[发明专利]异频信息预测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种异频信息预测方法，其特征在于，包括：

采集服务小区内目标用户的实时通信数据和辅助通信数据，其中，所述辅助通信数据包括所述目标用户所处场景相关的通信数据；

对所述实时通信数据进行特征提取，得到所述服务小区的同频特征；

通过预先训练的栅格预测模型对所述同频特征和所述辅助通信数据进行处理，得到所述目标用户的异频信息。

2.根据权利要求1所述的异频信息预测方法，其特征在于，所述同频特征包括同频数据和同频频谱效率；

其中，所述对所述实时通信数据进行特征提取，得到所述服务小区的同频特征，包括：

从所述实时通信数据中提取所述同频数据，其中，所述同频数据包括同频同步信号块SSB波束ID和同频信号强度；

根据所述同频数据，得到所述同频频谱效率。

3.根据权利要求1所述的异频信息预测方法，其特征在于，在所述通过预先训练的栅格预测模型对所述同频特征和所述辅助通信数据进行处理，得到所述目标用户的异频信息之前，所述方法还包括：

根据所述服务小区内用户的历史通信数据、历史辅助通信数据以及对应的异频信息标签，训练待训练栅格预测模型；

若满足训练停止条件，则得到所述预先训练的栅格预测模型。

4.根据权利要求3所述的异频信息预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若不满足所述训练停止条件，则调整所述待训练栅格预测模型的模型参数，直至满足所述训练停止条件。

5.根据权利要求3所述的异频信息预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述待训练栅格预测模型得到的预测异频信息与所述异频信息标签之间的差异小于或等于预设差异阈值，则判定满足所述训练停止条件。

6.根据权利要求1所述的异频信息预测方法，其特征在于，所述栅格预测模型包括多输出分类器模型、决策树模型、线性模型中的至少一种。

7.根据权利要求1所述的异频信息预测方法，其特征在于，所述实时通信数据包括所述目标用户的测量报告、所述服务小区中心频率、SSB波束ID、信号强度和负载情况中的至少一项。

8.根据权利要求1所述的异频信息预测方法，其特征在于，所述辅助通信数据包括终端UE能力和异频负载中的至少一项。

9.根据权利要求1所述的异频信息预测方法，其特征在于，所述异频信息包括异频小区物理小区标识、以及各个异频小区物理小区对应的异频信号强度、异频SSB波束ID和异频频谱效率中的至少一项。

10.根据权利要求1所述的异频信息预测方法，其特征在于，在所述采集服务小区内目标用户的实时通信数据和辅助通信数据之后，所述方法还包括：

对所述实时通信数据和辅助通信数据进行预处理，剔除异常样本数据，以得到符合标准的规则数据。

11.根据权利要求1-10任一项所述的异频信息预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述目标用户的异频信息进行信号处理，得到符合空口联合管理模块输入要求的控制信号，以使所述空口联合管理模块根据所述控制信号进行多频间移动性管理。

12.一种异频信息预测装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集服务小区内目标用户的实时通信数据和辅助通信数据，其中，所述辅助通信数据包括所述目标用户所处场景相关的通信数据；

特征提取模块，用于对所述实时通信数据进行特征提取，得到所述服务小区的同频特征；

异频预测模块，用于通过预先训练的栅格预测模型对所述同频特征和所述辅助通信数据进行处理，得到所述目标用户的异频信息。