СПОСОБЫ И СИСТЕМЫ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ, ЗАШЕДШИХ НА ПЛОЩАДКУ Российский патент 2018 года по МПК H04W4/02 

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННУЮ ЗАЯВКУ

Данная заявка испрашивает приоритет и преимущества по предварительной патентной заявки США №61/748,671, поданной 3 января 2013 года под заголовком «Dynamic Self-Learning Method for Detecting Consumer Venue Walk-in in Local-Area Wireless Networks», содержание которой целиком включено сюда по ссылке.

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Настоящее изобретение относится в целом к услугам на основе определения местоположения и, в частности, касается способов и систем для непрерывной оптимизации или повышения качества данных о местоположении в беспроводных системах, включая, но не только, беспроводные локальные сети.

ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

В последние годы резко возросло количество мобильных вычислительных устройств, что породило потребность в более продвинутых мобильных беспроводных услугах. Мобильная электронная почта, портативные радиопередатчики (воки-токи), многопользовательские игры и отслеживание вызовов - это лишь несколько примеров новых приложений, которые появились на мобильных устройствах. Вдобавок, у мобильных пользователей появился спрос на приложения, которые не только используют свое текущее местоположение, но также совместно используют информацию о местоположении друг друга. Например, родители хотят постоянно отслеживать передвижение своих детей, диспетчерам необходимо отслеживать местоположение транспортных средств компании, доставляющей грузы, а бизнесмены в своих деловых поездках хотят найти близлежащие аптеки для выписки рецептов. Во всех этих примерах требуется, чтобы человек знал свое собственное местоположение или местоположение какого-либо другого лица.

До сегодняшнего дня, люди спрашивали дорогу, позвонив кому-нибудь по телефону для уточнения своего местоположения или время от времени регистрировали свое местонахождение у сотрудников дорожных служб. Услуги, основанные на определении местоположения являются новой областью мобильных приложений, которые расширяют возможности новых устройств по вычислению текущего географического положения и сообщению о нем мобильному пользователю или соответствующей службе. Некоторые примеры таких служб включают в себя службу местной погоды, службу, предоставляющую оперативную информацию о трафике, службы Driving Directions (Рекомендации по оптимальному маршруту и информация о пробках и т.п.), службы слежения за детьми, службы поиска малышей и городские консьерж-услуги.

Эти новые чувствительные устройства, определяющие местоположение, основаны на множестве разнообразных технологий, использующих единую общую концепцию. Используя радиосигналы, поступающие из известных опорных точек, эти устройства способны вычислять местоположение мобильного пользователя относительно этих опорных точек. Каждый из указанных подходов имеет свои преимущества и недостатки в зависимости от принятой технологии радиосвязи и алгоритмов позиционирования, которые в них используются.

Компании розничной торговли и рекламные компании заинтересованы в реакции потребителя на их мероприятия по продвижению их товаров и на рекламные объявления. В частности, компании розничной торговли и рекламные компании заинтересованы в людях, зашедших в магазин/торговую площадку, считая их ключевым показателем успеха своих маркетинговых усилий. Уже используются различные способы обнаружения зашедших людей. Эти способы включают в себя, но не только: (i) регистрацию на основе NFC; (ii) регистрацию на основе штрих-кода; и (iii) регистрацию на основе местоположения. Известны ограничения на использование вариантов (i) и (ii), такие как необходимость иметь специальное программное и аппаратное обеспечение на устройстве пользователя и специальное аппаратное обеспечение на указанной площадке.

Способ на основе определения местоположения является многообещающим при условии, что можно обеспечить высокий уровень точности даже в тех случаях, когда небольшие площадки являются географически смежными по отношению друг к другу. Препятствиями для реализации этого способа является, но не только: (i) невозможность обеспечить приемлемое покрытие системой GPS зон внутри помещений и густонаселенных областей из-за пропадания сигнала спутника, а также общая низкая точность (обычно в диапазоне 10 м); и (ii) тот факт, что сети на основе стандарта связи 3G/4G не отличаются высокой точностью, и радиус окружности, указывающей местоположение, может составлять порядка сотен метров или даже километр.

Связь Wi-Fi имеет значительный потенциал для регистрации на основе местоположения. В данной области техники были предприняты значительные усилия для реализации способов определения местоположения на основе трилатерации и отпечатков пользования радиочастотной (RF) связью. Однако эти способы имеют известные ограничения, включающие в себя, но не только: (i) в случае использования трилатерации точные математические вычисления возможны в открытом пространстве или в средах, для которых имеются хорошие модели, где предполагаются конкретные типы и физические конфигурации препятствий, но точность вычислений ухудшается в центральных районах городов с множеством магазинов, каждый из которых имеет собственную конфигурацию дверей и стен; и (ii) для применения отпечатков пользования RF радиосвязью требуется специальная подготовка, такая как сканирование данного места для построения карты опорных отпечатков и периодическая повторная калибровка для адаптации к изменениям физической конфигурации и к другим источникам радиосигналов (например, другие точки доступа Wi-Fi, микроволновой связи и т.п.).

Таким образом, имеется потребность в усовершенствованных технических решениях, которые позволят преодолеть вышеописанные ограничения.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Различные варианты осуществления настоящего изобретения преодолевают вышеописанные ограничения путем применения нового динамического самообучающегося алгоритма, который можно использовать для детерминированной регистрации конкретного процента зашедших потребителей с очень высоким уровнем точности для площадок конкретных типов. В этих вариантах ах осуществления беспроводные базовые станции (например, точки доступа Wi-Fi) размещены на самих площадках, а потребители имеют при себе мобильные устройства, которые обеспечивают регулярную связь с указанными базовыми станциями.

В частности, задачей настоящего изобретения является обеспечение систем и способов для обнаружения потребителей, зашедших на данную площадку и обладающих беспроводными мобильными устройствами, где указанные площадки оборудованы беспроводными базовыми станциями, находящимися внутри этих площадок. Например, но не как ограничение, настоящие технические решения могут быть реализованы с использованием точек доступа Wi-Fi и мобильных телефонов, оборудованных Wi-Fi приемниками.

Другой задачей настоящего изобретения является обеспечение систем и способов для обнаружения зашедших на площадку потребителей главным образом на основе информации от беспроводной сети путем использования замеров индикатора уровня принимаемого (или остаточного) сигнала (RSSI) от базовых станций при отсутствии требования серьезных модификаций мобильных устройств.

Еще одной задачей настоящего изобретения является обеспечение систем и способов для обнаружения зашедших на данную площадку потребителей с использованием динамического и самообучающегося алгоритма, который подстраивается к конкретным условиям площадок с разными размерами и физическими конфигурациями путем сбора статистических данных RSSI для каждой участвующей в процессе базовой станции, и для периодического вычисления соответствующих профилей базовых станций, которые позднее могут быть использованы для классификации конкретного замера RSSI, как относящегося к замеру внутри площадки или к замеру вне площадки.

Следующей задачей настоящего изобретения является обеспечение систем и способов для вычисления профилей базовых станций путем выполнения ряда статистических и математических манипуляций для: (a) отфильтровывания устаревших данных, (b) устранения дисбаланса между количеством замеров, относящихся к замерам внутри и вне площадки, и (с) определения порогового значения «внутри/вне площадки».

Другой задачей настоящего изобретения является обеспечение систем и способов для классификации отдельных замеров RSSI на положительные (внутри площадки) или отрицательные (вне площадки) с использованием предварительно вычисленного порогового параметра, специфического для каждой беспроводной базовой станции.

Еще одной задачей настоящего изобретения является обеспечение систем и способов для отфильтровывания отдельных замеров RSSI, являющихся нерепрезентативными, которые по ошибке можно классифицировать как положительные (внутри площадки).

Следующей задачей настоящего изобретения является обеспечение систем и способов для идентификации ряда положительных (внутри площадки) замеров, которые указывают на вероятное событие появления зашедшего потребителя.

Согласно одному аспекту реализуемый на компьютере способ включает в себя прием от множества беспроводных базовых станций информации о RSSI, относящейся к мобильным устройствам, которые поддерживают связь с беспроводными базовыми станциями. На основе информации о RSSI определяют, произошло ли событие появления зашедшего потребителя для конкретного мобильной устройства.

Различные реализации указанного способа включают в себя один или несколько из нижеследующих признаков. Определение зашедшего потребителя может включать в себя вычисление порога RSSI внутри площадки для каждой из беспроводных базовых станций и определение того, произошло ли событие появления зашедшего на данную площадку потребителя на основе порога RSSI «внутри площадки» и по меньшей мере одного замера RSSI, относящегося к конкретному мобильному устройству. Обновленную информацию о RSSI можно периодически получать от беспроводных базовых станций, а пороги RSSI «внутри площадки» можно периодически пересчитывать на основе обновленной информации о RSSI. Вычисление порога может включать в себя отбрасывание информации о RSSI, которая хранится больше определенного срока, и/или отбрасывание информации о RSSI, относящейся к тем мобильным устройствам, у которых количество замеров RSSI меньше порогового значения.

Дополнительные реализации данного способа включают в себя один или несколько из следующих признаков. Информация о RSSI может включать в себя: (i) кластер значений данных, представляющих вероятные замеры RSSI внутри площадки; и (ii) кластер значений данных, представляющих вероятные замеры RSSI вне площадки. Вычисление порогового значения дополнительно может включать в себя применение корректирующей функции для расширения кластера «внутри площадки» и/или сужения кластера «вне площадки». Порог RSSI внутри площадки может быть установлен равным значению, находящемуся фактически между значениями RSSI в кластере внутри площадки и значениями RSSI в кластере вне площадки. Обнаружение зашедшего потребителя может включать в себя отфильтровывание ложных положительных событий появления зашедшего на площадку потребителя. О событии появления зашедшего на площадку потребителя может быть уведомлен сервер приложений.

Согласно другому аспекту система включает в себя один или более компьютеров, запрограммированных для выполнения операций, включающих: прием от множества беспроводных базовых станций информации о RSSI, относящейся к мобильным устройствам, которые поддерживают связь с беспроводными базовыми станциями; и определение на основе информации о RSSI, имело ли место событие появления зашедшего на площадку потребителя для конкретного мобильного устройства.

Различные реализации системы включают в себя один или несколько из следующих признаков. Определение зашедшего потребителя может включать в себя вычисление порога RSSI внутри площадки для каждой из базовых станций и определение того, имело ли место событие появления зашедшего потребителя на данную площадку, на основе порога RSSI внутри площадки и по меньшей мере одного замера RSSI, относящегося к конкретному мобильному устройству. Обновленная информация о RSSI может периодически приниматься от беспроводных базовых станций, и можно периодически пересчитывать пороги RSSI внутри площадки на основе обновленной информации о RSSI. Вычисление порога может включать в себя отбрасывание информации о RSSI, которая хранится больше определенного срока и/или отбрасывание информации о RSSI, относящейся к мобильным устройствам, у которых количество замеров RSSI меньше порогового значения для количества замеров RSSI.

Дополнительные реализации системы включают в себя один или несколько из следующих признаков. Информация о RSSI может включать в себя: (i) кластер значений данных, представляющих вероятные замеры RSSI внутри площадки; и (ii) кластер значений данных, представляющих вероятные замеры RSSI вне площадки. Вычисление порогового значения дополнительно может включать в себя применение корректирующей функции для усиления кластера «внутри площадки» и/или ослабления кластера «вне площадки». Порог RSSI внутри площадки может быть установлен равным значению, находящемуся фактически между значениями RSSI в кластере «внутри площадки» и значениями RSSI в кластере «вне площадки». Обнаружение зашедшего потребителя может включать в себя отфильтровывание ложных положительных событий появления зашедшего на площадку потребителя. О событии появления зашедшего на площадку потребителя может быть уведомлен сервер приложений.

Другие аспекты и преимущества изобретения станут очевидными из прилагаемых чертежей, подробного описания и формулы изобретения, которые иллюстрируют принципы настоящего изобретения исключительно как примеры.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Более полное представление об изобретении и множестве вытекающих из него преимуществ без труда можно получить, обратившись к нижеследующему подробному описанию, рассматриваемому вместе с сопроводительными чертежами. На чертежах одинаковые ссылочные позиции обычно относятся к одним и тем же частям на всех различных видах. Кроме того, на чертежах не всегда точно соблюдается масштаб, чтобы акцентировать внимание на основополагающих принципах изобретения.

Фиг. 1 - архитектура высокого уровня примерной системы согласно одной реализации изобретении;

фиг. 2 - график примерных данных RSSI согласно одной реализации изобретения;

фиг. 3 - график примерных данных RSSI, показанных в виде кластеров внутри площадки и вне площадки согласно одной реализации изобретения;

фиг. 4 - блок-схема примерного способа для обнаружения зашедшего потребителя на данную площадку согласно одной реализации изобретения;

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Здесь описаны различные реализации способов и систем, которые позволяют обнаружить события появления зашедших потребителей на данную площадку, которые обладают беспроводными мобильными устройствами, где эти мобильные устройства поддерживают связь с беспроводными базовыми станциями, которые находятся внутри (торговых) площадок.

Хотя на чертежах компоненты изображены в функционально разделенном виде, такое изображение принято исключительно в иллюстративных целях. Очевидно, что эти компоненты, изображенные на фигурах, могут быть произвольно скомбинированы или разделены на отдельные программные, программно-аппаратные и/или аппаратные компоненты. Кроме того, также очевидно, что указанные компоненты, независимо от того, каким образом они были объединены или разделены, могут выполняться на одном и том же хост-компьютере или множестве хост-компьютеров, причем множество хост-компьютеров могут быть соединены одной или несколькими сетями.

Используемый здесь термин «средство» относится к программно-аппаратной, аппаратной или программной компоненте, которая используется для достижения некоторой цели. Термин «средство» как правило, включает в себя программные команды, которые хранятся в энергонезависимой памяти (также называемой вторичной памятью). При выполнении этих программных команд по меньшей мере поднабор этих программных команд загружается процессором в память (также называемую основной памятью). Затем процессор выполняет указанные программные команды в памяти. Процессор может представлять собой совместно используемый процессор, специализированный процессор или комбинацию совместно используемых или специализированных процессоров. Типовая программа включает в себя вызовы аппаратных компонент (таких как устройства ввода/вывода), для выполнения которых, как правило, требуется выполнение программ-драйверов. Драйверы могут, но не обязательно рассматриваться как часть упомянутого средства, но такое разграничение не является принципиальным.

Встречающийся здесь термин «база данных» используется в широком смысле, включая любое известное или подходящее средство для хранения данных, как централизованно, так и в распределенном виде, в качестве реляционной базы данных или на иной основе.

Используемый здесь термин «мобильное устройство» может относиться, но не только к сотовому телефону, такому как Apple® iPhone®, другим портативным электронным устройствам, таким как Apple® iPod® Touch®, Apple® iPads® и мобильным устройствам на основе операционной системы Google® Android®, и любым другим портативным электронным устройствам, которые включают в себя программное обеспечение, программно-аппаратное обеспечение, аппаратное обеспечение или их комбинации. Типовые компоненты мобильного устройства могут включать в себя, но не только постоянные запоминающие устройства типа флэш-ROM, память с произвольной выборкой типа SRAM, камеру, батарею, драйвер дисплея LCD, дисплей, сотовую антенну, динамик, схему Bluetooth и схемы Wi-Fi, где в постоянном запоминающем устройстве могут содержаться программы, приложения и/или операционная система для мобильного устройства.

Также необходимо заметить, что реализации настоящих технических способов могут быть обеспечены в виде одной или нескольких считываемых компьютером программ, воплощенных в одном или нескольких изделиях. Таким изделием может быть любое подходяще аппаратное средство, такое как, например, гибкий диск, жесткий диск, CD-ROM, CD-RW, CD-R, DVD-ROM, DVD-RW, DVD-R, карта флэш-памяти, PROM, RAM, ROM или магнитная лента. Обычно считываемые компьютером программы могут быть реализованы в любом языке программирования. Программы программного обеспечения могут быть дополнительно преобразованы в команды машинного языка или команды виртуальной машины и храниться в программном файле в таком виде. Затем программный файл может быть сохранен в одном или нескольких из упомянутых изделий.

Как показано на фиг. 1, в одной реализации система 100 включает в себя беспроводные внутренние базовые станции 110 (то есть, находящиеся внутри торговой площадки), мобильные пользовательские устройства 105, которые поддерживают технологию беспроводной связи, используемую базовыми станциями 110 (например, Wi-Fi), беспроводное аналитическое средство 150 и один или несколько серверов 170 приложений, заинтересованных в уведомлениях о событиях появления зашедшего пользователя на данную площадку, которые могут обрабатываться и ретранслироваться на одно или несколько приложений 180. Аналитическое средство 150 может получать информацию от базовых станций 110 через беспроводную сеть 130, а аналитическое средство 150 может поддерживать связь с сервером 170 приложений через ту же сеть или другую сеть (например, сеть 160 по протоколу IP). Следует заметить, что представленные здесь элементы являются функциональными элементами, и что при действительной реализации соответствующие функции могут выполняться в разных физических модулях. Например, но не как ограничение, часть либо все функциональные возможности аналитического средства 150 могут быть реализованы в базовых станциях 110. В другом примере, не являющимся ограничением, часть функциональных возможностей аналитического средства 150 может быть реализована внутри изделия, помещенного в сетевую среду оператора мобильной связи, в то время как функции, реализуемые не в режиме реального времени, выполняются в централизованном Интернет-парке серверов (то есть, в облаке).

В одной реализации система 100 использует сеть Wi-Fi в качестве беспроводной сети 130, при этом базовые станции 110 являются точками доступа Wi-Fi, а мобильные пользовательские устройства 105 представляет собой смартфоны, предоставляющие возможность Wi-Fi связи. При эксплуатации мобильные пользовательские устройства 105 могут периодически транслировать маячковые или зондирующие сообщения (например, зондирующие кадры Wi-Fi), выполнять подключения к базовым станциям 110 и передавать данные на эти базовые станции. Каждая базовая станция 110, принимающая широковещательное или одноадресное сообщение от мобильного пользовательского устройства 105, выполняет измерение принятого (или остаточного) индикатора уровня сигнала (RSSI). Аналитическое средство 150 затем периодически собирает информацию о RSSI, касающуюся мобильных устройств 105, идентифицированных их MAC адресами, через базовые станции 110. В качестве альтернативы, базовые станции 110 могут послать в аналитическое средство 150 обновления для RSSI в динамическом режиме (например, каждые 10 секунд, каждые 30 секунд, каждые 3 минуты и т.д.).

Аналитическое средство 150, поддерживающий Wi-Fi, может выполнять вычисления для обнаружения зашедших пользователей для конкретных площадок (например, когда пользователь входит в определенное пространство, например, внутрь магазина, ресторана, гипермаркета и т.д.). Аналитическое средство 150, поддерживающий Wi-Fi, информирует заинтересованные в этом серверы 170 приложений о событиях появления зашедшего потребителя на данную площадку, и серверы 170 приложений могут установить связь с соответствующими приложениями 180. Например, после приема уведомления о том, что имело место событие появления зашедшего потребителя на данную площадку для конкретного мобильного устройства, сервер 170 приложений может послать уведомление на приложение 180 о том, что мобильное устройство предприняло некоторое действие (например, отобразило на дисплее сообщение с приглашением, предоставило купон, и т.д.).

В одной реализации алгоритм обнаружения зашедшего потребителя используется для определения момента времени, когда это случилось. Каждое значение RSSI, зафиксированное базовыми станциями 110, представляет уровень радиосигнала от мобильного пользовательского устройства 105 на базовую станцию 110 в численном виде (например, «0 дБ» указывает самый сильный сигнал, а «100 дБ» указывает самый слабый сигнал). По своей природе значение RSSI косвенно отражает расстояние и возможные препятствия между мобильным устройством 105 и базовой станцией 110, выполняющей измерение.

Для обозначения того, что образует понятие «внутри» площадки невозможно установить статический порог по ряду причин, в том числе: (i) уровень сигнала мобильного устройства флуктуирует в зависимости от среды радиосвязи и параметров устройства (например, уровня заряда батареи, активность других устройств и т.д.); и (ii) разные площадки имеют разные физические конфигурации стен, окон, дверей и т.п. Для решения указанной проблемы система 100 вычисляет пороговое значение RSSI внутри площадки в динамическом режиме для каждой базовой станции и периодически обновляет их для отражения потенциальных изменений в среде радиосвязи и физической среде.

В одной реализации система 100 постоянно собирает статистический набор замеров RSSI для одной или нескольких точек доступа. Статистическое распределение замеров RSSI состоит из отсчетов, обеспеченных потребителями, имеющими мобильные устройства, которые находятся как внутри, так и вне конкретной площадки (о которой система 100 не имеет прямой информации). В отличие от того, что ожидалось, отсчеты RSSI распределяются неравномерно в области возможных значений RSSI, но, при условии, что набор отсчетов статистических данных имеет достаточный размер, эти отсчеты имеют тенденцию к формированию по меньшей мере двух кластеров 210 и 220, как показано на фиг. 2.

Как видно из фиг 3, эксперименты показывают, что два кластера 210 и 220 примерно соответствуют замерам RSSI для реальных пользователей 310, находящихся внутри площадки, и замерам RSSI для реальных пользователей 320, находящихся вне площадки, представляя их статистические группы на противоположных сторонах площадки. Затем можно вычислить некоторое произвольное пороговое значение 350 (обозначенное на фиг. 3 в виде порога «внутри/вне»), которое можно использовать для классификации конкретных замеров RSSI на замеры «внутри» или «вне» площадки для конкретной площадки с определенной вероятностью.

Однако, как можно видеть из графика на фиг. 3, нет однозначного граничного значения между двумя кластерами данных, поскольку они перекрыты из-за статистической природы процесса, конкретной физической конфигурации площади и того факта, что действительный уровень сигнала также зависит от ряда параметров, не связанных с расстоянием от базовой станции. Это приводит к тому, что имеет место ненулевая вероятность обнаружения реального замера RSSI внутри площадки со значением, находящимся слева от произвольного порога 350 «внутри/вне» площадки (что представляет ложный положительный результат), и нахождения реального замера RSSI внутри площадки со значением, находящимся справа от произвольного порога 350 внутри площадки (что представляет ложный отрицательный результат). Таким образом, функционирование системы 100 можно описать, используя два показателя: «покрытие», вычисляемое как 1/N_fn (где N_fn - количество ложных отрицательных результатов), и представления о том, насколько хорошо система 100 обнаруживает параметры зашедших потребителей, и минимизирует ложные отрицательные результаты; и «точность», вычисляемую как 1/N_fp (где N_fp - количество ложных положительных результатов) и представления вероятности точного решения, как если бы система 100 действительно объявила о событии появления зашедшего потребителя. Учитывая перекрытие функций статистического распределения, чисто математический подход (например, попытка точного определения положения порога 350 «внутри площадки») скорее всего не принесет идеальных результатов. Вместо этого, как описывается ниже, в системе 100 предусмотрен набор аналитических алгоритмов, которые пытаются отфильтровывать ложные положительные результаты, если случается их фиксация, достигая тем самым максимального покрытия без серьезного влияния на точность результатов.

Обратимся теперь к фиг. 4, где перед тем, как система 100 может эффективно обнаружить событие появления зашедшего потребителя на данную площадку, система 100 собирает набор статистических данных о RSSI (этап 402) и выполняет следующий алгоритм выбора порога внутри площадки. На этапе 404 исключаются из рассмотрения замеры RSSI, хранящиеся дольше определенного срока (в качестве примера, не являющегося ограничением, хранящиеся больше одной недели). Это помогает сгладить уменьшить влияние: (а) прошлых данных, не отражающих новые физические конфигурации и новые параметры среды радиосвязи; и (b) явления, когда из-за статистического доминирования внешних замеров внешний кластер снижает значимость внутреннего кластера (для большинства площадок обычно больше людей проходят мимо площадки, не заходя в нее).

На этапе 406, как возможный, но не обязательный вариант, собранный набор данных о RSSI может быть дополнительно улучшен посредством удаления «зашумленных» значений, когда, например, только ограниченное количество замеров RSSI исследовалось для конкретного мобильного устройства. Например, но не как ограничение, система 100 может исключить замеры для мобильного устройства, с которым связано меньше трех замеров для конкретной базовой станции (или кумулятивно для множества базовых станций).

На этапе 408 как возможный вариант, но не обязательно, собранный набор данных о RSSI может быть дополнительно улучшен путем усиления кластера данных «внутри площадки» и/или ослабления кластера данных «вне площадки». Этого можно достичь, применив корректирующую мультипликативную функцию. В конкретной реализации используется функция f(x)=((100+x)/50)³, где х - значение в интервале [-100, 0], представляющем область значений RSSI в исходном наборе данных.

На этапе 410 система 100 вычисляет произвольный порог «внутри площадки», который находится практически между двумя кластерами (поскольку кластеры перекрываются, этот порог не полностью разделяет два кластера данных, а скорее разделяет существенные участки этих двух кластеров друг от друга). В конкретной реализации указанный порог выбирают, используя следующий подход. Сначала в виде табличной функции представляют статистическую базу данных RSSI следующим образом

y_i=f(x_i)i=0,…,100

Затем строится система линейных алгебраических уравнений для создания полиномиальной аппроксимирующей функции с использованием метода среднеквадратической аппроксимации следующим образом.

Результирующая система уравнений решается с использованием Гауссова исключения для нахождения полиномиальных коэффициентов следующим образом.

Затем в качестве локального минимума первой производной аппроксимирующей функции между двумя кластерами данных RSSI выбирают порог «внутри площадки». Возможно в качестве опции дополнительно применить беспроигрышный подход, когда, если вычисленное результирующее значение превышает заранее заданное значение T_max, то значение порога устанавливают равным T_max. Вышеописанный подход является лишь одним примером вычисления произвольного порога «внутри площадки» между двумя кластерами данных, причем специалистам в данной области техники известны различные альтернативные способы, которые можно использовать для вычисления порога.

Затем вычисленный порог используют для оценки каждого отдельного замера RSSI и классификации его как положительного (внутри площадки) или отрицательного (вне площадки). Реальный зашедший потребитель обнаруживается с использованием более сложного алгоритма, который минимизирует ложные позитивные результаты посредством отфильтровывания нерепрезентативных разовых положительных замеров и обеспечения присутствия положительных замеров в течение определенного периода времени. Сначала положительные замеры RSSI группируют в кластеры в INSIDE_CLASTER_TIME в одной конкретной реализации INSIDE_CLASTER_TIME устанавливают равным тридцати секундам, хотя могут быть использованы другие значения в зависимости от реализации. Заметим, что в некоторых случаях между двумя положительными замерами может находиться один или несколько отрицательных замеров. Далее, если в течение INSIDE_TIMEFRAME наблюдалось по меньшей мере три положительных кластера, то обнаруживается появление зашедшего потребителя для данного пользователя устройства. В одной конкретной реализации INSIDE_TIMEFRAME устанавливают равным пяти минутам, хотя могут быть использованы и другие значения в зависимости от реализации. Затем пока в течение INSIDE_TIMEFRAME наблюдается по меньшей мере один положительный замер после последнего положительного замера, эти замеры считаются частью одного и того же события появления зашедшего потребителя (например, мобильный пользователь все еще находится внутри данной площадки). По истечении лимита времени INSIDE_TIMEFRAME в отсутствие дополнительных положительных замеров событие появления зашедшего потребителя считается закончившимся. Система 100 может уведомить различные серверы и приложения о появлении зашедшего потребителя, а также о начале (то есть, появление зашедшего потребителя на данную площадку) и конце этого события (то есть, выход с площадки).

В некоторых реализациях могут быть использованы для определения порога «внутри площадки» и/или для обнаружения появления зашедшего потребителя на данную площадку вместо или вдобавок к информации о RSSI, другие типы данных. Например, в ситуациях, когда набор собранных замеров RSSI недостаточен, могут быть использованы данные, привязанные ко времени, для пополнения замеров RSSI, чтобы определить, прошел ли пользователь просто мимо данной площадки или действительно зашел в нее. В этом случае могут быть сформированы два профиля: один для пользователей, которые предположительно находятся внутри площадки, а другой для пользователей, которые предположительно находятся вне площадки. Если установлен контакт между базовой станцией и мобильным устройством пользователя (например, пересылка замера RSSI или других данных) в течение определенного временного интервала, и/или достигнуто пороговое значение количества замеров в течение определенного периода времени, можно предположить, что пользователь скорее всего находится внутри площадки и его можно связать с профилем «внутри площадки». Если не достигнуто одно или несколько пороговых значений для временных характеристик, то предполагается, что пользователь не находится или маловероятно, что он находится в площадке, и тогда его можно связать с профилем «вне площадки».

Выше были описаны некоторые реализации настоящего изобретения. Однако важно заметить, что настоящее изобретение не ограничено этими реализациями, а скорее здесь предполагается, что добавления и модификации к тому, что здесь было однозначно описано, также входит в объем настоящего изобретения. Кроме того, должно быть понятно, что отличительные признаки описанных здесь различных реализаций не были взаимоисключающими, и они могут присутствовать в различных комбинациях и перестановках, даже если указанные комбинации или перестановки не были здесь явно представлены, при условии, если они не выходят за рамки существа и объема настоящего изобретения. В действительности, вариации, модификации и другие реализации того, что здесь было описано, очевидны специалистам в данной области техники, если они не выходят за рамки существа и объема настоящего изобретения. Как таковое, изобретение не должно определяться только представленным здесь иллюстративным описанием.

Изобретение относится к услугам на основе определения местоположения. Технический результат – повышение точности и качества данных о местоположении в беспроводных системах. В данных способе и системе для обнаружения событий появления зашедших потребителей, обладающих беспроводными мобильными устройствами, на данную площадку от множества беспроводных базовых станций получают информацию об индикаторе уровня принятого сигнала. Информация о RSSI относится к мобильным устройствам, которые находятся на связи с беспроводными базовыми станциями. На основе информации о RSSI определяют, произошло ли событие появления зашедшего потребителя на данную площадку для конкретного мобильного устройства. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 4 ил.

1. Реализуемый на компьютере способ обнаружения потребителя, входящего на площадку, содержащий:

прием от множества беспроводных базовых станций информации об индикаторе уровня принимаемого сигнала (RSSI), относящейся к мобильным устройствам, находящимся на связи с упомянутыми беспроводными базовыми станциями, причем информация о RSSI содержит кластер значений данных внутри площадки, представляющих вероятные замеры RSSI внутри площадки, и кластер значений данных вне площадки, представляющих вероятные замеры RSSI вне площадки;

вычисление для каждой из беспроводных базовых станций порога RSSI внутри площадки, содержащего значение, по существу, между значениями данных внутри площадки и значениями данных вне площадки, принятыми из беспроводной базовой станции; и

определение того, произошло ли событие входа на площадку, для конкретного мобильного устройства на основании конкретного порога RSSI внутри площадки и информации о RSSI, относящейся к конкретному мобильному устройству, причем определение того, произошло ли событие входа на площадку, содержит:

идентификацию в пределах первого временного окна первого кластера замеров RSSI внутри площадки для конкретного мобильного устройства на основании конкретного порога RSSI внутри площадки;

идентификацию в пределах второго временного окна второго кластера замеров RSSI внутри площадки для конкретного мобильного устройства на основании конкретного порога RSSI внутри площадки; и

определение, что произошло событие входа на площадку, для конкретного мобильного устройства на основании множества кластеров RSSI внутри площадки, включая первый и второй кластеры, наблюдаемые в пределах третьего временного окна, охватывающего первое и второе временные окна.

2. Способ по п. 1, в котором от беспроводных базовых станций периодически принимают обновленную информацию о RSSI и в котором на основе обновленной информации о RSSI периодически пересчитывают пороги RSSI внутри площадки.

3. Способ по п. 1, в котором вычисление порога RSSI внутри площадки содержит отбрасывание информации о RSSI, которая хранится дольше определенного срока.

4. Способ по п. 1, в котором вычисление порога RSSI внутри площадки содержит отбрасывание информации о RSSI, относящейся к мобильным устройствам, для которых количество замеров RSSI меньше порогового количества.

5. Способ по п. 1, в котором вычисление порога RSSI внутри площадки содержит применение корректирующей функции по меньшей мере к одному из кластера внутри площадки и кластера вне площадки.

6. Способ по п. 1, в котором определение того, произошло ли событие входа на площадку, дополнительно содержит отфильтровывание ложных положительных событий входа на площадку.

7. Способ по п. 1, дополнительно содержащий уведомление сервера приложений о событии входа на площадку.

8. Система для обнаружения потребителя, входящего на площадку, содержащая:

один или несколько компьютеров, запрограммированных с возможностью выполнения операций, содержащих:

прием от множества беспроводных базовых станций информации об индикаторе уровня принимаемого сигнала (RSSI), относящейся к мобильным устройствам, находящимся на связи с упомянутыми беспроводными базовыми станциями, причем информация о RSSI содержит кластер значений данных внутри площадки, представляющих вероятные замеры RSSI внутри площадки, и кластер значений данных вне площадки, представляющих вероятные замеры RSSI вне площадки;

вычисление для каждой из беспроводных базовых станций порога RSSI внутри площадки, содержащего значение, по существу, между значениями данных внутри площадки и значениями данных вне площадки, принятыми из беспроводной базовой станции; и

определение того, произошло ли событие входа на площадку, для конкретного мобильного устройства на основании конкретного порога RSSI внутри площадки и информации о RSSI, относящейся к конкретному мобильной устройству, причем определение того, произошло ли событие входа на площадку, содержит:

идентификацию в пределах первого временного окна первого кластера замеров RSSI внутри площадки для конкретного мобильного устройства на основании конкретного порога RSSI внутри площадки;

идентификацию в пределах второго временного окна второго кластера замеров RSSI внутри площадки для конкретного мобильного устройства на основании конкретного порога RSSI внутри площадки; и

определение, что произошло событие входа на площадку, для конкретного мобильного устройства на основании множества кластеров RSSI внутри площадки, включая первый и второй кластеры, наблюдаемые в пределах третьего временного окна, охватывающего первое и второе временные окна.

9. Система по п. 8, в которой от беспроводных базовых станций периодически принимают обновленную информацию о RSSI и в которой на основе обновленной информации о RSSI периодически пересчитывают пороги RSSI внутри площадки.

10. Система по п. 8, в которой вычисление порога RSSI внутри площадки содержит отбрасывание информации о RSSI, которая хранится дольше определенного срока.

11. Система по п. 8, в которой вычисление порога RSSI внутри площадки содержит отбрасывание информации о RSSI, относящейся к мобильным устройствам, для которых количество замеров RSSI меньше порогового количества.

12. Система по п. 8, в которой вычисление порога RSSI внутри площадки содержит применение корректирующей функции по меньшей мере к одному из кластера внутри площадки и кластера вне площадки.

13. Система по п. 8, в которой определение того, произошло ли событие входа на площадку, дополнительно содержит отфильтровывание ложных положительных событий входа на площадку.

14. Система по п. 8, в которой операции дополнительно содержат уведомление сервера приложений о событии входа на площадку.