CN117354851A - 小区放松测量条件下时间参数的确定方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种小区放松测量条件下小区测量时间参数的确定方法，包括：基于小区测量结果确定UE是否满足预先设置的放松测量条件；响应于确定UE满足放松测量条件，获取预先设置的至少一个判断条件；针对每一个判断条件，分别基于小区测量结果以及判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与判断条件对应的判据参数值；分别基于判断条件对应的判据参数值以及至少一个判断阈值确定与判断条件对应的判断结果；基于判断结果以及预先设置的与判断结果对应的时间参数调整策略，确定小区测量时间参数对应的调整系数；基于调整系数确定小区测量时间参数。相应地，本公开还提供了小区测量时间参数的确定装置及其他相关设备。

Description

小区放松测量条件下时间参数的确定方法及相关设备
技术领域
本公开涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种小区放松测量条件下小区测量时间参数的确定方法、装置、存储介质及程序产品。
背景技术
小区测量通常是指用户设备(UE)获得目标小区的小区标识(ID)、时间和频率同步以及参考信号接收功率(RSRP)/参考信号接收质量(RSRQ)等测量值的过程。通常情况下，可以认为包括：扫描、测量、评估和检测等过程。此外，新空口(NR)标准通常会规定UE执行上述小区测量的时间参数，例如，规定UE执行小区检测周期、小区测量周期和小区评估周期等等。可以理解，对于不在小区边缘的UE、处于低移动性的UE或者是处于静止状态的UE，可以通过调整上述时间参数，放松小区测量的时间要求，从而达到降低UE功耗并且节电的目的。然而，现有的NR技术对此并没有相关规定。
发明内容
有鉴于此，本公开的实施例提供了一种小区放松测量条件下小区测量时间参数的确定方法，可以基于小区测量结果对小区测量时间参数进行调整，在满足小区测量需求的同时，尽可能地降低UE的功耗。
本公开实施例所述的小区放松测量条件下小区测量时间参数确定方法由UE执行，可以包括：基于小区测量结果确定所述UE是否满足预先设置的放松测量条件；响应于确定所述UE满足所述放松测量条件，获取预先设置的至少一个判断条件；其中，每一个判断条件包括：至少一个目标参数、所述至少一个目标参数对应的加权系数以及至少一个判断阈值；针对每一个判断条件，分别基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值；针对每一个判断条件，分别基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果；基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的时间参数调整策略，确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；以及基于所述调整系数确定所述小区测量时间参数。
在本公开的实施例中，所述放松测量条件包括：UE处于小区边缘且满足低移动性要求，或者UE处于小区边缘且处于静止状态。
在本公开的实施例中，所述小区测量时间参数包括：同频小区检测周期、同频小区测量周期、同频小区评估周期、异频小区检测周期、异频小区测量周期以及异频小区评估周期中的一项或多项；以及所述小区测量时间参数对应的调整系数包括：同频小区检测周期调整系数、同频小区测量周期调整系数、同频小区评估周期调整系数、异频小区检测周期调整系数、异频小区测量周期调整系数以及异频小区评估周期调整系数中的一项或多项。
在本公开的实施例中，所述至少一个目标参数包括：RSRP、RSRQ、SINR、RSSI、Srxlev以及Squal中的一项或多项；以及所述至少一个目标参数对应的加权系数包括：所述目标参数对应的同频加权系数和/或所述目标参数对应的异频加权系数。
在本公开的实施例中，所述判断条件进一步包括：所述至少一个目标参数之间的组合逻辑。
在本公开的实施例中，所述分别基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值包括：基于所述判断条件包括的至少一个目标参数从所述小区测量结果中提取所述至少一个目标参数的测量值；基于所述判断条件包括的至少一个目标参数对应的加权系数对所述测量值进行加权处理，得到所述至少一个目标参数对应的加权后的测量值；响应于确定所述判断条件包括目标参数之间的组合逻辑，依据所述组合逻辑对所述至少一个目标参数对应的加权后的测量值进行组合，得到与所述判断条件对应的判据参数值；以及响应于确定所述判断条件不包括目标参数之间的组合逻辑，将所述至少一个目标参数对应的加权后的测量值作为与所述判断条件对应的判据参数值。
在本公开的实施例中，所述判断条件为RSRP与RSRQ的绝对差值之和与第一判断阈值的关系；其中，所述第一判断阈值包括：第一同频常量阈值和/或预先设定的第一异频常量阈值；所述至少一个目标参数包括：所述RSRP以及所述RSRQ；所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数包括：绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|；其中，ε(n)表征所述目标参数在第n次小区测量时获得的测量值；ε(n-1)表征所述目标参数在第n-1次小区测量时获得的测量值；其中，n为第一计数值，表征在所述UE满足所述放松测量条件下，已执行的小区测量的次数；所述至少一个目标参数之间的组合逻辑包括：加和；以及所述至少一个判断阈值包括：所述第一判断阈值。
在本公开的实施例中，所述基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值包括：从所述小区测量结果中分别获取第n次小区测量时获得的RSRP测量值RSRP(n)和RSRQ测量值RSRQ(n)；从历史的小区测量结果中分别获取第n-1次小区测量时获得的RSRP测量值RSRP(n-1)和RSRQ测量值RSRQ(n-1)；基于所述测量值以及所述绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|分别确定RSRP加权后的测量值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|以及RSRQ加权后的测量值|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|；以及基于所述加和的组合逻辑确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值为|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|。
在本公开的实施例中，所述基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果包括：将与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|与所述第一同频常量阈值或所述第一异频常量阈值进行比较，并将比较结果作为与所述判断条件对应的判断结果；以及基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的调整策略，确定与所述小区测量时间参数对应的调整系数包括：响应于确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|小于或等于所述第一同频常量阈值或所述第一异频常量阈值，设置k＝k+1；其中，k为第二计数值；响应于确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|大于所述第一同频常量阈值或所述第一异频常量阈值，设置m＝m+1；其中，m为第三计数值；基于所述第二计数值k和第三计数值m确定所述小区测量时间参数对应的调整系数，使得所述调整系数随着k的增加而增大，随着m的增加而减小。
在本公开的实施例中，所述基于所述第二计数值k和第三计数值m确定所述小区测量时间参数对应的调整系数包括：将所述小区测量时间参数对应的调整系数设置为以及将所述小区测量时间参数对应的调整系数与1进行比较，响应于所述小区测量时间参数对应的调整系数小于1，将所述小区测量时间参数对应的调整系数设置为1。
在本公开的实施例中，所述判断条件包括：用于判断Srxlev与第二判断阈值之间关系的第一条件；用于判断Squal与第三判断阈值之间关系的第二条件；以及用于判断Srxlev的变化量与第四判断阈值以及第五判断阈值之间关系的第三条件；其中，所述第二判断阈值为第一配置阈值SSearchThresholdP与第一设置因子SSearchThresholdPFactor之和；所述第三判断阈值为第二配置阈值SSearchThresholdQ与第二设置因子SSearchThresholdQFactor之和；所述第四判断阈值为第三配置阈值SSearchDeltaP与第三设置因子SSearchDeltaFactor之商；所述第五判断阈值为所述第三配置阈值SSearchDeltaP；针对所述第一条件，所述至少一个目标参数为所述Srxlev；所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数为1；以及所述至少一个判断阈值为所述第二判断阈值；针对所述第二条件，所述至少一个目标参数为所述Squal；所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数均为1；以及所述至少一个判断阈值为所述第三判断阈值；针对所述第三条件，所述至少一个目标参数为所述Srxlev；所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数为绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|；所述至少一个判断阈值为所述第四判断阈值；其中，ε(n)表征所述目标参数在第n次小区测量时获得的测量值；ε(n-1)表征所述目标参数在第n-1次小区测量时获得的测量值；其中，n为第一计数值，表征在所述UE满足所述放松测量条件下，已执行的小区测量的次数。
在本公开的实施例中，所述基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值包括：从所述小区测量结果中分别获取第n次小区测量时获得的Srxlev的第一测量值Srxlev(n)和Squal的第二测量值Squal(n)；将所述第一测量值作为所述第一条件对应的判据参数值；将所述第二测量值作为所述第二条件对应的判据参数值；从历史的小区测量结果中获取第n-1次小区测量时获得的Srxlev的第三测量值Srxlev(n-1)；基于所述第一测量值Srxlev(n)、所述第三测量值Srxlev(n-1)以及所述绝对差值函数确定Srxlev的变化量|Srxlev(n)-Srxlev(n-1)|；以及将所述Srxlev的变化量|Srxlev(n)-Srxlev(n-1)|作为所述第三条件对应的判据参数值。
在本公开的实施例中，所述基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果包括：将所述第一条件对应的判据参数值与所述第二判断阈值进行比较；将所述第二条件对应的判据参数值与所述第三判断阈值进行比较；将所述第三条件对应的判据参数值与所述第四判断阈值以及第五判断阈值进行比较；响应于确定所述第一条件对应的判据参数值大于所述第二判断阈值，所述第二条件对应的判据参数值大于所述第三判断阈值，所述第三条件对应的判据参数值小于或等于所述第四判断阈值，并且满足上述条件的时间达到第一时间阈值，确定所述判断结果为第一场景类型；响应于确定所述第一条件对应的判据参数值大于所述第二判断阈值，所述第二条件对应的判据参数值大于所述第三判断阈值，所述第三条件对应的判据参数值大于所述第四判断阈值且小于所述第五判断阈值，并且满足上述条件的时间达到所述第一时间阈值，确定所述判断结果为第二场景类型；响应于确定所述第一条件对应的判据参数值小于或等于所述第二判断阈值，所述第二条件对应的判据参数小于或等于所述第三判断阈值，所述第三条件对应的判据参数值小于或等于所述第四判断阈值，并且满足上述条件的时间达到所述第一时间阈值，确定所述判断结果为第三场景类型；响应于确定所述第一条件对应的判据参数值小于或等于所述第二判断阈值，所述第二条件对应的判据参数小于或等于所述第三判断阈值，所述第三条件对应的判据参数值大于所述第四判断阈值且小于所述第五判断阈值，并且满足上述条件的时间达到所述第一时间阈值，确定所述判断结果为第四场景类型。
在本公开的实施例中，所述基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的调整策略，确定所述小区测量时间参数对应的调整系数包括：响应于确定所述判断结果为第一场景类型，基于所述第一计数值n、所述第一配置阈值SSearchThresholdP、所述第一设置因子SSearchThresholdPFactor、所述第二配置阈值SSearchThresholdQ、所述第二设置因子SSearchThresholdQFactor以及所述第三设置因子SSearchDeltaFactor确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；响应于确定所述判断结果为第二场景类型，基于所述第一计数值n、所述第一配置阈值SSearchThresholdP、所述第一设置因子SSearchThresholdPFactor、所述第二配置阈值SSearchThresholdQ以及所述第二设置因子SSearchThresholdQFactor确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；响应于确定所述判断结果为第三场景类型，基于所述第一计数值n以及所述第三设置因子SSearchDeltaFactor确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；以及响应于确定所述判断结果为第四场景类型，基于所述第一计数值n确定所述小区测量时间参数对应的调整系数。
在本公开的实施例中，所述判断条件为预先确定的目标参数与第六判断阈值的关系；其中，所述第六判断阈值为常数0；所述至少一个目标参数包括：所述RSRP、所述RSRQ、所述SINR、所述RSSI、所述Srxlev以及所述Squal中的一项；所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数包括：常数0；所述至少一个目标参数的组合逻辑为加和的组合逻辑；以及所述至少一个判断阈值包括：所述第六判断阈值。
在本公开的实施例中，所述基于所述调整系数确定所述小区测量时间参数包括：确定所述小区测量时间参数的配置值与所述小区测量时间参数对应的调整系数的乘积；响应于确定所述乘积小于预先配置的小区测量时间参数上限，将所述小区测量时间参数值更新为所述乘积；以及响应于确定所述乘积大于或等于所述小区测量时间参数上限，将所述小区测量时间参数值更新为所述小区测量时间参数上限。
本公开实施例所述的小区测量时间参数确定装置可以包括：
预判模块，用于基于小区测量结果确定UE是否满足预先设置的放松测量条件；
判断条件确定模块，用于响应于确定所述UE满足所述放松测量条件，获取预先设置的至少一个判断条件；其中，每一个判断条件包括：至少一个目标参数、所述至少一个目标参数对应的加权系数以及至少一个判断阈值；
判据参数值确定模块，用于针对每一个判断条件，分别基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值；
判断结果确定模块，用于针对每一个判断条件，分别基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果；
调整系数确定模块，用于基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的时间参数调整策略，确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；以及
小区测量时间参数确定模块，用于基于所述调整系数确定所述小区测量时间参数。
本公开的实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述小区放松测量条件下小区测量时间参数确定方法。
本公开的实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行上述小区放松测量条件下小区测量时间参数确定方法。
本公开的实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，当所述计算机程序指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述小区放松测量条件下小区测量时间参数确定方法。
可以看出，从本公开实施例所给出的小区放松测量条件下小区测量时间参数确定方法以及相关设备可以基于小区测量结果动态调整小区测量时间参数对应的调整系数的大小，并进一步根据上述调整系数确定小区测量时间参数，使得距离小区中心位置越近并且移动速度越慢的UE，将有机会使用更大的时间周期执行小区测量，从而降低小区测量的次数，进而降低UE的功耗；反之，使得越靠近小区边缘或者移动速度加快的UE，使用相对更小的时间周期执行小区测量，从而达到增加小区测量的次数，保障通信的性能的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开一些实施例所述的确定小区测量时间参数的一个应用场景示意图；
图2显示了本公开一些实施例所述的确定小区测量时间参数对应的调整系数的方法的实现流程；
图3显示了通过本公开实施例所述的小区测量时间参数确定方法得到的小区检测周期、小区测量周期以及小区评估周期随第二计数值k和第三计数值m之间差值的变化；
图4显示了本公开另一些实施例所述的确定小区测量时间参数对应的调整系数的方法的实现流程；
图5显示了本公开的一些实施例所述的小区测量时间参数确定装置的内部结构；
图6为本实施例所提供的一种更为具体的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本公开实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如前所述，NR系统会为UE配置小区检测周期、小区测量周期以及小区评估周期等等。UE会按照NR系统配置的时间参数进行小区检测、小区测量以及小区评估。可以理解，对于不在小区边缘的UE、处于低移动性的UE或者是处于静止状态的UE，可以通过调整某些小区测量时间参数，放松小区测量的时间要求，从而达到降低UE功耗并且节电的目的。然而，现有的NR技术对此并没有详细的相关规定。为了解决上述问题，本公开的实施例提供了一种小区放松测量条件下小区测量时间参数的确定方法。该方法可以由UE执行，可以基于小区测量结果对小区测量时间参数进行动态调整，以达到在满足小区测量需求的同时，尽可能地降低UE的功耗的目的。
图1显示了本公开实施例所述的小区放松测量条件下小区测量时间参数的确定方法的实现流程。如图1所示，上述小区测量时间参数的确定方法可以包括如下步骤：
在步骤102，基于小区测量结果确定UE是否满足放松测量条件。
具体地，在本公开的实施例中，上述放松测量条件可以包括：UE处于小区边缘且满足低移动性要求，或者UE处于小区边缘且处于静止状态。
在步骤104，响应于确定UE满足放松测量条件，获取预先设置的至少一个判断条件。
具体地，在本公开的实施例中，上述至少一个判断条件中的每一个判断条件均可以包括：至少一个目标参数、所述至少一个目标参数对应的加权系数以及至少一个判断阈值。
在步骤106，针对上述每一个判断条件，分别基于上述小区测量结果以及判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与上述判断条件对应的判据参数值。
在步骤108，针对上述每一个判断条件，分别基于判断条件对应的判据参数值以及判断条件包括的至少一个判断阈值确定与上述判断条件对应的判断结果。
在步骤110，基于上述判断结果以及预先设置的与判断结果对应的调整策略，确定小区测量时间参数对应的调整系数。
在步骤112，基于上述调整系数确定小区测量时间参数。
具体地，在本公开的实施例中，上述小区测量时间参数可以包括：同频小区检测周期、同频小区测量周期、同频小区评估周期、异频小区检测周期、异频小区测量周期以及异频小区评估周期中的一项或多项。通常情况下，NR系统会为UE配置上述参数的配置值以及上限值。也即，NR系统会为UE配置同频/异频小区检测周期、同频/异频小区测量周期以及同频/异频小区评估周期的配置值以及上限值。例如，根据目前3GPP协议的规定，对于同频小区，要求上述小区检测周期、小区测量周期以及小区评估周期需要小于1小时；而对于异频小区，要求上述小区检测周期、小区测量周期以及小区评估周期小于1小时或者小于K2×Thigher_priority_search。其中，根据3GPP协议规定K2＝60；且Thigher_priority_search＝60×Nlayers(秒)；Nlayers为高优先级异频和异系统频点个数。
为了对上述小区测量时间参数进行动态调整，在本公开的实施例中引入了小区测量时间参数对应的调整系数。具体地，上述小区测量时间参数对应的调整系数可以包括：同频小区检测周期调整系数、同频小区测量周期调整系数、同频小区评估周期调整系数、异频小区检测周期调整系数、异频小区测量周期调整系数以及异频小区评估周期调整系数中的一项或多项。在本公开的实施例中，基于上述小区测量时间参数对应的调整系数以及上述小区测量时间参数的配置值可以得到UE实际进行小区放松测量的时间参数。具体方法将在后文中详细描述。
基于上述设定，下面将结合具体的示例对上述小区放松测量条件下小区测量时间参数的确定方法进行详细说明。
目前的3GPP协议定义了几种UE状态，包括：UE不在小区边缘、UE满足低移动性要求、UE满足低移动性要求且不在小区边缘。而对于轻量级5G终端，例如RedCap终端，3GPP协议还定义了另外几种UE状态，包括：UE处于静止状态、UE处于静止状态且不在小区边缘等等。因此，对于上述步骤102，UE可以根据目前的3GPP协议定义的S准则基于小区测量结果确定UE是否处于小区边缘、是否满足低移动性要求或者是否处于静止状态等等，如此，基于上述对UE状态的判断结果可以确定UE是否满足放松测量条件。
可以理解，通过小区测量，通常UE可以获得如下小区测量结果，包括：参考信号接收功率(RSRP)、参考信号接收质量(RSRQ)、信干噪比(SINR)、接收信号强度指示(RSSI)、接收功率(Srxlev)以及接收信号质量(Squal)中的一项或多项。
此外，在NR系统还会为UE配置一些配置参数来进行小区测量，这些配置参数可以包括：第一配置阈值SSearchThresholdP、第二配置阈值SSearchThresholdQ、第三配置阈值SSearchDeltaP以及第四配置阈值SSearchDeltaP-Stationary。其中，上述第一配置阈值SSearchThresholdP为与Srxlev相关的阈值；上述第二配置阈值SSearchThresholdQ为与Squal相关的阈值；上述第一配置阈值SSearchThresholdP和上述第二配置阈值SSearchThresholdQ主要用于UE位置的判断。而上述第三配置阈值SSearchDeltaP以及上述第四配置阈值SSearchDeltaP-Stationary为与UE移动性判断相关的阈值。进一步，对于轻量级5G终端，例如RedCap终端，NR系统还会为UE配置第五配置阈值SSearchThresholdP2和第六配置阈值SSearchThresholdQ2。上述第五配置阈值SSearchThresholdP2为与Srxlev相关的阈值；上述第六配置阈值SSearchThresholdQ2为与Squal相关的阈值。这两个阈值也主要用于UE位置的判断。其中，第五配置阈值可以与第一配置阈值设置为相同或不同，第六配置阈值也可以与第二配置阈值设置为相同或不同。
此外，上述配置参数还可以包括第一时间阈值TSearchDeltaP和第二时间阈值TSearchDeltaP-Stationary。其中，上述第一时间阈值TSearchDeltaP和第二时间阈值TSearchDeltaP-Stationary分别用于限定满足低移动性要求或静止状态要求的时间条件。具体地，NR系统可以通过SIB消息向UE下发上述配置参数。
根据3GPP协议规定，UE满足不在小区边缘的条件是：服务小区目前的Srxlev大于第一配置阈值SSearchThresholdP；而且服务小区目前的Squal大于第二配置阈值SSearchThresholdQ，也即同时满足如下不等式(1)和(2)：
Srxlev>SSearchThresholdP (1)
Squal>SSearchThresholdQ (2)
需要说明的是，对于对于轻量级5G终端，可以将上述第一配置阈值和第二配置阈值分别替换为第五配置阈值和第六配置阈值。
此外，UE满足低移动性的条件是：服务小区参考接收功率与服务小区目前的Srxlev之间的差值小于第三配置阈值SSearchDeltaP，也即满足如下不等式(3)：
SrxlevRef–Srxlev<SSearchDeltaP (3)
其中，SrxlevRef为上述服务小区参考接收功率，其值可以根据UE的状态以及当前服务小区的Srxlev等确定。
如此，根据上述规定，可以确定UE不在小区边缘且满足低移动性要求的条件包括：UE满足不在小区边缘的条件且满足低移动性要求条件的时间已经达到了第一时间阈值TSearchDeltaP。
此外，UE满足静止状态的条件是：小区参考接收功率与服务小区目前的Srxlev之间的差值小于第四配置阈值SSearchDeltaP-Stationary，也即满足如下不等式(4)：
SrxlevRefStationary–Srxlev<SSearchDeltaP-Stationary (4)
其中，SrxlevRefStationary为上述服务小区参考接收功率，其值可以根据UE的状态以及当前服务小区的Srxlev等确定。
如此，UE满足静止状态且不在小区边缘的条件是：UE满足不在小区边缘的条件且满足静止状态条件的时间已经达到了第二时间阈值TSearchDeltaP-Stationary。
需要说明的是，目前的NR系统通常还可以支持轻量化UE，例如RedCap终端，而且，在本公开的实施例中，对于轻量化的UE以及非轻量化的UE，上述配置参数可以配置为相同也可以配置为不同。
可见，通过上述方法，基于UE的小区测量结果以及NR系统下发的配置参数可以确定UE是否处于小区边缘、是否满足低移动性要求或者是否处于静止状态，从而确定UE是否满足放松测量条件。而对于满足放松测量条件的UE，可以继续执行后续的步骤来放松对上述时间参数的要求。
具体地，在步骤104，对于满足放松测量条件的UE可以获取预先设置的至少一个判断条件。如前所述，在本公开的实施例中，上述至少一个判断条件中的每一个判断条件均可以包括：至少一个目标参数、所述至少一个目标参数对应的加权系数以及至少一个判断阈值。
在本公开的实施例中，上述至少一个目标参数可以包括：RSRP、RSRQ、SINR、RSSI、Srxlev以及Squal中的一项或多项。
上述至少一个目标参数的加权系数包括：上述目标参数的同频加权系数和/或所述目标参数的加权系数的异频加权系数。例如，上述至少一个目标参数的加权系数可以包括：RSRP的同频加权系数和/或异频加权系数、RSRQ的同频加权系数和/或异频加权系数、SINR的同频加权系数和/或异频加权系数、RSSI的同频加权系数和/或异频加权系数、Srxlev的同频加权系数和/或异频加权系数以及Squal的同频加权系数和/或异频加权系数。需要说明的是，在本公开的实施例中，上述目标参数的加权系数不仅仅可以是常量，还可以是变量、多项式或者函数等其他多种形式。
上述至少一个判断阈值也可以包括同频判断阈值或者异频判断阈值等等。
在本公开的实施例中，上述判断条件可以根据通信需求灵活确定。例如，在本公开的一些实施例中，上述至少一个判断条件可以为RSRP与RSRQ的绝对差值之和与预先设定的第一判断阈值之间的关系。而在本公开的另一些实施例中，上述至少一个判断条件可以包括：用于判断Srxlev与预先设定的第二判断阈值之间关系的第一条件；用于判断Squal与预先设定的第三判断阈值之间关系的第二条件；以及用于判断Srxlev的变化量与预先设定的第四判断阈值以及第五判断阈值之间关系的第三条件等等。而且，对于上述判断条件中所包括的目标参数、目标参数对应的加权系数以及判断阈值等参数均可以根据通信需求灵活确定。
在本公开的一些实施例中，上述判断条件还可以进一步包括：上述判断条件所包括至少一个目标参数之间的组合逻辑。其中，上述组合逻辑可以为加法、减法、乘法、除法、条件组合、多项式组合以及函数等多种形式之一。具体采用何种形式的组合逻辑也可以根据通信需求灵活配置。
接下来，在步骤106，针对每一个判断条件，可以首先基于判断条件包括的至少一个目标参数从小区测量结果提取上述至少一个目标参数的测量值；然后，基于判断条件包括的至少一个目标参数对应的加权系数对提取的测量值进行加权处理，得到上述至少一个目标参数对应的加权后的测量值；进一步，如果上述判断条件还包括目标参数之间的组合逻辑，则依据上述组合逻辑对上述至少一个目标参数对应的加权后的测量值进行组合，得到与上述判断条件对应的判据参数值。而如果上述判断条件不包括目标参数之间的组合逻辑，则可以将上述至少一个目标参数对应的加权后的测量值作为上述判断条件对应的判据参数值。在本公开实施例中，上述判据参数值是用于与设定的判断阈值进行比较的判断依据。
在分别得到上述每一个判断条件对应的判据参数值之后，则可以进一步在步骤108，针对每一个判断条件，基于该判断条件对应的判据参数值以及该判断条件包括的至少一个判断阈值确定与上述判断条件对应的判断结果。在本公开的实施例中，上述判断结果通常是指判据参数值与判断阈值进行比较之后所在的数值区间。
接下来，在步骤110，可以基于上述判断结果以及预先设置的与判断结果对应的调整策略，确定小区测量时间参数对应的调整系数。需要说明的是，在本公开的实施例中，预先设定了每一种判断结果对应的调整策略，该调整策略设置了小区测量时间参数对应的调整系数的确定方法。通常情况下，UE距离小区中心位置越近并且移动速度越慢，则确定的小区测量时间参数对应的调整系数通常会越大。这种情况下，依据上述调整系数确定的小区测量时间参数将会具有更大的时间周期，从而可以降低小区测量的次数，进而降低UE的功耗。反之，UE越靠近小区边缘或者UE的移动速度加快，则确定的小区测量时间参数对应的调整系数将会越小(调整系数的最小值为1)。这种情况下，依据上述调整系数确定的小区测量时间参数将会具有相对更小的时间周期，从而达到增加小区测量的次数，保障通信的性能的目的。
在确定了调整系数之后，在步骤112，即可以基于上述调整系数确定小区测量时间参数。具体地，上述确定所述小区测量时间参数的步骤可以包括：首先，确定小区测量时间参数配置值与调整系数的乘积；然后，将上述乘积与预先配置的小区测量时间参数上限进行比较，如果上述乘积小于小区测量时间参数上限，则将小区测量时间参数值更新为上述乘积；而如果上述乘积大于或等于小区测量时间参数上限，则将小区测量时间参数值更新为上述小区测量时间参数上限。
如前所述，对于上述小区测量时间参数均有设置的上限值，例如，根据3GPP协议，对于同频小区，通常要求小区检测周期、小区测量周期以及小区评估周期小于1小时；而对于异频小区，通常要求小区检测周期、小区测量周期以及小区评估周期小于1小时或者小于K2×Thigher_priority_search。此外，本公开的实施例还可以进一步为上述小区测量时间参数在不同判断条件下设置相同或者不同的上限值，从而保障本公开实施例确定的上述小区测量时间参数可以在降低UE功耗的同时能有效地兼顾其通信性能。
从上述方法可以看出，本公开实施例所给出的小区测量时间参数确定方法可以基于小区测量结果动态调整小区测量时间参数对应的调整系数的大小，并进一步根据上述调整系数确定小区测量时间参数，使得距离小区中心位置越近并且移动速度越慢的UE，将有机会使用更大的时间周期执行小区测量，从而降低小区测量的次数，进而降低UE的功耗；反之，使得越靠近小区边缘或者移动速度加快的UE，使用相对更小的时间周期执行小区测量，从而达到增加小区测量的次数，保障通信的性能的目的。
下面将结合附图详细描述本公开实施例所述方法的几个具体的应用场景的示例。
应用场景一：
在应用场景一中，所采用的判断条件为RSRP与RSRQ的绝对差值之和与第一判断阈值的关系；其中，上述第一判断阈值包括预先设定的第一同频常量阈值和/或预先设定的第一异频常量阈值。
如此，上述判断条件所包括的目标参数将为RSRP以及RSRQ。
上述判断条件所包括的至少一个判断阈值包括：上述第一判断阈值，也即预先设定的第一同频常量阈值和/或预先设定的第一异频常量阈值。具体地，在一些实施例中，上述第一同频常量阈值或第一异频常量阈值可以设置为0.5。
上述判断条件所包括的至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数可以为：上述目标参数的绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|；其中，ε(n)表征目标参数在第n次小区测量时获得的测量值；ε(n-1)表征目标参数在第n-1次小区测量时获得的测量值；其中，n为第一计数值，表征在UE满足上述放松测量条件下，已执行的小区测量的次数。
此外，上述判断条件所包括的至少一个目标参数之间的组合逻辑为加和的组合逻辑。
基于上述配置，在应用场景一中，可以通过图2所示的方法确定小区测量时间参数对应调整系数，也即完成上述步骤106-110。具体地，图2所示的方法可以包括如下步骤：
在步骤202，从小区测量结果中分别获取第n次小区测量时获得的RSRP测量值RSRP(n)和RSRQ测量值RSRQ(n)。
在步骤204，从历史的小区测量结果中分别获取第n-1次小区测量时获得的RSRP测量值RSRP(n-1)和RSRQ测量值RSRQ(n-1)。
在步骤206，基于获取的上述测量值以及上述绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|分别确定RSRP加权后的测量值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|以及RSRQ加权后的测量值|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|。
在步骤208，基于上述至少一个目标参数之间的加和组合逻辑确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|。
在步骤210，将上述同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|与上述第一同频常量阈值或所述第一异频常量阈值进行比较，并将比较结果作为与所述判断条件对应的判断结果。
具体地，对于同频小区，可以将上述同频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|与上述第一同频常量阈值进行比较；而对于异频小区，可以将上述异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|与上述第一异频常量阈值进行比较。
可以理解，上述判断结果可以两种：第一判断结果：大于；以及第二判断结果：小于或等于。
在步骤212，响应于确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|小于或等于上述第一同频常量阈值或第一异频常量阈值，设置k＝k+1。
其中，k为第二计数值，表征在UE满足放松测量条件而且满足判据值小于或等于上述常量阈值的条件下，已执行的小区测量的次数。
在步骤214，响应于确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|大于上述第一同频常量阈值或第一异频常量阈值，设置m＝m+1。
其中，m为第三计数值，表征在UE满足放松测量条件而且满足判据值大于上述常量阈值的条件下，已执行的小区测量的次数。
可见，在本公开的实施例中，上述第一计数值n、第二计数值k以及第三计数值m均为正整数。
在步骤216，基于上述第二计数值k和第三计数值m确定与小区测量时间参数对应的调整系数，使得调整系数随着k的增加而增大，随着m的增加而减小。
具体而言，在上述步骤216，可以首先，将与小区测量时间参数对应的调整系数设置为然后，将上述调整系数与1进行比较；响应于确定调整系数小于1，则将调整系数设置为1；以及响应于确定调整系数大于或等于1，则保持调整系数不变。需要说明的是，上述调整系数的设置值/>仅为一个示例，实际应用中也可以采用其他与k和m相关的函数来设置上述调整系数，例如将调整系数设置为/>等等，本公开的实施例对此不进行限定。
在上述应用场景一中，当同频判据值或异频判据值小于或等于上述第一同频常量阈值或第一异频常量阈值时，说明UE信号变化较小，此时可以按照的比例，逐步延长同频/异频的小区检测周期、小区测量周期和小区评估周期。而同频判据值或异频判据值大于上述第一同频常量阈值或第一异频常量阈值时，说明UE信号变化较大，此时可以按照/>的比例，逐步缩短同频/异频的小区检测周期、小区测量周期和小区评估周期，以便尽快更新小区的测量结果。进一步，考虑到信号的动态变化，同频判据值或异频判据值与上述第一同频常量阈值或第一异频常量阈值的相对关系也在动态变化，合并后得到小区测量时间参数对应的调整系数为/>并且最小不低于小区测量时间参数的配置值，最大则不超过3GPP协议规定的小区测量时间参数的上限。
在一个具体的示例中，对于频段为FR1的同频测量场景，假设3GPP 38.133的Table4.2.2.9.2-1与Table 4.2.2.9.3-1中的Scaling Factor(N1)取值为1，而同时满足低移动性(low mobility)与不在小区边缘(not-at-celledge)这两个条件，K1取值为3，DRX周期为0.64s，则可获得小区测量时间参数的配置值：小区检测周期配置值Tdetect_relax_intra＝53.76s，小区测量周期配置值Tmeasure_relax_intra＝3.84s以及小区评估周期配置值Tevaluate_relax_intra＝15.36s。则通过上述实施例所述的小区测量时间参数确定方法得到的小区检测周期、小区测量周期以及小区评估周期随上述第二计数值k和第三计数值m之间差值的变化将如图3所示。
从上述图3可以看出，当在同频判据值小于或等于上述第一同频常量阈值时，小区检测周期、小区测量周期和小区评估周期都逐步延长，直至达到3600秒(1小时)的最大周期。上述调整过程是分多次逐步完成的，而并不是一次调整到位的，具有更好地稳定性，也可以更好地与实际的场景相适配。并且，其中的小区检测周期将最先达到最大周期，后面的小区评估周期与小区测量周期则稍晚达到最大周期。在同频判据值大于上述第一同频常量阈值时，小区检测周期、小区测量周期和小区评估周期都逐步缩短，直至回到各自的初始周期。同样地，小区检测周期调整最快，以便尽快检测出小区的变化。
应用场景二：
在应用场景二中，所采用的判断条件将包括如下三个条件：
(1)第一条件：用于判断Srxlev与第二判断阈值之间关系。其中，上述第二判断阈值为上述第一配置阈值SSearchThresholdP与预先设置的第一设置因子SSearchThresholdPFactor之和。
(2)第二条件：用于判断Squal与第三判断阈值之间关系。其中，上述第三判断阈值为上述第二配置阈值SSearchThresholdQ与预先设置的第二设置因子SSearchThresholdQFactor之和。
(3)第三条件：用于判断Srxlev的变化量与第四判断阈值以及第五判断阈值之间关系。其中，上述第四判断阈值为上述第三配置阈值SSearchDeltaP与预先设置的第三设置因子SSearchDeltaFactor之商；而上述第五判断阈值为上述第三配置阈值SSearchDeltaP。
具体地，针对上述第一条件，上述第一条件包括的至少一个目标参数为Srxlev。上述第一条件包括的Srxlev的同频加权系数或异频加权系数为1。上述第一条件包括的至少一个判断阈值即为上述第二判断阈值。
针对上述第二条件，上述第二条件包括的至少一个目标参数为Squal。上述第二条件包括的Squal的同频加权系数或异频加权系数也均为1。上述第二条件包括的至少一个判断阈值即为上述第三判断阈值。
针对所述第三条件，上述第三条件包括的至少一个目标参数为Srxlev。上述第三条件包括的Srxlev的同频加权系数或异频加权系数为绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|；其中，ε(n)表征Srxlev在第n次小区测量时获得的测量值；ε(n-1)表征Srxlev在第n-1次小区测量时获得的测量值；其中，n为上述第一计数值。上述第三条件包括的至少一个判断阈值为上述第四判断阈值以及第五判断阈值。
有关上述应用场景二所涉及的判断条件的具体内容可以如下表1所示：
表1
基于上述配置，在应用场景二中，可以通过图4所示的方法确定小区测量时间参数对应调整系数，也即完成上述步骤106-110。具体地，图4所示的方法可以包括如下步骤：
在步骤402，从小区测量结果中分别获取第n次小区测量时获得的Srxlev的第一测量值Srxlev(n)和Squal的第二测量值Squal(n)，并将上述第一测量值Srxlev(n)作为第一条件对应的判据参数值，而将上述第二测量值Squal(n)作为第二条件对应的判据参数值。
在步骤404，从历史的小区测量结果中获取第n-1次小区测量时获得的Srxlev的第三测量值Srxlev(n-1)。
在步骤406，基于上述第一测量值Srxlev(n)以及上述第三测量值Srxlev(n-1)确定Srxlev的变化量|Srxlev(n)-Srxlev(n-1)|，并将上述Srxlev的变化量|Srxlev(n)-Srxlev(n-1)|作为第三条件对应的判据参数值。
在步骤408，将第一条件对应的判据参数值与第二判断阈值进行比较，将第二条件对应的判据参数值与第三判断阈值进行比较，以及将第三条件对应的判据参数值与第四判断阈值和第五判断阈值进行比较。
具体地，在上述步骤，也就是将第一测量值Srxlev(n)与第二判断阈值进行比较；将第二测量值Squal(n)与第三判断阈值进行比较；将Srxlev的变化量|Srxlev(n)-Srxlev(n-1)|与第四判断阈值以及第五判断阈值进行比较。
在步骤410，响应于确定上述第一条件对应的判据参数值大于第二判断阈值，上述第二条件对应的判据参数值大于第三判断阈值，上述第三条件对应的判据参数值小于或等于所述第四判断阈值，并且满足上述条件的时间达到第一时间阈值TSearchDeltaP(判断结果1)，确定判断结果为第一场景类型。
在步骤412，响应于确定上述第一条件对应的判据参数值大于第二判断阈值，上述第二条件对应的判据参数值大于第三判断阈值，上述第三条件对应的判据参数值大于第四判断阈值且小于第五判断阈值，并且满足上述条件的时间达到第一时间阈值TSearchDeltaP(判断结果2)，确定判断结果为第二场景类型。
在步骤414，响应于确定上述第一条件对应的判据参数值小于或等于第二判断阈值或者上述第二条件对应的判据参数值小于或等于第三判断阈值而且上述第三条件对应的判据参数值小于或等于第四判断阈值，并且满足上述条件的时间达到第一时间阈值TSearchDeltaP(判断结果3)，确定判断结果为第三场景类型。
在步骤416，响应于确定上述第一条件对应的判据参数值且小于或等于第二判断阈值或者上述第二条件对应的判据参数值且小于或等于第三判断阈值而且上述第三条件对应的判据参数值大于第四判断阈值且小于第五判断阈值，并且满足上述条件的时间达到第一时间阈值TSearchDeltaP(判断结果3)，确定判断结果为第四场景类型。
需要说明的是，由于在UE满足放松测量条件之下，上述第一条件对应的判据参数值以及上述第二条件对应的判据参数值均应当是大于0的，因此，在上述阈值比较过程中无需再次将上述第一条件对应的判据参数值以及上述第二条件对应的判据参数值再与阈值0进行比较。
如下的表2以表格的形式显示了上述四种场景类型的划分依据。
表2
在步骤418，响应于确定判断结果为第一场景类型，基于第一计数值n、第一配置阈值SSearchThresholdP、第一设置因子SSearchThresholdPFactor、第二配置阈值SSearchThresholdQ、第二设置因子SSearchThresholdQFactor以及第三设置因子SSearchDeltaFactor确定小区测量时间参数对应的调整系数。
具体地，在上述步骤中，可以首先，将小区测量时间参数对应的调整系数设置为 然后，将上述调整系数与1进行比较；响应于确定调整系数小于1，则将调整系数设置为1；以及响应于确定调整系数大于或等于1，则保持调整系数不变。需要说明的是，针对上述第一场景类型，可以设置小区测量时间参数的上限为1小时。
在步骤420，响应于确定判断结果为第二场景类型，基于第一计数值n、第一配置阈值SSearchThresholdP、第一设置因子SSearchThresholdPFactor、第二配置阈值SSearchThresholdQ以及第二设置因子SSearchThresholdQFactor确定小区测量时间参数对应的调整系数。
具体地，在上述步骤中，可以首先，将小区测量时间参数对应的调整系数设置为然后，将上述调整系数与1进行比较；响应于确定调整系数小于1，则将调整系数设置为1；以及响应于确定调整系数大于或等于1，则保持调整系数不变。需要说明的是，针对上述第二场景类型，可以设置小区测量时间参数的上限为/>小时。
在步骤422，响应于确定判断结果为第三场景类型，基于第一计数值n以及第三设置因子SSearchDeltaFactor确定小区测量时间参数对应的调整系数。
具体地，在上述步骤中，可以首先，将小区测量时间参数对应的调整系数设置为然后，将上述调整系数与1进行比较；响应于确定调整系数小于1，则将调整系数设置为1；以及响应于确定调整系数大于或等于1，则保持调整系数不变。需要说明的是，针对上述第三场景类型，可以设置小区测量时间参数的上限为 小时。
在步骤424，响应于确定判断结果为第四场景类型，基于第一计数值n确定小区测量时间参数对应的调整系数。
具体地，在上述步骤中，可以首先，将小区测量时间参数对应的调整系数设置为然后，将上述调整系数与1进行比较；响应于确定调整系数小于1，则将调整系数设置为1；以及响应于确定调整系数大于或等于1，则保持调整系数不变。需要说明的是，针对上述第四场景类型，可以设置小区测量时间参数的上限为/> 小时。
有关上述应用场景二所涉及的在各个场景类型之下所确定的调整系数以及小区测量时间参数的上限可以如下表3所示：
表3
可以看出，在第一场景类型中，小区信号变化最小，此时的小区测量时间参数(包括：同频/异频小区检测周期、同频/异频小区测量周期或同频/异频小区评估周期)可以按照 的比例逐步延长，并且直至达到3600秒(1小时)的最大周期。
在第二场景类型中，UE的移动速度变快，此时的小区测量时间参数(包括：同频/异频小区检测周期、同频/异频小区测量周期或同频/异频小区评估周期)可以按照的比例逐步延长，最大周期不超过/>小时。
在第三场景类型中，小区信号强度变小，此时的小区测量时间参数(包括：同频/异频小区检测周期、同频/异频小区测量周期或同频/异频小区评估周期)可以按照的比例逐步延长，最大周期不超过小时。
在第四场景类型中，小区信号强度变小且UE的移动速度变快，此时的小区测量时间参数(包括：同频/异频小区检测周期、同频/异频小区测量周期或同频/异频小区评估周期)可以按照的比例逐步延长，最大周期不超过小时。
在这四种场景类型里，第一场景类型的小区检测周期、小区测量周期和小区评估周期延长速度最快，并且最大周期能达到协议中的1小时，而第四场景类型的小区测量时间参数的周期变化速度最慢，并且上限也只有小时，以便UE在小区边缘或移动加速时，可以尽快跟踪上小区的信号变化。
需要说明的是，上述应用场景二仅仅是给出了一个示例，根据小区测量结果以及配置的阈值和设置因子将UE的场景类型划分为四类。在实际的应用中，还可以根据实际的需求设置更多级的设置因子，进而可以将UE的场景类型划分为更多类，从而实现更加精细粒度的小区测量时间参数的调整。而且上述小区测量时间参数的调整过程是分多次逐步完成的，而并不是一次调整到位的，具有更好地稳定性，也可以更好地与实际的场景相适配。
应用场景三：
在应用场景三中，小区测量时间参数(包括同频和异频)分别保持不变，也即不进行调整。
在上述应用场景三中，预先设置的判断条件为预先选定的目标参数与第六判断阈值的关系；其中，上述第六判断阈值可以设置为常数0。
上述判断条件所包括的至少一个目标参数可以包括：RSRP、RSRQ、SINR、RSSI、Srxlev以及Squal中的任意一项或多项。
上述判断条件所包括的至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数为常数0。
上述判断条件所包括的至少一个目标参数之间的组合逻辑可以设置为加和的组合逻辑。
上述判断条件所包括的至少一个判断阈值包括：上述第六判断阈值，也即常数0。
在这种情况下，判断条件无论包括哪个目标参数，由于这些目标参数对应的同频加权系数以及异频加权系数均为常数0，而且目标参数之间的组合逻辑为加和的组合逻辑，因此，可以得到判断条件所对应的判据参数值为0。进一步，由于上述第六判断阈值也设置为常数0。在这种情况下，在上述步骤108可以得到判据参数值与判断阈值相等的判断结果。进一步，可以设置判据参数值与判断阈值相等的判断结果所对应调整策略为不调整，此时可以在步骤110确定上述小区测量时间参数对应的调整系数的取值为常量值1。这样，在步骤112，可以得到小区测量时间参数即为小区测量时间参数的配置值不变。
有关上述应用场景二所涉及的判断条件的具体内容可以如下表4所示：
表4
如此可见，通过上述配置使得本公开实施例所述的小区测量时间参数的确定方法不仅可以对小区测量时间参数进行动态调整还可以支持不调整小区测量时间参数的应用场景。这样，本公开实施例所述的小区测量时间参数的确定方法的应用场景更为广泛，配置更加灵活。
应用场景四：
如前所述，对于5G轻量级UE，还可以基于小区测量结果确定自身是否处于静止状态。因此，对于5G轻量级UE而言，如果确定自身处于静止状态且不在小区边缘，则也可以执行本公开实施例所述的方法来放松小区测量时间参数的要求，从而进一步降低UE的功耗。上述应用场景四描述的本公开实施例所述的方法在上述情况下的应用。
与应用场景二类似，在应用场景四中，所采用的判断条件将也包括如下三个条件：
(1)第四条件：用于判断Srxlev与第六判断阈值之间关系。其中，上述第五判断阈值为第五配置阈值SSearchThresholdP2与预先设置的第四设置因子SSearchThresholdPFactor2之和。
在本公开的实施例中，上述第五配置阈值SSearchThresholdP2与上述第一配置阈值配置阈值SSearchThresholdP可以相同也可以不同；上述第四设置因子SSearchThresholdPFactor2与上述第一设置因子SSearchThresholdPFactor可以相同也可以不同。
(2)第五条件：用于判断Squal与第七判断阈值之间关系。其中，上述第七判断阈值为第六配置阈值SSearchThresholdQ2与预先设置的第五设置因子SSearchThresholdQFactor2之和。
在本公开的实施例中，上述第六配置阈值SSearchThresholdQ2与上述第二配置阈值配置阈值SSearchThresholdQ可以相同也可以不同；上述第五设置因子SSearchThresholdQFactor2与上述第二设置因子SSearchThresholdQFactor可以相同也可以不同。
(3)第六条件：用于判断Srxlev的变化量与第八判断阈值以及第九判断阈值之间关系。其中，上述第八判断阈值为上述第四配置阈值SSearchDeltaP-stationary与预先设置的第六设置因子SSearchDeltaFactor2之商；而上述第九判断阈值为上述第四配置阈值SSearchDeltaP-stationary。
在本公开的实施例中，上述第六设置因子SSearchDeltaFactor2与上述第三设置因子SSearchDeltaFactor可以相同也可以不同。
具体地，针对上述第四条件，上述第四条件包括的至少一个目标参数为Srxlev。上述第四条件包括的Srxlev的同频加权系数或异频加权系数为1。上述第四条件包括的至少一个判断阈值即为上述第六判断阈值。
针对上述第五条件，上述第五条件包括的至少一个目标参数为Squal。上述第五条件包括的Squal的同频加权系数或异频加权系数也均为1。上述第五条件包括的至少一个判断阈值即为上述第七判断阈值。
针对所述第六条件，上述第六条件包括的至少一个目标参数为Srxlev。上述第六条件包括的Srxlev的同频加权系数或异频加权系数为绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|；其中，ε(n)表征Srxlev在第n次小区测量时获得的测量值；ε(n-1)表征Srxlev在第n-1次小区测量时获得的测量值；其中，n为上述第一计数值。上述第三条件包括的至少一个判断阈值为上述第八判断阈值以及第九判断阈值。
有关上述应用场景四所涉及的判断条件的具体内容可以如下表5所示：
表5
具体地，上述应用场景四中，仍可以通过图4所示的方法确定小区测量时间参数对应调整系数，也即完成上述步骤106-110。在此不再赘述。
与表2类似，在上述方法的执行过程中也可以得到下述表6所示的四种场景类型。
表6
更进一步，与表3类似，通过执行上述方法还可以得到上述应用场景四所涉及的在各个场景类型之下所确定的调整系数以及小区测量时间参数的上限，如下表7所示：
/>
表7
由此可以看出，在上述应用场景四中，针对UE所处的场景类型可以使用不同的调整系数对小区测量时间参数进行调整，对于不同的场景类型调整的速度以及上限都不相同，从而可以有效兼顾UE的功耗以及通信性能。
同样需要说明的是，上述应用场景四也仅仅是给出了一个示例，根据小区测量结果以及配置的阈值和设置因子将UE的场景类型划分为四类。在实际的应用中，还可以根据实际的需求设置更多级的设置因子，进而可以将UE的场景类型划分为更多类，从而实现更加精细粒度的小区测量时间参数的调整。
基于上述方法，本公开的实施例还给出了一种小区放松测量条件下小区测量时间参数确定装置，其内部结构如图5所示，可以包括：
预判模块502，用于基于小区测量结果确定所述UE是否满足预先设置的放松测量条件；
判断条件确定模块504，用于响应于确定所述UE满足所述放松测量条件，获取预先设置的至少一个判断条件；其中，每一个判断条件包括：至少一个目标参数、所述至少一个目标参数对应的加权系数以及至少一个判断阈值；
判据参数值确定模块506，用于针对每一个判断条件，分别基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值；
判断结果确定模块508，用于针对每一个判断条件，分别基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果；
调整系数确定模块510，用于基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的时间参数调整策略，确定与所述小区测量时间参数对应的调整系数；以及
小区测量时间参数确定模块512，用于基于所述调整系数确定所述小区测量时间参数。
上述各个模块的具体实现可以参考前述方法以及附图，上述各个模块的实现方法也可以参考前述方法以及附图，在此不再重复说明。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本公开时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的小区测量时间参数确定方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
图6为本实施例所提供的一种更为具体的电子设备的硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器2010、存储器2020、输入/输出接口2030、通信接口2040、总线2050。其中，处理器2010、存储器2020、输入/输出接口2030和通信接口2040通过总线2050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器2010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器2020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器2020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器2020中，并由处理器2010来调用执行。
输入/输出接口2030用于连接输入/输出设备，以实现信息输入及输出。其中，输入/输出设备可以作为组件配置在设备中，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口2040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线2050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器2010、存储器2020、输入/输出接口2030和通信接口2040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器2010、存储器2020、输入/输出接口2030、通信接口2040以及总线2050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的小区测量时间参数确定方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的小区测量时间参数确定方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的小区测量时间参数确定方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本公开实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本公开实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本公开实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本公开实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本公开实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本公开实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本公开实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (19)

1.一种小区放松测量条件下小区测量时间参数的确定方法，由用户设备UE执行，包括：
基于小区测量结果确定所述UE是否满足预先设置的放松测量条件；
响应于确定所述UE满足所述放松测量条件，获取预先设置的至少一个判断条件；其中，每一个判断条件包括：至少一个目标参数、所述至少一个目标参数对应的加权系数以及至少一个判断阈值；
针对每一个判断条件，分别基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值；
针对每一个判断条件，分别基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果；
基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的时间参数调整策略，确定小区测量时间参数对应的调整系数；以及
基于所述调整系数确定所述小区测量时间参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述放松测量条件包括：UE处于小区边缘且满足低移动性要求，或者UE处于小区边缘且处于静止状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述小区测量时间参数包括：同频小区检测周期、同频小区测量周期、同频小区评估周期、异频小区检测周期、异频小区测量周期以及异频小区评估周期中的一项或多项；以及
所述小区测量时间参数对应的调整系数包括：同频小区检测周期调整系数、同频小区测量周期调整系数、同频小区评估周期调整系数、异频小区检测周期调整系数、异频小区测量周期调整系数以及异频小区评估周期调整系数中的一项或多项。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个目标参数包括：参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量RSRQ、信干噪比SINR、接收信号强度指示RSSI、接收功率Srxlev以及接收信号质量Squal中的一项或多项；以及
所述至少一个目标参数对应的加权系数包括：所述目标参数对应的同频加权系数和/或所述目标参数对应的异频加权系数。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述判断条件进一步包括：所述至少一个目标参数之间的组合逻辑。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述分别基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值包括：
基于所述判断条件包括的至少一个目标参数从所述小区测量结果中提取所述至少一个目标参数的测量值；
基于所述判断条件包括的至少一个目标参数对应的加权系数对所述测量值进行加权处理，得到所述至少一个目标参数对应的加权后的测量值；
响应于确定所述判断条件包括目标参数之间的组合逻辑，依据所述组合逻辑对所述至少一个目标参数对应的加权后的测量值进行组合，得到与所述判断条件对应的判据参数值；以及
响应于确定所述判断条件不包括目标参数之间的组合逻辑，将所述至少一个目标参数对应的加权后的测量值作为与所述判断条件对应的判据参数值。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，
所述判断条件为RSRP与RSRQ的绝对差值之和与第一判断阈值的关系；其中，所述第一判断阈值包括：第一同频常量阈值和/或预先设定的第一异频常量阈值；
所述至少一个目标参数包括：所述RSRP以及所述RSRQ；
所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数包括：绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|；其中，ε(n)表征所述目标参数在第n次小区测量时获得的测量值；ε(n-1)表征所述目标参数在第n-1次小区测量时获得的测量值；其中，n为第一计数值，表征在所述UE满足所述放松测量条件下，已执行的小区测量的次数；
所述至少一个目标参数之间的组合逻辑包括：加和的组合逻辑；以及
所述至少一个判断阈值包括：所述第一判断阈值。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值包括：
从所述小区测量结果中分别获取第n次小区测量时获得的RSRP测量值RSRP(n)和RSRQ测量值RSRQ(n)；
从历史的小区测量结果中分别获取第n-1次小区测量时获得的RSRP测量值RSRP(n-1)和RSRQ测量值RSRQ(n-1)；
基于所述测量值以及所述绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|分别确定RSRP加权后的测量值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|以及RSRQ加权后的测量值|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|；以及
基于所述加和的组合逻辑确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值为|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果包括：
将与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|与所述第一同频常量阈值或所述第一异频常量阈值进行比较，并将比较结果作为与所述判断条件对应的判断结果；以及
基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的调整策略，确定小区测量时间参数对应的调整系数包括：
响应于确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|小于或等于所述第一同频常量阈值或所述第一异频常量阈值，设置k＝k+1；其中，k为第二计数值；
响应于确定与所述判断条件对应的同频判据值或异频判据值|RSRP(n)-RSRP(n-1)|+|RSRQ(n)-RSRQ(n-1)|大于所述第一同频常量阈值或所述第一异频常量阈值，设置m＝m+1；其中，m为第三计数值；
基于所述第二计数值k和第三计数值m确定所述小区测量时间参数对应的调整系数，使得所述调整系数随着k的增加而增大，随着m的增加而减小。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述基于所述第二计数值k和第三计数值m确定所述小区测量时间参数对应的调整系数包括：
将所述小区测量时间参数对应的调整系数设置为以及
将所述小区测量时间参数对应的调整系数与1进行比较，响应于所述小区测量时间参数对应的调整系数小于1将所述小区测量时间参数对应的调整系数设置为1。
11.根据权利要求6所述的方法，其中，所述判断条件包括：
用于判断Srxlev与第二判断阈值之间关系的第一条件；
用于判断Squal与第三判断阈值之间关系的第二条件；以及
用于判断Srxlev的变化量与第四判断阈值以及第五判断阈值之间关系的第三条件；其中，
所述第二判断阈值为第一配置阈值SSearchThresholdP与第一设置因子SSearchThresholdPFactor之和；
所述第三判断阈值为第二配置阈值SSearchThresholdQ与第二设置因子SSearchThresholdQFactor之和；
所述第四判断阈值为第三配置阈值SSearchDeltaP与第三设置因子SSearchDeltaFactor之商；
所述第五判断阈值为所述第三配置阈值SSearchDeltaP；
针对所述第一条件，所述至少一个目标参数为所述Srxlev；所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数为1；以及所述至少一个判断阈值为所述第二判断阈值；
针对所述第二条件，所述至少一个目标参数为所述Squal；所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数均为1；以及所述至少一个判断阈值为所述第三判断阈值；
针对所述第三条件，所述至少一个目标参数为所述Srxlev；所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数为绝对差值函数|ε(n)-ε(n-1)|；所述至少一个判断阈值为所述第四判断阈值；其中，ε(n)表征所述目标参数在第n次小区测量时获得的测量值；ε(n-1)表征所述目标参数在第n-1次小区测量时获得的测量值；其中，n为第一计数值，表征在所述UE满足所述放松测量条件下，已执行的小区测量的次数。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值包括：
从所述小区测量结果中分别获取第n次小区测量时获得的Srxlev的第一测量值Srxlev(n)和Squal的第二测量值Squal(n)，将所述第一测量值作为所述第一条件对应的判据参数值，将所述第二测量值作为所述第二条件对应的判据参数值；
从历史的小区测量结果中获取第n-1次小区测量时获得的Srxlev的第三测量值Srxlev(n-1)；以及
基于所述第一测量值Srxlev(n)、所述第三测量值Srxlev(n-1)以及所述绝对差值函数确定Srxlev的变化量|Srxlev(n)-Srxlev(n-1)|，并将所述Srxlev的变化量|Srxlev(n)-Srxlev(n-1)|作为所述第三条件对应的判据参数值。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果包括：
将所述第一条件对应的判据参数值与所述第二判断阈值进行比较；
将所述第二条件对应的判据参数值与所述第三判断阈值进行比较；
将所述第三条件对应的判据参数值与所述第四判断阈值以及第五判断阈值进行比较；
响应于确定所述第一条件对应的判据参数值大于所述第二判断阈值，所述第二条件对应的判据参数值大于所述第三判断阈值，所述第三条件对应的判据参数值小于或等于所述第四判断阈值，并且满足上述条件的时间达到第一时间阈值，确定所述判断结果为第一场景类型；
响应于确定所述第一条件对应的判据参数值大于所述第二判断阈值，所述第二条件对应的判据参数值大于所述第三判断阈值，所述第三条件对应的判据参数值大于所述第四判断阈值且小于所述第五判断阈值，并且满足上述条件的时间达到所述第一时间阈值，确定所述判断结果为第二场景类型；
响应于确定所述第一条件对应的判据参数值小于或等于所述第二判断阈值，所述第二条件对应的判据参数小于或等于所述第三判断阈值，所述第三条件对应的判据参数值小于或等于所述第四判断阈值，并且满足上述条件的时间达到所述第一时间阈值，确定所述判断结果为第三场景类型；
响应于确定所述第一条件对应的判据参数值小于或等于所述第二判断阈值，所述第二条件对应的判据参数小于或等于所述第三判断阈值，所述第三条件对应的判据参数值大于所述第四判断阈值且小于所述第五判断阈值，并且满足上述条件的时间达到所述第一时间阈值，确定所述判断结果为第四场景类型。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的调整策略，确定所述小区测量时间参数对应的调整系数包括：
响应于确定所述判断结果为第一场景类型，基于所述第一计数值n、所述第一配置阈值SSearchThresholdP、所述第一设置因子SSearchThresholdPFactor、以及所述第三设置因子SSearchDeltaFactor确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；
响应于确定所述判断结果为第二场景类型，基于所述第一计数值n、所述第一配置阈值SSearchThresholdP、所述第一设置因子SSearchThresholdPFactor、所述第二配置阈值SSearchThresholdQ以及所述第二设置因子SSearchThresholdQFactor确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；
响应于确定所述判断结果为第三场景类型，基于所述第一计数值n以及所述第三设置因子SSearchDeltaFactor确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；以及
响应于确定所述判断结果为第四场景类型，基于所述第一计数值n确定所述小区测量时间参数对应的调整系数。
15.根据权利要求6所述的方法，其中，
所述判断条件为预先确定的目标参数与第六判断阈值的关系；其中，所述第六判断阈值为常数0；
所述至少一个目标参数包括：所述RSRP、所述RSRQ、所述SINR、所述RSSI、所述Srxlev以及所述Squal中的一项或多项；
所述至少一个目标参数的同频加权系数或异频加权系数包括：常数0；
所述至少一个目标参数的组合逻辑为加和的组合逻辑；以及
所述至少一个判断阈值包括：所述第六判断阈值。
16.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述调整系数确定所述小区测量时间参数包括：
确定所述小区测量时间参数的配置值与所述小区测量时间参数对应的调整系数的乘积；
响应于确定所述乘积小于预先配置的小区测量时间参数上限，将所述小区测量时间参数值更新为所述乘积；以及
响应于确定所述乘积大于或等于所述小区测量时间参数上限，将所述小区测量时间参数值更新为所述小区测量时间参数上限。
17.一种小区放松测量条件下小区测量时间参数确定装置，包括：
预判模块，用于基于小区测量结果确定UE是否满足预先设置的放松测量条件；
判断条件确定模块，用于响应于确定所述UE满足所述放松测量条件，获取预先设置的至少一个判断条件；其中，每一个判断条件包括：至少一个目标参数、所述至少一个目标参数对应的加权系数以及至少一个判断阈值；
判据参数值确定模块，用于针对每一个判断条件，分别基于所述小区测量结果以及所述判断条件包括的至少一个目标参数和至少一个目标参数对应的加权系数确定与所述判断条件对应的判据参数值；
判断结果确定模块，用于针对每一个判断条件，分别基于所述判断条件对应的判据参数值以及所述至少一个判断阈值确定与所述判断条件对应的判断结果；
调整系数确定模块，用于基于所述判断结果以及预先设置的与所述判断结果对应的时间参数调整策略，确定所述小区测量时间参数对应的调整系数；
小区测量时间参数确定模块，用于基于所述调整系数确定所述小区测量时间参数。
18.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-16中任意一项所述的小区放松测量条件下小区测量时间参数确定方法。
19.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-16中任意一项所述的小区放松测量条件下小区测量时间参数确定方法。
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