[发明专利]移动模式预测装置和方法

说明书

技术领域

本发明涉及移动通信技术，特别涉及针对移动设备的移动模式预测装置和方法。

背景技术

随着移动通信技术和定位技术的迅速发展和广泛应用，人们开始使用各种各样的移动设备(如PDA、移动电话等)，从而产生大量的、动态增长的用户移动数据。在移动计算和无线网络中，移动设备位置预测是一个比较重要的课题，对无线网络各层协议和无线网络服务质量等都有重大影响。

通过移动模式预测，网络和终端均可以获得用户将来的位置信息，根据一定的判决准则(如距离、运动、时间等)实现基于位置的更新和寻呼，从而可以大大减少信令的开销，提高系统的有效容量，使网络能为更多的接入用户提供服务。

例如，在位置管理的切换方面，根据用户的移动模式，在相邻的某个或某几个小区中预留部分资源，并预先建立路由，可以实现快速可靠的切换，从而可显著改善网络的服务质量。

再例如，在推荐服务信息方面，通过移动模式预测获得用户将来的时空信息(包括基站小区序列信息、进入时刻、小区驻留时间)，从而可以为用户推荐各种服务信息，例如即将经过的加油站信息、交通信息、商品广告信息等。

现有的移动模式预测技术主要基于Markov(马尔可夫)链模型。图1示出了移动无线系统的信号小区模型，其中“C”作为无线信号服务小区(cell)，代表基站信号覆盖面积。在用户移动模式预测技术中，假定各个小区的工作区间相互独立。以二阶Markov为例，用户移动模式预测的原理是：给定用户最后移动过的小区序列为(C_t-1,C_t)，假定在T时刻用户将进入新的服务小区，那么用户选择C_n作为下个小区的概率为：

p(XT+1=cn)=N(ct-1,ct,cn)N(ct-1,ct).]]>

其中，N(c_t-1,c_t)表示序列(c_t-1，ct)在用户历史数据中出现的次数。

由此推广开来，对于k阶Markov来说，用户选择C_n作为下个小区的概率为：