用于无线系统中的启用人工智能（AI）的滤波器的方法、装置和系统与流程

用于无线系统中的启用人工智能(ai)的滤波器的方法、装置和系统
1.交叉引用
2.本技术要求2020年10月21日提交的美国临时申请63/094,496号的权益，该申请的内容以引用方式并入本文。
技术领域
3.本文所公开的实施方案总体上涉及无线通信，并且例如涉及用于启用ai的滤波器的方法、装置和系统。
附图说明
4.从下面的详细描述中可以得到更详细的理解，该描述结合其附图以举例的方式给出。本说明书中的附图是示例。因此，附图和具体实施方式不应被认为是限制性的，并且其他同样有效的示例是可能的和预期的。另外，附图中类似的附图标号指示类似的元件，并且其中：
5.图1a是示出在其中一个或多个所公开的实施方案可得以实现的示例性通信系统的系统图；
6.图1b是示出根据一个实施方案可在图1a所示的通信系统内使用的示例性无线发射/接收单元(wtru)的系统图；
7.图1c是示出根据一个实施方案可在图1a所示的通信系统内使用的示例性无线电接入网络(ran)和示例性核心网络(cn)的系统图；
8.图1d是示出根据一个实施方案可在图1a所示的通信系统内使用的另外一个示例性ran和另外一个示例性cn的系统图；
9.图2是示出用于更新ai模型(例如，增量更新ai模型)的代表性程序的图；
10.图3是示出用于使用ai滤波器的动态转发/中继的代表性程序的图；
11.图4是示出使用每分组qos处理ai滤波器的代表性程序的图；
12.图5是示出使用一个或多个人工智能(ai)滤波器的代表性方法的流程图；
13.图6是示出由wtru实现的代表性方法的流程图。
14.图7是示出使用适用于一个或多个功能的启用ai的滤波器的代表性方法的流程图；
15.图8是示出由wtru实现的另一代表性方法的流程图；
16.图9是示出由wtru实现的又一代表性方法的流程图；并且
17.图10是示出由无线发射/接收单元(wtru)实现的附加代表性方法的流程图。
具体实施方式
18.用于实现实施方案的示例性网络
19.图1a是示出在其中一个或多个所公开的实施方案可得以实现的示例性通信系统
100的示意图。通信系统100可为向多个无线用户提供诸如语音、数据、视频、消息、广播等内容的多址接入系统。通信系统100可使多个无线用户能够通过系统资源(包括无线带宽)的共享来访问此类内容。例如，通信系统100可采用一个或多个信道接入方法，诸如码分多址接入(cdma)、时分多址接入(tdma)、频分多址接入(fdma)、正交fdma(ofdma)、单载波fdma(sc-fdma)、零尾唯一字dft扩展ofdm(zt uw dts-s ofdm)、唯一字ofdm(uw-ofdm)、资源块滤波ofdm、滤波器组多载波(fbmc)等。
20.如图1a所示，通信系统100可包括无线发射/接收单元(wtru)102a、102b、102c、102d、ran 104/113、cn 106/115、公共交换电话网(pstn)108、互联网110和其他网络112，但应当理解，所公开的实施方案设想了任何数量的wtru、基站、网络和/或网络元件。wtru 102a、102b、102c、102d中的每一者可以是被配置为在无线环境中操作和/或通信的任何类型的设备。作为示例，wtru 102a、102b、102c、102d(其中任何一个均可被称为“站”和/或“sta”)可被配置为传输和/或接收无线信号，并且可包括用户装备(ue)、移动站、固定或移动用户单元、基于订阅的单元、寻呼机、蜂窝电话、个人数字助理(pda)、智能电话、膝上型电脑、上网本、个人计算机、无线传感器、热点或mi-fi设备、物联网(iot)设备、手表或其他可穿戴设备、头戴式显示器(hmd)、车辆、无人机、医疗设备和应用(例如，远程手术)、工业设备和应用(例如，在工业和/或自动处理链环境中操作的机器人和/或其他无线设备)、消费电子设备、在商业和/或工业无线网络上操作的设备等。wtru 102a、102b、102c和102d中的任一者可互换地称为ue。
21.通信系统100还可包括基站114a和/或基站114b。基站114a、114b中的每一者可为任何类型的设备，其被配置为与wtru 102a、102b、102c、102d中的至少一者无线对接以促进对一个或多个通信网络(诸如cn106/115、互联网110和/或其他网络112)的访问。作为示例，基站114a、114b可为基站收发台(bts)、节点b、演进节点b(enb)、家庭节点b(hnb)、家庭演进节点b(henb)、gnb、nr节点b、站点控制器、接入点(ap)、无线路由器等。虽然基站114a、114b各自被描绘为单个元件，但应当理解，基站114a、114b可包括任何数量的互连基站和/或网络元件。
22.基站114a可以是ran 104/113的一部分，该ran还可包括其他基站和/或网络元件(未示出)，诸如基站控制器(bsc)、无线电网络控制器(rnc)、中继节点等。基站114a和/或基站114b可被配置为在一个或多个载波频率(其可被称为小区(未示出))上发射和/或接收无线信号。这些频率可在许可频谱、未许可频谱或许可和未许可频谱的组合中。小区可向特定地理区域提供无线服务的覆盖，该特定地理区域可为相对固定的或可随时间改变。小区可进一步被划分为小区扇区。例如，与基站114a相关联的小区可被划分为三个扇区。因此，在一个实施方案中，基站114a可包括三个收发器，即，小区的每个扇区一个收发器。在实施方案中，基站114a可采用多输入多输出(mimo)技术并且可针对小区的每个扇区利用多个收发器。例如，可使用波束成形在所需的空间方向上发射和/或接收信号。
23.基站114a、114b可通过空中接口116与wtru 102a、102b、102c、102d中的一者或多者通信，该空中接口可为任何合适的无线通信链路(例如，射频(rf)、微波、厘米波、微米波、红外(ir)、紫外(uv)、可见光等)。可使用任何合适的无线电接入技术(rat)来建立空中接口116。
24.更具体地讲，如上所指出，通信系统100可为多址接入系统，并且可采用一个或多
个信道接入方案，诸如cdma、tdma、fdma、ofdma、sc-fdma等。例如，ran 104/113中的基站114a和wtru 102a、102b、102c可实现诸如通用移动电信系统(umts)陆地无线电接入(utra)之类的无线电技术，其可使用宽带cdma(wcdma)来建立空中接口115/116/117。wcdma可包括诸如高速分组接入(hspa)和/或演进的hspa(hspa+)之类的通信协议。hspa可包括高速下行链路(dl)分组接入(hsdpa)和/或高速ul分组接入(hsupa)。
25.在实施方案中，基站114a和wtru 102a、102b、102c可实现诸如演进的umts陆地无线电接入(e-utra)的无线电技术，其可使用长期演进(lte)和/高级lte(lte-a)和/或高级ltepro(lte-a pro)来建立空中接口116。
26.在实施方案中，基站114a和wtru 102a、102b、102c可实现无线电技术诸如nr无线电接入，该无线电技术可使用新空口(nr)来建立空中接口116。
27.在实施方案中，基站114a和wtru 102a、102b、102c可实现多种无线电接入技术。例如，基站114a和wtru 102a、102b、102c可例如使用双连接(dc)原理一起实现lte无线电接入和nr无线电接入。因此，wtru102a、102b、102c所利用的空中接口可由多种类型的无线电接入技术和/或向/从多种类型的基站(例如，enb和gnb)发送的传输来表征。
28.在其他实施方案中，基站114a和wtru 102a、102b、102c可实现诸如ieee 802.11(即，无线保真(wifi))、ieee 802.16(即，全球微波接入互操作性(wimax))、cdma2000、cdma2000 1x、cdma2000 ev-do、暂行标准2000(is-2000)、暂行标准95(is-95)、暂行标准856(is-856)、全球移动通信系统(gsm)、gsm增强数据率演进(edge)、gsm edge(geran)等无线电技术。
29.图1a中的基站114b可为例如无线路由器、家庭节点b、家庭演进节点b或接入点，并且可利用任何合适的rat来促进诸如商业场所、家庭、车辆、校园、工业设施、空中走廊(例如，供无人机使用)、道路等局部区域中的无线连接。在实施方案中，基站114b和wtru 102c、102d可实现诸如ieee 802.11之类的无线电技术以建立无线局域网(wlan)。在实施方案中，基站114b和wtru 102c、102d可实现诸如ieee 802.15之类的无线电技术以建立无线个域网(wpan)。在又一个实施方案中，基站114b和wtru 102c、102d可利用基于蜂窝的rat(例如，wcdma、cdma2000、gsm、lte、lte-a、lte-a pro、nr等)来建立微微小区或毫微微小区。如图1a所示，基站114b可具有与互联网110的直接连接。因此，基站114b可不需要经由cn 106/115访问互联网110。
30.ran 104/113可与cn 106/115通信，该cn可以是被配置为向wtru102a、102b、102c、102d中的一者或多者提供语音、数据、应用和/或互联网协议语音技术(voip)服务的任何类型的网络。数据可具有不同的服务质量(qos)要求，诸如不同的吞吐量要求、延迟要求、误差容限要求、可靠性要求、数据吞吐量要求、移动性要求等。cn 106/115可提供呼叫控制、账单服务、基于移动位置的服务、预付费呼叫、互联网连接、视频分发等，和/或执行高级安全功能，诸如用户认证。尽管未在图1a中示出，但是应当理解，ran 104/113和/或cn 106/115可与采用与ran 104/113相同的rat或不同rat的其他ran进行直接或间接通信。例如，除了连接到可利用nr无线电技术的ran 104/113之外，cn 106/115还可与采用gsm、umts、cdma 2000、wimax、e-utra或wifi无线电技术的另一ran(未示出)通信。
31.cn 106/115也可充当wtru 102a、102b、102c、102d的网关，以访问pstn 108、互联网110和/或其他网络112。pstn 108可包括提供普通老式电话服务(pots)的电路交换电话
网络。互联网110可包括使用常见通信协议(诸如传输控制协议(tcp)、用户数据报协议(udp)和/或tcp/ip互联网协议组中的互联网协议(ip))的互连计算机网络和设备的全球系统。网络112可包括由其他服务提供商拥有和/或操作的有线和/或无线通信网络。例如，网络112可包括连接到一个或多个ran的另一个cn，其可采用与ran 104/113相同的rat或不同的rat。
32.通信系统100中的一些或所有wtru 102a、102b、102c、102d可包括多模式能力(例如，wtru 102a、102b、102c、102d可包括用于通过不同无线链路与不同无线网络通信的多个收发器)。例如，图1a所示的wtru102c可被配置为与可采用基于蜂窝的无线电技术的基站114a通信，并且与可采用ieee 802无线电技术的基站114b通信。
33.图1b是示出示例性wtru 102的系统图。如图1b所示，wtru 102可包括处理器118、收发器120、发射/接收元件122、扬声器/麦克风124、小键盘126、显示器/触摸板128、不可移动存储器130、可移动存储器132、电源134、全球定位系统(gps)芯片组136和/或其他外围设备138等。应当理解，在与实施方案保持一致的同时，wtru 102可包括前述元件的任何子组合。
34.处理器118可以是通用处理器、专用处理器、常规处理器、数字信号处理器(dsp)、多个微处理器、与dsp核心相关联的一个或多个微处理器、控制器、微控制器、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)电路、任何其他类型的集成电路(ic)、状态机等。处理器118可执行信号编码、数据处理、功率控制、输入/输出处理和/或任何其他功能，这些其他功能使wtru 102能够在无线环境中工作。处理器118可耦合到收发器120，该收发器可耦合到发射/接收元件122。虽然图1b将处理器118和收发器120描绘为单独的部件，但是应当理解，处理器118和收发器120可在电子封装件或芯片中集成在一起。
35.发射/接收元件122可被配置为通过空中接口116向基站(例如，基站114a)发射信号或从基站接收信号。例如，在一个实施方案中，发射/接收元件122可以是被配置为发射和/或接收rf信号的天线。在一个实施方案中，发射/接收元件122可以是被配置为发射和/或接收例如ir、uv或可见光信号的发射器/检测器。在又一个实施方案中，发射/接收元件122可被配置为发射和/或接收rf和光信号。应当理解，发射/接收元件122可被配置为发射和/或接收无线信号的任何组合。
36.尽管发射/接收元件122在图1b中被描绘为单个元件，但是wtru 102可包括任何数量的发射/接收元件122。更具体地讲，wtru 102可采用mimo技术。因此，在一个实施方案中，wtru 102可包括用于通过空中接口116发射和接收无线信号的两个或更多个发射/接收元件122(例如，多个天线)。
37.收发器120可被配置为调制将由发射/接收元件122发射的信号并且解调由发射/接收元件122接收的信号。如上所指出，wtru 102可具有多模式能力。例如，因此，收发器120可包括多个收发器，以便使wtru 102能够经由多种rat(诸如nr和ieee 802.11)进行通信。
38.wtru 102的处理器118可耦合到扬声器/麦克风124、小键盘126和/或显示器/触摸板128(例如，液晶显示器(lcd)显示单元或有机发光二极管(oled)显示单元)并且可从其接收用户输入数据。处理器118还可将用户数据输出到扬声器/麦克风124、小键盘126和/或显示器/触摸板128。另外，处理器118可从任何类型的合适存储器(诸如不可移动存储器130和/或可移动存储器132)访问信息，并且将数据存储在任何类型的合适存储器中。不可移动
存储器130可包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、硬盘或任何其他类型的存储器存储设备。可移动存储器132可包括用户身份模块(sim)卡、记忆棒、安全数字(sd)存储卡等。在其他实施方案中，处理器118可从未物理上定位在wtru 102上(诸如，服务器或家用计算机(未示出)上)的存储器访问信息，并且将数据存储在该存储器中。
39.处理器118可从电源134接收电力，并且可被配置为向wtru 102中的其他部件分配和/或控制电力。电源134可以是用于为wtru 102供电的任何合适的设备。例如，电源134可包括一个或多个干电池组(例如，镍镉(nicd)、镍锌(nizn)、镍金属氢化物(nimh)、锂离子(li-ion)等)、太阳能电池、燃料电池等。
40.处理器118还可耦合到gps芯片组136，该gps芯片组可被配置为提供关于wtru 102的当前位置的位置信息(例如，经度和纬度)。除了来自gps芯片组136的信息之外或代替该信息，wtru 102可通过空中接口116从基站(例如，基站114a、114b)接收位置信息和/或基于从两个或更多个附近基站接收到信号的定时来确定其位置。应当理解，在与实施方案保持一致的同时，该wtru 102可通过任何合适的位置确定方法来获取位置信息。
41.处理器118还可耦合到其他外围设备138，该其他外围设备可包括提供附加特征、功能和/或有线或无线连接的一个或多个软件模块和/或硬件模块。例如，外围设备138可包括加速度计、电子指南针、卫星收发器、数字相机(用于照片和/或视频)、通用串行总线(usb)端口、振动设备、电视收发器、免提耳麦、模块、调频(fm)无线电单元、数字音乐播放器、媒体播放器、视频游戏播放器模块、互联网浏览器、虚拟现实和/或增强现实(vr/ar)设备、活动跟踪器等。外围设备138可包括一个或多个传感器，该传感器可为以下中的一者或多者：陀螺仪、加速度计、霍尔效应传感器、磁力计、方位传感器、接近传感器、温度传感器、时间传感器；地理位置传感器；测高计、光传感器、触摸传感器、磁力计、气压计、手势传感器、生物识别传感器和/或湿度传感器。
42.wtru 102的处理器118可与各种外围设备138可操作地通信以实现本文所公开的代表性实施方案，该外围设备包括例如以下中的任一者：一个或多个加速度计、一个或多个陀螺仪、usb端口、其他通信接口/端口、显示器和/或其他视觉/音频指示器。
43.wtru 102可包括全双工无线电台，对于该全双工无线电台，一些或所有信号的传输和接收(例如，与用于ul(例如，用于传输)和下行链路(例如，用于接收)的特定子帧相关联)可为并发的和/或同时的。全双工无线电台可包括干扰管理单元，该干扰管理单元用于经由硬件(例如，扼流圈)或经由处理器(例如，单独的处理器(未示出)或经由处理器118)进行的信号处理来减少和/或基本上消除自干扰。在一个实施方案中，wtru 102可包括半双工无线电台，对于该半双工无线电台，一些或所有信号的传输和接收(例如，与用于ul(例如，用于传输)或下行链路(例如，用于接收)的特定子帧相关联)。
44.图1c是示出根据实施方案的ran 104和cn 106的系统图。如上所述，ran 104可采用e-utra无线电技术通过空中接口116与wtru 102a、102b、102c通信。ran 104还可以与cn 106通信。
45.ran 104可包括演进节点b 160a、160b、160c，但是应当理解，在与实施方案保持一致的同时，ran 104可包括任何数量的演进节点b。演进节点b 160a、160b、160c各自可包括一个或多个收发器以便通过空中接口116与wtru 102a、102b、102c通信。在一个实施方案中，演进节点b 160a、160b、160c可实现mimo技术。因此，演进节点b 160a例如可使用多个天
线来向wtru 102a发射无线信号和/或从该wtru接收无线信号。
46.演进节点b 160a、160b、160c中的每一者可与特定小区(未示出)相关联，并且可被配置为处理无线电资源管理决策、切换决策、ul和/或dl中的用户的调度等。如图1c所示，演进节点b 160a、160b、160c可通过x2接口彼此通信。
47.图1c所示的cn 106可包括移动性管理实体(mme)162、服务网关(sgw)164和分组数据网络(pdn)网关(或pgw)166。虽然前述元件中的每个元件描绘为cn 106的一部分，但是应当理解，这些元件中的任一个元件可由除cn运营商之外的实体拥有和/或运营。
48.mme 162可经由s1接口连接到ran 104中的演进节点b 160a、160b、160c中的每一者，并且可用作控制节点。例如，mme 162可负责认证wtru 102a、102b、102c的用户、承载激活/去激活、在wtru 102a、102b、102c的初始附加期间选择特定服务网关等。mme 162可提供用于在ran 104和采用其他无线电技术(诸如gsm和/或wcdma)的其他ran(未示出)之间进行切换的控制平面功能。
49.sgw 164可经由s1接口连接到ran 104中的演进节点b 160a、160b、160c中的每一者。sgw 164通常可向/从wtru 102a、102b、102c路由和转发用户数据分组。sgw 164可执行其他功能，诸如在演进节点b间切换期间锚定用户平面、当dl数据可用于wtru 102a、102b、102c时触发寻呼、管理和存储wtru 102a、102b、102c的上下文等。
50.sgw 164可连接到pgw 166，该pgw可向wtru 102a、102b、102c提供对分组交换网络(诸如互联网110)的访问，以促进wtru 102a、102b、102c和启用ip的设备之间的通信。
51.cn 106可有利于与其他网络的通信。例如，cn 106可以向wtru102a、102b、102c提供对电路交换网络(诸如，pstn 108)的访问，以有利于wtru 102a、102b、102c与传统陆线通信设备之间的通信。例如，cn106可包括用作cn 106与pstn 108之间的接口的ip网关(例如，ip多媒体子系统(ims)服务器)或者可与该ip网关通信。另外，cn 106可以向wtru 102a、102b、102c提供对其他网络112的访问，该其他网络可包括由其他服务提供商拥有和/或运营的其他有线和/或无线网络。
52.尽管wtru在图1a至图1d中被描述为无线终端，但是可以设想到，在某些代表性实施方案中，这种终端可(例如，临时或永久)使用与通信网络的有线通信接口。
53.在代表性实施方案中，其他网络112可为wlan。
54.处于基础结构基本服务集(bss)模式的wlan可具有用于bss的接入点(ap)以及与ap相关联的一个或多个站点(sta)。ap可具有至分发系统(ds)或将流量携带至和/或携带流量离开bss的另一种类型的有线/无线网络的接入或接口。源自bss外部并通向sta的流量可通过ap到达并且可被传递到sta。源自sta并通向bss外部的目的地的流量可被发送到ap以被传递到相应目的地。bss内的sta之间的流量可通过ap发送，例如，其中源sta可向ap发送流量，并且ap可将流量传递到目的地sta。bss内的sta之间的流量可被视为和/或称为点对点流量。可利用直接链路建立(dls)在源和目的地sta之间(例如，直接在它们之间)发送点对点流量。在某些代表性实施方案中，dls可使用802.11e dls或802.11z隧道dls(tdls)。使用独立bss(ibss)模式的wlan可不具有ap，并且ibss内或使用ibss的sta(例如，所有sta)可彼此直接通信。ibss通信模式在本文中有时可称为“ad-hoc”通信模式。
55.当使用802.11ac基础结构操作模式或相似操作模式时，ap可在固定信道(诸如主信道)上发射信标。主信道可为固定宽度(例如，20mhz宽带宽)或经由信令动态设置的宽度。
102a发射无线信号和/或从wtru102a接收无线信号。在实施方案中，gnb 180a、180b、180c可实现载波聚合技术。例如，gnb 180a可向wtru 102a(未示出)发射多个分量载波。这些分量载波的子集可在免许可频谱上，而其余分量载波可在许可频谱上。在实施方案中，gnb 180a、180b、180c可实现被协调的多点(comp)技术。例如，wtru 102a可从gnb 180a和gnb 180b(和/或gnb 180c)接收被协调的发射。
63.wtru 102a、102b、102c可使用与可扩展参数集相关联的发射来与gnb 180a、180b、180c通信。例如，ofdm符号间隔和/或ofdm子载波间隔可因不同发射、不同小区和/或无线发射频谱的不同部分而变化。wtru102a、102b、102c可使用各种或可扩展长度的子帧或传输时间间隔(tti)(例如，包含不同数量的ofdm符号和/或持续变化的绝对时间长度)来与gnb 180a、180b、180c通信。
64.gnb 180a、180b、180c可被配置为以独立配置和/或非独立配置与wtru 102a、102b、102c通信。在独立配置中，wtru 102a、102b、102c可与gnb 180a、180b、180c通信，同时也不访问其他ran(例如，诸如演进节点b 160a、160b、160c)。在独立配置中，wtru 102a、102b、102c可将gnb 180a、180b、180c中的一者或多者用作移动性锚定点。在独立配置中，wtru 102a、102b、102c可在未许可频带中使用信号与gnb 180a、180b、180c通信。在非独立配置中，wtru 102a、102b、102c可与gnb180a、180b、180c通信或连接，同时也与另一个ran(诸如，演进节点b160a、160b、160c)通信或连接。例如，wtru 102a、102b、102c可实现dc原理以基本上同时与一个或多个gnb 180a、180b、180c和一个或多个演进节点b 160a、160b、160c通信。在非独立配置中，演进节点b 160a、160b、160c可用作wtru 102a、102b、102c的移动性锚点，并且gnb180a、180b、180c可提供用于服务wtru 102a、102b、102c的附加覆盖和/或吞吐量。
65.gnb 180a、180b、180c中的每一者可与特定小区(未示出)相关联，并且可被配置为处理无线电资源管理决策、切换决策、ul和/或dl中的用户的调度、网络切片的支持、双连接、nr和e-utra之间的互通、用户平面数据朝向用户平面功能(upf)184a、184b的路由、控制平面信息朝向接入和移动性管理功能(amf)182a、182b的路由等。如图1d所示，gnb180a、180b、180c可通过xn接口彼此通信。
66.图1d中所示出的cn 115可包括至少一个amf 182a、182b、至少一个upf 184a、184b、至少一个会话管理功能(smf)183a、183b以及可能的数据网络(dn)185a、185b。虽然前述元件中的每个元件描绘为cn 115的一部分，但应当理解，这些元件中的任一个元件可由除cn运营商之外的实体拥有和/或运营。
67.amf 182a、182b可经由n2接口连接到ran 113中的gnb 180a、180b、180c中的一者或多者，并且可用作控制节点。例如，amf 182a、182b可负责认证wtru 102a、102b、102c的用户、网络切片的支持(例如，具有不同要求的不同协议数据单元(pdu)会话的处理)、选择特定smf 183a、183b、注册区域的管理、非接入层(nas)信令的终止、移动性管理等。amf 182a、182b可使用网络切片，以便基于wtru 102a、102b、102c所使用的服务的类型来为wtru 102a、102b、102c定制cn支持。例如，可针对不同的用例(诸如，依赖超高可靠低延迟通信(urllc)接入的服务、依赖增强型移动(例如，大规模移动)宽带(embb)接入的服务、用于机器类型通信(mtc)接入的服务等)建立不同的网络切片。amf 162可提供用于在ran 113和采用其他无线电技术(诸如lte、lte-a、lte-a pro和/或非3gpp接入技术(诸如wifi))的其他
ran(未示出)之间切换的控制平面功能。
68.smf 183a、183b可经由n11接口连接到cn 115中的amf 182a、182b。smf 183a、183b还可经由n4接口连接到cn 115中的upf 184a、184b。smf 183a、183b可选择并控制upf 184a、184b，并且配置通过upf184a、184b进行的流量路由。smf 183a、183b可执行其他功能，诸如管理和分配wtru ip地址、管理pdu会话、控制策略实施和qos、提供下行链路数据通知等。pdu会话类型可以是基于ip的、非基于ip的、基于以太网的等。
69.upf 184a、184b可经由n3接口连接到ran 113中的gnb 180a、180b、180c中的一者或多者，这些gnb可以向wtru 102a、102b、102c提供对分组交换网络(诸如互联网110)的访问，以有利于在wtru 102a、102b、102c与启用ip的设备之间的通信。upf 184、184b可执行其他功能，诸如路由和转发分组、实施用户平面策略、支持多宿主pdu会话、处理用户平面qos、缓冲下行链路分组、提供移动性锚定等。
70.cn 115可有利于与其他网络的通信。例如，cn 115可包括用作cn 115与pstn 108之间接口的ip网关(例如，ip多媒体子系统(ims)服务器)或者可与该ip网关通信。另外，cn 115可以向wtru 102a、102b、102c提供对其他网络112的访问，该其他网络可包括由其他服务提供商拥有和/或运营的其他有线和/或无线网络。在一个实施方案中，wtru 102a、102b、102c可通过upf 184a、184b经由至upf 184a、184b的n3接口以及upf 184a、184b与本地数据网络(dn)185a、185b之间的n6接口连接到dn 185a、185b。
71.鉴于图1a至图1d以及图1a至图1d的对应描述，本文参照以下中的一者或多者描述的功能中的一个或多个功能或全部功能可由一个或多个仿真设备(未示出)执行：wtru 102a-102d、基站114a-114b、演进节点b160a-160c、mme 162、sgw 164、pgw 166、gnb 180a-180c、amf 182a-182b、upf 184a-184b、smf 183a-183b、dn 185a-185b和/或本文所述的任何其他设备。仿真设备可以是被配置为模仿本文所述的一个或多个或所有功能的一个或多个设备。例如，仿真设备可用于测试其他设备和/或模拟网络和/或wtru功能。
72.仿真设备可被设计为在实验室环境和/或运营商网络环境中实现其他设备的一个或多个测试。例如，该一个或多个仿真设备可执行一个或多个或所有功能，同时被完全或部分地实现和/或部署为有线和/或无线通信网络的一部分，以便测试通信网络内的其他设备。该一个或多个仿真设备可执行一个或多个功能或所有功能，同时临时被实现/部署为有线和/或无线通信网络的一部分。仿真设备可直接耦合到另一个设备以用于测试目的和/或可使用空中无线通信来执行测试。
73.该一个或多个仿真设备可执行一个或多个(包括所有)功能，同时不被实现/部署为有线和/或无线通信网络的一部分。例如，仿真设备可在测试实验室和/或非部署(例如，测试)有线和/或无线通信网络中的测试场景中使用，以便实现一个或多个部件的测试。该一个或多个仿真设备可为测试装备。经由rf电路系统(例如，其可包括一个或多个天线)进行的直接rf耦合和/或无线通信可由仿真设备用于发射和/或接收数据。
74.wtru可以配置有可应用于协议栈的一个或多个功能(例如，如[input,output,filter]定义的)的启用ai的滤波器。
[0075]
例如，wtru可以接收指示以下任一者的信令：(1)滤波器的进入点、(2)滤波器的初始值/参数化、和/或(3)滤波器的退出点。在某些代表性实施方案中，滤波器的激活可以是wtru的配置方面。
[0076]
配置有一个或多个人工智能(ai)滤波器(例如，其可以经由单播、广播和/或多播发射来获取)的wtru可以执行以下任一者：(1)在第一组资源上接收第一发射(例如，数据单元)，(2)根据在其上接收到第一发射的资源选择ai滤波器，(3)将待处理以用于发射的数据单元(例如，pdu)或其一个或多个部分作为输入应用于选择的ai滤波器，(4)基于ai滤波器的输出确定一组发射参数和/或处理的数据单元，和/或(5)使用确定的一组发射参数发射处理的数据单元。
[0077]
配置有一个或多个ai滤波器(例如，其可以经由单播、广播和/或多播发射来获取)的wtru可以执行以下任一者：(1)确定一个或多个发射资源(例如，其可以是调度的和/或配置的发射资源)和相关联的元信息，(2)基于元信息确定第一ai滤波器，(3)将确定的发射资源、逻辑信道标识、pdu报头和/或其部分中的任一者作为输入应用于第一ai滤波器；(4)基于ai滤波器的输出，确定一组发射参数和/或处理的数据单元，和/或(5)使用确定的一组发射参数发射处理的数据单元。
[0078]
在某些代表性实施方案中，可配置的可变数量的基于ai的模块(例如，并行地、级联地或不级联地)可以在可例如由网络实体半静态地和/或动态地控制的一个或多个功能的协议/处理链中实现。
[0079]
在某些代表性实施方案中，wtru可以配置有一个或多个ai滤波器(例如或可能经由单播、广播或多播发射来获取)。wtru可以被配置为在第一组资源上接收发射(例如，数据单元)。wtru可以根据在其上接收到第一发射的资源选择ai滤波器，并且将待处理以用于发射的数据单元(例如，pdu)或其部分作为输入应用于选择的ai滤波器。wtru可以被配置为基于ai滤波器的输出，确定一组发射参数和/或处理的数据单元，并且使用发射参数发射处理的数据单元。
[0080]
在某些代表性实施方案中，wtru可以配置有一个或多个ai滤波器(例如或可能经由单播、广播和/或多播发射来获取)。wtru可以被配置为确定发射资源(例如，调度的和/或配置的发射资源)和相关联的元信息，并且基于元信息确定第一ai滤波器。wtru可以被配置为将发射资源、逻辑信道标识、pdu报头或其部分作为输入应用于第一ai滤波器，基于ai滤波器的输出确定一组发射参数和/或处理的数据单元，并且使用发射参数发射处理的数据单元。
[0081]
在某些代表性实施方案中，硬件、软件和/或其他装置可实现为使用基于规则的分量(例如，基于传统规则的分量)和ai分量的并行或级联配置和/或控制协议功能。ai分量可被训练为执行/学习原本过于复杂而无法指定/控制和/或实现的复杂的映射/滤波功能。在wtru的处理链中使用网络控制的ai分量可以实现基于不同的上下文(例如，信道条件、服务质量、wtru功率节省、小区负载、干扰和/或wtru/nw能力等等)与协议功能相关联的属性的互操作和/或动态适配。
[0082]
本文所公开的实施方案是代表性的，并且不将装置、程序、功能和/或方法的适用性限于任何特定无线技术、任何特定通信技术和/或其他技术。本公开中的术语网络一般可指一个或多个gnb或其他网络实体，其反过来又可以与一个或多个发射/接收点(trp)相关联，或可指无线电接入网络中的任何其他节点。
[0083]
人工智能(ai)可以被广泛地定义为模仿感知、推理、适应和/或行动的认知功能的机器表现的行为。
[0084]
用于机器学习(ml)的代表性程序
[0085]
机器学习可指可基于通过经验(“数据”)的学习解决问题而不用显式编程(例如，经由“配置规则集”)的一种算法。机器学习可以被认为是ai的子集。基于可用于学习算法的数据的性质或反馈，可以设想不同的机器学习范例。例如，监督的学习方法可以涉及学习基于标记的训练示例将输入映射到输出的函数。每个训练示例可以是由输入和对应的输出组成的对。例如，无监督的学习方法可以涉及在没有预先存在的标记的情况下检测数据中的模式。例如，强化学习方法可以涉及在环境中执行一系列动作以最大化累积奖励。在一些示例中，可使用以上提及的方法的组合或内插实现机器学习算法。例如，半监督的学习方法可以在训练期间使用少量标记数据与大量未标记数据的组合。半监督学习(例如，有标记和未标记数据两者)落入无监督学习(例如，没有标记训练数据)与监督学习(例如，仅有标记训练数据)之间。
[0086]
用于深度学习(dl)的代表性程序
[0087]
深度学习一般是指采用被生物系统宽松激发的人工神经网络(例如，深度神经网络(dnn))的一类机器学习算法。深度神经网络(dnn)是由人脑激发的一类特殊的机器学习模型。该输入可以线性变换并且一次或多次通过一个或多个非线性激活函数。dnn通常由多层组成。每层可以由线性变换和一个或多个给定的非线性激活函数组成。可以经由反向传播算法使用训练数据训练dnn。dnn已经在多个领域(例如，语音、视觉、自然语言等)中并且针对各种机器学习设置(例如，监督、无监督和/或半监督)示出现有技术性能。ai分量一般可指通过基于数据学习实现一个或多个行为和/或符合要求，而没有动作的一系列步骤/操作的显式配置。ai分量可以使得能够学习在使用传统操作/方法时可能难以指定和/或实现的复杂行为。
[0088]
代表性自动编码器
[0089]
自动编码器是在无监督机器学习设置的上下文中出现的特定类别的dnn，其中使用基于dnn的编码器将高维数据非线性地变换成较低维潜在向量，并且较低维潜在向量然后用于使用非线性解码器重新产生高维数据。编码器可以表示为e(x；we)，其中x是高维数据，并且we表示编码器的参数。解码器可以表示为d(z；wd)，其中z是低维潜在表示，并且wd表示编码器的参数。使用训练数据{x1,
…
,xn}，可以通过解决以下优化问题训练自动编码器：
[0090][0091]
以上问题可以使用反向传播算法近似地解决。训练的编码器可以用于压缩高维数据和训练的解码器可用于解压缩潜在表示。
[0092]
术语“人工智能”(ai)、“机器学习”(ml)、“深度学习”(dl)和“dnn”可互换使用。本文描述的装置、操作、程序和方法是使用无线通信系统和/或基于(例如，在其中学习)无线通信系统的示例，但不限于此类场景、系统和服务，并且可适用于任何类型的发射、通信系统和/或服务等等。
[0093]
用于递归神经网络(rnn)的代表性程序
[0094]
rnn可以是在建模顺序数据中有效(例如，特别有效)的算法。rnn包括或包含可使
得模型能够记住先前输入和当前输入以帮助序列建模的内部存储器。神经网络内的任何步骤/操作的输出不取决于当前输入，或者可以不仅取决于当前输入，还可以取决于在一个或多个先前步骤/操作处生成的输出。虽然在训练复杂性方面可能有些不实际，但是rnn可使得神经网络能够跟踪给定任务的演进条件(例如，就跟踪以下任一者的影响或改变而言：(1)一个或多个信道条件、(2)一个或多个无线电条件、(3)延迟、(4)比特率和/或(5)抖动等等)(例如，用于确定如何针对给定流在每分组基础上应用qos处理等)。
[0095]
用于逻辑信道优先化(lcp)的代表性程序
[0096]
lte和nr定义称为逻辑信道优先化(lcp)的基于规则的功能(例如，其基于一组规则、行为和终端要求)。wtru可以执行lcp以确定复用什么数据并且将其包括在用于给定大小的给定发射的输送块(tb)中。通常可以使用(1)优先级、(2)优先化比特率(pbr)、(3)令牌桶大小持续时间(bsd)、(4)分组延迟预算中的任一者参数化lcp。用于给定无线电承载的逻辑信道配置(lcc)(包括例如任一个参数(例如，allowedscs列表、maxpusch持续时间、configuredgranttype1allowed、allowedservingcells和/或allowedcg列表等))可以涉及用于可应用于无线电承载的一个或多个流的期望qos级别。wtru可以执行第一通道，其中wtru可以服务尽可能多的可应用无线电承载(例如，至少有可用于发射的非零数据量的无线电承载)。wtru可以以绝对优先级的降序填充tb中的可用空间，直到用于无线电的pbr。如果tb中的可用空间留给更多数据，则wtru可以执行第二通道，其中wtru可以以绝对降低的优先级次序再次向可应用的无线电承载服务尽可能多的数据。可使用用于识别与数据相关联的逻辑信道的适当字段和/或语法将数据插入于tb中。
[0097]
侧链路中继的代表性程序
[0098]
中继(例如，侧链路中继)可包括基于pc5(侧链路)使用wtru至网络中继和wtru至wtru中继两者。侧链路可以在覆盖外和网络里的覆盖两种场景中经由广播、组播和/或单播通信支持v2x有关的道路安全服务。可实现基于侧链路的中继功能以用于侧链路/网络覆盖扩展和功率效率提高，例如以实现更宽范围的应用和/或服务。wtru至网络覆盖扩展和/或wtru至wtru覆盖扩展可以包括多跳中继，并且可以实现中继选择/重新选择、qos和/或服务连续性等等。
[0099]
ai实现挑战
[0100]
ai可以在通信系统中或在通信协议栈内使用/实现，并且可以创建相关联的挑战，包括以下任一者：
[0101]
(1)处理复杂度(例如，与多个ai/ml模型相比，单个ai/ml模型可能出现更小的处理复杂度。处理要求和训练复杂性不能很好地适应同一设备内单独训练的模型的数量增加。例如较小的单独ai块的实现和处理复杂度大于例如单个较大的单独ai块的实现和处理复杂度；以及/或者
[0102]
(2)通过无线接口操作的ai/ml的可预测性、网络控制和/或互操作性(例如，通过以可由网络设备控制和/或跨不同终端设备、跨不同垂直领域、跨不同部署以及跨不同连通范例一致的方式实现基于ai的分量的使用，而无需跨所有供应商实现指定单个训练的模型和/或无需在每次改变空中接口的通信节点时上传新模型)。
[0103]
在某些代表性实施方案中，方法、装置、程序、操作和功能可实现为用于以协调方式在节点之间插入和控制ai滤波器的使能器。例如，代表性实施方案可以实现可配置的可
变数量的l1、l2和/或l3功能。这些功能可以级联或不级联，并且可以在一个或多个功能的协议/处理链中。这些功能可以使用一个或多个基于ai的模块来实现。在某些示例中，使能器可由网络实体(例如，经由网络信令)半静态地和/或动态地控制。
[0104]
通信协议中基于ai的滤波器的代表性程序/操作
[0105]
本文描述的程序/操作适用于但不限于包括两个通信设备(例如，点到点通信)和/或多于两个通信设备(例如，点到多点通信)的任何通信链路，诸如3gpp lte uu、3gpp nr uu、3gpp侧链路和/或ieee wifi技术等等，包括用于无线空中接口和设备到设备通信的协议。
[0106]
术语“基于规则的”一个或多个分量可以指以程序文本、信令语法等形式显式定义的指定的wtru行为和/或要求。例如，lcp程序可以被定义为一系列程序操作，例如在标准中(例如，在3gpp mac规范中，例如ts38.321)。
[0107]
用于高级描述ai分量的代表性程序
[0108]
本文描述了实现其中通信协议可被配置为功能链的系统和/或装置的程序。功能链可以被配置在层的处理路径内，并且可以建模为级联或非级联的一个处理块和/或多个处理块。每个处理块可被配置为基于规则的功能(例如，传统功能)或被配置为ai分量(例如，ai滤波器)。在一些实施方案中，协议层功能内的配置可以是基于规则的部分和ai滤波器部分的组合。每个部分可以具有指定的输入和输出。例如，wtru可以配置有使用模型(例如，可以被训练为识别每分组流处理)的ai滤波器。例如，ai滤波器可以由以下来配置：(1)应用层、(2)nas协议(例如，ai滤波器可以配置有诸如用于流映射的其它qos滤波器)、(3)rrc信令(例如，ai滤波器可以(i)每无线电承载(例如，drb和/或srb)、(ii)每小区、(iii)每信道接入的类型和/或(iv)每mac实例等等来配置)、(4)sdap、(5)mac信令和/或(6)l1/pdcch信令(例如，用于给定上行链路授权的可应用滤波器的动态改变或控制)等等。例如，ai滤波器可使用顺序建模，该顺序建模根据以下以精细粒度动态地跟踪针对一个或多个服务的每分组优先化：(1)变化的无线电条件、(2)无线电接入类型(例如，许可的和/或未许可的等等)、(3)物理层资源(例如，(i)时间、(ii)频率/子载波、(iii)带宽、(iv)载波间间隔、(v)诸如用于跟踪最大数据速率的符号持续时间、(vi)延迟和/或(vii)最大延迟保证)、(4)数据速率、(5)抖动、(6)延迟和/或(7)pdu的内容等等。wtru可以被配置为默认到基于规则的功能(例如，诸如用于标准化程序行为的传统定义和一组wtru要求)。
[0109]
作为在协议/操作内发起、引入和/或控制ai(例如，和/或ai的程度)的机制/手段的代表性操作原理
[0110]
可以使用一个或多个处理块定义/设置/配置协议层。一个子集或每个处理块可以具有一个或多个定义/配置/指定的输入和一个或多个定义/配置/指定的输出。本文中处理块可以实现为基于规则的操作或使用ai分量实现。在一些示例中，处理块可以被动态地配置为基于规则或基于ai分量(例如，根据一个或多个参数和/或控制信令等等)。例如，ai分量行为可能受到训练数据影响。ai分量的行为和/或其参数化可以受到(1)网络配置、(2)wtru实现、(3)应用配置和/或(4)默认/参考ai模型配置中的任一者影响。ai分量可被配置为实现不同水平的性能(例如，以可配置的处理复杂性、准确性、功率消耗和/或粒度等等)。
[0111]
与协议层相关联的功能可以由一个处理块和/或一组级联的多于一个处理块实现。一个子集或每个处理块可以实现特定的子任务。在一些示例中，级联处理块可包括例如
以一种互锁(“lego”状)的任意模式组装独立的处理块(例如，将各种处理块拼接在一起)。处理块的级联可以提供将基于学习的算法引入/配置/发起到ran协议中的框架，而不损害互操作性，同时符合标准化信令和标准化行为。基于学习的算法可实现机器学习的益处。这个框架可以使得基于学习的功能能够与对应的基于规则的功能共存(例如，以能够实现特定的专门任务和/或实现将机器学习分阶段引入到系统/装置中)。
[0112]
在某些代表性实施方案中，可以在协议中使用的ai的量(例如，多少ai)是可以配置的，例如基于机器学习模型的成熟度和/或训练数据的可用性等等。
[0113]
例如，处理块的级联可以实现wtru处理在各个流之间的灵活划分：(1)用于(例如，针对高优先级的专用处理块对针对较低优先级和/或针对其他条件的共享处理块)，(2)用于(例如，高性能处理块(例如以实现更好的准确性和/或粒度)，和/或(3)用于关键流对尽力的可接受性能处理块，等等。
[0114]
处理块的级联可以使得wtru硬件处理在用于硬件受限设备(诸如物联网(iot)设备)的各个协议功能之间能够灵活划分(例如，wtru或其他无线设备可以具有有限的硬件资源以使用ai分量存储/训练/执行推断。通过级联具有不同特性的不同处理块(例如，一个或多个大ai分量、一个或多个小ai分量和/或一个或多个基于规则的分量等等)，可以预期在给定wtru能力时可以实现特定ran功能。此类分量(ai和非ai分量)的划分基于一个或多个因素可以是动态的，这些因素包括：(1)活动流(使用/要求的对应qos)、和/或(2)wtru功率节省状态等等。
[0115]
处理块的级联可以使能即时动态功能设置/实现。一个子集或每个处理块可以等同于子任务的低级表示。处理块的级联可以用于实现(implement)/实现(realize)更高级别的抽象/功能。
[0116]
处理块的级联可能够实现优化功率消耗与优化性能之间的灵活权衡。例如，wtru可以被配置为根据wtru的功率节省状态配置/重新布置/重新配置处理块。
[0117]
在一个实施方案中，wtru可以基于与ai滤波器相关联的输入、输出参数确定ai滤波器在处理链内的进入点。例如，如果一个输入是“rlcpdu”，则wtru可以确定ai滤波器可以在rlc与mac层之间的服务接入点(sap)处操作，例如，该sap可以对应于mac复用功能的进入点。例如，如果一个输入是一组可应用的逻辑信道或者一类逻辑信道，则wtru可以确定sap的子集(例如，仅sap的子集)可应用于有关的滤波器(例如，ai滤波器)。例如，如果一个输出是mac pdu，则wtru可以确定ai滤波器可以在mac与phy层之间的sap处操作，例如该sap可以对应于mac复用功能的退出点。例如，另外如果，一个输入包括harq处理配置，则wtru可以确定ai滤波器另外可以包括harq处理功能。
[0118]
使用上下文ai分量的代表性程序
[0119]
ai滤波器的可用性、ai滤波器的一个或多个配置和/或ai滤波器的使用可根据上下文确定。
[0120]
对于ai滤波器选择的基于网络的控制，wtru可以通过接收更新的滤波器、接收配置、接收ai分量的模型和/或接收ai滤波器配置和/或应用于ai分量的模型的指示来接收可以更新活动滤波器的信令。
[0121]
对于基于wtru的ai滤波器选择，wtru可以被配置为确定可应用的ai滤波器。在某些实施方案中，wtru可以配置有多个ai分量。此类ai分量可以对应于协议层的给定功能和/
或处理链的一部分。一个子集或每个ai分量可被训练和/或与特定上下文相关联。该上下文可以与以下项相关联：(1)一个或多个特定链路条件(例如，一个或多个rsrp值、一个或多个rsrq值和/或一个或多个sinr值或其范围)、(2)一个或多个特定对等ai分量(例如，与gnb/网络实体、cu和/或逻辑区域相关联)、(3)一个或多个特定信道类型(例如，umi、uma、室内和/或室外等等)、(4)一个或多个特定wtru状态(例如，rrc状态、l2协议状态/配置和/或功率节省状态或其组合)、(5)一个或多个特定qos特性/要求(例如，针对embb、针对urllc和/或针对mmtc或其组合)、(6)一个或多个特定版本(例如，不同版本)、(6)一个或多个特定能力(例如，处理能力、支持的神经网络(nn)的大小等)、(7)特定频率范围和/或(9)特定接入类型(例如，许可的和/或未许可的频谱)。例如，在上下文的改变期间，wtru可以被配置为使用特定ai分量，该特定ai分量可以基于以下任一者来选择/确定：(1)基于新上下文隐式地，(2)显式地用信号发送(例如，由网络(例如，网络实体/gnb)显式地指示，和/或(3)默认/预配置行为(例如，并且可以被重置为初始和/或默认状态，除非信令指示“继续”)。
[0122]
与ai滤波器的获取相关联的代表性信令
[0123]
图2是示出用于更新ai模型(例如，增量更新ai模型)的代表性程序的图。
[0124]
参见图2，代表性程序200可以包括例如wtru 120接收或获得信息220以使用ai模型210执行默认功能(例如，ai滤波器(例如，ai滤波器320-1、320-2和/或320-3)可以实现与神经网络的节点相关联的权重和偏差以实现ai模型210(例如，具有默认功能的ai模型))。例如，ai模型210可以由制造商预定义和/或预配置，或者可以在初始设立程序中配置。
[0125]
ai模型210可以经由广播信号/信息230更新(例如，增量更新)到一组wtru(例如，wtru 102a和102b)。该广播可提供具有新功能的ai模型210或具有相同功能但是比默认功能更多或更少粒度的ai模型210。
[0126]
作为广播信号/信息220的替代或补充，ai模型210可以经由专用信号/信息240(例如，rrc信号)更新(例如，增量更新)到wtru(例如，wtru 102a)。专用信号/信息可以提供具有新功能的ai模型210或者提供具有相同功能但是比默认功能更多或更少的粒度的ai模型210。专用信令/信息可以启用与其他wtru 102b和/或102c的ai模型210的功能不同和/或唯一的ai模型的功能。
[0127]
在某些实施方案中，wtru 102a可以经由单播rrc信令接收ai滤波器配置，例如作为rrc重新配置程序的一部分。例如，wtru 102a可以在以下任一方面指示wtru 102a的能力：(1)存储可用性、(2)各个ai滤波器架构的支持、(3)参数化、和/或(4)处理延迟等等。wtru能力可以被指示为rrc连接请求的一部分和/或任何其他rrc消息。wtru 102a可以在rrc连接设立或rrc重新配置中接收与一个或多个ai滤波器320相关联的配置。例如，当应用rrc重新配置时，wtru 102a可以被配置为激活ai滤波器320。在另一示例中，wtru 102a可以被配置为在经由mac控制元素(mac ce)、dci等的激活命令时或之后激活ai滤波器320。
[0128]
在某些代表性实施方案中，wtru 102a可以从广播接收ai滤波器320或应用ai滤波器320的指示(例如，wtru 102a可以从sib接收关于存在一个或多个ai滤波器320的指示)。wtru 102a可以被配置为请求特定ai滤波器320-1的配置(例如基于特定上下文和/或基于wtru能力)。在一些示例中，wtru 102a可以被配置为使用按需sib请求程序作出/生成/发送此类请求。在某些示例中，wtru 102a可以在rrc连接请求程序中作出/生成/发送此类请求。ai滤波器320可默认被配置为活动或不活动的。如果ai滤波器320被配置为不活动的，则后
续激活命令可在mac ce或dci等中用信号发送。在某些实施方案中，ai滤波器320的激活或去激活可以基于组信令。例如，wtru 102a可以被配置为监控指示wtru 102a激活/去激活ai滤波器320的控制消息。控制消息可以寻址到wtru 102a自身、wtru 102a、102b和102c的组或者小区中的所有wtru 102。
[0129]
在代表性实施方案中，wtru 102可以经由多播rrc信令接收ai滤波器配置和/或学习的参数(例如，模型转移)。例如，wtru 102可以处理和/或可以应用可以重新配置ai滤波器320的至少一个方面的多播rrc信令。例如，rrc信令可以对应于rrc重新配置程序。wtru 102可以在有预配置的安全上下文的服务无线电承载(例如，srb0)上接收多播rrc信令，该预配置的安全上下文可以是与单播安全上下文相同的安全上下文或不同的安全上下文。wtru 102可以被配置为使用rrc重新配置完成消息指示ai滤波器320的成功重新配置，例如如果(例如，仅当)显式地请求。wtru 102可以被配置为用包括null的预配置安全上下文指示信令无线电承载的成功重新配置。wtru 102可以被配置为监控特定于多播信令的rnti。
[0130]
涉及ai滤波器320的配置可以包括但不限于：(1)配置的一组输入及其预处理、(2)涉及模型结构和训练、学习的参数(例如，权重和/或偏差)两者的一组超参数、以及(3)配置的一组输出及其后处理。在某些示例中，输入/输出参数的配置可以隐式地指示ai滤波器320在wtru 102的处理链内或协议层的放置。
[0131]
用于增量激活/更新ai滤波器的代表性程序
[0132]
wtru可以被配置为基于本文描述的一个或多个信令程序/方法更新学习的参数。例如，wtru可以被配置为在接收到学习的参数(例如，所有学习的参数)之后或时更新ai滤波器。在另一示例中，wtru可以被配置为增量更新ai滤波器(例如，一旦接收到任何学习的参数或者之后)。例如，ai滤波器可以由多层组成或可以包括多层。一个子集或每层可以由多个神经元和相邻层的神经元之间的预配置连通组成或包括它们，并且例如，wtru可以接收分组到不同层中的学习参数。在某些实施方案中，一旦接收到特定层的所有权重，wtru就可以应用学习的参数层。在其他实施方案中，wtru可以被配置为接收分组到ai滤波器内的连接(例如，高优先级/重要连接)的子集中的学习的参数。例如，wtru可以被配置为一旦接收到学习的参数、在接收到全部之后、或在预定的或用信号发送的延迟周期里，以每个连接的粒度(例如，每连接粒度)或其组来应用学习的参数。
[0133]
用于使用ai滤波器的动态转发的代表性程序
[0134]
图3是示出用于使用ai滤波器动态转发/中继的代表性程序的图。
[0135]
参见图3，在代表性程序300中，例如基站114或gnb 180可以向第一wtru 102a发送消息(例如多个分组)。第一wtru 102a可以包括一个或多个ai滤波器320-1、320-2和320-3。第一wtru 102a可以选择ai滤波器320-2中的一个ai滤波器执行与分组转发和/或分组中继相关联的操作，或者可以训练ai滤波器320-2中的一个ai滤波器以执行与分组转发和/或分组中继相关联的操作。第一wtru 102a可以使用一个或多个分组、一个或多个分组报头或其部分作为到ai滤波器320-2的输入310。第一wtru 102a还可以使用包括链路条件信息和/或上下文信息等等的其他信息作为到ai滤波器320-2的输入310。ai滤波器320-2可输出第一输出330-1和/或第二输出330-2，如：(1)一个或多个ai确定的分组；(2)与输入的分组相关联的一个或多个参数/信息(例如，一个或多个发射简档参数/信息、一个或多个下一跳参数/信息、一个或多个侧链路资源/参数/信息、和/或一个或多个链路适配参数/信息等等中
的任一者)。第一输出330-1可以是用于转发/中继到第二wtru 102b的ai确定的分组，并且第二输出330-2可以是用于转发到第三wtru 102c的ai确定的分组。在某些代表性实施方案中，ai滤波器320-3的输出可以经由接口向第一wtru 102a的基于规则的逻辑提供信息/参数，以使得第一wtru 102a的基于规则的逻辑能够执行适当分组转发/中继到其他wtru 102b和/或102c。技术人员理解，可以使用ai确定的参数执行分组转发/中继。
[0136]
在某些示例中，wtru可以配置有用于动态转发的ai滤波器(例如，在中继上下文中)。wtru可以确定使用第一组资源接收下行链路和/或侧链路发射。wtru可以确定配置/激活了ai滤波器(例如，为了数据转发的目的和/或为了处理例如从一组特定的物理资源接收的数据)。wtru可以将接收到的发射(例如没有预处理或者在一些预处理之后)传递给ai分量以用于分类。ai分量可以输出例如：(1)接收的数据是否针对wtru自身，(2该组资源(例如，特定的一组物理资源)，和/或(3)用于转发接收的数据的发射参数(例如，通过使用第二组资源发射上行链路数据或侧链路数据来转发)。该输出还可以包括以下任一者：(1)功率设置、(2)信道编码、(3)连同转发的数据一起发射的控制信息、和/或(4)应用于数据的加扰等。ai分量可以针对转发信息和/或查找处理的至少一部分执行(并且因此可以取代基于规则的规范)接收用于调度的控制信息(例如，在时间、频率、资源池和/或寻址方面)、安全上下文的确定和/或安全/加密/完整性保护的应用。
[0137]
在某些示例中，wtru可以被配置为以侧链路中继模式操作。可以基于ai滤波器配置至少一个功能。例如，可以基于ai滤波器配置启用pdu转发的处理路径内的一个或多个链(例如，功能)。ai滤波器可以是替代基于规则的分量或除了基于规则的分量之外的选项。基于网络控制，wtru可以被配置为使用oem滤波器、基于应用的滤波器、网络配置的滤波器和/或默认基于规则的分量等等。在一些实施方案中，ai滤波器(例如，基于ai的分量)的激活可以触发基于规则的分量的去激活。
[0138]
ai滤波器可以由指定的一组输入、一组超参数、一组学习的参数和/或指定的一组输出表征。超参数可包括关于以下任一者的信息：ai分量的类型、ai分量的架构、ai分量结构的细节、学习率、小批大小、时期、退出、正则化和/或优化算法等等。学习的参数可以是权重/偏差。wtru可以接收指示ai滤波器的进入点、ai滤波器的初始值/参数化和ai滤波器的退出点的信令。ai滤波器可以是wtru的配置方面。
[0139]
在某些示例中，可以通过多跳侧链路和/或uu链路启用pdu转发。ai滤波器的配置，例如输入和/或输出配置，可以使得ai逻辑能够在与pdu转发相关联的功能链内灵活插入。例如，到ai滤波器的输入可以是sdappdu、pdcp pdu、rlc pdu和/或mac pdu等等。ai滤波器的输出可基于使用一个或多个资源表(例如，查找表)的选择和/或确定隐式地或显式地确定转发规则。表中的资源可以包括：rnti、一组prb(时间/频率资源块)、加扰和/或暗示寻址、链路适配和/或资源分配的特定于侧链路发射的任何方法/程序/操作。
[0140]
代表性ai滤波器操作
[0141]
ai滤波器可包括执行分类任务的分量。分类任务可涉及预测给定输入属于哪一类。不同的类别可以被配置为n个不同的侧链路资源组/池。不同的类别可以被配置为n个不同的逻辑信道。不同的类别可以被配置为n个不同的下一跳接收器。分类任务可以被布置为使得给定pdu或其报头和/或可选地信道质量有关信息作为输入，ai滤波器可以输出n个类别中的一个类别。在一些示例中，ai滤波器可被配置为执行多类别分类，使得ai滤波器可输
出多个可能的类别作为输出。在某些示例中，ai滤波器可输出对应于n个输出类别的n个值。一个子集或每个值可以指示输入属于特定类别的概率。
[0142]
在一个示例中，ai滤波器可以包括具有内部存储器的分量。内部存储器可对应于ai分量的权重和/或偏差。例如，到ai滤波器的输入可以是一系列pdu和/或相关联的信息。ai滤波器可以并入序列建模，使得输出可以不仅是当前输入的函数，而且还可以是在先前操作处生成的输入/输出。内部存储器可以保存权重和偏差形式的信息。ai滤波器可考虑(1)信道、(2)无线电、(3)延迟、(4)比特率和/或抖动(例如，以确定如何针对给定流在每分组基础上应用qos处理)等的改变的影响。该确定可用于选择下一跳和/或一个或多个侧链路资源。例如，该确定可以影响(effect)/影响(influence)转发(例如，转发程序/操作/方面)。
[0143]
用于ai滤波器更新的程序
[0144]
在某些代表性实施方案中，wtru可以被配置为基于一个或多个触发条件更新ai滤波器的一个或多个程序/操作/算法/方面。例如，可以基于预定义的/或用信号发送的触发更新ai滤波器的内部存储器。例如，wtru可以配置有针对ai滤波器的内部存储器的默认值。ai滤波器的内部存储器的重置操作可导致内部存储器设置为默认值。例如，wtru可以被配置为在每k个pdu之后/时重置ai滤波器的内部存储器。可以预定义和/或用信号发送k的值。作为另一示例，wtru可以被配置为基于计时器的期满重置ai滤波器的内部存储器。可以预配置或用信号发送计时器的值。例如，ai滤波器的内部存储器可以基于网络信令(例如，经由网络实体)(例如，经由rrc信令、mac ce、dci等)显式地重置。
[0145]
在某些代表性实施方案中，wtru可以被配置为更新ai滤波器的学习的参数。例如，wtru可以从网络(例如，网络实体)接收学习的参数。学习的参数可覆写(例如，完全覆写)ai滤波器或ai滤波器的某些部分。例如，wtru可以接收用于重新配置ai滤波器的输入或输出的指令。
[0146]
例如，wtru可以从网络(例如，网络实体)接收命令以挂起或去激活ai滤波器并且回退到基于规则的分量(例如，默认或指定的基于规则的分量)。在其他示例中，wtru可以在触发事件或触发条件(例如，到新gnb的移动性事件、服务类型的改变(例如，到embb、到urllc)、模式的改变和/或中继状态的改变等等)之后/时发起回退。
[0147]
用于wtru基于ai滤波器输出确定下一跳的代表性程序
[0148]
ai滤波器可启用最优转发规则。ai滤波器可使得网络能够以更简单并且处理高效的机制/操作/程序对复杂转发规则编码。使用pdu，wtru可以被配置为基于(例如，基于pdu报头字段确定的)服务特性确定下一跳。转发规则可以在gnb或由使用网络发送的ai滤波器配置的其它网络实体的控制下实施。
[0149]
例如，wtru可以被配置为向ai滤波器输入pdu报头或pdu报头的一个或多个部分，并且可以将滤波器的输出解释为与下一跳相关联的指示。该输出可以是下一跳的标识。wtru可以被配置为选择与接收wtru相关联的资源(例如，在下一跳处)。
[0150]
用于wtru基于ai滤波器输出确定发射资源的代表性程序
[0151]
wtru可以被配置为向ai滤波器输入(1)逻辑信道id、(2)pdu报头和/或(3)pdu报头的一个或多个部分。wtru可以被配置为将滤波器输出解释为适用于发射的资源的指示。在某些示例中，ai滤波器的输出可以是以下任一者：(1)资源池配置的标识符、(2)起始子信
道、(3)子信道的数量、(4)起始时隙、(5)偏移时隙、和/或(6)发射的周期性等等。
[0152]
用于wtru基于ai滤波器输出确定可应用于发射的逻辑信道的代表性程序
[0153]
wtru可以被配置为向ai滤波器输入与发射资源相关联的标识，并且ai滤波器的输出可以是适用于发射的一组逻辑信道。
[0154]
在某些示例中，wtru可以被配置为向ai滤波器输入pdu报头或pdu报头的部分和发射资源的标识。滤波器的输出可以是布尔值，其指示pdu是否适用于在对应的一个或多个资源上发射。
[0155]
一个或多个侧链路资源与ai滤波器之间的代表性关联
[0156]
wtru可以配置有侧链路资源与ai滤波器之间的关联。ai滤波器对于用于给定wtru的资源是有效的(例如，在分布式意义上)。一个或多个侧链资源的改变可以隐式地指示/意味着ai滤波器的改变，或者反之亦然。wtru可以被配置为基于ai滤波器的输出接入一个或多个侧链路资源以用于发射。在某些示例中，wtru可以配置有多个ai滤波器，并且ai滤波器与一个或多个侧链路资源之间的关联可以半静态地配置和/或可以动态地控制。
[0157]
用于使用ai滤波器的lcp的代表性程序
[0158]
wtru可以配置有用于lcp的一个或多个ai滤波器(例如，以针对上行链路和/或侧链路发射实施更复杂和/或低延迟的qos管理)。wtru可以确定wtru可以执行发射。wtru可以确定配置/激活了ai滤波器(例如，用于复用发射中的数据)。wtru可以处理与发射的调度相关联的信息，并且针对使用ai滤波器以进行处理的逻辑信道，可以处置哪个分量将输出mac pdu(例如，准备好harq处理)，并且可以输出一组发射参数(例如，对可应用的调度资源的选择)。ai分量可执行(并且因此可取代基于规则的分量/规范)以下任一者：(1)使用训练的模型(例如，不同于传统lcp优先化)复用来自不同逻辑信道的数据，(2)生成mac ce，和/或(3)选择可应用的授权。输出还可包括功率设置、信道编码、上行链路控制信息以发射，例如，如果滤波器被配置为例如基于输出参数的配置进一步覆盖lcp之外的附加处理。
[0159]
wtru可以配置有使用模型的ai滤波器，该模型可以被训练为识别每分组流处理。例如，ai滤波器可由应用层、由nas协议(例如，配置有诸如用于流映射的其他qos滤波器)、由rrc(例如，每无线电承载drb或srb、每小区、每信道接入的类型、每mac实例等配置的)、由sdap、由mac信令和/或由l1/pdcch信令(例如，对用于给定上行链路授权的适用滤波器的动态改变或控制)配置。例如，ai滤波器可使用顺序建模，该顺序建模可根据变化的无线电条件、数据速率、抖动、延迟和/或pdu的内容等以精细粒度动态地跟踪一个或多个服务的每分组优先化。
[0160]
代表性ai滤波器操作
[0161]
ai滤波器可将以下任一者作为输入：(1)逻辑信道id的列表、(2)可用于在逻辑信道(例如，每个逻辑信道)中发射的数据量、(3)ul授权大小、和/或(4)在ul授权中携带的元信息。ul授权可包括可影响或确实影响ai滤波器的行为的元信息。可参数化ai滤波器，使得ai滤波器包括执行递归任务的分量。
[0162]
例如，递归任务可涉及产生给定/基于输入数目的数目(例如，实数)。对于lcp，ai滤波器可生成多个输出值，一个子集或每个输出值可对应于要包括在来自特定逻辑信道的输送块中的数据量。
[0163]
作为其它示例，ai滤波器可包括具有内部存储器的分量。内部存储器可对应于ai
分量的权重和/或偏差。ai滤波器可以并入序列建模，使得输出不仅可以是当前输入的函数，而且可以是在先前操作处生成的输入/输出。例如，内部存储器可以以权重和偏差的形式保存信息。ai滤波器可被配置为使得ai滤波器可学习逻辑信道之间的相对优先化。例如，ai滤波器可被配置为使得ai滤波器可学习例如实施以下任一者：(1)优先化比特率(prb)、(2)令牌桶大小、和/或(3)一个或多个逻辑信道限制，等等。ai滤波器可存储/缓冲/记住在先前发射期间从一个子集或每个逻辑信道服务的数据量，并且可作出新分配，使得可针对一个、一些或每个分组流确保qos。ai滤波器可以使得网络能够在没有显著信令开销的情况下配置非常精细的wtru行为。ai滤波器可考虑/确定信道/无线电的改变、延迟、比特率和/或抖动的改变的影响(例如，出于确定如何针对给定分组流在每分组基础上应用qos处理等目的)。
[0164]
在某些代表性实施方案中，wtru可配置有多个ai滤波器。一个、一些或每个滤波器可以与上下文相关联(称为上下文ai分量)。wtru可以基于ul授权选择特定的ai滤波器。例如，ul授权可以包括元信息，并且元信息可以提供ai滤波器的逻辑标识。元信息还可以包括上下文信息。在某些示例中，元信息可包括在可向ai滤波器操作提供附加输入的ul授权中。元信息可以重置lcp的存储器。元信息可以临时调整ai滤波器的行为。元信息可以启用/禁用ai滤波器中的某些层、连接和/或神经元。元信息可以适应ai滤波器的输出维度。
[0165]
用于携带ai滤波器的指示的ul授权的代表性程序]
[0166]
图4是示出使用每分组qos处理ai滤波器的代表性程序的图。
[0167]
参见图4，代表性程序400可以包括wtru 102可以被配置为在经由基站114和/或gnb 180接收ul授权时确定要应用于构建输送块430的ai滤波器320-1、320-2或320-3。wtru 102可以配置有多个ai滤波器320-1、320-2和320-3。例如，wtru 102可以基于在ul授权中接收到的指示确定/选择ai滤波器320-3。ul授权可以携带与预配置的滤波器相关联的标识(例如ul授权可以指示保留的标识)，在此之后/时，wtru可以回退到基于规则的分量。ul授权可以指示保留的标识，在此之后/时wtru可以回退到默认滤波器320-1。多个输入420-1、420-2和420-3可输入到选择的ai滤波器320-3。输入420可包括例如以下任一者：(1)一个或多个逻辑信道id(例如，逻辑信道id的列表)、(2)pdu报头、(3)pdu报头的一个或多个部分、(4)可用于在逻辑信道(例如，每个逻辑信道)中发射的数据量、(5)ul授权大小、和/或(6)元信息(例如，在ul授权中携带的)。ul授权可包括可影响或确实影响ai滤波器320-3的行为的元信息。可参数化ai滤波器320-3，使得ai滤波器320-3包括执行递归任务的分量。
[0168]
例如，元信息还可以包括上下文信息。在某些示例中，元信息可包括在可向ai滤波操作提供附加输入的ul授权中。元信息可以重置lcp的存储器。元信息可以临时调整ai滤波器的行为。元信息可以启用/禁用ai滤波器320-3中的某些层、连接和/或神经元。元信息可以适应ai滤波器320-3的输出维度。
[0169]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以被配置为向ai滤波器320输入：(1)一个子集或每个ai分量可被训练和/或与特定上下文相关联。该上下文可以与以下项相关联：(1)一个或多个特定链路条件(例如，一个或多个rsrp值、一个或多个rsrq值和/或一个或多个sinr值或其范围)、(2)一个或多个特定对等ai分量(例如，与gnb/网络实体、cu和/或逻辑区域相关联)、(3)一个或多个特定信道类型(例如，umi、uma、室内和/或室外等等)、(4)一个或多个特定wtru状态(例如，rrc状态、l2协议状态/配置和/或功率节省状态或其组合)、(5)
一个或多个特定qos特性/要求(例如，针对embb、针对urllc和/或针对mmtc或其组合)、(6)一个或多个特定版本(例如，不同版本)、(6)一个或多个特定能力(例如，处理能力、支持的神经网络(nn)的大小等)、(7)特定频率范围和/或(9)特定接入类型(例如，许可的和/或未许可的频谱)。ai滤波器320的可用性、ai滤波器320的一个或多个配置和/或ai滤波器320的使用可根据上下文确定。
[0170]
ai滤波器320-3可确定：(1)一组参数(例如，诸如发射简档参数和/或链路适配参数等发射参数)；和/或(2)基于ai滤波器320-3的输出的处理的数据单元(pdu)(例如，pdu适用的发射后逻辑信道优先化(lcp))。wtru 102可以使用该组参数(例如，输出的发射参数)发射处理的数据单元。
[0171]
与配置的授权相关联的代表性ai滤波器
[0172]
wtru可以配置有用于一个或多个动态授权和/或一个或多个配置授权的单独的ai滤波器，例如针对每个配置的授权配置可以有单独的ai滤波器。
[0173]
图5是示出使用一个或多个人工智能(ai)滤波器的代表性方法的流程图。
[0174]
参见图5，代表性方法500可以包括在框510处，wtru 102确定发射资源和与发射资源相关联的元信息。在框520处，wtru 102可以基于与发射资源相关联的元信息和/或上下文信息中的任一者确定一个或多个ai滤波器320中的第一ai滤波器320-3。在框530处，wtru 102可以将关于以下至少一者的信息作为输入420应用于第一ai滤波器320-3：(1)发射资源中的一个或多个发射资源、(2)链路质量、(3)一个或多个逻辑信道标识、(4)与发射资源相关联的元信息、和/或(5)一个或多个分组数据单元(pdu)报头或其一部分。在框540处，wtru 102可以获得第一ai滤波器320-3的输出430。在框550处，wtru 102可以基于第一ai滤波器320-3的输出获得一组ai确定的发射参数和/或一个或多个ai确定的处理的数据单元。在框560处，wtru 102可以使用至少一个ai确定的发射参数发射：(1)至少一个ai确定的处理的数据单元或(1)规则确定的处理的数据单元。
[0175]
在某些代表性实施方案中，发射资源可以是调度的发射资源或配置的发射资源。
[0176]
在某些代表性实施方案中，上下文信息可以包括与以下任一者相关联的信息：(1)历史信道条件、(2)服务混合、(3)缓冲器中pdu的时间特性、和/或(4)wtru 102处的可用处理功率。
[0177]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320可以包括存储器，并且wtru 102可以从网络实体180、182、183或基站114接收用于重置存储器的控制信号。例如，ai滤波器320可以包括存储器以及权重和偏差。wtru 102可以从网络实体180、182、183或基站114接收用于重置存储器以及权重和偏差为默认值的控制信号。
[0178]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以包括存储器(例如，可移动存储器130和/或不可移动存储器132)以存储(1)使用多个ai节点的ai滤波器320的ai滤波器模型210、(2)与ai滤波器320的多个ai节点相关联的多个权重、和/或(3)与ai滤波器320的多个ai节点相关联的多个偏差。
[0179]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以将关于以下任一者或多者的信息作为输入310或420应用或进一步应用于ai滤波器320：(1)先前发射的一个或多个状态、和(2)一个或多个信道状态条件。
[0180]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以经由单播发射、广播发射和/或多播发射
中的任一者接收用于配置ai滤波器320的信息。
[0181]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以接收指示禁用ai滤波器320的信息，并且可以基于所接收的信息禁用ai滤波器。例如，在禁用ai滤波器320的情况下，wtru 102可以执行对应的基于规则的处理操作来代替禁用的ai滤波器320。
[0182]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320可包括神经网络。例如，wtru 102可以接收指示用于执行ai滤波的一组权重和/或偏差的信息。wtru 102可以通过基于所接收的信息设置神经网络的每个神经网络节点的权重和/或偏差来训练ai滤波器320。在某些代表性实施方案中，该信息可经由介质访问控制(mac)控制元素(ce)或下行链路控制信息(dci)接收，且可用于配置ai滤波器320。
[0183]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以使用ai滤波器320执行基于ai的逻辑信道优先化(lcp)；并且可以根据基于ai的lcp生成ai处理的分组数据单元。
[0184]
图6是示出由wtru实现的代表性方法的流程图。
[0185]
参见图6，代表性方法600可以包括在框610处，wtru 102在第一组资源上接收发射，并且该发射可以包括至少一个数据单元。在框620处，wtru 102可以基于在其上接收到发射的第一组资源，选择人工智能(ai)滤波器320-3。在框630处，wtru 102可以将来自所接收的发射的数据单元或其一部分作为输入420应用于选择的第一ai滤波器320-3。在框640处，wtru 102可以基于ai滤波器320-3的输出430确定以下任一者：(1)一组发射参数和/或(2)处理的数据单元。在框650处，wtru 102可以使用确定的发射参数发射处理的数据单元。
[0186]
图7是示出使用适用于一个或多个功能的启用ai的滤波器的代表性方法的流程图。
[0187]
参见图7，代表性方法700可以包括在框710处，wtru 102接收配置信息，该配置信息指示与可应用于一个或多个可应用函数中的第一函数的启用ai的滤波器320相关联的一组启用ai的模型参数。例如，配置信息可以包括用于将启用ai的滤波器320对接到wtru 102的基于规则的功能的接口信息。在框720处，wtru 102可以根据接口信息，配置启用ai的滤波器320以与wtru 102的基于规则的功能对接。在框730处，wtru 102可以基于触发条件激活启用ai的滤波器320。
[0188]
在某些代表性实施方案中，启用ai的滤波器320可在接收配置信息之前预配置有一个或多个适用功能中的先前建立的功能，并且指示该组启用ai的模型参数的信息可包括用于启用ai的模型参数的增量更新信息，例如以将启用ai的滤波器的功能从先前建立的功能改变为第一功能。
[0189]
在某些代表性实施方案中，指示该组启用ai的模型参数的信息可包括用于设置与启用ai的滤波器320相关联的神经网络的节点的权重和/或偏差的信息。
[0190]
在某些代表性实施方案中，接口信息可以包括以下任一者：(1)启用ai的滤波器关于wtru的基于规则的功能的进入点；(2)指示针对到启用ai的滤波器320的一个或多个输入的预处理的预处理信息。
[0191]
在某些代表性实施方案中，可经由广播消息/信号、多播消息/信号或单播消息/信号中的任一者接收配置信息。
[0192]
图8是示出由wtru实现的另一代表性方法的流程图。
[0193]
参见图8，代表性方法800可包括在框810处，wtru 102在第一组资源上接收发射。
例如，该发射可以包括至少一个数据单元。在框820处，wtru 102可以基于在其上接收到发射的第一组资源，选择ai滤波器320。在框830处，wtru 102可以将数据单元或数据单元的一部分从所接收的发射输入到选择的ai滤波器320。在框840处，wtru 102可以经由ai滤波器320对输入的数据单元或数据单元的输入部分执行ai滤波，以输出一组基于ai的发射参数或ai处理的数据单元中的任一者。例如，ai处理的数据单元可包括以下任一者：(1)由ai滤波器320处理的数据单元的第一部分和由基于规则的分量处理的数据单元的第二部分，或(2)由ai滤波器320处理的数据单元。在框850处，wtru 102可以发射以下任一者：(1)使用一组基于规则的发射参数发射ai处理的数据单元，或者(2)使用基于ai的发射参数发射基于规则的数据单元。
[0194]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320可包括存储器；并且wtru102可以从网络实体180、182、183和/或114接收用于重置存储器的控制信号。例如，ai滤波器320可以包括存储器以及权重和偏差。wtru可以从网络实体180、182、183和/或114接收用于重置存储器以及权重和偏差例如为默认值的控制信号。
[0195]
在某些代表性实施方案中，ai滤波可包括关于以下任一者的信息作为输入：(1)先前发射的一或多个状态、和(2)一或多个信道状态条件(例如，历史信道状态条件)。
[0196]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以经由单播消息/发射/信号、广播消息/发射/信号和/或多播消息/发射/信号中的任一者接收用于配置ai滤波器320的信息。
[0197]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可接收指示禁用ai滤波的信息；并且可以基于所接收的信息禁用ai滤波。例如，在禁用ai滤波的情况下，wtru 102可以执行对应的基于规则的处理操作来代替禁用的ai滤波。
[0198]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320可包括神经网络。例如，wtru 102可以接收指示用于执行ai滤波的一组权重和/或偏差的信息，并且可以通过基于所接收的信息设置神经网络的每个神经网络节点的权重和/或偏差来训练ai滤波器320。
[0199]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以经由介质访问控制控制元素(mac ce)或下行链路控制信息(dci)接收用于配置ai滤波器320的信息。
[0200]
图9是示出由wtru实现的又一代表性方法的流程图。
[0201]
参见图9，代表性方法900可以包括在框910处，wtru 102例如从控制信令确定一个或多个调度的或配置的发射资源和相关联的元信息。在框920处，wtru 102可以基于确定的元信息从多个ai滤波器320-1、320-2和320-3中选择第一ai滤波器320-3。在框930处，wtru 102可以将与发射资源、逻辑信道标识和/或分组数据单元报头相关联的信息中的任一者作为输入420(例如，一个或多个输入420-1、420-2和/或420-3等等)应用于第一ai滤波器320-3。在框940处，wtru 102可以基于ai滤波器320-3的输出430确定一组基于ai的发射参数和ai处理的分组数据单元。在框950处，wtru 102可以使用基于ai的发射参数发射ai处理的分组数据单元。
[0202]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320可以包括存储器，并且wtru 102可以从网络实体180、182、183和/或114接收用于重置存储器的控制信号。
[0203]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320可以包括存储器以及权重和偏差，并且wtru 102可以从网络实体180、182、183和/或114接收用于重置存储器以及权重和偏差例如为默认值的控制信号。
[0204]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320包括关于以下任一者的信息作为输入：(1)先前发射的一个或多个状态，和(2)一个或多个信道状态条件(例如，历史信道状态条件)。
[0205]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以使用ai滤波器320执行基于ai的lcp；并且可以根据基于ai的lcp生成ai处理的分组数据单元。
[0206]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以经由一个或多个单播、广播和/或多播消息/发射/信号接收用于配置和/或训练ai滤波器320的信息。
[0207]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以接收指示禁用ai滤波器320的信息；并且可以基于所接收的信息禁用ai滤波器320。
[0208]
在某些代表性的实施方案中，在禁用ai滤波器的情况下，wtru 102可以执行对应的基于规则的处理操作来代替禁用的ai滤波器320。
[0209]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320可包括神经网络。例如，wtru 102可以接收指示执行ai滤波的一组权重和/或偏差的信息。wtru102可以通过基于所接收的信息设置神经网络的每个神经网络节点的权重和/或偏差来训练ai滤波器320。
[0210]
在某些代表性实施方案中，wtru 102可以经由介质访问控制控制单元(mac ce)和/或下行链路控制信息(dci)接收用于配置ai滤波器320的信息。
[0211]
图10是示出由无线发射/接收单元(wtru)实现的附加代表性方法的流程图，该无线发射/接收单元包括处理链以使用一个或多个ai滤波器从分组数据单元生成处理的分组数据单元。
[0212]
参见图10，代表性方法1000可以包括在框1010处，wtru 102基于来自网络实体180、182、183和/或114的信息确定ai滤波器320在处理链中的位置。在框1020处，wtru 102可以接收包括分组数据单元的发射。在框1030处，wtru 102可以使用ai滤波器320对分组数据单元执行ai滤波，以生成处理的分组数据单元，作为ai处理的分组数据单元。在框1040处，wtru 102可以发送或转发ai处理的分组数据单元。
[0213]
在某些代表性实施方案中，ai滤波器320可包括一个或多个预配置输入和一个或多个预配置操作，使得ai滤波器320可在处理链中的多个位置(包括处理链中确定的位置)中的任一个位置处插入到处理链中。
[0214]
在某些代表性实施方案中，ai处理的分组单元可以由wtru在侧链路信道上转发到另一wtru。
[0215]
硬件(例如，处理器、gpu或其它硬件)和适当的软件可实现具有各种架构的一个或多个神经网络(例如，ai滤波器)，这些各种架构诸如感知神经网络架构、前馈神经网络架构、径向基网络架构、深度前馈神经网络架构、递归神经网络架构、长期/短期存储器神经网络架构、门控递归单元神经网络架构、自动编码器(ae)神经网络架构、变型ae神经网络架构、去噪ae神经网络架构、稀疏神经网络架构、马尔可夫链神经网络架构、霍普菲尔德网络神经网络架构、玻尔兹曼机(bm)神经网络架构、受限bm神经网络架构、深度置信网络神经网络架构、深度卷积网络神经网络架构、去卷积网络架构、深度卷积逆图形网络k架构、生成对抗网络架构、液态机器神经网络架构、极限学习机神经网络架构、回声状态网络架构、深度残差网络架构、kohonen网络架构、支持向量机神经网络架构和神经转向机神经网络架构等等。各种架构中的每个单元可实现为回馈单元、输入单元、噪声输入单元、隐藏单元、概率隐
藏单元、尖峰隐藏单元、输出单元、匹配输入输出单元、递归单元、存储器单元、不同存储器单元、内核单元或卷积/池单元。神经网络的单元的子集可以形成多层。这些神经网络可以手动训练或通过自动训练过程来训练。
[0216]
根据代表性实施方案的用于处理数据的系统和方法可由执行包含在存储器设备中的指令序列的一个或多个处理器执行。此类指令可从其他计算机可读介质诸如辅助数据存储设备读取到存储器设备中。包含在存储器设备中的指令序列的执行致使处理器例如如上所述进行操作。在另选实施方案中，可使用硬接线电路来代替软件指令或硬接线电路可与软件指令组合以实现本发明。此类软件可远程地在容纳在机器人辅助/装置(raa)和/或另一个移动设备内的处理器上运行。在后一种情况下，数据可以通过有线或无线方式在包含传感器的raa或其他移动设备和包含运行软件的处理器的远程设备之间传输，该软件执行如上所述的比例估计和补偿。根据其他代表性实施方案，上述关于定位的一些处理可以在包含传感器/相机的设备中执行，而处理的剩余部分可以在从包含传感器/相机的设备接收到部分处理的数据之后在第二设备中执行。
[0217]
尽管上文以特定组合描述了特征和元件，但是本领域的普通技术人员将理解，每个特征或元件可单独使用或以与其他特征和元件的任何组合来使用。另外，本文所述的方法可在结合于计算机可读介质中以供计算机或处理器执行的计算机程序、软件或固件中实现。非暂态计算机可读存储介质的示例包括但不限于只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、寄存器、高速缓存存储器、半导体存储器设备、磁介质(诸如内置硬盘和可移动磁盘)、磁光介质和光介质(诸如cd-rom磁盘和数字通用光盘(dvd))。与软件相关联的处理器可用于实现用于wtru、ue、终端、基站、rnc或任何主计算机的射频收发器。
[0218]
此外，在上述实施方案中，指出了处理平台、计算系统、控制器和包含处理器的其他设备。这些设备可包含至少一个中央处理单元(“cpu”)和存储器。根据计算机编程领域的技术人员的实践，对动作和操作或指令的符号表示的引用可由各种cpu和存储器执行。此类动作和操作或指令可被认为是正在“执行的”、“计算机执行的”或“cpu执行的”。
[0219]
本领域的普通技术人员将会知道，动作和符号表示的操作或指令包括cpu对电信号的操纵。电系统表示数据位，这些数据位可导致电信号的最终变换或电信号的减少以及对在存储器系统中的存储器位置处的数据位的保持，从而重新配置或以其他方式改变cpu的操作以及进行信号的其他处理。保持数据位的存储器位置是具有与数据位对应或表示数据位的特定电属性、磁属性、光学属性或有机属性的物理位置。应当理解，代表性实施方案不限于上述平台或cpu，并且其他平台和cpu也可支持所提供的方法。
[0220]
数据位还可保持在计算机可读介质上，该计算机可读介质包括磁盘、光盘和cpu可读的任何其他易失性(例如，随机存取存储器(“ram”))或非易失性(例如，只读存储器(“rom”))海量存储系统。计算机可读介质可包括协作或互连的计算机可读介质，该协作或互连的计算机可读介质唯一地存在于处理系统上或者分布在多个互连的处理系统中，该多个互连的处理系统相对于该处理系统可以是本地的或远程的。应当理解，代表性实施方案不限于上述存储器，并且其他平台和存储器也可支持所述的方法。应当理解，代表性实施方案不限于上述平台或cpu，并且其他平台和cpu也可支持所提供的方法。
[0221]
在例示性实施方案中，本文所述的操作、过程等中的任一者可实现为存储在计算机可读介质上的计算机可读指令。计算机可读指令可由移动单元、网络元件和/或任何其他
计算设备的处理器执行。
[0222]
在系统的各方面的硬件具体实施和软件具体实施之间几乎没有区别。硬件或软件的使用通常是(但不总是，因为在某些上下文中，硬件和软件之间的选择可能会变得很重要)表示在成本和效率之间权衡的设计选择。可存在可实现本文所述的过程和/或系统和/或其他技术的各种媒介(例如，硬件、软件和/或固件)，并且优选的媒介可随部署过程和/或系统和/或其他技术的上下文而变化。例如，如果实施者确定速度和准确度最重要，则实施者可选择主要为硬件和/或固件的媒介。如果灵活性最重要，则实施者可选择主要为软件的具体实施。另选地，实施者可选择硬件、软件和/或固件的一些组合。
[0223]
上述详细描述已经通过使用框图、流程图和/或示例列出了设备和/或过程的各种实施方案。在此类框图、流程图和/或示例包含一个或多个功能和/或操作的情况下，本领域的技术人员应当理解，此类框图、流程图或示例内的每个功能和/或操作可单独地和/或共同地由广泛范围的硬件、软件、固件或几乎它们的任何组合来实现。合适的处理器包括(以举例的方式示出)通用处理器、专用处理器、常规处理器、数字信号处理器(dsp)、多个微处理器、与dsp核心相关联的一个或多个微处理器、控制器、微控制器、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、现场可编程门阵列(fpga)电路、任何其他类型的集成电路(ic)和/或状态机。
[0224]
本公开并不限于就本专利申请中所述的具体实施方案而言，这些具体实施方案旨在作为各个方面的例证。在不脱离本发明的实质和范围的前提下可进行许多修改和变型，因其对于本领域的技术人员而言将是显而易见的。除非明确如此提供，否则本技术说明书中使用的任何元件、动作或说明均不应理解为对本发明至关重要或必要。根据前面的描述，除了本文列举的那些之外，在本公开的范围内的功能上等同的方法和装置对于本领域的技术人员而言将是显而易见的。此类修改和变型旨在落入所附权利要求书的范围内。本公开仅受限于所附权利要求的条款以及此类享有权利的权利要求的等同形式的全部范围。应当理解，本公开不限于特定的方法或系统。
[0225]
还应当理解，本文所用的术语仅用于描述具体实施方案的目的，并非旨在进行限制。如本文所用，当在本文中提及时，术语“站”及其缩写“sta”、“用户装备”及其缩写“ue”可意指：(i)无线发射和/或接收单元(wtru)，诸如下文所述；(ii)wtru的若干实施方案中的任一个实施方案，诸如下文所述；(iii)具有无线功能和/或具有有线功能(例如，可拴系)的设备配置有(特别是)wtru的一些或全部结构和功能，诸如下文所述；(iii)具有无线功能和/或具有有线功能的设备配置有少于wtru的全部结构和功能的结构和功能，诸如下文所述；或(iv)等。下文相对于图1a至图1d提供了可表示本文所述的任何ue的示例性wtru的细节。
[0226]
在某些代表性实施方案中，本文所述主题的若干部分可经由专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、数字信号处理器(dsp)和/或其他集成格式来实现。然而，本领域的技术人员将认识到，本文所公开的实施方案的一些方面整体或部分地可等效地在集成电路中实现为在一个或多个计算机上运行的一个或多个计算机程序(例如，在一个或多个计算机系统上运行的一个或多个程序)、在一个或多个处理器上运行的一个或多个程序(例如，在一个或多个微处理器上运行的一个或多个程序)、固件或几乎它们的任何组合，并且根据本公开，设计电路和/或写入软件和/或固件的代码将完全在本领域技术人员的技术范围内。另外，本领域的技术人员将会知道，本文所述主题的机制可以多种形式作
为程序产品分布，并且本文所述主题的例示性实施方案适用，而不管用于实际执行该分布的信号承载介质的具体类型如何。信号承载介质的示例包括但不限于以下各项：可记录类型介质(诸如软盘、硬盘驱动器、cd、dvd、数字磁带、计算机存储器等)；和传输类型介质(诸如数字和/或模拟通信介质(例如，光纤电缆、波导、有线通信链路、无线通信链路等))。
[0227]
本文所述的主题有时示出了包含在不同的其他部件内或与不同的其他部件连接的不同的部件。应当理解，此类描绘的架构仅仅是示例，并且事实上可实现达成相同功能的许多其他架构。在概念意义上，达成相同功能的部件的任何布置是有效“相关联的”，使得可实现期望的功能。因此，本文组合以达成特定功能的任何两个部件可被视为彼此“相关联”，使得实现期望的功能，而与架构或中间部件无关。同样，如此相关联的任何两个部件也可被视为彼此“可操作地连接”或“可操作地耦合”以实现期望的功能，并且能够如此相关联的任何两个部件也可被视为“可操作地可耦合”于彼此以实现期望的功能。可操作地可耦合的具体示例包括但不限于可物理配合和/或物理交互的部件和/或可无线交互和/或无线交互的部件和/或逻辑交互和/或可逻辑交互的部件。
[0228]
关于本文使用的基本上任何复数和/或单数术语，本领域的技术人员可根据上下文和/或应用适当地从复数转换成单数和/或从单数转换成复数。为清楚起见，本文可明确地列出了各种单数/复数排列。
[0229]
本领域的技术人员应当理解，一般来讲，本文尤其是所附权利要求(例如，所附权利要求的主体)中使用的术语通常旨在作为“开放式”术语(例如，术语“包括”应解释为“包括但不限于”，术语“具有”应解释为“具有至少”，术语“包含”应解释为“包含但不限于”等)。本领域的技术人员还应当理解，如果意图说明特定数量的引入的权利要求叙述对象，则此类意图将在权利要求中明确叙述，并且在不存在此类叙述对象的情况下，不存在此类意图。例如，在预期仅一个项目的情况下，可使用术语“单个”或类似的语言。为了有助于理解，以下所附权利要求和/或本文的描述可包含使用引导短语“至少一个”和“一个或多个”来引入权利要求叙述对象。然而，此类短语的使用不应理解为暗示通过不定冠词“一个”或“一种”将包含此类引入的权利要求叙述对象的任何特定权利要求限制为包含仅一个此类叙述对象的实施方案来引入权利要求叙述对象。即使当同一权利要求包括引导短语“一个或多个”或“至少一个”和不定冠词诸如“一个”或“一种”(例如，“一个”和/或“一种”应解释为意指“至少一个”或“一个或多个”)时，也是如此。这同样适用于使用用于引入权利要求叙述对象的定冠词。另外，即使明确叙述了特定数量的引入的权利要求叙述对象，本领域的技术人员也将认识到，此类叙述应解释为意指至少所述的数量(例如，在没有其他修饰语的情况下，对“两个叙述对象”的裸叙述意指至少两个叙述对象、或者两个或更多个叙述对象)。另外，在使用类似于“a、b和c等中的至少一者”的惯例的那些实例中，一般来讲，此类构造的含义是本领域的技术人员将理解该惯例(例如，“具有a、b和c中的至少一者的系统”将包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、同时具有a和b、同时具有a和c、同时具有b和c和/或同时具有a、b和c等的系统)。在使用类似于“a、b或c等中的至少一者”的惯例的那些实例中，一般来讲，此类构造的含义是本领域的技术人员将理解该惯例(例如，“具有a、b或c中的至少一者的系统”将包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、同时具有a和b、同时具有a和c、同时具有b和c和/或同时具有a、b和c等的系统)。本领域的技术人员还应当理解，事实上，无论在说明书、权利要求书还是附图中，呈现两个或更多个另选术语的任何分离的词
语和/或短语都应当理解为设想包括术语中的一个术语、术语中的任一个术语或这两个术语的可能性。例如，短语“a或b”将被理解为包括“a”或“b”或“a和b”的可能性。另外，如本文所用，后面跟着列出多个项目和/或多个项目类别的术语
“…
中的任一个”旨在包括单独的或与其他项目和/或其他项目类别结合的项目和/或项目类别“中的任一个”、“的任何组合”、“的任何倍数”和/或“的倍数的任何组合”。此外，如本文所用，术语“组”或“群组”旨在包括任何数量的项目，包括零。另外，如本文所用，术语“数量”旨在包括任何数量，包括零。
[0230]
另外，在根据马库什群组描述本公开的特征或方面的情况下，由此本领域的技术人员将认识到，也根据马库什群组的任何单独的成员或成员的子群组来描述本公开。
[0231]
如本领域的技术人员将理解的，出于任何和所有目的(诸如就提供书面描述而言)，本文所公开的所有范围还涵盖任何和所有可能的子范围以及它们的子范围的组合。任何列出的范围均可容易地被识别为充分地描述并且使得相同的范围能够被划分成至少相等的两半、三分之一、四分之一、五分之一、十分之一等。作为非限制性示例，本文所讨论的每个范围可容易地被划分成下三分之一、中三分之一和上三分之一等。如本领域的技术人员还将理解的，诸如“最多至”、“至少”、“大于”、“小于”等的所有语言包括所引用的数字并且是指随后可被划分为如上所述的子范围的范围。最后，如本领域的技术人员将理解的，范围包括每个单独的数字。因此，例如具有1至3个单元的群组是指具有1、2或3个单元的群组。类似地，具有1至5个单元的群组是指具有1、2、3、4或5个单元的群组等。
[0232]
此外，除非另有说明，否则权利要求书不应被理解为受限于所提供的顺序或元件。另外，在任何权利要求中使用术语“用于
…
的装置”旨在调用35u.s.c.
§
112,6或装置加功能的权利要求格式，并且没有术语“用于
…
的装置”的任何权利要求并非意在如此。
[0233]
与软件相关联的处理器可用于实现射频收发器在无线发射接收单元(wtru)、用户装备(ue)、终端、基站、移动性管理实体(mme)或演进分组核心(epc)或任何主机中的使用。wtru可与模块结合使用，可在包括以下部件的硬件和/或软件中实现：软件无线电(sdr)和其他部件，诸如相机、视频相机模块、可视电话、扬声电话、振动设备、扬声器、麦克风、电视收发器、免提头戴式耳机、键盘、模块、调频(fm)无线电单元、近场通信(nfc)模块、液晶显示器(lcd)显示单元、有机发光二极管(oled)显示单元、数字音乐播放器、媒体播放器、视频游戏播放器模块、互联网浏览器和/或任何无线局域网(wlan)或超宽带(uwb)模块。
[0234]
在整个公开内容中，本领域技术人员应当理解，某些代表性实施方案可以替代形式使用或与其他代表性实施方案组合使用。
[0235]
另外，本文所述的方法可在并入计算机可读存储介质中的计算机程序、软件或固件中实现，作为计算机或处理器执行上述动作的指令。非暂态计算机可读存储介质的示例包括但不限于只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、寄存器、高速缓存存储器、半导体存储器设备、磁介质(诸如内置硬盘和可移动磁盘)、磁光介质和光介质(诸如cd-rom磁盘和数字通用光盘(dvd))。与软件相关联的处理器可用于实现用于wtru、ue、终端、基站、rnc或任何主计算机的射频收发器。

技术特征：
1.一种由无线发射/接收单元(wtru)使用一个或多个人工智能(ai)滤波器实现的方法，所述方法包括：确定发射资源和与所述发射资源相关联的元信息；基于与所述发射资源相关联的所述元信息和上下文信息中的任一者，确定所述一个或多个ai滤波器中的第一ai滤波器；将关于以下至少一者的信息作为输入应用于所述第一ai滤波器：(1)所述发射资源中的一个或多个发射资源、(2)链路质量、(3)一个或多个逻辑信道标识、(4)与所述发射资源相关联的所述元信息、和/或(5)一个或多个分组数据单元(pdu)报头或其一部分；获得所述第一ai滤波器的输出；基于所述第一ai滤波器的所述输出，获得一组ai确定的发射参数和/或一个或多个ai确定的处理的数据单元；以及使用至少一个ai确定的发射参数发射：(1)至少一个ai确定的处理的数据单元或(2)规则确定的处理的数据单元。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述发射资源是调度的发射资源或配置的发射资源。3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中所述上下文信息包括与以下任一者相关联的信息：(1)历史信道条件、(2)服务混合、(3)缓冲器中pdu的时间特性、和/或(4)所述wtru处的可用处理功率。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中：所述ai滤波器包括存储器；并且所述方法还包括从网络实体接收用于重置所述存储器的控制信号。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中：所述ai滤波器包括用于存储与权重和偏差相关联的值的存储器；并且所述方法还包括从网络实体接收用于重置所述存储器以恢复所述权重和偏差的值为默认值的控制信号。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中：所述ai滤波器使用多个ai节点；并且所述wtru包括存储器以存储(1)所述ai滤波器的ai滤波器模型、(2)与所述ai滤波器的所述多个ai节点相关联的多个权重值、以及(3)与所述ai滤波器的所述多个ai节点相关联的多个偏差值。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中应用于所述ai滤波器的所述输入包括关于以下任一者或多者的信息：(1)先前发射的一个或多个状态、和(2)一个或多个历史信道状态条件。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，所述方法还包括经由单播发射、广播发射和/或多播发射中的任一者接收用于配置所述ai滤波器的信息。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，所述方法还包括：接收指示禁用所述ai滤波器的信息；以及基于所接收的信息，禁用所述ai滤波器。10.根据权利要求9所述的方法，所述方法还包括，在禁用所述ai滤波器的情况下，执行
对应的基于规则的处理操作来代替所禁用的ai滤波器。11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中：所述ai滤波器包括神经网络；并且所述方法还包括：接收指示用于执行ai滤波的一组权重和/或偏差的信息，以及通过基于所接收的信息设置所述神经网络的每个神经网络节点的所述权重和/或偏差来训练所述ai滤波器。12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，所述方法还包括经由介质访问控制(mac)控制元素(ce)或下行链路控制信息(dci)接收用于配置所述ai滤波器的信息。13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，所述方法还包括：使用所述ai滤波器执行基于ai的逻辑信道优先化(lcp)；以及根据所述基于ai的lcp生成所述ai处理的分组数据单元。14.一种使用一个或多个人工智能(ai)滤波器的无线发射/接收单元(wtru)，所述wtru包括：处理器，所述处理器被配置为：确定发射资源和与所述发射资源相关联的元信息，基于与所述发射资源相关联的所述元信息和上下文信息中的任一者，确定所述一个或多个ai滤波器中的第一ai滤波器，将关于以下至少一者的信息作为输入应用于所述第一ai滤波器：(1)所述发射资源中的一个或多个发射资源、(2)链路质量、(3)一个或多个逻辑信道标识、(4)与所述发射资源相关联的所述元信息、和/或(5)一个或多个分组数据单元(pdu)报头或其一部分，获得所述第一ai滤波器的输出，以及基于所述第一ai滤波器的所述输出，获得一组ai确定的发射参数和/或一个或多个ai确定的处理的数据单元；和发射/接收单元，所述发射/接收单元被配置为使用至少一个ai确定的发射参数发射：(1)至少一个ai确定的处理的数据单元或(1)规则确定的处理的数据单元。15.根据权利要求14所述的wtru，其中所述发射资源是调度的发射资源或配置的发射资源。16.根据权利要求14至15中任一项所述的wtru，其中所述上下文信息包括与以下任一者相关联的信息：(1)历史信道条件、(2)服务混合、(3)缓冲器中pdu的时间特性、和/或(4)所述wtru处的可用处理功率。17.根据权利要求14至16中任一项所述的wtru，其中：所述ai滤波器包括存储器；并且所述发射/接收单元被配置为从网络实体接收用于重置所述存储器的控制信号。18.根据权利要求14至17中任一项所述的wtru，其中：所述ai滤波器包括用于存储与权重和偏差相关联的值的存储器；并且所述发射/接收单元被配置为从网络实体接收用于重置所述存储器以恢复所述权重和偏差的值为默认值的控制信号。19.根据权利要求14至18中任一项所述的wtru，其中所述ai滤波器使用多个ai节点，其
中所述wtru还包括存储器以存储(1)所述ai滤波器的ai滤波器模型、(2)与所述ai滤波器的所述多个ai节点相关联的多个权重值、以及(3)与所述ai滤波器的所述多个ai节点相关联的多个偏差值。20.根据权利要求14至19中任一项所述的wtru，其中应用于所述ai滤波器的所述输入还包括关于以下任一者或多者的信息：(1)先前发射的一个或多个状态、和(2)一个或多个历史信道状态条件。21.根据权利要求14至20中任一项所述的wtru，其中所述发射/接收单元被配置为经由单播发射、广播发射和/或多播发射中的任一者接收用于配置所述ai滤波器的信息。22.根据权利要求14至21中任一项所述的wtru，其中：所述发射/接收单元被配置为接收指示禁用所述ai滤波器的信息；并且所述处理器被配置为基于所接收的信息禁用所述ai滤波器。23.根据权利要求14至22中任一项所述的wtru，其中所述处理器被配置为在禁用所述ai滤波器的情况下，执行对应的基于规则的处理操作来代替所禁用的ai滤波器。24.根据权利要求14至23中任一项所述的wtru，其中：所述ai滤波器包括神经网络；并且所述发射/接收单元被配置为接收指示用于执行ai滤波的一组权重和/或偏差的信息，并且所述处理器被配置为通过基于所接收的信息设置所述神经网络的每个神经网络节点的权重和/或偏差来训练所述ai滤波器。25.根据权利要求14至24中任一项所述的wtru，其中所述发射/接收单元被配置为经由介质访问控制(mac)控制元素(ce)或下行链路控制信息(dci)接收用于配置所述ai滤波器的信息。26.根据权利要求14至25中任一项所述的wtru，其中所述处理器被配置为：使用所述ai滤波器执行基于ai的逻辑信道优先化(lcp)；以及根据所述基于ai的lcp生成所述ai处理的分组数据单元。

技术总结
公开了方法、装置和系统。在一个实施方案中，一种方法包括无线发射/接收单元(WTRU)在第一组资源上接收包括数据单元(DU)的发射。该WTRU基于该第一组资源选择人工智能(AI)滤波器，并且将该DU或该DU的一部分输入到该选择的AI滤波器。该WTRU对该输入的DU或其一部分执行AI滤波，以输出一组基于AI的发射参数或AI处理的DU中的任一者。该AI处理的DU包括(1)由该AI滤波器处理的该DU的第一部分和由基于规则的分量处理的该DU的第二部分，或由该AI滤波器处理的该DU；并且发射以下任一者：(1)使用一组基于规则的发射参数发射该AI处理的DU，或者(2)使用该基于AI的发射参数发射基于规则的DU。使用该基于AI的发射参数发射基于规则的DU。使用该基于AI的发射参数发射基于规则的DU。


技术研发人员：瑜伽士瓦尔
受保护的技术使用者：交互数字专利控股公司
技术研发日：2021.10.19
技术公布日：2023/8/13