【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本申請涉及無線通信系統，并且更具體地涉及用于監測人工智能（ai）和/或機器學習（ml）模型的性能的方法以及相關聯的設備和系統，包括相關聯的協議和信令。
技術介紹
1、無線通信系統被廣泛部署以提供各種類型的通信內容，諸如語音、視頻、分組數據、消息接發、廣播等等。這些系統可能能夠通過共享可用系統資源（例如，時間、頻率和功率）來支持與多個用戶的通信。無線多址通信系統可包括多個基站（bs），每個基站（bs）同時支持多個通信設備的通信，這些通信設備可另外被稱為用戶裝備（ue）。此類多址系統的示例包括第四代（4g）系統（諸如長期演進（lte）系統、高級lte（lte-a）系統或lte-a?pro系統）、以及可被稱為新無線電（nr）系統的第五代（5g）系統。這些系統可采用諸如碼分多址（cdma）、時分多址（tdma）、頻分多址（fdma）、正交頻分多址（ofdma）或離散傅里葉變換擴展正交頻分復用（dft-s-ofdm）的技術。
2、為了滿足對擴展的移動寬帶連接不斷增長的需求，無線通信技術正在從長期演進（lte）技術發展到下一代新無線電（nr）技術（其可被稱為第五代（5g））。例如，nr被設計為相比于lte而言提供較低的時延、較高的帶寬或較高的吞吐量、以及較高的可靠性。nr被設計為在寬頻譜帶陣列上操作，例如，從低于約1千兆赫（ghz）的低頻帶以及約1ghz至約6ghz的中頻帶到諸如毫米波（mmwave）頻帶的高頻帶。nr還被設計為跨不同的頻譜類型操作，從已許可頻譜到未許可頻譜和共享頻譜。頻譜共享使得運營商能夠有機會聚合頻譜以動態地
3、在無線通信網絡中，bs可在上行鏈路方向和下行鏈路方向上與ue進行通信。bs和ue通過其進行通信的射頻信道可具有被考慮用于適當信道性能的若干信道屬性。bs和ue可執行信道探測以通過測量和/或估計信道的各種參數（諸如延遲、路徑損耗、吸收、多徑、反射、衰落、多普勒效應等等）來更好地理解這些信道屬性。這些信道測量還可以用于信道估計和信道均衡。
技術實現思路
1、下文概括了本公開的一些方面，以提供對所討論的技術的基本理解。該概括不是對本公開的全部預期特征的詳盡概述，并且既不旨在標識本公開的全部方面的關鍵或重要元素，也不旨在描繪本公開的任何或全部方面的范圍。該
技術實現思路
的唯一目的是以概括的形式給出本公開的一個或多個方面的一些概念，作為稍后給出的更多具體實施方式的前序。
2、在本公開的一方面，一種由用戶裝備（ue）執行的無線通信的方法包括：接收機器學習（ml）模型監測配置；至少部分地基于該ml模型監測配置來將與ml模型的預測相關聯的一個或多個值評估為一個或多個所測量值；以及響應于基于該評估檢測到該ml模型的故障而發送對該ml模型的該故障的指示。還提供了具有用于由ue的一個或多個處理器執行的一個或多個指令的相關聯的設備、系統、部件和/或非暫態計算機可讀介質。
3、在本公開的附加方面，一種由網絡單元執行的無線通信的方法包括：向用戶裝備（ue）發送機器學習（ml）模型監測配置，其中該ml模型監測配置使得該ue能夠基于一個或多個所測量值來檢測ml模型的故障；以及基于該ml模型監測配置來從該ue接收對該ml模型的故障的指示。還提供了具有用于由網絡單元的一個或多個處理器執行的一個或多個指令的相關聯的設備、系統、部件和/或非暫態計算機可讀介質。
4、在本公開的附加方面，一種用戶裝備（ue）包括存儲器設備；收發器；和處理器，該處理器與該處理器和該收發器通信，其中該ue被配置為：接收機器學習（ml）模型監測配置；至少部分地基于該ml模型監測配置來將與ml模型的預測相關聯的一個或多個值評估為一個或多個所測量值；以及響應于基于該評估檢測到該ml模型的故障而發送對該ml模型的該故障的指示。
5、在本公開的附加方面，一種網絡單元包括存儲器設備；收發器；和處理器，該處理器與該處理器和該收發器通信，其中該網絡單元被配置為：向用戶裝備（ue）發送機器學習（ml）模型監測配置，其中該ml模型監測配置使得該ue能夠基于一個或多個所測量值來檢測ml模型的故障；以及基于該ml模型監測配置來從該ue接收對該ml模型的故障的指示。
6、在結合附圖回顧本專利技術的具體示例性方面的以下描述后，本專利技術的其他方面和特征對于本領域的普通技術人員將變得顯而易見。盡管本專利技術的特征在下文可能是關于某些方面和附圖來討論的，但本專利技術的所有方面可包括本文所討論的有利特征中的一個或多個。換句話講，盡管可能討論了一個或多個方面具有某些有利特征，但也可根據本文討論的本專利技術的各種方面使用此類特征中的一個或多個特征。以類似的方式，雖然下文可將示例性方面作為設備、系統或方法方面來討論，但應當理解，可在各種設備、系統和方法中實現此類示例性方面。
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1.一種由用戶裝備執行的無線通信的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其中基于所述ML模型監測配置來檢測所述ML模型的所述故障包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其中所述ML模型監測配置包括對所述MFD定時器的持續時間的指示。
5.根據權利要求3所述的方法，其中基于所述ML模型監測配置來檢測所述ML模型的所述故障還包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其中基于所述ML模型監測配置來檢測所述ML模型的所述故障還包括：
7.根據權利要求5所述的方法，其中所述ML模型監測配置包括對所述閾值的指示。
8.根據權利要求2所述的方法，其中基于所述ML模型監測配置來檢測所述ML模型的所述故障包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其中所述評估包括：
10.根據權利要求9所述的方法，其中將與所述ML模型的所述預測相關聯的所述一個或多個所測量值評估為與所測量波束組相關聯的所述一個或多個所測量值包括：
11.根據權利要
12.根據權利要求9所述的方法，其中將與所述ML模型的所述預測相關聯的所述一個或多個所測量值評估為與所測量波束組相關聯的所述一個或多個所測量值包括：
13.根據權利要求8所述的方法，其中所述評估包括：
14.根據權利要求13所述的方法，其中將與所述ML模型的所述預測相關聯的所述一個或多個所預測值評估為與所測量波束組相關聯的所述一個或多個所測量值包括：
15.根據權利要求1所述的方法，其中接收所述ML模型監測配置包括：
16.根據權利要求1所述的方法，其中接收所述ML模型監測配置包括：
17.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括以下中的至少一者：
18.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括：
19.一種由網絡單元執行的無線通信的方法，所述方法包括：
20.根據權利要求19所述的方法，所述方法還包括：
21.根據權利要求20所述的方法，其中所述ML模型監測配置的所述一個或多個參數包括ML模型故障檢測（MFD）定時器的持續時間。
22.根據權利要求20所述的方法，其中所述ML模型監測配置的所述一個或多個參數包括ML模型故障實例（MFI）的最大數量。
23.根據權利要求20所述的方法，其中所述ML模型監測配置的所述一個或多個參數包括與ML模型故障實例（MFI）標準相關聯的一個或多個值。
24.根據權利要求23所述的方法，其中所述MFI標準基于所述ML模型的排名第1的所預測波束是否被包括在所測量波束組中的排名前K個波束的集合中。
25.根據權利要求23所述的方法，其中所述MFI標準基于所測量波束組中的排名第1的所測量波束是否被包括在所述ML模型的所預測波束組中的排名前K個波束的集合中。
26.根據權利要求23所述的方法，其中所述MFI標準基于所述ML模型的排名第1的所預測波束的層1參考信號接收功率（L1-RSRP）是否在所測量波束組中的排名第1的所測量波束的L1-RSRP的閾值差內。
27.根據權利要求23所述的方法，其中所述MFI標準基于所述ML模型的排名第1的所預測波束的所預測層1參考信號接收功率（L1-RSRP）是否在所測量波束組中的排名第1的所測量波束的所測量L1-RSRP的閾值差內。
28.根據權利要求19所述的方法，所述方法還包括：
29.根據權利要求19所述的方法，其中所述發送所述ML模型監測配置包括：
30.根據權利要求19所述的方法，所述方法還包括：
31.一種用戶裝備（UE），所述用戶裝備（UE）包括：
32.根據權利要求31所述的UE，其中所述UE被進一步配置為：
33.根據權利要求32所述的UE，其中所述UE被進一步配置為：
34.根據權利要求33所述的UE，其中所述UE被進一步配置為：
35.根據權利要求32所述的UE，其中UE被進一步配置為：
36.根據權利要求35所述的UE，其中所述UE被進一步配置為：
37.根據權利要求35所述的UE，其中所述UE被進一步配置為：
38.根據權利要求31所述的UE，其中所述UE被進一步配置為：
39.根據權利要求31所述的...
【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】
1.一種由用戶裝備執行的無線通信的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其中基于所述ml模型監測配置來檢測所述ml模型的所述故障包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其中所述ml模型監測配置包括對所述mfd定時器的持續時間的指示。
5.根據權利要求3所述的方法，其中基于所述ml模型監測配置來檢測所述ml模型的所述故障還包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其中基于所述ml模型監測配置來檢測所述ml模型的所述故障還包括：
7.根據權利要求5所述的方法，其中所述ml模型監測配置包括對所述閾值的指示。
8.根據權利要求2所述的方法，其中基于所述ml模型監測配置來檢測所述ml模型的所述故障包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其中所述評估包括：
10.根據權利要求9所述的方法，其中將與所述ml模型的所述預測相關聯的所述一個或多個所測量值評估為與所測量波束組相關聯的所述一個或多個所測量值包括：
11.根據權利要求9所述的方法，其中將與所述ml模型的所述預測相關聯的所述一個或多個所測量值評估為與所測量波束組相關聯的所述一個或多個所測量值包括：
12.根據權利要求9所述的方法，其中將與所述ml模型的所述預測相關聯的所述一個或多個所測量值評估為與所測量波束組相關聯的所述一個或多個所測量值包括：
13.根據權利要求8所述的方法，其中所述評估包括：
14.根據權利要求13所述的方法，其中將與所述ml模型的所述預測相關聯的所述一個或多個所預測值評估為與所測量波束組相關聯的所述一個或多個所測量值包括：
15.根據權利要求1所述的方法，其中接收所述ml模型監測配置包括：
16.根據權利要求1所述的方法，其中接收所述ml模型監測配置包括：
17.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括以下中的至少一者：
18.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括：
19.一種由網絡單元執行的無線通信的方法，所述方法包括：
20.根據權利要求19所述的方法，所述方法還包括：
21.根據權利要求20所述的方法，其中所述ml模型監測配置的所述一個或多個參數包括ml模型故障檢測（mfd）定時器的持續時間。
22.根據權利要求20所述的方法，其中所述ml模型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：H·佩澤什基，白天陽，李喬羽，駱濤，
申請(專利權)人：高通股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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