伴随着移动设备的变革以及通信技术的迅速发展，近年来移动感知的概念吸引了人们极大的兴趣。智能手机已成为主要的移动感知平台，这主要得益于其丰富的内嵌传感器，以及其对复杂数据的分析处理能力。移动感知技术在诸多领域都非常有效，包括商业，医疗，社交网络，环境监测以及交通运输等。基于智能手机的移动感知技术和相关应用也成为近年来人们研究的热点。移动感知的主要任务是以人为主体，利用智能手机采集数据。监测个人的移动性，作为交通运输的一个重要方面，是实现移动感知应用先进服务的基础。然而监测个人的移动性，需要手机持续地进行数据采集，从而会造成大量的能量消耗。故而在此应用中，手机的能耗问题需要被特别关注。本文陈述了现有的移动感知理论，模式以及系统框架并针对监测个人交通方式这一应用背景，提出了一种能量有效的移动感知框架。该框架包括个人历史数据库系统，预测方案，以及反馈调节机制。本文所提出的框架创新性的加入了预测个人交通方式这一模块，以此来进行采样调节，从而实现其能量有效性。