TWI822402B

TWI822402B - 決定換手目標的方法及裝置

Info

Publication number: TWI822402B
Application number: TW111139815A
Authority: TW
Inventors: 范姜宗邑
Original assignee: 光寶科技股份有限公司
Priority date: 2022-10-20
Filing date: 2022-10-20
Publication date: 2023-11-11
Also published as: TW202306409A

Abstract

一種決定換手目標的方法，上述方法包括：接收由一使用者設備所傳送的一測量報告；根據上述測量報告取得一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述換手參數及一鄰近資訊訓練一換手模型，以更新上述換手優先列表。

Description

決定換手目標的方法及裝置

本揭露係有關於一種決定換手(Handover)目標的方法和裝置。更具體地，特別是有關於一種利用機器學習及人工智慧決定換手目標的方法和裝置。

透過基站部署實現網路密集化一直是蜂窩運營商應對不斷增長的容量需求的可行解決方案。預計蜂窩運營商將依靠網路密集化來滿足雄心勃勃第五代(Fifth generation，5G)需求的很大一部分。根據性能、時間和成本的權衡，可以透過部署不同類型的基站（例如，宏、微、微微和毫微微基站）來實現網路密集化。部署更多的基站減少了每個基站的服務區域，從而提高了空間頻譜利用率和網路容量。

換手(Handover)是指行動裝置在通話過程中從一基站覆蓋區移動到另一基站覆蓋區，或是由於外界干擾而換手到另一傳輸通道上的過程。關於換手的過程已在3GPP TS 38.300（版本17.0.0）第9.2.3.2章「換手」中有詳細的討論。

然而，網路密集化與各種無線通訊產品、頻段的整合將使得換手的複雜度大增。在高度密集的5G蜂窩網路中，換手延遲可能會抵消甚至抵消網路密集化提供的收益。因此，需要一種決定換手目標的方法和裝置，以改善上述缺點，並提升效能。

以下揭露的內容僅為示例性的，且不意指以任何方式加以限制。除所述說明方面、實施方式和特徵之外，透過參照附圖和下述具體實施方式，其他方面、實施方式和特徵也將顯而易見。即，以下揭露的內容被提供以介紹概念、重點、益處及本文所描述新穎且非顯而易見的技術優勢。所選擇，非所有的，實施例將進一步詳細描述如下。因此，以下揭露的內容並不意旨在所要求保護主題的必要特徵，也不意旨在決定所要求保護主題的範圍中使用。

因此，本揭露之主要目的即在於提供一種決定換手目標的方法和裝置，以解決改善缺點，並提升效能。

本揭露提出一種決定換手目標的方法，上述方法包括：接收由一使用者設備所傳送的一測量報告；根據上述測量報告取得一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述換手參數及一鄰近資訊訓練一換手模型，以更新上述換手優先列表。

在一些實施例中，上述測量報告係包括訊號參考，其中上述測量報告係包括訊號參考，其中上述訊號參考係至少包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(Signal to Interference-plus-noise Ratio，SINR)、接收訊號強度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)、參考訊號接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)、側行通道佔用率(Side-link Channel Occupancy Ratio)及側行通道忙碌時間比(Side-link Channel Busy Ratio)。

在一些實施例中，上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因。

在一些實施例中，上述鄰近資訊係由一基站或一核心網路所傳送，並至少包括：通用封包無線電服務(General Packet Radio Service，GPRS)、小區類型、時間及小區容量。

在一些實施例中，上述換手模型係基於一遞迴神經網路(Recursive Neural Networks，RNN)模型或一深層遞迴神經網路(Deep Recursive Neural Network，DRNN)模型。

本揭露提出一種決定換手目標的方法，用於一裝置中，上述方法包括：根據一換手資料訓練一換手模型；當接收到由一使用者設備所傳送的一測量報告時，根據上述測量報告及一鄰近資訊使用上述換手模型產生一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述鄰近資訊、上述換手參數使用上述換手模型更新上述換手優先列表。

本揭露提出一種決定換手目標的裝置，包括：一或多個處理器；以及一或多個電腦儲存媒體，儲存電腦可讀取指令，其中上述處理器使用上述電腦儲存媒體以執行：接收由一使用者設備所傳送的一測量報告；根據上述測量報告取得一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述換手參數及一鄰近資訊訓練一換手模型，以更新上述換手優先列表。

本揭露提出一種決定換手目標的裝置，包括：一或多個處理器；以及一或多個電腦儲存媒體，儲存電腦可讀取指令，其中上述處理器使用上述電腦儲存媒體以執行：根據一換手資料訓練一換手模型；當接收到由一使用者設備所傳送的一測量報告時，根據上述測量報告及一鄰近資訊使用上述換手模型產生一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述鄰近資訊、上述換手參數使用上述換手模型更新上述換手優先列表。

本揭露實施例提供一種決定換手目標的方法和裝置，引入人工智慧及機器學習，可達到快速處理換手運算之目的。

第1圖係顯示根據本揭露一實施例所述之無線網路100（例如，新無線電(New Radio，NR)或5G網路）的示意圖。

如第1圖中所示，無線網路100可以包括若干個基站(Base Station，BS)110a～110e及一核心網路120。BS 110a～110e可以是與使用者設備(User Equipment，UE)通訊的站。每個BS 110a～110e可以為特定地理區域提供通訊覆蓋。在3GPP中，術語「小區(cell)」可以指服務該覆蓋區域的節點B和/或節點B子系統的覆蓋區域，取決於使用術語的上下文。在NR系統中，術語「小區」和eNB、節點B、5G NB、AP、NR BS、NR BS、gNB、無線接入網路(Radio Access Network, RAN)或收發點(Transmission and Reception Point，TRP)可以是可互換的。在一些示例中，小區可以不一定是靜止的，並且小區的地理區域可以根據移動基站的位置來移動。在一些示例中，基站可以透過各種類型的回傳介面（比如直接物理連接、虛擬網路或使用任何適用傳輸網路的諸如此類）來在無線網路100中相互互連和/或互連到一個或多個其它基站或網路節點（圖未示出）。

一般而言，任何數量的無線網路可以部署在給定地理區域中。每個無線網路可以支援特定無線電存取技術(Radio Access Technology，RAT)並且可以操作在一個或多個頻率上。RAT還可以被稱為無線技術、空中介面等等。頻率還可以被稱為載波、頻率通道等等。每個頻率可以在給定地理區域中支援單個RAT以便避免不同RAT的無線網路之間的干擾。在一些情況下，可以部署採用多切片網路架構的NR或5G RAT網路。

BS 110a～110e可以為宏小區(Macro cell)、微微小區(Pico cell)和/或其它類型的小區提供通訊覆蓋。宏小區可以覆蓋相對較大的地理區域（例如，半徑若干公里），並且可以允許具有服務訂制的UE的不受限制存取。微微小區可以覆蓋相對較小的地理區域並且可以允許具有服務訂制的UE的不受限制存取。在第1圖中示出的示例中，BS 110a可以是針對宏小區112a的宏BS。BS 110b、110c可以是針對微微小區112b、112c的微微BS。此外，BS 110d可以是使用Wi-Fi協定的存取點(Access Point，AP)，而BS 110e可以是支援3GPP TR 38.889中定義的未授權頻段(Unlicensed Band)裝置。

核心網路120係一公共數據網路，像是網際網路、專用數據網路或其組合。

UE 130可以遍佈無線網路100分佈，並且每個UE可以是靜止的或移動的。UE 130可以為功能手機、智慧型手機、平板個人電腦(Personal Computer，PC)、筆記型電腦、機器類型通訊(Machine Type Communication，MTC)或支援核心網路120以及無線網路100所使用的無線電存取技術的任何無線通訊裝置。

換手裝置150係用以決定UE 130的換手目標，其可以實現為專用硬體上的網路元件，或者實現為在專用硬體上運行的軟體實例，或者實現為在適當平臺(例如，基站、RAN裝置、雲端基礎設施)上產生實體的虛擬化功能。

應可理解，當換手裝置150作為專用硬體時，可經由任何類型的電子裝置來實現，像是參考第6圖描述的電子裝置600，如第6圖所示。

第2圖係顯示根據本揭露第一實施例所述之訓練換手模型之示意圖，其中上述換手模型係可由換手裝置的一處理器所實現。

須先說明的是，以下示例中使用了3GPP TS 38.331中定義的測量報告、測量報告實作內容、測量結果所整理出的訊息參數，其中訊息參數可包括SINR、RSRP、RSRQ、RSSI、 averageDelay等參數。

當換手裝置接收UE所傳送的測量報告(S201)時，換手裝置可儲存測量報告，並根據測量報告產生一換手優先列表200(S202)。如圖所示，換手優先列表200係至少包括小區標識符(ID)及小區類型、參考訊號接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)、參考訊號接收品質(Reference Signal Receiving Quality，RSRQ)、訊號對干擾加雜訊比(Signal to Interference-plus-noise Ratio，SINR)及優先順序。

接著，換手裝置可根據換手優先列表200決定一換手目標，並指示UE執行一換手程序(S203)。如圖所示，換手優先列表200的第一優先換手目標係為Cell 10。UE將執行換手程序換手到Cell 10。

在換手程序結束後，換手裝置將取得一換手結果，根據換手結果取得換手參數，並將換手參數輸入至一換手模型中(S204)，其中上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因等參數。在一實施例中，上述換手模型係基於一遞迴神經網路(Recursive Neural Networks，RNN)模型或一深層遞迴神經網路(Deep Recursive Neural Network，DRNN)模型。

換手裝置可根據測量報告取得訊號參考(S205)，其中上述訊號參考係至少包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(SINR)、接收訊號強度指示(RSSI)、參考訊號接收功率(RSRP)、側行通道佔用率(Side-link Channel Occupancy Ratio)及側行通道忙碌時間比(Side-link Channel Busy Ratio)。

在此示意圖中，換手裝置可不斷接收由基站或核心網路所傳送的鄰近資訊(S206)，其中上述鄰近資訊至少包括：通用封包無線電服務(General Packet Radio Service，GPRS)、小區類型、時間及小區容量。

換手裝置根據上述測量報告中的訊號參考、上述換手參數及鄰近資訊訓練一換手模型，以更新換手優先列表200(S207)。換手裝置將根據更新後的換手優先列表200判斷使用者設備是否須執行換手程序。

更詳細地說明，當換手模型還並未更新及輸出換手優先列表200之前，換手裝置係先根據S202的測量報告產生一換手優先列表200。當換手模型已更新及輸出換手優先列表200後，換手裝置將重複執行步驟S203～S207。換言之，換手裝置可即時訓練並校正換手模型，達到即時更新換手優先列表200之目的。

第3A~3B圖係顯示根據本揭露第二實施例所述之訓練換手模型之示意圖，其中上述換手模型係可由換手裝置的一處理器所實現。

在第3A圖中，換手裝置係先根據一換手資料訓練一換手模型，其中上述換手資料係為使用者設備執行換手程序後的相關歷史數據。在一實施例中，上述換手模型係基於一遞迴神經網路(Recursive Neural Networks，RNN)模型或一深層遞迴神經網路(Deep Recursive Neural Network，DRNN)模型。

在第3B圖中，當換手裝置接收UE所傳送的測量報告(S301)時，換手裝置可儲存測量報告，並根據測量報告取得訊號參考(S302)，其中上述訊號參考係至少包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(SINR)、接收訊號強度指示(RSSI)、參考訊號接收功率(RSRP)、側行通道佔用率(Side-link Channel Occupancy Ratio)及側行通道忙碌時間比(Side-link Channel Busy Ratio)。

在此示意圖中，換手裝置可不斷接收由基站或核心網路所傳送的鄰近資訊(S303)，其中上述鄰近資訊至少包括：通用封包無線電服務(General Packet Radio Service，GPRS)、小區類型、時間及小區容量。

接著，換手裝置根據上述測量報告中的訊號參考及鄰近資訊輸入至換手模型。換手模型將根據訊號參考及鄰近資訊產生一換手優先列表(S304)。在一實施例中，換手優先列表係至少包括小區標識符(ID)及小區類型、參考訊號接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)、參考訊號接收品質(Reference Signal Receiving Quality，RSRQ)、訊號對干擾加雜訊比(Signal to Interference-plus-noise Ratio，SINR)及優先順序。

換手裝置可根據換手優先列表決定一換手目標，並指示UE執行一換手程序(S305)。

在換手程序結束後，換手裝置將取得一換手結果，根據換手結果取得換手參數，並將換手參數輸入至一換手模型中(S306)，其中上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因等參數。

當換手參數已被輸入至換手模型後，換手模型將根據測量報告中的訊號參考、鄰近資訊、換手參數更新上述換手優先列表。

更詳細地說明，當換手模型還並未輸出換手優先列表200之前，換手裝置係先根據步驟S302中取得訊號參考及步驟S303中取得的鄰近資訊產生一換手優先列表。當換手模型已輸出換手優先列表後，換手裝置將重複執行步驟S302～S306。換言之，除了第一次換手模型是根據訊號參考及鄰近資訊產生一換手優先列表之外，換手模型後續將根據訊號參考、鄰近資訊及換手參數更新換手優先列表。在第二實施例中，雖然換手模型並無法即時被校正，但仍可達到即時更新換手優先列表之目的。

第4圖係顯示根據本揭露一實施例所述之決定換手目標的方法之流程圖400。此流程圖400係對應到第2圖的第一實施例，並可由第1圖中的換手裝置150所執行。

在步驟S405中，換手裝置接收由一使用者設備所傳送的一測量報告，其中上述測量報告係包括訊號參考，其中上述訊號參考係至少包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(SINR)、接收訊號強度指示(RSSI)、參考訊號接收功率(RSRP)、側行通道佔用率及側行通道忙碌時間比。

在步驟S410中，換手裝置根據上述測量報告取得一換手優先列表，其中上述換手優先列表係至少包括小區標識符(ID)及小區類型、參考訊號接收功率(RSRP)、參考訊號接收品質(RSRQ)、訊號對干擾加雜訊比(SINR)及優先順序。

在步驟S415中，換手裝置根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果。

在步驟S420中，換手裝置根據上述換手結果取得換手參數，其中上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因。

在步驟S425中，換手裝置根據上述測量報告、上述換手參數及一鄰近資訊訓練一換手模型，以更新上述換手優先列表，其中上述鄰近資訊係由一基站或一核心網路所傳送，並至少包括：通用封包無線電服務、小區類型、時間及小區容量。

接著，換手裝置將重複步驟S415、S420、S425，持續訓練換手模型並更新換手優先列表。

第5圖係顯示根據本揭露一實施例所述之決定換手目標的方法之流程圖500。此流程圖500係對應到第3A～3B圖的第二實施例，並可由第1圖中的換手裝置150所執行。

在步驟S505中，換手裝置根據一換手資料訓練一換手模型，其中上述換手資料係為使用者設備執行換手程序後的相關歷史數據。

在步驟S510中，當換手裝置接收到由一使用者設備所傳送的一測量報告時，換手裝置根據上述測量報告及一鄰近資訊使用上述換手模型產生一換手優先列表，其中上述換手優先列表係至少包括小區標識符(ID)及小區類型、參考訊號接收功率(RSRP)、參考訊號接收品質(RSRQ)、訊號對干擾加雜訊比(SINR)及優先順序，且上述鄰近資訊係由一基站或一核心網路所傳送，並至少包括：通用封包無線電服務、小區類型、時間及小區容量。

在一實施例中，換手裝置根據包括在上述測量報告中的訊號參考及一鄰近資訊使用上述換手模型輸出換手優先列表，其中上述訊號參考係至少包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(SINR)、接收訊號強度指示(RSSI)、參考訊號接收功率(RSRP)、側行通道佔用率及側行通道忙碌時間比。

在步驟S515中，換手裝置根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果。

在步驟S520中，換手裝置根據上述換手結果取得換手參數，其中上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因。

在步驟S525中，換手裝置根據上述測量報告、上述鄰近資訊、上述換手參數使用上述換手模型更新上述換手優先列表。

接著，換手裝置將重複步驟S515、S520、S525，持續更新換手優先列表。

如上所述，本揭露之決定換手目標的方法及裝置訓練一換手模型，產生一換手優先列表，並根據換手優先列表決定一換手目標。利用換手模型可處理大量的運算量，達成了快速決定換手目標之目的。

對於本發明已描述的實施例，下文描述了可以實現本發明實施例的示例性操作環境。具體參考第6圖，第6圖係顯示用以實現本發明實施例的示例性操作環境，一般可被視為電子裝置600。電子裝置600僅為一合適計算環境的一個示例，並不意圖暗示對本發明使用或功能範圍的任何限制。電子裝置600也不應被解釋為具有與所示元件任一或組合相關任何的依賴性或要求。

參考第6圖。電子裝置600包括直接或間接耦接以下裝置的匯流排610、記憶體612、一或多個處理器614、一或多個顯示元件616、輸入/輸出(I/O)埠口618、輸入/輸出(I/O)元件620以及說明性電源供應器622。匯流排610表示可為一或多個匯流排之元件（例如，位址匯流排、數據匯流排或其組合）。雖然第6圖的各個方塊為簡要起見以線示出，實際上，各個元件的分界並不是具體的，例如，可將顯示裝置的呈現元件視為I/O元件；處理器可具有記憶體。

電子裝置600一般包括各種電腦可讀取媒體。電腦可讀取媒體可以是可被電子裝置600存取的任何可用媒體，該媒體同時包括易揮發性和非易揮發性媒體、可移動和不可移動媒體。舉例但不侷限於，電腦可讀取媒體可包括電腦儲存媒體和通訊媒體。電腦可讀取媒體同時包括在用於儲存像是電腦可讀取指令、資料結構、程式模組或其它數據之類資訊的任何方法或技術中實現的易揮發性性和非易揮發性媒體、可移動和不可移動媒體。電腦儲存媒體包括但不侷限於隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、電子抹除式可複寫唯讀記憶體(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、快閃記憶體或其它記憶體技術、唯讀記憶光碟(Compact Disc Read-Only Memory， CD-ROM)、數位多功能光碟(Digital Versatile Disc，DVD)或其它光碟儲存裝置、磁片、磁碟、磁片儲存裝置或其它磁儲存裝置，或可用於儲存所需的資訊並且可被電子裝置600存取的其它任何媒體。電腦儲存媒體本身不包括信號。

通訊媒體一般包含電腦可讀取指令、資料結構、程式模組或其它採用諸如載波或其他傳輸機制之類的模組化數據訊號形式的數據，並包括任何資訊傳遞媒體。術語「模組化數據訊號」係指具有一或多個特徵集合或以在訊號中編碼資訊之一方式更改的訊號。舉例但不侷限於，通訊媒體包括像是有線網路或直接有線連接的有線媒體及無線媒體，像是聲頻、射頻、紅外線以及其它無線媒體。上述媒體的組合包括在電腦可讀取媒體的範圍內。

記憶體612包括以易揮發性和非易揮發性記憶體形式的電腦儲存媒體。記憶體可為可移動、不移動或可以為這兩種的組合。示例性硬體裝置包括固態記憶體、硬碟驅動器、光碟驅動器等。電子裝置600包括一或多個處理器，其讀取來自像是記憶體612或I/O元件620各實體的數據。顯示元件616向使用者或其它裝置顯示數據指示。示例性顯示元件包括顯示裝置、揚聲器、列印元件、振動元件等。

I/O埠口618允許電子裝置600邏輯連接到包括I/O元件620的其它裝置，一些此種裝置為內建裝置。示例性元件包括麥克風、搖桿、遊戲台、碟形衛星訊號接收器、掃描器、印表機、無線裝置等。I/O元件620可提供一自然使用者介面，用於處理使用者生成的姿勢、聲音或其它生理輸入。在一些例子中，這些輸入可被傳送到一合適的網路元件以便進一步處理。電子裝置600可裝備有深度照相機，像是立體照相機系統、紅外線照相機系統、RGB照相機系統和這些系統的組合，以偵測與識別物件。此外，電子裝置600可以裝備有感測器（例如：雷達、光達）週期性地感測周遭一感測範圍內的鄰近環境，產生表示自身與周遭環境關聯的感測器資訊。再者，電子裝置600可以裝備有偵測運動的加速度計或陀螺儀。加速度計或陀螺儀的輸出可被提供給電子裝置600顯示。

此外，電子裝置600中之處理器614也可執行記憶體612中之程式及指令以呈現上述實施例所述之動作和步驟，或其它在說明書中內容之描述。

100:無線網路 110a～110e:基站 112a:宏小區 112b,112c:微微小區 120:核心網路 130:UE 150:換手裝置 S201,S202,S203,S204,S205,S206,S207:步驟 200:換手優先列表 S301,S302,S303,S304,S305,S306:步驟 400:流程圖 S405,S410,S415,S420,S425:步驟 500:流程圖 S505,S510,S515,S520,S525:步驟 600:電子裝置 610:匯流排 612:記憶體 614:處理器 616:顯示元件 618:I/O埠口 620:I/O元件 622:電源供應器

第1圖係顯示根據本揭露一實施例所述之無線網路的示意圖。第2圖係顯示根據本揭露第一實施例所述之訓練換手模型之示意圖。第3A~3B圖係顯示根據本揭露第二實施例所述之訓練換手模型之示意圖。第4圖係顯示根據本揭露一實施例所述之決定換手目標的方法之流程圖。第5圖係顯示根據本揭露一實施例所述之決定換手目標的方法之流程圖。第6圖係顯示用以實現本揭露實施例的示例性操作環境。

400:流程圖

S405,S410,S415,S420,S425:步驟

Claims

一種決定換手目標的方法，上述方法包括：接收由一使用者設備所傳送的一測量報告；根據上述測量報告取得一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述換手參數及一鄰近資訊訓練一換手模型，以更新上述換手優先列表；其中上述測量報告係包括訊號參考，其中上述訊號參考係至少包括：側行通道佔用率(Side-link Channel Occupancy Ratio)及側行通道忙碌時間比(Side-link Channel Busy Ratio)。
如請求項1所述的方法，其中上述訊號參考更包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(Signal to Interference-plus-noise Ratio，SINR)、接收訊號強度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)，以及參考訊號接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)。
如請求項1所述的方法，其中上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因。
如請求項1所述的方法，其中上述鄰近資訊係由一基站或一核心網路所傳送，並至少包括：通用封包無線電服務(General Packet Radio Service，GPRS)、小區類型、時間及小區容量。
如請求項1所述的方法，其中上述換手模型係基於一遞迴神經網路(Recursive Neural Networks，RNN)模型或一深層遞迴神經網路(Deep Recursive Neural Network，DRNN)模型。
一種決定換手目標的方法，用於一裝置中，上述方法包括：根據一換手資料訓練一換手模型；當接收到由一使用者設備所傳送的一測量報告時，根據上述測量報告及一鄰近資訊使用上述換手模型產生一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述鄰近資訊、上述換手參數使用上述換手模型更新上述換手優先列表；其中上述測量報告係包括訊號參考，其中上述訊號參考係至少包括：側行通道佔用率(Side-link Channel Occupancy Ratio)及側行通道忙碌時間比(Side-link Channel Busy Ratio)。
如請求項6所述的方法，其中上述訊號參考更包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(Signal to Interference-plus-noise Ratio，SINR)、接收訊號強度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)，以及參考訊號接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)。
如請求項6所述的方法，其中上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因。
如請求項6所述的方法，其中上述鄰近資訊係由一基站或一核心網路所傳送，並至少包括：通用封包無線電服務(General Packet Radio Service，GPRS)、小區類型、時間及小區容量。
如請求項6所述的方法，其中上述換手模型係基於一遞迴神經網路(Recursive Neural Networks，RNN)模型或一深層遞迴神經網路(Deep Recursive Neural Network，DRNN)模型。
一種決定換手目標的裝置，包括：一或多個處理器；以及一或多個電腦儲存媒體，儲存電腦可讀取指令，其中上述處理器使用上述電腦儲存媒體以執行：接收由一使用者設備所傳送的一測量報告；根據上述測量報告取得一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述換手參數及一鄰近資訊訓練一換手模型，以更新上述換手優先列表；其中上述測量報告係包括訊號參考，其中上述訊號參考係至少包括：側行通道佔用率(Side-link Channel Occupancy Ratio)及側行通道忙碌時間比(Side-link Channel Busy Ratio)。
如請求項11所述的裝置，其中上述訊號參考更包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(Signal to Interference-plus-noise Ratio，SINR)、接收訊號強度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)，以及參考訊號接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)。
如請求項11所述的裝置，其中上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因。
如請求項11所述的裝置，其中上述鄰近資訊係由一基站或一核心網路所傳送，並至少包括：通用封包無線電服務(General Packet Radio Service，GPRS)、小區類型、時間及小區容量。
如請求項11所述的裝置，其中上述換手模型係基於一遞迴神經網路(Recursive Neural Networks，RNN)模型或一深層遞迴神經網路(Deep Recursive Neural Network，DRNN)模型。
一種決定換手目標的裝置，包括：一或多個處理器；以及一或多個電腦儲存媒體，儲存電腦可讀取指令，其中上述處理器使用上述電腦儲存媒體以執行：根據一換手資料訓練一換手模型；當接收到由一使用者設備所傳送的一測量報告時，根據上述測量報告及一鄰近資訊使用上述換手模型產生一換手優先列表；根據上述換手優先列表指示上述使用者設備執行一換手程序，並取得一換手結果；根據上述換手結果取得換手參數；以及根據上述測量報告、上述鄰近資訊、上述換手參數使用上述換手模型更新上述換手優先列表；其中上述測量報告係包括訊號參考，其中上述訊號參考係至少包括：側行通道佔用率(Side-link Channel Occupancy Ratio)及側行通道忙碌時間比(Side-link Channel Busy Ratio)。
如請求項16所述的裝置，其中上述訊號參考更包括：一使用者設備位址、訊號對干擾加雜訊比(Signal to Interference-plus-noise Ratio，SINR)、接收訊號強度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)，以及參考訊號接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)。
如請求項16所述的裝置，其中上述換手參數至少包括換手嘗試、切換成功、切換取消、網路原因。
如請求項16所述的裝置，其中上述鄰近資訊係由一基站或一核心網路所傳送，並至少包括：通用封包無線電服務(General Packet Radio Service，GPRS)、小區類型、時間及小區容量。
如請求項16所述的裝置，其中上述換手模型係基於一遞迴神經網路(Recursive Neural Networks，RNN)模型或一深層遞迴神經網路(Deep Recursive Neural Network，DRNN)模型。