模型输入的确定方法及通信设备与流程

本申请属于通信，具体涉及一种模型输入的确定方法及通信设备。

背景技术：

1、在通信系统中，通信设备(比如终端或网络侧设备)通常可以使用人工智能(artificial intelligence，ai)模型对输入的资源进行模型预测，模型预测的结果可以辅助通信设备进行信道估计、信号处理等。

2、目前，通信设备在进行使用ai模型进行模型预测时，模型的输入通常是固定的资源位置和/或资源数目。然而，在实际的通信系统中，通信设备可使用的资源并非是固定的资源位置和/或资源数据，这样，当通信设备可使用的资源与ai模型的输入不一致时，将无法使用ai模型进行模型预测，导致ai模型的灵活性和泛化能力较差。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种模型输入的确定方法及通信设备，能够解决目前的ai模型灵活性和泛化能力较差的问题。

2、第一方面，提供了一种模型输入的确定方法，该方法包括：

3、第一通信设备根据ai模型的配置信息确定所述ai模型的输入，所述配置信息用于指示从第一域中选择n个元素作为所述ai模型的输入，n为大于或等于1的整数，所述第一域中包括m个元素，m为大于n的整数。

4、第二方面，提供了一种模型输入的确定装置，该装置包括：

5、确定模块，用于根据ai模型的配置信息确定所述ai模型的输入，所述配置信息用于指示从第一域中选择n个元素作为所述ai模型的输入，n为大于或等于1的整数，所述第一域中包括m个元素，m为大于n的整数。

6、第三方面，提供了一种通信设备，该通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

7、第四方面，提供了一种通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于根据ai模型的配置信息确定所述ai模型的输入，所述配置信息用于指示从第一域中选择n个元素作为所述ai模型的输入，n为大于或等于1的整数，所述第一域中包括m个元素，m为大于n的整数。

8、第五方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

9、第六方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

10、第七方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的模型输入的确定方法的步骤。

11、在本申请实施例中，通信设备可以根据ai模型的配置信息确定ai模型的输入，该配置信息用于指示从第一域的m个元素中选择n个元素作为ai模型的输入，n为大于或等于1的整数，m为大于n的整数。这样，由于通信设备可以在第一域的m个元素中灵活选择n个元素作为ai模型的输入，因此，可以使得通信设备能够在不同的资源位置和/或资源数目的情况下，使用尽量少的ai模型，提升了ai模型的使用灵活性和泛化能力，降低了通信系统的开销。

技术特征：

1.一种模型输入的确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，第一通信设备在根据ai模型的配置信息确定所述ai模型的输入之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一域包括以下至少一项：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一通信设备支持使用所述第一域中的m个元素；

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述n个元素包括以下任一项：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，包括以下任一项：

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述n个元素满足以下至少一项：

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述ai模型和所述ai模型的输入包括以下至少一项：

13.一种模型输入的确定装置，其特征在于，包括：

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，

15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于：

17.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一域包括以下至少一项：

18.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，第一通信设备支持使用所述第一域中的m个元素；

19.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述n个元素包括以下任一项：

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，包括以下任一项：

21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，

22.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述n个元素满足以下至少一项：

23.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于：

24.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述ai模型和所述ai模型的输入包括以下至少一项：

25.一种通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至12任一项所述的模型输入的确定方法的步骤。

26.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至12任一项所述的模型输入的确定方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种模型输入的确定方法及通信设备，属于通信技术领域，本申请实施例的模型输入的确定方法包括：第一通信设备根据AI模型的配置信息确定所述AI模型的输入，所述配置信息用于指示从第一域中选择N个元素作为所述AI模型的输入，N为大于或等于1的整数，所述第一域中包括M个元素，M为大于N的整数。

技术研发人员：杨昂,孙鹏,李佳林,孙布勒
受保护的技术使用者：维沃移动通信有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15