[发明专利]异频信息预测方法、装置、设备及介质

说明书

本公开提供了一种异频信息预测方法、装置、设备及介质，涉及移动通信技术领域。该方法包括：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，辅助通信数据包括目标用户所处场景相关的通信数据；对实时通信数据进行特征提取，得到服务小区的同频特征；通过预先训练的栅格预测模型对同频特征和辅助通信数据进行处理，得到目标用户的异频信息。本公开可以实现空口异频信息精准预测，提升共享网络系统性能，提升频谱效率和用户体验，降低运维和优化成本。

背景技术

在相关技术中，终端设备(Use Equipment，UE)能力限制UE无法同时驻留所有频段，因此，需要在UE驻留载波上准确预估其他频点的空口性能，用于求解多频性能最优的输入。

然而，多频间移动性管理需要依赖异频测量间隙GAP，存在业务中断、系统性能和用户体验变差等问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开提供一种异频信息预测方法、装置、设备及介质，至少在一定程度上克服现有的多频间移动性管理依赖异频测量GAP，存在业务中断、系统性能和用户体验差的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供一种异频信息预测方法，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。

在本公开的一个实施例中，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。

在本公开的一个实施例中，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。

在本公开的一个实施例中，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。

在本公开的一个实施例中，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。

在本公开的一个实施例中，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。

在本公开的一个实施例中，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。

在本公开的一个实施例中，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。

在本公开的一个实施例中，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。

在本公开的一个实施例中，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。