Abstract-Knowing en användares nästa cell möjliggör mer effektiv resursallokering och möjliggör nya plats-medveten tjänster. För att förutse cellen en användare kommer att lämna över till, introducerar vi ett nytt maskininlärning baserat förutsägelsesystem. Där formulerar vi förutsägelsen som ett klassificeringsproblem baserat på information som är lätt tillgänglig i cellulära nätverk. Med hjälp av endast Channel State Information (CSI) och överlämningshistorik, utför vi klassificering genom att inbädda Support Vector Machines (SVMs) i en effektiv förbearbetningsstruktur. Simuleringar från ett Manhattan Grid scenario och från en realistisk radiokarta i centrala Frankfurt visar att vårt system ger lägliga förutsägelser med hög noggrannhet. Lokalisera en användare och spåra dess bana förändring dagens cellulära nätverk. På applikationslagret använder många tjänster användarens nuvarande position i hög grad. Vid det fysiska lagret är korrekt spårning avgörande för många strålformande metoder. I den här artikeln fokuserar vi på en grov lokalisering av den trådlösa användaren. Istället för att få exakta geografiska koordinater, är vi nöjda med att uttrycka användarens plats i termer av ett cellindex. Men snarare än att få användarens nuvarande plats eller en kortsiktig bana, föreslår vi ett ramverk för att förutsäga nästa cell som användaren kommer att lämna över till. Även om denna förutsägelse utförs med låg geografisk noggrannhet och i stor skala, måste den tillhandahållas tillräckligt tidigt för att göra det möjligt för systemet att anpassa sig. Detta kräver en exakt förutsägelse innan användaren går in i nästa cell, vilket gör enkla linjära prediktorer otillämpliga med många tillämpningar. Sådana tillämpningar inkluderar olika anpassningsfunktioner på medium åtkomst- och nätverksskiktet. Nya, kontextmedvetna schemaläggare kan ge sömlös servicekvalitet genom att i förväg veta att en användare kommer att gå med i en överbelastad cell [1]. Interferenshanteringssystem kan blanka underramar av störande användare även innan de går med i en störd cell och sammanhangsmedvetna överlämningssystem kan använda vår långsiktiga förutsägelse för att fatta snabbare och bättre beslut. Till skillnad från tidigare arbete, baserat på Global Positioning System (GPS) eller Time Different of Arrival (TDOA) [2], kombinerar vår lösning Channel State Information (CSI) med begränsad överlämningshistorik. Denna kombination av långsiktig överlämningsinformation med kortsiktig CSI har flera fördelar:
I REF använde de en övervakad klassificerare SVM (Support vektormaskin) för att förutsäga nästa cell.
Predicting a user's next cell with supervised learning based on channel states
{'venue': '2013 IEEE 14th Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC)', 'journal': '2013 IEEE 14th Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}