摘要：針對異構蜂窩網絡(heterogeneous cellular networks,HCN)環境下,傳統的切換管理策略極少綜合考慮熱點地區用戶的移動偏好與移動特征的問題,提出一種基于隱式馬爾科夫模型(hidden Markov model,HMM)對熱點地區用戶行為進行感知的方法.首先,該方法基于人類自相似性最小行走移動(self-similar least-action human walk,SLAW)模型模擬熱點地區用戶移動路徑,并使用 HMM 對用戶行為建模;然后,通過用戶的移動序列預測對應的移動時間;最后,通過仿真實驗分析不同采樣時間和不同基站密度對用戶行為預測的影響,為設計合理的切換管理方案提供具體的設置參數.結果表明,該方法提升了熱點地區用戶行為預測的準確率,確保熱點地區基站對即將到來的切換請求做出有效準備.