阅读说明：本技术 用于组进化终端的地理定位的方法和系统 (Method and system for geographical positioning of group evolution terminals ) 是由 奥列弗·伊松 雷诺·马蒂 索菲亚纳·杜伊布 于 2019-03-20 设计创作，主要内容包括：本发明涉及用于在无线通信系统(60)的终端(70)的面板当中估计感兴趣的终端(70i)的地理位置的方法,包括：-针对所述面板的每个终端确定(52)时间签名,该时间签名包括在预定的观察时段期间针对所述终端测量的值,-计算(54)该面板的终端的时间签名之间的相似度值,针对两个终端计算的相似度值代表所述终端在所述观察时段期间被一起移动或已经位于相同位置的概率,-根据相似度值将面板的不同终端划分(56)成不同的组,-根据感兴趣的终端所属的组中的至少一个其他终端的可用地理定位数据来估计(44)感兴趣的终端的地理位置。(The invention relates to a method for estimating the geographical position of a terminal (70i) of interest among the panels of terminals (70) of a wireless communication system (60), comprising: -determining (52), for each terminal of the panel, a time signature comprising values measured for the terminal during a predetermined observation period, -calculating (54) a similarity value between the time signatures of the terminals of the panel, the similarity value calculated for two terminals representing the probability that the terminals are moved together or have been located at the same position during the observation period, -dividing (56) the different terminals of the panel into different groups according to the similarity value, -estimating (44) the geographical position of the terminal of interest from available geographical positioning data of at least one other terminal in the group to which the terminal of interest belongs.)

用于组进化终端的地理定位的方法和系统

技术领域

本发明属于地理定位领域。特别地，本发明涉及用于对无线通信系统的终端进行地理定位的方法和系统。本发明可以特别好地应用于具有成组移动倾向的“物联网”(或IoT)类型的智能对象的地理定位。

现有技术

在过去的几年中，无线通信系统的日益使用已经自然地引起了基于对象的地理位置的服务业的发展，并且例如已经用于导航辅助、交通管理、跟踪商品交付等。

诸如GPS(“全球定位系统”)的卫星定位系统是最著名的地理定位技术之一。这些系统基于接收器终端对由专用卫星发射的无线电信号的使用。通过卫星的地理定位特别地精确，但是其具有若干缺点，特别地具有以下缺点：由于将GPS接收器集成在对象中而引起的成本和电力消耗，以及对象中的GPS接收器在封闭区域中的性能不足。

存在用于基于与终端所连接的接入网的基站进行交换的信号来对终端进行地理定位的其他技术。在诸如GSM(全球移动通信系统)的蜂窝网络中，已知将终端的位置估计为当前与终端相关联的基站的位置。然而，由于基站的覆盖区域可以在半径上达到几千米或者甚至几十千米，因此该方法具有中等的地理定位精度。

其他方法涉及通过计算终端与基站之间交换的信号的到达时间、传播角度或者频率差来估计终端与若干基站之间间隔的距离。然而，这些不同的方法都具有需要特定硬件和软件的缺点。实际上，它们通常需要终端和/或充当观察点的不同基站的同步。此外，他们对被称为多径的现象(同一无线电信号由于在遇到的障碍物上的反射、折射和衍射现象而通过多条路径传播)特别地敏感。

其他地理定位方法基于终端与基站之间交换的信号的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)水平。这些方法特别好地适于蜂窝网络类型(例如GSM)的无线通信系统，对于该无线通信系统，由于RSSI信息由通信系统本身使用，因此RSSI信息是直接可用的。这些方法基于以下事实：无线电信号在大气中衰减，并且因此由接收器接收到的信号的RSSI水平根据接收器与信号的发射器之间间隔的距离而不同。因此，可以通过根据由基站测量的RSSI水平对终端与围绕该终端的不同基站之间间隔的距离进行估计、由三边测量来确定终端的地理位置。这样的用于基于RSSI水平由三边测量进行地理定位的方法的缺点是缺乏精度，这是由于以下事实引起的：影响信号的衰减的多个参数(障碍物、无线电干扰、终端的位置和移动等)使基于RSSI水平定义距离的函数非常复杂。

因此，已经开发了基于RSSI水平的新的地理定位方法。这些新方法基于机器学***相对应的无线电签名。然后，在搜索阶段期间，将对于位于未知位置处的终端所观察到的无线电签名与数据库的所有签名进行比较，以便基于与最相似的签名相对应的位置来估计终端的位置。

为了执行校准阶段，已知将装置放置在穿过要覆盖的地理区域的车队中的车上，该装置适于在不同的点处精确地提供通信系统的基站的地理位置和RSSI水平(该阶段被称为“沿街扫描(war-driving)”)。就精度而言，点的数目越多，地理定位方法的性能越好，但是校准阶段越长且越昂贵。

然而，这种基于无线电签名通过机器学习进行地理定位的方法具有若干缺点，特别是在要覆盖的地理区域很大的情况下，例如如果必须覆盖整个国家或者甚至大陆。第一缺点与地理定位精度有关。实际上，会发生与两个相邻地理位置相对应的两个无线电签名显著不同，或者两个特别相似的无线电签名与两个遥远的地理位置相对应。由于由这样的情况生成的噪声，因此使在无线电签名与相关联的地理位置之间建立关系变得困难。另外的缺点涉及所使用的机器学习算法的复杂度。实际上，为了获得足够的精度，有必要将大量元素***至在校准阶段期间建立的数据库中。此外，如果要覆盖的区域很大，则要考虑大量的基站。所有这些促使相当大地增加了机器学习算法的输入处的数据，并且因此造成了容量和计算时间的约束。

发明内容

本发明的目的是通过提出用于对无线通信系统的终端进行地理定位的方法来克服现有技术的全部或部分缺点，特别是以上公开的那些缺点，该方法在精度和复杂度方面的性能通过基于系统的终端可以成组移动的构思而得到改善。

使用终端的无线电签名来估计其地理位置的传统地理定位方法实际上仅集中在与通信系统的接入网和终端之间存在的关系有关的信息上，例如RSSI水平或在终端和接入网之间交换的信号的传播时间。

本发明提出的地理定位方法与现有技术的不同之处在于，它另外使用了来自系统的终端的信息，该系统允许确定例如在某个观察时段期间，试图估计其地理位置的终端是否与其他终端成组移动。如果是这种情况，则例如可以通过使用与该组(group)的其他终端相关的信息来估计所述终端的地理位置。

本发明在商品运输领域具有特别有利的用途，但绝不是限制性的。例如可以为用于商品运输的调色板(palettes)配备有无线通信系统的终端，以便能够对调色板进行地理定位。这种调色板实际上具有成组移动的某种倾向。

因此，根据第一方面，本发明提出了用于从无线通信系统的终端的面板估计被称为“感兴趣的终端”的终端的地理位置的方法。所述方法包括：

-针对所述面板的每个终端确定时间签名，该时间签名包括在预定的观察时段期间由终端通过终端的至少一个传感器独立地测量的、代表所述终端的移动性阶段的值，

-计算面板的终端的时间签名之间的相似度标准的值，针对两个终端计算的所述相似度标准的值代表所述终端在所述观察时段期间已经一起移动或已经位于相同位置的概率，

-根据相似度标准的值将面板的不同终端划分成不同的组，

-根据感兴趣的终端所属的被称为“感兴趣的组”的组中的至少一个其他终端可用的地理定位数据来估计感兴趣的终端的地理位置。

例如，可以通过对系统的如下终端的选择来确定终端的面板，对于所述终端，先验地已知它们接近感兴趣的终端(例如，如果它们被无线通信系统的至少一个基站覆盖，所述至少一个基站也覆盖感兴趣的终端)，或者它们具有属于与它们具有相似度的若干终端的组的特定倾向。

终端的时间签名对应于由终端使用终端的传感器例如运动传感器独立地测量的值的集合。

“独立地”意味着由终端执行的、用于形成时间签名的、代表终端的移动性阶段的测量不取决于另一设备的行为。特别是，RSSI测量不是由终端独立执行的测量，因为这种测量取决于由诸如基站的另一设备的信号发射。根据另一示例，基于由卫星定位系统的一个或更多个卫星发射的无线电信号测量的地理位置也不是由终端独立执行的测量。

如果两个终端的两个时间签名具有显著的相似度，则这意味着在观察时段期间，所讨论的两个终端可能一起移动，或者可能它们保持在相同的位置。

将面板的不同终端划分成不同的组允许改进感兴趣的终端的地理定位，该感兴趣的终端的地理位置寻求被估计。实际上，如果精确地知道该组的至少一个终端的地理位置，例如如果该组的终端之一配备有GPS接收机，则例如可以估计所述感兴趣的终端的地理位置。根据另一示例，可以通过将该组的若干终端的估计位置关联来估计所述终端的地理位置。在某些情况下，可以通过将与若干不同组的若干终端有关的地理定位数据(例如GPS位置和/或估计的位置等)关联来估计所述感兴趣的终端的地理位置。应当注意，该地理定位数据可以是不直接对应于地理位置但允许确定或估计地理位置的信息(例如，信号的传播时间或三边测量方法所使用的RSSI水平等)。

在特定实施方式中，本发明还可以单独地或根据所有技术上可行的组合包括以下特征中的一个或更多个。

在特定实施方式中，被测量以确定终端的时间签名的值包括：

-在观察时段期间由所述终端的至少一个传感器测量的值，和/或

-无线电签名，包括代表在观察时段期间的不同时间存在于通信系统的一个或更多个基站与终端之间的无线电链路的质量的值。

在

具体实施方式

中，由终端的至少一个传感器测量的代表所述终端的移动性阶段的值包括：

-由运动传感器测量的值，和/或

-由温度传感器测量的值，和/或

-由大气压力传感器测量的值，和/或

-由光度传感器测量的值，和/或

-由磁场传感器测量的值。

实际上，根据所考虑的使用类型，可以使用不同环境数据来确定在观察时段期间终端是否已经一起移动。例如，如果针对两个不同终端观察到的环境条件相似，则这意味着在观察时段期间所述终端可能“共置”。

在特定实施方式中，终端的时间签名还包括无线电签名，该无线电签名包括代表在观察时段期间的不同时间存在于无线通信系统的一个或更多个基站与终端之间的无线电链路的质量的值，并且根据与移动性阶段有关的相似度标准和与无线电签名有关的相似度标准来确定相似度标准。

例如，时间签名可以包括在观察时段期间例如使用诸如加速度计或陀螺仪的运动传感器确定的、代表终端的移动性阶段的值。另外，时间签名可以包括在观察时段期间的不同时间确定的终端的无线电签名。如果两个终端的时间签名相似，换言之，如果形成它们的值和/或无线电签名满足某些相似度条件，则两个终端可能被认为属于在观察时段期间一起移动的同一终端组。

在特定实施方式中，根据分配给测量值的加权因子来确定相似度标准，该加权因子代表在测量所述值的时间与感兴趣的终端的地理位置的估计时间之间已经经过的时间。

这种布置允许更加重视时间签名的最近数据。实际上，如果例如两个终端仅在观察时段的一部分期间一起移动，则应当更加重视最近的数据，以便确定在观察时段结束时，即在执行对感兴趣的终端的地理位置的估计的时间，所讨论的终端是否在一起，即是否应当认为它们属于同一组。

在特定实施方式中，执行面板的不同终端的划分，使得每个终端至多属于一个组。

这种划分例如通过用于将元素分组在一起的称为“硬聚类”的方法来执行，对于该硬聚类，每个元素属于单个组，或者它不属于任何组(隔离的元素)。

在特定实施方式中，执行面板的不同终端的划分，使得每个终端根据归属概率的值属于每个组，该感兴趣的组对应于感兴趣的终端的归属概率的值最大的组。

这种划分例如通过用于将元素分组在一起的称为“软聚类”的方法来执行，对于该软聚类，每个元素在一定程度上属于由概率方法定义的若干组。

在特定实施方式中，根据属于不同组的不同终端可用的地理位置数据以及根据感兴趣的终端属于不同组的概率值来估计感兴趣的终端的地理位置。

在特定实施方式中，所述地理定位数据由终端以根据所述终端的卫星定位系统获得的地理位置的形式提供。

如果系统的某些终端配备有GPS接收机，则可以通过以下方式来确定感兴趣的终端的地理位置：使用由感兴趣的终端所属的感兴趣的组的终端之一提供的GPS位置，或者使用由感兴趣的组的若干终端提供的若干GPS位置，或者甚至使用由若干不同组的若干终端提供的若干GPS位置。

在特定实施方式中，地理定位数据可以以无线电签名的形式用于终端，该无线电签名包括代表存在于无线通信系统的一个或更多个基站与所述终端之间的无线电链路的质量的值。

在特定实施方式中，根据终端的无线电签名和包括与已知地理位置相关联的无线电签名的参考集来估计所述面板的终端的地理位置。因此，根据感兴趣的组的至少一个其他终端的估计的地理位置来估计感兴趣的终端的地理位置。

该参考集例如是存储参考元素的数据库，其由机器学习算法使用。因此，每个参考元素是一对信息，该信息一方面包括无线电签名，另一方面包括与该无线电签名相关联的已知地理位置。学习算法允许基于感兴趣的终端的无线电签名并使用参考数据库来估计所述感兴趣的终端的位置。为了降低地理定位方法的复杂度，因此估计给定组的单个终端的地理位置并考虑该组的所有终端具有相同的地理位置就足够了。

根据另一示例，为了提高地理定位方法的精度，可能有利的是，使感兴趣的组的若干终端的估计的地理位置关联，以便细化该组的每个终端的地理位置，并且特别是感兴趣的终端的地理位置。

在特定实施方式中，根据属于感兴趣的组的终端的无线电签名来确定所述感兴趣的组的虚拟无线电签名，并且根据所述虚拟无线电签名来估计感兴趣的终端的位置。

在这种情况下，这涉及例如使感兴趣的组的若干终端的无线电签名关联，以确定用于估计地理位置的虚拟无线电签名，该地理位置归因于该组的所有终端，并且特别是感兴趣的终端。

在特定实施方式中，通过在无线通信系统的终端当中进行选择的步骤来确定所述终端的面板，使得面板的终端被无线通信系统的也覆盖感兴趣的终端的至少一个基站覆盖。

根据第二方面，本发明涉及包括终端和接入网的无线通信系统，该接入网包括基站和连接至所述基站的服务器，所述系统实现根据前述实施方式中的任一项所述的用于从终端的面板对感兴趣的终端进行地理定位的方法。所述服务器被配置成：

-收集代表所述面板的终端的移动性阶段的值，该值由终端在预定观察时段期间由所述终端的至少一个传感器独立地测量，

-基于测量值确定所述终端的时间签名，

-计算面板的终端的时间签名之间的相似度标准的值，针对两个终端计算的所述相似度标准的值代表所述终端在所述观察时段期间已经一起移动的概率，

-根据相似度标准的值将面板的不同终端划分成不同的组，

-根据感兴趣的终端所属的被称为“感兴趣的组”的组中的至少一个其他终端可用的地理定位数据来估计感兴趣的终端的地理位置。

附图说明

当阅读作为非限制性的示例给出且参照图1至图7的以下描述时，将更好地理解本发明，附图表示：

-图1：无线通信系统的示图，

-图2：传统地理定位方法的主要步骤，

-图3：根据本发明的地理定位方法的主要步骤，

-图4：由终端确定的移动性阶段的示图，

-图5：由终端测量的大气压力的示图，

-图6：由终端测量的温度的示图，

-图7：针对终端所确定的无线电签名的示图。

在这些附图中，从一个附图到另外的附图的相同的附图标记表示相同或相似的元素。为了清楚起见，除非另有说明，否则所示的元素不一定按同一比例绘制。

具体实施方式

以下描述作为示例并且以非限制性方式描述了本发明的若干实施方式。

1.上下文

在本说明书的其余部分中，以非限制性的方式考虑了以下情况：无线通信系统的智能对象类型的终端被紧固到商品调色板以能够对它们进行地理定位。这种调色板通常根据它们所包括的商品的目的地而成组移动。

图1示意性地示出了包括终端70和接入网80的无线通信系统60，接入网80包括例如连接至服务器82的多个基站81。

终端70和基站81以无线电信号的形式交换数据。“无线电信号”是指在自由空间中传播的电磁波，该电磁波的频率包括在无线电波的常规频谱(几赫兹至几百兆赫兹)中。

终端70与基站81之间的数据交换例如是双向的。换言之，终端70适于通过上行链路将数据发射到基站81，并且通过从所述基站81到所述终端70的下行链路接收数据。

然而，根据其他示例，并未排除仅在上行链路上具有单向交换。IoT类型的许多用途涉及收集由终端70发射的数据，并且仅通过每个终端70与基站81之间的上行链路进行的交换就可以完美地完成。

根据非限制性示例，无线通信系统60是超窄带的。“超窄带”(UNB)意味着由终端70发射的信号的瞬时频谱具有小于两千赫兹、或甚至小于一千赫兹的频率宽度。这种布置的特别有利之处在于，这种信号的发射可以在大大减少电力消耗的情况下执行，特别适于IoT类型的使用。

每个基站81适于接收由在其范围内的终端70发射的消息。因此，将所接收的每个消息例如发送至接入网80的服务器82，可选地伴随有其他信息，例如接收该消息的基站81的标识符、代表携带该消息的无线电信号的质量的值、接收该消息的中心频率、接收该消息的日期等。服务器82处理例如从不同基站81接收的所有消息。

为了估计被称为“感兴趣的终端70i”的终端70的地理位置，已知例如使用基于机器学习算法的地理定位方法，该方法寻求建立终端的无线电签名与所述终端的地理位置之间的关系。服务器82可以特别地用于实现这种地理定位方法。

在本说明书的其余部分中，作为不以任何方式限制的示例，考虑这样的情况：本发明基于机器学习算法改进这种现有的地理定位方法，该机器学习算法旨在建立终端的无线电签名与所述终端的地理位置之间的关系。

然而，应当注意，存在用于估计感兴趣的终端70i的位置的其他方法，并且尤其是不一定基于机器学习算法的方法，例如允许基于信号的到达时间差(Time Difference ofArrival,TDOA)的计算来确定地理位置的三边测量方法。根据本发明的方法也可以应用于这样的方法。

在说明书的其余部分中，“地理位置”是指分别与纬度和经度相对应的两个坐标的集合。应当注意，用于定义地理位置的替选方案是可行的。例如，也可以考虑与相对于平均海平面的高度相对应的第三坐标。

例如在从终端70向接入网80发送消息期间确定所述终端70的无线电签名。例如，无线电签名包括与接收到所述消息时由不同基站测量的接收平均功率(RSSI)的电平(例如以分贝为单位)相对应的值的集合。对于例如由于终端70太远并且不在基站的无线电覆盖范围内而未接收到消息的基站81，因此例如使用-160dB的默认值。

应当注意，确定无线电签名的其他方法是可行的。例如，可以使用代表在消息发射期间存在于终端70与基站81之间的无线电链路的质量的其他值来确定无线电签名，例如信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)或信道质量指示(Channel Quality Indicator,CQI)。根据另一示例，无线电签名可以包括携带在终端70与基站81之间交换的消息的信号的传播时间。用于确定无线电签名的特定方法的选择仅仅是本发明的替选实施方式。

为了估计感兴趣的终端70i的地理位置，地理定位方法使用参考元素的集合。每个参考元素包括与地理位置相关联的无线电签名。为了构造参考元素的集合，例如可以使用无线通信系统60的某些终端70，称为“校准终端70c”，其具有定位系统，例如GPS接收机，其允许精确地获得终端70c的地理位置。

通常，该参考集是例如存储在服务器82中并由机器学习算法使用的数据库。存储在该数据库中的每个参考元素是一对信息，该信息一方面包括无线电签名，另一方面包括与该无线电签名相关联的已知地理位置。基于校准终端70c获得参考元素的已知地理位置和无线电签名。机器学习算法因此允许基于感兴趣的终端70i的无线电签名并使用数据库来估计所述感兴趣的终端70i的位置。

图2示出了这种地理定位方法10的主要步骤。

第一校准阶段20的目的是创建一种要覆盖的地理区域的无线电地图。该阶段包括：

-步骤22，确定分别与地理位置相关联的无线电签名，

-步骤24，将所获得的参考元素(与无线电签名和地理位置相关联)存储在参考元素集合26中。

确定无线电签名的步骤22涉及例如由校准终端70c向无线通信系统60的接入网80发射包含当前地理位置的消息。

应当注意，该消息可以独立于地理定位方法10而发射。例如，这可以是用于远程地读取如下信息的常规消息，该信息包括当前地理位置并且不具有参与地理定位方法10的校准阶段20的主要目标。

已经接收到包含所述信息的信号的接入网80的基站81因此执行对该信息被接收的RSSI水平的测量，并且将该信息和额外信息(RSSI水平、信息的接收日期、基站的标识符等)发送给服务器82。

服务器82收集由不同基站81测量的RSSI水平，并且因此将它们包括在针对校准终端70c所确定的无线电签名中。

应当注意，考虑到无线电签名的形成，对于基站的选择，若干方法是可行的。根据第一示例，考虑了无线通信系统60的所有基站。根据另一示例，可以例如根据有限的感兴趣的地理区域来限制要考虑的基站的数目。

服务器82还执行对包含在消息中的当前地理位置的提取，该消息由校准终端70c发射并由接收它的基站81发送到服务器82。

最终，通过存储步骤24，将由校准终端70c的地理位置和相关联的无线电签名形成的信息对添加至参考元素的集合26。服务器82包括例如用于将参考元素存储在数据库中的硬件和软件的集合。

在特定实施方式中，对于无线通信系统60的校准终端70c，以上描述的校准阶段20的步骤在预定时长(例如几天、或者甚至几周或几个月)内重复，以便获得包含大量信息的参考元素的集合26，即，要覆盖的区域的精确地图。在一个替选方案中，重复校准阶段20的步骤，直到在集合26中获得预定数量的参考元素。

在优选实施方式中，参考数据的集合26被来自校准终端70c的新参考元素持续地丰富。

然后，搜索阶段40包括：

-步骤42，针对位于要估计的地理位置处的感兴趣的终端70i确定无线电签名，

-步骤44，基于所确定的无线电签名和在校准阶段20期间获取的参考元素的集合26来估计所述感兴趣的终端70i的地理位置。

确定无线电签名的步骤42涉及例如由感兴趣的终端70i向无线通信系统60的接入网80发射消息。该消息可以是独立于用于对该终端进行地理定位的方法10而发射的任意消息。例如，可以出于远程读取与终端70的地理定位无关的信息的目的而发射该消息。替选地，可以出于对终端70进行地理定位的目的而有意地发射该消息。在所有情况下，消息的内容在搜索阶段40中不一定重要。

与针对校准阶段20所执行的操作相似，已经接收到所述消息的接入网80的基站81执行对携带消息的信号的RSSI水平的测量。

服务器82因此收集由不同基站81测量的RSSI水平，并且将它们包括在因此针对感兴趣的终端70i确定的无线电签名中。

因此，一方面基于参考元素的集合26、另一方面基于针对感兴趣的终端70i确定的无线电签名例如使用回归机器学习算法来执行对已经发射消息的感兴趣的终端70i的地理位置的估计44，该感兴趣的终端70i的地理位置必须被估计。

然而，上述地理定位方法10在地理定位精度方面表现平庸，并且尤其是在要覆盖的地理区域很大的情况下，例如如果必须覆盖整个国家或者甚至大陆，则其特别复杂(即，其需要相当大的容量和计算时间)。

2.本发明的原理

为了提高精度和/或简化地理定位方法10的复杂度，本发明基于所考虑的系统的终端70可以成组移动的构思。因此，本发明提出了用于对感兴趣的终端70i进行地理定位的方法10，其利用了在特定时段期间由与感兴趣的终端70i一起移动的其他终端70所提供的信息。

图3示出了根据本发明的地理定位方法10的具体实施方式的主要步骤。应当注意，图3中所示的不同步骤的顺序仅出于信息性的目的给出，这是为了附图的清楚，而不应被认为是对本发明的限制。

对于所讨论的并且当前作为示例描述的地理定位方法10，校准阶段20相似于以上参照图2所描述的校准阶段。然而，搜索阶段40包括旨在形成终端70的组的额外步骤，每个组包括终端70，对于所述终端，认为它们在直到感兴趣的终端70i的位置的估计时间的某个当前观察时段期间一起移动。

搜索阶段40包括确定感兴趣的终端70i的无线电签名的步骤42，期望估计该感兴趣的终端的地理位置。该步骤相似于以上参照图2所描述的步骤。

搜索阶段40还包括针对无线通信系统60的终端70的面板中的每个终端70确定时间签名的步骤52。终端70的时间签名包括在过去的观察时段期间由终端70通过所述终端70的至少一个传感器独立地测量的值，该过去的观察时段的时长根据所考虑的用途而预定。这些值对应于与终端70移动的环境相关的数据或与终端70在所述观察时段期间具有的行为相关的数据。

搜索阶段40还包括计算在面板的终端70的时间签名之间的相似度标准的值的步骤54。如果两个终端70的两个时间签名具有显著的相似度，则这意味着所讨论的两个终端70在观察时段期间可能一起移动，或者可能它们保持在同一位置。

搜索阶段40还包括根据相似度标准将面板的不同终端70划分成不同的组的步骤56。

最后，搜索阶段40包括根据感兴趣的终端70i所属的被称为“感兴趣的组”的组中的至少一个其他终端70可用的地理定位数据来估计感兴趣的终端70i的地理位置的步骤44。

以下详细描述搜索阶段40的不同步骤。

3.时间签名的确定

对于确定所考虑的面板的终端70的时间签名的步骤52，各种方法是可行的。

在特定实施方式中，终端70的时间签名包括代表在观察时段期间所述终端70的移动性阶段的值。例如，使用由终端70的运动传感器例如加速度计执行的测量结果、或者基于允许测量终端的环境(温度、大气压力、光度、磁场等)值的传感器来确定移动性阶段。

“移动性阶段”意味着如下时间间隔，在该时间间隔期间，认为终端70正在移动。两个连续的移动性阶段由不动性阶段分开，该不动性阶段对应于如下时间间隔，在该时间间隔期间，认为终端是不动的。

图4示意性地示出了在观察时段T_obs期间无线通信系统60的终端70的移动性阶段。观察时段T_obs在时间t₀之前，该时间t₀例如对应于由地理定位方法10估计感兴趣的终端70i的地理位置的时间。时间t₀通常对应于接收由感兴趣的终端70i发射的消息的时间，基于该消息，在搜索阶段40的步骤42中确定感兴趣的终端70i的无线电签名。

图4的曲线90代表终端70的移动性阶段。当曲线90取非零的恒定值(例如值1)时，这意味着终端70在移动(它处于移动性阶段)。当曲线取空值(值0)时，这意味着终端70是不动的(它处于不动性阶段)。

例如，可以由服务器82使用由终端70在发送到接入网80的消息中传递的信息来构造曲线90。

为此目的，终端70包括运动传感器例如加速度计以及被配置为软件(计算机程序产品)和/或硬件(FPGA类型的一个或更多个可编程逻辑电路和/或ASIC类型的一个或更多个专用集成电路等)的常规装置的集合，以确定终端70的各个移动性阶段的开始时间和结束时间。例如，由传感器循环地执行加速度的测量(例如，几十毫秒到几百毫秒之间的时段)，并且如果测量值大于预定的运动检测阈值，则存储当前检测时间并将其与先前检测时间进行比较。如果两个检测时间间隔的时段小于检测到新的移动性阶段的预定阈值，则认为两个检测时间属于同一移动性阶段。然而，如果两个检测时间间隔的时段大于检测到新的移动性阶段的阈值，则认为先前的检测时间对应于移动性阶段的结束时间，并且当前的检测时间对应于新的移动性阶段的开始时间。

终端70的移动性阶段的开始时间和结束时间例如被存储，然后在由终端70循环地发射到接入网80的消息中被发送到服务器82。这样的消息例如可以周期性地发射，或者在每次检测到新的移动性阶段时发射。

基于曲线90，服务器82可以例如通过对值的集合(M₁,M₂,M₃,…,M_L)进行采样来确定终端70在观察时段T_obs的时间签名。对于所考虑的用途，根据终端70的移动性阶段和不动性阶段的典型时长，以适当的方式选择采样周期。对于固定的观察时段，值的数量L越大，关于由终端70执行的移动的信息越多，并且时间签名越精确。

通过对所考虑的面板的所有终端70在相同的观察时段使用相同的采样，因此可以两两比较不同终端70的时间签名。如果两个终端70具有相似的时间签名，这意味着它们在观察时段期间具有相似的移动性阶段，因此这意味着它们可能一起移动。

在一个具体实施方式中，终端70的时间签名包括代表所述终端70所经受的大气压力的值。这些值例如由终端70的大气压力传感器测量。

图5示出了在感兴趣的终端70i的地理位置的估计时间t₀之前的观察时段T_obs期间终端70经受的大气压力变化的曲线91。

曲线91例如由服务器82使用大气压力测量结果来构造，该大气压力测量结果由终端70执行并在循环地发射到接入网80的消息中被发送到服务器82。

基于曲线91，服务器82可以例如通过对值的集合(P₁,P₂,P₃,…,P_K)进行采样来确定终端70在观察时段T_obs的时间签名。这里，再次根据所考虑的用途，以适当的方式选择采样周期(以及因此在观察时段T_obs期间采样的值的数量K)。

例如，如果配备有终端70的商品调色板由飞机运输，则区分对应于大气压力较低(由于飞机的高海拔)的时段的航空运输阶段和对应于大气压力较高的时段的地面阶段是有意义的。因此，可以根据航空运输阶段和地面阶段的典型时长来选择采样周期。

通过对所考虑的面板的所有终端70在相同的观察时段使用相同的采样，因此可以两两比较不同终端70的时间签名。如果两个终端70具有相似的时间签名，这意味着它们在观察时段期间具有相似的航空运输阶段，因此这意味着它们可能一起移动。

应当注意，用于基于曲线91确定时间签名的其他方法也是可行的。例如，可以将观察时段T_obs分割成不同时间间隔，并且确定每个间隔的值，例如曲线91在时间间隔内取得的平均值或者最小值或最大值。

在具体实施方式中，终端70的时间签名包括代表所述终端70所经受的温度的值。这些值例如由终端70的温度传感器测量。

图6示出了在感兴趣的终端70i的地理位置的估计时间t₀之前的观察时段T_obs期间终端70经受的温度变化的曲线92。

曲线92例如由服务器82使用温度测量结果来构造，该温度测量结果由终端70执行并在发射到接入网80的消息中被发送到服务器82。

基于曲线92，服务器82可以例如通过对值的集合(T₁,T₂,T₃,…,T_M)进行采样来确定终端70在观察时段T_obs的时间签名。这里，再次根据所考虑的用途，以适当的方式选择采样周期。

例如，如果配备有终端70的商品调色板由冷藏车运输，则区分温度低的阶段(位于冷藏库或冷藏车中的调色板)和温度高的阶段(从冷藏车上装载或卸载的调色板)是有意义的。因此，例如根据温度高的阶段的典型时长来选择采样周期。

通过对所考虑的面板的所有终端70在相同的观察时段使用相同的采样，因此可以两两比较不同终端的时间签名。如果两个终端具有相似的时间签名，这意味着它们在观察时段期间经受相似的温度变化，因此这意味着它们可能一起移动。

在特定实施方式中，终端70的时间签名包括在观察时段期间的不同时间针对所述终端70确定的无线电签名。

图7示意性地示出了在感兴趣的终端70i的地理位置的估计时间t₀之前的观察时段T_obs期间确定的无线电签名S_A,S_B,S_C,…,S_L。例如基于在观察时段T_obs期间的不同时间接收到由终端70发射的消息时由无线通信系统60的基站81执行的RSSI测量来确定每个无线电签名。

例如，可以通过将观察时段T_obs划分成具有相同时长的N个时间间隔并通过根据属于所述时间间隔的无线电签名S_A,S_B,…,S_L为所述时间间隔中的每一个定义无线电签名S₁,S₂,…,S_N来确定终端70的时间签名。例如将无线电签名S₁,S₂,…,S_N的每个分量定义为属于相应时间间隔的无线电签名S_A,S_B,…,S_L的相应分量的RSSI值的平均(或最大/最小等)值。例如，在图7中，与观察时段T_obs的第三时间间隔相对应的无线电签名S₃包括值的集合(RSSI_3,1,RSSI_3,2,…,RSSI_3,Q),并且每个分量RSSI_3,i分别等于无线电签名S_D，S_E和S_F的相应分量RSSI_D,i，RSSI_E,i和RSSI_F,i的平均。终端70在观察时段T_obs期间的时间签名因此是值的集合(S₁,S₂,S₃,…,S_N)。与位于用于确定S_i的时间间隔的中间的时间相对应的测量时间t_i例如与每个无线电签名S_i,i∈{1..N}相关联。

通过对所考虑的面板的所有终端70进行相同的操作，因此可以两两比较不同终端的时间签名。如果两个终端具有相似的时间签名，这意味着它们在观察时段期间面临相似的无线电条件，因此这意味着它们可能一起移动。

应当注意，可以使用滑动时间窗口机制而不使用不同的时间间隔来定义无线电签名S₁,S₂,…,S_N，对于所述滑动窗口的若干位置，涉及无线电签名S_A,S_B,…,S_L。因此，时间签名的每个无线电签名S₁,S₂,…,S_N对应于滑动窗口的位置与无线电签名S_A,S_B,…,S_L之间的卷积。

还应当注意，可以使用其他环境测量结果来定义终端70的时间签名，例如发光度、磁场强度等。选择特定类型的测量结果来定义时间签名仅仅是本发明的替选实施方式。

在特定实施方式中，终端70的时间签名是与不同环境测量结果对应的值的若干集合的组合。例如，终端70的时间签名包括参照图4描述的值(M₁,M₂,M₃,…,M_L)和参照图7描述的值(S₁,S₂,S₃,…,S_N)。

4.相似度标准的确定

对于计算所考虑的面板的终端70的时间签名之间的相似度标准的值的步骤54，各种方法是可行的。

考虑终端70的时间签名包括参照图4描述的值(M₁,M₂,M₃,…,M_L)的情况，这些值代表在观察时段T_obs期间所述终端70的移动性阶段。作为提醒，根据终端70在时间t_i是否处于移动性阶段，每个值M_i分别等于1或0。

如果考虑两个不同的终端70，标记为A和B，并且分别具有时间签名(M₁,M₂,M₃,…,M_L)和(M₁’,M₂’,…,M_L’)，则例如可以通过以下公式定义两个时间签名之间的相似度标准，标记为SIM_M(A,B)：

在公式(3)中，C是例如根据数字L和SIM_M(A,B)的期望的数量级(在这种情况下取0至L×C之间的值)定义的常数。

在公式(2)中，t_i对应于与测量结果M_i和M_i’相关联的时间。因此，项W_i是允许更加重视最近的测量结果的加权因子。例如，如果两个终端仅在观察时段的一部分中一起移动，则这是有利的。在这种情况下，应当更加重视最近的数据，以便确定在观察时段结束时，即在执行感兴趣的终端70i的地理位置的估计的时间t₀，所讨论的终端是否是在一起的，即是否应当认为它们属于同一组。

因此，SIM_M(A,B)的高值意味着终端A和B在观察时段T_obs期间的时间签名是相似的，这意味着在观察时段期间更具体地说在观察时段即将结束时终端A和B很可能已经一起移动。

现在考虑如参照图6所描述的情况，其中终端70的时间签名包括温度值；例如，可以通过使用以下公式定义两个终端A和B的两个时间签名之间的相似度标准，标记为SIM_T(A,B)：

公式(6)中的项sat是具有低值的常数(例如对于所讨论的示例，等于0.5℃)，以避免在时间t_i对两个终端A和B测量的温度相同的情况下除以0。

现在考虑如图7中所述的情况，其中终端70的时间签名包括无线电签名。例如，考虑两个不同的终端70，标记为A和B，并且分别具有时间签名(S₁,S₂,…,S_N)和(S₁’,S₂’,…,S_N’)。在时间t_i确定的每个无线电签名S_i对应于由数量Q的基站81测量的RSSI水平的集合(RSSI_i,1,RSSI_i,2,…,RSSI_i,Q)。

例如，可以通过使用以下公式定义两个时间签名之间的相似度标准，标记为SIM_S(A,B)：

在公式(9)中，项sat是用于避免除以0并因此限制SIM_S(A,B)的值的常数。

在公式(3)、公式(6)和公式(9)中，函数D^-1代表时间签名的两个分量间隔的距离的倒数。应当注意，可以选择其他函数来定义这种距离。同样地，可以选择其他函数根据已经经过的时间来定义加权因子W_i。这种选择仅仅是本发明的替选实施方式。

在特定实施方式中，终端70的时间签名包括代表终端70的移动性阶段的值(例如参照图4所描述的值)以及在观察时段期间的不同时间确定的终端的无线电签名(例如参照图7所描述的无线电签名)。因此，相似度标准SIM(A,B)例如可以被定义为针对移动性阶段的相似度标准SIM_M(A,B)和针对无线电签名的相似度标准SIM_S(A,B)的凸组合：

SIM(A，B)＝β·SIM_M(A，B)+(1-β)·SIM_S(A，B) (10)

在公式(11)中，M是代表终端A和B的移动性阶段的时间签名中的值M_i和M_i’的数量，b是正常数。作为提醒，根据终端70在时间t_i是否处于移动性阶段，每个值M_i分别等于1或0。

因此，如果终端A和B在接近t₀的时间具有相似的移动性，则因子β取较大值，而在相反情况下取较小值。因此，当终端A和B在接近t₀的时间一起移动时，通过相对于SIM_S(A,B))更加重视SIM_M(A,B)，可以将β用作计算SIM(A,B)的加权因子。相反，当终端A和B在接近t₀的时间没有相似的移动性阶段时，因子β相对于SIM_M(A,B)更加重视SIM_S(A,B)。因此，可以根据终端是否最近相对于感兴趣的终端70i的位置的估计时间t₀具有相似的移动性阶段，相对于与无线电环境有关的相似度或多或少地重视与移动性阶段有关的相似度。

5.终端的划分

对于根据先前确定的一个或更多个相似度标准将所考虑的面板的终端70划分56成不同组的步骤56，不同的方法是可行的。

该步骤的目的是确定在感兴趣的终端70i的地理位置的估计时间t₀之前的观察时段T_obs期间具有一起移动的高概率的终端组。因此，这涉及将两两的相似度值特别高的终端70分组在一起。

在每组的终端70共享相似度(即，同一组的两个终端之间的相似度标准的值相对较大)的意义上，存在用于将所考虑的面板的终端70划分成不同的同质组的若干已知方法。

例如，诸如“k均值”或“k-中心点”算法的所谓的“质心”方法定义所考虑的测量的空间的被称为“中心点”的特定点，其使组的终端70与中心点之间的相似度最大化。这些方法通常将终端70与至多一个组相关联(硬聚类方法)。如果终端70与面板的其他终端70没有足够的相似度，则它不与任何组相关联，并且保持隔离。

在一个替选方案中，某些划分方法根据与终端70属于组的概率对应的某种程度将所述终端70与若干组相关联(软聚类方法)。

在终端70的时间签名是两个独立的值集合的组合例如代表移动性阶段和无线电签名阶段的值的组合的实施方式中，可以有若干种方法来执行划分。

根据第一示例，根据例如以上针对公式(10)所定义的考虑了两个集合的单个相似度标准来执行划分。

根据第二示例，可以根据特定于每个独立集合的相似度标准来对其执行划分，并且可以在获得的不同划分之间达成共识。

第三示例是基于根据特定于每个集合的相似度标准执行的划分之间的“条件独立性”。例如，基于特定于两个集合之一的相似度标准SIM₁来对其执行划分。例如，对于终端A，获得矢量P_A＝(p_A1,p_A2,p_A3,…,p_AK)，其中p_Ai代表终端A属于具有指数i的组的概率。然后，根据所获得的划分，修改由特定于另一集合的相似度标准SIM₂所取的值，例如如下：

其中，p_c是预定阈值。然后，基于因此为标准SIM₂修改的相似度值来执行最终划分。

以上提出的执行面板的终端70的划分56的方法已经作为示例给出，这些示例绝非限制。其他方法也是可行的，并且特定方法的选择仅仅是本发明的替选。

6.终端的面板的确定

可以例如通过选择无线通信系统60的如下终端70来确定步骤52、54和56要考虑的面板，对于所述终端，先验地知道它们靠近(地理上讲)感兴趣的终端70i，或者它们具有属于若干终端70的组的某种倾向。

在具体实施方式中，仅选择在时间t₀之前终端70的最后消息的发射期间被无线通信系统60的至少一个基站81覆盖的终端70，所述至少一个基站在时间t₀也覆盖感兴趣的终端70i。

在具体实施方式中，BS指定N_bs个基站81的集合，所述基站在时间t₀接收到由感兴趣的终端70i发射的消息，N_mvt(A)指定在观察时段T_obs期间终端A的移动性阶段的数量，并且例如定义如下：

因此，在面板中仅选择P_tot(A)大于预定阈值的终端。

在公式(13)中，RSSI_X,bs,bs∈BS是由基站bs针对终端X在t₀之前发射的最后消息所测量的RSSI水平。因此，P_radio(A)是代表终端A在系统60的其他终端70当中发现如下终端70的概率的值，所述终端的无线电环境与终端A的无线电环境接近。

在公式(14)中，σ例如对应于值N_mvt(X)的标准偏差。因此，P_mvt(A)是代表终端A在系统60的其他终端70当中发现如下终端70的概率的值，所述终端在时段T_obs期间的移动性阶段的数量接近终端A的移动性阶段的数量。

因此，由公式(15)定义的项P_tot(A)代表终端A在系统60的其他终端70当中发现如下终端70的倾向，所述终端已经在无线电环境方面和在移动方面经受了相似的条件。换言之，P_tot(A)越大，能够将终端A与系统60的其他终端70分组的概率越大。

应当注意，以上提出的用于确定终端70的面板的方法已经作为示例给出，这些示例绝非限制。因此，特定方法的选择仅仅是本发明的替选方案。

7.感兴趣的终端的地理位置的估计

根据本发明的地理定位方法10的搜索阶段40包括根据感兴趣的终端70i所属的被称为“感兴趣的组”的组中的至少一个其他终端70可用的地理定位数据来估计感兴趣的终端70i的地理位置的步骤44。

在本说明书的其余部分中，作为绝非限制的示例，认为终端70的时间签名是代表在感兴趣的终端70i的位置的估计时间t₀之前的观察时段T_obs期间的所述终端70的移动性阶段和无线电签名阶段的值的组合。有利地，认为时间t₀对应于在不动性阶段期间通过服务器82接收由所述感兴趣的终端70i发射的消息的时间。

还认为根据上述方法中的任何一种方法来确定终端70的面板。

还认为使用诸如以上通过公式(10)描述的相似度标准来执行面板的终端70的划分。

还认为面板的终端70的地理位置可以通过使用例如诸如参照图2描述的传统地理定位算法来估计。如上所述，这种地理位置的估计可能是复杂的并且相对不精确，特别是当要覆盖的地理区域很大以及/或者终端和/或基站的数量很多时。

作为非限制性示例，本说明书的其余部分提出了用于使用所获得的划分和由感兴趣的组或甚至其他组的一个或更多个终端70提供的地理定位数据来以更高的精度和/或以更低的复杂度估计感兴趣的终端70i的地理位置的若干方法。

在特定实施方式中，地理定位数据是由配备有GPS接收机的校准终端70c提供的GPS位置。

根据第一示例，感兴趣的终端70i与单个组相关联(“硬聚类”方法)，并且属于该组的至少一个校准终端70c已经在t₀之前的时间经由发送到接入网80的消息提供了其GPS位置，从时间t₀起该终端没有移动。感兴趣的终端70i的地理位置因此与所述GPS位置(或者与该组可用的若干GPS位置的平均)相关联。

根据第二示例，感兴趣的终端70i与以一定概率属于每个组的若干组相关联(“软聚类”方法)，并且根据通过所述组的校准终端70c提供的至少一个GPS位置(或者可选地通过对该组可用的若干GPS位置求平均)将地理位置归因于每个组。X_k是归因于组k的地理位置，

是被标记为组k的j的校准终端70c的GPS位置，p_jk是终端j属于组k的概率。因此，根据以下公式，根据归因于各组的地理位置以及根据感兴趣的终端70i属于不同组的概率，确定标记为i的感兴趣的终端70i的位置Y_i：

在具体实施方式中，地理定位数据是由诸如参照图2描述的常规地理定位算法估计的终端70的地理位置。优选地，根据在相对接近t₀的时间发射的消息来估计所述地理位置，终端70从该时间t₀开始不再移动。

例如，感兴趣的终端70i与单个组相关联(“硬聚类”)，并且感兴趣的终端70i的地理位置根据该组的其他终端70的一个或更多个估计的地理位置例如通过以下操作被确定：可选地在消除被判断为相对于其他终端异常的某些估计的位置的同时或者在根据相关联的无线电签名的RSSI水平等相对于其他估计的地理位置偏爱某些估计的地理位置的同时对该组的不同终端70的估计的地理位置求平均。

根据另一示例，感兴趣的终端70i与以一定概率属于每个组的若干组相关联(“软聚类”)，并且根据所述组的终端70的估计的地理位置将地理位置归因于每个组，然后以与先前使用公式(17)描述的方法相似的方式来估计感兴趣的终端70i的地理位置。

在具体实施方式中，感兴趣的终端70i与单个组(“硬聚类”)相关联，并且地理定位数据是终端70的无线电签名。优选地，根据在相对接近t₀的时间发射的消息来确定所述无线电签名，终端70从该时间t₀开始不再移动。因此，例如通过对无线电签名的每个分量求平均，或者通过对每个分量取无线电签名的最大值等，针对感兴趣的终端70i所属的组确定虚拟无线电签名。因此，根据虚拟无线电签名和参考元素的集合26，以常规方式估计感兴趣的终端70i的地理位置。

应当注意，在感兴趣的终端70i不属于任何组的非常特殊的情况下，例如因为它与面板的其他终端70没有足够的相似度，地理位置的平庸估计——其不利用与划分相关的信息——就足够了。

8.结论

以上描述清楚地表明，通过其各种特征及其优点，本发明实现了所设定的目标。

特别地，相对于根据现有技术的方法，根据本发明的地理定位方法在地理定位精度方面提供了增益。

实际上，在某些实施方式中，可以基于属于感兴趣的终端70i所属的组的校准终端70c的一个或更多个GPS位置来直接确定感兴趣的终端70i的位置。

在其他实施方式中，GPS数据不能用于估计感兴趣的终端的位置，并且因此，通过基于无线电签名的常规地理定位方法估计的系统的其他终端70的地理位置应当例如被用作地理定位数据。即使在这种情况下，经由将属于感兴趣的终端70i所属的组的终端70可用的各种信息关联，相对于常规方法极大地提高了感兴趣的终端70i的地理定位的精度。

当要覆盖的地理区域很大(例如，如果必须覆盖城市、国家或甚至大陆)和/或终端的数量很多(例如，几千至几十万个终端)和/或基站的数量很多(例如，几十、或甚至几百、或甚至几千个基站)时，本发明特别适用。

地理定位方法的复杂度也在时间和计算能力方面得到改善。例如，可以通过将根据属于一个组的仅一个终端或若干终端的地理位置估计的同一地理位置(对应于该组的地理位置)归因于所述组的所有终端70的地理位置来确定所述组的所有终端70的地理位置。

通常，应当注意，以上考虑的实施方式已经被描述为非限制性示例，并且因此其他替选方案是可行的。

具体地，存在用于确定终端70的无线电签名的若干方法：根据终端70与基站81之间交换的信号的RSSI水平、根据终端70与基站81之间交换的信号的传播时间等。特定方法的选择仅仅是本发明的替选方案。

同样，存在用于确定终端70的时间签名的若干方法。特定类型的测量(移动性阶段的检测、温度值、压力值等)的选择仅仅是本发明的替选方案。

同样，存在用于确定两个时间签名之间的相似度标准的若干方法。特定方法的选择仅仅是本发明的替选方案。

用于根据相似度标准将终端70划分成几个组、或者用于确定要划分的终端70的面板的若干方法也是可行的。这里，特定方法的选择也仅仅是本发明的替选方案。

同样，由系统的某些终端70提供的不同类型的地理定位数据是可行的。已经作为地理定位数据段的示例给出终端70的GPS位置，但是其他地理定位数据也是可行的。例如，如果终端70所连接的Wi-Fi接入点的地理位置是已知的，则所述接入点的MAC(“MediumAccess Control介质访问控制”)地址可以充当地理定位数据段。

本发明的概念也可以应用于单个感兴趣的终端70i的地理位置随时间变化而与系统60的其他终端70无关的情况。例如，在感兴趣的终端70i的移动性阶段未在无线电签名S₁和S₂分别对应的两个时间t₁和t₂之间检测到的情况下，如果两个无线电签名S₁和S₂相似，则它们均可以用于估计感兴趣的终端70i的同一位置。通过扩展，可以使用N≥2个相似的且在时间t_i(索引i从1到N变化)确定的无线电签名S_i的组，感兴趣的终端70i在该时间t_i之间没有移动。这种方法可以允许提高感兴趣的终端70i的地理位置的估计精度以及使过去执行的估计关联。然而，如果无线电签名不相似，则可以假设已经错过了移动性阶段，并且应当估计每个无线电签名的不同地理位置。

已经作为示例描述了本发明，同时考虑了用于物流领域的IoT类型的无线通信系统60(配备有IoT通信系统60的终端的调色板的运输)。然而，根据其他示例，不排除考虑其他无线通信系统例如移动电话网络，以及可选地在其他工业领域的其他用途。