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公开(公告)号：CN119678069A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202380059042.X
申请日：2023-07-19
Applicant: 高通股份有限公司
Inventor： M·A·M·希尔扎拉 , M·佐古伊 , S·耶拉马利
Abstract: 在一个方面中，网络实体可以从目标设备接收一个或多个自射频指纹(自RFFP)测量值，这些自RFFP测量值是目标设备基于目标设备所发送的一个或多个参考信号的反射而获得的。无线设备可以基于将机器学习模型应用于一个或多个自RFFP测量值，来确定目标设备的位置。
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公开(公告)号：CN119586253A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202380055242.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 高通股份有限公司
Inventor： S·耶拉马利 , T·余 , J·K·孙达拉拉詹 , A·马诺拉科斯 , M·A·M·希尔扎拉
Abstract: 本文提出的各方面可以提高机器学习(ML)训练和推理的效率和准确性，其中与ML训练/推理相关联的实体能够识别在ML训练和ML推理中是否使用相同/相似的配置集。在一个方面，UE从网络实体接收针对一组定位测量的配置，其中该配置包括与针对一组参考信号(RS)的ML数据收集或ML推理相关联的至少一个配置ID。UE基于该配置和该组RS，来执行一组定位测量。UE存储用于ML数据收集的至少一个参数，或者基于所述至少一个配置ID来加载第一神经网络(NN)。
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公开(公告)号：CN119072638A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202380035343.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 高通股份有限公司
Abstract: 公开了用于无线通信的技术。在一个方面，一种用户装备(UE)：从第一网络实体接收用于下行链路射频指纹(DL‑RFFP)定位过程的一个或多个定位辅助数据消息，该一个或多个定位辅助数据消息包括与该UE被配置为使用来进行该DL‑RFFP定位过程的机器学习模型相关的至少一个参数(1610)；以及向第二网络实体发送一个或多个位置信息消息，该一个或多个位置信息消息包括与该DL‑RFFP定位过程相关的一个或多个参数(1620)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118922736A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202380029788.6
申请日：2023-02-28
Applicant: 高通股份有限公司
IPC: G01S5/02
Abstract: 描述了用于基于虚拟接入点来预测无线测量的方法和装置。在一些实施方案中，可获得用户装备(UE)的位置，并且在给定该UE的该位置的情况下，可使用机器学习模型来生成输出，该输出包括一个或多个预测的无线测量。该输出可指示在多路径环境中的无线信道。在一些变体中，该机器学习模型可能已经是通过以下操作来训练的：获得包括多路径分量数据和无线设备的真实值位置的训练数据集；以及执行关于该多路径分量数据和该真实值位置的优化。在一些具体实施中，可在该训练期间产生包括预测的多路径分量的训练输出，并且该优化可包括在至少该预测的多路径分量与标记的多路径分量之间的误差的迭代最小化。
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公开(公告)号：CN118633307A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202280088128.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 高通股份有限公司
Abstract: 公开了用于定位的技术。在一方面，一种网络实体从至少一个网络节点接收包括一个或多个射频指纹(RFFP)测量的测量报告，其中该一个或多个RFFP测量包括第一用户装备(UE)与第二UE之间的至少一个侧链路信道的至少一个RFFP测量；基于该一个或多个RFFP测量和机器学习模块来确定目标UE的一个或多个位置，其中该机器学习模块是基于一个或多个下行链路信道的先前收集的RFFP测量、一个或多个上行链路信道的RFFP测量、一个或多个侧链路信道的RFFP测量、一个或多个侧链路锚点UE的位置、一个或多个基站的位置或它们的任何组合来训练的。
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公开(公告)号：CN118575538A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202280089700.5
申请日：2022-11-29
Applicant: 高通股份有限公司
IPC: H04W64/00
Abstract: 公开了用于无线定位的技术。在一方面，网络实体(诸如位置服务器)可以确定表征与感兴趣区域内的无线设备相关联的信道的第一信息。网络实体可以基于表征与无线设备相关联的至少一个信道的第一信息和多个射频指纹(RFFP)来确定感兴趣区域内的无线设备的位置，其中多个RFFP中的每个RFFP标识感兴趣区域内的地理位置和该感兴趣区域内该地理位置处的信道状况，并且其中感兴趣区域内的每个地理位置由多个RFFP表示，该多个RFFP由于感兴趣区域内的至少一个可重配置智能表面(RIS)的不同状态而具有不同信道状况。
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公开(公告)号：CN117941280A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202280060567.0
申请日：2022-08-17
Applicant: 高通股份有限公司
Inventor： M·A·M·希尔扎拉 , A·肯达马拉伊坎南 , S·耶拉马利 , 张晓霞
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04W74/08 , H04B17/382
Abstract: 描述了用于无线通信的方法、系统和设备。本公开内容的各方面描述了使得设备能够在不执行信道接入过程的情况下在共享射频频谱带中进行通信的基于窄波束的信道接入。具体地，本公开内容的方面描述了用于将一个或多个定向波束定义为窄波束的技术，其中，可以在干扰的上下文中确定波束的相对窄度(例如，与从几何角度定义相反)。例如，特定波束可以基于与波束相关联的一个或多个度量和空间流的数量而被确定为是窄波束，并且因此与在不进行信道接入过程的情况下的在共享射频频谱带中的通信相关联。设备可以将这样的窄波束用于在共享射频频谱带中的不进行信道接入过程的通信。
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公开(公告)号：CN117204020A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202280028825.7
申请日：2022-04-13
Applicant: 高通股份有限公司
Abstract: 描述了用于无线通信的方法、系统和设备。在一些示例中，设备(例如，用户装备(UE))可从基站获得指示一个或多个神经网络模型的配置消息。该UE随后可获得对用于一个或多个神经网络模型中的神经网络模型的信号处理规程的操作序列的指示。在一些示例中，信号处理规程包括输入预处理规程或输出预处理规程。在从基站获得信号之际，该UE可根据操作顺序对用于神经网络模型的收到信号执行信号处理规程。
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