【技术实现步骤摘要】
本公开的示例性实施例涉及用于管理移动通信系统中的信息的技术，并且更具体地，涉及管理移动通信系统中关于用于无线通信的人工神经网络模型的信息的技术。
技术介绍
1、国际标准化组织第三代合作伙伴计划(3gpp)已选择人工智能(ai)和机器学习(ml)对新无线电(nr)空中接口的应用作为release 18(版本18)中的研究项目(si)。si的目的是建立nr无线电接口中ai/ml利用的用例并确定对于每个特定用例的性能增益。具体地，代表性的用例包括增强信道状态信息(csi)反馈、波束管理和提高定位精度。
技术实现思路
1、本公开的示例性实施例指向提供管理移动通信系统中关于用于无线通信的人工神经网络模型的信息的方法和装置。
2、根据本公开的第一示例性实施例，通信节点的方法可以包括：向网络节点发射用于应用人工神经网络模型中的每一个的所需网络配置；以及向网络节点发射第一模型的状态报告以激活人工神经网络模型中的至少一个人工神经网络模型，该第一模型的状态报告包括针对人工神经网络模型中的每一个的模型标识符字段和模型信息字段，其中，所需网络配置中的每一个包括配置标识符和网络配置信息。
3、网络配置信息可以包括一个或更多个无线电资源配置(rrc)信息元素(ie)，该一个或更多个无线电资源配置(rrc)信息元素(ie)与和人工神经网络模型中的每一个相对应的所需的网络配置相对应。
4、模型信息字段可以包括以下中的至少一个：用于与人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的所
5、第一模型的状态报告可以仅包括与当前可支持的人工神经网络模型相对应的模型状态报告。
6、该方法还可以包括：向网络节点发射第二模型的状态报告，其中，当出现以下情况之中的至少一个时，向网络节点发射第二模型的状态报告：当通信节点的模型状态信息改变时的情况、当网络节点指示通信节点发射第二模型的状态报告时的情况、当用于第一模型的状态报告的禁止重传定时器到期且存在通信节点当前支持的人工神经网络模型时的情况、当用于第一模型的状态报告的周期发射定时器到期且存在通信节点当前支持的人工神经网络模型时的情况，或者当出现移交程序时的情况。
7、该方法还可以包括：从网络节点接收与第一模型的状态报告中未包括的人工神经网络模型相对应的人工神经网络模型的激活或去激活的指示信息；以及根据指示信息忽略人工神经网络模型的激活或去激活。
8、该方法还可以包括：响应于第一模型的状态报告，从网络节点接收关于一个或更多个人工神经网络模型的激活指示；基于激活指示激活一个或更多个人工神经网络模型；当在通信节点中被激活的人工神经网络模型被去激活时，生成第二模型的状态报告，所述第二模型的状态报告包括被去激活的人工神经网络模型的去激活信息；以及向网络节点发射第二模型的状态报告。
9、当人工神经网络模型之中存在通信节点和网络节点需要在其上联合执行推理任务的第一人工神经网络模型时，模型信息字段可以包括以下中的至少一个：网络节点中是否存在网络节点侧人工神经网络模型、网络节点的网络节点侧人工神经网络模型的标识符、网络节点的网络节点侧人工神经网络模型的输入和输出、网络节点的网络节点侧人工神经网络模型的执行环境信息，或网络节点的网络节点侧人工神经网络模型的推理操作所需的推理时延。
10、该方法还可以包括：预先从网络节点接收通信节点和网络节点需要在其上联合执行推理任务的第一人工神经网络模型的信息。
11、该网络节点可以是连接到通信节点的基站、管理人工神经网络模型的服务器或管理人工神经网络模型的云中的一个。
12、根据本公开的第二示例性实施例，网络节点的方法可以包括：从通信节点接收用于应用人工神经网络模型中的每一个的所需的网络配置；接收至少一个第一模型的状态报告，该第一模型的状态报告包括针对人工神经网络模型中的每一个的模型标识符字段和模型信息字段；基于接收的第一模型的状态报告和网络节点的负载来确定是否允许人工神经网络模型中的每一个；以及向通信节点发射指示是否允许人工神经网络模型中的每一个的信息，其中，所需的网络配置中的每一个包括配置标识符和网络配置信息。
13、网络配置信息可以包括一个或更多个无线电资源配置(rrc)信息元素(ie)，该一个或更多个无线电资源配置(rrc)信息元素(ie)与和人工神经网络模型中的每一个相对应的所需的网络配置相对应。
14、模型信息字段可以包括以下中的至少一个：用于与人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的所需的网络配置信息、用于与人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的辅助网络配置信息、人工神经网络模型中的每一个的模型性能指示符、人工神经网络模型中的每一个的偏好，或者人工神经网络模型中的每一个的偏好优先级信息。
15、该方法还可以包括：当基于人工神经网络模型的每一个的模型性能指示符而需要去激活被激活的人工神经网络模型时，向通信节点发射指示被激活的人工神经网络模型的去激活的信息。
16、该方法还可以包括：从通信节点接收第二模型的状态报告；以及当第二模型的状态报告指示被激活的人工神经网络模型的去激活时，忽略接收的第二模型的状态报告。
17、该方法还可以包括：从通信节点接收第二模型的状态报告；以及当第二模型的状态报告指示被激活的人工神经网络模型的去激活时，基于接收的第二模型的状态报告启动用于去激活被激活的人工神经网络模型的程序。
18、该方法还可以包括：向通信节点提供通信节点和所述网络节点需要在其上联合执行推理任务的第一人工神经网络模型的信息。
19、根据本公开的示例性实施例，终端和网络节点(例如，基站)具有能够支持具有小信号发射负载的终端操作的优点。因此，当终端主动改变人工神经网络模型时，这种情况可以被快速报告给网络节点并与网络节点共享。特别是，根据终端的电池消耗和/或热状态，可以减少可支持的人工神经网络模型的数量或用更简化的人工神经网络模型代替现有模型。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种通信节点的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络配置信息包括一个或更多个RRC IE，所述一个或更多个RRC IE与和所述人工神经网络模型中的每一个相对应的所需的网络配置相对应，所述RRC IE指无线电资源配置信息元素。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述模型信息字段包括以下中的至少一个：用于与所述人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的所需的网络配置信息、用于与所述人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的辅助网络配置信息、所述人工神经网络模型中的每一个的模型性能指示符、所述人工神经网络模型中的每一个的偏好，或者所述人工神经网络模型中的每一个的偏好优先级信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一模型的状态报告仅包括与当前可支持的人工神经网络模型相对应的模型状态报告。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：向所述网络节点发射第二模型的状态报告，其中，当出现以下情况之中的至少一个时，向所述网络节点发射所述第二模型的状态报告：当所述通信节点的模型状态信息改变时的情况、当所述网络节点指示所
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，当所述人工神经网络模型之中存在所述通信节点和所述网络节点需要在其上联合执行推理任务的第一人工神经网络模型时，所述模型信息字段包括以下中的至少一个：所述网络节点中是否存在网络节点侧人工神经网络模型、所述网络节点的所述网络节点侧人工神经网络模型的标识符、所述网络节点的所述网络节点侧人工神经网络模型的输入和输出、所述网络节点的所述网络节点侧人工神经网络模型的执行环境信息，或所述网络节点的所述网络节点侧人工神经网络模型的推理操作所需的推理时延。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：预先从所述网络节点接收所述通信节点和所述网络节点需要在其上联合执行推理任务的第一人工神经网络模型的信息。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络节点是连接到所述通信节点的基站、管理所述人工神经网络模型的服务器或管理所述人工神经网络模型的云中的一个。
11.一种网络节点的方法，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述网络配置信息包括一个或更多个RRC IE，所述一个或更多个RRC IE与和所述人工神经网络模型中的每一个相对应的所需的网络配置相对应，所述RRC IE指无线电资源配置信息元素。
13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述模型信息字段包括以下中的至少一个：用于与所述人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的所需的网络配置信息、用于与所述人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的辅助网络配置信息、所述人工神经网络模型中的每一个的模型性能指示符、所述人工神经网络模型中的每一个的偏好，或者所述人工神经网络模型中的每一个的偏好优先级信息。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：当基于所述人工神经网络模型中的每一个的所述模型性能指示符而需要去激活被激活的人工神经网络模型时，向所述通信节点发射指示所述被激活的人工神经网络模型的去激活的信息。
15.根据权利要求11所述的方法，还包括：
16.根据权利要求11所述的方法，还包括：
17.根据权利要求11所述的方法，还包括：向所述通信节点提供所述通信节点和所述网络节点需要在其上联合执行推理任务的第一人工神经网络模型的信息。
...【技术特征摘要】
1.一种通信节点的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络配置信息包括一个或更多个rrc ie，所述一个或更多个rrc ie与和所述人工神经网络模型中的每一个相对应的所需的网络配置相对应，所述rrc ie指无线电资源配置信息元素。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述模型信息字段包括以下中的至少一个：用于与所述人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的所需的网络配置信息、用于与所述人工神经网络模型中的每一个相对应的推理任务的辅助网络配置信息、所述人工神经网络模型中的每一个的模型性能指示符、所述人工神经网络模型中的每一个的偏好，或者所述人工神经网络模型中的每一个的偏好优先级信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一模型的状态报告仅包括与当前可支持的人工神经网络模型相对应的模型状态报告。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：向所述网络节点发射第二模型的状态报告，其中，当出现以下情况之中的至少一个时，向所述网络节点发射所述第二模型的状态报告：当所述通信节点的模型状态信息改变时的情况、当所述网络节点指示所述通信节点发射所述第二模型的状态报告时的情况、当用于所述第一模型的状态报告的禁止重传定时器到期且存在所述通信节点当前支持的人工神经网络模型时的情况、当用于所述第一模型的状态报告的周期发射定时器到期且存在所述通信节点当前支持的人工神经网络模型时的情况，或者当出现移交程序时的情况。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，当所述人工神经网络模型之中存在所述通信节点和所述网络节点需要在其上联合执行推理任务的第一人工神经网络模型时，所述模型信息字段包括以下中的至少一个：所述网络节点中是否存在网络节点侧人工神经网络模型、所述网络节点的所述网络节点侧人工神经网络模...
【专利技术属性】
技术研发人员：朴汉俊，权容琎，李雁锡，李熙秀，金润柱，朴贤绪，孙廷辅，李有鲁，
申请(专利权)人：韩国电子通信研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。