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1. WO2020087260 - METHOD AND APPARATUS FOR SINR PREDICTION FOR LINK ADAPTION

Publication Number WO/2020/087260
Publication Date 07.05.2020
International Application No. PCT/CN2018/112608
International Filing Date 30.10.2018
IPC
H04W 24/02 2009.01
HELECTRICITY
04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
24Supervisory, monitoring or testing arrangements
02Arrangements for optimising operational condition
Applicants
  • NOKIA SHANGHAI BELL CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • YAN, Dezheng
  • XU, Gang
  • YANG, Biao
  • LIU, Kefeng
Agents
  • BEIJING QIKUN INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY LTD.
Priority Data
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHOD AND APPARATUS FOR SINR PREDICTION FOR LINK ADAPTION
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE PRÉDICTION DE SINR POUR ADAPTATION DE LIAISON
Abstract
(EN)
Methods and apparatus for SINR prediction for link adaption are provided. The method comprises a step of receiving historic measurement data collected from radio access nodes, wherein, the measurement data comprises SINR and related measurements, a step of training one or more prediction models with the historic measurement data based on one or more neutral networks, and a step of predicting SINR with the prediction models and the historic measurement data. With a deep learning network, a Deep-Learning-Assistant (DLA) SINR prediction is provided. It will simplify the online calculation in field, by shifting many challenges in traditional approach to neutral training stage. Besides, it will improve the accuracy of SINR prediction, and then improve the accuracy of MCS selection.
(FR)
L'invention concerne des procédés et un appareil de prédiction de SINR pour une adaptation de liaison. Le procédé comprend une étape de réception de données de mesure historiques collectées à partir de nœuds d'accès radio, les données de mesure comprenant des mesures de SINR et associées, une étape d'apprentissage d'un ou de plusieurs modèles de prédiction à l'aide des données de mesure historiques sur la base d'un ou de plusieurs réseaux neutres, et une étape de prédiction de SINR à l'aide des modèles de prédiction et des données de mesure historiques. Avec un réseau d'apprentissage profond, une prédiction de SINR d'assistant d'apprentissage profond (DLA) est fournie. Cela va simplifier le calcul en ligne dans le domaine, par le décalage de nombreux défis d'une approche classique vers une étape d'apprentissage neutre. En outre, cela va améliorer la précision de la prédiction de SINR, puis améliorer la précision de la sélection de MCS.
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