CN117397323A

CN117397323A - 模型选择方法、节点及系统

Info

Publication number: CN117397323A
Application number: CN202380010723.7A
Authority: CN
Inventors: 张博源; 牟勤
Original assignee: Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Current assignee: Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Priority date: 2023-08-31
Filing date: 2023-08-31
Publication date: 2024-01-12

Abstract

本公开涉及一种模型选择方法，其中，由第一节点执行的方法，包括：确定用于模型选择的第一数据；根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。由此，第一节点可以确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，进而使用第一AI模型对终端进行定位，能够提高终端定位的精确度，保证较高的终端定位精确度。

Description

模型选择方法、节点及系统

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种模型选择方法、节点及系统。

背景技术

随着近年来人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的不断发展，基于AI的方案在无线通信技术领域得到了广泛的应用。

发明内容

本公开实施例提供一种模型选择方法、节点及系统，用于解决如何从多个AI模型中准确选择用于对终端进行定位的第一AI模型，提高终端定位的精确度。

本公开实施例提出了一种模型选择方法、节点及系统。

根据本公开实施例的第一方面，提出了一种模型选择方法，上述方法由第一节点执行，包括：确定用于模型选择的第一数据；根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在上述实施例中，第一节点可以确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，进而使用第一AI模型对终端进行定位，能够提高终端定位的精确度。

根据本公开实施例的第二方面，提出了一种模型选择方法，上述方法由第二节点执行，包括：向第一节点发送第一消息，其中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据，第一数据用于第一节点确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在上述实施例中，第二节点可以为第一节点提供第一数据，以在第一节点处根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，能够提高终端定位的精确度。

根据本公开实施例的第三方面，提出了一种模型选择方法，第二节点向第一节点发送第一消息，其中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据；第一节点确定用于模型选择的第一数据；第一节点根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种第一节点，包括：处理模块，用于确定用于模型选择的第一数据；收发模块，用于根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种第二节点，包括：收发模块，用于向第一节点发送第一消息，其中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据，第一数据用于第一节点确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

根据本公开实施例的第六方面，提供一种第一节点，包括：一个或多个处理器；其中，第一节点用于执行上述第一方面所述的方法。

根据本公开实施例的第七方面，提供一种第二节点，包括：一个或多个处理器；其中，第二节点用于执行上述第二方面所述的方法。

根据本公开实施例的第八方面，提供一种通信系统，其特征在于，包括第一节点和第二节点，其中，第一节点被配置为实现上述第一方面所述的方法，第二节点被配置为实现上述第二方面所述的方法。

根据本公开实施例的第九方面，提供一种存储介质，存储介质存储有指令，其特征在于，当指令在通信设备上运行时，使得通信设备执行如上述第一方面、第二方面所述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，以下对实施例描述所需的附图进行介绍，以下附图仅仅是本公开的一些实施例，不对本公开的保护范围造成具体限制。

图1是本公开实施例提供的一种通信系统的架构图；

图2是本公开实施例提供的基于AI的终端定位技术的实现方式的示意图；

图3是本公开实施例提供的基于AI的终端定位技术的应用模式的示意图；

图4是本公开实施例提供的一种使用模型选择模块进行模型选择的方法示意图；

图5A是本公开实施例提供的一种模型选择方法的流程图；

图5B是本公开实施例提供的另一种模型选择方法的流程图；

图5C是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图6A是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图6B是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图6C是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图7A是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图7B是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图7C是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图8A是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图8B是本公开实施例提供的又一种模型选择方法的流程图；

图9A是本公开实施例提供的一种第一节点的结构图；

图9B是本公开实施例提供的一种第二节点的结构图；

图10A是本公开实施例提供的一种通信设备的结构图；

图10B是本公开实施例提供的一种芯片的结构示意图。

具体实施方式

本公开实施例提出了模型选择方法、节点及系统。

第一方面，本公开实施例提出了一种模型选择方法，上述方法由第一节点执行，包括：确定用于模型选择的第一数据；根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在上述实施例中，第一节点可以根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，能够提高终端定位的精确度。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一节点确定用于模型选择的第一数据，包括：接收第二节点发送的第一消息，其中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据；

在上述实施例中，第一节点可以从第二节点处获取用于模型选择的第一数据，在第一数据为第二节点已知的数据的情况下，可以直接从第二节点处获取，避免通过其他节点转发，可减少开销。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第一节点向第二节点发送第一请求消息，其中，第一请求消息用于请求获取第一数据。

在上述实施例中，第一节点可以向第二节点发送第一请求消息，请求第二节点提供第一数据，第一节点可以直接向第二节点请求获取第二节点已知的第一数据，以便从第二节点处获取第一数据，能够提高数据传输效率。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第一节点确定第二数据；第一节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在上述实施例中，第一节点可以确定第二数据，并根据第二数据和确定的第一AI模型确定终端的定位结果，由于第一AI模型为基于第一数据从多个AI模型中选择的，所用第一AI模型对终端进行定位，能够与第一数据所反映的信道场景或信道条件向相匹配，能够得到较为准确的终端的定位结果，能够提高终端定位的精确度。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果，包括：根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数；根据第一参数，确定终端的定位结果。

在上述实施例中，第一节点可以根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数，进而根据第一参数，确定终端的定位结果，能够实现对终端的定位，提高终端定位的精确度。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一节点确定第二数据，包括：接收第二节点发送的第二消息，其中，第二消息用于指示第二数据；根据第二消息，确定第二数据。

在上述实施例中，第一节点可以接收第二节点发送的第二消息，确定第二数据，在第二数据为第二节点已知的数据的情况下，可以直接从第二节点处获取，避免通过其他节点转发，可减少开销。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第一节点向第二节点发送第二请求消息，其中，第二请求消息用于请求获取第二数据。

在上述实施例中，第一节点可以向第二节点发送第二请求消息，请求获取第二数据，第二节点可以基于第一节点的请求为第一节点提供第二数据，第一节点可以直接向第二节点请求获取第二节点已知的第二数据，以便从第二节点处获取第二数据，能够提高数据传输效率。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第一节点向第二节点发送指示信息，其中，指示信息用于指示所确定的第一AI模型，第一AI模型用于第二节点基于第二数据对终端进行定位；或者第一节点向第三节点发送指示信息，其中，指示信息用于指示所确定的第一AI模型，第一AI模型用于第三节点基于第二数据对终端进行定位。

在上述实施例中，第一节点可以向第二节点或第三节点发送指示信息，指示所确定的第一AI模型，以指示第二节点或第三节点使用第一AI模型基于第二数据对终端进行定位，第二节点或第三节点可以基于第一节点的指示信息，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，进而使用第一AI模型对终端进行定位，无需第二节点或第三节点进行模型选择，可以提高处理效率，并且基于所选择的第一AI模型对终端进行定位，能够提高终端定位的精确度。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第一节点向第二节点发送第三消息，其中，第三消息用于指示第二数据，第二数据用于第二节点基于第一AI模型对终端进行定位；或者第一节点向第三节点发送第三消息，其中，第三消息用于指示第二数据，第二数据用于第三节点基于第一AI模型对终端进行定位。

在上述实施例中，第一节点可以向第二节点或第三节点发送第三消息，为第二节点或第三节点提供第二数据，以在第二节点或第三节点处使用第二数据对终端进行定位，第二节点或第三节点可以直接从第二节点处获取第一节点已知的第二数据，避免通过其他节点转发，可减少开销。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第一节点接收第二节点发送的第三请求消息，其中，第三请求消息用于请求获取第二数据；或者第一节点接收第三节点发送的第三请求消息，其中，第三请求消息用于请求获取第二数据。

在上述实施例中，第一节点可以接收第二节点或第三节点发送的第三请求消息，基于第二节点或第三节点的请求向第二节点或第三节点提供第二数据，第二节点或第三节点可以直接向第一节点请求获取第一节点已知的第二数据，以便从第一节点处获取第二数据，能够提高数据传输效率。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一节点为以下任一项：终端；接入网设备；位置管理功能LMF。

在上述实施例中，第一节点可以为终端、接入网设备和LMF中的至少一项，终端、接入网设备和LMF中的至少一项可以根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，能够提高终端定位的精确度。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备或LMF；或者第一节点为接入网设备，第二节点为终端或LMF；或者第一节点为LMF，第二节点为终端或接入网设备。

在上述实施例中，终端可以从接入网设备或LMF处获取第一数据和/或第二数据，以确定第一AI模型并对终端进行定位，或者接入网设备可以从终端或LMF处获取第一数据和/或第二数据，以确定第一AI模型并对终端进行定位，或者LMF可以从终端或接入网设备处获取第一数据和/或第二数据，以确定第一AI模型并对终端进行定位，提高终端定位的精确度。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一节点为终端，第三节点为LMF；或者第一节点为终端，第二节点为接入网设备，第三节点为LMF；或者第一节点为接入网设备，第三节点为LMF；或者第一节点为接入网设备，第二节点为终端，第三节点为LMF；或者第一节点为LMF，第三节点为终端或接入网设备；或者第一节点为LMF，第二节点为终端，第三节点为接入网设备；或者第一节点为LMF，第二节点为接入网设备，第三节点为终端。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一数据包括以下至少一项：参考信号；参考信号的参考信号接收功率RSRP；基于参考信号确定的信道冲击响应CIR；基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在上述实施例中，第一节点可以基于第一数据确定第一AI模型，能够基于第一数据反映的信道场景或信道条件，确定用于对终端进行定位的第一AI模型，能够保证所确定的第一AI模型能够匹配当前的信道场景或信道条件，在使用第一AI模型对终端进行定位时，能够提高终端定位的精确度，保证较高的终端定位精确度。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第二数据包括以下至少一项：参考信号；参考信号的RSRP；基于参考信号确定的CIR；基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在上述实施例中，第一节点可以基于第二数据使用第一AI模型对终端进行定位，能够基于第二数据匹配的信道场景或信道条件，使用第一AI模型对终端进行定位，能够提高终端定位的精确度，保证较高的终端定位精确度。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一参数包括以下至少一项：ToA；AoA。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，参考信号，包括以下至少一项：PRS；SRS；SRS-Pos。

第二方面，本公开实施例提出了一种模型选择方法，上述方法由第二节点执行，包括：向第一节点发送第一消息，其中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据，第一数据用于第一节点确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在上述实施例中，第二节点可以为第一节点提供第一数据，以在第一节点处根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，能够提高终端定位的精确度，保证较高的终端定位精确度。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第二节点接收第一节点发送的第一请求消息，其中，第一请求消息用于请求获取第一数据。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第二节点向第一节点发送第二消息，其中，第二消息用于指示第二数据，第二数据用于第一节点基于第一AI模型确定终端的定位结果。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第二节点接收第一节点发送的第二请求消息，其中，第二请求消息用于请求获取第二数据。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第二节点接收第一节点发送的指示信息，其中，指示信息用于指示所确定的第一AI模型；根据指示信息，确定第一AI模型。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第二节点确定第二数据；根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在上述实施例中，第二节点可以确定第二数据，在接收到第一节点发送的指示信息，确定第一AI模型的情况下，可以使用第二数据和第一AI模型对终端进行定位，确定终端的定位结果。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，第二节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果，包括：根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数；根据第一参数，确定终端的定位结果。

在上述实施例中，第二节点可以根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数，进而根据第一参数，确定终端的定位结果，实现对终端的定位。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，第二节点确定第二数据，包括：接收第一节点发送的第三消息，其中，第三消息用于指示第二数据；根据第三消息，确定第二数据。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，上述方法还包括：第二节点向第一节点发送第三请求消息，其中，第三请求消息用于请求获取第二数据。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，第一节点为以下任一项：终端；接入网设备；LMF。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备或LMF；或者第一节点为接入网设备，第二节点为终端或LMF；或者第一节点为LMF，第二节点为终端或接入网设备。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，第一数据包括以下至少一项：参考信号；参考信号的RSRP；基于参考信号确定的CIR；基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，第二数据包括以下至少一项：参考信号；参考信号的RSRP；基于参考信号确定的CIR；基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，第一参数包括以下至少一项：ToA；AoA。

结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，参考信号，包括以下至少一项：PRS；SRS；SRS-Pos。

第三方面，本公开实施例提出了一种模型选择方法，第二节点向第一节点发送第一消息，其中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据；第一节点确定用于模型选择的第一数据；第一节点根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

第四方面，本公开实施例提出了第一节点，上述第一节点包括收发模块、处理模块中的至少一者；其中，上述第一节点用于执行第一方面的可选实现方式。

第五方面，本公开实施例提出了第二节点，上述第一节点包括收发模块、处理模块中的至少一者；其中，上述第二节点用于执行第二方面的可选实现方式。

第六方面，本公开实施例提出了第一节点，上述第一节点包括：一个或多个处理器；其中，上述第一节点用于执行第一方面的可选实现方式。

第七方面，本公开实施例提出了第二节点，上述第二节点包括：一个或多个处理器；其中，上述第二节点用于执行第二方面的可选实现方式。

第八方面，本公开实施例提出了通信系统，上述通信系统包括：第一节点、第二节点；其中，上述第一节点被配置为执行如第一方面的可选实现方式所描述的方法，上述第二节点被配置为执行如第二方面的可选实现方式所描述的方法。

第九方面，本公开实施例提出了存储介质，上述存储介质存储有指令，当上述指令在通信设备上运行时，使得上述通信设备执行如第一方面和第二方面的可选实现方式所描述的方法。

第十方面，本公开实施例提出了程序产品，上述程序产品被通信设备执行时，使得上述通信设备执行如第一方面和第二方面的可选实现方式所描述的方法。

第十一方面，本公开实施例提出了计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面和第二方面的可选实现方式所描述的方法。

第十二方面，本公开实施例提供了一种芯片或芯片系统。该芯片或芯片系统包括处理电路，被配置为执行根据上述第一方面和第二方面的可选实现方式所描述的方法。

可以理解地，上述第一节点、第二节点、通信系统、存储介质、程序产品、计算机程序、芯片或芯片系统均用于执行本公开实施例所提出的方法。因此，其所能达到的有益效果可以参考对应方法中的有益效果，此处不再赘述。

本公开实施例提出了模型选择方法、节点及系统。在一些实施例中，模型选择方法与信息处理方法、通信方法等术语可以相互替换。

本公开实施例并非穷举，仅为部分实施例的示意，不作为对本公开保护范围的具体限制。在不矛盾的情况下，某一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，且在某一实施例中各步骤的顺序可以任意交换，另外，某一实施例中的可选实现方式可以任意组合；此外，各实施例之间可以任意组合，例如，不同实施例的部分或全部步骤可以任意组合，某一实施例可以与其他实施例的可选实现方式任意组合。

在各本公开实施例中，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，各实施例之间的术语和/或描述具有一致性，且可以互相引用，不同实施例中的技术特征根据其内在的逻辑关系可以组合形成新的实施例。

本公开实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非作为对本公开的限制。

在本公开实施例中，除非另有说明，以单数形式表示的元素，如“一个”、“一种”、“该”、“上述”、“所述”、“前述”、“这一”等，可以表示“一个且只有一个”，也可以表示“一个或多个”、“至少一个”等。例如，在翻译中使用如英语中的“a”、“an”、“the”等冠词(article)的情况下，冠词之后的名词可以理解为单数表达形式，也可以理解为复数表达形式。

在本公开实施例中，“多个”是指两个或两个以上。

在一些实施例中，“至少一者(至少一项、至少一个)(atleastoneof)”、“一个或多个(one or more)”、“多个(a plurality of)”、“多个(multiple)等术语可以相互替换。

在一些实施例中，“A、B中的至少一者”、“A和/或B”、“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技术方案：在一些实施例中A(与B无关地执行A)；在一些实施例中B(与A无关地执行B)；在一些实施例中从A和B中选择执行(A和B被选择性执行)；在一些实施例中A和B(A和B都被执行)。当有A、B、C等更多分支时也类似上述。

在一些实施例中，“A或B”等记载方式，根据情况可以包括以下技术方案：在一些实施例中A(与B无关地执行A)；在一些实施例中B(与A无关地执行B)；在一些实施例中从A和B中选择执行(A和B被选择性执行)。当有A、B、C等更多分支时也类似上述。

本公开实施例中的“第一”、“第二”等前缀词，仅仅为了区分不同的描述对象，不对描述对象的位置、顺序、优先级、数量或内容等构成限制，对描述对象的陈述参见权利要求或实施例中上下文的描述，不应因为使用前缀词而构成多余的限制。例如，描述对象为“字段”，则“第一字段”和“第二字段”中“字段”之前的序数词并不限制“字段”之间的位置或顺序，“第一”和“第二”并不限制其修饰的“字段”是否在同一个消息中，也不限制“第一字段”和“第二字段”的先后顺序。再如，描述对象为“等级”，则“第一等级”和“第二等级”中“等级”之前的序数词并不限制“等级”之间的优先级。再如，描述对象的数量并不受序数词的限制，可以是一个或者多个，以“第一装置”为例，其中“装置”的数量可以是一个或者多个。此外，不同前缀词修饰的对象可以相同或不同，例如，描述对象为“装置”，则“第一装置”和“第二装置”可以是相同的装置或者不同的装置，其类型可以相同或不同；再如，描述对象为“信息”，则“第一信息”和“第二信息”可以是相同的信息或者不同的信息，其内容可以相同或不同。

在一些实施例中，“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。

在一些实施例中，“时频(time/frequency)”、“时频域”等术语是指时域和/或频域。

在一些实施例中，“响应于……”、“响应于确定……”、“在……的情况下”、“在……时”、“当……时”、“若……”、“如果……”等术语可以相互替换。

在一些实施例中，“大于”、“大于或等于”、“不小于”、“多于”、“多于或等于”、“不少于”、“高于”、“高于或等于”、“不低于”、“以上”等术语可以相互替换，“小于”、“小于或等于”、“不大于”、“少于”、“少于或等于”、“不多于”、“低于”、“低于或等于”、“不高于”、“以下”等术语可以相互替换。

在一些实施例中，装置等可以解释为实体的、也可以解释为虚拟的，其名称不限定于实施例中所记载的名称，“装置”、“设备(equipment)”、“设备(device)”、“电路”、“网元”、“节点”、“功能”、“单元”、“部件(section)”、“系统”、“网络”、“芯片”、“芯片系统”、“实体”、“主体”等术语可以相互替换。

在一些实施例中，“网络”可以解释为网络中包含的装置(例如，接入网设备、核心网设备等)。

在一些实施例中，“接入网设备(access network device，AN device)”、“无线接入网设备(radio access network device，RAN device)”、“基站(base station，BS)”、“无线基站(radio base station)”、“固定台(fixed station)”、“节点(node)”、“接入点(access point)”、“发送点(transmission point，TP)”、“接收点(reception point，RP)”、“发送和/或接收点(transmission/reception point，TRP)”、“面板(panel)”、“天线面板(antenna panel)”、“天线阵列(antenna array)”、“小区(cell)”、“宏小区(macro cell)”、“小型小区(small cell)”、“毫微微小区(femto cell)”、“微微小区(pico cell)”、“扇区(sector)”、“小区组(cell group)”、“服务小区”、“载波(carrier)”、“分量载波(componentcarrier)”、“带宽部分(bandwidth part，BWP)”等术语可以相互替换。

在一些实施例中，“终端(terminal)”、“终端设备(terminal device)”、“用户设备(user equipment，UE)”、“用户终端(user terminal)”、“移动台(mobile station，MS)”、“移动终端(mobile terminal，MT)”、订户站(subscriber station)、移动单元(mobileunit)、订户单元(subscriber unit)、无线单元(wireless unit)、远程单元(remoteunit)、移动设备(mobiledevice)、无线设备(wireless device)、无线通信设备(wirelesscommunication device)、远程设备(remote device)、移动订户站(mobile subscriberstation)、接入终端(access terminal)、移动终端(mobile terminal)、无线终端(wireless terminal)、远程终端(remote terminal)、手持设备(handset)、用户代理(useragent)、移动客户端(mobile client)、客户端(client)等术语可以相互替换。

在一些实施例中，接入网设备、核心网设备、或网络设备可以被替换为终端。例如，针对将接入网设备、核心网设备、或网络设备以及终端间的通信置换为多个终端间的通信(例如，设备对设备(device-to-device，D2D)、车联网(vehicle-to-everything，V2X)等)的结构，也可以应用本公开的各实施例。在该情况下，也可以设为终端具有接入网设备所具有的全部或部分功能的结构。此外，“上行”、“下行”等术语也可以被替换为与终端间通信对应的术语(例如，“侧行(side)”)。例如，上行信道、下行信道等可以被替换为侧行信道，上行链路、下行链路等可以被替换为侧行链路。

在一些实施例中，终端可以被替换为接入网设备、核心网设备、或网络设备。在该情况下，也可以设为接入网设备、核心网设备、或网络设备具有终端所具有的全部或部分功能的结构。

在一些实施例中，获取数据、信息等可以遵照所在地国家的法律法规。

在一些实施例中，可以在得到用户同意后获取数据、信息等。

此外，本公开实施例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。

图1是本公开实施例提供的一种通信系统的架构图。

如图1所示，通信系统100包括终端(terminal)101、接入网设备102、核心网设备103。

在一些实施例中，终端101例如包括手机(mobile phone)、可穿戴设备、物联网设备、具备通信功能的汽车、智能汽车、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，VR)终端设备、增强现实(augmented reality，AR)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端设备、无人驾驶(self-driving)中的无线终端设备、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端设备、智能电网(smart grid)中的无线终端设备、运输安全(transportation safety)中的无线终端设备、智慧城市(smart city)中的无线终端设备、智慧家庭(smart home)中的无线终端设备中的至少一者，但不限于此。

在一些实施例中，终端还可以称之为终端设备、用户设备等，其名称可互换，本公开实施例对此不作具体限制。

在一些实施例中，接入网设备102例如是将终端接入到无线网络的节点或设备，接入网设备可以包括5G通信系统中的演进节点B(evolved NodeB，eNB)、下一代演进节点B(next generation eNB，ng-eNB)、下一代节点B(next generation NodeB，gNB)、节点B(node B，NB)、家庭节点B(home node B，HNB)、家庭演进节点B(home evolved nodeB，HeNB)、无线回传设备、无线网络控制器(radio network controller，RNC)、基站控制器(base station controller，BSC)、基站收发台(base transceiver station，BTS)、基带单元(base band unit，BBU)、移动交换中心、6G通信系统中的基站、开放型基站(Open RAN)、云基站(Cloud RAN)、其他通信系统中的基站、Wi-Fi系统中的接入节点中的至少一者，但不限于此。

在一些实施例中，接入网设备102还可以为卫星。

在一些实施例中，核心网设备103可以是一个设备，包括第一网元、第二网元等多个网元，也可以是多个设备或设备群，分别包括多个网络功能。网元又可以称为网络功能，网络功能可以是虚拟的，也可以是实体的。核心网例如包括演进分组核心(evolved packetcore，EPC)、5G核心网络(5G core network，5GCN)、下一代核心(next generation core，NGC)中的至少一者。

在一些实施例中，第一网元例如是接入和移动性管理功能(access and mobilitymanagement function，AMF)。

在一些实施例中，第一网元例如是位置管理功能(location managementfunction，LMF)。

在一些实施例中，第二网元例如是统一数据管理(unified data management，UDM)。

在一些实施例中，第一网元用于终端接入运营商网络的接入控制和移动性管理，例如包括移动状态管理，分配用户临时身份标识，认证和授权用户等功能，其名称不限于此。

在一些实施例中，第一网元用于为终端以及其他设备提供定位服务。

在一些实施例中，第二网元用于管理终端的签约信息。

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出的技术方案的限定，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，本公开实施例提出的技术方案对于类似的技术问题同样适用。

下述本公开实施例可以应用于图1所示的通信系统100、或部分主体，但不限于此。图1所示的各主体是例示，通信系统可以包括图1中的全部或部分主体，也可以包括图1以外的其他主体，各主体数量和形态为任意，各主体可以是实体的也可以是虚拟的，各主体之间的连接关系是例示，各主体之间可以不连接也可以连接，其连接可以是任意方式，可以是直接连接也可以是间接连接，可以是有线连接也可以是无线连接。

本公开各实施例可以应用于长期演进(long term evolution，LTE)、LTE-Advanced(LTE-A)、LTE-Beyond(LTE-B)、SUPER 3G、IMT-Advanced、第四代移动通信系统(4th generation mobile communication system，4G)、)、第五代移动通信系统(5thgeneration mobile communication system，5G)、5G新空口(new radio，NR)、未来无线接入(future radio access，FRA)、新无线接入技术(new-radio access technology，RAT)、新无线(new radio，NR)、新无线接入(new radio access，NX)、未来一代无线接入(futuregeneration radio access，FX)、Global System for Mobile communications(GSM(注册商标))、CDMA2000、超移动宽带(ultra mobile broadband，UMB)、IEEE 802.11(Wi-Fi(注册商标))、IEEE 802.16(WiMAX(注册商标))、IEEE 802.20、超宽带(ultra-wide band，UWB)、蓝牙(bluetooth(注册商标))、陆上公用移动通信网(public land mobile network，PLMN)网络、设备到设备(device-to-device，D2D)系统、机器到机器(machine to machine，M2M)系统、物联网(internet of things，IoT)系统、车联网(vehicle-to-everything，V2X)、利用其他通信方法的系统、基于它们而扩展的下一代系统等。此外，也可以将多个系统组合(例如，LTE或者LTE-A与5G的组合等)应用。

近年来，为满足多种商业服务场景、工业物联网场景对位置服务的需求，高精度定位技术成为一个热门的研究方向，有助于实现室内导航、增强与虚拟现实、自动驾驶等业务服务。基于相关技术中的无线通信网络基础设施实现高精度定位服务是移动通信技术研究的重要方向，也是历代无线通信标准化研究中的重要部分。

第三代合作伙伴计划(3rd generation partnership project，3GPP)于NR版本16(release-16)标准中引入基于时间测量和基于角度等多种方法，实现室内、室外场景下的高精度定位。随着相关业务需求的不断增加，3GPP于版本17(release-17)通过面向商业场景以及工业物联网(industrial internet of things，IIOT)场景的定位精度增强的立项，目标为实现分米级的高精度定位，致力于满足消费者市场和企业市场的高精度位置服务需求。然而，相关技术中的定位算法，例如3GPP标准中规定的到达时间差(time differenceof arrival，TDOA)、多往返时间(multi-round trip time，multi-RTT)等方法难以满足IIoT等场景下十分严格的定位精确度要求。

随着近年来人工智能技术的不断发展，基于AI的方案在无线通信技术领域得到了广泛的应用。深度神经网络模型能够较好地完成复杂的数据处理和特征建模过程，现已被应用于解决无线通信中的诸多关键问题。基于AI实现终端定位是人工智能技术在通信领域中的重要应用案例，也是3GPP标准化的研究方向之一。基于AI定位的技术方案能够利用深度神经网络模型建模信道测量数据与终端位置坐标之间的映射关系，相比传统定位方法，能够达到较高的定位精确度。

在本公开的一些实施例中，如图2所示，基于AI的终端定位技术包括两种实现方式，如图(a)所示的基于AI模型的直接定位，以及如图(b)所示的基于AI模型辅助的间接定位。

(1)基于AI模型的直接定位：AI模型的输入为用于定位的信道测量数据，输出为终端位置坐标；

(2)基于AI模型辅助的间接定位：AI模型的输入为用于定位的信道测量数据，输出中间定位参数，可以包括到达时间(time of arrival，TOA)、到达角(angle of arrival，AOA)等，基于第一参数使用传统的定位方法可以计算获取终端位置坐标。

直接定位和间接定位方法中，AI模型的输入为用于定位的信道测量数据，在一些实施例中为基于接收到的参考信号所计算获取的信道冲击响应(channel impulseresponse，CIR)。

示例性地，终端可以基于接入网设备发送的定位参考信号(positioningreference signal，PRS)计算获取下行CIR，或者接入网设备可以基于终端发送的探测参考信号(sounding reference signal，SRS)计算获取上行CIR，或者接入网设备可以基于终端发送的用于定位的探测参考信号(sounding reference signal-position，SRS-Pos)计算获取上行CIR。

在一些实施例中，根据实现定位的具体设备不同，基于AI的终端定位可以分别在终端、接入网设备或LMF处实现。

在一些实施例中，如图3所示，基于AI的终端定位方案包括5种具体的应用模式。

模式1：终端侧直接或间接定位：终端根据接入网设备(base station，BS)发送的PRS计算得到用于定位的测量值如CIR，输入AI模型直接获取终端的位置坐标，或终端将用于定位的测量值输入AI模型获取定位第一参数如ToA、AoA，再使用TDOA等传统定位方法获取终端的位置坐标。获取定位结果即位置坐标后，终端将结果上报至LMF。

模式2：终端辅助的LMF侧间接定位：终端根据BS发送的PRS计算得到用于定位的测量值如CIR，输入AI模型获取定位第一参数如ToA、AoA，并将定位中间定位参数上报至LMF，LMF使用TDOA等传统定位方法获取终端的位置坐标。

模式3：终端辅助的LMF侧直接定位：终端根据BS发送的PRS计算得到用于定位的测量值如CIR，并将用于定位的测量值上报至LMF，LMF将接收到的测量值输入AI模型获取终端的位置坐标。

模式4：BS辅助的LMF侧间接定位：BS根据终端发送的SRS计算获取用于定位的测量值如CIR，将定位测量值输入AI模型获取定位第一参数如ToA、AoA，并将定位中间定位参数上报至LMF，LMF使用TDOA等传统定位方法获取终端的位置坐标。

模式5：BS辅助的LMF侧直接定位：BS根据终端发送的SRS计算获取用于定位的测量值如CIR，并将用于定位的测量值上报至LMF，LMF将定位测量值输入AI模型直接获取终端的位置坐标。

可以理解的是，基于深度学习的终端定位方案主要应用流程为：使用训练数据完成用于终端定位的AI模型的网络模型训练(model training)后，将训练好的AI模型部署于终端、接入网设备或LMF，进而完成实际系统中的终端定位工作，即进行模型推理(modelinference)。

由于实际通信系统中相关设备的存储、计算能力均较为有限，因此在应用AI方案解决无线通信系统中的问题时，所需要使用的神经网络模型规模与计算复杂度也受到一定限制。在这种情况下，神经网络模型的泛化性问题较为严重。

神经网络模型的泛化能力(generalization capability)是指模型处理不同于训练数据的未知数据时的性能表现。通常情况下，模型能够较好地处理与训练数据集服从相同或相近分布的数据，而当模型需要处理的数据所服从的特征分布与训练数据集差异较大时，模型性能将会显著降低。实际通信系统中的信道场景或信道条件具有多样性，在不同信道场景或信道条件下，用于完成终端定位的信道测量数据所服从的特征分布可能存在较大差异，因此应用于某个信道场景或信道条件下的AI模型难以在其他情况下保持较好的模型性能。

在一些实施例中，为了有效解决神经网络模型在实际系统应用中存在的泛化性问题，提出三种解决方法：

(1)不同信道场景/信道条件下仅使用一个AI模型：该方法通常需要使用不同信道场景/信道条件下的混合数据集完成AI模型训练，以使得AI模型学习不同信道情况下的数据分布。优点：使用一个模型处理不同情况下的数据，模型应用过程简单，整体模型规模较低；缺点：若不同信道场景/信道条件下的数据分布差异较大，仅使用一个AI模型难以保证各种情况下的模型性能。

(2)使用一个模型并进行模型参数微调或更新：将预训练的模型部署于设备后，在模型应用过程中，利用实际信道数据进行模型参数微调或更新，以实现模型对当前信道的适应。优点：整体模型规模较低，能够实现较好的模型性能；缺点：实际系统中的数据收集、模型参数微调或更新的开销较大，进而造成延迟和设备功率消耗较大等问题。

(3)使用多个模型并实现模型切换：为保证不同情况下的模型性能，在不同信道场景或信道条件下训练并部署不同的模型。在模型推理应用前，首先完成AI模型选择，选择适合当前情况的AI模型并激活。优点：能够实现各种情况下较好的模型性能；缺点：整体模型规模较高，需要完成模型选择。

在一些实施例中，基于AI的终端定位技术，针对解决AI模型泛化性问题的第三种解决方法，为保证较高的定位精确度，采用为不同的信道场景或信道条件训练并存储多组定位AI模型的方法，在不同信道场景或信道条件下使用合适的AI模型完成终端定位，同时需要考虑AI模型选择问题。

在一些实施例中，如图4所示，为解决模型选择问题，引入模型选择模块(模型选择模块可以为用于模型选择的AI模型)，其输入为信道测量数据，输出为模型选择结果。根据模型选择结果激活相应的AI模型(用于终端定位的AI定位模型)，再使用激活的AI模型完成终端(UE)定位。

本公开实施例中，针对基于深度神经网络模型(AI模型)完成终端定位的应用场景，考虑为不同的信道场景或信道条件训练并存储不同的AI模型，以保证各种情况下的定位精确度。

在一些实施例中，进行AI模型定位推理前，需要首先选择与输入数据相匹配的AI模型。本公开实施例中，使用一个用于模型选择的AI模型(模型选择模块)以较高的精确度和较低的开销完成AI模型的选择和激活，进而使用适合当前信道场景或信道条件的AI模型实现终端定位以保证较高的定位精确度。

本公开实施例提供一种模型选择方法，其中，由第一节点执行的方法，包括：确定用于模型选择的第一数据；根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。由此，第一节点可以确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，进而使用第一AI模型对终端进行定位，能够提高终端定位的精确度，保证较高的终端定位精确度。

图5A是根据本公开实施例示出的模型选择方法的交互示意图。如图5A所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法包括：

S501A，第一节点向第二节点发送第一请求消息。

在一些实施例中，第二节点接收第一节点发送的第一请求消息。

在一些实施例中，第一请求消息用于请求获取用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一请求消息用于请求获取输入第一模块的第一数据。

在一些实施例中，第一模块可用于模型选择，可选地，第一模块是基于AI的模块，例如，为第二AI模型。

可选地，模块可以是实体的，可以是虚拟的。可选地，模块也可以被替换为模型等其他术语。

示例性地，第一模块为第二AI模型，将第一数据输入第二AI模型，第二AI模型可以输出从多个AI模型中选择的第一AI模型。

在一些实施例中，第一请求消息用于请求获取第一数据。

在一些实施例中，第一请求消息的名称不做限定，其例如是“第一消息”、“第一信息”等。

本公开实施例中，第一节点可以向第二节点发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

可以理解的是，第一数据用于模型选择，第一节点可以请求获取第一数据，在获取到第一数据的情况下，可以根据第一数据进行模型选择。

在一些实施例中，第一数据的名称不做限定，其例如是“模型输入数据”、“测量数据”等。

在一些实施例中，第一数据包括以下至少一项：

参考信号；

参考信号的参考信号接收功率RSRP；

基于参考信号确定的信道冲击响应CIR；

基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；

基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，参考信号包括PRS、SRS、SRS-Pos中的至少一项。

在一些实施例中，第一数据包括PRS。

在一些实施例中，第一数据包括SRS。

在一些实施例中，第一数据包括SRS-Pos(sounding reference signal-position，探测参考信号-定位，用于定位的探测参考信号)。

在一些实施例中，第一数据包括参考信号的参考信号接收功率(referencesignal received power，RSRP)。

在一些实施例中，第一数据包括基于PRS确定的CIR。

在一些实施例中，第一数据包括基于SRS确定的CIR。

在一些实施例中，第一数据包括基于SRS-Pos确定的CIR。

在一些实施例中，第一数据包括基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号。

其中，包括基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号的第一数据的传输可以采用比特图的编码方式进行传输，例如，编码方式为：共有N个采样点的情况下，使用log₂N个比特表示需要传输的时域采样点编号。

在一些实施例中，根据数据处理结果，对于有256个采样点的情况，基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径通常出现在前100个采样点，因此为了降低传输开销，包括基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号的第一数据可仅使用个比特表示，其设置可根据实际的通信传输要求实现。

在一些实施例中，第一数据包括基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号。

在一些实施例中，第一数据包括基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号。

在一些实施例中，第一数据包括基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号。

在一些实施例中，第一数据包括基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一数据包括基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一数据包括基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一数据包括基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点为终端、接入网设备、LMF中的至少一项。

当然，第一节点还可以为LMF以外其它核心网网元，本公开实施例对此不做具体限制。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备或LMF；或者第一节点为接入网设备，第二节点为终端或LMF；或者第一节点为LMF，第二节点为终端或接入网设备。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备，从而终端可以向接入网设备发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为LMF，从而终端可以向LMF发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

在一种可能的实现方式中，终端通过AMF向LMF发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端，从而接入网设备可以向终端发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为LMF，从而接入网设备可以向LMF发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为终端，从而LMF可以向终端发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

在一种可能的实现方式中，LMF通过AMF向终端发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为接入网设备，从而LMF可以向接入网设备发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一节点可以自行向第二节点发送第一请求消息，或者还可以在确定满足特定条件的情况下，向第二节点发送第一请求消息。

示例性地，第一节点在确定需要对终端进行定位的情况下，向第二节点发送第一请求消息。

示例性地，第一节点在确定需要进行模型选择的情况下，向第二节点发送第一请求消息。

示例性地，第一节点在确定在对终端进行定位需要进行模型选择的情况下，向第二节点发送第一请求消息。

S502A，第二节点向第一节点发送第一消息。

在一些实施例中，第一节点接收第二节点发送的第一消息。

在一些实施例中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一消息用于指示第一请求消息所请求的第一数据。

在一些实施例中，第一消息的名称不做限定，其例如是“第一响应消息”、“第一反馈信息”等。

本公开实施例中，第二节点可以向第一节点发送第一消息，为第一节点提供第一数据。

在一些实施例中，第二节点在接收到第一节点发送的第一请求消息的情况下，向第一节点发送第一消息，第一请求消息用于请求获取用于模型选择的第一数据，第一消息用于指示第一数据，从而第一节点可以从第二节点处获取第一数据，以使用第一数据进行模型选择。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，终端可以向接入网设备发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据，进一步的，终端可以接收接入网设备发送的第一消息，第一消息用于指示第一数据，从而，终端可以从接入网设备处获取用于模型选择第一数据，以在终端处实现模型选择。

其中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第一数据可以为以下至少一项：PRS；基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第一数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR，进而终端可以根据基于PRS确定的CIR，在终端处实现模型选择。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第一数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，进而终端可以根据基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，在终端处实现模型选择。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第一数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，进而终端可以根据基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，在终端处实现模型选择。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，接入网设备可以向终端发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据，进一步的，接入网设备可以接收终端发送的第一消息，第一消息用于指示第一数据，从而，接入网设备可以从终端处获取用于模型选择第一数据，以在接入网设备处实现模型选择。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第一数据可以为以下至少一项：SRS；SRS-Pos；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第一数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取到SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR，进而接入网设备可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR，在接入网设备处实现模型选择。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第一数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取到SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，进而接入网设备可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，在接入网设备处实现模型选择。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第一数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取到SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，进而接入网设备可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，在接入网设备处实现模型选择。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为终端的情况下，LMF可以向终端发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据，进一步的，LMF可以接收终端发送的第一消息，第一消息用于指示第一数据，从而，LMF可以从终端处获取用于模型选择第一数据，以在LMF处实现模型选择。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为终端的情况下，第一数据可以为以下至少一项：基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为接入网设备的情况下，LMF可以向接入网设备发送第一请求消息，请求获取用于模型选择的第一数据，进一步的，LMF可以接收接入网设备发送的第一消息，第一消息用于指示第一数据，从而，LMF可以从接入网设备处获取用于模型选择第一数据，以在LMF处实现模型选择。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为接入网设备的情况下，第一数据可以为以下至少一项：基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

S503A，第一节点确定用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一节点可以自行确定用于模型选择的第一数据，或者第一节点还可以从其它节点处获取用于模型选择的第一数据，以确定用于模型选择的第一数据。

在一些实施例中，第一节点为终端的情况下，终端自行确定用于模型选择的第一数据，第一数据可以为以下至少一项：PRS；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备的情况下，接入网设备自行确定用于模型选择的第一数据，第一数据可以为以下至少一项：SRS；SRS-Pos；基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点确定用于模型选择的第一数据，包括第一节点接收第二节点发送的第一消息，第一消息用于指示第一数据，第一节点根据第一消息确定第一数据。

在一些实施例中，第一节点确定用于模型选择的第一数据，包括第一节点向第二节点发送第一请求消息，第一请求消息请求获取第一数据，进一步的，第一节点接收第二节点发送的第一消息，第一消息用于指示第一数据，第一节点根据第一消息确定第一数据。

S504A，第一节点根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在一些实施例中，第一节点确定第一数据的情况下，可以根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在一些实施例中，第一节点在确定第一数据，以及第一模块的情况下，可以确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在一些实施例中，第一模块被配置在第一节点处，第一节点可以确定第一模块。

在一些实施例中，第一模块能够进行模型选择，可选地，第一模块是基于AI的模块，例如，为第二AI模型。

示例性的，第一节点将第一数据输入至第二AI模型，第二AI模型的输出结果，能够指示从多个AI模型中选择的用于对终端进行定位的第一AI模型。

在一些实施例中，在根据第一数据和第二AI模型，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型之前，可以对第二AI模型进行训练。

其中，对第二AI模型进行训练可以在第一节点处完成，或者还可以在其它节点处完成，将训练完成的第二AI模型配置在第一节点处。

在一些实施例中，对第二AI模型进行训练，可以采用训练数据集对第二AI模型进行训练，训练数据集中包括样本输入数据和对应的样本输出数据，在将样本输入数据输入至第二AI模型得到预测输出数据的情况下，可以根据预测输出数据和样本输出数据，对第二AI模型进行参数更新，在满足条件的情况下，确定第二AI模型训练完成，以得到训练好的第二AI模型。

本公开实施例中，第一节点可以根据第一数据和第二AI模型，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，第一数据可以反映信道场景或信道条件，所选择的第一AI模型能够适用于当前的信道场景或信道条件，从而在使用第一AI模型对终端进行定位时，能够提高终端定位的精确度，保证较高的终端定位精确度。

S505A，第一节点向第二节点发送第二请求消息。

在一些实施例中，第二节点接收第一节点发送的第二请求消息。

在一些实施例中，第二请求消息用于请求获取第二数据。

在一些实施例中，第二请求消息用于请求获取用于对终端进行定位的第二数据。

在一些实施例中，第二请求消息用于请求获取作为第一AI模型的输入的第二数据。

在一些实施例中，第二请求消息的名称不做限定，其例如是“第二消息”、“第二信息”等。

可以理解的是，第二数据为第一AI模型的输入数据，第一AI模型用于对终端进行定位，在将第二数据输入至第一AI模型，可以输出终端的定位结果。

在一些实施例中，第二数据用于第一节点基于第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第二数据包括以下至少一项：

参考信号；

参考信号的RSRP；

基于参考信号确定的信道冲击响应CIR；

基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，参考信号，包括PRS、SRS和SRS-Pos中的至少一项。

在一些实施例中，第二数据包括PRS。

在一些实施例中，第二数据包括SRS。

在一些实施例中，第二数据包括SRS-Pos(sounding reference signal-position，探测参考信号-定位，用于定位的探测参考信号)。

在一些实施例中，第二数据包括基于PRS确定的CIR。

在一些实施例中，第二数据包括基于SRS确定的CIR。

在一些实施例中，第二数据包括基于SRS-Pos确定的CIR。

在一些实施例中，第二数据包括基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号。

在一些实施例中，第二数据包括基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号。

在一些实施例中，第二数据包括基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号。

在一些实施例中，第二数据包括基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第二数据包括基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第二数据包括基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第二数据包括基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备，从而终端可以向接入网设备发送第二请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端，从而接入网设备可以向终端发送第二请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为终端，从而LMF可以向终端发送第二请求消息，请求获取第二数据。

在一种可能的实现方式中，LMF通过AMF向终端发送第二请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为接入网设备，从而LMF可以向接入网设备发送第二请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点可以自行向第二节点发送第二请求消息，或者还可以在确定满足特定条件的情况下，向第二节点发送第二请求消息。

示例性地，第一节点在确定需要对终端进行定位的情况下，向第二节点发送第二请求消息。

S506A，第二节点向第一节点发送第二消息。

在一些实施例中，第一节点接收第二节点发送的第二消息。

在一些实施例中，第二消息用于指示第二数据。

在一些实施例中，第二消息用于指示第二请求消息所请求的第二数据。

在一些实施例中，第二消息用于指示对终端进行定位的第二数据。

在一些实施例中，第二消息用于指示作为第一AI模型的输入数据的第二数据。

在一些实施例中，第二消息的名称不做限定，其例如是“第二响应消息”、“第二反馈信息”等。

本公开实施例中，第二节点可以向第一节点发送第二消息，为第一节点提供第二数据。

在一些实施例中，第二数据用于第一节点基于第一AI模型确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第二节点在接收到第一节点发送的第二请求消息的情况下，向第一节点发送第二消息，第二请求消息用于请求获取第二数据，第二消息用于指示第二数据，从而第一节点可以从第二节点处获取第二数据，以在第一节点处利用第二数据和第一AI模型确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，终端可以向接入网设备发送第二请求消息，请求获取第二数据，进一步的，终端可以接收接入网设备发送的第二消息，第二消息用于指示第二数据，从而，终端可以从接入网设备处获取第二数据，以在终端处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

其中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据可以为以下至少一项：PRS；基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR，进而可以根据基于PRS确定的CIR和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，进而可以根据基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，进而可以根据基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，接入网设备可以向终端发送第二请求消息，请求获取第二数据，进一步的，接入网设备可以接收终端发送的第二消息，第二消息用于指示第二数据，从而，接入网设备可以从终端处获取第二数据，以在接入网设备处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第二数据可以为以下至少一项：SRS；SRS-Pos；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为终端的情况下，LMF可以向终端发送第二请求消息，请求获取第二数据，进一步的，LMF可以接收终端发送的第二消息，第二消息用于指示第二数据，从而，LMF可以从终端处获取第二数据，以在LMF处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为终端的情况下，第二数据可以为以下至少一项：基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为接入网设备的情况下，LMF可以向接入网设备发送第二请求消息，请求获取第二数据，进一步的，LMF可以接收接入网设备发送的第二消息，第二消息用于指示第二数据，从而，LMF可以从接入网设备处获取第二数据，以在LMF处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据可以为以下至少一项：基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

S507A，第一节点确定第二数据。

在一些实施例中，第一节点可以自行确定第二数据，或者第一节点还可以从其它节点处获取第二数据，以确定第二数据。

在一些实施例中，第一节点为终端的情况下，终端自行确定第二数据，第二数据可以为以下至少一项：PRS；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备的情况下，接入网设备自行确定第二数据，第二数据可以为以下至少一项：SRS；SRS-Pos；基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点确定第二数据，包括第一节点接收第二节点发送的第二消息，第二消息用于指示第二数据，第一节点根据第二消息确定第二数据。

在一些实施例中，第一节点确定第二数据，包括第一节点向第二节点发送第二请求消息，第二请求消息请求获取第二数据，进一步的，第一节点接收第二节点发送的第二消息，第二消息用于指示第二数据，第一节点根据第二消息确定第二数据。

S508A，第一节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

本公开实施例中，第一节点在确定第二数据，以及第一AI模型的情况下，可以确定终端的定位结果。

在一些实施例中，终端的定位结果为终端的位置坐标。

在一些实施例中，终端的定位结果为终端的绝对位置坐标或相对位置坐标。

在一些实施例中，第一节点根据第一数据和第一模块确定第一AI模型。

在一些实施例中，第一AI模型被配置在第一节点处，第一节点可以根据第一数据和第一模块确定第一AI模型。

在一些实施例中，第一AI模型能够对终端进行定位。

示例性的，第一节点将第二数据输入至第一AI模型，第一AI模型的输出结果，能够指示终端的定位结果。

在一些实施例中，在根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果之前，可以对第一AI模型进行训练。

其中，对第一AI模型进行训练可以在第一节点处完成，或者还可以在其它节点处完成，将训练完成的第一AI模型配置在第一节点处。

在一些实施例中，对第一AI模型进行训练，可以采用训练数据集对第一AI模型进行训练，训练数据集中包括样本输入数据和对应的样本输出数据，在将样本输入数据输入至第一AI模型得到预测输出数据的情况下，可以根据预测输出数据和样本输出数据，对第一AI模型进行参数更新，在满足条件的情况下，确定第一AI模型训练完成，以得到训练好的第一AI模型。

本公开实施例中，第一节点可以根据第一数据和第一模块，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，第一数据可以反映信道场景或信道条件，所选择的第一AI模型能够适用于当前的信道场景或信道条件，从而第一节点在确定第二数据，使用第二数据和第一AI模型对终端进行定位时，能够得到较为准确的终端定位结果。

在一些实施例中，第一节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果，包括：根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数；根据第一参数，确定终端的定位结果。

本公开实施例中，第一节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果，可以根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数，进而根据第一参数，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一参数包括ToA和AoA中的至少一项。

在一些实施例中，第一节点根据第一参数，确定终端的定位结果，可以使用TDOA等传统定位方法，根据第一参数确定终端的定位结果，例如确定终端的位置坐标。

在一些实施例中，信息等的名称不限定于实施例中所记载的名称，“信息(information)”、“消息(message)”、“信号(signal)”、“信令(signaling)”、“报告(report)”、“配置(configuration)”、“指示(indication)”、“指令(instruction)”、“命令(command)”、“信道”、“参数(parameter)”、“域”、“字段”、“符号(symbol)”、“码元(symbol)”、“码本(codebook)”、“码字(codeword)”、“码点(codepoint)”、“比特(bit)”、“数据(data)”、“程序(program)”、“码片(chip)”等术语可以相互替换。

在一些实施例中，“获取”、“获得”、“得到”、“接收”、“传输”、“双向传输”、“发送和/或接收”可以相互替换，其可以解释为从其他主体接收，从协议中获取，从高层获取，自身处理得到、自主实现等多种含义。

在一些实施例中，“发送”、“发射”、“上报”、“下发”、“传输”、“双向传输”、“发送和/或接收”等术语可以相互替换。

在一些实施例中，“特定(certain)”、“预定(preseted)”、“预设”、“设定”、“指示(indicated)”、“某一”、“任意”、“第一”等术语可以相互替换，“特定A”、“预定A”、“预设A”、“设定A”、“指示A”、“某一A”、“任意A”、“第一A”可以解释为在协议等中预先规定的A，也可以解释为通过设定、配置、或指示等得到的A，也可以解释为特定A、某一A、任意A、或第一A等，但不限于此。

本公开实施例所涉及的通信方法可以包括S501A～S508A中的至少一者。例如，S501A可以作为独立实施例来实施，S502A可以作为独立实施例来实施，S503A可以作为独立实施例来实施，S504A可以作为独立实施例来实施，S505A可以作为独立实施例来实施，S506A可以作为独立实施例来实施，S507A可以作为独立实施例来实施，S508A可以作为独立实施例来实施，S503A+S504A可以作为独立实施例来实施，S502A+S503A+S504A可以作为独立实施例来实施，S501A+S502A+S503A+S504A可以作为独立实施例来实施，S507A+S508A可以作为独立实施例来实施，S506A+S507A+S508A可以作为独立实施例来实施，S505A+S506A+S507A+S508A可以作为独立实施例来实施，S503A+S504A+S507A+S508A可以作为独立实施例来实施，但不限于此。

在一些实施例中，S503A、S507A可以交换顺序或同时执行，S504A、S508A可以交换顺序或同时执行。

在一些实施例中，S502A、S506A可以交换顺序或同时执行，S501A、S505A可以交换顺序或同时执行。

在一些实施例中，S501A、S502A、S505A、S506A、S507A、S508A是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501A、S502A、S507A、S508A是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501A、S505A、S506A、S507A、S508A是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S505A、S506A、S507A、S508A是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S505A、S506A是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S505A是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，可参见图5A所对应的说明书之前或之后记载的其他可选实现方式。

图5B是根据本公开实施例示出的模型选择方法的交互示意图。如图5B所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法包括：

S501B，第一节点向第二节点发送第一请求消息。

S502B，第二节点向第一节点发送第一消息。

S503B，第一节点确定用于模型选择的第一数据。

S504B，第一节点根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

其中，S501B至S504B的相关描述可以参见图5A的S501A至S504A的相关描述，此处不再赘述。

其中，S501B至S504B的可选实现方式可以参见图5A的S501A至S504A的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

S505B，第一节点向第二节点发送指示信息。

在一些实施例中，第二节点接收第一节点发送的指示信息。

在一些实施例中，指示信息用于指示所确定的第一AI模型，第一AI模型用于第二节点基于第二数据对终端进行定位。

在一些实施例中，第一AI模型被配置在第二节点处。

在一些实施例中，指示信息用于指示所确定的第一AI模型对应的标识，第二节点根据标识确定第一AI模型。

在一些实施例中，指示信息的名称不做限定。

本公开实施例中，第二节点接收第一节点发送的指示信息，可以确定第一AI模型，进而可以确定在对终端进行定位时所使用的第一AI模型，从而使用与当前信道场景或信道条件相匹配的第一AI模型，能够提高终端定位的精确度，保证较高的终端定位精确度。

S506B，第二节点确定第一AI模型。

在一些实施例中，第二节点基于自身配置确定第一AI模型，或者基于其他节点的指示确定第一AI模型，或者基于协议约定确定第一AI模型。

在一些实施例中，第二节点根据指示信息，确定第一AI模型，其中，指示信息为第一节点发送至第二节点的，指示信息用于指示第一AI模型。

在一些实施例中，指示信息用于指示第一节点所确定的第一AI模型，第一AI模型用于第二节点基于第二数据对终端进行定位。

在一些实施例中，指示信息用于指示第一AI模型对应的标识，第二节点根据指示信息，也即标识，确定第一AI模型。

S507B，第二节点向第一节点发送第三请求消息。

在一些实施例中，第一节点接收第二节点发送的第三请求消息。

在一些实施例中，第三请求消息用于请求获取第二数据。

在一些实施例中，第三请求消息用于请求获取用于对终端进行定位的第二数据。

在一些实施例中，第三请求消息用于请求获取作为第一AI模型的输入的第二数据。

在一些实施例中，第三请求消息的名称不做限定，其例如是“第三消息”、“第三信息”等。

在一些实施例中，第二数据用于第二节点基于第一AI模型，确定终端的定位结果。

需要说明的是，第二数据的相关描述可以参见上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备，从而接入网设备可以向终端发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端，从而终端可以向接入网设备发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为终端，从而终端可以向LMF发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一种可能的实现方式中，至少通过AMF向LMF发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第二节点为接入网设备，从而接入网设备可以向LMF发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第二节点可以自行向第一节点发送第三请求消息，或者还可以在确定满足特定条件的情况下，向第一节点发送第三请求消息。

示例性地，第二节点在确定需要对终端进行定位的情况下，向第一节点发送第三请求消息。

S508B，第一节点向第二节点发送第三消息。

在一些实施例中，第二节点接收第一节点发送的第三消息。

在一些实施例中，第三消息用于指示第二数据，第二数据用于第二节点基于第一AI模型对终端进行定位。

在一些实施例中，第三消息用于指示第二请求消息所请求的第二数据。

在一些实施例中，第三消息用于指示对终端进行定位的第二数据。

在一些实施例中，第三消息用于指示作为第一AI模型的输入数据的第二数据。

在一些实施例中，第三消息的名称不做限定，其例如是“第三响应消息”、“第三反馈信息”等。

本公开实施例中，第一节点可以向第二节点发送第三消息，为第二节点提供第二数据。

在一些实施例中，第二数据用于第二节点基于第一AI模型确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点在接收到第二节点发送的第三请求消息的情况下，向第二节点发送第三消息，第三请求消息用于请求获取第二数据，第三消息用于指示第二数据，从而第二节点可以从第一节点处获取第二数据，以在第二节点处利用第二数据和第一AI模型确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，终端可以向接入网设备发送第三请求消息，请求获取第二数据，进一步的，终端可以接收接入网设备发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，从而，终端可以从接入网设备处获取第二数据，以在终端处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

其中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第二数据可以为以下至少一项：PRS；基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR，进而可以根据基于PRS确定的CIR和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，进而可以根据基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，进而可以根据基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，接入网设备可以向终端发送第三请求消息，请求获取第二数据，进一步的，接入网设备可以接收终端发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，从而，接入网设备可以从终端处获取第二数据，以在接入网设备处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据可以为以下至少一项：SRS；SRS-Pos；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第二节点为接入网设备的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为LMF的情况下，LMF可以向终端发送第三请求消息，请求获取第二数据，进一步的，LMF可以接收终端发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，从而，LMF可以从终端处获取第二数据，以在LMF处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第二节点为LMF的情况下，第二数据可以为以下至少一项：基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为LMF的情况下，LMF可以向接入网设备发送第三请求消息，请求获取第二数据，进一步的，LMF可以接收接入网设备发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，从而，LMF可以从接入网设备处获取第二数据，以在LMF处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为LMF的情况下，第二数据可以为以下至少一项：基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

S509B，第二节点确定第二数据。

在一些实施例中，第二节点可以自行确定第二数据，或者第二节点还可以从其它节点处获取第二数据，以确定第二数据。

在一些实施例中，第二节点为终端的情况下，终端自行确定第二数据，第二数据可以为以下至少一项：PRS；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第二节点为接入网设备的情况下，接入网设备自行确定第二数据，第二数据可以为以下至少一项：SRS；SRS-Pos；基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第二节点确定第二数据，包括第二节点接收第一节点发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，第二节点根据第三消息确定第二数据。

在一些实施例中，第二节点确定第二数据，包括第二节点向第一节点发送第三请求消息，第三请求消息请求获取第二数据，进一步的，第二节点接收第一节点发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，第二节点根据第三消息确定第二数据。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第二节点为终端或LMF；或者第一节点为终端，第二节点为接入网设备或LMF；或者第一节点为LMF，第二节点为终端或接入网设备。

S510B，第二节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第二节点在确定第二数据，以及第一AI模型的情况下，可以根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，终端的定位结果为终端的位置坐标。

在一些实施例中，第二节点根据第一节点发送的指示信息，确定第一AI模型。

在一些实施例中，第一AI模型被配置在第二节点处，第二节点可以根据第一节点发送的指示信息，确定第一AI模型。

在一些实施例中，第一AI模型能够对终端进行定位。

示例性的，第二节点将第二数据输入至第一AI模型，第一AI模型的输出结果，能够指示终端的定位结果。

其中，对第一AI模型进行训练可以在第二节点处完成，或者还可以在其它节点处完成，将训练完成的第一AI模型配置在第二节点处。

本公开实施例中，第二节点可以根据第一节点发送的指示信息，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，由于第一节点是基于第一数据和第一模块确定的第一AI模型，第一数据可以反映信道场景或信道条件，所选择的第一AI模型能够适用于当前的信道场景或信道条件，从而第二节点在确定第二数据，使用第二数据和第一AI模型对终端进行定位的情况下，能够得到较为准确的终端定位结果。

在一些实施例中，第二节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果，包括：根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数；根据第一参数，确定终端的定位结果。

本公开实施例中，第二节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果，可以根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数，进而根据第一参数，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一参数包括ToA和AoA中的至少一项。

在一些实施例中，第二节点根据第一参数，确定终端的定位结果，可以使用TDOA等传统定位方法，根据第一参数确定终端的定位结果，例如确定终端的位置坐标。

需要说明的是，第一节点和第二节点的相关描述可以参见上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。

本公开实施例所涉及的通信方法可以包括S501B～S510B中的至少一者。例如，S501B可以作为独立实施例来实施，S502B可以作为独立实施例来实施，S503B可以作为独立实施例来实施，S504B可以作为独立实施例来实施，S505B可以作为独立实施例来实施，S506B可以作为独立实施例来实施，S507B可以作为独立实施例来实施，S508B可以作为独立实施例来实施，S509B可以作为独立实施例来实施，S510B可以作为独立实施例来实施，S503B+S504B可以作为独立实施例来实施，S503B+S504B+S505B可以作为独立实施例来实施，S502B+S503B+S504B可以作为独立实施例来实施，S501B+S502B+S503B+S504B可以作为独立实施例来实施，S509B+S510B可以作为独立实施例来实施，S508B+S509B+S510B可以作为独立实施例来实施，S507B+S508B+S509B+S510B可以作为独立实施例来实施，S506B+S509B+S510B可以作为独立实施例来实施，S505B+S509B+S510B可以作为独立实施例来实施，S503B+S504B+S505B+S509B+S510B可以作为独立实施例来实施，但不限于此。

在一些实施例中，S501B、S502B、S505B、S506B、S507B、S508B、S509B、S510B是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501B、S502B、S506B、S507B、S508B、S509B、S510B是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501B、S505B、S506B、S507B、S508B、S509B、S510B是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S505B、S506B、S507B、S508B、S509B、S510B是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501B、S502B、S506B、S507B、S508B是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501B、S502B、S506B、S507B是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501B、S502B、S506B是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，可参见图5B所对应的说明书之前或之后记载的其他可选实现方式。

图5C是根据本公开实施例示出的模型选择方法的交互示意图。如图5C所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法包括：

S501C，第一节点向第二节点发送第一请求消息。

S502C，第二节点向第一节点发送第一消息。

S503C，第一节点确定用于模型选择的第一数据。

S504C，第一节点根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

其中，S501C至S504C的相关描述可以参见图5A的S501A至S504A的相关描述，此处不再赘述。

其中，S501C至S504C的可选实现方式可以参见图5A的S501A至S504A的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

S505C，第一节点向第三节点发送指示信息。

在一些实施例中，第三节点接收第一节点发送的指示信息。

在一些实施例中，指示信息用于指示所确定的第一AI模型，第一AI模型用于第三节点基于第二数据对终端进行定位。

在一些实施例中，第一AI模型被配置在第三节点处。

在一些实施例中，指示信息用于指示所确定的第一AI模型对应的标识，第三节点根据标识确定第一AI模型。

在一些实施例中，指示信息的名称不做限定。

本公开实施例中，第三节点接收第一节点发送的指示信息，可以确定第一AI模型，进而可以确定在对终端进行定位时所使用的第一AI模型，从而使用与当前信道场景或信道条件相匹配的第一AI模型，能够提高终端定位的精确度，保证较高的终端定位精确度。

S506C，第三节点确定第一AI模型。

在一些实施例中，第三节点基于自身配置确定第一AI模型，或者基于其他节点的指示确定第一AI模型，或者基于协议约定确定第一AI模型。

在一些实施例中，第三节点根据指示信息，确定第一AI模型，其中，指示信息为第一节点发送至第三节点的，指示信息用于指示第一AI模型。

在一些实施例中，指示信息用于指示第一节点所确定的第一AI模型，第一AI模型用于第三节点基于第二数据对终端进行定位。

S507C，第三节点向第一节点发送第三请求消息。

在一些实施例中，第一节点接收第三节点发送的第三请求消息。

在一些实施例中，第三请求消息用于请求获取第二数据。

在一些实施例中，第二数据用于第三节点基于第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第三节点为接入网设备，从而接入网设备可以向终端发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第三节点为终端，从而终端可以向接入网设备发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第三节点为终端，从而终端可以向LMF发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一种可能的实现方式中，终端通过AMF向LMF发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点为LMF，第三节点为接入网设备，从而接入网设备可以向LMF发送第三请求消息，请求获取第二数据。

在一些实施例中，第三节点可以自行向第一节点发送第三请求消息，或者还可以在确定满足特定条件的情况下，向第一节点发送第三请求消息。

示例性地，第三节点在确定需要对终端进行定位的情况下，向第一节点发送第三请求消息。

在一些实施例中，第一节点为终端，第三节点为LMF；或者

第一节点为终端，第二节点为接入网设备，第三节点为LMF；或者

第一节点为接入网设备，第三节点为LMF；或者

第一节点为接入网设备，第二节点为终端，第三节点为LMF；或者

第一节点为LMF，第三节点为终端或接入网设备；或者

第一节点为LMF，第二节点为终端，第三节点为接入网设备；或者

第一节点为LMF，第二节点为接入网设备，第三节点为终端。

S508C，第一节点向第三节点发送第三消息。

在一些实施例中，第三节点接收第一节点发送的第三消息。

在一些实施例中，第三消息用于指示第二数据，第二数据用于第三节点基于第一AI模型对终端进行定位。

本公开实施例中，第一节点可以向第三节点发送第三消息，为第三节点提供第二数据。

在一些实施例中，第二数据用于第三节点基于第一AI模型确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点在接收到第三节点发送的第三请求消息的情况下，向第三节点发送第三消息，第三请求消息用于请求获取第二数据，第三消息用于指示第二数据，从而第三节点可以从第一节点处获取第二数据，以在第三节点处利用第二数据和第一AI模型确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第三节点为终端的情况下，终端可以向接入网设备发送第三请求消息，请求获取第二数据，进一步的，终端可以接收接入网设备发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，从而，终端可以从接入网设备处获取第二数据，以在终端处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

其中，第一节点为接入网设备，第三节点为终端的情况下，第二数据可以为以下至少一项：PRS；基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第三节点为终端的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR，进而可以根据基于PRS确定的CIR和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第三节点为终端的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，进而可以根据基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为接入网设备，第三节点为终端的情况下，第二数据为PRS，终端从接入网设备处获取到PRS，可以确定基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，进而可以根据基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第三节点为接入网设备的情况下，接入网设备可以向终端发送第三请求消息，请求获取第二数据，进一步的，接入网设备可以接收终端发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，从而，接入网设备可以从终端处获取第二数据，以在接入网设备处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第三节点为接入网设备的情况下，第二数据可以为以下至少一项：SRS；SRS-Pos；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第三节点为接入网设备的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第三节点为接入网设备的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一种可能的实现方式中，第一节点为终端，第三节点为接入网设备的情况下，第二数据为SRS或SRS-Pos，接入网设备从终端处获取SRS或SRS-Pos，可以确定基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值，进而可以根据基于SRS或SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第三节点为LMF的情况下，LMF可以向终端发送第三请求消息，请求获取第二数据，进一步的，LMF可以接收终端发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，从而，LMF可以从终端处获取第二数据，以在LMF处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为终端，第三节点为LMF的情况下，第二数据可以为以下至少一项：基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第三节点为LMF的情况下，LMF可以向接入网设备发送第三请求消息，请求获取第二数据，进一步的，LMF可以接收接入网设备发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，从而，LMF可以从接入网设备处获取第二数据，以在LMF处根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第三节点为LMF的情况下，第二数据可以为以下至少一项：基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

S509C，第三节点确定第二数据。

在一些实施例中，第三节点可以自行确定第二数据，或者第三节点还可以从其它节点处获取第二数据，以确定第二数据。

在一些实施例中，第三节点为终端的情况下，终端自行确定第二数据，第二数据可以为以下至少一项：PRS；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第三节点为接入网设备的情况下，接入网设备自行确定第二数据，第二数据可以为以下至少一项：SRS；SRS-Pos；基于SRS确定的CIR；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于SRS-Pos确定的CIR；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于SRS-Pos确定的CIR中功率最大接收路径的功率值；基于PRS确定的CIR；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的时域采样点编号；基于PRS确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

在一些实施例中，第三节点确定第二数据，包括第三节点接收第一节点发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，第三节点根据第三消息确定第二数据。

在一些实施例中，第三节点确定第二数据，包括第三节点向第一节点发送第三请求消息，第三请求消息请求获取第二数据，进一步的，第三节点接收第一节点发送的第三消息，第三消息用于指示第二数据，第三节点根据第三消息确定第二数据。

在一些实施例中，第一节点为接入网设备，第三节点为终端或LMF；或者第一节点为终端，第三节点为接入网设备或LMF；或者第一节点为LMF，第三节点为终端或接入网设备。

S510C，第三节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第三节点在确定第二数据，以及第一AI模型的情况下，可以根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，终端的定位结果为终端的位置坐标。

在一些实施例中，第三节点根据第一节点发送的指示信息，确定第一AI模型。

在一些实施例中，第一AI模型被配置在第三节点处，第三节点可以根据第一节点发送的指示信息，确定第一AI模型。

在一些实施例中，第一AI模型能够对终端进行定位。

示例性的，第三节点将第二数据输入至第一AI模型，第一AI模型的输出结果，能够指示终端的定位结果。

其中，对第一AI模型进行训练可以在第三节点处完成，或者还可以在其它节点处完成，将训练完成的第一AI模型配置在第三节点处。

本公开实施例中，第三节点可以根据第一节点发送的指示信息，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型，由于第一节点是基于第一数据和第一模块确定的第一AI模型，第一数据可以反映信道场景或信道条件，所选择的第一AI模型能够适用于当前的信道场景或信道条件，从而第三节点在确定第二数据，使用第二数据和第一AI模型对终端进行定位的情况下，能够得到较为准确的终端定位结果。

在一些实施例中，第三节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果，包括：根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数；根据第一参数，确定终端的定位结果。

本公开实施例中，第三节点根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果，可以根据第二数据和第一AI模型，确定第一参数，进而根据第一参数，确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第一参数包括ToA和AoA中的至少一项。

在一些实施例中，第三节点根据第一参数，确定终端的定位结果，可以使用TDOA等传统定位方法，根据第一参数确定终端的定位结果，例如确定终端的位置坐标。

需要说明的是，第一节点、第二节点和第三节点的相关描述可以参见上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。

本公开实施例所涉及的通信方法可以包括S501C～S510C中的至少一者。例如，S501C可以作为独立实施例来实施，S502C可以作为独立实施例来实施，S503C可以作为独立实施例来实施，S504C可以作为独立实施例来实施，S505C可以作为独立实施例来实施，S506C可以作为独立实施例来实施，S507C可以作为独立实施例来实施，S508C可以作为独立实施例来实施，S509C可以作为独立实施例来实施，S510C可以作为独立实施例来实施，S503C+S504C可以作为独立实施例来实施，S503C+S504C+S505C可以作为独立实施例来实施，S502C+S503C+S504C可以作为独立实施例来实施，S501C+S502C+S503C+S504C可以作为独立实施例来实施，S509C+S510C可以作为独立实施例来实施，S508C+S509C+S510C可以作为独立实施例来实施，S507C+S508C+S509C+S510C可以作为独立实施例来实施，S506C+S509C+S510C可以作为独立实施例来实施，S505C+S509C+S510C可以作为独立实施例来实施，S503C+S504C+S505C+S509C+S510C可以作为独立实施例来实施，但不限于此。

在一些实施例中，S501C、S502C、S505C、S506C、S507C、S508C、S509C、S510C是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501C、S502C、S506C、S507C、S508C、S509C、S510C是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501C、S505C、S506C、S507C、S508C、S509C、S510C是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S505C、S506C、S507C、S508C、S509C、S510C是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501C、S502C、S506C、S507C、S508C是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501C、S502C、S506C、S507C是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S501C、S502C、S506C是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，可参见图5C所对应的说明书之前或之后记载的其他可选实现方式。

图6A是根据本公开实施例示出的模型选择方法的流程示意图。如图6A所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法由第一节点执行，上述方法包括：

S601A，获取第一数据。

其中，S601A的可选实现方式可以参见图5A的S503A的可选实现方式、及图5A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点自行确定第一数据，或者接收其他节点发送的第一数据。

在一些实施例中，第一节点接收第二节点发送的第一消息，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据，由此第一节点获取第一数据，但不限于此，第一节点还可以接收其它主体发送的第一消息，获取第一数据。

在一些实施例中，第一节点获取由协议规定的第一数据。

在一些实施例中，第一节点从高层(upper layer(s))获取第一数据。

在一些实施例中，第一节点进行处理从而得到第一数据。

在一些实施例中，S601A被省略，第一节点自主实现第一数据所指示的功能，或上述功能为缺省或默认。

在一些实施例中，第一节点接收第二节点发送的第一消息，其中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据；根据第一消息，确定第一数据。

在一些实施例中，第一节点向第二节点发送第一请求消息，其中，第一请求消息用于请求获取第一数据。

需要说明的是，第一节点、第二节点、第一数据的相关描述可以参见上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。

S602A，根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

其中，S602A的可选实现方式可以参见图5A的S504A的可选实现方式、及图5A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点配置有第一模块，第一节点可以确定第一模块。

在一些实施例中，第一节点根据第一数据和第一模块，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在本公开实施例中，部分或全部步骤、其可选实现方式可以与其他实施例中的部分或全部步骤任意组合，也可以与其他实施例的可选实现方式任意组合。

图6B是根据本公开实施例示出的模型选择方法的流程示意图。如图6B所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法由第一节点执行，上述方法包括：

S601B，获取第二数据。

其中，S601B的可选实现方式可以参见图5A的S507A的可选实现方式、及图5A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点自行确定第二数据，或者接收其他节点发送的第二数据。

在一些实施例中，第一节点接收第二节点发送的第二消息，第二消息用于指示第二数据，第一节点获取第二数据，但不限于此，第一节点还可以接收其它主体发送的第二消息，获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点获取由协议规定的第二数据。

在一些实施例中，第一节点从高层(upper layer(s))获取第二数据。

在一些实施例中，第一节点进行处理从而得到第二数据。

在一些实施例中，S601B被省略，第一节点自主实现第二数据所指示的功能，或上述功能为缺省或默认。

在一些实施例中，第一节点确定第二数据，包括：接收第二节点发送的第二消息，其中，第二消息用于指示第二数据；根据第二消息，确定第二数据。

在一些实施例中，第一节点向第二节点发送第二请求消息，其中，第二请求消息用于请求获取第二数据。

需要说明的是，第一节点、第二节点的相关描述可以参见上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。

S602B，根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

其中，S602B的可选实现方式可以参见图5A的S508A的可选实现方式、及图5A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一参数包括ToA和AoA中的至少一项。

在一些实施例中，第一节点采用图6A的S601A和S602A所示的方法，确定第一AI模型。

在一些实施例中，S601B和S602B与图6A的S601A和S602A一起被实施。

图6C是根据本公开实施例示出的模型选择方法的流程示意图。如图6C所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法由第一节点执行，上述方法包括：

S601C，发送指示信息。

其中，S601C的可选实现方式可以参见图5B的S505B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点向第二节点发送指示信息，但不限于此，也可以向其它主体发送指示信息。

在一些实施例中，指示信息用于指示第一AI模型对应的标识。

可选地，上述指示信息用于第二节点确定第一AI模型。其可选实现方式可以参见图5B的S506B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

其中，S601C的可选实现方式可以参见图5C的S505C的可选实现方式、及图5C所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点向第三节点发送指示信息，但不限于此，也可以向其它主体发送指示信息。

可选地，上述指示信息用于第三节点确定第一AI模型。其可选实现方式可以参见图5C的S506C的可选实现方式、及图5C所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

S602C，接收第三请求消息。

其中，S602C的可选实现方式可以参见图5B的S507B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点接收第二节点发送的第三请求消息，但不限于此，也可以接收其它主体发送的第三请求消息。

其中，S602C的可选实现方式可以参见图5C的S507C的可选实现方式、及图5C所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点接收第三节点发送的第三请求消息，但不限于此，也可以接收其它主体发送的第三请求消息。

在一些实施例中，第一节点获取由协议规定的第三请求消息。

在一些实施例中，第一节点从高层(upper layer(s))获取第三请求消息。

在一些实施例中，第一节点进行处理从而得到第三请求消息。

在一些实施例中，S602C被省略，第一节点自主实现第三请求消息所指示的功能，或上述功能为缺省或默认。

在一些实施例中，第三请求消息用于请求获取第二数据。

S603C，发送第三消息。

其中，S603C的可选实现方式可以参见图5B的S508B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点向第二节点发送第三消息，但不限于此，也可以向其它主体发送第三消息。

可选地，上述第三消息用于第二节点确定第二数据。其可选实现方式可以参见图5B的S509B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

其中，S603C的可选实现方式可以参见图5C的S508C的可选实现方式、及图5C所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一节点向第三节点发送第三消息，但不限于此，也可以向其它主体发送第三消息。

可选地，上述第三消息用于第三节点确定第二数据。其可选实现方式可以参见图5C的S509C的可选实现方式、及图5C所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

需要说明的是，第一节点、第二节点、第三节点的相关描述可以参见上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些实施例中，S601B和S602B与图6A的S601A和S602A一起被实施。

本公开实施例所涉及的通信方法可以包括S601C～S603C中的至少一者。例如，S601C可以作为独立实施例来实施，S602C可以作为独立实施例来实施，S603C可以作为独立实施例来实施，但不限于此。

在一些实施例中，S602C、S603C为是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S602C为是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

图7A是根据本公开实施例示出的模型选择方法的流程示意图。如图7A所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法由第二节点执行，上述方法包括：

S701A，发送第一消息。

其中，S701A的可选实现方式可以参见图5A的S502A的可选实现方式、及图5A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第二节点向第一节点发送第一消息，但不限于此，也可以向其它主体发送第一消息。

可选地，上述第一消息用于第一节点确定第一数据。其可选实现方式可以参见图5A的S503A的可选实现方式、及图5A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据，第一数据用于第一节点基于第一模块，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

在一些实施例中，第二节点接收第一节点发送的第一请求消息，其中，第一请求消息用于请求获取第一数据。

图7B是根据本公开实施例示出的模型选择方法的流程示意图。如图7B所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法由第二节点执行，上述方法包括：

S701B，发送第二消息。

其中，S701B的可选实现方式可以参见图5A的S506A的可选实现方式、及图5A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第二节点向第一节点发送第二消息，但不限于此，也可以向其他主体发送第二消息。

可选地，上述第二消息用于第一节点确定第二数据。其可选实现方式可以参见图5A的S507A的可选实现方式、及图5A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第二消息用于指示第二数据，第二数据用于第一节点基于第一AI模型确定终端的定位结果。

在一些实施例中，第二节点接收第一节点发送的第二请求消息，其中，第二请求消息用于请求获取第二数据。

需要说明的是，第一节点、第二节点、第二数据的相关描述可以参见上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些实施例中，第二节点还采用图7A的S701A所示的方法，发送第一消息。

在一些实施例中，S701B与图7A的S701A一起被实施。

图7C是根据本公开实施例示出的模型选择方法的流程示意图。如图7C所示，本公开实施例涉及模型选择方法，上述方法由第二节点执行，上述方法包括：

S701C，获取指示信息。

其中，S701C的可选实现方式可以参见图5B的S505B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第二节点接收第一节点发送的指示信息，但不限于此，也可以接收其它主体发送的指示信息。

在一些实施例中，第二节点获取由协议规定的指示信息。

在一些实施例中，第二节点从高层(upper layer(s))获取指示信息。

在一些实施例中，第二节点进行处理从而得到指示信息。

在一些实施例中，S701C被省略，第二节点自主实现指示信息所指示的功能，或上述功能为缺省或默认。

在一些实施例中，指示信息用于指示第一AI模型，但不限于此，指示信息也可以用于指示第一AI模型对应的标识。

在一些实施例中，第二节点根据指示信息，确定第一AI模型。

S702C，发送第三请求消息。

其中，S702C的可选实现方式可以参见图5B的S507B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第二节点向第一节点发送第三请求消息，但不限于此，也可以向其它主体发送第三请求消息。

在一些实施例中，第三请求消息用于请求获取第二数据。

S703C，获取第三消息。

其中，S703C的可选实现方式可以参见图5B的S508B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第二节点接收第一节点发送的第三消息，但不限于此，也可以接收其它主体发送的第三消息。

在一些实施例中，第二节点获取由协议规定的第三消息。

在一些实施例中，第二节点从高层(upper layer(s))获取第三消息。

在一些实施例中，第二节点进行处理从而得到第三消息。

在一些实施例中，S703C被省略，第二节点自主实现第三消息所指示的功能，或上述功能为缺省或默认。

在一些实施例中，第三消息用于指示第二数据。

S704C，确定第二数据。

其中，S704C的可选实现方式可以参见图5B的S509B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第二节点根据第三消息确定第二数据。

S705C，根据第二数据和第一AI模型，确定终端的定位结果。

其中，S705C的可选实现方式可以参见图5B的S510B的可选实现方式、及图5B所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。

在一些实施例中，第一参数包括ToA和AoA中的至少一项。

在一些实施例中，S701C至S705C与图7A的S701A一起被实施。

本公开实施例所涉及的通信方法可以包括S701C～S705C中的至少一者。例如，S701C可以作为独立实施例来实施，S702C可以作为独立实施例来实施，S703C可以作为独立实施例来实施，S704C可以作为独立实施例来实施，S705C可以作为独立实施例来实施，S704C+S705C可以作为独立实施例来实施，S703C+S705C可以作为独立实施例来实施，但不限于此。

在一些实施例中，S701C和S703C可以同时执行或交换顺序执行。

在一些实施例中，S702C、S703C为是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

在一些实施例中，S702C为是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。

本公开实施例中，针对基于深度神经网络模型完成终端定位的应用场景，实际系统应用过程中，为不同的信道场景或信道条件训练并存储不同的AI模型，以保证各种情况下的定位精确度。

在一些实施例中，进行AI模型定位推理前，需要首先选择与输入数据相匹配的AI模型。基于第一模块(模型选择模块)以较高的精确度和较低的开销完成AI模型选择，之后激活相应的AI模型，进而使用适合当前信道场景或信道条件的AI模型实现终端定位以保证较高的定位精确度

通常情况下，不同信道场景或信道条件下的信道测量数据特征具有一定差异，因此可以使用用于实现数据分类的机器学习算法或神经网络模型作为第一模块(模型选择模块)，模型选择模块输入信道测量数据，输出相应的模型类型信息，或输出与模型类型相关的信道场景或信道条件类型等信息，进而根据模型选择模块的输出选择相应的AI模型并进行后续的模型推理。

针对如图3所示的应用模式1、2、4，模型选择模块需要输入的测量数据在终端、接入网设备处测量获取，AI模型部署在与获取信道测量数据相同的设备处，终端或接入网设备可直接根据其获取的信道测量数据进行模型选择，即测量节点与模型选择、推理节点相同，不涉及通信节点间用于模型选择的信道测量数据传输。

针对如图3所示的应用模式3、5，模型选择模块需要输入的测量数据在终端、接入网设备处测量获取，而AI模型在LMF处应用，涉及通信节点间用于模型选择的信道测量数据传输。在应用模式3、5下，所述测量节点通常包括终端或接入网设备，所述模型选择、推理节点通常指LMF。

此外，在实际系统中的AI模型应用过程中，存在两种模型选择与模型推理的执行方法：

(1)测量节点首先提供用于完成模型选择的信道测量数据，模型选择、推理节点完成模型选择后，测量节点再发送用于完成定位的信道测量数据，进行后续的模型推理过程；

(2)测量节点同时提供用于完成模型选择和模型推理的信道测量数据，模型选择、推理节点根据用于模型选择的数据完成模型选择后，使用相应的AI定位模型直接完成模型推理。

本方案针对不同的情况提出如下两种步骤流程。

示例性实施例中，如图8A所示，以测量节点为终端或接入网设备，模型选择、推理节点为LMF为例进行说明，流程1：先完成模型选择再进行定位模型推理。

1.模型选择、推理节点向测量节点发送用于完成AI模型选择的数据请求，指定需要上报的数据类型，所述数据类型可以包括：测量节点基于参考信号测量获取的完整CIR数据，或其他类型的测量数据。

2.测量节点接收模型选择、推理节点的数据请求，测量并上报相应的数据。

3.模型选择、推理节点接收测量节点发送的测量数据，使用模型选择模块完成AI定位模型选择，并完成相应的模型激活。所述模型选择模块可以包括用于完成数据分类的机器学习算法或神经网络模型，其输入为模型选择、推理节点接收的数据，输出为AI定位模型编号、信道场景、信道配置等信息，该信息能够指示当前情况下需要使用的特定AI模型。

4.应用激活的AI模型完成终端定位，即模型选择、推理节点基于测量节点上报的信道测量数据完成AI定位模型推理，获取终端位置坐标。

示例性实施例中，如图8B所示，以测量节点为终端或接入网设备，模型选择、推理节点为LMF为例进行说明，流程2：模型选择与推理同步完成。

1.测量节点发送用于完成AI模型选择和模型推理的测量数据，所述数据可以包括：测量节点基于参考信号测量获取的完整CIR数据，或其他类型的测量数据。

2.模型选择、推理节点根据测量节点上报的用于模型选择的数据完成AI定位模型的选择、激活。

模型选择、推理节点应用激活的AI模型，使用测量节点上报的测量数据完成终端定位。

需要说明的是，上述流程中，测量节点需要向模型选择、推理节点上报用于模型选择的信道测量数据，根据现有技术支持的上报数据类型，可以包括如下主要方式：

(1)完整的CIR数据包含较多的信道特征信息，根据完整CIR数据可以较好地区分不同信道场景、信道条件下的输入数据，因此测量节点可以直接上报完整CIR数据，能够实现较高的模型选择精确度。但完整CIR数据的维度较高，需要使用复杂度较高的模型选择模块，进而造成较大的模型存储和计算开销。同时，测量节点上报用于模型选择的完整CIR数据也将带来较大的数据传输开销。

(2)现有技术支持接收信号平均功率RSRP数据的上报，因此根据原始CIR测量值计算得到平均功率，该功率值也可作为模型选择模块的输入。然而，尽管相比于完整CIR数据，RSRP的数据维度很低，相应的模型存储和计算开销较低，但RSRP为接收信号的平均功率值，无法反映不同信道场景或信道条件下的数据特征，无法实现较高的模型选择精确度。

为了实现高精确度、低开销的模型选择，本发明提出基于最强接收路径的模型选择方法。CIR数据中，功率最强的路径和相应的时域采样点编号能够较好地表示接收端与发送端之间的位置关系，以及信道环境中的遮挡物等情况，能够反映不同信道场景或信道条件下的数据分布特征。同时，以最强接收路径功率和时域采样点编号作为模型选择模块的输入，模型复杂度较低，并且测量节点需要上报的数据传输开销较低。

方案流程1、2中，测量节点所上报的用于完成AI定位模型选择的信道测量数据为：基于参考信号测量获取的CIR数据中，功率最大接收路径的时域采样点编号和功率值。因此，可以考虑在测量节点向LMF上报的信息中定义新的测量值：

-nr-StrongestPathRSRP-Result

-nr-TapIndex

功率最大接收路径RSRP的表示与传输与现有标准中所规定的方式相同，RSRP单位转换为dBm整数后使用8bit表示；TapIndex的传输可以采用编码方式为：共有个采样点的情况下，使用log₂N个比特表示需要传输的采样点编号。此外，根据数据处理结果，对于256个采样点的情况，功率最大接收路径通常出现在前100个采样点，因此为了降低传输开销，TapIndex可仅使用/>个比特表示，具体设置可根据实际的通信传输要求实现。

通过实施本公开实施例，对于基于深度神经网络模型完成终端定位的应用场景，针对LMF接收终端或接入网设备上报的信道测量数据并输入AI模型以直接获取终端位置坐标的应用模式。为解决不同的信道场景或信道条件下的AI模型选择问题，本公开实施例提出AI模型选择模块和相关通信流程，模型选择、推理节点根据测量节点上报的信道测量数据，基于模型选择模块以较高的精确度和较低的开销完成AI模型选择，能够较好地保证AI模型在实际系统应用过程中的性能表现。

本公开实施例还提出用于实现以上任一方法的装置，例如，提出一装置，上述装置包括用以实现以上任一方法中第一节点所执行的各步骤的单元或模块。再如，还提出另一装置，包括用以实现以上任一方法中第二节点所执行的各步骤的单元或模块。

应理解以上装置中各单元或模块的划分仅是一种逻辑功能的划分，在实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。此外，装置中的单元或模块可以以处理器调用软件的形式实现：例如装置包括处理器，处理器与存储器连接，存储器中存储有指令，处理器调用存储器中存储的指令，以实现以上任一方法或实现上述装置各单元或模块的功能，其中处理器例如为通用处理器，例如中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)或微处理器，存储器为装置内的存储器或装置外的存储器。或者，装置中的单元或模块可以以硬件电路的形式实现，可以通过对硬件电路的设计实现部分或全部单元或模块的功能，上述硬件电路可以理解为一个或多个处理器；例如，在一种实现中，上述硬件电路为专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，通过对电路内元件逻辑关系的设计，实现以上部分或全部单元或模块的功能；再如，在另一种实现中，上述硬件电路为可以通过可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)实现，以现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)为例，其可以包括大量逻辑门电路，通过配置文件来配置逻辑门电路之间的连接关系，从而实现以上部分或全部单元或模块的功能。以上装置的所有单元或模块可以全部通过处理器调用软件的形式实现，或全部通过硬件电路的形式实现，或部分通过处理器调用软件的形式实现，剩余部分通过硬件电路的形式实现。

在本公开实施例中，处理器是具有信号处理能力的电路，在一种实现中，处理器可以是具有指令读取与运行能力的电路，例如中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、图形处理器(graphics processing unit，GPU)(可以理解为微处理器)、或数字信号处理器(digital signal processor，DSP)等；在另一种实现中，处理器可以通过硬件电路的逻辑关系实现一定功能，上述硬件电路的逻辑关系是固定的或可以重构的，例如处理器为专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)或可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)实现的硬件电路,例如FPGA。在可重构的硬件电路中，处理器加载配置文档，实现硬件电路配置的过程，可以理解为处理器加载指令，以实现以上部分或全部单元或模块的功能的过程。此外，还可以是针对人工智能设计的硬件电路，其可以理解为ASIC，例如神经网络处理单元(Neural Network Processing Unit，NPU)、张量处理单元(Tensor Processing Unit，TPU)、深度学习处理单元(Deep learningProcessing Unit，DPU)等。

图9A是本公开实施例提出的第一节点的结构示意图。如图9A所示，第一节点10可以包括：收发模块11、处理模块12等中的至少一者。

在一些实施例中，上述处理模块12，用于确定用于模型选择的第一数据；收发模块11，用于根据第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

可选地，上述收发模块11用于执行以上任一方法中第一节点10执行的发送和/或接收等通信步骤(例如S501A～S508A，S501B～S510B，S501C～S510C，但不限于此)中的至少一者，此处不再赘述。可选地，上述处理模块12用于执行以上任一方法中第一节点10执行的其他步骤(例如S501A～S508A，S501B～S510B，S501C～S510C，但不限于此)中的至少一者，此处不再赘述。

图9B是本公开实施例提出的第二节点的结构示意图。如图9B所示，第二节点20可以包括：收发模块21、处理模块22等中的至少一者。

在一些实施例中，上述收发模块21，用于向第一节点发送第一消息，其中，第一消息用于指示用于模型选择的第一数据，第一数据用于第一节点确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

可选地，上述收发模块21用于执行以上任一方法中第二节点20执行的发送和/或接收等通信步骤(例如S501A～S508A，S501B～S510B，S501C～S510C，但不限于此)中的至少一者，此处不再赘述。可选地，上述处理模块22用于执行以上任一方法中第二节点20执行的其他步骤(例如S501A～S508A，S501B～S510B，S501C～S510C，但不限于此)中的至少一者，此处不再赘述。

在一些实施例中，收发模块可以包括发送模块和/或接收模块，发送模块和接收模块可以是分离的，也可以集成在一起。可选地，收发模块可以与收发器相互替换。

在一些实施例中，处理模块可以是一个模块，也可以包括多个子模块。可选地，上述多个子模块分别执行处理模块所需执行的全部或部分步骤。可选地，处理模块可以与处理器相互替换。

图10A是本公开实施例提出的通信设备8100的结构示意图。通信设备8100可以是网络设备(例如接入网设备、核心网设备等)，也可以是终端(例如用户设备等)，也可以是支持网络设备实现以上任一方法的芯片、芯片系统、或处理器等，还可以是支持终端实现以上任一方法的芯片、芯片系统、或处理器等。通信设备8100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。

如图10A所示，通信设备8100包括一个或多个处理器8101。处理器8101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，终端设备、终端设备芯片，DU或CU等)进行控制，执行程序，处理程序的数据。可选地，通信设备8100用于执行以上任一方法。可选地，一个或多个处理器8101用于调用指令以使得通信设备8100执行以上任一方法。

在一些实施例中，通信设备8100还包括一个或多个收发器8102。在通信设备8100包括一个或多个收发器8102时，收发器8102执行上述方法中的发送和/或接收等通信步骤(例如S501A～S508A，S501B～S510B，S501C～S510C，但不限于此)中的至少一者，处理器8101执行其他步骤(例如S501A～S508A，S501B～S510B，S501C～S510C，但不限于此)中的至少一者。在可选的实施例中，收发器可以包括接收器和/或发送器，接收器和发送器可以是分离的，也可以集成在一起。可选地，收发器、收发单元、收发机、收发电路、接口电路、接口等术语可以相互替换，发送器、发送单元、发送机、发送电路等术语可以相互替换，接收器、接收单元、接收机、接收电路等术语可以相互替换。

在一些实施例中，通信设备8100还包括用于存储数据的一个或多个存储器8103。可选地，全部或部分存储器8103也可以处于通信设备8100之外。在可选的实施例中，通信设备8100可以包括一个或多个接口电路8104。可选地，接口电路8104与存储器8102连接，接口电路8104可用于从存储器8102或其他装置接收数据，可用于向存储器8102或其他装置发送数据。例如，接口电路8104可读取存储器8102中存储的数据，并将该数据发送给处理器8101。

以上实施例描述中的通信设备8100可以是第一节点或第二节点，但本公开中描述的通信设备8100的范围并不限于此，通信设备8100的结构可以不受图10A的限制。通信设备可以是独立的设备或者可以是较大设备的一部分。例如所述通信设备可以是：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，可选地，上述IC集合也可以包括用于存储数据，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、终端设备、智能终端设备、蜂窝电话、无线设备、手持机、移动单元、车载设备、网络设备、云设备、人工智能设备等等；(6)其他等等。

图10B是本公开实施例提出的芯片8200的结构示意图。对于通信设备8100可以是芯片或芯片系统的情况，可以参见图10B所示的芯片8200的结构示意图，但不限于此。

芯片8200包括一个或多个处理器8201。芯片8200用于执行以上任一方法。

在一些实施例中，芯片8200还包括一个或多个接口电路8202。可选地，接口电路、接口、收发管脚等术语可以相互替换。在一些实施例中，芯片8200还包括用于存储数据的一个或多个存储器8203。可选地，全部或部分存储器8203可以处于芯片8200之外。可选地，接口电路8202与存储器8203连接，接口电路8202可以用于从存储器8203或其他装置接收数据，接口电路8202可用于向存储器8203或其他装置发送数据。例如，接口电路8202可读取存储器8203中存储的数据，并将该数据发送给处理器8201。

在一些实施例中，接口电路8202执行上述方法中的发送和/或接收等通信步骤(例如S501A～S508A，S501B～S510B，S501C～S510C，但不限于此)中的至少一者。接口电路8202执行上述方法中的发送和/或接收等通信步骤例如是指：接口电路8202执行处理器8201、芯片8200、存储器8203或收发器件之间的数据交互。在一些实施例中，处理器8201执行其他步骤(例如S501A～S508A，S501B～S510B，S501C～S510C，但不限于此)中的至少一者。

本公开还提出存储介质，上述存储介质上存储有指令，当上述指令在通信设备8100上运行时，使得通信设备8100执行以上任一方法。可选地，上述存储介质是电子存储介质。可选地，上述存储介质是计算机可读存储介质，但不限于此，其也可以是其他装置可读的存储介质。可选地，上述存储介质可以是非暂时性(non-transitory)存储介质，但不限于此，其也可以是暂时性存储介质。

本公开还提出程序产品，上述程序产品被通信设备8100执行时，使得通信设备8100执行以上任一方法。可选地，上述程序产品是计算机程序产品。

本公开还提出计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以上任一方法。

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

1.一种模型选择方法，其特征在于，所述方法由第一节点执行，包括：

确定用于模型选择的第一数据；

根据所述第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定用于模型选择的第一数据，包括：

接收所述第二节点发送的第一消息，其中，所述第一消息用于指示用于模型选择的所述第一数据；

根据所述第一消息，确定所述第一数据。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向第二节点发送第一请求消息，其中，所述第一请求消息用于请求获取所述第一数据。

4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定第二数据；

根据所述第二数据和所述第一AI模型，确定终端的定位结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二数据和所述第一AI模型，确定终端的定位结果，包括：

根据所述第二数据和所述第一AI模型，确定第一参数；

根据所述第一参数，确定终端的定位结果。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述确定第二数据，包括：

接收所述第二节点发送的第二消息，其中，所述第二消息用于指示所述第二数据；

根据所述第二消息，确定所述第二数据。

7.如权利要求4至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向第二节点发送第二请求消息，其中，所述第二请求消息用于请求获取所述第二数据。

8.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向第二节点发送指示信息，其中，所述指示信息用于指示所确定的所述第一AI模型，所述第一AI模型用于所述第二节点基于第二数据，确定终端的定位结果；或者

向第三节点发送指示信息，其中，所述指示信息用于指示所确定的所述第一AI模型，所述第一AI模型用于所述第三节点基于第二数据，确定终端的定位结果。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述第二节点发送第三消息，其中，所述第三消息用于指示所述第二数据，所述第二数据用于所述第二节点基于所述第一AI模型，确定终端的定位结果；或者

向所述第三节点发送第三消息，其中，所述第三消息用于指示所述第二数据，所述第二数据用于所述第三节点基于所述第一AI模型，确定终端的定位结果。

10.如权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述第二节点发送的第三请求消息，其中，所述第三请求消息用于请求获取所述第二数据；或者

接收所述第三节点发送的第三请求消息，其中，所述第三请求消息用于请求获取所述第二数据。

11.如权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一节点为以下任一项：

终端；

接入网设备；

位置管理功能LMF。

12.如权利要求2、3、6至10中任一项所述的方法，其特征在于，

所述第一节点为终端，所述第二节点为接入网设备或LMF；或者

所述第一节点为接入网设备，所述第二节点为终端或LMF；或者

所述第一节点为LMF，所述第二节点为终端或接入网设备。

13.如权利要求8至10中任一项所述的方法，其特征在于，

所述第一节点为终端，所述第三节点为LMF；或者

所述第一节点为终端，所述第二节点为接入网设备，所述第三节点为LMF；或者

所述第一节点为接入网设备，所述第三节点为LMF；或者

所述第一节点为接入网设备，所述第二节点为终端，所述第三节点为LMF；或者

所述第一节点为LMF，所述第三节点为终端或接入网设备；或者

所述第一节点为LMF，所述第二节点为终端，所述第三节点为接入网设备；或者

所述第一节点为LMF，所述第二节点为接入网设备，所述第三节点为终端。

14.如权利要求1至13中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一数据包括以下至少一项：

参考信号；

参考信号的参考信号接收功率RSRP；

基于参考信号确定的信道冲击响应CIR；

基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

15.如权利要求4至10中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二数据包括以下至少一项：

参考信号；

参考信号的RSRP；

基于参考信号确定的CIR；

基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

16.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一参数包括以下至少一项：

到达时间ToA；

到达角AoA。

17.如权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述参考信号包括以下至少一项：

定位参考信号PRS；

探测参考信号SRS；

用于定位的探测参考信号SRS-Pos。

18.一种模型选择方法，其特征在于，所述方法由第二节点执行，包括：

向第一节点发送第一消息，其中，所述第一消息用于指示用于模型选择的第一数据，所述第一数据用于所述第一节点确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述第一节点发送的第一请求消息，其中，所述第一请求消息用于请求获取所述第一数据。

20.如权利要求18或19所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述第一节点发送第二消息，其中，所述第二消息用于指示第二数据，所述第二数据用于所述第一节点基于所述第一AI模型确定终端的定位结果。

21.如权利要求20所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述第一节点发送的第二请求消息，其中，所述第二请求消息用于请求获取所述第二数据。

22.如权利要求18或19所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述第一节点发送的指示信息，其中，所述指示信息用于指示所确定的所述第一AI模型；

根据所述指示信息，确定所述第一AI模型。

23.如权利要求22所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定第二数据；

24.如权利要求23所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二数据和所述第一AI模型，确定终端的定位结果，包括：

根据所述第二数据和所述第一AI模型，确定第一参数；

根据所述第一参数，确定终端的定位结果。

25.如权利要求23或24所述的方法，其特征在于，所述确定第二数据，包括：

接收所述第一节点发送的第三消息，其中，所述第三消息用于指示所述第二数据，所述第二数据用于所述第二节点基于所述第一AI模型，确定终端的定位结果；

根据所述第三消息，确定所述第二数据。

26.如权利要求23至25中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述第一节点发送第三请求消息，其中，所述第三请求消息用于请求获取所述第二数据。

27.如权利要求18至26中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一节点为以下任一项：

终端；

接入网设备；

LMF。

28.如权利要求18至26中任一项所述的方法，其特征在于，

所述第一节点为LMF，所述第二节点为终端或接入网设备。

29.如权利要求18至28中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一数据包括以下至少一项：

参考信号；

参考信号的RSRP；

基于参考信号确定的CIR；

基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

30.如权利要求20、21、23至26中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二数据包括以下至少一项：

参考信号；

参考信号的RSRP；

基于参考信号确定的CIR；

基于参考信号确定的CIR中功率最大接收路径的功率值。

31.如权利要求24所述的方法，其特征在于，所述第一参数包括以下至少一项：

ToA；

AoA。

32.如权利要求29或30所述的方法，其特征在于，所述参考信号，包括以下至少一项：

PRS；

SRS；

SRS-Pos。

33.一种第一节点，其特征在于，包括：

处理模块，用于确定用于模型选择的第一数据；

收发模块，用于根据所述第一数据，确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

34.一种第二节点，其特征在于，包括：

收发模块，用于向第一节点发送第一消息，其中，所述第一消息用于指示用于模型选择的第一数据，所述第一数据用于所述第一节点确定多个AI模型中用于对终端进行定位的第一AI模型。

35.一种第一节点，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

其中，所述第一节点用于执行权利要求1至17中任一项所述的方法。

36.一种第二节点，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

其中，所述第二节点用于执行权利要求18至32中任一项所述的方法。

37.一种通信系统，其特征在于，包括第一节点和第二节点，其中，所述第一节点被配置为实现权利要求1至17中任一项所述的方法，所述第二节点被配置为实现权利要求18至32中任一项所述的方法。

38.一种存储介质，所述存储介质存储有指令，其特征在于，当所述指令在通信设备上运行时，使得所述通信设备执行如权利要求1至17、18至32中任一项所述的方法。