CN102077113B - 用于向地图对象分配地理位置的当前测量值的设备和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于将地理位置的当前测量值分配给地理地图的地图对象的设备，其中，当前测量值源自相邻地理位置的相邻测量值的序列，所述设备包括处理器，所述处理器用于确定第一概率测量，所述第一概率测量指示是否可以将当前测量值分配给先前已被分配有所述序列中的至少一个相邻测量值的第一地图对象，以及，所述处理器用于确定第二概率测量，所述第二概率测量指示在所述第一概率测量指示不可能将当前测量值分配给地图对象的情况下，是否可以将当前测量值分配给与第一地图对象具有交叉的第二地图对象。

Description

用于向地图对象分配地理位置的当前测量值的设备和方法

技术领域

本发明涉及用于向地理地图或这种地图的对象分配地理位置测量值的概念，其可以例如用于提高这种位置测量值的精确度。

背景技术

当逐间隔地确定相应地理位置的测量值，同时驱车或步行通过道路或路径时，取决于所使用的方法，产生或多或少很大的不精确性。当前最普遍的导航系统是全球定位系统(GPS)。由于几年前消除了人工信号失真，因此几乎不费什么努力便可以获得10到15米的定位精确度。从而，定位精确度还取决于在测量时刻“看到”的卫星的数目。一般地，可以说测量精确度随着接收到的卫星的数目而增加。

然而，如果在具有部分高楼林立的道路或窄巷的城市区域中移动，便可能发生建筑遮挡至卫星的视线的情况，从而降低GPS可获得的测量精确度。如果将卫星位置确定系统所测量的地理原始数据放置到地理城镇图或者地图中，则看起来相对不真实的定位指示可导致与导航设备的实际地理位置仅有极少的共同点。对于窄巷和小路来说尤其如此，其中，即使10到15米的精确度也可导致看起来不真实的结果。尤其在十字路口，可能难以决定要将非精确测量点分配给那条道路。

从而，导航系统所测量的地理原始数据频繁地与地图数据相匹配，以使得例如司机在其车辆的导航设备的显示器上接收到看起来真实的位置信息。如果位置确定的精确度当前大致为例如50米，并且如果司机沿着湖边的道路移动，那么，如果导航设备的显示器上的车辆位置被指示在湖中而不是道路上，便可能非常令人困惑，即使原始测量数据提供了在湖中的(错误)位置也是如此。在这种情形下，导航系统检测到这样的位置极不可能用于道路导航系统中的应用，并对用于显示在地理地图中的测量地理位置进行校正，以使得相同的测量地理位置对应于看起来真实的位置，例如在道路上。

由于例如基于WLAN标准(无线局域网)的无线电网络日益增长的分布，这些无线网络将其自身提供为新定位方法的基础。在基于WLAN的定位系统中，常常将所谓的接收信号强度(RSS)指纹识别用作基本方法。该方法基于如下假定：在当前定位处接收到或可接收到的若干无线电台的无线电信号的信号强度明确地表征了当前定位或当前地理位置。如果存在针对多个地理参考定位或参考位置包含在参考时刻在其处接收到或可接收到的无线电台的发射机标识以及对应的无线电信号的信号强度在内的参考数据库，便可以通过将当前测量的测量值与数据库的参考值相匹配来从当前测量值(发射机标识和关联的信号强度值)的集合推断出当前位置。该匹配针对每个参考点评估其先前记录的测量值或参考值与当前位置的当前测量值有多相似。最相似的参考点用作针对移动终端设备的当前位置的估计值的基础。

由此，显而易见，这样的基于WLAN的定位系统的精确度还取决于参考数据库中参考位置的质量。针对参考数据库，通过参考测量，以实验的方式确定在参考测量时刻在参考位置处可接收到的无线电发射机信号强度。这导致了包含无线电发射机(接入点)列表的数据库包括针对已执行了参考测量的每个参考位置的相应的关联接收场强和质量。从而，由例如GPS设备确定参考位置。以上已讨论了这样的测量的精确度。

发明内容

以下，本发明的目的是：出于真实性考虑，通过将位置测量值与地理地图相匹配来提高位置测量值的精确度。

通过具有独立权利要求的特征的设备和方法来实现该目的。

本发明的结论是：为了将测量位置值与(数字)地图数据或地图对象(例如，道路或路径)相匹配，引入了概率测量，以能够根据不精确的原始测量值来检测何时例如发生从第一道路到第二道路的改变。道路表示地图对象。显而易见，针对地图对象，存在精确的地理坐标。如果根据本发明概念将地理位置原始测量值分配给地图对象，那么这一般还意味着位置原始测量值升值，以提高其精确度。从而，在此之后，针对基于WLAN的定位，改进的位置测量值作为参考测量分组的参考位置明显地更有价值。

使在至少两个最后的测量点处对当前考虑的测量点的改变进入例如对概率测量的确定中。更准确地说，例如，考虑到当前考虑的测量点从(最佳拟合)线路的偏离，该线路被放置为经过已分配给地图对象的该至少两个最后的测量点。从而，该至少两个最后分配的测量点表示分配给地图对象(例如，道路、路经或建筑物)的测量点。

此外，还使当前考虑的位置测量值与所考虑的地图对象(例如，道路)的距离进入对概率测量的确定中。

由于当前考虑的测量值是要被分配给第一地图对象(例如，道路)还是第二地图对象(例如，交叉的道路)是存在问题的，因此还使当前测量值与第一地图对象同第二地图对象的下一个可能的交叉(例如，十字路口)的距离进入对概率测量的确定中。

为此，本发明的实施例提供了一种用于将地理位置的当前测量值分配给地理地图的地图对象的设备，其中，当前测量值源自针对相邻地理位置的相邻测量值的序列，所述设备包括处理器，所述处理器用于确定第一概率测量，所述第一概率测量指示是否可以将当前测量值分配给先前已分配有所述序列中的至少一个相邻测量值的第一地图对象，以及，所述处理器用于确定第二概率测量，所述第二概率测量指示在所述第一概率测量指示不可能将当前测量值分配给第一地图对象的情况下，是否可以将当前测量值分配给与第一地图对象具有交叉的第二地图对象。

从而，可以将测量点分配给不同的地图对象。在户外区域中，例如道路、广场、小路，以及在户内区域中，走廊、房间、地板、墙等等被建模成由分段定义的线构成的多边形。这意味着所有的地图对象再次包括至少分段线形的地图对象。

此外，本发明的实施例提供了一种用于改进参考数据的设备，所述参考数据具有地理参考位置的所测量的坐标和分配给参考位置的参考测量分组，所述参考测量分组包括在所述地理参考位置处确定的参考发射机标识以及在参考时刻在所述参考位置处可接收到的无线电发射机的电磁信号特性，所述设备包括处理器，所述处理器用于将对所述地理参考位置的实际坐标进行近似的所测量的坐标与地理地图的地图对象的坐标相匹配，以获得同所测量的坐标相比，与所述地理参考位置的实际坐标更好地对应的改进的坐标，并将所述改进的坐标分配给所述参考测量分组。

从而，本发明的实施例允许将例如使用GPS系统而测量的地理原始测量值分配给数字地图的地图对象，其中，所述地图对象再次被提供有精确的位置信息。从而，可以校正不精确的原始测量值，并且可以补偿测量误差。然后，例如可以将已校正的测量值用作以上已针对基于WLAN的定位或导航系统而描述的数据库的参考位置。

附图说明

下面将参考附图来讨论本发明的优选实施例。附图示出了：

图1是根据本发明的实施例的用于向地图对象分配地理位置的当前测量值的设备；

图2是根据本发明的实施例的用于分配当前测量值的方法；

图3是用于确定第一概率测量的部分概率的示例性概率函数；

图4是用于确定第一概率测量的方法的示意流程图；

图5是用于确定第二概率测量的部分概率的概率函数的示例；

图6是根据本发明的实施例的用于确定第二概率测量的方法的示意流程图；

图7是对当先前的分配尝试已失败时发现正确地图对象的可能性的示意图；以及

图8是根据本发明的实施例的用于改进参考数据的设备。

具体实施方式

图1示出了数字地图10的(极大地放大的)区域。

地图10中示出了地图位置的相邻原始测量值12的序列。这些测量值12已经沿着实际走过的路线而确定，该路线在图1中由虚箭头来指示。因此，实际上已沿着地图10中作为分段线形的地图对象14而示意的路段记录测量值12。路段在交叉18-1、18-2处交叉。可以清楚地看出，测量位置12仅非常不精确地对应于仍处于路段14上的实际地理位置。因此，针对不同的应用，需要将测量点12中的每一个分别分配给正确的道路14-1、14-2或14-3。

如果以显而易见的方式关于测量点与相应道路的最短距离来执行垂直投影，那么仅可获得非常不充分的匹配结果，如处于至少分段线形的地图对象14-1、14-2和14-3上的投影点16所示。

从而，根据本发明的实施例，如下面将基于图2-8更详细地描述的，制定了用于将正确的地图对象14分别分配给测量点12的规则。

图2示意性地示出了用于向地理地图的地图对象14分配地理位置的当前测量值12-n的设备20的框图，其中，当前测量值12-n源自相邻地理位置的相邻测量值12-1、...、12-N(n＝1，2，...，N)的序列。因此，索引n实质上意味着分配次数。

设备20包括：处理器22，用于确定第一概率测量P₁，第一概率测量P₁指示是否可以将当前测量值12-n分配给第一至少分段线形的地图对象14-1，序列中的至少一个相邻或先前测量值12-1，...，12-(n-1)先前已被分配给该第一至少分段线形的地图对象14-1。此外，处理器22用于确定第二概率测量P₂，第二概率测量P₂指示在第一概率测量P₁指示了不可能将当前测量值12-n分配给第一地图对象14-1的情况下，是否可以将当前测量值12-n分配给与第一地图对象14-1具有交叉18的第二至少分段线形的地图对象。

分配给第一地图对象14-1的第一概率测量P₁指示实际上有多大可能将当前测量值12-n分配给第一地图对象14-1(例如，第一道路)。第二概率测量P₂被分配给第二地图对象14-2(即，例如第二道路)，并指示有多大可能将当前测量值12-n分配给该第二地图对象14-2。因此，优选地，本发明的实施例可以用于确定在诸如十字路口之类的关键位置处是否已经进行了路线的改变(例如，道路的改变)，如果是，则确定在哪个方向上。为此，根据本发明，制定了用于确定第一和/或第二概率测量P₁、P₂的规则。然后，可以将P₁和P₂提供给选择装置24，选择装置24最终基于概率测量P₁和P₂来选择当前测量点12-n被分配给的地图对象。

首先，将更详细地阐明对第一概率测量P₁的确定。

根据本发明的实施例，为了确定第一概率测量P₁，确定不同的部分概率测量或分配概率，然后将其组合成概率测量P₁。

将基于图3a来对确定第一分配概率P_1，1进行示意。

图3a示意了当前测量点12-n和两个相邻的先前测量值12-(n-1)和12-(n-2)。假定两个相邻的测量值已经被分配给第一地图对象14-1，例如，以道路的形式存在。现在，必须决定是否将当前测量值12-n(即，当前要分配给地图对象的测量值)也分配给第一地图对象14-1，或者是否将当前测量值12-n分配给与第一地图对象14-1交叉的第二至少分段线形的地图对象14-2。不但例如在靠近当前测量点12-n的交叉道路或十字路口的情况下，而且在由多边形建模的其他地图对象的情况下，会出现该问题，。

根据实施例，处理器22被实现为针对当前测量值12-n确定关于第一地图对象14-1的第一分配概率P_1，1，以使得第一分配概率P_1，1取决于当前测量值12-n在多大程度上偏离由至少两个先前测量值12-(n-2)、12-(n-1)定义的(最佳拟合)线路32。因此，根据图3a，线路34可以被放置为经过当前测量值12-n和先前测量值12-(n-1)，线路34与线路32以角度α交叉。两条线路32和34之间的角度α越小，即，当前测量值12-n从由先前测量值12-(n-2)、12-(n-1)预测的路线的偏离越小，则当前测量值12-n以及先前测量值12-(n-2)和12-(n-1)可被分配给第一至少分段线形的地图对象14-1的概率越高。此处，仅作为示例而仅考虑两个相邻的测量值12-(n-2)、12-(n-1)。更大数量的相邻值是设计参数，因此也是可能的。

这意味着中间角α越小或者从线路32的背离越小，则第一分配概率P_1，1将越高。示例性的概率函数(P函数)或概率密度函数36示意性地示出了这一点。可以直接画出(如此处所示)第一分配概率P_1，1相对于中间角α的变化，以使得可以直接读出其值。在概率密度函数的情况下，可以通过在可能的角度范围上对概率密度进行积分来产生第一分配概率P_1，1。显而易见，确定中间角α需要连续测量值12-(n-2)、12-(n-1)、12-n的坐标彼此不同，即，连续测量值反映出连续移动。此外，为了确定中间角α，仅将使用彼此间具有特定的最小距离的连续测量值，这是因为否则可能出现看起来不真实的结果。因此，根据实施例，可以做出用于以下方式的规定：检测移动停顿或相对于对当前测量值的分配而言太慢的移动，以及忽视用于确定第一分配概率P_1，1的相应的类似连续测量值，或分别对其进行考虑。

应该注意，仅示例性地看待图3a中示意的概率函数36以及以下概率函数，从而显而易见，还可以采用不同的过程。它们将要仅以定性的方式勾画出可以如何形成各个分配概率。

根据实施例，处理器22还被实现为根据当前测量值12-n与第一地图对象14-1相距多远，针对当前测量值12-n，确定关于第一地图对象14-1的第二分配概率P_1，2。为此，可以通过当前测量值12-n的正交投影(即，其相对于线形第一地图对象14-1的坐标)来实现距离d₂。从而，投影到地图对象上的测量值和当前测量值12-n之间的距离d₂表示当前测量值12-n和第一地图对象14-1之间的隐式距离。例如，是通过使用地理经度和纬度规范还是通过笛卡尔坐标的方式来确定距离d₂并不重要。

在图3b中示例性地示出了关于第二分配概率P_1，2的可能的概率函数37。基本上可以看出，分配概率P_1，2越高，当前测量值12-n与最后的测量值也被分配给的第一地图对象14-1或第一道路越靠近。此处，再次地，实际使用的概率(密度)函数可以不同。

在本发明的实施例中，通过包括另外的第三分配概率P_1，3来确定第一概率测量P₁。为此，处理器22被实现为针对当前测量值12-n，确定关于第一地图对象14-1的第三分配概率P_1，3，从而，第三分配概率P_1，3取决于当前测量值12-n与第一地图对象14-1同第二地图对象14-2的交叉18相距多远。以下将该距离称为d₃。从而，d₃表示例如与下一个可能的街口的距离。当前测量值12-n或其被分配的地图位置与交叉18相距越远，则越不可能将当前测量值12-n分配给第二地图对象14-2。反之亦然，这意味着d₃越大，则越可能将当前测量值12-n分配给第一地图对象14-1。基于图3c中示意的概率函数38，示例性地示出了该相关性，显而易见，这可能再次不同。

从三个分配概率P_1，1、P_1，2和P_1，3，可以例如根据P₁＝f(P_1，1，P_1，2，P_1，3)＝P_1，1·P_1，2·P_1，3来确定第一概率测量P₁。由于分配概率中的每一个都落在0和1之间，因此第一概率测量P₁也将落在0和1之间，即，0≤P₁≤1。在停顿检测的情况下，即，对于当前测量点与先前测量点非常类似或相等的情况(例如，P_1，1＝1)，可以选择忽视在这种情况下不可靠的第一分配概率P_1，1(因为不能可靠地确定中间角α)。

当已经确定第一概率测量P₁时，可以将该第一概率测量P₁与第一阈值X₁相比较。如果第一概率测量高于第一阈值(例如，X₁≤P₁)，那么当前测量值将被分配给第一地图对象14-1。这也可以例如通过所测量的坐标对线形第一地图对象14-1的正交投影而执行。显而易见，其他映射规定也是可能的。

如果第一概率测量P₁落在第一阈值X₁之下(例如，P₁≤X₁)，则必须假定将当前测量值12-n不是被分配给第一地图对象，而是被分配给第二地图对象14-2。在这种情况下，例如，发生了从第一道路到第二道路(交叉道路)的道路改变。

在此基于图5和图6，关于概率来解释可以如何保证将当前测量值12-n分配给第二地图对象之前，下面将再次基于图4来总结用于确定第一概率测量P₁的规则。

在步骤40中，确定第一概率测量P₁，第一概率测量P₁指示是否可以将当前测量值12-n分配给先前已经将序列中的至少一个相邻测量值分配给的第一至少分段线形的地图对象14-1。如上已经讨论的，可以将步骤40分成三个子步骤。

在第一子步骤41中，如上所解释的，将确定第一分配概率P_1，1。在后续的子步骤42、43中，如已经解释的，还将确定第二和第三分配概率P_1，2和P_1，3。

在另一步骤44中，将由三个分配概率P_1，1、P_1，2和P_1，3组成的第一概率测量P₁与第一阈值X₁进行比较。

如果比较44产生第一概率测量P₁高于第一阈值X₁的结果，则在步骤45中，将当前测量值12-n例如分配给当前道路，即第一线形的地图对象14-1。

然而，如果比较44产生第一概率测量P₁不足够高的结果，则当前测量值12-n将很可能不属于第一地图对象14-1，而是将检查是否可以将当前测量值12-n分配给第二地图对象14-2(步骤46)。通过确定第二概率测量P₂来执行这一点，以下将对此进行更详细的讨论。

与图3a类似，图5a示出了相邻测量点12-(n-2)、12-(n-1)、12-n的排列。

根据实施例，可以使关于第二地图对象14-2的第四分配概率P_2，1取决于线路34与第二至少分段线形的地图对象14-2之间的中间角β。该中间角β越小，则地图对象14-2和线路34将越“平行”，并且关于将当前测量点分配给第二地图对象，第四分配概率P_2，1将越高。通过示意性概率函数52b，示例性地示意了该相关性。

此外，处理器22可以被实现为针对当前测量值12-n确定关于第二地图对象14-2的第五分配概率P_2，2，其可以例如取决于当前测量值12-n与第一地图对象14-1相距多远(d₁)。具体地，当第一地图对象14-1在从当前测量值12-n所关注的半径内与仅一个第二至少分段线形的地图对象14-2相交时，可以以这种方式来确定第五分配概率P_2，2。然而，对于若干可能的第二至少分段线形的地图对象14-2，该过程不提供任何有用的陈述。在图5b中示意性地示出了得到刚刚描述的第五分配概率P_2，2的概率函数54a。从概率函数54a显而易见，第五分配概率P_2，2越高，则当前测量值与第一地图对象14-1的距离d₁越大。

根据优选实施例，处理器22被实现为针对当前测量值12-n，确定关于第二地图对象14-2的第五分配概率P_2，2，其取决于当前测量值12-n与第二地图对象14-2(d₂)相距多远。关于上述备选，在若干可能的第二至少分段线形的地图对象14-2的情况下，这是特别有利的。对应地，第五分配概率P_2，2(参考标记54b)越高，则当前测量值12-n与相应的地图对象14-2的距离d₂越小。显而易见，上述用于确定P_2，2的两个方法的组合也是可能的，因此，P_2.2与d₁直接成比例，并同时与d₂间接成比例。

根据本发明的实施例，基于第四和第五分配概率来确定第二概率测量P₂，即，P₂＝f(P_2，1，P_2，2)。具体地，可以根据P₂＝P_2，1·P_2，2来确定P₂。

由于以第一地图对象14-1的形式操作的道路一般不仅具有一条交叉的道路(以第二地图对象14-2的形式存在)，而且可具有多条交叉的道路，因此针对与当前道路交叉的每条可能的道路确定第二概率测量P₂。根据所期望的当前测量点的测量精确度，可以在当前测量位置12-1周围预定的地理半径内确定可能的交叉道路(即，第二地图对象)。针对可能有K个第二地图对象的情况，针对该K个第二地图对象中的每一个，分别确定K个第二概率测量P₂ ^k(k＝1，...，K)。根据实施例，最可能的第二地图对象由K个第二概率测量P₂ ^k(k＝1，...，K)上的最大值形成来产生。这意味着选择maxP₂＝P₂ ^k＝max(P₂ ¹，...P₂ ^k)所适用的第k个第二地图对象。

如果所选择的第二概率测量maxP₂高于第二阈值X₂，则假定当前测量值12-n要被分配给所选择的属于maxP₂的第二地图对象。然而，如果maxP₂落在第二阈值X₂之下，则针对当前测量值12-n再次考虑第一概率测量P₁。如果第一概率测量P₁高于比第一阈值X₁小的第三阈值X₃，则当前测量值12-n仍将被分配给第一地图对象14-1。然而，如果第一概率测量P₁低于第三阈值X₃，则假定在最后的测量值12-(n-1)、12-(n-2)的分配期间有些东西已“出错”。在这种情况下，必须再次执行当前测量值12-n的放置或分配。

在对其进行讨论之前，将基于图6再次总结对第二概率测量P₂的确定。

图6示出了步骤60：确定第二概率测量P₂，第二概率测量P₂指示在第一概率测量P₁指示不可能将当前测量值12-n分配给第一地图对象14-1的情况下，是否可以将当前测量值12-n分配给与第一地图对象14-1具有交叉18的第二至少分段线形的地图对象14-2。

如上所述，如返回路径所示，可以针对多个可能的第二地图对象执行步骤60。此外，可以将步骤60分成子步骤61、62和63。在第一子步骤61中，针对可能的第二地图对象中的每一个，确定第一分配概率P_2，1 ^k。根据实施例，在子步骤62中，确定第五分配概率P_2，2 ^k。

在第三子步骤63中，根据第四和第五分配概率P_2，1 ^k、P_2，2 ^k计算第二概率测量P₂ ^k。如所提到的，针对每个可能的第二地图对象k(k＝1，...K)执行步骤61、62和63，以使得可以向步骤64提供K个第二概率测量以用于最大值形成。如果确定了最大值maxP₂，则在步骤65中将其与第二阈值X₂相比较。如果最大概率测量maxP₂高于第二阈值X₂，则可以在步骤66中将当前测量值12-n分配给maxP₂所属于的第二地图对象14-2。

然而，如果最大概率测量maxP₂落在第二阈值X₂之下，则针对当前测量值12-n再次执行对第一概率测量P₁的考虑，其中，将第一概率测量P₁与小于X₁的第三阈值X₃相比较。如果该比较67产生第一概率测量P₁高于第三阈值X₃的结果，则可以将当前测量值12-n分配给第一地图对象14-1(步骤68)。

如果比较67产生第一概率测量P₁落在第三阈值X₃之下的结果，则在最后的测量值12-(n-1)、12-(n-2)的分配期间做出不真实陈述的概率较高。在这种情况下，根据实施例，针对当前测量值12-n进行重新分配69。下面将描述该重新分配69。

图7中示意性地示出了用于重新分配的选项。

可以执行针对当前测量点12-n的邻近搜索。为此，可以在当前测量值12-n周围的预定义地理邻近地区72中搜索地图对象(例如，道路)。为此，可以将当前测量值12-n正交地映射到相应的道路，例如映射到邻近地区72中的每条道路，以找出与相应道路的距离。当前测量值12-n与其有最小距离的道路可以被选择为当前测量值12-n被分配给的地图对象。

然后。针对当前测量值12-n的重新分配，确定与第二概率测量P2相对应的概率测量，其计算已基于图5a、5b和6而讨论。这意味着经过测量值12-n、12-(n-1)的线路34与当前测量值12-n与其具有最小距离的、要重新分配的分段线形的地图对象14-2有关，这是因为考虑了经过测量值12-n、12-(n-1)的线路34和要重新分配的地图对象之间的中间角β。该中间角β越小，则要重新分配的地图对象和线路将越“平行”，并且关于将当前测量点12-n正确分配给重新分配的地图对象，分配概率P_2，1将越高。如上已经描述的，可以针对当前测量值12-n确定关于重新分配的地图对象的分配概率P_2，2，其取决于当前测量值12-n与要重新分配的地图对象相距多远。根据本发明的实施例，基于分配概率P_2，1和分配概率P_2，2来确定用于重新分配的概率测量P₂，即，P₂＝f(P_2，1，P_2，2)。具体地，可以根据P₂＝P_2，1·P_2，2来确定P₂。

此处提出的概念可以用于例如实时和几乎实时的导航，并用于随后将驱车或步行途径的路线与地理参考数据(地图数据)相匹配。以这种方式，本发明的实施例可以显示已采用哪条路线经过城市、建筑物等等。

本发明的实施例还可以应用于改进要用于基于WLAN的定位或导航系统的参考数据。在开始时已经描述，必须针对基于WLAN的导航系统，确定以参考测量分组的形式存在的参考数据，该参考测量分组具有针对地理参考位置的HF指纹。此处考虑的基于WLAN的定位系统使用接收信号强度(RSS)指纹识别作为基本方法。该方法基于如下假定：当前定位接收到或可接收到的若干无线电台的无线电信号的信号强度明确地表征了当前定位或当前位置。如果存在针对多个参考定位或参考位置包含在参考点处在其处接收到或可接收到的无线电台的发射机标识以及对应无线电信号的信号强度在内的参考数据库，便可以通过将当前测量的测量值与数据库的参考值相匹配来从当前测量值(发射机标识和关联的信号强度值)的集合推断出当前位置。该匹配针对每个参考点评估其先前记录的测量或参考值与当前位置的当前测量值有多相似。然后，最相似的参考点用作针对移动终端设备的当前定位的估计值的基础。

针对参考数据库，通过参考测量，以实验的方法确定在参考测量时刻在参考位置处可接收到的无线电发射机信号强度。结果是包含无线电发射机(接入点)列表的数据库包括针对已执行了参考测量的每个参考位置的相应的关联接收场强和质量。该列表还可被称为参考分组。在WLAN实现的情况下，这样的参考数据库可以示例性地包含以下参数：

该表包含以下信息：

-参考位置标识(RID)，

-接收到的站点的MAC地址，

-无线电发射机的接收场强(RSSI(接收信号强度指示符)；46560表示-46.560dBm)

-笛卡尔度量坐标中的参考位置(x，y，z；24583表示245.83m)，以及

-取得测量值的时间。

列PGS(“可见百分比”)指示了当取得测量值时以百分比为基础看到该站点的频率(即，PGS＝90意味着平均在10次测量中有9次测量该站点)。

在上述表中，所有与参考位置标识(RID)相关联的信息都与参考测量分组相对应。这意味着以上示例性表包括与三个不同地理参考位置相对应的三个参考测量分组。

在定位时，在匹配阶段中将包括其相应的关联接收场强(测量分组)在内的当前接收的无线电发射机与来自参考数据库的参考分组相比较。与当前测量分组的距离更小的参考分组(即，很多常用的无线电发射机和差异极小的接收场强)与当前测量分组很好地适合。属于很好地适合的参考分组的参考位置是非常可能的，并在位置计算阶段中被考虑到。根据参考位置，位置计算阶段计算移动终端设备的位置。对终端设备的位置的估计值是该阶段的结果。估计值的质量还取决于参考分组的质量，具体地，参考位置。

例如，通过GPS接收机确定参考位置。如已经描述的，这样的GPS接收机仅在有限程度上精确。通过所描述的概念，可以随后对所存储的测量分组的所记录的参考位置进行校正，并将其分配给地图对象，以使得可以显著地提高数据库中存储的参考位置的精确度。

从而，本发明的实施例提供了用于改进参考数据的概念，该参考数据具有地理参考位置的所测量的坐标和分配给所测量的坐标的参考测量分组，该参考测量分组具有在地理参考位置处确定的参考发射机标识以及在参考时刻在参考位置处可接收到的无线电发射机的电磁信号特性。因此，将与地理参考位置的实际坐标仅不精确地对应的所测量的坐标与处于所测量的坐标的邻近地区的地理地图的地图对象的坐标相匹配，以获得同所测量的坐标相比，与地理参考位置的实际坐标更好地对应的改进的坐标。随后，将改进的坐标分配给参考测量分组。

关于这一点，图8示出了与数据库84耦合的处理器82，以能够从数据库84接收参考测量分组，特别是地理参考位置的坐标(x，y，z)。

因此，根据实施例，对包括上述处理器22在内的处理器82进行调整，以将与地理参考位置的坐标仅不精确地对应的所测量的坐标(x，y，z)与处于所测量的坐标的邻近地区的地理地图的地图对象14的坐标相匹配，从而获得同所测量的坐标相比，与地理参考位置的实际坐标更好地对应的改进的坐标(x′，y′，z′)，并将改进的坐标(x′，y′，z′)分配给参考测量分组或以改进的坐标(x′，y′，z′)来替换所测量的坐标(x，y，z)。

例如，可以从地图数据库86获得与地图对象相对应的数字地图数据。为此，如图8所示，处理器82可以耦合到地图数据库86。

例如，可以通过在所测量的坐标周围的邻近搜索来确定处于所测量的坐标(x，y，z)的邻近地区的地图对象。显而易见，邻近地区的半径取决于相应的应用和测量精确度，并可以例如小于100m，而尤其是小于30m。

无线电信号的电磁特性是与接收场强有关的信号特性，例如无线电信号的接收场强、接收功率谱、信噪比(SNR)、入射角、运行时间、极化或相位位置。参考发射机标识例如由在参考位置处可接收到的无线电发射机的MAC地址组成。

从而，可以以相对不精确的方式来测量对所分配的参考测量分组(即，可接收到的WLAN发射机的无线电指纹)进行记录的参考位置。例如，通过沿着任何路线驱车或步行并通过沿着这些路线间隔地记录测量分组来进行测量。例如，根据应用，可以每2至30秒记录测量分组，并将其存储在数据库84中。对于驱车或步行，例如，可以使用职业司机(例如，出租车司机、公交车司机等等)或邮递员或自行车送信员，即，总之日常地在要记录参考数据的确定区域内移动的人。这允许相对不复杂且划算地产生参考数据库84。

随后，通过使用所提出的方法进行后处理(地图匹配)，处理器82可以将所测量的参考位置与同驱车或步行途经的路线相对应的高度精确的地图数据相匹配。为此，处理器仅需要访问将参考测量分组与所测量的参考位置一起存储的数据库84。此外，需要访问相应的高度精确的地图资料，以使得可以进行后续匹配。为此，还可以从适当的地图数据库86检索地图数据。为此，处理器82可以具有适当的接口，例如用于从外部数据库86检索地图数据的互联网接口。参考数据库84还可以凭借这样的接口可耦合到处理器82。

经由接口，可以接收存储在数据库84中的测量分组的参考位置的所测量的坐标(x，y，z)。基于接收到的坐标，可以对所测量的坐标(x，y，z)所位于的地理区域进行评估。这使处理器82能够从基于所测量的坐标与处理器82耦合的地图数据库86请求地理地图资料。这样的地图数据库86为数众多，并无需花费便频繁可用。(数字)地图数据库86的地图数据包括地图对象(例如，道路、路径或建筑物)的高度精确的地理坐标。出于该原因，通过此处描述的地图匹配，可以将凭借本发明概念测量的坐标与高度精确的地图数据相匹配。针对参考测量分组的每个所测量的位置，执行所测量的坐标(x，y，z)与高度精确的地图数据的这种匹配。在执行了地图匹配之后，可以将参考位置的改进的坐标(x′，y′，z′)写回到数据库84中。优选地，以新的改进的坐标(x′，y′，z′)来替换参考测量分组的旧的所测量的坐标(x，y，z)。

从而，本发明的实施例可以有助于给基于指纹的定位系统(例如，基于WLAN的定位系统)提供高度精确的参考数据库。从而，校准过程中的位置精确度不必高度精确，因此复杂且昂贵的GPS接收设备没有必要。通过将所测量的位置与高度精确的地图数据相匹配，使用后续的后处理，获得所测量的参考位置的精确度。从而，实施例提供了用于对所测量的地理位置进行后处理的选项，所测量的地理位置用作基于WLAN的定位或导航设备的参考位置。通过所描述的后处理，可以显著提高所测量的地理位置的质量，从而也提高了通过基于WLAN的系统中的无线电指纹匹配而获得的位置信息的质量。最后，在参考位置处将当前确定的无线电指纹与所存储的无线电指纹相比较，并基于该比较，借助于参考位置，确定当前地理位置的估计值。

最后，应该注意，可以取决于环境，以硬件或软件来实现本发明的方法。可以在数字存储介质上，特别是磁盘或具有电子可读控制信号的CD和DVD上进行实现，该电子可读控制信号可与编程计算机系统进行协作，以执行本发明的方法。从而，总的来说，本发明还包括计算机程序产品，该计算机程序产品具有当其在计算机和/或微控制器上运行时用于执行本发明的方法的、存储在机器可读载体上的程序代码。换言之，可以将本发明实现为计算机程序，该计算机程序具有当其在计算机和/或微控制器上运行时执行用于分配当前测量值的方法的程序代码。

Claims (5)

1.一种用于改进存储在参考数据库(84)中的参考数据的设备，所述参考数据包括地理参考位置的所测量的坐标和分配给所述参考位置的参考测量分组，所述参考测量分组包括在所述地理参考位置处确定的参考发射机标识以及在参考时刻在所述参考位置处可接收到的无线电发射机的电磁信号特性，所述设备包括:

用于将对所述地理参考位置的实际坐标进行近似的所测量的坐标与处于所测量的坐标的邻近地区的地理地图的地图对象的坐标相匹配，以获得同所测量的坐标相比，与所述地理参考位置的实际坐标更好地对应的改进的坐标的装置;以及

用于在存储在所述参考数据库(84)中的参考测量分组中，以所述改进的坐标来替换所述地理参考位置的所测量的坐标的装置。

2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述电磁信号特性是无线电信号的与接收场强有关的信号特性。

3.根据权利要求1所述的设备，其中，电磁信号特性是RSSI值、接收功率谱或信噪比。

4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述地图对象(14)表示道路、路径或建筑物。

5.一种用于改进存储在参考数据库(84)中的参考数据的方法，所述参考数据包括地理参考位置的所测量的坐标和分配给参考位置的参考测量分组，所述参考测量分组包括在所述地理参考位置处确定的参考发射机标识以及在参考时刻在所述参考位置处可接收到的无线电发射机的电磁信号特性，所述方法包括:

将对所述地理参考位置的实际坐标进行近似的所测量的坐标与处于所测量的坐标的邻近地区的地理地图的地图对象的坐标相匹配，以获得同所测量的坐标相比，与所述地理参考位置的实际坐标更好地对应的改进的坐标;以及

在存储在所述参考数据库(84)中的参考测量分组中，以所述改进的坐标来替换所述地理参考位置的所测量的坐标。

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