[發明專利]異頻信息預測方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202310513113.0
• 申請日: 2023-05-08
• 公開（公告）號: CN116506050A
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: 張志榮;劉桂清;李鵬;王慶揚;謝偉良
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司北京研究院;中國電信股份有限公司
• 主分類號: H04B17/391
• 分類號: H04B17/391;H04B17/382;H04B17/373;H04W24/08
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 孫寶海

1.一種異頻信息預測方法，其特征在于，包括：

采集服務小區內目標用戶的實時通信數據和輔助通信數據，其中，所述輔助通信數據包括所述目標用戶所處場景相關的通信數據；

對所述實時通信數據進行特征提取，得到所述服務小區的同頻特征；

通過預先訓練的柵格預測模型對所述同頻特征和所述輔助通信數據進行處理，得到所述目標用戶的異頻信息。

2.根據權利要求1所述的異頻信息預測方法，其特征在于，所述同頻特征包括同頻數據和同頻頻譜效率；

其中，所述對所述實時通信數據進行特征提取，得到所述服務小區的同頻特征，包括：

從所述實時通信數據中提取所述同頻數據，其中，所述同頻數據包括同頻同步信號塊SSB波束ID和同頻信號強度；

根據所述同頻數據，得到所述同頻頻譜效率。

3.根據權利要求1所述的異頻信息預測方法，其特征在于，在所述通過預先訓練的柵格預測模型對所述同頻特征和所述輔助通信數據進行處理，得到所述目標用戶的異頻信息之前，所述方法還包括：

根據所述服務小區內用戶的歷史通信數據、歷史輔助通信數據以及對應的異頻信息標簽，訓練待訓練柵格預測模型；

若滿足訓練停止條件，則得到所述預先訓練的柵格預測模型。

4.根據權利要求3所述的異頻信息預測方法，其特征在于，所述方法還包括：

若不滿足所述訓練停止條件，則調整所述待訓練柵格預測模型的模型參數，直至滿足所述訓練停止條件。

5.根據權利要求3所述的異頻信息預測方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述待訓練柵格預測模型得到的預測異頻信息與所述異頻信息標簽之間的差異小于或等于預設差異閾值，則判定滿足所述訓練停止條件。

6.根據權利要求1所述的異頻信息預測方法，其特征在于，所述柵格預測模型包括多輸出分類器模型、決策樹模型、線性模型中的至少一種。

7.根據權利要求1所述的異頻信息預測方法，其特征在于，所述實時通信數據包括所述目標用戶的測量報告、所述服務小區中心頻率、SSB波束ID、信號強度和負載情況中的至少一項。

8.根據權利要求1所述的異頻信息預測方法，其特征在于，所述輔助通信數據包括終端UE能力和異頻負載中的至少一項。

9.根據權利要求1所述的異頻信息預測方法，其特征在于，所述異頻信息包括異頻小區物理小區標識、以及各個異頻小區物理小區對應的異頻信號強度、異頻SSB波束ID和異頻頻譜效率中的至少一項。

10.根據權利要求1所述的異頻信息預測方法，其特征在于，在所述采集服務小區內目標用戶的實時通信數據和輔助通信數據之后，所述方法還包括：

對所述實時通信數據和輔助通信數據進行預處理，剔除異常樣本數據，以得到符合標準的規則數據。

11.根據權利要求1-10任一項所述的異頻信息預測方法，其特征在于，所述方法還包括：

對所述目標用戶的異頻信息進行信號處理，得到符合空口聯合管理模塊輸入要求的控制信號，以使所述空口聯合管理模塊根據所述控制信號進行多頻間移動性管理。

12.一種異頻信息預測裝置，其特征在于，包括：

數據采集模塊，用于采集服務小區內目標用戶的實時通信數據和輔助通信數據，其中，所述輔助通信數據包括所述目標用戶所處場景相關的通信數據；

特征提取模塊，用于對所述實時通信數據進行特征提取，得到所述服務小區的同頻特征；

異頻預測模塊，用于通過預先訓練的柵格預測模型對所述同頻特征和所述輔助通信數據進行處理，得到所述目標用戶的異頻信息。