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AI/ML在波束管理中的應(yīng)用

2023-07-12 08:23 作者:余網(wǎng)優(yōu)化  | 我要投稿

對于BM-Case1和BM-Case2,至少支持AI/ML模型訓(xùn)練和推理,方案有:

  • 方案1.網(wǎng)絡(luò)側(cè)的AI/ML模型訓(xùn)練和推理

  • 方案2.UE側(cè)的AI/ML模型訓(xùn)練和推理

關(guān)于BM-Case1和BM-Case2的方案3關(guān)于是否支持UE側(cè)AI/ML模型的模型轉(zhuǎn)移?

  • 方案3.網(wǎng)絡(luò)側(cè)的AI/ML模型訓(xùn)練,UE側(cè)的AI/LL模型推斷

對于具有網(wǎng)絡(luò)側(cè)AI/ML模型的BM-Case1和BM-Case2,對AI/ML模式推斷的以下L1報(bào)告增強(qiáng)有影響:

  • UE在一個(gè)報(bào)告實(shí)例中報(bào)告4個(gè)以上波束的測量結(jié)果

  • 還可以考慮其他L1報(bào)告增強(qiáng)功能

關(guān)于UE側(cè)AI/ML模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)收集,有以下考慮:

  • 是否以及如何啟動(dòng)數(shù)據(jù)收集

  • 如何配置?例如,Set A和Set B相關(guān)的配置,set A和set B的關(guān)聯(lián)/映射信息

  • 從網(wǎng)絡(luò)到UE的輔助信息

所以,就目前來講,對于子用例BM-Case1和BM-Case2,重點(diǎn)關(guān)注方案1和方案3中的預(yù)測波束,以便進(jìn)一步研究潛在的向下選擇。

方案1和方案3在協(xié)議已采納的有:

  • 方案1:下行Tx波束預(yù)測

  • 方案3:波束對預(yù)測(波束對由下行?Tx波束和相應(yīng)的下行?Rx波束組成)

最新討論結(jié)果是取消了向下選擇條款。關(guān)于不支持該提議的原因,一是認(rèn)為來自UE側(cè)的波束對預(yù)測是不可行的,因?yàn)椴⒎敲總€(gè)UE側(cè)廠商都希望共享此類信息。因此,建議將該協(xié)議分為兩個(gè),網(wǎng)絡(luò)側(cè)和UE側(cè)。需要評(píng)估UE側(cè)的可行性。

對于使用網(wǎng)絡(luò)側(cè)AI/ML模型預(yù)測BM-Case1和BM-Case2的下行波束對,從以下方面考慮可行性和潛在影響:

  • 如何在波束對和UE的相關(guān)Rx波束之間的映射上協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)和UE之間的共識(shí)

  • 是否/如何指示從網(wǎng)絡(luò)到UE的波束對

  • 是否/如何從UE向網(wǎng)絡(luò)報(bào)告Rx波束相關(guān)信息

除了可行性問題外,反對者還提到,沒有評(píng)估結(jié)果可以證明波束對預(yù)測的價(jià)值,因?yàn)樗鼘⒁敫嗟囊?guī)范影響,并且可能產(chǎn)生比僅下行Tx波束預(yù)測更多的開銷。

然而,可以觀察到下行Tx預(yù)測與真正的最佳波束相比有明顯的退化(當(dāng)使用固定波束時(shí))。使用波束對預(yù)測時(shí)的L1-RSRP差異遠(yuǎn)小于下行Tx的差異。這兩個(gè)結(jié)果似乎都表明,知道最佳Rx波束將有助于預(yù)測的性能。

對于具有網(wǎng)絡(luò)側(cè)AI/ML模型的BM-Case1和BM-Case2,研究規(guī)范對AI/ML模式推斷的以下L1報(bào)告增強(qiáng)的潛在影響

  • UE在一個(gè)報(bào)告實(shí)例中報(bào)告4個(gè)以上波束的測量結(jié)果

  • 可以考慮其他L1報(bào)告增強(qiáng)功能

對于BM-Case1,如果預(yù)測結(jié)果是Top-N波束對,則需要直接或間接地將L1 RSRP映射到正確的Tx-Rx波束對或Set a波束(對),以用于訓(xùn)練和推斷目的。如果沒有這種機(jī)制,測量值和波束對之間可能會(huì)出現(xiàn)映射錯(cuò)誤。此類信息的交換可能會(huì)對標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生影響。

關(guān)于BM-Case1和BM-Case2的輸入,因?yàn)椴煌墓緦δP洼斎氲姆桨赣胁煌钠茫y以達(dá)成共識(shí))。以下是關(guān)于輔助信息的列表。


選擇作為AI/ML模型輸入的特性被視為依賴于實(shí)現(xiàn)的專有特性。對波束管理的AI/ML的評(píng)估中,僅使用L1-RSRP作為輸入,可以得到良好的性能。由于輔助信息的使用可能包括額外的開銷,包括功耗和其他性能,如果將輔助信息用于訓(xùn)練,則需要根據(jù)獲取和交換輔助信息的開銷來證明性能增益是合理的。

對于BM-Case1和BM-Case2的輸出,盡管許多公司有提案,但模型輸出替代方案的主題并未明確。目前較好的選擇有:

  • Beam?ID和預(yù)測的L1-RSRP

  • N個(gè)預(yù)測下行?Tx和Rx波束的Beam?ID和其他信息

  • N個(gè)預(yù)測DL Tx和Rx波束的波束角和預(yù)測L1-RSRP

為了給予企業(yè)一定的靈活性來決定其模型的輸出,除非存在標(biāo)準(zhǔn)影響,否則無需指定模型的輸出,只要他們的系統(tǒng)知道如何解釋輸出。


AI/ML在波束管理中的應(yīng)用的評(píng)論 (共 條)

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