[发明专利]涉及空中无线装置的方法和设备和机器可读介质

说明书

在一个方面，提供由无线通信网络中的节点执行的方法。方法包括：获得由无线通信网络中的无线装置对由无线通信网络中的一个或多个基站传送的至少一个第一无线电信号执行的一个或多个测量的测量数据。方法还包括：通过将测量数据输入到使用机器学习算法开发的模型来确定无线装置是否在空中。

技术领域

本公开的实施例涉及通信网络，并且尤其涉及用于确定通信网络中的无线装置是否在空中的方法、设备和机器可读介质。

背景技术

无人驾驶飞行器（UAV）越来越多地用于各种各样的民生应用。可向UAV提供连接到无线通信网络中的基站的能力以便增加它们的操作范围，增强安全性并且提高通信质量。一旦在空中，则UAV更加可能与通信网络中的服务基站具有视距无线电链路，从而允许空中UAV和它的服务基站之间的提高的链路质量。然而，作为它们的高度的结果，空中UAV也更加可能具有到邻近基站的不间断的视距，这意味着，空中UAV可能暴露于来自邻近小区的增加的干扰，并且还可能更加可能产生对邻近小区的干扰。通过使用适用于空中装置的干扰管理技术（诸如例如，波束成形），可缓解干扰对空中UAV的影响和由空中UAV产生的干扰。

然而，通信网络可仅能够针对被识别为在空中的无线装置实现这些专业干扰管理技术。特殊预订或注册类型能够被用于航空装置（诸如，UAV），以允许它们被网络如此识别。然而，非航空无线装置（即，未被设计用于空中操作的无线装置）也可被安装到UAV以与通信网络通信。因为这些非航空通信装置不会与特殊预订类型关联，所以通信网络会无法将这种UAV识别为航空装置。

另外，预订类型的使用会仅用于指示装置是否能够执行空中操作，这是因为预订类型不会区分地面航空装置和空中航空装置。因此，如果预订类型单独被用于将装置分类为在空中，则被设计用于空中装置的专业干扰管理技术可能被无意中应用于地面空中装置，并且可能不被应用于使用未被设计用于航空用途的通信装置来通信的空中装置。

发明内容

本公开的实施例试图解决这些和其它问题。

在第一方面，本公开提供由无线通信网络中的节点执行的方法。方法包括：获得由无线通信网络中的无线装置对由无线通信网络中的一个或多个基站传送的至少一个第一无线电信号执行的一个或多个测量的测量数据。方法还包括：通过将测量数据输入到使用机器学习算法开发的模型来确定无线装置是否在空中。

还提供用于执行以上阐述的方法的设备和机器可读介质。例如，在一个方面，提供节点，节点包括处理电路和存储指令的机器可读介质，当指令由处理电路执行时，指令使节点获得由无线通信网络中的无线装置对由无线通信网络中的一个或多个基站传送的至少一个第一无线电信号执行的一个或多个测量的测量数据。还使节点通过将测量数据输入到使用机器学习算法开发的模型来确定无线装置是否在空中。

在另一方面，提供机器可读介质。机器可读介质存储指令，当指令由节点的处理电路执行时，指令使节点获得由无线通信网络中的无线装置对由无线通信网络中的一个或多个基站传送的至少一个第一无线电信号执行的一个或多个测量的测量数据。还使节点通过将测量数据输入到使用机器学习算法开发的模型来确定无线装置是否在空中。

附图说明

为了更好地理解本公开的示例，并且为了更清楚地示出示例可如何被实现，现在将仅作为示例来参考下面的附图，其中：

图1是根据本公开的实施例的通信网络的示意图；

图2是根据本公开的实施例的方法的流程图；

图3是示出由地面和空中无线装置检测到的邻近小区的数量的图；

图4是示出由地面和空中无线装置执行的参考信号接收功率（RSRP）的测量的分布的图；

图5是示出由地面和空中无线装置对服务小区执行的RSRP测量的方差的分布的图；

图6是示出由地面和空中无线装置对服务小区执行的参考信号接收质量（RSRQ）测量的分布的图；