CN117411602A - 数据采集方法及装置 - Google Patents
数据采集方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117411602A CN117411602A CN202210834728.9A CN202210834728A CN117411602A CN 117411602 A CN117411602 A CN 117411602A CN 202210834728 A CN202210834728 A CN 202210834728A CN 117411602 A CN117411602 A CN 117411602A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- data
- terminal
- channel state
- network side
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 145
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 56
- 238000013144 data compression Methods 0.000 claims description 34
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 34
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 34
- 108091006146 Channels Proteins 0.000 description 395
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 53
- 230000006870 function Effects 0.000 description 46
- 238000012549 training Methods 0.000 description 46
- 230000008569 process Effects 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 230000013016 learning Effects 0.000 description 15
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 13
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 5
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 238000013506 data mapping Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N Adamantane Natural products C1C(C2)CC3CC1CC2C3 ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000002679 ablation Methods 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
- H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
- H04L5/0053—Allocation of signaling, i.e. of overhead other than pilot signals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
- H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
- H04L5/0048—Allocation of pilot signals, i.e. of signals known to the receiver
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本申请公开了一种数据采集方法及装置,属于通信技术领域,本申请实施例的数据采集方法包括:终端接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行参考信号;在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述终端确定需要采集用于定位的信道状态数据;在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,所述终端发送上行参考信号,所述上行参考信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据。
Description
技术领域
本申请属于通信技术领域,具体涉及一种数据采集方法及装置。
背景技术
在基于人工智能(Artificial Intelligence,AI)的定位增强的用例中,AI模型的准确性 很大程度上依赖于数据集的规模和质量;
但采集大规模且高质量的数据采集消耗过多资源,采集不易实现;导致训练样本规模 较小,训练出的AI模型定位的准确度较低。
发明内容
本申请实施例提供一种数据采集方法及装置,能够解决训练样本不易采集,规模较小, 导致训练出的AI模型定位的准确度较低的问题。
第一方面,提供了一种数据采集方法,该方法包括:
终端接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指 示信息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述 终端发送上行参考信号;
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述终端确定需要采集用于定位的 信道状态数据;
在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,所述终端发送上行参考信号,所述 上行参考信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
第二方面,提供了一种数据采集方法,该方法包括:
网络侧设备向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指 示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行 参考信号,所述上行参考信号用于所述网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
第三方面,提供了一种数据采集装置,该装置包括:
第一接收模块,用于接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信 息,所述第一指示信息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信 息用于指示所述终端发送上行参考信号;
第一确定模块,用于在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,确定需要采集 用于定位的信道状态数据;
第一发送模块,用于在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,发送上行参考 信号,所述上行参考信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
第四方面,提供了一种数据采集装置,该装置包括:
第二发送模块,用于向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指 示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行 参考信号,所述上行参考信号用于所述网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
第五方面,提供了一种终端,该终端包括处理器和存储器,所述存储器存储可在所述 处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的 方法的步骤。
第六方面,提供了一种终端,包括处理器及通信接口,其中,所述通信接口用于:
接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信 息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端 发送上行参考信号;
所述处理器用于:
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,确定需要采集用于定位的信道状态 数据;
所述通信接口用于:
在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,发送上行参考信号,所述上行参考 信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
第七方面,提供了一种网络侧设备,该网络侧设备包括处理器和存储器,所述存储器 存储可在所述处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第 二方面所述的方法的步骤。
第八方面,提供了一种网络侧设备,包括处理器及通信接口,其中,所述通信接口用 于:
向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指 示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行 参考信号,所述上行参考信号用于所述网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
第九方面,提供了一种数据采集系统,包括:终端及网络侧设备,所述终端可用于执 行如第一方面所述的数据采集方法的步骤,所述网络侧设备可用于执行如第二方面所述的 数据采集方法的步骤。
第十方面,提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储程序或指令,所述程 序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤,或者实现如第二方面所述的 方法的步骤。
第十一方面,提供了一种芯片,所述芯片包括处理器和通信接口,所述通信接口和所 述处理器耦合,所述处理器用于运行程序或指令,实现如第一方面所述的方法的步骤,或 者实现如第二方面所述的方法的步骤。
第十二方面,提供了一种计算机程序/程序产品,所述计算机程序/程序产品被存储在存 储介质中,所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法 的步骤,或者实现如第二方面所述的方法的步骤。
在本申请实施例中,终端通过基于指示采集用于定位的信道状态数据,和/或,发送上 行参考信号以使网络侧设备采集用于定位的信道状态数据,且采集到的用于定位的信道状 态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易采集的不携带位置标签的信道状态数 据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量不携带位置标签的信道状态数据作为 数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI模型的定位准确度,进而提高定位精 度。
附图说明
图1示出本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图;
图2是本申请实施例提供的神经网络的示意图;
图3为本申请实施例提供的神经元的示意图;
图4是本申请实施例提供的数据采集方法的流程示意图之一;
图5是本申请实施例提供的数据采集方法的流程示意图之二;
图6是本申请实施例提供的数据采集的应用的示意图;
图7是本申请实施例提供的第一模型的结构示意图;
图8是本申请实施例提供的定位精度的示意图;
图9是本申请实施例提供的数据采集装置的结构示意图之一;
图10是本申请实施例提供的数据采集装置的结构示意图之二;
图11是本申请实施例提供的通信设备的结构示意图;
图12为实现本申请实施例的一种终端的硬件结构示意图;
图13为实现本申请实施例的一种网络侧设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚描述,显 然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施 例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象, 而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换, 以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施,且“第一”、“第 二”所区别的对象通常为一类,并不限定对象的个数,例如第一对象可以是一个,也可以 是多个。此外,说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一,字符“/” 一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
值得指出的是,本申请实施例所描述的技术不限于长期演进型(Long TermEvolution, LTE)/LTE的演进(LTE-Advanced,LTE-A)系统,还可用于其他无线通信系统,诸如码分 多址(Code Division Multiple Access,CDMA)、时分多址(Time DivisionMultiple Access, TDMA)、频分多址(Frequency Division Multiple Access,FDMA)、正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)、单载波频分多址(Single-carrier Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)和其他系统。本申请实施例中的术语“系统”和“网 络”常被可互换地使用,所描述的技术既可用于以上提及的系统和无线电技术,也可用于 其他系统和无线电技术。以下描述出于示例目的描述了新空口(New Radio,NR)系统,并 且在以下大部分描述中使用NR术语,但是这些技术也可应用于NR系统应用以外的应用, 如第6代(6th Generation,6G)通信系统。
图1示出本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图。无线通信系统包括终端11 和网络侧设备12。其中,终端11可以是手机、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上 型电脑(Laptop Computer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant, PDA)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobile personalcomputer,UMPC)、 移动上网装置(Mobile Internet Device,MID)、增强现实(augmentedreality,AR)/虚拟现实 (virtual reality,VR)设备、机器人、可穿戴式设备(WearableDevice)、车载设备(VUE)、 行人终端(PUE)、智能家居(具有无线通信功能的家居设备,如冰箱、电视、洗衣机或者家 具等)、游戏机、个人计算机(personal computer,PC)、柜员机或者自助机等终端侧设备, 可穿戴式设备包括:智能手表、智能手环、智能耳机、智能眼镜、智能首饰(智能手镯、 智能手链、智能戒指、智能项链、智能脚镯、智能脚链等)、智能腕带、智能服装等。需要 说明的是,在本申请实施例并不限定终端11的具体类型。网络侧设备12可以包括接入网 设备或核心网设备,其中,接入网设备12也可以称为无线接入网设备、无线接入网(Radio Access Network,RAN)、无线接入网功能或无线接入网单元。接入网设备12可以包括基站、 WLAN接入点或WiFi节点等,基站可被称为节点B、演进节点B(eNB)、接入点、基收发 机站(Base Transceiver Station,BTS)、无线电基站、无线电收发机、基本服务集(Basic Service Set,BSS)、扩展服务集(Extended Service Set,ESS)、家用B节点、家用演进型B节点、 发送接收点(Transmitting Receiving Point,TRP)或所述领域中其他某个合适的术语,只要 达到相同的技术效果,所述基站不限于特定技术词汇,需要说明的是,在本申请实施例中 仅以NR系统中的基站为例进行介绍,并不限定基站的具体类型。核心网设备可以包含但不 限于如下至少一项:核心网节点、核心网功能、移动管理实体(MobilityManagement Entity, MME)、接入移动管理功能(Access and Mobility ManagementFunction,AMF)、会话管理 功能(Session Management Function,SMF)、用户平面功能(User Plane Function,UPF)、 策略控制功能(Policy Control Function,PCF)、策略与计费规则功能单元(Policy and Charging Rules Function,PCRF)、边缘应用服务发现功能(Edge Application Server Discovery Function, EASDF)、统一数据管理(Unified DataManagement,UDM),统一数据仓储(Unified Data Repository,UDR)、归属用户服务器(HomeSubscriber Server,HSS)、集中式网络配置 (Centralized network configuration,CNC)、网络存储功能(Network Repository Function, NRF),网络开放功能(NetworkExposure Function,NEF)、本地NEF(Local NEF,或L-NEF)、 绑定支持功能(BindingSupport Function,BSF)、应用功能(Application Function,AF)等。 需要说明的是,在本申请实施例中仅以NR系统中的核心网设备为例进行介绍,并不限定核 心网设备的具体类型。
首先对以下内容进行介绍:
人工智能(AI)目前在各个领域获得了广泛的应用,将人工智能融入无线通信网络, 显著提升吞吐量、时延以及用户容量等技术指标是未来的无线通信网络的重要任务。AI模 块有多种实现方式,例如神经网络、决策树、支持向量机、或贝叶斯分类器等。本申请以 神经网络为例进行说明,但是并不限定AI模块的具体类型。
图2是本申请实施例提供的神经网络的示意图,图3为本申请实施例提供的神经元的 示意图,如图2和图3所示,神经网络由神经元组成,其中a1,a2,…aK为输入,w为权值(乘性系数),b为偏置(加性系数),σ(.)为激活函数。常见的激活函数包括Sigmoid、tanh、或ReLU(Rectified Linear Unit,线性整流函数,修正线性单元)等等。
神经网络的参数通过梯度优化算法进行优化。梯度优化算法是一类最小化或者最大化 目标函数(有时候也叫损失函数)的算法,而目标函数往往是模型参数和数据的数学组合。 例如给定数据X和其对应的标签Y,可以构建一个神经网络模型f(.),有了模型后,根据输 入x就可以得到预测输出f(x),并且可以计算出预测值和真实值之间的差距(f(x)-Y),这个 就是损失函数。可以找到合适的W,b使上述的损失函数的值达到最小,损失值越小,则说 明模型越接近于真实情况。
目前常见的优化算法,基本都是基于误差反向传播(error Back Propagation,BP)算法。BP算法的基本思想是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向 传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输 出与期望的输出不符,则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通 过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信 号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层 权值调整过程,是周而复始地进行的。权值不断调整的过程,也就是网络的学习训练过程。 此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度,或进行到预先设定的学习次数为 止。
常见的优化算法有梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(StochasticGradient Descent,SGD)、mini-batch gradient descent(小批量梯度下降)、动量法(Momentum)、Nesterov (发明者的名字,具体为带动量的随机梯度下降)、Adagrad(ADAptive GRADient descent, 自适应梯度下降)、Adadelta、RMSprop(root mean squareprop,均方根误差降速)、或Adam (Adaptive Moment Estimation,自适应动量估计)等。
这些优化算法在误差反向传播时,都是根据损失函数得到的误差/损失,对当前神经元 求导数/偏导,加上学习速率、和之前的梯度/导数/偏导等影响,得到梯度,将梯度传给上一 层。
下面结合附图,通过一些实施例及其应用场景对本申请实施例提供的数据采集方法及 装置进行详细地说明。
图4是本申请实施例提供的数据采集方法的流程示意图之一,如图4所示,该方法包 括如下步骤:
步骤400,终端接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息, 所述第一指示信息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用 于指示所述终端发送上行参考信号;
步骤410,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述终端确定需要采集用 于定位的信道状态数据;在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,所述终端发送 上行参考信号,所述上行参考信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据。
可选地,可以将高维的信道状态数据映射到一个与位置维度相同的低维流形空间(如 二维),可以认为这种映射实现了临近保留的原则,即实际空间中相近的位置具有相似的信 道状态数据,而相似的信道状态数据在低维流形空间的映射也是相近的,后续基于位置的 服务可以用流形空间中的位置代替。
因此,在训练用于定位的AI模型时,可以将信道状态数据作为训练样本;
可选地,AI技术能够显著提升定位精度。在无线通信网络,AI模型的输入可以为来自 待定位设备比如多个TRP的信道状态数据,如信道脉冲响应等,AI模型的输出为AI模型对待定位设备的位置预测信息,比如位置预测结果,或中间特征量,该中间特征量可以辅助位置计算。然而,基于AI的定位精度增强需要大量、可获取的、带有真实标签的训练数据,即带位置标签的信道状态数据样本,这些数据样本的采集需要消耗大量的资源。相对而言,无位置标签的信道状态数据样本更容易获取,如可以只采集用户的信道状态数据而不采集位置标签。
可选地,半监督学习是一种同时利用部分带位置标签的信道状态数据样本和部分无位 置标签的信道状态数据样本训练AI模型的方法。
可选地,所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位 置标签的信道状态数据。
可选地,本申请实施例中的采集的用于定位的信道状态数据可以包括基于少量带位置 标签的信道状态数据样本和大量无位置标签的信道状态数据样本的数据,用于AI模型的半 监督学习。
可选地,终端可以接收网络侧设备发送的第一指示信息,基于第一指示信息,确定需 要去采集用于定位的信道状态数据;实现在终端侧采集用于定位的信道状态数据。
可选地,终端可以接收网络侧设备发送的第二指示信息,基于第二指示信息,发送上 行参考信号,以使网络侧设备可以基于接收到的上行参考信号,采集用于定位的信道状态 数据;实现在网络侧采集用于定位的信道状态数据。
可选地,终端可以接收网络侧设备发送的第一指示信息和第二指示信息,基于第一指 示信息,确定需要在终端侧采集用于定位的信道状态数据,并基于第二指示信息,发送上 行参考信号,以使网络侧设备可以基于接收到的上行参考信号,采集用于定位的信道状态 数据,可以实现在通信的两端均采集用于定位的信道状态数据。
在一个实施例中,网络侧设备可以指示终端进行定位数据采集,即网络侧设备向终端 发送第一指示信息,第一指示信息要求终端采集包括携带位置标签的信道状态数据和不携 带位置标签的信道状态数据;
在一个实施例中,网络侧设备可以和终端侧协作进行定位数据采集,其中,网络侧设 备可以采集不携带位置标签的信道状态数据,终端侧可以采集携带位置标签的信道状态数 据,即网络侧设备向终端发送第一指示信息和第二指示信息,通过第一指示信息要求终端 采集包括携带位置标签的信道状态数据,通过第二指示信息指示终端发送上行参考信号;
在一个实施例中,网络侧设备可以进行定位数据采集,包括携带位置标签的信道状态 数据和不携带位置标签的信道状态数据,其中,网络侧设备可以向终端发送第二指示信息, 指示终端发送上行参考信号,网络侧设备可以基于上行参考信息进行携带位置标签的信道 状态数据和不携带位置标签的信道状态数据的采集。
可选地,网络侧设备获取位置标签的方式可包括:终端的位置网络侧提前已知,通过 其他定位方法获取位置信息,如全球定位系统,传统定位方法包括到达时间差定位法(Observed Time Difference of Arrival,OTDOA)定位、小区标识(Cell ID)定位、气压传感器 定位、无线局域网络(Wireless Local Area Networks,WLAN)定位、地面信标系统(Terrestrial Beacon System,TBS)定位、运动传感器定位、多站往返时间(Multi-Round-Trip Time,Multi-RTT)定位、下行离开角(Downlink Angle-of-Departure,DL-AOD)定位、下行到达 时间差(Downlink Time Difference Of Arrival,DL-TDOA)定位、上行到达时间差(Uplink Time Difference Of Arrival,UL-TDOA)定位、上行到达角(Uplink Angles ofArrival,UL-AOA) 定位等。
在本申请实施例中,终端通过基于指示采集用于定位的信道状态数据,和/或,发送上 行参考信号以使网络侧设备采集用于定位的信道状态数据,且采集到的用于定位的信道状 态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易采集的不携带位置标签的信道状态数 据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量不携带位置标签的信道状态数据作为 数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI模型的定位准确度,进而提高定位精 度。
可选地,所述第一指示信息包括以下至少一项:
数据采集的类型标识ID;
数据采集的目标任务;
数据采集的时间间隔;
数据采集的空间间隔;
数据采集的数量;
数据采集的起始时间;
数据采集的终止时间;
数据采集的持续时长;
数据采集的数据精度;
所述数据采集后上报的数据精度;
所述数据采集后上报的格式信息;
所述数据采集后上报的数据压缩指示;
用于数据采集的下行参考信号信息;
位置标签的携带指示;
时间戳信息的携带指示;
信道估计误差信息的携带指示;
位置标注误差信息的携带指示;
参考信号测量质量信息的携带指示;
终端的运动状态信息的携带指示;或
数据压缩的格式。
可选地,所述第一指示信息包括以下任意一项或多项:
数据采集的类型标识ID,比如第一指示信息指示采集的数据为时域信道脉冲响应;或
数据采集的目标任务,比如第一指示信息指示采集的数据用于AI定位;或
数据采集的时间间隔,比如每隔A个时间单位进行一次数据采集,A为正整数;或
数据采集的空间间隔,比如终端每运动B个距离单位进行一次数据采集,比如在C个 距离单位之内采样D次,比如在F-E个距离单位之内采样P次,B、C、D、E、F、P均为 正整数;或
数据采集的数量,比如采集T条数据,比如采集Y组数据,T为正整数、Y为正整数;或
数据采集的起始时间;或
数据采集的终止时间;或
数据采集的持续时长;或
数据采集的数据精度,即期望采集的数据的精度;或
所述数据采集后上报的数据精度;或
所述数据采集后上报的格式信息,如指示需要对采集的数据进行分组,如N1、N2、N3 时刻的数据分为一组(N1,N2,N3),N1、N2、N3均为正整数;或
所述数据采集后上报的数据压缩指示,可以用于指示终端采集到的数据是否先进行压 缩再上报,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要压缩后上 报,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用压缩直接上报;或
用于数据采集的下行参考信号信息,可以包括:端口信息、时域信息、频域信息、空域信息;或
位置标签的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带位置标签,比如可以 为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带位置标签,该比特位为0 时指示终端采集到的数据不用携带位置标签;或
时间戳信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带时间戳信息,比如 可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带时间戳信息,该比特 位为0时指示终端采集到的数据不用携带时间戳信息;或
信道估计误差信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带信道估计误 差信息,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带信道估 计误差信息,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用携带信道估计误差信息;或
位置标注误差信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带位置标注误 差信息,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带位置标 注误差信息,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用携带位置标注误差信息;或
参考信号测量质量信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带参考信 号测量质量信息,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携 带参考信号测量质量信息,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用携带参考信号测量 质量信息;或
终端的运动状态信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带对应的运 动状态信息,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带对 应的运动状态信息,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用携带对应的运动状态信息; 其中,运动状态信息可以包括运动速度,运动加速度等;或
数据压缩的格式,比如指示终端采集到的数据进行压缩时数据压缩的格式。
可选地,一个时间单位可以是指一个OFDM符号、时隙、子帧、帧、参考信号发送周期、微秒、毫秒、秒、分、或时等,本申请实施例对此不作限定;
可选地,一个距离单位可以是指一厘米、一分米、一米、一千米等,本申请实施例对此不作限定。
可选地,所述第二指示信息包括用于传输所述上行参考信号的资源信息,所述资源信 息包括以下至少一项:
端口信息、时域信息、频域信息、或空域信息。
可选地,终端接收到第二指示信息后,可以基于上行参考信号的资源信息,传输上行 参考信号。
可选地,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述终端在具备第一能力的情况下向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数 据,所述第一能力是向所述网络侧设备提供符合所述第一指示信息的数据的能力。
可选地,终端接收到第一指示信息后,可以根据自身的设备能力信息,判断能否支持 网络侧设备通过第一指示信息提出的采集和/或上报的要求;
可选地,终端若确定可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集和上报的要求, 则可以基于第一指示信息中的采集要求进行用于定位的信道状态数据的采集,并按照第一 指示信息中的上报要求,进行用于定位的信道状态数据的上报;
可选地,终端若确定可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集要求,但不支 持上报的所有要求,则可以基于第一指示信息中的采集要求进行用于定位的信道状态数据 的采集,并尽量按照第一指示信息中的上报要求,进行用于定位的信道状态数据的上报, 对于不满足上报的要求的方面,终端基于自身的设备能力进行用于定位的信道状态数据的 上报;
可选地,终端若确定不可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集要求,则可 以不执行采集和上报操作。
可选地,所述终端向所述网络侧设备发送的信道状态数据,包括以下至少一项:
满足第一指示信息的数据;
所述数据的位置标签;
所述数据对应的信道估计误差信息;
所述数据对应的位置标注误差信息;
所述数据对应的参考信号测量质量信息;
所述终端的运动状态信息;
数据采集的时间戳信息;
所述数据对应的传输接收节点标识TRP ID;
所述数据对应的小区标识ID;
第三指示信息或第四指示信息,所述第三指示信息用于表征所述数据携带有位置标签, 所述第四指示信息用于表征所述数据未携带位置标签;
第五指示信息,所述第五指示信息用于表征所述数据已进行数据压缩;
所述数据压缩的格式。
可选地,所述数据对应的位置标注误差信息,可以包括数据携带的位置标签的置信度 和/或偏差范围,比如位置误差可能在3米或1米等;
可选地,所述数据对应的位置标注误差信息,可以包括数据携带的位置标签的误差指 示信息,可以是一比特信息,如误差大于位置标签的预设误差阈值则在该比特上报标识1, 反之则上报0。
可选地,所述数据对应的信道估计误差信息,可以包括数据携带的信道估计的置信度 和/或偏差范围;
可选地,所述数据对应的信道估计误差信息,可以包括数据携带的信道估计的误差指 示信息,可以是一比特信息,如误差大于信道估计的预设误差阈值则在该比特上报标识1, 反之则上报0。
可选地,所述方法还包括:
所述终端向网络侧设备发送第一反馈信息,所述第一反馈信息用于表征所述终端具备 第一能力。
可选地,终端若确定可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集和上报的要求, 则可以向网络侧设备发送第一反馈信息,以表征终端支持网络侧设备通过第一指示信息提 出的采集和上报的要求,并即将上报采集的用于定位的信道状态数据,则网络侧设备可以 在对应的资源接收终端上报的用于定位的信道状态数据;
可选地,终端若确定可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集的要求和上报 的部分要求,则可以向网络侧设备发送第一反馈信息,还可以在第一反馈信息中携带仅支 持上报的部分要求的指示,以表征终端支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集的要 求和上报的部分要求,并即将上报采集的用于定位的信道状态数据,则网络侧设备可以在 对应的资源接收终端上报的用于定位的信道状态数据。
可选地,所述终端向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,包括以下至 少一项:
所述终端基于时间周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,其中,所述时间周期 是基于网络侧设备的指示确定的或基于协议预定义确定的或基于预先设置确定的;
所述终端基于采集周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,其中,每一个采集周 期均对应第二数量的信道状态数据,所述第二数量是基于网络侧设备的指示确定的或基于 协议预定义确定的或基于预先设置确定的;
所述终端基于网络侧设备为所述用于定位的信道状态数据分配的传输资源,向所述网 络侧设备发送第一数量的信道状态数据,其中,所述第一数量是所述传输资源的大小支持 传输信道状态数据的最大值;
所述终端在采集的持续时间达到目标采集时间后,向所述网络侧设备发送在所述持续 时间内采集到的信道状态数据;或
所述终端在采集的信道状态数据的数量达到目标数量后,向所述网络侧设备发送所述 目标数量的信道状态数据。
可选地,终端基于时间周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,可以是终端每采 集第一周期时长后就上报一次,比如终端每采集1分钟就上报一次当前这一分钟采集到的 用于定位的信道状态数据;
可选地,网络侧可以为用于定位的信道状态数据分配传输资源,终端可以确定该传输 资源最大可以传输信道状态数据的数量(即第一数量),进而采集并上报第一数量的信道状 态数据;
可选地,终端基于采集周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,可以是终端每采 集P条或P组数据后就上报一次这P条或P组数据;
可选地,终端可以在持续采集的时间达到目标采集时间后再向网络侧上报这一持续时 间内采集到的用于定位的信道状态数据;
可选地,终端可以在采集的信道状态数据的数量达到目标数量后再向网络侧上报这目 标数量的用于定位的信道状态数据。
可选地,所述终端向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,包括:
所述终端在第一传输资源中,向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据, 所述第一传输资源是基于网络侧设备的指示确定的;
所述第一传输资源包括以下至少一项:
时域资源、空域资源、频域资源、或端口资源。
可选地,网络侧设备可以在终端向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据 之前,预先为终端配置第一传输资源,则终端可以在第一传输资源中,向所述网络侧设备 发送所述用于定位的信道状态数据。
可选地,所述终端向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,包括:
所述终端向所述网络侧设备发送满足第一条件的信道状态数据;
所述满足第一条件的信道状态数据包括以下至少一项:
所述信道状态数据的位置标签的置信度在置信度范围内;
所述信道状态数据的位置标签的偏差范围小于偏差阈值;
所述信道状态数据是在第一信道条件下采集到的;
所述第一信道条件包括以下至少一项:
参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP)大于第一RSRP阈值;
RSRP大于或等于第二RSRP阈值;
信噪比(Signal-Noise Ratio,SNR)大于第一SNR阈值;
SNR大于或等于第二SNR阈值;
信号与干扰加噪声比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)大于第一SINR阈 值;
SINR大于或等于第二SINR阈值;
干扰小于第一干扰阈值;
干扰小于或等于第二干扰阈值。
可选地,第一RSRP阈值可以是预设的或协议预定义的或基于高层或网络侧指示确定的;
可选地,第二RSRP阈值可以是预设的或协议预定义的或基于高层或网络侧指示确定的;
可选地,第二SNR阈值可以是预设的或协议预定义的或基于高层或网络侧指示确定的;
可选地,第一SNR阈值可以是预设的或协议预定义的或基于高层或网络侧指示确定的;
可选地,终端可以在采集用于定位的信道状态数据后,向网络侧设备发送满足第一指 示信息的要求的全部数据;
可选地,终端可以在采集用于定位的信道状态数据后,仅向网络侧设备发送满足第一 指示信息的要求的全部数据中的一部分,以保证数据样本的高质量;
可选地,可以仅向网络侧设备发送携带的位置标签的置信度在置信度范围内的用于定 位的信道状态数据;
可选地,可以仅向网络侧设备发送携带的偏差范围小于偏差阈值的用于定位的信道状 态数据;
可选地,可以仅向网络侧设备发送第一信道条件下采集到的信道状态数据;
比如可以仅向网络侧设备发送在参考信号接收功率RSRP大于第一RSRP阈值的情况下 采集到的信道状态数据;
比如可以仅向网络侧设备发送在RSRP大于或等于第二RSRP阈值的情况下采集到的信 道状态数据;
比如可以仅向网络侧设备发送在信噪比SNR大于第一SNR阈值的情况下采集到的信道 状态数据;
比如可以仅向网络侧设备发送在SNR大于或等于第二SNR阈值的情况下采集到的信道 状态数据;
比如可以仅向网络侧设备发送在信号与干扰加噪声比SINR大于第一SINR阈值的情况 下采集到的信道状态数据;
比如可以仅向网络侧设备发送在SINR大于或等于第二SINR阈值的情况下采集到的信 道状态数据;
比如可以仅向网络侧设备发送在干扰小于第一干扰阈值的情况下采集到的信道状态数 据;
比如可以仅向网络侧设备发送在干扰小于或等于第二干扰阈值的情况下采集到的信道 状态数据;
比如可以仅向网络侧设备发送在SNR大于或等于第二SNR阈值,且干扰小于或等于第 二干扰阈值的情况下采集到的信道状态数据;
需要说明的是,第一信道条件可以是上述任一项或任意多项的组合,本申请实施例对 此不作限定。
可选地,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述终端基于所述终端的设备能力信息,确定不具备第一能力;
所述终端向网络侧设备发送第二反馈信息,所述第二反馈信息用于表征所述终端不具 备第一能力和/或所述终端不具备第一能力的原因。
可选地,终端若确定不可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集要求,则可 以不执行采集和上报操作,并向网络侧设备发送第二反馈信息,用于表征所述终端不具备 第一能力和/或所述终端不具备第一能力的原因。
可选地,在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述终端接收所述网络侧设备发送的第六指示信息,所述第六指示信息用于表征所述 网络侧设备已完成采集;
所述终端基于所述第六指示信息,停止发送所述上行参考信号。
可选地,终端在接收到第二指示信息后,可以向网络侧设备发送上行参考信号,以使 网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;则网络侧设备在采集完成用于定位的信道状态 数据后,可以向终端发送第六指示信息,则终端可以基于第六指示信息,确定网络侧设备 不需要接收上行参考信号,则可以停止发送上行参考信号。
比如,网络侧可以在基于终端的设备能力信息确定终端不支持用于定位的信道状态数 据的采集,则可以仅向终端发送第二指示信息;
比如,网络侧可以在基于终端的设备能力信息确定终端支持用于定位的信道状态数据 的采集,但不支持携带位置标签的用于定位的信道状态数据的采集时,可以向终端发送第 一指示信息和/或第二指示信息,其中,第一指示信息可以指示终端采集不携带位置标签的 用于定位的信道状态数据。
可选地,所述方法还包括:
所述终端向所述网络侧设备上报所述终端的设备能力信息。
可选地,终端可以预先向网络侧设备上报自身的设备能力信息;
可选地,终端可以在接收到第一指示信息和/或第二指示信息之前就上报自身的设备能 力信息,以使网络侧基于终端的设备能力信息,生成第一指示信息,并发送给终端,其中, 第一指示信息的要求可以更适合终端的设备能力信息;
可选地,终端可以在接入网络侧设备时就上报自身的设备能力信息。
可选地,所述位置标签包括以下至少一项:
物理位置、到达时间(Time Of Arrival,TOA)、到达时间差(Time Difference ofArrival, TDOA)、信号到达角度(Angle-of-Arrival,AOA)、信号离开角度(Angle-of-Departure,AOD)、 或第一标识,所述第一标识用于指示视距LOS或非视距NLOS。
可选地,携带位置标签的信道状态数据可以是指携带有物理位置、到达时间TOA、到 达时间差TDOA、信号到达角度AOA、信号离开角度AOD、或视距(Line of Sight,LOS)_ 或非视距(non Line of Sight,NLOS)标签中的一项或多项的标签的信道状态数据;
可选地,不携带位置标签的信道状态数据可以是指不携带有物理位置、到达时间TOA、 到达时间差TDOA、信号到达角度AOA、信号离开角度AOD、以及视距LOS或非视距NLOS标签的所有标签的信道状态数据;
在本申请实施例中,终端通过基于指示采集用于定位的信道状态数据,和/或,发送上 行参考信号以使网络侧设备采集用于定位的信道状态数据,且采集到的用于定位的信道状 态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易采集的不携带位置标签的信道状态数 据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量不携带位置标签的信道状态数据作为 数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI模型的定位准确度,进而提高定位精 度。
图5是本申请实施例提供的数据采集方法的流程示意图之二,如图5所示,该方法包 括如下流程:
步骤500,网络侧设备向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指 示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行 参考信号,所述上行参考信号用于所述网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据。
可选地,可以将高维的信道状态数据映射到一个与位置维度相同的低维流形空间(如 二维),可以认为这种映射实现了临近保留的原则,即实际空间中相近的位置具有相似的信 道状态数据,而相似的信道状态数据在低维流形空间的映射也是相近的,后续基于位置的 服务可以用流形空间中的位置代替。
因此,在训练用于定位的AI模型时,可以将信道状态数据作为训练样本;
可选地,AI技术能够显著提升定位精度。在无线通信网络,AI模型的输入可以为来自 待定位设备比如多个TRP的信道状态数据,如信道脉冲响应等,AI模型的输出为AI模型对待定位设备的位置预测信息,比如位置预测结果,或中间特征量,该中间特征量可以辅助位置计算。然而,基于AI的定位精度增强需要大量、可获取的、带有真实标签的训练数据,即带位置标签的信道状态数据样本,这些数据样本的采集需要消耗大量的资源。相对而言,无位置标签的信道状态数据样本更容易获取,如可以只采集用户的信道状态数据而不采集位置标签。
可选地,半监督学习是一种同时利用部分带位置标签的信道状态数据样本和部分无位 置标签的信道状态数据样本训练AI模型的方法。
可选地,所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位 置标签的信道状态数据。
可选地,本申请实施例中的采集的用于定位的信道状态数据可以包括基于少量带位置 标签的信道状态数据样本和大量无位置标签的信道状态数据样本的数据,用于AI模型的半 监督学习。
可选地,网络侧设备可以向终端发送第一指示信息,以使终端基于第一指示信息确定 需要去采集用于定位的信道状态数据;实现在终端侧采集用于定位的信道状态数据。
可选地,网络侧设备可以向终端发送第二指示信息,以使终端基于第二指示信息发送 上行参考信号,以使网络侧设备可以基于接收到的上行参考信号,采集用于定位的信道状 态数据;实现在网络侧采集用于定位的信道状态数据。
可选地,网络侧设备可以向终端发送第一指示信息和第二指示信息,以使终端基于第 一指示信息,确定需要在终端侧采集用于定位的信道状态数据,并使终端基于第二指示信 息,发送上行参考信号,进而网络侧设备可以基于接收到的上行参考信号,采集用于定位 的信道状态数据,可以实现在通信的两端均采集用于定位的信道状态数据。
在一个实施例中,网络侧设备可以指示终端进行定位数据采集,即网络侧设备向终端 发送第一指示信息,第一指示信息要求终端采集包括携带位置标签的信道状态数据和不携 带位置标签的信道状态数据;
在一个实施例中,网络侧设备可以和终端侧协作进行定位数据采集,其中,网络侧设 备可以采集不携带位置标签的信道状态数据,终端侧可以采集携带位置标签的信道状态数 据,即网络侧设备向终端发送第一指示信息和第二指示信息,通过第一指示信息要求终端 采集包括携带位置标签的信道状态数据,通过第二指示信息指示终端发送上行参考信号;
在一个实施例中,网络侧设备可以进行定位数据采集,包括携带位置标签的信道状态 数据和不携带位置标签的信道状态数据,其中,网络侧设备可以向终端发送第二指示信息, 指示终端发送上行参考信号,网络侧设备可以基于上行参考信息进行携带位置标签的信道 状态数据和不携带位置标签的信道状态数据的采集。
可选地,网络侧设备获取位置标签的方式可包括:终端的位置网络侧提前已知,通过 其他定位方法获取位置信息,如全球定位系统,传统定位方法包括OTDOA定位、Cell ID定 位、气压传感器定位、WLAN定位、TBS定位、运动传感器定位、Multi-RTT定位、DL-AOD 定位、DL-TDOA定位、UL-TDOA定位、UL-AOA定位等。
在本申请实施例中,网络侧设备通过指示终端采集用于定位的信道状态数据,和/或, 指示终端发送上行参考信号,则可以基于接收到的上行参考信号采集用于定位的信道状态 数据,且采集到的用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易 采集的不携带位置标签的信道状态数据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量 不携带位置标签的信道状态数据作为数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI 模型的定位准确度,进而提高定位精度。
可选地,所述第一指示信息包括以下至少一项:
数据采集的类型标识ID;
数据采集的目标任务;
数据采集的时间间隔;
数据采集的空间间隔;
数据采集的数量;
数据采集的起始时间;
数据采集的终止时间;
数据采集的持续时长;
数据采集的数据精度;
所述数据采集后上报的数据精度;
所述数据采集后上报的格式信息;
所述数据采集后上报的数据压缩指示;
用于数据采集的下行参考信号信息;
所述位置标签的携带指示;
时间戳信息的携带指示;
信道估计误差信息的携带指示;
位置标注误差信息的携带指示;
参考信号测量质量信息的携带指示;
终端的运动状态信息的携带指示;或
数据压缩的格式。
可选地,所述第一指示信息包括以下任意一项或多项:
数据采集的类型标识ID,比如第一指示信息指示采集的数据为时域信道脉冲响应;或
数据采集的目标任务,比如第一指示信息指示采集的数据用于AI定位;或
数据采集的时间间隔,比如每隔A个时间单位进行一次数据采集,A为正整数;或
数据采集的空间间隔,比如终端每运动B个距离单位进行一次数据采集,比如在C个 距离单位之内采样D次,比如在F-E个距离单位之内采样P次,B、C、D、E、F、P均为 正整数;或
数据采集的数量,比如采集T条数据,比如采集Y组数据,T为正整数、Y为正整数;或
数据采集的起始时间;或
数据采集的终止时间;或
数据采集的持续时长;或
数据采集的数据精度,即期望采集的数据的精度;或
所述数据采集后上报的数据精度;或
所述数据采集后上报的格式信息,如指示需要对采集的数据进行分组,如N1、N2、N3 时刻的数据分为一组(N1,N2,N3),N1、N2、N3均为正整数;或
所述数据采集后上报的数据压缩指示,可以用于指示终端采集到的数据是否先进行压 缩再上报,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要压缩后上 报,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用压缩直接上报;或
用于数据采集的下行参考信号信息,可以包括:端口信息、时域信息、频域信息、空域信息;或
位置标签的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带位置标签,比如可以 为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带位置标签,该比特位为0 时指示终端采集到的数据不用携带位置标签;或
时间戳信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带时间戳信息,比如 可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带时间戳信息,该比特 位为0时指示终端采集到的数据不用携带时间戳信息;或
信道估计误差信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带信道估计误 差信息,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带信道估 计误差信息,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用携带信道估计误差信息;或
位置标注误差信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带位置标注误 差信息,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带位置标 注误差信息,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用携带位置标注误差信息;或
参考信号测量质量信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带参考信 号测量质量信息,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携 带参考信号测量质量信息,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用携带参考信号测量 质量信息;或
终端的运动状态信息的携带指示,可以用于指示终端采集到的数据是否携带对应的运 动状态信息,比如可以为一个比特位,该比特位为1时指示终端采集到的数据需要携带对 应的运动状态信息,该比特位为0时指示终端采集到的数据不用携带对应的运动状态信息; 其中,运动状态信息可以包括运动速度,运动加速度等;或
数据压缩的格式,比如指示终端采集到的数据进行压缩时数据压缩的格式。
可选地,一个时间单位可以是指一个OFDM符号、时隙、子帧、帧、参考信号发送周期、微秒、毫秒、秒、分、或时等,本申请实施例对此不作限定;
可选地,一个距离单位可以是指一厘米、一分米、一米、一千米等,本申请实施例对此不作限定。
可选地,所述第二指示信息包括用于传输所述上行参考信号的资源信息,所述资源信 息包括以下至少一项:
端口信息、时域信息、频域信息、或空域信息。
可选地,终端接收到第二指示信息后,可以基于上行参考信号的资源信息,传输上行 参考信号。
可选地,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述网络侧设备接收所述终端发送的用于定位的信道状态数据。
可选地,网络侧设备向终端发送第一指示信息后,终端可以根据自身的设备能力信息, 判断能否支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集和/或上报的要求;
可选地,终端若确定可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集和上报的要求, 则可以基于第一指示信息中的采集要求进行用于定位的信道状态数据的采集,并按照第一 指示信息中的上报要求,进行用于定位的信道状态数据的上报,则网络侧设备可以接收终 端发送的用于定位的信道状态数据;
可选地,终端若确定可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集要求,但不支 持上报的所有要求,则可以基于第一指示信息中的采集要求进行用于定位的信道状态数据 的采集,并尽量按照第一指示信息中的上报要求,进行用于定位的信道状态数据的上报, 对于不满足上报的要求的方面,终端基于自身的设备能力进行用于定位的信道状态数据的 上报,则网络侧设备可以接收终端发送的用于定位的信道状态数据;
可选地,终端若确定不可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集要求,则可 以不执行采集和上报操作。
可选地,所述网络侧设备接收的信道状态数据,包括以下至少一项:
满足第一指示信息的数据;
所述数据的位置标签;
所述数据对应的信道估计误差信息;
所述数据对应的位置标注误差信息;
所述数据对应的参考信号测量质量信息;
所述终端的运动状态信息;
数据采集的时间戳信息;
所述数据对应的传输接收节点标识TRP ID;
所述数据对应的小区标识ID;
第三指示信息或第四指示信息,所述第三指示信息用于表征所述数据携带有位置标签, 所述第四指示信息用于表征所述数据未携带位置标签;
第五指示信息,所述第五指示信息用于指示所述数据已进行数据压缩;
所述数据压缩的格式。
可选地,所述数据对应的位置标注误差信息,可以包括数据携带的位置标签的置信度 和/或偏差范围,比如位置误差可能在3米或1米等。
可选地,所述数据对应的位置标注误差信息,可以包括数据携带的位置标签的误差指 示信息,可以是一比特信息,如误差大于位置标签的预设误差阈值则在该比特上报标识1, 反之则上报0。
可选地,所述数据对应的信道估计误差信息,可以包括数据携带的信道估计的置信度 和/或偏差范围;
可选地,所述数据对应的信道估计误差信息,可以包括数据携带的信道估计的误差指 示信息,可以是一比特信息,如误差大于信道估计的预设误差阈值则在该比特上报标识1, 反之则上报0。
可选地,所述方法还包括:
所述网络侧设备接收第一反馈信息;
所述网络侧设备基于所述第一反馈信息,确定所述终端具备第一能力,所述第一能力 是向所述网络侧设备提供符合所述第一指示信息的数据的能力。
可选地,终端若确定可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集和上报的要求, 则可以向网络侧设备发送第一反馈信息,以表征终端支持网络侧设备通过第一指示信息提 出的采集和上报的要求,并即将上报采集的用于定位的信道状态数据,则网络侧设备可以 在对应的资源接收终端上报的用于定位的信道状态数据;
可选地,终端若确定可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集的要求和上报 的部分要求,则可以向网络侧设备发送第一反馈信息,还可以在第一反馈信息中携带仅支 持上报的部分要求的指示,以表征终端支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集的要 求和上报的部分要求,并即将上报采集的用于定位的信道状态数据,则网络侧设备可以在 对应的资源接收终端上报的用于定位的信道状态数据。
可选地,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述网络侧设备向所述终端发送第七指示信息,所述第七指示信息用于向所述终端指 示第一传输资源,所述第一传输资源为所述用于定位的信道状态数据的传输资源;
所述第一传输资源包括以下至少一项:
时域资源、空域资源、频域资源、或端口资源。
可选地,网络侧设备可以在终端向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据 之前,预先为终端配置第一传输资源,则终端可以在第一传输资源中,向所述网络侧设备 发送所述用于定位的信道状态数据。
可选地,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述网络侧设备接收第二反馈信息;
所述网络侧设备基于所述第二反馈信息,确定所述终端不支持所述网络侧设备的数据 采集要求和/或所述终端不支持所述网络侧设备的数据采集要求的原因。
可选地,终端若确定不可以支持网络侧设备通过第一指示信息提出的采集要求,则可 以不执行采集和上报操作,并向网络侧设备发送第二反馈信息,用于表征所述终端不具备 第一能力和/或所述终端不具备第一能力的原因。则网络侧设备在接收到第二反馈信息后, 可以确定所述终端不支持所述网络侧设备的数据采集要求和/或所述终端不支持所述网络侧 设备的数据采集要求的原因。
可选地,在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述网络侧设备基于所述上行参考信号采集所述用于定位的信道状态数据。
可选地,在网络侧向终端发送第二指示信息后,可以接收终端发送的上行参考信息, 并基于上行参考信号采集所述用于定位的信道状态数据。
可选地,所述方法还包括:
所述网络侧设备在完成采集的情况下,向所述终端发送第六指示信息,所述第六指示 信息用于指示所述终端停止发送所述上行参考信号。
可选地,网络侧设备在采集完成用于定位的信道状态数据后,可以向终端发送第六指 示信息,则终端可以基于第六指示信息,确定网络侧设备不需要接收上行参考信号,则可 以停止发送上行参考信号。
可选地,所述方法还包括:
所述网络侧设备接收所述终端上报的设备能力信息。
可选地,终端可以预先向网络侧设备上报自身的设备能力信息;
可选地,终端可以在接收到第一指示信息和/或第二指示信息之前就上报自身的设备能 力信息,网络侧基于终端的设备能力信息,生成第一指示信息,并发送给终端,其中,第 一指示信息的要求可以更适合终端的设备能力信息;
可选地,终端可以在接入网络侧设备时就上报自身的设备能力信息。
比如,网络侧可以在基于终端的设备能力信息确定终端不支持用于定位的信道状态数 据的采集,则可以仅向终端发送第二指示信息;
比如,网络侧可以在基于终端的设备能力信息确定终端支持用于定位的信道状态数据 的采集,但不支持携带位置标签的用于定位的信道状态数据的采集时,可以向终端发送第 一指示信息和/或第二指示信息,其中,第一指示信息可以指示终端采集不携带位置标签的 用于定位的信道状态数据。
可选地,网络侧设备可以指示能够获取设备准确位置信息的终端采集携带位置标签的 信道状态数据,指示无法获取准确位置信息的终端采集不携带位置标签的信道状态数据。
可选地,所述位置标签包括以下至少一项:
物理位置、TOA、TDOA、AOA、AOD、或第一标识,所述第一标识用于指示视距LOS 或非视距NLOS。
可选地,携带位置标签的信道状态数据可以是指携带有物理位置、到达时间TOA、到 达时间差TDOA、信号到达角度AOA、信号离开角度AOD、或视距LOS或非视距NLOS 标签中的一项或多项的标签的信道状态数据;
可选地,不携带位置标签的信道状态数据可以是指不携带有物理位置、到达时间TOA、 到达时间差TDOA、信号到达角度AOA、信号离开角度AOD、以及视距LOS或非视距NLOS标签的所有标签的信道状态数据;
在本申请实施例中,网络侧设备通过指示终端采集用于定位的信道状态数据,和/或, 指示终端发送上行参考信号,则可以基于接收到的上行参考信号采集用于定位的信道状态 数据,且采集到的用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易 采集的不携带位置标签的信道状态数据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量 不携带位置标签的信道状态数据作为数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI 模型的定位准确度,进而提高定位精度。
在一个实施例中,图6是本申请实施例提供的数据采集的应用的示意图,如图6所示, 在基于上述任一实施例采集的携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的信道状态 数据进行模训练时,可以执行:
a)第一训练阶段:
通过未带位置标签的信道状态数据样本训练第一模型,图7是本申请实施例提供的第 一模型的结构示意图,如图7所示,第一模型为三元网络,学习率为L1,训练次数为E1,每一次训练的样本数量为S1;进而可以保存第一模型的三个分支中任意分支的模型参数θ;
可选地,三元网络的损失函数可以包括一类函数,即可以满足下列条件的函数:低维 空间Y中远样本yk(第二分支的输出)与锚点样本yi(第一分支的输出)的距离D1尽可 能大,近样本yj(第三分支的输出)与锚点样本yi(第一分支的输出)的距离D2尽可能小, 且满足D1-D2小于M。
可选地,三元网络的损失函数可以为:
其中M是一个超参数,N是一个批的样本数量,和/>分别表示一个批中的第n 组样本的锚点样本、近样本、远样本的CIR;参数M及其他超参数可通过消融实验的获取最优的M值,fθ/>用于表示锚点样本yi(第一分支的输出),fθ/>用于表示近样本 yj(第三分支的输出),fθ/>用于表示远样本yk(第二分支的输出)。
b)第二训练阶段:
将第一训练阶段得到的模型参数θ作为第二模型的初始参数,其中第二模型与第一模型 的其中一个分支具有相同的结构;通过带位置标签的信道状态数据样本训练第二模型,第 二模型为一元模型,学习率为L2,训练次数为E2,每一次训练的样本数量为S2;保存第二 模型的模型参数;将第二阶段得到的模型参数作为第一模型每一个分支的初始参数,回到 a);
可选地,一元网络的损失函数可以包括一类函数,即可以满足下列条件的函数:模型 预测值(带位置标签的信道状态数据样本在低维流形空间中的映射,即一元网络的输出) 与该信道状态数据样本的真实标签之间的距离尽可能小,距离可以为:平均绝对距离、欧 式距离等。
c)依次迭代,直到第二模型在测试集上达到目标定位精度。
可选地,基于上述任一实施例采集的携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签 的信道状态数据所构成的数据集,进行半监督学习,训练获得定位模型;图8是本申请实 施例提供的定位精度的示意图,如图8所示,可以对半监督学习获得的定位模型和监督学 习获得的定位模型进行对比,明显可以确定半监督学习获得的定位模型的定位精度更高, 参见下表1所示:
表1
其中,50%、67%、80%、90%是定位误差的累积概率密度分布,根据仿真结果,利用 所述的数据集采集方法,本方案的半监督学习方法能够显著提升定位精度。
本申请实施例提供的数据采集方法,执行主体可以为数据采集装置。本申请实施例中 以数据采集装置执行数据采集方法为例,说明本申请实施例提供的数据采集装置。
图9是本申请实施例提供的数据采集装置的结构示意图之一,如图9所示,该装置900 包括:第一接收模块910,第一确定模块920,以及第一发送模块930;其中:
第一接收模块910用于接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示 信息,所述第一指示信息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示 信息用于指示所述终端发送上行参考信号;
第一确定模块920用于在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,确定需要采 集用于定位的信道状态数据;
第一发送模块930用于在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,发送上行参 考信号,所述上行参考信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
在本申请实施例中,终端通过基于指示采集用于定位的信道状态数据,和/或,发送上 行参考信号以使网络侧设备采集用于定位的信道状态数据,且采集到的用于定位的信道状 态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易采集的不携带位置标签的信道状态数 据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量不携带位置标签的信道状态数据作为 数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI模型的定位准确度,进而提高定位精 度。
本申请实施例提供的数据采集装置能够实现上述各方法实施例实现的各个过程,并达 到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
可选地,所述第一指示信息包括以下至少一项:
数据采集的类型标识ID;
数据采集的目标任务;
数据采集的时间间隔;
数据采集的空间间隔;
数据采集的数量;
数据采集的起始时间;
数据采集的终止时间;
数据采集的持续时长;
数据采集的数据精度;
所述数据采集后上报的数据精度;
所述数据采集后上报的格式信息;
所述数据采集后上报的数据压缩指示;
用于数据采集的下行参考信号信息;
位置标签的携带指示;
时间戳信息的携带指示;
信道估计误差信息的携带指示;
位置标注误差信息的携带指示;
参考信号测量质量信息的携带指示;
终端的运动状态信息的携带指示;或
数据压缩的格式。
可选地,所述第二指示信息包括用于传输所述上行参考信号的资源信息,所述资源信 息包括以下至少一项:
端口信息、时域信息、频域信息、或空域信息。
可选地,所述装置还包括:
第二确定模块,用于在具备第一能力的情况下向所述网络侧设备发送所述用于定位的 信道状态数据,所述第一能力是向所述网络侧设备提供符合所述第一指示信息的数据的能 力。
可选地,所述终端向所述网络侧设备发送的信道状态数据,包括以下至少一项:
满足第一指示信息的数据;
所述数据的位置标签;
所述数据对应的信道估计误差信息;
所述数据对应的位置标注误差信息;
所述数据对应的参考信号测量质量信息;
所述终端的运动状态信息;
数据采集的时间戳信息;
所述数据对应的传输接收节点标识TRP ID;
所述数据对应的小区标识ID;
第三指示信息或第四指示信息,所述第三指示信息用于表征所述数据携带有位置标签, 所述第四指示信息用于表征所述数据未携带位置标签;
第五指示信息,所述第五指示信息用于表征所述数据已进行数据压缩;
所述数据压缩的格式。
可选地,所述装置还包括:
第四发送模块,用于向网络侧设备发送第一反馈信息,所述第一反馈信息用于表征所 述终端具备第一能力。
可选地,第三发送模块用于以下至少一项:
基于时间周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,其中,所述时间周期是基于网 络侧设备的指示确定的或基于协议预定义确定的或基于预先设置确定的;
基于采集周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,其中,每一个采集周期均对应 第二数量的信道状态数据,所述第二数量是基于网络侧设备的指示确定的或基于协议预定 义确定的或基于预先设置确定的;
基于网络侧设备为所述用于定位的信道状态数据分配的传输资源,向所述网络侧设备 发送第一数量的信道状态数据,其中,所述第一数量是所述传输资源的大小支持传输信道 状态数据的最大值;
在采集的持续时间达到目标采集时间后,向所述网络侧设备发送在所述持续时间内采 集到的信道状态数据;或
所述终端在采集的信道状态数据的数量达到目标数量后,向所述网络侧设备发送所述 目标数量的信道状态数据。
可选地,第三发送模块用于以下至少一项:
在第一传输资源中,向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,所述第一 传输资源是基于网络侧设备的指示确定的;
所述第一传输资源包括以下至少一项:
时域资源、空域资源、频域资源、或端口资源。
可选地,第三发送模块用于以下至少一项:
向所述网络侧设备发送满足第一条件的信道状态数据;
所述满足第一条件的信道状态数据包括以下至少一项:
所述信道状态数据的位置标签的置信度在置信度范围内;
所述信道状态数据的位置标签的偏差范围小于偏差阈值;
所述信道状态数据是在第一信道条件下采集到的;
所述第一信道条件包括以下至少一项:
参考信号接收功率RSRP大于第一RSRP阈值;
RSRP大于或等于第二RSRP阈值;
信噪比SNR大于第一SNR阈值;
SNR大于或等于第二SNR阈值;
信号与干扰加噪声比SINR大于第一SINR阈值;
SINR大于或等于第二SINR阈值;
干扰小于第一干扰阈值;
干扰小于或等于第二干扰阈值。
可选地,所述装置还包括:
第三确定模块,用于在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,基于所述终端 的设备能力信息,确定不具备第一能力;
第五发送模块,用于向网络侧设备发送第二反馈信息,所述第二反馈信息用于表征所 述终端不具备第一能力和/或所述终端不具备第一能力的原因。
可选地,所述装置还包括:
第二接收模块,用于在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,接收所述网络 侧设备发送的第六指示信息,所述第六指示信息用于表征所述网络侧设备已完成采集;
停止模块,用于基于所述第六指示信息,停止发送所述上行参考信号。
可选地,所述装置还包括:
第一上报模块,用于向所述网络侧设备上报所述终端的设备能力信息。
可选地,所述位置标签包括以下至少一项:
物理位置、到达时间TOA、到达时间差TDOA、信号到达角度AOA、信号离开角度 AOD、或第一标识,所述第一标识用于指示视距LOS或非视距NLOS。
在本申请实施例中,终端通过基于指示采集用于定位的信道状态数据,和/或,发送上 行参考信号以使网络侧设备采集用于定位的信道状态数据,且采集到的用于定位的信道状 态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易采集的不携带位置标签的信道状态数 据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量不携带位置标签的信道状态数据作为 数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI模型的定位准确度,进而提高定位精 度。
本申请实施例中的数据采集装置可以是电子设备,例如具有操作系统的电子设备,也 可以是电子设备中的部件,例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端,也可以为除终 端之外的其他设备。示例性的,终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型,其他 设备可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage,NAS)等,本申请实施例 不作具体限定。
本申请实施例提供的数据采集装置能够实现图4的方法实施例实现的各个过程,并达 到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
图10是本申请实施例提供的数据采集装置的结构示意图之二,如图10所示,该装置 1000包括:第二发送模块1010;其中:
第二发送模块1010用于向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指 示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行 参考信号,所述上行参考信号用于所述网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
在本申请实施例中,网络侧设备通过指示终端采集用于定位的信道状态数据,和/或, 指示终端发送上行参考信号,则可以基于接收到的上行参考信号采集用于定位的信道状态 数据,且采集到的用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易 采集的不携带位置标签的信道状态数据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量 不携带位置标签的信道状态数据作为数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI 模型的定位准确度,进而提高定位精度。
本申请实施例提供的数据采集装置能够实现上述各方法实施例实现的各个过程,并达 到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
可选地,所述第一指示信息包括以下至少一项:
数据采集的类型标识ID;
数据采集的目标任务;
数据采集的时间间隔;
数据采集的空间间隔;
数据采集的数量;
数据采集的起始时间;
数据采集的终止时间;
数据采集的持续时长;
数据采集的数据精度;
所述数据采集后上报的数据精度;
所述数据采集后上报的格式信息;
所述数据采集后上报的数据压缩指示;
用于数据采集的下行参考信号信息;
所述位置标签的携带指示;
时间戳信息的携带指示;
信道估计误差信息的携带指示;
位置标注误差信息的携带指示;
参考信号测量质量信息的携带指示;
终端的运动状态信息的携带指示;或
数据压缩的格式。
可选地,所述第二指示信息包括用于传输所述上行参考信号的资源信息,所述资源信 息包括以下至少一项:
端口信息、时域信息、频域信息、或空域信息。
可选地,所述装置还包括:
第三接收模块,用于在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,接收所述终端 发送的用于定位的信道状态数据。
可选地,所述网络侧设备接收的信道状态数据,包括以下至少一项:
满足第一指示信息的数据;
所述数据的位置标签;
所述数据对应的信道估计误差信息;
所述数据对应的位置标注误差信息;
所述数据对应的参考信号测量质量信息;
所述终端的运动状态信息;
数据采集的时间戳信息;
所述数据对应的传输接收节点标识TRP ID;
所述数据对应的小区标识ID;
第三指示信息或第四指示信息,所述第三指示信息用于表征所述数据携带有位置标签, 所述第四指示信息用于表征所述数据未携带位置标签;
第五指示信息,所述第五指示信息用于指示所述数据已进行数据压缩;
所述数据压缩的格式。
可选地,所述装置还包括:
第四接收模块,用于接收第一反馈信息;
第四确定模块,用于基于所述第一反馈信息,确定所述终端具备第一能力,所述第一 能力是向所述网络侧设备提供符合所述第一指示信息的数据的能力。
可选地,所述装置还包括:
第六发送模块,用于在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,向所述终端发 送第七指示信息,所述第七指示信息用于向所述终端指示第一传输资源,所述第一传输资 源为所述用于定位的信道状态数据的传输资源;
所述第一传输资源包括以下至少一项:
时域资源、空域资源、频域资源、或端口资源。
可选地,所述装置还包括:
第五接收模块,用于在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,接收第二反馈 信息;
第五确定模块,用于基于所述第二反馈信息,确定所述终端不支持所述网络侧设备的 数据采集要求和/或所述终端不支持所述网络侧设备的数据采集要求的原因。
可选地,所述方法还包括:
采集模块,用于在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,基于所述上行参考 信号采集所述用于定位的信道状态数据。
可选地,所述装置还包括:
第七发送模块,用于在完成采集的情况下,向所述终端发送第六指示信息,所述第六 指示信息用于指示所述终端停止发送所述上行参考信号。
可选地,所述装置还包括:
第六接收模块,用于接收所述终端上报的设备能力信息。
可选地,所述位置标签包括以下至少一项:
物理位置、TOA、TDOA、AOA、AOD、或第一标识,所述第一标识用于指示视距LOS 或非视距NLOS。
在本申请实施例中,网络侧设备通过指示终端采集用于定位的信道状态数据,和/或, 指示终端发送上行参考信号,则可以基于接收到的上行参考信号采集用于定位的信道状态 数据,且采集到的用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易 采集的不携带位置标签的信道状态数据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量 不携带位置标签的信道状态数据作为数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI 模型的定位准确度,进而提高定位精度。
本申请实施例中的数据采集装置可以是电子设备,例如具有操作系统的电子设备,也 可以是电子设备中的部件,例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端,也可以为除终 端之外的其他设备。示例性的,终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型,其他 设备可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage,NAS)等,本申请实施例 不作具体限定。
本申请实施例提供的数据采集装置能够实现图5的方法实施例实现的各个过程,并达 到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
可选的,图11是本申请实施例提供的通信设备的结构示意图,如图11所示,本申请实 施例还提供一种通信设备1100,包括处理器1101和存储器1102,存储器1102上存储有可在所述处理器1101上运行的程序或指令,例如,该通信设备1100为终端时,该程序或指令被处理器1101执行时实现上述终端侧对应的数据采集方法实施例的各个步骤,且能达到相同的技术效果。该通信设备1100为网络侧设备时,该程序或指令被处理器1101执行时实现上述网络侧设备对应的数据采集方法实施例的各个步骤,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种终端,包括处理器和通信接口,所述通信接口用于:
接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信 息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端 发送上行参考信号;
所述处理器用于:
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,确定需要采集用于定位的信道状态 数据;
所述通信接口用于:
在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,发送上行参考信号,所述上行参考 信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
该终端实施例与上述终端侧方法实施例对应,上述方法实施例的各个实施过程和实现 方式均可适用于该终端实施例中,且能达到相同的技术效果。具体地,图12为实现本申请 实施例的一种终端的硬件结构示意图。
该终端1200包括但不限于:射频单元1201、网络模块1202、音频输出单元1203、输入单元1204、传感器1205、显示单元1206、用户输入单元1207、接口单元1208、存储器 1209以及处理器1210等中的至少部分部件。
本领域技术人员可以理解,终端1200还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池), 电源可以通过电源管理系统与处理器12 10逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、 放电、以及功耗管理等功能。图12中示出的终端结构并不构成对终端的限定,终端可以包 括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置,在此不再赘述。
应理解的是,本申请实施例中,输入单元1204可以包括图形处理单元(GraphicsProcessing Unit,GPU)12 041和麦克风12042,图形处理器12 041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元1206可包括显示面板12 061,可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板12061。用户输入单元12 07包括触控面板12071以及其他输入设备12072中的至少一种。触控面板12 071,也称为触摸屏。触控面板12071可包括触摸检测装置和触摸 控制器两个部分。其他输入设备12 072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控 制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆,在此不再赘述。
本申请实施例中,射频单元12 01接收来自网络侧设备的下行数据后,可以传输给处理 器1210进行处理;另外,射频单元1201可以向网络侧设备发送上行数据。通常,射频单元1201包括但不限于天线、放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。
存储器1209可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器1209可主要包括存储 程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区,其中,第一存储区可存储操作系统、 至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外,存储器1209可以包括易失性存储器或非易失性存储器,或者,存储器1209可以包括易失 性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasablePROM,EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM,EEPROM)或闪存。易 失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),静态随机存取存储器(Static RAM,SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM,DRAM)、同步动态随机存取 存储器(Synchronous DRAM,SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRate SDRAM,DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM, ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM,SLDRAM)和直接内存总线随 机存取存储器(Direct Rambus RAM,DRRAM)。本申请实施例中的存储器1209包括但不限 于这些和任意其它适合类型的存储器。
处理器1210可包括一个或多个处理单元;可选的,处理器1210集成应用处理器和调 制解调处理器,其中,应用处理器主要处理涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作, 调制解调处理器主要处理无线通信信号,如基带处理器。可以理解的是,上述调制解调处 理器也可以不集成到处理器1210中。
其中,处理器1210用于:
接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信 息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端 发送上行参考信号;
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,确定需要采集用于定位的信道状态 数据;
在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,发送上行参考信号,所述上行参考 信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
在本申请实施例中,终端通过基于指示采集用于定位的信道状态数据,和/或,发送上 行参考信号以使网络侧设备采集用于定位的信道状态数据,且采集到的用于定位的信道状 态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易采集的不携带位置标签的信道状态数 据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量不携带位置标签的信道状态数据作为 数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI模型的定位准确度,进而提高定位精 度。
可选地,所述第一指示信息包括以下至少一项:
数据采集的类型标识ID;
数据采集的目标任务;
数据采集的时间间隔;
数据采集的空间间隔;
数据采集的数量;
数据采集的起始时间;
数据采集的终止时间;
数据采集的持续时长;
数据采集的数据精度;
所述数据采集后上报的数据精度;
所述数据采集后上报的格式信息;
所述数据采集后上报的数据压缩指示;
用于数据采集的下行参考信号信息;
位置标签的携带指示;
时间戳信息的携带指示;
信道估计误差信息的携带指示;
位置标注误差信息的携带指示;
参考信号测量质量信息的携带指示;
终端的运动状态信息的携带指示;或
数据压缩的格式。
可选地,所述第二指示信息包括用于传输所述上行参考信号的资源信息,所述资源信 息包括以下至少一项:
端口信息、时域信息、频域信息、或空域信息。
可选地,处理器1210用于:
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,在具备第一能力的情况下向所述网 络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,所述第一能力是向所述网络侧设备提供符合 所述第一指示信息的数据的能力。
可选地,所述终端向所述网络侧设备发送的信道状态数据,包括以下至少一项:
满足第一指示信息的数据;
所述数据的位置标签;
所述数据对应的信道估计误差信息;
所述数据对应的位置标注误差信息;
所述数据对应的参考信号测量质量信息;
所述终端的运动状态信息;
数据采集的时间戳信息;
所述数据对应的传输接收节点标识TRP ID;
所述数据对应的小区标识ID;
第三指示信息或第四指示信息,所述第三指示信息用于表征所述数据携带有位置标签, 所述第四指示信息用于表征所述数据未携带位置标签;
第五指示信息,所述第五指示信息用于表征所述数据已进行数据压缩;
所述数据压缩的格式。
可选地,处理器1210用于:
第四发送模块,用于向网络侧设备发送第一反馈信息,所述第一反馈信息用于表征所 述终端具备第一能力。
可选地,处理器1210用于以下至少一项:
基于时间周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,其中,所述时间周期是基于网 络侧设备的指示确定的或基于协议预定义确定的或基于预先设置确定的;
基于采集周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,其中,每一个采集周期均对应 第二数量的信道状态数据,所述第二数量是基于网络侧设备的指示确定的或基于协议预定 义确定的或基于预先设置确定的;
基于网络侧设备为所述用于定位的信道状态数据分配的传输资源,向所述网络侧设备 发送第一数量的信道状态数据,其中,所述第一数量是所述传输资源的大小支持传输信道 状态数据的最大值;
在采集的持续时间达到目标采集时间后,向所述网络侧设备发送在所述持续时间内采 集到的信道状态数据;或
在采集的信道状态数据的数量达到目标数量后,向所述网络侧设备发送所述目标数量 的信道状态数据。
可选地,处理器1210用于以下至少一项:
在第一传输资源中,向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,所述第一 传输资源是基于网络侧设备的指示确定的;
所述第一传输资源包括以下至少一项:
时域资源、空域资源、频域资源、或端口资源。
可选地,处理器1210用于以下至少一项:
向所述网络侧设备发送满足第一条件的信道状态数据;
所述满足第一条件的信道状态数据包括以下至少一项:
所述信道状态数据的位置标签的置信度在置信度范围内;
所述信道状态数据的位置标签的偏差范围小于偏差阈值;
所述信道状态数据是在第一信道条件下采集到的;
所述第一信道条件包括以下至少一项:
参考信号接收功率RSRP大于第一RSRP阈值;
RSRP大于或等于第二RSRP阈值;
信噪比SNR大于第一SNR阈值;
SNR大于或等于第二SNR阈值;
信号与干扰加噪声比SINR大于第一SINR阈值;
SINR大于或等于第二SINR阈值;
干扰小于第一干扰阈值;
干扰小于或等于第二干扰阈值。
可选地,处理器1210用于:
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,基于所述终端的设备能力信息,确 定不具备第一能力;
向网络侧设备发送第二反馈信息,所述第二反馈信息用于表征所述终端不具备第一能 力和/或所述终端不具备第一能力的原因。
可选地,处理器1210用于:
在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,接收所述网络侧设备发送的第六指 示信息,所述第六指示信息用于表征所述网络侧设备已完成采集;
基于所述第六指示信息,停止发送所述上行参考信号。
可选地,处理器1210用于:
向所述网络侧设备上报所述终端的设备能力信息。
可选地,所述位置标签包括以下至少一项:
物理位置、到达时间TOA、到达时间差TDOA、信号到达角度AOA、信号离开角度 AOD、或第一标识,所述第一标识用于指示视距LOS或非视距NLOS。
在本申请实施例中,终端通过基于指示采集用于定位的信道状态数据,和/或,发送上 行参考信号以使网络侧设备采集用于定位的信道状态数据,且采集到的用于定位的信道状 态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易采集的不携带位置标签的信道状态数 据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量不携带位置标签的信道状态数据作为 数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI模型的定位准确度,进而提高定位精 度。
本申请实施例还提供一种网络侧设备,包括处理器和通信接口,所述通信接口用于:
向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指 示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行 参考信号,所述上行参考信号用于所述网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
该网络侧设备实施例与上述网络侧设备方法实施例对应,上述方法实施例的各个实施 过程和实现方式均可适用于该网络侧设备实施例中,且能达到相同的技术效果。
具体地,本申请实施例还提供了一种网络侧设备。图13为实现本申请实施例的一种网 络侧设备的硬件结构示意图;如图13所示,该网络侧设备1300包括:天线1301、射频装置1302、基带装置1303、处理器1304和存储器1305。天线1301与射频装置1302连接。 在上行方向上,射频装置1302通过天线1301接收信息,将接收的信息发送给基带装置1303 进行处理。在下行方向上,基带装置1303对要发送的信息进行处理,并发送给射频装置1302, 射频装置1302对收到的信息进行处理后经过天线1301发送出去。
以上实施例中网络侧设备执行的方法可以在基带装置1303中实现,该基带装置1303 包括基带处理器。
基带装置1303例如可以包括至少一个基带板,该基带板上设置有多个芯片,如图13 所示,其中一个芯片例如为基带处理器,通过总线接口与存储器1305连接,以调用存储器 1305中的程序,执行以上方法实施例中所示的网络设备操作。
该网络侧设备还可以包括网络接口1306,该接口例如为通用公共无线接口(common public radio interface,CPRI)。
具体地,本发明实施例的网络侧设备1300还包括:存储在存储器1305上并可在处理 器1304上运行的指令或程序,处理器1304调用存储器1305中的指令或程序执行图10所示各模块执行的方法,并达到相同的技术效果,为避免重复,故不在此赘述。
其中,处理器1304用于:
向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指 示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行 参考信号,所述上行参考信号用于所述网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的 信道状态数据。
在本申请实施例中,网络侧设备通过指示终端采集用于定位的信道状态数据,和/或, 指示终端发送上行参考信号,则可以基于接收到的上行参考信号采集用于定位的信道状态 数据,且采集到的用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易 采集的不携带位置标签的信道状态数据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量 不携带位置标签的信道状态数据作为数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI 模型的定位准确度,进而提高定位精度。
可选地,所述第一指示信息包括以下至少一项:
数据采集的类型标识ID;
数据采集的目标任务;
数据采集的时间间隔;
数据采集的空间间隔;
数据采集的数量;
数据采集的起始时间;
数据采集的终止时间;
数据采集的持续时长;
数据采集的数据精度;
所述数据采集后上报的数据精度;
所述数据采集后上报的格式信息;
所述数据采集后上报的数据压缩指示;
用于数据采集的下行参考信号信息;
所述位置标签的携带指示;
时间戳信息的携带指示;
信道估计误差信息的携带指示;
位置标注误差信息的携带指示;
参考信号测量质量信息的携带指示;
终端的运动状态信息的携带指示;或
数据压缩的格式。
可选地,所述第二指示信息包括用于传输所述上行参考信号的资源信息,所述资源信 息包括以下至少一项:
端口信息、时域信息、频域信息、或空域信息。
可选地,处理器1304用于:
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,接收所述终端发送的用于定位的信 道状态数据。
可选地,所述网络侧设备接收的信道状态数据,包括以下至少一项:
满足第一指示信息的数据;
所述数据的位置标签;
所述数据对应的信道估计误差信息;
所述数据对应的位置标注误差信息;
所述数据对应的参考信号测量质量信息;
所述终端的运动状态信息;
数据采集的时间戳信息;
所述数据对应的传输接收节点标识TRP ID;
所述数据对应的小区标识ID;
第三指示信息或第四指示信息,所述第三指示信息用于表征所述数据携带有位置标签, 所述第四指示信息用于表征所述数据未携带位置标签;
第五指示信息,所述第五指示信息用于指示所述数据已进行数据压缩;
所述数据压缩的格式。
可选地,处理器1304用于:
接收第一反馈信息;
基于所述第一反馈信息,确定所述终端具备第一能力,所述第一能力是向所述网络侧 设备提供符合所述第一指示信息的数据的能力。
可选地,处理器1304用于:
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,向所述终端发送第七指示信息,所 述第七指示信息用于向所述终端指示第一传输资源,所述第一传输资源为所述用于定位的 信道状态数据的传输资源;
所述第一传输资源包括以下至少一项:
时域资源、空域资源、频域资源、或端口资源。
可选地,处理器1304用于:
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,接收第二反馈信息;
基于所述第二反馈信息,确定所述终端不支持所述网络侧设备的数据采集要求和/或所 述终端不支持所述网络侧设备的数据采集要求的原因。
可选地,处理器1304用于:
在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,基于所述上行参考信号采集所述用 于定位的信道状态数据。
可选地,处理器1304用于:
在完成采集的情况下,向所述终端发送第六指示信息,所述第六指示信息用于指示所 述终端停止发送所述上行参考信号。
可选地,处理器1304用于:
接收所述终端上报的设备能力信息。
可选地,所述位置标签包括以下至少一项:
物理位置、TOA、TDOA、AOA、AOD、或第一标识,所述第一标识用于指示视距LOS 或非视距NLOS。
在本申请实施例中,网络侧设备通过指示终端采集用于定位的信道状态数据,和/或, 指示终端发送上行参考信号,则可以基于接收到的上行参考信号采集用于定位的信道状态 数据,且采集到的用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据,还包括易 采集的不携带位置标签的信道状态数据,进而方便可以为用于定位的AI模型训练提供大量 不携带位置标签的信道状态数据作为数据样本,增大训练样本的规模,提高训练出来的AI 模型的定位准确度,进而提高定位精度。
本申请实施例还提供一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储有程序或指令,该 程序或指令被处理器执行时实现上述数据采集方法实施例的各个过程,且能达到相同的技 术效果,为避免重复,这里不再赘述。
其中,所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质,包括 计算机可读存储介质,如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。
本申请实施例另提供了一种芯片,所述芯片包括处理器和通信接口,所述通信接口和 所述处理器耦合,所述处理器用于运行程序或指令,实现上述数据采集方法实施例的各个 过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
应理解,本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片,系统芯片,芯片系统或片 上系统芯片等。
本申请实施例另提供了一种计算机程序/程序产品,所述计算机程序/程序产品被存储在 存储介质中,所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现上述数据采集方法实 施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
本申请实施例还提供了一种数据采集系统,包括:终端及网络侧设备,所述终端可用 于执行如上所述的终端侧对应的数据采集方法的步骤,所述网络侧设备可用于执行如上所 述的网络侧设备对应的数据采集方法的步骤。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素, 而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所 固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除 在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外,需要指出的 是,本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能,还可包 括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能,例如,可以按不同于 所描述的次序来执行所描述的方法,并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外,参 照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可 借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者 是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡 献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质 (如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述,但是本申请并不局限于上述的具体实施 方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在 本申请的启示下,在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形 式,均属于本申请的保护之内。
Claims (30)
1.一种数据采集方法,其特征在于,包括:
终端接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行参考信号;
在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述终端确定需要采集用于定位的信道状态数据;
在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,所述终端发送上行参考信号,所述上行参考信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的信道状态数据。
2.根据权利要求1所述的数据采集方法,其特征在于,所述第一指示信息包括以下至少一项:
数据采集的类型标识ID;
数据采集的目标任务;
数据采集的时间间隔;
数据采集的空间间隔;
数据采集的数量;
数据采集的起始时间;
数据采集的终止时间;
数据采集的持续时长;
数据采集的数据精度;
所述数据采集后上报的数据精度;
所述数据采集后上报的格式信息;
所述数据采集后上报的数据压缩指示;
用于数据采集的下行参考信号信息;
位置标签的携带指示;
时间戳信息的携带指示;
信道估计误差信息的携带指示;
位置标注误差信息的携带指示;
参考信号测量质量信息的携带指示;
终端的运动状态信息的携带指示;或
数据压缩的格式。
3.根据权利要求1所述的数据采集方法,其特征在于,所述第二指示信息包括用于传输所述上行参考信号的资源信息,所述资源信息包括以下至少一项:
端口信息、时域信息、频域信息、或空域信息。
4.根据权利要求1-3任一项所述的数据采集方法,其特征在于,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述终端在具备第一能力的情况下向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,所述第一能力是向所述网络侧设备提供符合所述第一指示信息的数据的能力。
5.根据权利要求4所述的数据采集方法,其特征在于,所述终端向所述网络侧设备发送的信道状态数据,包括以下至少一项:
满足第一指示信息的数据;
所述数据的位置标签;
所述数据对应的信道估计误差信息;
所述数据对应的位置标注误差信息;
所述数据对应的参考信号测量质量信息;
所述终端的运动状态信息;
数据采集的时间戳信息;
所述数据对应的传输接收节点标识TRP ID;
所述数据对应的小区标识ID;
第三指示信息或第四指示信息,所述第三指示信息用于表征所述数据携带有位置标签,所述第四指示信息用于表征所述数据未携带位置标签;
第五指示信息,所述第五指示信息用于表征所述数据已进行数据压缩;
所述数据压缩的格式。
6.根据权利要求4或5所述的数据采集方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述终端向网络侧设备发送第一反馈信息,所述第一反馈信息用于表征所述终端具备第一能力。
7.根据权利要求4或5所述的数据采集方法,其特征在于,所述终端向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,包括以下至少一项:
所述终端基于时间周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,其中,所述时间周期是基于网络侧设备的指示确定的或基于协议预定义确定的或基于预先设置确定的;
所述终端基于采集周期,向所述网络侧设备发送信道状态数据,其中,每一个采集周期均对应第二数量的信道状态数据,所述第二数量是基于网络侧设备的指示确定的或基于协议预定义确定的或基于预先设置确定的;
所述终端基于网络侧设备为所述用于定位的信道状态数据分配的传输资源,向所述网络侧设备发送第一数量的信道状态数据,其中,所述第一数量是所述传输资源的大小支持传输信道状态数据的最大值;
所述终端在采集的持续时间达到目标采集时间后,向所述网络侧设备发送在所述持续时间内采集到的信道状态数据;或
所述终端在采集的信道状态数据的数量达到目标数量后,向所述网络侧设备发送所述目标数量的信道状态数据。
8.根据权利要求4或5所述的数据采集方法,其特征在于,所述终端向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,包括:
所述终端在第一传输资源中,向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,所述第一传输资源是基于网络侧设备的指示确定的;
所述第一传输资源包括以下至少一项:
时域资源、空域资源、频域资源、或端口资源。
9.根据权利要求4或5所述的数据采集方法,其特征在于,所述终端向所述网络侧设备发送所述用于定位的信道状态数据,包括:
所述终端向所述网络侧设备发送满足第一条件的信道状态数据;
所述满足第一条件的信道状态数据包括以下至少一项:
所述信道状态数据的位置标签的置信度在置信度范围内;
所述信道状态数据的位置标签的偏差范围小于偏差阈值;
所述信道状态数据是在第一信道条件下采集到的;
所述第一信道条件包括以下至少一项:
参考信号接收功率RSRP大于第一RSRP阈值;
RSRP大于或等于第二RSRP阈值;
信噪比SNR大于第一SNR阈值;
SNR大于或等于第二SNR阈值;
信号与干扰加噪声比SINR大于第一SINR阈值;
SINR大于或等于第二SINR阈值;
干扰小于第一干扰阈值;
干扰小于或等于第二干扰阈值。
10.根据权利要求1-3任一项所述的数据采集方法,其特征在于,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述终端基于所述终端的设备能力信息,确定不具备第一能力;
所述终端向网络侧设备发送第二反馈信息,所述第二反馈信息用于表征所述终端不具备第一能力和/或所述终端不具备第一能力的原因。
11.根据权利要求1或3所述的数据采集方法,其特征在于,在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述终端接收所述网络侧设备发送的第六指示信息,所述第六指示信息用于表征所述网络侧设备已完成采集;
所述终端基于所述第六指示信息,停止发送所述上行参考信号。
12.根据权利要求1-11任一项所述的数据采集方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述终端向所述网络侧设备上报所述终端的设备能力信息。
13.根据权利要求1-12任一项所述的数据采集方法,其特征在于,所述位置标签包括以下至少一项:
物理位置、到达时间TOA、到达时间差TDOA、信号到达角度AOA、信号离开角度AOD、或第一标识,所述第一标识用于指示视距LOS或非视距NLOS。
14.一种数据采集方法,其特征在于,包括:
网络侧设备向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行参考信号,所述上行参考信号用于所述网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的信道状态数据。
15.根据权利要求14所述的数据采集方法,其特征在于,所述第一指示信息包括以下至少一项:
数据采集的类型标识ID;
数据采集的目标任务;
数据采集的时间间隔;
数据采集的空间间隔;
数据采集的数量;
数据采集的起始时间;
数据采集的终止时间;
数据采集的持续时长;
数据采集的数据精度;
所述数据采集后上报的数据精度;
所述数据采集后上报的格式信息;
所述数据采集后上报的数据压缩指示;
用于数据采集的下行参考信号信息;
所述位置标签的携带指示;
时间戳信息的携带指示;
信道估计误差信息的携带指示;
位置标注误差信息的携带指示;
参考信号测量质量信息的携带指示;
终端的运动状态信息的携带指示;或
数据压缩的格式。
16.根据权利要求14所述的数据采集方法,其特征在于,所述第二指示信息包括用于传输所述上行参考信号的资源信息,所述资源信息包括以下至少一项:
端口信息、时域信息、频域信息、或空域信息。
17.根据权利要求14-16任一项所述的数据采集方法,其特征在于,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述网络侧设备接收所述终端发送的用于定位的信道状态数据。
18.根据权利要求17所述的数据采集方法,其特征在于,所述网络侧设备接收的信道状态数据,包括以下至少一项:
满足第一指示信息的数据;
所述数据的位置标签;
所述数据对应的信道估计误差信息;
所述数据对应的位置标注误差信息;
所述数据对应的参考信号测量质量信息;
所述终端的运动状态信息;
数据采集的时间戳信息;
所述数据对应的传输接收节点标识TRP ID;
所述数据对应的小区标识ID;
第三指示信息或第四指示信息,所述第三指示信息用于表征所述数据携带有位置标签,所述第四指示信息用于表征所述数据未携带位置标签;
第五指示信息,所述第五指示信息用于指示所述数据已进行数据压缩;
所述数据压缩的格式。
19.根据权利要求17或18所述的数据采集方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述网络侧设备接收第一反馈信息;
所述网络侧设备基于所述第一反馈信息,确定所述终端具备第一能力,所述第一能力是向所述网络侧设备提供符合所述第一指示信息的数据的能力。
20.根据权利要求14-16任一项所述的数据采集方法,其特征在于,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述网络侧设备向所述终端发送第七指示信息,所述第七指示信息用于向所述终端指示第一传输资源,所述第一传输资源为所述用于定位的信道状态数据的传输资源;
所述第一传输资源包括以下至少一项:
时域资源、空域资源、频域资源、或端口资源。
21.根据权利要求14-16任一项所述的数据采集方法,其特征在于,在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述网络侧设备接收第二反馈信息;
所述网络侧设备基于所述第二反馈信息,确定所述终端不支持所述网络侧设备的数据采集要求和/或所述终端不支持所述网络侧设备的数据采集要求的原因。
22.根据权利要求14或16所述的数据采集方法,其特征在于,在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,所述方法还包括:
所述网络侧设备基于所述上行参考信号采集所述用于定位的信道状态数据。
23.根据权利要求22所述的数据采集方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述网络侧设备在完成采集的情况下,向所述终端发送第六指示信息,所述第六指示信息用于指示所述终端停止发送所述上行参考信号。
24.根据权利要求14-23任一项所述的数据采集方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述网络侧设备接收所述终端上报的设备能力信息。
25.根据权利要求14-24任一项所述的数据采集方法,其特征在于,所述位置标签包括以下至少一项:
物理位置、TOA、TDOA、AOA、AOD、或第一标识,所述第一标识用于指示视距LOS或非视距NLOS。
26.一种数据采集装置,其特征在于,包括:
第一接收模块,用于接收第一信息,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指示终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行参考信号;
第一确定模块,用于在所述第一信息包括所述第一指示信息的情况下,确定需要采集用于定位的信道状态数据;
第一发送模块,用于在所述第一信息包括所述第二指示信息的情况下,发送上行参考信号,所述上行参考信号用于网络侧设备采集用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的信道状态数据。
27.一种数据采集装置,其特征在于,包括:
第二发送模块,用于向终端发送第一信息;
其中,所述第一信息包括第一指示信息和/或第二指示信息,所述第一指示信息用于指示所述终端采集用于定位的信道状态数据,所述第二指示信息用于指示所述终端发送上行参考信号,所述上行参考信号用于网络侧设备采集所述用于定位的信道状态数据;
所述用于定位的信道状态数据包括携带位置标签的信道状态数据和不携带位置标签的信道状态数据。
28.一种终端,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至13任一项所述的数据采集方法。
29.一种网络侧设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求14至25任一项所述的数据采集方法。
30.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储程序或指令,所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至13任一项所述的数据采集方法,或者实现如权利要求14至25任一项所述的数据采集方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210834728.9A CN117411602A (zh) | 2022-07-08 | 2022-07-08 | 数据采集方法及装置 |
PCT/CN2023/105820 WO2024008111A1 (zh) | 2022-07-08 | 2023-07-05 | 数据采集方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210834728.9A CN117411602A (zh) | 2022-07-08 | 2022-07-08 | 数据采集方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117411602A true CN117411602A (zh) | 2024-01-16 |
Family
ID=89454435
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210834728.9A Pending CN117411602A (zh) | 2022-07-08 | 2022-07-08 | 数据采集方法及装置 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117411602A (zh) |
WO (1) | WO2024008111A1 (zh) |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115606202A (zh) * | 2020-05-13 | 2023-01-13 | 诺基亚技术有限公司(Fi) | 用于用户设备定位的装置和方法及使用其的网络节点 |
WO2021253241A1 (zh) * | 2020-06-16 | 2021-12-23 | 北京小米移动软件有限公司 | 参考信号资源的配置方法、装置、通信设备及存储介质 |
CN114071553A (zh) * | 2020-07-29 | 2022-02-18 | 维沃移动通信有限公司 | Csi上报方法、终端及网络侧设备 |
CN114501628A (zh) * | 2020-10-23 | 2022-05-13 | 中国移动通信有限公司研究院 | 信息上报方法、信息接收方法、终端设备及网络设备 |
-
2022
- 2022-07-08 CN CN202210834728.9A patent/CN117411602A/zh active Pending
-
2023
- 2023-07-05 WO PCT/CN2023/105820 patent/WO2024008111A1/zh unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2024008111A1 (zh) | 2024-01-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2023143572A1 (zh) | 基于人工智能ai模型的定位方法及通信设备 | |
CN117411602A (zh) | 数据采集方法及装置 | |
WO2023098661A1 (zh) | 定位方法及通信设备 | |
US20240323741A1 (en) | Measurement method and apparatus, device, and storage medium | |
WO2023098662A1 (zh) | 定位方法及通信设备 | |
WO2024208167A1 (zh) | 信息处理方法、信息处理装置、终端及网络侧设备 | |
CN118042399A (zh) | 模型监督方法、终端及网络侧设备 | |
WO2024017176A1 (zh) | 模型训练方法、装置、网络侧设备及终端设备 | |
CN117896838A (zh) | Ai模型推理方法、设备及可读存储介质 | |
WO2024093799A1 (zh) | 数据标注方法、装置、终端设备及网络侧设备 | |
US20240354659A1 (en) | Method for Updating Model and Communication Device | |
WO2023125855A1 (zh) | 模型更新方法及通信设备 | |
CN116847456A (zh) | 定位方法、装置、终端及网络侧设备 | |
CN117440501A (zh) | 定位模型训练方法、装置、定位方法及装置 | |
CN118214750A (zh) | Ai算力上报方法、终端及网络侧设备 | |
CN116419267A (zh) | 通信模型配置方法、装置和通信设备 | |
CN117835262A (zh) | Ai模型的处理方法、装置及通信设备 | |
CN116939713A (zh) | 信息反馈方法、装置及设备 | |
CN116684296A (zh) | 数据采集方法及设备 | |
CN118283645A (zh) | 模型信息传输方法、装置及设备 | |
CN118785186A (zh) | 人工智能ai单元的标识方法及通信设备 | |
CN117202218A (zh) | 感知方式切换方法、装置及通信设备 | |
CN118785187A (zh) | 人工智能ai单元的标识方法及通信设备 | |
CN118785234A (zh) | 基于ai的csi预测的数据采集方法及装置 | |
CN116634553A (zh) | 信息处理方法及通信设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |