用于导出小区特征值的方法和装置

申请号 CN201510206766.X 申请日 2015-04-28 公开(公告)号 CN105025521A 公开(公告)日 2015-11-04
申请人 JDSU英国有限公司; 发明人 斯特凡·乌尔里希·蒂尔; P·肯尼恩格堂; 加雷斯·詹姆斯·史密斯; 迈克尔·弗拉纳根;
摘要 本 发明 涉及用于导出小区特征值的方法和装置。一种导出无线通信网络内的小区特征值的方法。该方法用于确定将导出其小区特征值的一组小区,并且至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,使用遗传 算法 来导出该组小区的小区特征值。
权利要求

1.一种导出无线通信网络内的小区的小区特征值的方法,所述方法包括:
确定其小区特征值待被导出的一组小区;以及
至少部分基于由所述无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,使用遗传算法来导出所述一组小区的小区特征值。
2.根据权利要求1所述的方法,其中待被导出的所述小区特征值包括至少一个小区特定的参数,其随着无线通信用户单元和小区站点之间的距离而衰退或减小或改变。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述方法包括:
确定其小区特征值待被导出的一组小区;
生成第一代染色体串,每个染色体串包括所确定的一组小区内的每个小区的至少一个小区特征值;
至少部分基于由所述无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算所述第一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数;
生成至少一个进一步的一代染色体串;
至少部分基于由所述无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算所述至少一个进一步的一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数;以及
至少部分基于所述第一代染色体串和所述至少一个进一步的一代染色体串的所计算的适合度分数,导出所述一组小区的小区特征值。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述第一代染色体串包括随机的小区特征值。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,计算染色体串的适合度分数包括:
定义多个标识点,每个标识点代表一个地理位置
计算在每个标识点处关于至少一个小区的预期的测量值;
至少部分基于关于所述标识点的所述预期的测量值,将从无线通信用户单元接收的多个测量报告中的每个测量报告与所述标识点中的一个标识点相匹配;
至少部分基于关于各自的标识点的所述预期的测量值或每个预期的测量值和来自所述测量报告的对应的信息,计算关于每个测量报告的适合度分数;以及
至少部分基于关于所述多个测量报告的所计算的适合度分数,计算所述染色体串的适合度分数。
6.根据权利要求5所述的方法,其中所述方法包括通过对所述测量报告的适合度分数进行求和来计算所述染色体串的适合度分数。
7.根据权利要求3所述的方法,其中,生成至少一个进一步的一代染色体串包括:
导出亲代染色体串以形成所述至少一个进一步的一代染色体串的一部分;以及在亲代染色体串之间执行交叉以生成子染色体串从而形成所述至少一个进一步的一代染色体串的一部分。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,生成至少一个进一步的一代染色体串还包括执行所述子染色体串的变异。
9.根据权利要求7所述的方法,其中,生成至少一个进一步的一代染色体串包括从当前代的染色体串中识别包括最高的适合度分数的至少一个染色体串,并且将从所述当前代的染色体串中所识别出的至少一个染色体串包含在所述至少一个进一步的一代染色体串中。
10.根据权利要求3所述的方法,其中所述方法包括生成进一步的一代染色体串,直到找到包括关于所述一组小区的小区特征值的合适的解的至少一个染色体串为止。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,找到了包括所述一组小区的小区特征值的合适的解的染色体串的条件是,在随后代的染色体串中没有染色体串比该染色体串包括更高的适合度分数。
12.根据权利要求1所述的方法,其中所述方法包括导出包含以下项中至少一个的小区特征值:
信号强度特征值;
定时偏移特征值;
观测到达时间差值;以及
信噪比特征值。
13.根据权利要求1所述的方法,其中所述方法还包括将所导出的小区特征值存储在至少一个数据存储设备内。
14.一种生成无线通信网络内的至少一个小区的小区特征等值线模型的方法,所述方法包括:
根据权利要求1所述的方法导出所述无线通信网络内的所述至少一个小区的至少一个小区特征值;以及
至少部分基于至少一个导出的小区特征值生成所述至少一个小区的小区特征等值线模型。
15.一种对无线通信用户单元进行地理定位的方法,包括:根据权利要求1所述的方法导出无线通信网络内的小区的小区特征值。
16.根据权利要求15所述的方法,其中所述方法还包括:
接收由所述无线通信用户单元获得的、关于所述无线通信网络内的一组小区的测量数据;
至少部分基于以下项确定所述无线通信用户单元和所述一组小区内的每个小区的天线之间的距离:
(i)所述一组小区的所导出的小区特征值;以及
(ii)所接收的由所述无线通信用户单元获得的、关于所述无线通信网络内的所述一组小区的测量数据;以及
至少部分基于所确定的所述无线通信用户单元和所述一组小区内的每个小区的天线之间的距离,确定所述无线通信用户单元的地理定位。
17.根据权利要求15所述的方法,其中所述小区特征值包括定时偏移值,并且所述方法还包括:
接收由所述无线通信用户单元获得的、所述无线通信网络内的一组小区的测量数据,所述测量数据包括定时数据;
将所述定时偏移值应用于所接收的定时数据;
至少部分基于所述偏移定时数据来计算关于成对的小区的定时差异值;以及至少部分基于所计算的定时差异值来确定所述无线通信用户单元的地理定位。
18.一种其中存储有用于执行导出无线通信网络内的小区的小区特征值的方法的可执行程序代码的非暂时性计算机程序产品,所述程序代码可操作以:
确定其小区特征值待被导出的一组小区;以及
至少部分基于由所述无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,使用遗传算法来导出所述一组小区的小区特征值。
19.根据权利要求18所述的非暂时性计算机程序产品,其中所述非暂时性计算机程序产品包括以下项中的至少一项:硬盘、CD-ROM、光存储设备、磁存储设备、只读存储器ROM、可编程只读存储器PROM、可擦除可编程只读存储器EPROM、电可擦除可编程只读存储器EEPROM以及闪存。
20.一种地理定位系统,包括至少一个小区特征值导出部件,所述至少一个小区特征值导出部件被布置为:
确定其小区特征值待被导出的一组小区;以及
至少部分基于由所述无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,使用遗传算法来导出所述一组小区的小区特征值。
21.根据权利要求20所述的地理定位系统,其中所述至少一个小区特征值导出部件被布置为:
确定无线通信网络内的其小区特征值待被导出的一组小区;
生成第一代染色体串,每个染色体串包括所确定的一组小区内的每个小区的至少一个小区特征值;
至少部分基于由所述无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算所述第一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数;
生成至少一个进一步的一代染色体串;
至少部分基于由所述无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算所述至少一个进一步的一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数;以及
至少部分基于所述第一代染色体串和所述至少一个进一步的一代染色体串的所计算的适合度分数,导出所述一组小区的小区特征值。

说明书全文

用于导出小区特征值的方法和装置

[0001] 相关申请的优先权声明
[0002] 本美国专利申请根据§§119(e)和120要求2013年10月16日递交的美国临时申请号61/891,800和2013年10月23日递交的美国临时申请号61/894,781的利益和优先权,其公开内容通过引用全部并入本文。

技术领域

[0003] 本发明领域涉及用于导出小区特征值的方法和装置,并且特别涉及用于导出无线通信网络内的小区的小区特征值的方法和装置。

背景技术

[0004] 无线通信网络(例如第3代(3G)和第4代(4G)无线电话标准和技术)是已知的。TM
这样的3G和4G标准和技术的示例分别是由第三代合作伙伴项目(3GPP )(www.3gpp.org)TM
开发的通用无线电信系统(UMTS )和长期演进技术(LTE)。
[0005] 大体上已经将这些第三代和第四代无线通信开发为支持宏小区无线电话通信,并且最近支持毫微微小区(femto-cell)无线电话通信。这里“电话”可以是智能电话,或无线链接到网络的另一个无线或便携式通信单元,通过该网络连接呼叫等。自此以后,所有这些设备被称为无线通信用户单元。呼叫可以是数据呼叫、视频呼叫、或语音呼叫或这些呼叫的组合。
[0006] 通常,无线通信用户单元或如经常在3G用语中提及的用户设备(UE)与3G或4G无线通信网络的核心网络进行通信。这种通信通过无线网络子系统进行。无线通信网络通常包括多个无线网络子系统。每个无线网络子系统包括一个或多个小区,无线通信用户单元可以附接于该一个或多个小区,并且因此连接到网络。基站可以服务于小区。每个基站可以具有多个天线,天线中的每个天线服务该小区的一个扇区。
[0007] 地理定位是对目标进行现实世界的地理定位,并且对无线通信用户单元地理定位是越来越重要和受欢迎的服务。存在很多机制,通过这些机制可以对在无线通信网络的用户使用该系统时进行定位。这些包括使用全球定位系统(GPS),假设无线设备装备有GPS接收器,并且用户已经在他的/她的设备上启用了GPS接收器。然而,很多用户不在他们的设备上启用GPS,因为其通常是设备的电池上的显著耗用功率。
[0008] 用于对无线通信网络内的无线通信用户单元进行地理定位的可替代的已知技术使用由与无线通信网络内的单独的小区(或小区扇区)有关的无线通信用户单元获得的测量数据,并且使用这样的测量数据结合小区特征数据以导出关于无线通信的位置估计。例如,这样的测量数据和小区特征数据可以用于导出无线通信用户单元和该/每个小区天线之间的距离的估计。所导出的距离估计然后可以连同已知的小区天线位置用于确定无线通信用户单元的位置。
[0009] 一个这样的技术使用对无线通信可见的小区的信号强度测量以针对小区中的每个小区确定无线通信单元与各自的基站的近似距离。该距离信息可以然后用于结合基站的已知位置以估计无线通信用户单元的位置。
[0010] 图1示出了随着距基站站点的距离的增加的信号强度的衰落。衰减的速率根据基站被放置于其中的环境而变化。例如,在具有衰减信号的很多建筑物的城市中,信号强度随4
着距离的衰减速率将通常是相对高的,也许以与1/r成比例的速率衰减,其中r是距离基站站点的径向距离。相反地,在农村,存在较少衰减信号的建筑物等,信号强度随着距离的
2
衰减速率将通常低于城市中的衰减速率,例如减少到与1/r成比例的速率。
[0011] 虽然关于信号强度衰减速率的这些一般值可以用作用于估计无线通信用户单元和基站站点之间的距离的指导和起始点,但是它们将通常在站点与站点(甚至在给定(例如城市)的环境中)之间显著变化。显然,如果在给定接收位置的给定小区(或小区扇区)准确知道该变化,则可能单独利用信号强度以提供在无线通信用户单元和基站站点之间的准确距离估计。如果可以针对很多(例如最少三个)小区站点确定准确的距离估计,则信号强度等值线(通过距离估计限定的)的相交可以用于确定无线通信用户单元的可能位置。这种情况在图2中示出。在实践中,使用更大数量的小区站点是有利的,因为这提供更大数量的采样点,并且最小化由基于特定的小区站点的测量引起的重大误差的影响。
[0012] 在图2中,三个等值线示出为210、220、230,每个代表三个基站中的每个基站。在具有完美圆形等值线(如所示)的完美系统中,等值线210、220、230在单个点的相交将提供精确的位置。然而,在真实的情景中,模型化的信号强度等值线将与准确相差甚远,并且测量的值与模型化的值将导致间隙(如所示),无线通信用户单元很可能被定位在该间隙内。只要该‘间隙’足够小,就可以获得足够准确的位置估计。
[0013] 用于对无线通信网络内的无线通信用户单元进行地理定位的可替代的已知技术使用包括信号传输定时信息和信号接收定时信息的、通过无线通信用户单元获得的测量数据。无线通信网络分为两大类:
[0014] (i)同步网络,例如码分多址系统,例如CDMA2000。在同步网络中,不同基站之间的定时偏移是恒定的。偏移的量对于正在使用该网络的无线移动通信单元是已知的。在CDMA2000的示例中,定时偏移是已知且恒定的,因为每个基站的定时被定到全球定位系统的卫星。
[0015] (ii)异步网络,例如通用移动电话系统(UMTS)。在异步网络中,不同基站之间的定时偏移不是恒定的。异步网络中的无线移动通信单元没有被提供有关于基站定时基准之间的定时偏移的信息。此外,这些基准相对于绝对定时基准及相对于彼此随着时间的推移而漂移。
[0016] 在同步无线通信网络中,已知的定时偏移信息提供小区特征数据,其使得从信号定时信息导出无线通信用户单元的位置的测量结果相对直接。然而,在异步网络中,从信号定时信息导出无线通信用户单元的位置估计要困难得多,因为缺乏可用的小区定时偏移信息。
[0017] 此外,尽管LTE网络包括同步网络,但是不是每个LTE网络报告定时提前/偏移信息,并且没有该小区特征信息,可能难以准确判断与小区站点的距离。
[0018] 已知用于对无线通信网络内的无线通信用户单元进行地理定位的另外的可替代的技术,其使用通过无线通信用户单元获得的可替代的形式的测量数据,例如信噪比数据、任意强度单位(ASU)数据(例如,其与所接收的通过无线通信用户单元测量的信号强度成比例)、OTDOA(观测到达时间差)、RSCP(接收的信号码功率)等。
[0019] 伴随着使用通过无线通信用户单元获得的测量数据结合小区特征数据以导出无线通信的位置估计的这些地理定位技术中的每个地理定位技术的一个问题是以成本有效的方式导出和保持最新的小区特定的特征数据。
[0020] 因此,存在对一种方法和装置的需要,该方法和装置用于使无线通信网络内的小区的特征被准确地建模。

发明内容

[0021] 因此,本发明试图单独或以任何组合减轻、缓解或消除以上提到的缺点中的一个或多个缺点。
[0022] 根据本发明的第一方面,提供了导出无线通信网络内的小区的小区特征值的方法。该方法包括确定将导出其信号强度衰减特征值的一组小区,并且至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,使用遗传算法导出该组小区的小区特征值。
[0023] 以这种方式,可以在每个小区的基础上从由无线通信用户单元提供的测量信息导出小区特征信息,使无线通信网络内的小区的特征将能够被准确建模。
[0024] 在一些可选的实施例中,将被导出的小区特征值包括至少一个小区特定的参数,其随着无线通信用户单元和小区站点之间的距离而衰落或减低或改变。
[0025] 在一些可选的实施例中,该方法可以包括:确定将导出其小区特征值的一组小区;生成第一代染色体串,每个染色体串包括关于所确定的一组小区内的每个小区的至少一个小区特征值;至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算第一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数;生成至少一个进一步的一代染色体串;
至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算该至少一个进一步的一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数;以及至少部分基于第一代染色体串和至少一个进一步的一代染色体串的所计算的适合度分数,导出该组小区的小区特征值。
[0026] 在一些可选实施例中,第一代染色体串可以包括随机的小区特征值。
[0027] 在一些可选的实施例中,计算关于染色体串的适合度分数可以包括:
[0028] 定义多个标识点,每个标识点代表一个地理位置;
[0029] 计算在每个标识点处关于至少一个小区的预期的测量值;
[0030] 至少部分基于关于标识点的预期的测量值,将从无线通信用户单元接收的多个测量报告中的每个测量报告与标识点中的一个标识点相匹配;
[0031] 至少部分基于关于各自的标识点的预期的测量值或每个预期的测量值和来自测量报告的对应的信息,计算关于每个测量报告的适合度分数;以及
[0032] 至少部分基于关于多个测量报告的计算的适合度分数,计算染色体串的适合度分数。
[0033] 在一些可选的实施例中,该方法可以包括通过对测量报告的适合度分数进行求和来计算染色体串的适合度分数。
[0034] 在一些可选的实施例中,生成至少一个进一步的一代染色体串可以包括:
[0035] 导出亲代染色体串以形成至少一个进一步的一代染色体串的一部分;以及[0036] 在亲代染色体串之间执行交叉以生成子染色体串从而形成至少一个进一步的一代染色体串的一部分。
[0037] 在一些可选的实施例中,生成至少一个进一步的一代染色体串还可以包括执行子染色体串的变异。
[0038] 在一些可选的实施例中,生成至少一个进一步的一代染色体串可以包括从当前代染色体串识别包括最高的适合度分数的至少一个染色体串,并且将从当前代染色体串中识别的至少一个染色体串包含在至少一个进一步的一代染色体串中。
[0039] 在一些可选的实施例中,该方法可以包括生成进一步的一代染色体串,直到找到包括关于该组小区的小区衰减特征值的合适的解的至少一个染色体串为止。
[0040] 在一些可选的实施例中,找到包括该组小区的小区特征值的合适的解的染色体串的条件可以是,在随后代的染色体串中没有染色体串比该染色体串包括更高的适合度分数。
[0041] 在一些可选的实施例中,该方法可以包括导出包括以下项中的至少一项的小区特征值:
[0042] -信号强度特征值;
[0043] -定时偏移特征值;
[0044] -观测到达时间差值;以及
[0045] -信噪比特征值。
[0046] 在一些可选的实施例中,该方法还可以包括将导出的小区特征值存储在至少一个数据存储设备内。
[0047] 根据本发明的第二方面,提供了生成无线通信网络内的至少一个小区的小区特征等值线模型的方法。该方法包括根据本发明的第一方面导出无线通信网络内的至少一个小区的至少一个小区特征值,并且至少部分基于至少一个导出的小区特征值生成该至少一个小区的小区特征等值线模型。
[0048] 根据本发明的第三方面,提供了对无线通信用户单元进行地理定位的方法。该方法包括根据本发明的第一方面导出无线通信网络内的小区的小区特征值。
[0049] 在一些可选的实施例中,方法还可以包括接收由无线通信用户单元获得的、无线通信网络内的一组小区的测量数据,至少部分基于以下项确定无线通信用户单元和该组小区内的每个小区的天线之间的距离:
[0050] (i)该组小区的导出的小区特征值;以及
[0051] (ii)所接收的由无线通信用户单元获得的、无线通信网络内的该组小区的测量数据;以及
[0052] 至少部分基于无线通信用户单元和该组小区内的每个小区的天线之间的确定的距离,确定无线通信用户单元的地理定位。
[0053] 在一些可选实施例中,小区特征值可以包括定时偏移值,并且方法还可以包括:
[0054] -接收通过无线通信用户单元获得的无线通信网络内的一组小区的测量数据,测量数据包括定时数据;
[0055] -将定时偏移值应用到所接收的定时数据;
[0056] -至少部分基于偏移定时数据计算关于各对小区的定时差值;以及[0057] -至少部分基于所计算的定时差值确定无线通信用户单元的地理定位。
[0058] 根据本发明的第四方面,提供了一种其中存储有用于执行一种方法的可执行程序代码的非暂时性计算机程序产品,该方法导出无线通信网络内的小区的小区特征值。程序代码可操作以确定将导出其小区特征值的一组小区,并且至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,使用遗传算法来导出该组小区的小区特征值。
[0059] 在一些可选实施例中,非暂时性计算机程序产品可以包括以下项中的至少一个:硬盘、CD-ROM、光存储设备、磁存储设备、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、和闪存。
[0060] 根据本发明的第五方面,提供了一种包括至少一个小区特征值导出部件的地理定位系统,该小区特征值导出部件被布置为执行以下项:确定无线通信网络内的将导出其小区特征值的一组小区,并且至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,使用遗传算法来导出该组小区的小区特征值。
[0061] 在一些可选实施例中,该至少一个小区特征值导出部件可以被布置为:
[0062] -确定无线通信网络内的将导出其小区特征值的一组小区;
[0063] -生成第一代染色体串,每个染色体串包括所确定的一组小区内的每个小区的至少一个小区特征值;
[0064] -至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算第一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数;
[0065] -生成至少一个进一步的一代染色体串;
[0066] -至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算该至少一个进一步的一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数;以及
[0067] -至少部分基于第一代染色体串和至少一个进一步的一代染色体串的所计算的适合度分数,导出该组小区的小区特征值。
[0068] 在一些可选实施例中,该至少一个信号强度衰减特征值导出部件可以被布置以将导出的信号强度衰减特征值存储在至少一个数据存储设备内。附图说明
[0069] 将参考附图,只通过举例的方式描述本发明的实施例,其中:
[0070] 图1示出了随着距基站站点的距离的增加的信号强度的衰落。
[0071] 图2示出了无线通信网络内的多个小区的信号强度等值线的相交。
[0072] 图3示出了导出无线通信网络内的小区的信号衰减特征值的方法的示例的简化流程图
[0073] 图4示出了这样的染色体串的实例。
[0074] 图5示出了用于计算一代染色体串的适合度分数的方法的示例的简化流程图。
[0075] 图6示出了标识点的网格的实例。
[0076] 图7示出了寻找测量报告的最接近的匹配标识点的简单化的二维可视化
[0077] 图8示出了计算选定的测量报告和最接近的匹配标识点之间的匹配度的适合度分数的简化实例。
[0078] 图9示出了生成下一代染色体串的方法的实例的简化流程图。
[0079] 图10示出了选择亲代染色体串的个体的实例。
[0080] 图11示出了执行两个亲代染色体串之间的交叉的实例。
[0081] 图12示出了对无线通信用户单元进行地理定位的方法的实例的简化流程图。
[0082] 图13示出了地理定位无线通信用户单元的方法的可替代实例的简化流程图。
[0083] 图14示出了地理定位系统实例的简化框图
[0084] 图15示出了典型的计算系统,可以利用该计算系统实现本发明实施例中的数据处理功能。

具体实施方式

[0085] 本发明的实例将在用于导出无线通信网络内的小区的信号衰减特征值的系统和方法方面进行描述,无线通信网络诸如,根据第三代(3G)和/或第四代(4G)无线电话标准TM和技术实现的网络。这样的3G和4G标准和技术的实例是由第三代合作伙伴项目(3GPP )TM
(www.3gpp.org)开发的通用无线电信系统(UMTS )和长期演进技术(LTE)。
[0086] 为了精确地建模无线通信网络内的小区的小区特征等值线,需要确定准确的小区特征值。例如,为了建模模拟小区的信号强度等值线,需要确定准确的衰减特征值,诸如,随着距小区的基站站点的距离的信号衰减的斜率,以及曲线图的“起始点”,该起始点被称为截距点。确定网络内的基站的这些小区特征值(并且当网络或环境演变时,随时间改善该值)允许仅从接收的测量数据,例如信号强度信息(如:LTE用语中的参考信号的接收功率(RSRP)和/或接收信号强度指示(RSSI)和/或接收信号码功率(RSCP))和基站的标识(因此定位)知识中确定准确的定位估计。
[0087] 根据本发明的一些实例,为此提供了一种方法和装置,该方法包括导出无线通信网络内的小区的小区特征值。该方法包括确定将导出其小区特征值的一组小区,并且至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,使用遗传算法来导出该组小区的小区特征值。根据一些示例性的实施例,该方法包括生成第一代染色体串,每个染色体串包括所确定的一组小区内的每个小区的至少一个小区特征值,至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算第一代染色体串内的每个染色体串的适合度分数,生成至少一个进一步的一代染色体串,至少部分基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的测量数据,计算至少一个进一步的一代染色体串的每个染色体的适合度分数,以及至少部分基于第一代染色体串和至少一个进一步的一代染色体串的已计算的适合度分数,导出该组小区的小区特征值。
[0088] 首先参考图3,示出了导出无线通信网络内的小区的小区特征值的方法的实例的简化流程图300。具体地,图3中示出的实例包括导出无线通信网络内的小区的信号强度衰减特征值的方法。该方法开始于310,且继续到步骤320,在320处获得由无线通信用户单元或3G/4G用语中的用户设备(UE)测量的小区测量数据。例如,这样的小区测量数据可以包括一段时间内由UE提供的测量报告消息,或这样的小区测量数据可从一段时间内由UE提供的测量报告消息中获得,例如,作为小区选择过程/重选过程或其它过程的一部分。这样的小区测量数据可以包括对相应的UE可见的小区的小区ID(包括特定小区的唯一标识符的小区ID)以及由各自的UE测量的、来自各自的小区的信号强度的测量数据。每个这样的测量报告通常包括由各自的UE在大体相同的时间处测量的小区的信号强度数据。因此,在测量报告内提供的信号强度的测量数据将涉及UE的大体相同的位置(即,获取信号强度测量时间处的UE的位置)。
[0089] 在步骤320已经获得了小区的测量数据后,示出的实例的方法继续到步骤330,在步骤330,确定将导出其衰减特征值(例如,在示出的实例中的斜率值和截距值)的一组小区。例如,这样的一组小区可以通过获取已获得的小区测量数据中引用的初始小区ID来确定。接着,与该初始小区ID在相同测量报告消息内引用的另外的小区ID被添加到该初始小区ID,以形成将导出其衰减特征值的一组小区。以此方式,该组小区内的所有小区ID由至少一个公共小区ID相链接,这些小区连同该至少一个公共小区ID在特定的测量报告消息中被引用。
[0090] 在本发明的一些实例中,给定整个无线通信网络的一组测量报告消息(例如,整个无线通信网络的持续整天的测量报告消息),可以识别一组测量报告消息内所引用的全部小区ID。然后可以为每个引用的小区ID创建“存储桶(bucket)”并且每个引用各自的小区ID的每个测量报告消息则可以被放置在对应的存储桶内。存储桶内的测量报告则可以被用来确定将导出其信号强度衰减特征值的一组小区,且存储桶被最初创建来用于的小区ID包括初始小区ID和从存储桶内的测量报告消息中提取的所述组内的另外的小区ID。
[0091] 通过这种方式确定一组小区使无线通信网络能被划分为可管理的“(chunk)”以将小区的数目(因此可变参数的数目)减少到从处理的度看可管理的量。对于不同组的小区重复图3中的方法使能通过多次迭代覆盖整个网络。可以预见的是,创建了假设大约20个小区的组,虽然这只是近似的目标大小并且大多取决于可用的处理资源等。
[0092] 返回参考图3,已经确定了将导出其斜率值和截距值的一组小区后,该方法继续到步骤340,在340中生成了第一代‘染色体’串,每个染色体串包括所确定的一组小区内的每个小区的信号强度衰减特征值(即,示出的实例中的斜率值和截距值)。
[0093] 图4示出了这样的染色体串的实例。如在图4中所示,每个染色体串由该组小区的小区特征值(即,示出的实例中的斜率值和截距值)的“候选解”构成。特定小区的小区特征值的每个候选解被称为‘个体’。每一代染色体串可以包括比如50和200之间的个体染色体串,每个染色体串包括小区特征值的候选解的不同群体。在图3的示出的实例中,第一代染色体串内的个体包括随机小区特征值。
[0094] 返回参考图3,已经生成了所确定的一组小区的第一代染色体串后,该方法继续到步骤350,在350中评估当前代(即,在本实例中是第一代)的染色体串并且给出适合度分数。对于每个染色体串的这样的适合度分数可以基于由无线通信网络内的无线通信用户单元获得的信号强度测量的信号强度信息来计算。
[0095] 在一些实例中,计算染色体串的适合度分数可以包括定义多个标识点,每个标识点表示一个地理位置。图5示出了计算一代染色体串的适合度分数的方法的实例的简化流程图500,如可以在图3的步骤350内实现的流程图。图5的方法起始于505并且继续到510,在510中定义染色体串内的一组小区的一组标识点,每个标识点表示地理位置。
[0096] 例如,并且如在图6中所示,可以定义标识点610的网格600。网格600可以被限制为在染色体串相关的一组小区的联合覆盖区域的边界620内。在示出的实例中,标识点610间隔50米。
[0097] 返回参考图5,已经定义了一组标识点后,该方法继续到步骤515,在515中,从一代染色体串中选定第一染色体串。下一步,在步骤520,接着,基于小区的各自基站的已知位置(例如,如定义在用于无线通信网络的网络配置数据内)且在示出的实施中基于如定义在该特定染色体串中的各自小区的斜率值和截距值,计算在每个标识点处的该组小区内的每个小区的期望的测量值(即,示出的实例中的信号强度值)。
[0098] 已经计算了在每个标识点处的每个小区的期望的信号强度值后,该方法继续到步骤525,在示出的实例中,在步骤525中,从对应于染色体串所关联的一组小区的一组测量报告中选出第一测量报告。例如,在通过创建特定(初始)小区ID的“存储桶”的方式确定一组小区且将引用各自的小区ID的每个测量报告消息放置在对应的存储桶的实例中,该组测量报告可以包括在各自的存储桶内的测量报告。
[0099] 已经选出了第一测量报告后,方法继续到步骤530,在步骤530中找到选定的测量报告的最接近的匹配标识点。例如,图7示出了寻找测量报告的最接近的匹配标识点的简单化的二维可视化。在这个示出的实例中,选定的测量报告内的信号强度测量结果与每个标识点610处的期望的信号强度值(如在步骤520处计算的值)比较。基于比如包括匹配标识点的十个最近的小区/基站的最大数量的小区ID、测量的信号强度值和期望的信号强度值之间的最接近的匹配等的测量报告的标识点,可以确定最接近的匹配标识点,例如,如在图7中710处所指示的。
[0100] 返回参考图5,已经找到选定的测量报告的最接近的匹配标识点后,然后计算选定的测量报告和最接近的匹配标识点之间的匹配度的适合度分数。例如,且如在图8中所示,选定的测量报告810包括对应于一个或多个小区ID的每个小区ID的信号强度值(例如,LTE用语中的参考信号的接收功率(RSRP)),信号强度值表示当时对UE可见的各自的小区的已测量的信号强度。类似地,最接近的匹配标识组820包括对应于一个或多个小区ID的每个小区ID的期望的信号强度值,如在图5中的步骤520处计算了该强度值。在图8所示的实例中,基于与各自的小区ID的标识点的对应的期望的信号强度值的比较,确定测量报告810内的每个信号强度测量结果的分数830。在一些实例中,例如,比较可能限于包括最高期望的信号强度值的标识点的十个小区ID。在示出的实例中,在没有期望的信号强度值可用于与选定的测量报告中的已测量的信号强度值(如在图8中的840所指示的信号强度测量值)比较的情况下,已测量的信号强度值的分数可能被严重地惩罚。然后可以将已测量信号强度值的个体分数830加在一起,以提供选定的测量报告和最接近的匹配标识点之间的匹配度的适合度分数850。
[0101] 返回参考图5,在已经计算了选定的测量报告和最接近的匹配标识点之间的匹配度的适合度分数后,该方法继续到步骤540,在540中,确定是否已经计算了(一组测量报告中的)每一个测量报告的适合度分数。如果确定还没有计算完每个测量报告的适合度分数,则该方法继续到步骤545,在步骤545,选出下一个测量报告,并且方法循环回步骤530以便于可以计算该测量报告的适合度分数。相反地,如果确定已经计算每个测量报告的适合度分数,则该方法继续到步骤550,其中在示出的实例中,对个体的测量报告分数求和以获得染色体串的适合度分数。然后该方法继续到步骤555,在步骤555中确定是否已经计算了(在当前代的染色体串中的)每个染色体串的适合度分数。如果确定还没有计算每个染色体串的适合度分数,则该方法继续到步骤560,在步骤560中,选出下一个染色体串,并且方法循环回步骤520。相反地,如果确定已经计算了每个染色体串的适合度分数,则方法终止于565。
[0102] 返回参考图3,已经对当前(第一)代的染色体串进行了评估和评分后,方法继续到步骤360,在步骤360中确定是否已经在示出的实例中找到该组小区的信号强度衰减特征值(即,在示出的实例中的斜率值和截距值)的合适的解。例如,确定找到了包括该组小区的信号强度特征衰减特征值的合适的解的染色体串的条件可以为,随后代的染色体串中没有染色体串比该染色体串包括更高的适合度分数。
[0103] 在该例子中,由于当前代的染色体串包括第一代染色体串,可以假设没有在该例子中找到合适的解。因此,方法继续到步骤370,在步骤370中,生成下一代染色体串。
[0104] 图9示出了生成下一代染色体串的方法的实例的简化流程图900。方法起始于910,并且继续到步骤920,在示出的实例中,在步骤920从最近一代染色体串识别包括最高的适合度分数的染色体串并将其添加到(即,开始)一组染色体串以构成下一代染色体串。
例如,可以从前一代(即,最近代的)染色体串识别两个评分最高的染色体串并将其添加到一组染色体串以构成下一代染色体串。来自前一代的“最佳”染色体串以这种方式幸存于下一代。方法接着继续到步骤930,在示出的实例中,在步骤930选出用于亲代染色体串的个体(即,一组小区的信号强度衰减特征值的候选解),并且这样的亲代染色体串从选定的个体中生成。例如,并且如在图10中所示,一组个体可以从个体的“群体”1010中随机地选出,该“群体”1010包括对应于来自前一(最近)代染色体串内的所有染色体串的特定小区的一组个体。通过这种方式,对应于特定小区的随机选定的一组个体从该小区的个体的各自的群体中获得。包括最佳适合度分数的个体则可以(例如,基于个体来自的染色体串的适合度分数)从这个随机选定的一组个体中被选出,作为亲代染色体串内各自的小区的个体。可重复该过程直到已经选出亲代染色体串内所有小区的个体,这样可以生成亲代染色体串。可重复该过程以生成(至少)两个亲代染色体串。
[0105] 返回参考图9,已经生成一对亲代染色体串后,接着可以使用一种或多种遗传算法来从亲代染色体串生成子染色体串。例如,且如在图9中所示,方法可以包括在步骤940处执行亲代染色体串之间的“交叉”。图11示出了执行两个亲代染色体串1110、1120之间的交叉以从中生成两个子染色体串1130、1140的实例。在示出的实例中,确定亲代染色体串内的随机交叉点1150。在亲代染色体串内的该交叉点1150“之下”的个体被交换以便于在第一亲代染色体串1110内的交叉点1150之下的个体成为第二‘子’染色体串1140内的交叉点1150之下的个体,并且在第二亲代染色体串1120内的交叉点1150之下的个体成为第一‘子’染色体串1130内的交叉点1150之下的个体。
[0106] 返回参考图9,在已经执行生成子染色体串的交叉后,接着在示出的实例中在步骤950中执行已生成的子染色体串的变异。变异是用于保持从一代群体遗传算法的染色体串到下一代的遗传多样性的遗传算子。其与生物变异相似。变异从染色体串的初始状态改变其中的一个或多个基因值(个体)。这样,变异根据选定的变异概率发生,并且可以使用任何这样的选定的变异概率来提供亲代染色体串和子染色体串之间的合适的遗传多样性。
[0107] 接着在步骤960处,亲代染色体串和变异的染色体串被添加到下一代染色体串的组中。非变异的子染色体串也可以被添加到下一代染色体串的组中。
[0108] 该方法然后继续到步骤970,在步骤970中,确定下一代染色体串是否已经达到了所要求的群体大小。这样的所要求的群体的大小可以在比如50到100个染色体串的范围内。如果确定没有达到所要求的群体大小,则方法循环回到步骤930。相反地,如果确定已达到所要求的群体大小,方法终止于980。
[0109] 返回参考图3,已经生成下一代的染色体串后,方法循环回步骤350,在步骤350中,评估新生成的一代染色体串并且给出适合度分数。该方法则再次继续到步骤360,在步骤360中,确定是否已在这个下一代染色体串中找到一组小区的信号强度衰减特征值的合适的解。通过这种方式,该方法包括生成更多代染色体串直到找到包括该组小区的信号强度衰减特征值的合适的解的至少一个染色体串。
[0110] 一旦确定找到了该组小区的信号强度衰减特征值的合适的解,该方法继续到步骤380,在步骤380,来自合适的解的信号强度衰减值(即,在示出的实例中的斜率值和截距值)被存储在一个或多个数据存储设备中,并且方法终止于390。
[0111] 因此,已经基于遗传算法的使用描述了导出无线通信网络中的小区的小区特征信息的示例性方法,并且具体地针对示出的实例的导出信号强度衰减特征信息的方法示例性方法。有利的是,通过这种方式使用遗传算法使能基于每个小区从由无线通信用户单元提供的测量数据中导出信号强度衰减小区特征信息,并且还使能通过使用连续接收的信号强度的测量数据重复地导出这样的信息。因此,可以考虑个体小区的特定的且不断变化的环境影响以使能实现对个体小区的小区特征等值线的更准确的建模。特别是,对于在图3中示出的实例,导出的小区专用的信号强度衰减特征值可以被用于基于来自其的接收信号强度测量结果建模个体小区的信号强度等值线以使能例如对UE地理定位。此外,可以识别和考虑网络内的小区的小区特征随时间的任何变化。例如,在更多的乡村环境中,可以对由于季节变化而引起的植物和树上的叶子的变化进行建模。此外,也可以适用于由于正在建造的新建筑物等而引起的城市/郊区环境的变化。
[0112] 尽管已经关于使用遗传算法导出无线通信网络内的小区的信号强度衰减特征示出和描述了本发明,但是应当理解的是,本发明不限于使用遗传算法来导出信号强度衰减特征,并且可以预期的是,本发明可以同样适用于导出任何可替代形式的小区特征值。
[0113] 例如,图3到11的方法可以适于使能导出小区特征,例如,比方说,小区的信噪比(SNR)特征。在这样的可替代的示例中,每个染色体串可以包括所确定的一组小区内的每个小区的SNR斜率值和截距值。以这种方式,所导出的小区特定的SRN斜率值和截距值可以用于针对单独的小区建模SNR等值线以使能例如基于由此得出的SNR测量结果对UE进行地理定位。
[0114] 在一些可替代的实施例中,图3到11的方法可以适于使能导出小区的(比方说)定时偏移特征。在这样的可替代的示例中,每个染色体串可以包括关于所确定的一组小区内的每个小区的中心化定时基准的定时偏移值。例如,来自信号强度衰减特征示例的每个小区的斜率值和截距值由代表在关于小区的基站的定时源和中心化(主)定时源之间的定时差异的定时偏移值来取代。以这种方式,所导出的小区特定的定时偏移特征值可以结合单独的小区的定时差异等值线使用以使能例如基于由此得出的小区定时测量对UE进行地理定位。
[0115] 此外,尽管使用遗传算法的一个示例已经被示出和描述为导出小区特征值,应当理解的是,本发明不限于本文参考附图所描述的特定的示例。例如,可以预期的是,任何合适的形式的遗传算法可以用于导出小区特征值。为清楚起见,本文使用的术语遗传算法指的是用于对优化问题(例如导出小区特征值的问题)“进化搜索(evolve)”候选解的探试算法,以便获得“更好的”解。
[0116] 图12示出了对无线通信用户单元进行地理定位的方法的示例的简化流程图1200。例如,图12可以示出使用无线通信网络内的小区的信号强度测量报告数据和信号强度衰减特征值对无线通信用户单元进行地理定位的示例。方法开始于步骤1205,并且继续前进到步骤1210,其中接收来自无线通信用户单元(UE)的测量报告,其包括例如一组小区的信号强度测量数据。接着,在步骤1215,选择来自所述一组小区的小区,该小区的测量报告包括所选的小区的测量数据。在步骤1220,然后从数据存储设备中获得小区特征信息,例如信号强度衰减特征信息(在示出的实例中,该信号强度衰减信息包括斜率值和截距值)。
具体地,如,图3中的方法,基于从无线通信用户单元接收的测量信息,通过遗传算法的方式导出特征信息。接着在步骤1225,基于获得的特征信息生成选定的小区的等值线模型。
例如,示出的实例的斜率值和截距值可以被用来导出相对于选定的小区的基站天线的信号强度等值线的径向距离的值。接着,在步骤1230,选定的小区的接收测量报告内的测量数据则被应用到已生成的等值线模型以估计无线通信用户单元和选定的小区的基站/天线之间的距离。已经估计了无线通信用户单元和选定的小区的基站/天线之间的距离后,方法继续到步骤1235,在步骤1235中,确定选定的小区是否是测量报告中的最后一个小区。如果确定选定的小区不是测量报告中的最后一个小区,则方法循环回步骤1215,在步骤1215选择测量报告中的下一个小区。相反地,如果确定选定的小区是测量报告中的最后一个小区,则方法继续到步骤1240,在步骤1240处例如从网络的配置数据库或类似物中获得该组小区的基站/天线的位置数据。接着在步骤1245中,基于该组小区的基站/天线的位置及无线通信用户单元和该组小区的基站/天线之间的估计距离,生成无线通信用户单元的地理定位估计。该方法然后终止于1250。
[0117] 如前所述,本发明不限于使用遗传算法以导出信号强度衰减特征,并且图3到11的方法可以适于使能导出可替代的形式的小区特征,例如信噪比(SNR)和/或关于小区的定时偏移值。因此,可以预期的是,图12的方法可以同样适于使用无线通信网络内的小区的这样的可替代的特征值对无线通信用户单元进行地理定位的方法。例如,步骤1220可以适于附加地/可替代地包括获得所选择的小区的SNR斜率值和截距值,已经基于从无线通信用户单元接收的SNR测量信息经由遗传算法导出SNR斜率值和截距值。所获得的SNR斜率值和截距值然后可以用于在步骤1225针对所选择的小区生成SNR模型。例如,所示出的示例的SNR斜率值和截距值可以用于导出相对于所选择的小区的基站天线的SNR等值线的径向距离值。在步骤1230,所选择的小区的所接收的测量报告内的SNR测量数据然后被应用到生成的SNR模型以估计在无线通信用户单元和所选择的小区的基站/天线之间的距离。图12的方法的剩余部分实质上保持如关于使用信号强度测量数据所描述的。
[0118] 图13示出了对无线通信用户单元进行地理定位的方法的另外的示例的简化的流程图1300。特别地,图13示出了使用无线通信网络内的小区的定时测量数据和定时偏移值对无线通信用户单元进行地理定位的示例。方法开始于步骤1305,并且继续前进到步骤1310,其中接收来自无线通信用户单元(UE)的测量报告,其包括一组小区的定时测量数据(在图13的示例中)。例如,定时测量数据可以包括定时信息,其指示关于在基本上相同的时间点由UE从一组小区所接收的信号的传输时间。关于信号的传输时间将取决于信号所发自的各自的小区基站的本地定时源。在步骤1315,从所接收的测量报告提取定时测量信息。接着,在步骤1320,其定时数据是可用的小区的定时偏移值被获取。特别地,基于从无线通信用户单元接收的测量信息(例如图3的方法)经由遗传算法导出的定时偏移值被获取。每个定时偏移值代表关于各自的小区的本地定时源和中央定时源之间的偏移。在步骤
1325,定时偏移值然后被应用于所提取的定时数据,从而有效地同步不同小区的定时数据。
在步骤1330,然后基于偏移定时数据针对成对的小区计算定时差异值,每个定时差异值代表针对在各自的基站和UE之间行进的信号的行程时间中的差异。在步骤1335,然后生成或以其它方式获得已经针对其计算了定时差异值的该成对的小区的定时差异等值线模型。由于RF信号能够在两点之间行进的速度的相对可预测的性质,可以简单地使用基站的已知的(相对的)位置基于简单的数学建模来生成(提前或即时)这样的定时差异模型。在步骤1340,定时差异值然后可以被应用于定时差异等值线模型,并且在步骤1345,可以基于将计算的定时差异值应用到等值线模型来生成关于UE的地理定位估计。方法结束于步骤
1350。
[0119] 应当理解的是,本发明可以适用于另外的形式的小区特征值,并且技术人员将容易能够据此修改图3到13的方法。这样的另外的形式的小区特征值的另外的示例包括,任意强度单位(ASU)数据、OTDOA(观测到达时间差)等(仅仅通过示例的方式)。实际上,应当预期的是,经由本发明导出的这样的小区特征值可以实质上包括任何小区特定的参数,其随着无线通信用户单元和小区站点之间的距离而衰落或减低或改变。这样的小区特征值的另外的示例可以包括数据速率(其通常随着间距的增加而降低)、吞吐率(其再次通常随着间距的增加而降低)、使用的调制格式(在系统中,其中调制格式适应于信道的质量,例如,当质量减低时,从信道质量是好的(通常=小的间距)时的64-QAM开始下降到16-QAM,然后下降到QPSK)、或误差校正编码系统需要校正的误差的数量(该数量将通常随着间距的增加而增加)。
[0120] 现在参考图14,其示出了地理定位系统1400的实例的简化框图。地理定位系统1400可以以任何合适的方式实现。例如,如在图14中所示,可以至少部分通过一个或多个设置为执行计算机程序代码的处理模块1405实现地理定位系统1400。计算机程序代码可以被存储在一个或多个非暂时性的计算机程序产品中,例如,如一个或多个存储器元件。
这样的存储器元件可以包括任何形式的计算机可读存储设备,诸如,硬盘、CD-ROM、光学存储设备、磁存储设备、只读存储器ROM、可编程只读存储器PROM、可擦除可编程只读存储器EPROM、电可擦除可编程只读存储器EEPROM以及闪存。
[0121] 特别是,图14中示出的地理定位系统1400包括小区特征导出部件1420(以在处理模块1405上执行的计算机程序代码的形式),小区特征导出部件1420被设置为实现导出无线通信网络内的小区的小区特征值的方法,如参考图3到图11在上文中所描述的方法。在示出的实例中,地理定位系统1400被可操作地耦合到其中存储了从无线通信用户单元接收的小区测量数据的数据存储设备设备1410且被设置为接收来自数据存储设备1410的小区测量数据。地理定位系统1400还被可操作地耦合到数据存储设备1430,小区特征导出部件1420被设置为将信号强度衰减特征值存储在该数据存储设备1430内。在一些实例中,数据存储设备1420和数据存储设备1430可以通过单个数据存储设备的方式实现。
[0122] 在示出的实例中,地理定位系统1400还包括地理定位模块1440(以在处理模块1405上执行的计算机程序代码的形式),该地理定位模块1440被设置为执行无线通信用户单元的地理定位,如参考图12的上文中所描述的方法和/或参考图13的上文中所描述的方法。在示出的实例中,地理定位模块1440包括小区特征等值线模型生成器部件1445,其被设置为基于由小区特征导出部件1420导出的并存储在数据存储设备1430内的小区特征数据,生成无线通信网络内的小区的小区特征等值线。
[0123] 现在参考图15,其示出了典型的计算系统1500,其可以被用于实现本发明的实施例中的信号处理功能。例如,该类型的计算系统可以在图14的地理定位系统1400内使用。相关领域的技术人员也将认识到如何使用其他计算机系统或结构来实现本发明。例如,计算系统1500可以代表台式计算机、便携式计算机或笔记本式计算机、手持式计算设备(PDA、手机、掌上电脑,等等)、主机、服务器、客户端、或给定的应用或环境可能需要或适用的任何其他类型的专用或通用计算设备。计算设备1500可以包括一个或多个处理器,如处理器1504。处理器1504可以使用例如通用或专用处理工具实现,例如,微处理器、微控制器、或其他控制模块。在该实例中,处理器1504被连接到总线1502或其他通信介质。
[0124] 计算系统1500也可以包括主存储器1508,诸如随机存取存储器(RAM)或用于存储信息和由处理器1504所执行的指令的其他动态存储器。主存储器1508也可以被用于在执行由处理器1504执行的指令期间存储暂时性的变量或其他中间信息。计算系统1500也包括只读存储器(ROM)或耦合到总线1502用于存储处理器1504的静态信息和指令的其他静态存储器设备。
[0125] 计算系统1500也可以包括信息存储系统1510,例如,该信息存储系统1510可以包括介质驱动器1512和可移动存储接口1520。介质驱动器1512可以包括支持固定的或可移动存储介质的驱动器或其他机构,诸如,硬盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、光盘驱动器、压缩盘(CD)或数字视频驱动(DVD)读取或写入驱动器(R或RW)或其他可移动或固定的介质驱动器。存储介质1518可以包括,例如,硬盘、软盘、磁带、光盘、CD或DVD或由介质驱动器1512读取和写入到介质驱动器1512的其他固定的或可移动介质。如这些实例所示,存储介质1518可以包括其中存储有特定计算机软件或数据的计算机可读存储介质。
[0126] 在可替代的实施例中,信息存储系统1510可以包括用于允许计算机程序或其他指令或数据被加载到计算系统1500中的其他类似的部件。例如,这样的部件可以包括诸如程序盒和盒式接口、可移动存储器(例如,闪存或其他可移动存储器模块)和存储器插槽的可移动存储单元1522和接口1520、以及允许将软件和数据从可移动存储单元1518传送到计算系统1500的其他可移动存储单元1522和接口1520。
[0127] 计算系统1500也可以包括通信接口1524。通信接口1524可以被用于允许在计算系统1500和外部设备之间传送软件和数据。通信接口1524的实例可以包括调制解调器、网路接口、(诸如,以太网接口卡或其他NIC卡)、通信端口(例如,如通用串行总线(USB)端口)、PCMCIA插槽和卡,等等。通过通信接口1524传送的软件和数据是以信号的形式,该信号可以是电子信号、电磁信号和光信号或其他能够由通信接口1524接收的信号。将这些信号通过信道1528提供到通信接口1524。该信道1528可以携带信号并且可以使用无线介质、电线或电缆、光纤或其他通信介质来实现。信道的一些实例包括电话线、手机链接、RF链接、网络接口、局域网或广域网以及其他通信信道。
[0128] 在该文档中,术语“计算机程序产品”、“计算机可读介质”以及类似的术语通常可以被用来指介质,例如,存储器1508、存储设备1518或存储单元1522。这些和其他形式的计算机可读介质可以存储一个或多个由处理器1504使用以引起处理器执行特定的操作的指令。这些指令通常被称为“计算机程序代码”(其可以以计算机程序或其他分组的方式被分组),当执行指令时,使计算系统1500能执行本发明的实施例的功能。应该注意的是,代码可以直接引起处理器执行编译为这样做的特定的操作,和/或与其他软件、硬件和/或固件元件(例如,用于执行标准功能的库)结合这样做的特定的操作。
[0129] 如本文中所使用的,非暂时性的说法将被理解为是指存储介质本身的非短暂的性质而不是存储的信息本身可以坚持存储状态多长时间的概念。因此,例如,可以另外视为易失性(诸如,许多电可擦除可编程只读存储器(EPPRPM)或随机存取存储器(RAM))的存储器在这里仍然被视为“非暂时性的”,而传输中的信号载波被认为是“暂时性的”,尽管信号可以保持长时间段的传输。
[0130] 在使用软件实现元件的实施例中,可以使用例如可移动存储驱动器1522、驱动器1512或通信接口1524来将软件存储在计算机可读介质中并且被加载到计算系统1500中。
当处理器1504执行控制模块(在该实例中,软件指令或计算机程序代码)时,引起处理器
1504执行本文所描述的本发明的功能。
[0131] 此外,发明概念可以适用于任何信号处理电路。例如,进一步设想,半导体制造商可以将该发明概念用在独立设备的设计中,诸如,微控制器数字信号处理器或专用集成电路(ASIC)和/或任何其他的子系统元件。
[0132] 应该理解的是,为了清晰的目的,上述描述已经参考不同的功能单元和处理器对本发明的实施例进行了描述。然而,明显的是,在不背离本发明下,可以使用不同功能单元或处理器之间的任何合适的功能分配。例如,示出由相同的处理器或控制器执行的功能可以由分离的处理器或控制器执行。因此,对特定功能单元的引用只被视为是对提供所描述的功能的合适的装置的引用,而不是说明精确的逻辑或物理结构或组织。
[0133] 因为本发明示出的实施例的大部分可以使用本领域技术人员已知的电子部件和电路实现,为了理解和评价本发明的基本概念并且为了不混淆或偏离本发明的教义,将不以比如上示出的认为必要的程度更大的任何程度解释细节。
[0134] 在前述说明书中,已经参考本发明的实施例的特定实例对本发明进行了描述。然而,明显的是,在不背离如在附属权利要求中所阐述的本发明的更广泛的精神和范围下,可以做出各种修改和变化。其他的修改、变形和替代方案也是可能的。因此,说明书和附图被认为是说明性的而不是限制性的理解。
[0135] 在权利要求中,位于圆括号间的任何参考信号不应该解释为限制权利要求。词语“包括”并不排除除了列在权利要求中的那些之外的其他元件或步骤。此外,本文中使用的术语“一个(a)”或“一个(an)”被定义为一个或多于一个。另外,即使当相同的权利要求包括介绍性的短语“一个或多个”或“至少一个”和不定冠词诸如“一个(a)”或“一个(an)”时,在权利要求中的介绍性的短语诸如“至少一个”和“一个或多个”的使用也不应该理解为暗示由不定冠词“一个(a)”或“一个(an)”介绍的另一个权利要求元素将包括这样介绍的权利要求元素的任何特定权利要求限制为只包括一个这样的元素的发明。这同样适用于定冠词的使用。除非另有说明,术语诸如“第一”和“第二”被用于这些术语描述的元素之间的任意区别。因此,这些术语不一定旨在指示这样的元素的时间或其他优先级。某些测量列举在相互不同的权利要求中这个简单事实并不表明这些测量的组合不能被用于实现优势。
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