【摘 要】
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针对异构蜂窝网络(heterogeneous cellular networks,HCN)环境下,传统的切换管理策略极少综合考虑热点地区用户的移动偏好与移动特征的问题,提出一种基于隐式马尔科夫模型(hi
【机 构】
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北京工业大学信息学部,可信计算北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市科技计划资助项目(Z171100004717001);北京市自然科学基金资助项目(L172049);北京工业大学研究生科技基金资助项目(ykj-2017-00850)
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针对异构蜂窝网络(heterogeneous cellular networks,HCN)环境下,传统的切换管理策略极少综合考虑热点地区用户的移动偏好与移动特征的问题,提出一种基于隐式马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)对热点地区用户行为进行感知的方法.首先,该方法基于人类自相似性最小行走移动(self-similar least-action human walk,SLAW)模型模拟热点地区用户移动路径,并使用 HMM 对用户行为建模;然后,通过用户的移动序列预测对应的移动时间
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