Abstract-Traditional fingeravtrycksbaserade lokaliseringstekniker är huvudsakligen beroende av infrastrukturstöd såsom RFID, Wi-Fi eller GPS. De opererar genom att kriga hela det område som är både tidskrävande och arbetsintensivt. I detta dokument presenterar vi MLOC, ett nytt infrastrukturfritt lokaliseringssystem för att lokalisera mobila användare i en tunnelbanelinje. Den förlitar sig inte på någon Wi-Fi-infrastruktur, och behöver inte krig-driva tunnelbanelinjen. Genomsnittlig crowdsourcing, vi samlar accelerometer, magnetometer och barometer avläsningar på smartphones, och analysera dessa sensordata för att extrahera mönster. Genom avancerad datamanipuleringsteknik bygger vi mönsterkartan för hela tunnelbanelinjen, som sedan kan användas för lokalisering. Vi genomför fältstudier för att visa exaktheten, skalbarheten och robustheten hos M-Loc. Resultaten av våra fältstudier i 3 tunnelbanelinjer med 55 stationer visar att M-Loc uppnår en noggrannhet på 93% när du reser 3 stationer, 98% när du reser 5 stationer.
Chen och Al. REF använde MCS för att bygga mönsterkartan för tunnelbanelinjen, som sedan kan användas för lokalisering.
Crowdsourced smartphone sensing for localization in metro trains
{'venue': 'Proceeding of IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks 2014', 'journal': 'Proceeding of IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks 2014', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}