CN117641433A - Csi预测处理方法、装置、通信设备及可读存储介质 - Google Patents

Csi预测处理方法、装置、通信设备及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种CSI预测处理方法、装置、通信设备及可读存储介质，该方法包括：第一设备接收来自第二设备的第一信息；所述第一设备根据所述第一信息，执行第一行为；其中，所述执行第一行为包括确定是否调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。

Description

CSI预测处理方法、装置、通信设备及可读存储介质
技术领域
本申请属于通信技术领域，具体涉及一种CSI预测处理方法、装置、通信设备及可读存储介质。
背景技术
信道状态信息可对当前信道环境进行描述，在移动通信网络中，基站发射信道状态信息-参考信号(Channel State Information-Reference Signal，CSI-RS)，终端对信道状态信息进行评估并将其量化反馈给基站，通过引入信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)反馈信息，基站侧在发送信道状态信息参考信号时可及时进行调整，从而在终端降低误码率，获得最优接收信号。
在无线通信中，信道预测可用来弥补信道测量和实际调度两个操作之间的延迟，提高吞吐量，目前如何更新信道预测的参数是亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种CSI预测处理方法、装置、通信设备及可读存储介质，解决如何更新信道预测的参数的问题。
第一方面，提供一种CSI预测处理方法，包括：
第一设备接收来自第二设备的第一信息；
所述第一设备根据所述第一信息，执行第一行为；
其中，所述执行第一行为包括确定是否调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
第二方面，提供一种CSI预测处理方法，包括：
第二设备向第一设备发送第一信息，所述第一信息用于所述第一设备执行第一行为，所述执行第一行为包括确定调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
第三方面，提供一种CSI预测处理装置，包括：
第一接收模块，用于接收来自第二设备的第一信息；
执行模块，用于根据所述第一信息，执行第一行为；
其中，所述执行第一行为包括确定是否调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
第四方面，提供一种CSI预测处理装置，包括：
第三发送模块，用于向第一设备发送第一信息，所述第一信息用于所述第一设备执行第一行为，所述执行第一行为包括确定调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
第五方面，提供了一种通信设备，包括：处理器，存储器及存储在所述存储器上并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或第二方面所述的方法的步骤。
第六方面，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或第二方面所述的方法的步骤。
第七方面，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，实现如第一方面或第二方面所述的法的步骤。
第八方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在非瞬态的存储介质中，所述程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面或第二方面所述的方法的步骤。
第九方面，提供一种通信系统，所述通信系统包括终端与网络侧设备，所述终端用于执行如第一方面或第二方面所述的方法的步骤，所述网络侧设备用于执行如第一方面或第二方面所述的方法的步骤。
在本申请实施例中，第一设备可以根据来自第二设备的第一信息确定是否调整用于CSI预测的第一预测参数，从而实现通过第一设备和第二设备之间的信令交互，完成无线通信系统中CSI预测参数的调整，可以提高CSI预测的执行效率和预测精度。
附图说明
图1是神经网络的示意图；
图2是神经元的示意图；
图3是基于AI的CSI预测示意图；
图4是预测不同的未来时刻的性能的示意图；
图5是使用不同数量的历史CSI预测未来+5ms的性能的示意图；
图6为本申请实施例的无线通信系统的架构示意图；
图7是本申请实施例提供的CSI预测处理方法的流程图之一；
图8是本申请实施例提供的CSI预测处理方法的流程图之二；
图9是本申请实施例提供的CSI预测处理方法的流程图之三；
图10是本申请实施例提供的CSI预测处理方法的流程图之四；
图11是本申请实施例提供的CSI预测处理方法的流程图之五；
图12是本申请实施例提供的CSI预测处理装置的示意图之一；
图13是本申请实施例提供的CSI预测处理装置的示意图之二；
图14是本申请实施例提供的终端的示意图；
图15是本申请实施例提供的网络侧设备的示意图；
图16是本申请实施例提供的通信设备的示意图。
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。
为了便于理解本申请的实施方式，下面先介绍以下技术点。
1、关于神经网络的介绍
人工智能目前在各个领域获得了广泛的应用。人工智能(ArtificialIntelligence，AI)模块有多种实现方式，例如神经网络、决策树、支持向量机、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，神经网络的结构如图1所示。
其中，神经网络由神经元组成，神经元的示意图如图2所示。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，z＝a1w1+…+akwk+…+aKwK+b。常见的激活函数包括Sigmoid函数、tanh函数、修正线性单元(Rectified Linear Unit，ReLU)等等。
神经网络的参数可以通过优化算法进行优化。优化算法就是一种能够最小化或者最大化目标函数(有时候也叫损失函数)的一类算法。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，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。如果找到合适的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，经各隐藏层逐层处理后，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藏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。
一般而言，根据解决类型不同，选取的AI算法和采用的模型也有所差别。根据相关技术，借助AI提升第五代移动通信技术(5th Generation，5G)网络性能的主要方法是通过基于神经网络的算法和模型增强或者替代目前已有的算法或处理模块。在特定场景下，基于神经网络的算法和模型可以取得比基于确定性算法更好的性能。比较常用的神经网络包括深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。借助已有AI工具，可以实现神经网络的搭建、训练与验证工作。
通过AI或机器学习(Machine Learning，ML)方法替代现有系统中的模块能够有效提升系统性能。
如信道状态信息(Channel State Information，CSI)预测，将历史CSI输入给AI模型，AI模型分析信道的时域变化特性，输出未来的CSI。具体如图3所示。
对应的系统性能如图4和图5所示。可以看到CSI预测相比于不预测的方案会有非常大的性能增益。同时，预测的未来时刻不同，可以达到的预测精度也会不一样，如图4所示。
此外，输入AI模型的历史CSI个数也会影响CSI预测的性能，图5描述的是使用不同数量的历史CSI预测未来+5ms的性能。可见，随着历史CSI个数的增加，预测精度也会提高。但是，更多的历史CSI个数意味着更高的复杂度和缓存开销，因此也不能一味地增加历史CSI个数。
CSI预测的精度与预测参数相关。但实际系统中很难提前准确的确定这些预测参数。对此，系统只能根据当前信道环境给出一个初始预测参数，后续还需要根据实际预测性能对预测参数进行调整。如果不做调整，预测性能很难得到保障，最终用到系统的吞吐量总是达不到预期值。
图6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61和网络侧设备62。其中，无线通信系统可以是5G演进(5G-Advanced)或6G等具备无线AI功能的通信系统。
其中，终端61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 Digital Assistant，PDA)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、机器人、可穿戴式设备(Wearable Device)、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。除了上述终端设备，本申请涉及的终端也可以是终端内的芯片，例如调制解调器(Modem)芯片，系统级芯片(System on Chip，SoC)。需要说明的是，在本申请实施例并不限定终端61的具体类型。
网络侧设备62可以包括接入网设备或核心网设备，其中，接入网设备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(Mobility Management Entity，MME)、接入和移动管理功能(Access and MobilityManagement Function，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(UnifiedData Management，UDM)，统一数据仓储(Unified Data Repository，UDR)、归属用户服务器(Home Subscriber Server，HSS)、集中式网络配置(Centralized networkconfiguration，CNC)、网络存储功能(Network Repository Function，NRF)，网络开放功能(Network Exposure Function，NEF)、本地NEF(Local NEF，或L-NEF)、绑定支持功能(Binding Support 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。
本申请实施例涉及的AI模型也可以称为ML模型。
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CSI预测处理方法、装置、通信设备及可读存储介质进行详细地说明。
参见图7，本申请实施例提供一种CSI预测处理方法，具体步骤包括：步骤701和步骤702。
步骤701：第一设备接收来自第二设备的第一信息；
步骤702：第一设备根据所述第一信息，执行第一行为；
其中，所述执行第一行为包括确定是否调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述执行第一行为还包括：确定开始CSI预测，或者确定禁止CSI预测，或者确定停止CSI预测。
可选的，第一设备可以根据第一信息获得CSI预测性能，根据CSI预测性能决策执行哪种第一行为。
在本申请的一种实施方式中，所述方法还包括：
所述第一设备向所述第二设备发送第二信息，所述第二信息用于指示以下之一：
(1)所述第一设备调整所述第一预测参数；
(2)所述第一设备没有调整所述第一预测参数；
(3)所述第二设备开始CSI预测；
(4)所述第二设备禁止CSI预测；
(5)所述第二设备停止CSI预测。
比如，在第一设备决策调整第一预测参数的情况下，该第一设备可以调整第一预测参数，然后向第二设备发送调整后的第一预测参数。
又比如，在第一设备决策确定开始CSI预测的情况下，该第一设备可以指示第二设备开始CSI预测。
又比如，在第一设备决策确定停止CSI预测的情况下，该第一设备可以指示第二设备停止CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述方法还包括：
在所述第一设备从所述第二设备接收第一信息之前，所述第一设备向所述第二设备发送所述第一预测参数。
可选的，第二设备可以根据接收到的第一预测参数，验证预测性能，并根据预测性能决策是否调整预测参数等。
在本申请的一种实施方式中，所述第一信息包括以下至少一项：
(1)第三信息，所述第三信息用于表示第二设备进行CSI预测的可行性；
比如，第三信息为1比特指示信息，“1”表示进行CSI预测，“0”表示不进行CSI预测。
(2)第二预测参数，所述第二预测参数包括所述第二设备提供的预测参数；
可以理解的是，第二预测参数是第二设备建议的预测参数。
(3)第一CSI，所述第一CSI用于表示与第三预测参数对应的CSI预测结果；
可以理解的是，第一CSI也可以称为预测CSI，利用第三预测参数预测得到的CSI结果，比如，指定时间为A，第三预测参数包括未来1ms或未来2ms，则预测未来A+1ms或未来A+2ms时的CSI结果。
(4)所述第三预测参数；
可选的，所述第三预测参数与所述第一预测参数和/或第二预测参数相同或不同。
(5)第二CSI，所述第二CSI用于表示与所述第三预测参数对应的CSI实测结果；
可以理解的是，第二CSI也可以称为实测CSI，利用第三预测参数实测得到的CSI结果，比如，指定时间为A，第三预测参数包括未来1ms或未来2ms，则在达到A+1ms或A+2ms时，实测CSI，得到第二CSI。
可以理解的是，第一CSI和第二CSI可以分两次发送，也可以先保存第一CSI，等获取了第二CSI后，第一CSI和第二CSI一同发送，其中，第一CSI和第二CSI可以独立压缩，也可以联合压缩。
(6)第四信息，所述第四信息用于表示CSI预测的性能。
可以理解的是，性能可以用于量化CSI预测质量的好坏。
可选的，所述第四信息是由所述第二设备根据所述第一CSI和第二CSI确定的。
可选的，所述第四信息包括以下至少一项：(1)误差类指标，比如误差，均方误差、归一化的均方误差等，(2)精度类指标，比如余弦相似度。
比如，第二设备根据第一CSI和第二CSI，计算误差，均方误差、归一化的均方误差或者余弦相似度，从而得到可以量化CSI预测的性能的第四信息。
在本申请的一种实施方式中，所述第一设备根据所述第一信息，执行第一行为，包括：
在所述第一信息至少包括所述第一CSI和所述第二CSI的情况下，所述第一设备根据所述第一CSI和所述第二CSI，确定第五信息，所述第五信息用于表示CSI预测的性能；
所述第一设备根据所述第五信息，确定(或决策)是否调整所述第一预测参数；
或者，
在所述第一信息至少包括所述第四信息的情况下，所述第一设备根据所述第四信息，确定(或决策)是否调整所述第一预测参数。
在本申请的一种实施方式中，所述第一设备根据所述第一信息，执行第一行为，还包括：
在所述第一信息至少包括所述第三信息和第二预测参数的情况下，所述第一设备确定(或决策)所述第二设备是否根据所述第二预测参数进行预测；
或者，
在所述第一信息至少包括所述第一CSI的情况下，所述第一设备确定(或决策)是否根据所述第一CSI进行调度。
在本申请的一种实施方式中，所述第一预测参数或第二预测参数或第三预测参数包括以下至少一项：
(1)预测时间信息；
可选的，预测时间信息用于表示待测的时间位置，比如，未来1ms、未来2ms等，或者未来1时隙(slot)、未来2slot等。
(2)CSI间隔；
可选的，CSI间隔用于表示预测的多个历史CSI之间的间隔。
上述CSI间隔也可以称为CSI周期。
(3)CSI个数；
可选的，CSI个数用于表示预测的多个历史CSI的个数。
(4)CSI窗口长度；
可选的，CSI窗口长度用于表示预测的多个历史CSI占的时域长度。
(5)预测的频域信息；
可选的，预测的频域信息可以包括：物理资源块(Physical Resource Block，PRB)数、PRB位置、子带数、子带位置等中的至少一项。
(6)预测的空域信息。
可选的，预测的空域信息可以包括：天线数、端口数、波束数等中的至少一项。
在本申请的一种实施方式中，与所述第二CSI相关的参考信号包括以下至少一项：
(1)周期CSI-RS；
(2)非周期CSI-RS；
(3)CSI-RS簇(burst)；
(4)验证专用RS。
可以理解的是，该验证专用RS包括专门用来做CSI预测的性能验证或监督的新RS。
也就是，在本实施例中，可以通过上述(1)～(4)中的至少一项参考信号进行CSI测量，以获取CSI实测结果。
在本申请的一种实施方式中，所述第一设备为网络侧设备或终端，所述第二设备为网络侧设备或终端。
在本申请实施例中，第一设备可以根据来自第二设备的第一信息确定是否调整用于CSI预测的第一预测参数，从而实现通过第一设备和第二设备之间的信令交互，互通CSI预测相关信息，完成无线通信系统中CSI预测参数的调整，可以提高CSI预测的执行效率和预测精度。
参见图8，本申请实施例提供一种CSI预测处理方法，具体步骤包括：步骤801。
步骤801：第二设备向第一设备发送第一信息，所述第一信息用于所述第一设备执行第一行为，所述执行第一行为包括确定调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述第一行为还包括：确定开始CSI预测，或者确定禁止CSI预测，或者确定停止CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述方法还包括：
所述第二设备从所述第一设备接收第二信息，所述第二信息用于指示以下之一：
(1)所述第一设备调整所述第一预测参数；
(2)所述第一设备没有调整所述第一预测参数；
(3)所述第二设备开始CSI预测；
(4)所述第二设备禁止CSI预测；
(5)所述第二设备停止CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述方法还包括：
在所述第二设备向第一设备发送第一信息之前，所述第二设备从所述第一设备接收所述第一预测参数。
在本申请的一种实施方式中，所述第一信息包括以下至少一项：
(1)第三信息，所述第三信息用于表示第二设备进行CSI预测的可行性；
(2)第二预测参数，所述第二预测参数包括所述第二设备提供的预测参数；
(3)第一CSI，所述第一CSI用于表示与第三预测参数对应的CSI预测结果；
(4)所述第三预测参数；
可选的，所述第三预测参数与所述第一预测参数和/或第二预测参数相同或不同。
(5)第二CSI，所述第二CSI用于表示与所述第三预测参数对应的CSI实测结果；
(6)第四信息，所述第四信息用于表示CSI预测的性能。
在本申请的一种实施方式中，所述方法还包括：
所述第二设备根据所述第三预测参数，确定所述第一CSI和/或第二CSI。
可以理解的是，第三预测参数中可以包括预测时间信息，根据该预测时间信息进行预测CSI和/或实测CSI，得到第一CSI和/或第二CSI。
比如，指定时间为A，第三预测参数包括未来1ms或未来2ms，则预测未来A+1ms或未来A+2ms时CSI，得到第一CSI，在达到A+1ms或A+2ms时，实测CSI，得到第二CSI。
在本申请的一种实施方式中，所述方法还包括：
所述第二设备根据所述第一CSI和第二CSI，确定所述第四信息。
比如，第二设备根据第一CSI和第二CSI，计算误差，均方误差、归一化的均方误差或者余弦相似度，从而得到可以量化CSI预测的性能的第四信息。
可以理解的是，第一CSI和第二CSI可以分两次发送，也可以先保存第一CSI，等获取了第二CSI后，第一CSI和第二CSI一同发送，其中，第一CSI和第二CSI可以独立压缩，也可以联合压缩。
在本申请的一种实施方式中，所述方法还包括：
所述第二设备根据所述第四信息，调整所述第一预测参数，得到调整后的预测参数。
也就是，根据预测性能调整第一预测参数，目的是使预测CSI和实测CSI相差不大，从而提高利用调整后的预测参数进行CSI预测的精确性。
在本申请的一种实施方式中，所述调整后的预测参数与所述第二预测参数和/或第三预测参数相同或不同。
在本申请的一种实施方式中，所述第四信息包括以下至少一项：误差类指标，精度类指标。
在本申请的一种实施方式中，所述第一预测参数或第二预测参数或第三预测参数包括以下至少一项：
(1)预测时间信息；
可选的，预测时间信息用于表示待测的时间位置，比如，未来1ms、未来2ms等，或者未来1时隙(slot)、未来2slot等。
(2)CSI间隔；
可选的，CSI间隔用于表示预测的多个历史CSI之间的间隔。
上述CSI间隔也可以称为CSI周期。
(3)CSI个数；
可选的，CSI个数用于表示预测的多个历史CSI的个数。
(4)CSI窗口长度；
可选的，CSI窗口长度用于表示预测的多个历史CSI占的时域长度。
(5)预测的频域信息；
可选的，预测的频域信息可以包括：物理资源块(Physical Resource Block，PRB)数、PRB位置、子带数、子带位置等中的至少一项。
(6)预测的空域信息。
可选的，预测的空域信息可以包括：天线数、端口数、波束数等中的至少一项。
在本申请的一种实施方式中，与所述第二CSI相关的参考信号包括以下至少一项：
(1)周期CSI-RS；
(2)非周期CSI-RS；
(3)CSI-RS簇；
(4)验证专用RS。
在本申请的一种实施方式中，所述第一设备为网络侧设备或终端，所述第二设备为网络侧设备或终端。
在本申请实施例中，第二设备向第一设备发送第一信息，第一信息用于辅助第一设备确定是否调整用于CSI预测的第一预测参数，从而实现通过第一设备和第二设备之间的信令交互，互通CSI预测相关信息，完成无线通信系统中CSI预测参数的调整，可以提高CSI预测的执行效率和预测精度。
为了更好地理解本申请的实施方式，下面结合实施例一至实施例三进行介绍。
实施例一
参见图9，具体步骤如下：
步骤1：第一设备发送第一预测参数；
步骤2：第二设备验证CSI预测的性能；
比如，第二设备可以根据第三预测参数得到第一CSI和第二CSI，其中第一CSI是预测CSI，第二CSI是实测CSI，第二设备根据第一CSI和第二CSI得到第四信息，所述第四信息用于表示CSI预测的性能；
其中，第三预测参数可以与第一预测参数相同或不同。
步骤3：第二设备根据步骤2的CSI预测的性能，决策执行步骤4、步骤5、步骤6或者步骤7；
步骤4：第二设备调整第一预测参数，得到新的第一预测参数，然后返回步骤2；
步骤5：第二设备向第一设备上报第三信息，以及第四信息，第一设备根据第三信息以及第四信息决策是否调整第一预测参数；
步骤6：第二设备向第一设备上报第二预测参数，第一设备根据第二预测参数决策是否按照第二预测参数执行CSI预测，所述第二预测参数包括所述第二设备提供的预测参数；
步骤7：第二设备向第一设备上报第一CSI和第三预测参数，第一设备决策是否用第一CSI做调度。
实施例二
参见图10，具体步骤如下：
步骤1：基站发送第一预测参数；
步骤2：终端获取第一CSI，所述第一CSI用于表示与第三预测参数对应的CSI预测结果；
其中，第三预测参数可以与第一预测参数相同或不同。
步骤3：终端向基站反馈第一CSI；
步骤4：终端向基站反馈第二CSI，所述第二CSI用于表示与所述第三预测参数对应的CSI实测结果；
步骤5：基站根据第一CSI和第二CSI获得第四信息，也就是根据第一CSI和第二CSI计算预测性能；
步骤6：基站根据第四信息，决策执行步骤7、步骤8或者步骤9；
步骤7：基站调整第一预测参数，得到新的第一预测参数；
步骤8：基站向终端指示禁止预测；
步骤9：基站向终端指示执行预测。
实施例二
参见图11，具体步骤如下：
步骤1：基站向终端指示第一预测参数；
步骤2：终端获取第四信息，所述第四信息用于表示CSI预测的性能；
比如，终端可以根据第三预测参数得到第一CSI和第二CSI，其中第一CSI是预测CSI，第二CSI是实测CSI，终端根据第一CSI和第二CSI得到第四信息；
其中，第三预测参数可以与第一预测参数相同或不同。
步骤3：终端向基站反馈第四信息；
步骤4：基站根据第四信息决策执行步骤5、步骤6或者步骤7；
步骤5：基站调整第一预测参数，得到新的第一预测参数；
步骤6：基站指示禁止预测，终端根据基站的指示禁止预测；
步骤7：基站指示执行预测，终端根据基站的指示执行预测。
参见图12，本申请实施例提供一种CSI预测处理装置，应用于第一设备，该装置1200包括：
第一接收模块1201，用于接收来自第二设备的第一信息；
执行模块1202，用于根据所述第一信息，执行第一行为；
其中，所述执行第一行为包括确定是否调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述执行第一行为还包括：确定开始CSI预测，或者确定禁止CSI预测，或者确定停止CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述装置还包括：
第一发送模块，用于向所述第二设备发送第二信息，所述第二信息用于指示以下之一：
(1)所述第一设备调整所述第一预测参数；
(2)所述第一设备没有调整所述第一预测参数；
(3)所述第二设备开始CSI预测；
(4)所述第二设备禁止CSI预测；
(5)所述第二设备停止CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述装置还包括：
第二发送模块，用于在从所述第二设备接收第一信息之前，向所述第二设备发送所述第一预测参数。
在本申请的一种实施方式中，所述第一信息包括以下至少一项：
(1)第三信息，所述第三信息用于表示第二设备进行CSI预测的可行性；
(2)第二预测参数，所述第二预测参数包括所述第二设备提供的预测参数；
(3)第一CSI，所述第一CSI用于表示与第三预测参数对应的CSI预测结果；
(4)所述第三预测参数；
可选的，所述第三预测参数与所述第一预测参数和/或第二预测参数相同或不同。
(5)第二CSI，所述第二CSI用于表示与所述第三预测参数对应的CSI实测结果；
(6)第四信息，所述第四信息用于表示CSI预测的性能。
可选的，所述第四信息包括以下至少一项：误差类指标，精度类指标。
在本申请的一种实施方式中，所述第四信息是由所述第二设备根据所述第一CSI和第二CSI确定的。
在本申请的一种实施方式中，执行模块1202进一步用于：
在所述第一信息至少包括所述第一CSI和所述第二CSI的情况下根据所述第一CSI和所述第二CSI，确定第五信息，所述第五信息用于表示CSI预测的性能；
根据所述第五信息，确定是否调整所述第一预测参数；
或者，
在所述第一信息至少包括所述第四信息的情况下，根据所述第四信息，确定是否调整所述第一预测参数。
在本申请的一种实施方式中，执行模块1202还用于：
在所述第一信息至少包括所述第三信息和第二预测参数的情况下，确定所述第二设备是否根据所述第二预测参数进行预测；
或者，
在所述第一信息至少包括所述第一CSI的情况下，确定是否根据所述第一CSI进行调度。
在本申请的一种实施方式中，所述第一预测参数或第二预测参数或第三预测参数包括以下至少一项：
(1)预测时间信息；
可选的，预测时间信息用于表示待测的时间位置，比如，未来1ms、未来2ms等，或者未来1时隙(slot)、未来2slot等。
(2)CSI间隔；
可选的，CSI间隔用于表示预测的多个历史CSI之间的间隔。
上述CSI间隔也可以称为CSI周期。
(3)CSI个数；
可选的，CSI个数用于表示预测的多个历史CSI的个数。
(4)CSI窗口长度；
可选的，CSI窗口长度用于表示预测的多个历史CSI占的时域长度。
(5)预测的频域信息；
可选的，预测的频域信息可以包括：物理资源块(Physical Resource Block，PRB)数、PRB位置、子带数、子带位置等中的至少一项。
(6)预测的空域信息。
可选的，预测的空域信息可以包括：天线数、端口数、波束数等中的至少一项。
在本申请的一种实施方式中，与所述第二CSI相关的参考信号包括以下至少一项：
(1)周期CSI-RS；
(2)非周期CSI-RS；
(3)CSI-RS簇；
(4)验证专用RS。
在本申请的一种实施方式中，所述第一设备为网络侧设备或终端，所述第二设备为网络侧设备或终端。
本申请实施例提供的装置能够实现图7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。
参见图13，本申请实施例提供一种CSI预测处理装置，应用于第二设备，该装置1300包括：
第三发送模块1301，用于向第一设备发送第一信息，所述第一信息用于所述第一设备执行第一行为，所述执行第一行为包括确定调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述第一行为还包括：确定开始CSI预测，或者确定禁止CSI预测，或者确定停止CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述装置还包括：
第二接收模块，用于从所述第一设备接收第二信息，所述第二信息用于指示以下之一：
(1)所述第一设备调整所述第一预测参数；
(2)所述第一设备没有调整所述第一预测参数；
(3)所述第二设备开始CSI预测；
(4)所述第二设备禁止CSI预测；
(5)所述第二设备停止CSI预测。
在本申请的一种实施方式中，所述装置还包括：
第三接收模块，用于在向第一设备发送第一信息之前，从所述第一设备接收所述第一预测参数。
在本申请的一种实施方式中，所述第一信息包括以下至少一项：
(1)第三信息，所述第三信息用于表示第二设备进行CSI预测的可行性；
(2)第二预测参数，所述第二预测参数包括所述第二设备提供的预测参数；
(3)第一CSI，所述第一CSI用于表示与第三预测参数对应的CSI预测结果；
(4)所述第三预测参数；
可选的，所述第三预测参数与所述第一预测参数和/或第二预测参数相同或不同。
(5)第二CSI，所述第二CSI用于表示与所述第三预测参数对应的CSI实测结果；
(6)第四信息，所述第四信息用于表示CSI预测的性能。
在本申请的一种实施方式中，所述装置还包括：
第一确定模块，用于根据所述第三预测参数，确定所述第一CSI和/或第二CSI。
在本申请的一种实施方式中，所述装置还包括：
第二确定模块，用于根据所述第一CSI和第二CSI，确定所述第四信息。
在本申请的一种实施方式中，所述装置还包括：
调整模块，用于根据所述第四信息，调整所述第一预测参数，得到调整后的预测参数。
在本申请的一种实施方式中，所述调整后的预测参数与所述第二预测参数和/或第三预测参数相同或不同。
在本申请的一种实施方式中，所述第三预测参数与所述第一预测参数和/或第二预测参数相同或不同。
在本申请的一种实施方式中，所述第四信息包括以下至少一项：误差类指标，精度类指标。
在本申请的一种实施方式中，所述第一预测参数或第二预测参数或第三预测参数包括以下至少一项：
(1)预测时间信息；
可选的，预测时间信息用于表示待测的时间位置，比如，未来1ms、未来2ms等，或者未来1时隙(slot)、未来2slot等。
(2)CSI间隔；
可选的，CSI间隔用于表示预测的多个历史CSI之间的间隔。
上述CSI间隔也可以称为CSI周期。
(3)CSI个数；
可选的，CSI个数用于表示预测的多个历史CSI的个数。
(4)CSI窗口长度；
可选的，CSI窗口长度用于表示预测的多个历史CSI占的时域长度。
(5)预测的频域信息；
可选的，预测的频域信息可以包括：物理资源块(Physical Resource Block，PRB)数、PRB位置、子带数、子带位置等中的至少一项。
(6)预测的空域信息。
可选的，预测的空域信息可以包括：天线数、端口数、波束数等中的至少一项。
在本申请的一种实施方式中，与所述第二CSI相关的参考信号包括以下至少一项：
(1)周期CSI-RS；
(2)非周期CSI-RS；
(3)CSI-RS簇；
(4)验证专用RS。
在本申请的一种实施方式中，所述第一设备为网络侧设备或终端，所述第二设备为网络侧设备或终端。
本申请实施例提供的装置能够实现图8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14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1400包括但不限于：射频单元1401、网络模块1402、音频输出单元1403、输入单元1404、传感器1405、显示单元1406、用户输入单元1407、接口单元1408、存储器1409以及处理器1440等中的至少部分部件。
本领域技术人员可以理解，终端1400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1440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14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1404可以包括图形处理单元(GraphicsProcessing Unit，GPU)14041和麦克风14042，图形处理器14041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1406可包括显示面板14061，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14061。用户输入单元507包括触控面板14071以及其他输入设备14072中的至少一种。触控面板14071，也称为触摸屏。触控面板14071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14072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1401接收来自网络侧设备的下行数据后，可以传输给处理器1440进行处理；另外，射频单元1401可以向网络侧设备发送上行数据。通常，射频单元1401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1409可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器1409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1409可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器1409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(Erasable PROM，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(SynchronousDRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate 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(DirectRambus RAM，DRRAM)。本申请实施例中的存储器1409包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
处理器1440可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器1440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1440中。
本申请实施例提供的终端能够实现图7或图8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。
请参阅图15，图15是本发明实施例应用的通信设备的结构图，如图15所示，通信设备1500包括：处理器1501、收发机1502、存储器1503和总线接口，其中，处理器1501可以负责管理总线架构和通常的处理。存储器1503可以存储处理器1501在执行操作时所使用的数据。
在本发明的一个实施例中，通信设备1500还包括：存储在存储器1503并可在处理器1501上运行的程序，程序被处理器1501执行时实现以上图7或图8所示方法中的步骤。
在图15中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器1501代表的一个或多个处理器和存储器1503代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机1502可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
可选的，如图16所示，本申请实施例还提供一种通信设备1600，包括处理器1601和存储器1602，存储器1602上存储有可在所述处理器1601上运行的程序或指令，例如，该通信设备1600为终端时，该程序或指令被处理器1601执行时实现上述图7或图8方法实施例的各个步骤，该通信设备1600为网络侧设备时，该程序或指令被处理器1601执行时实现上述图7或图8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图7或图8方法及上述各个实施例的各个过程，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，实现图7或图8所示及上述各个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图3或图4所示及上述各个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。
本申请实施例另提供一种通信系统，所述通信系统包括终端与网络侧设备，所述终端用于执行如图3及上述各个方法实施例的各个过程，所述网络侧设备用于执行如图4及上述各个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。
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 (31)

1.一种信道状态信息CSI预测处理方法，其特征在于，包括：
第一设备接收来自第二设备的第一信息；
所述第一设备根据所述第一信息，执行第一行为；
其中，所述执行第一行为包括确定是否调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述执行第一行为还包括：确定开始CSI预测，或者确定禁止CSI预测，或者确定停止CSI预测。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第一设备向所述第二设备发送第二信息，所述第二信息用于指示以下之一：
所述第一设备调整所述第一预测参数；
所述第一设备没有调整所述第一预测参数；
所述第二设备开始CSI预测；
所述第二设备禁止CSI预测；
所述第二设备停止CSI预测。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述第一设备从所述第二设备接收第一信息之前，所述第一设备向所述第二设备发送所述第一预测参数。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括以下至少一项：
第三信息，所述第三信息用于表示第二设备进行CSI预测的可行性；
第二预测参数，所述第二预测参数包括所述第二设备提供的预测参数；
第一CSI，所述第一CSI用于表示与第三预测参数对应的CSI预测结果；
所述第三预测参数；
第二CSI，所述第二CSI用于表示与所述第三预测参数对应的CSI实测结果；
第四信息，所述第四信息用于表示CSI预测的性能。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三预测参数与所述第一预测参数和/或第二预测参数相同或不同。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第四信息是由所述第二设备根据所述第一CSI和第二CSI确定的。
8.根据权利要求5或7所述的方法，其特征在于，所述第四信息包括以下至少一项：误差类指标，精度类指标。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一设备根据所述第一信息，执行第一行为，包括：
在所述第一信息至少包括所述第一CSI和所述第二CSI的情况下，所述第一设备根据所述第一CSI和所述第二CSI，确定第五信息，所述第五信息用于表示CSI预测的性能；
所述第一设备根据所述第五信息，确定是否调整所述第一预测参数；
或者，
在所述第一信息至少包括所述第四信息的情况下，所述第一设备根据所述第四信息，确定是否调整所述第一预测参数。
10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一设备根据所述第一信息，执行第一行为，还包括：
在所述第一信息至少包括所述第三信息和第二预测参数的情况下，所述第一设备确定所述第二设备是否根据所述第二预测参数进行预测；
或者，
在所述第一信息至少包括所述第一CSI的情况下，所述第一设备确定是否根据所述第一CSI进行调度。
11.根据权利要求1、3、4、5、6、9或10所述的方法，其特征在于，所述第一预测参数或第二预测参数或第三预测参数包括以下至少一项：
CSI间隔；
CSI个数；
CSI窗口长度；
预测时间信息；
预测的频域信息；
预测的空域信息。
12.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，与所述第二CSI相关的参考信号包括以下至少一项：
周期信道状态信息参考信号CSI-RS；
非周期CSI-RS；
CSI-RS簇；
验证专用参考信号RS。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设备为网络侧设备或终端，所述第二设备为网络侧设备或终端。
14.一种CSI预测处理方法，其特征在于，包括：
第二设备向第一设备发送第一信息，所述第一信息用于所述第一设备执行第一行为，所述执行第一行为包括确定调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一行为还包括：确定开始CSI预测，或者确定禁止CSI预测，或者确定停止CSI预测。
16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第二设备从所述第一设备接收第二信息，所述第二信息用于指示以下之一：
所述第一设备调整所述第一预测参数；
所述第一设备没有调整所述第一预测参数；
所述第二设备开始CSI预测；
所述第二设备禁止CSI预测；
所述第二设备停止CSI预测。
17.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述第二设备向第一设备发送第一信息之前，所述第二设备从所述第一设备接收所述第一预测参数。
18.根据权利要求14至17任一项所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括以下至少一项：
第三信息，所述第三信息用于表示第二设备进行CSI预测的可行性；
第二预测参数，所述第二预测参数包括所述第二设备提供的预测参数；
第一CSI，所述第一CSI用于表示与第三预测参数对应的CSI预测结果；
所述第三预测参数；
第二CSI，所述第二CSI用于表示与所述第三预测参数对应的CSI实测结果；
第四信息，所述第四信息用于表示CSI预测的性能。
19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第二设备根据所述第三预测参数，确定所述第一CSI和/或第二CSI。
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第二设备根据所述第一CSI和第二CSI，确定所述第四信息。
21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第二设备根据所述第四信息，调整所述第一预测参数，得到调整后的预测参数。
22.根据权利要求21所述的方法，其特征在于，所述调整后的预测参数与所述第二预测参数和/或第三预测参数相同或不同。
23.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述第三预测参数与所述第一预测参数和/或第二预测参数相同或不同。
24.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述第四信息包括以下至少一项：误差类指标，精度类指标。
25.根据权利要求14、16、17、18、19、21、22或23所述的方法，其特征在于，所述第一预测参数或第二预测参数或第三预测参数包括以下至少一项：
CSI间隔；
CSI个数；
CSI窗口长度；
预测时间信息；
预测的频域信息；
预测的空域信息。
26.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，与所述第二CSI相关的参考信号包括以下至少一项：
周期CSI-RS；
非周期CSI-RS；
CSI-RS簇；
验证专用RS。
27.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一设备为网络侧设备或终端，所述第二设备为网络侧设备或终端。
28.一种CSI预测处理装置，其特征在于，包括：
第一接收模块，用于接收来自第二设备的第一信息；
执行模块，用于根据所述第一信息，执行第一行为；
其中，所述执行第一行为包括确定是否调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
29.一种CSI预测处理装置，其特征在于，包括：
第三发送模块，用于向第一设备发送第一信息，所述第一信息用于所述第一设备执行第一行为，所述执行第一行为包括确定调整第一预测参数，所述第一预测参数用于CSI预测。
30.一种通信设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并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27中任一项所述的方法的步骤。
31.一种可读存储介质，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27中任一项所述的方法的步骤。
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