CN103189758B

CN103189758B - 基于音频的环境感知

Info

Publication number: CN103189758B
Application number: CN201180052152.0A
Authority: CN
Inventors: J-Y·杜
Original assignee: Qualcomm Inc
Current assignee: Qualcomm Inc
Priority date: 2010-08-30
Filing date: 2011-08-30
Publication date: 2016-04-06
Anticipated expiration: 2031-08-30
Also published as: KR101490642B1; WO2012030851A1; JP2015146048A; JP2013544372A; KR20130048268A; EP2612164B1; JP2014197898A; JP6027180B2; JP5893086B2; JP5806315B2; US20120052872A1; EP2612164A1; CN103189758A; US8812014B2

Abstract

一种用于在无线通信网络中确定移动设备的位置的方法，包括：访问来自移动设备的移动设备音频信息；分析该移动设备音频信息以确定移动设备的当前环境的环境特性；以及使用该环境特性来影响移动设备的位置确定。

Description

基于音频的环境感知

背景

往往希望知道无线用户的位置。实际上，有时这是必需的。例如，对于增强型911（E-9-1-1）无线设备而言，每当从移动站（例如，蜂窝电话）进行911呼叫时，移动站的位置可被提供给公共安全应答点（PSAP）。另外，网络运营商/服务提供商可支持使用基于位置的服务的各种应用。此类服务提供移动站的位置。术语“应用”指代利用位置信息的特定用途。通常，应用是用由移动站内的处理器执行或者由位于与移动站处于通信的无线基础设施网络的组件内的处理器执行的计算机软件来实现的。使用此信息的应用可包括例如位置敏感的记账、资产跟踪、资产监视和恢复、车队和资源管理、个人位置服务等。个人位置服务的应用的一些具体示例包括（1）基于移动站的位置向移动站提供本地地图，（2）基于移动站的位置提供对设施（例如，旅馆或餐馆）的推荐，以及（3）提供从移动站的当前位置至所推荐的设施的指引。

存在许多不同类型的可在计算无线网络中移动站的位置时使用的具有各种成功级别和准确度的技术。定位技术的示例包括卫星定位系统（SPS）（包括美国的全球定位系统（GPS））、俄罗斯的全球导航卫星系统（GLONASS）、欧洲的Galileo系统、中国的Compass/北斗等）、高级前向链路三边测量（AFLT）、定时提前（TA）、以及基于地面的增强型观察时间差（E-OTD）位置锁定。各种定位技术使用诸如卫星和/或无线通信网络设备（例如，基站、WiFi站等）之类的设备来确定移动设备位置。

不同的技艺/技术具有不同的对移动设备进行定位的能力。定位能力的变化取决于若干因素，诸如定位设备的数目、定位设备的射程、移动设备的环境等。

概述

一种用于在无线通信网络中确定移动设备的位置的方法的示例，包括：访问来自移动设备的移动设备音频信息；分析该移动设备音频信息以确定移动设备的当前环境的环境特性；以及使用该环境特性来影响移动设备的位置确定。

此类方法的实现可包括以下特征中的一项或多项。分析移动设备音频信息包括将该移动设备音频信息与音频模式的统计模型和相应的环境类型作比较。如权利要求1所述的方法，其中使用环境特性包括基于该环境特性来设置位置确定公式参数，并且其中使用该位置确定公式参数来确定移动设备的位置。使用环境特性包括选择一个或多个位置信息传感器以用于获得在确定移动设备的位置时使用的信息。使用环境特性包括基于移动设备的当前环境的变化来改变位置的确定。使用环境特性包括将与当前环境相关联的位置用作种子位置。访问移动设备音频信息包括访问噪声水平信息，并且分析移动设备音频信息包括将所访问的噪声水平信息与关联于不同环境特性的噪声水平作比较。访问移动设备音频信息包括访问频谱特性，并且分析移动设备音频信息包括将所访问的频谱特性与关联于不同环境的频谱特性作比较。访问移动设备音频信息包括从移动设备的多个话筒获得移动设备音频信息。该方法还包括访问非音频传感器信息以及结合移动设备音频信息来分析该非音频传感器信息以确定环境特性。

该示例方法的实现可另外或替换地包括以下特征中的一项或多项。使用环境特性包括分析环境特性的示例与确定信息的组合的查找表以影响位置确定，以及在移动设备的位置确定中使用该确定信息。该查找表包括因区域而异的、基于当前包含移动设备的区域的查找表，该方法还包括将该查找表下载到移动设备。该查找表是响应于确定当前包含该移动设备的区域而被下载到该移动设备的。

该示例方法的实现可另外或替换地包括以下特征中的一项或多项。访问来自移动设备的移动设备音频信息包括从噪声消去机构获得噪声信息。使用环境特性包括基于该环境特性来影响定位设备的搜索。影响对定位设备的搜索包括以下至少一项：（1）改变用于卫星或WLAN接入点的搜索规程；（2）影响哪些卫星或WLAN接入点要被搜索；或者（3）设置用于搜索卫星或WLAN接入点的阈值。分析移动设备音频信息包括为与已知环境相关联的特定声音或频率分析移动设备音频信息。环境特性是环境类型或位置中的至少一者。该方法是以下方法之一：（1）移动自立方法，其中分析是由移动设备执行的，（2）移动辅助方法，其中分析是由移动设备执行的并且该方法还包括由移动设备无线地下载统计模型的至少一部分以供在分析时使用，（3）基于服务器的方法，其中从移动设备无线地上传移动设备音频信息并且分析是由与移动设备分开的服务器来执行的。

一种驻留在处理器可读介质上的计算机程序产品的示例包括处理器可读指令，这些处理器可读指令被配置成使处理器：从无线电信网络中的移动设备访问移动设备音频信息；分析该移动设备音频信息以确定移动设备的当前环境的环境特性；以及使用该环境特性来影响移动设备的位置确定。

示例计算机程序产品的实现可包括以下特征中的一项或多项。配置成使处理器分析移动设备音频信息的指令被配置成使处理器将移动设备音频信息与音频模式的统计模型和相应的环境类型作比较。配置成使处理器使用环境特性的指令被配置成使处理器基于该环境特性来设置位置确定公式参数，这些指令还包括被配置成使处理器使用该位置确定公式参数来确定移动设备的位置的指令。配置成使处理器使用环境特性的指令被配置成使处理器选择一个或多个位置信息传感器以用于获得在确定移动设备的位置时使用的信息。配置成使处理器使用环境特性的指令被配置成使处理器将与当前环境相关联的位置用作种子位置。这些指令还包括配置成使处理器访问非音频传感器信息以及结合移动设备音频信息来分析该非音频传感器信息以确定环境特性的指令。这些指令还包括配置成使处理器访问移动设备音频信息与对应于当前包含该移动设备的区域的环境特性的、因区域而异的关联性的指令。配置成使处理器访问移动设备音频信息的指令被配置成使处理器从噪声消去机构获得噪声信息作为移动设备音频信息。配置成使处理器使用环境特性的指令被配置成使处理器基于环境特性通过以下各项中的至少一项来影响对定位设备的搜索：（1）改变用于卫星或WLAN接入点的搜索规程；（2）影响哪些卫星或WLAN接入点要被搜索；或者（3）设置用于搜索卫星或WLAN接入点的阈值。处理器可读介质驻留在移动设备或与移动设备分开的服务器中的至少一者中。

一种用于在无线通信网络中确定移动设备的位置的示例装置，包括：存储关于多个样本环境的音频传感器信息的记录和相关联的环境特性的存储器；以及耦合至该存储器的处理器，该处理器被配置成：接收由移动设备的音频传感器采集的移动设备音频信息；将接收到的移动设备音频信息与存储着的音频传感器信息作比较以选择与接收到的移动设备音频信息相对应的音频传感器信息的记录和相关联的移动设备的当前环境的环境特性；以及使用选定的记录的相关联的环境特性来确定移动设备的位置。

该示例装置的实现可包括以下特征中的一项或多项。该处理器被配置成使用选定的记录的相关联的环境特性以基于该相关联的环境特性来设置位置确定公式参数，以及使用该位置确定公式参数来确定移动设备的位置。该处理器被配置成使用选定的记录的相关联的环境特性来选择用于获得在确定移动设备的位置时使用的信息的一个或多个位置信息传感器。该处理器被配置成将接收到的移动设备音频信息的噪声水平或频谱特性中的至少一者分别与存储着的音频传感器信息的噪声水平或频谱特性作比较。该装置是移动设备，并且该移动设备还包括被放置、耦合和配置成获得并向处理器提供移动设备音频信息的多个话筒。存储器还存储非音频信息，并且处理器还被配置成从移动设备接收非音频传感器信息并且结合移动设备音频信息来分析该非音频传感器信息以确定相关联的环境特性。该处理器被配置成请求与移动设备的当前位置相关联的移动设备音频信息的记录。该装置是移动设备，并且该装置还包括耦合至处理器的噪声消去模块，该噪声消去模块被配置成对来自感测到的音频的背景噪声进行滤波从而导致经滤波的背景噪声并且向处理器提供该经滤波的背景噪声作为由移动设备的音频传感器采集的移动设备音频信息。该处理器被配置成使用相关联的环境特性以执行以下各项中的至少一项：（1）选择用于卫星或WLAN接入点的搜索规程；（2）选择哪些卫星或WLAN接入点要被搜索；或者（3）设置用于搜索卫星或WLAN接入点的阈值。该装置包括以下各项中的一者：（1）移动设备，其中该移动设备被配置成在移动自立模式下操作，（2）移动设备，其中该移动设备被配置成在移动辅助模式下操作并且还包括配置成无线地接收存储着的音频传感器信息的至少一部分的收发机，或者（3）服务器，该服务器还包括配置成接收由移动设备的音频传感器采集的移动设备音频信息的收发机。

一种用于在无线通信网络中确定移动设备的位置的设备的另一示例，包括：用于访问来自移动设备的移动设备音频信息的装置；用于分析该移动设备音频信息以确定移动设备的当前环境的环境特性的分析装置；以及用于使用该环境特性来影响移动设备的位置确定的处理装置。

该另一示例设备的实现可包括以下特征中的一项或多项。分析装置被配置成将移动设备音频信息与音频模式的统计模型和相关联的环境类型作比较。处理装置被配置成基于该环境特性来设置位置确定公式参数并且使用该位置确定公式参数来确定移动设备的位置。处理装置被配置成选择一个或多个位置信息传感器以用于获得在确定移动设备的位置时使用的信息。用于访问的装置和分析装置被配置成访问噪声水平信息或频谱特性中的至少一者并且将所访问的噪声水平信息或所访问的频谱特性中的至少一者与关联于不同的环境特性的噪声水平或频谱特性作比较。用于访问的装置被配置成访问非音频传感器信息，并且分析装置被配置成结合移动设备音频信息来分析该非音频传感器信息以确定环境特性。用于访问的装置被配置成基于当前包含移动设备的区域来访问移动设备信息与相应环境特性的、因区域而异的组合。用于访问移动设备音频信息的装置包括噪声消去机构。处理装置被配置成基于环境特性来影响对定位设备的搜索。该设备包括以下各项中的一者：（1）移动设备，其中该移动设备被配置成在移动自立模式下操作，（2）移动设备，其中该移动设备被配置成在移动辅助模式下操作并且还包括配置成无线地接收存储着的音频传感器信息的至少一部分的收发机，或者（3）服务器，该服务器还包括配置成接收由移动设备的音频传感器采集的移动设备音频信息的收发机。

本文中描述的项目和/或各技术可提供以下能力中的一个或多个。移动设备的位置可以更快速地和/或更准确地用比先前技术更少的功耗来确定。低功耗音频测量和处理可被用于减少诸如位置确定之类的较高功耗活动。可提供辅助以帮助基于由移动设备感测的环境信息来确定移动设备的位置。辅助生成是从低功率测量和低计算处理达成的并且帮助减少或者甚至最小化位置确定中的总功耗。音频测量和处理可被用于例如基于环境类型来选择一组定位传感器和/或定位传感器设置。尽管已描述了项目/技术-效果对，但是也可以借助除所提及的项目/技术以外的项目/技术来达成所提及的效果，并且所提及的项目/技术可以并非必然产生所提及的效果。

附图简述

图1是无线通信和定位网络的示意图。

图2是图1中示出的网络的接入终端的框图。

图3是图1中示出的基收发机站的框图。

图4是相关联的传感器信息、环境特性、和时间信息的表格的框图。

图5是不同环境类型和接入终端测量的音频概率密度函数的图表。

图6是来自不同环境类型和接入终端测量的音频信号的频谱分布的图表。

图7是图2中示出的接入终端的功能模块的框图。

图8是图3中示出的基收发机站的功能模块的框图。

图9是用于确定图1中示出的接入终端的位置的过程的流程框图。

具体描述

本公开提供用于较好地（例如，较准确、较快速地）确定移动设备（例如，蜂窝电话）的位置的技术。基于移动设备处尤其是音频之类的可测量数据来确定该设备的环境的环境特性。

该环境特性可通过分析移动设备的音频输入来确定。接收到的音频可被存储并且与已知的关联于不同环境（例如，室内、室外、办公室、路边、住宅区、商业区）的统计模型作比较以确定当前的环境。这些模型可以基于音频的声级（分贝）和/或频谱特性。另外，与位置相关联的历史音频数据可被用于帮助改善这些统计模型并且由此改善环境确定。这些数据可由该移动设备和/或其他移动设备采集。环境确定的类型可进一步通过诸如时辰、星期几、一年里的时间等的其他因素和/或移动设备基于这些时间/日期的历史位置来辅助。

该设备可在其话筒活跃并且可周期性地自动触发以获得音频数据时采集音频数据。例如，可周期性地在请求位置信息之前确定环境以加快收到位置请求时的处理。

环境特性的知识被用于帮助确定位置。首先，环境可被用于设置/调整用于位置确定的动态模型（例如，位置确定处理的一个或多个参数）和/或在环境可与特定的位置（例如，蜂窝网络的蜂窝小区）相联系的情况下提供种子位置（定位）。例如，可以设置卡尔曼滤波器的滤波系数或者最大加速度。第二，可基于环境来选择哪些位置信息传感器被用于位置确定，例如，GPS传感器、WiFi等。第三，环境可被用于指示运动检测，例如，从室内到室外的移动、在特定方向上的移动（若两个所确定的环境具有相关联的位置）。

另外，非音频信息（例如，静止或运动图像）可在环境确定中使用。例如，非音频信息可被获得以辅助和/或确认使用音频信息作出的环境确定、或者用于独立于音频信息来确定环境。

本文中描述的技术可用于各种无线通信系统，诸如码分多址（CDMA）、时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）、正交FDMA（OFDMA）、单载波FDMA（SC-FDMA）、以及其他系统。术语“系统”和“网络”常被可互换地使用。CDMA系统可实现诸如CDMA2000、通用地面无线电接入（UTRA）等无线电技术。CDMA2000涵盖IS-2000、IS-95和IS-856标准。IS-2000发行版0和A常被称为CDMA20001X、1X等。IS-856（TIA-856）也常被称为CDMA20001xEV-DO、高速率分组数据（HRPD）等。UTRA包括宽带CDMA（WCDMA）和其它CDMA变体。TDMA系统可实现诸如全球移动通信系统（GSM）之类的无线电技术。OFDMA系统可实现诸如超移动宽带（UMB）、演进UTRA(E-UTRA)、IEEE802.11（Wi-Fi）、IEEE802.16（WiMAX）、IEEE802.20、等无线电技术。UTRA和E-UTRA是通用移动电信系统（UMTS）的部分。3GPP长期演进（LTE）和高级LTE（LTE-A）是使用E-UTRA的新UMTS版本。UTRA、E-UTRA、UMTS、LTE、LTE-A以及GSM在来自名为“第三代伙伴项目”（3GPP）的组织的文献中描述。CDMA2000和UMB在来自名为“第三代伙伴项目2”（3GPP2）的组织的文献中描述。本文描述的技术既可用于以上提及的系统和无线电技术也可用于其他系统和无线电技术。

另外，如本文中包括权利要求中所使用的，在接有“……中的至少一个”的项目列举中使用的“或”指示析取式列举，以使得例如“A、B或C中的至少一个”的列举表示A或B或C或AB或AC或BC或ABC（即，A和B和C）。无线通信网络不是所有通信都无线地传送，但是被配置成将至少一些通信无线地传送。

参照图1，定位系统和无线电信网络10包括移动接入终端（AT）12（亦被称为移动设备或移动站）、基收发机站（BTS）14（亦被称为基站）、位置确定实体（PDE）16、卫星18、和无线局域网（WLAN）接入点20。系统10可支持多个载波（不同频率的波形信号）上的操作。多载波发射机能同时在多个载波上传送经调制信号。每个经调制信号可以是CDMA信号、TDMA信号、OFDMA信号、SC-FDMA信号等。每个经调制信号可在不同的载波上发送。AT12位于多样化的环境中，此处在建筑物22之间的城市背景中、在建筑物22内部、在外部安静的开放公园区域24中、在外部吵闹的建筑地带26中、内部相对安静的洗衣店28中、内部非常吵闹的餐馆30中、以及有点吵闹的快速运动的火车32内部。为简单化，这些环境被示出为在BTS14的一个蜂窝小区15内。这些环境是不同的并且在定位中呈现不同的挑战。城市环境和室内中的GPS定位（即便并非不可能也）可能特别不可靠。例如，高而密集地挤在一起的建筑物22可能会限制对卫星18的观察，并且现代建筑物的大反射表面可能会引起破坏性干扰的多条传输路径26。受到高度扰乱的GPS位置信息可能会限制可供城市环境中的AT12使用的位置服务（例如，导航、基于位置的服务、以及感兴趣点应用）的可用性。知道AT12所处于的环境的诸方面可帮助确定AT12的位置。

BTS14可与AT12无线通信。BTS14也可被称为接入点、接入节点（AN）、B节点、演进型B节点（eNB）等。BTS14可被配置成经由多个载波与AT12通信。BTS14可为相应的地理区域（例如，蜂窝小区15）提供通信覆盖。

AT12可被称为移动站、移动设备、用户装备（UE）、或订户单元。这里的AT12是蜂窝电话，但是还可包括无线通信设备、个人数字助理（PDA）、其他手持设备、膝上型计算机、笔记本计算机、等等。

卫星18可以是例如全球定位系统（GPS）、全球导航卫星系统（GLONASS）、或Galileo系统等全球导航卫星系统的一部分。这里，卫星22是具有能够发射在确定AT12的位置时使用的信息的发射机的GPS卫星。AT12包括能够从卫星18无线地接收位置信息的GPS接收机。

参照图2，一个示例性的AT12包括计算机系统，该计算机系统包括一个或多个图像传感器（这里为相机）30、处理器32、存储器34、一个或多个音频传感器（这里为话筒）36、噪声消去器37、收发机38、天线40、和GPS接收机42。AT12被配置成感测环境信息，处理感测到的信息以确定一个或多个环境特性并且由此确定位置辅助信息，以及使用该位置辅助信息来确定AT12的位置。AT12还可向另一设备设备提供感测到的信息，该另一设备确定位置辅助信息并且向AT12提供该信息以确定AT的位置，或者确定自己的位置和向AT12提供该位置。

相机30被配置成捕捉图像。在一些实现中，计算机系统包括用于捕捉图像的多个相机。

处理器32优选是智能硬件设备，例如中央处理单元（CPU）（诸如由公司或制造的中央处理单元）、微控制器、专用集成电路（ASIC）等。存储器34包括随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM）。存储器34存储包括计算机可读、计算机可执行软件代码35的计算机程序产品，该软件代码35包含配置成在被执行时使处理器32执行本文所描述的各种功能的指令。替换地，软件35可以是不能由处理器32直接执行的，而是被配置成例如在被编译和执行时使处理器32执行所描述的这些功能。

优选地，AT12包括多个话筒36，但是AT12可仅包括一个话筒36。为了以下的讨论，假定AT12具有一个相机30和两个话筒36。话筒36被放置在AT12周围以接收来自环境的音频信息。例如，一个话筒36可被放置在AT12的正面上以接收来自AT12的用户的语音信号，并且另一话筒36可被放置在AT12的反面上以接收环境音频信号。

噪声消去器37被配置成接收指示由话筒36感测到的主音频和背景音频的复合信号。噪声消去器被配置成在复合信号经由收发机38传送之前隔离并且减少/移除（例如，使用前馈机制）来自复合信号的背景音频或噪声。接收自至少一个话筒36的音频预期携带在环境感知中不希望有的语音呼叫。这与在其中移除背景噪声而保留语音的常规语音处理相反。噪声消去器37对主要的背景噪声源进行跟踪和滤波。此被跟踪且经滤波的背景噪声被分离出来并且被用作移动音频环境感知逻辑的输入。替换地，可应用通过训练为移动用户定制的语音滤波器以移除用户语音并且保留背景噪声。滤波器的训练有可能非常有效，因为给定的移动设备12通常仅由单个用户使用。通过将一个话筒36面向用户嘴巴的方向并且将另一话筒36定向为捕捉环境音频活动，则在识别了用户的语音之后，可以甚至更清楚地分离出环境音频。

尽管AT12可仅包括一个收发机38和一个天线40，但是如以下所假定的，AT12优选包括多个收发机38和多个天线40。收发机38被配置成通过相应的天线40与BTS14、WLAN接入点、卫星18、WWAN接入点、或者在确定AT12的位置时使用的其他恰适的设备通信。收发机38可例如包括诸如GSM、CDMA、LTE和WiMAX收发机之类的远场通信收发机，诸如WLAN、蓝牙和UWB收发机之类的近场通信收发机、和/或诸如GPS或移动TV（MediaFLO、DVB-H）接收机之类的广播接收机。GPS接收机42被配置成处理经由天线40的GPS天线接收的GPS信号以例如结合处理器32和存储器34来确定移动设备12的位置。

参照图3，一个示例性的BTS14包括计算机系统，该计算机系统包括处理器52、存储器54、收发机56和天线58。处理器52优选是智能硬件设备，例如中央处理单元（CPU）（诸如由公司或制造的中央处理单元）、微控制器、专用集成电路（ASIC）等。存储器54包括随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM）。存储器54存储包含指令的计算机可读、计算机可执行的软件代码55，这些指令被配置成当被执行时使处理器52执行本文中所描述的各种功能。替换地，软件55可以是不能由处理器52直接执行的，而是被配置成例如在被编译和执行时使处理器52执行所描述的这些功能。收发机56被配置成通过天线58与AT12双向通信并且接收例如来自卫星18的GPS信号之类的定位信号。虽然组件52、54、55、56、58被示出并且被描述为在BTS14内，但是这些或类似组件中的一些或全部可被提供在不同于BTS14的服务器中，例如，在PDE16或其他服务器中。

参照图4并且进一步参照图2-3，存储器34、54存储信息的数据库。这些数据库可包括相似类型的信息，可包括具有与相同存储器的其他部分的信息集和/或另一存储器的诸部分的信息集不同的信息集的部分。例如，存储器54存储包括传感器信息62、环境特性64和时间信息66的表格60。虽然表格60包括传感器信息62、环境特性64和时间信息66，但是可从存储在存储器34、54任一者中的表格省略这些类型的信息中的一种或多种类型的信息和/或这些信息类别62、64、66的任何子分量可以不被存储在任何特定的表格中。传感器信息62包括音频信息68和视觉信息70两者。音频信息68包括信号信息72、幅值信息74、和频谱特性76。信号信息72提供信号的一般描述或归类，例如，噪声水平（安静、吵闹、非常吵闹等）和/或主要信号的类型（人类噪声、车辆噪声、严重的装备噪声、动物噪声等）。幅值信息74提供信号的分贝水平。例如，幅值信息74可以是信号在指定频带上的平均分贝水平。参照图5，如图所示，幅值信息74可以是针对诸如室内和室外之类的不同环境的、噪声水平相对于概率密度的标绘的形式。图5还示出了由移动设备12感测的音频幅值的示例，但是此信息不是存储着的幅值74的一部分，而是与存储着的信息作比较。

频谱特性76是描述信号在不同频率上的具体特性的信息，诸如信号的频带（即，频率范围）、或者每频槽信号振幅的均值和标准差（或者峰值、最小值、最大值）。针对每个区域或区域类型采集和存储频谱特性。例如，参照图6，如图所示，频谱特性76可以是针对诸如室内和室外之类的不同环境的、频率相对于功率谱密度的标绘。图6还示出了由移动设备12感测的功率谱密度相对于频率的示例，但是此信息不是存储着的频谱特性76的一部分，而是与存储着的信息作比较。

与图5中所示的幅值信息相比，图6中所示的频谱信息提供了对环境更准确且独特的描述。一些地方可能具有高频噪声，而其他地方可能具有低频噪声。这种频谱模式预期比简单的噪声水平测量更有独特性，并且取决于其独特性可以区分不同的环境类型（例如，室内相对于室外）或者可与特定的位置相联系（例如，机场或者工地）。

视觉信息70优选包括由移动设备12的相机30搜集的图像数据。视觉信息70还可包括从原始图像数据收集的信息，诸如地标、建筑物或其他参考物体的标识。

环境特性64包括位置类型78、位置80和确定设置/技术82。位置类型78提供对移动设备12当前所驻留的环境类型的指示。此信息以在确定如何处理其他信息以帮助确定移动设备12的位置时有用的程度来描述位置类型。例如，位置类型78可指示移动设备12当前在室内、室外、安静环境中的室内、办公室中的室内、诸如餐馆之类的吵闹环境中的室内、室外路边、住宅区中、商业区中、建筑地带附近、等等。这些位置类型在设置用于帮助确定移动设备12的位置的各种参数或技术时是有用的。确定设置/技术82提供与可对应于音频信息68使用的特定的位置确定设置和/或技术有关的信息。由于对音频信息68和/或视觉信息70的分析，可以提供表格60中的这种类别。例如，确定设置/技术82可指示关于跟踪滤波器（诸如卡尔曼滤波器）和关于要使用的定位方法类型（诸如GPS定位、Wi-Fi定位、或者AFLT或观测抵达时间差（OTDOA）定位等）的特定设置。跟踪滤波器设置可包括期望移动动态模型（例如，移动速度和加速度的均值和标准差）和/或每个相关联的定位传感器的期望测量噪声水平。例如，如果预期非常慢的移动运动，则可降低定位速率以减少功耗。定位方法类型或传感器可列出感知到的环境或区域中最有效的定位传感器的次序，诸如对于室外为GPS、AFLT、WiFi并且对于室内为WiFi、AFLT、GPS。要使用的定位方法的次序取决于期望信号可用性、定位精度、锁定时间、和/或功耗，并且取决于优先级，可在给定环境中尝试不同的定位方法序列。通过这种引导，移动站可通过首先尝试最有可能的传感器来节省在给定环境下不太可能工作的传感器的不必要的功耗。确定设置/技术82可受到与采集到的音频信息相关联的位置锁定的影响。默认设置适于特定的局部环境或特定的移动体验。因此，设置/技术82可具有基于环境类型的默认值，例如，将GPS用于室外环境、将WiFi用于室内环境、以及将AFLT或OTDOA用于城市峡谷环境，该默认值可基于实际的位置确定来改变以支持由于不同程度的无线电资源分布和渗透所造成的、因位置而异的变化。例如，如果特定的室内位置是使用GPS来确定的，以使得知晓GPS能够在该特定的室内位置（例如，具有木质墙壁的家庭）中良好地工作，则确定设置/技术82可指示将WiFi用作默认，但是如果移动设备12的位置可被确定为特定的位置（例如，使用音频信息和其他信息，例如，已知的蜂窝小区），则使用GPS。

时间信息66包括时辰信息84和日期信息86两者。时辰信息84指示优选与存储着的音频信息68和/或视觉信息70相关联的小时和分钟。然而，也可使用时辰信息的其他粒度（例如，上午、下午、傍晚、夜晚）。日期信息86可包括各种程度的信息粒度，例如，一年中的某一天、一月中的某一天、一星期中的某一天、当天是平日还是周末、是工作日或上学日还是休息日（例如，周末或假日）等。相同位置的环境特性可取决于时间/日期（例如，相同位置可能在某些日期/时间期间很吵闹并且在其他日期/时间期间很安静）。

表格60中的信息存储在记录88中。每个记录88具有与该记录88中的其他信息相关联的信息，以使得传感器信息62具有相关联的环境特性64和相关联的时间信息68，环境特性64具有相关联的传感器信息62和相关联的时间信息66，并且时间信息66具有相关联的传感器信息62和相关联的环境特性64。单个记录88的音频信息68和时间信息66对应于在由时辰信息84和日期信息86指示的时辰和日期处获得的音频信息68。因此，记录88中的信息可用于帮助较快速地识别信息以辅助确定移动设备12的位置或者以其他方式处理移动设备12处的信息或者来自移动设备12的信息。例如，在将音频信息68与来自话筒36的当前获得的音频信息作比较时，时间信息66可在例如基于移动设备12的历史时间/位置信息来假定该移动设备12的种子位置中是有用的。

存储器34、54可存储表格60的各种版本。表格60中所示的信息的不同粒度和/或组合可存储在存储器34或54中的任一者中。例如，表格60的一个实例可以是静止的且与位置无关的历书（包括多个记录），而其他实例可以是因（例如，城市、国家、电信蜂窝小区的）位置/区域而异的且具有传感器信息62、环境特性64和时间信息66的因区域而异的关联性的历书。另外，存储器34、54中的每个存储器内的不同表格和/或记录可包括不同类型、数量和/或粒度的信息。存储在存储器34、54中的信息的不同表格可以与不同的特性（诸如不同的区域/位置、不同的时间/日期等）相关联。移动设备12可存储基于结合良好的位置锁定所采集的传感器信息的公开历书信息60和个性化的历书信息。因此，移动设备12可将特定的个性化历书用于移动设备已行进到且可返回到的地方（例如，家庭、办公室等）。这可帮助减轻诸如PDE16之类的定位设备上的负担并且可帮助较准确且快速地确定移动设备的位置。

参照图7并且进一步参照图2，移动设备12并且尤其是处理器32和包括软件35的存储器34实现噪声消去模块92、传感器信息捕捉模块94、传感器信息分析模块96和位置确定模块98。噪声消去模块92可数字地在执行软件35的处理器32中实现，或者在硬件、固件或其任何组合中实现。噪声消去模块92从话筒36接收音频信息，提取背景噪声，以及优选使用前馈配置来从音频信号中消去背景噪声。背景噪声被从具有期望音频和背景噪声两者的复合信号中滤除，以例如向呼叫接收者递送期望音频。背景噪声被提供给传感器信息捕捉模块94。

传感器信息捕捉模块94获得背景音频信息和/或视觉信息。音频信息优选从噪声消去模块92获得作为经滤波的背景音频信息。捕捉模块94从相机30获得视觉信息。音频和视觉信息由捕捉模块94存储在存储器34中。

传感器信息分析模块96被配置成分析由捕捉模块94存储在存储器34中的音频和视觉信息。分析模块96被配置成分析音频和视觉信息两者以填充诸如图4中所示的表格60之类的表格中的记录并且将存储在诸如表格60之类的表格中的信息用于帮助确定在确定移动设备12的位置时有用的信息。

分析模块96被配置成获得音频和视觉信息模型。一些模型可永久地存储在存储器34中，诸如用于确定一般环境特性（诸如室外相对于室内）的模型。较特殊的模型可动态地获得并且可临时存储在存储器34中。例如，分析模块96可请求并从基站14接收所下载的模型，例如如以下参照图8所讨论的因区域而异的模型。例如，一旦进入蜂窝电信网络的新蜂窝小区，分析模块96就可请求因区域而异的模型。分析模块96可替换地响应于其他准则（诸如从参考位置或者获得最新近下载的模型的位置移动超过阈值距离的距离）而请求因区域而异的模型或其他模型。另外，分析模块96可周期性地（诸如每周一次）请求新的模型、经更新的模型或者不存在此类模型的标记。另外或者替换地，分析模块96可在未请求模型的情况下例如周期性地从与移动设备12处于通信的任何基站14接收模型。可按照音频分析的需要或者位置锁定的需要来请求模型。

分析模块96被配置成将由相机30和话筒36当前获得的传感器信息与已知的传感器信息模型作比较。分析模块96可将音频信息和/或视觉信息与恰适的模型作比较以确定相应的环境特性。例如，分析模块96可将当前获得的信号概况与存储着的概况作比较和/或将当前获得的音频的频谱签名与提供音频信号的频谱特性的模型作比较。替换地，分析模块96可将诸如平均音量、峰值音量等的其他准则与具有相似的信息粒度的模型作比较。类似地，模块96可将当前获得的视觉信息（诸如图像、亮度水平等）的各种准则与相应的模型作比较以确定诸如室内相对于室外等的环境特性。模块96可搜索/过滤诸如与特定的环境（例如，飞机发动机、人行横道线音频警报、电视台、建造声等）相关联的声音和/或频率之类的关键音频信息。通过使用幅值信息74并基于概率密度函数来推导每个候选环境的可能性并将该可能性提供给位置确定模块98。对于甚高音量噪声测量，像“机场”或“建筑工地”之类的环境将具有最高可能性，而低音量音频测量提供诸如“办公室”或“家庭”之类的室内地点的最高概率。通过使用频谱特性信息76，模块96可进行模式匹配并估计移动测量与候选频谱模式的接近度。模块96可递送具有最高接近度的候选者或者按与位置确定模块98的接近度的次序排序的、具有匹配质量索引的候选者。来自幅值信息74和频谱特性信息76的检测结果可一起或独立地用于确定环境类型。例如，在第一阶段中，由于感测到的高音量而选择“建筑工地”或“机场”，并且在第二阶段中，由于特定的飞机噪声频谱模式而缩窄至“机场”。

分析模块96可存储对传感器信息的分析结果或者以其他方式处理这些结果。例如，模块96可诸如通过用诸如位置类型78、信号72、幅值74、所获得的传感器信息的频谱特性76及其分析结果之类的信息来填充表格60中的记录88的方式将分析结果存储在存储器34中。分析模块还可用诸如与通过分析所确定的位置类型相对应的已知确定设置/技术80之类的信息来填充表格60。另外，分析模块96可存储从对传感器信息的分析确定的位置类型78。分析模块96还被配置成提供从对传感器信息的分析得到的位置辅助信息（例如，种子位置、卫星搜索窗）。

位置确定模块98被配置成使用来自分析模块96的信息来确定移动设备12的位置。确定模块98可设置在确定和跟踪移动位置时使用的参数，例如，基于期望移动动态模型的卡尔曼滤波器的滤波系数、GPS分析的种子位置、用于获得来自GPS卫星的信号（例如，仰角和/或方位角、信号功率电平等）的搜索窗等。另外，确定模块68可使用来自分析模块96的信息来选择哪种或哪些技术用于确定移动设备12的位置。例如，确定模块可确定或选择使用Wi-Fi、GPS、蜂窝三角测量（例如，AFLT或OTDOA）、或基于定位的广播信号（例如，模拟/数字电视或无线电信号）。另外，位置确定模块98可标识移动设备12的特定位置。例如，如果分析模块96确定移动设备12的音频环境为机场的音频环境，则位置模块98可确定关于移动设备12附近的特定的机场给定信息，例如，移动设备12当前所驻留的蜂窝小区15或者基于移动设备的历史轨迹。

参照图8并且进一步参照图2-3和7，基站14包括传感器信息捕捉模块102和传感器信息分析模块104。虽然在基站14中示出了模块102、104，但是这些模块102、104中的全部或一部分可驻留在系统中的其他地方，例如，诸如PDE16之类的服务器中。

捕捉模块102被配置成从移动站12获得传感器信息并相应地存储此信息。捕捉模块102可从移动站12接收所上传的音频和视觉信息并且用相应的信息来填充查找表。例如，捕捉模块14可填充诸如表格60之类的查找表中的记录，包括填充信号信息字段72、幅值信息74、空间特性76、视觉信息70和时间信息66。

传感器信息分析模块104被配置成分析存储着的传感器信息以供在填充查找表60和确定对于确定移动设备12的位置而言有用的信息时使用。分析模块104可类似于分析模块96那样分析当前获得的音频信息68和视觉信息70以确定诸如位置类型78和确定设置/技术82之类的移动设备的环境特性。分析模块104可用此类信息来填充查找表记录。分析模块104还可聚集在不同的时间和/或位置处从多个移动站12或者相同的移动站12获得的信息以提供查找表60的合计记录。例如，合计记录可具有被确定具有相似位置类型的信号的平均幅值。另外，具有相似的信号和位置类型的记录可具有诸如一天中的时间范围之类的合计时间信息。

分析模块104还被配置成向移动站12提供包括查找表在内的分析结果。例如，分析模块104可向进入蜂窝小区15的任何移动站传送查找表。查找表60可周期性地更新并发送给蜂窝小区15内的移动站12。

传感器信息分析模块104还可执行当前与移动设备12相关联的传感器信息与存储着的信息的比较以表征或确定移动设备12的位置类型或位置。分析模块104可将从特定的移动设备12接收的当前的音频信息和/或当前的视觉信息与查找表60中存储着的记录作比较以确定存储着的记录是否与当前获得的传感器信息匹配或者例如在各种公差内与之类似。如果是，则分析模块104可访问相应的位置类型78、位置80（若此类信息可用）、和/或确定设置/技术82。分析模块104可使用此信息来确定移动设备12的位置或者向移动设备12或诸如PDE16之类的其他系统实体提供信息以帮助确定移动设备12的位置。

参照图9，并且进一步参照图1-8，用于确定移动站12的位置的过程120包括所示的阶段。然而，过程120仅是示例而非限定。例如，可通过增加、移除或重新安排各阶段来改动过程120。

在阶段122处，获得传感器信息模型。移动站12优选获得诸如宽范围查找表之类的宽范围模型作为移动站12的制造的一部分，或者通过在任何此类模型的期望使用之前例如从PDE16或位置辅助服务器经由BTS14或其他通信链路下载至移动站12的方式获得这些模型。这些宽范围模型提供可从其确定关于环境特性的宽水平确定的信息，诸如移动站是在室内还是在室外。另外，移动站12获得经微调的模型，这些模型提供更精细地确定与移动设备12相关联的环境特性的能力。诸如查找表60之类的这些模型可由移动站按各种方式获得。例如，可周期性地或通过请求或自动地获得查找表60，诸如响应于移动站12进入新的蜂窝小区15、从诸如下载上一个经微调模型的位置之类的参考位置移动超过阈值的距离。这些模型优选由系统10内将对由移动站12获得的传感器信息进行分析的任何实体获得。例如，除了移动站12之外或者取代移动站12，这些模型可由基站14或PDE16获得。

在阶段124处，访问移动设备传感器信息。移动设备12可内部访问此信息，或者其他实体（例如，PDE16）可通过与移动站12通信来访问此信息。移动站12使用话筒36和相机30来获得与移动站12当前所驻留的环境相关联的移动设备传感器信息。这里，移动站12的传感器信息捕捉模块94从相机30获得视觉信息并且从话筒36获得音频信息。传感器信息可以各种方式获得，诸如周期性地、在移动站12的活跃使用期间（例如，在电话呼叫期间、在拍照时等）、基于请求（例如，由基站14、PDE16等请求）等。噪声消去模块92获得背景音频并将此信息提供给捕捉模块94。由MS12获得的传感器信息被提供给对感测到的信息执行分析的实体，诸如移动设备12的传感器信息分析模块96、基站14的分析模块104、或者其他恰适的设备。

在阶段126处，分析在阶段124处获得的传感器信息以确定移动设备的当前位置的一个或多个环境特性。分析模块96将感测到的信息与存储着的相应感官信息的模型（例如，音频模式的统计模型）作比较。感测到的信息可与一个或多个存储着的模型作比较。在阶段126内，在子阶段130处，作出关于微调模型是否可用（当前由MS12存储或者可访问）的查询。如果是，则执行阶段132，其中使用存储着的微调模型，或者如果该模型未由MS12存储，则请求和下载该模型并且随后在比较和分析来自移动设备12的感测到的信息中使用该模型。如果微调模型不可用，则在子阶段134处，使用宽范围模型来分析感测到的信息。将感测到的信息与模型信息作比较以确定感测到的信息是否匹配或者足够接近存储着的模型之一以推断出感测到的信息对应于存储着的信息并且由此相应的环境特性可用于帮助确定移动设备12的位置。不出现此类匹配是可能的，并且在此情形中，位置确定将以本领域中已知的方式进行而不使用由任何存储着的模型提供的位置辅助信息。

在阶段128处，环境特性用于影响移动设备12的位置确定。在阶段126处，位置确定模块98使用由分析模块96确定的环境特性中的一个或多个环境特性以帮助确定移动设备12的位置。环境特性可以是位置辅助信息和/或移动设备12的位置（可能比期望的粒度要小）。位置确定模块98通过选择在确定位置中使用的技术和/或设备、使用来自模块96的信息来影响位置确定，诸如确定滤波器类型（例如，卡尔曼滤波器、加权最小二乘（WLS）滤波器、或者粒子滤波器）、是否使用GPS、Wi-Fi、AFLT位置信息传感器和过程等。确定模块还可设置在确定位置中使用的各种参数。例如，确定模块可将由分析模块96提供的粗略位置用作种子位置，信息可被用于设置公式的系数或其他参数（例如，卡尔曼滤波器的系数）、可选择要使用哪些卫星和/或哪些WLAN接入点（AP）、和/或可设置卫星搜索窗。例如，可设置最小和最大阈值以在搜索卫星或WLAN接入点中使用，诸如仰角/方位角、信号功率水平、信号积分时间、信号信道或码距、发射机标识号、信号频率稳定性和多普勒频移范围、等等。

在阶段128之后，过程120返回到阶段124以进一步从移动设备12获得传感器信息。由此，可重复过程120，并且可响应于由移动设备12感测到的信息的变化而改变用于确定移动设备12的位置的技术和/或参数。

此过程120的众多变型是可能的。例如，MS12可在移动自立模式或如所描述的移动辅助模式或基于服务器的模式中操作。在移动自立模式中，传感器信息模型驻留在MS12上，并且当前的传感器信息与这些模型的比较是在MS12处执行的。在此模式中，MS12将通常使用未更新的几个通用（全局）模型。在移动辅助模式中，MS12下载模型和模型的更新，并且模型与目前的传感器信息之间的比较是由MS12执行的。这些模型可以比自立模式模型更详细和/或更具体。在基于服务器的模式中，模型驻留在例如PDE16之类的服务器处，并且在服务器处使用来自MS12的测得信息进行比较。MS12报告测量并且服务器执行计算密集的操作。

其他实现的示例落在本公开的范围和精神内。例如，图9的诸部分可在不同于以上所描述的其他地方执行。例如，由移动设备感测的音频和/或其他环境信息可被发送给诸如PDE16之类的另一设备以供分析和/或通过比较所确定的环境特性可由不同于移动设备12的设备（例如，PDE16）用于确定移动设备12的位置。

Claims

1.一种用于在无线通信网络中确定移动设备的位置的方法，所述方法包括：

访问来自所述移动设备的移动设备音频信息；

至少部分地通过将所述移动设备音频信息与音频模式的统计模型和相应的环境类型作比较来分析所述移动设备音频信息以确定指示所述移动设备当前驻留的相应环境类型或特定位置中的至少一者的环境特性；以及

使用指示所述移动设备当前驻留的相应环境类型或特定位置中的至少一者的所述环境特性来影响所述移动设备的所述位置的确定，其中使用所述环境特性包括：基于从所述移动设备音频信息确定并且指示所述移动设备当前驻留的相应环境类型或特定位置中的至少一者的所述环境特性，选择一个或多个位置信息传感器以用于获得在确定所述移动设备的所述位置时使用的信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述环境特性包括基于所述环境特性来设置位置确定公式参数，并且其中所述移动设备的所述位置是使用所述位置确定公式参数来确定的。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述环境特性包括基于所述移动设备的当前环境的变化来改变所述位置的确定。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述环境特性包括将与所述当前环境相关联的位置用作种子位置。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，访问所述移动设备音频信息包括访问噪声水平信息，并且分析所述移动设备音频信息包括将所访问的噪声水平信息与关联于不同的环境特性的噪声水平作比较。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，访问所述移动设备音频信息包括访问频谱特性，并且分析所述移动设备音频信息包括将所访问的频谱特性与关联于不同环境的频谱特性作比较。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，访问所述移动设备音频信息包括从所述移动设备的多个话筒获得移动设备音频信息。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括访问非音频传感器信息以及结合所述移动设备音频信息来分析所述非音频传感器信息以确定所述环境特性。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述环境特性包括分析环境特性的示例与确定信息的组合的查找表以影响所述位置的确定，以及在所述移动设备的所述位置的确定中使用所述确定信息。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述查找表包括因区域而异的、基于当前包含所述移动设备的区域的查找表，所述方法还包括将所述查找表下载到所述移动设备。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述查找表是响应于确定当前包含所述移动设备的所述区域而被下载到所述移动设备的。

12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，访问来自所述移动设备的所述移动设备音频信息包括从噪声消去机构获得噪声信息。

13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述环境特性包括基于所述环境特性来影响定位设备的搜索。

14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，影响所述定位设备的所述搜索包括以下各项中的至少一者：(1)改变用于卫星或WLAN接入点的搜索规程；(2)影响哪些卫星或WLAN接入点要被搜索；或者(3)设置用于搜索所述卫星或WLAN接入点的阈值。

15.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析所述移动设备音频信息包括为与已知环境相关联的特定声音或频率来分析所述移动设备音频信息。

16.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境特性是环境类型或位置中的至少一者。

17.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法是以下方法之一：(1)移动自立方法，其中所述分析是由所述移动设备执行的，(2)移动辅助方法，其中所述分析是由所述移动设备执行的并且所述方法还包括由所述移动设备无线地下载统计模型的至少一部分以在所述分析中使用，(3)基于服务器的方法，其中从所述移动设备无线地上传所述移动设备音频信息并且所述分析是由与所述移动设备分开的服务器来执行的。

18.一种用于在无线通信网络中确定移动设备的位置的装置，所述装置包括：

存储器，所述存储器存储音频传感器信息的记录和相关联的关于多个样本环境的环境特性；以及

耦合至所述存储器的处理器，所述处理器被配置成：

接收由所述移动设备的音频传感器采集的移动设备音频信息；

将接收到的移动设备音频信息与存储着的音频传感器信息作比较以选择存储着的与所述接收到的移动设备音频信息相对应的音频传感器信息的记录和指示所述移动设备当前驻留的相应环境类型或特定位置中的至少一者的相关联的环境特性；以及

使用所选择的记录的指示所述移动设备当前驻留的相应环境类型或特定位置中的至少一者的相关联的环境特性来确定所述移动设备的所述位置，其中所述处理器被配置成使用所选择的记录的相关联的环境特性包括：所述处理器被配置成：基于从所述移动设备音频信息确定并且指示所述移动设备当前驻留的相应环境类型或特定位置中的至少一者的所述环境特性，使用所述相关联的环境特性来选择用于获得在确定所述移动设备的所述位置时使用的信息的一个或多个位置信息传感器。

19.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述处理器被配置成使用所选择的记录的所述相关联的环境特性以基于所述相关联的环境特性来设置位置确定公式参数，以及使用所述位置确定公式参数来确定所述移动设备的所述位置。

20.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述处理器被配置成将接收到的移动设备音频信息的噪声水平或频谱特性中的至少一者分别与存储着的音频传感器信息的噪声水平或频谱特性作比较。

21.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述装置是所述移动设备，并且所述移动设备还包括被放置、耦合和配置成获得并向所述处理器提供所述移动设备音频信息的多个话筒。

22.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述存储器还存储非音频信息，并且所述处理器还被配置成从所述移动设备接收非音频传感器信息并且结合所述移动设备音频信息来分析所述非音频传感器信息以确定所述相关联的环境特性。

23.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述处理器被配置成请求与所述移动设备的当前位置相关联的移动设备音频信息的记录。

24.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述装置是所述移动设备，并且所述装置还包括耦合至所述处理器的噪声消去模块，所述噪声消去模块被配置成对来自感测到的音频的背景噪声进行滤波从而导致经滤波的背景噪声并且向所述处理器提供所述经滤波的背景噪声作为由所述移动设备的音频传感器采集的所述移动设备音频信息。

25.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述处理器被配置成使用所述相关联的环境特性来执行以下各项中的至少一项：(1)选择用于卫星或WLAN接入点的搜索规程；(2)选择哪些卫星或WLAN接入点要被搜索；或者(3)设置用于搜索所述卫星或WLAN接入点的阈值。

26.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述装置包括以下各项中的一者：(1)移动设备，其中所述移动设备被配置成在移动自立模式下操作，(2)移动设备，其中所述移动设备被配置成在移动辅助模式下操作并且还包括配置成无线地接收存储着的音频传感器信息的至少一部分的收发机，或者(3)服务器，所述服务器还包括配置成接收由所述移动设备的所述音频传感器采集的所述移动设备音频信息的收发机。

27.一种用于在无线通信网络中确定移动设备的位置的设备，所述设备包括：

用于访问来自所述移动设备的移动设备音频信息的装置；

用于至少部分地通过将所述移动设备音频信息与音频模式的统计模型和相对应的环境类型作比较来分析所述移动设备音频信息以确定指示所述移动设备当前驻留的相应环境类型或特定位置中的至少一者的相关联的环境特性的分析装置；以及

用于使用所述环境特性来影响所述移动设备的所述位置的确定的处理装置，其中使用所述环境特性包括：基于从所述移动设备音频信息确定并且指示所述移动设备当前驻留的相应环境类型或特定位置中的至少一者的所述环境特性，选择一个或多个位置信息传感器以用于获得在确定所述移动设备的所述位置时使用的信息。

28.如权利要求27所述的设备，其特征在于，所述处理装置被配置成基于所述环境特性来设置位置确定公式参数并且使用所述位置确定公式参数来确定所述移动设备的所述位置。

29.如权利要求27所述的设备，其特征在于，所述用于访问的装置和所述分析装置被配置成访问噪声水平信息或频谱特性中的至少一者并且将所访问的噪声水平信息或所访问的频谱特性中的至少一者与关联于不同环境特性的噪声水平或频谱特性作比较。

30.如权利要求27所述的设备，其特征在于，所述用于访问的装置被配置成访问非音频传感器信息，并且所述分析装置被配置成结合所述移动设备音频信息来分析所述非音频传感器信息以确定所述环境特性。

31.如权利要求27所述的设备，其特征在于，所述用于访问的装置被配置成基于当前包含所述移动设备的区域来访问移动设备信息与相应环境特性的、因区域而异的组合。

32.如权利要求27所述的设备，其特征在于，所述用于访问所述移动设备音频信息的装置包括噪声消去机构。

33.如权利要求27所述的设备，其特征在于，所述处理装置被配置成基于所述环境特性来影响定位设备的搜索。

34.如权利要求27所述的设备，其特征在于，所述设备包括以下各项中的一者：(1)移动设备，其中所述移动设备被配置成在移动自立模式下操作，(2)移动设备，其中所述移动设备被配置成在移动辅助模式下操作并且还包括配置成无线地接收存储着的音频传感器信息的至少一部分的收发机，或者(3)服务器，所述服务器还包括配置成接收由所述移动设备的音频传感器采集的所述移动设备音频信息的收发机。