用于在无线通信系统中估计位置的设备和方法与流程

本公开总体上涉及一种用于在室内位置/室内环境下估计装置的位置的设备和方法，更具体地，涉及一种在无线通信系统中提高位置估计的准确度的设备和方法。

背景技术：

近来，一直在积极研究基于位置的服务(LBS)以便用于移动终端(例如，智能电话)。用于估计移动终端的位置的典型方案使用全球导航卫星系统(GNSS)(诸如，全球定位系统(GPS))。然而，GPS卫星信号的接收信号强度可能非常弱，并且移动终端可能不能够准确地检测移动终端自身的位置。

在GPS卫星信号弱和/或被加扰的环境下(诸如，在室内环境下)，一直积极研究使用短距离无线通信系统(诸如，射频识别(RFID)、蓝牙^TM、无线局域网(WLAN)等)来测量移动终端的位置的方案。

在短距离通信方案之中，WLAN具有广泛建立的基础设施和支持基站，并且是在室内位置最广泛使用的无线系统中的一个无线系统。因此，WLAN可以是用于在室内环境下估计移动终端的位置的方案。

如将在下面描述的那样，使用WLAN的室内位置估计方案可被分类为非参数或参数。

非参数方法方案不使用可指定系统的参数。典型的非参数方法是指纹方案。在指纹方案中，移动终端在从无线接入点(AP)接收到的信号的多个点中的每个点处预先测量并存储接收信号强度指示(RSSI)或往返时间(RTT)值。移动终端将与实际接收到的接收信号的强度最相类似的网格点估计为移动终端的位置。可通过基于网格或根据预设规则划分室内地图来产生所述多个点。

参数方法方案使用参数来估算移动终端的位置。典型的参数方法将使用路径损耗模型。

参数和非参数室内位置估计方案两者都需要训练阶段。

训练阶段表示这样的阶段：通过所述阶段，移动终端基于网格对移动终端意图提供LBS的区域进行划分并在数据库中存储在网格点中的每个网格点处从与网格点中的每个网格点的相邻AP接收到的接收信号的RSSI或RTT的平均测量值。

(非参数)指纹室内位置估计方案具有比任何参数方法方案更高的准确度，因此，指纹室内定位估计方案比任何基于参数方法的方案使用得更多。

然而，在基于指纹的室内位置估计方案中，服务器需要针对在地图上所有可能的网格点产生数据库，因此，训练阶段需要大量的人力和时间，并且服务器需要向移动终端发送与在每个网格点处从与每个网格点相邻的所有AP接收到的接收信号有关的信息，因此，从服务器发送到移动终端的数据量是相当大的。

相比而言，参数室内位置估计方案不具有与使用基于指纹的非参数方案会发生的大量数据资源使用相同的问题。然而，如上所述，参数室内位置估计方案具有比基于指纹的非参数方案低的准确度，因此，未积极的究参数室内位置估计方案。

技术实现要素：

本公开的方面至少解决上述问题和/或缺点，并至少提供下面描述的优点。

因此，本公开的一方面将提出一种用于在无线通信系统中估计位置的设备和方法。本公开的另一方面将提出一种用于在无线通信系统中提高位置估计的准确度的设备和方法。

本公开的另一方面将提出一种用于在无线通信系统中存在多个候选位置的情况下通过基于可靠性测验选择移动终端的多个候选位置来提高估计移动终端的位置的准确度的设备和方法。

本公开的另一方面将提出一种用于在无线通信系统中通过限制距移动终端的先前位置的可移动距离来提高估计移动终端的位置的准确度的设备和方法。

本公开的另一方面将提出一种用于在无线通信系统中基于传感器信息以预设周期估计位置的设备和方法。

本公开的另一方面将提出一种用于在无线通信系统中估计位置从而提高位置估计的准确度的设备和方法。

本公开的另一方面将提出一种用于在无线通信系统中估计位置从而降低复杂度的设备和方法。

本公开的另一方面将提出一种用于在无线通信系统中估计位置从而增强可靠性的设备和方法。

本公开的另一方面将提出一种用于在无线通信系统中估计位置从而减少估计位置所需时间的设备和方法。

在本公开的一方面，提供一种用于估计通信装置的位置的方法。所述方法包括：检测当通信装置正从第一位置向第二位置移动时取得的移动单位的数量，其中，每个移动单位基于预设周期；至少基于检测到的移动单位的数量和预设位置内插方案来检测通信装置的位置。

在本公开的另一方面，提供一种用于检测通信装置的位置的方法。所述方法包括：检测与周围样本相比具有峰值概率值的多个样本；基于所述多个样本中的每个样本的可靠性来检测位置。

在本公开的另一方面，提供一种服务器。所述服务器包括处理器，其中，所述处理器执行如下操作：检测当通信装置正从第一位置向第二位置移动时取得的移动单位的数量的操作，其中，每个移动单位基于预设周期；以及至少基于检测到的移动单位的数量和预设位置内插方案来检测通信装置的位置的操作。

在本公开的另一方面，提供一种通信装置。所述通信装置包括处理器，其中，所述处理器执行如下操作：检测与周围样本相比具有峰值概率的多个样本的操作，以及基于所述多个样本中的每个样本的可靠性来检测通信装置的位置的操作。

在本公开的另一方面，提供一种移动终端。所述移动终端包括至少一个非暂时性计算机可读存储器；以及至少一个处理器，其中，当执行所述至少一个非暂时性计算机可读存储器中所存储的指令时，所述至少一个处理器执行一方法，其中，所述方法包括：检测移动终端的第一位置；检测当移动终端从第一位置向第二位置移动时取得的移动单位的数量；至少基于检测到的移动单位的数量和内插方法来检测在第一位置和第二位置之间的移动终端的位置。

附图说明

通过下面结合附图进行的描述，本公开的特定实施例的上述和其它方面、特征和优点将变得清楚，其中，在附图中：

图1是示出根据本公开的实施例的用于使用加速度传感器基于线性内插来估计移动终端的位置的训练阶段的示例的平面图；

图2是示出根据本公开的实施例的用于使用加速度传感器和角速度传感器基于线性内插来估计移动终端的位置的训练阶段的示例的平面图；

图3示出用于室内位置估计的参数方法如何导致错误的示例；

图4示出在图3中的室内环境下针对移动终端的估计出的位置的概率分布；

图5是根据本公开的实施例的用于在存在多个峰值样本值的环境下提高位置估计的准确度的处理的示例的流程图；

图6是根据本公开的实施例的用于在存在多个峰值样本值的环境下提高位置估计的准确度的处理的另一示例的流程图；

图7示出根据本公开的各种实施例的无线通信系统中的通信装置的内部结构的示例；

图8示出根据本公开的各种实施例的移动终端的内部结构的示例；

图9示出根据本公开的各种实施例的无线通信系统中的服务器的内部结构的示例。

具体实施方式

参照附图提供下面的描述，以帮助全面理解本公开的各种实施例；然而，本公开本身仅由权利要求及其等同物所限定。因此，下面的描述包括各种特定细节以帮助理解，但是这些特定细节将被认为仅仅是非限制性的示例。本领域普通技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围和精神的情况下，可对在此描述的各种实施例进行各种改变和修改。为了清楚和简明，可在此省略对公知功能、组件和设备的描述。

在下面的描述和权利要求中使用的术语和词语不必须限于术语和词语的词典含义。在此使用的术语和词语仅是用于说明目的，而不是为了限制由权利要求及其等同物所限定的本公开的目的。

应当理解，除非上下文清晰地另有指示，否则单数形式包括复数形式。因此，例如，对“组件表面”的引用包括对一个或更多个这样的表面的引用。

尽管序数(诸如“第一”和“第二”等)可以用于描述各种组件，但是这些组件在此不被这样的术语的使用所限制。术语仅用于将一个元件与另一个元件区分开。例如，在不脱离本公开的教导的情况下，第一组件可以被称为第二组件，并且类似地，第二组件也可以被称为第一组件。在此使用的术语“和/或”包括所列项中一个或更多个所列项的任何和所有组合。

当在本说明书中使用时，术语“包括”和“具有”表示存在所列特征、数字、步骤、操作、组件、元件或这些项的任何组合，并且不排除附加一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、组件、元件或这些项的组合。

只要在上下文中未对在此使用的术语(包括技术术语和科学术语)清楚地进行不同的定义/使用，所述术语具有与本领域普通技术人员通常理解的术语相同的含义。

根据本公开的各种实施例，电子装置可包括通信功能。例如，电子装置可以是移动终端、智能电话、平板个人计算机(PC)、移动电话、视频电话、电子书阅读器、台式PC、膝上型PC、上网本PC、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)、MP3播放器、移动医疗装置、相机、可穿戴装置(例如，头戴式装置(HMD)、电子服装、电子背带、电子项链、电子配件、电子纹身或智能手表)等。

根据本公开的各种实施例，电子装置可以是具有通信功能的智能家用电器。智能家用电器可以是例如电视、数字视频盘(DVD)播放器、音响、冰箱、空调、真空吸尘器、烤箱、微波炉、洗衣机、烘干机、空气净化器、机顶盒、电视盒(例如，三星HomeSync^TM、苹果TV^TM、谷歌TV^TM)、游戏控制台、电子词典、电子钥匙、摄像机、电子相框等。

根据本公开的各种实施例，电子装置可以是医疗装置(例如，磁共振血管造影(MRA)装置、磁共振成像(MRI)装置、计算机断层扫描(CT)装置、成像装置或超声波装置)、导航装置、全球定位系统(GPS)接收器、事件数据记录器(EDR)、飞行数据记录器(FDR)、汽车信息娱乐装置、航海电子装置(例如，航海导航装置、陀螺仪或罗盘)、航空电子装置、安全装置、工业或消费机器人等。

根据本公开的各种实施例，电子装置可以是包括通信功能的家具、建筑/结构的一部分、电子图板、电子签名接收装置、投影机、各种测量装置(例如，水、电、煤气或电磁波测量装置)等。

根据本公开的各种实施例，电子装置可以是上述装置的任何组合。另外，本领域普通技术人员清楚的是，根据本公开的各种实施例的电子装置不限于上述装置。

本公开的实施例包括用于在室内环境下估计位置的设备、系统和方法，包括用于提高由无线通信系统中的移动终端在室内环境下进行的位置估计的准确度的设备和方法。在一方面，通过基于可靠性测验来选择移动终端的多个候选位置，提高了移估计动终端位置的准确度。在另一方面，通过限制距移动终端的先前位置的可移动距离，提高了估计移动终端位置的准确度。在本公开的一些实施例中，提供了用于在无线通信系统中基于传感器信息来估计位置的设备和方法。

按照根据本公开的各种实施例的设备、系统和方法的各个方面，可提高在室内环境下的位置估计的准确度，可降低在室内环境下的位置估计的复杂度，可增强在室内环境下的位置估计的可靠性，并且可减少在室内环境下估计无线通信系统的移动终端位置所需的时间。

根据本公开的各种实施例，方法、设备和系统可应用于各种通信系统(诸如但不限于，长期演进(LTE)移动通信系统、先进的长期演进(LTE-A)移动通信系统、辅助授权接入(LAA)-LTE移动通信系统、高速下行链路分组接入(HSDPA)移动通信系统、高速上行链路分组接入(HSUPA)移动通信系统、在第三代合作伙伴计划2(3GPP2)下提出的高速率分组数据(HRPD)移动通信系统，在3GPP2下提出的宽带码分多址(WCDMA)移动通信系统、在3GPP2下提出的码分多址(CDMA)移动通信系统、电气电子工程师协会(IEEE)802.16m通信系统、IEEE 802.16e通信系统、演进的分组系统(EPS)以及移动互联网协议(移动IP)系统等)。

根据本公开的实施例的针对无线通信装置的室内位置估计方案包括训练阶段和室内位置估计阶段，其中，室内位置估计阶段包括粗略阶段和细化阶段。

训练阶段在特定时间(例如，无线保真(Wi-Fi)扫描时间)估计移动终端的位置。另外，在训练阶段，在提供了基于位置服务(LBS)的区域中所包括的点中的每个点中，在数据库中存储从与所述点中的每个点的相邻的接入点(AP)接收到的接收信号强度指示(RSSI)或往返时间(RTT)的平均估计值。在此，可通过对基于网络或基于预设规则提供了LBS的区域进行划分来产生所述点。可以以各种形式以及上述形式来产生所述点，并且将在此省略详细描述。AP也可被认为是发送在室内位置估计方案中使用的参考信号的参考信号发送设备，并且参考信号可以是各种信号中的一个信号。

室内位置估计阶段的粗略阶段(在存在多个候选位置的情况下)通过基于可靠性测验选择针对移动终端的多个候选位置中的一个候选位置来提高估计移动终端位置的准确度。细化阶段通过基于传感器信息限制距移动终端的先前位置的可移动距离来提高位置估计准确度。

下面描述根据本公开的实施例的用于降低训练阶段的复杂度的方案。

在本公开的本实施例中，RSSI在训练阶段期间被存储在数据库中。然而，可存储各种可选和/或附加接收信号强度参数(诸如，接收信号码功率(RSCP)、参考信号接收功率(RSRP)、参考信号接收质量(RSRQ)、载波干扰噪声比(CINR)、信噪比(SNR)、块错误率(BLER)等)。为了描述方便，在本公开的本实施例中，仅将RSSI存储在数据库中。

在训练阶段，针对服务器需要提供LBS的区域等，可以通过无线红外测量产生并在服务器中存储数据库。通常，无线红外测量意指在每个点或位置处从多个接入点(AP)对数据(诸如，接收信号强度(RSS)或往返时间(RTT))的采集。

在非参数系统，数据库通常包括在每个点处对接收信号的测量值。在参数系统中，数据库包括与指定无线系统的信号传播模型的每个AP的一个或更多个特征相关的参数。

例如，在基于路径损耗模型的位置估计系统中，服务器的数据库可包括每个AP的位置和各种参数(诸如例如，来自于下面的等式(1)的α和β)。路径损耗模型依赖于接收信号功率根据传输距离而减小的特征，并且可被表示为等式(1)：

$P_R=P_0-10{\mathrm{\βlog}}_{10}\left(\frac{d}{d_0}\right)+X=\mathrm{\α}-10{\mathrm{\βlog}}_{10}\left(d\right)+X---\left(1\right)$

在等式(1)中，P_R是接收信号的RSSI，d是移动终端和AP之间的距离，X表示平均功率为0的高斯噪声，P₀是当移动终端和AP之间的距离是d₀时的接收信号的RSSI。

仅在移动终端和AP之间的距离被保持在阈值距离(例如，米)内的情况下可提供高准确度的LBS。

在训练阶段发生的大多数处理需要被移动终端的用户直接执行。如果为了提供LBS而需要由用户穿行的区域过大，则可能消耗大量时间和大量人力。当在公共室内场所(例如，百货公司、商店、医院等)中提供LBS时，如果有可能，则应当减少在训练阶段消耗的时间和人力。

近来，高端移动终端(诸如，智能电话)包括各种传感器(包括惯性传感器(诸如例如，加速度传感器、角速度传感器、磁场传感器等))。

根据本公开的实施例，惯性传感器用于降低训练阶段的复杂度。

在本实施例中，移动终端在WLAN的每个扫描时间内测量从每个AP接收到的信号的RSSI，还在移动终端在两点(开始点和结束点)之间的路径上移动的同时使用移动终端中所包括的加速度传感器测量在每个扫描周期期间移动终端的移动单位的数量。移动单位可以是用户以预设周期穿行的平均距离，类似于表示移动终端的用户的步幅或步伐。移动终端基于内插来获取在各个扫描周期之间的位置。

在可使用加速度传感器来获得移动终端位置的情况下，可以减少操作者在提供了LBS的区域中所包括的所有关注点处直接采集数据的努力。

在每个扫描时间内移动终端的位置可被表示为等式(2)：

$\hat{x}\left(n\right)=\frac{Step\left(n\right)-Step\left(n_{start}\right)}{Step\left(n_{end}\right)-Step\left(n_{start}\right)}\left(x\right(n_{end})-x(n_{start}\left)\right)+x\left(n_{start}\right)---\left(2\right)$

其中，x(n)是移动终端的位置，其中，所述位置是移动用户在第n个扫描时间记录的，n_start≤n≤n_end并且是Wi-Fi扫描时间索引，Step(n)是从第0个扫描时间到第n个扫描时间取得的移动单位的数量，是在第n个扫描时间的移动终端的估计位置。

在等式(2)中，基于线性内插计算出移动终端的位置；然而，根据本公开可使用其它内插方法。

图1是示出根据本公开的实施例的用于使用加速度传感器基于线性内插来估计移动终端的位置的训练阶段的示例的平面图。

在图1中，圆圈是移动终端的用户在地图上直接检查当前位置的地点。圆圈之间的菱形点是移动终端在每个扫描周期基于线性内插来估计当前位置的地点。在此，所述圆圈中的每个圆圈意指在训练阶段期间由移动终端的用户针对给定扫描周期记录的位置。下面将描述训练阶段。

首先，在训练阶段期间，采集每个(网格)点处的所有AP的RSS，由此构建用于定位的具有下面的形式的无线电映射(radio map)(或数据库)：

位置1：RSS_1,1对应AP1RSS_1,2对应AP2…RSS_1,K对应AP K

.

.

.

位置N：RSS_N,1对应AP1RSS_N,2对应AP2…RSS_N,K对应AP K

通常，需要针对可行走区域中的所有点(例如，N个点)记录AP的RSS。在此，在每个Wi-Fi扫描周期自动记录RSS。在此过程中，移动用户需要记录所述N个点中的所有点的地理位置。此过程被称为现场勘测，并且通常由训练有素的工程师执行。然而，现场勘测是非常耗时的劳动密集型的工作，因此需要简化此过程。

因此，取代记录每个点的位置，本公开的实施例从等式(1)估计用户的位置并且构建无线电映射。

当移动终端在针对WLAN信号的每个扫描周期基于线性内插估计移动终端的位置时，可相对准确地估计出多个点的位置。

如果移动终端包括角速度传感器以及加速度传感器，则移动终端还可感测移动方向的改变(例如，转变)。

图2是示出根据本公开的实施例的使用加速度传感器和角速度传感器基于线性内插来估计移动终端的位置的训练阶段的示例的平面图。

在图2中，圆圈是移动终端的用户在地图上直接检查当前位置的地点。菱形点是移动终端在每个扫描时间基于线性内插来估计移动终端的位置的地点。

如图2中所示，当移动终端在针对WLAN信号的每个扫描时间基于线性内插估计移动终端的位置时，可相对准确地估计出多个点的位置。具体地，角速度传感器以及加速度传感器被使用，移动终端可在移动的同时检测移动方向。

上面已经描述了用于在无线通信系统中降低室内位置估计方案的训练阶段的复杂度的本公开实施例，并且下面将描述用于在室内位置估计阶段的细化阶段使用惯性传感器来增强准确度的本公开的实施例。

在训练阶段之后，服务器使用由移动终端采集的测量值来产生数据库。在路径损耗模型系统中，基于在训练阶段采集到的针对每个AP的信息，数据库包括针对每个AP的标识(ID)和位置以及各种参数(诸如例如，上面的等式(1)中的α和β)。当从移动终端接收到请求时，服务器发送相关信息。

移动终端基于从服务器接收到的相关信息和由移动终端测量出的信号来估计移动终端的当前位置。

本公开的一个实施例仅使用从AP接收到的测量值。如上所述，参照用于降低训练阶段的复杂度的实施例，移动终端使用惯性传感器来检测一个位置估计时间和下一个位置估计时间之间的移动终端的移动单位(例如，步幅或步伐)的数量，并且通过将检测到的移动单位的数量应用到状态转移模型来提高位置估计准确度。

假设移动终端知道每个扫描周期的移动单位的数量，则状态转移模型可以被表示为等式(3)：

S(n)＝x(n)，

其中，x(n)＝x(n-1)+(s(n)+κ)v(n) (3)

在等式(3)中，n是Wi-Fi扫描时间索引，S(n)是指示第n个扫描时间内的状态的参数，x(n)是指示移动终端的位置的参数，s(n)表示在从先前扫描时间起的当前扫描时间期间移动单位的数量，κ是用于向x(n)给予更多随机性的调整常数，v(n)表示测量中的噪声/误差。

如果已知移动终端的用户的移动单位信息(例如，步幅信息)，则等式(3)的状态转移模型可以被表示为等式(4)：

S(n)＝[x(n) γ(n)]^T，

其中，γ(n)＝γ(n-1)+v′(n)，

以及x(n)＝x(n-1)+s(n)γ(n) (4)

其中，γ(n)表示第n个扫描周期内的步幅长度，v′(n)表示步幅长度的误差/噪声。

在基于路径损耗模型的室内位置估计系统中，粒子滤波器算法可被应用到上述状态转移模型(例如，等式(3)或等式(4))，以估计当前用户位置，如下面一系列操作[1]-[5]所述。

[1]移动终端在室内地图上产生遵循给定概率分布的M个样本。针对每个样本i的状态变量(当不知道移动单位信息时)可由等式(5)来表示和/或(当知道移动单位信息时)可由等式(6)来表示：

Sⁱ(n)＝xⁱ(n)，

其中，xⁱ(n)＝xⁱ(n-1)+(s(n)+κ)vⁱ(n) (5)

Sⁱ(n)＝[xⁱ(n) γⁱ(n)]^T，

其中，γⁱ(n)＝γⁱ(n-1)+v′ⁱ(n)

以及xⁱ(n)＝xⁱ(n-1)+s(n)γⁱ(n) (6)

因此，等式(5)和等式(6)中的每个等式表示针对第i个样本的状态等式，其中，i＝0,…,M。

[2]移动终端更新概率，或者在这种情况下，使用等式(7)来更新针对每个样本i的加权wⁱ(n)：

$w^i\left(n\right)={\hat{w}}^i(n-1)\·\exp \[-\frac{\Σ|P_{R,APk}-({\widehat{\mathrm{\α}}}_k-10{\widehat{\mathrm{\β}}}_k{\log }_{10}|x^i\left(n\right)-{\hat{x}}_{AP,k}|){|}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}\]---\left(7\right)$

其中，P_R,APk是从第k个AP接收到的信号的RSSI，是针对第k个AP的对从服务器接收到α的估计，是针对第k个AP的对从服务器接收到的β的估计，是第k个AP的估计位置，n是Wi-Fi扫描时间索引。

[3]移动终端将针对第i个样本的概率或加权标准化，如等式(8)中所示。

${\hat{w}}^i\left(n\right)=\frac{w^i\left(n\right)}{{\Σ}_l{w}^l\left(n\right)}---\left(8\right)$

在等式(8)中，wⁱ(n)表示针对第i个样本的概率或加权。

[4]移动终端使用等式(9)来计算来移动终端的估计位置

${\hat{x}}_{client}\left(n\right)={\Σ}_i{x}^i\left(n\right){\hat{w}}^i\left(n\right)---\left(9\right)$

[5]移动终端使用等式(10)来计算样本的有效数量

${\hat{N}}_{eff}=\frac{1}{{\Σ}_l{\hat{w}}^l\left(n\right)}---\left(10\right)$

如果有效数量小于预设阈值计数N_thr，则移动终端执行下面的重新采样处理，这是因为等式(9)的结果不具有要求的准确度。

移动终端与当前产生的样本的概率或加权成比例地重新产生当前产生的样本。移动终端将重新产生的样本的权重改变为

如上所述，在本公开的实施例中，移动终端计算移动终端可在每个扫描时间移动的距离，并且将计算出的距离应用到室内位置估计方案以估计移动终端的位置。

因此，与仅使用WLAN信号来估计移动终端的位置的一般室内位置估计方案的性能相比，根据本公开的实施例的用于估计移动终端位置的方案的性能可被提高。

上面已经描述了在细化估计阶段使用惯性传感器来增强准确度，在下面将描述用于在粗略估计阶段基于对样本的可靠性测验来增强准确度的方案。

当使用参数方法方案并且与移动终端相邻的AP相对均匀地位于移动终端周围时，估计位置值具有高准确度。然而，如果与移动终端相邻的AP相对于移动终端位于特定区域或特定方向，则针对移动终端的估计位置值的准确度降低。这种估计位置的准确度降低的情形频繁发生在一列AP和/或一批AP的边缘区域。

图3示出使用参数方法如何不准确地估计出移动终端的位置的示例。

在图3中，在室内环境下存在5个AP，例如，AP#1、AP#2、AP#3、AP#4和AP#5。假设移动终端位于点A处，移动终端可仅使用从AP#1、AP#2和AP#3接收到的信号，这是因为移动终端由于障碍物的原因而不能从AP#4接收信号，并且由于AP#5距移动终端相对地远因此来自于AP#5的信号相对地弱。

然而，如图3中所示，移动终端实际所在的点A与位于点A的相对侧的点B，距AP#1、AP#2和AP#3中每个AP的距离相同。因此，移动终端将移动终端的位置估计为点A的概率与移动终端将移动终端的位置估计为点B的概率相等。

图4使用等值线示出图3的室内环境下针对移动终端的估计位置的概率分布。

在图4中，针对移动终端在室内地图上的估计位置，点A和点B两者都具有最大值0.1。在这种情况下，移动终端使用等式(9)来获得样本的平均值，因此移动终端将移动终端的位置估计为点C或与点C相邻的点。根据情形，点C或与点C相邻的点和移动终端实际所在的点A之间的距离可能非常大。

下面参照图5和图6描述根据本公开的实施例的用于在存在峰值样本值时提高位置估计的准确度的处理的示例，其中，在粗略估计阶段期间使用该处理。

图5是根据本公开的实施例的用于在存在多个峰值样本值的环境下提高位置估计的准确度的处理的示例的流程图。上述图4提供了存在多个峰值样本值的示例。

在步骤511，移动终端产生与周围点相比具有峰值的样本的集合Ω。在步骤513，移动终端确定集合Ω中的元素/样本的数量P是否大于1。如果元素的数量P大于1，则在步骤515，移动终端计算集合Ω中所包括的元素/样本中的每个元素/样本的可靠性。

如本领域普通技术人员应理解的那样，在基于路径损耗模型的室内位置估计方案中，可使用各种可靠性方案来计算集合Ω中所包括的样本的可靠性。下面描述两种可靠性计算方案。

可靠性计算方案#1

对于集合Ω中的每个样本i(i∈Ω)，移动终端搜索满足等式(11)中表示的标准的所有AP：

$|x^i\left(n\right)-{\hat{x}}_{AP,k}|\<R_{th}---\left(11\right)$

其中，R_th是预设常数。

针对集合Ω中的每个样本i(i∈Ω)，移动终端搜索满足等式(12)中表示的标准的所有AP：

$|{\widehat{\mathrm{\α}}}_k-10{\widehat{\mathrm{\β}}}_k{\log }_{10}|x^i\left(n\right)-{\hat{x}}_{AP,k}|-P_{R,APk}|\<{\mathrm{\σ}}_{th}---\left(12\right)$

其中，σ_th是预设常数。

移动终端通过使用等式(13)来计算集合Ω中所包括的样本的可靠性：

${\mathrm{\λ}}^i\left(n\right)=\frac{N_{num}^i\left(n\right)}{N_{denom}^i\left(n\right)}---\left(13\right)$

其中，是满足等式(12)的AP的数量，是满足等式(11)的AP的数量。

可靠性计算方案#2

针对集合Ω中的每个样本i(i∈Ω)，移动终端使用等式(14)来计算

$e_{sum}^i\left(n\right)={\mathrm{\Σ}}_k|{\widehat{\mathrm{\α}}}_k-10{\widehat{\mathrm{\β}}}_k{\log }_{10}|x^i\left(n\right)-{\hat{x}}_{AP,k}|-P_{R,APk}|---\left(14\right)$

使用移动终端使用等式(15)计算集合Ω中所包括的每个样本的可靠性：

${\mathrm{\λ}}^i\left(n\right)=\frac{1}{e_{sum}^i\left(n\right)}---\left(15\right)$

其中，λⁱ(n)是样本i的可靠性。

在可靠性计算方案#1和可靠性计算方案#2中，n是Wi-Fi扫描时间索引。

一旦在步骤515执行了可靠性测验，移动终端可在集合Ω的样本之中选择具有最大可靠性的样本，并且在步骤517将该样本设置/确定为移动终端的最终位置值。

图5仅示出根据本公开的实施例的用于在存在多个峰值样本值的室内环境下在位置估计的粗略估计阶段提高准确度的处理的示例。例如，尽管示出一系列步骤，但是图5中的各个步骤可以重合，并行发生，以不同顺序发生，或者多次发生。此外，如本领域普通技术人员将理解的那样，步骤可被组合在一起或者被进一步划分成子步骤。

由于移动终端在每个扫描时间确定是否存在多个峰值是低效的，因此在本公开的其它实施例中，移动终端可仅在每N个扫描时间(而非每个扫描周期)执行图5中的处理。在此，N可以是预设值或适应值。

图6是根据本公开的实施例的用于在存在多个峰值样本值时在粗略估计阶段期间提高位置估计准确度的处理的另一示例的流程图。与图5中的处理相比，图6中用于提高位置估计准确度的处理减少了计算量。

在步骤611，移动终端确定是否小于ρ_th(即，其中，是使用最小均方误差(MMSE)方案估计出的移动终端的位置，是使用最大似然(ML)方案估计出的移动终端的位置，ρ_th是预定的常数值。

可使用等式(16)来计算基于MMSE的移动终端的估计位置

${\hat{x}}_{MMSE}\left(n\right)={\Σ}_i{x}^i\left(n\right)w^i\left(n\right)---\left(16\right)$

可使用等式(17)来计算基于ML的移动终端的估计位置

${\hat{x}}_{ML}\left(n\right)=x^{\hat{i}}\left(n\right),$

其中，

如果在步骤611，不小于ρ_th，也就是说，如果大于或等于ρ_th，则在步骤613，移动终端计算集合Ω中所包括的元素(即，样本)中的每个元素的可靠性。上面参照图5描述了用于计算集合Ω的样本中的每个样本的可靠性的两个示例，因此在此将省略详细描述。

在步骤615，移动终端从集合Ω中所包括的元素/样本之中选择具有最大可靠性的样本作为移动终端的最终位置值。

图6示出根据本公开的实施例的用于在存在多个峰值样本值的情况下在位置估计的粗略估计阶段提高准确度的处理的另一示例。如本领域普通技术人员将理解的那样，可对图6做出各种改变。例如，尽管示出一系列步骤，但是图6中的各个步骤可以重合，并行发生，以不同顺序发生，或者多次发生。此外，步骤可被组合在一起或者被进一步划分成子步骤。

根据本公开的各种实施例，用于计算每个样本的可靠性并提高位置估计准确度的处理可被应用到使用移动终端和AP之间的往返时间(RTT)的基于路径损耗模型的位置估计系统。

在使用RTT的基于路径损耗模型的位置估计系统中，等式(7)可被改变为等式(18)：

$w^i\left(n\right)=w^i(n-1)\·\exp \[-\frac{\Σ|T_{R,APk}-{\hat{T}}_{R,APk}^i{|}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}\]---\left(18\right)$

其中，T_R,APk是AP#k和移动终端之间的RTT值或距离，是从信号模型计算出的样本i和AP#k之间的RTT值或距离。

图7示出根据本公开的各种实施例的无线通信系统中的通信装置的内部结构的示例。

在图7中，根据本公开的各种实施例的通信装置700包括收发器711、处理器713、存储器715和传感器单元717。

收发器711执行通信装置700与外部装置(诸如，另一移动终端、AP等)之间的通信操作。诸如“收发器”、“通信模块”和“通信接口”的术语可交换使用。收发器711可基于各种长距离、短距离、有线和/或无线通信方案来执行通信操作。

例如，收发器711可以使用蜂窝通信方案(诸如例如，LTE方案、LTE-A方案、CDMA方案、WCDMA方案、通用移动电信系统(UMTS)方案、无线宽带(WiBro)方案、全球移动通信系统(GSM)方案等)来执行无线通信。收发器711可使用诸如例如无线保真(Wi-Fi)方案、方案和/或近场通信(NFC)方案的方案来执行短距离通信。收发器711可使用诸如例如全球导航卫星系统(GNSS)等方案来执行导航通信操作。在此，GNSS方案根据使用区域、带宽等可包括GPS、俄罗斯全球导航卫星系统(GLONASS)、中国导航卫星系统(北斗)和欧洲全球卫星导航系统(伽利略)中的至少一个系统。为了方便，诸如“GPS”和“GNSS”的术语可互换使用。

收发器711可使用方案来执行有线通信，其中，所述方案可包括通用串行总线(USB)方案、高清晰度多媒体接口(HDMI)方案、推荐标准232(RS-232)方案、普通老式电话服务(POTS)方案等中的至少一个方案。

收发器711发送并接收与根据本公开的各种实施例的内部/室内位置估计方案相关的各种信号和各种消息(即，参照图1至图6描述的各种信号和各种消息)，在此省略其进一步的描述。

处理器713可包括通信处理器(CP)。根据本公开的各种实施例，处理器713可包括中央处理器(CPU)和应用处理器(AP)中的至少一个处理器。处理器713可执行与计算相关的操作或者与通信装置700中所包括的至少一个其它单元的控制和/或通信相关的数据处理。根据本公开的实施例，诸如“处理器”、“控制模块”、“控制单元”和“控制器”的术语可根据上下文和实施方式而互换使用。

处理器713控制与根据本公开的各种实施例的内部/室内位置估计方案相关的操作，如参照图1至图6描述的内容，并且在此省略其进一步的描述。

存储器715可包括易失性存储器和/或非易失性存储器。例如，存储器715可存储与通信装置700中所包括的至少一个其它单元相关的指令或数据。根据本公开的各种实施例，存储器715可存储软件和/或一个或更多个程序。在一些实施例中，程序可包括内核、中间件、应用程序编程接口(API)和/或应用程序(或应用)等。在图7中，存储器715包括在通信装置700中；然而，通信装置700并非必须包括存储器715，并且按照根据本公开的功能，存储器715可在外部装置700的外部。

存储器715存储与根据本公开的各种实施例的内部/室内位置估计方案相关的各种程序、数据、数据库等，如参照图1至图6所描述的内容，并且在此省略其进一步的描述。

传感器单元717可以包括惯性传感器，其中，惯性传感器可以是加速度传感器、角速度传感器、磁场传感器等。传感器单元717感测到的传感器信息被传送到处理器713，并且处理器713基于从传感器单元717传送的传感器信息来执行操作，其中，所述操作包括与根据本公开的各种实施例的内部/室内位置估计方案相关的操作。

尽管在通信装置700中的收发器711、处理器713、存储器715和传感器单元717作为单独的单元被描述，但是应当理解，这仅仅是为了描述的方便。换言之，收发器711、处理器713、存储器715和传感器单元717中的两项或更多项可被并入单个单元。通信装置700可由一个处理器来实现。

图8示出根据本公开的各种实施例的移动终端的内部结构的示例。在图8中，根据本公开的各种实施例的移动终端800包括通信装置815、显示器811和输入/输出接口813。

通信装置815可与外部电子设备(例如，电子设备830、电子设备840以及AP 810)进行通信。通信装置815类似于图7中描述的通信装置700，在此省略进一步的描述。

显示器811可以以各种形式(例如，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器、有机发光二极管(OLED)显示器、微机电系统(MEMS)显示器、电子纸显示器等)来实现。显示器811可显示各种内容(例如，文本、图像、视频、图标、符号等)。显示器811可包括触摸屏，并接收触摸、手势、接近或悬停输入。

输入/输出接口813可执行向移动终端800中所包括的其它单元传送输入命令或数据的接口的功能。输入/输出接口813可输出从移动终端800中所包括的其它单元接收到的用户命令或数据。

根据本公开的各种实施例，移动终端800还可包括存储模块(例如，存储器等)或者处理器(例如，AP等)。尽管在移动终端800中的通信装置815、显示器811和输入/输出接口813作为单独的单元被描述，但是应当理解，这仅仅是为了描述的方便。换言之，通信装置700、显示器811和输入/输出接口813中的两项或更多项可被并入单个单元。移动终端800可由一个处理器来实现。

图9示出根据本公开的各种实施例的无线通信系统中的服务器的内部结构的示例。在图9中，服务器900包括发送器911、控制器913、接收器915和存储单元917。

控制器913控制服务器900的整体操作，包括控制服务器900执行与根据本公开的各种实施例的室内位置估计方案相关的操作，诸如参照图1至图6描述的内容，并且在此省略其进一步的描述。

发送器911在控制器913的控制下向其它实体(例如，通信装置等)发送各种信号和各种消息等。可在发送器911发送的与根据本公开的各种实施例的室内位置估计的各种实施例相关的各种信号、各种消息等已经参照图1至图6进行了描述，在此省略其进一步的描述。

接收器915可在控制器913的控制下或不在控制器913的控制下从其它实体接收各种信号、各种消息等。可在接收器915接收的与根据本公开的各种实施例的室内位置估计的各种实施例相关的各种信号、各种消息等已经参照图1至图6进行了描述，在此省略其进一步的描述。

存储单元917存储程序、数据等，其中，所述程序、数据等可包括与服务器900在控制器913的控制下执行的根据本公开的各种实施例的内部/室内位置估计方案相关的一个或更多个程序。存储单元917可存储接收器915从其它实体接收的各种信号和各种消息等。

尽管在服务器900中的发送器911、控制器913、接收器915和存储单元917作为单独的单元被描述，但是应当理解，这仅仅是为了描述的方便。换言之，发送器911、控制器913、接收器915和存储单元917中的两项或更多项可被并入单个单元。服务器900可由一个处理器来实现。

如通过前面的描述而清楚的是，本公开的实施例使移动终端能够在无线通信系统中估计位置。本公开的实施例可提高无线通信系统中位置估计的准确度，通过基于无线通信系统中的可靠性测验来选择移动终端的多个候选位置来提高估计移动终端的位置的准确度，和/或通过在无线通信系统中限制距移动终端的先前位置的可移动距离来提高估计移动终端的位置的准确度。

本公开的实施例能够在无线通信系统中以预设周期基于传感器信息来进行位置估计。

本公开的实施例可提高无线通信系统中位置估计的准确度，降低无线通信系统中的复杂度，增强无线通信系统中的可靠性，和/或减少在无线通信系统中估计位置所需的时间。

本公开的特定方面可被实现为非暂时性计算机可读记录介质上存储的计算机可读代码。非暂时性计算机可读记录介质是可存储此后可被计算机系统读取的数据的任何数据存储装置。非暂时性计算机可读记录介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘、光学数据存储装置和载波(诸如，通过互联网的数据传输)。非暂时性计算机可读记录介质还可分布于联网的计算机系统，从而计算机可读代码以分布式的方式被存储和执行。此外，用于实现本公开的功能性程序、代码和代码段可被本发明所属领域的程序员容易地理解。

可以理解，根据本公开的实施例的方法和设备可至少部分地通过硬件、软件和/或硬件、软件的组合(包括但不限于宽带调制解调器芯片)来实现。软件可存储于非易失性存储器(例如，可擦除或可重写ROM、存储器(例如，RAM)、存储器芯片、存储器装置或存储器集成电路(IC)或者光或磁可记录非暂时性机器可读(例如，计算机可读)存储介质(例如，压缩盘(CD)、数字视频盘(DVD)、磁盘、磁带等))。根据本公开的实施例的方法和设备可由包括控制器和存储器的计算机或者移动终端来实现，并且存储器可以是适合于存储包括用于实现本公开的各种实施例的指令的一个或更多个程序的非暂时性机器可读(例如，计算机可读)存储介质的示例。

本公开可包括程序以及存储程序的非暂时性机器可读(例如，计算机可读)存储介质，其中，所述程序包括用于实现由权利要求所限定的设备和方法的代码。可经由任何介质(诸如，通过有线和/或无线连接发送的通信信号)来对程序进行电传送，并且本公开可以包括其等同物。

根据本公开的实施例的设备可从经由有线或无线连接到设备的程序提供装置接收程序并存储程序。程序提供装置可包括用于存储指示设备执行任务、功能、方法等的指令的存储器、用于与图形处理装置执行有线或无线通信的通信单元以及用于基于图形处理装置的请求向发送/接收装置发送相关程序或向发送/接收装置自动发送相关程序的控制器。

尽管已经参照本公开的各种实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员将理解，在不脱离由权利要求及其等同物所限定的本公开的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上做出各种改变。