使用动态功率控制的无线设备性能优化的制作方法

相关申请的交叉引用

本专利申请要求于2020年2月11日提交的标题为“wirelessdeviceperformanceoptimizationusingdynamicpower”的美国非临时申请no.16/787,617的权益，该美国非临时申请要求于2019年9月27日提交的标题为“wirelessdeviceperformanceoptimizationusingdynamicpower”的美国临时申请no.62/907,347的优先权。这些申请的公开内容出于所有目的全文以引用方式并入本文。

背景技术：

许多计算设备，尤其是移动设备诸如移动电话、平板电脑、膝上型电脑以及可穿戴设备和附件，可在操作期间发射射频(rf)能量。例如，移动设备可包含多个不同的rf发射部件，诸如蓝牙无线电收发器、无线局域网(wlan)无线电收发器和诸如长期演进(lte)收发器之类的蜂窝无线电部件。这些rf部件中的每个rf部件可在经由一个或多个天线传输无线通信期间发射rf能量，并且所发射的rf能量的量可在操作期间基于部件的当前操作模式、天线的数量、传输功率和在传输期间所使用的占空比而变化。

由于rf能量可能对人类造成的潜在危害，已经尝试控制或调节移动设备的用户可能暴露于的rf发射的量。比吸收率(sar)是人体在暴露于rf电磁场时所吸收的能量的量的量度。已实施sar调节以限制对移动电话和其他移动设备的用户的rf暴露量。此类调节可包括建立在移动设备上的rf收发器的最大允许传输功率，并且还可考虑暴露于rf发射的用户皮肤的量(例如，组织量)和用户身上的暴露位置(例如，头部、身体或四肢)。

技术实现要素：

本文描述了用于通过监测和控制移动设备内各种部件随时间推移的功率利用率来实现动态比吸收率(sar)的技术。本文所述的动态sar系统和技术可通过在滚动时间窗口内跟踪并实施时均rf暴露来提供用于监测和限制用户对来自移动设备的rf发射的暴露的供选择功能。动态sar系统和移动设备内的部件可监测来自移动设备的部件的rf能量发射，包括来自设备内的各种无线电收发器(例如，蓝牙、wlan、lte等)的无线传输。比吸收率(sar)可与移动设备传导的功率成比例，因此移动设备内的动态sar系统可输入无线电收发器和其他设备部件的传导功率水平、接通时间和断开时间，并且可使用控制算法计算运行的sar平均值。动态sar系统可基于从移动设备部件接收的传输数据来周期性地计算rf传输的更新的滚动平均值。可将来自设备的rf传输的连续更新的滚动平均值与预先确定的sar分配预算进行比较，并且基于该比较，移动设备可动态地调整移动设备上的无线电收发器的当前传输，以便保持在当前滚动时间窗口的预先确定的rf暴露极限内。

在一些实施方案中，可使用功率利用率控制引擎和在移动设备内执行的各种相关联部件来控制移动设备内的功率利用率。例如，功率利用率控制引擎可以从移动设备的各种部件(诸如设备上的rf无线电部件的主机驱动器)接收第一时间窗口的功率利用率数据。还可确定当前用户与移动设备的接近度，包括用户身体上暴露于rf能量的组织的量和区域，并且可基于用户与移动设备的接近度来确定rf能量暴露极限。然后，移动设备上的功率利用率控制引擎可基于所接收的功率利用率数据在第一时间窗口内计算移动设备的各种部件的时均功率利用率。可计算各个rf部件、各个天线和/或整个移动设备的时均功率利用率。可基于预先确定的rf能量暴露极限来将时均功率利用率值与一个或多个阈值进行比较，并且可基于该阈值比较结果，调节移动设备上的各种rf发射部件的功率利用率。如下文更详细所述，对rf部件执行的动态调节可包括激活/停用不同部件、增加/降低传输功率、以及增大/减小占空比。

因此，本文所述的动态sar的技术可提供优于先前技术的若干技术优势，包括对来自移动设备的传输的优化。例如，使用动态sar，移动设备可通过在当前滚动时间窗口内连续监测rf发射分配的当前状态，并且根据需要降低传输功率和/或占空比，来动态地将其传输功率水平提高到先前可允许的最大传输功率水平以上。因此，随时间推移对sar进行平均可允许更高的峰值传输功率。移动设备还可跨移动设备内的多个不同rf部件(例如，蓝牙、wlan、lte等)协调收发器激活、传输水平和占空比，以在符合当前滚动时间窗口的sar极限的同时优化传输部件的性能。

下文详细描述本公开的这些实施方案和其他实施方案。例如，其他实施方案涉及系统、设备和包括用于执行本文所述的所有方法的计算机可执行指令的计算机可读介质。

通过参考以下具体实施方式和附图，可更好地理解本公开的实施方案的实质和优点。

附图说明

图1是示出根据本公开的实施方案的包括发射射频能量的多个无线电部件的示例性移动设备的图示。

图2是示出根据本公开的实施方案的包括功率利用率控制引擎的示例性移动设备的各种部件的框图。

图3是示出根据本公开的实施方案的用于控制示例性移动设备内的功率利用率的方法的流程图。

图4a和图4b是示出根据本公开的实施方案的示例性移动设备内的功率利用率读数的示例性曲线图。

图5是示出根据本公开的实施方案的用于控制移动设备内的功率利用率的示例性技术的另一流程图。

图6是示出根据本公开的实施方案的移动设备内的示例性功率利用率累积数据的示例性曲线图。

图7a至图7d是示出根据本公开的实施方案的移动设备内的示例性功率利用率读数和动态功率控制修改的示例性曲线图。

图8是示出根据本公开的实施方案的动态功率利用率控制系统的示例性移动设备和示例性服务器/服务提供方计算机的框图。

具体实施方式

本公开的各方面提供了用于使用动态功率利用率控制进行无线设备的性能优化的各种技术(例如，方法、系统、设备、存储用于执行计算功能的计算机可执行指令的计算机可读介质等)。具体地讲，下文描述了用于实现动态比吸收率(sar)系统的某些技术，包括随时间推移监测和控制移动设备内的各种rf发射部件的功率利用率。在一些实施方案中，用户对来自移动设备的rf能量发射的暴露可通过监测、跟踪和实施滚动时间窗口内的时均rf暴露来限制。在一些实施方案中，在移动设备内执行的功率利用率控制引擎可监测来自移动设备的rf发射部件的rf能量发射，包括来自设备内的各种无线电收发器(例如，蓝牙、wlan、lte等)的无线传输。功率利用率控制引擎可基于从移动设备部件周期性接收的传输数据来周期性地计算rf传输的更新的滚动平均值。可将来自设备的rf传输的连续更新的滚动平均值与预先确定的sar分配预算进行比较，并且基于该比较，移动设备可动态地调整移动设备上的无线电收发器的当前传输，以便保持在当前滚动时间窗口的预先确定的rf暴露极限内。

因此，使用本文所述的各种特征和技术，移动设备可自动控制其传输能力和其他功能，以便保持对用户的rf能量暴露低于滚动时间窗口的预先确定的极限。通过接收和分析来自移动设备上的无线电收发器和其他rf部件的数据，设备可确定用户在最近的先前时间窗口内的rf暴露。在用户的rf暴露接近滚动时间窗口的极限或传输极限的情况下，移动设备可根据需要降低传输功率、占空比和/或打开或关闭各种收发器，以确保用户的rf暴露保持低于该极限。在其他情况下，如果rf用户的rf暴露远低于滚动时间窗口的极限，则移动设备可增加传输功率和/或占空比以提供更高质量的传输能力。

图1是示出具有包括多个无线电部件的移动设备110的环境100的图示，每个无线电部件发射射频(rf)能量。在该示例中，移动设备110可为例如由用户操作的智能电话110。如该示例中所示，智能电话110具有至少三个不同的rf发射部件：蓝牙无线电收发器、无线局域网(wlan)无线电收发器和蜂窝(例如，lte)无线电收发器。在该示例中，每个无线电收发器可包括一个或多个天线，该一个或多个天线协调工作以建立无线连接、传输/接收数据包并向智能电话110的各种移动应用程序和通信能力提供期望的网络功能。此外，移动设备110上的不同无线电收发器可单独且独立地操作，使得第一无线电部件(例如，蓝牙收发器)可能不知道或无法发现当前操作模式或传输/接收安装在设备上的其他无线电部件(例如，wlan和lte收发器)的状态，反之亦然。虽然该示例仅示出三个无线电收发器作为唯一的rf发射部件，但在其他示例中，移动设备110可包括更多或更少的rf发射部件，并且应当指出的是，并非所有rf发射部件都需要是无线电收发器。

如上所述，该示例中所示的智能电话110的每个无线电收发器可以以rf电磁场的形式发射rf能量。在特定时间从无线电收发器发射的rf能量的量可基于诸如当前操作模式(例如，激活的/停用的、发射/接收等)、发射功率和发射占空比等因素而变化。图1示出了智能电话110中的三个无线电收发器中的每一者的示例性功率利用率图表。由于这些无线电收发器彼此单独且独立地操作，因此它们都可主动传输并因此同时发射rf能量，并且因此在特定时间从智能电话110发射的总rf能量可通过聚合来自单独部件的rf发射来确定。

下文更详细描述的技术涉及监测和控制来自移动设备110内的无线电收发器(和/或其他rf发射部件)的rf发射。例如，在一些实施方案中，可周期性地或连续地监测移动设备110中的无线电收发器中的每个无线电收发器的功率利用率，并且可使用功率利用率读数来计算在时间窗口期间来自移动设备110的rf发射的运行平均值。可将当前时间窗口内的rf发射的移动平均值与一个或多个rf发射阈值进行比较，以确定是否调节无线电收发器的操作。例如，当移动设备110中的无线电收发器的时均功率发射接近时间窗口的上限时，该无线电收发器中的一者或多者可被重新配置为缩减占空比和/或传输功率。如果时均功率发射超过附加较高阈值，则可暂时停止或关闭该无线电收发器中的一者或多者以避免超过在时间窗口内可允许的rf发射极限。相比之下，当时均功率发射低于当前时间窗口的某些阈值时，可增加一个或多个无线电收发器的传输功率和/或占空比以改进传输功率和质量。另外，可支持不同无线电收发器之间的协调，例如，暂时停用一个无线电收发器，以便保持(或甚至增加)更高优先级的无线电收发器(或更高优先级的传输)的传输功率。

在该示例中，还示出了移动设备的用户。如上所述，rf暴露极限和对应的阈值可不仅基于由移动设备发射的rf能量的量，而且还基于移动设备110与用户的接近度，该接近度可包括诸如暴露于rf发射的组织的量和用户暴露于rf发射的区域(或部位)之类的数据。因此，在下文所述的至少一些实施方案中，移动设备110可被配置为使用移动传感器和取向传感器来确定移动设备110何时由用户握持、附接到用户身体或以其他方式在用户身体上。移动设备110还可确定或计算移动设备110(或rf发射器的特定天线)与用户之间的距离、用户上暴露于rf发射的组织的量，以及用户身体的暴露于rf发射的部位或区域(例如，头部、身体和/或四肢)，使得该数据中的一部分或全部可用于确定在特定时间针对用户的适当rf能量暴露极限。

图2是示出在移动设备210内实现的动态比吸收率(sar)控制系统200的部件的框图。在该示例中，动态sar系统200可使用功率利用率控制引擎220来实现，该功率利用率控制引擎在移动设备210内执行并且与移动设备210的一个或多个无线电部件230、可被预先配置和/或从外部源接收的传输和功率利用率极限数据240，以及接近传感器、移动传感器和取向传感器250通信。

功率利用率控制引擎220可在移动设备210内实现为专用软件部件(例如，在移动操作系统内)和/或实现为专用硬件和软件的组合。如该示例中所示，功率利用率控制引擎220可被配置为访问移动设备210内的一个或多个无线电部件的主机驱动器并与之通信，以从无线电部件230的主机驱动器检索功率利用率数据，并且经由主机驱动器向无线电部件230发送指令以修改无线电部件230的传输参数和/或功能。在该示例中，移动设备210包括三个无线电部件，蓝牙部件230a、wlan部件230b和lte部件230c，每个无线电部件可包括单独的处理器和/或存储器架构，并且每个无线电部件可经由一组专用天线235无线传输/接收数据。虽然在该示例中仅示出了三个不同的rf发射部件230，但在其他实施方案中，可使用附加rf发射部件(例如，近场通信控制器、广播无线电部件、微波发射器、卫星通信系统等)和/或rf发射部件230的各种不同组合。

如下文更详细地讨论，功率利用率控制引擎220可以被配置为跟踪和监测移动设备210内的各种rf发射部件230的功率利用率。可针对当前时间窗口生成时均功率利用率，该时均功率利用率可基于从部件230接收的新传输数据周期性地更新，并且功率利用率控制引擎220可使用时均功率数据来在移动设备210上实施rf发射极限。在一些情况下，该极限可被存储为rf发射极限和/或功率利用率极限240，该rf发射极限和/或功率利用率极限可被预先配置到移动设备210中并且/或者从外部服务器或服务接收以在移动设备210上实施一组传输策略和/或rf发射策略。

除了可基于监管机构、标准委员会或基于网络级或组织级策略而确定的rf发射和/或功率利用率极限240之外，功率利用率控制引擎220还可存储和使用优化模式和/或一组配置参数来定制功率利用率控制功能。在某些实施方案中，可支持各种优化模式，包括其中传输范围内的速率可被最大化的传输功率优化模式，或者其中传输功率被限制但对于任何无线电部件传输不被延迟的延迟优化模式。配置参数的另一个示例可以是操作模式。在一些实施方案中，可支持四种单独的操作模式：模式0，其中传输功率由初始传输上限(sar(txcap)限制，传输占空比不受限制，并且tdmtx为关闭模式(现有模式)；模式1，其中传输功率由sar(txcap)限制，传输占空比为tdmtx型式1，并且tdmtx为开启模式(现有模式)；模式2，其中传输功率被动态地限制为min(ppr，clm)，其可被定义为ppr(其可为evm和掩码兼容的每速率传输功率极限)和clm(其可对应于与当前国家和信道相关联但不包括sar规定的合规性限制)之间的最小值，并且其中传输占空比是tdmtx型式1，使得模式2针对最大传输功率被优化(例如，在功率预算利用允许的情况下，可在(tx功率>sar)下操作；以及模式3，其中传输功率由sar(txcap)限制，并且传输占空比是动态的，使得模式3针对由于wlan同时双频带(sdb)引起的最小延迟和静音进行优化，并且模式3可在功率预算利用允许的情况下允许来自wlan无线电部件的同时传输。其他类型的配置参数可包括定义rf发射极限(例如，每个天线、每个无线电部件、每个设备)的范围的数据、时间窗口的长度和/或更新时均功率利用率数据的时间增量的长度。附加配置参数可包括不同无线电部件和/或不同通信模式之间的优先级，使得如果确定要降低功率利用率，则可基于优先级数据来选择特定的无线电部件。

功率利用率控制引擎220还可与移动设备210的一个或多个传感器250通信，以便检测设备的操作和设备210相对于用户的接近度。如上所述，rf暴露极限和对应的阈值可基于诸如移动设备110与用户的接近度、暴露于rf发射的用户的组织的量以及暴露于rf发射的用户身体的区域(或部位)(例如，头部、身体或四肢)等因素。因此，功率利用率控制引擎220可访问一个或多个设备移动传感器、位置传感器和/或取向传感器，以确定移动设备210何时被用户握持、附接到用户身体或以其他方式在用户身体上，以及移动设备210(或rf发射器的特定天线)与用户之间的距离、暴露于来自移动设备210的rf发射的用户身上的组织的量、以及暴露于rf发射的用户身体的特定部位。

图3为示出了用于控制移动设备内的功率利用率的示例性过程的流程图。如下所述，该过程中的操作可由移动设备210执行，该移动设备诸如执行功率利用率控制引擎220的智能电话或其他移动设备。因此，可参考上文在图2中所述的设备和系统来描述特征和功能。然而，应当理解，如本文所述监测移动设备210的rf发射部件之间的功率利用率，将时均功率利用率数据与基于rf发射极限的阈值进行比较，并且然后确定并实现对移动设备210的rf发射部件的修改的过程不限于上述特定计算环境和系统，而是可在各种其他计算环境和系统内执行。

在框301中，移动设备210的功率利用率控制引擎220可从在移动设备内运行的一个或多个rf发射部件接收更新的功率利用率数据。在框301中从其接收数据的移动设备部件可包括移动设备210的无线电收发器部件230中的任一者，诸如蓝牙无线电部件、wlan无线电部件、lte(或其他蜂窝)无线宽带无线电部件、nfc控制器等。如图2所示，可经由安装在移动设备210上并与每个无线电部件相关联的主机设备驱动器来检索数据。如上所述，比吸收率(sar)可与由移动设备部件传导的功率成比例，因此功率利用率控制引擎220可从无线电收发器230和/或其他rf发射设备部件中的每一者检索包括传导功率水平、接通时间和断开时间的数据。

如下所述，在框301中接收的功率利用率数据可用于在滚动时间窗口内重复计算动态sar平均值。因此，功率利用率控制引擎220可被配置为根据滚动时间窗口内的预定时间间隔检索框301中的功率利用率数据。在各种实施方案中，可每0.1秒、0.2秒、0.5秒、1秒等采集功率利用率数据样本。例如，当使用0.1秒采样时间和100秒的滚动窗口平均时间时，可检索存储的1000个顺序样本以生成当前动态sar平均值，可将600个顺序样本用于60秒的滚动窗口平均时间，可将300个顺序样本用于30秒的滚动窗口平均时间，等等。在一些实施方案中，当在框301中从多个不同的rf部件230采集样本时，功率利用率控制引擎220可被配置为具体地请求来自特定采样时间的数据，并且/或者验证与数据样本相关联的集合，以确保从不同rf部件230接收的功率利用率数据样本对应于相同的时间间隔。因此，功率利用率控制引擎220可在每个监测周期结束时重新计算当前sar利用率(或当前功率利用率)。此外，可能有利的是实时或近实时地采集和处理功率利用率数据样本，使得对rf部件的功率利用率的任何后续修改可响应于由设备所采集的最新的功率利用率数据来执行。

在框302中，功率利用率控制引擎220可使用在框301的多次迭代中检索到的数据来计算时均功率利用率数据。如上所述，在框302中用于计算特定rf部件230的时均功率利用率的样本数量可取决于采样率(例如，0.1秒、0.5秒等)和滚动窗口平均时间的长度(例如，30秒、60秒、100秒等)。

在一些实施方案中，用于本文所述的动态sar和功率利用率控制的技术可应用于单个rf部件230。因此，框302可涉及对来自单个rf部件230的功率利用率数据的先前n个样本求平均值。然而，在其他示例中，诸如当移动设备210包括可同时操作的多个rf部件230时并且/或者当单个rf发射极限/阈值可应用于多个rf部件230或应用于整个移动设备210时，则框302可包括对来自多个不同rf部件230的功率利用率数据进行时间平均。在一些实施方案中，可在框302中为每个不同的rf部件230生成单独的时均功率利用率值，然后可在框302中对不同的时均值求和或聚合以确定移动设备210整体上的时均功率利用率值。

在一些实施方案中，特定监测周期期间的功率预算利用率可使用以下公式来计算：

umon＝pave÷plim

在该公式中，

pave＝每个监测周期的平均功率

px＝传输功率

tx＝功率为px的传输持续时间

plim＝当前sar功率极限

tmon＝监测窗口持续时间，并且

umon＝每个监测周期的sar利用率。

简要地参考图4a和图4b，示出了描绘移动设备210内的功率利用率读数的两个示例曲线图。在这些示例中，线401a和401b表示在框301中采集的实时功率利用率数据样本，而曲线402a和402b对应于在框302中生成的时均功率利用率数据。如这些示例所示，rf部件的功率利用率的大的暂时增加或减少可对时均功率利用率数据具有相对较小的实时影响，这取决于滚动窗口平均时间的长度。如下所述，这可允许传输功率和/或占空比的临时增加，以便优化传输质量而不超过当前滚动时间窗口的rf发射极限。

在一些实施方案中，可使用附加技术来跟踪wlanrf部件230b的传输功率。例如，现代wlan无线电部件可能不始终保持在相同信道上，而是可能保持多个连接(例如，红外+苹果无线直连(awdl)/近邻感知网络(nan))并在不同ap之间执行信道外扫描和漫游，从而导致sar极限的变化。外部事件如头部/身体检测和lte-coex、bt-coex也可影响wlan无线电部件的sar极限。因此，在一般情况下，每帧的sar极限(或功率利用率极限)可能有所不同。另外，wlan无线电部件230b可在链中的一个链或链的任何组合上进行传输并且可使用不同天线。可定义每个天线的sar极限，并且因此可在此类情况下跟踪每个天线的tx功率使用情况。此外，为了基于可用能力适应所有要求，移动设备内的功率利用率控制引擎可跟踪总传输时间和在传输时来自实际sar极限的每个分组tx功率增量。在此类情况下，可使用以下公式来计算每个监测周期的sar利用率(该公式可针对每个rf部件230按天线来计算)：

在该公式中，

plim＝sar极限

δp＝距sar极限的帧tx功率增量

t＝监测周期持续时间

tx＝帧持续时间

另外，sdbwlan系统的sar预算利用率可使用以下公式根据在每个天线的观察窗口(twin)的持续时间内采集的两个无线电部件的每组监测周期样本来计算：

在该公式中，

sar＝sar利用率

twin＝观察窗口持续时间

u1x,t1x＝每个监测周期的sar利用率及其采样无线电部件1的持续时间

u2x,t2x＝每个监测周期的sar利用率及其采样无线电部件2的持续时间

每个天线235和每个监测周期的sar利用率数据可由功率利用率控制引擎220在观察窗口持续时间(twin)内采集和存储。在每个监测周期期间，所采集的数据可包括时间戳、周期持续时间、周期期间的总传输持续时间、周期期间的sar极限(例如，其可用mw表示，并且其可被取平均值或者可选择最小值)、该周期期间的实际传输占空比(作为百分比％)、该周期期间的sar利用率(作为百分比％)以及相对于sar极限的累积传输功率消耗，该累积传输功率消耗可使用以下公式来计算：

在该公式中，

plimx＝sar极限

px,tx＝帧功率和持续时间

另外，功率利用率控制引擎220可针对每个天线计算并存储在观察窗口的持续时间内取平均值并且针对连接到天线的所有无线电部件聚合的以下数据：sar预算利用率(作为％)、总tx占空比(作为％)和总tx持续时间(秒)。

在框303中，功率利用率控制引擎220可将当前滚动时间窗口的时均功率利用率数据与基于适用rf曝光极限的一个或多个阈值进行比较。由于比吸收率(sar)可与移动设备210所利用的功率成比例，因此功率利用率控制引擎220可使用时均功率利用率数据作为代理来确定移动设备210是否符合适用的sar极限。如上所述，在各种实施方案中，sar极限可以是每个天线功率利用率极限、每个无线电部件功率利用率极限和/或每个设备功率利用率极限。

另外，对用户的rf能量暴露的sar极限可取决于移动设备210相对于用户的接近度和位置。因此，框303还可包括基于移动设备210的当前接近度和定位来选择适当的阈值。例如，功率利用率控制引擎220可访问当前设备使用情况数据以及设备传感器250，诸如位置传感器、移动(例如，加速度)传感器和取向传感器(例如，陀螺仪传感器)，以便确定移动设备是否正被用户握持、附接到用户身体或以其他方式在用户身体上。功率利用率控制引擎220还可以使用传感器数据来确定设备和/或特定天线235距用户皮肤的特定距离，以及用户暴露于rf发射的区域/部位(例如，头部、身体、四肢等)。例如，对于具有确定用户何时握持并直接向电话的话筒说话或从扬声器收听的能力的智能电话210，功率利用率控制引擎220可使用该能力来确定用户的头部何时暴露于rf发射，而不是用户的身体或四肢，并且可应用适当的阈值。

在一些情况下，功率利用率控制引擎220可以在框303中确定移动设备210相对于用户的接近度和定位在当前滚动时间窗口的过程中已改变。例如，假设正在使用60秒的滚动窗口平均时间，功率利用率控制引擎220可检测到用户在最近20秒内将移动设备210举高到他/她的头部，但在此之前的40秒内，移动设备210在用户的衣袋中。在一些实施方案中，当在滚动窗口期间检测到移动设备210的接近度和定位的变化时，功率利用率控制引擎220可简单地重置数据并开始新的滚动计算。然而，在其他实施方案中，功率利用率控制引擎220可以基于先前滚动时间窗口内的可用数据来计算实时动态阈值。例如，可基于以下各项来确定动态功率利用率阈值：(a)与移动设备210的第一位置/接近度相关联的第一阈值，(b)移动设备210处于第一位置/接近度的最近滚动窗口内的时间量，(c)与移动设备210的第二位置/接近度相关联的第二阈值，(b)移动设备210处于第二位置/接近度的最近滚动窗口内的时间量，等等。

再次参见图4a和图4b，在这些示例中所示的两个曲线图内，笔直水平线403a、403b和404b可表示用于滚动时间窗口的时均功率利用率阈值。因此，在图4a中，紧接在框302中对时均功率利用率的每次更新计算之后，可将所得的当前时均值402a与功率利用率阈值403a进行比较。在图4a所示的示例中，时均功率利用率值402a波动但始终保持低于阈值403a，即使在当前功率利用率401a超过阈值403a时也是如此。如该示例中所示，响应于接收到的对应于新的最近时间间隔的更新的功率利用率数据读数，功率利用率控制引擎220可首先通过将来自多个功率利用率数据读数内的与第一时间窗口对应的先前组的最旧的功率利用率数据读数替换为更新的功率利用率数据读数来生成一组更新的功率利用率数据读数，然后至少部分地基于该组更新的功率利用率数据读数来计算更新的时均功率利用率。

在图4b中，示出了另一个示例，其中可使用多个不同的阈值403b和404b，以允许功率利用率控制引擎220更好地优化和微调移动设备210的传输参数和能力。例如，在图4b中，紧接在框302中对时均功率利用率的每次更新计算之后，可将所得的当前时均值402b与第一功率利用率阈值403b进行比较。如果当前时均值402b超过第一阈值403b，则对rf部件230的后续调节可以是传输功率或占空比等的相对较小的降低，而如果当前时均值402b超过第一阈值403b和第二阈值404b两者，则对rf部件230的所做修改可以是传输功率或占空比的较大降低、一个或多个rf部件230或天线235的停用等。另选地，如果当前时均值402b低于第一阈值403b和第二阈值404b两者，则对rf部件230的所做修改可对应于传输功率和/或占空比的增加，以便改进传输性能和信号质量。尽管在该示例中使用了两个不同的阈值403b和404b，但应当理解，可使用三个或更多个不同的阈值来更好地优化和微调rf部件230的性能，同时连续地监测当前滚动窗口的适用rf曝光极限，以便防止rf部件230超过该极限。

在框304中，基于对当前滚动时间窗口的时均功率利用率数据与一个或多个基于适用rf曝光极限的阈值之间的比较，功率利用率控制引擎220可确定是否要修改设备上的一个或多个rf部件230的操作。例如，如果功率利用率控制引擎220确定移动设备210的当前功率利用率数据处于或接近最佳性能水平，则功率利用率控制引擎220可使用基于本地的规则来确定不应修改rf部件230的操作(304：否)。

相比之下，如果功率利用率控制引擎220识别出一个或多个潜在优化(304：是)，则功率利用率控制引擎220可在框305中确定特定的rf部件230。如上所述，在框305中确定的潜在rf部件230修改可包括下述中的一者或多者：针对特定rf部件230和/或天线235调高或调低传输功率水平，针对特定rf部件230和/或天线235调高或调低传输占空比，或者激活或停用特定rf部件230和/或天线235。由功率利用率控制引擎220存储和/或执行的一组逻辑规则可用于基于当前滚动窗口中的时均功率利用率数据并基于各种阈值来确定将在框305中执行的一组rf部件230修改。另外，功率利用率控制引擎220可检索和使用相关数据诸如预先确定的优化模式、配置设置、优先化数据等，以确定要执行的特定rf部件230修改。

例如，简要参考图5，其示出了另一个流程图，该流程图示出了用于确定将在框305中执行的特定rf部件230修改的各种技术。具体地，501-504示出了可用于确定在框305中应应用哪些rf部件230修改的特定确定技术、相关基础数据和标准。应当理解，用于确定rf部件230修改的这些技术、数据和/或标准的不同子集可在不同的实施方案中使用并且用于不同的移动设备210。

在框501中，功率利用率控制引擎220可确定移动设备210上要接收功率利用率修改的特定部件。如上所述，此类部件可包括在移动设备210上操作的任何rf发射部件，包括但不限于各种无线电收发器230和/或无线电天线235。在一些情况下，rf发射极限可以是特定于天线的极限或特定于无线电部件的极限，因此框501中特定部件的确定可以简单地对应于在框303中经受阈值比较的相同部件。在其他情况下，rf发射极限(和对应的功率利用率极限)可与作为整体的移动设备210(或至少多个不同的rf部件230)相关联。在此类情况下，功率利用率控制引擎220可使用识别不同rf部件230之间的优先级的配置数据，该配置数据指示哪些部件首先引起传输功率降低或占空比降低，哪些部件首先被停用，以及哪些部件不引起任何性能降低、停用等。

在方框502中，功率利用率控制引擎220可选择在其上应用修改的所选择的rf部件230内的天线235中的一个或多个天线。在特定rf部件230仅使用一个天线235的情况下，可以默认选择该天线。在其他情况下，逻辑规则可用于选择在其上应用修改的一个或多个特定天线235。另外，在一些情况下，修改可包括响应于与当前sar预算利用率的一定阈值比较结果，从一个天线切换到另一个天线。

在方框503中，功率利用率控制引擎220可检索可用于确定rf部件230修改的特定类型的优化模式和/或其他配置设置。在某些实施方案中，可支持两种供选择的优化模式：其中传输范围内的速率可被最大化的传输功率优化模式，或者其中传输功率被限制但传输不被延迟的延迟优化模式。在框504中检索的其他类型的配置参数可包括不同rf部件230、天线235和/或不同类型的通信、移动应用或通信模式/协议之间的优先级数据。

在框504中，功率利用率控制引擎220可最终基于对在框501-503中接收的数据的分析并将逻辑规则应用于该数据来确定特定rf部件230、天线235和特定功率利用率修改。如上所述，针对特定rf部件230和天线235所确定的功率利用率修改可包括调高或调低传输功率水平、调高或调低传输占空比、特定部件的激活或停用等。该确定可基于由功率利用率控制引擎220存储和/或执行的一组逻辑规则、基于当前滚动窗口中的时均功率利用率数据以及基于各种阈值、使用相关数据诸如优化模式、配置设置、优先化数据等来执行。

在框505中，可实施在框504中确定的对rf部件230和/或天线235的修改，从而有效地修改那些部件的功率利用率。在一些实施方案中，诸如在图5的框505中，功率利用率控制引擎220可经由其相应的主机驱动器来访问所选择的rf部件230，以便传输对rf部件230和/或天线235的修改。用于修改传输行为或能力的指令可采取传输到rf部件230的传输参数和/或功能的形式，诸如更新的传输功率水平、更新的占空比参数、部件或天线启动或关闭指令等，其可作为参数经由应用编程接口(api)或其他接口传输。

图6是示出移动设备210内的功率利用率累积数据的示例的曲线图。该示例可对应于rf部件230诸如具有两个天线235c的lte无线电部件230c，每个天线235c可支持2g网络和5g网络通信两者。在该示例中，初始传输功率(txpower)可被定义为ppm(其可为evm和掩码兼容的每速率传输功率极限)与clm(其可对应于与当前国家和信道相关联但不包括sar规定的合规性限制)之间的最小值，并且初始传输上限(txcap)可对应于针对该天线的曲线图中的条目。

在该示例中，天线0的在周期611的sar预算利用率可被计算为txpower(601)/txcap(601)，其对应于tx功率与txcap的比率。此外，天线0在该时间点的txcap(601)至少基于以下项：网络(2g)、用户曝光类型(头部|身体)、lte状态和mimo/siso/sdb。类似地，天线1的在周期616的sar预算利用率可被计算为txpower(607)/txcap(607)，其类似地对应于tx功率与txcap的比率。此外，类似地，天线1在该时间点的txcap(607)至少基于以下项：网络(2g)、用户曝光类型(头部|身体)、lte状态和mimo/siso/sdb。

现在参考天线0的时间段613，天线0的在该时间段的sar预算利用率可被计算为txpower(605)/txcap(605)，其再次对应于tx功率与txcap的比率，并且在天线0的该时间点处的txcap(605)至少基于以下项：网络(5g)、用户曝光类型(头部|身体)、lte状态和mimo/siso。相比之下，天线0的在该时间段期间的sar预算利用率等于零(0)/txcap(607)。

现在参考天线0的时间段615，天线0的在该时间段的sar预算利用率可被计算为((txpower(604)/txcap(604))+((txpower(606)/txcap(606))。在这种情况下，天线0的txcap(604)和txcap(606)均至少基于以下项：网络(2g)、用户曝光类型(头部|身体)、lte状态和mimo/siso/sdb。

图7a至图7d是示出移动设备内的功率利用率读数和动态功率控制修改的示例性曲线图。在图7a至图7c中，识别对应于时间间隔的三个单独的时间点(时间0、时间1和时间2)，在该时间间隔期间可检索功率利用率数据，并且在该时间间隔处可确定所得的一组修改并将其应用于rf部件。

首先参考图7a中的示例，在该示例中，在高于txcap限制3db的情况下，可以使用25％的传输占空比，并且txcap限制可以是功率预算利用率的50％。为了更好地说明本文的技术，可以假设，如果该示例中的所有传输水平都高于txcap限制3db，则：可以假设rf部件刚好在时间0之前处于功率预算利用率的50％，在时间1和时间2处，rf部件每秒钟处于25％的占空比，并且天线0的累积功率预算利用率(或sar预算利用率)对于前一秒钟可为其最大允许功率利用率的50％，并且对于前60秒钟可为其最大允许功率利用率的50％。然后，在时间2，天线0的累积功率预算对于前一秒钟将为50％并且对于前60秒钟将为50％。

参考图7b中的第二示例，在该示例中，可再次假设所有传输水平都高于txcap限制3db。然后，再次假设rf部件刚好在时间0之前处于功率预算利用率的50％，并且在时间0和时间1处，rf部件可处于25％的传输占空比。在时间1处，该示例中的rf部件230被示出为转变到100％的传输占空比。因此，在时间1处，天线0的功率预算利用率对于前一秒钟将为50％并且对于前60秒钟将为50％。在时间2处，天线0的功率预算利用率对于前一秒钟将为200％并且对于前60秒钟将为52.5％。

参考图7c中的第三示例，在该示例中，再次可以假设所有传输水平都高于txcap限制3db，并且还可以假设在时间0之前没有传输(并且因此功率预算利用率为0％)。在时间1处，rf部件230已经以100％的占空比传输一秒钟。因此，在时间1处，天线0的功率预算利用率对于前一秒钟将为200％，并且对于前60秒将为3.33％，并且天线1的功率预算利用率对于最近1秒钟将为0％，并且对于前60秒钟也将为0％。然后，在时间2(迟于时间1一秒钟)处，天线0的功率预算利用率对于前一秒钟将为0％，并且对于前60秒将为3.33％，并且天线1的功率预算利用率对于前一秒钟将为200％，并且对于前60秒钟将为3.33％。

参考图7d中的第四示例，该示例示出了天线1a和天线1b均连接到芯1(例如，通过1p2t或spdt开关)的实施方案中的天线分集。图7d中的垂直线表示分集切换点。在分集切换点之前，rf部件在图中所示的时间之前在两个天线1a和1b上具有50％的功率预算利用率，并且rf部件处于12.5％的传输占空比，在切换之前在所有4个链上均高于tx上限3db，从而导致在切换点之前在每个天线上具有稳定的50％功率预算利用率。然后，在分集切换点处，rf部件230被修改为将所有传输从天线1a移动到天线1b。在这种情况下，在所有芯上仍高于tx上限3db的情况下，rf部件可在2g上移动到100％的传输占空比，并且在5g上移动到50％的占空比，从而使得天线0和天线1b上的功率预算利用率为300％。然后，在图7d中的波形末端(例如，在切换点之后一秒)，天线0为前一秒钟的功率预算利用率的300％，并且为前60秒钟的54.2％，天线1a的功率预算利用率对于前60秒钟为49.1％，并且天线1b的功率预算利用率对于前一秒为300％并且对于前60秒为5％。

图8示出了根据至少一个实施方案的动态功率利用率控制系统800的移动设备和服务器/服务提供方计算机的部件。如上所述，动态功率利用率控制系统800也可被称为用于动态控制比吸收率(动态sar)的系统。系统800可包括可利用任何合适的通信协议经由网络806彼此通信的用户设备802(例如，移动设备)和/或服务器/服务提供方计算机804。

在一些示例中，网络806可包括许多不同类型的网络中的任一种或组合，诸如有线网络、互联网、无线网络、蜂窝网络和其他专用网络/公共网络。虽然所示出的示例表示经由网络806与服务提供方计算机804通信的用户设备802，但是所述技术可同样应用于用户设备802通过固定电话、经由公用电话亭或以任何其他适当方式与服务提供方计算机804进行交互的实例。应当理解，所述技术可应用于其他客户端/服务器布置中以及非客户端/服务器布置(例如，本地存储的应用程序等)中。例如，在一些实施方案中，下文更详细讨论的功率利用率控制引擎820的一部分或所有子部件可在服务提供方计算机上完全或部分地远离用户设备802操作。另外，用户设备802可经由由服务提供方804的部件所提供的用户界面和/或api来访问服务提供方的功能。

如上所述，用户设备802可被配置为执行或以其他方式管理用于执行移动设备内的各种功率发射部件(例如，无线电部件、发射器、天线等)的动态功率利用率控制的应用程序或指令。移动设备802可为任何类型的计算设备，诸如但不限于移动电话(例如，智能电话)、平板电脑、个人数字助理(pda)、膝上型计算机、台式计算机、瘦客户端设备、智能手表、无线耳机等。

在一种例示性配置中，用户设备802可包括至少一个存储器810和一个或多个处理单元(或处理器)822。处理器822可根据适当情况在硬件、计算机可执行指令或它们的组合中实现。处理器822的计算机可执行指令或固件具体实施包括以任何合适的编程语言编写的计算机可执行指令或机器可执行指令，以执行所述的各种功能。

存储器810可存储能够在处理器822上加载和执行的程序指令以及在执行这些程序期间生成的数据。根据移动设备802的配置和类型，存储器810可为易失性存储器(诸如随机存取存储器(ram))和/或非易失性存储器(诸如只读存储器(rom)、闪存存储器等)。移动设备802还可包括附加可移除存储装置和/或不可移除存储装置824，包括但不限于磁存储装置、光盘和/或磁带存储装置。磁盘驱动器及其相关联的非暂态计算机可读介质可为计算设备提供计算机可读指令、数据结构、程序模块及其他数据的非易失性存储装置。在一些具体实施中，存储器820可包括多种不同类型的存储器，诸如静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)或rom。虽然本文所述的易失性存储器可以被称为ram，但是从主机和/或电源拔下后将不会保留其中所存储的数据的任何易失性存储器都是适当的。

可移除及不可移除的存储器810和附加的存储装置824均为非暂态计算机可读存储介质的示例。例如，非暂态计算机可读存储介质可包括易失性或非易失性、可移除或不可移除介质，其通过任何方法或技术实现为用于存储信息诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。存储器820和附加的存储装置824均为非暂态计算机存储介质的示例。可存在于移动设备802中的附加类型的计算机存储介质可包括但不限于：相变ram(pram)、sram、dram、ram、rom、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、闪存存储器或其他存储器技术、光盘只读存储器(cd-rom)、数字视频光盘(dvd)或其他光学存储装置、磁带盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁性存储设备或任何其他可用于存储所需信息并可被移动设备802访问的介质。上述任意组合也应该包括在非暂态计算机可读存储介质的范围内。

另选地，计算机可读通信介质可包括计算机可读指令、程序模块或在数据信号诸如载波或其他传输手段内传输的其他数据。然而，如本文所用，计算机可读存储介质不包括计算机可读通信介质。

移动设备802还可包含通信连接件826，该通信连接件允许计算设备802经由一个或多个网络与数据存储库、另一个计算设备或服务器、用户终端和/或其他设备进行通信。此类网络可包括许多不同类型的网络中的任一种或组合，诸如有线网络、互联网、无线网络、蜂窝网络、卫星网络、其他专用网络和/或公共网络或者它们的任意组合。移动设备802还可包括i/o设备828，诸如触摸输入设备、图像捕获设备、视频捕获设备、键盘、鼠标、笔、语音输入设备、显示器、扬声器、打印机等。

更详细地转到存储器810的内容，存储器810可包括操作系统830和/或用于实现本文所公开的特征的一个或多个应用程序或服务。存储器810可包括数据存储库832，该数据存储库可被配置为存储例如来自移动设备802的各种部件的功率利用率极限和读数，以及可由功率利用率控制引擎820用于在移动设备802上提供动态功率利用率控制功能的配置数据、优化模式等。

在一些示例中，功率利用率控制引擎820可被配置为访问与移动设备部件诸如移动设备802(和/或与用户设备802相关联的外围设备)的无线电部件、天线、电池部件和其他功率发射部件相关联的主机设备驱动器。作为提供动态比吸收率(sar)功能的一部分，功率利用控制引擎804可被配置为例如从数据存储库832和/或直接从主机设备驱动器检索功率利用率读数，并且访问配置/模式数据、传输或rf能量吸收极限数据等。

在一些方面中，服务提供方计算机804也可以是任何合适类型的计算设备，诸如但不限于移动设备、膝上型计算机、台式计算机、服务器计算机、瘦客户端设备、平板电脑等。另外，应当指出的是，在一些实施方案中，服务提供方计算机804由在托管的计算环境中实现的一个或多个虚拟机执行。托管的计算环境可以包括一个或多个快速供给和释放的计算资源，这些计算资源可以包括计算、联网和/或存储设备。托管的计算环境也可以被称为云计算环境。在一些示例中，服务提供方计算机804可经由网络806与移动设备802通信。服务提供方计算机804可包括一个或多个服务器，其可能被布置成集群、服务器场、或彼此不相关联的各个服务器。这些服务器可被配置为将本文所述的功能实现为集成的分布式计算环境的一部分。

在一种例示性配置中，服务提供方计算机804可包括至少一个存储器840和一个或多个处理单元(或处理器)842。处理器842可根据适当情况在硬件、计算机可执行指令、固件或它们的组合中实现。处理器842的计算机可执行指令或固件具体实施包括以任何合适的编程语言编写的计算机可执行指令或机器可执行指令，以执行所述的各种功能。

存储器840可存储能够在处理器842上加载和执行的程序指令以及在执行这些程序期间生成的数据。根据服务提供方计算机804的配置和类型，存储器840可为易失性的(诸如ram)和/或非易失性的(诸如rom、闪存存储器等)。服务提供方计算机804或服务器也可包括附加存储装置844，其可包括可移除存储装置和/或不可移除存储装置。附加存储装置844可包括但不限于磁性存储装置、光盘和/或磁带存储装置。磁盘驱动器及其相关联的计算机可读介质可为计算设备提供计算机可读指令、数据结构、程序模块及其他数据的非易失性存储装置。在一些具体实施中，存储器840可包括多种不同类型的存储器，诸如sram、dram或rom。

存储器840、附加存储装置844(不管是可移除的还是不可移除的)均为计算机可读存储介质的示例。例如，计算机可读存储介质可包括易失性或非易失性、可移除或不可移除介质，其以任何方法或技术实现以用于存储信息诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。存储器840和附加存储装置844均为计算机存储介质的示例。可存在于服务提供方计算机804中的其他类型的计算机存储介质可包括但不限于：pram、sram、dram、ram、rom、eeprom、闪存存储器或其他存储器技术、cd-rom、dvd或其他光学存储装置、磁带盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁性存储设备、或任何其他可用于存储所期望信息并可被服务提供方计算机804访问的介质。上述任意者的组合也应该包括在计算机可读介质的范围内。

另选地，计算机可读通信介质可包括计算机可读指令、程序模块或在数据信号诸如载波或其他传输手段内传输的其他数据。然而，如本文所用，计算机可读存储介质不包括计算机可读通信介质。

服务提供方计算机804还可包含通信连接件846，该通信连接件允许服务提供方计算机804与所存储的数据库、另一计算设备(例如，用户设备802)或服务器、用户终端和/或网络806上的其他设备进行通信。服务提供方计算机804还可包括i/o设备848，诸如键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备、显示器、扬声器、打印机等。

更详细地转到存储器840的内容，存储器840可包括操作系统850、一个或多个数据存储库和/或用于实现本文所公开的特征的一个或多个应用程序、模块或服务。在至少一个实施方案中，服务提供方可包括被配置为检索或确定要传输到用户设备802和/或相关用户设备的附加网络的优化模式和/或附加配置数据的一个或多个模块。例如，服务提供方计算机804可将此类传输功率优化和配置参数推送到相关联计算机的网络，以便在网络级或组织级实施和更新特定动态sar(或动态功率利用率控制)策略。

移动设备802可被配置具有功率利用率控制引擎820以实现本文所述的动态sar的技术和功能。尽管图8中未示出，但移动设备802还可包括附加的底层硬件和软件部件以及模块以支持功率利用率控制功能，包括用于在可与各种设备无线电部件和其他部件的功率利用率相关联的特定时间检测设备相对于设备用户的接近度和取向(例如，设备远离用户、设备被握持在身体附近、设备被握持在头部附近等)的设备传感器。因此，用户设备802可从设备传感器和其他部件捕获设备移动数据、位置、取向数据、使用情况数据和用户交互数据，并且结合从各种设备部件接收的功率利用率读数来分析该数据。基于可在移动设备802的各种模块内执行的分析技术，可确定当前时均rf能量用户暴露量，并且可修改各种设备部件(例如，无线电部件、天线等)的操作和功率利用率以同时优化传输能力和对动态sar极限的遵从性。

在一些实施方案中，可使用在用户的设备上执行的应用来执行本文描述的一些或全部操作。电路、逻辑模块、处理器和/或其他部件可被配置为执行本文描述的各种操作。本领域的技术人员应当理解，根据具体实施，可通过特定部件的设计、设置、互连、和/或编程来完成此类配置，并且再次根据具体实施，所配置的部件可针对不同操作为可重新配置的或不是可重新配置的。例如，可通过提供适当的可执行代码来配置可编程处理器；可通过适当地连接逻辑门和其他电路元件来配置专用逻辑电路；等等。

在本专利申请中所描述的任何软件组件或功能可被实现为由处理器执行的软件代码，该处理器使用任何合适的计算机语言，诸如例如java、c、c++、c#、objective-c、swift、或使用例如常规的或面向对象的技术的脚本语言诸如perl或python。软件代码可作为一系列指令或命令而被存储在计算机可读介质上，以实现存储和/或传输。适当的非暂态计算机可读介质可包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、磁介质(诸如硬盘驱动器或软盘)、或光学介质(诸如光盘(cd)或dvd(数字多用盘))、闪存存储器等。计算机可读介质可为此类存储设备或传输设备的任何组合。

可在各种计算机可读存储介质上对结合本公开的各种特征的计算机程序进行编码；适当介质包括磁盘或磁带、光学存储介质，诸如光盘(cd)或dvd(数字多用盘)、闪存存储器等。编码有程序代码的计算机可读存储介质可与兼容设备一起被封装或从其他设备单独被提供。此外，可经由符合多种协议的有线光学和/或无线网络(包括互联网)来编码和传输程序代码，从而允许例如经由互联网下载进行分发。任何此类计算机可读介质可驻留在或位于单个计算机产品(例如，固态驱动器、硬盘驱动器、cd或整个计算机系统)内，并且可存在于或位于系统或网络内的不同计算机产品内。计算机系统可包括监视器、打印机或用于将本文所提及的任何结果提供给用户的其他合适的显示器。

除非明确地做出相反指示，否则对“一个”、“一种”或“该”的表述旨在表示“一个或多个”。除非明确地做出相反指示，否则对“或”的使用旨在表示“包容性或”而不是“排他性或”。提及“第一”部件并不一定要求提供第二部件。此外，除非明确表述，否则提及“第一”部件或“第二”部件不会将所提及的部件限制到特定位置。术语“基于”意在表示“至少部分地基于”。

出于所有目的，本文提及的所有专利、专利申请、公开和说明书均以全文引用方式并入本文。不承认任何文献为现有技术。

此外，如上所述，本技术的一个方面在于采集和使用能够从各种来源获得的数据，以改进传输能力并限制对设备用户的射频(rf)能量暴露。本公开预期，在一些实例中，这些所采集的数据可包括唯一地识别或可用于联系或定位特定人员的个人信息数据。此类个人信息数据可包括人口统计数据、基于位置的数据、设备使用情况数据和模式、电话号码、电子邮件地址、twitterid、家庭地址、与用户的健康或健身水平相关的数据或记录(例如，生命体征测量、用药信息、锻炼信息)、出生日期、或任何其他识别信息或个人信息。

本公开认识到在本发明技术中使用此类个人信息数据可用于使用户受益。例如，个人信息数据可用于确定用于共享用户更感兴趣的内容的应用程序和人员建议。因此，使用此类个人信息数据使得用户能够更有效地控制内容的共享。此外，本公开还预期个人信息数据有益于用户的其他用途。例如，设备使用模式和/或健康和健身数据可用于提供有关用户的总体健康状况的见解，或者可用作使用技术来追求健康目标的对个人的积极反馈。

本公开设想负责采集、分析、公开、传输、存储或其他使用此类个人信息数据的实体将遵守既定的隐私政策和/或隐私实践。具体地，此类实体应当实行并坚持使用被公认为满足或超出对维护个人信息数据的隐私性和安全性的行业或政府要求的隐私政策和实践。此类政策应该能被用户方便地访问，并应随着数据的采集和/或使用变化而被更新。来自用户的个人信息应当被收集用于实体的合法且合理的用途，并且不在这些合法使用之外共享或出售。此外，应在收到用户知情同意后进行此类采集/共享。此外，此类实体应考虑采取任何必要步骤，保卫和保障对此类个人信息数据的访问，并确保有权访问个人信息数据的其他人遵守其隐私政策和流程。另外，这种实体可使其本身经受第三方评估以证明其遵守广泛接受的隐私政策和实践。此外，应当调整政策和实践，以便采集和/或访问的特定类型的个人信息数据，并适用于包括管辖范围的具体考虑的适用法律和标准。例如，在美国，对某些健康数据的收集或获取可能受联邦和/或州法律的管辖，诸如健康保险流通和责任法案(hipaa)；而其他国家的健康数据可能受到其他法规和政策的约束并应相应处理。因此，在每个国家应为不同的个人数据类型保持不同的隐私实践。

不管前述情况如何，本公开还预期用户选择性地阻止使用或访问个人信息数据的实施方案。即本公开预期可提供硬件元件和/或软件元件，以防止或阻止对此类个人信息数据的访问。例如，就共享内容对象而言，本发明技术可被配置为在注册服务期间或之后任何时候允许用户选择“选择加入”或“选择退出”参与对个人信息数据的收集。又如，用户可选择不提供与他们先前与各种应用程序的交互、以及他们的共享偏好和/或历史用户交互对应的数据。在又一示例中，用户可选择限制维护先前应用程序交互和共享数据的时间长度，或者完全禁止采集和跟踪个人数据。除了提供“选择加入”和“选择退出”选项外，本公开设想提供与访问或使用个人信息相关的通知。例如，可在下载应用时向用户通知其个人信息数据将被访问，然后就在个人信息数据被应用访问之前再次提醒用户。

此外，本公开的目的是应管理和处理个人信息数据以最小化无意或未经授权访问或使用的风险。一旦不再需要数据，通过限制数据收集和删除数据可最小化风险。此外，并且当适用时，包括在某些健康相关应用程序中，数据去标识可用于保护用户的隐私。可在适当时通过移除特定标识符(例如，出生日期等)、控制所存储数据的量或特异性(例如，在城市级别而不是在地址级别收集定位数据)、控制数据如何被存储(例如，在用户之间聚合数据)、和/或其他方法来促进去标识。

因此，虽然本公开广泛地覆盖了使用个人信息数据来实现一个或多个各种所公开的实施方案，但本公开还预期各种实施方案也可在无需访问此类个人信息数据的情况下被实现。即，本发明技术的各种实施方案不会由于缺少此类个人信息数据的全部或一部分而无法正常进行。例如，可基于非个人信息数据或绝对最低数量的个人信息诸如与用户相关联的设备所请求的内容、对内容共享系统可用的其他非个人信息或者公开可用的信息来选择用于共享应用程序和人员的建议并将其提供给用户。