Abstract-Vi föreslår ett integrerat system för att spåra en användares rörlighet baserat på autoregressiva modeller som exakt fångar egenskaperna hos realistiska användarrörelser i trådlösa nätverk. Rörlighetsparametrarna erhålls från utbildningsdata genom beräkning av uppskattningar av minsta genomsnittliga fyrkantiga fel (MMSE). Uppskattning av mobilitetstillståndet, som innefattar den mobila stationens position, hastighet och acceleration, sker via ett utökat Kalman-filter med hjälp av signalmätningar från det trådlösa nätverket. Genom att kombinera mobilitetsparameter och statsuppskattning i ett integrerat ramverk får vi ett effektivt och korrekt system för mobilitetsspårning i realtid som kan tillämpas i en mängd olika trådlösa nätverksapplikationer. Vi överväger två varianter av en autoregressiv mobilitetsmodell i vår studie och validerar den föreslagna mobilitetsspårningen med hjälp av mobila banor som samlats in från körprovsdata. Våra simuleringsresultat validerar noggrannheten hos det föreslagna spårningssystemet även när endast ett litet antal dataprover finns tillgängliga för inledande utbildning.
Den föreslagna mobilitetsspårningsalgoritmen kan tillämpas i en rad olika scenarier, såsom adaptiv klusterbildning, routing och rörlighetshantering i ad hoc-nätverk REF.
Mobility Tracking Based on Autoregressive Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}