CellSense：高精度でエネルギー効率の良いGSM位置決定システム

コンテキスト対応アプリケーションは、ここ数年で大きな関心を集めてきました。携帯電話が普及したコンピュータデバイスになるにつれて、携帯電話の位置特定は重要な研究問題となりました。本論文では、携帯電話のための確率的受信信号強度指標（RSSI）に基づくフィンガープリンティング位置決定システムであるCellSenseを紹介します。GSMネットワークにおける確率的フィンガープリンティング位置特定技術を実装する際の課題について考察し、CellSenseシステムの詳細とその課題への対処方法を説明します。その後、確率的な推定と決定論的な推定を組み合わせたハイブリッド技術を使用して提案したシステムを拡張し、高精度かつ低計算オーバーヘッドを実現します。さらに、このハイブリッド技術の精度は、パラメータ値の変化に対しても堅牢です。提案システムを評価するために、Androidベースの携帯電話にCellSenseを実装しました。都市部と農村部を表す二つの異なるテストベッドで、三つの異なる通信事業者による結果は、CellSenseが現在の最先端のRSSIベースのGSM位置特定システムと比較して、農村部で少なくとも108.57%、都市部で少なくとも89.03%の精度向上を提供することを示しています。さらに、提案されたハイブリッド技術は、農村および都市のテストベッドにおける最先端のRSSIベースのGSM位置特定システムと比較して、計算要件をそれぞれ6倍および5.4倍以上削減します。また、精度と複雑性のトレードオフへの異なるシステムパラメータ変更の影響、およびセルタワーとフィンガープリンティングの密度がシステムパフォーマンスに与える影響を評価します。