AI网络部分输入缺失的处理方法和设备技术

本申请实施例公开了一种AI网络部分输入缺失的处理方法和设备，能够解决AI网络输入缺失对AI网络的性能造成影响的问题。该方法包括：第一通信设备在AI网络的多个输入中存在缺失输入的情况下，采用目标输入或默认值替代所述缺失输入，得到所述AI网络的输出。本申请实施例能够有效解决实际环境中的资源分配不连续造成的输入缺失的问题，便于提升AI网络的性能，提升通信系统的性能。提升通信系统的性能。提升通信系统的性能。

【技术实现步骤摘要】
AI网络部分输入缺失的处理方法和设备


[0001]本申请属于通信
，具体涉及一种AI网络部分输入缺失的处理方法和设备。

技术介绍

[0002]人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通过将AI网络运用到实际业务上，可以解决各种领域的多种问题。
[0003]在通信领域，通过将AI网络引入通信流程中有利于提升通信系统的性能。然而，目前实际环境中，由于资源分配并不能保证连续，例如，时域不连续、频域不连续等，将造成AI网络的输入缺失，这样会对AI网络的性能造成极大影响。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种AI网络部分输入缺失的处理方法和设备，能够解决AI网络输入缺失对AI网络的性能造成影响的问题。
[0005]第一方面，提供了一种AI网络部分输入缺失的处理方法，所述方法包括：第一通信设备在AI网络的多个输入中存在缺失输入的情况下，采用目标输入或默认值替代所述缺失输入，得到所述AI网络的输出。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工智能AI网络部分输入缺失的处理方法，其特征在于，所述方法包括：第一通信设备在AI网络的多个输入中存在缺失输入的情况下，采用目标输入或默认值替代所述缺失输入，得到所述AI网络的输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标输入包括如下至少之一：所述缺失输入之前的一个或多个输入；所述缺失输入之后的一个或多个输入；其中，所述AI网络的多个输入按照目标顺序排序。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI网络的多个输入占用的资源域包括如下至少之一：频域，时域，码域，空间域，时延域，多普勒域，傅里叶变换域，S域，Z域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺失输入占用多个资源域，所述目标输入根据如下至少之一得到：所述缺失输入在所述多个资源域中至少一个资源域中对应的资源；所述缺失输入在所述多个资源域中至少一个资源域中对应的资源的之前的一个或多个资源；所述缺失输入在所述多个资源域中至少一个资源域中对应的资源的之后的一个或多个资源。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述缺失输入包括第一资源域第i个资源的第二资源域第j个资源，所述目标输入包括如下之一：所述第一资源域第i个资源的所述第二资源域第j-M1至j-1个资源；所述第一资源域第i个资源的所述第二资源域第j+1至j+M2个资源；所述第一资源域第i-N1至i-1个资源的所述第二资源域第j个资源；所述第一资源域第i-N1至i-1个资源的所述第二资源域第j-M1至j-1个资源；所述第一资源域第i-N1至i-1个资源的所述第二资源域第j+1至j+M2个资源；所述第一资源域第i+1至i+N1个资源的所述第二资源域第j个资源；所述第一资源域第i+1至i+N1个资源的所述第二资源域第j-M1至j-1个资源；所述第一资源域第i+1至i+N1个资源的所述第二资源域第j+1至j+M2个资源；其中，i、j、N1和M1是正整数。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述目标输入为多个，所述采用目标输入替代所述缺失输入，得到所述AI网络的输出包括：将多个所述目标输入平均或组合运算后的结果替代所述缺失输入，得到所述AI网络的输出。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述默认值包括如下之一：常数值、常数向量、常数二维矩阵、常数多维矩阵。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI网络的多个输入占用的资源域包括第一资源域和第二资源域；其中，所述缺失输入包括所述第一资源域第一资源的所述第二资源域多个相邻的第二资源；所述目标输入为所述第一资源域所述第一资源附近的资源的所述第二资源域多个所述第二资源。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺失输入为多个相邻的输入，所述目标输入为所述缺失输入之前或之后的第一个输入；或所述缺失输入为多个相邻的输入，所述目标输入为所述多个相邻的输入中第一个或最后一个输入的目标输入。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果所述目标输入缺失或所述目标输入中的部分输入缺失，则采用所述目标输入附近的输入或所述目标输入的下一级目标输入替代所述目标输入，得到所述AI网络的输出。11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一通信设备不期望或所述AI网络不允许出现如下至少之一：相邻的输入连续缺失；连续的缺失输入超过K1个；全部缺失输入超过K2个；K1和K2是大于等于2的整数。12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果出现如下至少之一，则不再使用所述AI网络：相邻的输入连续缺失；连续的缺失输入超过K1个；全部缺失输入超过K2个；K1和K2是大于等于2的整数。13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI网络允许所述缺失输入满足特定的图样或规律。14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果所述AI网络出现缺失输入，则不再使用所述AI网络；其中，所述第一通信设备不期望或所述AI网络不允许出现缺失输入。15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：向第二通信设备发送如下至少之一：所述缺失输入的标识；所述缺失输入的数量；所述缺失输入的图样或规律；使用所述AI网络之外的AI算法或非AI算法得到所述输出；所述缺失输入带来的性能损失。16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI网络的输入和/或输出包括如下之一：参考信号，信道，信道状态信息，波束信息，信道预测信息，干扰信息，定位信息，高层业务或参数的预测信息，高层业务或参数的管理信息，控制信令。17.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述AI网络的输出发送给第二通信设备；其中，所述第一通信设备为终端，所述第二通信设备为网络侧设备；或
所述第一通信设备为网络侧设备，所述第二通信设备为终端；或所述第一通信设备为终端，所述第二通信设备为终端；或所述第一通信设备为网络侧设备，所述第二通信设备为网络侧设备。18.一种第一通信设备，其特征在于，包括：处理模块，用于在AI网络的多个输入中存在缺失输入的情况下，采用目标输入或默认值替代所述缺失输入，得到所述AI网络的输出。19.根据权利要求18所述的第一通信设备，其特征在于，所述目标输入包括如下至少之一：所述缺失输入之前的一个或多个输入；所述缺失输入之后的一个或多个输入；其中，所述AI网络的多个输入按照目标顺序排序。20.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨昂，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：