无线通信系统中的用户设备、基站及其执行的方法技术方案

本发明专利技术涉及一种无线通信系统中的用户设备、基站及其执行的方法。该无线通信系统中由用户设备执行的方法包括：从基站接收与机器学习算法和模型有关的信息；以及基于所述信息，进行操作。进行操作。进行操作。

【技术实现步骤摘要】
无线通信系统中的用户设备、基站及其执行的方法


[0001]本专利技术涉及无线通信
，具体而言，本专利技术涉及无线通信系统中的用户设备、基站及其执行的方法，更具体地，涉及无线通信系统中机器学习算法的实施和应用的方法及设备。

技术介绍

[0002]为了满足自4G通信系统的部署以来增加的对无线数据通信业务的需求，已经努力开发改进的5G或准5G通信系统。因此，5G或准5G通信系统也被称为“超4G网络”或“后LTE系统”。
[0003]5G通信系统是在更高频率(毫米波，mmWave)频带，例如60GHz频带，中实施的，以实现更高的数据速率。为了减少无线电波的传播损耗并增加传输距离，在5G通信系统中讨论波束成形、大规模多输入多输出(MIMO)、全维MIMO(FD
‑
MIMO)、阵列天线、模拟波束成形、大规模天线技术。
[0004]此外，在5G通信系统中，基于先进的小小区、云无线接入网(RAN)、超密集网络、设备到设备(D2D)通信、无线回程、移动网络、协作通信、协作多点(CoMP)、接收端干扰消除等，正在进行对系统网络改进的开发。
[0005]在5G系统中，已经开发作为高级编码调制(ACM)的混合FSK和QAM调制(FQAM)和滑动窗口叠加编码(SWSC)、以及作为高级接入技术的滤波器组多载波(FBMC)、非正交多址(NOMA)和稀疏码多址(SCMA)。

技术实现思路

[0006]本公开的实施例的方面和优点将在以下描述中部分地阐述，或者可以从描述中获悉，或者可以通过实施例的实施而习知。
[0007]本申请提供了无线通信系统中的用户设备、基站及其执行的方法。
[0008]为实现上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0009]根据本公开的实施例的一个方面，提供了一种无线通信系统中由用户设备UE执行的方法。该方法可以包括：从基站接收与机器学习算法和模型有关的信息；以及基于所述信息，进行操作。
[0010]根据实施例，基于所述信息，进行操作可以包括以下情况中的至少一项：
[0011]a)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第一信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第一信息，向基站上报关于所述UE的机器学习算法和模型的信息；
[0012]b)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第二信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第二信息，向基站上报与机器学习算法和模型的激活确认相关的信息；
[0013]c)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第三信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第三信息，向基站上报与机器学习算法和模型的更新确认相关的信
息；
[0014]d)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第四信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第四信息，部分停止或终止机器学习算法和模型；
[0015]e)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第五信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第五信息，向基站上报与机器学习算法和模型的重新配置相关的信息；
[0016]f)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第六信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第六信息，向基站上报所述UE的相关信息；
[0017]g)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第七信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第七信息，暂停机器学习算法和模型；和
[0018]h)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第八信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第八信息，恢复机器学习算法和模型。
[0019]根据实施例，第一信息可以包括以下中的至少一项：
[0020]用于指示UE周期性地、半静态地或非周期性上报的信息；
[0021]用于指示机器学习任务的信息；
[0022]用于指示上报机器学习算法和模型的处理能力的信息；
[0023]用于指示上报UE的状态和/或偏好设置的信息；和
[0024]用于指示上报UE的业务类型的信息。
[0025]根据实施例，关于所述UE的机器学习算法和模型的信息可以包括以下中的至少一项：
[0026]与机器学习任务相关的信息；
[0027]与机器学习算法和模型的处理能力相关的信息；
[0028]与UE的状态和/或偏好设置相关的信息；和
[0029]与UE的业务类型相关的信息。
[0030]根据实施例，第二信息可以包括以下中的至少一项：
[0031]用于指示使用机器学习算法和模型实现的任务的相关信息；
[0032]用于指示执行机器学习算法和模型的无线通信设备的信息；
[0033]用于指示UE与基站之间的信息传输的周期性设置的信息；
[0034]用于指示关于机器学习算法和模型的信息通过控制信道和/或数据信道传输的信息；
[0035]用于指示信息传输的性能指标的信息；和
[0036]用于指示机器学习算法和模型相关的模型配置和/或传输配置的信息。
[0037]根据实施例，所述与机器学习算法和模型的激活确认相关的信息可以包括以下中的至少一项：
[0038]与机器学习算法和模型的模型配置相关的信息；和
[0039]与机器学习算法和模型的性能相关的信息。
[0040]根据实施例，所述用于指示机器学习算法和模型的模型配置和/或传输配置的信息可以包括以下中的至少一项：
[0041]关于模型结构和/或参数的信息；和
[0042]关于传输能力的信息。
[0043]根据实施例，第三信息可以包括以下中的至少一项：
[0044]用于指示机器学习算法和模型的模型的结构的信息；
[0045]用于指示机器学习算法和模型的模型的参数的信息；
[0046]用于指示机器学习算法和模型的输入和/或输出数据格式和/或偏好的信息；和
[0047]用于指示机器学习算法和模型的性能指标的信息。
[0048]根据实施例，所述与机器学习算法和模型的更新确认相关的信息可以包括与更新的机器学习算法和模型的性能相关的信息。
[0049]根据实施例，所述与更新的机器学习算法和模型的性能相关的信息可以包括以下中的至少一项：
[0050]与机器学习算法和模型的计算时延有关的信息；和
[0051]与机器学习算法和模型的准确度和/或精确度和/或召回率有关的信息。
[0052]根据实施例，第五信息可以包括以下中的至少一项：
[0053]用于指示机器学习算法和模型的重新配置的信息；和
[0054]用于指示机器学习算法和模型的重新配置的性能相关要求的信息。
[0055]根据实施例，与机器学习算法和模型的重新配置的信息可以包括以下中的至少一项：
[0056]关于建议更新的机器学习算法和模型的信息；和
[0057]关于建议更新的机器学习算法和模型的结构和/本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无线通信系统中由用户设备UE执行的方法，包括：从基站接收与机器学习算法和模型有关的信息；以及基于所述信息，进行操作。2.如权利要求1所述的方法，其中，基于所述信息，进行操作包括以下情况中的至少一项：a)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第一信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第一信息，向基站上报关于所述UE的机器学习算法和模型的信息；b)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第二信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第二信息，向基站上报与机器学习算法和模型的激活确认相关的信息；c)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第三信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第三信息，向基站上报与机器学习算法和模型的更新确认相关的信息；d)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第四信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第四信息，部分停止或终止机器学习算法和模型；e)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第五信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第五信息，向基站上报与机器学习算法和模型的重新配置相关的信息；f)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第六信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第六信息，向基站上报所述UE的相关信息；g)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第七信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第七信息，暂停机器学习算法和模型；和h)所述与机器学习算法和模型有关的信息包括第八信息；所述基于所述信息，进行操作包括：基于所述第八信息，恢复机器学习算法和模型。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述第一信息包括以下中的至少一项：用于指示UE周期性地、半静态地或非周期性上报的信息；用于指示机器学习任务的信息；用于指示上报机器学习算法和模型的处理能力的信息；用于指示上报UE的状态和/或偏好设置的信息；和用于指示上报UE的业务类型的信息。4.如权利要求2所述的方法，其中，关于所述UE的机器学习算法和模型的信息包括以下中的至少一项：与机器学习任务相关的信息；与机器学习算法和模型的处理能力相关的信息；与UE的状态和/或偏好设置相关的信息；和与UE的业务类型相关的信息。5.如权利要求2所述的方法，其中，所述第二信息包括以下中的至少一项：用于指示使用机器学习算法和模型实现的任务的相关信息；用于指示执行机器学习算法和模型的无线通信设备的信息；用于指示UE与基站之间的信息传输的周期性设置的信息；用于指示关于机器学习算法和模型的信息通过控制信道和/或数据信道传输的信息；用于指示信息传输的性能指标的信息；和
用于指示机器学习算法和模型相关的模型配置和/或传输配置的信息。6.如权利要求2或5所述的方法，其中，所述与机器学习算法和模型的激活确认相关的信息包括以下中的至少一项：与机器学习算法和模型的模型配置相关的信息；和与机器学习算法和模型的性能相关的信息。7.如权利要求5所述的方法，其中，所述用于指示机器学习算法和模型的模型配置和/或传输配置的信息包括以下中的至少一项：关于模型结构和/或参数的信息；和关于传输能力的信息。8.如权利要求2所述的方法，其中，所述第三信息包括以下中的至少一项：用于指示机器学习算法和模型的模型的结构的信息；用于指示机器学习算法和模型的模型的参数的信息；用于指示机器学习算法和模型的输入和/或输出数据格式和/或偏好的信息；和用于指示机器学习算法和模型的性能指标的信息。9.如权利要求2或8所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：张逸炎，王翯，孙霏菲，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：