CN117044300A - 一种切换预测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提出一种切换预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：接收第二设备发送的用户设备UE所处的物理环境的地图信息；根据所述地图信息预测所述UE所要切换的基站。本公开的方法预测精确度和性能均较高。

Description

一种切换预测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种切换预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

通信系统中，用户设备(User Equipment，UE)所连接的基站通常会发生切换，例如，当UE由于位置变化而从当前服务基站的覆盖区域移动至另一基站的覆盖区域时，或者，当UE通信质量下降时，或者，当为了均衡小区间负荷时，UE通常会从当前服务基站切换至另一基站。

相关技术中，在切换基站之前，通常会进行切换预测，例如，预先预测UE下一时刻是否要切换基站，以及，当下一时刻要切换基站时，还预测UE下一时刻所要切换的目标基站，以便UE下一时刻可以直接切换至该目标基站，确保UE通信的连续性和稳定性。

但是，相关技术中切换预测方法的预测精准度较低。

发明内容

本公开提出一种切换预测方法、装置、设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供一种切换预测方法，包括：

接收第二设备发送的用户设备UE所处的物理环境的地图信息；

根据所述地图信息预测所述UE所要切换的基站。

第二方面，本公开实施例提供一种切换预测方法，包括：

获取所述UE采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

基于所述位置信息、接收信号强度获取误差位置信息、误差接收信号强度；

将所述位置信息、接收信号强度与所述误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到至少一组组合信息；

将所述至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型，得到所述第三模型的输出结果，所述第三模型的输出结果为：所述第三模型预测的所述UE所要切换的基站。

第三方面，本公开实施例提供一种切换预测方法，包括：

确定UE所处的物理环境的地图信息；

向第一设备发送所述地图信息。

第四方面，本公开实施例提供一种切换预测方法，包括：

采集所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

向第一设备发送所述UE采集的至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。

第五方面，本公开实施例提供一种通信装置，包括：

收发模块，用于接收第二设备发送的用户设备UE所处的物理环境的地图信息；

处理模块，用于根据所述地图信息预测所述UE所要切换的基站。

第六方面，本公开实施例提供一种通信装置，包括：

收发模块，用于获取所述UE采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

处理模块，用于基于所述位置信息、接收信号强度获取误差位置信息、误差接收信号强度；

所述处理模块，还用于将所述位置信息、接收信号强度与所述误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到至少一组组合信息；

所述处理模块，还用于将所述至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型，得到所述第三模型的输出结果，所述第三模型的输出结果为：所述第三模型预测的所述UE所要切换的基站。

第七方面，本公开实施例提供一种通信装置，包括：

处理模块，用于确定UE所处的物理环境的地图信息；

收发模块，用于向第一设备发送所述地图信息。

第八方面，本公开实施例提供一种通信装置，包括：

处理模块，用于采集所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

收发模块，用于向第一设备发送所述UE采集的至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。

第九方面，本公开实施例提供一种通信装置，该通信装置包括处理器，当该处理器调用存储器中的计算机程序时，执行上述第一方面至第四方面任一方面所述的方法。

第十方面，本公开实施例提供一种通信装置，该通信装置包括处理器和存储器，该存储器中存储有计算机程序；所述处理器执行该存储器所存储的计算机程序，以使该通信装置执行上述第一方面至第四方面任一方面所述的方法。

第十一方面，本公开实施例提供一种通信装置，该装置包括处理器和接口电路，该接口电路用于接收代码指令并传输至该处理器，该处理器用于运行所述代码指令以使该装置执行上述第一方面至第四方面任一方面所述的方法。

第十二方面，本公开实施例提供一种通信系统，该系统包括第五方面至第八方面任一所述的通信装置，或者，该系统包括第九方面所述的通信装置，或者，该系统包括第十方面所述的通信装置，或者，该系统包括第十一方面所述的通信装置。

第十三方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，用于储存为上述网络设备所用的指令，当所述指令被执行时，使所述终端执行上述第一方面至第四方面任一方面所述的方法。

第十四方面，本公开还提供一种包括计算机程序的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面至第四方面任一方面所述的方法。

第十五方面，本公开提供一种芯片系统，该芯片系统包括至少一个处理器和接口，用于支持网络设备实现第一方面至第四方面任一方面所述的方法所涉及的功能，例如，确定或处理上述方法中所涉及的数据和信息中的至少一种。在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器，用于保存源辅节点必要的计算机程序和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。

第十六方面，本公开提供一种计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面至第四方面任一方面所述的方法。

附图说明

本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本公开实施例提供的一些通信系统的架构示意图；

图2a为本公开另一个实施例所提供的切换预测方法的流程示意图；

图2b为本公开另一个实施例所提供的切换预测方法的流程示意图；

图3a为本公开再一个实施例所提供的切换预测方法的流程示意图；

图3b提出一种为本公开实施例所提供的一种训练第一模型时的流程框图；

图4a为本公开再一个实施例所提供的切换预测方法的流程示意图；

图4b提出一种为本公开实施例所提供的一种训练第二模型时的流程框图；

图5为本公开再一个实施例所提供的切换预测方法的流程示意图；

图6a为本公开再一个实施例所提供的切换预测方法的流程示意图；

图6b提出一种为本公开实施例所提供的一种训练第三模型时的流程框图；

图6c为本公开实施例所提供的一种如何选取TTI的结构框图；

图7为本公开再一个实施例所提供的切换预测方法的流程示意图；

图8为本公开再一个实施例所提供的切换预测方法的流程示意图；

图9为本公开一个实施例所提供的通信装置的结构示意图；

图10为本公开一个实施例所提供的通信装置的结构示意图；

图11为本公开一个实施例所提供的通信装置的结构示意图；

图12为本公开一个实施例所提供的通信装置的结构示意图；

图13是本公开一个实施例所提供的一种通信装置的框图；

图14为本公开一个实施例所提供的一种芯片的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开实施例。在本公开实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”及“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的要素。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。

相关技术中，切换预测的方法可以包括以下两种：

方法一：基于UE的位置信息进行切换预测。

可选地，可以实时获取UE的位置信息，根据UE的位置信息确定UE的移动轨迹，基于UE的移动轨迹来进行切换预测。例如，若UE的当前服务基站为基站A，并且基于UE的位置信息确定出UE的移动轨迹为：朝向基站B的覆盖区域移动，此时，若基于UE的位置信息确定出UE当前靠近于基站A的覆盖区域的边界，则确定UE下一时刻需要进行基站切换，且下一时刻所要切换的目标基站为：基站B。

方法二：基于UE的接收信号强度进行切换预测。

可选地，可以实时检测当前服务基站与相邻基站的接收信号强度，根据其变化情况来决定是否触发下一个位置的切换。例如，若确定出UE的当前服务基站A的接收信号强度变化情况为：从强变弱，UE的相邻基站B的接收信号强度变化情况为：从弱变强，则确定UE下一时刻需要进行基站切换，且下一时刻所要切换的目标基站为：基站B。

但是，上述方法一中，位置信息无法包含实时变化的信道衰落信息，对传播环境的突变和干扰的鲁棒性较差，缺乏时效性；同时位置信息本身精度也受周围环境影响波动较大，在基于含有较大误差的位置信息进行切换预测时会导致预测精确度和性能均下降。以及，上述方法二中，由于无线传播较为复杂，干扰因素众多，接收信号强度的变化规律不稳定，实际预测的切换结果往往会由于环境引起的多径、非视距等因素导致切换决策不是最优方案。同时，为了精确模拟信号强度的变化规律，预测所需的数据量会偏大，导致预测效率降低。

基于此，本公开提供了一种切换预测方法。

为了更好的理解本公开实施例公开的一种切换预测方法，下面首先对本公开实施例适用的通信系统进行描述。

请参见图1，图1为本公开实施例提供的一种通信系统的架构示意图。该通信系统可包括但不限于至少一个第一设备、至少一个第二设备和至少一个UE，其中，该第一设备可以为网络设备或数据分析服务器，该第二设备可以为全球导航卫星系统(GlobalNavigation Satellite System，GNSS)或传感器。以及，图1所示的设备数量和形态仅用于举例并不构成对本公开实施例的限定，应用中可以包括一个或一个以上的第一设备，或者，一个或一个以上的第二设备，或者，一个或一个以上的UE。图1所示的通信系统以包括一个第一设备，该第一设备为网络设备、一个第二设备，该第二设备为GNSS，一个UE为例。

需要说明的是，本公开实施例的技术方案可以应用于各种通信系统。例如：长期演进(long term evolution，LTE)系统、第五代(5th generation，5G)移动通信系统、5G新空口(new radio，NR)系统，或者其他未来的新型移动通信系统等。

本公开实施例中的UE可以是用户侧的用于接收或发射信号的实体，如手机。UE也可以称为终端(terminal)、终端设备、移动台(mobile station，MS)、移动终端(mobileterminal，MT)等。GNSS可以是具备通信功能的汽车、智能汽车、手机(mobile phone)、穿戴式设备、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，VR)终端、增强现实(augmented reality，AR)终端、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self-driving)中的无线终端、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等等。本公开的实施例对终端设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。

本公开实施例中的网络设备可以是网络侧的一种用于发射或接收信号的实体。例如，网络设备可以为演进型基站(evolved NodeB，eNB)、发送接收点(transmissionreception point，TRP)、射频拉远头(Radio Remote Head，RRH)、NR系统中的下一代基站(next generation NodeB，gNB)、其他未来移动通信系统中的基站或无线保真(wirelessfidelity，WiFi)系统中的接入节点等。本公开的实施例对基站所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。本公开实施例提供的基站可以是由集中单元(central unit，CU)与分布式单元(distributed unit，DU)组成的，其中，CU也可以称为控制单元(control unit)，采用CU-DU的结构可以将基站，例如基站的协议层拆分开，部分协议层的功能放在CU集中控制，剩下部分或全部协议层的功能分布在DU中，由CU集中控制DU。

可以理解的是，本公开实施例描述的通信系统是为了更加清楚的说明本公开实施例的技术方案，并不构成对于本公开实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本公开实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

此外，为了便于理解本公开实施例，做出以下几点说明。

第一、本公开中，在不矛盾的情况下，任一实施方式或实施例中的每个步骤均可以作为独立实施例来实施，且各步骤之间可以任意组合，例如，在某一实施方式或实施例中去除部分步骤后的方案也可以作为独立实施例来实施，且在某一实施方式或实施例中各步骤的顺序可以任意交换，另外，某一实施方式或实施例中的可选方式或可选例可以任意组合；此外，各实施方式或实施例之间可以任意组合，例如，不同实施方式或实施例的部分或全部步骤可以任意组合，某一实施方式或实施例可以与其他实施方式或实施例的可选方式或可选例任意组合。

第二、关于本公开的“A或B”、“A和/或B”、“A和B的至少一个”、“在一情况下A，在另一情况下B”、“响应于一情况A，响应于另一情况B”等记载方式，根据情况可以包括以下至少一个方案：与B无关地执行A，即，在一些实施方式中A；与A无关地执行B，即，在一些实施方式中B；A、B选择性执行，即，在一些实施方式中从A与B中选择执行；A、B都执行，即，在一些实施方式中A和B。

第三、本公开所涉及的表格中的每一元素、每一行、或每一列均可以作为独立实施例来实施，任意元素、任意行、任意列的组合也可以作为独立实施例来实施。

第四、在一些实施方式或实施例中，本公开中的“包括A”、“包含A”、“用于指示A”“携带A”，可以解释为直接携带A，也可以解释为间接指示A。

第五、在一些实施方式或实施例中，本公开中的“响应于……”、“在……的情况下”、“在……时”、“当……时”、“若……”、“如果……”等可以被相互替换。

图2a为本公开实施例所提供的一种切换预测方法的流程示意图，该方法由第一设备执行，如图2a所示，该切换预测方法可以包括以下步骤：

步骤201a、接收第二设备发送的UE所处的物理环境的地图信息。

可选地，在一些实施例之中，上述的第一设备可以包括以下至少之一：

网络设备(如基站)；

数据分析服务器；

高精度的移动通信信号测量仪表；

高精度的移动通信信号测试终端；

具备定位能力的装置，例如能够基于摄像头或激光雷达采集环境信息进行定位并重建地图的装置。

可选地，在一些实施例之中，上述的第二设备例如可以包括以下至少之一：

GNSS；

传感器。

可选地，在一些实施例之中，上述的地图信息可以是第二设备获取后发送至第一设备的。可选地，第二设备获取地图信息的方法可以包括：第二设备通过对UE进行定位并采集UE外周的物理环境来获取该地图信息。例如，该第二设备可以通过激光雷达结合GNSS来采集UE所处的物理环境的地图信息。可选地，该地图信息例如可以为3D地图。

步骤202a、根据地图信息预测UE所要切换的基站。

可选地，在一些实施例之中，上述的“根据地图信息预测UE所要切换的基站”可以包括以下步骤：

第一步、将地图信息输入至预先训练的第一模型，以使得第一模型输出UE对应的环境误差信息。

可选地，该第一模型可以部署在第一设备中；其中，关于第一模型的具体训练过程会在后续实施例进行描述。以及，该第一模型例如可以为地图神经网络(Map NeuralNetwork，MAPNN)模型，可选地，该第一模型中例如可以包括卷积神经网络(CNN)。

可选地，在一些实施例之中，上述的环境误差信息可以体现出：UE外周的物理环境在UE采集信息的过程中所引起的采集误差。例如，该环境误差信息可以体现出：UE所采集到的位置信息与UE实际的位置信息之间的误差，或者，UE所采集到的接收信号强度(例如：参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP))与UE的实际接受信号强度之间的误差。

可选地，在一些实施例之中，通过使得第一模型输出该UE的环境误差信息以便第一设备后续可以基于该环境误差信息预测UE所要切换的基站。可选地，由于本公开实施例中的第一模型中可以包括有CNN，其中，CNN可以高效处理地图或环境图像数据并精确地提取出误差特征，因此可以使得该第一模型所输出的环境误差信息的精确度较高，由此当后续基于第一模型输出的环境误差信息进行切换预测时，可以确保预测的精确度。

可选地，在一些实施例之中，第一设备上可以部署至少一个第一模型，其中，不同的第一模型对应不同的物理环境，以用于输出不同物理环境下的环境误差信息。可选地，该物理环境例如可以包括：居家环境、商场环境、野外环境、街道环境等。

可选地，在一些实施例之中，上述的“将地图信息输入至预先训练的第一模型”可以包括：将该地图信息输入至该地图信息的物理环境所对应的预先训练的第一模型中。

示例的，假设第一设备上部署有三个第一模型，分别为第一模型#1、第一模型#2、第一模型#3，其中，第一模型#1对应的物理环境为：居家环境、第一模型#2对应的物理环境为：商场环境、第一模型#3对应的物理环境为：街道环境，此时，若用户当前手持UE处于某一商场中，则第一设备获取到第二设备采集的UE所处的物理环境的地图信息后，基于该地图信息确定UE当前处于商场环境中，则可以将该地图信息输入至预先训练的第一模型#2中，以输出该UE的环境误差信息。

由此可知，本公开实施例之中，是为不同物理环境针对性地设置对应的第一模型，由此可以实现各个物理环境的环境误差信息的精确提取，则可以进一步确保后续基于环境误差信息进行切换预测时的预测精确度。并且，由于本公开实施例中的第一模型与物理环境是一一对应的，因此第一模型无需兼顾所有物理环境，则其结构会更为简单，使得预测效率更高。

第二步、将环境误差信息输入至预先训练的第二模型中，得到第二模型的输出结果，第二模型的输出结果为：第二模型预测的UE所要切换的基站。

可选地，该第二模型可以部署在第一设备中，该第二模型可以用于预测UE下一时刻所要切换的基站。可选地，在一些实施例之中，当第二模型预测出的UE所要切换的基站与UE的当前服务基站相同时，则说明UE下一时刻无需进行基站切换，当第二模型预测出的UE所要切换的基站与UE的当前服务基站不同，则说明UE下一时刻需要进行基站切换。以及，第一设备可以将第二模型的输出结果发送至UE，以便UE基于该第二模型所预测出的基站来进行基站切换。

其中，关于第二模型的具体训练过程会在后续实施例进行描述。可选地，该第二模型例如可以为长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)模型。

由上述内容可知，本公开实施例提供的切换预测方法之中，会预先训练好第一模型和第二模型，并布置于第一设备中，其中，该第一模型用于输出UE的环境误差信息，第二模型用于预测UE所要切换的基站。以及，第一设备会接收第二设备发送的UE当前所处的物理环境的地图信息，之后，第一设备会利用第一模型基于该地图信息确定出UE当前的环境误差信息，以及，第一设备还会基于第二模型和UE当前的环境误差信息确定出UE所要切换的基站。由此可知，本公开的方法中，第一设备是基于UE所处物理环境的地图信息来预测UE所要切换的基站的，也就是说，第一设备在预测UE所要切换的基站时，可以充分考虑到UE外周的物理环境的环境因素，从而可以使得所预测的基站是在UE当前所处的物理环境下最适于UE切换的基站，则可以提高切换预测的精确度和性能，进一步保证UE的通信质量。

此外，需要说明的是，在一些实施例之中，图2实施例的方法的应用场景可以为：UE无法采集到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度时。可选地，由前述对相关技术的介绍内容可知，UE的位置信息和/或UE的接收信号强度可以用于进行切换预测。但是，在通信系统中，通常会出现“UE无法采集到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度”的情况，此时就导致无法进行切换预测。而本公开图2实施例提供的切换预测方法中，是基于UE的地图信息进行切换预测的，无需用到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，由此，即使UE无法采集到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，采用图2实施例的方法也可以针对UE实现切换预测，则适用性较广，限制性较低。同时，本公开的切换预测方法中也无需如相关技术的方法中要模拟接收信号强度的变化规律，则预测所需计算量较低，且预测效率较高。

综上所述，本公开实施例提供的切换预测方法之中，第一设备会接收第二设备发送的UE所处的物理环境的地图信息；并会根据地图信息预测UE所要切换的基站。由此可知，本公开的切换预测方法中是基于UE所处物理环境的地图信息来预测UE所要切换的基站，则可以充分考虑到UE外周的物理环境的环境因素，从而可以使得切换预测的精确度和性能均较高。同时，本公开提供的切换预测方法中，无需用到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，由此，即使UE无法采集到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，也可以针对UE实现切换预测，适用性较广，限制性较低。同时，本公开的切换预测方法中无需模拟接收信号强度的变化规律，则预测所需计算量较低，且预测效率较高。

图2b为本公开实施例所提供的一种切换预测方法的流程示意图，该方法由第一设备执行，如图2b所示，该切换预测方法可以包括以下步骤：

步骤201b、接收第二设备发送的UE所处的物理环境的地图信息。

步骤202b、将地图信息输入至预先训练的第一模型，以使得第一模型输出UE对应的环境误差信息。

步骤203b、将环境误差信息输入至预先训练的第二模型中，得到第二模型的输出结果，第二模型的输出结果为：第二模型预测的UE所要切换的基站。

关于步骤201b-203b的详细介绍可以参考上述实施例描述。

综上所述，本公开实施例提供的切换预测方法之中，第一设备会接收第二设备发送的UE所处的物理环境的地图信息；并会将地图信息输入至预先训练的第一模型，以使得第一模型输出UE对应的环境误差信息；该第一模型为预先训练好的；之后，第一设备会将环境误差信息输入至预先训练的第二模型中，得到第二模型的输出结果，该第二模型的输出结果为：第二模型预测的UE所要切换的基站，该第二模型为预先训练好的。由此可知，本公开的切换预测方法中是基于UE所处物理环境的地图信息来预测UE所要切换的基站，则可以充分考虑到UE外周的物理环境的环境因素，从而可以使得切换预测的精确度和性能均较高。同时，本公开提供的切换预测方法中，无需用到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，由此，即使UE无法采集到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，也可以针对UE实现切换预测，适用性较广，限制性较低。同时，本公开的切换预测方法中无需模拟接收信号强度的变化规律，则预测所需计算量较低，且预测效率较高。

图3a为本公开实施例所提供的一种切换预测方法的流程示意图，该方法由第一设备执行，如图3a所示，该切换预测方法可以包括以下步骤：

步骤301、训练第一模型。

可选地，在一些实施例之中，上述的训练第一模型的方法可以包括以下步骤：

步骤a、获取第一设备采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。

应当理解，第一设备由于其硬件配置较高，则其在采集位置信息和接收信号强度时可以很好地克服环境误差，而采集到高精确度的位置信息和接收信号强度，使得其所采集到的UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度应当是最无限接近于UE的实际位置信息和实际接收信号强度的，因此，可以将第一设备所采集到的位置信息和接收信号强度作为ground truth数据，以用于后续在训练第一模型时基于该ground truth数据来调整第一模型的模型参数。

步骤b、获取UE采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。

可选地，UE可以采集其在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度，并可以将所采集到的位置信息和接收信号强度发送至第一设备。需要说明的是，在一些实施例之中，UE由于其硬件配置较低，则其在采集位置信息和接收信号强度没法很好地克服环境误差，则会导致UE的采集精确度较低，使得UE所采集到的位置信息和接收信号强度相对于UE的实际位置信息和实际接收信号强度会存在误差。基于此，本公开实施例之中，通过获取上述的第一设备采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度以及获取UE采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度，以便基于第一设备采集的位置信息和接收信号强度以及UE采集的位置信息和接收信号强度计算出实际环境误差，用于后续对第一模型进行训练。

可选地，在一些实施例之中，UE采集接收信号强度的方法可以包括：UE周期性采集其在多个时刻下的接收信号强度，并挑选出其中不随时间剧烈变化的接收信号强度的稳定值发送至第一设备。

可选地，在一些实施例之中，UE采集位置信息的方法可以包括以下至少之一：

采用到达时间差值(time difference of arrival，TDoA)定位方法获取UE的位置信息；

采用到达角(angle of arrival，AoA)定位方法获取UE的位置信息；

利用GNSS数据库获取UE的位置信息；

基于无线保真(wireless fidelity，WiFi)的位置指纹法获取UE的位置信息。

可选地，上述的TDoA定位方法、AoA定位方法、GNSS数据库获取UE的位置信息的方法可以是用于在室外场景下采集UE的位置信息；上述的基于WiFi的位置指纹法可以是在室内场景下采集UE的位置信息。

可选地，UE通过上述方法采集位置信息和接收信号强度时可以尽可能地确保UE的采集精度。

可选地，在一些实施例之中，UE向第一设备发送位置信息和接收信号强度的方法可以包括：UE实时确定各个时刻下该UE的位置信息和接收信号强度；其中，当UE在当前时刻下确定了UE的位置信息和接收信号强度后，UE在当前时刻开始向第一设备发送该当前时刻下UE的位置信息和接收信号强度；当UE在下一时刻确定了UE的位置信息和接收信号强度后，UE在下一时刻开始向第一设备发送下一时刻下UE的位置信息和接收信号强度。其中，每一时刻对应一传输时间间隔(Transmission Time Interval，TTI)，该TTI用于传输对应时刻下UE的位置和接收信号强度。

步骤c、将UE采集的各个时刻下的位置信息分别与第一误差偏差值相加以得到误差位置信息。

可选地，该第一误差偏差值可以是预先计算出的，例如，该第一误差偏差值可以用于体现由于环境干扰、多径、定位偏差所引起的误差；以及，在一些实施例之中，不同时刻下的位置信息所对应的第一误差偏差值可以相同或不同。

可选地，在一些实施例之中，可以将当前时刻对应的TTI中所传输的位置信息和当前时刻之前的N个时刻分别对应的TTI中所传输的位置信息加上第一误差偏差值，以得到当前时刻下的误差位置信息和当前时刻之前的N个时刻下的误差位置信息。N为正整数。

步骤d、将UE采集的各个时刻下的接收信号强度分别与第二误差偏差值相加以得到误差接收信号强度；

可选地，该第二误差偏差值可以是预先计算出的，例如，该第二误差偏差值可以用于体现由于环境干扰、多径、定位偏差所引起的误差；以及，在一些实施例之中，不同时刻下的位置信息所加的第二误差偏差值可以相同或不同。

可选地，在一些实施例之中，可以将当前时刻对应的TTI中所传输的接收信号强度和当前时刻之前的N个时刻分别对应的TTI中所传输的接收信号强度加上第二误差偏差值，以得到当前时刻下的误差接收信号强度和当前时刻之前的N个时刻下的误差接收信号强度。N为正整数。

步骤e、基于第一设备采集的位置信息、第一设备采集的接收信号强度、UE采集的位置信息、UE采集的接收信号强度、误差位置信息、误差接收信号强度确定出UE对应的实际环境误差信息；

可选地，该实际环境误差信息可以为：第一设备采集的位置信息与UE采集的位置信息的差值、第一设备采集的位置信息与误差位置信息的差值、第一设备采集的位置信息与UE采集的接收信号强度的差值、第一设备采集的位置信息与误差接收信号强度的差值中的至少之一组合而成的。

步骤f、将UE对应的地图信息输入预先构建的第一模型得到第一模型的输出结果；

步骤g、计算第一模型的输出结果与实际环境误差信息的第一损失值；

可选地，该第一损失值可以用于体现第一模型的输出结果与实际环境误差信息之间的差距，可选地，当第一损失值越小时，说明第一模型的输出结果与实际环境误差信息之间的差距越小。

步骤h、基于第一损失值调整第一模型的模型参数(例如模型的网络层数、网络节点规模、学习率等)，直至第一模型的输出结果满足第一预设条件，确定训练完成。

可选地，该第一预设条件可以包括：第一模型的输出结果与实际环境误差信息的第一损失值小于第一阈值，该第一阈值例如可以为1dB。

可选地，当第一模型的输出结果与实际环境误差信息的第一损失值小于第一阈值时，说明第一模型的输出结果与实际环境误差信息无限接近，此时，认为该第一模型能够准确提取出的UE所处的物理环境的地图信息所所对应的环境误差信息，则确认对该第一模型训练完成。

需要说明的是，在一些实施例之中，由于不同第一模型对应不同的物理环境；因此，本步骤301中在训练第一模型时也可以是针对不同物理环境分别训练对应的第一模型。

基于上述步骤f-步骤h，图3b提出一种为本公开实施例所提供的一种训练第一模型时的流程框图，参考图3b，可以将地图信息输入至预先训练的第一模型(即MAPNN模型)以输出环境误差信息，之后，将该MAPNN模型输出的环境误差信息和第一设备确定的实际环境误差信息进行对比，并基于对比结果来调整模型参数，直至第一模型的输出结果满足第一预设条件。

综上所述，本公开提供了一种第一模型的训练方法，用于第一设备训练出能提取UE的环境误差信息的第一模型，则第一设备可以利用训练好的第一模型基于UE所处的物理环境的地图信息输出UE的环境误差信息，以便第一设备后续可以基于该UE的环境误差信息来精确预测UE所要切换的基站，提高了切换预测的精确度和性能。

图4a为本公开实施例所提供的一种切换预测方法的流程示意图，该方法由第一设备执行，如图4所示，该切换预测方法可以包括以下步骤：

步骤401、训练第二模型。

可选地，在一些实施例之中，上述的训练第二模型的方法可以包括以下步骤：

步骤1、利用第一模型确定UE对应的环境误差信息。

可选地，可以将第一设备从第二设备处获取到的UE的所处环境的地图信息输入至已训练好的第一模型中，以得到UE对应的环境误差信息。

步骤2、第一设备基于第一设备采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和/或接收信号强度确定UE所要切换的基站；

可选地，第一设备基于位置信息和/或接收信号强度确定UE所要切换的基站的方法可以参考上述对于方法一和方法二的详细介绍。本公开在此不再赘述。

可选地，由于第一设备对于UE在至少一个时刻下的位置信息和/或接收信号强度的采集精确度较高，因此本步骤2中第一设备所确定出的UE所要切换的基站可以理解为：最适于UE切换的基站，以及，后续第一设备可以基于第一设备所确定的基站来调整第二模型的模型参数，以实现对第二模型的训练。

步骤3、将环境误差信息输入至预先构建的第二模型得到第二模型的输出结果；

可选地，在一些实施例之中，第二模型的输出结果可以为：第二模型基于环境误差信息所预测出的UE所要切换的基站。

步骤4、计算第二模型的输出结果与第一设备确定的基站之间的第一准确度；

可选地，在一些实施例之中，该第一准确度可以体现：第二模型的输出结果与第一设备确定的基站之间的接近程度，其中，当第一准确度越高时，说明第二模型的输出结果与第一设备确定的基站越接近。

步骤5、基于第一准确度调整第二模型的模型参数，直至第二模型的输出结果满足第二预设条件，确定训练完成。

可选地，在一些实施例之中，该第二预设条件可以包括：第二模型的输出结果与第一设备确定的基站之间的第一准确度大于第二阈值，该第二阈值例如可以为90％。

可选地，当第二模型的输出结果与第一设备确定的基站之间的第一准确度大于第二阈值时，说明第二模型的输出结果与第一设备确定的基站无限接近，此时，认为该第二模型能够准确预测出最适于UE切换的基站，则确认对该第二模型训练完成。

基于上述步骤3-步骤5，图4b提出一种为本公开实施例所提供的一种训练第二模型时的流程框图，参考图4b，可以将环境误差信息输入至预先训练的第二模型(即LSTM模型)以时的该LSTM模型输出其预测的UE所要切换的基站，之后，将该LSTM模型预测的基站和第一设备确定的UE所要切换的基站进行对比，并基于对比结果来调整模型参数，直至第二模型的输出结果满足第二预设条件。

综上所述，本公开提供了一种第二模型的训练方法，用于第一设备训练出能准确预测出UE所要切换的基站的第二模型，则第一设备可以利用训练好的第二模型来进行精确地切换预测，提高了切换预测的精确度和性能。

图5为本公开实施例所提供的一种切换预测方法的流程示意图，该方法由第一设备执行，如图5所示，该切换预测方法可以包括以下步骤：

步骤501、获取UE采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

可选地，UE可以采集其在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度，并可以将所采集到的位置信息和接收信号强度发送至第一设备。

可选地，在一些实施例之中，UE向第一设备发送位置信息和接收信号强度的方法可以包括：UE实时确定各个时刻下该UE的位置信息和接收信号强度；其中，当UE在当前时刻下确定了UE的位置信息和接收信号强度后，UE在当前时刻开始向第一设备发送该当前时刻下UE的位置信息和接收信号强度；当UE在下一时刻确定了UE的位置信息和接收信号强度后，UE在下一时刻开始向第一设备发送下一时刻下UE的位置信息和接收信号强度。其中，每一时刻对应一TTI，该TTI用于传输对应时刻下UE的位置和接收信号强度。

步骤502、基于位置信息、接收信号强度获取误差位置信息、误差接收信号强度；

可选地，在一些实施例之中，上述的“基于位置信息、接收信号强度获取误差位置信息、误差接收信号强度”可以包括：将UE采集的各个时刻下的位置信息分别与第一误差偏差值相加以得到误差位置信息；将UE采集的各个时刻下的接收信号强度分别与第二误差偏差值相加以得到误差接收信号强度。关于第一误差偏差值和第二误差偏差值的详细介绍可以参考上述实施例描述。

可选地，在一些实施例之中，可以将当前时刻对应的TTI中所传输的位置信息和当前时刻之前的N个时刻分别对应的TTI中所传输的位置信息加上第一误差偏差值，以得到当前时刻下的误差位置信息和当前时刻之前的N个时刻下的误差位置信息。N为正整数。

可选地，在一些实施例之中，可以将当前时刻对应的TTI中所传输的接收信号强度和当前时刻之前的N个时刻分别对应的TTI中所传输的接收信号强度加上第二误差偏差值，以得到当前时刻下的误差接收信号强度和当前时刻之前的N个时刻下的误差接收信号强度。N为正整数。

可选地，在一些实施例之中，通过获取到当前时刻和N个时刻下的位置信息、接收信号强度、误差位置信息、误差接收信号强度，以便后续可以基于这些信息来进行切换预测。其中，由于本公开实施例之中，每一时刻下所包括的信息较为全面，则会使得预测精度较高，因此，可以适当减少N的取值，以在确保了预测精度的前提下，适当降低切换预测时的计算量，提高预测效率。

步骤503、将位置信息、接收信号强度与误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到至少一组组合信息。

可选地，上述的“将各个时刻下所述位置信息、接收信号强度与所述误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到各个时刻下的至少一组组合信息”的方法可以包括以下至少之一：

将同一时刻下的位置信息与接收信号强度进行组合得到第一组组合信息；

将同一时刻下的位置信息与误差接收信号强度进行组合得到第二组组合信息；

将同一时刻下的误差位置信息与接收信号强度进行组合得到第三组组合信息；

将同一时刻下的误差位置信息与误差接收信号强度进行组合得到第四组组合信息。

步骤504、将至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型，得到第三模型的输出结果。

可选地，该第三模型可以部署在第一设备中，该第三模型可以用于预测UE下一时刻所要切换的基站，该第三模型的输出结果可以为：各个组合信息对应的输出结果，其中，各个组合信息对应的输出结果可以理解为：第三模型基于各个组合信息所分别预测出的UE所要切换的基站。可选地，第三模型所输出的不同组合信息对应的输出结果之间是相互接近的。任一组合信息对应的输出结果都可以作为第三模型预测的UE下一时刻所要切换的基站。

示例的，假设上述步骤503中向第三模型输入了第一组组合信息、第二组组合信息、第三组组合信息、第四组组合信息，则第三模型可以输出第一组组合信息对应的输出结果、第二组组合信息对应的输出结果、第三组组合信息对应的输出结果、第四组组合信息对应的输出结果，其中，第一组组合信息对应的输出结果、第二组组合信息对应的输出结果、第三组组合信息对应的输出结果、第四组组合信息对应的输出结果之间是互相接近的，且第一组组合信息对应的输出结果、第二组组合信息对应的输出结果、第三组组合信息对应的输出结果、第四组组合信息对应的输出结果之中的任一个都可以作为第三模型预测的UE下一时刻所要切换的基站。

可选地，在一些实施例之中，当第三模型预测出的UE所要切换的基站后，若第三模型预测出的基站与UE的当前服务基站相同，则说明UE下一时刻无需进行基站切换，若第三模型预测出的基站与UE的当前服务基站不同，则说明UE下一时刻需要进行基站切换。以及，第一设备可以将第三模型的输出结果发送至UE，以便UE基于该第三模型所预测出的基站来进行基站切换。

可选地，在一些实施例之中，该第三模型可以为预先训练好的模型；其中，关于第三模型的具体训练过程会在后续实施例进行描述。可选地，该第三模型例如可以为LSTM模型。

可选地，在一些实施例之中，上述的将至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型可以包括：将当前时刻以及当前时刻的N个时刻之前的至少一组组合信息输入至预先训练的第一模型中。可选地，N可以为正整数。需要说明的是，由于当前每一时刻下的组合信息是由多个信息组合而成的，所包括的信息较多，因此可以使得N取值较少，由此在确保预测精度的前提下，还可以降低第三模型的计算量。例如，N可以等于9。

由上述内容可知，本公开实施例提供的切换预测方法之中，第一设备将组合信息作为第三模型的输入，以使得第三模型来进行切换预测的。其中，该组合信息中包括有UE的位置信息和UE的接收信号强度，并且，该组合信息中还包括了“对位置信息引入误差之后所得的误差位置信息”和“对接收信号强度引入误差之后所得的误差接收信号强度”，从而相比于相关技术中仅基于位置信息或接收信号强度的切换预测方法而言，本公开实施例在进行切换预测时，所用到的信息更全面，从而可以提高预测的精确度和性能。同时，本公开的切换预测方法中也无需如相关技术的方法中要模拟接收信号强度的变化规律，则预测所需计算量较低，且预测效率较高。

综上所述，本公开实施例提供的切换预测方法之中，第一设备会获取UE采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；之后，第一设备会基于位置信息、接收信号强度获取误差位置信息、误差接收信号强度；并将位置信息、接收信号强度与误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到至少一组组合信息；最后，第一设备会将至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型，得到第三模型的输出结果，该第三模型的输出结果为：所述第三模型预测的所述UE所要切换的基站，第三模型为预先训练好的。其中，本公开实施例在进行切换预测时，所用到的信息更全面，从而可以提高预测的精确度和性能。同时，本公开的切换预测方法中无需模拟接收信号强度的变化规律，则预测所需计算量较低，预测效率较高。

图6a为本公开实施例所提供的一种切换预测方法的流程示意图，该方法由第一设备执行，如图6a所示，该切换预测方法可以包括以下步骤：

步骤601、训练第三模型。

可选地，在一些实施例之中，上述的训练第三模型的方法可以包括以下步骤：

步骤A、第一设备采集UE在至少一个时刻下的位置信息和UE在至少一个时刻下的接收信号强度；

步骤B、第一设备基于第一设备采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和UE在至少一个时刻下的接收信号强度确定UE所要切换的基站；

步骤C、将至少一个时刻下的至少一组组合信息输入至预先构建的第三模型得到第三模型输出的各组组合信息对应的输出结果；

关于步骤A-步骤C之间的详细介绍可以参考上述实施例描述。

步骤D、计算各组组合信息对应的输出结果分别与第一设备确定的基站之间的第二准确度；

可选地，在一些实施例之中，该第三模型会针对各组组合信息的输出结果分别确定第二准确度。可选地，该第二准确度可以体现：第三模型输出的组合信息对应的输出结果与第一设备确定的基站之间的接近程度，其中，当某一组合信息的输出结果对应的第二准确度越高时，说明该组合信息对应的输出结果与第一设备确定的基站越接近。

步骤E、基于各组组合信息对应的第二准确度调整第三模型的模型参数，直至第三模型的输出结果满足第三预设条件，确定训练完成。

可选地，在一些实施例之中，该第三预设条件包括以下至少之一：

所有组合信息的输出结果对应的第二准确度的均值大于第三阈值(如90％)；

所有组合信息的输出结果对应的第二准确度的标准差小于第四阈值(如0.05)。

可选地，当所有组合信息的输出结果对应的第二准确度的均值大于第三阈值，和/或，所有组合信息的输出结果对应的第二准确度的标准差小于第四阈值时，说明第三模型输出的各组组合信息的输出结果均与第一设备确定的基站无限接近，此时，认为该第三模型能够准确预测出最适于UE切换的基站，则确认对该第三模型训练完成。

基于上述步骤C-步骤E，图6b提出一种为本公开实施例所提供的一种训练第三模型时的流程框图，参考图6b，可以将至少一个时刻下的至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型(即LSTM模型)以输出该LSTM模型针对各组组合信息分别预测的UE所要切换的基站，之后，将该LSTM模型预测的基站和第一设备确定的UE所要切换的基站进行对比，并基于对比结果来调整模型参数，直至第三模型的输出结果满足第二预设条件。

综上所述，本公开提供了一种第三模型的训练方法，用于第一设备训练出能准确预测出UE所要切换的基站的第三模型，则第一设备可以利用训练好的第三模型来进行精确地切换预测，提高了切换预测的精确度和性能。

此外，由前述各个实施例可知，第一设备主要是基于UE在至少一TTI中所传输的信息来预测下一TTI(即下一时刻)下UE所要切换的基站。其中，关于TTI及其所传输的信息的相关介绍可以参考前述实施例。可选地，图6c为本公开实施例所提供的一种如何选取TTI的结构框图，假设当前时刻对应的TTI为TTI10，则终端可以选取当前时刻的TTI10，以及，当前时刻之前的9个时刻分别对应的TTI1-TTI9，并将该TTI1-TTI10中所传输的信息用于预测下一时刻(即TTI11)下UE所要切换的基站。

图7为本公开实施例所提供的一种切换预测方法的流程示意图，该方法由第二设备执行，如图7所示，该切换预测方法可以包括以下步骤：

步骤701、确定UE所处的物理环境的地图信息；

步骤702、向第一设备发送该地图信息。

关于步骤701-702的详细介绍可以参考上述实施例描述。

综上所述，本公开实施例提供的切换预测方法之中，第二设备会确定UE所处的物理环境的地图信息，并会向第一设备发送该地图信息，以便第一设备可以基于该地图信息来进行切换预测。由此可知，本公开的切换预测方法中是基于UE所处物理环境的地图信息来预测UE所要切换的基站，则可以充分考虑到UE外周的物理环境的环境因素，从而可以使得切换预测的精确度和性能均较高。同时，本公开提供的切换预测方法中，无需用到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，由此，即使UE无法采集到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，则也可以针对UE实现切换预测，从而本公开实施例提供的切换预测方法的适用性较广，限制性较低。

图8为本公开实施例所提供的一种切换预测方法的流程示意图，该方法由UE执行，如图8所示，该切换预测方法可以包括以下步骤：

步骤801、采集UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

步骤802、向第一设备发送UE采集的至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。

关于步骤801-802的详细介绍可以参考上述实施例描述。

综上所述，本公开实施例提供的切换预测方法之中，UE会采集UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度，并会向第一设备发送UE采集的至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。其中，第一设备接收到UE发送的该位置信息和接收信号强度后，可以基于该位置信息和接收信号强度进行切换预测，则本公开实施例在进行切换预测时，所用到的信息更全面，从而可以提高预测的精确度和性能。以及，第一设备接收到UE发送的该位置信息和接收信号强度后可以基于该位置信息和接收信号强度预测训练第一模型，以训练出能提取UE的环境误差信息的第一模型，则第一设备可以利用训练好的第一模型基于UE所处的物理环境的地图信息输出UE的环境误差信息，以便第一设备后续可以基于该UE的环境误差信息来精确预测UE所要切换的基站，提高了切换预测的精确度和性能。

图9为本公开实施例所提供的一种通信装置的结构示意图，如图9所示，装置可以包括：

收发模块，用于接收第二设备发送的用户设备UE所处的物理环境的地图信息；

处理模块，用于根据所述地图信息预测所述UE所要切换的基站。

综上所述，在本公开实施例提供的通信装置之中，第一设备会接收第二设备发送的UE所处的物理环境的地图信息；并会根据地图信息预测UE所要切换的基站。由此可知，本公开的切换预测方法中是基于UE所处物理环境的地图信息来预测UE所要切换的基站，则可以充分考虑到UE外周的物理环境的环境因素，从而可以使得切换预测的精确度和性能均较高。同时，本公开提供的切换预测方法中，无需用到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，由此，即使UE无法采集到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，则也可以针对UE实现切换预测，从而本公开实施例提供的切换预测方法的适用性较广，限制性较低。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述处理模块还用于：

将所述地图信息输入至预先训练的第一模型，以使得所述第一模型输出所述UE对应的环境误差信息；

将所述环境误差信息输入至预先训练的第二模型中，以得到所述第二模型的输出结果，其中，所述第二模型的输出结果指示所述UE所要切换的基站。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述装置还用于：

训练所述第一模型；其中，所述装置具体用于：

获取第一设备采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

获取所述UE采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

将所述UE采集的各个时刻下的位置信息分别与第一误差偏差值相加以得到误差位置信息；

将所述UE采集的各个时刻下的接收信号强度分别与第二误差偏差值相加以得到误差接收信号强度；

基于所述第一设备采集的位置信息、接收信号强度、所述UE采集的位置信息、接收信号强度以及所述误差位置信息、所述误差接收信号强度确定出所述UE对应的实际环境误差信息；

将所述UE对应的地图信息输入预先构建的第一模型得到所述第一模型的输出结果；

计算所述第一模型的输出结果与所述实际环境误差信息的第一损失值；

基于所述第一损失值调整所述第一模型的模型参数，直至所述第一模型的输出结果满足第一预设条件，确定训练完成。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述第一预设条件包括：所述第一模型的输出结果与所述实际环境误差信息的第一损失值小于第一阈值。

可选的，在本公开的一个实施例之中，不同第一模型对应不同的物理环境，用于输出不同物理环境下的环境误差信息；

所述训练所述第一模型，包括：

针对不同物理环境分别训练对应的第一模型。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述装置还用于：

训练所述第二模型；其中，所述庄子具体用于：

利用所述第一模型确定所述UE对应的环境误差信息；

基于所述第一设备采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度确定所述UE所要切换的基站；

将所述环境误差信息输入至预先构建的第二模型得到所述第二模型的输出结果；

计算所述第二模型的输出结果与所述第一设备确定的基站之间的第一准确度；

基于所述第一准确度调整所述第二模型的模型参数，直至所述第二模型的输出结果满足第二预设条件，确定训练完成。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述第二预设条件包括：所述第二模型的输出结果与所述第一设备确定的基站之间的第一准确度大于第二阈值。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述第一设备包括以下至少之一：

网络设备；

数据分析服务器。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述第二设备包括以下至少之一：

全球导航卫星系统GNSS；

传感器。

图10为本公开实施例所提供的一种通信装置的结构示意图，如图10所示，装置可以包括：

收发模块，用于获取所述UE采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

处理模块，用于基于所述位置信息、接收信号强度获取误差位置信息、误差接收信号强度；

所述处理模块，还用于将所述位置信息、接收信号强度与所述误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到至少一组组合信息；

所述处理模块，还用于将所述至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型，得到所述第三模型的输出结果，所述第三模型的输出结果为：所述第三模型预测的所述UE所要切换的基站。

综上所述，在本公开实施例提供的通信装置之中，第一设备会获取UE发送的UE在至少一个时刻下的位置信息和至少一个时刻下的接收信号强度；其中，UE采集的位置信息和接收信号强度为所述UE采集的；之后，第一设备会在各个时刻下的位置信息、接收信号强度中分别引入误差以得到各个时刻下的误差位置信息、误差接收信号强度；并将各个时刻下位置信息、接收信号强度与误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到各个时刻下的至少一组组合信息；最后，第一设备会将至少一个时刻下的至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型，得到第三模型的输出结果，该第三模型的输出结果为：所述第三模型预测的所述UE所要切换的基站，第三模型为预先训练好的。其中，本公开实施例在进行切换预测时，所用到的信息更全面，从而可以提高预测的精确度和性能。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述处理模块用于以下至少之一：

将同一时刻下的位置信息与接收信号强度进行组合得到第一组组合信息；

将同一时刻下的位置信息与误差接收信号强度进行组合得到第二组组合信息；

将同一时刻下的误差位置信息与接收信号强度进行组合得到第三组组合信息；

将同一时刻下的误差位置信息与误差接收信号强度进行组合得到第四组组合信息。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述装置还用于：

训练所述第三模型；其中，所述训练所述第三模型，包括：

所述第一设备采集所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

所述第一设备基于所述第一设备采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和所述UE在至少一个时刻下的接收信号强度确定所述UE所要切换的基站；

将至少一个时刻下的至少一组组合信息输入至预先构建的第三模型得到所述第三模型输出的各组组合信息对应的输出结果；

计算所述各组组合信息对应的输出结果分别与所述第一设备确定的基站之间的第二准确度；

基于各组组合信息对应的第二准确度调整所述第三模型的模型参数，直至所述第三模型的输出结果满足第三预设条件，确定训练完成。

可选的，在本公开的一个实施例之中，所述第三预设条件包括以下至少之一：

所有组合信息对应的第二准确度的均值大于第三阈值；

所有组合信息对应的第二准确度的标准差小于第四阈值。

图11为本公开实施例所提供的一种通信装置的结构示意图，如图11所示，装置可以包括：

处理模块，用于确定UE所处的物理环境的地图信息；

收发模块，用于向第一设备发送所述地图信息。

综上所述，在本公开实施例提供的通信装置之中，第二设备会确定UE所处的物理环境的地图信息，并会向第一设备发送该地图信息，以便第一设备可以基于该地图信息来进行切换预测。由此可知，本公开的切换预测方法中是基于UE所处物理环境的地图信息来预测UE所要切换的基站，则可以充分考虑到UE外周的物理环境的环境因素，从而可以使得切换预测的精确度和性能均较高。同时，本公开提供的切换预测方法中，无需用到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，由此，即使UE无法采集到UE的位置信息和/或UE的接收信号强度，则也可以针对UE实现切换预测，从而本公开实施例提供的切换预测方法的适用性较广，限制性较低。

图12为本公开实施例所提供的一种通信装置的结构示意图，如图12所示，装置可以包括：

处理模块，用于采集所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

收发模块，用于向第一设备发送所述UE采集的至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。

综上所述，在本公开实施例提供的通信装置之中，UE会采集UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度，并会向第一设备发送UE采集的至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。其中，第一设备接收到UE发送的该位置信息和接收信号强度后，可以基于该位置信息和接收信号强度进行切换预测，则本公开实施例在进行切换预测时，所用到的信息更全面，从而可以提高预测的精确度和性能。以及，第一设备接收到UE发送的该位置信息和接收信号强度后可以基于该位置信息和接收信号强度预测训练第一模型，以训练出能提取UE的环境误差信息的第一模型，则第一设备可以利用训练好的第一模型基于UE所处的物理环境的地图信息输出UE的环境误差信息，以便第一设备后续可以基于该UE的环境误差信息来精确预测UE所要切换的基站，提高了切换预测的精确度和性能。

请参见图13，图13是本公开实施例提供的一种通信装置1300的结构示意图。通信装置1300可以是基站，也可以是终端，也可以是支持基站实现上述方法的芯片、芯片系统、或处理器等，还可以是支持终端实现上述方法的芯片、芯片系统、或处理器等。该装置可用于实现上述方法实施例中描述的方法，具体可以参见上述方法实施例中的说明。

通信装置1300可以包括一个或多个处理器1301。处理器1301可以是通用处理器或者专用处理器等。例如可以是基带处理器或中央处理器。基带处理器可以用于对通信协议以及通信数据进行处理，中央处理器可以用于对通信装置(如，基站、基带芯片，终端、终端芯片，DU或CU等)进行控制，执行计算机程序，处理计算机程序的数据。

可选的，通信装置1300中还可以包括一个或多个存储器1302，其上可以存有计算机程序1304，处理器1301执行所述计算机程序1304，以使得通信装置1300执行上述方法实施例中描述的方法。可选的，所述存储器1302中还可以存储有数据。通信装置1300和存储器1302可以单独设置，也可以集成在一起。

可选的，通信装置1300还可以包括收发器1305、天线1306。收发器1305可以称为收发单元、收发机、或收发电路等，用于实现收发功能。收发器1305可以包括接收器和发送器，接收器可以称为接收机或接收电路等，用于实现接收功能；发送器可以称为发送机或发送电路等，用于实现发送功能。

可选的，通信装置1300中还可以包括一个或多个接口电路1307。接口电路1307用于接收代码指令并传输至处理器1301。处理器1301运行所述代码指令以使通信装置1300执行上述方法实施例中描述的方法。

在一种实现方式中，处理器1301中可以包括用于实现接收和发送功能的收发器。例如该收发器可以是收发电路，或者是接口，或者是接口电路。用于实现接收和发送功能的收发电路、接口或接口电路可以是分开的，也可以集成在一起。上述收发电路、接口或接口电路可以用于代码/数据的读写，或者，上述收发电路、接口或接口电路可以用于信号的传输或传递。

在一种实现方式中，处理器1301可以存有计算机程序1303，计算机程序1303在处理器1301上运行，可使得通信装置1300执行上述方法实施例中描述的方法。计算机程序1303可能固化在处理器1301中，该种情况下，处理器1301可能由硬件实现。

在一种实现方式中，通信装置1300可以包括电路，所述电路可以实现前述方法实施例中发送或接收或者通信的功能。本公开中描述的处理器和收发器可实现在集成电路(integrated circuit，IC)、模拟IC、射频集成电路RFIC、混合信号IC、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、印刷电路板(printed circuitboard，PCB)、电子设备等上。该处理器和收发器也可以用各种IC工艺技术来制造，例如互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor，CMOS)、N型金属氧化物半导体(nMetal-oxide-semiconductor，NMOS)、P型金属氧化物半导体(positive channelmetal oxide semiconductor，PMOS)、双极结型晶体管(bipolar junction transistor，BJT)、双极CMOS(BiCMOS)、硅锗(SiGe)、砷化镓(GaAs)等。

以上实施例描述中的通信装置可以是基站或者终端，但本公开中描述的通信装置的范围并不限于此，而且通信装置的结构可以不受图13的限制。通信装置可以是独立的设备或者可以是较大设备的一部分。例如所述通信装置可以是：

(1)独立的集成电路IC，或芯片，或，芯片系统或子系统；

(2)具有一个或多个IC的集合，可选的，该IC集合也可以包括用于存储数据，计算机程序的存储部件；

(3)ASIC，例如调制解调器(Modem)；

(4)可嵌入在其他设备内的模块；

(5)接收机、终端、智能终端、蜂窝电话、无线设备、手持机、移动单元、车载设备、基站、云设备、人工智能设备等等；

(6)其他等等。

对于通信装置可以是芯片或芯片系统的情况，可参见图14所示的芯片的结构示意图。图14所示的芯片包括处理器1401和接口1402。其中，处理器1401的数量可以是一个或多个，接口1402的数量可以是多个。

可选的，芯片还包括存储器1403，存储器1403用于存储必要的计算机程序和数据。

本领域技术人员还可以了解到本公开实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)和步骤(step)可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本公开实施例保护的范围。

本公开还提供一种可读存储介质，其上存储有指令，该指令被计算机执行时实现上述任一方法实施例的功能。

本公开还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品被计算机执行时实现上述任一方法实施例的功能。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机程序。在计算机上加载和执行所述计算机程序时，全部或部分地产生按照本公开实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，高密度数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

本领域普通技术人员可以理解：本公开中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本公开实施例的范围，也表示先后顺序。

本公开中的至少一个还可以描述为一个或多个，多个可以是两个、三个、四个或者更多个，本公开不做限制。在本公开实施例中，对于一种技术特征，通过“第一”、“第二”、“第三”、“A”、“B”、“C”和“D”等区分该种技术特征中的技术特征，该“第一”、“第二”、“第三”、“A”、“B”、“C”和“D”描述的技术特征间无先后顺序或者大小顺序。

本公开中各表所示的对应关系可以被配置，也可以是预定义的。各表中的信息的取值仅仅是举例，可以配置为其他值，本公开并不限定。在配置信息与各参数的对应关系时，并不一定要求必须配置各表中示意出的所有对应关系。例如，本公开中的表格中，某些行示出的对应关系也可以不配置。又例如，可以基于上述表格做适当的变形调整，例如，拆分，合并等等。上述各表中标题示出参数的名称也可以采用通信装置可理解的其他名称，其参数的取值或表示方式也可以通信装置可理解的其他取值或表示方式。上述各表在实现时，也可以采用其他的数据结构，例如可以采用数组、队列、容器、栈、线性表、指针、链表、树、图、结构体、类、堆、散列表或哈希表等。

本公开中的预定义可以理解为定义、预先定义、存储、预存储、预协商、预配置、固化、或预烧制。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (22)

1.一种切换预测方法，其特征在于，所述方法被第一设备执行，所述方法包括：

接收第二设备发送的用户设备UE所处的物理环境的地图信息；

根据所述地图信息预测所述UE所要切换的基站。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述地图信息预测所述UE所要切换的基站包括：

将所述地图信息输入至预先训练的第一模型，以使得所述第一模型输出所述UE对应的环境误差信息；

将所述环境误差信息输入至预先训练的第二模型中，以得到所述第二模型的输出结果，其中，所述第二模型的输出结果指示所述UE所要切换的基站。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

训练所述第一模型，其中，所述训练所述第一模型，包括：

获取第一设备采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

获取所述UE采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

将所述UE采集的各个时刻下的位置信息分别与第一误差偏差值相加以得到误差位置信息；

将所述UE采集的各个时刻下的接收信号强度分别与第二误差偏差值相加以得到误差接收信号强度；

基于所述第一设备采集的位置信息、接收信号强度、所述UE采集的位置信息、接收信号强度以及所述误差位置信息、所述误差接收信号强度确定出所述UE对应的实际环境误差信息；

将所述UE对应的地图信息输入预先构建的第一模型得到所述第一模型的输出结果；

计算所述第一模型的输出结果与所述实际环境误差信息的第一损失值；

基于所述第一损失值调整所述第一模型的模型参数，直至所述第一模型的输出结果满足第一预设条件，确定训练完成。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件包括：所述第一模型的输出结果与所述实际环境误差信息的第一损失值小于第一阈值。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，不同第一模型对应不同的物理环境，用于输出不同物理环境下的环境误差信息；

所述训练所述第一模型，包括：

针对不同物理环境分别训练对应的第一模型。

6.如权利要求2-5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

训练所述第二模型；其中，所述训练所述第二模型，包括：

利用所述第一模型确定所述UE对应的环境误差信息；

基于所述第一设备采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和/或接收信号强度确定所述UE所要切换的基站；

将所述环境误差信息输入至预先构建的第二模型得到所述第二模型的输出结果；

计算所述第二模型的输出结果与所述第一设备确定的基站之间的第一准确度；

基于所述第一准确度调整所述第二模型的模型参数，直至所述第二模型的输出结果满足第二预设条件，确定训练完成。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二预设条件包括：所述第二模型的输出结果与所述第一设备确定的基站之间的第一准确度大于第二阈值。

8.如权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，所述第一设备包括以下至少之一：

网络设备；

数据分析服务器。

9.如权利要求1-8任一所述的方法，其特征在于，所述第二设备包括以下至少之一：

全球导航卫星系统GNSS；

传感器。

10.一种切换预测方法，其特征在于，所述方法被第一设备执行，所述方法包括：

获取所述UE采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

基于所述位置信息、接收信号强度获取误差位置信息、误差接收信号强度；

将所述位置信息、接收信号强度与所述误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到至少一组组合信息；

将所述至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型，得到所述第三模型的输出结果，所述第三模型的输出结果为：所述第三模型预测的所述UE所要切换的基站。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述将所述位置信息、接收信号强度与所述误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到至少一组组合信息，包括以下至少之一：

将同一时刻下的位置信息与接收信号强度进行组合得到第一组组合信息；

将同一时刻下的位置信息与误差接收信号强度进行组合得到第二组组合信息；

将同一时刻下的误差位置信息与接收信号强度进行组合得到第三组组合信息；

将同一时刻下的误差位置信息与误差接收信号强度进行组合得到第四组组合信息。

12.如权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

训练所述第三模型；其中，所述训练所述第三模型，包括：

所述第一设备采集所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

所述第一设备基于所述第一设备采集的UE在至少一个时刻下的位置信息和所述UE在至少一个时刻下的接收信号强度确定所述UE所要切换的基站；

将至少一个时刻下的至少一组组合信息输入至预先构建的第三模型得到所述第三模型输出的各组组合信息对应的输出结果；

计算所述各组组合信息对应的输出结果分别与所述第一设备确定的基站之间的第二准确度；

基于各组组合信息对应的第二准确度调整所述第三模型的模型参数，直至所述第三模型的输出结果满足第三预设条件，确定训练完成。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第三预设条件包括以下至少之一：

所有组合信息对应的第二准确度的均值大于第三阈值；

所有组合信息对应的第二准确度的标准差小于第四阈值。

14.一种切换预测方法，其特征在于，所述方法被第二设备执行，所述方法包括：

确定UE所处的物理环境的地图信息；

向第一设备发送所述地图信息。

15.一种切换预测方法，其特征在于，所述方法被UE执行，所述方法包括：

采集所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

向第一设备发送所述UE采集的至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。

16.一种通信装置，包括：

收发模块，用于接收第二设备发送的用户设备UE所处的物理环境的地图信息；

处理模块，用于根据所述地图信息预测所述UE所要切换的基站。

17.一种通信装置，包括：

收发模块，用于获取所述UE采集的所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

处理模块，用于基于所述位置信息、接收信号强度获取误差位置信息、误差接收信号强度；

所述处理模块，还用于将所述位置信息、接收信号强度与所述误差位置信息、误差接收信号强度相互组合以得到至少一组组合信息；

所述处理模块，还用于将所述至少一组组合信息输入至预先训练的第三模型，得到所述第三模型的输出结果，所述第三模型的输出结果为：所述第三模型预测的所述UE所要切换的基站。

18.一种通信装置，包括：

处理模块，用于确定UE所处的物理环境的地图信息；

收发模块，用于向第一设备发送所述地图信息。

19.一种通信装置，包括：

处理模块，用于采集所述UE在至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度；

收发模块，用于向第一设备发送所述UE采集的至少一个时刻下的位置信息和接收信号强度。

20.一种通信装置，其特征在于，所述装置包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序，以使所述装置执行如权利要求1至9中任一项所述的方法，或所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序，以使所述装置执行如权利要求10至13中任一项所述的方法，或所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序，以使所述装置执行如权利要求14所述的方法，或所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序，以使所述装置执行如权利要求15所述的方法。

21.一种通信装置，其特征在于，包括：处理器和接口电路，其中

所述接口电路，用于接收代码指令并传输至所述处理器；

所述处理器，用于运行所述代码指令以执行如权利要求1至9中任一项所述的方法，或运行所述代码指令以执行如权利要求10至13中任一项所述的方法，或运行所述代码指令以执行如权利要求14所述的方法，或运行所述代码指令以执行如权利要求15所述的方法。

22.一种计算机可读存储介质，用于存储有指令，当所述指令被执行时，使如权利要求1至9中任一项所述的方法被实现，或当所述指令被执行时，使如权利要求10至13中任一项所述的方法被实现，或当所述指令被执行时，使如权利要求14中任一项所述的方法被实现，或当所述指令被执行时，使如权利要求15中任一项所述的方法被实现。