【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无线通信，尤其涉及一种下行波束预测方法、设备、装置及存储介质。
技术介绍
1、在新无线(new radio，nr)下行波束管理场景中，确定最优下行波束的方式，需要基站循环在不同方向发送tx beam(发送波束)，终端(user equipment，ue)使用rx beam(接收波束)接收tx beam，并测量所有tx beam上发送的信道状况信息参考信号(channelstate information reference signal，csi-rs)或同步信号块(synchronization signalblock，ssb)信号，选出接收性能(如参考信号接收功率(reference signal receivedpower，rsrp))最好的波束(best beam)，用于后续基站使用该下行波束给终端传输信息。
2、现有技术的实现方案，csi-rs或ssb信号需要在所有tx beam上发送，资源消耗较大。并且，终端需要分别测量所有tx beam上发送的csi-rs或ssb信号，因此终端实现较为复杂，并且测量开销较大。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本申请实施例提供一种下行波束预测方法、设备、装置及存储介质。
2、第一方面，本申请实施例提供一种下行波束预测方法，应用于第一通信设备，包括：
3、接收第一信息，所述第一信息包括数据集、参考信号rs配置、波束描述信息中的一种或多种；
4、基于所述第一信息，对用于下行波
5、基于训练或更新后的所述ai/ml模型，预测出一个或多个目标下行波束，所述目标下行波束用于所述第一通信设备与第二通信设备之间的信息传输。
6、可选地，所述接收第一信息，包括：
7、接收所述第二通信设备发送的所述第一信息。
8、可选地，所述数据集中包含以下一项或多项：
9、数据集标识；
10、一个或多个数据集样本，所述数据集样本中包括多个波束标识、每个波束标识对应波束的rs测量结果以及一个或多个作为预测标签的波束标识。
11、可选地，所述rs配置中包含以下一项或多项：
12、rs配置标识；
13、属于测量集合的第一rs配置；
14、属于预测集合的第二rs配置；
15、测量集合图样，所述测量集合图样用于指示属于测量集合的第一rs配置；
16、其中，所述第一rs配置用于获取rs测量结果作为模型输入；所述第二rs配置用于确定一个或多个下行波束作为预测标签。
17、可选地，所述测量集合图样包括以下一种或多种：
18、第一图样，所述第一图样用于指示属于预测集合的每个第二rs配置是否属于测量集合；
19、第二图样，所述第二图样用于指示属于测量集合的rs配置所对应的rs标识；
20、第三图样，所述第三图样用于指示属于测量集合的rs配置所满足的rs序号排列规律；
21、第四图样，所述第四图样用于指示属于测量集合的rs配置所对应的波束标识；
22、第五图样，所述第五图样用于指示属于测量集合的rs配置所满足的波束序号排列规律。
23、可选地，所述波束描述信息中包含以下一项或多项：
24、波束标识；
25、rs标识；
26、网络设备的天线配置信息；
27、波束的角度信息；
28、波束的宽度信息。
29、可选地，所述第一信息与应用场景、网络设备配置、模型功能中的一项或多项相关联。
30、可选地，所述预测出一个或多个目标下行波束之后，所述方法还包括：
31、向所述第二通信设备发送第二信息，所述第二信息中包含以下一项或多项：
32、所述目标下行波束对应的波束标识；
33、所述目标下行波束对应的rs标识；
34、用于预测所述目标下行波束的ai/ml模型的标识；
35、用于预测所述目标下行波束的数据集的标识；
36、用于预测所述目标下行波束的rs配置的标识；
37、用于预测所述目标下行波束的波束描述信息的标识；
38、用于预测所述目标下行波束的ai/ml模型的输入波束数量与输出波束数量信息。
39、第二方面，本申请实施例还提供一种下行波束预测方法，应用于第二通信设备，包括：
40、确定第一信息，所述第一信息包括数据集、rs配置、波束描述信息中的一种或多种；所述第一信息用于对人工智能或机器学习ai/ml模型进行训练或更新，所述ai/ml模型用于预测一个或多个目标下行波束，所述目标下行波束用于所述第二通信设备与第一通信设备之间的信息传输；
41、向所述第一通信设备发送所述第一信息。
42、可选地，所述数据集中包含以下一项或多项：
43、数据集标识；
44、一个或多个数据集样本，所述数据集样本中包括多个波束标识、每个波束标识对应波束的参考信号测量结果以及一个或多个作为预测标签的波束标识。
45、可选地，所述rs配置中包含以下一项或多项：
46、rs配置标识；
47、属于测量集合的第一rs配置；
48、属于预测集合的第二rs配置；
49、测量集合图样，所述测量集合图样用于指示属于测量集合的第一rs配置；
50、其中，所述第一rs配置用于获取rs测量结果作为模型输入；所述第二rs配置用于确定一个或多个下行波束作为预测标签。
51、可选地，所述测量集合图样包括以下一种或多种：
52、第一图样，所述第一图样用于指示属于预测集合的每个第二rs配置是否属于测量集合；
53、第二图样，所述第二图样用于指示属于测量集合的rs配置所对应的rs标识；
54、第三图样，所述第三图样用于指示属于测量集合的rs配置所满足的rs序号排列规律；
55、第四图样，所述第四图样用于指示属于测量集合的rs配置所对应的波束标识；
56、第五图样，所述第五图样用于指示属于测量集合的rs配置所满足的波束序号排列规律。
57、可选地，所述波束描述信息中包含以下一项或多项：
58、波束标识；
59、rs标识；
60、网络设备的天线配置信息；
61、波束的角度信息；
62、波束的宽度信息。
63、可选地，所述第一信息与应用场景、网络设备配置、模型功能中的一项或多项相关联。
64、可选地，所述方法还包括：
65、接收所述第一通信设备发送的第二信息；
66、基于所述第二信息，以及波束标识和物理波束之间的映射关系，确定用于与所述第一通信本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种下行波束预测方法，其特征在于，应用于第一通信设备，包括：
2.根据权利要求1所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述接收第一信息，包括：
3.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述数据集中包含以下一项或多项：
4.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述RS配置中包含以下一项或多项：
5.根据权利要求4所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述测量集合图样包括以下一种或多种：
6.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述波束描述信息中包含以下一项或多项：
7.根据权利要求1所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述第一信息与应用场景、网络设备配置、模型功能中的一项或多项相关联。
8.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述预测出一个或多个目标下行波束之后，所述方法还包括：
9.一种下行波束预测方法，其特征在于，应用于第二通信设备，包括：
10.根据权利要求9所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述
11.根据权利要求9所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述RS配置中包含以下一项或多项：
12.根据权利要求11所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述测量集合图样包括以下一种或多种：
13.根据权利要求9所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述波束描述信息中包含以下一项或多项：
14.根据权利要求9至13任一项所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述第一信息与应用场景、网络设备配置、模型功能中的一项或多项相关联。
15.根据权利要求9所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
16.一种下行波束预测方法，其特征在于，应用于终端，包括：
17.根据权利要求16所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述RS配置中包含RS配置标识、属于预测集合的第二RS配置以及测量集合图样，所述测量集合图样用于指示属于测量集合的第一RS配置；
18.根据权利要求17所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述测量集合图样包括以下一种或多种：
19.根据权利要求16所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述预测出一个或多个目标下行波束之后，所述方法还包括：
20.一种下行波束预测方法，其特征在于，应用于网络设备，包括：
21.根据权利要求20所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述RS配置中包含RS配置标识、属于预测集合的第二RS配置以及测量集合图样，所述测量集合图样用于指示属于测量集合的第一RS配置；
22.根据权利要求21所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述测量集合图样包括以下一种或多种：
23.根据权利要求20所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
24.一种第一通信设备，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器；
25.一种第二通信设备，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器；
26.一种终端，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器；
27.一种网络设备，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器；
28.一种下行波束预测装置，其特征在于，应用于第一通信设备，包括：
29.一种下行波束预测装置，其特征在于，应用于第二通信设备，包括：
30.一种下行波束预测装置，其特征在于，应用于终端，包括：
31.一种下行波束预测装置，其特征在于，应用于网络设备，包括：
32.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行权利要求1至8任一项所述的方法，或执行权利要求9至15任一项所述的方法，或执行权利要求16至19任一项所述的方法，或执行权利要求20至23任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种下行波束预测方法，其特征在于，应用于第一通信设备，包括：
2.根据权利要求1所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述接收第一信息，包括：
3.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述数据集中包含以下一项或多项：
4.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述rs配置中包含以下一项或多项：
5.根据权利要求4所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述测量集合图样包括以下一种或多种：
6.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述波束描述信息中包含以下一项或多项：
7.根据权利要求1所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述第一信息与应用场景、网络设备配置、模型功能中的一项或多项相关联。
8.根据权利要求1或2所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述预测出一个或多个目标下行波束之后，所述方法还包括：
9.一种下行波束预测方法，其特征在于，应用于第二通信设备，包括：
10.根据权利要求9所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述数据集中包含以下一项或多项：
11.根据权利要求9所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述rs配置中包含以下一项或多项：
12.根据权利要求11所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述测量集合图样包括以下一种或多种：
13.根据权利要求9所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述波束描述信息中包含以下一项或多项：
14.根据权利要求9至13任一项所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述第一信息与应用场景、网络设备配置、模型功能中的一项或多项相关联。
15.根据权利要求9所述的下行波束预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
16.一种下行波束预测方法，其特征在于，应用于终端，包括：
17.根据权利要求16所述的下行波束预测方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王达，高秋彬，黄秋萍，
申请(专利权)人：大唐移动通信设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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