WO2025166557A1 - 小区确定方法、装置 - Google Patents

小区确定方法、装置

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WO2025166557A1
WO2025166557A1 PCT/CN2024/076406 CN2024076406W WO2025166557A1 WO 2025166557 A1 WO2025166557 A1 WO 2025166557A1 CN 2024076406 W CN2024076406 W CN 2024076406W WO 2025166557 A1 WO2025166557 A1 WO 2025166557A1
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WO
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terminal
model
information
network
cell
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PCT/CN2024/076406
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English (en)
French (fr)
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来庆宇
张会龙
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Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Original Assignee
Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W36/00—Hand-off or reselection arrangements
    • H04W36/08—Reselecting an access point

Definitions

  • the present disclosure relates to the field of communication technology, and in particular to a cell determination method, apparatus, device, and storage medium.
  • a terminal can scan for a frequency cell that can be camped on. Once a suitable frequency cell is found, the terminal camps on it. For example, the terminal can find the frequency with the highest energy and attempt to camp on it.
  • the present disclosure proposes a cell determination method, apparatus, device, and storage medium to improve the accuracy of cell determination and thus improve communication quality.
  • a cell determination method is proposed, characterized in that the method is performed by a network device and includes:
  • the transceiver module is used to receive the location update message sent by the terminal for the first time, and send the artificial intelligence AI model corresponding to the satellite non-terrestrial network NTN to the terminal, wherein the AI model is used to instruct the terminal to use the AI model to determine the cell where the terminal resides.
  • a terminal comprising:
  • a transceiver module configured to receive an artificial intelligence (AI) model corresponding to a satellite non-terrestrial network (NTN) sent by the network device when a location update message sent by the terminal for the first time is received by the network device;
  • AI artificial intelligence
  • NTN satellite non-terrestrial network
  • processors one or more processors
  • the network device is used to execute the cell determination method described in any one of the first aspects.
  • a terminal including:
  • processors one or more processors
  • the terminal is used to execute the cell determination method described in any one of the second aspects.
  • a communication system comprising a terminal and a network device, wherein the network device is configured to implement the cell determination method described in any one of the first aspects and the terminal is configured to implement the cell determination method described in any one of the second aspects.
  • FIG1 is a schematic diagram of the architecture of a communication system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG3A is an interactive diagram of a cell determination method provided by an embodiment of the present disclosure.
  • FIG4A is a schematic flow chart of a cell determination method provided by yet another embodiment of the present disclosure.
  • FIG5A is a schematic flow chart of a cell determination method provided by yet another embodiment of the present disclosure.
  • FIG6A is a schematic flow chart of a cell determination method provided by yet another embodiment of the present disclosure.
  • FIG7A is a schematic structural diagram of a network device provided by an embodiment of the present disclosure.
  • FIG7B is a schematic structural diagram of a terminal provided by an embodiment of the present disclosure.
  • FIG8A is a schematic structural diagram of a communication device provided by an embodiment of the present disclosure.
  • the present disclosure proposes a cell determination method, apparatus, device, and storage medium to improve the accuracy of cell determination and thus improve communication quality.
  • a cell determination method is proposed, where the method is performed by a network device and includes:
  • the AI model is a frequency network deployment AI model.
  • the method further includes:
  • the AI model corresponding to the satellite non-terrestrial network NTN is trained according to the network information of the satellite non-terrestrial network NTN.
  • the AI model can be trained based on the network information of the satellite non-terrestrial network NTN, which can improve the matching of the AI model and the network information, improve the accuracy of AI model training, improve the accuracy of cell determination, and improve communication quality.
  • the satellite non-terrestrial network NTN includes at least one of the following:
  • LEO Low-Earth Orbit
  • MEO Medium-Earth Orbit
  • GEO Geostationary Earth Orbit
  • the network information includes at least one of the following:
  • the method further includes:
  • the indication information is an indication bit.
  • the indication information can be obtained through the location update message to clarify whether the terminal supports the AI model. It can improve the accuracy of AI model transmission, improve the accuracy of cell determination, and improve communication quality.
  • the method further includes:
  • the AI model capability information supported by the terminal can be clarified based on the acquired capability information, the type of AI model supported by the terminal can be determined, the accuracy of AI model transmission can be improved, the accuracy of cell determination can be improved, and the communication quality can be improved.
  • the indication information is an indication bit.
  • sending the AI model corresponding to the satellite non-terrestrial network NTN to the terminal includes:
  • the terminal supports the AI model corresponding to the satellite non-terrestrial network NTN, and the AI model is sent to the terminal.
  • the type of AI model supported by the terminal can be determined, and the AI model corresponding to the satellite non-terrestrial network NTN can be clarified.
  • the accuracy of AI model transmission can be improved, the accuracy of cell determination can be improved, and the communication quality can be improved.
  • an artificial intelligence AI model corresponding to the satellite non-terrestrial network NTN sent by the network device is received;
  • the capability information includes supported AI model capability information.
  • the network device is used to execute the cell determination method described in any one of the first aspects.
  • a terminal including:
  • a communication system comprising a terminal and a network device, wherein the network device is configured to implement the cell determination method described in any one of the first aspects and the terminal is configured to implement the cell determination method described in any one of the second aspects.
  • each step in a certain embodiment can be implemented as an independent embodiment, and the steps can be arbitrarily combined.
  • a solution after removing some steps in a certain embodiment can also be implemented as an independent embodiment, and the order of the steps in a certain embodiment can be arbitrarily exchanged.
  • the optional implementation methods in a certain embodiment can be arbitrarily combined; in addition, the embodiments can be arbitrarily combined. For example, some or all steps of different embodiments can be arbitrarily combined, and a certain embodiment can be arbitrarily combined with the optional implementation methods of other embodiments.
  • a or B and other descriptions may include the following technical solutions depending on the situation: in some embodiments, A (A is executed independently of B); in some embodiments, B (B is executed independently of A); in some embodiments, execution is selected from A and B (A and B are selectively executed). The above is also applicable when there are more branches such as A, B, C, etc.
  • the description object is "device”
  • the "first device” and the “second device” can be the same device or different devices, and their types can be the same or different; for another example, if the description object is "information”, then the "first information” and the “second information” can be the same information or different information, and their contents can be the same or different.
  • devices and equipment can be interpreted as physical or virtual, and their names are not limited to the names recorded in the embodiments. In some cases, they can also be understood as “equipment”, “device”, “circuit”, “network element”, “node”, “function”, “unit”, “section”, “system”, “network”, “chip”, “chip system”, “entity”, “subject”, etc.
  • network can be interpreted as devices included in the network, such as access network equipment, core network equipment, etc.
  • each element, each row, or each column in the table of the embodiment of the present disclosure can be implemented as an independent embodiment, and the combination of any elements, any rows, and any columns can also be implemented as an independent embodiment.
  • the terminal 101 includes, for example, a mobile phone, a wearable device, an Internet of Things device, a car with communication function, a smart car, a tablet computer, a computer with wireless transceiver function, a virtual reality (VR) terminal device, an augmented reality (AR) terminal device, a wireless terminal device in industrial control, a wireless terminal device in self-driving, a wireless terminal device in remote medical surgery, a wireless terminal device in a smart grid, a wireless terminal device in transportation safety, a wireless terminal device in a smart city, and at least one of a wireless terminal device in a smart home, but is not limited thereto.
  • a mobile phone a wearable device, an Internet of Things device, a car with communication function, a smart car, a tablet computer, a computer with wireless transceiver function, a virtual reality (VR) terminal device, an augmented reality (AR) terminal device, a wireless terminal device in industrial control, a wireless terminal device in self-driving, a wireless terminal device in remote medical surgery
  • the network device 102 may include, for example, at least one of an access network device and a core network device.
  • the access network device is, for example, a node or device that accesses a terminal to a wireless network.
  • the access network device may include an evolved Node B (eNB), a next generation evolved Node B (ng-eNB), a next generation Node B (gNB), a node B (NB), a home node B (HNB), a home evolved node B (HeNB), a wireless backhaul device, a radio network controller (RNC), a base station controller (BSC), a base transceiver station (BTS), a base band unit (BBU), a mobile switching center, a base station in a sixth generation mobile networks (6G) communication system, an open base station (Open RAN), a cloud base station (Cloud RAN), a base station in other communication systems, and at least one of an access node in a Wi-Fi system, but is not limited thereto.
  • 6G sixth generation mobile networks
  • the technical solution of the present disclosure may be applicable to the Open RAN architecture.
  • the interfaces between or within the access network devices involved in the embodiments of the present disclosure may become internal interfaces of Open RAN, and the processes and information interactions between these internal interfaces may be implemented through software or programs.
  • the access network device may be composed of a centralized unit (CU) and a distributed unit (DU), where the CU may also be called a control unit.
  • the CU-DU structure may be used to split the protocol layers of the access network device, with some functions of the protocol layers centrally controlled by the CU, and the remaining functions of some or all of the protocol layers distributed in the DU, which is centrally controlled by the CU, but is not limited to this.
  • a core network device may be a single device including one or more network elements, or may be multiple devices or device groups, each including all or part of the one or more network elements.
  • a network element may be virtual or physical.
  • the core network may include, for example, at least one of an Evolved Packet Core (EPC), a 5G Core Network (5GCN), or a Next Generation Core (NGC).
  • EPC Evolved Packet Core
  • 5GCN 5G Core Network
  • NGC Next Generation Core
  • a core network device may be a single device including a first network element, a second network element, etc., or may be a plurality of devices or a group of devices, each including all or part of the first network element, the second network element, etc.
  • the network element may be virtual or physical.
  • the core network may include, for example, at least one of an Evolved Packet Core (EPC), a 5G Core Network (5GCN), and a Next Generation Core (NGC).
  • EPC Evolved Packet Core
  • 5GCN 5G Core Network
  • NGC Next Generation Core
  • the first network element is, for example, an access and mobility management function (AMF).
  • AMF access and mobility management function
  • the first network element is used to "be responsible for functions such as terminal identity authentication, authorization, registration, mobility management and connection management", but the name is not limited to this.
  • the second network element is, for example, a Session Management Function (SMF).
  • SMF Session Management Function
  • the second network element is used to "be responsible for interacting with the decoupled data plane, creating, updating and deleting protocol data unit (PDU) sessions, and user plane function (UPF) management of session contexts", and the name is not limited thereto.
  • PDU protocol data unit
  • UPF user plane function
  • the third network element is, for example, a user plane function (UPF).
  • UPF user plane function
  • the third network element is used to "implement user interface services of the 5G network, including but not limited to: air interface, routing, QoS (quality of service) and security of the network architecture", and the name is not limited to this.
  • the third network element may be part of a core network device.
  • the communication system described in the embodiment of the present disclosure is for the purpose of more clearly illustrating the technical solution of the embodiment of the present disclosure, and does not constitute a limitation on the technical solution proposed in the embodiment of the present disclosure.
  • Ordinary technicians in this field can know that with the evolution of the system architecture and the emergence of new business scenarios, the technical solution proposed in the embodiment of the present disclosure is also applicable to similar technical problems.
  • the following embodiments of the present disclosure may be applied to the communication system 100 shown in FIG1 , or a portion thereof, but are not limited thereto.
  • the entities shown in FIG1 are illustrative only.
  • the communication system may include all or part of the entities shown in FIG1 , or may include other entities outside of FIG1 .
  • the number and form of the entities are arbitrary, and the entities may be physical or virtual.
  • the connection relationships between the entities are illustrative only.
  • the entities may be connected or disconnected, and the connection may be in any manner, including direct or indirect, wired or wireless.
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-A LTE-Advanced
  • SUPER 3G IMT-Advanced
  • 4th generation mobile communication system 4th generation mobile communication system
  • 5G 5th generation mobile communication system
  • 5G new radio NR
  • Future Radio Access FX
  • RAT New Radio Access Technology
  • NR New Radio
  • NX New radio access
  • FX Future generation radio access
  • GSM Global System for Mobile communications
  • CDMA 2000 Ultra Mobile Broadband
  • UMB Ultra Mobile Broadband
  • IEEE 802.11 Wi-Fi (registered trademark)
  • IEEE 802.16 WiMAX (registered trademark)
  • IEEE 802.20 Ultra-WideBand (UWB), Bluetooth (registered trademark)
  • PLMN Public Land Mobile Network
  • PLMN Public Land Mobile Network
  • D2D Device to Device
  • M2M Machine to Machine
  • IoT Internet of Things
  • V2X Vehicle to Everything
  • V2X Vehicle to Everything
  • non-terrestrial networks can be one of the enabling technologies for sixth-generation mobile networks (6G) systems, for example.
  • 6G NTN components fully integrated into 6G infrastructure not only enable the integration and expansion of terrestrial networks in densely populated and rural areas, but also provide greater resilience, improved sustainability, high spectrum availability, and increased flexibility.
  • 6G NTN networks utilize a multi-dimensional, multi-layered architecture consisting of space and airborne flight nodes and incorporating novel enablers such as artificial network intelligence (AI).
  • AI artificial network intelligence
  • the added value that NTN components bring to the terrestrial system architecture has also been recognized by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP), which has started integrating NTN into the New Radio (NR) architecture in some embodiments, starting the NTN journey in the 5th Generation Mobile Communication Technology (5G) ecosystem.
  • 3GPP 3rd Generation Partnership Project
  • NR New Radio
  • 5G 5th Generation Mobile Communication Technology
  • FIG2A is a schematic diagram of an example of an AI model provided by an embodiment of the present disclosure, which includes the current interaction mode between the satellite NTN network and the terminal and the type of interaction mode between the cellular terrestrial network and the terminal, wherein, as shown in FIG2A , for example, it may include model development Model development, model registration Model registration and device upgrade Device upgrade.
  • Device upgrade Device upgrade may, for example, be an over-the-air software upgrade (Firmware Over-The-Air, FOTA) of a mobile terminal.
  • Model development Model development includes model design Model design, model training Model training, model compilation Model compile and model testing Model testing.
  • the interaction between the terminal and the network device may also include, for example, terminal capability UE capability, model configuration Model configuration and model delivery Model delivery.
  • current satellite terminals usually use frequency scanning to find a frequency point on which they can reside. They search all frequency bands and frequency points supported by the terminal, find the frequency point with the highest energy, and try to reside there. Since current smart terminals are usually not omnidirectional antennas, the movement when searching for satellites and searching for satellite signals may cause large fluctuations in the signal strength of the searched frequency. The cell in which they attempt to reside may not be the cell with the best signal in the area, resulting in poor terminal communication quality.
  • FIG3A is an interactive diagram of a cell determination method provided by an embodiment of the present disclosure. As shown in FIG3A , the method may include the following steps:
  • Step S3101 Accept the location update message sent by the terminal for the first time, and the network device sends the artificial intelligence AI model corresponding to the satellite non-terrestrial network NTN to the terminal, where the AI model is used to instruct the terminal to use the AI model to determine the cell where the terminal resides;
  • the AI model can be used to determine the cell in which the terminal resides.
  • This cell can be, for example, the cell with the best signal quality in the area where the terminal is located. It can also be a cell that meets signal requirements in the area where the terminal is located. This cell can be, for example, the next conditional target handover cell to be switched to when the terminal is in motion. This embodiment of the present disclosure is not limited to this.
  • accepting the location update message sent by the terminal for the first time may be, for example, the location update message sent by the terminal for the first time being accepted by the network device.
  • the location update message sent by the terminal for the first time may be, for example, the location update message sent by the terminal when registering for the first time.
  • the method further includes:
  • the names of information, etc. are not limited to the names described in the embodiments, and terms such as “information”, “message”, “signal”, “signaling”, “report”, “configuration”, “indication”, “instruction”, “command”, “channel”, “parameter”, “domain”, “field”, “symbol”, “symbol”, “codeword”, “codebook”, “codeword”, “codepoint”, “bit”, “data”, “program”, and “chip” can be used interchangeably.
  • the satellite non-terrestrial network NTN includes at least one of the following:
  • MEO Medium Earth Orbit
  • the network information includes at least one of the following:
  • the network information includes frequency allocation information.
  • network information for a LEO geosynchronous satellite may include, for example, its relative motion relative to the Earth, a fixed relative speed, and a constantly changing spot beam coverage range.
  • the terminal can determine the relative speed of the satellite and the Earth, the changing coverage range of the spot beam, and predict the cell with the best signal at the current moment based on time.
  • the network information of the MEO geosynchronous satellite is between that of the GEO and LEO, and the MEO geosynchronous satellite can be mostly used as a navigation satellite.
  • the method further includes:
  • Receive indication information sent by the terminal where the indication information is used to indicate whether the terminal supports the AI model.
  • the location update message includes indication information, and the indication information is used to indicate whether the terminal supports the AI model.
  • the method further includes:
  • Receive indication information sent by the terminal where the indication information is used to indicate whether the terminal supports the AI model.
  • the network device may obtain the indication information through a location update message, or may receive the indication information separately, which is not limited in this embodiment of the present disclosure.
  • the indication information is an indication bit.
  • the information of the indicator bit may be, for example, 1, indicating that the terminal supports the AI model, and the information of the indicator bit may be, for example, 0, indicating that the terminal does not support the AI model.
  • the information of the indicator bit may be, for example, 0, indicating that the terminal supports the AI model, and the information of the indicator bit may be, for example, 1, indicating that the terminal does not support the AI model. This embodiment of the present disclosure is not limited to this.
  • the terminal can be indicated to determine or judge whether the terminal supports the AI model, wherein the determination or judgment can be performed by a value represented by 1 bit (0 or 1), or by a true or false value (Boolean value) represented by true (true) or false (false), or by comparison of numerical values (for example, comparison with a predetermined value), but is not limited thereto.
  • a value represented by 1 bit (0 or 1) or by a true or false value (Boolean value) represented by true (true) or false (false), or by comparison of numerical values (for example, comparison with a predetermined value), but is not limited thereto.
  • the method further includes:
  • sending an AI model corresponding to a satellite non-terrestrial network (NTN) to a terminal includes:
  • the AI model corresponding to the satellite non-terrestrial network NTN is sent to the terminal through a specific message corresponding to the terminal.
  • the next handover condition targets a handover cell where the terminal is in motion.
  • the cell where the terminal resides includes the cell with the best signal in the area where the terminal is located.
  • the cell in which the terminal resides includes a conditional target handover cell for the next handover, and the terminal is in motion.
  • the terminal may use an AI model to determine a conditional target handover cell for the next handover.
  • LEO Low Earth Orbit
  • MEO Medium Earth Orbit
  • the location information includes at least one of the following:
  • the location information includes altitude information.
  • the communication device 8100 includes one or more processors 8101.
  • the processor 8101 can be a general-purpose processor or a dedicated processor, for example, a baseband processor or a central processing unit.
  • the baseband processor can be used to process communication protocols and communication data
  • the central processing unit can be used to control the communication device (such as a base station, a baseband chip, a terminal device, a terminal device chip, a DU or a CU, etc.), execute programs, and process program data.
  • the communication device 8100 is used to perform any of the above methods.
  • the chip 8200 includes one or more processors 8201 , and the chip 8200 is configured to execute any of the above methods.
  • the chip 8200 further includes one or more memories 8203 for storing instructions. Alternatively, all or part of the memories 8203 may be outside the chip 8200.
  • the present disclosure also proposes a storage medium, on which instructions are stored.
  • the storage medium is an electronic storage medium.
  • the storage medium is a computer-readable storage medium, but is not limited thereto. It can also be a storage medium readable by other devices.
  • the storage medium can be a non-transitory storage medium, but is not limited thereto. It can also be a temporary storage medium. quality.
  • the present disclosure also proposes a computer program, which, when executed on a computer, causes the computer to perform any one of the above methods.

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  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本公开提出一种小区确定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：接受终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至所述终端，其中，所述AI模型用于指示所述终端采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。本公开可以提高小区确定的准确性，可以提高通信质量。

Description

小区确定方法、装置 技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种小区确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在通信系统中，移动通信网络需要建设大规模的基站形成广域和深度的无线信号覆盖。终端例如可以通过扫描的方式寻找可以驻留的频点小区，并在寻找到可以驻留的频点小区时，驻留在该频点小区。其中，例如可以是终端寻找到能量最高的频点，并尝试驻留。
发明内容
本公开提出了一种小区确定方法、装置、设备及存储介质，以提高小区确定的准确性，可以提高通信质量。
根据本公开实施例的第一方面，提出了一种小区确定方法，其特征在于，所述方法由网络设备执行，所述方法包括：
接受终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络(Non-terrestrial Network，NTN)对应的人工智能AI模型发送至所述终端，其中，所述AI模型用于指示所述终端采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
根据本公开实施例的第二方面，提出了一种小区确定方法，其特征在于，所述方法由终端执行，所述方法包括：
当所述终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，接收所述网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；
根据所述终端的位置信息和运动状态信息，采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
根据本公开实施例的第三方面，提出了一种网络设备，所述网络设备包括：
收发模块，用于接受终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至所述终端，其中，所述AI模型用于指示所述终端采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
根据本公开实施例的第四方面，提出了一种终端，所述终端包括：
收发模块，用于当所述终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，接收所述网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；
处理模块，用于根据所述终端的位置信息和运动状态信息，采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
根据本公开实施例的第五方面，提出了一种网络设备，包括：
一个或多个处理器；
其中，所述网络设备用于执行第一方面任一项所述的小区确定方法。
根据本公开实施例的第六方面，提出了一种终端，包括：
一个或多个处理器；
其中，所述终端用于执行第二方面任一项所述的小区确定方法。
根据本公开实施例的第七方面，提出了一种通信系统，包括终端和网络设备，其中，所述网络设备被配置为实现第一方面任一项所述的小区确定方法和所述终端被配置为实现第二方面任一项所述的小区确定方法。
根据本公开实施例的第八方面，提出了一种存储介质，所述存储介质存储有指令，当所述指令在通信设备上运行时，使得所述通信设备执行如第一方面至第二方面任一项所述的小区确定方法。
附图说明
本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本公开实施例示出的通信系统的架构示意图；
图2A为本公开实施例所提供的一种AI模型的举例示意图；
图3A为本公开实施例所提供的一种小区确定方法的交互示意图；
图4A为本公开又一个实施例所提供的一种小区确定方法的流程示意图；
图5A为本公开又一个实施例所提供的一种小区确定方法的流程示意图；
图6A为本公开又一个实施例所提供的一种小区确定方法的流程示意图；
图7A为本公开一个实施例所提供的一种网络设备的结构示意图；
图7B为本公开一个实施例所提供的一种终端的结构示意图；
图8A为本公开一个实施例所提供的一种通信设备的结构示意图；
图8B为本公开一个实施例所提供的一种芯片的结构示意图。
具体实施方式
本公开提出了一种小区确定方法、装置、设备及存储介质，以提高小区确定的准确性，可以提高通信质量。
根据本公开实施例的第一方面，提出了一种小区确定方法，所述方法由网络设备执行，所述方法包括：
接受accept终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至所述终端，其中，所述AI模型用于指示所述终端采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
在上述实施例中，可以提供小区确定执行机制，可以发送与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至终端，终端可以采用该AI模型确定驻留的小区，可以提高小区确定的准确性，减少确定的小区频率信号强度波动较大，使得终端通信质量较差的情况，可以使得终端始终驻留在信号条件最好的小区上，可以降低业务访问失败概率，可以提高通信质量，提高用户体验。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述AI模型为频率网络部署AI模型。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，所述方法还包括：
根据卫星非地面网络NTN的网络信息，训练所述与卫星非地面网络NTN对应的AI模型。
在上述实施例中，可以根据卫星非地面网络NTN的网络信息训练AI模型，可以提高AI模型与网络信息的匹配性，可以提高AI模型训练的准确性，可以提高小区确定的准确性，提高通信质量。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述卫星非地面网络NTN包括以下至少一种：
近地轨道(Low-Earth Orbit，LEO)；
中地球轨道(Medium-Earth Orbit，MEO)；
地球同步轨道(Geostationary Earth Orbit，GEO)。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述网络信息包括以下至少一种：
与地球的相对位置信息；
点波束覆盖范围信息；
频率分配信息。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，所述方法还包括：
接收所述终端发送的所述指示信息，其中，所述指示信息用于指示所述终端是否支持AI模型。
在上述实施例中，可以根据获取到的指示信息明确终端是否支持AI模型，可以提高AI模型发送的准确性，可以提高小区确定的准确性，提高通信质量。结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述指示信息为指示位。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述位置更新消息中包括所述指示信息。
在上述实施例中，可以通过所述位置更新消息获取到指示信息，可以明确终端是否支持AI模型， 可以提高AI模型发送的准确性，可以提高小区确定的准确性，提高通信质量。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，所述方法还包括：
接收所述终端发送的能力信息，其中，所述能力信息中包括支持的AI模型能力信息。
在上述实施例中，可以根据获取到的能力信息明确终端支持的AI模型能力信息，可以确定终端支持的AI模型的类型，可以提高AI模型发送的准确性，可以提高小区确定的准确性，提高通信质量。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述指示信息为指示位。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，所述将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至所述终端，包括：
根据所述支持的AI模型能力信息，确定所述终端支持所述与卫星非地面网络NTN对应的AI模型，将所述AI模型发送至所述终端。
在上述实施例中，可以根据获取到的AI模型能力信息，可以确定终端支持的AI模型的类型，明确与卫星非地面网络NTN对应的AI模型，可以提高AI模型发送的准确性，可以提高小区确定的准确性，提高通信质量。
结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，所述将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至所述终端，包括：
通过与所述终端对应的特定消息将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至所述终端。
在上述实施例中，可以通过与终端对应的特定消息，发送与卫星非地面网络NTN对应的AI模型至终端，可以提高与卫星非地面网络NTN对应的AI模型传输的准确性，提高小区确定的准确性，提高通信质量。
根据本公开实施例的第二方面，提出了一种小区确定方法，所述方法由终端执行，所述方法包括：
当所述终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，接收所述网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；
根据所述终端的位置信息和运动状态信息，采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
在上述实施例中，可以提供小区确定执行机制，可以接收网络设备发送对的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型，可以采用该AI模型确定驻留的小区，可以提高小区确定的准确性，减少确定的小区频率信号强度波动较大，使得终端通信质量较差的情况可以使得终端始终驻留在信号条件最好的小区上，可以降低业务访问失败概率，可以提高通信质量，提高用户体验。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述终端驻留的小区，包括以下至少一种：
所述终端所在区域信号最好的小区；
下一个切换的条件目标切换小区，其中，所述终端处于运动状态。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述卫星非地面网络NTN包括以下至少一种：
近地轨道LEO；
中地球轨道MEO；
地球同步轨道GEO。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述位置信息包括以下至少一种：
经纬度信息；
高度信息。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述运动状态信息包括以下至少一种：
与卫星之间的仰角；
运动方向；
运动速度。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述方法还包括：
发送所述指示信息至所述网络设备，其中，所述指示信息用于指示所述终端是否支持AI模型。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述位置更新消息中包括所述指示信息。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，其中，所述指示信息为指示位。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述方法还包括：
发送能力信息至所述网络设备，其中，所述能力信息中包括支持的AI模型能力信息。
结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述接收网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送，包括：
通过与所述终端对应的特定消息，接收所述网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的AI模型。
根据本公开实施例的第三方面，提出了一种网络设备，所述网络设备包括：
收发模块，用于接受终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至所述终端，其中，所述AI模型用于指示所述终端采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
根据本公开实施例的第四方面，提出了一种终端，所述终端包括：
收发模块，用于当所述终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，接收所述网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；
处理模块，用于根据所述终端的位置信息和运动状态信息，采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
根据本公开实施例的第五方面，提出了一种网络设备，包括：
一个或多个处理器；
其中，所述网络设备用于执行第一方面任一项所述的小区确定方法。
根据本公开实施例的第六方面，提出了一种终端，包括：
一个或多个处理器；
其中，所述终端用于执行第二方面任一项所述的小区确定方法。
根据本公开实施例的第七方面，提出了一种通信系统，包括终端和网络设备，其中，所述网络设备被配置为实现第一方面任一项所述的小区确定方法和所述终端被配置为实现第二方面任一项所述的小区确定方法。
根据本公开实施例的第八方面，提出了一种存储介质，所述存储介质存储有指令，当所述指令在通信设备上运行时，使得所述通信设备执行如第一方面至第二方面任一项所述的小区确定方法。
本公开实施例提出了小区确定方法。在一些实施例中，小区确定方法与信息处理方法、通信方法等术语可以相互替换，小区确定装置与信息处理装置、通信装置等术语可以相互替换，信息处理系统、通信系统等术语可以相互替换。
本公开实施例并非穷举，仅为部分实施例的示意，不作为对本公开保护范围的具体限制。在不矛盾的情况下，某一实施例中的每个步骤均可以作为独立实施例来实施，且各步骤之间可以任意组合，例如，在某一实施例中去除部分步骤后的方案也可以作为独立实施例来实施，且在某一实施例中各步骤的顺序可以任意交换，另外，某一实施例中的可选实现方式可以任意组合；此外，各实施例之间可以任意组合，例如，不同实施例的部分或全部步骤可以任意组合，某一实施例可以与其他实施例的可选实现方式任意组合。
在各本公开实施例中，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，各实施例之间的术语和/或描述具有一致性，且可以互相引用，不同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。
本公开实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非作为对本公开的限制。
在本公开实施例中，除非另有说明，以单数形式表示的元素，如“一个”、“一种”、“该”、“上述”、“所述”、“前述”、“这一”等，可以表示“一个且只有一个”，也可以表示“一个或多个”、“至少一个”等。例如，在翻译中使用如英语中的“a”、“an”、“the”等冠词(article)的情况下，冠词之后的名词可以理解为单数表达形式，也可以理解为复数表达形式。
在本公开实施例中，“多个”是指两个或两个以上。
在一些实施例中，“至少一者(至少一项、至少一个)(at least one of)”、“一个或多个(one or more)”、 “多个(a plurality of)”、“多个(multiple)等术语可以相互替换。
在一些实施例中，“A、B中的至少一者”、“A和/或B”、“在一情况下A，在另一情况下B”、“响应于一情况A，响应于另一情况B”等记载方式，根据情况可以包括以下技术方案：在一些实施例中A(与B无关地执行A)；在一些实施例中B(与A无关地执行B)；在一些实施例中从A和B中选择执行(A和B被选择性执行)；在一些实施例中A和B(A和B都被执行)。当有A、B、C等更多分支时也类似上述。
在一些实施例中，“A或B”等记载方式，根据情况可以包括以下技术方案：在一些实施例中A(与B无关地执行A)；在一些实施例中B(与A无关地执行B)；在一些实施例中从A和B中选择执行(A和B被选择性执行)。当有A、B、C等更多分支时也类似上述。
本公开实施例中的“第一”、“第二”等前缀词，仅仅为了区分不同的描述对象，不对描述对象的位置、顺序、优先级、数量或内容等构成限制，对描述对象的陈述参见权利要求或实施例中上下文的描述，不应因为使用前缀词而构成多余的限制。例如，描述对象为“字段”，则“第一字段”和“第二字段”中“字段”之前的序数词并不限制“字段”之间的位置或顺序，“第一”和“第二”并不限制其修饰的“字段”是否在同一个消息中，也不限制“第一字段”和“第二字段”的先后顺序。再如，描述对象为“等级”，则“第一等级”和“第二等级”中“等级”之前的序数词并不限制“等级”之间的优先级。再如，描述对象的数量并不受序数词的限制，可以是一个或者多个，以“第一装置”为例，其中“装置”的数量可以是一个或者多个。此外，不同前缀词修饰的对象可以相同或不同，例如，描述对象为“装置”，则“第一装置”和“第二装置”可以是相同的装置或者不同的装置，其类型可以相同或不同；再如，描述对象为“信息”，则“第一信息”和“第二信息”可以是相同的信息或者不同的信息，其内容可以相同或不同。
在一些实施例中，“包括A”、“包含A”、“用于指示A”、“携带A”，可以解释为直接携带A，也可以解释为间接指示A。
在一些实施例中，“响应于……”、“响应于确定……”、“在……的情况下”、“在……时”、“当……时”、“若……”、“如果……”等术语可以相互替换。
在一些实施例中，“大于”、“大于或等于”、“不小于”、“多于”、“多于或等于”、“不少于”、“高于”、“高于或等于”、“不低于”、“以上”等术语可以相互替换，“小于”、“小于或等于”、“不大于”、“少于”、“少于或等于”、“不多于”、“低于”、“低于或等于”、“不高于”、“以下”等术语可以相互替换。
在一些实施例中，装置和设备可以解释为实体的、也可以解释为虚拟的，其名称不限定于实施例中所记载的名称，在一些情况下也可以被理解为“设备(equipment)”、“设备(device)”、“电路”、“网元”、“节点”、“功能”、“单元”、“部件(section)”、“系统”、“网络”、“芯片”、“芯片系统”、“实体”、“主体”等。
在一些实施例中，“网络”可以解释为网络中包含的装置，例如，接入网设备、核心网设备等。
在一些实施例中，“接入网设备(access network device，AN device)”也可以被称为“无线接入网设备(radio access network device，RAN device)”、“基站(base station，BS)”、“无线基站(radio base station)”、“固定台(fixed station)”，在一些实施例中也可以被理解为“节点(node)”、“接入点(access point)”、“发送点(transmission point，TP)”、“接收点(reception point，RP)”、“发送和/或接收点(transmission/reception point，TRP)”、“面板(panel)”、“天线面板(antenna panel)”、“天线阵列(antenna array)”、“小区(cell)”、“宏小区(macro cell)”、“小型小区(small cell)”、“毫微微小区(femto cell)”、“微微小区(pico cell)”、“扇区(sector)”、“小区组(cell group)”、“服务小区”、“载波(carrier)”、“分量载波(component carrier)”、“带宽部分(bandwidth part，BWP)”等。
在一些实施例中，“终端(terminal)”或“终端设备(terminal device)”可以被称为“用户设备(user equipment，UE)”、“用户终端(user terminal)”、“移动台(mobile station，MS)”、“移动终端(mobile terminal，MT)”、订户站(subscriber station)、移动单元(mobile unit)、订户单元(subscriber unit)、无线单元(wireless unit)、远程单元(remote unit)、移动设备(mobile device)、无线设备(wireless device)、无线通信设备(wireless communication device)、远程设备(remote device)、移动订户站(mobile subscriber station)、接入终端(access terminal)、移动终端(mobile terminal)、无线终端(wireless terminal)、 远程终端(remote terminal)、手持设备(handset)、用户代理(user agent)、移动客户端(mobile client)、客户端(client)等。
在一些实施例中，获取数据、信息等可以遵照所在地国家的法律法规。
在一些实施例中，可以在得到用户同意后获取数据、信息等。
此外，本公开实施例的表格中的每一元素、每一行、或每一列均可以作为独立实施例来实施，任意元素、任意行、任意列的组合也可以作为独立实施例来实施。
图1是根据本公开实施例示出的通信系统的架构示意图。如图1所示，通信系统100包括终端(terminal)101和网络设备102。
在一些实施例中，终端101例如包括手机(mobile phone)、可穿戴设备、物联网设备、具备通信功能的汽车、智能汽车、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，VR)终端设备、增强现实(augmented reality，AR)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端设备、无人驾驶(self-driving)中的无线终端设备、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端设备、智能电网(smart grid)中的无线终端设备、运输安全(transportation safety)中的无线终端设备、智慧城市(smart city)中的无线终端设备、智慧家庭(smart home)中的无线终端设备中的至少一者，但不限于此。
在一些实施例中，网络设备102例如可以包括接入网设备和核心网设备的至少一者。
在一些实施例中，接入网设备例如是将终端接入到无线网络的节点或设备，接入网设备可以包括5G通信系统中的演进节点B(evolved NodeB，eNB)、下一代演进节点B(next generation eNB，ng-eNB)、下一代节点B(next generation NodeB，gNB)、节点B(node B，NB)、家庭节点B(home node B，HNB)、家庭演进节点B(home evolved nodeB，HeNB)、无线回传设备、无线网络控制器(radio network controller，RNC)、基站控制器(base station controller，BSC)、基站收发台(base transceiver station，BTS)、基带单元(base band unit，BBU)、移动交换中心、第六代移动通信标准(6th generation mobile networks，6G)通信系统中的基站、开放型基站(Open RAN)、云基站(Cloud RAN)、其他通信系统中的基站、Wi-Fi系统中的接入节点中的至少一者，但不限于此。
在一些实施例中，本公开的技术方案可适用于Open RAN架构，此时，本公开实施例所涉及的接入网设备间或者接入网设备内的接口可变为Open RAN的内部接口，这些内部接口之间的流程和信息交互可以通过软件或者程序实现。
在一些实施例中，接入网设备可以由集中单元(central unit，CU)与分布式单元(distributed unit，DU)组成的，其中，CU也可以称为控制单元(control unit)，采用CU-DU的结构可以将接入网设备的协议层拆分开，部分协议层的功能放在CU集中控制，剩下部分或全部协议层的功能分布在DU中，由CU集中控制DU，但不限于此。
在一些实施例中，核心网设备可以是一个设备，包括一个或多个网元，也可以是多个设备或设备群，分别包括上述一个或多个网元中的全部或部分。网元可以是虚拟的，也可以是实体的。核心网例如包括演进分组核心(Evolved Packet Core，EPC)、5G核心网络(5G Core Network，5GCN)、下一代核心(Next Generation Core，NGC)中的至少一者。
在一些实施例中，核心网设备可以是一个设备，包括第一网元、第二网元等，也可以是多个设备或设备群，分别包括第一网元、第二网元等中的全部或部分。网元可以是虚拟的，也可以是实体的。核心网例如包括演进分组核心(Evolved Packet Core，EPC)、5G核心网络(5G Core Network，5GCN)、下一代核心(Next Generation Core，NGC)中的至少一者。
在一些实施例中，第一网元例如是接入和移动管理功能(Access and Mobility Management Function，AMF)。
在一些实施例中，第一网元用于“负责终端身份验证、鉴权、注册、移动性管理和连接管理等功能”，名称不限于此。
在一些实施例中，第二网元例如是会话管理功能(Session Management Function，SMF)。
在一些实施例中，第二网元用于“负责与解耦数据面交互、创建更新和删除协议数据单元(PDU)会话以及用户面功能(UPF)管理会话上下文”，名称不限于此。
在一些实施例中，第三网元例如是用户面功能(User Plane Function，UPF)。
在一些实施例中，第三网元用于“实现5G网络的用户面口服务，包括但不限于：空口、路由、QoS(服务质量)以及网络架构的安全”，名称不限于此。
在一些实施例中，第三网元可以与核心网设备独立。
在一些实施例中，第三网元可以是核心网设备的一部分。
可以理解的是，本公开实施例描述的通信系统是为了更加清楚的说明本公开实施例的技术方案，并不构成对于本公开实施例提出的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本公开实施例提出的技术方案对于类似的技术问题同样适用。
下述本公开实施例可以应用于图1所示的通信系统100、或部分主体，但不限于此。图1所示的各主体是例示，通信系统可以包括图1中的全部或部分主体，也可以包括图1以外的其他主体，各主体数量和形态为任意，各主体可以是实体的也可以是虚拟的，各主体之间的连接关系是例示，各主体之间可以不连接也可以连接，其连接可以是任意方式，可以是直接连接也可以是间接连接，可以是有线连接也可以是无线连接。
本公开各实施例可以应用于长期演进(Long Term Evolution，LTE)、LTE-Advanced(LTE-A)、LTE-Beyond(LTE-B)、SUPER 3G、IMT-Advanced、第四代移动通信系统(4th generation mobile communication system，4G))、第五代移动通信系统(5th generation mobile communication system，5G)、5G新空口(new radio，NR)、未来无线接入(Future Radio Access，FRA)、新无线接入技术(New-Radio Access Technology，RAT)、新无线(New Radio，NR)、新无线接入(New radio access，NX)、未来一代无线接入(Future generation radio access，FX)、Global System for Mobile communications(GSM(注册商标))、CDMA2000、超移动宽带(Ultra Mobile Broadband，UMB)、IEEE 802.11(Wi-Fi(注册商标))、IEEE 802.16(WiMAX(注册商标))、IEEE 802.20、超宽带(Ultra-WideBand，UWB)、蓝牙(Bluetooth(注册商标))、陆上公用移动通信网(Public Land Mobile Network，PLMN)网络、设备到设备(Device-to-Device，D2D)系统、机器到机器(Machine to Machine，M2M)系统、物联网(Internet of Things，IoT)系统、车联网(Vehicle-to-Everything，V2X)、利用其他通信方法的系统、基于它们而扩展的下一代系统等。此外，也可以将多个系统组合(例如，LTE或者LTE-A与5G的组合等)应用。
在一些实施例之中，非陆地/地面通信(Non-terrestrial Network，NTN)例如可以是第六代移动通信技术(6th generation mobile networks，6G)系统的使能技术之一。其中，完全集成到6G基础设施中的NTN组件不仅能够在人口密集地区和农村地区集成和扩展地面网络，而且还提供更强的弹性、更好的可持续性、高频谱可用性和更大的灵活性。为了实现这一目标，6G NTN网络利用了多维、多层架构，由空间和机载飞行节点组成，并包含了新颖的使能器，如人工网络智能(人工智能)。
在一些实施例之中，NTN组件为地面系统架构带来的附加价值也已得到认可第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP)，从一些实施例开始将NTN集成到新无线电(New Radio，NR)架构中第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology，5G)生态系统中的NTN之旅。
图2A为本公开实施例所提供的一种AI模型的举例示意图，当前的卫星NTN网络与终端的交互方式和蜂窝陆地网络与终端的交互方式类型，其中，如图2A所示，例如可以包括模型开发Model development、模型注册Model registration和设备升级Device upgrade。其中，设备升级Device upgrade例如可以是移动终端的空中下载软件升级(Firmware Over-The-Air，FOTA)。其中，模型开发Model development包括模型设计Model design、模型训练Model training、模型编译Model compile和模型测试Model testing。其中，终端和网络设备之间例如还可以包括终端能力UE capability、模型配置Model configuration和模型传输Model delivery。
在一些实施例之中，当前卫星终端通常都是通过扫频的方式来寻找可以驻留的频点，将终端支持的所有频段、频点寻找一遍，找到能量最高的频点，尝试进行驻留，由于当前的智能终端通常都不是全向天线，在寻找卫星和搜索卫星信号时的移动，可能会导致搜索到的频率信号强度波动较大，可能尝试驻留的小区并不是该地区信号最好的小区，使得终端通信质量较差。
下面参考附图对本公开实施例所提供的一种小区确定方法、装置、设备及存储介质进行详细描述。
图3A为本公开实施例所提供的一种小区确定方法的交互示意图，如图3A所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S3101，接受accept终端第一次发送的位置更新消息，网络设备将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至终端，其中，AI模型用于指示终端采用AI模型确定终端驻留的小区；
其中，在本公开的一个实施例之中，AI模型例如可以用于确定终端驻留的小区。其中，该小区例如可以是终端所在区域信号最好的小区。该小区例如还可以是终端所在区域信号满足信号要求的小区。该小区例如可以在终端处于运动状态时，下一个要切换的条件目标切换小区。本公开实施例对此不作限定。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，所述AI模型为频率网络部署AI模型。
其中，在本公开的一个实施例之中，终端驻留的小区例如可以是终端驻留的频率小区。
其中，在本公开的一个实施例之中，接受accept终端第一次发送的位置更新消息例如可以是终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受。终端第一次发送的位置更新消息例如可以是终端第一次进行注册时所发送的位置更新消息。
在一些实施例中，“发送”、“发射”、“上报”、“下发”、“传输”、“双向传输”、“发送和/或接收”等术语可以相互替换。
示例地，在本公开的一个实施例之中，方法还包括：
根据卫星非地面网络NTN的网络信息，训练与卫星非地面网络NTN对应的AI模型。
在一些实施例中，信息等的名称不限定于实施例中所记载的名称，“信息(information)”、“消息(message)”、“信号(signal)”、“信令(signaling)”、“报告(report)”、“配置(configuration)”、“指示(indication)”、“指令(instruction)”、“命令(command)”、“信道”、“参数(parameter)”、“域”、“字段”、“符号(symbol)”、“码元(symbol)”、“码本(codebook)”、“码字(codeword)”、“码点(codepoint)”、“比特(bit)”、“数据(data)”、“程序(program)”、“码片(chip)”等术语可以相互替换。
其中，在本公开的一个实施例之中，不同的网络信息例如可以对应不同的AI模型。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，卫星非地面网络NTN包括以下至少一种：
近地轨道LEO；
中地球轨道MEO；
地球同步轨道GEO。
示例地，在本公开的一个实施例之中，卫星非地面网络NTN包括近地轨道LEO。
示例地，在本公开的一个实施例之中，卫星非地面网络NTN包括中地球轨道MEO。
示例地，在本公开的一个实施例之中，卫星非地面网络NTN包括地球同步轨道GEO。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，网络信息包括以下至少一种：
与地球的相对位置信息；
点波束覆盖范围信息；
频率分配信息。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，网络信息包括与地球的相对位置信息。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，网络信息包括点波束覆盖范围信息。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，网络信息包括频率分配信息。
其中，在本公开的一个实施例之中，GEO地球同步卫星的网络信息例如可以是与地球的位置相对静止，点波束覆盖范围基本固定，频率分配也相对固定。其中，针对天通系统，一个点波束下固定7 个频点进行分配，网络设备是可以确定覆盖区域的信号强度状况。
其中，在本公开的一个实施例之中，LEO地球同步卫星的网络信息例如可以是与地球的位置是相对运动的，相对速度是固定的，点波束覆盖范围是时刻变化的。在采用AI模型确定小区时，终端可以确定卫星与地球的相对运动速度，点波束的覆盖变化范围，可以根据时间预测出当前时刻信号最好的小区。
其中，在本公开的一个实施例之中，MEO地球同步卫星的网络信息介于GEO和LEO之间，MEO地球同步卫星可以多用于导航卫星。
其中，在本公开的一个实施例之中，方法还包括：
接收终端发送的指示信息，其中，指示信息用于指示终端是否支持AI模型。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，位置更新location update消息中包括指示信息，指示信息用于指示终端是否支持AI模型。
其中，在本公开的一个实施例之中，方法还包括：
接收终端发送的指示信息，其中，指示信息用于指示终端是否支持AI模型。
示例地，在本公开的一个实施例之中，网络设备例如可以通过位置更新消息获取到指示信息，也可以单独接收指示信息。本公开实施例对此不作限定。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，指示信息为指示位。
示例地，在本公开的一个实施例之中，指示位的信息例如可以是1时，用于指示终端支持AI模型，指示位的信息例如可以是0时，用于指示终端不支持AI模型。指示位的信息例如可以是0时，用于指示终端支持AI模型，指示位的信息例如可以是1时，用于指示终端不支持AI模型。本公开实施例对此不作限定。
在一些实施例中，例如可以通过指示为判定或者判断终端的是否支持AI模型，其中，判定或判断可以通过以1比特表示的值(0或1)来进行，也可以通过以真(true)或者假(false)表示的真假值(布尔值(boolean))来进行，也可以通过数值的比较(例如，与预定值的比较)来进行，但不限于此。
其中，在本公开的一个实施例之中，方法还包括：
接收终端发送的能力信息，其中，能力信息中包括支持的AI模型能力信息。
示例地，在本公开的一个实施例之中，能力信息中包括支持的AI模型能力信息，该支持的AI模型能力信息例如可以用于指示终端支持何种类型的AI模型。
其中，在本公开的一个实施例之中，将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至终端，包括：
根据支持的AI模型能力信息，确定终端支持与卫星非地面网络NTN对应的AI模型，将AI模型发送至终端。
其中，在本公开的一个实施例之中，将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至终端，包括：
通过与终端对应的特定消息将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至终端。
其中，在本公开的一个实施例之中，与终端对应的特定消息例如可以是AI模型传输消息。本公开实施例对此不作限定。
在一些实施例中，“特定(certain)”、“预定(preseted)”、“预设”、“设定”、“指示(indicated)”、“某一”、“任意”、“第一”等术语可以相互替换，“特定A”、“预定A”、“预设A”、“设定A”、“指示A”、“某一A”、“任意A”、“第一A”可以解释为在协议等中预先规定的A，也可以解释为通过设定、配置、或指示等得到的A，也可以解释为特定A、某一A、任意A、或第一A等，但不限于此。
步骤S3102，当终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，终端接收网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；
其中，在本公开的一个实施例之中，网络设备接受终端第一次发送的位置更新消息，网络设备可以发送与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型至终端，终端可以接收网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型。
步骤S3103，根据终端的位置信息和运动状态信息，终端采用AI模型确定终端驻留的小区。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，终端驻留的小区，包括以下至少一种：
终端所在区域信号最好的小区；
下一个切换的条件目标切换小区，其中，终端处于运动状态。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，终端驻留的小区，包括终端所在区域信号最好的小区。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，终端驻留的小区，包括下一个切换的条件目标切换小区，其中，终端处于运动状态。例如，在终端处于运动状态时，终端可以采用采用AI模型确定下一个切换的条件目标切换小区。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，卫星非地面网络NTN包括以下至少一种：
近地轨道LEO；
中地球轨道MEO；
地球同步轨道GEO。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，位置信息包括以下至少一种：
经纬度信息；
高度信息。
示例地，在本公开的一个实施例之中，其中，位置信息并不限于上述。
示例地，在本公开的一个实施例之中，其中，位置信息包括经纬度信息。
示例地，在本公开的一个实施例之中，其中，位置信息包括高度信息。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，运动状态信息包括以下至少一种：
与卫星之间的仰角；
运动方向；
运动速度。
示例地，在本公开的一个实施例之中，其中，运动状态信息并不限于上述。
示例地，在本公开的一个实施例之中，其中，运动状态信息包括与卫星之间的仰角。
示例地，在本公开的一个实施例之中，其中，运动状态信息包括运动方向。
示例地，在本公开的一个实施例之中，其中，运动状态信息包括运动速度。
其中，在本公开的一个实施例之中，方法还包括：
发送指示信息至网络设备，其中，指示信息用于指示终端是否支持AI模型。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，位置更新消息中包括指示信息，指示信息用于指示终端是否支持AI模型。
其中，在本公开的一个实施例之中，方法还包括：
发送能力信息至网络设备，其中，能力信息中包括支持的AI模型能力信息。
其中，在本公开的一个实施例之中，其中，指示信息为指示位。
其中，在本公开的一个实施例之中，接收网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的AI模型，包括：
通过与终端对应的特定消息，接收网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的AI模型。
在一些实施例中，步骤S3101～步骤S3103是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤S3101～步骤S3103中的至少一者。例如，步骤S3101可以作为独立实施例来实施，步骤S3102可以作为独立实施例来实施，步骤S3103可以作为独立实施例来实施，步骤S3103可以作为独立实施例来实施，但不限于此。
在一些实施例中，步骤S3102～步骤S3103是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
在一些实施例中，步骤S3103是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤进行省略或替代。
图4A是根据本公开实施例示出的小区确定方法的流程示意图。如图4A所示，本公开实施例涉及小区确定方法，由第一节点执行，上述方法包括以下至少一种：
步骤S4101，接受终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至终端，其中，AI模型用于指示终端采用AI模型确定终端驻留的小区。
步骤S4101的可选实现方式可以参见图3A的步骤S3101的可选实现方式、及图3A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
图5A是根据本公开实施例示出的小区确定方法的流程示意图。如图5A所示，本公开实施例涉及小区确定方法，由网络设备执行，上述方法包括：
步骤S5101，当终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，接收网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；
步骤S5102，根据终端的位置信息和运动状态信息，采用AI模型确定终端驻留的小区
步骤S5101的可选实现方式可以参见图3A的步骤S3103的可选实现方式、及图3A所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
图6A是根据本公开实施例示出的小区确定方法的流程示意图。如图6A所示，本公开实施例涉及小区确定方法，上述方法包括：
在卫星NTN网络中引入AI模型，在用户设备(user equipment，UE)进行注册位置更新location update的消息中增加，是否支持AI模型的指示位，也可以在UE能力上报时，发送是否支持人工智能(Artificial Intelligence，AI)模型的指示信息，及能够支持哪种AI模型，网络设备发现UE支持AI模型功能，可以再次查询UE能够支持的AI模型详细信息，在位置接受location accept后，通过UE特定的消息，如AI模型传输消息，将训练好的AI模型传输给UE，使得UE可以在之后网频率选择时，可以通过训练好的AI模型，输入UE所在位置信息(经纬度、高度信息)，运动状态信息(与卫星之间的仰角、运动方向、运动速度等)，预测出UE所在区域信号最好的小区进行驻留以及下一个将要切换的条件目标切换小区。
步骤S6101，根据非陆地/地面通信(Non-terrestrial Network，NTN)的特点(LEO、MEO、GEO等)，训练出NTN网络的频率网络部署的AI模型；
a)、地球同步轨道(Geostationary Earth Orbit，GEO)地球同步卫星的特点是：与地球的位置相对静止，点波束覆盖范围基本固定，频率分配也相对固定，如天通系统，一个点波束下固定7个频点进行分配，卫星网络是可以准确的知道覆盖区域的信号强度状况的；
b)、近地轨道(Low-Earth Orbit，LEO)的特点是：与地球的位置是相对运动的，但相对速度的是固定，点波束覆盖范围时时刻变化的，在频率网络部署时，可以感觉卫星与地球的相对运动速度计算出，点波束的覆盖变化范围，根据时间可以预测出，此刻信号最好的小区是哪个等；
c)、中地球轨道(Medium-Earth Orbit，MEO)介于GEO和LEO之间，多用于导航卫星。
在一些实施例之中，在UE进行注册位置更新location update的消息中增加，是否支持AI模型的指示位。
在一些实施例之中，UE在能力capability中增加支持能够支持的AI模型能力
步骤S6102，网络接受accept终端第一次进行注册时发送的位置更新location update消息后，网络可以根据终端的AI模型能力，将网络的AI模型传输给可以支持AI模型功能的UE。
步骤S6103，接收到卫星网络的AI模型后，UE可以结合自身的位置信息(经纬度、高度信息)、运动状态信息(与卫星之间的仰角、运动方向、运动速度等)，可以预测出UE所在区域信号最好的小区进行驻留。
在一些实施例之中，对于处于运动状态的UE，还可以预测出，下一个要切换的条件目标切换小区。
在本公开实施例中，部分或全部步骤、其可选实现方式可以与其他实施例中的部分或全部步骤任意组合，也可以与其他实施例的可选实现方式任意组合。
本公开实施例还提出用于实现以上任一方法的装置，例如，提出一装置，上述装置包括用以 实现以上任一方法中终端所执行的各步骤的单元或模块。再如，还提出另一装置，包括用以实现以上任一方法中网络设备(例如接入网设备、核心网功能节点、核心网设备等)所执行的各步骤的单元或模块。
应理解以上装置中各单元或模块的划分仅是一种逻辑功能的划分，在实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。此外，装置中的单元或模块可以以处理器调用软件的形式实现：例如装置包括处理器，处理器与存储器连接，存储器中存储有指令，处理器调用存储器中存储的指令，以实现以上任一方法或实现上述装置各单元或模块的功能，其中处理器例如为通用处理器，例如中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或微处理器，存储器为装置内的存储器或装置外的存储器。或者，装置中的单元或模块可以以硬件电路的形式实现，可以通过对硬件电路的设计实现部分或全部单元或模块的功能，上述硬件电路可以理解为一个或多个处理器；例如，在一种实现中，上述硬件电路为专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，通过对电路内元件逻辑关系的设计，实现以上部分或全部单元或模块的功能；再如，在另一种实现中，上述硬件电路为可以通过可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)实现，以现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)为例，其可以包括大量逻辑门电路，通过配置文件来配置逻辑门电路之间的连接关系，从而实现以上部分或全部单元或模块的功能。以上装置的所有单元或模块可以全部通过处理器调用软件的形式实现，或全部通过硬件电路的形式实现，或部分通过处理器调用软件的形式实现，剩余部分通过硬件电路的形式实现。
在本公开实施例中，处理器是具有信号处理能力的电路，在一种实现中，处理器可以是具有指令读取与运行能力的电路，例如中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、图形处理器(graphics processing unit，GPU)(可以理解为微处理器)、或数字信号处理器(digital signal processor，DSP)等；在另一种实现中，处理器可以通过硬件电路的逻辑关系实现一定功能，上述硬件电路的逻辑关系是固定的或可以重构的，例如处理器为专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)或可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)实现的硬件电路，例如FPGA。在可重构的硬件电路中，处理器加载配置文档，实现硬件电路配置的过程，可以理解为处理器加载指令，以实现以上部分或全部单元或模块的功能的过程。此外，还可以是针对人工智能设计的硬件电路，其可以理解为ASIC，例如神经网络处理单元(Neural Network Processing Unit，NPU)、张量处理单元(Tensor Processing Unit，TPU)、深度学习处理单元(Deep learning Processing Unit，DPU)等。
图7A是本公开实施例提出的网络设备的结构示意图。如图7A所示，网络设备7100可以包括：收发模块7101。在一些实施例中，上述收发模块，用于接受终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至终端，其中，AI模型用于指示终端采用AI模型确定终端驻留的小区。可选地，上述收发模块7101用于执行以上任一方法中执行的发送和/或接收等通信步骤(例如步骤S3101，但不限于此)中的至少一者，此处不再赘述。
图7B是本公开实施例提出的终端的结构示意图。如图7B所示，终端7200可以包括：收发模块7201和处理模块7202，收发模块7201，用于当终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，接收网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；处理模块7202，用于根据终端的位置信息和运动状态信息，采用AI模型确定终端驻留的小区。
在一些实施例中，收发模块可以包括发送模块和/或接收模块，发送模块和接收模块可以是分离的，也可以集成在一起。可选地，收发模块可以与收发器相互替换。
在一些实施例中，处理模块可以是一个模块，也可以包括多个子模块。可选地，上述多个子模块分别执行处理模块所需执行的全部或部分步骤。可选地，处理模块可以与处理器相互替换。
图8A是本公开实施例提出的通信设备8100的结构示意图。通信设备8100可以是网络设备(例如接入网设备、核心网设备等)，也可以是终端(例如用户设备等)，也可以是支持网络设备实现以上任一方法的芯片、芯片系统、或处理器等，还可以是支持终端实现以上任一方法的芯 片、芯片系统、或处理器等。通信设备8100可用于实现上述方法实施例中描述的方法，具体可以参见上述方法实施例中的说明。
如图8A所示，通信设备8100包括一个或多个处理器8101。处理器8101可以是通用处理器或者专用处理器等，例如可以是基带处理器或中央处理器。基带处理器可以用于对通信协议以及通信数据进行处理，中央处理器可以用于对通信装置(如，基站、基带芯片，终端设备、终端设备芯片，DU或CU等)进行控制，执行程序，处理程序的数据。通信设备8100用于执行以上任一方法。
在一些实施例中，通信设备8100还包括用于存储指令的一个或多个存储器8102。可选地，全部或部分存储器8102也可以处于通信设备8100之外。
在一些实施例中，通信设备8100还包括一个或多个收发器8103。在通信设备8100包括一个或多个收发器8103时，收发器8103执行上述方法中的发送和/或接收等通信步骤(例如步骤S3101、步骤S3102，但不限于此)中的至少一者，处理器8101执行其他步骤(例如步骤S3103，但不限于此)中的至少一者。
在一些实施例中，收发器可以包括接收器和/或发送器，接收器和发送器可以是分离的，也可以集成在一起。可选地，收发器、收发单元、收发机、收发电路等术语可以相互替换，发送器、发送单元、发送机、发送电路等术语可以相互替换，接收器、接收单元、接收机、接收电路等术语可以相互替换。
在一些实施例中，通信设备8100可以包括一个或多个接口电路8104。可选地，接口电路8104与存储器8102连接，接口电路8104可用于从存储器8102或其他装置接收信号，可用于向存储器8102或其他装置发送信号。例如，接口电路8104可读取存储器8102中存储的指令，并将该指令发送给处理器8101。
以上实施例描述中的通信设备8100可以是网络设备或者终端，但本公开中描述的通信设备8100的范围并不限于此，通信设备8100的结构可以不受图10A的限制。通信设备可以是独立的设备或者可以是较大设备的一部分。例如所述通信设备可以是：1)独立的集成电路IC，或芯片，或，芯片系统或子系统；(2)具有一个或多个IC的集合，可选地，上述IC集合也可以包括用于存储数据，程序的存储部件；(3)ASIC，例如调制解调器(Modem)；(4)可嵌入在其他设备内的模块；(5)接收机、终端设备、智能终端设备、蜂窝电话、无线设备、手持机、移动单元、车载设备、网络设备、云设备、人工智能设备等等；(6)其他等等。
图8B是本公开实施例提出的芯片8200的结构示意图。对于通信设备8100可以是芯片或芯片系统的情况，可以参见图8B所示的芯片8200的结构示意图，但不限于此。
芯片8200包括一个或多个处理器8201，芯片8200用于执行以上任一方法。
在一些实施例中，芯片8200还包括一个或多个接口电路8202。可选地，接口电路8202与存储器8203连接，接口电路8202可以用于从存储器8203或其他装置接收信号，接口电路8202可用于向存储器8203或其他装置发送信号。例如，接口电路8202可读取存储器8203中存储的指令，并将该指令发送给处理器8201。
在一些实施例中，接口电路8202执行上述方法中的发送和/或接收等通信步骤(例如步骤S3101、步骤S3102，但不限于此)中的至少一者，处理器8201执行其他步骤(例如步骤S3103，但不限于此)中的至少一者。
在一些实施例中，接口电路、接口、收发管脚、收发器等术语可以相互替换。
在一些实施例中，芯片8200还包括用于存储指令的一个或多个存储器8203。可选地，全部或部分存储器8203可以处于芯片8200之外。
本公开还提出存储介质，上述存储介质上存储有指令，当上述指令在通信设备8100上运行时，使得通信设备8100执行以上任一方法。可选地，上述存储介质是电子存储介质。可选地，上述存储介质是计算机可读存储介质，但不限于此，其也可以是其他装置可读的存储介质。可选地，上述存储介质可以是非暂时性(non-transitory)存储介质，但不限于此，其也可以是暂时性存储介 质。
本公开还提出程序产品，上述程序产品被通信设备8100执行时，使得通信设备8100执行以上任一方法。可选地，上述程序产品是计算机程序产品。
本公开还提出计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以上任一方法。

Claims (26)

  1. 一种小区确定方法，其特征在于，所述方法由网络设备执行，所述方法包括：
    接受终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至所述终端，其中，所述AI模型用于指示所述终端采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
  2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    根据卫星非地面网络NTN的网络信息，训练所述与卫星非地面网络NTN对应的AI模型。
  3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述卫星非地面网络NTN包括以下至少一种：
    近地轨道LEO；
    中地球轨道MEO；
    地球同步轨道GEO。
  4. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述网络信息包括以下至少一种：
    与地球的相对位置信息；
    点波束覆盖范围信息；
    频率分配信息。
  5. 如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    接收所述终端发送的指示信息，其中，所述指示信息用于指示所述终端是否支持AI模型。
  6. 如权利要求1至4任一项所述的方法，其中，所述位置更新消息中包括指示信息，所述指示信息用于指示所述终端是否支持AI模型。
  7. 如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，其中，所述指示信息为指示位。
  8. 如权利要求5至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    接收所述终端发送的能力信息，其中，所述能力信息中包括支持的AI模型能力信息。
  9. 如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至所述终端，包括：
    根据所述支持的AI模型能力信息，确定所述终端支持所述与卫星非地面网络NTN对应的AI模型，将所述AI模型发送至所述终端。
  10. 如权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至所述终端，包括：
    通过与所述终端对应的特定消息将与卫星非地面网络NTN对应的AI模型发送至所述终端。
  11. 一种小区确定方法，其特征在于，所述方法由终端执行，所述方法包括：
    当所述终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，接收所述网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；
    根据所述终端的位置信息和运动状态信息，采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
  12. 如权利要求11所述的方法，其特征在于，其中，所述终端驻留的小区，包括以下至少一种：
    所述终端所在区域信号最好的小区；
    下一个切换的条件目标切换小区，其中，所述终端处于运动状态。
  13. 如权利要求11所述的方法，其特征在于，其中，所述卫星非地面网络NTN包括以下至少一种：
    近地轨道LEO；
    中地球轨道MEO；
    地球同步轨道GEO。
  14. 如权利要求11所述的方法，其特征在于，其中，所述位置信息包括以下至少一种：
    经纬度信息；
    高度信息。
  15. 如权利要求11所述的方法，其特征在于，其中，所述运动状态信息包括以下至少一种：
    与卫星之间的仰角；
    运动方向；
    运动速度。
  16. 如权利要求11至15任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    发送指示信息至所述网络设备，其中，所述指示信息用于指示所述终端是否支持AI模型。
  17. 如权利要求11至15任一项所述的方法，其特征在于，其中，所述位置更新消息中包括指示信息，所述指示信息用于指示所述终端是否支持AI模型。
  18. 如权利要求16或17所述的方法，其特征在于，其中，所述指示信息为指示位。
  19. 如权利要求16或17任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    发送能力信息至所述网络设备，其中，所述能力信息中包括支持的AI模型能力信息。
  20. 如权利要求11至19任一项所述的方法，其特征在于，所述接收网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的AI模型，包括：
    通过与所述终端对应的特定消息，接收所述网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的AI模型。
  21. 一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括：
    收发模块，用于接受终端第一次发送的位置更新消息，将与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型发送至所述终端，其中，所述AI模型用于指示所述终端采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
  22. 一种终端，其特征在于，所述终端包括：
    收发模块，用于当所述终端第一次发送的位置更新消息被网络设备接受时，接收所述网络设备发送的与卫星非地面网络NTN对应的人工智能AI模型；
    处理模块，用于根据所述终端的位置信息和运动状态信息，采用所述AI模型确定所述终端驻留的小区。
  23. 一种网络设备，其特征在于，包括：
    一个或多个处理器；
    其中，所述网络设备用于执行权利要求1至10中任一项所述的小区确定方法。
  24. 一种终端，其特征在于，包括：
    一个或多个处理器；
    其中，所述终端用于执行权利要求11至20中任一项所述的小区确定方法。
  25. 一种通信系统，其特征在于，包括网络设备和终端，其中，所述网络设备被配置为实现权利要求1至10中任一项所述的小区确定方法，所述终端被配置为实现权利要求11至20中任一项所述的小区确定方法。
  26. 一种存储介质，所述存储介质存储有指令，其特征在于，当所述指令在通信设备上运行时，使得所述通信设备执行如权利要求1至10或11至20中任一项所述的小区确定方法。
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