WO2023066287A1 - 通信方法、装置、终端及网络设备 - Google Patents

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WO2023066287A1
WO2023066287A1 PCT/CN2022/126133 CN2022126133W WO2023066287A1 WO 2023066287 A1 WO2023066287 A1 WO 2023066287A1 CN 2022126133 W CN2022126133 W CN 2022126133W WO 2023066287 A1 WO2023066287 A1 WO 2023066287A1
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WO
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network device
information
model
terminal
cell
Prior art date
Application number
PCT/CN2022/126133
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English (en)
French (fr)
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潘翔
秦飞
杨晓东
金巴·迪·阿达姆布巴卡
Original Assignee
维沃移动通信有限公司
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    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/048—Activation functions
    • G—PHYSICS
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    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
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    • H04B17/00—Monitoring; Testing
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    • H04B17/336—Signal-to-interference ratio [SIR] or carrier-to-interference ratio [CIR]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W36/00—Hand-off or reselection arrangements
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    • H04W36/00—Hand-off or reselection arrangements
    • H04W36/08—Reselecting an access point
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W36/00—Hand-off or reselection arrangements
    • H04W36/16—Performing reselection for specific purposes

Definitions

  • the present application belongs to the technical field of communication, and in particular relates to a communication method, device, core network equipment and communication equipment.
  • Mobility management is an essential mechanism of the cellular mobile communication system, which can assist the 5th Generation (5G) communication system to achieve load balancing, provide users with a better experience and improve the overall performance of the system.
  • Mobility management is divided into two categories: connected state mobility management and non-connected state mobility management.
  • the mobility management in the connected state is mainly realized through the handover and redirection process controlled by the network;
  • the mobility management in the unconnected state is mainly realized through the cell selection and cell reselection process controlled by the terminal.
  • a terminal moves to an area with poor network coverage in a serving cell, it needs to switch from the current serving cell to a new cell, so as to ensure service continuity as much as possible.
  • the handover process in the related art needs to go through processes such as measurement configuration, measurement result reporting, handover decision, handover request, handover permission, reconfiguration handover, etc., and the overall handover delay is relatively long.
  • the terminal may experience radio link failure (Radio Link Failure, RLF) within a short time after establishing a connection with the new cell, and initiate re-establishment to the original serving cell or other new cells.
  • RLF Radio Link Failure
  • Embodiments of the present application provide a communication method, device, terminal, and network equipment, which can solve the problem in the related art that a terminal in a connected state cannot be switched, redirected, or reestablished to a suitable cell.
  • a communication method including:
  • the terminal inputs the target information into an artificial intelligence (AI) model to obtain an output result, the target information includes the information of the serving cell of the terminal and the information of the adjacent cell, and the output result includes information about the handover of the terminal , redirecting or rebuilding information to the neighboring cell;
  • AI artificial intelligence
  • the terminal determines whether to switch, redirect or reestablish to the neighboring cell according to the output result.
  • a communication method including:
  • the first network device sends first artificial intelligence AI model information, where the first AI model information is information of an AI model used for cell handover, cell redirection, or cell reconstruction.
  • a communication method including:
  • the second network device sends information about adjacent cells used for cell handover, cell redirection, or cell re-establishment, where the information about adjacent cells includes at least one of the following:
  • a slice type supported by the second network device
  • a wireless signal measurement result of the second network device
  • the second network device is a network device corresponding to the adjacent cell.
  • a communication device including:
  • An acquisition module configured to input target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result, the target information includes information about the serving cell of the terminal and information about adjacent cells, and the output result includes information about the terminal handover, redirecting or reconstructing information to said neighboring cell;
  • a determining module configured to determine whether to switch, redirect or reestablish to the adjacent cell according to the output result.
  • a communication device including:
  • the first sending module is configured to send first artificial intelligence AI model information, where the first AI model information is information of an AI model used for cell handover, cell redirection, or cell reconstruction.
  • a communication device including:
  • the second sending module is configured to send information of neighboring cells used for cell switching, cell redirection or cell reconstruction, where the information of neighboring cells includes at least one of the following:
  • a slice type supported by the second network device
  • a wireless signal measurement result of the second network device
  • the second network device is a network device corresponding to the adjacent cell.
  • a terminal in a seventh aspect, includes a processor, a memory, and a program or instruction stored in the memory and operable on the processor, when the program or instruction is executed by the processor. The steps of the method described in the first aspect are realized.
  • a network device in an eighth aspect, includes a processor, a memory, and a program or instruction stored on the memory and operable on the processor, and the program or instruction is executed by the processor When implementing the steps of the method described in the second aspect or the third aspect.
  • a readable storage medium on which programs or instructions are stored, and when the programs or instructions are executed by a processor, the implementation of the first aspect or the second aspect or the third aspect can be achieved. steps of the method.
  • a chip in a tenth aspect, includes a processor and a communication interface, the communication interface is coupled to the processor, and the processor is used to run programs or instructions, so as to implement the first aspect or the second aspect Or the method described in the third aspect.
  • a computer program product is provided, the computer program product is stored in a non-transitory storage medium, and the computer program product is executed by at least one processor to implement the first aspect or the second aspect Or the steps of the method described in the third aspect.
  • a communication device configured to perform the steps of the method described in the first aspect or the second aspect or the third aspect.
  • the terminal inputs target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result
  • the target information includes information about the serving cell of the terminal and information about adjacent cells
  • the output result includes information about the
  • the terminal switches, redirects or rebuilds to the information of the adjacent cell; the terminal determines whether to switch, redirect or rebuild to the adjacent cell according to the output result, and the terminal can switch to a suitable cell according to the AI model, Or redirecting to a suitable cell, or rebuilding to a suitable cell, can significantly improve the quality of mobility management, thereby improving service experience.
  • FIG. 1 shows a block diagram of a wireless communication system to which an embodiment of the present application is applicable
  • FIG. 2 shows a flowchart of a communication method provided by an embodiment of the present application
  • FIG. 3 shows another flow chart of the communication method provided by the embodiment of the present application.
  • FIG. 4 shows another flow chart of the communication method provided by the embodiment of the present application.
  • FIG. 5 shows a structural diagram of a communication device provided by an embodiment of the present application
  • FIG. 6 shows another structural diagram of the communication device provided by the embodiment of the present application.
  • FIG. 7 shows another structural diagram of the communication device provided by the embodiment of the present application.
  • FIG. 8 shows a structural diagram of a communication device provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 9 shows a structural diagram of a terminal provided in an embodiment of the present application.
  • FIG. 10 shows a structural diagram of a network-side device provided by an embodiment of the present application.
  • first, second and the like in the specification and claims of the present application are used to distinguish similar objects, and are not used to describe a specific sequence or sequence. It is to be understood that the terms so used are interchangeable under appropriate circumstances such that the embodiments of the application are capable of operation in sequences other than those illustrated or described herein and that "first" and “second” distinguish objects. It is usually one category, and the number of objects is not limited. For example, there may be one or more first objects.
  • “and/or” in the description and claims means at least one of the connected objects, and the character “/” generally means that the related objects are an "or” relationship.
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-Advanced LTE-Advanced
  • LTE-A Long Term Evolution-Advanced
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • TDMA Time Division Multiple Access
  • FDMA Frequency Division Multiple Access
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • SC-FDMA Single-carrier Frequency-Division Multiple Access
  • SC-FDMA Single-carrier Frequency-Division Multiple Access
  • system and “network” in the embodiments of the present application are often used interchangeably, and the described technologies can be used for the above-mentioned systems and radio technologies as well as other systems and radio technologies.
  • NR New Radio
  • the following description describes the New Radio (NR) system for illustrative purposes, and uses NR terminology in most of the following descriptions, but these techniques can also be applied to applications other than NR system applications, such as the 6th generation (6 th Generation, 6G) communication system.
  • 6G 6th Generation
  • Fig. 1 shows a block diagram of a wireless communication system to which the embodiment of the present application is applicable.
  • the wireless communication system includes a terminal 11 and a network side device 12 .
  • the terminal 11 can be a mobile phone, a tablet computer (Tablet Personal Computer), a laptop computer (Laptop Computer) or a notebook computer, a personal digital assistant (Personal Digital Assistant, PDA), a palmtop computer, a netbook, a super mobile personal computer (Ultra-Mobile Personal Computer, UMPC), Mobile Internet Device (Mobile Internet Device, MID), Augmented Reality (Augmented Reality, AR)/Virtual Reality (Virtual Reality, VR) equipment, robot, wearable device (Wearable Device) , vehicle equipment (Vehicle User Equipment, VUE), pedestrian terminals (Pedestrian User Equipment, PUE), smart home (home equipment with wireless communication functions, such as refrigerators, TVs, washing machines or furniture, etc.) and other terminal-side equipment, wearable Devices include: smart watches, smart bracelets, smart
  • the network side device 12 may be a base station or a core network, where a base station may be referred to as a node B, an evolved node B, an access point, a base transceiver station (Base Transceiver Station, BTS), a radio base station, a radio transceiver, a basic service Basic Service Set (BSS), Extended Service Set (ESS), Node B, Evolved Node B (eNB), Home Node B, Home Evolved Node B, Wireless Local Area Network (WLAN) ) access point, wireless fidelity (Wireless Fidelity, WiFi) node, transmitting and receiving point (Transmitting Receiving Point, TRP) or some other suitable term in the field, as long as the same technical effect is achieved, the base station is not limited to Specific technical terms, it should be noted that in the embodiment of the present application, only the base station in the NR system is taken as an example, but the specific type of the base station is not limited.
  • BTS Base Transceiver Station
  • BTS
  • FIG. 2 is a flowchart of a communication method provided by an embodiment of the present application.
  • the communication method includes:
  • Step 201 the terminal inputs the target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result, the target information includes the information of the serving cell of the terminal and the information of the adjacent cell, the output result includes information about the terminal handover, re-start Directing or reconstructing information to said neighboring cells.
  • the mobility management AI model is composed of a neural network, and the neural network has a powerful expressive ability and can handle complex nonlinear problems.
  • the neural network is composed of multiple neurons, and the basic parameters include: the number of network layers and the number of neurons, the selection of activation function and loss function, etc.
  • the adjacent cell is a cell adjacent to the current cell accessed by the terminal.
  • the terminal may obtain first artificial intelligence (AI) model information for cell switching, redirection or reconstruction from the first network device, and determine the AI model according to the first AI model information, and the terminal may be in a connected state.
  • AI artificial intelligence
  • the connected state refers to a radio resource control connected state (Radio Resource Control connected, RRC-connected).
  • the AI model can be obtained by training the network-side device, or can be obtained by training the terminal, which is not specifically limited here.
  • the first network device may be the network device where the serving cell is located, or the first network device may also be an operation, maintenance and management (Operation Administration and Maintenance, OAM) device or a network data analysis function (Network Data Analytics Function, NWDAF).
  • OAM Operaation Administration and Maintenance
  • NWDAF Network Data Analytics Function
  • Step 202 the terminal determines whether to switch, redirect or reestablish to the adjacent cell according to the output result.
  • the inference result that is, the output result
  • it can be used to assist the terminal in whether to handover, redirect or reestablish to a neighboring cell.
  • the terminal inputs the target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result, the target information includes the information of the serving cell of the terminal and the information of the adjacent cell, and the output result includes information about the handover of the terminal , redirect or rebuild to the adjacent cell information; the terminal determines whether to switch, redirect or rebuild to the adjacent cell according to the output result, and the terminal can switch to a suitable cell according to the AI model, or re- Orientation to a suitable cell, or re-establishment to a suitable cell, avoiding the need for handover or redirection to other cells in a short period of time due to improper selection of adjacent cells, can significantly improve the quality of mobility management, thereby improving service experience.
  • the serving cell information includes at least one of the following:
  • a radio signal measurement result of a first network device where the first network device is a network device corresponding to the serving cell.
  • the radio signal measurement result of the first network device includes at least one of the following:
  • Reference Signal Received Power Reference Signal Received Power
  • Reference Signal Received Quality Reference Signal Received Quality (Reference Signal Received Quality, RSRQ) of the reference signal of the first network device
  • SINR Signal to Interference plus Noise Ratio
  • the load information of the first network device includes at least one of the following:
  • the number of radio resource control RRC connections of the first network device that is, the number of terminals in a connected state
  • the timestamp information of the first network device is the timestamp information corresponding to the load forecast, for example, the future time corresponding to the load forecast, such as a certain system frame or a certain time slot.
  • the information of the neighboring cell includes at least one of the following:
  • a cell identity of the second network device
  • a slice type supported by the second network device
  • a wireless signal measurement result of the second network device
  • the second network device is a network device corresponding to the adjacent cell.
  • the radio signal measurement result of the second network device includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the second network device.
  • the historical information includes at least one of the following:
  • a historical handover report of the terminal on the second network device
  • a historical wireless link failure report of the terminal on the second network device
  • a random access report of the terminal on the second network device
  • the historical service state of the terminal in the second network device is the historical service state of the terminal in the second network device.
  • the wireless resource information supported by the second network device includes at least one of the following:
  • the bandwidth supported by the second network side device is the bandwidth supported by the second network side device
  • the carrier aggregation combination supported by the second network side device
  • the dual connectivity combination supported by the second network side device is the dual connectivity combination supported by the second network side device.
  • the load information of the second network device includes at least one of the following:
  • the utilization rate of the physical resource block PRB of the second network device is the utilization rate of the physical resource block PRB of the second network device
  • the number of radio resource control RRC connections of the second network device that is, the number of terminals in a connected state
  • the time stamp information of the second network device is the time stamp information corresponding to the load forecast, for example, the future time corresponding to the load forecast, such as a certain system frame or a certain time slot.
  • the target information further includes information about the terminal, and the information about the terminal includes at least one of the following:
  • a list of historical serving cell identities of the terminal may be represented by cell identities such as Physical Cell Identification (PCI) or Cell Global Identifier (CGI).
  • PCI Physical Cell Identification
  • CGI Cell Global Identifier
  • the status information of the terminal includes at least one of the following:
  • the location information of the terminal for example, Global Positioning System (Global Positioning System, GPS) measurement results;
  • Global Positioning System Global Positioning System, GPS
  • Movement information of the terminal for example, movement direction, movement speed, etc.
  • the AI model is determined according to the first AI model information, and the first AI model information is used to indicate at least one of the following:
  • AI model identification which uniquely identifies a single AI model in the terminal (hereinafter also referred to as terminal equipment);
  • AI model status information indicating whether the AI model is activated during configuration
  • the validity period of the AI model After receiving the AI model, the terminal device starts a timer (the initial value of the timer is the validity period of the AI model). When the timer exceeds the validity period of the AI model, the AI model becomes invalid and can be Optionally, after the expiration date, the terminal device may release the AI model;
  • AI model effective area after the terminal device receives the first AI model information, the AI model is valid if the terminal device is in the effective area; the configuration is invalid when the terminal device moves outside the effective area, optionally, move to After being out of the effective area, the terminal device can release the AI model;
  • the AI model requests time-frequency resources, that is, the terminal device can request the AI model in the time-frequency resource through random access (for example, when the AI model fails, request a new AI model);
  • AI model structure information including the specific type of AI model (such as Gaussian process, support vector machine, various neural network methods, etc.) and the specific structure of the model (such as the number of layers of neural network, the number of neurons in each layer, activation function, etc.);
  • specific type of AI model such as Gaussian process, support vector machine, various neural network methods, etc.
  • specific structure of the model such as the number of layers of neural network, the number of neurons in each layer, activation function, etc.
  • AI model parameter information that is, the hyperparameter configuration of the AI model
  • AI model data processing method information that is, the preprocessing of input parameters before being input to the AI model, including but not limited to: normalization, upsampling, downsampling, etc.;
  • First description information related to the input parameters of the AI model where the first description information includes default identifiers of each input parameter.
  • each input parameter is associated with a defaultable flag, if the defaultable flag indicates that the input parameter can be defaulted, then when the input parameter cannot be obtained, it is not necessary to input the parameter;
  • the second description information related to the output parameters of the AI model can describe the output parameters. For example, when the output value of the first output parameter is A, it means the first meaning; the output value of the first output parameter is When B, it means the second meaning.
  • the activation condition of the AI model includes at least one of the following:
  • an activation message carrying the identifier of the AI model for example, activation by the first network device carrying the identifier of the AI model through a message or signaling;
  • the wireless network failure message indicated by the physical layer is received; that is, the AI model is activated after the physical layer indicates a wireless network failure; for example, the AI model is activated together with T310;
  • a wireless link failure occurs; that is, the AI model is activated after a wireless link failure occurs; such as a wireless link failure RLF, handover failure (Handover Failure, HOF) after activation;
  • RLF wireless link failure
  • HOF handover failure
  • the reference signal received power RSRP of the reference signal of the first network device is less than or equal to the first threshold; that is, the AI model is activated after the RSRP of the first network device reaches the first threshold;
  • the RSRP of the reference signal of the second network device is greater than or equal to the second threshold; that is, the AI model is activated after the RSRP of the second network device reaches the second threshold.
  • the terminal no longer uses the original method to perform cell switching or redirection or reconstruction, but adopts the cell switching or redirection or reconstruction method provided by this application, that is, based on the first AI model information Perform cell handover or redirection or reconstruction.
  • the running cycle information of the AI model includes at least one of the following:
  • the terminal runs the running cycle of the AI model;
  • the running cycle can be a fixed value T, that is, the terminal device should run the AI model according to a fixed cycle;
  • the first parameter related to the measurement result of the wireless signal of the terminal is used to calculate the running period; that is, the period during which the terminal runs the AI model is related to the measurement result of the wireless signal of the terminal; such as the first network measured by the terminal.
  • the first parameter is:
  • RSRP is the RSRP of the first network side device
  • T is a fixed period value
  • RSRP ref , n, ⁇ are preset values respectively.
  • the second parameter related to the moving speed of the terminal is used to calculate the running period; that is, the period for the terminal to run the AI model is related to the moving speed of the terminal; if the moving speed of the terminal is greater, the running period of the AI model will be shorter short; for example, the second argument is:
  • v is the moving speed of the terminal, and T is a fixed period value; v ref and n are preset values respectively.
  • the default value of the input parameter of the AI model includes at least one of the following:
  • a default value of wireless resource information supported by the second network device
  • the default value of the service demand type prediction parameter of the terminal is the default value of the service demand type prediction parameter of the terminal.
  • the input default value of the mobility management AI model may be configured in the relevant information of the mobility management AI model, or may be stipulated by a protocol, which is not specifically limited here.
  • the output result includes indication information, and the indication information is used to indicate whether to switch, redirect or reestablish to the neighboring cell.
  • the output result also includes at least one of the following:
  • the measurement report includes: at least one of historical location information of the terminal, radio signal measurement results, and predicted location information of the terminal;
  • the sending time of the measurement report for example, the sending time of the historical location information of the terminal, the sending time of the wireless signal measurement result of the terminal, and the sending time of the predicted location information of the terminal; the above three sending times may be the same (that is, reported at the same time), or It can be different (that is, reported separately), and no specific limitation is made here;
  • the cell identity of the adjacent cell can be represented by a cell ID such as a physical cell identification code (Physical Cell Identification, PCI) or a cell global identifier (Cell Global Identifier, CGI);
  • a cell ID such as a physical cell identification code (Physical Cell Identification, PCI) or a cell global identifier (Cell Global Identifier, CGI);
  • the output result is: handover, redirection or reestablishment to the neighboring cell.
  • the confidence threshold can be configured by the first network device or determined according to protocol regulations.
  • the above sending time or switching time or redirection time or reconstruction time can be a certain time in the future, that is, the AI model can be used for behavior prediction at a certain time in the future, for example, the terminal needs to switch to a certain time in the future The cell, or the terminal at some point in the future needs to report a measurement report.
  • the predicted location information of the terminal includes at least one of the following:
  • Absolute location information such as latitude and longitude
  • Relative location information such as the direction and distance relative to the current location of the terminal
  • Timestamp information corresponding to the predicted position such as the future time corresponding to the predicted position, such as a certain system frame or a certain time slot.
  • the measurement report also includes at least one of the following:
  • a default list of input parameters of the AI model is used to indicate which input parameters of the AI model are default;
  • a list of default values that use default values for AI model input parameters is used to indicate which inputs of the AI model use default values.
  • At least one of the above-mentioned identification of the mobility management AI model, default input parameter information, and input default value information may be sent together with the historical location information of the terminal, or may be sent together with the wireless signal measurement result of the terminal It may be sent together, or may be sent together with the predicted location information of the terminal, which is not specifically limited here.
  • the condition of whether the terminal reports the predicted location information may be the reasoning result of the AI model (for example, the AI model outputs the predicted location information, and outputs the sending time of the predicted location information, then the terminal reports the predicted location information at the corresponding sending time location information), or it may be a network instruction.
  • the measurement configuration issued by the first network side device indicates that the terminal needs to include the predicted location information of the terminal in the measurement report, and the terminal needs to report the predicted location information.
  • the AI model input parameters include at least one of the following:
  • the cell identifier of the second network device may be represented by a cell identifier such as a physical cell identification code (Physical Cell Identification, PCI) or a cell global identifier (Cell Global Identifier, CGI);
  • a cell identifier such as a physical cell identification code (Physical Cell Identification, PCI) or a cell global identifier (Cell Global Identifier, CGI);
  • the state information of the terminal that is, the state information of the terminal device itself
  • a slice type supported by the second network device
  • the service demand type prediction parameter of the terminal is the service demand type prediction parameter of the terminal.
  • the method also includes:
  • the terminal sends a measurement report according to the output result; optionally, the content of the measurement report is used to assist the network side device in selecting a handover, redirection or re-establishment cell for the terminal.
  • the method before the terminal determines to switch to a neighboring cell, the method further includes:
  • the terminal sends a handover request or indication to the first network device;
  • the handover request or indication includes at least one of the following:
  • the cell identity of the adjacent cell can be represented by a cell ID such as a physical cell identification code (Physical Cell Identification, PCI) or a cell global identifier (Cell Global Identifier, CGI);
  • a cell ID such as a physical cell identification code (Physical Cell Identification, PCI) or a cell global identifier (Cell Global Identifier, CGI);
  • Handover confidence coefficient for example, there are multiple handover adjacent cells, and each adjacent cell has a corresponding weight, and the sum of the weights of all adjacent cells can be 1.
  • the first network device After the first network device receives the relevant weight, it can Selecting a target cell for the terminal with reference to the weight;
  • the first network device is a network device corresponding to the serving cell
  • the second network device is a network device corresponding to the adjacent cell.
  • the handover confidence coefficient or handover success probability exceeds a third threshold before handover to the second network device or sending a handover request or indication to the first network device.
  • the third threshold can be configured by the network or Agreement stipulates.
  • the method before the terminal is redirected to the neighboring cell, the method further includes:
  • the terminal sends a redirection request or indication to the first network device;
  • the redirection request or indication includes at least one of the following:
  • the cell identity of the adjacent cell can be represented by a cell ID such as a physical cell identification code (Physical Cell Identification, PCI) or a cell global identifier (Cell Global Identifier, CGI);
  • a cell ID such as a physical cell identification code (Physical Cell Identification, PCI) or a cell global identifier (Cell Global Identifier, CGI);
  • Redirection confidence coefficient for example, there are multiple redirectable adjacent cells, each adjacent cell has a corresponding weight, and the sum of the weights of all adjacent cells can be 1, after the first network device receives the relevant weight , you can refer to the weight to select a target cell for the terminal;
  • the first network device is a network device corresponding to the serving cell
  • the second network device is a network device corresponding to the neighboring cell.
  • the redirection confidence coefficient or redirection success probability exceeds a fourth threshold before being redirected to the second network device or sending a redirection request or indication to the first network device, and the fourth threshold may be By network configuration or protocol regulation.
  • the terminal inputs target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result
  • the target information includes information about the serving cell of the terminal and information about adjacent cells
  • the output result includes information about the The information that the terminal switches, redirects or reestablishes to the adjacent cell
  • the terminal determines whether to switch, redirect or reestablish to the adjacent cell according to the output result, and the terminal can switch to a suitable cell according to the AI model , or redirect to a suitable cell, or rebuild to a suitable cell, avoiding the need for handover or redirection to other cells in a short period of time due to improper selection of adjacent cells, which can significantly improve the quality of mobility management, thereby improving service experience.
  • FIG. 3 is another flow chart of the communication method provided by the embodiment of the present application.
  • the communication method includes:
  • Step 301 the first network device sends first artificial intelligence AI model information, where the first AI model information is information of an AI model used for cell handover, cell redirection or cell reconstruction.
  • the first network device sends the first AI model information to the terminal to assist the terminal in cell handover, cell redirection, or cell reconstruction, so that the terminal handover, redirection, or cell reconstruction can be performed on a suitable cell, avoiding Improper cell selection needs to be switched or redirected to other cells in a short period of time to improve communication performance.
  • the first AI model information is used to indicate at least one of the following:
  • the AI model requests time-frequency resources
  • First description information related to the input parameters of the AI model including the default identification of each input parameter
  • Second description information related to the output parameters of the AI model is related to the output parameters of the AI model.
  • the activation condition of the AI model includes at least one of the following:
  • the reference signal received power RSRP of the reference signal of the first network device is less than or equal to the first threshold
  • the RSRP of the reference signal of the second network device is greater than or equal to the second threshold.
  • the running cycle information of the AI model includes at least one of the following:
  • a first parameter related to the radio signal measurement result of the terminal where the first parameter is used to calculate a running cycle
  • a second parameter related to the moving speed of the terminal where the second parameter is used to calculate a running cycle.
  • the default value of the input parameter of the AI model includes at least one of the following:
  • a default value of wireless resource information supported by the second network device
  • the default value of the service demand type prediction parameter of the terminal is the default value of the service demand type prediction parameter of the terminal.
  • the method further includes:
  • the first network device sends load information to the terminal.
  • the load information includes at least one of the following:
  • the method also includes:
  • the first network device receives a handover request or indication sent by a terminal; the handover request or indication includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device
  • the first network device is a network device corresponding to the serving cell
  • the second network device is a network device corresponding to the neighboring cell.
  • the method further includes:
  • the first network device receives the redirection request or indication sent by the terminal; the redirection request or indication includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device
  • the first network device sends the first AI model information to the terminal to assist the terminal in cell handover, cell redirection, or cell reconstruction, so that the terminal handover, redirection, or cell reconstruction can be performed on a suitable cell, avoiding Improper cell selection needs to be switched or redirected to other cells in a short period of time to improve communication performance.
  • FIG. 4 is another flowchart of a communication method provided by an embodiment of the present application.
  • the communication method includes:
  • Step 401 the second network device sends information about adjacent cells used for cell handover, cell redirection, or cell reconstruction, where the information about adjacent cells includes at least one of the following:
  • a slice type supported by the second network device
  • a wireless signal measurement result of the second network device
  • the second network device is a network device corresponding to the adjacent cell.
  • the second network device sends information about adjacent cells to the terminal to assist the terminal in cell handover, cell redirection, or cell re-establishment, so that the terminal is handed over, redirected, or cell re-established to a suitable cell, avoiding Improper cell selection needs to be switched or redirected to other cells in a short period of time to improve communication performance.
  • the load information includes at least one of the following:
  • the wireless resource information supported by the second network device includes at least one of the following:
  • the carrier aggregation combination supported by the second network device
  • the dual connectivity combinations supported by the second network device are the dual connectivity combinations supported by the second network device.
  • the radio signal measurement result of the second network device includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the second network device.
  • the historical information includes at least one of the following:
  • a historical handover report of the terminal on the second network device
  • a historical wireless link failure report of the terminal on the second network device
  • a random access report of the terminal on the second network device
  • the historical service state of the terminal in the second network device is the historical service state of the terminal in the second network device.
  • the second network device sends the information of adjacent cells to the terminal to assist the terminal in cell handover, cell redirection or cell reconstruction, so that the terminal switches, redirects or cell rebuilds to a suitable cell
  • the second network device avoids improper cell selection and needs to be switched or redirected to other cells in a short period of time to improve communication performance.
  • Example 1 Reporting of measurement reports based on the mobility management AI model
  • the user equipment receives the reconfiguration message issued by the serving cell, which includes the relevant information of the mobility management AI model, and the model can be in an active state or an inactive state.
  • the AI model represented by the relevant information is used to generate a predicted location result and determine whether a measurement report needs to be sent.
  • the UE receives the reconfiguration message sent by the serving cell, which includes the AI model ID and the predicted location information ID of the terminal equipment.
  • the AI model ID is used to activate the AI model
  • the terminal device predicted location information ID is used to indicate whether the trajectory prediction information needs to be carried in the measurement report
  • the UE monitors the current air interface parameters, and performs model reasoning according to the AI model period. If the AI model reasoning result is the reported measurement result, the UE sends a measurement report to the serving cell, including the serving cell ID, synchronization signal/physical broadcast channel signal block (or Synchronization Signal and PBCH block) (Synchronization Signal and PBCH block, SSB) RSRP or RSRQ; and, the ID of the adjacent cell, SSB RSRP, etc.
  • synchronization signal/physical broadcast channel signal block or Synchronization Signal and PBCH block
  • SSB Synchronization Signal and PBCH block
  • step 4 If the AI model information for generating the predicted location is included in step 1, and it is indicated in step 2 that the predicted location information needs to be carried in the measurement report, then the UE carries the predicted location information in the measurement report, and the predicted location information can be based on UE The current position, speed and direction of movement are output by the AI model.
  • Example 2 handover or redirection based on the mobility management AI model
  • the UE receives the reconfiguration message delivered by the serving cell, which includes information about the mobility management AI model, which can be in an active or inactive state.
  • the AI model represented by the relevant information is used to judge whether to switch/redirect;
  • the UE receives the reconfiguration message sent by the serving cell, which includes the AI model ID and cell information of multiple candidate cells (including candidate cell load prediction information), where the AI model ID is associated with the candidate cell ID.
  • the AI model ID is used to activate the AI model.
  • the UE monitors the current air interface parameters. If the reasoning result of the AI model is to switch/redirect to a candidate cell at a certain moment, the UE can:
  • the cell ID of the target cell may be carried in the handover/redirection instruction sent.
  • the handover/redirection request may carry the cell ID of the candidate cell, measurement results, predicted location information, confidence coefficient of the candidate cell, and the like.
  • the serving cell determines the handover/redirection cell according to the information carried in the request, and sends it to the UE;
  • an AI model on the serving cell side, and the information carried in the above request can be used as the input of the AI model, so that the handover/redirection cell can be deduced from the AI model;
  • the UE After receiving the feedback from the serving cell, the UE performs handover/redirection according to the feedback.
  • Example 3 reconstruction based on mobility management AI model
  • the UE receives the reconfiguration message delivered by the serving cell, which includes information about the mobility management AI model, which can be in an active or inactive state.
  • the AI model represented by the relevant information is used to judge whether to rebuild;
  • the UE receives the reconfiguration message sent by the serving cell, which includes the AI model ID and cell information of multiple candidate cells (including candidate cell load prediction information), where the AI model ID is associated with the candidate cell ID and has activation Condition identification, such as activating the AI model after T310 starts.
  • the UE activates the AI model used to determine the reconstruction, and monitors the current air interface parameters. The corresponding moment is reconstructed based on the cell information of the candidate cell.
  • the communication method provided in the embodiment of the present application may be executed by a communication device, or a control module in the communication device for executing the communication method.
  • the communication device provided in the embodiment of the present application is described by taking the communication device executing the communication method as an example.
  • FIG. 5 is a communication device 300 provided in an embodiment of the present application, including:
  • the acquisition module 501 is configured to input target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result, the target information includes information about the serving cell of the terminal and information about neighboring cells, and the output result includes information about the handover of the terminal , redirecting or rebuilding information to the neighboring cell;
  • a determining module 502 configured to determine whether to switch, redirect or reestablish to the adjacent cell according to the output result.
  • the serving cell information includes at least one of the following:
  • a radio signal measurement result of a first network device where the first network device is a network device corresponding to the serving cell.
  • the information of the neighboring cell includes at least one of the following:
  • a cell identity of the second network device
  • a slice type supported by the second network device
  • a wireless signal measurement result of the second network device
  • the second network device is a network device corresponding to the adjacent cell.
  • the target information further includes information about the terminal, and the information about the terminal includes at least one of the following:
  • a list of historical serving cell identifiers of the terminal is a list of historical serving cell identifiers of the terminal.
  • the state information of the terminal includes at least one of the following:
  • the wireless signal measurement result of the first network device includes at least one of the following:
  • the reference signal received quality RSRQ of the reference signal of the first network device is the reference signal received quality RSRQ of the reference signal of the first network device
  • the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the first network device is the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the first network device.
  • the wireless signal measurement result of the second network device includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the second network device.
  • the historical information includes at least one of the following:
  • a historical handover report of the terminal on the second network device
  • a historical wireless link failure report of the terminal on the second network device
  • a random access report of the terminal on the second network device
  • the historical service state of the terminal in the second network device is the historical service state of the terminal in the second network device.
  • the load information includes at least one of the following:
  • the wireless resource information supported by the second network device includes at least one of the following:
  • the carrier aggregation combination supported by the second network device
  • the dual connectivity combinations supported by the second network device are the dual connectivity combinations supported by the second network device.
  • the AI model is determined according to the first AI model information, and the first AI model information is used to indicate at least one of the following:
  • the AI model requests time-frequency resources
  • First description information related to the input parameters of the AI model including the default identification of each input parameter
  • Second description information related to the output parameters of the AI model is related to the output parameters of the AI model.
  • the activation condition of the AI model includes at least one of the following:
  • the reference signal received power RSRP of the first network equipment reference signal is less than or equal to the first threshold
  • the RSRP of the reference signal of the second network device is greater than or equal to the second threshold.
  • the running cycle information of the AI model includes at least one of the following:
  • a first parameter related to the radio signal measurement result of the terminal where the first parameter is used to calculate a running cycle
  • a second parameter related to the moving speed of the terminal where the second parameter is used to calculate a running cycle.
  • the output result includes indication information, and the indication information is used to indicate whether to switch, redirect or reestablish to the adjacent cell.
  • the output result also includes at least one of the following:
  • the measurement report includes: at least one of historical location information of the terminal, radio signal measurement results, and predicted location information of the terminal;
  • the output result is: handover, redirection or reestablishment to the neighboring cell.
  • the predicted location information of the terminal includes at least one of the following:
  • Timestamp information corresponding to the predicted position are corresponding to the predicted position.
  • the measurement report further includes at least one of the following:
  • the device before the terminal determines to switch to a neighboring cell, the device further includes:
  • a first request sending module configured to send a handover request or indication to the first network device; the handover request or indication includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device
  • the first network device is a network device corresponding to the serving cell
  • the second network device is a network device corresponding to the neighboring cell.
  • the device before the terminal is redirected to the neighboring cell, the device further includes:
  • the second request sending module is configured to send a redirection request or indication to the first network device; the redirection request or indication includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device
  • the terminal inputs the target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result, the target information includes the information of the serving cell of the terminal and the information of the adjacent cell, and the output result includes information about the handover of the terminal , redirect or rebuild to the adjacent cell information; the terminal determines whether to switch, redirect or rebuild to the adjacent cell according to the output result, and the terminal can switch to a suitable cell according to the AI model, or re- Orientation to a suitable cell, or rebuilding to a suitable cell, avoiding the need for handover or redirection to other cells in a short period of time due to improper selection of adjacent cells, can significantly improve the quality of mobility management, thereby improving service experience
  • the communication device provided in the embodiment of the present application is a device capable of executing the above communication method, and all embodiments of the above communication method are applicable to the device, and can achieve the same or similar beneficial effects.
  • the communication device provided by the embodiment of the present application can realize each process realized by the method embodiment in FIG. 2 and achieve the same technical effect. To avoid repetition, details are not repeated here.
  • FIG. 6 is a structural diagram of a communication device provided by an embodiment of the present application.
  • the communication device 600 includes:
  • the first sending module 601 is configured to send first artificial intelligence AI model information, where the first AI model information is information of an AI model used for cell handover, cell redirection, or cell reconstruction.
  • the first AI model information is used to indicate at least one of the following:
  • the AI model requests time-frequency resources
  • First description information related to the input parameters of the AI model including the default identification of each input parameter
  • Second description information related to the output parameters of the AI model is related to the output parameters of the AI model.
  • the activation condition of the AI model includes at least one of the following:
  • the reference signal received power RSRP of the reference signal of the first network device is less than or equal to the first threshold
  • the RSRP of the reference signal of the second network device is greater than or equal to the second threshold.
  • the running cycle information of the AI model includes at least one of the following:
  • a first parameter related to the radio signal measurement result of the terminal where the first parameter is used to calculate a running cycle
  • a second parameter related to the moving speed of the terminal where the second parameter is used to calculate a running cycle.
  • the device also includes:
  • the third sending module is configured to send load information to the terminal.
  • the load information includes at least one of the following:
  • the device also includes:
  • the first receiving module is configured to receive a switching request or indication sent by the terminal; the switching request or indication includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device
  • the first network device is a network device corresponding to the serving cell
  • the second network device is a network device corresponding to the neighboring cell.
  • the device also includes:
  • the second receiving module is configured to receive a redirection request or indication sent by the terminal; the redirection request or indication includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio SINR of the reference signal of the second network device
  • the first network device sends the first AI model information to the terminal to assist the terminal in cell handover, cell redirection, or cell reconstruction, so that the terminal handover, redirection, or cell reconstruction can be performed on a suitable cell, avoiding Improper cell selection needs to be switched or redirected to other cells in a short period of time to improve communication performance.
  • the communication device provided in the embodiment of the present application is a device capable of executing the above communication method, and all embodiments of the above communication method are applicable to the device, and can achieve the same or similar beneficial effects.
  • the communication device provided by the embodiment of the present application can realize each process realized by the method embodiment in FIG. 3 and achieve the same technical effect. To avoid repetition, details are not repeated here.
  • FIG. 7 is a structural diagram of a communication device provided by an embodiment of the present application.
  • the communication device 700 includes:
  • the second sending module 701 is configured to send information of neighboring cells used for cell switching, cell redirection or cell reconstruction, where the information of neighboring cells includes at least one of the following:
  • a slice type supported by the second network device
  • a wireless signal measurement result of the second network device
  • the second network device is a network device corresponding to the adjacent cell.
  • the load information includes at least one of the following:
  • the wireless resource information supported by the second network device includes at least one of the following:
  • the carrier aggregation combination supported by the second network device
  • the dual connectivity combinations supported by the second network device are the dual connectivity combinations supported by the second network device.
  • the wireless signal measurement result of the second network device includes at least one of the following:
  • the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the second network device is the signal-to-interference ratio (SINR) of the reference signal of the second network device.
  • the historical information includes at least one of the following:
  • a historical handover report of the terminal on the second network device
  • a historical wireless link failure report of the terminal on the second network device
  • a random access report of the terminal on the second network device
  • the historical service state of the terminal in the second network device is the historical service state of the terminal in the second network device.
  • the second network device sends information about adjacent cells to the terminal to assist the terminal in cell handover, cell redirection, or cell re-establishment, so that the terminal is handed over, redirected, or cell re-established to a suitable cell, avoiding Improper cell selection needs to be switched or redirected to other cells in a short period of time to improve communication performance.
  • the communication device provided in the embodiment of the present application is a device capable of executing the above communication method, and all embodiments of the above communication method are applicable to the device, and can achieve the same or similar beneficial effects.
  • the communication device provided in the embodiment of the present application can implement the various processes implemented in the method embodiment in FIG. 4 and achieve the same technical effect. To avoid repetition, details are not repeated here.
  • the communication device in this embodiment of the present application may be a device, a device with an operating system or an electronic device, or may be a component, an integrated circuit, or a chip in a terminal.
  • the apparatus or electronic equipment may be a mobile terminal or a non-mobile terminal.
  • the mobile terminal may include but not limited to the types of terminals 11 listed above, and the non-mobile terminal may be a server, a network attached storage (Network Attached Storage, NAS), a personal computer (personal computer, PC), a television ( television, TV), teller machines or self-service machines, etc., are not specifically limited in this embodiment of the present application.
  • the embodiment of the present application further provides a communication device 80, including a processor 81, a memory 82, and programs or instructions stored in the memory 82 and operable on the processor 81,
  • a communication device 80 including a processor 81, a memory 82, and programs or instructions stored in the memory 82 and operable on the processor 81
  • the communication device 80 is a terminal
  • the program or instruction is executed by the processor 81
  • each process of the communication method embodiment shown in FIG. 2 can be realized, and the same technical effect can be achieved.
  • the communication device 80 is a network device
  • the program or instruction is executed by the processor 81
  • each process of the communication method embodiment shown in FIG. 3 or FIG. 4 can be realized, and the same technical effect can be achieved.
  • the embodiment of the present application also provides a terminal, including a processor and a communication interface, wherein the processor is used to input target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result, and the target information includes the serving cell of the terminal Information and information of adjacent cells, the output results include information about the terminal handover, redirection or reestablishment to the adjacent cell; and determine whether to switch, redirection or reestablishment to the adjacent cell according to the output results Neighborhood.
  • This terminal embodiment corresponds to the above-mentioned terminal-side method embodiment, and each implementation process and implementation mode of the above-mentioned method embodiment can be applied to this communication device embodiment, and can achieve the same technical effect.
  • FIG. 9 is a schematic diagram of a hardware structure of a terminal implementing an embodiment of the present application.
  • the terminal 900 includes, but is not limited to: a radio frequency unit 901, a network module 902, an audio output unit 903, an input unit 904, a sensor 905, a display unit 906, a user input unit 907, an interface unit 908, a memory 909, and a processor 910, etc. at least some of the components.
  • the terminal 900 can also include a power supply (such as a battery) for supplying power to various components, and the power supply can be logically connected to the processor 910 through the power management system, so as to manage charging, discharging, and power consumption through the power management system. Management and other functions.
  • a power supply such as a battery
  • the terminal structure shown in FIG. 9 does not constitute a limitation on the terminal, and the terminal may include more or fewer components than shown in the figure, or combine some components, or arrange different components, which will not be repeated here.
  • the input unit 904 may include a graphics processor (Graphics Processing Unit, GPU) 9041 and a microphone 9042, and the graphics processor 9041 is used for the image capture device (such as the image data of the still picture or video obtained by the camera) for processing.
  • the display unit 906 may include a display panel 9061, and the display panel 9061 may be configured in the form of a liquid crystal display, an organic light emitting diode, or the like.
  • the user input unit 907 includes a touch panel 9071 and other input devices 9072 .
  • the touch panel 9071 is also called a touch screen.
  • the touch panel 9071 may include two parts, a touch detection device and a touch controller.
  • Other input devices 9072 may include, but are not limited to, physical keyboards, function keys (such as volume control buttons, switch buttons, etc.), trackballs, mice, and joysticks, which will not be repeated here.
  • the radio frequency unit 901 receives the downlink data from the network side device, and processes it to the processor 910; in addition, sends the uplink data to the network side device.
  • the radio frequency unit 901 includes, but is not limited to, an antenna, at least one amplifier, a transceiver, a coupler, a low noise amplifier, a duplexer, and the like.
  • the memory 909 can be used to store software programs or instructions as well as various data.
  • the memory 909 may mainly include a program or instruction storage area and a data storage area, wherein the program or instruction storage area may store an operating system, an application program or instructions required by at least one function (such as a sound playback function, an image playback function, etc.) and the like.
  • the memory 909 may include a high-speed random access memory, and may also include a nonvolatile memory, wherein the nonvolatile memory may be a read-only memory (Read-Only Memory, ROM), a programmable read-only memory (Programmable ROM) , PROM), erasable programmable read-only memory (Erasable PROM, EPROM), electrically erasable programmable read-only memory (Electrically EPROM, EEPROM) or flash memory.
  • ROM Read-Only Memory
  • PROM programmable read-only memory
  • PROM erasable programmable read-only memory
  • Erasable PROM Erasable PROM
  • EPROM electrically erasable programmable read-only memory
  • EEPROM electrically erasable programmable read-only memory
  • flash memory for example at least one magnetic disk storage device, flash memory device, or other non-volatile solid-state storage device.
  • the processor 910 may include one or more processing units; optionally, the processor 910 may integrate an application processor and a modem processor, wherein the application processor mainly processes the operating system, user interface, application programs or instructions, etc., Modem processors mainly handle wireless communications, such as baseband processors. It can be understood that the foregoing modem processor may not be integrated into the processor 910 .
  • the radio frequency unit 901 is configured to determine target information.
  • the processor 910 is configured to input target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result, the target information includes information about the serving cell of the terminal and information about adjacent cells, and the output result includes information about the handover of the terminal , redirecting or reestablishing to the adjacent cell information; and determining whether to switch, redirect or reestablish to the adjacent cell according to the output result.
  • the terminal inputs the target information into the artificial intelligence AI model to obtain an output result, the target information includes the information of the serving cell of the terminal and the information of the adjacent cell, and the output result includes information about the handover of the terminal , redirect or rebuild to the adjacent cell information; the terminal determines whether to switch, redirect or rebuild to the adjacent cell according to the output result, and the terminal can switch to a suitable cell according to the AI model, or re- Orientation to a suitable cell, or rebuilding to a suitable cell, avoiding the need for handover or redirection to other cells in a short period of time due to improper selection of adjacent cells, can significantly improve the quality of mobility management, thereby improving service experience
  • the terminal provided in the embodiment of the present application is a terminal capable of executing the above communication method, and all the embodiments of the above communication method are applicable to the terminal, and can achieve the same or similar beneficial effects.
  • the embodiment of the present application also provides a network device.
  • the network device 1100 includes: an antenna 111 , a radio frequency device 112 , and a baseband device 113 .
  • the antenna 111 is connected to the radio frequency device 112 .
  • the radio frequency device 112 receives information through the antenna 111, and sends the received information to the baseband device 113 for processing.
  • the baseband device 113 processes the information to be sent and sends it to the radio frequency device 112
  • the radio frequency device 112 processes the received information and sends it out through the antenna 111 .
  • the foregoing frequency band processing device may be located in the baseband device 113 , and the method performed by the network side device in the above embodiments may be implemented in the baseband device 113 , and the baseband device 113 includes a processor 114 and a memory 115 .
  • the baseband device 113 may include at least one baseband board, for example, a plurality of chips are arranged on the baseband board, as shown in FIG.
  • the baseband device 113 may also include a network interface 116 for exchanging information with the radio frequency device 112, such as a Common Public Radio Interface (CPRI).
  • CPRI Common Public Radio Interface
  • the network-side device in this embodiment of the present application further includes: instructions or programs stored in the memory 115 and executable on the processor 114, and the processor 114 calls the instructions or programs in the memory 115 to execute the instructions shown in FIGS. 6 and 7 .
  • the methods executed by each module are shown to achieve the same technical effect. In order to avoid repetition, the details are not repeated here.
  • the embodiment of the present application also provides a readable storage medium, the storage medium may be volatile or nonvolatile, and the readable storage medium stores programs or instructions, and when the programs or instructions are executed by the processor, the
  • the various processes of the method embodiments described in FIG. 2 , FIG. 3 or FIG. 4 can achieve the same technical effect, and are not repeated here to avoid repetition.
  • the processor is the processor in the terminal described in the foregoing embodiments.
  • the readable storage medium includes computer readable storage medium, such as computer read-only memory (Read-Only Memory, ROM), random access memory (Random Access Memory, RAM), magnetic disk or optical disk, etc.
  • the embodiment of the present application further provides a chip, the chip includes a processor and a communication interface, the communication interface is coupled to the processor, and the processor is used to run programs or instructions to realize the
  • the chip includes a processor and a communication interface
  • the communication interface is coupled to the processor
  • the processor is used to run programs or instructions to realize the
  • the chip mentioned in the embodiment of the present application may also be called a system-on-chip, a system-on-chip, a system-on-a-chip, or a system-on-a-chip.
  • the term “comprising”, “comprising” or any other variation thereof is intended to cover a non-exclusive inclusion such that a process, method, article or apparatus comprising a set of elements includes not only those elements, It also includes other elements not expressly listed, or elements inherent in the process, method, article, or device. Without further limitations, an element defined by the phrase “comprising a " does not preclude the presence of additional identical elements in the process, method, article, or apparatus comprising that element.
  • the scope of the methods and devices in the embodiments of the present application is not limited to performing functions in the order shown or discussed, and may also include performing functions in a substantially simultaneous manner or in reverse order according to the functions involved. Functions are performed, for example, the described methods may be performed in an order different from that described, and various steps may also be added, omitted, or combined. Additionally, features described with reference to certain examples may be combined in other examples.

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Abstract

本申请公开了一种通信方法、装置、终端及网络设备，属于通信技术领域，本申请实施例的通信方法包括：终端将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。

Description

通信方法、装置、终端及网络设备
相关申请的交叉引用
本申请主张在2021年10月21日在中国提交的中国专利申请No.202111229129.6的优先权，其全部内容通过引用包含于此。
技术领域
本申请属于通信技术领域，具体涉及一种通信方法、装置、核心网设备及通信设备。
背景技术
移动性管理是蜂窝移动通信系统必备的机制，能够辅助第5代(5 th Generation，5G)通信系统实现负载均衡，为用户提供更好的体验以及提高系统整体性能。移动性管理分为两大类：连接态的移动性管理和非连接态的移动性管理。在5G系统内，连接态的移动性管理主要通过网络控制的切换和重定向过程来实现；非连接态的移动性管理主要通过终端控制的小区选择和小区重选过程来实现。
当前，若终端移动至服务小区网络覆盖较差的区域，需要从当前的服务小区切换到新小区，从而尽量保障业务的连续性。然而，相关技术中的切换流程，需要经过测量配置、测量结果上报、切换判决、切换请求、切换许可、重配切换等过程，整体切换时延较长。与之类似的，重定向与重建过程中也存在较长的中断时延。此外，若新小区选择不当，终端在与新小区建立连接之后，可能在短时间内发生无线链路失败(Radio Link Failure，RLF)，并向原服务小区或其他新小区发起重建。
发明内容
本申请实施例提供一种通信方法、装置、终端及网络设备，能够解决相关技术中连接态终端无法切换或重定向或重建到合适的小区的问题。
第一方面，提供了一种通信方法，包括：
终端将目标信息输入到人工智能(Artificial Intelligence，AI)模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；
所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
第二方面，提供了一种通信方法，包括：
第一网络设备发送第一人工智能AI模型信息，所述第一AI模型信息为用于进行小区切换、小区重定向或小区重建的AI模型的信息。
第三方面，提供了一种通信方法，包括：
第二网络设备发送用于小区切换、小区重定向或小区重建的相邻小区的信息，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
所述第二网络设备的小区标识；
所述第二网络设备支持的业务类型；
所述第二网络设备支持的无线资源信息；
所述第二网络设备支持的切片类型；
所述第二网络设备的天面法线方向；
所述第二网络设备的负荷信息；
所述第二网络设备的无线信号测量结果；
所述第二网络设备在服务终端过程中产生的历史信息；
所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
第四方面，提供了一种通信装置，包括：
获取模块，用于将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；
确定模块，用于根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述 相邻小区。
第五方面，提供了一种通信装置，包括：
第一发送模块，用于发送第一人工智能AI模型信息，所述第一AI模型信息为用于进行小区切换、小区重定向或小区重建的AI模型的信息。
第六方面，提供了一种通信装置，包括：
第二发送模块，用于发送用于小区切换、小区重定向或小区重建的相邻小区的信息，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
所述第二网络设备的小区标识；
所述第二网络设备支持的业务类型；
所述第二网络设备支持的无线资源信息；
所述第二网络设备支持的切片类型；
所述第二网络设备的天面法线方向；
所述第二网络设备的负荷信息；
所述第二网络设备的无线信号测量结果；
所述第二网络设备在服务终端过程中产生的历史信息；
所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
第七方面，提供了一种终端，该终端包括处理器、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所述的方法的步骤。
第八方面，提供了一种网络设备，该终端包括处理器、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二方面或第三方面所述的方法的步骤。
第九方面，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或第三方面所述的方法的步骤。
第十方面，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 面或第二方面或第三方面所述的方法。
第十一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被存储在非瞬态的存储介质中，所述计算机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或第三方面所述的方法的步骤。
第十二方面，提供了一种通信设备，被配置为执行如第一方面或第二方面或第三方面所述的方法的步骤。
在本申请实施例中，终端将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区，终端根据AI模型可切换至合适的小区，或重定向至合适的小区，或重建至合适的小区，能够显著提高移动性管理质量，从而提升服务体验。
附图说明
图1表示本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图；
图2表示本申请实施例提供的通信方法的一流程图；
图3表示本申请实施例提供的通信方法的另一流程图；
图4表示本申请实施例提供的通信方法的又一流程图；
图5表示本申请实施例提供的通信装置的一结构图；
图6表示本申请实施例提供的通信装置的另一结构图；
图7表示本申请实施例提供的通信装置的又一结构图；
图8表示本申请实施例提供的通信设备的结构图；
图9表示本申请实施例提供的终端的结构图；
图10表示本申请实施例提供的网络侧设备的结构图。
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 Term Evolution，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 Division Multiple 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(6 th Generation，6G)通信系统。
图1示出本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图。无线通信系统包括终端11和网络侧设备12。其中，终端11可以是手机、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上型电脑(Laptop Computer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(Personal 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(Vehicle User Equipment，VUE)、行人终端(Pedestrian User Equipment，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)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、游戏机等。网络侧设备12可以是基站或核心网，其中，基站可被称为节点B、演进节点B、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)、B节点、演进型B节点(eNB)、家用B节点、家用演进型B节点、无线局域网(Wireless Local Area Network，WLAN)接入点、无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)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，但是并不限定基站的具体类型。
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移动性管理方法进行详细地说明。
请参见图2，图2是本申请实施例提供的一种通信方法的流程图，该通信方法包括：
步骤201，终端将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息。
可选地，移动性管理AI模型是神经网络组成，神经网络具有强大的表达能力，能够处理复杂的非线性问题。神经网络由多个神经元组成，基本参数包括：网络层数及神经元个数、激活函数和损失函数的选择等。
可选地，相邻小区为与终端接入的当前小区相邻的小区。终端可从第一 网络设备获取用于小区切换、重定向或重建的第一人工智能(Artificial Intelligence，AI)模型信息，并根据第一AI模型信息确定AI模型，所述终端可处于连接态。其中，连接态指的是无线资源控制连接态(Radio Resource Control connected，RRC-connected)。
可选地，AI模型可以由网络侧设备训练得到，也可以由终端训练得到，在此不做具体限定。
第一网络设备可以是服务小区所在的网络设备，或者，第一网络设备也可以是操作维护管理(Operation Administration and Maintenance，OAM)设备或网络数据分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)。
步骤202，所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
根据AI模型的推理结果(即输出结果)，可用于辅助终端是否切换、重定向或重建至相邻小区。
本实施例中，终端将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区，终端根据AI模型可切换至合适的小区，或重定向至合适的小区，或重建至合适的小区，避免相邻小区选择不当导致在短时间内需要切换或重定向至其他的小区，能够显著提高移动性管理质量，从而提升服务体验。
作为一个可选实施例，所述服务小区的信息包括以下至少一项：
第一网络设备的天面法线方向；
第一网络设备的负荷信息；
第一网络设备的无线信号测量结果，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备。
其中，所述第一网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
所述第一网络设备参考信号的参考信号接收功率(Reference Signal  Received Power，RSRP)；
所述第一网络设备参考信号的参考信号接收质量(Reference Signal Received Quality，RSRQ)；
所述第一网络设备参考信号的信干燥比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)。
其中，所述第一网络设备的负荷信息包括如下至少一项：
第一网络设备的物理资源块(Physical Resource Block，PRB)利用率；
第一网络设备的无线资源控制RRC连接数；即处于连接态的终端数量；
第一网络设备的存储的非激活态的终端会话数量；
第一网络设备的时间戳信息，即负荷预测对应的时间戳信息，例如，负荷预测对应的未来时间，如某系统帧或某时隙。
作为一个可选实施例，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
第二网络设备的小区标识；
所述第二网络设备支持的业务类型；
所述第二网络设备支持的无线资源信息；
所述第二网络设备支持的切片类型；
所述第二网络设备的天面法线方向；
所述第二网络设备的负荷信息；
所述第二网络设备的无线信号测量结果；
所述第二网络设备在服务所述终端过程中产生的历史信息；
其中，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
可选地，所述第二网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
所述第二网络设备参考信号的RSRP；
所述第二网络设备参考信号的RSRQ；
所述第二网络设备参考信号的信干燥比SINR。
可选地，所述历史信息包括以下至少之一：
所述终端在所述第二网络设备的历史切换报告；
所述终端在所述第二网络设备的历史无线链路故障报告；
所述终端在所述第二网络设备的随机接入报告；
所述终端在所述第二网络设备的历史服务状态。
在本申请的至少一个实施例中，所述第二网络设备支持的无线资源信息包括以下至少之一：
所述第二网络侧设备支持的带宽；
所述第二网络侧设备是否支持载波聚合；
所述第二网络侧设备支持的载波聚合组合；
所述第二网络侧设备是否支持双连接；
所述第二网络侧设备支持的双连接组合。
其中，所述第二网络设备的负荷信息包括如下至少一项：
第二网络设备的物理资源块PRB利用率；
第二网络设备的无线资源控制RRC连接数；即处于连接态的终端数量；
第二网络设备的存储的非激活态的终端会话数量；
第二网络设备的时间戳信息，即负荷预测对应的时间戳信息，例如，负荷预测对应的未来时间，如某系统帧或某时隙。
在本申请的至少，所述目标信息还包括所述终端的信息，所述终端的信息包括以下至少一项：
所述终端的状态信息；
所述终端的业务需求类型预测陈述；
终端的历史服务小区标识列表，所述历史服务小区标识可通过物理小区识别码(Physical Cell Identification，PCI)或小区全球标识符(Cell Global Identifier，CGI)等小区标识表示。
其中，所述终端的状态信息包括以下至少之一：
所述终端的位置信息；例如，全球定位系统(Global Positioning System，GPS)测量结果；
所述终端的移动信息；例如，移动方向，移动速度等。
在本申请的至少一个可选实施例中，所述AI模型根据所述第一AI模型信息确定，所述第一AI模型信息用于指示如下至少一项：
(1)AI模型标识，该标识在终端(下述中也可称为终端设备)中唯一标识单个AI模型；
(2)AI模型状态信息，指示AI模型在配置时是否为激活状态；
(3)AI模型的激活条件；
(4)AI模型的运行周期信息，即AI模型激活后每隔多长时间执行一次；
(5)AI模型有效期限，终端设备收到所述AI模型后启动计时器(计时器初始值为AI模型有效期限)，当计时器时长超过AI模型有效期限后，所述AI模型失效，可选地，有效期限后，终端设备可以释放所述AI模型；
(6)AI模型有效区域，终端设备收到所述第一AI模型信息后，终端设备在效区域内则AI模型有效；终端设备移动至有效区域外则该配置无效，可选地，移动至有效区域外后，终端设备可以释放AI模型；
(7)AI模型请求时频资源，即终端设备可在该时频资源，通过随机接入的方式请求AI模型(例如，在AI模型失效的情况下，请求新的AI模型)；
(8)AI模型结构信息，包括AI模型的具体类型(如高斯过程、支持向量机、各种神经网络方法等)以及模型的具体结构(如神经网络的层数、各层神经元个数、激活函数等)；
(9)AI模型参数信息，即AI模型的超参数配置；
(10)AI模型数据处理方式信息，即输入参数在输入到AI模型之前的预处理，包括但不限于：归一化，上采样，降采样等；
(11)与AI模型输入参数相关的第一描述信息，所述第一描述信息包括各输入参数的可缺省标识。例如，各输入参数关联可缺省标识，若可缺省标识该输入参数可缺省，则当该输入参数无法获取时，可无需输入该参数；
(12)AI模型输入参数的默认值，即在终端设备无法获取所需输入值的情况下，可用该默认值作为输入；
(13)与AI模型输出参数相关的第二描述信息，第二描述信息可对输出 参数进行描述，例如，第一输出参数输出值为A时，表示第一意义；第一输出参数输出值为B时，表示第二意义。
作为一个可选实施例，所述AI模型的激活条件包括以下至少之一：
接收到携带AI模型的标识的激活消息；例如，由第一网络设备通过消息或信令携带AI模型的标识进行激活；
接收到物理层指示的无线网络故障消息；即物理层指示无线网络故障后AI模型激活；如AI模型与T310一起激活；
发生无线链路故障；即出现无线链路故障后AI模型激活；如出现无线链路故障RLF、切换故障(Handover Failure，HOF)后激活；
第一网络设备参考信号的参考信号接收功率RSRP小于或者等于第一阈值；即第一网络设备的RSRP到达第一阈值后AI模型激活；
第二网络设备参考信号的RSRP大于或者等于第二阈值；即第二网络设备的RSRP到达第二阈值后AI模型激活。
需要说明的是，所述AI模型激活后，终端不再使用原有方式进行小区切换或重定向或重建，而且采用本申请提供的小区切换或重定向或重建方式，即基于第一AI模型信息进行小区切换或重定向或重建。
作为一个可选实施例，所述AI模型的运行周期信息包括以下至少一项：
所述终端运行所述AI模型的运行周期；该运行周期可为固定值T，即终端设备应按照固定周期运行AI模型；
与所述终端的无线信号测量结果相关的第一参数，所述第一参数用于计算运行周期；即终端运行AI模型的周期与终端的无线信号测量结果相关；如终端测量得到的第一网络侧设备的RSRP越低，AI模型的运行周期越短；例如，第一参数为：
Figure PCTCN2022126133-appb-000001
其中，RSRP为第一网络侧设备的RSRP，T为一个固定周期值；RSRP ref，n， Δ分别为预先设定的值。
与终端的移动速度相关的第二参数，所述第二参数用于计算运行周期；即终端运行AI模型的周期与终端的移动速度相关；如终端的移动速度越大，AI模型的运行周期越短；例如，第二参数为：
Figure PCTCN2022126133-appb-000002
其中，v为终端的移动速度，T为一个固定周期值；v ref，n分别为预先设定的值。
可选地，所述AI模型输入参数的默认值包括如下至少一项：
所述第二网络设备的小区标识默认值；
所述终端的状态信息默认值；
无线信号测量结果默认值；
历史信息默认值；
网络负荷信息默认值；
所述第二网络设备支持的业务类型默认值；
所述第二网络设备支持的切片类型默认值；
所述第二网络设备支持的无线资源信息默认值；
所述第一网络设备的天面法线方向默认值；
所述第二网络设备的天面法线方向默认值；
所述终端的业务需求类型预测参数默认值。
需要说明的是，移动性管理AI模型的输入默认值可以是在移动性管理AI模型的相关信息中配置的，也可以是协议规定的，在此不做具体限定。
一种实现方式中，所述输出结果包括指示信息，所述指示信息用于指示是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
进一步的，所述输出结果，还包括如下至少一项：
终端的预测位置信息；
终端是否需要发送测量报告；所述测量报告包括：终端的历史位置信息，无线信号测量结果以及终端的预测位置信息中的至少之一；
测量报告的发送时间；例如，终端的历史位置信息的发送时间、终端的无线信号测量结果的发送时间、终端的预测位置信息的发送时间；上述三个发送时间可以相同(即同时上报)，也可以不同(即分别上报)，在此不做具体限定；
所述相邻小区的小区标识；该小区标识可通过物理小区识别码(Physical Cell Identification，PCI)或小区全球标识符(Cell Global Identifier，CGI)等小区ID表示；
切换至相邻小区的切换时间；
切换至相邻小区的置信系数；
切换相邻小区的成功概率；
重定向至相邻小区的重定向时间；
重定向至相邻小区的置信系数；
重定向至相邻小区的成功概率；
重建至相邻小区的重建时间；
重建至相邻小区的置信系数；
重建至相邻小区的成功概率。
在所述置信系数大于置信阈值的情况下，所述输出结果为：切换、重定向或重建到所述相邻小区。置信阈值可以通过第一网络设备配置或根据协议规定确定。
需要说明的是，上述发送时间或切换时间或重定向时间或重建时间可以为未来某一时刻，即AI模型可以用于未来某一时间的行为预测，如未来某一时刻终端需切换至某一小区，或未来某一时刻终端需上报测量报告。
在本申请的至少一个实施例中，所述终端的预测位置信息包括以下至少之一：
绝对位置信息；如经纬度；
相对位置信息；如相对于终端的当前位置的方向和距离等；
预测位置对应的时间戳信息；如预测位置对应的未来时间，如某系统帧或某时隙等。
在本申请的至少一个实施例中，所述测量报告还包括以下至少之一：
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；该缺省列表用于指示AI模型的哪些输入参数为缺省；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表；该默认值列表用于指示AI模型的哪些输入使用了默认值。
作为一个可选实施例，上述移动性管理AI模型的标识、缺省输入参数信息、输入默认值信息中的至少一项可以与终端的历史位置信息一起发送，也可以与终端的无线信号测量结果一起发送，也可以与终端的预测位置信息一起发送，在此不做具体限定。
作为另一个可选实施例，终端是否上报预测位置信息的条件可以是AI模型的推理结果(例如AI模型输出预测位置信息，且输出预测位置信息的发送时间，则终端在对应发送时间时上报预测位置信息)，也可以是网络指示，如第一网络侧设备下发的测量配置中指示终端需要在测量报告中包含终端的预测位置信息，则终端需上报预测位置信息。
其中，所述AI模型输入参数包括如下至少一项：
所述第二网络设备的小区标识，所述第二网络设备的小区标识可通过物理小区识别码(Physical Cell Identification，PCI)或小区全球标识符(Cell Global Identifier，CGI)等小区标识表示；
所述终端的状态信息，即所述终端设备的自身状态信息；
无线信号测量结果；
历史信息；
负荷信息；
所述第二网络设备支持的业务类型；
所述第二网络设备支持的无线资源信息；
所述第二网络设备支持的切片类型；
所述第一网络设备的天面法线方向；
所述第二网络设备的天面法线方向；
所述终端的业务需求类型预测参数。
作为一个可选实施例，所述方法还包括：
所述终端根据所述输出结果，发送测量报告；可选地，该测量报告的内容用于辅助网络侧设备为终端选择切换或重定向或重建的小区。
在本申请的至少一个可选实施例，在所述终端确定切换至相邻小区之前，所述方法还包括：
所述终端向所述第一网络设备发送切换请求或指示；所述切换请求或指示中包括以下至少一项：
相邻小区的小区标识；所述小区标识可通过物理小区识别码(Physical Cell Identification，PCI)或小区全球标识符(Cell Global Identifier，CGI)等小区ID表示；
第二网络设备参考信号的RSRP；
第二网络侧设备参考信号的RSRQ；
第二网络侧设备参考信号的SINR；
所述终端的预测位置信息；
切换时间；
切换的置信系数；例如，存在多个可切换的相邻小区，各相邻小区有对应的权重，所有相邻小区的权重之和可以为1，第一网络设备收到相关的权重后，可以参考该权重为终端选择一个目标小区；
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表；
其中，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备，所述第二网 络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
作为一个可选实施例，所述切换的置信系数或切换成功概率超过第三阈值才会切换至第二网络设备或向第一网络设备发送切换请求或指示，该第三阈值可以通过网络配置或协议规定。
在本申请的至少一个可选实施例，在所述终端重定向至所述相邻小区之前，所述方法还包括：
所述终端向所述第一网络设备发送重定向请求或指示；所述重定向请求或指示中包括以下至少一项：
相邻小区的小区标识；所述小区标识可通过物理小区识别码(Physical Cell Identification，PCI)或小区全球标识符(Cell Global Identifier，CGI)等小区ID表示；
第二网络设备参考信号的RSRP；
第二网络设备参考信号的RSRQ；
第二网络设备参考信号的SINR；
所述终端的预测位置信息；
重定向时间；
重定向的置信系数；例如，存在多个可重定向的相邻小区，各相邻小区有对应的权重，所有相邻小区的权重之和可以为1，第一网络设备收到相关的权重后，可以参考该权重为终端选择一个目标小区；
重定向的成功概率；
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表；
其中，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
作为一个可选实施例，所述重定向的置信系数或重定向成功概率超过第四阈值才会重定向至第二网络设备或向第一网络设备发送重定向请求或指示， 该第四阈值可以通过网络配置或协议规定。
综上，本实施例中，终端将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区，终端根据AI模型可切换至合适的小区，或重定向至合适的小区，或重建至合适的小区，避免相邻小区选择不当导致在短时间内需要切换或重定向至其他的小区，能够显著提高移动性管理质量，从而提升服务体验。
请参见图3，图3为本申请实施例提供的通信方法的另一流程图，该通信方法包括：
步骤301，第一网络设备发送第一人工智能AI模型信息，所述第一AI模型信息为用于进行小区切换、小区重定向或小区重建的AI模型的信息。
本实施例中，第一网络设备将第一AI模型信息发送给终端，以辅助终端进行小区切换、小区重定向或小区重建，可使得终端切换、重定向或小区重建至合适的小区上，避免小区选择不当短时间内需要切换或重定向至其他的小区，提高通信性能。
作为一个可选实施例，所述第一AI模型信息用于指示如下至少一项：
AI模型标识；
AI模型状态信息；
AI模型的激活条件；
AI模型的运行周期信息；
AI模型有效期限；
AI模型有效区域；
AI模型请求时频资源；
AI模型结构信息；
AI模型参数信息；
AI模型数据处理方式信息；
与AI模型输入参数相关的第一描述信息，所述第一描述信息包括各输入参数的可缺省标识；
AI模型输入参数的默认值；
与AI模型输出参数相关的第二描述信息。
可选地，所述AI模型的激活条件包括以下至少之一：
接收到携带AI模型的标识的激活消息；
接收到物理层指示的无线网络故障消息；
发生无线链路故障；
第一网络设备参考信号的参考信号接收功率RSRP小于或者等于第一阈值；
第二网络设备参考信号的RSRP大于或者等于第二阈值。
可选地，所述AI模型的运行周期信息包括以下至少一项：
所述终端运行所述AI模型的运行周期；
与所述终端的无线信号测量结果相关的第一参数，所述第一参数用于计算运行周期；
与终端的移动速度相关的第二参数，所述第二参数用于计算运行周期。
可选地，所述AI模型输入参数的默认值包括如下至少一项：
所述第二网络设备的小区标识默认值；
所述终端的状态信息默认值；
无线信号测量结果默认值；
历史信息默认值；
网络负荷信息默认值；
所述第二网络设备支持的业务类型默认值；
所述第二网络设备支持的切片类型默认值；
所述第二网络设备支持的无线资源信息默认值；
所述第一网络设备的天面法线方向默认值；
所述第二网络设备的天面法线方向默认值；
所述终端的业务需求类型预测参数默认值。
在一种实现方式中，所述方法还包括：
所述第一网络设备向终端发送负荷信息。
其中，所述负荷信息包括如下至少一项：
物理资源块PRB利用率；
无线资源控制RRC连接数；
存储的非激活态的终端会话数量；
时间戳信息。
在另一种实现方式中，所述方法还包括：
所述第一网络设备接收终端发送的切换请求或指示；所述切换请求或指示中包括以下至少一项：
相邻小区的小区标识；
第二网络设备参考信号的RSRP；
第二网络设备参考信号的RSRQ；
第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
所述终端的预测位置信息；
切换时间；
切换的置信系数；
切换的成功概率；
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表；
其中，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
在又一种实现方式中，所述方法还包括：
所述第一网络设备接收所述终端发送的重定向请求或指示；所述重定向请求或指示中包括以下至少一项：
相邻小区的小区标识；
第二网络设备参考信号的RSRP；
第二网络设备参考信号的RSRQ；
第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
所述终端的预测位置信息；
重定向时间；
重定向的置信系数；
重定向的成功概率；
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表。
本实施例中，第一网络设备将第一AI模型信息发送给终端，以辅助终端进行小区切换、小区重定向或小区重建，可使得终端切换、重定向或小区重建至合适的小区上，避免小区选择不当短时间内需要切换或重定向至其他的小区，提高通信性能。
请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种通信方法的又一流程图，该通信方法，包括：
步骤401，第二网络设备发送用于小区切换、小区重定向或小区重建的相邻小区的信息，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
所述第二网络设备的小区标识；
所述第二网络设备支持的业务类型；
所述第二网络设备支持的无线资源信息；
所述第二网络设备支持的切片类型；
所述第二网络设备的天面法线方向；
所述第二网络设备的负荷信息；
所述第二网络设备的无线信号测量结果；
所述第二网络设备在服务终端过程中产生的历史信息；
所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
本实施例中，第二网络设备将相邻小区的信息发送给终端，以辅助终端进行小区切换、小区重定向或小区重建，可使得终端切换、重定向或小区重建至合适的小区上，避免小区选择不当短时间内需要切换或重定向至其他的小区，提高通信性能。
其中，所述负荷信息包括如下至少一项：
物理资源块PRB利用率；
无线资源控制RRC连接数；
存储的非激活态的终端会话数量；
时间戳信息。
可选地，所述第二网络设备支持的无线资源信息，包括如下至少一项：
所述第二网络设备支持的带宽；
所述第二网络设备是否支持载波聚合；
所述第二网络设备支持的载波聚合组合；
所述第二网络设备是否支持双连接；
所述第二网络设备支持的双连接组合。
可选地，所述第二网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
所述第二网络设备参考信号的RSRP；
所述第二网络设备参考信号的RSRQ；
所述第二网络设备参考信号的信干燥比SINR。
可选地，所述历史信息包括以下至少之一：
所述终端在所述第二网络设备的历史切换报告；
所述终端在所述第二网络设备的历史无线链路故障报告；
所述终端在所述第二网络设备的随机接入报告；
所述终端在所述第二网络设备的历史服务状态。
综上，本实施例中，第二网络设备将相邻小区的信息发送给终端，以辅助终端进行小区切换、小区重定向或小区重建，可使得终端切换、重定向或 小区重建至合适的小区上，避免小区选择不当短时间内需要切换或重定向至其他的小区，提高通信性能。
为了更清楚的描述本申请实施例提供的移动性管理方法，下面结合几个示例进行说明。
示例一，基于移动性管理AI模型的测量报告上报
1.用户设备(User Equipment，UE)接收服务小区下发的重配消息，其中包括移动性管理AI模型的相关信息，该模型可以为激活态或非激活态。
可选地，该相关信息表示的AI模型用于生成预测位置结果、判断是否需要发送测量报告。
2.UE接收服务小区下发的重配消息，其中包括AI模型标识ID，终端设备预测位置信息标识。
其中，AI模型标识ID用于激活AI模型，终端设备预测位置信息标识用于指示是否需要在测量报告中携带轨迹预测信息；
3.UE监测当前空口参数，并根据AI模型周期进行模型推理，若AI模型推理结果为上报测量结果，则UE向服务小区发送测量报告，包括服务小区的ID，同步信号/物理广播信道信号块(或同步信号块)(Synchronization Signal and PBCH block，SSB)RSRP或RSRQ；以及，相邻小区的ID、SSB RSRP等。
4.若步骤1中包含了生成预测位置的AI模型信息，且步骤2中指示了需要在测量报告中携带预测位置信息，则UE在测量报告中携带预测位置信息，该预测位置信息可以基于UE当前的位置和运动速度及运动方向获得由AI模型输出。
示例二，基于移动性管理AI模型的切换或重定向
1.UE接收服务小区下发的重配消息，其中包括移动性管理AI模型的相关信息，该模型可以为激活态或非激活态。该相关信息表示的AI模型用于判断是否切换/重定向；
2.UE接收服务小区下发的重配消息，其中包括AI模型标识ID，多个候 选小区的小区信息(包括候选小区负荷预测信息)，其中AI模型标识ID与候选小区ID关联。
其中，AI模型标识ID用于激活AI模型。
3.UE监测当前空口参数，若AI模型推理结果为在某一时刻切换/重定向至某候选小区，则UE可以：
a)直接在对应时刻基于候选小区的小区信息进行切换/重定向；
b)发送切换/重定向指示至服务小区后，基于候选小区的小区信息进行切换/重定向；
c)发送切换/重定向请求至服务小区；
4.若UE执行3b，则在发送的切换切换/重定向指示中可以携带目标小区的小区ID。
5.若UE执行3c，则在切换/重定向请求中可以携带候选小区的小区ID，测量结果，预测位置信息，候选小区的置信系数等。
6.若UE执行3c，则服务小区收到切换/重定向请求后，根据请求中携带信息，判定切换/重定向小区，发送至UE；
可选地，服务小区侧也可以有AI模型，上述请求中携带信息可作为该AI模型的输入，从而由AI模型推理出切换/重定向小区；
7.UE收到服务小区反馈后，根据反馈进行切换/重定向。
示例三，基于移动性管理AI模型的重建
1.UE接收服务小区下发的重配消息，其中包括移动性管理AI模型的相关信息，该模型可以为激活态或非激活态。该相关信息表示的AI模型用于判断是否重建；
2.UE接收服务小区下发的重配消息，其中包括AI模型标识ID，多个候选小区的小区信息(包括候选小区负荷预测信息)，其中AI模型标识ID与候选小区ID关联，并有激活条件标识，如T310启动后激活该AI模型。
3.若发生了底层失步，即启动T310，则UE激活用于判定重建的AI模型，监测当前空口参数，若AI模型推理结果为在某一时刻重建至某候选小区， 则UE可以直接在对应时刻基于候选小区的小区信息进行重建。
需要说明的是，本申请实施例提供的通信方法，执行主体可以为通信装置，或者，该通信装置中的用于执行通信方法的控制模块。本申请实施例中以通信装置执行通信方法为例，说明本申请实施例提供的通信装置。
请参见图5，图5是本申请实施例提供的一种通信装置300，包括：
获取模块501，用于将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；
确定模块502，用于根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
作为一个可选实施例，所述服务小区的信息包括以下至少一项：
第一网络设备的天面法线方向；
第一网络设备的负荷信息；
第一网络设备的无线信号测量结果，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备。
作为一个可选实施例，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
第二网络设备的小区标识；
所述第二网络设备支持的业务类型；
所述第二网络设备支持的无线资源信息；
所述第二网络设备支持的切片类型；
所述第二网络设备的天面法线方向；
所述第二网络设备的负荷信息；
所述第二网络设备的无线信号测量结果；
所述第二网络设备在服务所述终端过程中产生的历史信息；
其中，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
作为一个可选实施例，所述目标信息还包括所述终端的信息，所述终端的信息包括以下至少一项：
所述终端的状态信息；
所述终端的业务需求类型预测陈述；
终端的历史服务小区标识列表。
作为一个可选实施例，所述终端的状态信息包括以下至少之一：
所述终端的位置信息；
所述终端的移动信息。
作为一个可选实施例，所述第一网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
所述第一网络设备参考信号的参考信号接收功率RSRP；
所述第一网络设备参考信号的参考信号接收质量RSRQ；
所述第一网络设备参考信号的信干燥比SINR。
作为一个可选实施例，所述第二网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
所述第二网络设备参考信号的RSRP；
所述第二网络设备参考信号的RSRQ；
所述第二网络设备参考信号的信干燥比SINR。
作为一个可选实施例，所述历史信息包括以下至少之一：
所述终端在所述第二网络设备的历史切换报告；
所述终端在所述第二网络设备的历史无线链路故障报告；
所述终端在所述第二网络设备的随机接入报告；
所述终端在所述第二网络设备的历史服务状态。
作为一个可选实施例，所述负荷信息包括如下至少一项：
物理资源块PRB利用率；
无线资源控制RRC连接数；
存储的非激活态的终端会话数量；
时间戳信息。
作为一个可选实施例，所述第二网络设备支持的无线资源信息包括以下 至少之一：
所述第二网络设备支持的带宽；
所述第二网络设备是否支持载波聚合；
所述第二网络设备支持的载波聚合组合；
所述第二网络设备是否支持双连接；
所述第二网络设备支持的双连接组合。
作为一个可选实施例，所述AI模型根据所述第一AI模型信息确定，所述第一AI模型信息用于指示如下至少一项：
AI模型标识；
AI模型状态信息；
AI模型的激活条件；
AI模型的运行周期信息；
AI模型有效期限；
AI模型有效区域；
AI模型请求时频资源；
AI模型结构信息；
AI模型参数信息；
AI模型数据处理方式信息；
与AI模型输入参数相关的第一描述信息，所述第一描述信息包括各输入参数的可缺省标识；
AI模型输入参数的默认值；
与AI模型输出参数相关的第二描述信息。
作为一个可选实施例，所述AI模型的激活条件包括以下至少之一：
接收到携带AI模型的标识的激活消息；
接收到物理层指示的无线网络故障消息；
发生无线链路故障；
第一网络设备参考信号的参考信号接收功率RSRP小于或者等于第一阈 值；
第二网络设备参考信号的RSRP大于或者等于第二阈值。
作为一个可选实施例，所述AI模型的运行周期信息包括以下至少一项：
所述终端运行所述AI模型的运行周期；
与所述终端的无线信号测量结果相关的第一参数，所述第一参数用于计算运行周期；
与终端的移动速度相关的第二参数，所述第二参数用于计算运行周期。
作为一个可选实施例，所述输出结果包括指示信息，所述指示信息用于指示是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
作为一个可选实施例，所述输出结果，还包括如下至少一项：
终端的预测位置信息；
终端是否需要发送测量报告；所述测量报告包括：终端的历史位置信息，无线信号测量结果以及终端的预测位置信息中的至少之一；
测量报告的发送时间；
所述相邻小区的小区标识；
切换至相邻小区的切换时间；
切换至相邻小区的置信系数；
切换相邻小区的成功概率；
重定向至相邻小区的重定向时间；
重定向至相邻小区的置信系数；
重定向至相邻小区的成功概率；
重建至相邻小区的重建时间；
重建至相邻小区的置信系数；
重建至相邻小区的成功概率。
作为一个可选实施例，在所述置信系数大于置信阈值的情况下，所述输出结果为：切换、重定向或重建到所述相邻小区。
作为一个可选实施例，所述终端的预测位置信息包括以下至少之一：
绝对位置信息；
相对位置信息；
预测位置对应的时间戳信息。
作为一个可选实施例，所述测量报告还包括以下至少之一：
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表。
作为一个可选实施例，在所述终端确定切换至相邻小区之前，所述装置还包括：
第一请求发送模块，用于向所述第一网络设备发送切换请求或指示；所述切换请求或指示中包括以下至少一项：
相邻小区的小区标识；
第二网络设备参考信号的RSRP；
第二网络设备参考信号的RSRQ；
第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
所述终端的预测位置信息；
切换时间；
切换的置信系数；
切换的成功概率；
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表；
其中，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
作为一个可选实施例，在所述终端重定向至所述相邻小区之前，所述装置还包括：
第二请求发送模块，用于向所述第一网络设备发送重定向请求或指示； 所述重定向请求或指示中包括以下至少一项：
相邻小区的小区标识；
第二网络设备参考信号的RSRP；
第二网络设备参考信号的RSRQ；
第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
所述终端的预测位置信息；
重定向时间；
重定向的置信系数；
重定向的成功概率；
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表。
本实施例中，终端将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区，终端根据AI模型可切换至合适的小区，或重定向至合适的小区，或重建至合适的小区，避免相邻小区选择不当导致在短时间内需要切换或重定向至其他的小区，能够显著提高移动性管理质量，从而提升服务体验
需要说明的是，本申请实施例提供的通信装置是能够执行上述通信方法的装置，则上述通信方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。
本申请实施例提供的通信装置能够实现图2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。
请参见图6，图6是本申请实施例提供的一种通信装置的结构图，该通信装置600包括：
第一发送模块601，用于发送第一人工智能AI模型信息，所述第一AI 模型信息为用于进行小区切换、小区重定向或小区重建的AI模型的信息。
作为一个可选实施例，所述第一AI模型信息用于指示如下至少一项：
AI模型标识；
AI模型状态信息；
AI模型的激活条件；
AI模型的运行周期信息；
AI模型有效期限；
AI模型有效区域；
AI模型请求时频资源；
AI模型结构信息；
AI模型参数信息；
AI模型数据处理方式信息；
与AI模型输入参数相关的第一描述信息，所述第一描述信息包括各输入参数的可缺省标识；
AI模型输入参数的默认值；
与AI模型输出参数相关的第二描述信息。
作为一个可选实施例，所述AI模型的激活条件包括以下至少之一：
接收到携带AI模型的标识的激活消息；
接收到物理层指示的无线网络故障消息；
发生无线链路故障；
第一网络设备参考信号的参考信号接收功率RSRP小于或者等于第一阈值；
第二网络设备参考信号的RSRP大于或者等于第二阈值。
作为一个可选实施例，所述AI模型的运行周期信息包括以下至少一项：
所述终端运行所述AI模型的运行周期；
与所述终端的无线信号测量结果相关的第一参数，所述第一参数用于计算运行周期；
与终端的移动速度相关的第二参数，所述第二参数用于计算运行周期。
作为一个可选实施例，所述装置还包括：
第三发送模块，用于向终端发送负荷信息。
作为一个可选实施例，所述负荷信息包括如下至少一项：
物理资源块PRB利用率；
无线资源控制RRC连接数；
存储的非激活态的终端会话数量；
时间戳信息。
作为一个可选实施例，所述装置还包括：
第一接收模块，用于接收终端发送的切换请求或指示；所述切换请求或指示中包括以下至少一项：
相邻小区的小区标识；
第二网络设备参考信号的RSRP；
第二网络设备参考信号的RSRQ；
第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
所述终端的预测位置信息；
切换时间；
切换的置信系数；
切换的成功概率；
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表；
其中，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
作为一个可选实施例，所述装置还包括：
第二接收模块，用于接收所述终端发送的重定向请求或指示；所述重定向请求或指示中包括以下至少一项：
相邻小区的小区标识；
第二网络设备参考信号的RSRP；
第二网络设备参考信号的RSRQ；
第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
所述终端的预测位置信息；
重定向时间；
重定向的置信系数；
重定向的成功概率；
AI模型标识；
所述AI模型输入参数的缺省列表；
使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表。
本实施例中，第一网络设备将第一AI模型信息发送给终端，以辅助终端进行小区切换、小区重定向或小区重建，可使得终端切换、重定向或小区重建至合适的小区上，避免小区选择不当短时间内需要切换或重定向至其他的小区，提高通信性能。
需要说明的是，本申请实施例提供的通信装置是能够执行上述通信方法的装置，则上述通信方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。
本申请实施例提供的通信装置能够实现图3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。
请参见图7，图7是本申请实施例提供的一种通信装置的结构图，该通信装置700包括：
第二发送模块701，用于发送用于小区切换、小区重定向或小区重建的相邻小区的信息，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
所述第二网络设备的小区标识；
所述第二网络设备支持的业务类型；
所述第二网络设备支持的无线资源信息；
所述第二网络设备支持的切片类型；
所述第二网络设备的天面法线方向；
所述第二网络设备的负荷信息；
所述第二网络设备的无线信号测量结果；
所述第二网络设备在服务终端过程中产生的历史信息；
所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
作为一个可选实施例，所述负荷信息包括如下至少一项：
物理资源块PRB利用率；
无线资源控制RRC连接数；
存储的非激活态的终端会话数量；
时间戳信息。
作为一个可选实施例，所述第二网络设备支持的无线资源信息，包括如下至少一项：
所述第二网络设备支持的带宽；
所述第二网络设备是否支持载波聚合；
所述第二网络设备支持的载波聚合组合；
所述第二网络设备是否支持双连接；
所述第二网络设备支持的双连接组合。
作为一个可选实施例，所述第二网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
所述第二网络设备参考信号的RSRP；
所述第二网络设备参考信号的RSRQ；
所述第二网络设备参考信号的信干燥比SINR。
作为一个可选实施例，所述历史信息包括以下至少之一：
所述终端在所述第二网络设备的历史切换报告；
所述终端在所述第二网络设备的历史无线链路故障报告；
所述终端在所述第二网络设备的随机接入报告；
所述终端在所述第二网络设备的历史服务状态。
本实施例中，第二网络设备将相邻小区的信息发送给终端，以辅助终端进行小区切换、小区重定向或小区重建，可使得终端切换、重定向或小区重建至合适的小区上，避免小区选择不当短时间内需要切换或重定向至其他的小区，提高通信性能。
需要说明的是，本申请实施例提供的通信装置是能够执行上述通信方法的装置，则上述通信方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。
本申请实施例提供的通信装置能够实现图4的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例中的通信装置可以是装置，具有操作系统的装置或电子设备，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置或电子设备可以是移动终端，也可以为非移动终端。示例性的，移动终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型，非移动终端可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)、个人计算机(personal computer，PC)、电视机(television，TV)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。
可选地，如图8所示，本申请实施例还提供一种通信设备80，包括处理器81，存储器82，存储在存储器82上并可在所述处理器81上运行的程序或指令，例如，该通信设备80为终端时，该程序或指令被处理器81执行时实现上述图2所示的通信方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果。该通信设备80为网络设备时，该程序或指令被处理器81执行时实现上述图3或图4所示的通信方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果。
本申请实施例还提供一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；并根据所述输出结 果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
该终端实施例是与上述终端侧方法实施例对应的，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该通信设备实施例中，且能达到相同的技术效果。
具体地，图9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900包括但不限于：射频单元901、网络模块902、音频输出单元903、输入单元904、传感器905、显示单元906、用户输入单元907、接口单元908、存储器909、以及处理器910等中的至少部分部件。
本领域技术人员可以理解，终端900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910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9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904可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)9041和麦克风9042，图形处理器9041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906可包括显示面板9061，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9061。用户输入单元907包括触控面板9071以及其他输入设备9072。触控面板9071，也称为触摸屏。触控面板9071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9072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901将来自网络侧设备的下行数据接收后，给处理器910处理；另外，将上行的数据发送给网络侧设备。通常，射频单元901包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。
存储器909可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器909可主 要包括存储程序或指令区和存储数据区，其中，存储程序或指令区可存储操作系统、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909可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，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。例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
处理器910可包括一个或多个处理单元；可选地，处理器910可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操作系统、用户界面和应用程序或指令等，调制解调处理器主要处理无线通信，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910中。
其中，射频单元901，用于确定目标信息。
处理器910，用于将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；并根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
本实施例中，终端将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区，终端根据AI模型可切换至合适的小区，或重定向至合适的小区，或重建至合适的小区，避免相邻小区选择不当导致在短时间内需要切换或重定向至其他的小区，能够显著提高移动性管理质量，从而提升服务体验
需要说明的是，本申请实施例提供的终端是能够执行上述通信方法的终端，则上述通信方法的所有实施例均适用于该终端，且均能达到相同或相似的有益效果。
具体地，本申请实施例还提供了一种网络设备。如图10所示，该网络设备1100包括：天线111、射频装置112、基带装置113。天线111与射频装置112连接。在上行方向上，射频装置112通过天线111接收信息，将接收的信息发送给基带装置113进行处理。在下行方向上，基带装置113对要发送的信息进行处理，并发送给射频装置112，射频装置112对收到的信息进行处理后经过天线111发送出去。
上述频带处理装置可以位于基带装置113中，以上实施例中网络侧设备执行的方法可以在基带装置113中实现，该基带装置113包括处理器114和存储器115。
基带装置113例如可以包括至少一个基带板，该基带板上设置有多个芯片，如图10所示，其中一个芯片例如为处理器114，与存储器115连接，以调用存储器115中的程序，执行以上方法实施例中所示的网络设备操作。
该基带装置113还可以包括网络接口116，用于与射频装置112交互信息，该接口例如为通用公共无线接口(Common Public Radio Interface，CPRI)。
具体地，本申请实施例的网络侧设备还包括：存储在存储器115上并可在处理器114上运行的指令或程序，处理器114调用存储器115中的指令或程序执行图6、图7所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，该存储介质可以是易失的或非易失的，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2、图3或图4所述方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，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2、 图3或图4所述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。
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相关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 (42)

  1. 一种通信方法，包括：
    终端将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；
    所述终端根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述服务小区的信息包括以下至少一项：
    第一网络设备的天面法线方向；
    第一网络设备的负荷信息；
    第一网络设备的无线信号测量结果，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备。
  3. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
    第二网络设备的小区标识；
    所述第二网络设备支持的业务类型；
    所述第二网络设备支持的无线资源信息；
    所述第二网络设备支持的切片类型；
    所述第二网络设备的天面法线方向；
    所述第二网络设备的负荷信息；
    所述第二网络设备的无线信号测量结果；
    所述第二网络设备在服务所述终端过程中产生的历史信息；
    其中，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
  4. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标信息还包括所述终端的信息，所述终端的信息包括以下至少一项：
    所述终端的状态信息；
    所述终端的业务需求类型预测陈述；
    终端的历史服务小区标识列表。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其中，所述终端的状态信息包括以下至少之一：
    所述终端的位置信息；
    所述终端的移动信息。
  6. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
    所述第一网络设备参考信号的参考信号接收功率RSRP；
    所述第一网络设备参考信号的参考信号接收质量RSRQ；
    所述第一网络设备参考信号的信干燥比SINR。
  7. 根据权利要求3所述的方法，其中，所述第二网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
    所述第二网络设备参考信号的RSRP；
    所述第二网络设备参考信号的RSRQ；
    所述第二网络设备参考信号的信干燥比SINR。
  8. 根据权利要求3所述的方法，其中，所述历史信息包括以下至少之一：
    所述终端在所述第二网络设备的历史切换报告；
    所述终端在所述第二网络设备的历史无线链路故障报告；
    所述终端在所述第二网络设备的随机接入报告；
    所述终端在所述第二网络设备的历史服务状态。
  9. 根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述负荷信息包括如下至少一项：
    物理资源块PRB利用率；
    无线资源控制RRC连接数；
    存储的非激活态的终端会话数量；
    时间戳信息。
  10. 根据权利要求3所述的方法，其中，所述第二网络设备支持的无线资源信息包括以下至少之一：
    所述第二网络设备支持的带宽；
    所述第二网络设备是否支持载波聚合；
    所述第二网络设备支持的载波聚合组合；
    所述第二网络设备是否支持双连接；
    所述第二网络设备支持的双连接组合。
  11. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述AI模型根据第一AI模型信息确定，所述第一AI模型信息用于指示如下至少一项：
    AI模型标识；
    AI模型状态信息；
    AI模型的激活条件；
    AI模型的运行周期信息；
    AI模型有效期限；
    AI模型有效区域；
    AI模型请求时频资源；
    AI模型结构信息；
    AI模型参数信息；
    AI模型数据处理方式信息；
    与AI模型输入参数相关的第一描述信息，所述第一描述信息包括各输入参数的可缺省标识；
    AI模型输入参数的默认值；
    与AI模型输出参数相关的第二描述信息。
  12. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述AI模型的激活条件包括以下至少之一：
    接收到携带AI模型的标识的激活消息；
    接收到物理层指示的无线网络故障消息；
    发生无线链路故障；
    第一网络设备参考信号的参考信号接收功率RSRP小于或者等于第一阈值；
    第二网络设备参考信号的RSRP大于或者等于第二阈值。
  13. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述AI模型的运行周期信息包括以下至少一项：
    所述终端运行所述AI模型的运行周期；
    与所述终端的无线信号测量结果相关的第一参数，所述第一参数用于计算运行周期；
    与终端的移动速度相关的第二参数，所述第二参数用于计算运行周期。
  14. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述输出结果包括指示信息，所述指示信息用于指示是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
  15. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述输出结果，还包括如下至少一项：
    终端的预测位置信息；
    终端是否需要发送测量报告；所述测量报告包括：终端的历史位置信息，无线信号测量结果以及终端的预测位置信息中的至少之一；
    测量报告的发送时间；
    所述相邻小区的小区标识；
    切换至相邻小区的切换时间；
    切换至相邻小区的置信系数；
    切换相邻小区的成功概率；
    重定向至相邻小区的重定向时间；
    重定向至相邻小区的置信系数；
    重定向至相邻小区的成功概率；
    重建至相邻小区的重建时间；
    重建至相邻小区的置信系数；
    重建至相邻小区的成功概率。
  16. 根据权利要求15所述的方法，其中，在所述置信系数大于置信阈值的情况下，所述输出结果为：切换、重定向或重建到所述相邻小区。
  17. 根据权利要求15所述的方法，其中，所述终端的预测位置信息包括以下至少之一：
    绝对位置信息；
    相对位置信息；
    预测位置对应的时间戳信息。
  18. 根据权利要求15所述的方法，其中，所述测量报告还包括以下至少之一：
    AI模型标识；
    所述AI模型输入参数的缺省列表；
    使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表。
  19. 根据权利要求1所述的方法，其中，在所述终端确定切换至相邻小区之前，所述方法还包括：
    所述终端向第一网络设备发送切换请求或指示；所述切换请求或指示中包括以下至少一项：
    相邻小区的小区标识；
    第二网络设备参考信号的RSRP；
    第二网络设备参考信号的RSRQ；
    第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
    所述终端的预测位置信息；
    切换时间；
    切换的置信系数；
    切换的成功概率；
    AI模型标识；
    所述AI模型输入参数的缺省列表；
    使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表；
    其中，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
  20. 根据权利要求1所述的方法，其中，在所述终端重定向至所述相邻小区之前，所述方法还包括：
    所述终端向第一网络设备发送重定向请求或指示；所述重定向请求或指示中包括以下至少一项：
    相邻小区的小区标识；
    第二网络设备参考信号的RSRP；
    第二网络设备参考信号的RSRQ；
    第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
    所述终端的预测位置信息；
    重定向时间；
    重定向的置信系数；
    重定向的成功概率；
    AI模型标识；
    所述AI模型输入参数的缺省列表；
    使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表。
  21. 一种通信方法，包括：
    第一网络设备发送第一人工智能AI模型信息，所述第一AI模型信息为用于进行小区切换、小区重定向或小区重建的AI模型的信息。
  22. 根据权利要求21所述的方法，其中，所述第一AI模型信息用于指示如下至少一项：
    AI模型标识；
    AI模型状态信息；
    AI模型的激活条件；
    AI模型的运行周期信息；
    AI模型有效期限；
    AI模型有效区域；
    AI模型请求时频资源；
    AI模型结构信息；
    AI模型参数信息；
    AI模型数据处理方式信息；
    与AI模型输入参数相关的第一描述信息，所述第一描述信息包括各输入参数的可缺省标识；
    AI模型输入参数的默认值；
    与AI模型输出参数相关的第二描述信息。
  23. 根据权利要求22所述的方法，其中，所述AI模型的激活条件包括以下至少之一：
    接收到携带AI模型的标识的激活消息；
    接收到物理层指示的无线网络故障消息；
    发生无线链路故障；
    第一网络设备参考信号的参考信号接收功率RSRP小于或者等于第一阈值；
    第二网络设备参考信号的RSRP大于或者等于第二阈值。
  24. 根据权利要求22所述的方法，其中，所述AI模型的运行周期信息包括以下至少一项：
    终端运行所述AI模型的运行周期；
    与所述终端的无线信号测量结果相关的第一参数，所述第一参数用于计算运行周期；
    与终端的移动速度相关的第二参数，所述第二参数用于计算运行周期。
  25. 根据权利要求21所述的方法，其中，所述方法还包括：
    所述第一网络设备向终端发送负荷信息。
  26. 根据权利要求25所述的方法，其中，所述负荷信息包括如下至少一项：
    物理资源块PRB利用率；
    无线资源控制RRC连接数；
    存储的非激活态的终端会话数量；
    时间戳信息。
  27. 根据权利要求21所述的方法，其中，所述方法还包括：
    所述第一网络设备接收终端发送的切换请求或指示；所述切换请求或指示中包括以下至少一项：
    相邻小区的小区标识；
    第二网络设备参考信号的RSRP；
    第二网络设备参考信号的RSRQ；
    第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
    所述终端的预测位置信息；
    切换时间；
    切换的置信系数；
    切换的成功概率；
    AI模型标识；
    所述AI模型输入参数的缺省列表；
    使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表；
    其中，所述第一网络设备为所述终端的服务小区对应的网络设备，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
  28. 根据权利要求21所述的方法，其中，所述方法还包括：
    所述第一网络设备接收终端发送的重定向请求或指示；所述重定向请求或指示中包括以下至少一项：
    相邻小区的小区标识；
    第二网络设备参考信号的RSRP；
    第二网络设备参考信号的RSRQ；
    第二网络设备参考信号的信干燥比SINR；
    所述终端的预测位置信息；
    重定向时间；
    重定向的置信系数；
    重定向的成功概率；
    AI模型标识；
    所述AI模型输入参数的缺省列表；
    使用AI模型输入参数的默认值的默认值列表。
  29. 一种通信方法，包括：
    第二网络设备发送用于小区切换、小区重定向或小区重建的相邻小区的信息，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
    所述第二网络设备的小区标识；
    所述第二网络设备支持的业务类型；
    所述第二网络设备支持的无线资源信息；
    所述第二网络设备支持的切片类型；
    所述第二网络设备的天面法线方向；
    所述第二网络设备的负荷信息；
    所述第二网络设备的无线信号测量结果；
    所述第二网络设备在服务终端过程中产生的历史信息；
    所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
  30. 根据权利要求29所述的方法，其中，所述负荷信息包括如下至少一项：
    物理资源块PRB利用率；
    无线资源控制RRC连接数；
    存储的非激活态的终端会话数量；
    时间戳信息。
  31. 根据权利要求29所述的方法，其中，所述第二网络设备支持的无线资源信息，包括如下至少一项：
    所述第二网络设备支持的带宽；
    所述第二网络设备是否支持载波聚合；
    所述第二网络设备支持的载波聚合组合；
    所述第二网络设备是否支持双连接；
    所述第二网络设备支持的双连接组合。
  32. 根据权利要求29所述的方法，其中，所述第二网络设备的无线信号测量结果，包括如下至少一项：
    所述第二网络设备参考信号的RSRP；
    所述第二网络设备参考信号的RSRQ；
    所述第二网络设备参考信号的信干燥比SINR。
  33. 根据权利要求29所述的方法，其中，所述历史信息包括以下至少之一：
    所述终端在所述第二网络设备的历史切换报告；
    所述终端在所述第二网络设备的历史无线链路故障报告；
    所述终端在所述第二网络设备的随机接入报告；
    所述终端在所述第二网络设备的历史服务状态。
  34. 一种通信装置，用于终端，所述装置包括：
    获取模块，用于将目标信息输入到人工智能AI模型，得到输出结果，所述目标信息包括所述终端的服务小区的信息和相邻小区的信息，所述输出结果包括关于所述终端切换、重定向或者重建到所述相邻小区的信息；
    确定模块，用于根据所述输出结果确定是否切换、重定向或重建到所述相邻小区。
  35. 根据权利要求34所述的装置，其中，所述服务小区的信息包括以下至少一项：
    第一网络设备的天面法线方向；
    第一网络设备的负荷信息；
    第一网络设备的无线信号测量结果，所述第一网络设备为所述服务小区对应的网络设备。
  36. 根据权利要求34所述的装置，其中，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
    第二网络设备的小区标识；
    所述第二网络设备支持的业务类型；
    所述第二网络设备支持的无线资源信息；
    所述第二网络设备支持的切片类型；
    所述第二网络设备的天面法线方向；
    所述第二网络设备的负荷信息；
    所述第二网络设备的无线信号测量结果；
    所述第二网络设备在服务所述终端过程中产生的历史信息；
    其中，所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
  37. 一种通信装置，用于第一网络侧设备，所述装置包括：
    第一发送模块，用于发送第一人工智能AI模型信息，所述第一AI模型信息为用于进行小区切换、小区重定向或小区重建的AI模型的信息。
  38. 根据权利要求37所述的装置，其中，所述第一AI模型信息用于指示如下至少一项：
    AI模型标识；
    AI模型状态信息；
    AI模型的激活条件；
    AI模型的运行周期信息；
    AI模型有效期限；
    AI模型有效区域；
    AI模型请求时频资源；
    AI模型结构信息；
    AI模型参数信息；
    AI模型数据处理方式信息；
    与AI模型输入参数相关的第一描述信息，所述第一描述信息包括各输入参数的可缺省标识；
    AI模型输入参数的默认值；
    与AI模型输出参数相关的第二描述信息。
  39. 一种通信装置，用于第二网络侧设备，所述装置包括：
    第二发送模块，用于发送用于小区切换、小区重定向或小区重建的相邻小区的信息，所述相邻小区的信息包括以下至少一项：
    所述第二网络设备的小区标识；
    所述第二网络设备支持的业务类型；
    所述第二网络设备支持的无线资源信息；
    所述第二网络设备支持的切片类型；
    所述第二网络设备的天面法线方向；
    所述第二网络设备的负荷信息；
    所述第二网络设备的无线信号测量结果；
    所述第二网络设备在服务终端过程中产生的历史信息；
    所述第二网络设备为所述相邻小区对应的网络设备。
  40. 一种终端，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20中任一项所述的通信方法的步骤。
  41. 一种网络设备，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权利要求21至28中任一项所述的通信方法的步骤，或者实现如权利要求29至33中任一项所述的通信方法的步骤。
  42. 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权利要求1-20中任一项所述的通信方法的步 骤，或者实现如权利要求21至28中任一项所述的通信方法的步骤，或者实现如权利要求29至33中任一项所述的通信方法的步骤。
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