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基于径向基函数的位置预测技术_李智超
移动计算中， 用户的移动性给基于位置预测的资源预留带来了时间和空间两方面的困难， 空间不确定性主要是指用户将要经过哪几个基站的控制区域很难确定， 而时间不确定性主要是指不知道用户什么时候出现在该基站的控制范围内。为了能提供更好的 QoS 服务，很多学者对移动计算中位置预测进行了大量的研究。在文献中认为时间和空间的移动性相互独立，用户出现在每个相邻基站内的概率是相同的， 这样通过计算其在各个相邻基站的出现概率， 来让预测经过的基站为用户预留信道资源。该方法的缺点是用户移动的规律并不是相同的，也就是说移动用户对每个基站的访问概率并不一样， 所以实际的效果并不理想。一种基于用户历史数据的统计概率方法在文献中提出， 该方法根据用户历史统计数据，计算从基站 a 到基站 b 的概率， 然后根据计算的概率， 为该用户在最可能到达的时间段里为其预留资源。Samrat Ganguly 博士在文献提出一种基于时间片概念的资源预留方法， 该方法将用户到达每个区域划分为一系列的时间片断， 然后从数据多项式的角度来对这些时间片的概率进行计算和优化，该方法优化了资源预留的最小单位，从数学的角度来看提高了预留算法的效率。
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