DE102024206254A1

DE102024206254A1 - Method for predicting at least one service quality metric

Info

Publication number: DE102024206254A1
Application number: DE102024206254.5A
Authority: DE
Inventors: Guillaume JORNOD; Maximilian STARK
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2024-07-03
Filing date: 2024-07-03
Publication date: 2026-01-08

Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren (100) zum Vorhersagen wenigstens einer Dienstgütemetrik (QoS-Metrik), das die folgenden Schritte umfasst, die durch ein Interpretationsmodul (10) ausgeführt werden:
- Empfangen (101) von Informationen von einer oder mehreren Erfassungsvorrichtungen (21),
wobei die empfangenen Informationen visuelle Informationen und/oder Erfassungsinformationen hinsichtlich einer Umgebung (1) umfassen,
- Analysieren (102) der empfangenen Informationen hinsichtlich der Umgebung (1) basierend auf einer Untersuchung der Informationen zum Interpretieren der Umgebung (1) und erkannter Veränderungen der Umgebung (1),
- Bestimmen (103) einer Vorhersage wenigstens einer QoS-Metrik basierend auf der Analyse (102), und
- Einleiten (104) einer Korrekturmaßnahme abhängig von der bestimmten (103) Vorhersage, falls die bestimmte (103) Vorhersage eine Änderung der wenigstens einen QoS-Metrik umfasst. The invention relates to a method (100) for predicting at least one quality of service (QoS) metric, comprising the following steps, which are performed by an interpretation module (10):
- Receiving (101) information from one or more recording devices (21),
wherein the information received includes visual information and/or capture information relating to an environment (1),
- Analyzing (102) the received information regarding the environment (1) based on an examination of the information to interpret the environment (1) and detected changes in the environment (1),
- Determine (103) a prediction of at least one QoS metric based on the analysis (102), and
- Initiate (104) a corrective action depending on the specific (103) prediction, if the specific (103) prediction includes a change to at least one QoS metric.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Vorhersagen wenigstens einer Dienstgütemetrik. Ferner bezieht sich die Erfindung auf ein Computerprogramm, ein System, ein Modul und ein Speichermedium für diesen Zweck.The invention relates to a method for predicting at least one service quality metric. Furthermore, the invention relates to a computer program, a system, a module, and a storage medium for this purpose.

Stand der TechnikState of the art

Im Bereich der Innenraumkommunikationssysteme ist das Aufrechterhalten einer hochqualitativen Verbindungsfähigkeit und Abdeckung in dynamischen Umgebungen wie Fabriken eine signifikante Herausforderung. Wenn sich die Anwender durch die Einrichtung bewegen, kann das Vorhandensein von Blockade- und Abschattungsobjekten den Kommunikationsweg zwischen der Basisstation oder dem Zugangspunkt und dem Anwendergerät behindern. Dies kann zu einer Verschlechterung der Dienstgüte (QoS) oder zu einer Verringerung der Abdeckung führen, was die Produktivität und den Wirkungsgrad beeinträchtigt.Maintaining high-quality connectivity and coverage in dynamic environments like factories is a significant challenge for indoor communication systems. As users move through the facility, obstructions and shadowing objects can impede the communication path between the base station or access point and the user device. This can lead to a deterioration in quality of service (QoS) or reduced coverage, impacting productivity and efficiency.

Die aktuellen Lösungen im Stand der Technik gehen diese Herausforderungen durch das Einbeziehen von Sondierungstechniken an, um eine QoS-Verschlechterung zu detektieren. Das Sondieren umfasst das periodische Senden von Testpaketen oder -signalen, um die Leistung der Kommunikationsverbindung zu messen.Current state-of-the-art solutions address these challenges by incorporating probing techniques to detect QoS degradation. Probing involves the periodic transmission of test packets or signals to measure the performance of the communication link.

Diese Lösungen stehen jedoch vor Einschränkungen, da sie sich auf Sondierungstechniken stützen, um eine Dienstgüteverschlechterung zu detektieren, die oft ziemlich spät erkannt wird. Das bedeutet, dass der Anwender zu dem Zeitpunkt, zu dem die Verschlechterung detektiert wird, bereits eine Unterbrechung der Kommunikation erfahren haben kann.However, these solutions have limitations, as they rely on probing techniques to detect service degradation, which is often detected quite late. This means that by the time the degradation is detected, the user may have already experienced a communication interruption.

Offenbarung der ErfindungDisclosure of the invention

Gemäß Aspekten der Erfindung werden sowohl ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1, ein Computerprogramm mit den Merkmalen des Anspruchs 8, ein Interpretationsmodul mit den Merkmalen des Anspruchs 9, ein System mit den Merkmalen des Anspruchs 10 als auch ein computerlesbares Speichermedium mit den Merkmalen des Anspruchs 11 bereitgestellt. Weitere Merkmale und Einzelheiten der Erfindung sind in den jeweiligen abhängigen Ansprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen offenbart. Die Merkmale und Einzelheiten, die im Kontext des Verfahrens beschrieben sind, entsprechen außerdem sowohl dem erfindungsgemäßen Computerprogramm, dem erfindungsgemäßen Modul, dem erfindungsgemäßen System als auch dem erfindungsgemäßen computerlesbaren Speichermedium und in jedem Fall umgekehrt.According to aspects of the invention, a method with the features of claim 1, a computer program with the features of claim 8, an interpretation module with the features of claim 9, a system with the features of claim 10, and a computer-readable storage medium with the features of claim 11 are provided. Further features and details of the invention are disclosed in the respective dependent claims, the description, and the drawings. The features and details described in the context of the method also correspond to the computer program, the module, the system, and the computer-readable storage medium according to the invention, and vice versa.

Gemäß einem Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zum Vorhersagen wenigstens einer Dienstgütemetrik (QoS-Metrik) bereitgestellt. Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte, die durch ein Interpretationsmodul ausgeführt werden:

- Empfangen von Informationen von einer oder mehreren Erfassungsvorrichtungen, wobei die empfangenen Informationen visuelle Informationen und/oder Erfassungsinformationen hinsichtlich einer Umgebung umfassen,
- Analysieren der empfangenen Informationen hinsichtlich der Umgebung basierend auf einer Untersuchung der Informationen zum Interpretieren der Umgebung und erkannter Veränderungen der Umgebung,
- Bestimmen einer Vorhersage wenigstens einer QoS-Metrik basierend auf der Analyse, und
- Einleiten einer Korrekturmaßnahme abhängig von der bestimmten Vorhersage, falls die bestimmte Vorhersage eine Veränderung der wenigstens einen QoS-Metrik umfasst.

According to one aspect of the invention, a method for predicting at least one quality of service (QoS) metric is provided. The method comprises the following steps, which are performed by an interpretation module:

- Receiving information from one or more detection devices, wherein the received information includes visual information and/or detection information regarding an environment,
- Analyzing the received information regarding the environment based on an examination of the information to interpret the environment and detected changes in the environment,
- Determining a prediction of at least one QoS metric based on the analysis, and
- Initiate a corrective action depending on the specific prediction, if the specific prediction includes a change to at least one QoS metric.

Hier umfassen die empfangenen Informationen vorzugsweise visuelle Informationen und/oder Erfassungsinformationen hinsichtlich einer Umgebung der einen oder der mehreren Erfassungsvorrichtungen. Dies ermöglicht das Vorhersagen wenigstens einer Dienstgütemetrik (QoS-Metrik) durch das Analysen von Informationen, die von einer oder mehreren Vorrichtungen, einschließlich Kameras und Funkwellensensoren, die kontinuierlich Daten über die Umgebung erfassen, empfangen werden. Das Interpretationsmodul untersucht diese Informationen, um die Szene zu interpretieren und Veränderungen zu erkennen, was eine Vorhersage der QoS-Metrik ermöglicht. Diese Vorhersage kann dann verwendet werden, um eine Korrekturmaßnahme einzuleiten, falls eine Veränderung der QoS-Metrik detektiert wird. Es ist möglich, dass das Merkmal das Vorhersagen wenigstens einer Dienstgütemetrik (QoS-Metrik) durch das Analysieren der Informationen, die von einer oder mehreren Vorrichtungen, einschließlich Kameras und Funkwellensensoren, die kontinuierlich Daten über die Umgebung erfassen, empfangen werden, ermöglicht. Das Interpretationsmodul untersucht diese Informationen, um die Szene zu interpretieren und Veränderungen zu erkennen, was eine Vorhersage der QoS-Metrik ermöglicht. Dies weist den Vorteil auf, dass ein Kombinieren von Erfassungsvorrichtungen, die Kameras und Funkwellen enthalten, ein semantisches Verständnis der Umgebung ermöglicht, was die Genauigkeit der Detektion und des Eingreifens erhöht. Ferner ermöglicht die (Echtzeit-) Detektion von Blockade- oder Abschattungsobjekten eine frühzeitige Korrektur oder ein frühzeitiges Eingreifen, was das Auftreten einer QoS-Verschlechterung oder einer Abdeckungsverringerung vorteilhaft minimiert. Weiterhin ermöglicht die prädiktive und proaktive Herangehensweise durch das Minimieren der Notwendigkeit für eine Neuzuweisung von Betriebsmitteln und das Verringern des Auftretens einer QoS-Verschlechterung oder einer Abdeckungsverringerung eine effiziente Kommunikation.Here, the received information preferably includes visual information and/or detection information regarding the environment of one or more detection devices. This enables the prediction of at least one Quality of Service (QoS) metric by analyzing information received from one or more devices, including cameras and radio wave sensors, that continuously collect data about the environment. The interpretation module examines this information to interpret the scene and detect changes, thus enabling the prediction of the QoS metric. This prediction can then be used to initiate a corrective action if a change in the QoS metric is detected. It is possible that the feature enables the prediction of at least one Quality of Service (QoS) metric by analyzing the information received from one or more devices, including cameras and radio wave sensors, that continuously collect data about the environment. The interpretation module examines this information to interpret the scene and detect changes, thus enabling the prediction of the QoS metric. This has the advantage that combining detection devices containing cameras and radio waves enables a semantic understanding of the environment, which increases the accuracy of detection and intervention. Furthermore, it allows for the (real-time) detection of obstructions or shadowing objects. Early correction or intervention minimizes the occurrence of QoS deterioration or coverage reduction. Furthermore, this predictive and proactive approach enables efficient communication by minimizing the need for resource reallocation and reducing the occurrence of QoS deterioration or coverage reduction.

Die Änderung der wenigstens einen Dienstgütemetrik kann eine negative Änderung umfassen. Alternativ kann die Änderung der wenigstens einen Dienstgütemetrik auf einen jeweiligen Schwellenwert einer QoS-Metrik bezogen sein, wobei die Änderung den jeweiligen Schwellenwert übersteigt.The change to at least one service quality metric can be negative. Alternatively, the change to at least one service quality metric can be related to a respective threshold of a QoS metric, where the change exceeds the respective threshold.

Es ist möglich, dass das Verfahren während des Einleitens einer Korrekturmaßnahme den weiteren folgenden Schritt umfasst:

- Anweisen wenigstens eines Strahllenkungsmechanismus der einen oder der mehreren Erfassungsvorrichtungen, eine Richtung und einen Brennpunkt wenigstens eines Kommunikationsstrahls basierend auf der Vorhersage der QoS-Metrik und/oder basierend auf der Analyse einzustellen.

It is possible that the procedure for initiating a corrective action includes the following further step:

- Instructing at least one beam guidance mechanism of one or more detection devices to set a direction and a focal point of at least one communication beam based on the prediction of the QoS metric and/or based on the analysis.

Dies weist den Vorteil auf, dass durch das dynamische Einstellen der Ausbreitungsumgebung die Auswirkung einer Blockade oder Abschattung auf die Kommunikationsqualität abgeschwächt werden können, wodurch die Gesamtdienstgüte und die Gesamtabdeckung verbessert werden. Ferner erlaubt dies, eine Optimierung der Signalstärke und -abdeckung in schwierigen Bereichen, wie z. B. in Innenraumumgebungen, durch das Analysieren der Umgebungsfaktoren, wie z. B. Blockaden oder Abschattungsobjekte, und das entsprechende Einstellen der Strahllenkungs- und RIS-Steuermechanismen zu ermöglichen. Dies könnte durch Algorithmen des maschinellen Lernens erreicht werden, die aus den von den Erfassungsvorrichtungen gesammelten Daten lernen und sich an die sich ändernden Umgebungsbedingungen anpassen. Weiterhin ermöglicht dies das Aufrechterhalten einer ununterbrochenen Kommunikation, wobei das semantische Verständnis der vorliegenden Erfindung der Umgebung eine optimierte Betriebsmittelzuweisung und eine adaptive Strahlformung ermöglicht. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung der verfügbaren Spektrumbetriebsmittel, das Verringern der Interferenz und das Verbessern der Gesamtnetzleistung.This offers the advantage that by dynamically adjusting the propagation environment, the impact of blockages or shadowing on communication quality can be mitigated, thereby improving overall service quality and coverage. Furthermore, this allows for the optimization of signal strength and coverage in challenging environments, such as indoors, by analyzing environmental factors like blockages or shadowing objects and adjusting the beam steering and RIS control mechanisms accordingly. This could be achieved through machine learning algorithms that learn from data collected by the acquisition devices and adapt to changing environmental conditions. Moreover, this enables the maintenance of uninterrupted communication, with the semantic understanding of the environment provided by the present invention allowing for optimized resource allocation and adaptive beamforming. This results in more efficient use of available spectrum resources, reduced interference, and improved overall network performance.

Es ist ferner möglich, dass das Verfahren den weiteren folgenden Schritt umfasst:

- Anweisen wenigstens eines reflektierenden intelligenten Oberflächenelements, seine jeweilige Reflexionseigenschaft basierend auf der Vorhersage der QoS-Metrik und/oder basierend auf der Analyse einzustellen.

It is also possible that the procedure includes the following further step:

- Instructing at least one reflective intelligent surface element to adjust its respective reflection property based on the prediction of the QoS metric and/or based on the analysis.

Die RIS-Elemente ermöglichen es, ihre Reflexionseigenschaften basierend auf der QoS-Vorhersage und/oder der Analyse einzustellen, wodurch die Signalausbreitung optimiert wird und eine nahtlose Innenraumkommunikation in dynamischen Umgebungen sichergestellt wird.The RIS elements allow their reflection properties to be adjusted based on QoS prediction and/or analysis, thereby optimizing signal propagation and ensuring seamless indoor communication in dynamic environments.

Es ist möglich, dass die Prüfung der Informationen hinsichtlich der Umgebung auf der Verwendung eines Algorithmus des maschinellen Lernens und/oder einer Computer-Vision-Technik basiert.It is possible that the verification of information regarding the environment is based on the use of a machine learning algorithm and/or a computer vision technique.

Die Verwendung eines Algorithmus des maschinellen Lernens und/oder einer Computer-Vision-Technik für die Prüfung der Informationen hinsichtlich der Umgebung weist den Vorteil auf, dass dies die Optimierung der Signalstärke und der Abdeckung in schwierigen Bereichen signifikant verbessert. Insbesondere kann es vorteilhaft sein, Techniken des tiefen Lernens, wie z. B. neuronale Faltungsnetze (CNNs) oder rekurrente neuronale Netze (RNNs), einzusetzen, um die Daten von den Erfassungsvorrichtungen und den RIS-Elementen zu analysieren. Diese Modelle des maschinellen Lernens können trainiert werden, um Muster und Trends in der Umgebung zu erkennen, was genauere Vorhersagen der Dienstgütemetriken(QoS-Metriken) ermöglicht.The use of a machine learning algorithm and/or computer vision technique for verifying environmental information offers the advantage of significantly improving signal strength and coverage optimization in challenging areas. In particular, it can be beneficial to employ deep learning techniques, such as convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs), to analyze data from the sensing devices and RIS elements. These machine learning models can be trained to recognize patterns and trends in the environment, enabling more accurate predictions of quality of service (QoS) metrics.

Es könnte z. B. ein CNN verwendet werden, um die visuellen Informationen von Kameras zu analysieren, um Objekte zu detektieren, die Funkwellen blockieren oder abschatten können, während ein RNN eingesetzt werden könnte, um die zeitlichen Daten von den Sensoren zu analysieren, um Änderungen der Signalstärke und -abdeckung im Lauf der Zeit vorherzusagen. Diese Modelle des maschinellen Lernens können dann eine Eingabe in das Szeneninterpretationsmodul bereitstellen, was eine besser informierte Entscheidungsfindung über die Strahllenkung und die RIS-Steuerung ermöglicht.For example, a CNN could be used to analyze visual information from cameras to detect objects that might block or shadow radio waves, while an RNN could be used to analyze temporal data from sensors to predict changes in signal strength and coverage over time. These machine learning models can then provide input to the scene interpretation module, enabling more informed decision-making regarding beam steering and RIS control.

Ferner ist es möglich, dass die Erfindung durch das Integrieren fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), wie z. B. auf tiefem Lernen basierendes Szenenverständnis, weiter ausgebaut werden kann. Durch das wirksame Einsetzen neuronaler Faltungsnetze (CNNs), rekurrenter neuronaler Netze (RNNs) oder Transformatoren kann die Erfindung lernen, Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Umgebungsmerkmalen, einschließlich Kameraeinspielungen, Funkwellensignalen und Sensordaten, zu erkennen, um QoS-Metriken mit noch höherer Genauigkeit vorherzusagen.Furthermore, the invention can be further enhanced by integrating advanced machine learning (ML) algorithms, such as scene understanding based on deep learning. By effectively employing convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), or transformers, the invention can learn to recognize patterns and relationships between various environmental features, including camera feeds, radio wave signals, and sensor data, in order to predict QoS metrics with even greater accuracy.

Dies erlaubt es vorteilhaft, auf maschinellem Lernen basierende Strahlformungsalgorithmen einzubeziehen, wobei das vorliegende System alternativ die Kommunikationsstrahlen dynamisch einstellen kann, um die Signalstärke, -abdeckung und -qualität basierend auf den vorhergesagten QoS-Metriken und den Echtzeit-Umgebungsbedingungen zu optimieren. Weiterhin kann das erfindungsgemäße System durch das Integrieren ML-betriebener Steuermechanismen für RIS-Elemente vorteilhaft die Reflexionseigenschaften in Echtzeit optimieren, eine nahtlose Innenraumkommunikation sicherstellen und Störung minimieren. This advantageously allows the inclusion of machine learning-based beamforming algorithms, whereby the present system can alternatively dynamically adjust the communication beams to optimize signal strength, coverage, and quality based on predicted QoS metrics and real-time environmental conditions. Furthermore, by integrating ML-driven control mechanisms for RIS elements, the system according to the invention can advantageously optimize reflection properties in real time, ensure seamless indoor communication, and minimize interference.

Ferner ist es möglich, dass das Verfahren während des Analysierens die folgenden weiteren Schritte umfasst:

- Interpretieren einer Szene der Umgebung basierend auf der Untersuchung der Informationen,
- Erkennen einer dynamischen Veränderung der Umgebung basierend auf der Untersuchung der Informationen.

Furthermore, it is possible that the procedure includes the following additional steps during the analysis:

- Interpreting a scene in the environment based on the examination of the information,
- Recognizing a dynamic change in the environment based on the examination of information.

Dies weist den Vorteil auf, Veränderungen in der Umgebung zu erkennen und basierend auf den Vorhersagen Korrekturmaßnahmen einzuleiten, die zu einer Echtzeitdetektion und einem Echtzeiteingriff zum Aufrechterhalten einer ununterbrochenen Kommunikation führen können. Dieses Merkmal, kombiniert mit den reflektierenden intelligenten Oberflächen (RIS) und den Strahllenkungsmechanismen der Basisstation, ermöglicht vorteilhaft eine optimierte Signalausbreitung und eine erweiterte Abdeckung in dynamischen Umgebungen.This offers the advantage of detecting changes in the environment and initiating corrective actions based on predictions, leading to real-time detection and intervention to maintain uninterrupted communication. This feature, combined with the reflective intelligent surfaces (RIS) and beam steering mechanisms of the base station, advantageously enables optimized signal propagation and extended coverage in dynamic environments.

Durch das wirksame Einsetzen dieser Vorhersagefähigkeit kann das Verfahren nicht nur Veränderungen in der Umgebung erkennen, sondern außerdem proaktiv Korrekturmaßnahmen einleiten, um eine ununterbrochene Kommunikation aufrechtzuerhalten.By effectively utilizing this predictive capability, the process can not only detect changes in the environment but also proactively initiate corrective measures to maintain uninterrupted communication.

Es ist möglich, dass das Verfahren während des Analysierens wenigstens einen der folgenden weiteren Schritte umfasst:

- Analysieren der räumlichen Beziehungen zwischen detektierten Objekten in der Umgebung, Identifizieren wenigstens eines detektierten Objekts in der Umgebung,
- Detektieren einer Blockade oder von Abschattungsobjekten innerhalb der Umgebung,
- Bestimmen einer Vorhersage der Bewegungen der detektierten beweglichen Objekte in der Innenraumumgebung.

It is possible that the procedure includes at least one of the following further steps during the analysis:

- Analyzing the spatial relationships between detected objects in the environment, identifying at least one detected object in the environment,
- Detecting a blockage or shadowing objects within the environment,
- Determining a prediction of the movements of the detected moving objects in the indoor environment.

Es ist möglich, dass die Kombination von Kameras und Funkwellensensoren mit reflektierenden intelligenten Oberflächen (RIS) vorteilhaft die Echtzeit-Detektion von Blockaden oder Abschattungsobjekten ermöglicht, was ein frühzeitiges Eingreifen erlaubt, um eine ununterbrochene Kommunikation aufrechtzuerhalten. Das Interpretationsmodul kann die Informationen von den Erfassungsvorrichtungen analysieren, um Dienstgütemetriken (QoS-Metriken) vorherzusagen und die Strahllenkungs- und RIS-Steuermechanismen anzuweisen.It is possible that the combination of cameras and radio wave sensors with reflective intelligent surfaces (RIS) could advantageously enable the real-time detection of obstructions or shadowing objects, allowing for early intervention to maintain uninterrupted communication. The interpretation module can analyze the information from the detection devices to predict quality of service (QoS) metrics and instruct the beam steering and RIS control mechanisms.

Durch das wirksame Einsetzen des semantischen Verständnisses der Umgebung, die diese Merkmale ermöglicht, erlaubt dies, Blockaden oder Abschattungsobjekte proaktiv vorherzusagen und ihre Auswirkung auf die Signalstärke und -abdeckung abzuschwächen.By effectively employing a semantic understanding of the environment that enables these features, it is possible to proactively predict blockages or shadowing objects and mitigate their impact on signal strength and coverage.

Es ist ferner möglich, dass die Korrekturmaßnahme über eine Nachricht übertragen wird, wobei die Nachricht einen standardisierten oder proprietären Nachrichtentyp umfasst.It is also possible that the corrective action is transmitted via a message, where the message comprises a standardized or proprietary message type.

Dies weist den Vorteil auf, dass durch die Verwendung standardisierter oder proprietärer Nachrichten die Kommunikation für die Strahllenkung z. B. basierend auf einer erwarteten Bewegung von Anwendern innerhalb der Umgebung signifikant optimiert werden kann. Diese proaktive Herangehensweise stellt eine nahtlose Verbindungsfähigkeit sicher und minimiert das Auftreten einer QoS-Verschlechterung oder einer Abdeckungsverringerung. Ferner kann die Nachricht einen standardisierten oder proprietären Nachrichtentyp umfassen, der eine effiziente Kommunikation zwischen Einheiten, Funktionen oder Elementen des erfindungsgemäßen Systems ermöglicht.This has the advantage that, by using standardized or proprietary messages, communication for beam guidance can be significantly optimized, e.g., based on the expected movement of users within the environment. This proactive approach ensures seamless connectivity and minimizes the occurrence of QoS degradation or reduced coverage. Furthermore, the message can comprise a standardized or proprietary message type that enables efficient communication between units, functions, or elements of the system according to the invention.

Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung kann ein Computerprogramm, insbesondere ein Computerprogrammprodukt bereitgestellt werden, das Anweisungen umfasst, die, wenn das Computerprogramm durch einen Computer ausgeführt wird, den Computer veranlassen, das Verfahren gemäß der Erfindung auszuführen. Folglich kann das Computerprogramm gemäß der Erfindung die gleichen Vorteile aufweisen, wie sie bezüglich eines Verfahrens gemäß der Erfindung ausführlich beschrieben worden sind.According to a further aspect of the invention, a computer program, in particular a computer program product, can be provided which includes instructions which, when the computer program is executed by a computer, cause the computer to execute the method according to the invention. Consequently, the computer program according to the invention can have the same advantages as have been described in detail with respect to a method according to the invention.

Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung kann ein Interpretationsmodul, insbesondere ein Szeneninterpretationsmodul, bereitgestellt werden, das konfiguriert ist, das Verfahren gemäß der Erfindung auszuführen. Als das Modul kann z. B. ein Computer bereitgestellt werden, der das Computerprogramm gemäß der Erfindung ausführt. Der Computer kann wenigstens einen Prozessor enthalten, der verwendet werden kann, um das Computerprogramm auszuführen. Außerdem kann ein nichtflüchtiger Datenspeicher bereitgestellt sein, in dem das Computerprogramm gespeichert sein kann und aus dem das Computerprogramm durch den Prozessor ausgelesen werden kann, um ausgeführt zu werden.According to another aspect of the invention, an interpretation module, in particular a scene interpretation module, can be provided which is configured to execute the method according to the invention. For example, the module can be a computer that executes the computer program according to the invention. The computer can contain at least one processor that can be used to execute the computer program. Furthermore, a non-volatile data storage device can be provided in which the A computer program can be stored and from which the computer program can be read by the processor in order to be executed.

Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung kann ein System zum Vorhersagen wenigstens einer Dienstgütemetrik (QoS-Metrik) bereitgestellt werden. Das System umfasst Folgendes:

- ein Interpretationsmodul, das dafür ausgelegt ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen,
- eine oder mehrere Erfassungsvorrichtungen, die dem Interpretationsmodul Informationen bereitstellen,
- wenigstens einen Strahllenkungsmechanismus der einen oder der mehreren Vorrichtungen, wobei der wenigstens eine Strahllenkungsmechanismus die Richtung und den Brennpunkt eines Strahls einstellen kann, und
- wenigstens ein reflektierendes intelligentes Oberflächenelement, das durch das Interpretationsmodul gesteuert wird, wobei das wenigstens eine reflektierende intelligente Oberflächenelement Funkwellen reflektieren und umlenken kann.

According to a further aspect of the invention, a system for predicting at least one quality of service (QoS) metric can be provided. The system comprises the following:

- an interpretation module designed to execute the method according to the invention,
- one or more acquisition devices that provide information to the interpretation module,
- at least one beam guidance mechanism of one or more devices, wherein the at least one beam guidance mechanism can adjust the direction and focal point of a beam, and
- at least one reflective intelligent surface element controlled by the interpretation module, wherein the at least one reflective intelligent surface element can reflect and deflect radio waves.

Folglich kann das System gemäß der Erfindung die gleichen Vorteile aufweisen, wie sie bezüglich eines Verfahrens gemäß der Erfindung ausführlich beschrieben worden sind.Consequently, the system according to the invention can have the same advantages as those described in detail with respect to a method according to the invention.

Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung kann ein computerlesbares Speichermedium bereitgestellt werden, das das Computerprogramm gemäß der Erfindung und/oder Anweisungen umfasst, die, wenn sie durch einen Computer ausgeführt werden, den Computer veranlassen, die Schritte des Verfahrens gemäß der Erfindung auszuführen. Das Speichermedium kann als eine Datenspeichervorrichtung, wie z. B. eine Festplatte und/oder ein nichtflüchtiger Speicher und/oder eine Speicherkarte und/oder ein Festkörperlaufwerk, ausgebildet sein. Das Speichermedium kann z. B. in den Computer integriert sein.According to a further aspect of the invention, a computer-readable storage medium can be provided which comprises the computer program according to the invention and/or instructions which, when executed by a computer, cause the computer to perform the steps of the method according to the invention. The storage medium can be configured as a data storage device, such as a hard disk and/or non-volatile memory and/or a memory card and/or a solid-state drive. The storage medium can, for example, be integrated into the computer.

Weiterhin kann das Verfahren gemäß der Erfindung als ein computerimplementiertes Verfahren implementiert sein. Alternativ oder zusätzlich kann wenigstens einer der offenbarten Verfahrensschritte computerimplementiert und/oder automatisiert sein.Furthermore, the method according to the invention can be implemented as a computer-implemented method. Alternatively or additionally, at least one of the disclosed method steps can be computer-implemented and/or automated.

Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung werden aus der folgenden Beschreibung ersichtlich, in der Ausführungsformen der Erfindung bezüglich der Zeichnungen ausführlich beschrieben werden. In diesem Kontext können die in den Ansprüchen und in der Beschreibung genannten Merkmale jeweils einzeln oder in irgendeiner Kombination für die Erfindung wesentlich sein. Es zeigen:

1 ein Verfahren, ein Computerprogramm, ein Speichermedium und ein Modul gemäß den Ausführungsformen der Erfindung,
2 eine schematische graphische Darstellung eines beispielhaften Systems gemäß den Ausführungsformen der Erfindung.

Further advantages, features, and details of the invention will become apparent from the following description, in which embodiments of the invention are described in detail with respect to the drawings. In this context, the features mentioned in the claims and in the description can be essential to the invention, either individually or in any combination. The drawings show:

1 a method, a computer program, a storage medium and a module according to the embodiments of the invention,
2 a schematic graphical representation of an exemplary system according to the embodiments of the invention.

Der Kern der vorliegenden Erfindung liegt in der eindeutigen Kombination mehrerer Vorrichtungen, insbesondere Erfassungsvorrichtungen, die Kameras und Funkwellen enthalten, zur Echtzeit-Detektion von Blockade- oder Abschattungsobjekten in dynamischen Innenraumumgebungen wie Fabriken. Diese Kombination ermöglicht ein semantisches Verständnis der Umgebung, das ein frühzeitiges Eingreifen ermöglicht, um eine ununterbrochene Kommunikation aufrechtzuerhalten. Durch das Einbeziehen dieser Erfassungsvorrichtungen können die Einschränkungen vorhandener Lösungen, die sich ausschließlich auf Sondierungstechniken oder Kameras für die Detektion stützen, überwunden werden.The core of the present invention lies in the unambiguous combination of several devices, in particular detection devices containing cameras and radio waves, for the real-time detection of obstructions or shadowing objects in dynamic indoor environments such as factories. This combination enables a semantic understanding of the environment, allowing for early intervention to maintain uninterrupted communication. By incorporating these detection devices, the limitations of existing solutions that rely solely on probing techniques or cameras for detection can be overcome.

Ein erster Teil des Konzepts der Erfindung ist die Nutzung von Funkwellen während der Kommunikation zwischen der Basisstation und dem Anwendergerät zu Erfassungszwecken. Das bedeutet, dass die für die Kommunikation verwendeten echten Signale außerdem wirksam eingesetzt werden können, um Informationen über die Umgebung zu erfassen. Diese Herangehensweise verbessert den Wirkungsgrad und die Genauigkeit des Erfassungsprozesses signifikant und stellt wertvolle Einsichten für die QoS-Vorhersage und die prädiktive Strahllenkung bereit.A first part of the invention's concept is the use of radio waves during communication between the base station and the user device for sensing purposes. This means that the actual signals used for communication can also be effectively used to gather information about the environment. This approach significantly improves the efficiency and accuracy of the sensing process and provides valuable insights for QoS prediction and predictive beam steering.

Der zweite Teil ist die Einbeziehung von reflektierenden intelligenten Oberflächen (RIS). Diese Oberflächen beeinflussen intelligent die Ausbreitungsumgebung und verbessern die Signalstärke und -abdeckung in Bereichen, die nicht direkt durch die Basisstation versorgt werden. Diese innovative Ergänzung stellt die Abdeckung von bisher unterversorgten Gebieten bereit und verbessert ferner die Gesamtqualität der Kommunikation.The second part involves the integration of reflective intelligent surfaces (RIS). These surfaces intelligently influence the propagation environment, improving signal strength and coverage in areas not directly served by the base station. This innovative addition provides coverage to previously underserved areas and further improves the overall quality of communication.

Der dritte Teil ist das Szeneninterpretationsmodul. Dieses Modul analysiert die Daten von den Erfassungsvorrichtungen, die Kameras und Funkwellen enthalten, um die Szene zu interpretieren und die dynamischen Veränderungen in der Umgebung zu erkennen. Es stellt wertvolle Informationen für die QoS-Vorhersage und die prädiktive Strahllenkung bereit.The third part is the scene interpretation module. This module analyzes the data from the detection devices, which include cameras and radio waves, to interpret the scene and detect dynamic changes in the environment. It provides valuable information for QoS prediction and predictive beam steering.

Ferner hebt die Erfindung die Einbeziehung standardisierter Nachrichten für die Vorhersage künftiger Trajektorien hervor. Durch das Verwenden standardisierter oder proprietärer Nachrichten wird die Kommunikationsstrahllenkung basierend auf der erwarteten Bewegung der Anwender innerhalb der Innenraumumgebung optimiert. Diese proaktive Herangehensweise stellt eine nahtlose Verbindungsfähigkeit sicher und minimiert das Auftreten einer QoS-Verschlechterung oder Abdeckungsverringerung.Furthermore, the invention highlights the inclusion of standardized messages for predicting future trajectories. By using standardized or proprietary messages, communication beam guidance is optimized based on the expected movement of users within the indoor environment. This proactive approach ensures seamless connectivity and minimizes the occurrence of QoS degradation or reduced coverage.

1 zeigt ein Verfahren 100, ein Computerprogramm 50, ein computerlesbares Speichermedium 15 und ein Modul 10 gemäß den Ausführungsformen der Erfindung. 1 Figure 1 shows a method 100, a computer program 50, a computer-readable storage medium 15 and a module 10 according to the embodiments of the invention.

1 zeigt insbesondere eine Ausführungsform eines Verfahrens 100 zum Vorhersagen wenigstens einer Dienstgütemetrik. Das Verfahren 100 umfasst die folgenden Schritte, die durch ein Interpretationsmodul 10 ausgeführt werden. In einem Schritt 101 werden Informationen von einer oder mehreren Erfassungsvorrichtungen 21 empfangen, wobei die Informationen visuelle Informationen und/oder Erfassungsinformationen hinsichtlich einer Umgebung 1 umfassen. In einem weiteren Schritt 102 werden die Informationen hinsichtlich der Umgebung 1 basierend auf einer Untersuchung der Informationen zum Interpretieren der Umgebung 1 und der erkannten Veränderungen analysiert. In einem weiteren Schritt 103 wird basierend auf der Analyse im Schritt 102 eine Vorhersage wenigstens einer Dienstgütemetrik bestimmt. Im Schritt 104 wird abhängig von der im Schritt 103 bestimmten Vorhersage eine Korrekturmaßnahme eingeleitet, falls die im Schritt 103 bestimmte Vorhersage eine Änderung wenigstens einer Dienstgütemetrik umfasst. 1 This document shows in particular an embodiment of a method 100 for predicting at least one service quality metric. The method 100 comprises the following steps, which are performed by an interpretation module 10. In step 101, information is received from one or more detection devices 21, wherein the information includes visual information and/or detection information regarding an environment 1. In a further step 102, the information regarding the environment 1 is analyzed based on an examination of the information for interpreting the environment 1 and the detected changes. In a further step 103, a prediction of at least one service quality metric is determined based on the analysis in step 102. In step 104, a corrective action is initiated depending on the prediction determined in step 103, if the prediction determined in step 103 includes a change in at least one service quality metric.

2 zeigt eine schematische graphische Darstellung eines beispielhaften Systems 20 gemäß den Ausführungsformen der Erfindung. 2 stellt das System 20 dar, das eine oder mehrere Erfassungsvorrichtungen 21, einen Strahllenkungsmechanismus 22 einer oder mehrerer Erfassungsvorrichtungen 21 und eine oder mehrere reflektierende intelligente Oberflächenelemente (RIS-Elemente) 23 umfasst. 2 shows a schematic graphic representation of an exemplary system 20 according to the embodiments of the invention. 2 represents the system 20, which comprises one or more detection devices 21, a beam guidance mechanism 22 of one or more detection devices 21 and one or more reflective intelligent surface elements (RIS elements) 23.

Die eine oder die mehreren Erfassungsvorrichtungen 21 des Systems 20 können wenigstens eine Kamera und einen oder mehrere Funkwellensensoren umfassen. Die Vorrichtungen 21 können strategisch oder intelligent innerhalb einer Umgebung 1 angeordnet sein. Die Umgebung 1 kann als eine Innenraumumgebung 1 bereitgestellt sein. Die eine oder die mehreren Erfassungsvorrichtungen 21 können Informationen oder Daten über die Umgebung 1, wie z. B. das Vorhandensein von Objekten, Blockaden oder einer Abschattung, erfassen. Als eine Option können die eine oder die mehreren Erfassungsvorrichtungen 21 die obenerwähnten Informationen kontinuierlich oder periodisch erfassen und übertragen. Die erfassten Daten oder Informationen können an ein Interpretationsmodul 10 zur Analyse und zum semantischen Verständnis der Umgebung 1 gesendet werden. Optional kann das Interpretationsmodul 10 als ein Szeneninterpretationsmodul 10 zur Analyse und zum semantischen Verständnis einer Szene der Umgebung 1 bereitgestellt sein.The one or more detection devices 21 of the system 20 can comprise at least one camera and one or more radio wave sensors. The devices 21 can be strategically or intelligently arranged within an environment 1. The environment 1 can be provided as an indoor environment 1. The one or more detection devices 21 can acquire information or data about the environment 1, such as the presence of objects, obstructions, or shadows. Optionally, the one or more detection devices 21 can continuously or periodically acquire and transmit the aforementioned information. The acquired data or information can be sent to an interpretation module 10 for analysis and semantic understanding of the environment 1. Optionally, the interpretation module 10 can be provided as a scene interpretation module 10 for analysis and semantic understanding of a scene within the environment 1.

2 zeigt außerdem wenigstens einen Strahllenkungsmechanismus 22 der einen oder der mehreren Vorrichtungen 21, wie z. B. einer oder mehrerer Basisstationen 21. Ein jeweiliger Strahllenkungsmechanismus 22 kann durch das Interpretationsmodul 10 oder das Szeneninterpretationsmodul 10 basierend auf der QoS-Vorhersage und der Analyse der Umgebung 1 angewiesen werden. Die Strahllenkung kann die Richtung und den Brennpunkt der Strahlen oder Kommunikationsstrahlen zwischen der einen oder den mehreren Vorrichtungen 21 oder Basisstationen 21 und einem (nicht gezeigten) Objekt oder Anwendergerät einstellen. Durch das dynamische Lenken der Strahlen optimiert das System 20 die Signalstärke und -abdeckung und stellt eine nahtlose Verbindungsfähigkeit sogar beim Vorhandensein von Blockaden oder dynamischen Veränderungen in der Umgebung 1 sicher. 2 Furthermore, it shows at least one beam steering mechanism 22 of the one or more devices 21, such as one or more base stations 21. Each beam steering mechanism 22 can be instructed by the interpretation module 10 or the scene interpretation module 10 based on the QoS prediction and the analysis of the environment 1. The beam steering can adjust the direction and focal point of the beams or communication beams between the one or more devices 21 or base stations 21 and an object or user device (not shown). By dynamically steering the beams, the system 20 optimizes the signal strength and coverage and ensures seamless connectivity even in the presence of obstructions or dynamic changes in the environment 1.

2 veranschaulicht wenigstens ein reflektierendes intelligentes Oberflächenelement (RIS-Element) 23 oder eine RIS-Einheit, das bzw. die durch das Interpretationsmodul 10 gesteuert wird. Das wenigstens eine RIS-Element 23 kann überall in der Umgebung 1, z. B. in der Innenraumumgebung, eingesetzt werden und kann ferner strategisch angeordnet werden, um die Signalstärke und -abdeckung zu verbessern. Diese intelligenten Oberflächen 23 können Funkwellen reflektieren und umlenken, was die Ausbreitung in der Umgebung 1 optimiert. Das wenigstens eine RIS-Element 23 kann durch das Interpretationsmodul 10 gesteuert werden, um seine Reflexionseigenschaften basierend auf der Analyse der Umgebung 1 einzustellen. 2 Figure 1 illustrates at least one reflective intelligent surface element (RIS element) 23 or RIS unit controlled by the interpretation module 10. The at least one RIS element 23 can be deployed anywhere in the environment 1, e.g., in the indoor environment, and can be strategically positioned to improve signal strength and coverage. These intelligent surfaces 23 can reflect and deflect radio waves, thus optimizing propagation in the environment 1. The at least one RIS element 23 can be controlled by the interpretation module 10 to adjust its reflection properties based on an analysis of the environment 1.

2 stellt ferner ein Interpretationsmodul 10 als eine zentrale Einheit des Systems 20 dar. Das Interpretationsmodul 10 kann optional als Szeneninterpretationsmodul ausgelegt sein. 2 Furthermore, it represents an interpretation module 10 as a central unit of system 20. Interpretation module 10 can optionally be designed as a scene interpretation module.

Das Interpretationsmodul 10 kann als eine zentrale Intelligenz des Systems 20 wirken. Es sammelt Informationen oder Daten von der einen oder den mehreren Erfassungsvorrichtungen 21. Die Informationen können visuelle Informationen, wie z. B. von Kameras, und Erfassungsinformationen oder Erfassungsdaten von Funkwellensensoren umfassen. Das Modul 10 kann die Informationen unter Verwendung fortschrittlicher Algorithmen und Techniken analysieren, um die Szene zu interpretieren und die dynamischen Veränderungen in der Umgebung 1 zu erkennen. Basierend auf dieser Analyse kann das Modul 10 wenigstens eine Dienstgütemetrik (QoS-Metrik), wie z. B. die Signalstärke, die Interferenz oder die Abdeckung, bestimmen oder eine Vorhersage wenigstens einer Dienstgütemetrik ausführen. Die QoS-Vorhersage kann eine proaktive Entscheidungsfindung ermöglichen, um eine ununterbrochene Kommunikation aufrechtzuerhalten.The interpretation module 10 can act as a central intelligence of the system 20. It collects information or data from the one or more detection devices 21. The information can include visual information, such as from cameras, and detection information or data from radio wave sensors. Module 10 can analyze the information using advanced algorithms and techniques to interpret the scene and detect dynamic changes in the environment. Based on this analysis, Module 10 can determine or predict at least one Quality of Service (QoS) metric, such as signal strength, interference, or coverage. QoS prediction can enable proactive decision-making to maintain uninterrupted communication.

Das Modul 10 koordiniert im System 20 das Sammeln von Informationen oder Daten von einer oder mehreren Erfassungsvorrichtungen 21 und kann eine Echtzeitanalyse der Umgebung 1 ausführen. Das Modul kann durch eine Kombination von Hardware- und Software-Komponenten verwirklicht sein. Das Modul 10 kann Daten von der einen oder den mehreren Erfassungsvorrichtungen 21 empfangen, wobei die Daten oder Informationen visuelle Informationen von Kameras und Erfassungsdaten von der einen oder den mehreren Erfassungsvorrichtungen, wie z. B. Funkwellensensoren, enthalten können. Diese Informationen können außerdem kontinuierlich gesammelt werden. Ferner können die Informationen unter Verwendung fortschrittlicher Algorithmen und Techniken, wie z. B. Bildverarbeitung, Computer-Vision, maschinellen Lernens oder Signalverarbeitung, verarbeitet werden. Die verarbeiteten Daten werden dann verwendet, um die Szene zu interpretieren und die dynamischen Veränderungen in der Umgebung 1 zu erkennen. Dies kann Aufgaben, wie z. B. Objektdetektion, -verfolgung, -erkennung und/oder das Analysieren der räumlichen Beziehungen zwischen (detektierten) Objekten, einbeziehen. Das Modul 10 kann ferner eine Vorhersage über wenigstens eine Dienstgütemetrik (QoS-Metrik) basierend auf der Analyse der Umgebung 1 ausführen. Dies kann das Vorhersagen einer Signalstärke, der Interferenzpegel, der Abdeckungsbereiche oder anderer relevanter QoS-Parameter umfassen.Module 10 coordinates the collection of information or data from one or more sensing devices 21 within System 20 and can perform real-time analysis of the environment 1. The module can be implemented through a combination of hardware and software components. Module 10 can receive data from the one or more sensing devices 21, which may include visual information from cameras and sensing data from the one or more sensing devices, such as radio wave sensors. This information can also be collected continuously. Furthermore, the information can be processed using advanced algorithms and techniques, such as image processing, computer vision, machine learning, or signal processing. The processed data is then used to interpret the scene and detect dynamic changes in the environment 1. This can include tasks such as object detection, tracking, recognition, and/or analyzing the spatial relationships between (detected) objects. Module 10 can also perform a prediction of at least one Quality of Service (QoS) metric based on the analysis of environment 1. This can include predicting signal strength, interference levels, coverage areas, or other relevant QoS parameters.

Für das Bestimmen der QoS-Vorhersage können Architekturen des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt oder verwendet werden. Regressionsmodelle, wie z. B. lineare Regression oder Stützvektorregression, können verwendet werden, um kontinuierliche QoS-Metriken vorherzusagen. Klassifikationsmodelle, wie z. B. Entscheidungsbäume, Zufallswälder oder neuronale Netze, können verwendet werden, um diskrete QoS-Metriken vorherzusagen. Rekurrente neuronale Netze (RNNs) können zeitliche Abhängigkeiten für eine QoS-Vorhersage in dynamischen Umgebungen erfassen. Neuronale Faltungsnetze (CNNs) sind für QoS-Vorhersageaufgaben geeignet, die bildbasierte oder räumliche Daten einbeziehen.Machine learning (ML) architectures can be used to determine QoS predictions. Regression models, such as linear regression or support vector regression, can be used to predict continuous QoS metrics. Classification models, such as decision trees, random forests, or neural networks, can be used to predict discrete QoS metrics. Recurrent neural networks (RNNs) can capture temporal dependencies for QoS prediction in dynamic environments. Convolutional neural networks (CNNs) are suitable for QoS prediction tasks involving image-based or spatial data.

Die Wahl einer jeweiligen Architektur des maschinellen Lernens (ML) kann von der spezifischen QoS-Vorhersageaufgabe, den verfügbaren Informationen und der Problemkomplexität abhängen. Es ist wichtig, die Eingangsmerkmale geeignet vorzuverarbeiten und zu entwickeln, eine Architektur auszuwählen, die den Dateneigenschaften entspricht, und das Modell unter Verwendung eines geeigneten Algorithmus zu trainieren. Regelmäßige Aktualisierungen und erneutes Training des ML-Modells sind notwendig, um es an Veränderungen in der Umgebung anzupassen und genaue QoS-Vorhersagen sicherzustellen. Durch das Kombinieren des Interpretationsmoduls 10 mit ML-Architekturen kann das System 20 eine proaktive Entscheidungsfindung, eine effiziente Kommunikation und eine nahtlose Verbindungsfähigkeit in dynamischen Innenraumumgebungen erreichen.The choice of a specific machine learning (ML) architecture can depend on the particular QoS prediction task, the available information, and the problem complexity. It is important to appropriately preprocess and develop the input features, select an architecture that matches the data characteristics, and train the model using a suitable algorithm. Regular updates and retraining of the ML model are necessary to adapt it to changes in the environment and ensure accurate QoS predictions. By combining the interpretation module 10 with ML architectures, the system 20 can achieve proactive decision-making, efficient communication, and seamless connectivity in dynamic indoor environments.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst das Interpretationsmodul 10 optional eine Steuereinheit 11 reflektierender intelligenter Oberflächen (RIS-Steuereinheit) zum Steuern des wenigstens einen RIS-Elements 23 basierend auf der Analyse der Umgebung 1 und der QoS-Vorhersage. Das Modul 10 oder die Einheit 11 kann das wenigstens eine RIS-Element 23 anweisen, seine Reflexionseigenschaften einzustellen, um die Signalausbreitung in Bereichen zu optimieren, die nicht direkt durch eine Basisstation versorgt werden. Dieser Steuermechanismus kann eine verbesserte Signalqualität und -abdeckung in Bereichen der Umgebung 1 sicherstellen, die andernfalls eine verringerte Verbindungsfähigkeit erfahren würden.According to a further embodiment, the interpretation module 10 optionally includes a control unit 11 of reflective intelligent surfaces (RIS control unit) for controlling the at least one RIS element 23 based on the analysis of the environment 1 and the QoS prediction. The module 10 or the unit 11 can instruct the at least one RIS element 23 to adjust its reflection properties to optimize signal propagation in areas not directly served by a base station. This control mechanism can ensure improved signal quality and coverage in areas of the environment 1 that would otherwise experience reduced connectivity.

Durch das Kombinieren dieser verschiedenen Funktionen oder Einheiten des Systems 20 kann die Systemarchitektur eine nahtlose Kommunikation in dynamischen Umgebungen 1 ermöglichen. Dies ermöglicht ein effizientes und proaktives Management des Kommunikationssystems, das Aufrechterhalten einer ununterbrochenen Verbindungsfähigkeit und das Optimieren der Signalqualität und -abdeckung.By combining these various functions or units of System 20, the system architecture can enable seamless communication in dynamic environments 1. This allows for efficient and proactive management of the communication system, maintaining uninterrupted connectivity, and optimizing signal quality and coverage.

Die obige Erklärung der Ausführungsformen beschreibt die vorliegende Erfindung im Kontext von Beispielen. Selbstverständlich können einzelne Merkmale der Ausführungsformen frei miteinander kombiniert werden, vorausgesetzt, dass dies technisch sinnvoll ist, ohne den Schutzumfang der vorliegenden Erfindung zu verlassen.The above explanation of the embodiments describes the present invention in the context of examples. Naturally, individual features of the embodiments can be freely combined with one another, provided that this is technically feasible without departing from the scope of protection of the present invention.

Claims

Method (100) for predicting at least one quality of service (QoS) metric, comprising the following steps, which are performed by an interpretation module (10): - Receiving (101) information from one or several sensing devices (21), wherein the received information includes visual information and/or sensing information regarding an environment (1), - Analyzing (102) the received information regarding the environment (1) based on an examination of the information to interpret the environment (1) and detect changes in the environment (1), - Determining (103) a prediction of at least one QoS metric based on the analysis (102), and - Initiating (104) a corrective action depending on the determined (103) prediction, if the determined (103) prediction includes a change in the at least one QoS metric.

Procedure (100) according to Claim 1 , characterized in that the method (100) during the initiation (104) comprises the further following step: - instructing at least one beam guidance mechanism (22) of the one or more detection devices (21) to set a direction and a focal point of at least one communication beam based on the prediction (103) of the QoS metric and/or based on the analysis (102).

Method (100) according to one of the preceding claims, characterized in that the method (100) further comprises the following step: - Instructing at least one reflective intelligent surface element (23) to adjust its respective reflection property based on the prediction (103) of the QoS metric and/or based on the analysis (102).

Method (100) according to one of the preceding claims, characterized in that the examination of the information regarding the environment (1) is based on the use of a machine learning algorithm and/or a computer vision technique.

Method (100) according to one of the preceding claims, characterized in that the method (100) during the analysis (102) further comprises the following steps: - interpreting a scene of the environment (1) based on the examination of the information, - detecting a dynamic change of the environment (1) based on the examination of the information.

Method (100) according to one of the preceding claims, characterized in that the method (100) during the analysis (102) comprises at least one of the following further steps: - analyzing spatial relationships between detected objects in the environment (1), - identifying at least one detected object in the environment (1), - detecting a blockage or shadowing objects within the environment (1), - determining a prediction of the movements of the detected moving objects in the environment (1).

Method (100) according to one of the preceding claims, characterized in that the corrective action is transmitted via a message, wherein the message comprises a standardized or a proprietary message type.

Computer program (50) comprising instructions which, when the computer program (50) is executed by a computer (10), cause the computer (10) to execute the method (100) according to any of the preceding claims.

Interpretation module (10), the means for carrying out the procedure (100) according to one of the Claims 1 until 7 includes.

System (20) for predicting at least one quality of service (QoS) metric, comprising: - an interpretation module (10) designed to perform the procedure (100) according to one of the Claims 1 until 7 to execute, - one or more detection devices (21) that provide information to the interpretation module (10), - at least one beam steering mechanism (22) of the one or more devices (21), wherein the at least one beam steering mechanism (22) can adjust the direction and focal point of a beam, and - at least one reflective intelligent surface element (23) that is controlled by the interpretation module (10), wherein the at least one reflective intelligent surface element (23) can reflect and deflect radio waves.

Computer-readable storage medium (15) comprising instructions which, when executed by a computer (10), cause the computer (10) to perform the steps of the procedure (100) according to one of the Claims 1 until 7 to execute.