一种信道预测方法、装置、UE及系统制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种信道预测方法、装置、UE及系统，涉及通信技术领域。该方法包括：UE可以向网络侧设备发送第一信息；网络侧设备可以接收第一信息，并根据第一信息进行信道预测；第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，信道预测结果为所述UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，目标特定算子模型为UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型；网络侧设备根据第一信息进行信道预测。侧设备根据第一信息进行信道预测。侧设备根据第一信息进行信道预测。

【技术实现步骤摘要】
一种信道预测方法、装置、UE及系统


[0001]本专利技术实施例涉及通信
，尤其涉及一种信道预测方法、装置、UE及系统。

技术介绍

[0002]目前，对时变信道可以使用特定算子模型(例如线性模型、多项式拟合模型等)进行递推预测，特定算子模型是一个时间滤波器，输入历史的信道估计，输出为未来等时间间隔时刻的信道；并且由于特定算子模型只需要内生变量而不需要借助其他外生变量，因此运用特定算子模型进行信道预测的建模比较简单。
[0003]然而，由于在复杂环境中运用特定算子模型进行信道预测时，特定算子模型的模型参数较多，因此导致采用特定算子模型进行信道预测的计算复杂度较高。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种信道预测方法、装置、UE及系统，可以解决采用特定算子模型进行信道预测的计算复杂度较高的问题。
[0005]第一方面，提供了一种信道预测方法，应用于用户设备UE(User Equipment，UE)，该方法可以包括：UE向网络侧设备发送第一信息，第一信息用于网络侧设备进行信道预测，第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，信道预测结果为UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，目标特定算子模型为UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型。
[0006]第二方面，提供了一种信道预测装置，包括：发送模块。发送模块，用于向网络侧设备发送第一信息，第一信息用于网络侧设备进行信道预测，所述第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，信道预测结果为UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，目标特定算子模型为UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型。
[0007]第三方面，提供了一种信道预测方法，应用于网络侧设备，该方法包括：网络侧设备获取第一信息，第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，信道预测结果为所述UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，目标特定算子模型为UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型；网络侧设备根据第一信息进行信道预测。
[0008]第四方面，提供了一种信道预测装置，包括：获取模块和预测模块。获取模块，用于获取第一信息，第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，信道预测结果为UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，目标特定算子模型为UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型；预测模块，用于根据获取模块获取的第一信息进行信道预测。
[0009]第五方面，提供了一种用户设备UE，该包括处理器和存储器，所述存储器存储可在
所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
[0010]第六方面，提供了一种用户设备UE，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于：构建目标特定算子模型，或用于构建目标特定算子模型和基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，进行信道预测，得到信道预测结果；目标特定算子模型为UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型；所述通信接口用于向网络侧设备发送第一信息，第一信息中包括该模型参数和/或信道预测结果。
[0011]第七方面，提供了一种网络侧设备，该网络侧设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第三方面所述的方法的步骤。
[0012]第八方面，提供了一种网络侧设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于获取第一信息，第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，目标特定算子模型为UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型，该信道预测结果为UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果；处理器用于根据第一信息进行信道预测。
[0013]第九方面，提供了一种通信系统，用户设备UE及网络侧设备，所述UE可用于执行如第一方面所述的信道预测方法的步骤，所述网络侧设备可用于执行如第三方面所述的信道预测方法的步骤。
[0014]第十方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第三方面所述的方法的步骤。
[0015]第十一方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法，或实现如第三方面所述的方法。
[0016]第十二方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的信道预测方法的步骤，或者实现如第三方面所述的信道预测方法的步骤。
[0017]在本申请实施例中，UE可以向网络侧设备发送第一信息(用于网络侧设备进行信道预测)；网络侧设备可以接收第一信息，并根据第一信息进行信道预测；第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，信道预测结果为所述UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，目标特定算子模型为UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型；网络侧设备根据第一信息进行信道预测。通过该方案，由于UE可以向网络侧设备发送包括UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型的模型参数，或包括UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型的模型参数和UE基于该模型参数的信道预测结果的第一信息，因此网络侧设备可以在接收到第一信息后，根据第一信息进行信道预测；即本申请实施例提供的信道预测方法可以基于UE发送的模型参数，或者，基于UE发送的模型参数和信道预测结果间接预测信道，从而可以减少通过特定算子模型进行信道预测的计算复杂度。
附图说明
[0018]图1为本专利技术实施例提供的一种通信系统的架构示意图；
[0019]图2为本专利技术实施例提供的一种信道预测方法的示意图；
[0020]图3为本专利技术实施例提供的一种信道预测方法中通过滑动窗口在历史时域信道中采样的示意图；
[0021]图4为本专利技术实施例提供的一种信道预测方法的信道预测流程示意图；
[0022]图5为本专利技术实施例提供的一种信道预测装置的结构示意图之一；
[0023]图6为本专利技术实施例提供的一种信道预测装置的结构示意图之二；
[0024]图7是本申请实施例提供的一种通信设备的硬件结构示意图；
[0025]图8是本申请实施例提供的一种UE的硬件结构示意图；
[0026]图9是本申请实施例提供的一种网络侧设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信道预测方法，其特征在于，包括：用户设备UE向网络侧设备发送第一信息，所述第一信息用于所述网络侧设备进行信道预测，所述第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，所述信道预测结果为所述UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，所述目标特定算子模型为所述UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数包括第一模型阶数和第一模型系数，所述第一模型阶数用于所述网络侧设备确定目标系数预测组件，所述第一模型系数用于所述网络侧设备基于所述目标系数预测组件进行信道预测。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信道预测结果为所述UE在所述第一模型阶数小于或等于所述历史信道估计结果的数量的情况下，基于所述第一模型参数和所述历史信道估计结果进行信道预测得到的。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述UE向网络侧设备发送第一信息之前，所述方法还包括：所述UE接收所述网络侧设备发送的第二信息，所述第二信息用于指示所述UE构建所述目标特定算子模型所需的历史信道估计结果的最小数量门限；其中，所述第二信息包括以下至少一项：无线资源控制RRC预配置的一个参数或一套参数、媒体接入控制
‑
控制单元MAC CE、下行控制信息DCI。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一信息还包括所述UE期望的模型系数预测粒度，所述模型系数预测粒度用于所述网络侧设备进行模型系数的预测；其中，所述模型系数预测粒度包括以下至少一项：时域粒度、频域粒度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述UE向网络侧设备发送第一信息，包括：所述UE在目标资源上，向所述网络侧设备发送所述第一信息，所述目标资源包括以下至少一项：RRC预配置固定的资源、MAC CE指示的资源、DCI指示的资源；或者，所述UE在发送信道状态信息CSI测量信息的资源上，向所述网络侧设备发送所述第一信息。7.一种信道预测装置，其特征在于，包括：发送模块；所述发送模块，用于向网络侧设备发送第一信息，所述第一信息用于所述网络侧设备进行信道预测，所述第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，所述信道预测结果为所述UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，所述目标特定算子模型为所述UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模型参数包括第一模型阶数和第一模型系数，所述第一模型阶数用于所述网络侧设备确定目标系数预测组件，所述第一模型系数用于所述网络侧设备基于所述目标系数预测组件进行信道预测。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述信道预测结果为所述UE在所述第一模型阶数小于或等于所述历史信道估计结果的数量的情况下，基于所述第一模型参数和所述历史信道估计结果进行信道预测得到的。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：接收模块；所述接收模块，用于在所述发送模块向所述网络侧设备发送第一信息之前，接收所述网络侧设备发送的第二信息，所述第二信息用于指示所述UE构建所述目标特定算子模型所需的历史信道估计结果的最小数量门限；其中，所述第二信息包括以下至少一项：无线资源控制RRC预配置的一个参数或一套参数、媒体接入控制
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控制单元MAC CE、下行控制信息DCI。11.根据权利要求7至10中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一信息还包括所述UE期望的模型系数预测粒度，所述模型系数预测粒度用于所述网络侧设备进行模型系数的预测；其中，所述模型系数预测粒度包括以下至少一项：时域粒度、频域粒度。12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述发送模块，具体用于在目标资源上，向所述网络侧设备发送所述第一信息，所述目标资源包括以下至少一项：RRC预配置固定的资源、MAC CE指示的资源、DCI指示的资源；或者，所述发送模块，具体用于在发送信道状态信息CSI测量信息的资源上，向所述网络侧设备发送所述第一信息。13.一种信道预测方法，其特征在于，包括：网络侧设备获取第一信息，所述第一信息包括信道预测结果和目标特定算子模型的模型参数，或包括目标特定算子模型的模型参数；其中，所述信道预测结果为所述UE基于目标特定算子模型的模型参数和历史信道估计结果预测得到的信道结果，所述目标特定算子模型为所述UE基于历史信道估计结果构建的特定算子模型；所述网络侧设备根据所述第一信息进行信道预测。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述模型参数包括第一模型阶数和第一模型系数；所述网络侧设备根据所述第一信息进行信道预测，包括：所述网络侧设备根据所述第一模型阶数，确定与所述第一模型阶数对应的目标系数预测组件；所述网络侧设备采用所述目标系数预测组件，根据所述第一模型系数进行模型系数的预测，得到第二模型系数；所述网络侧设备根据所述第二模型系数和所述第一模型阶数，进行信道预测。15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备根据所述第一模型阶数，确定与所述第一模型阶数对应的目标系数预测组件之前，所述方法还包括：所述网络侧设备根据目标信息，确定目标系数预测模块，所述目标系数预测模块中包括多个系数预测组件，所述多个系数预测组件中包括所述目标系数预测组件；其中，所述目标信息包括以下至少一项：所述UE的地理位置信息、所述UE发送的CSI测
量信息、所述UE对应的跟踪区域标识TAI、UE的波束覆盖范围、UE的波束标识、所述UE对应的场景信息。16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一信息还包括所述UE期望的模型系数预测粒度，所述模型系数预测粒度包括以下至少一项：时域粒度、频域粒度；所述网络侧设备采用所述目标系数预测组件，根据所述第一模型系数进行模型系数的预测，得到第二模型系数，包括：所述网络侧设备采用所述目标系数预测组件，根据所述第一模型系数、所述UE期望的模型系数预测粒度和其他UE期望的模型系数预测粒度，进行模型系数的预测，得到所述第二模型系数。17.根据权利要求14至16中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二模型系数的时域粒度为以下任一项：一个时隙、多个时隙、当前帧的剩余时隙、下一个信道状态信息CSI的测量时刻、多个CSI测量时刻、CSI测量周期内每个时隙、多个CSI测量周期内每个时隙；和/或，所述第二模型系数的频域粒度为以下任一项：资源块RB、子带、宽带。18.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备采用所述目标系数预测组件，根据所述第一模型系数进行模型系数的预测，得到第二模型系数，包括：所述网络侧设备在所述UE期望的模型系数预测粒度与目标预测粒度不匹配的情况下，采用所述目标系数预测组件，根据所述第一模型系数和所述目标预测粒度进行模型系数的预测，得到所述第二模型系数；其中，所述目标预测粒度为所述目标系数预测组件的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳林，孙鹏，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：