Adaptive geolocation accuracy tuning algorithm in iOS to minimize mobile device power consumption

Free access

The active use of geolocation services in mobile applications is one of the key reasons for rapid smartphone battery depletion. This article investigates the problem of optimizing application energy consumption on the iOS platform by dynamically managing the accuracy and polling frequency of the Core Location framework. An adaptive algorithm for switching geolocation modes is proposed based on the analysis of device movement speed (CLLocation.speed) and the current battery charge level (UIDevice.batteryLevel). Experimental research was conducted on iPhone SE (2022) and iPhone 14 Pro devices using Xcode Instruments (Energy Log). The results demonstrate that implementing the adaptive algorithm allows for a reduction in average background power consumption by 32-38% compared to continuous monitoring strategies, while maintaining a track error of no more than 15 meters in both pedestrian and vehicular movement scenarios.

ios \ core location \ swift

Similar articles in the section Computer communication. Computer networks

О стохастической оптимизации энергопотребления процессора смартфона
О стохастической оптимизации энергопотребления процессора смартфона

Макар Андреевич Пелогейко, Станислав Юрьевич Сартасов, Олег Николаевич Граничин

Оценка возможности применения геопозиционирования в качестве идентификатора объектов
Оценка возможности применения геопозиционирования в качестве идентификатора объектов

Белов Александр Алексеевич, Лукьянов Константин Валерьевич

Разработка программного комплекса для анализа энергоэффективности программного обеспечения
Разработка программного комплекса для анализа энергоэффективности программного обеспечения

Калачев Артем Валерьевич, Карсаков Александр Сергеевич, Мееров Иосиф Борисович, Напыльникова Яна Александровна, Овсюхно Андрей Ювенальевич

A Novel Approach for Reduce Energy Consumption in Mobile Cloud Computing
A Novel Approach for Reduce Energy Consumption in Mobile Cloud Computing

Najmeh Moghadasi, Mostafa Ghobaei Arani, Mahboubeh Shamsi

Short address: https://sciup.org/170212960

IDS: 170212960   |   DOI: 10.24412/2500-1000-2026-2-1-275-280