用于人工智能/机器学习（AI/ML）定位的场景标识和案例组合的制作方法

本发明的实施方案涉及无线通信，包括用于在无线通信系统中实现用户装备（ue）的基于人工智能（ai）的定位的装置、系统和方法。相关技术描述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。除了支持电话呼叫以外，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应用。长期演进（lte）已成为全球大多数无线网络运营商的首选技术，从而为其订户群提供移动宽带数据和高速互联网接入。lte于2004年首次提出，并于2008年首次标准化。自那时起，随着无线通信系统的使用呈指数级增长，对无线网络运营商针对更高密度的移动宽带用户支持更高的容量的需求也在上升。在2015年开始对新无线电接入技术的研究，并于2017年，第五代新无线电（5g nr）的首发版本被标准化。5g-nr（也简称为nr）与lte相比，针对更高密度的移动宽带用户提供更高的容量，同时也支持设备到设备的超可靠和大规模机器类型通信，以及更低的时延和/或更低的电池消耗。此外，与当前的lte相比，nr可允许更灵活的调度。因此，在nr的持续开发中正在努力利用更高频率下可能实现的更高吞吐量。

背景技术：

技术实现思路

1.一种在无线通信系统中实现基于人工智能/机器学习（ai/ml）的定位的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个pru反馈信号各自包括所述ue的ue标识符。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述ue标识符是显式的或隐式的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个pru反馈信号包括对应的层1参考信号接收功率（l1-rsrp）。

5.一种在无线通信系统中实现基于人工智能/机器学习（ai/ml）的定位的方法，所述方法包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述lpp消息经由新无线电定位协议a从所述lmf传送到所述ue。

7.一种在无线通信系统中实现基于人工智能/机器学习（ai/ml）的定位的方法，所述方法包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其中，由所述ue标识的所述定位能力包括ai/ml模型类型。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，由所述ue标识的所述定位能力包括对可用ai/ml模型的数量的指示。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，由所述ue标识的所述定位能力包括信号测量类型。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述信号测量类型是以下中的一者或多者：信道脉冲响应（cir）、分组数据协议（pdp）、数据协议（dp）、以及层1接收信号接收功率（l1-rsrp）和接收信号接收质量（rsrq）。

12.根据权利要求7所述的方法，其中，由所述ue标识的所述定位能力包括以下中的一者或多者：

13.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括由所述基站标识包括上行链路到达时间差（ul-tdoa）或上行链路到达角（ul-aoa）的定位能力。

14.根据权利要求7所述的方法，其中，由所述ue标识的所述定位能力包括ai/ml能力。

15.根据权利要求7所述的方法，其中，由所述ue标识的所述定位能力包括ue辅助定位能力。

16. 根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括：在所述基站处，对以下各项进行解码：

17.一种在无线通信系统中实现基于人工智能/机器学习（ai/ml）的定位的方法，所述方法包括：

18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述反馈信号还包括对应的层1参考信号接收功率（l1-rsrp）。

19.根据权利要求17所述的方法，其中，所述pru标识符是显式的或隐式的。

20.根据权利要求17所述的方法，所述方法还包括在所述ue处对去往所述最近的pru的具有所述ue的ue标识符的消息进行编码。

21. 一种在无线通信系统中实现基于人工智能/机器学习（ai/ml）的定位的方法，所述方法包括：

22.根据权利要求21所述的方法，其中，所述lcm过程是ai/ml模型激活。

23.根据权利要求21所述的方法，其中，所述lcm过程是ai/ml模型停用。

24.根据权利要求21所述的方法，其中，所述lcm过程是ai/ml模型切换。

25.根据权利要求21所述的处理器，其中，所述监测设备是所述位置服务器、所述ue、或基站中的一者。

26.根据权利要求21所述的方法，其中，所述事件条件是所述ue移出特定小区。

27.根据权利要求21所述的方法，其中，所述事件条件是所述ue移出特定小区的集合。

28.一种在无线通信系统中实现基于人工智能/机器学习（ai/ml）的定位的方法，所述方法包括：

29.一种在无线通信系统中实现基于人工智能/机器学习（ai/ml）的定位的方法，所述方法包括：

30.一种在无线通信系统中实现基于人工智能/机器学习（ai/ml）的定位的方法，所述方法包括：

31.一种基带处理器，所述基带处理器被配置为使用户装备（ue）执行根据权利要求1至30所述的方法中的任何方法。

32.一种基带处理器，所述基带处理器被配置为使基站执行根据权利要求7至16和28至30所述的方法中的一种或多种方法。

33.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述计算机指令在由一个或多个处理器执行时执行本文所描述的操作中的任何操作。