Att upptäcka en användares transportsätt är viktigt för ett brett spektrum av tillämpningar. Medan ett antal nya system tog itu med problemet transportläge detektion med hjälp av de allestädes närvarande mobiltelefoner, dessa studier antingen utnyttja GPS, tröghetssensorer, och / eller flera cell torn information. Dessa olika telefonsensorer har dock hög energiförbrukning, begränsad till en liten del av telefonerna (t.ex. högspänningstelefoner eller telefoner som stöder information från angränsande mobiltorn), kan inte fungera i vissa områden (t.ex. innertunnlar för GPS), och/eller fungerar endast från användarens sida. I detta dokument presenterar vi ett transportläge detektionssystem, MonoSense, som utnyttjar telefonen som endast betjänar mobilinformation. Den grundläggande tanken är att telefonens hastighet kan korreleras med funktioner som extraheras från både serveringscellens ID och den mottagna signalstyrkan från den. För att uppnå hög detektionsnoggrannhet med denna begränsade information utnyttjar MonoSense mångfald längs flera axlar för att extrahera nya funktioner. Specifikt, MonoSense extraherar funktioner från både tid och frekvens domän information tillgänglig från serveringscell tornet över olika glidande änka storlekar. Ännu viktigare är att vi också visar att både logaritmiska och linjära RSS-skalor kan ge olika information om en telefons rörelse, vilket ytterligare berikar funktionsutrymmet och leder till högre noggrannhet. Utvärdering av MonoSense med 135 timmars cellspår som täcker 485 km och samlas in av fyra användare med hjälp av olika Android-telefoner visar att det kan uppnå en genomsnittlig precision och återkallande av 89,26% respektive 89,84% i differentiering mellan stationära, promenader och körlägen med hjälp av endast serveringscell torn information, belyser MonoSense förmåga att möjliggöra en bred uppsättning intelligenta transportapplikationer.
REF känner av användarens geografiska rörelse genom att extrahera funktioner från servering av mobilt torn ID och fick signalstyrka.
The Diversity and Scale Matter: Ubiquitous Transportation Mode Detection Using Single Cell Tower Information
{'venue': '2015 IEEE 81st Vehicular Technology Conference (VTC Spring)', 'journal': '2015 IEEE 81st Vehicular Technology Conference (VTC Spring)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}