專利名稱：用于確定便攜式計算設(shè)備的定位動態(tài)特性的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及設(shè)備定位系統(tǒng)，以及更為特別的，涉及使用無線信號強度確定設(shè)備定位和運動的概率定位系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
無線網(wǎng)絡(luò)訪問日益增長的普遍存在激發(fā)了旨在基于無線電信號強度測量識別無線客戶定位的一些方法的產(chǎn)生。雖然這些基于定位的系統(tǒng)繼續(xù)在精確性和使用的簡便方面進(jìn)行改善，但是預(yù)先的努力還沒有考慮到使用周圍無線基層結(jié)構(gòu)來以一種直接的方式識別客戶的動態(tài)特性，例如它的運動和速度。可以使用用于推斷定位的相同信號推斷動態(tài)特性。一般來說，關(guān)于動態(tài)特性的信息，反過來，對于幫助推斷客戶的定位和設(shè)備場景這兩者都是有用的。直接訪問關(guān)于客戶運動的知識具有對于熔合隨著時間推移接收的一系列信號的最佳方式的含義。例如，客戶為靜止的知識將使得定位算法將一組對于當(dāng)前定位的估計熔入一個具有更高必然性的單個估計中。關(guān)于移動設(shè)備(以及與該移動客戶關(guān)聯(lián)的用戶)是否在運動中的知識可能是有用的，例如，對于提供一個關(guān)于是否且如何提醒帶有重要信息的用戶的信號。可能優(yōu)選先抑制信息直到用戶到達(dá)一個定位，或者當(dāng)用戶移動時僅僅使得最重要的信息通過。在另一個范例中，可能優(yōu)選當(dāng)用戶移動時通過概括或截斷來壓縮信息，或者提高警報模態(tài)的音量，或者增加顯示文本的尺寸。
定位信息可能被用于找到人、地點和興趣物。除提供人和項目的當(dāng)前狀態(tài)的訪問之外，定位信息可以支持存在預(yù)測服務(wù)，該服務(wù)提供關(guān)于用戶的將來存在或可用性的信息。在其他申請中，對于識別用戶的通告中繼的最佳方式、給定裝置的可用性、關(guān)聯(lián)到不同設(shè)備場景的中斷的花銷，定位都是可用的。定位信息也可以在編組一套相近的設(shè)備或設(shè)備部件的任務(wù)中被使用。
外部的應(yīng)用可以倚賴從GPS(全球定位系統(tǒng))或GLONASS(全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)中對時間信號進(jìn)行解碼以獲得高置信度定位信息。不幸地，對于同部應(yīng)用，沒有相比較而言普遍存在的測量定位的裝置可用。雖然象活動標(biāo)記或者射頻識別(RFID)標(biāo)簽?zāi)菢拥膶Ｓ孟到y(tǒng)可以在內(nèi)部很好的運行，它們的安裝費用可能是非常昂貴的——并且它們需要用戶攜帶額外的設(shè)備。
一個依賴于該有前途的選擇Wi—Fi的安裝已經(jīng)被迅速傳播到私人和公共空間。無獨有偶，越來越多的配置IEEE802.11網(wǎng)絡(luò)接口硬件或以Wi—Fi理念構(gòu)造的移動設(shè)備正變得有用。由于Wi—Fi基層結(jié)構(gòu)變得更加普遍存在，利用周圍的無線電信號的定位技術(shù)可以隨之發(fā)展，盡管存在這樣的事實，即Wi-Fi從不打算用于推斷定位。
繞過特殊廣播和感應(yīng)硬件的需求，開發(fā)用于從現(xiàn)行的IEEE802.11 Wi—Fi網(wǎng)絡(luò)基層結(jié)構(gòu)中訪問設(shè)備信息的方法如使用周圍信號和接收器那樣具有吸引力。先前在從IEEE802.11無線信號中查明定位的努力，已經(jīng)倚賴于傳輸?shù)脑敿?xì)模型的構(gòu)造以及難以負(fù)擔(dān)的校準(zhǔn)努力，旨在將信號映像到定位。
通過測量信號強度而從多個IEEE802.11訪問點中識別內(nèi)部的無線客戶定位的功能不是新的。匹配信號強度特征是與所有從802.11中定位的技術(shù)使用的、包括第一個，叫做RADAR的技術(shù)一樣的基礎(chǔ)技術(shù)。使用一種信號強度的手動校準(zhǔn)圖表，該RADAR最近鄰算法給出了一個近似為2.94米的中值空間誤差。在接下來的工作中，使用一種類似維特比(Viterbi-like)算法，該誤差被縮小為約等于2.37米。進(jìn)一步的研究也使用無線電傳播的模型和建筑的建造平面圖預(yù)先計算了信號強度特征。這樣減少了在將它們的中值定位誤差增加到4.3米方面所花費的校準(zhǔn)努力。
另一個常規(guī)系統(tǒng)，且也許為最精確的IEEE802.11定位系統(tǒng)，它使用貝葉斯推理(Bayesian reasoning)和隱藏的馬爾可夫模型(HMM)。該系統(tǒng)不僅考慮了信號強度，還考慮了從給定的定位中查看訪問點的概率。與其他工作相似，其基于手動的校準(zhǔn)。在走廊中使用每個取值大約1.5米(5英尺)的校準(zhǔn)樣本，該系統(tǒng)明確地模擬方位和獲得大約一米的中值空間誤差。許多其他這樣的常規(guī)系統(tǒng)已經(jīng)使用，例如，信號對噪聲的比率，來代替更普遍使用的原始信號強度，以及用于近似到一個訪問點的距離的公式，其作為信號強度的一個功能。
Wi—Fi中心系統(tǒng)具有若干吸引人的特征，包括對定位信息的保密。所有的定位計算可以在客戶端設(shè)備上執(zhí)行，并且該設(shè)備不需要公開用戶身份或者其他的信息給有線網(wǎng)絡(luò)的無線接口。越來越普遍使用的Wi—Fi基層結(jié)構(gòu)，現(xiàn)行可能客戶設(shè)備，以及個人解決方案的越來越普遍的組合使得IEEE802.11成為一種識別定位的強制方式。
然而，仍然需要的是當(dāng)提供有關(guān)定位動態(tài)特性的附加信息時需要更少的訓(xùn)練時間的Wi—Fi基于定位的系統(tǒng)。
發(fā)明概述下面給出了本發(fā)明的一個簡要概述，以便提供對于本發(fā)明的一些方面的一個基本的了解。該概述不是一個大范圍的綜述。它不打算確定本發(fā)明的關(guān)鍵/決定性元素或者描繪本發(fā)明的范圍。它唯一的目的在于以一種簡化的形式給出本發(fā)明的一些概念，作為后面給出的更為詳細(xì)說明的序曲。
本發(fā)明公開并且提出權(quán)利要求于此，在其中的一個方面，包括用于通過分析無線網(wǎng)絡(luò)中的無線信號強度以確定運動狀態(tài)和便攜式計算設(shè)備定位的構(gòu)造。具有關(guān)于運動和相對不運動的信息和更為精確的定位信息，這對于各種各樣的應(yīng)用是有用的，包括對于確定最佳時間和用于警示用戶的設(shè)備的系統(tǒng)。本發(fā)明有利于單個部件和/或組件的尋蹤，且提供相關(guān)信息(例如，基于狀態(tài)，以及推斷的將來狀態(tài))給在無線網(wǎng)絡(luò)中的用戶。本發(fā)明也有利于優(yōu)化通信，例如，維護(hù)通信和數(shù)據(jù)的通過容許量。
更具體的是，本發(fā)明介紹了信號強度的相干概率解釋和可視訪問點，并且使用一種HMM代表。然而，本發(fā)明在對于在比常規(guī)系統(tǒng)更為復(fù)雜的模型的使用中為提供狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率的估計值是清楚的，這會減少在校準(zhǔn)方面的努力。這個新穎的系統(tǒng)從一個相聯(lián)的在建筑平面上的離散(x，y)高密度定位節(jié)點的圖表開始工作。依據(jù)一組信號強度的接收，HMM被用于計算設(shè)備在每個定位節(jié)點上的概率。在這段時間中每個點上，每對定位節(jié)點具有與之關(guān)聯(lián)的轉(zhuǎn)換概率，其給出設(shè)備將從該對節(jié)點中的第一項移動到第二項的概率。這些轉(zhuǎn)換概率為從最后的信號強度讀數(shù)開始的經(jīng)過時間函數(shù)、這對節(jié)點之間的距離，以及設(shè)備當(dāng)前在運動的概率。勝于考慮為歐幾里得(Euclidian)距離的這對節(jié)點之間的距離，最短路徑距離是基于一種約束敏感路徑設(shè)計算法，其考慮建筑平面設(shè)計的墻壁以便使得路徑不可以通過墻壁。
本發(fā)明包括概率統(tǒng)計方法，其用于增加強度和減少與基于周圍的IEEE802.11基層結(jié)構(gòu)的與定位服務(wù)相關(guān)的訓(xùn)練(或校準(zhǔn)的)努力。公開的結(jié)構(gòu)使用概率圖表，在其中定位是節(jié)點，且在節(jié)點之間的轉(zhuǎn)換概率被導(dǎo)出為建筑(或平面圖)的設(shè)計函數(shù)，期望的步行速度，以及一個設(shè)備是否在運動中的獨立推理。比起這種類型的其他系統(tǒng)來說，信號強度的校準(zhǔn)相對的容易。在通過包括對來自校準(zhǔn)節(jié)點的稀疏采樣集合的信號強度的插值、開發(fā)由建筑內(nèi)部結(jié)構(gòu)所帶來的路徑約束(例如墻壁和門)、綜合對人的步行速度的考慮、進(jìn)行有關(guān)客戶端設(shè)備是否在運動的獨立推理，以及將這些推斷加入到定位分析中，以此進(jìn)行校準(zhǔn)努力的最小化時，本發(fā)明提供一種相對精確的定位感應(yīng)系統(tǒng)。這樣，該移動客戶盡可能的靈敏以便維持其精確性，而不管稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，獲取其可以是冗長的?？偟膩碚f，本發(fā)明提供原則性強的框架，其通過包括路徑，時間和對于從典型的噪聲自然數(shù)據(jù)中提取有價值的數(shù)據(jù)來說很重要的速率約束，代表在更高級的精確度和校準(zhǔn)努力之間的折衷。
公開的系統(tǒng)有利于訪問比傳統(tǒng)系統(tǒng)更稀疏的用于校準(zhǔn)的定位節(jié)點組。插入被用于從低密度校準(zhǔn)節(jié)點估計在高密度定位節(jié)點的觀察概率。這顯著地減少了必要的校準(zhǔn)努力。定位節(jié)點的圖表、轉(zhuǎn)換概率，和觀察概率與維特比算法組合起來以計算來自每個觀察到的在系統(tǒng)的真實操作期間獲取的信號強度集合的高密度節(jié)點的概率分布。設(shè)備定位的的期望值被報告為最終結(jié)果，示出了近似為1.53米的中值誤差。
對于實現(xiàn)先行和相關(guān)的終點，本發(fā)明的某些說明性的方面連接后續(xù)說明和附圖進(jìn)行說明。然而，這些方面是除各種方式中的一些方式之外的象征，以這些方式，可能使用本發(fā)明的原理，且本發(fā)明傾向于包括所有這樣的方面以及它們的等價方面。從本發(fā)明的后續(xù)詳細(xì)說明中，當(dāng)結(jié)合附圖考慮時，本發(fā)明的其他優(yōu)點和新穎性特征可能變得明顯。


附圖1圖解了本發(fā)明為了便于確定定位的動態(tài)特性的系統(tǒng)方塊圖。
附圖2圖解了本發(fā)明的概率組件的處理流程圖。
附圖3A圖解了平面圖上的低密度節(jié)點的圖形表示，如通過某人設(shè)置系統(tǒng)所畫出的。
附圖3B圖解了自動加入到平面圖低密度節(jié)點中的高密度節(jié)點的圖形表示。
附圖3C圖解了如由本發(fā)明的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)提供的那樣，用于獲取信號強度讀數(shù)的平面圖的校準(zhǔn)節(jié)點的圖形表示。
附圖4圖解了為由已公開結(jié)構(gòu)的計算機繪圖或映射程序使用的建立低密度和高密度節(jié)點的處理流程圖。
附圖5A圖解了隨時間推移設(shè)備是否移動的自然未平滑后驗概率圖。
附圖5B圖解了隨時間推移設(shè)備是否移動的平滑后驗概率圖。
附圖5C圖解了與附圖5A和附圖5B相關(guān)的設(shè)備運動真實狀態(tài)圖。
附圖6圖解了用于確定設(shè)備的動態(tài)狀態(tài)的二態(tài)馬爾可夫模型的狀態(tài)圖。
附圖7圖解了靜止和運動情況下的方差柱狀圖。
附圖8圖解了使用與本發(fā)明一致的人步行速度常規(guī)分布圖。
附圖9圖解了為便于校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的信號強度記錄的數(shù)據(jù)收集程序的圖形用戶接口的屏幕鏡頭。
附圖10圖解了計算機可操作地實施已公開結(jié)構(gòu)的方塊圖。
附圖11圖解了與本發(fā)明一致的范例計算環(huán)境的示意方塊圖。
本發(fā)明的詳細(xì)說明現(xiàn)參考附圖對本發(fā)明進(jìn)行描述，其中相同的附圖標(biāo)記用于指示全文中相同的元件。在后序描述中，為了解釋說明，直接設(shè)置數(shù)個特殊細(xì)節(jié)以便提供本發(fā)明更為徹底的理解。然而，這可能是明顯的，即本發(fā)明可以脫離這些特殊細(xì)節(jié)而被實施。在其他范例中，眾所周知的結(jié)構(gòu)和設(shè)備以方塊圖的形式示出，以便有利于描述本發(fā)明。
如在本申請中使用的，術(shù)語“組件”和“系統(tǒng)”將參考計算機相關(guān)實體、任何硬件、軟件和硬件的組合、軟件，或者執(zhí)行中的軟件。例如，組件可以但是不只限于在處理器上運行的處理、處理器、對象、可執(zhí)行的、執(zhí)行思路、程序，和/或計算機。借助圖解的方式，在服務(wù)器上運行的應(yīng)用和服務(wù)器都可以為組件。一個或者更多的組件可以存在于處理和/或執(zhí)行思路中，并且組件可以被定位于一臺計算機上和/或分布在兩臺或者更多的計算機上。
如其中所用到的，術(shù)語“推理”通常指示為推理或推斷系統(tǒng)，環(huán)境和/或用戶的狀態(tài)的過程，該狀態(tài)來自經(jīng)過事件和/或數(shù)據(jù)捕獲的一組觀察。推理可以用于識別特殊設(shè)備場景或動作，或者例如可以產(chǎn)生狀態(tài)的概率分布。推理可以是隨機的——即是說，對興趣的狀態(tài)概率分布的計算基于對數(shù)據(jù)和事件的考慮。推理也可以是用于組織來自一組事件和/或數(shù)據(jù)的更高級事件的技術(shù)。這樣的推理導(dǎo)致了來自一組觀察到的事件和/或存儲的事件數(shù)據(jù)的新事件或動作的結(jié)構(gòu)，無論事件是與相近的暫時近似值相關(guān)的，以及無論事件和數(shù)據(jù)是來自一個或若干個事件和數(shù)據(jù)源。
現(xiàn)參考附圖1，其圖解了本發(fā)明以便于定位和瞬時動態(tài)特性確定的系統(tǒng)100的方塊圖。測量組件102接收作為一個從與多路無線網(wǎng)絡(luò)接口相關(guān)聯(lián)的無線信號導(dǎo)出的輸入信號強度104，也稱作訪問點(Aps)。請注意，也可以將測量組件102配置為接收自然信號，并且繼而處理這些自然信號以獲取其中的信號強度數(shù)據(jù)。無論如何，信號強度數(shù)據(jù)104被處理并且被概率處理組件106利用于最終報告作為輸出期望值108，即便攜式設(shè)備與其當(dāng)前在運動的概率一樣的位置上。
如在下面更為詳細(xì)得描述的那樣，概率處理組件106使用一種概率圖表，在其中存在作為定位點的定位，并且在定位點之間的的傳輸概率導(dǎo)出為建筑(或者建筑平面圖)設(shè)計函數(shù)，期望的步行速度，以及設(shè)備是否在運動中的獨立推論。
概率組件106使用比常規(guī)系統(tǒng)更多的改進(jìn)模型以提供對狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率的估計，其導(dǎo)致了校準(zhǔn)努力的減少。更具體的，系統(tǒng)100提供信號強度的概率譯碼和可視訪問點，并且使用隱藏的馬爾可夫模型(HMM)進(jìn)行代表。依據(jù)對一組信號強度104的接收，HMM被用于計算便攜式設(shè)備在任何一個定位節(jié)點上的概率。在這段時間任何一個定位節(jié)點上，任何一對節(jié)點具有與之關(guān)聯(lián)的轉(zhuǎn)換概率，其給出該設(shè)備將從這對定位點的第一個項移動到第二個項概率。這些轉(zhuǎn)換概率是從最后信號強度讀數(shù)開始所占用時間的函數(shù)，在這對節(jié)點之間的距離，以及設(shè)備當(dāng)前正在運動的概率。勝于將在這對節(jié)點之間的距離考慮為歐幾里得距離，最短的路徑距離是基于約束敏感路徑設(shè)計算法的，其考慮了建筑平面圖的墻壁以便路徑不可以穿越墻壁。
當(dāng)通過包括對來自校準(zhǔn)節(jié)點的稀疏采樣集合的信號強度的插入、開發(fā)由建筑內(nèi)部結(jié)構(gòu)所帶來的路徑約束(例如墻壁和門)、綜合對人的步行速度的考慮、進(jìn)行有關(guān)客戶端設(shè)備是否在運動的獨立推理，以及將這些推斷加入到定位分析中，以此進(jìn)行校準(zhǔn)努力最小化時，系統(tǒng)100提供相對精確的定位感應(yīng)系統(tǒng)。這樣一種移動客戶盡可能的靈敏以便維持其精確性而不管稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，獲取其可以是冗長的?？偟膩碚f，本發(fā)明提供原則性強的框架，其通過包括路徑，時間和對于從典型的噪聲自然數(shù)據(jù)中提取有價值的數(shù)據(jù)來說很重要的速率約束，代表在更高級的精確度和校準(zhǔn)努力之間的折衷。
概率組件106通過在來自低密度校準(zhǔn)節(jié)點的高密度定位節(jié)點處將其插入估計觀察概率中以使用遞歸較大的減少校準(zhǔn)努力。將定位節(jié)點圖形、轉(zhuǎn)換概率，和觀察概率與維特比算法組合起來以計算來自每個觀察到的信號強度集合的定位節(jié)點的概率分布。定位的期望值被報告為最終結(jié)果，示出了近似為1.53米的中值誤差。
通過推理設(shè)備移動的似然性，便攜式設(shè)備的可能速度被明白的考慮進(jìn)來。在下文中更詳細(xì)更描述的用于推斷運動的模型。便攜式設(shè)備的速度被計算作為期望的速度，其基于人的步行速度的概率分布的考慮以及對設(shè)備是否移動的推斷。
將定位節(jié)點圖形、轉(zhuǎn)換概率，和觀察概率與維特比算法組合起來以計算來自每個觀察到的信號強度集合的定位節(jié)點的概率分布。本發(fā)明報告該期望值作為最終結(jié)果。
現(xiàn)參考附圖2，其圖解了本發(fā)明的概率組件的處理流程圖。然而，為了解釋的簡明，一個或者更多的方法在其中示出，例如，以流程圖的形式，示出了且描述了一系列動作，其被理解和估計為本發(fā)明并不僅限于以這樣的動作順序，如一些動作可以，與本發(fā)明相關(guān)聯(lián)的，如在其中示出和描述的那樣，出現(xiàn)在不同的順序和/或與其他動作并發(fā)的情況。例如，本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解且估計出一種方法可以可選擇的由一系列相互聯(lián)系的狀態(tài)或者事件所代表，比如在狀態(tài)圖中那樣。另外，不是所有圖解的動作可能被需要來執(zhí)行與本發(fā)明相關(guān)聯(lián)的方法。
公開的結(jié)構(gòu)使用IEEE802.11信號強度來估計定位和推斷便攜式設(shè)備的移動。這些信號來自靜止的IEEE802.11訪問點，其提供在移動設(shè)備和有線網(wǎng)絡(luò)之間的無線鏈接。
請注意，新穎的結(jié)構(gòu)不局限于使用訪問點，因為可以將其他類型的無線RF傳輸器使用在與訪問點結(jié)合的場合，或與該訪問點組合。例如，在一個有用的管理定位系統(tǒng)中，實時定位系統(tǒng)(RTLS)可能使用已公開的發(fā)明的利益。RTLS是個全自動的系統(tǒng)，其持續(xù)地監(jiān)視貴重器材和/或人員的定位，以及典型地使用電池操作無線電標(biāo)記和蜂窩式定位系統(tǒng)來檢測標(biāo)記的存在和定位。通常將定位系統(tǒng)部署為定位裝置的一個矩陣，其被裝設(shè)在間距從五十到一千英尺的任何地方。這些定位設(shè)備確定無線電標(biāo)記的定位，這些標(biāo)記可能被設(shè)置在任何零件上或人身上。這樣，從RF發(fā)射器接收信號強度，該發(fā)射器激活發(fā)射機應(yīng)答器的標(biāo)記以確定物品被定位在哪里，或者人的定位和/或移動。在這層關(guān)系上，RTLS系統(tǒng)可能以相同的方式被校準(zhǔn)和分析。
最初，將被校準(zhǔn)區(qū)域的建筑平面圖用于開發(fā)低密度節(jié)點，該節(jié)點為定義在建筑平面圖上的定位的稀疏網(wǎng)絡(luò)的一組節(jié)點，該網(wǎng)絡(luò)近似由便攜式設(shè)備用戶典型地使用的步行路徑。使用建筑平面圖有利于選擇用于內(nèi)插處理中的節(jié)點。低密度的節(jié)點為網(wǎng)絡(luò)的直線段的結(jié)束點，且為全部數(shù)量節(jié)點的子集，其將最終被用于推斷設(shè)備的移動和定位。一旦低密度被開發(fā)出來，高密度節(jié)點將由計算機根據(jù)用戶定義的空間標(biāo)準(zhǔn)自動的散布在低密度節(jié)點的建筑平面圖上。
在建筑平面圖的各個位置測量信號強度為這樣的校準(zhǔn)處理，即在每個高密度節(jié)點輸出多個概率分布函數(shù)，在該處，每個概率分布函數(shù)給出從給定訪問點“看見”給定信號強度的概率。給定高密度節(jié)點的概率分布被稱作該節(jié)點的觀察概率。由于它將不可能訪問建筑平面圖的每個定位和記錄信號強度，更為稀疏的一組定位節(jié)點為了校準(zhǔn)問被訪問。內(nèi)插繼而被使用于在來自校準(zhǔn)節(jié)點的高密度節(jié)點處估計觀察概率。這較大的減少了必要的校準(zhǔn)努力。
這樣，在200處，為了在其上設(shè)立低密度和高密度定位節(jié)點兩者，開發(fā)一個由計算機生成并可處理的建筑平面圖的映射。雖然在200處進(jìn)行組合，低密度節(jié)點首先通過手動輸入而被開發(fā)，隨之為帶有在低密度節(jié)點中散布的高密度節(jié)點的建筑平面圖的自動全體。在202處，系統(tǒng)繼而由校準(zhǔn)操作進(jìn)行訓(xùn)練，其測量和記錄在每組校準(zhǔn)節(jié)點處的信號強度。校準(zhǔn)節(jié)點的定位不是必定選擇為與低密度和/或高密度節(jié)點定位相同的節(jié)點，雖然可能偶然出現(xiàn)這種情況。校準(zhǔn)處理有利于對每個校準(zhǔn)節(jié)點進(jìn)行信號強度的推導(dǎo)。在204處，觀察概率是基于在校準(zhǔn)節(jié)點的觀察到的信號強度而產(chǎn)生并被指定給每個高密度節(jié)點的。
在206處，使用路徑約束信息、移動/靜止概率信息，和在每對高密度節(jié)點之間的速度分布數(shù)據(jù)而生成轉(zhuǎn)換概率，其被指定給每個高密度節(jié)點。在208處，維特比算法被用于組合用HMM的元件而為對于所有觀察到的信號強度的全部高密度節(jié)點產(chǎn)生一組概率。也可能使用其他算法。繼而為每個高密度節(jié)點分派一個便攜式設(shè)備在該節(jié)點的定位概率值，如在210處所指示的那樣?；诟呙芏葦?shù)據(jù)而使用內(nèi)插以確定設(shè)備在高密度節(jié)點處或者離它不遠(yuǎn)的似然率，如在212處所指示的那樣。處理繼而到達(dá)停止塊。
現(xiàn)參考附圖3A，其圖解了在建筑平面圖300上的低密度定位節(jié)點的圖形表示，如通過某人設(shè)置系統(tǒng)所畫出的。以便利于由平面圖結(jié)構(gòu)300(例如，墻和門)強加的路徑約束，公開的定位系統(tǒng)提供離散的定位節(jié)點的圖形表示。最初，如在附圖3A中所示的那樣，用戶使用該區(qū)域的平面圖300，其將被校準(zhǔn)為代表在所有欲校準(zhǔn)區(qū)域的定位之間的可能步行路徑302的手繪線。其將低密度節(jié)點304(其包括結(jié)束點和中間直線段結(jié)束點)的網(wǎng)絡(luò)引入平面圖300中。
附圖3B圖解了平面圖的圖形表示，其包括自動散布在低密度節(jié)點中的高密度節(jié)點。根據(jù)用戶輸入的空間標(biāo)準(zhǔn)，一個數(shù)據(jù)收集算法自動地計算該組高密度節(jié)點并將其分布到該組低密度定位節(jié)點中。這樣，附圖3B示出了映射到平面圖300上的離散節(jié)點的全組，其包括用于推理設(shè)備在高密度節(jié)點處的定位的低密度定位節(jié)點的全部。加重線308示出了在兩個定位節(jié)點(310和312)之間的最短路徑。邊的權(quán)重(也就是在節(jié)點之間的連接)被定義為在任何兩個相鄰節(jié)點之間的距離。附圖3C圖解了用于測量信號強度讀數(shù)的平面圖校準(zhǔn)節(jié)點定位314的圖形表示。
一旦通過維特比算法處理所有的數(shù)據(jù)，結(jié)果為附加到每個給出設(shè)備在那個定位或在其附近的定位節(jié)點(304和306)上的概率的一個數(shù)。
現(xiàn)參考附圖4，其圖解了為由已公開結(jié)構(gòu)的計算機繪圖或映射程序使用的建立低密度和高密度節(jié)點的處理流程。在400處，產(chǎn)生欲校準(zhǔn)建筑平面圖的基于計算機的圖形位圖表示。提供繪圖程序，其顯示作為背景的建筑平面圖的位圖。對于平面圖的位圖可能從一個平面圖的電子數(shù)據(jù)庫中或者一個掃描的藍(lán)圖中獲得。在像素和平面坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換，其伴隨轉(zhuǎn)換矩陣的簡單最小平方合適解，基于在為圖中和真實平面圖上的相應(yīng)點而進(jìn)行計算。
在402處，如預(yù)先在附圖3A中所示，為放置低密度節(jié)點，可能通過覆蓋全平面圖映射程序接口而手繪一組人的路徑線或軌跡，其近似可能采用的路徑。這些軌跡代表可行的用戶和便攜式設(shè)備的步行路徑，當(dāng)用戶在平面圖區(qū)域內(nèi)移動時，可能會遵循該路徑。繪圖程序允許用戶在平面圖上繪制其終點可以被錨定在某個定位或鉸接在預(yù)繪線上的直線。該程序也提供移動線和終點的簡單編輯控制。一旦繪制了全部路徑線，該程序通過處理每個作為定位節(jié)點的路徑直線終點來將這些線轉(zhuǎn)換為低密度節(jié)點，如在404處指示的那樣。
在406處，根據(jù)用戶提供的空間標(biāo)準(zhǔn)，映射程序自動地遍及全平面位圖地在低密度節(jié)點中分布高密度節(jié)點。例如，哪里的間距為一米，哪里為平面圖而產(chǎn)生全部317個低密度和高密度節(jié)點，如附圖3B所圖解的那樣。
高密度節(jié)點代表全連接、雙向圖形，以便每個節(jié)點連接到其他每個節(jié)點。在408處，達(dá)到相鄰高密度節(jié)點的最短路徑被計算為歐幾里得路徑并存儲。在附圖3B中示出的邊緣僅僅是相鄰節(jié)點之間的邊，且邊的權(quán)重為節(jié)點之間的歐幾里得距離。在410處，根據(jù)最短路徑算法計算通過不相鄰高密度節(jié)點得最短路徑并存儲。著名的科學(xué)家Edsger W.Dijkstra使用最短路徑算法計算最短路徑。對于不相鄰的節(jié)點，邊權(quán)是通過一序列相鄰節(jié)點的最短路徑距離。所有的距離被存儲并被后面的HMM所使用。
最短的路徑距離具體化了由平面結(jié)構(gòu)強加的路徑約束。例如，附圖3B圖解了帶有粗線312的連接兩個辦公室的近似中心的最短路徑。這是在兩個終點(310和1312)之間的最短路徑，并且其概述了一個事實，即為了得到兩個點之間的最短路徑，一個設(shè)備將不得不行進(jìn)至少和最短路徑一樣的距離，其與歐幾里得距離的方向相反并且短得多。形式上，節(jié)點i和j之間的距離稱作dij。這些距離稍后被用作計算在所有圖中的節(jié)點之間的真實轉(zhuǎn)換概率。轉(zhuǎn)換概率將在下文中更為詳細(xì)的說明。
節(jié)點的離散性質(zhì)導(dǎo)致了一個小問題，在這個問題中將被定位的設(shè)備可能不正好在任何預(yù)定義的低密度或高密度節(jié)點上。這個難題因節(jié)點都是相當(dāng)接近(不超過一平方米的相鄰節(jié)點)，以及最終連續(xù)位置的估計是基于在所有節(jié)點坐標(biāo)上的離散概率分布的期望值而被計算的事實而有所減輕。無論如何，對于各種潛在特殊定位的應(yīng)用，這樣的解決方式通常已經(jīng)足夠了。
在計算定位概率時，用于HMM的維特比算法通過優(yōu)化在通過節(jié)點的全部可能路徑上關(guān)于測量的信號強度的歷史記錄對最佳位置進(jìn)行搜索。獲得對于過去測量的關(guān)系的另一種方式是通過使用卡爾曼(Kalman)濾波器，其有連續(xù)的優(yōu)點。然而，卡爾曼(Kalman)濾波器既不允許其中強加的路徑約束的分類，也不允許如更普遍的HMM公式所實現(xiàn)的，在定位上的代表多重模態(tài)概率分布的能力。另一個可選擇的HMM公式是粒子濾波器，其已經(jīng)被用于機器人的定位中。粒子濾波器可以具體化路徑約束的相同分類，但是其帶有使得計算更為昂貴的危險。
確定便攜式設(shè)備的移動與預(yù)先指出的那樣，定位推斷考慮有關(guān)設(shè)備移動的狀態(tài)的推斷。也即是，為了使用高密度節(jié)點對之間的轉(zhuǎn)換概率，便攜式設(shè)備的運動或者靜止必須被考慮。這樣，需要確定設(shè)備是在運動中還是在靜止的似然率。設(shè)備在運動還是在靜止的鑒別正挑戰(zhàn)如來自多路Aps在強度方面模糊變換的IEEE802.11信號那樣的現(xiàn)有技術(shù)，甚至當(dāng)系統(tǒng)由于多路因子而是靜止的時，包括人在多路Aps和設(shè)備之間區(qū)域中的漫步。甚至在來自不同的靜止Aps的信號的這樣“閃爍”的光線中，其中描述的方法通過檢驗來自不同的Aps的在短時間窗內(nèi)的信號的閃爍種類和程度而提供關(guān)于設(shè)備是否在運動還是靜止的有價值的推理。方法背后的核心概念是當(dāng)設(shè)備是在運動中時，統(tǒng)計分析可以采用比設(shè)備在靜止時更大的來自Aps的信號強度比較設(shè)備在運動中和在靜止時，信號強度典型地出現(xiàn)不同改變。
現(xiàn)參考附圖6，其圖解了用于確定設(shè)備的動態(tài)狀態(tài)的二態(tài)馬爾可夫模型的狀態(tài)圖。如所示的那樣，模型600包括移動狀態(tài)602和靜止?fàn)顟B(tài)604。從移動到靜止的轉(zhuǎn)換606被定義為aMS，且從靜止到移動的轉(zhuǎn)換608被定義為aSM。當(dāng)設(shè)備保持在移動狀態(tài)，其由返回路徑610代表，定義為aMM。相似的，當(dāng)設(shè)備保持靜止時，其由返回路徑612代表，定義為aSS。請注意，對于設(shè)備動態(tài)(相對于靜止的運動)的HMM是與對于設(shè)備定位的HMM不同的。
不平滑狀態(tài)概率現(xiàn)參考附圖5A，圖解了隨時間推移設(shè)備是否移動的不平滑后驗概率圖?；陔S時間推移捕捉信號強度方差的特征而對這些概率進(jìn)行計算。也即是，在任何給定的時間，伴隨最強信號的訪問點被感應(yīng)到，而且繼而在給定時間的在短間距終端之上的訪問點信號的方差被計算出來。便攜式計算機測量系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)收集程序，其由通過在測量信號強度附近可選擇的步行來收集一組標(biāo)記的信號強度而被訓(xùn)練，且繼而在一個辦公室中停止。當(dāng)記錄信號強度時，在三十分鐘的期間內(nèi)執(zhí)行處理。信號收集程序也記錄無線連接膝上型電腦是否移動。該方差用20個取樣窗口進(jìn)行計算，以3.16Hz的采樣速率將其譯碼為每個訪問點近似六十三個讀數(shù)。
現(xiàn)參考附圖7，其圖解了靜止和運動情況下的方差柱狀圖700，如上所描述的那樣。使用σmax2代表當(dāng)前最大信號強度的窗式向量，使用柱狀代表有條件的概率分布p(σmax2|still)和p(σmax2|moving)。給定σmax2的值，對運動概率p(moving|σmax2)進(jìn)行估計，以及靜止的概率p(still|σmax2)=1-p(moving|σmax2).]]>使用貝葉斯法則分類器，可以說客戶端移動的后驗概率為，p(moving|σmax2)=p(σmax2|moving)p(moving)p(σmax2|moving)p(moving)+p(σmax2|still)p(still)--(1)]]>這里，P(still)和P(moving)為該設(shè)備動態(tài)狀態(tài)的先驗概率。在有關(guān)先驗的任何其他信息的場合，均將其設(shè)置為0.5。
在訓(xùn)練數(shù)據(jù)之后使用在花費數(shù)天的3200個測試讀數(shù)集合上的柱狀圖，在大約85％的數(shù)據(jù)中正確地將其分類到如設(shè)備是否“靜止”或者“運動”的范疇。隨時間推移的以這種方式計算的后驗概率在附圖5A中圖解。
請注意，取代使用貝葉斯法則分類，該主題發(fā)明可以使用各種統(tǒng)計分析用于執(zhí)行各個方面的主題發(fā)明。例如，確定將選擇哪一個目的用于同步處理的處理可以通過自動分類系統(tǒng)和處理而被促進(jìn)。這樣的分類可以使用概率和/或基于統(tǒng)計的分析(例如，加入分析使用和花費的分析的因素)以預(yù)測或者推理用戶想要被自動執(zhí)行的動作。例如，可以使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型或者支持向量機器(SVM)分類器。另一個分類方法包括確定樹。分類如在其中使用的那樣也包括被用于開發(fā)優(yōu)先級模型的統(tǒng)計返回。除所有方差之外，這樣的模型可以考慮多路觀察，包括來自多路Aps的信號分布結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)，就像考慮在最大的信號和其他信號之間的關(guān)系，信號隨時間推移的不同的分布模式，以及相關(guān)強度的概念一樣。
平滑狀態(tài)概率現(xiàn)參考附圖5B，其圖解了隨時間推移設(shè)備是否移動的平滑后驗概率圖。運動的不平滑概率圖，p(moving|σmax2)作為對于3200個測試點的時間函數(shù)在附圖5A中示出。很清楚，給定其被模型化的處理，不平滑的先驗概率太頻繁地從高跳到低。眾所周知，人們以及他們的設(shè)備并不是從靜止到移動轉(zhuǎn)換地如此頻繁，因此想要通過強加明顯的支配靜止和運動狀態(tài)的轉(zhuǎn)換概率來平滑先驗概率。附圖5C圖解了與附圖5A和附圖5B相關(guān)的設(shè)備運動真實數(shù)據(jù)。
取代簡單地嘗試估計一個簡單的特征σmax，T2在時問T的狀態(tài)qT的概率，從觀察序列O=σmax.12·σmax.22·····σmax.T2]]>中找出最可能的狀態(tài)序列Q＝q1·q2……qT。這樣，僅有兩個可能的狀態(tài)，也即是靜止和運動，因而qt∈{S，M)。為了簡單，第一順序馬爾可夫假設(shè)被用于支配在狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換，這意味著當(dāng)前狀態(tài)的概率是獨立于除了最近狀態(tài)的所有狀態(tài)，以致p(qt+1＝j(luò)|qt＝i)＝ai，j，這里ai，j為轉(zhuǎn)換概率且i，j∈{S，M)。
可以從關(guān)于人的行為的假設(shè)中估計轉(zhuǎn)換概率。可以建議，人將在s秒的這段時間內(nèi)作出m次運動。如果信號強度采樣速率為r，這里將在該時間內(nèi)有s/r次全部采樣。在這些采樣中的一次上發(fā)生運動的概率因而為mr/s。如果每個靜止到運動的轉(zhuǎn)換(SM)被假設(shè)為最終由運動到靜止的轉(zhuǎn)換完成，那么，aS，M＝aMS＝min(mr/s，l)aSS＝1-aSM(2)aMM＝1-aMS函數(shù)min( )將轉(zhuǎn)換概率保持在范圍內(nèi)。aSS和aMM的等式來自于這樣的約束aSS+aSM＝aMM+aMS＝1。
對于典型的辦公室工作人員，估計在一天八小時，即給出s＝28,800秒內(nèi)發(fā)生十次運動(也即是m＝10)。以3.16Hz的無線電信號強度指示器(RSSI)的采樣速率，aSM和aMS的值如下進(jìn)行計算aSM＝aMS＝0.0011aSS＝aMM＝0.9989 (3)馬爾可夫模型的另一個元素為在靜止或者運動狀態(tài)的初始概率，分別為πS和πM。因為缺少其他信息，均被設(shè)置為0.5。
因為狀態(tài)不可以被直接觀察到，馬爾可夫模型事實上是“隱藏的”。在每個采樣時間t觀察到的為σmax2，其通過p(σmax,t2|qt=still)]]>和p(σmax,t2|qt=move)]]>概率地連接到真實的狀態(tài)上。
現(xiàn)在已經(jīng)確定了HMM需要的所有元素，也即是狀態(tài)、轉(zhuǎn)換概率、初始狀態(tài)概率，和觀察概率。使用維特比算法計算在當(dāng)前時間T的先驗狀態(tài)概率p(qT＝still|O)和p(qT＝moving|O)?；谒幸郧暗挠^察O=σmax.12·σmax.22·····σmax.T2,]]>維特比算法給出了一種計算狀態(tài)概率的有效方法。該算法是遞歸的，且因此不需要對之前的觀察進(jìn)行存儲。這樣，通過將其運行在T時間的觀察中，所有之前的觀察均被隱含考慮。由于效率，維特比算法在每個新的觀察中重新運行。
由于在限制狀態(tài)概率密度狀態(tài)p(σmax,t2|qt=still)]]>和p(σmax,t2|qt=moving)]]>中狀態(tài)輕微或者短暫的改變，使用HMM的所有效率是傾向于使得系統(tǒng)改變狀態(tài)更加勉強的轉(zhuǎn)換頻率。然而，對于σmax2的一些值，這些密度中的一個或者兩個都降為零，因為那個σmax2的柱狀容器從不在訓(xùn)練中被裝滿。如果密度之一恰好為零，那么在那個狀態(tài)的概率也降為零，即使相反狀態(tài)的證據(jù)是微薄的以及即使轉(zhuǎn)換到相反狀態(tài)的概率也非常低。由于少于完成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為了助于平滑這些偶然的狀態(tài)標(biāo)志，使用將輕微的偏移量加入到限制狀態(tài)概率中的標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)刪改。具體地，p′(σmax.t2|qt=still)=p(σmax.t2|qt=still)+α]]>p′(σmax.t2|qt=moving)=p(σmax.t2|qt=moving)+α---(4)]]>
這里的α被選擇為α＝0.01，且p′(·)被用于取代HMM的p(·)。當(dāng)這個偏移量違反了概率密度(它們可以被整合成一個)的最基本特征時，它使得平滑工作做得更好。
使用上面計算出得轉(zhuǎn)換概率和α偏移，為每個在3220個測試點組的采樣計算限制狀態(tài)密度p(qT＝moving|O)。附圖5B圖解了一種結(jié)果圖。其示出了如何使用轉(zhuǎn)換概率和對過去狀態(tài)的感應(yīng)使得狀態(tài)概率更少跳躍。通過使用HMM平滑處理，分類的錯誤率從大約15.5％降到了12.6％。當(dāng)在分類精確性方面的收獲很小時，在錯誤報告的狀態(tài)轉(zhuǎn)換的減少中取得了真實的收獲。在測試組中有十四個真實的轉(zhuǎn)換。未平滑的分類報告有172個轉(zhuǎn)換(158個太多了)，且平滑的分類報告有24個轉(zhuǎn)換(只有十個太多了)。減少錯誤轉(zhuǎn)換對于幫助定位無線設(shè)備(公開結(jié)構(gòu)的一個重要方面)和推理用戶的設(shè)備場景兩者都是重要的。在設(shè)備場景項目中，如果判斷設(shè)備在運動，這將可能意味著攜帶該設(shè)備的人運動在定位之間且他既不是在開會也不是在辦公室內(nèi)。
定位的轉(zhuǎn)換概率前面的部分示出了如何計算Wi-Fi設(shè)備是在運動中的概率。這是計算在定位節(jié)點之間的轉(zhuǎn)換概率的一個因素，其最終被使用在HMM中用于計算定位。定性地，希望鄰近節(jié)點的轉(zhuǎn)換概率比遠(yuǎn)離的節(jié)點的大。為了量化運動，在上文中描述的最短路徑距離被伴隨人的步行速度的概率分布來使用。對于更為精確的速度分布，p(qT＝moving|O)的平滑HMM估計從先前的說明中被使用。
節(jié)點之間的速度現(xiàn)在導(dǎo)出人的步行速度的概率分布。在一個辦公建筑中，人們多數(shù)步行從一個地方到另一個地方。可以使用人的步行速度在附圖8中的圖形近似步行速度的分布，其可能是從傳統(tǒng)研究中獲得的。人的步行速度的分布這里被數(shù)學(xué)的指示為p(walkingspeed|moving)。進(jìn)一步說，人們有時從一個地方慢慢地踱步到另一個地方，而有時是用跑的。用一種統(tǒng)一的范圍從零到最大近似為10.22米每秒(人的跑步速度的最大估計值)的速度分布模擬這種行為，且將其數(shù)學(xué)地指示為p(otherspeed|moving)。假設(shè)當(dāng)一個人在運動時，他/她部分時間ω步行而在其他時間以一些其他的速度。假定一個人在運動，他/她的速度分布如下p(s|moving)＝ωp(walkingspeed|moving)+(1-ω)p(otherspeed|moving)(5)這里，s代表以單位米/秒的速度，且假定ω為0.9。
無條件限制p(s)考慮人在運動或者靜止的概率，其來自于從先前部分中作出的動態(tài)推理。將它們縮寫為p(moving)和p(still)，p(s)被定義為
p(s)＝p(s|moving)p(s|still)p(still)(6)這里p(s|still)＝δ(0)，因為一個人的步行速度當(dāng)靜止時為零。這里δ(x)為迪拉克(Dirac)Δ函數(shù)。它基于是否思考人是在運動中而給出了人的步行速度的概率分布，而且如果這樣，還給出了步行速度的分布和可能奔跑速度的最大值。
轉(zhuǎn)換概率在兩個節(jié)點之間的轉(zhuǎn)換概率是與人以需要遍歷節(jié)點之間的距離的速度行進(jìn)的概率成比例的。如果設(shè)備已經(jīng)從節(jié)點移動i到節(jié)點j，它的速度需要為rdij，這里r為RSSI采樣速率(例如在公開的范例中為3.16Hz)，以及dij為在兩個節(jié)點之間的最短路徑距離，如上面所解釋的那樣。觀察該速度的概率為pi，j＝p(s＝rdij)。這些概率必須為規(guī)范化，以便所有源于一個節(jié)點的轉(zhuǎn)換概率累加到一。這樣，轉(zhuǎn)換概率為，aij=pij/Σj=1xpij---(7)]]>這里N＝317是定位節(jié)點的數(shù)目。有用于計算通過節(jié)點的最可能路徑的轉(zhuǎn)換概率。這些概率包括了所知道的關(guān)于平面設(shè)計和設(shè)備速度的知識。由于aij為p(moving)的函數(shù)，其隨時間改變，aij在每個時間步驟重新計算。用于計算最可能路徑的維特比算法不需要保存過去的轉(zhuǎn)換概率，因此所需的更新不會轉(zhuǎn)化為增加存儲需求。
信號強度觀察似然性在推理定位時，在建筑內(nèi)的不同定位點上，設(shè)備的信號強度不與在校準(zhǔn)期間預(yù)先確定的信號強度概率分布進(jìn)行比較?；趤碜詫⒃撛O(shè)備物理地攜帶到一組已知的校準(zhǔn)節(jié)點上的數(shù)據(jù)，估計這些預(yù)先得知的信號強度分布。為了校準(zhǔn)，直接插入將需要訪問所有N＝317的高密度定位節(jié)點。由于花費將近六十秒在每個校準(zhǔn)點上，在每個定位節(jié)點的較準(zhǔn)將是禁止的。取代的是，在更少數(shù)的定位(在該范例中為六十三)上采用校準(zhǔn)讀數(shù)，且將其用于在高密度節(jié)點中插入。這意味著校準(zhǔn)發(fā)生在在高密度定位節(jié)點圖中使用的點數(shù)的大約20％上。
產(chǎn)生信號強度分布以下為如何根據(jù)平面圖收集信號強度和如何將信號強度概率分布插入到所有高密度定位節(jié)點中的說明。
現(xiàn)參考附圖9，其圖解了用于利于信號強度的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)記錄的數(shù)據(jù)收集程序的圖形用戶接口(GUI)900的屏幕鏡頭。GUl900利于附圖3A的平面圖的圖形表示902和其中的空間的的顯示，。用戶借助鼠標(biāo)、鍵盤，或其他傳統(tǒng)的輸入設(shè)備通過從平面表示902中選擇一個(x，y)定位指示便攜式接收設(shè)備的定位。此外，有呈現(xiàn)信號強度的子窗口904，其用于呈現(xiàn)顯示從鄰近發(fā)送器中發(fā)出的測量信號強度代表的信號強度指示器圖905。例如，第一橫條906包括第一顏色或填滿圖案，其指示從在當(dāng)前校準(zhǔn)平面上的發(fā)送器中接收的信號。與橫條906相關(guān)聯(lián)的是數(shù)據(jù)908，其指示信號強度數(shù)據(jù)、在其上定位房間的平面，以及發(fā)送器的房間號(也即是113/3/3327)。在這個特殊的范例中，發(fā)送器在建筑號為(113)，第三層(3)上的房間號為3327(也被圖形地指示為在910)的房間。
第二橫條標(biāo)識912可能被用于指示從在除正被校準(zhǔn)的平面之外的其他平面上的發(fā)送器接收到的測量。橫條912與房間113/4/4327相關(guān)聯(lián)，其為在建筑113內(nèi)的第四層上的房間4327。這樣理解，GUI可以被編程以提供一大類測量信號的圖形響應(yīng)，包括閃爍條，和文本、音頻輸出信號等，一般可用于提供這樣的接口特征。
接口900也包括定位輸入子窗口914，其允許用戶借助映射變焦子窗口在一個平面映射圖上進(jìn)行圖形放大，并且借助平面選擇子窗口選擇用于校準(zhǔn)的平面。
接口900進(jìn)一步包括一個掃描控制子窗口916，其用于選擇信號檢測的掃描速率(以赫茲為單位)。用戶也可以借助記錄路徑區(qū)域918將數(shù)據(jù)的記錄直接指向在接收設(shè)備上的定位。用戶也可能通過進(jìn)入在路徑區(qū)域918中的相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)路徑選擇遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)存儲定位。一旦進(jìn)入，所有的數(shù)據(jù)都被自動地存儲在指定的文件定位中。
當(dāng)在一些定位上進(jìn)行信號強度的測量時，通過將無線連接的膝上型電腦攜帶到建筑中不同的低密度校準(zhǔn)節(jié)點上來收集IEEE802.11信號強度分布。在附圖3A中示出了這六十三個低密度節(jié)點定位。便攜式計算機運行數(shù)據(jù)收集程序以記錄定位和信號強度。該程序，在附圖9中示出的一個接口窗口，在同步地記錄來自所有“可視”IEEE802.11訪問點的信號強度的時候，允許用戶通過在平面圖上點擊指示他或她的定位。該映射圖使得為校準(zhǔn)而指示設(shè)備的大約定位變得容易。一種使用象這樣的映射圖的變換將為測量在平面上的點。無論如何，這將限制用于校準(zhǔn)大的建筑的時間花銷。因此，在映射圖上的位置將通過站在在映射圖上容易識別的定位上而被近似估計，比如辦公室的中央和走廊的交叉點上。通過在映射圖上選擇位置確定的選擇校準(zhǔn)定位僅僅是盡可能的精確。然而，要把校準(zhǔn)努力減少到一個現(xiàn)實的水平以為了更大的展開，這是必要的妥協(xié)。
在每個校準(zhǔn)定位節(jié)點處，如在附圖3C中圖解的那樣，在適當(dāng)?shù)奈恢镁徛匦D(zhuǎn)設(shè)備的時候，采用信號強度讀數(shù)60秒的時間。旋轉(zhuǎn)方位是為了找出朝向的效果。這與模擬以及明確地記錄方向的傳統(tǒng)的系統(tǒng)形成反差。利用該數(shù)據(jù)，構(gòu)造離散概率分布以描述每個校準(zhǔn)點，看見給定訪問點的概率和來自該訪問點的信號強度的概率分布概率。在數(shù)學(xué)項中，校準(zhǔn)點為xi(c)，i＝1...NC，且建筑的訪問點被指定為APi，i＝1...NAP。從校準(zhǔn)定位xi(c)中檢測訪問點APi的概率為P(APi|xj(c))。在給定校準(zhǔn)節(jié)點的校準(zhǔn)期間，通過檢測訪問點時間數(shù)與掃描所有訪問點的時間數(shù)的比率，簡單的估計該概率。(請注意，在每個定位，以3.16Hz的掃描速率的六十秒掃描轉(zhuǎn)換成查詢所有訪問點大約190次)。概率應(yīng)當(dāng)被期望為零或一的其中一個，相應(yīng)于在范圍之外或者在訪問點的范圍之內(nèi)。公開的經(jīng)驗示出，概率在零和一中取值，以及如在附圖7中所示的那樣，其示出了對于所有訪問點和所有校準(zhǔn)節(jié)點定位的P(APi|xj(c))的觀察值的柱狀圖。給定該方差，模擬該效果是重要的。
如果來自訪問點的信號是從給定的定位可測量的，那么信號強度的標(biāo)準(zhǔn)化柱狀圖也被構(gòu)造為代表p(sk≤s≤sk+1|APi,x‾j(c)).]]>這里的s為信號強度，且sk柱狀容器的邊緣。為了實現(xiàn)，在三十個步驟內(nèi)，sk的范圍從-120dBm到0dBm。(請注意，dBm代表分貝毫瓦，且是IEEE802.11信號強度的常用單位。)全部校準(zhǔn)結(jié)果捕捉一個給定的訪問點可以如何頻繁地從給定的定位處看見，且如果可以看見，還捕捉信號強度的分布。這些概率具體化信號強度標(biāo)記，其被用于從其觀察的信號強度推理設(shè)備的定位。
插入信號強度分布該六十三個校準(zhǔn)點相對大的間隔，到每個點的最近鄰平均大約2.64米。借助一組定位點比校準(zhǔn)節(jié)點更為緊密地設(shè)置，而希望獲得更高的空間清晰度。如在附圖3A中所示，高密度定位節(jié)點比校準(zhǔn)節(jié)點更為稠密。為了在稠密的一組定位節(jié)點上進(jìn)行推理，信號強度標(biāo)識需要在每個高密度定位節(jié)點處進(jìn)行計算。這意味著在校準(zhǔn)節(jié)點的空間集合處的概率分布需要被擴展到更稠密的高密度節(jié)點組。這由內(nèi)插法使用徑向基函數(shù)來實現(xiàn)。
從在校準(zhǔn)節(jié)點上采用的校準(zhǔn)測量，在校準(zhǔn)點上的概率已知為P(APi|xj(c))描述從校準(zhǔn)點xj(c)看見一個給定訪問點的概率，且p(sk≤s≤sk+1|APi,x‾j(c))]]>描述從一個在校準(zhǔn)點xj(c)的訪問點Api看見的信號強度的分布。需要在高密度定位節(jié)點的概率，xi(l)。訪問點概率可能被考慮為在校準(zhǔn)點采樣的連續(xù)的函數(shù)。同樣地，信號強度分布的離散概率可能被考慮為2-D空間的連續(xù)函數(shù)。為了利于插入，每個校準(zhǔn)的信號強度特征由向量dj(c)代表，該向量由訪問點概率和來自校準(zhǔn)點xj(c)的信號強度的離散概率組成。更準(zhǔn)確的是，如果有NAP個訪問點，且如果信號強度被離散化為K個容器(也就是sk，k＝1……K)，那么向量dj(c)有NAP個代表看見給定訪問點的概率的元素以及代表對于每個訪問點的信號強度分布的附加KNAP元素。(如果沒有從校準(zhǔn)點xj(c)看到訪問點，那么它的信號強度分布全被設(shè)置為零。)這樣，對于高密度定位節(jié)點(xj(l)，dj(l))，i＝1...Nl，目標(biāo)為從校準(zhǔn)對(xj(c)，dj(c))，j＝1...NC插入到概率中。
使用標(biāo)準(zhǔn)化的徑向基函數(shù)執(zhí)行插入，其對于這樣的任務(wù)時很普通的選擇。徑向基函數(shù)公式使得一組集中在校準(zhǔn)點上的2-D基函數(shù)的加權(quán)和以產(chǎn)生對于選擇點x的d向量的kth組件dk(x‾)=Σj=1x(βjkK(||x‾-x‾j(c)||)Σl=1xK(||x‾-x‾l(c)||))---(8)]]>對于核函數(shù)k(r)，其被選擇為k(r)＝exp(-r2/σ2)。在一些試驗之后，σ被選擇為σ＝1.0作為可產(chǎn)生好結(jié)果的參數(shù)。權(quán)重βjk與標(biāo)準(zhǔn)的適合校準(zhǔn)點的最小平方一起進(jìn)行計算。
在每個定位節(jié)點xi(l)估算徑向基函數(shù)，產(chǎn)生相應(yīng)的概率參數(shù)di(c)的向量。然后將參數(shù)提取出來以形成訪問點概率P(APi|xj(l))和信號強度概率p(sk≤s≤sk+1|APi,x‾j(l)),]]>這樣從在相對稀疏的校準(zhǔn)點集合處的概率到在定位節(jié)點的更稠密的集合處的估計概率。標(biāo)準(zhǔn)化的徑向基函數(shù)既不對于產(chǎn)生在范圍0，1內(nèi)的概率是有保證的，也不是整合為一個的概率分布。實際上它變得接近，然而，僅僅需要輕微的采樣以及進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化以恢復(fù)合適的范圍。
使用HMM推理定位HMM的基本成分已經(jīng)被如下簡化狀態(tài)、初始狀態(tài)概率、轉(zhuǎn)換概率，以及觀察概率。對于定位的HMM狀態(tài)為由繪畫程序產(chǎn)生的高密度定位節(jié)點xi(l)i＝1...Nl。沒有其他的關(guān)于設(shè)備可以定位在哪里的數(shù)據(jù)，初始狀態(tài)概率πi，i＝1...Nl為在定位節(jié)點上統(tǒng)一分布，也即是πi＝1/πl(wèi)。轉(zhuǎn)換概率在上文中已說明，且其對于建筑的設(shè)計是敏感的，期望的步行速度，以及在設(shè)備是否在運動的推理。觀察概率來自插入的概率，也在上文中說明了。
為了推理在時間T的定位，設(shè)備從所有訪問點處掃描信號強度。結(jié)果是對于每個指出訪問點是否被檢測的NAP訪問點帶有一個布爾元素的指示器向量IT。其他結(jié)果是給出對于每個檢測的訪問點的信號強度的信號強度向量ST。在這兩個向量中的相應(yīng)元素響應(yīng)相同的訪問點。如果該訪問點沒有被檢測到，那么那個訪問點的信號強度值可以為任何值，因為它沒有被用到。看見該在定位xi(l)的掃描的概率為 這里，ITj意味著IT的jth元素，且STj意味著ST的jth元素。在該產(chǎn)品中的每個被乘數(shù)代表一個訪問點，隱含著對于每個訪問點的掃描結(jié)果是獨立于其他訪問點的。如果jth訪問點被看到(ITj＝true)，那么被乘數(shù)代表以觀察的信號強度STj看見該訪問點的概率。如果jth訪問點沒有被看到(ITj＝false)，那么被乘數(shù)代表未看見該訪問點的概率。
這些HMM元素與維特比算法進(jìn)行組合以產(chǎn)生一組高密度定位節(jié)點的狀態(tài)概率，也即是PT(xi(l))。對于最后的定位估計，期望的定位值如下面這樣x‾T=Σi=1NLpT(x‾i(l))x‾i(c)Σi=1NLpT(x‾i(l))---(10)]]>當(dāng)其使用與平面設(shè)計范例相反，公開的結(jié)構(gòu)通過減少校準(zhǔn)努力和在改善精確性的時候在傳統(tǒng)的系統(tǒng)上提供重要的改善。因為約束以及定位節(jié)點的動態(tài)特性被小心地模擬，盡管與這種類型的傳統(tǒng)系統(tǒng)相比減少了校準(zhǔn)，仍然保持高精確性。沒有繁重的校準(zhǔn)努力，其中的該范例的應(yīng)用示出了近似為1.53米的中值誤差。除定位之外，該系統(tǒng)也推理設(shè)備是否在運動中，其可以是用戶設(shè)備場景的重要指示器。
從IEEE802.11信號強度計算定位是有吸引力的，因為許多辦公室區(qū)域空間已經(jīng)與IEEE802.11訪問點連線，且越來越多的移動設(shè)備將被配置到無線網(wǎng)絡(luò)硬件。如上所示，當(dāng)這里應(yīng)用到IEEE802.11信號時，新穎的結(jié)構(gòu)可能被輕松地應(yīng)用到其他類型的定位感應(yīng)上，且如對于感應(yīng)器熔解的平臺那樣提供服務(wù)。
現(xiàn)參考附圖10，其圖解了計算機可操作得實施已公開結(jié)構(gòu)的方塊圖。為了給本發(fā)明的各個方面提供附加的設(shè)備場景，附圖10和后續(xù)說明將提供一個簡短、全面的計算環(huán)境1000的說明，在其中可能執(zhí)行本發(fā)明的各個方面。上面在計算機可執(zhí)行指令的一般設(shè)備環(huán)境中描述了本發(fā)明，其可能運行在一臺或更多臺計算機中，那些本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認(rèn)識到本發(fā)明也可能與其他程序模塊組合起來和/或如硬件和軟件相結(jié)合那樣實行。一般地，程序模塊包括路由、程序、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等，其執(zhí)行特殊的任務(wù)或者實行特殊的提取數(shù)據(jù)類型。此外，那些本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解該有創(chuàng)造性的方法可能由其他計算機系統(tǒng)配置來實現(xiàn)，包括單處理器或多處理器計算機系統(tǒng)、微處理器、大型計算機、以及個人計算機、手持式計算設(shè)備、基于微處理器的或可編程的消費電子設(shè)備，以及類似的設(shè)備，其中的每一個都可能可操作地耦合到一個或者更多的關(guān)聯(lián)設(shè)備。本發(fā)明的圖解方面也可能在分布式計算環(huán)境中實行，在其中通過由通信網(wǎng)絡(luò)鏈接的遠(yuǎn)程處理設(shè)備執(zhí)行特定的任務(wù)。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可能被定位在本地和遠(yuǎn)程存儲設(shè)備兩者中。
再次參考附圖10，其圖解了對于執(zhí)行本發(fā)明各個方面的模范環(huán)境1000包括計算機1002、該計算機1002包括處理單元1004、系統(tǒng)存儲器1006和系統(tǒng)總線1008。該系統(tǒng)總線1008將包括但不僅限于系統(tǒng)存儲器1006的系統(tǒng)組件耦合到處理單元1004上。處理單元1004可能為各種商業(yè)上可用的處理器的任何一種。雙處理器和其他多處理器的結(jié)構(gòu)也可以如處理單元1004那樣使用。
系統(tǒng)總線1008可以為若干類型的總線結(jié)構(gòu)的任何一種，包括存儲器總線或存儲控制器，使用商業(yè)上可用的總線結(jié)構(gòu)任何種類的外部總線和本地總線。系統(tǒng)存儲器1006包括只讀存儲器(ROM)1010和隨機存儲器(RAM)1012。基本輸入/輸出系統(tǒng)(BIOS)，包含幫助在計算機1002的元件之間傳送信息的基本路徑，如在啟動期間那樣被存儲在ROM1010中。
計算機1002進(jìn)一步包括硬盤驅(qū)動器1014、磁盤驅(qū)動器1016(例如，從可移動盤1018中讀取并向其寫入)和光盤驅(qū)動器1020，(例如，讀取CD-ROM盤1022或從其他光學(xué)媒體中讀取或者向其寫入)。該硬盤驅(qū)動器1014、磁盤驅(qū)動器1016和光盤驅(qū)動器1020可以分別通過硬盤驅(qū)動接口1024、磁盤驅(qū)動總線接口1026和光盤驅(qū)動總線接口1028被連接到系統(tǒng)總線1008上。這些驅(qū)動器以及它們關(guān)聯(lián)的計算機可讀媒體提供數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機可實行結(jié)構(gòu)等等的非易失性存儲。對于組件1002，驅(qū)動器和媒體調(diào)節(jié)廣播程序以合適的數(shù)字格式的存儲。雖然上面計算機可讀媒體的說明引入了硬盤、可移動磁盤和CD，那些本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解媒體的可悲計算機讀取的其他類型，如壓縮驅(qū)動器、磁帶、閃存卡、數(shù)字視頻盤、盒式磁帶盒類似的設(shè)備，也可能被用于模范的操作環(huán)境，且進(jìn)一步說，任何這樣的媒體可能包含用于執(zhí)行本發(fā)明的方法的計算機可實行結(jié)構(gòu)。
程序模塊的數(shù)量可以被存儲在驅(qū)動器盒RAM1012中，其包括操作系統(tǒng)1030，一個或者更多的應(yīng)用程序1032、其他程序模塊1034和程序數(shù)據(jù)1036。可以理解本發(fā)明可以由不同的在商業(yè)上可用的操作系統(tǒng)或操作系統(tǒng)的組合實行。
用戶可以通過鍵盤1038和如鼠標(biāo)1040那樣的指示設(shè)備將命令和信息輸入到計算機1002中。其他輸入設(shè)備(未示出)可以包括麥克風(fēng)、IR遙控、游戲桿、游戲板、圓盤式衛(wèi)星電視天線、掃描儀，或者類似的設(shè)備。這些和其他輸入設(shè)備經(jīng)常通過耦合到系統(tǒng)總線1008上的一系列端口接口1042被連接到處理單元1004，但是可能通過其他接口連接，如并行接口，游戲接口、通用串行總線(“USB”)、IR接口等。監(jiān)視器1044或其他類型的顯示設(shè)備也借助如視頻適配器1046那樣的接口被連接到系統(tǒng)總線1008上。除監(jiān)視器1044之外，計算機典型地包括其他外圍輸出設(shè)備(未示出)，如揚聲器、打印機等。
計算機1002可以使用邏輯地連接到一個或者更多的如遠(yuǎn)程計算機1048那樣的遠(yuǎn)程計算機而在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進(jìn)行操作。遠(yuǎn)程計算機1048可以為工作站、服務(wù)計算機、路由器、個人計算機、便攜式計算機、基于微處理器的娛樂應(yīng)用、同等設(shè)備或者其他普通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，且典型地包括許多或者全部已描述的與計算機1002相關(guān)的元件，雖然，為了簡潔，僅僅圖解了存儲設(shè)備1050。邏輯連接描述為包括本地區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(LAN)1052和廣域網(wǎng)(WAN)1054。這樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境在辦公室內(nèi)是平常的企業(yè)計算機網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)和因特網(wǎng)。
當(dāng)在LAN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中使用時，計算機1002通過網(wǎng)絡(luò)接口或適配器1056被連接到本地網(wǎng)路1032。適配器1056可能利于與LAN1052有線或者無線的通信，其可能也包括在其上處理的無線訪問點用于與無限適配器1056進(jìn)行通信。當(dāng)在WAN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中使用時，計算機1002典型地包括調(diào)制解調(diào)器1058，或者被連接到LAN上的通信服務(wù)器，或者有其他的用于估計在如因特網(wǎng)那樣的WAN1054上的通信的手段。調(diào)制解調(diào)器1058，可能為內(nèi)置的或是外置的，借助系列端口接口1042被連接到系統(tǒng)總線1008上。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，所述的與計算機1002相關(guān)的程序模塊，或者其中的一部分，可能被存儲在遠(yuǎn)程存儲設(shè)備1050中。將這樣理解，即所示的網(wǎng)絡(luò)連接是示例性的，且可能使用估計在計算機之間的通信鏈接的其他手段。
現(xiàn)參考附圖11，其圖解了與本發(fā)明一致的范例計算環(huán)境1100的示意方塊圖。系統(tǒng)1100包括一個或者更多的客戶端1102?？蛻舳?102可以為硬件和/或軟件(例如線程、處理、計算設(shè)備)。例如，客戶端1102可以通過使用本發(fā)明收納cookie和/或關(guān)聯(lián)的設(shè)備場景的信息。系統(tǒng)1100也包括一個或者更多的服務(wù)器1104。服務(wù)器1104也可以為硬件和/或軟件(例如線程、處理、計算設(shè)備)。例如，服務(wù)器1104可以通過使用本發(fā)明收納線程來執(zhí)行轉(zhuǎn)換。一個在客戶端1102和服務(wù)器1104之間的可能通信可能以數(shù)據(jù)包的形式以適應(yīng)在兩個或更多計算機處理之間轉(zhuǎn)換。例如，該數(shù)據(jù)包可以包括cookie和/或關(guān)聯(lián)的設(shè)備場景的信息。系統(tǒng)1100包括通信框架1106(例如，一個如因特網(wǎng)那樣的全球通信網(wǎng)絡(luò))，其可以被用于利于在客戶端1102和服務(wù)器1104之間的通信。通信可以借助有線(包括光學(xué)纖維)和/或無線技術(shù)變得容易?？蛻舳?102被可操作地連接到一個或者更多的客戶端數(shù)據(jù)存儲器1108上，其可以用于存儲對于客戶端1102為本地的信息(例如cookie和/或關(guān)聯(lián)的設(shè)備場景的信息)。相似地，服務(wù)器1104被可操作地連接到一個或者更多的服務(wù)器數(shù)據(jù)存儲器1110上，其可以用于存儲對于服務(wù)器1104為本地的信息。
上面已經(jīng)描述的包括本發(fā)明的范例。當(dāng)然為了描述本發(fā)明，不可能描述每一個可想象得出的組件或方法的組合，但是一個本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以認(rèn)識到本發(fā)明許多進(jìn)一步的組合和排列都是可能的。相應(yīng)地，本發(fā)明傾向于包含所有這樣的落在附加的權(quán)利要求的精神和范圍內(nèi)的變換、修改和變化。此外，就既被用在詳細(xì)描述中也被用在權(quán)利要求中的術(shù)語“包括”來說，該術(shù)語傾向于包括與術(shù)語“包含”相近的方式，其解釋也與“包含”作為一個傳統(tǒng)詞匯而在權(quán)利要求中使用時的含義一樣。
權(quán)利要求
1.一種確定移動設(shè)備定位的動態(tài)特性的系統(tǒng)，包括測量組件，其測量關(guān)于識別定位的信號特性；以及概率處理組件，其作出關(guān)于移動設(shè)備的運動的確定和/或推理，并且至少部分地基于運動的確定和/或推理，近似移動設(shè)備的定位。
2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，概率處理組件輸出移動設(shè)備當(dāng)前處于運動中的概率。
3.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，概率處理組件使用當(dāng)移動設(shè)備處于運動中時對比當(dāng)移動設(shè)備處于靜止時的信號強度的因素的方差的統(tǒng)計分析。
4.如權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，瞬時地分析該信號強度方差。
5.如權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，該分析進(jìn)一步考慮至少一個方差的結(jié)構(gòu)、隨時間推移的信號不同模式的分布，以及相關(guān)的信號強度。
6.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，從一個IEEE802.11設(shè)備中獲取信號特性。
7.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，從傳統(tǒng)商業(yè)廣播中使用的AM或者FM無線電廣播中獲取信號特性。
8.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，概率處理組件使用一種隱藏的馬爾可夫模型來確定狀態(tài)的轉(zhuǎn)換概率。
9.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，任何兩個識別概率與一個轉(zhuǎn)換概率相關(guān)聯(lián)，該轉(zhuǎn)換概率示出了該移動設(shè)備從一個第一識別定位轉(zhuǎn)換到第二個識別定位的概率。
10.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換概率為自從最后信號強度測量、在任何兩個識別定位之間的距離，以及移動設(shè)備當(dāng)前處于運動中的概率以來的占用時間的函數(shù)。
11.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，在兩個識別定位之間的最短路徑是基于考慮在兩個識別定位之間的物理障礙的約束敏感的路徑設(shè)計算法。
12.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，明顯地通過推理移動設(shè)備在運動中的似然性考慮移動設(shè)備的可能速度。
13.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，移動設(shè)備的速度是從至少一個基于對人的步行速度和運動推理的概率分布的考慮的期望速度計算出來的。
14.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，每個識別定位均與觀察概率相關(guān)聯(lián)。
15.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，使用Viterbi算法將識別定位的圖形，相關(guān)轉(zhuǎn)換概率，以及觀察概率組合起來，該算法計算來自每組測量的信號特性的識別定位的概率分布。
16.如權(quán)利要求15所述的系統(tǒng)，Viterbi算法的輸出是與每個識別定位相關(guān)聯(lián)的概率值，該輸出給出了該移動設(shè)備在各個識別定位上的概率。
17.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，概率處理組件基于在該識別定位接收到的信號特性產(chǎn)生每個識別定位的觀察概率。
18.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，當(dāng)轉(zhuǎn)換器從多個識別定位中的一個處被感應(yīng)到時，概率處理組件自動地使得無線轉(zhuǎn)換器的信號強度的概率分布被存儲。
19.如權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，信號強度的概率分布是與一個識別定位相關(guān)聯(lián)的。
20.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，概率處理組件輸出一個代表移動設(shè)備定位的期望值。
21.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，使用在該定位測量的信號特性對每個識別定位進(jìn)行校準(zhǔn)。
22.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，根據(jù)隨時間推移的信號強度方差確定運動推理。
23.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，進(jìn)一步包括映射組件，其將離散低密度節(jié)點和每個識別定位進(jìn)行映射。
24.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，進(jìn)一步包括映射組件，其將離散低密度節(jié)點和每個識別定位進(jìn)行映射，且根據(jù)預(yù)定的空間標(biāo)準(zhǔn)在低密度節(jié)點中分布高密度節(jié)點。
25.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，進(jìn)一步包括映射組件，其將離散低密度節(jié)點和每個識別定位進(jìn)行映射，且確定低密度節(jié)點之間的距離。
26.如權(quán)利要求25所述的系統(tǒng)，該映射組件在低密度節(jié)點中散布高密度節(jié)點，且概率處理組件利用在高密度節(jié)點對之間的距離來計算相應(yīng)高密度節(jié)點對的轉(zhuǎn)換概率。
27.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，基于所有識別定位的離散概率分布的期望值，該概率處理組件通過計算移動設(shè)備定位的連續(xù)位置，估計確定移動設(shè)備的定位。
28.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，關(guān)于測量信號特性的歷史記錄，該概率處理組件使用一最大似然解碼算法來優(yōu)化識別定位之間的所有可能路徑。
29.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，(進(jìn)行移動設(shè)備至少為在運動或者靜止?fàn)顟B(tài)的一種的似然性的運動代表的推理。
30.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，該概率處理組件使用貝葉斯(Bayesian)法則中的至少一種以及支持向量機器來確定移動設(shè)備是在移動的后驗概率。
31.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，該概率處理組件通過感應(yīng)帶有最強信號的無線轉(zhuǎn)換器而定量地捕捉在無線轉(zhuǎn)換器的信號強度中的方差，并計算隨時間推移的該最強信號的方差。
32.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，該概率處理組件在移動設(shè)備的后驗概率數(shù)據(jù)上執(zhí)行一平滑處理。
33.如權(quán)利要求32所述的系統(tǒng)，該平滑處理通過將顯式轉(zhuǎn)換概率強加在后驗概率數(shù)據(jù)上來完成，該顯式轉(zhuǎn)換概率控制移動設(shè)備的靜止和運動狀態(tài)。
34.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，該概率處理組件導(dǎo)出移動設(shè)備靜止和運動狀態(tài)中的至少一個，在兩個識別定位之間的轉(zhuǎn)換概率，一移動設(shè)備的初始狀態(tài)概率，在兩個識別定位之間的速度值，以及基于在兩個識別定位中的每一個的信號特性的觀察概率。
35.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，該概率處理組件使用一將識別定位的概率分布擴展到新的定位的內(nèi)插函數(shù)。
36.根據(jù)如權(quán)利要求1所述系統(tǒng)的一種計算機。
37.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，該概率處理組件使用校準(zhǔn)數(shù)據(jù)來近似相對于識別定位的移動設(shè)備的定位。
38.一種利于追蹤移動設(shè)備的系統(tǒng)，包括一組件，其接收與移動設(shè)備相關(guān)聯(lián)的無線電信號；以及一概率處理組件，其基于一個或者更多隨時間推移的無線電信號的方差的統(tǒng)計分析而直接推理該移動設(shè)備在運動中相于于在靜態(tài)中的似然性。
39.一種利于追蹤移動設(shè)備的系統(tǒng)，包括一組件，其接收與移動設(shè)備相關(guān)聯(lián)的無線電信號；以及一概率處理組件，其基于一個或者更多隨時間推移的無線電信號的方差的靜態(tài)分析而直接推理移動設(shè)備的速度的概率分布。
40.一種利于追蹤無線設(shè)備的系統(tǒng)，包括一基于計算機的映射組件，其將識別定位映射到定位節(jié)點上；一測量組件，其測量關(guān)于定位節(jié)點的信號強度數(shù)據(jù)；以及一概率處理組件，其使用至少部分地基于信號強度數(shù)據(jù)的反函數(shù)確定無線設(shè)備的運動和定位中的至少一個，該反函數(shù)基于信號強度數(shù)據(jù)估計新的定位。
41.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，該映射組件提供無線設(shè)備可能遍歷到識別定位的可能路徑的代表。
42.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，該映射組件提供無線設(shè)備可能行進(jìn)到的所有識別定位，以及無線設(shè)備可能循之遍歷到識別定位的可能路徑的圖形表示。
43.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，該映射組件提供將邊的權(quán)分配給相鄰和不相鄰定位節(jié)點的能力。
44.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，該映射組件代表到識別定位的路徑并自動的將每條路徑的終點轉(zhuǎn)換為一個終極節(jié)點，其也是定位節(jié)點的一種。
45.如權(quán)利要求44所述的系統(tǒng)，根據(jù)預(yù)定的空間標(biāo)準(zhǔn)，該映射組件在定位節(jié)點中自動地分配中間節(jié)點。
46.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，基于對人的步行速度的概率分布的考慮和對無線設(shè)備是否在運動中的推理，從至少一個期望速度中計算無線設(shè)備的速度。
47.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，基于考慮在兩個相應(yīng)識別定位之間的物理屏障的約束敏感路徑設(shè)計算法，該映射組件導(dǎo)出在兩個定位節(jié)點之間的最短路徑。
48.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，該測量組件測量顯示在遍及整個包括識別定位的區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)化的傳輸設(shè)備的信號強度。
49.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，基于在個別定位節(jié)點處接收到的信號強度，該概率處理組件對于每個定位節(jié)點產(chǎn)生一個觀察概率。
50.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，該概率處理組件使用路徑約束、運動概率數(shù)據(jù)，和速度分布概率自動地產(chǎn)生轉(zhuǎn)換概率并將其關(guān)聯(lián)到定位節(jié)點上。
51.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，該概率處理組件使用Viterbi算法對于每組觀察到的信號強度產(chǎn)生所有定位節(jié)點的概率分布。
52.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，該反函數(shù)為內(nèi)插函數(shù)，其將定位節(jié)點的概率分布擴展到新的定位。
53.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，關(guān)于測量信號特性的歷史記錄，該概率處理組件使用最大似然解碼算法來優(yōu)化所有在識別定位之間的可能路徑。
54.如權(quán)利要求40所述的系統(tǒng)，概率處理組件通過感應(yīng)帶有最強信號的無線轉(zhuǎn)換器而定量地捕捉在無線轉(zhuǎn)換器的信號強度中的方差，并計算隨時間推移的該最強信號的方差。
55.一種無線設(shè)備定位系統(tǒng)，包括用于測量關(guān)于識別定位的信號特性的裝置；用于確定移動設(shè)備的運動推理的裝置；以及用于至少部分的基于運動推理而近似移動設(shè)備定位的裝置。
56.一種確定移動設(shè)備定位的動態(tài)特性的方法，包括關(guān)于識別定位測量信號特性；計算帶有概率數(shù)據(jù)的移動設(shè)備的運動推理；以及至少部分地基于運動推理，近似移動設(shè)備的定位。
57.如權(quán)利要求56所述的方法，進(jìn)一步包括通過從每個識別定位中測量信號特性而校準(zhǔn)識別定位。
58.如權(quán)利要求56所述的方法，使用反函數(shù)近似移動設(shè)備地定位。
59.如權(quán)利要求56所述的方法，定位的動態(tài)特性包括速度，該移動設(shè)備的速度是基于對人的步行速度的概率分布的考慮和對無線設(shè)備是否在運動中的推理，從至少一個期望速度中計算的。
60.如權(quán)利要求56所述的方法，從考慮在兩個相應(yīng)識別定位之間的物理屏障的約束敏感路徑設(shè)計算法中產(chǎn)生包括路徑數(shù)據(jù)的概率數(shù)據(jù)。
61.如權(quán)利要求56所述的方法，概率數(shù)據(jù)包括為每個識別定位產(chǎn)生的觀察概率數(shù)據(jù)，這樣的觀察概率數(shù)據(jù)是基于在個別識別定位處接收的信號強度。
62.如權(quán)利要求56所述的方法，進(jìn)一步包括使用路徑約束、移動概率數(shù)據(jù)，和速度分布數(shù)據(jù)自動產(chǎn)生轉(zhuǎn)換概率并將其關(guān)聯(lián)到每個識別定位。
63.如權(quán)利要求56所述的方法，根據(jù)建筑的樓層近似移動設(shè)備的定位。
64.一種確定無線測量設(shè)備定位的方法，包括開發(fā)基于計算機的定位的映射，無線設(shè)備將被用于其中；稀疏地設(shè)置帶有低密度節(jié)點的映射，其中的每一個都與映射上的個別定位相關(guān)聯(lián)；通過測量在與每個低密度節(jié)點相關(guān)聯(lián)的校準(zhǔn)節(jié)點接收到的信號特性訓(xùn)練定位；基于接收的信號特性，產(chǎn)生對于每個校準(zhǔn)節(jié)點的信號強度分布；設(shè)置帶有散布在低密度節(jié)點中的高密度節(jié)點的映射；基于在節(jié)點之間的路徑約束，產(chǎn)生對于每對高密度節(jié)點的轉(zhuǎn)換概率；產(chǎn)生對于每個低密度定位節(jié)點的觀察概率；處理信號強度分布、轉(zhuǎn)換概率，以及觀察概率以產(chǎn)生每個高密度節(jié)點的概率值；以及基于低密度節(jié)點的概率值，插入無線設(shè)備為在一個或鄰近一個高密度節(jié)點的概率。
65.如權(quán)利要求64所述的方法，進(jìn)一步包括產(chǎn)生在高密度節(jié)點和低密度節(jié)點之間的轉(zhuǎn)換概率。
66.一種利于推理運動和定位無線設(shè)備的圖形用戶接口，該接口包括一輸入組件，用于接收管理信息，該管理信息與至少測量識別定位的信號強度數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，以及產(chǎn)生識別信號的概率數(shù)據(jù)以進(jìn)一步確定無線設(shè)備的新定位；以及一表示組件，用于表示識別定位的代表以利于用戶在其中交互。
67.如權(quán)利要求66所述的接口，管理信息包括用每個識別定位映射離散低密度節(jié)點的映射信息。
68.如權(quán)利要求66所述的接口，管理信息包括從映射組件接收的映射信息，其將離散低密度節(jié)點映射到每一個識別定位，并根據(jù)預(yù)定空間標(biāo)準(zhǔn)在低密度節(jié)點中分布高密度節(jié)點，該映射信息由表示組件表示。
69.如權(quán)利要求66所述的接口，進(jìn)一步包括映射特征，其用每個識別定位映射離散低密度節(jié)點，且確定在低密度節(jié)點之間的相應(yīng)距離。
70.如權(quán)利要求66所述的接口，代表組件提供無線設(shè)備可能循之遍歷到識別定位的可能路徑的圖形表示。
71.如權(quán)利要求66所述的接口，進(jìn)一步包括用于向無線設(shè)備可能行進(jìn)到的識別定位提供所有識別定位的圖形表示的測繪特征，以及無線設(shè)備可能遍歷到識別定位的可能路徑。
72.如權(quán)利要求66所述的接口，進(jìn)一步包括用于向相鄰和不相鄰的節(jié)點提供指派邊的權(quán)的能力的測繪特征。
73.如權(quán)利要求66所述的接口，進(jìn)一步包括用于代表到達(dá)識別定位的路徑和自動地將每條路徑地終點轉(zhuǎn)換為一個也是定位節(jié)點中的一種的終極節(jié)點的測繪特征。
74.如權(quán)利要求66所述的接口，進(jìn)一步包括用于根據(jù)預(yù)定地空間標(biāo)準(zhǔn)自動地在定位節(jié)點中分布中間節(jié)點的測繪特征。
75.如權(quán)利要求66所述的接口，進(jìn)一步包括識別定位的單個定位代表的平面設(shè)計，其中定位代表是可選擇的。
76.如權(quán)利要求66所述的接口，進(jìn)一步包括用于繪制與選擇的識別定位和未選擇的定位相關(guān)聯(lián)的信號特性的測繪特征。
77.如權(quán)利要求66所述的接口，用戶輸入組件包括至少其中的一個用于選擇與定位相關(guān)聯(lián)的建筑的裝置；用于選擇在建筑中的平面的裝置；用于選擇一個定位的裝置；以及用于選擇用于采樣信號特性的掃描速率的裝置。
78.如權(quán)利要求66所述的接口，進(jìn)一步包括圖形裝置以顯示相應(yīng)于用戶喜好信息的顏色和/或圖案。
全文摘要
用于定位和確定無線設(shè)備的運動和速度的定位系統(tǒng)。該方法包括基于無線電信號強度隨時間推移的方差的統(tǒng)計分析而進(jìn)行的關(guān)于一設(shè)備是否在相對于靜態(tài)的運動中的直接推理。根據(jù)測量信號強度的一組稀疏的識別定位來訓(xùn)練該系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用識別定位信號特性來為無線設(shè)備的新的定位進(jìn)行插入。該系統(tǒng)使用概率圖，其中平面設(shè)計的識別定位、期望的步行速度，以及對設(shè)備是否在運動中的獨立推理被用于確定設(shè)備的新定位。
文檔編號H04Q7/34GK1578530SQ200410063150
公開日2005年2月9日 申請日期2004年5月28日 優(yōu)先權(quán)日2003年6月30日
發(fā)明者J·C·克魯姆, E·J·豪維茨 申請人:微軟公司