CN101446639B - 在时间和空间中定位射频识别标签的方法和系统 - Google Patents

Abstract

利用不完整信息在时间和空间中估计RFID标签的位置。在一段时间内信号从RFID标签在多个接收器处被接收。在该时间段内的任意给定时间该信号从少于三个的接收器被接收。在该时间段内信号在特定时间产生。在该时间段内的给定时间在给定接收器处该信号的接收构成一个事件。通过这种方式，多个时间在该时间段内发生。此外，已知所述多个接收器的相应的位置。所述多个事件在数据处理系统被接收。在数据处理系统上执行一种算法以处理所述多个事件。然后由所述算法并基于所述多个事件产生RFID标签在时间和空间中的估计位置。

Description

在时间和空间中定位射频识别标签的方法和系统

技术领域

【0001】本发明大致涉及改进了的数据处理系统，特别地涉及利用数据处理系统在时间和空间中定位射频识别标签。更特别地，本发明涉及当信息不完整时利用数据处理系统在空间和时间中定位射频识别标签。

背景技术

【0002】射频识别标签(也被称为RFID标签)多年来被用于在时间和空间中跟踪目标对象的位置。例如，射频识别标签能够被物理地添加在用于制造产品的目标对象上，或当商品被制造时添加在制造的商品本身上。在制造期间目标对象或者制造的商品通过机器或者人工拿动在工厂范围内移动。假设至少有三个射频接收器能够读取由射频识别标签产生的信号，通过三角测量在任意给定时刻射频识别标签的确切位置能够被确定。执行三角测量的过程可以由计算机执行。通过这种方法，目标对象在时间和空间中的位置能够被确定。这种RFID标签技术还能够被用于跟踪制造背景界限外的其他目标对象。

【0003】尽管如此，在跟踪射频识别标签中如果只能得到不完整的信息，问题出现了。例如，如果只有一个或两个接收器能够检测来自射频识别标签的信号，那么对射频识别标签的位置进行三角测量是不可能的。

【0004】这个问题可能在许多场合下发生。例如，射频识别标签添加于其上的目标对象可能移动到不能发射足够功率的射频信号的区域。在这种情况下，射频信号可能在第一时间段被第一和第二接收器接收，但是在第二时间段只能被第二和第三接收器接收。尽管如此，因为所有三个接收器不能在同一时间接收信号，三角测量不能用来确定射频识别标签在任意点的位置。在这种情况下，仅能得到的信息是在第一时间段被第一和第二接收器检测到的和在第二时间段被第二和第三接收器检测到的发自射频识别标签的信号。这种情况也在其它环境下发生，如当接收器被置于相对于由射频识别标签产生的信号强度彼此远离的位置时。

【0005】上述例子示出当可获得不完整信息以在时间和空间中确定射频识别标签的位置时的情形。存在仅有不完整信息存在以做出此确定的其他情形和例子。

发明内容

【0006】本发明的各方面还提供了利用不完整信息估计射频识别标签位置的计算机执行的方法、设备和计算机可用程序代码。多个信号从射频识别标签被接收。与所述多个信号相关的接收器信息不足以进行三角测量。多个相应的数据集被存储。所述多个相应的数据集中的数据集对应于所述多个信号中的信号。每个相应的数据集包括射频识别标签的相应标识符，至少一个接收相应的信号的相应的接收器的相应的标识符，和一个识别接收相应信号的相应时间的相应时间戳，从而为射频识别标签形成数据集的集合。在数据集的集合中的数据被用来为射频识别标签计算与时间相关的运动模式。与时间相关的运动模式被用于估计在给定时间点射频识别标签的位置，其中确定估计的位置。估计的位置能够被存储。

【0007】在另一个说明性的实施例中，该方法还包括记录射频识别标签预计通过的区域的视频图像，该视频图像被盖上了时间戳。在这种情况下，估计的射频识别标签的位置被用于识别在给定的时间点、在给定的时间点包含射频识别标签的特定区域预计显示的视频图像。

【0008】在另一个说明性的实施例中，所述多个信号基本上在时间上相互隔开。“基本上在时间上相互隔开”的说法意味所述多个信号中的信号在不同时间被接收，这样在任意两个给定的信号间存在大致的时间边界。

【0009】在另一个说明性的实施例中，在数据集的集合中数据被用于为射频识别标签计算时间相关的运动模式，包括在概率预测/回归算法中利用数据。

【0010】本发明的各方面还提供了在时间和空间中确定射频识别标签的估计位置的计算机执行的方法、设备和计算机可用程序代码。关于射频识别标签的部分数据被收到。部分数据包括表明在第一相应的时间在至少一个接收器处信号的接收的第一数据。所述信号由射频识别标签在第二相应的时间产生。部分数据还包括表明在一个时间段内在任意特定时间信号被少于三个的接收器接收的第二数据。已知所有在该时间段内接收信号的接收器的相应的位置。一种算法被用来基于部分数据确定估计位置。然后估计位置被存储。

【0011】在另一个说明性的实施例中，估计的位置是所估计的当前位置。估计的位置还可以是所估计的过去位置和所估计的未来位置。在另一个说明性的实施例中，所述算法是概率预测/回归算法。

【0012】在另一个说明性的实施例中，部分数据还包括视频数据。视频数据表明在第二特定时间的射频识别标签的第二相应的估计位置。在说明性的实施例中，第二特定时间是第一相应的时间。

【0013】在另一个说明性的实施例中，第一数据是表明在第一时间在第一接收器处信号的接收的第三数据，表明在第一时间在第二接收器处信号接收的第四数据，表明在第二时间在第二接收器处信号接收的第五数据，和表明在第二时间在第三接收器处信号接收的第六数据。在这种情况下，第二时间和第一时间是不同的并且第一时间和第二时间不重叠。

【0014】在另一个说明性的实施例中，提供了接收关于射频识别标签的部分数据的装置，其中部分数据包括表明在第一相应的时间在至少一个接收器处信号接收的第一数据，其中该信号是由射频识别标签在第二相应的时间产生，其中部分数据还包括表明在一段时间内的任意特定时刻信号在少于三个接收器上被接收的第二数据，和其中已知所有在该时间段内接收信号的接收器的相应的位置。该用于接收的装置可以包括能够接收数据的数据处理系统的任一部分，包括但不限于无线接收器、总线、有线数据链接、处理器或任何其它用于接收的装置。还提供了利用一种算法基于部分数据确定估计位置的装置。该利用算法的装置可以包括执行所述算法的硬件或软件，例如但不限于处理器、防火墙和软件。

【0015】在另一个说明性的实施例中，在一个时间段内，信号在多个接收器上从射频识别标签被接收。在该时间段内任意特定的时刻，该信号被少于三个的接收器接收。在该时间段内信号在特定时刻产生。在该时间段内的给定时间在给定接收器处信号的接收构成一个事件。通过这种方式，多个事件在该时间段内发生。除此之外，已知所述多个接收器的相应位置。所述多个事件在数据处理系统中被接收。在数据系统上执行一种算法以处理所述多个事件。然后在时间和空间中射频识别标签的估计位置利用所述算法并基于所述多个事件产生。

【0016】在另一个说明性的实施例中，产生还基于被所述算法处理的视频数据。在这种情况下，视频数据表明在第二特定时间射频识别标签的第二相应的估计位置。

附图说明

【0017】本发明的新颖特征在所附的权利要求中被阐明。尽管如此，发明本身和使用的优选模式，还有目标和它的优点，参考下述的具体实施方式和附图将被很好地理解，其中；

【0018】图1是其中实施说明性的实施例的数据处理系统的网络的示意图；

【0019】图2是其中实施说明性的实施例的数据处理系统的方框图；

【0020】图3是代表在时间和空间中定位射频识别标签的现有技术方法的示意图；

【0021】图4是代表依照一个说明性的实施例的射频识别标签的一个发射器和多个接收器的示意图；

【0022】图5是代表依照一个说明性的实施例的射频识别标签的一个发射器和多个接收器的示意图；

【0023】图6是表明依照一个说明性的实施例的射频识别标签的一个发射器和多个接收器的示意图；

【0024】图7是表明依照一个说明性的实施例的在各时间段相对于多个接收器，射频识别标签的可能的位置的示意图；

【0025】图8是依照一个说明性的实施例的利用部分信息在时间和空间中定位射频识别标签的系统的方框图；

【0026】图9是依照一个说明性的实施例的射频识别标签在空间中给定位置的概率图；

【0027】图10是依照一个说明性的实施例的射频识别标签有特定速度的概率图；

【0028】图11是依照一个说明性的实施例的射频识别标签在空间中的给定位置的概率图；

【0029】图12是依照一个说明性的实施例的射频识别标签有特定速度的概率图；

【0030】图13是依照一个说明性的实施例的当与统计位置图结合时射频识别标签在空间中给定速度的概率图；

【0031】图14是依照一个说明性的实施例的当与统计位置图结合时射频识别标签在空间中给定速度的概率图；

【0032】图15是依照一个说明性的实施例的利用不完整信息在时间和空间中定位射频识别标签的步骤流程图；

【0033】图16是依照一个说明性的实施例的利用不完整信息在时间和空间中定位射频识别标签的方法流程图；

【0034】图17是依照一个说明性的实施例的利用不完整信息在时间和空间中定位射频识别标签的方法流程图；

【0035】图18是表明依照一个说明性的实施例的概率预测/回归算法的运行流程图。

具体实施方式

【0036】现在参考附图，特别地参考图1-2，提供了其中说明性的实施例可以被实施的数据处理环境的示例图。应该理解图1-2仅是示例性的，不是用来声明或暗示在其中不同的实施例可被实施的环境的任何限制。可对所描述的环境做许多修改。

【0037】图1示出了数据处理系统的网络的示意图，其中可实施说明性的实施例。网络数据处理系统100是其中可实施说明性的实施例的计算机网络。网络数据处理系统100包括网络102，其是用来提供各种装置和在网络数据处理系统100中相互连接的计算机之间通信连接的媒介。网络102可包括连接，如电线、无线通信链接或光纤缆线。

【0038】在图示的实施例中，服务器104和服务器106还有存储单元108连接到网络102。除此之外，客户机110、112和114连接到网络102。客户机110、112和114可以是，例如，个人计算机或网络计算机。在所描述的实施例中，服务器104提供数据，如引导文件、操作系统映像、和应用程序到客户机110、112和114。在这个实施例中客户机110、112和114是服务器104的客户端。网络数据处理系统100可包括附加的服务器、客户机和其它未示出的装置。

【0039】在图示的实施例中，网络数据处理系统100是因特网，其中网络102代表世界范围的使用一套彼此间通信的协议的传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)的网络和网关的集合。在此因特网的心脏是由数千的路由数据和消息的商用、政府的、教育和其他计算机系统组成的主节点或主机间高速数据通信线路的骨干。当然，网络数据处理系统100还可作为多个不同类型的网络实现，例如内联网、局域网(LAN)或广域网(WAN)。图1是被作为一个例子示出，而不是不同说明性的实施例的体系结构的限制。

【0040】现在参考图2，其中说明性的实施例可被实施的数据处理系统的方框图被示出。数据处理系统200是如图1中的服务器104或客户机110的计算机的一个例子，其中执行方法步骤的计算机可用程序代码或指令为说明性的实施例而被设置。在这个说明性的实施例中，数据处理系统200包括提供处理器单元204、存储器206、持久存储器208、通信单元210、输入/输出(I/O)单元212和显示器214间通信的通信结构202。

【0041】处理单元204用来为可被载入到存储器206中的软件执行指令。取决于特定的实施方式处理单元204可以是一个或多个处理器的集合或多处理器的内核。此外，处理单元204可以利用其中主处理器和辅助处理器同时存在于一个芯片上的一个或多个异构处理器系统被执行。另一个说明性的实施例，处理单元204可能是包含多个同类型处理器的对称的多处理器系统。

【0042】在这些实施例中，存储器206可以是，例如，随机存取存储器。取决于特定的实施方式持久存储器208可能具有不同的形式。例如，持久存储器208可以包含一个或多个部件或装置。例如，持久存储器208可以是硬盘驱动器、闪速存储器、可重写光盘、可重写磁带、或上述的某种组合。由持久存储器208使用的介质也可以是可移动的。例如，可移动硬盘驱动器可以被用于持久存储器208。

【0043】在这些实施例中，通信单元210提供与其它数据处理系统或装置的通信。在这些实施例中，通信单元210是网络接口网卡。通信单元210可以通过使用物理和无线通信链路中的一个或这两者都提供通信。

【0044】输入/输出单元212允许可以被连接到数据处理系统200的其它装置的数据的输入和输出。例如，输入/输出单元212可以为用户通过键盘和鼠标输入提供连接。此外，输入/输出单元212可以发送输出到打印机。显示器214提供向用户显示信息的机制。

【0045】操作系统的指令和软件或程序被置于持久存储器208上。这些指令可以被载入到存储器206用于被处理单元204执行。不同实施例的方法步骤可以被处理单元204利用可被置于如存储器206的存储器中的计算机执行指令执行。这些指令指的是可被处理器在处理单元204中读取和执行的程序代码、计算机可用程序代码、或计算机可读程序代码。不同实施例中的程序代码可以被包含于不同物理的或有形的计算机可读介质上，如存储器206或持久存储器208。

【0046】程序代码216被以功能形式置于计算机可读介质218上并且可以被载入到或传输到数据处理系统200用于被处理器单元204执行。在这些实施例中程序代码216和计算机可读介质218形成计算机程序产品220。在一个例子中，计算机可读介质218可以是有形的形式，例如插入或置于驱动或为持久存储器208的一部分的其它装置上的用来转移到如持久存储器208的一部分的硬盘驱动器的存储装置上的光盘或磁盘。在有形的形式中，计算机可读介质218还可以采用持久存储器的形式，如连接到数据处理系统200的硬盘驱动器或闪速存储器。计算机可读介质218的有形形式还指的是计算机可记录存储介质。

【0047】作为替代，程序代码216可从计算机可读介质218通过到通信单元210的通信链路和/或通过到输入/输出单元212的连接被传输到数据处理系统200。在说明性的实施例中，通信链路和/或连接可以是物理的或无线的。计算机可读介质还可以采用非有形的介质形式，如通信链路或包含程序代码的无线传输。

【0048】为数据处理系统200示出的不同部件不意味着为不同实施例可实施的方式提供体系结构的限制。不同说明性的实施例可以在包括数据处理系统200示出的部件之外的或代替它们的部件的数据处理系统中实施。图2中示出的其它部件能够与示出的说明性的实施例不同。

【0049】例如，总线系统可用来实施通信结构202并且可由一个或多个总线组成，如系统总线或输入/输出总线。当然，总线系统可利用任何提供连接到总线系统的不同部件或装置间数据传输的合适的体系结构类型实施。除此之外，通信单元可以包括一个或多个用来发送和接收数据的装置，如调制解调器或网络适配器。此外，存储器可以是例如存储器206或如在可能存在于通信结构202中的接口和存储器控制器集线器中找到的高速缓存。

【0050】本发明的各方面提供了在时间和空间中利用有限信息定位射频识别标签的计算机执行方法、设备和计算机可用程序代码。特别地，本发明的各方面提供了用于利用一种算法当在给定时刻少于三个接收器从射频识别标签接收信号时估计射频识别标签的位置的计算机执行方法、设备和计算机可用程序代码。在其它说明性的实施例中，独立验证射频识别标签位置的视频数据和其它有限信息能够被所述算法利用以更准确地估计射频识别标签的过去、当前和未来的位置。

【0051】本发明的各方面还提供了用于确定在空间和时间中射频识别标签的估计位置的计算机执行方法、设备和计算机可用程序代码。关于射频识别标签的部分数据被接收。该部分数据包括表明在第一相应的时间在至少一个接收器处信号的接收。该信号在第二相应的时间由射频识别标签产生。该部分数据还包括表明在一个时间段内在任意特定时间信号在少于三个接收器处被接收的第二数据。在该时间段内已知所有接收信号的接收器的相应位置。一种算法被用来基于所述部分数据确定估计位置。然后估计位置被存储。

【0052】本发明的各方面还提供了用于接收与射频识别标签有关的部分数据的装置，其中部分数据包括表明在第一相应的时间在至少一个接收器处信号接收的第一数据，其中该信号由射频识别标签在第二相应的时间产生，其中该部分数据还包括表明在第二时间段中在任意特定时间信号在少于三个接收器处被接收的第二数据，和其中已知在该时间段内所有接收信号的接收器的相应的位置。用于接收的装置可以包括能够接收数据的数据处理系统的任一部分，包括但不限于无线接收器、总线、有线数据链接、或任何其它用于接收的装置。还提供了利用一种算法基于部分数据确定估计位置的装置。所述利用算法的装置可以包括执行该算法的硬件或软件，如但不限于处理器、固件和软件。

【0053】本发明的各方面还提供了用于在一个时间段内在多个接收器处从射频识别标签接收的计算机执行方法、设备和计算机可用程序代码。在时间段内的任意特定时间信号在少于三个接收器被接收。在该时间段内信号在特定时间产生。在该时间段内的给定时间在给定接收器处信号的接收构成一个事件。以这种方式，在该时间段内多个事件发生。除此之外，已知所述多个接收器的相应的位置。所述多个事件在数据处理系统被接收。在数据处理系统上执行一种算法以处理所述多个事件。然后射频识别标签在时间和空间中的估计位置由算法并基于所述多个事件产生。

【0054】图3代表在时间和空间中定位射频识别标签位置的现有技术的示意图。图3中所示的方法能够在数据处理系统中实施，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。

【0055】发射器300代表射频识别标签。发射器300发送一个或多个由信号302代表的射频信号。注意发射器300可以发送其它信号波长，如红外信号或微波信号。

【0056】如图3中所示，接收器304、接收器306、和接收器308中的每一个在给定时刻接收信号。已知接收器304、接收器306和接收器308中的每一个的位置。信号302被发送和信号302被接收间的时间差能够用来确定发射器300和相应的接收器之间的距离。在其它实施例中，信号302的强度、极性、或方向矢量中至少一个是已知的并且能够被用于确定发射器300和相应的收发器之间的距离。利用已知的数学算法，所有上述的信息能够被处理，以确定在特定时间发射器300在二维空间或三维空间的位置。以这种方式确定发射器位置的方法被称作三角测量。

【0057】尽管如此，如果仅有不完整的信息可用时在跟踪射频识别标签中产生了问题。例如，如果仅有一个或两个接收器能够检测来自射频识别标签的信号，那么三角测量射频识别标签的位置是不可能的。

【0058】这个问题可能在许多场合下出现。例如，射频识别标签添加于其上的目标对象可能移动到不能发射足够的功率的射频信号的区域。在这种情况下，射频信号可能在第一时间段被第一和第二接收器接收，但是在第二时间段只有被第二和第三接收器接收。尽管如此，因为信号不能被所有三个接收器在同一时间接收，三角测量不能用来确定射频识别标签在任意点的位置。在这种情况下，仅能得到的信息是在第一时间段能够被第一和第二接收器检测到的和在第二时间段被第二和第三接收器检测到的发自射频识别标签的信号。这种情况也在其它场合下发生，如当接收器被置于就由射频识别标签产生的信号强度而言彼此远离的位置时。

【0059】上述例子示出当可获得不完整信息以在时间和空间中确定射频识别标签的位置时的情形。存在仅有不完整信息存在以做出此确定的其他情形和例子。

【0060】图4是代表依照一个说明性的实施例的射频识别标签的一个发射器和多个接收器的示意图。信号在给定接收器已经被接收的事实可以作为数据被记录。已知所有示出的接收器的相应的位置。图4到图7是为了说明图3中所述的问题而互相关联的。因此，图4到图7为了参考方便使用相似的附图标记。

【0061】如图4中所示，发射器400发送信号402。接收器404、接收器406、和接收器408都可能用来接收信号402。尽管如此，由于多种可能的原因中的一个或多个，仅接收器406接收信号402，如虚线410所示。

【0062】接收器404和接收器408可能没接收到信号402的某些原因包括：1)发射器400在那些接收器的范围之外，2)因为发射器400的位置，信号402相对于接收器404和接收器408被阻隔了，3)仅有发射器406在给定时刻是工作的，或许多其它可能的原因。不管原因是什么，在第一时间只有接收器406接收信号402。

【0063】即使利用如信号402的计时、强度、极性和方向性的信息，在一个单个接收器收集的关于信号402的数据对利用现有技术确定发射器400在时间和空间的位置是不够的。尽管如此，结合在图5到图7的至少一个中收集的其它信息，发射器400在时间和空间的位置能够被确定。

【0064】图5是代表依照一个说明性的实施例的射频识别标签的一个发射器和多个接收器的示意图。信号在给定接收器已经被接收的事实能够作为数据被记录。已知所有示出接收器的相应位置。图4到图7是为了说明图3中所述的问题而互相关联的。因此，图4到图7为了参考方便使用相似的附图标记。

【0065】图5中所示的情形相对于图4中描述的第一时间对第二时间进行描述。在第二时间，只有接收器408能够检测发射器400的信号402，如虚线412所示。此外，一个或多个原因可能是图5中所示的情形原因；一个或多个这些原因可能与图4中描述的原因不同。不论哪种情况，在第二时间(图5)发射器400的空间位置可能与在第一时间(图4)中发射器400的空间位置相同或不同。在这里描述的说明性的实施例中，在第二时间发射器400的空间位置相对于第一时间是不同的。

【0066】图6是表明依照一个说明性的实施例的射频识别标签的一个发射器和多个接收器的示意图。信号在给定接收器处已经被接收的事实能够作为数据被记录。已知所有示出接收器的相应位置。图4到图7是为了说明图3中所述的问题而互相关联的。因此，图4到图7为了参考方便使用相似的附图标记。

【0067】图6中所示的情形相对于图4中描述的第一时间和图5中描述的第二时间对第三时间进行描述。在第三时间，只有接收器404能够检测发射器400的信号402，如虚线414所示。此外，一个或多个原因可能是图6中所示情形的原因；一个或多个这些原因可能与图4或图5中描述的原因不同。不论哪种情况，在第二时间(图5)发射器400的空间位置可能与在第一时间(图4)发射器400的空间位置相同或不同。类似地，在第三时间(图6)发射器400的空间位置可能与在第一时间(图5)发射器400的空间位置相同或不同。在这里描述的说明性的实施例中，在第三时间发射器400的空间位置相对于第一或第二时间是不同的。

【0068】图7是表明依照一个说明性的实施例的在各时间段相对于多个接收器，射频识别标签的可能的位置的示意图。信号在给定接收器已经被接收的事实能够作为数据被记录。已知所有示出接收器的相应位置。图4到图7是为了说明图3中所述的问题而互相关联的。因此，图4到图7为了参考方便使用相似的附图标记。

【0069】图7表明在第一时间、第二时间和第三时间接收的数据的总和。在第一时间，接收器406从发射器400接收信号，如虚线410所示。在第二时间，接收器408从发射器400接收信号，如虚线412所示。在第三时间，接收器404从发射器400接收信号，如虚线414所示。

【0070】虚线410和412相互重叠。在这个说明性的实施例中，线的重叠表明在同时覆盖第一时间和第二时间的至少一部分时间段内有足够地部分数据存在以确定发射器400在接收器406和接收器408的发射范围之内。相反，虚线414不与虚线410和412重叠。因此，不能对在第三时间发射器400的空间位置做相同的推论。

【0071】作为图7中所示情形的结果，存在的数据不足以利用传统技术确定发射器400在空间-时间的位置。此外，发射器400在三维或二维空间的位置不能利用传统技术得到。尽管如此，如下所示，发射器400在空间-时间中的估计位置能够被确定。换句话说，利用从图4到图7描述的情形获得的数据，能够估计在任意特定时刻发射器400在空间中的位置，不论那个时刻是在过去或现在。从图4到图7中所示的情形收集的数据可以被称作部分数据。

【0072】图8是依照一个说明性的实施例的利用部分信息在时间和空间中定位射频识别标签的系统的方框图。图8中所示的系统能够利用一个或多个数据处理系统实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。在这里描述的算法能够以这些数据处理系统中的一个或多个来实现。尽管图8示出的步骤是对于一个物理地添加于一个目标对象上的射频识别标签实现的，图8中描述的方法能够被扩展到同时估计多个目标对象的空间-时间位置。

【0073】如图8中所示，相应的射频识别标签800被添加到感兴趣的目标对象上。射频识别收发器802(RFID收发器)接收由射频识别标签800发射的完整信号804。已知完整信号804从射频识别标签800发射的时间。还已知完整信号804在射频识别收发器802处被接收的时间。因为光的速度(射频信号的速度)是常数，这两个时间能够被用于确定射频识别标签800和射频识别收发器802间的距离。还已知完整信号804的接收与过去信号814的接收之间的时间。

【0074】射频识别收发器806、射频识别收发器808和其余由射频识别收发器810代表的射频识别收发器没有从射频识别标签800接收信号。注意可以有许多附加的射频识别收发器，如虚线812所示。

【0075】尽管如此，射频识别收发器808确实在过去的某个时间点从射频识别标签800接收过去信号814。过去信号814和当前完整信号804被发射到射频识别捕获装置816，如多箭头818所示。发射到射频识别捕获装置816的附加信息可以包括射频识别标签号、信号检测的时间、检测的信号的频率、和检测的信号的强度。在一个说明性的实施例中，所有这些信息都被发送到射频识别捕获装置816。

【0076】如完整信号404，过去信号814从射频识别标签800发射的时间已知。过去信号814在射频识别收发器802处被接收的时间也已知。因为光速(射频信号的速度)是常数，这两个时间能够被用于确定射频识别标签800和射频识别收发器808间的距离。还已知完整信号804的接收和过去信号814的接收之间的时间。

【0077】在一个非限定性实施例中，射频识别捕获装置816是数据处理系统，尽管射频识别捕获装置816可以是执行图8所述的方法的全部数据处理系统的一部分的其它软件或硬件。不管哪种情况，射频识别捕获装置816保存由射频识别收发器802和808发射的数据并且把这个数据报告给概率预测/回归算法820。射频识别捕获装置816还发射这个数据到可以是非易失或易失的存储装置822。

【0078】存储装置822存储从射频识别捕获装置802和射频识别捕获装置808收集的数据。概率预测/回归算法820利用如下所述的存储装置822中的数据。存储装置822还包含可能在数据库中的关于到感兴趣的目标对象的描述和源的射频识别标签号的详细映射的信息。

【0079】概率预测/回归算法820是一种算法，其以硬件实现或者以软件实现，把每个从射频识别收发器接收的新信号与存储装置822中保存的数据对比。这样，例如，概率预测/回归算法820将把收到的关于信号814的信息和收到的关于当前信号804的信息进行比较。概率预测/回归算法820利用回归数学技术基于从射频识别收发器802、806、808和810接收的历史数据来确定射频识别标签800在空间中特定点在过去、现在或将来的概率。当附加的数据被从这些射频识别收发器接收时，概率预测/回归算法820继续进一步使射频识别标签800在特定时间在空间中给定点的当前、过去和将来的概率更为精确。

【0080】射频识别标签800在空间中给定点的概率能够显示在显示单元824上。显示单元824的一个例子是与数据处理系统828相关的监视器826。这些图的例子在图9到图14中被示出。用户能够利用数据处理系统828来观察从视频捕获系统830捕获的图像。用户还能够使用数据处理系统828来控制图像或图或概率怎样在监视器826上观察。用户还能够使用数据处理系统828来控制一个或多个概率预测/回归算法820或视频捕获系统830的行为。

【0081】可选地，视频捕获系统830可以被用来提高射频识别标签800在空间-时间中估计位置的准确性。实施这里的说明性的实施例不需要视频捕获系统830，但是视频捕获系统830可能能够提高这里的说明性的实施例的性能。

【0082】视频捕获系统830能够在许多环境下运行，尽管非常适合其中能够使视频摄像机的位置被详细地拍摄全景和了解的制造业环境。视频捕获系统830利用多个摄像机，如摄像机832、摄像机834和摄像机836来监视一个或多个与射频识别标签800相关联的目标对象在给定环境中的位置。在非限定性的说明性的实施例中，所有目标对象在给定环境中的可能存在的区域都被监视。这样，可以使用多于或少于图8中所示的三个摄像机的摄像机。

【0083】视频捕获系统830从一个或多个摄像机832、834和836拍摄图像，在每个视频图像上添加时间戳，并且保存视频图像到存储装置，如存储装置838。在说明性的实施例中，存储装置838可以是与存储装置822相同或不同的存储装置。存储装置838可以被当作易失性存储器或非易失性存储器实现。

【0084】在说明性的实施例中，概率预测/回归算法820从视频捕获系统830请求数据以提供与某些摄像机、某些时间戳、某些被一个或多个摄像机监视的位置、或它们的结合相应的某些图像。视频捕获系统830通过搜索存储装置838中所有与所请求的搜索标准相匹配的图像响应该请求。这些图像被发送到概率预测/回归算法820。

【0085】注意这些图像的一些或全部可以在没有从概率预测/回归算法820发出的请求的情况下被发送到概率预测/回归算法820。这样，所述请求对这里描述的说明性的实施例的实施是不必要的。

【0086】概率预测/回归算法820能够把从视频捕获系统830拍摄的图像作为附加的数据，把该数据和由射频识别捕获装置816收集的历史数据相比较，并利用所述附加的数据来进一步使射频识别标签800的不论是过去、当前或未来的在空间-时间中任意给定点的概率更为精确。例如，概率预测/回归算法820从射频识别收发器808接收射频识别标签号、距离，并且从射频识别收发器802接收过去信号814的时间、射频识别标签号、距离，并且接收当前信号804的时间，和一个或多个在一个或多个时间与射频识别标签800相关联的目标对象的视频图像，比较所有这些数据，确定射频识别标签800在特定时间在空间中位置的概率。同样的信息能够用来估计过去时间点射频识别标签800的位置。同样的信息能够用来估计将来时间点射频识别标签800的位置。概率预测/回归算法820的运行的例子由图18提供。

【0087】图9是依照一个说明性的实施例的射频识别标签在空间中给定位置的概率图。图9中所示的图可以在数据处理系统中实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图9中所示的图可以利用图8中所示的系统创建。

【0088】图9示出目标对象，或射频识别标签，在第一时间在二维空间中给定位置的概率。轴900表示相对概率，轴902表示在给定的坐标系沿“X”方向的位置，轴904表示在给定的坐标系沿“Y”方向的位置。柱906表示目标对象在第一时间在特定X-Y坐标系的概率。

【0089】图10是依照一个说明性的实施例的射频识别标签有特定速度的概率图。图10中所示的图可以在数据处理系统中实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图10中所示的图可以利用图8中所示的系统创建。

【0090】图10中所示的图与图9中所示的图相关联，因为射频识别标签的估计速度是在第一时间提供的。轴1000表示相对概率，轴1002表示在图9中在给定的坐标系沿“X”方向的速度，轴1004表示在给定的坐标系沿“Y”方向的速度。柱1006表示目标对象在第一时间具有沿X轴第一特定速度和沿Y轴第二特定速度的概率。

【0091】图11是依照一个说明性的实施例的射频识别标签在空间中的给定位置的概率图。图11中所示的图可以在数据处理系统中实施，如图1中的服务器104或106或客户机110、112、或114，或图2中所示的数据处理系统200。图11中所示的图可以利用图8中所示的系统创建。

【0092】图11示出目标对象或射频识别标签在第二时间在二维空间中给定位置的概率。轴1100表示相对概率，轴1102表示在给定的坐标系沿“X”方向的位置，轴1104表示在给定的坐标系沿“Y”方向的位置。柱1106表示目标对象在第二时间在特定X-Y坐标系的概率。

【0093】图12是依照一个说明性的实施例的射频识别标签有特定速度的概率图。图12中所示的图可以在数据处理系统中实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图12中所示的图可以利用图8中所示的系统创建。

【0094】图12中所示的图与图11中所示的图相关联，因为射频识别标签的估计速度是在第二时间提供的。轴1200表示相对概率，轴1202表示在图11中给定的坐标系沿“X”方向的速度，轴1204表示在图11重给定的坐标系沿“Y”方向的速度，柱1206表示目标对象在第二时间具有沿X轴第一特定速度和沿Y轴第二特定速度的概率。

【0095】图13是依照一个说明性的实施例的当与统计位置图相结合时射频识别标签在空间中给定速度的概率图。图13中所示的图可以在数据处理系统中实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图13中所示的图可以利用图8中所示的系统，利用图8中所描述的算法创建。

【0096】图13中所示的图是来自图10中所示的第一时间的速度图与图9中所示的第一时间的位置图的数据的结合。通过结合信息，具有给定速度的射频识别标签的概率可以被相当程度地缩小，如图13中所示。此外，概率沿轴1300示出，沿“X”方向的速度沿轴1302示出，沿“Y”方向的速度沿轴1304示出，柱1306表示概率分布。

【0097】图14是依照一个说明性的实施例的当与统计位置图相结合时射频识别标签在空间中给定速度的概率图。图14中所示的图可以在数据处理系统中实施，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图14中所示的图可以利用图8中所示的系统，利用图8中所描述的算法创建。

【0098】图14中所示的图是来自图12中所示的第二时间的速度图，与图11中所示的第二时间的位置图的数据的结合。通过结合信息，具有给定速度的射频识别标签能够被相当程度地缩小，如图14中所示。此外，概率沿轴1400示出，沿“X”方向的速度沿轴1402示出，沿“Y”方向的速度沿轴1404示出，柱1406表示概率分布。

【0099】图15是依照一个说明性的实施例的利用不完整信息在时间和空间中定位射频识别标签的步骤流程图。图15中所示的过程可以在数据处理系统中实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图15中所示的过程可以利用图8中所示的系统实施，利用图8中所描述的算法创建。图15中所示的过程能够在单一数据处理系统中的单一处理器中实现。

【00100】该过程当数据处理系统接收到关于射频识别标签的部分数据时开始，其中部分数据包括表明在第一相应的时间在至少一个接收器处信号的接收的第一数据，其中所述信号由射频识别标签在第二相应的时间产生，其中部分数据还包括表明在一个时间段内在任意特定时间信号被少于三个的接收器接收的第二数据，和其中已知所有在该时间段内接收信号的接收器的相应的位置(步骤1500)。数据处理系统利用算法基于部分数据确定所述估计位置(步骤1502)。然后数据处理系统选择性地使所述估计位置被存储(步骤1504)。之后该过程结束。

【00101】在另一个说明性的实施例中，所述估计位置是估计的当前位置。所述估计位置还可以是估计的过去位置和估计的未来位置。在另一个说明性的实施例中，所述算法是概率预测/回归算法，如图8中所描述的。

【00102】在另一个说明性的实施例中，部分数据还包括视频数据。视频数据表明在第二特定时间中的射频识别标签的第二相应的估计位置。这样，利用该算法的过程能够把视频数据和其它以上描述的部分数据结合以更精确地预测射频识别标签在空间-时间中的位置。在说明性的实施例中，第二特定时间是相应的时间。

【00103】在另一个说明性的实施例中，第一数据是表明在第一时间在第一接收器处信号的接收的第三数据，表明在第一时间在第二接收器处信号接收的第四数据，表明在第二时间在第二接收器处信号接收的第五数据，和表明在第二时间在第三接收器处信号接收的第六数据。在这种情况下，第二时间和第一时间是不同的并且第一时间和第二时间不重叠。

【00104】此外，能够提供各种执行这些步骤的装置。例如，用于接收的装置可以包括能够接收数据的数据处理系统的任一部分，包括但不限于无线接收器、总线、有线数据链接、数据处理系统或任何其它用于接收的装置。在另一个例子中，用于利用一种算法基于部分数据确定估计位置的方法可以包括执行该算法的硬件或软件，例如但不限于处理器、防火墙和软件。

【00105】图16是依照一个说明性的实施例的利用不完整信息在时间和空间中定位射频识别标签的步骤流程图。图16中所示的过程能够在数据处理系统中实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图16中所示的图可以利用图8中所示的系统实施，利用图8中所描述的算法创建。图16中所示的过程能够在单一数据处理系统中的单一处理器中实现。

【00106】该过程当在一个时间段内信号在多个接收器处被从射频识别标签接收时开始，其中在该时间段内任意特定的时刻信号被从少于三个的接收器上接收，其中该信号在该时间段内特定的时刻产生，其中该信号在该时间段内的给定时间处的接收构成一个事件，其中通过这种方法多个事件在该时间段内发生，并且其中已知所述多个接收器的相应位置(步骤1600)。所述多个事件在数据处理系统中被接收(步骤1602)。在数据系统上执行一种算法以处理所述多个事件(步骤1604)。所述算法基于所述多个事件产生在时间和空间中射频识别标签的估计位置(步骤1606)。

【00107】在一个说明性的实施例中，所述生成步骤(步骤1606)还基于经过该算法处理的视频数据。在这种情况下，视频数据表明在第二特定时间射频识别标签的第二估计位置。

【00108】图17是依照一个说明性的实施例的利用不完整信息在时间和空间中定位射频识别标签的步骤流程图。图17中所示的过程能够在数据处理系统中实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图17中所示的图可以利用图8中所示的系统实施，利用图8中所描述的算法创建。图17中所示的过程能够在单一数据处理系统中的单一处理器中实现。

【00109】该过程当处理器从射频识别标签接收多个信号时开始，其中与所述多个信号相关联的接收器信息对于三角测量是不够的(步骤1700)。然后处理器存储多个相应的数据集，其中在所述多个相应的数据集中的一个对应于所述多个信号中的一个信号，其中每个相应的数据集包括射频识别标签的一个相应的标识符，至少一个接收相应的信号的相应的接收器的相应的标识符，识别相应的接收信号的相应时间的一个相应的时间戳，以形成射频识别标签的数据集(步骤1702)。

【00110】然后处理器利用在数据集中的数据来为射频识别标签计算与时间相关的运动模式(步骤1704)。所述处理器利用与时间相关的运动模式估计在任意时刻射频识别标签的位置，其中估计的位置被确定(步骤1706)。在一个说明性的实施例中，该过程可以在该时刻结束。

【00111】尽管如此，其它说明性的实施例在这个过程中可以包括附加的步骤。例如，存储器能够存储所述估计位置(步骤1708)。在另一个说明性的实施例中，处理器能够记录射频识别标签预计通过的区域的视频图像，该视频图像被盖上了时间戳(步骤1710)。然后处理器能够利用射频识别标签的估计位置识别在给定的时间点，在给定的时间点包含射频识别标签的特定区域预计显示的视频图像(步骤1712)。之后该过程结束。

【00112】对于关于图7描述的任意说明性的方法，所述多个信号能够被基本上在时间上相互隔开。“基本上在时间上”的说法意味所述多个信号中的信号在不同时间被接收，这样在任意两个给定的信号间存在大致的时间边界。

【00113】此外，利用在数据集的集合中的数据为射频识别标签计算与时间相关的运动模式的步骤可以包括在一种概率预测/回归算法中使用数据。概率预测/回归算法的实施例在图8中描述。

【00114】图18是表明依照一个说明性的实施例的概率预测/回归算法的运行流程图。图18中所示的过程能够在数据处理系统中实现，如图1中的服务器104或106或客户机110、112或114，或图2中所示的数据处理系统200。图18中所示的过程是图8中概率预测/回归算法818的典型实施方式。图18中所示的过程能够在单一数据处理系统中的单一处理器中实现。

【00115】在图18的说明性的实施例中，射频识别标签的位置被利用网格估计。在网格格子中的数值包含射频识别标签在特定时间位于那个格子中的概率。这些网格的例子在图9到图14中被示出。

【00116】该过程当处理器接收第一命中然后使命中接下来被存储时开始(步骤1800)。命中是在射频识别接收器处射频识别标签信号的接收。每个命中被存储在数据库中，每个命中记录包括相应的射频识别标签的号，命中的时间和与命中相关的位置网格。

【00117】当命中被第一次接收并且保存时，如图8中完整信号804的接收时，新的记录被插入数据库中。位置网格被用来保持所有那个标签可能的位置。在说明性的实施例中，第一命中的位置网格可以是图9中所示的位置网格。

【00118】接下来，处理器在数据库中搜索具有相同的射频识别标签号的第二命中(步骤1802)。数据库可以是图8中的存储器822。然后处理器判断是否还发现了额外的命中(步骤1804)。如果没有发现额外命中，那么该过程停止。但是，如果发现第二(过去)命中，那么处理器读取现有记录(步骤1806)。第二命中可以是图8的过去信号814。与第二命中相关联的第二记录被取回。第二记录与可以是图11所示的位置网格的位置第二网格相关联。

【00119】然后处理器判断第一命中和第二命中之间的时间差(步骤1808)。处理器利用这个时间差来创建两个新的位置网格。在这个说明性的实施例中，处理器基于第一网格创建第一新位置网格(步骤1810)并且处理器并且还基于第二网格创建第二新位置网格(步骤1812)。在说明性的实施例中，第一新位置网格在图10中被示出，而第一网格在图9中被示出。同样地，第二新位置网格在图12中被示出，而第二网格在图10中被示出。

【00120】然后处理器把第一网格和第二新位置网格相结合(步骤1814)来创建第三网格。同样地，处理器还把第一新位置网格和第二网格结合(步骤1816)来创建第四网格。在说明性的实施例中，图10中所示的图与图11中所示的图相结合以创建第一结合网格，其可以是图13中所示的图。如以上描述的，图13是射频识别标签在图8中的时间完整信号804接收到时的位置的概率图。然后处理器基于第一结合网格判断射频识别标签的最佳位置和概率(步骤1818)。在图13中的最高概率是在位置(15，18)处。同样地，图12中所示的图与图9中所示的图相结合以创建第二结合网格，可以是图14中所示的图。如以上所描述的，图14示出了射频识别标签在图8的过去信号814被接收到时的位置的概率图。处理器还为第二结合网格判断射频识别标签的最佳位置和概率。图14中的最高概率在位置(7，22)。

【00121】处理器判断第一结合网格是否存在单一高概率峰值(步骤1822)和第二结合网格是否存在单一高概率峰值(步骤1824)。在这里的说明性的实施例中，在图13的位置(15，18)和图14的位置(7，22)确实存在单一峰值。

【00122】对于这两个判断，如果判断的结果是“是”，那么处理器可以利用时间和位置找到射频识别标签的图像(步骤1826)。在说明性的实施例中，由指向两个预计位置(15，18)和(7，22)的摄像机在信号产生的相应的时间产生的图像能够被取回。然后为了确定与射频识别标签相关联的物理产品的存在，处理器能够显示这些图像(步骤1828)。除了显示图像之外，处理器能够识别所关注的目标对象在图像中存在，并且利用这个信息来预测目标对象的过去位置。有了这个信息，处理器还可以预测目标对象的将来位置。

【00123】然后处理器试图移动到下一个命中，假设这样一个命中存在(步骤1830)。处理器也能够试图移动到下一个命中，假设这样一个命中存在，在步骤1822和1824中一个或两个的判断是“否”判断的情形下。那么过程返回步骤1804并且重复。注意如果发现一个新命中(步骤1804中“是”的判断)，那么为了进一步使射频识别标签的过去、当前和将来位置更为精确，过程重复。尽管如此，如果没有发现新命中(步骤1804中“否”的判断)，那么过程结束。

【00124】这样，在另一个说明性的实施例中，存在三个样品命中。第一样品可以与第二样品然后与第三样品比较，以使估计第一时间的位置。第二样品也能够与第一样品然后与第三样品比较，以使估计射频识别标签在第二时间的位置。第三样品也能够与第一样品然后与第二样品比较，以使估计射频识别标签在第三时间的位置。

【00125】这样，本发明的各方面提供了用于利用有限信息在时间和空间中定位射频识别标签的计算机执行方法、设备和计算机可用程序代码。特别地，本发明的各方面提供用于利用一种算法当在给定时刻，少于三个接收器从射频识别标签接收信号时估计射频识别标签的位置的计算机执行方法、设备和计算机可用程序代码。在其它说明性的实施例中，独立验证射频识别标签位置的视频数据和其它有限信息能够被所述算法利用以更准确地估计射频识别标签的过去、当前和未来的位置。

【00126】本发明可以采取完全硬件实施例的形式、完全软件实施例的形式或包括硬件和软件元素的实施例的形式。在一个优选的实施例中，本发明以软件实现，这包括但不限于防火墙、常驻软件、微代码，等等。

【00127】此外，本发明可以采取通过或与计算机或任意指令执行系统相关联可从提供供使用的程序代码的计算机可用或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式。为了描述的目的，计算机可用或计算机可读介质可以是任意有形的设备，其通过或与指令执行系统、设备或装置相联能够包括、存储、通信、传播或传输供使用的程序。

【00128】介质可以是电子的、磁的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统(或设备或装置)或传播介质。计算机可读介质的例子包括半导体或固态存储器、磁带、可更换计算机软盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬磁盘和光盘。目前光盘的例子包括光盘-只读存储器(CD-ROM)、光盘-读/写(CD-R/W)和DVD。

【00129】此外，计算机存储介质可以包含或存储计算机可读程序代码，从而当计算机可读程序代码被在计算机上执行时，这个计算机可读编码的执行导致计算机在通信链路上发送另一个计算机可读程序代码。这个通信链路可能利用例如没有限制、物理的或无线的介质。

【00130】适于存储和/或执行程序代码的数据处理系统将包括至少一个通过系统总线直接地或间接地连接到存储元件的处理器。存储元件可以包括在程序代码实际执行期间使用的本地存储器、大容量存储器，和为了减少在执行期间编码必须被从大容量存储器取回的次数提供至少一些程序代码的暂时存储的高速缓冲存储器。

【00131】输入/输出或I/O装置(包括但不限于键盘、显示器、指向装置，等等)能够直接地或者通过中间的I/O控制器被连接到所述系统。

【00132】网络适配器还可以被连接到通过中间的私网或公网能够使数据处理系统变得能够连接到其它数据处理系统或远程打印机或存储装置的系统上。调制解调器、有线电视网调制解调器和以太网网卡仅是网络适配器的几种当前可用的类型。

【00133】为了说明和描述的目的，而非试图以公开的形式排他地或限制本发明，已经介绍了本发明的具体实施方式。许多修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。选择和描述的实施例是为了最佳地解释本发明的原理、实际应用，并且使本领域的技术人员能够理解本发明的适于预期的特殊应用的具有各种修改的各实施例。

Claims (17)

1.一种用于利用不完整信息估计射频识别标签的位置的计算机执行方法，所述方法包括：

从射频识别标签接收多个信号，其中与所述多个信号相关的接收器信息不足以进行三角测量；

存储多个相应的数据集，其中在所述多个相应的数据集中的一个对应于所述多个信号中的一个信号，其中每个相应的数据集包括射频识别标签的一个相应的标识符，至少一个接收相应的信号的相应的接收器的相应的标识符，以及识别接收相应的信号的相应的时间的相应的时间戳，以形成射频识别标签的数据集；

利用在数据集中的数据来为射频识别标签计算与时间相关的运动模式；

利用与时间相关的运动模式估计在给定时间点射频识别标签的位置，其中估计位置被确定；和

存储所述估计位置。

2.如权利要求1中所述的计算机执行方法，还包括：

记录射频识别标签预计通过的区域的视频图像，该视频图像被盖上了时间戳；和

利用射频识别标签的估计位置识别在给定的时间点，在给定的时间点包含射频识别标签的特定区域预计显示的视频图像。

3.如权利要求1中所述的计算机执行方法，其中所述多个信号在时间上相互隔开。

4.如权利要求1中所述的计算机执行方法，其中利用在所述数据集的集合中的数据为射频识别标签计算与时间相关的运动模式包括在一种概率预测/回归算法中使用数据。

5.一种用于确定射频识别标签在空间和时间中的估计位置的计算机执行方法，该计算机执行方法包括：

接收与射频识别标签有关的部分数据，其中所述部分数据不足以进行三角测量，所述部分数据包括表明在第一相应的时间在至少一个接收器处信号的接收的第一数据，其中所述信号由射频识别标签在第二相应的时间产生，其中所述部分数据还包括表明在一个时间段内的任意特定时间该信号被少于三个的接收器接收的第二数据，并且其中已知所有在该时间段内接收信号的接收器的相应的位置；

利用概率预测/回归算法基于所述部分数据确定所述估计位置；和

存储估计位置。

6.如权利要求5中所述的计算机执行方法，其中所述估计位置是估计的当前位置。

7.如权利要求5中所述的计算机执行方法，其中所述估计位置是估计的过去位置。

8.如权利要求5中所述的计算机执行方法，其中所述估计位置是估计的将来位置。

9.如权利要求5中所述的计算机执行方法，其中所述部分数据还包括视频数据，其中所述视频数据表明在第二特定时间射频识别标签的第二相应的估计位置。

10.如权利要求9中所述的计算机执行方法，其中第二特定时间是第一相应的时间。

11.如权利要求9中所述的计算机执行方法，其中由所述概率预测/回归算法做出的数据请求导致视频数据被产生和接收。

12.如权利要求5中所述的计算机执行方法，其中第一数据包括表明在第一时间在第一接收器处信号的接收的第三数据，表明在第一时间在第二接收器处信号接收的第四数据，表明在第二时间在第二接收器处信号接收的第五数据，和表明在第二时间在第三接收器信号接收的第六数据，其中第二时间和第一时间是不同的，并且其中第一时间和第二时间不重叠。

13.一种数据处理系统，包括：

用于接收与射频识别标签相关的部分数据的装置，其中所述部分数据不足以进行三角测量，所述部分数据包括表明在第一相应的时间在至少一个接收器处信号的接收的第一数据，其中所述信号由射频识别标签在第二相应的时间产生，其中所述部分数据还包括表明在一个时间段内的任意特定时间该信号被少于三个的接收器接收的第二数据，并且其中已知所有在该时间段内接收信号的接收器的相应的位置；和

用于利用概率预测/回归算法基于所述部分数据确定估计位置的装置。

14.如权利要求13中所述的数据处理系统，其中所述估计位置包括估计的当前位置、估计的过去位置和估计的将来位置中至少一个。

15.如权利要求13中所述的数据处理系统，其中所述部分数据还包括视频数据，其中所述视频数据表明在第二特定时间射频识别标签的第二相应的估计位置。

16.一种用于确定射频识别标签在空间和时间中的估计位置的计算机执行方法，包括：

在时间段内在多个接收器处从所述射频识别标签接收信号，该信号不足以进行三角测量，其中在时间段内的任意特定时间该信号在少于三个接收器被接收，其中该信号在该时间段内在特定时间产生，其中在该时间段内的给定时间在给定接收器处该信号的接收构成一个事件，其中在该时间段内发生多个事件，并且其中已知所述多个接收器的相应的位置；

在数据处理系接收所述多个事件；

在数据处理系统上执行概率预测/回归算法以处理所述多个事件；和

利用所述概率预测/回归算法并基于所述多个事件产生射频识别标签在时间和空间中的估计位置。

17.如权利要求16中所述的计算机执行方法，其中产生步骤还基于由所述概率预测/回归算法处理的视频数据，其中该视频数据表明射频识别标签在第二特定时间的第二相应的估计位置。

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