CN111278105B - 无线网络定位方法和相关装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了无线网络定位方法和相关装置，涉及定位技术领域，用于解决相关技术中的终端设备启动WiFi模块进行定位产生的功耗高的问题。该方法中能够估计终端设备是否产生大范围移动，并在估计出产生大范围移动时触发WiFi模块进行定位。此外，是否估计产生大范围移动是通过查询时间间隔来确定的，而查询时间间隔受终端设备的当前实际情况来确定，使得估计是否产生大范围移动的操作适时适当的进行。故此，WiFi模块的启动是在合理需求下进行的。能够提高终端设备的WiFi定位模块的使用效率，减少WiFi模块的启动次数，从而达到降低终端功耗的目的。

Description

无线网络定位方法和相关装置

技术领域

本申请涉及定位技术领域，特别涉及一种无线网络定位方法和相关装置。

背景技术

目前很多应用，包括应用中内嵌的小程序支持通过无线网络（WiFi）定位获取终端设备的地理位置。

相关技术中，WiFi定位一般按照指定的时间间隔执行，如每隔几秒或者几毫米执行一次WiFi定位。或者，在其他的方案中，WiFi定位会限定单位时间内的执行次数。例如2分钟内限制执行4次。

然而，发明人发现，等间隔的执行WiFi定位亦或者限定单位时间内的执行WiFi定位次数，都会导致不必要的定位产生，导致终端设备产生相应的功耗。

发明内容

本申请实施例提供了一种无线网络定位方法和相关装置，用于解决相关技术中目标对象的检测需要大量标注导致检测成本较高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种无线网络定位方法，所述方法包括：

根据采用无线网络WiFi定位方式进行定位的定位请求，获取当前影响定位间隔时间的影响因子对应的查询时间间隔；

确定上次WiFi定位时间与当前时间的时间差；

当所述时间差大于或等于所述查询时间间隔且确定出所述终端设备在所述时间差之内的移动概率大于概率阈值时，启动WiFi定位。

其中，在一个实施例中，影响因子包括传感器检测信息，所述传感器检测信息用于表示所述终端设备是否处于静止状态，所述确定所述终端设备是否处于静止状态，包括：

读取加速度传感器的历史检测值；

确定所述历史检测值以下信息中的至少一种来确定所述终端设备是否处于静止状态：

历史检测值的均值、历史检测值的最值、历史检测值的方差。

其中，在一个实施例中，WiFi列表确定所述终端设备的移动几率时，分析当前WiFi列表与历史记录中的参考WiFi列表之间的WiFi差异度，包括：

查找所述当前WiFi列表与所述参考WiFi列表中的相同WiFi、得到由相同WiFi构成的交集，所述相同WiFi指WiFi的物理地址相同、且信号强度差小于预设强度差的WiFi；

确定所述当前WiFi列表与所述参考WiFi列表的并集与所述交集的差集，并确定所述差集与所述并集的商值作为所述WiFi差异度。

其中，在一个实施例中，若运动参考信息包括行为模式，则根据所述行为模块确定所述终端设备的移动几率包括：

获取所述行为模式的预设关联信息；

将所述预设关联信息输入给行为模式估计模型得到估计的行为模式的概率区间以及可信度；

根据估计的行为模式的概率区间以及可信度确定所述终端设备的移动几率。

其中，在一个实施例中，所述终端设备的移动几率与所述可信度成正比、与所述估计的行为模式的概率区间的值域成正比。

其中，在一个实施例中，综合每种运动参考信息对应的所述终端设备的移动几率，确定所述终端设备的移动概率，包括：

根据证据理论对每种运动参考信息对应的所述终端设备的移动几率进行处理，得到所述终端设备的移动概率。

第二方面，本申请实施例提供了一种无线网络定位装置，所述装置包括：

查询时间间隔确定模块，用于根据采用无线网络WiFi定位方式进行定位的定位请求，获取当前影响定位间隔时间的影响因子对应的查询时间间隔；

时间差确定模块，用于确定上次WiFi定位时间与当前时间的时间差；

响应模块，用于当所述时间差大于或等于所述查询时间间隔且确定出所述终端设备在所述时间差之内的移动概率大于概率阈值时，启动WiFi定位。

在一些实施例中，所述响应模块还用于：

当上次WiFi定位的时间与当前时间的时间差小于所述查询时间间隔时，采用所述上次WiFi定位的定位结果响应所述定位请求；和/或，

当确定出所述终端设备在所述时间差之内的移动概率小于或等于所述概率阈值时，采用所述上次WiFi定位的定位结果响应所述定位请求。

在一些实施例中，所述影响因子包括至少两个，所述查询时间间隔确定模块，用于：

获取各个影响因子的当前状态信息；所述查询时间间隔与每个影响因子的当前状态有关；

根据各个影响因子的当前状态信息组合，在信息组合与查询时间间隔的预设对应关系中，查找所述当前状态信息组合对应的查询时间间隔。

在一些实施例中，所述影响因子包括以下至少两种：

操作系统版本信息、WiFi连接信息、传感器检测信息、卫星定位信息的有效性信息。

在一些实施例中，所述装置还包括：

定位点有效性确认模块，用于根据以下方法确定所述卫星定位信息的有效性信息：

获取卫星定位记录中的最新的卫星定位信息；

解析所述最新的卫星定位信息中的卫星定位时间以及定位精度；

若所述卫星定位时间与当前时间的时间间隔小于预设时间间隔，且所述定位精度高于预设定位精度，则确定所述有效性信息为有效；

若所述卫星定位时间与当前时间的时间间隔大于或等于所述预设时间间隔，和/或，所述定位精度低于或等于所述预设定位精度，则确定所述有效性信息为无效。

在一些实施例中，所述装置还包括：

固定WiFi确认模块，用于根据以下方法确定所述WiFi连接信息：

获取所述第一参考WiFi的WiFi类型和信号强度；

若当前连接WiFi和所述第一参考WiFi的名称相同，且所述当前连接的WiFi的WiFi类型为地理位置固定的WiFi，且所述当前连接的WiFi与所述第一参考WiFi的信号强度变化量小于指定变化量，则确定所述WiFi连接信息为持续连接同一WiFi；

若所述当前连接的WiFi为移动热点、和/或，所述信号强度变化量大于或等于所述指定变化量时，则确定所述WiFi连接信息为未持续连接同一WiFi。

在一些实施例中，所述传感器检测信息用于表示所述终端设备是否处于静止状态，所述装置还包括：

静止状态确认模块，用于根据以下方法确定所述终端设备是否处于静止状态：

读取加速度传感器的历史检测值；

确定所述历史检测值以下信息中的至少一种来确定所述终端设备是否处于静止状态：

历史检测值的均值、历史检测值的最值、历史检测值的方差。

在一些实施例中，所述响应模块用于：

获取多种类型的运动参考信息；

分别根据每种类型的运动参考信息，确定所述终端设备的移动几率；

综合每种运动参考信息对应的所述终端设备的移动几率，确定所述终端设备的移动概率。

在一些实施例中，所述响应模块还用于：

若所述移动概率小于或等于所述概率阈值，则将所述移动概率与历史累加值进行累加，得到累加结果；

若所述累加结果大于预设阈值则启动WiFi定位，并将所述历史累加值重置为默认初值。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括WiFi列表，则所述响应模块包括：

第一分析单元，用于分析当前WiFi列表与历史记录中的参考WiFi列表之间的WiFi差异度；

概率确定单元，用于根据差异度与移动几率之间的正相关关系确定所述终端设备的移动几率。

在一些实施例中，所述第一分析单元，用于：

查找所述当前WiFi列表与所述参考WiFi列表中的相同WiFi、得到由相同WiFi构成的交集，所述相同WiFi指WiFi的物理地址相同、且信号强度差小于预设强度差的WiFi；

确定所述当前WiFi列表与所述参考WiFi列表的并集与所述交集的差集，并确定所述差集与所述并集的商值作为所述WiFi差异度。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括基站信息，则所述响应模块，用于：

获取所述终端设备当前连接的基站信息与基站连接记录中的参考基站信息；

若当前连接的基站信息与所述参考基站信息相比，位置区域码发生变化，则确定所述终端设备的移动几率为第一几率；

若所述位置区域码未发生变化，但基站标识发生变化，则分析当前连接的基站是否在第三指定时长内有连接记录；

若所述当前连接的基站在所述第三指定时长内未有连接记录，则确定所述终端设备的移动几率为第二几率；

若所述当前连接的基站在所述第三指定时长内有连接记录，则确定所述终端设备的移动几率为第三几率；

若所述位置区域码未发生变化，基站标识未发生变化，且基站的信号强度发生变化，则确定终端设备的移动几率为第四几率；

其中，第一几率、第二几率和第三几率依序降低，第四几率小于第二几率。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括第四指定时长内的卫星定位点记录，则所述响应模块用于，包括：

根据所述第四指定时长内的卫星定位点记录，确定所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离；

若所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离超过预设距离阈值，则确定所述终端设备的移动几率为第五几率；

若所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离不超过所述预设距离阈值，则根据最新定位点的移动速度与移动几率的正比关系，确定所述终端设备的移动几率；

其中，根据所述移动速度与移动几率的正比关系确定的移动几率小于所述第五几率。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括当前连接的WiFi信息，则所述响应模块，用于：

若所述当前连接的WiFi信息为地理位置固定的WiFi，且与WiFi记录中的第二参考WiFi的物理地址不同，则确定所述终端设备的移动几率为第六几率；

若所述当前连接的WiFi与所述第二参考WiFi的物理地址相同，则确定所述当前连接的WiFi与所述第二参考WiFi的信号强度变化量；并，

根据信号强度变化量与移动几率的正比关系、确定所述终端设备的移动几率；

其中，根据所述信号强度变化量与移动几率的正比关系确定的移动几率小于所述第六几率。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括行为模式，则所述响应模块用于：

获取所述行为模式的预设关联信息；

将所述预设关联信息输入给行为模式估计模型得到估计的行为模式的概率区间以及可信度；

根据估计的行为模式的概率区间以及可信度确定所述终端设备的移动几率。

在一些实施例中，所述终端设备的移动几率与所述可信度成正比、与所述估计的行为模式的概率区间的值域成正比。

在一些实施例中，所述响应模块用于包括：

根据证据理论对每种运动参考信息对应的所述终端设备的移动几率进行处理，得到所述终端设备的综合移动几率。

第三方面，本申请另一实施例还提供了一种计算设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请实施例提供的任一无线网络定位方法。

第四方面，本申请另一实施例还提供了一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行本申请实施例中的任一无线网络定位方法。

由此，本申请实施例中能够估计终端设备是否产生大范围移动，并在估计出产生大范围移动时触发WiFi模块进行定位。此外，是否估计产生大范围移动是通过查询时间间隔来确定的，而查询时间间隔受终端设备的当前实际情况来确定，使得估计是否产生大范围移动的操作适时适当的进行。故此，WiFi模块的启动是在合理需求下进行的。能够提高终端设备的WiFi定位模块的使用效率，减少WiFi模块的启动次数，从而达到降低终端功耗的目的。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本申请一个实施例的应用环境的示意图；

图2为根据本申请一个实施例的无线网络定位方法的流程示意图之一；

图3-图11为根据本申请一个实施例中无线网络定位方法的一些相关流程图；

图12为根据本申请一个实施例的无线网络定位装置的结构示意图；

图13为根据本申请一个实施例的计算设备的示意图。

具体实施方式

为了解决相关技术中终端设备启用WiFi模块带来功耗高的问题，本申请实施例中提供了一种无线网络定位方法，用于降低终端设备的功耗。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

图1为根据本申请一个实施例的应用环境的示意图。

如图1所示，该应用环境中可以包括服务器20和多个终端设备10。终端设备10可以经由网络40实现与服务器20的信息收发。服务器20可以通过访问数据库30来获取终端设备10所需的内容。终端设备之间（例如，10_1与10_2或10_N之间）也可以经由网络40彼此通信。其中：

服务器20可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

终端设备10可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。

网络40可以是广义上的用于信息传递的网络，可以包括一个或多个通信网络，诸如无线通信网络、因特网、私域网、局域网、城域网、广域网或是蜂窝数据网络等。

应当注意，如果向图示环境中添加附加模块或从其中去除个别模块，不会改变本申请的示例实施例的底层概念。另外，虽然为了方便说明而在图中示出了从数据库30到服务器20的双向箭头，但本领域技术人员可以理解的是，上述数据的收发也是可以通过网络40实现的。

在图1所示的应用环境中，服务器20能够通过网络访问的提供交互服务（例如基于定位技术实现的外卖服务、上门服务、叫车服务等）。在随后的描述中会选择其中的一个或部分终端设备加以描述（例如，终端设备10_1）。

各终端设备之间也可以进行交互，例如终端设备10_1可以允许终端设备10_2实时共享终端设备10_1的位置，以便于终端设备10_2能够据此规划到达终端设备10_1的导航路径等。

但是本领域技术人员应该理解的是，上述1…N个终端设备旨在表示真实网络中存在的大量终端，示出的单个服务器20和数据库30旨在表示本申请的技术方案可以涉及服务器及数据库的操作。对特定编号的终端以及单个服务器和数据库加以详述至少为了说明方便，而非暗示对终端和服务器的类型或是位置或是其它信息的限制。

本申请实施例中，终端设备可以对自身进行WiFi定位，然后将定位信息发送给服务器以便于从服务器获取相应的内容。为了能够降低WiFi定位所带来的功耗，本申请中提供了一种无线网络定位方法。本申请实施例提供的无线网络定位方法可应用到需要连续WiFi定位的各个产品中。如手机地图；室内定位产品（该类型的产品强依赖WiFi定位，该类型的产品可包括App端，小程序端）、共享实时位置的小程序等。

其中，使用定位功能的应用可以是一个第三方客户端。例如客户端A本身不具有定位功能，其可向客户端B提交定位请求来触发客户端B进行定位后，由客户端B将定位信息发送给客户端A使用。当然，发起定位请求的也可以是一个内嵌于客户端的一个小程序。例如即时通讯应用中可以提供很多小程序。小程序的开发者也不限于即时通讯应用的开发者。小程序可以基于即时通讯应用提供的定位功能来开展相应的业务功能。

发明人研究发现，当终端设备在小范围移动时，终端设备的地理位置几乎没有改变，故此没有定位的必要。当终端设备进行大范围移动时，才触发WiFi模块进行定位。基于该技术思想，本申请实施例提供了一种实现这一技术思想方案，以期能够通过合理的开启WiFi模块，达到降低终端设备的功耗，并减少甚至避免基于定位信息的应用无法使用的情况出现。

在本申请实施例中，设置了用于预估终端设备是否产生大范围移动的预估操作。为了合理有效的利用终端设备的处理资源，本申请实施例中还设置了触发该预估操作的触发条件（即查询时间间隔）。相关技术中，用户的定位时间间隔均是一致的，而用户的行为是随机的、个性化的，所以相关技术中定位时间间隔脱离了用户实际情况。故此，为了能够减少甚至避免这种问题，本申请实施例中，用于触发预估操作的查询时间间隔是可以根据终端设备的当前实际情况来动态确定。这样，何时触发预估操作，何时开启WiFi模块进行WiFi定位，都在尽可能的根据用户的实际情况执行。下面对本申请实施例提供的方法做进一步说明。

其中，在本申请实施例中，WiFi模块基于定位请求进行定位。定位请求可以是应用（包括独立的客户端和小程序等各种产品）自动按业务逻辑触发的，例如，每间隔一定时长触发一次定位请求，当然定位请求也可以是响应用户操作触发的，本申请对此不作限定。

在一个实施例中，不同应用可具有对应的消息队列，消息队列中用于存储同一应用的定位请求。本申请实施例中可从相应的消息队列中获取定位请求进行处理。如图2所示，在步骤201中，根据采用无线网络WiFi定位方式进行定位的定位请求，获取当前影响定位间隔时间的影响因子对应的查询时间间隔；其中，当前影响因子能够表征终端设备的当前情况，并以此为依据来分析是否有启动WiFi定位模块进行定位的需求。

查询时间间隔用于判断是否触发预估操作来确定终端设备是否产生大范围移动，故此，查询时间间隔根据终端设备的当前情况来配置，使得预估操作的执行合乎终端设备实际情况的需求。

在根据步骤201确定出查询时间间隔后，在步骤202中，确定上次WiFi定位时间与当前时间的时间差。在步骤203中，当时间差大于或等于查询时间间隔且确定出终端设备在时间差之内的移动概率大于概率阈值时，启动WiFi定位。其中，可以根据前文所述的预估操作来确定终端设备在时间差之内的移动概率是否大于概率阈值。在大于移动概率时可以根据WiFi定位结果响应定位请求。每次WiFi定位的定位时间一般随着WiFi定位结果而记录下来。

其中，在一个实施例中，若上次WiFi定位的时间与当前时间的时间差小于查询时间间隔，可以忽略定位请求。

在另一个实施例中，为了避免像相关技术中限定执行次数的方案那样，在迅速消化掉定位次数后，会存在长时间无法获取定位数据的情况，导致终端设备无法基于定位信息执行后续操作。本申请实施例中，若上次WiFi定位的时间与当前时间的时间差小于查询时间间隔，还可以采用上次WiFi定位的定位结果响应定位请求。当采用这一处理方式时，能够及时响应定位请求，便于基于终端设备执行后续操作。此外，由于是判断终端设备在小范围移动情况下返回的与上次定位相同的定位结果，故此同一位置的两次定位的定位结果一致，能够在应用层面减少甚至避免用户在同一地理位置的定位结果飘忽不定的情况。

为便于进一步理解本申请实施例提供的WiFi定位方法，下面对本申请实施例涉及的几个重要部分内容进行详细说明。可包括查询时间间隔的处理，以及终端设备大范围移动的判定两部分内容。

一、查询时间间隔的处理

在本申请实施例中，如前文预估操作用来判断终端设备是否产生大范围移动。预估操作的结果越准确越好，预估操作会消耗处理资源，准确的预估结果也会具有一定的复杂度。

为了提高处理效率，本申请实施中，查询时间间隔可以通过预先配置的方式来获取。例如，影响因子可包括至少一个，每个影响因子都具有当前状态信息，查询时间间隔与每个影响因子的当前状态有关。在不同情况下，影响因子当前状态信息组合不同，在一定程度上反映了终端设备的实际情况。故此，为了实现对终端设备是否大范围移动的粗略估计，可以预先设置预设对应关系来表示影响因子的不同状态信息组合对应的查询时间间隔。在处理定位请求时，根据各个影响因子的当前状态信息组合，在该预设对应关系查找当前的查询时间间隔。基于查找预设对应关系的方式获得查询时间间隔实现简便，且资源消耗少。

在实施时，影响因子可包括以下至少两种：

（1）操作系统版本信息。

为了实现对定位的控制，不同的操作系统对于定位时间间隔的要求不同。例如一些高版本的操作系统对定位时间间隔给出了具体要求，例如30秒以上进行一次定位或者每2分钟定位次数限定在4次内。而在另一些低版本的操作系统中对定位时间间隔没有具体要求，或与高版本的操作系统对定位时间间隔的要求不同。故此，为了能够满足操作系统的要求，操作系统版本信息将作为一种限制WiFi模块的定位时间间隔的影响因素。例如要满足操作系统要求的两次定位间隔大于30秒，或者2分钟内的定位次数不大于4次。

（2）WiFi连接信息。可理解为终端设备如果持续连接同一WiFi（即当前连接的WiFi和第一参考WiFi相同），例如一直连接则当前连接的WiFi和第一参考WiFi会相同。那么，连接的WiFi信息一定程度上反映终端是否设备一直处于同一区域未发生大范围移动。当连接同一WiFi时，可认为未发生大范围移动，可据此降低查询时间间隔。

在一个实施例中，为了能够更加准确的确定用户是否一直处于同一WiFi下，确定当前连接的WiFi和第一参考WiFi是否相同的实施方式可如图3所示，包括以下步骤：

步骤301：获取第一参考WiFi的WiFi类型和信号强度。

其中，第一参考WiFi例如可以为上次WiFi定位时连接的WiFi，也可以是距离当前时间一段时间点附近连接的WiFi，实施时，可以根据实际需求确定第一参考WiFi，本申请对此不作限定。

步骤302：若当前连接的WiFi和第一参考WiFi的名称相同，且当前连接的WiFi的WiFi类型为地理位置固定的WiFi，且当前连接的WiFi与第一参考WiFi的信号强度变化量小于指定变化量，则确定WiFi连接信息为持续连接同一WiFi。

地理位置固定的WiFi，例如家用路由器提供的WiFi。这些WiFi为固定区域提供无线网络服务。

步骤303：若当前连接的WiFi为移动热点，和/或，信号强度变化量大于或等于指定变化量时，则确定WiFi连接信息为未持续连接同一WiFi。

也即，当终端设备的WiFi处于变化的情况下，终端设备很可能处于不断移动状态。当终端设备的WiFi信号强度变化较大时，也一定程度上说明终端设备在靠近或者远离WiFi。此外，本申请实施例中，通过对移动热点的判断，使得连接同一固定WiFi的要求限定在地理位置固定的WiFi内，使得根据WiFi信息确定用户是否大范围移动的判定结果更为准确可靠。

（3）传感器检测信息，实施时可采用标识终端设备是否处于静止状态的传感器检测信息。传感器例如速度传感器能够很好的捕捉终端设备的运动状态，故此，传感器的检测结果也能够一定程度上表征终端设备是否发生大范围移动。

例如，使用手机中的加速度计传感器，能够有效识别出手机是否处于相对静止的状态。手机在静止状态时，加速度模值即为重力加速度模值9.8m/s。通过定时对加速度计进行采样并滤波后，对需要判定的时间段内的加速度模值进行分析，能够判断手机是否处于静止状态。

可实施为读取加速度传感器的一定时间段内的历史检测值；确定历史检测值的均值、最值（最大值和/或最小值）、方差中的一种或多种信息可确定终端设备是否处于静止状态。

对传感器信息的处理计算量小，判别准确率能够达到80%，故此，适合作为初步的静止检测手段。

（4）卫星定位信息的有效性信息。

GPS中的经纬度信息可以作为可信度较高的终端设备位置。它可在两方面产生对查询时间间隔的控制。

第一方面，当终端设备能够收到GPS定位信息时，WiFi定位结果一般不会被使用，因此在能够收到GPS定位信息且定位质量较好时，可以不对WiFi定位时间间隔做过多限制。

第二方面，GPS质量较好时，可以直接用来判定用户是否进行了大范围移动。移动范围越大，Wi-Fi扫描间隔越短。

在一个实施例中，有效条件可包括时间有效和定位结果有效两方面的内容，或者其中一方面的内容。GPS有效性的判断可如图4所示实施为：

步骤401：获取卫星定位记录中的最新的卫星定位信息，并解析最新的卫星定位信息中的卫星定位时间以及定位精度；

步骤402：若卫星定位时间与当前时间的时间间隔小于预设时间间隔，且定位精度高于预设定位精度，则确定有效性信息为有效；

步骤403：若卫星定位时间与当前时间的时间间隔大于或等于预设时间间隔，和/或，定位精度低于或等于预设定位精度，则确定有效性信息为无效。

综上，在不同状态时的状态信息组合与查询时间间隔的预设对应关系中，各状态信息组合对应的查询时间间隔可根据以下规则配置：

查询时间间隔需要满足操作系统版本信息对定位周期或单位时间内定位次数的要求；

若状态信息组合中仅WiFi连接信息不同时，持续连接同一WiFi的查询时间间隔，大于为持续连接同一WiFi的查询时间间隔；

若状态信息组合中仅传感器检测信息不同时，终端静止时的查询时间间隔，大于终端处于运动状态时的查询时间间隔；

若状态信息组合中仅卫星定位信息的有效性信息不同时，有效的卫星定位信息的查询时间间隔，大于无效的卫星定位信息的查询时间间隔。

一个关于查找查询时间间隔的示例可如表1所示：表1中T1、T2、T3、T4均表示不同情况下的查询时间间隔，也即一定的时长。

表1

其中，Max (T1,T2)表示在T1,T2中取较大值。

当然，除了上述影响因素和规则外，还可以结合其他的影响因子作为参考来设置查询时间间隔，本申请对此不作限定。只要能够用了根据终端实际情况合理设置查询时间间隔均适用于本申请实施例。

二、用户大范围移动的判定

该部分内容，主要介绍预估操作的实施，即如何预估终端设备是否产生大范围移动。为了能够得到较好的预估结果，如图5所示，可采用各种运动参考信息分别进行移动几率的判断之后，融合多种运动参考信息给出的移动几率来确定终端设备是否产生大范围移动。实施时，可根据DS（证据）理论对各类型运动参考信息给出的移动几率进行处理分析得到是否大范围移动的结果。

其中，运动参考信息可包括以下信息中的至少一种：

a、由于终端设备周围的WiFi情况会随着终端设备的移动而改变。故此，WiFi列表可以作为运动参考信息。

b、由于终端设备移动时，为其提供服务的基站或小区也可能发生变化，故此，基站信息也可以作为一种运动参考信息，以便于了解终端设备的运动情况。

c、卫星定位信息，最近一段时间的卫星定位信息由于其位置的高可靠性，也可以用户识别终端设备的运动情况。

d、当前连接的固定WiFi信息，如前文阐述的内容，当WiFi信号强度变化，或连接的WiFi变化都可能预示着终端设备在移动，故此当前连接的WiFi信息也可以作为一种运动参考信息。

e、用户的行为模式。与运动方式有关的行为模式可以根据实际情况配置。例如可划分有步行模式、跑步模式、骑车模式等等多种模式，以供进行行为模式判断。不同的行为模式也跟终端设备的运动情况有关，故此，可以作为一种运动参考信息。

如图6所示，移动概率的确定可实施为以下步骤：

步骤601：获取多种类型的运动参考信息。

步骤602：分别根据每种类型的运动参考信息，确定出终端设备的移动几率。

步骤603：综合每种运动参考信息对应的终端设备的移动几率，确定终端设备的移动概率。

实施时，可以获取每个移动几率的权重，然后采用加权求和的方式确定移动概率。在另一个实施例中，为了能够更加准确的确定出移动概率，可根据DS理论对每种运动参考信息对应的终端设备的移动几率进行处理，得到终端设备的移动概率。

示例如下，以下示例为采用改进Yager公式（请参见2000年8月第8期《电子学报》的第117-119页）进行计算说明如何根据DS理论确定移动概率，其他基于DS理论及其改进的方式均适用于本申请实施例：

表2（表2中M表示各种情况的概率）

M值的计算过程如下：

确定的移动概率越大时，说明终端设备产生大范围移动的概率越大，故此可启动WiFi模块进行定位。

当然，在另一个实施例中，当移动概率小于或等于概率阈值时，可视为不需要触发WiFi模块进行WiFi定位。

此外，在另一个实施例中，由于是否产生大范围的移动是一段时间的判定结果，为了合理利用历史信息，可以结合多次判定结果的累加值来确定是否触发WiFi模块进行定位。例如，如图6所示，在步骤604中，当移动概率小于或等于概率阈值时还可以将概率阈值与历史累加值进行累加，得到累加结果；其中，历史累加值的初始值可以设置为默认值0。若累加结果大于预设阈值则可执行确定为移动概率大于概率阈值的操作，即产生大范围移动后启动WiFi定位；若累加结果小于或等于预设阈值，则可执行移动概率小于或等于概率阈值时的操作，即未产生大范围移动的操作。确定大范围移动时，需将历史累加值重置为默认初值，以便于开始下一周期的累加。

在了解如何使用各种运动参考信息的移动几率来预估终端设备是否产生大范围移动后，下面就如何根据各种类型的运动参考信息估计终端设备的移动几率进行举例说明，包括如下a)-e)方面的内容：

a）、运动参考信息包括WiFi列表

用户周围的WiFi信息的相似度能够在一定程度上反应用户的位置是否发生了变化。故此，可实施为如图7所示：

步骤701：分析当前WiFi列表与历史记录中的参考WiFi列表之间的WiFi差异度。

当前WiFi列表可以是历史记录中的最新的WiFi列表。参考WiFi列表，可以是历史记录中一段时间内的WiFi列表集合，也可以是上次WiFi定位时采用的WiFi列表。若是获取了一段时间内的WiFi列表集合，那么差异度的计算可以用当前WiFi列表和WiFi列表集合中每个WiFi列表分别计算差异度，然后确定差异度均值或方差作为当前WiFi列表与历史记录中的参考WiFi列表之间的WiFi差异度。

两列表之间的差异度可通过确定两WiFi列表的字符匹配度实现，相同字符越多则可认为相似度越高、差异度越大。也可以Wi-Fi 列表之间的jaccard距离来确定差异度。例如：

步骤7011：查找当前WiFi列表与参考WiFi列表中的相同WiFi、得到由相同WiFi构成的交集。

其中，相同WiFi指WiFi的物理地址相同、且信号强度差小于预设强度差的WiFi。

步骤7012：确定当前WiFi列表与参考WiFi列表的并集。

步骤7013：确定并集与交集的差集，并确定差集与并集的商值作为WiFi差异度。

例如，首先定义WiFi列表A和WiFi列表B。单个扫描到的WiFi是否相同，是以WiFi的mac（物理）地址和信号强度为key（键值），进行查找和判断的。若查找到mac地址和信号强度均相同的WiFi记录，则认为是同一个扫描结果，即相同WiFi。

交集intersection为两个WiFi列表中相同扫描结果的个数。

并集union为两个WiFi列表中不同扫描结果的总数。

步骤702：根据差异度与移动几率之间的正相关关系确定终端设备的移动几率。

例如，可以根据一些测试数据，采用分析工具进行分析，得到差异度与移动几率之间的正相关关系。例如该正相关关系可如公式（1）所示：

其中，moveProb表示移动几率。α和r均表示常数。

b）、运动参考信息包括基站信息

终端设备当前连接的基站信息也可以反应用户的位置是否发生变化。当基站未发生切换，但信号强度（RSSI ，Received Signal Strength Indication）发生较大变化时，可以判定用户发生了移动。当基站发生切换时，可以根据LAC（Location Area Code，位置区域码）和CID（Cell Identity，基站编码/基站标识）的变化，估计基站变化的范围。当LAC发生变化，终端设备大概率移动了较大的距离，而CID发生变化时，通常用户在小范围移动。故此，根据基站信息确定终端设备的移动几率，可实施为如图8所示：

步骤801：获取终端设备当前连接的基站信息与基站连接记录中的参考基站信息；

其中，参考基站信息可以是上一次WiFi定位是连接的基站信息，也可以是一段时长内的基站信息。

步骤802：若当前连接的基站信息与参考基站信息相比，位置区域码发生变化，则确定终端设备的移动几率为第一几率；

若参考基站信息为一段时长内连接过的多个基站的基站信息，则和任一基站信息相比，若当前连接的基站信息的位置区域码发生变化，则确定终端设备的移动几率为第一几率。

步骤803：若位置区域码未发生变化，但基站标识发生变化，则分析当前连接的基站是否在第三指定时长内有连接记录；

步骤804：若当前连接的基站在第三指定时长内未有连接记录，则确定终端设备的移动几率为第二几率；

步骤805：若当前连接的基站在第三指定时长内有连接记录，则确定终端设备的移动几率为第三几率；

步骤806：若位置区域码未发生变化，基站标识未发生变化，且基站的信号强度发生变化，则确定终端设备的移动几率为第四几率。

其中，第一几率、第二几率和第三几率依序降低，第四几率小于第二几率。

例如，输出的移动几率可如表3所示：

表3

此外，需要说明的是，如果该基站在最近一段时间如1分钟或2分钟内连接过，移动几率可再降低得到第三几率，作为最终输出。

c）、运动参考信息包括第四指定时长内的卫星定位点记录

如图9所示，根据卫星定位点记录确定终端设备的移动几率，包括：

步骤901：根据第四指定时长内的卫星定位点记录，确定终端设备在第四指定时长内的移动距离；

步骤902：若终端设备在第四指定时长内的移动距离超过预设距离阈值，则确定终端设备的移动几率为第五几率；

步骤903：若终端设备在第四指定时长内的移动距离不超过预设距离阈值，则根据移动几率与移动距离的正比关系，确定终端设备的移动几率。

其中，根据移动几率与移动距离的正比关系确定的移动几率小于第五几率。

例如，使用指数函数将移动距离映射到概率区间，如公式2所示以便于将概率映射到0-1的取值区间，增加抗噪能力。

其中，prob 为移动几率，v为最新的定位点的速度，b和c均为常量。

d）、运动参考信息包括当前连接的WiFi信息

如果用户连接的WiFi不是移动热点，那么该信息也可以作为判别依据。可将用户连接的WiFi是否发生切换，以及信号强度的变化，量化为固定的移动几率作为输出，这样操作简单易于实现。

根据当前连接的WiFi信息确定终端设备的移动几率，如图10所示，可实施为：

步骤1001：若当前连接的WiFi信息为地理位置固定的WiFi，且与WiFi记录中的第二参考WiFi的物理地址不同，则确定终端设备的移动几率为第六几率；

其中，第二参考WiFi可以是上次WiFi定位时连接的WiFi，也可以是一段时间内连接的WiFi。此时，若当前连接的WiFi与一段时间内连接的任一WiFi不同时，可确定终端设备的移动几率为第六几率。

步骤1002：若当前连接的WiFi与第二参考WiFi的物理地址相同，则确定当前连接的WiFi与第二参考WiFi的信号强度变化量；

步骤1003：根据信号强度变化量与移动几率的正比关系、确定终端设备的移动几率。

其中，根据信号强度变化量与移动几率的正比关系确定的移动几率小于第六几率。

例如，如果WiFi的mac地址未变化，但信号强度(rssi)变化，则如公式（3）所示确定移动几率：

其中，prob表示移动几率，ΔRssi表示信号强度变化量，d和e均为常量。

e）、运动参考信息包括行为模式

行为模式的识别可以基于机器学习方法实现，例如可基于支持向量机的行为模式估计模型来实现。则，如图11所示，根据行为模块确定终端设备的移动几率，可包括：

步骤1101：获取行为模式的预设关联信息。

其中，预设关联例如是加速度计、陀螺仪、磁力计检测的信息，还可以包括GPS和WiFi信息，实施时可根据实际需求确定，本申请对此不作限定。

步骤1102：将预设关联信息输入给行为模式估计模型得到估计的行为模式的概率区间以及可信度。

例如，行为模式估计模型可输出有步行、跑步、骑车、行车、静止等五个状态及其可信度。

步骤1103：根据估计的行为模式的概率区间以及可信度确定终端设备的移动几率。

例如，将上述五个状态分为不同的概率区间，将可信度作为乘数，计算最终移动几率。如在实施时，移动几率可与可信度成正比、与估计的行为模式的概率区间的值域成正比。

一个例子为，若识别出行车状态概率区间为（0.6-1.0），可信度0.92，则最终概率 为：

。

需要说明的是，本申请实施例中的各预设时长可以相同也可以不同，实施时可根据实际需求确定，本申请对此不作限定。

基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种无线网络定位装置。

图12为根据本申请一个实施例的测试装置的示意图。

如图12所示，该装置1200可以包括：

查询时间间隔确定模块1201，用于根据采用无线网络WiFi定位方式进行定位的定位请求，获取当前影响定位间隔时间的影响因子对应的查询时间间隔；

时间差确定模块1202，用于确定上次WiFi定位时间与当前时间的时间差；

响应模块1203，用于当所述时间差大于或等于所述查询时间间隔且确定出所述终端设备在所述时间差之内的移动概率大于概率阈值时，启动WiFi定位。

在一些实施例中，所述影响因子包括至少两个，所述查询时间间隔确定模块，用于：

获取各个影响因子的当前状态信息；所述查询时间间隔与每个影响因子的当前状态有关；

根据各个影响因子的当前状态信息组合，在信息组合与查询时间间隔的预设对应关系中，查找所述当前状态信息组合对应的查询时间间隔。

在一些实施例中，所述影响因子包括以下至少两种：

操作系统版本信息、WiFi连接信息、传感器检测信息、卫星定位信息的有效性信息。

在一些实施例中，所述装置还包括：

定位点有效性确认模块，用于根据以下方法确定所述卫星定位信息的有效性信息：

获取卫星定位记录中的最新的卫星定位信息；

解析所述最新的卫星定位信息中的卫星定位时间以及定位精度；

若所述卫星定位时间与当前时间的时间间隔小于预设时间间隔，且所述定位精度高于预设定位精度，则确定所述有效性信息为有效；

若所述卫星定位时间与当前时间的时间间隔大于或等于所述预设时间间隔，和/或，所述定位精度低于或等于所述预设定位精度，则确定所述有效性信息为无效。

在一些实施例中，所述装置还包括：

固定WiFi确认模块，用于根据以下方法确定所述WiFi连接信息：

获取所述第一参考WiFi的WiFi类型和信号强度；

若当前连接WiFi和所述第一参考WiFi的名称相同，且所述当前连接的WiFi的WiFi类型为地理位置固定的WiFi，且所述当前连接的WiFi与所述第一参考WiFi的信号强度变化量小于指定变化量，则确定所述WiFi连接信息为持续连接同一WiFi；

若所述当前连接的WiFi为移动热点、和/或，所述信号强度变化量大于或等于所述指定变化量时，则确定所述WiFi连接信息为未持续连接同一WiFi。

在一些实施例中，所述传感器检测信息用于表示所述终端设备是否处于静止状态，所述装置还包括：

静止状态确认模块，用于根据以下方法确定所述终端设备是否处于静止状态：

读取加速度传感器的历史检测值；

确定所述历史检测值以下信息中的至少一种来确定所述终端设备是否处于静止状态：

历史检测值的均值、历史检测值的最值、历史检测值的方差。

在一些实施例中，所述响应模块用于：

获取多种类型的运动参考信息；

分别根据每种类型的运动参考信息，确定所述终端设备的移动几率；

综合每种运动参考信息对应的所述终端设备的移动几率，确定所述终端设备的移动概率。

在一些实施例中，所述响应模块还用于：

若所述移动概率小于或等于所述概率阈值，则将所述移动概率与历史累加值进行累加，得到累加结果；

若所述累加结果大于预设阈值则启动WiFi定位，并将所述历史累加值重置为默认初值。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括WiFi列表，则所述响应模块包括：

第一分析单元，用于分析当前WiFi列表与历史记录中的参考WiFi列表之间的WiFi差异度；

概率确定单元，用于根据差异度与移动几率之间的正相关关系确定所述终端设备的移动几率。

在一些实施例中，所述第一分析单元，用于：

查找所述当前WiFi列表与所述参考WiFi列表中的相同WiFi、得到由相同WiFi构成的交集，所述相同WiFi指WiFi的物理地址相同、且信号强度差小于预设强度差的WiFi；

确定所述当前WiFi列表与所述参考WiFi列表的并集与所述交集的差集，并确定所述差集与所述并集的商值作为所述WiFi差异度。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括基站信息，则所述响应模块，用于：

获取所述终端设备当前连接的基站信息与基站连接记录中的参考基站信息；

若当前连接的基站信息与所述参考基站信息相比，位置区域码发生变化，则确定所述终端设备的移动几率为第一几率；

若所述位置区域码未发生变化，但基站标识发生变化，则分析当前连接的基站是否在第三指定时长内有连接记录；

若所述当前连接的基站在所述第三指定时长内未有连接记录，则确定所述终端设备的移动几率为第二几率；

若所述当前连接的基站在所述第三指定时长内有连接记录，则确定所述终端设备的移动几率为第三几率；

若所述位置区域码未发生变化，基站标识未发生变化，且基站的信号强度发生变化，则确定终端设备的移动几率为第四几率；

其中，第一几率、第二几率和第三几率依序降低，第四几率小于第二几率。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括第四指定时长内的卫星定位点记录，则所述响应模块用于，包括：

根据所述第四指定时长内的卫星定位点记录，确定所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离；

若所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离超过预设距离阈值，则确定所述终端设备的移动几率为第五几率；

若所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离不超过所述预设距离阈值，则根据最新定位点的移动速度与移动几率的正比关系，确定所述终端设备的移动几率；

其中，根据所述移动速度与移动几率的正比关系确定的移动几率小于所述第五几率。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括当前连接的WiFi信息，则所述响应模块，用于：

若所述当前连接的WiFi信息为地理位置固定的WiFi，且与WiFi记录中的第二参考WiFi的物理地址不同，则确定所述终端设备的移动几率为第六几率；

若所述当前连接的WiFi与所述第二参考WiFi的物理地址相同，则确定所述当前连接的WiFi与所述第二参考WiFi的信号强度变化量；并，

根据信号强度变化量与移动几率的正比关系、确定所述终端设备的移动几率；

其中，根据所述信号强度变化量与移动几率的正比关系确定的移动几率小于所述第六几率。

在一些实施例中，若所述运动参考信息包括行为模式，则所述响应模块用于：

获取所述行为模式的预设关联信息；

将所述预设关联信息输入给行为模式估计模型得到估计的行为模式的概率区间以及可信度；

根据估计的行为模式的概率区间以及可信度确定所述终端设备的移动几率。

在一些实施例中，所述终端设备的移动几率与所述可信度成正比、与所述估计的行为模式的概率区间的值域成正比。

在一些实施例中，所述响应模块用于包括：

根据证据理论对每种运动参考信息对应的所述终端设备的移动几率进行处理，得到所述终端设备的综合移动几率。

关于应用于无线网络定位装置的具体功能实现以及有益效果可参见上文结合图1-图11的相关描述，在此不再赘述。

在介绍了本申请示例性实施方式的一种无线网络定位方法和装置之后，接下来，介绍根据本申请的另一示例性实施方式的计算设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本申请的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本申请的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式（包括固件、微代码等），或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

在一些可能的实施方式中，根据本申请的计算设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的应用于无线网络定位方法中的步骤。

下面参照图13来描述根据本申请的这种实施方式的计算设备130。图13显示的计算设备130仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图13所示，计算设备130以通用计算设备的形式表现。计算设备130的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器131、上述至少一个存储器132、连接不同系统组件（包括存储器132和处理器131）的总线133。

总线133表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

存储器132可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器（RAM）1321和/或高速缓存存储器1322，还可以进一步包括只读存储器（ROM）1323。

存储器132还可以包括具有一组（至少一个）程序模块1324的程序/实用工具1325，这样的程序模块1324包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

计算设备130也可以与一个或多个外部设备134（例如键盘、指向设备等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与计算设备130交互的设备通信，和/或与使得该计算设备130能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备（例如路由器、调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O）接口135进行。并且，计算设备130还可以通过网络适配器136与一个或者多个网络（例如局域网（LAN），广域网（WAN）和/或公共网络，例如因特网）通信。如图所示，网络适配器136通过总线133与用于计算设备130的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算设备130使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

在一些可能的实施方式中，本申请提供的一种无线网络定位方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在计算机设备上运行时，程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的一种应用于无线网络定位方法中的步骤。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

本申请的实施方式的用于应用于无线网络定位的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本申请的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (15)

1.一种无线网络定位方法，其特征在于，所述方法包括：

根据采用无线网络WiFi定位方式进行定位的定位请求，获取当前影响定位间隔时间的影响因子对应的查询时间间隔；其中，所述定位请求是响应用户操作触发的，或者是按照定位周期触发的；

确定上次WiFi定位时间与当前时间的时间差；

当所述时间差大于或等于所述查询时间间隔时，确定终端设备在所述时间差之内的移动概率；

若所述移动概率大于概率阈值时，启动WiFi定位；

其中，所述移动概率用于表示所述终端设备在所述时间差之内的移动范围大于预设范围的概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当上次WiFi定位的时间与当前时间的时间差小于所述查询时间间隔时，采用所述上次WiFi定位的定位结果响应所述定位请求；和/或，

当确定出所述终端设备在所述时间差之内的移动概率小于或等于所述概率阈值时，采用所述上次WiFi定位的定位结果响应所述定位请求。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响因子包括至少两个，所述获取当前影响因子对应的查询时间间隔，包括：

获取各个影响因子的当前状态信息；所述查询时间间隔与每个影响因子的当前状态有关；

根据各个影响因子的当前状态信息组合，在信息组合与查询时间间隔的预设对应关系中，查找所述当前状态信息组合对应的查询时间间隔。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述影响因子包括以下至少两种：

操作系统版本信息、WiFi连接信息、传感器检测信息、卫星定位信息的有效性信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述卫星定位信息的有效性信息，包括：

获取卫星定位记录中的最新的卫星定位信息；

解析所述最新的卫星定位信息中的卫星定位时间以及定位精度；

若所述卫星定位时间与当前时间的时间间隔小于预设时间间隔，且所述定位精度高于预设定位精度，则确定所述有效性信息为有效；

若所述卫星定位时间与当前时间的时间间隔大于或等于所述预设时间间隔，和/或，所述定位精度低于或等于所述预设定位精度，则确定所述有效性信息为无效。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述WiFi连接信息，包括：

获取第一参考WiFi的WiFi类型和信号强度；

若当前连接的WiFi和所述第一参考WiFi的名称相同，且所述当前连接的WiFi的WiFi类型为地理位置固定的WiFi，且所述当前连接的WiFi与所述第一参考WiFi的信号强度变化量小于指定变化量，则确定所述WiFi连接信息为持续连接同一WiFi；

若所述当前连接的WiFi为移动热点，和/或，所述信号强度变化量大于或等于所述指定变化量时，则确定所述WiFi连接信息为未持续连接同一WiFi。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述终端设备在所述时间差之内的移动概率，包括：

获取多种类型的运动参考信息；

分别根据每种类型的运动参考信息，确定出所述终端设备的移动几率；

综合每种运动参考信息对应的所述终端设备的移动几率，确定所述终端设备的移动概率。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述移动概率小于或等于所述概率阈值，则将所述移动概率与历史累加值进行累加，得到累加结果；

若所述累加结果大于预设阈值则启动WiFi定位。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，若所述运动参考信息包括WiFi列表，则根据所述WiFi列表确定所述终端设备的移动几率，包括：

分析当前WiFi列表与历史记录中的参考WiFi列表之间的WiFi差异度；

根据差异度与移动几率之间的正相关关系确定所述终端设备的移动几率。

10.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，若所述运动参考信息包括基站信息，则根据所述基站信息确定所述终端设备的移动几率，包括：

获取所述终端设备当前连接的基站信息与基站连接记录中的参考基站信息；

若当前连接的基站信息与所述参考基站信息相比，位置区域码发生变化，则确定所述终端设备的移动几率为第一几率；

若所述位置区域码未发生变化，但基站标识发生变化，则分析当前连接的基站是否在第三指定时长内有连接记录；

若所述当前连接的基站在所述第三指定时长内未有连接记录，则确定所述终端设备的移动几率为第二几率；

若所述当前连接的基站在所述第三指定时长内有连接记录，则确定所述终端设备的移动几率为第三几率；

若所述位置区域码未发生变化，基站标识未发生变化，且基站的信号强度发生变化，则确定终端设备的移动几率为第四几率；

其中，第一几率、第二几率和第三几率依序降低，第四几率小于第二几率。

11.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，若所述运动参考信息包括第四指定时长内的卫星定位点记录，则根据所述卫星定位点记录确定所述终端设备的移动几率，包括：

根据所述第四指定时长内的卫星定位点记录，确定所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离；

若所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离超过预设距离阈值，则确定所述终端设备的移动几率为第五几率；

若所述终端设备在所述第四指定时长内的移动距离不超过所述预设距离阈值，则根据最新定位点的移动速度与移动几率的正比关系，确定所述终端设备的移动几率；

其中，根据所述移动速度与移动几率的正比关系确定的移动几率小于所述第五几率。

12.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，若所述运动参考信息包括当前连接的WiFi信息，则根据所述当前连接的WiFi信息确定所述终端设备的移动几率，包括：

若所述当前连接的WiFi信息为地理位置固定的WiFi，且与WiFi记录中的第二参考WiFi的物理地址不同，则确定所述终端设备的移动几率为第六几率；

若所述当前连接的WiFi与所述第二参考WiFi的物理地址相同，则确定所述当前连接的WiFi与所述第二参考WiFi的信号强度变化量；并，

根据信号强度变化量与移动几率的正比关系，确定所述终端设备的移动几率；

其中，根据所述信号强度变化量与移动几率的正比关系确定的移动几率小于所述第六几率。

13.一种无线网络定位装置，其特征在于，所述装置包括：

查询时间间隔确定模块，用于根据采用无线网络WiFi定位方式进行定位的定位请求，获取当前影响定位间隔时间的影响因子对应的查询时间间隔；其中，所述定位请求是响应用户操作触发的，或者是按照定位周期触发的；

时间差确定模块，用于确定上次WiFi定位时间与当前时间的时间差；

响应模块，用于当所述时间差大于或等于所述查询时间间隔时，确定终端设备在所述时间差之内的移动概率；若所述移动概率大于概率阈值时，启动WiFi定位；

其中，所述移动概率用于表示所述终端设备在所述时间差之内的移动范围大于预设范围的概率。

14.一种计算设备，其特征在于，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据权利要求1-12任一项所述的方法。

15.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行根据权利要求1-12任一项所述的方法。

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