CN103906230A - 用于WiFi定位的系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请案涉及一种用于WiFi定位的系统及方法。装置(400)包含接收器部分(402)、接入点位置确定部分(404)、装置位置确定部分(406)、距离确定部分(408)及阈值部分(410)。所述接收器部分(402)从接入点接收第一接入点信号。所述接入点位置确定部分(404)可确定所述接入点的测地位置。所述装置位置确定部分(406)可确定位置。所述距离确定部分(408)可确定所述位置与所述接入点的所述测地位置之间的距离。所述阈值部分(410)可将所述距离与预定阈值进行比较。所述装置位置确定部分(406)可在到其它接入点的所述距离大于所述预定阈值时基于所述接入点中的一些接入点的所述测地位置而进一步确定经修改位置。
Description
技术领域
本发明涉及基于Wi-Fi的定位系统,明确地说,涉及用于基于位置的服务的基于Wi-Fi的定位系统。
背景技术
基于位置的服务是利用新装置计算其当前地理位置并将当前地理位置报告给用户或服务机构的能力的新兴的移动应用领域。这些服务的一些实例包含识别娱乐、工作、健康或个人生活的环境中的人或对象的位置。
Wi-Fi是允许电子装置通过计算机网络无线交换数据的机制。使用Wi-Fi的基于IEEE802.11标准的一些技术包含无线局域网络(WLAN)及Wi-Fi直连。启用Wi-Fi的装置(例如智能电话、个人计算机、平板计算机或视频游戏控制台)可经由无线网络接入点(AP)连接到网络资源(例如因特网)。AP或热点在室内具有大约20米的范围且在室外具有更大范围。热点覆盖可包括与具有阻挡无线电信号的墙的单个房间一样小或与由多个重叠AP覆盖的许多平方英里一样大的区域。
Wi-Fi免费地或以商业形式在私人住宅、大街链及独立商家以及Wi-Fi热点设置处的公共空间中提供服务。例如机场、公共图书馆、旅馆及餐馆的组织及商家通常提供免费使用的热点以吸引消费者及促进其的生意。
Wi-Fi定位对于室内环境来说正作为对全球导航卫星系统(GNSS)定位的完善及补充而迅速地获得接受。全球定位系统(GPS)是使用卫星来提供全球覆盖的自动地理空间定位的GNSS。GNSS通过来自卫星的无线电而允许小电子接收器使用沿视线(LOS)发射的时间信号来将其位置确定在几米内。GPS在其中建筑物阻挡卫星的视野的城市地区中较差地运行,且其不提供建筑物内侧的任何覆盖。
在室内环境中或在密集的城市峡谷中(其中低电平的基于卫星的信号因遮蔽及环境降级而被严重地折损),基于Wi-Fi的定位系统获得流行。Wi-Fi热点在其中GNSS开始竞争且许多智能装置已配备有可支持定位应用的Wi-Fi技术的领域中时普遍的。借助于图1来阐释常规无线通信系统。
图1图解说明常规无线通信系统100。
如图中所图解说明,常规无线通信系统100包含用户装置102、AP数据库104、AP106、AP108、AP110、AP112、AP114、AP116及AP118。
用户装置102的位置可基于AP106到118的位置而确定。与GPS不同,AP106到118的位置不是众所周知的。在此实例中,其可依据由数据库供应商管理的AP数据库104而确定。通常,数据库供应商通过使用移动电话的“驾驶攻击(wardriving)”效应及/或众包而收集AP的位置。驾驶攻击是在移动车辆中的人使用智能电话、个人计算机或个人数字助理(PDA)来搜索Wi-Fi无线网络的行为。驾驶攻击者使用配备Wi-Fi的装置与GPS装置一起来记录无线网络的位置。已知网络ID的地图接着可通过依据已知网络ID的信号强度对当前位置作三角测量而用作地理定位系统(GPS的替代物)。用于借助无线AP而定位的定位技术是基于测量由其所接收信号强度指示的所接收信号的强度。当街道驾驶者发现良好的GPS位置时,其确定在所述GPS位置处存在特定数目个AP并将那些AP连同其相应信号强度一起报告给数据库供应商。数据库供应商在不同时间从多个用户收集此信息以建立其数据库。
假设,用户装置102是启用Wi-Fi的移动电话。在一个实例中,用户装置102将通过将探测请求发送到在其附近的所有AP而扫描所有所述AP(举例来说,AP106到118)。通常,AP将以探测响应来做出响应,所述探测响应包含针对所述AP的媒体接入控制(MAC)地址及关于所述AP的能力的一些其它信息。MAC地址是指派给物理网络段上的用于通信的网络接口的唯一识别符且将唯一地识别所述AP。
用户装置102接收来自AP106到118的MAC地址且查看AP数据库104以获得每一AP的大约位置。一旦用户装置102具有AP106到118的大约位置,其便可基于每一AP的接收信号强度(RSS)而确定其位置。此借助于图2使用常规Wi-Fi定位系统而进一步阐释。
图2图解说明常规Wi-Fi定位系统。
如图中所图解说明,Wi-Fi定位系统200包含用户装置102、AP数据库104及WLAN202。用户装置102包含Wi-Fi定位引擎(PE)204及Wi-Fi扫描模块206。注意,出于说明性目的,用户装置102展示为包含仅两个组件;然而,取决于应用,其可包含其它组件。
Wi-Fi PE204经由信号208而提供对Wi-Fi扫描模块206的扫描参数控制以用于扫描AP。Wi-Fi扫描模块206经由通信信道216而将扫描参数提供到WLAN202以用于扫描其附近的所有AP。WLAN202将探测请求发送到所有AP。通常,AP将以探测响应来做出响应,所述探测响应包含每一AP的基本服务集识别符(BSSID)及接收信号强度指示符(RSSI)。BSSID是指AP的唯一地识别所述AP的MAC地址。
Wi-Fi扫描模块206经由通信信道218从WLAN202接收AP列表及其对应RSSI。Wi-Fi扫描模块206经由通信信道212将AP列表转发到AP数据库104以获得可见AP的大约位置。AP数据库104经由通信信道214将AP位置提供到Wi-Fi扫描模块206。AP数据库104还可操作以经由通信信道220与网络(未展示)通信以用于存储及更新AP位置。
Wi-Fi扫描模块206将AP位置及其RSSI经由信号210转发到Wi-Fi PE204。Wi-FiPE204可操作以基于每一AP的AP位置及RSSI计算用户位置。
AP的所接收信号功率可以dBm为单位(高于1毫瓦的参考电平的分贝),所述所接收信号功率指示AP距用户装置102多远。举例来说,如果信号功率实际上很高,那么其为AP实际上在附近的指示。另一方面,低信号功率指示AP实际上很遥远。基于此信息,在常规Wi-Fi定位系统200中可易于确定用户装置102的大约位置。Wi-Fi热点三角测量是现代智能电话上确定位置的常用方法,这是因为GPS在城市位置中并不总是起作用的且基站定位可是不准确的。
基于AP位置的数据库而确定的用户位置(如参考图2所论述)在大多数情形中是不准确的。Wi-Fi定位的准确性受数据库中的AP位置的准确性影像,低AP可见性除外。现在将进一步详细论述关于常规Wi-Fi定位系统200的这两个问题。
与其中所有位置均是众所周知的、集中控制及发射的GPS不同,对于Wi-Fi定位,不得不估计现有AP的位置并报告其以供存储于数据库中。此过程固有地是易出错的。在一些情形中,举例来说,如果存在从一个地方到另一个地方绕行的AP,那么可能存在巨大误差。
如早期所论述,数据库供应商在不同时间从多个用户收集信息以建立其数据库。AP数据库的准确性取决于已键入到数据库中的位置的数目。所接收信号的路径中可能发生的可能信号波动可增加用户的路径中的误差及不准确性。在一些情形中,取决于用户报告其的位置,几何形状可较差,举例来说,如果所有用户均从一个位置报告其,那么将难以发现所述AP。
此外,AP的可移动性可导致在定位所述AP中的巨大误差。AP可从一个街道移动到另一街道等等,举例来说,在其中移动装置能够充当AP的情形中。举例来说,最糟糕情形的情景可是:当在芝加哥被扫描的AP是旅行者的膝上型计算机,但其可最初(大部分其它时间)定位于旅行者在达拉斯的住宅处。其的最初所扫描位置距其当前位置非常远的AP称为离群值AP。因此,如果移动AP的所报告位置与当前位置无关,那么报告此AP的用户将获得坏信息且可导致位置离群值。当移动AP激增时,预期所述问题将变得较严峻。此借助于图3而进一步阐释。
图3图解说明美国的谷歌地图的快照中的巨大离群值。
地图300图解说明实际AP位置302及分布于美国的不同部分中的三个巨大离群值304。当用户在一个位置(举例来说,达拉斯)中报告AP且稍后所述AP移位到芝加哥时,此情景出现。当用户将此AP报告给数据库以便获得Wi-Fi位置时,其获得坏信息,从而产生离群值锁定。通常,数据库供应商周期性地执行其AP数据库与其用户的贡献的一致性检查,但此过程取决于一些用户贡献关于此AP的新位置以触发不一致性检查。
AP位置偏离其当前位置的问题可使Wi-Fi定位方法混乱,尤其在存在极少检测到的AP且其位置不准确的情况下更是如此。
另一常见问题是城市地区中的AP的不均匀密度。举例来说,在市中心地区,一些餐馆可不具有AP,而一些餐馆可具有AP。低密度将使Wi-Fi定位方法的性能降级。此外,在扫描过程期间,可能未发现存在的所有AP。通常,平均来说,将仅发现某一百分比的AP,因此限制可用AP的数目。因此,低AP可见性在一些部分中由低AP密度导致,且还由在扫描过程期间发现的由数据包冲突、扫描时间限制及高路径损失等所致的较少AP导致。
如参考图1到3所论述,常规Wi-Fi定位系统利用由数据库供应商提供的AP位置数据库。此数据库是基于来自报告AP连同其GPS位置的用户的贡献而建立。AP位置估计随来自不同人的贡献而改进。数据库随时间执行一致性检查以消除个别AP。举例来说,如果新用户从不同位置报告移动AP且所述AP的旧位置极远,那么删除所述旧位置。此是缓慢过程,这是因为数据库不得不等待来自多个用户的关于每一AP的输入。此外,如果没有用户报告其,那么数据库仍具有旧位置。另外,数据库无法移除适度离群值,举例来说,在住宅与办公室之间或在街道之间移动的AP难以分类为明显误差。
用户必须频繁地下载AP数据库以获得由数据库供应商提供的改进。然而,由于所涉及的成本及频繁地在用户的智能电话或个人计算机上下载数据库的麻烦,其并非总是期望的。因此,如果用户不频繁地更新AP数据库,那么用户就不能并入由数据库供应商执行的用以时常改进数据库的一致性检查。
需要一种用以解决常规Wi-Fi定位系统所呈现的问题的系统及方法,使得用于确定用户的位置的方法稳健地呈现许多离群值。另外,所述系统及方法应借助当前组AP起作用,而不管由数据库供应商执行的任何一致性检查如何。
发明内容
本发明的方面提供一种用以解决常规Wi-Fi定位系统所呈现的问题的系统及方法,使得用于确定用户的位置的所述方法稳健地呈现许多离群值。此外,本发明系统的方面借助当前组AP起作用,而不管由数据库供应商执行的任何一致性检查如何。
本发明的实例实施例绘示为一种装置,所述装置包含接收器部分、接入点定位确定部分、装置位置确定部分、距离确定部分及阈值部分。所述接收器部分可从第一接入点接收第一接入点信号、可从第二接入点接收第二接入点信号且可从第三接入点接收第三接入点信号。所述接入点位置确定部分可确定所述第一接入点的测地位置、所述第二接入点的测地位置及所述第三接入点的测地位置。所述装置位置确定部分可确定位置。所述距离确定部分可确定所述位置与所述第一接入点的所述测地位置之间的第一距离、可确定所述位置与所述第二接入点的所述测地位置之间的第二距离且可确定所述位置与所述第三接入点的所述测地位置之间的第三距离。所述阈值部分可将所述第一距离与预定阈值进行比较、可将所述第二距离与所述预定阈值进行比较且可将所述第三距离与所述预定阈值进行比较。所述装置位置确定部分可在所述第一距离大于所述预定阈值时基于所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而进一步确定经修改位置。
本发明的额外优点及新颖特征部分陈述于以下说明中且部分对于所属领域的技术人员在查阅下文后将变得显而易见或者可通过实践本发明而获知。借助所附权利要求书中特定指出的手段及组合可实现及达成本发明的优点。
附图说明
并入本说明书中并构成本说明书的一部分的附图图解说明本发明的示范性实施例,且与所述说明一起用于阐释本发明的原理。在图式中:
图1图解说明常规无线通信系统;
图2图解说明常规Wi-Fi定位系统;
图3图解说明美国的地图中的巨大离群值;
图4图解说明根据本发明的方面的用于Wi-Fi定位的装置;
图5图解说明根据本发明的方面的递归质心方法的流程图;
图6图解说明典型市中心地区的快照;
图7图解说明根据本发明的方面的Wi-Fi位置引擎;
图8图解说明根据本发明的方面的不确定性计算的实例实施例;且
图9图解说明根据本发明的方面的Wi-Fi导航解的实例性能。
具体实施方式
本发明通过在用户现场提供解决方案而克服了常规Wi-Fi通信系统所遇到的问题,使得用于确定用户的位置的所述方法稳健地呈现离群值。本发明的方面提供可靠且准确的Wi-Fi定位,所述Wi-Fi定位对于低AP可见性问题及还对于数据库中由移动AP所致的不准确AP位置是稳健的。
本发明的方面提供用以估计用户的位置的递归质心方法。所述方法通过计算所有可见AP的经加权质心而开始。平面图形或二维形状X的质心是所有X点的平均值(算术均数)。作为实例,通过得到可从AP数据库获取的所有AP位置的平均值而计算质心。在一个实例实施例中,质心计算基于来自AP的RSSI而加权。最后,依据所得质心位置而确定所有可见AP的距离。如果AP距质心位置的距离超过预定值,那么将所述AP(具有距质心位置最大距离的一者)声明为离群值且关于其余AP再次计算质心。重复此过程,直到所有可见AP的距离均小于预定距离为止。所得质心是所要Wi-Fi位置。此借助于图4及5而进一步阐释。
图4图解说明根据本发明的方面的用于Wi-Fi定位的装置。
如图中所图解说明,装置400包含接收器402、AP位置确定部分404、装置位置确定部分406、距离确定部分408及阈值比较器410。在此实例中,接收器402、AP位置确定部分404、装置位置确定部分406、距离确定部分408及阈值比较器410是不同元件。然而,在一些实施例中,接收器402、AP位置确定部分404、装置位置确定部分406、距离确定部分408及阈值比较器410中的至少两者可组合为单个元件。在其它实施例中,接收器402、AP位置确定部分404、装置位置确定部分406、距离确定部分408及阈值比较器410中的至少一者可实施为计算机,所述计算机中存储有用于携载或在其上存储计算机可执行指令或数据结构的非暂时有形计算机可读媒体。此非暂时有形计算机可读媒体可是可由通用计算机或专用计算机存取的任何可用媒体。非暂时有形计算机可读媒体的非限制性实例包含物理存储器件及/或存储器媒体(例如RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或者其它光盘存储器件、磁盘存储器件或其它磁性存储装置)或者可用于以计算机可执行指令或数据结构的形式携载或存储所要程序代码手段且可由通用计算机或专用计算机存取的任何其它媒体。当经由网络或另一通信连接(硬连线、无线或者硬连线或无线的组合)将信息传送或提供到计算机时,所述计算机适当地将所述连接视为计算机可读媒体。因此,任何此类连接适当地称为非暂时有形计算机可读媒体。以上的组合也应包含于非暂时有形计算机可读媒体的范围内。在一个实例中,装置400类似于与AP106到118及AP数据库104通信的装置102。
接收器402可操作以经由通信信道412从所有可见AP接收AP信号。在一个实例实施例中,接收器402通过将探测请求发送到在其附近的AP而扫描所有所述AP。每一AP以探测响应来做出响应,所述探测响应包含针对所述AP的MAC地址及定义所述AP的能力的一些其它参数。在一个实例实施例中,接收器402可包含用于扫描AP的Wi-Fi扫描模块206。
AP位置确定部分404可操作以基于经由信号414从接收器402接收的信息而确定每一AP的位置。在一个实例实施例中,AP位置确定部分404与数据库(例如AP数据库104)通信以基于每一AP的MAC地址而确定所述AP的位置。AP位置确定部分404将每一AP的位置经由信号416提供到装置位置确定部分406及距离确定部分408。
装置位置确定部分406可操作以基于从AP位置确定部分404接收的AP位置而确定装置400的位置。在实例实施例中,装置400的位置通过计算所有AP位置的质心而计算,所述质心是所有可用AP的位置的平均值。在一个实例实施例中,质心计算基于来自AP的RSSI而加权。质心位置经由信号418而转发到距离确定部分408。
距离确定部分408可操作以基于由AP位置确定部分404提供的AP位置而计算所有AP距质心位置的距离。每一AP与质心位置之间的距离经由信号420转发到阈值比较器410。
阈值比较器420可操作以将每一AP与质心位置之间的距离与预定值进行比较以确定哪些AP可为装置400附近内的所声明离群值。如果AP与质心位置之间的距离超过预定值,那么所述AP声明为离群值。阈值比较器420将离群值AP的列表经由信号422转发到装置位置确定部分406。
装置位置确定部分406仅从AP列表移除最差离群值AP并关于其余AP再次重新计算质心。其余AP的新质心位置转发到距离确定部分408,所述距离确定部分再次计算所有AP距新质心位置的距离。阈值比较器420将其余AP的距离与同一预定值进行比较以声明离群值AP的新列表。此过程重复,直到所有可见AP的距离均小于预定值或AP的数目小于某一阈值为止。针对所有可见AP的距离均小于预定值的所得质心是所要Wi-Fi位置。借助于图5进一步论述根据本发明的方面的产生用于Wi-Fi定位的质心位置的此递归过程。
图5图解说明根据本发明的方面的递归质心方法的流程图。
递归质心方法在需要确定用户装置的位置时开始(S502)。
首先,从所有可见AP接收AP信号(S504)。举例来说,返回到图4,接收器402从所有可见AP接收AP信号。
返回到图5,接着确定AP的测地位置(S506)。举例来说,如图4中所展示,AP位置确定部分404确定所有AP的测地位置。
返回到图5,接着基于AP的测地位置而确定所述位置(S508)。举例来说,如图4中所展示,装置位置确定部分406基于所有AP的测地位置而计算质心位置。在一个实例实施例中,通过平均化所有AP位置而计算质心位置。
返回到图5,计算质心位置与每一AP的测地位置之间的距离(S510)。举例来说,如图4中所展示,距离确定部分408计算质心位置与每一AP的测地位置之间的距离。
返回到图5,将质心位置与每一AP的测地位置之间的距离与预定阈值进行比较以确定离群值AP(S512)。举例来说,如图4中所展示,阈值比较器410将质心位置与每一AP的测地位置之间的距离与预定阈值进行比较以确定离群值AP。
返回到图5,接着确定所述距离是否超过预定阈值(S514)。
如果新距离小于或等于预定阈值(在S514处,否),那么计算质心位置与下一AP的测地位置之间的距离(S510)。
如果新距离超过预定阈值(在S514处,是),那么将AP确定为离群值且确定经修改位置(S516)。举例来说,如图4中所展示,阈值比较器410声明AP是离群值且装置位置确定部分406基于其余AP而计算经修改位置。
返回到图5,接着确定是否存在具有大于预定阈值的距离的AP(S518)。如果不再有其距离超过预定阈值的AP(S518),那么最终质心位置是所要Wi-Fi位置(S520)。
如果存在其距离超过预定阈值的多个AP(在S518处,否),那么计算质心位置与下一AP的测地位置之间的距离(S510)。
如果不再有其距离超过预定阈值的AP(在S518处,是),那么最终质心位置是所要Wi-Fi位置(S520)。
如参考图4到5所论述,本发明的方面提供一种递归质心方法以通过基于阈值距离而移除离群值AP来提供总体良好的定位准确性。
移除离群值AP的另一实例可是通过依据数据库做出AP列表并以某一次序将数据库分类使得可将离群值与基于特定准则的列表区分开。
移除离群值的另一方式是确定群集且接着移除离群值AP。一种可能方法是确定基于AP的中值位置。在一个实例中,可确定AP沿x方向及y方向两者的中值位置。接着,可将远离x方向或y方向上的中值位置(例如,比预定阈值远)的任何AP接着声明为离群值。
然而,递归质心方法呈现简单的解决方案。
Wi-Fi的典型范围的最大值为100米。假设AP自身的位置偏离达100米,在实例实施例中,远离用户超过200米的任何AP可被视为离群值,其中200米是预定阈值。删除具有最大距离的离群值AP且再次计算递归质心,直到解集中到200米内的所有AP或在AP的数目下降到低于阈值时为止。此借助于图6而进一步阐释。
图6图解说明典型市中心地区的快照。
如图中所图解说明,地图600包含贯穿市中心地区而散布的AP106到118、实际位置602、所记录GPS位置604及用户装置的递归质心位置606。在一个实例中,用户装置是装置400。
出于论述目的,AP106、AP108、AP110、AP112及AP118距所记录GPS位置604均小于200米。此外,出于论述目的,AP114远离所记录GPS位置604达250米及AP116远离所记录GPS位置604达220米。假设预定阈值为200米,阈值比较器410将在第一圈(图5的S516)中消除AP114,这是因为AP114为250米远,且装置位置确定部分406将计算关于AP106、AP108、AP110、AP112、AP116及AP118的经修改质心位置。在下一圈中,阈值比较器410将消除AP116,这是因为AP116为220米远,且装置位置确定部分406将计算关于AP106、AP108、AP110、AP112及AP118的经修改质心位置。阈值比较器410将再次比较AP106、AP108、AP110、AP112及AP118距经修改质心位置的距离。由于所有其余AP远离质心位置均小于预定阈值(200米),因此解集中且经修改质心位置是递归质心位置606。注意,递归质心位置606与所记录GPS位置604相比更靠近于实际位置602,这是因为GPS性能因深城市峡谷中的遮蔽及环境降级而被严重地折损。
注意,递归质心方法可在服务器上或在用户的装置上实施。作为实例,可将AP列表发送到服务器,例如AP服务提供者的服务器。接着,所述服务器可基于递归质心方法而计算用户位置并提供所估计用户位置。
如参考图4到6所论述,本发明的方面使用递归质心方法维护稳健离群值。在低AP可见性的情形中,递归质心方法可不高效地起作用,递归质心方法假设存在良好地隔离坏AP的足够数目个AP。低数目个AP可导致散布的用户位置或位置中的差距。本发明的另一方面通过提供Wi-Fi导航而解决低AP密度问题,下文将论述此。
本发明的另一方面使用模型化用户动态的位置过滤方法,此帮助传播来自递归质心方法的Wi-Fi锁定。为确定用户的位置,所提出方法试图导航可包含高密度区域及低密度区域两者的街道。实例实施例可使用估计器,所述估计器基于当前状态连同与当前状态相关联的不确定性而估计当前位置。可使用任何已知估计器,所述估计器的非限制性实例包含卡尔曼滤波器(Kalman filter)。在实例实施例中,具有沿2-D平面的两个位置及两个速度的四状态卡尔曼滤波器用于预测用户的位置。
卡尔曼滤波器基于噪声输入数据的递归测量而产生系统的最优选状态。所述方法以两步骤过程起作用。在预测步骤中,卡尔曼滤波器产生真实未知值的估计连同其不确定性。一旦观察下一测量的结果,便使用经加权平均值来更新这些估计,其中较多权数被赋予具有较高确定性的估计。此方法产生往往比将基于仅单个测量或仅模型预测的那些估计更靠近于真实未知值的估计。
卡尔曼滤波器方法试图确定用户的位置以及用户的速度。在当无论出于何种原因不存在可见的AP时的情形中,用户的当前位置可依据其过去位置加上其位移(其等于速度乘以时间)而确定。因此,即使关于其当前状态可获得较差信息,也可基于过去历史而确定用户的位置。由于用户的速度并非直接已知的,因此在一个实例实施例中,卡尔曼滤波器将试图依据用户的位置提取用户的速度。当AP的数目较低时,模型化用户的速度帮助传播Wi-Fi锁定。此外,其减少Wi-Fi定位散布,这是因为新信息(用户的速度)及旧信息(用户的位置)被融合在一起以获得经过滤锁定。
本发明的方面使用递归质心方法结合Wi-Fi导航解而提供瞬时Wi-Fi定位,如借助于图7所论述。
图7图解说明根据本发明的方面的Wi-Fi PE。
如图中所图解说明,Wi-Fi PE700包含递归质心解702、不确定性计算模块704及卡尔曼滤波器706。在此实例中,递归质心解702、不确定性计算模块704及卡尔曼滤波器706是不同元件。然而,在一些实施例中,递归质心解702、不确定性计算模块704及卡尔曼滤波器706中的至少两者可组合为单个元件。在其它实施例中,递归质心解702、不确定性计算模块704及卡尔曼滤波器706中的至少一者可实施为计算机,所述计算机中存储有用于携载或在其上存储计算机可执行指令或数据结构的非暂时有形计算机可读媒体。
递归质心解704经由信号708与卡尔曼滤波器706且经由信号712与不确定性计算模块704双向通信。不确定性计算部分706经由信号710与卡尔曼滤波器706通信以便提供卡尔曼滤波器计算的不确定性值。借助于图8进一步论述不确定性计算模块704。
图8图解说明根据本发明的方面的不确定性计算的实例实施例。
如图中所图解说明,AP802具有可见性区域808,AP804具有可见性区域810,及AP806具有可见性区域812。重叠区域814表示为Wi-Fi位置的可行区域的不确定性区。东方不确定性816表示为重叠区域814的一半的东方方向中的不确定性。类似地,北方不确定性818表示为重叠区域814的一半的北方方向中的不确定性。
作为实例,AP的可见性区域由一半边长等于200米的正方形表示,这是因为正方形假设使针对不确定性的计算比圆的计算容易。如图中所图解说明,AP802、AP804及AP806的可见性区域在重叠区域814中重叠。重叠区域814表示Wi-Fi位置的可行区域,其中Wi-Fi不确定性为重叠区域814的边长的一半。将使用递归质心方法通过瞬时Wi-Fi定位而计算的Wi-Fi不确定性转发到卡尔曼滤波器706以计算Wi-Fi导航解。
卡尔曼滤波器706可操作以接收来自递归质心解702的Wi-Fi锁定及来自不确定性计算模块704的不确定性计算以经由信号714提供Wi-Fi导航解。
在一个实例实施例中,卡尔曼滤波器预测用于首先移除一些实际上坏AP。作为实例,如果卡尔曼滤波器706估计AP远离用户的位置达500米,那么可在不等待质心计算的情况下单方面地移除所述AP。
在另一实例实施例中,基于个别基于递归质心的Wi-Fi位置,卡尔曼滤波器706滤出并提取用户的速度且预测用户的位置。因此,即使AP的数目较低,其仍提供Wi-Fi锁定。此外,其减少散布。
在一个实例实施例中,可依据卡尔曼滤波器706而非递归质心解704确定对用户的第一位置的估计。卡尔曼滤波器706在第一圈中将帮助滤出实际上坏离群值且接着递归质心解704可接管。
在一些情形中,GPS可与Wi-Fi定位混合使用。作为实例,如果GPS需要帮助确定位置且不存在足够AP,那么卡尔曼滤波器使得能够在低AP可见性期间确定Wi-Fi锁定以帮助GPS问题。换句话说,卡尔曼滤波器可帮助其中Wi-Fi位置确定过去良好但当前不良好且GPS锁定当前不良好的情形。在此些情形中,来自Wi-Fi位置确定系统的卡尔曼滤波器预测的用户位置可辅助具有较差GPS信号的位置。这些Wi-Fi锁定可接着使用GPS与Wi-Fi混合来帮助改进GPS锁定。
作为实例,在一种情景中,当GNSS检测到城市峡谷时,可接通Wi-Fi定位。Wi-Fi定位可针对初始开始从GPS获得帮助或确定其自己的质心且接着使用卡尔曼滤波器。为使用Wi-Fi作为导航技术,提取来自零星锁定的导航信息且启用基于Wi-Fi的导航。通过平稳的导航解而改进零星Wi-Fi锁定。此借助于图9而进一步阐释。
图9图解说明Wi-Fi导航解的实例性能。
图9图解说明情景902及情景904以图解说明如何通过平稳的导航解而改进Wi-Fi锁定。运动的方向在两种情景中均由箭头906指示。正方形908表示Wi-Fi瞬时定位,而圆910表示Wi-Fi导航解。
如由圆形区域912及圆形区域914所图解说明,瞬时Wi-Fi定位因低数目个AP而无法容易地确定用户的位置。然而,即使具有较少AP,Wi-Fi导航解也可使用卡尔曼滤波器来确定用户的位置。因此,即使在其中存在来自瞬时Wi-Fi定位的较低锁定或不存在来自瞬时Wi-Fi定位的锁定的区中,Wi-Fi导航解也提供Wi-Fi定位。另外,Wi-Fi定位的散布被显著减少,借此增加Wi-Fi定位的准确性。
在一种情景中,当用户正行进时,其可遇到许多良好AP及几个坏AP。如早期所论述,当存在大数目个良好AP及小数目个坏AP时,易于算出离群值。随着其继续行走,可存在比良好AP多的坏AP。在此情况中,难以算出哪些坏AP是离群值。一种解决方案可是使用卡尔曼滤波器来确定离群值,但此需要用户位置是准确的。如果用户将处于低AP密度区域中达长时间,那么卡尔曼滤波器可是不可靠的。另外,如果不再有新AP,那么卡尔曼滤波器无法以高确定性确定其估计是正确的。因此,在此情况中,离群值基于卡尔曼滤波器的检测是不可靠的。
在一个实施例中,当存在大数目个AP时,可将检测到的任何离群值列入黑名单。换句话说,将那些离群值AP标记为坏AP以致其在未来不能使用。在当AP密度较低时及遇到那些所标记的AP的情形中,在Wi-Fi定位计算中不使用所述AP。此方法将产生较准确定位。
在一个实施例中,围绕当前位置在小块状区域中搜索AP数据库。忽略在小块状区域外的任何Ap。此自动移除离群值。块状区域的大小可是预定的。随着区域增加,将存在从多个AP获取位置信息的增加的可能性。然而,随着区域增加,另外将存在从不希望离群值获取位置信息的增加的可能性。另一方面,随着区域减小,将存在从多个AP获取位置信息的可能性的对应减小。然而,随着区域减小,另外将存在从不希望离群值获取位置信息的可能性的对应减小。
如借助于图4到9所论述,本发明的方面使用递归质心方法提供对于离群值AP稳健的瞬时Wi-Fi定位。其基于所扫描AP的当前列表而估计用户位置及不确定性。本发明的另一方面提供甚至在低AP密度的区域中估计良好Wi-Fi位置的Wi-Fi导航解且进一步改进离群值AP的稳健性。Wi-Fi导航解通过使用模型化用户动态的4状态卡尔曼滤波器而改进瞬时Wi-Fi定位的估计。因此,准确地估计Wi-Fi位置的不确定性估计,借此使其适于与GNSS混合使用。
出于图解及说明目的已呈现对本发明的各种优选实施例的前述说明。其并不打算为穷尽性的或将本发明限定于所揭示的确切形式,且显然根据以上教示可做出许多修改及变化形式。选择及描述上文所描述的实例实施例以便最好地阐释本发明的原理及其实际应用,以借此使得所属领域的技术人员能够在各种实施例中并借助适合于所涵盖的特定使用的各种修改更好地利用本发明。本发明的范围打算由所附权利要求书来界定。
Claims (18)
1.一种装置,其包括:
接收器部分,其可操作以从第一接入点接收第一接入点信号、从第二接入点接收第二接入点信号及从第三接入点接收第三接入点信号;
接入点位置确定部分,其可操作以确定所述第一接入点的测地位置、所述第二接入点的测地位置及所述第三接入点的测地位置;
装置位置确定部分,其可操作以确定位置;
距离确定部分,其可操作以确定所述位置与所述第一接入点的所述测地位置之间的第一距离、确定所述位置与所述第二接入点的所述测地位置之间的第二距离及确定所述位置与所述第三接入点的所述测地位置之间的第三距离;及
阈值部分,其可操作以将所述第一距离与预定阈值进行比较、将所述第二距离与所述预定阈值进行比较及将所述第三距离与所述预定阈值进行比较,
其中所述装置位置确定部分进一步可操作以在所述第一距离大于所述预定阈值时基于所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定经修改位置。
2.根据权利要求1所述的装置,其中所述第一接入点信号包括Wi-Fi信号。
3.根据权利要求1所述的装置,其中所述装置位置确定部分包括位置估计器,所述位置估计器可操作以基于当前状态连同与所述当前状态相关联的不确定性而估计所述经修改位置。
4.根据权利要求3所述的装置,
其中所述位置估计器包括卡尔曼滤波器,且
其中所述卡尔曼滤波器可操作以确定所述位置及所述位置处的速度。
5.根据权利要求1所述的装置,其中所述装置位置确定部分可操作以基于所述第一接入点的所述测地位置、所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定所述位置。
6.根据权利要求1所述的装置,其中所述装置位置确定部分可操作以将所述位置确定为所述第一接入点的所述测地位置、所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置的中值。
7.一种使用第一接入点、第二接入点及第三接入点的方法,所述第一接入点提供第一接入点信号,所述第二接入点提供第二接入点信号,所述第三接入点提供第三接入点信号,所述方法包括:
经由接收器部分从第一接入点接收第一接入点信号;
经由所述接收器部分从第二接入点接收第二接入点信号;
经由所述接收器部分从所述第三接入点接收第三接入点信号;
经由接入点位置确定部分确定所述第一接入点的测地位置;
经由所述接入点位置确定部分确定所述第二接入点的测地位置;
经由所述接入点位置确定部分确定所述第三接入点的测地位置;
经由装置位置确定部分确定位置;
经由距离确定部分确定所述位置与所述第一接入点的所述测地位置之间的第一距离;
经由所述距离确定部分确定所述位置与所述第二接入点的所述测地位置之间的第二距离;
经由所述距离确定部分确定所述位置与所述第三接入点的所述测地位置之间的第三距离;
经由阈值部分将所述第一距离与预定阈值进行比较;
经由所述阈值部分将所述第二距离与所述预定阈值进行比较;
经由所述阈值部分将所述第三距离与所述预定阈值进行比较;及
经由所述装置位置确定部分在所述第一距离大于所述预定阈值时基于所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定经修改位置。
8.根据权利要求7所述的方法,其中所述第一接入点信号包括Wi-Fi信号。
9.根据权利要求7所述的方法,其中所述经由所述装置位置确定部分在所述第一距离大于所述预定阈值时基于所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定经修改位置包括:经由位置估计器基于当前状态连同与所述当前状态相关联的不确定性而估计所述经修改位置。
10.根据权利要求9所述的方法,其进一步包括:
经由所述位置估计器确定所述位置及所述位置处的速度,
其中所述位置估计器包括卡尔曼滤波器。
11.根据权利要求7所述的方法,其中所述经由装置位置确定部分确定位置包括:基于所述第一接入点的所述测地位置、所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定所述位置。
12.根据权利要求7所述的方法,其中所述经由装置位置确定部分确定位置包括:将所述位置确定为所述第一接入点的所述测地位置、所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置的中值。
13.一种其上存储有计算机可读指令的非暂时有形计算机可读媒体,所述计算机可读指令能够由计算机读取且能够指令所述计算机执行包括以下操作的方法:
经由接收器部分从第一接入点接收第一接入点信号;
经由所述接收器部分从第二接入点接收第二接入点信号;
经由所述接收器部分从第三接入点接收第三接入点信号;
经由接入点位置确定部分确定所述第一接入点的测地位置;
经由所述接入点位置确定部分确定所述第二接入点的测地位置;
经由所述接入点位置确定部分确定所述第三接入点的测地位置;
经由装置位置确定部分基于所述第一接入点的所述测地位置、所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定位置;
经由距离确定部分确定所述位置与所述第一接入点的所述测地位置之间的第一距离;
经由所述距离确定部分确定所述位置与所述第二接入点的所述测地位置之间的第二距离;
经由所述距离确定部分确定所述位置与所述第三接入点的所述测地位置之间的第三距离;
经由阈值部分将所述第一距离与预定阈值进行比较;
经由所述阈值部分将所述第二距离与所述预定阈值进行比较;
经由所述阈值部分将所述第三距离与所述预定阈值进行比较;及
经由所述装置位置确定部分在所述第一距离大于所述预定阈值时基于所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定经修改位置。
14.根据权利要求13所述的非暂时有形计算机可读媒体,其中所述计算机可读指令能够指令所述计算机执行所述方法,使得第一接入点信号包括Wi-Fi信号。
15.根据权利要求13所述的非暂时有形计算机可读媒体,其中所述计算机可读指令能够指令所述计算机执行所述方法,使得所述经由所述装置位置确定部分在所述第一距离大于所述预定阈值时基于所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定经修改位置包括:经由位置估计器基于当前状态连同与所述当前状态相关联的不确定性而估计所述经修改位置。
16.根据权利要求15所述的非暂时有形计算机可读媒体,其中所述计算机可读指令能够指令所述计算机执行进一步包括以下操作的所述方法:
经由所述位置估计器确定所述位置及所述位置处的速度,
其中所述位置估计器包括卡尔曼滤波器。
17.根据权利要求13所述的非暂时有形计算机可读媒体,其中所述计算机可读指令能够指令所述计算机执行所述方法,使得所述经由装置位置确定部分确定位置包括:基于所述第一接入点的所述测地位置、所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置而确定所述位置。
18.根据权利要求13所述的非暂时有形计算机可读媒体,其中所述计算机可读指令能够指令所述计算机执行所述方法,使得所述经由装置位置确定部分确定位置包括:将所述位置确定为所述第一接入点的所述测地位置、所述第二接入点的所述测地位置及所述第三接入点的所述测地位置的中值。
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