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分析了移动路径预测的已有方案,指出了各方案存在的问题。针对预测性能相对较好的K阶Markov预测器存在的状态空间膨胀问题,以2阶Markov预测器为例,提出了2步Markov模型,并验证了其在WLAN上的可行性。在此基础上,提出了一个混合多步Markov模型,并利用EM算法估计多个单步Markov模型的混合系数。该混合模型状态空间的复杂度为O(N),而2阶Markov模型为O(N2),其中,N为WLAN中的AP数目;混合模型的存储空间需求为O(N2),而2阶Markov模型为O(N3)。最后通过基于