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无线局域网中的移动预测研究及应用

提要第1-8页
第1章 绪论第8-17页
   ·IEEE 802.11 WLAN 概述第8-11页
   ·IEEE 802.11 WLAN 的发展第11-12页
   ·移动预测的意义第12-14页
   ·移动预测领域的研究现状第14-15页
   ·本文工作与组织形式第15-17页
第2章 基于Markov 模型的移动路径预测算法第17-43页
   ·引言第17页
   ·多阶Markov 模型的状态空间膨胀问题第17-19页
   ·多步Markov 模型第19-20页
   ·二步Markov 预测器的条件熵分析第20-26页
     ·二步Markov 预测器的预测精度及计算复杂性分析第21-24页
     ·二步Markov 预测器的普适性分析第24-26页
     ·多步Markov 模型小结第26页
   ·基于多步模型的混合Markov 模型第26-39页
     ·混合Markov 模型的提出第26-27页
     ·混合Markov 模型的参数求解第27-28页
     ·混合Markov 预测器的预测算法描述第28-30页
     ·混合Markov 预测器的复杂性分析第30-32页
     ·混合Markov 预测器的误差分析第32-35页
     ·混合Markov 模型的应用性能分析第35-39页
     ·混合Markov 模型小结第39页
   ·动态混合Markov 模型第39-40页
   ·集成Markov 模型第40-42页
   ·小结第42-43页
第3章 基于神经网络的移动预测算法第43-62页
   ·引言第43页
   ·基于BP 神经网络的移动预测第43-49页
     ·数据样本集预处理第44-45页
     ·BP 神经网络结构的确定第45-47页
     ·Matlab 中BP 网络的建立和训练第47页
     ·实验结果及分析第47-49页
   ·基于Elman 神经网络的移动预测第49-61页
     ·Elman 神经网络基础第49-53页
     ·改进的Elman 神经网络模型第53-59页
     ·改进Elman 神经网络在移动预测中的应用第59-61页
   ·小结第61-62页
第4章 基于数据挖掘的移动路径预测方法第62-78页
   ·引言第62-63页
   ·移动用户移动问题描述第63-64页
   ·Mpp 方法的具体步骤及算法第64-69页
     ·移动模式挖掘第64-66页
     ·根据模式匹配进行预测第66-69页
   ·Mpp 方法评估第69-71页
     ·Mpp 方法优点第69-70页
     ·实验结果及比较第70-71页
     ·Mpp 方法的关键第71页
   ·移动模式数据库的增量式更新第71-77页
     ·PDIU 算法第73-76页
     ·实验结果及比较第76-77页
   ·小结第77-78页
第5章 基于HMM 的移动预测算法的探讨第78-91页
   ·引言第78页
   ·HMM 基础及应用第78-80页
   ·与HMM 相关的移动预测问题定义第80-81页
   ·基于HMM 的移动预测算法第81-89页
     ·建立移动预测问题的隐Markov 模型第81-82页
     ·基于隐Markov 模型的移动预测第82-89页
   ·小结第89-91页
第6章 基于移动预测的MAC 层切换算法第91-103页
   ·引言第91页
   ·WLAN 中的MAC 层切换问题第91-94页
   ·基于移动预测的MAC 层切换算法第94-99页
     ·用于预测的加权有向图算法第95-96页
     ·基于移动预测的信道扫描方案第96-99页
   ·理论分析及仿真第99-102页
     ·理论分析第99-100页
     ·仿真及结果分析第100-102页
   ·小结第102-103页
第7章 总结与展望第103-105页
参考文献第105-117页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第117-121页
致谢第121-122页
中文摘要第122-125页
Abstract第125-128页

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