无线通信中的机器学习制造技术

技术编号:44698518 阅读:19 留言:0更新日期:2025-03-19 20:49
本公开的某些方面提供了用于无线通信中的机器学习的技术。由用户装备执行的示例方法包括:接收报告与第一机器学习模型相关联的信道状态信息(CSI)的指示;接收与该CSI相关联的参考信号;以及至少部分地基于与该用户装备相关联的机器学习能力来发送与该参考信号相关联的CSI报告。

【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无线通信,并且更具体地涉及用于无线通信中的机器学习的技术。

2、无线通信系统被广泛部署以提供各种电信服务,诸如电话、视频、数据、消息接发、广播或其他类似类型的服务。这些无线通信系统可采用能够通过与多个用户共享可用无线通信系统资源来支持与多个用户通信的多址技术

3、尽管无线通信系统许多年来取得了巨大的技术进步,但挑战仍然存在。例如,复杂且动态的环境仍可衰减或阻挡无线发送器和无线接收器之间的信号。因此,存在对改进无线通信系统的技术性能的持续期望,包括例如:改进通信的速度和数据携带容量、改进共享通信介质的使用效率、减小发送器和接收器在执行通信时使用的功率、改进无线通信的可靠性、避免冗余的发送和/或接收以及相关处理、改进无线通信的覆盖区域、增加可接入无线通信系统的设备的数量和类型、增加不同类型的设备相互通信的能力、增加可供使用的无线通信介质的数量和类型等。因此,存在进一步改进无线通信系统以克服上述技术挑战和其他挑战的需求。


技术实现思路

1、一个方面提供了一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于无线通信的装置,所述装置包括:

2.根据权利要求1所述的装置,其中为了发送所述CSI报告,所述处理器还被配置为响应于满足定时约束发送所述CSI报告,其中所述定时约束至少部分地基于所述机器学习能力。

3.根据权利要求2所述的装置,其中:

4.根据权利要求1所述的装置,其中所述机器学习能力包括:

5.根据权利要求1所述的装置,其中所述机器学习能力包括:

6.根据权利要求1所述的装置,其中所述处理器还被配置为发送对所述机器学习能力的指示。

7.根据权利要求4所述的装置,其中:

8.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于无线通信的装置,所述装置包括:

2.根据权利要求1所述的装置,其中为了发送所述csi报告,所述处理器还被配置为响应于满足定时约束发送所述csi报告,其中所述定时约束至少部分地基于所述机器学习能力。

3.根据权利要求2所述的装置,其中:

4.根据权利要求1所述的装置,其中所述机器学习能力包括:

5.根据权利要求1所述的装置,其中所述机器学习能力包括:

6.根据权利要求1所述的装置,其中所述处理器还被配置为发送对所述机器学习能力的指示。

7.根据权利要求4所述的装置,其中:

8.根据权利要求1所述的装置,其中所述处理器还被配置为:

9.根据权利要求8所述的装置,其中为了发送所述确认,所述处理器还被配置为发送多个确认,其中所述确认中的每个确认用于所述一个或多个活动机器学习模型的第一集合中的一个活动机器学习模型。

10.根据权利要求8所述的装置,其中为了发送所述确认,所述处理器还被配置为在接收到所述配置时开始的时间窗口中发送所述确认。

11.根据权利要求10所述的装置,其中:

12.根据权利要求8所述的装置,其中所述处理器还被配置为响应于接收到所述配置来发送对与所述一个或多个活动机器学习模型的第一集合中的至少一个活动机器学习模型相关联的定时约束的指示。

13.根据权利要求1所述的装置,其中所述处理器还被配置为:

14.一种用于无线通信的装置,所述装置包括:

15.根据权利要求14所述的装置,其中:

16.根据权利要求15所述的装置,其中:

17.根据权利要求15所述的装置,其中:

18.根据权利要求15所述的装置,其中:

19.根据权利要求15所述的装置,其中所述定时基准的所述时间位置部分地取决于:

20.根据权利要求15所述的装置,其中所述处理器还被配置为发送对所述定时基准的所述时间位置的指示。

21.根据权利要求15所述的装置,其中所述处理器还被配置为至少部分地基于所述一个或多个活动机器学习模型的集合来确定所述定时基准的所述时间位置。

22.根据权利要求14所述的装置,其中所述集合包括与所述一个或多个活动机器学习模型相关联的一系列一个或多个标识符。

23.根据权利要求14所述的装置,其中所述处理器还被配置为:

24.根据权利要求14所述的装置,其中所述处理器还被配置为:

25.根据权利要求21所述的装置,其中:

26.根据权利要求25所述的装置,其中:

27.根据权利要求14所述的装置,其中为了确定所述集合,所述处理器还被配置为在所述第一机器学习模型不在所述集合中的情况下,响应于接收到报告...

【专利技术属性】
技术研发人员:郝辰曦张煜T·余郑瑞明J·K·孙达拉拉詹J·纳姆古P·K·维特哈拉德夫尤尼王闰昕N·布尚K·K·穆克维利季庭方A·M·A·M·易卜拉欣
申请(专利权)人:高通股份有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 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。

1