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公开(公告)号：CN107466012B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710733088.1
申请日：2017-08-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种在室内家庭网络下基于移动性预测的网络切换优化方法，属于移动通信领域，首先，分析室内用户行为特征，将预测时间分为若干时间段，在每一时间段根据用户移动特征进行预测。其次，考虑室内拓扑结构对用户移动轨迹的影响，训练生成所有的可能轨迹，在这些轨迹上进行用户轨迹的预测。此外，由于穿墙损耗的影响，距同一FAP相同距离位置的连接概率将发生变化，提出调整特殊位置的连接概率来保证选取最优的下一切换目标FAP。根据仿真结果可以看出，采用本发明所提预测方法来进行网络切换的优化，有效地减少了不必要的切换次数，并增加了用户的滞留时间，保证室内用户持续性通信服务。
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公开(公告)号：CN107426703B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710733379.0
申请日：2017-08-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明是一种在室外人流密集场所基于模糊聚类的移动性预测方法，属于移动通信技术领域。将场景划分为若干预测区域，并将预测时间划分为若干时间段，在每一个预测区域根据预测时间段将用户移动轨迹划分为不同组，并利用序列模式挖掘将不规则轨迹排除，找出频繁移动模式序列，通过和用户历史移动轨迹匹配来预测下一位置信息，从而提升预测的准确性。本发明保证室外人流密集区域用户持续性通信服务，有效的减少了不必要的切换次数并增加了用户的滞留时间。本发明对室外人流密集区域用户移动轨迹的分析建模，有助于分析解决其他相关室外人流密集区域用户行为问题。
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公开(公告)号：CN107466012A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710733088.1
申请日：2017-08-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种在室内家庭网络下基于移动性预测的网络切换优化方法，属于移动通信领域，首先，分析室内用户行为特征，将预测时间分为若干时间段，在每一时间段根据用户移动特征进行预测。其次，考虑室内拓扑结构对用户移动轨迹的影响，训练生成所有的可能轨迹，在这些轨迹上进行用户轨迹的预测。此外，由于穿墙损耗的影响，距同一FAP相同距离位置的连接概率将发生变化，提出调整特殊位置的连接概率来保证选取最优的下一切换目标FAP。根据仿真结果可以看出，采用本发明所提预测方法来进行网络切换的优化，有效地减少了不必要的切换次数，并增加了用户的滞留时间，保证室内用户持续性通信服务。
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公开(公告)号：CN107426703A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710733379.0
申请日：2017-08-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明是一种在室外人流密集场所基于模糊聚类的移动性预测方法，属于移动通信技术领域。将场景划分为若干预测区域，并将预测时间划分为若干时间段，在每一个预测区域根据预测时间段将用户移动轨迹划分为不同组，并利用序列模式挖掘将不规则轨迹排除，找出频繁移动模式序列，通过和用户历史移动轨迹匹配来预测下一位置信息，从而提升预测的准确性。本发明保证室外人流密集区域用户持续性通信服务，有效的减少了不必要的切换次数并增加了用户的滞留时间。本发明对室外人流密集区域用户移动轨迹的分析建模，有助于分析解决其他相关室外人流密集区域用户行为问题。
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