模型训练方法及系统、异频测量估计方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种模型训练方法及系统、异频测量估计方法及系统，属于无线通信技术领域，其中一种模型训练系统包括：数据采集与预处理模块，用于获取训练集数据，所述训练集数据包括小区的配置信息和所述小区内的终端测得的历史测量数据；异频测量估计模型学习模块，用于根据所述训练集数据训练得到用于计算目标终端的异频测量估计值的异频测量估计模型。本发明专利技术可以减少目标终端进行异频测量的次数，降低测量配置与测量上报的开销，降低异频测量对用户速率的影响。另外，由于可以提前预测异频测量结果，因此还可以改善基于测量的无线资源管理优化操作的滞后性。

【技术实现步骤摘要】
模型训练方法及系统、异频测量估计方法及系统
本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种模型训练方法及系统、异频测量估计方法及系统。
技术介绍
现有的异频测量方法需要终端(UE)在接入基站(gNB)后，依据基站下发的测量配置(包括异频测量的频点、邻区列表及A1事件、A2事件的门限值等)，对相关邻区和频点进行测量。信号条件满足相关测量事件(如A2事件)时启动异频测量，并根据测量配置消息中的要求进行上报。基站判断信号满足异频测量切换或重定向条件时，下发切换指示消息或重定向消息并启动相关流程。在现有的异频测量方法中，当异频测量被触发后，基站将下发测量间隔(GAP)相关配置，此时UE会离开当前频点到其他频点进行测量。因此，异频测量时GAP周期内UE的业务无法正常进行，导致用户(也即终端)速率(也即终端的业务速率)下降。同时，在现有方法下，基站只有在等到异频测量结果(基站判断信号满足异频切换或重定向条件)后才能下发切换指示消息或重定向消息，并启动相关流程，使得基于测量的无线资源管理(RadioResourceManagement，RRM)优化操作本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模型训练系统，其特征在于，包括：/n数据采集与预处理模块，用于获取训练集数据，所述训练集数据包括小区的配置信息和所述小区内的终端测得的历史测量数据；/n异频测量估计模型学习模块，用于根据所述训练集数据训练得到用于计算目标终端的异频测量估计值的异频测量估计模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种模型训练系统，其特征在于，包括：
数据采集与预处理模块，用于获取训练集数据，所述训练集数据包括小区的配置信息和所述小区内的终端测得的历史测量数据；
异频测量估计模型学习模块，用于根据所述训练集数据训练得到用于计算目标终端的异频测量估计值的异频测量估计模型。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，每一所述小区的配置信息包括小区标识信息、小区载波频点信息和邻区列表；每一所述终端的历史测量数据包括以下至少之一：
所述终端的服务小区的频点对应的测量数据；
与所述终端的服务小区同频频点的测量数据；
与所述终端的服务小区异频频点的测量数据。


3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集与预处理模块包括：
数据处理和关联单元，用于根据所述小区的配置信息对所述历史测量数据进行数据关联，得到每个所述终端的数据关联表作为所述训练集数据，所述数据关联表包括所述终端的服务小区及其邻区的标识信息、载波频点信息和频点的测量数据。


4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述异频测量估计模型学习模块用于根据所述训练集数据进行区域划分；基于区域划分结果，将所述训练集数据划分为针对每一区域的训练子集；针对每一所述区域，采用相应的训练子集训练得到相应区域的异频测量估计模型。


5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述异频测量估计模型学习模块用于按照以下方式的其中之一进行区域划分：
终端接入的基站；
终端接入的基站的扇区；
终端所处的地理位置；
基于所述训练集数据中的历史测量数据进行聚类；
基于所述训练集数据中的历史测量数据划分栅格。


6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述历史测量数据包括所述终端处于空闲态时测得的测量数据。


7.一种异频测量估计系统，其特征在于，包括：
异频测量实时预测模块，用于采用权利要求1-6中任一项所述的模型训练系统训练得到的异频测量估计模型计算得到目标终端的异频测量估计值。


8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，在异频测量估计模型学习模块用于根据训练集数据进行区域划分并训练得到每一区域的异频测量估计模型的情况下，所述异频测量实时预测模块用于：
获取所述目标终端的预测输入数据，所述预测输入数据包括：所述目标终端的服务小区的频点及其对应的当前测量数据、与所述目标终端的服务小区同频频点的当前测量数据、与所述目标终端处于同一区域内的其他终端的当前同频测量数据和当前异频测量数据；
采用所述目标终端所处区域对应的异频测量估计模型，根据所述目标终端的预测输入数据计算得到所述目标终端的异频测量估计值。


9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述同一区域内的其他终端的当前异频测量数据包括采用所述异频测量估计模型计算得到的异频测量估计值。


10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述预测输入数据包括所述目标终端处于空闲态时测得的测量数据，和/或所述其他终端处于空闲态时测得的测量数据。


11.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
获取训练集数据，所述训练集数据包括小区的配置信息和所述小区内的终端测得的历史测量数据；
根据所述训练集数据训练得到用于计算目标终端的异频测量估计值...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴杰，孙奇，解宇瑄，段然，孙军帅，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11