一种基于AI的定位方法和设备技术

本申请公开了一种基于AI的定位方法，通过无线通信系统的网络实体发送、接收或生成第一信息，所述第一信息包含一组基站标识，作为AI模型的输入控制信息。本申请还包含应用所述方法的装置。本申请解决了无线通信系统如何通过辅助信息传递提升基于AI的定位性能的问题，尤其适用于多个网络侧设备为一个终端提供定位服务，且存在大量遮挡物的复杂场景。且存在大量遮挡物的复杂场景。且存在大量遮挡物的复杂场景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI的定位方法和设备


[0001]本申请涉及无线通信
，尤其涉及一种基于AI的定位方法和设备。

技术介绍

[0002]移动通信网络蕴含大量的数据资源，利用人工智能(AI)技术对于5G数据资源的合理利用与发掘可以有效提升移动通信系统提升。移动通信系统中面临的问题复杂多样，有大量的研究表明，通过基于AI的算法可以有效提升移动通信网络侧与无线侧性能。利用AI技术改进移动系统性能已经成为未来网络设计的主要方向。
[0003]无线通信系统采用AI技术增强定位性能时，面对如何进行有效的模型使用问题。由于基于AI的定位模型需要综合定位终端和多个基站的信道信息进行位置计算，同时AI模型的训练也需要大量的标签数据。为了进一步提升基于AI模型的定位算法使用场景，需要考虑降低AI模型计算复杂度，提升模型的泛化能力，减少AI模型训练复杂度和训练数据集大小。本专利技术提供一种支持基于AI的定位方法和装置，可以更高效的使用AI模型实现定位功能。
[0004]目前5G标准支持定位信号的发送，对各种定位技术并没有进行标准化。对基于AI模型的定位方法没有进行标准化。现有的定位方案，尤其是非AI的定位方案，需要获取终端到3个基站的距离信息和3个基站的位置信息，然后进行终端的位置计算。当多个基站信息可以用于计算时，需要进行3个基站的选择，完成定位计算。进行定位的设备对于3个基站的选择一般基于定位信号的强弱自行判断，标准不进行直接支持。而要支持基于AI的定位方式，基站选择并不局限于3个，可以实现任意个基站的信息作为AI模型输入，输入的信息也不再局限于距离信息。

技术实现思路

[0005]本申请提出一种基于AI的定位方法和设备，解决无线通信系统如何通过辅助信息传递提升基于AI的定位性能的问题，尤其适用于多个网络侧设备为一个终端提供定位服务，且存在大量遮挡物的复杂场景。
[0006]第一方面，本申请提出一种基于AI的定位方法，用于无线通信系统中，包含以下步骤：
[0007]发送、接收或生成第一信息，所述第一信息包含一组基站标识，作为AI模型的输入控制信息。
[0008]优选地，所述第一信息包含与每个所述基站标识关联的指示信息，所述指示信息包含每个所述基站标识对应的权值和/或每个所述基站标识对应的AI模型标识。
[0009]进一步地，所述第一信息由以下至少一种方式承载：
[0010]下行控制信道PDCCH中下行控制信息DCI；下行共享信道PDSCH中的高层信息；上行共享信道PUSCH中的高层信息。
[0011]下行信息包含所述第一信息时，所述下行信息还包含第二信息；所述第二信息包
含AI模型信息和/或AI数据集信息。
[0012]优选地，所述第一信息由PDCCH承载，所述第二信息由PDSCH承载。承载所述第一信息的下行控制信息中，还包含第二信息位置的指示信息。
[0013]或者，优选地，所述第一信息和第二信息由PDSCH承载，在下行控制信息中包含第一信息位置的指示信息和第二信息位置的指示信息。
[0014]上行信息包含所述第一信息时，下行信息包含第三信息。所述第三信息包含对所述第一信息发送时间、发送频率资源指示信息和发送的元素量指示信息。
[0015]第二方面，本申请还提出一种网络侧设备，用于实现第一方面任意一项所述方法，包含网络确定模块、网络发送模块；
[0016]所述网络确定模块，用于确定所述第一信息。
[0017]所述网络发送模块，用于发送所述第一信息
[0018]或者，作为本申请第二方面的另一实施例，一种网络侧设备，用于实现权利要求任意一项所述方法，包含网络接收模块，网络确定模块；
[0019]所述网络接收模块，用于接收所述第一信息；
[0020]所述网络确定模块，用于确定所述第一信息并执行所述AI模型。
[0021]第三方面，本申请还提出一种终端侧设备，用于实现本申请任意一项实施例所述方法，包含终端接收模块、终端确定模块；
[0022]所述终端接收模块，用于接收所述第一信息；
[0023]所述终端确定模块，用于确定所述第一信息并执行所述AI模型。
[0024]作为本申请第三方面的另一实施例，一种终端侧设备，包含终端确定模块、终端发送模块、所述终端接收模块；
[0025]所述终端确定模块，用于确定所述第一信息；
[0026]所述终端发送模块，用户发送所述第一信息；
[0027]所述终端接收模块，用于接收下行的第三信息，所述第三信息包含对所述第一信息发送时间、发送频率资源指示信息和发送的元素量指示信息。
[0028]第四方面，本申请还提出一种通信设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如本申请第一方面任意一项实施例所述方法的步骤。
[0029]第五方面，本申请还提出一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面任意一项实施例所述的方法的步骤。
[0030]第六方面，本申请还提出一种移动通信系统，包含至少一个如本申请任意一实施例所述的网络侧设备和/或至少一个如本申请任意一项实施例所述的终端侧设备。
[0031]本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0032]本专利技术提供的方法与装置可以实现网络侧和终端侧通过所述第一信息的交互，实现动态的AI模型的输入控制，其中输入控制的内容在于基站的选择及其相关输入的权重。通过控制AI模型输入的数量和质量，达到降低模型计算复杂度，提升推理精度的效果。本专利技术还可以支持网络或终端侧设备采用多套AI模型同时进行定位功能，有效扩大基于AI的定位方案使用范围。
附图说明
[0033]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0034]图1为本申请方法的第一信息的实施例示意图；
[0035]图2为第一信息应用的实施例示意图；
[0036]图3为本申请的方法第一信息的另一实施例流程图；
[0037]图4为第一信息应用的另一实施例示意图；
[0038]图5本申请方法的第一信息的第三实施例示意图；
[0039]图6为所述第一信息和所述第二信息在PDCCH/PDSCH联合发送示意图；
[0040]图7为所述第一信息和所述第二信息在PDSCH发送示意图；
[0041]图8为终端侧设备向网络侧设备发送第一信息示意图；
[0042]图9为网络侧设备实施例示意图；
[0043]图10是终端侧设备的实施例示意图；
[0044]图11为本专利技术另一实施例的网络侧设备的结构示意图；
[0045]图12是本专利技术另一个实施例的终端侧设备的框图。
具体实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI的定位方法，其特征在于，包含以下步骤：发送、接收或生成第一信息，所述第一信息包含一组基站标识，作为AI模型的输入控制信息。2.如权利要求1所述基于AI的定位方法，其特征在于，所述第一信息包含与每个所述基站标识关联的指示信息，所述指示信息包含每个所述基站标识对应的权值和每个所述基站标识对应的AI模型标识。3.如权利要求1所述基于AI的定位方法，其特征在于，所述第一信息由以下至少一种方式承载：下行控制信道PDCCH中下行控制信息DCI；下行共享信道PDSCH中的高层信息；上行共享信道PUSCH中的高层信息。4.如权利要求1所述基于AI的定位方法，其特征在于，下行信息包含所述第一信息时，所述下行信息还包含第二信息；所述第二信息包含AI模型信息和/或AI数据集信息。5.如权利要求4所述基于AI的定位方法，其特征在于，所述第一信息由PDCCH承载，所述第二信息由PDSCH承载；承载所述第一信息的下行控制信息中，还包含第二信息位置的指示信息。6.如权利要求4所述基于AI的定位方法，其特征在于，所述第一信息和第二信息由PDSCH承载，在下行控制信息中包含第一信息位置的指示信息和第二信息位置的指示信息。7.如权利要求1所述基于AI的定位方法，其特征在于，上行信息包含所述第一信息时，下行信息包含第三信息；所述第三信息包含对所述第一信息发送时间、发送频率资源指示信息和发送的元素量指示信息。8.一种网络侧设备，用于实现权利要求1～6任意一项所述方法，其特征在于，包含网络确定模块、网络发送模...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓峰，王志勤，杜滢，闫志宇，沈霞，焦慧颖，
申请(专利权)人：中国信息通信研究院，
类型：发明
国别省市：