CN116746104A - 载波聚合的非共位置scell选择 - Google Patents

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CN116746104A CN202180092197.4A CN202180092197A CN116746104A CN 116746104 A CN116746104 A CN 116746104A CN 202180092197 A CN202180092197 A CN 202180092197A CN 116746104 A CN116746104 A CN 116746104A
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Abstract

公开用于NR CA的非共位置SCell选择的方法和设备。在一个实施例中，网络节点配置成：估计WD在第一候选辅助小区处的第一吞吐量，所估计的第一吞吐量基于所述网络节点与支持第一候选辅助小区的第一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点支持主小区；以及基于所估计的第一吞吐量来确定是否为WD选择第一候选辅助小区。在另一实施例中，网络节点配置成确定与由被连接到具有网络节点间延迟d的所述第一候选辅助小区和主小区的WD(22)所经历的混合自动重传请求HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量；以及报告所述平均量。

Description

载波聚合的非共位置SCELL选择
技术领域
本公开涉及无线通信，以及特别涉及无线通信网络(诸如新空口(NR)网络)中的第三代合作伙伴项目(3GPP)载波聚合(CA)的非共位置辅助小区(SCell)选择。
背景技术
3GPP NR(NR又称作5G)载波聚合(CA)允许用户同时接收(来自多个小区的)多个频率块上的数据，从而引起增加的无线装置(WD，又称作用户设备或UE)吞吐量。无线电网络选择辅助小区(SCell)来配置用于WD，并且考虑若干方面，例如什么载波在网络中是可用的以及WD支持什么能力(它能够以什么组合来聚合哪些载波等)。载波选择问题在文献中至少针对3GPP长期演进(LTE)被充分研究，其中存在考虑信道质量、负载等的算法的示例，以便查找最佳载波来选择用于WD。
载波聚合可适用于LTE和NR。由于NR频带的信道特性中的多样性，小区可被部署在为其各自非CA用途所优化的不同位置中。托管不同小区的非共位置gNB的示例在图1中示出。这类部署可引起创建具有不同特性的gNB间链路，它们可能影响来自添加这类SCell的CA增益。例如，如图1中所示的，SCell_1和SCell_2均是服务于最初被连接到特殊小区(SpCell)的WD的候选，所述特殊小区是主小区组(MCG)或辅助小区组(SCG)中的主小区。
gNB间链路(在SpCell与每个SCell之间，Link_1和Link_2)的已增加延迟可对CA性能具有下列影响：
1)通过Link_i从SpCell到SCell的已延迟用户数据传输；以及
2)在CA中，混合自动重传请求(HARQ)反馈从WD传送到SpCell，并且然后通过gNB间链路被转发到SCell。已延迟HARQ反馈(具有长gNB间延迟)最终可引起HARQ过程耗尽和过时链路适配信息。当那个特定WD(例如UE)在gNB处的所有HARQ过程都被使用并且gNB正等待WDHARQ反馈以便再次开始重复使用HARQ过程(和/或HARQ过程标识符(ID))以传送新WD数据时，HARQ过程耗尽发生。
针对以上所述，延迟取决于许多因素，诸如gNB之间的距离以及回程(例如这个链路上的路由器和集线器)的质量。
用于选择SCell的现有布置没有考虑如下影响：节点间时延影响吞吐量多长时间。
发明内容
一些实施例有利地提供用于第三代合作伙伴项目(3GPP)新空口(NR，又称作第五代或5G)载波聚合(CA)的非共位置辅助小区(SCell)选择的方法、系统和设备。
在一个实施例中，网络节点配置成：估计WD在候选辅助小区处的吞吐量，所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与另一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点支持(和/或托管)特殊小区，并且所述另一网络节点支持(和/或托管)候选辅助小区；以及至少部分基于所估计吞吐量来确定是否为WD选择候选辅助小区。要注意，本公开涉及“网络节点间”延迟。3GPP的上下文之内的“网络节点间”延迟的示例可以是“gNB间”延迟。因此，本文对“网络节点间”延迟的论述应当被理解为包括3GPP新空口实现的上下文之内的“gNB间延迟”。
在另一实施例中，网络节点配置成：确定与网络节点间延迟时的混合自动重传请求(HARQ)过程耗尽关联的时间持续期；以及向另一网络节点报告所述时间持续期，所述另一网络节点支持(和/或托管)特殊小区，并且所述网络节点支持(和/或托管)候选辅助小区。
按照一个方面，提供一种在配置成与无线装置WD进行通信的网络节点中实现的方法。所述方法包括：估计WD在第一候选辅助小区处的第一吞吐量，所估计的第一吞吐量至少部分基于所述网络节点与支持第一候选辅助小区的第一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点支持主小区；以及至少部分基于所述所估计的第一吞吐量来确定是否为WD选择第一候选辅助小区。
在一些实施例中，所述方法还包括确定与WD的第一候选辅助小区关联的混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量，所估计吞吐量还基于所确定的HARQ过程重复使用的量。在一些实施例中，所述方法还包括估计与WD在第一候选辅助小区处的HARQ过程耗尽关联的吞吐量减低量，所述所估计的第一吞吐量还基于所估计吞吐量减低量。在一些实施例中，估计WD的第一吞吐量还包括对于第一候选辅助小区以及其上估计WD的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用相同的带宽、相同的无线电条件和相同的负载。
在一些实施例中，其中与WD在第一候选辅助小区处的HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量基于从第一网络节点接收的配置，所述信息指示与WD的第一候选辅助小区关联的最大HARQ过程数量；以及其中估计WD的第一吞吐量还包括对于第一候选辅助小区以及其上估计WD的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用不同参数集(numerologies)。
在一些实施例中，所述方法还包括从支持第一候选辅助小区的第一网络节点接收反馈，所述反馈指示与由被连接到具有网络节点间延迟d的第一候选辅助小区和主小区的WD所经历的混合自动重传请求HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量，以及确定是否为WD选择第一候选辅助小区还基于所接收的反馈。
在一些实施例中，所述方法还包括：使用机器学习模型，所述机器学习模型包括来自支持候选辅助小区的网络节点的反馈来作为输入；以及按照所述机器学习模型对具有不同网络节点间延迟的多个候选辅助小区进行配置、解除配置和激活，并且确定是否为WD选择第一候选辅助小区还基于所述机器学习模型的输出。
在一些实施例中，所述方法还包括：估计WD在多个候选辅助小区处的多个吞吐量，所述多个所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与支持所述多个候选辅助小区的多个网络节点之间所测量的网络节点间延迟；基于所述多个所估计吞吐量之间的比较来为WD选择所述多个候选辅助小区中的至少一个；以及为WD配置所述多个候选辅助小区中所选择的至少一个。在一些实施例中，所述方法还包括使用基于网络节点间延迟的预测吞吐量Tp来作为输入，以选择多个候选辅助小区中的至少一个。在一些实施例中，所述方法还包括使用机器学习模型来为WD选择多个候选辅助小区中的至少一个，所述机器学习模型包括下列中的至少一个来作为输入：所测量的网络节点间延迟；混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；以及指示与对于网络节点间延迟d的HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量的反馈。
按照另一方面，提供一种配置成与无线装置WD进行通信的网络节点。所述网络节点包括处理电路模块。所述处理电路模块配置成：估计WD在第一候选辅助小区处的第一吞吐量，所估计的第一吞吐量至少部分基于所述网络节点与第一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述第一网络节点支持第一候选辅助小区，所述网络节点支持主小区；以及至少部分基于所述所估计的第一吞吐量来确定是否为WD选择第一候选辅助小区。
在一些实施例中，所述处理电路模块进一步配置成确定与WD的第一候选辅助小区关联的混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量，所估计吞吐量还基于所确定的HARQ过程重复使用的量。在一些实施例中，所述处理电路模块进一步配置成估计与WD在第一候选辅助小区处的HARQ过程耗尽关联的吞吐量减低量，所述所估计的第一吞吐量还基于所估计吞吐量减低量。在一些实施例中，所述处理电路模块配置成通过被配置成执行下列操作来估计WD的第一吞吐量：对于第一候选辅助小区以及其上估计WD的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用相同的带宽、相同的无线电条件和相同的负载。
在一些实施例中，与WD在第一候选辅助小区处的HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量基于从第一网络节点所接收的配置，所述信息指示与WD的第一候选辅助小区关联的最大HARQ过程数量；以及所述处理电路模块配置成通过配置成执行以下操作来估计WD的第一吞吐量：对于第一候选辅助小区以及其上估计WD的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用不同参数集。
在一些实施例中，所述处理电路模块进一步配置成从支持第一候选辅助小区的第一网络节点接收反馈，所述反馈指示与由被连接到具有网络节点间延迟d的第一候选辅助小区和主小区的WD所经历的HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量，以及关于是否为WD选择第一候选辅助小区的确定还基于所接收的反馈。
在一些实施例中，所述处理电路模块进一步配置成：使用机器学习模型，所述机器学习模型包括来自支持候选辅助小区的网络节点的反馈来作为输入；以及按照所述机器学习模型对具有不同网络节点间延迟的多个候选辅助小区进行配置、解除配置和激活，并且关于是否为WD选择第一候选辅助小区的确定还基于所述机器学习模型的输出。在一些实施例中，所述处理电路模块进一步配置成：估计WD在多个候选辅助小区处的多个吞吐量，所述多个所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与支持所述多个候选辅助小区的多个网络节点之间所测量的网络节点间延迟；基于所述多个所估计吞吐量之间的比较来为WD选择所述多个候选辅助小区中的至少一个；以及为WD配置所述多个候选辅助小区中所选择的至少一个。
在一些实施例中，所述处理电路模块进一步配置成使用基于网络节点间延迟的预测吞吐量Tp来作为输入，以选择多个候选辅助小区中的至少一个。在一些实施例中，第一候选辅助小区与主小区是非共位置的。在一些实施例中，所述处理电路模块进一步配置成使用机器学习模型来为WD选择多个候选辅助小区中的至少一个，所述机器学习模型包括下列中的至少一个来作为输入：所测量的网络节点间延迟；混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；以及指示与对于网络节点间延迟d的HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量的反馈。
按照另一方面，提供一种在配置成与无线装置WD进行通信的网络节点中实现的方法。所述方法包括：确定与由被连接到具有网络节点间延迟d的第一候选辅助小区和主小区的WD所经历的混合自动重传请求HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量；以及向另一网络节点报告指示所述平均量的反馈，所述另一网络节点支持主小区，并且所述网络节点支持候选辅助小区。
在一些实施例中，所述方法包括在所述候选辅助小区中与WD进行通信，所述候选辅助小区至少部分基于对于所述候选辅助小区所估计的WD吞吐量被选择用于WD的载波聚合，所估计WD吞吐量至少部分基于下列中的至少一个：所测量的网络节点间延迟；混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；机器学习模型；以及所报告的反馈。
按照另一方面，提供一种配置成与无线装置WD进行通信的网络节点。所述网络节点包括处理电路模块。所述处理电路模块配置成：确定与由被连接到具有网络节点间延迟d的第一候选辅助小区和主小区的WD所经历的混合自动重传请求HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量；以及向另一网络节点报告指示所述平均量的反馈，所述另一网络节点支持主小区，并且所述网络节点支持候选辅助小区。
在一些实施例中，所述处理电路模块进一步配置成使所述网络节点在所述候选辅助小区中与WD进行通信，所述候选辅助小区至少部分基于对于所述候选辅助小区所估计的WD吞吐量被选择用于WD的载波聚合，所估计WD吞吐量至少部分基于下列中的至少一个：所测量的网络节点间延迟；混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；机器学习模型；以及所报告的反馈。
附图说明
通过参照以下详细描述，在结合附图考虑时，可更易于了解所呈现的实施例的更完整理解及其伴随的优点和特征，附图中：
图1示出SpCell和SCell的非共位置gNB的示例；
图2示出对SCell(其具有不同参数集)的CA用户吞吐量的gNB间链路延迟影响进行模拟的示例(针对例如将吞吐量和RTT与不同HARQ-ACK码本进行比较，其中所述比较在相异(variant)参数集下进行，而不是比较不同参数集之间的吞吐量)；
图3是按照本公开原理的示范网络架构的示意图，所述示范网络架构示出经由中间网络被连接到主机计算机的通信系统；
图4是按照本公开的一些实施例、主机计算机通过至少部分无线连接经由网络节点与无线装置进行通信的框图；
图5是示出按照本公开的一些实施例、在通信系统中实现的、用于在无线装置处执行客户端应用的示范方法的流程图，所述通信系统包括主机计算机、网络节点和无线装置；
图6是示出按照本公开的一些实施例、在通信系统中实现的用于在无线装置处接收用户数据的示范方法的流程图，所述通信系统包括主机计算机、网络节点和无线装置；
图7是示出按照本公开的一些实施例、在通信系统中实现的用于在主机计算机处从无线装置接收用户数据的示范方法的流程图，所述通信系统包括主机计算机、网络节点和无线装置；
图8是示出按照本公开的一些实施例、在通信系统中实现的用于在主机计算机处接收用户数据的示范方法的流程图，所述通信系统包括主机计算机、网络节点和无线装置；
图9是按照本公开的一些实施例的网络节点中的示范过程的流程图；
图10是按照本公开的一些实施例的网络节点中的示范过程的流程图；
图11是按照本公开的一些实施例的网络节点中的示范过程的流程图；
图12是按照本公开的一些实施例的网络节点中的示范过程的流程图；
图13是按照本公开的一些实施例的gNB间链路感知SCell选择的流程图；
图14示出按照本公开的一些实施例的实施例1和2的示例；
图15示出按照本公开的一些实施例的实施例3中的数据集合的示例；
图16是按照本公开的一些实施例的实施例3的示例的流程图；以及
图17示出按照本公开的一些实施例的知识库(knowledge base)的示例。
具体实施方式
现有解决方案没有考虑在SCell选择期间网络节点间(例如gNB间链路)的时延。伴随这个方面的问题在于，网络可选择具有更大带宽、应当提供更高吞吐量的SCell，但是由于长时延，这个SCell实际上提供更小吞吐量。
即使节点间链路的时延被考虑，简单地使用时延值也可能不是充分的。例如，与具有极短时延但更小带宽的小区相比，具有大带宽但时延已增加的小区仍然可能够向WD提供更大吞吐量。附加地，gNB实现(诸如HARQ码本的类型)也可能影响可实现的吞吐量，如在图2中看到的。
本公开的一些实施例提供在考虑特殊小区(SpCell)所在的网络节点(NN)与(一个或多个)SCell候选所在的(一个或多个)网络节点(NN)之间的时延的情况下来估计不同SCell候选的预期用户体验(例如吞吐量)的方法。通过更精确的吞吐量估计，能够为WD选择更佳的SCell集合，以及WD的吞吐量可增加。
如与现有布置相比，本公开的一些实施例可在SCell配置/激活之前提供对每个SCell处的潜在WD吞吐量的更精确估计。
本公开的一些实施例可避免添加具有大网络节点间(例如gNB间)延迟的SCell，这尤其当存在具有更短网络节点间延迟和更少负载的其他SCell时可能减少CA增益。
当具有长网络节点间延迟的SCell候选实际上因大带宽或更小负载而的确提供已增加吞吐量时，本公开的一些实施例可增加对它们的使用(与排除具有比某个阈值更长的时延的所有候选相比，这类方法可被认为更加成熟)。
在详细描述示范实施例之前，要注意，实施例主要在于与用于NR CA的非共位置SCell选择相关的设备组件和处理步骤的组合。相应地，在附图中已经适当地通过常规符号来表示组件，从而仅示出与了解实施例有关的那些特定细节，使得获益于本文描述的本领域技术人员可易于清楚知道的细节不会影响对本公开的理解。相似标号在描述中通篇指代相似元件。
如本文所使用的诸如“第一”和“第二”、“顶部”和“底部”和诸如此类的关系术语可以只用来区分一个实体或元件与另一实体或元件，而不一定要求或暗示这类实体或元件之间的任何物理或逻辑关系或顺序。本文所使用的术语仅为了描述特定实施例的目的，而不是旨在对本文所述概念的限制。如本文所使用的，单数形式“一”(a、an)和“所述”旨在也包括复数形式，除非上下文另加明确指示。还可理解，在本文中使用时，术语“包括”和/或“包含”表示存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。
在本文所述的实施例中，联合术语“与...进行通信”和诸如此类可用来指示电或数据通信，这可通过例如物理接触、感应、电磁辐射、无线电信令、红外信令或光信令被实现。本领域技术人员可领会到，多个组件可以互操作，以及对实现电和数据通信的修改和变更是可能的。
在本文所述的一些实施例中，术语“耦合”、“连接”和诸如此类在本文中可用来指示连接(尽管不一定直接地)，并且可包括有线和/或无线连接。
本文所使用的术语“网络节点”能够是无线电网络中包含的任何种类的网络节点，所述网络节点可还包括下列中的任一个：基站(BS)、无线电基站、基站收发信台(BTS)、基站控制器(BSC)、无线电网络控制器(RNC)、g节点B(gNB)、演进节点B(eNB或eNodeB)、节点B、多标准无线电(MSR)无线电节点(例如MSR BS)、多小区/多播协调实体(MCE)、集成接入和回程(IAB)节点、中继节点、控制中继器的施体节点、无线电接入点(AP)、传送点、传送节点、远程无线电单元(RRU)、远程无线电头端(RRH)、核心网络节点(例如移动管理实体(MME)、自组织网络(SON)节点、协调节点、定位节点、MDT节点等)、外部节点(例如第三方节点、当前网络外部的节点)、分布式天线系统(DAS)中的节点、频谱接入系统(SAS)节点、网元管理系统(EMS)等。网络节点还可包括测试设备。本文所使用的术语“无线电节点”还可用来表示无线装置(WD)(诸如无线装置(WD))或无线电网络节点。
在一些实施例中，可互换地使用非限制性术语“无线装置”(WD)或“用户设备”(UE)。本文中的WD能够是能够通过无线电信号与网络节点或另一WD进行通信的任何类型的无线装置，诸如无线装置(WD)。WD还可以是无线电通信装置、目标装置、装置到装置(D2D)WD、机器类型WD或能够进行机器到机器通信(M2M)的WD、低成本和/或低复杂度WD、配备有WD的传感器、平板计算机、移动终端、智能电话、膝上型嵌入式设备(LEE)、膝上型安装设备(LME)、USB加密狗、客户场所设备(CPE)、物联网(IoT)装置或窄带IoT(NB-IOT)装置等。
另外，在一些实施例中，使用通用术语“无线电网络节点”。它能够是任何种类的无线电网络节点，所述无线电网络节点可包括下列中的任一个：基站、无线电基站、基站收发信台、基站控制器、网络控制器RNC、演进节点B(eNB)、节点B、gNB、多小区/多播协调实体(MCE)、IAB节点、中继节点、接入点、无线电接入点、远程无线电单元(RRU)、远程无线电头端(RRH)。
一些实施例可描述由或在特定小区(例如SpCell、SCell)所执行的步骤。但是应当理解，步骤由支持所述特定小区的NN执行。
在一些实施例中，非共位置SCell是如下SCell，所述SCell不位于与支持(和/或托管)对应的SpCell的NN相同的NN处，参见作为一般拓扑的示例的图1。
本文所使用的术语“信令”可包括下列中的任何一个：高层信令(例如经由无线电资源控制(RRC)或诸如此类)、更低层信令(例如经由物理控制信道或广播信道)或它们的组合。信令可以是隐式或显式的。信令还可以是单播、多播或广播。信令还可以是直接针对另一节点或经由第三节点。
本文所使用的术语“无线电测量”可指代对无线电信号所执行的任何测量。无线电测量能够是绝对的或相对的。无线电测量可称作信号级，所述信号级可以是信号质量和/或信号强度。无线电测量能够是例如频率内的、频率间的、RAT间测量、CA测量等。无线电测量能够是单向(例如DL或UL)或双向的(例如往返时间(RTT)、接收-传送(Rx-Tx)等)。无线电测量的一些示例：定时测量(例如到达时间(TOA)定时提前、RTT、参考信号时间差(RSTD)、Rx-Tx、传播延迟等)、角测量(例如到达角)、基于功率的测量(例如接收信号功率、参考信号接收功率(RSRP)、接收信号质量、参考信号接收质量(RSRQ)、信号干扰加噪声比(SINR)、信噪比(SNR)、干扰功率、总干扰加噪声、接收信号强度指示符(RSSI)、噪声功率等)、小区检测或小区识别、无线电链路监测(RLM)、系统信息(SI)读取等。频率间和RAT间测量可由WD在测量间隙中执行，除非WD能够在没有间隙的情况下进行这类测量。例如，对所配置SCell的测量可以不要求测量间隙，因为这些被认为是服务小区。
本文中的术语“参数集”可包括例如下列中的任何一个或多个：帧持续期、子帧或TTI持续期、时隙或微时隙持续期、符号持续期以及每时隙和子帧的符号数量、子载波间距、取样频率、快速傅立叶变换(FFT)大小、每资源块(RB)和RB带宽的子载波数量、带宽内的RB数量、每子帧的符号、循环前缀(CP)长度等。所述参数集确定时域和/或频域中的资源元素(RE)的网格。
信令一般可包括一个或多个符号和/或信号和/或消息。信号可包括或表示一个或多个位。指示可表示信令，和/或被实现为一个信号或被实现为多个信号。一个或多个信号可被包含在消息中和/或由消息所表示。信令(特别是控制信令)可包括多个信号和/或消息，所述信号和/或消息可在不同载波上被传送，和/或被关联到不同信令过程，例如表示和/或有关一个或多个这类过程和/或对应信息。指示可包括信令和/或多个信号和/或消息，和/或可被包含在其中，所述信号和/或消息可在不同载波上被传送，和/或被关联到不同确认信令过程，例如表示和/或有关一个或多个这类过程。被关联到信道的信令可被传送以使得表示那个信道的信令和/或信息，和/或信令由传送器和/或接收器解释为属于那个信道。这类信令一般可符合所述信道的传送参数和/或(一个或多个)格式。
指示一般可显式和/或隐式指示它所表示和/或指示的信息。隐式指示例如可基于用于传送的位置和/或资源。显式指示例如可基于采用一个或多个参数和/或与表对应的一个或多个索引和/或表示信息的一个或多个位模式的参数化。
本文所使用的术语“时间资源”可对应于根据时间长度所表达的任何类型的物理资源或无线电资源。时间资源的示例是：符号、时隙、子帧、无线电帧、TTI、交织时间等。如本文所使用的，在一些实施例中，可互换地使用术语“时隙”和“时间资源”。
小区一般可以是由节点提供的例如蜂窝或移动通信网络等通信小区。服务小区可以是一种小区，在所述小区上或经由所述小区，网络节点(提供或被关联到所述小区的节点，例如基站或gNodeB)向用户设备传送和/或可传送数据(所述数据可以是除了广播数据之外的数据)，特别是控制和/或用户或有效载荷数据，和/或经由所述小区或在所述小区上，用户设备向所述节点传送和/或可传送数据；服务小区可以是一种小区，对于所述小区或在所述小区上，所述用户设备被配置，和/或它被同步到所述小区和/或已经执行接入过程(例如随机接入过程)，和/或相对所述小区，它处于RRC_connected或RRC_idle状态中(例如在所述节点和/或用户设备和/或网络遵循NR或LTE标准的情况下)。一个或多个载波(例如(一个或多个)上行链路和/或下行链路载波和/或用于上行链路和下行链路的载波)可被关联到小区。
在一些实施例中，如本文所使用的“集合”可以是所述集合中的一个或多个元素的集合。
要注意，虽然在本公开中可使用来自一个特定无线系统(例如，诸如3GPP LTE和/或新空口(NR))的术语，但这不应当被看作是将本公开的范围仅限制到上述系统。其他无线系统(非限制性地包括宽带码分多址(WCDMA)、全球微波接入互通(WiMax)、超移动宽带(UMB)和全球移动通信系统(GSM))也可获益于利用本公开之内所涵盖的思路。
还要注意，本文描述为由无线装置或网络节点执行的功能可分布于多个无线装置和/或网络节点。换言之，预期本文所述的网络节点和无线装置的功能并不局限于由单个物理装置执行，而是实际上能够被分布在若干物理装置之间。
除非另加定义，否则本文所使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)都具有与本公开所属领域的普通技术人员通常所理解含义相同的含义。还可理解，本文所使用的术语应当被解释为具有与它们在本说明书以及相关领域的上下文中的含义一致的含义，而不会以理想化或过分形式化的意义被解释，除非本文中这样明确定义之外。
一些实施例提供非共位置SCell选择用于NR CA。再次参照附图，其中相似元件通过相似参考标号被指代，图3中示出按照实施例的通信系统10(诸如可支持诸如LTE和/或NR(5G)之类的标准的3GPP类型蜂窝网络)的示意图，所述通信系统包括接入网12(诸如无线电接入网)和核心网络14。接入网12包括多个网络节点16a、16b、16c(统称为网络节点16)，诸如NB、eNB、gNB或其他类型的无线接入点，它们各自定义对应覆盖区域18a、18b、18c(统称为覆盖区域18)。每个网络节点16a、16b、16c通过有线或无线连接20可连接到核心网络14。位于覆盖区域18a中的第一无线装置(WD)22a配置成无线连接到对应网络节点16a或由对应网络节点16a来寻呼。覆盖区域18b中的第二WD 22b可无线连接到对应网络节点16b。虽然在这个示例中示出多个WD 22a、22b(统称为无线装置22)，但所公开的实施例同样可适用于其中唯一WD处于覆盖区域中或其中唯一WD连接到对应网络节点16的状况。要注意，虽然为了方便起见而仅示出两个WD 22和三个网络节点16，但通信系统可包括更多WD 22和网络节点16。
还预期WD 22能够与多于一个网络节点16和多于一种类型的网络节点16进行同时通信，和/或配置成单独与多于一个网络节点16和多于一种类型的网络节点16进行通信。例如，WD 22能够具有与支持LTE的网络节点16以及支持NR的相同或不同的网络节点16的双连通性。作为示例，WD 22能够与LTE/E-UTRAN的eNB和NR/NG-RAN的gNB进行通信。
通信系统10本身可被连接到主机计算机24，所述主机计算机可通过独立服务器、云实现的服务器、分布式服务器的硬件和/或软件或作为服务器场中的处理资源被实施。主机计算机24可处于服务提供商的所有或控制下，或可由服务提供商来操作或代表服务提供商来操作。通信系统10与主机计算机24之间的连接26、28可从核心网络14直接延伸到主机计算机24，或可经由可选中间网络30延伸。中间网络30可以是公共、专用或托管网络中的一个或多于一个网络的组合。中间网络30(若有的话)可以是主干网络或因特网。在一些实施例中，中间网络30可包括两个或更多子网络(未示出)。
图3的通信系统整体上能够实现所连接的WD 22a、22b中的一个与主机计算机24之间的连通性。所述连通性可被描述为过顶(OTT)连接。主机计算机24和所连接的WD 22a、22b配置成经由OTT连接使用接入网12、核心网络14、任何中间网络30以及作为中介的另外的可能基础设施(未示出)来传递数据和/或信令。在OTT连接经过其中的参与通信装置的至少一些参与通信装置不知道上行链路和下行链路通信的路由选择的意义上，OTT连接可以是透明的。例如，可以不或无需向网络节点16通知从主机计算机24始发要被转发(例如移交)到所连接的WD 22a的带有数据的传入下行链路通信的过去路由选择。类似地，网络节点16无需知道从WD 22a始发朝向主机计算机24的传出上行链路通信的将来路由选择。
网络节点16配置成包括估计器单元32，所述估计器单元配置成：估计WD在候选辅助小区处的吞吐量，所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与另一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点支持特殊小区，并且所述另一网络节点支持候选辅助小区；以及至少部分基于所估计吞吐量来确定是否为WD选择所述候选辅助小区。网络节点16配置成包括报告器单元34，所述报告器单元配置成：确定与网络节点间延迟时的混合自动重传请求(HARQ)过程耗尽关联的时间持续期；以及向另一网络节点报告所述时间持续期，所述另一网络节点支持特殊小区，并且所述网络节点支持候选辅助小区。
现在可参照图4来描述以上段落中所述的WD 22、网络节点16和主机计算机24的根据实施例的示例实现。在通信系统10中，主机计算机24包括硬件(HW)38，所述硬件包括通信接口40，所述通信接口配置成建立和保持与通信系统10的不同通信装置的接口的有线或无线连接。主机计算机24还包括处理电路模块42，所述处理电路模块可具有存储和/或处理能力。处理电路模块42可包括处理器44和存储器46。特别是，作为对处理器(诸如中央处理单元)和存储器的附加或替代，处理电路模块42可包括用于处理和/或控制的集成电路模块，例如适合执行指令的一个或多个处理器和/或处理器核和/或FPGA(现场可编程门阵列)和/或ASIC(专用集成电路)。处理器44可配置成访问(例如写入和/或读取)存储器46，所述存储器可包括任何种类的易失性和/或非易失性存储器，例如高速缓冲存储器和/或缓冲存储器和/或RAM(随机存取存储器)和/或ROM(只读存储器)和/或光存储器和/或EPROM(可擦可编程只读存储器)。
处理电路模块42可配置成控制本文所述的方法和/或过程中的任何方法和/或过程，和/或使这类方法和/或过程例如将由主机计算机24执行。处理器44对应于用于执行本文所述的主机计算机24的功能的一个或多个处理器44。主机计算机24包括存储器46，所述存储器配置成存储本文所述的数据、编程软件代码和/或其他信息。在一些实施例中，软件48和/或主机应用50可包括指令，所述指令在由处理器44和/或处理电路模块42执行时使处理器44和/或处理电路模块42执行本文针对主机计算机24所述的过程。指令可以是与主机计算机24关联的软件。
软件48可以是由处理电路模块42可执行的。软件48包括主机应用50。主机应用50可以可操作以向远程用户(诸如经由端接在WD 22和主机计算机24的OTT连接52进行连接的WD 22)提供服务。在向远程用户提供服务中，主机应用50可提供用户数据，所述用户数据使用OTT连接52被传送。“用户数据”可以是本文中描述为实现所述的功能性的数据和信息。在一个实施例中，主机计算机24可配置用于向服务提供商提供控制和功能性，并且可由服务提供商操作或代表服务提供商来操作。主机计算机24的处理电路模块42可使主机计算机24能够观察、监测、控制网络节点16和/或无线装置22、向和/或从网络节点16和/或无线装置22进行传送和/或接收。主机计算机24的处理电路模块42可包括监测单元54，所述监测单元配置成使服务提供商能够观察、监测、控制网络节点16和/或无线装置22、向和/或从网络节点16和/或无线装置22进行传送和/或接收。
通信系统10还包括网络节点16，所述网络节点在通信系统10中被提供，并且包括使它能够与主机计算机24并且与WD 22进行通信的硬件58。硬件58可包括：通信接口60，用于建立和保持与通信系统10的不同通信装置的接口的有线或无线连接；以及无线电接口62，用于至少建立和保持与位于由网络节点16服务的覆盖区域18中的WD 22的无线连接64。无线电接口62可被形成为或可包括例如一个或多个RF传送器、一个或多个RF接收器和/或一个或多个RF收发器。通信接口60可配置成促进到主机计算机24的连接66。连接66可以是直接的，或它可经过通信系统10的核心网络14和/或经过通信系统10外部的一个或多个中间网络30。
在所示的实施例中，网络节点16的硬件58还包括处理电路模块68。处理电路模块68可包括处理器70和存储器72。特别是，作为对处理器(诸如中央处理单元)和存储器的附加或替代，处理电路模块68可包括用于处理和/或控制的集成电路模块，例如适合执行指令的一个或多个处理器和/或处理器核和/或FPGA(现场可编程门阵列)和/或ASIC(专用集成电路)。处理器70可配置成访问(例如写入和/或读取)存储器72，所述存储器可包括任何种类的易失性和/或非易失性存储器，例如高速缓冲存储器和/或缓冲存储器和/或RAM(随机存取存储器)和/或ROM(只读存储器)和/或光存储器和/或EPROM(可擦可编程只读存储器)。
因此，网络节点16进一步具有软件74，所述软件被内部存储在例如存储器72中或被存储在由网络节点16经由外部连接可访问的外部存储器(例如数据库、存储阵列、网络存储装置等)中。软件74可以是由处理电路模块68可执行的。处理电路模块68可配置成控制本文所述的方法和/或过程的任何方法和/或过程，和/或使这类方法和/或过程例如将由网络节点16执行。处理器70对应于用于执行本文所述的网络节点16的功能的一个或多个处理器70。存储器72配置成存储本文所述的数据、编程软件代码和/或其他信息。在一些实施例中，软件74可包括指令，所述指令在由处理器70和/或处理电路模块68执行时使处理器70和/或处理电路模块68执行本文针对网络节点16所述的过程。例如，网络节点16(例如支持特殊小区的NN)的处理电路模块68可包括估计器单元32，所述估计器单元配置成执行本文所述的网络节点方法，诸如参照图9以及其他附图所述的方法。
在一些实施例中，网络节点16(例如支持候选辅助小区的NN)的处理电路模块68可包括报告器单元34，所述报告器单元配置成执行本文所述的网络节点16的方法，诸如参照图10以及其他附图所述的方法。
通信系统10还包括已经提及的WD 22。WD 22可具有硬件80，所述硬件可包括无线电接口82，所述无线电接口配置成建立和保持与服务于WD 22当前所在的覆盖区域18的网络节点16的无线连接64。无线电接口82可被形成为或可包括例如一个或多个RF传送器、一个或多个RF接收器和/或一个或多个RF收发器。
WD 22的硬件80还包括处理电路84。处理电路模块84可包括处理器86和存储器88。特别是，作为对处理器(诸如中央处理单元)和存储器的附加或替代，处理电路模块84可包括用于处理和/或控制的集成电路模块，例如适合执行指令的一个或多个处理器和/或处理器核和/或FPGA(现场可编程门阵列)和/或ASIC(专用集成电路)。处理器86可配置成访问(例如写入和/或读取)存储器88，所述存储器可包括任何种类的易失性和/或非易失性存储器，例如高速缓冲存储器和/或缓冲存储器和/或RAM(随机存取存储器)和/或ROM(只读存储器)和/或光存储器和/或EPROM(可擦可编程只读存储器)。
因此，WD 22可还包括软件90，所述软件被存储在例如WD 22处的存储器88中或被存储在由WD 22可访问的外部存储器(例如数据库、存储阵列、网络存储装置等)中。软件90可以是由处理电路模块84可执行的。软件90可包括客户端应用92。客户端应用92可以可操作以通过主机计算机24的支持经由WD 22向人类或非人类用户提供服务。在主机计算机24中，正执行的主机应用50可经由端接在WD 22和主机计算机24的OTT连接52与正执行的客户端应用92进行通信。在向用户提供服务时，客户端应用92可从主机应用50接收请求数据，并且响应所述请求数据而提供用户数据。OTT连接52可传输请求数据和用户数据。客户端应用92可与用户进行交互，以生成它所提供的用户数据。
处理电路模块84可配置成控制本文所述方法和/或过程中的任何方法和/或过程，和/或使这类方法和/或过程例如将由WD 22执行。处理器86对应于用于执行本文所述的WD22的功能的一个或多个处理器86。WD 22包括存储器88，所述存储器配置成存储本文所述的数据、编程软件代码和/或其他信息。在一些实施例中，软件90和/或客户端应用92可包括指令，所述指令在由处理器86和/或处理电路模块84执行时使处理器86和/或处理电路模块84执行本文针对WD 22所述的过程。
在一些实施例中，网络节点16、WD 22和主机计算机24的内部工作可如图4中所示，并且周围网络拓扑单独地可如图3所示。
图4中，已抽象地绘制OTT连接52，以示出主机计算机24与无线装置22之间经由网络节点16的通信，而没有明确提及任何中间装置以及消息经由这些装置的准确路由选择。网络基础设施可确定路由选择，它可将所述路由选择配置成对WD 22或对操作主机计算机24的服务提供商隐藏或对两者都隐藏。在OTT连接52是活动的同时，网络基础设施可进一步进行判定，通过所述判定，它动态改变路由选择(例如基于网络的负载平衡考虑因素或重新配置)。
WD 22与网络节点16之间的无线连接64根据本公开中通篇描述的实施例的教导。各个实施例中的一个或多个使用OTT连接52来改进被提供到WD 22的OTT服务的性能，在OTT连接52中，无线连接64可形成最后一段。更准确来说，这些实施例的部分的教导可改进数据速率、时延和/或功率消耗，并且由此提供诸如减少的用户等待时间、对文件大小的放宽限制、更好的响应性、延长的电池使用寿命等的有益效果。
在一些实施例中，为了便于监测数据速率、时延以及一个或多个实施例进行改进的其他因素而可提供测量过程。还可存在用于响应于测量结果的变化而重新配置主机计算机24与WD 22之间的OTT连接52的可选网络功能性。测量过程和/或用于重新配置OTT连接52的网络功能性可通过主机计算机24的软件48或通过WD 22的软件90或通过两者来实现。在实施例中，可在OTT连接52通过其中的通信装置中或与通信装置关联地部署传感器(未示出)；传感器可通过提供以上例示的所监测量的值或提供软件48、90可从其中计算或估计所监测量的其他物理量的值来参与测量过程。OTT连接52的重新配置可包括消息格式、重传设定、优选路由选择等；重新配置无需影响网络节点16，并且它可以是网络节点16未知的或觉察不到的。本领域中可能已知和实施一些这类过程和功能性。在某些实施例中，测量可涉及促进主机计算机24对吞吐量、传播时间、时延等的测量的专有WD信令。在一些实施例中，可实现测量，因为软件48、90在监测传播时间、差错等的同时使消息使用OTT连接52来传送，特别是空或‘伪’消息。
因此，在一些实施例中，主机计算机24包括：处理电路模块42，配置成提供用户数据；以及通信接口40，配置成将用户数据转发给蜂窝网络以传送给WD 22。在一些实施例中，蜂窝网络还包括具有无线电接口62的网络节点16。在一些实施例中，网络节点16配置成和/或网络节点16的处理电路模块68配置成执行本文所述的用于下列操作的功能和/或方法：
准备/发起/保持/支持/结束到WD 22的传送和/或准备/终止/保持/支持/结束对来自WD 22的传送的接收。
在一些实施例中，主机计算机24包括处理电路模块42和通信接口40，所述通信接口40配置成通信接口40，通信接口40配置成接收用户数据，所述用户数据源自从WD 22到网络节点16的传送。在一些实施例中，WD 22配置成执行本文所述的用于下列操作的功能和/或方法和/或包括配置成执行本文所述的用于下列操作的功能和/或方法的无线电接口82和/或处理电路模块84：准备/发起/保持/支持/结束到网络节点16的传送和/或准备/终止/保持/支持/结束对来自网络节点16的传送的接收。
虽然图3和图4将各种“单元”(诸如估计器单元32和报告器单元34)示为处于相应处理器之内，但预期这些单元可被实现成使得所述单元的一部分被存储在处理电路模块内的对应存储器中。换言之，所述单元可通过硬件或通过处理电路模块内的硬件和软件的组合被实现。
图5是示出根据一个实施例、在通信系统(例如，诸如图3和图4的通信系统)中实现的示范方法的流程图。通信系统可包括主机计算机24、网络节点16和WD 22，它们可以是参照图4所述的那些主机计算机、网络节点和WD。在所述方法的第一步骤中，主机计算机24提供用户数据(框S100)。在第一步骤的可选子步骤中，主机计算机24通过执行主机应用(例如，诸如主机应用50)来提供用户数据(框S102)。在第二步骤中，主机计算机24向WD 22发起携带用户数据的传送(框S104)。根据本公开通篇描述的实施例的教导，在可选的第三步骤中，网络节点16向WD 22传送用户数据(框S106)，所述用户数据在主机计算机24所发起的传送中被携带。在可选的第四步骤中，WD 22执行与由主机计算机24执行的主机应用50关联的客户端应用(例如，诸如客户端应用92)(框S108)。
图6是示出根据一个实施例、在通信系统(例如，诸如图3的通信系统)中实现的示范方法的流程图。通信系统可包括主机计算机24、网络节点16和WD 22，它们可以是参照图3和图4所述的那些主机计算机、网络节点和WD。在所述方法的第一步骤中，主机计算机24提供用户数据(框S110)。在可选的子步骤(未示出)中，主机计算机24通过执行主机应用(例如，诸如主机应用50)来提供用户数据。在第二步骤中，主机计算机24向WD 22发起携带用户数据的传送(框S112)。根据本公开通篇描述的实施例的教导，传送可经由网络节点16传递。在可选的第三步骤中，WD 22接收传送中携带的用户数据(框S114)。
图7是示出根据一个实施例、在通信系统(例如，诸如图3的通信系统)中实现的示范方法的流程图。通信系统可包括主机计算机24、网络节点16和WD 22，它们可以是参照图3和图4所述的那些主机计算机、网络节点和WD。在所述方法的可选第一步骤中，WD 22接收由主机计算机24提供的输入数据(框S116)。在第一步骤的可选子步骤中，WD 22执行客户端应用92，所述客户端应用对由主机计算机24提供的所接收输入数据进行反应而提供用户数据(框S118)。附加地或备选地，在可选的第二步骤中，WD 22提供用户数据(框S120)。在第二步骤的可选子步骤中，WD通过执行客户端应用(例如，诸如客户端应用92)来提供用户数据(框S122)。在提供用户数据中，所执行的客户端应用92可进一步考虑从用户所接收的用户输入。不管提供用户数据的特定方式如何，WD 22都在可选的第三子步骤中发起用户数据到主机计算机24的传送(框S124)。根据本公开通篇描述的实施例的教导，在所述方法的第四步骤中，主机计算机24接收从WD 22传送的用户数据。
图8是示出根据一个实施例、在通信系统(例如，诸如图3的通信系统)中实现的示范方法的流程图。通信系统可包括主机计算机24、网络节点16和WD 22，它们可以是参照图3和图4所述的那些主机计算机、网络节点和WD。在所述方法的可选第一步骤中，根据本公开通篇描述的实施例的教导，网络节点16从WD 22接收用户数据(框S128)。在可选的第二步骤中，网络节点16发起所接收的用户数据到主机计算机的传送(框S130)。在第三步骤中，主机计算机24接收由网络节点16发起的传送中所携带的用户数据(框S132)。
图9是按照本公开的一些实施例的网络节点16中的示范过程的流程图。按照示例方法，由网络节点16执行的一个或多个框和/或功能和/或方法可由网络节点16的一个或多个元件(诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、无线电接口62等)来执行。示例方法包括诸如经由估计器单元32、处理电路模块68、处理器70、通信接口60和/或无线电接口62来估计(框S134)WD在候选辅助小区处的吞吐量，所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与另一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点支持特殊小区，并且所述另一网络节点支持所述候选辅助小区。所述方法包括诸如经由估计器单元32、处理电路模块68、处理器70、通信接口60和/或无线电接口62至少部分基于所估计吞吐量来确定(框S136)是否为WD选择候选辅助小区。
在一些实施例中，下列中的一个或多个：候选辅助小区与特殊小区是非共位置的；以及所估计吞吐量至少部分基于下列中的至少一个：用于候选辅助小区的混合自动重传请求(HARQ)码本；用于候选辅助小区的HARQ过程重复使用的量；来自候选辅助小区的反馈，所述反馈指示与对于网络节点间延迟d的HARQ过程耗尽关联的时间资源量；由辅助小区使用的参数集；以及机器学习算法。在一些实施例中，所述方法还包括诸如经由估计器单元32、处理电路模块68、处理器70，通信接口60和/或无线电接口62来测量网络节点与另一网络节点之间的网络节点间延迟。
图10是按照本公开的一些实施例的网络节点16中的示范过程的流程图。按照示例方法，由网络节点16执行的一个或多个框和/或功能和/或方法可由网络节点16的一个或多个元件(诸如由处理电路模块68、处理器70中的报告器单元34、无线电接口62等)来执行。示例方法包括诸如经由报告器单元34、处理电路模块68、处理器70、通信接口60和/或无线电接口62来确定(框S138)与网络节点延迟时的混合自动重传请求(HARQ)过程耗尽关联的时间持续期。所述方法包括诸如经由报告器单元34、处理电路模块68、处理器70、通信接口60和/或无线电接口62向另一网络节点报告(框S140)所述时间持续期，所述另一网络节点支持特殊小区，并且所述网络节点支持候选辅助小区。
在一些实施例中，下列中的一个或多个：时间持续期至少部分基于这个WD因下列中的至少一个而不能够被调度的时隙数量：HARQ过程的不可用性和其他WD被调度；候选辅助小区与特殊小区是非共位置的；以及至少部分基于所估计WD吞吐量为WD选择候选辅助小区用于载波聚合，所估计WD吞吐量至少部分基于所报告的量。
图11是按照本公开的一些实施例的网络节点16中的示范过程的流程图。按照示例方法，由网络节点16执行的一个或多个框和/或功能和/或方法可由网络节点16的一个或多个元件(诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60、无线电接口62等)来执行。网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62来估计(框S142)WD在第一候选辅助小区处的第一吞吐量，所估计的第一吞吐量至少部分基于所述网络节点与支持第一候选辅助小区的第一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点支持主小区。网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62至少部分基于第一估计吞吐量来确定(框S144)是否为WD选择第一候选辅助小区。
在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62来确定与WD的第一候选辅助小区关联的混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量，所估计吞吐量还基于所确定的HARQ过程重复使用的量。在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62来估计与WD在第一候选辅助小区处的HARQ过程耗尽关联的吞吐量减低量，所述所估计的第一吞吐量还基于所估计吞吐量减低量。
在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62通过配置成执行如下操作来估计WD的第一吞吐量：对于第一候选辅助小区以及其上估计WD的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用相同的带宽、相同的无线电条件和相同的负载。在一些实施例中，与WD在第一候选辅助小区处的HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量基于从第一网络节点接收的信息，所述信息指示与WD的第一候选辅助小区关联的最大HARQ过程数量。
在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62通过配置成执行如下操作来估计WD的第一吞吐量：对于第一候选辅助小区以及其上估计WD的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用不同的参数集。在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62从支持第一候选辅助小区的第一网络节点接收反馈，所述反馈指示与由被连接到具有网络节点间延迟d的第一候选辅助小区和主小区的WD所经历的HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量，以及关于是否为WD选择第一候选辅助小区的确定还基于所接收的反馈。
在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62：使用机器学习模型，所述机器学习模型包括来自支持候选辅助小区的网络节点的反馈来作为输入；以及按照所述机器学习模型对具有不同网络节点间延迟的多个候选辅助小区进行配置、解除配置和激活，并且关于是否为WD选择第一候选辅助小区的确定还基于所述机器学习模型的输出。
在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62：估计WD在多个候选辅助小区处的多个吞吐量，所述多个所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与支持所述多个候选辅助小区的多个网络节点之间所测量的网络节点间延迟；基于所述多个所估计吞吐量之间的比较来为WD选择所述多个候选辅助小区中的至少一个；以及为WD配置所述多个候选辅助小区中所选择的至少一个。在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62使用基于网络节点间延迟的所预测吞吐量Tp来作为输入，以选择多个候选辅助小区中的至少一个。在一些实施例中，第一候选辅助小区与主小区是非共位置的。
在一些实施例中，网络节点16配置成诸如由处理电路模块68、处理器70中的估计器单元32、通信接口60和/或无线电接口62使用机器学习模型来为WD选择第一和第二候选辅助小区中的一个，所述机器学习模型包括下列中的至少一个来作为输入：所测量的网络节点间延迟；混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；以及指示与对于网络节点间延迟d的HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量的反馈。在一些实施例中，第一候选辅助小区与主小区是非共位置的。
图12是按照本公开的一些实施例的网络节点16中的示范过程的流程图。按照示例方法，由网络节点16执行的一个或多个框和/或功能和/或方法可由网络节点16的一个或多个元件(诸如由处理电路模块68中的报告器单元34、处理器70、无线电接口62等)来执行。网络节点16配置成诸如由处理电路模块68中的报告器单元34、处理器70、通信接口60和/或无线电接口62确定(框S146)与由被连接到具有网络节点间延迟d的第一候选辅助小区和主小区的WD所经历的混合自动重传请求HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量。网络节点16配置成诸如由处理电路模块68中的报告器单元、处理器70、通信接口60和/或无线电接口62向另一网络节点报告(框S148)指示平均量的反馈，所述另一网络节点支持主小区，并且所述网络节点支持候选辅助小区。
在一些实施例中，网络节点16配置成诸如通过处理电路模块68中的报告器单元34、处理器70、通信接口60和/或无线电接口62与所述候选辅助小区中的WD进行通信，所述候选辅助小区至少部分基于对于所述候选辅助小区所估计的WD吞吐量被选择用于WD的载波聚合，所估计WD吞吐量至少部分基于下列中的至少一个：所测量网络节点间延迟；混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；机器学习模型；以及所报告的反馈。
在已经描述本公开的布置的一般过程流程并且已经提供用于实现本公开的过程和功能的硬件和软件布置的示例的情况下，以下小节提供可由网络节点16、无线装置22和/或主机计算机24实现的NR CA的非共位置SCell选择的布置细节和示例。
一些实施例提供所提出算法，所述所提出算法包括诸如图13中所示的以下步骤中的一个或多个，图13是按照本公开的一些实施例的网络节点间(例如gNB间)链路感知SCell选择的流程图。
SCell选择可通过若干步骤被执行；下面参照图13来描述一个这类方式。一些实施例提出用于SCell选择过程以及特别用于例如步骤S156的新方法，并且可取决于针对每个SCell的NN 16、在SpCell的NN 16处可用的所测量或所估计gNB间延迟值。
步骤S150：测量NR网络节点间延迟
SpCell的NN 16确定在SpCell的NN 16与SCell的NN 16中的每个之间传送分组(潜在的，用于携带SCell数据的HARQ反馈)所花费的时间。
步骤S152：收集候选SCell信息
SpCell的NN 16收集与(一个或多个)候选SCell有关的信息，诸如参数集、带宽、下行链路(DL)HARQ过程的数量、所连接用户(例如WD 22)的数量以及由SCell用于分配CA WD22数据的所配置K1值。在步骤S154中，可获得WD Scell测量。
步骤S156：估计在候选SCell处的WD吞吐量
SpCell的NN 16组合或以其他方式使用来自WD 22的所测量信道信息、SCell信息和所测量网络节点间延迟中的一个或多个，来估计每个SCell处的潜在吞吐量。
步骤S158：选择SCell
SpCell的NN 16基于例如所估计吞吐量(例如来自以上步骤S156的所估计吞吐量，它是基于节点间/gNB间延迟的吞吐量)来选择WD 22的至少一个Scell(例如一个或多个Scell的集合、最佳SCell等)。
本公开描述如下至少四个实施例：
1.吞吐量估计基于不同HARQ码本。
2.吞吐量估计基于HARQ过程重复使用。
3.采用机器学习的、基于反馈的SCell评估。
4.基于反馈和吞吐量的SCell选择。
实施例1概述估计SCell候选的吞吐量(例如基于节点间/gNB间的吞吐量)的计算，其中吞吐量取决于使用哪一个HARQ码本。实施例2重复使用实施例1的元件，但是也增强估计，以例如考虑其他增强对SCell的影响，诸如HARQ过程重复使用算法的存在，这可补偿节点间/gNB间延迟对HARQ过程可用性的影响。
图14是示出实施例1和2的示例过程的流程图。在步骤S160中的初始上下文建立之后，SpCell的NN 16在步骤S162中请求SCell信息。SCell的NN 16然后提供所请求的SCell信息。在步骤S164中，针对SCell来计算吞吐量。在一些实施例中，步骤S162和/或S164甚至可在初始上下文建立之前被执行。例如，Scell信息可以是静态的，使得当新WD 22访问SpCell和/或Scell时，可以不要求更新。在步骤S166中，计算Scell吞吐量。在步骤S168中，一个或多个SCell由SpCell的NN 16例如至少部分基于所计算/所估计吞吐量来选择。在步骤S170中，SpCell的NN 16为WD 22配置(一个或多个)所选择的SCell。
第三实施例引入基于反馈的方式，其中HARQ过程耗尽发生的时隙数量被记录并且用来评估SCell。图15是示出第三实施例的示例过程的流程图。在步骤S172中，SpCell的NN16为WD 22配置(一个或多个)所选择的Scell。在步骤S174中，SpCell的NN 16执行DL数据调度。在步骤S176中，SCell的NN 16测量WD 22因不可用DL HARQ过程或其他WD 22被调度而不能够在DL上被调度的时隙数量。在步骤S178中，SCell的NN 16计算在gNB间延迟d时由SpCell所服务的集合中的所有WD 22的平均延迟。在步骤S180中，向SpCell的NN 16报告平均延迟。在步骤S182中，SpCell的NN 16存储所接收平均延迟，并且可将它用于将来Scell选择。第三实施例还可连同实施例1和/或2一起被使用。
实施例1：
在这个实施例中，所有SCell候选都可被假定为具有相同的带宽、无线电条件和负载(由现有负载平衡特征来实现)。因此，针对每个候选SCell的WD 22吞吐量估计(例如参见步骤S166)可以主要是gNB间链路延迟和SCell参数集的函数。这个实施例可包括下列中的一个或多个：
-SpCell的NN 16计算由SCell的NN 16的调度器使用HARQ过程(和/或HARQ过程ID)与将它重用于相同WD 22之间的时间。所述时间通过treuse来表示，并且基于如何设计系统被计算如下：
○假定：使用半静态HARQ-ACK码本：
■treuse[ms]＝K1max[ms]+网络节点间延迟[ms]+tproc[ms]；
○其中：
■K1：是物理下行链路共享信道(PDSCH)(经由SCell)传送到(具有WD 22的HARQ-ACK反馈的)物理上行链路控制信道/物理上行链路共享信道(PUCCH/PUSCH)(经由SpCell)之间的时间偏移。
●K1能够被配置为至多8个不同值的集合，其中K1max是对SCell的下行链路(DL)传送所应用的最大K1值。
■网络节点间延迟：是SpCell的NN 16与候选SCell的NN 16之间的单向延迟。
■tproc：是由物理层消耗的处理时间。
-SpCell的NN 16估计通过L所表示的、因SCell处的HARQ过程耗尽引起的吞吐量减低量，并且计算如下：
○L＝max(0，(treuse/tslot*rD-NHP)/(treuse/tslot*rD))；
○其中：
■tslot：时隙的持续期(传送时间间隔/TTI)，它取决于参数集(例如对于参数集0为1/8)。
■rD：treuse窗口中的DL时隙与时隙总数的比率(例如，如果存在15个DL时隙和5个上行链路(UL)时隙，则＝0.75)。
■NHP：能够用来从相同的载波向相同的WD 22传送数据的最大HARQ过程数量(例如＝16)。
-SCell候选s上所连接的用户i(例如WDi 22)的吞吐量通过Ri,s来表示，并且因此能够被更新，以反映与其他用户(例如WD 22)的争用和HARQ过程耗尽，如下所述：
○Ri，s＝min(RN，RH)
○其中：
■RN是在SCell处所实现的用户/WD 22吞吐量(假定例如在统计上与具有要传送的DL数据的N个用户/WD 22(使用这个小区作为SCell的本地用户或CA用户)(例如所连接用户/WD 22的30％)的资源的公平共享)，并且它能够简化为例如：
●RN＝传输块大小(位)×numberOfDLTtisPersubframe*(1/N)，其中numberOfDLTtisPersubframe可按照SCell参数集被计算；
■RH是在考虑前一步骤中所计算的HARQ过程耗尽损失之后所计算的吞吐量，并且能够简化为例如：
●RH＝传输块大小(位)×numberOfDLTtisPersubframe×(1-L)。
SpCell的NN 16可针对每个候选SCell重复进行以上步骤，并且选择具有最大Ri,s的SCell或使用所估计的Ri,s值来为WD 22选择SCell的最佳集合。
实施例2：
在这个实施例中，SCell具有不同参数集，以及网络可在WD 22已经传送反馈之后(SCell的NN 16尚未接收HARQ数据)采用一些优化技术来重复使用HARQ过程。
可重复使用实施例1中的SCell吞吐量损失；但是，NHP的值可被更新，以反映能够被重复使用的内部HARQ过程量。这类信息可由SCell的NN 16提供到SpCell的NN 16。
实施例3：基于反馈的SCell评估
在这个实施例中，每个SCell的NN 16可向SpCell的NN 16提供关于当前或先前连接的WD 22已经经历HARQ过程耗尽的平均时隙数量的反馈。
-在SCell s：
○对于以链路延迟d被连接到(当前或先前被连接到)SpCell的NN 16的每个被服务CA WD 22：
●SCell的NN 16测量并且存储这个WD 22因不可用DL HARQ过程(例如不可用DLHARQ过程ID，例如由于通过长gNB间链路的延迟反馈而引起)或其他WD 22被调度而不能够在DL上被调度的时隙数量→ts,d,i
○End For；
○SCell的NN 16针对由(具有与当前SCell的相同gNB间延迟d的)SpCell的NN 16服务的(集合I中的)所有WD 22计算平均数→
○SCell的NN 16向具有延迟d的每个SpCell的NN 16报告ts,d。
-SpCell的NN 16可记录ts,d，并且将它本地存储以用于那个SCell，并且因此能够用于将来SCell评估。
在一些实施例中，SCell选择可涉及机器学习技术，诸如强化学习，其中SpCell的NN 16在部署的初始阶段期间尝试配置和激活具有不同网络节点间延迟的多个SCell，并且由SCell的NN 16使用所测量的延迟作为负奖赏(negative reward)。动作的集合可以是所配置/解除配置的候选SCell的不同排列(permutation)。这可参照图16在下列步骤中被概括，所述步骤可在SpCell的NN 16处被执行：
-步骤S184：
-将状态定义为所配置SCell的集合S：
○没有SCell被配置。S＝{·}。
○1个SCell被配置。S＝{{s1}，{s2}，{s3}，....{sn}}。
○N个SCell被配置。
S＝{{s1，s2}，{s1，s3}，{s1，s4}，...{sn-1，sn}}。
○Nmax个SCell被配置。
S＝{{s1，s2，s3，s4}，...，{sn-3，sn-2，sn-1，sn}}，若Nmax被假定为4。
-将动作定义为：
○配置SCell s；和/或
○解除配置SCell s。
-将奖赏定义为ts,d的函数或所实现的基于网络节点间延迟的吞吐量。
-步骤S186：
○将每个SCell s的奖赏存储在知识库(例如Q表)中。从未被评估的SCell可具有极低奖赏(例如-1)。
○SCell的NN 16连续重新评估其延迟，并且将它回送到更新知识库的SpCell的NN16。图17示出以表格式的知识库的示例。
-步骤S188-S202：
○如果没有SCell被配置(S188)：
■选择和配置具有最大奖赏的SCell(S190)；
○如果WD 22已经具有一个SCell被配置(S192)：
■通过应用以下方面来探查其他SCell(S194)：
●利用概率p，配置具有下一个最高奖赏的SCell；
●利用概率1-p，配置被配置最少次数(即，可能由于其低奖赏)的SCell；
○如果WD 22已经配置最大数量的SCell：
■如果未被配置的SCell s中的一个具有更新的奖赏(因SCell被配置用于具有与当前正运行SCell选择算法的SpCell相同的网络节点间延迟的其他SpCell而报告奖赏)；
●如果SCell s的奖赏>所配置SCell当中的最低奖赏(S196)：
○则SpCell的NN 16能够解除配置具有最低奖赏的SCell，并且配置SCell s(S198)；
●否则
○否则，在步骤S200中，保持当前配置的SCell或替换具有最低奖赏的SCell(即应用探查)(利用概率1-p)；
■否则
●在步骤S202中，从步骤2重复进行。
实施例4：
在一些实施例中，在实施例1、2和3中计算的网络节点间吞吐量或调度延迟可用作对任何其他现有SCell选择算法的输入准则。
一个选项是按原样使用预测，使得Tp(基于网络节点间时延的所预测吞吐量)替换Tc(在没有考虑可能用于现有SCell选择算法中的网络节点间时延的情况下所计算的载波吞吐量)作为SCell候选的权重。优选的选项而是使用因子Id(延迟的影响，其中Id＝Tp/Tc)。这可使得有可能对Id执行另外的操作，例如，诸如将所述因子限制到合理范围(可能存在算法预测异常值的风险，所述异常值基于例如域知识可能已知如何排除)，并且可能基于对相同小区中的其他WD 22的预测对它求平均。在这个后处理之后，Tc可与Id相乘，以便获得对DL吞吐量的更好估计。
实施例1-4中由SpCell的NN 16和SCell的NN 16执行的算法可借助于载波聚合在服务于WD 22的无线节点外部的云环境中被执行。
可针对下列中的一个或多个方面来提供本公开的一些实施例：
1.作为下列中的一项或多项的函数的、与SpCell的NN 16是非共位置的SCell的改进选择：
a.网络节点间链路延迟；
b.所配置HARQ-ACK参数；
c.SCell参数集；以及
d.重复使用HARQ过程的能力。
2.允许SpCell的NN 16基于一个或多个或所有以上因子(1.a-1.d)来估计用户(WD22)吞吐量，所述因素可与其他SCell选择准则相组合，以提供进一步增强的判定。
3.允许非共位置SCell的NN 16估计和存储因长网络节点间延迟引起的用户体验，并且将其报告给SpCell的NN 16，其中后者可通过例如机器学习来改进将来判定(例如非共位置SCell选择)。
一些实施例可包括下列中的一个或多个：
实施例A1.一种网络节点，配置成与无线装置(WD)进行通信，所述网络节点配置成和/或包括无线电接口和/或包括处理电路模块，所述处理电路模块配置成：
估计WD在候选辅助小区处的吞吐量，所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与另一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点支持特殊小区，并且所述另一网络节点支持所述候选辅助小区；以及
至少部分基于所估计吞吐量来确定是否为WD选择所述候选辅助小区。
实施例A2.实施例A1的网络节点，其中，下列中的一个或多个：
候选辅助小区与特殊小区是非共位置的；以及
所估计吞吐量至少部分基于下列中的至少一个：
用于候选辅助小区的混合自动重传请求(HARQ)码本；
用于候选辅助小区的HARQ过程重复使用的量；
来自候选辅助小区的反馈，所述反馈指示与对于网络节点间延迟d的HARQ过程耗尽关联的时间资源量；
由辅助小区使用的参数集；以及
机器学习算法。
实施例A3.实施例A1的网络节点，其中，网络节点和/或无线电接口和/或处理电路模块进一步配置成使网络节点：
测量网络节点与另一网络节点之间的网络节点间延迟。
实施例B1.一种在网络节点中实现的方法，所述方法包括：
估计WD在候选辅助小区处的吞吐量，所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与另一网络节点之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点支持特殊小区，并且所述另一网络节点支持所述候选辅助小区；以及
至少部分基于所估计吞吐量来确定是否为WD选择所述候选辅助小区。
实施例B2.实施例B1的方法，其中，下列中的一个或多个：
候选辅助小区与特殊小区是非共位置的；以及
所估计吞吐量至少部分基于下列中的至少一个：
用于候选辅助小区的混合自动重传请求(HARQ)码本；
用于候选辅助小区的HARQ过程重复使用的量；
来自候选辅助小区的反馈，所述反馈指示与对于网络节点间延迟d的HARQ过程耗尽关联的时间资源量；
由辅助小区使用的参数集；以及
机器学习算法。
实施例B3.实施例B1的方法，还包括：
测量网络节点与另一网络节点之间的网络节点间延迟。
实施例C1.一种网络节点，配置成与无线装置(WD)进行通信，所述网络节点配置成和/或包括无线电接口和/或包括处理电路模块，所述处理电路模块配置成：
确定与对于网络节点间延迟时的混合自动重传请求(HARQ)过程耗尽关联的时间持续期；以及
向另一网络节点报告所述时间持续期，所述另一网络节点支持特殊小区，并且所述网络节点支持候选辅助小区。
实施例C2.实施例C1的WD，其中，下列中的一个或多个：
时间持续期至少部分基于这个WD因下列中的至少一个而不能够被调度的时隙数量：HARQ过程的不可用性以及其他WD被调度；
候选辅助小区与特殊小区是非共位置的；以及
至少部分基于所估计WD吞吐量为WD选择候选辅助小区用于载波聚合，所估计WD吞吐量至少部分基于所报告的量。
实施例D1.一种在网络节点中实现的方法，所述方法包括：
确定与网络节点间延迟时的混合自动重传请求(HARQ)过程耗尽关联的时间持续期；以及
向另一网络节点报告所述时间持续期，所述另一网络节点支持特殊小区，并且所述网络节点支持候选辅助小区。
实施例D2.实施例D1的方法，其中，下列中的一个或多个：
时间持续期至少部分基于这个WD因下列中的至少一个而不能够被调度的时隙数量：HARQ过程的不可用性以及其他WD被调度；
候选辅助小区与特殊小区是非共位置的；以及
至少部分基于所估计WD吞吐量为WD选择候选辅助小区用于载波聚合，所估计WD吞吐量至少部分基于所报告的量。
如本领域的技术人员可领会到，本文所述的概念可被实施为方法、数据处理系统、计算机程序产品和/或存储可执行计算机程序的计算机存储介质。相应地，本文所述的概念可采取完全硬件实施例、完全软件实施例或组合本文中一般全部称作“电路”或“模块”的软件和硬件方面的实施例的形式。本文所述的任何过程、步骤、动作和/或功能性可由对应模块执行和/或被关联到对应模块，所述模块可通过软件和/或固件和/或硬件被实现。此外，本公开可采取有形计算机可用存储介质(所述存储介质具有介质中包含的、能够由计算机执行的计算机程序代码)上的计算机程序产品的形式。可利用任何适当的有形计算机可读介质，包括硬盘、CD-ROM、电子存储装置、光存储装置或磁存储装置。
本文中参照方法、系统和计算机程序产品的流程图图示和/或框图来描述一些实施例。可理解，流程图图示和/或框图的每个框以及流程图图示和/或框图中的框的组合能够通过计算机程序指令被实现。可将这些计算机程序指令提供到通用计算机的处理器(由此创建专用计算机)、专用计算机或其他可编程数据处理设备以产生机器，使得经由计算机的处理器或其他可编程数据处理设备执行的指令创建用于实现在流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的部件。
这些计算机程序指令还可被存储在计算机可读存储器或存储介质中，所述指令能够指导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式起作用，使得计算机可读存储器中存储的指令产生制造的物品，所述制造的物品包括实现流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的指令部件。
计算机程序指令还可被加载到计算机或其他可编程数据处理设备上，以使一系列操作步骤在计算机或其他可编程设备上被执行，以产生计算机实现的过程，使得在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的步骤。
要理解，框中所示的功能/动作可不按照操作图示中所示的顺序进行。例如，接连示出的两个框实际上可基本并发地被执行，或框有时可以以相反顺序被执行，这取决于所涉及的功能性/动作。虽然图中的一些图包括通信路径上的箭头以表明通信的主要方向，但要理解，通信可沿与所示箭头相反的方向进行。
用于执行本文所述概念的操作的计算机程序代码可以以诸如或C++之类的面向对象的编程语言被编写。但是，用于执行本公开的操作的计算机程序代码也可以以诸如“C”编程语言之类的常规过程编程语言被编写。程序代码可完全在用户的计算机上执行、部分在用户的计算机上作为独立软件封装执行，部分在用户的计算机上并且部分在远程计算机上或完全在远程计算机上执行。在后一种情形中，远程计算机可通过局域网(LAN)或广域网(WAN)被连接到用户的计算机，或可进行到外部计算机的连接(例如通过使用因特网服务提供商的因特网)。
本文中结合以上描述和附图已经公开许多不同的实施例。可理解，字面上描述和示出这些实施例的每一个组合以及子组合会是过度重复和混乱的。相应地，所有实施例能够以任何方式和/或组合被组合，并且包括附图的本说明书应该被理解为构成本文所述的实施例以及制作和使用它们的方式及过程的所有组合和子组合的完整书面描述，以及应该支持对任何这类组合或子组合的权利要求。
前面描述中可使用的缩写词包括：
缩写词说明
NR 新空口
CA 载波聚合
本领域的技术人员将领会到，本文所述的实施例并不局限于上文具体所示和所述的内容。另外，除非上文做出相反说明，否则应当注意，所有附图不是按比例的。根据上述教导，在不背离随附权利要求的范围的情况下，多种修改和变更是可能的。

Claims (24)

1.一种在配置成与无线装置WD(22)进行通信的网络节点(16)中实现的方法，所述方法包括：
估计(S142)所述WD(22)在第一候选辅助小区处的第一吞吐量，所估计的第一吞吐量至少部分基于所述网络节点(16)与支持所述第一候选辅助小区的第一网络节点(16)之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点(16)支持主小区；以及
至少部分基于所述所估计的第一吞吐量来确定(S144)是否为所述WD(22)选择所述第一候选辅助小区。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
确定与所述WD(22)的所述第一候选辅助小区关联的混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量，所估计吞吐量还基于所确定的HARQ过程重复使用的量。
3.如权利要求2所述的方法，还包括：
估计与所述WD(22)在所述第一候选辅助小区处的HARQ过程耗尽关联的吞吐量减低量，所述所估计的第一吞吐量还基于所估计吞吐量减低量。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述估计所述WD(22)的所述第一吞吐量还包括对于所述第一候选辅助小区以及其上估计所述WD(22)的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用相同的带宽、相同的无线电条件和相同的负载。
5.如权利要求3所述的方法，其中：
与所述WD(22)在所述第一候选辅助小区处的所述HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量基于从所述第一网络节点(16)接收的配置，所述信息指示与所述WD(22)的所述第一候选辅助小区关联的最大HARQ过程数量；以及
其中所述估计所述WD(22)的所述第一吞吐量还包括对于所述第一候选辅助小区以及其上估计所述WD(22)的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用不同参数集。
6.如权利要求1所述的方法，还包括：
从支持所述第一候选辅助小区的所述第一网络节点(16)接收反馈，所述反馈指示与由被连接到具有网络节点间延迟d的所述第一候选辅助小区和主小区的WD(22)所经历的混合自动重传请求HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量，以及确定是否为所述WD(22)选择所述第一候选辅助小区还基于所接收的反馈。
7.如权利要求6所述的方法，还包括：
使用机器学习模型，所述机器学习模型包括来自支持候选辅助小区的网络节点(16)的反馈来作为输入；以及
按照所述机器学习模型对具有不同网络节点间延迟的多个候选辅助小区进行配置、解除配置和激活，并且确定是否为所述WD(22)选择所述第一候选辅助小区还基于所述机器学习模型的输出。
8.如权利要求1所述的方法，还包括：
估计所述WD在多个候选辅助小区处的多个吞吐量，所述多个所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与支持所述多个候选辅助小区的多个网络节点之间所测量的网络节点间延迟；
基于所述多个所估计吞吐量之间的比较来为所述WD选择所述多个候选辅助小区中的至少一个；以及
为所述WD配置所述多个候选辅助小区中所选择的至少一个。
9.如权利要求8所述的方法，还包括：
使用基于网络节点间延迟的预测吞吐量Tp来作为输入，以选择所述多个候选辅助小区中的所述至少一个。
10.如权利要求8所述的方法，还包括：
使用机器学习模型来为所述WD(22)选择所述多个候选辅助小区中的所述至少一个，所述机器学习模型包括下列中的至少一个来作为输入：
所测量的网络节点间延迟；
混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；
与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；以及
反馈，指示与对于网络节点间延迟d的所述HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量。
11.一种网络节点(16)，配置成与无线装置WD(22)进行通信，所述网络节点(16)包括处理电路模块(68)，所述处理电路模块(68)配置成：
估计所述WD(22)在第一候选辅助小区处的第一吞吐量，所估计的第一吞吐量至少部分基于所述网络节点(16)与支持所述第一候选辅助小区的第一网络节点(16)之间所测量的网络节点间延迟，所述网络节点(16)支持主小区；以及
至少部分基于所述所估计的第一吞吐量来确定是否为所述WD(22)选择所述第一候选辅助小区。
12.如权利要求11所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)进一步配置成：
确定与所述WD(22)的所述第一候选辅助小区关联的混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量，所估计吞吐量还基于所确定的HARQ过程重复使用的量。
13.如权利要求12所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)进一步配置成：
估计与所述WD(22)在所述第一候选辅助小区处的HARQ过程耗尽关联的吞吐量减低量，所述所估计的第一吞吐量还基于所估计吞吐量减低量。
14.如权利要求13所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)配置成通过被配置成执行下列操作来估计所述WD(22)的所述第一吞吐量：
对于所述第一候选辅助小区以及其上估计所述WD(22)的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用相同的带宽、相同的无线电条件和相同的负载。
15.如权利要求13所述的网络节点(16)，其中：
与所述WD(22)在所述第一候选辅助小区处的所述HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量基于从所述第一网络节点(16)接收的配置，所述信息指示与所述WD(22)的所述第一候选辅助小区关联的最大HARQ过程数量；以及
所述处理电路模块(68)配置成通过配置成执行以下操作来估计所述WD(22)的所述第一吞吐量：对于所述第一候选辅助小区以及其上估计所述WD(22)的第二吞吐量的第二候选辅助小区采用不同参数集。
16.如权利要求11所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)进一步配置成：
从支持所述第一候选辅助小区的所述第一网络节点(16)接收反馈，所述反馈指示与由被连接到具有网络节点间延迟d的所述第一候选辅助小区和主小区的WD(22)所经历的HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量，以及关于是否为所述WD(22)选择所述第一候选辅助小区的确定还基于所接收的反馈。
17.如权利要求16所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)进一步配置成：
使用机器学习模型，所述机器学习模型包括来自支持候选辅助小区的网络节点(16)的反馈来作为输入；以及
按照所述机器学习模型对具有不同网络节点间延迟的多个候选辅助小区进行配置、解除配置和激活，并且关于是否为所述WD(22)选择所述第一候选辅助小区的确定还基于所述机器学习模型的输出。
18.如权利要求11所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)进一步配置成：
估计所述WD在多个候选辅助小区处的多个吞吐量，所述多个所估计吞吐量至少部分基于所述网络节点与支持所述多个候选辅助小区的多个网络节点之间所测量的网络节点间延迟；
基于所述多个所估计吞吐量之间的比较来为所述WD选择所述多个候选辅助小区中的至少一个；以及
为所述WD配置所述多个候选辅助小区中所选择的至少一个。
19.如权利要求18所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)进一步配置成：
使用基于网络节点间延迟的预测吞吐量Tp来作为输入，以选择所述多个候选辅助小区中的所述至少一个。
20.如权利要求18所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)进一步配置成：
使用机器学习模型来为所述WD(22)选择所述多个候选辅助小区中的所述至少一个，所述机器学习模型包括下列中的至少一个来作为输入：
所测量的网络节点间延迟；
混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；
与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；以及
反馈，指示与对于网络节点间延迟d的所述HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量。
21.一种在配置成与无线装置WD(22)进行通信的网络节点(16)中实现的方法，所述方法包括：
确定(S146)与由被连接到具有网络节点间延迟d的所述第一候选辅助小区和主小区的WD(22)所经历的混合自动重传请求HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量；以及
向另一网络节点(16)报告(S148)指示所述平均量的反馈，所述另一网络节点(16)支持主小区，并且所述网络节点(16)支持候选辅助小区。
22.如权利要求21所述的方法，还包括：
在所述候选辅助小区中与所述WD(22)进行通信，所述候选辅助小区至少部分基于对于所述候选辅助小区所估计的WD(22)吞吐量被选择用于所述WD(22)的载波聚合，所述所估计的WD(22)吞吐量至少部分基于下列中的至少一个：
所测量的网络节点间延迟；
混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；
与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；
机器学习模型；以及
所报告的反馈。
23.一种网络节点(16)，配置成与无线装置WD(22)进行通信，所述网络节点(16)包括处理电路模块(68)，所述处理电路模块(68)配置成：
确定与由被连接到具有网络节点间延迟d的所述第一候选辅助小区和主小区的WD(22)所经历的混合自动重传请求HARQ过程耗尽关联的平均时间资源量；以及
向另一网络节点(16)报告指示所述平均量的反馈，所述另一网络节点(16)支持主小区，并且所述网络节点(16)支持候选辅助小区。
24.如权利要求23所述的网络节点(16)，其中，所述处理电路模块(68)进一步配置成使所述网络节点(16)：
在所述候选辅助小区中与所述WD(22)进行通信，所述候选辅助小区至少部分基于对于所述候选辅助小区所估计的WD(22)吞吐量被选择用于所述WD(22)的载波聚合，所述所估计的WD(22)吞吐量至少部分基于下列中的至少一个：
所测量的网络节点间延迟；
混合自动重传请求HARQ过程重复使用的量；与HARQ过程耗尽关联的所估计吞吐量减低量；
机器学习模型；以及
所报告的反馈。
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