1.一种用于对移动设备定位的电子装置，包括：
-建模实体，所述建模实体被配置成，为了构建用于定位移动设备的数据库：
从存在于感兴趣区域中的多个测量移动设备获得定位数据和环境数据，以及
基于所获得的数据，建立和维护用于所述感兴趣区域的多层级概率地图模型结构，其中，每个较高层级通过多个确定的子区域以较低空间分辨率覆盖所述感兴趣区域，每个子区域就所述所获得的数据和/或从所述所获得的数据得出的特征而言具有单一特性，并且对于邻近的上部层级的每个所述子区域，每个较低层级对应地以较高空间分辨率覆盖其多个确定的子区域，最低层级确定所述模型的最高空间分辨率位置元素，所述位置元素可选地是坐标，以及
-定位实体，所述定位实体被配置成，为了定位所述移动设备：
获得所述移动设备提供的至少环境数据和可选的定位数据，以及
通过从最高层级中的若干候选子区域开始，遍历多层级概率模型结构的若干竖向候选路径的至少一部分，来确定所述移动设备的位置的估计，基于考虑到所获得的环境数据和可选的定位数据以及所述子区域的特性而确定所述移动设备驻留于每个子区域中的概率，在每个层级上选择所述候选子区域并且使路径继续或终止，直到到达具有最高空间分辨率的最低层级，其中，根据预定标准，基于所述移动设备的最高概率位置元素确定所述移动设备的位置估计。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述定位数据包括卫星定位数据，并且所述环境数据包括基于蜂窝网络的数据。
3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述定位数据包括根据至少一个系统的卫星定位数据，所述至少一个系统选自由以下组成的组：GPS(全球定位系统)、GLONASS(全球导航卫星系统)、BDS(北斗卫星导航系统)和COMPASS(北斗-2)。
4.根据权利要求1所述的装置，其中，环境数据包括至少一个数据元素，所述至少一个数据元素选自由以下组成的组：蜂窝网络数据元素、无线LAN(局域网)数据元素、MCC(移动国家码)标识符、MNC(移动网络码)标识符、主扰码、ARFCN(绝对射频信道号)、BSIC(基站识别码)、接收的信号强度、无线电频率、LAC(局域码)、TAC(追踪域码)、CID(小区标识符)、PCI(物理小区标识符)、MAC(媒介存取控制地址)、SSID(服务设备标识符)、RSSI(接收信号强度指示)、RSCP(接收信号码功率)和RSRP(参考信号接收功率)。
5.根据权利要求1所述的装置，被配置成将多个数据元素分组以建立用于建模和定位的特性。
6.根据权利要求1所述的装置，被配置成将多个数据元素分组以建立用于建模和定位的特性，其中，多个蜂窝数据元素被分组，所述多个蜂窝数据元素优选地包括当前服务小区和相邻小区的指示。
7.根据权利要求1所述的装置，其中，根据预定逻辑使用邻近位置的概率确定位置相关概率。
8.根据权利要求1所述的装置，其中，多个技术特定的、空间重叠的概率地图被利用若干技术特定特性建立，并且在定位期间根据预定合并逻辑进行结合。
9.根据权利要求1所述的装置，其中，所述概率地图模型结构包括用于在定位期间使用的若干预定统计资料或通过所述若干预定统计资料建立，所述若干预定统计资料诸如小区可见性统计资料。
10.根据权利要求1所述的装置，其中，包围盒技术被应用以确定所述概率地图模型结构的范围内的地理子区域或空白区域，其中，所述包围盒由通过所述建模实体从移动设备获得的数据点界定。
11.根据权利要求1所述的装置，其中，针对一区域——可选地是所述模型结构的一子区域，至少暂时地维护至少两个共存的地理重叠的模型。
12.根据权利要求1所述的装置，其中，针对一区域——可选地是所述模型结构的一子区域，至少暂时地维护至少两个共存的地理重叠的模型，并且其中，响应于根据一使用的标准在所述所获得的数据中检测到相对于关于该区域的在先数据足够大的变化，与先前的模型一起建立新模型。
13.根据权利要求1所述的装置，其中，针对一区域——可选地是所述模型结构的一子区域，至少暂时地维护至少两个共存的地理重叠的模型，并且其中，响应于在所述所获得的数据中检测到相对于关于该区域的先前数据足够大的变化，和先前的模型一起建立新模型，并且其中，根据可选地将重点放在更近期数据上的决策标准，在一共存时期后，将新模型或先前的模型作为在支持剩下的模型方面是已过时的而丢弃。
14.根据权利要求1所述的装置，其中，所述模型结构是时间敏感的。
15.根据权利要求1所述的装置，其中，确定所述移动设备的当前位置估计包括合并不同时刻的概率数据。
16.根据权利要求1所述的装置，其中，移动估计被应用来估计所述移动设备的可能位置之间的若干路径或转变的概率。
17.根据权利要求1所述的装置，其中，道路地图数据、道路规划数据或其他指示区域中的道路特性的数据被应用于按选择的时间窗口或速度确定该区域内最可能、最小的或最大的期望转变。
18.根据权利要求1所述的装置，其中，利用估计技术基于所述模型和获得的环境数据确定所述移动设备的移动的可能路径，所述估计技术优选地是卡尔曼滤波。
19.根据权利要求1所述的装置，其中，所述定位实体被配置成应用在定位第二移动设备期间从所述第二移动设备获得的数据，来定位所述移动设备。
20.根据权利要求1所述的装置，其中，偏移补偿被应用来消除通过多个移动设备测量的定位或环境数据之间的差异，所述差异由该多个设备的不同数据接收或处理能力引起。
21.根据权利要求1所述的装置，被配置成从所述移动设备接收至少一个另外的数据元素，所述至少一个另外的数据元素选自由以下项组成的组：传感器数据、加速计数据、温度数据、湿度数据、背景数据、数字图像数据、视频数据、声音数据和时间数据。
22.根据权利要求1所述的装置，被配置成获得包括至少一个数据元素的关于所述感兴趣区域的支持性建模或定位数据，所述感兴趣区域可选地是子区域，所述至少一个数据元素选自由以下组成的组：区域拓扑数据、速度限制数据、交通状态数据、区域地理数据、城市规划数据、人造物数据、建筑物数据、自然物数据、湖泊数据、河流数据、海洋数据、石块数据、交通灯数据、道路数据、人行道数据和自行车道数据。
23.根据权利要求1所述的装置，被配置成将来自不同源的数据与依赖于源的可靠性估计关联，以使得能够在建模和定位时对来自不同源的数据赋予不同的权重，所述不同源可选地包括专业实体和众包。
24.根据权利要求1所述的装置，其中，在重复或基本上连续的定位过程——可选地是导航过程——期间，基于关于若干先前的定位回合的历史数据，所述历史数据可选地是先前选择的子区域和/或先前确定的位置估计，通过使用所述多层级概率模型结构从它的中间或最低层级中的若干候选子区域开始确定随后的新位置估计。
25.一种用于定位能够在至少一种无线通信网络中运行的移动设备的方法，包括：
从存在于感兴趣区域中的多个测量移动设备获得定位数据和环境数据，所述定位数据可选地包括卫星定位数据，所述环境数据可选地包括基于蜂窝网络的数据，
基于所获得的数据建立用于所述感兴趣区域的多层级概率地图模型结构，其中，每个较高层级通过多个确定的子区域以较低空间分辨率覆盖所述感兴趣区域，每个子区域就所述所获得的数据和/或从所述所获得的数据得出的特征而言具有单一特性，并且对于邻近的上部层级的每个所述子区域，每个较低层级对应地以较高空间分辨率覆盖其多个确定的子区域，最低层级确定所述模型的最高空间分辨率位置元素，所述位置元素可选地是坐标，以及
生成所述移动设备的位置估计，其中，由所述移动设备提供至少环境数据和可选的定位数据，并且通过从最高层级中的若干候选子区域开始，遍历所述多层级概率地图模型结构的若干竖向候选路径的至少一部分来确定所述移动设备的位置的估计，基于考虑到所获得的环境数据和可选的定位数据以及子区域的特性而确定所述移动设备驻留于每个子区域中的概率，在每个层级上选择所述候选子区域并且使路径继续或终止，直到到达具有最高空间分辨率的最低层级，其中，根据预定标准，基于所述移动设备的最高概率位置元素确定所述移动设备的位置估计。
26.一种能够在至少一种无线通信网络中运行的移动电子设备，所述移动电子设备被配置成：
获得用于感兴趣区域的多层级概率地图模型结构，其中，每个较高层级通过多个确定的子区域以较低空间分辨率覆盖所述感兴趣区域，每个子区域就所述所获得的数据和/或从所述所获得的数据得出的特征方面而言具有单一特性，并且对于邻近的上部层级的每个所述子区域，每个较低层级对应地以较高空间分辨率覆盖其多个确定的子区域，最低层级确定所述模型的最高空间分辨率位置元素，所述位置元素可选地是坐标，所述模型结构是基于来自存在于所述感兴趣区域中的多个测量移动设备的定位数据和环境数据建立的，
基于若干捕获的无线网络信号获得环境数据，以及
通过使用所述模型结构估计所述移动设备的位置，其中，通过从最高层级中的若干候选子区域开始，遍历所述多层级概率地图模型结构的若干竖向候选路径的至少一部分来确定位置，基于考虑到所获得的环境数据和所述子区域的特性而确定所述移动设备驻留于每个子区域中的概率，在每个层级上选择所述候选子区域并且使路径继续或者终止，直到到达具有最高空间分辨率的最低层级，其中，根据预定标准，基于所述移动设备的最高概率位置元素确定所述移动设备的位置估计。
27.一种包括在非临时载体媒介中的计算机程序产品，包括指令，所述指令使计算机执行：
从存在于感兴趣区域中的多个测量移动设备获得定位数据和环境数据，所述定位数据可选地是卫星定位数据，所述环境数据可选地是基于蜂窝网络的数据，
基于所获得的数据，建立用于所述感兴趣区域的多层级概率地图模型结构，其中，每个较高层级通过多个确定的子区域以较低空间分辨率覆盖所述感兴趣区域，每个子区域就所述所获得的数据和/或从所述所获得的数据得出的特征而言具有单一特性，并且对于邻近的上部层级的每个所述子区域，每个较低层级对应地以较高空间分辨率覆盖其多个确定的子区域，最低层级确定所述模型的最高空间分辨率位置元素，所述位置元素可选地是坐标，以及
生成所述移动设备的位置估计，其中，由所述移动设备提供至少环境数据和可选的定位数据，并且通过从最高层级中的若干候选子区域开始，遍历所述多层级概率地图模型结构的若干竖向候选路径的至少一部分来确定所述移动设备的位置的估计，基于考虑到所获得的环境数据和可选的定位数据以及所述子区域的特性而确定所述移动设备驻留于每个子区域中的所述概率，在每个层级上选择所述候选子区域并且使路径继续或者终止，直到到达具有最高空间分辨率的最低层级，其中，根据预定标准，基于所述移动设备的所述最高概率位置元素确定所述移动设备的位置估计。