WO2024007112A1

WO2024007112A1 - 通信方法和装置

Info

Publication number: WO2024007112A1
Application number: PCT/CN2022/103641
Authority: WO
Inventors: 唐浩; 董蕾; 张立清
Original assignee: 华为技术有限公司
Priority date: 2022-07-04
Filing date: 2022-07-04
Publication date: 2024-01-11

Abstract

本申请提供了一种通信方法和装置，该方法包括：终端设备获取第一配置信息，第一配置信息包括以下中的一项或多项：第一信息的类型，第一信息的量化粒度，第一信息的反馈资源，第一信息的反馈周期，第一信息对应的测量资源，第一信息对应的参考信号，第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系；终端设备根据第一配置信息，向网络设备发送第一信息，第一信息用于辅助网络设备的人工智能AI模型；网络设备根据第一信息，对网络设备的AI模型进行辅助。根据本申请的方法，终端设备可以根据第一配置信息，灵活地向网络设备发送第一信息可以提高资源的利用效率，提高系统的频谱利用效率。

Description

通信方法和装置

技术领域

本申请涉及通信领域，具体地，涉及一种通信方法和装置。

背景技术

当前，终端设备可以向网络设备上报信道状态信息(channel state information，CSI)，然而，与CSI相关的配置信息(示例性地，该配置信息中包括反馈周期、反馈资源等)是较为固定的。随着人工智能(artificial intelligence,AI)、感知等技术的发展，通信网络、感知网络、算力网络的融合成为了下一代通信系统的趋势之一。通信系统中引入AI、感知等技术，将产生多种AI或感知相关的信息，终端可能会向网络设备上报多种类型的信息。这些信息可能和环境强相关，具有时变特性。

因此，当前较为固定的配置和上报机制，不再能满足需求。

发明内容

本申请提供一种通信方法和装置，用于解决终端设备基于较为固定的配置信息向网络设备反馈信息存在的问题。

第一方面，提供一种通信方法，包括：终端设备获取第一配置信息，第一配置信息包括以下中的一项或多项：第一信息的类型，所述第一信息的量化粒度，所述第一信息的反馈资源，所述第一信息的反馈周期，所述第一信息对应的测量资源，所述第一信息对应的参考信号，所述第一信息对应的参考信号与所述第一信息对应的测量资源之间的映射关系；所述终端设备根据所述第一配置信息，向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息用于辅助所述网络设备的人工智能AI模型。

根据本申请的方法，终端设备可以根据第一配置信息，灵活地向网络设备发送第一信息。相比于终端设备基于同一种配置信息发送第一信息，采用本申请的方法可以提高资源的利用效率，提高系统的频谱利用效率。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述第一信息的量化粒度与所述第一信息的服务质量要求相关，所述第一信息的反馈周期与所述第一信息的变化频率相关，所述第一信息的反馈资源与所述网络设备的AI模型的调整幅度相关，或者，所述第一信息对应的测量资源与所述第一信息的类型相关。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述终端设备获取所述第一配置信息，包括：所述终端设备根据所述第一信息的服务质量要求，确定所述第一信息的量化粒度；和/或，所述终端设备根据所述第一信息的变化频率，确定所述第一信息的反馈周期。

根据本申请的方法，由终端设备自行确定第一配置信息，可以减少终端设备与网络设备之间的信令交互，节约资源。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：所述终端设备向所述网络设备发送所述第一信息的量化粒度和/或所述第一信息的反馈周期。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述终端设备获取所述第一配置信息，包括：所述终端设备从预定义的配置信息中获取所述第一配置信息。

根据本申请的方法，由终端设备从预定义的配置信息中获取第一配置信息，可以减少终端设备与网络设备之间的信令交互，节约资源。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述终端设备获取所述第一配置信息，包括：所述终端设备从所述网络设备获取所述第一配置信息。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：所述终端设备获取索引与配置信息的映射关系，所述索引与配置信息的映射关系包括第一索引与所述第一配置信息的第一映射关系；所述终端设备获取所述第一配置信息，包括：所述终端设备根据所述映射关系与所述第一索引，获取所述第一配置信息。

根据本申请的方法，终端设备可以通过第一索引获取第一配置信息，相比于直接向终端设备发送第一配置信息的具体内容，可以减少资源的消耗。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述索引与配置信息的映射关系为预定义的。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述终端设备获取所述索引与配置信息的映射关系，包括：所述终端设备从所述网络设备获取所述索引与配置信息的映射关系。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：所述终端设备获取第二配置信息，所述第二配置信息用于更新所述第一配置信息，所述第一配置信息与所述第二配置信息不同。

根据本申请的方法，当网络设备的AI模型、终端设备的AI模型、终端设备的感知网络、终端设备和网络设备之间的信道状态中的一项或多项更新时，终端设备更新第一配置信息，更新后的第一配置信息与网络设备的AI模型、终端设备的AI模型、终端设备和网络设备之间的信道状态、或者终端设备的感知网络的适配度会更好，从而保证第一信息测量和反馈流程的有效性。

第二方面，提供一种通信方法，包括：网络设备接收来自终端设备的第一信息，所述第一信息用于辅助所述网络设备的人工智能AI模型，所述第一信息对应第一配置信息，所述第一配置信息包括以下中的一项或多项：所述第一信息的类型，所述第一信息的量化粒度，所述第一信息的反馈资源，所述第一信息的反馈周期，所述第一信息对应的测量资源，所述第一信息对应的参考信号，所述第一信息对应的参考信号与所述第一信息对应的测量资源之间的映射关系；所述网络设备根据所述第一信息，对所述网络设备的AI模型进行辅助。

根据本申请的方法，终端设备可以基于第一配置信息，灵活地向网络设备发送第一信息。相应地，网络设备可以根据第一信息，对网络设备的AI模型进行辅助。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述第一信息的量化粒度与所述第一信息的服务质量要求相关，所述第一信息的反馈周期与所述第一信息的变化频率相关，所述第一信息的反馈资源与所述网络设备的AI模型的调整幅度相关，或者，所述第一信息对应的测量资源与所述第一信息的类型相关。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述方法还包括：所述网络设备确定所述第一配置信息；所述网络设备向所述终端设备发送所述第一配置信息。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述方法还包括：所述网络设备向所述终端设备发送索引与配置信息的映射关系，所述索引与配置信息的映射关系包括第一索引与所述第一配置信息的第一映射关系；所述网络设备向所述终端设备发送所述第一索引。

根据本申请的方法，网络设备可以向终端设备发送第一索引，以指示第一配置信息，相比于直接向终端设备发送第一配置信息的具体内容，可以减少资源的消耗。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述方法还包括：如果所述网络设备的AI模型、所述终端设备的AI模型、所述终端设备的感知网络、所述终端设备与所述网络设备之间的信道状态中的一项或多项更新，所述网络设备向所述终端设备发送第二配置信息，所述第二配置信息用于更新所述第一配置信息，所述第一配置信息与所述第二配置信息不同。

第三方面，提供一种通信装置，该通信装置可以用于第一方面的终端设备，也可以是终端设备中的装置(例如，芯片，或者芯片系统，或者电路)，或者是能够和终端设备匹配使用的装置。

一种可能的实现中，该通信装置可以包括执行第一方面中所描述的方法/操作/步骤/动作所一一对应的模块或单元，该模块或单元可以是硬件电路，也可是软件，也可以是硬件电路结合软件实现。

一种可能的实现中该通信装置包括：收发单元以及与收发单元连接的处理单元。收发单元或处理单元，用于获取第一配置信息，第一配置信息包括以下中的一项或多项：第一信息的类型，所述第一信息的量化粒度，所述第一信息的反馈资源，所述第一信息的反馈周期，所述第一信息对应的测量资源，所述第一信息对应的参考信号，所述第一信息对应的参考信号与所述第一信息对应的测量资源之间的映射关系；收发单元，用于根据所述第一配置信息，向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息用于辅助所述网络设备的人工智能AI模型。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，所述第一信息的量化粒度与所述第一信息的服务质量要求相关，所述第一信息的反馈周期与所述第一信息的变化频率相关，所述第一信息的反馈资源与所述网络设备的AI模型的调整幅度相关，或者，所述第一信息对应的测量资源与所述第一信息的类型相关。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，处理单元，用于根据所述第一信息的服务质量要求，确定所述第一信息的量化粒度；和/或，处理单元，用于根据所述第一信息的变化频率，确定所述第一信息的反馈周期。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，收发单元，用于向所述网络设备发送所述第一信息的量化粒度和/或所述第一信息的反馈周期。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，收发单元，用于从预定义的配置信息中获取所述第一配置信息。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，收发单元，用于从所述网络设备获取所述第一配置信息。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，收发单元，用于获取索引与配置信息的映射关系，所述索引与配置信息的映射关系包括第一索引与所述第一配置信息的第一映射关系；收发单元，用于根据所述映射关系与所述第一索引，获取所述第一配置信息。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，所述索引与配置信息的映射关系为预定义的。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，收发单元，用于从所述网络设备获取所述索引与配置信息的映射关系。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，收发单元或处理单元，用于获取第二配置信息，所述第二配置信息用于更新所述第一配置信息，所述第一配置信息与所述第二配置信息不同。

第四方面，提供一种通信装置，该通信装置可以用于第二方面的网络设备，也可以是网络设备中的装置(例如，芯片，或者芯片系统，或者电路)，或者是能够和网络设备匹配使用的装置。

一种可能的实现中，该通信装置可以包括执行第二方面中所描述的方法/操作/步骤/动作所一一对应的模块或单元，该模块或单元可以是硬件电路，也可是软件，也可以是硬件电路结合软件实现。

一种可能的实现中该通信装置包括：收发单元以及与收发单元连接的处理单元。

收发单元，用于接收来自终端设备的第一信息，所述第一信息用于辅助所述网络设备的人工智能AI模型，所述第一信息对应第一配置信息，所述第一配置信息包括以下中的一项或多项：所述第一信息的类型，所述第一信息的量化粒度，所述第一信息的反馈资源，所述第一信息的反馈周期，所述第一信息对应的测量资源，所述第一信息对应的参考信号，所述第一信息对应的参考信号与所述第一信息对应的测量资源之间的映射关系；处理单元，用于根据所述第一信息，对所述网络设备的AI模型进行辅助。

结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，所述第一信息的量化粒度与所述第一信息的服务质量要求相关，所述第一信息的反馈周期与所述第一信息的变化频率相关，所述第一信息的反馈资源与所述网络设备的AI模型的调整幅度相关，或者，所述第一信息对应的测量资源与所述第一信息的类型相关。

结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，处理单元，用于确定所述第一配置信息；收发单元，用于向所述终端设备发送所述第一配置信息。

结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，收发单元，用于向所述终端设备发送索引与配置信息的映射关系，所述索引与配置信息的映射关系包括第一索引与所述第一配置信息的第一映射关系；收发单元，用于向所述终端设备发送所述第一索引。

结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，如果所述网络设备的AI模型、所述终端设备的AI模型、所述终端设备的感知网络、所述终端设备与所述网络设备之间的信道状态中的一项或多项更新，收发单元，用于向所述终端设备发送第二配置信息，所述第二配置信息用于更新所述第一配置信息，所述第一配置信息与所述第二配置信息不同。

第五方面，提供一种通信装置，包括通信接口和处理器，所述通信接口用于输出和/或输入信号，所述处理器用于执行存储器存储的计算机程序或指令，使得该通信设备执行第一方面中任一种可能实现方式中的方法；或者，使得该通信设备执行第二方面中任一种可能实现方式中的方法。

可选地，该存储器可以包括在该通信装置中，作为一种方式，存储器可以与处理器分开设置；作为另一种方式，该存储器可以位于处理器中，与处理器集成在一起。

可选地，该存储器也可以在该通信装置之外，与处理器耦合。

第六方面，提供一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面至第二方面中任一种可能实现方式中的方法。

第七方面，提供一种芯片或芯片系统，芯片或芯片系统包括处理电路和输入输出接口，处理电路用于执行该第一方面中任一种可能实现方式中的方法；或者，处理电路用于执行该第二方面中任一种可能实现方式中的方法。输入输出接口用于输入和/或输出信号。

第八方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序(也可以称为代码，或指令)，当计算机程序被运行时，使得计算机执行第一方面中任一种可能实现方式中的方法；或者，使得计算机执行第二方面中任一种可能实现方式中的方法。

第九方面，提供了一种通信系统，包括终端设备和网络设备。该终端设备用于执行第一方面中任一种可能实现方式中的方法。该网络设备用于执行第二方面中任一种可能实现方式中的方法。

附图说明

图1示出了本申请适用的通信系统。

图2为本申请所提出的方法的一例示意性交互图。

图3为本申请所提出的方法的一例示意性交互图。

图4为本申请所提出的方法的一例示意性交互图。

图5为本申请所提出的方法的一例示意性交互图。

图6为本申请所提出的方法的一例示意性交互图。

图7为本申请提供的通信装置的一种示意性框图。

图8为本申请提供的通信装置的一种示意性框图。

具体实施方式

本申请实施例的技术方案可以应用于各种第三代合作伙伴计划(the 3rd generation partnership project，3GPP)通信系统，例如：长期演进(long term evolution，LTE)系统、例如，LTE频分双工(frequency division duplex，FDD)系统、LTE时分双工(time division duplex，TDD)、第五代(5th Generation，5G)通信系统又称新无线(new radio，NR)通信系统、未来演进的通信系统，例如:第六代(6th Generation，6G)通信系统等。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。此外，本申请中出现的符号“/”可以表示“和/或”，例如A/B表示A和/或B。

应理解，在本申请实施例中，“与A对应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。

本申请实施例中出现的“多个”是指两个或两个以上。

本申请实施例中出现的第一、第二等描述，仅作示意与区分描述对象之用，没有次序之分，也不表示本申请实施例中对描述的对象个数的特别限定，不能构成对本申请实施例的任何限制。

图1示出了本申请适用的通信系统。该系统中包括终端设备、终端设备的AI模型、终端设备的感知网络、网络设备、网络设备的AI模型和网络设备的感知网络。

本申请中，终端设备可以是向用户提供语音和/或数据连通性的各类设备，也可以称为终端、用户设备(user equipment，UE)、移动台、移动终端等。终端设备可以广泛应用于各种场景，例如，客户终端设备(customer-premises equipment，CPE)、智能销售点(point of sale，POS)机、设备到设备(device-to-device，D2D)、车联网(vehicle to everything，V2X)通信、机器类通信(machine-type communication，MTC)、物联网(internet of things，IOT)、虚拟现实、增强现实、工业控制、自动驾驶、远程医疗、智能电网、智能家具、智能办公、智能穿戴、智能交通、智慧城市等。终端可以是手机、平板电脑、带无线收发功能的电脑、可穿戴设备、无人机、车载设备、航空航天设备等。在本申请实施例中，应用于上述设备中的芯片也可以称为终端。

本申请实施例中的网络设备可以是基站等接入网设备，该基站可以是LTE系统中的演进型基站(evolutional nodeB，eNB或eNodeB)，第五代(5th generation，5G)移动通信系统中的下一代基站(next generation NodeB，gNB)、第六代(6th generation，6G)移动通信系统等5G之后演进的通信系统中的下一代基站等。本申请的实施例对网络设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定，例如可以是：宏基站、微基站(也称为小站)、中继站、接入点、传输点(transmitting and receiving point，TRP)、发射点(transmitting point，TP)、移动交换中心、非陆地通信网络(non-terrestrial network，NTN)通信系统中的网络设备(即可以部署于高空平台或者卫星)、以及D2D、V2X、MTC通信中承担基站功能的设备等。网络设备可以是完成基站部分功能的模块或单元，例如，可以是集中式单元(central unit，CU)，也可以是分布式单元(distributed unit，DU)。其中，CU和DU分别完成基站的一部分协议栈功能。此外，CU的功能可以由多个实体实现例如，将CU的控制面(control plane，CP)和用户面(user plane，UP)的功能分离，形成CU控制面(CU-CP)和CU用户面(CU-UP)。例如，CU-CP和CU-UP可以由不同的功能实体来实现，并通过E1接口相连，CU-CP和CU-UP可以与DU相耦合。

为了方面理解，下面对本申请中的一些名词进行解释。

(1)信道相关信息：

信道相关信息包括但不限于以下中的一项或多项：

秩指示(rank indicator，RI)，预编码矩阵指示(precoding matrix indicator，PMI)，信道质量信息(channel quality information，CQI)，CSI-参考信号资源指示(CSI-RS resource indicator，CRI),同步信号(synchronization signal，SS)/物理层广播信道(physical layer broadcast channel，PBCH)资源块指示(SS/PBCH resource block indicator，SSRBI),层指示(layer indicator，LI)，层1-信号接收功率(layer 1-reference signal receiving power,L1-RSRP)，信号噪声比值(signal to noise ratio，SNR)，信号噪声干扰比值(signal to interference plus noise ratio，SINR)，以及完整的信道信息，例如，信道的幅度、信道的相位，其中信道的相位包括到达角(angle of arrival，AoA)，离开角(angle of departure，AoD)。

示例性地，信道相关信息可以为CSI。

(2)终端设备的AI模型的相关信息：

终端设备的AI模型的相关信息包括但不限于以下中的一项或多项：

AI模型的准确性，AI模型的损失值(loss value)，均方误差(mean square error)，均值绝对误差(mean absolute error)，平均偏差误差(mean bias error)，交叉熵损失(cross entropy loss)，梯度(gradients)，基站的AI模型和终端设备的AI模型的相关性。

(3)感知网络的相关信息：

感知网络的相关信息包括但不限于以下中的一项或多项：

多径的数量，每条路径的距离，多普勒偏移(doppler shift)，多普勒扩展(doppler spread)，衰落速率，电平通过率(level cross rate，LCR)，平均衰落周期(average fading duration，AFD)，多径时延(delay of multipath)，平均时延(average delay)，时延扩展(delay spread)，感知到的环境信息(例如，温度、湿度等天气信息)。

(4)系统性能的相关信息：

系统性能的相关信息包括但不限于以下中的一项或多项：

块错误率(block error rate，BLER)，比特错误率(bit error rate，BER)，误码块组率(code block group error ratio)，吞吐(throughput)，时延(latency)。

上述系统性能的相关信息可以通过AI模型获取，也可以独立获取(不通过AI模型获取)。

(5)AI辅助信息：

AI辅助信息用于辅助网络设备的AI模型，例如，辅助AI模型进行训练，推演(inference)，验证，测试等操作。AI辅助信息可以作为训练、推演、验证、或测试AI模型的输入参数，例如AI辅助信息可以是网络设备的AI模型的训练数据。

AI辅助信息包括但不限于以下中的一项或多项：

CSI、终端设备的AI模型的相关信息、终端设备的感知网络的相关信息、系统性能的相关信息。

换句话说，AI辅助信息可能还包括其他类型的信息。例如，网络设备的AI模型的训练数据可能还包括其他类型的信息。

下面对本申请的方案进行介绍。

图2示出了本申请提出的方法200，该方法200包括：

S201，终端设备获取第一配置信息。第一配置信息与第一信息的类型相关联。

具体地，终端设备获取第一配置信息的方式包括：终端设备自行确定第一配置信息、终端设备根据协议从预定义的配置信息中获取第一配置信息，或者终端设备从网络设备获取第一配置信息。详细过程可以参考下述方法300至方法600。

其中，第一配置信息包括以下中的一项或多项：

第一信息的类型，第一信息的量化粒度，第一信息的反馈资源，第一信息的反馈周期，第一信息对应的测量资源，第一信息对应的参考信号，第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系。

应理解，本申请中第一信息可以理解为某一类信息。

示例性地，第一信息的反馈资源和第一信息对应的测量资源包括时域资源、频域资源、码域资源、密度、序列等。

示例性地，第一信息的类型包括但不限于以下中的一项或多项：

CSI、终端设备的AI模型的相关信息、终端设备的感知网络的相关信息，系统性能的相关信息。

一种可能的实现中，第一信息需要通过参考信号的测量获取，则第一配置信息中包括第一信息对应的测量资源、第一信息对应的参考信号、第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系中的一项或多项，其中，第一信息对应的测量资源为第一信息对应的参考信号占用的资源。

示例性地，第一信息对应的参考信号可以包括但不限于以下中的一项或多项：第一信息对应的参考信号的类型、第一信息对应的参考信号的生成序列、第一信息对应的参考信号的生成准则。

还应理解，量化粒度可以表征用多少比特指示某一信息。示例性地，第一信息的量化粒度越大，表明终端设备可以用越少的比特传输第一信息。

一种可能的实现中，第一信息的量化粒度与第一信息的服务质量要求(例如，可靠性要求)相关，第一信息的反馈周期与第一信息的变化频率相关，第一信息的反馈资源与网络设备的AI模型的调整幅度相关，第一信息对应的测量资源与第一信息的类型相关。关于此，后续将详细描述。

第一信息的反馈周期(或者称为上报周期)可以为终端设备向网络设备反馈/上报第一信息的周期。

S202，终端设备根据第一配置信息，向网络设备发送第一信息。相应地，网络设备接收来自终端设备的第一信息。

第一信息用于辅助网络设备的AI模型。即，第一信息为AI辅助信息。由上文可知，第一信息的类型包括但不限于以下中的一项或多项：

下面分情况对该过程进行说明。

情况1：

第一信息的获取方式为：通过参考信号的测量获取(例如，第一信息的类型为CSI或感知网络的相关信息)。

网络设备可以在第一信息对应的测量资源上向终端设备发送参考信号。相应地，终端设备可以根据第一信息对应的参考信号(例如参考信号对应的序列)、第一信息对应的测量资源，接收来自网络设备的参考信号，并对参考信号进行测量得到第一信息，进一步地，根据第一信息的反馈资源、反馈周期向网络设备发送该第一信息。

一种可能的实现中，终端设备在经过测量得到第一信息的过程中，可以根据第一信息的量化粒度生成第一信息。

例如，终端设备根据第一信息的量化粒度，确定将第一信息承载于3个比特中，则在生成第一信息的过程中，终端设备用3个比特指示该第一信息。

情况2：

第一信息不需要通过参考信号的测量获取。在此情况下，网络设备不需要发送参考信号，终端设备也不需要对参考信号进行测量，终端设备可以直接获取第一信息，并根据第一信息的反馈资源、反馈周期向网络设备发送该第一信息。

此外，终端设备直接获取第一信息的过程中，可以根据第一信息的量化粒度生成第一信息。

S203，网络设备根据第一信息，对网络设备的AI模型进行辅助。

在该过程中，网络设备可以将第一信息作为输入，辅助AI模型进行训练，推演，验证，测试等操作。

下面通过几个例子对该过程进行说明：

例1：

第一信息包括第一CSI，网络设备可以将第一CSI作为输入，训练网络设备的AI模型。网络设备的AI模型可以用来预测第二CSI。第一CSI和第二CSI为不同时刻或不同端口的CSI。

作为一种可能的情况，该预测过程可以包括如下步骤：

步骤1：网络设备通过下行信道在第一时刻向终端设备发送CSI-RS。

步骤2：终端设备对CSI-RS进行测量，获取下行信道在第一时刻的第一CSI。

步骤3：终端设备向网络设备发送下行信道在第一时刻的第一CSI。

步骤4：网络设备根据下行信道在第一时刻的第一CSI，利用AI模型预测下行信道在第二时刻的第二CSI。

例如，网络设备可以基于深度神经网络模型进行预测，或者基于卡尔曼预测模型进行预测，或者基于普罗尼(prony)方法进行预测，或者基于线性或非线性预测算法进行预测，本申请对此不予限制。关于网络设备预测时采用的方法或模型，下文不再赘述。

作为另一种情况，该预测过程可以包括如下步骤：

步骤1：网络设备通过第一端口在第一时刻向终端设备发送CSI-RS。

步骤2：终端设备对CSI-RS进行测量，获取第一端口在第一时刻的第一CSI。

步骤3：终端设备向网络设备发送第一端口在第一时刻的第一CSI。

步骤4：网络设备根据第一端口在第一时刻的CSI，利用AI模型预测第二端口在第一时刻的第二CSI。

例2：

第一信息包括第一时刻的BLER，网络设备可以将第一时刻的BLER作为输入，训练网络设备的AI模型。该AI模型可以用来预测第二时刻的BLER。

例3：

第一信息包括第一时刻终端设备的位置信息，网络设备可以将第一时刻终端设备的位置信息作为输入，训练网络设备的AI模型。该AI模型可以用来预测第二时刻终端设备的位置信息。

根据本申请的方法，终端设备可以根据第一配置信息，向网络设备发送第一信息。第一配置信息包括第一信息的类型，还可以包括除类型之外的其他配置信息，例如第一信息的量化粒度，第一信息的反馈资源，第一信息的反馈周期，第一信息对应的测量资源，第一信息对应的参考信号，第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系。

因此，终端设备可以基于第一配置信息灵活地发送第一信息。例如可以发送不同类型的第一信息，每种类型的第一信息的配置信息可以不同，例如不同类型的第一信息的反馈资源可以不同。此外针对同一种类型的第一信息的配置信息也可以不同，例如终端设备的AI模型的相关信息可以用不同的周期或者资源进行反馈。相比于终端设备基于同一种配置信息发送第一信息，采用本申请的方法可以提高资源的利用效率，提高系统的频谱利用效率。

可选地，如果网络设备的AI模型、终端设备的AI模型、终端设备的感知网络、终端设备和网络设备之间的信道状态中的一项或多项更新，该方法还包括：

S204，终端设备获取第二配置信息。

具体地，终端设备获取第二配置信息的方式包括：终端设备自行确定第二配置信息，或者终端设备从网络设备获取第二配置信息。详细过程可以参考下述方法300至方法600。

第二配置信息用于更新第一配置信息，第一配置信息与第二配置信息不同。

具体地，第二配置信息用于更新第一配置信息中的以下一项或多项：

例如，在S204之前，第一信息的量化粒度为M1比特，在S204中将第一信息的量化粒度更新为M2比特。

又例如，在S204之前，第一信息的反馈周期为单次反馈，在S204中将第一信息的反馈周期更新为以T为周期反馈N次。

又例如，在S204之前，终端设备需要向网络设备反馈CSI；在S204中，终端设备根据第二配置信息不再向网络设备反馈CSI。

根据本申请的方法，当网络设备的AI模型、终端设备的AI模型、终端设备的感知网络、终端设备和网络设备之间的信道状态中的一项或多项更新时，第一信息对应的第一配置信息也相应更新，更新后的第一配置信息与网络设备的AI模型、终端设备的AI模型、终端设备和网络设备之间的信道状态、或者终端设备的感知网络的适配度会更好，从而保证第一信息测量和反馈流程的有效性。

下面结合图3-图6对方法200作进一步描述。

图3示出了方法300，在该方法300中，终端设备获取第一信息对应的第一配置信息的方式为：终端设备自行确定第一配置信息。具体地，该方法300包括：

S301，终端设备确定第一信息对应的第一配置信息。关于该第一配置信息的描述可以参考S201。

具体地，终端设备可以根据第一信息的类型，确定第一配置信息中的一些参数。换句话说，第一配置信息中的一些参数与第一信息的类型相关。

一种可能的实现中，终端设备可以根据第一信息的服务质量要求，确定第一信息的量化粒度。

示例性的，如果第一信息的服务质量要求低于第一阈值，终端设备确定第一信息对应第一量化粒度；如果第一信息的服务质量要求大于或等于第一阈值，终端设备确定第一信息对应第二量化粒度；第二量化粒度小于第一量化粒度。

因此，根据本申请的方法，如果第一信息的服务质量要求较低，可以基于较大的量化粒度(较少的比特数)传输第一信息，从而可以节省资源。

一种可能的实现中，终端设备可以根据第一信息的变化频率，确定第一信息的反馈周期。

示例性的，如果第一信息的变化频率大于第二阈值(换句话说，该第一信息具有时变特性)，终端设备确定第一信息对应第一反馈周期；如果第一信息的变化频率小于或等于第二阈值(换句话说，该第一信息具有缓变特性)，终端设备确定第一信息对应第二反馈周期；第二反馈周期大于第一反馈周期。

例如，对于误块率、误比特率、误码块组率、终端设备位置、终端设备速度、周边环境信息等，终端设备可以采用较长的反馈周期进行反馈，或者终端设备可以仅向网络设备反馈一次(相当于反馈周期无限大)；对于与信道相关的信息(例如，CSI)，终端设备可以采用较短的反馈周期进行反馈。

因此，根据本申请的方法，如果第一信息具有时变特性，则第一信息的反馈周期较短，从而避免反馈不及时的情况发生；如果第一信息具有缓变特性，则第一信息的反馈周期较长，从而可以节省资源。

一种可能的实现中，终端设备可以从网络设备配置的多个反馈资源中确定第一信息的反馈资源。

示例性的，网络设备预先向终端设备配置了第一反馈资源和第二反馈资源。终端设备可以从上述2个反馈资源中确定第一信息的反馈资源。

例如，终端设备可以根据第一信息的数据量大小从上述2个反馈资源中确定第一信息的反馈资源。第一信息的数据量大小为第一信息包括的数据的个数，例如第一信息包括的比特个数或字节个数。

具体地，如果第一信息的数据量大于第三阈值，则终端设备从上述2个反馈资源中选择包括时隙(slot)、符号(symbol)、资源单元(resource element，RE)或资源块(resource block，RB)个数较多的反馈资源；如果第一信息的数据量小于或等于第三阈值，则终端设备从上述2个反馈资源中选择包括slot、symbol、RE或RB个数较少的反馈资源。

又例如，网络设备可以向终端设备发送网络设备的AI模型的调整幅度信息，终端设备可以根据网络设备的AI模型的调整幅度信息从上述2个反馈资源中确定第一信息的反馈资源。

具体地，如果网络设备的AI模型的调整幅度大于第四阈值，则终端设备从上述2个反馈资源中选择包括slot、symbol、RE或RB个数较多的反馈资源；如果网络设备的AI模型的调整幅度小于或等于第四阈值，则终端设备从上述2个反馈资源中选择包括slot、symbol、RE或RB个数较少的反馈资源。

因此，根据本申请的方法，终端设备可以灵活地确定第一信息的反馈资源，避免资源的浪费。

一种可能的实现中，终端设备可以从网络设备配置的多个测量资源中确定第一信息对应的测量资源。

示例性的，网络设备预先给终端设备配置了测量资源#1和测量资源#2。终端设备可以从上述2个测量资源中确定第一信息对应的测量资源。

例如，终端设备可以根据第一信息的类型确定第一信息对应的测量资源。当第一信息的类型为感知网络的相关信息时，例如，多径的数量，每条路径的距离，多普勒偏移或多普勒扩展时，获取第一信息需要较多的测量资源，终端设备可以从上述2个测量资源中选择包括slot、symbol、RE或RB个数较多的测量资源。

因此，根据本申请的方法，终端设备可以灵活地确定第一信息对应的测量资源，避免资源的浪费。

可选地，作为一种方式，终端设备也可以自行确定第一信息对应的参考信号、第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系。

作为一种实现方式，终端设备可以根据基序列生成伪随机序列，该伪随机序列中包括一些参数，这些参数与终端设备的配置(例如，符号个数、帧结构的配置、终端设备的加扰标识(ID))相关。进一步地，终端设备从该伪随机序列中确定第一信息对应的参考信号的生成序列。再进一步地，终端设备根据预配置的规则或算法，确定该生成序列中的不同符号对应的测量资源(例如，时域资源、频域资源、码域资源)。

可选地，作为另一种方式，网络设备可以向终端设备配置第一信息对应的参考信号、第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系。换言之，对于这些信息，终端设备可能无法自行确定。

此外，上述各种可能的实现并不是孤立的，相互之间可以结合。

S302，终端设备向网络设备发送第一配置信息。相应地，网络设备接收来自终端设备的第一配置信息。

即，终端设备将S301中自行确定的第一配置信息发送给网络设备。

例如，终端设备将自行确定的第一信息对应的量化粒度和/或第一信息的反馈周期上报给网络设备。

又例如，终端设备将自行确定的第一信息对应的测量资源和/或第一信息对应的参考信号上报给网络设备，网络设备可以在终端设备确定的测量资源发送终端设备确定的参考信号。

应理解，如果第一信息不需要通过参考信号的测量获取，则终端设备也可以不向网络设备发送第一信息对应的测量资源和/或第一信息对应的参考信号。即，该S302为可选步骤。

S303，终端设备根据第一配置信息，向网络设备发送第一信息。相应地，网络设备接收来自终端设备的第一信息。

该过程可以参考S202。

S304，网络设备根据第一信息，对网络设备的AI模型进行辅助。

该过程可以参考S203。

根据本申请的方法，终端设备可以根据不同类型的第一信息，确定不同的第一配置信息，进而根据第一配置信息向网络设备发送第一信息。相比于终端设备基于同一种配置信息发送多种类型的第一信息，采用本申请的方法可以提高资源的利用效率，提高系统的频谱利用效率。

S305，终端设备确定第二配置信息。第二配置信息用于更新第一配置信息，第一配置信息与第二配置信息不同。

一种可能的实现中，网络设备向终端设备发送第一指示信息，该第一指示信息用于指示网络设备的AI模型更新，则终端设备根据该第一指示信息确定第二配置信息。

例如，第一指示信息指示网络设备的AI模型的调整幅度从原先的小于第四阈值更新为大于第四阈值，则终端设备重新确定第一信息的反馈资源。

又例如，更新前网络设备的AI模型具有预测终端设备位置的能力，第一指示信息指示更新后网络设备的AI模型不具有预测终端设备位置的能力，则终端设备更新第一信息的类型，更新后第一信息的类型不再包括终端设备位置。即，终端设备不再向网络设备反馈终端设备的位置信息。

一种可能的实现中，终端设备确定终端设备的AI模型更新，终端设备根据更新后的终端设备的AI模型确定第二配置信息。

例如，更新前终端设备侧的AI模型的梯度变化较为缓慢，终端设备基于较长的反馈周期向网络设备反馈终端设备的AI模型的梯度；更新后终端设备的AI模型的梯度变化较为频繁，终端设备基于较短的反馈周期向网络设备反馈终端设备的AI模型的梯度。

一种可能的实现中，终端设备确定终端设备的感知网络更新，终端设备根据更新后的终端设备的感知网络确定第二配置信息。

例如，更新前终端设备的感知网络输出结果为环境温度，终端设备基于较长的反馈周期向网络设备反馈环境温度；更新后终端设备的感知网络输出结果为终端设备的速度，终端设备基于较短的反馈周期向网络设备反馈终端设备的速度。

一种可能的实现中，终端设备确定终端设备与网络设备之间的信道状态更新，且更新后的信道状态与第一配置信息不匹配，则终端设备根据更新后的信道状态确定第二配置信息。

例如，终端设备根据测量得到的CSI，确定信道状态更新，且更新后的信道状态与第一配置信息中第一信息的反馈资源、第一信息的反馈周期、第一信息对应的测量资源中的至少一项不匹配，则终端设备确定第二配置信息。

图4示出了方法400，在该方法400中，终端设备获取第一信息对应的第一配置信息的方式为：终端设备从网络设备获取第一配置信息。具体地，该方法400包括：

S401，网络设备确定第一信息对应的第一配置信息。

例如，网络设备可以确定第一信息的类型为CSI、终端设备的AI模型的相关信息、终端设备的感知网络的相关信息、系统性能的相关信息中的一种或多种。

下面通过几种可能的实现方式对网络设备确定第一配置信息的过程进行说明：

一种可能的实现中，如果第一信息的服务质量要求低于第一阈值，网络设备确定第一信息对应第一量化粒度；如果第一信息的服务质量要求大于或等于第一阈值，网络设备确定第一信息对应第二量化粒度；第二量化粒度小于第一量化粒度。

一种可能的实现中，如果第一信息的变化频率大于第二阈值(换句话说，该第一信息具有时变特性)，网络设备确定第一信息对应第一反馈周期；如果第一信息的变化频率小于或等于第二阈值(换句话说，该第一信息具有缓变特性)，网络设备确定第一信息对应第二反馈周期；第二反馈周期大于第一反馈周期。

一种可能的实现中，网络设备可以根据网络设备的AI模型的调整幅度确定第一信息的反馈资源。

具体地，如果网络设备的AI模型的调整幅度大于第四阈值，网络设备分配的反馈资源包括的slot、symbol、RE或RB的个数较多；如果网络设备的AI模型的调整幅度小于或等于第四阈值，网络设备分配的反馈资源包括的slot、symbol、RE或RB的个数较少。

一种可能的实现中，网络设备可以根据第一信息的类型确定第一信息对应的测量资源。

示例性地，当第一信息的类型为感知网络的相关信息时，例如，多径的数量，每条路径的距离，多普勒偏移或多普勒扩展时，获取第一信息需要较多的测量资源，网络设备可以分配包括slot、symbol、RE或RB个数较多的测量资源。

S402，网络设备向终端设备发送第一配置信息。相应地，终端设备接收来自网络设备的第一配置信息。

示例性地，该第一配置信息中包括以下中的一项或多项：

应理解，网络设备可以通过一个或多个消息向终端设备发送第一配置信息，本申请对此不予限制。如果网络设备通过多个消息向终端设备发送，该多个消息中的每个消息可以包括以下配置信息中的一种或多种：第一信息的类型，第一信息的量化粒度，第一信息的反馈资源，第一信息的反馈周期，第一信息对应的测量资源，第一信息对应的参考信号，第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系。

第一配置信息可以通过高层或者物理层信令承载。高层信令例如可以包括无线资源控制(radio resource control，RRC)信令、媒体接入控制(medium access control，MAC)控制元素(control element，CE)、无线链路控制(radio link control，RLC)信令等。物理层信令例如可以包括物理下行控制信息(downlink control information，DCI)、通过下行物理层信道传输的信令等，下行物理层信道例如可以为物理下行控制信道(physical downlink control channel，PDCCH)或者物理下行共享信道(physical downlink shared channel，PDSCH)等。

S403，终端设备根据第一配置信息，向网络设备发送第一信息。相应地，网络设备接收来自终端设备的第一信息。

该过程可以参考S202。

S404，网络设备根据第一信息，对网络设备的AI模型进行辅助。

该过程可以参考S203。

根据本申请的方法，终端设备可以从网络设备获取第一配置信息。对于不同类型的第一信息，相对应的第一配置信息也可以不同。因此，终端设备可以基于多种第一配置信息灵活地发送多种类型的第一信息。相比于终端设备基于同一种配置信息发送多种类型的第一信息，采用本申请的方法可以提高资源的利用效率，提高系统的频谱利用效率。

S405，网络设备向终端设备发送第二配置信息。相应地，终端设备接收第二配置信息。该第二配置信息用于更新第一配置信息，第一配置信息与第二配置信息不同。

下面对网络设备确定第二配置信息的过程进行说明。

一种可能的实现中，网络设备确定网络设备的AI模型更新，网络设备根据更新后的网络设备的AI模型确定第二配置信息。

例如，网络设备的AI模型的调整幅度从原先的小于第四阈值更新为大于第四阈值，则网络设备更新第一信息的反馈周期、第一信息的反馈资源、第一信息对应的测量资源中的一项或多项。

又例如，更新前网络设备的AI模型具有预测终端设备位置的能力，更新后网络设备的AI模型不具有预测终端设备位置的能力，则网络设备更新第一信息的类型，更新后第一信息的类型不再包括终端设备位置。换句话说，基于第二配置信息，终端设备不再向网络设备反馈终端设备的位置信息。

一种可能的实现中，终端设备向网络设备发送第二指示信息，第二指示信息用于指示终端设备的AI模型更新，网络设备根据第二指示信息确定第二配置信息。

例如，更新前终端设备的AI模型的梯度变化较为缓慢，则梯度的反馈周期较长；第二指示信息指示更新后终端设备的AI模型的梯度变化较为频繁，则梯度的反馈周期较短。

一种可能的实现中，终端设备向网络设备发送第三指示信息，第三指示信息用于指示终端设备的感知网络更新，网络设备根据第三指示信息确定第二配置信息。

例如，更新前终端设备的感知网络输出结果为环境温度，则环境温度的反馈周期较长；第三指示信息指示更新后终端设备的感知网络输出结果为终端设备的速度，则终端设备的速度的反馈周期较短。

一种可能的实现中，网络设备确定终端设备与网络设备之间的信道状态更新，且更新后的信道状态与第一配置信息不匹配，则网络设备根据更新后的信道状态确定第二配置信息。

例如，网络设备根据终端设备反馈的CSI，确定信道状态更新，且更新后的信道状态与第一配置信息中第一信息的反馈资源、第一信息的反馈周期、第一信息对应的测量资源中的至少一项不匹配，则网络设备确定第二配置信息。

根据本申请的方法，当网络设备的AI模型、终端设备的AI模型、终端设备的感知网络、终端设备和网络设备之间的信道状态中的一项或多项更新时，网络设备更新第一配置信息，更新后的第一配置信息与网络设备的AI模型、终端设备的AI模型、终端设备和网络设备之间的信道状态、或者终端设备的感知网络的适配度会更好，从而保证第一信息测量和反馈流程的有效性。

图5示出了方法500，在该方法500中，终端设备获取第一信息对应的第一配置信息的方式为：终端设备根据索引与配置信息之间的映射关系，以及第一索引获取第一配置信息。具体地，该方法500包括：

S501，终端设备获取索引与配置信息之间的映射关系。

为方便描述，将终端设备获取的索引与配置信息之间的映射关系记为映射关系#A。映射关系#A包括第一索引与第一配置信息的第一映射关系。

作为一种方式，网络设备可以向终端设备发送映射关系#A，相应地，终端设备接收映射关系#A。

映射关系#A可以通过高层信令或者物理层信令承载。关于该高层信令和物理层信令的相关介绍可以参考上文。

作为另一种方式，映射关系#A还可以是预定义在协议中的。

例如，映射关系#A如表1所示，在表1中，同一种第一信息的类型可以对应多种不同的其他配置信息，其他配置信息包括第一信息的量化粒度，第一信息的反馈资源，第一信息的反馈周期，第一信息对应的测量资源，第一信息对应的参考信号，第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系中的一项或者多项。

此外，如果第一信息的量化粒度，第一信息的反馈资源，第一信息的反馈周期，第一信息对应的测量资源，第一信息对应的参考信号，第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系中的一项或者多项没有包括在映射关系#A中，则这些信息可以是预定义的。

表1

在表1中第一信息的类型属于某些大类中的一些小类，例如多径的数量属于感知网络的相关信息。作为另一种方式，如表1-2所示，第一信息的类型可以为某些大类；如表1-2-1所示，第一信息的类型为AI模型的相关信息中的一些小类；如表1-2-2所示，第一信息的类型为感知网络的相关信息的一些小类。

表1-2

表1-2-1

表1-2-2

又例如，映射关系#A包括映射关系#A1和映射关系#A2。如表2所示，映射关系#A1为索引与第一信息的类型之间的映射关系。如表3所示，映射关系#A2为第一信息的类型与其他配置信息之间的映射关系。

表2

索引	第一信息的类型
1	多径的数量
2	多普勒信息(精度等级1)
3	多普勒信息(精度等级2)
4	完整的信道信息
……	……

表3

应理解，表2和表3应结合在一起应用。

S502，网络设备向终端设备发送第一索引。相应地，终端设备接收第一索引。

示例性地，网络设备中也存储了上述表1中的信息；或者，存储了表2和表3中的信息。

该第一索引为S501中多个索引中的一个，并且该第一索引与第一配置信息关联。作为一种实现方式，网络设备可以向终端设备发送DCI，该DCI中包括第一索引。

示例性地，如表1所示，为了向终端设备发送“多径的数量”对应的配置信息，该第一索引可以指示“1”；为了向终端设备发送“终端设备的AI模型的梯度”对应的配置信息，该第一索引可以指示“2”。

示例性地，如表2所示，为了向终端设备发送“多径的数量”对应的配置信息，该第一索引可以指示“1”；为了向终端设备发送“完整的信道信息”对应的配置信息，该第一索引可以指示“4”。

S503，终端设备根据该第一索引以及在S501接收到的映射关系#A，获取第一配置信息。

S504，终端设备根据第一配置信息，向网络设备发送第一信息。相应地，网络设备接收来自终端设备的第一信息。

该过程可以参考S202。

S505，网络设备根据第一信息，对网络设备的AI模型进行辅助。

该过程可以参考S203。

根据本申请的方法，终端设备根据映射关系#A，以及第一索引获取第一配置信息。对于不同类型的第一信息，相对应的第一配置信息也可以不同。因此，终端设备可以基于多种第一配置信息灵活地发送多种类型的第一信息。相比于终端设备基于同一种配置信息发送多种类型的第一信息，采用本申请的方法可以提高资源的利用效率，提高系统的频谱利用效率。

S506，网络设备向终端设备发送第二索引。相应地，终端设备接收第二索引。映射关系#A中包括第二索引与第二配置信息的第二映射关系。

可选地，如果网络设备确定S501的映射关系#A中不包括第二映射关系，则网络设备也可以直接向终端设备发送第二配置信息。

下面以S501的映射关系#A中包括第二映射关系为例，对网络设备确定第二索引的过程进行说明。

一种可能的实现中，网络设备确定网络设备的AI模型更新，网络设备根据更新后的网络设备的AI模型确定第二配置信息，进而确定第二索引。

例如，网络设备的AI模型的调整幅度从原先的小于第四阈值更新为大于第四阈值，则网络设备从映射关系#A中中确定第二配置信息，进而确定第二索引，该第二配置信息适用于更新后网络设备的AI模型。

一种可能的实现中，终端设备向网络设备发送第二指示信息，第二指示信息用于指示终端设备的AI模型更新，网络设备根据第二指示信息从映射关系#A中确定第二配置信息，进而确定第二索引，该第二配置信息适用于更新后终端设备的AI模型。

一种可能的实现中，终端设备向网络设备发送第三指示信息，第三指示信息用于指示终端设备的感知网络更新，网络设备根据第三指示信息从映射关系#A中确定第二配置信息，进而确定第二索引，该第二配置信息适用于更新后终端设备的感知网络。

一种可能的实现中，网络设备确定终端设备与网络设备之间的信道状态更新，且更新后的信道状态与第一配置信息不匹配，则网络设备根据更新后的信道状态从映射关系#A中确定第二配置信息，进而确定第二索引，该第二配置信息适用于更新后的信道状态。

关于S506的有益效果可以参考上文，在此不再赘述。

图6示出了方法600，在该方法600中，终端设备获取第一信息对应的第一配置信息的方式为：终端设备从预定义的配置信息中获取第一配置信息。具体地，该方法600包括：

S601，终端设备从预定义的配置信息中获取第一配置信息。

其中，该第一配置信息的相关描述可以参考S201。

应理解，终端设备和网络设备可以遵循相同的通信协议，在该通信协议中预定义了配置信息。

作为一种方式，预定义的配置信息中包括以下中的一项或多项：第一信息的类型，第一信息的量化粒度，第一信息的反馈资源，第一信息的反馈周期，第一信息对应的测量资源，第一信息对应的参考信号，第一信息对应的参考信号与第一信息对应的测量资源之间的映射关系。

示例性地，该预定义的配置信息可以如S501中的表3所示。

一种可能的实现中，终端设备从预定义的配置信息中获取CSI对应的配置信息。

一种可能的实现中，终端设备从预定义的配置信息中获取AI模型的相关信息所对应的配置信息。

一种可能的实现中，终端设备从预定义的配置信息中获取感知网络的相关信息所对应的配置信息。

一种可能的实现中，终端设备从预定义的配置信息中获取系统性能的相关信息所对应的配置信息。

应理解，上述可能的实现并不是孤立的，相互之间可以结合。例如，第一信息的类型包括CSI和感知网络的相关信息，则终端设备从预定义的配置信息中获取CSI对应的配置信息，以及感知网络的相关信息所对应的配置信息。

S602，终端设备根据第一配置信息，向网络设备发送第一信息。相应地，网络设备接收来自终端设备的第一信息。

该过程可以参考S202。

S603，网络设备根据第一信息，对网络设备的AI模型进行辅助。

该过程可以参考S203。

根据本申请的方法，终端设备可以从预定义的配置信息中获取第一配置信息。对于不同类型的第一信息，相对应的第一配置信息也可以不同。因此，终端设备可以基于多种第一配置信息灵活地发送多种类型的第一信息。相比于终端设备基于同一种配置信息发送多种类型的第一信息，采用本申请的方法可以提高资源的利用效率，提高系统的频谱利用效率。

S604，终端设备获取第二配置信息。第二配置信息用于更新第一配置信息，第一配置信息与第二配置信息不同。

可选地，作为一种方式，终端设备可以自行确定第二配置信息。具体过程可以参考S305，在此不再赘述。

可选地，作为另一种方式，终端设备可以从网络设备获取第二配置信息。具体过程可以参考S405，在此不再赘述。

关于S604的有益效果可以参考上文，在此不再赘述。

根据前述方法，图7为本申请实施例提供的一种通信装置，该通信装置包括收发单元701和处理单元702。

其中，收发单元701可以用于实现相应的信息收发功能。收发单元701还可以称为通信接口或通信单元。处理单元702可以用于进行处理操作。

示例性地，该装置还包括存储单元，该存储单元可以用于存储指令和/或数据，处理单元702可以读取存储单元中的指令和/或数据，以使得装置实现前述各个方法实施例中的装置的动作。

作为第一种实现方式，该装置可以是前述实施例中的网络设备，也可以是网络设备的组成部件(如芯片)。其中，收发单元和处理单元，可以用于实现上文各个方法实施例中网络设备的相关操作。示例性地，收发单元用于实现S402，处理单元用于实现S203、S304、S404、S505或S603。

作为第二种实现方式，该装置可以是前述实施例中的终端设备，也可以是终端设备的组成部件(如芯片)。其中，收发单元和处理单元，可以用于实现上文各个方法实施例中终端设备的相关操作。示例性地，收发单元用于实现S202、S302、S303、S403、S504或S602，处理单元用于实现S301。

应理解，各单元执行上述相应步骤的具体过程在上述各方法实施例中已经详细说明，为了简洁，在此不再赘述。

还应理解，这里的装置以功能单元的形式体现。这里的术语“单元”可以指应用特有集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。在一个可选例子中，本领域技术人员可以理解，装置可以具体为上述实施例中的第一网元，可以用于执行上述各方法实施例中与第一网元对应的各个流程和/或步骤，或者，装置可以具体为上述实施例中的网络管理网元，可以用于执行上述各方法实施例中与网络管理网元对应的各个流程和/或步骤，为避免重复，在此不再赘述。

上述通信装置具有实现上述方法中的装置所执行的相应步骤的功能。功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块；例如收发单元可以由收发机替代(例如，收发单元中的发送单元可以由发送机替代，收发单元中的接收单元可以由接收机替代)，其它单元，如处理单元等可以由处理器替代，分别执行各个方法实施例中的收发操作以及相关的处理操作。

此外，上述收发单元701还可以是收发电路(例如可以包括接收电路和发送电路)，处理单元可以是处理电路。

需要指出的是，图7中的装置可以是前述方法实施例中的装置，也可以是芯片或者芯片系统，例如：片上系统(system on chip，SoC)。其中，收发单元可以是输入输出电路、通信接口；处理单元为该芯片上集成的处理器或者微处理器或者集成电路。在此不做限定。

本申请实施例还提供一种通信装置，如图8所示，包括：处理器801和通信接口802。处理器801用于执行存储器803存储的计算机程序或指令，或读取存储器803存储的数据，以执行上文各方法实施例中的方法。示例性地，处理器801为一个或多个。通信接口802用于信号的接收和/或发送。例如，处理器801用于控制通信接口802进行信号的接收和/或发送。

示例性地，如图8所示，该通信装置还可以包括存储器803，存储器803用于存储计算机程序或指令和/或数据。该存储器803可以与处理器801集成在一起，或者也可以分离设置。当然，该通信装置还可以不包括存储器803，存储器803设置在该通信装置之外。示例性地，存储器803为一个或多个。

示例性地，处理器801、通信接口802以及存储器803通过总线804相互连接；总线804可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，EISA)总线等。上述总线804可以分为地址总线、数据总线和控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

例如，处理器801用于执行存储器803存储的计算机程序或指令。

作为第一种实现方式，该设备可以是前述实施例中的网络设备，也可以是网络设备的组成部件(如芯片)。其中，通信接口和处理器，可以用于实现上文各个方法实施例中网络设备的相关操作。示例性地，通信接口用于实现S402，处理器用于实现S203、S304、S404、S505或S603。

作为第二种实现方式，该设备可以是前述实施例中的终端设备，也可以是终端设备的组成部件(如芯片)。其中，通信接口和处理器，可以用于实现上文各个方法实施例中终端设备的相关操作。示例性地，通信接口用于实现S202、S302、S303、S403、S504或S602，处理器用于实现S301。

应理解，本申请实施例中提及的处理器(如处理器801)可以是中央处理器(central processing unit，CPU)，网络处理器(network processor，NP)或者CPU和NP的组合。处理器还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device,CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，FPGA)，通用阵列逻辑(generic array logic，GAL)或其任意组合。

还应理解，本申请实施例中提及的存储器(如存储器803)可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。本申请提供一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例中任一种可能的实现。

本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来。提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序(也可以称为代码，或指令)，当计算机程序被运行时，使得计算机执行上述方法实施例中任一种可能的实现。该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。

而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请的各个实施例中的内容可以相互参考，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，不同的实施例之间的术语和/或描述具有一致性、且可以相互引用，不同的实施例中的技术特征根据其内在的逻辑关系可以组合形成新的实施例。

可以理解的，本申请实施例中，UE和/或基站可以执行本申请实施例中的部分或全部步骤，这些步骤或操作仅是示例，本申请实施例中，还可以执行其它操作或者各种操作的变形。此外，各个步骤可以按照本申请实施例呈现的不同的顺序来执行，并且有可能并非要执行本申请实施例中的全部操作。

Claims

一种通信方法，其特征在于，包括：

终端设备获取第一配置信息，所述第一配置信息包括以下中的一项或多项：

第一信息的类型，所述第一信息的量化粒度，所述第一信息的反馈资源，所述第一信息的反馈周期，所述第一信息对应的测量资源，所述第一信息对应的参考信号，所述第一信息对应的参考信号与所述第一信息对应的测量资源之间的映射关系；

所述终端设备根据所述第一配置信息，向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息用于辅助所述网络设备的人工智能AI模型。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一信息的量化粒度与所述第一信息的服务质量要求相关，所述第一信息的反馈周期与所述第一信息的变化频率相关，所述第一信息的反馈资源与所述网络设备的AI模型的调整幅度相关，或者，所述第一信息对应的测量资源与所述第一信息的类型相关。
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述终端设备获取所述第一配置信息，包括：

所述终端设备根据所述第一信息的服务质量要求，确定所述第一信息的量化粒度；和/或，

所述终端设备根据所述第一信息的变化频率，确定所述第一信息的反馈周期。
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述终端设备向所述网络设备发送所述第一信息的量化粒度和/或所述第一信息的反馈周期。
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述终端设备获取所述第一配置信息，包括：

所述终端设备从预定义的配置信息中获取所述第一配置信息。
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述终端设备获取所述第一配置信息，包括：

所述终端设备从所述网络设备获取所述第一配置信息。
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述方法还包括：

所述终端设备获取索引与配置信息的映射关系，所述索引与配置信息的映射关系包括第一索引与所述第一配置信息的第一映射关系；

所述终端设备获取所述第一配置信息，包括：

所述终端设备根据所述映射关系与所述第一索引，获取所述第一配置信息。
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述索引与配置信息的映射关系为预定义的。
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述终端设备获取所述索引与配置信息的映射关系，包括：

所述终端设备从所述网络设备获取所述索引与配置信息的映射关系。
根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述终端设备获取第二配置信息，所述第二配置信息用于更新所述第一配置信息，所述第一配置信息与所述第二配置信息不同。
一种通信方法，其特征在于，包括：

网络设备接收来自终端设备的第一信息，所述第一信息用于辅助所述网络设备的人工智能AI模型，所述第一信息对应第一配置信息，所述第一配置信息包括以下中的一项或多项：

所述第一信息的类型，所述第一信息的量化粒度，所述第一信息的反馈资源，所述第一信息的反馈周期，所述第一信息对应的测量资源，所述第一信息对应的参考信号，所述第一信息对应的参考信号与所述第一信息对应的测量资源之间的映射关系；

所述网络设备根据所述第一信息，对所述网络设备的AI模型进行辅助。
根据权利要求11所述的方法，其特征在于，

所述第一信息的量化粒度与所述第一信息的服务质量要求相关，所述第一信息的反馈周期与所述第一信息的变化频率相关，所述第一信息的反馈资源与所述网络设备的AI模型的调整幅度相关，或者，所述第一信息对应的测量资源与所述第一信息的类型相关。
根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述网络设备确定所述第一配置信息；

所述网络设备向所述终端设备发送所述第一配置信息。
根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述网络设备向所述终端设备发送索引与配置信息的映射关系，所述索引与配置信息的映射关系包括第一索引与所述第一配置信息的第一映射关系；

所述网络设备向所述终端设备发送所述第一索引。
根据权利要求11-14中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述网络设备的AI模型、所述终端设备的AI模型、所述终端设备的感知网络、所述终端设备与所述网络设备之间的信道状态中的一项或多项更新，所述网络设备向所述终端设备发送第二配置信息，所述第二配置信息用于更新所述第一配置信息，所述第一配置信息与所述第二配置信息不同。
一种通信装置，其特征在于，包括收发单元和处理单元；

所述收发单元或所述处理单元，用于获取第一配置信息，所述第一配置信息包括以下中的一项或多项：

第一信息的类型，所述第一信息的量化粒度，所述第一信息的反馈资源，所述第一信息的反馈周期，所述第一信息对应的测量资源，所述第一信息对应的参考信号，所述第一信息对应的参考信号与所述第一信息对应的测量资源之间的映射关系；

所述收发单元，用于根据所述第一配置信息，向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息用于辅助所述网络设备的人工智能AI模型。
根据权利要求16所述的通信装置，其特征在于，

所述第一信息的量化粒度与所述第一信息的服务质量要求相关，所述第一信息的反馈周期与所述第一信息的变化频率相关，所述第一信息的反馈资源与所述网络设备的AI模型的调整幅度相关，或者，所述第一信息对应的测量资源与所述第一信息的类型相关。
根据权利要求16或17所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，用于根据所述第一信息的服务质量要求，确定所述第一信息的量化粒度；和/或，

所述处理单元，用于根据所述第一信息的变化频率，确定所述第一信息的反馈周期。
根据权利要求18所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元，用于向所述网络设备发送所述第一信息的量化粒度和/或所述第一信息的反馈周期。
根据权利要求16或17所述的通信装置，其特征在于，

所述收发单元，用于所述终端设备从预定义的配置信息中获取所述第一配置信息。
根据权利要求16或17所述的通信装置，其特征在于，

所述收发单元，用于从所述网络设备获取所述第一配置信息。
根据权利要求16或17所述的通信装置，其特征在于，

所述收发单元，用于获取索引与配置信息的映射关系，所述索引与配置信息的映射关系包括第一索引与所述第一配置信息的第一映射关系；

所述收发单元，用于根据所述映射关系与所述第一索引，获取所述第一配置信息。
根据权利要求22所述的通信装置，其特征在于，

所述索引与配置信息的映射关系为预定义的。
根据权利要求22所述的通信装置，其特征在于，

所述收发单元，用于从所述网络设备获取所述索引与配置信息的映射关系。
根据权利要求16-24中任一项所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元，用于获取第二配置信息，所述第二配置信息用于更新所述第一配置信息，所述第一配置信息与所述第二配置信息不同。
一种通信装置，其特征在于，包括：收发单元和处理单元；

所述收发单元，用于接收来自终端设备的第一信息，所述第一信息用于辅助所述网络设备的人工智能AI模型，所述第一信息对应第一配置信息，所述第一配置信息包括以下中的一项或多项：

所述第一信息的类型，所述第一信息的量化粒度，所述第一信息的反馈资源，所述第一信息的反馈周期，所述第一信息对应的测量资源，所述第一信息对应的参考信号，所述第一信息对应的参考信号与所述第一信息对应的测量资源之间的映射关系；

所述处理单元，用于根据所述第一信息，对所述网络设备的AI模型进行辅助。
根据权利要求26所述的通信装置，其特征在于，

所述第一信息的量化粒度与所述第一信息的服务质量要求相关，所述第一信息的反馈周期与所述第一信息的变化频率相关，所述第一信息的反馈资源与所述网络设备的AI模型的调整幅度相关，或者，所述第一信息对应的测量资源与所述第一信息的类型相关。
根据权利要求26或27所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，用于确定所述第一配置信息；

所述收发单元，用于向所述终端设备发送所述第一配置信息。
根据权利要求26或27所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元，用于向所述终端设备发送索引与配置信息的映射关系，所述索引与配置信息的映射关系包括第一索引与所述第一配置信息的第一映射关系；

所述收发单元，用于向所述终端设备发送所述第一索引。
根据权利要求26-29中任一项所述的通信装置，其特征在于，

如果所述网络设备的AI模型、所述终端设备的AI模型、所述终端设备的感知网络、所述终端设备与所述网络设备之间的信道状态中的一项或多项更新，所述收发单元，用于向所述终端设备发送第二配置信息，所述第二配置信息用于更新所述第一配置信息，所述第一配置信息与所述第二配置信息不同。
一种通信装置，其特征在于，包括：通信接口和处理器，所述通信接口用于输出和/或输入信号，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序或指令，使得所述通信装置执行如权利要求1-10中任一项所述的方法；或者，使得所述通信装置执行如权利要求11-15中任一项所述的方法。
根据权利要求31所述的通信装置，其特征在于，所述通信装置还包括所述存储器。
一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-10中任意一项所述的方法；或者，使得所述计算机执行如权利要求11-15中任意一项所述的方法。
一种计算机程序产品，其特征在于，包含指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-10中任意一项所述的方法；或者，使得所述计算机执行如权利要求11-15中任意一项所述的方法。
一种通信系统，其特征在于，所述通信系统包括终端设备和网络设备，所述终端设备用于执行如权利要求1-10中任意一项所述的方法，所述网络设备用于执行如权利要求11-15中任意一项所述的方法。