9、蜂窝和自组织无线网络中的预测性位置跟踪技术

蜂窝和自组织无线网络中的预测性位置跟踪技术

1. 引言

随着蜂窝和自组织网络的不断发展以及互联网服务的广泛普及，无处不在的移动计算正经历着深刻的变革。越来越多的移动客户端使用各种移动设备接入无线网络，同时，为满足用户需求，各种异构应用（如流媒体视频、网页浏览等）也不断涌现。然而，这一充满挑战的环境存在诸多问题，主要源于其资源匮乏和不确定性。

1.1 网络环境的挑战

• 资源受限 ：无线网络通信信道带宽有限且容易出错。
• 不确定性 ：节点（用户）的移动性导致网络拓扑结构不确定，进而影响路由和数据传输。此外，蜂窝和自组织无线网络的流量负载和资源需求也因用户轨迹的不同而难以预测。

1.2 预测性位置跟踪的重要性

在这样的环境下，实现无缝且无处不在的连接是一个基本目标。而确定移动设备当前和未来位置的智能技术，对于提高无线网络的整体性能至关重要。例如：
- 蜂窝网络中的切换过程 ：传统的被动资源分配方式是在切换时分配资源，而预测性的主动方法可以在需要之前就分配资源，从而避免切换带来的负面影响。
- Shadow Cluster方法 ：可以利用位置预测，仅为最可能移动到的小区分配资源，而不是为所有相邻小区分配资源。
- 其他应用 ：位置预测还可用于顺序寻呼方案以降低寻呼成本，以及呼叫准入控制技术中。

1.3 不同网络中的应用

位置预测和跟踪