一种模型应用方法及装置制造方法及图纸

一种模型应用方法及装置，该方法包括：根据接收到的参考信号，确定第一信息，所述第一信息中包含所述参考信号的

【技术实现步骤摘要】
一种模型应用方法及装置


[0001]本公开涉及通信
，尤其涉及一种模型应用方法及装置
。

技术介绍

[0002]在无线通信网络中，例如在移动通信网络中，网络支持的业务越来越多样，因此需要满足的需求越来越多样
。
例如，网络需要能够支持超高速率
、
超低时延
、
和
/
或超大连接
。
该特点使得网络规划
、
网络配置
、
和
/
或资源调度越来越复杂
。
此外，由于网络的功能越来越强大，例如支持的频谱越来越高
、
支持高阶多入多出
(multiple input multiple output
，
MIMO)
技术
、
支持波束赋形
、
和
/
或支持波束管理等新技术
。
这些新需求
、
新场景和新特性给网络规划
、
运维和高效运营带来了前所未有的挑战
。
为了迎接该挑战，可以将人工智能技术引入无线通信网络中，从而实现网络智能化
。
基于此，如何在网络中有效地实现人工智能是一个值得研究的问题
。

技术实现思路

[0003]本公开提供一种模型应用方法及装置，以实现对参考信号端口的自适应，减少模型存储和训练开销
。
[0004]第一方面，提供一种模型应用方法，该方法的执行主体为终端设备，或配置于终端设备中的部件
(
处理器
、
芯片或其它等
)
，或者执行主体为网络设备，或配置于网络设备中的部件，该方法包括：根据接收到的参考信号，确定第一信息，所述第一信息中包含所述参考信号的
m
个端口的数据；根据所述
m
个端口和第一模型的输入维度的
n
个端口的对应关系，将所述
m
个端口的数据映射到所述第一模型的输入，得到所述第一模型的输出，所述
m
和
n
均为大于或等于1的整数，且
m
和
n
不相等
。
[0005]通过上述设计，当参考信号的端口数量与第一模型的输入维度中的端口数量不同时，可根据参考信号的端口与第一模型的输入维度中的端口的对应关系，将参考信号的端口的数据，自适应的输入到第一模型中，而无需针对每种类型的参考信号的端口设计与其配置对应的模型，从而减少模型训练和存储开销
。
[0006]在一种可能的设计中，所述参考信号为下行参考信号，所述第一模型的输出用于确定第二信息，所述方法还包括：向网络设备发送所述第二信息
。
[0007]在一种可能的设计中，所述根据所述
m
个端口和所述第一模型的输入维度的
n
个端口的对应关系，将所述
m
个端口的数据映射到所述第一模型的输入，包括：根据所述
m
个端口和所述
n
个端口的对应关系，确定所述
n
个端口中的第一目标端口，所述第一目标端口的数量为
m
；将所述
m
个端口的数据，输入所述第一模型的第一目标端口对应的输入
。
[0008]通过上述设计，当第一模型的输入维度中的
n
个端口的数量，大于参考信号的
m
个端口的数量时，在
n
个端口中，选择出部分端口，称为第一目标端口，该第一目标端口的数量与
m
的取值相同
。
将第一信息中包含的
m
个端口的数据，输入到第一目标端口中，从而实现参考信号端口数据的自适应输入到第一模型中，减少模型的存储和训练开销
。
[0009]在一种可能的设计中，所述
m
个端口采用矩阵方式排列，包含
M1
列
M2
行，采用双极化方向，所述
m
个端口表示为
(M1
，
M2
，
2)
，所述
n
个端口采用矩阵方式排列，包含
N1
列
N2
行，采用双极化方向，所述
n
个端口表示为
(N1
，
N2
，
2)
，
M1、M2、N1
和
N2
均为大于或等于1的整数；所述
m
个端口和所述
n
个端口的对应关系，满足以下：
[0010]极化方向1：所述
m
个端口中的端口
(i*M2
至
(i+1)*M2
‑
1)
对应所述
n
个端口中的端口
(i*N2
至
i*N2+M2
‑
1)
；
[0011]极化方向2：所述
m
个端口中的端口
(i*M2+M1*M2
至
(i+1)*M2
‑
1+M1*M2)
对应所述
n
个端口中的端口
(i*N2+N1*N2
至
i*N2+M2
‑
1+N1*N2)
；
[0012]其中，
i
为大于或等于0，小于或等于
M1
‑1的整数
。
[0013]在一种可能的设计中，所述第一模型中除所述第一目标端口外的其它端口的输入为预设数据，可选地该预设数据可以为零，或者所述
m
个端口的数据的复制数据
。
[0014]通过上述设计，当其它端口填充的数据为预设数据
(
例如零
)
时，容易实现，功耗较小
。
当其它端口填充的数据为第一目标端口对应的数据的复制数据时，相当于当同一份数据被传输了多次，提高了数据传输的精度
。
[0015]在一种可能的设计中，所述第一目标端口中包括端口
0。
[0016]该第一目标端口中包括端口0的设计，容易操作，易于实现
。
[0017]在一种可能的设计中，所述
n
个端口中每一行的端口数量大于或者等于所述
m
个端口中每一行的端口数量，所述
n
个端口中每一列的端口数量大于或者等于所述
m
个端口中每一列的端口数量
。
[0018]在一种可能的设计中，所述根据所述
m
个端口和所述第一模型的输入维度的
n
个端口的对应关系，将所述
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种模型应用方法，其特征在于，包括：根据接收到的参考信号，确定第一信息，所述第一信息中包含所述参考信号的
m
个端口的数据；根据所述
m
个端口和第一模型的输入维度的
n
个端口的对应关系，将所述
m
个端口的数据映射到所述第一模型的输入，得到所述第一模型的输出，所述
m
和
n
均为大于或等于1的整数，且
m
和
n
不相等
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考信号为下行参考信号，所述第一模型的输出用于确定第二信息，所述方法还包括：向网络设备发送所述第二信息
。3.
如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述
m
个端口和所述第一模型的输入维度的
n
个端口的对应关系，将所述
m
个端口的数据映射到所述第一模型的输入，包括：根据所述
m
个端口和所述
n
个端口的对应关系，确定所述
n
个端口中的第一目标端口，所述第一目标端口的数量为
m
；将所述
m
个端口的数据，输入所述第一模型的第一目标端口对应的输入
。4.
如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述
m
个端口采用矩阵方式排列，包含
M1
列
M2
行，采用双极化方向，所述
m
个端口表示为
(M1
，
M2
，
2)
，所述
n
个端口采用矩阵方式排列，包含
N1
列
N2
行，采用双极化方向，所述
n
个端口表示为
(N1
，
N2
，
2)
，
M1、M2、N1
和
N2
均为大于或等于1的整数；所述
m
个端口和所述
n
个端口的对应关系，满足以下：极化方向1：所述
m
个端口中的端口
(i*M2
至
(i+1)*M2
‑
1)
对应所述
n
个端口中的端口
(i*N2
至
i*N2+M2
‑
1)
；极化方向2：所述
m
个端口中的端口
(i*M2+M1*M2
至
(i+1)*M2
‑
1+M1*M2)
对应所述
n
个端口中的端口
(i*N2+N1*N2
至
i*N2+M2
‑
1+N1*N2)
；其中，
i
为大于或等于0，小于或等于
M1
‑1的整数
。5.
如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述第一模型中除所述第一目标端口外的其它端口的输入为预设数据，或者所述
m
个端口的数据的复制数据
。6.
如权利要求3至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一目标端口中包括端口
0。7.
如权利要求3至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述
n
个端口中每一行的端口数量大于或等于所述
m
个端口中每一行的端口数量，所述
n
个端口中每一列的端口数量大于或等于所述
m
个端口中每一列的端口数量
。8.
如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述
m
个端口和所述第一模型的输入维度的
n
个端口的对应关系，将所述
m
个端口的数据映射到所述第一模型的输入，包括：根据所述
m
个端口和所述
n
个端口，确定
Y
个端口集合，所述
Y
为大于1的整数，所述
Y
个端口集合中至少一个端口集合中包含
n
个端口；针对所述包含
n
个端口的端口集合，将所述端口集中包含的
n
个端口对应的数据，输入所述第一模型的
n
个端口对应的输入
。9.
如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述
m
个端口采用矩阵方式排列，包含
M1
列
M2
行，采用双极化方向，所述
m
个端口表示为
(M1
，
M2
，
2)
，所述
n
个端口采用矩阵方式排列，包含
N1
列
N2
行，采用双极化方向，所述
n
个端口表示为
(N1
，
N2
，
2)
，
M1、M2、N1
和
N2
均为大于或等于1的整数；针对所述
Y
个端口集合中的端口集合
k
，
k
为大于或等于0，小于或等于
Y
‑1的整数，
所述
m
个端口和所述
n
个端口的对应关系，满足以下：极化方向1：所述
m
个端口中的端口
(i*M2+k*N2
至
i*M2+k*N2+N2
‑
1)
对应所述
n
个端口中的端口
(i*N2
至
i*N2+N2
‑
1)
；极化方向2：所述
m
个端口中的端口
(i*M2+k*N2+M1*M2
至
i*M2+k*N2+N2
‑
1+M1*M2)
对应所述
n
个端口中的端口
(i*N2+N1*N2
至
i*N2+N2
‑
1+N1*N2)
；其中，
i
为大于或等于0，小于或等于
M1
‑1的整数
。10.
如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述
m
个端口采用矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：杭海存，陈家璇，柴晓萌，孙琰，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：