WO2025152117A1 - 信道状态信息报告优先级的设置方法、装置和通信系统 - Google Patents

信道状态信息报告优先级的设置方法、装置和通信系统

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WO2025152117A1
WO2025152117A1 PCT/CN2024/073063 CN2024073063W WO2025152117A1 WO 2025152117 A1 WO2025152117 A1 WO 2025152117A1 CN 2024073063 W CN2024073063 W CN 2024073063W WO 2025152117 A1 WO2025152117 A1 WO 2025152117A1
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channel state
information report
value
report
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孙刚
王昕�
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Publication date
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/10—Scheduling measurement reports ; Arrangements for measurement reports

Definitions

  • the embodiments of the present application relate to the field of communication technologies.
  • the millimeter wave band can provide larger bandwidth and has become an important frequency band for 5G NR (new wireless) systems. Due to its shorter wavelength, millimeter waves have different propagation characteristics from traditional low-frequency bands, such as higher propagation loss, poor reflection and diffraction performance, etc. Therefore, larger-scale antenna arrays are usually used to form shaped beams with greater gain, overcome propagation loss, and ensure system coverage.
  • the 5G NR standard has designed a series of solutions for beam management, including beam scanning, beam measurement, beam reporting, and beam indication. However, when the number of transmit and receive beams is relatively large, the system load and delay will be greatly increased.
  • AI artificial intelligence
  • a CSI report In a traditional channel state information report (CSI report), a CSI report is associated with a priority value (i.e., the numerical value of the CSI report priority). Different CSI reports are associated with different priority values. The smaller the priority value, the higher the priority.
  • a terminal device needs to send multiple CSI reports to a network device at the same time, the terminal device sends the reports to the network device in the order of priority values from small to large.
  • the terminal device selects a portion of CSI reports from multiple CSI reports and sends them to the network device.
  • the terminal device selects them in order of priority value from small to large, and sends the CSI with high priority first. report and ignore (omit) the CSI reports with low priority.
  • the terminal device when the terminal device calculates CSI, if the terminal device needs to calculate multiple CSIs at the same time and then generate a CSI report on the terminal side, when computing resources are limited, the terminal device gives priority to calculating the CSI with a high CSI report priority (i.e., a small priority value). In other words, the terminal gives priority to generating a CSI report with a high priority.
  • a high CSI report priority i.e., a small priority value
  • the terminal device calculates the priority values of different CSI reports according to the parameters configured by the network device.
  • the inventors of the present application discovered that when the simulated beam (pair) is predicted in the spatial or time domain through the terminal-side AI model, the terminal-side model needs to report a new report quantity to the network device. For the new report quantity, how to calculate the priority value of its CSI report and what priority rules the terminal uses to send the new report quantity, the prior art has no relevant definition.
  • a device for setting a channel state information report priority is provided, which is applied to a terminal device, wherein the device includes a first processing unit, and the first processing unit controls the terminal device to enable the terminal device to perform the following operations:
  • CSI channel state information
  • AI artificial intelligence
  • a value of the channel state information report priority is calculated based on the parameter, and a priority of the channel state information (CSI) report is determined.
  • a device for setting a channel state information report priority is provided, which is applied to a network device, wherein the device includes a second processing unit, and the second processing unit controls the network device to enable the network device to perform the following operations:
  • the network device configures, for the terminal device, parameters related to a channel state information (CSI) report, wherein the channel state information report includes a first channel state information report related to an artificial intelligence (AI) model, and the parameters are used to calculate a numerical value of a channel state information report priority; and
  • CSI channel state information
  • AI artificial intelligence
  • CSI channel state information
  • One of the beneficial effects of the embodiments of the present application is that: a parameter of a first channel state information report related to an artificial intelligence model is received, and a value of a priority of the first channel state information report is calculated according to the parameter, thereby being able to set a priority for a CSI report related to the AI model, thereby avoiding the behavior of a terminal device when reporting multiple CSI reports. uncertainty.
  • FIG1 is a schematic diagram of a communication system of the present application.
  • FIG2 is a schematic diagram of a transmit beam and a receive beam in a communication system according to various embodiments of the present application;
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a method for setting the priority of a channel state information report according to an embodiment of the first aspect of the present application
  • FIG. 4 is a schematic diagram of a method for setting the channel state information report priority according to an embodiment of the second aspect of the present application
  • FIG. 5 is a schematic diagram of a device for setting a channel state information report priority according to an embodiment of the third aspect
  • FIG. 6 is a schematic diagram of a device for setting a channel state information report priority according to an embodiment of the fourth aspect
  • FIG7 is a schematic diagram of a terminal device according to an embodiment of the fifth aspect.
  • FIG8 is a schematic diagram of a network device according to an embodiment of the fifth aspect.
  • communication between devices in the communication system may be carried out according to communication protocols of any stage, such as but not limited to the following communication protocols: 1G (generation), 2G, 2.5G, 2.75G, 3G, 4G, 4.5G and 5G, New Radio (NR), etc., and/or other communication protocols currently known or to be developed in the future.
  • 1G generation
  • 2G 2.5G
  • 2.75G 3G
  • 4G 4G
  • 4.5G and 5G
  • NR New Radio
  • the term "network device” refers to, for example, a device in a communication system that connects a terminal device to a communication network and provides services for the terminal device.
  • the network device may include, but is not limited to, the following devices: an integrated access and backhaul node (IAB-node), a base station (BS), an access point (AP), a transmission reception point (TRP), a broadcast transmitter, a mobile management entity (MME), a gateway, a server, a radio network controller (RNC), a base station controller (BSC), and the like.
  • IAB-node integrated access and backhaul node
  • BS base station
  • AP access point
  • TRP transmission reception point
  • MME mobile management entity
  • gateway a gateway
  • server a radio network controller
  • RNC radio network controller
  • BSC base station controller
  • the base station may include but is not limited to: NodeB (NodeB or NB), evolved NodeB (eNodeB or eNB) and 5G base station (gNB), etc., and may also include remote radio head (RRH, Remote Radio Head), remote radio unit (RRU, Remote Radio Unit), relay or low-power node (such as femeto, pico, etc.).
  • NodeB NodeB
  • eNodeB or eNB evolved NodeB
  • gNB 5G base station
  • RRH Remote Radio Head
  • RRU Remote Radio Unit
  • relay or low-power node such as femeto, pico, etc.
  • base station may include some or all of their functions, each base station Communication coverage can be provided for a particular geographic area.
  • the term “cell” can refer to a base station and/or its coverage area, depending on the context in which the term is used.
  • the term "user equipment” (UE) or “terminal equipment” (TE) refers to a device that accesses a communication network through a network device and receives network services.
  • the terminal device may be fixed or mobile, and may also be referred to as a mobile station (MS), a terminal, a subscriber station (SS), an access terminal (AT), a station, and the like.
  • terminal devices may include but are not limited to the following devices: cellular phones, personal digital assistants (PDA, Personal Digital Assistant), wireless modems, wireless communication devices, handheld devices, machine-type communication devices, laptop computers, cordless phones, smart phones, smart watches, digital cameras, etc.
  • PDA personal digital assistants
  • wireless modems wireless communication devices
  • handheld devices machine-type communication devices
  • laptop computers cordless phones
  • smart phones smart watches, digital cameras, etc.
  • the terminal device can also be a machine or device for monitoring or measuring, such as but not limited to: machine type communication (MTC) terminal, vehicle-mounted communication terminal, device to device (D2D) terminal, machine to machine (M2M) terminal, and so on.
  • MTC machine type communication
  • D2D device to device
  • M2M machine to machine
  • network side refers to one side of the network, which may be a base station, or may include one or more network devices as described above.
  • user side or “terminal side” or “terminal device side” refers to one side of the user or terminal, which may be a UE, or may include one or more terminal devices as described above.
  • uplink control signal and “uplink control information (UCI)” or “physical uplink control channel (PUCCH)” are interchangeable, and the terms “uplink data signal” and “uplink data information” or “physical uplink shared channel (PUSCH)” are interchangeable if no confusion is caused;
  • downlink control signal and “downlink control information (DCI)” or “physical downlink control channel (PDCCH)” are interchangeable, and the terms “downlink data signal” and “downlink data information” or “physical downlink shared channel (PDSCH)” are interchangeable.
  • DCI downlink control information
  • PDCCH physical downlink control channel
  • sending or receiving PUSCH can be understood as sending or receiving uplink data carried by PUSCH
  • sending or receiving PUCCH can be understood as sending or receiving uplink information carried by PUCCH
  • sending or receiving PRACH can be understood as sending or receiving preamble carried by PRACH
  • uplink signals may include uplink Data signals and/or uplink control signals, etc., may also be referred to as uplink transmission (UL transmission) or uplink information or uplink channels.
  • Sending uplink transmission on uplink resources may be understood as sending the uplink transmission using the uplink resources.
  • downlink data/signals/channels/information may be understood accordingly.
  • the high-level signaling may be, for example, a radio resource control (RRC) signaling; for example, an RRC message (RRC message), including, for example, MIB, system information (system information), a dedicated RRC message; or an RRC IE (RRC information element).
  • RRC radio resource control
  • the high-level signaling may also be, for example, a MAC (Medium Access Control) signaling; or a MAC CE (MAC control element).
  • RRC radio resource control
  • Figure 1 is a schematic diagram of the communication system of the present application, which schematically illustrates a situation taking a terminal device and a network device as an example.
  • the communication system 100 may include a network device 101 and a terminal device 102 (for simplicity, Figure 1 only illustrates one terminal device as an example).
  • AI artificial intelligence
  • AI/ML artificial intelligence/machine learning
  • the AI model includes but is not limited to: an input layer (input), multiple convolutional layers, a connection layer (concat), a fully connected layer (FC), and a quantizer, etc. Among them, the processing results of multiple convolutional layers are merged in the connection layer.
  • the specific structure of the AI model can refer to the prior art and will not be repeated here.
  • Ncells is a parameter maxNrofSrevingCells configured by a higher layer, that is, the maximum number of serving cells.
  • the terminal device When the AI model on the terminal device side predicts the simulated beam (pair) in the spatial or temporal domain, the terminal device reports the new report quantity to the network device. For the new report quantity, how to calculate the priority value of its CSI report and what priority rules the terminal device uses to send the new report quantity are problems that need to be solved.
  • Operation 302 Calculate the value of the channel state information report priority based on the parameter, and determine the priority of the channel state information (CSI) report.
  • CSI channel state information
  • a terminal device receives a parameter of a first channel state information report related to an artificial intelligence (AI) model, and calculates a value of a first channel state information report priority according to the parameter, thereby being able to It is possible to set priorities for CSI reports related to AI models, thereby avoiding uncertainty in the behavior of terminal devices when reporting multiple CSI reports.
  • AI artificial intelligence
  • the numerical value of the channel state information report (CSI report) priority may also be referred to as the priority value of the channel state information report (CSI report), wherein the smaller the numerical value of the channel state information report priority is, the higher the priority of the channel state information report is.
  • the terminal device may send channel state information reports in order of priority from high to low.
  • the terminal device selects a part of CSI reports from multiple CSI reports and sends them to the network device.
  • the terminal device selects in order of priority value from small to large, preferentially sends CSI reports with high priority, and ignores (omit) CSI reports with low priority.
  • the terminal device when the terminal device calculates CSI, if the terminal device needs to calculate multiple CSIs at the same time and then generate a CSI report on the terminal side, when computing resources are limited, the terminal device gives priority to calculating the CSI with a high CSI report priority (i.e., a small priority value). In other words, the terminal gives priority to generating a CSI report with a high priority.
  • a high CSI report priority i.e., a small priority value
  • the channel state information report quantity (CSI report quantity) related to the AI model may include: predicted layer 1 reference signal received power (L1-RSRP) or layer 1 signal to interference plus noise ratio (L1-SINR), probability information of beam prediction, or performance metrics of the model.
  • L1-RSRP predicted layer 1 reference signal received power
  • L1-SINR layer 1 signal to interference plus noise ratio
  • the predicted layer 1 reference signal received power (L1-RSRP) or layer 1 signal to interference plus noise ratio (L1-SINR), or the probability information of beam prediction can be obtained by the terminal device through reasoning of the artificial intelligence (AI) model, which can be called model reasoning related report quantity; the performance measurement value of the model can be obtained by the terminal device through performance monitoring of the artificial intelligence (AI) model, which can be called model performance monitoring related report quantity.
  • AI artificial intelligence
  • the terminal device may expect that the first channel state information report of the bearer model reasoning related reporting quantity and the first channel state information report of the bearer model performance monitoring related reporting quantity are not sent at the same time.
  • the channel state information (CSI) report described in operation 301 also includes a second channel state information report that is not related to the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the terminal device may desire that the first channel state information report and the second channel state information report are not sent at the same time.
  • the parameters used to calculate the value of the channel state information report priority may include at least one of the following parameters:
  • Parameter y indicating the channel state information report configuration type (CSI report configuration type);
  • the parameter x indicating whether the channel state information report is related to the artificial intelligence (AI) model can be used to indicate whether the channel state information report contains the channel state information (CSI) report amount related to the artificial intelligence (AI) model.
  • the parameter x takes a value, it can indicate that the channel state information report contains the channel state information (CSI) report amount related to the artificial intelligence (AI) model, that is, the channel state information report is related to the artificial intelligence (AI) model, that is, the channel state information report is a first channel state information report; when the parameter x takes another value, it can indicate that the channel state information report does not contain the channel state information (CSI) report amount related to the artificial intelligence (AI) model, that is, the channel state information report is not related to the artificial intelligence (AI) model, that is, the channel state information report is a second channel state information report.
  • CSI channel state information
  • the channel state information report priority For example, for the calculation of the value of the first channel state information report priority, it means that the channel state information report
  • the value of the parameter k representing the channel state information report amount may be different from the first value and the second value.
  • the first channel state information report priority carrying the report quantity related to artificial intelligence (AI) model reasoning and the first channel state information report priority carrying the report quantity related to artificial intelligence (AI) model performance monitoring are distinguished through at least one of the channel state information (CSI) report configuration identifier, service cell index and channel state information report configuration type.
  • CSI channel state information
  • the value of the channel state information report priority can be calculated based on a parameter x indicating whether the channel state information report is related to an artificial intelligence AI model.
  • the value of the parameter x indicating whether the channel state information report is related to the artificial intelligence (AI) model is one of the fifth value and the sixth value; for the calculation of the value of the second channel state information report priority that is not related to the artificial intelligence (AI) model, the value of the parameter x indicating whether the channel state information report is related to the artificial intelligence (AI) model is the other of the fifth value and the sixth value.
  • the fifth value is, for example, 0, and the sixth value is, for example, 1.
  • the parameter x indicating whether the channel state information report is related to the artificial intelligence (AI) model can be used to adjust the weight of at least one of the parameter s indicating the channel state information (CSI) report configuration identifier, the parameter c indicating the serving cell index, the parameter k indicating the channel state information report quantity (CSI report quantity), and the parameter y indicating the channel state information report configuration type (CSI report configuration type).
  • AI artificial intelligence
  • the terminal device sends one or more CSI reports to the network device, and calculates the priority value for each report (see formula (1) for the specific method). The smaller the priority value, the higher the priority.
  • the terminal device needs to send multiple CSI reports on the same time resource, when the resource is limited, the terminal device will give priority to sending the CSI report with a high priority and ignore (omit) the CSI report with a low priority according to the calculated priority value.
  • the network device does not want the CSI reports related to AI model performance monitoring to be ignored. Then the network device can use its scheduling algorithm to prevent CSI reports related to AI model performance monitoring and CSI reports unrelated to AI model performance monitoring from being sent at different times. In other words, the terminal device expects that CSI reports related to AI model performance monitoring (i.e., the first CSI report carrying the model performance monitoring related report quantity) and CSI reports unrelated to AI model performance monitoring (i.e., the first CSI report and/or the second CSI report carrying the model reasoning related report quantity) will not be sent at different times.
  • CSI reports related to AI model performance monitoring i.e., the first CSI report carrying the model performance monitoring related report quantity
  • CSI reports unrelated to AI model performance monitoring i.e., the first CSI report and/or the second CSI report carrying the model reasoning related report quantity
  • the values of the priorities of these CSI reports can be calculated according to at least one of the following parameters:
  • CSI channel state information
  • Parameter c representing the serving cell index
  • Parameter k representing the channel state information report quantity (CSI report quantity);
  • the terminal device expects the numerical value of the priority of the CSI report related to the AI model to be less than the numerical value of the priority of the CSI report not related to the AI model; or, the numerical value of the priority of the CSI report related to the AI model is greater than the numerical value of the priority of the CSI report not related to the AI model.
  • the terminal device simultaneously sends a CSI report carrying the L1-SINR of the current serving cell and a CSI report carrying the report quantity related to the AI model (assuming that the parameters indicating the CSI report configuration type and the parameters indicating the serving cell index of the two CSI reports are the same).
  • the above-mentioned configuration method for the CSI report configuration identifier s can also be applied to the service cell index and/or channel state information report configuration type, for example, for the calculation of the numerical value of the first channel state information report priority that carries the report amount related to artificial intelligence (AI) model reasoning, and for the calculation of the numerical value of the first channel state information report priority that carries the report amount related to artificial intelligence (AI) model performance monitoring, it means that the values of the parameters of the channel state information (CSI) report amount are the same (for example, both are equal to the first value or the second value), and the channel state information (CSI) report configuration identifier and/or service cell index and/or channel state information report configuration type configured by the network device are different.
  • AI artificial intelligence
  • the values of the priorities of these CSI reports can be calculated according to at least one of the following parameters:
  • CSI channel state information
  • Parameter c representing the serving cell index
  • Parameter k representing the channel state information report quantity (CSI report quantity);
  • Parameter y representing the channel state information report configuration type (CSI report configuration type).
  • the value of k can be extended based on formula (1), and different values of k can be set for CSI reports related to the AI model and CSI reports not related to the AI model.
  • the following formula (2) can be used to calculate the numerical value Pri CSI of the priority of the CSI report.
  • Pri CSI (y,k,c,s) M k ⁇ N cells ⁇ M s ⁇ y+N cells ⁇ M s ⁇ k+M s ⁇ c+s (2)
  • k is a parameter used to represent the amount of CSI report
  • M k -1 represents the maximum value of k.
  • k may also take other values, and the corresponding value of M k may also change accordingly, but the present application is not limited to this.
  • this application does not limit which report quantity corresponds to the value of k.
  • the correspondence between the report quantity and the value of k can be set as needed.
  • the AI model-related reporting quantities namely, the reporting quantities related to model reasoning and model performance monitoring, correspond to different k values.
  • the CSI report configuration identifier and/or the serving cell index and/or the channel state information report configuration type configured by the network device. For example, the network device does not want the CSI report related to the AI model performance monitoring to be ignored.
  • the network device configures a smaller CSI report configuration identifier for the CSI report related to performance monitoring (for example, indicating that the parameter of the CSI report configuration identifier is smaller), and configures a larger CSI report configuration identifier for the CSI report related to model reasoning (for example, indicating that the parameter of the CSI report configuration identifier is larger).
  • CSI channel state information
  • the value Pri CSI of the CSI report priority can be calculated by the following formula (3).
  • Pri CSI (y,k,c,s) M y ⁇ M k ⁇ N cells ⁇ M s ⁇ x+M k ⁇ N cells ⁇ M s ⁇ y+N cells ⁇ M s ⁇ k+ Ms ⁇ c+s (3)
  • My -1 represents the maximum value of y.
  • k is a parameter representing the amount of CSI reports, and M k -1 represents the maximum value of k.
  • L1-RSRP or L1-SINR Signal to Interference plus Noise Ratio
  • This application does not restrict the value of k corresponding to which type of report amount the CSI report carries.
  • the value Pri CSI of the CSI report priority can be calculated by the following formula (4).
  • Pri CSI (y,k,c,s) M x ⁇ M k ⁇ N cells ⁇ M s ⁇ y+M k ⁇ N cells ⁇ M s ⁇ x+N cells ⁇ M s ⁇ k+ Ms ⁇ c+s (4)
  • M x -1 represents the maximum value of x.
  • M x 2
  • the definitions of other parameters in formula (4) are the same as those in formula (3).
  • the value Pri CSI of the CSI report priority can be calculated by the following formula (5).
  • Pri CSI (y,k,c,s) M k ⁇ M x ⁇ N cells ⁇ M s ⁇ y+M x ⁇ N cells ⁇ M s ⁇ k+N cells ⁇ M s ⁇ x+ Ms ⁇ c+s (5)
  • the value Pri CSI of the CSI report priority can be calculated by the following formula (6).
  • Pri CSI (y,k,c,s) M k ⁇ N cells ⁇ M x ⁇ M s ⁇ y+N cells ⁇ M x ⁇ M s ⁇ k+M x ⁇ M s ⁇ c+M s ⁇ x+s (6)
  • the value Pri CSI of the CSI report priority can be calculated by the following formula (7).
  • Pri CSI (y,k,c,s) M k ⁇ N cells ⁇ M s ⁇ M x ⁇ y+N cells ⁇ M s ⁇ M x ⁇ k+M s ⁇ M x ⁇ c+M x ⁇ s+x (7)
  • Embodiments 1 to 4 do not limit the implementation of the technical solution of the present application.
  • Embodiments 1 to 4 can be reasonably combined or modified.
  • the embodiment of the second aspect provides a method for setting the priority of channel state information reporting, which is applied to a network device, for example, the network device 101 of Figure 1.
  • a network device for example, the network device 101 of Figure 1.
  • FIG4 is a schematic diagram of a method for setting a channel state information report priority according to an embodiment of the second aspect. As shown in FIG4 , the method includes:
  • Operation 402 Receive a channel state information (CSI) report sent by the terminal device.
  • CSI channel state information
  • the smaller the value of the channel state information report priority the higher the channel state information report priority. The higher the priority.
  • the channel state information (CSI) report also includes a second channel state information report that is not related to the artificial intelligence (AI) model, and the network device schedules the first channel state information report and the second channel state information report to be sent at different times.
  • AI artificial intelligence
  • the channel state information (CSI) report also includes a second channel state information report that is not related to the artificial intelligence (AI) model
  • the network device schedules the sending of the first channel state information report and the second channel state information report simultaneously, the network device configures the first channel state information report priority value to be greater than the second channel state information report priority value, or the network device configures the second channel state information report priority value to be greater than the first channel state information report priority value.
  • AI artificial intelligence
  • the network device schedules the first channel state information report of the bearer model reasoning related reporting quantity and the first channel state information report of the bearer model performance monitoring related reporting quantity to be sent at different times.
  • the parameter used to calculate the value of the channel state information report priority includes at least one of the following:
  • a parameter representing the channel state information report quantity (CSI report quantity);
  • the third value is equal to the fourth value, and for the calculation of the numerical value of the first channel state information report priority that carries the reporting amount related to artificial intelligence (AI) model reasoning, and for the calculation of the numerical value of the first channel state information report priority that carries the reporting amount related to artificial intelligence (AI) model performance monitoring, the channel state information (CSI) report configuration identifier and/or service cell index and/or channel state information report configuration type configured by the network device are different.
  • the channel state information (CSI) report configuration identifier and/or service cell index and/or channel state information report configuration type configured by the network device are different.
  • the embodiment of the third aspect of the present application provides a setting of channel state information report priority, which is applied to a terminal device and corresponds to the embodiment of the first aspect.
  • CSI channel state information
  • AI artificial intelligence
  • a value of the channel state information report priority is calculated based on the parameter, and a priority of the channel state information (CSI) report is determined.
  • the terminal device further performs the following operations:
  • the terminal device expects that the first channel state information report of the bearer model reasoning related reporting quantity and the first channel state information report of the bearer model performance monitoring related reporting quantity are not sent at the same time.
  • the channel state information (CSI) report also includes a second channel state information report that is not related to the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the parameter used to calculate the value of the channel state information report priority includes at least one of the following:
  • a parameter representing the channel state information report quantity (CSI report quantity);
  • CSI report configuration type Parameter indicating the channel state information report configuration type
  • a parameter indicating whether the channel state information report is related to the artificial intelligence (AI) model is related to the artificial intelligence (AI) model.
  • the channel state information report quantity is associated with an artificial intelligence (AI) model, wherein the channel state information report quantity (CSI report quantity) includes a predicted layer 1 reference signal received power (L1-RSRP) or a layer 1 signal to interference plus noise ratio (L1-SINR), probability information of beam prediction, or a performance metric of a model;
  • AI artificial intelligence
  • the predicted layer 1 reference signal received power or layer 1 signal to interference plus noise ratio, or the probability information of the beam prediction is obtained by the terminal device through reasoning of an artificial intelligence (AI) model, and the performance metric value of the model is obtained by the terminal device through performance monitoring of the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the parameter indicating whether the channel state information report is related to an artificial intelligence (AI) model is used to indicate whether the channel state information report includes a channel state information (CSI) report amount related to the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the value of a parameter representing the channel state information report amount is a first value or a second value
  • the value of the parameter representing the amount of channel state information reports is one of a first value and a second value; for calculation of the numerical value of the first channel state information reporting priority carrying the amount of reports related to artificial intelligence (AI) model performance monitoring, the value of the parameter representing the amount of channel state information reports is the other of the first value and the second value; or
  • the values of the parameters representing the channel state information (CSI) report amount are both the first value or the second value, and the terminal device expects that the channel state information (CSI) report configuration identifier and/or service cell index and/or channel state information report configuration type configured by the network device are different.
  • the value of the parameter representing the channel state information report quantity is a fourth value
  • the third value is equal to or unequal to the fourth value
  • the value of the channel state information report priority is calculated based on a parameter x indicating whether the channel state information report is related to an artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the network device configures, for the terminal device, relevant parameters of a channel state information (CSI) report, wherein the channel state information report includes a first channel state information report related to an artificial intelligence (AI) model, and the parameters are used to calculate a numerical value of a channel state information report priority; and
  • CSI channel state information
  • AI artificial intelligence
  • the channel state information (CSI) report also includes a second channel state information report that is not related to the artificial intelligence (AI) model, and the network device schedules the first channel state information report and the second channel state information report to be sent at different times; and/or
  • the first channel state information report of the bearer model reasoning related reporting quantity and the first channel state information report of the bearer model performance monitoring related reporting quantity scheduled by the network device are not sent at the same time.
  • the channel state information (CSI) report also includes a second channel state information report that is not associated with an artificial intelligence (AI) model, and the network device schedules sending the first channel state information report and the second channel state information report simultaneously;
  • AI artificial intelligence
  • the network device configures the first channel state information report priority value to be greater than the second channel state information report priority value, or the network device configures the second channel state information report priority value to be greater than the first channel state information report priority value.
  • the parameter used to calculate the value of the channel state information report priority includes at least one of the following:
  • a parameter representing the channel state information report quantity (CSI report quantity);
  • CSI report configuration type Parameter indicating the channel state information report configuration type
  • a parameter indicating whether the channel state information report is related to the artificial intelligence (AI) model is related to the artificial intelligence (AI) model.
  • the parameter indicating whether the channel state information report is related to an artificial intelligence (AI) model is used to indicate whether the channel state information report includes a channel state information (CSI) report amount related to the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the value of a parameter representing the channel state information report amount is a first value or a second value
  • the value of the parameter representing the amount of channel state information reporting is one of a first value and a second value
  • the value of the parameter representing the amount of channel state information reporting is the other of the first value and the second value
  • the values of the parameters representing the channel state information (CSI) report amount are both the first value or the second value, and the channel state information (CSI) report configuration identifier and/or service cell index and/or channel state information report configuration type configured by the network device are different.
  • the value of the parameter representing the channel state information report amount is different from the first value and the second value, wherein, for calculation of the numerical value of the second channel state information report priority that is not related to the artificial intelligence (AI) model, the value of the parameter representing the channel state information report amount is the first value or the second value.
  • AI artificial intelligence
  • the value of the parameter representing the channel state information report quantity is a fourth value
  • the third value is equal to or unequal to the fourth value
  • the third value is equal to the fourth value, and for the calculation of the numerical value of the first channel state information report priority that carries the reporting amount related to artificial intelligence (AI) model reasoning, and for the calculation of the numerical value of the first channel state information report priority that carries the reporting amount related to artificial intelligence (AI) model performance monitoring, the channel state information (CSI) report configuration identifier and/or service cell index and/or channel state information report configuration type configured by the network device are different.
  • the channel state information (CSI) report configuration identifier and/or service cell index and/or channel state information report configuration type configured by the network device are different.
  • An embodiment of the fifth aspect of the present application provides a communication system, which may include a network device and a terminal device.
  • FIG7 is a schematic diagram of a terminal device of an embodiment of the fifth aspect.
  • the terminal device 700 e.g., corresponding to the terminal device 102 of FIG1
  • the terminal device 700 may include a processor 710 and a memory 720; the memory 720 stores data and programs and is coupled to the processor 710. It is worth noting that the figure is exemplary; other types of structures may also be used to supplement or replace the structure to implement telecommunication functions or other functions.
  • the processor 710 may be configured to execute a program to implement the method in the embodiment of the first aspect.
  • the network device 800 may further include: a transceiver 840 and an antenna 850, etc.
  • the functions of the above components are similar to those in the prior art and are not described in detail here. It is worth noting that the network device 800 does not necessarily include all the components shown in FIG8 ; in addition, the network device 800 may also include components not shown in FIG8 For the components shown, reference may be made to the prior art.
  • An embodiment of the present application also provides a computer program, wherein when the program is executed in a terminal device, the program causes the terminal device to execute the method described in the embodiment of the first aspect.
  • An embodiment of the present application also provides a storage medium storing a computer program, wherein the computer program enables a terminal device to execute the method described in the embodiment of the first aspect.
  • An embodiment of the present application also provides a computer program, wherein when the program is executed in a network device, the program causes the network device to execute the method described in the embodiment of the second aspect.
  • An embodiment of the present application also provides a storage medium storing a computer program, wherein the computer program enables a network device to execute the method described in the embodiment of the second aspect.
  • the above devices and methods of the present application can be implemented by hardware, or by hardware combined with software.
  • the present application relates to such a computer-readable program, which, when executed by a logic component, enables the logic component to implement the above-mentioned devices or components, or enables the logic component to implement the various methods or steps described above.
  • the present application also relates to a storage medium for storing the above program, such as a hard disk, a magnetic disk, an optical disk, a DVD, a flash memory, etc.
  • the method/device described in conjunction with the embodiments of the present application may be directly embodied as hardware, a software module executed by a processor, or a combination of the two.
  • one or more of the functional block diagrams shown in the figure and/or one or more combinations of the functional block diagrams may correspond to various software modules of the computer program flow or to various hardware modules.
  • These software modules may correspond to the various steps shown in the figure, respectively.
  • These hardware modules may be implemented by solidifying these software modules, for example, using a field programmable gate array (FPGA).
  • FPGA field programmable gate array
  • the software module may be located in a RAM memory, a flash memory, a ROM memory, an EPROM memory, an EEPROM memory, a register, a hard disk, a removable disk, a CD-ROM, or any other form of storage medium known in the art.
  • a storage medium may be coupled to a processor so that the processor can read information from the storage medium and write information to the storage medium; or the storage medium may be an integral part of the processor.
  • the processor and the storage medium may be located in an ASIC.
  • the software module may be stored in a memory of a mobile terminal or in a memory card that can be inserted into the mobile terminal.
  • the software module may be stored in the MEGA-SIM card or the large-capacity flash memory device.
  • One or more of the functional blocks and/or one or more combinations of the functional blocks described in the drawings may be implemented as a general purpose processor, a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, a discrete Gate or transistor logic devices, discrete hardware components, or any suitable combination thereof.
  • DSP digital signal processor
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA field programmable gate array
  • One or more of the functional blocks described in the drawings and/or one or more combinations of functional blocks may also be implemented as a combination of computing devices, such as a combination of a DSP and a microprocessor, multiple microprocessors, one or more microprocessors in communication with a DSP, or any other such configuration.
  • a method for setting a priority of a channel state information report, applied to a network device comprising:
  • the network device configures, for the terminal device, relevant parameters of a channel state information (CSI) report, wherein the channel state information report includes a first channel state information report related to an artificial intelligence (AI) model, and the parameters are used to calculate a numerical value of a channel state information report priority; and
  • CSI channel state information
  • AI artificial intelligence
  • CSI channel state information
  • the channel state information (CSI) report also includes a second channel state information report that is not related to an artificial intelligence (AI) model, and the network device schedules the first channel state information report and the second channel state information report to be sent at different times; and/or
  • AI artificial intelligence
  • the channel state information (CSI) report also includes a second channel state information report not associated with an artificial intelligence (AI) model,
  • the network device configures the first channel state information report priority value to be greater than the second channel state information report priority value, or the network device configures the second channel state information report priority value to be greater than the first channel state information report priority value.
  • the value of the parameter representing the channel state information report quantity is a fourth value
  • the third value is equal to or unequal to the fourth value
  • the channel state information (CSI) report configuration identifier and/or service cell index and/or channel state information report configuration type configured by the network device are different.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract

本申请实施例提供一种信道状态信息报告优先级的设置方法、装置和通信系统。该信道状态信息报告优先级的设置装置应用于终端设备，所述装置包括第一处理单元，其对所述终端设备进行控制，使所述终端设备进行如下操作：接收网络设备配置的信道状态信息(CSI)报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告；以及基于所述参数计算所述信道状态信息报告优先级的数值，并确定所述信道状态信息(CSI)报告的优先级。

Description

信道状态信息报告优先级的设置方法、装置和通信系统 技术领域
本申请实施例涉及通信技术领域。
背景技术
随着低频段频谱资源变得稀缺，毫米波频段能够提供更大带宽，成为了5G NR(新无线)系统的重要频段。毫米波由于波长较短，具有与传统低频段不同的传播特性，例如更高的传播损耗，反射和衍射性能差等。因此通常会采用更大规模的天线阵列，以形成增益更大的赋形波束，克服传播损耗，确保系统覆盖。5G NR标准为波束管理设计了波束扫描，波束测量，波束汇报，波束指示等一系列的方案。但当收发波束数目比较大的时候，会大大增加系统的负荷和延时。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
伴随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的发展，将人工智能技术应用到无线通信物理层上，来解决传统方法的难点成为当前一个技术方向。对于波束管理而言，利用AI模型，根据少量波束测量的结果预测出空间上最优的波束(对)，能够大幅度减少系统的负荷和延时。
在传统的信道状态信息报告(channel state information report：CSI report)中，一个CSI报告关联一个优先级值(即，CSI报告优先级的数值)，不同的CSI报告关联的优先级值不同，优先级值越小，优先级越高。当终端设备需要同时向网络设备发送多个CSI报告时，终端设备按照优先级值从小到大的顺序向网络设备发送报告。
当上行资源受限时，终端设备从多个CSI报告中选择一部分CSI报告发送给网络设备，终端设备按照优先级值从小到大的顺序进行选择，优先发送优先级高的CSI 报告，忽略(omit)优先级低的CSI报告。
此外，终端设备在计算CSI时，如果终端设备要同时计算多个CSI进而在终端侧生成CSI报告，在计算资源受限时，终端设备优先计算CSI报告优先级高(即，优先级值小)的CSI，也就是说，终端优先生成优先级高的CSI report。
在网络设备为终端设备的CSI报告配置了参数的情况下，终端设备根据网络设备配置的参数来计算不同CSI报告的优先级值。
本申请的发明人发现，当通过终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，终端侧模型需要向网络设备汇报新的报告量，对于新的报告量，如何计算其CSI report的优先级值以及终端按照什么样的优先级规则来发送新的报告量，现有技术没有相关的定义。
针对上述问题中的至少之一或其它类似问题，本申请实施例提供一种信道状态信息报告优先级的设置方法、装置和通信系统。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种信道状态信息报告优先级的设置装置，应用于终端设备，其中，所述装置包括第一处理单元，所述第一处理单元控制所述终端设备，使所述终端设备执行如下操作：
接收网络设备配置的信道状态信息(CSI)报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告；以及
基于所述参数计算所述信道状态信息报告优先级的数值，并确定所述信道状态信息(CSI)报告的优先级。
根据本申请实施例的另一个方面，提供一种信道状态信息报告优先级的设置装置，应用于网络设备，其中，所述装置包括第二处理单元，所述第二处理单元控制所述网络设备，使所述网络设备执行如下操作：
所述网络设备为终端设备配置信道状态信息(CSI)报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告，所述参数用于计算信道状态信息报告优先级的数值；以及
接收所述终端设备发送的信道状态信息(CSI)报告。
本申请实施例的有益效果之一在于：接收与人工智能模型相关的第一信道状态信息报告的参数，根据该参数计算第一信道状态信息报告优先级的数值，由此，能够为AI模型相关的CSI报告设置优先级，从而避免终端设备在报告多个CSI报告时行为 的不确定性。
参照后文的说明和附图，详细公开了本申请的特定实施方式，指明了本申请的原理可以被采用的方式。应该理解，本申请的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本申请的实施方式包括许多改变、修改和等同。
针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。
应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
在本申请实施例的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。
图1是本申请的通信系统的一示意图；
图2是本申请各实施例的通信系统中发送波束和接收波束的一个示意图；
图3是本申请第一方面实施例的信道状态信息报告优先级的设置方法一个示意图；
图4是本申请第二方面实施例的信道状态信息报告优先级的设置方法一个示意图；
图5是第三方面的实施例的信道状态信息报告优先级的设置装置的一个示意图；
图6是第四方面的实施例的信道状态信息报告优先级的设置装置的一个示意图；
图7是第五方面的实施例的终端设备的示意图；
图8是第五方面的实施例的网络设备的示意图。
具体实施方式
参照附图，通过下面的说明书，本申请的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本申请的特定实施方式，其表明了其中可以采用本申请的原则的部分实施方式，应了解的是，本申请不限于所描述的实施方式，相反，本申请包 括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
在本申请实施例中，术语“第一”、“第二”等用于对不同元素从称谓上进行区分，但并不表示这些元素的空间排列或时间顺序等，这些元素不应被这些术语所限制。术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或多个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、元素、元件或组件。
在本申请实施例中，单数形式“一”、“该”等包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据……”，术语“基于”应理解为“至少部分基于……”，除非上下文另外明确指出。
在本申请实施例中，术语“通信网络”或“无线通信网络”可以指符合如下任意通信标准的网络，例如新无线(NR，New Radio)、长期演进(LTE，Long Term Evolution)、增强的长期演进(LTE-A，LTE-Advanced)、宽带码分多址接入(WCDMA，Wideband Code Division Multiple Access)、高速报文接入(HSPA，High-Speed Packet Access)等等。
并且，通信系统中设备之间的通信可以根据任意阶段的通信协议进行，例如可以包括但不限于如下通信协议：1G(generation)、2G、2.5G、2.75G、3G、4G、4.5G以及5G、新无线(NR，New Radio)等等，和/或其他目前已知或未来将被开发的通信协议。
在本申请实施例中，术语“网络设备”例如是指通信系统中将终端设备接入通信网络并为该终端设备提供服务的设备。网络设备可以包括但不限于如下设备：集成的接入和回传节点(IAB-node)、基站(BS，Base Station)、接入点(AP、Access Point)、发送接收点(TRP，Transmission Reception Point)、广播发射机、移动管理实体(MME、Mobile Management Entity)、网关、服务器、无线网络控制器(RNC，Radio Network Controller)、基站控制器(BSC，Base Station Controller)等等。
其中，基站可以包括但不限于：节点B(NodeB或NB)、演进节点B(eNodeB或eNB)以及5G基站(gNB)，等等，此外还可包括远端无线头(RRH，Remote Radio Head)、远端无线单元(RRU，Remote Radio Unit)、中继(relay)或者低功率节点(例如femeto、pico等等)。并且术语“基站”可以包括它们的一些或所有功能，每个基站 可以对特定的地理区域提供通信覆盖。术语“小区”可以指的是基站和/或其覆盖区域，这取决于使用该术语的上下文。
在本申请实施例中，术语“用户设备”(UE，User Equipment)或者“终端设备”(TE，Terminal Equipment或Terminal Device)例如是指通过网络设备接入通信网络并接收网络服务的设备。终端设备可以是固定的或移动的，并且也可以称为移动台(MS，Mobile Station)、终端、用户台(SS，Subscriber Station)、接入终端(AT，Access Terminal)、站，等等。
其中，终端设备可以包括但不限于如下设备：蜂窝电话(Cellular Phone)、个人数字助理(PDA，Personal Digital Assistant)、无线调制解调器、无线通信设备、手持设备、机器型通信设备、膝上型计算机、无绳电话、智能手机、智能手表、数字相机，等等。
再例如，在物联网(IoT，Internet of Things)等场景下，终端设备还可以是进行监控或测量的机器或装置，例如可以包括但不限于：机器类通信(MTC，Machine Type Communication)终端、车载通信终端、设备到设备(D2D，Device to Device)终端、机器到机器(M2M，Machine to Machine)终端，等等。
此外，术语“网络侧”或“网络设备侧”是指网络的一侧，可以是某一基站，也可以包括如上的一个或多个网络设备。术语“用户侧”或“终端侧”或“终端设备侧”是指用户或终端的一侧，可以是某一UE，也可以包括如上的一个或多个终端设备。
在以下的说明中，在不引起混淆的情况下，术语“上行控制信号”和“上行控制信息(UCI，Uplink Control Information)”或“物理上行控制信道(PUCCH，Physical Uplink Control Channel)”可以互换，术语“上行数据信号”和“上行数据信息”或“物理上行共享信道(PUSCH，Physical Uplink Shared Channel)”可以互换；
术语“下行控制信号”和“下行控制信息(DCI，Downlink Control Information)”或“物理下行控制信道(PDCCH，Physical Downlink Control Channel)”可以互换，术语“下行数据信号”和“下行数据信息”或“物理下行共享信道(PDSCH，Physical Downlink Shared Channel)”可以互换。
另外，发送或接收PUSCH可以理解为发送或接收由PUSCH承载的上行数据，发送或接收PUCCH可以理解为发送或接收由PUCCH承载的上行信息，发送或接收PRACH可以理解为发送或接收由PRACH承载的preamble；上行信号可以包括上行 数据信号和/或上行控制信号等，也可以称为上行传输(UL transmission)或上行信息或上行信道。在上行资源上发送上行传输可以理解为使用该上行资源发送该上行传输。类似地，可以相应地理解下行数据/信号/信道/信息。
在本申请实施例中，高层信令例如可以是无线资源控制(RRC)信令；例如称为RRC消息(RRC message)，例如包括MIB、系统信息(system information)、专用RRC消息；或者称为RRC IE(RRC information element)。高层信令例如还可以是MAC(Medium Access Control)信令；或者称为MAC CE(MAC control element)。但本申请不限于此。
以下通过示例对本申请实施例的场景进行说明，但本申请不限于此。
图1是本申请的通信系统的一示意图，示意性说明了以终端设备和网络设备为例的情况，如图1所示，通信系统100可以包括网络设备101和终端设备102(为简单起见，图1仅以一个终端设备为例进行说明)。
在本申请实施例中，网络设备101和终端设备102之间可以进行现有的业务或者未来可实施的业务。例如，这些业务包括但不限于：增强的移动宽带(eMBB，enhanced Mobile Broadband)、大规模机器类型通信(mMTC，massive Machine Type Communication)和高可靠低时延通信(URLLC，Ultra-Reliable and Low-Latency Communication)，等等。
其中，终端设备102可以向网络设备101发送数据，例如使用授权或免授权传输方式。网络设备101可以接收一个或多个终端设备102发送的数据，并向终端设备102反馈信息，例如确认ACK/非确认NACK信息等，终端设备102根据反馈信息可以确认结束传输过程、或者还可以再进行新的数据传输，或者可以进行数据重传。
在本申请下面的说明中，人工智能(AI)也可以被称为人工智能/机器学习(AI/ML)，这两个名词可以互换。
在本申请下面的各实施例中，网络设备对终端设备发送的信令可以通过下行控制信息(DCI)，和/或媒体接入控制控制元素(MAC CE)，和/或无线资源控制(RRC)信令发送。
在本申请的各实施例中，上报可以指终端设备向网络设备发送信息的动作。例如，终端设备上报CSI报告，可以指终端设备向网络设备发送CSI报告。
在本申请的各实施例中，信道状态信息报告也可以被记作CSI报告或CSI report。
在本申请的各实施例中，第一信道状态信息报告也可以被称为：与人工智能(AI)模型相关的信道状态信息报告，或者，承载与人工智能(AI)模型相关的报告量的信道状态信息报告。
在本申请的各实施例中，AI模型包括但不限于：输入层(input)、多个卷积层、连接层(concat)、全连接层(FC)以及量化器等。其中，多个卷积层的处理结果在连接层进行合并，关于AI模型的具体结构可以参考现有技术，此处不再赘述。
图2是本申请各实施例的通信系统中发送波束和接收波束的一个示意图。如图2所示，在通信系统100中，以下行信道为例，网络设备101可以具有M1个下行发送波束DL TX，终端设备102可以具有N1个下行接收波束DL RX。
在本申请实施例中，如图2所示，用于预测波束测量结果的模型201可以被部署于网络设备101或终端设备102。模型201可以根据部分波束的测量结果，预测M1*N1个波束的测量结果。其中，模型201例如可以是AI模型。
此外，针对上行信道，网络设备101可以具有N2个上行接收波束(图2未示出)，终端设备102可以具有M2个上行发送波束UL TX(图2未示出)。
以下结合附图和实施例进行说明。
第一方面的实施例
对于传统的非周期的信道状态信息的报告(channel state information report：CSI report)，当网络设备为终端设备的报告配置参数以后，终端设备根据网络设备的配置来计算不同CSI报告的优先级值PriCSI，该优先级值PriCSI可以根据以下参数计算得到：CSI报告配置标识；服务小区索引；CSI报告量(CSI report quantity)；CSI报告配置类型(CSI report configuration type)。
例如，可以通过下述的式(1)来计算优先级值Pri_CSI：
PriCSI(y,k,c,s)＝2·Ncells·Ms·y+Ncells·Ms·k+Ms·c+s        (1)
在式(1)中，y表示CSI报告配置类型。对于由物理上行共享信道(Physical Uplink Shared Channel，PUSCH)承载的非周期CSI报告，y＝0；对于由PUSCH承载的半持续(semi-persistent)CSI报告，y＝1；对于由物理上行链路控制信道(Physical Uplink Control Channel，PUCCH)，承载的半持续CSI报告，y＝2；对于由PUCCH承载的周期CSI报告，y＝3。
k是表示CSI报告量的参数。对于承载L1-RSRP(Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)或L1-SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比)的CSI报告，k＝0；对于不承载L1-RSRP或L1-SINR的CSI报告，k＝1。
c是表示服务小区索引的参数。Ncells是高层配置的参数maxNrofSrevingCells，即，最大的服务小区数量。
s是表示CSI报告配置标识(reportConfigID)的参数，Ms是高层配置的参数maxNrofCSI-ReportConfigurations，即，最大的CSI报告配置数量。
当通过终端设备侧的AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，在模型推理阶段，终端设备将模型的输出报告给网络设备，其报告的内容可以为预测的L1-RSRP/L1-SINR或者预测的概率信息(例如，概率信息是某个波束是最优波束的概率)以及参考信号资源指示(CRI/SSB-RI)，参考信号资源指示例如是：信道状态信息参考信号资源指示(CRI)或者同步信号块资源指示(SSB-RI)。在模型监测阶段，如果模型性能度量值在终端侧计算，终端也需要将模型的性能度量值报告给网络设备。模型的性能度量值可以为波束的预测精度，L1-RSRP/L1-SINR的估计误差，吞吐量或误块率(Block Error Rate，BLER)等。
当通过终端设备侧的AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，终端设备向网络设备汇报新的报告量，对于新的报告量，如何计算其CSI report的优先级值以及终端设备按照什么样的优先级规则来发送新的报告量，是需要解决的问题。
为了解决上述问题，本申请第一方面的实施例提供一种信道状态信息报告优先级的设置方法，该方法应用于终端设备，例如，图1所示的终端设备102。
图3是第一方面的实施例中信道状态信息报告优先级的设置方法的一个示意图。如图3所示，该信道状态信息报告优先级的设置方法包括：
操作301、接收网络设备配置的信道状态信息(CSI)报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告；以及
操作302、基于所述参数计算所述信道状态信息报告优先级的数值，并确定所述信道状态信息(CSI)报告的优先级。
根据第一方面的实施例，终端设备接收与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告的参数，根据该参数计算第一信道状态信息报告优先级的数值，由此，能 够为AI模型相关的CSI报告设置优先级，从而避免终端设备在报告多个CSI报告时行为的不确定性。
在本申请中，信道状态信息报告(CSI report)优先级的数值也可以被称为信道状态信息报告(CSI report)的优先级值，其中，信道状态信息报告优先级的数值越小，信道状态信息报告的优先级越高。
如图3所示，该信道状态信息报告优先级的设置方法还可以包括：
操作303、终端设备优先发送优先级高的信道状态信息(CSI)报告。
在操作303中，终端设备可以按照优先级从高到低的顺序发送信道状态信息报告。
例如，当上行资源受限时，终端设备从多个CSI报告中选择一部分CSI报告发送给网络设备，终端设备按照优先级值从小到大的顺序进行选择，优先发送优先级高的CSI报告，忽略(omit)优先级低的CSI报告。
此外，终端设备在计算CSI时，如果终端设备要同时计算多个CSI进而在终端侧生成CSI报告，在计算资源受限时，终端设备优先计算CSI报告优先级高(即，优先级值小)的CSI，也就是说，终端优先生成优先级高的CSI report。
在本申请的一些实施例中，与AI模型相关的信道状态信息报告量(CSI report quantity)可以包括：预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)，波束预测的概率信息或者模型的性能度量。
其中，预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)，或者波束预测的概率信息可以由终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，可以被称为模型推理相关报告量；模型的性能度量值可以由终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到，可以被称为模型性能监测相关报告量。
在至少一些实施例中，终端设备可以期望承载模型推理相关报告量的第一信道状态信息报告和承载模型性能监测相关报告量的第一信道状态信息报告不同时发送。
在本申请中，操作301所述的信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告。
在至少一些实施例中，终端设备可以期望第一信道状态信息报告和第二信道状态信息报告不同时发送。
在至少另一些实施例中，在同时发送第一信道状态信息报告和第二信道状态信息 报告的情况下：终端设备期望该第一信道状态信息报告优先级的数值大于第二信道状态信息报告优先级的数值；或者，终端设备期望第二信道状态信息报告优先级的数值大于第一信道状态信息报告优先级的数值。
在本申请中，两个以上的信道状态信息报告同时发送可以指：终端设备在相同的时间资源上发送该两个以上的信道状态信息报告。两个以上的信道状态信息报告不同时发送可以指：终端设备发送该两个以上的信道状态信息报告所使用的时间资源彼此不同。
在操作302的至少一些实施例中，用于计算信道状态信息报告优先级的数值的参数可以包括以下参数的至少之一：
表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数s；
表示服务小区索引的参数c；
表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数k；
表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数y；
表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x。
其中，表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x可以用于指示该信道状态信息报告是否包含与人工智能(AI)模型相关的信道状态信息(CSI)报告量。例如，当该参数x取一个值时，可以指示该信道状态信息报告包含与人工智能(AI)模型相关的信道状态信息(CSI)报告量，也就是说，该信道状态信息报告与人工智能(AI)模型相关，即，该信道状态信息报告为第一信道状态信息报告；当该参数x取另一个值时，可以指示该信道状态信息报告不包含与人工智能(AI)模型相关的信道状态信息(CSI)报告量，也就是说，该信道状态信息报告与人工智能(AI)模型不相关，即，该信道状态信息报告为第二信道状态信息报告。
对于与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值可以是第一集合，即，参数k的取值可以是第一值(例如，k＝0)或第二值(例如，k＝1)。
在一些实施例中，对于第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值的集合可以与该第一集合相同。
例如，对于第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告 量的参数k的取值为第一值(例如，k＝0)或第二值(例如，k＝1)。
又例如，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值为第一值(例如，0)和第二值(例如，1)中的一者，对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值为第一值和第二值中的另一者。在一个例子中，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值为0，对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值为1；反之亦可。
再例如，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息(CSI)报告量的参数k的取值都为第一值或第二值，并且，终端设备期望网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识、服务小区索引和信道状态信息报告配置类型中的至少一者不相同。
在一些实施例中，对于第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值的集合可以不同于该第一集合。
例如，对于第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值可以不同于第一值和第二值。
在一些例子中，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值为第三值；对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数k的取值为第四值。第三值和第四值可以相等或不相等。
在一些实施方式中，第三值等于第四值，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，终端 设备期望网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识、服务小区索引和信道状态信息报告配置类型中的至少一者不相同，由此，通过信道状态信息(CSI)报告配置标识、服务小区索引和信道状态信息报告配置类型中的至少一者，对承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的第一信道状态信息报告优先级和承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的第一信道状态信息报告优先级进行区分。
在一些实施例中，可以基于表示信道状态信息报告是否和人工智能AI模型相关的参数x计算信道状态信息报告优先级的数值。
例如：
对于第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x的取值为第五值和第六值中的一者；对于和人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x的取值为第五值和第六值中的另一者。其中，第五值例如是0，第六值例如是1。
在具体计算信道状态信息报告优先级的数值时，可以使用表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x对表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数s，表示服务小区索引的参数c，表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数k以及表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数y中的至少一者的权重进行调整。
下面，结合具体的实施例对本申请第一方面的实施例做详细说明。
实施例一
在传统的信道状态信息汇报中，网络设备通过RRC信令为终端配置其需要发送的一个或者多个报告以及对应的参数，如在CSI-MeasConfig的信息元里为终端配置一个或者多个需要发送的报告。如下面的表1所示。
表1

其中每个报告的具体参数在CSI-reportConfig信息元中给出。如表2所示。
表2
其中，参数包括CSI报告配置标识(CSI report configuration ID)，服务小区的索引，CSI报告量(report quantity)，CSI报告的配置类型(report configuration type:周期，半持续，非周期)。此外，还针对不同的CSI报告配置类型，配置了发送CSI报告所需的时频资源。
根据配置，终端设备向网络设备发送一个或者多个CSI报告，并为每个报告计算优先级的数值(具体方法参见式(1))，优先级的数值越小，优先级越高。当终端设备需要在相同的时间资源上发送多个CSI报告时，当资源受限时，终端设备根据所计算的优先级的数值，优先发送优先级高的CSI报告，忽略(omit)优先级低的CSI报告。
当通过终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，在模型 推理阶段，终端设备需要将模型的输出报告给网络设备，其报告的内容可以为预测的L1-RSRP/L1-SINR或者波束预测的概率信息(例如，某个预测的波束是最优波束的概率)以及参考信号资源指示(CRI/SSB-RI)。在模型监测阶段，如果模型性能度量值在终端侧计算，终端设备也需要将模型的性能度量值报告给网络设备。
其中，模型的性能度量值可以为波束的预测精度，L1-RSRP/L1-SINR的估计误差，吞吐量/BLER等。也就是说，当用终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，终端设备会生成新的报告量，终端设备需要为承载该新的报告量的CSI报告计算优先级的数值，并按照预先定义的优先级规则发送承载该新的报告量的CSI报告。
当网络设备希望终端设备发送和AI模型相关的报告时，网络设备在需要在报告参数的配置中，指明该报告所包含的报告量，如在表2所示的CSI-reportConfig信息元中reportQuantity信息域，添加和AI模型相关的报告量。该报告量包括和AI模型推理相关的报告量，如预测的L1-RSRP/L1-SINR以及参考信号资源指示(CRI/SSB-RI)，或波束预测的概率信息以及参考信号资源指示。还可以包括和AI模型性能监测相关的报告量，如AI模型的性能度量值(波束预测的精度，L1-RSRP/L1-SINR的估计误差，吞吐量，误帧率等)。
当终端设备需要同时发送多个CSI报告时，终端设备优先发送优先级高的CSI报告，在资源受限时，忽略优先级低的CSI报告的发送。
在一些实施例中，网络设备不希望和AI模型相关的CSI报告被忽略，那么网络设备可以通过其调度算法，让AI模型相关的CSI报告和AI模型不相关的CSI报告，不同时发送，也就是说，终端设备期望AI模型相关的CSI报告(即，第一CSI报告)和AI模型不相关的CSI报告(即，第二CSI报告)不同时发送。
在一些实施例中，网络设备不希望和AI模型推理相关的CSI报告被忽略，那么网络设备可以通过其调度算法，让AI模型推理相关的CSI报告和AI模型推理不相关的CSI报告，不同时发送，也就是说，终端设备期望AI模型推理相关的CSI报告(即，承载模型推理相关报告量的第一CSI报告)和AI模型推理不相关的CSI报告(即，承载模型性能监测相关报告量的第一CSI报告和/或第二CSI报告)不同时发送。
在一些实施例中，网络设备不希望和AI模型性能监测相关的CSI报告被忽略， 那么网络设备可以通过其调度算法，让AI模型性能监测相关的CSI报告和AI模型性能监测不相关的CSI报告，不同时发送，也就是说，终端设备期望AI模型性能监测相关的CSI报告(即，承载模型性能监测相关报告量的第一CSI报告)和AI模型性能监测不相关的CSI报告(即，承载模型推理相关报告量的第一CSI报告和/或第二CSI报告)不同时发送。
实施例二
当通过终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，对于跟AI模型相关的CSI报告(即，第一CSI报告)和AI模型不相关的CSI报告(即，第二CSI报告)，这些CSI报告的优先级的数值可以根据下面的参数中的至少一者进行计算：
表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数s；
表示服务小区索引的参数c；
表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数k；
表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数y。
对于传统的CSI report(即，和AI模型不相关的CSI report)，在计算其优先级数值时，将CSI报告量分成2类：第一类为L1-RSRP或L1-SINR；第二类为非L1-RSRP或者L1-SINR，例如，信道质量指示(CQI)，秩指示(RI)，预编码矩阵指示(PMI)等。
在计算AI模型相关的CSI report优先级的数值时，在一些实施例中，可以将新的报告量(例如，与模型推理相关的新的报告量为预测的L1-RSRP/L1-SINR或者波束预测的概率信息等；与模型的监控相关的报告量为性能度量值等)归为第一类，也就是说，在计算CSI report优先级的数值时，在公式(1)中，当CSI report承载L1-RSRP/L1-SINR或者和AI模型相关的报告量时，k＝0。
在另一些实施例中，也可以将新的报告量归为第二类，也就是说，在计算CSI report优先级数值时，在公式(1)中，当CSI report承载非L1-RSRP/L1-SINR或者和AI模型相关的报告量时，k＝1。
对于和AI模型相关的报告量，在计算CSI report优先级的数值时，也可以将和模型推理相关的报告量归为第一类，即在公式(1)中，当CSI report承载L1-RSRP/ L1-SINR或者和AI模型推理相关的报告量时，k＝0；将模型性能监测相关的报告量归为第二类，即在公式(1)，当CSI report承载非L1-RSRP/L1-SINR或者和AI模型性能监测相关的报告量时，k＝1。反之亦可。
在一些实施例中，当网络设备的调度算法不能避免AI模型相关CSI报告(即，第一CSI报告)和AI模型不相关的CSI报告(即，第二CSI报告)同时发送，并且，网络设备不希望AI模型相关CSI报告或AI模型不相关的CSI报告被忽略，网络设备可以通过配置参数使得AI模型相关CSI报告或AI模型不相关的CSI报告具有不同的优先级，也就是说，终端期望网络设备为模型相关的CSI report和AI模型不相关的CSI report配置具有不同优先级的参数。即，终端设备期望与AI模型相关的CSI report优先级的数值小于与AI模型不相关的CSI report优先级的数值；或者，AI模型相关的CSI report优先级的数值大于AI模型不相关的CSI report优先级的数值。
例如，终端设备同时发送承载当前服务小区L1-SINR的CSI报告和承载AI模型相关报告量的CSI报告(假设两个CSI报告的表示CSI报告配置类型的参数以及表示服务小区索引的参数相同)，此时，如果CSI报告优先级的计算对应于在公式(1)中，k＝0的情况包含CSI report承载L1-RSRP/L1-SINR或者和AI模型相关的报告量时，网络设备不希望承载当前服务小区L1-SINR的CSI报告被忽略，那么网络设备可以为AI模型相关的CSI report配置较大(对比承载当前服务小区L1-SINR的CSI报告而言)的CSI报告配置标识(例如，表示CSI报告配置标识的参数)，或者终端期望网络设备为AI模型相关的CSI report配置较大的CSI报告配置标识(例如，表示CSI报告配置标识的参数)，此时，终端计算AI模型相关的CSI report的优先级数值将会大于承载当前服务小区L1-SINR的CSI报告的优先级数值，那么AI模型相关的CSI report可能被优先忽略。反之亦可。
又例如，在AI模型的推理阶段，其报告的L1-RSRP/L1-SINR是通过预测得到的，对比实际测量的L1-RSRP/L1-SINR，存在预测精度的问题，因此可以将模型推理相关的CSI report配置为较低的优先级，网络可以为模型推理相关的CSI report配置较大的CSI报告配置标识(例如，表示CSI报告配置标识的参数)。
再例如，在AI模型的性能监测时，其性能度量值将用于模型生命周期的关联，网络设备不希望忽略与AI模型性能监测相关的CSI report，此时网络设备可以为模型 性能监测相关的CSI report配置较小的CSI报告配置标识(例如，表示CSI报告配置标识的参数较小)，从而使模型性能监测相关的CSI report具有较高的优先级。
此外，上述对于CSI报告配置标识s的配置方式也可以应用于服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型，例如，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息(CSI)报告量的参数的取值相同(例如，都等于第一值或第二值)，网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
实施例三
当通过终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，对于跟AI模型相关的CSI报告(即，第一CSI报告)和AI模型不相关的CSI报告(即，第二CSI报告)，这些CSI报告的优先级的数值可以根据下面的参数中的至少一者进行计算：
表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数s；
表示服务小区索引的参数c；
表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数k；
表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数y。
在实施例三中，可以在公式(1)的基础上，扩展k的取值，为AI模型相关的CSI报告和AI模型不相关的CSI报告设置不同的k的取值。例如，可以采用下面的式(2)来计算CSI报告的优先级的数值PriCSI。
PriCSI(y,k,c,s)＝Mk·Ncells·Ms·y+Ncells·Ms·k+Ms·c+s    (2)
其中，k是用于表示CSI报告量的参数，Mk-1表示k的最大取值。对于承载L1-RSRP或L1-SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比)的与AI模型不相关的CSI报告，k＝0；对于不承载L1-RSRP或L1-SINR的与AI模型不相关的CSI报告，k＝1；对于承载AI模型推理相关报告量的CSI报告，k＝2；对于承载AI模型性能监测相关报告量的CSI报告，k＝3，此外，k也可以取不同于0和1的其它值；这里Mk＝4。此外，对于承载AI模型性能监测相关报告量的CSI 报告和对于承载AI模型推理相关报告量的CSI报告，k也可以取其它值，并且，对应的Mk的取值也会随之变化，本申请不限于此。
此外，对于承载和AI模型相关的报告量和承载和AI模型不相关的报告量的CSI报告，哪一种报告量对应k的取值，本申请不做限制。可以根据需要，对报告量与k的取值的对应关系进行设定。
例如，如果不希望承载AI模型性能监测相关报告量的CSI报告被忽略，那么，在Mk的数值一定的情况下，针对AI模型性能监测相关报告量，k的取值可以较小，例如，k＝0，这样，承载AI模型性能监测相关报告量的CSI报告优先级的数值较小，优先级较高。
在实施例三的上述实施方式中，对于AI模型相关报告量，即模型推理相关和模型性能监测相关的报告量，对应于不同的k值。
此外，本申请不限于此，也可以将AI模型相关的报告量对应于一个k值，如k＝2，此时Mk＝3。在这种情况下，如果为了进一步区分AI模型相关的不同报告量的优先级，可以通过网络设备配置的CSI报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型来实现，例如，网络设备不希望和AI模型性能监测相关的CSI报告被忽略，那么网络设备在配置模型性能监测和模型推理的CSI报告参数时，为性能监测相关的CSI报告配置较小的CSI报告配置标识(例如，表示CSI报告配置标识的参数较小)，为模型推理相关的CSI报告配置较大的CSI报告配置标识(例如，表示CSI报告配置标识的参数较大)。
此外，关于式(2)中其他参数的说明见对于式(1)的相关说明。
实施例四
当通过终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，对于跟AI模型相关的CSI报告(即，第一CSI报告)和AI模型不相关的CSI报告(即，第二CSI报告)，这些CSI报告的优先级的数值可以根据下面的参数中的至少一者进行计算：
表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数s；
表示服务小区索引的参数c；
表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数k；
表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数y；
表示信道状态信息报告是否和AI模型相关的参数x。
其中，对于表示CSI报告是否和AI模型相关的参数x，网络设备可以在CSI-reportConfig(CSI报告配置)等信息元中显式地给出，例如，在增加一个信息域，用于指示该CSI报告是否和AI模型相关，如表3所示。
表3
在表3所示的例子中，通过增加reportwithAImodel信息域来显式的指示该CSI report的配置是否用于AI模型相关的报告量的CSI report，其数据类型为枚举型，当配置为supported时，指示该CSI report的配置用于AI模型相关的报告量的CSI report，没有配置时，该CSI report的配置用于非AI模型相关的报告量的CSI report。上述字段名称以及数据类型仅仅做实例性说明，本身申请不做限制。
对于表示CSI报告是否和AI模型相关的参数x，终端设备也可以通过CSI-reportConfig信息元中所配置的CSI报告量的配置隐式地推断处理，例如，当CSI报告量为AI模型推理相关的报告量(如：预测的L1-RSRP/L1-SINR或者波束预测的概率信息)时或者为AI模型性能监测相关的报告量(如：AI模型的性能度量值)时， 那么终端设备假设该CSI报告和AI模型相关，否则终端假设该CSI报告和AI模型不相关。
在实施例四的一些例子中，CSI report优先级的数值PriCSI可以通过下面的式(3)计算得到。
PriCSI(y,k,c,s)＝My·Mk·Ncells·Ms·x+Mk·Ncells·Ms·y+Ncells·Ms·k+
Ms·c+s   (3)
其中，x是表示CSI报告是否与AI模型相关的参数。例如，在CSI报告与AI模型不相关的情况下(例如，第二CSI报告)，x＝0；在CSI报告与AI模型相关的情况下，x＝1。本申请对于哪一种CSI报告对应哪一种x的取值不做限制，例如，上述两种CSI报告也可以是：和AI模型相关的CSI报告对应x＝1和和AI模型不相关的CSI报告对应x＝0，例如，x也可能取其他值，在此不进行一一列举。
My-1表示y的最大取值。例如，y的定义与公式(1)相同，My＝4。
k是表示CSI报告量的参数，Mk-1表示k的最大取值。对于承载L1-RSRP或L1-SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比)的与AI模型不相关的CSI报告，k＝0；对于不承载L1-RSRP或L1-SINR的与AI模型不相关的CSI报告，k＝1；对于承载AI模型推理相关报告量的CSI报告，k＝0；对于承载AI模型性能监测相关报告量的CSI报告，k＝1；这里Mk＝2。本申请对于CSI报告承载哪种报告量对应的k的取值不做限制。
式(3)中其他参数的定义与公式(1)相同。
在实施例四的另一些例子中，CSI report优先级的数值PriCSI可以通过下面的式(4)计算得到。
PriCSI(y,k,c,s)＝Mx·Mk·Ncells·Ms·y+Mk·Ncells·Ms·x+Ncells·Ms·k+
Ms·c+s   (4)
其中，Mx-1表示x的最大取值。例如，x的定义与公式(3)相同，Mx＝2。式(4)中其他参数的定义与公式(3)相同。
在实施例四的另一些例子中，CSI report优先级的数值PriCSI可以通过下面的式(5)计算得到。
PriCSI(y,k,c,s)＝Mk·Mx·Ncells·Ms·y+Mx·Ncells·Ms·k+Ncells·Ms·x+
Ms·c+s     (5)
在实施例四的又一些例子中，CSI report优先级的数值PriCSI可以通过下面的式(6)计算得到。
PriCSI(y,k,c,s)＝Mk·Ncells·Mx·Ms·y+Ncells·Mx·Ms·k+Mx·Ms·c+Ms·
x+s    (6)
在实施例四的再一些例子中，CSI report优先级的数值PriCSI可以通过下面的式(7)计算得到。
PriCSI(y,k,c,s)＝Mk·Ncells·Ms·Mx·y+Ncells·Ms·Mx·k+Ms·Mx·c+Mx·
s+x  (7)
以上，结合实施例一至实施例四，对本申请第一方面的实施例进行了说明，上述实施例一至实施例四并不限制本申请的技术方案的实施，例如，上述实施例一至实施例四可以合理地组合或变形。
根据本申请第一方面的实施例，终端设备接收与人工智能模型相关的第一信道状态信息报告的参数，根据该参数计算第一信道状态信息报告优先级的数值，由此，能够为AI模型相关的CSI报告设置优先级，从而避免终端设备在报告多个CSI报告时行为的不确定性。
第二方面的实施例
第二方面的实施例提供一种信道状态信息报告优先级的设置方法，应用于网络设备，例如，图1的网络设备101。对于第二方面的实施例中与第一方面的实施例相同的部分，可以参考第一方面的实施例中的说明，此处不再重复。
图4是第二方面的实施例的信道状态信息报告优先级的设置方法的一个示意图。如图4所示，该方法包括：
操作401、所述网络设备为终端设备配置信道状态信息(CSI)报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告，所述参数用于计算信道状态信息报告优先级的数值；以及
操作402、接收所述终端设备发送的信道状态信息(CSI)报告。
在至少一些实施例中，信道状态信息报告优先级的数值越小，信道状态信息报告 的优先级越高。
在至少一些实施例中，所述信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告，所述网络设备调度所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告不同时发送。
在至少一些实施例中，所述信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告，所述网络设备调度同时发送所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告，所述网络设备配置所述第一信道状态信息报告优先级的数值大于所述第二信道状态信息报告优先级的数值，或者，所述网络设备配置所述第二信道状态信息报告优先级的数值大于所述第一信道状态信息报告优先级的数值。
在至少一些实施例中，网络设备调度承载模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告和承载模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告不同时发送。
在操作401的一些实施例中，用于计算所述信道状态信息报告优先级的数值的所述参数包括以下至少之一：
表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数；
表示服务小区索引的参数；
表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数；
表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数；
表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数。
其中，所述信道状态信息报告量(CSI report quantity)与人工智能(AI)模型相关，例如，所述信道状态信息报告量(CSI report quantity)包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)，波束预测的概率信息或者模型的性能度量，其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
其中，表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数用于指示所 述信道状态信息报告是否包含与人工智能(AI)模型相关的信道状态信息(CSI)报告量。
在一些实施例中，对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值或第二值；或者，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的一者，对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的另一者；或者，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息(CSI)报告量的参数的取值都为第一值或第二值，所述网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
在一些实施例中，对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值不同于第一值和第二值，其中，对于与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为所述第一值或所述第二值。
其中，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第三值；对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第四值。所述第三值和所述第四值相等或不相等。
在一些例子中，第三值等于第四值，并且，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，所述网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
第三方面的实施例
至少针对与第一方面的实施例相同的问题，本申请第三方面的实施例提供一种信道状态信息报告优先级的设置，应用于终端设备，与第一方面的实施例对应。
图5是第三方面的实施例的信道状态信息报告优先级的设置装置的一个示意图。如图5所示，信道状态信息报告优先级的设置装置500包括：第一处理单元501。
第一处理单元501使所述终端设备执行如下的操作：
接收网络设备配置的信道状态信息(CSI)报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告；以及
基于所述参数计算所述信道状态信息报告优先级的数值，并确定所述信道状态信息(CSI)报告的优先级。
在一些实施例中，所述信道状态信息报告优先级的数值越小，所述信道状态信息报告的优先级越高。
在一些实施例中，所述终端设备还执行如下操作：
所述终端设备优先发送优先级高的信道状态信息(CSI)报告。
在一些实施例中，所述信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告，所述终端设备期望所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告不同时发送；和/或
所述终端设备期望承载模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告和承载模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告不同时发送。
在一些实施例中，所述信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告，在同时发送所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告的情况下，所述终端设备期望所述第一信道状态信息报告优先级的数值大于所述第二信道状态信息报告优先级的数值，或者，所述终端设备期望所述第二信道状态信息报告优先级的数值大于所述第一信道状态信息报告优先级的数值。
在一些实施例中，用于计算所述信道状态信息报告优先级的数值的所述参数包括以下至少之一：
表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数；
表示服务小区索引的参数；
表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数；
表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数；
表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数。
在一些实施例中，所述信道状态信息报告量(CSI report quantity)与人工智能(AI)模型相关，其中，所述信道状态信息报告量(CSI report quantity)包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)，波束预测的概率信息或者模型的性能度量；
其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
在一些实施例中，所述表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数用于指示所述信道状态信息报告是否包含与人工智能(AI)模型相关的信道状态信息(CSI)报告量。
在一些实施例中，对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值或第二值；或者
对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的一者，对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的另一者；或者
对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息(CSI)报告量的参数的取值都为第一值或第二值，所述终端设备期望网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
在一些实施例中，对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值不同于第一值和第二值，其中，对于与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量 的参数的取值为所述第一值或所述第二值。
在一些实施例中，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第三值；
对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第四值，所述第三值和所述第四值相等或不相等。
在一些实施例中，所述第三值等于所述第四值，并且，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，终端设备期望网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
在一些实施例中，基于表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x计算所述信道状态信息报告优先级的数值。
在一些实施例中，对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x的取值为第五值和第六值中的一者，对于和人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x的取值为所述第五值和所述第六值中的另一者。
在一些实施例中，使用表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数x对表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数s，表示服务小区索引的参数c，表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数k以及表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数y中的至少一者的权重进行调整，以计算所述信道状态信息报告优先级的数值。
第四方面的实施例
本申请第四方面的实施例提供一种信道状态信息报告优先级的设置装置，应用于网络设备，与第二方面的实施例的方法对应。
图6是第四方面的实施例的信道状态信息报告优先级的设置装置的一个示意图。如图6所示，该信道状态信息报告优先级的设置装置600包括：第二处理单元601。
在至少一个实施例中，第二处理单元601控制所述网络设备执行如下操作：
所述网络设备为终端设备配置信道状态信息(CSI)报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告，所述参数用于计算信道状态信息报告优先级的数值；以及
接收所述终端设备发送的信道状态信息(CSI)报告。
在至少一些实施例中，所述信道状态信息报告优先级的数值越小，所述信道状态信息报告的优先级越高。
在至少一些实施例中，所述信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告，所述网络设备调度所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告不同时发送；和/或
所述网络设备调度承载模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告和承载模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告不同时发送。
在至少一些实施例中，所述信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告，所述网络设备调度同时发送所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告；
所述网络设备配置所述第一信道状态信息报告优先级的数值大于所述第二信道状态信息报告优先级的数值，或者，所述网络设备配置所述第二信道状态信息报告优先级的数值大于所述第一信道状态信息报告优先级的数值。
在至少一些实施例中，用于计算所述信道状态信息报告优先级的数值的所述参数包括以下至少之一：
表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数；
表示服务小区索引的参数；
表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数；
表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数；
表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数。
在至少一些实施例中，所述信道状态信息报告量(CSI report quantity)与人工智 能(AI)模型相关，其中，所述信道状态信息报告量(CSI report quantity)包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)，波束预测的概率信息或者模型的性能度量；
其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
在至少一些实施例中，所述表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数用于指示所述信道状态信息报告是否包含与人工智能(AI)模型相关的信道状态信息(CSI)报告量。
在至少一些实施例中，对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值或第二值；或者
对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参的取值数为第一值和第二值中的一者，对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的另一者；或者
对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息(CSI)报告量的参数的取值都为第一值或第二值，所述网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
在至少一些实施例中，对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值不同于第一值和第二值，其中，对于与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为所述第一值或所述第二值。
在至少一些实施例中，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第三值；
对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第四值，所述第三值和所述第四值相等或不相等。
在至少一些实施例中，所述第三值等于所述第四值，并且，对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，所述网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
第五方面的实施例
本申请第五方面的实施例提供一种通信系统，该通信系统可以包括网络设备和终端设备。
图7是第五方面的实施例的终端设备的示意图。如图7所示，该终端设备700(例如，对应于图1的终端设备102)可以包括处理器710和存储器720；存储器720存储有数据和程序，并耦合到处理器710。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
例如，处理器710可以被配置为执行程序而实现如第一方面实施例中的方法。
如图7所示，该终端设备700还可以包括：通信模块730、输入单元740、显示器750、电源760。其中，上述部件的功能与现有技术类似，此处不再赘述。值得注意的是，终端设备700也并不是必须要包括图7中所示的所有部件，上述部件并不是必需的；此外，终端设备700还可以包括图7中没有示出的部件，可以参考现有技术。
图8是第五方面的实施例的网络设备的示意图。如图8所示，网络设备800(例如，对应于图1的网络设备101)可以包括：处理器810(例如中央处理器CPU)和存储器820；存储器820耦合到处理器810。其中该存储器820可存储各种数据；此外还存储信息处理的程序830，并且在处理器810的控制下执行该程序830。
例如，处理器810可以被配置为执行程序而实现如第二方面实施例所述的方法。
此外，如图8所示，网络设备800还可以包括：收发机840和天线850等；其中，上述部件的功能与现有技术类似，此处不再赘述。值得注意的是，网络设备800也并不是必须要包括图8中所示的所有部件；此外，网络设备800还可以包括图8中没有 示出的部件，可以参考现有技术。
本申请实施例还提供一种计算机程序，其中当在终端设备中执行所述程序时，所述程序使得所述终端设备执行第一方面实施例所述的方法。
本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的存储介质，其中所述计算机程序使得终端设备执行第一方面实施例所述的方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序，其中当在网络设备中执行所述程序时，所述程序使得所述网络设备执行第二方面实施例所述的方法。
本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的存储介质，其中所述计算机程序使得网络设备执行第二方面实施例所述的方法。
本申请以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本申请涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。本申请还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。
结合本申请实施例描述的方法/装置可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或二者组合。例如，图中所示的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模块。这些软件模块，可以分别对应于图中所示的各个步骤。这些硬件模块例如可利用现场可编程门阵列(FPGA)将这些软件模块固化而实现。
软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其它形式的存储介质。可以将一种存储介质耦接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该软件模块可以存储在移动终端的存储器中，也可以存储在可插入移动终端的存储卡中。例如，若设备(如移动终端)采用的是较大容量的MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置，则该软件模块可存储在该MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置中。
针对附图中描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立 门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。针对附图描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP通信结合的一个或多个微处理器或者任何其它这种配置。
以上结合具体的实施方式对本申请进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本申请保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本申请的精神和原理对本申请做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本申请的范围内。
关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述的附记：
1.一种信道状态信息报告优先级的设置方法，应用于网络设备，其中，所述方法包括：
所述网络设备为终端设备配置信道状态信息(CSI)报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息报告，所述参数用于计算信道状态信息报告优先级的数值；以及
接收所述终端设备发送的信道状态信息(CSI)报告。
2.如附记1所述的方法，其中，
所述信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告，所述网络设备调度所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告不同时发送；和/或
所述网络设备调度承载模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告和承载模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告不同时发送。
3.如附记1所述的方法，其中，
所述信道状态信息(CSI)报告还包括与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告，
所述网络设备调度同时发送所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告，
所述网络设备配置所述第一信道状态信息报告优先级的数值大于所述第二信道状态信息报告优先级的数值，或者，所述网络设备配置所述第二信道状态信息报告优先级的数值大于所述第一信道状态信息报告优先级的数值。
4.如附记1所述的方法，其中，
用于计算所述信道状态信息报告优先级的数值的所述参数包括以下至少之一：
表示信道状态信息(CSI)报告配置标识的参数；
表示服务小区索引的参数；
表示信道状态信息报告量(CSI report quantity)的参数；
表示信道状态信息报告配置类型(CSI report configuration type)的参数；
表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数。
5.如附记4所述的方法，其中，
所述信道状态信息报告量(CSI report quantity)与人工智能(AI)模型相关，
其中，所述信道状态信息报告量(CSI report quantity)包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)，波束预测的概率信息或者模型的性能度量，
其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
6.如附记4所述的方法，其中，
所述表示信道状态信息报告是否和人工智能(AI)模型相关的参数用于指示所述信道状态信息报告是否包含与人工智能(AI)模型相关的信道状态信息(CSI)报告量。
7.如附记4所述的方法，其中，
对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值或第二值；或者
对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的一者，对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的另一者；或者
对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述 第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息(CSI)报告量的参数的取值为第一值或第二值，所述网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
8.如附记4所述的方法，其中，
对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值不同于第一值和第二值，
其中，对于与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为所述第一值或所述第二值。
9.如附记8所述的方法，其中，
对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第三值；
对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第四值，所述第三值和所述第四值相等或不相等。
10.如附记9所述的方法，其中，
所述第三值等于所述第四值，并且，
对于承载与人工智能(AI)模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能(AI)模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，所述网络设备所配置的信道状态信息(CSI)报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。

Claims (20)

  1. 一种信道状态信息报告优先级的设置装置，应用于终端设备，其中，所述装置包括第一处理单元，所述第一处理单元控制所述终端设备，使所述终端设备执行如下操作：
    接收网络设备配置的信道状态信息报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能模型相关的第一信道状态信息报告；以及
    基于所述参数计算所述信道状态信息报告优先级的数值，并确定所述信道状态信息报告的优先级。
  2. 如权利要求1所述的装置，其中，
    所述信道状态信息报告优先级的数值越小，所述信道状态信息报告的优先级越高。
  3. 如权利要求1所述的装置，其中，
    所述终端设备还执行如下操作：
    所述终端设备优先发送优先级高的信道状态信息报告。
  4. 如权利要求3所述的装置，其中，
    所述信道状态信息报告还包括与人工智能模型不相关的第二信道状态信息报告，所述终端设备期望所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告不同时发送；和/或
    所述终端设备期望承载模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告和承载模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告不同时发送。
  5. 如权利要求3所述的装置，其中，
    所述信道状态信息报告还包括与人工智能模型不相关的第二信道状态信息报告，
    在同时发送所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告的情况下，
    所述终端设备期望所述第一信道状态信息报告优先级的数值大于所述第二信道状态信息报告优先级的数值，或者，所述终端设备期望所述第二信道状态信息报告优先级的数值大于所述第一信道状态信息报告优先级的数值。
  6. 如权利要求1所述的装置，其中，
    用于计算所述信道状态信息报告优先级的数值的所述参数包括以下至少之一：
    表示信道状态信息报告配置标识的参数；
    表示服务小区索引的参数；
    表示信道状态信息报告量的参数；
    表示信道状态信息报告配置类型的参数；
    表示信道状态信息报告是否和人工智能模型相关的参数。
  7. 如权利要求6所述的装置，其中，
    所述信道状态信息报告量与人工智能模型相关，
    其中，所述信道状态信息报告量包括预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，波束预测的概率信息或者模型的性能度量，
    其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能模型的性能监测得到。
  8. 如权利要求6所述的装置，其中，
    所述表示信道状态信息报告是否和人工智能模型相关的参数用于指示所述信道状态信息报告是否包含与人工智能模型相关的信道状态信息报告量。
  9. 如权利要求6所述的装置，其中，
    对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值或第二值；或者
    对于承载与人工智能模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的一者，对于承载与人工智能模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第一值和第二值中的另一者；或者
    对于承载与人工智能模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值都为第一值或第二值，所述终端设备期望网络设备所配置的信道状态信息报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
  10. 如权利要求6所述的装置，其中，
    对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值不同于第一值和第二值，
    其中，对于与人工智能模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为所述第一值或所述第二值。
  11. 如权利要求10所述的装置，其中，
    对于承载与人工智能模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第三值；
    对于承载与人工智能模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告量的参数的取值为第四值，所述第三值和所述第四值相等或不相等。
  12. 如权利要求11所述的装置，其中，
    所述第三值等于所述第四值，并且，
    对于承载与人工智能模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，以及对于承载与人工智能模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，终端设备期望网络设备所配置的信道状态信息报告配置标识和/或服务小区索引和/或信道状态信息报告配置类型不相同。
  13. 如权利要求6所述的装置，其中，
    基于表示信道状态信息报告是否和人工智能模型相关的参数计算所述信道状态信息报告优先级的数值。
  14. 如权利要求13所述的装置，其中，
    对于所述第一信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告是否和人工智能模型相关的参数的取值为第五值和第六值中的一者，
    对于和人工智能模型不相关的第二信道状态信息报告优先级的数值的计算，表示信道状态信息报告是否和人工智能模型相关的参数的取值为所述第五值和所述第六值中的另一者。
  15. 如权利要求14所述的装置，其中，
    使用表示信道状态信息报告是否和人工智能模型相关的参数对表示信道状态信 息报告配置标识的参数，表示服务小区索引的参数，表示信道状态信息报告量的参数以及表示信道状态信息报告配置类型的参数中的至少一者的权重进行调整，以计算所述信道状态信息报告优先级的数值。
  16. 一种信道状态信息报告优先级的设置装置，应用于网络设备，其中，所述装置包括第二处理单元，所述第二处理单元控制所述网络设备，使所述网络设备执行如下操作：
    所述网络设备为终端设备配置信道状态信息报告的相关参数，其中，所述信道状态信息报告包括与人工智能模型相关的第一信道状态信息报告，所述参数用于计算信道状态信息报告优先级的数值；以及
    接收所述终端设备发送的信道状态信息报告。
  17. 如权利要求16所述的装置，其中，
    所述信道状态信息报告还包括与人工智能模型不相关的第二信道状态信息报告，所述网络设备调度所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告不同时发送；和/或
    所述网络设备调度承载模型推理相关报告量的所述第一信道状态信息报告和承载模型性能监测相关报告量的所述第一信道状态信息报告不同时发送。
  18. 如权利要求16所述的装置，其中，
    所述信道状态信息报告还包括与人工智能模型不相关的第二信道状态信息报告，
    所述网络设备调度同时发送所述第一信道状态信息报告和所述第二信道状态信息报告，
    所述网络设备配置所述第一信道状态信息报告优先级的数值大于所述第二信道状态信息报告优先级的数值，或者，所述网络设备配置所述第二信道状态信息报告优先级的数值大于所述第一信道状态信息报告优先级的数值。
  19. 如权利要求16所述的装置，其中，
    用于计算所述信道状态信息报告优先级的数值的所述参数包括以下至少之一：
    表示信道状态信息报告配置标识的参数；
    表示服务小区索引的参数；
    表示信道状态信息报告量的参数；
    表示信道状态信息报告配置类型的参数；
    表示信道状态信息报告是否和人工智能模型相关的参数。
  20. 如权利要求19所述的装置，其中，
    所述信道状态信息报告量与人工智能模型相关，
    其中，所述信道状态信息报告量包括预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，波束预测的概率信息或者模型的性能度量，
    其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能模型的性能监测得到。
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YU DING, SPREADTRUM COMMUNICATIONS: "Discussion on other aspects on AIML for CSI feedback", 3GPP DRAFT; R1-2302594; TYPE DISCUSSION; FS_NR_AIML_AIR, vol. RAN WG1, 7 April 2023 (2023-04-07), pages 1 - 13, XP052293171 *

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