IWS源。在移动设备 104经过路线时，操作504回到操作502以重复扫描和观察动作。在该过程中，每个对识别的 周围IWS源的观察被添加过去观察的序列中。这会针对已经由设备观察到的IWS创建IWS 的时序系列。如果该系列中具有不同的周围IWS源，则移动设备104正在行进中。不同的 周围IWS源的模式可以是路线。如在本文中所使用的，路线具有起始地点和终止地点，以及 之前沿着路线遇到的一组周围IWS源。这种路线的示例在路线数据集212、214、222、和224 中被示出。操作502和504可以由移动设备的无线扫描器314和/追踪器320执行。
[0092] 如图5所描述的，只要移动设备104在移动，操作502和操作504就会进行连续循 环操作。同样地，只要移动设备104在移动，操作502-514就会进行连续循环操作。在操作 504到操作506之间示出了宽箭头。该宽箭头表示两个单独的却相关的连续循环之间的连 接。第二个循环（即，操作502-514)使用有关追踪的周围IWS源的信息来执行其动作。事 实上，大多数新近遇到的周围的IWS源（或更新的一个）可以被第二循环使用。
[0093] 在506,移动设备104尝试识别当前地点和路线。这一识别试图的结果可能导致几 个确定中的一个：
[0094] ?移动设备104在地点Pi,或者正行进于集合中的路线；
[0095] ?移动设备104为静止的，且位于已知地点Pi;
[0096] ?移动设备104正行进于集合取，R2, ... RJ中的路线；
[0097] ?移动设备104处于未知地点中；或者
[0098] ?移动设备104正行进于未知路线。
[0099] 这些确定还可以被称为用户"状态"。使用从过去行程学习的地点/路线信息（存 储于存储器310中），路线估计器324可以识别何时行进路线，并预测目的地和ETA。操作 506可以由线路估计器324执行。
[0100] 在508,移动设备104更新一个或多个已知路线（例如，之前被识别的路线）的每 一个的"信任"级。即，对给定路线或地点，信任调整的程度依赖于在遇到的一系列周围的 IWS源的一个或多个部分中所发现的证据。
[0101] 事实上，通过每一个遇到的周围的IWS源，移动设备104获得证据以调整一个或多 个之前已知的地点/位置或路线的信任级别。如果遇到的周围的IWS源与已知路线或地点 匹配，对匹配的路线或地点的信任增加。信任增加的量依赖于用户的最近历史。例如，如果 用户最近离开诸如家110的地点，以家为起始的路线中遇到的周围的IWS源的观察，相比那 些不具备这一点的观察，将增加更多的信任。
[0102] 类似地，如果用户的状态包含具有诸如工作地点122的目的地的路线，从工作地 点自身遇到的周围的IWS源的观察，将使我们到达工作地点的信任快速增加。操作508可 以由线路估计器324执行。
[0103] 在510,移动设备104确定一条或多条已知路线中的哪一条最可能与当前路线匹 配。在识别操作504期间，在没有任何相匹配的周围的IWS源的情况下，对所有已知路线和 地点的信任降低。如果这一情况继续，基于Wi-Fi信号的稳定性，用户的状态将最终选定于 "未知地点"或"未知路线"。对路线的证据和对地点的证据被同时或至少近似于同时处理， 这是因为特定的周围的IWS源可以为地点和一条或多条路线的一部分（例如，在去往家110 和去往咖啡厅124的路上的餐厅128)。信任增长的量基于被它们的地点和路线图表示的用 户的历史。
[0104] 被该模型预测的路线或地点的信任，相比那些未被该模型预测的地点或路线的信 任，以更快速率增长。例如，如果用户在从家110去往咖啡厅124的路线上，设备104观察 到与咖啡厅124相关的周围的IWS源，对地点咖啡厅的信任快速增长。在另一方面，如果设 备104观察到与地点教堂120相关的周围的IWS源且我们并非在去往教堂的路线上，那么 对地点教堂的信任增长缓慢。
[0105] 当地点和路线的信任上升级超过了指定的或计算的信任阈值时，移动设备104确 定哪一路线或地点最可能匹配。降到阈值下的那些地点或路线将不予考虑。这些阈值可以 基于用户状态被分配。当然，用户在一个时刻最多可以处于一个地点。因此，如果地点上升 超过了状态包含的阈值，任何其他地点立刻被移除。操作510可以由线路估计器324执行。
[0106] 在512,移动设备104基于由操作510确定的已知路线和关于当前路线追踪到的信 息来预测目的地。操作512可以由ETA计算器326执行。
[0107] 在514,移动设备104基于由操作510确定的已知路线和关于当前路线追踪到的信 息计算ETA。所确定的路线为具有最高信任度的路线。操作514可以由ETA计算器326执 行。
[0108] 通常，移动设备104基于来自在当前路线上最后已知的周围IWS源的时间信息和 自从遇到该IWS源的时间推移计算ETA。当移动设备104在当前路线上第一次遇到第一已 知的周围IWS源时建立初始ETA。
[0109] 移动设备104在当前路线上遇到的已知的周围的IWS源之间计算ETA。计算ETA 是通过自遇到已知的周围IWS源以后过去每一秒就降低到达时间一秒来完成的。在该方法 中，在没有遇到已知的周围IWS源的情况下，移动设备104假设用户继续朝向确定路线的预 定目的地前进。
[0110] 当移动设备104遇到确定路线的已知的周围IWS源时，移动设备利用与该已知的 IWS源相关联的时间信息来更新预定目的地处的ETA。遇到的已知的IWS源可以充当对移动 设备104已经朝向确定路线的预定目的地行进了多远的指示。例如，如果标有"X13"的IWS 源总是在距离目的地还有90秒的时候被看到，则遇到X13时可以将到达时间改为90秒。
[0111] 然而，出于各种原因（例如，交通、运输方式等），从出发地点以及在到达目的地之 前看到X13的时间可以变化。如之前关于图4所讨论的，与路线上的每个IWS相关联的时间 信息在路线中表示为（出发时间、到达时间）时间对的集合。为说明该变化，移动设备104 使用针对该确定路线的特定IWS源的过去时间对的加权平均值更新到达时间。加权是基于 历史时间数据中的出发时间是怎样紧密匹配当前路线的经过时间的。
[0112] 例如，假设Isabel开车上下班用8分钟，但是在天气好的日子她步行上下班，需要 一个小时。间或地，她周日上班，并且在那些时候她总是开车，因为路上车很少所以仅需要4 分钟的时间。在该示例中，通常在上班的路上大约四分之三处遇到被标记为IWS-4的特定 的IWS源。地点/路线模型具有很多经过最近几周收集的IWS-4的记录。那些记录中的大 多数表示在离开家之后6分钟以及在到达工作地点之前2分钟遇到IWS-4。其他记录表示 在她步行过程中的40分钟处以及距离到达20分钟处遇到IWS-4。很少的记录表示在周日 较短时间的驾驶过程中在出发后3分钟处以及在到达之前1分钟处遇到IWS-4。
[0113] 如下的表A说明该示例的情况：
[0114]
【主权项】
1. 一种移动设备，包括： 追踪器，所述追踪器被配置为追踪关于移动设备正在行进的当前路线的信息； 路线估计器，所述路线估计器被配置为从多个已知的路线中确定与所述移动设备正在 行进的所述当前路线相匹配的已知路线； 估计到达时间ETA计算器，所述ETA计算器被配置为执行下述操作： 获得关于沿所确定路线的多次出行的集合的历史信息； 基于关于所述当前路线的追踪信息、和来自沿所确定的已知路线的所述多次出行的集 合的所述历史信息来计算所述当前路线的可能目的地处的估计到达时间ETA。
2. 如权利要求1所述的移动设备，其中，关于所述当前路线的所述追踪信息包括：遇到 所述当前路线的一个或多个周围的可识别无线信号IWS源的时间。
3. 如权利要求1所述的移动设备，其中，关于所述当前路线的所述追踪信息包括：从遇 到所述当前路线的第一个周围可识别无线信号IWS源开始、至遇到所述当前路线的最后一 个周围的IWS源的时间。
4. 如权利要求1所述的移动设备，其中，关于沿所确定路线的所述多次出行的集合的 所述历史信息包括：遇到所确定路线的一个或多个周围的可识别无线信号IWS源的时间。
5. 如权利要求1所述的移动设备，其中： 关于所述当前路线的所述追踪信息包括：遇到所述当前路线的一个或多个周围的可识 别无线信号IWS源的时间； 关于沿所述确定路线的多次出行的所述历史信息包括：遇到所确定路线的一个或多个 周围的IWS源的时间； 所述ETA计算器还被配置为执行下述操作： 基于具有类似的遇到所确定路线的一个或多个周围的IWS源的时间的出行集群来将 所述多次出行分组为多个出行的相关组； 确定具有与所述当前路线的遇到时间最接近的所确定路线的遇到时间的出行的相