專利名稱：根據周圍信號確定裝置的近似位置的方法
技術領域：
本發(fā)明一般涉及位置確定，尤其涉及利用周圍的信號強度提供裝置的近似位置的方法。
背景技術：
研發(fā)計算機的目的是幫助人們對付被認為是非常耗時的重復性任務。早期的計算機大部分用于解決復雜的數學問題。與今天使用的計算機相比較而言，第一個計算機器非常大。盡管它們具有龐大的規(guī)模，但是早期機器的計算能力遠比今天的機器小。一般而言，該計算裝置的規(guī)模由該時代的現(xiàn)有電子器件的規(guī)模驅動。這就意味著只有大科研所或大企業(yè)可以使用計算機器。由于允許研發(fā)較小電子器件的新技術的出現(xiàn)，計算裝置的規(guī)模也在變小。盡管按照今天的標準仍然缺乏功效，但是計算裝置的規(guī)模減小到了可以將其放置在標準書桌上。從而，誕生了″臺式計算機″。這使得用戶在除了關鍵的計算建立之外還能夠具有定位中的可用計算技術。人們發(fā)現(xiàn)具有在他們的辦公桌上利用計算技術而不是向中央位置提交計算問題的能力，這使得他們的作業(yè)更加有成果。最終，將臺式計算機搬移到家庭環(huán)境中以更加方便地工作的想法成為現(xiàn)實。
當計算機進入家庭時，變得明顯的是除了工作之外，其還具有其它用途。這使得人們不只將計算機視為是一種工作工具，而且還是一種有用的設備，例如其可以用于玩游戲，輔助學習、處理家庭的遠程通信，甚至控制家用器具和燈光。然而，一般而言，用戶只限于該計算機上的可用計算信息。可以在臺式計算機上安裝并玩游戲，但是任何人不能玩其它位置上的計算機的游戲。技術解救了通過使用電話調制解調器技術來連接這些計算機的第一次嘗試。這允許單獨的用戶通過撥號電話聯(lián)接來進行連接。這對于市內電話來說是昂貴的，但是對于長途電話更是龐大的花費。然而，隨著因特網的出現(xiàn)，改變了一切。它提供了一個連接全世界計算機的廉價方式。其允許用戶快速并輕易地發(fā)送和接收全球范圍內的信息。商家充分地利用了這個新技術，建立“電子商務”?，F(xiàn)在用戶可以在線發(fā)送并接收信息，甚至在線購買產品和服務。這種在線訪問大量信息并輕易地進行交易的方式成為我們社會的主要組成部分。
理所當然的是，人們喜歡類似因特網這樣的無論他們到哪兒，想用就能利用的工具的好處。膝上型計算機的發(fā)展已有助于提供一個更機動的訪問因特網的接入點。然而，膝上計算機仍然需要某些類型的連接物，通過有線或無線的方式連接到因特網。這對于總是處于″運動中″的典型用戶來說極大地制約了他們的機動性。技術已延續(xù)到通過發(fā)展計算機來適應，該計算機需要將一種設備連同大電池和提供顯示熒光屏的玻璃置于主體上。盡管更加輕便，但是這些設備的龐大限制了它們的實用性，而且設備規(guī)模(典型的臺式計算機之上的)的減小一般也限制了它的計算能力。另外，因為它的復雜性，所以其是一種這樣的設備，即用戶必須選擇磨損、了解它的局限性和限制，并且要小心不損害精密設備。
由于社會信奉新技術，開始對其提出了更高的要求。計算裝置的最初的用戶感激能夠減輕他們的工作的重復性任務的能力。他們更高興邁入安裝有計算裝置的辦公樓，如此他們將不會必須作重復性任務。由于社會已習慣于在工作中和家中具有易用的計算機，因此現(xiàn)在要求到處可用的計算信息。在一些地方，信息站已出現(xiàn)在機場和大型購物中心，以致人們可以輕易地訪問信息。但是這對于某些試圖獲得能夠在可以攜帶計算裝置去的任何地方都能允許他們訪問的最小最輕的計算裝置的用戶來說還不夠。像個人數字助理(PDA)和超小型膝上計算機這樣的產品常試圖當用戶移動時向其提供信息。
盡管現(xiàn)在可用的計算裝置的規(guī)模小，但是它們的運作原理通常與發(fā)明的第一個計算裝置類似。用戶″接近″設備并問它問題。然后該設備企圖向用戶提供信息。進程已經發(fā)展到″推動技術″(push technology)，其中用戶預編程設備以檢索所需的信息。然而，這既耗時，又一般假定用戶是固定的進行編程。雖然當用戶在家時，用戶需要知道其所在城市的時間和溫度，但是當他們在另一個城市旅行時，在那時那些信息變得與用戶不相干。為了克服這個問題，技術已開始集中于解決得到用戶位置這樣的問題。最明顯的選擇是利用全球定位系統(tǒng)或GPS。這是一種軍用衛(wèi)星定位系統(tǒng)，其用來協(xié)助處于移動中的軍隊和裝備的位置。政府從他們的衛(wèi)星向公眾提供跟蹤的較少的正宗版本。盡管不如軍用型的準確，但與傳統(tǒng)方法相比還是非常準確的。第一個利用衛(wèi)星跟蹤的民用設備龐大且難于使用。最后，GPS單元在規(guī)模上縮小了很多，從而易于運輸。甚至單元發(fā)展到能夠直接塞入像膝上計算機這樣的便攜式電腦中。這個結合允許用戶跟蹤他們的前進，諸如當他們駕駛時在他們的膝上計算機上顯示街道圖像。令人遺憾的是，拖著膝上計算機、連接對GPS天線的所有連接、以及找到所有設備的電力使得這個技術過于繁重。另外，由于該技術的性質，當GPS可以直接訪問最少數量的衛(wèi)星時其才工作，這限制了它在人口稠密區(qū)的使用，諸如在具有摩天大樓的較大城市中以及當人在室內時。
用戶逐漸要求在不需要繁重的設備的情況下能夠擁有他們可用的相關信息。例如，經常旅行的旅客想要無論他們位于何處都能夠擁有他們可用的氣象信息、機場信息或出租汽車公司信息。加油站、飯店及其他企業(yè)想要接觸旅客并讓他們在合適的瞬間了解他們所處的位置。這樣的信息流通允許用戶更加有效地使用他們的時間和資源，盡管其對一個地方缺乏預先了解。商人還可以得益于能夠快速確定新客戶的地方資源。在所需的基礎上提供信息是增加交易的最節(jié)省成本的方式。
發(fā)明綜述為了提供本發(fā)明某些方面的基本知識，以下提供簡化的發(fā)明綜述。這個摘要并不是本發(fā)明的詳盡概述。其不用于確定本發(fā)明的關鍵元件或描寫本發(fā)明的范圍。其的基本目的是以簡化形式提供本發(fā)明的一些基本原理，作為稍候提供的更詳細的說明的前序。
本發(fā)明一般涉及位置確定，尤其涉及利用發(fā)射器的多個周圍信號來提供設備的近似位置的方法，發(fā)射器例如為基站、塔架、活動平臺、建筑物天線等等。由諸如微軟智能個人對象技術(SPOT)此類技術提供的實際信號強度和信號強度指示器之間的單調增長屬性被平衡以確定設備位置。這提供了不需要校準單獨的設備和/或要求用于定義確定位置的計量單位的定位方式。通過利用施加于周圍信號頻率的觀測上的推理，獲得對設備定位的方式。在本發(fā)明的一個方面，使用等級矢量從測量信號強度矢量的單調遞增函數中隔離出結果。這使本發(fā)明減低對為了確定位置而需要獲得絕對信號強度的敏感性。本發(fā)明通過提供一種方法還使得便于設備定位的近似定位，該方法不需要獲得基本數量的可用信號但仍然提供確定位置方面的基本準確度，減少了計算及數據存儲要求。
為了實現(xiàn)上述內容和有關目的，在此將結合以下描述和附圖來描述本發(fā)明的某些例證性的方面。但是，除了其中可應用本發(fā)明原理的各種方式的少數幾個，這些方面是象征性的，并且本發(fā)明試圖包括所有這類方面及它們的等價物。當結合附圖來考慮時，根據發(fā)明的詳細說明可以清楚本發(fā)明的其他優(yōu)點和新穎特征。
附圖簡述

圖1是根據本發(fā)明一個方面的信息系統(tǒng)的結構圖。
圖2是根據本發(fā)明一個方面的定位系統(tǒng)的結構圖。
圖3說明根據本發(fā)明一個方面的使用定位系統(tǒng)的設備。
圖4是說明根據本發(fā)明一個方面的信號強度的準確度的圖表。
圖5是說明根據本發(fā)明一個方面的信號強度的單調性的圖表。
圖6是說明根據本發(fā)明一個方面的散列碼排列的三維空間圖。
圖7說明根據本發(fā)明一個方面所使用的地圖。
圖8是說明根據本發(fā)明一個方面的無線電信號強度指示值的圖表。
圖9是根據本發(fā)明的一個方面的分級準確度的實例。
圖10是根據本發(fā)明一個方面的在測量信號強度和模擬信號強度之間的斯皮爾曼(Spearman)相關性直方圖。
圖11是根據本發(fā)明一個方面的西雅圖區(qū)中的無線電臺的模擬信號強度表。
圖12是根據本發(fā)明一個方面的在七個選擇站的測量信號強度和模擬信號強度之間的斯皮爾曼相關性直方圖。
圖13是說明根據本發(fā)明一個方面的試驗區(qū)的地圖。
圖14是說明根據本發(fā)明一個方面的單元寬度和中間誤差之間的關系的圖表。
圖15是說明根據本發(fā)明一個方面的一個給定單元寬度的概率密度函數和累積密度函數錯誤的圖標。
圖16是說明根據本發(fā)明一個方面的相關閾值和中間誤差之間的關系的圖表。
圖17是說明根據本發(fā)明一個方面的窗口大小和中間誤差之間的關系的圖表。
圖18是根據本發(fā)明一個方面的一種對設備定位的方法的流程圖。
圖19是根據本發(fā)明一個方面的對設備定位的方法的另一流程圖。
圖20是根據本發(fā)明一個方面的一種訓練定位設備的方法的流程圖。
圖21是根據本發(fā)明一個方面的一種為定位設備所使用的平滑直方圖方法的流程圖。
圖22是根據本發(fā)明一個方面的一種平滑位置推理的方法的流程圖。
圖23是根據本發(fā)明一個方面的一種最優(yōu)化為定位設備所使用的周圍信號組的方法的流程圖。
圖24說明本發(fā)明可于其中運行的實例運行環(huán)境。
圖25說明本發(fā)明可于其中運行的另一實例運行環(huán)境。
發(fā)明的詳細說明現(xiàn)在將參考附圖來描述本發(fā)明，其中相同的參考數字自始至終指示相同的成分。在以下描述中，以說明的目的，為了徹底了解本發(fā)明而闡明了很多細節(jié)。然而，很明顯的是沒有這些細節(jié)也可以實施本發(fā)明。在其他情況中，為了便于描述本發(fā)明，公知的結構和裝置以結構圖的形式示出。
正如本申請所用的，術語″部件″意圖涉及與計算機相關實體，或者硬件、硬件和軟件的結合、軟件或執(zhí)行中的軟件。例如，部件可以是(但不局限于)運行在處理器上的進程、處理器、對象、可執(zhí)行部件、執(zhí)行的線程、程序和/或計算機。舉例來說，運行在服務器上的應用程序和該服務器都可以是一種計算機部件。在進程和/或執(zhí)行的線程之內可以存在一個或多個部件，并且一種部件可以位于一個計算機和/或分布在兩個或更多計算機之間?！寰€程″是操作系統(tǒng)核心預定執(zhí)行的進程之內的單位。眾所周知，在本領域中每個線程都具有一個關聯(lián)的″環(huán)境″，該環(huán)境是一種與執(zhí)行的線程有關的易變數據。線程的環(huán)境包括系統(tǒng)寄存器的內容和屬于該線程的處理的虛擬地址。因此，有效數據包括隨著線程而變化的線程的環(huán)境。
如在此所使用的，術語″推理″一般涉及通過事件和/或數據從一組觀測結果中推出或推斷系統(tǒng)狀態(tài)、環(huán)境和/或用戶的過程。例如，可以利用推理確定特定的環(huán)境或行為，或者可以得出狀態(tài)的概率分布。該推理可以隨機的，也就是說根據對數據和事件的考慮來計算所關心的狀態(tài)的概率分布。推理還可能涉及從一組事件和/或數據中組成高級事件所應用的技術。根據一組觀測的事件和/或存儲的事件數據，這種推理構成新的事件或行為。
本發(fā)明公開了一種通過分析多重信號發(fā)射器發(fā)送的周圍信號、在室內和/或戶外來確定近似位置信息的方法，發(fā)射器諸如商業(yè)無線電臺等等。在本發(fā)明的一個實例中，由于它的運行使用極少的電力，使得其成為小型的低功率設備的位置信息的可行信號源，該小型設備提供一種形式的信號強度指示，例如像微軟的SPOT此類。SPOT集中于開發(fā)手表大小的設備，該設備具有通過編碼在有規(guī)則的FM無線電廣播中的數字數據來接收通知的能力。在一個實例中，利用本發(fā)明的設備和/或方法能夠利用SPOT設備的先有能力接收FM并測量信號強度來建立具體位置通知服務。在一個實例中，本發(fā)明利用名為″RightSPOT″算法的算法。本發(fā)明還不易受利用本發(fā)明的設備的結構制造差異所引起的變化影響。
便攜式設備中的位置認識為用于銷售和營銷的新機制而充分準備。例如，用戶可以希望預訂相應于他們所處位置或附近的提供折扣和促銷的服務。零售商，諸如餐館老板可能希望利用這種關于時間限制報價的位置敏感警報來平衡客流，以便在特定的漫漫傍晚填補空空的飯店。當在短時期期間通過只替換那些可能相關的人來限制通知的數量的時候，敏感位置的過濾可以限制只對離營業(yè)所足夠近的促銷，以提供這種響應的客流平衡的客戶的促銷。
在圖1中，示出了根據本發(fā)明一個方面的信息系統(tǒng)100的結構圖。信息系統(tǒng)100包括具有信息部件104的信息系統(tǒng)部件102，定位方式106和信號部件108。信號110由信號部件108接收并被處理到信號強度指示器中。這個處理一般需要模擬到數字的處理。信號部件108可以處理各種信號，諸如周圍無線電波等等，其包括(但不限于)調頻(FM)信號。一旦將信號變?yōu)樾盘栔甘酒?，就將其傳遞到定位系統(tǒng)106。定位系統(tǒng)106處理信號指示器并向信息部件104提供位置。信息部件104利用該位置導出一組相關數據?？梢試栏竦馗鶕恢煤?或位置和用戶偏愛性的組合(通過用戶輸入端，未顯示)來關聯(lián)數據。該數據還可以與那些從便于處理的可下載查找表格的信息有關。一旦選擇了該數據，那么就通過用戶接口將其作為“所需信息”112提供給用戶，該接口諸如為圖形用戶界面(GUI)和/或基于文本的用戶接口等等。
在本發(fā)明的另一實例中，定位系統(tǒng)106存儲該位置。這允許在較遲的時間點利用定位數據，例如由于設備方向而導致的降低了定位的敏感性(例如，平均最近的″X″次位置推理)。跟蹤系統(tǒng)(例如，車輛、包裹、人員、設備跟蹤等等)還可以利用這類歷史定位數據。因此，例如可以利用本發(fā)明幫助警察確定被偷竊對象(諸如汽車)位于何處，或者可以幫助包裹貨運局在發(fā)現(xiàn)交貨延遲之后確定如何傳送特定的包裹。父母還可以利用本發(fā)明的一個實例獲悉他們的孩子在前一段時間內位于何處。同樣，老板可以跟蹤雇員和設備以提高工作實績。還可以利用本發(fā)明跟蹤動物，諸如寵物等等。利用本發(fā)明，計算機還可以自動地報告它們的位置。這允許計算機基于它的位置自動地配置其自身，像時區(qū)、國家和語言等等這類東西。
在本發(fā)明的另一實例中，提供一種基于位置管理有限資源的裝置。該有限資源可以包括(但不限于)存儲器、電力和處理能力等等。例如，如果數據存儲能力受到限制，定位可用于丟棄已存儲的數據，諸如不臨近設備的當前位置的區(qū)域的地圖。這提供了存儲有關不能另外存儲的當前位置的附加信息的存儲空間。在本發(fā)明的又一實例中，可以利用位置信息幫助其他實體，諸如硬件設備和軟件程序等等。這些可以包括(但不限于)導航系統(tǒng)、繪圖軟件、跟蹤軟件和定位軟件等等。同樣，可以在基于突然事件的設備中利用本發(fā)明的一個實例來在危險環(huán)境中提供援助，諸如在醫(yī)療事故、火災、洪水和基礎結構修理中?？梢蕴峁┲T如用于火災控制的水源、房屋建筑布局、醫(yī)療服務位置、地下管線和氣象報告等等這類信息。還可以利用本發(fā)明來根據位置發(fā)布對時間敏感的信息、廣告、天氣預報、實體的鄰近信息等等。實體的鄰近信息可以包括(但不局限于)當朋友或同伴靠近設備的位置時進行通知的同伴名單型服務。同樣，當其他車輛到達該地區(qū)時還可以通知設備。可以當作積極效果利用這些信息來聚集對象，也可以當作副作用來利用這些信息通知對象以允許該等對象遠離或對出現(xiàn)的分離。
在本發(fā)明的又一實例中，提供一種根據事件位置而非事件的時間來組項的裝置。例如，如果一個人在他們去大峽谷然后到拉斯帕爾馬斯，然后再回到大峽谷的休假時進行攝影，那么他們可以具有他們的相片，該等相片被自動地根據位置(例如，所有大峽谷拍攝在一起)而非根據他們所拍攝的實際順序存儲。由于還可以在室內利用本發(fā)明，所以其還可以根據室內事件以及戶外事件組項。對于這種應用，經常不需要具有詳細的緯度和縱坐標，而只須知道在那個城市或城市的一部份拍攝了相片。這種應用甚至可以保持不明顯的近似位置，并使用這些性質將項目聚集和/或組合到視圖和/或分類的不同組中。
請參考圖2，說明了根據本發(fā)明一個方面的定位系統(tǒng)200的結構圖。定位系統(tǒng)200包括定位部件202。定位部件202接收被利用來訓練定位部件202的訓練數據204。訓練數據204可以包括用于各種位置指定信號等等的散列碼排列等等?？梢愿鶕ㄟ^到一個位置的實際旅行來獲得信號特性和/或通過提供所需信號特性的模擬軟件所獲得的信息來計算這些數據204，以便獲得信號特性。在本發(fā)明的其他實例中，不使用訓練數據。信號強度指示器輸入端206允許定位部件根據信號強度指示器確定它的位置。該指示器不要求絕對地按照實際信號強度。定位部件202以關于絕對值的脫敏方式處理信號強度輸入206，以提供定位208。該定位部件202一般包括計算等級矢量的分析部件(未顯示)，該等級矢量提供一種與絕對值無關地把信號強度指示器分等的方式。
轉到圖3，示出了SPOT設備300的示例。SPOT設備300包括可佩帶設備302、天氣預報顯示器304、交通顯示器306、飯店顯示器308和文娛顯示器310。無所不在的計算的一個保證是將用戶同他們在世界上來回運動的重要信息相連。本發(fā)明的一個實例平衡SPOT設備的小型低功率設備平臺。如圖3所示，SPOT向用戶提供了一種在手表大小的設備上接收關鍵通知的方式。SPOT設備被設計成能在頻寬(特別是從主無線電臺租借的)上傾聽標準FM無線電臺載波頻率上的數字編碼數據，諸如新聞故事、氣象預測、個人信息、交通更新和零售目錄等等。該設備具有將數百萬的人同重要的通知和警報相連的潛力。
除小尺寸構成因素以外，SPOT設備的一個特征是和最大化充電時間間隔的數字式電子表相聯(lián)的此類的長電池壽命。從而，使尺寸和功耗最小地設計SPOT設備。在一個實例中，利用本發(fā)明來提供一種非常低功率地識別設備的位置的方法，例如像SPOT設備這樣的設備。由于利用本發(fā)明，SPOT設備可以確定位置信息，因此其支持新型的實踐，諸如允許設備只傾聽與特定位置有關的警報。以前用于將定位數據傳輸到特定設備的基本方法依賴于FM無線電信號的有限范圍。因此，只有在特定廣播塔的范圍內的設備才能接收與該廣播塔覆蓋區(qū)域有關的數據。但是，對于某些信息，這個定位分辯率太不精確。交通更新，限時折扣報價和附近吸引人的事物的名單需要比FM廣播電臺覆蓋區(qū)所提供的更精確的定位過濾。盡管GPS是用于提供更精確的位置信息的候選對象，但是GPS接收器將耗費寶貴的電池電力，并且增大了已經密集壓縮的設備的體積和費用。另外，GPS只限于其中可以建立與衛(wèi)星的直接連接的外部使用。
在本發(fā)明一個實例中，提供一種根據對存在的信號頻率發(fā)射器的周圍信號強度所做的分析來定位設備的裝置，該信號頻率發(fā)射器例如為FM廣播電臺。利用諸如″RightSPOT″此類算法的本發(fā)明的系統(tǒng)和方法可以依賴已研發(fā)的用于接收通知的SPOT技術，該技術包括用于測量FM頻帶中的適當頻率上的信號強度的硬件和軟件。
在一個實例中，本發(fā)明利用取自不同頻率的無線電信號強度矢量來確定位置。每當要推斷位置時，該設備就掃描一組FM頻率并記錄每個的信號強度。標準SPOT設備掃描多個FM廣播電臺并測量信號強度，以便發(fā)現(xiàn)發(fā)送SPOT數據十分有力的一個。在本發(fā)明一個實例中，通過本發(fā)明的設備中的模數轉換器(ADC)，提供一個接收信號強度指示器(RSSI)。對每個頻率的未處理數字測量值進行換算并平均，例如在13毫秒讀取20次上。一般不為測量任何某單元中的RSSI或使設備到設備一致而校準ADC和有關電路。本領域熟練的技術人員可以理解到盡管上述實例利用了SPOT技術，諸如RSSI，但是其它用于獲得信號強度指示器的裝置也適合于本發(fā)明。本發(fā)明可以利用任何信號強度指示器，無論是否具有提供相對信號強度的單元。
在圖4中，示出了一個說明根據本發(fā)明一個方面的信號強度的圖標。垂直軸表示輸入信號強度，而橫軸是來自一個設備的測量信號強度(RSSI)，例如像提供RSSI的SPOT設備。曲線402表示由小三角形404表示的測量數據點的適當數學函數。用于測量RSSI的設備之間的意料之內的不一致形成了一個障礙，這樣的變化使得難于概括出重復使用信號強度和位置之間的單一映射。解決這個問題的一個可能方法是預先使用一個已知FM傳輸強度來具體地校準每個設備。這些測試的一個結果如圖4所示，其示出了特定設備的RSSI讀取如何隨已知傳輸信號強度的變化而變化。這個測試的數據將被拿到法拉第籠(Faraday cage)中，但是該程序對于大批量地生產來說被認為是太昂貴的。另一個解決方法是訓練處于不同位置的每個設備，隨后聚集要使用在相同的設備中的已知地方的信號強度矢量。普通的消費者可能不會認同這種訓練方式。
除了制造變化之外，信號強度還受設備方向、它的環(huán)境和附加裝置的調整的影響，諸如還可以作為信號接收天線的腕帶等等。幾乎不可能預測所有的這些影響絕對信號強度的可變因素。
如果可以預測絕對信號強度，那么隨機結構，像位置判斷的統(tǒng)計模型化方法中(IEEE Transactions on Mobile Computing，2002；1(1)p.59-69)的T.，P.Myllymaki和H.Tirri是適當的。但是，對于給出的發(fā)現(xiàn)每個設備的反應特性的不切實際性來說，需要一個比較信號強度的替換方法。
不依賴于作為位置指示器的絕對信號強度，本發(fā)明利用提供更實用的推理的信號強度變換。在通常測試中，利用本發(fā)明的設備，諸如RightSPOT算法，通過如下文所述的它們的所測量的RSSI來給出一組廣播電臺的排序結果，如以下所述。最后，設備可以不依賴于給出一致的絕對信號強度。由于這些事實，根據相對信號強度相對一致的事實來利用代替的假定(即，對于一個給定位置，按信號強度排序的廣播電臺的順序表變化不是很大)。更確切地說，假定輸入信號強度和測量RSSI之間的關系不是單調升高的。在圖5中，示出了一個說明根據本發(fā)明一個方面的信號強度的單調性的圖表。圖表500表明如果移動裝置的測量RSSI是一個輸入信號強度的單調遞增函數，則也保存輸入的信號強度順序。例如，如果A＜B＜C，那么通過相異RSSI測量函數來變換的這些值被以實質類似的信號強度順序保持。這允許本發(fā)明可以與多種設備來一起運行，不管在它們如何測量信號強度中的設備到設備的變化。
在一個實例中，本發(fā)明利用通過掃描一列n個無線電頻率(諸如FM無線電頻率等等)來推斷設備位置的算法，f＝(f1，f2，...，fn)產生相應的測量信號強度的矢量s＝(s1，s2，...，sn)。然后利用一個排序程序來計算信號強度的等級，上升排序的v＝(r1，r2，...，rn)，其中每個ri給出s中的相應si的等級。例如，如果信號強度矢量為s＝(12，40，38，10)，那么相應等級矢量為v＝(2，4，3，1)。應注意，等級矢量對s成分的任何單調遞增函數不敏感，這使得算法對于不同的設備如何測量信號強度的變化而言是穩(wěn)定的。從而，本發(fā)明不需要絕對信號強度來確定設備位置。
作為進一步的例子，無線電頻率可以表示能通過索引[1...n]識別的不同廣播電臺。對每個站點的RSSI的測量產生一組有序對，其給出了每個廣播電臺的站點索引和信號強度{(1，s1)，(2，s2)，(n，sn)}。然后通過信號強度對這組廣播電臺強度多元組進行排序，以得到等級矢量。例如，假定n＝3，從而掃描結果是{(1，40)，(2，30)，(3，35)}。對這組有關信號強度的有序對進行分類，得出{(2，30)，(3，3)，(1，40)}。等級矢量是以信號強度排序的廣播電臺索引，v＝(2，3，1)即表示s2＜s3＜s1?？梢苑纸庀嗟鹊男盘枏姸龋缤ㄟ^任意排序，第一檢測排序，多數常用的檢測排序等。
對于n個廣播電臺來說，有n！個可能的等級矢量，其是整數1，2，...，n的排列?？梢允褂谜麛档幕旌匣鶖当硎?，將每個等級向量可以映射到整數r∈{0，1，...，n！-1}，這由Knuth，D.描述；Seminumerical Algorithms；in The Art of Computer Programming；1981；Addison-WesleyReading，Massachusetts；p.64(Algorithm P)。從而，為每個信號強度的排列產生唯一的散列碼。
本發(fā)明的分類計劃通過假定不同的位置將顯示出不同的相對信號強度來激發(fā)。理論上，每個位置將映射到r的單個的唯一值。實際上，由于來源于諸如SPOT天線之類的接收單元的局部傾斜和位置之類的因素的噪音根據不同的結構和與建筑物和地形有關的幾何結構在周圍信號發(fā)射器的相對路徑上變化，因此每個位置產生不同的r分布。
應理解的是，根據本發(fā)明各個方面的分類可以利用基于隨機的和/或基于統(tǒng)計的分析(例如，分解為分析效用和成本)，以便預測或推斷用戶想自動完成的行為。分類器可以是將輸入屬性矢量的一個函數，即x＝(x1，x2，x3，...，xn)映射到輸入屬于一類的可靠度，也就是說，f(x)＝可靠度(類)。例如，可以利用支持向量機(SVM)分類器，SVM一般通過發(fā)現(xiàn)可能輸入的空間中的動態(tài)變化超曲面來操作。其它直接的和間接的模型分類方法例如包括naive Bayes、貝葉斯網絡(Bayesian networks)、決策樹，并且可以利用提供不同的獨立模式的隨機分類模式。在此說用的分類還是統(tǒng)計回歸的表現(xiàn)，應用該統(tǒng)計回歸來研發(fā)優(yōu)先的模型。
轉到圖6，描述了說明根據本發(fā)明一個方面的散列碼排列的三維空間圖600。圖600包括規(guī)格化的直方圖軸602，位置軸604和導出的排列散列碼軸606。例如，在本發(fā)明的一個實例中，為了訓練一個系統(tǒng)，接收設備(諸如SPOT設備)被帶入每個L位置處，聚集散列碼r(l)i，其中l(wèi)＝1，2...，L在位置上索引，而i＝1，2，...，N1在位置1處所觀測到的散列碼上索引。對于每個位置，構成散列碼的規(guī)格化直方圖以估計從該點所看到的散列碼的離散概率分布，p(r|l)。圖6示出了六個位置三個頻率的規(guī)格化直方圖的實例。
給定觀測類似性p(r|l)和觀測R*，使貝葉斯法則計算任一L位置中的概率p(l|r*)=p(r*|l)p(l)Σr=lLp(r*|l′)p(l′)---(1)]]>
這里，p(1)是當前所在位置的先驗概率。由于不存在設備位置的特定先驗認識，因此假定了一個均勻分布，設定p(1)＝1/L。與其計算似然性，還不如直接比較非規(guī)格化的后驗。分類器，例如像貝葉斯分類器這樣的分類器識別具有最大后驗概率的類，即l*=argmaxl=1...Lp(l|r*)=argmaxl=1...Lp(r*|l)---(2)]]>算法上，這意味著為了觀測*，參照規(guī)格化的直方圖(圖6)，在位置1∈{1，2，...，L}的整個范圍內查找p(r*|l)的值，并采用具有最大p(r*|l)值的位置1。
作為利用本發(fā)明一個實例，描述了以下測試。從實驗室所存儲的測試設備中選擇了三個SPOT手表。沒有嘗試選擇那些能夠發(fā)出一致的信號強度的手表，并且也沒有相對于絕對信號源或相對于彼此來嘗試校準這些手表。考慮到執(zhí)行校準設備的測試的經濟可行性，這模擬了這種設備的標準生產運行。
請參考圖7，示出了根據本發(fā)明一個方面所使用的地圖700。地圖700包括6個表示西雅圖郊區(qū)的六個位置702-712。對每個設備進行編程，以測量32個不同地方的FM廣播電臺的信號強度。然后將設備運到西雅圖地區(qū)的6個不同的郊區(qū)內，記錄所有的32個信號強度，每秒對每個廣播站進行一次測量。在每個郊區(qū)，當繞郊區(qū)的零售中心運動時，720次讀取平均花費大約10分鐘。選擇零售中心作為本發(fā)明的實例的一個令人信服的應用，其包括諸如發(fā)出時間敏感報價的零售商以及列舉當地吸引人的事物的列表。
在圖8中，描述了說明根據本發(fā)明一個方面的無線電信號強度指示值的圖表800。圖表800由原始數據802和中值過濾數據804組成。如圖8所示，發(fā)現(xiàn)來自設備的原始RSSI數據有噪音，所以將窗口中值濾波器應用于該數據，使用它本身和在前的29個未過濾值的中值替換每個RSSI。本領域熟練的技術人員可以理解到其他過濾裝置也可以代替該有窗的中值濾波器來完成。
通過交替地從三個作為規(guī)格化直方圖基礎的設備的一個中拾取數據來進行測試，并且使用來自其他兩個設備的數據進行測試。與只對每個設備本身測試相比而言，這是一個更現(xiàn)實的測試，因為在本發(fā)明的一個實例中，該設備最終依賴于確定它們位置的一個既定程序組的直方圖。
轉到圖9，說明根據本發(fā)明一個方面的分類準確度的實例900。實例900由周圍信號發(fā)射器數量902、周圍信號發(fā)射器904的子集和分類準確度結果906所組成。這顯示多長時間一次將該設備正確地分類到用于進行測試的六個郊區(qū)的一個中。努力使位置確定的存儲和計算負擔最小，諸如利用32個已記錄的廣播電臺的縮小很多的子集。對于n個廣播電臺的每個測試，檢查要用于分類位置的站點一組 不同組合。依據分類準確度，結果如圖9所示。因此，可以同更少的周圍信號發(fā)射器來利用本發(fā)明，而且仍然被用于定位設備。
報告的準確度是在全部測試上進行正確推理的一小部分，在全部測試中，拿出一個設備來制出直方圖而其他兩個設備用于測試。對于n≤5，可以測試全部可能的組合。對于n＞5來說，測試10000個組合的隨機子集。這用于解釋為什么當從n＝5移動到n＝6站點時分類準確度下降；很可能沒有發(fā)現(xiàn)通過基于模擬所選擇的n＝6的隨機子集的最好組合。使用n＝8個廣播電臺時，最佳分類準確度為81.7％。應注意，定位準確度采掘程度是以利用周圍信號發(fā)射器(例如，無線電發(fā)射機等等)和利用不是為提供位置信息的接收器的有機方式處理的。
這個實例證明利用本發(fā)明的一個實例使用現(xiàn)有周圍信號發(fā)射器來定位郊區(qū)的設備的可能性，周圍信號例如像FM無線電信號此類。在本發(fā)明的一個實例中，通過使用同本發(fā)明一起使用的現(xiàn)有技術，例如像SPOT設備，只需要向現(xiàn)有的結構中添加少量軟件就可以將現(xiàn)有硬件調節(jié)為能夠測量信號強度，從而能夠定位。不同的設備測量的信號強度不同，并且信號強度也受其他許多變量影響。例如，使用貝葉斯分類算法的本發(fā)明不利用絕對信號強度，而是利用信號強度的等級，以便保證通過設備和其他變量的穩(wěn)定性。
顯然，為了從排列散列碼中推斷出位置，需要位置和散列碼之間的關系。如上文所描述的那樣，確定這個關系的一種方式是在地上實際參觀位置并記錄信號強度。然而，對于一般的應用來說，如果廣播電臺改變了它的發(fā)送器的功率與/和位置，那么其將是乏味的并且還需要維護。因此，還可以使用該本發(fā)明在實際上沒有參觀不同位置的情況下來預料不同位置的信號強度特征，以便獲得信號特征或″訓練數據″。與其進行大量的物理測量，還不如利用RadioSoft的ComStudy軟件(通常訪問，因特網網點http//www.radiosoft.com)及其類似軟件來產生模擬的FM無線電信號強度地圖。這種模擬還可以便于為最佳的位置確定要聆聽的廣播電臺的有效子集。使用無線電強度地圖的最理想方法包括利用概率方法來研究模擬的可靠性和可能性偏差如何隨著基于拓撲、拓撲與/和發(fā)送器之間的幾何關系、建筑物存在以及其它人工結構而變化。例如，我們可以根據搜集的有關模擬無線電強度和實際檢測的無線電強度的差異為可靠性和/或偏差訓練統(tǒng)計分類器，并利用這種分類器研發(fā)置信度和/或校正無線電映射表和無線電強度排序函數。
同樣，可以使用位置持續(xù)概念來填充置信度中的缺口。例如，如果不確信設備在一個具體位置，那么如果時間沒有長到能夠遠程傳播時，假定設備最接近于最后有把握檢測到的位置上。
該ComStudy軟件支持許多可以用來預知FM無線電地圖的無線電傳播模型。在本發(fā)明的一個實例中選擇Longley-Rice模型(參看，P.L.Pice，A.G.longleyK.A.Norton和Barsis A.P.；Transmission Loss Predictions for TroposphericCommunication Circuits；National Bureau of Standards Technical Note 101，1月，1967)，這是由于其公知的準確度。由于其結合了反射、折射(當無線電波上升穿過大氣時，射線被彎曲)和幾種類型的衍射(信號在斜坡上的溢漫)，所以其通常很準確。該模型利用地形圖來模擬斜坡和山谷的影響。
ComStudy通過每個廣播電臺發(fā)送器的頻率、發(fā)射功率和位置(緯度，經度)使每個廣播電臺發(fā)送器參數化。對于每個發(fā)送器，產生一個場強度矩陣。該矩陣是在所選擇的地上區(qū)域上延伸的矩形單元的格網，每個單元包括議論中的發(fā)送器發(fā)送的信號功率信息。該單元的寬度選擇為6弧秒(大約南北方向185米及東西方向124米)。這相當于每平方公里具有40點(單元)。然后ComStudy應用選擇的傳播模型來計算每個單元中心的場強度。在此實例中，為華盛頓區(qū)西雅圖的28個當地FM無線電臺生成地圖。
在為位置推理而利用模擬信號強度地圖之前，要確定精確地映射預知排列矢量的置信級。為了完成這項工作，對SPOT手表進行編程來測量相同28個FM無線電臺的信號強度，以生成地圖。然后，將SPOT手表帶到該區(qū)域，記錄所有28個站點的信號強度，每秒對28個站點中的一個進行掃描，結果對每個站點要進行大約3920次的讀取。同樣從GPS接收器中記錄緯度和經度。為了確定模擬的準確度，在分等級的廣播電臺之間從測量的信號強度和從模擬的信號強度推算出斯皮爾曼等級相關性(參看，William H.Press，Saul A.Teukolsky，WiliamT.Vetterling，和Brian P.Flannery；C語言中的數字技巧；1992，劍橋大學出版)，利用GPS讀取以從映射中確定要使用哪個模擬強度。不使用Kendall的方法而使用斯皮爾曼等級相關性的原因是因為通過斯皮爾曼、被進一步分別分級的數據值之間的差異被給予更多的加權。相關性范圍為[-1...1]，″1″表示相等的等級，而″-1″表明相對等級。
在圖10中，描述根據本發(fā)明一個方面的在測量信號強度和模擬信號強度之間的斯皮爾曼相關性直方圖1000。直方圖1000示出通過[-1...1]上的至少0.6的因數而使超過95％的測量的等級和模擬等級相互關聯(lián)。這指出該模擬結果足夠準確地確定SPOT手表的位置。如以下詳述的那樣減少站點的數量，那么將獲得更好的相關性。
對于28個可用的廣播電臺來說，提供了28！≈3.05×1029個不同等級矢量，其需要龐大的計算和存儲的開銷。然而，這些站點中的多數將使用一些同樣的發(fā)射功率從相同的塔廣播。來自同一定位的測量信號強度，相同的發(fā)電廠是多余的。為了消除這些冗余，將28個站點分成近似相同站點的組。以下標準用于確定類似性1.根據在模擬信號強度映射上的空間對應的點來計算所有電臺對之間的Pearson相關系數(參看，id)。(請注意皮爾森相關系數是標準的線性相關系數，并不是等級相關。)2、找到彼此相關地大于某一閾值的電臺組。對于本發(fā)明的一個實例來說，所使用的＝0.95。
3、從每個相關分組中選擇具有較高平均信號強度的電臺以表示分組。
將上述標準應用于西雅圖地區(qū)的模擬的信號強度(同樣將該標準應用于SPOT手表的實際測量，并導致近似相同的結果τ＝0.9。)，發(fā)現(xiàn)有七個相關電臺的分組具有至少0.95的相關Pearson系數。在圖11中，描述了根據本發(fā)明一個方面的西雅圖區(qū)中的無線電臺的模擬信號強度表1100。表1100示出七個電臺分組以及每個分組內部的頻率、平均值和相關電臺的偏離值。從每個分組中選出的電臺用黑體字示出。
應用上述標準，電臺的數量從28個減少到7個。這意味代替具有28！個不同等級矢量，也就是僅僅7！＝5040個等級矢量，減少了25個數量級。這對于用于位置確定的技術來說，在計算和存儲性能上具有相當的積極效果。這對于資源受限的設備來說尤其重要。在圖12中，描述了根據本發(fā)明一個方面的在七個選擇站的測量信號強度和模擬信號強度之間的斯皮爾曼相關性直方圖1200。直方圖1000示出了在28個電臺(圖10)的類似直方圖之上的顯著改善，其在測量和模擬信號強度之間具有更高的相關性。超過95％的測量信號強度等級矢量與具有0.8以上的系數的模擬信號強度有關。這進一步地強調要使用的模擬結果對于確定SPOT手表和類似裝置等的位置是有效的。
模擬信號強度映射的每個單元將被轉換為等級散列碼，最后利用該等級散列碼從測量的等級散列碼推斷出位置。模擬信號強度映射在大約124米寬(東西方向)和185米高(南北方向)的網格上產生。這接近于ComStudy的最大模擬分辯率的限制，并且比本發(fā)明的這個實例所需要的更優(yōu)良。而且，該高分辨率提供表示環(huán)繞西雅圖的測試區(qū)域的442806個單元(從東往西811個，從北向南546個)。等級散列碼分布在
上，這意味著每個細密單元需要13位整數以表示它的散列碼。無線電映射于是將需要811×546×13/8≈0.7MB以表示該測試區(qū)域的散列碼的密網格。一般而言，這對于小型的、資源受限的設備來說是太大了。
為了減輕這個存儲問題并且以合理的分辯率表示散列碼，在密網格上建立粗網格，并且根據它下層的細密單元將每個粗單元表示為等級散列碼的直方圖。粗單元的大小是變化的，但是標準大小是3千米×3千米，其覆蓋了16×24＝384個細密單元。對于單元，將每個粗表格的直方圖規(guī)格化為給定的等級散列碼概率分布的估算。數學上，這個似然估算為P′(r|ci)，其中r∈
表示n個無線電臺的等級散列碼和ci，i∈
表示m個粗單元的一個。
實際上，因為大量可能的等級散列碼，所以直方圖被稀疏地填充。由于噪音，設備的方向以及未模擬的無線電傳播的影響，為單元中的等級散列碼所測量的模擬類似性P′(r|ci)為零。從而，平滑似然估算以填充間隙。令人遺憾的是，簡單平滑的等級散列碼比率不是合理的，這是由于鄰近的散列碼未必表示類似的等級矢量。作為替代，通過以所有倉上的最大值來替換每個直方圖倉中的值來完成平滑，其中所述倉的正被討論的具有一個倉的斯皮爾曼相關系數是Pu(r|c)=maxr′S(r,r′)rρsP′(r′|c)---(3)]]>以上所選的閾值ρs。在構成的等式中，(未規(guī)格化)平滑的類似性被計算為這里，S(r，r′)，是由散列碼r和r′表示的等級矢量之間的Spearman相關系數。然后在r上將Pu(r|ci)規(guī)格化為P(r|ci)，以給出給定粗單元的等級散列碼的平滑似然函數。直觀地，ρs作為平滑參數，具有給出更平滑的較高值。
給定一個測量的等級散列碼r，單元中ck的概率由貝葉斯法則給出P(ck|r)=P(r|ck)P(ck)Σi=1mP(r|ci)P(ci)---(4)]]>c=argmaxckk∈[1...m]P(r|ck)---(5)]]>給定r，這個分母是常數，并且沒有預先假定裝置在m單元中的哪一個單元中，意味P(ck)＝1/m。因此，最大似然估算被選為該設備的位置在實際操作中，通過在最后k個信號強度掃描(臨時窗口大小)上采取非常頻繁的推理來使這些結果平滑。這幫助防止位置推理不合理地從一處跳到另一處，盡管K的極端值可以使推理太″稠″。
以上實例是使用被編程以測量7個本地FM無線電臺的減縮組的信號強度的SPOT手表來完成的。沿著該區(qū)域傳送SPOT手表，記錄所有7個電臺的信號強度，每秒掃描一次7個電臺，對于每個站大約產生3920次讀取以及GPS位置讀取。其間，產生7個電臺的模擬無線電地圖。在圖13中，描述了說明根據本發(fā)明一個方面的測試區(qū)的地圖1300。地圖1300示出駕駛路徑1302以及具有用于推斷位置的單元寬度為7千米的粗網格1304。駕駛路徑1302包括高速公路和本地公路。
利用建立在模擬無線電地圖的頂部的簡單直方圖，該實例說明可以使用本發(fā)明在小于10英里(～16千米)的準確度下確定設備的位置。隨后討論相關閾值ρs、臨時窗口大小K和網格單元寬度w對估算位置的準確度的影響。
該實例示出根據對位置推理的準確度的影響，粗網格單元寬度w是一個重要的參數。增加粗單元寬度具有在P′(r|c)的直方圖中有更多密網格單元的優(yōu)點，從而具有更多的有關等級概率分布的信息。同樣，增加單元寬度減少了網格中的總體單元的數量，從而減少了計算開銷。但是，由于單元寬度增大，位置分辨率也自然地減少了。在圖14中，示出了根據本發(fā)明一個方面的說明單元寬度和中間誤差之間的關系，其中ρs＝0.9并且K＝5。從圖表1400可以看到在方圓10英里(～16千米)范圍內存在導致低中間誤差的三個值(1，7，11千米)。在圖15中，圖表1500、1502說明根據本發(fā)明一個方面的給定單元寬度的概率密度函數和累積密度函數誤差。誤差概率密度函數(PDF)圖表1500和累積密度函數(CDF)圖表1502相應于單元寬度w＝1千米、ρs＝0.9和K＝5。
影響推理算法的準確度的第二個因素是相關平滑閾值ρs。如以上所述，在平滑似然估算中引入相關閾值。因此，增加ρs，將導致填充基于直方圖的P′(r|ci)估算中的更多間隙。但是，使ρs增加到某一值之上，將導致太平滑，從而減少了不同位置的分辨率。在圖16中，描述了說明根據本發(fā)明一個方面的相關閾值和中間誤差之間的關系的圖表1600。圖表1600示出當ρs＝0.9時存在中間誤差的全局極小值，其中w＝1千米和K＝5(圖表不規(guī)則內插導致ρs＝0.95左右的假傾角。)。
影響準確度的另一個因素是臨時窗口大小K。因為廣播電臺是以1赫茲掃描的，因此K相應于被利用來推斷位置的數據的大量計秒。明顯地，增加K將提高準確度；但是，它也同樣增加了所需要的存儲和計算能力。在圖17中，說明了說明根據本發(fā)明一個方面的窗口大小和中間誤差之間的關系的圖表1700。從圖表1700中可以清楚當窗口大小k≥10時獲得小于10英里(～16千米)的中間誤差，其中w＝1千米和ρs＝0.9。
本發(fā)明提供一種根據周圍信號強度來推斷設備位置的裝置，周圍信號強度諸如為無線電信號強度等。它的優(yōu)點包括FM無線電的寬覆蓋率，覆蓋室內和室外位置，并且諸如SPOT設備等用于測量無線電信號強度的目標設備的備用，提供幾個英里的準確度。本發(fā)明實用于測量設備之間的誤差，依靠根據周圍信號而非它們的絕對信號強度的推理。當使用模擬信號強度時，不需要將信號強度的人工勘測作為位置的函數。通過利用等級散列碼的平滑直方圖，可以將設備的位置推理到小于10英里(～16千米)的準確度。本發(fā)明所使用的極其有限的可用資源允許其向資源受限的設備，諸如小型的、可佩戴的設備提供功能。
在本發(fā)明的另一實例中，應用識別哪一個廣播電臺直方圖將傳輸給設備的方法，某些設備被給予了有限存儲容量。在本發(fā)明的另一情況下，可以通過隨時間平滑位置推理、利用有關位置鄰接的知識，并遵循關于期望設備以多快的速度在位置之間移動的這種約束來提高分類精確性。本發(fā)明的另一情況使用決策理論方法以使位置上的給定概率分布的誤診最小化。同樣，本發(fā)明另一情況使用其他捕獲等級排序之上的相對信號強度的屬性的基本表示，包括捕獲強度比和通過強度分組的信號發(fā)射器的分組之間的關系。
鑒于如上所述和示出的典型系統(tǒng)，根據本發(fā)明可以被實現(xiàn)的方法將通過參考圖18-23的流程圖來得到更好的理解。雖然，為了簡化說明的目的，是以塊的形式描述和示出了該方法，但是應理解本發(fā)明并非受塊的順序限制，根據本發(fā)明某些塊可以不同的順序發(fā)生和/或與在此示出和描述的其他塊一起發(fā)生。此外，為實現(xiàn)本發(fā)明的方法，并不需要所有所描述的塊。
本發(fā)明可以計算機可執(zhí)行指令的一般環(huán)境的形式描述，諸如通過一個或多個部件執(zhí)行的程序模塊形式。一般而言，程序模塊包括執(zhí)行特定任務或實現(xiàn)特定抽象數據類型的例行程序、程序、對象、數據結構等等。一般地，程序模塊的功能可以組合或分布在本發(fā)明所需要的各種情況中。
轉到圖18，描述了根據本發(fā)明一個方面的定位設備的方法1800的流程圖。方法1800開始于1802，提供信號強度指示器1804。指示器一般由諸如來自于廣播塔、建筑物天線和移動單元(包括地面和航空單元等等)等等信號源的周圍信號的信號表示。信號可以包括(但不限于)調頻信號，調幅信號，極高的頻率信號，很高的頻率信號等等，甚至更多的方向信號，諸如向上的等等。本發(fā)明還可適于通過與能夠指示紅外線、X射線和宇宙線等等信號強度的高頻率接收設備來操作。類似地，同樣就本發(fā)明而言，提供對超聲波、聲波、次聲波等接收的較低頻率接收設備也是可操作的。本發(fā)明還可以解決隨時間變化的信號和從移動平臺發(fā)出的信號。還可以利用地面靈敏傳播模型來說明由于地形障礙引起的信號變化。同樣，可以利用其他的傳播模型來對從大型結構，諸如建筑物、紀念碑和人造物體等反射的情況做出說明。通過利用速度推算模型，還可以利用本發(fā)明來確定設備的速度和它的位置。
信號強度指示器并不限于那些以絕對比例提供準確強度的指示器。本發(fā)明可以在沒有任何與該指示器有關的任何單元的情況下接受信號強度指示器。一旦提供了信號強度指示器，根據所提供的信號強度指示器確定為值1806，然后結束流程1808。該確定一般是基于允許調整分布以通過推理來提供位置的算法。在本發(fā)明一個方面中，利用了不依賴于絕對信號強度的貝葉斯分類算法。作為代替，應用信號強度的等級以便于保證諸如信號檢測誤差、校準誤差和未知信號強度指示器源等的變化不會影響位置確定。
在圖19中，示出了根據本發(fā)明另一個方面的定位設備的方法1900的流程圖。方法1900開始于1902，獲得周圍信號，例如來自像商業(yè)FM無線電天線塔和或電臺這樣的信號源的射頻信號1904。掃描一列無線電頻率1906，并確定測量信號強度矢量1908。然后對相對強度排序，并且計算頻率的等級向量1910。然后根據信號強度1912的排列生成散列碼1912。然后從每個所需位置獲得散列碼以訓練定位系統(tǒng)1914。然后根據散列碼構造規(guī)格化的直方圖1916。通過諸如貝葉斯法則1918來計算概率。然后利用例如為貝斯分類器的分類器來識別最大后驗概率，其指出具體位置上最有可能的設備1920，然后結束流程1922。
參考圖20，說明了根據本發(fā)明一個方面的訓練定位設備的方法2000的流程圖。方法2000開始于2002，定位在具體位置接收周圍信號的設備2004。多次掃描周圍信號，諸如射頻信號等等，以便獲得它們的信號強度2006。然后對每個掃描計算等級信息，諸如等級散列碼等等2008。對于具體位置，產生并存儲等級信息諸如等級散列碼的規(guī)格化直方圖2010。然后確定是否想從另一個位置獲得數據2012。如果是，那么將該設備遷移到另一個位置2004，并且方法2000重新開始。如果不再需要更多的位置，那么流程結束2014。
在圖21中，示出了根據本發(fā)明另一個方面使利用來定位設備的直方圖平滑的方法2100的流程圖。方法2100開始于2102，根據下層的密網格單元計算粗網格單元直方圖2104。通過利用粗網格而不是模擬軟件，諸如ComStudy等提供的密網格，可以在下層設備上不導致沉重存儲和處理負擔的情況下獲得合理的分辨率。然后規(guī)格化粗網格單元直方圖2106。這為單元提供了一種等級散列碼的概率分布的估算。然后選擇相關閾值2108。這允許控制稀疏地填充的具有更光滑的較高值的直方圖的平滑。然后確定在相關閾值上具有斯皮爾曼相關系數的直方圖倉2110。計算所有在相關閾值之上的直方圖倉的極大值2112。在相關閾值之上的每個直方圖倉都具有被最大值代替的它的值2114，結束流程2116。在等式形式中，平滑的類似性被計算為Pu(r|c)=maxr′S(r,r′)rρsP′(r′|c)---(3)]]>其中，S(r，r′)是由散列碼r和r′表示的等級矢量之間的斯皮爾曼相關系數。然后在r上將Pu(r|ci)規(guī)格化為P(r|ci)以給出給定粗單元的等級散列碼的似然函數。
參考圖22，描述了根據本發(fā)明一個方面的平滑位置推理的方法2200的流程圖。方法2200開始于2202，獲得信號強度掃描的歷史記錄2204。然后選擇位置推理平滑值″K″(臨時窗口大小)2206。然后確定在最近的″K″信號強度掃描之上的最時常推理的位置2208，結束流程2210。最時常推理的位置成為被下層設備利用的位置。為了防止設備由于設備的定向運動和其他環(huán)境的影響而從一個位置″跳″到另一位置，這要經常地進行。通過平滑推理的位置，通過設備示出一個基本上穩(wěn)定的值。
轉到圖23中，示出了根據本發(fā)明另一個方面使利用對設備定位中的最佳化周圍信號組的方法2300的流程圖。方法2300開始于2302，獲得一組周圍信號以及它們各自的信號強度2304。然后在該組中所有成對信號源之間計算皮爾森相關系數2306。在本發(fā)明的一個情況中，信號源的成對是基于在模擬信號強度地圖等等之上空間對應的點。皮爾森相關系數表示一種標準線性相關系數，并非是一種等級相關。然后選擇相關閾值2308。在本發(fā)明的一個情況下，這個相關閾值的典型值大約為0.95。將相關度大于選擇的相關閾值的信號源集合在一起2310。然后選擇具有每個組的最高平均信號強度的信號以表示分組2312，結束流程2314。這個方法2300使被利用在定位設備中的等級矢量的數量減少了幾個數量級。當周圍信號來自單一源時，2300還特別有助于消除源冗余。
在本發(fā)明的實例可以包括在編程設備上和/或終端設備本身上從用戶接收輸入和/或反饋的方式。這種輸入可以包括用戶希望從推理中排除的范圍，例如，″僅僅考慮在較大城市范圍中的區(qū)域的這個特定子集；我不將在其他區(qū)域中移動″。這種約束可以通過縮小位置的范圍而提高系統(tǒng)的推理的準確度。在本發(fā)明的另一個實例中，用戶可以通過諸如簡單的按壓按鈕來輸入有關系統(tǒng)準確度的反饋，例如，″這個不正確；這個正確″。這種反饋可用于提高將來推理的準確度。
為了提供實現(xiàn)本發(fā)明各個方面的附加的環(huán)境，圖24及隨后的討論試圖提供簡短的、一般說明其中可以實現(xiàn)本發(fā)明各個方面的一種適當的計算環(huán)境2400。雖然以上以運行在本地計算機和/或遠程計算機上的計算機程序的計算機可執(zhí)行指令的一般環(huán)境的形式描述了本發(fā)明，但是本領域熟練的技術人員應該認識到本發(fā)明還可以與其他程序模塊結合地實現(xiàn)。通常，程序模塊包括執(zhí)行特定任務和/或實現(xiàn)特定抽象數據類型的例行程序、程序、對象、部件、數據結構，等等。此外，本領域熟練的技術人員將理解本發(fā)明方法可以與其他計算機系統(tǒng)結構一起實施，包括單處理器或多處理器計算機系統(tǒng)，小型計算機、主計算機，以及個人計算機、手持式計算機、基于微處理器的和/或可編程消費電子設備等等，它們中的每一個都可以和一個或多個有關的設備有效地通信。本發(fā)明的已說明方面還可以在其中通過連接通信網絡的遠程處理設備來執(zhí)行任務的分布計算環(huán)境中實施。但是，本發(fā)明的一些但不是全部可以在單計算機上實施。在分布計算環(huán)境中，程序模塊可以位于本地和/或遠程存儲器存儲設備中。
正如在本申請中所用的那樣，術語″部件″試圖指代與計算機有關的實體，硬件、硬件和軟件的結合或執(zhí)行的軟件。例如，部件可以是但不限于運行在處理器上的進程、處理器、對象、可執(zhí)行部件、執(zhí)行的線程、程序和計算機。當作示例，運行在服務器上的應用程序和/或服務器可以是一個部件。另外，部件可以包括一個或多個子部件。
參考圖24，用于實現(xiàn)發(fā)明各個方面的典型系統(tǒng)環(huán)境2400包括通用計算機2402，其包括處理單元2404、系統(tǒng)存儲器2406和耦合各個系統(tǒng)部件(包括從系統(tǒng)存儲器到處理單元2404)的系統(tǒng)總線2408。處理單元2404可以是任何市場上可買到的所有處理器。另外，處理單元可作為由一個以上的處理器構成的多處理器，諸如可以并行連接。
系統(tǒng)總線2408可以是幾種總線結構類型中的任何類型，舉例而言，其包括存儲器總線或存儲控制器、外圍總線和使用各種諸如PCI、VESA、微通道、ISA和EISA此類通用總線體系結構的本地總線。系統(tǒng)存儲器2406包括只讀存儲器(ROM)2410和隨機存取存儲器(RAM)2412。包含諸如在啟動期間有助于在計算機2402內的元件之間傳輸信息的基本例行程序的基本輸入/輸出系統(tǒng)(BIOS)2414存儲在ROM2410中。
計算機2402還可以包括例如硬盤驅動器2416、例如在活動磁盤2420上進行讀或寫的磁盤驅動器2418和例如在CD-ROM盤2424或其他介質上進行讀或寫的光盤驅動器2422。硬盤驅動器2416、磁盤驅動器2418和光盤驅動器2422分別通過硬盤驅動器接口2426、磁盤驅動器接口2428和光驅動器接口2430連接到系統(tǒng)總線2408上。驅動2416-2422以及它們的相關計算機可讀介質提供用于計算機2402的數據、數據結構、計算機可執(zhí)行指令等的非易失性存儲。雖然以上描述的計算機可讀介質指的是硬盤、可移動磁盤和CD，但是本領域熟練的技術人員應理解，其他的計算機可讀的介質的類型，諸如磁帶盒、閃存儲卡、數字視頻光盤、Bernoulli盒式磁帶機等也可用在典型運行環(huán)境2400中，并且這樣的介質可以包含執(zhí)行本發(fā)明的方法的計算機可執(zhí)行指令。
大量程序模塊可以存儲在驅動器2416-2422和RAM 2412中，其包括操作系統(tǒng)2432、一個或多個應用程序2434、其他程序模塊2436和程序數據2438。操作系統(tǒng)2432可以是任何適當的操作系統(tǒng)或操作系統(tǒng)的組合。舉例來說，應用程序2434和程序模塊2436可以包括根據本發(fā)明一個方面的推斷設備的位置。
用戶可以通過一個或多個用戶輸入裝置，諸如鍵盤2440和指示設備(例如，鼠標2442)將命令和信息輸入到計算機2402中。其他輸入裝置(未顯示)可以包括麥克風、控制桿、游戲板、衛(wèi)星碟、無線遠程輸入裝置、掃描器等等。這些及其他輸入裝置通常通過串行接口2444連接到處理單元2404，該串行接口2444耦合于系統(tǒng)總線2408，但是也可以通過其他接口，并行端口，游戲端口或通用串行總線(USB)連接。監(jiān)視器2446或其他類型的顯示設備同樣通過諸如視頻適配器2448連接到系統(tǒng)總線2408。除了監(jiān)視器2446之外，計算機2402還包括其他外圍輸出設備(未顯示)，諸如揚聲器、打印機等。
應當理解，計算機2402可以在使用邏輯連接到一個或多個遠程計算機2460的網絡環(huán)境中進行。遠程計算機2460可以是工作站、服務器計算機、路由器、對等設備或其他公用網絡節(jié)點，雖然為了簡短起見，只在圖24中示出了存儲器設備2462，但是其一般包括相對于計算機2402所述一些或所有元件。圖24所描述的邏輯連接可以包括局域網(LAN)2464和廣域網(WAN)2466。這種連網環(huán)境在辦公室、企業(yè)計算機網絡、內部網和因特網中是常見的。
當用于局域網連網環(huán)境中時，例如計算機2402通過網絡接口或適配器2468連接于局域網2464。當用于WAN連網環(huán)境中時，計算機2402一般包括調制解調器(例如，電話、DSL、電纜等)2470或者連接于局域網上的通信服務器，或者具有其他在諸如因特網此類的WAN 2466上建立通信的方式。調制解調器2470相對于計算機2402來說可以是內部調制解調器也可以是外部調制解調器，其通過串口接口2444連接于系統(tǒng)總線2408。在網絡環(huán)境中，程序模塊(包括應用程序2434)和/或程序數據2438可以存儲在遠程存儲器存儲裝置2462中。應當理解，所示出的網絡連接是典型的，在計算機2402和2460之間建立通信鏈路的其他方式(例如，有線或無線)可以在執(zhí)行本發(fā)明一個方面時使用。
根據熟悉計算機編程技術的人員的實踐，已經參考操作的行為和符號表示描述了本發(fā)明，該操作通過諸如計算機2402或遠程計算機2460執(zhí)行，除非另有陳述。這種行為和操作有時成為被計算機執(zhí)行的行為或操作。應當理解，行為和符號表示的操作包括通過表示數據位的電信號的處理單元2404來進行的操作，其中該數據位導致作為結果的電信號表示的變換或減少，以及存儲系統(tǒng)(包括系統(tǒng)存儲器2406、硬盤2416、軟盤2420、CD-ROM2424和遠程存儲器2462)的存儲單元中的數據位的維護，以藉此重新配置或相反改變計算機系統(tǒng)的操作，以及其他信號的處理。其中保持數據位的存儲器位置是具有相應于數據位的特定的電、磁或光性質的實際位置。
圖25是另一個可以與本發(fā)明進行交互的采樣計算環(huán)境2500的結構圖。系統(tǒng)2500進一步說明了包括一個或多個客戶端2502的系統(tǒng)。該客戶端2502可以是硬件和/或軟件(例如，線程，進程，計算設備)。系統(tǒng)2500還包括一個或多個服務器2504。該服務器端2504還可以是硬件和/或軟件(例如，線程，進程，計算設備)。例如，服務器2504可以駐留通過應用本發(fā)明執(zhí)行變換的線程?？蛻舳?502和服務器2504之間的一個可能的通信可以是適于在兩個或更多的計算機進程之間傳輸的數據包形式。系統(tǒng)2500包括通信結構2508，可以利用其以便于客戶端2502和服務器2504之間的通信?？蛻舳?502可操作地連接于一個或多個客戶數據存儲器2510中，使用其可將本地信息存儲到客戶端2502中。類似地，服務器2504可操作地連接到一個或多個服務器數據存儲器2506中，利用其可以將本地信息存儲到服務器2504中。
在本發(fā)明的一個實例中，在兩個或更多的計算機元件之間傳輸便于定位設備的數據包，該數據包包括至少部分地包括有關根據至少一個周圍頻率信號指示器來確定設備位置的近似值的定位系統(tǒng)的信息。
在本發(fā)明的另一個實例中，一種存儲了便于定位設備的系統(tǒng)的計算機可執(zhí)行部件的計算機可讀介質包括至少部分地包括有關根據至少另一個周圍頻率信號指示器來確定設備位置的近似值的定位系統(tǒng)。
在本發(fā)明的另一情況下，基于以移動和/或穩(wěn)定信號發(fā)射器為基礎的信號強度指示器來確定位置。利用移動單元發(fā)送的數據來提供確定位置的穩(wěn)定性。
在本發(fā)明的另一情況下，利用信號發(fā)射器的輻射模式確定位置。
應當理解，可以在簡化計算機元件和非計算機相關元件的定位系統(tǒng)中利用本發(fā)明的系統(tǒng)和/或方法。此外，本領域熟練的技術人員應認識到本發(fā)明的系統(tǒng)和/或方法可應用在涉及這樣的技術的廣闊的電子系列中，即(但不限于)計算機、服務器和/或手持電子設備、可附加電子設備(例如，磁性附加、掛鉤和圈套附加、掛鉤附加、粘合附加等)，可佩帶的電子設備(例如，手表、眼鏡、衣服、助聽器、項鏈、手鐲、皮帶、腳鐲、領帶裝飾針、戒指等)，等等。
以上已經描述的內容包括本發(fā)明實例。當然，為了描述本發(fā)明，不可能描述所有想到的部件或方法的組合，但是本領域普通的技術人員可以認識到進一步組合和排列本發(fā)明是可能的。因此，本發(fā)明意圖包括所有落于附加權利要求的精神和范圍內的變化、修改和改變。此外，對于被用在詳細說明或權利要求中的術語″包括″而言，該術語被規(guī)定為在某種程度上與術語“由……組成”相類似，當其被作為權利要求中的過渡詞使用時被解釋為“由……組成”。
權利要求
1.一種用于確定設備位置的方法，包括接收多個周圍信號強度；以及部分地基于周圍信號強度的至少一個子集的相對信號強度來確定設備的近似位置。
2.根據權利要求1所述的方法，確定設備的近似位置進一步包括計算周圍信號強度的至少一個子集的至少一個等級矢量，以建立相對等級；從等級矢量中為相應的周圍信號強度的每個排列產生唯一的等級散列碼；以及編譯至少一個等級散列碼的至少一個直方圖，以便于對設備的近似位置進行分類。
3.根據權利要求2所述的方法，根據排序例程計算等級矢量。
4.根據權利要求2所述的方法，進一步包括在至少一個直方圖上利用平滑法。
5.根據權利要求4所述的方法，該平滑法包括獲得有關感興趣的區(qū)域的周圍信號強度的密網格單元信息；根據下層的密網格單元計算至少一個粗網格單元直方圖；規(guī)格化粗網格單元直方圖；選擇相關性閾值ρs，以便于進行平滑；確定粗網格單元直方圖的哪個倉具有該相關性閾值之上的斯皮爾曼相關系數；定位在所有直方圖倉上的最大值，該直方圖倉具有該相關性閾值之上的斯皮爾曼相關系數；以及使用該最大值替換在相關性閾值之上的每個直方圖倉中的直方圖倉的值。
6.根據權利要求5所述的方法，該相關性閾值近似地等于0.9。
7.根據權利要求5所述的方法，從周圍信號強度模擬部件中獲得密網格單元信息。
8.根據權利要求7所述的方法，周圍信號強度模擬部件包括RadioSoft的ComStudy程序。
9.根據權利要求5所述的方法，所獲得的密網格單元信息將從該設備向每個感興趣的密網格單元發(fā)送。
10.根據權利要求1所述的方法，確定設備的近似位置進一步包括使周圍信號強度的至少一個子集最佳化，以基本上減少它們的數量。
11.根據權利要求10所述的方法，使周圍信號強度的子集最佳化包括根據空間對應的信號源計算周圍信號對之間的至少一個皮爾森相關系數；選擇相關性閾值ρ，以便于使周圍信號強度的子集最佳化；確定其相關性大于相關性閾值的信號分組；以及從具有最高平均信號強度的每個分組中選擇周圍信號，以表示確定設備的近似位置的分組。
12.根據權利要求11所述的方法，該相關性閾值近似地等于0.95。
13.根據權利要求1所述的方法，包括在可恢復的空間中存儲設備的近似位置；為表示一組先驗信號強度掃描的設備位置而選擇可變的平滑值；以及利用在一組先驗信號強度掃描上的一個最頻繁的推斷位置作為設備的當前近似位置。
14.根據權利要求13所述的方法，可變的平滑值包括臨時窗口K，表示超過一段時間的信號掃描。
15.根據權利要求1所述的方法，確定位置進一步包括估計從具體位置獲得的信號強度信息的離散概率分布。
16.根據權利要求15所述的方法，確定位置進一步包括部分地基于所估計的離散概率分布來推斷設備的近似位置。
17.根據權利要求15所述的方法，估計離散概率分布進一步包括定位特定位置中的設備；從至少一個信號發(fā)射器獲得周圍信號強度；計算周圍信號強度的至少一個子集的等級信息；以及確定具體位置處的等級信息的規(guī)格化直方圖。
18.根據權利要求17所述的方法，等級信息包括等級散列碼。
19.根據權利要求1所述的方法，周圍信號強度包括無線電頻率(RF)信號強度。
20.根據權利要求1所述的方法，進一步至少部分地根據利用至少一個用戶輸入的至少一個輸入來確定設備的近似位置。
21.根據權利要求20所述的方法，輸入包括從由至少一個用戶約束和至少一個用戶反饋組成的分組中所選擇的至少一個。
22.根據權利要求21所述的方法，用戶約束包括至少一個地理區(qū)域。
23.根據權利要求21所述的方法，用戶反饋包括至少一個用戶所做的關于設備的近似位置的正確性的至少一個指示。
24.根據權利要求1所述的方法，進一步包括利用信號強度模擬，以便于確定設備的近似位置。
25.根據權利要求24所述的方法，進一步包括利用統(tǒng)計分類器以便于補償信號強度模擬的相關特征。
26.根據權利要求25所述的方法，相關的特征包括從由可靠性、實際檢測信號和模擬值之間的偏離以及與拓撲特征和結構相關的行為所組成的分組中所選擇出的至少一個。
27.根據權利要求1所述的方法，進一步包括利用持續(xù)信息以便于確定設備的近似位置。
28.根據權利要求27所述的方法，持續(xù)信息包括設備的近似位置的最后知道的可靠推理和自確定最后知道的可靠推理以來的時間。
29.根據權利要求28所述的方法，進一步包括當自最后知道的可靠推理以來的時間低于時間閾值時，將最后知道的可靠推理用作設備的近似位置。
30.一種使用權利要求1所述方法的設備，包括從由計算機、服務器、可佩帶的電子設備、可附加電子設備和手持電子設備組成的分組中所選擇的至少一個。
全文摘要
本發(fā)明平衡不同的位置處的無線電信號的檢測強度的變化，以確定設備的位置。在本發(fā)明的一個實例中，推理程序用于處理周圍商業(yè)無線電信號，以估算設備的位置或設備位置上的概率分布。在本發(fā)明的一個實例中，將學習和推理方法應用于信號強度矢量的等級矢量上。移到這種等級順序降導致回避對位置計算中的絕對信號強度的考慮。本發(fā)明通過提供一種方法來促進設備定位的近似性，該方法不需要獲得基本數量的可用周圍信號強度但仍然提供確定位置方面的有用的位置推理。
文檔編號H04Q7/34GK1607401SQ200410085509
公開日2005年4月20日 申請日期2004年7月9日 優(yōu)先權日2003年7月22日
發(fā)明者J·C·克魯姆, G·F·西爾馬克, E·J·豪維茨, E·C·米勒, A·A·A·優(yōu)塞夫 申請人:微軟公司