用于移动路径预测的多步Markov模型

针对k阶Markov预测器在状态空间上的高复杂性，提出了用二步Markov预测器进行WLAN环境下的移动路径预测。通过分别对二步和k阶Markov预测器条件熵的计算，在理论上了证明了二步Markov预测器的可行性。同时在1200个WLAN用户的移动跟踪数据集上对两者的预测精度的比较分析结果表明：二步Markov预测器在不同长度的移动跟踪数据集上比一阶Markov预测器有更好的稳定性，在大幅度地降低了k阶Markov预测器状态空间复杂性的同时，与二阶Markov预测器预测精度大致相当，并且比二阶以上Markov预测器的预测精度更高，具有比较大的实用价值。