CN115428363A - 基于网络状态预测和数据访问行为预测来预加载应用数据 - Google Patents

Abstract

各个实施例包括用于基于经预测的网络状态覆盖和经预测的用户数据访问行为来将数据预加载到无线设备上的方法。在一方面，服务器可以接收无线设备的行程信息，接收表示不同网络覆盖区域的网络覆盖地图信息，预测无线设备到达信号质量降低的网络覆盖区域的行进时间，预测无线设备在该网络覆盖区域内的行进历时，并且向无线设备传送通知，以使在进入该网络覆盖区域之前能够预加载适当的数据。进一步方面包括被配置成与服务器通信并在进入网络覆盖区域之前预加载适当数据的无线设备。

Description

基于网络状态预测和数据访问行为预测来预加载应用数据

背景

跨区域的无线网络覆盖可取决于区域拓扑和可用无线通信网络运营商基础设施而不同。其他干扰源(诸如人造结构和恶劣天气)可影响网络稳定性，以使用户在访问在线数据时体验到不足的数据接收。当连接到无线通信网络的无线设备进入网络覆盖不稳定或无网络覆盖的区域时，到移动设备的在线数据传递可能受到限制或完全中止，从而导致用户体验降级或中断。当实现应用的无线设备进入不稳定的网络区域时，移动设备上通过无线网络请求数据的应用可经历等待时间问题或停止运行。当退出不稳定的网络区域并进入稳定的网络区域时，这些应用可再次开始运行。然而，用户无法防止此类应用在一时间段内经历不稳定的网络覆盖时的使用受限或无法使用。当需要移动数据的应用被用于导航正在进行的旅程时，数据覆盖的丢失可能尤其成问题。

概述

各个方面包括实现用于基于经预测的网络状态覆盖和用户的经预测的在线数据访问行为来将应用数据预加载到无线设备的方法的方法、系统和设备。各个方面可包括：从该无线设备接收包括第一行程位置和第二行程位置的行程信息；接收表示第一网络覆盖区域和第二网络覆盖区域的网络覆盖地图信息，其中第二行程位置位于第一网络覆盖区域；预测供该无线设备从第二行程位置到达第二网络覆盖区域的行进时间；预测该无线设备预计在第二网络覆盖区域内行进的行进历时；以及向该无线设备传送包括经预测行进时间和经预测行进历时的通知，该通知被配置成使该无线设备能够确定预加载数据量或一个或多个预加载数据类型。

在一些方面，第一网络覆盖区域可具有与第一无线网络类型和第一信号强度相关联的第一网络稳定性水平，第二网络覆盖区域可具有与第二无线网络类型和第二信号强度相关联的第二网络稳定性水平，并且预加载数据量或一个或多个预加载数据类型可以至少部分地基于第一网络稳定性水平和第二网络稳定性水平。在一些方面，网络覆盖地图信息可包括包含基站分布的运营商提供的信息，其中第一网络稳定性水平和第二网络稳定性水平可以部分地基于基站分布。

在一些方面，网络覆盖地图信息可包括从多个无线设备接收的转换坐标，这些转换坐标可以对应于第一网络覆盖区域与第二网络覆盖区域之间的转换，并且经预测的行进时间可以至少部分地基于转换坐标。在一些方面，预加载数据类型可包括高质量视频、标准质量视频、低质量视频、音频、消息收发或文本。

一些方面可进一步包括基于第一行程位置和第二行程位置来确定无线设备的速度，其中预测行进时间和预测行进历时可以至少部分地基于该无线设备的速度。

在一些方面，行程信息可进一步包括第一行程位置与行程结束位置之间的行进路线，其中预测行进时间和预测行进历时可以至少部分地基于行进路线。

一些方面可进一步包括从无线设备接收对预加载数据的请求；以及在该无线设备进入第二网络覆盖区域之前向该无线设备传送所请求的预加载数据。

一些方面可进一步包括从无线设备接收该无线设备的用户的在线访问历史；基于该在线访问历史来训练用户行为模型，该用户行为模型将使该无线设备能够确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型，其中该用户行为模型输出用户将访问预加载数据量和/或一个或多个预加载类型的概率；以及向该无线设备传送该用户行为模型。

各个方面可包括向服务器传送包括第一行程位置和第二行程位置的行程信息；从服务器接收包括基于第一行程位置和第二行程位置的经预测行进时间和经预测行进历时的通知；以及响应于接收到该通知而确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。

一些方面可进一步包括响应于无线设备确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型而向服务器传送对预加载数据的请求；以及在该无线设备进入具有不稳定网络连接的网络覆盖区域之前从该服务器接收所请求的预加载数据。

一些方面可进一步包括向服务器传送无线设备的用户的在线访问历史；从该服务器接收用户行为模型；使用该用户行为模型来确定用户将访问预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型的概率；以及基于由用户行为模型输出的用户将访问预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型的概率来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。

在一些方面，确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以至少部分地基于经预测行进时间和经预测行进历时。在一些方面，通知可包括即将到来的网络覆盖区域的网络稳定性水平。在一些方面，确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以至少部分地基于网络稳定性水平。

进一步方面包括一种包括处理器的无线设备，该处理器被配置成执行以上概述的各方法中任一者的操作。进一步方面包括一种包括处理器的服务器，该处理器被配置成执行以上概述的各方法中任一者的操作。进一步方面包括一种处理设备，该处理设备被配置成在无线设备中使用且被配置成执行以上概述的各方法中任一者的操作。进一步方面包括一种包括其上存储有处理器可执行指令的非瞬态处理器可读介质的无线设备，这些处理器可执行指令被配置成使无线设备的处理器或服务器执行以上概述的各方法中任一者的操作。进一步方面包括一种无线设备，该无线设备包括用于执行以上概述的各方法中任一者的操作的装置。进一步方面包括一种服务器，该服务器包括用于执行以上概述的各方法中任一者的操作的装置。

附图简述

纳入于此且构成本说明书一部分的附图解说了各示例性实施例，并与以上给出的概括描述和下面给出的详细描述一起用来解释各个实施例的特征。

图1是解说根据各个实施例的示例通信系统100的系统框图。

图2是解说适于实现各个实施例的示例计算系统的组件框图。

图3是适于实现各个实施例的包括用于无线通信中的用户面和控制面的无线电协议栈的软件架构300的示例的组件框图。

图4是解说根据各个实施例的被配置成基于经预测的网络状态和经预测的用户行为在无线通信网络内预加载无线数据的示例系统400的组件框图。

图5是解说根据各个实施例的被配置成基于经预测的网络状态和经预测的用户行为在无线通信网络内预加载无线数据的示例系统500的组件框图。

图6是解说根据各个实施例的无线通信网络内每网络稳定性水平的可用内容的图表。

图7是解说用于实现各个实施例的无线通信网络内的操作和通信的消息流图700。

图8A是解说根据各个实施例的用于开发网络覆盖数据库的方法800的过程流图。

图8B是解说根据各个实施例的网络覆盖数据库800b内的网络覆盖信息的存储的图表。

图9A解说了根据各个实施例的展现各种网络稳定性水平的无线通信网络900a。

图9B是解说根据各个实施例的用于无线通信网络900a的示例网络稳定性数据库的表格。

图10A解说了根据各个实施例的展现各种网络稳定性水平的无线通信网络1000a。

图10B是解说根据各个实施例的用于无线通信网络1000a的示例网络稳定性数据库的表格。

图11是解说根据各个实施例的用于预测到网络覆盖区域的行进时间和通过网络覆盖区域的行进历时的方法1100的过程流图。

图12是解说根据各个实施例的用于将数据预加载到无线设备上的方法1200的过程流图。

图13是解说根据各个实施例的用于基于经预测的网络状态覆盖来将数据预加载到无线设备上的方法1300的过程流图。

图14是解说根据各个实施例的用于基于经预测的网络状态覆盖来预加载无线数据的实施例方法的过程流图。

图15是用于实现各个实施例的网络计算设备的示例的组件框图。

图16是适用于实现各个实施例的示例无线设备的组件框图。

详细描述

将参照附图详细描述各个实施例。在可能之处，相同附图标记将贯穿附图用于指代相同或类似部分。对特定示例和实施例所作的引用是用于解说性目的，而并不旨在限定各个实施例或权利要求的范围。

各个实施例包括可以在一个或多个计算设备(诸如网络服务器和/或移动设备)内实现的用于基于预测无线设备何时将在具有不同网络稳定性水平的各区域之间转换并基于用户的经预测数据访问行为来将移动数据预加载到无线设备的方法。各个实施例可包括计算设备在未来某个时间段(例如，秒、分钟等)内预测无线设备的位置并确定预测位置附近的网络稳定性(或不稳定性)或基站传输能力、以及移动设备可能在该位置和/或未来时间处请求的数据的类型、量和/或速率。网络稳定性水平预测和数据使用预测可被用于确定在经历预计的网络问题(即，减少的无线连接或没有无线连接)之前预加载到无线设备的数据类型和/或数据量。基于这些预测，可以发起应用数据的适当预加载。

在一些实施例中，网络服务器可以确定要预加载到无线设备的数据类型和/或数据量，并且向无线设备指示何时将预加载数据量和/或数据类型，并且无线设备可作为响应请求下载此类数据。在一些实施例中，无线设备可以从网络服务器接收网络信息(例如，网络稳定性和基站能力)和/或数据使用预测，基于接收到的信息来确定要预加载的数据量和/或数据类型，并且作为响应请求下载此类数据。在一些实施例中，网络服务器可以确定要预加载到无线设备的数据类型和/或数据量，并且开始向无线设备传送预加载数据。

在一些实施例中，网络服务器可基于移动设备在整个无线通信网络中收集的网络覆盖特性来预测无线设备的未来网络稳定性或不稳定性特性。通过从移动设备收集链路质量、服务质量(QOS)和链接到位置信息的类似信息，无线通信网络可以开发和更新网络稳定性/不稳定性映射到位置(例如，信号强度映射到地理位置或区域的坐标或边界)的数据库。

在一些实施例中，对无线设备(尤其是无线设备的用户)可在未来时间和/或位置处请求的数据类型和/或数据量的预测可以由可在网络服务器中、在无线设备中或部分地在网络服务器和无线设备两者中执行的网络数据访问行为预测模型和/或用户行为预测模型来确定。网络数据访问行为预测模型和/或用户行为预测模型可以采用在一时间段内针对无线设备的数据访问行为进行训练的神经网络的形式。人工智能或机器学习(包括递归神经网络和长短期记忆(LSTM))可以基于由个体用户的移动设备的在线数据访问的历史进行训练，以生成可预测因用户而异的在线数据使用特性、行为、数据类型、数据量等的行为预测模型。例如，通过收集关于无线设备在一时间段内沿行进路径的数据使用的信息并将所收集的信息用作用于训练行为预测模型的训练数据集，可以训练可在网络服务器和/或无线设备中执行的网络数据访问行为预测模型以预测特定无线设备沿特定行进路径的数据访问行为。网络数据访问行为预测模型还可基于对无线设备定期行进的路径的观察来预测用户的可能行进路径，诸如例行通勤。

在网络服务器和/或无线设备中执行的经训练网络数据访问行为预测模型可以作为输入接收最新近无线设备数据访问历史、移动设备的最新近访问或使用的数据(例如，应用、网站、地理定位服务、操作系统等)、以及当前由移动设备访问的数据(例如，从无线网络请求数据的应用、网站或任何其他移动应用以执行任何水平的功能性)。经训练网络数据访问行为预测模型使用输入来预测无线设备在未来一时间段内和/或沿着经预测或经预计的行进路径的数据访问特性和活动(即，数据下载请求)。经预测的数据特性可以是数据下载速率、数据类型使用(诸如用于视频流、网站或地理定位服务的应用类型)、下载间隔以及其他因用户而异的、因数据而异的特性。

在一些实施例中，经训练网络数据访问行为预测模型可以在无线设备上执行的用户行为预测模块中实现。在一些实施例中，通信网络服务器可基于对无线设备的数据访问动作、行进模式等的观察来执行训练网络数据访问行为预测模型和/或用户行为预测模块的操作，并且将经训练网络数据访问行为预测模型和/或用户行为预测模块下载到无线设备以供执行。

在一些实施例中，无线通信网络服务器(例如，执行网络状态预测模块的服务器)可以预测无线设备将在何时何地经历不稳定的网络通信的时间、历时和/或位置(诸如无线设备将何时进入和离开不稳定网络覆盖的区域)。服务器可以将不稳定网络覆盖区域的网络知识应用于为无线设备预测的行进路径。通过接收或预测(例如，用户输入的行程信息、或基于用户行为预测模型)行进路径和预计速度，服务器可以预测无线设备将何时开始经历不稳定的网络覆盖、信号质量降级的类型或量、以及设备将何时再次经历稳定的网络覆盖。例如，如果服务器(例如，从地理定位信息、蜂窝小区跟踪、行为模型、移动设备硬件和传感器等)获知无线设备正以每小时60英里(mph)沿给定高速公路行驶，则模块可以根据网络特性图(例如，具有各种网络稳定性水平的网络区域)绘制该预计的行进路径，以预测无线设备何时可进入和离开已知的不稳定网络覆盖区域。

在一些实施例中，(例如，执行数据预加载模块的)无线设备可以从网络服务器接收关于无线设备将在何时何地经历不稳定网络状况的预测，并且将接收到的信息作为输入提供给用户行为预测模型，该用户行为预测模型可以确定应被请求预加载到无线设备的数据类型和数据量。无线设备可以利用网络状态预测和用户行为预测来确定何时、什么类型和多少数据要预加载，以使得用户不太可能经历用户在线体验的中断或关于无线通信网络服务的其他问题。由服务器确定的时间、历时和位置预测可以由无线设备结合用户行为预测输出使用以向网络发送关于将数据预加载到无线设备的请求。

例如，无线设备可能正以连续方式访问完全稳定的网络覆盖区域中的流式视频数据，以使得视频的一部分被加载而一部分保持未加载，直到被无线设备请求。无线设备可以请求针对不稳定网络覆盖的预计时间和历时且与不稳定网络覆盖的预计时间和历时相对应的视频数据的预加载(即，在使用之前传输数据)。作为另一示例，如果服务器预测用户通常在不稳定网络状况的区域中访问地图应用，则无线设备可以在该无线设备遇到不稳定网络状况之前请求预加载针对该区域的数字地图数据。

在一些实施例中，无线设备和/或网络服务器可以单独地(例如，作为自立功能性)或作为系统的一部分执行如本文所描述的用户行为预测模块、网络状态预测模块和数据预加载模块。例如，本文所描述的各种模块可以在无线设备中(例如，基于从无线设备接收的信息)、在通信网络中的一个或多个服务器中(例如，向无线设备提供输出或推荐)、或部分地在无线设备中且部分地在网络中的一个或多个服务器中实现。例如，可以在无线设备上或在服务器上训练用户行为模型，并且用户行为预测模块可以在无线设备上、在服务器上或在无线设备和服务器两者上实现。此外，无论各个实施例的功能性在何处实现，信息都可以由无线设备和网络服务器两者提供和使用，并且源自预加载决策的输出或动作可涉及无线设备和网络服务器两者。

各个实施例提供了在从网络下载可能要访问的数据可能较慢或不可能的时间期间使此类数据在无线设备的存储器中可用的优点。进一步的优点包括限制或防止在此类受限或没有无线网络连通性的实例期间下载不太可能访问的数据，从而防止或限制无线设备和无线通信网络两者的计算资源的浪费。各个实施例可以通过预测用户网络使用行为以及沿行进路线的网络可用性、状态和QOS来改进用户移动在线体验。各个实施例可以通过在预计将遇到不稳定或无网络状况的情况下预加载数据来改进用户体验，不稳定或无网络状况可导致较低带宽和下载速率、较高错误率、连接丢失以及导致移动通信设备上的用户体验不佳的其他网络因素。

术语“无线设备”在本文中被用于指代蜂窝电话、智能电话、便携式计算设备、个人或移动多媒体播放器、自主交通工具、无人驾驶飞行器(UAV)、自主和半自主交通工具内的无线通信元件、固定或纳入到各种移动平台的无线设备、全球定位系统设备、交通工具计算设备、交通工具中的信息娱乐系统、自主交通工具控制系统、膝上型计算机、平板计算机、智能本、超极本、掌上计算机、无线电子邮件接收器、启用因特网的多媒体蜂窝电话、医疗设备和装备、生物识别传感器/设备、无线路由器设备、无线电器、包括智能手表的可穿戴设备、和娱乐设备(诸如无线游戏控制器、音乐和视频播放器、卫星收音机等)、以及类似的电子设备(包括存储器、无线通信组件和可编程处理器)中的任一者或全部。

术语“片上系统”(SOC)在本文中用于指代包含集成在单个基板上的多个资源或处理器的单个集成电路(IC)芯片。单个SOC可包含用于数字、模拟、混合信号和射频功能的电路系统。单个SOC还可包括任何数目的通用或专用处理器(数字信号处理器、调制解调器处理器、视频处理器等)、存储器块(诸如ROM、RAM、闪存等)、以及资源(诸如定时器、电压调节器、振荡器等)。各SOC还可包括用于控制集成资源和处理器、以及用于控制外围设备的软件。

术语“系统级封装”(SIP)在本文中可被用于指代包含多个资源、计算单元、两个或更多个IC芯片上的核或处理器、基板或SOC的单个模块或封装。例如，SIP可包括在其上以垂直配置堆叠有多个IC芯片或半导体管芯的单个基板。类似地，SIP可包括多个IC或半导体管芯在其上被封装到统一基板中的一个或多个多芯片模块(MCM)。SIP还可包括经由高速通信电路系统耦合在一起并紧邻地封装在一起(诸如在单个主板上或在单个无线设备中)的多个独立的SOC。SOC的邻近性促成了高速通信以及存储器和资源的共享。

图1是解说适于实现各个实施例的示例通信系统100的系统框图。通信系统100可以是5G新无线电(NR)网络、或任何其他合适的网络(诸如(但不限于)LTE网络)。

通信系统100可包括异构网络架构，该异构网络架构包括核心网140和各种无线设备(图1中被解说为无线设备120a-120e)。通信系统100还可包括数个基站(解说为BS 110a、BS 110b、BS 110c和BS 110d)以及其他网络实体。基站是与无线设备进行通信的实体，并且也可被称为NodeB、B节点、LTE演进型B节点(eNB)、接入点(AP)、无线电头端、传送接收点(TRP)、新无线电基站(NR BS)、5G NodeB(NB)、下一代NodeB(gNB)、等等。每个基站可为特定地理区域提供通信覆盖。在3GPP中，术语“蜂窝小区”可指代基站的覆盖区域、或服务该覆盖区域的基站子系统或其组合，这取决于使用该术语的上下文。

基站110a-110d可以为宏蜂窝小区、微微蜂窝小区、毫微微蜂窝小区、另一类型的蜂窝小区或其组合提供通信覆盖。宏蜂窝小区可覆盖相对较大的地理区域(例如，半径为数千米)，并且可允许由具有服务订阅的无线设备无约束地接入。微微蜂窝小区可覆盖相对较小的地理区域，并且可允许由具有服务订阅的无线设备无约束地接入。毫微微蜂窝小区可覆盖相对较小的地理区域(例如，住宅)，并且可允许由与该毫微微蜂窝小区有关联的无线设备(例如，封闭订户群(CSG)中的无线设备)有约束地接入。用于宏蜂窝小区的基站可被称为宏BS。用于微微蜂窝小区的基站可被称为微微BS。用于毫微微蜂窝小区的基站可被称为毫微微BS或家用BS。在图1中解说的示例中，基站110a可以是用于宏蜂窝小区102a的宏BS，基站110b可以是用于微微蜂窝小区102b的微微BS，并且基站110c可以是用于毫微微蜂窝小区102c的毫微微BS。基站110a-110d中的一者或多者可支持一个或多个(例如，三个)蜂窝小区。术语“eNB”、“基站”、“NR BS”、“gNB”、“TRP”、“AP”、“B节点”、“5G NB”和“蜂窝小区”可以在本文中可互换地使用。

蜂窝小区可以不是驻定的，并且该蜂窝小区的地理区域可根据移动基站的位置而移动。基站110a-110d可通过各种类型的回程接口(诸如直接物理连接、虚拟网络、或其组合)使用任何合适的传输网络来彼此互连以及互连至通信系统100中的一个或多个其他基站或网络节点(未解说)。

基站110a-110d可以在有线或无线通信链路126上与核心网140进行通信。无线设备120a-120e可以在无线通信链路122上与基站110a-110d进行通信。

有线通信链路126可以使用各种有线网络(诸如以太网、TV电缆、电话、光纤、以及其他形式的物理网络连接)，这些有线网络可使用一个或多个有线通信协议，诸如以太网、点对点协议、高水平数据链路控制(HDLC)、高级数据通信控制协议(ADCCP)、以及传输控制协议/网际协议(TCP/IP)。

通信系统100还可包括中继站(诸如中继BS 110d)。中继站是能接收来自上游站(例如，基站或无线设备)的数据传输并向下游站(例如，无线设备或基站)发送该数据传输的实体。中继站也可以是能为其他无线设备中继传输的无线设备。在图1中解说的示例中，中继基站110d可与宏基站110a和无线设备120d进行通信以便促成基站110a与无线设备120d之间的通信。中继站也可被称为中继基站、中继基站、中继等。

通信系统100可以是包括不同类型的基站(例如，宏基站、微微基站、毫微微基站、中继基站等)的异构网络。这些不同类型的基站可具有不同的发射功率电平、不同的覆盖区域、以及对通信系统100中的干扰的不同影响。例如，宏基站可具有高发射功率电平(例如，5到40瓦)，而微微基站、毫微微基站和中继基站可具有较低发射功率电平(例如，0.1到2瓦)。

网络控制器130可耦合至基站集合(例如，基站110a-110d中的一者或多者)，并且可提供对这些基站的协调和控制。网络控制器130可以经由回程(未示出)与基站进行通信。基站110a-110d还可例如经由无线或有线回程直接或间接地彼此通信。

无线设备120a、120b、120c可分散遍及通信系统100，并且每个无线设备可以是驻定的或移动的。无线设备还可被称为接入终端、终端、移动站、订户单元、站等。

宏基站110a可在有线或无线通信链路126上与通信网络140进行通信。无线设备120a、120b、120c可以在无线通信链路122上与基站110a-110d中的一者或多者进行通信。

无线通信链路122、124可包括多个载波信号、频率、或频带，其中每一者可包括多个逻辑信道。无线通信链路122和124可利用一种或多种无线电接入技术(RAT)。可以在无线通信链路中使用的RAT的示例包括：3GPP LTE、3G、4G、5G(诸如NR)、GSM、码分多址(CDMA)、宽带码分多址(WCDMA)、微波接入全球互通(WiMAX)、时分多址(TDMA)和其他移动电话通信技术蜂窝RAT。可在通信系统100内的各种无线通信链路122、124中的一者或多者中使用的RAT的进一步示例包括中等距离协议(诸如Wi-Fi、LTE-U、LTE-直连、LAA、MuLTEfire)和相对短射程RAT(诸如ZigBee、蓝牙和蓝牙低能量(LE))。

某些无线网络(诸如LTE)在下行链路上利用正交频分复用(OFDM)并在上行链路上利用单载波频分复用(SC-FDM)。OFDM和SC-FDM将系统带宽划分成多个(K个)正交副载波，这些副载波也常被称为频调、频槽等。每个副载波可用数据来调制。一般而言，调制码元对于OFDM是在频域中发送的，而对于SC-FDM是在时域中发送的。毗邻副载波之间的间隔可以是固定的，且副载波的总数(K)可取决于系统带宽。例如，副载波的间隔可以是15kHz，而最小资源分配(称为“资源块”)可以是12个副载波(或180kHz)。因此，对于1.25、2.5、5、10或20兆赫兹(MHz)的系统带宽，标称快速傅里叶变换(FFT)大小可以分别等于128、256、512、1024或2048。系统带宽还可被划分成子带。例如，子带可覆盖1.08MHz(即，6个资源块)，并且对于1.25、2.5、5、10或20MHz的系统带宽，可分别有1、2、4、8或16个子带。

虽然一些实现的描述可使用与LTE技术相关联的术语和示例，但是一些实现可适用于其他无线通信系统(诸如新无线电(NR)或5G网络)。NR可在上行链路(UL)和下行链路(DL)上利用具有循环前缀(CP)的OFDM，并且包括对使用时分双工(TDD)的半双工操作的支持。可以支持100MHz的单个分量载波带宽。NR资源块可以在0.1毫秒(ms)历时上跨越具有75kHz的副载波带宽的12个副载波。每个无线电帧可包括具有10ms长度的50个子帧。因此，每个子帧可具有0.2ms的长度。每个子帧可指示用于数据传输的链路方向(即，DL或UL)，并且每个子帧的链路方向可被动态地切换。每个子帧可包括DL/UL数据以及DL/UL控制数据。可支持波束成形并且可动态地配置波束方向。还可支持具有预编码的多输入多输出(MIMO)传输。DL中的MIMO配置可支持至多达8个发射天线(具有至多达8个流的多层DL传输)和每无线设备至多达2个流。可支持每无线设备至多达2个流的多层传输。可使用至多达8个服务蜂窝小区来支持多个蜂窝小区的聚集。替换地，NR可支持除基于OFDM的空中接口之外的不同空中接口。

一般而言，在给定的地理区域中可部署任何数目的通信系统和任何数目的无线网络。每个通信系统和无线网络可支持特定的无线电接入技术(RAT)，并且可在一个或多个频率上操作。RAT也可被称为无线电技术、空中接口等。频率也可被称为载波、频率信道等。每个频率可以在给定的地理区域中支持单个RAT，以便避免不同RAT的通信系统之间的干扰。在一些情形中，可部署NR或5G RAT网络。

在一些实现中，两个或更多个无线设备120a-e(例如，被解说为无线设备120a和无线设备120e)可使用一个或多个侧链路信道124来直接通信(例如，不使用基站110a-110d作为中介来彼此通信)。

图2是解说根据一些实施例的可被配置成基于经预测的网络状态和经预测的用户行为在无线通信网络内预加载无线数据的示例计算系统的组件框图。各个实现可以在数个单处理器和多处理器计算机系统(包括SOC或SIP)上实现。图2中解说的示例是可在实施各种实现的无线设备和网络设备中使用的SIP200架构。

参考图1和图2，所解说的示例SIP 200包括两个SOC 202、204、时钟206、电压调节器208和无线收发机266。在一些实现中，第一SOC 202可作为无线设备的中央处理单元(CPU)来操作，其通过执行由软件应用程序的指令指定的算术、逻辑、控制和输入/输出(I/O)操作来执行这些指令。在一些实现中，第二SOC 204可作为专用处理单元来操作。例如，第二SOC 204可作为负责管理大容量、高速度(诸如5Gbps等)、或超高频短波长度(诸如28GHzmmWave频谱等)通信的专用5G处理单元来操作。

第一SOC 202可包括数字信号处理器(DSP)210、调制解调器处理器212、图形处理器214、应用处理器216、连接至这些处理器中的一者或多者的一个或多个协处理器218(诸如矢量协处理器)、存储器220、定制电路系统222、系统组件和资源224、互连/总线模块226、一个或多个温度传感器230、热管理单元232和热功率包络(TPE)组件234。第二SOC 204可包括5G调制解调器处理器252、功率管理单元254、互连/总线模块264、多个毫米波收发机256、存储器258、以及各种附加处理器260(诸如应用处理器、分组处理器等)。

每个处理器210、212、214、216、218、252、260可包括一个或多个核，并且每个处理器/核可独立于其他处理器/核来执行操作。例如，第一SOC 202可包括执行第一类型的操作系统(诸如FreeBSD、LINUX、OS X等)的处理器以及执行第二类型的操作系统(诸如MICROSOFT WINDOWS 10)的处理器。此外，处理器210、212、214、216、218、252、260中的任一者或全部可被包括作为处理器群集架构的一部分(诸如同步处理器群集架构、异步或异构处理器群集架构等)。在一些实现中，处理器210、212、214、216、218、252、260中的任一者或全部可以是处理系统的组件。处理系统一般可指接收输入并处理这些输入以产生输出集(其可被传递到其他系统或例如第一SOC 202或第二SOC 250的组件)的系统或一系列机器或组件。例如，第一SOC 202或第二SOC250的处理系统可以指包括第一SOC 202或第二SOC250的各种其他组件或子组件的系统。

第一SOC 202或第二SOC 250的处理系统可以与第一SOC 202或第二SOC250的其他组件对接。第一SOC 202或第二SOC 250的处理系统可以处理从其他组件接收的信息(诸如输入或信号)、向其他组件输出信息等。例如，第一SOC 202或第二SOC 250的芯片或调制解调器可包括处理系统、用于输出信息的第一接口和用于接收信息的第二接口。在一些情形中，第一接口可以指芯片或调制解调器的处理系统与发射机之间的接口，以使得第一SOC202或第二SOC 250可以传送从芯片或调制解调器输出的信息。在一些情形中，第二接口可指芯片或调制解调器的处理系统与接收机之间的接口，以使得第一SOC 202或第二SOC 250可接收信息或信号输入，并且信息可被传递到处理系统。本领域普通技术人员将容易地意识到，第一接口也可接收信息或信号输入，而第二接口也可传送信息。

第一和第二SOC 202、204可以包括用于管理传感器数据、模数转换、无线数据传输、以及用于执行其他专用操作(诸如解码数据分组以及处理经编码的音频和视频信号以用于在web浏览器中显现)的各种系统组件、资源和定制电路系统。例如，第一SOC 202的系统组件和资源224可包括功率放大器、电压调节器、振荡器、锁相环、外围桥接器、数据控制器、存储器控制器、系统控制器、接入端口、定时器、以及被用来支持在无线设备上运行的处理器和软件客户端的其他类似组件。系统组件和资源224或定制电路系统222还可包括用于与外围设备(诸如相机、电子显示器、无线通信设备、外部存储器芯片等)对接的电路系统。

第一和第二SOC 202、204可经由互连/总线模块250进行通信。各种处理器210、212、214、216、218可经由互连/总线模块226互连至一个或多个存储器元件220、系统组件和资源224、和定制电路系统222、以及热管理单元232。类似地，处理器252可经由互连/总线模块264来互连到功率管理单元254、毫米波收发机256、存储器258和各种附加处理器260。互连/总线模块226、250、264可包括可重配置逻辑门的阵列或实现总线架构(诸如CoreConnect、AMBA等)。通信可由高级互连(诸如高性能片上网络(NoC))来提供。

第一或第二SOC 202、204可进一步包括用于与该SOC外部的资源(诸如时钟206和电压调节器208)通信的输入/输出模块(未解说)。SOC外部的资源(诸如时钟206、电压调节器208)可由两个或更多个内部SOC处理器/核共享。

除了以上讨论的示例SIP 200之外，各个实现还可在各种各样的计算系统中实现，这些计算系统可包括单个处理器、多个处理器、多核处理器或其任何组合。

图3是可在各个实施例中实现的包括用于无线通信中的用户面和控制面的无线电协议栈的软件架构300的示例的组件框图。软件架构300包括用于基站350(诸如图1中的基站110a)与无线设备320(诸如图1-2中的无线设备120a-120e、200)之间的无线通信中的用户面和控制面的无线电协议栈。参照图1至3，无线设备320可实现软件架构300以与通信系统(诸如通信系统100)的基站350进行通信。在各个实现中，软件架构300中的层可与基站350的软件中的对应层形成逻辑连接。软件架构300可被分布在一个或多个处理器(诸如处理器212、214、216、218、252、260)之间。虽然关于一个无线电协议栈进行了解说，但是在多SIM(订户身份模块)无线设备中，软件架构300可包括多个协议栈，每个协议栈可与不同的SIM相关联(诸如在双SIM无线通信设备中，两个协议栈分别与两个SIM相关联)。虽然以下参照LTE通信层进行了描述，但是软件架构300可支持用于无线通信的各种标准和协议中的任何一种，或者可包括支持用于无线通信的各种标准和协议中的任何一种的附加协议栈。

软件架构300可包括非接入阶层(NAS)302和接入阶层(AS)304。NAS 302可包括支持分组滤波、安全性管理、移动性控制、会话管理、以及无线设备的(诸)SIM(诸如(诸)SIM204)与其核心网140之间的话务和信令的功能和协议。AS 304可包括支持(诸)SIM(诸如(诸)SIM 204)与所支持的接入网的实体(诸如基站)之间的通信的功能和协议。具体而言，AS 304可包括至少三层(层1、层2和层3)，每一层可包含各种子层。

在用户面和控制面中，AS 304的层1(L1)可以是物理层(PHY)306，其可监督实现空中接口上的传输或接收的功能。此类物理层306功能的各示例可包括循环冗余校验(CRC)附连、译码块、加扰和解扰、调制和解调、信号测量、MIMO等。物理层可包括各种逻辑信道，其包括物理下行链路控制信道(PDCCH)和物理下行链路共享信道(PDSCH)。

在用户面和控制面中，AS 304的层2(L2)可负责物理层306上无线设备320与基站350之间的链路。在各个实现中，层2可包括媒体接入控制(MAC)子层308、无线电链路控制(RLC)子层310以及分组数据汇聚协议(PDCP)312子层，每一子层形成终接于基站350的逻辑连接。

在控制面中，AS 304的层3(L3)可包括无线电资源控制(RRC)子层3。虽然未示出，但是软件架构300可包括附加层3子层、以及层3之上的各种上层。在各个实现中，RRC子层313可提供包括广播系统信息、寻呼、以及在无线设备320与基站350之间建立和释放RRC信令连接的功能。

在各个实现中，PDCP子层312可提供包括不同无线电承载与逻辑信道之间的复用、序列号添加、切换数据处置、完整性保护、暗码化和报头压缩的上行链路功能。在下行链路中，PDCP子层312可提供包括数据分组的顺序递送、重复数据分组检测、完整性验证、暗码解译、以及报头解压缩的功能。

在上行链路中，RLC子层310可提供上层数据分组的分段和级联、丢失数据分组的重传、以及自动重复请求(ARQ)。在下行链路中，虽然RLC子层310功能可包括数据分组的重排序以补偿乱序接收、上层数据分组的重新组装、以及ARQ。

在上行链路中，MAC子层308可提供包括逻辑和传输信道之间的复用、随机接入规程、逻辑信道优先级、以及混合ARQ(HARQ)操作的功能。在下行链路中，MAC层功能可包括蜂窝小区内的信道映射、解复用、非连续接收(DRX)、以及HARQ操作。

虽然软件架构300可提供通过物理介质来传送数据的功能，但是软件架构300可进一步包括向无线设备320中的各个应用提供数据传递服务的至少一个主机层314。在一些实现中，由至少一个主机层314提供的因应用而异的功能可提供软件架构与处理器之间的接口。

在其他实现中，软件架构300可包括提供主机层功能的一个或多个较高逻辑层(诸如传输、会话、表示、应用等)。例如，在一些实现中，软件架构300可包括网络层(诸如网际协议(IP)层)，其中逻辑连接终接于分组数据网络(PDN)网关(PGW)。在一些实现中，软件架构300可包括应用层，其中逻辑连接终接于另一设备(诸如终端无线设备、服务器等)。在一些实现中，软件架构300可在AS 304中进一步包括物理层306与通信硬件(诸如一个或多个射频(RF)收发机)之间的硬件接口316。

图4是解说根据各个实施例的被配置成基于经预测的网络状态和经预测的用户行为在无线通信网络内预加载无线数据的示例系统400的组件框图。参考图1-4，系统400可包括一个或多个无线设备120(例如，无线设备120a-120e)或一个或多个服务器502、以及外部资源418，其可经由无线通信网络424来通信。外部资源418可包括系统400外部的信息源、同系统400一起参与的外部实体或其他资源。在一些实现中，本文中归属于外部资源418的一些或所有功能性可由系统400中所包括的资源来提供。

(诸)无线设备120可由机器可读指令406配置。机器可读指令406可包括一个或多个指令模块。指令模块可包括计算机程序模块。指令模块可包括地理定位模块408、数据预加载模块410、网络覆盖报告模块412、用户行为预测模块414和其他指令模块(未解说)中的一者或多者。无线设备120可包括电子存储420，其可被配置成存储与由地理定位模块408、数据预加载模块410、网络覆盖报告模块412、用户行为预测模块414和任何其他指令模块实现的功能相关的信息。无线设备120可包括被配置成实现机器可读指令406和对应模块的(诸)处理器422。

地理定位模块408可被配置成确定或接收无线设备120的位置信息(例如，坐标)。地理定位模块408可被配置成在电子存储420中存储如由服务器(例如，网络服务器、核心网140等)确定的位置和速度和/或轨迹信息。在一些实施例中，地理定位模块408可以经由蜂窝设备卫星跟踪、基站跟踪、本地硬件(诸如加速度计和陀螺仪)以及其他地理定位和设备定位方法来确定或接收位置。在一些实施例中，地理定位模块408或电子存储420可以存储一个或多个地图系统，其包括可在离线配置(即，到无线通信网络的受限连接或无连接)期间使用的地图信息。

数据预加载模块410可被配置成发起或以其他方式配置该过程以将数据预加载到无线设备120上(即，从无线通信网络下载数据以准备未来使用)。数据预加载模块410可被配置成从(诸)服务器502接收指示无线设备120何时以及多长时间可能经历不稳定的网络连通性或无网络连通性的网络状态预测。在一些实施例中，响应于接收到网络状态预测，数据预加载模块410可被配置成向(诸)服务器502发送对包括预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型(例如，视频、音频、文本等)的数据预加载信息的请求。数据预加载信息可以基于经预测的网络覆盖状态、包括测得的无线网络特性的当前网络覆盖状态、以及基于在线访问历史的经预测用户行为、以及如由用户行为预测模块414确定的当前访问的在线数据。在一些实施例中，数据预加载模块410可基于经预测的网络覆盖状态和经预测的用户行为(例如，如果服务器502在接收到无线设备120的当前访问行为之后预测用户行为)来自动地接收数据预加载信息。

网络覆盖报告模块412可被配置成测量、确定和/或(例如，从外部资源418)接收在如由地理定位模块408确定的给定位置处的一个或多个无线网络特性。无线网络特性可包括网络速率(下行链路和上行链路)、信号强度、QOS、RAT类型、网络带宽、基站分布和运营商类型(例如，无线通信公司)。网络覆盖报告模块412可被配置成测量、确定和/或接收在由地理定位模块408标识的给定位置处的一个或多个无线网络特性的变化。例如，网络覆盖报告模块412可以确定无线设备120正接收比先前接收到的更弱的无线通信信号，并且可以使处理器422指令地理定位模块408记录与信号强度之间的转换点相对应的坐标。

网络覆盖报告模块412可被配置成向(诸)服务器502或指令处理器422向(诸)服务器502传送如由地理定位模块408确定的无线设备120的坐标和无线网络特性。

网络覆盖报告模块412可以按时间间隔向(诸)服务器502(例如，网络服务器、核心网140等)提供无线网络特性和位置信息。时间间隔可以是预定义的，诸如每个秒或分钟集合、或基于条件触发(诸如在网络覆盖报告模块412测得网络覆盖或任何其他无线网络特性的变化时、或在地理定位模块408确定无线设备120沿行进路径到达某个位置时)。例如，无线设备120可以沿路线行进，并且网络覆盖报告模块412可以每30秒向(诸)服务器502传送无线设备120的当前位置和当前测得的无线网络特性。在另一示例中，无线设备120可以在具有完全网络覆盖的区域到没有网络连通性的区域之间转换，触发地理定位模块408确定转换点的坐标并将其存储在电子存储420中，继之以网络覆盖报告模块412向(诸)服务器传送这些坐标。

用户行为预测模块414可被配置成预测无线设备120的用户的在线访问行为。经预测的在线访问行为可以由数据预加载模块410用于确定要预加载到无线设备的数据类型和数据量。经预测的在线访问行为可以至少部分地基于当前正由无线设备120访问的在线数据以及无线设备120的在线访问历史。

用户行为预测模块414可包括经训练的用户行为预测模型，该模型包括用于确定无线设备120的用户的经预测的在线访问行为的一个或多个算法和/或神经网络(例如，递归神经网络、批量归一化递归网络等)。在一些实施例中，(诸)服务器502可包括用于训练用户行为预测模型的机器可读指令，这些指令可以被存储在电子存储420中以供在预测在线访问行为时的本地使用。预测模型可以根据当前访问的数据和经访问数据的历史来输出用户将访问某些数据类型和某些数据量的概率。在一些实施例中，用户行为预测模块414可包括用于学习和预测在线访问的特定位置和/或特定时间处的数据类型和数据量的经训练的行为预测模型。

图5是解说根据各个实施例的被配置成支持基于经预测的网络状态和经预测的用户行为在无线通信网络内预加载无线数据的示例系统500的组件框图。参考图1-5，系统500可包括一个或多个服务器502或一个或多个无线设备120、以及外部资源518，其可经由无线通信网络424来通信。例如，服务器502可以是一个服务器，或在单个网络或一系列互连网络中连接的多个服务器。外部资源518可包括系统500外部的信息源、同系统500一起参与的外部实体或其他资源。在一些实现中，本文中归属于外部资源518的一些或所有功能性可由系统500中所包括的资源来提供。

(诸)服务器502可由机器可读指令506来配置。机器可读指令506可包括一个或多个指令模块。指令模块可包括计算机程序模块。指令模块可包括用户行为训练模块508、网络状态预测模块510、网络覆盖数据库模块512、地图模块514和其他指令模块(未解说)中的一者或多者。服务器502可包括电子存储520，其可被配置成存储与由用户行为训练模块508、网络状态预测模块510、网络覆盖数据库模块512和任何其他指令模块实现的功能相关的信息。服务器502可包括被配置成实现机器可读指令506和对应模块的(诸)处理器522。

用户行为训练模块508可被配置成基于无线设备120的用户的在线访问历史来训练用户行为预测模型。用户行为训练模块508可以从(诸)无线设备120和/或外部资源516接收一个或多个用户的在线访问历史。用户行为预测模块可包括人工智能，其包括用于确定用户(例如，无线设备120的用户)的经预测的在线访问行为的一个或多个算法和/或神经网络(例如，递归神经网络、批量归一化递归网络等)。预测模型可以被传送到(诸)无线设备120以用于根据当前访问的数据来确定用户将访问某些数据类型和某些数据量的概率。

在一些实施例中，用户行为预测模块508可以训练可用于学习和预测预期在特定位置和/或特定时间处访问的数据类型和数据量的行为预测模型。例如，可以随时间训练用户行为预测模型以至少部分地基于一天中的时间(例如，早上、中午、晚上等)且在特定行进路线期间(例如，上班通勤)学习和预测用户在线访问行为。

在一些实施例中，用户行为训练模块508可基于除了(诸)无线设备120的当前访问历史之外的在线访问历史来训练用户行为预测模型。例如，服务器502可以是将当前访问的在线数据提供给无线设备120的网络(例如，核心网140)的一部分，且因此除了在线访问历史之外，还将知晓当前访问的数据。因此，用户行为训练模块508可以使用当前访问的数据和在线访问历史两者来训练模型。使用当前访问的数据和在线访问历史训练的模型可以被传送到无线设备120以供本地使用。

在一些实施例中，用户行为训练模块508可基于多个用户的在线访问历史来训练用户行为预测模型。例如，服务器502可以与包括与多个用户相对应的多个无线设备的(诸)服务器504通信。两个或更多个用户可以共享相似的在线数据访问习惯(例如，内容类型、数量、一天中的时间、位置等)，并且用户行为训练模块508可以训练要用于两个或更多个用户的一个或多个用户行为预测模型。

网络状态预测模块510可被配置成预测无线设备(例如，120)将到达网络不稳定区域(即，具有受限连通性或无连通性的网络覆盖区域)的时间、以及无线设备将经历不稳定网络连接的历时。网络状态预测模块510可以接收输入信息，包括(i)地图信息、(ii)(例如，来自无线设备120的)包括起点、终点和交通工具/交通方式的行程路线信息、以及(iii)(例如，来自网络覆盖数据库模块512的)表示具有各种网络稳定性水平的网络连通性的区域的网络覆盖信息。网络状态预测模块510可使用地图信息和行程路线信息来确定和存储行进路线以创建(诸)行进路线的数据库，并向(诸)远程平台传送该行进路线以用于地图和旅行应用。

在一些实施例中，网络状态预测模块510可以接收位置信息，诸如由地理定位模块408确定的无线设备120的坐标。网络状态预测模块510可基于接收到的位置信息来预测无线设备(例如，120)的行进速度和未来位置。网络状态预测模块510可基于(i)地图信息、(ii)所确定的/接收到的无线设备的行进路线、(iii)网络覆盖信息、以及(iv)所确定的无线设备的速度和/或经预测位置来预测无线设备将到达网络不稳定区域的时间(例如，经预测行进时间)以及无线设备将经历不稳定网络连接的历时(例如，经预测行进历时)。网络状态预测模块510可以向服务器502传送经预测时间值。

在一些实施例中，网络状态预测模块510可包括网络状态预测模型。可以至少部分地基于从无线设备(例如，120)接收的坐标信息来训练网络状态预测模型。网络状态预测模型可包括人工智能，其包括用于确定常用的行进路线的一个或多个算法和/或神经网络(例如，递归神经网络、批量归一化递归网络等)。例如，多个无线设备可以沿高速公路按间隔报告坐标信息集。可以通过收集关于一个或多个无线设备在一时间段内的位置的信息并将所收集的信息用作用于训练网络状态预测模型的训练数据集来训练网络状态预测模型以至少部分地基于无线设备的坐标信息来确定无线设备将继续在高速公路上行进的概率。网络状态预测模型可以使用从无线设备接收到的初始坐标集合作为输入，并且网络状态预测模型可以输出该无线设备将遵循在其上训练模型的其他无线设备的速度和轨迹(即，坐标信息)的可能性。常用行进路线可被用于确定无线设备在网络覆盖区域内的经预测位置。

网络覆盖数据库模块512可被配置成装配和存储描述无线通信网络覆盖地图的网络覆盖数据库。网络覆盖数据库模块512可以从(诸)无线设备120(例如，无线设备120的网络覆盖报告模块412)接收无线网络特性和位置信息(例如，坐标)。接收到的无线网络特性可以对应于如由网络覆盖报告模块传送的位置信息，以使得一个所报告位置可以与一个或多个无线网络特性(例如，网络稳定性水平)相关联。网络覆盖数据库模块512可以分析和编群各种接收到的位置以形成归因于某些网络稳定性水平的区域边界。网络覆盖数据库可包括区域、网络稳定性水平、运营商类型和定义每个区域的区域边界的列表。

地图模块514可被配置成存储地图信息，并且向网络状态预测模块510传送该地图信息。地图信息可包括地理信息，其包括已知的行进路径(例如，高速公路、道路等)、地点和目的地、以及在常规地图应用中使用的任何其他信息。地图模块514可以向网络状态预测模块传送地图信息以用作用于确定行进路线(例如，基于由无线设备120的用户选择的行程信息)以及用于预测无线设备在网络覆盖区域内的速度和经预测位置的输入。地图模块514可以接收和存储或指令电子存储520存储可由网络状态预测模块510确定的坐标信息、行程路线信息和/或计划行进路线。

以上参考图4和5以及在下文中详细描述的模块(例如，用户行为预测模块414、网络状态预测模块510、数据预加载模块410等)可以在无线设备(例如，无线设备120)、服务器(例如，服务器502)、基于云的网络、以及其他设备和系统架构中实现。各种模块可以在无线设备中、由无线通信网络中的一个或多个服务器、或部分地在无线设备中且部分地由网络中的一个或多个服务器实现。例如，可以在无线设备上或在服务器上训练用户行为模型，并且用户行为预测模块414可以在无线设备120上、在服务器502上或在无线设备120和服务器502两者上实现。

图6是解说根据一些实施例的无线通信网络内每网络稳定性水平的可用内容的图表600。网络覆盖区域可包括具有各种稳定性水平(包括在最大可达到稳定性(即，从基站接收到的和测得的完全信号强度)与无网络稳定性或连接之间的水平)的多个区域。取决于无线通信网络内可区分的稳定性水平的数目，无线通信网络内的各个区域可以与可用内容的类型相关联，这些可用内容可以由物理上位于每个对应区域中的无线设备预加载或下载。可用内容的类型可以手动地或根据算法指派给每个地理区域。

无线通信网络可以至少包括两个网络稳定性水平：完全覆盖/连通性，这意味着连接到无线通信网络的无线设备可以与基站传送和接收所有类型的数据；以及无覆盖或连通性，这意味着无论类型如何，无线设备都无法通过无线通信网络传送或接收任何数据。在其中无线通信网络覆盖范围可包括不止两个可区分的网络稳定性水平的一些实施例中，某些类型的数据内容在具有网络稳定性水平的一些区域中可能比在具有不同网络稳定性水平的其他区域中更难传送或接收。例如，毗邻于辐射方基站的无线设备可以容易地访问高质量的视频数据。相同的高质量视频数据可能由于相同基站的信号周界处的低QOS而难以下载或无法下载，以使得数据可能是可下载的，但由于下载速率太慢(诸如由于与重传请求相关联的延迟)，用户体验会中断或有效中止。

一些实施例提供将可用数据类型或内容指派给各种网络稳定性水平以用于基于经预测的网络状态和经预测的用户行为来在无线通信网络内预加载无线数据。如图6中解说的，无线通信网络可包括数个网络稳定性水平，其可以对应于某些数据类型在功能上不可用的地理区域。例如，水平0网络稳定性水平可以指示所有数据类型都可用于无线设备。水平“u”网络稳定性水平可以指示没有可用的网络连接，并且所有数据类型不可用于无线设备。可以在水平0与水平u网络稳定性水平之间实现任何数目的网络稳定性水平。例如，网络稳定性水平1的区域可以不提供高质量视频的高效下载。作为另一示例，在水平u之上的两个水平的网络稳定性可以提供文本的高效下载，但不可以高效地下载音频或视频数据。

为了在无线设备经历不稳定网络覆盖之前预加载无线数据的目的，可以为网络稳定性水平指派不可用内容的类型。例如，无线设备可处于网络稳定性水平为0的网络覆盖区域中。可以(例如，由实现网络状态预测模块510的服务器502)进行预测，该预测指示无线设备预期在特定时间内到达网络稳定性水平为1的网络覆盖区域，并且预期保持在该水平1网络覆盖区域中达特定历时。还可以(例如，由实现用户行为预测模块414的无线设备120)进行预测，该预测指示无线设备的用户在该经预测历时期间将可能访问什么类型的数据内容和多少数据内容。

例如，无线设备可以预测用户将可能尝试访问高质量的流式视频、继之以文本(例如，新闻网站)以及流式音频。由于无线设备在通过水平1网络覆盖区域行进时可能无法下载高质量流式视频，因此无线设备可以在位于水平0网络覆盖区域内时预加载与当前访问的高质量流式视频相对应的数据。例如，如果用户正在流传输电影，则无线设备可以预加载数据以充分缓冲电影下载，以使用户不会在电影中经历中断假设先前已下载足够的高质量视频数据，无线设备还可预加载文本和流式音频数据，尽管文本和音频数据可在水平1网络覆盖区域中下载。例如，无线设备可以在水平0网络覆盖区域中预加载文本和音频数据以利用更快的下载速率。

网络稳定性水平可以通过数个无线网络特性(包括RAT和信号强度)来区分。例如，网络稳定性水平和对应的可用内容可取决于所实现的RAT和信号强度而有所不同。一个无线设备可具有4G能力，而另一无线设备可以仅具有3G能力。如由无线设备在3G网络内接收的信号强度的示例可以如下：水平0，大于-70dBm；水平1，-71至-85dBm；水平2，-86至-100dBm；水平3，-101至-109dBm；以及水平4(例如，水平u)，小于-110dBm。如由无线设备在4G网络内接收的信号强度的示例可以如下：水平0，大于-90dBm；水平1，-91至-105dBm；水平2，-106至-110dBm；水平3，-111至-119dBm；以及水平4(例如，水平u)，小于-120dBm。因此，由于网络稳定性水平可因信号强度而异，而信号强度可因RAT而异，因此可基于信号强度和/或每个RAT类型来具体地定义网络稳定性图表(例如，图6)。

图7是解说根据一些实施例的用于基于经预测的网络状态和经预测的用户行为在无线通信网络内预加载无线数据的方法700的消息流图。参照图1-7，方法700中的一些或全部可由无线设备(例如，120a-120e、200、320、120)和/或服务器502的处理器(例如，处理器212、216、252、260、422、522)实现。

在操作700a中，无线设备120可以检测网络覆盖的转换或网络稳定性水平的变化。无线设备120可以检测并记录网络运营商信息的变化，诸如RAT类型的变化或网络的变化。无线设备120可以通过检测一个或多个预定义因素(诸如信号强度)的变化来检测网络稳定性水平的变化。例如，无线设备120可以确定在测得的信号强度已经改变超过-5dBm(或另一阈值量)并且已经保持如此达5秒(或另一阈值时间)时，网络稳定性已经发生变化。

在操作702a中，无线设备120可以记录与发生网络覆盖或网络稳定性水平之间的转换的位置相对应的坐标。例如，无线设备120可以确定并存储网络稳定性转换位置的坐标(例如，经度和纬度)。

在通信704a中，无线设备120可以向服务器502传送网络覆盖信息。网络覆盖信息可包括如在操作700中检测到的网络稳定性水平以及如在操作702a中确定的转换位置坐标。无线设备120可以向服务器502传送网络覆盖信息以开发网络覆盖数据库。

在操作706a中，服务器502可基于在通信704a中从无线设备120接收的网络覆盖信息来创建网络覆盖数据库或更新现有的网络覆盖数据库。网络覆盖数据库可以描述运营商信息、基于坐标信息的区域边界以及针对各种网络覆盖区域的网络稳定性水平。网络覆盖数据库可被表示或以其他方式用于开发可由一个或多个无线设备实现的地图或行程计划应用利用的地形图。

在操作700b、702b、704b和706b中，无线设备120可以针对指示网络稳定性水平的变化的后续转换位置重复操作700a、702a、704a和706a的过程。

服务器502可以从除了无线设备120之外的无线设备接收网络稳定性信息和坐标信息，以开发和进一步细化网络覆盖数据库。与服务器502通信的每个无线设备可以执行与在操作700a-706a和700b-706b中描述的那些过程等效的过程。

在操作708，无线设备120可以接收包括描述行进路线的行程路线信息的用户输入。行程路线信息可包括(但不限于)起点、一个或多个中间停止点、终点、一个或多个交通工具类型等。在一些实施例中，行程路线信息可以被称为行程信息。

在通信710中，无线设备120可以向服务器502传送接收到的行程路线信息。无线设备120可以向服务器502传送行程路线信息(行程信息)。

在操作712中，服务器502可以存储从无线设备120接收的行程路线信息。服务器502可以存储或以其他方式(例如，从电子存储520)检索行程路线信息以用于确定沿无线设备120的行进路线的经预测网络状态。在一些实施例中，服务器502可以接收或以其他方式从存储器检索地图信息以用于基于行程路线信息来计算行进路线。在一些实施例中，基于行程路线信息计算出的行进路线可被传送到无线设备120以用于地图或行程计划应用。在一些实施例中，无线设备120可以在本地存储地图信息以基于行程信息来计算行进路线，并且可以随后在操作712中向服务器502传送计算出的行进路线。

在通信714中，无线设备120可以向服务器502传送行进取向信息。行进取向信息可包括坐标信息。坐标信息可包括由无线设备120以预定间隔和/或在检测到的网络稳定性转换位置处记录的坐标。可以连续地或按间隔执行通信714以重复地向服务器502传送经更新的行进信息。这可以允许服务器502提供对网络稳定性水平的更准确和精确的预测。在一些情形中，通信714中的传输可以与通信710组合。即，当在通信710中向服务器传送接收到的行程路线信息时，可以在通信714中向服务器传送行进取向信息的第一实例。

在操作716中，服务器502可以检索和/或接收地图信息、行进取向信息、行程路线信息和网络稳定性信息。服务器502可以接收无线设备120的行进取向信息，如通信714中所描述的。服务器502可以(例如，从核心网140、(诸)服务器504、外部资源518、电子存储520等)接收地图信息，如在一些实施例中所描述的。服务器502可以接收如操作710和712中所描述的行程路线信息。服务器502可以(诸如从网络覆盖数据库或无线通信网络内的另一服务器)接收网络稳定性信息。在一些实施例中，可以由服务器502在如参考图7所描述的任何其他操作之前、期间或之后接收网络稳定性信息。

在操作718中，服务器502可以确定无线设备120的行进速度。服务器502可基于地图信息、在操作716中接收的行进取向信息和/或行程路线信息来确定无线设备120的速度和/或轨迹。无线设备120的速度和/或轨迹可以至少部分地基于起点和后续在通信714中报告的任何坐标之间的(诸)距离以及记录这些坐标之间的对应时间。

在一些实施例中，所确定的行进速度可以与行程路线信息结合使用以预测无线设备120沿用户在操作708中输入的行进路径(例如，起点、终点)的位置。在一些实施例中，所确定的行进速度和所报告的轨迹可被用于确定无线设备120在指定时间处的预计位置。例如，用户可以不将行程路线信息输入到无线设备120中。然而，基于连贯报告的行进取向信息(例如，通信714)，可以至少部分地基于多个坐标位置来预测行进速度和轨迹。服务器502可基于无线设备120报告的至少两个坐标位置来确定无线设备120将处于特定位置(诸如沿着常用的行进路线)的概率。

在操作720中，服务器502预测无线设备120将进入不稳定网络区域的时间。服务器520可以预测无线设备120将在不稳定网络区域内的历时。无线设备120到达不稳定网络区域的经预测时间可以被称为经预测行进时间。无线设备120将在网络不稳定区域内的经预测历时可以被称为经预测行进历时。服务器502可基于在操作718中确定的速度和/或轨迹、来自网络覆盖数据库的网络稳定性信息和地图信息来确定经预测行进时间和经预测行进历时。如果在操作718中计算了无线设备120的经预测位置，则服务器502可基于经预测位置、来自网络覆盖数据库的网络稳定性信息和地图信息来确定经预测行进时间和经预测行进历时。

在通信722中，服务器502可以向无线设备120传送包括经预测行进时间和经预测行进历时的通知。在一些实施例中，通知可包括与经预测行进时间和经预测行进历时相对应的网络覆盖信息(例如，网络稳定性水平、网络覆盖区域)。在一些实施例中，该通知可包括与无线设备120预计行进通过的一个或多个网络覆盖区域相对应的一个或多个经预测行进时间和一个或多个经预测行进历时。在一些实施例中，服务器502可以连贯地传送多个通知，其包括关于不止一组经预测行进时间、经预测行进历时和对应的网络覆盖区域的信息。

在操作724中，无线设备120确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。可以基于经预测行进时间、经预测行进历时和网络覆盖信息来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。预加载数据量和一个或多个预加载数据类型可以基于用户可能访问与由无线设备120确定的用户行为预测相对应的特定数据类型和数据量的概率。

无线设备120可基于接收到的网络覆盖信息来确定要预加载什么数据类型。例如，无线设备120可以确定用户可能访问高质量视频数据。当即将到来的网络覆盖区域不允许有效下载高质量视频数据时,无线设备120可以随后预加载高质量视频数据。作为另一示例，当即将到来的网络覆盖区域允许有效下载文本或网络数据时，无线设备120可基于用户可能访问文本或网络数据的所确定概率来确定不要预加载文本或网络数据。

可以针对每个预加载数据类型确定预加载数据量。例如，无线设备120可以在进入不稳定的网络区域之前确定用于预加载的750MB(兆字节)的总预加载数据量，以使得700MB专用于预加载高质量视频数据，而50MB专用于预加载文本或网站数据。无线设备120可基于经预测的行进历时来确定要预加载的总数据量，以使得将预加载足够的数据以确保在经预测的行进历时期间用户体验不受阻碍。经预测的行进时间可以限制在遇到不稳定的网络区域之前可下载的预加载数据的量，以使得可以仅可下载所确定的预加载数据量的一部分。当下载时间受经预测行进时间约束时，无线设备120可以对应下载哪些数据类型和对应的预加载数据量进行优先级排序。

在通信726中，无线设备120可以传送对如在操作724中确定的预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型的请求。预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以由服务器502、或从在无线通信网络(例如，核心网140)内与服务器502通信的任何服务器检索。

在通信728中，服务器502可以向无线设备120传送与一个或多个预加载数据类型相对应的所请求的预加载数据量。在一些实施例中，服务器502可以检索所请求的数据并将该数据传送到无线设备120。在一些实施例中，服务器502可以向存储所请求数据的另一服务器传送通知以指令该服务器向无线设备120传送所请求数据。

图7中所解说的操作和通信可以按任何可构想的顺序来执行，并且不需要按如所解说的顺序来执行。例如，操作700a至706a和702b至706b可以在操作708至728之前、期间或之后以任何顺序执行。用于开发网络覆盖数据库的操作和通信可以由多个无线设备执行，并且在执行无线设备与服务器之间的其他通信以将数据预加载到无线设备上时，这些操作和通信是连续的和正在进行的。

作为另一个示例，通信726可以在来自通信722的提示之前或在没有提示的情况下发生。无线设备120可基于用户的数据访问历史来预测无线设备120将不会在一天中的某个时间和/或位置(例如，通勤)处访问某些类型的数据。例如，无线设备120可以获知用户在通勤期间的特定时间期间不访问文本或网络数据。这可以指示用户选择不要访问文本或网络数据，或者用户实际上无法有效地访问文本或网络数据，因为用户的无线设备处于不稳定的网络区域或无网络连通性的区域。

无线设备120可以根据当前访问的数据来输出用户将访问某些数据类型和某些数据量的概率。输出概率可以参考用户可能访问那些特定数据类型和数据量的位置和/或时间。可以基于由无线设备120收集的位置信息(例如，连贯报告的坐标信息)来训练无线设备120的用户行为预测模型。例如，可以训练用户行为预测模型来预测关于早晨通勤的用户数据访问行为，其中无线设备120在特定时间帧内每周五天沿路线行进。当用户可能几乎立即从开始行进路线时体验到较差的网络稳定性时，基于时间和/或位置预测访问行为可能是有用的。例如，用户行为预测模型可获知在用户通勤的前10分钟期间周围邻域几乎没有或没有网络覆盖。当无线设备120尝试请求数据时，无线设备120可以识别出在那些时间期间在那些位置处无法下载数据。随后，无线设备120可以请求关于各种应用的信息(例如，经更新的交通信息、播客音频等)以在丢失与无线设备的连通性且开始通勤之前在连接到无线网络(例如，WiFi、核心网140等)时预加载数据。

作为另一示例，通信714可以连续地且重复地执行，而不考虑操作和通信700a到728的顺序。无线设备120和任何数目的其他无线设备可以按预定的时间间隔和/或在检测到网络稳定性的变化时向服务器502传送行进取向信息(例如，坐标)。

图8A是解说根据一些实施例的用于开发网络覆盖数据库的方法800a的过程流程图。参照图1-8，方法800a可由无线设备(例如，无线设备120a-120e、200、320、120)和/或服务器(例如，服务器502)的处理器(例如，处理器212、216、252、260、422、522)实现。无线通信网络可包括分布在整个地理拓扑中的数个基站(例如，基站110、350)。无线通信网络内的基站一般径向地向外辐射通信信号直至指定范围，其中信号强度因变于与基站的距离而减弱。信号强度可进一步受到限制因素(包括周围景观(例如人造结构、山脉、水体等)、恶劣天气和基站分布)的阻碍。因此，可以开发网络覆盖数据库来预测要预加载的数据类型和数据量，以准备遇到网络阻碍景观或情况。

在框802a，无线设备检测网络稳定性水平之间的转换。无线设备(例如，无线设备120a-120e、200、320、120)可以检测并记录网络运营商信息(诸如RAT类型)和/或网络稳定性水平(诸如信号强度)的变化。无线设备可以根据一个或多个预定义因素来检测网络稳定性的变化。例如，无线设备可以确定在测得的信号强度已经改变超过5dBm并且已经保持如此达5秒时，网络稳定性已经发生变化。

无线设备可包括用于接收、检测和测量网络稳定性信息的传感器和其他硬件。传感器可被配置成测量接收到的无线通信信号的分贝水平。在一些实施例中，无线设备可以在网络覆盖区域内的位置处确定信号强度或接收指示信号强度(例如，dBm)的通知。在一些实施例中，无线设备可以通过分析下载数据速率(例如，跨PDSCH)来确定网络稳定性水平。

无线设备可以通过监视测得的网络稳定性水平以寻找变化来检测网络稳定性水平之间的转换。无线设备可以持续地或按间隔(例如，在下载数据时，预定义的间隔)监视测得的网络稳定性水平。当在指定时段内一致的网络稳定性特性(例如，下载速率、信号强度、RAT)存在显著变化时，无线设备可以确定发生网络稳定性水平之间的转换。例如，无线设备可以监视数据下载速率，并且在数据下载速率从15Mbps(兆比特每秒)变为35Mbps并保持在大约35Mbps达10秒时确定发生网络稳定性水平以及因此网络覆盖区域之间的转换。作为另一示例，无线设备可以测量持续一时段的-10dBm的信号强度变化。无线设备可以从无线通信网络的服务器接收并且在存储器(例如，电子存储420)中存储基于使用中的RAT定义信号强度范围和阈值的集合的数据库。例如，无线设备可以被配置成检测-71dBm至-85dBm的第一范围与-86dBm至-100dBm的第二范围之间的转换。当无线设备检测到信号强度已经从-80dBm变为-90dBm并且信号强度保持在-90dBm处或附近达5秒时，可发生网络稳定性水平之间的转换。

在框804a，无线设备记录与转换位置相对应的坐标。无线设备可以记录与发生网络稳定性水平或网络覆盖区域之间的转换的位置相对应的坐标。无线设备可以确定并存储网络稳定性转换位置的坐标(例如，经度和纬度)。

在一些实施例中，无线设备可以记录与所记录坐标相对应的运营商信息和网络稳定性水平。例如，无线设备可以检测该无线设备记录坐标信息的网络覆盖区域之间的转换。无线设备可以检测和记录与转换位置之前和之后的网络覆盖区域相对应的网络稳定性水平。无线设备可以记录在到达转换位置之前经过的第一网络覆盖区域的第一网络稳定性水平，并且可以记录在到达转换位置之后经过的第二网络覆盖区域的第二网络稳定性水平。

在一些实施例中，无线设备可以通过确定无线设备的速度和流逝的时间来确定与网络稳定性水平之间的转换相对应的坐标信息。无线设备的速度可以通过无线通信网络手段(诸如地理定位和蜂窝小区跟踪)来确定，如在实施例中所描述的。流逝的时间可以是无线设备首次检测到网络稳定性水平的变化时(例如，时间＝0秒)与无线设备验证网络稳定性水平的变化时(例如，时间＝10秒)之间的时间。无线设备验证网络稳定性变化的时间可以是在最初检测到变化之后的预设等待时间，以确保测得的网络稳定性变化是由于网络覆盖区域的变化，而不是由于临时的网络阻碍因素(例如，无线设备的取向、无线设备的重复走走停停移动)。在一些实施例中，时间戳可被用于确定流逝的时间，诸如从服务器接收的全球时间、或本地来源的时间(例如，无线设备机载时钟)。无线设备可以记录与该无线设备验证网络稳定性水平变化的位置相对应的坐标信息。因此，基于在验证时记录的坐标、无线设备的速度和流逝的时间，可以计算与坐标的距离。随后可以基于计算出的距离值来映射与初始转换位置(例如，时间＝0秒)相对应的坐标信息。转换位置坐标可以沿着无线设备的经绘制行进路线定位。

在一些实施例中，无线设备可以针对网络稳定性水平之间的转换的每个潜在检测保持坐标信息的日志。当信号强度或下载速率超过阈值范围时，无线设备可以记录坐标信息。坐标信息日志可包括与由网络覆盖区域中的临时网络阻碍因素或实际变化引起的测得的网络稳定性水平的变化相对应的坐标信息。无线设备可以验证测得的网络稳定性水平的每个变化持续达一时段。与不一致或不持久的网络稳定性水平的变化相对应的坐标可以从日志中移除，因为这些变化可能是由临时网络阻碍因素引起的。可以存储和记录与一致且持久的网络稳定性水平的变化相对应的坐标，因为这些变化可能表示网络覆盖区域之间的实际转换。

在一些实施例中，尽管没有到无线通信网络的活跃连接，无线设备仍可以能够记录网络覆盖区域之间的转换的所估计坐标位置。例如，无线设备可以从稳定的网络覆盖区域转换到没有网络连接的区域。无线设备可能无法像活跃卫星连接一样精确地指出与转换位置相对应的坐标信息。然而，所估计坐标位置可以基于蜂窝塔台三角测量和/或众包WiFi信息。

在框806a，无线设备的处理器确定该无线设备是否被连接到无线通信网络。在框804a中记录的坐标信息可以被传送到服务器(例如，服务器502)或核心网(例如，核心网140)以用于开发一个或多个网络覆盖数据库。然而，如果无线设备未被活跃地连接到无线通信网络，则无线设备可能无法向网络服务器传送包括所记录坐标、网络稳定性水平和运营商信息的网络覆盖信息。如果无线设备被连接到无线通信网络，则无线设备可以向网络服务器传送网络覆盖信息。如果无线设备未被连接到无线通信网络，则无线设备可以不传送网络覆盖信息。无线设备可以继续监视和记录网络稳定性水平的变化，如关于框802a和804a所描述的。当重新建立到无线通信网络的连接时，无线设备可以传送网络覆盖信息。

在框808a，无线设备可以向网络服务器(例如，服务器502)传送所记录坐标、运营商信息和网络稳定性信息。运营商信息可包括与无线通信网络提供商或运营商相关的任何信息。网络稳定性信息可包括RAT、信号强度、网络稳定性水平和任何其他无线网络特性。无线设备可以向网络服务器传送网络覆盖信息以用于开发网络覆盖数据库。

在一些实施例中，无线设备可以向服务器传送已经检测到网络覆盖稳定性变化的通知，其中该通知可以不包括特定的网络稳定性水平。例如，无线设备可能无法测得精确或准确的信号强度。服务器可以使用该通知基于如由服务器观察到的与无线设备的活跃网络连接的下载速率或信号强度来确定网络稳定性水平。

在框810a，服务器更新网络覆盖数据库。服务器可基于在框808a中从无线设备接收的网络覆盖信息来创建网络覆盖数据库或更新现有的网络覆盖数据库。网络覆盖数据库可以描述运营商信息、基于坐标信息的区域边界以及针对各种网络覆盖区域的网络稳定性水平。网络覆盖数据库可被表示或以其他方式用于开发可由一个或多个无线设备实现的地图或行程计划应用利用的地形图。

服务器可以从多个无线设备接收网络覆盖信息以开发和进一步细化网络覆盖数据库。为了创建和更新一个或多个网络覆盖数据库的目的，与服务器通信的每个无线设备可以执行与框802a至808a中描述的那些过程等效的过程。

图8B是解说根据一些实施例的网络覆盖数据库800b内的网络覆盖信息的存储的图表。可以使用如从一个或多个无线设备接收的网络覆盖信息来开发网络覆盖数据库，如参考图8A所描述的。

服务器(例如，502)可包括用于组织从一个或多个无线设备接收的网络覆盖信息的网络覆盖数据库。网络覆盖数据库可包括由运营商信息、区域边界和网络稳定性水平定义的网络覆盖区域。服务器可以根据算法组织网络覆盖数据库中的坐标信息和/或使用人工智能来适当地对接收到的坐标进行编群以用于形成逻辑区域边界的目的。例如，服务器可基于总体接收到的坐标在逻辑上或虚拟地绘制网络覆盖区域。服务器可基于坐标邻近度、运营商信息、网络稳定性水平和/或与基站的距离来将某些坐标与其他坐标相关以形成每个网络覆盖区域。例如，第一坐标可以表示网络稳定性水平为0的第一网络覆盖区域与网络稳定性水平为1的第二网络覆盖区域之间的转换。第二坐标可以表示第二网络覆盖区域与网络稳定性水平为2的第三网络覆盖区域之间的转换。服务器可以定义并存储具有至少包括第一坐标和第二坐标的区域边界且网络稳定性水平为1的网络覆盖区域。

在一些实施例中，除了在检测到的网络稳定性转换位置处接收坐标信息之外，服务器还可以按间隔从无线设备接收坐标信息。例如，服务器可以接收关于第一转换位置、第二转换位置和多个中间位置的坐标信息。针对第一转换位置和中间位置的坐标可以与网络稳定性水平1相关联，而针对第二转换位置的坐标可以与网络稳定性水平0相关联。服务器可以推断中间转换位置是从第一转换位置开始的网络覆盖区域的延续。因此，服务器可以创建或更新网络覆盖数据库以包括具有至少由第一转换位置和第二转换位置定义的区域边界的网络覆盖区域。

在一些实施例中，网络覆盖数据库可基于从无线设备接收的经更新网络覆盖信息来更新网络覆盖区域信息。例如，可以扩展或加强网络覆盖区域(例如，RAT变化、硬件/软件升级、移除阻碍结构/环境)。在进行此类变化之后从无线设备接收的网络覆盖信息可能与现有网络覆盖数据库信息不一致。服务器可基于从无线设备接收的始终不同的网络覆盖信息来确定现有网络覆盖数据库信息可以被调整或以其他方式盖写。由于坐标信息可表示不止一个网络覆盖区域边界，因此对一个转换位置的坐标的更新可使服务器调整如存储在网络覆盖数据库内的多个网络覆盖区域的区域边界。

在一些实施例中，网络覆盖数据库可以表示整个无线通信网络、无线通信网络的区域或无线通信网络的任何其他大小的区域。在一些实施例中，网络覆盖数据库可包括与一个基站(例如，110、350)或多个基站相对应的网络覆盖信息。在一些实施例中，单个基站的(诸)网络覆盖区域可以由多个网络覆盖数据库定义。

在一些实施例中，无线通信网络可具有不止一个网络覆盖数据库。例如，无线通信网络可具有由包括理想或平均状况(例如，晴朗天气)的正常操作参数定义的第一网络覆盖数据库。无线通信网络可具有由其中网络稳定性在整个网络中暂时受到阻碍(例如，恶劣天气)的异常操作状况定义的第二网络覆盖数据库。基于观察到的状况，无线通信网络可以实现适当的网络覆盖数据库以允许适当的数据预加载。在一些实施例中，单个网络覆盖数据库可以进一步基于网络范围的阻碍状况来定义网络覆盖区域。例如，除了运营商信息、区域边界和网络稳定性水平之外，网络覆盖数据库还可以定义具有阻碍因素水平(例如，水平1：雾，水平2：雷暴等)的网络覆盖区域。

图9A解说了根据一些实施例的展现各种网络稳定性水平的无线通信网络900a。参照图1-9A，无线设备902可以是无线设备(诸如无线设备120a-120e、200、320和120)，并且基站906可以是基站(诸如基站110(110a-110e)和350)。

基站906可以径向向外辐射无线通信以形成网络覆盖区域908、910、912、914和916。网络覆盖区域908、910、912、914和916可以各自展现出不同的网络稳定性水平。例如，超出基站906的通信范围的网络覆盖区域908可具有“u”的网络稳定性水平，其指示没有无线数据内容可用于传送到无线设备。紧紧围绕基站906的网络覆盖区域916可具有0的网络稳定性水平，其指示所有类型的无线数据内容都可用于传送给无线设备或从无线设备接收。网络覆盖区域910、912和914可具有分别增加的网络稳定性水平。例如，网络覆盖区域910可具有指示文本数据可以被无线设备有效地接收的网络稳定性水平，网络覆盖区域912可具有指示文本和音频数据可以被无线设备有效地接收的网络稳定性水平，并且网络覆盖区域914可具有指示文本、音频和低质量视频可以被无线设备有效地接收的网络稳定性水平。

无线设备902可以是具有预计行进路径904的交通工具(例如，自主交通工具、UAV等)、集成在交通工具中的计算设备(例如，控制系统或信息娱乐系统)，或位于交通工具中的便携式无线设备(例如，智能电话、平板或媒体播放器)。行进路径904可以由用户输入预先路由或预先绘制到无线设备902，和/或可以是基于无线设备902的用户的经学习行进模式的经预测行进路径。行进路径904可以通过网络覆盖区域908、910、912、914和916路由，以使得无线设备902可以在整个旅程中经历变化的网络稳定性水平。

无线设备902可出于开发网络覆盖数据库的目的而被用于绘制网络覆盖区域908、910、912、914和916，该网络覆盖数据库可被用于预测无线设备902和/或其他无线设备何时可能经历各种网络稳定性水平以及经历各种网络稳定性水平多长时间。例如，无线设备902可以检测沿着与坐标904a-904h相对应的行进路径904的信号强度的变化。无线设备902可以在基站906的有效无线通信信号范围之外的网络覆盖区域908中开始行程。无线设备902可以行进通过网络覆盖区域908直到到达坐标904a。在坐标904a处，无线设备902可以开始接收网络覆盖，可以出于确定网络稳定性水平的目的而确定接收到的信号强度，并且可以向基站906的无线通信网络(例如，核心网140)传送坐标904a和网络稳定性水平。无线设备902可以沿着行进路径904针对坐标904b-g中的每一者重复该过程，直到到达坐标904h。在坐标904h处，已经从网络覆盖区域910转换回网络覆盖区域908的无线设备902可能未被连接到基站906的无线通信网络。因此，无线设备902可能不得不等待直到重新建立网络连接以上传坐标904h的网络稳定性水平和坐标位置。

在一些实施例中，坐标904a-h可以被表示为经度和纬度坐标。在一些实施例中，坐标904a-h可以被表示为因变于由无线设备902检测到的信号强度的距基站906的径向距离。

由无线设备902报告的网络稳定性水平和坐标904a-h可被用于开发网络稳定性数据库。例如，图9B解说了根据一些实施例的用于无线通信网络900a的网络稳定性数据库的图表900b的示例。通信地连接到无线通信网络的服务器(例如，服务器502)可以对网络稳定性水平进行编群以确定网络覆盖区域908、910、912、914和916中的每一者的区域边界。例如，服务器可以确定坐标904a和904h可指示网络覆盖区域908与网络覆盖区域910之间的区域边界。因此，可以存储网络覆盖区域908区域的边界，如图9B中所示。作为另一示例，服务器可以确定坐标904a、904h、904b和904g可以指示网络覆盖区域908、910和912之间的区域边界。因此，可以存储网络覆盖区域910区域的边界，如图9B中所示。

图10A解说了根据一些实施例的展现各种网络稳定性水平的无线通信网络1000a。参照图1-10A，无线设备1002和1010可以是无线设备(诸如无线设备120a-120e、200、320、120和902)，基站1006可以是基站(诸如基站110(110a-110e)、350和906)，并且中继基站1008可以是中继基站(诸如中继基站110d)。

基站1006可以径向向外辐射无线通信以形成网络覆盖区域1014、1016a、1016b、1018a、1018b和1020。网络覆盖区域1014、1016a、1016b、1018a、1018b和1020可以各自展现出不同的网络稳定性水平。例如，超出基站1006的通信范围的网络覆盖区域1014可具有“u”的网络稳定性水平，其指示没有无线数据内容可用于传送到无线设备。紧紧围绕基站1006的网络覆盖区域1018a和1018b可具有0的网络稳定性水平，其指示所有类型的无线数据内容都可用于传送给无线设备。

网络覆盖区域1016a和1016b可具有不同的网络稳定性水平。例如，中继基站1008(例如，副蜂窝小区群、SeNB、SgNB、中继基站110d等)可以处于与基站1006(例如，主蜂窝小区群、MeNB、MgNB、基站110、350等)的双连通性配置。这可以允许中继基站1008广播具有与网络覆盖区域1018a和1018b的网络稳定性水平等效或接近等效的网络稳定性水平的无线通信信号。因此，网络覆盖区域1016b可具有如由无线设备检测到的或以其他方式观察到的比网络覆盖区域1016a的网络稳定性水平更好的网络稳定性水平。

无线设备1002可以是具有预计行进路径1004的交通工具(例如，自主交通工具、UAV等)、集成在交通工具中的计算设备(例如，控制系统或信息娱乐系统)，或位于交通工具中的便携式无线设备(例如，智能电话、平板或媒体播放器)。行进路径1004可以由用户输入预先路由或预先绘制到无线设备1002，和/或可以是基于无线设备1002的用户的经学习行进模式的经预测行进路径。行进路径1004可以通过网络覆盖区域1014、1016a、1016b、1018a和1018b路由，以使得无线设备1002可以在整个旅程中经历变化的网络稳定性水平。

无线设备1002可出于开发网络覆盖数据库的目的而被用于绘制网络覆盖区域1014、1016a、1016b、1018a、1018b，该网络覆盖数据库可被用于预测无线设备1002和/或其他无线设备何时可能经历某些网络稳定性水平以及经历某些网络稳定性水平多长时间。例如，无线设备1002可以检测沿着与坐标1004a-1004f相对应的行进路径1004的信号强度的变化。无线设备1002可以在基站1006的有效无线通信信号范围之外的网络覆盖区域1014中开始行程。无线设备1002可以行进通过网络覆盖区域1014直到到达坐标1004a。在坐标1004a处，无线设备1002可以开始接收网络覆盖，可以出于确定网络稳定性水平的目的而确定接收到的信号强度，并且可以向基站1006的无线通信网络(例如，核心网140)传送坐标1004a和网络稳定性水平。无线设备1002可以沿着行进路径1004针对坐标1004b-1004f中的每一者重复该过程，直到到达坐标1004f。在坐标1004f处，已经从网络覆盖区域1016a转换回网络覆盖区域1014的无线设备1002可能未被连接到基站1006的无线通信网络。因此，无线设备1002可能不得不等待直到重新建立网络连接以上传坐标1004f的网络稳定性水平和坐标位置。在一些实施例中，坐标1004a-1004f可以被表示为经度和纬度坐标。

无线设备1010可以是具有预计行进路径1012的交通工具(例如，自主交通工具、UAV等)、集成在交通工具中的计算设备(例如，控制系统或信息娱乐系统)，或位于交通工具中的便携式无线设备(例如，智能电话、平板或媒体播放器)。行进路径1012可以由用户输入预先路由或预先绘制到无线设备1010，和/或可以是基于无线设备1010的用户的经学习行进模式的经预测行进路径。行进路径1012可以通过网络覆盖区域1014、1016a、1018a和1020路由，以使得无线设备1010可以在整个旅程中经历变化的网络稳定性水平。

无线设备1010可出于开发网络覆盖数据库的目的而被用于绘制网络覆盖区域1014、1016a、1018a和1020，该网络覆盖数据库可被用于预测无线设备1010和/或其他无线设备何时可能经历某些网络稳定性水平以及经历某些网络稳定性水平多长时间。例如，无线设备1010可以检测沿着与坐标1012a-1012e相对应的行进路径1012的信号强度的变化。无线设备1010可以在基站1006的有效无线通信信号范围之外的网络覆盖区域1014中开始行程。无线设备1010可以行进通过网络覆盖区域1014直到到达坐标1012a。在坐标1012a处，无线设备1010可以开始接收网络覆盖，可以出于确定网络稳定性水平的目的而确定接收到的信号强度，并且可以向基站1006的无线通信网络(例如，核心网140)传送坐标1012a和网络稳定性水平。无线设备1010可以沿着行进路径1012针对坐标1012b和1012d重复该过程。

网络覆盖区域1020可以指示“死区”1022，其可以是结构、自然形成、环境影响或导致无线设备与无线通信网络1000a之间的连接丢失的任何其他情况。例如，网络覆盖区域可以是隧道、桥梁、森林或恶劣天气状况的位置。在坐标1012c处，已经从网络覆盖区域1018a转换回网络覆盖区域1020的无线设备1010可能未被连接到基站1006的无线通信网络。因此，无线设备1010可能无法传送与坐标1012c相对应的网络稳定性水平和坐标位置，直到到达坐标1012d。在坐标1012d处，可以经由网络覆盖区域1016a重新建立网络连接，并且无线设备1010可以传送坐标1012c的网络稳定性水平(例如，水平u)和坐标位置。

由无线设备1002和1010报告的网络稳定性水平和坐标1004a-1004f和1012a-1012e可被用于开发网络稳定性数据库。例如，图10B解说了根据一些实施例的用于无线通信网络1000a的网络稳定性数据库的图表1000b的示例。

通信地连接到无线通信网络的服务器(例如，服务器502)可以对网络稳定性水平进行编群以确定网络覆盖区域1014、1016a、1016b、1018a、1018b、1020中的每一者的区域边界。例如，服务器可以确定坐标1004a、1004f、1012a和1012e可指示网络覆盖区域1014与网络覆盖区域1016a之间的区域边界。因此，可以存储网络覆盖区域1014区域的边界，如图10B中所示。作为另一示例，服务器可以确定坐标1012c和1012d可以指示网络覆盖区域1016a、1018a和1020之间的区域边界。因此，可以存储网络覆盖区域1020区域的边界，如图10B中所示。服务器可以区分网络覆盖区域1014和1020，尽管具有相同的网络稳定性水平u或无连接。在一些实施例中，服务器可以对如存储在网络覆盖数据库中的具有相同网络稳定性水平的坐标进行编群。

图11是解说根据一些实施例的用于预测到网络覆盖区域的行进时间和通过网络覆盖区域的行进历时的方法1100的过程流图。参照图1-11，方法1100可由无线设备(例如，120a-120e、200、320、120、902、1002、1010)和/或服务器502的处理器(例如，处理器212、216、252、260、422、522)实现。

无线通信网络服务器(例如，服务器502)可被用于确定经预测行进时间和经预测行进历时。经预测行进时间可以指无线设备(例如，无线设备120a-120e、200、320、120)到达不稳定网络区域的预计时间。经预测行进历时可以指无线设备将行进通过网络不稳定区域的预计历时。经预测行进时间和经预测行进历时可以至少基于无线设备的所确定行进速度。

在框1102，无线设备可以从该无线设备的用户接收描述行进路线的行程路线信息。行程路线信息可包括起点、一个或多个中间停止点、终点和一个或多个交通工具类型。

在一些实施例中，无线设备的用户可以通过在由无线设备实现的应用中激活“数据预加载模式”来开始如参考图11所描述的过程。激活“数据预加载模式”等可以将无线设备配置为从无线通信网络预加载数据。激活“数据预加载模式”等可以提示用户将行程路线信息输入到无线设备的界面或显示器中。在一些实施例中，行程路线信息可以被称为行程信息。

在框1104，无线设备可以向服务器传送接收到的行程路线信息。出于确定经预测行进时间和经预测行进历时的目的，无线设备可以向服务器传送(但不限于)起点、一个或多个中间停止点、终点以及一个或多个交通工具类型。

在框1106，服务器可以存储从无线设备接收的行程路线信息。服务器可以存储或以其他方式(例如，从电子存储520)检索行程路线信息以用于确定沿无线设备的行进路线的经预测网络状态。在一些实施例中，服务器可以接收或以其他方式从存储器检索地图信息以用于基于行程路线信息来计算行进路线。服务器可以存储或以其他方式使服务器的存储器存储与接收到的行程路线信息相对应的行进路线。行进路线可包括包含起点、一个或多个中间停止点、终点和一个或多个交通工具类型的行程路线信息。服务器可基于与起点、一个或多个中间停止点和终点相对应的坐标且基于一个或多个交通工具类型来逻辑地或虚拟地绘制行进路线。经绘制行进路线可包括起点、一个或多个中间停止点和终点之间的任何数目的附加基准坐标。除了起点、一个或多个中间停止点和终点之外，基准坐标也可被用作检查点以用于确定无线设备的速度。

在一些实施例中，基于行程路线信息计算出的行进路线可被传送到无线设备以用于地图或行程计划应用。在一些实施例中，无线设备可以在本地存储地图信息以基于行程信息来计算行进路线，并且可以随后向服务器传送计算出的行进路线以供存储。

在框1108，无线设备可以在行进期间向服务器传送行进取向信息。行进取向信息可包括坐标信息。坐标信息可包括由无线设备以预定间隔和/或在检测到的网络稳定性转换位置处记录的坐标。可以连续地或按间隔执行框1108中描述的过程以重复地向服务器传送经更新的行进信息。这可以允许服务器提供针对经预测行进时间和经预测行进历时的更准确和精确的值。

服务器可以使用行进取向信息来更新行程路线信息。如框1106中所描述的，服务器可以存储或以其他方式使存储器存储包括起点、一个或多个中间停止点、终点和任何数目的基准坐标的行进路线。随着无线设备沿行进路线前进，无线设备可以向服务器传送与起点、一个或多个中间停止点、终点和任何数目的基准坐标相对应的坐标信息。

坐标可以与时间戳或流逝的时间值相关联，其可以连同坐标信息一起被传送到服务器。例如，由无线设备传送的每个坐标可具有关于全局定时器的时间戳。作为另一示例，由无线设备传送的每个坐标可具有由行程开始时间(例如，时间＝0秒)与记录每个坐标集合的时间之间的差异定义的流逝时间值。服务器可以存储或使服务器的存储器存储时间戳和/或流逝时间值及其对应的坐标。例如，服务器可以在数据库中存储如框1102中所描述的如由用户定义的具有至少起点和中间停止点的行进路线。在行程开始时，起点和中间停止点可以各自与0秒的流逝时间值相关联地被存储。当无线设备的用户经过行进路线时，无线设备可以(例如，按间隔)向服务器传送基准坐标。例如，可以在行程开始后30秒的流逝时间值处到达第一基准坐标，可以在行程开始后1分钟的流逝时间值处到达第二基准坐标，并且可以在行程开始后2分钟的流逝时间值处到达中间停止点。服务器随后可以更新经存储的行进路线信息以将这些流逝时间值与对应的坐标信息相关联。出于确定无线设备的速度的目的，坐标信息和经更新时间值可以被用于进一步的过程中。

在框1110，服务器可以接收地图信息、行程路线信息和网络覆盖信息。服务器可以(例如，从核心网140、(诸)服务器504、外部资源518、电子存储520等)接收和/或检索地图信息，如在一些实施例中所描述的。服务器可以检索和/或接收行程路线信息，如框1106中所描述的。服务器可以从网络覆盖数据库接收网络覆盖信息。在一些实施例中，可以由服务器在如参考图11所描述的任何其他框之前、期间或之后接收网络覆盖信息。在一些实施例中，网络覆盖信息可以被确定并且被传送到服务器，如参考图8A所描述的。

在框1112，服务器可以确定无线设备的行进速度。服务器可基于地图信息、如在框1108中描述的无线设备的行进取向信息和/或行程路线信息来确定该无线设备的速度和/或轨迹。可以基于所确定的行进速度来确定无线设备的经预测位置。

无线设备的速度和/或轨迹可以至少部分地基于起点和任何坐标(例如，基准坐标、一个或多个中间停止点和终点的坐标)之间的(诸)距离以及记录这些坐标之间的对应时间。例如，可以根据框1108中描述的过程来向服务器传送具有第一时间戳的第一坐标和具有第二时间戳的第二坐标。无线设备的速度(例如，每小时英里数、每小时公里数)可等于第一坐标与第二坐标之间的距离除以无线设备记录每个坐标集合之间流逝的时间。在一些实施例中，无线设备的速度可以是如在多个坐标之间确定的平均速度。

例如，如先前参考框1108所描述的，可以在行程开始后30秒的流逝时间值处到达第一基准坐标，可以在行程开始后1分钟的流逝时间值处到达第二基准坐标，并且可以在行程开始后2分钟的流逝时间值处到达中间停止点。行程起点与第一基准坐标之间的距离可以是0.25英里(约0.4公里)，第一基准坐标与第二基准坐标之间的距离可以是0.33英里(约0.53公里)，并且第二基准坐标与中间停止点之间的距离可以是0.33英里(约0.53公里)。因此，服务器可以将各位置之间的速度分别计算为30英里/小时(mph)(约48.3公里/小时(kph))、40英里/小时(约64.4公里/小时)和20英里/小时(32.2公里/小时)。

在一些实施例中，服务器可以计算用于估计经预测行进时间和经预测行进历时的平均速度。在涉及走走停停行进的情况下(诸如在火车上进行多次停靠或高速公路交通)，平均速度对于预测行进时间和行进历时可以是有用的。参考上述示例，无线设备展现出行程开始点与中间停止点之间的27.3mph(约43.9kph)的平均速度。在一些实施例中，服务器可基于任何数目的先前计算出的速度值(即，在两个坐标、四个坐标、十个坐标等之间)计算平均速度。

在一些实施例中，所确定的行进速度可以与行程路线信息结合使用以预测无线设备沿与用户在框1102中输入的行程信息相对应的行进路径(即，起点、终点)的位置。在一些实施例中，所确定的行进速度和/或轨迹可被用于确定无线设备在指定时间处的预计位置。例如，可以基于行程路线信息和地图信息来绘制无线设备的行进路线。行进路线可由包括无线设备尚未到达的坐标的经计划路线组成。基于无线设备的所确定速度和沿行进路线的距离，服务器可以预测无线设备在任何给定时间处沿行进路线的位置。

在一些实施例中，用户可以选择不要将行程路线信息输入到无线设备中以执行在框1102、1104和1106中描述的过程。然而，基于连贯报告的行进取向信息(例如，框1108)，可由服务器基于多个坐标位置来预测行进速度和轨迹。服务器可实现网络状态预测模型以基于由无线设备120报告的至少两个坐标位置来确定无线设备将处于特定位置(诸如沿着常用的行进路线)的概率。网络状态预测模型可以从多个设备学习常用的行进路线以用作用于单个无线设备的行程路线信息。这可以允许用户发起“数据预加载模式”而无需输入预定义的行进路线。

例如，用户可以在开始行程之前发起“数据预加载模式”而无需输入起点和终点。由“数据预加载模式”触发的无线设备可以偶发地或按间隔向服务器传送坐标。服务器可基于从无线设备接收的至少两个坐标来确定速度和/或轨迹(例如，北行、东北、相对于地球极点在一角度等)。服务器可基于接收到的坐标和地图信息来确定无线设备正沿着州际公路行进。基于地图信息、经预测行进路径和所确定速度和/或轨迹，服务器可以预测无线设备在任何给定时间处的位置。

作为另一示例，用户可以发起“数据预加载模式”，从而使无线设备向服务器传送坐标。服务器可基于至少两个接收到的坐标来确定无线设备正以200mph(约322kph)行进。服务器可基于高行进速度来确定无线设备正经由火车行进。服务器可包括随时间从多个无线设备接收的行程路线信息的储存库，其可包括关于各种行程起点、终点、中间停止点和交通工具类型的行程路线信息。服务器可以搜索储存库以寻找包括火车交通工具类型和从无线设备接收的坐标的行程路线信息。服务器随后可以利用适用的行程路线信息来确定无线设备正根据由适用的行程路线信息表示的行进路径之一行进的概率。

在一些实施例中，服务器可以利用实时交通和/或实时调度(例如，经更新的火车调度)信息来确定无线设备的预计速度和预计位置。基于实时交通和调度数据的预计速度和位置可以提供对经预测行进时间和经预测行进历时的更准确的确定。

在框1114，服务器可以预测无线设备将进入不稳定网络覆盖区域的时间，并且预测无线设备将在不稳定网络区域内的历时。无线设备将进入不稳定网络覆盖区域的经预测时间可以被称为经预测行进时间。无线设备将通过不稳定网络覆盖区域行进的经预测历时可以被称为经预测行进历时。服务器可基于如在框1112中确定的速度和/或轨迹、来自网络覆盖数据库的网络稳定性信息和地图信息来确定经预测行进时间和经预测行进历时。如果在框1112中计算了无线设备的预计位置，则服务器可基于经预测位置、来自网络覆盖数据库的网络稳定性信息和地图信息来确定经预测行进时间和经预测行进历时。

在一些实施例中，可定义具有各种网络稳定性水平的地形区域的网络稳定性信息可以视觉地(例如，虚拟地图)或计算地(例如，矩阵集、数据集等)叠加到地图上。基于无线设备的经预测速度和/或经预测位置，服务器可以标识无线设备将花费多长时间到达具有与当前网络覆盖区域不同的稳定性水平的下一网络覆盖区域。服务器还可确定无线设备在到达具有不同网络稳定性水平的后续网络覆盖之前将行进通过下一网络覆盖区域的历时。

例如，如参考图9A所描述的，可以由无线设备902取决于环境通过包括自动操作的各种方法来确定关于行进路径904的行程路线信息。如果用户正使用导航应用来接收到目的地的方向，则无线设备可基于已经由导航应用确定的行进路线来确定行进路径904。作为另一示例，无线设备902可基于日历条目结合导航应用来确定行进路径904。作为另一示例，无线设备902可基于用户在类似情况(例如，一天中的时间、一周中的一天等)期间行进的先前路线来确定行进路径904。作为进一步的示例，无线设备902可基于用户输入到无线设备中的信息来确定行进路径904。出于该示例的目的，假设网络覆盖数据库已如参考图9A和9B所描述的那样创建。无线设备902可以本地存储行程路线信息，直到到达坐标904a，无线设备将在该坐标904a上获得网络覆盖并且可向基站906传送行程路线信息(例如，框1104、1106)。

基站906可包括服务器或被连接到服务器(例如，服务器502)。服务器可以确定在坐标904a处与无线设备902建立通信可以指示无线设备902在传送行程路线信息时位于坐标904a处。因此，服务器可以更新包括行程路线信息的储存库以包括与坐标904a相对应的时间戳或从行程开始流逝的时间值。无线设备902可以在网络覆盖区域910内行进时向服务器传送坐标(例如，基准坐标)(例如，框1108)。服务器可以从无线设备902接收坐标以至少部分地基于行进的距离和坐标904a与任何后续接收到的坐标之间的时间差来确定无线设备902的速度。基于计算出的速度和网络覆盖数据库，服务器可以确定无线设备902到达坐标904b处的下一网络覆盖区域912的经预测行进时间，其中网络覆盖区域912具有与网络覆盖区域910不同的网络稳定性水平。基于计算出的速度和网络覆盖数据库，服务器还可以确定无线设备902行进通过网络覆盖区域912以到达坐标904c的经预测行进历时，该坐标904c表示到具有不同网络稳定性水平的网络覆盖区域914的转换。例如，服务器可以预测无线设备902将在3分钟后到达网络覆盖区域912，并且将花费5分钟通过网络覆盖区域912以到达网络覆盖区域914(即，8分钟到达网络覆盖区域914)。

在框1116，服务器可以向无线设备传送包括经预测行进时间和经预测行进历时的通知。在一些实施例中，通知可包括与经预测行进时间和经预测行进历时相对应的网络覆盖信息(例如，网络稳定性水平、网络覆盖区域)。在一些实施例中，该通知可包括与无线设备预计行进通过的一个或多个网络覆盖区域相对应的一个或多个经预测行进时间和一个或多个经预测行进历时。例如，如参考图9A所描述的，服务器可以向无线设备902传送无线设备902到达坐标904b-h的经预测行进时间以及无线设备行进通过坐标904a-h之间的网络覆盖区域910、912、914和916的经预测行进历时。

在一些实施例中，服务器可以连贯地传送多个通知，其包括关于不止一组经预测行进时间、经预测行进历时和对应的网络覆盖区域的信息。

图12是解说根据一些实施例的用于将数据预加载到无线设备上的方法1200的过程流图。参照图1-12，方法1200可由无线设备(例如，120a-120e、200、320、120、902、1002、1010)和/或服务器502的处理器(例如，处理器212、216、252、260、422、522)实现。无线设备可基于从服务器接收的经预测行进时间和经预测行进历时来请求和预加载针对一个或多个数据类型的数据量。

在框1202，无线设备接收包括无线设备到达网络覆盖区域中的转换的经预测行进时间和行进通过即将到来的网络覆盖区域的经预测行进历时的通知。在一些实施例中，无线设备可以从服务器接收通知。在一些实施例中，通知可包括与经预测行进时间和经预测行进历时相对应的网络覆盖信息(例如，网络稳定性水平、网络覆盖区域)。在一些实施例中，该通知可包括与无线设备预计行进通过的一个或多个网络覆盖区域相对应的一个或多个经预测行进时间和一个或多个经预测行进历时。

例如，如参考图9A所描述的，无线设备902可以接收包括无线设备902到达坐标904b-904h的经预测行进时间以及无线设备行进通过坐标904a-904h之间的网络覆盖区域910、912、914和916的经预测行进历时的通知。该通知可包括如参考图9B描述的每个网络覆盖区域908、910、912、914和916的网络稳定性水平。无线设备902可使用网络稳定性水平基于经预测行进时间和经预测行进历时来确定要在何时预加载数据、要预加载多少数据以及要预加载什么类型的数据。

在一些实施例中，无线设备可以连贯地接收多个通知，其包括关于不止一组经预测行进时间、经预测行进历时和对应的网络覆盖区域的信息。无线设备可以接收或以其他方式(例如，从电子存储420)检索通知以供进一步处理。

在框1204，无线设备可以确定一个或多个预加载数据类型和/或预加载数据量。可以基于经预测行进时间、经预测行进历时和网络覆盖信息来确定预加载数据量和/或预加载数据类型。预加载数据量和一个或多个预加载数据类型可以基于如由无线设备确定的用户可能访问某些类型和某些数量的数据的概率。一个或多个预加载数据类型和预加载数据量可以至少部分地基于哪些数据类型可能变得不可用于由无线设备下载、以及那些数据类型将在多长时间内不可用。更长的不可用数据类型可能导致更高的预加载数据量。数据类型可包括高质量视频、标准质量视频、低质量视频、音频、消息收发、文本以及在常规无线通信网络中实现的任何其他数据类型。

在一些实施例中，无线设备可包括由服务器训练的用户行为预测模型。无线设备可以预测用户可能访问的数据类型和数据量，以及用户可能在何时何地访问那些数据类型和数据量。

在一些实施例中，对用户行为预测模型的输入可包括数据访问历史，诸如按时间顺序使用的最后十个数据类型。对用户行为预测模型的输入可包括自上次使用应用或数据类型以来的时间值、和/或多频繁地使用应用或数据类型。例如，可以训练用户行为预测模型以指示应用很少被使用，尽管最近被使用。无线设备可以确定很少使用的应用将被使用的概率很低。在一些实施例中，对用户行为预测模型的输入可包括无线设备将能够在给定时间处访问的数据类型。例如，无线设备可以接收对经预测行进时间和经预测行进历时值和/或即将到来的网络覆盖区域的经预测网络覆盖稳定性水平的指示。基于经预测网络覆盖稳定性水平以及经预测行进时间和历时，对无线设备的输入可包括当前可访问以供下载的数据类型。例如，无线设备可位于无法高效地下载高质量视频的网络覆盖区域内。随后，对用户行为预测模型的输入信息可包括除高质量视频之外的所有数据类型。

用户行为预测模型可包括任何可构想的人工智能或神经网络配置。例如，用户行为预测模型可具有包括用户的数据访问历史的第一输入、以及包括无线设备当前可访问的可用数据类型的第二输入。第一输入可以被输入到一系列LSTM和BN(例如，LSTM、BN、LSTM)中，以随后与第二输入级联。所得的级联可被引入数个密集层和Softmax函数(例如，密集层、密集层、Softmax函数)以输出用户将访问与数个可用数据类型相对应的某个数据量的概率。

无线设备可基于接收到的网络覆盖信息来确定要预加载什么数据类型。例如，无线设备可以确定用户可能访问高质量视频数据。无线设备可以随后在即将到来的网络覆盖区域不允许高效下载高质量视频数据时预加载高质量视频数据。作为另一示例，当即将到来的网络覆盖区域允许高效下载文本或网络数据时，无线设备可基于用户可能访问文本或网络数据的所确定概率来确定不要预加载文本或网络数据。

可以针对每个预加载数据类型确定预加载数据量。例如，无线设备可以在进入一个或多个不稳定网络区域之前确定用于预加载的200MB的总预加载数据量，以使得100MB专用于预加载地图应用数据，60MB专用于预加载音频数据，而40MB专用于预加载文本或网站数据。无线设备可基于经预测的行进历时来确定要预加载的总数据量，以使得将预加载足够的数据以确保在经预测行进历时期间用户体验不受阻碍。经预测行进时间可以限制在遇到不稳定网络区域之前可下载的预加载数据的量，以使得可以在给定时间帧内可下载所确定的预加载数据量的仅一部分。当下载时间受经预测行进时间约束时，无线设备可以对应下载哪些数据类型和对应的预加载数据量进行优先级排序。

例如，如参考图10A和10B所描述的，无线设备1010可能正沿着行进路径1012行进。基于行进路径1012(例如，行程路线信息)，服务器可以确定无线设备1010预期从网络稳定性水平为0(即，所有数据类型可访问)的网络覆盖区域1018a到无网络连接的网络覆盖区域1020的转换。无线设备1010可以接收包括无线设备1010到达和行进通过网络覆盖区域1020的经预测行进时间和经预测行进历时的通知。例如，经预测行进时间可以是50秒，并且经预测行进历时可以是15分钟，直到在坐标1012d处重新获得网络覆盖。无线设备1010当前可在到达网络覆盖区域1020之前正访问高质量视频和地图应用信息两者。无线设备1010可基于当前和最新近的数据访问历史来确定无线设备1010可能访问高质量视频和地图应用数据两者。然而，由于在丢失网络连通性之前仅剩50秒，因此下载高质量视频可能导致地图应用数据下载不足。因此，无线设备1010可以优先在给定时间帧内首先下载地图应用数据，以确保地图应用的连续使用。一个或多个预加载数据类型和预加载数据量的优先化可包括在下载较低优先级排序的数据类型的预加载数据量之前完全下载一个预加载数据类型的预加载数据量。

在一些实施例中，由无线设备从服务器接收的通知可包括与多个即将到来的网络覆盖区域相对应的多个经预测行进时间和经预测行进历时。例如，该通知可以指示无线设备将行进通过具有逐渐更不稳定的网络稳定性水平的网络覆盖区域。例如，如参考图9A和9B所描述的，无线设备902可能正行进通过如由坐标904e-904h定义的网络覆盖区域916、914、912、910和908。无线设备902可基于无线设备902将经历逐渐更不稳定的网络稳定性水平的通知来确定要预加载的数据类型和要预加载的数据量。无线设备902可以确定用户可能首先访问基于web的数据、继之以高质量视频数据的概率。然而，无线设备902可以优先下载在网络覆盖区域916内可用的高质量音频数据，因为至少在后续网络覆盖区域914中基于web的数据可能继续可下载。

作为其中向无线设备通知具有逐渐更不稳定的网络稳定性水平的多个即将到来的网络稳定性覆盖区域的另一示例，无线设备可以在具有更稳定的网络稳定性水平的网络覆盖区域中下载尽可能多的预加载数据。例如，无线设备可以选择要在网络稳定性水平为0的网络覆盖区域中下载基于web的数据和音频数据。在较高带宽和/或信号强度的区域中下载在即将到来的网络覆盖区域中可能仍可下载的数据类型可减少用户体验中断的机会。

在框1206，无线设备可以传送对与一个或多个预加载数据类型相对应的预加载数据量的请求。预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以由接收方服务器、或从在无线通信网络内与接收方服务器通信的任何服务器检索。

在框1208，无线设备可以响应于向服务器传送预加载数据请求而从服务器接收与一个或多个预加载数据类型相对应的预加载数据量。可以从无线通信网络同时地、替换地以部分量、或顺序地下载针对不止一个预加载数据类型的预加载数据量。

图13是解说根据一些实施例的用于基于经预测的网络状态覆盖来将数据预加载到无线设备上的方法1300的过程流图。参考图1-13，方法1300可以由服务器502的处理器(例如，处理器212、216、252、260、422、522)实现，其可以在非瞬态处理器可读介质中配置有处理器可执行指令以执行该方法的各操作。

在框1302-1310中所执行的操作的次序仅仅是解说性的，并且框1302-1310的操作可在一些实施例中按任何次序且部分同时地执行。在一些实施例中，方法1300可以由处理器独立于但结合服务器502来执行。例如，方法1300可以被实现为在SoC的处理器内执行的软件模块，或者被实现在监视来自服务器/在服务器内的数据和命令的SoC内的专用硬件中，并且被配置成如所描述地采取行动并存储数据。为了易于参考，执行方法1300的各操作的各个元件在以下方法描述中被称为“处理器”。

在框1302，服务器的处理器可以从无线设备接收包括第一行程位置和第二行程位置的行程信息。无线设备的用户可以在地图或地理定位应用中输入行程起点和终点以绘制针对特定交通工具类型的行进路线。行程信息可包括第一行程位置与行程结束位置之间的行进路线。行进路线可以是由无线设备的用户确定或选择的预先计划的路线，或者可以是由服务器基于接收到的第一行程位置和第二行程位置绘制的行进路线。

在一些实施例中，用户可以不输入第一行程位置和第二行程位置，并且第一行程位置和第二行程位置可以替代地由无线设备在运动时自动地确定。例如，无线设备可能正沿着高速公路行进，并且可能正间歇性地向服务器传送坐标(例如，基准坐标)。服务器随后可基于至少两个接收到的坐标来确定包括速度、轨迹和/或交通工具类型的预计行进路线。

在框1304，服务器的处理器可以接收表示第一网络覆盖区域和第二网络覆盖区域的网络覆盖地图信息。第二行程位置可以位于第一网络覆盖区域内。可以从描述无线通信网络内的网络覆盖区域的网络覆盖数据库接收网络覆盖地图信息。

在一些实施例中，网络覆盖地图信息可包括运营商提供的信息，其包括基站分布。第一网络稳定性水平、第二网络稳定性水平以及与任何其他网络覆盖区域相对应的任何其他网络稳定性水平可以部分地基于基站分布。基站分布可以指无线通信网络内连接到基站的无线设备的数目和物理分布。

在框1306，服务器的处理器可以确定无线设备从第二行程位置到达第二网络覆盖区域的经预测行进时间。例如，第二行程位置可以是无线设备的最新近已知或最新近接收到的位置。经预测行进时间可以是无线设备预期进入具有与该无线设备已经行进通过或正行进通过的网络覆盖区域(例如，第一网络覆盖区域)的网络稳定性水平不同的网络稳定性水平的网络覆盖区域(例如，第二网络覆盖区域)的时间。

网络覆盖地图信息可包括从多个无线设备接收的转换坐标。转换坐标可以定义无线设备观察到网络稳定性水平变化的位置。转换坐标可以对应于第一网络覆盖区域与第二网络覆盖区域之间的转换、或第一网络覆盖区域、第二网络覆盖区域和毗邻于第一网络覆盖区域和第二网络覆盖区域的任何其他数目的网络覆盖区域之间的任何其他转换。在一些实施例中，经预测行进时间可以至少部分地基于转换坐标。可以预测无线设备在经预测行进时间处到达转换坐标，以及因此到达具有不同网络稳定性水平的不同网络覆盖区域。可以基于无线设备的最后报告的位置(例如，第二行程位置)和与即将到来的网络覆盖区域(例如，第二网络覆盖区域)相对应的转换位置之间的距离来确定经预测行进时间。

在框1308，服务器的处理器可以确定无线设备预计在第二网络覆盖区域内行进的经预测行进历时。经预测行进历时可以是无线设备经历与网络覆盖区域相关联的网络稳定性水平的时间。经预测行进时间可以指预测无线设备从网络覆盖区域的一个边缘或入口行进到相同网络覆盖区域的另一边缘的时间。

在一些实施例中，服务器的处理器可基于第一行程位置和第二行程位置来确定无线设备的速度。经预测行进时间和经预测行进历时可以至少部分地基于无线设备的所确定速度。无线设备的速度可以如至少参考图11(例如，框1112)所描述的那样来确定。

在框1310，服务器的处理器可以向无线设备传送包括如在框1306和1308中确定的经预测行进时间和经预测行进历时的通知。包括经预测行进时间和经预测行进历时的通知可以使无线设备确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。一个或多个预加载数据类型可包括高质量视频、标准质量视频、低质量视频、音频、消息收发、文本或在常规无线通信网络中使用的任何其他数据形式。各种网络覆盖区域可能不允许高效下载特定数据类型。该通知可以通知无线设备做出关于该无线设备应在哪些数据类型变得不可用于在即将到来的网络覆盖区域中下载之前预加载那些数据类型的确定。

在一些实施例中，服务器的处理器可以从无线设备接收对预加载数据的请求。传送到无线设备的包括经预测行进时间和经预测行进历时的通知可以使该无线设备确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。响应于无线设备接收到通知，服务器可以接收对预加载数据的请求。响应于从无线设备接收到对预加载数据的请求，服务器可以传送所请求的预加载数据，其包括针对每个所请求的预加载数据类型(例如，音频、文本、GUI数据、高质量视频等)的数据量。可以在无线设备进入第二网络覆盖区域之前向该无线设备传送预加载数据。无线设备可以在该无线设备物理地进入网络覆盖区域之前接收和预加载该预加载数据，该网络覆盖区域具有限制该无线设备的下载能力的稳定性水平(即，该无线设备可能无法在不中断或不中止用户在线体验的情况下下载某些数据类型)。

在一些实施例中，服务器可基于无线设备的在线数据访问历史来训练用户行为预测模型。服务器可以从无线设备接收该无线设备的用户的在线访问历史。服务器可以基于用户的在线访问历史来训练用户行为模型。用户行为模型可以输出用户将访问预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型的概率。服务器可以向无线设备传送用户行为模型以使该无线设备能够确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。可以使用用户行为模型结合经预测行进时间和经预测行进历时来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。

在一些实施例中，经预测行进时间和经预测行进历时可以至少部分地基于第一行程位置与行程结束位置之间的行进路线。如在一些实施例中所描述的，可以绘制或以其他方式预计行进路线。经预测行进时间和经预测行进历时可以基于行进路线，以使得行进路线可包括直接影响包含无线设备的交通工具可物理地位于不稳定网络区域内多长时间的交通工具路径(例如，道路、火车轨道、飞行路径等)的各种距离。

在一些实施例中，第一网络覆盖区域可具有与第一无线网络类型和第一信号强度相关联的第一网络稳定性水平。在一些实施例中，第二网络覆盖区域可具有与第二无线网络类型和第二信号强度相关联的第二网络稳定性水平。第一网络稳定性水平和第二网络稳定性水平可以是全网络覆盖/连通性与无覆盖之间的任何网络稳定性水平，如参考图6所描述的。第一无线网络类型和第二无线网络类型可包括RAT类型或描述无线通信网络的其他特性。第一信号强度和第二信号强度可以是描述无线通信信号的幅度和/或基站到无线设备的连接强度的任何测量单位(例如，下载速率、dBm)。

在一些实施例中，预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以至少部分地基于第一网络稳定性水平和第二网络稳定性水平。可以基于预测无线设备将要行进通过的一个或多个网络覆盖区域的(诸)网络稳定性水平来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。可以基于即将到来的网络稳定性水平来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型，如参考至少图7和11所描述的。

尽管图13解说了基于仅两个行程位置和网络覆盖区域来确定和传送经预测行进时间和经预测行进历时，但是可以针对与任何数目的网络稳定性水平相对应的任何数目的网络覆盖区域内的任何数目的行程位置执行框1302至1310中的操作。

图14是解说根据一些实施例的用于基于经预测的网络状态覆盖来预加载无线数据的方法1400的过程流图。参考图1-14，方法1400可以由无线设备(例如，120a-120e、200、320、120、902、1002、1010)的处理器(例如，处理器212、216、252、260、422、522)实现，其可以在非瞬态处理器可读介质中配置有处理器可执行指令以执行该方法的各操作。

在框1402-1406中所执行的操作的次序仅仅是解说性的，并且框1402-1406的操作可在一些实施例中按任何次序且部分同时地执行。在一些实施例中，方法1400可以由处理器独立于但结合无线设备来执行。例如，方法1400可以被实现为在SoC的处理器内执行的软件模块，或者被实现在监视来自无线设备/在无线设备内的数据和命令的SoC内的专用硬件中，并且被配置成如所描述地采取行动并存储数据。为了易于参考，执行方法1400的各操作的各个元件在以下方法描述中被称为“处理器”。

在框1402，无线设备可以向服务器(例如，服务器502)传送包括第一行程位置和第二行程位置的行程信息。第一行程位置和第二行程位置可以由无线设备存储。无线设备的用户可以在地图或地理定位应用中输入行程起点和终点以绘制针对特定交通工具类型的行进路线。行程信息可包括第一行程位置与行程结束位置之间的行进路线。行进路线可以是由无线设备的用户确定或选择的预先计划的路线，或者可以是由服务器基于接收到的第一行程位置和第二行程位置绘制的行进路线。

在一些实施例中，用户可以不输入第一行程位置和第二行程位置，并且第一行程位置和第二行程位置可以替代地由无线设备在运动时自动地确定。例如，无线设备可能正沿着高速公路行进，并且可能正间歇性地向服务器传送坐标(例如，基准坐标)。服务器随后可基于至少两个接收到的坐标来确定包括速度、轨迹和/或交通工具类型的预计行进路线。

在框1404，无线设备可以从服务器接收包括基于第一行程位置和第二行程位置的经预测行进时间和经预测行进历时的通知。在一些实施例中，经预测行进时间和经预测行进历时可以至少部分地基于第一行程位置与行程结束位置之间的行进路线，其中第二行程位置沿着行进路线定位。如在一些实施例中所描述的，可以绘制或以其他方式预计行进路线。经预测行进时间和经预测行进历时可以基于行进路线，以使得行进路线可包括直接影响包含无线设备的交通工具可物理地位于不稳定网络区域内多长时间的交通工具路径(例如，道路、火车轨道、飞行路径等)的各种距离。

服务器可以确定无线设备预计在网络覆盖区域内行进的经预测行进历时。经预测行进历时可以是无线设备经历与网络覆盖区域相关联的网络稳定性水平的时间。经预测行进时间可以指预测无线设备从网络覆盖区域的一个边缘或入口行进到相同网络覆盖区域的另一边缘的时间。

服务器可以确定无线设备从第二行程位置到达即将到来的网络覆盖区域的经预测行进时间。例如，第二行程位置可以是无线设备的最新近已知或最新近接收到的位置。经预测行进时间可以是无线设备预期进入具有与该无线设备已经行进通过或正行进通过的网络覆盖区域的网络稳定性水平不同的网络稳定性水平的网络覆盖区域的时间。

在一些实施例中，服务器可基于第一行程位置和第二行程位置来确定无线设备的速度。经预测行进时间和经预测行进历时可以至少部分地基于无线设备的所确定速度。无线设备的速度可以如至少参考图11(例如，框1112)所描述的那样来确定。

在一些实施例中，由无线设备接收到的通知可包括针对一个或多个网络覆盖区域的网络稳定性水平。该通知可包括即将到来的网络覆盖区域的网络稳定性水平。确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以至少部分地基于网络稳定性水平。无线设备可能正通过一个网络覆盖区域朝向具有不同网络稳定性水平的另一网络覆盖区域行进。例如，无线设备可能正通过第一网络覆盖区域朝向第二网络覆盖区域行进。第二行程位置可位于第一网络覆盖区域内，并且第一网络覆盖区域可具有与第二网络覆盖区域的网络稳定性水平不同的网络稳定性水平。

在一些实施例中，网络稳定性水平可包括无线网络类型和信号强度。该网络稳定性水平可以是全网络覆盖/连通性与无覆盖之间的任何网络稳定性水平，如参考图6所描述的。无线网络类型可包括RAT类型或描述无线通信网络的其他特性。信号强度可以是描述无线通信信号的幅度和/或基站到无线设备的连接强度的任何测量单位(例如，下载速率、dBm)。

在框1406，无线设备可响应于从服务器接收到通知来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。一个或多个预加载数据类型可包括高质量视频、标准质量视频、低质量视频、音频、消息收发、文本或在常规无线通信网络中使用的任何其他数据形式。各种网络覆盖区域可能不允许高效下载特定数据类型。该通知可以通知无线设备做出关于该无线设备应在哪些数据类型变得不可用于在即将到来的网络覆盖区域中下载之前预加载那些数据类型的确定。

在一些实施例中，预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以至少部分地基于经预测行进时间和经预测行进历时。例如，要预加载的一个或多个数据类型和数据量可以基于无线设备可具有稳定的网络覆盖以用于下载与在即将到来的网络覆盖区域中可能无法高效下载的数据类型相对应的数据的时间(例如，经预测行进时间)。作为另一示例，要预加载的一个或多个数据类型和数据量可以基于无线设备可在其中可能无法高效下载某些数据类型的即将到来的网络覆盖区域中经历不稳定的网络覆盖的时间(例如，经预测行进历时)。

在一些实施例中，预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以至少部分地基于在通知中接收到的一个或多个网络稳定性水平。可以基于预测无线设备将要行进通过的一个或多个网络覆盖区域的(诸)网络稳定性水平来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。可以基于即将到来的网络稳定性水平来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型，如参考至少图7和11所描述的。

在一些实施例中，响应于无线设备确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型，无线设备可以向服务器传送对预加载数据的请求。传送到无线设备的包括经预测行进时间和经预测行进历时的通知可以使该无线设备确定预加载数据量和一个或多个预加载数据类型。响应于向服务器传送对预加载数据的请求，无线设备可以从服务器接收所请求的预加载数据，其包括针对每个所请求的预加载数据类型(例如，音频、文本、GUI数据、高质量视频等)的数据量。在无线设备进入具有不稳定网络连接的网络覆盖区域之前，无线设备可以接收预加载数据。无线设备可以在该无线设备物理地进入网络覆盖区域之前接收和预加载该预加载数据，该网络覆盖区域具有限制该无线设备的下载能力的稳定性水平(即，该无线设备可能无法在不中断或不中止用户在线体验的情况下下载某些数据类型)。

在一些实施例中，无线设备可以向服务器传送用户的在线访问历史。服务器可基于无线设备的用户的在线数据访问历史来训练用户行为预测模型。用户行为模型可以输出用户将访问预加载数据量和一个或多个预加载数据类型的概率。预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型可以基于由用户行为模型输出的用户将访问预加载数据量和一个或多个预加载数据类型的概率。无线设备可以从服务器接收用户行为模型以使该无线设备能够确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。可以使用用户行为模型结合经预测行进时间和经预测行进历时来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型。

尽管图14解说了基于仅两个行程位置来确定预加载数据量和/或一个或多个预加载数据类型，但是可以针对涉及任何数目的经预测行进时间和经预测行进历时的任何数目的行程位置执行框1402至1406中的操作。

图15是根据一些实施例的可基于经预测的网络状态覆盖来将数据预加载到无线设备上的网络计算设备1500的示例的组件框图。参考图1-15，网络计算设备1500可以用作通信网络的网络元件，诸如基站。网络计算设备1500可包括耦合到易失性存储器1502和大容量非易失性存储器520的处理器522。网络计算设备1500还可包括耦合到处理器522的外围存储器访问设备，诸如软盘驱动器、紧凑盘(CD)或数字视频盘(DVD)驱动器1506。网络计算设备1500还可包括耦合至处理器522以用于建立与网络(诸如因特网或耦合至其他系统计算机和服务器的局域网)的数据连接的网络接入端口1504(或接口)。网络计算设备1500可包括用于发送和接收电磁辐射的一个或多个天线1504，该一个或多个天线807可被连接到无线通信链路。网络计算设备1500可包括用于耦合到外围设备、外部存储器或其他设备的附加接入端口(诸如USB、火线(Firewire)、雷电(Thunderbolt)等)。

图16是适用于实现一些实施例的智能电话1600形式的示例无线设备的组件框图。参照图1-16，智能电话1600可包括：第一SOC 202(诸如SOC-CPU)耦合到第二SOC 204(诸如具有5G能力的SOC)。第一和第二SOC 202、204可耦合到内部存储器420、1616、显示器1612和扬声器1614。附加地，智能电话1600可包括可被连接至无线数据链路的用于发送和接收电磁辐射的天线1604、或耦合到第一或第二SOC 202、204中的一个或多个处理器的蜂窝电话收发机266。智能电话1600通常还包括用于接收用户输入的菜单选择按钮或摇杆开关1620。

典型的智能电话1600还包括声音编码/解码(CODEC)电路1610，该电路将从话筒接收到的声音数字化成适于无线传输的数据分组，并对接收到的声音数据分组进行解码以生成提供给扬声器以产生声音的模拟信号。此外，第一和第二SOC 202、204中的处理器、无线收发机266和CODEC 1610中的一者或多者可包括数字信号处理器(DSP)电路(未单独示出)。

无线网络计算设备1500和智能电话1600的处理器可以是可由处理器可执行指令配置成执行包括本文所描述的各种实施例的功能在内的各种功能的任何可编程微处理器、微型计算机或一个或多个多处理器芯片。在一些无线设备中，可以提供多个处理器，诸如SOC 202内专用于无线通信功能的一个处理器以及SOC 202内专用于运行其他应用的一个处理器。典型地，软件应用可被存储在存储器420、1616中，然后它们被访问并被加载到处理器中。处理器可包括足以存储应用软件指令的内部存储器。

如本申请中所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”及类似术语旨在包括计算机相关实体，诸如但不限于被配置成执行特定操作或功能的硬件、固件、硬件与软件的组合、软件、或执行中的软件。例如，组件可以是但不限于在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行件、执行的线程、程序、或计算机。作为解说，无线设备上运行的应用和无线设备两者都可被称为组件。一个或多个组件可驻留在进程或执行的线程内，并且组件可局部化在一个处理器或核上或分布在两个或更多个处理器或核之间。另外，这些组件可从其上存储有各种指令或数据结构的各种非瞬态计算机可读介质来执行。各组件可通过本地或远程进程、功能或规程调用、电子信号、数据分组、存储器读/写、以及其他已知的网络、计算机、处理器、或与进程相关的通信方法体系来进行通信。

数个不同的蜂窝和移动通信服务和标准可用并在未来被构想，它们全部可实现且获益于各个实施例。此类服务和标准包括诸如第三代合作伙伴项目(3GPP)、长期演进(LTE)系统、第三代无线移动通信技术(3G)、第四代无线移动通信技术(4G)、第五代无线移动通信技术(5G)、全球移动通信系统(GSM)、通用移动电信系统(UMTS)、3GSM、通用分组无线电服务(GPRS)、码分多址(CDMA)系统(诸如cdmaOne、CDMA1020TM)、增强型数据率GSM演进(EDGE)、高级移动电话系统(AMPS)、数字AMPS(IS-136/TDMA)、演进数据最优化(EV-DO)、数字增强型无绳电信(DECT)、微波接入全球互通(WiMAX)、无线局域网(WLAN)、Wi-Fi保护接入I和II(WPA、WPA2)、以及集成数字增强型网络(iDEN)。这些技术中的每一种涉及例如语音、数据、信令或内容消息的传输和接收。应当理解，对与个体电信标准或技术相关的术语或技术细节的任何引用仅用于解说目的，且并不意在将权利要求的范围限定于特定通信系统或技术，除非权利要求语言中有具体陈述。

所解说和描述的各个实施例是仅作为解说权利要求的各种特征的示例来提供的。然而，针对任何给定实施例所示出和描述的特征不必限于相关联的实施例，并且可以与所示出和描述的其他实施例联用或组合。此外，权利要求书不旨在限于任何一个示例实施例。例如，本文所公开的方法的一个或多个操作可以代替本文所公开的方法的一个或多个操作或与之组合。

上述方法描述和过程流图是仅作为解说性示例而提供的，且并非旨在要求或暗示各个实施例的框必须按所给出的次序来执行。如本领域技术人员将领会的，前述各实施例中的框次序可按任何次序来执行。诸如“其后”、“随后”、“下一”等的措辞并非旨在限定框的次序；这些措辞仅是简单地用以指引读者历经各方法的描述。此外，对单数形式的权利要求元素的任何引述(例如使用冠词“一”、“某”或“该”的引述)不应解释为将该元素限定为单数。

如本文中所使用的，引述一列项目“中的至少一者”的短语是指这些项目的任何组合，包括单个成员。作为示例，“a、b或c中的至少一者”旨在涵盖：a、b、c、a-b、a-c、b-c、以及a-b-c。

结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑框、模块、电路、和算法框可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路和块在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员可针对每种特定应用以不同方式来实现所描述的功能性，但此类实施例决策不应被解读为致使脱离各个实施例的范围。

用于实现结合本文中所公开的方面来描述的各种解说性逻辑、逻辑块、模块和电路的硬件和数据处理装置可以用设计成执行本文所描述的功能的通用单芯片或多芯片处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，或者是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可被实现为组合，诸如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。在一些实施例中，特定过程和方法可由专用于给定功能的电路系统来执行。

在一个或多个方面，所描述的功能可以在硬件、数字电子电路系统、计算机软件、固件(包括本说明书中所公开的结构及其结构等效物)中或在其任何组合中实现。本说明书中所描述的主题内容的实施例也可实现为一个或多个计算机程序，即，编码在计算机存储介质上以供数据处理装置执行或用于控制数据处理装置的操作的计算机程序指令的一个或多个模块。

用于在可编程处理器上执行以执行各个实施例的操作的计算机程序代码或“程序代码”可用高级编程语言(诸如C、C++、C#、Smalltalk、Java、JavaScript、Visual Basic)、结构化查询语言(例如Transact-SQL)、Perl、或以各种其他编程语言来编写。如本申请中所使用的存储在计算机可读存储介质上的程序代码或程序可指其格式能被处理器理解的机器语言码(诸如，对象码)。

如果在软件中实现，则各功能可以作为一条或多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。本文中所公开的方法或算法的过程可在可驻留在计算机可读介质上的处理器可执行软件模块中实现。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，包括可被实现成将计算机程序从一地转移到另一地的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，此类计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁存储设备、或能被用来存储指令或数据结构形式的期望程序代码且能被计算机访问的任何其他介质。并且，任何连接也可被恰适地称为计算机可读介质。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。以上的组合应当也被包括在计算机可读介质的范围内。附加地，方法或算法的操作可作为代码和指令之一或者代码和指令的任何组合或集合而驻留在可被纳入计算机程序产品中的机器可读介质和计算机可读介质上。

对本公开中描述的实施例的各种改动对于本领域技术人员可能是明显的，并且本文中所定义的普适原理可应用于其他实施例而不会脱离权利要求的范围。由此，权利要求并非旨在被限定于本文中示出的实施例，而是应被授予与本公开、本文中所公开的原理和新颖特征一致的最广范围。

Claims (30)

1.一种由服务器的处理器执行的用于支持基于经预测的网络状态覆盖来将数据预加载到无线设备上的方法，包括：

从所述无线设备接收包括第一行程位置和第二行程位置的行程信息；

接收表示第一网络覆盖区域和第二网络覆盖区域的网络覆盖地图信息，其中所述第二行程位置位于所述第一网络覆盖区域内；

预测供所述无线设备从所述第二行程位置到达所述第二网络覆盖区域的行进时间；

预测所述无线设备预计在所述第二网络覆盖区域内行进的行进历时；以及

向所述无线设备传送包括经预测行进时间和经预测行进历时的通知，所述通知被配置成使所述无线设备能够确定预加载数据量或预加载数据类型。

2.如权利要求1所述的方法，其中：

所述第一网络覆盖区域具有与第一无线网络类型和第一信号强度相关联的第一网络稳定性水平；

所述第二网络覆盖区域具有与第二无线网络类型和第二信号强度相关联的第二网络稳定性水平；并且

所述预加载数据量或预加载数据类型至少部分地基于所述第一网络稳定性水平和所述第二网络稳定性水平。

3.如权利要求2所述的方法，其中所述网络覆盖地图信息包括包含基站分布的运营商提供的信息，其中所述第一网络稳定性水平和所述第二网络稳定性水平部分地基于所述基站分布。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述网络覆盖地图信息包括从多个无线设备接收的转换坐标，其中所述转换坐标对应于所述第一网络覆盖区域与所述第二网络覆盖区域之间的转换，并且其中所述经预测的行进时间至少部分地基于所述转换坐标。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述预加载数据类型包括高质量视频、标准质量视频、低质量视频、音频、消息收发或文本。

6.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

基于所述第一行程位置和所述第二行程位置来确定所述无线设备的速度，其中预测所述行进时间和预测所述行进历时至少部分地基于所述无线设备的所述速度。

7.如权利要求1所述的方法，其中所述行程信息进一步包括所述第一行程位置与行程结束位置之间的行进路线，其中预测所述行进时间和预测所述行进历时至少部分地基于所述行进路线。

8.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

从所述无线设备接收对预加载数据的请求；以及

在所述无线设备进入所述第二网络覆盖区域之前向所述无线设备传送所请求的预加载数据。

9.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

从所述无线设备接收所述无线设备的用户的在线访问历史；

基于所述在线访问历史来训练用户行为模型，所述用户行为模型将使所述无线设备能够确定所述预加载数据量或预加载数据类型，其中所述用户行为模型输出所述用户将访问所述预加载数据量或预加载数据类型的概率；以及

向所述无线设备传送所述用户行为模型。

10.一种服务器，包括：

处理器，所述处理器配置有用于以下操作的处理器可执行指令：

从无线设备接收包括第一行程位置和第二行程位置的行程信息；

接收表示第一网络覆盖区域和第二网络覆盖区域的网络覆盖地图信息，其中所述第二行程位置位于所述第一网络覆盖区域内；

预测供所述无线设备从所述第二行程位置到达所述第二网络覆盖区域的行进时间；

预测所述无线设备预计在所述第二网络覆盖区域内行进的行进历时；以及

向所述无线设备传送包括经预测行进时间和经预测行进历时的通知，所述通知被配置成使所述无线设备能够确定预加载数据量或预加载数据类型。

11.如权利要求10所述的服务器，其中：

所述第一网络覆盖区域具有与第一无线网络类型和第一信号强度相关联的第一网络稳定性水平；

所述第二网络覆盖区域具有与第二无线网络类型和第二信号强度相关联的第二网络稳定性水平；并且

所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：传送包括所述第一网络稳定性水平和所述第二网络稳定性水平的所述通知以使所述无线设备能够至少部分地基于所述第一网络稳定性水平和所述第二网络稳定性水平来确定所述预加载数据量或预加载数据类型。

12.如权利要求11所述的服务器，其中所述网络覆盖地图信息包括包含基站分布的运营商提供的信息，其中所述第一网络稳定性水平和所述第二网络稳定性水平部分地基于所述基站分布。

13.如权利要求10所述的服务器，其中所述网络覆盖地图信息包括从多个无线设备接收的转换坐标，其中所述转换坐标对应于所述第一网络覆盖区域与所述第二网络覆盖区域之间的转换，并且其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：至少部分地基于所述转换坐标来预测供所述无线设备到达所述第二网络覆盖区域的所述行进时间。

14.如权利要求10所述的服务器，其中所述预加载数据类型包括高质量视频、标准质量视频、低质量视频、音频、消息收发或文本。

15.如权利要求10所述的服务器，其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：

基于所述第一行程位置和所述第二行程位置来确定所述无线设备的速度，

其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：至少部分地基于所述无线设备的所述速度来预测供所述无线设备到达所述第二网络覆盖区域的所述行进时间并预测所述无线设备预计在所述第二网络覆盖区域内行进的所述行进历时。

16.如权利要求10所述的服务器，其中所述行程信息进一步包括所述第一行程位置与行程结束位置之间的行进路线，其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：至少部分地基于所述行进路线来预测供所述无线设备到达所述第二网络覆盖区域的所述行进时间并预测所述无线设备预计在所述第二网络覆盖区域内行进的所述行进历时。

17.如权利要求10所述的服务器，其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：

从所述无线设备接收对预加载数据的请求；以及

在所述无线设备进入所述第二网络覆盖区域之前向所述无线设备传送所请求的预加载数据。

18.如权利要求10所述的服务器，其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：

从所述无线设备接收所述无线设备的用户的在线访问历史；

基于所述在线访问历史来训练用户行为模型，所述用户行为模型将使所述无线设备能够确定所述预加载数据量或预加载数据类型，其中所述用户行为模型输出所述用户将访问所述预加载数据量或预加载数据类型的概率；以及

向所述无线设备传送所述用户行为模型。

19.一种由无线设备的处理器执行的用于基于经预测的网络状态覆盖来预加载无线数据的方法，包括：

向服务器传送包括第一行程位置和第二行程位置的行程信息；

从所述服务器接收包括基于所述第一行程位置和所述第二行程位置的经预测行进时间和经预测行进历时的通知；以及

响应于接收到所述通知而确定预加载数据量或预加载数据类型。

20.如权利要求19所述的方法，进一步包括：

响应于所述无线设备确定所述预加载数据量或预加载数据类型而向所述服务器传送对预加载数据的请求；以及

在所述无线设备进入具有不稳定网络连接的网络覆盖区域之前从所述服务器接收所请求的预加载数据。

21.如权利要求19所述的方法，进一步包括：

向所述服务器传送所述无线设备的用户的在线访问历史；

从所述服务器接收用户行为模型；

使用所述用户行为模型来确定所述用户将访问所述预加载数据量或预加载数据类型的概率；以及

基于由所述用户行为模型输出的所述用户将访问所述预加载数据量或预加载数据类型的所述概率来确定所述预加载数据量或预加载数据类型。

22.如权利要求19所述的方法，其中确定所述预加载数据量或所述预加载数据类型至少部分地基于所述经预测行进时间和所述经预测行进历时。

23.如权利要求19所述的方法，其中所述通知包括即将到来的网络覆盖区域的网络稳定性水平。

24.如权利要求23所述的方法，其中确定所述预加载数据量或所述预加载数据类型至少部分地基于所述网络稳定性水平。

25.一种包括处理器的无线设备，所述处理器被配置有用于以下操作的处理器可执行指令：

向服务器传送包括第一行程位置和第二行程位置的行程信息；

从所述服务器接收包括基于所述第一行程位置和所述第二行程位置的经预测行进时间和经预测行进历时的通知；以及

响应于接收到所述通知而确定预加载数据量或预加载数据类型。

26.如权利要求25所述的无线设备，其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：

响应于所述无线设备确定所述预加载数据量或预加载数据类型而向所述服务器传送对预加载数据的请求；以及

在所述无线设备进入具有不稳定网络连接的网络覆盖区域之前从所述服务器接收所请求的预加载数据。

27.如权利要求25所述的无线设备，其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：

向所述服务器传送所述无线设备的用户的在线访问历史；

从所述服务器接收用户行为模型；

使用所述用户行为模型来确定所述用户将访问所述预加载数据量或所述预加载数据类型的概率；以及

基于由所述用户行为模型输出的所述用户将访问所述预加载数据量或所述预加载数据类型的所述概率来确定所述预加载数据量或预加载数据类型。

28.如权利要求25所述的无线设备，其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：至少部分地基于所述经预测行进时间和所述经预测行进历时来确定所述预加载数据量或所述预加载数据类型。

29.如权利要求25所述的无线设备，其中所述通知包括即将到来的网络覆盖区域的网络稳定性水平。

30.如权利要求29所述的无线设备，其中所述处理器被进一步配置有用于以下操作的处理器可执行指令：至少部分地基于所述网络稳定性水平来确定所述预加载数据量或所述预加载数据类型。

Images