CN102116858A - 定位方法及应用其的通讯系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种定位方法及应用其的通讯系统。更该通讯系统，用以支持在特定区域中的定位操作，其包括系统伺服电路及手持式通讯装置。系统伺服电路接收对应至各m个位置训练点的训练点数据，m为大于1的自然数，并根据分别对应至m个位置训练点的m笔训练点数据转换出第一组及第二组参数。手持式通讯装置自系统伺服电路下载第一组及第二组参数的部分或全部；根据下载后的第一组及第二组参数的部分或全部建立定位函式；决定待测定位点的待测定位点数据；将待测定位点数据代入定位函式中，以产生对应至手持式通讯装置的待测定位点的定位结果数据。

Description

定位方法及应用其的通讯系统

技术领域

本发明涉及一种通讯系统的装置，特别是涉及一种应用通讯系统中的手持式通讯装置来进行其本身的定位操作的通讯系统。

背景技术

一般来说，全球定位系统(Global Position System，GPS)为目前最容易来取得经纬度坐标信息的技术。GPS系统是根据卫星讯号发送的讯号来进行对应的定位操作，如此，在卫星讯号接收不良的环境，诸如室内环境下，GPS系统将无法正常操作。在现有技术中，应用无线电讯号来做为在室内的环境定位的技术已存在，以在GPS无法有效工作的室内环境下对待定位的物体进行定位操作。

传统上，应用无线电讯号来进行定位的定位系统是以比对特征算法(Patter-matching Algorithm)为基础。在系统训练阶段(Training Phase)中，在多个训练位置上搜集讯号基站提供的讯号强度，以对应各训练位置建立一训练讯号强度特征向量于系统服务器端。其中此训练讯号强度特征向量的多个分量分别用以指示在对应的训练位置上所接收到的多个讯号基站讯号的强度。

接着在定位阶段(Positioning Phase)中，待测装置将其在一待测位置上搜集到的各讯号基站的讯号强度集合成一待测讯号强度特征向量，并将其提供至系统服务器端。系统服务器将待测装置提供的待测讯号强度特征向量与训练阶段找出的分别对应至多个训练位置的多笔训练讯号强度特征向量进行比对，以从这些训练讯号强度特征向量中找出一笔最相似的训练讯号强度特征向量，并以其对应的训练位置做为待测物体可能的定位点。

然而传统定位方法具有讯号强度特征向量对应的数据量极高、定位速度较慢及大量占用系统服务器与待测装置间的网络传输资源的问题。如此，如何设计出可有效地克服前述问题的以无线电讯号为基础的定位系统是业界不断致力的方向之一。

发明内容

根据本发明的一方面，提出一种通讯系统，用以支持在特定区域中的定位操作，特定区域中包括m个位置训练点(Training Point)及n个讯号服务器，其中n与m为大于1的自然数。通讯系统包括系统伺服电路及手持式通讯装置。系统伺服电路接收对应至各m个位置训练点的训练点数据，m笔训练点数据相关于各m个位置训练点上检测到的n个讯号服务器发出的讯号强度。系统伺服电路还根据分别对应至m个位置训练点的m笔训练点数据转换出第一组及第二组参数，其用以决定特定区域内的讯号分布函式。手持式通讯装置用以自系统伺服电路下载第一组及第二组参数的部分或全部，并对应地建立相关于讯号分布函式的定位函式于手持式通讯装置侧。手持式通讯装置还在其所处的待测定位点接收n个讯号服务器发出的讯号，以决定待测定位点数据。手持式通讯装置将待测定位点数据代入定位函式中，以产生对应至手持式通讯装置的待测定位点的定位结果数据。定位函式为以待测定位点数据的函式。

根据本发明的另一方面，提出一种定位方法，应用于通讯系统中，用以支持在特定区域中的定位操作，特定区域中包括m个位置训练点及n个讯号服务器，其中n与m为大于1的自然数。定位方法包括下列的步骤。首先接收对应至各m个位置训练点的训练点数据，其相关于各m个位置训练点上检测到的n个讯号服务器中的部份或全部发出的讯号强度。接着根据分别对应至m个位置训练点的m笔训练点数据转换出第一组及第二组参数，其用以决定讯号分布函式。然后自系统伺服电路下载第一组及第二组参数的部分或全部至手持式通讯装置。接着根据下载后的第一组及第二组参数的部分或全部建立对应至讯号分布函式的定位函式于手持式通讯装置侧。然后于手持式通讯装置所处的待测定位点上接收n个讯号服务器发出的讯号，以决定待测定位点数据，定位函式为待测定位点数据的函式。之后于手持式通讯装置侧将待测定位点数据代入定位函式中，以产生对应至手持式通讯装置的的待测定位点的定位结果数据。

为使本发明的上述内容能更明显易懂，下文特举一较佳实施例，并结合附图详细说明如下。

附图说明

图1示出了依照本发明实施例的通讯系统的方块图。

图2示出了图1的通讯系统的相关操作次序图。

图3示出了依照本发明第二实施例的通讯系统的方块图。

图4示出了依照本发明第三实施例的通讯系统的方块图。

图5示出了图4的通讯系统的相关操作次序图。

附图符号说明

20、40、60：系统伺服电路

30、50、70：手持式通讯装置

S、S′：特定区域

l(i)：位置训练点

l：待测定位点

b(j)：讯号服务器

A(1)-A(K)：分区

具体实施方式

本发明是有关于一种通讯系统，其中的系统伺服电路是应用训练空间(Training Space)的空间相依性来建立讯号分布函式，其中此讯号分布函式由第一组参数及第二组参数决定；系统伺服电路还经由通讯连结将前述第一组及第二组参数传输至本发明相关的通讯系统中的手持式通讯装置，如此手持式通讯装置可根据第一组及第二组参数产生与此讯号分布函式对应的一定位函式，并将其接收到的待测讯号强度特征向量代入此连续函式中，以在手持式通讯装置端完成其本身的定位操作。此定位函式是以待测讯号强度特征向量为变量。

第一实施例

请参照图1，其示出了依照本发明实施例的通讯系统的方块图。通讯系统1包括系统伺服电路20及手持式通讯装置30，通讯系统1用以支持手持式通讯装置30在特定区域S中的定位操作。举例来说，特定区域S中包括m个位置训练点(Training Point)l1-lm及n个讯号服务器b1-bn，其中n与m为大于1的自然数。举例来说，讯号服务器b1-bn可为无线局域网络(WirelessLAN)讯号连接点(Access Point，AP)、手机通讯系统(Cellular Radio)基站(诸如全球手机通讯系统(Global System for Mobile，GSM)、码分多址协议系统(Code Division Multiple Access，CDMA)等移动通讯传输系统的基站)或其它相关的无线通讯系统的AP。

请参照图2，其示出了图1的通讯系统的相关操作次序图(SequenceDiagram)。在一个例子中，本实施例的通讯系统1具有训练阶段(TrainingPhase)、函式建立阶段、下载阶段及定位阶段等四个操作阶段。

训练阶段执行于操作流程(a)，应用讯号接收器来在各位置训练点l1-lm上，接收各n个讯号服务器b1-bn发出的无线讯号，并检测其对应的讯号强度。对应至各位置训练点l1-lm将测到n笔讯号强度分别与n个讯号服务器b1-bn对应，而此n笔讯号强度例如被记录对应的一笔训练点数据。对各n笔讯号强度来说，其可为单一讯号强度测试结果，或为若干笔对应至相同讯号服务器的讯号强度的简单平均值(Simple Average)、权重平均值(Weighted Average)或以其它数学模型运算得到的讯号强度。在一个例子中，此笔训练点数据为一笔包括n个分量的特征向量。举例来说，对应至第i个位置训练点li的训练点数据可标示为特征向量vi，其满足：

vi＝[v(i，1)，v(i，2)，v(i，3)，...，v(i，n)]

其中v(i，1)、v(i，2)、...及V(i，n)分别指示于位置训练点li上，接收到n个讯号服务器b1-bn发出的无线讯号的讯号强度，其中i为小于或等于m的自然数。系统伺服电路20接收对应至所有m个位置训练点l1-ln的m笔训练点数据v1-vm。

函式建立阶段执行于操作流程(b)中，系统伺服电路20根据分别对应至m个位置训练点的m笔训练点数据v1-vm转换出第一组参数及第二组参数，并以此第一组及此第二组参数决定讯号分布函式。在一个例子中，此讯号分布函式为以无遮蔽物空间的长距离讯号衰减模型所建构的函式，其应用的此第一组参数相关于各讯号服务器b1-bn的讯号发送强度，此第二组参数相关于各讯号服务器b1-bn周围环境参数的第二组参数。

下载阶段执行于操作流程(c)中，手持式通讯装置30自系统伺服电路20下载此第一组参数的部份或全部并下载第二组参数的部分或全部。

定位阶段执行于操作流程(d1)-(d3)中。首先在操作流程(d1)中，手持式通讯装置30根据下载得到的此第一组参数的部份或全部及此第二组参数的部份或全部建立对应至此讯号分布函式的定位函式f于手持式通讯装置30侧。

接着在操作流程(d2)中，手持式通讯装置30在一待测定位点l上接收n个讯号服务器b1-bn发出的讯号，以决定一笔待测定位点数据，用以指示在待测定位点l上对应至各n个讯号服务器b1-bn的讯号强度。

之后在操作流程(d3)中，手持式通讯装置30将此待测定位点数据代入定位函式f中，以产生对应至手持式通讯装置30的待测定位点的定位结果数据。如此，经由前述训练阶段(操作流程(a))、函式建立阶段(操作流程(b))、下载阶段(操作流程(c))及定位阶段(操作流程(d1)-(d3))等四个操作阶段的动作，通讯系统1可完成对手持式通讯装置30进行定位的操作。

更进一步的说，前述操作阶段(b)应用的无遮蔽物空间的长距离讯号衰减模型来建构例如可以下列算式表示：

$\mathrm{PL}\left(d\right)=\mathrm{PL}\left(d_0\right)+10\mathrm{\φ}\log \left(\frac{d}{d_0}\right)$

其中d为发送器到接收器间的距离；PL(d)为经由距离d后的讯号衰减强度；d₀为一参考距离；PL(d₀)为此距离下的讯号衰减强度；ψ为环境变量。在建立此讯号分布函式时，令在待测定位点l上，对第j个讯号服务器bj发出的无线讯号进行检测所得到的讯号强度Pr(l，bj)等于讯号服务器bj的发射讯号强度Pt(j)减去讯号服务器bj与待测定位点l间的讯号衰减量PL(//l，bj//)，其中j为小于或等于n的自然数；而//l，bj//为待测定位点l与讯号服务器bj间的欧基理得距离(Euclidean Distance)。套用前述无遮蔽物空间的长距离讯号衰减模型于讯号衰减量PL(//l，bj//)，则用以表示讯号强度Pr(l，bj)的讯号分布函式满足：

$\mathrm{Pr}(l,\mathrm{bj})=\mathrm{Pt}\left(j\right)-\mathrm{PL}\left(\right||l,\mathrm{bj}|\left|\right)=\mathrm{Pt}\left(j\right)-\mathrm{PL}\left(d_0\right)-10\×\mathrm{\φ}\left(j\right)\×\log \left(\frac{\left|\right|l,\mathrm{bj}\left|\right|}{d_0}\right)$

$=P_{\mathrm{ref}}\left(j\right)-10\×\mathrm{\φ}\left(j\right)\×\log \left(\frac{\left|\right|l,\mathrm{bj}\left|\right|}{d_0}\right)$

P_ref(j)＝Pt(j)-PL(d₀)

其中P_ref(j)为对应至讯号服务器bj的讯号发送强度的参数；ψ(j)为对应至讯号服务器bj的环境变量。

参数P_ref(j)|j＝1，2，...，n即为在函式建立阶段中欲找出的第一组参数，而参数P_ref(j)ψ(j)|j＝1，2，...，n即为函式建立阶段中欲找出的第二组参数。在计算参数P_ref(j)及ψ(j)的操作中，我们将条件：待测定位点l等于第i个位置训练点li(i为小于或等于m的自然数)及对应至第i个位置训练点及第j个讯号服务器bj的讯号强度Pr(li，bj)等于先前训练阶段中记录的第x笔特征向量vi中的第j个分量v(i，j)代入前述讯号分布函式中，以得到：

l＝li

Pr(li，bj)＝v(i，j)

$v(i,j)=P_{\mathrm{ref}}\left(j\right)-10\×\mathrm{\φ}\left(j\right)\×\log \left(\frac{\left|\right|\mathrm{li},\mathrm{bj}\left|\right|}{d_0}\right)$

由于i可为1到m中任一的数字，若以矩阵方式来表示对应至所有m个位置训练点的讯号强度，可将前述算式转换为：

$\left[\begin{array}{cc}1& -10\log \left(\right||l1,\mathrm{bj}|\left|\right)\\ 1& -10\log \left(\right||l2,\mathrm{bj}|\left|\right)\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ 1& -10\log \left(\right||\mathrm{lm},\mathrm{bj}|\left|\right)\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{ref}}\left(j\right)\\ \mathrm{\φ}\left(j\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}v(1,j)\\ v(2,j)\\ .\\ .\\ .\\ v(m,j)\end{array}\right]$

在一个例子中，可根据最小平方分析法(Least-Squares Analysis)来找出包括参数P_ref(j)及ψ(j)的矩阵的最佳解，以求得参数P_ref(j)及ψ(j)：

$\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{ref}}\left(j\right)\\ \mathrm{\φ}\left(j\right)\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{P}_{\mathrm{ref}}\left(j\right)& \mathrm{\φ}\left(j\right)\end{array}\right]}^T={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^{T}C$

其中A为矩阵

AT为矩阵A的转置矩阵，C为矩阵

相似的操作是应用在所有n个讯号服务器b1-bn中，以求得相关n个讯号服务器b1-bn的发射讯号强度的第一组参数P_ref(1)、P_ref(2)、...、P_ref(n)，及相关于n个讯号服务器b1-bn的环境变量的第二组参数ψ(1)、ψ(2)、...、ψ(n)。这样一来，以完成函数建立阶段中的操作。

在定位阶段中的操作流程(d2)中，手持式通讯装置30决定的待测定位点数据s例如满足：

S＝[S₁，S₂，S₃，...，S_n ]

其中s₁、s₂、s₃、...、s_n分别指示在待测定位点l上所接收到的对应至讯号服务器b1-bn的发出讯号的讯号强度。

在定位阶段中产生的相关于讯号分布函式的定位函式f例如满足：

$f\left(1\right)=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[s_j-\mathrm{Pr}](l,\mathrm{bj})]}^2$

定位函式f(l)表示对应至待测定位点l的待测定位数据s与各个位置训练点的特征向量的差异，如此，当定位函式f(l)具有最小值时，对应的位置训练点即可能为最接近待测定位点l的最佳估位置。举例来说，在操作流程(d3)中，手持式通讯装置30例如以自由最陡峭梯度搜寻法(Gradient DescentSearch)以及切线搜寻法所组成的技术来找出定位函式f(l)的最小值。

梯度搜寻法为一种递归搜寻程序，举例来说，其表示式如下：

l^(k+1)＝l^(k)+α_kd^(k)

其中l^(k+1)、l^(k)、d^(k)皆是二维向量，而α_k则代表一纯量。首先，先随机挑选一个起始位置d⁽⁰⁾，接下来在各个回合k(k≥1)中，我们必须决定一个搜寻方向d^(k)与一个前进距离α_k，直到我们已经足够靠近目标函式f的最低点。但停止条件有二。其中之一为检查连续两回合搜寻位置的改进幅度是否小于一个标准值Δl_min，即条件为：

||l^(k+1)-l^(k)||＜Δl_min

其中的另一为搜寻次数以达一个定义的限制值k_max，意即满足：

K＝K_max

当梯度搜寻法停止后，终止位置即视为目标函式的最佳解。然在此我们使用最陡峭梯度搜寻法(Steepest Descent Search)来决定d^(k)和α_k。在于每一个回合k，函式f(l^(k))的最大递增方向为：

$\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right)=[\frac{\∂f\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\∂x},\frac{\∂f\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\∂y}]$

因此如果我们选择

则目标函式的函式值将可以以最快的方式递减，因此我们可以将梯度搜寻法的式子改写为：

$l^{(k+1)}=l^{\left(k\right)}-{\mathrm{\α}}_k\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right)$

因此，将定位函式f(l)微分以计算出任一位置l^(k)之前进方向与坐标变量，表示式如下：

$\frac{\∂f\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\∂x}$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))\frac{\∂}{\∂x}\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj})$

$=20\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\φ}}_j(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))\frac{\∂}{\∂x}\log \left(\right||l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}|\left|\right)$

$\frac{\∂f\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\∂y}$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))\frac{\∂}{\∂y}\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj})$

$=20\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\φ}}_j(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))\frac{\∂}{\∂y}\log \left(\right||l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}|\left|\right)$

假定任一位置的梯度为

则即可计算出：

$f(l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right))$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right),\mathrm{bj}))}^2$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(s_j-P_{\mathrm{ref}}^j+{10\mathrm{\φ}}_j\log ||l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}|\left|\right))}^2$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Θ}}_j^2$

接着再利用切线搜寻法取得的最收敛值，切线搜寻法的表示式如下：

${\mathrm{\β}}_{t+1}={\mathrm{\β}}_t-\frac{{\mathrm{\β}}_t-{\mathrm{\β}}_{t-1}}{{G^{\′}}_k\left({\mathrm{\β}}_t\right)-{G^{\′}}_k({\mathrm{\β}}_t-1)}{G^{\′}}_k\left({\mathrm{\β}}_t\right)$

其中 $G_k\left(\mathrm{\β}\right)=f(l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right))$

且任取二初始值β₀和β₁，再导入

${G^{\′}}_k\left(\mathrm{\β}\right)$

$=\frac{\∂}{\∂\mathrm{\β}}f(l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{k)}\right))$

$=20\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\φ}}_j{\mathrm{\Θ}}_j\frac{\∂}{\∂\mathrm{\β}}\log \left(\right||l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}|\left|\right)$

当计算出β符合|β_t+1-β_t|＜Δβ_min或t＝t_max，即停止切线搜寻法，其中，Δβ_min和t_max为预设参数。

之后，手持式通讯装置30将β的最收敛值代入梯度搜寻法表示式中的α_k，判断定位函式f(l)是否收敛至最低，以判定任一位置l^(k)是否为最收敛的值。若任一位置l^(k)不为最收敛的值，则以任一位置l^(k)为基准，并且重复前述算式的演算操作重新取得

与α_k+1，再将其代入梯度搜寻法表示式中重复上述公式，直至取得待测位置l的最收敛值。至此，手持式通讯装置30完成操作流程(d3)的动作，以完成对其所在的位置进行定位的作业。

在本实施例的通讯系统1中，虽仅以在定位阶段中应用最陡峭梯度搜寻法及切线搜寻法来找寻定位函式f(l)的最小值的情形为例做说明，但本实施例的通讯系统并不局限于此，而亦可利用其它现有的最佳化算法(如回归分析法)来找寻定位函式f(l)的最小值。

第二实施例

请参照图3，其示出了依照本发明第二实施例的通讯系统的方块图。本发明第二实施例的通讯系统与第一实施例的通讯系统不同之处在于本实施例的通讯系统在函式建立阶段中，应用距离反比内插法来建立讯号分布函式。举例来说，在函式建立阶段中，系统伺服电路40亦可以距离反比内插法来建立讯号分布函式。在产生对应至各m个位置训练点l1-lm的特征向量v1-vm后，系统伺服电路40是根据反比内差模型参考所有位置训练点l1-lm上对应至讯号服务器bj的讯号强度v(1，j)、v(2，j)、...、v(m，j)，以加权计算出待测定位点l上对应至讯号服务器bj的讯号强度Pr(l，bj)。举例来说，前述反比内差模型对应的强度分布函式满足：

$\mathrm{Pr}(l,\mathrm{bj})=\frac{1}{\underset{\mathrm{li}\∈S}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}}\underset{\mathrm{li}\∈S}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}\×v(i,j)$

其中讯号强度Pr(l，bj)用以指示待测定位点l上对应至讯号服务器bj的讯号强度；v(i，j)为对应至位置训练点li上对应至第j个讯号服务器bj的讯号强度；ωi满足：

ωi＝||l，li||^-λ

l及li分别为待测定位点及位置训练点，λ为系统参数，其的数值大于0。ωi用以决定各笔参考的讯号强度

v(1，j)-v(m，j)的权重，而项次：

$\frac{1}{\underset{\mathrm{li}\∈S}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}}$

用以形成一正规化(Normalization)参考项，以对根据各笔讯号强度v(1，j)-v(mj)加权产生的讯号强度进行正规划操作。

然而，前述根据反比内差模型建立的强度分布函式在各个位置训练点l1-lm上检测到的讯号强度梯度

均等于零，这样子将使得在定位阶段中相关于讯号强度梯度的最陡峭梯度搜寻法操作发生问题。为了解决此问题，系统伺服电路40在函式建立阶段中设定各位置训练点l1-lm上对应至讯号服务器bj的讯号强度具有一人工梯度值，此人工梯度值满足：

$\▿\mathrm{Pr}(\mathrm{li},\mathrm{bj})={\left[\begin{array}{cc}{g}_{i,j}^x& g_{i,j}^y\end{array}\right]}^T$

在一个例子中，系统伺服电路40在各特征向量v(i，j)上建立一个讯号强度的连续正切(Tangent)平面。举例来说，此一个连续的正切的表示式为：

$T_{i,j}\left(l\right)=v(i,j)+g_{i,j}^x\×(x-\mathrm{xi})+g_{i,j}^y\×(y-\mathrm{yi})$

其中(x，y)为待测定位点l的位置；(xi，yi)为位置训练点li的位置。

对应至各个满足条件：le＝(xe，ye)∈Ng(l)的位置训练点，可建立关系：

$g_{i,j}^x(\mathrm{xe}-\mathrm{xi})+g_{i,j}^y(\mathrm{ye}-\mathrm{yi})=v(e,j)-v(i,j)$

根据此位置训练点附近一具有ε个位置训练点的Ng(l)群组(Ng(l)为会影响所建构的T_i，j(l)平面的训练位置群组)，所有的坐标与特征向量的对应关系可表示为：

$\left[\begin{array}{cc}x1-\mathrm{xi}& y1-\mathrm{yi}\\ x2-\mathrm{xi}& y2-\mathrm{yi}\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ \mathrm{xe}-\mathrm{xi}& \mathrm{ye}-\mathrm{yi}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{c}{g}_{i,j}^x\\ g_{i,j}^y\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}v(1,j)-v(i,j)\\ v(2,j)-v(i,j)\\ .\\ .\\ .\\ v(e,j)-v(i,j)\end{array}\right]$

在一个例子中，可根据最小平方分析法来找出包括参数g_i，j ^x及g_i，j ^y的矩阵的最佳解，以求得参数g_i，j ^x及g_i，j ^y：

$\left[\begin{array}{c}{g}_{i,j}^y\\ g_{i,j}^x\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{g}_{i,j}^x& g_{i,j}^y\end{array}\right]}^T={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^{T}C$

其中A为矩阵

A^T为矩阵A的转置矩阵，C为矩阵

之后，系统伺服电路40将

与

视为训练位置li上讯号强度的梯度信息，并前述反比内差模型对应的强度分布函式修改为：

$\mathrm{Pr}(l,\mathrm{bj})=\frac{1}{\underset{\mathrm{li}\∈S}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}}\underset{\mathrm{li}\∈S}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}\×T_{i,j}\left(l\right)$

相似的操作是应用在所有n个讯号服务器b1-bn中，以求得相关第一组参数g_i，j ^x(i＝1～m；j＝1-n)及第二字参数g_i，j ^y(i＝1～m；j＝1-n)，以完成函数建立阶段中的操作。

在另一个实施例中，前述根据反比内差模型建立的强度分布函式亦可选择性地仅参考相近于待测定位点l的位置训练点上检测到的讯号强度，而非参考所有位置训练点上检测到的讯号强度，以降低运算负载。举例来说，我们仅考虑特定区域S中位于子区域Nr(l)内的τ个位置参考点上检测到的讯号强度，其中子区域Nr(l)的实体位置是相近于待测定位点l，而前述根据反比内差模型建立的强度分布函式可改写为：

$\mathrm{Pr}(l,\mathrm{bj})=\frac{1}{\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}}\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}\×T_{i,j}\left(l\right)$

利用内插法最主要的特色在于讯号强度函式的系数并非固定，而是根据不同的位置而动态改变，因此在训练数据搜集与建构的过程中，并无产生固定的讯号强度函式，而是在定位的过程中动态产生。

系统伺服电路40将各位置训练点的坐标与其对应的特征向量与梯度信息建构成具有空间相依性的一数据结构。一般而言，这种数据被储存时，所使用的数据结构为R树(R Tree)结构，建构成此种数据结构主要是为加速后续的定位操作。

而在定位阶段中，手持式通讯装置50是利用梯度搜寻法以将差异化函式f收敛至最小。将差异化函式f微分以计算出任一位置的前进方向与坐标变量，梯度表示式如下：

$\frac{\∂f\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\∂x}$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))-\frac{\∂}{\∂x}\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj})$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))\frac{D_{j,1}^X{D}_{j,2}^X-D_{j,3}^X{D}_{j,4}^X}{D_{j,1}^X{D}_{j,1}^X}$

$\frac{\∂f\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\∂y}$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))-\frac{\∂}{\∂y}\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj})$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))\frac{D_{j,1}^Y{D}_{j,2}^Y-D_{j,3}^Y{D}_{j,4}^Y}{D_{j,1}^Y{D}_{j,1}^Y}$

其中

$D_{j,1}^X=D_{j,1}^Y=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}$

$D_{j,2}^X=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}(\mathrm{\ωi}\×g_{i,j}^x+T_{i,j}\left(l^{\left(k\right)}\right)\frac{\∂}{\∂x}\mathrm{\ωi})$

$D_{j,2}^Y=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}(\mathrm{\ωi}\×g_{i,j}^y+T_{i,j}\left(l^{\left(k\right)}\right)\frac{\∂}{\∂y}\mathrm{\ωi})$

$D_{j,3}^X=D_{j,3}^Y=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}{T}_{i,j}\left(l^{\left(k\right)}\right)\mathrm{\ωi}$

$D_{j,4}^X=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{\∂}{\∂x}\mathrm{\ωi}$

$D_{j,4}^Y=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{\∂}{\∂y}\mathrm{\ωi}$

为了计算梯度搜寻法的前进距离，手持式通讯装置50建立以下函式：

$f(l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right))$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right),\mathrm{bj})]}^2$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(s_j-\frac{1}{\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}}\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}\×T_{i,j}\left(l^{\left(k\right)}\right))}^2$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\Θ}}_j}^2$

其中

$l^{(k+1)}=l^{\left(k\right)}-{\mathrm{\α}}_k\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right)$

$\mathrm{\ωi}=\frac{1}{{\left|\right|l}^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right),\mathrm{li}{\left|\right|}^{\mathrm{\λ}}}$

为了简化起见，手持式通讯装置50令

并根据切线搜寻法，利用式子：

${\mathrm{\β}}_{t+1}={\mathrm{\β}}_t-\frac{{\mathrm{\β}}_t-{\mathrm{\β}}_{t-1}}{{G^{\′}}_k\left({\mathrm{\β}}_t\right)-{G^{\′}}_k({\mathrm{\β}}_t-1)}{G^{\′}}_k\left({\mathrm{\β}}_t\right)$

取得  的最收敛值，其中G′_k(β)计算式例如为：

${G^{\′}}_k\left(\mathrm{\β}\right)=2\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Θ}}_j\frac{E_{j,2}{E}_{j,3}+E_{j,1}(E_{j,4}-E_{j,5})}{E_{j,1}{E}_{j,1}}$

其中：

$E_{j,1}=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}$

$E_{j,2}=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}\×T_{i,j}\left(l^{\left(k\right)}\right)$

$E_{j,3}=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{\∂}{\∂\mathrm{\β}}\mathrm{\ωi}$

$E_{j,4}=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ωi}(g_{i,j}^x\frac{\∂}{\∂x}f\left(l^{\left(k\right)}\right)+g_{i,j}^y\frac{\∂}{\∂y}f\left(l^{\left(k\right)}\right))$

$E_{j,5}=\underset{\mathrm{li}\∈\mathrm{Nr}\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\mathrm{\Σ}}{T}_{i,j}\left(l^{\left(k\right)}\right)\frac{\∂}{\∂\mathrm{\β}}\mathrm{\ωi}$

之后，手持式通讯装置50将得到的最收敛值代入表达式：l^(k+1)＝l^(k)+α_kd^(k)中的α_k，判断定位函式f是否收敛至最低，以判定任一位置l^(k)是否为最收敛的值。若任一位置l^(k)不为最收敛的值，则以任一位置l^(k)为基准，并且通过R树数据结构更新训练位置群组，因此改变各基站的动态讯号强度函式与动态差异化函式，之后重复表达式：

${\mathrm{\β}}_{t+1}={\mathrm{\β}}_t-\frac{{\mathrm{\β}}_t-{\mathrm{\β}}_{t-1}}{{G^{\′}}_k\left({\mathrm{\β}}_t\right)-{G^{\′}}_k({\mathrm{\β}}_t-1)}{G^{\′}}_k\left({\mathrm{\β}}_t\right)$

$\frac{\∂f\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\∂x}$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))-\frac{\∂}{\∂x}\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj})$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))\frac{D_{j,1}^X{D}_{j,2}^X-D_{j,3}^X{D}_{j,4}^X}{D_{j,1}^X{D}_{j,1}^X}$

$\frac{\∂f\left(l^{\left(k\right)}\right)}{\∂y}$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))-\frac{\∂}{\∂y}\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj})$

$=(-2)\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}))\frac{D_{j,1}^Y{D}_{j,2}^Y-D_{j,3}^Y{D}_{j,4}^Y}{D_{j,1}^Y{D}_{j,1}^Y}$

$f(l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right))$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(s_j-\mathrm{Pr}(l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f\left(l^{\left(k\right)}\right),\mathrm{bj}))}^2$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(s_j-P_{\mathrm{ref}}^j+{10\mathrm{\φ}}_j\log (\left|\right|l^{\left(k\right)}-\mathrm{\β}\▿f(l^{\left(k\right)},\mathrm{bj}|\left|\right)}^2$

$=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Θ}}_j^2$

${G^{\′}}_k\left(\mathrm{\β}\right)=2\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Θ}}_j\frac{E_{j,2}{E}_{j,3}+E_{j,1}(E_{j,4}-E_{j,5})}{E_{j,1}{E}_{j,1}}$

以重新取得的最收敛值，再代回表达式：

l^(k+1)＝l^(k)+α_kd^(k)

重复上述操作，直至取得待测位置l的最收敛值，据此，手持式通讯装置50完成对其本身所处位置的定位操作。

第三实施例

本实施例的通讯系统还应用一存储器管理算法，来选择性地调整手持式通讯装置下载的第一组参数及第二组参数的数据量。请参照图4及图5，图4示出了依照本发明第三实施例的通讯系统的方块图，图5示出了图4的通讯系统的相关操作次序图。本实施例的通讯系统与前述实施例不同之处在于本实施例的系统伺服电路60还用以将特定区域S′划分为K个分区A(1)、A(2)...、A(K)，并对应地将函式建立阶段中找出的第一组参数分为K群且将第二组参数分为K群，其中K群第一组参数分别与前述K个分区对应，K群第二组参数亦分别与前述K个分区对应。系统伺服电路60还并建立分群对照表，用以将K群第一组参数分别与K个分区对应，并将K群第二组参数分别与K个分区对应。举例来说，前述划分特定区域S′及建立分群对照表的操作例如执行在函式建立阶段(b′)与下载阶段(c′)之间的流程(e)。

本实施例的特定区域S′中亦包括n个讯号服务器及m个位置训练点散布于各K个分区A(1)-A(K)中，如第一及第二实施例图4中示出了的特定区域S；但在本实施例中，为了清楚表示各分区A(1)-A(K)与特定区域S′而并未将各位置训练点与讯号服务器示出了于图4中。

在流程(e)之后还包括操作流程(f)，于其中手持式通讯装置70自系统伺服电路60下载此分群对照表，并根据对应至手持式通讯装置70的待测定位点的起始位置数据，判断手持式通讯装置70的待测定位点接近K个分区A(1)-A(K)的至少一目前位置分区。举例来说，手持式通讯装置70是以其前一次定位操作得到的定位结果数据来做为此起始位置数据。在另一个例子中，手持式通讯装置70包括另一定位模块(未示出了)，而手持式通讯装置70根据此另一定位模块提供的另一笔定位结果数据来决定此起始位置数据，其中此另一定位模块例如是全球定位系统(Global Positioning System，GPS)定位模块。在再一个例子中，此起始位置数据为由系统伺服电路60所提供，系统伺服电路60例如在下载阶段操作之前利用传统无线电讯号定位系统，先对手持式通讯装置70进行一次前置定位操作，以得到此起始位置数据。系统伺服电路60例如可在下载阶段中，将此起始位置数据一并提供至手持式通讯装置70。

在流程(f)之后还包括流程(g)，手持式通讯装置70根据指示其目前位置的此起始位置数据找出对应的目前位置分区。然后执行流程(c′)，自系统伺服电路60下载K群第一组参数及K群第二组参数中与此目前位置分区对应的部份。之后执行流程(d1′)-(d3′)，以根据下载得到的部份的第一组参数及第二组参数，建立定位函式及产生定位结果数据。举例来说，手持式通讯装置70是落在分区A(2)中，而此目前位置分区即为分区A(2)。如此，本实施例的手持式通讯装置70可在仅接收部份的第一组参数及第二组参数，而非下载完整的第一组及第二组参数的情形下，完成对手持式通讯装置70本身的待测定位点的定位操作。这样一来，手持式通讯装置70中对应至定位操作需准备的存储器容量可有效地降低，而可使手持式通讯装置70有较佳的存储器使用效率。

在一个实施例中，手持式通讯装置70还可根据其定位得到的定位结果数据，找出手持式通讯装置70的待测定位点与此目前位置分区的实体位置关系，并据以决定是否要下载K群第一组及K群第二组参数的其它部份，来对手持式通讯装置70进行定位操作。

在产生的定位结果数据指示手持式通讯装置70的位置接近目前位置分区的边界时，手持式通讯装置70决定要下载K群第一组及K群第二组参数的其它的部份，来更新手持式通讯装置70侧的第一组及第二组参数，对接近目前位置分区的边接的手持式通讯装置70进行定位操作。

举例来说，在下载K群第一组及K群第二组参数的其它的部份的操作中，手持式通讯装置70根据前x次定位操作得到的x笔定位结果数据，判断手持式通讯装置70的移动方向，并据以决定移动方向数据，其中x为大于1的自然数。手持式通讯装置70并根据移动方向数据找出下一个位置分区，并对应地下载K群第一组参数及K群第二组参数中与此下一个位置分区对应的部份，来更新手持式通讯装置70侧的参数数据。举例来说，手持式通讯装置70的移动方向是朝向分区A(1)相对于分区A(2)的方向(即是朝向图4的右方)，则此下一个位置分区例如是分区A(1)。

在另一个例子中，手持式通讯装置70选择目前位置分区(例如是分区A(2))周围y个周边位置分区为下一组可能位置分区，并对应地下载K群第一组参数及K群第二组参数中与此下一组可能位置分区对应部份，来更新手持式通讯装置70侧的参数数据，其中y为自然数，其的数值相关于手持式通讯装置70的存储器容量。举例来说，手持式通讯装置70中可容许对应至2个分区的2群第一组参数及2群第二组参数的数据量，则y等于2，此y个周边位置分区例如为环绕于目前位置分区周围的分区，例如是分区A(1)及A(3)。

在再一个例子中，手持式通讯装置70选择目前位置分区周围N个(以下以8个为例说明)周边位置分区为下一组可能位置分区，并对应地下载K群第一组参数及K群第二组参数中对应至此8个周边位置分区的部份。

在前述实施例中，虽仅以手持式通讯装置70根据此起始位置数据找出对应的一个目前位置分区(即是分区A(2)的情形为例做说明，但本实施例的手持式通讯装置70并不局限于此。在其它例子中，手持式通讯装置70亦可根据此起始位置数据找出对应至多个目前位置分区，其均接近手持式通讯装置70目前位置。举例来说，手持式通讯装置70是以实质上接近其目前位置的分区A(1)、A(2)及A(3)作为目前位置分区，并对应地根据与分区A(1)-A(3)对应的三群第一组参数及三群第二组参数来进行定位操作。

本发明前述实施例的通讯系统中的系统伺服电路是应用训练空间的空间相依性来建立讯号分布函式，其中此讯号分布函式由第一组参数及第二组参数决定；系统伺服电路还经由通讯连结将前述第一组及第二组参数传输至通讯系统中的手持式通讯装置。如此手持式通讯装置可根据第一组及第二组参数产生与此讯号分布函式对应的一定位函式，并将其接收到的待测讯号强度特征向量代入此连续函式中，以在手持式通讯装置端完成其本身的定位操作。此定位函式是以待测讯号强度特征向量为变量。如此，相较于传统无线电讯号定位系统，本发明前述实施例的通讯系统可经由巨量的训练点数据转换为以第一组参数及第二组参数决定的定位函数来降低定位操作所需储存的数据量；可有效地降低定位操作时需资的数据运算负载；可使得整体定位操作由手持式通讯装置来完成；在定位操作中可不需占用的手持式通讯装置与系统伺服电路间通讯连结的传输频宽等优点。

综上所述，虽然本发明已以一较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明。本领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的前提下可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围以本发明的权利要求为准。

Claims (20)

1.一种通讯系统，用以支持在一特定区域中的定位操作，该特定区域中包括m个位置训练点及n个讯号服务器，其中n与m为大于1的自然数，该通讯系统包括：

一系统伺服电路，接收对应至各该m个位置训练点的一笔训练点数据，该笔训练点数据相关于各该m个位置训练点上检测到的该n个讯号服务器发出的讯号强度，该系统伺服电路还根据分别对应至该m个位置训练点的m笔训练点数据转换出一第一组参数及一第二组参数，该第一组及该第二组参数用以决定该特定区域内的一讯号分布函式；以及

一手持式通讯装置，用以自该系统伺服电路下载该第一组参数的部份或全部并下载该第二组参数的部分或全部，并对应地建立相关于该讯号分布函式的一定位函式于该手持式通讯装置侧，该手持式通讯装置还在其所处的一待测定位点接收该n个讯号服务器发出的讯号，以决定一待测定位点数据，该手持式通讯装置将该待测定位点数据代入该定位函式中，以产生对应至该手持式通讯装置的待测定位点的一定位结果数据；

其中，该定位函式为以该待测定位点数据的函式。

2.如权利要求1所述的通讯系统，其中该第一组参数包括n笔强度数据，分别与该n个讯号服务器的发射讯号强度对应，该第二组参数包括n笔环境变量数据，分别与该n个讯号服务器所处环境的讯号衰减模型对应。

3.如权利要求1所述的通讯系统，其中该系统伺服电路还可依照该m个位置训练点的实际空间位置进行区域划分，以将该m个位置训练点划分为K个分区，该系统伺服电路还建立一分群对照表，用以将该第一组参数分为K群分别与该K个分区对应，并将该第二组参数分为K群分别与该K个分区对应，各该K个分区包括该m个位置训练点中的至少其一，K为大于1的自然数。

4.如权利要求3所述的通讯系统，其中该手持式通讯装置还自该系统伺服电路下载该分群对照表，并根据对应至该手持式通讯装置的该待测定位点的一起始位置数据，找出该手持式通讯装置的该待测定位点接近该K个分区的至少一目前位置分区，该手持式通讯装置下载该K群第一组及第二组参数中与该至少一目前位置分区对应的部份，并据以建立该定位函式及产生该定位结果数据。

5.如权利要求4所述的通讯系统，其中该手持式通讯装置还根据该得到的该定位结果数据计算该手持式通讯装置的位置与该至少一目前位置分区的实体位置关系，并据以决定是否要下载该K群第一组及第二组参数的一另一部份，来对该手持式通讯装置进行定位操作。

6.如权利要求5所述的通讯系统，其中该手持式通讯装置在该定位结果数据指示该手持式通讯装置的位置接近该至少一目前位置分区的边界时，决定要下载该K群第一组及第二组参数的该另一部份。

7.如权利要求6所述的通讯系统，其中该手持式通讯装置可根据前x次定位操作得到的x笔该定位结果数据来找出该手持式通讯装置的一移动方向数据，并据以找出一下一个位置分区，并对应地下载该K群第一组及第二组参数的该另一部份，其中该K群第一组及第二组参数的该另一部份与该下一个位置分区对应，x为大于1的自然数。

8.如权利要求6所述的通讯系统，其中该手持式通讯装置选择该至少一目前位置分区周围y个周边位置分区为一下一组可能位置分区，并对应地下载该K群第一组及第二组参数的该另一部份，其中该K群第一组及第二组参数的该另一部份与该下一组可能位置分区对应，y为自然数。

9.如权利要求6所述的通讯系统，其中该手持式通讯装置可选择该至少一目前位置分区周围N个周边位置分区为一下一组可能位置分区，并对应地下载该K群第一组及第二组参数的该另一部份，其中该K群第一组及第二组参数的该另一部份与该下一组可能位置分区对应，N为自然数。

10.如权利要求4所述的通讯系统，其中该手持式通讯装置根据前一次定位操作得到的该定位结果数据决定该起始位置数据。

11.如权利要求4所述的通讯系统，其中该手持式通讯装置还包括另一定位模块，用以产生另一笔定位结果数据，该手持式通讯装置根据该另一笔定位结果数据决定该起始位置数据。

12.如权利要求4所述的通讯系统，其中该起始位置数据由该系统伺服电路所提供。

13.一种定位方法，应用于一通讯系统中，用以支持在一特定区域中的定位操作，该特定区域中包括m个位置训练点及n个讯号服务器，其中n与m为大于1的自然数，该定位方法包括：

接收对应至各该m个位置训练点的一笔训练点数据，该笔训练点数据相关于各该m个位置训练点上检测到的该n个讯号服务器中的部份或全部发出的讯号强度；

根据分别对应至该m个位置训练点的m笔训练点数据转换出一第一组参数及一第二组参数，该第一组及该第二组参数用以决定一讯号分布函式；

自该系统伺服电路下载该第一组参数的部份或全部，并下载该第二组参数的部分或全部至一手持式通讯装置；

根据下载后的该第一组及该第二组参数的部分或全部建立对应至该讯号分布函式的一定位函式于该手持式通讯装置侧；

于该手持式通讯装置所处的一待测定位点上接收该n个讯号服务器发出的讯号，以决定一待测定位点数据，其中该定位函式为该待测定位点数据的函式；以及

于该手持式通讯装置侧将该待测定位点数据代入该定位函式中，以产生对应至该手持式通讯装置的该待测定位点的一定位结果数据。

14.如权利要求13所述的定位方法，其中还包括：

依照该m个位置训练点的实际空间位置进行区域划分，以将该m个位置训练点划分为K个分区；及

建立一分群对照表，用以将该第一组参数分为K群分别与该K个分区对应，并将该第二组参数分为K群分别与该K个分区对应；

其中，各该K个分区包括该m个位置训练点中的至少其一，K为大于1的自然数。

15.如权利要求14所述的定位方法，其中还包括：

自该系统伺服电路下载该分群对照表至该手持式通讯装置；

根据对应至该手持式通讯装置的该待测定位点的一起始位置数据，找出该手持式通讯装置的该待测定位点接近该K个分区的至少一目前位置分区；及

下载该K群第一组及第二组参数中与该至少一目前位置分区对应的部份至该手持式通讯装置，并据以建立该定位函式及产生该定位结果数据。

16.如权利要求13所述的定位方法，其中还包括：

根据该得到的该定位结果数据计算该手持式通讯装置的位置与该至少一目前位置分区的实体位置关系，并据以决定是否要下载该K群第一组及第二组参数的一另一部份，来对该手持式通讯装置进行定位操作。

17.如权利要求16所述的定位方法，其中还包括：

在该定位结果数据指示该手持式通讯装置的位置接近该至少一目前位置分区的边界时，该手持式通讯装置决定要下载该K群第一组及第二组参数的该另一部份。

18.如权利要求17所述的定位方法，其中还包括：

根据前x次定位操作得到的x笔该定位结果数据来找出该手持式通讯装置的一移动方向数据，x为大于1的自然数；及

根据该移动方向数据找出一下一个位置分区，并对应地下载该K群第一组及第二组参数的该另一部份；

其中该K群第一组及第二组参数的该另一部份与该下一个位置分区对应。

19.如权利要求17所述的定位方法，其中还包括：

选择该至少一目前位置分区周围y个周边位置分区为一下一组可能位置分区，并对应地下载该K群第一组及第二组参数的该另一部份，该K群第一组及第二组参数的该另一部份与该下一组可能位置分区对应，y为自然数。

20.如权利要求17所述的定位方法，其中还包括：

选择该至少一目前位置分区周围N个周边位置分区为一下一组可能位置分区，并对应地下载该K群第一组及第二组参数的该另一部份，该K群第一组及第二组参数的该另一部份与该下一组可能位置分区对应，N为自然数。

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