基于hmm的小區(qū)切換決策算法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及單向無(wú)線傳輸通信領(lǐng)域，公開了一種基于HMM的小區(qū)切換決策算法，包括信號(hào)收集步驟：收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號(hào)；HMM模型建立步驟：根據(jù)信號(hào)收集步驟所收集的小區(qū)信號(hào)，分別建立不同小區(qū)的HMM模型；狀態(tài)值獲取步驟：根據(jù)小區(qū)的HMM模型，分別獲取不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值；觀測(cè)值獲取步驟：計(jì)算移動(dòng)終端當(dāng)前所在位置的信號(hào)，并建立當(dāng)前位置的HMM模型；根據(jù)當(dāng)前位置的HMM模型，獲取移動(dòng)終端當(dāng)前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測(cè)值；小區(qū)位置判定步驟：比較當(dāng)前位置的觀測(cè)值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測(cè)值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當(dāng)前位置小區(qū)進(jìn)行小區(qū)切換的準(zhǔn)備。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于，流程簡(jiǎn)單，計(jì)算步驟少，計(jì)算量少，在單向傳輸無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中僅僅憑借終端本身接收到的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行切換判決。
【專利說明】基于HMM的小區(qū)切換決策算法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及單向無(wú)線傳輸通信領(lǐng)域，特別涉及一種基于HMM的小區(qū)切換決策算法以及應(yīng)用該小區(qū)切換決策算法的裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隱含馬爾可夫模型Hidden Markov Model，HMM作為一種統(tǒng)計(jì)分析模型，創(chuàng)立于20世紀(jì)70年代。80年代得到了傳播和發(fā)展，被應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別，取得重大成功。到了 90年代，HMM還被引入計(jì)算機(jī)文字識(shí)別和移動(dòng)通信核心技術(shù)中的“多用戶檢測(cè)”?，F(xiàn)已成功地用于生物信息科學(xué)，語(yǔ)音識(shí)別，行為識(shí)別，文字識(shí)別以及故障診斷等領(lǐng)域。
[0003]HMM模型是用來描述一個(gè)含有隱含未知參數(shù)的馬爾可夫過程，其主要概念是指從可觀察的參數(shù)中確定該過程的隱含參數(shù)，然后利用這些參數(shù)來作進(jìn)一步的分析，例如模式識(shí)別。
[0004]在正常的馬爾可夫模型中，狀態(tài)對(duì)于觀察者來說是直接可見的。這樣狀態(tài)的轉(zhuǎn)換概率便是全部的參數(shù)。而在隱含馬爾可夫模型中，狀態(tài)并不是直接可見的，但受狀態(tài)影響的某些變量則是可見的。每一個(gè)狀態(tài)在可能輸出的符號(hào)上都有一個(gè)概率分布。因此輸出符號(hào)的序列能夠透露出狀態(tài)序列的一些信息。
[0005]在現(xiàn)有的單向的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，手持終端作為單向接受信號(hào)的一方，當(dāng)它通過一個(gè)小區(qū)(小區(qū)指基站天線的覆蓋范圍)移動(dòng)到另一個(gè)小區(qū)時(shí)，為了保持信號(hào)接收不被中斷，就需要執(zhí)行終端接收信號(hào)從一個(gè)小區(qū)向另一個(gè)小區(qū)切換的過程?，F(xiàn)有的單向移動(dòng)通信系統(tǒng)內(nèi)，判斷小區(qū)切換的算法過程過于繁瑣，步驟多，計(jì)算量大，反應(yīng)緩慢，因此有必要在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中，小區(qū)切換算法過程過于繁瑣，步驟多，計(jì)算量大等缺點(diǎn)，提供了一種新型的具有更少的流程步驟和計(jì)算量的新型的基于HMM的小區(qū)切換決策算法及其裝置。
[0007]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明可采取下述技術(shù)方案:
[0008]基于HMM的小區(qū)切換決策算法，包括以下的具體步驟:
[0009]信號(hào)收集步驟:收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號(hào)；
[0010]HMM模型建立步驟:根據(jù)信號(hào)收集步驟所收集的小區(qū)信號(hào)，分別建立不同小區(qū)的HMM模型；
[0011]狀態(tài)值獲取步驟:根據(jù)小區(qū)的HMM模型，分別獲取不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值；
[0012]觀測(cè)值獲取步驟:計(jì)算移動(dòng)終端當(dāng)前所在位置的信號(hào)，并建立當(dāng)前位置的HMM模型；根據(jù)當(dāng)前位置的HMM模型，獲取移動(dòng)終端當(dāng)前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測(cè)值；
[0013]小區(qū)位置判定步驟:比較當(dāng)前位置的觀測(cè)值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測(cè)值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當(dāng)前位置所在的小區(qū)并以此為基準(zhǔn)進(jìn)行小區(qū)切換的準(zhǔn)備。
[0014]作為優(yōu)選，還包括以下的具體步驟:如果觀測(cè)值與一個(gè)小區(qū)的狀態(tài)值的差異相比該觀測(cè)值與其它小區(qū)的狀態(tài)值的差異均大，則認(rèn)為當(dāng)前位置位于小區(qū)的邊緣區(qū)域。
[0015]作為優(yōu)選，還包括模型保存步驟:將狀態(tài)值獲取步驟所得到的不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值保存在移動(dòng)終端上；執(zhí)行小區(qū)位置判定步驟時(shí)，將觀察值與移動(dòng)終端上保存的狀態(tài)值相比較。
[0016]作為優(yōu)選，將具有相同長(zhǎng)度的時(shí)間段內(nèi)第一次接收的小區(qū)信號(hào)用于計(jì)算觀測(cè)值，將所述時(shí)間段內(nèi)所接收的小區(qū)內(nèi)的所有信號(hào)用于計(jì)算狀態(tài)值。
[0017]基于HMM的小區(qū)切換裝置，包括信號(hào)收集裝置、HMM模型建立裝置、狀態(tài)值獲取裝置、觀察值獲取裝置以及小區(qū)位置判定裝置；其中，
[0018]信號(hào)收集裝置用于收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號(hào)；
[0019]HMM模型建立步驟用于根據(jù)信號(hào)收集裝置所收集的小區(qū)信號(hào)，分別建立不同小區(qū)的HMM模型；
[0020]狀態(tài)值獲取裝置用于根據(jù)小區(qū)的HMM模型，分別獲取不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值；
[0021]觀測(cè)值獲取裝置用于計(jì)算移動(dòng)終端當(dāng)前所在位置的信號(hào)，并建立當(dāng)前位置的HMM模型；根據(jù)當(dāng)前位置的HMM模型，獲取移動(dòng)終端當(dāng)前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測(cè)值；
[0022]小區(qū)位置判定裝置用于比較當(dāng)前位置的觀測(cè)值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測(cè)值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當(dāng)前位置小區(qū)進(jìn)行小區(qū)切換的準(zhǔn)備。
[0023]作為優(yōu)選，還包括模型保存裝置，用于將狀態(tài)值獲取裝置所得到的不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值保存在移動(dòng)終端上；將觀察值與移動(dòng)終端上保存的狀態(tài)值相比較。
[0024]本發(fā)明由于采用了以上技術(shù)方案，具有顯著的技術(shù)效果:
[0025]整個(gè)小區(qū)切換決策算法的流程步驟少，計(jì)算量小，判斷準(zhǔn)確，反應(yīng)迅速，占用的帶寬更少，節(jié)省了無(wú)線通信資源，同時(shí)不需要占用額外的反向上行通信鏈路，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0026]圖1為基于小區(qū)邊緣區(qū)域信號(hào)的HMM模型狀態(tài)值分布示意圖。
[0027]圖2為基于HMM的小區(qū)切換決策算法的流程示意圖。
[0028]圖3為基于HMM的小區(qū)切換裝置的設(shè)備連接示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0029]下面結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0030]實(shí)施例1
[0031]基于HMM的小區(qū)切換決策算法，如圖1、2所示，包括以下的具體步驟:
[0032]信號(hào)收集步驟101:收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號(hào)；邊緣區(qū)域的確定根據(jù)小區(qū)的具體大小和信號(hào)強(qiáng)度的域值進(jìn)行確定，具體而言，選擇信號(hào)強(qiáng)度降為小區(qū)中心區(qū)域信號(hào)強(qiáng)度的10%的位置為小區(qū)邊緣的起始位置，則該位置至小區(qū)邊界的區(qū)域即為該小區(qū)的邊緣區(qū)域。采取以下的具體步驟收集信號(hào):當(dāng)移動(dòng)終端100進(jìn)入一個(gè)新的小區(qū)開始，移動(dòng)終端100以均勻或者非均勻時(shí)間間隔測(cè)量所接受的小區(qū)信號(hào)的信號(hào)強(qiáng)度，當(dāng)信號(hào)強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)時(shí)，記錄當(dāng)前信號(hào)，作為新的小區(qū)中心區(qū)域信號(hào)強(qiáng)度，并更新之前記錄的小區(qū)中心區(qū)域信號(hào)強(qiáng)度；當(dāng)信號(hào)出現(xiàn)信號(hào)降時(shí)，停止記錄小區(qū)中心區(qū)域信號(hào)強(qiáng)度，改為計(jì)算小區(qū)信號(hào)降的幅度，記錄當(dāng)前信號(hào)，以新記錄的當(dāng)前信號(hào)減去之前記錄的當(dāng)前信號(hào)作為信號(hào)降。同時(shí)，當(dāng)信號(hào)強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)時(shí)，移動(dòng)終端100逐漸地增加測(cè)量的時(shí)間間隔，以減少測(cè)量次數(shù)，降低移動(dòng)終端100的耗電量。當(dāng)移動(dòng)終端100檢測(cè)到信號(hào)強(qiáng)度減弱時(shí)，恢復(fù)初始的信號(hào)測(cè)量間隔。
[0033]HMM模型建立步驟102:根據(jù)信號(hào)收集步驟101所收集的小區(qū)信號(hào)，分別建立不同小區(qū)的HMM模型；
[0034]狀態(tài)值獲取步驟103:根據(jù)小區(qū)的HMM模型，分別獲取不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值；
[0035]觀測(cè)值獲取步驟104:計(jì)算移動(dòng)終端100當(dāng)前所在位置的信號(hào)，并建立當(dāng)前位置的HMM模型；根據(jù)當(dāng)前位置的HMM模型，獲取移動(dòng)終端100當(dāng)前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測(cè)值；
[0036]小區(qū)位置判定步驟105:比較當(dāng)前位置的觀測(cè)值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測(cè)值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當(dāng)前位置小區(qū)進(jìn)行小區(qū)切換的準(zhǔn)備。
[0037]基于HMM的小區(qū)切換決策算法還包括以下的具體步驟:如果觀測(cè)值與一個(gè)小區(qū)的狀態(tài)值的差異相比該觀測(cè)值與其它小區(qū)的狀態(tài)值的差異均大，則認(rèn)為當(dāng)前位置位于小區(qū)的邊緣區(qū)域。
[0038]基于HMM的小區(qū)切換決策算法還包括模型保存步驟106:將狀態(tài)值獲取步驟103所得到的不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值保存在移動(dòng)終端100上；執(zhí)行小區(qū)位置判定步驟105時(shí)，將觀察值與移動(dòng)終端100上保存的狀態(tài)值相比較。
[0039]將具有相同長(zhǎng)度的時(shí)間段內(nèi)第一次接收的小區(qū)信號(hào)用于計(jì)算觀測(cè)值，將所述時(shí)間段內(nèi)所接收的小區(qū)內(nèi)所有信號(hào)用于計(jì)算狀態(tài)值。
[0040]基于HMM的小區(qū)切換裝置，如圖3所示，包括信號(hào)收集裝置201、HMM模型建立裝置202、狀態(tài)值獲取裝置203、觀察值獲取裝置204以及小區(qū)位置判定裝置205 ;其中，
[0041]信號(hào)收集裝置201用于收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號(hào)；
[0042]HMM模型建立步驟102用于根據(jù)信號(hào)收集裝置201所收集的小區(qū)信號(hào)，分別建立不同小區(qū)的HMM模型；
[0043]狀態(tài)值獲取裝置203用于根據(jù)小區(qū)的HMM模型，分別獲取不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值；
[0044]觀察值獲取裝置204用于計(jì)算移動(dòng)終端100當(dāng)前所在位置的信號(hào)，并建立當(dāng)前位置的HMM模型；根據(jù)當(dāng)前位置的HMM模型，獲取移動(dòng)終端100當(dāng)前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測(cè)值；
[0045]小區(qū)位置判定裝置205用于比較當(dāng)前位置的觀測(cè)值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測(cè)值最為接近的狀態(tài)值作為當(dāng)前所在的位置小區(qū)進(jìn)行小區(qū)切換的準(zhǔn)備。
[0046]還包括模型保存裝置206，用于將狀態(tài)值獲取裝置203所得到的不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值保存在移動(dòng)終端100上；將觀察值與移動(dòng)終端100上保存的狀態(tài)值相比較。
[0047]具體而言，假設(shè)手機(jī)終端作為單向接受信號(hào)的一方，執(zhí)行信號(hào)收集步驟101，在各個(gè)小區(qū)的邊緣區(qū)域使用手機(jī)接收信號(hào)，收集利用手機(jī)RF器件所接收的信號(hào)，并將所獲得的數(shù)據(jù)保存在手機(jī)內(nèi)存后執(zhí)行HMM模型建立步驟102，建立HMM模型，這樣就獲得了各個(gè)無(wú)線小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值。
[0048]因?yàn)楦鱾€(gè)小區(qū)的信號(hào)強(qiáng)度是不一樣的，即各小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值不相同，因而各個(gè)小區(qū)里的HMM模型是不一樣的。執(zhí)行狀態(tài)值獲取步驟103，獲得各個(gè)小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值，并將建立好的各個(gè)小區(qū)的HMM模型保存在移動(dòng)終端上。
[0049]序列SI，S2, S3是小區(qū)Cl中HMM模型的狀態(tài)序列(即狀態(tài)值)，這里選擇3個(gè)狀態(tài)值只是為了方便的說明本實(shí)施例，實(shí)際運(yùn)用本算法時(shí)將會(huì)測(cè)量遠(yuǎn)大于3個(gè)的狀態(tài)值，具體狀態(tài)值的數(shù)目將根據(jù)算法實(shí)現(xiàn)的需要和硬件的處理能力確定；另一個(gè)小區(qū)如C2兩邊邊緣區(qū)域的HMM模型是一樣的，則其狀態(tài)序列都是S4，S5，S6 ;同理，序列57，5849是03中HMM模型的狀態(tài)序列。
[0050]而序列01，02，03是移動(dòng)終端接收到的信號(hào)強(qiáng)度的觀測(cè)序列(即觀測(cè)值)，該觀測(cè)值是移動(dòng)終端所在位置的直接觀測(cè)到的測(cè)量值，其在圖1中的位置將隨移動(dòng)終端在圖1中的所示位置而定。
[0051]執(zhí)行觀測(cè)值獲取步驟104，移動(dòng)終端經(jīng)過特定的時(shí)間間隔第一次接收觀測(cè)序列01，02，03。
[0052]執(zhí)行小區(qū)位置判定步驟105，將接收到的信號(hào)強(qiáng)度與終端所保存的HMM模型的狀態(tài)序列進(jìn)行比較，以便于終端確定其所在的小區(qū)位置。
[0053]假設(shè)各個(gè)小區(qū)的HMM模型都是只有三個(gè)狀態(tài)值，而接收到的觀測(cè)值也是只有三個(gè)，則根據(jù)移動(dòng)終端接收到的這三個(gè)觀測(cè)值來判定需不需要進(jìn)行小區(qū)切換。由HMM模型的原理，可以知道接收到的的三個(gè)觀測(cè)值會(huì)有四種情況，具體如下所示:
[0054]終端接收到的觀測(cè)值與Cl小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值相同的概率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于與其他小區(qū)中HMM模型的狀態(tài)值相同的概率，則可以認(rèn)為此時(shí)移動(dòng)終端的位置落在Cl小區(qū)的概率要大于落在其他兩個(gè)小區(qū)的概率。因此我們可以判定此時(shí)移動(dòng)終端在Cl中。
[0055]若終端接收到的觀測(cè)值與C2小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值相同的概率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于與其他小區(qū)中HMM模型的狀態(tài)值相同的概率，可以認(rèn)為此時(shí)移動(dòng)終端的位置落在C2小區(qū)的概率要大于落在其他兩個(gè)小區(qū)的概率。這時(shí)我們可以判定移動(dòng)終端在C2小區(qū)中。
[0056]同理，若終端接收到的觀測(cè)值與C3小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值相同的概率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于與其他小區(qū)中HMM模型的狀態(tài)值相同的概率，這時(shí)可以判定移動(dòng)終端在C3小區(qū)中。
[0057]當(dāng)然，終端接收到的觀測(cè)值與各個(gè)小區(qū)中HMM模型的狀態(tài)值相同的概率都差不多，此時(shí)，可以假定當(dāng)前手持移動(dòng)終端的位置與上一個(gè)采樣時(shí)刻后的位置在同一個(gè)小區(qū)內(nèi)。
[0058]之后再次執(zhí)行模塊4和模塊5，手機(jī)終端再次接收觀測(cè)序列，以便于終端確定其當(dāng)前所在的小區(qū)位置。確定終端的所在小區(qū)位置后就可以判斷終端是否在小區(qū)的邊緣區(qū)域，如果在小區(qū)的邊緣區(qū)域則要進(jìn)行小區(qū)切換的準(zhǔn)備。同時(shí)，確定了所在具體邊緣區(qū)域的位置后，也就可以進(jìn)行相鄰小區(qū)信號(hào)的測(cè)量從而為小區(qū)切換進(jìn)行準(zhǔn)備。
[0059]假設(shè)手持移動(dòng)終端當(dāng)前所在的小區(qū)為基準(zhǔn)小區(qū)，手機(jī)終端判定是否需要進(jìn)行切換。若是，則手機(jī)終端作出判決去執(zhí)行切換，否則手機(jī)終端不進(jìn)行切換。具體分為以下幾種情況:
[0060]假設(shè)初始小區(qū)為Cl，若終端下一次接收到的信號(hào)落在C2的概率大于落在其他小區(qū)的概率，因?yàn)镃l和C2兩個(gè)小區(qū)為相鄰小區(qū)，此時(shí)手機(jī)終端執(zhí)行切換，從Cl信號(hào)切換到C2信號(hào)，否則手機(jī)終端不進(jìn)行切換。因?yàn)樵趯?shí)際上如果信號(hào)采樣時(shí)間適當(dāng)?shù)脑?，手機(jī)終端不會(huì)從Cl跨越C2而直接到達(dá)C3。
[0061]同理，假設(shè)初始小區(qū)為C3，，若終端下一次接收到的信號(hào)落在C2的概率大于落在其他小區(qū)的概率，因?yàn)镃2和C3兩個(gè)小區(qū)為相鄰小區(qū)，此時(shí)手機(jī)作出判決去執(zhí)行切換，從C3信號(hào)切換到C2信號(hào)，否則終端不進(jìn)行切換。
[0062]若初始小區(qū)為C2，此時(shí)的情況與前兩種有所差別。因?yàn)镃2與C1，C3都相連，因而若下一次接收到的信號(hào)落在Cl或者C3的概率大于其他種情況的概率，手機(jī)終端都會(huì)作出判決去執(zhí)行切換，否則手機(jī)終端不進(jìn)行切換。
[0063]總之，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，凡依本發(fā)明申請(qǐng)專利范圍所作的均等變化與修飾，皆應(yīng)屬本發(fā)明專利的涵蓋范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于HMM的小區(qū)切換決策算法，其特征在于，包括以下的具體步驟: 信號(hào)收集步驟101:收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號(hào)； HMM模型建立步驟102:根據(jù)信號(hào)收集步驟101所收集的小區(qū)信號(hào)，分別建立不同小區(qū)的HMM模型； 狀態(tài)值獲取步驟103:根據(jù)小區(qū)的HMM模型，分別獲取不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值； 觀測(cè)值獲取步驟104:計(jì)算移動(dòng)終端100當(dāng)前所在位置的信號(hào)，并建立當(dāng)前位置的HMM模型；根據(jù)當(dāng)前位置的HMM模型，獲取移動(dòng)終端100當(dāng)前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測(cè)值； 小區(qū)位置判定步驟105:比較當(dāng)前位置的觀測(cè)值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測(cè)值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當(dāng)前位置小區(qū)并以此為基準(zhǔn)進(jìn)行小區(qū)切換的準(zhǔn)備。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HMM的小區(qū)切換決策算法，其特征在于，還包括以下的具體步驟:如果觀測(cè)值與一個(gè)小區(qū)的狀態(tài)值的差異相比該觀測(cè)值與其它小區(qū)的狀態(tài)值的差異均大，則認(rèn)為當(dāng)前位置位于該小區(qū)的邊緣區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HMM的小區(qū)切換決策算法，其特征在于，還包括模型保存步驟106:將狀態(tài)值獲取步驟103所得到的不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值保存在移動(dòng)終端100上；執(zhí)行小區(qū)位置判定步驟105時(shí)，將觀察值與移動(dòng)終端100上保存的狀態(tài)值相比較。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HMM的小區(qū)切換決策算法，其特征在于，將具有相同長(zhǎng)度的時(shí)間段內(nèi)第一次接收的小區(qū)信號(hào)用于計(jì)算觀測(cè)值，將所述時(shí)間段內(nèi)所接收小區(qū)內(nèi)的所有信號(hào)用于計(jì)算狀態(tài)值。
5.一種基于HMM的小區(qū)切換裝置，其特征在于，包括信號(hào)收集裝置201、HMM模型建立裝置202、狀態(tài)值獲取裝置203、觀察值獲取裝置204以及小區(qū)位置判定裝置205 ;其中， 信號(hào)收集裝置201用于收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號(hào)； HMM模型建立裝置202用于根據(jù)信號(hào)收集裝置201所收集的小區(qū)信號(hào)，分別建立不同小區(qū)的HMM模型； 狀態(tài)值獲取裝置203用于根據(jù)小區(qū)的HMM模型，分別獲取不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值； 觀察值獲取裝置204用于計(jì)算移動(dòng)終端100當(dāng)前所在位置的信號(hào)，并建立當(dāng)前位置的HMM模型；根據(jù)當(dāng)前位置的HMM模型，獲取移動(dòng)終端100當(dāng)前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測(cè)值； 小區(qū)位置判定裝置205用于比較當(dāng)前位置的觀測(cè)值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測(cè)值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當(dāng)前位置小區(qū)并以此為基準(zhǔn)進(jìn)行小區(qū)切換的準(zhǔn)備。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于HMM的小區(qū)切換裝置，其特征在于，還包括模型保存裝置206，用于將狀態(tài)值獲取裝置203所得到的不同小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值保存在移動(dòng)終端100上；將觀察值與移動(dòng)終端100上保存的狀態(tài)值相比較。
【文檔編號(hào)】H04B17/00GK103731892SQ201410007723
【公開日】2014年4月16日 申請(qǐng)日期:2014年1月8日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月8日
【發(fā)明者】楊曉東, 周建鳳 申請(qǐng)人:浙江工商大學(xué)