使用机器学习的动态分组缓冲持续时间的制作方法

技术特征：
1.一种用于无线通信的装置，包括：存储器；以及与所述存储器耦合的至少一个处理器，所述存储器和所述至少一个处理器被配置为：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。2.根据权利要求1所述的装置，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。3.根据权利要求1所述的装置，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。4.根据权利要求1所述的装置，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；并且所述至少一个处理器被配置为：在所述装置的rlc层处对所述分组进行缓冲。5.根据权利要求1所述的装置，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；并且所述至少一个处理器被配置为：在所述装置的pdcp层处对所述分组进行缓冲。6.根据权利要求1所述的装置，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。7.根据权利要求1所述的装置，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)。8.根据权利要求1所述的装置，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。9.根据权利要求1所述的装置，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。10.根据权利要求1所述的装置，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。11.根据权利要求1所述的装置，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。12.根据权利要求11所述的装置，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。13.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。14.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器被配置为：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所述一个或多个持续时间，作为所述机器学习算法的所述输出，所述一个或多个持续时间包括按照无线电承载的、用于对分组进行缓冲的持续时间。16.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器被配置为：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；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；获得用于所述第一链路的第一持续时间，作为来自所述机器学习算法的所述输出；以及获得用于所述第二链路的第二持续时间，作为来自所述机器学习算法的所述输出。17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。18.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。19.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器被配置为：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所述一个或多个持续时间，作为所述机器学习算法的所述输出，所述一个或多个持续时间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。20.根据权利要求19所述的装置，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。21.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：
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，以及至少部分地基于所述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。22.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置包括用户设备(ue)或基站(bs)。23.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。24.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。25.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。26.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。27.根据权利要求1所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。28.一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。29.一种用于无线通信的装置，包括：用于向机器学习算法输入一个或多个参数的单元；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；以及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。
30.一种其上存储用于由节点进行无线通信的计算机可执行代码的计算机可读介质，包括：用于向机器学习算法输入一个或多个参数的代码；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；以及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。31.一种用于无线通信的装置，包括：存储器；以及与所述存储器耦合的至少一个处理器，所述存储器和所述至少一个处理器被配置为：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。32.根据权利要求31所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器还被配置为：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。33.根据权利要求31所述的装置，其中，所述存储器和所述至少一个处理器被配置为：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。34.一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。35.一种用于无线通信的装置，包括：用于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的单元；以及用于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的单元。36.一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，包括：用于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的代码；以及用于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的代码。

技术总结
本公开内容的某些方面提供了用于分组缓冲的技术。一种可以由接收节点执行的方法包括：动态地确定用于对分组进行缓冲的一个或多个持续时间。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。接收节点可以向机器学习算法输入一个或多个参数，并且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。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。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一个或多个持续时间。缓冲可以在无线电链路控制(RLC)重组缓冲器和/或分组数据汇聚协议(PDCP)缓冲器处。聚协议(PDCP)缓冲器处。聚协议(PDCP)缓冲器处。


技术研发人员：达尔米亚 X
受保护的技术使用者：高通股份有限公司
技术研发日：2021.03.31
技术公布日：2022/11/11