判断电子装置接近的方法与装置与流程

本发明涉及无线网络中的区域限定和接近判断领域。更具体地，涉及判断电子装置接近的方法与装置。

背景技术：

定位和距离测量是室内定位和区域限定解决方案中的关键部分。随着智能移动终端和可穿戴设备的发展，一般的无线技术，比如无线保真(WIFI)和蓝牙低功耗(BLE)，被越来越多地应用于室内定位和区域限定场景中。基于WIFI和BLE的方法一般是利用接收信号强度指示(RSSI)值来实现定位和距离测量，因为RSSI值与距离之间具有明显的相关性。

图1示出了在理想情况下RSSI随着距离的变化的示意图。在图1中，横轴表示距离，纵轴表示RSSI值。根据图1可以看出，随着距离变大，RSSI值降低，并且当距离较大时，RSSI值波动较剧烈。

利用RSSI值的定位和距离测量方法通常可以包括以下几种方式：(1)基于BLE信号的接近探测(接近注册、广播或者基于位置服务等应用)；(2)基于RSSI值特征的区域划分(例如，iBeacon作出了三种划分：靠近(immediate)、接近(near)和远离(far))；(3)基于RSSI-距离衰减模型的距离测量(一般用于距离测量和三角定位)；以及(4)基于RSSI值特征的指纹定位(基于指纹的定位)。

在很多接近判断、定位或者区域限定系统中，特别是基于RSSI值的无线定位系统中，现有的用于接近判断和定位的距离计算在实际应用中是不精确的。影响距离计算的精确度的主要原因有两个：一是RSSI-距离衰减模型只是在一定范围内是可信的，这一范围是接收能量足够大到可以忽略环境噪声带来的干扰的范围；二是RSSI值容易受环境影响，由于多径和衰减效应的存在，RSSI值大多数情况下是不稳定的。

图2示出了可能影响RSSI值的影响源以及所带来的影响结果。如从图2可以看出，通过对RSSI值不稳定的原因分析可知，在人手持移动终端靠近无 线信号发送装置的情况下，人体是主要干扰源之一，主要在于：

(1)人体可以被建模成一个圆柱体，该圆柱体有以下特征：

a)含水多，对无线信号衰减大；

b)移动终端-人体-信号基站，形成了非视距(NLOS)情况；

c)人体非常靠近移动终端，可以把人体看作另一信号源，会产生信号的叠加；

(2)手部的衰减：

d)原本的全向信号具有方向特性；

(3)非静止的行为：

e)多普勒效应；

f)周围的环境因素在不断变化。

因为多径和衰减效应的影响，RSSI值变化加剧，意味着对RSSI采样值作频域分析时，RSSI采样值中有更多的较高频率的噪声信号；在统计域分析中，RSSI采样值不能完全匹配高斯模型。为了减少干扰的影响，目前用于处理RSSI采样值的方法主要有以下三种：(1)增加发射功率，确保RSSI值是可信的；(2)周期性地训练和更新环境因子；(3)通过RSSI过滤器设计、统计方法和学习算法来去除环境干扰。

以上的这些方法基本都是在对RSSI值进行过滤、平滑等处理，但是并没有关注到如上所述的引起RSSI值不稳定的主要原因(人体)并特别针对此原因进行相关的处理。在没有考虑到所有影响因素的情况下，过滤算法的效果是有限的，特别是当外部环境变化的时候，难以获得准确的距离测量结果。

技术实现要素：

考虑到以上问题，希望提供接近判断方法和装置，其在进行距离测量时能够考虑到人体作为主要干扰源的影响并且针对此影响进行具体处理，以便根据所获得的准确的距离测量结果进行接近判断。

根据本发明的一个方面，提供了判断一个电子装置是否接近另一电子装置的方法。该方法可以包括：第一获得步骤，获得该另一电子装置广播的信号的基准信号特征；第二获得步骤，获得该另一电子装置广播的并由该一个电子装置接收到的第一信号的信号特征；第三获得步骤，获得该一个电子装置广播的并由该另一电子装置接收到的第二信号的信号特征；补偿步骤，基 于该基准信号特征和该第一信号的信号特征补偿该第二信号的信号特征；以及判断步骤，基于补偿后的第二信号的信号特征估计该一个电子装置与该另一电子装置的距离，以便判断该一个电子装置是否接近该另一电子装置。

具体地，该基准信号特征可以是基准RSSI值，第一和第二信号特征可以是第一和第二RSSI值，该补偿步骤可以包括：对所述基准RSSI值、第一和第二RSSI值进行频域变换以获得基准RSSI频域值、第一和第二RSSI频域值；比较该基准RSSI频域值和该第一RSSI频域值以获得RSSI噪声频域值；从所述第二RSSI频域值中去除所述RSSI噪声频域值，以获得补偿后的第二RSSI频域值；对所述补偿后的第二RSSI频域值进行所述频域变换的逆变换，以获得补偿后的第二RSSI值。

可选地，该方法还可以包括：区域划分步骤，至少部分基于所述补偿后的第二信号的信号特征将所述另一电子装置的周围区域划分为可信赖区域以及不可信赖区域。在此，该判断步骤还可以包括判断所述一个电子装置是否处于所述可信赖区域内，并且当所述一个电子装置处于所述可信赖区域内时，基于补偿后的第二信号的信号特征估计该一个电子装置与该另一电子装置的距离。

另一方面，当在所述判断步骤中判断所述一个电子装置未处于所述可信赖区域内时，基于所述补偿后的第二信号的信号特征的特征模型与理想模型之间的相关性，判断所述一个电子装置是否接近所述另一电子装置。

具体地，该区域划分步骤可以包括：在补偿后的第二信号的信号特征的时域中设置可滑动的时间窗口；滑动所述时间窗口以检查每个时间窗口中的补偿后的第二信号的信号特征，以获得包括了补偿后的第二信号的信号特征稳定的区域和信号特征不稳定的区域的目标时间窗口；逐步缩小所述目标时间窗口，以便确定所述信号特征稳定的区域和信号特征不稳定的区域的分界点；利用所述分界点将所述另一电子装置的周围区域划分为可信赖区域以及不可信赖区域。

可选地，该方法还可以包括：第二判断步骤，基于在所述判断步骤中判断的该一个电子装置与该另一电子装置的接近判断结果来判断该一个电子装置是否在该另一电子装置的预定的限定区域内；密钥产生步骤，当在所述第二判断步骤中判断该一个电子装置在该另一电子装置的预定的限定区域内，基于该一个电子装置接收到的第一信号的信号特征以及在所述判断步骤中确 定的该一个电子装置与该另一电子装置的接近判断结果产生区域密钥，其中该区域密钥是基于该第一信号的信号特征产生的第一子密钥以及基于该接近判断结果产生的第二子密钥的加权和，当在所述判断步骤中判断该一个电子装置不在该另一电子装置的可信赖区域内时，分配给该第二子密钥的权重为零；以及第三判断步骤，基于所述区域密钥判断是否允许所述一个电子装置使用所述另一电子装置的功能。

该第三判断步骤还可以包括：判断多个电子装置产生的区域密钥是否相同，当多个电子装置产生的区域密钥相同时，允许所述多个电子装置使用所述另一电子装置的功能。其中，如果两个电子装置产生的区域密钥之差在预定范围内，则认为这两个电子装置产生的区域密钥相同。其中，该预定范围根据在所述另一电子装置的限定区域内的电子装置的数量而调整。

可选地，该方法还可以包括：更新步骤，以预定更新周期更新所述区域密钥，或者每当电子装置进入或退出所述限定区域时更新所述区域密钥。在更新所述区域密钥时，可以基于更新时限定区域内的电子装置的数量更新所述预定范围。

可选地，该另一电子装置可以以多个功率等级发送信号，该一个电子装置与该另一电子装置的距离可以是在所述多个功率等级的每个功率等级下估计的距离的加权和。其中，每个功率等级的权重与该功率等级的功率值大小成正比。

根据本发明的另一方面，提供了一种接近判断装置，用于判断一个电子装置是否接近另一电子装置。该接近判断装置可以包括：第一获得部件，获得该另一电子装置广播的信号的基准信号特征；第二获得部件，获得该另一电子装置广播的并由该一个电子装置接收到的第一信号的信号特征；第三获得部件，获得该一个电子装置广播的并由该另一电子装置接收到的第二信号的信号特征；补偿部件，基于该基准信号特征和该第一信号的信号特征补偿该第二信号的信号特征；以及判断部件，基于补偿后的第二信号的信号特征估计该一个电子装置与该另一电子装置的距离，以便判断该一个电子装置是否接近该另一电子装置。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，用于判断另一设备是否接近，该电子设备包括：信号发送部件，用于广播信号；信号接收部件，用于接收第一信号和第二信号，该第一信号是由该信号发送部件广播的并由该 另一设备接收到的、并且由该另一设备发送给所述电子设备的信号，所述第二信号是由所述另一设备广播的并且由所述电子设备的信号接收部件接收到的信号；以及处理器，耦接于该信号发送部件和该信号接收部件，该处理器配置为：获得该信号发送部件广播的信号的基准信号特征、该信号接收部件接收到的第一信号的信号特征、以及该信号接收部件接收到的第二信号的信号特征；基于该基准信号特征和该第一信号的信号特征补偿该第二信号的信号特征；以及基于补偿后的第二信号的信号特征估计该电子设备与该另一设备的距离，以便判断该另一设备是否接近所述电子设备。

根据本发明的实施例的接近判断方法、接近判断装置以及电子设备，基于基准信号特征和第一信号的特征补偿第二信号的特征，基于补偿后的信号特征估计该移动终端与该功能装置的距离。由此，因为补偿后的信号特征中已经去除了人体等环境因素的干扰影响，所以根据补偿后的信号特征来估计距离能够得到准确的距离估计结果。

而且，当进行基于区域划分的接近判断时，进一步增加了接近判断的灵活性和精度：当移动终端处于功能装置的可信赖区域内时，基于补偿后的RSSI值利用RSSI-距离衰减模型进行准确的距离计算；当移动终端处于功能装置的不可信赖区域内时，基于RSSI频域特征和统计特征进行靠近、接近或远离的接近估计。

另外，在电子设备以多个功率等级发射信号的情况下，通过计算在每个功率等级下估计的距离的加权和来确定距离，可以得到更准确的距离计算结果。

更进一步地，基于移动终端扫描的信号的特征以及接近判断结果产生区域密钥，根据区域密钥判断移动终端是否在功能装置的限定区域内，以便基于判断结果决定是否允许移动终端使用功能装置的资源或功能，由此，保证了网络安全性。而且，在判断区域密钥时，考虑到人体作为干扰源的影响，而基于用户数量调整区域密钥的可允许误差范围，因此能够得到更准确的判断结果。

附图说明

图1是示出理想情况下RSSI随着距离的变化的示意图。

图2是示出可能影响RSSI值的影响源以及所带来的影响结果的示意图。

图3是示出根据本发明的一个实施例的接近判断方法的流程图。

图4是示出移动终端和打印机各自广播和扫描信号的示意图。

图5是示出根据本发明的实施例的噪声补偿方法的流程图。

图6是示出根据本发明的实施例的噪声补偿的过程的示意图。

图7是示出根据本发明的实施例的区域划分方法的流程图。

图8是示出根据本发明的实施例设置的可滑动时间窗口的示例的示意图。

图9是示出在四功率等级下的可信赖区域以及不可信赖区域的示例的示意图。

图10是示出功能装置周围存在多个移动终端的情况的示意图。

图11是示出根据本发明的实施例的接近判断装置的功能框图。

图12是示出根据本发明的实施例的电子装置的硬件配置的框图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员更好地理解本发明，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

将按如下顺序进行描述：

1、发明思想概述

2、实施例

2.1、接近判断方法

2.2、基于区域划分的接近判断方法

2.3、区域密钥的产生

2.4、接近判断装置

2.5、进行接近判断的电子装置

3、总结

<1、发明思想概述>

如上面所述，在大多数的室内定位和接近判断系统中，RSSI值容易受到环境因素特别是人体的影响，距离计算和接近判断的精确度受到制约。考虑到此，本发明提出了较精确的接近判断方法和装置，其中基于无线信号发送设备所广播的原始信号的信号特征以及由信号接收设备所接收到的信号的信 号特征，补偿由环境影响引起的噪声，以便获得准确的距离测量结果来进行接近判断。

更进一步地，为了获得准确的接近判断结果，本发明提出了基于补偿后的信号特征进行区域划分，以将无线信号发送设备的周围区域划分为可信赖区域以及不可信赖区域，对于处于可信赖区域内的移动终端进行准确的距离测量，对于处于不可信赖区域内的移动终端基于其补偿后的信号特征进行接近估计。

<2、实施例>

<2.1、接近判断方法>

以下参考图3-65描述根据本发明的一个实施例的接近判断方法，该方法用于判断一个电子装置是否接近另一电子装置。图3示出了根据此实施例的接近判断方法的流程图。

如图2所示，该接近判断方法300包括：第一获得步骤S210，获得该另一电子装置广播的信号的基准信号特征；第二获得步骤S220，获得该另一电子装置广播的并由该一个电子装置接收到的第一信号的信号特征；第三获得步骤S230，获得该一个电子装置广播的并由该另一电子装置接收到的第二信号的信号特征；补偿步骤S240，基于该基准信号特征和该第一信号的信号特征补偿该第二信号的信号特征；以及判断步骤S250，基于补偿后的第二信号的信号特征判断该一个电子装置是否接近该另一电子装置。

为了判断一个电子装置是否接近另一电子装置，比如为了判断一个电子装置是否进入另一电子装置的区域限定范围以便决定是否允许该一个电子装置使用该另一电子装置的功能等，根据本发明的此实施例的接近判断方法200，对该一个电子装置接收到的该另一电子装置广播的信号的信号特征进行补偿以去除由环境因素、特别是人体引起的噪声信号，以便基于补偿后的信号特征进行距离测量和判断。

该一个电子装置可以是诸如移动电话、个人数字助理(PDA)、平板电脑等的具有蓝牙或者WIFI功能等的用户移动终端，该另一电子装置可以是诸如打印机、投影仪等的功能装置。然而，这两个电子装置的角色也可以互换，也就是说，可以由移动终端基于该移动终端所接收到的由功能装置广播的信号来判断其自身是否接近功能装置，也可以由该功能装置基于该功能装置接 收到的由该移动终端广播的信号来判断移动终端是否接近其自身。

在下文中，为了描述方便，以该一个电子装置是移动电话并且该另一电子装置是打印机为例描述该接近判断方法的具体过程，然而本领域技术人员很清楚，这两个电子装置的具体形式不限于此，而且这两者本身也可以互换。

该移动电话和该打印机各自可以以不同的发射功率等级广播信号，并且各自可以扫描对方装置所广播的信号。例如，可以令该移动电话和该打印机采用相同的时钟以便它们在同一时序控制下同步地逐个等级广播无线信号。

图4示出了移动电话和打印机各自广播和扫描信号的示意图。如图4所示，在此例子中，该移动电话和该打印机广播BLE信号。当然，它们也可以发送诸如WIFI信号等的其他信号。而且，如图4所示，该移动电话和该打印机分别以功率逐步增加的四个发射功率等级来广播BLE信号，即，一个广播周期可以分为四个子周期，在每个子周期内它们分别以P1、P2、P3和P4功率等级广播BLE信号，其中P1表示最小功率等级，P4表示最大功率等级。当然，这仅仅是示例，可以以更多或更少的功率等级来广播信号，甚至可以仅仅以固定功率来广播信号。

在步骤S310中，获得该打印机广播的BLE信号的基准信号特征，即在没有用户(即，携带移动终端的用户)进入该打印机周围区域(没有人体等的干扰)的情况下，也就是，在没有扫描到其他设备广播或发送的信号的情况下，该打印机扫描其自身广播的BLE信号以获得此时的信号特征(下文中称为基准信号特征)。在此例子中，该信号特征是RSSI采样值。

在步骤S320中，获得该打印机广播的并由该移动电话接收到的BLE信号(下文中称为第一信号)的信号特征。例如，在持有移动电话的用户进入打印机的周围区域的情况下，可以由该移动电话扫描该打印机广播的BLE信号，获得该信号的RSSI采样值(以下称为第一RSSI采样值)，并将该第一RSSI采样值通过例如无线通信方式等传送给该打印机。

在步骤S330中，获得该移动电话广播的并且由该打印机接收到的信号(下文中称为第二信号)的信号特征。例如，在持有移动电话的用户进入打印机的周围区域的情况下(即，在打印机扫描到移动电话广播的BLE信号的情况下)，可以由打印机扫描该移动电话广播的信号并且获得该信号的RSSI采样值(以下称为第二RSSI采样值)。

如之前所述，当用户携带移动终端并有进入功能装置的限定区域时，用 户(人体)可以建模成一个含有水分的圆柱体，这对RSSI采样值会产生多径和衰减效应。这些影响导致RSSI均值在时域上不稳定；在频域上，高频噪声增加；在统计域上，出现大量的低质量信号。无论功能装置端的RSSI采样值，还是用户设备端的RSSI采样值，均会受到人体的影响。

为此，在步骤S340中，基于功能装置的基准信号特征以及移动终端接收到的该功能装置广播的第一信号的信号特征，来补偿该功能装置接收到的该移动终端广播的第二信号的信号特征。如上所述，人体等对信号特征的干扰影响在频域上表现为高频噪声的增加，因此该补偿可以通过从RSSI频域值中去除高频噪声而实现。

具体地，以下参考图5描述根据本发明的此实施例的噪声补偿方法的一个具体示例。图5示出了该示例的噪声补偿方法的流程图。

如图5所示，噪声补偿方法500可以包括：步骤S510，对所述基准RSSI值、第一和第二RSSI值进行频域变换以获得基准RSSI频域值、第一和第二RSSI频域值；步骤S520，比较该基准RSSI频域值和该第一RSSI频域值以获得RSSI噪声频域值；步骤S530，从所述第二RSSI频域值中去除所述RSSI噪声频域值，以获得补偿后的第二RSSI频域值；以及步骤S540，对所述补偿后的第二RSSI频域值进行所述频域变换的逆变换，以获得补偿后的第二RSSI值。

在步骤S510中，对分别在步骤S310、S320和S330中所获得的基准RSSI采样值、第一RRSI采样值和第二RSSI采样值进行频域变换。可以应用的变换手段可以包括例如离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、Z变换等，以将时域RSSI采样值变换到频域，以DFT为例，该频域变换可以表示为如下公式(1)所示：

DFT(f(r))＝g(k)(1)，

其中，DFT()代表离散傅里叶变换；f(r)代表在时域中采样的基准RSSI采样值，例如可以最近采样到的M个RSSI值的集合f(r)＝{rssi_m|m＝1,…M}，其中rssi_m表示第m个RSSI采样值；g(k)代表通过频域变换得到的RSSI频域值。

虽然在步骤S310中采样的时域RSSI值是在没有人体干扰影响的环境下获得的，但是在这样的环境中仍然会存在环境噪声。为此，在通过变换得到基准RSSI值的频域特征之后，可以通过滤波方法过滤掉基准环境下的高频噪声，以获得RSSI频域基准值g(k_s)，该频域基准值g(k_s)表示频域变换得到的 上述RSSI频域值中的主要能量所对应的频率特征，也可以称为基准频率特征。

具体地，可以设定一频率阈值H_s来过滤掉环境中的在该频率阈值H_s以上的高频噪声，以使得过滤后的信号在时域中的能量占能量总和的主要部分，如公式(2)所示。

IDFT(H_s×g(k))＝ε_Threshold∑ε_i (2)，

其中，IDFT代表离散傅里叶反变换；g(k)代表通过以上公式(1)得到的频域变换后的RSSI频域值；H_s代表预先设定的频率阈值；ε_Threshold代表预先设定的信号能量的比例，例如90％；ε_i代表每一频域值对应的信号能量。由此，获得的噪声过滤后的RSSI频域值g(k_s)，也就是主要能量(例如总能量的90％)所对应的基准频率值。当然，过滤后的信号能量占总能量的比例不限于90％，并且可以根据具体应用环境而设置。

类似地，对第一RSSI采样值和第二RSSI采样值也利用以上公式(1)进行频域变换，获得第一RSSI频域值和第二RSSI频域值。

由此，在步骤S520中，通过比较RSSI频域基准值g(k_s)以及第一RSSI频域值，可以获得RSSI噪声频域值，此时该RSSI噪声频域值中既包括人体噪声也包括环境噪声。例如，通过从第一RSSI频域值中去除RSSI频域基准值g(k_s)，就能够获得RSSI噪声频域值。

从而，在步骤S530中，从第二RSSI频域值中去除在步骤S520中所获得的RSSI噪声频域值，可以获得噪声补偿后的第二RSSI频域值。例如，对第二RSSI频域值的补偿可以由以下公式(3)表示：

g_c＝g(k₂)-(g(k₁)-g(k_s)) (3)，

其中，g_c代表噪声补偿后的第二RSSI频域值，g(k₁)代表移动终端接收到的第一信号的RSSI频域值，g(k₂)代表功能装置接收到的第二信号的RSSI频域值；g(k_s)代表在没有人体和环境干扰的情况下功能装置发送的信号的基准频率特征。

过滤掉高频噪声以后，减少了人体带来的干扰。在步骤S540中，将补偿后的第二RSSI频域值从频域转换到时域，得到去除了人体干扰和其他环境干扰以后的时域RSSI值，如以下公式(4)所示：

RSSI＝IDFT(g_c) (4)，

其中RSSI代表补偿后的RSSI时域值；IDFT()代表傅里叶反变换；补 偿后的第二RSSI频域值g_c已经在以上公式(3)中计算得到。

图6示出了根据此实施例的噪声补偿的过程的示意图。如图6所示，通过补偿，从功能装置扫描的来自移动终端的信号的RSSI频域特征中去除了代表人体等的干扰影响的高频特征。

由此，在步骤S340中，基于功能装置的基准信号特征以及移动终端接收到的该功能装置广播的第一信号的信号特征，补偿了该功能装置接收到的该移动终端广播的第二信号的信号特征。

如图6中的左下部分所示，由功能装置扫描的移动终端的信号(第二信号)的补偿后的RSSI时域值在一定的距离内比较稳定，基本没有波动，这时的RSSI值是可以信赖的。因而，在步骤S350中，可以基于补偿后的第二信号的RSSI值判断该移动终端是否接近该功能装置。

具体地，可以基于RSSI值与距离之间的衰减模型，根据补偿后的第二信号的RSSI值来估计该移动终端与该功能装置的距离，该衰减模型可以如以下公式(5)所示：

RSSI＝-(A+10nlog₁₀d) (5)，

其中，RSSI表示上述补偿后的RSSI时域值；d表示功能装置和移动终端之间的距离；A和n是RSSI-距离衰减模型中的环境因子，并且对于一般环境而言，A和n通常是可以预先确定的。

从而，在步骤S350中，根据上述的衰减模型估计出该移动终端与该功能装置的距离，就可以根据估计的距离来判断该移动终端与该功能装置的接近程度。例如，可以根据估计的距离来判断该移动终端是否已经进入该功能装置的限定区域，以便在该功能装置判断出该移动终端已经进入该功能装置的限定区域内时，允许该移动终端使用该功能装置的资源或功能，比如允许持有该移动终端的用户使用打印机装置的打印功能等。

根据本发明的接近判断方法300，基于功能装置的基准信号特征和移动终端接收到的该功能装置广播的信号的特征补偿功能装置接收到的该移动终端广播的信号的特征，基于补偿后的信号特征判断移动终端是否接近该功能装置。由此，因为补偿后的信号特征中已经去除了人体等环境因素的干扰影响，所以根据补偿后的信号特征来进行接近判断能够得到准确的判断结果。

需要说明的是，虽然在以上以功能装置进行噪声补偿并且估计移动终端距离其的距离为例进行了描述，但是显然上述的接近判断方法也可以在移动 终端处完成。例如，在移动终端和功能装置各自广播信号的情况下，首先，可以获得移动终端在没有人体干扰的情况下广播信号时的基准信号特征，然后，在人手持移动终端的情况下，功能装置扫描该移动终端广播的信号(为了区分，称为第三信号)以获得该第三信号的信号特征，并且功能装置将该第三信号的信号特征发送给移动终端，另外，移动终端扫描该功能装置所广播的信号(为了区分，下文中称为第四信号)的特征，从而，移动终端可以基于基准信号特征和第三信号的特征来补偿第四信号的特征，并且基于补偿后的第四信号的特征来估计其自身与功能装置的距离，并且可以将距离估计结果提供给功能装置，以由功能装置来判断该移动终端是否能够利用功能装置的资源或功能。

当然，为了保证网络通信的安全性，优选由功能装置来进行距离估计，以避免移动终端为了能够利用功能装置的功能而提供虚假距离估计结果。

<2.2、基于区域划分的接近判断方法>

在根据本发明的上述实施例的接近判断方法中，当功能装置与移动终端之间的距离在一定范围内时，RSSI值是可信赖的，能够基于RSSI与距离的衰减模型获得准确的距离计算结果，然而，在超出一定距离之后，RSSI值可能具有剧烈的波动，如图6的左下部分的RSSI值曲线所示，此时如果仍然仅仅基于RSSI进行距离估计，可能会导致距离估计结果不够准确。

为此，在本实施例中，进一步基于区域划分来进行接近判断，其中将功能装置的周围区域进一步划分为可信赖区域以及不可信赖区域。在可信赖区域内，补偿后的RSSI值平滑并且稳定，因而可以信赖，则可以基于补偿后的RSSI值进行距离估计；在不可信赖区域内，补偿后的RSSI值波动较大、变化不规则，对应于频域上具有一些高频振荡成分而导致其不可信赖，则需要基于RSSI统计域特征等进行接近估计。

于是，如何确定划分可信赖区域以及不可信赖区域的分界点成为本实施例的接近判断方法的关键。在此实施例中，提出了利用可滑动时间窗口确定分界点的区域划分方法。

以下，参考图7-8描述根据此实施例的区域划分方法。图7是示出根据此实施例的区域划分方法的流程图。如图7所示，该区域划分方法700可以包括以下步骤：步骤S710，在补偿后的第二信号的信号特征的时域中设置可 滑动的时间窗口；步骤S720，滑动所述时间窗口以检查每个时间窗口中的补偿后的第二信号的信号特征，获得包括了补偿后的第二信号的信号特征稳定的区域和信号特征不稳定的区域的目标时间窗口；步骤S730，逐步缩小所述目标时间窗口，以便确定所述信号特征稳定的区域和信号特征不稳定的区域的分界点；步骤S740，利用所述分界点将该功能装置的周围区域划分为可信赖区域以及不可信赖区域。

在步骤S710中，在补偿后的第二信号的信号特征的时域中设置一个可滑动的时间窗口W_ti，其窗口大小可以调节。例如，在将以上获得的补偿后的RSSI频域值进行傅里叶反变换而变换回到时域后，在该补偿后的RSSI值的时域中设置该可滑动的时间窗口W_ti。图8示出了根据此实施例设置的可滑动时间窗口W_ti的示例。

由于通常情况下持有移动终端的用户是由远及近地接近功能装置，所以随着用户的移动，可以由远及近逐步检查用户是否已经移动到分界点。因此，在步骤S720中，在该补偿后的RSSI值的时域中滑动该时间窗口，例如在图8中的RSSI值曲线图上，从右向左滑动该时间窗口，以检查每个时间窗口中的相应RSSI值的频域特征及其统计域特征。这是因为，在可信赖区域中，RSSI采样值的频域特征主要是低频的，统计域特征接近于理想高斯模型，而在不可信赖区域中，RSSI采样值的频域特征主要是高频的，统计域特征含有较少的理想高斯模型的统计特征。

RSSI统计域特征可以通过对RSSI时域值f(r)进行时域到统计域的变换将而获得，如以下公式(6)所示：

h(s)＝ST(f(r)) 公式(6)，

其中，h(s)表示RSSI统计域特征，ST()表示从时域到统计域的变换函数。

在每一个时间窗口中，查看RSSI频域特征g(r)和统计域特征h(s)。当在该时间窗口中的RSSI频域特征多半是高频的，统计域特征含有较少的理想高斯模型统计特征时，查看下一时间窗口。如此反复，直到找到RSSI采样值的频域特征主要是低频的并且统计特征接近于理想高斯模型的时间窗口。这一时间窗口便是RSSI值稳定的区域所在的时间窗口，而最靠近这一时间窗口的时间窗口中，通常会包含着RSSI值稳定的区域并且同时包含着RSSI值不稳定的区域，也就是说该时间窗口中就存在着分界点。因此，确定该时间窗口 为目标时间窗口W_tI。

在步骤S730中，逐步缩小该目标时间窗口W_tI。例如，可以将该目标时间窗口缩小一半，即利用时间窗口W_tI/2，在该目标时间窗口W_tI的范围内继续滑动该W_tI/2时间窗口，检查每个时间窗口的RSSI频域特征g(r)和统计域特征h(s)，如此继续，如图8所示。最终，能够确定RSSI值稳定的区域和RSSI值不稳定的区域的分界点。在步骤S740中，确定的分界点将功能装置的周围区域划分为两部分，更加靠近功能装置的低频区域部分为可信赖区域，远离功能装置的高频区域部分为不可信赖区域。

与之前所述类似地，该区域划分方法可以由功能装置进行，或者也可以由移动终端自身进行。

如上所述，持有移动终端的用户通常由远及近地接近功能装置，因此，当功能装置或者移动终端利用上述的区域划分方法能够检测到上述的分界点时，则表明持有移动终端的用户已经处于可信赖区域内。此时，补偿后的RSSI时域值是可以信赖的，因此可以基于以上公式(5)从补偿后的RSSI时域值估计该移动终端与该功能装置的距离。

然而，如果功能装置或者移动终端利用上述的区域划分方法始终无法找到RSSI采样值的频域特征主要是低频的并且统计特征接近于理想高斯模型的时间窗口，则表明此时移动终端距离功能装置的距离较远，移动终端处于不可信赖区域内。此时，可以基于移动终端接收到的第二信号的信号特征，进行粗略的接近估计。

例如，如上所述，当移动终端靠近功能装置时，RSSI统计模型是最接近于理想的高斯模型的，而当移动终端远离功能装置时，RSSI统计模型与理想的高斯模型通常具有非常低的相关性。考虑到此，当功能装置或者移动终端判断移动终端处于不可信赖区域内时，可以基于RSSI值的统计特征进行接近估计。例如，基于移动终端扫描到的该功能装置广播的第二信号的RSSI值的统计特征模型与理想高斯模型之间的相关性来估计移动终端与功能装置的距离远近，如以下公式(7)所示：

COR＝corelation(h(s),G(s)) 公式(7)，

其中，COR表示h(s)与G(s)之间的相关性，h(s)是RSSI值的统计特征，G(s)代表理想高斯函数的统计域模型；correlation()代表相关性计算函数。

具体地，可以通过以下两个参数来判断上述相关性的高低：RSSI采样值 峰值误差D以及RSSI采样值方差δ，其中峰值误差D表示在统计域中的多个RSSI峰值中的各个峰值之差的求和，因为在理想情况下，应该仅存在一个RSSI峰值，此时峰值误差D应为0；方差δ表示在统计域中的多个RSSI采样值中的每个与平均采样值之差的平方和。

当RSSI采样值的峰值误差D小并且采样值方差小δ时，意味着RSSI采样值具有较高的质量，移动终端靠近功能装置。当RSSI采样值峰值误差D大并且采样值方差δ大时，意味着RSSI采样值质量较低，移动终端远离功能装置。而当RSSI采样值峰值误差D大而采样值方差δ小时、或者当RSSI采样值峰值误差D小并且采样值方差δ大时，表明移动终端与功能装置之间的距离在靠近与远离之间，可以称为接近。

需要注意的是，此处判断RSSI采样值峰值误差D以及RSSI采样值方差δ的“大”与“小”均是指与RSSI采样值峰值误差D以及RSSI采样值方差δ的预定阈值大小比较，本领域技术人员能够根据具体应用环境为这些阈值确定适当的值。

因此，根据此实施例的基于区域划分的接近判断方法，能够基于第二信号的信号特征将功能装置的周围区域划分为可信赖区域和不可信赖区域，当移动终端位于可信赖区域内时，由于补偿后的RSSI值是可信赖的，可以基于补偿后的RSSI值获得准确的距离计算结果，而当移动终端处于不可信赖区域时，可以基于RSSI统计特征来判断移动终端是否靠近、接近或者远离功能装置。

另外，如之前所述，功能装置和移动终端也可以以多个功率等级发射信号。显然，发射功率越大，相应的可信赖区域也越大，即分界点D的位置越远离功能装置。因此，在功能装置和移动终端以多个功率等级发射信号的情况下，可以针对每个功率等级Li分别确定分界点D_pi以确定每个功率等级下的可信赖区域以及不可信赖区域，其中，i＝1，2，……n，n表示功率等级的总数。

图9示出了在四功率等级下的可信赖区域以及不可信赖区域的示例。如图9所示，对于功率逐渐增大的四个功率等级L1-L4，分别确定了相应的分界点D_p1-D_p4。

对于每个功率等级Li，当移动终端距离功能装置的距离小于D_pi时(如上所述当能够检测到分界点D_pi时)，表明移动终端位于功能装置在此功率等 级的可信赖区域内，则RSSI-距离衰减模型是可信的，可以通过以上公式(5)计算出相应的距离。

对于不同的功率等级下，该RSSI-距离衰减模型中的参数A和n不同，从而在不同的功率等级下，可以根据不同的距离计算公式计算出距离，并以一定权重将各个功率等级下的计算结果相加，如以下公式(8)所示：

d＝∑μ_i×d_i(r) (8)

其中，d是功能装置和移动终端之间的距离计算结果；μ_i表示为不同发射功率等级Li分配的权重因子，并且满足∑μ_i＝1；d_i(r)表示在不同发送功率等级Li下的距离计算结果，其通过利用在不同发送功率等级Li下的RSSI-距离衰减模型计算得到。

通常，越高的发射功率等级意味着越可信RSSI-距离衰减模型，因此，对于越高的功率等级Li，可以为其分配越大的权重μ_i。例如，可以与每个功率等级Li的功率值大小Pi成比例地分配权重，如以下公式(9)所示：

其中，∑P表示各个功率值Pi的总和。

当然，如果移动终端位于某一功率等级下的可信赖区域内而在另一功率等级的不可信赖区域内，则为该另一功率等级分配的权重μ_i应为0。也就是说，权重μ_i还应该满足以下公式(10)：

μ_i＝0，if d≥D_pi (10)

例如，如果移动终端位于第二功率等级L2的可信赖区域内但是位于第一功率等级L1的不可信赖区域内，则功率等级L1的权重μ₁＝0。

由此，在以多个功率等级发送信号的情况下，通过以上方法可以得到更精确的距离计算结果。

<2.3、基于区域密钥的区域限定>

在功能装置获得了移动终端是否接近的判断结果后，就可以据此判断移动终端是否已经进入其预定的限定区域内。该限定区域通常是由功能装置预先确定的，其可能大于可信赖区域，也可能小于可信赖区域。

例如，如果在上述基于区域划分的接近判断中功能装置已经确定移动终端位于可信赖区域内，则功能装置可以根据利用RSSI-距离衰减模型从可信赖 的RSSI值得到的准确距离计算结果来确定移动终端是否已经进入其预定的限定区域内。另一方面，如果在上述基于区域划分的接近判断中功能装置已经确定移动终端位于不可信赖区域内，则功能装置可以根据从RSSI统计特征得到的接近估计结果(即靠近、接近或者远离)粗略判断移动终端是否已经进入其预定的限定区域内。

一旦功能装置认为移动终端可能已经进入其限定区域内，为了网络安全目的，功能装置将向移动终端发送提供密钥请求，以根据移动终端提供的密钥来确定是否已经处于功能装置的限定区域内以及是否允许移动终端利用功能装置的资源或功能。

响应于从功能装置接收到的提供密钥请求，移动终端产生区域密钥并将所产生的区域密钥提供给功能装置。移动终端可以基于接近判断结果和/或移动终端扫描的功能装置的信号的特征来产生区域密钥。由于功能装置在估计移动终端进入其限定区域之后将停止与移动终端交换RSSI值，因此，在此利用的移动终端扫描的功能装置的信号实际上是移动设备在具有环境干扰的情况下扫描功能装置发射的信号，也就是上文中的第一信号。

可以应用的第一信号的特征可以包括RSSI频域特征、RSSI统计域特征等。可以利用以上公式(1)、(5)从第一信号的RSSI采样值获得第一信号的RSSI频域特征和RSSI统计域特征。

例如，作为一个例子，可以根据以下公式(11)生成区域密钥：

K(d,g(f),h(s))＝∑γ_i×q_i (11)，

其中，K()表示区域密钥生成算法；d表示接近估计结果；g(f)表示第一信号的RSSI频域特征；h(s)表示第一信号的RSSI统计域特征；q_i表示分别基于每个因子d、g(f)或h(s)产生的区域子密钥，即i＝1，2，3；γ_i表示分配给每个区域子密钥q_i的权重。作为一个最简单的例子，q₁、q₂和q₃可以分别是d、g(f)或h(s)的值本身。

当然，对于接近估计结果d，当移动终端处于功能装置的可信赖区域内时，该接近估计结果d即为所确定的移动终端与功能装置的距离。然而，当移动终端处于功能装置的不可信赖区域内时，该接近估计结果d仅仅是靠近、接近或者远离的粗略估计结果，难以用于产生区域子密钥，为此，此时可以令分配给该接近估计结果项的权重γ_i为0。

也就是说，当功能装置初步判断移动设备已经进入其限定区域内时，如 果移动终端处于功能装置的可信赖区域内，则基于该移动终端接收到的第一信号的信号特征以及所确定的该移动终端与该功能装置的距离产生区域密钥；如果该移动终端不在该功能装置的可信赖区域内，则基于该移动终端接收到的第一信号的信号特征产生区域密钥。

当然，以上给出的区域密钥产生方法仅仅是示例，本领域技术人员也可以构思其他的区域密钥产生算法。而且，可以用于产生区域密钥的因子不限于以上的接近估计结果、RSSI频域特征、RSSI统计域特征。

在产生了区域密钥之后，移动终端可以通过无线通信方式将其生成的区域密钥提供给功能装置。功能装置可以基于所接收到的区域密钥判断是否允许该移动终端使用所述另一电子装置的功能。

具体地，在限定区域内存在多个移动终端的情况下，功能装置可以判断多个移动终端所提供的区域密钥是否相同。具有相同的区域密钥的移动终端被认为处于相同的区域内，也就是处于功能装置的限定区域内，因此，功能装置允许这些移动终端使用其功能或资源。如果任何一个移动终端的区域密钥与其他移动终端的区域密钥不同，则功能装置认为该一个动作的不在其限定区域内，则不允许该移动终端使用其功能或资源。

在此所述的相同是在误差范围内的相同，即如果两个区域密钥之差在预定的误差范围内，则认为这两个区域密钥相同。考虑到区域密钥是基于第一信号的信号特征产生的，而该第一信号是由移动终端在存在人体等环境的干扰的情况下扫描的，所以，为了补偿环境影响，可以根据在该功能装置的限定区域内的用户(即移动终端)的数量而调整该误差范围。例如，可以将该误差范围调整为用户数量的单调增函数。

图10示意性示出了功能装置周围存在多个移动终端的情况。图10中的圆形区域表示功能装置的限定区域。如图10所示，移动终端1和2位于该限定区域内，而移动终端3准备进入或者已经退出该限定区域。

如上所述，人体作为环境中的干扰源，会对移动终端接收到的信号特征带来影响，因而每当用户进入或退出限定区域时，会导致周围环境发生改变。因此，在此情况下，每当功能装置检测到有移动终端进入或退出限定区域时，其可以向限定区域内的移动终端发送密钥更新请求，以要求移动终端更新其区域密钥，并将更新后的区域密钥提供给功能装置。同时，功能装置根据变化后的用户数量调整该误差范围，并且根据调整后的误差范围判断移动终端 所提供的更新后的区域密钥是否相同。

关于移动终端进入限定区域的检测，功能装置可以通过以上的接近判断方法而确定是否有新的移动终端进入其限定区域。关于移动终端退出限定区域的检测，如果功能装置检测到已经被判断为在其限定区域内的某个移动终端在一段时间之后提供给其的区域密钥与其他移动终端的区域密钥不同，则认为该移动终端已经退出其限定区域。

或者，该功能装置也可以周期性地向限定区域内的移动终端发送密钥更新请求，以要求移动终端更新其区域密钥，并将更新后的区域密钥提供给功能装置。同时，功能装置可以根据发送密钥更新请求时在限定区域内的用户数量来调整该误差范围，并且根据调整后的误差范围判断移动终端所提供的更新后的区域密钥是否相同。

另一方面，在功能装置的限定区域内仅存在一个移动终端的情况下，功能装置可以将该移动终端提供的区域密钥与预定的密钥标准值比较，如果该移动终端提供的区域密钥与该密钥标准值之差在预定范围内，则功能装置认为该移动终端在其限定区域内。

由此，在本实施例中，基于移动终端扫描的信号的特征以及接近判断结果产生区域密钥，根据区域密钥判断移动终端是否在功能装置的限定区域内，以便基于判断结果决定是否允许移动终端使用功能装置的资源或功能，由此，保证了网络安全性。而且，在判断区域密钥时，考虑到人体作为干扰源的影响，而基于用户数量调整区域密钥的可允许误差范围，因此能够得到更准确的判断结果。

<2.4接近判断装置>

以下参考图11描述根据本发明的另一实施例的接近判断装置，该接近判断装置用于判断一个电子装置是否接近另一电子装置。

图11示出了该接近判断装置的功能框图。如图11所示，该接近判断装置1100可以包括：第一获得部件1110，获得该另一电子装置广播的信号的基准信号特征；第二获得部件1120，获得该另一电子装置广播的并由该一个电子装置接收到的第一信号的信号特征；第三获得部件1130，获得该一个电子装置广播的并由该另一电子装置接收到的第二信号的信号特征；补偿部件1140，基于该基准信号特征和该第一信号的信号特征补偿该第二信号的信号 特征；以及判断部件1150，基于补偿后的第二信号的信号特征判断该一个电子装置是否接近该另一电子装置。

具体地，该基准信号特征可以是基准RSSI值，第一和第二信号特征可以分别是第一和第二RSSI值，并且该补偿部件可以通过以下对第二信号的RSSI值进行噪声补偿：对基准RSSI值、第一和第二RSSI值进行频域变换以获得基准RSSI频域值、第一和第二RSSI频域值；比较该基准RSSI频域值和该第一RSSI频域值以获得RSSI噪声频域值；从第二RSSI频域值中去除所述RSSI噪声频域值，以获得补偿后的第二RSSI频域值；对补偿后的第二RSSI频域值进行所述频域变换的逆变换，以获得补偿后的第二RSSI值。

可选地，该接近判断装置1100还可以还包括区域划分部件(未示出)，用于至少部分基于所述补偿后的第二信号的信号特征将所述另一电子装置的周围区域划分为可信赖区域以及不可信赖区域。此时，该判断部件1150还可以判断所述一个电子装置是否处于所述可信赖区域内，并且当所述一个电子装置处于所述可信赖区域内时，可以基于补偿后的第二信号的信号特征估计该一个电子装置与该另一电子装置的距离。

另一方面，当该判断部件1150判断所述一个电子装置未处于所述可信赖区域内时，可以基于所述补偿后的第二信号的信号特征的特征模型与理想模型之间的相关性，判断所述一个电子装置是否接近所述另一电子装置。

具体地，该区域划分部件可以通过以下来进行区域划分：在补偿后的第二信号的信号特征的时域中设置可滑动的时间窗口；滑动所述时间窗口以检查每个时间窗口中的补偿后的第二信号的信号特征，以获得包括了补偿后的第二信号的信号特征稳定的区域和信号特征不稳定的区域的目标时间窗口；逐步缩小所述目标时间窗口，以便确定所述信号特征稳定的区域和信号特征不稳定的区域的分界点；利用所述分界点将所述另一电子装置的周围区域划分为可信赖区域以及不可信赖区域。

可选地，该接近判断装置还可以包括：第二判断部件，基于在所述判断部件中判断的该一个电子装置与该另一电子装置的接近判断结果来判断该一个电子装置是否在该另一电子装置的预定的限定区域内；密钥产生部件，当所述第二判断部件判断该一个电子装置在该另一电子装置的预定的限定区域内，基于该一个电子装置接收到的第一信号的信号特征以及所述判断部件确定的该一个电子装置与该另一电子装置的接近判断结果产生区域密钥，其中 该区域密钥是基于该第一信号的信号特征产生的第一子密钥以及基于该接近判断结果产生的第二子密钥的加权和，当在所述判断步骤中判断该一个电子装置不在该另一电子装置的可信赖区域内时，分配给该第二子密钥的权重为零；以及第三判断部件，基于所述区域密钥判断是否允许所述一个电子装置使用所述另一电子装置的功能。

该第三判断部件可以判断多个电子装置产生的区域密钥是否相同，当多个电子装置产生的区域密钥相同时，允许所述多个电子装置使用所述另一电子装置的功能。如果两个电子装置产生的区域密钥之差在预定范围内，则该第三判断部件认为这两个电子装置产生的区域密钥相同。其中，该预定范围可以根据在所述另一电子装置的限定区域内的电子装置的数量而调整。

可选地，该接近判断装置还可以包括：更新部件，以预定更新周期更新所述区域密钥，或者每当电子装置进入或退出所述限定区域时更新所述区域密钥。在更新所述区域密钥时，所述更新部件还可以基于更新时限定区域内的电子装置的数量更新所述预定范围。

可选地，所述另一电子装置可以以多个功率等级发送信号，该判断部件可以通过计算在每个功率等级下估计的距离的加权和来确定该一个电子装置与该另一电子装置的距离。其中，每个功率等级的权重与该功率等级的功率值大小成正比。

该接近判断装置1100的第一获得部件1110、第二获得部件1120、第三获得部件1130、补偿部件1140以及判断部件1150的具体操作过程可以参考以上描述的接近判断方法的具体步骤，在此不再赘述。

例如，该一个电子装置可以是上述的移动终端，该另一电子装置可以是上述的功能装置。或者，该一个电子装置也可以是上述的功能装置，而该另一电子装置可以是上述的移动终端。

根据此实施例的接近判断装置，基于基准信号特征和第一信号的特征补偿第二信号的特征，基于补偿后的信号特征判断该移动终端是否接近该功能装置。由此，因为补偿后的信号特征中已经去除了人体等环境因素的干扰影响，所以根据补偿后的信号特征来进行接近判断能够得到准确的判断结果。

而且，当该接近判断装置进行基于区域划分的接近判断时，进一步增加了接近判断的灵活性和精度：当移动终端处于功能装置的可信赖区域内时，基于补偿后的RSSI值利用RSSI-距离衰减模型进行准确的距离计算；当移动 终端处于功能装置的不可信赖区域内时，基于RSSI频域特征和统计特征进行靠近、接近或远离的接近估计。

另外，在上述两个电子装置以多个功率等级发射信号的情况下，通过计算在每个功率等级下估计的距离的加权和来确定这两个电子装置之间的距离，可以得到更准确的距离计算结果。

更进一步地，该接近判断装置基于移动终端扫描的信号的特征以及接近判断结果产生区域密钥，根据区域密钥判断移动终端是否在功能装置的限定区域内，以便基于判断结果决定是否允许移动终端使用功能装置的资源或功能，由此，保证了网络安全性。而且，在判断区域密钥时，考虑到人体作为干扰源的影响，而基于用户数量调整区域密钥的可允许误差范围，因此能够得到更准确的判断结果。

<2.5、进行接近判断的电子设备>

以下参考图12描述根据本发明的另一实施例的电子设备。该电子设备用于判断另一电子设备(下文中称为第二电子设备)是否接近。

图12是示出根据此实施例的电子设备的硬件配置的框图。如图12所示，该电子设备1200可以包括：信号发射部件1210，用于发射信号；信号接收部件1220，用于接收第一信号和第二信号，该第一信号是由该信号发射部件发射的并由该第二电子设备接收到的、并且由该第二电子设备传送给所述电子设备的信号，所述第二信号是由所述第二电子设备发射的并且由所述电子设备的信号接收部件接收到的信号；以及处理器1230，耦接于该信号发射部件1210和该信号接收部件1220，该处理器1230配置为：获得该信号发射部件发射的信号的基准信号特征、该信号接收部件接收到的第一信号的信号特征、以及该信号接收部件接收到的第二信号的信号特征；基于该基准信号特征和该第一信号的信号特征补偿该第二信号的信号特征；以及基于补偿后的第二信号的信号特征判断该第二电子设备是否接近所述电子设备。

具体地，该基准信号特征可以是基准RSSI值，第一和第二信号特征可以分别是第一和第二RSSI值，并且该处理器1230可以通过以下对第二信号的RSSI值进行噪声补偿：对基准RSSI值、第一和第二RSSI值进行频域变换以获得基准RSSI频域值、第一和第二RSSI频域值；比较该基准RSSI频域值和该第一RSSI频域值以获得RSSI噪声频域值；从第二RSSI频域值中去除 所述RSSI噪声频域值，以获得补偿后的第二RSSI频域值；对补偿后的第二RSSI频域值进行所述频域变换的逆变换，以获得补偿后的第二RSSI值。

可选地，该处理器1230还可以至少部分基于所述补偿后的第二信号的信号特征将所述电子设备的周围区域划分为可信赖区域以及不可信赖区域。此时，该处理器1230可以判断第二电子设备是否处于可信赖区域内，并且当判断第二电子设备处于所述可信赖区域内时，基于补偿后的第二信号的信号特征估计该电子设备与该第二电子设备的距离。

另一方面，当该处理器1230判断第二电子设备未处于所述可信赖区域内时，可以基于所述补偿后的第二信号的信号特征的特征模型与理想模型之间的相关性，判断第二电子设备是否接近所述电子设备。

具体地，该处理器1230可以通过以下来进行区域划分：在补偿后的第二信号的信号特征的时域中设置可滑动的时间窗口；滑动所述时间窗口以检查每个时间窗口中的补偿后的第二信号的信号特征，以获得包括了补偿后的第二信号的信号特征稳定的区域和信号特征不稳定的区域的目标时间窗口；逐步缩小所述目标时间窗口，以便确定所述信号特征稳定的区域和信号特征不稳定的区域的分界点；利用所述分界点将所述第二电子设备的周围区域划分为可信赖区域以及不可信赖区域。

可选地，处理器1230还可以基于第二电子设备与该电子设备的接近判断结果来判断该第二电子设备是否在该电子设备的预定的限定区域内。当判断该第二电子设备在该电子设备的预定的限定区域内时，处理器1230可以基于该第二电子设备接收到的第一信号的信号特征以及所确定的该第二电子设备与该电子设备的接近判断结果产生区域密钥，其中该区域密钥是基于该第一信号的信号特征产生的第一子密钥以及基于该接近判断结果产生的第二子密钥的加权和，当该处理器1230判断该一个电子设备不在该另一电子设备的可信赖区域内时，分配给该第二子密钥的权重为零。处理器1230可以基于所述区域密钥判断是否允许所述第二电子设备使用所述电子设备的功能。

作为一个示例，该处理器1230可以判断多个第二电子设备产生的区域密钥是否相同，当多个第二电子设备产生的区域密钥相同时，允许所述多个第二电子设备使用所述电子设备的功能。其中，如果两个第二电子设备产生的区域密钥之差在预定范围内，则认为这两个第二电子设备产生的区域密钥相同。其中，该预定范围可以根据在所述电子设备的限定区域内的第二电子设 备的数量而调整。

可选地，该处理器1230还可以以预定更新周期更新所述区域密钥，或者每当第二电子设备进入或退出所述限定区域时更新所述区域密钥。在更新所述区域密钥时，该处理器1230还可以基于更新时限定区域内的第二电子设备的数量更新所述预定范围。

可选地，该电子设备可以以多个功率等级发射信号，该处理器1130可以通过计算在每个功率等级下估计的距离的加权和来确定该电子设备与该第二电子设备的距离。其中，每个功率等级的权重与该功率等级的功率值大小成正比。

作为一个示例，该电子设备可以是上述的移动终端。或者，作为另一示例，该电子设备可以是上述的功能装置。

根据此实施例的电子设备，基于基准信号特征和第一信号的特征补偿第二信号的特征，基于补偿后的信号特征判断另一电子设备是否接近该电子设备。由此，因为补偿后的信号特征中已经去除了人体等环境因素的干扰影响，所以根据补偿后的信号特征来进行接近判断能够得到准确的判断结果。

而且，当该电子设备进行基于区域划分的接近判断时，进一步增加了接近判断的灵活性和精度：当另一电子设备处于该电子设备的可信赖区域内时，基于补偿后的RSSI值利用RSSI-距离衰减模型进行准确的距离计算；当另一电子设备处于该电子设备的不可信赖区域内时，基于RSSI频域特征和统计特征进行靠近、接近或远离的接近估计。

另外，在该电子设备以多个功率等级发射信号的情况下，通过计算在每个功率等级下估计的距离的加权和来确定第二电子设备距离该电子设备的距离，可以得到更准确的距离计算结果。

更进一步地，基于第二电子设备扫描的信号的特征以及接近判断结果产生区域密钥，该电子设备根据区域密钥判断第二电子设备是否在电子设备的限定区域内，以便基于判断结果决定是否允许第二电子设备使用该电子设备的资源或功能，由此，保证了网络安全性。而且，在判断区域密钥时，该电子设备考虑到人体作为干扰源的影响，而基于用户数量调整区域密钥的可允许误差范围，因此能够得到更准确的判断结果。

当然，为了简化，在图12中仅仅示出了该电子设备中与本发明有关的组件中的一些。毫无疑问，该电子设备还可以包括存储设备，用于以易失或非 易失的方式存储上述处理过程所涉及的信号、数据、所获得的结果、命令以及中间数据等等。该存储设备可以包括例如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬盘、或半导体存储器等等的各种易失或非易失性存储器。另外，图中也省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备1200还可以包括任何其他适当的组件。

<3.总结>

根据本发明，提供了接近判断方法、接近判断装置以及电子设备，其考虑到人体等环境因素对信号的干扰，基于第一装置广播的信号的基准信号特征和第二装置接收到的第一信号的特征补偿第一装置接收到的第二信号的特征，基于补偿后的信号特征判断该第一装置和第二装置是否接近。由此，因为补偿后的信号特征中已经去除了人体等环境因素的干扰影响，所以根据补偿后的信号特征来接近判断能够得到准确的判断结果。

而且，当进行基于区域划分的接近判断时，进一步增加了接近判断的灵活性和精度：当移动终端处于功能装置的可信赖区域内时，基于补偿后的RSSI值利用RSSI-距离衰减模型进行准确的距离计算；当移动终端处于功能装置的不可信赖区域内时，基于RSSI频域特征和统计特征进行靠近、接近或远离的接近估计。

另外，在移动终端和功能装置以多个功率等级发射信号的情况下，通过计算在每个功率等级下估计的距离的加权和来确定距离，可以得到更准确的距离计算结果。

更进一步地，基于移动终端扫描的信号的特征以及接近判断结果产生区域密钥，根据区域密钥判断移动终端是否在功能装置的限定区域内，以便基于判断结果决定是否允许移动终端使用功能装置的资源或功能，由此，保证了网络安全性。而且，在判断区域密钥时，考虑到人体作为干扰源的影响，而基于用户数量调整区域密钥的可允许误差范围，因此能够得到更准确的判断结果。

以上已经参考附图详细描述了根据本发明的实施例的接近判断方法、接近判断装置和电子设备。虽然在以上以打印机和移动终端分别作为功能装置和移动终端的例子进行描述，但是本发明可应用的功能装置和移动终端不限 于此。而且，尽管以上描述了计算移动终端与功能装置的距离或者估计移动终端与功能装置的接近程度，但是本发明的接近判断方法也可以应用于移动终端与移动终端之间的接近判断。

在本申请权利要求书以及说明书中出现的“第一获得步骤”、“第二获得步骤”和“第三获得步骤”这样的描述仅仅是为了在各个获得步骤之间区分以及引用的方便，并不意味着第一获得步骤一定要先于第二和第三获得步骤执行。而是，第一、第二和第三步骤可以以任意顺序执行。

本公开中涉及的装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子，并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

本公开中的步骤流程图以及以上方法描述仅作为例示性的例子，并且不意图要求或暗示必须按照给出的顺序进行各个实施例的步骤。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意顺序进行以上实施例中的步骤的顺序。诸如“其后”、“然后”、“接下来”等等的词语不意图限制步骤的顺序；这些词语仅用于引导读者通读这些方法的描述。此外，例如使用冠词“一个”、“一”或者“该”对于单数的要素的任何引用不被解释为将该要素限制为单数。

其他例子和实现方式在本公开和所附权利要求的范围和精神内。例如，由于软件的本质，以上所述的功能可以使用由处理器、硬件、固件、硬连线或这些的任意的组合执行的软件实现。实现功能的特征也可以物理地位于各个位置，包括被分发以便功能的部分在不同的物理位置处实现。而且，如在此使用的，包括在权利要求中使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，以便例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC(即A和B和C)。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本发明。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本发明的范围。 因此，本发明不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。