一种识别移动终端的运动状态的方法及移动终端的制作方法
【专利摘要】本发明适用于通信【技术领域】，提供了一种识别移动终端的运动状态的方法及移动终端，所述方法包括：收集每次扫描的多个WLAN接入点的信息，所述信息包括基本服务集识别码和信号强度；根据所述多个WLAN接入点的信息，计算置信度的值、列表正交性的值；预先设置置信度的值的判决门限、列表正交性的值的判决门限，比较所述判决门限值和计算得到的值以获得移动终端运动状态。使得无需对现有移动终端进行任何硬件上的改动就可以获得移动终端运动状态，并且适用于多个无线局域网接入点覆盖的地区，不受室内外场所、移动终端位置、用户姿态和运动习惯的影响，算法复杂度低，不会对移动终端造成较大的功率开销。
【专利说明】一种识别移动终端的运动状态的方法及移动终端
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信领域，尤其涉及一种识别移动终端的运动状态的方法及移动终 端。
【背景技术】
[0002] 运动状态识别是情境感知的重要内容之一，随着移动终端的普及，通过移动终端 推测用户的运动状态可以为用户提供体验更好的智能型服务：根据用户的运动状态触发移 动终端状态或功能的改变，结合推理出更高级的用户情境，再为用户提供个性化推荐、精准 广告投放等智能移动应用。在移动终端应用场景下，运动状态识别的难点和挑战在于如何 利用大部分移动终端自带的传感器，不借助其他附加硬件功能，在复杂多变的环境下对不 同用户的运动进行准备识别。考虑到终端计算存储和能量资源有限，运动状态识别所涉及 的算法尽可能简单，而且所依赖的功能模块不应产生大量额外功能开销。
[0003] 通过卫星定位(如GPS)对用户进行定位，利用时间间隔内的经纬度差换算成移动 速度，间接推测用户运动状态。这种方式需要额外启动卫星定位功能，移动终端上GPS功耗 一般较大，初次定位时间较长，且在有遮挡的区域(如室内、地下通道）往往无法使用。
[0004] 根据加速度传感器、陀螺仪等惯性传感器采集的数据通过特征提取和分类等手段 推测用户运动状态。这种方法识别准确率受手机放置位置影响较大，且与用户的姿态和运 动习惯有较大关系，算法复杂度一般较高，需事先采集大量训练样本。
[0005] 通过对传统无线蜂窝网络中基站无线信号强度数据进行标准差分析，根据标准差 区分静止和运动状态，之后将信号序列与样本库中的波形进行特征匹配区分"行走"和"行 车"两种运动类型。在区分"行走"和"行车"两种运动类型时需要实时对波形进行相似度 分析，一方面计算复杂度较高，对移动终端的处理能力是一种挑战；另一方面需事先采集并 存储信号样本，当样本库数据较多时会给移动终端有限的存储空间造成负担。
【发明内容】
[0006] 本发明实施例的目的在于提供一种识别移动终端的运动状态的方法及移动终端， 解决如何判断移动终端运动状态的问题。
[0007] 第一方面，一种识别移动终端的运动状态的方法，所述方法包括：
[0008] 每隔指定采样周期扫描一次移动终端的WLAN接入点，收集每次扫描的多个WLAN 接入点的信息，所述信息包括基本服务集识别码和信号强度；
[0009] 根据在设置的时间窗口长度内获取的所述多个WLAN接入点的信息，计算得到置 信度的值、列表正交性的值；
[0010] 比较计算得到的置信度的值与预先设置的置信度的判决门限值；
[0011] 当所述计算得到的置信度的值大于所述预先设置的置性度的判决门限值时，再比 较计算得到的列表正交性的值与预先设置的列表正交性的判决门限值；
[0012] 若所述计算得到的列表正交性的值小于所述预先设置的列表正交性的的判决门 限值的最小值，则确定所述移动终端的运动状态为静止；
[0013] 若所述计算得到的列表正交性的值大于所述预先设置的列表正交性的的判决门 限值的最大值，则确定所述移动终端的运动状态为行车。
[0014] 结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述计算得到置信度的 值包括：
[0015] 将每隔指定采样周期扫描获取的多个WLAN接入点的数目乘以预先设置的第一时 间维度权重因子，计算出每次扫描后的平均WLAN接入点的数目；
[0016] 并对在所述时间窗口内，计算得到的所有所述平均WLAN接入点的数目进行求和， 得到所述置性度的值。
[0017] 结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式 中，所述计算得到列表正交性的值包括：
[0018] 在所述时间窗口内，将第一次扫描获取的多个WLAN接入点的信息和第二次扫描 获取的多个WLAN接入点的信息进行对比，得出两次扫描获得的不同WLAN接入点的信息， 根据预先设置的贡献度函数得出每一个不同WLAN接入点的信号强度对所述列表正交性的 值的贡献度，并将所有的所述不同WLAN接入点的贡献度进行求和，将求和得到的值乘以预 先设置的第二时间维度权重因子得到平均贡献度，将两次扫描获得的所述不同WLAN接入 点的数目和相同WLAN接入点的数目进行求和得到WLAN接入点数目值，将所述平均贡献度 除以所述WLAN接入点数目值获取第一次扫描的列表正交性的值；第二次扫描的列表正交 性的值是由将第二次扫描获取的多个WLAN接入点的信息和第三次扫描获取的多个WLAN接 入点的信息进行对比得到的；第三次扫描的列表正交性的值是由将第三次扫描获取的多个 WLAN接入点的信息和第四次扫描获取的多个WLAN接入点的信息进行对比得到的，依次类 推，获得第N-1次扫描的列表正交性的值，假设在所述时间窗口内每隔指定采样周期共扫 描N次；
[0019] 将第一次、第二次到第N-ι次扫描的列表正交性的值进行求和得到在所述时间窗 口长度内扫描N次的列表正交性的值。
[0020] 结合第一方面或者第一方面的第一种可能的实现方式或者第一方面的第二种可 能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0021] 若所述计算得到的置信度值小于所述预先设置的置信度的判决门限值，则确定无 法识别所述移动终端的运动状态。
[0022] 结合第一方面或者第一方面的第一种可能的实现方式或者第一方面的第二种可 能的实现方式或者第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方 式中，所述方法还包括：
[0023] 根据在设置的时间窗口长度内获取的所述多个WLAN接入点的信息，计算得到信 号波动率的值；
[0024] 其中，若计算得到的列表正交性的值大于所述预先设置的列表正交性的的判决门 限值的最小值，且小于所述列表正交性的的判决门限值的最大值时，则再比较所述计算得 到的信号波动率的值与预先设置的信号波动率的的判决门限值。
[0025] 结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式 中，所述方法还包括：
[0026] 若所述计算得到的信号波动率值大于所述预先设置的信号波动率的的判决门限 值时，则确定所述移动终端运动状态为步行；
[0027] 若所述计算得到的信号波动率的值小于或等于所述预先设置的信号波动率的的 判决门限值时，则确定所述移动终端运动状态为静止。
[0028] 结合第一方面或者第一方面的第一种可能的实现方式或者结合第一方面的第 二种可能的实现方式或者第一方面的第三种可能的实现方式或者第一方面的第四种可能 的实现方式或者第一方面的第五种可能的实现方式，在第一方面的第六种可能的实现方式 中，所述方法还包括：
[0029] 结合若干个连续的时间窗口的移动终端的运动状态进行判别，将确定得到的所述 移动终端运动状态的次数最多的移动终端的运动状态设为在所述若干个连续的时间窗口 内的最终的移动终端的运动状态。
[0030] 第二方面，一种移动终端，所述终端包括：
[0031] 采集单元，用于每隔指定采样周期扫描一次移动终端的WLAN接入点，收集每次扫 描的多个WLAN接入点的信息，所述信息包括基本服务集识别码和信号强度；
[0032] 计算单元，用于根据在设置的时间窗口长度内获取的所述多个WLAN接入点的信 息，计算置信度的值、列表正交性的值；
[0033] 第一比较单元，用于比较计算得到的置信度的值与预先设置的置信度的判决门限 值；
[0034] 第二比较单元，用于当所述计算得到的置信度的值大于所述预先设置的置性度的 判决门限值时，再比较计算得到的列表正交性的值与预先设置的列表正交性的判决门限 值；
[0035] 第一确定单元，用于若所述计算得到的列表正交性的值小于所述预先设置的列表 正交性的的判决门限值的最小值，则确定所述移动终端的运动状态为静止；
[0036] 第二确定单元，用于若所述计算得到的列表正交性的值大于所述预先设置的列表 正交性的的判决门限值的最大值，则确定所述移动终端的运动状态为行车。
[0037] 结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述计算单元中执行步 骤计算置信度的值具体为：
[0038] 将每隔指定采样周期扫描获取的多个WLAN接入点的数目乘以预先设置的第一时 间维度权重因子，计算出每次扫描后的平均WLAN接入点的数目；
[0039] 并对在所述时间窗口内，计算得到的所有所述平均WLAN接入点的数目进行求和， 得到置性度的值。
[0040] 结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式 中，所述计算单元中执行步骤计算列表正交性的值具体为：
[0041] 在所述时间窗口内，将第一次扫描获取的多个WLAN接入点的信息和第二次扫描 获取的多个WLAN接入点的信息进行对比，得出两次扫描获得的不同WLAN接入点的信息，根 据预先设置的贡献度函数得出每一个不同WLAN接入点的信号强度对所述列表正交性的值 的贡献度，并将所有的所述不同WLAN接入点的贡献度进行求和，将求和得到的值乘以预先 设置的第二时间维度权重因子得到平均贡献度，将两次扫描获得的所述不同WLAN接入点 的数目和相同WLAN接入点的数目进行求和得到WLAN接入点数目值，将所述平均贡献度除 以所述WLAN接入点数目值获取第一次扫描的列表正交性的值；第二次扫描的列表正交性 的值是由将第二次扫描获取的多个WLAN接入点的信息和第三次扫描获取的多个WLAN接 入点的信息进行对比得到的；第三次扫描的列表正交性的值是由将第三次扫描获取的多个 WLAN接入点的信息和第四次扫描获取的多个WLAN接入点的信息进行对比得到的，依次类 推，获得第N-1次扫描的列表正交性的值，假设在所述时间窗口内每隔指定采样周期共扫 描N次；将第一次、第二次到第N-1次扫描的列表正交性的值进行求和得到在所述时间窗口 长度内扫描N次的列表正交性的值。
[0042] 结合第二方面或者第二方面的第一种可能的实现方式或者第二方面的第二种可 能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述移动终端还包括第三确定单 元，所述第三确定单元具体用于：
[0043] 若所述计算得到的置信度值小于所述预先设置的置信度的判决门限值，则确定无 法识别所述移动终端的运动状态。
[0044] 结合第二方面或者第二方面的第一种可能的实现方式或者第二方面的第二种可 能的实现方式或者第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方 式中，所述移动终端还包括计算子单元，所述计算子单元用于根据在设置的时间窗口长度 内获取的所述多个WLAN接入点的信息，计算得到信号波动率的值；
[0045] 所述移动终端还包括第三比较单元，所述第三比较单元具体用于：
[0046] 若计算得到的列表正交性的值大于所述预先设置的列表正交性的的判决门限值 的最小值，且小于所述列表正交性的的判决门限值的最大值时，则再比较所述计算得到的 信号波动率的值与预先设置的信号波动率的的判决门限值。
[0047] 结合第二方面的第四种可能的实现方式，在第二方面的第五种可能的实现方式 中，所述方法还包括第四确定单元和第五确定单元；
[0048] 所述第四确定单元，用于若所述计算得到的信号波动率值大于所述预先设置的信 号波动率的的判决门限值时，则确定所述移动终端运动状态为步行；
[0049] 所述第五确定单元，用于若所述计算得到的信号波动率的值小于或等于所述预先 设置的信号波动率的的判决门限值时，则确定所述移动终端运动状态为静止。
[0050] 结合第二方面或者第二方面的第一种可能的实现方式或者第二方面的第二种可 能的实现方式或者第二方面的第三种可能的实现方式或者第二方面的第四种可能的实现 方式或者第二方面的第五种可能的实现方式，在第二方面的第六种可能的实现方式中，所 述移动终端还包括处理单元，所述处理单元具体用于：
[0051] 结合若干个连续的时间窗口的移动终端的运动状态进行判别，将确定得到的所述 移动终端运动状态的次数最多的移动终端的运动状态设为在所述若干个连续的时间窗口 内的最终的移动终端的运动状态。
[0052] 与现有技术相比，本发明实施例提供一种利用WLAN信号判断移动终端运动状态 识别的方法，通过设置一个时间窗口长度，收集在所述时间窗口长度内获取的所述多个 WLAN接入点，所以使得所述方法适用范围广，即在多个WLAN接入点覆盖的地区都可以适 用，不受室内外场所的限制；所述方法计算的过程简单，即只需要计算所述多个WLAN接入 点的置信度的值、列表正交性的值，并通过比较计算的置信度的值、列表正交性的值和预先 设置的置信度的值、列表正交性的值、信号波动率的值进行比较即可确定移动终端的运动 状态，所以，可实现性强，可直接用于市面上具有WLAN功能的移动终端，无需进行硬件上的 改动；所述方法测量时对移动终端放置的位置没有特殊要求，与用户姿态和运动习惯无关， 所以所述方法具有普适性；所述方法所需要的特征参量个数少、判别方法简单，所以所述方 法复杂度交底；同时，所述方法测量和运算的过程不需要额外功率开销，即所述方法低功 耗。
【专利附图】
【附图说明】
[0053] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的 附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本 领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。
[0054] 图1是本发明实施例一提供的一种识别移动终端的运动状态的方法流程图；
[0055] 图2是本发明实施例一提供的一种识别移动终端的运动状态的示意图；
[0056] 图3是本发明实施例一提供的一种多时间窗进行联合识别移动终端运动状态的 方法示意图；
[0057] 图4是本发明实施例二提供的另一种识别移动终端的运动状态的方法流程图；
[0058] 图5是本发明实施例三提供的一种移动终端的装置结构图；
[0059] 图6是本发明实施例四提供的一种移动终端的装置结构图。
【具体实施方式】
[0060] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0061] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
[0062] 实施例一
[0063] 图1是本发明实施例一提供的一种识别移动终端的运动状态的方法流程图。如图 1所示，该方法包括以下步骤：
[0064] 步骤101，每隔指定采样周期扫描一次移动终端的WLAN接入点，收集每次扫描的 多个WLAN接入点的信息，所述信息包括基本服务集识别码和信号强度；
[0065] 本步骤中，在移动终端无线局域网（Wireless Local Area Network, WLAN)功能开 启的前提下，每隔指定采样周期Δ t扫描一次接入点（Access point, AP)，记录每次测量的 多个WLAN接入点的基本服务集识别码（Basic Service Set Identification，BSSID)和 信号强度。为了方便软件自动处理，可以将每次扫描结果以列表的形式记录，例如，一个 WLAN接入点列表形式为L={〈BSSID1，强度1>，〈BSSID2,强度2>，. . . . }，多次扫描则得到 U，.... Lk，Lk+1...多个WLAN接入点列表。
[0066] 选取一个时间窗口长度T，其长度T是采样周期At的整数倍，即T=n At。对一个 时间窗口内连续扫描得到的η个WLAN接入点列表LL，Liw. ... LL+m进行联合分析，其中 列表的脚标越小，则对应的列表在时间维度上越陈旧，例如。ΙΛ+μ是时间窗口内最新一次 的扫描结果，LL则是时间窗口内最久远的一次历史扫描结果。
[0067] 步骤102,根据在设置的时间窗口长度内获取的所述多个WLAN接入点的信息，计 算置信度的值、列表正交性的值；
[0068] 本步骤中，对WLAN接入点列表的分析是指分别计算当前时间窗口对应的置信度 的值(记为Belief)、列表正交性的值(记为Orth)。
[0069] (1)置信度的值：时间窗口内WLAN接入点列表的平均长度，用公式表示为
[0070]
【权利要求】
1. 一种识别移动终端的运动状态的方法，其特征在于，所述方法包括： 每隔指定采样周期扫描一次移动终端的WLAN接入点，收集每次扫描的多个WLAN接入 点的信息，所述信息包括基本服务集识别码和信号强度； 根据在设置的时间窗口长度内获取的所述多个WLAN接入点的信息，计算得到置信度 的值、列表正交性的值； 比较计算得到的置信度的值与预先设置的置信度的判决门限值； 当所述计算得到的置信度的值大于所述预先设置的置性度的判决门限值时，再比较计 算得到的列表正交性的值与预先设置的列表正交性的判决门限值； 若所述计算得到的列表正交性的值小于所述预先设置的列表正交性的的判决门限值 的最小值，则确定所述移动终端的运动状态为静止； 若所述计算得到的列表正交性的值大于所述预先设置的列表正交性的的判决门限值 的最大值，则确定所述移动终端的运动状态为行车。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算得到置信度的值，包括： 将每隔指定采样周期扫描获取的多个WLAN接入点的数目乘以预先设置的第一时间维 度权重因子，计算出每次扫描后的平均WLAN接入点的数目； 并对在所述时间窗口内，计算得到的所有所述平均WLAN接入点的数目进行求和，得到 所述置信度的值。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算得到列表正交性的值，包括： 在所述时间窗口内，将第一次扫描获取的多个WLAN接入点的信息和第二次扫描获取 的多个WLAN接入点的信息进行对比，得出两次扫描获得的不同WLAN接入点的信息，根据预 先设置的贡献度函数得出每一个不同WLAN接入点的信号强度对所述列表正交性的值的贡 献度，并将所有的所述不同WLAN接入点的贡献度进行求和，将求和得到的值乘以预先设置 的第二时间维度权重因子得到平均贡献度，将两次扫描获得的所述不同WLAN接入点的数 目和相同WLAN接入点的数目进行求和得到WLAN接入点数目值，将所述平均贡献度除以所 述WLAN接入点数目值获取第一次扫描的列表正交性的值；第二次扫描的列表正交性的值 是由将第二次扫描获取的多个WLAN接入点的信息和第三次扫描获取的多个WLAN接入点的 信息进行对比得到的；第三次扫描的列表正交性的值是由将第三次扫描获取的多个WLAN 接入点的信息和第四次扫描获取的多个WLAN接入点的信息进行对比得到的，依次类推， 获得第N-1次扫描的列表正交性的值，假设在所述时间窗口内每隔指定采样周期共扫描N 次； 将第一次、第二次到第N-1次扫描的列表正交性的值进行求和得到在所述时间窗口长 度内扫描N次的列表正交性的值。
4. 根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 若所述计算得到的置信度值小于所述预先设置的置信度的判决门限值，则确定无法识 别所述移动终端的运动状态。
5. 根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 根据在设置的时间窗口长度内获取的所述多个WLAN接入点的信息，计算得到信号波 动率的值； 其中，若计算得到的列表正交性的值大于所述预先设置的列表正交性的的判决门限值 的最小值，且小于所述列表正交性的的判决门限值的最大值时，则再比较所述计算得到的 信号波动率的值与预先设置的信号波动率的的判决门限值。
6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 若所述计算得到的信号波动率值大于所述预先设置的信号波动率的的判决门限值时， 则确定所述移动终端运动状态为步行； 若所述计算得到的信号波动率的值小于或等于所述预先设置的信号波动率的的判决 门限值时，则确定所述移动终端运动状态为静止。
7. 根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 结合若干个连续的时间窗口的移动终端的运动状态进行判别，将确定得到的所述移动 终端运动状态的次数最多的移动终端的运动状态设为在所述若干个连续的时间窗口内的 最终的移动终端的运动状态。
8. -种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括： 采集单元，用于每隔指定采样周期扫描一次移动终端的WLAN接入点，收集每次扫描的 多个WLAN接入点的信息，所述信息包括基本服务集识别码和信号强度； 计算单元，用于根据在设置的时间窗口长度内获取的所述多个WLAN接入点的信息，计 算置信度的值、列表正交性的值； 第一比较单元，用于比较计算得到的置信度的值与预先设置的置信度的判决门限值； 第二比较单元，用于当所述计算得到的置信度的值大于所述预先设置的置性度的判决 门限值时，再比较计算得到的列表正交性的值与预先设置的列表正交性的判决门限值； 第一确定单元，用于若所述计算得到的列表正交性的值小于所述预先设置的列表正交 性的的判决门限值的最小值，则确定所述移动终端的运动状态为静止； 第二确定单元，用于若所述计算得到的列表正交性的值大于所述预先设置的列表正交 性的的判决门限值的最大值，则确定所述移动终端的运动状态为行车。
9. 根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述计算单元中执行计算置信度的 值的步骤具体为： 将每隔指定采样周期扫描获取的多个WLAN接入点的数目乘以预先设置的第一时间维 度权重因子，计算出每次扫描后的平均WLAN接入点的数目； 并对在所述时间窗口内，计算得到的所有所述平均WLAN接入点的数目进行求和，得到 置信度的值。
10. 根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述计算单元中执行步骤计算列表 正交性的值具体为： 在所述时间窗口内，将第一次扫描获取的多个WLAN接入点的信息和第二次扫描获取 的多个WLAN接入点的信息进行对比，得出两次扫描获得的不同WLAN接入点的信息，根据预 先设置的贡献度函数得出每一个不同WLAN接入点的信号强度对所述列表正交性的值的贡 献度，并将所有的所述不同WLAN接入点的贡献度进行求和，将求和得到的值乘以预先设置 的第二时间维度权重因子得到平均贡献度，将两次扫描获得的所述不同WLAN接入点的数 目和相同WLAN接入点的数目进行求和得到WLAN接入点数目值，将所述平均贡献度除以所 述WLAN接入点数目值获取第一次扫描的列表正交性的值；第二次扫描的列表正交性的值 是由将第二次扫描获取的多个WLAN接入点的信息和第三次扫描获取的多个WLAN接入点的 信息进行对比得到的；第三次扫描的列表正交性的值是由将第三次扫描获取的多个WLAN 接入点的信息和第四次扫描获取的多个WLAN接入点的信息进行对比得到的，依次类推，获 得第N-1次扫描的列表正交性的值，假设在所述时间窗口内每隔指定采样周期共扫描N次； 将第一次、第二次到第N-1次扫描的列表正交性的值进行求和得到在所述时间窗口长度内 扫描N次的列表正交性的值。
11. 根据权利要求8-10任意一项所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括 第三确定单元，所述第三确定单元具体用于： 若所述计算得到的置信度值小于所述预先设置的置信度的判决门限值，则确定无法识 别所述移动终端的运动状态。
12. 根据权利要求8-11任意一项所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括 计算子单元，所述计算子单元用于根据在设置的时间窗口长度内获取的所述多个WLAN接 入点的信息，计算得到信号波动率的值； 所述移动终端还包括第三比较单元，所述第三比较单元具体用于： 若计算得到的列表正交性的值大于所述预先设置的列表正交性的的判决门限值的最 小值，且小于所述列表正交性的的判决门限值的最大值时，则再比较所述计算得到的信号 波动率的值与预先设置的信号波动率的的判决门限值。
13. 根据权利要求12所述的移动终端，其特征在于，所述方法还包括第四确定单元和 第五确定单元； 所述第四确定单元，用于若所述计算得到的信号波动率值大于所述预先设置的信号波 动率的的判决门限值时，则确定所述移动终端运动状态为步行； 所述第五确定单元，用于若所述计算得到的信号波动率的值小于或等于所述预先设置 的信号波动率的的判决门限值时，则确定所述移动终端运动状态为静止。
14. 根据权利要求8-13任意一项所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括 处理单元，所述处理单元具体用于： 结合若干个连续的时间窗口的移动终端的运动状态进行判别，将确定得到的所述移动 终端运动状态的次数最多的移动终端的运动状态设为在所述若干个连续的时间窗口内的 最终的移动终端的运动状态。
【文档编号】H04B17/00GK104125021SQ201310157676
【公开日】2014年10月29日 申请日期:2013年4月28日 优先权日:2013年4月28日
【发明者】李莉, 丁强 申请人:华为技术有限公司