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低电力地理静止性检测.pdf

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电力 地理 静止 检测
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摘要
申请专利号:

CN201380012306.2

申请日:

2013.02.19

公开号:

CN104160279A

公开日:

2014.11.19

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法?#19978;?#24773;: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01P 13/00申请日:20130219|||公开
IPC分类号: G01P13/00; H04W4/02 主分类号: G01P13/00
申请人: 高通股份有限公司
发明人: 约翰·迈克尔·伯克
地址: 美国加利福尼亚州
优?#28909;ǎ?/td> 2012.03.07 US 13/414,251
专利代理机构: 北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287 代理人: 宋献涛
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法律状态
申请(专利)号:

CN201380012306.2

授权公告号:

||||||

法律状态公告日:

2016.10.19|||2015.03.25|||2014.11.19

法律状态类型:

授权|||实质审查的生效|||公开

摘要

可通过基于射频RF环境变化估计确定移动装置是否参与高平均速度移动,基于行人步行信息确定所述移动装置是否参与低平均速度移动,?#19968;?#20110;高和低平均速度移动的不存在宣布所述移动装置的静止状态,来实现识别所述移动装置的地理静止性。

权利要求书

权利要求书
1.  一种识别移动装置的地理静止性的方法,其包括:
基于射频RF环境变化估计来确定所述移动装置是否参与高平均速度移动;
基于行人步行信息来确定所述移动装置是否参与低平均速度移动;?#32422;?BR>基于高平均速度移动和低平均速度移动的不存在,宣布所述移动装置的静止状态。

2.  根据权利要求1所述的方法,其中所述静止状态对应于所述移动装置的绝对静止性或所述移动装置的用户的坐立不安,其中所述移动装置的地理位置保?#21482;?#26412;上恒定。

3.  根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:
使用加速计来监视所述移动装置的绝对静止性,其中所述移动装置是否参与高平均速度移动的确定直到所述监视指?#23616;?#23569;某一运动才起始,且其中所述移动装置是否参与低平均速度移动的确定直到确定所述移动装置不参与高平均速度移动才起始。

4.  根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:
当确定所述移动装置参与高平均速度移动或低平均速度移动?#20445;?#23459;布所述移动装置的移动状态。

5.  根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:
当RF环境信息不可用?#20445;?#23459;布所述移动装置的移动状态。

6.  根据权利要求1所述的方法,其中从无线广域网基站信令得出所述RF环境变化估计。

7.  根据权利要求6所述的方法,其进一步包括:
确定所述无线广域网基站是否地理上静止;?#32422;?BR>当所述无线广域网基站地理上不静止?#20445;?#25552;示宣布所述移动装置的移动状态。

8.  根据权利要求7所述的方法,其中确定所述无线广域网基站地理上不静止包括:
确定所述移动装置的地理位置;
确定所述地理位置对应于在海上;?#32422;?BR>确定所述无线广域网基站地理上不静止。

9.  根据权利要求7所述的方法,其中确定所述无线广域网基站地理上不静止包括:
收集无线广域网基站?#20302;?#21644;网络识别信息;
确定所述无线广域网基站位于大型船只上;?#32422;?BR>确定所述无线广域网基站地理上不静止。

10.  根据权利要求1所述的方法,其中确定所述移动装置是否参与高平均速度移动包括:
监视所述移动装?#30431;?#25509;收到的RF信令;
跟踪接收到的RF信号包络;?#32422;?BR>基于所述所接收RF信号包络的经对数压缩表?#38236;?#24179;方偏差来估计所述移动装置的速度。

11.  根据权利要求1所述的方法,其中确定所述移动装置是否参与高平均速度移动包括:
监视所述移动装?#30431;?#25509;收到的RF信令;
跟踪接收到的RF信号包络;?#32422;?BR>基于所述所接收RF信号包络的经对数压缩表?#38236;?#30005;平通过率来估计所述移动装置的速度。

12.  根据权利要求1所述的方法,其中确定所述移动装置是否参与低平均速度移动包括:
基于加速计信号在观察周期期间检测与所述移动装置的用户相关联的任何行人步伐;
从所述检测到的行人步伐确定在所述观察周期期间取得的连续行人步伐的最大数目;?#32422;?BR>基于所述所确定的连续行人步伐的最大数目,确定所述移动装置在所述观察周期内是否参与低平均速度移动。

13.  根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:
响应于宣布所述静止状态,停用所述移动装置的至少一个地理位置更新。

14.  根据权利要求1所述的方法,其中低平均速度移动对应于所述移动装置的用户的连续走动或跑动,且其中高平均速度移动对应于汽车、飞机、轮船或自行车旅行。

15.  一种用于识别移动装置的地理静止性的设?#31119;?#20854;包括:
至少一个处理器,其经配置以:
基于射频RF环境变化估计来确定所述移动装置是否参与高平均速度移动;
基于行人步行信息来确定所述移动装置是否参与低平均速度移动;?#32422;?BR>基于高平均速度移动和低平均速度移动的不存在,宣布所述移动装置的静止状态;?#32422;?BR>存储器,其耦合到所述至少一个处理器,且经配置?#28304;?#20648;有关数据和指令。

16.  根据权利要求15所述的设?#31119;?#20854;中所述静止状态对应于所述移动装置的绝对静止性或所述移动装置的用户的坐立不安,其中所述移动装置的地理位置保?#21482;?#26412;上恒定。

17.  根据权利要求15所述的设?#31119;?#20854;中所述至少一个处理器进一步经配置以:
使用加速计来监视所述移动装置的绝对静止性,其中所述移动装置是否参与高平均速度移动的确定直到所述监视指?#23616;?#23569;某一运动才起始,且其中所述移动装置是否参与低平均速度移动的确定直到确定所述移动装置不参与高平均速度移动才起始。

18.  根据权利要求15所述的设?#31119;?#20854;中所述至少一个处理器进一步经配置以:
当RF环境信息不可用?#20445;?#23459;布所述移动装置的移动状态。

19.  根据权利要求15所述的设?#31119;?#20854;中从无线广域网基站信令得出所述RF环境变化估计。

20.  根据权利要求19所述的设?#31119;?#20854;中所述至少一个处理器进一步经配置以:
确定所述无线广域网基站是否地理上静止;?#32422;?BR>当所述无线广域网基站地理上不静止?#20445;?#25552;示宣布所述移动装置的移动状态。

21.  根据权利要求15所述的设?#31119;?#20854;中确定所述移动装置是否参与高平均速度移动包括:
监视所述移动装?#30431;?#25509;收到的RF信令;
跟踪接收到的RF信号包络;?#32422;?BR>基于所述所接收RF信号包络的经对数压缩表?#38236;?#24179;方偏差来估计所述移动装置的速度。

22.  根据权利要求15所述的设?#31119;?#20854;中确定所述移动装置是否参与低平均速度移动包括:
基于加速计信号在观察周期期间检测与所述移动装置的用户相关联的任何行人步伐;
从所述检测到的行人步伐确定在所述观察周期期间取得的连续行人步伐的最大数目;?#32422;?BR>基于所述所确定的连续行人步伐的最大数目,确定所述移动装置在所述观察周期内是否参与低平均速度移动。

23.  根据权利要求15所述的设?#31119;?#20854;中所述至少一个处理器进一步经配置以:
响应于宣布所述静止状态,停用所述移动装置的至少一个地理位置更新。

24.  根据权利要求15所述的设?#31119;?#20854;中低平均速度移动对应于所述移动装置的用户的连续走动或跑动,且其中高平均速度移动对应于汽车、飞机、轮船或自行车旅行。

25.  一种用于识别移动装置的地理静止性的设?#31119;?#20854;包括:
用于基于射频RF环境变化估计来确定所述移动装置是否参与高平均速度移动的装置;
用于基于行人步行信息来确定所述移动装置是否参与低平均速度移动的装置;以 及
用于基于高平均速度移动和低平均速度移动的不存在宣布所述移动装置的静止状态的装置。

26.  根据权利要求25所述的设?#31119;?#20854;中所述静止状态对应于所述移动装置的绝对静止性或所述移动装置的用户的坐立不安,其中所述移动装置的地理位置保?#21482;?#26412;上恒定。

27.  根据权利要求25所述的设?#31119;?#20854;进一步包括:
用于使用加速计来监视所述移动装置的绝对静止性的装置,其中所述用于确定所述移动装置是否参与高平均速度移动的装置直到所述监视指?#23616;?#23569;某一运动才起始,且其中所述用于确定所述移动装置是否参与低平均速度移动的装置直到确定所述移动装置不参与高平均速度移动才起始。

28.  根据权利要求25所述的设?#31119;?#20854;进一步包括:
用于在RF环境信息不可用时宣布所述移动装置的移动状态的装置。

29.  根据权利要求25所述的设?#31119;?#20854;中从无线广域网基站信令得出所述RF环境变化估计。

30.  根据权利要求29所述的设?#31119;?#20854;进一步包括:
用于确定所述无线广域网基站是否地理上静止的装置;?#32422;?BR>用于在所述无线广域网基站地理上不静止时提示宣布所述移动装置的移动状态的装置。

31.  根据权利要求25所述的设?#31119;?#20854;中所述用于确定所述移动装置是否参与高平均速度移动的装置包括:
用于监视所述移动装?#30431;?#25509;收到的RF信令的装置;
用于跟踪接收到的RF信号包络的装置;?#32422;?BR>用于基于所述所接收RF信号包络的经对数压缩表?#38236;?#24179;方偏差来估计所述移动装置的速度的装置。

32.  根据权利要求25所述的设?#31119;?#20854;中所述用于确定所述移动装置是否参与低平均速度移动的装置包括:
用于基于加速计信号在观察周期期间检测与所述移动装置的用户相关联的任何行人步伐的装置;
用于从所述检测到的行人步伐确定在所述观察周期期间取得的连续行人步伐的最大数目的装置;?#32422;?BR>用于基于所述所确定的连续行人步伐的最大数目确定所述移动装置在所述观察周期内是否参与低平均速度移动的装置。

33.  根据权利要求25所述的设?#31119;?#20854;进一步包括:
用于响应于宣布所述静止状态停用所述移动装置的至少一个地理位置更新的装置。

34.  根据权利要求25所述的设?#31119;?#20854;中低平均速度移动对应于所述移动装置的用户的连续走动或跑动,且其中高平均速度移动对应于汽车、飞机、轮船或自行车旅行。

35.  一种包括代码的非暂时性计算机可读媒体,所述代码在由处理器执行?#20445;?#33268;使所述处理器执行用于识别移动装置的地理静止性的操作,所述计算机可读媒体包括:
用于基于射频RF环境变化估计来确定所述移动装置是否参与高平均速度移动的代码;
用于基于行人步行信息来确定所述移动装置是否参与低平均速度移动的代码;?#32422;?BR>用于基于高平均速度移动和低平均速度移动的不存在宣布所述移动装置的静止状态的代码。

36.  根据权利要求35所述的计算机可读媒体,其中所述静止状态对应于所述移动装置的绝对静止性或所述移动装置的用户的坐立不安,其中所述移动装置的地理位置保?#21482;?#26412;上恒定。

37.  根据权利要求35所述的计算机可读媒体,其进一步包括:
用于使用加速计来监视所述移动装置的绝对静止性的代码,其中所述用于确定所述移动装置是否参与高平均速度移动的代码直到所述监视指?#23616;?#23569;某一运动才起始,且其中所述用于确定所述移动装置是否参与低平均速度移动的代码直到确定所述移动装置不参与高平均速度移动才起始。

38.  根据权利要求35所述的计算机可读媒体,其进一步包括:
用于在RF环境信息不可用时宣布所述移动装置的移动状态的代码。

39.  根据权利要求35所述的计算机可读媒体,其中从无线广域网基站信令得出所述RF环境变化估计。

40.  根据权利要求39所述的计算机可读媒体,其进一步包括:
用于确定所述无线广域网基站是否地理上静止的代码;?#32422;?BR>用于在所述无线广域网基站地理上不静止时提示宣布所述移动装置的移动状态的代码。

41.  根据权利要求35所述的计算机可读媒体,其中所述用于确定所述移动装置是否参与高平均速度移动的代码包括:
用于监视所述移动装?#30431;?#25509;收到的RF信令的代码;
用于跟踪接收到的RF信号包络的代码;?#32422;?BR>用于基于所述所接收RF信号包络的经对数压缩表?#38236;?#24179;方偏差来估计所述移动装置的速度的代码。

42.  根据权利要求35所述的计算机可读媒体,其中所述用于确定所述移动装置是否参与低平均速度移动的代码包括:
用于基于加速计信号在观察周期期间检测与所述移动装置的用户相关联的任何行人步伐的代码;
用于从所述检测到的行人步伐确定在所述观察周期期间取得的连续行人步伐的最大数目的代码;?#32422;?BR>用于基于所述所确定的连续行人步伐的最大数目确定所述移动装置在所述观察周期内是否参与低平均速度移动的代码。

43.  根据权利要求35所述的计算机可读媒体,其进一步包括:
用于响应于宣布所述静止状态停用所述移动装置的至少一个地理位置更新的代码。

44.  根据权利要求35所述的计算机可读媒体,其中低平均速度移动对应于所述移动装置的用户的连续走动或跑动,且其中高平均速度移动对应于汽车、飞机、轮船或自行车旅行。

说明书

说明书低电力地理静止性检测
?#38469;?#39046;域
本发明大体上涉及运动状态识别,且更具体地说,涉及识别移动装置的地理静止性。
背景?#38469;?
微机电?#20302;?MEMS)传感器最近已集成在移动装置内,以提供用于识别运动的加速度测量。举例来说,当在所有轴上测得的加速度变换均不显著?#20445;?#21487;从三轴MEMS加速计信号推断移动装置的绝对静止性(例如,无人照看地搁置在床头柜或桌子上)。最近的进步还已实现了其它静止性情形的识别。“坐立不安”运动(例如,当装置附接?#38454;?#30528;开会的人的腰带?#20445;?#25110;正握在正站着与同事谈话的人手里时)例如可与其它类型的行人运动(例如,连续走动或跑动)区分开。
然而,常规的静止性检测方案(至少那些以低电力消耗高效操作的方案)已因此限于仅相对于给定惯性参考帧的相对静止性识别。所述方案尚未能够高效地识别移动装置相对于地球上的给定地理位置的静止性。对于较大数目的情境感知应用,此项?#38469;?#20013;需要能够高效地识别移动装置的地理静止性。
发明内容
本发明的实施例是针对用于识别移动装置的地理静止性的?#20302;?#21644;方法。
在一些实施例中,提供一种用于识别移动装置的地理静止性的方法。所述方法可包括,例如:基于射频(RF)环境变化估计确定移动装置是否参与高平均速度移动;基于行人步行信息确定所述移动装置是否参与低平均速度移动;?#32422;?#22522;于高和低平均速度移动的不存在宣布所述移动装置的静止状态。
在其它实施例中,提供一种用于识别移动装置的地理静止性的设备。所述设备可包括例如至少一个处理器,其经配置以:基于RF环境变化估计确定移动装置是否参与高平均速度移动,基于行人步行信息确定所述移动装置是否参与低平均速度移动,?#19968;?#20110;高和低平均速度移动的不存在宣布所述移动装置的静止状态。所述设备还可包括存储器,其耦合到所述至少一个处理器,且经配置?#28304;?#20648;有关数据和/或指令。
在其它实施例中,提供一种用于识别移动装置的地理静止性的另一设备。所述设备可包括,例如:用于基于RF环境变化估计确定移动装置是否参与高平均速度移动的装置;用于基于行人步行信息确定所述移动装置是否参与低平均速度移动的装置;?#32422;?#29992;于基于高和低平均速度移动的不存在宣布所述移动装置的静止状态的装置。
在其它实施例中,提供一种包括代码的计算机可读媒体,所述代码在由处理器执行?#20445;?#33268;使所述处理器执行用于识别移动装置的地理静止性的操作。所述计算机可读媒体可包括,例如:用于基于RF环境变化估计确定移动装置是否参与高平均速度移动的代码;用于基于行人步行信息确定所述移动装置是否参与低平均速度移动的代码;?#32422;?#29992;于基于高和低平均速度移动的不存在宣布所述移动装置的静止状态的代码。
附图说明
呈现附?#23478;?#36741;助描述本发明的实施例,且仅提供用于说明实施例而不是限制实施例。
图1说明根据一或多个实施例的经配置以用于地理静止性识别的实例无线通信装置。
图2说明供运动状态识别处理器基于RF环境变化估计和行人步行信息来识别移动装置的地理静止性的实例方法。
图3说明当额外地使用绝对静止性检测器?#20445;?#20379;运动状态识别处理器识别移动装置的地理静止性的实例方法。
图4说明基于RF环境变化估计确定移动装置是否参与高平均速度移动的实例方法。
图5说明供运动状态识别处理器识别移动装置的地理静止性,同?#26412;?#25106;地理上不是静止的广域网基?#38236;?#22270;2的方法的实例增强。
图6说明用于确定广域网基站是否地理上静止的实例方法。
图7说明用于确定广域网基站是否地理上静止的另一实例方法。
图8说明确定移动装置是否参与低平均速度移动的实例方法。
图9说明确定给定观察周期期间所进?#26800;?#36830;续行人步伐的最大数目的实例方法。
具体实施方式
在针对本发明的特定实施例的以下描述和相关?#38469;?#20013;揭示本发明的方面。术语“本发明的实施例”不要求本发明的所有实施例均包含所论述的特征、优点或操作模式,且可在不脱离本发明的?#27573;?#30340;情况下,设计替代实施例。另外,可不详细地描述或可省略 本发明的众所周知的元件,以便不模糊本发明的相关?#38468;凇?
本文中所使用的术语是仅用于描述特定实施例的目的,且无意限制本发明的实施例。如在本文中所使用,除非上下文另外清楚地指示,否则希望单数形式“一”和“所述?#24065;?#21253;括复数形式。将进一步理解,术语“包括”和/或“包含”在用于本文中时指定所陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件的存在,但不排除一个或一个以上其它特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其群组的存在或添加。
另外,如本文所使用,为了更精确的描述,将术语“移动”与术语“运动”区分开。明确地说,术语“移动”?#32654;?#25351;代相对于相对地球(例如,纬度和经度)固定的坐标系的地理位置的变化。在此意义上,移动包含低平均速度移动(例如,连续走动或跑动)和高平均速度移动(例如,汽车、飞机、轮船或自行车旅行)两者。相反,术语“运动”?#32654;?#25351;代位置、方位或定向的任何变化。在此意义上,运动可不仅包含低平均速度移动和高平均速度移动,而且包含“坐立不安”情境,其中移动装置不是“绝对静止”(例如,无人照看地搁置在床头柜或桌子上),但同时在地理位置上不显著改变。举例来说,在人坐着开会?#22791;?#25509;到人的腰带的装置或在人站着与同事谈话时我在那人手里的装置通常在人坐立不安?#21271;?#25380;来挤去,从而改变其方位和定向。然而,此装置的地理位置保?#21482;?#26412;上恒定。
如上文在背景?#38469;?#20013;所论述,对于各种各样的情境感知应用和其它应?#32654;?#35828;,能够区分装置处于移动的运动中还是不在移动的运动中可为有用的。然而,常规的低电力静止性检测方案迄今为止尚未能够在相对于给定地理位置缺乏移动的方面高效地识别移动装置的静止性。因此,本文提供用以高效地识别移动装置的地理静止性的方法、设备、?#20302;?#21644;其它?#38469;酢?
图1说明根据一或多个实施例的经配置以用于地理静止性识别的实例无线通信装置。一般来说,无线移动通信装置100(或简称“移动装置”)可能够使用内建或外部?#24067;?#19982;各种附件装置102(例如,蓝牙装置)、无线局域网(WLAN)104(例如,IEEE 802.11Wi-Fi)、无线广域网(WWAN)106(例如,蜂窝式通信?#20302;?、全球导航卫星?#20302;?GNSS)108(例如,GPS)等通信。
在发射路径上,将由移动装置100发送的业务数据可由编码器122处理(例如,格式化、编码和交错),且由调制器(Mod)124根据适用的无线电?#38469;?#36827;一步处理(例如,调制、信道化和加扰),以产生输出信号。发射器(TMTR)132可接着调节(例如,转换为模拟、滤波、放大和上变频转换)输出信号,且产生经调制的信号,其经由一或多个天线134发射。在接收路径上,天线134可接收从所说明的无线?#20302;?#25110;其它装置发射的信号。接 收器(RCVR)136可接着调节(例如,滤波、放大、下变频转换和数?#21482;?从一或多个天线134接收到的信号且提供样本。解调器(Demod)126可处理(例如,解扰、信道化和解调)样本,且提供符号估计。解码器128可进一步处理(例如,解交错和解码)符号估计,且提供经解码数据。
编码器122、调制器124、解调器126和解码器128可形成调制解调器处理器120,如图所示。移动装置100还可包含:一或多个通用控制器或处理器(作为控制器/处理器140以单数说明);存储器144,其经配置?#28304;?#20648;有关的数据或指令;和/或一或多个专用控制器或处理器(有用于处理GNSS信息的示范性GNSS模块148说明)。经由总线180,这些单元一起可执行根据用于通信的?#23454;?#26080;线电?#38469;?#30340;处理,?#32422;?#29992;于移动装置100的其它功能。
根据一或多个实施例,移动装置100可进一步包含:运动状态识别处理器150,其可或可不为控制器/处理器140的一部分;?#32422;案?#31181;其它运动状态相关?#24067;?#20363;如所说明的绝对静止性检测器154(有时称为“任何运动”检测器)、加速计158、步伐检测器162?#32422;癛F环境分析器170。
在所说明的配置中,运动状态识别处理器150可从绝对静止性检测器154接收基本运动信息,且从步伐检测器162接收行人步伐信息,所述元件各自结合加速计158所提供的加速度信号而操作。加速计158通常为提供来自三个正交轴的加速度数据的三轴加速计。其它实例可包含多个(例如,三个)单轴加速计,或可从?#26800;?#20986;准确正交三轴加速度测量的任何其它装置。将?#31169;猓?#32477;对静止性检测器154和步伐检测器162可共享加速计158,如图所示,或可各自具有其?#32422;?#30340;加速计,在相应检测器内部或外部。
绝对静止性检测器154检测移动装置100是否绝对静止(即,是否已检测到阈?#26723;?#32423;)。举例来说,绝对静止性检测器154可监视来自加速计158的加速度信号,且确定相关联的加速度差。加速度差是给定观察窗?#26800;?#26368;大与最小标量加速度值之间的差,其中如果观察窗最小值在最大值之前出现,那么加速度差被视为正,且否则为负。如果加速度差的最大绝对值小于指定阈值(例如,噪声基底),那么绝对静止性检测器154确定移动装置绝对静止。归因于重力,噪声基底阈?#20302;?#24120;大约为加速度的几百分之一。
步伐检测器162检测与移动装置100的用户相关联的行人步伐。可以多?#22336;?#24335;实现步伐检测,但通常包含从三轴加速计数据计算标量加速度,对标量加速度数据进行视窗平均化,且计算加速度差。加速度差可经振幅滤波和时间滤波以识别行人步伐。举例来说,当在与行人行走相关联的最小步伐持续时间内维持最小加速度差振幅?#20445;?#21487;从加速度差模式识别行人步伐。举例来说,归因于重力,最小加速度差振幅可大约为加速度的 几十分之一,且最小步伐持续时间可大约为一秒的若干百分之一。当检测到行人步伐?#20445;?#27493;伐检测器162输出行人行走信息,例如与检测到的步伐相关联的时戳,且将此信息提供给运动状态识别处理器150。
RF环境分析器170监视移动装置100的RF环境变化。这可作为规定的WWAN处理例程的一部分而执行,其中连续地监视移动台的环境的变化,以优化一或多个信号处理功能。举例来说,在一些实施例中,RF环境分析器170可执行RAKE接收器处理,其中通过组合所发射信号的经延迟复本来利用给定信道?#26800;?#22810;路径时间延迟,以便改进链?#20998;?#37327;。一般来说,RAKE接收器通过选择接收到的多路径信号的最强分量来捕获所接收信号能量的大部分。可通过多路径延迟搜索来选择最强分量。使用RAKE接收器指状物来分析接收到的RF信号特征?#36816;?#32034;功能的常规工作循环优化有用,且根据本文的一或多个实施例,还可对运动状态识别目的有用。因此,RF环境分析器170还将此或其它类似RF环境变化估计提供给运动状态识别处理器150。
基于提供给它的一些或所有信息,运动状态识别处理器150可可靠地且高效地确定移动装置100是参与高平均速度移动还是低平均速度移动。?#28304;?#26041;式,运动状态识别处理器150可尝试?#20302;?#21270;地排除每一可辨识类型的移动,且因此更确定地宣布移动装置100的静止状态,其中其地理位置保?#21482;?#26412;上恒定。
图2说明供运动状态识别处理器150基于RF环境变化估计和行人步行信息来识别移动装置100的地理静止性的实例方法。如图所示,运动状态识别处理器150可基于RF环境分析器170所提供的RF环境变化估计来确定移动装置100是否参与高平均速度移动(例如,汽车、飞机、轮船或自行车旅行)(框210),且可基于步伐检测器162所提供的行人步行信息来确定移动装置100是否参与低平均速度移动(例如,通过移动装置100的用户的连续走动或跑动)(框220)。基于高平均速度移动和低平均速度移动两者的不存在,运动状态识别处理器150可宣布移动装置100的静止状态(框230)。如上文所论述,静止状态可对应于移动装置100的绝对静止性,或可对应于移动装置100的用户在保?#21482;?#26412;上恒定的特定地理位置处的坐立不安。当需要?#20445;?#22312;确定移动装置100参与高平均速度移动或低平均速度移动?#20445;?#36816;动状态识别处理器150可以其它方式宣布移动装置100的移动状态(任选框240)。
如上文所论述,如本文所述的高效地理静止性识别可对各种各样的应用有用,例如蜂窝式电话和情境感知计算。因此,在一些实施例中,?#32422;?#25110;通过控制器/处理器140,运动状态识别处理器150可基于移动装置100是处于静止状态还是移动状态来起始一或多个后处理程序(任选框250)。在一些实施例中,所述后处理程序涉及选择性地启用或 停用移动装置100的一或多个例行操作。举例来说,运动状态识别处理器150?#19978;?#24212;于宣布静止状态而停用移动装置100的至少一个地理位置更新。这可为有利的,因为其在已知移动装置100在基本上恒定的地理位置处静止?#20445;?#20801;许移动装置100通过不执行不必要的高电力为止更新(例如,GPS定位)来节约电力。
在一些实施例中,运动状态识别处理器150可另外使用绝对静止性检测器154来监视移动装置100的绝对静止性。?#28304;?#26041;式,运动状态识别处理器150可通过直到绝对静止性检测器154指?#23616;?#23569;已发生某一运动才起始关于移动装置100是否参与高平均速度移动的确定,来进一步节约电力。类似地,运动状态识别处理器150可通过直到确定移动装置100不参与高平均速度移动才起始关于移动装置是否参与低平均速度移动的确定,来进一步节约电力。
图3说明当额外地使用绝对静止性检测器154?#20445;?#20379;运动状态识别处理器150识别移动装置100的地理静止性的实例方法。如图所示,运动状态识别处理器150最初使用绝对静止性检测器154来监视移动装置100的绝对静止性(框310)。如果在此早期阶段检测到绝对静止性(决策320处的“是”),那么运动状态识别处理器150可放弃寻找高平均速度移动或低平均速度移动,且仅宣布移动装置100的静止状态(框370)。
否则,如果检测到至少某一运动(决策320处的“否”),那么运动状态识别处理器150可起始基于RF环境分析器170所提供的RF环境变化估计的关于移动装置100是否参与高平均速度移动的确定(框330)。如果确定移动装置100参与高平均速度移动(决策340处的“是”),那么运动状态识别处理器150可放弃寻找低平均速度移动,?#19994;?#38656;要是,仅宣布移动装置100的移动状态(任选框380)。
否则,如果确定移动装置100不参与高平均速度移动(决策340处的“否”),那么运动状态识别处理器150可起始基于步伐检测器162所提供的行人步行信息的关于移动装置100是否参与低平均速度移动的确定(框350)。如果确定移动装置100不参与低平均速度移动(决策360处的“否”),那么运动状态识别处理器150可宣布移动装置100的静止状态(框370)。否则,如果确定移动装置100参与低平均速度移动(决策360处的“是”),那么运动状态识别处理器150可不宣布移动装置100的静止状态,而是在需要?#20445;?#23459;布移动装置100的移动状态(任选框380)。
基于移动装置100是处于静止状态还是移动状态,?#32422;?#25110;通过控制器/处理器140,运动状态识别处理器150可起始一或多个后处理程序,如上文更详细地论述(任选框390)。
返回图2,基于RF环境分析器170所提供的RF环境变化估计的关于移动装置100 是否参与高平均速度移动的确定(框210)可以多?#22336;?#24335;执行。举例来说,在一些实施例中,可利用RF信令的例如最大多普勒频?#23454;?#29305;性来确定移动装置100的速度。
图4说明基于RF环境变化估计确定移动装置100是否参与高平均速度移动的实例方法,如在框210中。在此实例中,RF环境分析器170例行地监视移动装置100所接收到的RF信令(框410)。RF环境分析器170接着跟踪所接收到的RF信号的包络(振幅)(框420),?#19968;?#20110;所述包络估计移动装置100的速度(框430)。举例来说,在一些实施例中,RF环境分析器170可基于RF信号包络的经对数压缩表?#38236;?#24179;方偏差来估计移动装置100的速度。在其它实施例中,RF环境分析器170可使用经对数压缩的所接收经对数压缩的电平通过率来估计移动装置100的速度。
在其它实施例中,RF环境分析器170可使用由RAKE接收器的RAKE指状物所供应的不同多路径分量的频率偏移信息,例如当与多个CDMA基站通信?#20445;?#20197;估计移动装置100的速度。具有比预定阈值大的量值的反正负号的频率偏移可指示移动装置100参与高平均速度移动。
在其它实施例中,RF环境变化估计可包含较明确的移动指示。举例来说,在一些实施例中,可从来自一或多个WWAN基站(例如,图1中所说明的WWAN基站106)的WWAN信令得出RF环境变化,且RF环境分析器170可监视移动装置100在这些基?#23616;?#38388;越区切换的方式。在移动装置100附近的基?#38236;?#36830;续变化可指示高平均速度移动。另外,在其它实施例中,可从来自一或多个WLAN接入点(例如,图1中所说明的WLAN接入点104)的WLAN信令得出RF环境变化,且RF环境分析器170可监视或“嗅探”所述WLAN信令,以确定在移动装置100附近的特定WLAN接入点。在移动装置100附近的WLAN接入点的连续变化可指示移动装置100参与高平均速度移动。
将?#31169;猓?#22312;一些实施例中,正常WWAN信号处理例程可能已经要求以上文方式?#26800;?#19968;或多者例行监视移动装置100的环境。因此,在此些实施例中,运动状态识别处理器150可能够利用此下伏处理来节约移动装置100的电力。
在一些情形中,认识到基于来自WWAN基?#38236;?#20449;令可能是不可靠的,因为WWAN基站本身可能地理上不是静止的。举例来说,某些大型船只可具有其?#32422;?#30340;船上蜂窝?#36739;低常?#20197;供其乘客在海上时使用。在此情况下,尽管移动装置100可变现为相对于此WWAN基站静止,但实际上参与高平均速度移动。因此,在一些实施例中,运动状态识别处理器150可执行额外程序,作为对抗地理上不是静止的WWAN基?#38236;?#38450;御。
图5说明供运动状态识别处理器150识别移动装置100的地理静止性,同?#26412;?#25106;地理上不是静止的WWAN基?#38236;?#22270;2的方法的实例增强。在此实例中,运动状态识别处 理器150执行初始检查以确定其从中接收RF信令的WWAN基站地理上是否静止(框510)。当WWAN基站地理上不是静止时(决策520处的“否”),运动状态识别处理器150简单地进?#26800;?#26694;240(上文所述),且提示宣布移动装置100的移动状态,作为?#32422;?#32943;定静止性宣布的预防。否则,如果WWAN基站实际上地理上静止(决策520处的“是”),那么运动状态识别处理器150进行完图2的方法的其余方面,包含基于RF环境分析器170所提供的RF环境变化估计确定移动装置100是否参与高平均速度移动(框210),基于步伐检测器162所提供的行人步行信息确定移动装置100是否参与低平均速度移动(框220),?#19968;?#20110;高平均速度移动和低平均速度移动两者的不存在,宣布移动装置100的静止状态(框230)。
图6说明如在框510中用于确定WWAN基站是否地理上静止的实例方法。在此实例中,运动状态识别处理器150确定移动装置100的地理位置(框610),且确定对应于在海上的地理位置(框620)。这可例如通过使用GNSS模块148的初始GPS定位?#32422;?#23545;照地理地图比较所确定的坐标来实现。运动状态识别处理器150因此宣布WWAN基站地理上不是静止的(框630)。
图7说明如在框510中用于确定WWAN基站是否地理上静止的另一实例方法。在此实例中,使用需要传送到CDMA移动台的?#20302;?#21644;网络识别信息来推断大型船只上的WWAN基站。因此,运动状态识别处理器150收集WWAN基站?#20302;?#21644;网络识别信息(框710),确定WWAN基站位于大型船只上(框720),且再次宣布WWAN基站地理上不是静止的(框730)。
然而,将?#31169;猓?#21487;使用用于确定给定WWAN基站是否在海上或在其它方面地理上不是静止的其它?#38469;酢?
在其它情形中,还认识到,当前RF环境变化估计可能压根不可用。运动状态识别处理器150可以多?#22336;?#24335;处置这些情形。举例来说,在一些实施例中,当当前RF环境变化信息不可用?#20445;?#36816;动状态识别处理器150可仅宣布移动装置的移动状态,作为?#32422;?#32943;定静止性宣布的预防。
返回图2,移动装置100是否参与低平均速度移动的确定(框220)也可以多?#22336;?#24335;执行。举例来说,在一些实施例中,可以给定时间周期,基于移动装置100的用户所采取的连续行人步伐的最大数目来确定低平均速度移动。
图8说明确定移动装置100是否参与低平均速度移动的实例方法,如在框220中。在此实例中,在观察周期期间,使用步伐检测器162来检测与移动装置100的用户相关联的任何行人步伐(框810)。如上文所论述,步伐检测器162可基于从加速计158接收 到的加速度信号而操作。为此目的,可将观察周期设定(例如通过?#20302;?#35774;计者或调用应用程序)为与人类运动相关联的时间标量。在一些实施例中,已发现大约一秒或多秒(例如,介于约两秒与约十秒之间)的观察周期提供?#23454;?#25805;作。然而,将?#31169;猓?#35266;察周期的特定长度是应用特定的,且可随应用而变化。出于电力节省的原因,在一些实施例中,步伐检测器162可保持休眠,直到绝对静止性检测器154检测到初始运动且由运动状态识别处理器150激活为止。
从检测到的行人步伐,运动状态识别处理器150可确定在观察周期期间所进?#26800;?#36830;续行人步伐的最大数目(框820),?#19968;?#20110;所确定的连续行人步伐的最大数目来确定移动装置100在观察周期内是否参与低平均速度移动(框830)。举例来说,运动状态识别处理器150可将所确定的连续行人步伐的最大数目与通常与所保持的行人运动相关联的最小阈值数目进行比较。相对较低数目的连续行人步伐,或压根没有行人步伐可能指示检测到的行人步伐并不对应于实际所保持行人运动。将?#31169;猓?#36830;续步伐的最小阈值数目自然地取决于所选择的观察周期的长度,?#32422;?#20154;类行走的特性。在一些设计中,可将连续步伐的最小阈值数目设定为?#33268;?#31561;效于观察周期?#26800;?#31186;数(例如,对于五秒的观察周期,可将连续步伐的最小阈值数目设定为五个连续步伐)。对于相对较短的观察周期,连续步骤的最小阈值数目可?#28304;蟆?#23558;?#31169;猓?#25152;选择的连续步骤的特定最小阈值数目将为应用特定的,且可随应用而变化。
图9说明如在框820中确定给定观察周期Ti期间所进?#26800;?#36830;续行人步伐的最大数目NSTEPS_MAX的实例方法。在此实例中,使用两个计数器,包含用于连续行人步伐的数目NSTEPS的一个计数器,?#32422;?#29992;于连续行人步伐的最大数目NSTEPS_MAX的一个计数器,且两者均初始设定为零(框902)。运动状态识别处理器150接着通过将每一检测到的步伐之间的时间间隔T_STEPj与最大和最小步伐频率要求fMAX和fMIN进行比较来分析在所关注的观察周期Ti内步伐检测器162所提供的步伐时?#21015;?#21015;(框904)。可将每一T_STEPi计算为连续步伐时戳之间的差,其?#24615;?#20808;前观察周期Ti-1期间检测到的最后步伐的时戳用以确定当前观察周期Ti的第一步伐T_STEP1的步伐间隔。
与仅坐立不安相反,最大和最小步伐频率要求fMAX和fMIN对应于指示实际所保持行人运动(例如,连续走动或跑动)的步伐之间的时间间隔。发明者的实验已揭示与在连续步伐之间的特性时间间隔的?#27573;?#20869;发生的实际行人运动相关联。举例来说,握住蜂窝式电话坐在椅子上的人可致使检测到隔离的步伐,但所关注类型的实际低平均速度移动尚未发生。因为此步伐并非在特性上与其它隔离的事实,可将此步伐区分为坐立不安。类似地,握住蜂窝式电?#23433;?#29992;其拍打其手掌的人可致使检测到一系列步伐,但所关注类型 的实际低平均速度移动尚未发生。因为步伐并非在特性上靠在一起而发生的事实,可同样地将此系?#26800;?#27493;伐区分为坐立不安。因此,强加最大频率要求fMAX,以滤除变现为过短而无法表示实际低平均速度移动的步伐间隔,同时强加最小步伐频率要求fMIN,以滤除变现为过长而无法表示实际低平均速度移动的步伐间隔。
如果在观察周期Ti期间报告的给定步伐间隔T_STEPj指示在可接受步伐频率要求fMAX和fMIN内已发生连续步伐,那么连续行人步伐的数目NSTEPS递增,且将连续行人步伐的最大数目NSTEPS_MAX设定为连续行人步伐的当前值NSTEPS,或连续行人步伐的最大数目NSTEPS_MAX的当前值,取决于哪一者大(框906)。否则,如果在观察周期Ti期间报告的给定步伐间隔T_STEPj指示连续步伐在可接受步伐频率要求fMAX和fMIN之外发生,那么使连续行人步伐的数目NSTEPS复位到零(框908)。在此情况下,连续行人步伐的最大数目NSTEPS_MAX维持在其当前值。此系?#26800;?#30830;定和计算针对当前观察周期Ti?#26800;?#27599;一步骤间隔T_STEPj而重复(框910)。
至于观察周期的长度,最大和最小步伐频率要求fMAX和fMIN可为可配置的,且通常设定为与人类运动相关联的时间标量。举例来说,在一些实施例中,最大和最小步伐频率要求fMAX和fMIN可大约为每秒几个步伐(例如,对于fMAX,介于大约两个与三个步伐每秒之间,且对于fMIN,介于大约一个与两个步伐之间)。然而,将再次?#31169;猓?#25152;选择的fMAX和fMIN的特定?#21040;?#20026;应用特定的,且可随应用而变化。
结合本文揭?#38236;?#23454;施例描述的各种说明性逻辑块、模块和电路可用经设计以执行本文描述的功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管逻辑、离散?#24067;?#32452;件或其任何组合来实施或执行。另外,在其它实施例中,与说明性逻辑块、模块和电?#20998;械?#27599;一者相关联的功能性可部分地或全部纳入所示或未?#38469;镜?#19981;同组件。举例来说,在一些实施例中,绝对静止性检测器154、步伐检测器162和/或RF环境分析器170的功能性可直接集成到运动状态识别处理器150中。类似地,运动状态识别处理器150的功能性的全部或一些可由移动装置100的通用控制器/处理器140执行。
上文所述的处理器?#26800;?#27599;一者可以是微处理器,但在替代方案中,每一处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器或状态机。每一处理器还可实施为计算装置的组合,例如,DSP与微处理器的组合、多个微处理器的组合、一或多个微处理器与DSP核心的联合,或任何其它此配置。此外,对于本文中所述的实施例的每一者来说,任何所述实施例的对应形式可在本文中被描述为(例如)“经配置以(执行所描述的动作)的逻辑”。
将?#31169;猓?#32467;合本文所揭?#38236;?#23454;施例而描述的各种逻辑块、模块、电路和算法步骤?#26800;?#35768;多可实施为电子?#24067;?#35745;算机软件或两者的组合。为清楚说明?#24067;?#19982;软件的这?#21482;?#25442;性,上文已大致关于其功能性而描述了各种说明性组件、块、模块、电路及步骤。所述功能性是实施为?#24067;?#36824;是软件取决于特定应用及施加于整个?#20302;?#30340;设计约束。所属领域的?#38469;?#20154;员可针对每一特定应用以不同方式来实施所描述的功能性,但所述实施方案绝对不应被解释为会导致脱离本发明的?#27573;А?#21478;外,可使用多种不同?#38469;?#21644;技法?#26800;娜我?#32773;来表示信息和信号。举例来说,可由电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或光粒子或其任何组合来表示在以上描述中始终参考的数据、指令、命令、信息、信号、位、符号及码片。
在一或多个实例实施例中,所描述的功能可在?#24067;?#36719;件、固件或其任何组?#29616;?#23454;施。如果实施于软件中,那么可将功能作为计算机可读媒体上的一个或一个以上指令或码而加?#28304;?#20648;或传输。计算机可读媒体包括计算机存储媒体与包括促进计算机程序从一处传递到另一处的任何媒体的通信媒体两者。存储媒体可为可由计算机存取的任何可用媒体。作为实例而非限制,所述计算机可读媒体可包含RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、?#25490;?#23384;储装置或其它磁性存储装置,或可用于运载或存储呈指令或数据结构的形式的所要程序代码且可由计算机存取的任何其它媒体。同样,可恰当地将任何连接称作计算机可读媒体。举例来说,如果使用同轴电缆、光纤缆线、双绞线、数字订户线(DSL)或例如红外线、无线电及微波?#20219;?#32447;?#38469;?#20174;网站、服务器或其它远程源传输软件,那么同轴电缆、光纤缆线、双绞线、DSL或例如红外线、无线电及微波?#20219;?#32447;?#38469;?#21253;含在媒体的定义中。在本文中使用?#20445;排?#21450;光盘包含压缩光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)、软性?#25490;?#21644;蓝光光盘,其中?#25490;?#36890;常?#28304;?#24615;方式再现数据,而光盘使用激光以光学方式再现数据。以上各项的组合也应包括在计算机可读媒体的?#27573;?#20869;。
虽然前述揭示内容展示本发明的说明性实施例,但应注意,可在不脱离如由所附权利要求书界定的本发明的?#27573;?#30340;情况下在本文中作出各种改变和修改。无需以任何特定次序来执行根据本文中所述的本发明的实施例的方法权利要求项的功能、步骤及/或动作,除非另有注释或要求。此外,尽管可以单数形式来描述或主张本发明的元件,但涵盖复数形式,除非明确规定限于单数形式。

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本文标题:低电力地理静止性检测.pdf
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