CN119402854A 信息处理方法及装置、通信设备及存储介质 （北京小米移动软件有限公司）

202280000750.12022.03.14本公开实施例提供一种信息处理方法及装息处理方法可包括确定终端是否支持至少一种人工智能AI模型的信道状态信息_参考信号CSI_2确定终端是否支持至少一种人工智能AI模型的信道状态信息_参考信号CSI_RS反馈信CSI计算时长，指示所述终端采用所述模型标识的AI模型进行CSI_RS反馈信息压缩所对应AI模型的复杂度相对于基线AI模型的复杂度之间的第一比值根据所述AI能力信息，确定所述终端是否支持至少一种AI模型的CSI_RS反馈信息压所述终端在CSI计算时长的最大允许值内支持的浮8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其中，所根据所述终端是否支持至少一种AI模型的CSI_RS反馈信息压缩在所述终端支持至少一种AI模型的CSI_RS反馈信息压缩时，确定采3所述终端在CSI计算时长的最大允许值内支持的浮CSI计算时长，指示所述终端采用所述模型标识的AI模型进行CSI_RS反馈信息压缩所根据所述AI模型的复杂度信息以及所述终端的AI能力，确定所述终端根据所述AI模型的复杂度信息以及所述终端的AI能力确定所述终端支持多种AI模型模型向所述基站表明支持一种AI模型的CSI_RS反馈信息压缩的根据所述AI模型的复杂度信息以及所述终端的AI能力确定所述终端不支持AI模型对对应AI模型的复杂度相对于基线AI模型的复杂度之间的第一比值4确定模块，用于确定终端是否支持至少一种人工智能AI模型的信道状态信息_参考信配置模块，用于根据所述终端是否支持至少一种AI模型的CSI_R5态信息_参考信号(ChannelStateInformation_Reference状态信息进行评估并将其量化反馈给基站，通过引入信道状态信息(ChannelState[0007]确定终端是否支持至少一种人工智能(ArtificialIntelligence，AI)模型的[0012]确定模块，用于确定终端是否支持至少一种人工智能AI模型的信道状态信息_参[0013]配置模块，用于根据所述终端是否支持至少一种AI模型的CS端是否支持至少一种AI模型对CSI_RS6[0019]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明实施7STA)、订户单元(subscriberunit)、订户站(subscriberstation)、移动站terminal)、接入终端(accessterminal)、用户装置(userterminal)、用户代理(user12也可以是5G系统中采用集中分布式架构的接入设备(gNB)。当接入设备12采用集中分布DU)。集中单元中设置有分组数据汇聚协议(PacketDataConvergenceProtocol，PDCP)层、无线链路层控制协议(RadioLinkControl，RLC)层、媒体访问控制(Media开实施例对接入设备12的具体实现方式不[0046]接入设备12和终端11之间可以通过无线空口建立无线连接。在不同的实施方式线空口也可以是基于5G的更下一代移动通信网络技术[0048]S110：确定终端是否支持基于至少一种人工智能AI模型的信道状态信息_参考信8CSI_RS反馈信息被网络侧设备(例如基站)进行相应处理后就可以获得终端的完整CSI_RS压缩的CSI_RS反馈信息被基站进行相应的解压缩后就可以获得终端的完整CSI_RS反馈信支持采用AI模型对CSI_RS反馈信息进[0059]响应于确定终端支持基于AI模型的CSI_RS反馈信息处理，确定所述终端使用的9压缩的CSI_RS反馈信息被网络侧设备(例如基站)进行相应的解压缩后就可以获得终端的[0068]所述第一信息可为各种用于网络侧设备(例如基站)确定终端是否支持AI模型压RS反馈信息或者支持哪种AI模型压缩CSCSI_RS反馈信息和/或支持那种AI模型压缩[0074]CSI计算时长，指示所述终端采用所述模型标识的AI模型进行CSI_RS反馈信息压备也可能不会配置终端使用该AI模型压缩[0080]若第一信息指示终端将采用CSI_RS反馈信息部分上报的方式向基站发送CSI_RS中复杂度最低或者复杂度最高的AI模型。如此第一比值的取值范围就可以限制特定范围终端接收到之后，可以根据基站配置的CSI计算时长的最大允许值或者协议约定的最大允在接收到第一比值之后，同样可以确定出自身是否支持对应的AI模型压缩CSI_RS反馈信[0108]若AI能力信息指示的终端在CSI计算时长的最大允许值内支持的浮点运算次数为RS反馈信息压缩。若终端上报的CSI计算时长的最大允许值内支持的浮点运算次数大于或[0109]基站收到终端上报的AI能力信息，会自行确定对应终端是否在支持AI模型压缩侧设备确定出终端采用对应AI模型压缩CSI_RS反馈信息所需的CSI计算时长配置CSI_RS的[0119]在一些实施例中，网络侧设备还可以根据所述CSI计算时长确定CSI_RS的测量时网络侧设备就能够知晓终端是否支持采用至少一种AI模型进行CSI_RS反馈信息进行压缩，而后方便网络侧设备为终端是否支持使用AI模型或者使用哪种AI模型对CSI_RS反馈信息[0138]若AI能力信息指示的终端在CSI计算时长的最大允许值内支持的浮点运算次数为RS反馈信息压缩。若终端上报的CSI计算时长的最大允许值内支持的浮点运算次数大于或[0140]基站收到终端上报的AI能力信息，会自行确定对应终端是否在支持AI模型压缩支持基于任何一种AI模型对CSI_RS反[0145]所述第一信息可为各种用于网络侧设备(例如基站)确定终端是否支持AI模型压缩CSI_RS反馈信息或者支持哪种AI模型压缩CS[0149]CSI计算时长，指示所述终端采用所述模型标识的AI模型进行CSI_RS反馈信息压[0156]若第一信息指示终端将采用CSI_RS反馈信息部分上报的方式向基站发送CSI_RSAI模型的复杂度信息以及终端的AI能力生成的并向[0166]根据所述AI模型的复杂度信息以及所述终端的AI能力确定所述终端支持多种AI种AI模型向所述基站表明支持一种AI模型的CSI_RS反馈信息压缩的[0167]根据所述AI模型的复杂度信息以及所述终端的AI能力确定所述终端不支持AI模[0170]若终端不具有AI能力或者不支持基站指示的任意一种AI模型压缩CSI_RS反馈信[0172]CSI计算时长，指示所述终端采用所述模型标识的AI模型进行CSI_RS反馈信息压确定终端是否支持对应的AI模型的CSI_R[0180]本公开实施例提供基于AI的CSI_RS反馈信息压缩的CSI计算时长定义方法，旨在解决当引入AI模型对CSI_RS反馈信息进行压缩时，如何对终端侧CSI计算时长进行估计的[0181]本公开实施例提供的方法综合考虑该两方面的影响，对引入AI模型后的CSI计算[0184]本公开实施例提供基于AI的CSI_RS反馈信息压缩的CSI计算时长定义方法，所述算能力信息，基站可决定在终端侧或基站侧对基于AI的CSI_RS反馈信息压缩的CSI计算时长进行估计。具体的CSI计算时长定义方法有基于终端处理时间的定义方法与基于模型复[0186]当采用基于终端处理时间的方法估计CSI计算时长时，终端侧有自身硬件处理能[0187]当采用基于模型复杂度的方法估计CSI计算时长时，终端侧可具有处理基线AI模型所用CSI计算时长或存储针对多种复杂度的预设AI模型的处理时长。若终端侧有处理基线AI模型所用CSI计算时长，则根据基站所选用AI模型的复杂度与基线AI模型的复杂度关[0188]当在终端侧对CSI计算时长进行估计时，基站首先将可用的一个或一组AI模型的复杂度信息及最大计算时长要求下发给终端，终端利用基站下发的AI模型的复杂度信息，终端算力可支持使用AI模型进行CSI_RS反馈信息压缩，终端将采用的模型及估计的CSI计则说明终端算力不支持使用AI模型进行CSI_RS反馈信息压缩，终端不上报与AI相关信息，[0190]当在基站侧对CSI计算时长进行估计时，终端首先将自身终端的计算能力情况上[0193]根据设置的CSI计算时长定义方式，在基站侧或终端侧对CSI计算时长进行估[0197]网络侧设备(例如基站)将CSI计算时长定义方式设置为基于终端处理时间定义，用AI模型的CSI计算时长需在该最大计算时长[0199]终端侧根据自身硬件计算能力及基站下发的AI模型的复杂度信息，对CSI计算时[0201]在一种实施例中，CSI计算时长可用AI模型复杂度与终端硬件算力的比值进行定采用AI模型对CSI_RS反馈信息进行压缩，并向基站上报所用AI模型的模型信息及估计的端采用传统算法上报CSI_RS反馈信息，且不上报估计的CSI计算时长或上报没有AI模型或终端根据自身特性及硬件资源分配情况选出最优模型，并将该最优模型信息与对应的CSI[0212]参考图10，为本公开实施例提供的基于AI的CSI_RS反馈信息压缩的CSI计算时长[0216]基站根据终端硬件计算能力及采用的AI模型的复杂度信息，对CSI计算时长进行浮点运算数即使用该AI模型计算时所需进行的加法或乘法总次数，CSI计算时长可用AI模站根据自身特性及计算资源分配情况选出最优模型，根据该最优模型的CSI计算时长配置[0225]参考图11，为本公开实施例提供的基于AI的CSI_RS反馈信息压缩的CSI计算时长端跟基站下发的AI模型的复杂度信息与该基线AI模型复杂度关系，在对基线AI模型CSI计终端根据自身特性及硬件资源分配情况选出最优模型，并将该最优模型信息与对应的CSI[0241]参考图12，本公开实施例提供的基于AI的CSI_RS反馈信息压缩的CSI计算时长定[0246]基站根据终端预设模型复杂度计算信息及采用的AI模型的复杂度信息，对CSI计跟基站下发的AI模型的复杂度信息与该基线模型复杂度关系，在对基线模型CSI计算时长据自身特性及计算资源分配情况选出最优模型，根据该最优模型的CSI计算时长配置CSI_[0256]参考图13，本公开实施例提供的基于AI的CSI_RS反馈信息压缩的CSI计算时长定[0257]基站向终端发送AI基[0259]基站向终端发送AI能力[0262]基站根据基线AI模型的复杂度信息(AI_basedCSIDelayComputation[0264]参考图14，本公开实施例提供的基于AI的CSI_RS反馈信息压缩的CSI计算时长定[0270]在终端侧或基站侧计算基于AI的CSI压缩的CSI计算时间理基线AI模型所用CSI计算时长，根据基站所选用AI模型的复杂度与基线AI模型的复杂度[0276]配置模块120，用于根据所述终端是否支持至少一种AI模型的CSI_RS反馈信息压列和/或复杂可编程阵列。[0284]CSI计算时长，指示所述终端采用所述模型标识的AI模型进行CSI_RS反馈信息压终端是否支持至少一种AI模型对CSI_R[0299]在一些实施例中，该发送模块210可为程序模块；所述程序模块被处理器执行之[0310]第一信息，用于表明所述终端是否支持至少一种AI模型对CSI_RS反馈信息的压[0313]CSI计算时长，指示所述终端采用所述模型标识的AI模型进行CSI_RS反馈信息压[0317]所述发送模块210，被配置为根据所述AI模型的复杂度信息以及所述终端的AI能[0320]根据所述AI模型的复杂度信息以及所述终端的AI能力确定所述终端支持多种AI种AI模型向所述基站表明支持一种AI模型的CSI_RS反馈信息压缩的[0321]根据所述AI模型的复杂度信息以及所述终端的AI能力确定所述终端不支持AI模[0331]所述处理器可以通过总线等与存储器连接，用于读取存储器上存储的可执行程机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指[0336]电源组件806为终端800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或