向生产者节点提供基于机器学习的辅助制造技术

根据一个方面，公开了一种方法，该方法包括从生产者节点接收包括基于机器学习的辅助能力的生产者节点能力，基于机器学习的辅助能力包括基于机器学习的功能，每个基于机器学习的功能包括机器学习实体和与所述机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式。根据另一方面，公开了一种方法，该方法包括标识包括基于机器学习的辅助能力的生产者节点能力，基于机器学习的辅助能力包括基于机器学习的功能，每个基于机器学习的功能包括机器学习实体和与机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式；以及引起生产者节点能力到消费者节点的传输。以及引起生产者节点能力到消费者节点的传输。以及引起生产者节点能力到消费者节点的传输。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】向生产者节点提供基于机器学习的辅助


[0001]本申请总体上涉及无线通信领域。特别地，本申请涉及用于无线通信的消费者节点和生产者节点、以及相关的方法和计算机程序。

技术介绍

[0002]在无线通信网络中，机器学习算法可以由消费者节点和/或生产者节点执行，例如在无线电接入网(RAN)侧(例如，在网络节点或基站处)、以及在用户节点侧(例如，在用户设备(UE)处)。例如，用户设备可以具有向RAN提供基于机器学习的辅助所需要的功能。例如，这些功能可以包括某些事件的预测(预报)，诸如切换(HO)、跨参考符号接收功率(RSRP)阈值、服务质量(QoS)变化、移动性状态变化等。然后，需要将该预报信息报告回(多个)服务gNB，以用作无线电资源管理(RRM)算法和RRM动作的输入。
[0003]通常，需要一种解决方案来高效地配置基于机器学习的辅助，同时将消费者节点与生产者节点之间的信令开销保持在较低水平。

技术实现思路

[0004]一种方法的示例实施例包括从生产者节点接收包括基于机器学习的辅助能力的生产者节点能力，基于机器学习的辅助能力包括基于机器学习的功能，每个基于机器学习的功能包括机器学习实体和与机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式。
[0005]在一个示例实施例中，与机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式包括至少一个回退操作模式。
[0006]在一个示例实施例中，该方法还包括在基于机器学习的功能中选择至少一个基于机器学习的功能；以及引起用于激活所选择的至少一个基于机器学习的功能的激活请求到生产者节点的传输。
[0007]在一个示例实施例中，该方法还包括从生产者节点接收激活请求响应，激活请求响应包括关于至少一个基于机器学习的功能是否被激活的指示。
[0008]在一个示例实施例中，该方法还包括从生产者节点接收用于激活基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的激活请求。
[0009]在一个示例实施例中，该方法还包括引起基于机器学习的功能激活响应到生产者节点的传输。
[0010]在一个示例实施例中，该方法还包括从生产者节点接收用于改变基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的改变请求。
[0011]在一个示例实施例中，改变请求包括改变的原因指示，原因指示包括以下中的一项：用于去激活基于机器学习的功能的去激活指示；用于切换到另一基于机器学习的功能的切换指示；用于将基于机器学习的功能暂停设定时间段的暂停指示；以及用于重置或重启基于机器学习的功能的重置指示。
[0012]在一个示例实施例中，该方法还包括当改变请求包括去激活指示时，将与去激活
的基于机器学习的功能相关联的去激活推理报告的状态维持预定时间段。
[0013]在一个示例实施例中，该方法还包括引起用于启用与去激活的机器学习相关联的去激活推理报告的请求到生产者节点的传输。
[0014]在一个示例实施例中，该方法还包括引起用于指示改变后的基于机器学习的功能的确认的响应到生产者节点的传输。
[0015]在一个示例实施例中，该方法还包括引起用于改变基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的改变请求到生产者节点的传输。
[0016]在一个示例实施例中，改变请求包括改变的原因指示，原因指示包括以下中的一项：用于去激活基于机器学习的功能的去激活指示；用于切换到另一基于机器学习的功能的切换指示；用于将基于机器学习的功能暂停设定时间段的暂停指示；以及用于重置或重启基于机器学习的功能的重置指示。
[0017]在一个示例实施例中，该方法还包括当改变请求包括去激活指示或切换指示时，引起推理报告重新配置消息到生产者节点的传输。
[0018]在一个示例实施例中，该方法还包括当改变请求包括去激活指示时，将与去激活的基于机器学习的功能相关联的去激活推理报告的状态维持预定时间段。
[0019]在一个示例实施例中，该方法还包括引起用于启用与去激活的机器学习相关联的去激活推理报告的请求到生产者节点的传输。
[0020]在一个示例实施例中，该方法还包括从生产者节点接收对改变请求的应答。
[0021]一种方法的示例实施例包括标识包括基于机器学习的辅助能力的生产者节点能力，基于机器学习的辅助能力包括基于机器学习的功能，每个基于机器学习的功能包括机器学习实体和与机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式；以及引起生产者节点能力到消费者节点的传输。
[0022]在一个示例实施例中，与机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式包括至少一个回退操作模式。
[0023]在一个示例实施例中，该方法还包括从消费者节点接收用于激活基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的激活请求。
[0024]在一个示例实施例中，该方法还包括引起激活请求响应到消费者节点的传输，激活请求响应包括关于至少一个基于机器学习的功能是否被激活的指示。
[0025]在一个示例实施例中，该方法还包括引起用于激活基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的激活请求到消费者节点的传输。
[0026]在一个示例实施例中，该方法还包括从消费者节点接收基于机器学习的功能激活响应。
[0027]在一个示例实施例中，该方法还包括引起用于改变基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的改变请求到消费者节点的传输。
[0028]在一个示例实施例中，改变请求包括针对改变的原因指示，原因指示包括以下中的一项：用于去激活基于机器学习的功能的去激活指示；用于切换到另一基于机器学习的功能的切换指示；用于将基于机器学习的功能暂停设定时间段的暂停指示；以及用于重置或重启基于机器学习的功能的重置指示。
[0029]在一个示例实施例中，该方法还包括当改变请求包括去激活指示时，将与去激活
的基于机器学习的功能相关联的去激活推理报告的状态维持预定时间段。
[0030]在一个示例实施例中，该方法还包括从消费者节点接收用于启用与去激活的机器学习相关联的去激活推理报告的请求。
[0031]在一个示例实施例中，该方法还包括从消费者节点接收用于指示经改变的基于机器学习的功能的确认的响应。
[0032]在一个示例实施例中，该方法还包括从消费者节点向消费者节点接收用于改变基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的改变请求；以及基于改变请求改变至少一个基于机器学习的功能。
[0033]在一个示例实施例中，改变请求包括针对改变的原因指示，原因指示包括以下中的一项：用于去激活基于机器学习的功能的去激活指示；用于切换到另一基于机器学习的功能的切换指示；用于将基于机器学习的功能暂停设定时间段的暂停指示；以及用于重置或重启基于机器学习的功能的重置指示。
[0034]在一个示例实施例中，该方法还包括当改变请求包括去激活指示或切换指示时，从消费者节点接收推理报告重新配置消息。
[0035]在一个示例实施例中，该方法还包括当改变请求包括去激本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：从生产者节点接收包括基于机器学习的辅助能力的生产者节点能力，所述基于机器学习的辅助能力包括基于机器学习的功能，每个基于机器学习的功能包括机器学习实体和与所述机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式。2.根据权利要求1所述的方法，其中与所述机器学习实体相关联的所述至少一个机器学习模式包括至少一个回退操作模式。3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：在所述基于机器学习的功能中选择至少一个基于机器学习的功能；以及引起用于激活所选择的至少一个基于机器学习的功能的激活请求到所述生产者节点的传输。4.根据权利要求3所述的方法，还包括：从所述生产者节点接收激活请求响应，所述激活请求响应包括关于所述至少一个基于机器学习的功能是否被激活的指示。5.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：从所述生产者节点接收用于激活所述基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的激活请求。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：引起基于机器学习的功能激活响应到所述生产者节点的传输。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，还包括：从所述生产者节点接收用于改变所述基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的改变请求。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述改变请求包括针对所述改变的原因指示，所述原因指示包括以下中的一项：用于去激活所述基于机器学习的功能的去激活指示；用于切换到另一基于机器学习的功能的切换指示；用于将所述基于机器学习的功能暂停设定时间段的暂停指示；以及用于重置或重启所述基于机器学习的功能的重置指示。9.根据权利要求8所述的方法，还包括：当所述改变请求包括所述去激活指示时，将与去激活的基于机器学习的功能相关联的去激活推理报告的状态维持预定时间段。10.根据权利要求8所述的方法，还包括：引起用于启用与去激活的机器学习相关联的去激活推理报告的请求到所述生产者节点的传输。11.根据权利要求7至10中任一项所述的方法，还包括：引起用于指示经改变的基于机器学习的功能的确认的响应到所述生产者节点的传输。12.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，还包括：引起用于改变所述基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的改变请求到所述生产者节点的传输。13.根据权利要求12所述的方法，其中所述改变请求包括针对所述改变的原因指示，所
述原因指示包括以下中的一项：用于去激活所述基于机器学习的功能的去激活指示；用于切换到另一基于机器学习的功能的切换指示；用于将所述基于机器学习的功能暂停设定时间段的暂停指示；以及用于重置或重启所述基于机器学习的功能的重置指示。14.根据权利要求13所述的方法，还包括：当所述改变请求包括所述去激活指示或所述切换指示时，引起推理报告重新配置消息到所述生产者节点的传输。15.根据权利要求13至14中任一项所述的方法，还包括：当所述改变请求包括所述去激活指示时，将与去激活的基于机器学习的功能相关联的去激活推理报告的状态维持预定时间段。16.根据权利要求13至14中任一项所述的方法，还包括：引起用于启用与去激活的机器学习相关联的去激活推理报告的请求到所述生产者节点的传输。17.根据权利要求12至16中任一项所述的方法，还包括：从所述生产者节点接收对所述改变请求的应答。18.一种方法，包括：标识包括基于机器学习的辅助能力的生产者节点能力，所述基于机器学习的辅助能力包括基于机器学习的功能，每个基于机器学习的功能包括机器学习实体和与所述机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式；以及引起所述生产者节点能力到消费者节点的传输。19.根据权利要求18所述的方法，其中与所述机器学习实体相关联的所述至少一个机器学习模式包括至少一个回退操作模式。20.根据权利要求18或19所述的方法，还包括：从所述消费者节点接收用于激活所述基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的激活请求。21.根据权利要求20所述的方法，还包括：引起激活请求响应到所述消费者节点的传输，所述激活请求响应包括关于所述至少一个基于机器学习的功能是否被激活的指示。22.根据权利要求18或19所述的方法，还包括：引起用于激活所述基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的激活请求到所述消费者节点的传输。23.根据权利要求22所述的方法，还包括：从所述消费者节点接收基于机器学习的功能激活响应。24.根据权利要求18至23中任一项所述的方法，还包括：引起用于改变所述基于机器学习的功能中的至少一个基于机器学习的功能的改变请求到所述消费者节点的传输。25.根据权利要求24所述的方法，其中所述改变请求包括针对所述改变的原因指示，所述原因指示包括以下中的一项：
用于去激活所述基于机器学习的功能的去激活指示；用于切换到另一基于机器学习的功能的切换指示；用于将所述基于机器学习的功能暂停设定时间段的暂停指示；以及用于重置或重启所述基于机器学习的功能的重置指示。26.根据权利要求25所述的方法，还包括：当所述改变请求包括所述去激活指示时，将与去激活的基于机器学习的功能相关联的去激活推理报告的状态维持预定时间段。27.根据权利要求25所述的方法，还包括：从所述消费者节点接收用于启用与去激活的机器...

【专利技术属性】
技术研发人员：I，
申请(专利权)人：诺基亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：