CN106415306A - 使用混合定位技术对无线通信设备进行有效位置确定 - Google Patents

使用混合定位技术对无线通信设备进行有效位置确定 Download PDF

Info

Publication number
CN106415306A
CN106415306A CN201480079479.0A CN201480079479A CN106415306A CN 106415306 A CN106415306 A CN 106415306A CN 201480079479 A CN201480079479 A CN 201480079479A CN 106415306 A CN106415306 A CN 106415306A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user equipment
described user
candidate
rssi
stored
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.)
Pending
Application number
CN201480079479.0A
Other languages
English (en)
Inventor
杨雪
杨磊
潘晓勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Intel Corp
Original Assignee
Intel Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Intel Corp filed Critical Intel Corp
Publication of CN106415306A publication Critical patent/CN106415306A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S5/00Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02Position-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
    • G01S5/0252Radio frequency fingerprinting
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S5/00Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02Position-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
    • G01S5/0257Hybrid positioning
    • G01S5/0268Hybrid positioning by deriving positions from different combinations of signals or of estimated positions in a single positioning system
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B17/00Monitoring; Testing
    • H04B17/30Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/318Received signal strength
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50Network services
    • H04L67/52Network services specially adapted for the location of the user terminal
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02Services making use of location information
    • H04W4/023Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Telephone Function (AREA)

Abstract

本文的实施例涉及使用混合定位技术来确定设备的位置。例如,诸如三边测量之类的第一技术可以用于确定设备的近似位置。与近似位置相关联的误差也可以被实现以在应用诸如指纹识别之类的第二定位技术时增加定位设备的可能性。当指纹识别被应用于由三边测量确定的近似位置时,指纹识别可以确定设备的位置或比由三边测量确定的位置更精确的位置,使得可以在不牺牲位置精度的情况下实现降低设备功耗。

Description

使用混合定位技术对无线通信设备进行有效位置确定
背景技术
无线设备越来越多地依赖于它们的位置作为用于各种应用的上下文。在确定位置时,这些设备可以采用各种定位技术,不幸的是,这些技术可能在电池供电的设备中消耗大量的功率。因此,这样的设备可能经历用于可靠地执行它们的各种功能的可用电源减少。
附图说明
具体实施方式参考附图阐述。在附图中,参考标号的最左边的(一个或多个)数字标识该参考标号首次出现的附图。在不同的附图中使用相同的参考标号表示相似或相同的项目。
图1示出了在本公开的实施例中可以根据本文描述的技术来确定无线通信设备的位置的示例环境。
图2示出了根据本公开的实施例的用于使用混合定位技术来实现无线通信设备的有效位置确定的计算环境。
图3示出了根据本公开的实施例的用于确定无线通信设备的位置的示例混合定位技术。
图4示出了根据本公开的实施例的用于使用混合定位技术来确定无线通信设备的位置的示例过程的流程图。
现在将在下面参照附图更全面地描述某些实现方式,附图中示出了各种实现方式和/或方面。然而,各种方面可以以许多不同的形式实现,并且不应被解释为限于本文所阐述的实现方式;相反,提供这些实施方式以使得本公开将是彻底和完全的,并且将向本领域技术人员充分地传达本公开的范围。全文中相似的数字指代相似的元件。
具体实施方式
本文的实施例涉及使用混合定位技术对无线通信设备进行有效位置确定等。无线通信设备(例如智能电话,移动电话或其他用户设备)的位置可以以需要用户设备降低的功耗而不牺牲位置精度的方式来确定。在本文的某些实施例中,可以实现诸如三边测量的第一定位技术,以使得至少部分地基于用户设备从无线接入点接收的接收信号强度指示符(RSSI)来确定用户设备的近似位置。用户设备的近似位置可以包括一个或多个候选位置,其中任何一个可以是用户设备的实际位置。还可以确定增加这样的候选位置的数量(或者换句话说,用户设备可以位于其中的区域)的误差,以增加所确定的用户设备的位置在可接受的公差或统计置信度内的可能性。
诸如指纹识别的第二定位技术可以被实现为部分地通过仅考虑根据三边测量方法确定的候选位置来确定用户设备的位置。因此,在确定用户设备的位置(例如,比通过三边测量确定的位置更精确的位置)时,可以仅考虑用户设备所在的地区或区域的指纹条目的总数的一部分。例如,在一个实施例中,对于每个候选位置,可以将用户设备接收的RSSI与所存储的候选位置的RSSI进行比较,以基于这样的RSSI确定最佳匹配。与提供最佳匹配的RSSI相对应的一个或多个位置可以被确定为用户设备的一个或多个最佳位置。
上述描述是为了说明的目的,而不意味着限制。在其他实施例中可以存在许多其他描述、示例、技术等,其中一些在以下文本中进行描述。
图1描绘了示例环境100,其中可以根据本文所描述的技术来确定诸如用户设备110的无线通信设备的位置。在某些实施例中,示例环境100可以包括室内设施(例如办公室,住宅或其它内部空间),室内设施可以包括墙壁166和位于内部空间内的其他物品。在本文的某些实施例中,可以在这样的区域中确定无线通信设备的位置。其他实施例可以涉及确定在室外区域中的无线通信设备的位置。
如图1所示,环境100可以包括但不限于:用户设备110,接入点140、142和144以及服务器170。虽然在图1中示出了一定数量的每种设备,但在其他实施例中可以存在更少或更多的设备。例如,可以存在更多的接入点,并且用户设备110可以利用接入点(例如,三个接入点140、142和144)的至少一部分来确定其位置,例如通过应用三边测量和指纹识别定位技术,如下面将更详细地描述的。
用户设备110可以从接入点140、142和144的全部或至少一部分接收信息。该信息可以作为WiFi信号、WiFi Direct信号、蓝牙、近场通信(NFC)信号或各种其他类型的通信信号来接收。所接收的信息可以包括接收信号强度指示符(RSSI),从其接收到RSSI的接入点的唯一标识等。在本文的某些实施例中,可以应用三边测量来确定用户设备110的近似位置。例如,从每个接入点140、142和144接收的RSSI可以用于通过确定围绕每个接入点140、142和144的逻辑球的重叠部分来估计接入点140、142和144之间的距离,其中所估计的距离可以是每个逻辑球的半径。球的重叠部分(无论是相同的点还是一组重叠的点)可以用于确定用户设备110的近似位置。
与三边测量方法相关联的误差也可结合用户装置110的近似位置使用以确定用户装置110可驻留的区域或范围。这样的区域或范围内的位置在本文中可被称为候选位置。
可以使用各种技术来选择哪些接入点可以在三边测量中用于确定用户设备110的近似位置。这样的技术可以包括基于接入点的RSSI和相对于用户设备110的位置来选择一定数量(例如,三个)的接入点。在一个实施例中,例如可以选择具有相对较强的RSSI并且位于用户设备110的基本不同侧上的接入点。
在本文的某些实施例中,指纹识别(例如,RSSI指纹识别)可以与三边测量结合使用以确定用户设备110的更精确的位置。如本文所使用的,更精确的位置可以意味着通过指纹识别确定的位置可以比通过三边测量确定的位置更准确。这种更精确的位置在这里也可以简称为(例如用户设备110的)位置。在这种情况下,由三边测量确定的位置可以被称为近似位置。这样的近似位置可以包括借助于与接入点140、142和144相关联的逻辑球相重叠的较大部分和/或通过与三边测量相关联所确定的误差而扩展的区域或范围所得到的一个或多个候选位置。下面将更详细地描述这些过程的详细示例。
服务器170可以包括一个或多个数据库以用于存储可用于确定用户设备110的位置的信息。例如,服务器170可以存储指纹识别信息,诸如空间(例如室内设施100)中的每个点或位置的坐标以及在每个点或位置处测量的RSSI。服务器170还可以存储与三边测量相关联的信息,诸如接入点140、142和144的位置以及与这些接入点相关联的对应唯一标识符。在其他实施例中可以存储各种其他信息。
由服务器170存储的信息可以在用户设备110请求时提供;在发生服务器170检测到信息的改变(例如,接入点的重定位、接入点的移除或添加等)或由三边测量或指纹识别定位技术使用的信息的其他变化时提供。在一个实施例中,用户设备110可以至少部分地基于这样的信息来确定其位置。在其他实施例中,服务器170可以至少部分地基于这样的信息来确定用户设备110的位置。
在本文的某些实施例中,用户设备110和服务器170之间的通信可以通过蜂窝网络进行。在其他实施例中,用户设备110和服务器170之间的通信可以经由WiFi协议、WiFiDirect协议或各种其他通信协议进行。作为非限制性示例,用户设备110和服务器170可以通过一个或多个接入点140、142或144(例如,使用WiFi协议)彼此通信,或者可以使用WiFiDirect协议彼此直接通信。
这里的无线网络(诸如可以用于实现图1中的设备之间的通信的无线网络)可以利用各种频率来实现这种通信。例如,一些无线网络可以使用2.4GHz的频率用于由电气与电子工程师协会(IEEE)802.11b和IEEE 802.11g规范所定义的那样进行通信。其他无线网络可以使用5GHz的频率用于如IEEE 802.11a规范所定义的那样进行通信。IEEE 802.11a和IEEE 802.11b在1999年公布,并且IEEE 802.11g在2003年公布。符合IEEE 802.11b标准的设备通常可以称为或销售为无线保真(Wi-Fi)兼容设备。一些无线网络可以在毫米波频率(例如,60GHz频带)中操作。
以上对图1的描述是为了说明的目的,并不意味着限制。各种其它描述、配置等可存在于其它实施例中。例如,接入点140、142和144相对于用户设备110的位置可以变化。此外,接入点140、142和144以及服务器170中的一个或多个可以位于环境100外部。此外,虽然本文的某些实施例涉及使用三边测量和指纹技术来确定用户设备110的位置,但是也可以使用其它定位技术。一般地,可以应用第一位置估计技术来确定用户设备110或其他设备的大致或近似位置。之后可以应用第二位置估计技术来确定用户设备110的位置(例如,比由应用的第一定位技术所确定的位置更精确的位置)。根据该示例,第二位置估计技术可以比第一位置估计技术更准确,并且还可能具有相对更加密集的中央处理单元(CPU),消耗相对更多的功率,或者可能需要比第一位置估计技术相对更多的计算资源来确定用户设备110的位置。在一些实现方式中,飞行时间(ToF)可以用于确定用户设备110的近似位置。例如,无线电波的行进时间可以被转换为用户设备110和从其接收无线电波的接入点140之间的距离,因此可被用于确定用户设备110的位置。
图2根据本公开的实施例,描绘了用于使用混合定位技术来实现对无线通信设备进行有效位置确定的计算环境200。示例计算环境200可以包括但不限于诸如用户设备210、服务器270和一个或多个接入点240之类的无线通信设备。在一个实施例中,这些设备可以由图1中它们相应的设备来实现。如所描述的,用户设备210可以通过一个或多个网络205从一个或多个接入点240和服务器270接收诸如RSSI的信息,以协助确定用户设备210的位置。在一个实施例中,用户设备210可以在不与接入点240建立通信连接的情况下接收这样的信息(例如,经由嗅探RSSI或其他信息)。
如本文所使用的,术语“设备”可以指包括可被配置为执行计算机可读、计算机实现或计算机可执行指令的一个或多个处理器的任何计算组件。示例设备可以包括个人计算机、服务器计算机、服务器场、数字助理、智能电话、个人数字助理、数字平板、智能卡、可穿戴计算设备、互联网设备、专用电路、微控制器、小型计算机、收发器、公用电话或其他基于处理器的设备。由与各种设备相关联的一个或多个处理器执行适当的计算机实现的指令可以形成专用计算机或形成可以实现或协助本文所描述的过程的其它特定机器。
如本文所使用的,指纹位置的相关子集或类似物在本文中也可以被称为候选位置的相关子集。在本文的某些实施例中,候选位置的相关子集可以包括比针对某区域或空间所存储的指纹位置的总数少的多个指纹位置,并且由于减少了指纹位置的数量,该候选位置的相关子集可被用于以更有效的方式来确定设备的位置,使得确定位置的设备消耗更少的功率。
用户设备210可以包括无线电接收器(未示出)。无线电接收器中的物理层接口可以包括射频(RF)单元,其可以被配置为提供在一个或多个频率上对一个或多个RF信号进行接收。根据一种配置,RF单元可以包括放大器、混频器、本地振荡器等。根据各种配置,RF单元可以被实现为分立的电子组件、集成电路、软件定义的无线电装置或其组合。用户设备210还可以包括可以向一个或多个接入点(例如接入点240)发送一个或多个RF信号的无线电发射器。在一些配置中,用户设备210可以包括无线电收发器,其可以接收和发送RF信号。收发器(或接收器和/或发射器)可以被耦合到一个或多个天线(例如与用户设备210相关联的天线)。在一个实施例中,单个无线接口可以包括多个天线,其可以用于降低接收信号上的多径衰落效应,例如当在设备之间发送的信号偏离图1中的环境100中的一个或多个墙壁166时。服务器270也可以被配置有与关联于用户设备210的无线电接收器和发射器(或收发器)相同或相似的无线电接收器和发射器(或收发器)。服务器270还可以被配备有有线网络(例如,以太网),以使得服务器270能够连接到蜂窝网络,蜂窝网络可以连接到骨干有线网络。
各种类型的网络205可以协助图2所示的设备之间的通信。这样的网络可以包括可以使示例***200中的各种计算设备能够彼此通信的任何数量的无线或有线网络。在一些实施例中,可以使用其它网络、内联网或不同类型网络的组合,包括但不限于:WiFi网络、WiFi Direct网络、NFC网络、网络、蜂窝网络、无线电网络、卫星网络、其他短距离、中距离或长距离无线网络、因特网、内联网、电缆网络、基于陆线的网络或者将多个计算设备彼此连接的其他通信介质。在本文的某些实施例中,例如用户设备210可以不与接入点通信以从接入点接收信息。经由WiFi、蜂窝或各种无线通信介质在用户设备210和服务器270之间通信。在本文的各种实施例中,服务器可以通过有线或无线网络连接。
设备210、240和270可以包括被配置为与一个或多个存储器设备和各种其他组件或设备通信的一个或多个处理器。例如,用户设备210可以包括一个或多个设备,该一个或多个设备包括一个或多个处理器212、一个或多个输入/输出(I/O)设备214、存储设备216、一个或多个通信连接218以及一个或多个数据存储222。一个或多个处理器212可以按照需要在硬件、软件、固件或其组合中实现。分别与接入点240和服务器270相关联的一个或多个处理器242和272可以与处理器212相同或至少类似。
与用户设备210相关联的存储器224可以存储在处理器212上可加载且可执行的程序指令以及在执行这些程序期间生成的数据。根据用户设备210的配置和类型,存储器224可以是易失性的,例如随机存取存储器(RAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM);或非易失性的,例如只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存等。分别与接入点240和服务器270相关联的存储器252和280可以与存储器224相同或至少类似。
与用户设备210相关联的存储设备216可以包括可移动和/或不可移动存储设备,包括但不限于磁性存储设备、光盘和/或磁带存储设备。盘驱动器及其相关联的计算机可读介质可以为计算***提供计算机可读指令、数据结构、程序模块和其他数据的非易失性存储。分别与接入点240和服务器270相关联的存储设备246和276可以与存储设备216相同或至少类似。
存储器224、252和280以及存储设备216、246和276(可移动和不可移动)都是计算机可读存储介质的示例。例如,计算机可读存储介质可以包括以任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质,以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据之类的信息。
与用户设备210相关联的I/O设备214可以使得用户能够与用户设备210交互以执行各种功能。I/O设备214可以包括但不限于:键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备、手势检测或捕获设备、显示器、相机或成像设备、扬声器和/或打印机。分别与接入点240和服务器270相关联的I/O设备244和274可以与I/O设备214相同或至少类似。
与用户设备210相关联的通信连接218可以允许用户设备210通过一个或多个无线网络205与诸如接入点240和服务器270之类的其他设备通信。通信连接218可以包括一个或多个天线220和一个或多个无线电装置219,一个或多个无线电装置219可以包括用于通过上述各种类型的网络205来发送和/或接收无线信号的硬件和软件。分别与接入点240和服务器270相关联的通信连接248和278可以与通信连接218相同或相似。在一个实施例中,服务器270可以被配置为经由蜂窝网络与用户设备210或其他设备通信。在其他实施例中,通信连接278可以包括一个或多个无线电装置和天线,该一个或多个无线电装置和天线可以使得服务器270能够向用户设备210和/或向接入点240接收和/或发送无线信号,接入点240可以在用户设备210和服务器270之间对无线信号进行路由。
一个或多个数据存储222可以存储列表、阵列、数据库、平面文件等。在一些实现方式中,数据存储222可以存储在用户设备210外部的存储器中,但是可以经由一个或多个网络来访问,例如使用云存储服务。数据存储222可以存储这样的信息:该信息可使用定位技术来协助对用户设备210进行的有效位置确定。这样的信息可以包括但不限于:指纹信息,例如区域内多个位置的坐标(例如,在整个区域中针对一定距离重复的X、Y坐标位置);对于每个坐标位置的相应RSSI测量;在该区域范围内的接入点的位置;历史信息,例如由用户设备210基于由用户设备210接收到的一个或多个RSSI来确定的先前位置;在与三边测量计算相关联的选择候选位置中使用的可接受误差(例如,5米,10米等);所存储的在用户设备210可能驻留的近似范围或区域内标识的指纹识别位置的数量(例如,多个候选位置);所存储的用户设备210和接入点240之间的距离,例如曼哈顿距离、欧几里德距离等;确定用户设备210的位置所需的处理时间量;使用指纹识别来确定位置所需的可比较的时间量;与接入点240和用户设备210相关联的标识信息;以及可以协助本文描述的过程的各种其他信息。存储在数据存储222中的信息的全部或至少一部分也可以存储在分别与接入点240和服务器270或接入点240相关联的一个或多个数据存储250或数据存储279中。如上所述,用户设备210可以访问来自这样的设备的信息的至少一部分,并使用该信息来确定用户设备210的位置。
转到存储器224的内容,存储器224可以包括但不限于:操作***(O/S)226、一个或多个用户应用228、通信模块230和位置确定模块232。模块228、230和232中的每一个可以被实现为单独的模块,其提供与使用混合定位技术来有效地确定无线通信设备(例如,用户设备210)的位置相关联的特定功能。或者,模块228、230和232中的一个或多个可以执行与其他模块相关联的全部或至少一些功能。
操作***226可以指管理计算机硬件资源并为计算机程序提供通用服务以使能和协助这些程序的操作的软件集合。示例操作***可以包括UNIX、Microsoft Windows、AppleOS X等。在一个实施例中,与服务器270相关联的操作***282可以与操作***226相同或相似。
一个或多个用户应用228可以执行任何数量的功能,包括使用户能够查看内容(例如,文本、数据、视频、多媒体或其他信息)和/或与内容交互。在一些实施例中,用户应用228可以与位置确定模块232通信以获得与用户设备210的位置相关联的定制结果。例如,用户应用228可以请求位置确定模块232提供一定数量的所确定的用户设备210的可能位置(例如,所确定的位置的前3个、前5个、前10个等)。例如,更加依赖用户设备210的精确位置的用户应用228可以从位置确定模块232接收更多数量的可能位置,以增加可能位置中的至少一个位置包括用户设备210的精确位置的可能性。在另一个示例中,可以较少地依赖于用户设备210的精确位置的用户应用228可以从位置确定模块232接收相对较少的用户设备210的可能位置(例如,一个位置或最佳匹配位置)。以这种方式,在某些实施例中,位置确定模块232可以基于对用户设备210的改进定位的需要或严格程度(例如,严格程度高对应于需要相对较多数目的用户设备210的可能位置;严格程度中对应于需要相对较少数目的用户设备210的可能位置;以及严格程度低对应于需要相对最少数目的用户设备210的可能位置),来向各种用户应用228、程序模块、计算设备等提供定制结果。在一个实施例中,低严格程度或低准确度要求可对应于使用第一定位技术(例如,三边测量),而高严格程度或高定位准确度可对应于使用第一定位技术(例如,三边测量)以及第二定位技术(例如,指纹识别)来提供高定位准确度。
通信模块230可以使得用户设备210能够与服务器270通信并且从接入点240接收信息,以协助本文描述的过程。通信模块230可以实现各种无线通信协议,例如WiFi、WiFiDirect等。通信模块232还可以包括用于调制信号的各种调制技术。这样的信号可以包括分布在一个或多个网络205上的帧中的信息,例如正交频分复用(OFDM)、密集波分复用(DWDM)、相移键控(PSK)、频移键控(FSK)、幅移键控(ASK)和正交幅度调制(QAM)等技术。图2所示的每个装置可以利用这种调制技术以及解调技术来从调制信号中访问信息。
位置确定模块232可以包括区域位置模块234和设备位置模块236。模块234和236二者的应用在这里可以被称为混合定位,使得至少两种不同的方法可以被用来以一种有效的方式来确定用户设备210的位置,以便在确定用户设备210的位置时消耗相对较少的功率等等。
区域位置模块234可以确定用户设备210可能驻留的区域或范围。这样的区域或范围可以包括一个或多个候选位置,其中任何一个可以是用户设备210的位置。在一个实施例中,区域位置模块234可以实现三边测量以确定用户设备210的近似位置。如上所述,三边测量可以包括部分地通过确定可能围绕在三边测量计算中使用的每个接入点240的逻辑球的重叠部分来估计接入点240和用户设备210之间的距离。球的重叠部分(无论是相同的点还是一组重叠的点)可以用于确定用户设备210的近似位置。在这样做时,用户设备210(例如,经由通信模块230)可以从多个接入点240(例如,三个接入点240)接收RSSI。区域位置模块234可以分析RSSI以确定接入点240和用户设备210之间的距离。在一个实施例中,这样的距离可以是围绕每个接入点240的逻辑球的半径或近似半径。
区域位置模块234还可以基于所确定的接入点240和用户设备210之间的距离来确定用户设备210的近似位置。在一个实施例中,区域位置模块234可以确定从其接收RSSI的接入点240的位置。区域位置模块234可以访问存储在诸如服务器270的数据存储279、用户设备210的数据存储222或其它数据存储、数据库等之类的数据存储中的这些位置。在一个实施例中,区域位置模块234可以通过将从接入点240接收到的唯一标识符与所存储的唯一标识符进行比较来确定这些位置。用于匹配唯一标识符的位置可以用于对用户设备210的位置计算中。例如,在确定接入点240的位置时,区域位置模块234可以通过将所确定的接入点240和用户设备210之间的距离加上接入点240的位置的至少一个坐标,来确定用户设备210的近似位置。各种技术可以用于确定用户设备210的近似位置,例如但不限于,重叠接入点区域的质心。
在一个实施例中,区域位置模块234还可以结合如上所述确定用户设备210的近似位置来确定误差。在一个实施例中,由三边测量确定的用户设备210的近似位置可以由这样的误差修改。误差可以用于调整(例如,扩展或收缩)所计算的区域以包括额外的或更少的候选位置。任何值都可以用于该误差。在一个实施例中,可以建立误差以使得其提供用户设备210在区域内的统计置信度(例如,95%确定性)。在其他实施例中,误差可以是预定值(例如,10.0米,20.0米等),使得误差通过预定值来调整区域的半径。例如,10.0米的误差可以将用户设备210的区域或近似位置的半径扩展10.0米,以包括比在该区域的初始计算中包括的候选位置更多的候选位置。这种调整的示例将在下面更详细地描述。
设备位置模块236可以确定用户设备210的位置(例如,比由区域位置模块234确定的位置更精确的位置)。在一个实施例中,设备位置模块236可以实现指纹识别以确定用户设备210的位置。如所描述的,指纹识别可以包括将关于特定空间或区域(例如图1中的室内设施100)的信息存储在数据库中,该数据库在本文中可被称为指纹数据库。所存储的信息可以包括但不限于:空间或区域中的点的位置;例如在空间或区域中每隔一定距离的点的X,Y坐标位置(例如,每隔1米、2米、0.5米等的位置);以及在每个点处接收到的对应RSSI。可以将用户设备210(例如,通过通信模块230)接收到的RSSI与所存储的RSSI进行比较,以确定与接收到的RSSI相关联的一个或多个位置,如下面将更详细描述的。
在本文的某些实施例中,由区域位置模块234确定的候选位置可以由设备位置模块236分析以确定用户设备210的位置。在一个实施例中,可以将存储在指纹数据库中的每个位置与例如由区域位置模块234确定的用户设备210的近似位置进行比较。
在一种实现方式中,可以通过比较指纹数据库中的位置与用户设备210的近似位置之间的距离来确定指纹位置的相关子集。在一个实施例中,如果指纹位置与用户设备210的近似位置之间的距离小于由区域位置模块234实现的误差,则设备位置模块236可以将该指纹位置添加到指纹位置的相关子集。如果指纹位置与用户设备210的近似位置之间的距离小于由区域位置模块234所确定的区域或范围中的最远点与用户设备210的近似位置之间的距离,则设备位置模块236也可以或替换地将该指纹位置添加到指纹位置的相关子集。换句话说,如果指纹位置在由区域位置模块234所确定的区域或范围内,则可以将该指纹位置添加到指纹位置的相关子集,无论这样的区域或范围是否通过误差值进行了扩展。
如果指纹位置和用户设备210的近似位置之间的距离大于误差,大于由区域位置模块234所确定的区域或范围中的最远点与用户设备210的近似位置之间的距离,或以其他方式在由区域位置模块234所确定的区域或范围之外,则该指纹位置可以不被添加到指纹位置的相关子集,或者可以其他方式被忽略。可以使用曼哈顿距离、欧几里德距离或各种其他技术来确定指纹位置和用户设备210的近似位置之间的相应距离。
以上述方式,可以将指纹数据库中的每个位置与用户设备210的近似位置进行比较,以确定指纹数据库中的位置是否应当被添加到指纹位置的相关子集,从而是否可能是用户设备210的位置(或者比由区域位置模块234所确定的位置更精确的位置)。因此,可以更快速和有效地分析指纹数据库中减少数量的位置,以确定用户设备210的位置,而不是分析指纹数据库中全部数量的位置。可以基于如上所述由区域位置模块234确定的候选位置来确定这种减少数量的指纹位置。例如,当用户设备210从一个或多个接入点240接收RSSI时,设备位置模块236可以将接收到的RSSI与仅针对指纹位置的相关子集中的位置所存储的RSSI进行比较。
在确定接收到的RSSI与所存储的RSSI之间的匹配(例如,精确匹配;表示最佳匹配的指纹位置的最高百分比(例如,前5%、前10%等);表示最佳匹配的最前几个指纹位置(例如,前3个、前5个、前10个等))时,从匹配得到的一个或多个位置可以被确定为用户设备210的位置。以这种方式,用户设备210的位置可以使用混合定位技术来确定,该混合定位技术消耗比向指纹数据库中的所有位置应用指纹识别所需的功率相对更少的功率,而不会损失确定用户设备210的位置的准确性,如果三边测量或其它较不精确的技术单独用于确定用户设备210的位置则可能发生损失确定用户设备210的位置的准确性。
在一个实施例中,指纹位置的相关子集可以基于对用户设备210的位置的历史确定。例如,每个所确定的用户设备210的位置可以存储在数据存储(例如,数据存储279、数据存储222等)、数据库或其他存储机制中。在确定用户设备210的后续位置时,设备位置模块236可以基于接收到的RSSI来考虑先前确定的用户设备210的位置。在一些示例中,这样的先前确定的位置可以不在由区域位置模块234所确定的区域或范围内,但是在一个实施例中,借助于历史上(例如至少一次)被确定为用户设备210的位置的先前确定的位置、基于新接收的RSSI与所存储的RSSI的比较,这样的先前确定的位置可以被添加到指纹位置的相关子集。以这种方式,本文的某些实施方式可以利用历史信息来确定用户设备210的位置,或换句话说,比由区域位置模块234确定的位置更精确的位置。
在一些实现方式中,服务器270可以确定用户设备210的位置。根据这些实现方式,服务器270的存储器280可以包括服务器定位模块284,其可以执行与关联于用户设备210的位置确定模块232相同或相似的功能。服务器定位模块284可以从用户设备210接收信息(例如由用户设备210接收的RSSI,从其接收RSSI的接入点240的标识等),并且基于这样的信息来确定用户设备210的位置。服务器定位模块284可以向用户设备210发送所确定的一个或多个位置。在示例实现方式中,用户设备210的用户应用228可以使用所确定的一个或多个位置作为输入。
接入点240可以包括各种软件和/或程序模块以协助如本文所描述的过程。在一个实施例中,接入点240的存储器252可以包括接入点(AP)通信模块254,其可以配置接入点240以从图2所示的设备发送和/或接收信息。例如,AP通信模块254可以向用户设备210或服务器270发送与接入点240相关联的信息。这样的信息可以包括但不限于RSSI或可用于确定RSSI的信息、接入点240的唯一标识以及接入点240的位置。
图2中的以上描述是为了说明的目的,而不意味着限制。可以存在许多其他配置、实施例和描述。例如,区域位置模块234和设备位置模块236可以分别实现除了三边测量和指纹识别之外的技术,来确定用户设备210的更精确的位置。此外,可以确定除用户设备210之外的设备的位置。
图3根据本公开的实施例,描绘了使用混合定位技术来确定设备的位置的说明性示例300。说明性示例300可以包括如在图301a中应用的三边测量以及在图301b中应用的指纹识别。在一种实现方式中,两种技术均可以用于以减少(例如,可由图2中的用户设备210实现的用户设备310的)计算和所需的存储器大小的方式来确定用户设备310的位置,从而消耗相比于通过单独实现指纹识别所消耗的功率相对较少的功率,同时保持指纹识别的准确性。
如图301b所示,内部空间302可以被指纹识别,使得可以根据在点305a-z中的每一个点处接收到的一个或多个对应的RSSI来存储点305a-z中的每一个点。在图301b中,点305a-z可以相距1.0米。任何距离或分离可以存在于其他示例中。点305a-z的标记意在包括所示的每个点。在阴影区域中示出的点意味着是点305a-z的子集。在各种实施例中,与一个或多个接入点相关联的指纹位置和对应的RSSI可以存储在数据存储(例如,图2中的数据存储279)、数据库或其他存储机制中。
区域320可以表示与内部空间302相关联的全部指纹位置的子集。这样的子集可以基于在图301a中实现的三边测量技术,其中示出了相同的区域320。在示例实施例中,三个接入点340、342和344可以在三边测量(例如,由图2中的区域位置模块234实现)中用作最佳接入点,以在给定它们的RSSI及其位置的情况下执行三边测量,这作为非限制性示例。用户设备310可以使用RSSI来估计用户设备310与从其接收RSSI的接入点340、342和344中的每一个之间的距离。这样的距离可以被加上接入点340、342和344的位置的坐标中的至少一个坐标(例如,曼哈顿距离、欧几里得距离等),以确定用户设备310的近似位置(X,Y坐标)。在一个实施例中,距离可以是围绕接入点340的逻辑球312、围绕接入点342的逻辑球314以及围绕接入点344的逻辑球316的半径或近似半径。在一个实施例中,逻辑球的交集或重叠部分可以包括多个位置(这里称为候选位置),其质心可以是用户设备310的近似位置。在其他示例中可以使用除质心之外的技术。在一些实施例中,三个逻辑球312、314和316的重叠部分可以是单个位置点,其可以是用户设备310的近似位置。
在本示例中,用户设备310被示为在重叠部分318的外部。在一个实施例中,可以使用误差来通过这种误差扩展重叠部分318,以增加用户设备310在候选位置的范围内的统计置信度或确定性,如本文所述。在本示例中,重叠部分318的质心可以在任何方向上延伸,使得区域320具有等于或近似等于误差的半径。这样的误差是10.0米,并且被用于形成用户设备310所驻留的区域320,如示例300所示。
图301a中所示的区域320可以与图301b中所示的区域320相同。在一个实施例中,如图301b所示的区域320可以表示与图310a所示根据三边测量所确定的用户设备310的近似位置相对应的指纹位置305a-z的一部分。以这种方式,只有一部分指纹位置可被用于确定用户设备310的位置。对用户设备310的位置的示例计算可以如下。
为了说明的目的,由图301a中的三边测量所确定的用户设备310的近似位置可以是(8,9),其中近似位置Loc=(X,Y)。转到图301b中的指纹信息,可以基于图301a中的区域320来确定指纹位置的相关子集(如本文中所提及的)。例如,可以确定每个指纹点305a-z与根据三边测量所确定的用户设备310的近似位置(8,9)之间的距离。如果这样的距离小于误差(例如,在本示例中为10.0米),则与所确定的距离相关联的指纹位置可以被添加到指纹位置的相关子集,并被用于确定用户设备310的位置(例如,比由三边测量确定的位置更精确的位置)。这样的指纹位置的相关子集可以由本示例中的区域320表示。如何添加相关子集中每个指纹位置的示例计算如下。
指纹点305m、305h和305d可以分别具有位置(5,4)、(5,5)和(5,6)。使用欧几里德距离,指纹点(5,4)和用户设备310的近似位置(8,9)之间的距离大约为5.83米;指纹点(5,5)和近似位置(8,9)之间的距离大约为5.0米;并且指纹点(5,6)和近似位置(8,9)之间的距离为大约4.24米。因为这样的距离小于10.0米的误差,所以相关联的指纹点可以被包括在相关指纹位置的区域320中,以用于确定用户设备310的位置。在区域320之外的指纹位置可以在确定用户设备310的位置中被忽略。
由用户设备310接收到的RSSI可以与所存储的与内部空间302中的每个指纹位置相关联的RSSI进行比较,以确定用户设备310的位置。在一种实现方式中,与接收到的RSSI的值最接近的RSSI相关联的指纹位置可以被确定为用户设备310的位置。在一个实施例中,这种指纹位置可以被认为是最佳匹配。在其他实现方式中,与接收到的RSSI的值总体上最接近的RSSI相关联的前3%、5%、10%等数量的位置可以被确定为用户设备310最有可能的位置。在各种实施例中,可以根据所比较的RSSI之间的欧几里德距离或根据各种其他数学技术来对位置进行排名,以确定表示用户设备310的最佳位置的前几个位置数量或前几个位置的百分比。在各种实施例中,平均值和/或其它数学技术可被用于分析候选位置与用户装置310的接近度。在本示例中,基于上述示例技术中的至少一个,指纹位置3051可以被确定为用户设备310的位置,并且出于说明的目的,在给定指纹位置3051与用户设备310的接近度比其他指纹位置更近的情形下,在本示例中指纹位置3051被选择为最佳匹配。
在一些实施例中,可能不位于区域320内的一个或多个指纹点305a-z由于到用户设备310的距离低于误差,可以至少部分地基于历史信息而被添加以确定用户设备310的位置。例如,这些点(例如,305s和305t)可以之前已经基于由用户设备310接收到的相同或相似的RSSI而被确定为用户设备310的位置。当前RSSI可以与这样的历史RSSI进行比较,以确定与历史RSSI相关联的位置是否是用户设备310的最佳当前位置。
图3中的以上示例是为了说明的目的,而不意味着限制。在其他示例中可以存在不同数量和位置的指纹位置、区域320中不同数量的指纹位置、不同形状的区域320、不同的误差值等。
图4根据本发明的实施例,描绘了用于使用混合式定位技术来确定无线设备(例如,用户设备)的位置的示例过程400的流程图。示例过程400可以在一个实施例中由用户设备210实现,或者在另一实施例中由服务器270实现。示例过程400可以在框402开始,其中包括一个或多个接入点的唯一标识和RSSI以及其他信息的信息可以由用户设备(例如,通过通信模块230)接收。
可以使用各种定位技术(例如三边测量和指纹识别)来确定用户设备的近似位置。在框404,可以使用第一定位技术来确定用户设备的近似位置。当第一定位技术是三边测量(例如,如由区域位置模块234实现)时,可以确定用户设备和在框402处从其接收信息的一个或多个接入点之间的相应距离。此外,可以至少部分地基于一个或多个接入点的唯一标识来确定一个或多个接入点的位置。例如,唯一标识可被用于访问存储在数据库、数据存储或其他存储机制中的一个或多个接入点的位置。在一些实施例中,一个或多个接入点的位置可以作为从一个或多个接入点到无线设备的WiFi通信的一部分来接收。根据这些实施例,可以不使用接入点的唯一标识在数据库或数据存储中查找位置。
在框406处,可以(例如,由区域位置模块234)确定与无线设备的近似位置相关联的误差。这样的误差可以增加候选位置的数量,候选位置中的任何一个可以是无线设备的近似位置。在示例实施例中,误差可以是5.0米、10.0米或提供可接受的统计确定性或置信度的任何距离。
可以实现第二定位技术以例如,经由设备位置模块236)确定无线设备的位置(。在一个实施例中,第二定位技术可以包括指纹识别方法。指纹识别方法可以应用于用户设备的近似位置,用户设备的近似位置可以包括如上所述的一个或多个候选位置,而不是指纹数据库中的每个存储位置和针对每个存储位置的对应RSSI。根据一个示例,在框408,可以针对指纹数据库中的每个条目(例如,由设备位置模块236)确定指纹条目位置与无线设备的近似位置之间的距离。在框410,如果所确定的距离不小于误差,则处理可以返回到框408。如果所确定的距离小于误差,则在框412可以将指纹数据库条目添加到指纹位置的相关子集。在框414,基于针对用户设备的历史位置确定,一个或多个额外的指纹数据库条目可以被添加到指纹位置的相关子集,如上所述。在框416,可以分析指纹位置的相关子集,以基于由无线设备接收到的RSSI来确定最佳匹配无线设备的位置的一个或多个指纹条目位置,如本文的示例实施例中所描述的。
上面描述和示出的操作和处理可以按照各种实现方式中所需要的任何合适的顺序来实施或执行。另外,在某些实现方式中,可以并行地执行操作的至少一部分。此外,在某些实现方式中,可以执行少于或多于所描述的操作。
以上参照根据各种实现方式的***、方法、装置和/或计算机程序产品的框图和流程图描述了本公开的某些方面。将理解的是,框图和流程图的一个或多个框,以及框图和流程图中的框的组合可以分别通过计算机可执行程序指令来实现。同样地,根据一些实现方式,框图和流程图的一些框可以不一定需要以所呈现的顺序执行,或者可以不一定需要被执行。
这些计算机可执行程序指令可以被加载到专用计算机或其他特定机器、处理器或其他可编程数据处理装置上以产生特定机器,使得在计算机、处理器或其他可编程数据处理装置上执行的指令创建用于实现一个或多个流程图框中指定的一个或多个功能的装置。这些计算机程序指令还可以被存储在计算机可读存储介质或存储器中,这些计算机程序指令可以指导计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作,使得存储在计算机可读存储介质中的指令产生制品,该制品包括实现一个或多个流程图框中指定的一个或多个功能的指令装置。
作为示例,某些实现方式可以提供计算机程序产品,包括具有在其中实现的计算机可读程序代码或程序指令的计算机可读存储介质,所述计算机可读程序代码适于被执行以实现一个或多个流程图框中指定的一个或多个功能。计算机程序指令还可以被加载到计算机或其他可编程数据处理装置上,以使得在计算机或其他可编程装置上执行一系列操作元件或步骤来产生计算机实现的过程,从而使得在计算机或其他可编程装置上执行的指令提供用于实现流程图框中指定的功能的元件或步骤。
因此,框图和流程图的框支持用于执行指定功能的装置的组合、用于执行指定功能的元件或步骤的组合以及用于执行指定功能的程序指令装置的组合。还将理解,框图和流程图的每个框以及框图和流程图中的框的组合可以由执行指定功能、元件或步骤的专用、基于硬件的计算机***或专用硬件和计算机指令的组合来实现。
除非另有特别说明或在所使用的上下文中被另外理解,否则诸如“能够”、“可能”、“可”、或“可以”之类的条件性语言通常旨在表达某些实现方式可以包括,而其他实现方式不包括某些特征、元件和/或操作。因此,这样的条件性语言通常不旨在暗示这些特征、元件和/或操作以任何方式对于一种或多种实现方式是必需的,或者一种或多种实现方式必须包括用于(利用或不利用用户输入或提示)决定这些特征、元件和/或操作是否被包括在任何特定的实现方式中或将在任何特定的实现方式中执行的逻辑。
通过在以上描述和相关联的附图中呈现的教导,本文阐述的本公开的许多修改和其他实施方式将是显而易见的。因此,应当理解,本公开不限于所公开的具体实施方式,并且修改和其他实施方式旨在包括在所附权利要求的范围内。虽然本文采用了特定术语,但是它们仅在一般和描述性意义上使用,而不是为了限制的目的。
在示例实施例中,公开了一种方法。该方法可以包括由包括至少一个处理器的用户设备接收与一个或多个接入点相关联的信息,其中该信息可以包括一个或多个接入点的相应接收信号强度指示符(RSSI)和相应标识。该方法还可以包括由用户设备确定用户设备的近似位置,该近似位置包括用户设备的一个或多个候选位置,其中,确定用户设备的近似位置可以包括至少部分地基于接收到的信息来实现第一定位技术。该方法还包括由用户设备确定与用户设备的近似位置相关联的误差,并且由用户设备至少部分地基于误差来增加一个或多个候选位置。该方法还可以包括由用户设备至少部分地基于(i)针对与接收到的信息相关联的区域的多个所存储的位置与(ii)一个或多个候选位置的比较来确定候选位置的相关子集。该方法还可以包括由用户设备确定用户设备的位置,其中,确定用户设备的位置可以包括实现第二定位技术,第二定位技术将接收到的RSSI与所存储的与候选位置的相关子集相关联的RSSI进行比较以确定用户设备的位置。
第一定位技术可以是三边测量,并且第二定位技术可以是指纹识别。多个所存储的位置可以与用户设备所位于的室内设施相关联。用户设备的位置可以由第二定位技术确定,并且可以比由第一定位技术确定的用户设备的近似位置更精确。确定候选位置的相关子集可以包括由用户设备至少部分地基于接收到的RSSI来确定用户设备的一个或多个历史位置,以及由用户设备在确定用户设备的位置之前将该一个或多个历史位置添加到候选位置的相关子集。确定候选位置的相关子集可以包括由用户设备确定多个所存储的位置中的每一个与用户设备的近似位置之间的相应距离,并且如果相应距离小于误差,则由用户装置向候选位置的相关子集添加多个所存储的位置中与相应距离相关联的所存储的位置。该方法还可以包括由用户设备接收与用户设备的位置相关联的严格程度的指示,并且响应于该指示,由用户设备至少部分地基于该严格程度来应用第一定位技术或第二定位技术中的至少一个。
在另一示例实施例中,公开了一种设备。该设备可以包括至少一个无线电装置;至少一个天线;以及至少一个处理器。该至少一个处理器可以接收与一个或多个接入点相关联的信息,其中该信息可以包括一个或多个接入点的相应接收信号强度指示符(RSSI)和相应标识。该至少一个处理器可以确定用户设备的近似位置,该近似位置包括用户设备的一个或多个候选位置,其中确定用户设备的近似位置包括至少部分地基于接收到的信息来实现三角测量。至少一个处理器还可以确定与用户设备的近似位置相关联的误差,并且至少部分地基于误差来增加一个或多个候选位置的数量。该至少一个处理器可以至少部分地基于(i)针对与接收到的信息相关联的区域的多个所存储的位置与(ii)一个或多个候选位置的比较来确定候选位置的相关子集。该至少一个处理器可以确定用户设备的位置,其中确定用户设备的位置可以包括实现指纹识别,其中指纹识别可以包括将接收到的RSSI与所存储的与候选位置的相关子集相关联的RSSI进行比较,以确定用户设备的位置。
多个所存储的位置可以与用户设备所位于的室内设施相关联。与一个或多个接入点相关联的信息可以通过蜂窝网络或WiFi网络从用户设备接收。当确定候选位置的相关子集时,该设备可包括该至少一个处理器,该至少一个处理器被进一步配置为:至少部分地基于接收到的RSSI来确定用户设备的一个或多个历史位置,并且在确定用户设备的位置之前,将一个或多个历史位置添加到候选位置的相关子集。当确定候选位置的相关子集时,该设备可包括该至少一个处理器,该至少一个处理器被进一步配置为:确定多个所存储的位置中的每一者与用户装置的近似位置之间的相应距离,并且如果相应距离小于误差,则将多个所存储的位置中与相应距离相关联的所存储的位置添加到候选位置的相关子集。该设备的至少一个处理器可以接收与用户设备的位置相关联的严格程度的指示,并且响应于该指示,可以至少部分地基于严格程度来应用定位或指纹识别中的至少一个。
在另一示例实施例中,公开了存储计算机可执行指令的一个或多个计算机可读介质。该一个或多个计算机可读介质可以存储计算机可执行指令,该计算机可执行指令在由至少一个处理器执行时配置该至少一个处理器以执行操作,这些操作可以包括:接收与一个或多个接入点相关联的信息,其中该信息可以包括一个或多个接入点的相应接收信号强度指示符(RSSI)和相应标识;确定用户设备的近似位置,该近似位置包括用户设备的一个或多个候选位置,其中确定用户设备的近似位置可以包括至少部分地基于接收到的信息来实现三边测量;确定与用户设备的近似位置相关联的误差,其中该误差增加用户设备的一个或多个候选位置的数量;至少部分地基于(i)针对接收到该信息的区域的多个所存储的位置与(ii)增加数量的一个或多个候选位置的比较来确定候选位置的相关子集;以及确定用户设备的位置,其中确定用户设备的位置可以包括实现指纹识别,其中指纹识别可以将接收到的RSSI与所存储的与候选位置的相关子集相关联的RSSI进行比较,以确定用户设备的位置。
多个所存储的位置可以与用户设备所位于的室内设施相关联。可以通过蜂窝网络或WiFi网络从用户设备接收与一个或多个接入点相关联的信息。一个或多个计算机可读介质的至少一个处理器可以执行计算机可执行指令以执行包括以下各项的操作:至少部分地基于接收到的RSSI来确定用户设备的一个或多个历史位置,以及在确定用户设备的位置之前,将一个或多个历史位置添加到候选位置的相关子集。该至少一个处理器可执行计算机可执行指令以执行包括如下各项的操作:确定多个所存储的位置中的每一者与用户设备的近似位置之间的相应距离,并且如果相应距离小于误差,则向候选位置的相关子集添加多个所存储的位置中与该相应距离相关联所存储的位置。该至少一个处理器可以执行计算机可执行指令以执行包括如下各项的操作:接收与用户设备的位置相关联的严格程度的指示,以及响应于该指示,至少部分地基于该严格程度来应用三边测量或指纹识别中的至少一个。该至少一个处理器可执行计算机可执行指令以执行包括如下各项的操作:接收与多个所存储的位置相关联的信息。
在另一示例实施例中,公开了一种***。该***可以包括存储计算机可执行指令的至少一个存储器和被配置为访问该至少一个存储器的至少一个处理器,其中该至少一个处理器可以执行计算机可执行指令。这些指令用于接收与一个或多个接入点相关联的信息,其中该信息可以包括一个或多个接入点的相应接收信号强度指示符(RSSI)和相应标识。计算机可执行指令可以包括确定用户设备的近似位置,该近似位置包括用户设备的一个或多个候选位置,其中,确定用户设备的近似位置可以包括至少部分地基于接收到的信息来实现第一定位技术。计算机可执行指令还可以确定与用户设备的近似位置相关联的误差,并且基于该误差增加一个或多个候选位置的数量。计算机可执行指令可以包括至少部分地基于(i)针对与接收到的信息相关联的区域的多个所存储的位置与(ii)一个或多个候选位置的比较来确定候选位置的相关子集。计算机可执行指令还可以包括确定用户设备的位置,其中确定用户设备的位置可以包括实现第二定位技术,第二定位技术将接收到的RSSI与所存储的与候选位置的相关子集相关联的RSSI进行比较,以确定用户设备的位置。
第一定位技术可以是三边测量,并且第二定位技术可以是指纹识别。多个所存储的位置可以与用户设备所位于的室内设施相关联。用户设备的位置可以由第二定位技术确定,并且可以比由第一定位技术确定的用户设备的近似位置更精确。计算机可执行指令还可包括确定候选位置的相关子集,确定候选位置的相关子集可以包括至少部分地基于接收到的RSSI来确定用户设备的一个或多个历史位置,以及由用户设备在确定用户设备的位置之前将该一个或多个历史位置添加到候选位置的相关子集。计算机可执行指令可包括确定候选位置的相关子集,确定候选位置的相关子集可以包括确定多个所存储的位置中的每一个与用户设备的近似位置之间的相应距离,并且如果相应距离小于误差,则向候选位置的相关子集添加多个所存储的位置中与相应距离相关联的所存储的位置。计算机可执行指令还可包括接收与用户设备的位置相关联的严格程度的指示,并且响应于该指示,至少部分地基于该严格程度来应用第一定位技术或第二定位技术中的至少一个。
在另一示例实施例中,公开了一种装置。该装置可以包括用于接收与一个或多个接入点相关联的信息的装置,其中该信息可以包括一个或多个接入点的相应接收信号强度指示符(RSSI)和相应标识。该装置可包括用于确定用户设备的近似位置的装置,该近似位置包括用户设备的一个或多个候选位置,其中确定用户设备的近似位置可以包括用于至少部分地基于接收到的信息来实现第一定位技术的装置。该装置可包括用于确定与用户设备的近似位置相关联的误差的装置,以及用于至少部分地基于该误差来增加用户设备的一个或多个候选位置的数量的装置。该装置可包括用于至少部分地基于(i)针对接收到该信息的区域的多个所存储的位置与(ii)增加数量的一个或多个候选位置的比较来确定候选位置的相关子集的装置。该装置还可包括用于确定用户设备的位置的装置,其中确定用户设备的位置可以包括用于实现第二定位技术的装置,第二定位技术可以将接收到的RSSI与所存储的与候选位置的相关子集相关联的RSSI进行比较,以确定用户设备的位置。
第一定位技术可以是三边测量,并且第二定位技术可以是指纹识别。多个所存储的位置可以与用户设备所位于的室内设施相关联。用户设备的位置可以由第二定位技术确定,并且可以比由第一定位技术确定的用户设备的近似位置更精确。确定候选位置的相关子集可包括用于至少部分地基于接收到的RSSI来确定用户设备的一个或多个历史位置的装置,以及用于在确定用户设备的位置之前将该一个或多个历史位置添加到候选位置的相关子集的装置。确定候选位置的相关子集可包括用于确定多个所存储的位置中的每一个与用户设备的近似位置之间的相应距离的装置,以及如果相应距离小于误差,用于向候选位置的相关子集添加多个所存储的位置中与相应距离相关联的所存储的位置的装置。该装置还可包括用于接收与用户设备的位置相关联的严格程度的指示的装置,并且响应于该指示,用于至少部分地基于该严格程度来应用第一定位技术或第二定位技术中的至少一个的装置。

Claims (20)

1.一种方法,包括:
由包括至少一个处理器的用户设备接收与一个或多个接入点相关联的信息,其中该信息包括所述一个或多个接入点的相应接收信号强度指示符(RSSI)和相应标识;
由所述用户设备确定所述用户设备的近似位置,该近似位置包括一个或多个候选位置,其中确定所述用户设备的近似位置包括至少部分地基于接收到的信息来实现第一定位技术;
由所述用户设备确定与所述用户设备的近似位置相关联的误差;
由所述用户设备至少部分地基于所述误差来增加所述一个或多个候选位置的数量;
由所述用户设备至少部分地基于(i)针对与所述接收到的信息相关联的区域的多个所存储的位置与(ii)所述一个或多个候选位置的比较来确定候选位置的相关子集;以及
由所述用户设备确定所述用户设备的位置,其中确定所述用户设备的位置包括实现第二定位技术,所述第二定位技术将所述接收到的RSSI与所存储的与所述候选位置的相关子集相关联的RSSI进行比较以确定所述用户设备的位置。
2.如权利要求1所述的方法,其中所述第一定位技术是三边测量,并且所述第二定位技术是指纹识别。
3.如权利要求1所述的方法,其中所述多个所存储的位置与所述用户设备所位于的室内设施相关联。
4.如权利要求1所述的方法,其中由所述第二定位技术确定的所述用户设备的位置比由所述第一定位技术确定的所述用户设备的近似位置更精确。
5.如权利要求1所述的方法,其中确定所述候选位置的相关子集包括:
由所述用户设备至少部分地基于所述接收到的RSSI来确定所述用户设备的一个或多个历史位置;以及
由所述用户设备在确定所述用户设备的位置之前,将该一个或多个历史位置添加到所述候选位置的相关子集。
6.如权利要求1所述的方法,其中确定所述候选位置的相关子集包括:
由所述用户设备确定所述多个所存储的位置中的每一个位置与所述用户设备的近似位置之间的相应距离;以及
如果所述相应距离小于所述误差,则由所述用户设备向所述候选位置的相关子集添加所述多个所存储的位置中与所述相应距离相关联的所存储的位置。
7.如权利要求1所述的方法,还包括:
由所述用户设备接收与所述用户设备的位置相关联的严格程度的指示;以及
响应于该指示,由所述用户设备至少部分地基于该严格程度来应用所述第一定位技术或所述第二定位技术中的至少一个。
8.一种设备,包括:
至少一个无线电装置;
至少一个天线;以及
至少一个处理器,其中该至少一个处理器被配置为:
接收与一个或多个接入点相关联的信息,其中该信息包括所述一个或多个接入点的相应接收信号强度指示符(RSSI)和相应标识;
确定所述用户设备的近似位置,该近似位置包括一个或多个候选位置,其中确定所述用户设备的近似位置包括至少部分地基于接收到的信息来实现三角测量;
确定与所述用户设备的近似位置相关联的误差;
至少部分地基于所述误差来增加所述一个或多个候选位置的数量;
至少部分地基于(i)针对与所述接收到的信息相关联的区域的多个所存储的位置与(ii)所述一个或多个候选位置的比较来确定候选位置的相关子集;以及
确定所述用户设备的位置,其中确定所述用户设备的位置包括实现指纹识别,其中指纹识别包括将所述接收到的RSSI与所存储的与所述候选位置的相关子集相关联的RSSI进行比较,以确定所述用户设备的位置。
9.如权利要求8所述的设备,其中所述多个所存储的位置与所述用户设备所位于的室内设施相关联。
10.如权利要求8所述的设备,其中与所述一个或多个接入点相关联的信息通过蜂窝网络或WiFi网络从所述用户设备接收。
11.如权利要求8所述的设备,其中确定所述候选位置的相关子集包括所述至少一个处理器被进一步配置为:
至少部分地基于所述接收到的RSSI来确定所述用户设备的一个或多个历史位置;以及
在确定所述用户设备的位置之前,将所述一个或多个历史位置添加到所述候选位置的相关子集。
12.如权利要求8所述的设备,其中确定所述候选位置的相关子集包括所述至少一个处理器被进一步配置为:
确定所述多个所存储的位置中的每一者位置与所述用户装置的近似位置之间的相应距离;以及
如果所述相应距离小于误差,则将所述多个所存储的位置中与所述相应距离相关联的所存储的位置添加到所述候选位置的相关子集。
13.如权利要求8所述的设备,其中所述至少一个处理器还被配置为:
接收与所述用户设备的位置相关联的严格程度的指示;以及
响应于该指示,至少部分地基于所述严格程度来应用定位或指纹识别中的至少一个。
14.存储计算机可执行指令的一个或多个计算机可读介质,该计算机可执行指令在由至少一个处理器执行时配置该至少一个处理器以执行操作,这些操作包括:
接收与一个或多个接入点相关联的信息,其中该信息包括所述一个或多个接入点的相应接收信号强度指示符(RSSI)和相应标识;
确定用户设备的近似位置,该近似位置包括一个或多个候选位置,其中确定用户设备的近似位置包括至少部分地基于接收到的信息来实现三边测量;
确定与所述用户设备的近似位置相关联的误差;
至少部分地基于该误差来增加所述一个或多个候选位置的数量;
至少部分地基于(i)针对与所述接收到的信息相关联的区域的多个所存储的位置与(ii)所述一个或多个候选位置的比较来确定候选位置的相关子集;以及
确定所述用户设备的位置,其中确定所述用户设备的位置包括实现指纹识别,其中指纹识别将所述接收到的RSSI与所存储的与所述候选位置的相关子集相关联的RSSI进行比较,以确定所述用户设备的位置。
15.如权利要求14所述的一个或多个计算机可读介质,其中所述多个所存储的位置与所述用户设备所位于的室内设施相关联。
16.如权利要求8所述的一个或多个计算机可读介质,其中与所述一个或多个接入点相关联的信息是通过蜂窝网络或WiFi网络从所述用户设备接收的。
17.如权利要求14所述的一个或多个计算机可读介质,其中所述至少一个处理器还被配置为执行计算机可执行指令以执行包括以下各项的操作:
至少部分地基于所述接收到的RSSI来确定所述用户设备的一个或多个历史位置;以及
在确定所述用户设备的位置之前,将所述一个或多个历史位置添加到所述候选位置的相关子集。
18.如权利要求14所述的一个或多个计算机可读介质,其中所述至少一个处理器还被配置为执行计算机可执行指令以执行包括如下各项的操作:
确定所述多个所存储的位置中的每一个位置与所述用户设备的近似位置之间的相应距离;以及
如果所述相应距离小于所述误差,则向所述候选位置的相关子集添加所述多个所存储的位置中与该相应距离相关联的所存储的位置。
19.如权利要求14所述的一个或多个计算机可读介质,其中所述至少一个处理器还被配置为执行计算机可执行指令以执行包括如下各项的操作:
接收与所述用户设备的位置相关联的严格程度的指示;以及
响应于该指示,至少部分地基于该严格程度来应用三边测量或指纹识别中的至少一个。
20.如权利要求14所述的一个或多个计算机可读介质,其中所述至少一个处理器还被配置为执行计算机可执行指令以执行包括如下项的操作:接收与所述多个所存储的位置相关联的信息。
CN201480079479.0A 2014-06-30 2014-06-30 使用混合定位技术对无线通信设备进行有效位置确定 Pending CN106415306A (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/US2014/044801 WO2016003395A1 (en) 2014-06-30 2014-06-30 Efficient location determination of wireless communication devices using hybrid localization techniques

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106415306A true CN106415306A (zh) 2017-02-15

Family

ID=55019751

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201480079479.0A Pending CN106415306A (zh) 2014-06-30 2014-06-30 使用混合定位技术对无线通信设备进行有效位置确定

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9921292B2 (zh)
EP (1) EP3161505B1 (zh)
CN (1) CN106415306A (zh)
WO (1) WO2016003395A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110506400A (zh) * 2017-04-28 2019-11-26 慧与发展有限责任合伙企业 蓝牙设备***
CN111837459A (zh) * 2018-03-06 2020-10-27 昕诺飞控股有限公司 用于使用无线信号特性自动重新入网初始化照明节点的***和方法
CN112119322A (zh) * 2018-06-11 2020-12-22 宝马股份公司 用于确定无线电设备的停留区域的方法和***以及具有这样的***的车辆
CN112153563A (zh) * 2019-11-25 2020-12-29 广东博智林机器人有限公司 定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN112822626A (zh) * 2020-08-28 2021-05-18 腾讯科技(深圳)有限公司 终端定位方法、装置、存储介质和电子设备

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016022730A1 (en) * 2014-08-06 2016-02-11 Yogendra Shah Occupancy-based service delivery systems and methods
WO2017004246A1 (en) * 2015-06-29 2017-01-05 Iotas, Inc Multi-factor provisioning of wireless devices
US10600252B2 (en) * 2017-03-30 2020-03-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Coarse relocalization using signal fingerprints
US10531065B2 (en) * 2017-03-30 2020-01-07 Microsoft Technology Licensing, Llc Coarse relocalization using signal fingerprints
US11150322B2 (en) 2018-09-20 2021-10-19 International Business Machines Corporation Dynamic, cognitive hybrid method and system for indoor sensing and positioning
CN110741385B (zh) * 2019-06-26 2023-11-07 Oppo广东移动通信有限公司 手势识别的方法和设备、定位追踪的方法和设备
CN114144690A (zh) * 2019-08-14 2022-03-04 华为技术有限公司 用于自动标记高精度室内定位和确定位置信息的设备和方法
CN111726860B (zh) * 2020-06-09 2022-04-08 北京无限向溯科技有限公司 基于poi空间距离的定位方法、装置、设备和存储介质
CN114353787B (zh) * 2021-12-06 2024-05-10 理大产学研基地(深圳)有限公司 一种多源融合定位方法
US20240107494A1 (en) * 2022-09-22 2024-03-28 Qualcomm Incorporated Relative position of a wireless device using compressed beamforming reports

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101084696A (zh) * 2004-10-27 2007-12-05 高通股份有限公司 根据相关定位指纹数据确定移动台位置
CN102164405A (zh) * 2010-12-17 2011-08-24 东软集团股份有限公司 快速定位方法及***
CN103298106A (zh) * 2012-02-24 2013-09-11 美国博通公司 能够执行增强指纹映射和位置识别的无线通信装置
US20130273938A1 (en) * 2011-01-13 2013-10-17 Panasonic Corporation Method for determination of wireless terminals positions and associated system and apparatus thereof

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6393294B1 (en) 1998-09-22 2002-05-21 Polaris Wireless, Inc. Location determination using RF fingerprinting
US7006838B2 (en) 2002-11-27 2006-02-28 Cognio, Inc. System and method for locating sources of unknown wireless radio signals
US7433693B2 (en) * 2004-10-27 2008-10-07 Qualcomm Incorporated Location-sensitive calibration data
EP2056532A1 (en) 2007-11-05 2009-05-06 Spotigo GmbH Determining positions in a wireless radio system
US8306552B2 (en) * 2009-12-10 2012-11-06 Qualcomm Incorporated Pattern filtering for mobile station position estimation
US8570993B2 (en) * 2010-05-20 2013-10-29 At&T Mobility Ii Llc Wi-Fi intelligent selection engine
KR101668784B1 (ko) * 2011-09-23 2016-10-24 퀄컴 인코포레이티드 근접 핑거프린트들을 통한 포지션 추정
US8934921B2 (en) * 2012-12-14 2015-01-13 Apple Inc. Location determination using fingerprint data

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101084696A (zh) * 2004-10-27 2007-12-05 高通股份有限公司 根据相关定位指纹数据确定移动台位置
CN102164405A (zh) * 2010-12-17 2011-08-24 东软集团股份有限公司 快速定位方法及***
US20130273938A1 (en) * 2011-01-13 2013-10-17 Panasonic Corporation Method for determination of wireless terminals positions and associated system and apparatus thereof
CN103298106A (zh) * 2012-02-24 2013-09-11 美国博通公司 能够执行增强指纹映射和位置识别的无线通信装置

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110506400A (zh) * 2017-04-28 2019-11-26 慧与发展有限责任合伙企业 蓝牙设备***
CN110506400B (zh) * 2017-04-28 2024-04-26 慧与发展有限责任合伙企业 蓝牙设备***
CN111837459A (zh) * 2018-03-06 2020-10-27 昕诺飞控股有限公司 用于使用无线信号特性自动重新入网初始化照明节点的***和方法
CN111837459B (zh) * 2018-03-06 2023-06-16 昕诺飞控股有限公司 用于使用无线信号特性自动重新入网初始化照明节点的***,方法和计算机可读介质
CN112119322A (zh) * 2018-06-11 2020-12-22 宝马股份公司 用于确定无线电设备的停留区域的方法和***以及具有这样的***的车辆
CN112119322B (zh) * 2018-06-11 2024-05-14 宝马股份公司 用于确定无线电设备的停留区域的方法和***以及具有这样的***的车辆
CN112153563A (zh) * 2019-11-25 2020-12-29 广东博智林机器人有限公司 定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN112153563B (zh) * 2019-11-25 2023-04-11 广东博智林机器人有限公司 定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN112822626A (zh) * 2020-08-28 2021-05-18 腾讯科技(深圳)有限公司 终端定位方法、装置、存储介质和电子设备
CN112822626B (zh) * 2020-08-28 2023-01-24 腾讯科技(深圳)有限公司 终端定位方法、装置、存储介质和电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
WO2016003395A1 (en) 2016-01-07
US9921292B2 (en) 2018-03-20
EP3161505A1 (en) 2017-05-03
EP3161505A4 (en) 2018-02-21
EP3161505B1 (en) 2019-05-08
US20170108575A1 (en) 2017-04-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106415306A (zh) 使用混合定位技术对无线通信设备进行有效位置确定
Pu et al. Indoor positioning system based on BLE location fingerprinting with classification approach
Chen et al. Locating and tracking ble beacons with smartphones
US9807549B2 (en) Systems and methods for adaptive multi-feature semantic location sensing
CN104185270B (zh) 室内定位方法、***和定位平台
Zhang et al. DeepPositioning: Intelligent fusion of pervasive magnetic field and WiFi fingerprinting for smartphone indoor localization via deep learning
CN105474717B (zh) 使用移动设备室内位置信息对接入点的室内位置确定
US9369982B2 (en) Online adaptive fusion framework for mobile device indoor localization
Yu et al. 5 G wifi signal-based indoor localization system using cluster k-nearest neighbor algorithm
Robinson et al. Received signal strength based location estimation of a wireless LAN client
CN112218330B (zh) 定位方法及通信装置
CN107431995A (zh) 实现对移动装置的估计位置的验证
EP3404438A2 (en) Location estimation method and apparatus using access point in wireless communication system
CN105592420B (zh) 环境特征库生成及基于环境特征库的室内定位方法和装置
EP3014469B1 (en) Systems and methods for revisit location detection
CN104519571A (zh) 一种基于rss的室内定位方法
Li et al. Fast indoor localization for exhibition venues with calibrating heterogeneous mobile devices
Chiu et al. Implementation and analysis of hybrid wireless indoor positioning with ibeacon and wi-fi
Narzullaev et al. Novel calibration algorithm for received signal strength based indoor real-time locating systems
Choi Sensor-aided learning for Wi-Fi positioning with beacon channel state information
Alfakih et al. Improved Gaussian mixture modeling for accurate Wi-Fi based indoor localization systems
Wei et al. Efficient Wi-Fi fingerprint crowdsourcing for indoor localization
Machaj et al. Impact of optimization algorithms on hybrid indoor positioning based on GSM and Wi‐Fi signals
Wang et al. A novel fingerprint localization algorithm based on modified channel state information using Kalman filter
Zhang et al. Learning to locate: Adaptive fingerprint-based localization with few-shot relation learning in dynamic indoor environments

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170215