[发明专利]使用预测技术来智能地选择通信有效
| 申请号: | 201280040957.8 | 申请日: | 2012-07-27 |
| 公开(公告)号: | CN103748932A | 公开(公告)日: | 2014-04-23 |
| 发明(设计)人: | A·W·洛维特;T·莫希布罗达;R·钱德拉;A·J·B·布洛什;J·C·克鲁姆 | 申请(专利权)人: | 微软公司 |
| 主分类号: | H04W48/20 | 分类号: | H04W48/20;H04W4/02 |
| 代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 罗婷婷 |
| 地址: | 美国华*** | 国省代码: | 美国;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 使用 预测 技术 智能 选择 通信 | ||
背景
背景和相关技术
计算机和计算系统已经影响了现代生活的几乎每个方面。计算机通常在工作、休闲、保健、运输、娱乐、家政管理等中涉及。
此外,计算系统功能还可以通过计算系统经由网络连接互连到其他计算系统的能力来增强。网络连接可包括,但不仅限于,经由有线或无线以太网的连接,蜂窝式连接,或者甚至通过串行、并行、USB或其它连接的计算机到计算机的连接。这些连接允许计算系统访问其他计算系统上的服务,并快速且有效地从其他计算系统接收应用数据。
如所提及地,某些设备可以使用无线技术来通信。各种无线技术具有它们可以用来独立地以及在某些示例中协作地进行通信的多个频率。每一频率表示一个通信信道。为了增加带宽,多个频率可用作用于并行发送数据的不同信道。目前,在作出连接时,基站具有已定义通信信道。然而,在点对点网络、对等网络、“未来技术”网络或其他网络中,对信道的选择可能是复杂的。在移动站中,由于频谱空间是租用的并且各设备进进出出其中其他通信正在争用信道的区域,这种选择要困难得多。
在此要求保护的主题不限于解决任何缺点或仅在诸如上述环境中操作的各个实施例。相反,提供该背景仅用以示出在其中可实践在此描述的部分实施例的一个示例性技术领域。
概述
一个实施方式包括一种在计算环境中实践的方法。该方法包括选择通信设置的动作。该方法包括观察用户的目前移动、先前移动、或所预期的将来移动中的至少一个。基于观察到的用户移动,各实施例可以预测用户的一个或多个将来位置。基于用户的一个或多个将来位置,选择用户要使用的设备的通信设置。
提供本概述是为了以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的选择的概念。本概述不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征,也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
将在以下的描述中阐述另外的特征和优点,并且部分特征和优点可从该描述中显而易见,或者可从本文教导的实践中获知。本发明的特征和优点可以通过在所附权利要求中特别指出的手段和组合来实现并获取。本发明的特征将从以下描述和所附权利要求书中变得完全显而易见,或者可通过如下所述对本发明的实践而获知。
附图简述
为了描述可获得本主题的上述和其它优点和特征的方式,将通过参考附图中示出的本主题的具体实施例来呈现以上简要描述的本主题的更具体描述。应该理解,这些附图仅描绘了各典型实施例,因此其不应被认为是对范围的限制,各实施例将通过使用附图用附加特征和细节来描述并解释,在附图中:
图1示出了通信设置系统中的数据的概念流程;
图2A示出了两个移动实体;
图2B示出了两个移动的提供方实体和一个静态实体;
图2C示出了两个静态的提供方实体和一个移动的消费者实体;以及
图3示出了一种选择通信设置的方法。
详细描述
各实施例可包括执行预测以及使用预测来基于设备和/或用户的移动及预测的定位来在各通信信道(或其他通信设置)之间进行合适地选择和切换的功能。某些实施例可使用预测技术来为无线技术确定通信的信道。各实施例可以预测用户可能位于的可能场所。各实施例可以使用与用来进行通信的信道的可用性和质量有关的信息的数据存储。该信息可随后被预测引擎处理以产生能够或已向设备推荐用于通信的信道或信道集合。另选地或另外地,各实施例可以返回通信不被允许或不可行的信道集合。这可以按优化所需性能度量的方式来实现。例如,在某些实施例中,这可以被实现以最大化连接时间,而无需切换通信信道或技术类型。
图1示出了一个实施例系统的概念流程。但是,如以下将讨论的,图1中示出的某些组件在该系统内是可选的和/或可替换的。
如图1中的104处所示出的,该系统分析移动数据102。移动数据102可以是GPS坐标、蜂窝塔信息、Wi-Fi网络信息、人类输入、存储历史、因特网路径、因特网搜索结果等。移动数据可以是过去的移动(即已经发生了的移动)、目前的移动(即目前正在发生的移动)、或将来的移动(即预期要发生的移动)。预测可以是静态的或动态的。例如,基于电子日历系统的所预期的移动可以是静态的,因为该所预期的移动是由用户输入的,而基于知道经常行进路线的系统预测可以是动态的,因为该预测可以随着习惯的改变或随着收集到更多的数据而改变。
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