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公开(公告)号：CN117882092A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202280058008.6
申请日：2022-09-01
申请人： 高通股份有限公司
摘要： 描述了用于无线通信的方法、系统和设备。在一些示例中，无线通信系统可支持机器学习，并且可配置用户设备(UE)以用于机器学习。UE可至少部分地基于触发事件来向基站发送包括对机器学习模型或神经网络函数的指示的请求消息。响应于该请求消息，该基站可发送机器学习模型、对应于该机器学习模型的参数集或对应于神经网络函数的配置，并且可向该UE发送激活消息以实现该机器学习模型和该神经网络函数。
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公开(公告)号：CN118575507A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202380017758.3
申请日：2023-01-10
申请人： 高通股份有限公司
摘要： 一种由用户装备(UE)进行无线通信的方法包括从网络设备接收上行链路授权。该方法还包括通过模拟数据通信栈的下部模拟介质访问控制(MAC‑A)层确定要使用由该上行链路授权分配的资源在数据分组中发送的模拟神经网络梯度的量。该确定基于模拟物理(PHY‑A)层编码方案和由该上行链路授权分配的该资源。该方法还包括将该模拟神经网络梯度分割成该数据分组。该方法还包括将该数据分组传送到该PHY‑A层以跨无线网络发送到该网络设备。
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公开(公告)号：CN118251850A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202280076052.X
申请日：2022-10-19
申请人： 高通股份有限公司
IPC分类号： H04B7/0452
摘要： 本公开的某些方面提供了用于数据的空中(OTA)聚合的技术。某些技术包括经由基站(BS)的第一传输波束向多个用户装备(UE)传输第一参考信号(RS)，其中该多个UE和该BS共享全局联合学习模型；响应于第一RS来接收第一组信号，每个信号携带用于全局联合学习模型的第一组局部梯度信息中的对应局部梯度信息，该第一组局部梯度信息包括由多个UE中的许多UE中的每个UE计算的局部梯度信息，该第一组局部梯度信息经由BS的第一接收波束来接收；以及在模拟域中聚合该第一组信号以聚合从该许多UE接收的该第一组局部梯度信息。
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公开(公告)号：CN118541700A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202380017396.8
申请日：2023-01-11
申请人： 高通股份有限公司
摘要： 一种由用户装备(UE)进行无线通信的方法包括通过协议栈的上部模拟介质访问控制(MAC‑A)层生成具有报头和数据字段的数据分组。该报头指示神经网络标识符(ID)和请求ID。该数据字段包括用于联合学习迭代的梯度数据。该方法还包括将该数据分组输送到该协议栈的下部层以供跨无线网络发送到网络设备。
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公开(公告)号：CN117441325A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202280040781.X
申请日：2022-06-07
申请人： 高通股份有限公司
IPC分类号： H04L41/16 , H04W24/04 , H04W24/02 , H04L41/0803
摘要： 本公开的某些方面提供了用于确定神经网络功能(NNF)以及配置和使用对应机器学习(ML)模型来执行一个或多个基于ML的无线通信管理过程的技术和装置。由用户装备执行的示例性方法包括：向基站(BS)发射指示该UE的至少一个无线电能力和该UE的至少一个机器学习(ML)能力的UE能力信息；以及基于该UE能力信息从该BS接收指示至少一个神经网络功能(NNF)和对应于该至少一个NNF的至少一个ML模型的ML配置信息。
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公开(公告)号：CN117242807A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202280031918.5
申请日：2022-04-05
申请人： 高通股份有限公司
IPC分类号： H04W8/24
摘要： 本公开提供了用于AI/ML的UE能力的系统、设备、装置和方法，包括在存储介质上编码的计算机程序。UE可以从网络接收报告针对AI过程或ML过程中的至少一个过程的UE能力的请求。UE可以基于报告UE能力的请求来向网络发送对以下各项中的一项或多项的指示：AI能力、ML能力、与AI过程或ML过程中的至少一项相关联的无线电能力、或者与AI过程或ML过程中的至少一项相关联的核心网络能力。
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公开(公告)号：CN118786442A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202380026465.1
申请日：2023-01-23
申请人： 高通股份有限公司
IPC分类号： G06N3/098 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/047 , H04L41/00 , H04W72/00 , H04W80/00
摘要： 公开了用于无线通信的系统和技术。例如，网络实体可确定与用于训练机器学习模型的输入数据相关联的第一数据异质性水平。在一些情况下，该网络实体可基于该第一数据异质性水平来确定用于训练该机器学习模型的第一数据聚合周期。在一些方面，网络实体可从第一客户端设备获得第一组更新的模型参数并从第二客户端设备获得第二组更新的模型参数，其中第一组更新的模型参数和第二组更新的模型参数是基于第一数据聚合周期的。在一些示例中，该网络实体可组合第一组更新的模型参数和第二组更新的模型参数以产生第一组组合后的更新的模型参数。
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公开(公告)号：CN118786441A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202380026404.5
申请日：2023-01-27
申请人： 高通股份有限公司
IPC分类号： G06N3/098 , G06N3/0455
摘要： 描述了用于无线通信的方法、系统和设备。网络实体可向一个或多个用户装备（UE）发送对神经网络权重的指示。该神经网络权重可针对联合学习神经网络的一个或多个共享层。该UE可使用该UE处的该权重和数据来训练该神经网络的个性化层。该UE可向该网络实体发送层更新。该网络实体可基于该更新来训练该神经网络。该UE可向该网络实体传送发送，该发送可根据该UE和该网络实体处的该神经网络来进行处理。
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公开(公告)号：CN118592017A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202380017710.2
申请日：2023-01-10
申请人： 高通股份有限公司
IPC分类号： H04L41/16 , H04L41/042 , H04L41/34
摘要： 一种由用户装备(UE)进行无线通信的方法包括从网络设备接收发起针对一轮联合学习的梯度计算的请求。该方法还包括响应于接收到发起梯度计算的该请求而计算梯度。该方法还包括向该网络设备通知该梯度的可用性。该方法还包括从该网络设备接收启用该梯度到该网络设备的输送的信息。该方法还包括响应于接收到启用输送的该信息而向该网络设备输送该梯度。
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公开(公告)号：CN117837192A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202280056521.1
申请日：2022-08-26
申请人： 高通股份有限公司
IPC分类号： H04W24/02 , H04L41/5051 , H04L41/16
摘要： 描述了用于无线通信的方法、系统和设备。用户设备(UE)可以与无线通信网络内的网络实体进行通信。该UE可以向该网络实体发射对信息的请求，并且响应于该请求，该UE可以从该网络实体接收所请求的信息。例如，该UE可以从与该网络实体相关联的一个或多个数据储存库请求数据。在一些示例中，信息请求可以与关联于该网络的操作的一个或多个测量相关联。在一些情况下，该UE可以使用机器学习模型基于与该一个或多个测量相关联的信息来执行训练或推断。
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