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无线局域网中的移动预测研究及应用
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无线局域网中的移动预测研究及应用
论文目录
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
本篇论文共
128
页,
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