技术特征：
1.一种用于基于众包位置对恶意设备的区域标识的边缘设备，所述边缘设备包括：处理电路系统；以及包括指令的存储器，所述指令在由所述处理电路系统执行时，使所述处理电路系统执行操作，所述操作包括：生成本地无线电覆盖区域的仓的网格；从所述本地无线电覆盖区域中的多个设备接收位置数据；使用假设测试对所述多个设备中每个设备相对于所述仓的位置进行分类；将所述多个设备中每个设备的分类位置与所述多个设备中的相对应设备的接收位置数据进行关联；根据所关联的分类位置和接收位置数据生成模型；以及输出用于接收信号的仓位置标识的所述模型。2.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述仓的网格中的每个仓大小为一平方米。3.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述仓的网格中的每个仓具有相应的唯一仓标识符，并且其中所述模型用于输出与接收信号相对应的唯一仓标识符。4.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述仓的网格是二维网格。5.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述多个设备是所述边缘设备信任或已知的设备。6.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，接收所述位置数据包括被动且周期性地接收所述位置数据。7.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，接收所述位置数据包括基于请求来主动按需接收所述位置数据。8.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述位置数据包括所述多个设备中的相应设备的报告笛卡尔坐标。9.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述位置数据包括以下各项中的至少一项：发送数据的时间戳、接收信号强度指示符rssi、参考信号接收功率rsrp、参考信号接收质量rsrq、功率净空报告phr、或所述多个设备中的相应设备的干扰水平。10.如权利要求9所述的边缘设备，其特征在于，关联所述分类位置包括将所述分类位置与从每个设备接收到的rssi、rsrq或rsrp进行关联。11.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述假设测试包括使用m进制测试来测试位置处于什么仓中，其中n对应于所述仓的网格中的仓的数量。12.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述假设测试包括使用与特定仓相对应的二进制测试来测试位置是否处于所述特定仓中。13.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，关联所述分类位置包括使用经训练的神经网络将多路径信道增益与所述仓的网格中的仓进行映射。14.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述模型包括信道统计到仓的随机映射。15.如权利要求1所述的边缘设备，其特征在于，所述模型是神经网络。16.如权利要求15所述的边缘设备，进一步包括基于从第二边缘设备接收到的、与所述
第二边缘设备处生成的第二网格相对应的神经网络信息来更新所述神经网络。17.如权利要求1-6中任一项中所述的边缘设备，进一步包括包含使用所述模型来确定所述接收信号的仓位置的操作，其中所述接收信号是潜在的恶意信号。18.一种用于基于众包位置对恶意设备的区域标识的方法，所述方法包括：在边缘设备处生成本地无线电覆盖区域的仓的网格；在所述边缘设备处从所述本地无线电覆盖区域中的多个设备接收位置数据；使用假设测试对所述多个设备中每个设备相对于所述仓的位置进行分类；将所述多个设备中每个设备的分类位置与所述多个设备中的相对应设备的接收位置数据进行关联；根据所关联的分类位置和接收位置数据生成所述边缘设备的模型；以及输出用于接收信号的仓位置标识的所述模型。19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述模型是神经网络，并且进一步包括基于从第二边缘设备接收到的、与所述第二边缘设备处生成的第二网格相对应的神经网络信息来更新所述神经网络。20.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述仓的网格中的每个仓大小为一平方米。21.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述仓的网格中的每个仓具有相应的唯一仓标识符，并且其中所述模型用于输出与接收信号相对应的唯一仓标识符。22.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述仓的网格是二维网格。23.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述多个设备是所述边缘设备信任或已知的设备。24.至少一种机器可读介质，包括用于计算系统的操作的指令，所述指令在被机器执行时，使所述机器执行如权利要求18-23所述的方法中的任一个的操作。25.一种用于基于众包位置对恶意设备的区域标识的设备，所述设备包括：用于生成本地无线电覆盖区域的仓的网格的装置；用于从所述本地无线电覆盖区域中的多个设备接收位置数据的装置；用于使用假设测试对所述多个设备中每个设备相对于所述仓的位置进行分类的装置；用于将所述多个设备中每个设备的分类位置与所述多个设备中的相对应设备的接收位置数据进行关联的装置；用于根据所关联的分类位置和接收位置数据生成模型的装置；以及用于输出用于接收信号的仓位置标识的所述模型的装置。
技术总结
方法、系统和用例的各方面包括基于众包位置的恶意设备的区域标识。方法可包括生成本地无线电覆盖区域的仓的网格，从本地无线电覆盖区域中的多个设备接收位置数据，以及对该多个设备相对于仓的位置进行分类。方法可包括将该多个设备的分类位置与该多个设备中相对应设备的接收位置数据进行关联，并根据所关联的分类位置和接收位置数据生成模型。类位置和接收位置数据生成模型。类位置和接收位置数据生成模型。
技术研发人员：R
受保护的技术使用者：英特尔公司
技术研发日：2022.09.02
技术公布日：2023/3/28