CN105229490A - 使用卫星可见性数据来用于提升的位置准确性 - Google Patents

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Abstract

描述了藉此具有GPS能力的设备与云服务一起工作来接收与卫星可见性相关的数据的技术。与卫星可见性相关的数据可被用于确定位置和/或用于中止对卫星的搜索。云服务可使用来自其他具有GPS能力的设备的众包数据。在一个方面，视线卫星与其他卫星进行区分并被用于确定哪些卫星信号更值得信任。反射的信号也可被确定。

Description

使用卫星可见性数据来用于提升的位置准确性
背景
GPS(全球定位系统)信号不善于穿透密集的材料(诸如墙壁或窗户)。这主要是因为，在1575.42MHz(兆赫)和1227.60MHz(兆赫)的GPS信号在到达建筑物表面时具有低的皮肤深度。结果，来自GPS卫星的信号可完全被地面上的建筑物阻挡。
因为一般而言，GPS接收器需要来自至少四个卫星的信号以准确地确定其位置，所以当地面建筑物阻挡来自过多GPS卫星的信号时，接收器可在其位置准确性方面受到严重影响。此外，建筑物可反射GPS信号，使得即使四个或更多个GPS卫星的信号被接收到，位置准确性依然可被降低。
此外，即使在与四个卫星的视线是可用的时，在某些场景中(诸如当GPS接收器处于高的建筑物之间时)，具有与接收器的视线的卫星可能在接近平行的路径上(例如，几何形状是使得角度全部接近垂直向下)，导致所谓的高度精度衰减(DoP)。这还降低了准确性。
这样的情况在其中街道被高楼围绕的主城区是常见的。这有时被称为“GPS城市峡谷”问题。高的树木有时可导致类似的效应。
概述
提供本概述以便以简化形式介绍将在以下的详细描述中进一步描述的一些代表性概念的选集。本概述不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在以限制所要求保护的主题的范围的任何方式来使用。
简而言之，本文描述的主题的各方面涉及藉此具有GPS能力的设备接收从云服务传递的与卫星可见性相关的数据的技术。与卫星可见性相关的数据被用于确定位置和/或用于中止对卫星的搜索。
在一个方面，云服务被配置成经由无线连接与具有GPS能力的设备的通信。云服务包括众包数据处理程序，该众包数据处理程序被配置成将来自至少一个其他具有GPS能力的设备的数据处理成被提供到一具有GPS能力的设备的与位置相关的数据。
在一个方面，获得卫星的第二集合，该第二集合对应于被预测为在存在遮挡的情况下具有对设备视线可见的GPS信号的卫星。该第二集合是基于卫星的第一集合，该第一集合对应于被预测为在缺乏遮挡的情况下具有被设备检测到的GPS信号的卫星。该第二集合被用于确定哪些卫星信号更值得信任。
结合附图阅读以下具体实施方式，本发明的其他优点会变得显而易见。
附图简述
作为示例而非限制，在附图中示出了本发明，附图中相同的附图标记指示相同或相似的元素，附图中：
图1是根据一个示例实施例的包括云服务和具有GPS能力的设备的架构的表示，其中云服务被配置成向设备提供与卫星相关的可见性数据。
图2A和2B是根据一个示例实施例的表示与卫星相关的可见性数据可如何被用于中止对卫星的搜索的图。
图3是根据一个示例实施例的与卫星相关的可见性数据可被用于缩窄位置的表示。
图4是根据一个示例实施例的对应于与卫星相关的可见性数据的天空小片可如何被用于提供位置数据的表示。
图5是表示移动设备形式的示例计算环境的方框图，其中本文所描述的发明主题的各方面可被并入该计算环境中。
图6是表示示例性非限制联网环境的框图，其中可实现本文所描述的各种实施例。
图7是表示其中可实现本文所描述各实施例的一个或多个方面的示例非限制计算系统或运行环境的框图。
详细描述
本文中描述的技术的各个方面一般涉及使用卫星可见性信息来提升位置估计准确性和/或节省能量。一个方面涉及基于反射的GPS信号来确定卫星可见性。另一方面涉及使用对应于天空视界匹配的众包数据来确定天空地图。
应当理解，本文中的任何示例均是非限制的。例如，尽管移动设备被用作用于实现本文中描述的技术的合适的设备的一个示例，但是更固定的(例如，内置或部分内置)汽车设备可被使用。因此，本发明不限制于在此描述的任何具体的实施例、方面、概念、结构、功能或示例。相反，在此所描述的实施例、方面、概念、结构、功能或示例中的任何一个都是非限制性的，并且本发明可以按一般包括协助、提醒和通知的计算机相关驾驶体验中提供益处和优点的各种方式来使用。
图1是显示出一个示例架构的组件的示例框图，该示例架构包括运行各种GPS相关应用106(包括例如传统的地图绘制/导航应用以及本文中描述的一个或多个卫星可见性应用)的移动设备102(例如，在移动的车辆中)移动设备102被耦合到云服务108，例如，该云服务108与应用106中的至少一个一起工作来提供改进的位置信息(如果可能的话)。
移动设备102可被实现在智能电话中，如在图1中一般表示的。替代于智能电话，可以理解可使用另一设备。例如，应用或类似的逻辑/代码可在耦合到或具有互联网连接的专用GPS设备上运行或在内置到车辆中的设备上运行；(例如，作为常见的内置车辆导航或娱乐系统的一部分)等。
如本文中描述的，GPS/卫星应用106中的一个或多个经由包括天线的GPS设备接收来自可见(视线)GPS卫星的GPS数据110，并接收来自服务108的云数据112以及将云数据112发送到服务108。也可在GPS数据110中接收到反射的卫星信息。通过使用本文中描述的各种数据，服务108能够与应用106一起工作来经常提供改进的位置准确性(包括在城市峡谷的场景中)以及在某些场景中节省能量。
注意，移动设备102可使用任意输入和输出机制来与用户交换信息。显示器可输出可见信息并且如果是触敏的，还可接收来自用户的触摸输入。扬声器可输出音频数据，诸如口述的导航方向等。如可理解的，其他输入和输出机制可被使用。例如，用户输入可包括(包括经由自然用户界面(NUI))接收到的任意输入数据，其中NUI一般指使得用户能够以“自然”方式与设备交互的任意界面技术，该“自然”方式诸如不受由输入设备(诸如鼠标、键盘、遥控器等)施加的人工限制。NUI的示例包括基于语音识别、触摸和指示笔识别、屏幕上和屏幕附近的姿势识别、空中姿势、头部和眼睛跟踪、语音和语言、视觉、触摸、包括运动姿势在内的姿势、以及机器智能的那些方法。运动姿势检测可使用加速计/陀螺仪、脸部识别、3D显示器、头、眼以及凝视跟踪、沉浸式增强现实和虚拟现实系统(所有这些都提供更为自然的界面)，以及用于通过使用电场感测电极(EEG和相关方法)感测脑部活动的技术。
在云服务108的一个实现中，如图1中显示的，预测程序112能够使用各种数据113-116(以及可能的其他数据)来在许多情况下改进移动设备102的位置准确性。例如，GPS卫星的可用性可经由云108中的离线模拟来获得。该程序(或一分开的程序)也可经常节省设备能量，如以下描述的。还在图1中显示的是众包数据处理118，其对接收自用户的数据进行操作，如也在以下描述的。注意，本文中描述的处理中的至少一些可被移动设备102执行。
如本文中之后使用的，其信号在给定时间和位置被GPS接收器观察到的卫星集合(即，设备的捕捉到的集合)被表示为M.
考虑不具有地形数据(例如，至少一个数字表面模型(DSM))的视线卫星，其中这样的卫星的集合被称为S1。换言之，S1包括在假设没有遮挡(而不管是否实际存在遮挡)的情况下在给定位置和时间的卫星。通过在图1中显示为卫星数据115的一部分的卫星星历信息，其信号在给定时间在任一位置可用的卫星集合S1可被获得，而不考虑地形结构。注意，因为GPS卫星的星历的不准确性随着时间而增加，并且星历消息至少需要30秒来传送，如果接收器最近已经被使用，则该接收器的首次定位时间(TTFF)较短。
在一个实现中，集合S1包括具有在水平线以上最少十度仰角的卫星集合，其与在大多数GPS接收器中设置的十度的仰角掩模一致。S1可通过使用视线光线追踪、将每个卫星的位置与地图中心进行比较来获得。不需要精确的接收器位置。由此，捕捉到的集合M是S1的子集(或等于S1的全集)，即注意，S1还可从GPS消息的历书分量中导出。然而，对历书的传输需要超过12分钟，由此其仅与具有慢的GPS信号获取的非常旧的接收器相关。具有更快获取时间的现代接收器通常搜索所有GPS卫星。
如果地形结构信息(例如，图1中被显示为数字表面模型113的DSM)也被知晓，则服务108(或进行接收的设备)可计算卫星集合S2，其信号在给定时间在任一位置经由视线可用。通过使用与产生S1类似的方法来获得S2，并且可以理解，为此，在给定接收器位置和S1位置的情况下，在接收器和每个卫星之间“绘制”直线。如果该线不与数字表面模型中的任意建筑物相交，则在接收器和卫星之间存在视线。由此，集合S2包括具有到接收器的视线的卫星。如可被容易地理解的，附加的地形信息(诸如建筑物的材料成分)可进一步提供有用的信息，因为这些因素可关于视线和反射来考虑。
注意，从卫星到接收器的长的距离(顶峰处为20,200公里)使得来自广播星历不准确性的卫星仰角中的误差(近似1米)是微不足道的。然而，确定S2的准确性至少部分依赖于DSM的准确性。
转向另一方面，即GPS信号被地形结构的反射，附加的有用信息被服务108获得。更具体地，如果反射被考虑，则可从GPS接收器中获得卫星集合S3；该集合包括其信号是可用的，但基于视线在给定时间在任一位置不应该可用，由此被反射的卫星。由此，这可被表示为以及
然而，注意，S2趋向于呈现比在地面实况处实际可检测到的卫星更少的卫星。在计算中，单个参数θ可被用于表示：基于到接收器的角度，多积极地是否将检测到的卫星考虑为反射。这基本上是更多覆盖相较于更多假肯定之间的折衷。较大的θ指示更多的反射路径、更多反射的反射路径以及更漫射的反射。这给出如果θ1≤θ2，则理想的是S2∪S3＝M，然而，在实践中，需要找到使得S2∪S3(θ0)≈M的θ0的值。注意，θ0不仅仅通过模拟详情来被确定还通过GPS接收器的敏感度和计算能力来确定。
由此，本文中描述的是光线追踪和试探法的组合，其中光线追踪是统计分析中的第一步。更具体地，不具有视线的卫星的检测概率与可能的反射表面的总面积或与信号反射角度成比例。可能的反射表面的总面积可通过使用对具有到卫星和接收器两者的视线的DSM点上执行光线追踪技术来计算。反射角度可通过使用光线追踪技术来确定。
尽管导出S3(θ)可以是困难的，但是S3(∞)(即，具有无穷角度)可被容易得多地导出。通过地形结构信息和卫星星历信息，另一集合S4可被导出作为S1的其信号将肯定被地形结构阻挡的子集。这意味着集合S1的集合S3(∞)是在移除S2中的视线卫星以及S4中那些肯定被阻挡的卫星之后剩余的卫星集合，即，S3(∞)＝S1/(S2∪S4)；
本文中描述的是当卫星信号预测在各个水平处可用时，出于各种目的来使用这样的GPS卫星信息。例如，如果S1是可用的，则这个信息可被用于通过减少对卫星信号的搜索时间(例如，当M＝S1时中止搜索)来提升GPS接收器的能量效率。注意，当前GPS接收器尝试获取所有卫星，为所有卫星生成伪随机数(PRN)码。
然而，服务108可将集合S1传递到接收器，或接收器可已经具有S1数据(或从中可导出S1的数据)。例如，智能电话可从服务108或另一源下载历书，例如，从而将从中信号可被获取的卫星的数量从31个在数量上减少到8到12个。在任一情况下，替代于搜索比可能被找到的卫星更多的卫星，GPS接收器知晓它捕捉了全部集合M，因为M等于可能可用的全部集合S1。这样的逻辑被显示在图2A的应用流程图220中。搜索卫星在具有GPS接收器的设备上消耗相对大量的功率，从而搜索更少的卫星提升能量效率。
此外，当集合S2是可用的时，一般而言通过告诉GPS接收器设备哪些卫星信号被信任为视线信号，该集合可被用于提升位置准确性。如以上描述的，S2可从S1和DSM数据113中确定。
然而，GPS设备可检测来自不仅仅是视线卫星的卫星的信号是可行的(诸如因为反射或因为DSM具有不准确性)。由此，对于被显示为图2B的逻辑/流程222的对确定S2的一个使用/应用是告知GPS接收器哪些卫星信号可相比于其他卫星信号而言被更加信任。例如，如果接收器的精确位置在进入城市峡谷之前被知晓，则在城市峡谷内对接收器位置的确定可通过使用具有偏向于集合S2中的卫星的权重的加权函数来改进。用户的路径在一定程度上可被预测以供例如对S2的将来的修改。如可被容易理解的，卫星可见性依赖于视线从卫星的偏离程度。
当S4的集合是可用的时，这个集合可被用于进一步提升GPS的能量效率(例如，通过当M＝S1/S4时中止搜索，即，将集合S1减掉S4中的那些卫星)。出于简明的目的，这个逻辑没有被显示，因为其类似于图2B中的逻辑，除了在决策步骤中执行的计算不同之外。此外，S4可被用于通过对于各个位置来针对S1/S4比较M，排除其中不成立的位置，来改进位置的准确性。
此外，S4可被用于减少接收器位于其中的死区的数量。如果接收器获取S4中的任一卫星，则这个指示它不在这样的区域中。这被表示在图3中，其中圆圈表示归因于建筑物B1-B5的区域；然而，如果卫星X1对于接收器可见，则接收器必须在大约被虚线表示的区域内。如果卫星X1对于接收器不可见，则接收器位于圆圈中的另一位置；提供位置信息的是卫星的缺失而非存在。
标识最坏城市峡谷(其中|S1/S4|<4)提供可被用于改进导航的信息(例如，通过在峡谷周围安排汽车的路线)。例如，在其中用户不需要进入死区，而是简单地驾驶通过去往目的地的途中的场景中，接收器可引导用户避免其中S2<4的城市峡谷的区域，从而防止用户迷路。注意，这基于时间上未来的卫星位置的外推，因为驾驶员当前不在假定的死区中。
如本文中描述的，考虑反射导致对S3的近似确定。对S3的确定可在云服务中完成，(例如，不在接收器中)，并接着广播到接收器。对S3的进一步细化可通过将预测匹配到现实来做出。例如，如果接收器可接收多于或等于S3内的一地点中的四个卫星，则云可更新并适当地重新广播这个信息。
在当前的智能电话GPS应用中，当获取的卫星的数量少于4时，用户被呈现以最后已知位置为中心的1公里精度半径。对于哪些区域具有具有少于4个的卫星的S3的知晓可将该精度半径减少到仅其中S3少于4的城市峡谷的程度，从而通过缩窄用户所在其中的可能位置的范围来帮助用户。当S3(θ0)是可用的时，即，S2∪S3(θ0)≈M，对GPS的能量效率和位置准确性的进一步改进是可能的，并且更多城市峡谷可被标识。
当代GPS接收器在确定位置时通过访问地理信息系统(GIS)应用的服务器来独立工作，通常来获得相关地图，使得接收器屏幕可将其位置显示在用户的地图上。虽然接收器可在线下载卫星星历，从而降低首次定位时间(TTFF)，但是位置确定不被外部地辅助。如本文中描述的，使用外部辅助(诸如其他GPS接收器或甚至是用户)的众包方式可在确定接收器位置方面进行协助。
转向另一方面，“循环中的用户”是用于导航的一种建议的方式，其中用户除了请求他的位置或到目的地的方向之外还与设备进行交互。更具体地，用户可作为双向方式中的“传感器”，(与基于其中用户仅向接收器请求他的位置的单向交互来导航设备的当前方式相反)。双向方式基于使得设备向用户请求信息来改进位置估计，其可导致较少的误差。如可被容易地理解的，循环中的用户可被视作一种解决方案，直到开发出不需要用户参与的技术。
当前，到接收器的信息的源是接收器中的传感器。本文中描述了将这个扩展到云，从而包括其中用户用作传感器的进一步扩展。接收器可向用户发出对于信息的查询，其中用户响应被用于改进位置估计。
例如，考虑准确定位任意数量(由用户设置)的最接近于位置估计的位置的应用。这样的位置可包括任一类型的陆标，诸如商店。用户可被周期性地告知紧邻他或她的显著陆标，其将允许用户可视地检查接收器是否提供正确的方向。用户可环顾四周来发现与被应用标识的位置匹配的位置，并进行交互以向云服务提供这样的信息。机器学习和与众包/数据挖掘有关的其他处理技术可被用于通过使用来自许多源的累积的数据来逐渐地改进位置估计。
在一个方面中，循环中的人类数据可经由本文中描述的称为天空视界匹配的概念来用于众包。天空视界匹配的一般前提是观察卫星的用户u1能基于来自用户u2的卫星观察来细化他或她的位置。一种示例情况是，当用户u1和u2近乎同时提交GPS查询。假设粗粒度定位(例如，公里分辨率)是可用的(例如，来自蜂窝基站ID)，则如果u1就能利用被u2提交的位置纠正。
在更复杂的示例中，当u1和u2提交不是同时的GPS查询时，卫星位置方面的改变需要被协调。为此，函数小片t(s)→p将时间t处的卫星集合s转换到一天空小片p(或天空小片集合)。天空小片表示可见天空的小的区域，如一般由图4中的框表示的。如在图4中表示的，随着时间经过，卫星X1移动到显示为X1’的新的位置，并且类似地，卫星X2移动到被显示为X2’的新的位置。
更正式地讲，当在时间t2处应用到卫星时，所得到的小片接着标识在它们的正确位置L处对u2可见的独立于时间的天空小片集合。随后，当将来的用户u1在时间t1处应用小片函数时，两个用户的天空小片的匹配允许u1使用u2所提供的经纠正的位置。
patch_t()函数可通过将小片报告为<海拔，方位角，容差>元组来将卫星转换成天空小片。海拔和方位角是被GPS卫星报告的标准卫星位置坐标。使用的匹配函数是match(匹配)_并包括容差程度。其海拔(和方位角)在τ程度内的两个卫星被认为是匹配的。更小的τ对卫星定位相似度施加更紧的限制，而更大的τ则允许以更嘈杂的匹配为代价对被众包的数据的更多的使用。
在另一方面，通过标识被u1和u2所收集的误差数据之间的相似度来进一步细化位置是可行的。更具体地，在典型的GPS接收器(诸如那些在智能电话中找到的)中，误差数据包括每卫星SNR，以及聚集精度衰减(DoP)数据。如以上描述的，DoP是对卫星分离度有多么好以及由此位置估计对测量误差有多敏感的度量。这个误差数据通常在它达到应用层时被丢弃。替代于丢弃，这个误差数据结合天空小片可被用于计算其误差数据是相似的(例如，SNR值匹配)两个用户是否正确地确定两个用户是否处于相似位置。
当用户利用以上描述的循环中的用户技术时，他或她的对于GPS卫星信号的测量以及最终、准确的位置可被云服务108收集。对GPS卫星信号的测量可帮助构建用户对该位置处的天空的“视界”，其中每个卫星作为天空中的样本点，因为天空中的卫星位置在给定时间的情况下是已知的。从卫星集合S2，每个位置的视线天空视界是已知的。来自终端用户的实际测量允许将天空视界扩展到视线之外以包括天空的据推测被建筑物阻挡的部分。当卫星处于天空的这个部分中时，其信号将在该地面位置被接收到。
天空视界可被在地面位置处可见的卫星在天空中的的位置集合表示。天空视界可从相同位置处不同时间的多个天空视图中聚集。此外，天空视界可用试探法被处理成天空的连续区域，而非天空中的点集合。
在数据的表示中，天空视图可以是黑白的，其中黑色是其信号将在地面位置处被接收到的卫星位置，并且白色是其信号不会地面位置处被接收到的卫星位置。天空视界可用灰度来表示，使得天空中的每个位置与该处卫星信号将在地面位置处被接收到的概率相关联。
通过从移动设备收集的大量天空视界以及对应的地面位置，系统可通过将新的天空视界与具有已知地面位置的那些天空视界进行匹配来在给定用户的天空视界的情况下找到用户的地面位置。
如果接收器可获取准确的位置，则确定地知晓这个接收器不在GPS死点中。这个接收器可将其位置插入到云中。在周围区域中的死点中的接收器可使用这个信息来从它们所处于的可能死区的列表中排除这个位置。
示例移动设备
图5示出可在其上实现此处所描述的主题的各方面的合适的移动设备500的示例。移动设备500仅为设备的一个示例，并非旨在对此处所描述的主题的各方面的使用范围或功能提出任何限制。移动设备500也不应被解释成对于在示例性移动设备500中所示出的任一组件或其组合有任何依赖或要求。
参考图5，用于实现此处所述的主题的各方面的示例性设备包括移动设备500。在某些实施例中，移动设备500包括蜂窝电话、允许与其他手持设备的语音通信的手持设备、某一其他语音通信设备等。在这些实施例中，移动设备500可配备用于拍摄照片的相机，虽然这在其他实施例中可能不是必需的。在其他实施例中，移动设备500包括个人数字助理(PDA)，手持式游戏设备，笔记本计算机，打印机，包括机顶盒、媒体中心或其他电器等的电器，其他移动设备等。在其他实施例中，移动设备500可包括通常被认为是非移动的设备，诸如个人计算机、服务器等。
移动设备500的组件可以包括但不限于，处理单元505、系统存储器510和将包括系统存储器510在内的各种系统组件耦合至处理单元505的总线515。总线515可包括几种类型的总线结构中的任何一种，包括存储器总线、存储控制器、外围总线、以及使用各种总线体系结构中的任一种的局部总线等。总线515允许数据在移动设备500的各组件之间传送。
移动设备500可以包括各种计算机可读介质。计算机可读介质可以是能由移动设备500访问的任何可用介质，并包含易失性和非易失性介质以及可移动和不可移动介质两者。作为示例而非限制，计算机可读介质可包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据这样的信息的任意方法或技术来实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括但不限于，RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备、或者可用于存储所需信息并且可由移动设备500访问的任何其他介质。
通信介质通常以诸如载波或其他传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据，并包括任何信息传送介质。术语“已调制数据信号”是指使得以在信号中编码信息的方式来设置或改变其一个或多个特性的信号。作为示例而非限制，通信介质包括有线介质，诸如有线网络或直接线连接，以及无线介质，诸如声学、RF、无线USB、红外、Wi-Fi、WiMAX、和其它无线介质。上述的任意组合也应包含在计算机可读介质的范围内。
系统存储器510包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质，且可包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)。在诸如蜂窝电话等移动设备上，操作系统代码520有时被包括ROM中，虽然在其他实施例中，这不是必需的。类似地，应用程序525通常位于RAM中，虽然同样在其他实施例中，应用程序可位于ROM中或其他计算机可读存储器中。堆530提供用于与操作系统520和应用程序525相关联的状态的存储器。例如，操作系统520和应用程序525可在它们的操作期间将变量和数据结构存储在堆530中。
移动设备500还可包括其他可移动/不可移动、易失性/非易失性存储器。作为示例，图5示出闪存卡535、硬盘驱动器536和记忆棒537。硬盘驱动器536可被小型化以适合在例如存储器槽中。移动设备500可经由可移动存储器接口531与这些类型的非易失性可移动存储器接口，或可经由通用串行总线(USB)、IEEE5394、一个或多个有线端口540、或天线565连接。在这些实施例中，可移动存储器设备535-437可经由通信模块532与移动设备接口。在某些实施例中，并非所有这些类型的存储器都可被包括在单个移动设备上。在其他实施例中，可将这些和其他类型的可移动存储器中的一个或多个包括在单个移动设备上。
在某些实施例中，可按更永久地附连到移动设备500的方式连接硬盘驱动器536。例如，硬盘驱动器536可连接到诸如并行高级技术附件(PATA)、串行高级技术附件(SATA)或其他可连接到总线515的附件等接口。在此类实施例中，移除硬盘驱动器可涉及移除移动设备500的外壳并移除将硬盘驱动器536连接到移动设备500内的支承结构的螺丝钉或其他紧固件。
以上描述和在图5中示出的可移动存储设备535-437及其相关联的计算机存储介质提供对用于移动设备500的计算机可读指令、程序模块、数据结构、和其他数据的存储。例如，可移动存储器设备535-437可存储由移动设备500拍摄的图像、语音录音、联系人信息、程序、用于程序的数据等。
用户可通过诸如键区541和话筒542等输入设备向移动设备500中输入命令和信息。在某些实施例中，显示器543可以是触敏屏幕并可允许用户在其上输入命令和信息。键区541和显示器543可通过耦合到总线515的用户输入接口550连接到处理单元505，但也可由其他接口和总线结构连接，如通信模块532和有线端口540。运动检测552可被用于确定关于设备500做出的姿势。
例如，用户可经由对话筒542讲话并经由在键区541或触敏显示器543上输入的文本消息来与其他用户通信。音频单元555可提供电信号以驱动扬声器544以及接收并数字化接收自话筒542的音频信号。
移动设备500可包括提供信号以驱动相机561的视频单元560。视频单元560还可接收由相机561获得的图像并将这些图像提供给包括在移动设备500上的处理单元505和/或存储器。由照相机561获得的图像可包括视频、不形成视频的一个或多个图像、或其某一组合。
通信模块532可向一根或多根天线565提供信号并从其接收信号。天线565之一可发射并接收用于蜂窝电话网络的消息。另一天线可发射并接收消息。又一天线(或共享天线)可经由无线以太网网络标准发射并接收网络消息。
更进一步，天线将例如GPS信号等基于位置的信息提供给GPS接口和机制572。进而，GPS机制572使得对应的GPS数据(例如，时间和坐标)可用于处理。
在某些实施例中，可使用单根天线来发射和/或接收用于超过一种类型的网络的消息。例如，单根天线可发射并接收语音和分组消息。
当在网络化环境中操作时，移动设备500可连接到一个或多个远程设备。远程设备可包括个人计算机、服务器、路由器、网络PC、蜂窝电话、媒体回放设备、对等设备或其他常见的网络节点，并且一般包括上面相对于移动设备500所述的许多或全部元件。
本文所描述的主题的各方面可与众多其他通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适用于此处所描述的主题的各方面的公知的计算系统、环境和/或配置的示例包括，但不限于，个人计算机、服务器计算机、手持式或膝上型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括上述系统或设备中的任一个的分布式计算环境等。
此处所描述的主题的各方面可在由移动设备执行的诸如程序模块等计算机可执行指令的一般上下文中描述。一般而言，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。本文所述的主题的各方面也可以在其中任务由通过通信网络链接的远程处理设备执行的分布式计算环境中实现。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储器存储设备的本地和远程计算机存储介质中。
此外，虽然此处频繁使用术语服务器，但可以认识到，该术语也可涵盖客户机、分布在一个或多个计算机上的一个或多个进程的集合、一个或多个独立的存储设备、一个或多个其他设备的集合、以上的一个或多个的组合，等等。
示例联网以及分布式环境
本领域技术人员可以理解，此处描述的各实施例和方法可结合任何计算机或其它客户机或服务器设备来实现，(例如，在云服务中)，其可被部署为计算机网络的部分或在分布式计算环境中，并且可以被连接到任何类型一个或多个数据存储。在这一点上，此处描述的各实施例可在具有任何数量的存储器或存储单元的、并且任何数量的应用和进程跨任何数量的存储单元发生的任何计算机系统或环境中实现。这包括但不限于具有部署在具有远程或本地存储的网络环境或分布式计算环境中的服务器计算机和客户计算机的环境。
分布式计算通过计算设备和系统之间的通信交换来提供计算机资源和服务的共享。这些资源和服务包括信息的交换、对于诸如文件之类的对象的高速缓存存储和盘存储。这些资源和服务还包括多个处理单元之间的处理能力共享以便进行负载平衡、资源扩展、处理专门化等等。分布式计算利用网络连接，从而允许客户机利用其集体力量来使整个企业受益。就此，各种设备可具有可如参考本发明的各实施例描述地参与资源管理机制的应用、对象或资源。
图6提供了示例性的联网或分布式计算环境的示意图。该分布式计算环境包括计算对象610、612等以及计算对象或设备620、622、624、626、628等，这些计算对象或设备可包括如由示例应用630、632、634、636、638表示的程序、方法、数据存储、可编程逻辑等。可以理解，计算对象610、612等以及计算对象或设备620、622、624、626、628等可包括不同的设备，诸如个人数字助理(PDA)、音频/视频设备、移动电话、MP3播放器、个人计算机、膝上型计算机等。
每一个计算对象610、612等以及计算对象或设备620、622、624、626、628等可通过通信网络640直接或间接与一个或多个其他计算对象610、612等以及计算对象或设备620、622、624、626、628等进行通信。尽管在图6中被示为单个元件，但通信网络640可包括向图6的系统提供服务的其他计算对象和计算设备和/或可表示未示出的多个互连网络。每个计算对象610、612等或计算对象或设备620、622、624、626、628等还可以包含应用，诸如可以利用API或其他对象、软件、固件和/或硬件的、适于根据本发明的各实施例所提供的应用实现与其进行通信的应用630、632、634、636、638。
存在支持分布式计算环境的各种系统、组件和网络配置。例如，计算系统可由有线或无线系统、本地网络或广泛分布的网络连接在一起。当前，许多网络被耦合至因特网，因特网为广泛分布的计算提供了基础结构并包含许多不同的网络，但任何网络基础结构都可用于便于与如各实施例中所描述的系统的示例通信。
由此，可使用诸如客户机/服务器、对等、或混合体系结构之类的网络拓扑结构和网络基础结构的主机。“客户机”是使用与其无关的另一类或组的服务的一类或组中的成员。客户机可以是进程，例如大致上是请求由另一程序或进程提供的服务的一组指令或任务。客户机进程使用所请求的服务，而无需“知道”关于其他程序或服务本身的任何工作细节。
在客户机/服务器体系结构中，尤其在联网系统中，客户机通常是访问另一计算机(例如，服务器)所提供的共享网络资源的计算机。在图6的图示中，作为非限制性示例，计算对象或设备620、622、624、626、628等可被认为是客户机而计算对象610、612等可被认为是服务器，其中计算对象610、612等作为提供数据服务的服务器，诸如从客户机计算对象或设备620、622、624、626、628等接收数据、存储数据、处理数据、向客户机计算对象或设备620、622、624、626、628等发送数据，但任何计算机都可取决于环境而被认为是客户机、服务器、或两者。
服务器通常是可通过诸如因特网或无线网络基础架构之类的远程网络或本地网络访问的远程计算机系统。客户机进程可在第一计算机系统中活动，而服务器进程可在第二计算机系统中活动，它们通过通信介质相互通信，由此提供分布式功能性并允许多个客户机利用服务器的信息收集能力。
在通信网络640或总线是因特网的网络环境中，例如，计算对象610、612等可以是其他计算对象或设备620、622、624、626、628等经由诸如超文本传输协议(HTTP)之类的多种已知协议中的任一种与其通信的web服务器。计算对象610、612等作为服务器还可用作例如计算对象或设备620、622、624、626、628等的客户机，这可以是如分布式计算环境的特性。
示例计算设备
如上所述，有利地，本文所描述的技术可应用于任何设备。因此，应当理解，构想了结合各实施例使用的所有种类的手持式、便携式和其它计算设备和计算对象。因此，以下在图7中描述的通用远程计算机仅仅是计算设备的一个示例，诸如可能在云服务中使用的多个计算设备之一。
各实施例可部分地经由操作系统来实现，以供设备或对象的服务开发者使用和/或被包括在用于执行本文中所述的各实施例的一个或多个功能方面的应用软件内。软件可以在由诸如客户机工作站、服务器或其它设备等一个或多个计算机执行的诸如程序模块等计算机可执行指令的通用上下文中描述。本领域的技术人员将理解，计算机系统具有可用于传递数据的各种配置和协议，并且由此没有特定配置或协议应当被认为是限制性的。
图7由此示出了其中可实现本文所述的各实施例的一个或多个方面的合适的计算系统环境700的一个示例，尽管如上所述，计算系统环境700仅为合适的计算环境的一个示例，并非对使用范围或功能提出任何限制。另外，计算系统环境700也不旨在被解释为对在示例计算系统环境700中所例示的组件中的任何一个或其组合有任何依赖。
参考图7，用于实现一个或多个实施例的示例性远程设备包括计算机710形式的通用计算设备。计算机710的组件可包括但不限于：处理单元720、系统存储器730以及将包括系统存储器在内的各种系统组件耦合到处理单元720的系统总线722。
计算机710通常包括各种计算机可读介质，并且可以是可由计算机710访问的任何可用介质。系统存储器730可包括诸如只读存储器(ROM)和/或随机存取存储器(RAM)之类的易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质。作为示例而非限制，系统存储器730还可包括操作系统、应用程序、其他程序模块、以及程序数据。
用户可通过输入设备740向计算机710输入命令和信息。监视器或其他类型的显示设备也经由诸如输出接口750之类的接口连接到系统总线722。除监视器以外，计算机还可包括诸如扬声器和打印机之类的其他外围输出设备，它们可通过输出接口750连接。
计算机710可使用到一个或多个其他远程计算机(诸如远程计算机770)的逻辑连接在联网或分布式环境中操作。远程计算机770可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对等设备或其他常见网络节点、或者任何其他远程媒体消费或传输设备，并且可包括以上关于计算机710所述的任何或全部元件。图7所示的逻辑连接包括诸如局域网(LAN)或广域网(WAN)之类的网络772，但也可包括其他网络/总线。这些联网环境在家庭、办公室、企业范围的计算机网络、内联网和因特网中是常见的。
如上所述，尽管结合各种计算设备和网络体系结构描述了各示例性实施例，但基本概念可被应用于其中期望改进资源使用的效率的任何网络系统和任何计算设备或系统。
而且，存在实现相同或相似功能性的多种方法，例如适当的API、工具箱、驱动程序代码、操作系统、控件、独立或可下载软件对象等，它们使得应用和服务能够使用本文中提供的技术。由此，本文中的各实施例从API(或其他软件对象)的观点以及从实现如本文中描述的一个或多个实施例的软件或硬件对象构想。由此，本文中所述的各实施例可具有完全采用硬件、部分采用硬件并且部分采用软件、以及采用软件的方面。
本文中所使用的词语“示例”意味着用作示例、实例或说明。为避免疑惑，本文所公开的主题不限于这些示例。另外，在此所述的被描述为“示例”的任意方面或设计并不一定要被解释为相比其它方面或设计更优选或有利。此外，在使用术语“包括”、“具有”、“包含”和其他类似词语的程度上，为避免疑惑，这些术语旨在当用于权利要求中时以类似于术语“包括”作为开放的过渡词的方式是包含性的而不排除任何附加或其他元素。
如所述的，本文中所述的各种技术可结合硬件或软件或，在适当时，以两者的组合来实现。如本文中所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等同样旨在指计算机相关实体，或者是硬件、硬件和软件的组合、软件或者是执行中的软件。例如，组件可以是但不限于在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行件、执行的线程、程序、和/或计算机。作为说明，在计算机上运行的应用和计算机都可以是组件。一个或多个组件可驻留在进程和/或执行的线程内，并且组件可位于一个计算机上和/或分布在两个或更多的计算机之间。
如前所述的系统已经参考若干组件之间的交互来描述。可以理解，这些系统和组件可包括组件或指定的子组件、某些指定的组件或子组件和/或附加的组件，并且根据上述内容的各种置换和组合。子组件还可作为通信地耦合到其他组件的组件来实现，而不是被包括在父组件内(层次性)。另外，应注意到一个或多个组件可被组合成提供聚集功能性的单个组件，或被分成若干单独的子组件，且诸如管理层等任何一个或多个中间层可被设置成通信耦合到这样的子组件以便提供集成功能性。本文中所述的任何组件也可与一个或多个本文中未专门描述的但本领域技术人员一般已知的其他组件进行交互。
鉴于本文所述的示例系统，可根据参考各附图的流程图还可理解根据所述的主题来实现方法。尽管为了说明简洁起见，作为一系列框示出和描述的方法，但是应当理解，各实施例不仅仅限于框的次序，因为一些框可以与本文中所描绘和描述的框不同的次序发生和/或与其他框并发地发生。尽管经由流程图示出了非顺序或分支的流程，但可以理解，可实现达到相同或类似结果的各种其他分支、流程路径和框的次序。此外，一些所示的框在实现下面所述的方法时是任选的。
结语
尽管本发明易于作出各种修改和替换构造，但其某些说明性实施例在附图中示出并在上面被详细地描述。然而应当了解，这不旨在将本发明限于所公开的具体形式，而是相反地，旨在覆盖落入本发明的精神和范围之内的所有修改、替换构造和等效方案。
除本文中所述的各实施例以外，应当理解，可使用其他类似实施例，或者可对所述实施例作出修改和添加以便执行对应实施例的相同或等效功能而不背离这些实施例。此外，多个处理芯片或多个设备可共享本文中所述的一个或多个功能的性能，并且类似地，存储可跨多个设备实现。因此，本发明不限于任何单个实施例，而是要根据所附权利要求书的广度、精神和范围来解释。

Claims (10)

1.一种至少部分地在至少一个处理器上执行的方法，包括：在具有全球定位系统(GPS)能力的设备处接收从云服务传递的与卫星可见性相关的数据，以及使用所述与卫星可见性相关的数据来确定位置。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收与卫星可见性相关的数据包括获得卫星的第二集合，所述卫星的第二集合对应于被预测为在存在遮挡的情况下具有对所述设备视线可见的GPS信号的那些卫星，其中所述第二集合基于卫星的第一集合，所述卫星的第一集合对应于被预测为在缺乏遮挡的情况下具有被所述设备检测到的GPS信号的那些卫星，并且其中使用所述与卫星可见性相关的数据来确定位置包括在确定哪些卫星信号更值得信任时使用所述第二集合。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收与卫星可见性相关的数据包括获得卫星的第三集合，所述卫星的第三集合对应于作为反射的结果而有可能具有被所述设备检测到的GPS信号的那些卫星，包括使用角度参数以基于所述角度参数来确定被检测到但不被预测为具有视线可见性的哪一个或多个卫星在概率上被检测为来自反射。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括基于地形数据和被预测为在缺乏遮挡的情况下具有被所述设备检测到的GPS信号的卫星来确定卫星的第四集合，其中所述第四集合对应于不能具有对所述设备的视线可见性或反射的可见性的卫星。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于对来自所述第四集合中的卫星的卫星信号的检测来确定死区中的近似位置。
6.一种系统，包括被配置用于经由无线连接与具有全球定位系统(GPS)能力的设备进行通信的云服务，所述云服务包括被配置成将来自至少一个其他具有GPS能力的设备的数据处理成被提供到一具有GPS能力的设备的与位置相关的数据的众包数据处理程序。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，来自至少一个其他具有GPS能力的设备的经处理的所述与位置相关的数据基于在已知时间在特定位置处被所述至少一个其他具有GPS能力的设备检测到的一个或多个卫星的集合对应于与小片相关的数据。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述云服务还包括预测程序，所述预测程序被配置成将经预测的数据提供到具有GPS能力的设备，包括各自对应于一个或多个卫星的数据的一个或多个集合。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，其中所述一个或多个集合包括如下的至少一个：对应于被预测为在缺乏遮挡的情况下具有被所述设备检测到的GPS信号的那些卫星的第一集合，对应于被预测为在存在遮挡的情况下具有对所述设备视线可见的GPS信号的那些卫星的第二集合，对应于被预测为在存在遮挡的情况具有对设备视线可见的GPS信号以及可能是经反射的信号的GPS信号的那些卫星的第三集合，或对应于因为信号既不对所述设备视线可见也不可能被反射到所述设备所以被预测为不具有被所述设备检测到的GPS信号的那些卫星的第四集合。
10.一种或多种具有计算机可执行指令的计算机可读介质，当所述计算机可执行指令被执行时执行步骤，所述步骤包括：获得对应于被预测为在存在遮挡的情况下具有对设备视线可见的全球定位系统(GPS)信号的那些卫星的第二集合，其中所述第二集合基于卫星的第一集合，所述卫星的第一集合对应于被预测为在缺乏遮挡的情况下具有被所述设备检测到的GPS信号的那些卫星，以及使用所述第二集合来确定哪些卫星信号更值得信任。
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