使用机器学习的动态分组缓冲持续时间的制作方法

使用机器学习的动态分组缓冲持续时间
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求享受于2021年3月30日递交的美国申请no.17/217,986的优先权，该美国申请要求享受于2020年4月1日递交的美国临时申请no.63/003,587的权益和优先权，据此将上述两份申请转让给本技术的受让人并且据此以引用方式将上述两份申请整体并入本文中，如同在下文充分阐述一样并且用于所有适用目的。
技术领域
3.本公开内容的各方面涉及无线通信，并且更具体地，本公开内容的各方面涉及用于分组缓冲的技术。


背景技术：

4.广泛部署无线通信系统以提供诸如电话、视频、数据、消息传送、广播等之类的各种电信服务。这些无线通信系统可以使用通过共享可用的系统资源(例如，带宽、发射功率等)能够支持与多个用户的通信的多址技术。这种多址系统的示例包括第三代合作伙伴计划(3gpp)长期演进(lte)系统、高级lte(lte-a)系统、码分多址(cdma)系统、时分多址(tdma)系统、频分多址(fdma)系统、正交频分多址(ofdma)系统、单载波频分多址(sc fdma)系统以及时分同步码分多址(td-scdma)系统等等。
5.在各种电信标准中已经采用了这些多址技术来提供使不同的无线设备能够在城市、国家、地区和甚至全球层面上进行通信的公共协议。新无线电(nr)(例如，5g nr)是新兴电信标准的示例。nr是由3gpp发布的对lte移动标准的一组增强。nr被设计为：通过提高频谱效率来更好地支持移动宽带互联网接入、降低成本、改善服务、使用新的频谱和与在下行链路(dl)和上行链路(ul)上使用具有循环前缀(cp)的ofdma的其他开放标准更好地整合。为此，nr支持波束成形、多输入多输出(mimo)天线技术以及载波聚合。
6.然而，随着对移动宽带接入的需求持续增长，存在对nr和lte技术进行进一步改进的需求。优选地，这些改进应该适用于其它多址技术以及采用这些技术的电信标准。


技术实现要素：

7.本公开内容的系统、方法和设备分别具有若干方面，其中没有单个的一个单独地负责其期望的属性。现在将对一些特征进行简明地讨论。在考虑该讨论之后，并且尤其是在阅读了题为“具体实施方式”的部分之后，将会理解本公开内容的特征如何提供包括改进的接收机处的分组缓冲的优点。
8.在本公开内容中描述的主题的某些方面可以在一种用于无线通信的装置中实现。概括而言，所述装置包括至少一个处理器和与所述至少一个处理器耦合的存储器。所述处理器和所述存储器被配置为：向机器学习算法输入一个或多个参数。所述处理器和所述存储器被配置为：至少部分地基于所输入的一个或多个参数来获得用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间，作为所述机器学习算法的输出。所述一个或多个持续时间不同于用于
对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。所述处理器和所述存储器被配置为：在所述一个或多个持续时间中的一个持续时间内对所述分组进行缓冲。
9.在本公开内容中描述的主题的某些方面可以在一种用于由节点进行无线通信的方法中实现。概括而言，所述方法包括：向机器学习算法输入一个或多个参数。所述方法包括：至少部分地基于所输入的一个或多个参数来获得用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间，作为所述机器学习算法的输出。所述一个或多个持续时间不同于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。所述方法包括：在所述一个或多个持续时间中的一个持续时间内对所述分组进行缓冲。
10.在本公开内容中描述的主题的某些方面可以在一种用于无线通信的装置中实现。概括而言，所述装置包括：用于向机器学习算法输入一个或多个参数的单元。概括而言，所述装置包括：用于至少部分地基于所输入的一个或多个参数来获得用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间，作为所述机器学习算法的输出的单元。所述一个或多个持续时间不同于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。概括而言，所述装置包括：用于在所述一个或多个持续时间中的一个持续时间内对所述分组进行缓冲的单元。
11.在本公开内容中描述的主题的某些方面可以在一种其上存储用于无线通信的计算机可执行代码的计算机可读介质中实现。概括而言，所述计算机可读介质包括：用于向机器学习算法输入一个或多个参数的代码。概括而言，所述计算机可读介质包括：用于至少部分地基于所输入的一个或多个参数来获得用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间，作为所述机器学习算法的输出的代码。所述一个或多个持续时间不同于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。概括而言，所述计算机可读介质包括：用于在所述一个或多个持续时间中的一个持续时间内对所述分组进行缓冲的代码。
12.在本公开内容中描述的主题的某些方面可以在一种用于由接收节点进行无线通信的方法中实现。概括而言，所述方法包括：动态地确定用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间。所述一个或多个持续时间不同于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。概括而言，所述方法包括：在所确定的一个或多个持续时间内对所述分组进行缓冲。
13.在本公开内容中描述的主题的某些方面可以在一种用于无线通信的装置中实现。概括而言，所述装置包括至少一个处理器和与所述至少一个处理器耦合的存储器。所述处理器和所述存储器被配置为：动态地确定用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间。所述一个或多个持续时间不同于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。所述处理器和所述存储器被配置为：在所确定的一个或多个持续时间内对所述分组进行缓冲。
14.在本公开内容中描述的主题的某些方面可以在一种用于无线通信的装置中实现。概括而言，所述装置包括：用于动态地确定用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间的单元。所述一个或多个持续时间不同于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。概括而言，所述装置包括：用于在所确定的一个或多个持续时间内对所述分组进行缓冲的单元。
15.在本公开内容中描述的主题的某些方面可以在一种其上存储用于无线通信的计算机可执行代码的计算机可读介质中实现。概括而言，所述计算机可读介质包括：用于动态地确定用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间的代码。所述一个或多个持续时间不同
于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。概括而言，所述计算机可读介质包括：在所确定的一个或多个持续时间内对所述分组进行缓冲。
16.为了实现前述及相关目的，一个或多个方面包括下文所充分描述和权利要求中具体指出的特征。下文的描述和附图详细阐述了一个或多个方面的某些说明性的特征。然而，这些特征指示了可以使用各个方面的原理的各种方式中的几种方式。
附图说明
17.为了能够详细理解本公开内容的上述特征，可以参照一些方面来对前面给出的简要概括做出更为具体的说明，这些方面中的一部分在附图中示出。然而，应当注意的是，附图仅示出了本公开内容的某些典型方面，并且因此其不应被认为是对本公开内容的范围的限制，这是因为描述允许其他等效方面。
18.图1是概念性地示出根据本公开内容的某些方面的示例无线通信网络的框图。
19.图2是概念性地示出根据本公开内容的某些方面的示例基站(bs)和用户设备(ue)的设计的框图。
20.图3是根据本公开内容的某些方面的用于无线通信网络中的通信的示例帧格式。
21.图4示出了根据本公开内容的某些方面的用于在5g系统(5gs)和演进型通用移动电信系统网络(e-utran)系统之间互通的示例系统架构。
22.图5是示出根据本公开内容的某些方面的用于实现通信协议栈的示例的框图。
23.图6示出了根据本公开内容的各方面的示例分组数据汇聚协议(pdcp)重新排序缓冲器。
24.图7示出了根据本公开内容的各方面的示例无线电链路控制(rlc)重组缓冲器。
25.图8示出了根据本公开内容的某些方面的示例联网环境，其中预测模型用于信道估计。
26.图9示出了根据本公开内容的某些方面的联网环境中的示例节点，其中预测模型用于缓冲持续时间确定。
27.图10是示出根据本公开内容的某些方面的用于由接收节点进行无线通信的示例操作的流程图。
28.图11是示出根据本公开内容的某些方面的用于由接收节点进行无线通信的示例操作的另一流程图。
29.图12是示出根据本公开内容的某些方面的用于由接收节点进行无线通信的示例操作的另一流程图。
30.图13示出了根据本公开内容的各方面的通信设备，该通信设备可以包括被配置为执行用于本文所公开的技术的操作的各种组件。
31.为了便于理解，在可能的情况下，使用了相同的附图标记来指示这些附图所共有的相同的元素。在没有具体叙述的情况下，设想在一个方面中公开的元素可以有利地用于其他方面。
具体实施方式
32.本公开内容的各方面提供了用于分组缓冲的装置、方法、处理系统和计算机可读
介质。
33.在某些系统中，接收节点对接收到的分组进行缓冲。例如，分组缓冲可以用于混合自动重传请求(harq)系统和/或用于处理无序分组。例如，在一些情况下，分组可能没有以正确的顺序被接收(例如，传输(诸如传输块(tb))的分组序列号(sn)可能没有被顺序地接收)和/或一些分组可能没有被接收，可能没有被成功解码，和/或可能没有被成功处理。分组缓冲器的一些示例是分组数据汇聚协议(pdcp)重新排序缓冲器和无线电链路控制(rlc)重组缓冲器。
34.根据一个或多个示例，接收节点可以被配置有用于对分组进行缓冲的定时器或持续时间。定时器可以允许用于对分组进行缓冲的持续时间，在该持续时间期间，丢失的分组可以由发送节点重传并且在接收节点处被接收。接收节点可以被配置为在采取进一步动作之前等待定时器到期。例如，接收节点可以在向上层发送接收的和缓冲的分组之前，和/或在向发送节点发送对丢失分组的否定确认之前，等待定时器到期。
35.本公开内容的各方面提供了动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间。在一些示例中，接收节点可以动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间，而不是遵循配置的定时器持续时间或覆盖配置的定时器时间。在一些示例中，动态地确定的持续时间可以允许接收节点提早地刷新缓冲器(例如，早于配置的定时器持续时间)并且向上层发送分组和/或向发送节点发送否定确认。在一些示例中，接收节点基于与过去的缓冲历史、接收丢失分组的可能性、配置参数等相关的信息，来动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间。在一些示例中，接收节点可以使用机器学习来动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间。例如，信息/参数可以用作机器学习算法的输入，以输出用于对分组进行缓冲的持续时间。接收节点可以向机器学习算法输入与一个或多个参数相关联的历史值。一个或多个参数可以包括一个或多个低层块错误率(bler)、用于确定混合自动重传请求(harq)延迟的一个或多个harq重传数量、用于确定无线电链路控制(rlc)延迟的一个或多个rlc重传数量，和/或装置的一个或多个双连接配置。在动态地确定的持续时间内对分组进行缓冲可以提供低开销和低端到端时延。
36.以下描述提供了在通信系统中动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间的示例，并且不限定权利要求中所述的范围、适用范围或示例。可以在不脱离本技术的范围的情况下，改变所讨论的功能以及元素的布置。各种示例可以酌情省略、替换、或者增加各种过程或组件。例如，可以按照与所描述顺序不同的顺序来执行所描述的方法，并且可以增加、省略、或组合各个步骤。此外，可以将针对一些示例所描述的特征组合到某些其他的示例中。例如，可以使用本文中阐述的任何数量的方面来实现装置或实施方法。此外，本公开内容的范围旨在涵盖使用除了本文给出的公开内容的各个方面以外或者不同于本文给出的公开内容的各个方面的其他结构、功能、或结构与功能所实践的这种装置或方法。应理解的是，本文所披露的公开内容的任何方面可以通过权利要求中的一个或多个要素来体现。本文中使用的“示例性的”一词意指“用作示例、实例或说明”。在本文中被描述为“示例性的”的任何方面不一定被解释为优选的或者比其他方面更有优势的。
37.概括地说，给定的地理区域中可以部署任意数量的无线网络。每个无线网络可以支持特定的无线电接入技术(rat)，并且可以在一个或多个频率上操作。rat还可以被称为无线电技术、空中接口等。频率还可以被称为载波、子载波、频率信道、音调、子带等。每个频
率可以支持给定地理区域中的单个rat，以避免在不同rat的无线网络之间的干扰。
38.本文描述的技术可以用于各种无线网络和无线电技术。虽然在本文中可以使用通常与3g、4g和/或新无线电(例如，5g nr)无线技术相关联的术语来描述各个方面，但是本公开内容的方面可以应用于其他基于代的通信系统。
39.nr接入可以支持各种无线通信服务，例如以宽带宽(例如，80mhz或以上)为目标的增强型移动宽带(embb)、以高载波频率(例如，25ghz或以上)为目标的毫米波(mmw)、以非后向兼容的mtc技术为目标的大规模机器类型通信mtc(mmtc)和/或以超可靠低延迟通信(urllc)为目标的任务关键。这些服务可以包括延迟和可靠性要求。这些服务还可以具有不同的传输时间间隔(tti)以满足相应的服务质量(qos)要求。此外，这些服务可以共存于相同的子帧中。nr支持波束成形并且波束方向可以被动态地配置。也可以支持具有预编码的mimo传输。dl中的mimo配置可以支持高达8个发射天线，其中有高达8个流的多层dl传输以及每ue2高达个流。可以支持每个ue高达2个流的多层传输。可以支持高达8个服务小区的多个小区的聚合。
40.图1示出了可以在其中执行本公开内容的方面的示例无线通信网络100。例如，无线通信网络100可以是nr系统(例如，5g nr网络)。如图1所示，无线通信网络100可以与核心网络132通信。核心网络132可以经由一个或多个接口与无线通信网络100中的一个或多个基站(bs)110和/或用户设备(ue)120通信。
41.如图1所示，无线通信网络100可以包括数个bs 110a-z(在本文中每个也被单独地称为bs 110或被统称为bs 110)和其他网络实体。bs 110可以提供针对特定地理区域(有时被称为“小区”)的通信覆盖，其可以是静止的或者可以根据移动bs 110的位置而移动。在一些示例中，bs 110可以使用任何合适的传输网络，通过各种类型的回程接口(例如，直接物理连接、无线连接、虚拟网络等)互连到彼此和/或无线通信网络100中的一个或多个其他bs或网络节点(未示出)。在图1所示的示例中，bs 110a、110b和110c可以分别是用于宏小区102a、102b和102c的宏bs。bs 110x可以是用于微微小区102x的微微bs。bs 110y和110z可以分别是用于毫微微小区102y和102z的毫微微bs。bs可以支持一个或多个小区。网络控制器130可以耦合至bs 110集合并为这些bs 110提供协调和控制(例如，经由回程)。
42.bs 110与无线通信网络100中的ue 120a-y(在本文中每个也被单独地称为ue 120或被统称为ue 120)通信。ue 120(例如，120x、120y等)可以散布在整个无线通信网络100中，并且每个ue 120可以是固定的或移动的。无线通信网络100还可以包括中继站(例如，中继站110r)，其也被称为中继站等，其从上游站(例如，bs 110a或ue 120r)接收数据和/或其他信息的传输，并且向下游站(例如，ue 120或bs 110)发送数据和/或其他信息的传输，或者在ue 120之间中继传输以促进在设备之间的通信。
43.根据某些方面，bs 110和ue 120可以被配置用于分组缓冲。如图1所示，bs 110a包括缓冲器管理器112。如图1所示，ue 120a包括缓冲器管理器122。根据本公开内容的各方面，缓冲器管理器112和/或缓冲器管理器122可以被配置用于动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间。缓冲器管理器112和/或缓冲器管理器122可以被配置为输入一个或多个参数，并且基于输入来获得用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间，作为从机器学习算法的输出。
44.图2示出了bs 110a和ue 120a的示例组件(例如，在图1的无线通信网络100中)，其
120a的控制器/处理器280具有缓冲器管理器281。根据本文描述的各方面，缓冲器管理器241和/或缓冲器管理器281可以被配置用于动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间。尽管在控制器/处理器处示出，但是ue 120a和bs 110a的其它组件可以用于执行本文描述的操作。
51.nr可以在上行链路和下行链路上使用具有循环前缀(cp)的正交频分复用(ofdm)。nr可以支持使用时分双工(tdd)的半双工操作。ofdm和单载波频分复用(sc-fdm)将系统带宽划分成多个正交子载波，所述子载波也通常被称为音调、频段等。可以使用数据来调制每个子载波。可以在频域中使用ofdm发送调制符号并且在时域中使用sc-fdm发送调制符号。在邻近的子载波之间的间隔可以是固定的，并且子载波的总数可以取决于系统带宽。被称为资源块(rb)的最小资源分配可以是12个连续的子载波。也可以将系统带宽划分成子带。例如，子带可以覆盖多个rb。nr可以支持15khz的基本子载波间隔，并且可以相对于基本scs来定义其他scs(例如，30khz、60khz、120khz、240khz等)。
52.图3是示出了用于nr的帧格式300的示例的图。针对下行链路和上行链路中的每一者的传输时间线可以被划分成无线帧的单元。每个无线帧可以具有预定的持续时间(例如，10ms)并且可以被划分成具有0至9的索引的10个子帧。每个子帧为1ms。每个子帧可以包括可变数量的时隙(例如，1、2、4、8、16、......个时隙)，这取决于scs。每个时隙可以包括可变数量的符号周期(例如，7个或14个符号)，这取决于scs。可以为每个时隙中的符号周期分配索引。子时隙结构具有小于时隙的持续时间(例如，2、3或4个符号)。时隙中的每个符号可以指示用于数据传输的链路方向(例如，dl、ul或灵活的)，并且可以动态地切换针对每个子帧的链路方向。链路方向可以基于时隙格式。每个时隙可以包括dl/ul数据以及dl/ul控制信息。
53.在一些系统中，ue可以向两个或更多个节点提供双连接(dc)。在一些示例中，ue可以向具有相同类型的rat的节点提供dc，例如，在nr节点之间。在一些示例中，ue可以向具有不同rat的节点提供dc。一种双连接配置是e-utran-nr双连接(en-dc)，其可以在演进型通用移动电信系统(umts)陆地无线电接入网络(e-utra)(诸如4g/lte)与nr网络(诸如5g/nr)之间提供双连接。例如，4g/lte网络可以在5g/nr覆盖不足或在一些服务(例如，互联网协议语音(voip)，诸如lte语音(volte)和/或其它服务)未被部署在5g/nr网络上时，提供回退选项。
54.图4示出了根据本公开内容的某些方面的，用于在5g系统(5gs)与e-utran-epc(演进分组核心)之间互通的示例系统架构400。如图4所示，ue 402可以被通过分别的核心网络406a和406b控制的分别的ran 404a和404b服务，其中第一ran 404a和cn 406a可以提供e-utra服务，并且第二ran 404b和cn 406b可以提供5g nr服务。ue可以一次仅在一个ran/cn或在两个ran/cn下操作。
55.对于执行en-dc的ue，可以在4g/lte连接和5g/nr支路(例如，在辅小区组拆分承载上)两者上接收数据。对于4g/lte和5g/nr，数据速度和时延可能显著不同。例如，在4g/lte连接经历不良射频条件并且执行混合自动重传请求(harq)和/或无线电链路控制(rlc)重传的场景中，5g/nr连接可以继续以比4g/lte连接更高的速率接收数据。这可能在ue处导致大量无序分组。
56.如将参照图5更详细地描述的，逻辑功能单元可以分布在无线电资源控制(rrc)
层、分组数据汇聚协议(pdcp)层、无线电链路控制(rlc)层、介质访问控制(mac)层、物理(phy)层和/或射频(rf)层处。在各种示例中，协议栈500的层可以被实现为分别的软件模块、处理器或asic的部分、通过通信链路连接的非共置设备的部分或其各种组合。例如，可以在针对网络接入设备或ue的协议栈中使用共置和非共置的实现方式。系统可以通过一个或多个协议支持各种服务。
57.协议栈500的一个或多个协议层可以由接收节点(诸如ue和/或bs(例如，lte enb、5g nr接入节点(an)或gnb)来实现。ue可以实现整个协议栈500(例如，rrc层505、pdcp层510、rlc层515、mac层520、phy层525和rf层530)。可以在an中拆分协议栈500。例如，中央单元控制平面(cu-cp)和cu用户平面(cu-up)各自可以实现rrc层505和pdcp层510；分布式单元(du)可以实现rlc层515和mac层520；并且接入单元(au)/远程无线电单元(rru)可以实现phy层525和rf层530。
58.如上所述，分组缓冲可以用于处理无序和/或丢失的分组。如图5所示，pdcp层510可以包括重新排序缓冲器管理器512，并且rlc层515可以包括重组缓冲器管理器517。
59.接收节点可以具有用于分组缓冲的配置的定时器。在一些系统中，pdcp重新排序缓冲器被配置有重新排序定时器，并且rlc重组缓冲器被配置有重组定时器。定时器可以提供发射机可以重传丢失分组的持续时间，和/或供无序分组到达接收机侧的足够时间。
60.在nr中，pdcp接收实体维护pdcp重新排序定时器(例如，其可以被称为t重新排序定时器)。当定时器尚未运行时，任何无序pdu的到达都可能触发重新排序定时器。接收实体仅在重新排序定时器到期之后将接收到的分组递送到上层(例如，诸如mac层520、phy层525和/或rf层530)。即使已知分组丢失，pdcp接收实体也对接收到的分组进行保持(例如，缓冲)达额外的时间。在lte中，可以在rlc处维护重新排序定时器。
61.接收节点可以被配置为：当从低层接收到pdcp数据pdu时，并且如果接收到的、具有count值＝rcvd_count的pdcp数据pdu尚未被丢弃，则接收pdcp实体将所得的pdcp服务数据单元(sdu)存储在接收缓冲器中。并且当t重新排序到期时，接收pdcp实体在执行报头解压缩之后，以相关联的count值的升序来向上层进行递送。
62.可以基于大到足以容纳harq重传和rlc重传延迟的值来配置重新排序定时器。为了保持低目标分组丢失率(plr)，该值可以在数百毫秒的量级上。在一些情况下(例如，当数据以高速流动时，例如在5g/nr连接上)，在重新排序定时器触发向上层提供经缓冲的数据之前，pdcp缓冲器可能变得拥塞或满。当pdcp重新排序缓冲器满时，可能丢弃从低层接收的后续分组。当高速业务(诸如5g/nr业务)被丢弃时，这可能特别成问题，因为可能丢失大量数据。
63.对于rlc重组缓冲器，rlc接收实体维护rlc重组定时器。当定时器未运行时，任何无序rlc pdu的到达都触发定时器。一旦重组定时器到期，rlc接收实体就向发射机发送rlc控制pdu，以指示丢失的pdu，从而可以重传这些pdu。即使在已知分组丢失时，rlc接收实体也可以在重组定时器到期之前不向rlc发送实体发送控制pdu。
64.确认模式(am)rlc实体的接收侧可以根据状态变量rx_next来维护接收窗口。如果rx_next≤sn《rx_next am_window_size，则sn落在接收窗口内。否则sn落在接收窗口之外。当从低层接收amd pdu时，am rlc实体的接收侧丢弃接收到的amd pdu或将其放置在接收缓冲器中。
65.在一些示例中，由于核心nw侧中的丢失，发送实体跳过分组(例如，pdcp sn)。例如，核心nw侧中的丢失可能发生在中央单元控制平面(cu-cp)和cu用户平面(cu-up)与du之间的f1-u接口中。由于rlc sn可能是连续的，因此pdcp sn中的这种丢失可能不会被rlc恢复。在这种情况下，ue接收实体等待分组达完整的重新排序定时器持续时间，从而影响分组的总体时延，并且还导致快速建立重新排序缓冲存储器。
66.在en-dc中，在lte链路与nr链路之间的时延不同。来自nr链路的pdcp pdu可能比lte链路上的pdcp pdu更早到达接收节点。这导致大量pdcp pdu在接收机的重新排序缓冲器中累积，等待重新排序。
67.在图6所示的示例中，pdcp发送实体606将pdcp发送缓冲器608中索引为1-8的pdu发送到pdcp接收实体602(例如，诸如图5中的接收节点500)。pdu 1和pdu 5是在lte链路610上发送的，并且pdu 2-4和6-8是在nr链路612上发送的。在图6中的示例中，lte链路610上的pdu 1和5在空中丢失(例如，由于lte链路610中的物理bler)，而nr链路612上的pdu2-4和6-8成功到达pdcp接收实体602。因此，pdu 2-4和6-8以及所有随后的pdu被高速缓存在pdcp接收实体的pdcp重新排序缓冲器604中，直到pdcp重新排序定时器到期为止。因此，pdcp重新排序缓冲器604不必要地消耗大量存储器，因为pdu 1和5可能永远不会到达pdcp接收实体602。
68.在一些5g nr系统中，序列号长度可能较大。例如，一些5g nr系统可以使用多达18比特的序列号(例如，与4g/lte pdcp中的12比特相比)。虽然这可以有助于对数据分组进行重新排序，但是也意味着可能使用较大的重新排序缓冲器(例如，针对每个无线电承载多达约1.17千兆字节的pdcp缓冲器)。因此，en-dc ue可能在pdcp层处经历缓冲器拥塞和缓冲器溢出，从而影响上层性能并且导致不良的用户感知，例如，由于传输控制协议(tcp)超时和数据暂停。
69.在图7所示的示例中，rlc发送实体706将rlc发送缓冲器708中索引为1-8的pdu发送到rlc接收实体702(例如，诸如图5中的接收节点500)。在图7所示的示例中，pdu 1在空中丢失，而pdu 2-8被成功发送到rlc接收实体702。由于pdu 1丢失，因此针对rlc重组缓冲器704启动rlc重组定时器。一旦重组定时器到期，rlc接收实体702就向rlc发送实体706发送rlc控制pdu(例如，nack 1)，所述rlc控制pdu指示pdu 1丢失(例如，nack 1)。在重组窗口期间，在rlc重组缓冲器704处对pdu 2-8进行高速缓存，直到rlc发送实体706重传pdu 1为止。rlc接收实体702使用的重组定时器越长，可能在rl c重组缓冲器704处高速缓存的pdu的数量就越大。rlc接收实体702使用的重组定时器越短，可能发送的重复rlc控制pdu的数量就越大，并且rlc发送实体706触发的重复重传的数量就越大。因此，引发rlc接收实体702上的存储器开销，并且接收的分组上的端到端时延可能更长。配置的定时器的一个值很难调整到不同的物理层条件。
70.示例动态分组缓冲持续时间
71.根据某些方面，可以动态地确定用于分组缓冲的持续时间。在一些示例中，接收节点(例如，下行链路上的用户设备(ue)或上行链路上的基站(bs))可以动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间。在一些示例中，可以执行动态地确定的持续时间，而不是被配置有固定的定时器持续时间。在一些示例中，动态地确定的持续时间可以用于替换或更新配置的定时器持续时间。在一些示例中，动态地确定的持续时间可以不同于配置的定时器持续
时间。例如，动态地确定的持续时间可以用于提早退出缓冲持续时间。在一些示例中，基于动态地确定的持续时间，接收节点可以执行缓冲器的提早刷新(例如，在接收机窗口中)，将分组递送到上层，和/或发送确认、否定ack(nack)或对重传的请求。在一些示例中，接收节点使用机器学习(ml)来动态地确定缓冲持续时间。接收节点可以将一个或多个参数输入到ml算法，并且作为ml算法的输出来获得用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间。在一些示例中，缓冲可以在无线电链路控制(rlc)层处和/或在分组数据汇聚协议(pdcp)层处。
72.根据某些方面，接收节点可以确定用于对分组进行缓冲的经优化的持续时间。在一些示例中，接收节点可以预测在配置的定时器到期之前是否可以接收到丢失分组(例如，协议数据单元(pdu))，预测在配置的定时器到期之前接收到丢失分组的可能性，预测可以接收丢失分组的持续时间，和/或预测用于可以在其中接收丢失分组的多个持续时间的多个可能性。基于预测，接收节点可以动态地确定用于对分组进行缓冲的适当持续时间。例如，接收节点可以基于可以在其中接收丢失分组的持续时间的可能性来选择用于对分组进行缓冲的持续时间，并且可以在动态地选择用于对分组进行缓冲的持续时间时考虑缓冲器大小、信道拥塞、时延容限。在一些示例中，当接收节点预测在配置的重新排序定时器持续时间或重新排列持续时间内将不接收(例如，或不太可能接收到)丢失pdu时，那么接收节点可以确定在比配置的重新排序定时器持续时间或重新排列持续时间更短的持续时间内对分组进行缓冲。这可以避免或减轻存储器消耗和端到端时延。接收节点可以确定为缓冲定时器设置的持续时间，或用于停止对分组进行缓冲和刷新的时间。
73.如上所述，接收节点可以使用机器学习来确定用于对分组进行缓冲的持续时间。在一些示例中，接收节点可以使用ml算法来形成上述预测，和/或基于预测来选择用于对分组进行缓冲的持续时间。
74.机器学习可能涉及由接收节点训练模型，诸如预测模型。该模型可以用于预测可以接收丢失分组的可行持续时间。该模型可以用于执行上述预测和/或其它因素。该模型可以用于选择用于对分组进行缓冲的适当持续时间。该选择可以是基于上述因素和/或其它因素的。可以基于训练数据(例如，训练信息)来训练模型，训练数据可以包括反馈，诸如与缓冲历史、接收丢失分组的历史、接收节点的能力、信道特性相关联的反馈和/或其它反馈。训练可以涉及响应于以下各项的反馈：通过本文讨论的ml算法进行的任何预测，或基于本文讨论的任何输入参数或其它输入参数的其它预测。
75.图8示出了根据本公开内容的某些方面的示例联网环境800，其中节点820的分组缓冲持续时间管理器822使用预测模型824来动态地确定分组缓冲持续期间。如图8所示，联网环境800包括经由网络805通信地连接的节点820、训练系统830和训练储存库815。节点820可以是ue(例如，诸如无线通信网络100中的ue 120a)或bs(例如，诸如无线通信网络100中的bs 110a)。网络805可以包括诸如无线通信网络100之类的无线网络，其可以是5g nr网络、wifi网络、lte网络和/或另一类型的网络。尽管训练系统830、节点820和训练储存库815在图8中被示出为分别的组件，但是训练系统830、节点820和训练储存库815可以在任何数量的计算系统上(不论是作为一个或多个独立系统还是在分布式环境中)实现。
76.训练系统830通常包括预测模型训练管理器832，其使用训练数据来生成用于预测分组缓冲持续时间的预测模型824。预测模型824可以是至少部分地基于训练储存库815中的信息来生成的。
77.训练储存库815可以包括在部署节点820之前和/或之后获得的训练数据。可以在部署节点820之前，在模拟通信环境中(例如，在现场测试、驾驶测试中)对节点820进行训练。例如，可以存储各种缓冲历史信息，以获得与估计、预测等相关的训练信息。
78.可以将该信息存储在训练储存库815中。在部署之后，可以更新训练储存库815，以包括与节点820使用的分组缓冲持续时间相关联的反馈。也可以利用来自其它bs和/或其它ue的信息(例如，基于由这些bs和ue的学习的经验，其可以与由这些bs和/或ue执行的分组缓冲相关联)，来更新训练储存库。
79.预测模型训练管理器832可以使用训练储存库815中的信息，来确定用于动态分组缓冲持续时间的预测模型824(例如，算法)。预测模型训练管理器832可以使用各种不同类型的机器学习算法来形成预测模型824。训练系统830可以位于节点820上、位于网络805中的bs上、或者位于用于确定预测模型824的不同实体上。如果位于不同实体上，则预测模型824被提供给节点820。训练储存库815可以是存储设备，诸如存储器。训练储存库815可以位于节点820、训练系统830或网络805中的另一实体上。训练储存库815可以在云存储中。训练储存库815可以从节点820、网络805中的实体(例如，网络805的bs或ue)、云或其它源接收训练信息。
80.机器学习可以使用任何适当的机器学习算法。在一些非限制性示例中，机器学习算法是监督学习算法、深度学习算法、人工神经网络算法或其它类型的机器学习算法。
81.在一些示例中，使用深度卷积网络(dcn)执行(例如，由训练系统830使用的)机器学习。dcn是卷积网络的网络，其被配置有额外的池化和归一化层。dcn在许多任务上实现了最先进的性能。可以使用监督学习来对dcn进行训练，在所述监督学习中，对于许多样本的输入和输出目标两者是已知的，并且所述监督学习用于通过使用梯度下降方法来修改网络的权重。dcn可以是前馈网络。此外，如上所述，从dcn的第一层中的神经元到下一较高层中的神经元组的连接是在第一层的神经元之间共享的。dcn的前馈和共享连接可以用于快速处理。dcn的计算负担可能比例如包括递归或反馈连接的类似大小的神经网络的计算负担小得多。
82.在一些示例中，使用神经网络来执行(例如，由训练系统830使用的)机器学习。神经网络可以被设计为具有各种连接模式。在前馈网络中，将信息从较低层传递到较高层，其中给定层中的每个神经元向较高层中的神经元进行传送。可以在前馈网络的连续层中建立分层表示。神经网络也可以具有递归或反馈(也被称为自上而下)连接。在递归连接中，来自给定层中的神经元的输出可以被传送到同一层中的另一神经元。递归架构可能有助于识别以下模式：其跨越在序列中被递送到神经网络的输入数据块中的多于一个的输入数据块。从给定层中的神经元到较低层中的神经元的连接被称为反馈(或自上而下)连接。当对高级别概念的识别可以辅助区分输入的特定低级别特征时，具有许多反馈连接的网络可能是有用的。
83.人工神经网络(其可以由一组相互连接的人工神经元(例如，神经元模型)组成)是一种计算设备或表示由计算设备执行的方法。这些神经网络可以用于各种应用和/或设备，诸如互联网协议(ip)相机、物联网(iot)设备、自主车辆和/或服务机器人。人工神经网络中的单独的节点可以通过获取输入数据并且对数据执行简单操作来模拟生物神经元。对输入数据执行的简单操作的结果被选择性地传递给其它神经元。权重值与网络中的每个向量和
节点相关联，并且这些值对输入数据如何与输出数据相关进行约束。例如，每个节点的输入数据可以乘以对应的权重值，并且乘积可以相加。可以通过可选偏置来调整乘积之和，并且可以向结果应用激活函数，从而产生节点的输出信号或“输出激活”。权重值最初可以由通过网络的训练数据的迭代流来确定(例如，在训练阶段期间建立权重值，在所述训练阶段中，网络学习如何通过特定类别的典型输入数据特征来识别所述特定类别)。
84.不同类型的人工神经网络可以用于实现(例如，由训练系统830使用的)机器学习，诸如递归神经网络(rnn)、多层感知器(mlp)神经网络、卷积神经网络(cnn)等。rnn的工作原理是保存层的输出，并且将该输出反馈到输入，以帮助预测层的结果。在mlp神经网络中，数据可以被馈送到输入层，并且一个或多个隐藏层向数据提供抽象级别。然后，可以基于经抽象的数据来在输出层上进行预测。mlp可能特别适用于其中输入被指派了类别或标签的分类预测问题。卷积神经网络(cnn)是一种类型的前馈人工神经网络。卷积神经网络可以包括人工神经元的集合，所述人工神经元各自具有接收场(例如，输入空间的空间局部化区域)并且共同划分输入空间。卷积神经网络有许多应用。特别地，cnn已广泛用于模式识别和分类的领域。在分层神经网络架构中，第一层人工神经元的输出成为第二层人工神经元的输入，第二层人工神经元的输出成为第三层人工神经元的输入，以此类推。可以对卷积神经网络进行训练以识别特征的层次。卷积神经网络架构中的计算可以分布在处理节点群上，所述处理节点群可以被配置在一个或多个计算链中。这些多层架构可以一次在一个层上进行训练，并且可以使用反向传播进行微调。
85.在一些示例中，当使用机器学习算法时，训练系统830根据训练储存库815中的信息生成向量。在一些示例中，训练储存库815存储向量。在一些示例中，向量将一个或多个特征映射到标签。例如，特征可以对应于各种候选持续时间、缓冲能力和/或上述其它因素。标签可以对应于接收丢失分组和/或所选分组缓冲持续时间的预测可能性。预测模型训练管理器832可以使用向量来训练针对节点820的预测模型824。如上所述，向量可以与机器学习算法中的权重相关联。
86.如图9所示，接收节点920(例如，诸如图8所示的联网环境800中的节点820)可以包括分组缓冲器管理器922。分组缓冲器管理器922可以被配置为动态地确定用于对分组进行缓冲的持续时间。分组缓冲器管理器922可以被包括在pdcp层处(例如，诸如在图5所示的pdcp层510处的重新排序缓冲器管理器512处)和/或在rlc层处(例如，诸如在图5所示的rlc层515处的重组缓冲器管理器517处)。
87.分组缓冲器管理器922可以包括预测模型924(例如，诸如可以训练的预测模型824)。预测模型924可以确定分组缓冲器持续时间925。例如，预测模型924可以使用ml算法来动态地确定分组缓冲器持续时间925。
88.预测模型924可以预测用于对分组进行缓冲的持续时间，使得接收节点920等待足够的时间用于无序pdu到达，同时避免在分组缓冲器中累积太多不必要的pdu。例如，如上所述，预测模型924可以考虑与用于无序pdu到达的定时器相关的信息，诸如在各种持续时间和/或信道条件下接收丢失pdu的可能性，其可以是基于与接收丢失pdu相关联的缓冲器历史、当前信道条件等的。预测模型924可以考虑与在分组缓冲器中累积pdu相关的信息，其可以包括信道条件、拥塞、传入分组的估计数量等。预测模型924可以考虑与接收节点920的能力和/或目标参数相关的信息，诸如时延和/或可靠性目标和/或容限、服务质量(qos)目标、
缓冲器大小等。在一些示例中，信息作为对预测模型924的参数被输入到ml算法。基于输入，ml算法可以输出：预测的用于对分组进行缓冲的优化持续时间，和/或可以由分组缓冲器管理器922用于选择/确定用于对分组进行缓冲的持续时间的一个或多个参数。
89.在一些示例中，ml算法所使用的信息/参数可以包括一个或多个低层块错误率(bler)，诸如低层bler、(例如，由网络)用于确定混合自动重传请求(harq)延迟的一个或多个harq重传数量、用于针对定时器(例如，诸如rlc重组定时器)确定的一个或多个harq重传数量、(例如，由网络)用于确定针对定时器(例如，诸如pdcp重新排序定时器)的rlc延迟的一个或多个rlc重传数量、使用的最大harq重传数量、harq往返时间(rtt)、重新排序定时器到期历史、重组定时器历史、接收丢失分组(例如，pdu)的一个或多个次数、在其处接收一个或多个丢失分组(如，洞(hole))的一个或多个先前持续时间、在其处接收一个或多个丢失分组的最小先前持续时间、发送上行链路状态pdu所用的时间、在其处接收一个或多个丢失分组的最大先前持续时间、在一个或多个持续时间仓(bin)中接收的洞的直方图、针对与一个或多个分组相关联的无线电承载的吞吐量、与一个或多个分组相关联的业务类型、与分组相关联的一个或多个逻辑信道标识符(lcid)、用于缓冲的剩余存储器量、一个或多个无线电资源控制(rrc)配置、一个或多个双连接配置、一个或多个演进型通用移动电信系统(umts)陆地无线电接入(eutra)新无线电(nr)双连接(endc)配置、在双连接链路之间的延迟、调离时间、增益状态、平均信噪比(snr)、地理位置信息、载波信息、活动分量载波的数量、一个或多个拆分承载配置、总体cpu利用率、时钟频率、数字方案、下行链路(dl)传输块(tb)大小、传输块大小、上行链路(ul)授权大小、平均分组数据汇聚协议(pdcp)分组大小、时分双工(tdd)配置、频分双工(fdd)配置、应用简档、无线电承载模式、单用户身份模块(ssim)配置、多sim(msim)配置、调制解调器操作条件、应用数据协议、与应用相关联的服务质量(qos)简档、或其组合。
90.随着bler增加，需要更多的时间来接收丢失分组。类似地，随着harq延迟、harq重传、rlc重传和/或harq rtt增加，需要更多的时间来接收丢失分组。随着用于反馈ul状态所需的时间增加，用于重传丢失分组所需的时间也增加。因此，机器学习算法可以使用参数，基于用于接收丢失分组的预测时间来确定用于对分组进行缓冲的持续时间。
91.一些业务类型可能遭受一些分组丢失，并且因此，更激进的重新排序仍然是可以的，因为它有助于减少时延。因此，机器学习算法可以使用业务类型来确定用于对分组进行缓冲的持续时间。
92.机器学习算法可以使用en-dc配置参数来对主小区组(mcg)链路和辅小区组(scg)链路中的额外延迟负责。
93.可用缓冲器存储器决定ue可以等待丢失分组的时间。数据的历史描述了在过去重新排序定时器到期事件期间系统的性能及其相关联的参数，以及重组定时器历史。吞吐量参数连同业务类型可以有助于决定利用ml确定可以获得多少部分的吞吐量增加。调离时间和msim模式提供了ue没有用于接收数据的无线电资源的时间段，并且影响丢失分组将不会到达的时间。这与ssim模式相反，在ssim模式中，无线电资源可用于接收数据。
94.tb可以具有多于一个的pdcp分组，其大小与数字方案、活动分量载波数量、fdd或tdd配置一起。基于这些参数，机器学习算法可以表明在给定时间中将接收多少pdu，这可以用于关于系统容量如何来训练模型，所述系统容量用于在y时间中接收x数量个分组。
95.地理位置和载波信息可以用于关于数据的定位来训练模型，所述数据的定位用于确定由相同载波(例如，网络运营商)未来在相同区域看到的模式。
96.与特定应用相关联的逻辑信道标识(例如，业务类型)可以用于确定：可以如何根据逻辑信道的特定需求来定制不同的定时器值预测。
97.调制解调器操作条件可以包括热条件、电池消耗和/或其它调制解调器条件。调制解调器条件影响调制解调器容量和/或用于恢复丢失分组/洞的有效性。调制解调器条件可以用于训练ml算法，以预测用于恢复丢失分组/洞所需的缓冲持续时间。
98.在一些情况下，为不同链路(例如，在en-dc的情况下，为lte和nr链路)分别地提供参数。在一些示例中，输入参数和/或输出确定的分组缓冲器持续时间可以是针对每个lcid的。在一些情况下，输入参数可以包括与一个或多个参数相关联的历史值(例如，参数的存储的过去值)。在一些情况下，可以针对每个载波提供输入参数。在一些情况下，可以针对每个无线电承载提供输入参数。
99.根据某些方面，一旦已经将机器学习算法训练到令人满意的水平，就可以启用机器学习算法。例如，可以至少部分地基于达到机器学习算法成功地预测用于接收丢失分组的持续时间的门限比率，来启用或使用机器学习算法。可以在每个无线电承载的基础上针对每次使用启用机器学习算法。可以至少部分地基于附加到无线电承载的应用类型来启用机器学习算法。
100.机器学习算法的输出可以包括针对每个无线电承载的、用于对分组进行缓冲的持续时间。机器学习算法的输出可以包括用于等待丢失pdu的指定部分的预测持续时间。丢失pdu的部分可以包括数个分组以维持最大应用吞吐量。
101.在分组缓冲器管理器922使用预测模型924来确定分组缓冲器持续时间之后，接收节点920应用确定的分组缓冲器持续时间925。在一些示例中，分组缓冲器管理器922更新、替换和/或覆盖配置的定时器值。如图9所示，分组缓冲器管理器922可以检测到无序或丢失的分组926，并且启动具有确定的分组缓冲器持续时间925的分组缓冲器定时器928。在一些情况下，接收节点920可以启动具有配置的持续时间的分组缓冲器定时器，并且在定时器运行时，可以确定在定时器到期之前提前退出的时间。在一些情况下，接收节点920可以确定比配置的定时器长的时间来对分组进行缓冲。
102.在定时器930到期时，分组缓冲器管理器922可以刷新缓冲器。例如，分组缓冲器管理器922可以向上层发送分组932和/或向上层指示丢失分组934。在pdcp的情况下，一旦pdcp重新排序定时器到期，pdcp接收机实体就可以将高速缓存的pdu递送到上层，以减少存储器消耗。在rlc的情况下，一旦rlc重组定时器到期，rlc接收机实体就可以发送rlc控制pdu以传输到发射机实体，以指示nack(例如，并且请求被nack的分组的重传)。
103.图10是示出根据本公开内容的某些方面的用于无线通信的示例操作1000的流程图。
104.操作1000可以例如由接收节点(诸如ue(例如，无线通信网络100中的ue 120a)或bs(例如，无线通信网络100中的bs 110a))来执行。当接收节点是ue时，操作1000可以被实现为在一个或多个处理器(例如，图2的控制器/处理器280)上执行和运行的软件组件。此外，ue在操作1000中对信号的发送和接收可以例如通过一个或多个天线(例如，图2的天线252)来实现。在某些方面中，ue对信号的发送和/或接收可以经由获得和/或输出信号的一
个或多个处理器(例如，控制器/处理器280)的总线接口来实现。当接收节点是bs时，操作1000可以被实现为在一个或多个处理器(例如，图2的控制器/处理器240)上执行和运行的软件组件。此外，bs在操作1000中对信号的发送和接收可以例如通过一个或多个天线(例如，图2的天线234)来实现。在某些方面中，bs对信号的发送和/或接收可以经由获得和/或输出信号的一个或多个处理器(例如，控制器/处理器240)的总线接口来实现。
105.在1005处，操作1000可以通过如下操作开始：动态地确定用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间。一个或多个持续时间可以不同于用于对分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。在一些示例中，所确定的持续时间短于用于对分组进行缓冲的配置的定时器持续时间。
106.在一些示例中，接收节点使用机器学习算法来确定用于对分组进行缓冲的持续时间。在一些示例中，接收节点向机器学习算法输入与确定用于对分组进行缓冲的持续时间相关联的一个或多个参数。例如，一个或多个参数可以包括一个或多个低层bler、用于确定针对重组定时器的harq延迟的一个或多个harq重传数量、用于确定针对重新排序定时器的rlc延迟的一个或多个rlc重传数量、重新排序定时器到期历史、重组定时器历史、在其处接收到丢失分组的一个或多个次数、在其处接收到丢失分组的一个或多个先前持续时间、在其处接收到丢失分组的最小先前持续时间、在其处接收到丢失分组的最大先前持续时间、与分组相关联的一个或多个lcid、用于缓冲的剩余存储器量、一个或多个rrc配置、一个或多个endc配置、一个或多个拆分承载配置、总体cpu利用率、时钟频率、数字方案、dl tb大小、ul授权大小或其组合。
107.在一些示例中，接收节点输入针对与enb的lte链路的第一参数集合，并且输入针对与gnb的5g nr链路的第二参数集合。接收节点可以从机器学习算法获得用于lte链路的第一持续时间输出，并且从机器学习算法获得用于5g nr链路的第二持续时间输出。在一些示例中，接收节点确定分组序列中的分组丢失，并且基于丢失分组是与lte链路还是5g nr链路相关联，来确定第一持续时间或第二持续时间。
108.在一些示例中，使用机器学习算法来确定持续时间包括：使用第一机器算法来确定第一持续时间，使用第二机器学习算法来确定第二持续时间，以及选择第一或第二持续时间。
109.在一些示例中，使用机器学习算法来确定用于对分组进行缓冲的持续时间包括：使用机器学习算法来估计在不同持续时间处接收一个或多个丢失分组的一个或多个概率，以及基于所估计的一个或多个概率和与不同持续时间相关联的被缓冲的分组数量，来选择不同持续时间中的一个持续时间。
110.在一些示例中，接收节点向机器学习算法输入：与在不同持续时间处接收一个或多个丢失分组的一个或多个概率相关联的一个或多个参数、与跟不同持续时间相关联的被缓冲的分组数量相关联的一个或多个参数、或两者。在这种情况下，接收节点可以获得从机器学习算法输出的、用于对分组进行缓冲的持续时间。
111.在一些示例中，接收节点至少部分地基于与分组相关联的lcid来确定持续时间。
112.在1010处，接收节点在所确定的一个或多个持续时间内对分组进行缓冲。在一些示例中，配置的定时器是rlc重组定时器或重新排序定时器，并且缓冲在接收节点的rlc层处。在一些示例中，配置的定时器是pdcp重新排序定时器，并且缓冲在接收节点的pdcp层
处。在一些示例中，接收节点检测丢失分组，启动配置的定时器，并且在所确定的持续时间之后停止缓冲。在一些示例中，接收节点检测丢失分组，基于所确定的持续时间来确定更新的定时器持续时间，并且启动具有更新的定时器持续时间的定时器。
113.在一些示例中，在所确定的持续时间内对分组进行缓冲之后，接收节点刷新包含被缓冲的分组的第一协议层缓冲器，并且将被缓冲的分组发送到第二协议层，其中，第一协议层是比第二协议层更低的协议层。
114.在一些示例中，在所确定的持续时间内对分组进行缓冲之后，接收节点从第一协议层向第二协议层发送用于指示用于重传的一个或多个丢失pdu的rlc状态pdu，其中，第二协议层是比第一协议层更低的协议层。
115.图11是示出根据本公开内容的某些方面的用于无线通信的示例操作1100的另一流程图。
116.操作1100可以例如由接收节点(诸如ue(例如，无线通信网络100中的ue 120a)或bs(例如，无线通信网络100中的bs 110a))来执行。当接收节点是ue时，操作1100可以被实现为在一个或多个处理器(例如，图2的控制器/处理器280)上执行和运行的软件组件。此外，ue在操作1000中对信号的发送和接收可以例如通过一个或多个天线(例如，图2的天线252)来实现。在某些方面中，ue对信号的发送和/或接收可以经由获得和/或输出信号的一个或多个处理器(例如，控制器/处理器280)的总线接口来实现。当接收节点是bs时，操作1000可以被实现为在一个或多个处理器(例如，图2的控制器/处理器240)上执行和运行的软件组件。此外，bs在操作1100中对信号的发送和接收可以例如通过一个或多个天线(例如，图2的天线234)来实现。在某些方面中，由bs对信号的发送和/或接收可以经由获得和/或输出信号的一个或多个处理器(例如，控制器/处理器240)的总线接口来实现。
117.在1105处，操作1100可以通过如下操作开始：向机器学习算法输入一个或多个参数。在1110处，节点至少部分地基于所输入的一个或多个参数来获得用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间，作为机器学习算法的输出。一个或多个持续时间不同于用于对分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间。在1115处，节点在一个或多个持续时间中的一个持续时间内对分组进行缓冲。可选地，在1120处，节点可以基于达到机器学习算法成功地预测用于接收丢失分组的持续时间的门限比率，来启用机器学习算法以供使用。
118.图12是示出根据本公开内容的某些方面的用于无线通信的示例操作1100的另一流程图。
119.操作1200可以例如由接收节点(诸如ue(例如，无线通信网络100中的ue 120a)或bs(例如，无线通信网络100中的bs 110a))来执行。当接收节点是ue时，操作1100可以被实现为在一个或多个处理器(例如，图2的控制器/处理器280)上执行和运行的软件组件。此外，ue在操作1200中对信号的发送和接收可以例如通过一个或多个天线(例如，图2的天线252)来实现。在某些方面中，ue对信号的发送和/或接收可以经由获得和/或输出信号的一个或多个处理器(例如，控制器/处理器280)的总线接口来实现。当接收节点是bs时，操作1200可以被实现为在一个或多个处理器(例如，图2的控制器/处理器240)上执行和运行的软件组件。此外，bs在操作1200中对信号的发送和接收可以例如通过一个或多个天线(例如，图2的天线234)来实现。在某些方面中，bs对信号的发送和/或接收可以经由获得和/或输出信号的一个或多个处理器(例如，控制器/处理器240)的总线接口来实现。
120.在1205处，操作1200可以通过如下操作开始：训练机器学习算法，以用于预测用于对分组进行缓冲以等待一个或多个丢失分组的一个或多个持续时间。在1210处，节点使用机器学习算法来预测用于对分组进行缓冲以等待一个或多个丢失分组的持续时间。机器学习算法仍然可以被训练，并且所预测的持续时间可以用于测试机器学习算法的预测模型的准确性，尽管机器学习算法可能还不能启用。在1215处，节点确定一个或多个丢失分组是否是在预测的持续时间之后并且在配置的缓冲器持续时间内接收的。如果是，则认为预测的持续时间是不准确的。也就是说，由于一个或多个丢失分组是在配置的缓冲持续时间内接收的，因此缓冲器本将被提前刷新。如果分组不是在配置的缓冲持续时间内接收的，则认为预测的持续时间是准确的。在1220处，节点跟踪机器学习算法成功预测持续时间的比率。在1225处，节点基于比率达到门限来启用机器学习算法以供使用。因此，一旦预测模型被训练到目标精度水平，机器学习算法就可以用于确定缓冲持续时间。
121.图13示出了通信设备1300，该通信设备1300可以包括被配置为执行用于本文所公开的技术的操作(诸如图10、图11和/或图12所示的操作)的各种组件(例如，对应于单元加功能组件)。通信设备1300包括耦合到收发机1308(例如，发射机和/或接收机)的处理系统1302。收发机1308被配置为经由天线1310发送和接收用于通信设备1300的信号，诸如本文描述的各种信号。处理系统1302可以被配置为执行用于通信设备1300的处理功能，包括处理由通信设备1300接收和/或要发送的信号。
122.处理系统1302包括经由总线1306耦合到计算机可读介质/存储器1312的处理器1304。在某些方面中，计算机可读介质/存储器1312被配置为存储指令(例如，计算机可执行代码)，该指令在由处理器1304执行时使得处理器1304执行图10、图11和/或图12所示的操作或用于执行本文讨论的基于第一频带上的测量的、用于在第二频带上的bfd的各种技术的其它操作。在某些方面中，根据本公开内容的各方面，计算机可读介质/存储器1312存储：用于启用的代码1314；用于动态地确定的代码1316；用于输入的代码1318；用于选择的代码1320；用于启动的代码1322；用于停止的代码1324；用于确定的代码1326；用于检测的代码1328；用于获得的代码1330；用于缓冲的代码1332；用于刷新的代码1334；和/或用于发送的代码1336。在某些方面中，处理器1304具有被配置为实现存储在计算机可读介质/存储器1312中的代码的电路。根据本公开内容的各方面，处理器1304包括：用于启用的电路1338；用于动态地确定的电路1340；用于输入的电路1342；用于选择的电路1344；用于启动的电路1346；用于停止的电路1348；用于确定的电路1350；用于检测的电路1352；用于获得的电路1354；用于缓冲的电路1356；用于刷新的电路1358；和/或用于发送的电路1360。
123.示例方面
124.除了上述各个方面之外，还可以组合这些方面。下文详细描述了各方面的一些特定组合：
125.方面1、一种用于由节点进行无线通信的方法，包括：向机器学习算法输入一个或多个参数；至少部分地基于所输入的一个或多个参数来获得用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间，作为所述机器学习算法的输出，所述一个或多个持续时间不同于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间；以及在所述一个或多个持续时间中的一个持续时间内对所述分组进行缓冲。
126.方面2、根据方面1所述的方法，其中，所述一个或多个持续时间中的至少一个持续
时间比所述配置的定时器的持续时间短。
127.方面3、根据方面1-2中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个持续时间中的至少一个持续时间比所述配置的定时器的持续时间长。
128.方面4、根据方面1-3中任一项所述的方法，其中：所述配置的定时器包括无线电链路控制(rlc)重组定时器或重新排序定时器；并且对所述分组进行缓冲包括：在所述节点的rlc层处对所述分组进行缓冲。
129.方面5、根据方面1-4中任一项所述的方法，其中：所述配置的定时器包括分组数据汇聚协议(pdcp)重新排序定时器；并且对所述分组进行缓冲包括：在所述节点的pdcp层处对所述分组进行缓冲。
130.方面6、根据方面1-5中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个参数还包括与所述一个或多个参数相关联的历史值。
131.方面7、根据方面1-6中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个参数包括一个或多个低层块错误率(bler)。
132.方面8、根据方面1-7中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个参数包括用于确定混合自动重传请求(harq)延迟的一个或多个harq重传数量。
133.方面9、根据方面1-8中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个参数包括用于确定无线电链路控制(rlc)延迟的一个或多个rlc重传数量。
134.方面10、根据方面1-9中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个参数包括所述装置的一个或多个双连接配置。
135.方面11、根据方面1-10中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个参数包括以下各项中的一项或多项：重新排序定时器到期历史、重组定时器到期历史、接收一个或多个丢失分组的一个或多个次数、在其处接收一个或多个丢失分组的一个或多个先前持续时间、在其处接收一个或多个丢失分组的最小先前持续时间、在其处接收一个或多个丢失分组的最大先前持续时间、与所述分组相关联的一个或多个逻辑信道标识符(lcid)、用于缓冲的剩余存储器量、一个或多个无线电资源控制(rrc)配置、一个或多个演进型通用移动电信系统(umts)陆地无线电接入(eutra)新无线电(nr)双连接(endc)配置、一个或多个拆分承载配置、总体cpu利用率、时钟频率、数字方案、下行链路(dl)传输块(tb)大小、上行链路(ul)授权大小、使用的最大混合自动重传请求(harq)重传数量、harq往返时间(rtt)、发送上行链路状态协议数据单元(pdu)所需的时间、在一个或多个持续时间仓中接收的洞的直方图、针对与所述一个或多个分组相关联的无线电承载的吞吐量、与所述一个或多个分组相关联的业务类型、在双连接链路之间的延迟、调离时间、增益状态、平均信噪比(snr)、地理位置信息、载波信息、活动分量载波的数量、传输块大小、平均分组数据汇聚协议(pdcp)分组大小、时分双工(tdd)配置、频分双工(fdd)配置、应用简档、无线电承载模式、单用户身份模块(ssim)配置、多sim(msim)配置、调制解调器操作条件、应用数据协议、与所述应用相关联的服务质量(qos)简档、或其组合。
136.方面12、根据方面11所述的方法，其中，所述一个或多个参数中的一个或多个参数是按照载波的参数。
137.方面13、根据方面1-12中任一项所述的方法，还包括：至少部分地基于达到所述机器学习算法成功地预测用于接收丢失分组的持续时间的门限比率，来启用所述机器学习算
法以供使用。
138.方面14、根据方面1-13中任一项所述的方法，还包括：至少部分地基于附加到所述无线电承载的应用类型，按照无线电承载来启用所述机器学习算法以供使用。
139.方面15、根据方面14所述的方法，其中，所述获得包括：按照无线电承载来获得用于对分组进行缓冲的持续时间，作为所述机器学习算法的所述输出。
140.方面16、根据方面1-15中任一项所述的方法，其中，所述输入包括：向所述机器学习算法输入针对与第一节点的第一链路的第一参数集合；以及向所述机器学习算法输入针对与第二节点的第二链路的第二参数集合；其中，所述机器学习算法的所述输出包括：用于所述第一链路的第一持续时间和用于所述第二链路的第二持续时间。
141.方面17、根据方面16所述的方法，还包括：确定分组序列中的分组丢失；当所述丢失分组与所述第一链路相关联时，输入所述第一参数集合；以及当所述丢失分组与所述第二链路相关联时，输入所述第二参数集合。
142.方面18、根据方面1-17中任一项所述的方法，还包括：向第二机器学习算法输入第二一个或多个参数，以确定第二一或多个持续时间；以及选择所述一个或多个持续时间而不是所述第二一个或多个持续时间来对分组进行缓冲。
143.方面19、根据方面1-18中任一项所述的方法，其中，所述机器学习算法的所述输出包括用于等待丢失协议数据单元(pdu)的指定部分的预测持续时间。
144.方面20、根据方面19所述的方法，其中，丢失pdu的所述部分包括数个分组以维持最大应用吞吐量。
145.方面21、根据方面1-20中任一项所述的方法，其中，所述获得包括：获得针对在所述一个或多个持续时间中的每个持续时间内接收一个或多个丢失分组的概率，作为所述机器学习算法的所述输出，并且还包括：至少部分地基于所估计的概率来选择所述一个或多个持续时间中的所述一个持续时间。
146.方面22、根据方面1-21中任一项所述的方法，其中，所述节点包括用户设备(ue)或基站(bs)。
147.方面23、根据方面1-22中任一项所述的方法，还包括：检测丢失分组；启动所述配置的定时器；以及在所述一个或多个持续时间中的所述一个持续时间之后停止所述缓冲。
148.方面24、根据方面1-23中任一项所述的方法，还包括：检测丢失分组；基于所述一个或多个持续时间中的所述一个持续时间来确定更新的定时器持续时间；以及启动具有所述更新的定时器持续时间的所述配置的定时器。
149.方面25、根据方面1-24中任一项所述的方法，还包括：在所述一个或多个持续时间中的所述一个持续时间内对所述分组进行缓冲之后，进行以下操作：刷新包含所缓冲的分组的第一协议层缓冲器；以及向第二协议层发送所缓冲的分组，其中，所述第一协议层是比所述第二协议层更低的协议层。
150.方面26、根据方面1-25中任一项所述的方法，还包括：在所述一个或多个持续时间中的所述一个持续时间内对所述分组进行缓冲之后，从第一协议层向第二协议层发送无线电链路控制(rlc)状态分组数据单元(pdu)，其中，所述rlc状态pdu指示用于重传的一个或多个丢失pdu，并且其中，所述第二协议层是比所述第一协议层更低的层。
151.方面27、根据方面1-27中任一项所述的方法，其中，所述获得包括：获得用于在一
个或多个不同时间处对分组进行缓冲的额外的一个或多个持续时间，作为所述机器学习算法的输出。
152.方面28、一种由接收节点进行的方法，包括：动态地确定用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间，所述一个或多个持续时间不同于用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器的持续时间；以及在所确定的一个或多个持续时间内对分组进行缓冲。
153.方面29、根据方面28所述的方法，其中，所确定的一个或多个持续时间中的至少一个持续时间比用于对所述分组进行缓冲的配置的定时器持续时间短。
154.方面30、根据方面28和29中任一项所述的方法，其中：所述配置的定时器包括无线电链路控制(rlc)重组定时器或重新排序定时器；并且对所述分组进行缓冲包括：在所述接收节点的rlc层处对所述分组进行缓冲。
155.方面31、根据方面28-30中任一项所述的方法，其中：所述配置的定时器包括分组数据汇聚协议(pdcp)重新排序定时器；并且对所述分组进行缓冲包括：在所述接收节点的pdcp层处对所述分组进行缓冲。
156.方面32、根据方面28-31中任一项所述的方法，其中，确定所述一个或多个持续时间包括：使用机器学习算法来确定用于对分组进行缓冲的所述一个或多个持续时间。
157.方面33、根据方面32所述的方法，其中，使用所述机器学习算法来确定所述一个或多个持续时间包括：将与确定用于对分组进行缓冲的所述一个或多个持续时间相关联的一个或多个参数输入到所述机器学习算法。
158.方面34、根据方面28-33中任一项所述的方法，其中：所述一个或多个参数包括：一个或多个低层块错误率(bler)、用于确定针对重组定时器的混合自动重传请求(harq)延迟的一个或多个harq重传数量、用于确定针对重新排序定时器的无线电链路控制(rlc)延迟的一个或多个rlc重传数量、重新排序定时器到期历史、重组定时器到期历史、接收丢失分组的一个或多个次数、在其处接收丢失分组的一个或多个先前持续时间、在其处接收丢失分组的最小先前持续时间、在其处接收丢失分组的最大先前持续时间、与所述分组相关联的一个或多个逻辑信道标识符(lcid)、用于缓冲的剩余存储器量、一个或多个无线电资源控制(rrc)配置、一个或多个演进型通用移动电信系统(umts)陆地无线电接入(eutra)新无线电(nr)双连接(endc)配置、一个或多个拆分承载配置、总体cpu利用率、时钟频率、数字方案、下行链路(dl)传输块(tb)大小、上行链路(ul)授权大小、或其组合。
159.方面35、根据方面32-34中任一项所述的方法，其中：将所述一个或多个参数输入到所述机器学习算法包括：输入用于与第一节点的第一链路的第一参数集合，以及输入用于与第二节点的第二链路的第二参数集合。
160.方面36、根据方面35所述的方法，还包括：获得从所述机器学习算法输出的用于所述第一链路的第一持续时间，以及获得从所述机器学习算法输出的用于所述第二链路的第二持续时间。
161.方面37、根据方面35-36中任一项所述的方法，还包括：确定分组序列中的分组丢失，其中，确定所述持续时间包括：基于所述丢失分组是与所述第一链路还是所述第二链路相关联，来确定所述第一持续时间或所述第二持续时间。
162.方面38、根据方面32-37中任一项所述的方法，其中，使用所述机器学习算法来确定所述一个或多个持续时间包括：使用第一机器算法来确定第一持续时间；使用第二机器
学习算法来确定第二持续时间；以及选择所述第一持续时间或所述第二持续时间。
163.方面39、根据方面32-38中任一项所述的方法，其中，使用所述机器学习算法来确定用于对分组进行缓冲的所述一个或多个持续时间包括：使用所述机器学习算法来估计在不同持续时间处接收一个或多个丢失分组的一个或多个概率；以及基于所估计的一个或多个概率，来选择所述不同持续时间中的一个持续时间。
164.方面40、根据方面33-39中任一项所述的方法，其中，将所述一个或多个参数输入到所述机器学习算法包括：将与在不同持续时间处接收一个或多个丢失分组的一个或多个概率相关联的一个或多个参数输入到所述机器学习算法。
165.方面41、根据方面40所述的方法，还包括：获得从所述机器学习算法输出的、用于对所述分组进行缓冲的所述一个或多个持续时间。
166.方面42、根据方面28-41中任一项所述的方法，其中，确定所述一个或多个持续时间包括：至少部分地基于与所述分组相关联的逻辑信道标识符(lcid)，来确定所述一个或多个持续时间。
167.方面43、根据方面28-42中任一项所述的方法，其中，所述节点包括用户设备(ue)或基站(bs)。
168.方面44、根据方面28-43中任一项所述的方法，其中，在所确定的一个或多个持续时间中的至少一个持续时间内对分组进行缓冲包括：检测丢失分组；启动所述配置的定时器；以及在所确定的持续时间之后停止缓冲。
169.方面45、根据方面28-43中任一项所述的方法，其中，在所确定的一个或多个持续时间中的至少一个持续时间内对分组进行缓冲包括：检测丢失分组；基于所确定的持续时间来确定更新的定时器持续时间；以及启动具有所述更新的定时器持续时间的所述定时器。
170.方面46、根据方面28-45中任一项所述的方法，还包括：在所确定的一个或多个持续时间中的至少一个持续时间内对分组进行缓冲之后，刷新包含所缓冲的分组的第一协议层缓冲器，以及将所缓冲的分组发送到第二协议层，其中，所述第一协议层是比所述第二协议层更低的协议层。
171.方面47、根据权利要求28-46中任一项所述的方法，还包括：在所确定的一个或多个持续时间中的至少一个持续时间内对分组进行缓冲之后，从第一协议层向第二协议层发送指示用于重传的一个或多个丢失pdu的无线电链路控制(rlc)状态分组数据单元(pdu)，其中，所述第二协议层是比所述第一协议层更低的层。
172.方面48、根据方面28-47中任一项所述的方法，其中，动态地确定用于对分组进行缓冲的所述一个或多个持续时间包括：在不同时间处重新确定所述持续时间。
173.方面49、一种用于由节点进行无线通信的方法，包括：确定机器学习算法成功地预测用于接收一个或多个丢失分组的持续时间的比率；以及至少部分地基于所述比率达到门限比率，来启用所述机器学习算法以供使用。
174.方面50、根据方面49所述的方法，还包括：训练所述机器学习算法，以预测用于对分组进行缓冲以等待一个或多个丢失分组的所述一个或多个持续时间；使用所述机器学习算法来预测用于对分组进行缓冲以等待所述一个或多个丢失分组的持续时间；确定所述一个或多个丢失分组是否是在所预测的持续时间之后、并且在配置的缓冲器持续时间内接收
的；至少部分地基于所述一个或多个丢失分组是否是在所预测的持续时间之后、并且在所述配置的缓冲器持续时间内接收的，来确定所述比率；以及将所确定的比率与门限进行比较，以确定是否达到所述门限比率。
175.方面51、根据方面49或50所述的方法，其中，启用所述机器算法还包括：至少部分地基于附加到所述无线电承载的应用类型，按照无线电承载来启用所述机器学习算法以供使用。
176.方面52、一种装置，包括：用于执行根据方面1至51中任一项所述的方法的单元。
177.方面53、一种装置，包括至少一个处理器以及耦合到所述至少一个处理器的存储器，所述存储器包括由所述至少一个处理器可执行以使得所述装置执行根据方面1至51中任一项所述的方法的代码。
178.方面54、一种在其上存储用于无线通信的计算机可执行代码的计算机可读介质，所述计算机可执行代码在由至少一个处理器执行时使得装置执行根据方面1至51中任一项所述的方法。
179.额外的考虑
180.本文描述的技术可以用于各种无线通信技术，诸如nr(例如，5g nr)、3gpp长期演进(lte)、改进的lte(lte-a)、码分多址(cdma)、时分多址(tdma)、频分多址(fdma)、正交频分多址(ofdma)、单载波频分多址(sc fdma)、时分同步码分多址(td-scdma)和其它网络。术语“网络”和“系统”经常可互换地使用。cdma网络可以实现诸如通用陆地无线接入(utra)、cdma2000等的无线电技术。utra包括宽带cdma(wcdma)和cdma的其它变型。cdma2000涵盖is-2000、is-95和is-856标准。tdma网络可以实现诸如全球移动通信系统(gsm)之类的无线电技术。ofdma网络可以实现诸如nr(例如，5g ra)、演进型utra(e-utra)、超移动宽带(umb)、ieee 802.11(wi-fi)、ieee 802.16(wimax)、ieee 802.20、闪速-ofdma等的无线电技术。utra和e-utra是通用移动电信系统(umts)的一部分。lte和lte-a是umts的使用e-utra的版本。在来自名称为“第三代合作伙伴计划”(3gpp)的组织的文档中描述了utra、e-utra、umts、lte、lte-a和gsm。在来自名称为“第三代合作伙伴计划2”(3gpp2)的组织的文档中描述了cdma2000和umb。nr是处于部署中的新兴的无线通信技术。
181.在3gpp中，术语“小区”可以指代节点b(nb)的覆盖区域和/或为该覆盖区域服务的nb子系统，这取决于使用该术语的上下文。在nr系统中，术语“小区”和bs、下一代节点b(gnb或gnodeb)、接入点(ap)、分布式单元(du)、载波或发送接收点(trp)可以互换。bs可以提供针对宏小区、微微小区、毫微微小区和/或其它类型的小区的通信覆盖。宏小区可以覆盖相对大的地理区域(例如，半径为几千米)并且可以允许由具有服务订制的ue进行不受限制的接入。微微小区可以覆盖相对小的地理区域并且可以允许由具有服务订制的ue进行不受限制的接入。毫微微小区可以覆盖相对小的地理区域(例如，住宅)并且可以允许由与该毫微微小区具有关联的ue(例如，封闭用户组(csg)中的ue、针对住宅中的用户的ue等)进行受限制的接入。用于宏小区的bs可以被称为宏bs。用于微微小区的bs可以被称为微微bs。用于毫微微小区的bs可以被称为毫微微bs或家庭bs。
182.ue还可以被称为移动站、终端、接入终端、用户单元、站、客户驻地设备(cpe)、蜂窝电话、智能电话、个人数字助理(pda)、无线调制解调器、无线通信设备、手持设备、膝上型计算机、无绳电话、无线本地环路(wll)站、平板型计算机、相机、游戏设备、上网本、智能本、超
级本、电器、医疗设备或医疗装置、生物计量传感器/设备、可穿戴设备(例如，智能手表、智能服装、智能眼镜、智能腕带、智能珠宝(例如，智能指环、智能手链等))、娱乐设备(例如，音乐设备、视频设备、卫星无线电单元等)、车辆组件或传感器、智能仪表/传感器、工业制造设备、全球定位系统设备、或者被配置为经由无线或有线介质来进行通信的任何其它适当的设备。一些ue可以被认为是机器类型通信(mtc)设备或演进型mtc(emtc)设备。mtc和emtc ue包括例如机器人、无人机、远程设备、传感器、仪表、监视器、位置标签等，它们可以与bs、另一个设备(例如，远程设备)或某个其它实体进行通信。无线节点可以经由有线或无线通信链路来提供例如针对网络(例如，诸如互联网或蜂窝网络之类的广域网)或到网络的连接。一些ue可以被认为是物联网(iot)设备，其可以是窄带iot(nb-iot)设备。
183.在一些示例中，可以调度对空中接口的接入。调度实体(例如，bs)在其服务区域或小区内的一些或所有设备和装置之间分配用于通信的资源。调度实体可以负责调度、分配、重新配置和释放用于一个或多个从属实体的资源。即，对于被调度的通信，从属实体利用调度实体所分配的资源。基站不是可以用作调度实体的仅有的实体。在一些示例中，ue可以用作调度实体，并且可以调度用于一个或多个从属实体(例如，一个或多个其它ue)的资源，以及其它ue可以利用该ue所调度的资源来进行无线通信。在一些示例中，ue可以用作对等(p2p)网络中和/或网状网络中的调度实体。在网状网络示例中，除了与调度实体进行通信之外，ue还可以彼此直接进行通信。
184.本文所公开的方法包括用于实现方法的一个或多个步骤或动作。在不脱离权利要求的范围的情况下，这些方法步骤和/或动作可以彼此互换。换句话说，除非指定了步骤或动作的特定次序，否则，在不脱离权利要求的范围的情况下，可以对特定步骤和/或动作的次序和/或使用进行修改。
185.如本文所使用的，提及项目列表“中的至少一个”的短语指代那些项目的任意组合，包括单个成员。举例而言，“a、b或c中的至少一个”旨在涵盖a、b、c、a-b、a-c、b-c和a-b-c、以及与相同元素的倍数的任意组合(例如，a-a、a-a-a、a-a-b、a-a-c、a-b-b、a-c-c、b-b、b-b-b、b-b-c、c-c和c-c-c或者a、b和c的任何其它排序)。
186.如本文所使用的，术语“确定”包括多种多样的动作。例如，“确定”可以包括计算、运算、处理、推导、调查、查找(例如，在表、数据库或另一数据结构中查找)、查明等等。此外，“确定”可以包括接收(例如，接收信息)、访问(例如，访问存储器中的数据)等等。此外，“确定”可以包括解析、选定、选择、建立等等。
187.提供前面的描述以使本领域的任何技术人员能够实施本文描述的各个方面。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言将是显而易见的，以及本文所定义的总体原理可以应用到其它方面。因此，权利要求不旨在限于本文所示出的各方面，而是要符合与权利要求的语言表达一致的全部范围，其中除非特别声明如此，否则对单数形式的元素的提及不旨在意指“一个且仅仅一个”，而是“一个或多个”。除非另外明确地声明，否则术语“一些”指的是一个或多个。贯穿本公开内容描述的各个方面的元素的所有结构和功能等效物以引用方式明确地并入本文中，以及旨在由权利要求来包含，这些结构和功能等效物对于本领域技术人员而言是已知的或者将要已知的。此外，本文中没有任何所公开的内容是想要奉献给公众的，不管这样的公开内容是否明确记载在权利要求中。没有权利要求元素要根据35u.s.c.
§
112第6款的规定来解释，除非该元素是明确地使用短语“用于
……
的单元”来记
载的，或者在方法权利要求的情况下，该元素是使用短语“用于
……
的步骤”来记载的。
188.上文所描述的方法的各种操作可以由能够执行相应功能的任何适当的单元来执行。这些单元可以包括各种硬件和/或软件组件和/或模块，包括但不限于：电路、专用集成电路(asic)或处理器。通常，在存在图中所示出的操作的情况下，那些操作可以具有带有类似编号的相应的配对单元加功能组件。
189.结合本公开内容所描述的各种说明性的逻辑框、模块和电路可以利用被设计成执行本文所描述的功能的通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑器件(pld)、分立门或晶体管逻辑、分立硬件组件、或者其任意组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替代方案中，处理器可以是任何商业上可获得的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以实现为计算设备的组合，例如，dsp与微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合dsp核、或者任何其它此种配置。
190.如果用硬件来实现，则示例硬件配置可以包括无线节点中的处理系统。处理系统可以利用总线架构来实现。根据处理系统的特定应用和总体设计约束，总线可以包括任意数量的互连总线和桥接。总线可以将包括处理器、机器可读介质和总线接口的各种电路连接在一起。除此之外，总线接口还可以用于将网络适配器经由总线连接至处理系统。网络适配器可以用于实现phy层的信号处理功能。在用户终端(参见图1)的情况下，用户接口(例如，小键盘、显示器、鼠标、操纵杆等)也可以连接至总线。总线还可以链接诸如定时源、外设、电压调节器、功率管理电路等的各种其它电路，这些电路在本领域中是公知的，并且因此将不再进一步描述。处理器可以利用一个或多个通用和/或专用处理器来实现。示例包括微处理器、微控制器、dsp处理器和可以执行软件的其它电路。本领域技术人员将认识到，如何根据特定的应用和施加在整个系统上的总体设计约束，来最佳地实现针对处理系统所描述的功能。
191.如果用软件来实现，则所述功能可以作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或通过其进行传输。无论是被称为软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言还是其它术语，软件都应当被广义地解释为意指指令、数据或其任意组合。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，通信介质包括有助于将计算机程序从一个地方传送到另一个地方的任何介质。处理器可以负责管理总线和通用处理，其包括执行在机器可读存储介质上存储的软件模块。计算机可读存储介质可以耦合到处理器，以使得处理器可以从该存储介质读取信息以及向该存储介质写入信息。在替代方案中，存储介质可以是处理器的组成部分。举例而言，机器可读介质可以包括传输线、由数据调制的载波、和/或与无线节点分开的其上存储有指令的计算机可读存储介质，所有这些可以由处理器通过总线接口来访问。替代地或此外，机器可读介质或其任何部分可以集成到处理器中，例如，该情况可以是高速缓存和/或通用寄存器堆。举例而言，机器可读存储介质的示例可以包括ram(随机存取存储器)、闪存、rom(只读存储器)、prom(可编程只读存储器)、eprom(可擦除可编程只读存储器)、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、寄存器、磁盘、光盘、硬驱动器、或任何其它适当的存储介质、或其任意组合。机器可读介质可以体现在计算机程序产品中。
192.软件模块可以包括单一指令或许多指令，并且可以分布在若干不同的代码段上，分布在不同的程序之中以及跨越多个存储介质而分布。计算机可读介质可以包括多个软件
模块。软件模块包括指令，所述指令在由诸如处理器之类的装置执行时使得处理系统执行各种功能。软件模块可以包括发送模块和接收模块。每个软件模块可以位于单个存储设备中或跨越多个存储设备而分布。举例而言，当触发事件发生时，可以将软件模块从硬驱动器加载到ram中。在软件模块的执行期间，处理器可以将指令中的一些指令加载到高速缓存中以增加访问速度。随后可以将一个或多个高速缓存行加载到通用寄存器堆中以便由处理器执行。将理解的是，当在下文提及软件模块的功能时，这种功能由处理器在执行来自该软件模块的指令时来实现。
193.此外，任何连接被适当地称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线(dsl)或者无线技术(例如，红外线(ir)、无线电和微波)从网站、服务器或其它远程源传输软件，则同轴电缆、光纤光缆、双绞线、dsl或者无线技术(例如，红外线、无线电和微波)被包括在介质的定义中。如本文所使用的，磁盘(disk)和光盘(disc)包括压缩光盘(cd)、激光光盘、光盘、数字多功能光盘(dvd)、软盘和光盘，其中，磁盘通常磁性地复制数据，而光盘则用激光来光学地复制数据。因此，在一些方面中，计算机可读介质可以包括非暂时性计算机可读介质(例如，有形介质)。此外，对于其它方面来说，计算机可读介质可以包括暂时性计算机可读介质(例如，信号)。上文的组合也应当被包括在计算机可读介质的范围内。
194.因此，某些方面可以包括一种用于执行本文给出的操作的计算机程序产品。例如，这种计算机程序产品可以包括具有存储(和/或编码)在其上的指令的计算机可读介质，所述指令可由一个或多个处理器执行以执行本文所描述的操作。例如，用于执行本文中描述并且在图10、图11和图12中示出的操作的指令。
195.此外，应当明白的是，用于执行本文所描述的方法和技术的模块和/或其它适当的单元可以由用户终端和/或基站在适用的情况下进行下载和/或以其它方式获得。例如，这种设备可以耦合至服务器，以便促进传送用于执行本文所描述的方法的单元。替代地，本文所描述的各种方法可以经由存储单元(例如，ram、rom、诸如压缩光盘(cd)或软盘之类的物理存储介质等)来提供，以使得用户终端和/或基站在将存储单元耦合至或提供给该设备时，可以获取各种方法。此外，可以使用用于向设备提供本文所描述的方法和技术的任何其它适当的技术。
196.应当理解的是，权利要求并不限于上文示出的精确配置和组件。在不脱离权利要求的范围的情况下，可以在上文所描述的方法和装置的布置、操作和细节方面进行各种修改、改变和变化。