【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
1、本公开的各方面涉及使用机器学习来估计无线通信系统中的设备的位置。
2、在无线通信系统中，可以使用(例如，相对于一个或多个网络实体的)位置估计来估计设备(例如，用户装备(ue))在空间环境内的位置。此所估计的位置可以用于各种任务(诸如标识用于无线通信系统中的后续传输的各种参数)中。例如，可以使用位置估计来标识要在诸如基站的网络实体与ue之间进行通信时使用的一个或多个定向波束、标识要应用以允许信号处理中的方向性的波束成形模式等等。
3、各种技术可以用于无线通信系统中的位置估计。在一个示例中，设备可以基于对从多个锚接收到的信令的三角测量或三边测量来执行位置估计。可以使用到达时间差(tdoa)和/或飞行时间(tof)信息以及到达角(aoa)信息来标识发射了用于位置估计的信令的设备的位置，并由此对该设备在空间环境中的位置进行三角测量。在另一示例中，可以使用基于与位置信息(例如，接收信号强度指示符(rssi)、信道状态信息(csi)测量等)相关的数据的指纹识别来预测设备的位置。然而，这些技术可能对网络中的锚施...
【技术保护点】
1.一种处理器实现的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述一个或多个锚的所标识的定位和所述设备的所估计的位置来生成所述空间环境的地图。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述一个或多个锚的所标识的定位和所述设备的所估计的位置来选择用于与所述网络实体的通信的波束成形参数。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中标识所述一个或多个锚在所述空间环境中的所述定位包括：
6.根据权利要求5所述的方法，还包括基于所述定时信息集合和深集模型来标识所述设备在所述空...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种处理器实现的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述一个或多个锚的所标识的定位和所述设备的所估计的位置来生成所述空间环境的地图。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述一个或多个锚的所标识的定位和所述设备的所估计的位置来选择用于与所述网络实体的通信的波束成形参数。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中标识所述一个或多个锚在所述空间环境中的所述定位包括：
6.根据权利要求5所述的方法，还包括基于所述定时信息集合和深集模型来标识所述设备在所述空间环境中的所述位置。
7.根据权利要求5所述的方法，还包括基于所提取的定时信息集合来估计所述空间环境中的所述一个或多个锚中的虚拟锚的数量，其中在解码器中对所述虚拟锚的所述数量进行初始化。
8.一种处理器实现的方法，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，还包括将所训练的机器学习模型部署到无线通信设备。
10.根据权利要求8所述的方法，其中训练所述机器学习模型包括使用无监督学习技术来训练所述机器学习模型。
11.根据权利要求8所述的方法，其中提取所述定时信息的所述数据集包括针对包括所述csi测量的所述数据集中的每个相应csi测量，从所述相应csi测量的一个或多个多径分量中提取飞行时间测量或到达时间差测量中的一者或多者。
12.根据权利要求8所述的方法，其中：
13.根据权利要求8所述的方法，其中所述机器学习模型被训练成基于用于由所述机器学习模型标识的所述一个或多个虚拟锚的实际定时信息与预测定时信息之间的差来使损失函数最小化。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述损失函数包括用于与视线测量相关联的定时信息的第一项，和用于与一个或多个非视线测量相关联的定时信息的第二项。
15.根据权利要求13所述的方法，其中所述损失函数包括用于与视线测量相关联的到达角信息的第一项，和用于与一个或多个非视线测量相关联的到达角信息的第二项。
16.根据权利要求8所述的方法，其中从所述csi测量中提取所述定时信息的所述数据集包括基于超分辨率信号处理来提取所述定时信息。
【专利技术属性】
技术研发人员：S·卡达姆比，A·贝布迪，J·B·索里亚加，M·威林，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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