[发明专利]WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法

权利要求书

1.WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法，其特征在于WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法按以下步骤实现：

一、将双覆盖区域划分为不同敏感区

将双覆盖区域根据移动用户所在的不同位置划分为中心区域、环形区域和边界区域这三种不同的敏感区域；其中，所述中心区域为用户距离双覆盖区域边界的最小距离D_now大于D的圆形区域，所述环形区域为距离双覆盖区域边界的最小距离D_now小于D且大于d的环形区域，所述边界区域为距离双覆盖区域边界的最小距离D_now小于d的区域，其中D＞d；

其中，所述D和d的取值分别根据式(1)和式(2)确定：

D＝v_max×T  (1)

d=v‾×T---(2)]]>

其中，所述D是中心区域边界到双覆盖小区边界的距离，d是环形区域外边界到双覆盖小区边界的距离，v_max是用户运动的最大速度，T是预测周期，即每T时间预测一次，是用户运动的平均运动速度；

WCDMA与WLAN异构网络环境包括一个WCDMA子网络和一个WLAN子网络；其中，所述WLAN子网络与WCDMA子网络重叠覆盖的区域称为双覆盖区域，所述WCDMA子网络单独覆盖的区域称为单覆盖区域；

二、计算当前时间预测周期用户移出当前小区的概率

假设t时刻用户处于环形区域或边界区域，采用公式(3)计算两个区域内的用户移出当前小区的概率；

P(out)=P[(locationnow+∫tt+Tv‾dt)>Dnow]---(3)]]>

并且等待每经过一个预测周期T后重新采用公式(3)进行计算用户移出当前小区的概率；

其中，location_now为用户当前所处的位置，为用户在t时刻后预测周期T时间内的速度，D_now为用户距离双覆盖区域边界区域的最小距离；

三、对用户进行当前位置预测

假设t时刻用户处于中心区域，则直接预测用户仍处于当前小区，不进行位置预测；

假设t时刻用户处于环形区域，则使用平均速度预测算法得到t+1时刻用户所处的位置：

在t+1时刻的位置(X_t+1，Y_t+1)的估计值由公式(4)得到：

Xt+1‾=Xt+Δt·vt+1_xYt+1‾=Yt+Δt·vt+1_y---(4)]]>

其中，Δt为采样时间间隔，(X_t，Y_t)为当前时刻t用户所处的位置坐标，v_{t+1_x}＝α·v_{t_x}，v_{t+1_y}＝α·v_{t_y}，α为估计系数，v_{t_x}＝v·sinθ，v_{t_y}＝v·cosθ，t+1＝t+T；

设t时刻用户处于边界区域，则使用多项式回归预测算法(5)得到t+1时刻用户所处的位置：

S_pre(n+1)＝S′_pre(n+1)-S′(n)  (5)

四、判断下一预测周期是否来临，如果是转步骤二，然后对不同敏感区域采用步骤三进行当前位置预测，如果否，则等待下一预测周期的来临。