一种智能测量方法及装置与流程

本技术实施例涉及通信，尤其涉及一种智能测量方法及装置。

背景技术：

1、在通信系统中，接入网设备可以从终端设备获得测量报告，以根据测量报告执行切换、调度、功率控制、系统消息配置、或其他可能的操作。例如，当终端设备处于无线连接态时，终端设备可以利用固定的周期值周期性地执行测量，并向接入网设备发送指示测量结果的测量报告。然而，终端设备采用固定周期的周期性测量方案时，可能导致终端设备的无效测量。

技术实现思路

1、本公开提供一种智能测量方法及装置，以降低终端设备无效测量的概率。

2、第一方面，提供一种智能测量方法，该方法的执行主体为终端设备、或终端设备中的部件(模块、芯片、电路或其它等)，包括：利用第一模型，确定终端设备的测量时间；根据所述测量时间，执行测量。

3、通过上述设计，终端设备可利用第一模型，推理测量时间，且在推理出的测量时间，执行测量。第一模型是ai模型，ai模型能够对复杂问题进行较好的建模，能够很好地解决非线性问题。ai模型是利用实际数据或者近似实际数据训练得到的，更加匹配实际信道环境，更加能够解决复杂的实际问题。终端设备可利用第一模型，推理出与终端设备所处场景相匹配的测量时间，因此推理出的测量时间更准确，相对于终端设备利用配置的固定周期，周期性的测量，可降低终端设备无效测量的概率。举例来说，终端设备在20ms内处于静止不动，在理论上，在该20ms内，由于终端设备所处的无线环境没有发生变化，终端设备可能只需要执行一次测量。如果配置的固定测量周期为5ms，则在上述20ms的时间内，终端设备需要执行四次测量。而在本公开中，第一模型可根据终端设备实际所处的场景，推理出与终端设备实际所处场景相匹配的测量时间。比如，在上述举例中，终端设备在20ms静止不动，所处场景并没有发生变化，则终端设备利用第一模型推理出的与终端设备实际场景相匹配的测量时间可以为20ms，则在上述20ms内，终端设备执行一次测量即可。相对于，终端设备在上述20ms内，终端设备执行四次测量，可减少终端设备的无效测量。进一步，在目前的方案中，接入网设备为终端设备配置固定的测量周期。如果接入网设备改变上述测量周期，则接入网设备需要向终端设备再配置一个新的测量周期。在接入网设备改变测量周期时，接入网设备需要频繁向终端设备发送消息，以改变固定周期的配置。而在本公开的方案中，终端设备利用第一模型，可自行推理出测量时间，无需接入网设备频繁向终端设备发送消息，以更改配置的固定测量周期。

4、在一种设计中，还包括：接收来自接入网设备的测量控制消息，所述测量控制消息中包括所述第一模型的指示信息。可选的，第一模型可以是接入网设备训练好的，通过上述测量控制消息配置给终端设备的。或者，第一模型可以是除接入网设备外的其它第三方设备(例如，核心网设备、网管、近实时接入网智能控制ric或其它ai网元等)训练好的，接入网设备在上述第三方设备中获取所述第一模型，且通过上述测量控制消息将第一模型通知终端设备等，不作限制。上述指示信息用于指示以至少一项：模型的标识、或模型的参数。例如，该模型为神经网络，模型的参数可以包括以下至少一项：模型的层数、模型的类型、各层的网元个数、各层之间的连接关系或网元之间的连接关系、各网元的权值、各网元的损失函数、或各网元的激活函数等。

5、通过上述设计，该第一模型可以是第三方设备训练好的，例如第三方设备可以是接入网设备等，接入网设备将训练好的第一模型发送给终端设备，终端设备直接利用训练好的第一模型，推理测量时间即可，无需终端设备自行训练第一模型，节省了终端设备的功耗。

6、在一种设计中，所述终端设备利用所述第一模型，确定测量时间，包括：终端设备利用所述第一模型的输入和所述第一模型，确定所述第一模型的输出；终端设备根据所述第一模型的输出，确定所述测量时间。可选的，所述第一模型的输入包括以下至少一项：所述终端设备的第一场景辅助特征、或第一测量时间。

7、通过上述设计，第一场景辅助特征可用于表征终端设备所处的场景。例如，第一场景辅助特征包括以下至少一项：所述终端设备两次测量的信号质量的偏移或差值、所述终端设备的功率余量报告phr、所述终端设备的信道质量指示cqi、或所述终端设备的移动速度等。终端设备可根据第一场景辅助特征确定第一模型的输入，根据第一模型和第一模型的输入，推理出终端设备的测量时间。可选的，第一模型的输入中还可以包括第一测量时间，该第一测量时间可以为基础的测量时间，或者参考测量时间等，不作限制。在一种设计中，根据第一模型的输出确定的测量时间，可以为在基础的测量时间上增加测量间隔，或者减少测量间隔等，不作限制。例如，第一场景辅助特征表征终端所处的场景变化较大，则可以在基础测量时间的基础上，增加测量时间间隔等，反之，则可以在基础测量时间的基础上，减少测量时间间隔等，不作限制。采用上述设计，可根据用于表示终端所处场景的第一场景辅助特征和/或第一测量时间等，推理出终端设备的实际测量时间；采用上述方式，可根据终端的实际情况，确定与之匹配的测量时间，从而使得测量更加有效和准确，减少终端设备的无效测量。

8、在一种设计中，还包括：向所述接入网设备发送测量报告，所述测量报告中包括所述终端设备的测量结果，其中，所述终端设备的第二场景辅助特征满足上报条件。也就是说，终端设备可判断第二场景辅助特征是否满足上报条件；如果满足上报条件，则终端设备向接入网设备上报测量报告；否则，终端设备不上接入网设备上报测量报告。可选的，所述终端设备的第二场景辅助特征中包括以下至少一项：所述终端设备两次测量的信号质量的偏移或差值、所述终端设备的功率余量报告phr、所述终端设备的信道质量指示cqi、或所述终端设备的移动速度等。可选的，前已述第二场景辅助特征中包括一项或多项特征，不同特征对应的上报条件可能不同。例如，对于终端设备两次测量的信号质量或服务质量的偏移，其对应的上报条件可以为：终端设备两次测量的信号质量或服务质量的偏移大于或等于第一值。对于特征：终端设备的phr，其对应的上报条件可以为：终端设备的phr小于或等于第二值。对于特征：终端设备的cqi，其对应的上报条件可以为：终端设备的cqi小于或等于第三值。对于特征：终端设备的移动速度，其对应的上报条件可以为：终端设备的移动速度大于或等于第四值。上述第一值、第二值、第三值和第四值，可以相同或不同，不作限制。

9、通过上述设计，第二场景辅助特征可表示终端所处的场景。当终端所处于的场景变化较大、或者终端所处的无线环境较差等，可以向接入网设备上报包括测量结果的测量报告；否则，终端设备不向接入网设备上报测量报告，从而避免终端设备向接入网设备频繁上报无效的测量报告，减少空口开销。

10、在一种设计中，所述测量控制消息中还包括以下至少一项的指示信息：所述第一场景辅助特征、所述第二场景辅助特征、所述第一测量时间、或所述上报条件。也就是说，终端设备接收的来自接入网设备的测量控制消息，除用于指示第一模型外，还可以用于指示以下一项或多项：所述第一场景辅助特征、所述第二场景辅助特征、所述第一测量时间、或所述上报条件。终端设备可根据第一场景辅助特征和/或第一测量时间，确定第一模型的输入；终端设备根据第一模型的输入和第一模型，确定第一模型的输出；根据第一模型的输出，确定测量时间；终端设备在所述测量时间，执行测量，获得测量结果。终端设备确定第二场景辅助特征是否满足上报条件；如果满足上报条件，则终端设备向接入网设备发送包括测量结果的测量报告；否则，终端设备不向接入网设备发送包括测量结果的测量报告。

11、通过上述设计，接入网设备可根据终端设备所处环境等，通过大数据等，为终端设备配置匹配的第一场景辅助特征、第二场景辅助特征和上报条件等。相对于，终端设备自行确定用于确定第一模型输入的第一场景辅助特征，和用于上报判断的第二场景辅助特征和上报条件等，可减少终端设备的能耗。同时，接入网设备的处理能力通常要强于终端设备，终端设备根据大数据等方面，确定终端设备的第一场景辅助特征、第二场景辅助特征和对应的上报条件等，通常准确性也更高。

12、在一种设计中，利用第一模型确定的测量时间指两次测量的时间间隔；例如，终端设备在执行每次测量前或后，利用第一模型，预测下一次的测量时间。该预测的下一次测量时间可具体指下一次测量与其前一次测量的时间间隔。或者，

13、利用第一模型确定的测量时间指测量周期；例如，终端设备按照该测量周期，周期性执行测量，直至终端设备根据第一模型，再次确定测量周期为止。或者，

14、利用第一模型确定的测量时间指两次测量周期的变化量；例如，测量时间指下一次测量周期与第一测量时间(该第一测量时间可指基础测量周期，或参考测量时间等)之间的变化量，或者，测量时间指下一次测量周期与当前测量周期(即下一次测量的前一次测量的测量周期)之间的变化量。例如，第一测量时间为5ms，测量时间指示的变化量为+2ms，则终端设备的下一次测量周期为7ms。或者，测量时间指示的变化量为-2ms，则终端设备的下一次测量周期为3ms等。或者，

15、利用第一模型确定的测量时间指两次测量周期的变化倍数。例如，测量时间指下一次测量周期与第一测量时间的变化倍数，或者测量时间指下一次测量周期与当前测量周期(即下一次测量的前一次测量的测量周期)之间的变化倍数。例如，第一测量时间为5ms，测量时间指示的变化倍数为1.2倍，则终端设备的下一次测量周期为6ms等。

16、第二方面，提供一种智能测量方法，该方法的执行主体为接入网设备、或接入网设备中的部件(模块、芯片、电路或其它等)，该方法包括：确定第一模型，所述第一模型用于确定终端设备的测量时间；可选的，该第一模型可以是接入网设备训练的，或者，接入网设备从其它设备中获取的等，不作限制。向终端设备发送测量控制消息，所述测量控制消息中包括所述第一模型的指示信息。可选的，所述测量控制消息可以为rrc重配置消息等。

17、通过上述设计，接入网设备通过测量控制消息，将第一模型配置给终端设备；终端设备将根据第一模型推理测量时间。终端设备根据第一模型，可推理出与终端设备所处场景相匹配的测量时间，相对于终端设备利用配置的与终端设备的实际场景差距较大的固定周期，周期性的执行测量，降低终端设备无效测量的概率。

18、在一种设计中，所述测量控制消息中还包括以下至少一项的指示信息：所述终端设备的第一场景辅助特征、所述终端设备的第二场景辅助特征、第一测量时间或上报条件等。可选的，所述第一场景辅助特征或第二场景辅助特征可表示终端设备实际所处的场景。所述第一场景辅助特征或所述第二场景辅助特征中包括以下至少一项：所述终端设备两次测量的信号质量的偏移或差值、所述终端设备的功率余量报告phr、所述终端设备的信道质量指示cqi、或所述终端设备的移动速度等，不作限制。

19、第三方面，提供一种模型训练方法，该方法的执行主体为终端设备、接入网设备、核心网设备、网管、ric、或其他ai网元等。或者，该方法的执行可以为上述终端设备、接入网设备、核心网设备、网管、ric或其他ai网元等中的部件(模块、芯片、电路或其它等)，不作限制。该方法包括：利用训练样本和第一模型，确定第二测量时间；可选的，该第二测量时间为根据第一模型的输出，确定的测量时间。为了与其它测量时间相区分，将此处的测量时间称为第二测量时间。根据所述第二测量时间和所述训练样本对应的标签，优化或调整所述第一模型。可选的，第一模型为神经网络，调整或优化第一模型，包括，调整或优化第一模型的以下至少一项：层数、宽度、神经元的权重、或神经元的激活函数中的参数等。

20、通过上述设计，训练第一模型，该第一模型可用于推理终端设备的测量时间；利用ai的方式，确定终端设备的推理时间，相对于，传统的接入网设备为终端设备配置固定的测量周期的方式，可提高终端设备测量的准确性，降低终端设备的无效测量概率。具体的，第一模型是利用实际的数据训练得到的，且ai模型能够解决复杂的非线性问题，第一模型可根据终端设备的实际应用场景，推理出与终端设备的实际场景相匹配的测量时间，降低终端设备的无效测量的概率。而传统方法中，利用固有的算法，确定固定的测量周期，该固定的测量周期与终端设备实际所处的场景的匹配度较低，因此，在公开中，利用第一模型推理出的测量时间的准确性，要高于传统方法中确定的固定测量周期。

21、在一种设计中，所述训练样本是来自终端设备的，或者接入网设备测量的。可选的，所述训练样本中包括以下至少一项：所述终端设备的场景辅助特征、或第一测量时间。所述终端设备的场景辅助特征中包括以下至少一项：所述终端设备两次测量的信号质量的偏移或差值、所述终端设备的功率余量报告phr、所述终端设备的信道质量指示cqi、或所述终端设备的移动速度等。例如，终端设备向接入网设备上报的测量报告中，除包括测量结果外，还可以包括：终端设备的场景辅助特征和/或第一测量时间等。接入网设备根据终端设备的场景辅助特征和/或第一测量时间等，确定训练样本。

22、在一种设计中，所述标签是根据所述终端设备上报的测量结果确定的，或者所述标签是根据所述场景辅助特征和/或第一测量时间确定的，不作限制。

23、第四方面，提供一种装置，该装置可以是终端设备、或者配置于终端设备中的部件。

24、示例性地，该装置包括执行第一方面所描述的方法/操作/步骤/动作一一对应的单元，该单元可以是硬件电路，也可以是软件，也可以是硬件电路结合软件实现。

25、例如，该装置包括处理单元，处理单元可以执行上述第一方面中任一种设计相应功能，具体的：处理单元，用于利用第一模型，确定终端设备的测量时间；根据所述测量时间，执行测量。可选的，该装置可以包括收发单元，用于接收来自接入网设备的测量控制消息，所述测量控制消息中包括所述第一模型的指示信息。关于处理单元和收发单元的具体执行过程可参考第一方面，此处不再赘述。

26、示例性地，该装置包括处理器，用于实现上述第一方面的方法。所述装置还可以包括存储器，用于存储指令和/或数据。所述处理器与存储器耦合，所述处理器执行存储器中存储的程序指令，实现上述第一方面的方法。所述装置还可以包括通信接口，所述通信接口用于该装置和其它设备进行通信。通信接口可以是收发器、电路、总线、模块、管脚或其它类型的通信接口。在一种可能的设计中，该装置包括：

27、存储器，用于存储程序指令；

28、处理器，用于利用第一模型，确定终端设备的测量时间；根据所述测量时间，执行测量。

29、可选的，通信接口，用于接收来自接入网设备的测量控制消息，所述测量控制消息中包括所述第一模型的指示信息。

30、关于通信接口和处理器的具体执行过程，可参考第一方面，此处不再赘述。

31、第五方面，提供一种装置，该装置可以是接入网设备、或者配置于接入网设备中的部件。

32、示例性地，该装置包括执行第二方面所描述的方法/操作/步骤/动作一一对应的单元，该单元可以是硬件电路，也可以是软件，也可以是硬件电路结合软件实现。

33、例如，该装置包括处理单元和收发单元，处理单元和收发单元可以执行上述第二方面中任一种设计相应功能，具体的：处理单元，确定第一模型，所述第一模型用于确定终端设备的测量时间；收发单元，用于向所述终端设备发送测量控制消息，所述测量控制消息中包括所述第一模型的指示信息。关于处理单元和收发单元的具体执行过程可参考第二方面，此处不再赘述。

34、示例性地，该装置包括处理器，用于实现上述第二方面的方法。所述装置还可以包括存储器，用于存储指令和/或数据。所述处理器与存储器耦合，所述处理器执行存储器中存储的程序指令，实现上述第二方面的方法。所述装置还可以包括通信接口，所述通信接口用于该装置和其它设备进行通信。通信接口可以是收发器、电路、总线、模块、管脚或其它类型的通信接口。在一种可能的设计中，该装置包括：

35、存储器，用于存储程序指令；

36、处理器，用于确定第一模型，所述第一模型用于确定终端设备的测量时间；

37、通信接口，用于向所述终端设备发送测量控制消息，所述测量控制消息中包括所述第一模型的指示信息。

38、关于通信接口和处理器的具体执行过程，可参考第二方面，此处不再赘述。

39、第六方面，提供一种装置，该装置可以是终端设备、接入网设备、核心网设备、网管、ric或其它ai网元等，或者配置于终端设备、接入网设备、核心网设备、网管、ric或其它ai网元等中的部件。

40、示例性地，该装置包括执行第三方面所描述的方法/操作/步骤/动作一一对应的单元，该单元可以是硬件电路，也可以是软件，也可以是硬件电路结合软件实现。

41、例如，该装置包括处理单元，处理单元可以执行上述第三方面中任一种设计相应功能，具体的：处理单元，用于利用训练样本和第一模型，确定第二测量时间；和，根据所述第二测量时间和所述训练样本对应的标签，优化或调整所述第一模型。可选的，还可以包括：收发单元，用于向终端设备发送第一模型的指示信息等。关于处理单元和收发单元的具体执行过程可参考第三方面，此处不再赘述。

42、示例性地，该装置包括处理器，用于实现上述第三方面的方法。所述装置还可以包括存储器，用于存储指令和/或数据。所述处理器与存储器耦合，所述处理器执行存储器中存储的程序指令，实现上述第三方面的方法。所述装置还可以包括通信接口，所述通信接口用于该装置和其它设备进行通信。通信接口可以是收发器、电路、总线、模块、管脚或其它类型的通信接口。在一种可能的设计中，该装置包括：

43、存储器，用于存储程序指令；

44、处理器，用于利用训练样本和第一模型，确定第二测量时间；和根据所述第二测量时间和所述训练样本对应的标签，优化或调整所述第一模型。

45、可选的，通信接口，用于向终端设备发送第一模型的指示信息等。

46、关于通信接口和处理器的具体执行过程，可参考第三方面，此处不再赘述。

47、第七方面，提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面、第二方面或第三方面中任一方面的方法。

48、第八方面，提供一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，还可以包括存储器，用于实现第一方面、第二方面或第三方面中任一方面的方法。该芯片系统可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。

49、第九方面，提供一种计算机程序产品，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面、第二方面或第三方面中任一方面的方法。

50、第十方面，提供一种系统，该系统包括第四方面所述的装置和第五方面所述的装置。可选的，该系统还可以包括第六方面所述的装置。