Mo3：面向未来代移动无线网络的模块化移动模型

5G 及后 5G 中的移动性建模必须应对典型特征，例如不同节点移动模式间时变相关性，以及从宏移动性（千米范围）到微移动性（亚米范围）的变化。当前模型在此方面存在严重局限：广泛使用的基于参考的模型（如参考点组移动性 (Reference Point Group Mobility, RPGM)）缺乏灵活性与准确性，而更复杂的基于规则（即行为）模型设置与调优复杂。本文引入一种名为 Mo3 的基于规则的新模块化移动模型，其提供的准确性与灵活性可与行为模型媲美，同时保留基于参考方法的直观性，并基于五条规则：1) 个体移动性，2) 相关移动性，3) 碰撞避免，4) 障碍避免，5) 上界实施。Mo3 避免像行为模型那样引入加速度向量来定义规则，从而显著降低复杂性。规则一一映射到五个模块，可独立启用或替换。在纯微移动性和宏移动性/微移动性混合场景中，将 Mo3 与基于参考的模型（尤其是 RPGM）所得时间相关性特征进行比较，表明 Mo3 与 RPGM 生成具有相似拓扑属性（组内与组间距离）的移动模式，但 Mo3 保留了 RPGM 中丢失的空间相关性——且在复杂性方面无代价——使其适合应用于 5G 及后 5G。