Điện, điện tử - Nâng cao độ chính xác của hệ thống định vị trong nhà sử dụng thiết bị dẫn đường bluetooth năng lượng thấp

 ISSN: 1859-2171 
e-ISSN: 2615-9562 
TNU Journal of Science and Technology 208(15): 203 - 208 
 Email: jst@tnu.edu.vn 203 
NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ 
SỬ DỤNG THIẾT BỊ DẪN ĐƯỜNG BLUETOOTH NĂNG LƯỢNG THẤP 
Phạm Thành Nam1* 
1Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền Thông Thái Nguyên 
TÓM TẮT 
Gần đây, các ứng dụng sử dụng các kỹ thuật định vị trong nhà ngày càng thu hút được sự quan tâm 
nghiên cứu, đặc biệt là phương pháp định vị sử dụng thiết bị Blue-tooth Low Energy (BLE) năng 
lượng thấp. Tuy nhiên, hệ thống sử dụng các thiết bị BLE đang phải đối mặt với vấn đề là tín hiệu 
RSSI thu được không ổn định trong môi trường trong nhà. Kết quả này dẫn đến độ chính xác định 
vị chưa cao. Để nâng cao độ chính xác của hệ thống định vị trong nhà sử dụng BLE, chúng tôi đề 
xuất sử dụng chồng chéo nhiều thiết bị dẫn đường BLE đặt tại cùng một vị trí để lọc ra độ lệch 
RSSI, từ đó giảm sự không ổn định của tín hiệu RSSI. Chúng tôi cũng đưa ra mô hình toán học 
của phương pháp đề xuất để tính toán ra vị trí của người dùng. Kết quả triển khai thử nghiệm cho 
thấy hệ thống đã cải thiện được độ chính xác định vị đáng kể so với các hệ thống khác. 
Từ khóa: Định vị trong nhà; Thiết bị BLE; Tín hiệu RSSI; Thuật toán định vị; Lỗi định vị 
Ngày nhận bài: 28/10/2019; Ngày hoàn thiện: 26/11/2019; Ngày đăng: 29/11/2019 
INCREASE THE ACCURACY OF THE INDOOR LOCATION SYSTEM 
USING THE BLUETOOTH LOW ENERGY DEVICES 
Pham Thanh Nam 
University of Information And Communication Technology - TNU 
ABSTRACT 
Recently, the commerical applications using indoor positioning techniques are increasing rapidly, 
including many systems using Bluetooth Low Engergy (BLE) devices. However, these systems are 
facing the problem that the RSSI signal received is not stable in the indoor environment. This 
result leads to low positioning accuracy. In order to improve the accuracy of the indoor positioning 
system using BLE, we propse using multiple BLE devices to filter out the RSSI deviation, thereby 
reducing the instability of the RSSI signal. We also give the mathematical model to calculate the 
user's location. Our results show that the system has improved the positioning accuracy 
significantly compared to other systems. 
Keyword: Indoor Positioning System; Bluetooth Low Engergy Beacon; RSSI signal; Poisitioning 
algorithm; Positioning error. 
Received: 28/10/2019; Revised: 26/11/2019; Published: 29/11/2019 
* Corresponding author. Email: ptnam@ictu.edu.vn 
Phạm Thành Nam Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 208(15): 203 - 208 
 Email: jst@tnu.edu.vn 204 
1. Giới thiệu 
Các hệ thống định vị trong nhà hiện nay đang 
được phát triển nhanh và trở thành một công 
nghệ quan trọng trong nhiều hệ thống ứng 
dụng. Công nghệ định vị toàn cầu truyền 
thống (GPS) không đủ đảm bảo độ chính xác 
để định vị các đối tượng bị che khuất trong 
các tòa nhà bởi vì độ chính xác trung bình của 
nó khoảng 10 mét và tín hiệu GPS sẽ bị suy 
giảm mạnh đối với môi trường trong nhà. Do 
đó, chúng ta cần tìm ra các công nghệ mới 
giống như GPS giúp định vị chính xác các đối 
tượng trong nhà. Đã có rất nhiều giải pháp 
cho vấn đề định vị trong nhà này như 
Bluetooth [1-4, 7], Wi-Fi [5], Ultrasound [6], 
QR code [8], Xử lý ảnh [9]. Tuy nhiên, các hệ 
thống này đang phải đối mặt với các hạn chế 
như là chi phí cao, tiêu thụ năng lượng lớn, 
tín hiệu thu được thường xuyên không ổn 
định do nhiễu của môi trường trong nhà dẫn 
tới độ chính xác thấp. Gần đây, sự phát triển 
của các thiết bị cầm tay thông minh, đặc biệt 
là điện thoại thông minh với khả năng nhận 
tín hiệu RSSI thông qua kết nối Bluetooth hứa 
hẹn mang đến một giải pháp hiệu quả cho 
việc tiết kiệm năng lượng đối với các hệ 
thống định vị trong nhà. Dựa trên tín hiệu 
RSSI nhận được, hệ thống có thể ước lượng 
ra vị trí tương đối của người dùng. Với sự ra 
đời của công nghệ Blue-tooth Low Energy 
(BLE) hoặc Bluetooth 4.0 sẽ là một điểm 
nhấn quan trọng cho các truyền thông tiết 
kiệm năng lượng. Thiết bị dẫn đường BLE có 
nhiều ưu điểm như là chi phí thấp và tiêu thụ 
năng lượng ít, do đó chúng ta có thể lắp đặt 
nhiều thiết bị này trong các tòa nhà lớn. Các 
thiết bị BLE này dễ dàng kết nối với điện thoại 
thông minh của người dùng thông qua kết nối 
Bluetooth, do đó người dùng có thể biết được vị 
trí của họ tại bất kì thời điểm nào. 
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương 
pháp sử dụng nhiều thiết bị dẫn đường BLE 
đặt tại cùng một vị trí để giải quyết vấn đề tín 
hiệu RSSI không ổn định. Nếu sử dụng duy 
nhất một thiết bị dẫn đường sẽ xảy ra hiện 
tượng độ lệch tín hiệu RSSI dẫn đến sai số 
định vị lớn, tuy nhiên nếu sử dụng nhiều thiết 
bị dẫn đường thì xác suất xảy ra là rất nhỏ. 
Tại cùng một vị trí, độ mạnh tín hiệu được 
phát ra từ nhiều thiết bị dẫn đường là gần 
giống nhau. Nếu sự khác biệt giữa độ mạnh 
tín hiệu vượt qua một giá trị ngưỡng, chúng 
tôi sẽ phát hiện được ra lỗi này và loại bỏ giá 
trị RSSI bị lỗi này. Với mỗi giá trị trung bình 
RSSI nhận được chúng tôi sẽ tính toán ra 
khoảng cách của người dùng đến các điểm đặt 
thiết bị BLE này từ đó tìm ra vị trí của người 
dùng trong căn phòng. Do hệ thống luôn đạt 
được độ ổn định của giá trị RSSI nên đạt 
được độ chính xác cao hơn so với hệ thống 
khác. Bài báo của chúng tôi bao gồm các 
phần: Phần 1 là giới thiệu, Phần 2 là mô tả 
phương pháp đề xuất, Phần 3 là các kết quả 
thực nghiệm, Phần 4 là kết luận. 
2. Phương pháp đề xuất 
2.1. Kiến trúc hệ thống 
Kiến trúc hệ thống bao gồm các thiết bị dẫn 
đường BLE và phần mềm ứng dụng chạy trên 
điện thoại di động của người dùng. Thiết bị 
dẫn đường sẽ định kì phát quảng bá tín hiệu 
RSSI vào khoảng không gian định vị và thiết 
bị di động của người dùng sẽ thu các tín hiệu 
này sau đó phân tích dữ liệu để tính ra vị trí 
của người dùng. Kiến trúc hệ thống như được 
mô tả trong Hình 1. Thiết bị di động của 
người dùng sẽ liên tục thu tín hiệu từ các thiết 
bị dẫn đường và lọc ra độ lệch RSSI. Phần 
mềm ứng dụng sẽ xác định được trạng thái 
người dùng đang di chuyển hoặc đứng yên. 
Trạng thái người dùng là một tham số quan 
trọng trong việc đánh giá hiệu năng của hệ 
thống đề xuất. 
Không giống với các hệ thống trước đã triển 
khai như trong các nghiên cứu [1], [3], trong 
hệ thống của chúng tôi, mỗi góc của căn 
phòng sẽ được lắp đặt nhiều hơn một thiết bị 
dẫn đường. Trong phần triển khai thực 
nghiệm hệ thống, chúng tôi đã lắp đặt hai 
thiết bị dẫn đường tại cùng một vị trí và đóng 
vai trò như một thiết bị dẫn đường. Phương 
thức này cho phép tín hiệu RSSI nhận được 
có độ ổn định cao hơn, khắc phục được những 
Phạm Thành Nam Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 208(15): 203 - 208 
 Email: jst@tnu.edu.vn 205 
nhược điểm của các hệ thống chỉ sử dụng một 
thiết bị dẫn đường BLE trước đây. Theo lý 
thuyết, số lượng thiết bị dẫn đường và lỗi 
định vị sẽ tỉ lệ nghịch với nhau. Tuy nhiên, 
khi số lượng thiết bị dẫn đường nhiều lên sẽ 
dẫn tới thời gian tính toán kết quả lâu hơn và 
chi phí triển khai hệ thống tốn kém hơn. 
Known distance
K
n
o
w
n
 d
ista
n
c
e
K
n
o
w
n
 d
ista
n
c
e
Calculated
Position
Known distance
Known
Position
Known
Position
Known
Position
RSSI received RSSI
Known
Position
Hình 1. Kiến trúc hệ thống đề xuất 
2.2. Giải thuật đề xuất và mô hình toán học 
Để xây dựng nên mô hình toán học của hệ 
thống, chúng tôi đã triển khai 8 thiết bị dẫn 
đường BLE tại 4 góc trong một căn phòng 
hình chữ nhật. Các thiết bị dẫn đường được 
đặt tên là bi, i = 1, 2 8. Dựa trên giá trị 
RSSI thu được từ các thiết bị dẫn đường này, 
chúng tôi sẽ ước lượng vị trí của người dùng. 
Giá trị RSSI nhận được tại mỗi thiết bị dẫn 
đường sẽ là giá trị trung bình của 10 lần thu 
được từ nó. Đối với dữ liệu thu thập nhỏ hơn 
10 giá trị, chúng tôi sẽ sử dụng các dữ liệu đã 
có để tính toán giá trị RSSI trung bình. Nếu 
số lượng giá trị dữ liệu nhận được lớn hơn 10 
giá trị, thì chúng tôi sẽ lấy 10 giá trị sớm nhất 
thu được để tính giá trị RSSI trung bình. Số 
lượng giá trị dữ liệu có thể được thay đổi tùy 
vào các trường hợp khác nhau. Khi người 
dùng di chuyển, số lượng các giá trị sẽ giảm 
xuống. Một giá trị dữ liệu mới nhận được sẽ 
được so sánh với giá trị trung bình đã có. Nếu 
độ lệch không vượt quá một ngưỡng cho 
trước, dữ liệu này sẽ được lưu lại và được sử 
dụng để tính toán giá trị RSSI trung bình mới. 
Nếu vượt quá ngưỡng, giá trị RSSI này sẽ bị 
loại bỏ. 
Các giá trị trung bình của 8 thiết bị dẫn đường 
được đặt tên là ri, i = 1, 2  8. Sau khi xếp 
chồng các thiết bị dẫn đường, chúng ta sẽ có 4 
thiết bị dẫn đường mới được đặt tên là Bi, i = 
1, 2, 3, 4 (trong trường hợp này, hai thiết bị 
dẫn đường BLE sẽ được xếp chồng tại một 
góc phòng). Ri là giá trị RSSI của thiết bị dẫn 
đường Bi (như trong biểu thức 1). Để xác định 
vị trí của người dùng trong phòng, chúng ta sẽ 
dựa trên giá trị RSSI thu được tại các thiết bị 
dẫn đường. Giải thuật của chúng tôi bao gồm 
2 bước. Bước 1, chúng ta cần có được giá trị 
Ri được tạo ra bởi trung bình của các tín 
hiệu ri, ri+4. Thuật toán đề xuất cho tính toán 
giá trị của Ri và lọc ra độ lệch RSSI như sau: 
Giải thuật: Lọc độ lệch RSSI 
1: for each ri ∈ [1, 4] do 
2: if ri – ri+4 ≤ deviation value 
then 
Ri = Average(ri, ri+4, time) 
3: end if 
 4: end 
Trong đó, Average(ri, ri+4, time) là biểu thức 
để tính giá trị của Ri từ ri và ri+4, time là trung 
bình số lần thực thi. Trong trường hợp này, ri 
và ri+4 được xếp chồng tại cùng một góc. 
Công thức để tính giá trị trung bình là: 
time
rr
timerrAverage iiii
 
2
,, 44 
Bước 2, trong Hình 2, kí hiệu a biểu thị thiết 
bị dẫn đường với giá trị RSSI lớn nhất và 
được coi là một dữ liệu. Chúng tôi giả sử rằng 
hai thiết bị dẫn đường nằm cạnh với a là b và 
d. Trong đó, b = a + 1 mod 4 và d = a − 1 
mod 4. Ví dụ, giả sử rằng B1 là thiết bị dẫn 
đường với giá trị RSSI lớn nhất, do đó B1 là a 
và B2 là b và B4 là d. Chúng tôi biểu thị Si là 
giá trị tương đối tương ứng với các điểm dữ 
liệu mô tả vị trí của người dùng. Thông qua 
phương pháp này, chúng tôi sẽ chuyển đổi dữ 
liệu hệ tọa độ 3D sang dữ liệu hệ tọa độ 2D. 
Di biểu diễn khoảng cách tương đối (D) giữa 
thiết bị dẫn đường Bi và người dùng trong mặt 
phẳng không gian và một tham số P sẽ ảnh 
(1) 
Phạm Thành Nam Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 208(15): 203 - 208 
 Email: jst@tnu.edu.vn 206 
hưởng tới độ chính xác của phương pháp định 
vị. Bằng cách sử dụng phương pháp 
Trilateration [4-5] để xác định tọa độ của 
người dùng, chúng tôi sẽ suy ra tọa độ của x 
và y. Nếu a + 1 là số lẻ thì các tọa độ của trục 
x là từ Da tới Dd và trục y là từ Da tới Db. Nếu 
a + 1 là số chẵn, các tọa độ của trục x sẽ là từ 
Da tới Db và trục y là từ Da tới Dd. 
Giả sử P là số dấu phẩy động, công thức để tính 
toán giá trị tương đối của Si được cho bởi: 
 .4,...,1,max jPRRS ijj 
Như trong Hình 2, chúng ta có thể tính toán vị 
trí hiện tại của người dùng U(X,Y) (giả thuyết 
độ dài cạnh của phòng bằng 1) sử dụng định 
lý Pythagoras trong tam giác: 
b zvµ :nÕu
d zvµ :nÕu
dya,xa
SS
S
SS
S
Y
bya,xa
SS
S
SS
S
X
YXU
zx
z
zx
x
yx
y
yx
x
02mod
,
2
1
12mod
,
2
1
,
22
22
Hình 2 biểu diễn thuật toán của phương pháp 
đề xuất. Khoảng cách tương đối giữa người 
dùng và các thiết bị dẫn đường được tính bởi: 
ba
a
SS
S
D
 1 , 
ba
b
SS
S
D
 2 ,
da
d
SS
S
D
 3 . 
B1 B2
B3B4
User
X
1-Y
Y
a
b
d
D1 D2
Y
D3
1-X
Hình 2. Phương pháp định vị của hệ thống. 
3. Kết quả thực nghiệm 
Chúng tôi chọn một căn phòng để triển khai 
hệ thống thực nghiệm đã đề xuất. Kích thước 
của căn phòng là 10.1m x 8.8m x 3.2m. Trong 
thực nghiệm này, chúng tôi xây dựng một 
phần mềm ứng dụng để tính toán và hiển thị 
thông tin định vị tới người dùng. Tần số mà 
các thiết bị dẫn đường truyền gói dữ liệu là 
0.3 giây/gói, và thuật toán của chúng tôi sẽ 
ước lượng vị trí sau mỗi 0.3 giây. Tại biểu 
thức (2), tham số P là một tham số quan 
trọng, nó sẽ ảnh hưởng tới kết quả thực 
nghiệm hệ thống. Thực tế P phản ánh kích 
thước vật thể cần định vị. Trạng thái của 
người dùng và kích thước P sẽ ảnh hưởng tới 
độ chính xác trong kết quả định vị. Trong 
thực nghiệm, chúng tôi thiết lập P sẽ có các 
tập giá trị là 1, 10, 20, 30, 40 sau đó chúng tôi 
quan sát giá trị chính xác lớn nhất trong mỗi 
nhóm ứng với các P này. Giá trị sai số định vị 
kỳ vọng mong muốn là 20, 30, 40, 50 cm. 
Nếu vị trí dự đoán nằm ngoài dải phạm vi 
này, thì vị trí đó được xem như lỗi. Trong 
trường hợp người dùng di chuyển, chúng tôi 
giả sử rằng người dùng di chuyển trong 
phòng với các vận tốc 1, 3, 5, 7, 9 km/h. Để 
so sánh độ chính xác của phương pháp chúng 
tôi đã đề xuất và phương pháp định vị khác, 
chúng tôi cũng triển khai các thuật toán định 
vị trong các nghiên cứu [1], [3] và cũng đánh 
giá trong cả hai trường hợp người dùng đứng 
yên và di chuyển. 
3.1. Trường hợp người dùng đứng yên 
Giả sử người dùng dừng lại tại giữa phòng. 
Tọa độ x và y của vị trí giữa phòng là 5.05m 
và 4.4m. Nếu chúng ta cho phép sai số định vị 
là 50 cm, khi đó phạm vi hợp lệ của x và y là 
455<x<555 and 390<y<490 và chúng tôi thu 
được kết quả như trong Hình 3. Chúng ta có 
thể thấy rằng giá trị lớn hơn của P sẽ cho tỉ lệ 
ước lượng chính xác lớn hơn. Trong tập P đầu 
tiên, độ chính xác với sai số 50 cm lên tới 
98.2% và độ chính xác với sai số 20 cm là 
20.8%. Trong tập P thứ hai, độ chính xác định 
vị với sai số 50 cm là 84.4% và với sai số 20 
cm là 17.5%. Với các phương pháp trong 
nghiên cứu [1], [3], tại mỗi vị góc chỉ đặt một 
(3) 
(2) 
Phạm Thành Nam Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 208(15): 203 - 208 
 Email: jst@tnu.edu.vn 207 
thiết bị dẫn đường. Do đó, giá trị RSSI thu 
được trong các nghiên cứu này không đạt 
được độ tin cậy. Trong Hình 4, chúng tôi so 
sánh tỉ lệ ước lượng chính xác (CER) của 
phương pháp chúng tôi đã đề xuất và các 
phương pháp trong [1], [3]. Các kết quả chỉ ra 
rằng phương pháp của chúng tôi luôn luôn đạt 
được giá trị CER cao nhất trong 3 phương pháp. 
(a) Tỉ lệ ước lượng chính xác của phương pháp đề 
xuất so với các độ dài lỗi định vị khi kích thước 
của P thay đổi. 
(b) So sánh tỉ lệ ước lượng chính xác của phương 
pháp đề xuất, Lin [1], và Rida [3] trong trường 
hợp đứng yên. 
Hình 3. Phân tích tỉ lệ ước lượng chính xác trong 
trường hợp người dùng đứng yên. 
3.2. Trường hợp người dùng di chuyển 
Giả sử rằng người dùng đang di chuyển trong 
khu vực định vị. Chúng tôi cũng xem xét ảnh 
hưởng của P đến độ chính xác của phương 
pháp định vị. Trong Hình 4 (a), chúng tôi giả 
sử kích thước P là 40 và vận tốc di chuyển 
của người dùng là 1, 3, 5, 7, 9 km/h. Với vận 
tốc 1 km/h, độ chính xác định vị với sai số 50 
cm có thể lên tới 94.6% và với sai số 20 cm là 
khoảng 18%. Trong nghiên cứu của chúng 
tôi, chúng tôi áp dụng phương pháp lọc ra độ 
lệch của giá trị RSSI, tuy nhiên trong các 
nghiên cứu [1], [3] không áp dụng phương 
pháp này. Khi người dùng di chuyển, độ ổn 
định của tín hiệu là rất quan trọng. Trong 
Hình 4 (b), chúng tôi so sánh tỉ lệ ước lượng 
chính xác của phương pháp đề xuất và các 
nghiên cứu trong [1], [3]. Phương pháp của 
chúng tôi luôn đạt được độ chính xác cao nhất 
trong các trường hợp. 
(a) Tỉ lệ ước lượng chính xác của phương pháp đề 
xuất với độ dài lỗi định vị khác nhau trong trường 
hợp người dùng di chuyển 
(b) So sánh tỉ lệ ước lượng chính xác của phương 
pháp đề xuất, Lin [1], và Rida [3] trong trường 
hợp người dùng di chuyển 
Hình 4. Phân tích tỉ lệ ước lượng chính xác trong 
trường hợp người dùng di chuyển. 
4. Kết luận 
Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất một 
phương pháp định vị trong nhà sử dụng thiết 
bị dẫn đường BLE năng lượng thấp. Hệ thống 
của chúng tôi sử dụng nhiều thiết bị dẫn 
đường đặt tại cùng một vị trí thay vì một thiết 
bị tại mỗi góc trong mặt phẳng định vị, do đó 
làm giảm sự biến đổi của tín hiệu RSSI thu 
được và làm tăng cường tỉ lệ ước lượng chính 
xác. Mô hình toán học đề xuất và các kết quả 
triển khai thử nghiệm cho thấy phương pháp 
của chúng tôi đạt được hiệu năng tốt hơn so 
với các phương pháp khác. 
Phạm Thành Nam Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 208(15): 203 - 208 
 Email: jst@tnu.edu.vn 208 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. X. Y. Lin, T. W. Ho, C. C. Fang, Z. S. Yen, B. 
J. Yang, and F. Lai, “A mobile indoor positioning 
system based on ibeacon technology”, In 37th 
Annual International Conference of the IEEE 
Engineering in Medicine and Biology Society 
(EMBC), pp. 4970–4973, Aug 2015. 
[2]. S. Kajioka, T. Mori, T. Uchiya, I. Takumi, and 
H. Matsuo, “Experiment of indoor position 
presumption based on rssi of Bluetooth le 
beacon”, In IEEE 3rd Global Conference on 
Consumer Electronics (GCCE), pp. 337–339, Oct 
2014. 
[3]. M. E. Rida, F. Liu, Y. Jadi, A. A. A. 
Algawhari, and A. Askourih, “Indoor location 
position based on bluetooth signal strength”, In 
2nd International Conference on Information 
Science and Control Engineering (ICISCE), pp. 
769–773, April 2015. 
[4]. H. Park, J. Noh, S. Cho, “Three-dimensional 
positioning system using Bluetooth low-energy 
beacons”, International Journal of Distributed 
Sensor Networks, 2016. 
[5]. Z. Wang, S. Pheng, C. Xu, J. Huang, L. Lu, Z. 
Shi, “Indoor Position Algorithm Based on the 
Fusion of Wifi and Image”, Eleventh International 
Conference on Advanced Computational 
Intelligence (ICACI), June 2019. 
[6]. L. C. Png, L. Chen, S. Liu, W. K Peh, “An 
Arduino-based indoor positioning system (IPS) 
using visible light communication and 
ultrasound”, IEEE International Conference on 
Consumer Electronics, May 2014. 
[7] A. Satan, “Bluetooth-based indoor navigation 
mobile system”, In 19th International Carpathian 
Control Conference (ICCC), 2018. 
[8]. Y. Zhuang, Y. Kang, L. Huang, Z. Fang, “A 
Geocoding Framework for Indoor Navigation 
based on the QR Code”, In IEEE Ubiquitous 
Positioning, Indoor Navigation and Location-
Based Services (UPINLBS), 2018. 
[9]. J. Dong, M. Noreikis, Y. Xiao, A. Ylä-Jääski, 
“ViNav: A Vision-Based Indoor Navigation 
System for Smartphones”, In IEEE Transactions 
on Mobile Computing, Volume 18, Issues 6, pp. 
1461 – 1475, 2019.