[发明专利]用于对多个装置状态分类的方法和设备

说明书

相关申请案的交叉参考

本专利申请案主张2011年5月27日申请且题为“对多个装置状态分类(CLASSIFYING MULTIPLE DEVICE STATES)”的第61／490,999号美国临时申请案的权利，所述申请案的全部内容以引用的方式并入本文。

技术领域

背景技术

无线通信装置在现今社会中日益普及。举例来说，人们使用蜂窝式电话、智能电话、个人数字助理、膝上型计算机、寻呼机、平板计算机等来从无数位置无线地发送及接收数据。此外，无线通信技术的进步已大大增加了现今无线通信装置的多功能性，使得用户能够从单个便携式装置执行常规上需要多个装置或较大非便携式设备的广泛范围的任务。

智能电话和其它移动装置可含有传感器。这些传感器可包含(但不限于)运动传感器(例如加速度计、回转仪等)和环境传感器(例如温度计、光传感器、麦克风等)。装置的运动传感器的输出指示装置的移动。装置移动含有关于用户的运动状态(例如，坐、站、走、跑等)和相对于用户的装置位置(例如，口袋、背包、手、桌子等)的信息。

可了解对应于特定传感器输出的状态，使得传感器数据可随后用以确定未知的装置状态。举例来说，在训练过程期间，经配置以执行分类算法的装置(例如，贝叶斯(Bayesian)分类器等)可暴露于运动状态／装置位置组合的实例，且可处理对应传感器数据以了解每一组合的模型。接着，当呈现出针对未知运动状态／装置位置的新的传感器信息集时，分类器将选择具有最高计算似然性(或在已知先验概率的情况下，为后验概率)的运动状态和装置位置。

此些分类算法可基于所识别特征和给定统计模型来操作。举例来说，可利用具有16个混合分量的高斯混合模型(GMM)来估计运动状态。作为另一实例，可利用具有2个混合分量的GMM来估计装置位置。需要提供装置状态分类的进一步改进的技术。

发明内容

本文所描述的对装置的多个状态类型分类的方法的实例包含：存取装置的传感器信息，其中所述传感器信息中的至少一些用于第一特征集中，且所述传感器信息中的至少一些用于第二特征集中；使用第一分类算法来处理所述第一特征集，其中所述第一分类算法经配置以确定第一状态类型的第一建议状态和第二状态类型的第一建议状态；使用第二分类算法来处理所述第二特征集，其中所述第二分类算法经配置以确定第一状态类型的第二建议状态和第二状态类型的第二建议状态；以及将装置的建议状态确定为所述第一状态类型的所述第一建议状态和所述第二状态类型的所述第二建议状态。

方法的实施方案可包含以下特征中的一者或一者以上。所述第一状态类型为运动状态，且所述第二状态类型为位置状态。用于所述第一特征集中的所述传感器信息包含加速度计输出，且所述第一特征集包含加速度计输出在时间间隔内的差异。用于所述第二特征集中的所述传感器信息包含针对具有至少第一轴和第二轴的多轴加速度计的多个加速度计轴的加速度计输出，且所述第二特征集包含所述多轴加速度计的两个加速度计轴之间的加速度的平均比率。所述第一分类算法包含使用所述第一特征集和第一概率分布函数的最大化联合似然算法。所述第一分类算法包含使用所述第一特征集和第一概率分布函数的最大化边缘后验算法。所述第二分类算法包含使用所述第二特征集和第二概率分布函数的最大化联合似然算法。所述第二分类算法包含使用所述第二特征集和第二概率分布函数的最大化边缘后验算法。所述第一分类算法和所述第二分类算法各自包含贝叶斯分类器。

本文所描述的移动装置的实例包含：一个或一个以上传感器，其经配置以产生传感器输出；特征集产生器模块，其以通信方式耦合到所述一个或一个以上传感器且经配置以使指示所述传感器输出的相应传感器信息与第一特征集和第二特征集中的至少一者相关联；以及分类模块，其以通信方式耦合到所述特征集产生器模块。所述分类模块经配置以执行以下操作，所述操作包含：使用第一分类算法来处理所述第一特征集，其中所述第一分类算法经配置以确定第一状态类型的第一建议状态和第二状态类型的第一建议状态；使用第二分类算法来处理所述第二特征集，其中所述第二分类算法经配置以确定所述第一状态类型的第二建议状态和所述第二状态类型的第二建议状态；以及将所述装置的建议状态确定为所述第一状态类型的所述第一建议状态和所述第二状态类型的所述第二建议状态。