[发明专利]设备定位方法及其系统

说明书

【技术领域】

本发明涉及一种确定无线设备位置的方法，更具体地说，本发明涉及一种使用基于被动式（passive-based）的邻近信息（proximity information）而确定无线设备位置的方法。

【背景技术】

在无线通信中的许多应用中，都会使用到一个特定无线设备的位置信息，这样的位置信息可以在一个应用本身内使用，例如用于为位置之间的用户导航。另外，位置信息还可以被无线网络和/或用户设备所使用，以便能更好地直接通信，而了解硬件/频宽分配等。

在室内网络中，例如地方性的Wi-Fi网络，使用全球定位系统（GPS）信号来获取位置信息是不可行的，这主要是因为GPS信号被减弱了，以至于室内设备接收不到，因此不能依赖于GPS信号来提供室内位置信息。

因为对于无线网络设备在室内的位置确定，GPS不是一个合适的解决方案，所以有了其他的室内定位方法。其中一些方法是利用各种射频（RF）技术，例如三角测量、场景分析和基于邻近（proximity-based）的方法。

在三角测量方法中，一个设备发送信号到三个或更多个不同的已知位置，也从这三个或更多个不同的已知位置接收信号，该设备的位置/定位是根据到达角度、到达时间、直接来往于这些已知位置的信号强度来确定的。但是，该方法有多种缺陷，例如，在室内环境中，墙壁、家具、人以及其他移动物体会影响无线电波，因此信号会以不可预知的间接路径到达，这些间接路径会影响到达角度/时间，而且信号会变弱，不仅仅是与特定位置之间的距离原因。因此，多径效应会干扰三角测量技术，降低位置确定的准确性。

场景分析方法利用无所不在的无线电频率信号（如城市中到处都有的Wi-Fi信号）粗略估计设备的位置。在确定设备位置之前，网络管理员必须收集网络范围内每个位置的来自多个发射点的信号强度数据库记录，被称为无线电地图。有时这被称为网络“指纹”。当无线设备在网络中出现时，从网络中各点观测到的信号强度，与数据库记录进行比较或参照，看哪个位置有类似的信号强度，从而提供位置确定。但是，场景分析方法的主要缺点是，准确度相对较低。例如，使用场景分析方法进行位置确定，精确度可能仅有大约5到10米，取决于接入点的数量以及它们是如何部署的。其中一个好处是，无线装置不可能失去追踪。

基于邻近的方法利用了额外的硬件资源，例如部署在整个无线网络中的RFID信标（RFID beacon）和各种无线设备上的RFID标签（RFID tag）。当无线设备靠近一个信标时，信标通常全方位发射信号，信标和标签之间的通信就可以提供信息以获取定位数据。该方法提供了与场景分析方法相似的位置分辨率或比场景分析方法略好，尤其是在一些有信标的目标位置上。但是，该方法的准确度仍然比较低，因为当标签从一个以上的信标接收信号时，就可能发生模糊位置识别，或者当任何信标都没有接收到信号时，无线设备就会失去跟踪。另外，基于邻近性的方法，因为需要使用额外硬件来实现定位，这是不利的。这个硬件增加了额外的成本，而且让无线网络更复杂。

还有一些方法试图结合现场分析和基于邻近的方法，利用网络指纹和信标信号。这些方法已经产生了更好的服务等级（例如在一些特定位置上检测的位置可能精确到约3-5米的分辨率，并保持更好的设备跟踪）。然而，这些方法仍然需要额外的硬件资源，并有如上所述的模糊位置识别。

【发明内容】

本发明披露了一种系统和方法，建立基于被动式的邻近区域，以确定一个设备的位置。示例性实施例可用于各种设定，例如在无线网络中的一个或多个网络接入点建立被动式的邻近区域。在这个例子中，当无线设备进入或移动通过一个基于被动的邻近区域时，一个或多个与无线网络或无线设备相关联的资源可以识别该区域的存在，并利用此信息来确定无线设备的位置数据。

在一个实施例中，通过使一个接入点的天线发射方向图包括一个弱信号区域或者空区域，就建立了一个基于被动式的邻近区域。这个空区域的形状、大小和位置可以相对于其他网络资源而以这样一种方式确定，使得当一个无线设备进入该区域时，无线设备的位置可以精确地确定，因为弱区域或空区域本质上是在一个狭窄的方向上。例如，在一个实施例中，无线设备的位置可确定在1-3米内。