CN101048672B - 移动设备上的自监控gps - Google Patents

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Abstract

本文公开了一种用于在拥有GPS功能的移动设备上获取GPS的方法、移动设备以及计算机程序产品。该方法包括，根据关于GPS何时应该被通电以满足定位精度和GPS获取时间的规范的自适应预测，设置GPS的加电阶段的周期的当前值的步骤。

Description

移动设备上的自监控GPS
技术领域
本发明通常涉及GPS获取，并特别涉及启用GPS的设备的功率保存。
背景技术
用于在无线环境中定位移动设备的技术对于许多应用来说是非常重要的，诸如，应急位置服务、专用网络，以及车辆跟踪。
在移动电话工业中，竞争技术的重点在于紧急情况-911(E-911)位置定位的特定问题。一般来说，这些技术属于两类：(1)基于网络的技术和(2)全球定位系统(GPS)技术。基于网络的技术使用基于网络的度量(例如，渡越时间、到达角等)。GPS技术使用对卫星的瞄准线测量。
基于网络的技术和GPS技术均试图满足用于E-911紧急情况定位服务的US联邦通信委员会(FCC)要求。FCC要求设置了关于任何技术的对位置准确度的具体满足要求。当前，FCC的E-911第二阶段计划表明对位置定位的所有尝试的67％必须具有少于50m的精度，并且95％的呼叫必须具有小于150m的精度(联邦通信委员会E-911http://www.fcc.gov/911/enhanced/)。尽管没有要求，通常还是接受以下条件：定位的获取时间必须在合理短的时间量程内。能够在30秒的时间量程内提供定位的定位技术通常被认为对于E-911服务是合理的，因为这种少量的时间对于紧急服务到达事故现场所花费的总体时间的影响可忽略不计。
公知的是，基于GPS的技术提供准确的位置测量。然而，这种技术倾向于延长GPS获取时间(从GPS设备被通电的时间开始到设备获取定位所花费的时间长度)。其主要原因在于，设备事先不知道哪个卫星当前处于看得到的地方，并且必须采取彻底的搜索来找到在看得到的地方的卫星。这在术语中叫做“冷起动”。一般来说，在冷起动模式，GPS设备可花费高达几分钟时间来寻找定位，这对于很多应用，诸如，E-911，被认为是不合适的时间量程。
克服该难题的一个简单方法是，简单地保持GPS设备一直通电。在初始定位后，卫星天文历(satellite almanac)和星历表(ephemeris)数据被一直保持是最新的，则可避免冷起动阶段。在该模式下，GPS设备被称为处于“热起动”模式。持续保持设备处于热起动模式的主要缺点在于会耗尽移动设备的电池资源。移动设备中的电池电源是宝贵的资源，并且任何能够采取来使电池寿命最大化的步骤都是具有优势的。简单地保持GPS设备一直通电以避免冷起动通常被认为是不可取的措施。在如E-911的应用的情况下，这尤其成立，在这种情况下，GPS位置寻找能力可能是仅仅很少利用的。
在高通公司提出的辅助-GPS(A-GPS)系统中，可以找到冷起动的潜在解决方案；见高通白皮书，How A-GPS Works，2001(http://www.snaptrack.com/pdf/How aGPS works.pdf)。在该系统中，网络在接收到位置请求后，通过向移动设备传送由基站收集的更新的卫星天文历和星历表，来“辅助”移动设备。相对于从冷起动的获取，这加快了移动设备的GPS获取的速度。该系统还综合网络定位信息来寻找最佳位置精度。然而，该方法在试图解决冷起动问题的同时，付出了网络系统设计的复杂度增加的代价，并导致了用于所需额外基础设施(即，网络硬件和通信)的另外的成本。在移动设备从网络断开的情况下，该系统也不起作用，而是仍然需要GPS定位。
试图解决冷起动问题的另一系统是使用GPS设备的周期性断电。在该模式下，设备周期性地被关断所设置的周期。只要关断时间仍然很少，在每个加电阶段的开始，GPS设备有效地开始处于热起动模式。GPS设备的该周期性断电在芯片组制造业术语中被称为“点滴式供电(TricklePower)”；参见Laipac Technology Inc.，Reference Guideline to TF GPS，Sept 2001，(http://www.laipac.com/datasheets/gps/TF％20GPS％20Series.pdf)。在该模式，用户能够对加电周期Pu进行初始设置。例如，设置为Pu＝30分钟意味着GPS设备每30分钟进行加电，以获取定位。获取定位(通常在若干秒内)后，GPS设备进入断电模式。
简单地猜想将Pu设置为何值并不是最佳的。显然存在着改善GPS获取系统的需要。
发明内容
根据本发明的一方面，提供了一种在具有GPS功能的移动设备上获取GPS的方法。该方法包括以下步骤：根据对GPS何时应该被通电以满足定位精度和GPS获取时间的规范的自适应预测，设置GPS的加电阶段的周期的当前值。
根据本发明的另一方面，提供了一种移动设备。该移动设备包括处理器和连接到处理器的存储器；连接到处理器的为移动设备提供GPS功能的GPS模块；以及，用于根据对何时应该对GPS模块通电以满足关于定位精度和GPS获取时间的规范的自适应预测，设置GPS模块的加电阶段的周期的当前值的装置。
根据本发明的另一方面，提供了一种用于具有GPS功能的移动设备的计算机程序产品。该计算机程序产品具有存储用于在移动设备上获取GPS的计算机程序的计算机可读介质。计算机程序产品包括，用于通过接口与移动设备的GPS功能连接的计算机程序代码装置，以及用于根据何时应该对GPS模块通电以满足关于定位精度和GPS获取时间的规范的自适应预测，设置GPS模块的加电阶段的周期的当前值的计算机程序代码装置。
根据本发明的又一方面，提供了一种具备GPS功能的移动设备上获取GPS的方法。该方法包括以下步骤：使用上一次定位时的移动设备的预测位置与实际位置之间的位置误差；如果位置误差过大，向下调整加电阶段的周期的当前值；如果位置误差过小，向上调整加电阶段的周期的当前值；根据位置误差，使用神经网络估计加电阶段的周期的新值，以及根据可接受的误差界限，将加电阶段的周期的新值设置成加权值。
附图说明
在下文中将参考附图并通过举例的方式来描述本发明的各实施例，在附图中：
图1是可实现本发明的一个实施例的配备有GPS的移动设备的图；
图2是根据本发明的一个实施例的用于自适应预测何时应该对具有GPS功能的无线通信设备通电的系统的高层框图；
图3是表示根据本发明的一个实施例的用于确定位置误差的方法的流程图；
图4是表示根据本发明的该实施例的确定Pu值以满足位置精度界限的方法的流程图；
图5是表示确定Pu值以满足GPS获取时间界限的方法的流程图；和
图6是可实现本发明的各实施例的通用计算机系统的框图。
具体实施方式
本文公开了用于移动设备上的能量高效的GPS获取的方法、设备和计算机程序产品。该获取满足预先指定的静态精度和获取时间。在下面的说明中，阐述了多种具体细节，包括特定无线网络、定位系统、网络配置、滤波技术等。然而，根据该公开，本领域的专业技术人员将会理解，可以进行修改和/或替换，而不会导致脱离本发明的保护范围和精神。在其它情况下，可以省略具体细节以免模糊本发明。
该方法可以在模块中实现。模块，特别是其功能，可以实施在硬件或者软件中。在软件意义下，模块是处理、程序，或者，其部分通常执行特定功能或者相关的功能。这种软件可以在例如C、C++、JAVA、JAVA BEANS、Fortran、或者其组合体中实现，但是也可以实现在任何数量的其它可编程语言/系统中，或者其组合体中。在硬件意义下，模块是被设计成其它组件或模块一起使用的功能性硬件单元。例如，模块可以使用分立的电子组件来实现，也可以形成整个电子电路的至少一部分，诸如，现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)等。物理实现还可以包括，例如，用于FPGA的配置数据，或者ASIC的分层。此外，物理实现的描述可以用EDIF网表语言、结构化VHDL、结构化Verilog等。也存在多种其它可能性。本领域中的专业技术人员将会理解，该系统还可被实现为硬件和软件模块的组合体。
以下说明的一些部分以在计算机系统或能够执行计算的其它设备内对数据的操作的算法和表示法的形式给出。这种算法表述和表示法可以被本领域中的专业技术人员用来将他们的工作主旨传达给本领域中的其它专用技术人员。一种算法是获得所希望的结果的自相一致(self-consistant)顺序的步骤。这些步骤是那些需要物理量的物理操作的步骤。通常，尽管不是必须的，这些量采取能够被存储、转换、组合、比较或者否则是受控的电、磁、或电磁信号的形式。这些信号可以被称为比特、值、元素、符号、字符、项、数字等等。
以上和相似的术语将与适当的物理量相关联，并仅是应用于这种量的方便的标签。不管具体陈述与否，从以下将会明白，利用诸如“接收”、“计算”、“预测”、“比较”、“确定”、“存储”、“调整”、“使用”、“估计”、“设置”等的术语的讨论，是指计算机系统或者类似电子设备的行为和处理。这种系统或设备对用计算机系统的寄存器和存储器内的物理量表示的数据进行操作，并将数据转换成与表示为计算机系统寄存器、存储器或其它形式的存储、传输或显示设备内的物理量类似的其它数据。
还描述了用于执行该方法的操作的设备和系统。这种设备可具体构造成用于所需的目的。可替代地，该设备可包括通用计算机(例如，笔记本PC)或者其它计算设备(例如，PDA)，其可以通过由计算机读取的计算机程序选择性地被激励或者被配置。本文所示的算法并不是固有地与任何特定计算机或者其它设备相关；通过程序可以使用各种通用机制。
本发明的各实施例还涉及计算机程序或者软件，其中的方法步骤可以通过计算机代码来实现。计算机程序不是要对任何特定编程语言、操作环境及其实施情况进行限制。各种编程语言、操作系统以及其编码都可以被使用。而且，计算机程序不是要对任何特定控制流进行限制。有很多其它计算机程序变量，其可使用不同的控制流，而不会脱离本发明的保护范围和精神。此外，计算机程序的一个或多个步骤可以并行地而不是顺序地来执行。
计算机程序可存储在任何计算机可读介质上。计算机可读介质可以包括存储设备，诸如，磁介质盘、CD-ROM、DVD、闪速RAM设备、存储芯片、存储卡、磁带、适于通过接口与通用计算机连接并且由通用计算机读取的其它存储设备和介质，及以上的组合体。计算机可读介质还可以包括硬接线介质，诸如，本地网络或因特网，或者无线介质，诸如，IEEE 802.11无线网络、蓝牙、GSM移动电话系统、PCS，以及GPS。计算机程序在被加载到这种通用计算机上并在这种通用计算机上执行时，有效地得到实现这些实施例的方法的设备。
这些实施例的方法包括特定控制流。然而，可以实施不同的控制流，而不会脱离本发明的保护范围和精神。
I.介绍
在下文中，下一个“加电时间”是指通过将Pu的当前值加上断电所发生的时间而得到的时间。本发明的各实施例系统地设置了加电阶段的周期Pu，同时保持定位的精度和定位获取时间在可接受的界限内。
自适应预测是由以下要素组成的：嵌入在无线通信设备中的GPS设备何时应该被通电以满足定位精度和GPS获取时间的规范。本发明的实施例针对设置加电阶段的周期Pu，同时保持定位精度和定位的获取时间在可接受的界限内的问题。在操作开始时，简单地将Pu设置成某个值可以为某个时间间隔提供所需界限，但不是保证在将来也是这种情况。同样，该简单的方法没有提供任何意义上的Pu的优化值。由此，这意味的是在保持定位精度和定位获取时间在可接受界限内的同时可容许的Pu的最大值。当对每秒钟移动1米的设备要求可接受误差界限(精度)为50米时，每秒报告位置的GPS系统是低效率的系统设计的一个实例。本发明的各实施例使GPS设备能够响应于这种情况来动态确定最佳Pu。
根据本发明的实施例的方法和设备，在移动设备内使用自适应滤波器和机器学习技术来解决这些问题。这些技术使移动设备能够对GPS设备的这些预测精度误差和预测获取时间进行自监控。如果这些预测值不能满足可接受的界限，则减小Pu的值。如果预测值满足可接受界限，则增加Pu的值。本发明的实施例提供了一种技术，下文中称为自监控(SM)-GPS。尽管可应用于E-911服务，SM-GPS同样可应用于任何移动GPS设备。SM-GPS使得这种设备能够以大部分能量高效的方式运行，同时仍然保持GPS设备的操作者满意的位置准确性和必须的获取时间。
本发明的实施例辅助移动设备以大部分能量高效的方式进行GPS位置获取，同时仍然保持GPS设备的操作者满意的位置准确性和必须的获取时间。在这方面，“移动设备”是指具备嵌入的GPS功能的功率受限的(例如，电池供电的)设备。这种设备的实例是有GPS功能的移动电话、膝上型电脑、个人数字助理(PDA)和无线传感器设备，以上仅是几个例子。
II.对加电阶段的功率进行自监控的设备和软件
在一个实施例中，软件被嵌入到移动设备中，以对设备的加电阶段的周期Pu进行自监控，并且如果Pu不符合最大界限地保存移动设备的电池电力，则对Pu的值进行自调节。图1示出了这种配备有GPS的移动设备100。配备有GPS的移动设备可以是，例如，带有连接到PDA的GPS适配器的
Figure GSB00000212155100071
Figure GSB00000212155100072
PDA。实施对加电阶段的周期进行自监控的方法的软件被用在PDA中以实施该实施例。
本发明的实施例涉及确定移动设备的预测位置和由其GPS报告的其实际位置之间的误差。假定既往有N个报告位置，可使用预测技术来预测设备在某个时间t之后(下一个加电阶段)的位置。值N通常是基于特定自适应学习算法的测试经验预先确定的。在本发明的一个实施例中，使用基于神经网络的自适应滤波器技术来进行位置预测。预测位置与在时间t测量的实际位置之间的差异可被用于表示位置误差。在形成该位置误差后，在实际位置测量的时间所使用的位置的值、位置误差和Pu的值被存储在移动设备的存储器中。另外，可存储获取时间dta。
图2是可以使用图1的PDA来实现的系统200的框图。系统200包括接收各输入210-220以产生加电阶段Pu240的预测周期的神经网络模块230。神经网络模块230预测下一次对GPS设备通电的时间。该模块230根据包括上一次的卫星位置210、上一次的GPS位置/时间212、上一次的GPS误差214、当前加电时间216、关于是否达到上一次的目标(即，精度要求满足与否)的信息，以及当前无线电定位和误差220的各输入来进行预测。较后的信息220可以使用Cramer-Rao界限来确定。下文中将会阐述神经网络200的更多细节。
图3中示出了用来确定和存储Pu、dta，和ep的方法300的流程图。处理开始于步骤310，在该步骤，使用最后N个报告的位置来预测在下一个预定加电时间的位置。也就是说，假设上一次的位置历史存储在移动设备中，自适应算法预测下一个位置值。已知许多用于基于其既往位置来预测移动设备的下一个位置的技术，诸如，回归、Kalman滤波器、粒子滤波器。在步骤320中，在下一个加电时间，比较具有GPS功能的移动设备的预测位置与移动设备的实际位置，并确定位置误差ep。这样，给定位置的预测值，相对于下一次GPS设备被通电时报告的实际定位位置检查预测值，以形成预测误差ep。在步骤330中，存储加电阶段的周期Pu、获取时间dta以及预测误差ep的当前值。该信息可以存储在无线设备的存储器或其它适当的存储设备中。然后处理终止。移动设备本身可对获取GPS定位所花费(从开始加电开始)的时间进行计时，这是获取时间。如果GPS位置对于特定时期无效，则不进行任何记录。
前述方法使用存储的位置误差ep来确定在给定可接受误差界限ac情况下如何设置Pu的值最好。从而，系统可被设计成，自适应地确定适于Pu(ep)的最好的功能性。在一个实施例中，基于神经网络200的技术可被用于确定Pu(ep)。给定该函数的当前最好的估值和可接受误差界限ac，则Pu的值可使用Pu(ac)来设置。另外，Pu(ac)的加权的贡献可用于设置新的加电周期。一种独立的算法检查当前加电周期是否过大或过小，并且如果是这样则相应地调整Pu。然后可将新的加电周期设置为wPu+(1-w)Pu(ac)，其中w是范围0-1中的加权因数。
图4是用于调整Pu的值并设置新的加电周期来将SM-GPS传递到移动设备的方法的流程图。图3中描述的步骤之后，方法400开始于步骤410。在步骤410中，读取根据上一次定位所确定的存储的位置误差值ep。在判断步骤412中，进行检查以确定所存储的位置误差值ep是否过大。在一个实施例中，术语“过大”意味着ep大于ac。其变形明确地是也可以使用某个分数倍的或者多倍的ac。如果判断步骤412返回为真(Yes)，处理继续进行到步骤414。在步骤414，加电阶段的周期Pu的当前值被调小。在一个实施例中，新值可以被调整到cPu，其中c被设置为0.5。而且，可以采用c的不同值或者不同的减小算法。新的加电周期具有最小阈值，加电周期不能被设置到在该阈值以下。该阈值可以是一秒钟——这是很多GPS芯片组的默认TrickPower模式中设置的周期。然而，也可以指定其它阈值。处理从步骤414继续进行到步骤422。否则，如果判断步骤412返回到默认(No)，处理继续进行到步骤416。
在判断步骤416中，进行检查以确定存储的位置误差ep是否过小。在一个实施例中，术语“过小”是指小于0.5ac。然而，也可以使用借助于一些其它分数倍ac的对其的改变。如果判断步骤416返回真(Yes)，处理继续进行到步骤418。在步骤418中，加电周期Pu的当前值被向上调整。也就是说，Pu的值增加到一个新值。该新值可以作为bPu被计算，其中b被设置为1.5。此外，可以实现b的不同值或者不同增长算法。新的加电周期具有最大阈值，加电周期不能被设置到该阈值以上。该阈值可以例如是十分钟，但是这可由用户预先设置。从步骤418，处理前进到步骤422。如果判断步骤416返回假(No)，处理继续进行到步骤420。
在步骤420中，加电周期Pu的当前值不改变，也就是说，其保持相同的值。然后，处理继续进行到步骤422。在步骤422，新的加电周期被设置成wPu+(1-w)Pu(ac)。在步骤424中，Pu(ep)的神经网络估值被提供给步骤422。也就是说，独立于以上步骤，基于所存储的Pu和ep的值，进行函数Pu(ep)的神经网络200估值。可以使用这两个独立值的加权平均值来将最终新加电周期设置为wPu+(1-w)Pu(ac)，其中ac同样是位置的可接受误差界限。加权参数w的值由制造商或者用户事先设置。在该处理的变量中，w可以是基于时间的。从步骤422，处理终止。
如果位置精度是规定Pu的值的唯一标准，则以上处理将是足够的。然而，如果获取时间是规定Pu的值的唯一标准，则图5所示的流程图中示出的处理500将是足够的。该处理500与上面给出的处理400类似，除了使用获取时间dta来确定新的加电周期。在判断进行处理中使用的是dta与预先分配的关于获取时间的界限值的比较。在步骤510中，使用存储的获取时间dta来确定上一次的定位。在判断步骤512中，进行检查以确定所存储的获取时间dta是否过大。在图5中，ac现在是关于获取时间的可接受误差。“过大”这个词是指比ac大。也可以使用一些分数倍的ac或者多倍的ac。如果判断步骤512返回真(Yes)，处理继续进行到步骤514。在步骤514，Pu的当前值被向下调整。这样，如果dta过大，则Pu的值被降低到一个新值。该新值可以被设置成cPu，其中c被设置为0.5。可以使用c的不同值或者不同的减小算法。并且，采用加电周期的最小值。处理从步骤514继续进行到步骤522。否则，如果判断步骤512返回假(No)，处理继续进行到步骤516。
在判断步骤516中，进行检查以确定存储的获取时间dta是否过小。“过小”这个词是指dta小于0.5ac。也可以使用借助于一些其它的分数倍ac的改变。如果判断步骤516返回真(Yes)，处理继续进行到步骤518。在步骤518中，Pu的当前值被向上调整。这样，如果dta过小，则Pu的值被增加到一个新值。该加电周期的新值可以被设置为bPu，其中b被设置为1.5。可以使用b的不同值或者不同增长算法。而且，采用了加电周期的最大值。从步骤518，处理前进到步骤522。如果判断步骤516返回假(No)，处理继续进行到步骤520。
在步骤520中，加电周期Pu的当前值不改变，也就是说，其保持相同的值。处理继续进行到步骤522。在步骤522，新的加电周期被设置成wPu+(1-w)Pu(ac)。在步骤524中，Pu(dta)的神经网络估值被提供给步骤522。然后使用这两个独立值的加权平均值来将最终新加电周期设置为wPu+(1-w)Pu(ac)，其中ac同样是获取时间的可接受误差界限。w的值由制造商或者用户事先设置。在该处理的变量中，w可以是基于时间的。也就是说，独立于上述步骤，函数Pu(dta)的神经网络200的估值是基于所存储的Pu和dta的值进行的。从步骤522，处理终止。
在规定加电周期的新值过程中，位置精度和获取时间二者都要考虑的情况下，图4和5所示的两种算法可以同时独立地运行。可以利用通过算法报告的加电周期的两个新值中较小的一个作为最终的新值。
当被E-911应用使用时，如果GPS在特定时间可用，移动设备可以自动使GPS设备加电，并确定其当前位置。由于以上描述的SM-GPS算法，应该避免GPS设备的冷启动。如果当作出紧急情况位置请求时由于一些原因GPS不可用(例如，由于视觉效果不是直线)，移动设备可报告在最后一个加电阶段预测的GPS位置。这与A-GPS相比具有以下优势：即使GPS突然变得不可用，也不需要增加网络基础设施，并且移动设备的当前位置的估值是给定的。
在连续位置请求的情况下，诸如在跟踪应用中，SM-GPS算法自适应地改变加电周期，以找出符合所需的精度和获取时间界限的该特定时期Pu的最大值。其优势在于，相对于当前系统，设备的用户不是必须预先估计并手动输入这种值。其还具有自动调整Pu的值以改变条件的优势。
III.神经网络
用于预测位置并且在SM-GPS内的自适应预测算法与延时神经网络(TDNN)类似。这种网络是具有专用于较大模式内的独立位置识别特征的拓扑的神经网络。这些类型的网络已经被成功地用在诸如语音预测算法和股票预测的应用中。这些网络的结构设计的灵活性使得它们能够处理任何复杂的非线性行为，以及更多简单的线性行为。可以将仅有一个神经元和线性变换功能的TDNN训练成作为有效线性自适应滤波器来运行。
TDNN的操作和不同的可行结构(例如，学习策略、变换函数、层数、权重)的细节已经在文献中有了很详尽的记载。例如，见Simon Haykin，Neural Networks：A comprehensive foundation，MacMillan，New York，1994。在一个实施例中，使用先前位置来形成神经网络的输入矢量和预测位置的输出。
其它神经网络被构造成，优选地分别找出函数图4和5中的Pu(ep)和Pu(dta)。这些被称为“函数发现”神经网络。而且在函数形式和不随时间保持恒定的意义下，这些网络是自适应的。
为了适应神经网络的输入矢量与输出之间的各种形式的关系，可以使用多层感知器模型，这些类型的模型可被应用到TDNN网络和函数发现神经网络。MLP模型典型地具有长度为r的输入矢量和s个神经元的隐蔽层。权重αs，r的矩阵描述了输入矢量和神经元层之间的关系。可采用不同的变换函数，如，对数-Sigmiod变换函数。通常，可以增加隐蔽层的数目以适应更复杂的系统。在一个实施例中，所采用的MLP网络包括一个隐蔽层和多个神经元，神经元的数量等于输入矢量的大小。对数-Sigmiod变换函数被采用。对于TDNN，与神经网络相关联的权重适应于新预测的位置和其随后测量的实际位置，以使将来的预测误差最小化。通过该机制，网络进行自适应并且“学习”与特定时期相关的最佳权重αs，r设置。
对于函数发现神经网络，与神经网络相关联的权重分别基于输入的新数据，适应于图4和5的新预测的函数(Pu(ep)和Pu(dta))的函数形式。这意味着，神经网络不断地对自身进行重复训练。
IV.其它实施例和变形例
自适应学习算法可以实现在移动设备中的信号处理芯片上。为了更加节约电力，在移动设备正在于例如无线网络的较大网络进行通信的情况下，神经网络计算可以被传递到网络内部的一些外部处理单元。然后，由外部设备计算的加电周期的值可以被传递回移动设备。
在GPS信号不可用的情况下，位置误差和获取时间在该时刻没有被定义。这可能表示，用户正处于GPS卫星信号的接收很差的区域中，用户可能希望不减小加电周期，或者至少限制减小。以这种方式，不会徒劳地试图使用额外的能源来获取GPS信号。
有很多神经网络结构可以应用在图2、4和5的算法中。例如，预测位置也可以是正在使用的实际Pu的函数(通常，较短的Pu值具有较小的误差)。神经网络可以被调用，其中的Pu既往史也是对神经网络的输入。基于基本函数的网络也可以被用于函数Pu(ep)和Pu(dta)的估值中。神经网络结构的详尽的讨论可以在标准文本中找到。而且，参见，例如，Simon Haykin，Neural Networks：A comprehensive foundation，MacMilan，New York，1994。
VI.其它实施例和变形例
根据本发明的实施例的方法可以使用一个或多个通用计算机系统、手提设备、蜂窝电话，以及其它适当移动计算设备来实现，其中参考图1-5描述的处理可以实施为软件，诸如在计算机系统或者手提设备内执行的应用程序。特别的是，由计算机执行的软件中的指令影响该方法中的步骤，至少是某种程度上影响。软件可以包括一个或多个计算机程序，包括应用程序、操作系统、步骤、规则、数据结构，以及数据。指令可以组成一个或多个代码模块，每个代码模块用于执行一个或多个特定任务。软件可以被存储在计算机可读介质中，计算机可读存储介质包括例如下面描述的一个或多个存储设备。计算机系统从计算机可读介质加载软件，然后执行该软件。图6示出了计算机系统600的一个实例，本发明的各实施例可以用该计算机系统来实现。介质上存储有这种软件的计算机可读介质是计算机程序产品。根据本发明的实施例，在计算机系统中的计算机程序产品的使用可使设备产生优良效果。
图6以框图的形式示出了计算机系统600，其连接到无线网络620。操作者可以使用键盘630和/或诸如鼠标632(或者例如触摸板)的指向设备，来提供对计算机650的输入。计算机系统600可以具有多个输出设备中的任意一个，包括，行式打印机、激光打印机、图形显示器，以及其它连接到计算机的重现设备。计算机系统600可以经由通信接口664使用适当的通信信道640连接到一个或多个其它计算机。计算机网络620可以包括无线本地网络(WLAN)，或者例如3G网络。虽然图6中为了简化附图没有示出，对于本领域的专业技术人员来说，显然计算机系统600可以配备有GPS模块，例如以图1所使的方式。
计算机650可以包括处理单元666(例如，一个或多个中央处理单元)、存储器670(其可以包括随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、或者二者的组合)、输入/输出(IO)接口672、图形接口660，以及一个或多个存储设备662。存储设备662可以包括以下设备中的一个或多个：软盘、硬盘驱动器、磁光盘驱动器、CD-ROM、DVD、数据卡或者记忆棒、闪速RAM设备、磁带或者本领域中的专业技术人员公知的任何其它多种非易失性存储器。虽然存储设备被示为直接连接到图6中的总线，但这种设备可以通过任何适当接口来连接，诸如，并行端口、串行端口、USB接口、固件接口、无线接口、PCMCIA槽等。为了该说明目的，存储单元可以包括存储器670和存储设备662(如图6中包围这些元件的虚线框所示)中的一个或多个。
计算机650的每个组件典型地经由一个或多个总线680被连接到一个或多个其它设备，如图6概括地示出，其依次包括数据、地址和控制总线。虽然在图6中仅示出了一条总线，但是本领域的专业技术人员完全能够理解，计算机或者其它电子计算设备，诸如PDA，可以具有若干条总线，包括处理器总线、存储器总线、图像卡总线，以及外围设备总线中的一个或多个。可以利用适当的电桥来作为接口连接这些总线之间的通信。虽然描述的是使用CPU的系统，但是本领域的那些专业技术人员将会清楚，也可以使用能够处理数据和执行操作的其它处理单元，而不会脱离本发明的范围和精神。
简单地提供了计算机系统600用于说明的目的，也可以应用其它配置而不会脱离本发明的范围和精神。可用来实现本发明的实施例的计算机包括IBM-PC/AT或者IBM-PC兼容、膝上型/笔记本型计算机、PC的macintosh(TM)系列之一、Sun Sparcstation(TM)、PDA、工作站等。前述内容仅是可用来实现本发明的实施例的设备类型的实例。典型地，各实施例的处理，如下文中所示，是作为软件或者记录在作为计算机可读介质的硬盘驱动器上的程序而存在，并且使用处理器来对其进行读取和控制。程序和中间数据以及从网络得到的数据的中间存储可以使用半导体存储器来完成。
在一些例子中，可以提供在CD-ROM或者软盘上编码的程序，或者可替代地，可以经由例如连接到计算机的调制解调器设备从网络读取程序。而且，软件还可以从其它计算机可读介质被加载到计算机系统中，计算机可读介质包括磁带、ROM或者集成电路、磁光盘、计算机或其它设备之间的无线或者红外传输信道、诸如PCMCIA卡的计算机可读卡，以及包括email传输和记录在网址上的信息的因特网和内部网等。前述仅是相关计算机可读介质的一个实例。也可以实施其它计算机可读介质，而不会脱离本发明的范围和精神。
本文还描述了关于移动设备上的能量高效GPS获取的方法、系统和计算机程序产品的本发明的少量实施例。按照前述内容，本领域的那些专业技术人员将会清楚，依据该公开，可以进行各种修改和/或替代，而不会脱离本发明的范围和精神。

Claims (23)

1.一种用于在无线网络的移动无线通信设备上获取GPS的方法，所述移动设备具有GPS功能和用于所述无线网络的无线通信功能，所述方法包括以下步骤：
如果GPS的位置误差和获取时间中的至少一个未能满足可接受界限，则减小加电阶段的周期的值；
如果GPS的位置误差和预测的获取时间中的至少一个满足所述可接受界限，则增加所述加电阶段的周期的所述值；和
根据当前无线电定位和误差，以及对所述GPS何时应该被通电以满足关于定位精度和GPS获取时间的规范的自适应预测，设置所述GPS的加电阶段的周期的当前值。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述当前无线电定位和误差是使用Cramer-Rao界限来确定的。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述加电阶段的周期被设置成同时使定位精度和所述定位的获取时间保持在可接受的界限内。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述移动设备动态地确定所述加电阶段的最佳周期。
5.如权利要求1所述的方法，其中，使用自适应滤波器和机器学习技术来设置所述加电阶段的周期的所述当前值。
6.如权利要求5所述的方法，其中，使用所述移动设备来实施所述自适应滤波器和机器学习技术。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述移动设备包括功率有限的设备。
8.如权利要求1所述的方法，其中，所述移动设备包括嵌入式GPS设备。
9.如权利要求1所述的方法，包括使用神经网络进行自适应预测的步骤。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述设置步骤包括：
使用多个上一次报告的位置，预测下一预定加电时间的下一位置；
将所述下一加电时间的所述预测位置与所述移动设备的实际位置进行比较，并确定所述位置误差；和
将所述加电阶段的周期的当前值、获取时间、所述位置误差以及位置存储在所述移动设备的存储单元中。
11.一种用于无线网络的移动无线通信设备，所述移动设备具有用于所述无线网络的无线通信功能，包括：
处理器和连接到所述处理器的存储器；
连接到所述处理器的为所述移动设备提供GPS功能的GPS模块；
用于在GPS的位置误差和获取时间中的至少一个未能满足可接受界限的情况下，减小加电阶段的周期的值的装置；
用于在GPS的位置误差和预测的获取时间中的至少一个满足所述可接受界限的情况下，增加所述加电阶段的周期的所述值的装置；和
用于根据当前无线电定位和误差，以及对所述GPS模块何时应该被通电以满足关于定位精度和GPS获取时间的规范的自适应预测，设置所述GPS模块的加电阶段的周期的当前值的装置。
12.如权利要求11所述的移动无线通信设备，其中，所述当前无线电定位和误差是使用Cramer-Rao界限来确定的。
13.如权利要求11所述的移动无线通信设备，其中，所述加电阶段的周期被设置成同时使定位精度和所述定位的获取时间保持在可接受的界限内。
14.如权利要求11所述的移动无线通信设备，其中，所述移动设备动态地确定所述加电阶段的最佳周期。
15.如权利要求11所述的移动无线通信设备，其中，使用自适应滤波器和机器学习技术来设置所述加电阶段的周期的所述当前值。
16.如权利要求15所述的移动无线通信设备，其中，使用所述移动设备来实施所述自适应滤波器和机器学习技术。
17.如权利要求11所述的移动无线通信设备，其中，所述移动设备包括功率有限的设备。
18.如权利要求17所述的移动无线通信设备，其中，所述移动设备包括为所述移动设备供电的电池。
19.如权利要求11所述的移动无线通信设备，包括用于进行自适应预测的神经网络模块。
20.如权利要求11所述的移动无线通信设备，其中，所述设置装置包括：
用于利用多个上一次报告的位置，预测下一预定加电时间的下一位置的装置；
用于将所述下一加电时间的所述预测位置与所述移动设备的实际位置进行比较并确定所述位置误差的装置；和
用于将所述加电阶段的周期的当前值、获取时间、所述位置误差以及位置存储在所述移动设备的存储单元中的装置。
21.一种在无线网络的移动设备上获取GPS的方法，所述移动设备具备GPS功能和用于所述无线网络的无线通信功能，所述方法包括以下步骤：
使用从无线网络中确定的无线网络中的所述移动设备的位置误差；
如果所述位置误差过大，向下调整所述GPS的加电阶段的周期的当前值；
如果所述位置误差过小，向上调整所述GPS的加电阶段的所述周期的当前值；
根据所述位置误差，使用神经网络估计所述GPS的加电阶段的所述周期的新值；和
根据可接受的误差界限，将所述GPS的加电阶段的所述周期的新值设置成加权值。
22.如权利要求21所述的方法，其中，所述位置误差是移动设备的无线电定位的Cramer-Rao界限。
23.一种在无线网络的移动设备上获取GPS的方法，所述移动设备具备GPS功能和用于所述无线网络的无线通信功能，所述方法包括以下步骤：
使用从无线网络中确定的无线网络中的所述移动设备的上一次定位的获取时间；
如果所述获取时间过大，向下调整所述GPS的加电阶段的周期的当前值；
如果所述获取时间过小，向上调整所述GPS的加电阶段的所述周期的当前值；
根据所述获取时间，使用神经网络估计所述GPS的加电阶段的周期的新值；和
根据可接受的界限，将所述GPS的加电阶段的周期的新值设置成加权值。
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