[发明专利]无线设备及对无线设备定位的方法

说明书

本发明提供无线设备及对无线设备定位的方法，实施本发明实施例可改善位置确定的准确性。在一个实施例中，无线设备从多个卫星接收数据，且本发明提供的一种对无线设备定位的方法包括：识别已经训练为适应于该无线设备所操作的区域的神经网络模型；使用该神经网络模型将在给定时间来自每一个卫星的卫星原始测量值分类为相应的质量等级；识别质量等级高于阈值的卫星原始测量值；使用识别出的卫星原始测量值计算该无线设备的位置。

技术领域

本发明的实施例涉及使用卫星原始测量值(raw measurement)的定位方法；更具体地说，涉及使用神经网络来改进位置确定的无线设备。

背景技术

在城市地区使用卫星数据来确定无线设备的位置可能非常复杂。对卫星信号的主要干扰之一是多径传播(multipath propagation)，其中卫星信号沿信号传输路径被建筑物、树叶等反射、折射和/或吸收。这种现象会导致卫星信号出现多条到达路径。此外，不同城市的传输条件可能有所不同。

大多数传统设计在卫星定位接收器中使用卡尔曼滤波器(Kalman filter)。滤波器执行平滑、估计和预测以最小化最小均方误差(least-square error)。更具体地说，滤波器的目标是最小化残差平方和(sum of squared residuals)(即测量值与模型提供的拟合值之间的差异)。假设线性非时变(Linear Time-Invariant，LTI)系统具有高斯噪声，从卡尔曼滤波器获得的结果可以被认为是优化的。然而，在针对城市场景进行定位时，一个主要挑战是不断调整卡尔曼滤波器参数以适应操作环境。

因此需要改善传统的基于卫星的定位方法。

发明内容

本发明提供无线设备及对无线设备定位的方法，实施本发明实施例可改善位置确定的准确性。

在一个实施例中，无线设备从多个卫星接收数据，且本发明提供的一种对无线设备定位的方法包括：识别已经训练为适应于该无线设备所操作的区域的神经网络模型；使用该神经网络模型将在给定时间来自每一个卫星的卫星原始测量值分类为相应的质量等级；识别质量等级高于阈值的卫星原始测量值；使用识别出的卫星原始测量值计算该无线设备的位置。

在一个实施例中，本发明提供的一种无线设备可包括：卫星接收器，用于从多个卫星接收数据；存储器，用于存储一个或多个神经网络模型；和处理电路，其中该处理电路被操作为执行如下步骤：识别已经训练为适应于该无线设备所操作的区域的神经网络模型；使用该神经网络模型将在给定时间来自每一个卫星的卫星原始测量值分类为相应的质量等级；识别质量等级高于阈值的卫星原始测量值；使用识别出的卫星原始测量值计算该无线设备的位置。

如上所述，本发明实施例使用该神经网络模型将在给定时间来自每一个卫星的卫星原始测量值分类为相应的质量等级、识别质量等级高于阈值的卫星原始测量值，以及使用识别出的卫星原始测量值计算该无线设备的位置，由此可改善对无线设备的位置确定的准确性。

附图说明

图1为依据本发明的一个实施例的环境示意图。

图2依据本发明的一个实施例示出位置确定设备和方法的概况。

图3是依据本发明的一个实施例的用于训练区域适应神经网络模型的方法300的流程示意图。

图4是依据本发明的一个实施例的用于模型更新的方法400的流程示意图。

图5是依据本发明的一个实施例的用于进行位置确定的方法500的流程示意图。

具体实施方式