[發明專利]一種信息傳輸的方法和裝置

有效

• 申請號: 201910087307.2
• 申請日: 2019-01-29
• 公開（公告）號: CN111490799B
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發明（設計）人: 韓伯驍;王桂珍;范志明;林英超;鄢凱
• 申請（專利權）人: 中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: H04B1/04
• 分類號: H04B1/04;H04L25/49;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 郭潤湘

1.一種信息傳輸的方法，其特征在于，所述方法包括：

從前傳接口獲取傳輸幀/第一傳輸包，其中，所述傳輸幀/第一傳輸包包括控制參數和神經網絡傳輸參數，所述神經網絡傳輸參數用于指示傳輸狀態及數據信息的屬性；

根據所述控制參數和所述神經網絡傳輸參數，獲取所述傳輸幀/第二傳輸包中的數據信息。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，如果BBU從前傳接口獲取傳輸幀/第一傳輸包，所述控制參數包括位寬，所述神經網絡傳輸參數包括：上行傳輸狀態參數，所述上行傳輸狀態參數用于指示當前的傳輸狀態為active狀態或集中誤差反饋狀態或特定反饋狀態。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述當前的傳輸狀態為active狀態，所述神經網絡傳輸參數還包括：反饋訓練數據標記參數和反饋誤差數據標記參數；

所述反饋訓練數據標記參數用于指示反饋訓練數據的PA的第一標識，所述反饋誤差標記參數用于指示反饋誤差值的PA的第二標識，所述位寬包括訓練數據的第一位寬和誤差值的第二位寬；

根據所述控制參數和所述神經網絡傳輸參數，獲取數據信息，包括：

根據所述第一位寬，獲取反饋的第一標識的PA的每個訓練數據；

根據所述第二位寬，獲取反饋的第二標識的PA的每個誤差值。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述當前的傳輸狀態為特定反饋狀態，所述神經網絡傳輸參數還包括：反饋訓練數據標記參數；所述反饋訓練數據標記參數用于指示反饋訓練數據的PA的第一標識，所述位寬包括訓練數據的第一位寬；

根據所述控制參數和所述神經網絡傳輸參數，獲取數據信息，包括：

根據所述第一位寬，獲取反饋的第一標識的PA的每個訓練數據。

5.如權利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述當前的傳輸狀態為集中誤差反饋狀態，所述神經網絡傳輸參數還包括：反饋誤差標記參數，所述反饋誤差標記參數用于指示反饋誤差值的PA的第二標識，所述位寬包括誤差值的第二位寬；

根據所述控制參數和所述神經網絡傳輸參數，獲取數據信息，包括：

根據所述第二位寬，獲取反饋的第二標識的PA的每個誤差值。

6.如權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據反饋的第一標識的PA的每個訓練數據，對第一標識的PA的神經網絡模型進行訓練優化。

7.如權利要求3或5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據反饋的第二標識的PA的每個誤差值，確定誤差值不符合要求的待進行神經網絡模型訓練的目標PA，將目標PA的第二目標識攜帶在傳輸幀中發送給RRU。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，如果RRU從前傳接口獲取傳輸幀/第一傳輸包，所述控制參數包括模型信息的第三位寬，所述神經網絡傳輸參數包括：下行傳輸狀態參數、模型信息刷新標記參數和模型信息刷新規模參數；

其中，所述下行傳輸狀態參數用于指示當前的傳輸狀態為active狀態或高速刷新狀態；

所述模型信息刷新標記參數用于指示更新后的參數值所屬的PA的第三標識；

所述模型信息刷新規模參數用于指示更新后的參數值在神經網絡模型中的層的第四標識；

根據所述控制參數和所述神經網絡傳輸參數，獲取所述傳輸幀的數據信息包括：

根據所述第三位寬，獲取所述傳輸幀中反饋的第三標識的PA的神經網絡模型中的第四標識的層的每個參數值。

9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據第三標識的PA的神經網絡模型中的第四標識的層的每個參數值，對第三標識的PA的神經網絡模型中的第四標識的層的參數值進行更新。

10.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述傳輸幀為CPRI幀；

所述第一傳輸包為RoE包或eCPRI包；

所述第二傳輸包為RoE包或eCPRI包。