CN1607401A - 根据周围信号确定装置的近似位置的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明平衡不同的位置处的无线电信号的检测强度的变化，以确定设备的位置。在本发明的一个实例中，推理程序用于处理周围商业无线电信号，以估算设备的位置或设备位置上的概率分布。在本发明的一个实例中，将学习和推理方法应用于信号强度矢量的等级矢量上。移到这种等级顺序降导致回避对位置计算中的绝对信号强度的考虑。本发明通过提供一种方法来促进设备定位的近似性，该方法不需要获得基本数量的可用周围信号强度但仍然提供确定位置方面的有用的位置推理。

Description

根据周围信号确定装置的近似位置的方法
相关申请的引用
本申请要求申请序列号为60/489,274的美国临时专利申请的权益，该美国临时专利申请于2003年7月22号申请，标题为“估计装置位置的系统和方法”。
技术领域
本发明一般涉及位置确定，尤其涉及利用周围的信号强度提供装置的近似位置的方法。
发明背景
研发计算机的目的是帮助人们对付被认为是非常耗时的重复性任务。早期的计算机大部分用于解决复杂的数学问题。与今天使用的计算机相比较而言，第一个计算机器非常大。尽管它们具有庞大的规模，但是早期机器的计算能力远比今天的机器小。一般而言，该计算装置的规模由该时代的现有电子器件的规模驱动。这就意味着只有大科研所或大企业可以使用计算机器。由于允许研发较小电子器件的新技术的出现，计算装置的规模也在变小。尽管按照今天的标准仍然缺乏功效，但是计算装置的规模减小到了可以将其放置在标准书桌上。从而，诞生了″台式计算机″。这使得用户在除了关键的计算建立之外还能够具有定位中的可用计算技术。人们发现具有在他们的办公桌上利用计算技术而不是向中央位置提交计算问题的能力，这使得他们的作业更加有成果。最终，将台式计算机搬移到家庭环境中以更加方便地工作的想法成为现实。
当计算机进入家庭时，变得明显的是除了工作之外，其还具有其它用途。这使得人们不只将计算机视为是一种工作工具，而且还是一种有用的设备，例如其可以用于玩游戏，辅助学习、处理家庭的远程通信，甚至控制家用器具和灯光。然而，一般而言，用户只限于该计算机上的可用计算信息。可以在台式计算机上安装并玩游戏，但是任何人不能玩其它位置上的计算机的游戏。技术解救了通过使用电话调制解调器技术来连接这些计算机的第一次尝试。这允许单独的用户通过拨号电话联接来进行连接。这对于市内电话来说是昂贵的，但是对于长途电话更是庞大的花费。然而，随着因特网的出现，改变了一切。它提供了一个连接全世界计算机的廉价方式。其允许用户快速并轻易地发送和接收全球范围内的信息。商家充分地利用了这个新技术，建立“电子商务”。现在用户可以在线发送并接收信息，甚至在线购买产品和服务。这种在线访问大量信息并轻易地进行交易的方式成为我们社会的主要组成部分。
理所当然的是，人们喜欢类似因特网这样的无论他们到哪儿，想用就能利用的工具的好处。膝上型计算机的发展已有助于提供一个更机动的访问因特网的接入点。然而，膝上计算机仍然需要某些类型的连接物，通过有线或无线的方式连接到因特网。这对于总是处于″运动中″的典型用户来说极大地制约了他们的机动性。技术已延续到通过发展计算机来适应，该计算机需要将一种设备连同大电池和提供显示荧光屏的玻璃置于主体上。尽管更加轻便，但是这些设备的庞大限制了它们的实用性，而且设备规模(典型的台式计算机之上的)的减小一般也限制了它的计算能力。另外，因为它的复杂性，所以其是一种这样的设备，即用户必须选择磨损、了解它的局限性和限制，并且要小心不损害精密设备。
由于社会信奉新技术，开始对其提出了更高的要求。计算装置的最初的用户感激能够减轻他们的工作的重复性任务的能力。他们更高兴迈入安装有计算装置的办公楼，如此他们将不会必须作重复性任务。由于社会已习惯于在工作中和家中具有易用的计算机，因此现在要求到处可用的计算信息。在一些地方，信息站已出现在机场和大型购物中心，以致人们可以轻易地访问信息。但是这对于某些试图获得能够在可以携带计算装置去的任何地方都能允许他们访问的最小最轻的计算装置的用户来说还不够。像个人数字助理(PDA)和超小型膝上计算机这样的产品常试图当用户移动时向其提供信息。
尽管现在可用的计算装置的规模小，但是它们的运作原理通常与发明的第一个计算装置类似。用户″接近″设备并问它问题。然后该设备企图向用户提供信息。进程已经发展到″推动技术″(push technology)，其中用户预编程设备以检索所需的信息。然而，这既耗时，又一般假定用户是固定的进行编程。虽然当用户在家时，用户需要知道其所在城市的时间和温度，但是当他们在另一个城市旅行时，在那时那些信息变得与用户不相干。为了克服这个问题，技术已开始集中于解决得到用户位置这样的问题。最明显的选择是利用全球定位系统或GPS。这是一种军用卫星定位系统，其用来协助处于移动中的军队和装备的位置。政府从他们的卫星向公众提供跟踪的较少的正宗版本。尽管不如军用型的准确，但与传统方法相比还是非常准确的。第一个利用卫星跟踪的民用设备庞大且难于使用。最后，GPS单元在规模上缩小了很多，从而易于运输。甚至单元发展到能够直接塞入像膝上计算机这样的便携式电脑中。这个结合允许用户跟踪他们的前进，诸如当他们驾驶时在他们的膝上计算机上显示街道图像。令人遗憾的是，拖着膝上计算机、连接对GPS天线的所有连接、以及找到所有设备的电力使得这个技术过于繁重。另外，由于该技术的性质，当GPS可以直接访问最少数量的卫星时其才工作，这限制了它在人口稠密区的使用，诸如在具有摩天大楼的较大城市中以及当人在室内时。
用户逐渐要求在不需要繁重的设备的情况下能够拥有他们可用的相关信息。例如，经常旅行的旅客想要无论他们位于何处都能够拥有他们可用的气象信息、机场信息或出租汽车公司信息。加油站、饭店及其他企业想要接触旅客并让他们在合适的瞬间了解他们所处的位置。这样的信息流通允许用户更加有效地使用他们的时间和资源，尽管其对一个地方缺乏预先了解。商人还可以得益于能够快速确定新客户的地方资源。在所需的基础上提供信息是增加交易的最节省成本的方式。
发明综述
为了提供本发明某些方面的基本知识，以下提供简化的发明综述。这个摘要并不是本发明的详尽概述。其不用于确定本发明的关键元件或描写本发明的范围。其的基本目的是以简化形式提供本发明的一些基本原理，作为稍候提供的更详细的说明的前序。
本发明一般涉及位置确定，尤其涉及利用发射器的多个周围信号来提供设备的近似位置的方法，发射器例如为基站、塔架、活动平台、建筑物天线等等。由诸如微软智能个人对象技术(SPOT)此类技术提供的实际信号强度和信号强度指示器之间的单调增长属性被平衡以确定设备位置。这提供了不需要校准单独的设备和/或要求用于定义确定位置的计量单位的定位方式。通过利用施加于周围信号频率的观测上的推理，获得对设备定位的方式。在本发明的一个方面，使用等级矢量从测量信号强度矢量的单调递增函数中隔离出结果。这使本发明减低对为了确定位置而需要获得绝对信号强度的敏感性。本发明通过提供一种方法还使得便于设备定位的近似定位，该方法不需要获得基本数量的可用信号但仍然提供确定位置方面的基本准确度，减少了计算及数据存储要求。
为了实现上述内容和有关目的，在此将结合以下描述和附图来描述本发明的某些例证性的方面。但是，除了其中可应用本发明原理的各种方式的少数几个，这些方面是象征性的，并且本发明试图包括所有这类方面及它们的等价物。当结合附图来考虑时，根据发明的详细说明可以清楚本发明的其他优点和新颖特征。
附图简述
图1是根据本发明一个方面的信息系统的结构图。
图2是根据本发明一个方面的定位系统的结构图。
图3说明根据本发明一个方面的使用定位系统的设备。
图4是说明根据本发明一个方面的信号强度的准确度的图表。
图5是说明根据本发明一个方面的信号强度的单调性的图表。
图6是说明根据本发明一个方面的散列码排列的三维空间图。
图7说明根据本发明一个方面所使用的地图。
图8是说明根据本发明一个方面的无线电信号强度指示值的图表。
图9是根据本发明的一个方面的分级准确度的实例。
图10是根据本发明一个方面的在测量信号强度和模拟信号强度之间的斯皮尔曼(Spearman)相关性直方图。
图11是根据本发明一个方面的西雅图区中的无线电台的模拟信号强度表。
图12是根据本发明一个方面的在七个选择站的测量信号强度和模拟信号强度之间的斯皮尔曼相关性直方图。
图13是说明根据本发明一个方面的试验区的地图。
图14是说明根据本发明一个方面的单元宽度和中间误差之间的关系的图表。
图15是说明根据本发明一个方面的一个给定单元宽度的概率密度函数和累积密度函数错误的图标。
图16是说明根据本发明一个方面的相关阈值和中间误差之间的关系的图表。
图17是说明根据本发明一个方面的窗口大小和中间误差之间的关系的图表。
图18是根据本发明一个方面的一种对设备定位的方法的流程图。
图19是根据本发明一个方面的对设备定位的方法的另一流程图。
图20是根据本发明一个方面的一种训练定位设备的方法的流程图。
图21是根据本发明一个方面的一种为定位设备所使用的平滑直方图方法的流程图。
图22是根据本发明一个方面的一种平滑位置推理的方法的流程图。
图23是根据本发明一个方面的一种最优化为定位设备所使用的周围信号组的方法的流程图。
图24说明本发明可于其中运行的实例运行环境。
图25说明本发明可于其中运行的另一实例运行环境。
发明的详细说明
现在将参考附图来描述本发明，其中相同的参考数字自始至终指示相同的成分。在以下描述中，以说明的目的，为了彻底了解本发明而阐明了很多细节。然而，很明显的是没有这些细节也可以实施本发明。在其他情况中，为了便于描述本发明，公知的结构和装置以结构图的形式示出。
正如本申请所用的，术语″部件″意图涉及与计算机相关实体，或者硬件、硬件和软件的结合、软件或执行中的软件。例如，部件可以是(但不局限于)运行在处理器上的进程、处理器、对象、可执行部件、执行的线程、程序和/或计算机。举例来说，运行在服务器上的应用程序和该服务器都可以是一种计算机部件。在进程和/或执行的线程之内可以存在一个或多个部件，并且一种部件可以位于一个计算机和/或分布在两个或更多计算机之间。″线程″是操作系统核心预定执行的进程之内的单位。众所周知，在本领域中每个线程都具有一个关联的″环境″，该环境是一种与执行的线程有关的易变数据。线程的环境包括系统寄存器的内容和属于该线程的处理的虚拟地址。因此，有效数据包括随着线程而变化的线程的环境。
如在此所使用的，术语″推理″一般涉及通过事件和/或数据从一组观测结果中推出或推断系统状态、环境和/或用户的过程。例如，可以利用推理确定特定的环境或行为，或者可以得出状态的概率分布。该推理可以随机的，也就是说根据对数据和事件的考虑来计算所关心的状态的概率分布。推理还可能涉及从一组事件和/或数据中组成高级事件所应用的技术。根据一组观测的事件和/或存储的事件数据，这种推理构成新的事件或行为。
本发明公开了一种通过分析多重信号发射器发送的周围信号、在室内和/或户外来确定近似位置信息的方法，发射器诸如商业无线电台等等。在本发明的一个实例中，由于它的运行使用极少的电力，使得其成为小型的低功率设备的位置信息的可行信号源，该小型设备提供一种形式的信号强度指示，例如像微软的SPOT此类。SPOT集中于开发手表大小的设备，该设备具有通过编码在有规则的FM无线电广播中的数字数据来接收通知的能力。在一个实例中，利用本发明的设备和/或方法能够利用SPOT设备的先有能力接收FM并测量信号强度来建立具体位置通知服务。在一个实例中，本发明利用名为″RightSPOT″算法的算法。本发明还不易受利用本发明的设备的结构制造差异所引起的变化影响。
便携式设备中的位置认识为用于销售和营销的新机制而充分准备。例如，用户可以希望预订相应于他们所处位置或附近的提供折扣和促销的服务。零售商，诸如餐馆老板可能希望利用这种关于时间限制报价的位置敏感警报来平衡客流，以便在特定的漫漫傍晚填补空空的饭店。当在短时期期间通过只替换那些可能相关的人来限制通知的数量的时候，敏感位置的过滤可以限制只对离营业所足够近的促销，以提供这种响应的客流平衡的客户的促销。
在图1中，示出了根据本发明一个方面的信息系统100的结构图。信息系统100包括具有信息部件104的信息系统部件102，定位方式106和信号部件108。信号110由信号部件108接收并被处理到信号强度指示器中。这个处理一般需要模拟到数字的处理。信号部件108可以处理各种信号，诸如周围无线电波等等，其包括(但不限于)调频(FM)信号。一旦将信号变为信号指示器，就将其传递到定位系统106。定位系统106处理信号指示器并向信息部件104提供位置。信息部件104利用该位置导出一组相关数据。可以严格地根据位置和/或位置和用户偏爱性的组合(通过用户输入端，未显示)来关联数据。该数据还可以与那些从便于处理的可下载查找表格的信息有关。一旦选择了该数据，那么就通过用户接口将其作为“所需信息”112提供给用户，该接口诸如为图形用户界面(GUI)和/或基于文本的用户接口等等。
在本发明的另一实例中，定位系统106存储该位置。这允许在较迟的时间点利用定位数据，例如由于设备方向而导致的降低了定位的敏感性(例如，平均最近的″X″次位置推理)。跟踪系统(例如，车辆、包裹、人员、设备跟踪等等)还可以利用这类历史定位数据。因此，例如可以利用本发明帮助警察确定被偷窃对象(诸如汽车)位于何处，或者可以帮助包裹货运局在发现交货延迟之后确定如何传送特定的包裹。父母还可以利用本发明的一个实例获悉他们的孩子在前一段时间内位于何处。同样，老板可以跟踪雇员和设备以提高工作实绩。还可以利用本发明跟踪动物，诸如宠物等等。利用本发明，计算机还可以自动地报告它们的位置。这允许计算机基于它的位置自动地配置其自身，像时区、国家和语言等等这类东西。
在本发明的另一实例中，提供一种基于位置管理有限资源的装置。该有限资源可以包括(但不限于)存储器、电力和处理能力等等。例如，如果数据存储能力受到限制，定位可用于丢弃已存储的数据，诸如不临近设备的当前位置的区域的地图。这提供了存储有关不能另外存储的当前位置的附加信息的存储空间。在本发明的又一实例中，可以利用位置信息帮助其他实体，诸如硬件设备和软件程序等等。这些可以包括(但不限于)导航系统、绘图软件、跟踪软件和定位软件等等。同样，可以在基于突然事件的设备中利用本发明的一个实例来在危险环境中提供援助，诸如在医疗事故、火灾、洪水和基础结构修理中。可以提供诸如用于火灾控制的水源、房屋建筑布局、医疗服务位置、地下管线和气象报告等等这类信息。还可以利用本发明来根据位置发布对时间敏感的信息、广告、天气预报、实体的邻近信息等等。实体的邻近信息可以包括(但不局限于)当朋友或同伴靠近设备的位置时进行通知的同伴名单型服务。同样，当其他车辆到达该地区时还可以通知设备。可以当作积极效果利用这些信息来聚集对象，也可以当作副作用来利用这些信息通知对象以允许该等对象远离或对出现的分离。
在本发明的又一实例中，提供一种根据事件位置而非事件的时间来组项的装置。例如，如果一个人在他们去大峡谷然后到拉斯帕尔马斯，然后再回到大峡谷的休假时进行摄影，那么他们可以具有他们的相片，该等相片被自动地根据位置(例如，所有大峡谷拍摄在一起)而非根据他们所拍摄的实际顺序存储。由于还可以在室内利用本发明，所以其还可以根据室内事件以及户外事件组项。对于这种应用，经常不需要具有详细的纬度和纵坐标，而只须知道在那个城市或城市的一部份拍摄了相片。这种应用甚至可以保持不明显的近似位置，并使用这些性质将项目聚集和/或组合到视图和/或分类的不同组中。
请参考图2，说明了根据本发明一个方面的定位系统200的结构图。定位系统200包括定位部件202。定位部件202接收被利用来训练定位部件202的训练数据204。训练数据204可以包括用于各种位置指定信号等等的散列码排列等等。可以根据通过到一个位置的实际旅行来获得信号特性和/或通过提供所需信号特性的模拟软件所获得的信息来计算这些数据204，以便获得信号特性。在本发明的其他实例中，不使用训练数据。信号强度指示器输入端206允许定位部件根据信号强度指示器确定它的位置。该指示器不要求绝对地按照实际信号强度。定位部件202以关于绝对值的脱敏方式处理信号强度输入206，以提供定位208。该定位部件202一般包括计算等级矢量的分析部件(未显示)，该等级矢量提供一种与绝对值无关地把信号强度指示器分等的方式。
转到图3，示出了SPOT设备300的示例。SPOT设备300包括可佩带设备302、天气预报显示器304、交通显示器306、饭店显示器308和文娱显示器310。无所不在的计算的一个保证是将用户同他们在世界上来回运动的重要信息相连。本发明的一个实例平衡SPOT设备的小型低功率设备平台。如图3所示，SPOT向用户提供了一种在手表大小的设备上接收关键通知的方式。SPOT设备被设计成能在频宽(特别是从主无线电台租借的)上倾听标准FM无线电台载波频率上的数字编码数据，诸如新闻故事、气象预测、个人信息、交通更新和零售目录等等。该设备具有将数百万的人同重要的通知和警报相连的潜力。
除小尺寸构成因素以外，SPOT设备的一个特征是和最大化充电时间间隔的数字式电子表相联的此类的长电池寿命。从而，使尺寸和功耗最小地设计SPOT设备。在一个实例中，利用本发明来提供一种非常低功率地识别设备的位置的方法，例如像SPOT设备这样的设备。由于利用本发明，SPOT设备可以确定位置信息，因此其支持新型的实践，诸如允许设备只倾听与特定位置有关的警报。以前用于将定位数据传输到特定设备的基本方法依赖于FM无线电信号的有限范围。因此，只有在特定广播塔的范围内的设备才能接收与该广播塔覆盖区域有关的数据。但是，对于某些信息，这个定位分辩率太不精确。交通更新，限时折扣报价和附近吸引人的事物的名单需要比FM广播电台覆盖区所提供的更精确的定位过滤。尽管GPS是用于提供更精确的位置信息的候选对象，但是GPS接收器将耗费宝贵的电池电力，并且增大了已经密集压缩的设备的体积和费用。另外，GPS只限于其中可以建立与卫星的直接连接的外部使用。
在本发明一个实例中，提供一种根据对存在的信号频率发射器的周围信号强度所做的分析来定位设备的装置，该信号频率发射器例如为FM广播电台。利用诸如″RightSPOT″此类算法的本发明的系统和方法可以依赖已研发的用于接收通知的SPOT技术，该技术包括用于测量FM频带中的适当频率上的信号强度的硬件和软件。
在一个实例中，本发明利用取自不同频率的无线电信号强度矢量来确定位置。每当要推断位置时，该设备就扫描一组FM频率并记录每个的信号强度。标准SPOT设备扫描多个FM广播电台并测量信号强度，以便发现发送SPOT数据十分有力的一个。在本发明一个实例中，通过本发明的设备中的模数转换器(ADC)，提供一个接收信号强度指示器(RSSI)。对每个频率的未处理数字测量值进行换算并平均，例如在13毫秒读取20次上。一般不为测量任何某单元中的RSSI或使设备到设备一致而校准ADC和有关电路。本领域熟练的技术人员可以理解到尽管上述实例利用了SPOT技术，诸如RSSI，但是其它用于获得信号强度指示器的装置也适合于本发明。本发明可以利用任何信号强度指示器，无论是否具有提供相对信号强度的单元。
在图4中，示出了一个说明根据本发明一个方面的信号强度的图标。垂直轴表示输入信号强度，而横轴是来自一个设备的测量信号强度(RSSI)，例如像提供RSSI的SPOT设备。曲线402表示由小三角形404表示的测量数据点的适当数学函数。用于测量RSSI的设备之间的意料之内的不一致形成了一个障碍，这样的变化使得难于概括出重复使用信号强度和位置之间的单一映射。解决这个问题的一个可能方法是预先使用一个已知FM传输强度来具体地校准每个设备。这些测试的一个结果如图4所示，其示出了特定设备的RSSI读取如何随已知传输信号强度的变化而变化。这个测试的数据将被拿到法拉第笼(Faraday cage)中，但是该程序对于大批量地生产来说被认为是太昂贵的。另一个解决方法是训练处于不同位置的每个设备，随后聚集要使用在相同的设备中的已知地方的信号强度矢量。普通的消费者可能不会认同这种训练方式。
除了制造变化之外，信号强度还受设备方向、它的环境和附加装置的调整的影响，诸如还可以作为信号接收天线的腕带等等。几乎不可能预测所有的这些影响绝对信号强度的可变因素。  如果可以预测绝对信号强度，那么随机结构，像位置判断的统计模型化方法中(IEEE Transactions on Mobile Computing，2002；1(1)：p.59-69)的T.，P.Myllymaki和H.Tirri是适当的。但是，对于给出的发现每个设备的反应特性的不切实际性来说，需要一个比较信号强度的替换方法。
不依赖于作为位置指示器的绝对信号强度，本发明利用提供更实用的推理的信号强度变换。在通常测试中，利用本发明的设备，诸如RightSPOT算法，通过如下文所述的它们的所测量的RSSI来给出一组广播电台的排序结果，如以下所述。最后，设备可以不依赖于给出一致的绝对信号强度。由于这些事实，根据相对信号强度相对一致的事实来利用代替的假定(即，对于一个给定位置，按信号强度排序的广播电台的顺序表变化不是很大)。更确切地说，假定输入信号强度和测量RSSI之间的关系不是单调升高的。在图5中，示出了一个说明根据本发明一个方面的信号强度的单调性的图表。图表500表明如果移动装置的测量RSSI是一个输入信号强度的单调递增函数，则也保存输入的信号强度顺序。例如，如果A＜B＜C，那么通过相异RSSI测量函数来变换的这些值被以实质类似的信号强度顺序保持。这允许本发明可以与多种设备来一起运行，不管在它们如何测量信号强度中的设备到设备的变化。
在一个实例中，本发明利用通过扫描一列n个无线电频率(诸如FM无线电频率等等)来推断设备位置的算法，f＝(f1，f2，...，fn)产生相应的测量信号强度的矢量s＝(s1，s2，...，sn)。然后利用一个排序程序来计算信号强度的等级，上升排序的v＝(r1，r2，...，rn)，其中每个ri给出s中的相应si的等级。例如，如果信号强度矢量为s＝(12，40，38，10)，那么相应等级矢量为v＝(2，4，3，1)。应注意，等级矢量对s成分的任何单调递增函数不敏感，这使得算法对于不同的设备如何测量信号强度的变化而言是稳定的。从而，本发明不需要绝对信号强度来确定设备位置。
作为进一步的例子，无线电频率可以表示能通过索引[1...n]识别的不同广播电台。对每个站点的RSSI的测量产生一组有序对，其给出了每个广播电台的站点索引和信号强度：{(1，s1)，(2，s2)，(n，sn)}。然后通过信号强度对这组广播电台强度多元组进行排序，以得到等级矢量。例如，假定n＝3，从而扫描结果是{(1，40)，(2，30)，(3，35)}。对这组有关信号强度的有序对进行分类，得出{(2，30)，(3，3)，(1，40)}。等级矢量是以信号强度排序的广播电台索引，v＝(2，3，1)即表示s2＜s3＜s1。可以分解相等的信号强度，例如通过任意排序，第一检测排序，多数常用的检测排序等。
对于n个广播电台来说，有n！个可能的等级矢量，其是整数1，2，...，n的排列。可以使用整数的混合基数表示，将每个等级向量可以映射到整数r∈{0，1，...，n！-1}，这由Knuth，D.描述；Seminumerical Algorithms；in The Art of Computer Programming；1981；Addison-Wesley：Reading，Massachusetts；p.64(Algorithm P)。从而，为每个信号强度的排列产生唯一的散列码。
本发明的分类计划通过假定不同的位置将显示出不同的相对信号强度来激发。理论上，每个位置将映射到r的单个的唯一值。实际上，由于来源于诸如SPOT天线之类的接收单元的局部倾斜和位置之类的因素的噪音根据不同的结构和与建筑物和地形有关的几何结构在周围信号发射器的相对路径上变化，因此每个位置产生不同的r分布。
应理解的是，根据本发明各个方面的分类可以利用基于随机的和/或基于统计的分析(例如，分解为分析效用和成本)，以便预测或推断用户想自动完成的行为。分类器可以是将输入属性矢量的一个函数，即x＝(x1，x2，x3，...，xn)映射到输入属于一类的可靠度，也就是说，f(x)＝可靠度(类)。例如，可以利用支持向量机(SVM)分类器，SVM一般通过发现可能输入的空间中的动态变化超曲面来操作。其它直接的和间接的模型分类方法例如包括：naive Bayes、贝叶斯网络(Bayesian networks)、决策树，并且可以利用提供不同的独立模式的随机分类模式。在此说用的分类还是统计回归的表现，应用该统计回归来研发优先的模型。
转到图6，描述了说明根据本发明一个方面的散列码排列的三维空间图600。图600包括规格化的直方图轴602，位置轴604和导出的排列散列码轴606。例如，在本发明的一个实例中，为了训练一个系统，接收设备(诸如SPOT设备)被带入每个L位置处，聚集散列码r(l) i，其中l＝1，2...，L在位置上索引，而i＝1，2，...，N1在位置1处所观测到的散列码上索引。对于每个位置，构成散列码的规格化直方图以估计从该点所看到的散列码的离散概率分布，p(r|l)。图6示出了六个位置三个频率的规格化直方图的实例。
给定观测类似性p(r|l)和观测R*，使贝叶斯法则计算任一L位置中的概率：
p ( l | r * ) = p ( r * | l ) p ( l ) Σ r = l L p ( r * | l ′ ) p ( l ′ ) - - - ( 1 )
这里，p(1)是当前所在位置的先验概率。由于不存在设备位置的特定先验认识，因此假定了一个均匀分布，设定p(1)＝1/L。与其计算似然性，还不如直接比较非规格化的后验。分类器，例如像贝叶斯分类器这样的分类器识别具有最大后验概率的类，即：
l * = arg max l = 1 . . . L p ( l | r * ) = arg max l = 1 . . . L p ( r * | l ) - - - ( 2 )
算法上，这意味着为了观测*，参照规格化的直方图(图6)，在位置1∈{1，2，...，L}的整个范围内查找p(r*|l)的值，并采用具有最大p(r*|l)值的位置1。
作为利用本发明一个实例，描述了以下测试。从实验室所存储的测试设备中选择了三个SPOT手表。没有尝试选择那些能够发出一致的信号强度的手表，并且也没有相对于绝对信号源或相对于彼此来尝试校准这些手表。考虑到执行校准设备的测试的经济可行性，这模拟了这种设备的标准生产运行。
请参考图7，示出了根据本发明一个方面所使用的地图700。地图700包括6个表示西雅图郊区的六个位置702-712。对每个设备进行编程，以测量32个不同地方的FM广播电台的信号强度。然后将设备运到西雅图地区的6个不同的郊区内，记录所有的32个信号强度，每秒对每个广播站进行一次测量。在每个郊区，当绕郊区的零售中心运动时，720次读取平均花费大约10分钟。选择零售中心作为本发明的实例的一个令人信服的应用，其包括诸如发出时间敏感报价的零售商以及列举当地吸引人的事物的列表。
在图8中，描述了说明根据本发明一个方面的无线电信号强度指示值的图表800。图表800由原始数据802和中值过滤数据804组成。如图8所示，发现来自设备的原始RSSI数据有噪音，所以将窗口中值滤波器应用于该数据，使用它本身和在前的29个未过滤值的中值替换每个RSSI。本领域熟练的技术人员可以理解到其他过滤装置也可以代替该有窗的中值滤波器来完成。
通过交替地从三个作为规格化直方图基础的设备的一个中拾取数据来进行测试，并且使用来自其他两个设备的数据进行测试。与只对每个设备本身测试相比而言，这是一个更现实的测试，因为在本发明的一个实例中，该设备最终依赖于确定它们位置的一个既定程序组的直方图。
转到图9，说明根据本发明一个方面的分类准确度的实例900。实例900由周围信号发射器数量902、周围信号发射器904的子集和分类准确度结果906所组成。这显示多长时间一次将该设备正确地分类到用于进行测试的六个郊区的一个中。努力使位置确定的存储和计算负担最小，诸如利用32个已记录的广播电台的缩小很多的子集。对于n个广播电台的每个测试，检查要用于分类位置的站点一组 不同组合。依据分类准确度，结果如图9所示。因此，可以同更少的周围信号发射器来利用本发明，而且仍然被用于定位设备。
报告的准确度是在全部测试上进行正确推理的一小部分，在全部测试中，拿出一个设备来制出直方图而其他两个设备用于测试。对于n≤5，可以测试全部可能的组合。对于n＞5来说，测试10000个组合的随机子集。这用于解释为什么当从n＝5移动到n＝6站点时分类准确度下降；很可能没有发现通过基于模拟所选择的n＝6的随机子集的最好组合。使用n＝8个广播电台时，最佳分类准确度为81.7％。应注意，定位准确度采掘程度是以利用周围信号发射器(例如，无线电发射机等等)和利用不是为提供位置信息的接收器的有机方式处理的。
这个实例证明利用本发明的一个实例使用现有周围信号发射器来定位郊区的设备的可能性，周围信号例如像FM无线电信号此类。在本发明的一个实例中，通过使用同本发明一起使用的现有技术，例如像SPOT设备，只需要向现有的结构中添加少量软件就可以将现有硬件调节为能够测量信号强度，从而能够定位。不同的设备测量的信号强度不同，并且信号强度也受其他许多变量影响。例如，使用贝叶斯分类算法的本发明不利用绝对信号强度，而是利用信号强度的等级，以便保证通过设备和其他变量的稳定性。
显然，为了从排列散列码中推断出位置，需要位置和散列码之间的关系。如上文所描述的那样，确定这个关系的一种方式是在地上实际参观位置并记录信号强度。然而，对于一般的应用来说，如果广播电台改变了它的发送器的功率与/和位置，那么其将是乏味的并且还需要维护。因此，还可以使用该本发明在实际上没有参观不同位置的情况下来预料不同位置的信号强度特征，以便获得信号特征或″训练数据″。与其进行大量的物理测量，还不如利用RadioSoft的ComStudy软件(通常访问，因特网网点http：//www.radiosoft.com)及其类似软件来产生模拟的FM无线电信号强度地图。这种模拟还可以便于为最佳的位置确定要聆听的广播电台的有效子集。使用无线电强度地图的最理想方法包括利用概率方法来研究模拟的可靠性和可能性偏差如何随着基于拓扑、拓扑与/和发送器之间的几何关系、建筑物存在以及其它人工结构而变化。例如，我们可以根据搜集的有关模拟无线电强度和实际检测的无线电强度的差异为可靠性和/或偏差训练统计分类器，并利用这种分类器研发置信度和/或校正无线电映射表和无线电强度排序函数。
同样，可以使用位置持续概念来填充置信度中的缺口。例如，如果不确信设备在一个具体位置，那么如果时间没有长到能够远程传播时，假定设备最接近于最后有把握检测到的位置上。
该ComStudy软件支持许多可以用来预知FM无线电地图的无线电传播模型。在本发明的一个实例中选择Longley-Rice模型(参看，P.L.Pice，A.G.longleyK.A.Norton和Barsis A.P.；Transmission Loss Predictions for TroposphericCommunication Circuits；National Bureau of Standards Technical Note 101，1月，1967)，这是由于其公知的准确度。由于其结合了反射、折射(当无线电波上升穿过大气时，射线被弯曲)和几种类型的衍射(信号在斜坡上的溢漫)，所以其通常很准确。该模型利用地形图来模拟斜坡和山谷的影响。
ComStudy通过每个广播电台发送器的频率、发射功率和位置(纬度，经度)使每个广播电台发送器参数化。对于每个发送器，产生一个场强度矩阵。该矩阵是在所选择的地上区域上延伸的矩形单元的格网，每个单元包括议论中的发送器发送的信号功率信息。该单元的宽度选择为6弧秒(大约南北方向185米及东西方向124米)。这相当于每平方公里具有40点(单元)。然后ComStudy应用选择的传播模型来计算每个单元中心的场强度。在此实例中，为华盛顿区西雅图的28个当地FM无线电台生成地图。
在为位置推理而利用模拟信号强度地图之前，要确定精确地映射预知排列矢量的置信级。为了完成这项工作，对SPOT手表进行编程来测量相同28个FM无线电台的信号强度，以生成地图。然后，将SPOT手表带到该区域，记录所有28个站点的信号强度，每秒对28个站点中的一个进行扫描，结果对每个站点要进行大约3920次的读取。同样从GPS接收器中记录纬度和经度。为了确定模拟的准确度，在分等级的广播电台之间从测量的信号强度和从模拟的信号强度推算出斯皮尔曼等级相关性(参看，William H.Press，Saul A.Teukolsky，WiliamT.Vetterling，和Brian P.Flannery；C语言中的数字技巧；1992，剑桥大学出版)，利用GPS读取以从映射中确定要使用哪个模拟强度。不使用Kendall的方法而使用斯皮尔曼等级相关性的原因是因为通过斯皮尔曼、被进一步分别分级的数据值之间的差异被给予更多的加权。相关性范围为[-1...1]，″1″表示相等的等级，而″-1″表明相对等级。
在图10中，描述根据本发明一个方面的在测量信号强度和模拟信号强度之间的斯皮尔曼相关性直方图1000。直方图1000示出通过[-1...1]上的至少0.6的因数而使超过95％的测量的等级和模拟等级相互关联。这指出该模拟结果足够准确地确定SPOT手表的位置。如以下详述的那样减少站点的数量，那么将获得更好的相关性。
对于28个可用的广播电台来说，提供了28！≈3.05×1029个不同等级矢量，其需要庞大的计算和存储的开销。然而，这些站点中的多数将使用一些同样的发射功率从相同的塔广播。来自同一定位的测量信号强度，相同的发电厂是多余的。为了消除这些冗余，将28个站点分成近似相同站点的组。以下标准用于确定类似性：
1.根据在模拟信号强度映射上的空间对应的点来计算所有电台对之间的Pearson相关系数(参看，id)。(请注意：皮尔森相关系数是标准的线性相关系数，并不是等级相关。)
2、找到彼此相关地大于某一阈值的电台组。对于本发明的一个实例来说，所使用的＝0.95。
3、从每个相关分组中选择具有较高平均信号强度的电台以表示分组。
将上述标准应用于西雅图地区的模拟的信号强度(同样将该标准应用于SPOT手表的实际测量，并导致近似相同的结果τ＝0.9。)，发现有七个相关电台的分组具有至少0.95的相关Pearson系数。在图11中，描述了根据本发明一个方面的西雅图区中的无线电台的模拟信号强度表1100。表1100示出七个电台分组以及每个分组内部的频率、平均值和相关电台的偏离值。从每个分组中选出的电台用黑体字示出。
应用上述标准，电台的数量从28个减少到7个。这意味代替具有28！个不同等级矢量，也就是仅仅7！＝5040个等级矢量，减少了25个数量级。这对于用于位置确定的技术来说，在计算和存储性能上具有相当的积极效果。这对于资源受限的设备来说尤其重要。在图12中，描述了根据本发明一个方面的在七个选择站的测量信号强度和模拟信号强度之间的斯皮尔曼相关性直方图1200。直方图1000示出了在28个电台(图10)的类似直方图之上的显著改善，其在测量和模拟信号强度之间具有更高的相关性。超过95％的测量信号强度等级矢量与具有0.8以上的系数的模拟信号强度有关。这进一步地强调要使用的模拟结果对于确定SPOT手表和类似装置等的位置是有效的。
模拟信号强度映射的每个单元将被转换为等级散列码，最后利用该等级散列码从测量的等级散列码推断出位置。模拟信号强度映射在大约124米宽(东西方向)和185米高(南北方向)的网格上产生。这接近于ComStudy的最大模拟分辩率的限制，并且比本发明的这个实例所需要的更优良。而且，该高分辨率提供表示环绕西雅图的测试区域的442806个单元(从东往西811个，从北向南546个)。等级散列码分布在[0...7！-1]上，这意味着每个细密单元需要13位整数以表示它的散列码。无线电映射于是将需要811×546×13/8≈0.7MB以表示该测试区域的散列码的密网格。一般而言，这对于小型的、资源受限的设备来说是太大了。
为了减轻这个存储问题并且以合理的分辩率表示散列码，在密网格上建立粗网格，并且根据它下层的细密单元将每个粗单元表示为等级散列码的直方图。粗单元的大小是变化的，但是标准大小是3千米×3千米，其覆盖了16×24＝384个细密单元。对于单元，将每个粗表格的直方图规格化为给定的等级散列码概率分布的估算。数学上，这个似然估算为P′(r|ci)，其中r∈[0...n！-1]表示n个无线电台的等级散列码和ci，i∈[0...m]表示m个粗单元的一个。
实际上，因为大量可能的等级散列码，所以直方图被稀疏地填充。由于噪音，设备的方向以及未模拟的无线电传播的影响，为单元中的等级散列码所测量的模拟类似性P′(r|ci)为零。从而，平滑似然估算以填充间隙。令人遗憾的是，简单平滑的等级散列码比率不是合理的，这是由于邻近的散列码未必表示类似的等级矢量。作为替代，通过以所有仓上的最大值来替换每个直方图仓中的值来完成平滑，其中所述仓的正被讨论的具有一个仓的斯皮尔曼相关系数是
P u ( r | c ) = max r ′ S ( r , r ′ ) r ρ s P ′ ( r ′ | c ) - - - ( 3 )
以上所选的阈值ρs。在构成的等式中，(未规格化)平滑的类似性被计算为：
这里，S(r，r′)，是由散列码r和r′表示的等级矢量之间的Spearman相关系数。然后在r上将Pu(r|ci)规格化为P(r|ci)，以给出给定粗单元的等级散列码的平滑似然函数。直观地，ρs作为平滑参数，具有给出更平滑的较高值。
给定一个测量的等级散列码r，单元中ck的概率由贝叶斯法则给出：
P ( c k | r ) = P ( r | c k ) P ( c k ) Σ i = 1 m P ( r | c i ) P ( c i ) - - - ( 4 )
c = arg max c k k ∈ [ 1 . . . m ] P ( r | c k ) - - - ( 5 )
给定r，这个分母是常数，并且没有预先假定装置在m单元中的哪一个单元中，意味P(ck)＝1/m。因此，最大似然估算被选为该设备的位置：
在实际操作中，通过在最后k个信号强度扫描(临时窗口大小)上采取非常频繁的推理来使这些结果平滑。这帮助防止位置推理不合理地从一处跳到另一处，尽管K的极端值可以使推理太″稠″。
以上实例是使用被编程以测量7个本地FM无线电台的减缩组的信号强度的SPOT手表来完成的。沿着该区域传送SPOT手表，记录所有7个电台的信号强度，每秒扫描一次7个电台，对于每个站大约产生3920次读取以及GPS位置读取。其间，产生7个电台的模拟无线电地图。在图13中，描述了说明根据本发明一个方面的测试区的地图1300。地图1300示出驾驶路径1302以及具有用于推断位置的单元宽度为7千米的粗网格1304。驾驶路径1302包括高速公路和本地公路。
利用建立在模拟无线电地图的顶部的简单直方图，该实例说明可以使用本发明在小于10英里(～16千米)的准确度下确定设备的位置。随后讨论相关阈值ρs、临时窗口大小K和网格单元宽度w对估算位置的准确度的影响。
该实例示出根据对位置推理的准确度的影响，粗网格单元宽度w是一个重要的参数。增加粗单元宽度具有在P′(r|c)的直方图中有更多密网格单元的优点，从而具有更多的有关等级概率分布的信息。同样，增加单元宽度减少了网格中的总体单元的数量，从而减少了计算开销。但是，由于单元宽度增大，位置分辨率也自然地减少了。在图14中，示出了根据本发明一个方面的说明单元宽度和中间误差之间的关系，其中ρs＝0.9并且K＝5。从图表1400可以看到在方圆10英里(～16千米)范围内存在导致低中间误差的三个值(1，7，11千米)。在图15中，图表1500、1502说明根据本发明一个方面的给定单元宽度的概率密度函数和累积密度函数误差。误差概率密度函数(PDF)图表1500和累积密度函数(CDF)图表1502相应于单元宽度w＝1千米、ρs＝0.9和K＝5。
影响推理算法的准确度的第二个因素是相关平滑阈值ρs。如以上所述，在平滑似然估算中引入相关阈值。因此，增加ρs，将导致填充基于直方图的P′(r|ci)估算中的更多间隙。但是，使ρs增加到某一值之上，将导致太平滑，从而减少了不同位置的分辨率。在图16中，描述了说明根据本发明一个方面的相关阈值和中间误差之间的关系的图表1600。图表1600示出当ρs＝0.9时存在中间误差的全局极小值，其中w＝1千米和K＝5(图表不规则内插导致ρs＝0.95左右的假倾角。)。
影响准确度的另一个因素是临时窗口大小K。因为广播电台是以1赫兹扫描的，因此K相应于被利用来推断位置的数据的大量计秒。明显地，增加K将提高准确度；但是，它也同样增加了所需要的存储和计算能力。在图17中，说明了说明根据本发明一个方面的窗口大小和中间误差之间的关系的图表1700。从图表1700中可以清楚当窗口大小k≥10时获得小于10英里(～16千米)的中间误差，其中w＝1千米和ρs＝0.9。
本发明提供一种根据周围信号强度来推断设备位置的装置，周围信号强度诸如为无线电信号强度等。它的优点包括FM无线电的宽覆盖率，覆盖室内和室外位置，并且诸如SPOT设备等用于测量无线电信号强度的目标设备的备用，提供几个英里的准确度。本发明实用于测量设备之间的误差，依靠根据周围信号而非它们的绝对信号强度的推理。当使用模拟信号强度时，不需要将信号强度的人工勘测作为位置的函数。通过利用等级散列码的平滑直方图，可以将设备的位置推理到小于10英里(～16千米)的准确度。本发明所使用的极其有限的可用资源允许其向资源受限的设备，诸如小型的、可佩戴的设备提供功能。
在本发明的另一实例中，应用识别哪一个广播电台直方图将传输给设备的方法，某些设备被给予了有限存储容量。在本发明的另一情况下，可以通过随时间平滑位置推理、利用有关位置邻接的知识，并遵循关于期望设备以多快的速度在位置之间移动的这种约束来提高分类精确性。本发明的另一情况使用决策理论方法以使位置上的给定概率分布的误诊最小化。同样，本发明另一情况使用其他捕获等级排序之上的相对信号强度的属性的基本表示，包括捕获强度比和通过强度分组的信号发射器的分组之间的关系。
鉴于如上所述和示出的典型系统，根据本发明可以被实现的方法将通过参考图18-23的流程图来得到更好的理解。虽然，为了简化说明的目的，是以块的形式描述和示出了该方法，但是应理解本发明并非受块的顺序限制，根据本发明某些块可以不同的顺序发生和/或与在此示出和描述的其他块一起发生。此外，为实现本发明的方法，并不需要所有所描述的块。
本发明可以计算机可执行指令的一般环境的形式描述，诸如通过一个或多个部件执行的程序模块形式。一般而言，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例行程序、程序、对象、数据结构等等。一般地，程序模块的功能可以组合或分布在本发明所需要的各种情况中。
转到图18，描述了根据本发明一个方面的定位设备的方法1800的流程图。方法1800开始于1802，提供信号强度指示器1804。指示器一般由诸如来自于广播塔、建筑物天线和移动单元(包括地面和航空单元等等)等等信号源的周围信号的信号表示。信号可以包括(但不限于)调频信号，调幅信号，极高的频率信号，很高的频率信号等等，甚至更多的方向信号，诸如向上的等等。本发明还可适于通过与能够指示红外线、X射线和宇宙线等等信号强度的高频率接收设备来操作。类似地，同样就本发明而言，提供对超声波、声波、次声波等接收的较低频率接收设备也是可操作的。本发明还可以解决随时间变化的信号和从移动平台发出的信号。还可以利用地面灵敏传播模型来说明由于地形障碍引起的信号变化。同样，可以利用其他的传播模型来对从大型结构，诸如建筑物、纪念碑和人造物体等反射的情况做出说明。通过利用速度推算模型，还可以利用本发明来确定设备的速度和它的位置。
信号强度指示器并不限于那些以绝对比例提供准确强度的指示器。本发明可以在没有任何与该指示器有关的任何单元的情况下接受信号强度指示器。一旦提供了信号强度指示器，根据所提供的信号强度指示器确定为值1806，然后结束流程1808。该确定一般是基于允许调整分布以通过推理来提供位置的算法。在本发明一个方面中，利用了不依赖于绝对信号强度的贝叶斯分类算法。作为代替，应用信号强度的等级以便于保证诸如信号检测误差、校准误差和未知信号强度指示器源等的变化不会影响位置确定。
在图19中，示出了根据本发明另一个方面的定位设备的方法1900的流程图。方法1900开始于1902，获得周围信号，例如来自像商业FM无线电天线塔和或电台这样的信号源的射频信号1904。扫描一列无线电频率1906，并确定测量信号强度矢量1908。然后对相对强度排序，并且计算频率的等级向量1910。然后根据信号强度1912的排列生成散列码1912。然后从每个所需位置获得散列码以训练定位系统1914。然后根据散列码构造规格化的直方图1916。通过诸如贝叶斯法则1918来计算概率。然后利用例如为贝斯分类器的分类器来识别最大后验概率，其指出具体位置上最有可能的设备1920，然后结束流程1922。
参考图20，说明了根据本发明一个方面的训练定位设备的方法2000的流程图。方法2000开始于2002，定位在具体位置接收周围信号的设备2004。多次扫描周围信号，诸如射频信号等等，以便获得它们的信号强度2006。然后对每个扫描计算等级信息，诸如等级散列码等等2008。对于具体位置，产生并存储等级信息诸如等级散列码的规格化直方图2010。然后确定是否想从另一个位置获得数据2012。如果是，那么将该设备迁移到另一个位置2004，并且方法2000重新开始。如果不再需要更多的位置，那么流程结束2014。
在图21中，示出了根据本发明另一个方面使利用来定位设备的直方图平滑的方法2100的流程图。方法2100开始于2102，根据下层的密网格单元计算粗网格单元直方图2104。通过利用粗网格而不是模拟软件，诸如ComStudy等提供的密网格，可以在下层设备上不导致沉重存储和处理负担的情况下获得合理的分辨率。然后规格化粗网格单元直方图2106。这为单元提供了一种等级散列码的概率分布的估算。然后选择相关阈值2108。这允许控制稀疏地填充的具有更光滑的较高值的直方图的平滑。然后确定在相关阈值上具有斯皮尔曼相关系数的直方图仓2110。计算所有在相关阈值之上的直方图仓的极大值2112。在相关阈值之上的每个直方图仓都具有被最大值代替的它的值2114，结束流程2116。在等式形式中，平滑的类似性被计算为：
P u ( r | c ) = max r ′ S ( r , r ′ ) r ρ s P ′ ( r ′ | c ) - - - ( 3 )
其中，S(r，r′)是由散列码r和r′表示的等级矢量之间的斯皮尔曼相关系数。然后在r上将Pu(r|ci)规格化为P(r|ci)以给出给定粗单元的等级散列码的似然函数。
参考图22，描述了根据本发明一个方面的平滑位置推理的方法2200的流程图。方法2200开始于2202，获得信号强度扫描的历史记录2204。然后选择位置推理平滑值″K″(临时窗口大小)2206。然后确定在最近的″K″信号强度扫描之上的最时常推理的位置2208，结束流程2210。最时常推理的位置成为被下层设备利用的位置。为了防止设备由于设备的定向运动和其他环境的影响而从一个位置″跳″到另一位置，这要经常地进行。通过平滑推理的位置，通过设备示出一个基本上稳定的值。
转到图23中，示出了根据本发明另一个方面使利用对设备定位中的最佳化周围信号组的方法2300的流程图。方法2300开始于2302，获得一组周围信号以及它们各自的信号强度2304。然后在该组中所有成对信号源之间计算皮尔森相关系数2306。在本发明的一个情况中，信号源的成对是基于在模拟信号强度地图等等之上空间对应的点。皮尔森相关系数表示一种标准线性相关系数，并非是一种等级相关。然后选择相关阈值2308。在本发明的一个情况下，这个相关阈值的典型值大约为0.95。将相关度大于选择的相关阈值的信号源集合在一起2310。然后选择具有每个组的最高平均信号强度的信号以表示分组2312，结束流程2314。这个方法2300使被利用在定位设备中的等级矢量的数量减少了几个数量级。当周围信号来自单一源时，2300还特别有助于消除源冗余。
在本发明的实例可以包括在编程设备上和/或终端设备本身上从用户接收输入和/或反馈的方式。这种输入可以包括用户希望从推理中排除的范围，例如，″仅仅考虑在较大城市范围中的区域的这个特定子集；我不将在其他区域中移动″。这种约束可以通过缩小位置的范围而提高系统的推理的准确度。在本发明的另一个实例中，用户可以通过诸如简单的按压按钮来输入有关系统准确度的反馈，例如，″这个不正确；这个正确″。这种反馈可用于提高将来推理的准确度。
为了提供实现本发明各个方面的附加的环境，图24及随后的讨论试图提供简短的、一般说明其中可以实现本发明各个方面的一种适当的计算环境2400。虽然以上以运行在本地计算机和/或远程计算机上的计算机程序的计算机可执行指令的一般环境的形式描述了本发明，但是本领域熟练的技术人员应该认识到本发明还可以与其他程序模块结合地实现。通常，程序模块包括执行特定任务和/或实现特定抽象数据类型的例行程序、程序、对象、部件、数据结构，等等。此外，本领域熟练的技术人员将理解本发明方法可以与其他计算机系统结构一起实施，包括单处理器或多处理器计算机系统，小型计算机、主计算机，以及个人计算机、手持式计算机、基于微处理器的和/或可编程消费电子设备等等，它们中的每一个都可以和一个或多个有关的设备有效地通信。本发明的已说明方面还可以在其中通过连接通信网络的远程处理设备来执行任务的分布计算环境中实施。但是，本发明的一些但不是全部可以在单计算机上实施。在分布计算环境中，程序模块可以位于本地和/或远程存储器存储设备中。
正如在本申请中所用的那样，术语″部件″试图指代与计算机有关的实体，硬件、硬件和软件的结合或执行的软件。例如，部件可以是但不限于运行在处理器上的进程、处理器、对象、可执行部件、执行的线程、程序和计算机。当作示例，运行在服务器上的应用程序和/或服务器可以是一个部件。另外，部件可以包括一个或多个子部件。
参考图24，用于实现发明各个方面的典型系统环境2400包括通用计算机2402，其包括处理单元2404、系统存储器2406和耦合各个系统部件(包括从系统存储器到处理单元2404)的系统总线2408。处理单元2404可以是任何市场上可买到的所有处理器。另外，处理单元可作为由一个以上的处理器构成的多处理器，诸如可以并行连接。
系统总线2408可以是几种总线结构类型中的任何类型，举例而言，其包括存储器总线或存储控制器、外围总线和使用各种诸如PCI、VESA、微通道、ISA和EISA此类通用总线体系结构的本地总线。系统存储器2406包括只读存储器(ROM)2410和随机存取存储器(RAM)2412。包含诸如在启动期间有助于在计算机2402内的元件之间传输信息的基本例行程序的基本输入/输出系统(BIOS)2414存储在ROM2410中。
计算机2402还可以包括例如硬盘驱动器2416、例如在活动磁盘2420上进行读或写的磁盘驱动器2418和例如在CD-ROM盘2424或其他介质上进行读或写的光盘驱动器2422。硬盘驱动器2416、磁盘驱动器2418和光盘驱动器2422分别通过硬盘驱动器接口2426、磁盘驱动器接口2428和光驱动器接口2430连接到系统总线2408上。驱动2416-2422以及它们的相关计算机可读介质提供用于计算机2402的数据、数据结构、计算机可执行指令等的非易失性存储。虽然以上描述的计算机可读介质指的是硬盘、可移动磁盘和CD，但是本领域熟练的技术人员应理解，其他的计算机可读的介质的类型，诸如磁带盒、闪存储卡、数字视频光盘、Bernoulli盒式磁带机等也可用在典型运行环境2400中，并且这样的介质可以包含执行本发明的方法的计算机可执行指令。
大量程序模块可以存储在驱动器2416-2422和RAM 2412中，其包括操作系统2432、一个或多个应用程序2434、其他程序模块2436和程序数据2438。操作系统2432可以是任何适当的操作系统或操作系统的组合。举例来说，应用程序2434和程序模块2436可以包括根据本发明一个方面的推断设备的位置。
用户可以通过一个或多个用户输入装置，诸如键盘2440和指示设备(例如，鼠标2442)将命令和信息输入到计算机2402中。其他输入装置(未显示)可以包括麦克风、控制杆、游戏板、卫星碟、无线远程输入装置、扫描器等等。这些及其他输入装置通常通过串行接口2444连接到处理单元2404，该串行接口2444耦合于系统总线2408，但是也可以通过其他接口，并行端口，游戏端口或通用串行总线(USB)连接。监视器2446或其他类型的显示设备同样通过诸如视频适配器2448连接到系统总线2408。除了监视器2446之外，计算机2402还包括其他外围输出设备(未显示)，诸如扬声器、打印机等。
应当理解，计算机2402可以在使用逻辑连接到一个或多个远程计算机2460的网络环境中进行。远程计算机2460可以是工作站、服务器计算机、路由器、对等设备或其他公用网络节点，虽然为了简短起见，只在图24中示出了存储器设备2462，但是其一般包括相对于计算机2402所述一些或所有元件。图24所描述的逻辑连接可以包括局域网(LAN)2464和广域网(WAN)2466。这种连网环境在办公室、企业计算机网络、内部网和因特网中是常见的。
当用于局域网连网环境中时，例如计算机2402通过网络接口或适配器2468连接于局域网2464。当用于WAN连网环境中时，计算机2402一般包括调制解调器(例如，电话、DSL、电缆等)2470或者连接于局域网上的通信服务器，或者具有其他在诸如因特网此类的WAN 2466上建立通信的方式。调制解调器2470相对于计算机2402来说可以是内部调制解调器也可以是外部调制解调器，其通过串口接口2444连接于系统总线2408。在网络环境中，程序模块(包括应用程序2434)和/或程序数据2438可以存储在远程存储器存储装置2462中。应当理解，所示出的网络连接是典型的，在计算机2402和2460之间建立通信链路的其他方式(例如，有线或无线)可以在执行本发明一个方面时使用。
根据熟悉计算机编程技术的人员的实践，已经参考操作的行为和符号表示描述了本发明，该操作通过诸如计算机2402或远程计算机2460执行，除非另有陈述。这种行为和操作有时成为被计算机执行的行为或操作。应当理解，行为和符号表示的操作包括通过表示数据位的电信号的处理单元2404来进行的操作，其中该数据位导致作为结果的电信号表示的变换或减少，以及存储系统(包括系统存储器2406、硬盘2416、软盘2420、CD-ROM2424和远程存储器2462)的存储单元中的数据位的维护，以藉此重新配置或相反改变计算机系统的操作，以及其他信号的处理。其中保持数据位的存储器位置是具有相应于数据位的特定的电、磁或光性质的实际位置。
图25是另一个可以与本发明进行交互的采样计算环境2500的结构图。系统2500进一步说明了包括一个或多个客户端2502的系统。该客户端2502可以是硬件和/或软件(例如，线程，进程，计算设备)。系统2500还包括一个或多个服务器2504。该服务器端2504还可以是硬件和/或软件(例如，线程，进程，计算设备)。例如，服务器2504可以驻留通过应用本发明执行变换的线程。客户端2502和服务器2504之间的一个可能的通信可以是适于在两个或更多的计算机进程之间传输的数据包形式。系统2500包括通信结构2508，可以利用其以便于客户端2502和服务器2504之间的通信。客户端2502可操作地连接于一个或多个客户数据存储器2510中，使用其可将本地信息存储到客户端2502中。类似地，服务器2504可操作地连接到一个或多个服务器数据存储器2506中，利用其可以将本地信息存储到服务器2504中。
在本发明的一个实例中，在两个或更多的计算机元件之间传输便于定位设备的数据包，该数据包包括至少部分地包括有关根据至少一个周围频率信号指示器来确定设备位置的近似值的定位系统的信息。
在本发明的另一个实例中，一种存储了便于定位设备的系统的计算机可执行部件的计算机可读介质包括至少部分地包括有关根据至少另一个周围频率信号指示器来确定设备位置的近似值的定位系统。
在本发明的另一情况下，基于以移动和/或稳定信号发射器为基础的信号强度指示器来确定位置。利用移动单元发送的数据来提供确定位置的稳定性。
在本发明的另一情况下，利用信号发射器的辐射模式确定位置。
应当理解，可以在简化计算机元件和非计算机相关元件的定位系统中利用本发明的系统和/或方法。此外，本领域熟练的技术人员应认识到本发明的系统和/或方法可应用在涉及这样的技术的广阔的电子系列中，即(但不限于)计算机、服务器和/或手持电子设备、可附加电子设备(例如，磁性附加、挂钩和圈套附加、挂钩附加、粘合附加等)，可佩带的电子设备(例如，手表、眼镜、衣服、助听器、项链、手镯、皮带、脚镯、领带装饰针、戒指等)，等等。
以上已经描述的内容包括本发明实例。当然，为了描述本发明，不可能描述所有想到的部件或方法的组合，但是本领域普通的技术人员可以认识到进一步组合和排列本发明是可能的。因此，本发明意图包括所有落于附加权利要求的精神和范围内的变化、修改和改变。此外，对于被用在详细说明或权利要求中的术语″包括″而言，该术语被规定为在某种程度上与术语“由……组成”相类似，当其被作为权利要求中的过渡词使用时被解释为“由……组成”。

Claims (30)

1.一种用于确定设备位置的方法，包括：
接收多个周围信号强度；
以及部分地基于周围信号强度的至少一个子集的相对信号强度来确定设备的近似位置。
2.根据权利要求1所述的方法，确定设备的近似位置进一步包括：
计算周围信号强度的至少一个子集的至少一个等级矢量，以建立相对等级；
从等级矢量中为相应的周围信号强度的每个排列产生唯一的等级散列码；以及
编译至少一个等级散列码的至少一个直方图，以便于对设备的近似位置进行分类。
3.根据权利要求2所述的方法，根据排序例程计算等级矢量。
4.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：在至少一个直方图上利用平滑法。
5.根据权利要求4所述的方法，该平滑法包括：
获得有关感兴趣的区域的周围信号强度的密网格单元信息；
根据下层的密网格单元计算至少一个粗网格单元直方图；
规格化粗网格单元直方图；
选择相关性阈值ρs，以便于进行平滑；
确定粗网格单元直方图的哪个仓具有该相关性阈值之上的斯皮尔曼相关系数；
定位在所有直方图仓上的最大值，该直方图仓具有该相关性阈值之上的斯皮尔曼相关系数；以及
使用该最大值替换在相关性阈值之上的每个直方图仓中的直方图仓的值。
6.根据权利要求5所述的方法，该相关性阈值近似地等于0.9。
7.根据权利要求5所述的方法，从周围信号强度模拟部件中获得密网格单元信息。
8.根据权利要求7所述的方法，周围信号强度模拟部件包括RadioSoft的ComStudy程序。
9.根据权利要求5所述的方法，所获得的密网格单元信息将从该设备向每个感兴趣的密网格单元发送。
10.根据权利要求1所述的方法，确定设备的近似位置进一步包括：
使周围信号强度的至少一个子集最佳化，以基本上减少它们的数量。
11.根据权利要求10所述的方法，使周围信号强度的子集最佳化包括：
根据空间对应的信号源计算周围信号对之间的至少一个皮尔森相关系数；
选择相关性阈值ρ，以便于使周围信号强度的子集最佳化；
确定其相关性大于相关性阈值的信号分组；以及
从具有最高平均信号强度的每个分组中选择周围信号，以表示确定设备的近似位置的分组。
12.根据权利要求11所述的方法，该相关性阈值近似地等于0.95。
13.根据权利要求1所述的方法，包括：
在可恢复的空间中存储设备的近似位置；
为表示一组先验信号强度扫描的设备位置而选择可变的平滑值；以及利用在一组先验信号强度扫描上的一个最频繁的推断位置作为设备的当前近似位置。
14.根据权利要求13所述的方法，可变的平滑值包括临时窗口K，表示超过一段时间的信号扫描。
15.根据权利要求1所述的方法，确定位置进一步包括：
估计从具体位置获得的信号强度信息的离散概率分布。
16.根据权利要求15所述的方法，确定位置进一步包括：部分地基于所估计的离散概率分布来推断设备的近似位置。
17.根据权利要求15所述的方法，估计离散概率分布进一步包括：
定位特定位置中的设备；
从至少一个信号发射器获得周围信号强度；
计算周围信号强度的至少一个子集的等级信息；以及
确定具体位置处的等级信息的规格化直方图。
18.根据权利要求17所述的方法，等级信息包括等级散列码。
19.根据权利要求1所述的方法，周围信号强度包括无线电频率(RF)信号强度。
20.根据权利要求1所述的方法，进一步至少部分地根据利用至少一个用户输入的至少一个输入来确定设备的近似位置。
21.根据权利要求20所述的方法，输入包括从由至少一个用户约束和至少一个用户反馈组成的分组中所选择的至少一个。
22.根据权利要求21所述的方法，用户约束包括至少一个地理区域。
23.根据权利要求21所述的方法，用户反馈包括至少一个用户所做的关于设备的近似位置的正确性的至少一个指示。
24.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
利用信号强度模拟，以便于确定设备的近似位置。
25.根据权利要求24所述的方法，进一步包括：
利用统计分类器以便于补偿信号强度模拟的相关特征。
26.根据权利要求25所述的方法，相关的特征包括从由可靠性、实际检测信号和模拟值之间的偏离以及与拓扑特征和结构相关的行为所组成的分组中所选择出的至少一个。
27.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：利用持续信息以便于确定设备的近似位置。
28.根据权利要求27所述的方法，持续信息包括设备的近似位置的最后知道的可靠推理和自确定最后知道的可靠推理以来的时间。
29.根据权利要求28所述的方法，进一步包括：
当自最后知道的可靠推理以来的时间低于时间阈值时，将最后知道的可靠推理用作设备的近似位置。
30.一种使用权利要求1所述方法的设备，包括从由计算机、服务器、可佩带的电子设备、可附加电子设备和手持电子设备组成的分组中所选择的至少一个。
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