CN105917246A - 无需测距的接近度确定 - Google Patents

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Abstract

本发明描述了无需测距的接近度确定的技术。移动设备可在确定移动设备足够靠近信号源时确定进入或者离开接近度围栏。该接近度围栏可为由信号源定义并与服务相关联的虚拟围栏。该移动设备可检测来自多个信号源的信号。该移动设备可使用信号强度基于对信号源的排名来确定在信号源间该一个或多个信号源最接近移动设备定位。该移动设备可确定用于指示排名的置信水平的概率。该移动设备可确定移动设备进入或离开与满足置信阈值的最高排名信号源相关联的接近度围栏。

Description

无需测距的接近度确定
技术领域
本公开通常涉及位置确定。
背景技术
一些移动设备具有用于提供基于位置的服务的特征部。例如，移动设备可执行预先指定的应用程序或者在进入或离开地理围栏时呈现某些内容。该地理围栏可由点位置和半径来定义。该点位置可具有经度坐标和纬度坐标。该移动设备可通过确定移动设备的估计位置并且计算估计位置和该点位置之间的距离来确定移动设备已进入地理围栏或离开地理围栏。基于所计算的距离超过地理围栏的半径，移动设备可确定移动设备是否进入或离开地理围栏。该移动设备可使用各种技术来计算该距离。例如，该移动设备可使用来自全球导航系统(例如，GPS)的位置坐标来计算该距离。
发明内容
本发明描述了无需测距的接近度确定的技术。移动设备可在确定移动设备足够靠近信号源时确定进入或者离开接近度围栏。该接近度围栏可为由信号源定义并与服务相关联的虚拟围栏。该移动设备可检测来自多个信号源的信号。该移动设备可使用信号强度基于对信号源的排名来确定在信号源间该一个或多个信号源最接近移动设备定位。该移动设备可确定用于指示排名的置信水平的概率。该移动设备可确定移动设备进入或离开与满足置信阈值的最高排名信号源相关联的接近度围栏。
可实现在本说明书中描述的特征，以实现一个或多个优点。例如，相比较基于信号源的常规位置确定，无需测距的接近度确定可更具一致性。常规位置确定系统可基于测距来确定移动设备邻近信号源，其中系统基于自由空间信号传播模型来确定距离，其中从原则上说，信号的功率密度与距信号源的距离平方成反比。
在测距技术中使用的模型可基于环境发生显著变化。例如，在移动设备与信号源之间的对象诸如墙壁或人可影响功率密度和所测量的信号强度。此外，与每个设备的无线电接收特性的差异以及设备之间的天线变化对应，该模型可根据不同设备而显著变化。由环境和设备引起的变化可使得接近度确定不准确。在本说明书中所述的技术可独立于自由空间信号传播模型，可解决环境所引起的不一致，并且可保持设备之间的一致性。因此，在本说明书中所述的技术可提供更准确的接近度确定以及更好的用户体验。
相比较常规地理围栏技术，在本说明书中所述的技术允许实现更复杂的基于位置的服务。可使用具有短通信范围(例如，50米或更小)的多个低功耗信号源来定义各个服务。例如，可在商店的每个过道处布放置不同的BluetoothTM低功耗(BLE)信标。检测来自多个信标的信号的移动设备可确定最靠近移动设备定位的信标，并且随后激活与该信标有关的服务(例如，通过在被放置于特定过道中的产品上显示信息)。
在附图和以下说明书中阐述了无需测距的接近度确定的一个或多个具体实施的细节。根据说明书、附图及权利要求，无需测距的接近度确定的其他特征、方面和优点将显而易见。
附图说明
图1是示出基于无需测距的接近度确定来触发基于位置的服务的示例性移动设备的图示。
图2是提供示例性无需测距的接近度确定的技术总览的图示。
图3A和图3B示出了用于确定在无需测距的接近度确定中使用的假排序概率的示例性技术。
图4是示出移动设备的示例性无需测距的接近度确定子系统的部件的框图。
图5是无需测距的接近度确定的示例性过程的流程图。
图6是示出实现图1-图5的特征和操作的移动设备的示例性设备架构的框图。
图7是实现图1-图5的特征和操作的移动设备的示例性网络操作环境的框图。
在各附图中，类似的参考符号指示类似的元件。
具体实施方式
示例性无需测距的接近度确定
图1是示出基于无需测距的接近度确定来触发基于位置的服务的示例性移动设备的图示。移动设备102可为被编程为在进入接近度围栏时触发不同功能的示例性设备。接近度围栏可为由不具有地理位置信息的信号源定义的位置无关围栏。每个接近度围栏可对应于一个或多个信号源的集合而非对应于被固定到纬度坐标和经度坐标的点位置。在所示示例中，信号源104,106,108和110中的每个信号源可对应于被定位在场所120处的不同接近度围栏。移动设备102可检测来自信号源104,106,108和110中的每个信号源的信号。移动设备102可使用无需测距的接近度确定来确定移动设备102已进入哪个接近度围栏。
信号源104,106,108和110中的每个信号源可为被配置为广播信号诸如信标信号的无线信标。在一些具体实施中，信号源104,106,108和110为射频(RF)发射器。在一些具体实施中，信号源104,106,108和110可为符合电气和电子工程师协会(IEEE)802.11u的Wi-FiTM信标。在一些具体实施中，信号源104,106,108和110可为BluetoothTM低功耗(BLE)或近场通信(NFC)信标。信号源104,106,108和110可具有相同设备类型或不同设备类型。信号源104,106,108和110中的每个信号源可通过一个或多个指定信道来广播该信标信号。该信标信号可包括相应信号源的标识符。该标识符可包括通用唯一标识符(UUID)、媒体访问控制(MAC)地址或预先存储的标签。在该示例中，用于信号源104,106,108和110的标识符分别为1,2,3和4。
信号源104,106,108和110可各自被放置于场所120处的不同位置处。场所120例如“ABC商店”可为携带移动设备102的行人可访问的室内空间或室外空间。场所120可具有多个部分，例如电器部、玩具部、工具部和书籍部。信号源104,106,108和110中的每个信号源可位于相应部分处并且对应于专用于该部分的接近度围栏。例如，被放置于工具部中的信号源108可对应于接近度围栏，以用于显示有关在ABC商店处销售的工具的信息。
信号源104,106,108和110中的每个信号源的覆盖范围可覆盖场所120的整个空间。例如，来自信号源104,106,108和110中的每个信号源的信号可在移动设备102定位于场所120处时由移动设备102检测到。为了将最相关信号显示给用户，移动设备102可确定移动设备102定位在场所120中的哪个部分中。为了确定该部分，移动设备102可确定信号源104,106,108和110中的哪个信号源最靠近移动设备102定位。结构(例如，墙壁)、对象(例如，架子上的物品)和人可能以不可预测的方式衰减来自信号源104,106,108和110的信号，使得自由空间信号传播模型的应用变得困难。
移动设备102可使用无需测距的接近度确定技术来确定最接近的信号源。例如，移动设备102可确定在信号源104,106,108和110间，信号源108最接近移动设备102定位。此外，基于信号源108的标识符，移动设备102可例如通过搜索用于映射信号源标识符和场所120的部分的索引来确定信号源108(具有标识符“3)与场所120的工具部相关联。因此，移动设备102可确定移动设备102被定位在工具部的接近度围栏内，并且触发与场所120的工具部有关的功能。例如，移动设备102可显示在工具部的物品上呈现信息的用户界面122。
图2是提供无需测距的接近度确定的技术总览的图示。移动设备102可检测来自信号源104,106,108和110的信标信号，每个信号源对应于不同的接近度围栏。移动设备102可确定移动设备102进入哪个接近度围栏。
移动设备102可确定来自信号源104,106,108和110中的每个信号源的信号的估计接收信号强度(RSS)。由于多个不可控的因素(例如，环境、移动设备102的姿态或移动设备102的传感器特性)，来自信号源104,106,108和110中的每个信号源的信号的所测量的RSS可随时间变化。移动设备可基于从N秒时间窗口接收的信号的所测量的RSS来确定估计RSS。每个估计RSS可具有校准值以及基于所测量的RSS而确定的预先校准值。
校准的RSS和预先校准的RSS在曲线212中示出。估计的RSS 204,206,208和210中可各自为例如以相对于1毫瓦的分贝形式(dBm)的校准值，如在竖直轴上所示的。估计的RSS206,204,210和208可各自分别具有预先校准的值204A,206A,208A或210A。预先校准值204A,206A,208A和210A可分别为信号源104,106,108和110中的每个信号源的所测量的RSS值。由于信号源类型或品牌、制造误差或环境的不同，信号源104,106,108和110中的每个信号源可以不同功率发射信号。采取信号源104,106,108和110中的每个信号源在给定距离例如1米处的测量。信号源104,106,108和110中的每个信号源随后将该测量广播为校准值。
例如，在1米处，信号源104可具有-57dBm的所测量得RSS值，而信号源106可具有-61dBm的所测量的RSS值。信号源104和信号源106中的每个信号源可广播相应的校准值。在一位置处的移动设备102可分别从信号源104和信号源106检测所测量的RSS值-61dBm和-62dBm，从而指示移动设备102与信号源106相比更靠近信号源104定位。在校准期间，移动设备102从所测量的RSS值中减去校准值以去除制造误差或环境误差。在所示的示例中，估计的RSS 204和206分别为-4dBm((-61)-(-57))和–1dBm((-62)-(-60))，从而指示移动设备102与信号源104相比更靠近信号源106定位。
移动设备102可基于校准的RSS值来对信号源进行排序。基于估计的RSS 204,206,208和210，其中RSS 210具有最高幅度，移动设备102可确定排序列表214，其中信号源108(其标识符为“3”)排序最高。
移动设备102随后可针对排序列表214中的估计的RSS 204,206,208和210中的每个估计的RSS的排序来确定置信水平。排序的置信水平可不同于估计的RSS的准确度的置信水平。移动设备102可基于估计RSS的预先校准或后校准值与另一估计的RSS的预先校准或后校准值之间的差确定特定估计RSS(例如，估计的RSS 208)的排序的置信水平。较大差值可对应于较高置信水平。移动设备102可通过将阈值应用到置信水平来确定排序列表214的子列表。移动设备102可在确定相应置信水平满足该阈值时确定信号源被包括在该子列表中。例如，移动设备102可确定信号源108和110对应于满足该阈值的置信水平。移动设备102随后可使用包括以该次序的信号源108和110的排序列表214的子列表来确定移动设备102所进入的接近度围栏。移动设备102可在子列表中指定最高排名的信号源(在该示例中为信号源108)作为最靠近移动设备102定位的信号源。因此，移动设备102可确定移动设备102已进入与信号源108相关联的接近度围栏。
示例性假排序确定
图3A是示出在无需测距的接近度确定中的示例性假排序确定技术的曲线。该曲线可对应于图2的曲线212的一部分。估计的RSS 204,206,208和210在经校验时可基于其各自预先校验值或事后校验值进行排序。水平轴302表示不同的信号源，例如信号源108和110。竖直轴304表示经校准的RSS值。例如，估计的RSS 208可具有较大的均值A而估计的RSS 210可具有较小的均值B。移动设备102可将信号源108和110排序，使得在排序列表中对应于最大均值A的信号源108比对应于最小均值B的信号源110的排序更高。
移动设备102可确定排序列表的置信水平，该置信水平包括信号源108的较高排序正确指示移动设备102与信号源108之间的距离小于移动设备102与信号源110之间的距离的置信水平。移动设备102可确定RSS 208和RSS 210之间的功率隔离。功率隔离从概念上被表示为图3A中所示的值A与B之间的距离d。距离d可取决于与信号源108和信号源110对应的校准值中每个校准值的方差，并且可对应于或者可不对应于A减去B的运算值。移动设备102可使用基于信号源当中的功率隔离所确定的假排序概率(PFS)来确定置信水平。
移动设备102可在基于概率分布来识别不一致性时例如在确定满足误差条件(1)A>B但A'<B'或者误差条件(2)A<B但A'>B'时确定排序为假。在误差条件(1)和(2)中，A和B的中每一者为估计的RSS的值。此外，在误差条件(1)和(2)中，A'和B'被定义为A'＝A+t(A)，以及B'＝B+t(B)，其中t(A)和t(B)为表示RSS噪声的概率分布函数。该概率分布函数可被表示为具有均值和方差的Q(A)和Q(B)。移动设备102可基于使用以下规则(3)表达的累积概率分布来确定其中满足误差条件(1)A>B但A'<B'的假排序概率。
P F S ( A &prime; < B &prime; | A > B ) = &Integral; - &infin; 0 Q ( x ) d x - - - ( 3 )
其中PFS(A'<B'|A>B)为A>B但A'<B'的假排序的条件概率。
移动设备102可基于使用以下规则(4)表达的累积概率分布确定满足误差条件(2)A<B但A'>B'的假排序概率。
P F S ( A &prime; > B &prime; | A < B ) = &Integral; 0 &infin; Q ( x ) d x - - - ( 4 )
其中PFS(A'>B'|A<B)为A<B但A'>B'的假排序的条件概率。
移动设备102随后可将规则(3)和规则(4)应用于排序列表，包括基于以下选择条件(5)来从排序列表中选择信号源的子列表。
|A-B|>T(PFS)， (5)
其中T(PFS)为基于预先指定的PFS值(例如，0.5)所确定的阈值。移动设备102可选择满足条件(5)的那些信号源被包含在子列表中。
图3B是示出用于确定估计的RSS的概率分布的技术的曲线。概率分布可为参考图3A描述的Q(A)或Q(B)。水平轴312表示时间。竖直轴314表示来自信号源(例如，信号源104,106,108或110)的信号的所测量的RSS。每个圆圈(例如，圆圈316)表示从传感器或移动设备102获得的测量。
移动设备102可在从T0和时间Tn之间的N秒的时间窗口中从信号源104,106,108和110测量信号。每个信号源可具有对应的所测量的RSS。由于包括多路径效应和噪声的因素，信号的所测量的RSS值可随时间窗口而变化。移动设备102可确定被表示为具有均值和方差的概率分布的预先校准的值208A。该方差可表示测量的分散程度。该方差可基于从时间T0到时间Tn之间分散的测量集的远近程度来确定。
示例性设备部件
图4是示出移动设备102的示例性接近度确定子系统402的部件的框图。子系统402中的每个部件可包括硬件部件、软件部件和固件部件。子系统402可包括无线子系统404和接近度计算子系统406。
无线子系统404为包括天线、无线处理器和软件或固件的子系统402的部件。无线子系统404可包括扫描参数寄存器408。该扫描参数寄存器408可存储一个或多个参数以用于扫描。该参数可包括时间窗口长度和识别用于扫描的信道的一个或多个标识符。无线子系统404可包括信号源接口410。该信号源接口410为包括硬件和软件的无线子系统404的部件，配置为扫描来自信号源的信标信号的一个或多个通信信道，以根据扫描检测信号源标识符，并且确定用于每个信标信号的所测量的RSS。无线子系统404可为接近度计算子系统406提供所测量的RSS数据。
接近度计算子系统406可包括被配置为确定移动设备102和信号源之间的接近度的一个或多个处理器(例如，应用程序子系统)。接近度计算子系统406可包括RSS数据存储器412，用于存储从无线子系统404接收的所测量的RSS数据。
接近度计算子系统406可包括接近度计算器414。接近度计算器414为被配置为确定具有足够置信度的最靠近移动设备102定位的一个或多个信号源的集合的接近度计算子系统406的部件。接近度计算器414可包括测量归一化器416和PFS计算器418。测量归一化器416为被配置为基于从无线子系统404接收的RSS信号来确定每个信号源的估计的RSS的接近度计算器414的部件。测量归一化器416可基于每个估计的RSS的预先校准的值来校准估计的RSS、在RSS数据存储器412中对信号源排序。测量归一化器416可将信号源的排序列表存储在RSS数据存储器412中。
PFS计算器418为接近度计算器414的部件，被配置为基于该信号源与其他信号源的每个估计的RSS的预先校准值之间的分离来确定排序列表中的用于每个信号源的PFS。PFS计算器418可通过从排序列表中选择具有满足置信阈值的对应PFS值的那些信号源来过滤排序列表。PFS计算器418可基于所选择夫人信号源来确定子列表，并且将该子列表存储在RSS数据存储器412中。
接近度计算子系统406可包括位置接口420。该位置接口420为被配置为接收来自应用程序或移动设备102的其他子系统的请求并且响应于该请求提供信号源的子列表的接近度计算子系统406的部件。应用程序或其他子系统可基于子列表中的信号源标识符来执行功能。例如，程序可执行接近度围栏专有的功能，该接近度围栏与被确定为最靠近移动设备102定位的信号源相关联。该功能可激活用户接口项目。该用户接口项目可为视觉项目(例如，被显示在屏幕上的欢迎消息)、音频项目(例如，合成的或记录的语音消息)或物理项目(例如，用于提醒用户的移动设备102的振动)。
示例性程序
图5是无需测距的接近度确定的示例性过程500的流程图。可由移动设备102来执行程序500。
移动设备102可使用无线子系统404从一组信号源中的每个信号源接收(502)一系列信号。该信号源可为可由移动设备102检测到的信号源。该信号可为RF信号。每个信号源可为BLE设备、NFC设备或局域网或个人局域网中的无线接入点。该一系列信号可为在具有预先指定的长度的时间窗口中检测到的信号。
移动设备102可基于来自信号源中的每个信号源的信号的估计信号强度使用测量归一化器416来确定(504)信号源的排序列表。移动设备102可在确定信号源与较高估计信号强度相关联时在排序列表中赋予该信号源较高的排名。确定排序列表可包括基于在预先确定的时间窗口内应用于与信号源对应的一系列信号的累积分布过滤器来计算每个信号的信号估计强度。移动设备102可基于来自每个信号源的信号的所计算得信号强度来确定排序列表。
移动设备102可基于与信号源对应的信号与其他接收信号之间的信号强度分离使用PFS计算器418来确定(506)排序列表中的信号源中的每个信号源的假排序概率。信号源的假排序概率可指示信号源排名不正确的概率。移动设备102可确定估计的RSS与其他估计的RSS值之间的较大信号强度分离对应于较低的假排序概率。确定每个信号源的假排序概率可包括针对每个信号源来确定信号强度噪声随时间的累积值。
移动设备102可基于假排序概率使用PFS计算器418来确定(508)排序列表的子列表。子列表可包括一个或多个信号源，其中每个信号源与满足阈值的假排序概率相关联。确定子列表可包括从排序列表中选择包括与满足阈值的假排序概率相关联的最高排名信号源的一个或多个信号源的集合。移动设备102可将所选择的集合指定作为子列表。移动设备102可使用自由空间信号传播模型来确定独立于接近度估计的子列表。
在一些具体实施中，移动设备102可基于子列表中的信号源排名的所检测到的变化来过滤子列表。移动设备102可使用递归过滤器以及来自移动设备102的运动传感器的读数来过滤子列表。移动设备102可在读数指示移动设备102固定的同时确定信号源的排名的变化时过滤出信号源。
移动设备102可使用位置接口420来将信号源子列表作为接近度信号源提供(510)给移动设备子系统，以用于确定移动设备的位置。位置可为具有纬度坐标、经度坐标和高度坐标的点位置。另选地，位置可为与接近度围栏对应的位置，而服务与信号源相关联。移动设备102可在确定移动设备102比其他信号源更靠近该信号源定位时触发该表面。
示例性移动设备架构
图6是示出实现图1-图5的特征和操作的移动设备的示例性设备架构600的框图。移动设备(例如，移动设备102)可包括存储器接口602、一个或多个数据处理器、图像处理器和/或处理器604、以及外围设备接口606。存储器接口602、一个或多个处理器604和/或外围设备接口606可为独立部件，或者可集成到一个或多个集成电路中。处理器604可包括应用处理器、基带处理器和无线处理器。移动设备102中的各个部件(例如)可由一条或多条通信总线或信号线耦接。
可将传感器、设备和子系统耦接到外围设备接口606，以促进多个功能。例如，可将运动传感器610、光传感器612以及接近传感器614耦接到外围设备接口606，以促进移动设备的取向、照明和接近功能。可将位置处理器615(例如GPS接收器)连接到外围设备接口606，以提供地理定位。也可将电子磁力仪616(例如集成电路芯片)连接到外围设备接口606，以提供可用于确定磁北方向的数据。因而，电子磁力仪616可用作电子罗盘。运动传感器610可包括被配置为确定移动设备的移动的速率和方向的变化的一个或多个加速计。气压计617可包括连接到外围设备接口606并被配置为测量围绕移动设备的大气压力的一个或多个设备。
可利用相机子系统620和光学传感器622(例如电荷耦合设备(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器)来促进相机功能，诸如拍摄照片和视频剪辑。
可通过一个或多个无线通信子系统624来促进通信功能，该一个或多个无线通信子系统可包括射频接收器与发射器和/或光学(如红外)接收器与发射器。通信子系统624的具体设计与实现可取决于移动设备打算通过其进行操作的一个或多个通信网络。例如，移动设备可包括设计用于通过GSM网络、GPRS网络、EDGE网络、Wi-FiTM或WiMaxTM网络以及BluetoothTM网络进行操作的通信子系统624。具体地，无线通信子系统624可包括主机协议，使得移动设备可被配置作为其他无线设备的基站。
可将音频子系统626耦接到扬声器628和麦克风630，以促进支持语音的功能，诸如语音识别、语音复制、数字记录和电话功能。音频子系统626可被配置为从用户接收语音命令。
I/O子系统640可包括触摸表面控制器642和/或一个或多个其他输入控制器644。可将触摸表面控制器642耦接到触摸表面646或垫片。触摸表面646和触摸表面控制器642例如可使用多种触敏技术中的任何触敏技术来检测接触和运动或其中断，该触敏技术包括但不限于电容性、电阻性、红外和表面声波技术，以及用于确定与接触表面646接触的一个或多个点的其他接近传感器阵列或其他元件。触摸表面646可包括例如触摸屏。
可将一个或多个其他输入控制器644耦接到其他输入/控制设备648，诸如一个或多个按钮、摇臂开关、拇指滚轮、红外端口、USB端口和/或指针设备诸如触笔。该一个或多个按钮(未示出)可包括用于扬声器628和/或麦克风630的音量控制的增大/减小按钮。
在一个具体实施中，对按钮按压第一持续时间可解除对触摸表面646的锁定，对按钮按压比第一持续时间长的第二持续时间可打开或关闭移动设备102的电源。用户可对一个或多个按钮的功能进行自定义。例如，也可使用触摸表面646来实现虚拟按钮或软按钮和/或键盘。
在一些具体实施中，移动设备102可呈现所记录的音频文件和/或视频文件，诸如MP3文件、AAC文件和MPEG文件。在一些具体实施中，移动设备102可包括MP3播放器的功能。移动设备102因此可包括与iPod兼容的针脚连接器。也可使用其他输入/输出以及控制设备。
存储器接口602可耦接到存储器650。存储器650可包括高速随机存取存储器和/或非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备、一个或多个光学存储设备、和/或闪存存储器(如NAND、NOR)。存储器650可存储操作系统652，诸如OS 或嵌入式操作系统诸如操作系统652可包括用于处理基础系统服务以及用于执行硬件相关任务的指令。在一些具体实施中，操作系统652可包括内核(例如内核)。
存储器650还可存储通信指令654，以促进与一个或多个附加设备、一个或多个计算机和/或一个或多个服务器进行通信。存储器650可包括促进图形用户界面处理的图形用户界面指令656；促进传感器相关的处理和功能的传感器处理指令658；促进电话相关的处理和功能的电话指令660；促进电子消息相关的处理和功能的电子消息指令662；促进网络浏览相关的处理和功能的网页浏览指令664；促进媒体处理相关的处理和功能的媒体处理指令666；促进GPS和导航相关的处理和指令的GPS/导航指令668；促进相机相关的处理和功能的相机指令670；磁力计数据672和促进磁力计校准的校准指令674。存储器650还可存储其他软件指令(未示出)，诸如安全指令、用于促进与网络视频相关的过程和功能的网络视频指令、和/或用于促进与网上购物相关的过程和功能的网上购物指令。在一些具体实施中，媒体处理指令666被分为分别用于促进与音频处理相关的过程和功能以及与视频处理相关的过程和功能的音频处理指令和视频处理指令。还可将启动记录和国际移动设备识别码(IMEI)或类似硬件标识符存储在存储器650中。存储器650可存储在被执行时可使得处理器604执行接近度确定子系统402的包括执行程序500的操作的接近度检测指令676。
上面识别的指令和应用程序中的每一者可对应于用于执行上述一个或多个功能的指令集。这些指令不需要作为独立的软件程序、进程或模块来实施。存储器650可包括附加指令或更少的指令。此外，可在硬件和/或软件中(包括在一个或多个信号处理和/或专用集成电路中)执行移动设备的各种功能。
示例性操作环境
图7是实现图1-图5的特征和操作的移动设备的示例性网络操作环境700的框图。移动设备702a和702b可例如在数据通信中通过一个或多个有线和/或无线网络710进行通信。例如，无线网络712(例如蜂窝网络)可通过使用网关716来与广域网(WAN)714(诸如互联网)进行通信。同样，接入设备718(诸如802.11g无线接入点)可提供对广域网714的通信接入。移动设备702a和702b中的每个移动设备可以是移动设备102。
在一些具体实施中，可通过无线网络712和接入设备718来建立语音和数据通信。例如，移动设备702a可拨打和接收电话呼叫(例如使用互联网语音协议(VoIP))，发送和接收电子邮件消息(例如使用邮局协议3(POP3))，以及通过无线网络712、网关716和广域网714来检索电子文档和/或流，诸如网页、照片和视频(例如使用传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)或用户数据报协议(UDP))。同样，在一些具体实施中，移动设备702b可通过接入设备718和广域网714来拨打和接收电话呼叫、发送和接收电子邮件消息以及检索电子文档。在一些具体实施中，移动设备702a或702b可使用一条或多条电缆物理地连接到接入设备718，并且接入设备718可为个人计算机。在该配置中，移动设备702a或702b可被称为“受限”设备。
移动设备702a和702b也可通过其他方式来建立通信。例如，移动设备702a可通过无线网络712与其他无线设备例如其他移动设备、蜂窝电话等进行通信。同样，移动设备702a和702b可通过使用一个或多个通信子系统(诸如BluetoothTM通信设备)来建立对等通信720，例如个人局域网。也可实现其它通信协议和拓扑结构。
移动设备702a和702b可例如通过一个或多个有线和/或无线网络来与一个或多个服务730和740进行通信。例如，接近度围栏服务730可为移动设备702a和702b提供接近度围栏触发应用程序和相关联的标识符。地理围栏服务740可提供基于位置的服务。在确定移动设备702a和702b靠近信号源定位时，移动设备702a和702b可访问接近度围栏服务730或地理围栏服务740。
移动设备702a或702b可与一个或多个信号源750进行通信。每个信号源750可为被配置为广播信号源标识符的无线信标。该信号源标识符可包括UUID和分别对应于高水平接近度围栏和低水平接近度围栏的一个或多个标签。每个信号源750可通过广域网714与其他设备进行通信或者促进移动设备702a或702b与其他设备之间的通信。在一些具体实施中，每个信号源750可独立于通信网络，并且可仅起到接近度围栏的信标的作用。
移动设备702a或702b还可通过一个或多个有线和/或无线网络来访问其他数据和内容。例如，移动设备702a或702b可访问内容发布者，诸如新闻站点、真正简单整合(RSS)供稿、网站、博客、社交网站、开发者网络等等。通过响应于用户触摸(例如Web对象)而对网络web功能或应用程序(例如浏览器)的调用，可提供此类访问。
已描述了本发明的多个具体实施。然而，应当理解，在不脱离本发明的实质和范围的情况下可作出各种修改。

Claims (21)

1.一种方法，包括：
由移动设备从多个信号源中的每个信号源接收一系列信号；
基于来自所述信号源中的每个信号源的信号的估计信号强度来确定所述信号源的排序列表，其中较高估计信号强度与所述排序列表中的较高排名相关联；
基于与所述信号源对应的信号和其它接收信号之间的信号强度分离针对所述排序列表中的所述信号源中的每个信号源来确定假排序概率，其中所述信号源的所述假排序概率指示所述信号源的排名不正确的概率，并且其中较大信号强度分离对应于较低的假排序概率；
基于假排序概率来确定所述排序列表的子列表，其中所述子列表包括一个或多个信号源，所述一个或多个信号源中的每个信号源与满足阈值的假排序概率相关联；以及
将所述信号源的子列表作为接近度信号源提供给所述移动设备的子系统，以用于确定所述移动设备的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
所述信号为射频(RF)信号，以及
每个信号源为BluetoothTM低功耗(BLE)设备、近场通信(NFC)设备、或者局域网或个人局域网中的无线接入点。
3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述排序列表包括：
基于在预先确定的时间窗口内应用于与所述信号源对应的所述一系列信号的累积分布过滤器来计算每个信号的所述估计信号强度；以及
基于来自每个信号源的信号的所述估计信号强度来确定所述排序列表。
4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述信号源中的每个信号源的所述假排序概率包括针对每个信号源来确定信号强度噪声随时间的累积值。
5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述子列表包括：
从所述排序列表中选择包括与满足所述阈值的假排序概率相关联的最高排名信号源的一个或多个信号源的集合；以及
将所选择的集合指定为所述子列表。
6.根据权利要求1所述的方法，包括使用递归过滤器和来自所述移动设备的运动传感器的读数基于所述子列表中的检测到的排序变化来过滤所述子列表，其中所述移动设备在所述读数指示所述移动设备固定的同时确定信号源的排名的变化时过滤出所述信号源。
7.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述子列表独立于使用自由空间信号传播模型的接近度估计。
8.一种存储用于使得移动设备执行操作的计算机指令的非暂态存储设备，所述操作包括：
由所述移动设备从多个信号源中的每个信号源接收一系列信号；
基于来自所述信号源中的每个信号源的信号的估计信号强度来确定所述信号源的排序列表，其中较高估计信号强度与所述排序列表中的较高排名相关联；
基于与所述信号源对应的信号和其他接收信号之间的信号强度分离针对所述排序列表中的所述信号源中的每个信号源来确定假排序概率，其中所述信号源的所述假排序概率指示所述信号源的排名不正确的概率，并且其中较大信号强度分离对应于较低的假排序概率；
基于假排序概率来确定所述排序列表的子列表，其中所述子列表包括一个或多个信号源，所述一个或多个信号源中的每个信号源与满足阈值的假排序概率相关联；以及
将所述信号源的子列表作为接近度信号源提供给所述移动设备的子系统，以用于确定所述移动设备的位置。
9.根据权利要求8所述的非暂态存储设备，其中
所述信号为射频(RF)信号，以及
每个信号源为BluetoothTM低功耗(BLE)设备、近场通信(NFC)设备、或者局域网或个人局域网中的无线接入点。
10.根据权利要求8所述的非暂态存储设备，其中确定所述排序列表包括：
基于在预先确定的时间窗口内应用于与所述信号源对应的所述一系列信号的累积分布过滤器来计算每个信号的所述估计信号强度；以及
基于来自每个信号源的信号的所述估计信号强度来确定所述排序列表。
11.根据权利要求8所述的非暂态存储设备，其中确定所述信号源中的每个信号源的所述假排序概率包括针对每个信号源来确定信号强度噪声随时间的累积值。
12.根据权利要求8所述的非暂态存储设备，其中确定所述子列表包括：
从所述排序列表中选择包括与满足所述阈值的假排序概率相关联的最高排名信号源的一个或多个信号源的集合；以及
将所选择的集合指定为所述子列表。
13.根据权利要求8所述的非暂态存储设备，包括使用递归过滤器和来自所述移动设备的运动传感器的读数基于所述子列表中的检测到的排序变化来过滤所述子列表，其中所述移动设备在所述读数指示所述移动设备固定的同时确定信号源的排名的变化时过滤出所述信号源。
14.根据权利要求8所述的非暂态设备，其中确定所述子列表独立于使用自由空间信号传播模型的接近度估计。
15.一种移动设备，包括：
处理器；和
存储用于使得所述移动设备执行操作的计算机指令的非暂态存储设备，所述操作包括：
由所述移动设备从多个信号源中的每个信号源接收一系列信号；
基于来自所述信号源中的每个信号源的信号的估计信号强度来确定所述信号源的排序列表，其中较高估计信号强度与所述排序列表中的较高排名相关联；
基于与所述信号源对应的信号和其他接收信号之间的信号强度分离针对所述排序列表中的所述信号源中的每个信号源来确定假排序概率，其中所述信号源的所述假排序概率指示所述信号源的排名不正确的概率，并且其中较大信号强度分离对应于较低的假排序概率；
基于假排序概率来确定所述排序列表的子列表，其中所述子列表包括一个或多个信号源，所述一个或多个信号源中的每个信号源与满足阈值的假排序概率相关联；以及
将所述信号源的子列表作为接近度信号源提供给所述移动设备的子系统，以用于确定所述移动设备的位置。
16.根据权利要求15所述的移动设备，其中：
所述信号为射频(RF)信号，以及
每个信号源为BluetoothTM低功耗(BLE)设备、近场通信(NFC)设备、或者局域网或个人局域网中的无线接入点。
17.根据权利要求15所述的移动设备，其中确定所述排序列表包括：
基于在预先确定的时间窗口内应用于与所述信号源对应的所述一系列信号的累积分布过滤器来计算每个信号的所述估计信号强度；以及
基于来自每个信号源的信号的所述估计信号强度来确定所述排序列表。
18.根据权利要求15所述的移动设备，其中确定所述信号源中的每个信号源的所述假排序概率包括针对每个信号源来确定信号强度噪声随时间的累积值。
19.根据权利要求15所述的方法，其中确定所述子列表包括：
从所述排序列表中选择包括与满足所述阈值的假排序概率相关联的最高排名信号源的一个或多个信号源的集合；以及
将所选择的集合指定为所述子列表。
20.根据权利要求15所述的移动设备，包括使用递归过滤器和来自所述移动设备的运动传感器的读数基于所述子列表中的检测到的排序变化来过滤所述子列表，其中所述移动设备在所述读数指示所述移动设备固定的同时确定信号源的排名的变化时过滤出所述信号源。
21.根据权利要求15所述的移动设备，其中确定所述子列表独立于使用自由空间信号传播模型的接近度估计。
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