Способ и устройство для выбора приемника

Способ и устройство для выбора приемника

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[0001] Настоящее изобретение в целом относится к способу и устройству для выбора приемника.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0002] Электронные устройства, такие как портативные устройства связи, персональные компьютеры, мобильные телефоны, персональные информационные устройства (PDA, personal digital assistant) и приемники глобальной системы позиционирования (GPS, Global Positioning System), часто взаимодействуют с другими устройствами и периферийным оборудованием с использованием связи относительно небольшой дальности. Для связи и совместного использования информации канал ближней связи может использовать одну или более технологий беспроводной связи, таких как связь ближнего поля, радиосвязь малой дальности (Bluetooth ™) или беспроводная локальная сеть (WLAN, wireless local area network).

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0003] Различные примеры осуществления настоящего изобретения изложены в формуле изобретения.

[0004] В соответствии с первым аспектом настоящего изобретения способ включает идентификацию по меньшей мере одного приемника, выбор по меньшей мере одного приемника путем перемещения устройства в соответствии по меньшей мере с одним заранее заданным перемещением и передачу данных по меньшей мере в один выбранный приемник.

[0005] В соответствии со вторым аспектом настоящего изобретения способ включает идентификацию по меньшей мере одного приемника, выбор по меньшей мере одного приемника путем прочерчивания с использованием дисплея по меньшей мере одной метки от дисплейного представления устройства до дисплейного представления по меньшей мере одного приемника и передачу данных в выбранный по меньшей мере один приемник.

[0006] В соответствии с третьим аспектом настоящего изобретения устройство содержит по меньшей мере один датчик перемещения, по меньшей мере один процессор и по меньшей мере один модуль памяти, в которой хранится компьютерный программный код, при этом по меньшей мере один модуль памяти и компьютерный программный код сконфигурированы таким образом, чтобы при взаимодействии по меньшей мере с одним процессором и по меньшей мере с одним датчиком перемещения обеспечивать выполнение устройством по меньшей мере следующего: идентификации по меньшей мере одного приемника, приема индикации перемещения указанного устройства от по меньшей мере одного указанного датчика перемещения, выбора по меньшей мере одного приемника на основе, по меньшей мере частично, указанной индикации перемещения указанного устройства и передачи данных в указанный выбранный по меньшей мере один приемник.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0007] Для более полного понимания примеров осуществления настоящего изобретения далее приводится описание изобретения со ссылками на прилагаемые чертежи.

[0008] На фиг.1А показана структурная схема устройства в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения.

[0009] На фиг.1В в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения показана структурная схема блока обнаружения перемещения (MDU, motion detection unit), показанного на фиг.1А и содержащего три акселерометра.

[0010] На фиг.1С показана схема примера акселерометра, который в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения может использоваться в схеме, показанной на фиг.1В.

[0011] На фиг.1D представлен график выходного сигнала акселерометра, такого как акселерометр, показанный на фиг.1С, в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения.

[0012] На фиг.1Е представлен график, иллюстрирующий поступление трех сигналов в блок формирования окна, показанный на фиг.1В, в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения.

[0013] На фиг.2А показана схема устройства, показанного на фиг.1А, и группа из пяти приемников в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения.

[0014] На фиг.2В представлен вид экрана, на котором показано размещение дисплейных представлений приемников и дисплейное представление устройства на дисплее устройства, показанного на фиг.1А, в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения.

[0015] На фиг.2С показано представление связывания форм с приемниками в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения.

[0016] На фиг.3 согласно примеру осуществления настоящего изобретения показана блок-схема, иллюстрирующая пример способа выбора по меньшей мере одного приемника путем перемещения устройства, такого как устройство, показанное на фиг.1А, в соответствии по меньшей мере с одним заранее заданным перемещением.

[0017] На фиг.4 представлен вид экрана, на котором показано размещение дисплейных представлений приемников и метка на дисплее устройства, показанного на фиг.1А, в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения.

[0018] На фиг.5 в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения показана блок-схема, иллюстрирующая пример способа выбора по меньшей мере одного приемника путем прочерчивания метки с использованием дисплея.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0019] На фиг.1А представлена структурная схема устройства, такого как устройство 100, в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг.1, устройство 100 содержит по меньшей мере одну антенну 132, предназначенную для связи с использованием передатчика 128 и приемника 130. Передатчик 128 и/или приемник 130 соединены с сетевым интерфейсом 126 для передачи и приема данных с помощью электронных устройств. Устройство 100 содержит по меньшей мере один процессор, такой как процессор 102, и может содержать по меньшей мере один другой компонент обработки. Процессор 102 вырабатывает по меньшей мере один сигнал для передатчика 128 и принимает по меньшей мере один сигнал из приемника 130. Устройство 100 также содержит пользовательский интерфейс, который включает по меньшей мере одно связанное с процессором 102 устройство ввода и/или вывода, такое как обычный головной телефон или спикер 122, вызывное устройство 124, микрофон 120, дисплей 104, клавиатура 106 и т.п. Устройство 100 может содержать дисплей любого типа, например сенсорный дисплей, окологлазной микродисплей и т.п.

[0020] В примере осуществления настоящего изобретения устройство 100 также содержит батарею 118, такую как вибрационная аккумуляторная батарея, для питания различных схем, обеспечивающих функционирование устройства 100. Устройство 100 также содержит блок 116 определения местоположения (LDU, location determining unit). Блок 116 определения местоположения (LDU) может содержать приемник системы глобального позиционирования (GPS, Global Positioning System) для приема информации о географическом местоположении устройства 100. Устройство 100 может также содержать модуль 108 идентификации пользователя (UIM, user identity module). Например, модуль UIM 108 может представлять собой устройство памяти, содержащее процессор. Модуль UIM 108 может содержать, например, модуль идентификации абонента (SIM, subscriber identity module), универсальную карту с интегральной схемой (UICC, universal integrated circuit card), универсальный модуль идентификации абонента (USEM, universal subscriber identity module), съемный модуль идентификации абонента (R-UIM, removable user identity module) и т.п. Кроме того, в модуле UIM 108 может храниться по меньшей мере один информационный элемент, связанный с абонентом, например с мобильным абонентом. Устройство 100 содержит блок обнаружения перемещения, такой как блок MDU 114. В примере осуществления настоящего изобретения блок MDU 114 содержит по меньшей мере один датчик перемещения любого типа, включая, не ограничиваясь этим, акселерометр, камеру, магнитометр, гироскоп и т.п. Следует учитывать, что блок MDU 114 может содержать телеметрический датчик перемещения, такой как браслет с беспроводным датчиком перемещения, и/или поддерживать с ним связь. В примере осуществления настоящего изобретения датчик перемещения представляет собой устройство, используемое для измерения перемещения, направления перемещения, ускорения и/или вращения устройства. В примере осуществления настоящего изобретения браслет с беспроводным датчиком перемещения содержит по меньшей мере один датчик перемещения и может надеваться на часть тела человека.

[0021] Устройство 100 также содержит по меньшей мере один модуль памяти, например энергозависимой памяти 110 и/или энергонезависимой памяти 112. Энергозависимая память 110 может содержать область кэша для временного хранения данных. Устройство 100 также содержит энергонезависимую память 112, которая может быть встроенной и/или съемной. Энергонезависимая память 112 также может включать электрически стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (EEPROM, erasable programmable read only memory), флэш-память и т.п. В варианте осуществления настоящего изобретения устройство 100 может использовать память для хранения по меньшей мере части информации и/или данных для реализации одной или более функций устройства 100. Кроме того, в памяти может также храниться идентификатор, такой как международный идентификационный код мобильного оборудования (IMEI, international mobile equipment identification), позволяющий уникально идентифицировать устройство 100. Например, процессор 102 с помощью хранимых инструкций может определить идентичность объекта, например, с использованием идентификационной информации соты. Блок LDU 116 может использовать идентификационную информацию соты для определения географического местоположения устройства 100.

[0022] Процессор 102 устройства 100 может содержать схемы для выполнения функций обработки звука, логических функций и т.п. Например, процессор 102 может включать устройство цифрового сигнального процессора, устройство микропроцессора, цифроаналоговый преобразователь, другие схемы поддержки функциональности и т.п. Кроме того, процессор 102 может содержать средства для выполнения одной или более программ. Например, процессор 102 может выполнять программу для обеспечения возможности соединения, такую как стандартный Интернет-браузер. Кроме того, программа для обеспечения возможности соединения может позволять устройству 100 передавать или принимать Интернет-контент, такой как сообщения электронной почты, текстовые сообщения, SMS-сообщения, MMS-сообщения, основанный на местоположении контент, содержимое веб-страниц и т.п. Помимо этого, процессор 102 способен выполнять программу для обнаружения перемещения и вращения устройства 100 и отображения соответствующей информации пользователю.

[0023] В примере осуществления настоящего изобретения устройство 100 может функционировать в соответствии с любым количеством протоколов связи первого, второго, третьего, четвертого поколений и т.п. Например, устройство 100 может функционировать в соответствии с протоколами IS-136 связи второго поколения (2G), протоколами множественного доступа с временным разделением каналов (TDMA, time division multiple access), глобальной системы мобильной связи (GSM), протоколом IS-95 для множественного доступа с кодовым разделением каналов (CDMA) и т.п. Кроме того, устройство 100 может функционировать в соответствии с протоколами связи третьего поколения (3G), такими как универсальная система мобильной связи (UMTS, Universal Mobile Telecommunications System), CDMA2000, протокол широкополосного доступа CDMA (WCDMA, wideband CDMA), протокол синхронного доступа CDMA с временным разделением каналов (TD-SCDMA, time division-synchronous CDMA) и т.п. Кроме того, устройство 100 также может функционировать в соответствии с протоколами беспроводной связи поколения 3.9 (3.9G), такими как протокол развитой универсальной наземной сети радиодоступа (E-UTRAN, Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network) и т.п., или протоколами проекта развития систем беспроводной связи, такими как технология долгосрочного развития (LTE, long term evolution) и т.п. Помимо этого, устройство 100 может функционировать в соответствии с протоколами связи четвертого поколения (4G).

[0024] В примере осуществления настоящего изобретения устройство 100 может функционировать в соответствии с механизмом связи, не предполагающим использование сот. Например, устройство 100 может осуществлять связь с использованием по меньшей мере одной из следующих технологий: WLAN, Bluetooth™, RFID, связь в инфракрасном диапазоне и т.п. Например, устройство 100 может осуществлять связь с использованием одной или более следующих технологий WLAN: IEEE 802.11, например, 802.11а, 802.11b, 802.11g, 802.11п и т.п.

[0025] В примере осуществления настоящего изобретения устройство 100 может представлять собой любое электронное устройство, включая, не ограничиваясь этим, мобильный телефон, персональное информационное устройство (PDA, portable digital assistant), пейджер, мобильное телевизионное устройство, игровое устройство, камеру, видеомагнитофон, аудиопроигрыватель, видеопроигрыватель, радиоприемник, компьютер, портативный компьютер, устройство GPS, устройство навигации с помощью GPS, систему GPS, устройство браузера, устройство чтения электронных книг и/или любую комбинацию указанных устройств.

[0026] На фиг.1В в соответствии с примером осуществления изобретения показана структурная схема блока MDU 114, показанного на фиг.1А и содержащего три акселерометра. Первый акселерометр 10 размещен так, чтобы обнаруживать перемещение в направлении оси X. Второй акселерометр 12 размещен так, чтобы обнаруживать перемещение в направлении оси Y. Третий акселерометр 14 размещен так, чтобы обнаруживать перемещение в направлении оси Z. Другими словами, три акселерометра 10, 12 и 14 размещены так, чтобы обнаруживать перемещение в трех взаимно перпендикулярных направлениях. Дальнейшее описание фиг.1В приводится ниже.

[0027] На фиг.1С показана структурная схема примера акселерометра 197, который в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения может использоваться в схеме, показанной на фиг.1В. Как показано на фиг.1С, акселерометр 197 имеет массу 198. Масса 198 может представлять собой любое тело произвольной формы. Акселерометр 197 размещен так, чтобы обнаруживать перемещение в направлениях, указанных стрелкой А. Если по существу нет перемещения устройства 100, показанного на фиг.1А, в направлениях, указанных стрелкой А, то по существу отсутствуют внешние силы, воздействующие на массу 198 в направлениях, указанных стрелкой А, и масса 198 будет по существу находиться в состоянии покоя. Однако перемещение устройства 100 в направлениях, указанных стрелкой А, вызывает передвижение массы 198 из положения покоя, показанного пунктирной линией В. Следует принимать во внимание, что в случае приложения силы тяжести в одном из направлений, указанных стрелкой А, положение покоя будет располагаться выше или ниже линии В, в зависимости от ориентации датчика.

[0028] На фиг.1D представлен график 138, иллюстрирующий выходной сигнал акселерометра, такого как акселерометр 197, показанный на фиг.1С, в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения. Акселерометр 197, показанный на фиг.1С, изначально ориентирован так, что к массе 198, показанной на фиг.1С, в результате воздействия гравитации была приложена сила в одном из направлений, указанных стрелкой А. Часть графика 138, отмеченная ссылкой 140, соответствует условию, когда акселерометр 197, показанный на фиг.1С, находится в такой ориентации, что на него воздействует сила тяжести, направленная в одном из направлений, указанных стрелкой А, при этом по меньшей мере в одном из направлений, указанных стрелкой А, имеется перемещение. В области графика 138, отмеченной ссылкой 142, показан выходной сигнал акселерометра 197 в том случае, если устройство, содержащее акселерометр 197, такое как устройство 100, показанное на фиг.1А, находится в противоположной ориентации, так что сила тяжести все еще воздействует на акселерометр 197, но в другом из направлений, указанных стрелкой А. Эта ситуация возможна при повороте устройства на 180 градусов. Таким образом, часть графика 138, отмеченная ссылкой 140, соответствует зоне, в которой сила тяжести воздействует на акселерометр 197 в направлении стрелки С. Часть графика 138, отмеченная ссылкой 142, соответствует зоне, в которой сила тяжести воздействует на акселерометр 197, показанный на фиг.1С, в направлении стрелки D.

[0029] Как показано на фиг.1D, часть графика, отмеченная ссылкой 140, указывает на сигнал 144 вокруг центрального положения, представленного линией Е, в то время как часть графика, отмеченная ссылкой 142, указывает на сигнал 144, центрированный относительно линии F. Линии Е и F предоставляют информацию о положении устройства, такого как устройство 100, показанное на фиг.1А, а сигнал 144 предоставляет информацию о степени перемещения устройства. Следует иметь в виду, что в зависимости от ориентации устройства сигнал 144 может центрироваться относительно различных линий, которые могут находиться между линиями Е и F, поскольку линии Е и F представляют два крайних положения.

[0030] На фиг.1В показан пример осуществления настоящего изобретения, в котором каждый из акселерометров 10-14 может в трех ортогональных направлениях X, Y и Z предоставлять сигнал такого типа, который показан на фиг.1D. Таким образом, сигналы предоставляют информацию о положении устройства 100, показанного на фиг.1А, в направлениях X, Y и Z, а также о перемещении устройства 100 в направлениях X, Y и Z. В примере осуществления настоящего изобретения могут использоваться такие акселерометры, как ADXL 202 компании Analog Devices. Могут также использоваться акселерометры любых других типов, в которых могут применяться различные способы обнаружения силы тяжести для предоставления информации о положении и информации обнаружения ускорения для получения информации о перемещении.

[0031] Как показано на фиг.1В, выходы акселерометров 10-14 соединены с входом аналого-цифрового преобразователя 16, который преобразует аналоговые выходные сигналы акселерометров в цифровые сигналы. Следует отметить, что в альтернативных вариантах осуществления настоящего изобретения акселерометры могут предоставлять цифровые выходные сигналы, и в этом случае аналого-цифровой преобразователь может не использоваться. В других примерах осуществления настоящего изобретения возможно осуществлять обработку аналоговых выходных сигналов акселерометра в аналоговой форме, вследствие чего необходимость в аналого-цифровом преобразователе также отсутствует.

[0032] Функционирование акселерометров 10-14 может зависеть от температуры окружающей среды, в которой расположено устройство 100, показанное на фиг.1А. В связи с этим датчик 24 температуры измеряет температуру в устройстве 100. Датчик 24 температуры может быть выполнен в любом подходящем формате. Как показано на фиг.1В, выход датчика 24 температуры соединен с аналого-цифровым преобразователем 26. Выходной сигнал датчика 24 температуры может представлять собой аналоговый сигнал, который преобразуется в цифровой сигнал аналого-цифровым преобразователем 26.

[0033] Цифровой сигнал, представляющий температуру устройства 100, изображенного на фиг.1А, подается на вход блока 22 калибровки. Блок 22 калибровки выдает на выходе сигнал коррекции, который используется для коррекции цифровых сигналов, представляющих выходные сигналы акселерометров 10-14. Таким образом, можно устранить влияние температуры на акселерометры для повышения точности оценки перемещения и положения устройства 100.

[0034] Блок 22 калибровки может быть выполнен в любом подходящем формате. Например, блок калибровки может представлять собой таблицу зависимости, при этом цифровой выход аналого-цифрового преобразователя 26 предоставляет адрес для этой таблицы. В альтернативном варианте блок калибровки может выполнять алгоритм расчета величины компенсации, требуемой в соответствии с выходным сигналом аналого-цифрового преобразователя 26. Блок 22 калибровки может использовать комбинацию алгоритма и таблицы зависимости.

[0035] Аналого-цифровой преобразователь 16, соединенный с акселерометрами 10-14, имеет два идентичных выхода. Каждый выход содержит цифровое представление каждого из трех выходов акселерометров 10-14. Один из выходов соединен с блоком 18 низкочастотного фильтра. Блок низкочастотного фильтра предназначен для удаления частотных компонент выше заданной частоты среза. Например, для сигнала, показанного на фиг.1D, низкочастотный фильтр 18 удаляет часть сигнала выше линии Е для части сигнала, обозначенной ссылкой 140, а также часть сигнала ниже линии F для части сигнала, обозначенной ссылкой 142. Низкочастотный фильтр 18 фактически позволяет определить среднее положение каждой части выходного сигнала, поступающего от каждого датчика, благодаря чему можно получить информацию о положении устройства 100. В альтернативном варианте для получения информации об ориентации устройства может использоваться блок оценки постоянного тока. В примере на фиг.1D показаны прямые линии Е и F. Однако следует отметить, что в зависимости от перемещения устройства 100, показанного на фиг.1А, линия центрирования сигнала может искривляться или принимать любую другую возможную форму.

[0036] Выходной сигнал низкочастотного фильтра 18 подается на вход системы 30 распознавания положения. Система 30 распознавания положения включает искусственную нейронную сеть (ANN, artificial neural network) 32. Сеть ANN 32 может обучаться для идентификации положения устройства 100, показанного на фиг.1А, на основе отфильтрованных выходных сигналов, поступающих из низкочастотного фильтра 18 для каждого из трех акселерометров 10-14. Например, одна из комбинаций значений, поступающих из трех акселерометров 10-14, обеспечивается, если устройство 100 расположено на плоской поверхности стола, при этом дисплей направлен вверх. Другая комбинация выходных сигналов, поступающих из трех акселерометров, может обеспечиваться, если устройство 100 находится в вертикальном положении и т.д.

[0037] При этом может использоваться сеть ANN любого типа или блок распознавания образов. Например, в качестве сети ANN 32 может использоваться самоорганизующаяся карта, предложенная Кохоненом. Согласно другому примеру сеть ANN может представлять собой многоуровневую нейронную сеть восприятия образов. Эта сеть ANN используется для распознавания шаблонов и выделения признаков. В примере осуществления настоящего изобретения сеть ANN способна извлекать информацию, относящуюся к положению устройства 100, показанного на фиг.1А.

[0038] Самоорганизующаяся карта (SOM, self organizing map) (не показана) представляет собой нейронную сеть, которая формирует пространственно организованные карты признаков из N-мерного входного сигнала неконтролируемым образом. В примере осуществления настоящего изобретения N равно 3, при этом информация поступает от каждого из трех акселерометров 10-14. Способ, используемый самоорганизующейся картой, аналогичен входному преобразованию восприятия, осуществляемому мозгом человека, которое затем организуется топографически. В процессе обучения весовые секторы wji(n) сети сдвигаются ближе к входным секторам X в соответствии со следующим выражением:

wji(n+1)=wji(n)+k(n)n_j·1(x)(n)(x-w_j1(n)),

[0039] где wji(n+1) - обновленный весовой вектор, k(n) - скорость обучения и n_j·1(X)(n) - функция окрестности. Скорость обучения и функция окрестности изменяются в процессе обучения. После самоорганизации вручную помеченные данные обучения снова представляются в карту SOM и предлагаются метки для выигрышных нейронов с их непосредственными соседями. Все предложения накапливаются для каждого нейрона, после чего для окончательного назначения меток производится голосование путем простого большинства.

[0040] Трехмерные данные акселерометра нормализуются перед поступлением в сеть ANN 32, то есть вычисляется среднее значение и дисперсия, которые используются для нормализации. Блок 31 нормализации может быть реализован в системе 30 распознавания положения. Блок 31 нормализации принимает выходной сигнал низкочастотного фильтра 18, а выходной сигнал блока нормализации подается на вход сети ANN 32.

[0041] Сеть ANN 32 сконфигурирована для выполнения двух функций: выделения признаков и классификации. Выделение признаков позволяет нейронной сети обрабатывать поступающую информацию. Выходной сигнал затем классифицируется таким образом, чтобы сеть ANN 32 смогла определить произошедшее событие. В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения нейронная сеть 32 обучается для идентификации следующих положений:

устройство 100 ориентировано так, что дисплей направлен вверх, устройство 100 ориентировано так, что дисплей направлен вниз, ориентация устройства 100 типична для размещения в кармане пользователя,

устройство 100 направлено непосредственно от пользователя, устройство 100 ориентировано с левой стороны пользователя, устройство 100 ориентировано с правой стороны пользователя, устройство 100 установлено вертикально, и устройство 100 перевернуто.

[0042] Безусловно, варианты осуществления настоящего изобретения могут использоваться для идентификации более широкого диапазона ориентации устройства 100 или по существу любой ориентации устройства 100. В примере осуществления настоящего изобретения используемая самоорганизующаяся карта представляет собой двумерную шестиугольную решетку размером семь на семь нейронов. Ниже в таблице 1 приведены параметры самоорганизующейся карты.

Таблица 1
Параметр	Значение/аргумент
Решетка карты	Шестиугольная
Тип инициализации	Линейный
Размер карты	7X7
Начальный и конечный радиусы	[3 1]
Обучения
Начальная скорость обучения	0,03
Скорость обучения	Линейный
Функция окрестности	Епанечникова

[0043] Сигналы, поступающие от акселерометров, дискретизируются. В примере осуществления настоящего изобретения сигналы, поступающие от каждого акселерометра, дискретизируются с частотой в диапазоне 20-100 Гц. На входе низкочастотного фильтра 18 начинается последовательность векторов следующего вида:

Р=[x_ny_nz_n]^T ₁,

[0044] где X_n, Y_n и Z_n - сигналы акселерометров в направлениях X, Y и Z в дискретное время N. В низкочастотном фильтре 18 каждая векторная компонента фильтруется и нормализуется по отдельности. В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения низкочастотная фильтрация выполняется с использованием фильтра Баттерворта четвертого порядка с бесконечной импульсной характеристикой. В одном из примеров осуществления настоящего изобретения применяется частота среза 2,5 Гц на уровне 3 дБ. Дисперсия каждой компоненты приводится путем нормализации к 1, а среднее значение - к нулю. Обработанные компоненты каждого вектора повторно объединяются в последовательность трехмерных векторов Р¹ _n признаков.

[0045] Вектор Р¹ _n признаков во времени N поступает в двумерную карту признаков сети ANN 32. В результате вырабатывается индекс l_n, представляющий рассматриваемый кластер обучающих данных. Результирующие последовательности индексов l_n самоорганизующейся карты интерпретируются классификатором, который назначает метку каждому индексу в соответствии с обучающими данными. Каждая метка предполагает конкретное движение, перемещение или положение устройства 100, в котором, например, дисплей находится сверху и т.д. Наконец, для распознавания перемещения устройства 100 в пределах последовательности меток осуществляется голосование путем простого большинства.

[0046] Система 30 распознавания положения имеет два выхода. Первый выход предоставляет информацию о положении устройства 100, которая может использоваться требуемым образом. Второй выход предназначен для системы 35 динамического распознавания ускорения, которая более подробно описана ниже.

[0047] Согласно одному из примеров сеть ANN представляет собой многоуровневую сеть восприятия образов (MLP, multi layer perception network). Она имеет три входных уровня нейронов, десять скрытых уровней нейронов и шесть выходных уровней нейронов. Сеть может формировать данные о положении в виде числовых последовательностей из шести цифр. Каждая цифра может представлять одно из различных положений. Например:

- дисплей расположен сверху: 001000;

- дисплей расположен снизу: 100000;

- устройство установлено вертикально: 000100;

- устройство перевернуто: 010000;

- устройство расположено слева: 000001;

- устройство расположено справа: 000010.

[0048] Выход аналого-цифрового преобразователя 16, соединенный с выходами акселерометров 10-14, также соединен с высокочастотным фильтром 20. Высокочастотный фильтр разработан для устранения, например, воздействия силы тяжести на сигнал. В случае сигнала, показанного на фиг.1D, высокочастотный фильтр 20 сконфигурирован так, чтобы первая часть 140 сигнала и вторая часть 142 сигнала были центрированы вокруг общей линии с нулевым или аналогичным значением. Если форма сигнала опять начинает изменяться так, что его центральная линия изгибается, то сигнал фильтруется таким образом, чтобы он был центрирован вокруг прямой горизонтальной линии в одной и той же нулевой или другой опорной точке. Это происходит потому, что эти сигналы используются для идентификации информации, связанной с перемещением устройства 100, а не с его положением. Выходной сигнал высокочастотного фильтра 20 подается на вход блока 33 формирования окна. Блок 33 формирования окна принимает три сигнала, как показано в примере на фиг.1Е.

[0049] На фиг.1Е представлен график, иллюстрирующий поступление трех сигналов в блок 33 формирования окна устройства, показанного на фиг.1В, в соответствии с примером осуществления настоящего изобретения. На фиг.1Е сигнал 140 представляет выход Х-акселерометра 10, второй сигнал 142 представляет выход Y-акселерометра 12 и третий сигнал 144 представляет выход Z-акселерометра 14. Каждый из сигналов центрируется относительно нулевого уровня. Блок 33 формирования окна задает окно. Для получения требуемой информации сигналы в пределах окна обрабатываются совместно. Как показано на фиг.1Е, первое окно А немного перекрывает следующее окно В. Следует принимать во внимание, что все сигналы, выводимые высокочастотным фильтром, разделяются на окна для обработки. Для фильтрации могут использоваться фильтры DSP любого вида.

[0050] На фиг.1В показано, что выход блока 33 формирования окна соединен с системой 35 динамического распознавания ускорения. Сигнал с одного из выходов блока 33 формирования окна подается на вход первого блока 34 векторного квантования. Блок 34 векторного квантования предназначен для квантования сигналов, принимаемых в заданном окне, с формированием множества векторов, каждый из которых имеет значения X, Y и Z. Эти значения получают из соответствующих сигналов X, Y и Z. Квантованные сигналы подаются во вторую систему 36 распознавания образов. Эта система в примерах осуществления настоящего изобретения, например, является скрытой моделью 36 Маркова (НММ, hidden Markov Model).

[0051] С выхода блока 33 формирования окна также подается сигнал в блок 40 быстрого преобразования Фурье (FFT, fast Fourier transform). Блок 40 FFT преобразует принятые сигналы из временной области в частотную. Выходной сигнал блока 40 FFT подается на вход блока 42 оценки частотного пика. Блок 42 оценки частотного пика идентифицирует для каждого из сигналов X, Y и Z наибольшую частоту. Информация об идентифицированной наибольшей частоте для каждого из сигналов X, Y и Z подается во второй блок 38 векторного квантования. Блок 38 векторного квантования осуществляет квантование выходного сигнала блока 42 оценки частотного пика и передает свой выходной сигнал в модель 36 НММ. На основе информации, которую нейронная сеть получает из первого и второго блоков 38 векторного квантования и из системы 30 распознавания положения, нейронная сеть 36 может идентифицировать способ перемещения мобильной станции.

[0052] Модель 36 НММ представляет собой стохастический процесс, в основе которого лежит процесс перехода между скрытыми состояниями системы и процесс выдачи наблюдаемых выходов. Если выходы представляют собой дискретные символы, этот процесс называется дискретной моделью НММ. Переходы состояний формируют дискретный процесс Маркова первого порядка с распределением А вероятностей переходов при исходном распределении π состояний. Наблюдаемый процесс выдачи символов может быть представлен в виде распределения В наблюдаемых символов. Таким образом, каждая модель λ НММ может быть представлена в виде тройки значений λА=(А, В, λ). В примере осуществления настоящего изобретения для задач обучения и распознавания использовались алгоритмы Баума - Велша и Витерби. При этом использовалась форма loq алгоритма Витерби, поскольку она экономична с точки зрения вычислительной обработки. Перед обучением выполняется инициализация параметров модели НММ следующим образом:

1. Начальная вероятность первого состояния устанавливается равной 1;

2. Распределение вероятностей переходов для каждого состояния устанавливается равномерным;

3. Любой топологически допустимый переход из отдельных состояний задается вероятностями в виде: 1/(количество допустимых состояний - переходы из состояния).

[0053] В примере осуществления настоящего изобретения используется модель НММ с топологией перемещения, направленной слева направо, для моделирования временных отсчетов, свойства которых последовательно изменяются во времени. В одной из реализаций использовались модели НММ с 7 состояниями в направлении слева направо. В альтернативных вариантах осуществления настоящего изобретения может использоваться модель НММ любого другого типа.

[0054] В примере осуществления настоящего изобретения накапливаются данные об ускорении в трех направлениях с частотой дискретизации в диапазоне 20-100 Гц. Как было описано выше, каждый сигнал акселерометров 12-14, определяющих ускорение в направлениях X, Y и Z, отдельно фильтруется высокочастотным фильтром 20. Например, может использоваться низкочастотный фильтр Баттерворта четвертого порядка с частотой среза 4 Гц на уровне 3 дБ. Сигнал был прорежен с коэффициентом 1/6 относительно исходной скорости. Модель НММ 36 обнаруживает пригодный для использования сигнал, что также называется сегментацией движений. Для отдельных движений выполняется нормализация каждой компоненты к нулевому среднему и единичной дисперсии.

[0055] Блок 34 векторного квантования фактически действует как кодовая книга. Дискретные индексы кодовой книги соответствуют наблюдаемым символам и подаются на вход модели НММ 36 как на фазе обучения, так и на фазе проверки устройства 100, показанного на фиг.1. Индексы вычисляются путем векторного квантования в первом блоке 34 векторного квантования трехмерных входных векторов сигналов ускорения, поступающих из акселерометров 10-14. В примере осуществления настоящего изобретения кодовая книга, используемая блоками векторного квантования, формируется путем единообразного квантования трехмерного пространства признаков. Предпочтительно использовать равномерное квантование, поскольку траектория ускорения в пространстве признаков может с одинаковой вероятностью проходить через любую точку в пределах области, определенной используемым приложением. Максимальные значения каждой компоненты ускорения отыскиваются в измеренных данных обучения для задания параллелограмма активности в пространстве признаков. В примере осуществления настоящего изобретения размер кодовой книги может составлять 512 трехмерных кодовых слов. В общем, чем больше размер кодовой книги, тем выше точность распознавания системы распознавания. Соответственно, требуемая степень распознавания определяет размер кодовой книги. Векторное квантование выполняется обоими блоками векторного квантования обычным образом - путем выбора в кодовой книге записи, содержащей кодовое слово, наиболее близкое к входному вектору в евклидовом пространстве. Таким образом, модель 36 НММ может обучаться для распознавания определенных движений или перемещений устройства 100. Этот процесс может основываться на комбинации информации, связанной с положением устройства 100 и его перемещением.

[0056] В примере осуществления настоящего изобретения сеть ANN 32 может обучаться соответственно для распознавания определенных движений и для управления устройством 100. Например, вместо ввода в пользовательском интерфейсе цифры или символа может использоваться движение или перемещение устройства 100. В примере осуществления настоящего изобретения движение представляет собой перемещение и относится к любому изменению положения устройства 100 по меньшей мере в одном из напр