CN117396773A - 确定移动设备的位置信息 - Google Patents

Abstract

公开了一种精确点定位(PPP)系统，其中移动设备获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号。该移动设备可基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中该位置信息指示移动设备的位置。基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号可确定移动设备的一个或多个PPP位置，其中该位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值。可以确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值。响应于确定至少一个PPP位置满足或低于该一个或多个收敛阈值，可提供该至少一个PPP位置。

Description

确定移动设备的位置信息

背景技术

发明领域

本发明一般涉及无线通信领域，尤其涉及确定移动设备的位置信息。

相关技术描述

随着移动设备的激增，标识精确定位信息(例如，到厘米级准确度)已变得日益期望。不同技术(诸如，精确点定位(PPP)和实时运动学(RTK))可用于标识精确定位信息。然而，这些技术可能具有不同缺点。例如，常规PPP技术可能需要很长时间来收敛。作为另一示例，RTK可使用相对大量的数据。

简要概述

根据本公开，一种用于确定PPP位置的示例移动设备包括GNSS接收机、存储器、以及与该GNSS接收机和该存储器通信地耦合的一个或多个处理单元。该一个或多个处理单元被配置成：经由GNSS接收机获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中该位置信息指示移动设备的位置；基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值；以及响应于确定至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值而提供该至少一个PPP位置。

根据本公开的一种确定精确点定位(PPP)位置的示例方法，包括：由移动设备获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；由移动设备基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中该位置信息指示移动设备的位置；基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值；以及响应于确定至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值而提供该至少一个PPP位置。

根据本公开的一种用于确定PPP位置的示例移动设备，包括：用于获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号的装置；用于基于一个或多个位置源来获得位置信息的装置，其中该位置信息指示移动设备的位置；用于基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置的装置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；用于确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值的装置；以及用于响应于确定至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值而提供该至少一个PPP位置的装置。

根据本公开的一种存储用于确定PPP位置的指令的示例非瞬态计算机可读介质。这些指令包括用于以下操作的代码：获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中该位置信息指示移动设备的位置；基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；以及响应于确定至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值而提供该至少一个PPP位置。

附图简述

图1是根据一实施例的定位系统的示图。

图2是根据一实施例的定位系统的框图。

图3是根据一实施例的用于确定定位信息的流程图。

图4是根据一实施例的用于确定定位信息的信息流程图。

图5是根据一实施例的用于基于相机数据来确定定位信息的流程图。

图6是根据一实施例的用于确定定位信息的流程图。

图7是可在如本文中所描述的实施例中利用的移动设备的实施例的框图。

各个附图中类似的附图标记根据某些示例实现指示类似元素。

详细描述

以下描述针对某些实现以旨在描述本公开的创新性方面。然而，本领域普通技术人员将容易认识到，本文中的教导可按众多不同方式来应用。所描述的实现可在能够根据任何通信标准来传送和接收射频(RF)信号的任何设备、系统或网络中实现，该通信标准诸如：电气和电子工程师协会(IEEE)IEEE 802.11标准中的任一者(包括被标识为技术的那些标准)、/>标准、码分多址(CDMA)、频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、全球移动通信系统(GSM)、GSM/通用分组无线电服务(GPRS)、增强型数据GSM环境(EDGE)、地面集群无线电(TETRA)、宽带CDMA(W-CDMA)、演进数据优化(EV-DO)、1xEV-DO、EV-DO修订版A、EV-DO修订版B、高速率分组数据(HRPD)、高速分组接入(HSPA)、高速下行链路分组接入(HSDPA)、高速上行链路分组接入(HSUPA)、演进高速分组接入(HSPA+)、长期演进(LTE)、高级移动电话系统(AMPS)，或用于在无线、蜂窝、或物联网(IoT)网络(诸如利用第三代(3G)、第四代(4G)、第五代(5G)、第六代(6G)或其进一步实现的技术的系统)内通信的其他已知信号。

如本文中所使用的，“RF信号”包括通过传送方(或传送方设备)与接收方(或接收方设备)之间的空间来传输信息的电磁波。如本文中所使用的，传送方可向接收方传送单个“RF信号”或多个“RF信号”。然而，由于RF信号通过多径信道的传播特性，接收方可接收到与每个所传送RF信号相对应的多个“RF信号”。传送方与接收方之间的不同路径上所传送的相同RF信号可被称为“多径”RF信号。

如本文所使用的，“移动设备”可以指不同类型的电子或计算设备，诸如移动电话或蜂窝电话、可穿戴计算机(例如，健身追踪器、虚拟现实或增强现实头戴式耳机等)、平板计算机、膝上型计算机、交通工具计算设备(例如，自主或半自主交通工具的计算设备、与交通工具娱乐或导航系统相关联的设备等)等。本文所描述的技术涉及确定移动设备的位置数据，该位置数据指示例如移动设备的当前位置。

如本文所使用的，“位置源设备”可以指向移动设备提供位置信息和/或定位信息的设备。位置源设备的示例包括：蜂窝基站(例如，LTE蜂窝小区和/或基站、5G蜂窝小区和/或基站等)、提供RTK数据的无线网络基站、IoT设备(例如，智能交通相机、智能安全相机、智能运动传感器等)、WiFi接入点(AP)、无线信标设备、RF感测设备，被配置成执行测距的超宽带(UWB)设备、与在移动设备上执行的移动应用交互的第三方设备(例如，与扫描E-Z通行证标签的收费站相关联的扫描设备、商店中扫描移动设备上呈现的信息的电子支付设备等)等。

如本文所使用的，“精确点定位(PPP)引擎”指执行PPP技术以确定移动设备的位置数据的一个或多个组件(例如，软件组件或模块)。PPP一般使用全球基站网络来确定全球导航卫星系统(GNSS)卫星轨道和时钟校正并将它们传送至“漫游站”(例如，移动设备)。

PPP引擎可以使用不同贝叶斯估计器来确定移动设备的一个或多个PPP位置。可使用的贝叶斯估计器的各示例包括卡尔曼过滤器、扩展卡尔曼过滤器、无迹卡尔曼过滤器、粒子过滤器等。应注意，如本文所使用的，“卡尔曼过滤器”旨在指各种类型的卡尔曼过滤器，诸如扩展卡尔曼过滤器、无迹卡尔曼过滤器等。在一些实施例中，估计器可以用于迭代地确定在一系列时间步长内对应于所预测的设备位置的状态。继续该示例，贝叶斯估计器可以迭代地更新(例如，估计器的状态可以迭代地更新)以标识解。估计器的解可对应于移动设备在估计器已收敛的时间点处的PPP位置。

应注意，本文所使用的PPP引擎可以被实现为一个或多个模块。例如，在一些实施例中，PPP引擎可被实现为两个或更多个模块。作为更具体的示例，在一些实施例中，第一模块可接收位置信息并对位置信息执行不同预处理技术。继续该更具体的示例，在一些实施例中，第二模块可以对应于基于位置信息来估计一个或多个PPP位置的贝叶斯估计器。相反，在一些实施例中，PPP引擎可被实现为一个模块。应理解，本文所描述的方法、系统、装置、介质和技术可以使用任何合适数量的模块或引擎来实现。

如本文所使用的，“实时运动学(RTK)”一般指可以用于确定移动设备的位置的另一种基于GNSS的定位技术。一般而言，RTK通过确定卫星与移动设备之间的载波循环数目(例如，载波相位测量，包含载波信号的相位改变和循环数目)来使用基于载波的测距。

常规PPP通常可以使用GNSS数据来获得PPP位置数据。常规PPP技术可以使用卡尔曼过滤器或扩展卡尔曼过滤器，其利用GNSS数据通过迭代地更新所预测位置直到确定卡尔曼过滤器或扩展卡尔曼过滤器已收敛来确定位置数据。常规PPP技术可能需要相对长的时间段来达到收敛，例如，大约20-40分钟来达到小于10厘米的准确度。

本文所描述的技术允许PPP位置比使用常规PPP技术所标识的PPP位置更快地达到或低于收敛阈值。具体而言，可基于附加精确位置信息来确定移动设备的一个或多个PPP位置。具体而言，移动设备可从一个或多个位置源设备接收位置信息。位置信息可指示一个或多个位置源设备的绝对位置和/或移动设备相对于一个或多个位置源设备的相对位置。位置信息可以是基于GNSS的(例如，RTK数据)或基于非GNSS的(例如，来自IoT设备、来自由移动设备自身所确定的位置信息、来自无线基站、来自无线信标设备、来自RF感测设备、来自LIDAR设备、来自RF感测设备、来自能够执行测距的UWB设备等)。UWB设备的示例包括智能移动电话、智能手表、智能钥匙或感应锁钥等。

通过向移动设备提供位置信息以用于确定一个或多个PPP位置，移动设备可以高效地受益于对附加位置数据或定位数据(例如，相对于传统上在PPP中利用的多星座、多频带数据的附加位置数据)的访问，该附加位置数据或定位数据可以用于在确定一个或多个PPP位置期间约束移动设备的位置。通过利用约束移动设备的位置的附加位置信息，可以比使用常规PPP技术确定的情况更快地确定一个或多个PPP位置。

本文所描述的技术可以用于多种应用中。例如，在其中交通工具需要PPP位置数据的实例中，由于不良GNSS覆盖，在某些环境中(诸如当汽车离开隧道时)可能难以确定PPP位置数据。在一些实施例中，在此场景中，位置信息可由与交通工具相关联的移动设备获得。位置信息可从不同位置源设备、无线基站(例如，4G/LTE无线基站、5G无线基站、提供RTK数据的无线基站等)、LIDAR设备、RF感测设备、IoT设备、UWB设备、和/或与交通工具正在其上行驶的道路和/或交通工具经过的收费站相关联的一个或多个设备获得。例如，位置信息可从捕获交通工具的一部分的图像的交通相机或收费站相机获得。作为更具体的示例，与交通相机或收费站相机相关联的设备可向与交通工具相关联的移动设备传送指示检测到交通工具和/或任何位置信息(例如，相机的绝对位置、相机的视野、交通工具相对于相机的相对位置等)的消息。作为另一示例，可从扫描E-Z通行标签的扫描设备获得位置信息。作为更具体的示例，扫描设备可向移动设备(例如，向在移动设备上执行的移动应用)传送指示E-Z通行标签已被扫描的消息和/或任何位置信息(例如，扫描设备的位置)。

作为另一示例，在移动设备从室内环境转变到室外环境的实例中，由于室内环境中的不良GNSS覆盖，可能难以确定PPP位置数据。在此类情形中，位置信息可由移动设备基于在室内环境中可访问的一个或多个位置源设备来获得。此类一个或多个位置源设备的示例可包括位于室内环境中的不同IoT设备、广播可由移动设备检测到的消息的不同无线(例如，)信标、不同RF感测设备、执行测距技术的不同UWB设备、不同WiFi AP等等。在一些实施例中，可以使用来自在室内环境中可访问的一个或多个位置源设备的位置信息来确定移动设备的一个或多个初始PPP位置，由此一旦移动设备进入室外环境(并且因此当更好的GNSS覆盖可用时)，允许更快地确定一个或多个PPP位置。

在一些实施例中，可以基于位置信息的不确定性来确定是否要使用该位置信息来确定移动设备的一个或多个PPP位置。例如，可响应于确定位置信息的不确定性满足或低于阈值而使用该位置信息。

应注意，可在应用级在移动设备上启用PPP。相应地，可由在移动设备上执行的具体应用和/或基于与具体应用相关联的用户配置设置来确定是否要请求位置信息以确定移动设备的一个或多个PPP位置。例如，在一些实施例中，导航应用可被默认设置为不使用PPP定位。继续该示例，在一些实施例中，响应于与导航应用相关联的指示要使用PPP定位的用户配置设置，导航应用可请求位置信息以确定一个或多个PPP位置。在一些实施例中，应用可确定与所请求的位置信息相关联的位置不确定性的期望准确度水平或阈值，以便使用所请求的位置信息来确定一个或多个PPP位置。例如，阈值可以基于应用类型来确定。此外，在一些实施例中，应用可确定何时请求位置信息。例如，在一些实施例中，在其中移动设备被确定为在交通工具中或接近交通工具的实例中，应用可在移动设备在交通工具中或接近交通工具时且在交通工具处于运动之前请求位置信息(例如，使得在交通工具处于运动之前的导航应用中可获得准确的PPP位置)。作为另一示例，在一些实施例中，在其中移动设备对应于虚拟现实(VR)或增强现实(AR)头戴式设备的实例中，应用可响应于头戴式设备被开启或激活而请求位置信息。

图1是根据一实施例的定位系统100的简化解说，其中移动设备105、位置服务器(LS)160和/或定位系统100的其他组件可以使用本文所提供的用于确定移动设备105的估计位置的技术。本文中所描述的技术可由定位系统100的一个或多个组件来实现。定位系统100可包括移动设备105、用于GNSS的一个或多个GNSS卫星110(也被称为空间飞行器(SV)，诸如全球定位系统(GPS))、基站120、AP 130、LS160、网络170、外部客户端180和/或一个或多个IoT设备190。一般而言，定位系统100可基于由移动设备105接收和/或从移动设备105发送的RF信号以及传送和/或接收RF信号的其他组件(例如，GNSS卫星110、基站120、AP 130和/或IoT设备190)的已知位置来估计移动设备105的位置。

应当注意到，图1仅提供了各种组件的一般化解说，其中任何或全部组件可被恰适地利用，并且每个组件可按需重复。具体地，尽管仅解说了一个移动设备105，但是将理解，许多移动设备(例如，数百、数千、数百万等)可利用定位系统100。类似地，定位系统100可包括比图1中所解说的更多或更少数目的基站120和/或AP 130。连接定位系统100中的各个组件的所解说连接包括数据和信令连接，其可包括附加(中间)组件、直接或间接的物理和/或无线连接、和/或附加网络。此外，可取决于期望的功能性而重新布置、组合、分离、替换和/或省略各组件。在一些实施例中，例如，外部客户端180可被直接连接到LS160。本领域普通技术人员将认识到对所解说的组件的许多修改。

取决于期望功能性，网络170可包括各种各样的无线和/或有线网络中的任一者。网络170可例如包括公共和/或私有网络、局域网和/或广域网等的任何组合。此外，网络170可利用一种或多种有线和/或无线通信技术。在一些实施例中，网络170可包括例如蜂窝或其他移动网络、无线局域网(WLAN)、无线广域网(WWAN)、和/或因特网。网络170的示例包括LTE无线网络、5G无线网络(也被称为新无线电(NR)无线网络或5G NR无线网络)、WiFi WLAN和因特网。LTE、5G和NR是由第三代伙伴项目(3GPP)定义或正在定义的无线技术。网络170还可包括不止一个网络和/或不止一种类型的网络。

基站120和AP 130通信地耦合到网络170。在一些实施例中，基站120可由蜂窝网络供应商拥有、维护、和/或操作，并且可以采用多种无线技术中的任一者，如以下在本文中所描述的。取决于网络170的技术，基站120可包括B节点、演进型B节点(eNodeB或eNB)、基收发机站(BTS)、无线电基站(RBS)、NR B节点(gNB)、下一代eNB(ng-eNB)等。在网络170是5G网络的情形中，作为gNB或ng-eNB的基站120可以是可连接到5G核心网(5GC)的下一代无线电接入网(NG-RAN)的一部分。AP 130可包括例如WiFi AP或AP。由此，移动设备105可以通过使用第一通信链路133经由基站120接入网络170来与网络连通设备(诸如，LS160和/或IoT设备190)发送和接收信息。附加地或替换地，因为AP 130也可以与网络170通信地耦合，所以移动设备105可以使用第二通信链路135来与因特网连通设备(包括LS160)进行通信。在一些实施例中，移动设备105可以使用第三通信链路195与IoT设备190进行通信。

如本文中所使用的，术语“基站”一般可指可位于基站120处的单个物理传输点或多个共置的物理传输点。传送接收点(TRP)(也被称为传送/接收点)对应于这一类型的传输点，并且术语“TRP”在本文中可与术语“gNB”、“ng-eNB”和“基站”互换地使用。物理传输点可包括基站的天线阵列(例如，如在多输入多输出(MIMO)系统中那样和/或在基站采用波束成形的情况下)。术语“基站”可附加地指多个非共置的物理传输点，这些物理传输点可以是分布式天线系统(DAS)(经由传输介质来连接到共用源的、在空间上分离的天线的网络)或远程无线电头端(RRH)(连接到服务基站的远程基站)。替换地，非共置的物理传输点可以是从移动设备105接收测量报告的服务基站和该移动设备105正在测量其参考RF信号的邻居基站。

如本文中所使用的，术语“蜂窝小区”一般可指用于与基站120进行通信的逻辑通信实体，并且可与用于区分经由相同或不同载波来进行操作的相邻蜂窝小区的标识符(例如，物理蜂窝小区标识符(PCID)、虚拟蜂窝小区标识符(VCID))相关联。在一些示例中，载波可支持多个蜂窝小区，并且可根据可为不同类型的设备提供接入的不同协议类型(例如，机器类型通信(MTC)、窄带物联网(NB-IoT)、增强型移动宽带(eMBB)或其他协议)来配置不同蜂窝小区。在一些情形中，术语“蜂窝小区”可指逻辑实体在其上操作的地理覆盖区域的一部分(例如，扇区)。

LS160可以包括服务器和/或其他计算设备，该服务器和/或其他计算设备被配置成确定移动设备105的估计位置和/或向移动设备105提供数据(例如，“辅助数据”)以促成位置确定。根据一些实施例，LS160可包括归属安全用户面定位(SUPL)位置平台(H-SLP)，其可支持由开放移动联盟(OMA)定义的SUPL用户面(UP)定位解决方案，并且可基于存储在LS160中的关于移动设备105的订阅信息来支持移动设备105的位置服务。在一些实施例中，LS160可以包括发现SLP(D-SLP)或紧急SLP(E-SLP)。LS160还可包括增强型服务移动位置中心(E-SMLC)，该E-SMLC使用控制面(CP)定位解决方案来支持对移动设备105的定位，以用于移动设备105的LTE无线电接入。LS160可进一步包括位置管理功能(LMF)，该LMF使用控制面(CP)定位解决方案来支持对移动设备105的定位以用于移动设备105的NR无线电接入。在CP定位解决方案中，从网络170的角度来看，用于控制和管理移动设备105的定位的信令可使用现有网络接口和协议并且作为信令在网络170的各元件之间交换以及与移动设备105进行交换。在UP定位解决方案中，从网络170的角度来看，用于控制和管理移动设备105的定位的信令可以作为数据(例如，使用网际协议(IP)和/或传输控制协议(TCP)来传输的数据)在LS160与移动设备105之间交换。

如先前所提及的(并且在下面更详细地讨论的)，UE 105的估计位置可基于对从移动设备105发送和/或由移动设备105接收的RF信号的测量。特别而言，这些测量可提供关于移动设备105与定位系统100中的一个或多个组件(例如，GNSS卫星110、AP 130、基站120)的相对距离和/或角度的信息。可基于距离和/或角度测量连同该一个或多个组件的已知位置来在几何上(例如，使用多角测量和/或多边定位)估计移动设备105的估计位置。

尽管地面组件(诸如AP 130和基站120)可以是固定的，但是实施例并不限于此。可使用移动组件。此外，在一些实施例中，移动设备105的位置至少部分地基于在移动设备105与一个或多个其他移动设备(图1中未示出)之间传达的RF信号的测量来估计。以此方式在移动设备之间进行的直接通信可以包括侧链路和/或类似的设备到设备(D2D)通信技术。由3GPP定义的侧链路是基于蜂窝的LTE和NR标准下的D2D通信形式。

可在各种应用中使用移动设备105的估计位置——例如以辅助移动设备105的用户进行测向或导航或者辅助(例如，与外部客户端180相关联的)另一用户定位移动设备105。“位置”在本文中也被称为“位置估计”、“估计位置”、“位置”、“位置数据”、“定位”、“定位估计”、“定位锁定”、“估计定位”、“位置锁定”或“锁定”。移动设备105的位置可包括移动设备105的绝对位置(例如，纬度和经度以及可能的海拔)或移动设备105的相对位置(例如，表达为在某一其他已知固定位置或某一其他位置(诸如移动设备105在某个已知先前时间的位置)的北方或南方、东方或西方以及可能还有上方或下方的距离的位置)。位置也可被指定为大地位置(如纬度和经度)或城市位置(例如，以街道地址的形式或使用其他与位置相关的名称和标签)。位置可进一步包括不确定性或误差指示，诸如预期位置存在误差的水平距离和可能的垂直距离或以某一置信度水平(例如，95％置信度)预期移动设备105位于其内的区域或体积(例如，圆或椭圆)的指示。

外部客户端180可以是可以与移动设备105具有某种关联(例如，可以由移动设备105的用户访问)的web服务器或远程应用，或者可以是向某一或某些其他用户提供位置服务的服务器、应用或计算机系统，该位置服务可以包括获得和提供移动设备105的位置(例如，以实现诸如朋友或亲属寻访、资产跟踪、或者儿童或宠物定位之类的服务)。附加地或替换地，外部客户端180可以获得移动设备105的位置并将其提供给紧急服务提供商、政府机关等。

IoT设备190可包括各种IoT设备，诸如相机(例如，交通相机、安全相机、网络相机等)、启用通信的标签、烟雾探测器、传感器(例如，邻近度传感器、运动传感器等)等。IoT设备190可包括任何合适数目个IoT设备(例如，十个、一百个、一千个、一百万个等)。应注意，IoT设备190中的IoT设备可以是固定的或移动的(例如，与交通工具、机器人等相关联的IoT设备)。

图2是根据一实施例的定位系统200的框图。

PPP位置可以由PPP引擎提供。PPP引擎可以执行不同步骤或技术以使用PPP确定PPP位置202。PPP位置202可以指示移动设备的当前位置或定位。例如，PPP引擎可以使用卡尔曼过滤器、扩展卡尔曼过滤器、无迹卡尔曼过滤器、粒子过滤器等来迭代地收敛到与是移动设备的位置的PPP位置相对应的解。用于执行与PPP引擎相关联的功能性的装置可以由移动设备的硬件和/或软件组件来执行。图7中解说了移动设备的示例组件。

在一些实施例中，PPP引擎可以处于初始化状态，本文中被称为初始化PPP引擎204。初始化PPP引擎204可使用多星座多频带数据212来初始化。

多星座多频带数据212可包括例如GNSS数据。GNSS数据可包括数据，诸如载波相位、不同频率的GNSS信号的差分延迟等。GNSS数据可由移动设备的一个或多个GNSS接收机获得。应注意，单个GNSS接收机可以能够接收来自多个星座和多个频带和/或频率的GNSS数据。

在一些实施例中，PPP引擎可以处于经更新状态，本文中被称为经更新PPP引擎210。在一些实施例中，经更新状态可以对应于已接收到经更新或附加的位置信息的初始化PPP引擎204。例如，如图2所示，初始化PPP引擎204可被更新以基于接收到位置信息206来生成经更新PPP引擎210。

位置信息206可由移动设备从位置源设备208中的一个或多个位置源设备接收。位置源设备208在移动设备外部。位置源设备208的示例包括：一个或多个无线基站(例如，4G/LTE无线基站、5G无线基站、提供RTK数据的无线基站等)、一个或多个传感器(例如，运动传感器、图像传感器(诸如相机)等)、一个或多个IoT设备(例如，智能交通相机、与收费站相关联的智能设备等)、一个或多个UWB设备(例如，可被配置成执行测距的一个或多个UWB设备)、一个或多个RF感测设备、一个或多个WiFi AP等等。结合图3更详细地描述用于基于由位置源设备208传送的信息来确定位置信息206的示例技术。

应注意，尽管图2示出了使用多星座、多频带数据来初始化并且使用从一个或多个位置源设备获得的位置信息来更新的PPP引擎，但是设想了用于初始化和更新PPP引擎的其他技术。例如，在一些实施例中，可以不使用多星座、多频带数据来初始化PPP引擎。相反，在一些实施例中，可以用其他位置信息或可充当PPP引擎的种子的位置的任何其他初始估计来初始化PPP引擎。

在一些实施例中，可以使用从一个或多个位置源设备(例如，一个位置源设备、两个位置源设备、五个位置源设备)获得的位置信息来更新PPP引擎。附加地，应注意，在一些实施例中，PPP引擎可向一个或多个位置源设备请求位置信息。例如，在一些实施例中，PPP引擎可以基于PPP引擎的当前不确定性水平和/或基于PPP引擎到收敛的接近度来请求位置信息，如在图3中所示出的和以下结合图3所描述的。

在一些实施例中，PPP引擎可以使用在多个时间接收到的位置信息迭代地更新多次。例如，在一些实施例中，可以使用来自第一位置源设备的第一位置信息在第一时间更新PPP引擎，以及可以使用从第二位置源设备接收到的第二位置信息在第二时间更新PPP引擎。应理解，可以使用用于PPP引擎初始化和/或PPP引擎更新的信息的源的各种组合。

图3是根据一实施例的确定位置信息的方法300的流程图。用于执行图3中所示的一个或多个框中所解说的功能性的装置可由移动设备的硬件和/或软件组件来执行。图7中解说了移动设备的示例组件，其将在下面更详细地描述。

在框310处，该功能性包括获得指示移动设备的绝对位置信息的多星座多频带数据。用于执行框310处的功能性的装置可包括移动设备的GNSS接收机、移动设备的处理单元和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

多星座多频带数据可以是基于来自一个或多个卫星的数据的GNSS数据。多星座、多频带数据可以按纬度、经度和/或高度来指示绝对位置信息。

应注意，由于移动设备所位于的环境，多星座多频带数据可能不会准确到期望的准确度水平(例如，在10厘米内、在1米内、在5米内等)。例如，在移动设备处于室内、正在离开隧道等的情况下，包括GNSS数据的多星座、多频带数据在期望的准确度水平内可能不准确。

附加地，应注意，在一些实施例中，可以省略框310。例如，在一些实施例中，在不获得多星座、多频带数据的情况下，可以使用在图3中所示的其他框确定移动设备的一个或多个PPP位置。

在框320处，该功能性包括估计移动设备的一个或多个PPP位置以及与该一个或多个PPP位置相关联的不确定性。用于执行框320处的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

在一些实施例中，可以通过标识一个或多个初始PPP位置来估计一个或多个PPP位置。在一些实施例中，一个或多个初始PPP位置可以对应于确定PPP位置的估计器的初始解。例如，在其中估计器包括卡尔曼过滤器的实例中，所估计的一个或多个PPP位置可对应于卡尔曼过滤器的初始状态(例如，初始位置、速度和/或加速度状态)。作为另一示例，在其中估计器包括粒子过滤器的实例中，所估计的一个或多个PPP位置可对应于已基于初始先前分布来选择的一个或多个粒子(例如，一个粒子、五个粒子、十个粒子、二十个粒子等)。初始先前分布可以基于跨越包括移动设备的预期PPP位置的区域的网格。在一些实施例中，可以基于在框310处接收到的多星座多频带数据来估计一个或多个PPP位置。例如，在一些实施例中，可基于多星座多频带数据来确定卡尔曼过滤器的初始状态。作为另一示例，在一些实施例中，可以基于多星座、多频带数据和/或多星座、多频带数据的不确定性来选择粒子过滤器的粒子的初始状态。

可以确定与一个或多个PPP位置相关联的一个或多个不确定性水平(在本文有时被称为“位置不确定性”)。在一些实施例中，不确定性水平可以对应于与用于确定一个或多个PPP位置的估计器相关联的不确定性。例如，在估计器为卡尔曼过滤器的实例中，不确定性水平可基于与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵。作为另一示例，在估计器是粒子过滤器的实例中，不确定性水平可基于与粒子过滤器的粒子相关联的概率。

应注意，在一些实施例中，可以确定所估计的收敛时间。所估计的收敛时间可指示PPP位置的估计器收敛到期望准确度范围内(例如，在10厘米内、在10-20厘米之间、在50厘米内等)的PPP位置或达到稳态状态将花费的所估计时间历时。在一些实施例中，可以基于与一个或多个PPP位置相关联的不确定性水平来确定所估计的收敛时间。例如，在一些实施例中，所估计的收敛时间可以一般与不确定性水平成比例，使得所估计的收敛时间随着对应的较高不确定性水平而更高。

在框325处，该功能性包括由移动设备确定是否要请求位置信息。用于执行框325处的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

在一些实施例中，可基于与在框320处估计的一个或多个PPP位置相关联的当前不确定性来确定是否要请求位置信息。例如，在一些实施例中，可以响应于确定不确定性超过预定的不确定性阈值而确定要请求位置信息。相反，可响应于确定不确定性满足或低于预定的不确定性阈值，而确定不请求位置信息。作为另一示例，在一些实施例中，可以响应于确定所估计的收敛时间超过预定的收敛时间阈值而确定要请求位置信息。相反，可响应于确定所估计的收敛时间满足或低于预定的收敛时间阈值，而确定不请求位置信息。

在一些实施例中，可以基于与移动设备相关联的当前状态、环境或活动来确定要请求位置信息。例如，在其中移动设备确定该移动设备在交通工具中或正接近交通工具的实例中，移动设备可确定在交通工具处于运动之前要请求位置信息。作为另一示例，在其中移动设备对应于虚拟现实(VR)或增强现实(AR)头戴式设备的实例中，VR或AR头戴式设备可确定要请求位置信息(例如，以快速获得准确到厘米级的PPP位置信息)。作为又一示例，在一些实施例中，可基于移动设备的历史使用模式来确定要请求位置信息。作为更具体的示例，移动设备可响应于确定在一天的当前时间和/或当移动设备在具体地理区域附近(例如，移动设备的用户的工作地点附近等)时频繁使用具体应用或应用类型(例如，导航应用等)而确定要请求位置信息。

如果在框325处确定不请求位置信息(在325处为“否”)，则方法300可行进至框360并且确定是否已达到收敛。

相反，如果在框325处确定要请求位置信息(在325处为“是”)，则方法300可行进至框330并且可请求以及接收位置信息。

在框330处，该功能性包括由移动设备请求以及接收位置信息。用于执行框330处的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

在一些实施例中，位置信息可以指示移动设备与一个或多个位置源设备的相对位置。例如，位置源信息可以指示移动设备距具体位置源设备具体距离(例如，10厘米、50厘米、1米等)。作为另一示例，位置源信息可以指示移动设备到具体位置源设备的方向(例如，向北、向西北、向左30度等)。附加地或替换地，在一些实施例中，位置信息可以指示一个或多个位置源设备中的任一个位置源设备的绝对位置(例如以纬度、经度和/或高度)。

在一些实施例中，移动设备可向一个或多个位置源设备请求位置信息。在一些实施例中，在请求位置信息之前，移动设备可选择向其请求位置信息的位置源设备。位置源设备的选择可基于各种准则或准则的各种组合。准则可包括位置信息的成本、由移动设备确定位置信息所需的计算资源、位置信息的准确度、指示由位置源设备提供的位置信息满足或将满足预定位置不确定性阈值的信息、或其任何组合。作为更具体的示例，可以选择位置源设备，对于该位置源设备，从位置源设备接收到的位置信息的成本低于预定成本阈值。作为另一更具体的示例，可以选择位置源设备，对于该位置源设备，从位置源设备接收到的位置信息的准确度在所期望准确度范围内(例如，在要提供的PPP位置的期望准确度内)。作为又一更具体的示例，可选择以最低成本提供位置信息并且位置信息的准确度在所期望准确度范围内的位置源设备。

在一些实施例中，可结合由移动设备从一个或多个位置源设备接收到的通信来接收位置信息。

例如，在其中一个或多个位置源设备包括无线基站(例如，4G/LTE基站、5G基站等)的实例中，通信可包括载波信息。作为更具体的示例，通信可包括RTK位置信息，该RTK位置信息包括RTK数据的一个或多个历元。继续该更具体的示例，在一些实施例中，位置信息可包括基于RTK数据的一个或多个历元所确定的RTK位置。作为另一更具体的示例，在其中一个或多个位置源设备包括无线基站(例如，LTE蜂窝小区或基站、5G蜂窝小区或基站等)的实例中，通信可包括距离信息(例如，通信往返时间)和/或定向信息(例如，基于5G天线的相控阵列模式)。在一些实施例中，移动设备可以基于由5G蜂窝小区或基站传送的信号(例如，定位参考信号(PRS))来确定位置信息。在一些此类实施例中，5G蜂窝小区或基站可被配置成充当仅定位信标，其传送信号(例如，PRS信号)和/或可广播辅助数据以辅助移动设备的定位。基于信号的位置信息可包括定位相关测量，诸如收到信号强度指示符(RSSI)、往返信号传播时间(RTT)、参考信号收到功率(RSRP)、参考信号收到质量(RSRQ)、参考信号时间差(RSTD)、抵达时间(TOA)、抵达角(AOA)、接收时间传输时间差(Rx-Tx)、差分AOA(DAOA)、出发角(AOD)和/或定时提前(TA)。附加地或替换地，可对由其他移动设备传送的侧链路信号进行类似的测量。

作为又另一示例，在其中一个或多个位置源设备包括广播信标的设备(例如，IoT设备、信标设备等)的实例中，通信可包括与广播信标的设备相关联的标识信息(例如，设备的名称、设备的位置、设备连接至的网络的标识符等)。

作为又另一示例，在其中一个或多个位置源设备包括检测在其附近的移动设备的设备的实例中，通信可包括与移动设备的检测相关联的信息。此类信息的示例可包括移动设备的检测时间戳、与移动设备的检测相关联的相机数据(例如，由检测到移动设备的一个或多个位置源设备的相机捕捉的相机数据)、飞行时间(TOF)信息等。附加地或替换地，通信可包括一或多个位置源设备的位置，诸如纬度、经度和/或高度数据。

作为又另一示例，位置信息可以基于在移动设备与能够进行精细时间测量(FTM)或者能够执行测距的一个或多个位置源设备之间接收和/或传送的通信来接收。此类位置源设备的示例可包括RF感测设备、UWB设备、WiFi Ap等。例如，在一些实施例中，位置信息可基于移动设备与一个或多个WiFi AP之间的通信，其中该位置信息包括基于与移动设备和WiFi AP之间的信号传播的往返时间相关联的往返时间(RTT)测量值的移动设备与一个或多个WiFi AP中的每一者之间的距离的估计。作为另一示例，在一些实施例中，位置信息可基于移动设备与UWB设备之间的通信。作为更具体的示例，在一些实施例中，响应于彼此靠近，移动设备和UWB设备可以开始执行测距。继续该更具体的示例，位置信息可基于指示移动设备和UWB设备之间的距离的TOF信息来计算。在一些实施例中，移动设备可基于从UWB设备、WiFi AP等接收到的通信确定位置信息。例如，移动设备可基于接收到的通信来进行一个或多个FTM以确定位置信息。

作为又一示例，位置信息可以作为车联网(V2X)通信的一部分被接收，诸如从交通工具或邻近移动设备的交通工具中的移动设备接收。在一些实施例中，V2X通信可以响应于来自移动设备的请求而接收。例如，该请求可包括对满足或低于位置不确定性阈值(例如，10-30cm内的不确定性、小于10cm的不确定性、小于5cm的不确定性等)的位置信息的请求。

在一些实施例中，位置信息可由移动设备响应于移动设备的传感器(例如，相机、LIDAR传感器、RF传感器等)检测到外部地标和/或外部地标的物理特征而确定。继续该示例，位置信息可以基于外部地标或物理特征的已知绝对位置以及移动设备与外部地标或物理特征的相对位置来确定。用于基于传感器数据确定位置信息的更详细的技术在图5中示出并在以下结合图5进行描述。

应注意，在一些实施例中，在框330处，移动设备可附加地确定与位置信息相关联的不确定性。在一些实施例中，不确定性可指示与位置信息相关联的误差范围，诸如+/-1厘米、+/-5厘米、+/-20厘米等。在一些实施例中，不确定性可被表示为精度稀释(DOP)。在一些实施例中，不确定性可被表示在不同轴上，诸如水平精度稀释(HDOP)、垂直精度稀释(VDOP)、位置(3D)精度稀释(PDOP)等。在一些实施例中，所计算的不确定性的类型可取决于与移动设备相关联的设备类型。例如，在一些实施例中，可针对移动电话、可穿戴计算机、机动交通工具等计算HDOP。作为另一示例，可计算飞行交通工具(诸如，有人或无人飞行交通工具)的PDOP。

不确定性可以基于不同因素。例如，在其中位置信息基于RTK位置信息和/或RTK位置的实例中，不确定性可以基于接收到的RTK数据历元的数目。作为更具体的示例，在其中RTK数据历元相对较多的实例中，存在不确定性可能低于RTK数据历元较少的实例。

作为另一示例，在其中位置信息是基于相机数据(例如，作为检测靠近位置源设备的移动设备的一部分而由位置源设备的相机捕捉的相机数据和/或由移动设备的相机捕捉的包括一个或多个已知物理地标的图像数据的相机数据)来确定的实例中，不确定性可基于相机数据的质量来确定。作为更具体的示例，与相机数据具有较高质量的实例相比，在其中相机数据具有较低质量(例如，模糊、暗等)的实例中，不确定性可能较高。

作为又一实例，在其中位置信息是基于测距技术或室内定位技术(例如，基于移动设备与一个或多个其他设备(例如，WiFi AP和/或UWB设备)之间的RTT或TOF)而确定的实例中，不确定性可基于与RTT或TOF的测量相关联的特性。例如，在一些实施例中，不确定性可基于测距被执行的时间历时，使得当测距被执行达较长时间历时时不确定性较低。作为另一示例，在一些实施例中，不确定性可基于RTT或TOF的幅度。作为更具体的示例，在一些实施例中，不确定性可与RTT或TOF成比例，使得不确定性对于两个设备之间的进一步估计距离较高。作为又一示例，在一些实施例中，不确定性可基于RTT或TOF测量集合的方差，使得该不确定性与该方差成比例。

在框340处，该功能性包括由移动设备确定是否要使用位置信息。用于执行框340处的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

在一些实施例中，移动设备可基于与位置信息相关联的不确定性来确定是否要使用位置信息。例如，在一些实施例中，移动设备可响应于确定不确定性满足或低于阈值，而确定要使用位置信息(在340处为“是”)。

阈值可以基于不同标准。例如，在一些实施例中，阈值可以是预定阈值(例如，＜5厘米、＜10厘米、＜20厘米等)。作为另一示例，在一些实施例中，阈值可以基于移动设备的设备类型。作为更具体的示例，不同的阈值可以用于不同的设备类型，诸如移动电话、可穿戴计算机、与交通工具相关联的计算设备等。作为另一更具体的示例，不同阈值可用于与不同类型的交通工具(诸如，非自动交通工具、自动交通工具、飞行交通工具、无人飞行交通工具等)相关联的设备。作为又另一示例，在一些实施例中，阈值可以基于在移动设备上执行的应用的应用类型，诸如请求或使用移动设备的一个或多个PPP位置的应用。作为更具体的示例，在一些实施例中，不同的阈值可以用于不同的应用类型，诸如地图应用、电子商务应用、社交媒体应用等。作为又另一示例，在一些实施例中，阈值可以基于移动设备的所请求或所期望的准确度。

在一些实施例中，移动设备可基于移动设备的PPP位置的初始估计是否与超过位置信息的不确定性的不确定性相关联来确定是否要使用位置信息。例如，在一些实施例中，在其中不确定性超过与PPP位置的初始估计相关联的不确定性(例如，如在框320处所确定)的实例中，移动设备可以确定不使用位置信息(在框340处为“否”)。相反，在一些实施例中，在其中不确定性不超过与PPP位置的初始估计相关联的不确定性(例如，如在框320处所确定)的实例中，移动设备可以确定要使用位置信息(在框340处为“是”)。即，在一些实施例中，如果位置信息通过某个度量被确定为比当前所估计的PPP位置更准确，则移动设备可以确定要使用位置信息。

应注意，在一些实施例中，可以省略框340。例如，在一些实施例中，在其中基于提供位置信息的一个或多个位置源设备的准确度来请求位置信息的实例中，可以省略框340。作为更具体的示例，在由于由所选一个或多个位置源设备所提供的位置信息的假定准确性而在框330处选择了一个或多个位置源设备的实例中，可以省略框340。

如果在框340处确定不使用位置信息(在340处为“否”)，则方法300可行进至框360并且确定是否已达到收敛。

相反，如果在框340处确定要使用位置信息(在框340处为“是”)，则方法300可进行至框350并且可使用位置信息来更新移动设备的一个或多个PPP位置。

在框350处，该功能性包括使用位置信息生成移动设备的一个或多个经更新PPP位置。用于执行框350处的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

在一些实施例中，可以通过约束用于确定一个或多个PPP位置的卡尔曼过滤器的协方差矩阵来生成一个或多个经更新PPP位置。即，在一些实施例中，位置信息可作为用于约束协方差矩阵的卡尔曼过滤器的先验来提供。作为另一示例，在一些实施例中，通过基于位置信息对与粒子过滤器相关联的粒子进行重采样以确定一个或多个PPP位置，可生成一个或多个经更新PPP位置。作为更具体的示例，在一些实施例中，可以基于位置信息来更新与每个粒子相关联的重要性权重，并且可以基于重要性权重来对粒子进行重采样。

在框360处，该功能性包括确定已达到收敛。用于执行框360的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

在一些实施例中，确定是否已达到收敛可以基于确定一个或多个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值。

在一些实施例中，一个或多个收敛阈值可以对应于一个或多个PPP位置的请求或期望的准确度。例如，在一些实施例中，可以响应于确定一个或多个PPP位置的不确定性满足或小于由移动设备请求的期望准确度而确定已达到收敛。期望准确度的示例可包括10-20厘米HDOP、小于10厘米PDOP、小于50厘米HDOP等。

应注意，在一些实施例中，所请求准确度可以取决于与移动设备相关联的设备类型。例如，与机动交通工具相关联的设备可以请求具体HDOP(例如，在10-20厘米之间、在10-50厘米之间等)，而与飞行交通工具相关联的设备可以请求具体PDOP(例如，小于10厘米、小于15厘米等)。在一些实施例中，所请求的准确度可以基于在移动设备上执行的应用。附加地或替换地，在一些实施例中，所请求的准确度可基于正由移动设备执行的任务。任务的示例可包括更新或呈现地图、提供导航结果、标识邻近的另一移动设备的位置等。

在一些实施例中，确定一个或多个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值可包括确定用于确定该一个或多个PPP位置的估计器是否已达到稳态状态。例如，在其中使用卡尔曼过滤器确定一个或多个PPP位置的实例中，可响应于确定与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵的值在时间窗口(例如，过去一分钟、过去三十秒、过去五秒等)内已改变小于预定阈值(例如，小于10％、小于5％等)而确定已达到稳态。作为另一示例，在其中使用粒子过滤器确定一个或多个PPP位置的实例中，可响应于确定与一个或多个粒子过滤器相关联的概率在时间窗口(例如，过去一分钟、过去三十秒、过去五秒等)内没有改变大于预定阈值(例如，小于10％、小于5％等)而确定已达到稳态状态。

应注意，在一些实施例中，通过在框350处使用位置信息来生成一个或多个经更新PPP位置，估计器(例如，卡尔曼过滤器、粒子过滤器等)可以收敛。在一些此类实施例中，可以省略框360。例如，在其中位置信息具有在对应于收敛阈值的期望准确度范围内的准确度的实例中，在位置信息用于约束估计器时可达到收敛阈值。作为更具体的示例，在其中所期望准确度在10厘米内并且位置信息的准确度在5厘米内的实例中，通过将位置信息提供给估计器(例如，在框350处)，估计器的预测状态被约束在10厘米的期望准确度内。

如果在框360处确定尚未达到收敛(在360处为“否”)，则方法300可循环回框320并且可估计移动设备的经更新PPP位置。例如，可以基于当前所估计的一个或多个PPP位置来进行在下一时间步长的后续预测。

相反，如果在框360处确定已达到收敛(在360处为“是”)，则方法300可行进至框370。

在框370处，该功能性包括提供移动设备的至少一个PPP位置。用于执行框370的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、移动设备的显示器(例如，以显示指示至少一个PPP位置的地图)和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

例如，在一些实施例中，移动设备可以呈现指示至少一个PPP位置的地图。作为另一示例，移动设备可以向另一设备(例如，另一移动设备、服务器等)传送指示至少一个PPP位置的消息。

图4是根据一实施例的确定位置信息的方法400的信息流程图。用于执行图4中所示的一个或多个框中所解说的功能性的装置可由移动设备和/或位置源设备(例如，IoT设备、无线信标设备等)的硬件和/或软件组件来执行。图7中解说了移动设备的示例组件，其将在下面更详细地描述。

在框410处，该功能性包括位置源设备检测与该位置源设备邻近的移动设备。用于执行框410的功能性的装置可包括位置源设备的处理单元、位置源设备的一或多个传感器(例如，相机、运动传感器等)和/或位置源设备的其他组件，如图7中所解说的。

在一些实施例中，位置源设备可以基于传感器(诸如，与位置源设备相关联的相机、与位置源设备相关联的运动检测传感器等)来检测移动设备。

例如，位置源设备可以捕获或获得包括指示移动设备的存在的一个或多个图像的相机数据。作为更具体的示例，在移动设备与交通工具物理地相关联(例如，在交通工具中或交通工具上)的实例中，位置源设备可以捕获包括交通工具的至少一部分(例如，交通工具的前部、交通工具的牌照、交通工具的顶部等)的相机数据。与相机相关联的位置源设备的示例可包括交通相机、收费站的相机、交叉口或停灯的相机、安全相机等。

作为另一示例，位置源设备可以基于对已与移动设备配对的标签的检测来检测该移动设备。此位置源设备的示例可包括在收费站处检测E-Z通行费标签的扫描设备、与电子支付系统相关联的扫描设备、可检测广播标识信息的标签的邻近度检测器等等。

应注意，在一些实施例中，可以省略框410。例如，在一些实施例中，位置源设备可在不首先检测移动设备的情况下，向移动设备传送消息(例如，如以下结合框420所描述)。例如，在一些实施例中，此位置源设备可周期性地广播消息而不是响应于对移动设备的检测而传送消息。

在框420处，该功能性包括向移动设备传送消息。用于执行框420的功能性的装置可包括位置源设备的处理单元、位置源设备的无线通信接口和/或位置源设备的其他组件，如图7中所示的。

在一些实施例中，传送至移动设备的消息可包括与位置源设备相关联的位置信息，诸如指示位置源设备的位置的纬度、经度或高度信息。

在一些实施例中，在其中消息响应于位置源设备(例如，在框410处)检测到移动设备而传送至移动设备的实例中，该消息可以指示与该检测相关联的信息，诸如与检测到移动设备的时间相关联的时间戳、与该检测相关联的相机数据等等。

在一些实施例中，该消息可以指示移动设备与位置源设备的相对位置。例如，在其中位置源设备经由捕捉到的相机数据来检测到移动设备的实例中，可以基于与位置源设备相关联的相机的视野来确定移动设备与位置源设备的相对位置。作为更具体的示例，在其中移动设备与交通工具相关联、并且其中移动设备基于由位置源设备获得的包括交通工具的至少一部分的相机数据来检测到的实例中，移动设备与位置源设备的相对位置可以基于相机图像数据内的交通工具的该部分相对于相机的视野的位置来确定。

在框430处，该功能性包括由移动设备从位置源设备接收消息。用于执行框430的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、移动设备的无线通信接口和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。

应注意，在一些实施例中，该消息可由在移动设备上执行的应用接收。例如，在其中位置源设备是与收费站相关联的扫描设备的实例中，消息可由在移动设备上执行的应用接收，该应用由操作收费站和/或先前已与扫描设备或收费站配对或关联的实体提供。作为另一示例，在其中位置源设备是与电子支付系统相关联的扫描设备的实例中，消息可由在移动设备上执行的与电子支付系统相关联的应用接收。

在框440处，该功能性包括基于接收到的消息来确定位置信息。用于执行框440的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。

在一些实施例中，可以通过提取被包括在由移动设备从位置源设备接收到的消息中的信息来确定位置信息。

附加地或替换地，在一些实施例中，移动设备可以通过组合被包括在从位置源设备接收到的消息中的各条信息来确定位置信息。例如，在其中消息包括位置源设备的绝对定位或位置以及其中消息包括指示移动设备相对于位置源设备的相对位置的信息的实例中，移动设备可以通过组合移动设备相对于位置源设备的相对位置和位置源设备的绝对定位或位置来确定移动设备的估计的绝对位置。

在框450处，该功能性包括确定与所确定位置信息相关联的不确定性。用于执行框450的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。

在一些实施例中，不确定性可以指示位置信息的误差范围。不确定性可被表示为DOP值，诸如HDOP值、VDOP值、PDOP值等。例如，不确定性可以指示位置信息在约+/-10厘米内、在约+/-50厘米内等。

在一些实施例中，不确定性可以基于被包括在框430处从位置源设备接收到的消息中的信息质量来确定。例如，在其中位置信息是基于由与位置源设备相关联的相机捕获的相机数据来确定的实例中，不确定性可基于相机数据的质量。作为更具体的示例，不确定性可基于相机数据是否模糊、黑暗等。

作为另一示例，在一些实施例中，不确定性可基于与位置源设备相关联的设备类型来确定。例如，在一些实施例中，相对于其他设备类型，可向特定设备类型指派较低的不确定性值。作为更具体的示例，与从收费站相机接收到的位置信息相关联的不确定性值可能低于与从无线信标设备接收到的位置信息相关联的不确定性值。

以上结合图3的框330描述了与确定位置信息的不确定性相关联的附加标准。

应注意，在一些实施例中，该不确定性可由位置源设备来确定。在一些此类实施例中，移动设备可以例如在框430处从位置源设备接收到的消息中接收不确定性值。

应注意，在框440处确定的位置信息和/或在框450处确定的不确定性可用于确定是否要使用位置信息来生成移动设备的一个或多个PPP位置，如以上结合图3所示和所描述的和/或以下结合图6所示和所描述的。

图5是根据一实施例的基于传感器数据来确定位置信息的方法500的流程图。用于执行图5中所示的一个或多个框中所解说的功能性的装置可以由移动设备的硬件和/或软件组件、和/或由服务器的硬件和/或软件组件来执行。图7中解说了移动设备的示例组件，其将在下面更详细地描述。

在框510处，该功能性包括由移动设备获得传感器数据。传感器数据可包括相机数据、RF感测数据、LIDAR数据等。在一些实施例中，传感器数据可包括相机数据、RF感测数据、LIDAR数据等的任何组合。用于执行该功能性的装置可包括移动设备的(诸)传感器(例如，移动设备的一个或多个相机、与移动设备相关联的一个或多个LIDAR传感器、与移动设备相关联的一个或多个RF感测设备等)、移动设备的处理单元和/或移动设备的其他组件，如图7中所示。在其中移动设备是交通工具的实例中，用于执行该功能性的装置可包括与交通工具相关联的相机、与交通工具相关联的LIDAR、与交通工具相关联的RF感测设备、和/或其他传感器。

在一些实施例中，可以自动捕获传感器数据。例如，在一些实施例中，可以定期地(诸如以周期性区间)捕获传感器数据。替换地，在一些实施例中，可以响应于触发而捕获传感器数据。在一些实施例中，触发可包括用于捕获传感器数据的显式用户指令、确定在多于预定时间量(例如，多于五分钟、多于十分钟等)内尚未更新位置信息等等。

在框520处，该功能性包括基于传感器数据来标识一个或多个物理地标的一个或多个物理特征。用于执行该功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。应注意，在其中物理地标在服务器处标识的实例中，用于执行该功能性的装置可包括服务器的处理单元。

物理地标的示例可包括雕像、具体建筑(例如，办公楼、住宅楼、学校、图书馆、地标建筑等)、路标、高速公路标志等。物理特征的示例可包括建筑物的各部件(建筑物的尖顶、建筑物的屋顶、建筑物的窗户、建筑物的走廊或过道等)、雕像的部件(例如，雕像的头部、雕像的躯干等)和/或任何其他合适的物理特征。

可以使用不同图像处理技术或其他处理技术来标识这些物理特征。例如，相机数据可使用不同图像处理技术(例如，深度估计、对象分段等)来处理。继续该示例，相机数据中存在的物理特征可通过例如将图像数据的部分与已知物理地标的数据库进行比较来标识。作为另一示例，LIDAR数据可被处理以生成LIDAR数据的3-D表示。继续该示例，在一些实施例中，可以通过使用LIDAR数据的3-D表示的任何合适的处理或分析来标识物理特征。作为更具体的示例，在一些实施例中，3-D表示的部分可被分段以标识3-D表示中的对象。继续该具体示例，在一些实施例中，可通过将所标识对象与已知物理地标的数据库比较来标识具体物理地标的物理特征。

应注意，在一些实施例中，不同文本处理技术可以应用于相机数据以便例如标识与物理地标相关联的标志的文本。所标识的文本随后可以用于标识物理地标。例如，可以标识指示与高速公路标志相关联的出口编号的高速公路标志的文本。作为另一示例，可标识与建筑物相关联的标志的文本以确定该建筑物的地址、该建筑物的名称等。在一些实施例中，所标识的文本可以用于标识物理地标。例如，可以基于被包括在相机数据中的指示特定建筑物的地址的文本来标识该特定建筑物。

在框530处，该功能性包括标识物理地标的位置或物理地标的物理特征的位置。用于执行该功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。应注意，在其中在服务器处标识与物理地标相关联的位置信息的实例中，用于执行该功能性的装置可包括服务器的处理单元。

在一些实施例中，位置可以指示物理地标的绝对位置。在一些实施例中，例如可从存储不同物理地标的已知位置的数据库检索物理地标的绝对位置或物理地标的物理特征的绝对位置。例如，在其中物理地标对应于建筑物(例如，具有基于传感器数据标识的具体形状或外墙的建筑物、具有在相机数据的文本中标识的具体地址的建筑物等)的实例中，可以从地图数据库检索建筑物的绝对位置。

应注意，此数据库可被存储在任何合适的设备上。例如，数据库可被存储在移动设备的存储器中。作为更具体的示例，包括由移动设备频繁传递的物理地标的数据库可被存储在移动设备的存储器中。作为另一更具体的示例，包括作为计划行程上的路途点的物理地标的数据库可被存储在移动设备的存储器中。应注意，此数据库可以经由显式用户输入来管理和/或经由标识通常经过的物理地标等的机器学习算法来进行管理。附加地或替换地，在一些实施例中，此数据库可被存储在服务器上，并且数据库可由移动设备和/或服务器查询以标识物理地标的位置信息。

应注意，在一些实施例中，可在服务器处而不是在移动设备处标识物理地标。在一些此类实施例中，在框520处，移动设备可向服务器(例如，经由无线通信网络)传送图像数据以用于处理。类似地，在一些实施例中，可在服务器处而不是在移动设备处标识与物理地标相关联的位置信息。在一些此类实施例中，在框530处，移动设备可从服务器(例如，经由无线通信网络)接收位置信息。

在框540处，该功能性包括基于一个或多个物理特征和/或一个或多个物理地标的一个或多个位置来确定移动设备的位置信息。用于执行该功能性的装置可包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。

在一些实施例中，移动设备的位置信息可以通过将(诸)物理特征的位置或(诸)物理地标的位置与指示移动设备相对于(诸)物理特征或相对于(诸)物理地标的相对位置的信息进行组合来确定。例如，在一些实施例中，传感器数据可以指示移动设备到物理特征或到物理地标的距离和/或移动设备从物理特征或到物理地标的方向。继续该示例，移动设备的位置信息可以通过基于在移动设备从物理特征或到物理地标的方向上移动设备到物理特征或到物理地标的距离计算移动设备的绝对位置来确定。

应注意，在框540处确定的位置信息可用于确定移动设备的一个或多个PPP位置，如以上结合图3所示和所描述的。

图6是根据一实施例的确定位置信息的方法600的流程图。用于执行图6中所示的一个或多个框中所解说的功能性的装置可由移动设备的硬件和/或软件组件来执行。图7中解说了移动设备的示例组件，其将在下面更详细地描述。

在框610处，该功能性包括获得一个或多个GNSS信号。用于执行框610处的功能性的装置可包括移动设备的GNSS接收机、移动设备的处理单元和/或移动设备的其他组件，如图7中所解说的。

一个或多个GNSS信号可对应于一个或多个多星座、多频带信号。一个或多个多星座多频带信号可以是基于来自一个或多个卫星的数据的GNSS数据。一个或多个多星座、多频带信号可用于提供纬度、经度和/或高度的绝对位置信息。

在框620处，该功能性包括由移动设备基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中该位置信息指示移动设备的位置。用于执行该功能性的装置包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。

如以上结合图2-5所描述，位置信息可包括从一个或多个位置源设备(例如，无线蜂窝网络基站、提供RTK数据的无线基站、IoT设备、无线信标设备、被配置成执行测距的UWB设备、RF感测设备、WiFi AP等)接收到的位置信息。附加地或替换地，在一些实施例中，位置信息可包括由移动设备的一个或多个传感器获得的位置信息，如在图5中所示出的以及以上结合图5所描述的。

在框630处，该功能性包括基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个PPP位置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值。用于执行该功能性的装置包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。

如以上结合图2和3所描述的，一个或多个PPP位置可以使用估计器(例如，卡尔曼过滤器、扩展卡尔曼过滤器、无迹卡尔曼过滤器、粒子过滤器等)来确定以迭代地更新与一个或多个PPP位置相对应的预测状态。在一些实施例中，位置信息可用于通过约束与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵、通过基于位置信息对粒子过滤器的粒子进行重采样等来确定一个或多个PPP位置。

在框640处，该功能性包括确定一个或多个PPP位置中的至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值。用于执行该功能性的装置包括移动设备的处理单元、和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。

如以上结合图3所描述的，一个或多个收敛阈值可以基于移动设备的所请求准确度。例如，在一些实施例中，响应于确定一个或多个PPP位置中的至少一个PPP位置满足或低于移动设备的所请求准确度，可以确定该至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值。作为更具体的示例，在其中移动设备是已请求了10-20厘米HDOP的准确度的汽车设备的实例中，响应于确定至少一个PPP位置具有小于所请求的10-20厘米HDOP的不确定性，可以确定该至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值。

作为另一示例，在一些实施例中，响应于确定用于确定一个或多个PPP位置的估计器已达到稳态状态，可以确定一个或多个PPP位置中的至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值。作为更具体的示例，可以基于确定与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵已在时间窗口上改变小于预定阈值来标识稳态状态。作为另一更具体的示例，可以基于确定与粒子过滤器相关联的粒子的概率已在时间窗口上改变小于预定阈值来标识稳态状态。

如果在框640处确定一个或多个PPP位置中的至少一个PPP位置超过一个或多个收敛阈值(在640处为“否”)，则方法600可以循环回到框630并且可更新确定移动设备的一个或多个PPP位置。应注意，在一些实施例中，可以基于附加的一个或多个GNSS信号和/或附加的位置信息来确定经更新的一个或多个PPP位置。即，在一些实施例中，方法600可循环回到框610和/或框620。

相反，如果在框640处确定一个或多个PPP位置中的至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值(在框640处为“是”)，则方法600可以行进至框650。

框650的功能性包括提供移动设备的至少一个PPP位置。用于执行框650的功能性的装置可包括移动设备的处理单元、移动设备的显示器(例如，用于呈现指示移动设备的至少一个PPP位置的地图)和/或移动设备的其他组件，如图7中所示的。

在一些实施例中，可经由移动设备所呈现的地图来提供至少一个PPP位置。作为另一示例，在一些实施例中，可将至少一个PPP位置从移动设备传送到另一设备(例如，另一移动设备、服务器等)。

图7解说了移动设备105的实施例，其可以如本文以上(例如，与图1-6相关联)所描述地被利用。例如，移动设备105可执行图3、4、5和/或6中所示的方法的一个或多个功能。应当注意到，图7仅旨在提供各种组件的一般化解说，可恰适地利用其中任何或全部组件。可以注意，在一些实例中，由图7所解说的组件可被局部化到单个物理设备和/或在可设置在不同物理位置处的各种联网设备之间分布。此外，如先前所提及的，在先前所描述的实施例中讨论的移动的功能性可由图7中所示的硬件和/或软件组件中的一个或多个来执行。

移动设备105被示为包括可经由总线705电耦合(或者可以恰适地以其他方式处于通信)的硬件元件。硬件元件可以包括(诸)处理单元710，其可以包括但不限于一个或多个通用处理器、一个或多个专用处理器(诸如数字信号处理器(DSP)芯片、图形加速处理器、专用集成电路(ASIC)等等)、和/或其它处理结构或装置。如图7中所示，一些实施例可取决于期望的功能性而具有单独的DSP 720。可在(诸)处理单元710和/或无线通信接口730(在以下讨论)中提供基于无线通信的位置确定和/或其他确定。移动设备105还可包括一个或多个输入设备770以及一个或多个输出设备715，该一个或多个输入设备770可包括但不限于：一个或多个键盘、触摸屏、触摸板、话筒、按键、拨号盘、开关等等；该一个或多个输出设备715可包括但不限于一个或多个显示器(例如，触摸屏)、发光二极管(LED)、扬声器等等。

移动设备105还可包括无线通信接口730，该无线通信接口730可包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信设备和/或芯片组(诸如 设备、IEEE 802.11设备、IEEE 802.15.4设备、WiFi设备、WiMAX设备、WAN设备和/或各种蜂窝设备等)等等，其可以使得该移动设备105能够与如以上实施例中所描述的其他设备进行通信。无线通信接口730可准许与网络的TRP(例如经由eNB、gNB、ng-eNB、接入点、各种基站、和/或其他接入节点类型、和/或其他网络组件)、计算机系统、和/或如本文中所描述的与TRP通信地耦合的任何其他电子设备传达(例如，传送和接收)数据和信令。可经由发送和/或接收无线信号734的一个或多个无线通信天线732来执行通信。根据一些实施例，(诸)无线通信天线732可包括多个分立的天线、天线阵列或其任何组合。天线732可以能够使用波束(例如，Tx波束和Rx波束)来发射和接收无线信号。可使用数字和/或模拟波束形成技术利用相应的数字和/或模拟电路系统来执行波束形成。无线通信接口730可包括此类电路系统。

取决于所期望的功能性，无线通信接口730可包括单独的接收机和发射机，或收发机、发射机、和/或接收机的任何组合，以与基站(例如，ng-eNB和gNB)和其他地面收发机(诸如无线设备和接入点)进行通信。移动设备105可以与不同的数据网络进行通信，这些数据网络可包括各种网络类型。例如，无线广域网(WWAN)可以是CDMA网络、时分多址(TDMA)网络、频分多址(FDMA)网络、正交频分多址(OFDMA)网络、单载波频分多址(SC-FDMA)网络、WiMAX(IEEE 802.16)网络等等。CDMA网络可以实现一个或多个RAT，诸如CDMA2000、WCDMA等。CDMA2000包括IS-95、IS-2000、和/或IS-856标准。TDMA网络可实现GSM、数字高级移动电话系统(D-AMPS)、或某个其他RAT。OFDMA网络可采用LTE、高级LTE、5G NR等等。在来自3GPP的文档中描述了5G NR、LTE、高级LTE、GSM、以及WCDMA。CDMA2000在来自名为“第三代伙伴项目X3”(3GPP2)的组织的文献中描述。3GPP和3GPP2文献是公众可获取的。无线局域网(WLAN)也可以是IEEE 802.11x网络，而无线个域网(WPAN)可以是网络、IEEE 802.15x或某个其他类型的网络。本文所描述的技术也可被用于WWAN、WLAN、和/或WPAN的任何组合。

移动设备105可进一步包括(诸)传感器740。传感器740可包括但不限于一个或多个惯性传感器和/或其他传感器(例如，加速度计、陀螺仪、相机、磁力计、高度计、话筒、邻近度传感器、光传感器、气压计等)，其中一些传感器可被用于获得与定位有关的测量和/或其他信息。

移动设备105的实施例还可包括GNSS接收机780，其能够使用天线782(其可以与天线732相同)从一个或多个GNSS卫星接收信号784。基于GNSS信号测量的定位可被用来补充和/或纳入本文所描述的技术。GNSS接收机780可使用常规技术从GNSS系统(诸如，GPS、伽利略、GLONASS、日本上方的准天顶卫星系统(QZSS)、印度上方的印度地区性导航卫星系统(IRNSS)、中国上方的北斗导航卫星系统(BDS)等)的GNSS卫星110提取移动设备105的定位。此外，GNSS接收机780可用于可与一个或多个全球性和/或区域性导航卫星系统相关联或者以其他方式被启用以与一个或多个全球性和/或区域性导航卫星系统联用的各种扩增系统(例如，基于卫星的扩增系统(SBAS))，诸如举例而言广域扩增系统(WAAS)、欧洲对地静止导航覆盖服务(EGNOS)、多功能性卫星扩增系统(MSAS)、以及地理扩增导航系统(GAGAN)等。

可以注意到，尽管在图7中将GNSS接收机780解说为相异的组件，但是实施例并不限于此。如本文所使用的，术语“GNSS接收机”可包括被配置成获取GNSS测量(来自GNSS卫星的测量)的硬件和/或软件组件。因此，在一些实施例中，GNSS接收机可包括由一个或多个处理单元(诸如(诸)处理单元710、DSP 720和/或无线通信接口730内(例如，在调制解调器中)的处理单元)(作为软件)执行的测量引擎。GNSS接收机还可以可任选地包括定位引擎，该定位引擎可使用来自测量引擎的GNSS测量以使用扩展卡尔曼过滤器(EKF)、加权最小二乘法(WLS)、hatch过滤器、粒子过滤器等来确定GNSS接收机的定位。定位引擎也可由一个或多个处理单元(诸如处理单元710或DSP 720)执行。

移动设备105可进一步包括存储器760和/或与存储器760处于通信。存储器760可包括但不限于本地和/或网络可访问存储、磁盘驱动器、驱动器阵列、光学存储设备、固态存储设备(诸如随机存取存储器(RAM)和/或只读存储器(ROM))，其可以是可编程的、可快闪更新的等等。此类存储设备可被配置成实现任何恰适的数据存储，包括但不限于各种文件系统、数据库结构等等。

移动设备105的存储器760还可包括软件元素(图7中未示出)，这些软件元素包括操作系统、设备驱动程序、可执行库、和/或其他代码(诸如一个或多个应用程序)，这些软件元素可包括由各种实施例提供的计算机程序、和/或可被设计成实现由其他实施例提供的方法、和/或配置由其他实施例提供的系统，如本文中所描述的。仅作为示例，关于以上讨论的(诸)方法描述的一个或多个规程可被实现为可由移动设备105(和/或移动设备105内的(诸)处理单元710或DSP 720)执行的存储器760中的代码和/或指令。在一方面，此类代码和/或指令随后可被用来配置和/或适配通用计算机(或者其他设备)来执行根据所描述的方法的一个或多个操作。

参照附图，可包括存储器的组件可包括非瞬态机器可读介质。如本文中所使用的术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”是指参与提供使机器以特定方式操作的数据的任何存储介质。在上文所提供的实施例中，在向处理单元和/或其他设备提供指令/代码以供执行时可能涉及各种机器可读介质。附加地或替换地，机器可读介质可被用于存储和/或携带此类指令/代码。在许多实现中，计算机可读介质是物理和/或有形存储介质。此类介质可采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。计算机可读介质的常见形式包括例如：磁性和/或光学介质、具有孔图案的任何其他物理介质、RAM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、FLASH-EPROM、任何其他存储器芯片或存储器盒、或计算机可以从其读取指令和/或代码的任何其他介质。

本文所讨论的方法、系统和设备是示例。各个实施例可恰适地省略、替代、或添加各种规程或组件。例如，参考某些实施例所描述的特征可在各种其他实施例中被组合。实施例的不同方面和要素可按类似方式组合。本文中提供的附图的各种组件可被体现在硬件和/或软件中。而且，技术会演进，并且因此许多要素是示例，其不会将本公开的范围限定于那些特定示例。

主要出于普遍使用的原因，将此类信号称为比特、信息、值、元素、码元、字符、变量、项、数量、数字等已证明有时是方便的。然而，应当理解，所有这些或类似术语要与恰适物理量相关联且仅仅是便利性标签。除非另外具体声明，否则如从以上讨论显而易见的，应领会，贯穿本说明书，利用诸如“处理”、“计算”、“演算”、“确定”、“查明”、“标识”、“关联”、“测量”、“执行”等术语的讨论是指特定装置(诸如专用计算机或类似的专用电子计算设备)的动作或过程。因此，在本说明书的上下文中，专用计算机或类似的专用电子计算设备能够操纵或变换通常表示为该专用计算机或类似的专用电子计算设备的存储器、寄存器、或其他信息存储设备、传输设备、或显示设备内的物理量、电子量、电气量或磁性量的信号。

如本文中所使用的术语“和”和“或”可包括还预期至少部分地取决于使用此类术语的上下文的各种含义。通常，“或”如果被用于关联一列表，诸如A、B或C，则旨在表示A、B和C(这里使用的是包含性的含义)以及A、B或C(这里使用的是排他性的含义)。另外，本文中所使用的术语“一者或多者”可被用于描述单数形式的任何特征、结构或特性，或者可用于描述特征、结构或特性的某种组合。然而，应当注意，这仅是解说性示例，并且所要求保护的主题内容不限于此示例。此外，术语“中的至少一者”如果被用于关联一列表，诸如A、B或C，则可被解释为表示A、B和/或C的任何组合，诸如A、AB、AA、AAB、AABBCCC等。

已描述了若干实施例，可使用各种修改、替换构造和等价物而不会脱离本公开的范围。例如，以上元件可以仅是较大系统的组件，其中其他规则可优先于各个实施例的应用或者以其他方式修改各个实施例的应用。此外，可在考虑以上要素之前、期间或之后采取数个步骤。相应地，以上描述并不限制本公开的范围。

鉴于此说明书，各实施例可包括特征的不同组合。在以下经编号条款中描述了各实现示例：

条款1：一种确定精确点定位(PPP)位置的方法，包括：由移动设备获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；由移动设备基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中该位置信息指示移动设备的位置；基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值；以及响应于确定至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值而提供该至少一个PPP位置。

条款2：如条款1的方法，其中该一个或多个位置源包括以下各项中的一者或多者：无线基站、无线接入点(AP)、超宽带(UWB)设备、射频(RF)感测设备、LIDAR设备、或物联网(IoT)设备。

条款3：如条款2的方法，其中该无线基站提供实时运动学(RTK)位置信息。

条款4：如条款3的方法，进一步包括基于RTK位置信息来确定RTK位置。

条款5：如条款1-4中任一者的方法，其中获得位置信息包括由移动设备使用以下各项来确定位置信息：第五代(5G)信号、UWB信号、WiFi信号、精细定时测量(FTM)或者其任何组合。

条款6：如条款1-5中任一者的方法，其中该位置信息由移动设备在车联网(V2X)消息中接收。

条款7：如条款1-6中任一者的方法，其中该一个或多个GNSS信号是多星座和多频带信号。

条款8：如方面1-7中任一者的方法，其中不确定性阈值基于：移动设备的设备类型、在移动设备上执行的应用的应用类型、由移动设备所请求的准确度、由移动设备上执行的应用所请求的准确度、预定阈值、或其任何组合。

条款9：如方面1-8中任一者的方法，其中不确定性阈值在10厘米与30厘米之间。

条款10：如方面1-8中任一者的方法，其中不确定性阈值在30厘米与50厘米之间。

条款11：如条款1-10中任一者的方法，其中确定移动设备的一个或多个PPP位置包括约束与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵。

条款12：如条款11的方法，其中确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值包括确定协方差矩阵的值是否在时间窗口上改变。

条款13：如条款1-12中任一者的方法，其中确定移动设备的一个或多个PPP位置包括使用位置信息以重采样由粒子过滤器使用的粒子。

条款14：如条款1-13中任一者的方法，其中确定位置信息包括：由移动设备获得传感器数据，其中该传感器数据包括相机数据、RF感测数据、LIDAR数据或其任何组合；基于该传感器数据来标识一个或多个地标的一个或多个物理特征；以及基于该一个或多个物理特征的一个或多个位置来确定位置信息。

条款15：如条款1-14中任一者的方法，其中确定位置信息包括：从位置源设备接收消息，其中该消息是由位置源设备响应于检测到移动设备而传送的；以及基于该消息来确定位置信息。

条款16：如条款15的方法，其中确定位置信息包括从移动设备的存储器检索位置源设备的所存储位置。

条款17：如条款15或16的方法，其中该消息指示位置源设备的标识符。

条款18：如条款1-17中任一者的方法，其中获得位置信息包括：确定是否要向一个或多个位置源设备请求位置信息；以及响应于确定要请求位置信息而请求位置信息。

条款19：如条款18的方法，其中确定是否要向一个或多个位置源设备请求位置信息包括基于以下各项来选择至少一个位置源设备：由至少一个位置源设备提供的位置信息的准确度、指示由至少一个位置源设备提供的位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值的信息、由至少一个位置源设备提供的位置信息的成本、或其任何组合。

条款20：如条款18或19的方法，其中请求位置信息包括请求位置信息以使得位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值。

条款21：一种用于确定精确点定位(PPP)位置的移动设备，包括：GNSS接收机；存储器；以及与该GNSS接收机和该存储器通信地耦合的一个或多个处理单元，该一个或多个处理单元被配置成：经由GNSS接收机获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中该位置信息指示移动设备的位置；基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值；以及响应于确定至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值而提供该至少一个PPP位置。

条款22：如条款21的移动设备，其中该一个或多个位置源包括以下各项中的一者或多者：无线基站、无线接入点(AP)、超宽带(UWB)设备、射频(RF)感测设备、LIDAR设备、或物联网(IoT)设备。

条款23：如条款22的移动设备，其中该无线基站提供实时运动学(RTK)位置信息。

条款24：如条款23的移动设备，其中该一个或多个处理单元被进一步配置成基于RTK位置信息来确定RTK位置。

条款25：如条款21-24中任一者的移动设备，其中获得位置信息包括由移动设备使用以下各项来确定位置信息：第五代(5G)信号、UWB信号、WiFi信号、精细定时测量(FTM)或者其任何组合。

条款26：如条款21-25中任一者的移动设备，其中该位置信息由移动设备在车联网(V2X)消息中接收。

条款27：如条款21-26中任一者的移动设备，其中该一个或多个GNSS信号是多星座和多频带信号。

条款28：如条款21-27中任一者的移动设备，其中不确定性阈值基于：移动设备的设备类型、在移动设备上执行的应用的应用类型、由移动设备所请求的准确度、由移动设备上执行的应用所请求的准确度、预定阈值、或其任何组合。

条款29：如条款21-28中任一者的移动设备，其中不确定性阈值在10厘米与30厘米之间。

条款30：如条款21-28中任一者的移动设备，其中不确定性阈值在30厘米与50厘米之间。

条款31：如条款21-30中任一者的移动设备，其中确定移动设备的一个或多个PPP位置包括约束与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵。

条款32：如条款31的移动设备，其中为了确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值，该一个或多个处理单元被配置成确定协方差矩阵的值是否在时间窗口上改变。

条款33：如条款21-32中任一者的移动设备，其中为了确定移动设备的一个或多个PPP位置，该一个或多个处理单元被配置成使用位置信息以重采样由粒子过滤器使用的粒子。

条款34：如条款21-33中任一者的移动设备，其中为了确定位置信息，该一个或多个处理单元被配置成：由移动设备获得传感器数据，其中该传感器数据包括相机数据、RF感测数据、LIDAR数据或其任何组合；基于该传感器数据来标识一个或多个地标的一个或多个物理特征；以及基于该一个或多个物理特征的一个或多个位置来确定位置信息。

条款35：如条款21-34中任一者的移动设备，其中为了确定位置信息，该一个或多个处理单元被配置成：从位置源设备接收消息，其中该消息是由位置源设备响应于检测到移动设备而传送的；以及基于该消息来确定位置信息。

条款36：如条款35的移动设备，其中为了确定位置信息，该一个或多个处理单元被配置成从移动设备的存储器检索位置源设备的所存储位置。

条款37：如条款35或36的移动设备，其中该消息指示位置源设备的标识符。

条款38：如条款21-37中任一者的移动设备，其中为了获得位置信息，该一个或多个处理单元被配置成：确定是否要向一个或多个位置源设备请求位置信息；以及响应于确定要请求位置信息而请求位置信息。

条款39：如条款38的移动设备，其中为了确定是否要向一个或多个位置源设备请求位置信息，该一个或多个处理单元被配置成基于以下各项来选择至少一个位置源设备：由至少一个位置源设备提供的位置信息的准确度、指示由至少一个位置源设备提供的位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值的信息、由至少一个位置源设备提供的位置信息的成本、或其任何组合。

条款40：如条款38或39的移动设备，其中请求位置信息包括请求位置信息以使得位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值。

条款41：一种用于确定精确点定位(PPP)位置的移动设备，包括：用于获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号的装置；用于基于一个或多个位置源来获得位置信息的装置，其中该位置信息指示移动设备的位置；用于基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置的装置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；用于确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值的装置；以及用于响应于确定至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值而提供该至少一个PPP位置的装置。

条款42：如条款41的移动设备，其中该一个或多个位置源包括以下各项中的一者或多者：无线基站、无线接入点(AP)、超宽带(UWB)设备、射频(RF)感测设备、LIDAR设备、或物联网(IoT)设备。

条款43：如条款42的移动设备，其中该无线基站提供实时运动学(RTK)位置信息。

条款44：如条款43的移动设备，进一步包括用于基于RTK位置信息来确定RTK位置的装置。

条款45：如条款41-44中任一者的移动设备，其中用于获得位置信息的装置包括用于由移动设备使用以下各项来确定位置信息的装置：第五代(5G)信号、UWB信号、WiFi信号、精细定时测量(FTM)或者其任何组合。

条款46：如条款41-45中任一者的移动设备，其中该位置信息由移动设备在车联网(V2X)消息中接收。

条款47：如条款41-46中任一者的移动设备，其中该一个或多个GNSS信号是多星座和多频带信号。

条款48：如条款41-47中任一者的移动设备，其中不确定性阈值基于：移动设备的设备类型、在移动设备上执行的应用的应用类型、由移动设备所请求的准确度、由移动设备上执行的应用所请求的准确度、预定阈值、或其任何组合。

条款49：如条款41-48中任一者的移动设备，其中不确定性阈值在10厘米与30厘米之间。

条款50：如条款41-48中任一者的移动设备，其中不确定性阈值在30厘米与50厘米之间。

条款51：如条款41-50中任一者的移动设备，其中用于确定移动设备的一个或多个PPP位置的装置包括用于约束与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵的装置。

条款52：如条款51的移动设备，其中用于确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值的装置包括用于确定协方差矩阵的值是否在时间窗口上改变的装置。

条款53：如条款41-52中任一者的移动设备，其中用于确定移动设备的一个或多个PPP位置的装置包括用于使用位置信息以重采样由粒子过滤器使用的粒子的装置。

条款54：如条款41-53中任一者的移动设备，其中用于确定位置信息的装置包括：用于由移动设备获得传感器数据的装置，其中该传感器数据包括相机数据、RF感测数据、LIDAR数据或其任何组合；用于基于该传感器数据来标识一个或多个地标的一个或多个物理特征的装置；以及用于基于该一个或多个物理特征的一个或多个位置来确定位置信息的装置。

条款55：如条款41-54中任一者的移动设备，其中用于确定位置信息的装置包括：用于从位置源设备接收消息的装置，其中该消息是由位置源设备响应于检测到移动设备而传送的；以及用于基于该消息来确定位置信息的装置。

条款56：如条款55的移动设备，其中用于确定位置信息的装置包括用于从移动设备的存储器检索位置源设备的所存储位置的装置。

条款57：如条款55或56的移动设备，其中该消息指示位置源设备的标识符。

条款58：如条款41-57中任一者的移动设备，其中用于获得位置信息的装置包括：用于确定是否要向一个或多个位置源设备请求位置信息的装置；以及用于响应于确定要请求位置信息而请求位置信息的装置。

条款59：如条款58的移动设备，其中用于确定是否要向一个或多个位置源设备请求位置信息的装置包括用于基于以下各项来选择至少一个位置源设备的装置：由至少一个位置源设备提供的位置信息的准确度、指示由至少一个位置源设备提供的位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值的信息、由至少一个位置源设备提供的位置信息的成本、或其任何组合。

条款60：如条款58或59的移动设备，其中请求位置信息包括请求位置信息以使得位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值。

条款61：一种存储用于确定精确点定位(PPP)位置的指令的非瞬态计算机可读介质，该指令包括用于以下操作的代码：获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中该位置信息指示移动设备的位置；基于该位置信息和该一个或多个GNSS信号来确定移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值；以及响应于确定至少一个PPP位置满足或低于一个或多个收敛阈值而提供该至少一个PPP位置。

条款62：如条款61的计算机可读介质，其中该一个或多个位置源包括以下各项中的一者或多者：无线基站、无线接入点(AP)、超宽带(UWB)设备、射频(RF)感测设备、LIDAR设备、或物联网(IoT)设备。

条款63：如条款62的计算机可读介质，其中该无线基站提供实时运动学(RTK)位置信息。

条款64：如条款63的计算机可读介质，其中该指令进一步包括用于基于RTK位置信息来确定RTK位置的代码。

条款65：如条款61-64中任一者的计算机可读介质，其中获得位置信息包括由移动设备使用以下各项来确定位置信息：第五代(5G)信号、UWB信号、WiFi信号、精细定时测量(FTM)或者其任何组合。

条款66：如条款61-65中任一者的计算机可读介质，其中该位置信息由移动设备在车联网(V2X)消息中接收。

条款67：如条款61-66中任一者的计算机可读介质，其中该一个或多个GNSS信号是多星座和多频带信号。

条款68：如方面61-67中任一者的计算机可读介质，其中不确定性阈值基于：移动设备的设备类型、在移动设备上执行的应用的应用类型、由移动设备所请求的准确度、由移动设备上执行的应用所请求的准确度、预定阈值、或其任何组合。

条款69：如方面61-68中任一者的计算机可读介质，其中不确定性阈值在10厘米与30厘米之间。

条款70：如方面61-68中任一者的计算机可读介质，其中不确定性阈值在30厘米与50厘米之间。

条款71：如条款61-70中任一者的计算机可读介质，其中确定移动设备的一个或多个PPP位置包括约束与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵。

条款72：如条款71的计算机可读介质，其中确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值包括确定协方差矩阵的值是否在时间窗口上改变。

条款73：如条款61-72中任一者的计算机可读介质，其中确定移动设备的一个或多个PPP位置包括使用位置信息以重采样由粒子过滤器使用的粒子。

条款74：如条款61-73中任一者的计算机可读介质，其中确定位置信息包括：由移动设备获得传感器数据，其中该传感器数据包括相机数据、RF感测数据、LIDAR数据或其任何组合；基于该传感器数据来标识一个或多个地标的一个或多个物理特征；以及基于该一个或多个物理特征的一个或多个位置来确定位置信息。

条款75：如条款61-74中任一者的计算机可读介质，其中确定位置信息包括：从位置源设备接收消息，其中该消息是由位置源设备响应于检测到移动设备而传送的；以及基于该消息来确定位置信息。

条款76：如条款75的计算机可读介质，其中确定位置信息包括从移动设备的存储器检索位置源设备的所存储位置。

条款77：如条款75或76的计算机可读介质，其中该消息指示位置源设备的标识符。

条款78：如条款61-77中任一者的计算机可读介质，其中获得位置信息包括：确定是否要向一个或多个位置源设备请求位置信息；以及响应于确定要请求位置信息而请求位置信息。

条款79：如条款78的计算机可读介质，其中确定是否要向一个或多个位置源设备请求位置信息包括基于以下各项来选择至少一个位置源设备：由至少一个位置源设备提供的位置信息的准确度、指示由至少一个位置源设备提供的位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值的信息、由至少一个位置源设备提供的位置信息的成本、或其任何组合。

条款80：如条款78或79的计算机可读介质，其中请求位置信息包括请求位置信息以使得位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值。

Claims (30)

1.一种用于确定精确点定位(PPP)位置的移动设备，包括：

GNSS接收机；

存储器；以及

与所述GNSS接收机和所述存储器通信地耦合的一个或多个处理单元，所述一个或多个处理单元被配置成：

经由所述GNSS接收机获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；

基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中所述位置信息指示所述移动设备的位置；

基于所述位置信息和所述一个或多个GNSS信号来确定所述移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中所述位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；

确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值；以及

响应于确定至少一个PPP位置满足或低于所述一个或多个收敛阈值而提供所述至少一个PPP位置。

2.如权利要求1所述的移动设备，其中所述一个或多个位置源包括以下各项中的一者或多者：无线基站、无线接入点(AP)、超宽带(UWB)设备、射频(RF)感测设备、LIDAR设备、或物联网(IoT)设备。

3.如权利要求2所述的移动设备，其中所述无线基站提供实时运动学(RTK)位置信息。

4.如权利要求3所述的移动设备，其中所述一个或多个处理单元被进一步配置成基于所述RTK位置信息来确定RTK位置。

5.如权利要求1所述的移动设备，其中为了获得所述位置信息，所述一个或多个处理单元被进一步配置成使用以下各项来确定所述位置信息：第五代(5G)信号、UWB信号、WiFi信号、精细定时测量(FTM)或者其任何组合。

6.如权利要求1所述的移动设备，其中所述位置信息由所述移动设备在车联网(V2X)消息中接收。

7.如权利要求1所述的移动设备，其中所述一个或多个GNSS信号是多星座和多频带信号。

8.如权利要求1所述的移动设备，其中所述不确定性阈值基于：所述移动设备的设备类型、在所述移动设备上执行的应用的应用类型、由所述移动设备所请求的准确度、由在所述移动设备上执行的应用所请求的准确度、预定阈值、或其任何组合。

9.如权利要求1所述的移动设备，其中所述不确定性阈值在10厘米与30厘米之间。

10.如权利要求1所述的移动设备，其中所述不确定性阈值在30厘米与50厘米之间。

11.如权利要求1所述的移动设备，其中为了确定所述一个或多个PPP位置，所述一个或多个处理单元被进一步配置成约束与卡尔曼过滤器相关联的协方差矩阵。

12.如权利要求11所述的移动设备，其中为了确定所述一个或多个PPP位置是否满足或低于所述一个或多个收敛阈值，所述一个或多个处理单元被进一步配置成确定所述协方差矩阵的值是否在时间窗口上改变。

13.如权利要求1所述的移动设备，其中为了确定所述一个或多个PPP位置，所述一个或多个处理单元被进一步配置成使用所述位置信息来重采样由粒子过滤器使用的粒子。

14.如权利要求1所述的移动设备，其中为了确定所述位置信息，所述一个或多个处理单元被配置成：

由所述移动设备获得传感器数据，其中所述传感器数据包括相机数据、RF感测数据、LIDAR数据或其任何组合；

基于所述传感器数据来标识一个或多个地标的一个或多个物理特征；以及

基于所述一个或多个物理特征的一个或多个位置来确定所述位置信息。

15.如权利要求1所述的移动设备，其中为了确定所述位置信息，所述一个或多个处理单元被配置成：

从位置源设备接收消息，其中所述消息是由所述位置源设备响应于检测到所述移动设备而传送的；以及

基于所述消息来确定所述位置信息。

16.如权利要求15所述的移动设备，其中为了确定所述位置信息，所述一个或多个处理单元被配置成从所述移动设备的存储器检索所述位置源设备的所存储位置。

17.如权利要求15所述的移动设备，其中所述消息指示所述位置源设备的标识符。

18.如权利要求1所述的移动设备，其中为了获得所述位置信息，所述一个或多个处理单元被配置成：

确定是否要向一个或多个位置源设备请求所述位置信息；以及

响应于确定要请求所述位置信息而请求所述位置信息。

19.如权利要求18所述的移动设备，其中为了确定是否要向所述一个或多个位置源设备请求所述位置信息，所述一个或多个处理单元被配置成基于以下各项来选择至少一个位置源设备：由所述至少一个位置源设备提供的位置信息的准确度、指示由所述至少一个位置源设备提供的所述位置信息的所述位置不确定性满足或低于所述不确定性阈值的信息、由所述至少一个位置源设备提供的位置信息的成本、或其任何组合。

20.如权利要求18所述的移动设备，其中为了请求所述位置信息，所述一个或多个处理单元被进一步配置成请求位置信息以使得所述位置信息的所述位置不确定性满足或低于所述不确定性阈值。

21.一种确定精确点定位(PPP)位置的方法，包括：

由移动设备获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；

由所述移动设备基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中所述位置信息指示所述移动设备的位置；

基于所述位置信息和所述一个或多个GNSS信号来确定所述移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中所述位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；

确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值；以及

响应于确定至少一个PPP位置满足或低于所述一个或多个收敛阈值而提供所述至少一个PPP位置。

22.如权利要求21所述的方法，进一步包括基于从无线基站接收到的RTK位置信息来确定RTK位置。

23.如权利要求21所述的方法，其中确定所述位置信息包括：

由所述移动设备获得传感器数据，其中所述传感器数据包括相机数据、RF感测数据、LIDAR数据或其任何组合；

基于所述传感器数据来标识一个或多个地标的一个或多个物理特征；以及

基于所述一个或多个物理特征的一个或多个位置来确定所述位置信息。

24.如权利要求21所述的方法，其中确定所述位置信息包括：

从位置源设备接收消息，其中所述消息是由所述位置源设备响应于检测到所述移动设备而传送的；以及

基于所述消息来确定所述位置信息。

25.如权利要求24所述的方法，其中确定所述位置信息包括从所述移动设备的存储器检索所述位置源设备的所存储位置。

26.如权利要求24所述的方法，其中所述消息指示所述位置源设备的标识符。

27.如权利要求21所述的方法，其中获得所述位置信息包括：

确定是否要向一个或多个位置源设备请求所述位置信息；以及

响应于确定要请求所述位置信息而请求所述位置信息。

28.如权利要求27所述的方法，其中确定是否要向所述一个或多个位置源设备请求所述位置信息包括基于以下各项来选择至少一个位置源设备：由所述至少一个位置源设备提供的位置信息的准确度、指示由所述至少一个位置源设备提供的所述位置信息的所述位置不确定性满足或低于所述不确定性阈值的信息、由所述至少一个位置源设备提供的位置信息的成本、或其任何组合。

29.一种用于确定精确点定位(PPP)位置的移动设备，包括：

用于获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号的装置；

用于基于一个或多个位置源来获得位置信息的装置，其中所述位置信息指示所述移动设备的位置；

用于基于所述位置信息和所述一个或多个GNSS信号来确定所述移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置的装置，其中所述位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；

用于确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值的装置；以及

用于响应于确定至少一个PPP位置满足或低于所述一个或多个收敛阈值而提供所述至少一个PPP位置的装置。

30.一种存储用于确定精确点定位(PPP)位置的指令的非瞬态计算机可读介质，所述指令包括用于以下操作的代码：

获得一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)信号；

基于一个或多个位置源来获得位置信息，其中所述位置信息指示移动设备的位置；

基于所述位置信息和所述一个或多个GNSS信号来确定所述移动设备的一个或多个精确点定位(PPP)位置，其中所述位置信息的位置不确定性满足或低于不确定性阈值；

确定至少一个PPP位置是否满足或低于一个或多个收敛阈值；以及

响应于确定至少一个PPP位置满足或低于所述一个或多个收敛阈值而提供所述至少一个PPP位置。