CN112312384B - 蜂窝电信网络 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种蜂窝电信网络，尤其提供了一种在第一模式与第二模式之间切换蜂窝电信网络中的基站的方法以及用于实现该方法的网络节点，其中，当在第一模式下操作时，基站使用比在第二模式下操作时更多的能量，其中，蜂窝电信网络还包括具有摄像头的用户设备UE，该方法包括：存储包括基站的至少一部分的视觉表示的视觉数据；接收由UE的摄像头捕获的视觉数据；在所捕获的视觉数据上执行在所存储的视觉数据上训练的计算机视觉操作，以确定在捕获的视觉数据中是否存在基站或基站的一部分的视觉表示；以及，作为响应发起基站在第一模式与第二模式之间的切换。

Description

蜂窝电信网络
技术领域
本发明涉及蜂窝电信网络中的方法。
背景技术
蜂窝电信网络包括多个基站，各基站具有覆盖区域，在该覆盖区域内，基站向多个用户设备(UE)提供语音和数据服务。UE通常是移动的，并且因此可以从当前(“服务”)基站的覆盖区域移动到另一基站的覆盖区域。当发生这种情况时，必须将UE转移到该另一基站(其中，该另一基站被称为该转移的“目标”)，以使得此后该目标基站向UE提供语音和数据服务。
常规蜂窝电信网络的基站以准许几平方公里的覆盖区域的传输功率和频带进行操作。然而，现代蜂窝电信网络的基站也可以利用对应于相对较小的覆盖区域的具有相对高的频率的频带。例如，这包括30GHz至300GHz的毫米波(mmWave)频带。此外，这样的高频穿过建筑材料具有相对较高的衰减，使得现代蜂窝电信网络的室外基站提供相对较差的室内服务。为了确保与在这些频带中操作的基站的高质量连接，UE应该具有与基站的视距(LoS：Line of Sight)。此外，为了在UE需要到基站的LoS的这些现代网络中维持连通性，必须更频繁地在基站之间(或者在单个基站的不同波束之间)转移UE。这导致UE执行无线电测量报告的控制信令的对应增加。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供了一种在第一模式与第二模式之间切换蜂窝电信网络中的基站的方法，其中，当在第一模式下操作时，基站使用比在第二模式下操作时更多的能量，其中，蜂窝电信网络还包括具有摄像头的用户设备(UE)，该方法包括：存储包括基站的至少一部分的视觉表示的视觉数据；接收由UE的摄像头捕获的视觉数据；在所捕获的视觉数据上执行在所存储的视觉数据上训练的计算机视觉操作，以确定在捕获的视觉数据中是否存在基站或基站的一部分的视觉表示；以及，作为响应发起基站在第一模式与第二模式之间的切换。
所述确定可以是在捕获的视觉数据中存在基站的视觉表示，并且所述切换可以是从第二模式到第一模式。所述确定可以是在捕获的视觉数据中不存在基站的视觉表示，并且所述切换可以是从第一模式到第二模式。
基站的至少一部分的视觉表示还可以包括基站的周围环境中的一个或更多个特征。
根据本发明的第二方面，提供了一种包括指令的计算机程序产品，当该程序由计算机执行时，使计算机执行本发明的第一方面的方法。该计算机程序可以存储在计算机可读数据载体上。
根据本发明的第三方面，提供了一种蜂窝电信网络中的网络节点，该网络节点具有收发器、处理器和存储器，该收发器、处理器和存储器被配置成协作以执行本发明的第一方面的方法。该网络节点可以是UE或基站。
附图说明
为了更好地理解本发明，现在将参照附图通过仅示例的方式来描述本发明的实施方式，其中：
图1是本发明的蜂窝电信网络的实施方式的示意图；
图2是图1的网络的第一基站的示意图；
图3是图1的网络的UE的示意图；
图4是图1的网络的边缘计算节点的示意图；
图5是在第一状态下实现本发明的方法的第一实施方式的蜂窝电信网络的示意图；
图6是在第二状态下实现本发明的方法的第一实施方式的蜂窝电信网络的示意图；
图7是例示了本发明的方法的第一实施方式的流程图；
图8是在第一状态下实现本发明的方法的第二实施方式的蜂窝电信网络的示意图；
图9是在第二状态下实现本发明的方法的第二实施方式的蜂窝电信网络的示意图；
图10是例示了本发明的方法的第二实施方式的流程图；
图11是在第一状态下实现本发明的方法的第三实施方式的蜂窝电信网络的示意图；
图12是在第二状态下实现本发明的方法的第三实施方式的蜂窝电信网络的示意图；以及
图13是例示了本发明的方法的第三实施方式的流程图。
具体实施方式
现在将参照图1至图4描述蜂窝电信网络1的第一实施方式。蜂窝电信网络1包括用户设备(UE)10、第一基站20、第二基站30和移动边缘计算(MEC)服务器40。图1例示了第一基站20的绕覆盖区域发送的第一波束。尽管第一基站20可能发送多个波束，但是为简单起见仅示出该第一波束。UE 10被示出为位于第一基站20的第一波束内。图1还例示了第二基站的绕覆盖区域发送的第一波束。同样，第二基站30也可能发送多个波束，但是为简单起见仅示出该第一波束。
在图2中更详细地示出了第一基站20。第一基站20包括均经由总线29连接的第一通信接口21、处理器23、存储器25以及第二接口27。在该实施方式中，第一通信接口21是被配置用于使用具有从30Ghz至300GHz的频率范围的信号(这种信号被称为毫米波，mmWave)进行无线通信的天线，并且第二通信接口27是到一个或更多个蜂窝核心网络节点(包括MEC40)的有线连接(例如，光纤)。处理器23和存储器25被配置用于诸如通过处理和存储经由第一通信接口和第二通信接口发送/接收的数据分组来促进这些通信。
在该实施方式中，第二基站30与第一基站20基本相同。
在图3中更详细地示出了UE 10。在该实施方式中，UE 10是被配置用于蜂窝电信的虚拟现实耳机。因此，UE 10包括均经由总线16连接的通信接口11、处理器12、存储器13、光学摄像头14和显示器15。在该实施方式中，通信接口11是被配置用于使用具有从30Ghz至300GHz的频率范围的信号进行无线通信的天线。光学摄像头14被配置用于捕获可见光谱(即，具有在约400纳米至700纳米的范围中的波长的电磁辐射)中的图像或视频(即，图像序列)。
图4更详细地示出了MEC 40。在该实施方式中，MEC 40包括均经由总线47连接的通信接口41、处理器43和存储器45。存储器45包括用于计算机视觉学习代理的视觉训练数据的数据库。在该实施方式中，存储器45包括具有第一数据库表的数据库，该第一数据库表包括：
1.相对于网络中的任何其它基站唯一标识该基站的基站标识符(例如，该基站的增强型小区全球标识符(eCGI))，
2.基站的位置数据(例如，基站的全球导航卫星系统(GNSS)坐标)，以及
3.用于在第二数据库表中查找该基站的对应图像的基站图像标识符(在现场唯一标识该基站的图像)。
因此，第二数据库表包括基站图像标识符和该基站在其真实世界位置(例如，以各种角度)的一个或更多个图像。此数据用于训练由处理器43实现的计算机视觉处理。
存储器45利用针对各个基站的新信息以及关于蜂窝电信网络中的各个新基站的信息进行更新。例如，可以定期地利用第一基站和第二基站在其真实世界位置中的新图像来更新存储器45，并且可以利用关于被添加到网络的新基站的信息以及该基站在其真实世界位置的一个或更多个图像来更新存储器45。
MEC 40的处理器43通过学习代理43a和推理代理43b实现计算机视觉处理。学习代理43a被配置成基于数据库中的视觉训练数据来训练机器学习算法(在这种情况下为分类模型)。分类模型在来自第二数据库表的各个输入图像与对应的基站标识符之间进行映射。然后，推理代理43b可以使用经训练的分类模型。
学习代理43a执行定期学习操作以更新分类算法，从而适应于现有基站的任何新图像或新基站的图像。
推理代理43b使用经训练的分类模型以便在输入图像(例如，由UE 10的光学摄像头14捕获的图像)与基站标识符之间进行映射。以下将对此进行更详细的说明。
现在将参照图5至图7来描述本发明的方法的第一实施方式。在该第一实施方式中，如图5所示，UE 10由第一基站20服务并且位于第一基站的第一波束的覆盖区域内。在步骤S1中，UE 10经由其光学摄像头14捕获图像。在该示例中，所捕获的图像包括第二基站30。图像经由第一基站20被发送到MEC 40。
在步骤S3中，推理代理43b将捕获的图像作为其输入，并使用其经训练的分类模型来输出基站标识符。在该示例中，推理代理43b使用其经训练的分类模型来输出基站图像标识符(基于捕获的图像与第二数据库表中存储的第二基站30的一个或更多个图像之间的映射)。处理器43然后使用所存储的映射(来自第一数据库表)来在基站图像标识符与第二基站30的基站标识符(例如，eCGI)之间进行映射。
在步骤S5中，MEC 40向第一基站20发送消息，该消息包括：1)第二基站30的基站标识符(例如，eCGI)，以及2)UE 10具有到第二基站30的LoS的指示符。
在步骤S6中，第一基站20查阅其邻区关系表(NRT)，以确定第二基站30是否是已知邻区。如果否，则第一基站20建立与第二基站30的X2连接(即，基站间连接)，并且在其NRT中记录第二基站30的信息。
在步骤S7中，第一基站20向第二基站30发送标识UE 10和UE的GNSS坐标的X2消息。在步骤S9中，第二基站30对该消息做出反应而重新配置其第一波束以使得其覆盖区域覆盖UE 10。也就是说，第二基站30可以基于其自身的GNSS坐标和UE的GNSS坐标来计算到UE 10的距离和取向角。然后，第二基站30可以将其第一波束重新配置成以所计算出的取向角并且在所计算出的距离上进行发送。在步骤S11中，第一基站20接收UE 10现在处于第二基站30的第一波束的覆盖区域内的确认。在该实施方式中，经由来自第二基站30的确认消息进行该确认。在步骤S13中，第一基站20发起UE 10到第二基站30的转移，以使得UE 10之后由第二基站30服务。在该重新配置之后，蜂窝电信网络1如图6所示。
在利用相对较高的频带(诸如，在该实施方式中使用的毫米波频带)的蜂窝电信网络中，当UE和服务基站具有LoS时，UE具有更好的质量连接。因此，该实施方式利用UE 10的光学摄像头和计算机视觉处理来确定UE 10具有与基站的LoS，并且作为响应，发起UE到该基站的转移。因此，该实施方式省略了传统切换的典型UE测量报告部分。在肯定地确定UE10具有与第二基站30的LoS之后，这些步骤是不必要的。此外，当利用传统切换不可能进行这种转移时，该实施方式支持UE 10到另一基站的转移。也就是说，第二基站的第一波束最初没有覆盖UE 10(如图5所示)，因此UE的测量报告将不会识别第二基站30(使得第一基站的NRT将不会识别第二基站30)并且将不可能进行转移。然而，如上所述，通过从捕获的图像识别出UE 10具有与第二基站30的LoS，第二基站30可以重新配置以便在覆盖UE 10的覆盖区域中提供服务，以使得转移到第二基站30变为可能。
在以上实施方式中，第一基站20对来自MEC服务器40的消息做出反应而执行导致UE 10到第二基站30的转移的几个步骤。这可能是由于例如UE与第一基站之间的连接减弱(例如，如果测量报告或可视数据指示UE与第一基站之间的距离正在增加)。然而，本领域技术人员将理解的是，该反应也可以用于平衡网络负载。
现在将参照图8至图10来描述本发明的方法的第二实施方式。该第二实施方式利用与第一实施方式相同的蜂窝电信网络，并且因此将使用相同的附图标记。此外，在该第二实施方式中也执行步骤S1至S6，以使得MEC 40向第一基站20发送消息，该消息包括：1)第二基站30的基站标识符(例如，eCGI)；以及2)指示符，该指示符指示UE 10具有到第二基站30的LoS，并且作为响应，第一基站20确认/建立与第二基站30的X2连接。
第一基站20和第二基站30可以在第一(活动)状态或第二(节能)状态下操作。与处于节能状态时相比，处于活动状态时，第一基站20和第二基站30使用更多的能量。在步骤S6之后，第一基站20和第二基站30通过它们的X2连接进行通信，以利用关于相邻基站的信息来更新它们的相应NRT。该信息包括基站的操作状态。在该第二实施方式中，如图8所示，第二基站30最初处于节能状态。在步骤S8中，第一基站20(通过X2连接)向第二基站30发送激活信号。该激活信号使第二基站30从节能状态切换到操作的活动(即，非节能状态)模式。在该第二实施方式中，激活信号还包括针对UE 10的标识符和UE的GNSS坐标。与第一实施方式类似，第二基站30对该信息做出响应而重新配置其第一波束以使得其覆盖区域覆盖UE 10。在此重新配置之后，第二基站30向第一基站20发送消息，以确认UE 10现在处于第二基站30的第一波束的覆盖区域内，并且作为响应，第一基站20发起UE 10到第二基站30的转移(也就是说，实现第一实施方式的步骤S9、S11和S13)。按照这些步骤，蜂窝电信网络处于图9所示的配置中。
因此，该第二实施方式在基于从UE的光学摄像头捕获的图像来检测UE与基站之间的LoS方面提供的进一步的益处在于，作为响应，基站可以从操作的节能模式切换到操作的正常(活动)模式。然后，基站可以用作切换目标。当第一基站20还不知道第二基站30(即，第二基站30不是第一基站的NRT的成员)时，这也是可能的，因为即使UE不在第二基站的第一波束中，从UE 10捕获的图像对第二基站30的识别也允许第一基站20将第二基站30识别为邻区。
在对该第二实施方式的增强中，MEC服务器40继续处理从UE 10接收到的视觉数据，并确定UE 10随后丢失与第一基站20的LoS。在该确定之后，MEC 40向第一基站20发送指令消息，以从其操作的正常(活动)模式切换到操作的节能模式。因此，该第二实施方式使用LoS信息来将基站切换到节能模式和切换出节能模式。
现在将参照图11至图13来描述本发明的方法的第三实施方式。该第三实施方式还利用与第一实施方式相同的蜂窝电信网络，并且因此将使用相同的附图标记。在该实施方式的第一步(步骤S17)中，UE 10使用其光学摄像头捕获图像序列。图像序列经由第一基站20被发送到MEC 40。
在步骤S19中，MEC服务器40处理图像序列，并确定第一基站20和第二基站30二者存在(如以上第一实施方式中所讨论的，使用推断代理43b和经训练的分类模型)。
在步骤S21中，MEC服务器40还能够识别图像序列中的移动对象。这是通过背景减法确定对象在图像序列中的不同图像中具有不同位置来实现的。在该示例中，MEC服务器40实现在"ViBe:A Universal Background Subtraction Algorithm for VideoSequences,"O.Barnich and M.Van Droogenbroeck,IEEE Transactions on ImageProcessing,vol.20,no.6,pp.1709-1724,June 2011中详述的背景减法算法。
在步骤S23中，MEC服务器40确定移动对象是否在路径上，使得其将阻挡UE 10与第一基站20之间的LoS。这基于对象跟踪功能(诸如，“Deep Learning for Moving ObjectDetection and Tracking from a Single Camera in Unmanned Aerial Vehicles(UAVs)”,Dong Hye Ye et al.,IS&T International Symposium on Electronic Imaging2018)和相对深度确定功能(诸如，“Single-Image Depth Perception in the Wild”,Chenet al.,30th Conference on Neural Information Processing Systems)二者。在该示例中，该确定的结果是移动对象将阻挡UE 10与第一基站20之间的LoS。响应于该肯定确定，MEC服务器40向第一基站20发送消息以触发UE 10向第二基站30的转移(步骤25)。然后，网络处于图12所示的配置中。
因此，第三实施方式提供的优点是，可以预测UE与服务基站之间的未来阻挡，并且作为响应，可以发起UE到另一基站(UE具有与该另一基站的LoS)的抢先转移。因此，UE继续从基站(UE具有与该基站的LoS)接收服务，从而确保服务质量(QoS)的连续性。本领域技术人员将理解的是，由移动对象引起的阻挡不是必须的。即，可以基于UE、对象与基站之间的任何形式的相对运动来预测阻挡。例如，对象可以是静止的，但是基站和/或UE的运动可能导致UE和基站之间的LoS丢失，这可以从图像序列来预测，并且作为响应，可以发起抢先转移。此外，本领域技术人员将理解的是，可以通过以下方式来实现第三实施方式：MEC服务器40确定UE、基站与对象之间的相对运动使得对象将阻挡UE与基站之间的LoS的概率，并且将此概率与阈值进行比较。
在以上实施方式中，MEC服务器40包括具有第一数据库表的存储器45，该第一数据库表存储各个基站的基站标识符和该基站的一个或更多个图像的基站图像标识符(这些图像被存储在第二数据库表中)。这些图像是真实世界中安装的确切基站的图像。此外，可能存在该确切基站的多个图像，其中，各个图像都来自不同的图像捕获位置。通过使用该数据来训练分类模型，MEC服务器40然后可以使用经训练的分类模型来唯一地识别在从UE 10捕获的视觉数据内的基站。本领域技术人员将理解的是，使用基站在基站的周围环境中的图像(包括一个或更多个独特的特征)是有益的。这些独特的特征(以及它们与基站的空间关系)可以提高分类模型的准确性。
本领域技术人员还将理解的是，在某些情形下，仅基站的一部分可以是可见的(例如，天线)，而基站的其余部分位于壳体内部并且从许多UE的角度来看是不可见的。例如，一些现代基站位于灯柱内部，天线从灯柱的顶部延伸，而基站的其余部分位于灯柱外壳内部。当然，用于训练分类模型的图像将仅包括基站的可见部分(天线)，而图像的其它部分(诸如，灯柱)形成基站的周围环境中的独特的特征的一部分，这些特征用于训练分类模型以识别该基站。
基站的图像也不必须是真实世界中安装的确切基站的图像。在另选的布置中，存储器45包括第三数据库表，该第三数据库表具有用于表示基站模型的基站模型标识符(在该特定模型的网络中可能存在多个基站)以及该基站模型的一个或更多个图像。第一数据库表还可以进一步标识网络中各个基站的基站模型。然后，MEC服务器的学习代理43a被配置成基于第三数据库表的图像训练另一机器学习算法，即，分类模型。该第二分类模型在来自第三数据库表的各个图像与对应的基站模型标识符之间进行映射。然后，推理代理43b可以使用该第二分类模型(例如，在以上第一实施方式的分类模型没有成功识别出确切基站的情况下)来识别从UE 10捕获的图像内的基站模型。由于多个基站可以基于该模型，所以推理代理43b在该阶段尚未唯一地识别第二基站30。因此，推理代理43b使用UE 10的位置数据来确定UE 10在第二基站30的阈值距离内。推断代理43b可以组合该数据(UE 10在第二基站30的阈值距离内并且从UE 10捕获的图像包括与第二基站30相关联的基站模型)以确定其是所捕获的图像中的第二基站30。然后，推理代理43b输出基站标识符(例如，增强型小区全球标识符)。
在以上实施方式中，计算机视觉操作在MEC服务器40中执行。然而，这不是必须的，该方法可以在任何单个节点中执行或跨网络中的多个节点分布。例如，网络中的各个基站可以存储与存储在MEC服务器40的存储器45中的数据相同的数据，但是仅限于附近的基站(例如，仅在其邻区关系表(NRT)中标识的那些基站)。在这种情形下，当UE连接到基站时，基站可以将数据转发到UE，以使得可以在UE中在本地执行计算机视觉操作。在对由UE捕获的图像内的另一基站的肯定识别之后，UE可以向基站发送指示其具有与另一基站的LoS的消息。在转移到另一基站之后，UE然后可以从另一基站接收用于其计算机视觉操作的新数据。
此外，在以上实施方式中，UE 10以及第一基站20和第二基站30被配置用于毫米波通信。由于UE与基站之间需要LoS(或接近LoS)，所以该益处与这种通信尤其相关。然而，本领域技术人员将理解这不是必须的。也就是说，UE 10以及第一基站20和第二基站30可以使用任何频带和蜂窝电信协议进行通信并实现这些益处，因为确认LoS仍将指示UE和基站将具有良好的质量连接并且还允许切换处理跳过测量报告步骤，从而节省了将在测量报告上使用的网络资源(包括带宽、功率和内存)。
MEC服务器包括用于在网络中的基站上存储数据的存储器。这可以是网络中基站的子集(诸如，MEC服务器的地理区域中的基站)，以减少存储需求。在这种情形下，可以利用移入或移出地理区域的任何移动基站来更新数据库。
在以上实施方式中，UE 10是虚拟现实耳机。然而，这也不是必须的，并且UE可以是任何形式的用户设备，其包括用于捕获可见光谱中的视觉数据的摄像头以及用于经由蜂窝电信协议进行通信的通信接口。本领域技术人员还将理解的是，本发明不限于使用可见光谱(尽管这由于UE上的光学摄像头的可用性而可能是优选的)。也就是说，以上概述的计算机视觉处理可以在电磁光谱的其它部分(诸如，红外)中进行操作，并且因此可以基于由在可见光谱之外操作的摄像头捕获的视觉数据来实现本发明的方法。
在对以上实施方式的进一步增强中，可以将UE成功转移到目标基站报告回MEC服务器。该成功可以基于UE连接到目标基站并且还基于UE接收指示LoS的连接特性(例如，信噪比(SNR)或吞吐量)。该数据可以用于将UE捕获的图像添加到第二数据库表中，从而改进用于学习代理的训练数据的主体，并且还充当监督学习的形式，以指示先前的分类模型是准确的。
本领域技术人员将理解，在本发明的要求保护的范围内，特征的任何组合都是可能的。

Claims (4)

1.一种在第一模式与第二模式之间切换蜂窝电信网络中的基站的方法，其中，当在所述第一模式下操作时，所述基站使用比在所述第二模式下操作时更多的能量，其中，所述蜂窝电信网络还包括具有摄像头的用户设备UE，所述方法包括：
存储包括所述基站的至少一部分的视觉表示的视觉数据；
接收由所述UE的所述摄像头捕获的视觉数据；
在所捕获的视觉数据上执行在所存储的视觉数据上训练的计算机视觉操作，以确定：
在所述捕获的视觉数据中存在所述基站或所述基站的一部分的视觉表示，并且作为响应，发起所述基站从所述第二模式到所述第一模式的切换，或者
在所述捕获的视觉数据中不存在所述基站或所述基站的一部分的视觉表示，并且作为响应，发起所述基站从所述第一模式到所述第二模式的切换。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基站的至少一部分的所述视觉表示还包括所述基站的周围环境中的一个或更多个特征。
3.一种非暂时性计算机可读存储介质，在所述非暂时性计算机可读存储介质上存储有包括指令的计算机程序，当所述计算机程序由计算机执行时，使所述计算机执行根据权利要求1所述的方法。
4.一种蜂窝电信网络中的网络节点，所述网络节点具有收发器、处理器和存储器，所述收发器、所述处理器和所述存储器被配置成协作以执行根据权利要求1所述的方法。
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