AECT：利用智能手机实现精确、节能的接触者追踪，以检测传染病

《ACM Transactions on Sensor Networks》：AECT: Accurate Energy Efficient Contact Tracing Using Smart Phones for Infectious Disease Detection

提出基于伪测距多普勒的AECT算法，通过服务器端计算实现高精度接触追踪（误差<5%），对比RSSI方法定位准确率提升23%，能耗降低16倍，推荐用于疫情防控场景的智能城市应用。

　　

编辑部声明

关注声明：在针对《TOSN 特刊：智能城市中的绿色通信与传感器网络及机器智能》所发表的所有论文进行彻底调查以核实同行评审过程的完整性期间，ACM 发布了一份正式的关注声明。ACM 强烈建议在调查完成并针对同行评审过程的完整性作出最终决定之前，不要在学术文献中引用该特刊中的论文。

摘要

接触追踪是减少智能城市中传染病影响的重要技术。配备接近传感器的智能手机可用于实现接触追踪，但检测的准确性和能源效率是一个关键挑战。为了解决这一挑战，我们提出了一种精确且节能的接触追踪（AECT）算法，该算法通过在服务器端进行计算来识别与感染者有过接触的用户。此外，AECT 算法采用无线扫描方法，该方法基于伪距离多边测量来计算距离，并与基于接收信号强度指示（RSSI）指标的匹配得分（MS）方法进行相关比较。仿真结果表明，扫描方法（AECT）具有很高的准确性，并且优于传统的扫描方法；同时表明，在接触追踪中，实际距离比 RSSI 等代理距离指标更为准确。最后，仿真结果还显示，扫描方法（AECT）的能源效率是基线 1 Hz 频率方法的 16 倍，因此我们推荐将其作为应对 COVID-19 等传染病的接触追踪方法。