Abstract-Context-medvetna program har fått stort intresse under de senaste åren. Med mobiltelefoner blir allestädes närvarande datorer, mobiltelefon lokalisering har blivit ett viktigt forskningsproblem. I detta dokument presenterar vi CellSense, som är en probabilistisk mottagen signalstyrka indikator (RSSI)-baserade fingeravtryck platsbestämningssystem för Global System for Mobile Communications (GSM) telefoner. Vi diskuterar utmaningarna med att implementera en probabilistisk teknik för lokalisering av fingeravtryck i GSM-nät och presenterar detaljerna i CellSense-systemet och hur det hanterar dessa utmaningar. Vi utökar sedan det föreslagna systemet med hjälp av en hybridteknik som kombinerar probabilistiska och deterministiska uppskattningar för att uppnå både hög noggrannhet och låga beräkningsunderlag. Dessutom är hybridteknikens noggrannhet stabil för ändringar i parametervärdena. För att utvärdera vårt föreslagna system, implementerade vi CellSense på Android-baserade telefoner. Resultaten från två olika testbäddar, som representerar stads- och landsbygdsmiljöer, för tre olika cellulära leverantörer visar att CellSense ger minst 108,57% förbättring av noggrannheten i landsbygdsområden och minst 89,03% i stadsområden jämfört med nuvarande toppmoderna RSSI-baserade GSM-lokaliseringssystem. Dessutom ger den föreslagna hybridtekniken mer än 6 respektive 5,4 gånger lägre beräkningskrav jämfört med toppmoderna RSSI-baserade GSM-baserade lokaliseringssystem för lantliga och urbana testbäddar. Vi utvärderar också effekten av att ändra de olika systemparametrarna på exakthet-komplexitet kompromiss och hur celltorn och fingeravtryck densiteter påverkar systemets prestanda.
I REF används signalstyrkans historia från endast det tillhörande celltornet för att uppnå exakt GSM-lokalisering.
CellSense: An Accurate Energy-Efficient GSM Positioning System
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}