DE112020003347B4 - Generieren von umgebungsinformationen durch verwenden von drahtloser datenübertragung - Google Patents

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Abstract

Durch einen Computer umgesetztes Verfahren zum Generieren einer Zuordnung von Umgebungsinformationen durch Verwenden eines drahtlosen Datenübertragungssystems (10; 40), wobei das drahtlose Datenübertragungssystem mindestens einen Sender (12, 14; 42) und mindestens einen Empfänger (16; 44) aufweist, wobei mindestens einer von dem Sender und dem Empfänger ein direktionales Datenübertragungssystem hat, wobei das Verfahren aufweist:Versuchen (S10) einer drahtlosen Datenübertragungsverbindung durch Senden eines Signals von einem ersten Sender (12, 14; 42) an einen Empfänger (16; 44) in einer ersten Strahlrichtung;Extrahieren (S12) einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch für die erste Strahlrichtung ergeben, und Protokollieren (S14) der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger;Versuchen (S16) von mindestens einer zusätzlichen drahtlosen Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender zu dem Empfänger durch Senden eines Signals in einer jeweiligen mindestens einen zusätzlichen Strahlrichtung;Extrahieren (S18) einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus jedem des mindestens einen von zusätzlichen Verbindungsversuchen für jede der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen ergeben, und Protokollieren (S20) der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger; undSchulen (S22) von mindestens einem Maschinenlernmodell auf Grundlage der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen aus der ersten Strahlrichtung und der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen, um eine Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten (S24).

Description

  • TECHNISCHES GEBIET
  • Die vorliegende Erfindung betrifft zellulare Datenübertragungen und insbesondere ein Verwenden von direktionalen Datenübertragungsfähigkeiten, um eine Umgebungserfassung und -zuordnung zu ermöglichen.
  • HINTERGRUND
  • Aktuelle Umgebungserfassungssysteme wie diejenigen, die Radar verwenden, sind in einem zellularen Datenübertragungssystem nicht verwendbar, da derartige Radarsysteme keine Datenübertragungsfähigkeiten und keinen Zugriff auf ein Funkzugangsnetzwerk oder Funknetzwerk-Metadaten haben. Außerdem benötigen derartige Radarsysteme die Bereitstellung einer separaten Infrastruktur und können daher die Mobilfunk-Infrastruktur nicht nutzen.
  • US-Schrift US 2018/0213413 A1 offenbart eine drahtlose Sende-/Empfangseinheit (WTRU), die eine Anforderung erhalten kann, um Richtungsmessungen für empfangene Signale durchzuführen. Die WTRU kann, basierend auf der Anforderung und Positionsdaten, die mit der WTRU verbunden sind, Richtungsmessungen senden, um die Erstellung einer richtungsbezogenen Funkumgebungskarte (DREM) zu erleichtern. Die WTRU kann eine Anforderung erhalten, die Strahlen basierend auf der DREM zu wechseln.
  • WO 2015/106237 A1 offenbart Systeme, Methoden und Instrumentarien, um ein Verfahren für die Planung, Extraktion, Speicherung und Verarbeitung von Radio-Umgebungsmessungen (REM) zu implementieren, das mithilfe von hochfrequenten Radiosignalen, gerichteten Übertragungstechniken und externen Datenbankinformationen die Kartierung und Identifizierung von Gelände und Objekten ermöglicht, wobei drahtlose Sende-/Empfangseinheiten (WTRUs) mit einem Prozessor beschrieben werden.
  • WO 2019/029802 A1 offenbart ein System für die Antennenstrahlauswahl in 5G-Netzwerken, welches Kanalqualitätsmessungen erhält, daraus mittels Trainings ein maschinelles Lernmodell generiert und basierend darauf den optimalen Strahl für das Benutzergerät auswählt.
  • KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
  • Ein Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft ein durch einen Computer umgesetztes Verfahren zum Generieren einer Zuordnung von Umgebungsinformationen durch Verwenden eines drahtlosen Datenübertragungssystems, das mindestens einen Sender und mindestens einen Empfänger aufweist, wobei mindestens einer von dem Sender und dem Empfänger ein direktionales Datenübertragungssystem hat. Das Verfahren umfasst die Schritte zum Versuchen einer drahtlosen Datenübertragungsverbindung durch Senden eines Signals von einem ersten Sender an einen Empfänger in einer ersten Strahlrichtung, Extrahieren einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch für die erste Strahlrichtung ergeben, und Protokollieren der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger, Versuchen von mindestens einer zusätzlichen drahtlosen Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender zu dem Empfänger durch Senden eines Signals in einer jeweiligen mindestens einen zusätzlichen Strahlrichtung, Extrahieren einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus jedem des mindestens einen von zusätzlichen Verbindungsversuchen für jede der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen ergeben, und Protokollieren der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger, und Schulen von mindestens einem Maschinenlernmodell auf Grundlage der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen aus der ersten Strahlrichtung und der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen, um eine Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten.
  • Ein Computersystem, das einen oder mehrere Prozessoren umfasst, die betriebsfähig sind, um ein oder mehrere der hierin beschriebenen Verfahren auszuführen, kann ebenfalls bereitgestellt werden.
  • Auch ein durch einen Computer lesbares Speichermedium kann bereitgestellt werden, das ein Programm mit Anweisungen speichert, die von einer Maschine ausführbar sind, um ein oder mehrere hierin beschriebene Verfahren auszuführen.
  • Weitere Merkmale sowie die Struktur und Arbeitsweise von verschiedenen Ausführungsformen werden im Folgenden unter Bezugnahme auf die begleitenden Zeichnungen ausführlich beschrieben. In den Zeichnungen geben gleiche Bezugszeichen identische oder funktional ähnliche Elemente an.
  • Es ist eine Aufgabe der Erfindung, ein verbessertes Verfahren, ein verbessertes Computersystem und ein verbessertes Computerprogrammprodukt zum Generieren einer Zuordnung von Umgebungsinformationen durch Verwenden eines drahtlosen Datenübertragungssystems bereitzustellen.
  • Die Erfindung wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche beschrieben. Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
  • KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
    • 1 ist ein Blockschaubild einer Ausführungsform des in dieser Patentschrift offenbarten Systems.
    • 2 ist ein Blockschaubild einer Ausführungsform des in dieser Patentschrift offenbarten Systems.
    • 3A, 3B, 3C sind Beispiele für Datengrafiken, die eine EVM-Verbindungskennzahl aus Strahlbildung zeigen.
    • 4 ist ein Ablaufplan einer Ausführungsform des in dieser Patentschrift offenbarten Verfahrens.
    • 5 ist ein Ablaufplan einer Ausführungsform des in dieser Patentschrift offenbarten Verfahrens.
    • 6 ist ein Ablaufplan einer Ausführungsform des in dieser Patentschrift offenbarten Verfahrens.
    • 7 ist ein Blockschaubild eines beispielhaften Datenverarbeitungssystems, das für die Umsetzung der Ausführungsformen der in dieser Patentschrift offenbarten Erfindung geeignet ist.
  • AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
  • In einer Ausführungsform nutzt ein drahtloses Datenübertragungssystem direktionale Datenübertragungsfähigkeiten, um eine Umgebungserfassung und -zuordnung zu ermöglichen. Die in dieser Offenbarung dargelegten Grundgedanken gelten für jedes drahtlose Datenübertragungssystem, in dem mindestens einer von dem Sender und dem Empfänger in der Verbindung direktionale Datenübertragungsfähigkeiten hat. Die Erfassung und Zuordnung kann in 2D oder 3D vorliegen. Das Verfahren kann relative Positionen von reflektierenden Oberflächen, wie zum Beispiel Gebäuden, sowie von Hindernissen bereitstellen, die keine Reflektoren sind, aber eine Dämpfung bereitstellen, wie zum Beispiel ein Baum. Ein derartiges drahtloses Datenübertragungssystem ist ein zellulares Datenübertragungssystem, das mindestens eine Basisstation umfasst, die mit einer Benutzerausrüstungseinheit in Datenaustausch steht. Ein derartiges System setzt eine zellulare 5G-Millimeterwellen-Datenübertragungstechnologie ein. Strahlbildungsalgorithmen werden zum Beispiel zum effizienten Erstellen von Datenübertragungsverbindungen in zellularen Datenübertragungssystemen mit direktionalen Datenübertragungsfähigkeiten verwendet. Der Vorteil von direktionalen Datenübertragungen oder Millimeterwellen-Frequenzen wird genutzt, um die Granularität und Auflösung der Umgebungserfassung und - zuordnung zu verbessern. Ein weiteres Beispiel ist ein 60-GHz-WLAN-Datenübertragungssystem. Diese Systeme wurden für drahtlose Hochgeschwindigkeits-(~1Gb/s) Datenübertragung in einem Raum entwickelt. In diesem Fall ist das Ergebnis eine Schätzung einer Innenraumumgebung.
  • In einer Ausführungsform, wie in 1 gezeigt, besteht ein zellulares Datenübertragungssystem 100 aus einer oder mehreren Basisstationen und einer oder mehreren Benutzerausrüstungen. In dem Beispiel von 1 werden zwei Basisstationen 12 und 14 und eine Benutzerausrüstung 16 gezeigt. Eine oder beide der Basisstationen 12 und 14 und die Benutzerausrüstung 16 können direktionale Datenübertragungsfähigkeiten umfassen. In dem Beispiel von 1 haben die Basisstationen 12 und 14 die Fähigkeit, die Richtung von mehreren Strahlen 18 und 20 zu steuern, und die Benutzerausrüstung 16 hat die Fähigkeit, die Richtung von mehreren Strahlen 22 zu steuern. Die direktionalen Fähigkeiten können durch Strahlbildung, Strahlführung, Strahlformung oder andere direktionale Strahltechnologien bereitgestellt werden. In dem Beispiel von 1 ist die Basisstation 12 ein 5G-Millimeterwellen-Sender in einem oberen Stockwerk eines Gebäudes 24, und die Basisstation 14 ist ein 5G-Millimeterwellen-Sender in einem oberen Stockwerk eines Gebäudes 26. Objekte in der Umgebung zwischen den Basisstationen 12, 14 und der Benutzerausrüstung 16 umfassen ein Gebäude 28, einen Baum 30 und einen Lastkraftwagen 32.
  • In einer Ausführungsform des Verfahrens der vorliegenden Offenbarung sendet eine erste Basisstation 12 den Strahl 18 in einer bestimmten Strahlrichtung, um die Benutzerausrüstung 16 anzuweisen zu versuchen, eine zellulare Datenübertragungsverbindung zu bilden. Die Benutzerausrüstung 16 versucht, die Datenübertragungsverbindung durch Verwenden des Strahls 22 in der bestimmten Strahlrichtung herzustellen. Die Benutzerausrüstung 16 extrahiert und protokolliert eine Mehrzahl von Merkmalen für diese Richtung, die sich aus dem Verbindungsversuch ergeben. Die Merkmale können Kennzahlen einer Datenübertragungsverbindung umfassen, wie zum Beispiel Fehlervektorgröße (EVM), Bitfehlerrate (BER), Empfangssignalstärke-Indikator (RSSI), Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), Wellenformqualitätsfaktor und Signal-Interferenz-Verhältnis (SIR). Zum Beispiel kann eine gleichmäßige Verschlechterung der Verbindungsqualität (wie durch EVM gemessen) oder eine gleichmäßige Dämpfung (wie durch einen Empfangssignalstärke-Indikator RSSI gemessen) in mehreren Verbindungsrichtungen in einer Polarisierung das Vorhandensein von Regen angeben. Andere Merkmale und Kennzahlen, die sich aus dem Verbindungsversuch ergeben, wie zum Beispiel die Kanalfrequenzantwort und Verzögerungsausbreitung, können ebenfalls extrahiert und protokolliert werden.
  • Die Datenübertragungs-Verbindungsversuche zwischen der ersten Basisstation 12 und der Benutzerausrüstung 16 werden für zusätzliche Strahlrichtungen wiederholt, in denen die Benutzerausrüstung 16 einen Strahl bilden kann. In einer Ausführungsform können Verbindungen für alle Richtungen versucht werden, in denen die Benutzerausrüstung 16 einen Strahl bilden kann. Die Benutzerausrüstung 16 extrahiert und protokolliert die Mehrzahl von Merkmalen für die zusätzlichen Strahlrichtungen, die sich aus den Verbindungsversuchen ergeben.
  • In einer Ausführungsform können alle Datenübertragungs-Verbindungsversuche zwischen der ersten Basisstation 12 und der Benutzerausrüstung 16 für alle Richtungen für eine verschiedene Ausgangsleistung von der Benutzerausrüstung 16 und/oder eine verschiedene Ausgangsleistung von der ersten Basisstation 12 wiederholt werden. Die Benutzerausrüstung 16 extrahiert und protokolliert die Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus den Verbindungsversuchen mit der verschiedenen Ausgangsleistung ergeben.
  • In einer Ausführungsform können alle Datenübertragungs-Verbindungsversuche zwischen der ersten Basisstation 12 und der Benutzerausrüstung 16 für alle Richtungen für eine verschiedene Amplitudenverjüngung von der Benutzerausrüstung 16 und/oder eine verschiedene Amplitudenverjüngung von der ersten Basisstation 12 wiederholt werden. Die Benutzerausrüstung 16 extrahiert und protokolliert die Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus den Verbindungsversuchen mit der verschiedenen Ausgangsleistung ergeben. Eine unabhängige Phasen- und Verstärkungssteuerung kann an jedem Antennenelement zur Strahlbildungssteuerung verwendet werden.
  • In einer Ausführungsform können alle Datenübertragungs-Verbindungsversuche zwischen der ersten Basisstation 12 und der Benutzerausrüstung 16 für alle Richtungen für eine oder mehrere zusätzliche Antennenpolarisierungen wiederholt werden. Zum Beispiel können Datenübertragungsverbindungen versucht werden, in denen sowohl die erste Basisstation 12 als auch die Benutzerausrüstung 16 vertikale Polarisierungen haben, anschließend in denen sowohl die erste Basisstation 12 als auch die Benutzerausrüstung 16 horizontale Polarisierungen haben, und anschließend in denen die erste Basisstation 12 eine horizontale Polarisierung hat und die Benutzerausrüstung 16 eine vertikale Polarisierung hat und umgekehrt. Eine Benutzerausrüstung 34 extrahiert und protokolliert die Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus den Verbindungsversuchen mit den verschiedenen Polarisierungen ergeben.
  • In einer Ausführungsform werden die Datenübertragungsverbindungen von der zweiten Basisstation 14 versucht, die Zugriff auf dieselbe Benutzerausrüstung 16 für eine bestimmte Strahlrichtung eines Strahls 20 hat. In einer Ausführungsform können Datenübertragungs-Verbindungsversuche zwischen der zweiten Basisstation 14 und derselben Benutzerausrüstung 16 für einige oder alle zusätzlichen Richtungen wiederholt werden, in denen die Benutzerausrüstung 16 einen Strahl bilden kann. In einer Ausführungsform können alle Datenübertragungs-Verbindungsversuche zwischen der zweiten Basisstation 14 und derselben Benutzerausrüstung 16 für alle Richtungen für eine oder mehrere von verschiedenen Ausgangsleistungen und zusätzlichen Antennenpolarisierungen wiederholt werden. Die Benutzerausrüstung 16 extrahiert und protokolliert die Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus den Verbindungsversuchen von der zweiten Basisstation 14 ergeben. In dieser Ausführungsform werden Merkmale aus einem anderen Bereich des relevanten Umgebungsraums gesammelt. Somit wird eine umfangreiche Gruppe von Merkmalsinformationen für mehrere Strahlrichtungen, Leistungspegel, Polarisierungen und Basisstationspositionen gebildet.
  • Ein Algorithmus wandelt diese Gruppe von Merkmalsinformationen in abgeleitete 3D-Umgebungsinformationen um, wie zum Beispiel das Vorhandensein von Mauern, Gebäuden und/oder Blattwerk. In einer Ausführungsform kann eine Änderung von Wetterbedingungen abgeleitet werden. Im Gegensatz zu Verfahren des Stands der Technik auf Grundlage einer Datenübertragung mit den erkannten Entitäten ist das vorliegende Verfahren fähig, Informationen über nicht in Datenübertragung stehende Entitäten in der Umgebung zu extrahieren. Die abgeleitete Umgebung kann ein abgeleitetes Objekt 34 des Gebäudes 28, ein abgeleitetes Objekt 36 des Baums 30 und ein abgeleitetes Objekt 38 des Lastkraftwagens 32 umfassen. Das Verfahren stellt relative Positionen sowohl von reflektierenden Oberflächen des Gebäudes 38 und dem Lastkraftwagen 42 sowie von Hindernissen bereit, die keine Reflektoren sind, aber eine Dämpfung bereitstellen, wie zum Beispiel der Baum 40.
  • 2 ist ein Beispiel einer Ausführungsform eines Systems 40 für eine Umgebungserfassung und -zuordnung gemäß der vorliegenden Offenbarung. Das System 40 umfasst einen 5G-Millimeterwellen-Sender (TX) 42 und einen 5G-Millimeterwellen-Empfänger (RX) 44. Der TX 42 und der RX 44 können beide Basisstationen, Benutzerausrüstung oder jede andere Einheit sein, die zu direktionalen Datenübertragungen fähig ist. Eine nicht in Datenübertragung stehende Entität wie beispielsweise ein Baum 46 befindet sich in der Umgebung.
  • In einer Ausführungsform umfasst das System 40 ein intelligentes Erfassungs-/Zuordnungssystem auf Grundlage von Maschinenlernen, das direktionale Datenübertragungsfähigkeiten des TX 42 und des RX 44 nutzt. Verschiedene Maschinenlernalgorithmen können verwendet werden, wie zum Beispiel eine Regression, strukturiertes und nicht strukturiertes, überwachtes und nicht überwachtes verstärktes Lernen und Bayes'sches Lernen.
  • In einer Ausführungsform umfasst der RX 44 im System 40 ein Frontend- (FE) Funkgerät 48 und ein Computer-Verarbeitungssystem 50. Das Computer-Verarbeitungssystem 50 umfasst eine Demodulation und ein Merkmalsextraktions-Modul 52 und ein Maschinenlernmodell und ein Inferenzalgorithmus-Modul 54. Das System 40 umfasst auch ein Funkzugangsnetzwerk (RAN) 56. Das FE 48 steht mit dem Computer-Verarbeitungssystem 50 und dem RAN 56 in Datenübertragung. Der TX 42 und der TX 44 führen eine direktionale Datenübertragung durch Verwenden von jeweils einem oder mehreren Strahlen 58 und 60 aus. Der RX 44 in dem FE 48 empfängt die von dem TX 42 gesendeten Signale, und das Modul 52 demoduliert und führt die Merkmalsextraktion aus. Typische Demodulations-Hardware des Empfängers wird zum Erhalten der Rohdaten aus den eingehenden Wellenformen verwendet. Eine Signalverarbeitungs-Hardware analysiert die Rohdaten und extrahiert die Merkmale. Die Merkmale können in der Form der verschiedenen Kennzahlen einer Datenübertragungsverbindung vorliegen. Die extrahierten Merkmale können auch Fourier-Transformationskoeffizienten, Koeffizienten anderer mathematischer Transformationen oder andere Merkmale umfassen, die ein Ergebnis der untersuchten speziellen Umgebung sein können. Zur Merkmalsextraktion kann auch ein neuronales Netzwerk verwendet werden. Vor der Demodulation können auch relevante Merkmale extrahiert werden, zum Beispiel die Amplitude des empfangenen Signals, die von einem Empfangssignalstärke-Indikator (RSSI) geschätzt wird.
  • Die Merkmale werden lokal von dem Maschinenlernmodell und dem Inferenzalgorithmus-Modul 54 in dem RX 44 verwendet, um eine 2D- oder 3D-Modellbewertung zum Erstellen einer 2D- oder 3D-Inferenzzuordnung auszuführen. In einer Ausführungsform wird die Rohwellenform in das Maschinenlernmodell und den Inferenzalgorithmus 54 in dem RX 44 eingegeben, und das Maschinenlernmodell und der Inferenzalgorithmus-Modul 54 extrahiert die Merkmale.
  • Die demodulierten Daten, die extrahierten Merkmale und die 2D- oder 3D-Inferenzen werden an das RAN 56 übergeben. Das RAN 56 verwendet die Inferenzen zum Generieren von Steuersignalen für das TX 42 auf Grundlage des 2D- oder 3D-Umgebungsmodells. In einer Ausführungsform verwendet das RAN 56 die Inferenzinformationen von dem Maschinenlernmodell und dem Inferenzalgorithmus-Modul 54 zum Ausführen von anwendungsspezifischer Schwellenwertbildung zum Generieren von Steuersignalen.
  • In einer Ausführungsform hat das RAN 56 die Arbeitsspeicher- und Datenverarbeitungsressourcen, um ein Maschinenlernmodell und das Inferenzalgorithmus-Modul 62 mit einzubeziehen. Das Modul 62 führt in einer Ausführungsform ein aktives Lernen aus. Das RAN 56 wendet die Maschinenlernressourcen und die temporäre Aneignung von Ressourcen des TX 42 dafür auf, um die Strahlbildung auf Grundlage von anfänglichen Bewertungen von dem Maschinenlernmodell 54 eines FE 88 zu modifizieren. Modifizierungen können eine feinkörnigere Strahlbildung oder ein Scannen mit einer höheren Frequenz umfassen. Das Modul 62 kann ein sequentielles Erlernen durch Verwenden von zeitlichen Informationen verwenden, die an dem RAN 56 zur Inferenz auf höherer Ebene extrahiert werden, was zu einer detaillierteren Umgebungserfassung führt. In einer Ausführungsform verwendet das RAN 56 die erhaltenen Informationen auch zum Verbessern seines eigenen Maschinenlernmodells 62. In einer Ausführungsform aktualisiert das RAN 56 periodisch das Maschinenlernmodell 54 auf dem FE 48. In einer weiteren Ausführungsform hat das Computer-Verarbeitungssystem 50 in dem RX 44 keine Datenverarbeitungsressourcen, um Merkmalsextraktions- und Inferenzaufgaben auszuführen. In diesem Fall werden die demodulierten Daten direkt an das RAN übertragen, wo Merkmalsextraktion und ein Algorithmus auf Lerngrundlage ausgeführt werden können.
  • Wie oben angegeben, sind Kennzahlen einer Datenübertragungsverbindung ein Merkmalstyp, der aus einer versuchten zellularen Datenübertragungsverbindung von einer Basisstation zu einer Benutzerausrüstungseinheit extrahiert werden kann. Eine solche Datenübertragungs-Verbindungskennzahl, die extrahiert werden kann, ist die Fehlervektorgröße (EVM). Zum Beispiel zeigt 3A eine EVM-Datengrafik 70 für einen Sender in einem Gebäude mit einer äquivalenten isotropen Strahlungsleistung (EIRP) von 14 dBm, der in einem Sichtlinienpfad an einen sechzig Meter entfernten Empfänger sendet, die durch die Demodulation und das Merkmalsextraktionsmodul 52 extrahiert werden kann. Verbindungen, die gebildet werden, wenn die Hauptkeule auf den Sender zeigt, oder wenn alle der vier Nebenkeulen auf den Sender 72 zeigen, sind in den Daten ersichtlich. In einem weiteren Beispiel kann ein Elementsender mit einer EIRP von 10 dBm, der durch einen großen Baum zu einem Sechzehn-Elemente-Empfänger sendet, zu der Fehlervektorgrößen-, EVM, Datengrafik 74 führen, die in 3B gezeigt ist. Das Datenergebnis stellt ein gewisses Gefühl für die Umgebung bereit, die möglicherweise die unter 76 gezeigte Art von Baum umfasst. Durch Erhöhen der Leistung durch Verwenden eines Zwei-Elemente-Senders mit einer EIRP von 16 dBm kann das Senden an denselben Sechzehn-Elemente-Empfänger durch den großen Baum zu der Fehlervektorgrößen-, EVM, Datengrafik 78 führen, die in 3C gezeigt ist. Drei Keulen 80 sind zu sehen und weitere Details des Baumes können an 82 abgeleitet werden. Diese EVM-Daten können von dem ML-Modell und dem Inferenzalgorithmus 54 verwendet werden, um eine 2D- oder 3D-Umgebungszuordnung zu generieren.
  • Verschiedene Strahlbildungsalgorithmen können verwendet werden, die zu der umfangreichen Gruppe von Merkmalen führen, die aus den Datenübertragungs-Verbindungsversuchen extrahiert werden. In einem Beispiel umfasst ein Strahlbildungsalgorithmus, der als ein Baumsuchalgorithmus verwendet werden kann, eine erste Initialisierungsstufe, die ein grobes Sektor-Codebuch und ein Feinstrahl-Codebuch an dem Sender verwaltet, ein grobes Sektor-Codebuch und ein Feinstrahl-Codebuch an dem Empfänger verwaltet, die senderseitigen Codebuch-Informationen an den Empfänger sendet, und der Empfänger meldet die empfängerseitigen Codebuch-Informationen an den Sender zurück. Eine zweite Stufe einer groben Sektorschulung umfasst für jedes mögliche Paar von Sendesektor i und Empfangssektor j ein Senden einer Schulungssequenz mit einem Sektor i und ein Empfangen mit einem Sektor j und ein Aufzeichnen des SNR als ½(i, j). Der Empfänger wählt das beste Paar von Sendesektor i¤ und Empfangssektor j¤ so aus, dass das entsprechende SNR das größte ist und der Empfänger den senderseitigen Sektorindex i¤ zurückmeldet. Eine dritte Stufe von Feinstrahlschulung umfasst für jedes mögliche Paar von Sendestrahl p innerhalb der Reichweite des Sektors i¤ und Empfangsstrahl q innerhalb der Reichweite des Sektors j¤ ein Senden einer Schulungssequenz mit einem Strahl p und ein Empfangen mit einem Strahl q und ein Aufzeichnen des SNR als ½(i¤; j¤; p; q). Der Empfänger wählt das beste Paar von Sendestrahl p¤ und Empfangsstrahl q¤ so aus, dass das entsprechende SNR das größte ist und der Empfänger den senderseitigen Strahlindex p¤ zurückmeldet. Der Sendestrahl p¤ und der Empfangsstrahl q¤ sollen für Datenübertragungen verwendet werden.
  • Andere Strahlbildungsalgorithmen können in der vorliegenden Offenbarung verwendet werden. Ein weiteres derartiges Beispiel ist der Agile-Link-Algorithmus, der ein Erstellen eines mehrarmigen Strahls in verschiedenen orthogonalen Richtungen durch Verwenden von Unteranordnungen umfasst, wobei ein Überlappen von Richtungen zwischen verschiedenen mehrarmigen Strahlen Informationen über die Ankunftsrichtung und ein Schätzen der Ankunftsrichtung durch Soft-Voting zum Eliminieren von Nebenkeulen-Effekten bereitstellt. Das System kann mehrarmige Strahlen auswählen, um Zufalls-Hash-Funktionen zu erstellen und die wahre Richtung durch Voting zu schätzen. Ein weiterer Beispielalgorithmus ist ein Algorithmus auf Gradientenabstiegs-Grundlage.
  • In einer Ausführungsform kann das Verfahren der vorliegenden Offenbarung für eine Mikroklima-Zuordnung verwendet werden. Millimeterwellen-Kanäle hängen stark vom Wetter ab. Die Menge und der Typ von Niederschlag kann durch Verwenden von Differentialdämpfungsmessungen erfasst werden, wie zum Beispiel Live-Dämpfung im Vergleich zu einer Dämpfung bei klarem Wetter. Die Messungen erfolgen in Echtzeit und sind stark örtlich begrenzt.
  • In einer Ausführungsform kann das Verfahren für eine Luftverschmutzungs-Zuordnung verwendet werden. Millimeterwellen-Kanäle können von Luftschadstoffen abhängen. Die Luftqualität kann durch Verwenden von Differentialdämpfungsmessungen erfasst werden, wie zum Beispiel Live-Dämpfung im Vergleich zu einer Dämpfung bei Wetter mit geringen Schadstoffanteilen. Die Messungen erfolgen in Echtzeit und sind stark örtlich begrenzt.
  • 4 ist ein Ablaufplan einer Ausführungsform eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung. Das Verfahren umfasst die Schritt von S10, Versuchen einer zellularen Datenübertragungs-Verbindung von einer ersten BS zu einer UE in einer Strahlrichtung, S12, Extrahieren von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch ergeben, S14, Protokollieren der extrahierten Merkmale, S16, Versuchen von zusätzlichen zellularen Datenübertragungs-Verbindungen von der ersten BS zu der UE in zusätzlichen Strahlrichtungen, S18, Extrahieren von Merkmalen, die sich aus den zusätzlichen Verbindungsversuchen ergeben, S20, Protokollieren der zusätzlichen extrahierten Merkmale, S22, Schulen eines Maschinenlernmodells auf Grundlage der extrahierten Merkmale, und S24, Ableiten einer Zuordnung von Umgebungsinformationen.
  • 5 ist ein Ablaufplan einer Ausführungsform eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung. Das Verfahren umfasst die Schritte von S26, Demodulieren des Verbindungsversuchsignals, S28, Extrahieren von Merkmalen aus dem demodulierten Signal, S30, Bereitstellen eines ersten Maschinenlernmodells mit einem Inferenzalgorithmus an einem Frontend-Funkgerät, S32, Bereitstellen eines zweiten Maschinenlernmodells mit einem auf einem Funkzugangsnetzwerk befindlichen Inferenzalgorithmus, S34, Übertragen der extrahierten Merkmale von dem Frontend-Funkgerät zu dem Funkzugangsnetzwerk, S36, Generieren von Steuersignalen für Strahlrichtungen für die erste Basisstation, und S38, Übertragen der Steuersignale von dem Funkzugangsnetzwerk zu der ersten Basisstation.
  • 6 ist ein Ablaufplan einer Ausführungsform eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung. Das Verfahren umfasst die Schritt von S38, Versuchen von zellularen Datenübertragungs-Verbindungen in mehreren Strahlrichtungen, S38, Versuchen von zellularen Datenübertragungsverbindungen auf mehreren Leistungspegeln, S40, Versuchen von zellularen Datenübertragungsverbindungen mit mehreren AntennenPolarisierungen, S42, Versuchen von zellularen Datenübertragungs-Verbindungen von mehreren Basisstationen, S44, Extrahieren von Merkmalen, die sich aus den mehreren Verbindungsversuchen ergeben, S46, Protokollieren der extrahierten Merkmale, S48, Schulen eines Maschinenlernmodells auf Grundlage der extrahierten Merkmale, und S50, Ableiten einer Zuordnung von Umgebungsinformationen.
  • 7 veranschaulicht eine schematische Darstellung eines beispielhaften Computer- oder Datenverarbeitungssystems, das das Verfahren zur Umgebungserfassung und zum Generieren von Umgebungsinformationen in einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung umsetzen kann. Das Computersystem ist nur ein Beispiel für ein geeignetes Verarbeitungssystem zum Umsetzen der Module 52, 54 und 62 und soll keinerlei Einschränkung in Bezug auf den Schutzumfang der Verwendung oder die Funktionalität von Ausführungsformen der hierin beschriebenen Methodik andeuten. Das gezeigte Verarbeitungssystem kann mit zahlreichen weiteren Umgebungen oder Konfigurationen für Universal- oder Sonder-Datenverarbeitungssysteme betriebsfähig sein. Zu Beispielen für bekannte Datenverarbeitungssysteme, Umgebungen und/oder Konfigurationen, die für eine Verwendung mit dem in 7 gezeigten Verarbeitungssystem geeignet sein können, können PC-Systeme, Servercomputersysteme, Thin Clients, Thick Clients, Handheld- oder Laptop-Einheiten, Multiprozessorsysteme, Systeme auf Grundlage von Mikroprozessoren, Set-Top-Boxen, programmierbare Unterhaltungselektronik, Netzwerk-PCs, Minicomputersysteme, Mainframe-Computersysteme und verteilte Cloud-Computing-Umgebungen zählen, die beliebige der oben genannten Systeme oder Einheiten und dergleichen aufweisen, sie sind aber nicht darauf beschränkt.
  • Das Computersystem kann in dem allgemeinen Kontext von Anweisungen beschrieben werden, die durch ein Computersystem ausführbar sind, wie beispielsweise Programmmodule, die von einem Computersystem ausgeführt werden. Im Allgemeinen können Programmmodule Routinen, Programme, Objekte, Komponenten, Logik, Datenstrukturen usw. enthalten, die bestimmte Aufgaben ausführen oder bestimmte abstrakte Datentypen umsetzen. Das Computersystem kann in verteilten Cloud-Computing-Umgebungen betrieben werden, wobei Aufgaben von entfernt angeordneten Verarbeitungseinheiten ausgeführt werden, die über ein Datenübertragungsnetzwerk verbunden sind. In einer verteilten Cloud-Computing-Umgebung können Programmmodule sich sowohl in lokalen als auch entfernt angeordneten Computersystem-Speichermedien befinden, die Arbeitsspeicher-Speichereinheiten enthalten.
  • Die Komponenten des Computersystems können einen oder mehrere Prozessoren oder Verarbeitungseinheiten 100, einen Systemarbeitsspeicher 106 und einen Bus 104 enthalten, der verschiedene Systemkomponenten einschließlich des Systemarbeitsspeichers 106 mit dem Prozessor 100 verbindet, sie sind aber nicht darauf beschränkt. Der Prozessor 100 kann ein Programm-Modul 102 enthalten, das die hierin beschriebenen Verfahren ausführt. Das Modul 102 kann in die integrierten Schaltungen des Prozessors 100 programmiert werden oder aus dem Arbeitsspeicher 106, der Speichereinheit 108 oder dem Netzwerk 114 oder Kombinationen davon geladen werden.
  • Der Bus 104 kann einen oder mehrere von mehreren beliebigen Typen von Busstrukturen darstellen, einschließlich eines Arbeitsspeicherbusses oder Arbeitsspeicher-Controllers, eines Peripheriebusses, eines Accelerated Graphics Port (beschleunigter Grafikanschluss) und eines Prozessors oder lokalen Busses unter Verwendung von einer aus einer Vielfalt von Busarchitekturen. Als Beispiel und nicht einschränkend umfassen derartige Architekturen einen Industry Standard Architecture- (ISA) Bus, Micro Channel Architecture-(MCA) Bus, Enhanced ISA- (EISA) Bus, einen lokalen Video Electronics Standards Association-(VESA) Bus und Peripheral Component Interconnect- (PCI) Bus.
  • Das Computersystem kann eine Vielfalt von Medien enthalten, die von einem Computersystem gelesen werden können. Derartige Medien können alle verfügbaren Medien sein, auf die von dem Computersystem zugegriffen werden kann, und sie können sowohl flüchtige als auch nicht flüchtige Medien, austauschbare und nicht austauschbare Medien enthalten.
  • Der Systemarbeitsspeicher 106 kann vom Computersystem lesbare Medien in der Form von flüchtigem Arbeitsspeicher enthalten wie beispielsweise einen Direktzugriffspeicher (RAM) und/oder einen Cache-Speicher oder sonstige. Das Computersystem kann ferner weitere austauschbare/nicht austauschbare, flüchtige/nicht flüchtige Computersystem-Speichermedien enthalten. Nur als Beispiel kann das Speichersystem 108 zum Lesen von und Schreiben auf nicht austauschbare, nicht flüchtige Magnetdatenträger bereitgestellt werden (z.B. eine „Festplatte“). Obwohl nicht gezeigt, kann ein Magnetplattenlaufwerk zum Auslesen und Beschreiben einer austauschbaren, nicht flüchtigen Magnetplatte (z.B. eine „Diskette“) und ein optisches Plattenlaufwerk zum Auslesen oder Beschreiben einer austauschbaren, nicht flüchtigen optischen Platte wie einem CD-ROM, DVD-ROM oder andere optische Datenträger bereitgestellt werden. In solchen Fällen können alle über eine oder mehrere Datenträgerschnittstellen mit dem Bus 104 verbunden werden.
  • Das Computersystem kann auch mit einer oder mehreren externen Einheiten 116 Daten austauschen, wie zum Beispiel einer Tastatur, einer Zeigeeinheit, einer Anzeige 118 usw.; einer oder mehreren Einheiten, die es einem Benutzer ermöglichen, mit dem Computersystem 12 zu interagieren; und/oder allen Einheiten (z.B. Netzwerkkarte, Modem usw.), die es dem Computersystem 12 ermöglichen, mit einer oder mehreren anderen Datenverarbeitungseinheiten Daten auszutauschen. Ein derartiger Datenaustausch kann über Eingabe-/Ausgabe- (E/A) Schnittstellen 110 erfolgen.
  • Weiterhin kann das Computersystem mit einem oder mehreren Netzwerken 114, wie beispielsweise einem lokalen Netzwerk (LAN), einem allgemeinen Weitverkehrsnetzwerk (WAN) und/oder einem öffentlichen Netzwerk (z.B. dem Internet), über einen Netzwerkadapter 112 Daten austauschen. Wie dargestellt, tauscht der Netzwerkadapter 112 mit den anderen Komponenten des Computersystems über den Bus 104 Daten aus. Es sollte klar sein, dass, obwohl nicht gezeigt, andere Hardware- und/oder Software-Komponenten in Verbindung mit dem Computersystem verwendet werden könnten. Zu Beispielen zählen: Mikrocode, Einheitentreiber, redundante Verarbeitungseinheiten, externe Plattenlaufwerk-Arrays, RAID-Systeme, Bandlaufwerke und Speichersysteme zur Datenarchivierung usw., ohne auf diese beschränkt zu sein.
  • Bei der vorliegenden Erfindung kann es sich um ein System, ein Verfahren und/oder ein Computerprogrammprodukt auf jeder möglichen technischen Detailintegrationsebene handeln. Das Computerprogrammprodukt kann ein durch einen Computer lesbares Speichermedium (oder -medien) enthalten, auf dem durch einen Computer lesbare Programmanweisungen gespeichert sind, um einen Prozessor dazu zu veranlassen, Aspekte der vorliegenden Erfindung auszuführen.
  • Bei dem durch einen Computer lesbaren Speichermedium kann es sich um eine physische Einheit handeln, die Anweisungen zur Verwendung durch eine Einheit zum Ausführen von Anweisungen beibehalten und speichern kann. Das durch einen Computer lesbare Speichermedium kann zum Beispiel eine elektronische Speichereinheit, eine magnetische Speichereinheit, eine optische Speichereinheit, eine elektromagnetische Speichereinheit, eine Halbleiter-Speichereinheit oder jede geeignete Kombination aus dem Vorgenannten sein, es ist aber nicht darauf beschränkt. Zu einer nicht erschöpfenden Liste von spezifischeren Beispielen des durch einen Computer lesbaren Speichermediums gehören die Folgenden: eine tragbare Computerdiskette, eine Festplatte, ein Direktzugriffsspeicher (RAM), ein Nur-Lese-Speicher (ROM), ein löschbarer programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EPROM bzw. Flash-Speicher), ein statischer Direktzugriffsspeicher (SRAM), ein tragbarer CD-ROM, eine DVD, ein Speicher-Stick, eine Diskette, eine mechanisch codierte Einheit wie zum Beispiel Lochkarten oder erhabene Strukturen in einer Rille, auf denen Anweisungen gespeichert sind, und jede geeignete Kombination des Vorgenannten. Ein durch einen Computer lesbares Speichermedium soll, wie hierin verwendet, nicht als flüchtige Signale an sich aufgefasst werden, wie zum Beispiel Funkwellen oder andere sich frei ausbreitende elektromagnetische Wellen, elektromagnetische Wellen, die sich durch einen Wellenleiter oder andere Übertragungsmedien ausbreiten (z.B. durch ein Lichtwellenleiterkabel geleitete Lichtimpulse) oder durch einen Draht übertragene elektrische Signale.
  • Hierin beschriebene durch einen Computer lesbare Programmanweisungen können von einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium auf jeweilige Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheiten oder über ein Netzwerk wie zum Beispiel das Internet, ein lokales Netzwerk, ein Weitverkehrsnetzwerk und/oder ein drahtloses Netzwerk auf einen externen Computer oder eine externe Speichereinheit heruntergeladen werden. Das Netzwerk kann Kupferübertragungskabel, Lichtwellenübertragungsleiter, drahtlose Übertragung, Leitwegrechner, Firewalls, Vermittlungseinheiten, Gateway-Computer und/oder Edge-Server aufweisen. Eine Netzwerkadapterkarte oder Netzwerkschnittstelle in jeder Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheit empfängt durch einen Computer lesbare Programmanweisungen aus dem Netzwerk und leitet die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen zur Speicherung in einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium innerhalb der entsprechenden Datenverarbeitungs-/Verarbeitungseinheit weiter.
  • Bei durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen zum Ausführen von Arbeitsschritten der vorliegenden Erfindung kann es sich um Assembler-Anweisungen, ISA-Anweisungen (Instruction-Set-Architecture), Maschinenanweisungen, maschinenabhängige Anweisungen, Mikrocode, Firmware-Anweisungen, zustandssetzende Daten, Konfigurationsdaten für integrierte Schaltungen oder entweder Quellcode oder Objektcode handeln, die in einer beliebigen Kombination aus einer oder mehreren Programmiersprachen geschrieben sind, darunter objektorientierte Programmiersprachen wie Smalltalk, C++ o.ä. sowie prozedurale Programmiersprachen wie die Programmiersprache „C“ oder ähnliche Programmiersprachen. Die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können vollständig auf dem Computer des Benutzers, teilweise auf dem Computer des Benutzers, als eigenständiges Software-Paket, teilweise auf dem Computer des Benutzers und teilweise auf einem entfernt angeordneten Computer oder vollständig auf dem entfernt angeordneten Computer oder Server ausgeführt werden. In dem letzteren Szenario kann der entfernt angeordnete Computer mit dem Computer des Benutzers durch jeden Typ von Netzwerk verbunden werden, darunter ein lokales Netzwerk (LAN) oder ein Weitverkehrsnetzwerk (WAN), oder die Verbindung kann zu einem externen Computer hergestellt werden (zum Beispiel über das Internet unter Verwendung eines Internet-Dienstanbieters). In einigen Ausführungsformen können elektronische Schaltungen, darunter zum Beispiel programmierbare Logikschaltungen, feldprogrammierbare Gatter-Anordnungen (FPGA, field programmable gate arrays) oder programmierbare Logikanordnungen (PLA, programmable logic arrays) die computerlesbaren Programmanweisungen ausführen, indem sie Zustandsinformationen der computerlesbaren Programmanweisungen nutzen, um die elektronischen Schaltungen zu personalisieren, um Aspekte der vorliegenden Erfindung durchzuführen.
  • Aspekte der vorliegenden Erfindung werden hierin unter Bezugnahme auf Veranschaulichungen von Ablaufplänen und/oder Blockschaubildern von Verfahren, Vorrichtungen (Systemen) und Computerprogrammprodukten gemäß Ausführungsformen der Erfindung beschrieben. Es sollte klar sein, dass jeder Block der Ablaufplanveranschaulichungen und/oder der Blockschaubilder und Kombinationen von Blöcken in den Ablaufplanveranschaulichungen und/oder den Blockschaubildern mittels durch einen Computer lesbare Programmanweisungen umgesetzt werden können.
  • Diese durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können für einen Prozessor eines Computers oder eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung bereitgestellt werden, um eine Maschine zu erzeugen, sodass die über den Prozessor des Computers bzw. eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung ausgeführten Anweisungen Mittel zur Umsetzung der in dem Block bzw. den Blöcken der Ablaufpläne und/oder der Blockschaubilder angegebenen Funktionen/Schritte erstellen. Diese durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können auch auf einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium gespeichert sein, das einen Computer, eine programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung und/oder andere Einheiten so steuern kann, dass sie auf eine bestimmte Art funktionieren, sodass das durch einen Computer lesbare Speichermedium, auf dem Anweisungen gespeichert sind, ein Herstellungsprodukt aufweist, darunter Anweisungen, die Aspekte der/des in dem Block bzw. den Blöcken des Ablaufplans und/oder der Blockschaubilder angegebenen Funktion/Schritts umsetzen.
  • Die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können auch auf einen Computer, eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung oder eine andere Einheit geladen werden, um das Ausführen einer Reihe von Arbeitsschritten auf dem Computer bzw. der anderen programmierbaren Vorrichtung oder anderen Einheit zu verursachen, um einen durch einen Computer umgesetzten Prozess zu erzeugen, sodass die auf dem Computer, einer anderen programmierbaren Vorrichtung oder einer anderen Einheit ausgeführten Anweisungen die in dem Block bzw. den Blöcken der Ablaufpläne und/oder der Blockschaubilder angegebenen Funktionen/Schritte umsetzen.
  • Die Ablaufpläne und Blockschaubilder in den Figuren veranschaulichen die Architektur, die Funktionalität und den Betrieb möglicher Ausführungen von Systemen, Verfahren und Computerprogrammprodukten gemäß verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. In diesem Zusammenhang kann jeder Block in den Ablaufplänen oder den Blockschaubildern ein Modul, ein Segment oder einen Teil von Anweisungen darstellen, die eine oder mehrere ausführbare Anweisungen zum Umsetzen der bestimmten logischen Funktion(en) aufweisen. In einigen alternativen Umsetzungen können die in dem Block angegebenen Funktionen in einer anderen Reihenfolge als in den Figuren gezeigt auftreten. Zum Beispiel können zwei nacheinander gezeigte Blöcke tatsächlich als ein Schritt erreicht werden, der gleichzeitig, im Wesentlichen gleichzeitig, in einer teilweise oder vollständig zeitlich überlappenden Weise ausgeführt wird, oder die Blöcke können manchmal in der umgekehrten Reihenfolge ausgeführt werden, was von der beteiligten Funktionalität abhängt. Es ist ferner anzumerken, dass jeder Block der Blockschaubilder und/oder der Ablaufplandarstellungen sowie Kombinationen von Blöcken in den Blockschaubildern und/oder der Ablaufplandarstellung durch spezielle auf Hardware beruhende Systeme umgesetzt werden können, welche die angegebenen Funktionen oder Handlungen durchführen oder Kombinationen aus Spezial-Hardware und Computeranweisungen ausführen.
  • Die hierin verwendete Terminologie dient nur zum Zweck der Beschreibung von bestimmten Ausführungsformen und soll die Erfindung keinesfalls einschränken. Die hierin verwendeten Singularformen „ein“, „eine“ und „der/die/das“ sollen auch die Pluralformen mit einschließen, es sei denn, der Kontext gibt eindeutig anderes vor. Es versteht sich des Weiteren, dass die Begriffe „weist auf“ und/oder „aufweisend“ bei Verwendung in dieser Patentschrift das Vorhandensein ausgewiesener Merkmale, Ganzzahlen, Schritte, Vorgänge, Elemente und/oder Komponenten angeben, das Vorhandensein oder die Hinzufügung von einem oder mehreren anderen Merkmalen, Ganzzahlen, Schritten, Vorgängen, Elementen, Komponenten und/oder Gruppen davon aber nicht ausschließen.
  • Die entsprechenden Strukturen, Materialien, Handlungen und Entsprechungen aller Mittel oder Schritt-plus-Funktion-Elemente, sofern vorhanden, in den nachstehenden Ansprüchen sollen alle Strukturen, Materialien oder Handlungen zum Ausführen der Funktion in Kombination mit anderen beanspruchten Elementen enthalten, wie speziell beansprucht. Die Beschreibung der vorliegenden Erfindung wurde zum Zweck der Veranschaulichung und Beschreibung erstellt, sie soll aber keineswegs erschöpfend oder auf die offenbarte Form der Erfindung eingeschränkt sein. Für Fachleute sind viele Modifizierungen und Variationen offenkundig, die nicht von dem Schutzumfang der Erfindung abweichen. Die Ausführungsform wurde ausgewählt und beschrieben, um Grundgedanken der Erfindung und die praktische Anwendung am besten zu erklären und es anderen Fachleuten zu ermöglichen, die Erfindung für verschiedene Ausführungsformen mit verschiedenen Modifizierungen zu verstehen, die für die vorgesehene bestimmte Verwendung geeignet sind.
  • Zwar wurden bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung durch Verwenden spezifischer Begriffe beschrieben, eine derartige Beschreibung dient darüber hinaus aber nur zu Veranschaulichungszwecken, und es sollte klar sein, dass Änderungen und Variationen vorgenommen werden können, ohne von dem Schutzumfang der folgenden Ansprüche abzuweichen.

Claims (20)

  1. Durch einen Computer umgesetztes Verfahren zum Generieren einer Zuordnung von Umgebungsinformationen durch Verwenden eines drahtlosen Datenübertragungssystems (10; 40), wobei das drahtlose Datenübertragungssystem mindestens einen Sender (12, 14; 42) und mindestens einen Empfänger (16; 44) aufweist, wobei mindestens einer von dem Sender und dem Empfänger ein direktionales Datenübertragungssystem hat, wobei das Verfahren aufweist: Versuchen (S10) einer drahtlosen Datenübertragungsverbindung durch Senden eines Signals von einem ersten Sender (12, 14; 42) an einen Empfänger (16; 44) in einer ersten Strahlrichtung; Extrahieren (S12) einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch für die erste Strahlrichtung ergeben, und Protokollieren (S14) der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger; Versuchen (S16) von mindestens einer zusätzlichen drahtlosen Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender zu dem Empfänger durch Senden eines Signals in einer jeweiligen mindestens einen zusätzlichen Strahlrichtung; Extrahieren (S18) einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus jedem des mindestens einen von zusätzlichen Verbindungsversuchen für jede der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen ergeben, und Protokollieren (S20) der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger; und Schulen (S22) von mindestens einem Maschinenlernmodell auf Grundlage der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen aus der ersten Strahlrichtung und der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen, um eine Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten (S24).
  2. Verfahren nach Anspruch 1, das ferner ein Generieren von Steuersignalen zum Einrichten von Strahlrichtungen des direktionalen Datenübertragungssystems des ersten Senders auf Grundlage der Zuordnung von Umgebungsinformationen aufweist, um die Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender zu dem Empfänger herzustellen.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, das ferner ein Demodulieren des Signals aufweist, das von dem Empfänger als ein Ergebnis von jeder der versuchten drahtlosen Datenübertragungsverbindungen empfangen wurde, und wobei die Mehrzahl von Merkmalen aus dem demodulierten Signal extrahiert wird.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Mehrzahl von Merkmalen Kennzahlen einer Datenübertragungsverbindung sind, die aus der demodulierten Signalwellenform extrahiert werden.
  5. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Mehrzahl von Merkmalen direkt aus dem Signal extrahiert wird.
  6. Verfahren nach Anspruch 1, das ferner ein Schulen (S22) von mindestens einem Maschinenlernmodell (54) auf Grundlage der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen aus der ersten Strahlrichtung und der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen umfasst, um die Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten, wobei das mindestens eine Maschinenlernmodell ein erstes Maschinenlernmodell zum Ausführen einer Maschinenlernmodell-Bewertung von Inferenzen der Umgebung umfasst.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei das mindestens eine Maschinenlernmodell ein zweites Maschinenlernmodell (62) umfasst, das sich auf einem Funkzugangsnetzwerk (56) befindet, wobei das zweite Maschinenlernmodell einen Inferenzalgorithmus (62) zum Ausführen einer Maschinenlernmodell-Bewertung von Inferenzen der Umgebung hat.
  8. Verfahren nach Anspruch 7, wobei sich das erste Maschinenlernmodell auf einem Frontend-Funk- oder einem zweiten Sender befindet, wobei der Frontend-Funk- oder zweite Sender Daten zwischen dem Empfänger und dem Funkzugangsnetzwerk überträgt.
  9. Verfahren nach Anspruch 8, das ferner ein Übertragen der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen und der bewerteten Inferenzen von dem Frontend-Funk- oder zweiten Sender zu dem Funkzugangsnetzwerk aufweist.
  10. Verfahren nach Anspruch 9, das ferner ein Generieren der Steuersignale zum Einrichten von Strahlrichtungen des direktionalen Datenübertragungssystems des ersten Senders auf Grundlage der Zuordnung von Umgebungsinformationen, die durch Verwenden des zweiten Maschinenlernmodells abgeleitet wurde, und ein Übertragen der Steuersignale von dem Funkzugangsnetzwerk zu dem ersten Sender aufweist.
  11. Verfahren nach Anspruch 9, das ferner ein Schulen des zweiten Maschinenlernmodells durch Verwenden von sequentiellem Lernen und zeitlichen Informationen aufweist, die aus der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen erhalten wurden.
  12. Verfahren nach Anspruch 9, das ferner ein Aktualisieren des ersten Maschinenlernmodells auf Grundlage der Inferenzen aufweist, die durch das zweite Maschinenlernmodell erlernt wurden.
  13. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das direktionale Datenübertragungssystem mindestens Strahlbildung, Strahlführung und/oder Strahlformung aufweist.
  14. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Zuordnung von Umgebungsinformationen mindestens eine von lokalisierten Inferenzen auf Objekte, Wetterbedingungen und Luftschadstoffe aufweist.
  15. Verfahren nach Anspruch 1, das ferner aufweist: Versuchen einer drahtlosen Datenübertragungsverbindung durch Senden eines Signals von dem ersten Sender an den Empfänger auf einem ersten Leistungsausgangspegel des ersten Senders und des Empfängers; Extrahieren einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch auf dem ersten Leistungspegel ergeben, und Protokollieren der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger; Versuchen von mindestens einer zusätzlichen drahtlosen Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender zu dem Empfänger auf einem jeweiligen mindestens einen verschiedenen Ausgangsleistungspegel, der von dem ersten Leistungsausgangspegel von mindestens einem des ersten Senders und des Empfängers verschieden ist; Extrahieren einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus jedem des mindestens einen von zusätzlichen Verbindungsversuchen für jeden des mindestens einen von verschiedenen Ausgangsleistungspegeln ergeben, und Protokollieren der Mehrzahl von Merkmalen an dem Empfänger; und Ausführen des Inferenzalgorithmus durch Verwenden der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen aus der mindestens einen Strahlrichtung und dem mindestens einen Ausgangsleistungspegel, um eine Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten.
  16. Verfahren nach Anspruch 14, das ferner aufweist: Versuchen einer drahtlosen Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender an den Empfänger mit einer ersten Antennenpolarisierung des ersten Senders und des Empfängers; Extrahieren einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch mit der ersten Antennenpolarisierung ergeben, und Protokollieren der Mehrzahl von Merkmalen an dem Empfänger; Versuchen von mindestens einer zusätzlichen drahtlosen Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender zu dem Empfänger mit einer jeweiligen mindestens einen verschiedenen Antennenpolarisierung, die von der ersten Antennenpolarisierung von mindestens einem des ersten Senders und des Empfängers verschieden ist; Extrahieren einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus jedem des mindestens einen von zusätzlichen Verbindungsversuchen mit jeder der mindestens einen von verschiedenen Antennenpolarisierungen ergeben, und Protokollieren der Mehrzahl von Merkmalen an dem Empfänger; und Ausführen des Inferenzalgorithmus durch Verwenden der Merkmale in der mindestens einen Strahlrichtung und auf mindestens einem des mindestens einen Ausgangsleistungspegels und der mindestens einen Antennenpolarisierung, um eine Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten.
  17. Verfahren nach Anspruch 1, das ferner aufweist: Versuchen einer drahtlosen Datenübertragungsverbindung durch Senden eines Signals von einem zweiten Sender an den Empfänger in mindestens einer Strahlrichtung und mit einer oder mehreren von mindestens einer Antennenpolarisierung des zweiten Senders und des Empfängers und auf mindestens einem Ausgangsleistungspegel des zweiten Senders und des Empfängers; Extrahieren einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch in der mindestens einen Strahlrichtung und einer oder mehreren der mindestens einen Antennenpolarisierung des zweiten Senders und des Empfängers und dem mindestens einen Ausgangsleistungspegel des zweiten Senders und des Empfängers ergeben, und Protokollieren der Mehrzahl von Merkmalen an dem Empfänger; Extrahieren einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus jedem des mindestens einen von zusätzlichen Verbindungsversuchen in der mindestens einen Strahlrichtung und mit einer oder mehreren der mindestens einen Antennenpolarisierung des zweiten Senders und des Empfängers und auf dem mindestens einen Ausgangsleistungspegel des zweiten Senders und des Empfängers ergeben, und Protokollieren der Mehrzahl von Kennzahlen der Datenübertragungsverbindung an dem Empfänger; und Ausführen des Inferenzalgorithmus durch Verwenden der Mehrzahl von Merkmalen in der mindestens einen Strahlrichtung und auf einem oder mehreren des mindestens einen des mindestens einen Ausgangsleistungspegels und der mindestens einen Antennenpolarisierung, um eine Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten.
  18. Computersystem zum Generieren einer Zuordnung von Umgebungsinformationen durch Verwenden eines drahtlosen Datenübertragungssystems (10; 40), wobei das drahtlose Datenübertragungssystem mindestens einen Sender (12, 14; 42) und mindestens einen Empfänger (16; 44) aufweist, wobei mindestens einer von dem Sender und dem Empfänger ein direktionales Datenübertragungssystem hat, wobei das Verfahren aufweist: einen oder mehrere Computerprozessoren; ein oder mehrere nicht flüchtige, durch einen Computer lesbare Speichermedien; Programmanweisungen, die auf dem einen oder den mehreren nichtflüchtigen, durch einen Computer lesbaren Speichermedien gespeichert sind, die, wenn sie durch den einen oder die mehreren Prozessoren umgesetzt werden, das Computersystem veranlassen, die Schritte des Versuchens (S10) einer drahtlosen Datenübertragungsverbindung durch Senden eines Signals von einem ersten Sender (12, 14; 42) an einen Empfänger (16; 44) in einer ersten Strahlrichtung; Extrahierens (S12) einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch für die erste Strahlrichtung ergeben, und Protokollierens (S14) der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger; Versuchens (S16) von mindestens einer zusätzlichen drahtlosen Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender zu dem Empfänger durch Senden eines Signals in einer jeweiligen mindestens einen zusätzlichen Strahlrichtung; Extrahierens (S18) einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus jedem des mindestens einen von zusätzlichen Verbindungsversuchen für jede der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen ergeben, und Protokollierens (S20) der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger; und Schulen (S22) von mindestens einem Maschinenlernmodell auf Grundlage der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen aus der ersten Strahlrichtung und der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen, um eine Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten (S24), auszuführen.
  19. Computersystem nach Anspruch 18, das ferner ein Schulen (S22) von mindestens einem Maschinenlernmodell (54) auf Grundlage der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen aus der ersten Strahlrichtung und der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen umfasst, um die Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten, wobei das mindestens eine Maschinenlernmodell ein erstes Maschinenlernmodell mit einem Inferenzalgorithmus zum Ausführen einer Maschinenlernmodell-Bewertung von Inferenzen der Umgebung umfasst, wobei das mindestens eine Maschinenlernmodell ein zweites Maschinenlernmodell (62) umfasst, das sich auf einem Funkzugangsnetzwerk (56) befindet, wobei das zweite Maschinenlernmodell einen Inferenzalgorithmus (62) zum Ausführen einer Maschinenlernmodell-Bewertung von Inferenzen der Umgebung hat, wobei sich das erste Maschinenlernmodell auf einem Frontend-Funk- oder einem zweiten Sender befindet, wobei der Frontend-Funk- oder zweite Sender Daten zwischen dem Empfänger und dem Funkzugangsnetzwerk überträgt und wobei das Computersystem ferner ein Übertragen der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen und der bewerteten Inferenzen von dem Frontend-Funk- oder zweiten Sender zu dem Funkzugangsnetzwerk aufweist.
  20. Computerprogrammprodukt, das aufweist: Programmanweisungen auf einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium, wobei eine Ausführung der Programmanweisungen durch Verwenden eines Computers den Computer veranlasst, ein Verfahren zum Generieren einer Zuordnung von Umgebungsinformationen durch Verwenden eines drahtlosen Datenübertragungssystems (10; 40) auszuführen, wobei das drahtlose Datenübertragungssystem mindestens einen Sender (12, 14; 42) und mindestens einen Empfänger (16; 44) aufweist, wobei mindestens einer von dem Sender und dem Empfänger ein direktionales Datenübertragungssystem hat, wobei das Verfahren aufweist: Versuchen (S10) einer drahtlosen Datenübertragungsverbindung durch Senden eines Signals von einem ersten Sender (12, 14; 42) an einen Empfänger (16; 44) in einer ersten Strahlrichtung; Extrahieren (S12) einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus dem Verbindungsversuch für die erste Strahlrichtung ergeben, und Protokollieren (S14) der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger; Versuchen (S16) von mindestens einer zusätzlichen drahtlosen Datenübertragungsverbindung von dem ersten Sender zu dem Empfänger durch Senden eines Signals in einer jeweiligen mindestens einen zusätzlichen Strahlrichtung; Extrahieren (S18) einer Mehrzahl von Merkmalen, die sich aus jedem des mindestens einen von zusätzlichen Verbindungsversuchen für jede der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen ergeben, und Protokollieren (S20) der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen an dem Empfänger; und Schulen (S22) von mindestens einem Maschinenlernmodell auf Grundlage der Mehrzahl von extrahierten Merkmalen aus der ersten Strahlrichtung und der mindestens einen von zusätzlichen Strahlrichtungen, um eine Zuordnung von Umgebungsinformationen des Bereichs zwischen dem ersten Sender und dem Empfänger abzuleiten (S24).
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