CN105532056B - 用于管理基于预测的定位方法的方法、无线设备和网络节点 - Google Patents

Abstract

公开了用于管理基于预测的定位方法的方法和无线设备(110)，以及用于管理无线设备(110)在执行基于预测的定位方法时使用的移动性样式的方法和网络节点(120)。无线设备(110)执行与无线设备(110)的移动性相关的移动性测量。无线设备(110)通过使用移动性测量和第一小区内样式，基于预测来估计(409，909)无线设备(110)的位置。当估计的位置已经到达第一小区内样式的检查点时，无线设备(110)检测无线设备(110)处于第一小区内样式还是第二小区内样式。网络节点(120)接收关于移动性样式的信息。移动性样式包括无线设备(110)访问的小区的小区内样式。网络节点(120)通过找到小区内样式中的至少两个小区内样式之间的接合点来识别一个或更多个检查点。

Description

用于管理基于预测的定位方法的方法、无线设备和网络节点

技术领域

本文的实施例涉及无线通信系统，例如电信系统。具体地，公开了用于管理基于预测的定位方法的方法和无线设备，以及用于管理无线设备在执行基于预测的定位方法时使用的移动性样式的方法和网络节点。

背景技术

许多智能电话应用或服务需要位置信息，例如包括移动广告、移动社交网络等基于位置的服务。

因此，在今天的现代移动设备中，通常提供两种定位功能：全球定位系统(GPS)功能和基于网络的定位功能，例如基于小区-ID或WiFi接入点(AP)的定位功能。WiFi是一种允许电子设备使用无线电波无线地交换数据或与互联网连接的技术。

GPS接收机通过确定精确地由发送信号的GPS卫星的集合所发送的信号的定时来计算它的位置。GPS接收机当包括在移动设备中时通常平均精确到10-20米范围内。

一些基于网络的定位功能使用蜂窝网络的小区标识(小区-ID)和媒体访问控制(MAC)地址，例如根据802.11AP MAC地址，以估计移动设备的位置。基于网络的定位功能可以使用包括在蜂窝网络中的基站的位置作为移动设备位置的估计。应注意，基站的位置是已知的，并在可以由蜂窝网络管理的数据库中存储。用该基于网络的定位功能实现的精度依赖于蜂窝网络中可能高达几千米的小区大小。其他基于网络的定位功能，例如WiFi定位，应用与基于网络的定位功能相似的功能，如上所述，基于网络的定位功能使用小区ID。替代于蜂窝网络的基站的位置，在可以查询的数据库中保存关于WiFi AP位置的地理信息，以做出对于与WiFi AP连接的移动设备的位置的估计。

大量统计研究，例如Gonzalez，M.C.，Hidalgo，C.A.，Barabasi，A.L.，“Understanding individual human mobility patterns”.Nature 453(7196)，2008以及Song，C.，Qu，Z.，Blumm，N.，Barabsi，A.L.：“Limits of predictability in humanmobility”，Science 327(5968)，2010，已经示出了大多数人具有移动和行进的日常路线。在已经观察了一个人一段时间的情况下，这提供了预测并估计这个人的移动(即人携带的移动设备)的机会。

尽管如上所述若干定位系统已经可用，但是它们具有一些固有的局限性。基于网络的定位功能非常节能，但是通常容易出现高达几千米的误差。不利地，对于一些可能需要对移动设备位置较精确估计的基于位置的应用，几千米的精度可能不够。

上述GPS功能提供了良好的精度，但是还周知，GPS接收机非常耗电。因此，即使在没有任何其他活动(例如蜂窝网络传输)的情况下保持GPS接收机持续激活通常将快速耗尽移动设备的电池。这是移动设备中基于位置服务的全日使用的困难之处。

已经存在一些尝试减小移动设备中的定位功能的能耗的现有努力。在EP2464182A2中，公开了一种基于小区-ID辅助定位系统的导航方法。基于存储的路径信息来确定移动用户的当前位置。路径信息包括所记录的小区-ID和GPS信息的序列。所记录的小区-ID序列的长度是固定的，例如10。然后，识别小区-ID的当前序列。当前的小区-ID序列的长度也是固定的，但是比所记录的小区-ID序列短，例如等于5。然后，相对于所记录的小区-ID序列来匹配当前的小区-ID序列。如果存在匹配，则时间插值和GPS信息被用于估计当前定位。

已知的基于预测的定位方法的问题在于，针对一些应用精度不够高。

发明内容

目的可以是提高电信系统中基于预测的定位方法的精度。

根据一方面，该目的是通过一种由无线设备执行的用于管理基于预测的定位方法的方法实现的。无线设备执行与无线设备的移动性相关的移动性测量。无线设备通过使用移动性测量和第一小区内样式，基于预测来估计无线设备的位置，所述第一小区内样式指示小区内的位置(例如GPS坐标)。无线设备与该小区相关联。此外，在估计的位置已经到达第一小区内样式的检查点时，该无线设备检测无线设备处于第一小区内样式还是第二小区内样式。该检查点识别所述第一小区内样式与用于指示所述小区内的位置的第二小区内样式之间的接合点(junction)。

根据另一方面，该目的是通过一种被配置为用于管理基于预测的定位方法的无线设备实现的。该无线设备包括处理电路，该处理电路被配置为：执行与无线设备的移动性相关的移动性测量，并基于通过使用移动性测量和第一小区内样式的预测来估计无线设备的位置，所述第一小区内样式指示小区内的位置。该无线设备与该小区相关联。此外，该处理电路被配置为：当估计的定位已经到达第一小区内样式的检查点时，检测该无线设备处于第一小区内样式还是第二小区内样式。该检查点识别所述第一小区内样式与用于指示所述小区内的位置的第二小区内样式之间的接合点。

根据另一方面，该目的是由一种由网络节点执行的用于管理无线设备在执行基于预测的定位方法时所使用的移动性样式的方法实现的。该网络节点接收关于移动性样式的信息。该移动性样式包括由无线设备访问的小区的小区内样式。该网络节点根据接收到的关于移动性样式的信息来分析所述移动性样式。分析包括：通过找到小区内样式中的至少两个小区内样式之间的接合点来识别一个或更多个检查点。

根据另一方面，该目的是通过一种网络节点实现的，该网络节点被配置为：管理无线设备在执行基于预测的定位方法时所使用的移动性样式。该网络节点包括处理电路，该处理电路被配置为：接收关于移动性样式的信息。该移动性样式包括由无线设备访问的小区的小区内样式。此外，该处理电路被配置为：根据接收到的关于移动性样式的信息来分析移动性样式。分析包括：通过找到至少两个小区内样式之间的接合点来识别一个或更多个检查点。

根据本文实施例，描述并提出了考虑用户移动性历史的移动设备中的节能定位机制。

术语“小区间样式”可以指小区标识符(例如，小区ID)的序列。小区标识符的序列可以与关于无线设备何时在与序列中的小区标识符相关联的小区内逗留和无线设备在与序列中的小区标识符相关联的小区内逗留的时长的信息相关联。有时，互换地使用术语“小区间轨迹”。然而，术语“小区间位置轨迹”排除了关于无线设备何时在小区内逗留和无线设备在小区内逗留的时长的信息。无线设备何时逗留和逗留的时长可以包括在“小区间时间轨迹”中。

类似地，术语“小区内样式”可以指：指示小区内无线设备的时间和位置的点的序列。这些点可以指空间点和/或时间点。有时，互换地使用术语“小区内轨迹”。然而，术语“小区内位置轨迹”排除指示小区内轨迹的位置之间的时间的时间信息。时间信息可以被包括在“小区内时间轨迹”中。

术语“移动性样式”或“历史/历史的移动性样式”可以包括“小区间样式”和“小区内样式”。

根据一个示例性实施例，无线设备基于小区内样式预测或估计无线设备的位置。小区内样式可以与无线设备当前位于的小区相关联。作为示例，小区内样式可以包括小区内位置轨迹(例如，GPS坐标的集合)，并且可能地还包括相应小区内时间轨迹。可能已经事先记录的GPS坐标的集合可以指示无线设备的历史移动。小区内时间轨迹可以指示例如小区内位置轨迹的GPS坐标之间的时间间隔。另一小区内样式可以与小区相关联。另一小区内样式可以在初始提及的小区内样式的某一点处创建接合点。在检查点处(例如，可能也在特定时间的位置/定位)，无线设备可以识别无线设备当前处在初始提及的小区内样式和另一小区内样式中的哪一个。因此，检查点可以位于接合点之后，例如在根据初始提及的小区内样式的时间之后。

如在前述段落中初始提及的，在估计的位置处于检查点或经过了检查点时，无线设备可以获得对无线设备移动性的另一估计。可以例如通过开启包括在无线设备中的GPS单元来获得移动性的另一估计，例如，关于位置和/或相对移动等的信息。无线设备可以确立无线设备处于或遵循另一小区内样式和该小区内样式中的哪一个。可以通过对移动性的另一估计与另一小区内样式(例如，另一小区内样式的位置或点)的比较来执行该确立。

因此，实现了基于无线设备的小区内样式来估计无线设备的位置的精确方法。

有利地，一些实施例提供了当与纯基于GPS的定位比较时的节能定位机制。本文的实施例节能的原因在于，可以关闭消耗相当大的能量的GPS功能。而同时，实施例仍提供比基于网络的定位更好的精度。已经在安卓电话中实现了所提出的实施例。性能估计已经显示了本文实施例的有效性。

当与已知解决方案(例如在上述EP2464182中所提及的)比较时，本文的一些实施例具有若干优点。

根据一些实施例的优点在于：通过引入多个小区内轨迹和检查点。使用多个小区内轨迹，可以区分小区中不同的用户移动路径，并且可以在早期阶段，在检查点处检测无线设备的预测移动或移动性样式相对于所估计的真移动的偏差。这大大提高了小区内预测精度和预测移动的实用性，原因在于当检测时可以考虑到偏差。相反，先前提及的EP2464182仅在以下情况下开启GPS：自从进入当前小区-ID起在该小区-ID中花费的时间远超过由关于移动的历史信息给出的该小区-ID的离开时间。

在一些实施例中，二阶马尔可夫模型被用于预测无线设备的下一个小区并确定无线设备是否遵循它的历史移动性样式。该模型使用概率转移矩阵来做出预测，这不需要保持全部历史小区ID序列。因此，从计算和存储空间的角度看比EP2464182更有效。此外，如上所述，EP2464182中的小区ID序列的长度不能过短，而二阶马尔可夫模型仅要求小区标识符(ID)序列的长度为2，即该序列包括至少两个小区ID。结果，可以由这种短(即，长度为2)的小区标识符序列或小区标识序列更好地反映小区样式的动态改变(即，移动性样式)。

附图说明

根据以下详细说明和所附附图，将易于理解本文公开的实施例的各方面，包括其特定特征和优点，附图中：

图1示出多个小区和通过这些小区的无线设备的移动性样式，

图2示出两种移动性样式和两个检查点，

图3是可实现本文实施例中的示例性无线通信系统的示意概观，

图4是示出方法的实施例在根据图3的无线电通信系统中执行时的示意性组合信令方案及流程图，

图5是示出根据一些实施例的系统架构的框图，

图6是示出系统功能的框图，

图7是示出可以在一些实施例中应用的示例性贝叶斯网络的框图，

图8是根据一些实施例的示例流程图，

图9是示出由无线设备执行的方法的实施例的流程图，

图10是示出无线设备的实施例的框图，

图11是示出由网络节点执行的方法的实施例的流程图，

图12是示出网络节点的实施例的框图。

具体实施方式

为了更好地理解本文实施例的益处和优点，这里将分析现有解决方案所存在的问题。

再次参照EP2464182 A2，注意到其中呈现的方法可以通过使用记录的历史信息和插值来减小无线设备的能耗，然而，该方法存在若干缺点。

首先，小区内的位置估计不够精确。基于历史点的插值被用于计算小区内的当前位置，即，依赖于自进入小区的时间来预测定位。

其次，当前小区的预测存在问题，该问题在于，由于匹配目的所需的长小区ID序列而导致存储器和处理器二者均负担很重。

该已知方法不能检测移动用户何时在同一小区内改变它的常规路径。仅在自进入当前小区-ID起在当前小区-ID中花费的时间远超过根据历史得到的该小区-ID的离开时间时，才开启GPS功能以得到当前的精确位置。

如在发明内容部分所提及的，关于基于预测的方法一般问题是如何获得足够高的精度。此外，如上所述，已经认识到希望设备可以获得该高精度时的情况。由于预测算法在某些时间点可能较不精确，能够区分算法何时和/或何地起作用和何时和/或何地不起作用特别有利。在不可能获得高预测精度的情况下，可以关闭预测直至可以再次获得精确预测。为了预测算法在实际情况中更有用，这是有利的。

贯穿以下说明，类似的参考符号视情况被用于标记类似的元件、单元、模块、电路、节点、部分、项目或特征。在附图中，由虚线指示一些实施例中出现的特征。

图1示出了用户的(例如无线设备的)历史移动性样式可以被组织为两级。第一级是无线设备在小区级内的移动性的小区间样式。可以通过小区间轨迹来例示小区间样式。第二级是无线设备在一个小区内的移动性的小区内样式。可以通过小区内轨迹来例示小区内样式。

可以由包括被访问小区的小区ID的序列来表示小区间轨迹，例如图1中的小区C₉C₇C₄C₁。该序列被示为第一轨迹T1并表示无线设备100已经按时序访问了小区9、7、4和1。应注意的是，C_i(i表示特定小区)表示各小区标识符(小区ID)。

第二轨迹T2示出了移动性轨迹C₈C₆C₄C₂。更一般地，移动性样式因此包括由第一和第二轨迹、以及关于无线设备何时在轨迹T1、T2中的每一个的各小区中逗留和逗留时长的相应信息给出的第一和第二小区间样式。

继续参照图1，针对每个小区，存在与该相应小区相关联的一个或更多个小区内轨迹。每个小区内轨迹包括(例如在小区C₄中)记录的GPS坐标序列。小区C₄中的虚线指示该小区中的内部移动性轨迹，即，小区内样式或小区内轨迹。由于基于小区-ID的定位当与基于GPS定位相比时消耗少得多的能量，提议首先使用记录的小区内轨迹以决定用户是否正遵循历史移动性样式。如上所述，前面的研究已经显示用户的移动性是高度可预测的。因此，以下假设是合理的：如果用户遵循小区级内的历史移动性样式(即，小区间样式)，则非常可能还遵循其在小区内的历史轨迹(例如，小区内样式)。

图2中示出的示例指示了两个示例路径或示例移动性样式和检查点。假设实曲线是典型(使用最多的)路径，例如小区内样式，并且虚曲线是偶尔使用的路径。如果当无线设备被预测为在检查点1时完成检查，则可以得出无线设备采用了两条路径中的哪一个。注意，检查点1可以位于在图2左部虚线与实线连接的接合点之后一段距离(例如，由“dist.”指示)。例如，在无线设备在检查点1上或处于检查点1处时，可以执行GPS位置测量。GPS位置测量的结果可以指示无线设备实际正遵循哪个路径，例如第一路径(使用最多的)或第二路径(偶尔使用的)。这具有以下优点：当无线设备采用偶尔的第二路径时仅获得小的预测误差，原因在于当预测无线设备的定位时，使用针对第二路径的小区内样式。第二检查点(被标记为‘检查点2’)是预测无线设备已经过(例如交通灯)的时间和/或地点。这将发现无线设备是否在交通灯处被耽搁，并且如果是这样则做出对预测的调整。

图3示出了可以实现本文的实施例的示例性无线电通信系统100。在该示例中，无线电通信系统100是长期演进(LTE)系统。在其他示例中，无线电通信系统可以是任何3GPP蜂窝通信系统，例如宽带码分多址(WCDMA)网络、全球移动通信系统(GSM网络)等。

无线电通信系统100包括无线电网络节点130。如这里使用的，术语“无线电网络节点”可指演进节点B(eNB)、控制一个或多个远程无线电单元(RRU)的控制节点、无线电基站、基站、接入点等。

无线电网络节点130可以操作小区(未示出)和另一小区(未示出)。在其他示例中，可以通过不同的无线电网络节点来操作小区。

此外，无线电通信系统100包括用于处理移动性样式的网络节点120。

此外，无线设备110位于小区中或源小区中。这意味着无线设备110邻近无线电网络节点130。无线设备110可以包括GPS单元。

如这里使用的，术语“无线设备”可以指用户设备、移动电话、蜂窝电话、配备有无线电通信能力的个人数字助理(PDA)、智能电话、配备有内部或外部移动宽带调制解调器的膝上型电脑或个人电脑(PC)、具有无线电通信能力的平板PC、便携式电子无线通信设备、配备有无线通信能力的传感器设备等。传感器可以是任意类型的天气(比如风、温度、气压、湿度等)传感器。作为附加示例，传感器可以是光传感器、电子开关、麦克风、扬声器、摄像头传感器等。还应注意的是，术语“用户”可以指无线设备。

根据本文的一些实施例，提议使用用户的历史移动性样式或移动性简档，以预测用户的当前位置。根据本文的实施例，当无线设备110遵循它的历史移动性样式时，不使用基于高功率GPS的定位方法。相反，根据它的历史移动性样式(例如使用小区间样式和小区内样式二者)来预测当前位置。当移动用户的移动偏离它的历史移动性样式时，无线设备可以例如通过开启并使用GPS来获取当前的真位置。

还可以通过一个或更多个移动性传感器来检测从历史移动性样式的偏离。无线设备或用户设备可以包括一个或更多个移动性传感器，或者无线设备可以例如通过有线或无线连接与一个或更多个移动性传感器连接。移动性传感器可以是加速度计、计步器、高度计、陀螺仪、罗盘等。当移动性传感器消耗少量能量(例如与GPS单元相比)时是有益的。

图4示出了当在图3中的无线电通信系统100中实现时用于管理基于预测的定位方法的示例性方法。无线设备110执行用于管理基于预测的定位方法的方法。网络节点120执行用于管理无线设备110在执行基于预测的定位方法时使用的移动性样式的方法。

可以用任意合适的顺序来执行以下动作。为了简单，首先描述无线设备中的动作。然后，描述网络节点中的动作。

动作401

例如如果无线设备110中正在运行使用基于位置服务的应用，则无线设备可以管理基于预测的定位方法。该应用会需要定位信息，例如在规律的或不规律的间隔(例如时间间隔或距离间隔)处对无线设备的位置的估计。因此，无线设备110会需要提供定位信息并管理基于预测的定位，例如以减小功耗。

可以由无线设备访问包括关于无线设备的历史的/历史移动性样式的信息的数据库。数据库可以位于无线设备或网络中，例如，可以经由无线电网络节点(例如基站)到达的数据库节点中。数据库可以称为移动性样式数据库。再次作为示例，数据库可以包括移动性样式。移动性样式可以包括至少一个小区间样式，其中所述至少一个小区间样式包括至少第一小区内样式。

动作402

为了建立数据库，无线设备110可以通过识别小区间样式和小区内样式来收集无线设备110的移动性样式。作为示例，无线设备110可以记录关于无线设备的历史移动性样式的信息。接下来，可以因此在数据库中存储该信息，参见以下动作405。如所提到的，移动性样式可以包括小区间样式和小区内样式。

动作403

为了提取出关于一个或更多个检查点的相关信息，无线设备110可以通过找到小区内样式之间的一个或更多个接合点来分析所收集的移动性样式。一个或更多个接合点可以与一个或更多个检查点中的每一个相关联。这意味着例如接合点可以接近或位于检查点处。

在一些更多细节中，可以分析关于历史移动性样式的信息，以识别至少一个检查点和它的位置。可以通过找到小区内样式中的接合点(例如在时间和/或位置上小区内样式沿着两个不同的小区内样式分开(diverge)的点)来识别检查点。检查点可以被设置在所识别的结合点之后例如图2中所示的距离dist.这点，以促进所选路径或小区内样式的识别。

作为示例，第二小区内样式顺序地在第一小区内样式之后，以及第三小区内样式顺序地在第一小区内样式之后。因此，在第一小区内样式的一端创建接合点。在接合点处，无线设备110可以沿第二或第三小区内样式继续。接合点可以与检查点相关联。在检查点处，无线设备可以执行如下所述的动作。备选地，接合点可以被表达为第一小区内样式包括第三小区内样式，并且第二小区内样式与第一小区内样式处的点连接。因此在该点创建接合点。在该段的前一示例中，该点可以与第一小区内样式的一端相对应。

可以由用于处理关于移动性样式信息的无线设备或节点来执行对关于历史移动性样式的信息的分析。用于处理关于移动性样式的信息的节点可以包括在网络中。

动作404

为了使得网络节点120能够在例如动作413、414和/或415中使用所收集的移动性样式，无线设备110可以向网络节点120发送收集到的移动性样式。

动作405

现在已经分析了移动性样式，可以在数据库中存储移动性样式。在该示例中，无线设备110包括例如句柄、数据库。因此，如图10中所示，存储器可以包括数据库。

动作406

无线设备可以由于所谓的切换而通过无线电网络节点130从源小区(未示出)切换至目标小区。术语“切换”在移动通信领域内具有它已确立的含义。

无线设备110可以遵循小区间样式，该小区间样式包括源小区。

当无线设备110可以进入目标小区时，无线设备110可以确定无线设备是否遵循它的预测小区间样式。这意味着无线设备110可以通过根据小区间样式比较目标小区的第一小区标识符与预测后续小区的第二小区标识符来检查小区间样式。作为示例，当目标小区的第一小区标识符与预测后续小区(在源小区之后)的第二小区标识符相等时，可以断定无线设备遵循它的预测小区间样式。用这种方式，无线设备检查小区间样式。

动作407

当例如已经执行了动作406时，无线设备110可以基于源小区和无线设备110在该源小区之前已经访问的另一源小区来选择小区内样式。这意味着，无线设备110可以选择与目标小区和预测(当前)小区间样式的至少一部分相对应或相关联的小区内样式(例如任意第一小区内样式)。在以下“小区内轨迹和检查点标识”部分中描述小区内样式的选择。

动作408

无线设备110例如通过使用一个或更多个移动性传感器来执行与无线设备110的移动性相关的移动性测量。附加地或备选地，移动性测量可以包括从上一个预测位置开始经过的时间的测量。

无线设备可以通过激活或读取来自一个或更多个移动性传感器的值和/或从前一位置估计开始经过的时间的测量来执行移动性测量。

动作409

在动作408之后，无线设备110通过使用移动性测量和第一小区内样式，基于预测来估计无线设备110的位置，所述第一小区内样式指示小区内的位置。无线设备110与该小区相关联。作为示例，无线设备110可以由操作该小区的无线电网络节点130服务。然而，在其他示例中，无线设备110可以在覆盖之外，例如当前不由无线电网络节点130服务，如果无线设备110在例如防止无线电网络节点130和无线设备110之间的无线电传输的隧道中行进。第一小区内样式可以是动作407的所选小区内样式。

动作410

当估计的位置指示已经到达了小区内样式的检查点时，无线设备110检测处于或遵循哪个小区内样式。无线设备110检测它处于第一、第二还是第三小区内样式。

如所提及的，检查点识别第一小区内样式与第二小区内样式之间的接合点，以指示小区内的位置。这意味着接合点可以在两个小区内样式之间的实际交叉点之后，以在有利于检测无线设备110遵循的小区内样式之处设置检查点。

换言之，无线设备可以在检查点处检查在估计无线设备的位置时使用第一、第二和第三小区内样式中的哪一个。在一些示例中，仅相对于其小区内时间轨迹不同的两个小区内样式可能已经定义了检查点。这可以例如发生在交通灯处。因此，不同小区内样式的选择可以被实现为当前小区内样式的延时或移位。延时的量可以基于在检查点处获得的移动性测量。

在附加示例中，当确定已经到达检查点时，可以用以下方式来检测无线设备处于哪条路径或无线设备遵循哪条路径。

作为示例，无线设备可以通过GPS测量来执行检测。例如，无线设备可以使用GPS单元来获得真或至少非常精确的位置。然后，真位置可以指示无线设备遵循路径中的哪一个。

作为另一示例，无线设备可以通过一个或更多个移动性传感器执行的移动性测量来执行检测。因此，无线设备可以使用一个或更多个移动性传感器来检测无线设备在哪条路径上。这在无线设备位于GPS单元可能不可用的隧道中时会是有利的。在示意性示例中，预测的位置可以基于时间。因此，在特定时间后，可以确定已经到达了检查点。这里将说明的是，在其他示例中预测的位置可以基于时间和/或移动性测量，但是为了该示例的简单仅考虑时间。

然后，例如在已经到达了检查点的检测之前的时间间隔中执行的一个或更多个测量可以被用于检测无线设备遵循哪条路径。在该示例中，可以由移动性传感器(例如陀螺仪或加速度计)执行这种测量。在这种测量指示无线设备已经转弯的情况下，可以推断已经由无线设备的用户选择了第二路径。

动作411

无线设备110可以例如在GPS测量的情况下，通过向包括移动性样式的数据库添加收集的移动性样式来更新移动性样式。换言之，无线设备110可以通过添加来自GPS测量的信息(例如GPS坐标)来更新移动性样式数据库。

如果数据库位于网络中，则可以由无线设备110向网络节点120发送所需信息(例如GPS坐标)。所需信息可以是所收集的移动性样式的示例。

否则，例如在动作405中，无线设备可以在本地数据库存储来自GPS测量的信息。

移动性样式数据库可以响应于通过添加来自GPS测量的信息的更新来进行重新分析。

重新分析可由无线设备110或网络节点120执行。因此，有时无线设备可以向网络节点120发送关于新识别的检查点的信息。

动作412

网络节点120接收关于移动性样式的信息。移动性样式包括由无线设备110访问的小区的小区内样式。

动作413

网络节点120根据接收到的关于移动性样式的信息对移动性样式进行分析。分析包括：通过找到小区内样式中的至少两个小区内样式之间的接合点来识别一个或更多个检查点。

动作414

网络节点120可以在数据库中存储包括识别出的检查点的移动性样式。数据库可以由网络节点120访问。

动作415

网络节点120可以更新移动性样式(例如，存储和/或重新分析移动性样式)，以找到检查点。

贯穿该说明书，GPS单元和GPS测量旨在指示精确和可靠的定位方法的一个实际示例。存在与纯基于小区ID的定位相比更精确的许多其他定位方法，例如，基于小区ID和往返时间(RTT)和OTDOA(观察到的到达时间差)等等的定位方法。因此，根据一般观察，替代于在本文示例中的GPS的使用或作为在本文示例中的GPS的使用的补充，在使用任意上述这些定位方法(或其他定位方法)的同时可以应用本文所提出的解决方案。

因此，根据一些实施例，基于预测的第一定位方法通过调用会比该第一定位方法更精确的第二定位方法、或者通过调用来自一个或更多个移动性传感器的测量来增强。

可以如图5中所示在无线设备110中实现根据本文实施例的节能定位机制，该节能定位机制包括若干部分：移动性轨迹管理501、移动性预测和样式匹配502、以及位置预测503。

在该附图中，示出了无线设备110的GPS单元或GPS接收机504。此外，示出了蜂窝网络接口505。无线设备110还可以包括或访问包括关于移动性样式的信息的数据库，例如，历史移动性数据库506。

例如在无线设备中所包括的历史移动性管理模块中的移动性轨迹管理可以用于收集被处理以由预测算法使用的数据。它使用GPS和小区信息二者记录用户的轨迹。在初始时段中，所收集的数据可以仅用于训练目的，在此之后，所收集的数据可以用于实际定位，并且还可以继续被用作训练数据。在处理之后，收集的历史信息可以用指定样式存储，用于未来的样式匹配和定位。历史轨迹或移动性样式可以包括两部分：小区间轨迹和小区内轨迹。在建立小区间轨迹时，可以根据预定准则来滤掉一些小区，例如，如果无线设备在非常短的时间(例如，几秒内)内访问了小区，则为了简单可以从小区间轨迹中排除该小区。

还可以检查历史小区内轨迹，以确定预测具有较高概率是错误的时间或地点。典型示例是在用户通过小汽车或公共汽车行进经过交通灯之后。交通灯相对通常会对用户的速度具有较大影响。在如果用户必须在灯处停下来与如果他可以直接开过去之间的差异将导致几百米的预测误差。另一个示例是当存在用户可以采用的若干可能路径时。例如，有时用户可能希望避免可能发送交通堵塞的地点，或者用户将一周几次在他下班回家的路上绕道去零售商店。这意味着在一些时间点他将采用备选路径。如果在预测算法中不考虑这一点，则将导致几百米或者甚至几千米的错误预测。因此，这些点(这里被称为检查点)的识别会对于预测算法的使用的精度和实用性至关重要。可以在历史轨迹中自动检测这些点。

在不使用检查点的情况下，小区内预测的精度可能在存在从典型用户移动的偏移时容易出现大误差。这将使得算法在实践中用处不大。

检查点也可以从外部数据库获得。外部数据库可以包括关于交通灯的位置、道路施工现场等的信息。

当用户进入新小区时，移动性预测和样式匹配部分可以检查该小区是否与在用户处在上一个被访问的小区中时根据历史简档预测的小区相同。如果相同，则可以推断用户正遵循它的历史样式，并且然后可以根据历史小区内轨迹来估计当前用户位置(例如，纬度和经度)。如果不同，则可以推断用户当前离开它的历史样式，并且可以触发GPS功能的启动，以获取更精确的位置。

如果移动用户正遵循历史样式，则定位预测的功能可以用于预测当前位置。历史的所存储的小区内轨迹和预测小区停留时间可以用于这种估计。

在以下图8中的部分“移动性轨迹管理”、“移动性预测&样式匹配”和“位置预测”中，提供更详细的信息。

图6是示出了系统功能的框图。系统包括在无线设备或远程服务器(例如网络节点120)上的学习系统601。一般地，图6示出了学习系统601的训练过程。在训练过程期间，开启无线设备110的GPS，以测量行进期间无线设备110的速度和方向。使用传感器测量作为对训练过程的输入，学习系统601可以被训练以识别无线设备110是否已经到达/经过了检查点。学习系统601还可以被用于根据传感器测量来识别无线设备110在或处于哪条路径上。

更具体地，学习系统601可以是神经网络或动态贝叶斯网络。学习系统601的输入可以是无线设备110的前一位置location(t-1)和前一角度angle(t-1)以及移动性传感器测量acce(t)、gyro(t)、comp(t)，其中acce(t)、gyro(t)和comp(t)分别是加速度、陀螺仪的值和根据罗盘的方向。角度可以指无线设备110移动的方向。来自学习系统601的输出是无线设备的预测当前位置location(t)’和预测当前角度angle(t)’。系统不需要离线训练并且可以实时训练。可以基于来自数据库的信息或直接根据移动性样式的解释来设置检查点。例如，位置和速度可以在启用GPS时记录。距离计算功能602可以因此计算无线设备110的真实位置location(t)和真实角度angle(t)。真实计算的信息(例如，真实位置和角度)以及预测信息(例如，预测当前位置和角度)可以反馈给学习系统601，以实时训练学习系统601。检查点不需始终是激活的。例如，已经由于交通堵塞而定义的检查点可能仅需要在所谓的高峰时间(例如在早上和晚上)是激活的。

参照图7，在简化的视图中示出了所提出的改进的贝叶斯网络。一般地，图7是使用改进的贝叶斯网络的位置预测的示例。在检查点处使用传感器测量来确定无线设备110的速度和方向。通过识别移动性样式，可以决定无线设备110是否已经到达了检查点。备选地或附加地，可以决定无线设备110处于哪个路径或小区内轨迹上。

更具体地，在使用贝叶斯网络的情况下，新位置701可以取决于前一位置702并且新角度703取决于前一角度704。O(t)705是传感器读数的观察，其包括一个或更多个移动性传感器。传感器读数取决于新位置和前一位置、以及新角度和前一角度。

替代于即使在小变化的情况下也会引入大误差的纯粹根据加速度的计算移动距离，使用有监督的学习系统。在有监督的学习系统中，可以指定要使用的模型，例如，人类移动或行走移动的模型等，以控制输出的精度。

在图8中，描述了通过使用上述定位预测来确定无线设备110位置的过程。以下，无线设备110被称为UE。

动作801

在运行预测算法之前，完成了先前描述的移动性轨迹管理。即，应用或服务在UE中运行，以监视用户的移动性信息。分析或处理该信息。

动作802

将该信息存储到数据库中。该信息可以包括小区间/小区内轨迹(或样式)，检查点和其他信息，例如用于移动性预测的马尔可夫转移矩阵。

动作803

无论何时UE进入新小区，通过检查当前小区是否是在上个小区中所预测的小区，来确定UE是否遵循历史移动性样式。在一些示例中，GPS已经被关闭。可以使用阶-2马尔可夫模型或某一其他方法来完成预测。

动作804

如果UE不遵循它的历史移动性样式，则使用GPS来检索UE的当前位置并记录该位置。GPS开启，直至UE进入新小区。在当前小区ID与预测小区ID不等时，可以检测UE不遵循它的历史移动性样式。

动作805

如果UE遵循它的历史样式，则适合的小区内轨迹被识别，并且UE位置被对齐(aligned)。GPS接收机被关闭或保持关闭。

动作806

根据相关联的且被存储的小区内轨迹来预测当前位置。当UE被预测为处在检查点处时：

·例如通过GPS检查UE遵循典型路径还是偶尔路径，例如，UE是遵循当前小区内样式，还是UE已经切换至备选的小区内样式上。

·检查是否需要由新速度或轨迹的重新对齐来更新UE移动预测。

移动性轨迹管理

轨迹管理或历史移动性样式管理收集并记录用户的移动性和其他相关信息，其他相关信息包括地理位置、小区ID和检查点、路径、沿不同路径的速度等。还控制是否启用GPS接收机用于定位。它用指定格式处理记录的信息并将其存储到历史移动性数据库中。在使用预测算法之前，必须创建数据库。在此期间，必须使用UE中的GPS单元以收集轨迹。此外，在使用预测算法期间，可以通过例如在UE不遵循它的历史路径时所获得的新轨迹来更新数据库。

例如，可以保持表格，以记录由移动用户访问的小区ID序列。该表主要被用于生成用于移动性预测的小区转移概率矩阵和存储小区内移动性轨迹。

表1：小区轨迹信息

作为示例，检查点可以由移动性样式中的位置指示，即该位置包括位置信息和/或时间信息，例如Position_CP1和/或Time_to_CP1。

基于所存储的小区间轨迹，一些预测方法(例如阶-k马尔可夫预测器)可以被用于预测用户将要访问的下一个小区。研究显示：阶-2(O(2))马尔可夫预测器提供对预测精度与计算复杂度之间的良好平衡，但是也可以在这里应用其他移动性预测方法。

小区内轨迹和检查点识别

在每个小区内，存在可由先于当前小区的上两个小区识别的一个或更多个小区内轨迹。采样的GPS轨迹被处理以给出历史轨迹(通过对采样的轨迹进行平均或平滑)。假设Gc＝(g1，g2，...，gi，...，gn)表示与当前小区c相关联的一个历史GPS轨迹，其中gi是第i个包括纬度和经度的GPS坐标。由表示GPS轨迹Gc中的点之间的时间间隔的Tc＝(t1，t2，...，ti，...，tn)给出用户的相应历史时间轨迹。

还分析采样的轨迹，以发现是否存在轨迹在空间(即，不同路径)或时间(即，不同速度)上分开的任意时间点。在不同路径的情况下，这将导致备选轨迹。作为示例，假设大多数轨迹是根据：

G_c＝(g₁，g₂，...，g_i，g_i+1，...，g_n)，

而一些轨迹是根据：

H_c＝(g₁，g₂，...，g_i，h_i+1，h_i+1，...，h_n).

在这种情况下，两个轨迹直至gi均相等，在gi之后它们分开。在这种情况下，点和时间(g_i+1，t_i+1，)被定义为检查点，并且可以在预测算法中用于确定UE采用哪条路径。

用类似的方法，可以(通过查看时间轨迹Tc)定义用于确定在何处轨迹之间的速率可以截然不同的检查点。在定义了时间轨迹中的检查点的情况下，这将导致UE位置应当或者在检查点处重新对齐(在UE已经停止了一段时间的情况下)或应当使用新时间轨迹(如果应当使用不同速度)。此外，可以使用配备有智能电话的低功率传感器来识别这种检查点，例如，可以经由具有低能耗的加速度计，容易得确定UE的移动状态或速度。

关于检查点的总结评论在于，小区内样式的检查点可以被定义在小区内样式的小区内位置轨迹中和/或在小区内样式的小区内时间轨迹中。因此，术语“接合点”在结合检查点使用时可以定义与不同的小区内位置轨迹相关的接合点或与不同的小区内时间轨迹相关的接合点。

所提出的解决方案组合无线设备中的内置传感器(例如加速度计、陀螺仪和罗盘)来训练系统，以学习用户的(即无线设备的)移动样式(或移动性样式)并预测角度(例如，移动方向和无线设备的相对位置)。移动方向可以是上、下、右、左、后、前等。

由于来自传感器的直接测量包含噪声，直接计算是非常不准确的并且误差率非常大。

移动性预测和样式匹配

移动性/位置预测包括两部分：空间移动(预测未来位置)和时间行为(预测向下一个小区移动将发生的时间以及用户将在那个小区中停留多久)。

在Proc.INFOCOM 2004中L.Song，D.Kotz，R.Jain和X.He的“Evaluating locationpredictors with extensive wi-fi mobility data”，vol.2，2004，PP.1414-1424中给出了可以使用阶-2马尔可夫预测器执行的移动性预测的示例。

位置预测

当用户移进新小区时，可以检查该小区是否是当用户在上一个小区中时预测的那个小区。如果当前小区不是预测的那个小区，即当前小区是新小区或者用户不遵循它的历史移动性样式，则移动设备中的GPS应被启用并可以保持开启，直至终端已经移出当前小区。由GPS接收机给出UE的当前位置。还可以向数据库添加新轨迹。作为另一示例，无线设备(移动设备)中的GPS可以保持开启，直至检测到无线设备遵循小区内样式(或小区内轨迹)。

此外，在其他示例中，无线设备可以移入新小区中，该新小区不是预测小区。替代于开启GPS，无线设备可以检查新小区是否包括在另一小区间样式(或小区间轨迹)中。该另一小区间样式可以是无线设备以第一级概率遵循的备选小区间样式。通常，第一级概率可以低于无线设备遵循包括本段初始提及的预测小区的小区间样式的第二级概率。然后可以针对本文描述的新小区选择小区内样式。用这种方式，无线设备可以从一个小区间样式切换至另一个小区间样式，例如而不开启并使用GPS功能/单元。因此，进一步降低了无线设备的功耗，同时保持预测位置的足够高的精度。

如果当前小区与预测小区相同，则指示用户正在遵循它的历史移动性样式。在这种情况下，通过使用与当前小区G_c和T_c相关联的历史小区内GPS轨迹来预测当前位置(纬度和经度)。

在新小区内存在若干小区内轨迹的情况下，在当前小区之前的前两个小区被用于选择适合的轨迹。

在检查点处，开启GPS接收机，并且将根据G_c的预测与真GPS坐标比较，以确定预测是否应根据G_c和T_c继续，或者备选位置或时间轨迹是否应用于UE位置的预测。

实施例包括一个或更多个以下动作。

·保存并处理历史UE轨迹，以找到可能的路径

·处理这些路径中的数据，以找到同一路径的行进之间速度不同的间隔

·处理这些路径中的数据，以找到路径分开的接合点和/或交叉点

·将这些接合点和/或交叉点定义为检查点

·检查检查点处的预测与比较值之间的差。作为示例，可以由无线设备的GPS单元获得比较值。在某一示例中，移动性传感器可以提供关于指示真路径(即无线设备处于的路径)的比较值的信息。无线设备以某一确定度或概率处于真路径上。

·如果需要，调整预测(路径或速度)。

图9中示出了在无线设备110例如由无线设备110执行的方法的示例性示意流程图。因此，无线设备110执行用于管理基于预测的定位方法的方法，其可与图4中的方法类似。

状态900

作为示例，可以在无线设备110中运行使用基于位置的服务的应用，例如，由无线设备110执行该应用。该应用会需要定位信息，例如在规律的或不规律的间隔(例如时间间隔或距离间隔)处对无线设备的位置的估计。因此，无线设备110会需要提供定位信息并管理基于预测的定位，例如以减小功耗。

可以用任意合适的顺序执行以下动作。

动作901

无线设备110可以管理基于预测的定位方法。

动作902

无线设备110可以通过标识小区间样式和小区内样式来收集无线设备的移动性样式。移动性样式可以包括小区间样式和小区内样式。该动作与动作402类似。

动作903

无线设备110可以通过找到小区内样式之间的一个或更多个接合点来分析所收集的移动性样式，以识别一个或更多个检查点。该动作与动作403类似。

动作904

无线设备110可以将收集的移动性样式发送给网络节点120。该动作与动作404类似。

动作905

无线设备110可以在数据库中存储移动性样式。该动作与动作405类似。

动作906

当无线设备从源小区进入目标小区时，无线设备110可以通过根据小区间样式比较目标小区的第一小区标识符与预测的后续小区的第二小区标识符来检查小区间样式。无线设备110遵循小区间样式，该小区间样式包括源小区。该动作与动作406类似。

动作907

无线设备110可以基于该源小区以及由无线设备110在该源小区之前已经访问的另一源小区，来选择小区内样式。该动作与动作407类似。

动作908

无线设备110执行与无线设备110的移动性相关的移动性测量。移动性测量的执行408是由一个或更多个移动性传感器和/或从前一定位估计开始经过的时间的测量来执行的。该动作与动作408类似。

动作909

无线设备110通过使用移动性测量和第一小区内样式，基于预测来估计无线设备110的位置，所述第一小区内样式指示小区内的位置。无线设备110与该小区相关联。该动作与动作409类似。

动作910

当估计的定位已经到达了第一小区内样式的检查点时，无线设备110检测无线设备110处于第一小区内样式还是处于第二小区内样式。该检查点识别该第一小区内样式与用于指示该小区内的定位的第二小区内样式之间的接合点。

可以通过GPS测量来执行检测。

可以通过一个或更多个移动性传感器执行的移动性测量来执行检测。

如果估计的位置未到达第一小区内样式的检查点，则省去该动作。然后无线设备110可以进入以下状态912。

该动作与动作410类似。

动作911

无线设备110可以通过向包括移动性样式的数据库添加收集的移动性样式来更新移动性样式。该动作与动作411类似。

状态912

在该状态中，无线设备110可以在再次处理例如动作908之前可以等待一时间段。该时间段可以是预定的或取决于例如利用基于位置的服务的应用而无规律的。

参照图10，示出了无线设备110的示意框图。无线设备110被配置为执行图4和/或9中的方法。因此，无线设备110被配置为管理基于预测的定位方法。

无线设备110包括处理电路1010，处理电路1010被配置为执行与无线设备110的移动性相关的移动性测量；通过使用移动性测量和第一小区内样式，基于预测来估计无线设备110的位置，所述第一小区内样式指示小区内的位置。无线设备110与该小区相关联。

此外，处理电路1010被配置为：当估计的定位已经到达了第一小区内样式的检查点时，检测无线设备110处于第一小区内样式还是处于第二小区内样式。该检查点识别该第一小区内样式与用于指示该小区内的定位的第二小区内样式之间的接合点。

处理电路1010还可以被配置为：由一个或更多个移动性传感器和/或从前一位置估计开始经过的时间的测量来执行移动性测量。

处理电路1010还可以被配置为通过GPS测量来检测。

处理电路1010还可以被配置为：通过一个或更多个移动性传感器执行的移动性测量来检测。

在一些实施例中，无线设备110遵循小区间样式，该小区间样式包括源小区。处理电路1010可以被配置为：当无线设备从源小区进入目标小区时，可以通过根据小区间样式比较目标小区的第一小区标识符与预测后续小区的第二小区标识符来检查小区间样式。

处理电路1010还可以被配置为：基于所述源小区和无线设备110在该源小区之前已经访问的另一源小区，来选择小区内样式。

处理电路1010还可以被配置为：通过识别小区间样式和小区内样式来收集无线设备的移动性样式。移动性样式包括小区间样式和小区内样式。

处理电路1010还可以被配置为：通过找到小区内样式中的一个或更多个接合点来分析所收集的移动性样式，以识别一个或更多个检查点。

处理电路1010还可以被配置为：通过向包括移动性样式的数据库添加收集的移动性样式来更新移动性样式。

处理电路1010还可以被配置为：将收集的移动性样式发送给网络节点120。

无线设备110还包括发射机1020，其可被配置为发送关于移动性样式、检查点、和这里描述的其他数、值或参数的信息中的一个或多个。

无线设备110还包括接收机1030，其可被配置为接收关于移动性样式、检查点、和这里描述的其他数、值或参数的信息中的一个或多个。

无线设备120还包括存储器1040，存储器1040用于存储要由例如处理电路执行的软件。软件可以包括使得处理电路能够执行本文所描述的方法的指令。存储器可以是硬盘、磁性存储介质、便携计算机碟或盘、闪存、随机访问存储器(RAM)等。此外，存储器可以是处理器的内部寄存器存储器。

在一些示例中，无线设备110可以包括处理单元1050，处理单元1050可以包括处理器电路1010、发射机1020、接收机1030和存储器1040中的一个或更多个。

可以提供用于管理基于预测的定位方法的计算机程序。计算机程序包括计算机可读代码单元，其在计算机上执行时，例如用无线设备的形式，使得计算机执行根据图4和/或图9的方法。

提供一种计算机程序产品，包括上述计算机可读介质和计算机程序。

在图11中示出了网络节点120中方法的示例性示意流程图。因此，网络节点120执行用于管理无线设备110在执行基于预测的定位方法时使用的移动性样式的方法。

状态1100

在该状态中，网络节点120可以准备接收关于移动性样式的信息。例如，网络节点120请求无线设备110收集并向网络节点120发送移动性样式。

可以用任意合适的顺序执行以下动作。

动作1101

网络节点120接收关于移动性样式的信息。移动性样式包括由无线设备110访问的小区的小区内样式。该动作与动作412类似。

动作1102

网络节点120根据接收到的关于移动性样式的信息来分析移动性样式。分析包括：通过找到小区内样式中的至少两个小区内样式之间的接合点来识别一个或更多个检查点。该动作与动作413类似。

动作1103

网络节点120可以在数据库中存储包括识别出的检查点的移动性样式。该动作与动作414类似。

动作1104

网络节点120可以通过在动作1103中存储移动性样式来更新移动性样式。该动作与动作415类似。

状态1105

在该状态中，网络节点120可以准备好再次执行动作1101。可以在发出针对移动性信息的请求之后和/或在规律的或不规律的时间间隔处，立即执行动作1101。

参照图12，示出了网络节点120的示意框图。网络节点120被配置为执行图4和/或11中的方法。因此，网络节点120被配置为：管理无线设备110在执行基于预测的定位方法时所使用移动性样式。

网络节点120包括处理电路1210，处理电路1210被配置为接收关于移动性样式的信息。移动性样式包括由无线设备110访问的小区的小区内样式。此外，处理电路1210被配置为：根据接收到的关于移动性样式的信息来分析移动性样式。分析包括：通过找到至少两个小区内样式之间的接合点来识别一个或更多个检查点。

处理电路1210还可以被配置为在数据库中存储包括识别出的检查点的移动性样式。

网络节点120还包括发射机1220，其可被配置为发送关于移动性样式的、检查点以及本文所描述的其他数、值或参数的信息中的一个或更多个。

网络节点120还包括接收机1230，其可被配置为接收关于移动性样式、检查点以及本文所描述的其他数、值或参数的信息中的一个或更多个。

网络节点120还包括存储器1240，存储器1240用于存储要由例如处理电路执行的软件。软件可以包括使得处理电路能够执行本文所描述的方法的指令。存储器可以是硬盘、磁性存储介质、便携计算机碟或盘、闪存、随机访问存储器(RAM)等。此外，存储器可以是处理器的内部寄存器存储器。

在一些示例中，网络节点120可以包括处理单元1250，处理单元1250可以包括处理电路1210、发射机1220、接收机1230和存储器1240中的一个或更多个。

可以提供用于管理基于预测的定位方法的计算机程序。计算机程序包括计算机可读代码单元，其在计算机上执行时，例如用网络节点的形式，使得计算机执行根据图4和/或图11的方法。

提供了一种计算机程序产品，包括上述计算机可读介质和计算机程序。

如此处使用的，术语“处理电路”可以是处理单元、处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等。举例说明，处理器、ASIC、FPGA等可以包括一个或多个处理器内核或处理器核。在一些示例中，处理电路可以被实现为软件或硬件模块。任一这种模块可以是如本文所公开的确定装置、估计装置、捕获装置、关联装置、比较装置、识别装置、选择装置、接收装置、发送装置等。作为示例，表述“装置”可以是单元，例如确定单元、选择单元等。

如本文所使用的，表述“被配置为”可以意味着处理电路被通过软件或硬件配置配置为、适配为执行本文所描述的动作中的一个或更多个。

如本文所使用的，术语“数字”、“值”可以是任意类型的数字，例如二进制数、实数、虚数或有理数等。此外，“数字”、“值”可以是一个或更多个字符，例如字母或字母串。“数字”、“值”还可以由比特串来表示。

如本文所使用的，表述“在一些实施例中”可以被用于指示本文所描述的实施例的特征可以与本文所公开的任意其他实施例组合。

如本文所使用的，表述“发射”和“发送”被认为是可互换的。这些表述包括通过广播、单播、组播等的传输。在该上下文中，可以由范围内的任意授权设备来接收并解码通过广播的传输。在单播的情况下，一种特定寻址的设备可以接收并编码传输。在组播的情况下，一组特定寻址的设备可以接收并解码传输。

尽管已经描述了各方案的实施例，本领域技术人员将显而易见其许多不同的变形、修改等。因此，所描述的实施例不限于本公开的范围。

Claims (18)

1.一种由无线设备(110)执行的方法，用于管理基于预测的定位方法，其中所述方法包括：

执行(408，908)与无线设备(110)的移动性相关的移动性测量；

通过使用所述移动性测量和第一小区内样式，基于预测来估计(409，909)所述无线设备(110)的位置，所述第一小区内样式包括指示所述无线设备(110)在小区内的时间和位置的点的序列，其中所述无线设备(110)与所述小区相关联；以及

当估计的位置已经到达第一小区内样式的检查点时，检测(410，910)所述无线设备(110)处于第一小区内样式还是第二小区内样式，其中所述检查点识别所述第一小区内样式与用于指示所述小区内的位置的第二小区内样式之间的接合点，

其中所述方法还包括：

基于源小区和所述无线设备(110)在所述源小区之前已经访问过的另一源小区来选择(407，907)所述小区内样式。

2.根据权利要求1所述的方法，其中移动性测量的执行(408，908)是通过一个或更多个移动性传感器和/或自前一位置估计开始经过的时间的测量来执行的。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中检测(410，910)是通过GPS测量执行的。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中检测(410，910)是通过由一个或更多个移动性传感器执行的移动性测量执行的。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述无线设备(110)遵循小区间样式，所述小区间样式指小区标识符的序列，并包括源小区标识符，其中所述方法还包括：

当所述无线设备从所述源小区进入目标小区时，通过根据所述小区间样式比较目标小区的第一小区标识符与预测的后续小区的第二小区标识符来检查(406，906)所述小区间样式。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述方法还包括：

通过识别小区间样式和小区内样式来收集(402，902)所述无线设备的移动性样式，其中所述小区间样式指小区标识符的序列，所述移动性样式包括所述小区间样式和所述小区内样式。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述方法还包括：

通过找到小区内样式之间的一个或更多个接合点来分析(403，903)所收集的移动性样式，以识别出一个或更多个检查点。

8.根据权利要求6所述的方法，其中所述方法还包括：

通过向包括移动性样式的数据库添加收集的移动性样式来更新(411，911)所述移动性样式。

9.根据权利要求6所述的方法，其中所述方法还包括：

将收集的移动性样式发送(404，904)给网络节点(120)。

10.一种无线设备(110)，被配置为管理基于预测的定位方法，其中所述无线设备(110)包括处理电路(1010)，所述处理电路(1010)被配置为：

执行与无线设备(110)的移动性相关的移动性测量；

通过使用所述移动性测量和第一小区内样式，基于预测来估计所述无线设备(110)的位置，所述第一小区内样式包括指示所述无线设备(110)在小区内的时间和位置的点的序列，其中所述无线设备(110)与所述小区相关联；以及

当估计的位置已经到达第一小区内样式的检查点时，检测所述无线设备(110)处于第一小区内样式还是第二小区内样式，其中所述检查点识别所述第一小区内样式与用于指示所述小区内的位置的第二小区内样式之间的接合点，

其中所述处理电路(1010)还被配置为：基于源小区和所述无线设备(110)在所述源小区之前已经访问过的另一源小区来选择所述小区内样式。

11.根据权利要求10所述的无线设备(110)，其中所述处理电路(1010)被配置为：通过一个或更多个移动性传感器和/或自前一位置估计开始经过的时间的测量来执行所述移动性测量。

12.根据权利要求10或11所述的无线设备(110)，其中所述处理电路(1010)被配置为：通过GPS测量来检测。

13.根据权利要求10或11所述的无线设备(110)，其中所述处理电路(1010)被配置为：通过由一个或更多个移动性传感器执行的移动性测量来检测。

14.根据权利要求10或11所述的无线设备(110)，其中所述无线设备(110)遵循小区间样式，所述小区间样式指小区标识符的序列，并包括源小区标识符，其中所述处理电路(1010)被配置为：当所述无线设备从所述源小区进入目标小区时，通过根据所述小区间样式比较目标小区的第一小区标识符与预测的后续小区的第二小区间标识符来检查所述小区间样式。

15.根据权利要求10或11所述的无线设备(110)，其中所述处理电路(1010)被配置为：通过识别小区间样式和小区内样式来收集所述无线设备的移动性样式，其中所述小区间样式指小区标识符的序列，所述移动性样式包括所述小区间样式和所述小区内样式。

16.根据权利要求15所述的无线设备(110)，其中所述处理电路(1010)被配置为：通过找到小区内样式之间的一个或更多个接合点来分析所收集的移动性样式，以识别出一个或更多个检查点。

17.根据权利要求15所述的无线设备(110)，其中所述处理电路(1010)被配置为：通过向包括移动性样式的数据库添加收集的移动性样式来更新所述移动性样式。

18.根据权利要求15所述的无线设备(110)，其中所述处理电路(1010)被配置为：向网络节点(120)发送收集的移动性样式。