【GoldenDB】智能多域高效协同的信息处理方法、装置及 存储介质_CN202411119890_中兴通讯股份有限公司.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请号 202411119890 .8
(22)申请日 2024 .08 .13
(71)申请人 中兴通讯股份有限公司
地址 518057 广东省深圳市南山区高新技
术产业园科技南路中兴通讯大厦
(72)发明人 王喜瑜 耿鹏 鲁照华 肖华华
赵雅雪 魏兴光
(74)专利代理机构 北京中博世达专利商标代理
有限公司 11274
专利代理师 赵丹
(51)Int.Cl .
H04W
24/02
(2009 .01)
H04W
72/044
(2023 .01)
H04W
72/50
(2023 .01)
H04W
28/06
(2009 .01)
(54)发明名称
智能多域高效协同的信息处理方法、装置及
存储介质
(57)摘要
本公开提供一种智能多域高效协同的信息
处理方法、装置及存储介质，涉及无线通信技术
领域，用于实现智能多域高效协同管理，以提升
移动通信系统的综合性能。该方法包括：获取应
用域生成的N个数据包；根据N个数据包，确定N个
数据包对应的M个特征集合，特征集合包括以下
至少一个特征：频谱效率要求、传输时延要求、可
靠性要求、容量要求、能效要求、服务质量要求；
在控制域中根据N个数据包对应的M个特征集合，
确定N个数据包的M个配置信息，所述配置信息包
括信号域配置信息和资源域配置信息；根据N个
数据包的M个配置信息以及智能化技术处理所述
N个数据包，N、M为正整数。
权利要求书3页 说明书25页 附图4页
CN 118945690 A
2024.11.12
CN 118945690 A
1 .一种智能多域高效协同的信息处理方法，其特征在于，应用于无线通信系统，所述方
法包括：
获取应用域生成的N个数据包；
根据所述N个数据包，确定所述N个数据包对应的M个特征集合，所述特征集合包括以下
至少一个特征：频谱效率要求、传输时延要求、可靠性要求、容量要求、能效要求、服务质量
要求；
在控制域中根据所述N个数据包对应的M个特征集合，确定所述N个数据包的M个配置信
息，所述配置信息包括信号域配置信息和资源域配置信息；
根据所述N个数据包的M个配置信息以及智能化技术处理所述N个数据包，N、M为正整
数。
2 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个数据包对应K个不同的应用域业
务，所述应用域业务包括以下至少之一：游戏业务、语音业务、长视频业务、短视频业务、图
片业务、支付业务、定位业务、聊天业务、网页业务、高清视频、虚拟现实、增强现实、混合现
实、感知业务，其中，K为正整数，且K小于或等于N。
3 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号域配置信息至少包括以下之一：
载频、载波聚合模式、调制方式、解调参考信号配置信息、信道状态信息参考信号配置信息、
复用方式、多天线模式、信息处理方式。
4 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源域配置信息至少包括以下之一：
时域资源配置信息、频域资源配置信息、空域资源配置信息、码域资源配置信息、算力资源
配置信息、存储资源配置信息、第一节点集合、第二节点集合。
5 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个数据包，确定所述N个数
据包对应的M个特征集合，包括：
根据所述N个数据包中的每个数据包的特征参数，确定所述N个数据包对应的M个特征
集合，所述特征参数包括以下至少之一：数据包的服务质量、数据包的大小、数据包的生成
频率。
6 .根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个数据包中的每个数据包
的特征参数，确定所述N个数据包对应的M个特征集合，包括：
将所述N个数据包中的每个数据包的特征参数输入人工智能模型，得到所述N个数据包
对应的M个特征集合，所述人工智能模型的部分层包括以下至少之一：至少一个残差块、至
少一个稠密块、至少一个长短期记忆网络、至少一个编码器、至少一个解码器。
7 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个数据包，确定所述N个数
据包对应的M个特征集合，包括：
在所述N个数据包对应的特征集合个数大于N的情况下，根据所述N个数据包对应的特
征集合之间的相似距离对多个所述特征集合进行合并操作，直到所述特征集合的个数小于
或等于N，得到M个特征集合。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个数据包对应的M个特征集
合，确定所述N个数据包的M个配置信息，包括：
在M等于N的情况下，根据第i个数据包的特征集合，确定所述第i个数据包的配置信息，
其中，i为小于或等于M的非负整数。
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9 .根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据第i个数据包的特征集合，确定所
述第i个数据包的配置信息，包括：
将所述第i个数据包的特征集合输入人工智能模型，得到所述第i个数据包的配置信
息。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据第i个数据包的特征集合，确定
所述第i个数据包的配置信息，包括：
根据所述第i个数据包的特征集合中的至少一个特征，确定所述第i个数据包的特征集
合所属的特征组合；
根据所述第i个数据包的所述特征组合，确定所述第i个数据包的配置信息，所述特征
组合和配置信息的对应关系预先定义。
11 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个数据包对应的M个特征
集合，确定所述N个数据包的M个配置信息，包括：
根据所述N个数据包对应的M个特征集合和通信系统的能力确定所述N个数据包的M个
配置信息；其中，通信系统的能力包括以下至少一项：通信系统的信号域能力、通信系统的
资源域能力。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述通信系统的信号域能力包括以下至
少之一：第一节点是否支持联合传输、第一节点支持的联合传输类型、第一节点是否支持分
布式预编码、第一节点最大传输的数据流数、第一节点是否支持重复传输、第一节点支持的
重复传输的类型、第二节点是否支持多节点联合接收、第二节点是否支持重复传输、支持的
调制方式、是否支持高频波束赋形、支持的带宽大小、是否支持人工智能以及人工智能的模
型类型。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述通信系统的资源域能力包括以下至
少之一：算力资源能力、存储资源能力；其中，所述算力资源能力包括以下至少之一：支持的
图形处理器数量、支持的中央处理器数量、支持的图形处理器类型、支持的中央处理器类
型、剩余的算力资源大小、硬件支持的数据类型和精度；所述存储资源能力包括以下之一：
内存大小、寄存器个数、图形处理器的显存大小、剩余存储资源的大小。
14 .根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个数据包对应的M个特征
集合和通信系统的能力确定所述N个数据包的M个配置信息，包括：
将所述N个数据包的M个特征集合和所述通信系统的能力输入人工智能模型，得到所述
N个数据包的M个配置信息。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述将所述N个数据包的M个特征集合和
通信系统的能力输入人工智能模型，得到所述N个数据包的M个配置信息，包括以下至少一
项：
将所述N个数据包的M个特征集合和所述通信系统的信号域能力输入第一人工智能模
型，得到所述N个数据包的M个配置信息；
将所述N个数据包的M个特征集合和所述通信系统的资源域能力输入第二人工智能模
型，得到所述N个数据包的M个配置信息；
将所述N个数据包的M个特征集合、所述通信系统的信号域能力和所述通信系统的资源
域能力输入第三人工智能模型，得到所述N个数据包的M个配置信息。
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