下行波束预测方法、设备、装置及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40907123 阅读:19 留言:0更新日期:2024-04-18 14:37
本申请实施例提供一种下行波束预测方法、设备、装置及存储介质,该方法包括:第一通信设备接收第一信息,所述第一信息包括数据集、参考信号RS配置、波束描述信息中的一种或多种;基于所述第一信息,对用于下行波束预测的人工智能或机器学习AI/ML模型进行训练或更新;基于训练或更新后的所述AI/ML模型,预测出一个或多个目标下行波束,所述目标下行波束用于所述第一通信设备与第二通信设备之间的信息传输。可以预测出一个或多个接收性能最好的下行波束,从而可以有效节省RS发送资源、UE测量开销和降低UE测量时延。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及无线通信,尤其涉及一种下行波束预测方法、设备、装置及存储介质


技术介绍

1、在新无线(new radio,nr)下行波束管理场景中,确定最优下行波束的方式,需要基站循环在不同方向发送tx beam(发送波束),终端(user equipment,ue)使用rx beam(接收波束)接收tx beam,并测量所有tx beam上发送的信道状况信息参考信号(channelstate information reference signal,csi-rs)或同步信号块(synchronization signalblock,ssb)信号,选出接收性能(如参考信号接收功率(reference signal receivedpower,rsrp))最好的波束(best beam),用于后续基站使用该下行波束给终端传输信息。

2、现有技术的实现方案,csi-rs或ssb信号需要在所有tx beam上发送,资源消耗较大。并且,终端需要分别测量所有tx beam上发送的csi-rs或ssb信号,因此终端实现较为复杂,并且测量开销较大。

...

【技术保护点】

1.一种下行波束预测方法,其特征在于,应用于第一通信设备,包括:

2.根据权利要求1所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述接收第一信息,包括:

3.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述数据集中包含以下一项或多项:

4.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述RS配置中包含以下一项或多项:

5.根据权利要求4所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述测量集合图样包括以下一种或多种:

6.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述波束描述信息中包含以下一项或多项:

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【技术特征摘要】

1.一种下行波束预测方法,其特征在于,应用于第一通信设备,包括:

2.根据权利要求1所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述接收第一信息,包括:

3.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述数据集中包含以下一项或多项:

4.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述rs配置中包含以下一项或多项:

5.根据权利要求4所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述测量集合图样包括以下一种或多种:

6.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述波束描述信息中包含以下一项或多项:

7.根据权利要求1所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述第一信息与应用场景、网络设备配置、模型功能中的一项或多项相关联。

8.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述预测出一个或多个目标下行波束之后,所述方法还包括:

9.一种下行波束预测方法,其特征在于,应用于第二通信设备,包括:

10.根据权利要求9所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述数据集中包含以下一项或多项:

11.根据权利要求9所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述rs配置中包含以下一项或多项:

12.根据权利要求11所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述测量集合图样包括以下一种或多种:

13.根据权利要求9所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述波束描述信息中包含以下一项或多项:

14.根据权利要求9至13任一项所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述第一信息与应用场景、网络设备配置、模型功能中的一项或多项相关联。

15.根据权利要求9所述的下行波束预测方法,其特征在于,所述方法还包括:

16.一种下行波束预测方法,其特征在于,应用于终端,包括:

17.根据权利要求16所述的下行波束预测方法,其特征在于,所...

【专利技术属性】
技术研发人员:王达高秋彬黄秋萍
申请(专利权)人:大唐移动通信设备有限公司
类型:发明
国别省市:

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