CN106899933A - 基于粒子群方法来确定移动设备位置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于粒子群方法来确定移动设备位置。设备可包括一个或多个处理器。设备可得到与呼叫有关的呼叫信息。呼叫信息可包括多个呼叫段。设备可执行一个或多个粒子群操作以得到在多个呼叫段中的至少一些期间移动设备的近似位置。设备可组合近似位置以识别在呼叫期间移动设备的位置。

Description

基于粒子群方法来确定移动设备位置
背景
移动设备可以经由移动网络的一个或多个基站发出呼叫(例如语音呼叫、视频呼叫、IP上语音(VoIP)呼叫、LTE上语音(VoLTE)呼叫、数据呼叫、web浏览会话、文件传输协议(FTP)会话、文件上传/下载等)。在一些情况下，移动设备可以在整个呼叫中是近似静止的。在其它情况下，移动设备可在呼叫期间移动(例如可位于移动车辆中，可由移动的人握着，等等)。呼叫可由一个或多个呼叫段组成。与移动网络相关的网络设备可确定可识别在一个或多个呼叫段期间移动设备的近似位置的地理位置信息。
概述
根据本申请的实施方式包括以下内容：
1)根据一些可能的实现，提供了用于识别在呼叫期间移动设备的位置的设备。设备可包括一个或多个处理器。一个或多个处理器可得到与呼叫有关的呼叫信息。呼叫信息可包括多个呼叫段。一个或多个处理器可执行一个或多个粒子群操作以得到在多个呼叫段中的至少一些期间移动设备的近似位置。一个或多个处理器可组合近似位置以识别在呼叫期间移动设备的位置。
2)如项目1)所述的设备，其中所述一个或多个处理器当执行所述一个或多个粒子群操作时配置成：
确定相应于所述多个呼叫段的多个地理位置区域，所述多个地理位置区域中的地理位置区域识别在所述多个呼叫段中的相应呼叫段期间所述移动设备所位于的地理区域，
在所述多个地理位置区域中的每个地理位置区域中产生多个候选粒子群中的候选粒子群；
基于概率分布将分数分配给所述多个候选粒子群中的候选粒子，
所述概率分布识别在所述多个地理位置区域内的相应位置处的概率值，
所述概率值和所述相应位置中的对于特定位置的概率值相对于与其它位置相关的可能性识别所述移动设备在所述呼叫期间位于所述特定位置处的可能性；以及
基于所述分数得到所述近似位置。
3)如项目2)所述的设备，其中所述一个或多个处理器当产生所述多个候选粒子群时：
基于所述概率分布或基于随机分量产生所述多个候选粒子群。
4)如项目1)所述的设备，其中所述一个或多个处理器当执行所述一个或多个粒子群操作时配置成：
基于在所述呼叫期间由所述移动设备或由所述移动设备连接到的一个或多个基站收集的测量信息来得到所述近似位置。
5)如项目1)所述的设备，其中所述一个或多个处理器当执行所述一个或多个粒子群操作时配置成：
基于所述一个或多个粒子群操作的特定迭代的结果来产生趋势线，
所述趋势线基于与相应于所述多个呼叫段的第一多个最佳评分候选粒子相关的位置而产生，
所述第一多个最佳评分候选粒子选自相应于所述多个呼叫段的多个候选粒子群；
在所述一个或多个粒子群操作的出现在所述特定迭代之后的迭代中，基于所述趋势线来选择相应于所述多个呼叫段的第二多个最佳评分候选粒子；以及
基于与所述第二多个最佳评分候选粒子相关的位置得到所述近似位置。
6)如项目5)所述的设备，其中所述一个或多个处理器当选择所述第二多个最佳评分候选粒子时配置成：
基于在所述多个候选粒子群中的候选粒子与所述趋势线之间的相应距离来选择所述第二多个最佳评分候选粒子。
7)如项目1)所述的设备，其中所述一个或多个处理器当执行所述一个或多个粒子群操作时配置成：
识别在所述多个呼叫段中紧挨着在特定呼叫段之前的前一呼叫段或所述多个呼叫段中紧接在所述特定呼叫段之后的下一呼叫段；以及
基于针对所述前一呼叫段或所述下一呼叫段执行所述一个或多个粒子群操作来得到所述特定呼叫段的所述近似位置。
8)根据一些可能的实现，提供了一种存储指令的非临时计算机可读介质，指令包括一个或多个指令，一个或多个指令当由一个或多个处理器执行时可使一个或多个处理器得到与呼叫有关的呼叫信息。呼叫信息可包括多个呼叫段。一个或多个指令当由一个或多个处理器执行时可使一个或多个处理器执行一个或多个粒子群操作以得到在多个呼叫段中的至少一些期间参与呼叫的移动设备的近似位置。一个或多个指令当由一个或多个处理器执行时可使一个或多个处理器组合近似位置以识别在呼叫期间移动设备的位置。
9)如项目8)所述的非临时计算机可读介质，其中使所述一个或多个处理器执行所述一个或多个粒子群操作的所述一个或多个指令使所述一个或多个处理器：
基于所述一个或多个粒子群操作的特定迭代的结果产生趋势点，
所述趋势点基于相应于所述多个呼叫段的第一多个最佳评分候选粒子的平均位置而产生，
所述第一多个最佳评分候选粒子选自相应于所述多个呼叫段的多个候选粒子群；
在所述一个或多个粒子群操作的出现在所述特定迭代之后的迭代中，基于所述趋势点来选择相应于所述多个呼叫段的第二多个最佳评分候选粒子；以及
基于与所述第二多个最佳评分候选粒子相关的位置得到所述近似位置。
10)如项目9)所述的非临时计算机可读介质，其中使所述一个或多个处理器选择所述第二多个最佳评分候选粒子的所述一个或多个指令使所述一个或多个处理器：
基于在所述多个候选粒子群中的候选粒子与所述趋势点之间的相应距离来选择所述第二多个最佳评分候选粒子。
11)如项目8)所述的非临时计算机可读介质，其中使所述一个或多个处理器执行所述一个或多个粒子群操作的所述一个或多个指令使所述一个或多个处理器：
确定相应于所述多个呼叫段的多个地理位置区域，所述多个地理位置区域中的地理位置区域基于在所述多个呼叫段中的相应呼叫段期间所述移动设备所位于的地理区域而产生，
产生在所述多个地理位置区域中的相应的候选粒子群；
基于所述群中的位于所述地理位置区域中的选定候选粒子来将速度分配给与所述地理位置区域相关的候选粒子群中的特定候选粒子，
所述选定候选粒子基于一个或多个标准而被选择，以及
所述速度被分配以使所述特定候选粒子朝着所述选定候选粒子移动；
基于所述速度来确定所述特定候选粒子的更新的位置；
基于所述特定候选粒子的所述更新的位置和所述选定候选粒子的位置来识别所述特定候选粒子和所述选定候选粒子的新选定候选粒子；以及
基于所述新选定候选粒子的位置来得到所述近似位置中的针对所述地理位置区域的近似位置。
12)如项目11)所述的非临时计算机可读介质，其中所述选定候选粒子是相应于所述多个地理位置区域的多个选定候选粒子之一；以及
其中使所述一个或多个处理器分配所述速度的所述一个或多个指令使所述一个或多个处理器：
基于所述多个选定候选粒子中的位于所述多个地理位置区域中的相邻于特定地理位置区域的另一地理位置区域中的另一选定候选粒子来分配所述速度。
13)如项目11)所述的非临时计算机可读介质，其中一个或多个标准包括与所述多个地理位置区域相关的概率分布。
14)如项目11)所述的非临时计算机可读介质，其中使所述一个或多个处理器确定所述多个地理位置区域的所述一个或多个指令使所述一个或多个处理器：
基于测量信息来确定所述多个地理位置区域，
所述测量信息包括下列项中的至少一个：
传播延迟值，
定时提前值，
往返延迟值，
在特定基站和一个或多个相邻基站之间的距离，
每芯片接收能量值，
噪声功率密度值，
接收信号参考质量值，
接收信号代码功率值，
接收信号参考功率值，或
接收机水平(RxLev)值。
15)根据一些可能的实现，提供了识别在呼叫期间移动设备的位置的方法。方法可包括由设备得到与呼叫有关的呼叫信息。呼叫信息可包括多个呼叫段。该方法可包括由设备并基于呼叫信息来确定相应于多个呼叫段的多个地理位置区域。多个地理位置区域可识别在多个呼叫段中的相应呼叫段期间移动设备所位于的相应的地理区域。该方法可包括由设备并在多个地理位置区域中产生用于确定相应的近似位置的相应的多个候选粒子。相应的近似位置中的一个近似位置可识别在相应呼叫段期间移动设备所位于的估计的位置。该方法可包括由设备基于相应的多个候选粒子来确定近似位置。可基于粒子群操作并基于可与多个地理位置区域相关的概率分布来确定近似位置。该方法可包括由设备提供识别近似位置和相应的多个呼叫段的信息。
16)如项目15)所述的方法，其中确定所述近似位置包括：
基于下列项中的至少一个来选择用于基于所述呼叫是否满足移动阈值来确定所述近似位置的特定概率分布：
所述移动设备在所述呼叫期间连接到至少阈值数量的基站，或
所述移动设备在所述呼叫期间与至少阈值数量的服务小区相关，或
所述移动设备在所述呼叫期间移动至少阈值距离；以及
基于所述粒子群操作并基于所述特定概率分布来确定所述近似位置。
17)如项目15)所述的方法，其中确定所述近似位置包括：
执行相应于所述多个地理位置区域的多个粒子群操作；
识别相应于所述多个地理位置区域的多个选定候选粒子；以及
基于所述多个选定候选粒子来确定所述近似位置。
18)如项目17)所述的方法，其中识别所述多个选定候选粒子包括：
执行多个迭代以识别所述多个选定候选粒子，
所述多个迭代中针对所述多个呼叫段中的特定呼叫段的迭代包括：
基于与所述特定呼叫段相关的特定的多个候选粒子中的候选粒子的位置并基于所述概率分布来将分数分配给所述特定的多个候选粒子中的每个候选粒子，
基于被分配给所述特定的多个候选粒子中的特定的候选粒子的分数来选择所述特定的候选粒子，
基于与所述特定的候选粒子相关的位置来将速度分配给所述特定的多个候选粒子中的其它候选粒子，以及
基于所述速度来确定所述群的候选粒子的更新的位置。
19)如项目18)所述的方法，其中分配所述速度包括：
识别与相邻呼叫段相关的相邻候选粒子，
所述相邻呼叫段紧挨着在所述特定呼叫段之前或紧接在所述特定呼叫段之后出现，以及
所述相邻候选粒子与相关于所述相邻呼叫段的另外多个候选粒子的最高分数相关；以及
基于与所述相邻候选粒子相关的位置来分配所述速度。
20)如项目18)所述的方法，其中执行所述多个迭代包括：
确定要执行的迭代的特定数量，
所述特定数量基于下列项中的一个或多个来确定：
要执行的迭代的预定数量，或
在特定迭代之前的所述多个候选粒子中的一个或多个候选粒子的一个或多个原始位置与在所述特定迭代之后的所述一个或多个候选粒子的一个或多个更新的位置之间的差异；以及
执行所述特定数量的迭代。
附图的简要说明
图1A-1E是本文所述的示例实现的概述的图；
图2是本文所述的系统和/或方法可被实现于的示例环境的图；
图3是图2的一个或多个设备的示例部件的图；
图4是用于基于粒子群方法来确定呼叫段的段位置的示例过程的流程图；以及
图5A-5E是与图4所示的示例过程有关的示例实现的图。
详细描述
示例实现的下面的详细描述参照附图。在不同图中的相同的参考数字可识别相同或相似的元件。
移动设备(有时也被称为移动单元、用户设备等)可经由移动网络(例如全球移动通信系统(GSM)网络、通用移动电信系统(UMTS)网络、长期演进(LTE)网络等)发出呼叫。移动网络(例如移动网络的网络资源)可将呼叫分成一组呼叫段以处理与呼叫有关的信息。在一些情况中，移动设备可在呼叫期间移动(例如基于位于汽车中，等等)。基于从移动网络的网络资源得到的信息，地理定位器系统可确定识别相应于这组呼叫段的一组段位置的位置信息。例如，段位置可识别在相应的呼叫段期间移动设备的估计的位置(例如估计的地理位置)和/或移动设备的估计的速度。
然而在一些情况下，位置信息可能不足够准确。例如在一些情况下，地理定位器系统可使用传播延迟值(例如当移动网络是UMTS网络时)、定时提前值(例如当移动网络是UMTS网络、LTE网络等时)、往返延迟值(例如当移动网络是LTE网络时)等以确定位置信息。在这样的情况下，位置信息可以比例如使用移动设备的全球定位系统(GPS)部件确定的位置信息更不准确。此外，在一些情况下，当确定特定的呼叫段的位置信息时，地理定位器系统可能不考虑相邻于特定的呼叫段的呼叫段的位置信息，这进一步减小估计的地理位置的准确度并使在呼叫期间移动设备的地理路径看起来是不连贯和/或非连续的。
本文所述的实现使地理定位器系统能够使用一个或多个粒子群操作和/或修改的多群体方法来确定位置信息，这提高了位置信息的准确度并使在移动呼叫期间移动设备的估计的地理路径平滑，或识别出静止呼叫的单个位置。地理定位器系统可确定识别在呼叫的相应呼叫段期间移动设备所位于的区域的地理位置区域。地理定位器系统可迭代地执行基于群体的优化方法(例如粒子群方法、多群体方法等)以估计识别在地理位置区域内的呼叫段期间的段位置的段位置信息。
在一些实现中，地理定位器系统可基于趋势线来确定段位置，趋势线基于在呼叫期间移动设备的估计的地理路径来产生和/或改进，这提高地理定位过程的准确度并增加在相邻段位置之间的相关性。此外，修改的多群体方法在确定在特定的呼叫段期间的估计的地理位置时允许地理定位器系统考虑在相邻呼叫段(例如下一呼叫段、前一呼叫段等)期间移动设备的可能位置，这减小在相邻地理位置区域中的段位置之间的差异。
以这种方式，地理定位器系统提高包括多个呼叫段的呼叫的位置信息的准确度。基于位置信息，网络运营商可提高移动网络的性能。例如，如果特定的位置(例如特定的道路、隧道、集会地点等)与异常高的呼叫音量相关，网络运营商可在特定的位置上部署额外的微小区、毫微微小区等和/或可调节现有的微小区/毫微微小区。作为另一例子，如果第一位置和第二位置与从第一位置移动到第二位置的异常大量的呼叫相关，则网络运营商可在第一位置和第二位置之间部署额外的微小区、毫微微小区等和/或可调节现有的微小区/毫微微小区。
此外，修改的多群体方法提高移动呼叫的估计的轨迹的准确度。一些网络配置过程可对估计的轨迹做出响应，并可因此受益于增加的准确度。例如，网络运营商可基于一组移动设备的地理和/或时间路径(例如估计的轨迹)来确定改善的切换参数。作为另一例子，网络运营商可确定到感兴趣区域(例如购物中心、集会地点、隧道等)的特定的一组入口路径，并可基于特定的这组入口路径来配置设备、安装广告等。作为又一例子，网络运营商可动态地监控移动设备群的估计的轨迹以预测移动设备群的集中，并可基于预测到集中来执行配置动作。
图1A-1E是本文所述的示例实现100的概述的图。如图1A所示，移动设备230可经由移动网络的基站220-1到220-3来发出呼叫(例如语音呼叫、数据呼叫等)。如进一步所示的，移动设备230可在移动设备230进行呼叫时移动。例如，移动设备230可位于沿着道路行驶的移动车辆等中。关于沿着道路移动的移动设备230描述这个例子，但本文所述的实现不限于沿着道路移动的移动设备230。移动设备230可穿过多个不同的服务小区移动，并可在呼叫期间与多个不同的基站220-1到220-3连接。
如所示，呼叫可分成一组七个呼叫段(例如呼叫段1、呼叫段2、呼叫段3、呼叫段4、呼叫段5、呼叫段6和呼叫段7)。如进一步所示的，地理定位器系统210可得到识别这组呼叫段的呼叫信息以确定相应于这组呼叫段的段位置(例如基于与这组呼叫段相关的测量信息)。下面关于图2更详细描述地理定位器系统210、基站220和移动设备230。如进一步所示的，为了识别段位置，地理定位器系统210可基于修改的多群体方法来执行分析，如下面更详细所述的。
如图1B所示并通过参考数字110，为了确定段位置，地理定位器系统210(未示出)可确定相应于每个呼叫段的地理定位区域。例如，地理定位器系统210可基于识别在呼叫段期间移动设备230所位于的小区的信息、基于与移动设备230有关的测量信息等来确定地理位置区域。特定的呼叫段的地理位置区域可识别在特定的呼叫段期间移动设备230所位于的地理区域。在这里，地理位置区域被示为沿着移动设备230的路径布置的矩形。在一些情况下，地理位置区域可以不同地被成形、可重叠、可由间隙分离，等等。
如由参考数字120所示的，在每个地理位置区域中，地理定位器系统210可基于确定段位置来产生一组候选粒子(例如一群多个候选粒子)。在一些情况下，地理定位器系统210可随机地或伪随机地产生候选粒子。在其它情况下，地理定位器系统210可基于与地理位置区域相关的概率分布来产生候选粒子。示出了这组地理位置区域中的地理位置区域的示例概率分布。作为另一例子，概率分布可在视觉上由热图等表示。
地理位置区域的概率分布可识别相应于在地理位置区域中的不同点的概率值。概率值可识别在地理位置区域中的相应点处并相对于地理位置区域中的其它点的、在地理位置区域中的移动设备230在呼叫段期间位于该相应点处的可能性。在这里，相较于概率分布中的与低概率值相关的区域，与高概率值相关的区域由更紧密在一起的线示出。例如，在道路附近的点可与比在道路附近的点更远离道路(例如基于较不紧密间隔开的线，如由参考数字140所示的)的点更高的概率值相关(例如基于紧密间隔开的线，如由参考数字130所示的)。
地理定位器系统210可在执行多群体方法时将分数分配到候选粒子。可基于一个或多个标准例如关于在地理位置区域中的概率分布的特定粒子的概率值、关于多个概率分布的概率值的组合、概率值和蜂窝网络测量的组合、趋势线等来确定特定的粒子的分数，如下面更详细描述的。
如由参考数字150所示的，地理定位器系统210可产生关于候选粒子的趋势线。例如，地理定位器系统210可产生候选粒子，并可确定候选粒子的分数。地理定位器系统210可基于与候选粒子相关的分数来产生趋势线。例如，地理定位器系统210可基于每个地理位置区域的相应最佳评分候选粒子来产生趋势线。地理定位器系统210可基于趋势线来执行粒子群操作或修改的多群体操作。例如，地理定位器系统210可使用趋势线作为用于给粒子评分的额外标准，这提高粒子群方法的准确度并减小相邻呼叫段的段位置之间的差异。
如图1C所示，地理定位器系统210(未示出)可执行粒子群方法的迭代。在这里，地理定位器系统210执行第一数量的迭代(例如由变量M表示)。如由参考数字160所示的，在每个地理位置区域中的候选粒子移动得更接近道路(例如由移动设备230采用的实际路径)。候选粒子可基于这组地理位置区域的概率分布并基于趋势线来移动得更接近实际路径。例如，地理定位器系统210可在为每个迭代选择最佳评分粒子时使用概率分布和趋势线作为标准，并可在每次迭代和在每个地理位置区域内将速度分配给其它候选粒子，所述速度使其它候选粒子在下一迭代中朝着最佳评分候选粒子移动。
如由参考数字170所示的，地理定位器系统210可调节趋势线。例如在每个迭代中，地理定位器系统210可基于最佳评分候选粒子的更新的位置来调节趋势线。以这种方式，地理定位器系统210将趋势线拟合到最佳评分候选粒子位置，这进一步增加地理定位过程的准确度。
图1D示出修改的多群体方法的示例实现。当执行修改的多群体方法时，地理定位器系统210可基于在相邻地理位置区域中的最佳评分候选粒子将速度分配到候选粒子，如下面更详细所述的。
假设地理定位器系统210基于概率分布来确定地理位置区域3中的最佳评分候选粒子。地理位置区域3中的最佳评分候选粒子在这里由参考数字180显示。如所示，最佳评分候选粒子定位成比所示的任何其它候选粒子更接近移动设备230的实际路径(例如道路)，并可与相关于所示候选粒子的分数中的最佳分数(例如基于概率分布)相关。
如所示，基于粒子群方法，地理定位器系统210可将被引导到最佳评分候选粒子的速度分配到被包括在地理位置区域3中的候选粒子。如进一步所示的，基于修改的多群体方法，地理定位器系统210可将被引导到地理位置区域3的最佳评分候选粒子的速度分配到被包括在相邻地理位置区域(例如地理位置区域2和地理位置区域4)中的候选粒子。
如所示，地理位置区域2和地理位置区域4也包括相应的最佳评分候选粒子。地理定位器系统210可将被引导到相应的最佳评分候选粒子的速度分配到地理位置区域3的候选粒子。在这里，为了简单，没有示出被引导到相应的最佳评分候选粒子的速度。以这种方式，地理定位器系统210在确定段位置时考虑相邻地理位置区域的最佳评分粒子，这提高地理定位过程的准确度并提高在相邻地理位置区域中的段位置之间的相关性。
如图1E所示，在大于第一数量的迭代的第二数量的迭代之后，候选粒子可匹配或可几乎匹配移动设备230的实际路径。如由参考数字190所示的，在第二数量的迭代之后，趋势线可顺着或可几乎顺着移动设备230的实际路径前进。地理定位器系统210可基于候选粒子来确定段位置。例如，地理定位器210可基于每个地理位置区域/小区段的最高评分粒子、基于每个地理位置区域/小区段的候选粒子的平均位置等来确定段位置。
以这种方式，地理定位器系统210提高包括多个呼叫段的呼叫的段位置的准确度。地理定位器系统210可基于趋势线来确定段位置，趋势线在呼叫期间基于移动设备230的估计的地理路径来产生和/或改进，这提高地理定位过程的准确度并增加相邻呼叫段的段位置关联的程度。此外，修改的多群体优化方法在确定在特定的呼叫段期间的估计的地理位置时允许地理定位器系统210考虑相邻呼叫段期间的可能的段位置，这减小在相邻呼叫段的段位置之间的差异并提高地理定位过程的准确度。
图2是本文所述的系统和/或方法可被实现于的示例环境200的图。如图2所示，环境200可包括地理定位器系统210、一个或多个基站220-1到220-N(N≥1)(在下文中被单独地称为“基站220”并被统称为“基站220”)、移动设备230、具有网络资源245的移动网络240和网络250。环境200的设备可经由有线连接、无线连接或有线和无线连接的组合来互连。
地理定位器系统210可包括能够接收、产生、存储、处理和/或提供信息例如本文所述的信息的一个或多个设备。例如，地理定位器系统210可包括一个或多个计算设备，例如一个或多个服务器设备、桌上型计算机、工作站计算机、在云计算环境中提供的虚拟机(VM)或类似设备。在一些实现中，地理定位器系统210可由管理和/或操作环境200的一个或多个部分的实体例如电信服务提供者、电视服务提供者、互联网服务提供者等利用。
基站220可包括能够传送业务例如音频、视频、文本和/或其它业务的一个或多个设备，这些业务去往移动设备230和/或接收自移动设备230。在一些实现中，基站220可包括与长期演进(LTE)网络相关的eNB，其从网络250接收业务和/或将业务发送到网络250。此外或可选地，一个或多个基站220可与不与LTE网络相关的无线电接入网络(RAN)相关。基站220可经由空中接口将业务发送到移动设备230和/或从移动设备230接收业务。在一些实现中，基站220可包括小小区基站，例如微小区、微微小区和/或毫微微小区的基站。在一些实现中，基站220可以关于测量信息、网络性能信息等与移动网络240的另一基站220通信。
移动设备230可包括能够与基站220和/或网络(例如移动网络240、网络250等)通信的一个或多个设备。例如，移动设备230可包括无线通信设备、无线电话、个人通信系统(PCS)终端(例如其可结合蜂窝无线电话与数据处理和数据通信能力)、智能电话、智能仪表、穿戴式设备(例如智能手表或智能眼镜)、车辆、膝上型计算机、平板计算机、个人游戏系统和/或类似的设备。移动设备230可(例如经由基站220)将业务发送到网络250和/或从网络250接收业务。
移动网络240可包括移动通信网络，例如3G移动网络、4G移动网络、5G移动网络、异构网络、全球移动通信系统(GSM)移动网络和/或这些或其它类型的网络的组合。在一些实现中，移动网络240可相应于演进分组系统(EPS)、无线接入网络(例如被称为长期演进(LTE)网络)、无线核心网络(例如被称为演进分组核心(EPC)网络)、互联网协议(IP)多媒体子系统(IMS)网络和分组数据网络(PDN)。LTE网络可包括基站(eNB)。EPC网络可包括移动性管理实体(MME)、服务网关(SGW)、策略和计费规则功能(PCRF)、PDN网关(PGW)、基站控制器(BSC)、无线网络控制器(RNC)、操作和维护中心(OMC)、网络管理系统(NMS)、运营支撑系统(OSS)和/或网络管理中心(NMC)。IMS网络可包括归属订户服务器(HSS)、代理呼叫会话控制功能(P-CSCF)、询问呼叫会话控制功能(I-CSCF)和服务呼叫会话控制功能(S-CSCF)。
在一些实现中，移动网络240可包括一个或多个网络资源245，例如eNB、MME、SGW、PCRF、PGW、HSS、P-CSCF、I-CSCF、S-CSCF等。
网络250可包括一个或多个有线和/或无线网络。例如，网络250可包括移动网络、公共陆地移动网络(PLMN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN)、电话网络(例如公共交换电话网络(PSTN))、自组织网络、内联网、互联网、基于光纤的网络、云计算网络、专用网络和/或这些或其它类型的网络的组合。在一些实现中，网络250可包括一个或多个设备到设备无线网络，其中通信可在网络250的控制下或独立地通过在设备之间的直接通信而发生。在一些实现中，直接设备到设备链路可包括一个或多个跳跃。这样的直接设备到设备链路可以用协作方式连同由网络250介导的点到点和/或点到多点链路一起被使用。
图2所示的设备和网络的数量和布置作为例子被提供。实际上，与图2所示的那些设备和网络相比，可以有额外的设备和/或网络、更少的设备和/或网络、不同的设备和/或网络或不同地布置的设备和/或网络。此外，图2所示的两个或多个设备可在单个设备内实现，或图2所示的单个设备可被实现为多个分布式设备。此外或可选地，环境200的一组设备(例如一个或多个设备)可执行被描述为由环境200的另一组设备执行的一个或多个功能。
图3是设备300的示例部件的图。设备300可相应于地理定位器系统210、基站220、移动设备230和/或网络资源245。在一些实现中，地理定位器系统210、基站220、移动设备230和/或网络资源245可包括一个或多个设备300和/或设备300的一个或多个部件。如图3所示，设备300可包括总线310、处理器320、存储器330、储存部件340、输入部件350、输出部件360和通信接口370。
总线310可包括允许在设备300的部件当中的通信的部件。处理器320在硬件、固件或硬件和软件的组合中实现。处理器320可包括处理器(例如中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、加速处理单元(APU)等)、微处理器和/或解释和/或执行指令的任何处理部件(例如现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)等)。在一些实现中，处理器320可包括能够被编程以执行功能的一个或多个处理器。存储器330可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)和/或存储信息和/或指令用于由处理器320使用的另一类型的动态或静态存储设备(例如闪存、磁性存储器、光学存储器等)。
储存部件340可存储与设备300的操作和使用有关的信息和/或软件。例如，储存部件340可包括硬盘(例如磁盘、光学盘、磁光盘、固态盘等)、光盘(CD)、数字通用盘(DVD)、软盘、盒式磁带、磁带和/或另一类型的计算机可读介质连同相应的驱动器。
输入部件350可包括允许设备300例如经由用户输入(例如触摸屏显示器、键盘、袖珍键盘、鼠标、按钮、开关、麦克风等)来接收信息的部件。此外或可选地，输入部件350可包括用于感测信息的传感器(例如全球定位系统(GPS)部件、加速度计、陀螺仪、致动器等)。输出部件360可包括提供来自设备300的输出信息的部件(例如显示器、扬声器、一个或多个发光二极管(LED)等)。
通信接口370可包括使设备300能够经由有线连接、无线连接或有线和无线连接的组合与其它设备通信的收发机型部件(例如收发机、单独的发射机和接收机等)。通信接口370可允许设备300从另一设备接收信息和/或将信息提供到另一设备。例如，通信接口370可包括以太网接口、光学接口、同轴接口、红外接口、射频(RF)接口、通用串行总线(USB)接口、Wi-Fi接口、蜂窝网络接口等。
设备300可执行本文所述的一个或多个过程。设备300可响应于处理器320执行由非临时计算机可读介质例如存储器330和/或储存部件340存储的软件指令来执行这些过程。计算机可读介质在本文被定义为非临时存储器设备。存储器设备包括在单个物理存储设备内的存储空间或遍布于多个物理存储设备的存储空间。
软件指令可从另一计算机可读介质或从另一设备经由通信接口370被读取到存储器330和/或储存部件340内。当被执行时，存储在存储器330和/或储存部件340中的软件指令可使处理器320执行本文所述的一个或多个过程。此外或可选地，硬连线电路可代替软件指令或与软件指令组合来使用以执行本文所述的一个或多个过程。因此，本文所述的实现不限于硬件电路和软件的任何特定组合。
图3所示的部件的数量和布置作为例子被提供。实际上，与图3所示的那些部件相比，设备300可包括额外的部件、更少的部件、不同的部件或不同地布置的部件。此外或可选地，设备300的一组部件(例如一个或多个部件)可执行被描述为由设备300的另一组部件执行的一个或多个功能。
图4是用于基于修改的多群体方法来确定呼叫段的段位置的示例过程400的流程图。在一些实现中，图4的一个或多个过程块可由地理定位器系统210执行。在一些实现中，图4的一个或多个过程块可由与地理定位器系统210分离或包括地理定位器系统210的另一设备或一组设备例如基站200、移动设备230和/或网络资源245执行。
如图4所示，过程400可包括得到识别呼叫的一组呼叫段的呼叫信息(块410)。例如，地理定位器系统210可得到与由移动设备230发出的呼叫相关的呼叫信息。呼叫信息可识别被包括在呼叫中的一组呼叫段。例如，网络资源245可将呼叫分成一组呼叫段，以便处理和/或分析呼叫。在一些实现中，地理定位器系统210可将呼叫分成一组呼叫段(例如基于特定的时间长度、所传输的特定数量的数据、从第一服务小区和/或基站220到第二服务小区和/或基站220的过渡等)。
呼叫可包括语音呼叫、视频呼叫、VoIP呼叫、VoLTE呼叫、数据会话等。在一些实现中，地理定位器系统210可周期性地(例如每分钟一次、每小时一次、每天一次等)得到呼叫信息。此外或可选地，地理定位器系统210可基于呼叫被终止来接收呼叫信息。
在一些情况下，移动设备230在呼叫期间可以是静止的或实质上静止的。例如，移动设备230可由行人使用，可固定在适当的地方，等等。在其它情况下，移动设备230可在呼叫期间移动。例如，移动设备230可位于移动的汽车、火车、公共汽车等中。地理定位器系统210可基于移动设备230是静止的、实质上静止的还是移动的来确定移动设备230是否满足移动阈值，如在本文其它地方更详细描述的。
在一些实现中，地理定位器系统210可从网络资源245得到呼叫信息。例如，一个或多个基站220(移动设备230基于基站220进行呼叫)可向网络资源245提供呼叫信息。特定呼叫段的呼叫信息可包括识别特定呼叫段的信息、特定呼叫段的长度、在该呼叫段期间移动设备230连接到的一个或多个基站220，等等。
在一些实现中，呼叫信息可包括与一个或多个基站220有关的测量信息。例如，特定呼叫段的呼叫信息可识别传播延迟值、定时提前值、往返延迟值等，其可识别在基站220和移动设备230之间的最小和/或最大距离。作为另一例子，特定呼叫段的呼叫信息可识别与移动设备230相关的接收信号代码功率(RSCP)、移动设备230的每芯片下行链路接收能量(Ec)、移动设备230的下行链路噪声功率密度(N0)、移动设备230的接收信号参考质量(RSRQ)、移动设备230的接收信号水平(RxLev)值、定时测量(TM)值、与基站220相关的波束宽度等。地理定位器系统210可使用测量信息来确定特定呼叫段的地理位置区域，如下面更详细描述的。
如在图4中进一步所示的，过程400可包括识别相应于这组呼叫段的一组地理位置区域(块420)。例如，地理定位器系统210可识别相应于这组呼叫段的一组地理位置区域。地理位置区域可识别在特定的呼叫段期间移动设备230可能位于或曾经位于的地理区域。地理定位器系统210可基于与这组呼叫段相关的呼叫信息来识别这组地理位置区域。
在一些实现中，地理定位器系统210可为呼叫的每个呼叫段识别不同的地理位置区域，这提高地理定位过程的准确度。在一些实现中，地理定位器系统210可识别包括多个相邻呼叫段的地理位置区域，这可通过减小要处理的地理位置区域的数量来节约地理定位器系统210的处理器资源。
在一些实施方式中，地理定位器系统210可基于传播延迟、定时提前量、往返延迟值等来确定地理位置区域。例如，地理定位器系统210可基于传播延迟、定时提前量、往返延迟值等来确定在基站220和移动设备230之间的距离的最大半径和/或最小半径。基于最大半径和/或最小半径，地理定位器系统210可确定地理位置区域。例如，地理位置区域可包括最大半径的圆，可包括在最大半径和最小半径之间的地理区域，等等。在一些实施方式中，地理定位器系统210可确定地理位置区域以包括基站220和/或移动设备230的最大发射范围。
在一些实现中，地理定位器系统210可基于基站220的位置来确定地理位置区域。例如，移动设备230可经由特定的基站220发出呼叫。特定的基站220可位于相邻基站220附近。地理定位器系统210可基于特定基站220和相邻基站220的位置来确定地理位置区域。例如，地理定位器系统210可确定在特定基站220和相邻基站220之间的平均距离，并可确定包括具有平均距离的倍数的半径的圆的地理位置区域。作为另一例子，地理定位器系统210可确定特定基站220和相邻基站220的覆盖区域，并可确定由特定基站220而不是相邻基站220覆盖的地理位置区域。
在一些实现中，地理定位器系统210可基于与特定的基站220相关的多个服务小区来确定地理位置区域。例如，在一些情况下，移动设备230可从由特定的基站220提供的第一服务小区移动到由特定的基站220提供的第二服务小区(例如在单个呼叫段期间、在两个或多个呼叫段期间等)。在这样的情况下，地理定位器系统210可基于第一服务小区和第二服务小区来确定地理位置区域。例如，地理定位器系统210可确定包括第一服务小区的部分和第二服务小区的部分的地理位置区域(例如基于与移动设备230相关的Ec/N0值、基于与移动设备230相关的RSRQ值、基于与移动设备230相关的接收功率值、基于干扰值(例如由移动设备230观察的信号与干扰加噪声(SINR)比)等)。
在一些实现中，地理定位器系统210可基于与一个或多个基站220相关的两个或多个服务小区来确定地理位置区域。例如，在移动设备230与第一基站220-1和第二基站220-2相关(例如移动设备230由第一基站220-1和第二基站220-2覆盖，移动设备230从第一基站220-1的覆盖区域移动到第二基站220-2，等等)的情况下，地理定位器系统210可基于第一基站220-1和第二基站220-2来确定地理位置区域。
例如，地理定位器系统210可使用如由移动设备230测量的与第一基站220-1和第二基站220-2相关的信号的功率水平(例如RSCP值、RSRP值、RxLev值等)来确定地理位置区域。在第一基站220-1相比于第二基站220-2与更高的功率水平相关的情况下，移动设备230可确定比第二基站220-2包括更多的第一基站220-1的覆盖区域或比第二基站220-2更接近第一基站220-1、顺着相应于功率中的差异的从第一基站220-1到第二基站220-2的线前进等的地理位置区域。
在一些实现中，地理定位器系统210可基于呼叫信息来确定移动设备230是否满足移动阈值。例如，在呼叫信息指示移动设备230与阈值数量的基站220连接、行进通过阈值数量的服务小区、与阈值数量的基站220连接和/或在特定的时间长度中行进通过阈值数量的小区、行进了了阈值距离等的情况下，地理定位器系统210可确定移动设备230满足移动阈值。
当移动设备230满足移动阈值时(即当移动设备230可能在呼叫期间移动阈值距离时)，地理定位器系统210可基于修改的多群体方法和/或趋势线来确定移动设备230的位置，如下面更详细描述的。当移动设备230不满足移动阈值时(例如当移动设备230不可能在呼叫期间移动阈值距离时)，移动设备230可基于粒子群方法和/或单个位置来确定移动设备230的位置，如下面更详细描述的。
如在图4中进一步示出的，过程400可包括基于与这组地理位置区域中的每个地理位置区域相关的概率分布来产生在这组地理位置区域内的候选粒子的组(块430)。例如，地理定位器系统210可产生相应于与呼叫相应的一组地理位置区域(例如在一组地理位置区域内)的候选粒子的组。地理定位器系统210可产生候选粒子的组以基于粒子群方法和/或多群体方法来确定与呼叫段相关的段位置，如下面更详细描述的。
在一些实现中，地理定位器系统210可产生每个地理位置区域的一组候选粒子(例如群体)。一组候选粒子可包括例如5个候选粒子、10个候选粒子、20个候选粒子等。通过使用较少数量的候选粒子，地理定位器系统210减少与地理定位过程的每次迭代相关的处理器使用。通过使用较大数量的候选粒子，地理定位器系统210减少确定段位置所需的迭代的数量。在一些实现中，在呼叫段的特定确定中使用的候选粒子的数量可以是用户可配置的。在一些实现中，候选粒子的数量可基于与特定呼叫有关的信息。例如，候选粒子的数量可基于特定呼叫的呼叫段的数量、特定呼叫出现于的特定地理区域等。在一些实现中，候选粒子的数量对于特定呼叫的不同呼叫段可以是不同的。
地理定位器系统210可基于与相应的地理位置区域相关的概率分布来产生一组候选粒子，这组候选粒子在该地理位置区域中产生。与和更低概率值相关的位置比较，地理定位器系统210可在与更高概率值(例如非零概率值、满足阈值的概率值等)相关的位置上产生候选粒子，这通过减少确定段位置所需的迭代的数量来节约处理器资源。在一些实现中，地理定位器系统210可基于随机修改器来放置候选粒子。例如，地理定位器系统210可基于概率分布来在特定的位置产生候选粒子，并可将候选粒子移动随机距离和/或在随机方向上从特定的位置移动候选粒子，这增加候选粒子的随机性并从而提高粒子群方法的准确度。
在一些实现中，可基于在地理位置区域中的过去的蜂窝使用、基于在与地理位置区域相关的呼叫段期间的蜂窝使用、基于在地理位置区域中进行的蜂窝测量、基于由地理定位器系统210对一个或多个基站220的分析等来确定概率分布。在一些实现中，地理定位器系统210可将地理位置区域的多个不同的概率分布组合成复合概率分布，并可使用复合概率分布来产生这组候选粒子。例如，地理定位器系统210可将与在地理位置区域中的道路布局有关的概率分布与和在地理位置区域中不同的时刻的蜂窝使用有关的概率分布组合。
在一些实现中，地理定位器系统210可基于呼叫是否满足移动阈值来使用特定的概率分布。例如，移动阈值可配置成使得由行人(例如不在移动车辆中的人)发出的呼叫不可能满足移动阈值。在这样的情况下，当呼叫满足移动阈值时，地理定位器系统210可基于在地理位置区域中的道路布局来使用概率分布(例如，如图5B所示)。在呼叫不满足移动阈值的情况下，地理定位器系统210可使用不同的概率分布(例如与由行人使用的移动设备230相关的概率分布等)。以这种方式，地理定位器系统210基于移动阈值来提高概率分布的准确度，这通过节约确定段位置所需的迭代的数量来节约处理器资源，且这提高地理定位过程的准确度。
如在图4中进一步示出的，过程400可包括基于候选粒子的组、概率分布和/或粒子群方法来重复地确定这组呼叫段的一组段位置(块440)。例如，基于这组候选粒子和相应于这组候选粒子的概率分布，地理定位器系统210可重复地确定一组段位置。为了确定这组段位置，地理定位器系统210可执行粒子群方法、多群体方法和/或修改的多群体方法，如下面更详细描述的。段位置可识别与特定的呼叫段相关的位置和/或速度(例如基于移动设备230可能在特定的呼叫段期间位于的位置处和/或速度下移动)。
在一些实现中，地理定位器系统210可基于粒子群方法来确定段位置。粒子群方法可以是重复地识别在特定空间中的点并使用在特定空间的一组候选粒子的方法，其基于一个或多个标准来提供特定的分数(例如最高分数、满足阈值的分数等)。在粒子群方法的第一迭代中，地理定位器系统210可基于一个或多个概率分布和/或基于随机操作来产生一组候选粒子。地理定位器系统210可基于一个或多个标准来选择这组候选粒子中的特定候选粒子。例如，地理定位器系统210可使用概率分布作为一个或多个标准，可使用概率分布的组合作为一个或多个标准，等等。地理定位器系统210可基于一个或多个标准来确定候选粒子中的每个候选粒子的分数，并可基于分数来选择特定的候选粒子(例如可选择最佳评分候选粒子)。
在粒子群方法的第二迭代中，地理定位器系统210可将可使其它候选粒子朝着选定候选粒子移动的速度和/或位移分配到其它候选粒子(例如不是选定候选粒子)。在一些实现中，地理定位器系统210可将随机速度和/或位移分配到选定候选粒子(例如以基于一个或多个标准来确定选定候选粒子是否移动到较好的位置)或到其它点(例如以确定另一点是否可位于比最佳点更好的位置处)。地理定位器系统210可应用速度和/或位移，并可基于一个或多个标准来确定分数以为第二迭代选择最佳点。
地理定位器系统210可重复地执行上面所述的操作(例如可选择一组所产生的候选粒子中的最佳评分候选粒子，可基于最佳评分候选粒子将速度和/或位移分配到候选粒子，可基于速度和/或位移来移动候选粒子，等等)，直到地理定位器系统210确定对空间的局部解(例如最佳评分候选粒子的位置、一组候选粒子的平均位置等)为止。在这里，局部解可相应于特定的呼叫段的段位置，且空间可相应于地理位置区域。地理定位器系统210可基于预定数量的迭代被执行、基于在第一迭代和第二迭代中的一个或多个候选粒子之间的距离、基于在特定迭代的候选粒子的速度、基于阈值分数被确定等来确定局部解被确定了。以这种方式，地理定位器系统210执行粒子群操作以确定对空间的局部解。
在一些实施方式中，地理定位器系统210可执行多群体方法以确定段位置。多群体方法可以是粒子群方法的变形，其使用在多个空间(例如多个地理位置区域)中的多组候选粒子(例如多个群体)以通过执行关于多个空间的粒子群方法来找到在多个空间的一个或多个中的局部解。当地理定位器系统210基于粒子群方法找到在第一空间中的一组候选粒子的局部解时，这组的一个或多个候选粒子可移动到第二空间，且地理定位器系统210可基于粒子群方法来重复地确定在第二空间中的局部解。以这种方式，地理定位器系统210可使用多群体方法来确定在多个解空间(例如多个地理位置区域)中的局部解(例如段位置)。
在一些实现中，地理定位器系统210可使用修改的多群体方法来确定呼叫的段位置。在修改的多群体方法中，在特定的地理位置区域中的最佳评分候选粒子可影响在相邻地理位置区域中的候选粒子的速度和/或位移。例如，基于修改的多群体方法，地理定位器系统210可基于在相邻地理位置区域中的选定(例如最佳评分)候选粒子来将特定的速度和/或位移分配到在特定的地理位置区域中的候选粒子。特定的速度和/或位移可被引导到在相邻地理位置区域中的选定特定粒子的位置。
以这种方式，地理定位器系统210提高呼叫段的地理定位的准确度，产生呼叫段的较平滑的地理定位路径，并通过确定地理位置信息而不求助于较昂贵的方法(例如得到GPS信息等)来节约地理定位器系统210、基站220和/或移动设备230的处理器和电池资源。
作为一个可能的例子，地理定位器系统210可放置相应于呼叫的每个地理位置区域(例如每个呼叫段)的候选粒子组。对于修改的多群体方法的每次迭代，地理定位器系统210可基于下面的等式将速度分配到粒子：
Vi+1＝Wv·Vi+Rl·Wl·(pl-p)+Rg·Wg·(pg-p)+Rn+1·Wn+1·(pn+1-p)+Rn-1·Wn-1·(pn-1-p)，其中
Wv＝速度惯性权重，
Wl＝到由粒子找到的最佳定位的吸引，
Wg＝朝着在群体中的最佳评分粒子的吸引，
Wn+1＝到在下一相邻空间中的最佳评分粒子的吸引，
Wn-1＝到在前一相邻空间中的最佳评分粒子的吸引，
Vi＝粒子的当前速度(例如在前一迭代中被分配)，
Vi+1＝当前迭代的所分配的速度，
p＝粒子的当前位置，
pl＝由粒子找到的最佳定位的位置，
pg＝在群体中的最佳评分粒子的位置，
pn+1＝在下一相邻空间中的最佳评分粒子的定位，
pn-1＝在前一相邻空间中的最佳评分粒子的定位，
Rl＝粒子的随机分量，
Rg＝群体的随机分量，
Rn+1＝下一相邻空间的随机分量，以及
Rn-1＝前一相邻空间的随机分量。
在一些情况下，在上述等式中的常数(例如Wv、Wl、Wg、Wn+1和/或Wn-1)可被分配特定的值。作为一个可能的粒子，可以给Wv分配大约0.729的值，可以给Wl分配大约1.49445的值，可以给Wg分配大约1.49445的值，可以给Wn+1分配大约0.3645的值，和/或可以给Wn-1分配大约0.3645的值。在一些实现中，随机分量可随机地或伪随机地被分配(例如在大约0和大约1之间的范围中，在每次迭代时，在特定数量的迭代之后，等等)。在一些实现中，常数和/或随机值可被分配与上面所述的值和/或范围不同的值和/或范围(例如更高的值和/或范围、更低的值和/或范围等)。
基于上面的等式，地理定位器系统210可确定在一组空间(例如呼叫的一组地理位置区域的每个地理位置区域)中的每个空间(例如地理位置区域)中的局部解(例如段位置)。地理定位器系统210可基于与在每次迭代期间的特定空间相关的粒子的分数来确定特定空间的局部解。可基于与特定空间相关的一个或多个标准(例如概率分布、趋势线等)来确定分数。在粒子在与高概率相关的位置处的情况下，粒子可比在与低概率相关的位置处的另一粒子接收更高的分数。
在一些实现中，地理定位器系统210可产生关于多组候选粒子(例如多个群体)的趋势线，并可基于趋势线来执行修改的多群体操作。例如，地理定位器系统210可在特定的迭代中选择相应于一组空间中的相应空间的多个候选粒子(例如基于与选定候选粒子相关的分数比与这组空间的其它候选粒子相关的分数更好)，并可基于这组选定候选粒子产生趋势线。趋势线例如可连接选定候选粒子，可放置在选定候选粒子附近，等等。
地理定位器系统210可使用趋势线作为对给候选粒子评分和/或选择候选粒子作为最佳候选粒子的标准。例如，位于更接近趋势线的候选粒子可被分配比位于更远离趋势线的候选粒子更高的分数。以这种方式，地理定位器系统210在多群体方法中使候选粒子朝着趋势线移动，这增加相邻呼叫段影响对每个呼叫段的段位置的确定的程度，从而增加地理定位过程的准确度。
在一些实现中，地理定位器系统210可基于迭代的结果来调节趋势线。例如，假设地理定位器系统210基于一组选定(例如最佳评分)候选粒子来产生趋势线。在一个或多个选定候选粒子(例如一个或多个选定候选粒子的位置)改变和/或地理定位器系统210在迭代之后选择不同的候选粒子的情况下，地理定位器系统210可基于该改变和/或不同的候选粒子来移动趋势线。
在一些实现中，地理定位器系统210可基于指示趋势线对选定候选粒子的位置中的变化的敏感度的系数来调节趋势线。例如，当系数被分配相对低的值时，地理定位器系统210可产生趋势线以比当系数被分配相对高的值时更紧密地拟合选定候选粒子位置。在一些实现中，当地理定位器系统210执行增加数量的迭代时，地理定位器系统210可降低系数的值。以这种方式，地理定位器系统210使趋势线在多群体方法的较后迭代中更紧密地拟合一组选定候选粒子，这在选定候选粒子接近可能的段位置时提高趋势线关于选定候选粒子的拟合。
在一些实现中，当移动设备230不满足移动阈值时，地理定位器系统210可产生趋势点。例如，地理定位器系统210可为静止呼叫的每个呼叫段确定选定候选粒子，并可基于与选定候选粒子相关的位置(例如选定候选位置的平均位置、选定候选位置的加权平均位置等)来产生趋势点。地理定位器系统210可使用趋势点来给候选粒子评分(例如基于候选粒子到趋势点的接近度)。以这种方式，地理定位器系统210提高静止或实质上静止的呼叫的地理定位的准确度，并增加相邻呼叫段共同影响位置信息的程度。
在一些实现中，地理定位器系统210可调节趋势点的位置。例如，在粒子群操作的第一迭代之后，地理定位器系统210可基于趋势点来选择呼叫的每个呼叫段的选定(例如最高评分)粒子。地理定位器系统210可基于选定粒子的位置来移动趋势点。例如，地理定位器系统210可将趋势点移动到选定粒子的平均位置，可朝着平均位置移动趋势点，等等。在基于趋势点的新位置的第二迭代之后，地理定位器系统210可基于趋势点的新位置来选择新选定粒子，并可调节趋势点的位置。以这种方式，地理定位器系统210迭代地调节趋势点的位置，这提高地理定位过程的准确度。
如图4进一步所示的，过程400可包括存储和/或提供识别这组呼叫段和相应组的段位置的信息(块450)。例如，地理定位器系统210可以存储和/或提供识别这组呼叫段和相应组的段位置的信息。在一些实现中，地理定位器系统210可在本地存储这组段位置。在一些实现中，地理定位器系统210可向另一设备提供这组段位置(例如基于对段位置的请求、周期性地，等等)。
在一些实现中，地理定位器系统210或另一设备(例如网络资源245、自优化网络或自组织网络(SON)系统等)可确定要执行以使一个或多个基站220基于识别段位置的信息被调节的配置动作。例如，地理定位器系统210可确定关于上行链路(例如由基站220)待执行的一个或多个配置动作，以更新功率级、更新小区几何结构、更新信号调制/编码方案，等等。配置动作可包括例如修改发射功率级、邻小区关系表、天线电倾角、天线机械倾角、天线指示方向/角度(例如高度、倾角和/或方位角)、切换阈值等。在一些实现中，地理定位器系统210可推荐去激活一个或多个基站220和/或激活一个或多个基站220。以这种方式，地理定位器210可基于段位置来确定关于一个或多个基站220要执行的配置动作，并从而提高移动网络性能。
在一些实现中，地理定位器系统210或另一设备(例如网络资源245、自优化网络或自组织网络(SON)系统等)可确定关于移动设备230要执行的配置活动。例如，基于由移动设备230发出的呼叫的段位置，地理定位器系统210或另一设备(例如网络资源245等)可使移动设备230增加或减小发射功率水平，增加或减小度量报告阈值(例如度量的阈值(移动设备230在该阈值下向移动网络240或另一设备报告度量的值))，增加或减小切换阈值，修改切换参数，增加或减小无线接入间技术(RAT间)阈值，从第一无线电接入技术切换到第二无线电接入技术，从第一信道切换到第二信道，连接到特定的基站220，基于一组入口路径或出口路径来增加或减小网络容量，基于在特定服务区域中的所预测的集中来增加或减小网络容量，等等。以这种方式，地理定位器系统210通过引起移动设备230的重新配置来提高网络性能。
虽然图4示出过程400的示例块，在一些实现中，与图4中描绘的那些块相比，过程400可包括额外的块、更少的块、不同的块或不同地布置的块。此外或可选地，过程400的两个或多个块可并行地被执行。
图5A-5E是与图4所示的示例过程400有关的示例实现500的图。图5A-5E示出基于修改的多群体方法来确定呼叫段的段位置的例子。为了图5A-5E的目的，假设特定的呼叫由移动设备230发出。进一步假设移动设备230满足移动阈值(例如移动设备230在特定的呼叫期间与阈值数量的基站220连接，在特定的呼叫期间穿过阈值数量的服务小区移动，等等)。进一步假设地理定位器系统210得到识别特定呼叫的呼叫段的呼叫信息。假设地理定位器系统210确定执行修改的多群体方法以确定相应于特定呼叫的呼叫段的段位置。
如图5A所示，地理定位器系统210(未示出)可产生相应于特定呼叫的呼叫段的候选粒子组(例如被示为圆)。如由参考数字510所示的，特定呼叫段的候选粒子被示为在由参考数字520定义的区域内的圆。如由参考数字520所示的，特定呼叫段的候选粒子在地理位置区域(例如由在环的形状中的阴影区域所示)内产生。在这里，基于特定的传播延迟值来确定地理位置区域，传播延迟值指示移动设备230在特定的呼叫段期间位于阴影区域内。如由参考数字530所示的，特定呼叫的其它候选粒子是散布的，一些候选粒子沿着道路或在道路附近产生，且其它候选粒子在离道路某个距离处产生。
图5B示出可对位置作贡献的道路的概率分布，候选粒子在该位置上由地理定位器系统210产生。由地理定位器系统210产生的候选粒子(例如，如由图5A的参考数字510和530所示的)定位成近似沿着由参考数字540所示的道路。地理定位器系统210可使用图5B所示的概率分布来基于满足移动阈值的呼叫产生呼叫的候选粒子。例如，满足移动阈值的呼叫也许可能与位于道路上(例如在移动车辆中)的移动设备230相关，所以地理定位器系统210使用图5B所示的概率分布来产生候选粒子。
在一些实现中，地理定位器系统210可组合图5B所示的概率分布与其它信息以产生候选粒子。例如，地理定位器系统210可部分地随机化候选粒子的位置，可基于图5B所示的概率分布与另一概率分布的组合来产生候选粒子，等等。
如图5C所示，地理定位器系统210可基于候选粒子来产生趋势线。例如，地理定位器系统210可将分数分配给每个候选粒子，并可基于每个呼叫段的最佳评分候选粒子来产生趋势线。地理定位器系统210可分配分数，选择候选粒子，和/或基于趋势线的位置来确定段位置，如在本文其它地方更详细描述的。特定呼叫段的最佳评分候选粒子由参考数字550示出。
图5D示出在地理定位器系统210执行第一数量的迭代之后图5C所示的候选粒子(例如图5C所示的所有候选粒子、图5C所示的候选粒子的子集、除了图5C所示的候选粒子以外的额外候选粒子等)。如图5D所示，地理定位器系统210将多个候选粒子的位置更新到与图5C比较更接近趋势线且更接近在图5B中标识的道路的位置。
如由参考数字560所示的，与特定呼叫段相关的候选粒子移动得更接近趋势线。在这里，特定呼叫段的最佳评分候选粒子由图5D所示的圆中的最大圆示出。如进一步所示的，相比于图5C所示的趋势线的位置，地理定位器系统210调节了趋势线的位置。例如，地理定位器系统210可关于图5D所示的迭代对每个地理位置区域基于最佳评分候选粒子的位置来调节趋势线，这可改变趋势线的形状和/或位置。
图5E示出在地理定位器系统210执行第二数量的迭代之后图5C和图5D所示的候选粒子。如图5E所示，在第二数量的迭代之后，候选粒子和趋势线可实质上定位成沿着在图5B中标识的道路。这可指示移动设备230可能在呼叫期间沿着道路行进。如由参考数字570所示的，与特定呼叫段相关的候选粒子可位于趋势线和/或道路上。地理定位器系统210可基于特定呼叫段的选定候选粒子的位置、基于与特定呼叫段相关的每个候选粒子的平均位置等来确定特定呼叫段的段位置。
如上面指示的，图5A-5E仅作为例子被提供。其它例子是可能的并可不同于关于图5A-5E所述的内容。
以这种方式，地理定位器系统提高包括多个呼叫段的呼叫的位置信息的准确度。
前述公开提供例证和描述，但并没有被规定为是无遗漏的或将实现限制到所公开的精确形式。修改和变化按照本公开是可能的或可从实现的实践获得。
如在本文使用的，术语“部件”被规定为广泛地被解释为硬件、固件和/或硬件和软件的组合。
在本文关于阈值描述了一些实现。如在本文使用的，满足阈值可以指大于阈值、多于阈值、高于阈值、大于或等于阈值、小于阈值、少于阈值、低于阈值、小于或等于阈值、等于阈值等的值。
将明显，本文所述的系统和/方法可在硬件、固件的不同形式或固件和软件的组合中实现。用于实现这些系统和/或方法的实际专用控制硬件或软件代码不是实现的限制。因此，在本文描述系统和/或方法的操作和行为而不参考特定的软件代码，应理解，软件和硬件可设计成基于本文的描述来实现系统和/或方法。
即使在权利要求中列举和/或在说明书中公开了特征的特定组合，这些组合并没有被规定为限制可能的实现的公开。事实上，可以用没有在权利要求中特别列举和/或在说明书中公开的方式来组合这些特征中的很多。虽然下面列出的每个从属权利要求可直接从属仅一个权利要求，可能实现的公开包括与在权利要求组中的每个其它权利要求组合的每个从属权利要求。
在本文使用的元件、行动或指令不应被解释为关键的或必不可少的，除非明确地这样描述。此外，如在本文使用的，冠词“a”和“an”意欲包括一个或多个项目，并可与“一个或多个”可互换地使用。此外，如在本文使用的，术语“组”意欲包括一个或多个项目(例如相关项目、不相关项目、相关项目和不相关项目的组合等)，并可与“一个或多个”可互换地使用。在只有一个项目被预期的场合，使用术语“one(一个)”或类似语言。此外，如在本文使用的，术语“has(具有)”、“have”、“having”等被规定为是开放式术语。此外，短语“基于”意欲意指“至少部分地基于”，除非另有明确规定。

Claims (13)

1.一种用于识别在呼叫期间移动设备的位置的方法，包括：
由设备得到与所述呼叫有关的呼叫信息，
所述呼叫包括多个呼叫段；
由所述设备基于所述呼叫信息来确定相应于所述多个呼叫段的多个地理位置区域，
所述多个地理位置区域识别在所述多个呼叫段中的相应呼叫段期间所述移动设备所位于的相应的地理区域；
由所述设备并在所述多个地理位置区域中产生用于确定相应的近似位置的相应的多个候选粒子，
所述相应的近似位置中的近似位置识别在所述相应呼叫段期间所述移动设备所位于的估计位置；
由所述设备基于所述相应的多个候选粒子来确定所述近似位置，
所述近似位置是基于粒子群操作并基于与所述多个地理位置区域相关的概率分布来确定的；以及
由所述设备提供识别所述近似位置和相应的多个呼叫段的信息。
2.如权利要求1所述的方法，其中确定所述近似位置包括：
基于下列项中的至少一个来选择用于基于所述呼叫是否满足移动阈值而确定所述近似位置的特定概率分布：
所述移动设备在所述呼叫期间连接到至少阈值数量的基站，或
所述移动设备在所述呼叫期间与至少阈值数量的服务小区相关，或
所述移动设备在所述呼叫期间移动至少阈值距离；以及
基于所述粒子群操作并基于所述特定概率分布来确定所述近似位置。
3.如权利要求1所述的方法，其中确定所述近似位置包括：
执行相应于所述多个地理位置区域的多个粒子群操作；
识别相应于所述多个地理位置区域的多个选定候选粒子；以及
基于所述多个选定候选粒子来确定所述近似位置。
4.如权利要求3所述的方法，其中识别所述多个选定候选粒子包括：
执行多个迭代以识别所述多个选定候选粒子，
所述多个迭代中的针对所述多个呼叫段中的特定呼叫段的迭代包括：
基于与所述特定呼叫段关联的特定的多个候选粒子中的候选粒子的位置并基于所述概率分布来将分数分配给所述特定的多个候选粒子中的每个候选粒子，
基于被分配给所述特定的多个候选粒子中的特定的候选粒子的分数来选择所述特定的候选粒子，
基于与所述特定的候选粒子相关的位置来将速度分配给所述特定的多个候选粒子中的其它候选粒子，以及
基于所述速度来确定所述群的候选粒子的更新的位置。
5.如权利要求4所述的方法，其中分配所述速度包括：
识别与相邻呼叫段相关的相邻候选粒子，
所述相邻呼叫段紧挨着在所述特定呼叫段之前或紧接在所述特定呼叫段之后出现，以及
所述相邻候选粒子与相关于所述相邻呼叫段的另外多个候选粒子的最高分数相关；以及
基于与所述相邻候选粒子相关的位置来分配所述速度。
6.如权利要求4所述的方法，其中执行所述多个迭代包括：
确定要执行的迭代的特定数量，
所述特定数量基于下列项中的一个或多个来确定：
要执行的迭代的预定数量，或
在所述多个候选粒子中的一个或多个候选粒子在特定迭代之前的一个或多个原始位置与在所述特定迭代之后的所述一个或多个候选粒子的一个或多个更新的位置之间的差异；以及
执行所述特定数量的迭代。
7.一种用于识别在呼叫期间移动设备的位置的设备，所述设备包括：
用于得到与所述呼叫有关的呼叫信息的装置，所述呼叫信息包括多个呼叫段；
用于执行一个或多个粒子群操作以得到在所述多个呼叫段中的至少一些期间所述移动设备的近似位置的装置；以及
用于组合所述近似位置以识别在所述呼叫期间所述移动设备的位置的装置。
8.如权利要求7所述的设备，其中用于执行所述一个或多个粒子群操作的装置还包括：
用于确定相应于所述多个呼叫段的多个地理位置区域的装置，
所述多个地理位置区域中的地理位置区域识别在所述多个呼叫段中的相应呼叫段期间所述移动设备所位于的地理区域，
用于在所述多个地理位置区域中的每个地理位置区域中产生多个候选粒子群中的候选粒子群的装置；
用于基于概率分布将分数分配给所述多个候选粒子群中的候选粒子的装置，
所述概率分布识别在所述多个地理位置区域内的相应位置处的概率值，
所述概率值和所述相应位置中的对于特定位置的概率值相对于与其它位置相关的可能性识别所述移动设备在所述呼叫期间位于所述特定位置处的可能性；以及
用于基于所述分数得到所述近似位置的装置。
9.如权利要求8所述的设备，其中用于产生所述多个候选粒子群的装置包括：
用于基于所述概率分布或基于随机分量产生所述多个候选粒子群的装置。
10.如权利要求7所述的设备，其中用于执行所述一个或多个粒子群操作的装置包括：
用于基于在所述呼叫期间由所述移动设备或所述移动设备连接到的一个或多个基站收集的测量信息来得到所述近似位置的装置。
11.如权利要求7所述的设备，其中用于执行所述一个或多个粒子群操作的装置包括：
用于基于所述一个或多个粒子群操作的特定迭代的结果来产生趋势线的装置，
所述趋势线基于与相应于所述多个呼叫段的第一多个最佳评分候选粒子相关的位置而产生，
所述第一多个最佳评分候选粒子选自相应于所述多个呼叫段的多个候选粒子群；
用于在所述一个或多个粒子群操作的出现在所述特定迭代之后的迭代中基于所述趋势线来选择相应于所述多个呼叫段的第二多个最佳评分候选粒子的装置；以及
用于基于与所述第二多个最佳评分候选粒子相关的位置得到所述近似位置的装置。
12.如权利要求11所述的设备，其中用于选择所述第二多个最佳评分候选粒子的装置包括：
用于基于在所述多个候选粒子群中的候选粒子与所述趋势线之间的相应距离来选择所述第二多个最佳评分候选粒子的装置。
13.如权利要求7所述的设备，其中用于执行所述一个或多个粒子群操作的装置包括：
用于识别在所述多个呼叫段中紧挨着在特定呼叫段之前的前一呼叫段或在所述多个呼叫段中紧接在所述特定呼叫段之后的下一呼叫段的装置；以及
用于基于对所述前一呼叫段或所述下一呼叫段执行所述一个或多个粒子群操作来得到所述特定呼叫段的所述近似位置的装置。
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