CN112655159A - 用于确定定时提前的方法、设备和计算机可读介质 - Google Patents

用于确定定时提前的方法、设备和计算机可读介质 Download PDF

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Abstract

本公开的实施例提供了一种用于确定TA的方法、设备和计算机可读介质。根据本公开的实施例，网络设备(120)基于从终端设备(110)接收的随机接入前导码来确定定时提前的估计和定时提前的误差。网络设备(120)基于该误差为终端设备(110)确定具有不同开销长度的不同通信模式。网络设备(120)可以基于来自终端设备(110)的反馈信息来更新定时提前的估计。这样，提高了定时提前量的估计的准确性。

Description

用于确定定时提前的方法、设备和计算机可读介质
技术领域
本公开的实施例总体上涉及通信技术，并且更具体地涉及用于确定定时提前的方法、设备和计算机可读介质。
背景技术
在通信系统中，定时提前(TA)值对应于信号从终端设备到达网络设备所花费的时间长度。TA是支持大型小区中的多用户上行链路(UL)复用的基本功能。网络设备基于它们的传播延迟将不同的TA值通知给不同的终端设备。终端设备的UL传输的开始时间基于其TA值。结果，来自终端设备的具有不同传播延迟的UL传输可以同时到达网络设备。因此，在通信系统中，特别是在长期演进(LTE)和/或第五代(5G)通信系统中，需要准确的TA估计以对齐多个终端设备的OFDM符号并且避免终端设备之间的符号间干扰。TA估计的准确性需要进一步提高。
发明内容
通常，本公开的实施例涉及一种用于确定定时提前的方法以及相应的网络设备和终端设备。
在第一方面，本公开的实施例提供一种通信方法。该方法包括：在网络设备处从终端设备接收随机接入前导码。该方法还包括基于随机接入前导码来确定用于终端设备的定时提前的估计和该估计的误差。该方法还包括基于该误差来确定终端设备用于与网络设备通信的通信模式。通信模式与终端设备用于通信的开销的长度相关联。该方法还包括向终端设备发送通信模式的指示，以用于该通信。
在第二方面，本公开的实施例提供一种通信方法。该方法包括在终端设备处向网络设备发送随机接入前导码。该随机接入前导码用于确定针对终端设备的定时提前的估计和该估计的误差。该方法还包括从网络设备接收用于与网络设备通信的通信模式的指示。通信模式是基于误差确定而确定的并且该通信模式与终端设备的用于通信的的开销的长度相关联。
在第三方面，本公开的实施例提供一种网络设备。该网络设备包括：至少一个处理器；以及存储器，耦合到该至少一个处理器，该存储器中存储指令，该指令在由至少一个处理器执行时，使该网络设备执行动作，动作包括：在网络设备处从终端设备接收随机接入前导码。动作还包括基于随机接入前导码来确定针对终端设备的定时提前的估计和该估计的误差。所述动作还包括基于该误差来确定终端设备的与网络设备通信的通信模式。通信模式与终端设备用于通信的开销的长度相关联。该动作还包括向终端设备发送通信模式的指示，以用于该通信。
在第四方面，本公开的实施例提供一种终端设备。该终端设备包括：至少一个处理器；以及存储器，耦合到该至少一个处理器，该存储器中存储指令，该指令在由至少一个处理器执行时，使该终端设备执行动作，动作包括：在终端设备处向网络设备发送随机接入前导码。该随机接入前导码用于确定针对终端设备的定时提前的估计和该估计的误差。动作还包括从网络设备接收用于与网络设备通信的通信模式的指示。通信模式是基于误差确定而确定的并且该通信模式与终端设备的用于通信的开销的长度相关联。
在第五方面，本公开的实施例提供一种用于通信的装置。该装置包括用于执行根据第一方面的方法的部件。
在第六方面，本公开的实施例提供一种用于通信的装置。该装置包括用于执行根据第二方面的方法的部件。
在第七方面，本公开的实施例提供一种计算机可读介质。该计算机可读介质上存储指令，该指令在由机器的至少一个处理单元执行时使机器实现根据第一方面的方法。
在第八方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质。该计算机可读介质上存储指令，该指令在由机器的至少一个处理单元执行时使机器实现根据第二方面的方法。
当结合以示例方式示出本公开的实施例的原理的附图进行阅读时，根据对特定实施例的以下描述，本公开的实施例的其他特征和优点也将很清楚。
附图说明
以示例的方式呈现了本公开的实施例，并且在下面参考附图更详细地解释了它们的优点，其中
图1示出根据本公开的实施例的通信系统的示意图；
图2示出了根据本公开实施例的终端设备与网络设备之间的交互的示意图；
图3示出了根据本公开实施例的结构TA估计方案的示意图；
图4示出了根据本公开实施例的在网络设备处实现的方法的流程图；
图5示出了根据本公开实施例的在终端设备处实现的方法的流程图；和
图6示出了根据本公开的实施例的设备的示意图；以及
图7A和图7B示出根据本公开的实施例的仿真结果。
在所有附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。
具体实施方式
现在将参考几个示例实施例来讨论本文中描述的主题。应当理解，这些实施例仅出于使得本领域技术人员能够更好地理解并且因此实现本文中描述的主题的目的来讨论，而不是暗示对主题的范围的任何限制。
本文中使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制示例实施例。如本文中使用的，单数形式“一个”、“一”和“该”也旨在包括复数形式，除非上下文另外明确指出。将进一步理解，当在本文中使用时，术语“包括(comprises)”、“包括(comprising)”、“包含(includes)”和/或“包含(including)”指定所述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但是不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其组的存在或增加。
还应当注意，在一些替代实现中，所提到的功能/动作可以不按图中指出的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/动作，连续示出的两个功能或动作实际上可以同时执行，或者有时可以相反的顺序执行。
如本文中使用的，术语“通信网络”是指遵循任何合适的通信标准的网络，诸如长期演进(LTE)、高级LTE(LTE-A)、宽带码分多址(WCDMA)、高速分组接入(HSPA)等。此外，终端设备与通信网络中的网络设备之间的通信可以根据任何合适的世代通信协议来执行，包括但不限于第一代(1G)通信协议、第二代(2G)通信协议、2.5G通信协议、2.75G通信协议、第三代(3G)通信协议、第四代(4G)通信协议、4.5G通信协议、未来的第五代(5G)通信协议、和/或当前已知或将来要开发的任何其他协议。
本文中使用的术语“随机接入前导码码”是指发送到网络设备、指示随机接入请求的数据。本文中使用的术语“定时提前”是指信号从终端设备到达网络设备所花费的时间长度。
本公开的实施例可以应用于各种通信系统中。考虑到通信的快速发展，当然还将存在可以体现本公开的未来类型的通信技术和系统。不应将本公开的范围限制为仅上述系统。出于说明的目的，将参考5G通信系统中的车辆到一切(V2X)通信的场景来描述本公开的实施例。应当注意，本公开的实施例可以在需要低等待时间和/或高可靠性的任何合适的场景中实现。
术语“网络设备”包括但不限于通信系统中的基站(BS)、网关、管理实体和其他合适的设备。术语“基站”或“BS”表示节点B(NodeB或NB)、演进型NodeB(eNodeB或eNB)、远程无线电单元(RRU)、无线电报头(RH)、远程无线电头(RRH)、中继、低功率节点(例如，毫微微、微微等)。
术语“终端设备”包括但不限于“用户设备(UE)”和能够与网络设备通信的其他合适的终端设备。作为示例，“终端设备”可以是指终端、移动终端(MT)、订户站(SS)、便携式订户站、移动台(MS)或接入终端(AT)。
本文中使用的术语“电路系统”可以是指以下中的一个或多个或全部：
(a)仅硬件电路实现(诸如仅在模拟和/或数字电路系统中的实现)，以及
(b)硬件电路和软件的组合，诸如(如适用)：
(i)模拟和/或数字硬件电路与软件/固件的组合，以及
(ii)具有软件(包括数字信号处理器)的硬件处理器、软件和存储器的任何部分，这些部分一起工作以引起诸如移动电话或服务器等装置执行各种功能，以及
(c)硬件电路和/或处理器，诸如微处理器或微处理器的一部分，该硬件电路和/或处理器需要软件(例如，固件)来进行操作，但是该软件在操作不需要时也可以缺失。
该电路系统的定义适用于该术语在本申请中的所有使用，包括在任何权利要求中。作为另一示例，如本申请中使用的，术语“电路系统”也涵盖仅硬件电路或处理器(或多个处理器)或硬件电路或处理器及其(或它们的)随附软件和/或固件的一部分的实现。术语“电路系统”还覆盖(例如并且如果适用于特定权利要求要素)用于移动设备的基带集成电路或处理器集成电路、或者服务器、蜂窝网络设备或其他计算或网络设备中的类似集成电路。
在传统的LTE和NR通信系统中，TA估计依赖于在物理随机接入信道(PRACH)上发送的前导码，并且该前导码在频域中是连续的。但是，与许可频谱不同，未许可频谱具有功率谱密度(PSD)限制和占用带宽要求。未许可频谱上的所有传输(包括前导码)都应满足限制/要求。结果，对于传统通信系统，块交织的频分复用(B-IFDM)结构被接受用于UL传输。例如，UL传输占用物理资源块(PRB)#0、10、20、30，...，90。因此，未许可的NR的前导码也应遵循B-IFDM结构。
对于传统的LTE和5G通信系统，前导码基于Zadoff-Chu(ZC)序列，并且在频域中连续的前导码的自相关具有主峰值。主峰的位置指示接收到的前导码的传播延迟。例如，如果主峰值出现在3us，则传播延迟(双向)等于3us，则终端设备的TA应该设置为3us。由于主峰值比其他峰值高得多，因此网络设备可以轻松地为频域中连续的前导码定位主峰值。
然而，在非许可频谱上，基于ZC序列的前导码在频域中分布在B-IFDM结构上，并且该前导码的自相关具有多个误差峰值。如果将传统的TA估计方案用于基于B-IFDM的前导码，则这些虚假峰可能会严重导致TA估计的不准确性，因为当添加噪声或干扰时，虚假峰很容易与主峰混淆。因此，传统的TA估计方案无法在非许可频谱上很好地工作。
为了至少部分地解决上述和其他潜在问题，本公开的实施例提供了用于确定TA的解决方案。根据本公开的实施例，网络设备基于从终端设备接收的随机接入前导码来确定定时提前的估计和定时提前的误差。网络设备基于该误差为终端设备确定具有不同开销长度的不同通信模式。网络设备可以基于来自终端设备的反馈信息来更新定时提前的估计。这样，提高了定时提前的估计的准确性。
现在，下面参考附图描述本公开的一些示例实施例。本领域技术人员将容易理解，由于本公开超出了这些有限的实施例，因此本文中针对这些附图给出的详细描述是出于说明性目的。
图1示出了可以在其中实现本公开的实施例的通信系统的示意图。作为通信网络的一部分的通信系统100包括网络设备120和一个或多个终端设备110-1和110-2。应当理解，通信系统100可以包括任意合适数目的终端设备。应当注意，通信系统100还可以包括为了清楚而省略的其他元件。网络设备120可以与终端设备110通信。应当理解，图1所示的网络设备和终端设备的数目出于说明的目的而给出，而没有提出任何限制。通信系统100可以包括任何合适数目的网络设备和终端设备。
通信系统100中的通信可以根据任何适当的通信协议来实现，包括但不限于第一代(1G)蜂窝通信协议、第二代(2G)蜂窝通信协议、第三代(3G)蜂窝通信协议、第四代(4G)蜂窝通信协议和第五代(5G)蜂窝通信协议等、诸如电气和电子工程师协会(IEEE)802.11等无线局域网通信协议、和/或当前已知或将来要开发的任何其他协议。此外，通信可以利用任何适当的无线通信技术，包括但不限于：码分多址(CDMA)、频分多地址(FDMA)、时分多地址(TDMA)、频分双工器(FDD)、时间划分双工器(TDD)、多输入多输出(MIMO)、正交频分多址(OFDMA)、和/或任何当前已知或将来要开发的技术。
图2示出了终端设备110和网络设备120之间的交互200的示意图。可以使用机器学习结构(例如，神经网络)来实现交互。图3示出了根据本公开实施例的使用神经网络的结构TA估计方案的示意图。神经网络130可以在网络设备120处本地实现。神经网络130可以远程地实现。如图3所示，神经网络130可以包括训练模块310、权重模块320和估计模块330。应当注意，神经网络130仅是用于说明的示例。
仅出于说明的目的，参考图3描述了本公开的一些实施例。应当注意，可以使用任何适当的结构来实现本公开的实施例。例如，本公开的实施例还可以使用专家系统来实现。应该理解，本公开不限于该方面。
终端设备110向网络设备120发送204随机接入前导码。可以使用PRACH资源来发送该前导码。在一些实施例中，终端设备110可以使用具有窄带宽的载波来发送前导码。网络设备120确定208定时提前的估计和该估计的误差。在示例实施例中，网络设备120可以在时域中计算没有延迟或失真的原始前导码与PRACH上的接收信号的相关性。相关性被视为神经网络的输入。神经网络的输入由神经网络的各层处理。例如，如图3所示，估计模块330使用初始权重来确定定时提前和误差的估计。
网络120确定212终端设备110的通信模式。在一些实施例中，参考图3，神经网络130可以使用该误差指示估计是否准确。
在一些实施例中，网络设备120可以将误差与预定阈值误差进行比较。如果误差小于预定阈值误差，则表明估计是准确的。如果该误差大于预定阈值误差，则表明该估计不准确。
在示例实施例中，如果网络设备120确定估计不准确，则网络设备120可以确定具有长开销的通信模式。例如，网络设备120可以确定终端设备110应该具有长的循环前缀。
在另一个示例实施例中，如果网络设备120确定估计是准确的，则网络设备120可以确定具有短开销的通信模式。例如，网络设备120可以确定终端设备应该具有短循环前缀。
网络设备120向终端设备110发送216通信模式的信息。在一些实施例中，如果通信模式具有长的开销，则网络设备120可以调度终端设备110以在无竞争的PRACH资源中发送220另一随机接入前导码。由于在无竞争的PRACH资源中没有干扰和低噪声，所以网络设备120可以确定224定时提前的准确估计和小的误差。网络设备可以确定228具有比先前通信模式更短的开销的通信模式，并且发送232通信模式的信息。训练模块310可以使用TA的先前估计、TA的准确估计及其相应的随机接入前导码来训练神经网络130。
在其他实施例中，如果终端设备110未能使用所确定的通信模式执行UL传输，则终端设备110可以向网络设备120发送220另一随机接入前导码。网络设备120可以确定224TA的另一估计和另一误差。如果另一误差小于阈值误差，则网络设备可以确定228具有更短的开销另一通信模式，并发送232该通信模式的信息。终端设备110可以发送前导码并且多次接收TA的重新估计，直到终端设备110成功地执行UL传输为止。
可以使用TA的估计来训练神经网络130。例如，网络设备120可以获得导致先前的不正确的TA估计和TA的准确估计的相关性。网络设备120可以将相关性和准确估计馈送到训练模块310，以更新权重模块320。作为示例，训练模块310可以基于与当前权重的输入相关性来计算TA的不准确估计。可以根据TA的不准确估计与TA的准确估计之间的差，通过梯度下降的方式来更新神经网络130的最后层的权重。基于最后层的更新的权重和TA的准确估计，可以获得作为前一层的期望输出的最后层的期望输入。使用所需输出和实际输出之间的差更新前一层的权重。
这样，网络设备可以基于估计TA的准确性来确定终端设备的开销，这允许具有不准确TA的终端设备执行UL传输。此外，由于网络设备120使用历史信息动态地更新其数据，因此可以提高估计TA的准确性。
在一些实施例中，如果通信模式具有短开销，则网络设备120可以观察236终端设备110的性能。例如，网络设备120可以观察终端设备110的符号干扰率。网络设备120可以观察从终端设备110接收到的NACK。
网络设备120可以获得240终端设备110的通信参数。在示例实施例中，通信参数可以指示符号干扰率。替代地或附加地，通信参数可以指示NACK比率。如果通信参数超过阈值参数，则网络设备120可以确定244具有更长开销的又一通信模式。网络设备可以向终端设备110发送248通信模式的信息。
图4示出了根据本公开的实施例的方法400的流程图。方法400可以在网络设备120处实现。
在框410处，网络设备120从终端设备110接收随机接入前导码。可以使用PRACH资源来发送该前导码。在一些实施例中，终端设备110可以使用具有窄带宽的载波来发送前导。
在框420处，网络设备120基于随机接入前导码来确定定时提前的估计和TA的估计的误差。在一些实施例中，使用神经网络来确定TA的估计和TA的误差。
在框430处，网络设备120确定用于与网络设备120的通信的、终端设备110的通信模式。在一些实施例中，网络设备120可以将误差与预定阈值误差进行比较。如果误差小于预定阈值误差，则表明估计是准确的。如果误差超过预定阈值误差，则表明估计不准确。
如果估计准确，则网络设备120可以将具有短开销的通信模式(称为“第一通信模式”)确定为通信模式。在一些实施例中，网络设备可以获得终端设备110的性能参数。性能参数可以指示符号干扰率。替代地或另外，性能参数可以指示NACK率。
如果性能参数超过预定参数，这意味着终端设备110无法用于确定的开销执行UL传输，则网络设备120可以将通信模式改变为具有更长开销的又一通信模式(称为“第二通信模式”)。
如果估计不准确，则网络设备120可以确定具有长开销的通信模式(称为“第三通信模式”)。网络设备120可以调度终端设备110以发送另一随机接入前导码。替代地或附加地，终端设备110可以自发地发送另一随机接入前导码。
在该实施例中，网络设备120可以基于另一随机接入前导码来确定另一TA的另一估计和另一误差。如果另一误差小于阈值误差，则网络设备可以以将第三通信模式改变为具有较短开销的第四通信模式。
在框440处，网络设备向终端设备110发送通信模式的指示。
图5示出了根据本公开的实施例的方法500的流程图。方法500可以在终端设备110处实现。
在框510处，终端设备110向网络设备120发送随机接入前导码。可以使用PRACH资源来发送该前导码。在一些实施例中，终端设备110可以使用具有窄带宽的载波来发送前导码。
基于随机接入前导码来确定定时提前的估计和TA的估计的误差。在一些实施例中，使用神经网络来确定TA的估计和TA的误差。
在框520，终端设备110接收用于与网络设备120通信的通信模式的指示。基于误差来确定通信模式。
在一些实施例中，该误差与预定阈值误差进行比较。如果误差小于预定阈值误差，则表明估计是准确的。如果误差小于预定阈值误差，则表明估计不准确。
如果估计是准确的，则终端设备110可以接收具有短开销的通信模式(称为“第一通信模式”)作为通信模式的指示。在一些实施例中，网络设备可以获得终端设备110的性能参数。性能参数可以指示符号干扰率。替代地或另外，性能参数可以指示NACK比率。
如果性能参数超过预定参数，这意味着终端设备110无法执行具有确定的开销的UL传输，则终端设备110可以接收又一指示，该又一指示指示将通信模式改变为具有更长开销的另一种通信模式(称为“第二种通信模式”)。
如果估计不准确，则终端设备110可以接收具有长开销的通信模式(称为“第三通信模式”)的指示。网络设备120可以调度终端设备110，以发送另一随机接入前导码。替代地或附加地，终端设备110可以自发地发送另一随机接入前导码。
在该实施例中，如果另一误差小于阈值误差，则终端设备110可以接收另一指示，该另一指示指示将第三通信模式改变为具有较短开销的第四通信模式。网络设备120可以基于另一随机接入前导码来确定另一TA的另一估计和另一误差。
在一些实施例中，用于执行方法400的装置(例如，网络设备120)可以包括用于执行方法400中的对应步骤的相应部件。这些部件可以以任何合适的方式来实现。例如，它可以由电路系统或软件模块来实现。
在一些实施例中，该装置包括：用于在网络设备处从终端设备接收随机接入前导码的部件；用于基于随机接入前导码来确定针对终端设备的定时提前的估计和该估计的误差的部件；用于基于误差来确定终端设备用于与网络设备通信的通信模式的部件，通信模式与终端设备的用于通信的开销的长度相关联；以及用于向终端设备发送通信模式的指示以用于通信的部件。
在一些实施例中，用于确定通信模式的部件包括：用于将误差与阈值误差进行比较的部件；以及用于响应于确定误差小于阈值误差来将具有短开销的第一通信模式确定为通信模式的部件。
在一些实施例中，该装置还包括：用于获得终端设备的性能参数的部件，该性能参数指示符号干扰率和NACK比率中的至少一项；以及用于响应于性能参数超过阈值参数来将第一通信模式改变为具有更长开销的第二通信模式的部件。
在一些实施例中，用于确定通信模式的部件包括：用于将误差与阈值误差进行比较的部件；以及用于响应于确定误差超过阈值误差来将具有长开销的第三通信模式确定为通信模式的部件。
在一些实施例中，该装置还包括：用于从终端设备接收另一随机接入前导码的部件；用于基于另一随机接入前导码来确定针对终端设备的另一定时提前的另一估计和另一估计的另一误差的部件；以及用于响应于另一误差小于所述阈值误差，将第三通信模式改变为具有更短开销的第四通信模式的部件。
在一些实施例中，估计和误差使用神经网络被确定。
在一些实施例中，用于执行方法500的装置(例如，终端设备110)可以包括用于执行方法500中的对应步骤的相应部件。这些部件可以以任何合适的方式来实现。例如，它可以由电路系统或软件模块来实现。
在一些实施例中，该装置包括：用于在终端设备处向网络设备发送随机接入前导码的部件，随机接入前导码用于确定针对终端设备的定时提前的估计和估计的误差；用于从网络设备接收用于与网络设备通信的通信模式的指示的部件，通信模式是基于误差而确定并且与终端设备的用于所述通信的开销的长度相关联。
在一些实施例中，用于接收指示的部件包括用于响应于误差小于阈值误差来接收具有短开销的第一通信模式作为通信模式的指示的部件。
在一些实施例中，该装置还包括：用于响应于终端设备的性能参数超过阈值参数来接收另一指示的部件，该另一指示指示将第一通信模式改变为具有更长开销的第二通信模式，性能参数指示符号干扰率和NACK比率中的至少一项。
在一些实施例中，用于接收指示的部件包括用于响应于误差超过阈值误差而接收具有长的开销的第三通信模式作为通信模式的指示的部件。
在一些实施例中，该装置还包括用于向网络设备发送另一随机接入前导码的部件，该另一随机接入前导码用于确定针对该终端设备的另一定时提前的另一估计和该另一估计的另一误差；以及用于响应于另一误差小于阈值误差来接收指示另一指示的部件，该另一指示指示将第三通信模式改变为具有更短开销的第四通信模式。
在一些实施例中，估计和误差使用神经网络被确定。
图6是适合于实现本公开的实施例的设备600的简化框图。设备600可以在网络设备120处实现。设备600也可以在终端设备110处实现。如图所示，设备600包括一个或多个处理器610、耦合到(多个)处理器610的一个或多个存储器620、耦合到处理器610的一个或多个发射器和/或接收器(TX/RX)640。
处理器610可以是适合于本地技术网络的任何类型，并且作为非限制性示例，可以包括通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)和基于多核处理器架构的处理器中的一种或多种。设备600可以具有在时间上从属于与主处理器同步的时钟的多个处理器，诸如专用集成电路芯片。
存储器620可以是适合于本地技术网络的任何类型，并且作为非限制性示例，可以使用任何合适的数据存储技术来实现，诸如非暂态计算机可读存储介质、基于半导体的存储设备、磁存储设备和系统、光学存储设备和系统、固定存储器和可移动存储器。
存储器620存储程序630的至少一部分。TX/RX 640用于双向通信。TX/RX 640具有至少一个天线以促进通信，但是实际上，在本申请中提到的接入节点可以具有多个天线。通信接口可以表示与其他网络元件通信所必需的任何接口。
假定程序630包括程序指令，该程序指令在由相关联的处理器610执行时使得设备600能够根据本公开的实施例进行操作，如本文中参考图2至5讨论的。也就是说，本公开的实施例可以由设备600的处理器610执行的计算机软件来实现，或者由硬件来实现，或者由软件和硬件的组合来实现。
图7A和图7B示出了根据本公开实施例的仿真结果。图7A示出了在PRACH资源中同时仅发送一个前同步码的情况。图7B示出了在PRACH资源中同时发送四个前同步码的情况。可以看出，本公开的实施例提供了比常规TA估计更准确的TA估计。
尽管本说明书包含很多特定实现细节，但是这些不应当被解释为对任何公开或所要求保护的范围的限制，而是对可能特定于特定公开的特定实施例的特征的描述。在本说明书中在单独的实施例的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以在多个实施例中单独地或以任何合适的子组合来实现。此外，尽管以上可以将特征描述为以某些组合起作用并且甚至最初如此要求保护，但是在某些情况下，可以从组合中去除所要求保护的组合中的一个或多个特征，并且所要求保护的组合可以涉及子组合或子组合的变体。
类似地，尽管在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应当理解为要求这样的操作以所示出的特定顺序或以连续顺序执行，或者要求执行所有示出的操作以实现期望结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施例中的各种系统组件的分离不应当被理解为在所有实施例中都需要这种分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以集成在单个软件产品中或者打包成多个软件产品。
当结合附图阅读时，鉴于前述描述，对本公开的前述示例性实施例的各种修改、改编对于相关领域的技术人员而言将变得很清楚。任何和所有修改仍将落入本公开的非限制性和示例性实施例的范围内。此外，受益于前述说明书和相关附图中呈现的教导，与本公开的这些实施例有关的本领域技术人员将能够想到本文中阐述的本公开的其他实施例。
因此，应当理解，本公开的实施例不限于所公开的特定实施例，并且修改和其他实施例旨在被包括在所附权利要求的范围内。尽管本文中使用特定术语，但是它们仅在一般和描述性意义上使用，而不是出于限制的目的。

Claims (26)

1.一种通信方法，包括：
在网络设备处，从终端设备接收随机接入前导码；
基于所述随机接入前导码，确定针对所述终端设备的定时提前的估计和所述估计的误差；
基于所述误差，确定所述终端设备用于与所述网络设备的通信的通信模式，所述通信模式与所述终端设备用于所述通信的开销的长度相关联；以及
向所述终端设备发送所述通信模式的指示，以用于所述通信。
2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述通信模式包括：
将所述误差与阈值误差进行比较；以及
响应于确定所述误差小于所述阈值误差，将具有短开销的第一通信模式确定为所述通信模式。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
获得所述终端设备的性能参数，所述性能参数指示符号干扰率和NACK比率中的至少一项；以及
响应于所述性能参数超过阈值参数，将所述第一通信模式改变为具有更长开销的第二通信模式。
4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述通信模式包括：
将所述误差与阈值误差进行比较；以及
响应于确定所述误差超过所述阈值误差，将具有长开销的第三通信模式确定为所述通信模式。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括：
从所述终端设备接收另一随机接入前导码；
基于所述另一随机接入前导码，确定针对所述终端设备的另一定时提前的另一估计和所述另一估计的另一误差；以及
响应于所述另一误差小于所述阈值误差，将所述第三通信模式改变为具有更短开销的第四通信模式。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计和所述误差使用神经网络被确定。
7.一种通信方法，包括：
在终端设备处，向网络设备发送随机接入前导码，所述随机接入前导码用于确定针对所述终端设备的定时提前的估计和所述估计的误差；以及
从所述网络设备接收用于与所述网络设备的通信的通信模式的指示，所述通信模式是基于所述误差而确定的并且与所述终端设备用于所述通信的开销的长度相关联。
8.根据权利要求7所述的方法，其中接收所述指示包括：
响应于所述误差小于阈值误差，接收具有短开销的第一通信模式作为所述通信模式的所述指示。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括：
响应于所述终端设备的性能参数超过阈值参数，接收另一指示，所述另一指示指示将所述第一通信模式改变为具有更长开销的第二通信模式，所述性能参数指示符号干扰率和NACK比率中的至少一项。
10.根据权利要求7所述的方法，其中接收所述指示包括：
响应于所述误差超过阈值误差，接收具有长开销的第三通信模式作为所述通信模式的所述指示。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
向所述网络设备发送另一随机接入前导码，所述另一随机接入前导码用于确定针对所述终端设备的另一定时提前的另一估计和所述另一估计的另一误差；以及
响应于所述另一误差小于所述阈值误差，接收另一指示，所述另一指示指示将所述第三通信模式改变为具有更短开销的第四通信模式。
12.根据权利要求7所述的方法，其中所述估计和所述误差使用神经网络被确定。
13.一种网络设备，包括：
至少一个处理器；以及
存储器，耦合到所述至少一个处理器，所述存储器中存储指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述网络设备执行动作，所述动作包括：
在所述网络设备处，从终端设备接收随机接入前导码；
基于所述随机接入前导码，确定针对所述终端设备的定时提前的估计和所述估计的误差；
基于所述误差，确定所述终端设备用于与所述网络设备的通信的通信模式，所述通信模式与所述终端设备用于所述通信的开销的长度相关联；以及
向所述终端设备发送所述通信模式的指示，以用于所述通信。
14.根据权利要求13所述的网络设备，其中确定所述通信模式包括：
将所述误差与阈值误差进行比较；以及
响应于确定所述误差小于所述阈值误差，将具有短开销的第一通信模式确定为所述通信模式。
15.根据权利要求14所述的网络设备，其中所述动作还包括：
获得所述终端设备的性能参数，所述性能参数指示符号干扰率和NACK比率中的至少一项；以及
响应于所述性能参数超过阈值参数，将所述第一通信模式改变为具有更长开销的第二通信模式。
16.根据权利要求13所述的网络设备，其中确定所述通信模式包括：
将所述误差与阈值误差进行比较；以及
响应于确定所述误差超过所述阈值误差，将具有长开销的第三通信模式确定为所述通信模式。
17.根据权利要求16所述的网络设备，其中所述动作还包括：
从所述终端设备接收另一随机接入前导码；
基于所述另一随机接入前导码，确定针对所述终端设备的另一定时提前的另一估计和所述另一估计的另一误差；以及
响应于所述另一误差小于所述误差，将所述第三通信模式改变为具有更短开销的第四通信模式。
18.根据权利要求13所述的网络设备，其中所述估计和所述误差使用神经网络被确定。
19.一种终端设备，包括：
至少一个处理器；以及
存储器，耦合到所述至少一个处理器，所述存储器中存储指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述终端设备执行动作，所述动作包括：
在所述终端设备处，向网络设备发送随机接入前导码，所述随机接入前导码用于确定针对所述终端设备的定时提前的估计和所述估计的误差；以及
从所述网络设备接收用于与所述网络设备的通信的通信模式的指示，所述通信模式是基于所述误差而确定的并且与所述终端设备用于所述通信的开销的长度相关联。
20.根据权利要求19所述的终端设备，其中接收所述指示包括：
响应于所述误差小于阈值误差，接收具有短开销的第一通信模式作为所述通信模式的所述指示。
21.根据权利要求20所述的终端设备，其中所述动作还包括：
响应于所述终端设备的性能参数超过阈值参数，接收另一指示，所述另一指示指示将所述第一通信模式改变为具有更长开销的第二通信模式，所述性能参数指示符号干扰率和NACK比率中的至少一项。
22.根据权利要求19所述的终端设备，其中接收所述指示包括：
响应于所述误差超过阈值误差，接收具有长开销的第三通信模式作为所述通信模式的所述指示。
23.根据权利要求22所述的终端设备，其中所述动作还包括：
向所述网络设备发送另一随机接入前导码，所述另一随机接入前导码用于确定针对所述终端设备的另一定时提前的另一估计和所述另一估计的另一误差；以及
响应于所述另一误差小于所述阈值误差，接收另一指示，所述另一指示指示将所述第三通信模式改变为具有更短开销的第四通信模式。
24.根据权利要求19所述的终端设备，其中所述估计和所述误差使用神经网络被确定。
25.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由机器的至少一个处理单元执行时，使所述机器执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。
26.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由机器的至少一个处理单元执行时，使所述机器执行根据权利要求7至12中任一项所述的方法。
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