申请/专利权人：三星电子株式会社

申请日：2019-03-06

公开（公告）日：2022-09-20

公开（公告）号：CN111819892B

主分类号：H04W64/00

分类号：H04W64/00;H04B17/30;G06N20/00;G06N3/08

优先权：["20180306 US 62/639,131","20180809 US 62/716,682","20190207 US 16/270,486"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.20#授权;2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本公开涉及要被提供用于支持超越第4代4G通信系统例如长期演进LTE的更高数据速率的pre‑第5代5G或5G通信系统。一种无线通信中的装置，包括：通信接口，被配置为从终端接收上行链路UL探测参考信号SRS；以及至少一个处理器，被配置为根据从终端接收到的ULSRS获得多个ULSRS测量，ULSRS测量的数量超过阈值，从ULSRS测量中提取用于估计终端的移动性的特征，并基于所提取的特征确定终端的类别。方法和装置提取功率谱密度测量集合的特征、或ULSRS测量的经预处理的频域实部和虚部集合的特征，并将特征馈送到人工智能AI分类器以用于UE速度估计。

主权项：1.一种无线通信中的基站的装置，所述装置包括：通信接口，被配置为从终端接收上行链路探测参考信号ULSRS；至少一个处理器；以及存储器，能够操作地耦接到所述至少一个处理器，其中，所述存储器存储指令，所述指令在被执行时使得所述至少一个处理器执行以下操作：根据从所述终端接收到的ULSRS获得多个ULSRS测量，ULSRS测量的数量超过阈值；从所述ULSRS测量中提取用于估计所述终端的移动性的特征，所述特征包括频域多普勒功率谱密度PSD测量的集合；以及通过使用机器学习ML分类器基于所提取的特征确定所述终端的多个速度类别中的速度类别，所述ML分类器被训练用于估计所述终端的速度类别，其中，所述ML分类器是包括以下至少一项的深度神经网络：多个卷积神经网络CNN层；多个全连接FC神经网络层；或者多个递归神经网络层。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三星电子株式会社 使用上行链路SRS测量进行基于AI的UE速度估计的方法和装置

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