随着信息技术的发展与完善,越来越多的移动智能设备走入了人们的视野,相关服务平台逐步搭建。人们穿戴的智能设备有着丰富的互联网应用资源。他们不但在人们的生活上提供了诸多便利,也不知不觉中提供了庞大的与情景相关的信息。如何更好的利用这些情景信息来预测环境、感知环境、分析环境成为日益重要的研究方向。本文针对环境感知这一新兴领域做了如下三个方面的研究:1、以往的一些研究工作在手机计步方面的准确率不高,存在的较多噪声数据没有被正确处理。本文结合地图信息、行动习惯等多种信息提出了一种改进的计步算法,通过真实实验得出该计步方法能够得到较高的准确率。2、本文提出了一种基于智能手机传感器的目标地点的预测方法。该方法首先通过智能手机上的传感器数据来推算用户行走的路径,得出用户的当前位置。结合人类移动行为的模式,构造出一个目标预测概率模型。然后根据当前所在环境地图中的特征信息进行误差消除和纠正。最后通过这个概率模型和智能手机上的数据实时分析用户向各个目标移动的概率。3、交通运输工具的发展使得人们出游不但便捷方便而且形式多样化,越来越多的旅游景点等景区人满为患,人们往往在各个景点消耗较多的时间用来排队等待和计算行程。并且某些热门景区在某个时间段,往往会出现过多的人流涌入不但消耗了游客们大量的排队时间而且容易造成安全隐患。本文提出了一种基于手机的路径选择算法。通过本算法,对于游客而言可以有效的减少各个景区的排队等待时间,降低总消耗时间,提升游览品质。对于主办方而言,可以有效的调控各个场馆的游览人数,防止人数过多所导致的安全隐患的发生。