CN105531599A - 用于飞行时间指纹采集和地理定位的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及在环境中定位设备。在一个实施例中，本公开关于确定设备位置的方法。该方法包括在接收器电路处接收来自设备的信号，并且通过将信号属性与该设备位于其中的环境的飞行时间(ToF)指纹图谱相比较来确定设备位置。

Description

用于飞行时间指纹采集和地理定位的方法和装置
技术领域
本公开涉及用于室内地理定位的方法和装置。更具体地，本公开涉及用于根据室内环境的指纹和(一个或多个)实时飞行时间(Time-of-Flight，ToF)测量确定室内位置的方法和装置。
背景技术
定位结构内部的人、动物和移动终端变得越来越重要。该结构可以是传统全球定位***(GPS)不可访问的覆盖结构。传统室内地理定位技术依赖于包括以下各项的信息：接收的信号强度指示(RSSI)、到达的角度(AOA)、到达的时间(TOA)、以及到达的时间差(TDOA)。该信号信息然后***纵以确定结构内部的发射器位置或者编译所谓的结构指纹。
传统的技术仅提供有限的定位准确性，因为它们极大地依赖于视线(LineofSight，LOS)来确保准确性。复杂结构包括多层结构，这些多层结构产生回波和过量多路径传播，从而使得传统LOS测量不准确。因为周所周知LOS在室内环境中是不可用的，所以传统技术遭受高度的不准确性。
RSSI指纹采集(fingerprint)的主要缺点是对以下各项的敏感度：接入点(AP)的发射器功率、发射器设备的方位和高度以及快速衰落，所有这些能够引起指纹图谱的变化。为克服不准确性，通过提供更多的AP位置和/或创建更大的不同结构点的数据库来提高RSSI指纹采集准确度。因此，存在对于准确地确定室内环境内的设备的位置的方法和装置的需求。
附图说明
将参考以下示例性和非限制说明来讨论本公开的这些和其他实施例，其中相似的元件被类似地编号，并且其中：
图1示出了示例性ToF指纹图谱；
图2示出了具有AP和多个STA的通信***；
图3A示出了示例性环境的主要视线的累积分布函数；
图3B示出了示例性环境的非主要视线的累积分布函数；
图4是根据本公开的一个实施例的用于确定STA的位置的流程图；
图5示出了STA的示例性粗略位置；
图6示出了用于实现本公开的实施例的示例性设备；以及
图7示意性地示出本公开的用于确定设备位置的实施例。
具体实施方式
本公开的实施例涉及用于检测封闭环境中的设备位置的方法。封闭环境可以是被覆盖或未被覆盖的空间。位置确定可以通过移动设备(正在寻找其位置的移动设备)来实现，或者它可以被发送到另一设备(另一移动设备、服务器、或接入点)以进行确认。
在本公开的一个实施例中，移动设备进行实施飞行时间(ToF)测量。ToF被定义为信号从用户传播到AP又返回到用户的总时间。该值能够通过使时间除以二并乘以光速来转换为距离。该方法能够在移动设备处或者在外部位置处实现。一旦获得了实时ToF测量结果，它就能够被匹配到现有ToF指纹图谱。能够通过调查感兴趣的区域和收集信号/距离测量结果来创建ToF指纹图谱。ToF还能够通过众包来创建。对确定其位置感兴趣的设备能够在ToF指纹图谱上搜索最佳匹配(例如，最接近的位置)。最后，该移动设备的位置能够被添加到ToF指纹图谱以进一步开放该图谱。该图谱能够被存储在移动设备处、外部资源处、或两者处。可选地，移动设备能够最初确定粗略位置并然后进行到确定大体准确的位置。
图1示出了示例性ToF指纹图谱。具体地，图1示出了具有多个房间、走廊105和其他结构特征(包括门、桌子、槽等)的结构100。在走廊105上标识来多个点。为便于引用，前三个点被标识为110、112和114。每个点表示结构图谱100上的位置，从结构图谱100获得信号指纹。图谱中的每个点还由该点的坐标、AP的MAC电子、和距每个AP的平均距离来表示。
图2示出了具有AP和多个STA的通信***。图2的网络200可以包括本地无线LAN(WLAN)。路由器220与互联网骨干网210通信并且作为结构205的本地AP。结构205能够定义包括被覆盖的建筑(例如，医院建筑)、开放空间(例如，体育场)、或二者的组合(例如，大学校园)的结构环境。为简单起见，结构205被示作长方形；然而，该结构能够具有诸如图1中所示的那些特征之类的特征。AP220能够与各个STA230、231、232、233、234、235和236通信。示例性STA包括智能电话、膝上型计算机、平板电脑、以及任何能够与AP220进行信号通信的其他设备。STA能够在AP220的主要(直接)视线(DLOS)或非主要(间接)视线(NDLOS)内。
参考图1，点110、112和114之间的位置读数之间的距离造成了期望的准确度和数据库大小之间的折衷。如果读数点非常靠近彼此，则位置估计将享有较高的准确度。然而，数据库将显著变大以容纳相对大量的点和位置。更大的数据库需要更多的存储空间，从而使得在本地路由器处进行存储难以实施。较大的数据库将还具有较长的查询时间，从而使得计算更为耗时。
实验数据显示为准确地区分两个点则这两个点之间的平均距离必须在2-4m之间。也就是说，2米以下的距离测量偏差将使得位置点看起来大体共址。该偏差是结构环境和部署于该结构内的AP的数目的函数。
图3A示出了示例性环境的DLOS的累积分布函数。图3A的示例性环境能够是类似于图1中所示的封闭环境的封闭环境。数据是从向AP发信号的一个或多个STA收集的。针对每次传输获得距离误差并进行标绘。如从图3A可见，距离的累积分布函数(CDF)在约2m处恰超过90％。也就是说，当位置点分开超过2m时，准确度高于90％。
图3B示出了示例性环境的NDLOS的累积分布函数。图3B的示例性环境类似于图3A的示例性环境。图3B示出了对于4m或更大的距离约为90％的CDF。图3A和3B示出了当位置110、112、114分开约2-4m时准确度能够高于90％。如所指出的，测量位置110、112和114之间的距离产生了折衷。小测量距离(例如，4m)提供ToF指纹图谱的高准确度。然而，小测量距离也需要明显较多次测量，产生了明显较大的数据库。
图4是根据本公开的一个实施例的用于确定STA的位置的流程图。处理400开始于步骤410，当STA做出位置查询时。该位置查询能够在STA向周围的AP发送信号时做出。信号可以是任意信号并不一定是位置查询信号。信号可以是由STA发送的常规标识信号的一部分，或者它可以是实时位置查询。STA信号发起ToF精细测量处理。
在步骤420，针对STA确定粗略位置。该粗略位置能够是从STA接收的信号的函数。用于确定粗略位置的传统方法(例如，TOA、TDOA、RSSI)能够被用来确定STA的大***置。传统地理定位方法也可以被用来确定粗略位置。虽然粗略定位步骤是可选的，但是它能够降低图谱匹配或最终位置微调的计算要求。
图5示出了针对STA的示例性粗略定位。具体而言，图5示出了用于大体定位STA520的三边测量技术。各个AP510(AP1)、512(AP2)和514(AP3)在STA520的通信范围内。虽然AP516和518也在STA的通信范围内，但是仅需要最接近的三个AP。STA520和各个AP510、512和514之间的距离分别被示为rl、r2和r3。STA520和AP516和518之间的距离分别被示为r4和r5。图5示出了其关系：r5＞r4＞rl＞r2＞r3。使用传统三边测量技术和距离rl、r2和r3，能够计算出STA520的粗略位置。
再次参考图4，STA520的粗略位置(图5)被用来促进ToF指纹图谱。能够先验地针对正在研究的环境生成ToF指纹图谱。在步骤430，步骤420的粗略位置被用来识别ToF指纹图谱上最靠近该粗略位置的位置。如果该粗略位置等于ToF指纹图谱上的已知位置，则STA520被假设为与ToF指纹图谱上的已知位置共址。如果该粗略位置不等于ToF指纹图谱上的任何已知位置，则可能必须进行另外的计算来作为ToF指纹图谱上的最近的已知位置的函数来近似STA520的准确位置。
如果不存在已知的粗略位置，则STA520的准确位置能够作为检测范围内的一个或多个AP的函数被确定。也就是说，一旦最近的AP(或任意AP)被识别，则ToF指纹图谱能够被用来识别相似RSSI内的位置。虽然就粗略定位而言识别较大区域可能更容易，但是定义较小的区域将使能更快速的指纹图谱搜索。
在步骤440，STA520的准确(或精确)位置被报告给STA或任意其他源。最后，在步骤450，新发现的STA位置及其属性可以被可选地添加到ToF指纹图谱，以进一步增强、更新或开发图谱数据库。
流程图400的步骤可以在智能电话或其他手持设备中或者在任意其他基于处理器的设备处实现。这些步骤也可以在AP处被实现。图6示出了用于实现本公开的实施例的示例性设备。
具体而言，图6示出了具有沿路径移动的STA610的环境600。STA610与AP630通信。AP630能够是路由器、对等设备、或任何能够接收并注册来自STA610的通信信号的其他设备。示例性AP630被示为具有天线642、处理器电路640和数据库电路645。AP630可以包括另外的收发器组件，比如，前端的接收器组件或专用地理定位处理器。虽然未示出，但是设备630可以被连接到WLAN或互联网骨干网。
在接收到来自STA610的传入信号后，该信号被处理并且导向处理器电路640。存储器电路645包括指令，这些指令使得处理器被占用来接收和注册来自STA610的一个或多个信号。处理器电路640然后估计STA的粗略位置。该粗略位置可以被看作第一位置。如所指出的，该确定能够根据三边测量或其他已知方法进行。接着，处理器访问存储器电路645处所存储的ToF指纹图谱文件647。ToF指纹图谱文件647半酣环境600的图片。该图谱可以为结构或架构图谱。文件647还可以包括包含处理器640可访问的不同信息的若干不同图谱。通过访问文件647，处理器电路640从ToF指纹图谱识别与第一位置近似的一个或多个位置。如果信号属性导致准确位置确定，则处理器仅报告或存储STA530的位置。如果STA610的信号属性不与ToF指纹图谱上的准确位置相匹配，则处理器电路640基于信号信息和ToF指纹图谱上的已知位置计算STA610的准确位置。
处理器640可以报告计算出的位置或者可以在存储器电路645处存储该信息。文件647还可以被更新以包括针对STA610计算出的位置及其相应的信号属性。应当指出的是，虽然图6示出了AP630作为AP，但是相同的电路(处理器和存储器)可被用在STA610处，以在STA处进行相同的位置查询。
图7示意性示出了用于确定设备位置的本公开的实施例。图7示出了设备700，设备700可以是更大***的主要部分或者可以是独立的单元。例如，设备700可以定义被配置为实现所公开的方法的片上***。设备700可以是具有多个天线、无线电装置和存储器***的更大***的一部分。设备700包括测量模块710和匹配模块720.模块710和720可以是硬件、软件、或硬件和软件的组合。在示例性实施例中，模块710和720中的至少一个包括彼此通信的处理器电路和存储器电路。
在示例性实施例中，测量模块720被配置为获得关于另一设备的ToF测量结果。另一设备可以是另一移动设备、APA、服务器或基站。在实施例中，匹配模块720被配置为使该ToF测量结果与ToF指纹图谱相匹配，并且通过该ToF测量结果与ToF指纹图谱相匹配来识别设备位置。位置可以是粗略位置或大体准确的位置。在示例性实施例中，大体准确的位置在该设备的准确位置的10m范围内。在另一示例实施例中，大体准确的位置在该设备的准确位置的4m范围内。在又一示例实施例中，大体准确的位置在该设备的准确位置的2m范围内。
以下示例关于其他实施例。示例1包括一种确定设备位置的方法，该方法包括：在接收器电路处接收来自设备的信号，并且通过将信号属性与该设备位于其中的环境的飞行时间(ToF)指纹图谱相比较来确定设备的位置。
示例2包括示例1的方法，其中信号属性还包括以下各项中的一项或多项：飞行时间、接收信号强度信息(RSSI)、信号的达到时间(TOA)或达到时间差(TDOA)。
示例3包括示例1的方法，还包括确定粗略的设备位置。
示例4包括示例1的方法，其中，该环境是封闭的环境。
示例5包括示例1-4中任意示例的方法，其中，将信号属性与飞行时间(ToF)指纹图谱相比较包括还识别ToF指纹图谱上具有相似信号属性的至少一个位置。
示例6包括示例1的方法，还包括确定设备位置的经度、纬度和高度中的至少一个。
示例5包括示例1-4中任意示例的方法，其中，该设备是移动设备。
示例8包括一种设备，该设备包括用于执行示例1-7的方法的装置。
示例9包括一种有形机器可读存储介质，该有形机器可读存储介质包括机器可读指令，这些指令如果被执行则实施一种方法或者实现一种装置，如示例1-7中任意示例所公开的。
示例10包括一种设备，该设备包括：测量模块，获得关于另一设备的飞行时间(ToF)测量结果；以及匹配模块，将该飞行时间测量结果与ToF指纹图谱相匹配，并且通过将该ToF测量结果与ToF指纹图谱上的位置相匹配来识别设备位置。
示例11包括示例10的设备，其中，该处理器还确定大体准确的位置的经度、纬度和高度中的至少一个。
示例12包括示例10-11中任意示例的设备，其中，该ToF指纹图谱包括封闭环境的位置信息。
示例13包括示例10-12中任意示例的设备，其中，该设备是移动设备。
示例14包括示例10的设备，其中，该匹配模块还被配置为识别粗略位置。
示例15包括示例14的设备，其中，该匹配模块还被配置为将粗略位置作为该ToF测量结果的函数进行识别。
示例16包括示例10-15中任意示例的设备，其中，该ToF指纹图谱包括环境的结构图。
示例17包括示例10-15中任意示例的设备，其中，该ToF指纹图谱可以包括相距不小于4m的多个先前识别的位置。
示例18包括示例10-16中任意示例的设备，其中，该ToF指纹图谱包括相距约2-4m的多个先前识别的位置。
示例19包括用于在结构内定位设备的地理定位设备，该地理定位设备包括：用于接收来自环境中的第一位置处的接入点的信号的装置；用于识别该第一位置的粗略坐标的装置；用于访问包含结构的飞行时间(ToF)指纹图谱的数据库的装置；用于从该ToF指纹图谱识别第二位置的装置，该第二位置将该设备在环境内的大体准确位置标识为第一位置和粗略坐标的函数。
示例20包括示例19的地理定位设备，其中，该ToF指纹图谱包括约为2-4m的位置估计。
示例21包括示例19或20的地理定位设备，还包括用于传输准确位置的装置。
示例22包括一种地理定位***，包括：一个或多个天线；无线电装置；存储器电路；处理器电路，计算飞行时间(ToF)测量结果，并且将该ToF测量结果与ToF指纹图谱相匹配以识别设备位置。
示例23包括示例22的地理定位***，其中，该存储器电路还包括该ToF指纹图谱。
示例24包括示例22的地理定位***，其中，该存储器电路被配置为与存储器电路通信，并且该存储器电路包含用于处理器电路来识别设备的粗略位置的指令。
示例25包括示例22的地理定位***，其中，该处理器电路被配置为与存储器电路通信，并且存储器电路包含指令以访问存储器电路中包含飞行时间(ToF)指纹图谱的数据库。
虽然已经关于本文示出的示例性实施例示出了本公开的原理，但是本公开的原理不限于此并且包括其任何修改、变化或排列。

Claims (25)

1.一种确定设备位置的方法，所述方法包括：
在接收器电路处接收来自设备的信号，并且通过将信号属性与所述设备位于其中的环境的飞行时间(ToF)指纹图谱相比较来确定所述设备位置。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述信号属性还包括以下各项中的一项或多项：飞行时间、接收信号强度信息(RSSI)、所述信号的达到时间(TOA)或达到时间差(TDOA)。
3.如权利要求1所述的方法，还包括确定粗略的设备位置。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述环境是封闭的环境。
5.如权利要求1-4中任意权利要求所述的方法，其中，将所述信号属性与所述飞行时间(ToF)指纹图谱相比较还包括识别所述ToF指纹图谱上具有相似信号属性的至少一个位置。
6.如权利要求1所述的方法，还包括确定所述设备位置的经度、纬度和高度中的至少一个。
7.如权利要求1-6中任意权利要求所述的方法，其中，所述设备是移动设备。
8.一种设备，该设备包括用于执行权利要求1-7的方法的装置。
9.一种有形机器可读存储介质，所述有形机器可读存储介质包括机器可读指令，所述指令如果被执行则如权利要求1-7中任意权利要求所要求保护地实施一种方法或者实现一种装置。
10.一种设备，包括：
测量模块，该测量模块获得关于另一设备的飞行时间(ToF)测量结果；以及
匹配模块，该将匹配模块所述飞行时间测量结果与ToF指纹图谱相匹配，并且通过将所述ToF测量结果与所述ToF指纹图谱上的位置相匹配来识别设备位置。
11.如权利要求10所述的设备，其中，所述处理器还确定大体准确的位置的经度、纬度和高度中的至少一个。
12.如权利要求10所述的设备，其中，所述ToF指纹图谱包括封闭环境的位置信息。
13.如权利要求10-12中任意权利要求所述的设备，其中，所述设备是移动设备。
14.如权利要求10所述的设备，其中，所述匹配模块还被配置为识别粗略位置。
15.如权利要求14所述的设备，其中，所述匹配模块还被配置为将所述粗略位置作为所述ToF测量结果的函数进行识别。
16.如权利要求10-15中任意权利要求所述的设备，其中，所述ToF指纹图谱包括环境的结构图。
17.如权利要求10-15中任意权利要求所述的设备，其中，所述ToF指纹图谱包括相距不小于4m的多个先前识别的位置。
18.如权利要求10-16中任意权利要求所述的设备，其中，所述ToF指纹图谱包括相距约2-4m的多个先前识别的位置。
19.一种用于在结构内定位设备的地理定位设备，所述地理定位设备包括：
用于接收来自环境中的第一位置处的接入点的信号的装置；
用于识别所述第一位置的粗略坐标的装置；
用于访问包括所述结构的飞行时间(ToF)指纹图谱的数据库的装置；以及
用于从所述ToF指纹图谱识别第二位置的装置，所述第二位置将所述设备在所述环境内的大体准确位置标识为所述第一位置和所述粗略坐标的函数。
20.如权利要求19所述的地理定位设备，其中，所述ToF指纹图谱包括约为2-4m的位置估计。
21.如权利要求19或20所述的地理定位设备，还包括用于传输准确位置的装置。
22.一种地理定位***，包括：
一个或多个天线；
无线电装置；
存储器电路；以及
处理器电路，该处理器电路计算飞行时间(ToF)测量结果，并且将所述ToF测量结果与ToF指纹图谱相匹配以识别设备位置。
23.如权利要求22所述的地理定位***，其中，所述存储器电路还包括所述ToF指纹图谱。
24.如权利要求22所述的地理定位***，其中，所述存储器电路被配置为与所述存储器电路通信，并且所述存储器电路包括用于所述处理器电路来识别设备的粗略位置的指令。
25.如权利要求22所述的地理定位***，其中，所述处理器电路被配置为与所述存储器电路通信，并且所述存储器电路包括指令以访问所述存储器电路中包括所述飞行时间(ToF)指纹图谱的数据库。
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