Bối cảnh: GNSS kém hiệu quả trong nhà → dùng cảm biến quán tính của smartphone; PDR gồm phát hiện bước, ước lượng độ dài bước, xác định hướng, cập nhật vị trí.

• Vấn đề: hệ số ước lượng độ dài bước phụ thuộc mạnh vào chế độ điện thoại; dùng sai hệ số → sai số vị trí tăng.
• - Các chế độ điện thoại khảo sát: bỏ túi, vung tay, nhắn tin, nghe gọi; điều kiện đi bộ đa dạng (tốc độ, mặt đường, chuyển bề mặt).
• - Phương pháp:
•   + Thu thập dữ liệu gia tốc & con quay 3 trục, tính thêm độ lớn vector.
•   + Trích xuất 111 đặc trưng (thống kê, miền thời gian, tương quan cảm biến).
•   + So sánh 5 thuật toán phân loại (KNN, MLP, SVM, Random Forest, Gradient Boosting).
•   + Chiến lược huấn luyện: 1 người – 1 điện thoại, kiểm thử trên nhiều người – nhiều điện thoại.
• - Kết quả:
•   + Gradient Boosting đạt 95,4% chính xác với cửa sổ 2 giây; giảm nhầm lẫn giữa bỏ túi và vung tay.
•   + Lựa chọn đặc trưng: giảm còn 12 đặc trưng (gia tốc x,y,z; gyro x,y) vẫn giữ nguyên độ chính xác.
•   + Thử nghiệm với dữ liệu đi cầu thang (chưa huấn luyện) vẫn đạt 94,3%.
• - Ý nghĩa: Nhận dạng chế độ điện thoại giúp chọn hệ số bước phù hợp, cải thiện định vị PDR; bộ đặc trưng rút gọn giảm tính toán, phù hợp thiết bị tiết kiệm năng lượng.