定位系统性能的优化方法、装置及移动终端与流程

本发明涉及一种定位技术领域，特别是涉及一种定位系统性能的优化方法、装置及移动终端。

背景技术：

随着全球定位系统GPS(Global Positioning System)的定位覆盖能力越来越强，利用GPS对用户的行为轨迹进行定位而开发出的应用也越来越多。其中，为了在不同终端中的不同应用实现不同的功能，GPS需要对用户的行为轨迹进行实时跟踪。

目前，当开启需要定位功能应用APP时，后台程序会按照时间间隔持续不断的发送GPS定位请求，以便通过GPS定位系统获取用户的地理位置信息，一般地，后台持续进行GPS定位时的耗电量为70mA左右，而终端处于待机状态下耗电量在6-10mA之间，但是，当导航类应用程序在无需开启GPS系统的情况下，仍然不断进行GPS定位，使得终端设备消耗不必要的电量。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种定位系统性能的优化方法、装置及移动终端，主要目的在于解决当导航类应用程序在无需开启GPS系统的情况下，仍然不断进行GPS定位，使得终端设备消耗不必要的电量的问题。

依据本发明一个方面，提供了一种定位系统性能的优化方法，包括：

获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据；

通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序；

根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，所述预置开启状态优化规则包括导航类应用程序与不同使用状态对应的定位系统优化策略；

若执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，则按照所述预置开启状态优化规则执行与所述导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作。

依据本发明另一个方面，提供了一种定位系统性能的优化装置，包括：

获取单元，用于获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据；

确定单元，用于通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序；

第一判断单元，用于根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，所述预置开启状态优化规则包括导航类应用程序与不同使用状态对应的定位系统优化策略；

执行单元，用于若执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，则按照所述预置开启状态优化规则执行与所述导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作。

第三方面，本发明提供了一种移动终端，该移动终端具有实现上述第一方面中定位系统性能的优化行为的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。

在一个可能的设计中，移动终端的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持收发装置执行上述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述移动终端装置还可以包括通信接口，用于移动终端与其他设备或通信网络通信。

第四方面，本发明提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述移动终端装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述方面为定位系统性能的优化所设计的程序。

借由上述技术方案，本发明实施例提供的技术方案至少具有下列优点：

本发明提供的一种定位系统性能的优化方法、装置及移动终端，与现有的当导航类应用程序在无需开启GPS系统的情况下，仍然不断进行GPS定位，使得终端设备消耗不必要的电量相比，本发明通过首先确定当前应用程序为导航类应用程序，根据导航类应用程序的使用状态是否需要对持续开启GPS定位系统的应用程序进行开启或关闭操作，实现导航类应用程序在不必要开启GPS的情况下，关闭GPS的定位功能，减少耗电量，节约电能。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种定位系统性能的优化方法流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的一种GPS请求管理状态流程示意图；

图3示出了本发明实施例提供的一种定位系统性能的优化程序框架示意图；

图4示出了本发明实施例提供的另一种定位系统性能的优化方法流程示意图；

图5示出了本发明实施例提供的一种判断当前终端设备是否移动的流程示意图；

图6示出了本发明实施例提供的一种实现GPS性能优化的流程示意图；

图7示出了本发明实施例提供的一种定位系统性能的优化装置结构示意图；

图8示出了本发明实施例提供的另一种定位系统性能的优化装置结构示意图；

图9示出了本发明实施例提供的一种移动终端的实体结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供了一种定位系统性能的优化方法，如图1所示，所述方法包括：

101、获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据。

其中，具有定位功能的应用程序为可以通过开启全球定位系统GPS进行跟踪定位当前终端设备地理位置的应用程序，如，车载导航、地图等，本发明实施例不做具体限定，所述历史定位统计数据包括具有定位功能的应用程序进行定位时采集的单次定位发起次数、单次定位成功次数等，具体数据如表1所示。

表1

需要说明的是，包名为应用程序APP的安装包名称，TOP模式为APP处于桌面显示状态，上表中的定位成功为当前终端设备位于室外，GPS可以接收到卫星发送的位置信号，上表中的定位失败为当前终端设备位置室内，GPS接收不到卫星发送的位置信息号，所述挂起请求为将GPS进行挂起，具体方法可以为应用程序向location服务器发送定位请求，location服务器将定位请求进行按列存储，以便对请求进行管理，定位请求按照管理的方法向GPS发送启动请求，在发送启动请求过程中设置一个开关，将GPS进行挂起即为通过这个开关对发送的启动请求进行拦截，从而实现停止启动GPS定位动能。具体GPS请求管理状态流程图如图2所示，

例如，图3为GPS根据使用状态发送请求的程序框架，location服务器LocationManagerService接收到请求后，向QikuLRManager启动对新请求的跟踪，若为短时间类APP则直接挂起，具体程序如图3所示，本发明实施例不再赘述。

102、通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序。

其中，所述预设定位类型识别模型为通过历史定位统计数据参数比例得到的一系列识别公式，这一系列公式可以计算得到参数之间的比值，具体可以由技术人员进行预先设定，本发明实施例不做具体限定，通过比值的取值范围，最终得到当前APP的定位类型，一系列公式可以包括：总成功时间比率：

mOverallSuccRate＝(mLocationSuccTime)/(mLocationTotalTime)；亮屏开启定位时间占比：mScOnLocationRate＝mScOnLocationTotalTime/mLocationTotalTime；

APP为TOP模式的使用时间比例：mOnTopLocationRate＝(mScOnTopLocationTime)/(mLocationTotalTime)；

前台定位成功时间占比：mForeGroundSuccRate＝(mForeGndLocationSuccTime)/(mLocationSuccTime)；

亮屏前台定位成功时间占比:mScOnForeGroundSuccRate＝(mScOnForeGndLocationSuccTime)/(mLocationSuccTime)；

APP为TOP模式定位成功占比：mOnTopSuccRate＝(mScOnTopLocationSuccTime)/(mLocationSuccTime)；

黑屏模式定位成功率：

mScOffSuccRate＝(mLocationSuccTime–mScOnLocationSuccTime)/(mLocationTotalTime-mScOnLocationTotalTime)；

后台成功定位比例：mBackGroundSuccRate＝(mLocationSuccTime-mForeGndLocationSuccTime)/(mLocationTotalTime-mForeGndLocationTotalTime)；

定位成功平均每5分钟移动距离：

mAvgTravelDistance＝(mScOnTravelDistance+mScOffTravelDistance)/(mLocationSuccTime/(5*60))；

黑屏定位成功平均5分钟移动距离：

mScOffAvgTravelDistance＝(mScOffTravelDistance)/((mLocationSuccTime–mScOnLocationSuccTime)/(5*60))；

亮屏定位成功平均5分钟移动距离：

mScOnAvgTravelDistance＝(mScOnTravelDistance)/(mScOnLocationSuccTime/(5*60))。

以上内容仅做本发明实施例说明，不做具体限定。

需要说明的是，根据预设定位类型识别模型进行训练学习后，可以得到当前APP属于导航类应用系统，针对导航类应用系统可以预先设置不同的开启状态优化规则，本发明实施例不做具体限定。

例如，可以通过这些公式计算得到不同场景下当前终端设备移动的距离范围，当大于12公里为开车或坐车场景，对应5分钟平均移动1000m；当大于6公里的为骑车场景，对应5分钟平均移动500m；当跑步、走路混合每小时约5公里场景，对应5分钟平均移动416m；当步行走路每小时约3.5公里场景，对应5分钟移动291m。

103、根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则。

其中，所述预置开启状态优化规则包括导航类应用程序与不同使用状态对应的定位系统优化策略；所述使用状态可以包括当前终端设备的wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态等，本发明实施例不做具体限定，所述预置开启状态优化规则可以为根据导航类应用程序的不同的使用状态对当前终端设备中的GPS进行挂起操作，或开启操作。

需要说明的是，当前终端设备的使用状态是随着时间或地理位置而变化的，对使用状态的识别要及时更新，一个导航类应用程序的APP可以对应出多种使用状态，多种使用状态可以映射出不同的GPS挂起操作或开启操作。

例如，当通过预设定位类型识别模型训练得到当前跑步APP为导航类类定位类型，识别的使用状态为黑屏，可以对当前终端设备的GPS进行挂起操作，使其进行优化，减少电量消耗。再如，根据导航类应用程序APP，及使用状态可以对应不同的优化策略，如表2所示。

表2

104、若执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，则按照所述预置开启状态优化规则执行与所述导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作。

其中，所述定位系统的开启操作为在当前GPS处于挂起操作下重新检测当前终端设备的使用状态需要GPS定位后，重新开启执行GPS定位操作，所述定位系统的关闭操作为在当前GPS处于正常定位运行下，根据导航类应用程序的使用状态对应的优化规则使当前GPS不再执行定位操作，即将GPS挂起。

需要说明的是，一般地，导航类应用程序的定位类型不变，但是使用状态会随着时间或当前终端设备的移动而变化，所以在不断识别当前终端设备的使用状态时，执行与导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作也会变化。

本发明提供的一种定位系统性能的优化方法，与现有的当导航类应用程序在无需开启GPS系统的情况下，仍然不断进行GPS定位，使得终端设备消耗不必要的电量相比，本发明通过首先确定当前应用程序为导航类应用程序，根据导航类应用程序的使用状态是否需要对持续开启GPS定位系统的应用程序进行开启或关闭操作，实现导航类应用程序在不必要开启GPS的情况下，关闭GPS的定位功能，减少耗电量，节约电能。

本发明实施例提供了另一种定位系统性能的优化方法，如图4所示，所述方法包括：

201、按照预设时间间隔统计具有定位功能的应用程序开启状态下的定位数据，并存储在预设存储位置中。

其中，所述预设时间间隔可以为技术人员预先设定的时间间隔，例如10分钟，20分钟等，本发明实施例不做具体限定。所述定位数据为APP在执行定位操作是所产生的数据，如APP包名，单次定位发起次数、单次定位成功次数、最后一次单次定位成功时间等，本发明实施例不做具体限定。所述预设存储位置可以为当前终端设备的本地存储位置或缓存存储位置，当存储在预设存储位置中的数据过多时，可以根据时间间隔进行更新或上传至云端存储位置，本发明实施例不做具体限定。

需要说明的是，统计定位数据的方法可以利用一款轻型的、遵守原子性、一致性、隔离性、持久性数据库管理系统的数据库SQLite，它包含在一个相对小的C库中。它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存。通过统计定位数据并存储在预设存储位置，以便在对APP进行确认定位类型时，直接从预设存储位置中提取有用数据。

202、判断具有定位功能的应用程序是否存在于预置导航类型白名单中。

其中，所述预置导航类型白名单包括技术人员预先保存的属于导航类应用程序，用于直接确定应用程序的定位类型，所述预置导航类型白名单可存储在本地内存中，也可以存储在缓存中。通过判断当前应用程序是否存在与白名单中，以便直接确定应用程序的的定位类型为导航类应用程序。

例如，预置导航类型白名单中存储有车载导航APP1、车载导航APP2、跑步APP，则判断当前具有定位功能的应用程序车载导航APP2是否存在与预置导航类型白名单中。

203、若不存在于预置导航类型白名单中，则获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据。

本步骤与图1所述步骤101所述的方法相同，这里不再赘述。

与步骤203并列的步骤：若具有定位功能的应用程序存在于预置导航类型白名单中，则直接确认所述应用程序为导航类应用程序。

对于本发明实施例，若直接确认为导航类应用程序，则直接执行步骤207。

204、提取所述历史定位统计数据中用于确定应用程序定位类型的参数。

其中，所述应用程序定位类型的参数用于确定应用程序的定位类型，可以为总成功时间比率、亮屏开启定位时间占比、前台定位成功时间占比等，本发明实施例不做具体限定。

需要说明的是，确定不同定位类型的参数可以相同，也可以不同。通过确定应用程序定位类型的参数以便通过对参数进行训练得到应用程序对应的定位类型。

205、按照预设定位类型识别模型对所述参数进行训练。

其中，所述预设定位类型识别模型中对不同的参数配置了不同的定位类型识别算法。

例如，在识别车载导航APP时，需要将参数进行下述几个公式的代入，然后进行确定类型，总成功时间比率(mOverallSuccRate)大于40％；亮屏开启定位时间占比(mScOnLocationRate)大于30％；定位成功平均5分钟移动距离(mAvgTravelDistance)大于500；(前台定位成功时间占比大于50％)或(TOP模式定位成功时间占比大于20％)，根据公式得到的结果对应可以为mOverallSuccRate>50％(必要条件)，mScOnLocationRate>50％(必要条件)，5分钟平均移动：mAvgTravelDistance>500(必要条件)，组合二选一条件：mScOnForeGroundSuccRate>50％或mOnTopSuccRate>20％。还可以为另一种参数与算法对应关系，如总成功时间比率(mOverallSuccRate)大于70％；定位成功平均5分钟移动距离(mAvgTravelDistance)大于1500，对应的算法：mOverallSuccRate>70％(必要条件)，5分钟平均移动mAvgTravelDistance>1500(必要条件)，只要符合上述算法的一种，可以确定当前APP为导航类应用程序。

206、根据训练后的结果确定所述应用程序为导航类应用程序。

其中，所述导航类应用程序为需要通过GPS产生的数据为用户提供导航服务的APP。

对于本发明实施例，步骤206之前还包括：判断训练后的结果是否处于预设类型划分范围内。

其中，所述预设类型划分范围可以分为一个大范围，及这个大范围中的3个小范围，大范围用于判断是否属于导航类应用程序、非导航类应用程序、短时间定位应用程序，小范围用于判断具体属于哪个定位类型的应用程序。

需要说明的是，不同定位类型的应用程序的算法可以对应多个划分范围，具体取决于不同APP的参数特征，例如导航类应用程序包括车载导航和跑步、步行轨迹记录APP，这些应用程序的导航类定位类型对应的划分范围均不同。另外，APP的定位类型在开始时识别可能不够准确，因为优化策略有保障使用的机制，不影响用户的使用，使用过程中还是不断的判断，较长使用时间后，类型判定将变得准确。

对于本发明实施例，步骤206具体可以为：若训练后的结果处于预设类型划分范围内，则按照预设类型划分范围确定所述应用程序为导航类应用程序。

例如，训练后的结果判断是否以下范围内，总成功时间比率大于40％(必要条件)；定位成功平均每5分钟移动距离平均大于120m(必要条件)；黑屏模式定位成功率大于30％(必要条件)，若是，按照类型划分范围确认当前的APP为导航类应用程序。

再如，训练后的结果判断是否以下范围内，总成功时间比率大于40％(必要条件)；定位成功平均每5分钟移动距离平均大于60m(必要条件)；黑屏模式定位成功率大于30％，或亮屏模式定位成功率大于45％；或前台亮屏定位成功率大于30％)，若是，按照类型划分范围确认当前的APP为导航类应用程序。

207、监控当前终端设备的使用状态，得到wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态。

其中，所述监控当前终端设备的使用状态可以根据技术人员预先设置的时间间隔进行监控，如1分钟、3分钟等，还可以对当前终端设备的使用状态的变化情况进行监控，本发明实施例不做具体限定。所述wifi连接状态包括wifi处于连接状态下或wifi处于未连接状态下，所述定位系统定位状态包括定位成功或定位失败，所述应用程序前台或后台执行状态包括前台运行或后台运行，所述屏幕状态包括黑屏或亮屏，所述位置变化状态包括过去5分钟变化的位置或过去30分钟变化的位置，本发明实施例不做具体限定。通过监控使用状态，以便通过识别使用状态及定位类型对当前终端设备的应用程序进行优化策略。

需要说明的是，移动距离的计算不能只算开头结尾，用户可能在绕圈运动，即每90s计算一次用户位移。如，移动距离计算函数：

loc.distanceTo(lastLoc)

ActivityManager.java(src\frameworks\base\core\java\android\app)在前台运行的判断条件public static final int IMPORTANCE_FOREGROUND＝100；public static final int IMPORTANCE_FOREGROUND_SERVICE＝125；黑屏前台public static final int IMPORTANCE_TOP_SLEEPING＝150；小窗口运行public static final int IMPORTANCE_VISIBLE＝200。

例如，一般安装的APP运行在前台时，processState＝2，不能达到0或1的优先级。特殊应用修改自己的优先级，黑屏后，最高可以达到3的级别。例如视频应用程序就是如此，importance总是100(processState<＝3就对应importance＝100)。因此可用processState<＝2来判断应用在最前端的状态(TopMode)，等于3时不在最前端。

208、根据当前终端设备是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略。

其中，所述预置导航定位系统优化策略为根据导航类应用程序及当前终端设备使用状态对应的对GPS执行的挂起或开启操作，具体操作策略可以根据技术人员预先进行设定，本发明实施例不做具体限定。

需要说明的是，移动状态的判断具体判断是否在一定时间内出现位置变化，还需要与APP处于移动状态的时长、处于黑屏下运行的时长、处于TOP模式下运行的时长、以及GPS处于定位成功的时长等进行综合判断，如图5所示。

对于本发明实施例，步骤208具体可以为：根据所述定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态，以及预设移动规则判断当前终端设备是否处于移动状态；根据所述是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略。

其中，所述移动规则可以为判断是否存在移动的规则，技术人员预先进行设定，例如APP在黑屏时运行是否超过5分钟，若是则判断在30s内GPS是否定位成功，若成功则判断最近5分钟位置移动是否小于40m且过去半小时的平均速度是否小于20m/分钟，若是则为移动状态，若在30s内GPS定位失败，则判断半小时的平均速度是否小于20m/分钟，若是则为移动状态，反之则为未移动。如图5所示。

对于本发明实施例，步骤208之前还包括：当检测到所述当前终端设备处于充电模式状态，则中断发送定位系统的定位请求。

其中，所述中断发送定位系统的定位请求为将当前终端设备的GPS执行挂起操作。

需要说明的是，对当前终端设备检测是否处于充电模式时，需要确保当前终端设备的APP的定位类型为导航类应用程序或非导航类应用程序。

例如，当前终端设备的APP的定位类型为导航类应用程序，当检测到当前终端设备处于充电模式状态时，说明电量低于正常使用的电量或电池处于大量充电状态，则直接将GPS挂起。通过在充电模式下，直接挂起GPS，避免在充电状态下，GPS的开启大量耗电。

209a、若处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态，执行发送定位系统定位请求，并继续监控当前终端设备的使用状态。

例如，当前终端设备处于移动状态，且处于前台执行状态，继续发送定位请求，执行GPS定位操作，并继续监控当前终端设备APP的使用状态。

对于本发明实施例，与步骤209a并列的步骤209b、若不处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态执行中断发送定位系统的定位请求。

例如，当前终端设备不处于移动状态，且处于后台执行状态，直接执行GPS挂起操作。

需要说明的是，根据前台或后台执行对应的操作的策略可以根据技术人员预先进行设定，本发明实施例不做具体限定。

对于本发明实施例，步骤209b之后的步骤210、根据所述wifi连接状态判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测。

其中，所述重新检测为检测当前终端设备是否符合开启GPS定位操作条件。所述wifi连接状态包括wifi处于连接时，GPS处于挂起状态，以及wifi处于未连接时，GPS处于挂起状态，不同的wifi连接状态对应的重新检测的条件不同，本发明实施例不做具体限定，如图6所示。

需要说明的是，检测可以按照预先设定的时间间隔进行，时间间隔可以设定为先短后长的形式，例如以22234566…分钟数的间隔重复检测，本发明实施例不做具体限定。通过重新检测，以便实时对使用状态进行监控，在符合开启或挂起对应的状态时，即时对GPS进行开启或挂起操作。

对于本发明实施例，步骤210具体可以为：识别所述wifi连接状态中wifi MAC地址的状态；若所述wifi MAC地址变化，则在wifi不连接状态下判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测；若所述wifi MAC地址不变，则在wifi连接状态下监测wifi连接状态，并根据所述监测结果判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测。

其中，所述识别wifi连接状态中wifi MAC地址的状态可以识别出wifi是连接状态还是未连接状态，所述wifi MAC地址变化，说明当前终端设备处于移动状态，所述wifi MAC地址不变化，说明当前终端设备处于未移动状态，如图6所示。

需要说明的是，若所述wifi MAC地址不变，则进入wifi连接状态下GPS挂起，然后检测wifi断开或MAC地址变化后，则wifi连接状态下GPS挂起结束，进入wifi未连接状态下GPS挂起模式，否则继续wifi连接状态下GPS挂起。

对于本发明实施例，步骤210之后的步骤211a、若重新检测，则根据小区识别码Cell ID的读取情况，以及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求。

其中，所述读取情况、定位系统定位状态、位置变化状态对应是否执行发送定位系统的定位请求的策略可以通过技术人员预先进行设定，例如，读取Cell ID，在重新发送15s定位请求后，重新获取最新定位的数据，判断GPS定位由失败变为成功，或判断移动位置变化是否超过40m，或Cell ID改变，然后根据上述结果判断是否执行GPS定位操作或重新检测，如图6所示。通过对Cell ID的读取，对发送定位系统的定位请求的条件进行填充，使得更加准确的发送GPS的定位请求。

对于本发明实施例，步骤211a具体可以为：判断是否读取Cell ID；若读取Cell ID，则根据更新后的Cell ID及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求；若不读取Cell ID，则根据预置短暂定位策略及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求。

其中，所述预置短暂定位策略为按照短时间的时间间隔发送GPS定位请求，时间间隔可以为15s等，本发明实施例不做具体限定。

例如，判断出只用Cell ID判断，则读取最新的Cell ID，判断GPS定位由失败变为成功，或判断移动位置变化是否超过40m，或Cell ID改变，然后根据上述结果判断是否执行GPS定位操作或重新检测，如图6所示。

对于本发明实施例，步骤211a之后的步骤212可以为：若当前终端设备执行发送定位系统的定位请求，则发送定位请求。

对于本发明实施例，步骤211a之后还可以为：若当前终端设备不执行发送定位系统的定位请求，则返回步骤210。

对于本发明实施例，与步骤211a并列的步骤211b、若不重新检测，则根据所述wifi连接状态执行中断发送定位系统的定位请求。

对于本发明实施例，具体的应用场景可以如下所述，但不局限于此，包括：按照预设时间间隔统计APP的历史定位统计数据，根据应用程序定位类型的参数，按照预设定位类型识别模型对参数进行训练，符合总成功时间比率较大(mOverallSuccRate)：大于40％；亮屏开启定位时间占比高(mScOnLocationRate)：大于30％；定位成功平均5分钟移动距离(mAvgTravelDistance)：大于500；(前台定位成功时间占比高，较少用黑屏导航：大于50％)，则确认当前终端设备中的APP定位类型为导航类应用系统，监控当前终端设备的wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态分别为：未连接wifi，0.5分钟内有定位成功记录，APP处于非TOP状态，黑屏，过去5分钟总位置变化<＝40m，且过去30分钟内的每5分钟平均位移<100m，执行挂起GPS操作，对应的优化策略可以为后续以22234566…分钟数的间隔重复监测位置变化，每次扫描15s，如果连续6次定位不成功，后续Cell不变，则不再启动定位，如果亮屏，立即恢复导航功能，如果位置变化，重新进行持续5分钟的位移变化监测，导航类应用程序对应的其他使用状态对应的优化策略可以参照表3所示。

表3

本发明提供的另一种定位系统性能的优化方法，本发明通过对历史定位数据中的定位类型参数进行训练，根据训练结果确定当前终端设备中的APP为导航类应用程序，则根据当前终端设备的wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态，执行与导航类应用程序对应的优化规则，实现导航类应用程序根据是否黑屏、前后台，是否移动，是否连接wifi等使用状态来确定是否对GPS进行挂起，来驱动在不必要开启GPS的情况下，关闭GPS的定位功能，减少耗电量，节省功耗。

进一步地，作为图1所述方法的具体实现，本发明实施例提供了一种定位系统性能的优化装置，如图7所示，所述装置包括：

获取单元31，用于获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据；获取单元31为定位系统性能的优化装置执行获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据的功能模块。

确定单元32，用于通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序；确定单元32为定位系统性能的优化装置执行通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序的功能模块。

第一判断单元33，用于根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，所述预置开启状态优化规则包括导航类应用程序与不同使用状态对应的定位系统优化策略；第一判断单元33为定位系统性能的优化装置执行根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则的功能模块。

执行单元34，用于若执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，则按照所述预置开启状态优化规则执行与所述导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作。执行单元34为定位系统性能的优化装置执行若执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，则按照所述预置开启状态优化规则执行与所述导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作的功能模块。

本发明提供的一种定位系统性能的优化装置，与现有的当导航类应用程序在无需开启GPS系统的情况下，仍然不断进行GPS定位，使得终端设备消耗不必要的电量相比，本发明通过首先确定当前应用程序为导航类应用程序，根据导航类应用程序的使用状态是否需要对持续开启GPS定位系统的应用程序进行开启或关闭操作，实现导航类应用程序在不必要开启GPS的情况下，关闭GPS的定位功能，减少耗电量，节约电能。

进一步地，作为图4所述方法的具体实现，本发明实施例提供了另一种定位系统性能的优化装置，如图8所示，所述装置包括：获取单元41、确定单元42、第一判断单元43、执行单元44、第二判断单元45、监控单元46、统计单元47。

获取单元41，用于获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据；

确定单元42，用于通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序；

第一判断单元43，用于根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，所述预置开启状态优化规则包括导航类应用程序与不同使用状态对应的定位系统优化策略；

执行单元44，用于若执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，则按照所述预置开启状态优化规则执行与所述导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作。

进一步地，为了对不同定位类型进行详细的划分，所述装置还包括：第二判断单元45，

所述第二判断单元45，用于判断具有定位功能的应用程序是否存在于预置导航类型白名单中；

所述确认单元42，还用于若具有定位功能的应用程序存在于预置导航类型白名单中，则直接确认所述应用程序为导航类应用程序；

所述获取单元41，具体用于若不存在于预置导航类型白名单中，则获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据。

具体地，为了进一步说明定位系统的定位类型的确定方法，所述确定单元42包括：

提取模块4201，用于提取所述历史定位统计数据中用于确定应用程序定位类型的参数；

训练模块4202，用于按照预设定位类型识别模型对所述参数进行训练；

确定模块4203，用于根据训练后的结果确定所述应用程序为导航类应用程序。

判断模块4204，用于判断训练后的结果是否处于预设导航类划分范围内；

所述确认模块4203，具体用于若训练后的结果处于预设导航类划分范围内，则按照所述预设类型划分范围确定所述应用程序为导航类应用程序。

进一步地，为了通过识别使用状态及定位类型对当前终端设备的应用程序进行优化策略，所述装置还包括：

监控单元46，用于监控当前终端设备的使用状态，得到wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态。监控单元46为另一种定位系统性能的优化装置的监控当前终端设备的使用状态，得到wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态的功能模块。

所述第一判断单元43，具体用于根据当前终端设备是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略。

具体地，为了实现不同使用状态对应不同的优化策略，所述执行单元44包括：

第一执行模块4401，用于若处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态，执行发送定位系统定位请求，并继续监控当前终端设备的使用状态；

第二执行模块4402，用于若不处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态执行中断发送定位系统的定位请求。

具体地，所述第一判断单元43包括：

第一判断模块4301，用于根据所述wifi连接状态判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测；

第二判断模块4302，用于若重新检测，则根据小区识别码Cell ID的读取情况，以及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求。

具体地，所述执行单元44还包括：

第三执行模块4403，用于若不重新检测，则根据所述wifi连接状态执行中断发送定位系统的定位请求。

具体的，所述第一判断模块4301包括：

识别子模块430101，用于识别所述wifi连接状态中wifi MAC地址的状态；

第一判断子模块430102，用于若所述wifi MAC地址变化，则在wifi不连接状态下判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测；

第二判断子模块430103，用于若所述wifi MAC地址不变，则在wifi连接状态下监测wifi连接状态，并根据所述监测结果判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测。

具体的，所述第二判断模块4302包括：

第三判断子模块430201，用于判断是否读取Cell ID；

第四判断子模块430202，用于若读取Cell ID，则根据更新后的Cell ID及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求；

第五判断子模块430202，用于若不读取Cell ID，则根据预置短暂定位策略及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求。

具体的，所述第一判断单元43还包括：

发送模块4303，用于当检测到所述当前终端设备处于充电模式状态，则中断发送定位系统的定位请求。

所述第一判断单元43，具有用于根据所述定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态，以及预设移动规则判断当前终端设备是否处于移动状态；

所述第一判断单元43，具有还用于根据所述是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略。

进一步地，为了在对APP进行确认定位类型时，直接从预设存储位置中提取有用数据，所述装置还包括：

统计单元47，用于按照预设时间间隔统计具有定位功能的应用程序开启状态下的定位数据，并存储在预设存储位置中。统计单元47为另一种定位系统性能的优化装置的按照预设时间间隔统计具有定位功能的应用程序开启状态下的定位数据，并存储在预设存储位置中的功能模块。

本发明提供的另一种定位系统性能的优化装，本发明通过对历史定位数据中的定位类型参数进行训练，根据训练结果确定当前终端设备中的APP为导航类应用程序，则根据当前终端设备的wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态，执行与导航类应用程序对应的优化规则，实现导航类应用程序根据是否黑屏、前后台，是否移动，是否连接wifi等使用状态来确定是否对GPS进行挂起，来驱动在不必要开启GPS的情况下，关闭GPS的定位功能，减少耗电量，节省功耗。

本发明实施例提供了一种移动终端，如图9所示，一个或多个处理器(processor)51、通信接口(Communications Interface)52、存储器(memory)53和总线54，其中，处理器51、通信接口52、存储器53通过总线54完成相互间的通信。通信接口52可以用于获取模块、扩展模块与访问模块之间的信息传输。处理器51可以调用存储器53中的逻辑指令，使得所述装置能够执行上述任意实施例中的图像显示方法。

此外，上述的存储器53中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明提供的一种移动终端，与现有的当导航类应用程序在无需开启GPS系统的情况下，仍然不断进行GPS定位，使得终端设备消耗不必要的电量相比，本发明通过首先确定当前应用程序为导航类应用程序，根据导航类应用程序的使用状态是否需要对持续开启GPS定位系统的应用程序进行开启或关闭操作，实现导航类应用程序在不必要开启GPS的情况下，关闭GPS的定位功能，减少耗电量，节约电能。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的定位系统性能的优化方法、装置及移动终端中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限

制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

本发明的实施例公开了：

A1、一种定位系统性能的优化方法，包括：

获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据；

通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序；

根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，所述预置开启状态优化规则包括导航类应用程序与不同使用状态对应的定位系统优化策略；

若执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，则按照所述预置开启状态优化规则执行与所述导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作。

A2、根据A1所述的方法，所述获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据之前，所述方法还包括：

判断具有定位功能的应用程序是否存在于预置导航类型白名单中；

若是，则直接确认所述应用程序为导航类应用程序；

所述获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据包括：

若不存在于预置导航类型白名单中，则获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据。

A3、根据A2所述的方法，所述通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序包括：

提取所述历史定位统计数据中用于确定应用程序定位类型的参数；

按照预设定位类型识别模型对所述参数进行训练；

根据训练后的结果确定所述应用程序为导航类应用程序。

A4、根据A3所述的方法，所述按照预设定位类型识别模型对所述参数进行训练之后，所述方法还包括：

判断训练后的结果是否处于预设导航类划分范围内；

所述根据训练后的结果确定所述应用程序为导航类应用程序包括：

若训练后的结果处于预设导航类划分范围内，则按照所述预设类型划分范围确定所述应用程序为导航类应用程序。

A5、根据A4所述的方法，所述根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则之前，所述方法还包括：

监控当前终端设备的状态，得到无线保真wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态。

A6、根据A5所述的方法，所述根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则包括：

根据当前终端设备是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略。

A7、根据A6所述的方法，根据当前终端设备是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略之后，所述方法还包括：

若处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态，执行发送定位系统定位请求，并继续监控当前终端设备的状态；

若不处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态执行中断发送定位系统的定位请求。

A8、根据A7所述的方法，所述若不处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态执行中断发送定位系统的定位请求之后，所述方法还包括：

根据所述wifi连接状态判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测；

若重新检测，则根据小区识别码Cell ID的读取情况，以及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求。

若不重新检测，则根据所述wifi连接状态执行中断发送定位系统的定位请求。

A9、根据A8所述的方法，所述根据所述wifi连接状态判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测包括：

识别所述wifi连接状态中wifi介质访问控制MAC地址的状态；

若所述wifi MAC地址变化，则在wifi不连接状态下判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测；

若所述wifi MAC地址不变，则在wifi连接状态下监测wifi连接状态，并根据所述监测结果判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测。

A10、根据A9所述的方法，所述若重新检测，则根据小区识别码Cell ID的读取情况，以及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求包括：

判断是否读取Cell ID；

若是，则根据更新后的Cell ID及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求；

若否，则根据预置短暂定位策略及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求。

A11、根据A6所述的方法，所述根据当前终端设备是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略之前，所述方法还包括：

当检测到所述当前终端设备处于充电模式状态，则中断发送定位系统的定位请求。

A12、根据A6所述的方法，所述根据当前终端设备是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略包括：

根据所述定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态，以及预设移动规则判断当前终端设备是否处于移动状态；

根据所述是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略。

A13、根据A1-12任一项所述的方法，所述获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据之前，所述方法还包括：

按照预设时间间隔统计具有定位功能的应用程序开启状态下的定位数据，并存储在预设存储位置中。

B14、一种定位系统性能的优化装置，包括：

获取单元，用于获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据；

确定单元，用于通过预设定位类型识别模型对所述历史定位统计数据进行训练，确定所述应用程序的定位类型为导航类应用程序；

第一判断单元，用于根据识别所述导航类应用程序位于当前终端设备中的使用状态，判断是否执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，所述预置开启状态优化规则包括导航类应用程序与不同使用状态对应的定位系统优化策略；

执行单元，用于若执行所述当前终端设备定位系统的预置开启状态优化规则，则按照所述预置开启状态优化规则执行与所述导航类应用程序的使用状态对应的定位系统的开启或关闭操作。

B15、根据B14所述的装置，所述装置还包括：第二判断单元，

所述第二判断单元，用于判断具有定位功能的应用程序是否存在于预置导航类型白名单中；

所述确认单元，还用于若具有定位功能的应用程序存在于预置导航类型白名单中，则直接确认所述应用程序为导航类应用程序；

所述获取单元，具体用于若不存在于预置导航类型白名单中，则获取具有定位功能的应用程序的历史定位统计数据。

B16、根据B15所述的装置，所述确定单元包括：

提取模块，用于提取所述历史定位统计数据中用于确定应用程序定位类型的参数；

训练模块，用于按照预设定位类型识别模型对所述参数进行训练；

确定模块，用于根据训练后的结果确定所述应用程序为导航类应用程序。

B17、根据B16所述的装置，所述确定单元还包括：判断模块，

所述判断模块，用于判断训练后的结果是否处于预设导航类划分范围内；

所述确认模块，具体用于若训练后的结果处于预设导航类划分范围内，则按照所述预设类型划分范围确定所述应用程序为导航类应用程序。

B18、根据B17所述的装置，所述装置还包括：

监控单元，用于监控当前终端设备的使用状态，得到wifi连接状态、定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态。

B19、根据B18所述的装置，

所述第一判断单元，具体用于根据当前终端设备是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略。

B20、根据B19所述的装置，所述执行单元包括：

第一执行模块，用于若处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态，执行发送定位系统定位请求，并继续监控当前终端设备的使用状态；

第二执行模块，用于若不处于移动状态，则根据所述应用程序前台或后台执行状态执行中断发送定位系统的定位请求。

B21、根据B20所述的装置，所述第一判断单元包括：

第一判断模块，用于根据所述wifi连接状态判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测；

第二判断模块，用于若重新检测，则根据小区识别码Cell ID的读取情况，以及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求。

所述执行单元还包括：

第三执行模块，用于若不重新检测，则根据所述wifi连接状态执行中断发送定位系统的定位请求。

B22、根据B21所述的装置，所述第一判断模块包括：

识别子模块，用于识别所述wifi连接状态中wifi MAC地址的状态；

第一判断子模块，用于若所述wifi MAC地址变化，则在wifi不连接状态下判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测；

第二判断子模块，用于若所述wifi MAC地址不变，则在wifi连接状态下监测wifi连接状态，并根据所述监测结果判断是否对当前终端设备按照预设时间间隔进行重新检测。

B23、根据B22所述的装置，所述第二判断模块包括：

第三判断子模块，用于判断是否读取Cell ID；

第四判断子模块，用于若读取Cell ID，则根据更新后的Cell ID及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求；

第五判断子模块，用于若不读取Cell ID，则根据预置短暂定位策略及所述定位系统定位状态、所述位置变化状态，判断当前终端设备是否执行发送定位系统的定位请求。

B24、根据B19所述的装置，所述第一判断单元还包括：

发送模块，用于当检测到所述当前终端设备处于充电模式状态，则中断发送定位系统的定位请求。

B25、根据B19所述的装置，

所述第一判断单元，具有用于根据所述定位系统定位状态、应用程序前台或后台执行状态、屏幕状态、位置变化状态，以及预设移动规则判断当前终端设备是否处于移动状态；

所述第一判断单元，具有还用于根据所述是否处于移动状态判断是否执行当前设备定位系统的预置导航定位系统优化策略。

B26、根据B14-25任一项所述的装置，所述装置还包括：

统计单元，用于按照预设时间间隔统计具有定位功能的应用程序开启状态下的定位数据，并存储在预设存储位置中。

C27、一种移动终端，包括处理器和存储器：

所述存储器用于存储执行A1至A13任一项所述方法的程序，

所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。