随着通信技术的快速发展以及智能终端的广泛普及,移动数据流量呈爆炸式增长,同时移动用户对高速率、低时延等业务需求也在日益增加。这种数据以及业务需求的快速增长在加剧网络负载压力的同时,也对资源的合理分配提出了更高的要求。分层异构网络的出现解决了宏基站在室内以及人流密集区域存在的覆盖效果不佳以及带宽资源不足等问题。但是由于用户的移动,终端设备将在不同小区之间频繁切换,同时网络资源也需要不断地重新分配。如何解决用户在移动过程中资源的合理分配以及切换的平稳执行等问题,成为移动通信网络面临的重要挑战。目前,移动性预测技术可以作为一种有效的方案来解决上述问题。通过分析用户的移动特性,建立相关移动模型,预测用户未来的位置区域,结合预测位置提前选择出合适的目标切换基站,由此减少不必要的切换次数。同时,群体的移动趋势可以为网络资源的合理分配提供参考,提高网络资源利用效率。但是,由于特定场景中用户移动的复杂性,对用户移动行为建模带来一定的挑战。其次,移动数据量级的增长对于节点处理分析数据的能力提出了更高的要求。因此,在特定场景中,分析用户行为进行移动性建模以及制定合理的预测方案值得深入研究。针对上述问题,本文分别考虑了室内和室外两种典型场景,通过分析特定场景中用户的移动特性分别提出移动性预测方案,实现切换优化,主要工作内容如下:第一,针对室内办公场景提出了一种基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的移动性预测方案来优化切换过程。在HMM模型中,将家庭基站的位置定义为隐藏的变量状态,用户的移动轨迹定义为观测序列。根据该场景下用户的工作时间表将预测时间分为若干个时间段,并分别计算状态转移概率矩阵。此外,考虑了室内环境中墙壁以及障碍物对信号的影响,在中等以及低信号强度区域引入墙壁影响因子调整观测概率矩阵,并考虑建筑物拓扑结构,排除不存在的预测路径。最后,通过仿真证明了该预测方案的有效性。该方案提升了室内用户移动预测的精度并减少了小区间不必要的切换次数。第二,针对室外人流密集场景下用户的移动特性,提出一种基于数据挖掘技术的移动性预测方案来优化切换过程,快速处理大量位置坐标数据并且挖掘其中隐藏的移动模式。通过分析该场景下用户的移动特性,首先根据用户在校园的分布情况利用K-means聚类方法将整个校园分为若干预测区域,并根据上课以及作息时间将预测时间划分为不同的时间段。然后,在每一个预测区域的特定时间段内,将该区域的用户移动轨迹利用模糊C均值聚类方法划分为若干移动用户组。最后,利用序列模式挖掘技术找出每组用户移动轨迹频繁移动序列,排除不规则的移动轨迹,通过匹配新到用户历史轨迹和对应用户组的频繁移动模式,选取匹配程度最大的序列模式,从而预测移动用户下一时刻的位置区域。根据所预测的位置信息来决策出最优的切换目标基站,从而优化切换过程,保证用户的通信质量。