【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
1.本公开整体涉及无线通信领域，并且更具体地，涉及使用虚拟接入点来预测与用户装备(ue)相关联的无线测量以改进ue的定位。2.相关技术学习虚拟发送器(例如，虚拟接入点)的位置是一种学习无线环境(包括在多路径环境中ue的位置)的途径。多路径环境可包括一个或多个反射表面，诸如建筑物墙壁、地面或阻止在发送器与接收器(例如，ue)之间信号的视线(los)发送的其他物体。此外，机器学习已经增强某些应用的准确性和效用。通过使用训练数据来训练机器学习模型，该模型可在给定新输入的情况下预测期望信息。训练数据可包括“真实值(ground truth)”，该真实值是已知为真正或真实的信息，并且通过观察和测量来获得，但是不一定是真实的。因此，包含例如位置和多路径分量的数据可用来训练机器学习模型以生成对多路径分量的推断，该推断可指示ue的位置。
技术介绍
技术实现思路
1、在本公开的第一方面，公开了一种预测与无线网络的用户装备(ue)相关联的无线信道数据的方法。在一些实施方案中，该方法包括：获得该ue的位置；以及在给定该ue...
【技术保护点】
1.一种预测与无线网络的用户装备(UE)相关联的无线信道数据的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法由所述UE执行，并且所述方法还包括由所述UE从所述无线网络的网络实体接收所述第一机器学习模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法由被配置用于基于第三代合作伙伴计划(3GPP)的数据通信的基站执行，并且所述方法还包括由所述基站向所述UE传送包括所述一个或多个预测的无线测量的所述输出。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括使用第二机器学习模型来确定所述虚...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种预测与无线网络的用户装备(ue)相关联的无线信道数据的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法由所述ue执行，并且所述方法还包括由所述ue从所述无线网络的网络实体接收所述第一机器学习模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法由被配置用于基于第三代合作伙伴计划(3gpp)的数据通信的基站执行，并且所述方法还包括由所述基站向所述ue传送包括所述一个或多个预测的无线测量的所述输出。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括使用第二机器学习模型来确定所述虚拟接入点对所述ue的可观察性；
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述第一机器学习模型包括回归器，并且所述第二机器学习模型包括分类器，所述分类器是使用包括(i)所述多路径分量数据、(ii)所述无线设备的所述真实值位置和(iii)虚拟接入点对所述无线设备的可观察性的训练数据集来训练的。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述输出包括热图，所述热图包括对关于与所述无线网络相关联的射频(rf)环境的对应的位置的所述一个或多个预测的无线测量的指示。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述虚拟接入点的所述位置在从反射表面到所述虚拟接入点的距离处，所述距离等于从所述反射表面到所述接入点的所述位置的距离。
9.根据权利要求1所述的方法，其中：
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于所述预测的一个或多个无线测量，更新所述虚拟接入点的位置，或者向服务器提供所述一个或多个无线测量中的至少一个无线测量以用于在所述ue的定位中使用。
11.一种在无线网络内的网络节点，所述网络节点包括：
12.根据权利要求11所述的网络节点，其中：
13.根据权利要求11所述的网络节点，其中：
14.根据权利要求11所述的网络节点，其中：
15.根据权利要求14所述的网络节点，其中所述第一机器学习模型包括回归器，并且所述第二机器学习模型包括分类器，所述分类器是使用...
【专利技术属性】
技术研发人员：R·阿米利，S·耶拉马利，T·俞，M·A·M·希尔扎拉，M·佐吉，M·T·法希姆，R·普拉卡什，张晓霞，
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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