机的移动速度，以及在用户走入室内之后获得用户的大致位置信息。

3.根据权利要求1所述的基于多种信息聚合的手机定位装置，其特征在于，所述定位装置进一步包括用户行为分析模块，用于根据该被定位手机用户的签到记录，分析该用户在某一时间段可能的所在位置。

4.根据权利要求3所述的基于多种信息聚合的手机定位装置，其特征在于，所述定位装置的精确定位模块，用于根据被定位用户的用户数据和用户行为记录，并结合得到的位置信息的记录对手机进行精准定位；当定位的把握超过一定的阀值时，会通过应用或应用程式界面API进行自动签到。

5.一种基于多种信息聚合的手机定位方法，其特征在于，包括：

D、使手机利用各个商店通过各种应用程序APP进行签到，包括自动签到，及用户不需要对手机进行任何操作而自动确认用户曾经访问某一商铺的步骤；

E、根据被定位用户的用户数据，商家的信息，并结合手机的位置信息的记录，包括使用一个概率模型的方法，对手机进行精准定位；当定位的可能性超过一定预设阀值时，则通过应用或应用程式界面API进行自动签到。

6.根据权利要求5所述的基于多种信息聚合的手机定位方法，其特征在于，步骤A所述位置信息包括经纬度和高度信息，以及依据手机运动方向和所述位置信息、时间，计算出该手机的移动速度。

7.根据权利要求5所述的基于多种信息聚合的手机定位方法，其特征在于，步骤B之前进一步包括：

当手机检测到GPS信号消失时，则启动手机上的各类传感器，包括加速器、螺旋仪、重力传感器，以计算出用户的行走方向，然后根据室内地图里走道的方向为限制条件给出用户的大致方位。