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CN103444163B - 用于移动位置确定的方法和设备 - Google Patents

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CN103444163B CN201280007644.2A CN201280007644A CN103444163B CN 103444163 B CN103444163 B CN 103444163B CN 201280007644 A CN201280007644 A CN 201280007644A CN 103444163 B CN103444163 B CN 103444163B
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Abstract

本发明涉及用于移动位置确定的方法和设备。一种使用移动设备生成用户的位置的方法。该方法包括，在移动设备上确定信号快照，所述信号快照描述可由所述移动设备检测到的未管制的射频（RF）传输的特征。使用所述信号快照和来自所述移动设备的至少一个附加输入，在所述移动设备上生成所述用户的位置。反复重复生成和确定。未管制的RF传输可以包括WiFi信号。

Description

用于移动位置确定的方法和设备
相关案例
本申请是2011年2月5日提交的、Huang等人所著的标题为“The presentinvention relates to a solution to Wireless or Signal Strength Based Mappingand Localization and more specifically to the simultaneous or real-time orpostprocessing mapping and/or localization of received and/or transmittedwireless and/or signal-strength information together with any combination ofodometry,human interaction,or environmental context”的临时申请案系列No.61/439,876的非临时申请案。
技术领域
本公开一般涉及使用移动设备进行的位置确定。更具体而言，本公开涉及不依赖于GPS来进行位置确定的技术。
背景技术
通常，通过GPS、蜂窝小区塔、以及预先测绘（map）的RF发射器（例如，WiFi接入点）的组合来进行手机（mobile）定位。这样的定位通常只精确到大约7-25米，但是在失败的情况下，仍可达250米。进一步地，室内环境对于GPS接收而言效果差，需要依赖于其他机制。一种用于改善接收的机制是利用蜂窝小区塔，例如使用有关来自多个已知蜂窝小区塔的信号强度的信息来对大致位置进行三角测量（200-1000m精度）。另一种方法是使用已知WiFi发射器，或其他未管制的射频（RF）发射器的数据库。
例如，Skyhook Wireless使用已知WiFi接入点、GPS卫星以及蜂窝小区塔的数据库来计算位置，提供具有大约10-20米精度的仅软件的位置测绘。诸如Skyhook Wireless之类的服务的核心要求是WiFi接入点的参考数据库。该数据库必须手动生成，例如通过野外测量，手动数据输入。诸如Apple之类的其他公司在移动设备中利用GPS来记录WiFi基站。这些数据库本身必须定期维护并更新，以提供好的精度。对这样的数据库的维护会需要昂贵的监控设备、经过培训的野外团队，以测量位置以及常规的更新。另外，这样的方法不能解决由于拥挤的与空旷的区域而导致的变化的信号环境，或由于随着用户改变他/她握持移动设备的方式，用户手遮蔽移动设备的天线而造成的变化的信号状况。
用于进行室内位置确定的其他方法，诸如那些使用光线跟踪传播模型来进行室内信号强度建模的方法，基于Sparse Extended Information Filter和GraphSLAM的方法，或那些基于推算定位法的方法，需要有关位置的形状、布局、以及有时是材料的先验信息，例如以前的形状。如果有预先存在的地图以及权威来源可以提供的形状信息，此方法可以起作用。然而，这样的方法在移动设备约束内运行从计算上来说太复杂，或者在变化的或动态的环境中并不总是好使。
相应地，所需要的是用于在移动设备上进行位置确定而不需要有关位置的先验信息（例如有关空间本身或者空间中的未管制的RF发射器/传输的信息）的方法和设备。
附图说明
图1示出了根据一实施例的系统的体系结构层次示意图。
图2示出了在移动设备上使用的定位系统的实施例的示例。
图3是根据一个实施例的位置确定过程的流程图。
图4是根据一个实施例的位置确定过程的细化的流程图。
图5-6示出了来自位置确定过程的实施例的结果。
具体实施方式
相关案例 1
背景技术 1
领域 1
相关技术 2
附图说明 3
具体实施方式 3
概览 4
术语 7
系统概述 8
定位 16
进一步改善的信号图 30
示例以及进一步的讨论 35
结论以及附加实施例 37
权利要求书 45
摘要 51
概览
讨论将按如下方式来组织。首先，将呈现描述了各实施例所解决的一些问题的引言，接下来是对将在整个讨论中使用的术语的说明。然后，将在体系结构层次来讨论一个实施例的高级别描述。接下来，将讨论一些实施例所使用的过程的细节。然后，将讨论某些应用。最后，讨论各种替换实施例。
考虑Lane参加会议的情形。由于是在最后一刻建立的空间，因此在会议中心没有WiFi接入点的映射，其中一些可能已经最近被替换并且不被监测，其中一些是由为展摊位（booth for the show）安装的等等。然而，会议组织者可能具有带有参展商名称的展出楼层（show floor）的总图（general map），它们可以将其加载到会议的移动应用中。在会议中心，Lane抽出他的移动电话，并启动会议的移动应用或网站，例如XYZ Convention2011。需要给Lane提供一种方便的跟踪他通过会议楼层的路径的方式，确保Lane访问了要见的人的列表上的所有参展商，甚至在GPS差或不可用的情形下，甚至在会议楼层的布局自从地图完成以来已经改变的情形下，也能在移动设备上这样做。在此上下文中，GPS可能在信号质量方面以及在高功率要求方面差。进一步地，现有的对GPS的替代方案可能也太昂贵，例如对位置进行预先测绘或在位置内设置预先确定的信标。其他特征可以包括在会议中查找和与其他人相会方面的更好精度。其他特征可以包括访问您感兴趣的摊位的最佳路线。其他特征可以包括对于一个区域中的拥挤情况的处理，例如基于会议楼层的一部分的拥挤情况，动态地建议替代路线。如果定位系统120可以联络数据源，例如公司信息112或第三方网站中的、提供有关景点（attraction）的等待时间的信息，类似的特征可以用于在诸如带有景点的主题游乐园之类的大位置的路线规划。另外，这样的特征还可以考虑由诸如游行和演出之类的事件所引起的拥挤。其他特征可包括提供浏览历史，例如您访问的摊位；与展览的交互，例如显示与附近摊位相关的内容；和/或个性化，例如根据您的兴趣，示出不同的信息。例如，在个性化上下文中，向医学会议注册的医生可能在相同摊位附近时与医院管理人员看到不同的信息。
用于更好的移动位置确定的其他用法包括购物，例如一般而言，在步行商业街，以及在诸如百货商店、杂货店、药房、精品店等等之类的商店内。例如，如果Lane正在使用XYZMall应用来在XYZ Mall闲逛，则他可以在他接近某些商店时接收定向广告。类似地，可以给正在看商店内的X品牌尿布的用户提供该品牌尿布或竞争对手的尿布的优惠券。在某些实施例中，支持价格检查功能。此实施例可以由竞争对手提供，该竞争对手使用一个商店的布局知识，例如Safeway#123，来建议它们销售的较低价格的代用品，或作为品牌竞争机制，您现在在百事可乐附近，但在下面几米，有特价的Coke。其他实施例可包括：提供有关附近产品的补充营养信息；提供来自其他网站的评论和/或有关附近产品的您的社交网络；和/或提供补充信息，例如强调已经降价的产品，通告未来降价。
值得注意的是，各实施例的使用超越在某一位置处的基本“签入（check-in）”，以提供围绕用户的更准确位置的改善功能。例如，在货架位置示例中，接近于1m的精度（可任选地，利用诸如朝向之类的其他信息补充（正看尿布或过道的另一侧）），移动速度（在尿布前面静止不动与刚好走过）是很重要的。
虽然各实施例利用通信并可以使用诸如因特网之类的公共网络，例如用于从移动设备-服务器的通信，但是一个重要特征是与服务器的相对低的通信量。最小的通信开销使服务器能缩放，以处理数千万的用户，甚至在端点来自于不同的提供商和/或支持不同的应用的情形下。请注意，在某些实施例中，没有通信和/或所有通信都相对于位置确定过程是独立的。然而，在某些实施例中，某些实体可以设置移动设备可以连接到的专用服务器。最小的通信需求还帮助通过诸如蜂窝网络之类的有限带宽网络处理大型会场中的数以万计的设备。例如，音乐会位置中的带有移动设备的所有三万多参加者可以都轻松地使用定位系统120，而不会有显著的带宽影响。另外，由于需要仔细地管理移动设备中的功耗，因此各实施例特别利用电力友好（power-friendly）的计算技术来进行位置确定。
一些实施例使用WiFi传输来进行位置确定，既能利用WiFi的无处不在的特性，又能在无需移动设备连接到网络的情形下利用WiFi传输。具体而言，带有MAC地址的WiFi信标对于定位目的足够了。另外，从功耗观点来看，移动设备可能已经被编程为周期性地扫描WiFi接入点，一些实施例利用这样的周期性的扫描和/或增大这种扫描的频率，以构建位置和定位信息。
另外，各实施例修改地使用从机器人领域吸收的技术，诸如SLAM（同时定位和测绘），包括FastSLAM变体，来提供移动位置确定。各实施例利用机器学习技术、结构化的概率模型、贝叶斯滤波、以及连续的重要性再采样，来提供移动位置确定。
我们描述了提供改善的移动位置确定的系统以及各实施例。
术语
在整个本说明书中，将使用下列术语：
移动设备：移动设备是诸如移动电话、智能电话等等之类的便携式电子设备。当前示例性移动设备包括诸如iPhone之类的iOS设备，以及诸如Nexus智能电话之类的安卓设备或Kindle平板电脑。一般而言，一些实施例针对小型的用户可以轻松地携带并可在行走时使用的手持式设备。一般而言，移动设备可以具有集成的多个传感器，诸如加速度计，以及陀螺仪，以及多个接收器，诸如GPS、蜂窝、WiFi，以及蓝牙。另外，移动设备将具有显示器以及用户输入能力。值得注意的是，各实施例可以特别使用移动设备上常见的输入装置，诸如按钮和触摸输入装置，解码条形码、QR码、和/或其他图像分析的摄像机，以及用于语音识别和/或声音分析的麦克风。如此，移动设备的定义可包括除智能电话以外的便携式电子设备，诸如平板电脑或便携式或膝上型计算机，以及它们的外围设备。
未管制的射频（RF）发射器、未管制的RF传输：未管制的射频（RF）发射器或传输是指用于定位发射器/传输源的没有政府管制的RF发射器/传输。例如，用于3G/LTE的蜂窝塔是受管制的RF发射器。类似地，GPS卫星被视为受管制的RF传输。相比之下，未管制的RF发射器以点对点方式（ad hoc）部署，例如WiFi基站、蓝牙设备、近场通信（NFC）发射器。某些RF源不纯粹地属于一种类别或另一个类别，例如用于蜂窝式通信的微蜂窝小区/微微蜂窝小区。然而，为便于讨论，术语“未管制的”专注于其中发射器可以定期移动/安装/改变的发射器/传输。在某些实施例中，由于WiFi发射器/传输的无处不在，额外强调了它们。另外，即使发射器的位置已知，也不足。例如，其中安装者应该记录WiFi设备的位置的受管理的WiFi网络被报告常常包含不准确的位置信息。如此，这样的信息，在可用的情形下，在一些实施例中，可以是用于粗略位置确定的输入。
位置：在本文中，位置被用来指两个不同的概念；该用法应该在上下文中显而易见。第一含义是指您所在的一般区域，例如，XYZ#123店,ABC会议中心,中央公园或中央公园内的一个区域。第二含义是指移动设备并且因此是用户的更准确的位置。具体而言，位置的此第二含义可以是全局坐标，例如纬度/经度加高度/楼层或相对x，y，z坐标。位置的此第二含义也可以被称为方位。
系统概述
将参考图1来描述提供改善的移动位置确定的系统和各实施例，图1示出了根据一实施例的系统的体系结构层次示意图。由于图1是体系结构图，因此故意省略某些细节，以使得描述更清楚。对图1的讨论将按如下方式来组织。首先，将描述图的元件，接下来是它们的互连。然后，将更详细地描述系统中的元件的使用。
图1包括系统100。系统包括外部源110、定位系统120、以及端点130。外部源110包括地图源111、公司信息112、以及位置信息113。定位系统120包括控制器121和存储器122。端点130包括手机（mobile，或称“移动装置”）131、手机132、手机133、以及平板电脑134。手机131与显示器160通信耦合，显示器160示出了根据一个实施例的由手机131上的定位软件和定位系统120的组合所生成的用户界面。另外，还示出了到手机131的用户输入150、以及传感器155、未管制的RF接收器157和定位软件159。
现在将描述系统100的元件的互连。外部源110与定位系统120通信耦合（由在末端带有箭头的双头线所表示的）。不同的源可以通过不同的机制到达。例如，可以通过网络（例如因特网），使用诸如HTTP之类的一个或多个协议，使用诸如REST或SOAP之类的各种API，检索地图源111。可以通过不同的网络，例如私用网络、VPN、MPLS电路、或因特网，来访问诸如公司信息112或位置信息113之类的其他信息，并可以使用任何适当的API或下载机制来获取这些信息，例如数据的SFTP下载，供定位系统120进行处理和存储。所有通信都可以是加密的，相应地解密凭据可以直接对定位系统120可用，或可以以加密形式存储在存储器122中。另外，诸如用户名/密码、OAuth、Kerberos之类的各种认证技术以及更多技术，可以用于外部源110和定位系统120之间的通信。
控制器121和存储器122可以由彼此通信耦合的一台或多台计算机和计算机系统组成。它们也可以是一个或多个虚拟计算和/或存储器资源。例如，控制器121可以是AmazonEC2实例，存储器122是Amazon S3存储器。可以使用诸如来自Salesforce、Rackspace或Heroku的Force.com之类的其他computing-as-service（计算即服务）平台，而并非直接由操作员使用物理计算机或操作传统虚拟机的物理计算机来实现定位系统120。未示出潜在地在地理上分布式的包括定位系统120的计算资源和存储器资源之间的通信。
端点130类似地与定位系统120通信耦合（由在末端带有箭头的双头线所表示）。此通信一般通过诸如因特网之类的网络来进行，包括移动因特网，经由诸如EDGE、3G、LTE、WiFi、以及WiMax之类的协议。端点130可以使用HTTP/HTTPS协议来与定位系统120进行通信，并可以在一个实施例中使用web接口或者应用来实现，以便轻松地支持一系列作为端点130的设备类型。手机131可以是任何移动设备，参见上文的定义，例如iPhone、安卓电话、Windows电话、黑莓。平板电脑134被视为移动设备，参见上文的定义，并且可以是平板计算设备，例如iPad、iPod Touch、安卓平板电脑、黑莓平板电脑。未示出但可以使用诸如膝上型计算机之类的其他类型的移动设备。根据某些实施例，定位软件159作为HTML、或web、应用而被实现在端点上，而在其他实施例中，为设备准备自定义、或本机的用户界面。类似地，某些移动设备支持“应用商店”概念，并且可以从应用商店下载定位软件159。在某些实施例中，执行端点130和外部源110之间的直接通信（未示出）。应该强调，所讨论的通信可以相对于位置确定过程是独立的，如此使得在此处所描述的过程中与服务器资源的通信是可选的。
显示器160与手机131通信耦合，而手机131能够接收用户输入150，例如通过键盘、鼠标、轨迹板、触摸手势（可任选地，在显示器160上）、摄像机和麦克风、外围设备。传感器155与手机131通信耦合（一般性地，集成在一起）。类似地，未管制的RF接收器157与手机131通信耦合（一般性地，集成在一起）。定位软件159存储在手机131上，例如存储在易失性和/或非易失性存储器上，供由手机131的处理器执行。
定位系统120和端点130之间的通信可以是双向的，端点130直接向定位系统120发出请求，定位系统120直接向外部源110发出请求。
已经描述了图1的元件以及它们的互连，将更详细地描述系统。这将结合图2的讨论一起完成，图2示出了在情形200下在移动设备上使用的定位系统的实施例。具体而言，情形200示出了带有手机131导航位置220的用户210。情形200通过将手机131和定位系统120之间的通信路径标记为可选（可选通信路径205），来强调端点130和定位系统120之间的通信的可选性。
出于讨论的目的，我们将把位置220当作杂货店。在情形200下，位置220具有不均匀地分布的四个无线接入点（无线接入点232、无线接入点234、无线接入点236、无线接入点238）。出于讨论目的，在图形中示出了杂货店内的无线接入点的位置，但是值得注意的是，所述位置未必为手机131或定位系统120所知，可以在杂货店内部或者外面。另外，无线接入点未必在杂货店内，例如某些或全部接入点可以位于相邻的商店，可以在杂货店内检测到那些RF传输。杂货店具有多个架子和冰箱（障碍物222、障碍物224、障碍物226、以及障碍物228）。出于讨论目的，在图形中示出了障碍物位置，但是所述位置未必为手机131或定位系统120所知。此外，还示出了我们的用户210在经过商店所走的实际路径250（带有点的虚线）。用户的当前方位在t0处被示为实体的点。用户路径上的多个附加点被标记为t1，t2，t3，t4，t5，t6，以及t7。选择这些点是为了讨论，它们表示在用户的实际路径250上的在此对杂货店的访问过程中用户将访问的位置。再者，实际路径250不为手机131或定位系统120所知，而定位软件159和/或定位系统120的目标是用来确定在任何时间用户在杂货店内的位置。这又可以被用来生成将不能准确地遵循实际路径250的计算出的路径（未示出）；然而，使用这里所示出的方法，大约1米的精度是可能的。
应该强调，定位软件159可以作为库、软件开发工具包（SDK）向应用程序开发人员分发，或作为到其他软件的应用程序编程接口（API）。此处的讨论一般将专注于定位软件159是独立应用的实施例。然而，预计一些实施例将定位软件159的功能封装在其他软件中，例如Safeway应用，而并非更通用的定位软件。如此，这样的实施例可以将公司信息112的某些或全部直接封装在应用中，例如商店地图和目录可以预先加载到Safeway应用中。另外，这样的应用可以具有较大的可用上下文数据和/或提供自定义特征。在某些实施例中，正确的上下文应用，例如Safeway应用，可以由移动设备的操作系统基于一般性的位置来启动，然后系统100的更详细的位置能力在特定的应用内变得可用。
最后，图2示出了手机131上的一种可能的显示160。此特定显示示出了用户的当前位置（实体点）以及障碍物，例如如果定位系统120能够从地图源111或者公司信息112获取室内地图。如所指出的，不要求障碍物的位置。然而，与测绘数据的外部源轻松集成是一些实施例提供的特征，而图2所示出的显示是提供示例的有用位置。
位置确定方法的基本操作如下。手机131接收指出用户希望知道它们的位置的信号，例如它们准确的位置。手机131可以任选地与定位系统120进行通信，以获取信息。然而，各实施例的一个特征是对手机与服务器通信的最小的需求，或无需求。具体而言，一个优点是各实施例允许完全的位置计算处理在手机131上完成。然而，利用手机与服务器的通信，可以检索有用信息。具体而言，主服务器可选信息可包括：(i)地图，(ii)公司特定的信息（公司信息112）和/或自定义，(iii)补充的位置信息，(iv)以前的访问数据，以及(v)其他因特网分发的信息。更一般而言，公司信息112包括有关会场和/或活动的上下文元数据。
考虑每一种类型的可选数据，以地图开始，地图的最简单形式是杂货店、会议楼层、室外的音乐会会场等等的比例图像。更高级的地图可以包括附加信息，诸如动态的具体物品/品牌/商品的位置。为讨论系统，地图被视为是从地图源111中检索的，地图源111可以是诸如公司网站、会议中心网站等等多个源。在某些情形下，可以向实体提供用于与定位系统120进行交互的机构（未示出），以便手动和/或以编程方式提供地图。例如，可以给公司提供上传文件的机构，所述文件包含所有它们的商店位置的列表以及用于检索商店地图的URL。在这样的示例中，地图的下载站点将是地图源111。对于室外的会场，简单地更准确地知道您在会场中的位置，以及您的朋友在会场中的位置，可能没有地图更适当。一些实施例支持“查找我的朋友”特征，并利用“手机-服务器通信”来启用该特征。然而，对于许多室内位置，地图可以为用户提供附加上下文，以利用系统。
下一个可选的服务器提供的信息的类别是公司信息（例如，公司信息112）。如上文所讨论的，这可以呈现多种形式，包括用作定位软件159的自定义的和/或共同品牌的软件。在其他实施例中，可以在进入到一个位置时，自定义定位软件159，例如当您输入Safeway时，某些Safeway特定的自定义被加载。公司信息112也可以是非常位置特定的，例如您站在其旁边的烤出的面包的新鲜程度，附近产品的补充营养数据。定位系统120从公司信息112获取此信息。示例性特征可以包括一个或多个自定义的按钮以上下文和位置感知的方式在显示器上的显示。例如，如果用户好像迷路（反复在同一个区域走动或兜圈子），那么“需要人帮忙按钮？（Need somebody to help button）”可能会出现，用户的位置可能被发送到商店中的某人。类似地，基于用户所站的地方，可以投放优惠券和/或广告。其他使用上下文可以具有其他特征，例如对于会议的自定义特征可以帮助您制作您希望访问的摊位的列表，规划展览楼层的路线，以及自动地核销您停留了至少30秒的摊位。在另一个实施例中，维护已访问的摊位以及访问时间的记录，可以作为旅程使其对用户可用，以使该人将名片、公司网站内容、以及更多与位置数据相关联。这是对于一些实施例来自公司信息112的支持特征的示例列表，但是强调了系统的能力。
转向位置信息113，一个或多个第三方数据库，诸如WiFi热点位置的Skyhook列表，蜂窝小区塔位置的数据库、以及操作系统所提供的位置信息可以被用来改善（i）精度，（ii）初始绝对位置确定，（iii）确定位置的时间，以及（iv）异常值拒绝。返回到情形200，如果这是定位系统120的任何用户第一次访问位置220，可能难以确定用户的起始位置（t0）。对室内位置来说，这特别正确。如此，尽管系统将运转并示出路径，而没有绝对定位信息，找出正确的地图和/或计算出用户从哪里开始带来不同的问题集合，例如更长的确定位置的时间，朝向确定等等。在某些情形下，可以从上下文提供位置信息，例如用户正在使用Safeway应用（例如，作为定位软件159），如此更唯一地标识她的起始位置。如此，位置信息113提供了利用第三方数据源的机构。在某些实施例中，手机131可以包括操作系统中的可以类似地估计用户的全局位置的特征，可以代替位置信息113或作为其补充，来使用这些特征。
可选的服务器向手机提供的信息的最后的主要类别是来自以前对位置220的访问的信号图。假设WiFi MAC标识符具有唯一性，如果手机131将手机131附近的热点的MAC标识符传递到定位系统120，那么来自以前对位置220的访问的信号图数据可以被发送到手机131，供用于进行位置确定。将参考图4来描述使用以前的运行数据来构建信号图的方法。
返回到图1的基本过程和元件的使用，随着用户210沿着实际路径250移动，手机131的传感器155将记录移动，定位软件159将维护传感器信息的日志，以及未管制的RF接收器157上的信号强度，以及来自用户输入装置150的用户输入。例如，如果某一条形码定期与WiFi MAC地址的某一集合相关联，则它可以帮助进行位置确定和信号快照细化。然后，可以使用收集到的信息来确定用户的位置，如结合图3更详细地描述的。
概括地说，描述了系统100的体系结构以及它用来提供改善的移动位置确定的组件和机构。所描述的各实施例的优点包括：对GPS（高功率、室内质量差、精度不足）的依赖最小到无；计算可以只在移动设备上执行；移动设备-服务器通信最小化（如此，可以相对轻松地处理数百万的设备）并是可选的；不要求位置的先验知识（轻松地适应诸如（接入点和楼层布局/障碍物）的重新布局之类的位置变化；公司包括它们位置的成本低，因为不要求昂贵的预先测绘）；能够取得高精度（1-3m的定位精度，支持信息和提议的更好定向）；以及针对用户个性化（可以结合来自社交网络的信息），带有有关位置和可用信息的直接反馈。
简单地，在这些点中的每一个上扩展，对GPS的依赖最小到无。GPS对于移动设备要求相对高的功耗，而对于室内使用，质量特别差。另外，由GPS所提供的精度对于1-3m的定位精度的粒度级别不足。一些实施例最小地使用GPS来进行初始绝对位置确定，可任选地，作为通过网络从源获取信息的查询的一部分。计算可以只在移动设备上执行，如此减少了移动设备-服务器的通信。如前面所指出的，这可使服务器（例如定位系统120）轻松地缩放，并一次有效地处理巨大数量的用户。
许多现有的定位系统，特别是那些利用WiFi的定位系统，要求详细的位置先验知识。例如，若没有商店的平面布置图，以前的系统可能无法工作。类似地，没有给其预先提供如通过特殊测量设备所测量的有关WiFi热点的信息的以前系统可能无法工作。由于楼层布局和WiFi发射模式定期改变，因此此方法对于希望在其设施内提供高级的基于位置的功能的企业非常昂贵。另外，经常会提供有关WiFi接入点的放置位置的错误数据。高度互相关联的是各实施例的提供高精度（1-3m）的能力，这又可以为企业和用户支持各种功能。
将参考情形200和随后图形中的处理流程图来更详细地描述系统的附加方面。
定位
图3是根据一实施例的位置确定过程的处理流程图。在此实施例中，处理可以只在移动设备（例如，手机131）上发生，但是将讨论可以使用与定位系统120的可选通信的点。在此实施例中，处理主要由定位软件159来执行。
图3包括过程300，该过程300具有单独地示出的以强调它们的独立性与并行性的两个主要流程。第一流程是步骤310，收集（在步骤330中使用的）测量值。循环强调此过程的连续迭代。在一个实施例中，此步骤每秒钟发生多次。例如，在一个实施例中，如下文所讨论的，位置确定（步骤330）每隔0.05秒发生，如此测量值收集一般而言将更频繁，但是不同的传感器将具有不同的收集速率。基于手机131上的可用的传感器155、用户输入150和接收器157，所收集的特定测量值将不同。另外，在某些实施例中，步骤310可以涉及软件向操作系统进行注册，以接收带有由系统收集的测量值信息的消息。在其他实施例中，必须直接获取某些测量值，软件可能需要在后台运行，和/或周期性地轮询信息。在一个实施例中，步骤310包括将来自传感器155的信息，以及来自接收器157的信息（例如，发射器在范围以内的信号强度以及标识符），以及选择的用户输入150，记录到带有时间戳的日志文件中。下面将结合步骤330更详细地描述记录的信息。此外，尽管此讨论涵盖了使用文本文件来存储数据的实施例，但是其他实施例使用其他数据存储方法，例如结构化数据库、键-值存储库等等。如此处所使用的术语“日志”或“日志文件”用来指链接到时间戳的信息，而并非诸如文本日志文件、字符串格式、数据结构和/或数据库之类的特定格式。如此处所使用的术语“数据结构”是指在计算机系统中存储和组织数据的方式，并应该理解为包含对象和/或面向对象的方法。另外，某些数据结构也可以存储在数据库中或在数据库中呈现。
过程300的另一个流程是主要位置确定流程。这在步骤320中以可选的从定位系统120下载信息开始。如上文所讨论的，这可包括获取地图、公司信息、位置信息、和/或该位置的以前信号图。此步骤可以包括传输来自测量值的某些信息（步骤310）。例如，最后几个读数中的移动设备所在的WiFi基站的MAC标识符能够被传输到定位系统120。然后，定位系统120可以提供来自其他用户的信号图或有关位置的其他信息。
过程在步骤330中继续，从收集到的测量值来进行位置计算。一旦计算了位置，则它可以在步骤340中被更新，并在手机131的显示器160上显示给用户，例如用户210。过程300反映交互位置图/路径显示的过程，如此步骤340被描述为定期发生。在某些实施例中，用户的位置不是连续地显示，而是只有选择地显示和/或在访问的/未访问的区域的上下文中显示。例如，在博物馆，您可以示出未访问的与已访问的展厅。在步骤350中，可选的用户位置输入是可能的；这可能对初始位置确定和/或帮助系统微调位置特别有价值。如所讨论的，某些用户输入可以呈现视频和/或音频的形式。例如，从摄像机解码的条形码可以有助于微调位置，如此有助于微调信号图。这可以在公司特定的应用（例如，Safeway应用）中特别正确，用户扫描通常存储在Safeway123的过道7的冷冻食品。另外，这里示出了回到步骤330的显式循环，以强调过程300的正在进行的本质。
单独地，在可选的步骤360中，信号图信息（例如，来自步骤310的日志数据）从手机131上传到定位系统120被示为在主循环外面。步骤360可以以其他时间间隔发生，例如每隔X秒/分钟/小时；作为步骤310的一部分；以位置感知的方式，例如当用户离开位置时，发送该位置的日志时；基于端点130和定位系统120之间的带宽；作为奖赏/游戏机制的一部分，以鼓励访问并从各种位置收集信号快照。其他实施例可以对于步骤360使用附加位置感知的触发器，例如带有较少的现有的信号快照的位置可以比经常访问的位置，或需要更高精确度的位置更经常地触发步骤360。
现在将更详细地讨论一些实施例在步骤330中所使用的过程。将使用Python样式的伪代码格式来讨论过程；然而，其他实现也是可能的。有将为其呈现过程的两个主要概念：(i)评估对位置的猜测作为与以前的路径模型和收集到的测量值的匹配有多么合适；以及(ii)如何进行有关当前位置的好的猜测。
拟合函数
转向第一问题，考虑简单示例，仅考虑加速度计输入（如此，仅仅是相对移动信息—无绝对位置信息）。如此，用户带有移动设备行走，有raw_log_file（原始日志文件）可用，作为带有时间戳的加速度计数据的数据结构。在一个实施例中，此函数每隔0.05秒在带有位置的path_history（路径历史）数据结构中给用户行走的建议位置指定一个适合值。0.05秒本身不链接到raw_log_file频率，而是链接到为路径确定更新选择的速率。
为在计算中避免乘法，可以使用加法和对数，如此加速计算并避免溢出的可能性。如此，考虑如何计算加速度计的拟合。使用下列约定：u对应于时刻，u.location()是该时间的特定x，y，z，以及u.t()是时间戳。类似地，p是对path_history中的u的之前猜测，在此实施例中，将正好是之前0.05秒；然而，示出了更通用的公式。
上面所使用的常数仅是示例性的，例如1.22米/秒，看加速度计读数的最近的0.2秒，在高斯中使用0.01，并将拉普拉斯缩放0.44。然而，所选定的值对应于以前对步行速度的研究。其他实施例可以使用更动态的方法，通过计数诸如计步器之类的脉冲的数量/频率。类似地，不需要使用高斯和拉普拉斯函数；可以使用其他函数。这些数字应该对于电话在口袋中、电话在手中摇、电话在用户的前面被用户看的常见的使用情况有用。对at_rest的测试是简单的：
此时，仅使用加速度计，对于已经存在用户路径的位置，判断猜测是好的拟合还是差的拟合的方法。返回到图2，如果用户位于由t3所指出的位置，最近的加速度计数据反映了t2到t3之间的距离，则t7处的位置的猜测应该比t5处的位置的猜测更差地拟合加速度计读数。在讨论用于进行猜测的过程之前，我们将讨论将WiFi添加到混合中，作为要包括的一个未管制的RF信号的示例。
signal_snapshot（信号快照）是映射有关在物理附近地区中接收到的WiFi发射器的信息的数据结构。在一个实施例中，地图被分成两米正方形网格—经常被称为单元—对于在地图网格中发射的每一个具有如下内容：均值、方差以及样本数目。更一般而言，实施例将(a)直接维护过去的测量值，例如列表，或者(b)维护一组足够的统计值。均值、方差以及样本数目的使用是紧凑的并利用新的数据有效地更新的数据。
可以修改fit_function（拟合函数），以包括signal_snapshot和基于WiFi的调整：
total_fit*=fit_function_wifi(u,raw_log_file,signal_snapshot)
可以再次使用对数和加法来避免乘法。此外，如果一个传感器比另一个传感器更准确，则可以应用加权。可另选地，可以应用动态加权，例如当at_rest==true时，可以强调加速度计，因为WiFi读数将是冗余的，因为它们来自于相同位置。fit_function_wifi可被实现为：
此示例不包括对于诸如瞬时环境影响、移动设备/天线的朝向、拥挤/空的房间、移动设备模型特定的天线属性、或手在天线上的位置之类的增益因子的调整。可以猜测增益因子，并将其作为对向瑞利计算的输入的调整包括进来，例如对measured_signal_strength（测量信号强度）或expected_wifi.parameters（期望wifi参数）的调整。此外，为处理当前signal_snapshot没有当前小区的地图的情形，get_nearest_radio_map_cell（获取最近无线电设备的地图单元）可以返回相邻小区，然后expected_wifi.parameters可以返回那些相邻小区之间的双线性插值。其他内插方法也是可以的，例如八个相邻，二次插值法。此外，也不需要使用以伏特为单位的瑞利分布，但是使用可以提供优点。由某些实施例所选择的其他选择包括：使用经验log-distance路径损耗模型，使用以dBm为单位的高斯分布，以伏特为单位的Nakagami-Ricean，Loo的分布（对于阴影和多路径）。
直观地，signal_snapshot的每一个网格（或单元/正方形）描述了在小区位置“可见的”每一个发射器的可能WiFi信号强度的分布。返回到图2和情形200，当用户正在站在t3时，无线接入点232-238的信号强度应该与用户位于t7时十分不同。此外，还可以测绘其他未管制的RF传输，例如RFID、NFC、蓝牙。在替换实施例中，也可以使用诸如蜂窝信号和广播TV/电台之类的管制信号；然而，在某些实施例中，广播TV/电台在短距离内可能具有太小的变化，难以在细微级别提供有用的位置确定。在某些实施例中，重要的是，参考信号在短距离内信号强度具有变化，可以标识源。尽管如此，诸如TV/电台之类的管制信号可以帮助进行粗略的位置标识，还可有助于：区别建筑物的楼层、区别两个不同的房间（并非房间内的位置）、确定时间（time-to-fix）、异常值拒绝、以及作为GPS的替代方案。
在转向如何进行位置猜测之前应该讨论一些函数。具体而言，去除前面的fit_function示例中的signal_snapshot已知的假设，还提供一些实施例所使用的某些附加示例性传感器拟合函数：
使用来自贝叶斯滤波器的概念来确定signal_snapshot的内容。具体而言，地图的每一个网格（或单元）只须存储在该位置处过去的WiFi观察的均值和方差（或存储和值以及正方形的总和，用于稍后除以样本的数量）。这允许signal_snapshot.append()仅以最新的观察来更新地图：
如此，由系统为给定位置存储每一个mac_address的信号强度的均值和方差以及观察次数。在一个实施例中，修改附加（append）函数，以维护两个单位的总和：伏特和dBm。伏特对于带有多径衰落的区域的位置计算是有用的，而dBm对于带有阴影衰落的位置计算是有用的。一些实施例可以使用对相邻快照网格单元的更复杂的调整。例如，每一个扫描都可以对相邻区域贡献几分之一观察，带有双线性加权和N的分数值。
现在将讨论取决于可用的传感器可以被添加到主要fit_function的某些附加拟合函数。
增益因子度量，例如WiFi或蜂窝天线的天线增益。基于多少人在房间，您如何握住移动设备等等，增益会显著地变化。一个实施例将最大增益因子，例如0.02dB，设置为平截断值（flat cutoff），例如，如果abs(p.gain()‐u.gain())，那么，返回0的拟合，如果它在截断值内，则返回1。如此，新猜测应该示出相对慢的增益。fit_function_gain_factor的其他返回值可以是提供较平稳分数的Gaussian(p.gain()‐u.gain(),sigma=0.003)。
许多移动设备包括可以提供朝向的罗盘或其他复合的朝向估计器。我们可以使用此传感器来支持指出在连续方向上移动的位置的猜测：
在朝向估计中，一些实施例所使用的对高斯的替代方案包括矩形或三角形内核。可以类似地使用移动设备的陀螺仪（其中，q=p之前的路径历史输入）：
陀螺仪的一些实施例可以使用猜测的对陀螺仪的偏差，以使搜索功能（下文将描述的）来搜索最佳值。类似的方法以及猜测的偏差可以类似地应用于罗盘数据。
可以对室内特征敏感的磁强计（不同于罗盘）也可以在没有陀螺仪的情形下特别有用。磁强计还可具有特别好的移动/静止鉴别器功能。下面是一个实施例；更类似于陀螺仪功能实现其他实施例：
在概念上，在稳定状态下，如果您不翻转，如果您正在笔直地移动，则“拟合”最佳。如果变化，您可能行走，旋转电话等等，如此返回拟合1，使得旋转无约束。然而，请注意，电话移动可以与身体移动不相关联。例如，用户可以旋转其电话，而不会移动其身体。
GPS拟合函数可以是Gaussian(gps_location at u.t(),gps_conf idence_interval at u.t())。可以类似地包括诸如红外的其他时间测距（time-ranging）信号，来自高级WiFi系统以及飞行时间（time-of-flight）测量系统的到达时间差估计（time-difference-of-arrival estimate）。
占用率，意味着空间是否适于步行，会特别有用。在某些实施例中，通过signal_snapshot，隐式地交换占用率信息。具体而言，可以给signal_snapshot的每一个网格授予从0到100%的占用率值，开始在50%。在收集日志数据时，信号快照开始反映哪些区域是适于步行的，并可以调整占用率值。以类似的方式，旧路径也标识盲区。在一个实施例中，可以根据使用位置的raw_log_files计算出的旧路径来生成占用率图。在步骤320中，可以下载占用率图。在其他实施例中，可以以类似的方式维护标识常常行走的区域的步行交通（foottraffic）图。
可以在下面的基本方法中使用蓝牙及其他短距离无线技术，诸如NFC/RFID、Zigbee、跨电话WiFi检测（此外，所示出的蓝牙过程使用与定位系统120的附加通信，或对等地移动设备之间的直接通信，来进行计算）：
一些实施例使用除3.5米以外的值和/或蓝牙信号强度来估计用户之间的距离。
已经讨论了在步骤330中所使用的拟合函数，以及用于创建可以被用来评估移动设备上的各种传感器的诸如WiFi之类的未管制的RF传输的用于位置确定的信号快照的过程。下一节将讨论使用拟合信息来确定用户的位置的搜索方法。
搜索函数
在给定线性时间的所选拟合函数的情况下，搜索过程专注于查找最佳拟合的path_history。建议的方法最终使用连续的重要性再采样。由于拟合函数被设计成用于按序计算，例如用于沿着path_history的“猜测”，逐渐地并按时间顺序累积total_fit。这可以使path_history反复通过按时间顺序一次进行一次猜测来生成。然后，在每一个步骤中，仅仅需要比较增量拟合度分数，选择最高的几个。这导致贪婪的搜索过程：
如此，此方法的改善，将来自为随机猜测选择提议分布。一种方法是专注于较高似然率的区域，而并非完全随机位置，如此，上面的内循环中的代码可以变为next_guess=sample from Gaussian(hypothesis[i].prev_guess.location(),sigma=5m)和weights[i]*=w/Probsample(next_guess)。
在其他情形下，您可以从等效分布进行采样，来避免计算传感器（例如，加速度计）的拟合函数。例如，使用加速度计，如果at_rest==true，那么假定前面的拟合函数，它将匹配Gaussian(distance,sigma_squared=0.01)。并非对猜测进行采样，然后评估拟合，下一猜测可以直接从分布Gaussian(distance,sigma_squared=0.01)中选择。实现此的一种方式是根据sigma_squared=0.01来生成随机高斯距离，并将您的下一猜测设置为与prev_guess的距离。当从相当于您的拟合函数的分布采样时，可以进行额外的简化，因为w==Probsample(next guess)；如此，消除了更新weights[i]*=w/Probsample(next_guess)。
simple_search()迷惑地简单；它可使步骤330快速地一次测试数百（智能）猜测，以反复从raw_log_files和signal_snapshot生成path_history，然后，在步骤340中向用户显示当前位置。基于当今的移动设备的处理能力，选择测试假设500的数量，以平衡计算时间、电能使用、准确性以及响应性。要在未来设备上测试的假设的特定数量可以较大，也可以较少。例如，将来的设备中的较大的计算能力可以允许对较少的猜测的更复杂的分析，同时提供更好的结果。类似地，选择的更新路径的0.05秒以及扫描更新的WiFi（或其他未管制的RF传输/发射器）的1.5秒的采样间隔接地相同折衷，可以同样调整。
进一步改善信号图
根据某些实施例，对信号快照的进一步的优化和改善是可能的，并是可以使用的。首先，考虑对有限观测数据的处理，例如对图2的位置220的初次访问，在signal_snapshot中有最少的数据。在此情形下，随着用户开始沿着实际路径250行走，signal_snapshot将开始累积数据，但是许多网格单元是空的并且N==0。
一种方法是计算空单元的估计均值和估计方差。在一个实施例中，这可以按如下方式进行。首先，计算global_prior（或，例如从定位系统120获取）。global_prior可以被计算为所有可用的raw_log_files中所有dBm值的全局均值和方差。空单元的radio_map_cell[mac_address]参数可以被初始化为此global_prior。对要使用哪些日志文件的选择是实现特定的；一些实施例使用所有可用的日志文件，而其他实施例可以使用可用日志文件的子集，例如为该用户、该移动设备、该一般性的位置过滤的。代替global_prior，随着数据变得可用，来自一个单元的实际观测值可以用于相邻单元中。对那些单元的均值和方差的调整基于附近相邻区域的内插类型。一个实施例将观测值的传播限制到最大距离，例如5米。此外，一些实施例还利用以1/伏特为单位的违反直觉的衰减函数，而并非以dBm为单位的线性衰减。可以使用其他足够的统计方法，例如中值、均方的平方根。
单位选择的理由是假设：本地信号强度遵守log‐distance路径损耗模型。内插是以Watts**(-1.0/γ]为单位的平均函数，其中，γ是无线路径损耗指数。对于在附近有空闲空间的区域，可以使用γ=2.0。如果signal_snapshot以伏特为单位维护，那么将均值和方差转换为1/伏特，用于计算，然后后面就简单了。
另外，一些实施例给signal_snapshot中的每一个单元指定α值。观察到的单元的α值是1.0，远离最近的观测值3个以上单元的“空”单元的α值是0.0。观察到的单元附近的单元具有对于更接近于观测值的单元较高的α值。带有0.7的α值的单元将具有其内插信号强度，仅带有70%的权重。剩余的权重可以从均匀的前面的global_prior、通用分布、基于与接入点的距离的启发规则、基于log‐distance路径损耗模型的启发规则的集合中选择。基于来自观测值的距离的缩短α可被实现为窗口函数，例如二次窗口（叶帕涅奇尼科夫）、三角形窗口，常数/矩形窗口。
在到目前为止的讨论中，假定signal_snapshot中的单元形状是正方形的均匀网格。然而，其他实施例可使用其他单元形状，包括：以信号强度最强的位置为中心的log‐polar单元；以信号强度具有最大梯度的位置为中心的log‐polar单元；正方形单元，但是大小不均匀。例如，为实现不均匀的正方形单元，一些实施例以单一单元网格开始，将网格被分成较小的单元，因为接收到足够的WiFi观测值，例如确保每个单元都具有至少N个观测值。
进一步改善未来搜索
我们现在讨论一些实施例所使用的拟合函数、搜索策略、以及信号图改善。一些实施例所使用的另一种技术是跨较大的日志文件集合优化和搜索，以构建更好的快照。在讨论图3时，我们涵盖了其中数据从移动设备传输到定位系统120以及传回的可选步骤（步骤320和步骤360）。
如所指出的，向下传输到移动设备131的一个文件可以是signal_snapshot，向上传输到定位系统120的一个文件可以是raw_log_file。将结合图4来讨论一种优化技术，图4是根据一个实施例的位置确定过程的细化图。另外，图4将在客户端-服务器类型使用情形的上下文中描述，其中来自多个设备的处理在服务器上例如定位系统120上进行。在某些实施例中，图4的过程在移动设备上使用多个来自该设备的日志文件和/或从其他移动设备接收到的附加日志文件来执行。在这样的实施例中，图4的过程可以由定位软件159来执行。
返回到上文所讨论的signal_snapshot数据结构，根据一个实施例，描述了附加（append）函数，该函数允许方便的众包（crowdsourcing）、自修复（对signal_snapshot中的变化的响应）、以及实时本地化。一些实施例可以在定位系统120上执行这些函数的某些或一部分，以减轻处理负担、网络带宽、以及移动设备上的响应时间。另外，除为用户提供更好的位置确定之外，在服务器上处理此信息也可以提供公司分析。具体而言，通过聚合来自多个访问（不同的用户，不同的设备）的raw_log_files，跨较大的读数数据库的共同猜测是可以的。具体而言，如果所有raw_log_files被按时间顺序放置；按时间顺序为每一个猜测计算fit_function；在fit_function的迭代过程中，系统持续累积signal_snapshot；以及为未来的迭代，持续使用最新的累积的signal_snapshot。对于实现方式，一些实施例在步骤360中上传raw_log_files，而在步骤320中下载signal_snapshots。
图4包括在步骤410开始的过程400，在步骤410从位置收集测量值流，例如raw_log_files。例如，如果多个移动设备（以及它们的用户）访问位置220，那么可以有许多raw_log_files可用。那些测量值流中的某些可以来自单一用户/移动设备。例如，在杂货店示例中，如果用户210是雇员，则她/他可以负责可用的测量值流的大部分。过程400在步骤420中继续，使用下文更详细地描述的其他方面来分析测量值流。在一个实施例中，通过向raw_log_files应用随机坐标上升算法（stochastic coordinate ascent）来实现步骤420。这可以被视为自引导机器学习的应用。步骤420的结果是在步骤430中生成的更新的signal_snapshot。
转向步骤420的细节，可以使用前面所描述的simple_search()方法的变化来构建更好的signal_snapshot。在步骤420中，上文所描述的simple_search()可以按按时间顺序在每一个raw_data_log上运行。其他顺序也是可以的，例如最近的首先运行、最长持续时间的首先运行、最可靠的贡献者（例如，基于过去的历史）、带有最多用户交互的首先运行等等。
在此初始化结束时，每一个raw_log_file的一个路径将对于simple_search()的该运行具有最高权重，例如，best_hypothesis_so_far[logfileID]。然后，可以发生每一个“维度”的迭代改进。在此示例中，数据库引用使用中的日志文件的集合：
执行循环的顺序是实现特定的，例如反向的/正向的按时间顺序、随机。如所示，使用所有前面直到i的探索的维度来构建用于重新运行simple_search()的signal_snapshot。当上面的代码附加信号快照1...i-1时，更一般而言，当执行坐标上升算法时，它可以是i除外的全部。还要注意，如果在服务器上执行，与当在移动设备上执行simple_search()相比，可以使用更复杂的计算和/或更大的搜索空间，例如500以上。
对数据的进一步改善，包括应用异常值拒绝技术。自相一致的异常值的组可能是一个建筑物的不同楼层，并可以相应地分离成单独的signal_snapshot和/或日志文件的集合。在某些实施例中，此能力提供对多层室内环境的处理改善。独立异常值可以包括可以从数据中去除的和/或整个日志文件可以不被考虑的移动的/去除的发射器。例如，如果发生了WiFi环境中的不连续变化，系统将检测到：在某一时间点之后，日志将具有一致地较低的似然率，并且与该时间点之前相比退化。
由于WiFi环境是未管制的或自组织的，因此它们趋向定期改变。出于此原因，需要在经过一段时间（例如3-6月）后，处置旧日志文件。在某些实施例中，具有较大数量的较新日志文件的位置中的较旧日志文件比带有较少日志文件的位置更快地被处置。如此，例如，如果图2的位置220是频繁被访问的杂货店，每天生成许多日志文件，则三个月以上的旧文件的价值低于每隔几个月仅有一次访问的位置，对于后者，将日志文件保存更长时期是有用的。
示例以及进一步的讨论
上文所描述的图3-4的过程将在图2的情形200以及图5-6的示例上下文中示出，图5-6示出了从情形200的变体中的位置确定过程的实施例得到的示例结果。具体而言，图5示出了与图2相同的情形500，其中去除了用户210、手机131以及相关的元件，并示出了计算出的路径510。图6类似地示出了情形600，与图5一样，省略了图2的元件并示出了替代的计算出的路径610。在图5-6上，利用c0-到-c7来注释计算出的路径，示出了在相应的t0-到-t7处的计算出的位置。
在此讨论中，位置220是杂货店，以及障碍物222-228是商店的过道和货架。在此讨论中，定位系统120例如在过程300的步骤320，例如从公司信息112或公共网站（例如众包的网站），给手机131提供了商店的按比例的或大致按比例的地图。在讨论图5时，我们将假设在定位系统120和手机131上没有信号快照可用，这是对位置220的第一次访问。
手机131将每隔1.5秒创建信号快照（例如，signal_snapshot数据结构）以及然后对其更新，并且将使用手机131上的加速度计。在此示例中，手机131可以在步骤330中初步开始收集测量值，并可以基于在步骤320中用来获取地图的GPS来提示用户，触摸他们在地图上的位置（步骤350）。在此具体示例中，将需要某些附加输入来对路径进行导向。若没有该附加输入，路径将缺乏朝向，假定这是对此位置的第一次访问，signal_snapshot缺乏位置特定的信息。附加输入可以来自传感器，例如罗盘方向、来自第二用户触摸，例如面向或几秒以后“我现在在这里”。对于实际位置t0，位置被示为c0。请注意，最初在接收到输入之前显示的位置可以在显示器上的别处（步骤340）；然而，图5未示出初始“未锚定的”位置。
随着用户沿路径从t0行走到t1，维护日志文件并构建信号快照。信号快照反映来自无线接入点232-238的接收到的WiFi传输。从c0到c1的计算出的路径510与实际路径250之间的偏离反映对于日志数据是最佳拟合的选择的猜测。在情形500下，我们从未访问此位置，如此没有占用率数据（例如，障碍物222-228未反映在过程可使用的格式中），没有预先存在的信号快照。
相比之下，带有情形600的图6示出了计算出的路径610（再次使用标记c0-到-c7），这是更接近于实际路径的拟合。情形600反映更多访问之后的情形，其中使用了图4的过程400之类的过程来分析日志文件并导出更有用的信号快照。在此示例中，带有移动设备（端点130）的五百个顾客访问了位置220，其中定位软件159向定位系统120传输日志文件。然后，使用过程400来基于多个读数，构建更能反映状况的信号图。在情形600下，手机131可以使用该信号图来更准确地确定用户的位置。另外，与需要用户输入来定位c0的情形500不同，在情形600下，可见的WiFi MAC地址以及它们的信号强度的组合可能对于初始位置确定足够了。
对比两个结果是有用的。在情形500下，计算出的路径510与实际路径250共享许多特征，而在情形600下，计算出的路径610更加密切地跟踪实际路径250。在情形500下，GPS和/或用户输入对于初始位置确定有用，而在情形600下是不需要的。两种情形之间的其他差异可以包括：更大的依赖性和/或情形500与情形600下的非WiFi拟合函数的权重。具体而言，在情形500下，惯性传感器（例如，加速度计、罗盘、陀螺仪、方向等等）可以特别重要，直到构建适当的信号快照。可另选地，代替惯性传感器，占用率图和/或用户输入，例如“我在这里”，也可以被用来补充新开发的信号快照。情形500还强调了没有对位置施加前提条件这一事实。不需要有关无线接入点232-238的位置的信息，并且在此示例中，使用地图仅是为讨论和说明方便。值得注意的是，即使仅有一个用户正在收集数据，并且完全离线做这件事，由于信号快照通过额外的访问来细化，因此过去的和未来的位置确定随着时间的推移而变得更好。可以改善对位置的第一次访问/冷启动的其他实施例可包括提供打算的行走路径，例如用户绘制他们规划的经过商店的路径。
在情形600下，定位系统120还可基于前面的访问和日志文件来创建占用率地图。例如，如果跨500到商店的路径，没有人走过障碍物222所在的位置，那么可以将障碍物222屏蔽，作为占有的空间/不适合行走，作为对移动设备上的拟合函数的输入。
带有更详细历史的位置还可允许对采样速率的更改。例如，如果一个环境定期具有数万次访问，则降低移动设备上的采样频率以节省电力同时保持精度是可以的。甚至在频繁访问的位置，位置的某些部分可能比其他位置不太频繁地被访问。如此，可以向数据保持应用选择性，例如确保一个位置的不太频繁地被访问的部分比更加频繁地被访问的区域具有更长的数据流。
结论以及附加实施例
我们已经描述了提供改善的移动位置确定的系统和过程。
某些附加实施例和特征包括：
●当分组购物/旅游时，能够看到和共享与您一组的其他成员或您的朋友的实时和/或历史位置。
●当拍摄照片或查看照片时，能够对照片进行地理标记，并可视地交互地浏览投影到2-d平面图或3-d环境中的照片，带有1-3m的高精度。
●交互游戏和增强的现实，例如
o基于与应用的上下文耦合的位置，音频和/或视频提示和/或游戏内事件可以自动地调度到用户
o每当用户进入相关的特定点时，自动签入
o对于捕捉还没有被添加到定位系统（例如，定位系统120）和/或存储器（例如，存储器122）的位置中的原始日志文件的奖赏、排行榜、或其他奖励。
●在步行商业街、医院、机场及其他类似的场所：
o查找到特定商店、休息室、门、转接班机、招待区、或其他兴趣点的路线
o基于位置的搜索或与商店的实时交互，包括线路查找，以标识签出、售票处、签入、安全筛选的较短的线路
o设施和建筑物工作人员可以使用行人位置数据分析，这可以促进度量标牌和打印的地图的效率，用于需求规划，包括承租人出租优化，或度量物理广告空间和基于交通流量模式的数字标牌的效率
o在某一一般性的位置只向那些顾客发布定向警告、优惠、或消息
o在某个位置留下消息、优惠、警告，以便仅当某些人走过该位置（第一次，始终等等）时触发消息。与位置一起，触发也可以与时刻、其他人的位置、和/或其他应用上下文组合，以确定何时显示信息。
●可以存在于博物馆实施例中的某些附加特征，包括：
o基于实时的或历史位置，交互的音频/视频游览，这会基于您在经过展览时采取什么路径自定义它们的内容，和/或交互地引导您参观相关的展览
o基于位置的人口统计信息，实时的或历史的分析：例如，“您的统计样本中的人在此展览处花费了许多时间”，“此展览在此小时最流行”，“该展览现在具有最短的等待时间”
o“请求协助功能”警告您的位置处的最近的工作人员
●可以存在于医院实施例中的某些附加特征，包括：
o实时跟踪您的朋友、恋人、或与你一伙的其他成员的位置；将您的位置广播到附近的工作人员；对病人和访问者的搜索、导航以及上下文交互
o用于医生、护士、及其他工作人员的基于位置的协调工具
o与旅程和日程表集成
o对于病人监护的位置监测
●可以存在于办公室和校园实施例中的某些附加特征，包括：
o哪些共享的房间（例如，会议室或学习室）在使用中与不在使用中的实时指示；按次序导航到可用的最近的共享的房间；有关共享的房间使用情况的历史和/或实时分析，例如最常使用的与最少使用的，以及使用时刻
o如果至少一个成员不在，在会议过程中，广播、接收以及共享参与者的实时位置。
o交互报告，例如“这个房间的灯泡坏了”
●可以存在于位置分析实施例中的某些附加特征：
o案件研究以及用户研究：回放匿名用户的通过商店的路径，以了解他们的访问的细微差别
o聚合营销优化：将移动位置和/或交互事件转换为web事件，或它们的等价物，用于在现有的分析引擎（例如，Coremetrics或Google Analytics）中进行分析。
●可以存在于地面团队协调实施例中的某些附加特征，包括：
o对于安全团队、紧急情况响应团队、清洁人员、引座员、导游、及其他地面团队的实时协调
o基于上下文的协助，例如“此房间的保险丝盒在那里”。
●另外，专注于位置跟踪的一些实施例可以包括：
o跟踪个人物品、宠物、以及婴儿
o安全性应用，包括但不限于，E911和AGPS增强
o库存和/或设备跟踪，例如仓库、工厂、医院
●并非提前提供楼层平面图，一些实施例可以支持交互地或者基于下述内容，自动创建估计的楼层平面图：
o行走/运动模式，例如从未行走过的区域更有可能是墙、家具、或其他障碍物；频繁地行走的区域更有可能是房间或门厅的无阻碍的开放空间
o急剧的信号强度下降的直的区域可能是诸如墙和家具之类的障碍物
o可以手动标记兴趣点及其他有意义的位置，例如从时间戳、位置、照片
●其他实施例可以提供露天大型体育场、竞技场、宾馆、休养地、旅游客轮、和/或赌场的上下文位置驱动信息。
●一些实施例提供基于社交应用的接近度，包括：
o基于您在靠近附近时所花时间的频度自动地形成或去除连接—或调整连接和/或组/圈的强度的社交网络
o基于接近度的人之间的设备配对和通信，例如提供“bump（碰击）应用”，无需bump或直接的设备到设备的通信
o基于与您在哪里花费了时间有关的兴趣的人查找，例如，社交约会应用可以将定期访问同一个公园的人配对，或者就餐应用可以针对某一会议的就餐的各组配对。
●一些实施例可以为个人提供分析，例如，“我的位置”和自我意识工具。
o这可包括显示频繁访问的位置的列表。特征可包括显示“入”或“出”的指示，自从最后一次进入/退出的时间，“入”或“出”自动地根据位置上下文来确定。
o“了解我”特征可包括使用个人移动设备作为数据收集实用工具。由于设备可以是活动的，并在大部分时间靠近您的人，因此它可以记录有关您的信息。
■可以记录和比较信号快照和日志，以确定何时进入新位置以及何时再访问旧位置。
■可以标记新信号快照，例如“会议室A”。
■可以分析数据，以提供分析结果，包括：“今天”花费在一个位置的时间，曾经花费在一个位置的总时间，在老/新/全部位置花的步数，燃烧的卡路里数，在此位置花费了时间的其他人，您使用“会议室A”的频度；危险性的定性分级
●一些实施例可以为用户（例如，盲人）提供辅助技术，包括：
o基于应用的上下文、您的准确位置、和/或您正在朝哪个方向走，来提供音频提示、方向、以及信息。这可以提供特定导航或作为一般性的向导
o记录和/或标记以前访问的位置，当您返回到那些位置、接近它们、或留下它们时，发出警告。
●一些实施例专注于监测和责任，包括：
o滑倒和跌倒：位置跟踪，以验证在事故发生之前雇员是否已经注意到危险区域
o安全服务：位置跟踪，以验证安全保卫最近何时调查了事件的地点。
●一些实施例提供基于位置的上下文遥控，包括：
o基于您是在电视房、私室、或厨房，个性化远程控制界面，带有自定义和/或动态按钮和行为
o对您与设备的接近作出响应的其他设备（例如，解锁车门、来自您的音响的流音乐）的控制
o基于您位于什么类型的房间，例如起居室与卧室、课堂与图书馆、以及应用上下文，报警、提醒、以及电话设置（例如，振动与无声）
●一些实施例可以提供发射器和/或接收器的信号强度和/或位置的直接交互和可视化，包括：
o监测无线覆盖区域和性能，标识盲区等等
o定位发射器和/或接收器
o推荐添加新接入点的位置
●一些实施例可以在GPS服务差的区域（例如，城市峡谷）充当行人或车辆定位和/或导航的GPS替代。
●一些实施例包括用于相对于原始日志文件、拟合函数、采样函数、以及所产生的信号快照（在捕捉和确定之后），导入、导出、查看、修改、和/或分析所生成的路径历史的全部或一部分的应用。这样的实施例可包括：
o如果日志文件、约束、或数据点被改变/添加/去除，实时地和/或交互地重新生成信号快照和/或路径历史
o自动地或交互地针对位置数据，对齐、分析、或显示楼层平面图或公司信息
o在特定数据集的上下文中，可视化拟合函数和/或采样函数
●此处所描述的改善的移动定位系统可以通过在用户进入或离开位置时启动其他移动应用、意图、和/或行为，来提供无缝和/或整体位置体验
●在某些实施例中，此处所描述的方法“翻转”，并从服务器端执行。如此，使用来自与服务器通信耦合的发射器的和/或接收器的信号信息，而并非在移动设备本身上进行的测量值，在服务器上进行位置确定。
●在某些实施例中，确定的位置被表示为：
o指示例如置信区间的概率性或启发规则区域
o定性的描述，诸如最近的兴趣点或逻辑位置（例如，“会议室A外面”，或“在人B旁边”）
o用图形方式来表示，例如概率性指示，在较高概率的区域较暗，较小概率的区域较亮，而并非仅仅作为坐标（例如，x，y或纬度，经度）
●在某些实施例中，使用带有运动能力的机器人来捕捉数据。原始日志文件可包括来自机器人的传感器的输入。应用包括：
o交互引导和/或完全自治机器人导航，例如在位置（例如会议室，小卧室）之间行进的远程呈现机器人
o信号快照的自治和/或低人力确定和/或任意室内或室外位置的位置信息
o保持网络连接性同时在例如无线接入点序列上智能地切换网络接入的路线规划
o被设计用于通过被输送或推进（可能成批地）越过所希望的室内或室外空间来快速地调查给定位置的信号快照，同时捕捉原始日志文件并处理它们或者将它们上传/传输到外部服务器以用于后处理的一次性设备或机器人
●此处所描述的改善的移动定位系统，其中代替单独的软件应用，此处所描述的位置确定过程的全部或一部分通过下列各项来执行：
o操作系统内核、驱动程序、和/或软件
o供应商级别的系统、固件、软件
o芯片级别的系统、硬件实现
o通过库、SDK、或API来访问位置确定的第三方应用
●在某些实施例中，用于进行位置确定的过程考虑了接收环境中的变化，包括但不限于：时刻、障碍物数量、用户数量、步行交通、无线信号接收器和/或发射器的制造及型号和/或校准参数。
●此处所描述的改善的移动定位系统在某些实施例中可以：
o一次联合地和/或同时解决一个以上的楼层和/或建筑物
o包括和/或解决粗略的位置和/或与用户的位置的近似值，以区别楼层和建筑物，作为拟合函数和/或采样函数
o标识MAC地址中的离散差异、用户交互、GPS及其他传统信号源的可用性、和/或与此定位系统相结合的应用上下文，作为拟合函数和/或采样函数。例如，按与已知建筑物的接近度，MAC地址的空间索引（例如，K均值聚类、四叉树（quad-tree）、八叉树（oct-tree）、或kd-树数据结构，离散化和成组化（bucketing）等等）
o使用这些特征，无缝地或交互地从室内到户外的过渡
●在某些实施例中，此处所描述的异常值拒绝（在环境中，对环境的动态或静态更改，或日志文件的，或者日志文件内的数据点的）基于：
o新的数据的一致性对与例如来自过去运行的输出的关联
o测量值的特定组/类别的相对自我一致性
o给定值对类似的但是不同状态空间中的其他测量值的相对自我一致性
o通过将一个接入点的其自己的信号强度误差与来自同一相应时空测量位置的另一个接入点的信号强度相比较，来判断数据点是否是异常值
●在某些实施例中，适于步行的位置被表示为空间连接图，并且假设用户更有可能位于图上或位于不同的楼层/建筑物上。这会限制标识新的数据可能位于何处所需的搜索空间。当新测量值到达时，可以将它对照数据库与图中的不同节点进行比较，导致比通过状态空间或以别的方式的完全搜索较少的比较结果。没有要求的最小数量的AP/发射器。
上文根据许多实施例所描述的或引用的任何数据结构和代码被存储在计算机可读存储介质上，计算机可读存储介质可以是可以存储代码和/或数据供计算机系统使用的任何设备或介质。这包括但不限于，易失性存储器、非易失性存储器、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、诸如磁盘驱动器、磁带、CD（紧凑型盘）、DVD（数字多功能盘或数字视盘）之类的磁性和光存储设备，或现在已知的或以后开发的能够存储计算机可读介质的其他介质。
呈现前面的描述是为了能实施和使用本发明。对所公开的各实施例的各种修改对本领域的技术人员是显而易见的，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，此处所定义的一般原理可以应用于其他实施例和应用场合。如此，本发明不限于所示出的实施例，而是根据与此处所公开的原理和特点一致的最宽的范围。本发明的范围由所附权利要求书进行定义。

Claims (20)

1.一种移动位置确定的方法，包括：
当移动设备在划分室内空间的地图的单元网格的单元内进行室内操作时，在所述移动设备上确定信号快照，其中所述信号快照与所述单元网格中的单元相关联并包括一个或多个统计参数，所述一个或多个统计参数描述从可由所述移动设备在所述单元内进行室内操作时可能检测到的所述室内空间中的接入点接收到的未管制的射频(RF)传输的信号强度测量值的概率分布，其中所述一个或多个统计参数包括所述概率分布的均值和方差，所述均值和方差是从由多个移动设备在对所述室内空间的之前访问期间提供的接收的信号强度测量值生成的；以及
使用所述信号快照和来自所述移动设备的至少一个附加输入，通过对所述信号快照、附加输入和路径历史应用一个或多个拟合函数来在所述移动设备上生成用户的室内位置，其中，所述附加输入是从所述移动设备的惯性传感器获得的。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述未管制的RF传输包括WiFi传输。
3.如权利要求1所述的方法，其中，来自所述移动设备的附加输入是从包括惯性传感器、占用率地图、视频图像、以及用户位置的用户输入的附加输入集合中选择的。
4.如权利要求3所述的方法，其中，来自所述移动设备的附加输入包括视频图像，并且所述方法进一步包括分析所述视频图像以标识代码，其中所述代码是从包括条形码、QR码、或其他机器可读代码的代码集合中选择的。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述移动设备在所述确定之前通过网络从计算机接收信号图。
6.如权利要求1所述的方法，进一步包括：在所述移动设备的显示器上显示所述用户的位置。
7.如权利要求6所述的方法，进一步包括：覆盖所述用户的位置周围的区域的地图。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述地图是从与所述区域不相关的第三方获得的。
9.一种移动设备，包括：
用户输入机构；
传感器；
接收器，所述接收器配置为接收未管制的射频(RF)信号；以及
计算机系统，所述计算机系统与所述用户输入机构、所述传感器、以及所述接收器通信耦合，所述计算机系统包括控制器，所述控制器配置为：
当移动设备在划分室内空间的地图的单元网格的单元内进行室内操作时，在所述移动设备上确定信号快照，其中所述信号快照与所述单元网格中的单元相关联并包括一个或多个统计参数，所述一个或多个统计参数描述从可由所述移动设备在所述单元内进行室内操作时可能检测到的所述室内空间中的接入点接收到的未管制的射频(RF)传输的信号强度测量值的概率分布，其中所述一个或多个统计参数包括所述概率分布的均值和方差，所述均值和方差是从由多个移动设备在对所述室内空间的之前访问期间提供的接收的信号强度测量值生成的；以及
使用所述信号快照以及来自所述用户输入机构和所述传感器中的一个的至少一个输入，通过对所述信号快照、所述输入和路径历史应用一个或多个拟合函数来在所述移动设备上生成用户的室内位置，其中所述至少一个输入是从所述移动设备的惯性传感器获得的。
10.如权利要求9所述的移动设备，进一步包括网络接口，并且其中，所述确定进一步包括：
在确定所述信号快照之前，使用所述网络接口，从服务器获取所述信号快照。
11.如权利要求9所述的移动设备，
其中，所述传感器是从包括陀螺仪、磁强计、以及加速度计的惯性传感器集合中选择的；以及
其中，所述用户输入机构是从包括键盘、触敏显示器、音频输入、以及视频输入的用户输入机构集合中选择的。
12.一种移动位置确定的方法，包括：
当移动设备在划分室内空间的地图的单元网格的单元内进行室内操作时，在所述移动设备上确定信号快照，其中所述信号快照与所述单元网格中的单元相关联并包括一个或多个统计参数，所述一个或多个统计参数描述从可由所述移动设备在所述单元内进行室内操作时可能检测到的所述室内空间中的接入点接收到的未管制的射频(RF)传输的信号强度测量值的概率分布，其中所述一个或多个统计参数包括所述概率分布的均值和方差，所述均值和方差是从由多个移动设备在对所述室内空间的之前访问期间提供的接收的信号强度测量值生成的；
使用所述信号快照和来自所述移动设备的附加输入，通过对所述信号快照、所述附加输入和路径历史应用一个或多个拟合函数来在所述移动设备上生成用户的室内位置，其中，所述附加输入是从所述移动设备的惯性传感器获得的；
获取与和所述用户的位置相关联的产品或服务有关的信息；以及
基于所述用户的位置和所述信息，显示上下文信息。
13.如权利要求12所述的方法，其中，所述获取包括通过网络检索所述信息。
14.如权利要求12所述的方法，其中，所述显示是响应于信号而发生的，所述信号是从包括请求上下文信息的用户输入以及指示所述用户的位置与预定位置的接近度的信号的信号集合中选择的。
15.如权利要求12所述的方法，其中，所述未管制的RF传输包括WiFi传输。
16.如权利要求12所述的方法，其中，来自所述移动设备的附加输入是从包括惯性传感器、占用率地图、视频图像、以及用户位置的用户输入的附加输入集合中选择的。
17.如权利要求16所述的方法，其中，来自所述移动设备的附加输入包括视频图像，并且所述方法进一步包括分析所述视频图像以标识代码，其中所述代码是从包括条形码、QR码、或其他机器可读代码的代码集合中选择的。
18.如权利要求12所述的方法，其中，所述移动设备在所述确定之前通过网络从计算机接收信号图。
19.如权利要求12所述的方法，进一步包括：在所述移动设备的显示器上显示所述用户的位置。
20.如权利要求19所述的方法，进一步包括：覆盖所述用户的位置周围的区域的地图。
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