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)明涉及單向無線傳輸通信領域，公開了一種基于HMM的小區(qū)切換決策算法，包括信號收集步驟：收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號；HMM模型建立步驟：根據(jù)信號收集步驟所收集的小區(qū)信號，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；觀測值獲取步驟：計算移動終端當前所在位置的信號，并建立當前位置的HMM模型；根據(jù)當前位置的HMM模型，獲取移動終端當前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測值；小區(qū)位置判定步驟：比較當前位置的觀測值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當前位置小區(qū)進行小區(qū)切換的準備。本發(fā)明的優(yōu)點在于，流程簡單，計算步驟少，計算量少，在單向傳輸無線網(wǎng)絡中僅僅憑借終端本身接收到的信號強度進行切換判決。
【專利說明】基于HMM的小區(qū)切換決策算法及裝置
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及單向無線傳輸通信領域，特別涉及一種基于HMM的小區(qū)切換決策算法以及應用該小區(qū)切換決策算法的裝置。
【背景技術】
[0002]隱含馬爾可夫模型Hidden Markov Model，HMM作為一種統(tǒng)計分析模型，創(chuàng)立于20世紀70年代。80年代得到了傳播和發(fā)展，被應用于語音識別，取得重大成功。到了 90年代，HMM還被引入計算機文字識別和移動通信核心技術中的“多用戶檢測”?，F(xiàn)已成功地用于生物信息科學，語音識別，行為識別，文字識別以及故障診斷等領域。
[0003]HMM模型是用來描述一個含有隱含未知參數(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)來作進一步的分析，例如模式識別。
[0004]在正常的馬爾可夫模型中，狀態(tài)對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。每一個狀態(tài)在可能輸出的符號上都有一個概率分布。因此輸出符號的序列能夠透露出狀態(tài)序列的一些信息。
[0005]在現(xiàn)有的單向的移動通信網(wǎng)絡架構中，手持終端作為單向接受信號的一方，當它通過一個小區(qū)(小區(qū)指基站天線的覆蓋范圍)移動到另一個小區(qū)時，為了保持信號接收不被中斷，就需要執(zhí)行終端接收信號從一個小區(qū)向另一個小區(qū)切換的過程?，F(xiàn)有的單向移動通信系統(tǒng)內(nèi)，判斷小區(qū)切換的算法過程過于繁瑣，步驟多，計算量大，反應緩慢，因此有必要在現(xiàn)有技術的基礎上進行進一步的改進。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明針對現(xiàn)有技術中，小區(qū)切換算法過程過于繁瑣，步驟多，計算量大等缺點，提供了一種新型的具有更少的流程步驟和計算量的新型的基于HMM的小區(qū)切換決策算法及其裝置。
[0007]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明可采取下述技術方案:
[0008]基于HMM的小區(qū)切換決策算法，包括以下的具體步驟:
[0009]信號收集步驟:收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號；
[0010]HMM模型建立步驟:根據(jù)信號收集步驟所收集的小區(qū)信號，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]觀測值獲取步驟:計算移動終端當前所在位置的信號，并建立當前位置的HMM模型；根據(jù)當前位置的HMM模型，獲取移動終端當前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測值；
[0013]小區(qū)位置判定步驟:比較當前位置的觀測值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當前位置所在的小區(qū)并以此為基準進行小區(qū)切換的準備。
[0014]作為優(yōu)選，還包括以下的具體步驟:如果觀測值與一個小區(qū)的狀態(tài)值的差異相比該觀測值與其它小區(qū)的狀態(tài)值的差異均大，則認為當前位置位于小區(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)值保存在移動終端上；執(zhí)行小區(qū)位置判定步驟時，將觀察值與移動終端上保存的狀態(tài)值相比較。
[0016]作為優(yōu)選，將具有相同長度的時間段內(nèi)第一次接收的小區(qū)信號用于計算觀測值，將所述時間段內(nèi)所接收的小區(qū)內(nèi)的所有信號用于計算狀態(tài)值。
[0017]基于HMM的小區(qū)切換裝置，包括信號收集裝置、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]信號收集裝置用于收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號；
[0019]HMM模型建立步驟用于根據(jù)信號收集裝置所收集的小區(qū)信號，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]觀測值獲取裝置用于計算移動終端當前所在位置的信號，并建立當前位置的HMM模型；根據(jù)當前位置的HMM模型，獲取移動終端當前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測值；
[0022]小區(qū)位置判定裝置用于比較當前位置的觀測值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當前位置小區(qū)進行小區(qū)切換的準備。
[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)值保存在移動終端上；將觀察值與移動終端上保存的狀態(tài)值相比較。
[0024]本發(fā)明由于采用了以上技術方案，具有顯著的技術效果:
[0025]整個小區(qū)切換決策算法的流程步驟少，計算量小，判斷準確，反應迅速，占用的帶寬更少，節(jié)省了無線通信資源，同時不需要占用額外的反向上行通信鏈路，具有較好的應用價值。
【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)切換裝置的設備連接示意圖。
【具體實施方式】
[0029]下面結合實施例對本發(fā)明作進一步的詳細描述。
[0030]實施例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]信號收集步驟101:收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號；邊緣區(qū)域的確定根據(jù)小區(qū)的具體大小和信號強度的域值進行確定，具體而言，選擇信號強度降為小區(qū)中心區(qū)域信號強度的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:當移動終端100進入一個新的小區(qū)開始，移動終端100以均勻或者非均勻時間間隔測量所接受的小區(qū)信號的信號強度，當信號強度逐漸增強時，記錄當前信號，作為新的小區(qū)中心區(qū)域信號強度，并更新之前記錄的小區(qū)中心區(qū)域信號強度；當信號出現(xiàn)信號降時，停止記錄小區(qū)中心區(qū)域信號強度，改為計算小區(qū)信號降的幅度，記錄當前信號，以新記錄的當前信號減去之前記錄的當前信號作為信號降。同時，當信號強度逐漸增強時，移動終端100逐漸地增加測量的時間間隔，以減少測量次數(shù)，降低移動終端100的耗電量。當移動終端100檢測到信號強度減弱時，恢復初始的信號測量間隔。
[0033]HMM模型建立步驟102:根據(jù)信號收集步驟101所收集的小區(qū)信號，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]觀測值獲取步驟104:計算移動終端100當前所在位置的信號，并建立當前位置的HMM模型；根據(jù)當前位置的HMM模型，獲取移動終端100當前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測值；
[0036]小區(qū)位置判定步驟105:比較當前位置的觀測值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當前位置小區(qū)進行小區(qū)切換的準備。
[0037]基于HMM的小區(qū)切換決策算法還包括以下的具體步驟:如果觀測值與一個小區(qū)的狀態(tài)值的差異相比該觀測值與其它小區(qū)的狀態(tài)值的差異均大，則認為當前位置位于小區(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)值保存在移動終端100上；執(zhí)行小區(qū)位置判定步驟105時，將觀察值與移動終端100上保存的狀態(tài)值相比較。
[0039]將具有相同長度的時間段內(nèi)第一次接收的小區(qū)信號用于計算觀測值，將所述時間段內(nèi)所接收的小區(qū)內(nèi)所有信號用于計算狀態(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]信號收集裝置201用于收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號；
[0042]HMM模型建立步驟102用于根據(jù)信號收集裝置201所收集的小區(qū)信號，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用于計算移動終端100當前所在位置的信號，并建立當前位置的HMM模型；根據(jù)當前位置的HMM模型，獲取移動終端100當前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測值；
[0045]小區(qū)位置判定裝置205用于比較當前位置的觀測值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測值最為接近的狀態(tài)值作為當前所在的位置小區(qū)進行小區(qū)切換的準備。
[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)值保存在移動終端100上；將觀察值與移動終端100上保存的狀態(tài)值相比較。
[0047]具體而言，假設手機終端作為單向接受信號的一方，執(zhí)行信號收集步驟101，在各個小區(qū)的邊緣區(qū)域使用手機接收信號，收集利用手機RF器件所接收的信號，并將所獲得的數(shù)據(jù)保存在手機內(nèi)存后執(zhí)行HMM模型建立步驟102，建立HMM模型，這樣就獲得了各個無線小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值。
[0048]因為各個小區(qū)的信號強度是不一樣的，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，獲得各個小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值，并將建立好的各個小區(qū)的HMM模型保存在移動終端上。
[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個狀態(tài)值只是為了方便的說明本實施例，實際運用本算法時將會測量遠大于3個的狀態(tài)值，具體狀態(tài)值的數(shù)目將根據(jù)算法實現(xiàn)的需要和硬件的處理能力確定；另一個小區(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是移動終端接收到的信號強度的觀測序列(即觀測值)，該觀測值是移動終端所在位置的直接觀測到的測量值，其在圖1中的位置將隨移動終端在圖1中的所示位置而定。
[0051]執(zhí)行觀測值獲取步驟104，移動終端經(jīng)過特定的時間間隔第一次接收觀測序列01，02，03。
[0052]執(zhí)行小區(qū)位置判定步驟105，將接收到的信號強度與終端所保存的HMM模型的狀態(tài)序列進行比較，以便于終端確定其所在的小區(qū)位置。
[0053]假設各個小區(qū)的HMM模型都是只有三個狀態(tài)值，而接收到的觀測值也是只有三個，則根據(jù)移動終端接收到的這三個觀測值來判定需不需要進行小區(qū)切換。由HMM模型的原理，可以知道接收到的的三個觀測值會有四種情況，具體如下所示:
[0054]終端接收到的觀測值與Cl小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值相同的概率要遠遠大于與其他小區(qū)中HMM模型的狀態(tài)值相同的概率，則可以認為此時移動終端的位置落在Cl小區(qū)的概率要大于落在其他兩個小區(qū)的概率。因此我們可以判定此時移動終端在Cl中。
[0055]若終端接收到的觀測值與C2小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值相同的概率要遠遠大于與其他小區(qū)中HMM模型的狀態(tài)值相同的概率，可以認為此時移動終端的位置落在C2小區(qū)的概率要大于落在其他兩個小區(qū)的概率。這時我們可以判定移動終端在C2小區(qū)中。
[0056]同理，若終端接收到的觀測值與C3小區(qū)的HMM模型的狀態(tài)值相同的概率要遠遠大于與其他小區(qū)中HMM模型的狀態(tài)值相同的概率，這時可以判定移動終端在C3小區(qū)中。
[0057]當然，終端接收到的觀測值與各個小區(qū)中HMM模型的狀態(tài)值相同的概率都差不多，此時，可以假定當前手持移動終端的位置與上一個采樣時刻后的位置在同一個小區(qū)內(nèi)。
[0058]之后再次執(zhí)行模塊4和模塊5，手機終端再次接收觀測序列，以便于終端確定其當前所在的小區(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)域則要進行小區(qū)切換的準備。同時，確定了所在具體邊緣區(qū)域的位置后，也就可以進行相鄰小區(qū)信號的測量從而為小區(qū)切換進行準備。
[0059]假設手持移動終端當前所在的小區(qū)為基準小區(qū)，手機終端判定是否需要進行切換。若是，則手機終端作出判決去執(zhí)行切換，否則手機終端不進行切換。具體分為以下幾種情況:
[0060]假設初始小區(qū)為Cl，若終端下一次接收到的信號落在C2的概率大于落在其他小區(qū)的概率，因為Cl和C2兩個小區(qū)為相鄰小區(qū)，此時手機終端執(zhí)行切換，從Cl信號切換到C2信號，否則手機終端不進行切換。因為在實際上如果信號采樣時間適當?shù)脑挘謾C終端不會從Cl跨越C2而直接到達C3。
[0061]同理，假設初始小區(qū)為C3，，若終端下一次接收到的信號落在C2的概率大于落在其他小區(qū)的概率，因為C2和C3兩個小區(qū)為相鄰小區(qū)，此時手機作出判決去執(zhí)行切換，從C3信號切換到C2信號，否則終端不進行切換。
[0062]若初始小區(qū)為C2，此時的情況與前兩種有所差別。因為C2與C1，C3都相連，因而若下一次接收到的信號落在Cl或者C3的概率大于其他種情況的概率，手機終端都會作出判決去執(zhí)行切換，否則手機終端不進行切換。
[0063]總之，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，凡依本發(fā)明申請專利范圍所作的均等變化與修飾，皆應屬本發(fā)明專利的涵蓋范圍。
【權利要求】
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: 信號收集步驟101:收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號； HMM模型建立步驟102:根據(jù)信號收集步驟101所收集的小區(qū)信號，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； 觀測值獲取步驟104:計算移動終端100當前所在位置的信號，并建立當前位置的HMM模型；根據(jù)當前位置的HMM模型，獲取移動終端100當前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測值； 小區(qū)位置判定步驟105:比較當前位置的觀測值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當前位置小區(qū)并以此為基準進行小區(qū)切換的準備。
2.根據(jù)權利要求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:如果觀測值與一個小區(qū)的狀態(tài)值的差異相比該觀測值與其它小區(qū)的狀態(tài)值的差異均大，則認為當前位置位于該小區(qū)的邊緣區(qū)域。
3.根據(jù)權利要求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)值保存在移動終端100上；執(zhí)行小區(qū)位置判定步驟105時，將觀察值與移動終端100上保存的狀態(tài)值相比較。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于HMM的小區(qū)切換決策算法，其特征在于，將具有相同長度的時間段內(nèi)第一次接收的小區(qū)信號用于計算觀測值，將所述時間段內(nèi)所接收小區(qū)內(nèi)的所有信號用于計算狀態(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， 信號收集裝置201用于收集不同小區(qū)邊緣區(qū)域的信號； HMM模型建立裝置202用于根據(jù)信號收集裝置201所收集的小區(qū)信號，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用于計算移動終端100當前所在位置的信號，并建立當前位置的HMM模型；根據(jù)當前位置的HMM模型，獲取移動終端100當前所在位置的HMM模型的狀態(tài)值，并以此作為觀測值； 小區(qū)位置判定裝置205用于比較當前位置的觀測值與不同小區(qū)的狀態(tài)值，將與觀測值最為接近的狀態(tài)值所在小區(qū)作為當前位置小區(qū)并以此為基準進行小區(qū)切換的準備。
6.根據(jù)權利要求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)值保存在移動終端100上；將觀察值與移動終端100上保存的狀態(tài)值相比較。
【文檔編號】H04B17/00GK103731892SQ201410007723
【公開日】2014年4月16日 申請日期:2014年1月8日 優(yōu)先權日:2014年1月8日
【發(fā)明者】楊曉東, 周建鳳 申請人:浙江工商大學