CN121080007A - 动态人工智能（ai）功能性和ai模型用户装备（ue）能力报告 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种操作用户装备（UE）的改进的方法，该方法包括：在UE处从基站接收第一能力查询，该第一能力查询与UE使用基于人工智能（AI）或机器学习（ML）的第一模型来执行至少一个任务的能力相关；向基站发送对第一能力查询的响应，该响应指示UE是否能够执行至少一个任务；在UE处接收对特定AI或ML特征的指示；由UE评估第一模型是否支持特定AI或ML特征（例如，针对站点特定的模型基于当前UE定位、针对场景特定的模型基于UE测量和/或针对配置特定的模型基于辅助信息）；以及从UE向基站发送对第一模型是否支持特定AI或ML特征的指示。

Description

动态人工智能（AI）功能性和AI模型用户装备（UE）能力报告

技术领域

本申请涉及无线设备和无线网络，包括用户设备、终端、电路、计算机可读介质以及用于执行动态的基于人工智能（AI）的功能性和AI模型用户装备（UE）能力报告的方法。

背景技术

无线通信系统的使用正在迅速增长。近年来，无线设备（诸如智能电话和平板计算机）已经变得日益复杂精密。除了支持电话呼叫之外，现在很多移动设备还提供对互联网、电子邮件、文本消息接发和使用全球定位系统（GPS）的导航的访问，并且能够操作利用这些功能性的复杂精密的应用。附加地，存在许多不同的无线通信技术和无线通信标准。无线通信标准的一些示例包括GSM、UMTS（例如与WCDMA或TD-SCDMA空中接口相关联）、长期演进（LTE）、高级LTE（LTE-A）、HSPA、3GPP2 CDMA2000（例如，1xRTT、1xEV-DO、HRPD、eHRPD）、IEEE802.11（WLAN或Wi-Fi）和蓝牙^™等等。

在无线通信设备中引入数量不断增长的特征和功能性还产生了对于改进无线通信以及改进无线通信设备的持续需求。为了增加覆盖范围并更好地服务于无线通信的预期用途的增加的需求和范围，除了上文提及的通信标准之外，还存在正在开发的无线通信技术，包括第五代（5G）标准和新无线电（NR）通信技术及以上。因此，需要改进支持这种开发和设计的领域。

人们对基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的算法和工具的使用的兴趣正在增加。有可能在无线通信的各种可能领域中的任何领域中利用此类工具。一些此类领域可包括：信道状态信息（CSI）反馈、波束测量和/或直接AI定位，其中来自UE或基站（BS）的反馈可随时间用于训练AI模型和/或编码器/解码器对（例如，UE/BS对），以改进链路预算和/或其他无线通信系统特性。

在3GPP RAN1中已经同意，对于基于AI/ML的功能性标识，传统的3GPP特征框架将是讨论的起点。例如，UE将能够指示用于给定用例的支持的功能性，并且基于AI/ML的模型可在网络处由“模型ID”标识。一旦UE已经指示其支持的基于AI/ML的模型，网络就可执行各种模型的生命周期管理（LCM），例如，通过经由现有的3GPP信令（例如，RRC、MAC CE、DCI）指示特定的基于AI/ML的功能性的（或特定的基于AI/ML的模型的，如由它们相应的模型ID所标识）激活、去激活、回退、切换等。

然而，对于基于AI/ML的模型的基于功能性（以及基于模型ID）的LCM，存在对解决附加条件（例如，特定场景、站点和/或数据集）以确保UE针对其当前正面临的条件使用适当的模型的需要。例如，特定模型可针对如在UE侧与NW侧之间确定/标识的与启用AI/ML的特征相关联的特定UE配置和附加条件（例如，特定场景、站点和/或数据集）进行训练。当特定的UE侧的基于AI/ML的模型不再支持特定AI或ML特征（例如，基于当前场景/条件）时，该模型不应再由UE用来执行特定AI或ML特征。替代地，应当将该模型去激活和/或切换到能够基于当前场景/条件来处理特定AI或ML特征的模型。

因此，本文已经提出了改进以提供用于无线系统中的动态AI功能性和AI模型UE能力报告的技术。

发明内容

根据一个或多个实施方案，本文公开了一种操作用户装备（UE）的方法，该方法包括：在该UE处从基站接收第一能力查询，其中该第一能力查询与该UE使用基于人工智能（AI）或机器学习（ML）的第一模型来执行至少一个任务的能力相关；从该UE向该基站发送对该第一能力查询的响应，其中该响应指示该UE是否能够执行该至少一个任务；在该UE处接收对特定AI或ML特征的指示；由该UE评估该第一模型是否支持该特定AI或ML特征；以及从该UE向该基站发送对该第一模型是否支持该特定AI或ML特征的指示。

根据一些方面，该至少一个任务包括以下中的一者或多者：信道状态信息（CSI）相关的任务；波束管理（BM）相关的任务；或定位相关的任务。

根据一些方面，至少一个任务中的第一任务包括CSI压缩任务。根据一些此类方面，该第一模型包括双侧AI或ML模型，其中该双侧AI或ML模型的第一侧在该UE处实现，并且其中该双侧AI或ML模型的第二侧在该基站处实现。根据一些此类方面，对特定AI或ML特征的该指示是经由RRCConnectionReconfiguration消息接收的。根据一些此类方面，该RRCConnectionReconfiguration消息包括以下中的至少一者：数据集标识符、该第一模型的该第二侧的模型标识符或例如用于数据收集和推理的辅助信息。

根据一些此类方面，由该UE评估该第一模型是否支持该特定AI或ML特征包括以下中的至少一者：评估该第一模型的该第一侧是否已经用包括在该RRCConnectionReconfiguration消息中的数据集标识符进行训练；评估该第一模型的该第一侧是否已经用该第一模型的该第二侧的包括在该RRCConnectionReconfiguration消息中的模型标识符进行训练；或评估该第一模型的该第一侧是否已经用在该RRCConnectionReconfiguration消息中接收的UE辅助信息（UAI）中所包括的数据集标识符进行训练。

根据其他方面，对特定AI或ML特征的该指示是经由RRCConnectionReconfiguration消息接收的。根据一些此类方面，该RRCConnectionReconfiguration消息包括例如用于对训练数据集进行分类的辅助信息。

根据其他方面，对该第一模型是否支持该特定AI或ML特征的该指示是经由RRCReconfigurationComplete消息发送的。

根据再其他方面，由该UE评估该第一模型是否支持该特定AI或ML特征还包括以下中的至少一者：由该UE评估该UE的当前定位是否支持该特定AI或ML特征；由该UE评估在该UE处进行的当前测量是否支持该特定AI或ML特征；或由该UE评估辅助信息的当前值是否支持该特定AI或ML特征。

根据其他方面，从该UE向该基站发送对该第一模型是否支持该特定AI或ML特征的指示还包括发送对该第一模型不支持的至少一个AI或ML特征的指示。

根据其他方面，该方法还包括：在该UE处从该基站接收激活命令，其中该激活命令向该UE指示激活具有该特定AI或ML特征的该第一模型。根据一些此类方面，该激活命令是经由以下中的一者接收的：下行链路控制信息（DCI）、无线电资源配置（RRC）或介质访问控制控制元素（MAC CE）。

根据其他此类方面，该方法还包括：从该UE向该基站发送对去激活该第一模型的期望的指示；以及在该UE处去激活对该第一模型的使用。根据一些此类方面，对去激活该第一模型的该期望的该指示是经由UAI发送的。

根据再其他方面，该至少一个任务包括波束管理（BM）相关的任务，其中对该特定AI或ML特征的该指示是经由RRCConnectionReconfiguration消息接收的，并且其中该RRCConnectionReconfiguration消息包括空间域波束预测消息。根据一些此类方面，该空间域波束预测消息包括：集合A和集合B映射模式。

根据又其他方面，该至少一个任务包括定位相关的任务，其中对该特定AI或ML特征的该指示是经由RRCConnectionReconfiguration消息接收的，并且其中该RRCConnectionReconfiguration消息包括站点特定的场景信息。

根据一个或多个其他实施方案，本文公开了一种操作用户装备（UE）的方法，该方法包括：在该UE处检测针对被配置为基于人工智能（AI）或机器学习（ML）来执行至少一个定位任务的第一模型的有效性准则失败；从该UE向基站发送对发起随机接入信道（RACH）过程的请求；在该UE处从该基站接收随机接入响应（RAR）消息；从该UE向基站发送RRC恢复请求，其中该RRC恢复请求包含对该第一模型的更新的请求；以及在该UE处从该基站接收RRC释放消息，其中该RRC释放消息包含用于该第一模型的更新的配置信息。

根据一些此类方面，当检测到该有效性准则失败时，该UE处于RRC_INACTIVE模式或RRC_IDLE模式。

根据其他此类方面，对该有效性准则失败的该检测响应于以下中的一者而发生：周期性有效性准则检查操作；或基于事件的有效性准则检查操作。

根据再其他此类方面，该RAR消息包括UAI。

根据又其他此类方面，对发起RACH过程的该请求和该RRC恢复请求在单个消息中被发送到基站。根据一些此类方面，该RAR消息和该RRC释放消息还可在单个消息中从该基站接收。

根据其他方面，该方法还可包括：在接收用于该第一模型的该更新的配置信息之后，在该UE处进入RRC_CONNECTED模式中，其中附加的更新的配置信息是经由RRC_Resume_Complete消息发送的。

本章节中概述的各种方法和技术同样可以由UE设备执行，该UE设备包括：接收器；发送器；和处理器，该处理器被配置为执行本文中概述的各种方法和技术中的任何一种。本章节中概述的各种方法和技术可同样作为指令存储在非易失性计算机可读介质中，其中这些指令在被执行时使得执行本文中概述的各种方法和技术。

本发明内容旨在提供在本文档所述的一些主题的简要概述。因此，应当理解，上述特征仅为示例并且不应理解为以任何方式缩小本文所描述的主题的范围或实质。本文所描述的主题的其他特征、方面和优点将通过以下具体实施方式、附图和权利要求书而变得显而易见。

附图说明

当结合以下附图考虑各个方面的以下详细描述时，可获得对本主题的更好的理解：

图1例示了根据一些方面的示例无线通信系统。

图2例示了根据一些方面的无线通信系统的另一示例。

图3例示了根据一些方面的UE的示例框图。

图4例示了根据一些方面的基站（BS）的示例框图。

图5例示了根据一些方面的详述执行动态AI模型UE能力报告的方法的流程图。

图6例示了根据一些方面的详述执行与使用双侧信道状态信息（CSI）压缩模型相关的动态UE能力报告的方法的流程图。

图7例示了根据一些方面的详述执行与波束管理任务（诸如空间域波束预测和/或时域波束预测）相关的动态UE能力报告的方法的流程图。

图8例示了根据一些方面的详述执行与直接AI定位和/或辅助AI定位任务相关的动态UE能力报告的方法的流程图。

图9A例示了根据一些方面的详述使用四步随机接入信道（RACH）过程来在处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE状态的UE处动态地更新AI/ML模型的方法的流程图。

图9B例示了根据一些方面的详述使用两步RACH过程来在处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE状态的UE处动态地更新AI/ML模型的方法的流程图。

图9C例示了根据一些方面的详述适用的UE AI/ML功能性的反应式和主动式报告的方法的流程图。

图10A是根据一些方面的详述执行动态AI模型UE能力报告的方法的流程图。

图10B是根据一些方面的详述使用RACH过程来在处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE状态的UE处动态地更新AI/ML模型的方法的流程图。

尽管本文所描述的特征可受各种修改形式和另选形式的影响，但其具体方面在附图中以举例的方式示出并在本文详细描述。然而，应该理解，附图及其详细描述并非旨在局限于所公开的具体形式，相反地，旨在覆盖落在如由所附权利要求书限定的主题的精神和范围内的所有修改、等同物和另选方案。

具体实施方式

本申请涉及用于在无线系统中执行动态AI功能性和AI模型UE能力报告的改进的方法。

如上文所提及，在3GPP中已经同意使用传统UE能力报告来报告AI相关的功能性。虽然一些AI相关的参数类似于正常UE特征，这些AI相关的参数具有可经由传统UE能力报告作为对UE能力查询的响应来报告的静态配置，但是存在基于AI/ML的模型的与常规UE特征相比不同的其他方面。

例如，一些基于AI/ML的模型被训练为“场景特定的”，即，此类模型被训练为仅在特定场景（诸如室内）中执行良好。其他基于AI/ML的模型可以是“配置特定的”，例如，在波束管理（BM）任务中仅使用特定的集合A和集合B映射。再其他基于AI/ML的模型可以是“站点特定的”，例如，用于确定定位的AI模型可仅针对特定的室内工厂进行训练。因此，传统UE能力查询/响应功能性无法处理这些动态场景。

在本公开中，描述了例如使用RRCResumeComplete和/或RRCReconfigurationComplete消息来动态地报告基于AI/ML的模型功能性的各种方法。虽然本公开中描述的各种方法和技术可应用于模型更新的一般框架，但这里主要在当前设想的第18版用例和未来的3GPP AI用例（诸如CSI压缩、波束管理和直接的基于AI的UE定位确定）的上下文中描述这些方法和技术。

以下内容是可以在本公开中使用的附加术语表。

存储器介质–各种类型的非暂态存储器设备或存储设备中的任何设备。术语“存储器介质”旨在包括安装介质（例如，CD-ROM、软盘或磁带设备；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM、Rambus RAM）、非易失性存储器（诸如Flash）、磁性介质（例如，硬盘驱动器或光学存储装置；寄存器或其他类似类型的存储器元件）。存储器介质也可包括其他类型的非暂态存储器或它们的组合。此外，存储器介质可位于执行程序的第一计算机系统中，或可位于通过网络（诸如互联网）连接到第一计算机系统的不同的第二计算机系统中。在后一实例中，第二计算机系统可向第一计算机提供程序指令以供执行。术语“存储器介质”可包括可驻留在（例如，通过网络连接的不同计算机系统中的）不同位置的两个或更多个存储器介质。存储器介质可存储可由一个或多个处理器执行的程序指令（例如，表现为计算机程序）。

载波介质–如上所述的存储器介质以及物理发送介质，诸如，总线、网络和/或其他输送信号（诸如，电信号、电磁信号或数字信号）的物理发送介质。

可编程硬件元件-包括各种硬件设备，该各种硬件设备包括经由可编程互连件而被连接的多个可编程功能块。示例包括FPGA（现场可编程门阵列）、PLD（可编程逻辑器件）、FPOA（现场可编程对象阵列）和CPLD（复杂PLD）。可编程功能块的范围可从细粒度（组合逻辑或查找表）到粗粒度（算术逻辑单元或处理器内核）。可编程硬件元件也可被称为“可配置逻辑部件”。

用户装备（UE）（也称为“用户设备”、“UE设备”或“终端”）–移动或便携式的且执行无线通信的各种类型的计算机系统或设备中的任一者。UE设备的示例包括移动电话或智能电话（例如，iPhone^™、基于Android^™的电话）、便携式游戏设备（例如，Nintendo Switch^™、Nintendo DS^™、PlayStation Vita^™、PlayStation Portable^™、Gameboy Advance^™、iPhone^™）、膝上型电脑、可穿戴设备（例如，智能手表、智能眼镜）、PDA、便携式互联网设备、音乐播放器、数据存储设备、其他手持式设备、车载信息娱乐（IVI）、车内娱乐（ICE）设备、仪器集群、平视显示器（HUD）设备、车载诊断（OBD）设备、仪表盘面移动装备（DME）、移动数据终端（MDT）、电子发动机管理系统（EEMS）、电子/发动机控制单元（ECU）、电子/发动机控制模块（ECM）、嵌入式系统、微控制器、控制模块、发动机管理系统（EMS）、联网或“智能”家电、机器类型通信（MTC）设备、机器交互（M2M）和物联网（IoT）设备等。一般来讲，术语“UE”或“UE设备”或“终端”或“用户设备”可广义地被定义为涵盖易于由用户（或车辆）运输并且能够进行无线通信的任何电子、计算和/或电信设备（或设备的组合）。

无线设备–执行无线通信的各种类型的计算机系统或设备中的任一者。无线设备可以是便携式的（或移动的），或者可以是静止的或固定在某个位置处。UE是无线设备的一个示例。

通信设备–执行通信的各种类型的计算机系统或设备中的任一者，其中该通信可以是有线的或无线的。通信设备可以是便携式的（或移动的），或者可以是静止的或固定在某个位置处。无线设备是通信设备的一个示例。UE是通信设备的另一个示例。

基站–术语“基站”、“无线基站”或“无线站”具有其普通含义的全部范围，并且至少包括被安装在固定位置处并且用于作为无线电话系统或无线电系统的一部分进行通信的无线通信站。例如，如果在LTE的环境中实现基站，则其可另选地被称为“eNodeB”或“eNB”。如果在5G NR的环境中实现基站，则其可另选地被称为“gNodeB”或“gNB”。尽管在LTE或5GNR的环境中描述了某些方面，但是对“eNB”、“gNB”、“nodeB”、“基站”和“NB”等的提及也可指服务于小区以提供用户设备与通常更宽的网络之间的无线连接的一个或多个无线节点，并且所讨论的概念不限于任何特定无线技术。尽管在LTE或5G NR的环境中描述了某些方面，但是对“eNB”、“gNB”、“nodeB”、“基站”和“NB”等的提及并不旨在将本文所讨论的概念限制为任何特定无线技术，并且所讨论的概念可应用于任何无线系统。

节点–如本文所用的术语“节点”或“无线节点”可指与提供用户设备与通常有线网络之间的无线连接的小区相关联的一个或多个装置。

处理元件（或处理器）–是指能够执行设备（诸如用户装备或蜂窝网络设备）中的功能的各种元件或元件的组合。处理元件可包括例如：处理器和相关联的存储器、各个处理器核心的部分或电路、整个处理器核心、单独的处理器、处理器阵列、电路（诸如专用集成电路（ASIC））、可编程硬件元件（诸如现场可编程门阵列（FPGA））以及以上各项的各种组合中的任一种。

信道-用于将信息从传送器（发送器）输送至接收器的介质。应当注意的是，由于术语“信道”的特性可根据不同的无线协议而有所不同，因此如本文所用的术语“信道”可被视为以符合术语使用所参考的设备的类型的标准的方式来使用。在一些标准中，信道宽度可以是可变的（例如，取决于设备能力和频带条件等）。例如，LTE可支持1.4MHz至20MHz的可扩展信道带宽。WLAN信道可以是22MHz宽，而蓝牙信道可以是1Mhz宽。其他协议和标准可包括对信道的不同定义。此外，一些标准可定义并使用多种类型的信道（例如，用于上行链路或下行链路的不同信道和/或针对不同用途（诸如数据和控制信息等）的不同信道）。

频带-术语“频带”具有其普通含义的全部范围，并且至少包括其中为了相同目的使用或留出信道的一段频谱（例如，射频频谱）。

被配置为-各种组件可被描述为“被配置为”执行一个或多个任务。在此类上下文中，“被配置为”是一般意指“具有”在操作期间执行一个或多个任务的“结构”的宽泛表述。由此，即使在组件当前没有执行任务时，该组件也能被配置为执行该任务（例如，一组电导体可被配置为将模块电连接到另一模块，即使当这两个模块未连接时）。在一些上下文中，“被配置为”可以是通常意指“具有”在操作期间实行一个或多个任务的“电路”的结构的宽泛表述。由此，即使在组件当前未接通时，该组件也能被配置为执行任务。一般来讲，形成与“被配置为”相对应的结构的电路可包括硬件电路。

为了便于描述，各种组件可被描述为执行一个或多个任务。此类描述应被解释为包括短语“被配置为”。表述被配置为执行一个或多个任务的组件明确地旨在对该组件不援引35 U.S.C. § 112(f)的解释。

示例无线通信系统

现在转到图1，例示了根据一些方面的无线通信系统的简化示例。需注意，图1的系统仅是可能的系统的非限制性示例，并且可根据需要在各种系统中的任一种系统中实现本公开的特征。

如图所示，示例无线通信系统包括基站102A，该基站通过发送介质与一个或多个用户设备106A、106B至106N进行通信。用户设备中的每个用户设备在本文中可被称为“用户装备”（UE）。因此，用户设备106被称为UE或UE设备。

基站（BS）102A可以是收发器基站（BTS）或小区站点（例如，“蜂窝式基站”），并且可包括使得能够实现与UE 106A至106N的无线通信的硬件。

基站的通信区域（或覆盖区域）可被称为“小区”。基站102A和UE 106可被配置为使用各种无线电接入技术（RAT）中的任一种无线电接入技术通过发送介质进行通信，该RAT也被称为无线通信技术或电信标准，诸如GSM、UMTS（与例如WCDMA或TD-SCDMA空中接口相关联）、LTE、LTE-A、5G NR、HSPA、3GPP2 CDMA2000。需注意，如果在LTE的环境中实现基站102A，则该基站另选地可被称为“eNodeB”或“eNB”。需注意，如果在5G NR的环境中实现基站102A，则该基站另选地可被称为“gNodeB”或“gNB”。

在一些方面，UE 106可以是IoT UE，该IoT UE可包括被设计用于利用短期UE连接的低功率IoT应用的网络接入层。IoT UE可利用诸如M2M或MTC之类的技术以经由公共陆地移动网络（PLMN）、近距离服务（ProSe）或设备到设备（D2D）通信、传感器网络或IoT网络与MTC服务器或设备交换数据。M2M或MTC数据交换可以是机器启动的数据交换。IoT网络描述了互连的IoT UE，这些UE可包括具有短暂连接的唯一可标识的嵌入式计算设备（在互联网基础设施内）。作为示例，车联网（V2X）可以利用使用SL接口的ProSe特征以在设备之间直接通信。IoT UE还可执行后台应用（例如，保持活动消息、状态更新等）以促进IoT网络的连接。

如图所示，UE 106（诸如UE 106A和UE 106B）可以经由SL接口108直接交换通信数据。SL接口108可以是PC5接口，该PC5接口包括一个或多个物理信道，包括但不限于物理侧链路共享信道（PSSCH）、物理侧链路控制信道（PSCCH）、物理侧链路广播信道（PSBCH）和物理侧链路反馈信道（PSFCH）。

在V2X场景中，基站102中的一个或多个基站可以是路侧单元（RSU）或充当RSU。术语RSU可指用于V2X通信的任何运输基础设施实体。RSU可在合适的无线节点或静止（或相对静止）的UE中实现或由合适的无线节点或静止（或相对静止）的UE实现，其中在UE中实现或由UE实现的RSU可被称为“UE型RSU”，在eNB中实现或由eNB实现的RSU可被称为“eNB型RSU”，在gNB中实现或由gNB实现的RSU可被称为“gNB型RSU”等等。在一个示例中，RSU是与位于路侧上的射频电路耦合的计算设备，该计算设备向通过的车辆UE（vUE）提供连通性支持。RSU还可包括内部数据存储电路，该内部数据存储电路用于存储交叉路口地图几何形状、交通统计、媒体，以及用于感测和控制正在进行的车辆和行人交通的应用/软件。RSU可以在5.9GHz智能交通系统（ITS）频带上操作以提供高速事件所需的极低时延通信，诸如防撞和交通警告等。附加地或另选地，RSU可在蜂窝V2X频带上操作以提供前述低时延通信以及其他蜂窝通信服务。附加地或另选地，RSU可作为Wi-Fi热点（2.4GHz频带）操作和/或提供与一个或多个蜂窝网络的连通性以提供上行链路通信和下行链路通信。计算设备和RSU的射频电路中的一些或全部射频电路可被封装在适用于户外安装的防风雨罩（weatherenclosure）中，并且其可包括网络接口控制器以提供与交通信号控制器和/或回传网络的有线连接（例如，以太网）。

如图所示，基站102A也可被配备为与网络100（例如，蜂窝服务提供商的核心网络、电信网络（诸如公共交换电话网络（PSTN）和/或互联网）以及各种可能性）进行通信。因此，基站102A可促进用户设备之间和/或用户设备与网络100之间的通信。具体地，蜂窝基站102A可提供具有各种电信能力（诸如语音、SMS和/或数据服务）的UE 106。

基站102A和根据相同或不同的蜂窝通信标准进行操作的其他类似的基站（诸如基站102B至102N）可因此被提供作为小区的网络，该小区的网络可经由一个或多个蜂窝通信标准在地理区域上向UE 106A至106N和类似的设备提供连续或几乎连续的重叠服务。

因此，尽管基站102A可充当如图1所例示的UE 106A至106N的“服务小区”，但每个UE 106还可能够从一个或多个其他小区（可由基站102B至102N和/或任何其他基站提供）接收信号（并可能在其通信范围内），该一个或多个其他小区可被称为“相邻小区”。此类小区也可能够促进用户设备之间和/或用户设备与网络100之间的通信。此类小区可包括“宏”小区、“微”小区、“微微”小区和/或提供服务区域大小的任何各种其他粒度的小区。例如，在图1中例示的基站102A和102B可以是宏小区，而基站102N可以是微小区。其他配置也是可能的。

在一些方面，基站102A可以是下一代基站（例如，5G新无线电（5G NR）基站或“gNB”）。在一些方面，gNB可连接到传统演进分组核心（EPC）网络和/或连接到NR核心（NRC）/5G核心（5GC）网络。除此之外，gNB小区可以包括一个或多个过渡和接收点（TRP）。此外，能够根据5G NR进行操作的UE可被连接到一个或多个gNB内的一个或多个TRP。例如，基站102A和一个或多个其他基站102可能支持联合发送，使得UE 106可能够从多个基站（和/或由相同基站提供的多个TRP）接收发送。例如，如图1所例示，基站102A和基站102C均被示为服务UE106A。

需注意，UE 106可能够使用多个无线通信标准进行通信。例如，除上述定义中讨论的蜂窝通信协议中的至少一种蜂窝通信协议之外，UE 106还可被配置为使用无线联网（例如，Wi-Fi）和/或对等无线通信协议（例如，蓝牙和Wi-Fi对等等）进行通信。如果需要的话，UE 106可附加地或另选地被配置为使用一个或多个全球导航卫星系统（GNSS）（例如，GPS或GLONASS）、一个或多个移动电视广播标准（例如，ATSC-M/H）和/或任何其他无线通信协议进行通信。无线通信标准的其他组合（包括多于两种无线通信标准）也是可能的。

如图2所例示，在一个或多个实施方案中，UE 106可以为具有蜂窝通信能力的设备，诸如移动电话、手持设备、计算机、膝上型电脑、平板电脑、智能手表或其他可穿戴设备或事实上任何类型的无线设备。

UE 106可包括被配置为执行存储在存储器中的程序指令的处理器（处理元件）。UE106可通过执行此类存储的指令来执行本文所描述的方法方面中的任何方法方面。另选地或此外，UE 106可包括可编程硬件元件，诸如被配置为执行（例如，个别地或组合地）本文所描述的方法方面中的任何方法方面或本文所描述的方法方面中的任何方法方面的任何部分的FPGA（现场可编程门阵列）、集成电路和/或各种其他可能的硬件组件中的任一者。

UE 106可包括用于使用一个或多个无线通信协议或技术进行通信的一个或多个天线。在一些方面，UE 106可被配置为使用，例如，使用至少一些共享无线电组件的NR或LTE进行通信。作为附加的可能性，UE 106可被配置为利用使用单个共享无线电部件的CDMA2000（1xRTT/1xEV-DO/HRPD/eHRPD）或LTE和/或使用单个共享无线电部件的GSM或LTE来进行通信。共享无线电部件可耦合到单根天线，或者可耦合到多根天线（例如，对于多输入多输出（MIMO）配置），以用于执行无线通信。一般来讲，无线电部件可以包括基带处理器、模拟RF信号处理电路（例如，包括滤波器、混频器、振荡器和放大器等）或数字处理电路（例如，用于数字调制以及其他数字处理）的任何组合。类似地，无线电部件可使用前述硬件来实现一个或多个接收链和发送链。例如，UE 106可在多种无线通信技术（诸如上文所讨论的那些）之间共享接收链和/或发送链的一个或多个部分。

在一些方面，UE 106可针对被配置为用其进行通信的每个无线通信协议包括单独的发送链和/或接收链（例如，包括单独的天线和其他无线电组件）。作为另一可能性，UE106可包括在多个无线通信协议之间共享的一个或多个无线电部件，以及由单个无线通信协议唯一地使用的一个或多个无线电部件。例如，UE 106可包括用于利用LTE或5G NR中任一者（或者LTE或1xRTT中任一者、或者LTE或GSM中任一者、以及各种可能性）进行通信的共享的无线电部件、以及用于利用Wi-Fi和蓝牙中每一者进行通信的单独的无线电部件。其他配置也是可能的。

在一些方面，下行链路资源网格可用于从基站102中的任一基站到UE 106的下行链路发送，而上行链路发送可利用类似的技术。该网格可以是时频网格，称为资源网格或时频资源网格，其是每个时隙里下行链路中的物理资源。对于正交频分复用（OFDM）系统，此类时频面表示是常规实践，这使得无线电资源选择变得直观。资源网格的每一列和每一行分别对应一个OFDM符号和一个OFDM子载波。时域中资源网格的持续时间与无线电帧中的一个时隙对应。资源网格中最小的时频单位表示为资源元素。每个资源网格可包括多个资源块，这些资源块描述特定物理信道到资源元素的映射。每个资源块包括资源元素的集合。使用此类资源块来输送若干不同物理下行链路信道。

物理下行链路共享信道（PDSCH）可将用户数据和较高层信令承载到UE 106。物理下行链路控制信道（PDCCH）可承载关于与PDSCH信道相关的传输格式和资源分配的信息等。它还可将与上行链路共享信道相关的传输格式、资源分配和HARQ（混合自动重复请求）信息通知给UE 106。通常，可基于从UE 106中的任一UE反馈的信道质量信息在基站102中的任一基站处执行下行链路调度（向小区内的UE 102指派控制和共享信道资源块）。可在用于（例如，指派给）UE中的每个UE的PDCCH上传送下行链路资源指派信息。

PDCCH可使用控制信道元素（CCE）来输送控制信息。在被映射到资源元素之前，可首先将PDCCH复数值符号组织为四元组，然后可使用子块交织器对其进行排列以进行速率匹配。可使用这些CCE中的一个或多个CCE来发送每个PDCCH，其中每个CCE可对应于九个的四个物理资源元素集，称为资源元素组（REG）。四个正交相移键控（QPSK）符号可映射到每个REG。根据下行链路控制信息（DCI）的大小和信道条件，可使用一个或多个CCE来发送PDCCH。可存在四个或更多个被定义在LTE中具有不同数量的CCE（例如，聚合级别，L=1、2、4或8）的不同的PDCCH格式。

示例通信设备

图3例示了根据一些方面的通信设备106的示例简化框图。需注意，图3的通信设备的框图为可能的通信设备的仅一个示例。根据各方面，除了其他设备之外，通信设备106可以是UE设备或终端、移动设备或移动站、无线设备或无线站、台式计算机或计算设备、移动计算设备（例如，膝上型电脑、笔记本或便携式计算设备）、平板电脑和/或设备的组合。如图所示，通信设备106可以包括被配置为执行核心功能的组件的集合。例如，该一组组件可被实现为片上系统（SOC），该片上系统（SOC）可包括用于各种目的的部分。另选地，组件的该集合可以被实现为用于各种目的的单独组件或组件组。该组组件200可（例如，通信地；直接或间接地）耦接到通信设备106的各种其他电路。

例如，通信设备106可包括各种类型的存储器（例如，包括NAND闪存310）、输入/输出接口诸如连接器I/F 320（例如，用于连接到计算机系统；坞站；充电站；输入设备，诸如麦克风、相机、键盘；输出设备，诸如扬声器；等）、可与通信设备106集成或在其外部的显示器360以及无线通信电路330（例如，用于LTE、LTE-A、NR、UMTS、GSM、CDMA2000、蓝牙、Wi-Fi、NFC、GPS等）。在一些方面，通信设备106可包括有线通信电路（未示出），诸如（例如，用于以太网连接的）网络接口卡。

无线通信电路330可（例如，通信地；直接地或间接地）耦接到一个或多个天线，诸如天线335（这些天线中的每个天线可以包括天线面板），如图所示。无线通信电路230可包括蜂窝通信电路和/或中短程无线通信电路，并且可包括多个接收链和/或多个发送链，用于接收和/或发送多个空间流，诸如在MIMO配置中。

在一些方面，如下文进一步所描述，蜂窝通信电路330可包括用于多种无线电接入技术（RAT）的一个或多个接收链（包括和/或耦合到（例如，通信地；直接地或间接地）专用处理器和/或无线电部件）（例如，用于LTE的第一接收链和用于5G NR的第二接收链）。此外，在一些方面，蜂窝通信电路330可包括可在专用于特定RAT的无线电部件之间切换的单个发送链。例如，第一无线电部件可专用于第一RAT（例如，LTE），并且可与专用接收链和与第二无线电部件共享的发送链进行通信。第二无线电部件可专用于第二RAT（例如，5G NR），并且可与专用接收链和共享的发送链进行通信。在一些方面，第二RAT能够以毫米波频率操作。由于毫米波系统的运行频率高于LTE系统中的典型频率，因此毫米波频率范围内的信号会因环境因素而严重衰减。为了帮助解决该衰减问题，毫米波系统通常利用波束成形并且与LTE系统相比，包括更多天线。这些天线可被组织成由单独天线元件组成的天线阵列或面板。这些天线阵列可耦合到无线电链路。

通信设备106也可包括一个或多个用户界面元件和/或被配置用于与一个或多个用户界面元件一起使用。

通信设备106还可包括一个或多个智能卡345（诸如一个或多个通用集成电路卡（UICC）卡345），该一个或多个智能卡包括订户身份模块（SIM）功能性。

如图所示，SOC 300可包括处理器302和显示电路304，该处理器可执行通信设备106的程序指令，该显示电路可执行图形处理并向显示器360提供显示信号。处理器302还可耦合到存储器管理单元（MMU）340，该存储器管理单元可被配置为从处理器302接收地址并将这些地址转换成存储器（例如，存储器306、只读存储器（ROM）350、NAND闪存存储器310）中的位置；和/或耦合到其他电路或设备，诸如显示电路304、无线通信电路330、连接器I/F320和/或显示器360。MMU 340可被配置为执行存储器保护和页表转换或设置。在一些方面，MMU 340可作为处理器302的一部分而被包括。

如上所述，通信设备106可被配置为使用无线和/或有线通信电路来进行通信。如本文所描述的，通信设备106可包括用于实现本文所描述的任何各种特征和技术的硬件和软件组件。通信设备106的处理器302可被配置为实现本文所描述的特征中的一部分或全部特征（例如，通过执行存储在存储器介质上的程序指令）。另选地（或此外），处理器302可被配置作为可编程硬件元件（诸如现场可编程门阵列（FPGA））或者作为专用集成电路（ASIC）。另选地（或此外），结合其他组件300、304、306、310、320、330、340、345、350、360中的一个或多个组件，通信设备106的处理器302可被配置为实现本文所描述的特征中的一部分或全部特征。

此外，如本文所述，处理器302可包括一个或多个处理元件。因此，处理器302可包括被配置为执行处理器302的功能的一个或多个集成电路（IC）。此外，每个集成电路都可包括被配置为执行处理器302的功能的电路（例如，第一电路和第二电路等）。

此外，如本文所描述的，无线通信电路330可包括一个或多个处理元件。换句话讲，一个或多个处理元件可包括在无线通信电路330中。因此，无线通信电路330可包括被配置为执行无线通信电路330的功能的一个或多个集成电路（IC）。此外，每个集成电路都可包括被配置为执行无线通信电路330的功能的电路（例如，第一电路和第二电路等）。

示例基站

图4例示了根据一些方面的基站102的示例框图。需注意，图4的基站为可能的基站的非限制性示例。如图所示，基站102可包括处理器304，该处理器可执行基站102的程序指令。处理器404还可耦合到存储器管理单元（MMU）440，该存储器管理单元可被配置为从处理器404接收地址并将这些地址转换成存储器（例如，存储器460和只读存储器（ROM）450）中的位置；或耦合到其他电路或设备。

基站102可包括至少一个网络端口470。网络端口470可被配置为耦合到电话网络，并提供有权访问如上文在图1中所述的电话网络的多个设备（诸如UE设备106）。

网络端口470（或附加网络端口）还可或另选地被配置为耦合到蜂窝网络，例如，蜂窝服务提供商的核心网络。核心网络可向多个设备（诸如UE设备106）提供与移动性相关的服务和/或其他服务。在一些情况下，网络端口470可经由核心网络耦合到电话网络，并且/或者核心网络可提供电话网络（例如，除了由蜂窝服务提供商所服务的其他UE设备之外）。

在一些方面，基站102可以是下一代基站（例如，5G新无线电（5G NR）基站或“gNB”）。在此类方面，基站102可连接到传统演进分组核心（EPC）网络和/或连接到NR核心（NRC）/5G核心（5GC）网络。此外，基站102可被视为5G NR小区，并可包括一个或多个过渡和接收点（TRP）。此外，能够根据5G NR进行操作的UE可被连接到一个或多个gNB内的一个或多个TRP。

基站102可以包括至少一个天线434，并且可能包括多个天线或天线面板。至少一个天线434可被配置为作为无线收发器进行操作，并且可被进一步配置为经由无线电部件430与UE设备106进行通信。天线434通过通信链432与无线电部件430进行通信。通信链432可以是接收链、发送链或两者。无线电部件430可被配置为经由各种无线通信标准来进行通信，该无线通信标准包括5G NR、LTE、LTE-A、GSM、UMTS、CDMA2000和Wi-Fi等。

基站102可被配置为使用多个无线通信标准来进行无线通信。在一些实例中，基站102可包括多个无线电部件，该多个无线电部件可使得基站102能够根据多种无线通信技术来进行通信。例如，作为一种可能性，基站102可包括用于根据LTE来执行通信的LTE无线电部件以及用于根据5G NR来执行通信的5G NR无线电部件。在这种情况下，基站102可能够作为LTE基站和5G NR基站两者来操作。当基站102支持毫米波时，5G NR无线电部件可耦合到一个或多个毫米波天线阵列或面板。作为另一种可能性，基站102可包括能够根据多种无线通信技术（例如，5G NR和LTE、5G NR和Wi-Fi、LTE和Wi-Fi、LTE和UMTS、LTE和CDMA2000、UMTS和GSM等）中的任一者来执行通信的多模式无线电部件。

此外，BS 102可包括用于实现或支持本文所描述的特征的具体实施的硬件和软件组件。基站102的处理器404可被配置为实现或支持本文所描述的方法中的一部分或全部方法的具体实施（例如，通过执行存储在存储器介质上的程序指令）。另选地，处理器404可被配置作为可编程硬件元件（诸如现场可编程门阵列（FPGA）），或作为专用集成电路（ASIC）或它们的组合。另选地（或除此之外），结合其他组件430、432、434、440、450、460、470中的一个或多个组件，BS 102的处理器404可被配置为实现或支持实现本文所描述的特征的部分或全部。

此外，如本文所描述的，处理器404可包括一个或多个处理元件。因此，处理器404可包括配置为执行处理器404的功能的一个或多个集成电路（IC）。此外，每个集成电路都可包括被配置为执行处理器404的功能的电路（例如，第一电路和第二电路等）。

此外，如本文所描述的，无线电部件430可包括一个或多个处理元件。因此，无线电部件430可包括被配置为执行无线电部件430的功能的一个或多个集成电路（IC）。此外，每个集成电路都可包括被配置为执行无线电部件430的功能的电路（例如，第一电路和第二电路等）。

动态AI功能和AI模型UE能力报告

如本文所用，人工智能（AI）是指由机器（通常是计算机系统）对人类智能过程的模拟，并且机器学习（ML）是指AI的子集，其创建算法和统计模型来执行特定任务，而不使用显式指令，而是依赖于模式和推理。ML算法可基于被称为训练数据的样本数据来构建数学模型，以作出预测或决策，而无需针对该任务被专门编程。当与现今不稳固的手动设计的系统相比时，习得信号处理算法有望增强下一代无线系统，同时显著降低功率消耗并提高密度、吞吐量和准确度。

图5例示了根据一些方面的详述执行动态AI模型UE能力报告的方法500的流程图。方法500提供了可遵循以用于针对处于RRC_CONNECTED模式的UE的动态的基于AI/ML的模型更新的一般过程。

方法500可由UE 502和网络基站（例如，gNodeB/gNB 504）执行传统UE能力操作开始，其中gNB 504传送UE能力查询（506），并且UE 502用UE能力响应（508）进行响应。然而，如上文所概述，该传统UE能力过程可能不足以处理某些类型的信息，例如，场景特定、配置特定和/或站点特定的基于AI/ML的模型。

因此，根据方法500中所示的一般过程，gNB 504可向UE 502发送具有对对应的特定AI或ML特征的指示的RRCconnectionReconfiguration。如果在针对特定的基于AI/ML的模型的数据收集的测量分类中使用辅助信息，则辅助信息同样可以是RRCConnectionReconfiguration消息的一部分。

接下来，在512处，UE 502可评估UE侧模型是否将与特定的基于AI/ML的特征一起工作（例如，针对站点特定的模型基于UE的当前定位、针对场景特定的模型基于当前UE测量和/或针对配置特定的模型基于辅助信息）。

在514处，UE 502可传送UE能力信息，该UE能力信息指示特定的基于AI/ML的特征是否由双侧模型的UE侧模型或UE部分的当前站点/场景/配置支持。根据一些方面，对支持的该指示可作为RRCReconfigurationComplete消息的一部分来发送。除了UE指示是否支持当前配置之外，根据一些方面，UE还可指示不支持哪个（些）配置。根据这些方面，UE 502不需要向网络公开任何专有实现相关的信息或任何隐私相关的信息。相反，UE仅需要指示基于AI/ML的模型支持当前AI/ML特征的能力。

示例1：CSI压缩模型

现在转到图6，例示了根据一些方面的详述执行与使用双侧信道状态信息（CSI）压缩模型相关的动态UE能力报告的方法600的流程图。CSI压缩是可使用双侧AI/ML模型来执行的任务的示例。例如，模型的编码器部分可在UE部分处实现，并且模型的解码器部分可在网络部分处实现。

虽然在给定足够的训练样本和相关联的模型的情况下编码器-解码器对可以是足够良好规范且高效的，但允许编码器模型和解码器模型两者随时间以及随着操作环境的可能改变而独立演进（例如，更新）也可以是有益的。更具体地，在UE处实现的编码器可在为机器学习模型提供信息（例如，训练样本）时利用上行链路压缩技术，而基站可执行对所述训练样本的解码或解压缩，以便能够标识或选择兼容机器学习模型进行通信。

例如，可能存在其中移动设备可能需要将其观察的概要传送到一个或多个实体（诸如基站（例如，gNB）、网络侧服务器和/或UE侧服务器）的无线通信场景。此外，所述观察的一些示例可包括信道状态反馈和/或波束测量反馈。此外，可能期望最小化传送观察所需的位数，以便降低发送功率、延长电池寿命以及最小化网络和空中上行链路资源消耗。

在一些实施方案中，一种方法可以是压缩观察（或相关联的信令）以最小化发送它们所需的位数。压缩技术通常需要压缩器（例如，编码器）和匹配的解压缩器（例如，解码器）。根据一些场景，编码器通常应当被调谐到观察的统计特性和可接受的失真水平。这些特性可随设备本身（包括软件版本）、该设备的操作环境（信道特性）、网络配置以及各种其他因素而变。换句话讲，对于编码器（例如，无线设备）来说，执行对其操作环境的偶尔或定期的测量以便关于其无线通信可以有多高效来了解信道的状态可以是有益的。

因此，当报告该编码器的测量时，可进一步期望最小化发送该信息所需的位数。因此，在发送之前，编码器可受益于压缩测量或测量结果（例如，压缩成减小的位数），以便实现降低的发送功率（从而潜在地延长电池寿命）并且最小化上行链路资源消耗。类似地，与编码器进行通信的解码器也可受益于测量的减小的位数（例如，压缩），因为较小位数的解压缩可能需要较少的处理功率。

此外，可期望允许网络和设备软件以它们自己的时间表演进、更新或改变，并且选择编码器和解码器的任何实现—只要两者保持兼容。网络可具有附加的考虑，诸如实现与来自不同设备制造商的各种设备类型的编码器兼容的单个解码器。此外，设备和网络供应商两者可能更愿意在保护用户隐私（例如，身份、位置、操作环境）并且最小化对设备或网络能力和配置上的专有信息的揭示的同时实现编码器和解码器的开发。

根据一些实施方案，编码器-解码器对可与模型ID相关联。此外，模型ID可进一步与观察统计以及兼容性字段（例如，NW供应商标识、UE供应商标识等）相关联或包括观察统计以及兼容性字段。因此，与兼容性相对应的字段可确定模型ID是否可用于编码器（例如，压缩器）与解码器（例如，解压缩器）之间的通信。因此，对于编码器和解码器来说，使用模型学习技术来开发模型标识符（ID）同时保持兼容性可以是有益的。

例如，根据一些实施方案，通过将模型ID与观察统计（例如，信道特性、硬件（HW）或软件（SW）版本、网络配置等）的集合相关联，可在编码器/解码器对（例如，作为一个示例，UE/BS对）在不同条件下操作（例如，在不同信道特性、不同HW/SW版本等下操作）时，适当地选择不同的模型ID以用于与该对的当前操作条件相对应的更有高效的通信。此外，通过更新与模型ID相关联的观察统计，模型还可通过将模型与模型ID相关联来有效地更新。换句话讲，由编码器/解码器对使用的更新的模型将通过将模型ID与模型相关联来反映或包括更新的观察统计（例如，信道特性、HW/SW版本等）。因此，该对之间的更高效的通信可通过基于观察到的条件对模型的连续或半持久训练和随后对兼容且最高效的模型ID的选择来实现。

根据其他实施方案，编码器-解码器对可与数据集ID相关联，并且使用所谓的“类型3”训练协作，即，在网络侧和UE侧单独训练模型，其中UE侧CSI生成部分和网络侧CSI重建部分分别由UE侧和网络侧进行训练。在类型3训练协作的情况下，模型可首先在网络侧进行训练，也可首先在UE侧进行训练。

现在返回到图6，根据一些方面，在602处，gNB 504可发送包括基于AI的CSI压缩相关的配置的RRCconnectionReconfiguration消息。例如，如果训练协作类型3用于训练双侧模型，则配置可包括数据集ID。另选地，如果双侧模型是通过离线训练类型2（即，分别在网络侧和UE侧处联合训练双侧模型）或训练类型3进行训练的，则配置信息可包括网络侧模型ID。最后，如果辅助信息被包括在UE侧数据收集中，则配置还可包括该辅助信息，例如，其中可指示关于天线配置虚拟化、大小、面板等的某些信息。

接下来，在604处，UE 502可确定在该小区中是否支持UE侧模型。例如，UE可评估编码器是否在训练类型3网络首先训练中用数据集ID进行训练，或者编码器是否被离线训练以与特定网络侧模型ID一起工作，和/或编码器是否用与辅助信息配置匹配的数据集进行训练。

接下来，在606处，UE 502可例如经由RRCReconfigurationComplete消息指示模型的UE部分（例如，编码器）是否将在当前场景/条件下工作。如果UE指示其对该特定的基于AI的CSI压缩特征的支持，则在608处，gNB 504可随后例如通过RRC、MAC CE、下行链路控制信息（DCI）或任何其他期望的信令方法来激活/去激活/切换等基于AI的CSI压缩功能。

示例2：波束管理任务

现在转到图7，例示了根据一些方面的详述执行与波束管理任务（例如，空间域波束预测和/或时域波束预测）相关的动态UE能力报告的方法700的流程图。

用于波束成形的波束测量技术广泛用于无线通信系统中，通常作为用于改进链路预算的技术。波束成形可例如在蜂窝通信系统中在蜂窝基站（例如，gNB、eNB等）和无线设备（例如，UE）两者中实现。至少在一些实例中，良好的波束对可有助于提高系统性能。

对于BS-UE波束对，可能的情况是BS发送多个下行链路参考信号，其中不同的BS波束可应用于不同的参考信号，以便UE测量每个波束的质量。UE可进一步使用不同的接收波束来接收一个参考信号的不同的实例，例如，以为每个BS波束标识最佳UE波束。在一些实施方案中，由BS提供的下行链路参考信号可包括同步信号块（SSB）或信道状态信息参考信号（CSI-RS）。因此，为了标识BS-UE波束对，可能的情况是UE需要用UE波束扫描操作来针对若干BS波束执行测量。

然而，可能的是，使用机器学习技术来避免对UE执行这种扩展波束测量的需要。此类机器学习技术可例如用于帮助在不直接测量BS波束的情况下标识最佳BS波束，使得UE可潜在地比以其他方式可能的情况更快和/或开销更少的方式标识UE波束来适应该最佳BS波束。

在一种可能的方案中，可在BS侧实现此类机器学习技术的各方面。另选地，在另一种可能方案中，可在UE侧实现机器学习。作为另外的可能性，机器学习可部分地由BS侧和UE侧中的每一者实现。例如，在一种方案中，训练（例如，机器学习）可在BS侧实现，而推理（即，对训练的模型的使用）在UE侧实现。在另一种方案中，训练可在UE侧实现，而推理在BS侧实现。推理可基于与模型ID相关联的元数据或操作条件。可能的是，可由BS潜在地至少部分地基于UE支持一个或多个此类方案的能力（例如，如可由UE在由UE提供给BS的能力信息中指示）来配置使用哪种方案的选择。

为了支持对此类技术的使用，可能重要的是，提供框架，根据该框架，无线设备和蜂窝网络可交换信息来确定此类技术是否是相互支持的并且潜在地在执行基于AI/ML的模型维护所根据的特性和参数方面进行协商或达成一致，并且/或者交换用于在执行蜂窝通信中支持基于AI/ML的模型的操作的信息，以及提供用于在执行蜂窝通信中使用机器学习的技术。

现在返回到图7，根据一些方面，在702处，gNB 504可向处于RRC_CONNECTED模式的UE 502发送包括空间域波束预测消息的RRCconnectionReconfiguration消息。根据一些方面，集合A和集合B映射信息可被包括在配置中。（集合A是指预测波束集合，并且集合B是指测量波束集合。）

在704处，UE 502可评估UE侧AI模型工作是否针对特定用例进行训练。例如，如果UE侧模型支持该特定的集合A和集合B映射模式，则UE可确定UE侧AI模型将在该用例中工作。作为另一示例，网络可为UE配置基于BM的特征（或基于BM的特征下的一个或多个特征组），并且UE可报告是否支持这种BM特征—或者是否支持特征组中的任何、一些或全部特征组。（需注意，一些BM用例可利用基于功能性的LCM。在此类情况下，没有模型或模型ID是对空中接口可见的。）

接下来，在706处，UE 502可发送对UE侧模型是否有能力的UE能力指示。根据一些方面，该指示可作为RRCReconfigurationComplete消息的一部分来发送。最后，如果UE指示其对该特定的基于BM的特征的支持，则在708处，gNB 504可随后对基于AI的BM功能进行激活/去激活/切换等，例如通过RRC、MAC CE、DCI或任何其他期望的信令方法来激活/去激活/切换等基于AI的BM功能。

示例3：基于AI的定位任务

现在转到图8，例示了根据一些方面的详述执行与直接AI定位和/或辅助AI定位任务相关的动态UE能力报告的方法800的流程图。在802处，gNB 504可向处于RRC_CONNECTED模式的UE 502发送包括直接AI定位信息的RRCconnectionReconfiguration消息。根据一些方面，辅助信息（诸如场景特定的信息和/或场景改变信息）也可作为RRCconnectionReconfiguration消息的一部分传送到UE 502（例如，gNB 504可发信号通知多个TRP或任何TRP改变，诸如已经开启/关闭的TRP或已经具有不同TRP配置改变的TRP）。

接下来，在804处，UE 502可评估UE侧AI模型是否将在该站点特定的模型中工作。例如，根据一些方面，UE可基于其GPS信息来确定站点信息，然后评估AI模型是否将在UE的当前GPS位置处工作。（需注意，一些AI定位用例可利用基于功能性的LCM。在此类情况下，没有模型或模型ID是对空中接口可见的。）

接下来，在806处，UE 502可发送对UE侧模型是否有能力的UE能力指示。根据一些方面，该指示可作为RRCReconfigurationComplete消息的一部分来发送。最后，如果UE指示其对该特定的基于AI的定位特征的支持，则在808处，gNB 504可随后例如通过RRC、MAC CE、DCI或任何其他期望的信令方法来激活/去激活/切换等基于AI的定位功能。

示例4：针对处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE模式的UE的基于AI的定位

现在转到图9A，例示了根据一些方面的详述使用四步随机接入信道（RACH）过程来在处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE状态的UE处动态地更新AI/ML模型的方法900的流程图。图9A和图9B的示例将在基于AI的定位模型的上下文中进行描述，因为在本文所描述（并且在第18版中设想）的三个示例性模型类型当中，基于AI的定位是其中可由处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE模式的UE执行推理的唯一模型（即，CSI压缩和基于BM的模型两者仅在UE处于RRC_CONNECTED模式时操作）。（需注意，一些AI定位用例可利用基于功能性的LCM。在此类情况下，没有模型或模型ID是对空中接口可见的。）

从902开始，UE 502处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE模式。在904处，UE 502可确定模型未满足该模型的有效性准则中的一个或多个有效性准则，即，模型不再适合于该模型的预期目的。根据一个方面，对有效性准则失败的检测响应于基于事件的有效性准则检查操作而发生。例如，可定义基于AI/ML的定位有效性准则，并且如果有效性准则失败/当有效性准则失败时，UE可执行RACH过程（例如，如示例性图9A和图9B所例示）。有效性准则失败的原因可包括例如跟踪区域（TA）失败、UE移动到其小区/小区组区域的外部等。根据另一方面，对有效性准则失败的检测可响应于周期性有效性准则检查操作而替代地发生，即，UE可以某个预配置的间隔执行RACH来更新该UE的AI模型配置。

RACH过程可在906处开始，其中将Msg1（即，PRACH前导码）从UE 502发送到gNB504。接下来，在908处，可在UE 502处接收Msg2（即，随机接入响应或RAR消息）。根据一些方面，辅助信息可以是RAR消息的一部分。

在910处，可向gNB 504发送Msg3（即，RRC恢复请求）。根据一些方面，Msg3还可包括来自UE的AI模型更新请求和/或能力确认。换句话讲，Msg3可由UE 502作为向网络指示该UE对更新的基于AI的定位模型的需要的方便的机制使用。

在912处，可在UE 502处接收RRC_RELEASE消息（包括任何更新的基于AI的配置信息）。例如，配置信息可属于测量输入类型，或者它可属于用于将由UE测量的发送和接收点（TRP）的定位参考信号（PRS）。需注意，如果在912处传送包括暂停配置的RRC_RELEASE消息，则在914处，UE 502将进入RRC_INACTIVE模式；相反，如果传送没有暂停配置的RRC_RELEASE消息，则在914处，UE 502将进入RRC_IDLE模式。

现在转到图9B，例示了根据一些方面的详述使用两步RACH过程来在处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE状态的UE处动态地更新AI/ML模型的方法950的流程图。如将理解的，图9A与图9B之间的实质性差异在于，图9A使用具有四个消息的常规4步RACH方法，而图9B使用2步RACH方法，该2步RACH方法将发送的信息组合成发送到gNB的单个“Msg A”和发送回到UE的单个“Msg B”。

因此，如上文参考图9A所描述，方法950可在952处开始，其中UE处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE模式。在954处，UE 502可再次确定模型未满足该模型的有效性准则中的一个或多个有效性准则。现在从方法900转向，在956处，根据方法950，UE 502可向gNB 504发送MsgA，该Msg A包括PRACH前导码、承载RRC恢复请求的PUSCH以及AI模型更新请求。

作为响应，在958处，gNB 504可向UE 502发送Msg B，该Msg B包括成功的RAR消息并且还承载包括任何更新的基于AI的配置信息的RRC_RELEASE消息。如上文所描述，如果在958处传送包括暂停配置的Msg B，则在960处，UE 502将进入RRC_INACTIVE模式；相反，如果传送没有暂停配置的Msg B，则在960处，UE 502将进入RRC_IDLE模式。

根据再其他方面，UE可在更新之后进入RRC_CONNECTED模式（即，而不是返回到RRC_INACTIVE或RRC_IDLE模式）。在此类情况下，RRC恢复消息可用于包括任何附加的辅助信息，并且配置更新可作为RRCResumeComplete消息的一部分来发送。

使用UE辅助信息（UAI）进行动态更新

根据一些方面，UE还可能想要动态地和“主动地”激活或去激活UE侧模型。例如，UE可能想要节省功率，并且因此想要关闭某个AI模型推理。作为另一示例，由于UE的移动性的改变或环境改变，UE可能不再能够支持先前支持的AI模型。因此，根据一些方面，UE辅助信息（UAI）可用于（例如，经由反应式报告或主动式报告）指示UE的用于激活和/或去激活特定的基于AI或ML的特征的偏好。根据一些方面，UAI可被配置为指示UE想要去激活的确切AI功能性（或AI模型）。

例如，在一些实施方案中，RRCConnectionReconfiguration消息可包括otherConfig消息。在otherConfig中，对于每个AI功能性，如果由UE接收的otherConfig包括特定的基于AI或ML的特征，则UE将被配置为提供该UE的关于其是否想要激活特定的基于AI或ML的特征的偏好。

组合的反应式和主动式UE侧AI/ML功能性报告的示例

现在转到图9C，例示了根据一些方面的详述适用的UE AI/ML功能性的反应式和主动式报告的方法的流程图970。首先，方法970可在972处开始，其中UE 502向网络（例如，向gNB 504）提供能力报告。UE能力报告972可包括例如由UE支持的AI/ML特征或特征组的列表。

根据所谓的“反应式报告”方案971，方法970中的下一个步骤974可以是UE 502接收RRCReconfiguration消息（例如，包括gNB 504想要配置UE 502使用的AI/ML功能性的列表）。接下来，在976处，UE可确定配置的AI/ML功能性中的每个AI/ML功能性是否适用于UE的当前状态。例如，一些AI/ML功能性可能在UE的当前环境中和/或由于对UE的内部状态的一些限制（例如，高存储器使用、低电池等）而无法很好地工作。在一些此类实施方案中，在978处，UE 502可例如经由在RRCReconfiguraitonComplete消息中发送的位图报告回对配置的AI/ML功能性中的每个AI/ML功能性在UE的当前状态和环境中是否适用于该UE的指示（例如，对每个配置的AI/ML功能性是否适用的1位指示）。最后，在980处，可将可选的附加RRCReconfiguration消息（包括AI/ML特征或模型的新的或更新的列表）从gNB 504发送到UE 502。

另选地，根据所谓的“主动式报告”方案981，方法970中的步骤972之后的下一个步骤982可以是UE 502确定任何环境的改变，这可导致UE 502要利用的优选AI/ML功能性的更新的集合。然后，在984处，UE 502可例如经由UE辅助信息（UAI）消息或LTE定位协议（LPP）消息直接向gNB 504“主动地”报告任何适用的AI/ML功能性的列表。如现在可理解的，UE可使用主动式报告来反馈其适用的AI/ML功能性，而无需网络配置。根据一些具体实施，为了使所有UE对网络隐藏该UE的内部状态，该UE不需要显式地报告它已经经历的改变，而是替代地它可仅报告适用的更新的AI/ML功能性。

根据再其他具体实施，UE可在不同情况下使用反应式报告和主动式报告两者。在此类具体实施中，在984处向网络报告（即，经由主动式报告）的适用的AI/ML功能性的列表可不与在978处经由RRCReconfiguraitonComplete报告（即，经由反应式报告）的列表重叠。

示例性方法

现在转到图10A，例示了根据一些方面的详述动态AI模型UE能力报告的方法1000的流程图。首先，在框1002处，实践方法1000的UE可在UE处从基站接收第一能力查询，其中该第一能力查询与UE使用基于AI或ML的第一模型来执行至少一个任务的能力相关。接下来，在框1004处，方法1000可从UE向基站发送对第一能力查询的响应，其中该响应指示UE是否可执行至少一个任务。

在框1006处，UE可接收对特定AI或ML特征的指示。在框1008处，UE可评估第一模型是否支持特定AI或ML特征。最后，在框1010处，UE可向基站发送对第一模型是否支持特定AI或ML特征的指示。

现在转到图10B，例示了根据一些方面的详述使用RACH过程来在处于RRC_INACTIVE或RRC_IDLE状态的UE处动态地更新AI/ML模型的方法1020的流程图。首先，在框1022处，UE可检测针对被配置为基于AI或ML来执行至少一个定位任务的第一模型的有效性准则失败。接下来，在框1024处，方法1020可从UE向基站发送对发起随机接入信道（RACH）过程的请求。

在框1026处，UE可从基站接收随机接入响应（RAR）消息。在框1028处，UE可向基站发送RRC恢复请求，其中该RRC恢复请求包含对第一模型的更新的请求。最后，在框1030处，UE可从基站接收RRC释放消息，其中该RRC释放消息包含用于第一模型的更新的配置信息。

附加注释

连接性术语“和/或”的使用意在表示连接词“和”以及连接词“或”的所有可能的替代形式。例如，语句“A和/或B的配置”包括语句“A和B的配置”和“A或B的配置”的含义。

众所周知，使用个人可标识信息应遵循公认为满足或超过维护用户隐私的行业或政府要求的隐私政策和做法。具体地，应当管理和处理个人可标识信息数据，以使无意或未经授权的访问或使用的风险最小化，并应当向用户明确说明授权使用的性质。

能够以各种形式中的任一种形式来实现本公开的各方面。例如，可将一些方面实现为计算机实现的方法、计算机可读存储器介质或计算机系统。可使用一个或多个定制设计的硬件设备诸如ASIC来实现其他方面。可使用一个或多个可编程硬件元件诸如FPGA来实现其他方面。

在一些方面，一种非暂态计算机可读存储器介质可被配置为使得其存储程序指令和/或数据，其中该程序指令在由计算机系统执行的情形下使计算机系统进行方法（例如，本文所描述的方法方面中的任何方法方面、或本文所描述的方法方面的任何组合、或本文所描述的方法方面中的任何方法方面的任何子集、或此类子集的任何组合）。

在一些方面，设备（例如，UE 106、BS 102）可被配置为包括处理器（或一组处理器）和存储器介质，其中该存储器介质存储程序指令，其中该处理器被配置为从该存储器介质读取并执行该程序指令，其中该程序指令是可执行的以实现本文所描述的各种方法方面中的任一种方法方面（或本文所描述的方法方面的任何组合、或本文所描述的方法方面的任何方法方面的任何子集、或此类子集的任何组合）。该设备可以各种形式中的任何形式来实现。

虽然已相当详细地描述了上面的方面，但是一旦完全了解上面的公开，许多变型和修改对于本领域的技术人员而言将变得显而易见。旨在以下权利要求书被解释为包括所有此类变型和修改。

Claims (37)

1.一种操作用户装备（UE）的方法，所述方法包括：

在所述UE处从基站接收第一能力查询，其中所述第一能力查询与所述UE使用基于人工智能（AI）或机器学习（ML）的第一模型来执行至少一个任务的能力相关；

从所述UE向所述基站发送对所述第一能力查询的响应，其中所述响应指示所述UE是否能够执行所述至少一个任务；

在所述UE处接收对特定AI或ML特征的指示；

由所述UE评估所述第一模型是否支持所述特定AI或ML特征；以及

从所述UE向所述基站发送对所述第一模型是否支持所述特定AI或ML特征的指示。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个任务包括以下中的一者或多者：

信道状态信息（CSI）相关的任务；

波束管理（BM）相关的任务；或者

定位相关的任务。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个任务中的第一任务包括CSI压缩任务。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第一模型包括双侧AI或ML模型，其中所述双侧AI或ML模型的第一侧在所述UE处实现，并且其中所述双侧AI或ML模型的第二侧在所述基站处实现。

5.根据权利要求4所述的方法，其中对特定AI或ML特征的所述指示是经由RRCConnectionReconfiguration消息接收的。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述RRCConnectionReconfiguration消息包括以下中的至少一者：数据集标识符、所述第一模型的所述第二侧的模型标识符、或辅助信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其中由所述UE评估所述第一模型是否支持所述特定AI或ML特征包括以下中的至少一者：

评估所述第一模型的所述第一侧是否已经用包括在所述RRCConnectionReconfiguration消息中的数据集标识符进行训练；

评估所述第一模型的所述第一侧是否已经用所述第一模型的所述第二侧的包括在所述RRCConnectionReconfiguration消息中的模型标识符进行训练；或者

评估所述第一模型的所述第一侧是否已经用在所述RRCConnectionReconfiguration消息中接收的UE辅助信息（UAI）中所包括的数据集标识符进行训练。

8.根据权利要求1所述的方法，其中对特定AI或ML特征的所述指示是经由RRCConnectionReconfiguration消息接收的。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述RRCConnectionReconfiguration消息包括辅助信息。

10.根据权利要求1所述的方法，其中对所述第一模型是否支持所述特定AI或ML特征的所述指示是经由RRCReconfigurationComplete消息发送的。

11.根据权利要求1所述的方法，其中由所述UE评估所述第一模型是否支持所述特定AI或ML特征还包括以下中的至少一者：

由所述UE评估所述UE的当前定位是否支持所述特定AI或ML特征；

由所述UE评估在所述UE处进行的当前测量是否支持所述特定AI或ML特征；或者

由所述UE评估辅助信息的当前值是否支持所述特定AI或ML特征。

12.根据权利要求1所述的方法，其中从所述UE向所述基站发送对所述第一模型是否支持所述特定AI或ML特征的指示还包括：发送对所述第一模型不支持的至少一个AI或ML特征的指示。

13.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：

在所述UE处从所述基站接收激活命令，其中所述激活命令向所述UE指示激活具有所述特定AI或ML特征的所述第一模型。

14. 根据权利要求13所述的方法，其中所述激活命令是经由以下中的一者接收的：下行链路控制信息（DCI）、无线电资源配置（RRC）或介质访问控制控制元素（MAC CE）。

15. 根据权利要求13所述的方法，所述方法进一步包括：

从所述UE向所述基站发送对去激活所述第一模型的期望的指示；以及

在所述UE处去激活对所述第一模型的使用。

16.根据权利要求15所述的方法，其中对去激活所述第一模型的所述期望的所述指示是经由UAI发送的。

17.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个任务包括波束管理（BM）相关的任务，其中对所述特定AI或ML特征的所述指示是经由RRCConnectionReconfiguration消息接收的，并且其中所述RRCConnectionReconfiguration消息包括空间域波束预测消息。

18.根据权利要求17所述的方法，其中所述空间域波束预测消息包括：集合A和集合B映射模式。

19.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个任务包括定位相关的任务，其中对所述特定AI或ML特征的所述指示是经由RRCConnectionReconfiguration消息接收的，并且其中所述RRCConnectionReconfiguration消息包括站点特定的场景信息。

20.一种操作用户装备（UE）的方法，所述方法包括：

在所述UE处检测针对被配置为基于人工智能（AI）或机器学习（ML）来执行至少一个任务的第一模型的有效性准则失败；

从所述UE向基站发送对发起随机接入信道（RACH）过程的请求；

在所述UE处从所述基站接收随机接入响应（RAR）消息；

从所述UE向基站发送RRC恢复请求，其中所述RRC恢复请求包含对所述第一模型的更新的请求；以及

在所述UE处从所述基站接收RRC释放消息，其中所述RRC释放消息包含用于所述第一模型的更新的配置信息。

21.根据权利要求20所述的方法，其中当检测到所述有效性准则失败时，所述UE处于RRC_INACTIVE模式或RRC_IDLE模式。

22.根据权利要求20所述的方法，其中对所述有效性准则失败的所述检测响应于以下中的一者而发生：周期性有效性准则检查操作；或基于事件的有效性准则检查操作。

23.根据权利要求20所述的方法，其中所述RAR消息包括UAI。

24.根据权利要求20所述的方法，其中对发起RACH过程的所述请求和所述RRC恢复请求是在单个消息中发送到所述基站的。

25.根据权利要求24所述的方法，其中所述RAR消息和所述RRC释放消息是在单个消息中从所述基站接收的。

26.根据权利要求20所述的方法，所述方法还包括：在接收用于所述第一模型的所述更新的配置信息之后，在所述UE处进入RRC_CONNECTED模式中，其中附加的更新的配置信息是经由RRC_Resume_Complete消息发送的。

27.一种操作用户装备（UE）的方法，所述方法包括：

从所述UE向基站发送第一能力报告，其中所述第一能力报告与所述UE基于人工智能（AI）或机器学习（ML）来执行至少一个功能的能力相关；

在所述UE处接收对AI或ML功能性的第一集合的指示；

由所述UE评估AI或ML功能性的所述第一集合当前是否适用于所述UE；以及

从所述UE向所述基站发送对AI或ML功能性的所述第一集合中的每个AI或ML功能性当前是否适用于所述UE的指示。

28.根据权利要求27所述的方法，所述方法进一步包括：

在所述UE处接收对AI或ML功能性的第二集合的指示，其中AI或ML功能性的所述第二集合与AI或ML功能性的所述第一集合不同。

29.根据权利要求27所述的方法，其中对AI或ML功能性的所述第一集合中的每个AI或ML功能性当前是否适用于所述UE的所述指示包括位图。

30.根据权利要求27所述的方法，其中对AI或ML功能性的所述第一集合中的每个AI或ML功能性当前是否适用于所述UE的所述指示包括RRC_Reconfiguration_Complete消息。

31.一种操作用户装备（UE）的方法，所述方法包括：

从所述UE向基站发送第一能力报告，其中所述第一能力报告与所述UE基于人工智能（AI）或机器学习（ML）来执行至少一个功能的能力相关；

由所述UE评估AI或ML功能性的第一集合当前是否适用于所述UE；以及

从所述UE向所述基站发送对当前适用于所述UE的AI或ML功能性的第二集合的指示。

32.根据权利要求31所述的方法，其中AL或ML功能性的所述第二集合与AL或ML功能性的所述第一集合不同。

33.根据权利要求31所述的方法，其中对当前适用于所述UE的AI或ML功能性的所述第二集合的所述指示包括UE辅助信息（UAI）消息。

34.根据权利要求31所述的方法，其中所述评估是由以下中的至少一者触发的：所述UE的环境的改变；所述UE的内部状态的改变；超过所述UE的存储器使用阈值；或超过所述UE的电池容量阈值。

35.一种设备，所述设备包括：接收器；发送器；至少一个接口；和处理器，所述处理器被配置为执行根据权利要求1至34所述的方法中的任何方法。

36.一种存储指令的非易失性计算机可读介质，所述指令在被执行时使得执行根据权利要求1至34所述的方法中的任何方法。

37.一种基带处理器，所述基带处理器被配置为使无线设备执行根据权利要求1至34所述的方法中的任何方法。