CN104620130A - 估计并预测邻近移动设备的结构 - Google Patents

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Abstract

该描述涉及移动设备位置。一个示例可标识出预期在移动设备的视线中的全球导航卫星系统(GNSS)卫星。该示例可检测接收到的GNSS数据信号和来自预期GNSS卫星的预期GNSS数据信号之间的差异。该示例还可确定导致检测到的差异中的至少一些差异的遮挡物相对于移动设备的方向。

Description

估计并预测邻近移动设备的结构
背景
许多移动设备包括用于确定移动设备的位置的全球导航卫星系统(GNSS)技术。最常用的GNSS是全球定位系统(GPS)。目前的GPS技术在向空中的GPS卫星提供直接视线的相对不受遮挡的环境中工作良好。然而，在具有高耸建筑的城市环境中，移动设备可能由于部分卫星的可见性而无法导出其位置。替换地，即使移动设备确实确定了其位置，位置误差往往非常大。这些大的准确度误差往往出于各种目的而减小该位置的值。
概述
所描述的实现涉及移动设备位置，并且更具体地涉及确定移动设备的位置和/或邻近该移动设备的遮挡物的存在。一个示例可标识出预期在移动设备的视线中的全球导航卫星系统(GNSS)卫星。该示例可检测出接收到的GNSS数据信号和来自预期GNSS卫星的预期GNSS数据信号之间的差异。该示例还可确定引起检测到的差异中的至少一些的遮挡物相对于移动设备的方向。
另一示例可包括遮挡物检测模块，该模块被配置成相对于移动设备检测遮挡物。该示例还可包括预测模块，该预测模块被配置成至少部分地基于遮挡物的位置以及移动设备的行进方向来预测遮挡物对移动设备的将来影响。
以上列出的示例旨在提供快速参考以帮助读者，并且不旨在限定此处所描述的概念的范围。
附图说明
附图示出了本申请中传达的概念的实现。所示实现的特征可通过参考以下结合附图的描述来更容易地理解。只要可行，各附图中相同的附图标记用来指代相同的元素。此外，每一个如图标记的最左边的数字传达其中首次引入该附图标记的附图及相关联的讨论。
图1示出了根据一些实现的可对其采用本移动设备位置概念的示例场景或环境。
图2示出了根据一些实现的可实现本移动设备位置概念的示例系统。
图3-6示出了根据一些实现的可对其采用本移动设备位置概念的示例场景或环境。
图7-9是根据本发明概念的一些实现的移动设备位置方法的示例的流程图。
详细描述
概览
本专利涉及移动设备以及准确地确定各移动设备相对于邻近这些移动设备的遮挡物的位置。本发明概念可将预期全球导航卫星系统(GNSS)数据信号与移动设备接收到的实际GNSS数据信号进行比较以标识出环境中邻近该移动设备的各特征。预期GNSS数据信号和接收到的GNSS数据信号之间的差异可被利用来标识邻近移动设备的(诸)遮挡物以及遮挡物相对于移动设备的位置。可出于各种目的来利用移动设备和遮挡物的位置。例如，移送设备和/或遮挡物的位置可被利用来增强移动设备的位置信息。在另一示例中，移动设备和遮挡物的位置可被利用来预测由移动设备接收的将来GNSS信号的质量。可基于该预测来控制移动设备。
出于解释的目的，考虑其中可采用本发明概念的环境100的介绍性图1。环境100包括多颗全球导航卫星系统(GNSS)卫星102、用户104和建筑物106形式的遮挡物。虽然由于绘图比例而不可见，但假设用户正携带着移动设备，并且该用户正沿着路径P行进。在沿着路径P的位置A处，移动设备可从所有开销GNSS卫星处接收GNSS信号。在这样的实例中，预期GNSS信号将往往匹配接收到的GNSS信号。
在沿着路径P的位置B处，移动设备由于建筑物106遮挡GNSS信号而不从一些GNSS卫星中接收GNSS信号。在此情况下，接收到的GNSS信号不匹配预期GNSS信号，因为来自一些开销GNSS卫星的GNSS信号被阻挡了。换言之，已知的卫星飞行信息可被用作预期GNSS信号的基础。预期GNSS信号和接收到的信号之间的增量可指示由遮挡物引起的信号丢失。尽管位置B处的信号丢失，GNSS信号是从足够的GNSS卫星中接收的以允许移动设备准确地确定其位置。位置B可被看作其中来自一些GNSS卫星的信号被阻挡的半影区域108中的点，但是信号是从足够的GNSS卫星中接收的以允许半影区域中的移动设备使用GNSS位置技术来准确地确定其位置。
沿着路径P的后续位置或位置C可在阴影区域110内。在阴影区域中，这么多的GNSS卫星被阻挡使得移动设备无法使用GNSS位置技术准确地确定其位置。在沿着路径P的位置D处，用户已从半影区域108和阴影区域110中出来，并且接收到的GNSS信号再一次匹配预期GNSS信号。
本实现可识别半影区域108和/或阴影区域110。识别这些区域可按各种方式被利用。例如，对半影区域108和/或阴影区域110的检测可允许确定移动设备和/或遮挡物的相对位置。在另一示例中，对半影区域108和/或阴影区域110的检测可被利用来按与以其他方式变成这样的情况相比更高效的方式来控制移动设备。这些方面将在以下更详细地描述。
示例性系统
图2示出了示例系统200，该系统200包括移动计算设备(移动设备)202、远程计算设备或计算机204、网络206、数据存储208和全球定位系统(GPS)卫星210。GPS具有广泛使用的GNSS的形式。由此，该文档的剩余部分中的大部分参考GPS技术，但同样适用于其他GNSS技术。
移动设备202包括应用层212、操作系统(O/S)层214和硬件层216。
在该配置中，应用层212包括位置知晓组件218。位置知晓组件可包括遮挡物检测模块220和预测模块222。
硬件层215可包括处理器224、存储226、天线228、时钟230、GPS硬件232、蜂窝小区硬件234、Wi-Fi硬件236、陀螺仪238、加速计240和磁力计242。
GPS硬件232可用作确定移动设备202在地球上或之上的绝对位置的绝对位置机制。
蜂窝小区硬件234、Wi-Fi硬件236、陀螺仪238、加速计240和磁力计242可用作提供相对于绝对位置的位置和/或移动数据的相对位置机制。例如，陀螺仪238、加速计240和磁力计242可感测移动设备相对于由GPS硬件232确定的绝对位置的移动。类似地，Wi-Fi硬件可检测一个或多个无线接入点。可从数据存储208获得无线接入点的位置以估计移动设备自最后的绝对位置被获得起的移动。
总而言之，遮挡物检测模块220被配置成检测相对于移动设备的遮挡物。遮挡物检测模块220可利用GPS迹线来可靠地推断出移动设备位于街道(和/或建筑物)的哪一侧。在一些情况下，遮挡物检测模块220可组合：(1)通过位置服务报告的新近位置迹线，(2)每一卫星的信号采集或采集失败的时间，和/或(3)来自数据存储208的每一卫星的半影信息。一个基本原理是在街道各侧的建筑物可创建城市峡谷，该城市峡谷向在街道的不同侧上或在个体建筑物的不同侧上的移动设备展示不同的卫星集合。当然，其他人为的和/或自然的遮挡物(诸如，峡谷、隧道、体育馆、峭壁、山等)可被检测到。
遮挡物检测模块220还可在可用时利用Wi-Fi接入点(AP)信息(或其他无线协议信息)。在这样的情况下，街道(或建筑物)的不同侧上的移动设备将可能看见安装在建筑物中的不同Wi-Fi AP集合。如果Wi-Fi AP的数据库可用，则该Wi-Fi AP集合可按与可见卫星集合相似的方式被用来推断移动设备位于街道(或建筑物)的哪侧。
简言之，经由GPS技术来确定位置可涉及从GPS卫星发送的称为“GPS数据信号”或出于简要目的而称为“GPS信号”的两种类型的数据。这两种数据类型是时间相关数据或时戳和迹线数据。迹线数据包括星历数据和GPS卫星的迹线。星历数据由卫星广播，或可(例如，通过NASA)从因特网(诸如在数据存储208处)被获得。通过获知移动设备的粗略位置，遮挡物检测模块220可从蜂窝小区塔ID、Wi-Fi签名和/或信号强度、或新近GPS位置中推断出在不存在遮挡物的情况下哪些卫星集合应当可见(例如，可用卫星)。遮挡物检测模块220还可检查GPS硬件232处的信号强度和CDMA相关峰值。遮挡物检测模块220还可推断哪些卫星实际上不可见。这些不可见的(例如，丢失或被遮挡的)卫星可指示遮挡物的存在及遮挡物的方向。例如，如果根据星历数据在北方天空中的所有卫星都不可见(例如，没有被接收到GPS信号或接收到低于阈值水平的GPS信号)，则遮挡物在移动设备的北方。
换言之，遮挡物检测模块220可基于三种类型的信息来推断移动设备202相对于遮挡物(诸如建筑物)的相对位置。第一，遮挡物检测模块可利用每一GPS卫星在移动设备处的原始GPS信号质量。例如，当一颗或多颗可用卫星的信号强度落到低于阈值水平时可推断出遮挡物的存在。例如，如果强(例如，高于阈值)的信号从卫星集合中接收到，而随后在几秒钟后一颗或多颗卫星的信号强度落到低于阈值，则遮挡物可以是原因。第二，遮挡物检测模块可采用利用由权威机构公布的公共可用的卫星星历的、可能可见的(例如，可用的)GPS卫星的位置。替换地或附加地，遮挡物检测模块可利用数据存储208中存储的3-D城市建筑物模型。
在一些配置中，遮挡物检测模块220可有助于生成3-D城市建筑物模型。例如，遮挡物检测模块220可有助于构成半影区域和阴影区域的众包方法。在这样的配置中，移动设备可提供关于其相对建筑物或其他遮挡物的相对位置的踪迹。该跟踪数据可用于利用替换位置跟踪方法(诸如惯性导航)来建立建筑物的“阴影”和“半影”的模型，并使用这些结果。该信息可被存储在数据存储208中，并由后来在该位置附近的移动设备访问。当然，可在任何移动设备场景(诸如，众包实现)中解决用户隐私的问题。当然，用户可被通知并被允许选择进入或退出任何数据收集。替换地或另选地，这样的数据可按无法与个体用户或个体移动设备相关的方式来收集(例如，未指定的设备在“____”位置处并报告"______"位置相关信息)。
总而言之，在一些实现中，位置知晓组件218可估计遮挡物的位置，并仅基于由移动设备收集的GPS数据或信息来预测其对移动设备202的影响。在其他配置中，位置知晓组件218可用由在相同位置周围的其他移动设备收集的信息来扩增或替换其自己收集的信息。
在一种情况下，遮挡物检测模块220可被配置成访问众包数据库以获得关于邻近移动设备202的位置的遮挡物的附加信息。预测模块222可被配置成利用来自众包数据库的这个附加信息来预测与这些遮挡物相关联的任何将来影响。遮挡物检测模块220还可被配置成将关于遮挡物的诸如半影区或阴影区信息之类的遮挡物相关信息(例如，自己收集的信息)贡献给众包数据库。因此，个体移动设备既可有助于众包模型，又可从众包模型获益。
在一些实现中，遮挡物检测模块220可采用各种技术来解决卫星信号的多路径传播的问题。在一些情况下，来自个体GPS卫星的信号可反射自附近的对象，诸如，高建筑物。反射的信号可随后被移动设备202接收。可被遮挡物检测模块利用的一个技术是接收到的GPS信号与预定的(或动态确定的)值的阈值信号的比较。例如，可将接收到的GPS信号与预定阈值进行比较。低于阈值的任何GPS信号都可被滤除，而不被进一步分析。这样的配置可使视线未被遮挡的GPS卫星与被遮挡的GPS卫星分开。经遮挡的GPS卫星的这些相对较弱的信号可被从可见集合中滤除并消除。从另一角度上来说，落到低于预定阈值的GPS信号可被看作可能遮挡物的指示符。这些指示符可随后被用作用于对接收到的GPS信号执行进一步分析以标识和/或定位遮挡物和/或细化移动设备的位置的触发符。
预测模块222被配置成至少部分地基于遮挡物的位置和移动设备的行进方向来预测遮挡物对移动设备202的将来影响。例如，在给定特定路径的情况下，预测模块可预测移动设备何时或是否将进入阴影区域和/或移动设备何时或是否将从阴影区域中出来。如果用户(例如，移动设备)改变了路径，则预测模块还可更新该预测。以下更详细地讨论这方面。预测模块可从陀螺仪238、加速计240、和/或磁力计242中的任一个处接收关于路径改变(例如，方向改变和/或速度改变)的信息。
移动设备202和远程计算机204可被看作如被定义成具有一些量的处理能力和/或存储能力的任何类型的设备的计算机或计算设备。处理能力可由一个或多个处理器提供，处理器可执行计算机可读指令形式的数据以提供功能。数据(诸如计算机可读指令)可被存储在存储和/或存储器上。存储和/或存储器可以在计算机内部和/或外部。存储/存储器可包括易失性或非易失性存储器、硬盘驱动器、闪存设备和/或光学存储设备(如CD、DVD等)以及其他中的任何一个或多个。如本文所使用的，术语"计算机可读介质"可包括信号。相反，术语“计算机可读存储介质”排除信号。计算机可读存储介质可包括“计算机可读存储设备”。计算机可读存储设备的实例包括易失性存储介质(诸如RAM)和非易失性存储介质(诸如硬盘驱动器、光盘和闪存等等)。
在所示出的实现中，移动设备202和远程计算机204被配置有通用处理器和存储/存储器。在一些配置中，这样的设备可包括片上系统(SOC)类型设计。在这样的情况，功能可被集成在单个SOC上或多个耦合的SOC上。在一个这样的示例中，计算设备可包括共享资源和专用资源。(诸)接口可促成共享资源和专用资源之间的通信。如名称所暗示的，专用资源可被看作包括专用于获得特定功能的各个体部分。例如，在该示例中，专用资源可包括GPS硬件232、蜂窝小区硬件234、Wi-Fi硬件236、陀螺仪238、加速计240和/或磁力计242中的任何一者。
共享资源可以是多个功能可使用的存储、处理单元等。在该示例中，共享资源可包括处理器和/或存储/存储器。在一种情况下，位置知晓组件218可被实现为专用资源。在其他配置中，该组件可被实现在共享资源上和/或处理器可被实现在专用资源上.
在一些配置中，位置知晓组件218可在移动设备202的制造期间被安装或由使移动设备准备好售卖给终端用户的中介来安装。在其他实例中，终端用户可按可下载的应用的形式或者从USB拇指型驱动器等中安装位置知晓组件。
在所示的配置中，位置知晓组件218是移动设备202上的清单。在其他配置中，位置知晓组件可替换地或另选地是另一设备上的清单。例如，位置知晓组件可以是远程计算机204上的清单。在这样的情况下，位置相关数据可从移动设备被发送到远程计算机以供进行处理。远程计算机可随后将经处理的位置相关数据返回给移动设备。
在又一配置中，位置知晓组件所提供的功能的一部分可在移动设备上执行，而另一部分可在远程计算机上执行。例如，遮挡物检测模块可位于移动设备上，并且预测模块可位于远程计算机上。在这样的配置中，GPS信号数据可在移动设备上被处理以生成位置信息和任何相关联的遮挡物信息。该信息可被发送给远程计算机，该远程计算机可进一步处理该信息。远程计算机可利用诸如3-D地图信息之类的附加信息来预测移动设备可如何受遮挡物影响。远程计算机可将这些预测发送给移动设备。移动设备可随后使进一步的控制基于这些预测。此外，移动设备可向用户建议可导致更好的信号接收的移动方向。例如，移动设备可显示写着“不充足的信号接收—向西移动100英尺以获得更好的接收”的GUI。
示例场景
图3-6共同示出其中可采用本移动设备位置概念的示例场景。图3-6涉及用户104和六颗GPS卫星210(1)-210(6)。在该情况下，假设用户104正携带着移动设备(诸如，图2的移动设备202)。由于该移动设备不可见，以下描述中的一些将参考图2的移动设备202。技术人员应认识到其他移动设备和/或其他计算机也可执行所描述的操作。
尽管出于简要的目的示出了六颗GPS卫星210(1)-210(6)，在特定时间在任何给定位置上通常存在八颗或九颗GPS卫星。(对六颗GPS卫星的使用不旨在进行限制，本发明概念适用于涉及少于六颗卫星或多于六颗卫星的场景)。还注意到，尝试确定位置使用功率，这往往是移动设备上的宝贵资源。因此，移动设备往往尝试周期性地而非持续地确定其位置以降低功率消耗。
在图3中，用户104在所有六颗GPS卫星210(1)-210(6)的视线中。即，用户的移动设备可从每一GPS卫星接收具有可用于确定用户的位置的信号质量的信号。在这种情况下，GPS信号可从六颗可用GPS卫星中的每一颗处被接收，并且这些信号未被遮挡或未被降级，使得接收到的信号可匹配预期信号。简言之，移动设备可使用这些GPS卫星信号以及关于这些卫星的位置的星历信息来确定设备的位置。注意，许多目前的GPS技术往往需要来自至少四颗GPS卫星的信号以准确地确定移动设备的位置。因此，在图3的场景中，移动设备可从六颗卫星容易地接收GPS信号，并且使用那些GPS信号可准确地确定用户(例如，移动设备)的位置。
出于解释的目的，假设在图3所示的点处，移动设备根据该移动设备的默认周期性设置接收信号(例如，移动设备尝试周期性地(诸如每分钟一次)接收GPS信号)。在这种情况下，移动设备从六颗卫星接收信号并从这些信号确定其位置。进一步假设确定的位置在任何方向的+/-10米内是准确的。移动设备可从该位置信息确定用户在A街道上。然而，移动设备可能无法准确地确定该用户在A街道的北侧还是在A街道的南侧。
GPS硬件232可通过接收并处理从开销GPS卫星210(1)-210(6)发送的数字通信信号(例如，GPS信号)来确定移动设备202的位置。目前，存在32颗GPS卫星(也称为航天器或SV)，每一GPS卫星每天大概两圈地绕地球的轨道而行。一组地面站监视这些卫星的迹线和健康状况，随后将这些卫星迹线参数发送给这些卫星。具体地，存在两种迹线信息：包含粗略轨道和状态信息的历书以及包含卫星迹线的精确信息的星历。GPS卫星被时间同步到几纳秒内。
GPS卫星同步并连续地通过码分多址CDMA信号以1.575GHz向地球广播时间和轨道信息。(CDMA是通信协议和方法)。传输数据率处于50bps。每一GPS卫星以1023kbps使用长度为1023码元的卫星专用C/A代码来对该信号进行编码(CDMA编码)。因此，C/A代码每毫秒重复一次，从而导致C/A代码在每一数据比特发送期间的20次重复。
来自GPS卫星广播的完整数据分组为30秒长，包含5个六秒长度的帧。帧具有同步码(被称为遥测字(TLM))以及时戳(被称为移交字(HOW))。发射GPS卫星的星历以及所有GPS卫星的历书被包含在每一数据分组中。换言之，可每6秒解码精确时戳一次，并且可每30秒解码高度准确的卫星迹线一次。星历信息被地面站持续地更新。理论上说，SV广播中包括的星历数据仅在30分钟内有效。这些数据率解释了为什么独立的GPS可花费大约30秒或更多来获得位置固定，因为所有信息都必须从卫星信号中被接收并被解码。在移动设备中，粗粒度的卫星迹线参数往往是从服务器或其他资源(诸如数据存储108)处下载的。因此，到第一固定的低准确度时间(TTFF)可被降低到6秒。
三个信息片段可被利用来确定移动设备的位置。这些信息片段可包括：1)时戳，2)在该时刻这些GPS卫星的轨道，以及3)在该时刻从每一GPS卫星到移动设备的大致距离(称为伪距)。其中，在一些实现中，关键是要获得伪距，这些伪距可从自每一GPS卫星到GPS硬件的RF信号的飞行时间中计算出。RF信号行进64到89毫秒来从卫星到达地球的表面。注意，光以300km/ms行进。因此，为了获得准确的位置，GPS硬件跟踪毫秒级的时间。传播时间的毫秒部分(NMS)和子毫秒(subMS)部分被非常不同地检测到。尽管NMS是从分组帧中解码出的，subMS传播时间是使用相关以C/A代码级检测出的。
在GPS硬件232启动时，采集阶段被运行。采集阶段的目标是开始通过正确地锁定到GPS卫星频率来接收由GPS接收机可见的SV传送的数据。采集阶段还测量代码相位值作为副产品。为了解码来自给定卫星的数据，估计三个未知码。由于多普勒频率漂移和GPS硬件232和GPS卫星之间的未经同步的时钟，采集过程在可能的频率和代码相位的空间上搜索。
一旦GPS卫星信号被获得，GPS硬件232进入相对便宜的跟踪阶段，该阶段保持用于调整阶段锁定并延迟锁定以及将接收机中的代码相位维持为与来自GPS卫星的那些代码相位同步的反馈循环。在该连续模式中，跟踪循环每毫秒运行一次。
利用正确的跟踪，GPS硬件232可对SV所发送的分组进行解码。一般来说，在没有帮助信息的情况下，GPS硬件232往往每30分钟(其有效时间跨度)对SV星历解码一次，并且每6秒钟对时戳解码一次。解码是耗能的，因为它运行持续跟踪达分组持续时间，以便接收所有的比特。利用A-GPS，移动设备的GPS硬件232不需要对星历进行解码，但至少在一些实现中，它仍必须对HOW进行解码。
在给定从代码相位和HOW中获得的星历和传播延迟的情况下，GPS硬件232使用约束优化技术(诸如最小二乘法)来执行位置计算。这通常在处理器224上完成。利用接收到的纬度、经度、高度和精确时间，GPS硬件232用至少一些位置标识技术来使用看见的四个SV的最小值。
至少在一些实现中，GPS硬件232锁定GPS卫星并估计代码相位(即，subNMS)的关键是执行接收信号和C/A代码模板之间的相关分析。当相关器给出强输出时，GPS硬件还可行进至对这些分组进行解码。
首先，遮挡物检测模块220可确定给定的GPS卫星是否对GPS硬件232可见。给定GPS卫星的存在可通过检测其C/A代码在接收到的GPS信号中的存在来确定。第二，虽然GPS卫星的传输以1.575GHz的载波频率为中心，但在GPS硬件处接收到的来自不同GPS卫星的信号可由于个体GPS卫星210和移动设备202之间的相对运动所导致的多普勒频率漂移而偏离该1.575GHz的载波频率。这些多普勒漂移可用于对来自给定GPS卫星的数据进行解码。第三，由于卫星信号是用1023比特C/A代码来编码的，因此接收到的信号可通过在正确的时刻将其与相应GPS卫星的C/A代码相乘来进行解码(CDMA解码)。虽然C/A代码是公知的，但这些信号应何时被相乘的准确时间是未知的，并且这取决于用户(例如，移动设备)的位置。由于C/A代码每1ms重复一次，该未知的分数毫秒时间表示相应卫星的代码相位。
如果遮挡物检测模块220没有空中的当前SV排列和精确时间的知识，则遮挡物检测模块可搜索所有可能的C/A代码、多普勒频率漂移和/或代码相位。
为了精确起见，假设s是由GPS硬件232前端以8MHz采样的1ms的原始GPS信号。即，s是长度为8x1,023＝8,184的向量。为了测试卫星v是否可见，遮挡物检测模块220可使用C/A代码在频率和代码相位空间中搜索，Cv对应于卫星v。为了实现这个，遮挡物检测模块220可首先用可能的多普勒频率来调整Cv，并随后对该向量进行环形移位(指将从Cv的末端移位出的值插回到前部)以获得新的Cv(fi,k)。随后，遮挡物检测模块220可计算
Ji,k＝sT×Cv(fi,k)
其是对原始信号与频率和经移位的模板如何相关的测量。
图4示出了其中用户104已在A街道上向东行进了一段时间，直到移动设备再次尝试根据默认的周期性设置从可用的(例如，开销)GPS卫星210(1)-210(6)处接收信号的后续点。在该实例中，移动设备获得来自GPS卫星210(1)-210(5)的信号，但这六颗卫星的信号被遮挡物(例如，建筑物106)阻挡到使得信号质量落到低于质量阈值(例如，以上引入的动态定义的阈值或预定义的阈值)的程度，并且不被利用。然而，移动设备可用五颗未经遮挡的卫星来准确地确定其位置。
移动设备还可将(图4所示的)这个位置与图3的先前位置进行比较以确定用户正沿着给定路径在A街道上向东行进。此外，移动设备可利用受遮挡的卫星来推断遮挡物的存在以及遮挡物的相对方向和/或位置。回想星历数据指示六颗卫星存在以及其位置。在这种情况下，被遮挡的卫星是离北部最远的卫星。移动设备可推断出遮挡物可能在用户的北部。此外，移动设备可使用关于遮挡物的相对位置的信息来进一步细化用户位置的准确性。例如，用户距给定几何形状的遮挡物越近，则该遮挡物往往越可能阻挡卫星信号。
在目前的场景中，卫星210(6)受建筑物106的遮挡使得用户更可能在该街道的与遮挡物相同的一侧上。通过该信息，移动设备可确定用户更可能在A街道的北侧而非南侧。更进一步，移动设备可利用图3中接收到的GPS信号和图4中接收到的GPS信号之间的比较来作出各种预测。例如，移动设备可将图3中接收到的信号和图4中接收到的信号的比较用作用户正逼近遮挡物的指示，因为先前可用的卫星(例如，卫星210(6))现在不可用了并因此可能被遮挡。
由于用户正逼近遮挡物，因此移动设备可预测来自附加GPS卫星210的信号可能被丢失了。由此，移动设备可基于该信息来被控制。例如，移动设备可识别出仅五颗GPS卫星未被遮挡，并且随着用户继续朝向遮挡物，GPS卫星的数目可落到低于用于准确位置确定所必要的四个。由此，移动设备可开始与默认的周期性设置相比更频繁地接收卫星信号，使得只要可能(潜在地，用户行进中的点尽可能的远)就获得准确的位置数据。此外，移动电话可开始激活相对位置机制。这些相对位置机制可确定相对于最后准确的基于GPS的位置的移动。例如，相对位置机制可确定用户是否正继续以直线进行，因为最后准确的基于GPS的位置已停止、已转向等。
为了确定半影区域的边界，这些实现中的一些可利用GPS信号采集的第一阶段来估计移动设备是否将丢失GPS信号。具体地，这些技术中的一些可依赖于从各颗GPS卫星计算的相关结果的质量。
回想移动设备可连续地和/或周期性地接收GPS卫星信号，并可在沿着该路径的各个点处执行信号采集和相位确定。在个体测量点处，可检查各种量：
对设备可见的卫星的数目Ns
接收信号的信号长度Rs
每一卫星接收到的信号的相关峰值的质量Qs。
如该图所示，通常在完全由GPS系统照亮的区域中，Ns>＝Nmin颗卫星将是可见的。在这些场所，只GPS能力就将能够提供位置固定。
最终，随着移动设备的迹线沿着该路径移动到死区(例如，半影区域和阴影区域)中，在一些点Xu处，可见卫星的数目可减少到不足以确定位置固定的更低数目(Ns<Nmin)。在这点处，移动设备在死区的阴影区域中。最终，随着移动设备被带到死区的更深处，可见卫星的数目可落到零(Ns＝0)。
然而，即使在Ns>＝Nmin时，从卫星接收到的信号的质量可能由于各种因素而降级。因此，位置固定的质量/准确度也将被降级。所描述的技术中的一些依赖于检查针对每一卫星信号获得的相关峰值的特性。如上所述，可将每一GPS信号与阈值进行比较以确定相应的GPS卫星是否被阻挡。一些实现可采用因子Qs来描述信号峰值的保真度。例如，Qs可用最高的峰值和该峰值附近的次高值之间的比率来计算。Qs可表示该峰值有多“尖锐”。该峰值越尖锐，信号往往更好地与C/A代码模块相关。
当移动设备202进入半影区时，取决于可见卫星和附近的地面遮挡物的角度，信号更弱，并且峰值变宽且垮下/变平，从而变得更不明显。因此，沿着其中Ns>＝Nmin的各点，可将保真度因子与预定阈值Qmin进行比较。其中少于Nmin颗卫星示出尖锐峰值(Qs>Qmin)的那些点被认为在死区的半影内部。该技术可标识出点Xp，该点Xp标识死区的半影的大致边界。
注意，为了计算可见卫星信号的相关质量，移动设备不需要用如位置计算模式(被称为低能量辅助定位(LEAP)的技术)对卫星分组进行完全解码。因此，可见卫星信号的相关质量可以用能量高效方式来实现。例如，在一种情况下，移动设备的接收机仅需要打开2ms以收集足够的数据来执行相关分析。
由于LEAP是能量高效的，对Xp位置的接近逼近可通过在正好在该半影外部的迹线中进行密集测量来获得。该位置确定的准确度可通过在迹线的该部分中使用高频率的LEAP测量来增强。LEAP测量的频率可被维持在高水平，而对设备电池没有负面影响，因为LEAP技术实际上不需要实时地计算这些位置。
如上所述，一些实现可采用众包读数。Ns以及在沿着该设备的迹线的各个点处的{Qs}的众包读数可被利用来近似地标识这些迹线的点Xp。增长的数据集合可随后被用于渐进地改善地图上覆盖的半影死区的外边缘的轮廓。该过程的细节取决于对死区地图的最终使用。例如，对众包信标观察的出于室内定位的目的的一个应用可利用其中将导致不可接受的GPS定位的所有区域的并集。
该技术确定以上所述的观察中的每一个的位置。在其中Ns>＝Nmin颗卫星信号具有Qs>Qmin的各部分中，记录相位增量以及观察的时间将足以在如在别处结合LEAP方法描述的众包服务中执行对相应位置的离线计算。
图5示出了其中用户已持续在A街道上向东行进的后续场景。如上所述，在相对于图3-4的讨论中，移动设备可频繁地和/或持续地尝试接收来自GPS卫星210的信号。在图5中，遮挡物(建筑物106)现在阻挡了来自两颗最北部的卫星(210(5)和210(6))的信号。移动设备可将从没有受阻挡的卫星到有一颗受阻挡的卫星、再到有两颗受阻挡的卫星的进展解释为用户正在逼近遮挡物并由此可能正在逼近阴影区域的进一步指示。移动设备可进一步增加用户处于A街道的北侧而非南侧的置信度，因为两颗受阻挡的GPS卫星都在那一侧(例如，北侧)。
如上所述，基于图4-5中接收到的(和/或受阻挡的)GPS信号，移动设备可能正频繁地和/或持续地尝试接收来自这些GPS卫星的GPS信号以准确地确定用户的位置。回想其中遮挡物阻挡了一些卫星的GPS信号但可获得足够数目的GPS信号来准确地确定用户的位置的区域可被称为“半影区域”。
如上所述，移动设备可被控制以考虑诸如通过尝试更频繁地接收卫星信号和/或通过激活其他位置机制(诸如相对位置机制)来进入半影区域。由于该经改变的功能，在图5中，移动设备可以在遮挡物阻挡太多GPS卫星之前基本上在该最后可能位置获得准确的基于GPS的位置。
图6示出了后续实例，在该后续实例中，用户已进入了其中这么多的GPS卫星已被阻挡使得通过GPS技术来准确地确定用户的位置不容易成为可能的区域。如以上相对图1所提到的，该区域可被称为“阴影区域”。在该情况下，移动设备可作出用于控制该移动设备的进一步预测。这些预测可基于以上相对于图1-4所述的接收到的GPS信号对照预期GPS信号，和/或基于来自相对位置机制的信息。例如，移动设备可以能够访问示出遮挡物的尺寸的地图数据。因此，例如，一旦用户进入了阴影区域，设备可预测用户何时将可能越过该阴影区域。例如，相对位置机制可指示用户自进入阴影区域以来已继续按直线移动。通过该信息和关于用户的速度和遮挡物的尺寸的信息，移动设备可预测用户何时可越过该阴影区域。
移动设备可通过以下方式来降低功率消耗：限制对GPS信号的感测，直到预测的从阴影区域中出来。在接收到附加信息后，可修改该预测。例如，如果相对位置机制指示用户已改变了方向并且已转向该建筑物，则移动计算设备可预测用户正在进入遮挡物。移动设备可随后作出不同的动作过程，诸如尝试检测可被定位在该建筑物中的无线进入点。
用于确定阴影区域的边界的一种技术可基于对相对位置航位推测(deadreckoning)的使用。例如，这样的相对位置航位推测可经由蜂窝小区硬件234、Wi-Fi硬件236、陀螺仪238、加速计240、和磁力计242和/或其他相对位置机制来实现。
首先，随着用户沿着迹线P从点Xp行进到死区的内部，可见的卫星的数目最初为Ns>＝Nmin，然而这些卫星中的一颗或多颗卫星的值Q<Qs。最后，在点Xu处，可见的卫星的数目落到低于Nmin，并且这标识了阴影的边缘。沿着迹线从Xp到Xu，相对位置可通过使用基于MEMS的航位推测而被确定为以位置Xu开始。
通过这种方式，标识出了点Xu，并且通过使用Xp的位置计算出了点Xu的位置，并且经由该航位推测技术确定了递增位置改变。对这些各个点X进行众包可渐进地改善死区的阴影区域的外边缘的近似轮廓，并将其覆盖在地图上。
总而言之，GPS和其他基于卫星的导航系统使用来自轨道上的多颗卫星的信号的飞行时间来对地球上的位置进行三角测量。在开放空间中，许多卫星可能是可见的，但对于当前技术而言一般需要至少四颗卫星。在被遮挡空间中(如在建筑物隔壁的人行道上)，更少的卫星可能是可见的。告知空中的每一卫星的预期位置的半影信息也是可用的。如果某卫星基于其在空中的位置可能是可见的，但由于遮挡建筑物而被隐藏了，则目前的实现可基于哪些卫星可见来确定该卫星所在的建筑物或街道的那一侧，只要至少四颗卫星对于逼近定位而言是可见的就行。
一些实现可采用两种技术来进一步改善推断准确度，尤其是克服由城市区域中的高楼所造成的多路径影响。首先，这些实现可检查可见卫星集合的改变。例如，应该在街道的一侧上可见的若干卫星的消失可表明移动设备已移动到另一侧(例如，用户穿过了该街道)。第二，该实现可通过将辅助信息馈送给地图服务和/或定位服务来迭代地改善辅助推断。辅助信息往往允许位置估计的较高分辨率，其随后可被用于导出新的辅助推断。
当Wi-Fi AP信息对街道两侧上的建筑物可用时，一些实现可进一步利用对在该街道的不同侧的移动设备可见的那些AP来改善辅助推断准确度。可见AP的集合可按与可见卫星的集合类似的方式被使用。
换言之，可实现利用或不利用Wi-Fi AP的解决方案。在没有Wi-Fi AP信息的情况下，一些解决方案可依赖于GPS信号：当GPS信号被获得或被丢失时，相应GPS卫星的星历信息公共地可用。一旦定位服务可提供对街道层面的当前位置的估计，该解决方案可为那个街道部分构造城市峡谷的结构。来自地图服务的关于该街道上的建筑物的信息可有助于该构造。在一些实现中，该构造还可简单地假设在该街道的两侧上都存在相对较高的建筑物，这对于大多数城市区域而言都是真实的。这时使用GPS卫星的星历信息，该解决方案可导出在该街道的一侧处的估计位置最可能可见的卫星集合，以及对于该街道的另一侧而言最可能可见的另一卫星集合。通过将这两个卫星集合与其信号实际上在同一时刻被获得的卫星集合进行比较，该解决方案可确定该设备更可能在该街道的哪一侧。
更详细的示例
该讨论提供用于检测遮挡物导致的半影区域和阴影区域的详细示例。这些技术可由遮挡物检测模块220(图2)或其他组件来执行。对这些区域中的一个或两个的检测可允许诸如由预测模块222(图2)来作出关于该移动设备的预测.随后可基于检测到的区域和/或这些预测来控制移动设备。
图7示出了与本发明概念的至少一些实现一致的方法或技术700的流程图。注意，方法700可以是迭代方法，在一些情况下，诸如尽管首先讨论了特定框，但并不预期固定的次序。该具体方法包括七个框702、704、706、708、710、712和714以及GPS硬件232。
在框702，该方法获得关于移动设备的最后准确位置信息。在许多实现中，该最后准确位置信息可在足够的GPS信号被从四颗或更多颗GPS卫星处接收到时被获得。替换地，最后准确位置信息可使用GPS技术和Wi-Fi、蜂窝小区ID技术的组合等。
在框704，该方法可从GPS硬件232和/或通过因特网从NASA处获得GPS卫星星历数据。
在框706，该方法可基于从框702和704接收的输入来标识所指示的可见GPS卫星。
在框708，可评估来自GPS硬件232的GPS信号以确定哪些GPS卫星实际上是可见的(例如，未受遮挡)。在一种情况下，可将接收到的GPS信号与预定阈值进行比较以确定这些GPS信号是否被遮挡。
在框710，可利用来自框706和708的输入来确定遮挡物的可能方向。例如，可将预期GPS信号与接收到的GPS信号进行比较。可从星历数据确定与任何丢失的或降级的GPS信号相对应的GPS卫星的位置。
在框712，可将框702的输出应用到3-D地图服务以标识邻近最后准确位置的任何遮挡物。
在框714，框710和712可提供输入以相对于移动设备确定遮挡物的位置。随后可基于遮挡物的相对位置来控制移动设备以达成各种目标，诸如节省移动设备上的资源和/或将有用的位置信息提供给用户。
图8示出了与本发明概念的至少一些实现一致的方法或技术800的流程图。
在框802，该方法可基于最后准确GPS读数来近似移动设备的位置。
在框804，该方法可基于最后准确GPS读数以及星历信息来标识来自应该在移动设备的视线中的GPS卫星集合的预期GPS数据。例如，可基于移动设备的位置以及指定在那个时刻哪些GPS卫星在那个位置之上的星历数据来确定开销卫星集合。可从GPS卫星本身或从诸如可由NASA或另一实体维护的数据库中获得星历位置。
在框806，该方法可检测接收到的GPS数据和预期GPS数据之间的差异。在一些情况下，可将接收到的GPS数据与表示预期GPS数据(例如，信号强度)的百分比的预定阈值进行比较。例如，将该阈值定义在预期信号强度的(例如)百分之60处，使得落到低于该阈值的接收到的GPS信号被认为被阻挡。在一些情况下，检测到的差异可用作移动设备处于由地理特征所创建的半影区域/阴影区域中的指示符。作为GPS信号强度的替换或附加，一些实现可将信号形状用作遮挡物的存在的指示符。例如，在一些实例中，GPS信号可从邻近移动设备的一个或多个遮挡物弹回，并由此接收到的GPS信号可包括若干小峰值而非单个大峰值。因此，接收到的GPS信号的形状也可指示遮挡物的存在。总而言之，接收到的GPS信号(或其缺少)可指示(诸)遮挡物的存在。接收到的GPS信号的数目和/或强度和/或接收到的GPS信号的形状与可用GPS卫星中一颗或多颗的偏离可指示遮挡物的存在。
在框808，该方法可识别邻近移动设备的、导致这些差异的地理特征(例如，遮挡物)。如上所述，可通过哪些GPS卫星被阻挡以及哪些GPS卫星没有被阻挡来确定该地理特征相对于移动设备的位置。替换地或另选地，可访问诸如3-D地图之类的指示邻近移动设备的位置的地理特征的存在的资源。
在框810，该方法可预测在后续时刻该地理特征对移动设备的影响。该预测可基于移动设备的路径和/或与该路径的偏离。偏离可以是速度的改变、方向的改变、从建筑物外部去往建筑物内部等。该预测还可考虑受遮挡的卫星的移动。例如，卫星可移动到遮挡物“后面”或从该结构的“后面移出”。在后一种情况下，接收到的GPS信号可变强，即使移动设备保持静止。
在框812，该方法可至少部分地基于预测到的影响来控制移动设备的功能。例如，相对位置机制可被激活。替换地或另选地，与预定义的默认设置相比，可更频繁地或延迟获得对附加GPS信号的感测。例如，移动设备可尝试在进入阴影区域之前尝试获得进一步的GPS信号。反之，一旦在阴影区域中，进一步的尝试可被延迟，直到预测到移动设备从阴影区域中出来。
图9示出了与本发明概念的至少一些实现一致的另一方法或技术900的流程图。
在框902，该方法可标识预期在移动设备的视线中的GNSS卫星。在一些情况下，该标识可通过访问星历信息的数据库来实现。在其他情况下，该标识可通过直接从GNSS卫星获得星历信息来实现。
在框904，该方法可检测接收到的GNSS数据信号与来自预期GNSS卫星的预期GNSS数据信号之间的差异。在一些情况下，这些差异可使用从个体GNSS卫星接收到的GNSS数据的信号强度来检测。在其中从个体GNSS卫星接收到的GNSS数据的信号强度落到低于预定义阈值的实例中，该个体GNSS卫星可被认为被遮挡物阻挡了。对于如星历信息所至少的每一可用GNSS卫星，可重复该过程。
在框906，该方法可确定确定导致检测到的差异中的至少一些差异的遮挡物相对于移动设备的方向。遮挡物的方向(和/或关于该遮挡物的其他信息)可用于预测该遮挡物对移动设备的将来影响。随后可至少部分地基于预测到的将来影响来控制移动设备的功能。例如，移动设备可跟踪其从最后准确的基于GNSS的位置的移动。随后，移动设备可作出合适的行动，诸如访问各种Wi-Fi网络、蜂窝小区网络等。
描述以上各方法的次序并不旨在解释为限制，并且任何数量的所述方法框都可以按任何次序组合以实现方法或实现替换方法。此外，该方法还可以用任何合适的硬件、软件、固件或其组合来实现，以使得计算设备可实现该方法(例如，计算机实现的方法)。在一种情况下，该方法作为指令集被存储在计算机可读存储介质上，以使得计算设备的执行使得该计算设备执行该方法。
结语
尽管已用对结构特征和/或方法动作专用的语言描述了涉及位置知晓实现的技术、方法、设备、系统等，但可以理解，所附权利要求书中定义的主题不必限于所述具体特征或动作。相反，上述具体特征和动作是作为实现所要求保护的方法、设备、系统等的示例性形式而公开的。

Claims (8)

1.一种计算机实现的方法，包括：
标识预期在移动设备的视线中的全球导航卫星系统(GNSS)卫星；
检测接收到的GNSS数据信号和来自所述预期GNSS卫星的预期GNSS数据信号之间的差异；以及
确定导致检测到的差异中的至少一些差异的遮挡物相对于所述移动设备的方向。
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，所述标识包括访问星历信息数据库。
3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，所述检测差异是对从个体GNSS卫星接收到的GNSS数据信号的信号强度执行的，并且其中在其中从所述个体GNSS卫星接收到的所述GNSS数据信号的信号强度落到低于预定义的或动态设置的阈值的情况下，所述个体GNSS卫星被认为被所述遮挡物阻挡。
4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，进一步包括预测所述遮挡物对所述移动设备的将来影响，或建议用户移动方向以降低所述将来影响。
5.一种移动设备，包括：
遮挡物检测模块，所述遮挡物检测模块被配置成相对于所述移动设备来检测遮挡物；以及
预测模块，所述预测模块被配置成至少部分地基于所述遮挡物的位置和所述移动设备的行进方向来预测所述遮挡物对所述移动设备的将来影响。
6.如权利要求5所述的移动设备，其特征在于，所述遮挡物检测模块还被配置成访问众包数据库以获得关于邻近所述移动设备的位置的所述遮挡物的附加信息。
7.如权利要求6所述的移动设备，其特征在于，所述预测模块还被配置成利用来自所述众包数据库的信息来预测所述将来影响。
8.如权利要求6所述的移动设备，其特征在于，所述遮挡物检测模块还被配置成将关于所述遮挡物的半影区信息和阴影区信息贡献给所述众包数据库。
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