以行動區域為基礎的垂直換手預測

Abstract

本論文將提出的一個以區域(Area)為基礎的垂直行動預測(Vertical Motion Estimation, VME)的演算法，利用換手的歷史資料來訓練倒傳遞(Back Propagation Network, BPN)類神經網路，以取得MN 的移動模式(mobility pattern)，將能有效且準確預測行動裝置(Mobile Node, MN)可能進入異質性環境下哪些目標無線網路(target networks) 中的哪些目標蜂巢(target cells)。透過IBM City Simulator產生城市的架構，本論文將藉由模擬實驗證明這種以區域為基礎的垂直行動預測能夠達到與傳統同質性網路預測更好的預測準確度。