{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部件”：[[2022,12,27]]，“日期-时间”：“2022-12-27T06:09:56Z”，“时间戳”：1672121396673}，“参考-计数”：29，“出版商”：“Hindawi Limited”，“许可证”：[{“开始”:{“日期-部分”：[[2021,5,5]]，”日期-时间“：”2021-05T00:00:00 0Z“，”时间戳“：16201728000000}，“content-version”：“unspecified”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/”}]，“funder”：[{“name”：“SZTU”，“award”：[“20214027010032”，“2018KQNCX403”]}]，”content-domain“域”：[]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[”无线通信和移动计算“]，”published-print：{“日期部分”：[[2021,5,5]]}，“摘要”：“由于5G NB-IoT网络的覆盖面很大，宏观场景的更现实的移动性模型将极大地促进优化无线资源管理算法的开发。然而，为随机运动场景设计的模型在某些情况下不再适用。因此，本文提出了一种基于深圳市车辆真实轨迹特征挖掘的城市级流动模型。该模型在运动轨迹中单独设计，以减少时间序列和空间序列之间的相互影响。仿真结果表明，它能够更好地呈现特定节点的运动，并具有城市布局的物理约束，这些约束在自相似性、热点和长尾特征方面具有高度的拟合度<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1155\/2021\/5356193“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2021,5,5]]，”date-time“：”2021-05-05T23:06:34Z“，”timestamp“：1620255994000}，”page“：“：”10.1155“，”卷“：”2021“，”author“：[{”ORCID“：”http://\/ORCID.org\/00000-0002-6488-0081“，”authenticated-ORCID“：true，”given“：“Runzhou”，”family“：”Zhang“，”sequence“：”first“，”affiliation“：”中国深圳科技大学大数据与互联网学院“}，”name“：”深圳大学应用技术学院“}]}http:\/\/orcid.org\/00000-0002-4374-817X“，”authenticated-orcid“：true，”given“：”Han“，”family“：”Zhong“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[{”name“：”深圳科技大学大数据与互联网学院，中国深圳”}，{“name”：“中国深圳大学应用技术学院”}]}，}“orcid”：“http:\/\/orcid.org/0000-0001-9710-9755”，“authenticated 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