CN112335281A - 在无线网络中处理波束对 - Google Patents

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Abstract

提供了一种由第一无线电节点执行的、用第二无线电节点处理波束对的方法。第一无线电节点从一个或多个其他无线电节点接收(201)第一信息。第一信息包括与多个波束对有关的多个质量值。第一无线电节点预测(203)第一波束对的故障时间。然后，第一无线电节点决定(204)直到预测的故障时间为止是否有足够的时间执行从第一波束对到第二波束对的波束对切换。当有足够的时间时，在预测的故障时间之前，第一无线电节点切换(206)到第二波束对。当没有足够的时间时，第一无线电节点准备(210)即将来临的波束对故障。

Description

在无线网络中处理波束对
技术领域
本文中的实施例涉及第一无线电节点及其中的方法。特别地，它们涉及在无线通信网络中用第二无线电节点处理波束对。
背景
在典型的无线通信网络中，无线设备(也称为无线通信设备)、移动台、站(STA)和/或用户设备(UE)通过局域网(诸如，WiFi网络或无线电接入网络(RAN))进行通信到一个或多个核心网络(CN)。RAN覆盖被划分为服务区或小区区域的地理区域，也可以称为波束或波束组，其中每个服务区或小区区域由诸如无线电接入节点(例如，Wi-Fi接入点或无线电基站(RBS))的无线电网络节点服务，所述无线电接入节点在某些网络中也可以例如表示为NodeB、eNodeB(eNB)或在第五代移动通信技术(5G)中表示为gNB。服务区或小区区域是由无线电网络节点提供无线电覆盖的地理区域。无线电网络节点通过在射频上运行的空中接口与无线电网络节点范围内的无线设备进行通信。无线电网络节点向下行链路(DL)中的无线设备发通信，并从上行链路(UL)中的无线设备收通信。
在第三代伙伴计划(3GPP)中，已经完成了演进分组系统(EPS)的规范，也称为第四代(4G)网络，并且这项工作在接下来的3GPP发布中将继续，例如，以便指定第五代(5G)网络，也称为5G新无线电(NR)。EPS包括演进通用陆地无线电接入网络(E-UTRAN)(也称为长期演进(LTE)无线电接入网络)以及演进分组核心(EPC)(也称为系统架构演进(SAE)核心网络)。E-UTRAN/LTE是3GPP无线电接入网络的一种变体，其中无线电网络节点直接连接到EPC核心网络，而不是连接到第三代(3G)网络中使用的RNC。通常，在E-UTRAN/LTE中，将3G RNC的功能分布在无线电网络节点(例如，LTE中的eNodeB)与核心网络之间。同样地，EPS的RAN具有实质上“扁平”的架构，该架构包括直接连接到一个或多个核心网络的无线网络节点，即，它们不连接到RNC。为了弥补这一点，E-UTRAN规范定义了无线电网络节点之间的直接接口，该接口称为X2接口。
多天线技术可以显著提高无线通信系统的数据速率和可靠性。如果发射机和接收机都配备有多个天线，这将导致多输入多输出(MIMO)通信信道，则性能尤其得到改善。这样的系统和/或相关技术通常被称为MIMO。
除了更快的峰值互联网连接速度外，5G规划的目标是要比当前的4G具有更高的容量，从而允许每单位面积的移动宽带用户数量更多，并允许每个用户每月以十亿字节计的更多或无限量的数据量的消耗。当Wi-Fi热点无法到达时，这使大部分人口每天可以使用其移动设备流式传输高清媒体很多小时。5G的研发还旨在为机器到机器通信(也称为物联网)提供改进的支持，旨在比4G设备更低的成本、更少的电池消耗以及更短的延迟。
为了满足未来无线通信系统中的流量需求，正在考虑新的频带，例如在30-100GHz范围内。这些频带为高数据速率通信提供了广阔的频谱。但是，由于系统和信道特性，覆盖范围受到限制。对于高频下的长范围通信，传播损耗较高。一种克服范围限制的有前途的技术是基于多天线策略的。大量的多输入多输出(MIMO)提供了大量天线元件，以便允许窄波束的波束成形并将信号转向特定方向，从而克服了长范围通信的高路径损耗。
波束管理是未来的系统(例如新无线电(NR)，也称为5G)中要处理的重要部分。波束管理涉及在发射无线电节点中的发射机TX和接收无线电节点中的接收机RX之间找到并维持最佳波束对。这可以包括三个过程，P1、P2和P3。
P1涉及初始接入，其中TX以宽波束的形式发送同步信号(SS)块以建立用于TX和RX的初始波束。在P1期间，TX和RX执行扫描，在其中它们在所有可用的宽波束中搜索，以找到最佳的波束对。当在本文中使用时，波束对是一个节点中的TX与另一节点中的RX之间的通信链路，其中两个节点都使用波束成形。
P2涉及在发射无线电节点中的TX处精细化初始波束，并且P3涉及在接收无线电节点中的RX处精细化初始波束。这在发射无线电节点和接收无线电节点之间建立由两个窄波束组成的链路，从而增加了增益并提供了更好的通信。
P2和P3可以单独地完成，也可以联合地完成。单独的P2和P3扫描包括在精化RX波束，保持TX波束固定之前，先在TX处精化波束，然后保持RX处波束固定。在联合的P2和P3扫描中，TX和RX同时在可用波束中搜索。波束指示是在TX和RX之间交换信息以允许它们同时切换波束的步骤。仅在联合的P2和P3扫描中需要这样做，否则TX和RX可能会在无指示的情况下调整其波束。在单独扫描中，未观察到所有波束对组合，因此与穷举搜索所有波束以找到最佳波束对的联合的P2和P3扫描相比，需要更少的开销。在存在许多反射的情境下，需要同时切换波束以维持通信链路。在这些情境下，依赖于单独的P2和P3扫描是没有用的，因为通信链路可能会失败。此处，需要使用联合的P2和P3扫描，因为需要同时切换TX和RX波束。
在未来的5G场景中，会有大量的天线元件，因此会有大量的波束，过程P1、P2和P3在开销和延迟方面将非常昂贵。
波束故障是服务波束发生故障的情况。这种情况很可能会在5G场景中发生，在其中它倾向于朝向较小的小区，而在这些小区中会有更多干扰。也有很多无线电节点(例如用户设备)的移动，并且通信链路的堵塞可能发生，这可能导致波束链路失败。波束故障需要波束恢复机制，这在开销和延迟方面可能是昂贵的，本质上又要通过P1、P2和P3过程。
因此，现有技术的问题在于，在建立初始TX和RX波束P1之后进行的波束精细化过程P2和P3，就信令开销和延迟而言可能是昂贵的。特别是在高频下，在其中有大量能够形成许多窄波束的天线元件。这是因为在精细化过程中需要报告关于选定数量的窄波束的信道状态信息参考信号(CSI-RS)。选定数量的窄波束跨越在P1中使用的SS块波束的区域。波束的数量可以变化，但是通常很高，因此需要报告大量的CSI-RS。单独的P2和P3扫描需要更少的CSI-RS报告，而联合的P2和P3扫描则需要更多的CSI-RS报告，因为所有可能的波束对组合都被扫描了。例如，在有许多反射并且需要同时切换波束的情境下，不合适依赖于单独的P2和P3扫描而没有波束指示，这会需要较少的开销。最好使用带有波束指示的联合的P2和P3。由于需要更多的CSI-RS报告，因此增加了复杂性、开销和延迟。
波束故障要求重新启动整个P1、P2和P3过程以恢复波束对。重新开始过程可能会非常昂贵，特别是在同一传输中出现多个波束故障的情况下。
发明内容
本文中的实施例的目的是使用多个波束来改善无线通信网络的性能。
根据本文中的实施例的第一方面，该目的通过由第一无线电节点执行的、用于以第二无线电节点处理波束对的方法来实现。第一无线电节点、第二无线电节点和一个或多个其他无线电节点在无线通信网络中操作。第一无线电节点从各自的一个或多个其他无线电节点接收第一信息。第一信息包括与多个波束对有关的多个质量值。所述多个波束对中的每个波束对与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联。然后，第一无线电节点预测第一无线电节点和第二无线电节点之间的第一波束对的故障时间，该第一波束对具有第一质量值，并且其中，该预测基于第一质量值和所述多个质量值。在预测故障时间之后，第一无线电节点决定直到预测的故障时间为止是否有足够的时间，以在第一无线电节点和第二无线电节点之间执行从第一波束对到第二波束对的波束对切换。当有足够的时间时，在预测的故障时间之前，第一无线电节点切换到第二波束对。当没有足够的时间时，第一无线电节点准备即将来临的波束对故障。
根据本文中的实施例的第二方面，该目的通过用第二无线电节点处理波束对的第一无线电节点来实现。第一无线电节点、第二无线电节点和一个或多个其他无线电节点在无线通信网络中是可操作的。第一无线电节点配置为：
-从各自的一个或多个其他无线电节点接收第一信息。第一信息适于包括与多个波束对有关的多个质量值。所述多个波束对中的每个波束对适于与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联。
-预测在第一无线电节点和第二无线电节点之间的第一波束对的故障时间。第一波束对适于具有第一质量值。该预测适于基于第一质量值和所述多个质量值。
-决定直到预测的故障时间为止是否有足够的时间在第一无线电节点和第二无线电节点之间从第一波束对切换到第二波束对。
-当有足够的时间时，在预测的故障时间之前切换到第二波束对。
-当没有足够的时间时，准备即将来临的波束对故障。
通过预测波束故障的时间，如果有足够的时间，可能在发生故障之前通过切换到另一波束对来防止波束故障。因此，当使用许多天线元件时，避免了许多波束故障。
这反过来改善了使用多波束的无线通信网络的性能。
本文中的实施例的优点在于，将通过预测波束故障并防止其发生而降低复杂度开销和延迟。
本文中的实施例的另一个优点是，当防止波束故障时，实现了更一致的通信性能和改善的用户体验。
附图说明
根据附图更详细地描述本文中的实施例的示例，其中：
图1是示出了无线通信网络的实施例的示意性方块图。
图2是描绘无线电节点中的方法的实施例的流程图。
图3-6是示出了本文中的实施例的示意性方块图。
图7是示出本文中的实施例的流程图。
图8a和8b是示出了无线电节点的实施例的示意性方块图。
图9示意性地示出了经由中间网络连接到主计算机的电信网络。
图10是通过部分无线连接经由基站与用户设备通信的主计算机的通用方块图。
图11至图14是示出了在包括主计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的流程图。
具体实施方式
本文中的实施例基于以下认识：通过预测波束故障的时间，如果有足够的时间，则可以通过切换到另一束波束来防止波束故障。这将导致改善的用户体验质量，以及使用多波束的无线通信网络的改善的性能。
图1是描绘无线通信网络100的示意略图，其中可以实施本文中的实施例。无线通信网络100包括一个或多个RAN和一个或多个CN。无线通信网络100可以使用5G NR，但也可以进一步使用许多其他不同的技术，诸如(此处仅列举一些可能的实现方案)Wi-Fi、(LTE)、LTE的演进版本(LTE-Advanced)、宽带码分多址(WCDMA)、全球移动通信系统/增强型数据速率GSM演进技术(GSM/EDGE)、全球微波接入互操作性(WiMax)或超移动宽带(UMB)。
网络节点在无线通信网络100中操作，诸如第一无线电节点110、第二无线电节点120和一个或多个其他无线电节点125利用天线波束(在本文中称为波束)提供无线电覆盖。
第一无线电节点110包括多个波束111，并且可以使用这些波束与例如第二无线电节点120和其他无线电节点125进行通信。
第二无线电节点120还可以包括多个波束121，并且可以使用这些波束与例如第一无线电节点110和其他无线电节点125进行通信。
其他无线电节点125也可以包括多个波束126，并且可以使用这些波束与例如第一无线电节点110和第二无线电节点120进行通信。
第一无线电节点110可以例如是基站，以及第二无线电节点可以是UE，或者相反地，第一无线电节点110可以例如是UE，以及第二无线电节点可以是基站。
在一些更多的实施例中，第一无线电节点110可以例如是UE，而第二无线电节点可以是UE。
其他无线电节点125可以例如是基站或UE。
在是基站的情况下，第一/第二/其他第二无线电节点110/120/125借助于天线波束在地理区域上提供无线电覆盖。该地理区域可以被称为小区、服务区域、波束或波束组。在这种情况下，第一/第二/其他无线电节点110/120/125可以是传输点和接收点，例如无线电接入网络节点(诸如基站)，所述基站例如是无线电基站(诸如NodeB、演进型NodeB(eNB，eNode B)、NR NodeB(gNB))、收发机基站、无线电远程单元、接入点基站、基站路由器、无线电基站的传输布置、独立接入点、无线局域网(WLAN)接入点、接入点站(AP STA)、接入控制器、充当设备到设备(D2D)通信中的接入点或对等方的UE，或例如依赖所使用的无线电接入技术和术语、能够与在由第一/第二/其他无线电节点110/120/125服务的小区内的UE进行通信的其他任何网络单元。
在是UE的情况下，第一/第二/其他无线电节点110/120/125可以例如是NR设备、移动台、无线终端、NB-IoT设备、eMTC设备、CAT-M设备、WiFi设备、LTE设备和非接入点(非AP)STA、STA，其经由诸如网络节点110之类的基站、诸如无线电接入网络(RAN)的一个或多个接入网(AN)与一个或多个核心网络(CN)进行通信。本领域技术人员应当理解，第二无线电节点和其他的无线电节点涉及非限制性术语，这意味着任何UE、终端、无线通信终端、用户设备、(D2D)终端或节点，例如，智能手机、笔记本电脑、手机、传感器、中继器、移动平板电脑或甚至是在小区内通信的小型基站。
根据本文中的实施例的方法由第一无线电节点110执行，该第一无线电节点110例如可以是网络节点和UE中的任何一个。
作为替代，分布式节点DN和功能，例如包含在如图1所示的云130中，可以用于执行或部分执行该方法。
本文中的实施例的云实现的优点是可以在不同的机器学习模型之间共享数据。稍后将对此进行进一步描述。
本文中的实施例基于预测何时发生波束故障，以使得能够在波束故障发生之前切换到另一波束对。这将避免重新启动在延迟和开销方面很昂贵的P1、P2和P3过程。本文中的实施例可以适合于不同的波束成形方案，诸如模拟波束成形和混合波束成形。
针对单个用户的情况描述了在其中解决波束故障的预防的、本文中的实施例。但是，它们也适用于多个用户。
现在将根据图2中所示的流程图来描述用于处理第一无线电节点110和第二无线电节点120之间的波束对的方法的示例实施例。如上所述，第一无线电节点110、第二无线电节点120和其他无线电节点125在无线通信网络100中操作。
该方法可以由第一无线电节点110、第二无线电节点120和云130中的任何一个执行。
根据示例场景，在无线通信网络100中的无线电节点之间有很大的网络流量，并因此使用了大量的波束对。由于无线电通讯网络中极大增加的流量，这些波束对中有许多可能会出现故障。为了克服这点，如果在预期的波束故障之前有足够的时间，则本文中的实施例提供了到另一波束对的切换。因此，如果可能的话，需要决定预测的故障时间，以便可以防止波束故障。在一些实施例中，机器学习模型用于预测故障时间。
该方法包括以下动作，这些动作可以以任何合适的顺序来采取。图2中的虚线框显示了可选的动作。
动作201
根据示例场景，第一无线电节点110在一段时间内收集在第一无线电节点110与一个或多个其他无线电节点125之间的波束对的质量值。这是为了了解不同波束对的行为，它们的质量以及何时出现故障。在以后的阶段中，将使用此知识来预测即将来临的波束对的故障时间。
因此，在该动作中，第一无线电节点110从各自的一个或多个其他无线电节点125中接收第一信息。该第一信息包括与多个波束对有关的多个质量值。所述多个波束对中的每个波束对与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联。例如，这可以在诸如CSI-RS报告的报告中被接收。
动作202
如上所述，了解不同波束对的行为、它们的质量以及它们何时发生故障是有利的，以便以后能够预测特定波束对的故障时间。在一些实施例中，这是通过训练训练模型来学习的。根据一些实施例，这可以通过输入与所述多个波束对有关的所述多个质量值并且获得对于所述多个波束对中各自的波束对的故障时间来执行。这将在下面更详细地描述。
动作203
根据示例场景，第一无线电节点110现在使用特定的第一波束对与第二无线电节点120通信。如果直到预测的故障时间为止有足够的时间，则可以通过切换到另一个波束对来防止第一波束对的波束故障。因此，第一无线电节点110预测在第一无线电节点110和第二无线电节点120之间的第一波束对的故障时间。第一波束对具有第一质量值。该预测基于所述第一质量值和所述多个质量值。下面将描述如何执行此操作。所述多个质量值涉及在动作201中从各自的一个或多个其他无线电节点125获得的波束对的质量值。第一质量值涉及特定的第一波束对。所述多个质量值中的任何一个和第一质量值最好是相同类型的质量值，例如，可以是以下项中的任意一个：CSI-RS值、BLER、信噪比(SNR)、信号与干扰加噪声比(SINR)、流量信息、传达通信链路信息的任何可能特征、通信环境、传播特性。
在其中已经训练了训练模型的实施例中，在动作202中，第一波束对的故障时间的预测可以基于第一质量值和代表所述多个质量值的经过训练的训练模型。
动作204
根据示例场景，当预测到故障时间时，可以做出是否切换到新的波束对的决定。因此，第一无线电节点110决定直到预测的故障时间为止是否有足够的时间在第一无线电节点110和第二无线电节点120之间执行从第一波束对到第二波束对的波束对切换。该决定可以基于切换到新波束对所花费的最短时间与预测的波束故障时间的比较。
动作205
切换波束的最短时间还可以包括发送波束指示所花费的时间。波束指示是在TX和RX之间交换的信息，以致于可能同时在两个节点上切换波束。根据一些实施例，当有足够的时间时，在切换到第二波束对之前，第一无线电节点110向第二无线电节点120发送波束指示以建立第二波束对。这对于同时切换是需要的。第二波束对的建立将在下面进一步描述。
动作206
根据本文中的实施例，当有足够的时间切换到新的波束对时，可以避免波束故障。因此，当有足够的时间时，第一无线电节点110在预测的故障时间之前切换到第二波束对。
动作207
当第一无线电节点110已经切换到第二波束对时，知道切换是否正确可能是有用的。该知识可以用于更新训练模型。根据一些实施例，第一无线电节点110因此在切换到第二波束对之后可以接收指示，其指出是否确认切换到第二波束对。该指示可以例如包括正确建立了第二波束对的波束对链路，并且有成功的波束对移交(handover)，或者在其他情况下，有失败的波束对移交。
动作208
可以基于预测的准确性，即基于预测有多精确来更新训练模型。
例如，当指出不确认时，第一无线电节点110根据该指示来更新训练模型，其中更新训练模型是基于预测的准确性。
动作209
如以上所暗示的，当没有正确地执行切换到第二波束对时，可以更新训练模型。此外，当切换到第二波束对是正确的时，例如当指出确认时，第一无线电节点110可以从一个或多个其他无线电节点125接收第二信息，该第二信息可以是在下一时刻的信息。第二信息包括与多个波束对有关的多个质量值，其中所述多个波束对中的每个波束对与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联。这样做是为了评估切换到第二波束对的准确性。如果准确性高，则可以使用相同的切换方法。如果准确性低，则可以考虑切换方法的改变。
动作210
当没有足够的时间时，第一无线电节点110准备即将来临的波束对故障。例如，这可能是：重新启动P1、P2和P3过程，波束恢复步骤或初始接入。
动作211
如上所述，可以基于预测的准确性来更新训练模型。
这样的另一个示例是，当没有足够的时间时并且当获得关于第一波束对的预测的故障时间不正确的决定时，第一无线电节点110可以根据所获得的决定来更新训练模型，其中，训练模型的更新基于预测的准确性。
现在将进一步描述和举例说明本文中如上所述的实施例。下面的文本适用于上述任何合适的实施例，并且可以与之组合。
本文中的实施例可以包括：
·使用波束质量值(诸如例如波束质量和误块率)作为输入来训练诸如上述训练模型之类的学习算法，并通常根据现有技术水平运行系统(例如第一无线电节点110)以获取目标数据。下面将对此进行说明。
·基于所述多个质量值预测第一波束对的故障时间，例如，给定波束质量和误块率信息来预测波束故障的发生。
·基于预测的准确性更新训练模型，例如保持实时学习，以确保可靠性。
·如果有足够的时间，在预测的波束故障之前切换到第二波束对。
本文中的实施例的云实现的优点是可以在不同的机器学习模型之间共享数据。通过基于所有可用输入建立通用模型，可以允许更快的训练模式。在预测模式期间，可以为每个站点和链路使用单独的模型，这使得特定于站点的模型能够学习有关特定环境的特征。这可能是有益的，因为不同的站点具有不同的环境，因此具有不同的信号行为。可以基于来自站点的数据、确认(ACK)或不确认(NACK)，来更新与特定站点相对应的机器学习模型。这可能会导致针对于站点的特定特征优化的模型。
在以下各节中，将描述用于训练训练模型(诸如预测模型)的训练模式，以及训练模型如何用于预测故障时间(称为部署的预测模式)。
训练模式
在训练模式期间(指上述动作202)，执行过程(诸如使用联合扫描的P1、P2、P3和波束指示)以获取用于训练的输出数据(例如目标数据)。用于波束过程(例如第一无线电节点110中的波束管理过程)的系统根据现有技术水平正常运行。
信息特征(也称为第一信息中的质量值，例如可以提供对波束对(诸如波束对链路)的良好程度的指示的特征)可以用作机器学习模型的输入。在确立的波束对期间，第二无线电节点120将必须执行P2和P3扫描，以保持TX和RX处的波束更新。第二无线电节点可以执行一系列测量，该一系列测量可以包括参考信号接收功率(RSRP)或信道状态信息参考符号(CSI-RS)。为了更新波束对，可以将CSI-RS的报告发送到第一无线电节点110。第二无线电节点120将回报一定数量的质量值，例如N＝5的最强波束对，例如通过第一无线电节点110。这个数量N＝5，仅是示例。这些CSI-RS质量值用作机器学习模型的输入。可以用于更新波束对并用作质量值(其可以用作训练模型的输入)的另一种测量是误块率(BLER)。这是用于无线电链路监测(RLM)的性能测量，并且还将给出系统(例如，用于波束过程(例如第一无线电节点110中的波束管理过程)的系统)的执行的良好状况的指示。通信链路的质量是可用于更新波束对并用作质量值(其可用作训练模型的输入)的测量的又一示例。参见用于说明训练模式的图3。如图3所示，输入(I)和输出(O)具有固定尺寸，并且在预测模式下保持不变。未经训练的机器学习模型的输入可以包括由第二无线电节点120报告的CSI-RS值和BLER。该信息用于预测波束故障的时间。注意，预测在时间t之前的时间步长很有用，图中用s表示。直到出现波束故障为止，通过正常运行用于波束过程(例如在第一无线电节点110中进行波束管理过程)的系统提供该输出。可以通过最小化损失函数(例如均方误差(MSE))来训练机器学习(ML)模型。当在本文中使用时，损失函数是映射特定实例的估计值与实际值之间的差的函数。注意，对于训练模式和预测模式(例如在线模式)，输入和输出的尺寸需要保持固定。这意味着对于训练模式和预测模式都必须使用相同类型的质量值，例如，如果BLER用于训练模式，则还必须在预测模式中使用它。因此，用于训练的特征也需要在预测模式(例如在线模式)期间可用。对于输出数据，有兴趣的是使用例如报告的CSI-RS值和BLER尽可能早地预测发生波束故障的时间。这是因为在波束故障发生之前需要一定的时间来切换到新的波束对，在此称为第二波束对。
图4中显示了获取要训练的机器学习模型的输出数据(O)的过程。在时间t，第二无线电节点120报告质量值，例如CSI-RS值、RSRP值和BLER。用于波束过程(例如第一无线电节点110中的波束管理过程)的系统正常运行，直到在时间t+s发生波束故障为止，其中s是t之前的时间步长数量。在时间t的诸如CSI-RS值、RSRP值和BLER之类的质量值可以用于预测在时间t+s处的波束故障的发生。在时间步长t+1，第二无线电节点120报告的诸如CSI-RS值、RSRP值和BLER之类的质量值是已知的。这些质量值可以用作机器学习模型的输入(I)，以预测相同波束故障的时间，但现在在时间t+s-1处。因为在时间步长t+1处，距波束故障的时间更近一步，对于模型而言，学习这点是有利的。下一次波束故障时执行相同的过程，等等。注意，在将诸如CSI-RS值、RSRP值和BLER之类的质量值的时间映射到波束故障的时间方面，波束故障(BF)的发生可以是重叠的或不重叠的。当在本文中使用时，波束故障是重叠的或不重叠的用语意味着特定的时间实例可以用于多个或一个BF的预测。图5中说明了将质量值的时间映射到BF的时间的重叠或不重叠。在图5中示出了可能针对不同波束故障多次使用CSI-RS值和BLER的时间t实例作为输入。当在本文中使用映射时，是指质量值的时间与BF的时间的关联。针对于不同的波束故障，可能多次使用质量值(诸如，CSI-RS值、RSRP值和BLER)的时间实例作为输入。波束故障的时间是对要训练的机器学习模型的输出数据。再次注意，这是有监督的训练，这意味着有一组特定的输入和已知的目标数据。可以重复这些步骤，直到机器学习模型被训练并学习如何预测波束故障发生的时间为止。
在上面的描述中，解释了一种如何使用在时间t的信息来预测在时间t+s的波束故障的可能的方式，还可能使用来自多个时间点t-k、t-k+1、……、t-t、t的信息来预测在时间t+s处的波束故障。
为该特定过程选择良好的机器学习方法是有利的。连续信息在这里很有用，因为它将给出关于波束对随时间推移的质量以及何时将要发生故障的指示。因此，使用循环神经网络或长短期记忆网络将是有利的。可以使用具有记忆形式并考虑时间的学习结构。这些结构能够考虑连续信息。
预测模式
在预测模式下(例如在线模式)，参见图6，输入和输出的尺寸保持与训练模式相同，如上所述，这意味着对训练模式和预测模式必须使用相同类型的质量值，例如，如果对于训练模式使用CSI-RS，它也必须在预测模式下使用。在此，根据现有技术水平，用于波束过程(例如第一无线电节点110中的波束管理过程)的系统不再正常运行。此处的目的是防止波束故障。使用基于例如RSRP值、CSI-RS值和BLER已经被训练以来预测波束故障的时间的训练模型。
突出了在预测模式期间用于维持可靠估计的改善的学习方法。有机会检查波束故障时间的预测是否正确。该信息用于相应地更新经过训练的机器学习模型。注意，仅当预测不正确时才更新模型，但是，可以使用其他更高级的更新方法。
本文中的实施例的优点在于，使使用不同的机器学习模型的灵活性成为可能，其中可以使用具有存储器并考虑了连续信息的机器学习技术，诸如循环神经网络和长短期记忆。
根据一些示例实施例，根据图7描述在预测模式中的动作。在示例场景中，第一无线电节点110将通过特定的波束对与第二无线电节点120进行通信，该特定的波束对是第一波束对。第一无线电节点110将使用经过训练的训练模型来找出第一波束对的故障时间。第一波束对包括TX波束和RX波束。
动作700
如上所述，在图7中被称为UE的第二无线电节点120通过执行其RX和TX波束的扫描来执行测量以收集关于某些波束的信息从而找到第一波束对，并向第一无线电节点110报告第一波束对的测量。该测量包括第一质量值，在这个例子中由CSI-RS值和/或BLER表示，与第一波束对有关。
动作701
在图7中称为机器学习(ML)模型的经过训练的训练模型在该动作中现在应用于第一个波束对。然后，由第一无线电节点110接收的，在该示例中由CSI-RS值和/或BLER值表示的、报告的第一质量值被馈送到经过训练的训练模型中，以便下一动作中将获得第一波束对的预测的故障时间作为输出提供。这涉及上述动作202。
动作702
在将由第一波束对的CSI-RS值和/或BLER(在图7中称为BPL)表示的第一质量值馈送到经过训练的训练模型后，提供第一波束对的预测的故障时间作为输出。
因此，特定波束对的质量值被馈送到经过训练的训练模型(例如以CSI-RS值和/或BLER值的形式)，并且将提供预期何时发生波束故障的估计作为输出。
如上所述，在训练模型已经被训练的情况下，对第一波束对的故障时间的预测是基于第一质量值和代表所述多个质量值的经过训练的训练模型。这涉及上述动作203。
动作703
当已经预测了第一波束对的故障时间时，第一无线电节点110然后决定是否有足够的时间切换到另一波束对。这可以通过比较切换光束所需的预测时间与切换光束所需的最短时间来完成。切换波束的最短时间还可以包括发送波束指示所需的时间。这涉及上述动作204。
动作704
当有足够的时间切换到另一个波束对时，可以将波束指示发送到第二无线电节点120。波束指示用于建立第二波束对。波束指示可以包括TX和RX之间的信息交换，从而可以执行同时的波束切换。这涉及上述动作205。
动作705
然后，在预测的故障时间之前第一无线电节点110切换到第二波束对。
有建立第二波束对的几种方法。一种方法是利用第二无线电节点120提供的第二最佳CSI-RS值执行P2扫描，第二无线电节点120提供将在新的第二波束对中使用的第二最佳TX波束。
另一个选择，因为可以访问报告的第二无线电节点测量(例如N＝5，即用作机器学习模型的输入的五个最强波束对)的列表，因此可能直接切换到第二最佳波束对。不同的切换方法将取决于预测的故障时间。这涉及上述动作206。
动作706
在建立第二个波束对之后，可以使用确认(ACK)或不确认(NACK)的指示来反馈故障时间估计的不确定性。这涉及上述动作207。
动作707
ACK指示可以意味着返回报告诸如动作700的CSI-RS值，即第一无线电节点110从第二无线电节点120接收新的第二信息，该第二信息包括针对新建立的第二波束对测量的第二CSI-RS值。该第二CSI-RS值可以用作针对用于建立第二波束对的方法的准确度指示。如果准确度低，则可以执行波束切换方法的改变。这涉及上述动作209。
动作708
在诸如UE的第二无线电节点120向第一无线电节点110报告不确认(NACK)的波束对的CSI-RS值之前，NACK指示可以触发对经过训练的训练模型(即ML模型)的更新。这意味着ML模型的准确性很低，并且可能执行更新来补偿例如环境的变化。然后将报告的CSI-RS值发送到ML模型，即经过训练的训练模型。注意，可能决定仅基于几个连续的NACK而不是一个NACK来更新模型。这涉及上述动作208。
动作709
相反，如果没有足够的时间切换波束，则有机会决定波束故障时间的估计是否正确。这可以用作预测不确定性的指示。两种预测方案(即预测是否正确)都可能导致应变的解决方案，该解决方案将准备即将来临的波束对故障，例如可能会重新启动P1、P2和P3过程，运行波束恢复步骤，或运行初始接入。这涉及上述动作210。
动作710
但是，当决定第一波束对的预测的故障时间不正确时，根据该决定可以更新训练后的训练模型，即ML模型。这涉及上述动作211。
动作711
如果对故障时间的预测反而是正确，那么将准备即将来临的波束故障。然后随着第二无线电节点120向第一无线电节点110报告质量值(诸如与新波束对有关的CSI-RS)，该周期再次开始。这与上述动作210有关。
在以上动作的描述中，假设训练模型是在TX处训练的。第二无线电节点120将所需信息传输到TX。但是，如果需要，可以在具有更多性能的站点上远程训练模型。这将需要额外的信令。当在本文中使用站点时，站点可以是任何形式的小区或地理区域，例如，基站向该区域或小区提供网络覆盖。本文中的实施例和示例不限于由TX处理。
通过学习接入点正在运行的环境，防止波束故障可能是有效的。对于每个站点可能有不同的预测模型。通常具有不同的环境并且每个站点都具有单独的预测模型的站点将是有利的，因为机器学习模型将能够学习环境。基于CSI-RS值和BLER，该模型将学习何时波束故障将发生。其他可用特征也可以用作输入，诸如SNR、SINR和流量信息。
可能的后退程序可以是根据现有技术(通过例如波束恢复机制)来运行系统。如果没有足够的时间切换到新的波束对，这种情况可能会发生。它也可能会意外地发生，在这种情况下，恢复机制可能还需要运行。
强化学习也可用于探索训练期间未遇到的参数设置。
为了执行用第二无线电节点120处理波束对的上面的方法动作，第一无线电节点110可以包括图8a和图8b所描绘的布置。如上所述，第一无线电节点110、第二无线电节点120和一个或多个其他无线电节点125在无线通信网络100中是可操作的。第一无线电节点110可以由网络节点、无线通信设备和云130中的任何一个代表。
第一无线电节点110可以包括配置为例如与第二无线电节点120通信的输入接口和输出接口800。输入和输出接口800可以包括无线接收机(未示出)和无线发射机(未示出)。
第一无线电节点110配置为例如借助于在第一无线电节点110中的接收单元810，从各自的一个或多个其他无线电节点125接收第一信息。第一信息适于包括与多个波束对有关的多个质量值。所述多个波束对中的每个波束对适于与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联。
根据一些实施例，第一无线电节点110还配置为例如借助于在第一无线电节点110中的接收单元810，在切换到第二波束对之后，接收指示了是否确认切换到第二波束对的指示。
根据一些实施例，第一无线电节点110还配置为例如借助于在第一无线电节点110中的接收单元810，当指示确认时，从第二无线电节点120接收第二信息。第二信息适于包括与多个波束对有关的多个质量值，并且其中所述多个波束对中的每个波束对适于与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联。
第一无线电节点110还配置为例如借助于在第一无线电节点110中的预测单元820，预测在第一无线电节点110和第二无线电节点120之间的第一波束对的故障时间，该第一波束对适于具有第一质量值，并且其中预测适于基于第一质量值和所述多个质量值。
根据一些实施例，第一无线电节点110还配置为例如借助于在第一无线电节点110中的预测单元820，通过基于第一质量值和经过训练的训练模型来预测第一波束对的故障时间。
第一无线电节点110配置为例如借助于在第一无线电节点110中的决定单元830，决定直到预测的故障时间为止是否有足够的时间，以用于在第一无线电节点110和第二无线电节点120之间执行从第一波束对到第二波束对的波束对切换。
第一无线电节点110配置为例如借助于在第一无线节点110中的切换单元840，当有足够的时间时，在预测的故障时间之前切换到第二波束对。
第一无线电节点110配置为例如借助于在第一无线电节点110中的准备单元850，当没有足够的时间时，准备即将来临的波束对故障。
第一无线电节点110可以进一步配置为例如借助于在第一无线电节点110中的训练单元860，通过输入与所述多个波束对有关的所述多个质量值并针对所述多个波束对中各自的波束对获取故障时间，来训练训练模型。
第一无线电节点110可以进一步配置为例如借助于在第一无线电节点110中的更新单元870，基于第一波束对的预测的故障时间的准确度来更新训练模型。
根据一些实施例，第一无线电节点110还配置为例如借助于在第一无线电节点110中的更新单元870，通过根据指示更新训练模型来基于预测的准确性更新训练模型。
第一无线电节点110可以进一步配置为例如借助于在第一无线电节点110中的更新单元870，当没有足够的时间时并且当得到第一波束对的预测的故障时间是不正确的决定时，通过根据决定更新预测模型，来基于预测的准确性更新训练模型。
第一无线电节点110可以进一步配置为例如借助于在第一无线电节点110中的发送单元880，当有足够的时间时，在切换到第二波束对之前，向第二无线节点120发送波束指示以建立第二波束对。
通过各自的处理器或一个或多个处理器(诸如图8b中描绘的第一无线电节点110中的处理电路的处理器885)，以及用于执行本文中的实施例的功能和动作的各自的计算机程序代码，可以实现本文中的实施例。上面提到的程序代码也可以被提供为计算机程序产品，例如以携带计算机程序代码的数据载体的形式，用于当被加载到第一无线电节点110中时执行本文中的实施例。一种这样的载体可以是CD ROM盘的形式。但是，对于其他数据载体(例如记忆棒)也是可行的。此外，计算机程序代码可以提供为服务器上的纯程序代码，并下载到第一无线电节点110。
第一无线电节点110可以进一步包括存储器886，其包括一个或多个存储单元。存储器包括可由处理器885执行的指令。存储器886布置为用于存储例如与多个波束对有关的质量值、预测的故障时间、数据、配置和应用程序以便在第一无线电节点110中被执行时用于执行本文中的方法。
本领域技术人员还将理解，上述第一无线电节点110中的单元可以指模拟电路和数字电路的组合、和/或一个或多个配置有软件和/或固件的处理器，例如当由各自的一个或多个处理器(诸如上述处理器)执行时，存储在第一无线电节点110中。这些处理器中的一个或多个，以及其他数字硬件，可以包含在单个专用集成电路(ASIC)中，或者几个处理器和各种数字硬件可以分布在几个单独的组件之间，无论是单独包装还是组装进入片上系统(SoC)。
在某些实施例中，计算机程序890包括指令，当由各自的至少一个处理器885执行时，这些指令使第一无线电节点110的至少一个处理器885执行上述动作。
在某些实施例中，载体895包括计算机程序890，其中载体895是电子信号、光信号、电磁信号、磁信号、电信号、无线电信号、微波信号或计算机可读存储介质之一。
进一步的扩展和变化
关于图9，根据一个实施例，通信系统包括电信网络3210，该电信网络3210例如是无线通信网络100(例如3GPP类型的蜂窝网络之类的NR网络)，其包括接入网络3211(诸如无线电接入网络)以及核心网络3214。接入网络3211包括多个基站3212a、3212b、3212c，例如是第一或第二无线电节点110、120，接入节点，AP STA，NB，eNB，gNB或其他类型的无线接入点，每个基站都定义对应的覆盖区域3213a、3213b、3213c。每个基站3212a、3212b、3212c可通过有线或无线连接3215连接到核心网络3214。第一用户设备(UE)(例如第一无线电节点110、第二无线电节点120或一个或多个其他无线电节点125(诸如位于覆盖区域3213c中的非AP STA3291))配置为无线地连接到对应的基站3212c或由其呼叫。第二UE 3292(例如第一无线电节点110、第二无线电节点120或一个或多个其他无线电节点125或诸如覆盖区域3213a中的非AP STA)可以无线地连接到对应的基站3212a。尽管在该示例中示出了多个UE3291、3292，但是所公开的实施例同样适用于在覆盖区域中有唯一UE或唯一UE连接到对应基站3212的情况。
电信网络3210自身连接到主计算机3230，该主计算机能够以独立服务器、云实现的服务器、分布式服务器的硬件和/或软件来实现或者作为服务器群中的处理资源来实现。主计算机3230可以在服务提供商的所有权或控制之下，或者可以由服务提供商或代表服务提供商来操作。电信网络3210与主计算机3230之间的连接3221、3222可直接从核心网络3214扩展到主计算机3230，或可通过可选的中间网络3220进行连接。中间网络3220可以是公共网络、专用网络或托管网络中的一个或是其中多个的组合；中间网络3220，如果有的话，可以是骨干网或互联网；特别地，中间网络3220可以包括两个或更多个子网络(未示出)。
总的来说，图9的通信系统使得在连接的UE 3291、3292中的一个与主计算机3230之间的连接成为可能。该连接性可以被描述为过顶(OTT)连接3250。主计算机3230和连接的UE 3291、3292配置为使用作为中介的接入网络3211、核心网络3214、任何中间网络3220和可能的更多的基础设施(未示出)经由OTT连接3250来通讯数据和/或信令。就OTT连接3250通过的参与通信设备不知道上行链路通信和下行链路通信的路由的意义而言，OTT连接3250可以是透明的。例如，基站3212可以不被通知或者不需要被通知进来的下行链路通信的过去的路由，该下行通信具有源自主计算机3230的数据，该数据将被转发(例如，移交)到连接的UE 3291。类似地，基站3212不需要知道从UE 3291到主计算机3230的往外去的上行链路通信的将来的路由。
根据一个实施例，现在将按照图10，描述在前面的段落中讨论的UE、基站和主计算机的示例实现。在通信系统3300中，主计算机3310包括硬件3315，该硬件3315包括通信接口3316，该通信接口3316配置为建立和维持与通信系统3300的不同通信设备的接口的有线或无线连接。主计算机3310还包括处理电路3318，其可以具有存储和/或处理能力。特别地，处理电路3318可包括一个或多个可编程处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或适于执行指令的这些的组合(未示出)。主计算机3310还包括软件3311，该软件3311存储在主计算机3310中或可由主计算机3310访问并且可由处理电路3318执行。软件3311包括主应用程序3312。主应用程序3312可操作于向远程用户提供服务，诸如经由终止于UE 3330和主计算机3310处的OTT连接3350连接的UE 3330。在向远程用户提供服务时，主应用程序3312可以提供使用OTT连接3350传输的用户数据。
通信系统3300还包括设置在电信系统中的基站3320，并且该基站3320包括使其能够与主计算机3310以及与UE 3330通信的硬件3325。硬件3325可以包括用于与通信系统3300的不同通信设备的接口建立和保持有线或无线连接的通信接口3326，以及用于建立和保持与位于由基站3320服务的覆盖区域(未示出)中的UE 3330的至少一个无线连接3370的无线电接口3327。通信接口3326可以配置为促进到主计算机3310的连接3360。连接3360可以是直接的，或者它可以通过电信系统的核心网络(未示出)和/或通过电信系统外部的一个或多个中间网络。在所示的实施例中，基站3320的硬件3325还包括处理电路3328，其可以包括一个或多个可编程处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或适于执行指令的这些的组合(未示出)。基站3320还具有在内部存储的或可通过外部连接访问的软件3321。
通信系统3300还包括已经提到的UE 3330。它的硬件3335可以包括无线电接口3337，该无线电接口3337配置为建立和维持与服务于UE 3330当前所在的覆盖区域的基站的无线连接3370。UE 3330的硬件3335进一步包括处理电路3338，其可以包括一个或多个可编程处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或适于执行指令的这些的组合(未示出)。UE3330还包括软件3331，其存储在UE 3330中或可由UE 3330访问，并且可由处理电路3338执行。软件3331包括客户端应用程序3332。在主计算机3310的支持下，客户端应用程序3332可操作以经由UE 3330向人类或非人类用户提供服务。在主计算机3310中，正在执行的主应用程序3312可以经由在UE 3330和主计算机3310处终止的OTT连接3350与正在执行的客户端应用程序3323进行通信。在向用户提供服务时，客户端应用程序3332可以从主应用程序3312接收请求数据，并且响应于该请求数据来提供用户数据。OTT连接3350可以传输请求数据和用户数据两者。客户端应用程序3332可以与用户交互以生成其提供的用户数据。
注意，图10中所示的主计算机3310、基站3320和UE 3330可以分别与图9的主计算机3230、基站3212a、3212b、3212c之一和UE 3291、3292之一相同。也就是说，这些实体的内部运作可以如图10所示，而独立的周围网络拓扑结构可以是图9的拓扑结构。
在图10中，已经抽象地绘制了OTT连接3350，以示出主计算机3310和用户设备3330之间经由基站3320的通信，而没有对任何中间设备的明确参考以及经由这些设备的消息的精确路由。网络基础设施可以确定路由，可以将其配置为对UE 3330或对操作主计算机3310的服务提供商或两者隐藏。当OTT连接3350激活时，网络基础设施可以进一步做出决定，通过这些决定，其动态地改变路由(例如，基于负载平衡考虑或网络的重新配置)。
在UE 3330和基站3320之间的无线连接3370是根据贯穿本公开描述的实施例的教导。各种实施例中的一个或多个使用OTT连接3350来改善提供给UE 3330的OTT服务的性能，其中无线连接3370形成最后的段。更精确地，这些实施例的教导可以改善数据速率、延迟、功耗，从而提供诸如用户等待时间、对文件大小的宽松的限制、更好的响应性、延长的电池寿命的益处。
可以出于监视数据速率、延迟和一个或多个实施例在其上改善的其他因素的目的而提供测量程序。可能还有可选的网络功能，响应于测量结果的变化，用于重新配置主计算机3310和UE 3330之间的OTT连接3350。用于重新配置OTT连接3350的测量程序和/或网络功能可以在主计算机3310的软件3311中或在UE 3330的软件3331中实现或在两者中实现。在实施例中，传感器(未示出)可以被部署在OTT连接3350通过的通信设备中或与之关联；传感器可以通过提供以上示例的监视量的值或提供其他物理量(软件3311、3331可以从中计算或估计监视量)的值来参与测量程序。OTT连接3350的重新配置可以包括消息格式化、重发设置、优选路由等；重新配置不需影响基站3320，并且它对基站3320可能是未知的或感觉不到的。这样的程序和功能在本领域中是已知的和实践的。在某些实施例中，测量可以涉及专有的UE信令，其促进主计算机3310对吞吐量、传播时间、延迟等的测量。可以实现测量，因为当监视传播时间、错误等时，使用OTT连接3350，软件3311、3331使得消息(特别是空消息或“虚拟”消息)被传输。
图11是示出根据一个实施例的在通信系统中实现的方法的流程图。该通信系统包括主计算机、诸如AP STA之类的基站以及可以是参照图9和图10描述的那些的诸如非APSTA之类的UE。为了本公开的简洁，在本部分中仅包括对图11的附图参考。在该方法的第一动作3410中，主计算机提供用户数据。在第一动作3410的可选子动作3411中，主计算机通过执行主应用程序来提供用户数据。在第二动作3420中，主计算机发起携带用户数据的到UE的传输。在可选的第三动作3430中，根据贯穿本公开所描述的实施例的教导，基站向UE传输在主计算机发起的传输中携带的用户数据。在可选的第四动作3440中，UE执行与由主计算机执行的主应用程序相关联的客户端应用程序。
图12是示出根据一个实施例的在通信系统中实现的方法的流程图。该通信系统包括主计算机、诸如AP STA的基站以及可以是参照图9和图10描述的那些的诸如非AP STA的UE。为了本公开的简洁，在本部分中仅包括对图12的附图参考。在该方法的第一动作3510中，主计算机提供用户数据。在可选的子动作(未示出)中，主计算机通过执行主应用程序来提供用户数据。在第二动作3520中，主计算机发起携带用户数据的到UE的传输。根据贯穿本公开描述的实施例的教导，传输可以经由基站通过。在可选的第三动作3530中，UE接收在传输中携带的用户数据。
图13是示出根据一个实施例的在通信系统中实现的方法的流程图。该通信系统包括主计算机、诸如AP STA的基站以及可以是参照图9和图10描述的那些的诸如非AP STA的UE。为了本公开的简洁，在本部分中仅包括对图13的附图参考。在该方法的可选的第一动作3610中，UE接收由主计算机提供的输入数据。附加地或替代地，在可选的第二动作3620中，UE提供用户数据。在第二动作3620的可选子动作3621中，UE通过执行客户端应用程序来提供用户数据。在第一动作3610的另一可选子动作3611中，UE执行客户端应用程序，该客户端应用程序响应于由主计算机提供的接收到的输入数据来提供用户数据。在提供用户数据时，执行的客户端应用程序可以进一步考虑从用户接收的用户输入。不管提供用户数据的具体方式如何，UE在可选的第三子动作3630中发起到主计算机的用户数据的传输。在该方法的第四动作3640中，根据贯穿本公开描述的实施例的教导，主计算机接收从UE传输的用户数据。
图14是示出根据一个实施例的在通信系统中实现的方法的流程图。该通信系统包括主计算机、诸如AP STA的基站以及可以是参照图9和图10描述的那些的诸如非AP STA的UE。为了本公开的简洁，在本部分中仅包括对图14的附图参考。在该方法的可选的第一动作3710中，根据贯穿本公开描述的实施例的教导，基站从UE接收用户数据。在可选的第二动作3720中，基站发起所接收的用户数据到主计算机的传输。在第三动作3730中，主计算机接收由基站发起的传输中携带的用户数据。
当使用单词“包含(comprise)”或“包含(comprising)”时，应将其解释为非限制性的，即意思是“至少由……组成”。
本文中的实施例不限于上述优选实施例。可以使用各种替代、修改和等同形式。
缩写 说明
ML 机器学习
UE 用户设备
TP 传输点
mmWave 毫米波通信
CSI-RS 信道状态信息参考符号
MAC-CE 多路复用模拟分量控制元件
MIMO 多输入多输出
ACK 确认
NACK 不确认
RSRP 参考信号接收功率
BLER 误块率
SINR 信号与干扰加噪声比
SNR 信噪比
DCI 下行链路控制信息
BPL 波束对链路
TX 发射机
RX 接收机
RS 参考序列
SS 同步
Nt TX天线数量
Nr RX天线数量

Claims (16)

1.一种用于处理第一无线电节点(110)和第二无线电节点(120)之间的波束对的方法，第一无线电节点(110)、第二无线电节点(120)和一个或多个其他无线电节点(125)在无线通信网络(100)中操作，所述方法包括：
接收(201)来自各自的一个或多个其他无线电节点(125)的第一信息，第一信息包括与多个波束对有关的多个质量值，其中，所述多个波束对中的每个波束对与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联；
预测(203)在第一无线电节点(110)和第二无线电节点(120)之间的第一波束对的故障时间，所述第一波束对具有第一质量值，并且其中，所述预测是基于所述第一质量值以及所述多个质量值；以及
决定(204)直到预测的故障时间为止是否有足够的时间在第一无线电节点(110)和第二无线电节点(120)之间执行从第一波束对到第二波束对的波束对切换；
当有足够的时间时，在预测的故障时间之前，切换(206)到第二光束对，
当没有足够的时间时，准备(210)即将来临的波束对故障。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
训练(202)训练模型，这是通过输入与所述多个波束对有关的所述多个质量值并获得对于所述多个波束对中的各自波束对的故障时间，
其中，预测(203)第一波束对的故障时间是基于第一质量值和经过训练的训练模型。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
更新(208、211)训练模型，这是基于第一波束对的预测的故障时间的准确性。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当有足够的时间时，在切换到第二波束对之前，发送(205)波束指示到第二无线电节点(120)以建立第二波束对。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在切换(206)至第二波束对之后，接收(207)指示了是否确认切换到第二波束对的指示，以及
当指示不确认时，其中基于预测的准确性更新(208、211)训练模型包括根据指示更新(208)训练模型，以及
当指示确认时，从第二无线电节点(120)接收(209)第二信息，所述第二信息包括与多个波束对有关的多个质量值，其中所述多个波束对中的每个波束对与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于：
当没有足够的时间时，并且当获得第一波束对的预测的故障时间是不正确的决定时，基于预测的准确性更新(208、211)训练模型包括根据获得的决定更新(211)训练模型。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法由以下任何一项执行：网络节点、无线通信设备和云(130)。
8.一种计算机程序(890)，所述计算机程序包括指令，所述指令在由处理器(885)执行时使得所述处理器(885)执行根据权利要求1-7中任一项所述的动作。
9.一种包括权利要求8的计算机程序(890)的载体(895)，其特征在于，所述载体(895)是电子信号、光信号、电磁信号、磁信号、电信号、无线电信号、微波信号或计算机可读存储介质中的一种。
10.一种用第二无线电节点(120)处理波束对的第一无线电节点(110)，所述第一无线电节点(110)、第二无线电节点(120)和一个或多个其他无线电节点(125)在无线通信网络(100)中是能够操作的，其中所述第一无线电节点(110)配置为：
从各自的一个或多个其他无线电节点(125)接收第一信息，所述第一信息适于包括与多个波束对有关的多个质量值，其中所述多个波束对中的每个波束对适于与所述多个质量值中的至少一个质量值相关联；
预测第一无线电节点(110)与第二无线电节点(120)之间的第一波束对的故障时间，所述第一波束对适于具有第一质量值，并且其中所述预测适于基于第一质量值和所述多个质量值；以及
决定直到预测的故障时间为止是否有足够的时间在第一无线电节点(110)和第二无线电节点(120)之间执行从第一波束对到第二波束对的波束对切换；
当有足够的时间时，在预测的故障时间之前切换到第二波束对，
当没有足够的时间时，准备即将来临的波束对故障。
11.根据权利要求10所述的第一无线电节点(110)，其特征在于，所述第一无线电节点(110)还配置为：
训练训练模型，这是通过输入与所述多个波束对有关的所述多个质量值并获取对于所述多个波束对中各自的波束对的故障时间，以及
其中，第一无线电节点(110)还配置为通过基于第一质量值和经过训练的训练模型来预测第一波束对的故障时间。
12.根据权利要求10-11中任一项所述的第一无线电节点(110)，其特征在于，还配置为基于第一波束对的预测的故障时间的准确性来更新训练模型。
13.根据权利要求10至12中任一项所述的第一无线电节点(110)，其特征在于，还配置为：
当有足够的时间时，在切换到第二波束对之前，向第二无线电节点(120)发送波束指示以建立第二波束对。
14.根据权利要求11至13所述的第一无线电节点(110)，其特征在于，还配置为：
在切换到第二波束对之后，接收指示了是否确认切换到第二波束对的指示，以及
当指示不确认时，通过根据指示更新训练模型，基于预测的准确性更新训练模型，以及
当指示确认时，从第二无线电节点(120)接收第二信息，所述第二信息适于包括与多个波束对有关的多个质量值，并且其中所述多个波束对中的每个波束对适于与所述多个质量值中至少一个质量值相关联。
15.根据权利要求10至12中任一项所述的第一无线电节点(110)，其特征在于，还配置为：
当没有足够的时间时，并且当获得第一波束对的预测的故障时间是不正确的决定时，更新(308、311)训练模型是基于预测的准确性的，通过根据决定更新训练模型。
16.根据权利要求11至15中任一项所述的第一无线电节点(110)，由以下任何一个代表：网络节点、无线通信设备和云(130)。
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