用于使用公共覆盖码的GNSS系统的交叉关联减轻算法

摘要

本发明提供了用于评估全球导航卫星系统GNSS信号的方法和系统。存取由GNSS接收器接收的第一GNSS信号和由所述GNSS接收器接收的第二GNSS信号中的每一者。所述第二GNSS信号能够具有比所述第一GNSS信号中的时间波动更弱的时间波动。估计所述第一GNSS信号中的序列与所述第二GNSS信号中的对应序列信号之间的延迟，并将所述延迟与阀值进行比较。当确定所述延迟超出所述阈值时，使用所述第一GNSS信号和所述第二GNSS信号两者估计位置。

说明书

背景技术

在全球导航卫星系统(GNSS)中，人造卫星(SV)传输信号，信号通过接收器接收。对 于每一颗SV来说，SV和接收器都产生一个相同的伪随机噪声(PRN)码。针对每颗SV 所生成的所述代码是不一样的，但其彼此并非正交。在检测到信号后，接收器可以将信 号与一组PRN码中的每一者进行交叉关联。基于交叉关联的结果，接收器可以估计是 哪个SV传输了信号，以及信号从SV传播到接收器所需的时间。接收器然后可以使用 一组这些估值，每个估值都与一个不同的信号和SV相关联，来估计接收器与所述组中 每颗SV之间的距离。基于这些差异和SV的已知位置，接收器可以估计它的位置。

在许多GNSS中，所有的SV共享相同频带。取决于传播条件，接收器处的SV的 功率会存在很大的差别。在试图检测可能来自弱SV的信号时，接收器可能会错误地将 来自强SV的信号泄漏识别为来自另外一个不同的SV。这会导致对来自第二颗SV的信 号的错误“检测”，有损位置估值的准确性。

多种“掩码”技术可以用于减少错误检测。在这些例子中，据估计，如果一或多个 条件得到满足，弱信号可归因于在强信号和所讨论的PRN码之间的交叉关联(由于信号 的非正交的性质)。然而，如果条件太严格，那么这些技术会妨碍使用信息性信号来估计 接收器的位置。这样会增加位置估计时间和/或降低位置估计准确性。

这些后果在信号不仅被PRN码调制还被覆盖码调制的GNSS中更明显，其中，覆 盖码可以造成的情况为强SV信号会产生相当大的交叉关联值，其在宽频域上具有多个 PRN码。因此，为了避免错误SV检测，掩码技术可以扩展条件，在所述条件下SV信 号可归因于强SV信号。这增加了位置估计方面的时间与准确性损失。

发明内容

提供技术以改进对来自弱人造卫星(SV)的信号的检测，特别是在使用覆盖码的全球 导航卫星系统(GNSS)的背景下。检测到的弱信号可以首先试探性地与弱SV伪随机噪声 (PRN)码相关联以及试探性地与强信号相关联。这些关联最终是排他的。对检测到的信 号进行修改，以去除固定覆盖码或者与弱SV PRN码相关联的覆盖码。执行在检测到的 弱信号与PRN码的重复字符串(例如，重复字符串总计为20ms或更长)之间的交叉关联。 然后对交叉关联图进行分析以检测指示两个信号中的位之间的对准或不对准的特性。

例如，对于每一个信号，可以识别在时间上变化的覆盖码贡献。可以定义经组合覆 盖码贡献，使得当覆盖码贡献彼此相同的时候，经组合贡献在时间上是恒定的。经组合 贡献可以进行变换。如果在变换中的峰值不接近零赫兹，那么可以推断出两个覆盖码贡 献中的位不对准。作为另一实例，覆盖码贡献可以是交叉关联的。如果在关联图中的峰 值不接近t＝0，那么可以推断出两个覆盖码贡献中的位不对准。

如果确定(例如，或推断出)位没有对准，那么可以进一步推断，弱信号和强信号来 源于不同的SV(而不是说弱信号是强信号的副产物)。因而，两个信号都可以用于估计接 收器的位置。

在一些实施例中，提供了用于评估GNSS信号的方法。存取由GNSS接收器接收的 第一GNSS信号和由GNSS接收器接收的第二GNSS信号中的每一者。所述第二GNSS 信号可以具有比在第一GNSS信号中的时间波动更弱的时间波动。估计第一GNSS信号 中的序列与第二GNSS信号中的对应序列信号之间的延迟,且将延迟与阈值进行比较。在 确定延迟超出所述阈值后，使用第一GNSS信号和第二GNSS信号两者估计位置。

在一些实施例中，提供了用于评估GNSS信号的系统。所述系统可以包含经配置以 接收第一GNSS信号和接收第二GNSS信号的GNSS接收器。所述第二GNSS信号可以 具有比第一GNSS信号中的时间波动更弱的时间波动。所述系统还可以包含代码贡献分 析器，所述代码贡献分析器经配置以估计第一GNSS信号中的序列与第二GNSS信号中 的对应序列信号之间的延迟且将所述延迟与阈值进行比较。所述系统可以进一步包含位 置估计器，所述位置估计器经配置以在通过代码贡献分析器确定延迟超出阈值后使用第 一GNSS信号和第二GNSS信号两者估计位置。

在一些实施例中，提供用于评估GNSS信号的系统。所述系统可以包含用于接收第 一GNSS信号和用于接收第二GNSS信号的装置。所述第二GNSS信号可以具有比第一 GNSS信号中的时间波动更弱的时间波动。所述系统也可包含用于估计第一GNSS信号 中的序列与第二GNSS信号中的对应序列信号之间的延迟的装置以及将所述延迟与阈值 进行比较的装置。所述系统可以进一步包含用于在确定延迟超出阈值后使用第一GNSS 信号和第二GNSS信号两者估计位置的装置。

在一些实施例中，提供了含有程序指令的计算机可读存储媒体，所述程序指令在被 处理器执行时，使得所述处理器执行一种方法。所述方法可以包含存取由GNSS接收器 接收的第一GNSS信号和存取由GNSS接收器接收的第二GNSS信号。所述第二GNSS 信号可以具有比第一GNSS信号中的时间波动更弱的时间波动。所述方法也可包含估计 第一GNSS信号中的序列与第二GNSS信号中的对应序列信号之间的延迟以及将所述延 迟与阈值进行比较。所述方法可以进一步包含在确定延迟超出阈值后使用第一GNSS信 号和第二GNSS信号两者估计位置。

附图说明

图1说明其中接收器可以接收来自一组人造卫星(SV)的信号以估计其位置的实例。

图2是示出根据本发明实施例、移动装置105中实现位置估计功能的实例性部件的 框图。

图3是根据本发明实施例、用于识别产生所接收信号的SV的过程的流程图。

图4是根据本发明实施例、用于确定两个覆盖贡献是否相对于彼此偏移的过程的流 程图。

图5A和图5B示出了说明对偏移或未偏移覆盖贡献的分析的仿真实例。

图6是根据本发明实施例、用于确定两个覆盖贡献是否相对于彼此偏移的过程的流 程图。

图7A到7B示出导致当第一和第二信号两者都来源于单颗SV时可以被观察到的变 量值的仿真结果的实例。

图8说明了一种计算机系统的实施例。

具体实施方式

在一些实施例中，所公开的系统、装置和方法提高检测来自人造卫星(SV)的弱功率 信号的能力。图1示出其中接收器(例如，移动装置105中的接收器)可以接收来自一组 SV 110的信号以估计它的位置的实例。移动装置105可以包含用户115很可能随身携带 并可以与本文所述的SV 110通信的任何装置。移动装置105可以包含，例如，电话、 智能手机、电子装置或膝上型电脑。在一些实例中，非移动装置和/或车辆配件可以用来 代替移动装置105。

SV 110可以是一或多个全球导航卫星系统(GNSS)，例如北斗系统、全球定位系统 (GPS)或伽利略E1的组成部分。每颗SV可以传输信号，所述信号可以包含通过GNSS 数据位、伪随机噪声(PRN)码(例如，对于给定SV是唯一的)且也可能通过覆盖码(例如， 纽曼-霍夫曼码)调制的载波信号(例如，正弦信号)。PRN码可以在整条信号中重复自身(例 如，在与一个GNSS数据位对应的时间段内进行完整周期)。例如，PRN码可以具有每 秒2.046兆芯片的速率且每毫秒一次地重复自身，并且每个GNSS数据位可以具有整数 个毫秒的持续时间。覆盖码可以具有比PRN码的速率更慢的速率(例如，1kHz)。

接收器还可以产生一或多个代码(例如，一或多个PRN码)并可以存取覆盖码。因此， 接收器可以试图基于本地生成的PRN码和接收的信号中的PRN码之间的时间延迟以识 别自身和SV之间的距离。这可以首先要求估计是哪颗SV传输了所述信号，这可以通 过使一组本地生成的PRN码中的每一者与所述信号交叉关联并识别与较强交叉关联相 关联的SV来实现。然而，中等强度的交叉关联可以由于以下两个因素之一：(1)本地生 成的PRN码和弱信号中的PRN码之间的准确匹配；或(2)本地生成的PRN码和强信号 中的PRN码之间的不准确匹配。最佳的位置检测取决于区分这些情形。

图2是示出根据本发明实施例、移动装置105中实现位置估计功能的实例性部件的 框图。移动装置105可以包含GNSS接收器205，所述接收器205经配置以接收来自GNSS 卫星110的信号。时间跟踪器210可以将时间与接收的信号相关联。时间可以包含，例 如，绝对时间或本地时间。时间跟踪器210可以包含时钟，例如晶体振荡器参考时钟。

接收的信号可以传输到可存取一组PRN码的潜在SV识别器215。每一PRN码可以 由本地PRN码生成器220生成并可以与SV相关联。潜在SV识别器215可以将接收的 信号与每个生成的PRN码交叉关联并获得比较度量(例如，交叉关联图中的最大值)。一 或多个潜在的SV可以基于所述度量被识别。例如，潜在SV识别器215可以将与一定 阈值之上的比较度量相关联的所有SV识别为潜在的SV。

对于每一颗潜在的SV，潜在时间延迟也可以基于接收的信号中的PRN码与由PRN 码生成器220在本地生成的与潜在的SV相关联的PRN码之间的时差来确定。在一个实 例中，时间延迟可以基于交叉关联图中峰值的x-位置来估计。潜在时间延迟可以存储在 潜在延迟数据库225中，所述潜在延迟数据库225可以进一步将所述延迟与相应潜在的 SV相关联。

如果仅仅单颗潜在的SV被识别，所述潜在识别可以通过SV识别器证实。否则， 所接收的信号可以被传递到覆盖码提取器230，其可以从所述信号中提取覆盖码贡献。 例如，覆盖码提取器230可以存取存储在覆盖码数据库235中的覆盖码。所述覆盖码可 以是固定的(即，无论所讨论的SV为何都代码相同)或可变的。覆盖码提取器可以通过， 例如，首先将信号与覆盖码交叉关联以提取覆盖码，随后基于交叉关联图识别信号与覆 盖码之间的时间延迟(例如，识别交叉关联图中峰值的x-位置)，接着通过将覆盖码贡献 规定为具有与延迟相关联的时间偏移的覆盖码。此提取可用于一组接收信号的每一者。

每个已提取的覆盖码贡献可以和潜在地已识别的SV标识符一起存储在覆盖贡献数 据库240中。提取的覆盖码贡献也可以被传输到覆盖码贡献分析器245。如果仅仅一颗 SV被潜在地识别，覆盖码贡献分析器245不必进行任何分析且SV识别器250可以确认 SV识别。

如果超过一颗SV被潜在地识别，覆盖码贡献分析器245可以同时存取与所讨论的 信号相关联的覆盖码贡献，且可以进一步存取(例如，通过从覆盖贡献数据库240检索) 另一信号的覆盖码贡献。所述其它贡献可以包含与所述潜在地识别的SV相关联的贡献。 例如，如果所讨论的信号(“信号#1”)被潜在地识别为来源于SV#1或SV#2，另一个贡 献(“信号#2”)能被与一个事先已被识别为来源于SV#2的信号相关联。

覆盖码贡献分析器245可以接着分析多个贡献。作为一实例，所述贡献先被组合。 组合可以包含获得两个贡献之间的差或产生二进制信号，所述二进制信号当两个贡献中 的数值相同时与第一值相等或当两个信号中的数值不同时与第二值相等。波动的信号可 以表明这两个贡献源于来自不同的SV的信号。同时，相对平直的信号可以表明这两个 贡献可能源于来自单颗SV的信号。所述单颗SV可以是已被识别为产生具有覆盖贡献 中的一个的信号并且也被潜在地识别为潜在地产生具有覆盖贡献中的另一个的信号(例 如，前例中的SV#2)的SV。

因此，在由覆盖码贡献分析器245确定组合信号是波动的(或所述覆盖码贡献相对于 彼此偏移了至少一个阈值的量的)之后，SV识别器250可以推断出两个贡献源于来自不 同SV的信号。在由覆盖码贡献分析器245确定组合信号是平直的之后或在得出类似确 定(例如，如下所说明的)之后，SV识别器250可以推断出两个贡献源于来自单颗SV的 信号。替代地，在此后一实例中，SV识别器250可以首先进行附加的分析。所述附加 的分析可以包含：例如，应用掩码；确定一个信号的多普勒频率的频谱(例如，信号#1 的频谱)的功率是否仅仅由于另一个信号(例如，信号#2)而超过了预期；或计算－为每个 信号－变量，并比较变量与一或多个阈值之间的差值(例如，如相关于图7A到7B进一 步描述的)。

一种用于量化组合信号是否平直的技术(例如，可以由覆盖码贡献分析器245执行的 技术)是将所述经组合信号变换到频域中。如果，例如0Hz或0Hz左右的频带中的绝对 或相对功率低于阈值，SV识别器250可以推断出两个贡献源于来自不同SV的信号。

作为可以对贡献进行分析的另一个实例，覆盖码贡献分析器245可以将两个贡献交 叉关联并识别交叉关联图的峰值。如果所述峰值不在0Hz或没有在0Hz左右的一个限 定频带，SV识别器250可以推断出两个贡献源于来自不同SV的信号。否则，SV识别 器250可以得出相反的推断或者进行附加的分析。

如果SV识别器250确定两个贡献源于来自不同SV的信号，SV识别器250可以通 知位置估计器255在对位置的估计中同时使用两个信号(每个与所提取的覆盖码贡献相 关联)。同时，如果SV识别器250确定两个贡献源于来自单颗SV的信号，SV识别器 250可以通知位置估计器255在对位置的估计中不使用信号中的一个(例如，功率低的信 号)。在任意一个实例中，SV识别器250还可以将被推断为产生信号的SV的告知位置 估计器255。

从而，使用的一组信号被位置估计器255识别(例如，在一段时间内)。对于每个信 号，位置估计器255也可以存取潜在延迟数据库225并识别与信号和已识别的SV相关 联的延迟。根据时间延迟，对于每个信号，位置估计器255可以估计所述SV和接收器 205之间的距离。位置估计器255可以进一步分析信号或其他数据，以确定SV的位置。 使用与所述信号组相关联的每颗SV的位置以及所估计的距离，位置估计器255可以估 计GNSS接收器205的位置(例如，作为地理坐标)。

图3是根据本发明的实施例、用于识别产生接收信号的SV的过程300的流程图。 部分或全部过程300可以由移动装置105执行。

在框305，第一SV和第二SV被识别为潜在地可能已经发送第一信号的SV。SV可 以，例如，通过存取一组PRN码(每个都与一颗SV相关联)并将每个PRN码与信号交叉 关联来加以识别。可以针对每个代码确定交叉关联量度(例如，基于或等于峰值振幅)。 对于每个超过阈值的量度，关联的SV可以被识别为潜在地传输了第一信号。如果仅单 颗SV被识别，可以推断出所述SV发送了信号且所述信号可以用于估计位置的过程(例 如，接收了信号的接收器的位置)。同时，如果多颗SV被识别为潜在地已经发送了第一 信号，过程300可继续至框310。尽管过程300指的是确定两颗SV中的哪一颗产生了 信号，应该了解所述方法可以被扩展来评估更多潜在的SV(例如，通过针对每个非第一 信号重复框310至框335)。

在框310，与第二个第一SV相关联的第二信号被识别。所述第二信号可能已经利 用类似的交叉关联技术与第二SV相关联。与第一信号相比，所述第二信号可以是一个 更强信号或与PRN码具有更强的关联。

在框315，对于第一和第二信号的每一者，对信号的覆盖码贡献被提取。在有些实 例中，时间调制和覆盖码的值已知并且在整颗SV中是恒定的。因此，所述提取可以涉 及确定所述信号中覆盖码的时间偏移。当然，由于其他信号贡献(例如，PRN码)的存在， 给定信号的数值本身将不可能跟踪覆盖码。一种用于提取贡献的技术是将信号与已知的 覆盖码交叉关联，基于交叉关联图识别信号中的覆盖码的时间偏移，并产生贡献，使得 它就等于具有已识别的时间偏移的已知覆盖码。

在框320，确定第一信号的覆盖码贡献是否相对于第二信号的覆盖码贡献发生移位。 例如，所述查询可以涉及将贡献之间的偏移与阈值(例如，1ms)进行比较。关于贡献可 以被如何分析从而做出上述判断的具体实例在下文中更详细地予以描述(参见，例如，图 4和6)

如果确定贡献相对于彼此偏移，则过程300继续到框325，在框325处，推测第一 信号来源于第一SV(例如，和/或推测第一信号不是源自第二SV)。也就是说，可以推测， 第一信号不仅仅是第二信号的副产物。因而，在框330处，第一和第二信号两者都可以 用于估计位置(例如，GNSS接收器、容纳GNSS接收器的移动装置105或使用容纳GNSS 接收器的移动装置105的用户的位置)。

如果确定贡献相对于彼此未偏移，则过程300继续到框335，在框335处，执行额 外分析以识别哪颗SV应当与第一信号相关联。例如，可以应用掩模技术。可以针对第 一信号确定多普勒频率和多普勒频率的功率。然后可以在第一信号是第二信号的副产物 的实例中估计处于多普勒频率的可预期的最大功率。如果所识别的功率超出最大功率， 则可以确定，第一和第二信号将与不同的SV相关联并且都将用于位置估计。如果所识 别的功率未超出最大功率，则可以确定，第一和第二信号将与相同的SV相关联并且只 有两者中的较强信号将用于位置估计。

可以理解，由此过程300通过提取和分析覆盖码贡献可以在一些情况中避免执行额 外分析。这可以减少虽弱但独立的信号出于谨慎而未用于位置估计的实例。当多个强SV 信号出现时，这样的实例可能会相当普遍。

在一些实例中，不执行框335的额外分析，自动推测第一信号来源于第二SV。然 后使用第一和第二信号中的仅一者(例如，二者中的较强信号或第二信号)可以执行位置 估计。

可以理解，所公开的时域分析可以替代性地在频域中执行，并且反之亦然。例如， 涉及交叉关联的实施例(例如，将PRN码与信号交叉关联)可以替代地使用相干技术。

图4是根据本发明实施例、用于确定两个覆盖贡献是否相对于彼此偏移的过程400 的流程图。例如，过程400可以作为确定框320的部分执行。图5A和5B示出说明过程 400的部分的仿真实例。

在框405，第一和第二覆盖贡献被合并。作为一实例，可以产生合并信号，其中， 当第一和第二贡献的值相同时，信号等于第一值，否则等于第二值。

图5A和5B的每一者中的上面两个图表示出所提取的覆盖码贡献的实例。如目视可 见的，贡献在图5A中完全对准而在图5B中未对准。图5A和5B的每一者中的第三个 图表示出基于各自贡献的合并信号。由于在图5A中的贡献是对准的，所以合并信号是 平直的。而在图5B中的合并信号则不平直。

在框410，合并信号被变换到频域中。图5A和5B的每一者中的底部图表示出各自 合并信号的变换。在图5A中，大部分能量集中在0Hz附近。

在框415，确定经变换信号中的功率是否集中在0Hs附近。例如，可以将在0Hz 处的功率或量值与阀值进行比较，可以将在0Hz处的相对功率或量值(例如，由总功率 或量值标准化的)与阀值进行比较，可以将在0Hz附近的频段处的功率或量值与阀值进 行比较，或可以将在0Hz附近的频段处的累积相对功率或量值(例如，由总功率或量值 标准化的)与阀值进行比较。在图5A中，变换合并的信号的峰值发生在0Hz，但类似峰 值并不出现在图5B中。

如果确定功率集中于0Hz附近，则可以确定(在方框420)贡献不会相对于彼此偏移。 如果确定功率不是集中于0Hz附近，则可以确定(在方框425)贡献相对于彼此偏移。

图6是根据本发明实施例、用于确定两个覆盖贡献是否相对于彼此偏移的过程600 的流程图。例如，方法600可以作为确定框320的部分执行。

在框605，第一及第二覆盖码贡献被交叉关联从而产生交叉关联图。在框610，识 别交叉关联图中的峰值(例如，峰值的x-位置)。在框615，确定所述峰值是否在t＝0附近。 例如，可以确定所述峰值距离t＝0是小于还是大于阈值量(例如，1ms)。

如果确定所述峰值在t＝0附近，则可以确定(在框620)贡献没有相对于彼此偏移。如 果确定所述峰值不在t＝0附近，则可以确定(在框625)贡献相对于彼此偏移。

参考图3所指出的，如果在框320确定覆盖贡献没有偏移，则可以在框335执行进 一步的分析以确定是否应当作出第一信号来源于第一SV的推断。这可以涉及应用一或 多个掩码，使得只有当满足一或多个标准时可以推断第一信号来源于第一SV。标准可 以涉及基于第一及第二信号二者计算变量，并确定所述变量是在一或多个阈值之上还是 之下。例如，对于每一个信号，可以计算第一及第二信号中每一者的码相位(例如，相对 于相同的本地生成码)，并且码相位差值变量可以被定义为码相位之间的差。作为另一实 例，对于每一个信号，可以计算在每个信号的多普勒频率(CN0)处的载波-噪声功率密度， 并且CN0差值变量可以被定义为CN0值之间的差。作为又一实例，对于每一个信号， 可以计算多普勒频率，并且多普勒差值变量可以被定义为多普勒频率值之间的差。这些 变量中的一或多个可以与阈值或所规定的范围进行比较以确定是否应当推断所述信号 源于不同的SV。仿真或经验数据可以用于规定阈值和/或范围。

图7A到7B示出导致当第一和第二信号两者都起源于单颗SV时可以被观察到的变 量值的仿真结果的实例。因而，在标准中列出的用于推断第二信号独立性的阈值和/或范 围，可以基于这些类型的结果来定义。

在此特定实例中，产生一组采样源信号，每一信号都采用随机选择的PRN码，从-5 kHz到5kHz的范围内随机选择的多普勒频率，从-20460码片到20460码片的范围内随 机选择码相位，并且CN0被定义为45dB-Hz。对于每一源信号，也产生一组虚假信号， 每一虚假信号使用PRN码中的一个(但不是用于源信号的那个)。多普勒频率和码相位从 上文给出的范围内随机选择。因而，对于每一源信号，存在源信号和虚假信号之间的一 组信号对。对于每一对信号，使用用来产生源信号的PRN码来计算源和虚假信号的CN0 值，并且码-相位差值、CN0差值和多普勒差值的变量被限定如上。

图7A示出了(针对仿真结果的采样)CN0差值对码-相位差值。图7B示出了(针对仿 真结果的采样)CN0差值对码-多普勒差值。阈值可以被设置成使得所有仿真的数据点或 仿真的数据点的某部分(例如，95％)落在阈值之上或之下(取决于阈值是最大阈值还是最 小阈值)。

应当认识到，可以限定一或多个标准。例如，可以推断出，第一和第二信号源自不 同的SV，除非每一个码相位差值、CN0差值和多普勒差值的变量中的每一者均落入限 定的相应范围内(或高于/低于相应阈值)，或只有单个差值变量可以与限定的相应范围或 阀值比较。有利的是，这些阀值技术仅仅需要用于一些实例中，具体来说是那些已经确 定覆盖贡献相对于彼此不充分地偏移的实例。当检测到充分偏移时，两个信号都可以用 于位置估计而不考虑任何实际或潜在的变量分析，例如CN0差值和多普勒差值的变量。 因而，可以精确地检测弱信号并且在更多时间中使用弱信号。

如图8所示的计算机系统可以作为前述计算机化装置的一部分被并入。例如，计算 机系统800可以代表移动装置105的一些组件。图8提供了可以执行本文所述方法的全 部或部分的计算机系统800的示意图。应当指出，图8仅用于提供各个组件的一般化图 示，可适当利用其中任意一个或全部。因此，图8宽泛地示出了单个系统元件如何以相 对分离或相对更集成的方式实施。

计算机系统800被示出为包括可以经由总线805电耦合(或以其他合适的方式通信) 的硬件元件。硬件元件可以包含：一或多个处理器810，其包含但不限于一或多个通用 处理器和/或一或多个专用处理器(例如数字信号处理芯片、图形加速处理器和/或类似 物)；一或多个输入装置815，其可以包含但不限于鼠标、键盘和/或类似物；以及一或多 个输出装置820，其可以包含但不限于显示装置、打印机和/或类似物。

计算机系统800可进一步包含(和/或连通于)一或多个存储装置825，所述一或多个 存储装置825可以包括但不限于本地和/或网络可存取存储器，和/或可以包含但不限于 可编程、闪存更新和/或类似的磁盘驱动器、驱动器阵列、光学存储装置、诸如随机存取 存储器(“RAM”)和/或只读存储器(“ROM”)的固态存储装置。这类存储装置可经配置 以实现任何合适的数据存储，包含但不限于各种文件系统、数据库结构和/或类似物。

计算机系统800还可包含通信子系统830，所述通信子系统830可以包含但不限于 调制解调器、网卡(无线或有线)、红外通信装置、无线通信装置和/或芯片组(例如蓝牙^TM装置、802.11装置、WiFi装置、WiMax装置、蜂窝通信设施，等)和/或类似物。通信子 系统830可以允许与网络(例如如下所述的网络，仅举一例说明)、其他计算机系统和/或 其他任何在此所述的装置进行数据交换。在许多实施方案中，计算机系统800将进一步 包括工作存储器835，所述工作存储器835可以包含如上所述的RAM或ROM装置。

计算机系统800还可以包括如图示出当前位于工作存储器835内的软件元件，所述 软件元件包含操作系统840、装置驱动器、可执行代码库和/或其他代码，例如一或多个 应用程序845，所述程序845可包括各种实施例提供的和/或设计为可以实现方法的计算 机程序、和/或由文中描述的其他实施例提供的配置系统。仅仅通过实例的方式，有关以 上所讨论方法的一或多个程序可以实现为可由计算机(和/或计算机内的处理器)所执行 的代码和/或指令。从而，在一方面，此类代码和/或指令可以用于配置和/或适配通用计 算机(或其它装置)，以按照所述方法执行一或多种操作。

一组这些指令和/或代码可以存储在计算机可读存储媒体上，如上文所述的存储装置 825。在一些情况下，存储媒体可并入计算机系统内，例如计算机系统800。在其他实施 例中，存储媒体可与计算机系统分开(例如，可拆卸媒体，诸如光盘)、和/或设置在安装 包中，使得存储媒体可用于编程、通过存储在其上的指令/代码配置和/或适配通用计算 机。这些指令可采用可执行代码的形式，所述可执行代码通过计算机系统800是可执行 的，和/或可采取源代码和/或可安装代码的形式，其在编译和/或安装在计算机系统800 上(例如，使用任何各种通常可用的编译、安装程序、压缩/解压缩实用程序，等等)之后 随即采取可执行代码的形式。

对于所属领域的技术人员显而易见的是，可以根据具体需要做出各种实质变化。举 例来说，也可以使用定制的硬件，和/或可以在硬件、软件(包含便携式软件，诸如小应 用程序等)或两者中实施特殊的元件。此外，连接到诸如网络输入/输出装置之类的其他 计算装置也是可以使用的。

如上文所述，在一个方面，一些实施例可以采用计算机系统(例如计算机系统800) 来执行根据本发明的各种实施例的方法。根据一组实施例，响应于处理器810执行包含 在工作存储器835中的一或多个指令的一或多个序列(其可被并入操作系统840和/或其 他代码，如应用程序845)，此类方法的一些或全部程序都由计算机系统800执行。这样 的指令可以从另一个计算机可读媒体读取到工作存储器835中，例如一或多个存储装置 825。仅仅通过实例的方式，执行包含在工作存储器835中的指令的序列可使处理器810 执行本文所述方法的一或多个程序。

本文使用的术语“机器可读媒体”以及“计算机可读媒体”是指参与提供使得机 器以特定方式运行的数据的任何媒体。计算机可读媒体和存储媒体不涉及暂时性传播信 号。在使用计算机系统800实施的实施例中，各种计算机可读媒体可参与向处理器810 提供指令/代码以供执行和/或可用于存储这样的指令/代码。在许多实施方式中，计算机 可读媒体是物理和/或有形存储媒体。这样的媒体可以采取非易失性媒体的形式或易失性 媒体的形式。非易失性媒体包含，例如，光盘和/或磁盘，比如存储装置825。易失性媒 体包含，但不限于，动态存储器，比如工作存储器835。

物理计算机可读媒体和/或有形计算机可读媒体的常见形式包含，例如，软盘、柔性 盘、硬盘、磁带或任何其它磁媒体、CD-ROM、任何其它光学媒体、穿孔卡、纸带、具 有孔状图案的任何物理媒体、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、任何其他存储 器芯片或存储器盒等等。

以上所讨论的方法、系统以及装置为实例。各种配置可以酌情省略、替代或增加各 种程序或组件。例如，在可替代的配置中，方法可以以不同于所描述的顺序执行，和/ 或可以添加、省略和/或组合各种阶段。此外，对于某些配置所描述的特征可以以各种其 他配置进行组合。配置的不同方面和元件可以以类似的方式组合。此外，由于技术的发 展，因此许多元素为实例并且不限制本公开或权利要求的范围。

在说明书中给出具体的细节以提供对实例配置(包含实施方案)的透彻理解。然而， 配置可以在不具有这些具体细节的情况下实施。例如，示出公知的电路、过程、算法、 结构和技术时没有提供多余的细节，以免使配置模糊不清。本说明书仅仅提供实例配置， 并且不限制权利要求书的范围、适用性、或配置。相反，对配置的上述描述将向本领域 的技术人员提供用于实施所述技术的可行描述。可在不背离本公开的精神或范围的情况 下对元件的功能及布置作出各种改动。

还可将配置描述为以流程图或框图的形式描绘的过程。虽然每一种都可以将操作描 述为连续的过程，但所述操作中的许多可以并行地或同时地被执行。此外，操作的顺序 可以被重新排列。过程可以具有图中未包含的其他步骤。此外，方法的实例可以由硬件、 软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或其任意组合来执行。当在软件、固件、 中间件、或微代码中执行时，执行必要任务的程序代码或代码段可以存储在非暂时性计 算机可读媒体中，例如存储媒体。处理器可以执行所述的任务。

已经描述了若干实例性配置，在不脱离本公开的精神的前提下可以使用各种修改、 替代结构和等效物。例如，上述元件可以是较大系统的组件，其中其他规则可以优先于 或以其它方式修改本发明的应用。此外，一些步骤可以在考虑上述元件之前、之中或之 后进行。相应地，以上描述并不限制权利要求的范围。