用于训练机器学习算法的数据采集和数据选择的制作方法

本公开的各方面整体涉及机器学习。

背景技术：

1、无线通信系统已经发展了许多代，包括第一代模拟无线电话服务(1g)、第二代(2g)数字无线电话服务(包括过渡的2.5g和2.75g网络)、第三代(3g)高速数据、具有互联网能力的无线服务和第四代(4g)服务(例如，长期演进(lte)或wimax)。目前，存在许多不同类型的无线通信系统在使用，包括蜂窝和个人通信服务(pcs)系统。已知的蜂窝系统的示例包括蜂窝模拟高级移动电话系统(amps)，以及基于码分多址(cdma)、频分多址(fdma)、时分多址(tdma)、全球移动通信系统(gsm)等的数字蜂窝系统。

2、第五代(5g)无线标准，被称为新空口(nr)，要求更高的数据传输速度、更多数量的连接和更好的覆盖范围，以及其他改进。根据下一代移动网络联盟，将5g标准设计为向数万用户中的每个用户提供每秒数十兆比特的数据速率，其中向办公室楼层上的数十个工作人员提供每秒1吉比特的数据速率。为了支持大型传感器部署，应当支持数十万个同时连接。因此，与当前4g标准相比，5g移动通信的频谱效率应该显著提高。此外，与当前标准相比，应当提高信令效率，并且应当显著减少延迟。

技术实现思路

1、以下呈现与本文所公开的一个或多个方面相关的简化概述。由此，以下概述既不应被认为是与所有构想的方面相关的详尽纵览，也不应被认为标识与所有构想的方面相关的关键性或决定性要素或描绘与任何特定方面相关联的范围。因此，以下概述的唯一目的是在以下呈现的具体实施方式之前以简要形式呈现与涉及本文所公开的机制的一个或多个方面有关的某些概念。

2、在一方面，一种由第一网络实体执行以用于训练定位估计模块的方法包括：获得多个定位测量结果；获得一个或多个用户设备(ue)的多个定位，该多个定位是基于该多个定位测量结果来确定的；将该多个定位测量结果存储为多个特征并且将该多个定位存储为对应于该多个特征的多个标记；以及利用该多个特征和该多个标记来训练该定位估计模块以根据由ue取得的定位测量结果来确定该ue的定位。

3、在一方面，一种第一网络实体包括：存储器；至少一个收发机；以及通信地耦接到该存储器和该至少一个收发机的至少一个处理器，该至少一个处理器被配置为：获得多个定位测量结果；获得一个或多个用户设备(ue)的多个定位，该多个定位是基于该多个定位测量结果来确定的；将该多个定位测量结果存储为多个特征并且将该多个定位存储为对应于该多个特征的多个标记；以及利用该多个特征和该多个标记来训练定位估计模块以根据由ue取得的定位测量结果来确定该ue的定位。

4、在一方面，一种第一网络实体包括：用于获得多个定位测量结果的部件；用于获得一个或多个用户设备(ue)的多个定位的部件，该多个定位是基于该多个定位测量结果来确定的；用于将该多个定位测量结果存储为多个特征并且将该多个定位存储为对应于该多个特征的多个标记的部件；以及用于利用该多个特征和该多个标记来训练定位估计模块以根据由ue取得的定位测量结果来确定该ue的定位的部件。

5、在一方面，一种非暂态计算机可读介质存储计算机可执行指令，该指令在由第一网络实体执行时使该第一网络实体：获得多个定位测量结果；获得一个或多个用户设备(ue)的多个定位，该多个定位是基于该多个定位测量结果来确定的；将该多个定位测量结果存储为多个特征并且将该多个定位存储为对应于该多个特征的多个标记；以及利用该多个特征和该多个标记来训练定位估计模块以根据由ue取得的定位测量结果来确定该ue的定位。

6、基于附图和具体实施方式，与本文所公开的各方面相关联的其他目的和优点对于本领域的技术人员将是显而易见的。

技术特征：

1.一种由第一网络实体执行以用于训练定位估计模块的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中：

3.根据权利要求2所述的方法，其中：

4.根据权利要求2所述的方法，其中确定所述多个定位包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其中：

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个定位测量结果包括：

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述多个权重中的每个权重与所述多个定位测量结果中的对应定位测量结果的不确定性成反比。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：

12.根据权利要求1所述的方法，还包括：

13.根据权利要求1所述的方法，还包括：

14.根据权利要求1所述的方法，还包括：

15.根据权利要求1所述的方法，还包括：

16.一种第一网络实体，包括：

17.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中：

18.根据权利要求17所述的第一网络实体，其中：

19.根据权利要求17所述的第一网络实体，其中被配置为确定所述多个定位的所述至少一个处理器包括被配置为进行以下操作的至少一个处理器：

20.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中：

21.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中所述多个定位测量结果包括：

22.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：

23.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：

24.根据权利要求23所述的第一网络实体，其中所述多个权重中的每个权重与所述多个定位测量结果中的对应定位测量结果的不确定性成反比。

25.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：

26.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：

27.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：

28.根据权利要求16所述的第一网络实体，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：

29.一种第一网络实体，包括：

30.一种存储计算机可执行指令的非暂态计算机可读介质，所述计算机可执行指令在由第一网络实体执行时使所述第一网络实体：

技术总结
公开了用于训练定位估计模块(712)的技术。在一方面，第一网络实体(710)获得多个定位测量结果(708)，获得一个或多个用户设备(UE)的多个定位，该多个定位是基于该多个定位测量结果来确定的，将该多个定位测量结果存储为多个特征(728)并且将该多个定位存储为对应于该多个特征的多个标记(730)，以及利用该多个特征和该多个标记来训练该定位估计模块，以根据由UE(104‑1、104‑N、104‑A、104‑V)取得的定位测量结果来确定该UE的定位。

技术研发人员：M·希尔扎拉,S·耶拉马利,T·俞,R·普拉卡什,张晓霞
受保护的技术使用者：高通股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24