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WO2024138692A1 - 空间滤波器预测方法、终端设备及网络设备 - Google Patents

空间滤波器预测方法、终端设备及网络设备 Download PDF

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Publication number
WO2024138692A1
WO2024138692A1 PCT/CN2022/144184 CN2022144184W WO2024138692A1 WO 2024138692 A1 WO2024138692 A1 WO 2024138692A1 CN 2022144184 W CN2022144184 W CN 2022144184W WO 2024138692 A1 WO2024138692 A1 WO 2024138692A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
spatial filter
filter set
terminal device
spatial
network device
Prior art date
Application number
PCT/CN2022/144184
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
曹建飞
Original Assignee
Oppo广东移动通信有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Oppo广东移动通信有限公司 filed Critical Oppo广东移动通信有限公司
Priority to PCT/CN2022/144184 priority Critical patent/WO2024138692A1/zh
Publication of WO2024138692A1 publication Critical patent/WO2024138692A1/zh

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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/24—Cell structures
    • H04W16/28—Cell structures using beam steering

Definitions

  • the present application relates to the field of communication technology, and more specifically, to a spatial filter prediction method, terminal equipment and network equipment.
  • the present application provides a spatial filter prediction method, a terminal device and a network device.
  • the following introduces several aspects involved in the present application.
  • a spatial filter prediction method comprising: a terminal device measures a first spatial filter set; the terminal device performs spatial filter prediction on a second spatial filter set based on the measurement result of the first spatial filter set; wherein the first spatial filter set corresponds to a first frequency band, and the second spatial filter set corresponds to a second frequency band.
  • a spatial filter prediction method comprising: a network device receives a measurement result of a first spatial filter set sent by a terminal device; the network device performs spatial filter prediction on a second spatial filter set based on the measurement result of the first spatial filter set; wherein the first spatial filter set corresponds to a first frequency band, and the second spatial filter set corresponds to a second frequency band.
  • a terminal device including: a measurement unit for measuring a first spatial filter set; a prediction unit for performing spatial filter prediction on a second spatial filter set based on the measurement results of the first spatial filter set; wherein the first spatial filter set corresponds to a first frequency band, and the second spatial filter set corresponds to a second frequency band.
  • a network device including: a sending unit, used to send first configuration information to a terminal device, the first configuration information is used to configure a first spatial filter set and/or a second spatial filter set, and the measurement result of the first spatial filter set is used to perform spatial filter prediction on the second spatial filter set; wherein the first spatial filter set corresponds to a first frequency band, and the second spatial filter set corresponds to a second frequency band.
  • a network device including: a receiving unit for receiving the measurement results of a first spatial filter set sent by a terminal device; a prediction unit for performing spatial filter prediction on a second spatial filter set based on the measurement results of the first spatial filter set; wherein the first spatial filter set corresponds to a first frequency band, and the second spatial filter set corresponds to a second frequency band.
  • a terminal device comprising a memory and a processor, wherein the memory is used to store programs, and the processor is used to call the programs in the memory to execute the method described in the first aspect or the third aspect.
  • a network device comprising a memory and a processor, wherein the memory is used to store programs, and the processor is used to call the programs in the memory to execute the method described in the second aspect or the fourth aspect.
  • a device comprising a processor, configured to call a program from a memory to execute the method described in any one of the first to fourth aspects.
  • a computer program product comprising a program, wherein the program enables a computer to execute the method described in any one of the first to fourth aspects.
  • a computer program is provided, wherein the computer program enables a computer to execute the method described in any one of the first to fourth aspects.
  • the present application predicts the spatial filter set of other frequency bands (such as the second frequency band) based on the measurement results of the spatial filter set corresponding to some frequency bands (such as the first frequency band), thereby eliminating the need to measure the spatial filters corresponding to all frequency bands, thereby reducing the overhead and measurement delay of the terminal device.
  • FIG. 1 is a wireless communication system 100 to which an embodiment of the present application is applied.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a multi-beam system to which an embodiment of the present application is applicable.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a multi-beam system applicable to another embodiment of the present application.
  • FIG4 is a schematic diagram of downlink beam scanning provided in an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of a neuron to which an embodiment of the present application is applicable.
  • FIG6 is a schematic diagram of a neural network applicable to an embodiment of the present application.
  • FIG. 11 is a schematic diagram of beam prediction in the spatial domain provided by another embodiment of the present application.
  • FIG13 is a schematic diagram of a first spatial filter set and a second spatial filter set provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 20 is a schematic block diagram of a network device provided in an embodiment of the present application.
  • Base station can broadly cover various names as follows, or be replaced with the following names, such as: NodeB, evolved NodeB (eNB), next generation NodeB (gNB), relay station, access point, transmitting and receiving point (TRP), transmitting point (TP), master station MeNB, secondary station SeNB, multi-standard radio (MSR) node, home base station, network controller, access node, wireless node, access point (AP), transmission node, transceiver node, baseband unit (BBU), remote radio unit (RRU), active antenna unit (AAU), remote radio head (RRH), central unit (CU), distributed unit (DU), positioning node, etc.
  • the communication system can cover the area where terminal 321 is located through beam 311.
  • the communication system can cover the area where terminal 322 is located through beam 312.
  • the communication system can cover the areas where terminals 323 and 324 are located through beam 313.
  • the communication system can cover the area where terminal 325 is located through beam 314.
  • the downlink beam scanning process can be divided into three processes, which are respectively denoted as the P1 process, the P2 process and the P3 process.
  • the P1 process may refer to the network device using different transmit beams for transmission and the terminal device using different receive beams for reception, as shown in Figure 4 (a).
  • the P2 process may refer to the network device using different transmit wave numbers for transmission and the terminal device using the same receive beam for reception, as shown in Figure 4 (b).
  • the P3 process may refer to the network device using the same transmit beam for transmission and the terminal device using different receive beams for reception, as shown in Figure 4 (c).
  • L3 measurement amounts may also be used as beam measurement amounts.
  • the measurement amounts applicable to the embodiment of the present application may also be measurement amounts newly introduced in future communication systems.
  • the beam measurement and reporting process may refer to that the terminal device may measure multiple transmit beams (P2 process) or transmit receive beam pairs (P1 process) to perform beam selection. For example, the terminal device may select the optimal beam and send the optimal beam to the network device.
  • the optimal beam may be, for example, the K beams with the highest L1-RSPR or L1-SINR, where K is an integer greater than or equal to 1.
  • the terminal device may report only the beam information of the optimal beam, or may report the measurement results corresponding to the optimal beam at the same time.
  • the beam information may include the identification of the reference signal, the number of the reference signal, etc.
  • the terminal device may report the beam in the form of CSI.
  • the network device can decode the beam information reported by the terminal device and select the transmit beam to be used from the beam reported by the terminal device.
  • the network device can indicate the beam information to the terminal device through the transmission configuration indicator (TCI) state to indicate the transmit beam to be used.
  • TCI state may include an SSB index or a CSI-RS resource index, and one index may correspond to one beam.
  • the terminal device can perform downlink reception based on the receive beam corresponding to the transmit beam of the SSB or CSI-RS.
  • the above-mentioned TCI state can be carried through media access control (MAC) signaling and/or downlink control information (DCI) signaling, and the embodiments of the present application do not specifically limit this.
  • MAC media access control
  • DCI downlink control information
  • the first model can be a neural network model, such as an AI model or an ML model.
  • the neural network model is introduced below.
  • a neural network can be understood as a computing model composed of multiple interconnected neuron nodes, where the connection between nodes can represent the weighted value from the input signal to the output signal, usually called the weight. Each node performs a weighted summation of different input signals and outputs them through a specific activation function.
  • neurons can rely on activation functions to achieve nonlinear mapping, where the input of the neuron can be denoted as A, each dimension of the input is denoted as a j , and the corresponding weight is denoted as w j , which together with the summation units (SU) can enhance or weaken the input.
  • the output of SU can be input into the activation function f to obtain the output t, where the value of j is 1, 2, ..., n.
  • CNN convolutional neural network
  • RNN recurrent neural network
  • DNN deep neural network
  • the input layer 610 is used to input data, where the input data may be, for example, a received signal received by a receiver.
  • the hidden layer 620 is used to process the input data, for example, to decompress the received signal.
  • the output layer 630 is used to output processed output data, for example, to output a decompressed signal.
  • the neural network includes multiple layers, each layer includes multiple neurons, and the neurons between layers can be fully connected or partially connected. For connected neurons, the output of the neurons in the previous layer can be used as the input of the neurons in the next layer.
  • CNN is a deep neural network with a convolutional structure, and its structure is shown in FIG. 7 , which may include an input layer 710 , a convolutional layer 720 , a pooling layer 730 , a fully connected layer 740 , and an output layer 750 .
  • Each convolution layer 720 may include a plurality of convolution operators, which are also called kernels.
  • the convolution operator can be regarded as a filter for extracting specific information from the input signal.
  • the convolution operator can essentially be a weight matrix, which is usually predefined.
  • weight values in these weight matrices need to be obtained through a lot of training in practical applications.
  • the weight matrices formed by the weight values obtained through training can extract information from the input signal, thereby helping CNN to make correct predictions.
  • the initial convolutional layer often extracts more general features, which can also be called low-level features. As the depth of CNN increases, the features extracted by the subsequent convolutional layers become more and more complex.
  • Pooling layer 730 because it is often necessary to reduce the number of training parameters, it is often necessary to periodically introduce a pooling layer after the convolution layer.
  • a convolution layer may be followed by a pooling layer as shown in FIG7, or multiple convolution layers may be followed by one or more pooling layers.
  • the only purpose of the pooling layer is to reduce the spatial size of the extracted information.
  • the fully connected layer 740 after being processed by the convolution layer 720 and the pooling layer 730, is not sufficient for CNN to output the required output information. Because as mentioned above, the convolution layer 720 and the pooling layer 730 will only extract features and reduce the parameters brought by the input data. However, in order to generate the final output information (for example, the bit stream of the original information transmitted by the transmitter), CNN also needs to use the fully connected layer 740.
  • the fully connected layer 740 may include multiple hidden layers, and the parameters contained in the multiple hidden layers may be pre-trained according to the relevant training data of the specific task type.
  • the task type may include decoding the data signal received by the receiver.
  • the task type may also include channel estimation based on the pilot signal received by the receiver.
  • the output layer 750 is used to output the result.
  • the output layer 750 is provided with a loss function (e.g., a loss function similar to the classification cross entropy) for calculating the prediction error, or for evaluating the difference between the result (also called the predicted value) output by the CNN model and the ideal result (also called the true value).
  • a loss function e.g., a loss function similar to the classification cross entropy
  • the CNN model needs to be trained.
  • the backpropagation algorithm can be used to train the CNN model.
  • the BP training process consists of a forward propagation process and a backpropagation process.
  • the forward propagation process as shown in Figure 7, the propagation from 710 to 750 is forward propagation
  • the input data is input into the above layers of the CNN model, processed layer by layer and transmitted to the output layer.
  • the minimization of the above loss function is used as the optimization goal, and the backpropagation is turned into (as shown in Figure 7, the propagation from 750 to 710 is backpropagation), and the partial derivatives of the optimization target to the weight of each neuron are obtained layer by layer, forming the gradient of the optimization target to the weight vector, which is used as the basis for modifying the model weight.
  • the training process of CNN is completed in the weight modification process. When the above error reaches the expected value, the training process of CNN ends.
  • the CNN shown in FIG. 7 is only an example of a convolutional neural network.
  • the convolutional neural network may also exist in the form of other network models, which is not limited in the embodiments of the present application.
  • RNNs The purpose of RNNs is to process sequence data.
  • traditional neural network models for example, CNN models
  • the layers are fully connected from the input layer to the hidden layer and then to the output layer, and the nodes between each layer are disconnected.
  • this ordinary neural network is powerless for many problems. For example, if you want to predict the next word in a sentence, you generally need to use the previous word, because the previous and next words in a sentence are not independent.
  • RNNs are called recurrent neural networks because the current output of a sequence is also related to the previous output.
  • RNNs can process sequence data of any length.
  • the training of RNN is the same as the training of traditional ANN (artificial neural network).
  • BPTT back propagation through time
  • Figure 8 is a schematic diagram of the RNN structure, where each circle can be regarded as a unit, and each unit does the same thing, so it can be folded to look like the left half of the figure. To explain RNN in one sentence, it is a unit structure that is reused.
  • LSTM long short-term memory
  • LSTM introduces a new memory unit c t (also called "cell state”), which is used for linear cyclic information transmission and outputs information to the external state h t of the hidden layer.
  • c t records the historical information up to the current moment.
  • the memory unit determines which states should be retained and which states should be forgotten, solving the defects of traditional RNN in long-term memory.
  • the memory unit introduces a gate control mechanism to control the path of information transmission, similar to the gate in the data circuit, "0" means closed, and "1" means open.
  • the memory unit includes a forget gate 910, an input gate 920, and an output gate 930.
  • the forget gate is used to control how much information the memory unit c t-1 at the previous moment needs to forget
  • the input gate is used to control the candidate state at the current moment. How much information needs to be stored?
  • the output gate is used to control how much information the memory unit c t at the current moment needs to output to the external state h t .
  • the following introduces the beam management solution based on the first model in combination with the training process and prediction process of the first model.
  • the beam measurement results of beam set B can be used as the first model training data. That is, the first model is trained based on the beam measurement results of beam set B, so that the first model can predict the available beams from beam set A.
  • the beam measurement results of the above-mentioned beam set B may include measurement results corresponding to the L1 measurement quantity, and/or indication information of the selected beam in beam set B (for example, transmitting beam identifier, receiving beam identifier or beam pair identifier, etc.).
  • the input of the first model may include the link quality measurement results (for example, L1 measurement quantity) corresponding to the beams in beam set A, and the prediction results output by the first model may include the target beam selected from beam set A and the link quality corresponding to the target beam.
  • the link quality measurement results for example, L1 measurement quantity
  • the target beam may be one or more beams. Taking the case where the target beam is one beam as an example, the target beam may be the best beam or a relatively good beam in the beam set A. Taking the case where the target beam is multiple beams as an example, the target beam may be multiple beams in the beam set A that meet the requirements, where meeting the requirements may be understood as the link quality corresponding to the beam meeting the requirements, for example, the link quality corresponding to the beam is greater than or equal to a threshold.
  • the target beam may refer to one or more beam pairs, wherein each beam pair may include a receiving beam or a transmitting beam.
  • the target beam may be the optimal beam pair or a relatively optimal beam pair in beam set A.
  • the target beam may be multiple beam pairs that meet the requirements in beam set A, wherein meeting the requirements may be understood as the link quality corresponding to the beam pair meeting the requirements, for example, the link quality corresponding to the beam pair is greater than or equal to a threshold.
  • the link quality in the embodiment of the present application can be determined by one or more measurement quantities introduced above.
  • the link quality in the embodiment of the present application can also be determined based on other measurement quantities in future communication systems, and the embodiment of the present application is not limited to this.
  • link quality is determined based on one or more measurement quantities, which can be understood as link quality being obtained by processing one or more measurement quantities.
  • link quality can also be a measurement quantity. This embodiment of the present application does not limit this.
  • the beam set B may be a different beam set from the beam set A.
  • beam set B may be a subset of beam set A. Accordingly, by measuring fewer beams (beams in beam set B), predictions for more beams (beams in beam set A) may be achieved. Compared with the above-mentioned scheme for beam selection based on traversing all combinations, it helps to reduce the time for executing the beam selection process.
  • the beams in the beam set B and the beams in beam set A may be completely different beams. For example, there is no intersection between beam set B and beam set A, but the beam direction corresponding to beam set B may be similar to the beam direction corresponding to beam set A.
  • the beam set B and the beam set A may be completely the same beam set.
  • Two application scenarios of beam prediction are introduced below in conjunction with Figures 10 to 12.
  • the two application scenarios are downlink beam prediction in the space domain and downlink beam prediction in the time domain.
  • FIG10 shows the input and output relationship of the model. It can be considered that the model solves a multi-classification problem.
  • the input of the model is the measurement result of the beam set B
  • the output is the target beam selected from the beam set A.
  • the target beam is the optimal K beams or beam pairs among all predicted beams or beam pairs in the beam set A.
  • the target beam can be indicated by the index of the target beam.
  • Beam set B may be a partial subset of beam set A, and beam set A may be understood as the full set.
  • a partial subset may be a part of the full set.
  • the labels used by the model may be the best K beam indices or beam pair indices measured in the full set.
  • the model shown in FIG11 can be understood as a linear regression problem. Its input and output relationship is the relationship from the L1-RSRP of the partial subset to the L1-RSRP of the optimal K beams (pairs).
  • the input part of the model of FIG11 is the same as that of the model of FIG10, except that the output of the model in FIG11 is the L1-RSRP corresponding to the optimal K beams (pairs).
  • the labels used by the model are the optimal K L1-RSRPs measured in the full set and the indexes of the corresponding K beams (pairs).
  • the beam prediction in the time domain takes the prediction of the beam (pair) in the time domain and its performance as an example, and the selected LSTM model is shown in Figure 12.
  • the LSTM model can be understood as extending M instances as input in time series, which is equivalent to the cascade of M LSTM basic units.
  • the input of each LSTM unit is the measurement result of the beam set B#M.
  • the index of the beam (pair) of the beam set B#M can be implicitly input through the fixed method of L1-RSRP.
  • the LSTM model can predict the optimal beam (pair), performance, and duration of the optimal beam (pair) within the next F time units.
  • the beam (pair) in the embodiments of the present application may represent a beam or a beam pair.
  • a beam may refer to a transmit beam or a receive beam
  • a beam pair may refer to a pair of a transmit beam and a receive beam.
  • a beam may be interchangeable with a spatial filter.
  • the following description will be given using a spatial filter as an example. It will be understood that a spatial filter not specifically described below may represent a beam and/or a beam pair. A beam pair may also be referred to as a transmit and receive spatial filter.
  • inference and prediction For a model, its output can be understood as inference and prediction.
  • inference and prediction have the same meaning and can be interchangeable.
  • the main focus is on the process of using the model, that is, using the trained model to perform beam prediction.
  • both spatial filter selection in the space domain and time domain can be predicted by spatial filter to reduce the terminal device overhead and measurement delay.
  • spatial filter selection in the frequency domain if the terminal device measures and reports for each frequency band, it will also increase the terminal device overhead and measurement delay.
  • an embodiment of the present application proposes a spatial filter prediction method and device, which predicts the spatial filter set on other frequency bands based on the measurement results of the spatial filter set on some frequency bands, thereby reducing the overhead and measurement delay of the terminal equipment.
  • the spatial filter prediction for the second spatial filter set may be performed using the measurement result of the first spatial filter set.
  • the first spatial filter set may correspond to a first frequency band
  • the second spatial filter set may correspond to a second frequency band.
  • the device can be a terminal device or a network device.
  • the device can also be a third-party device.
  • FIG. 16 shows the case where the device is a terminal device
  • FIG. 17 shows the case where the device is a network device. The following will introduce these two cases in detail in conjunction with FIG. 16 and FIG. 17.
  • the embodiments of the present application do not specifically limit the first frequency band and the second frequency band.
  • the first frequency band and the second frequency band are different.
  • the first frequency band and the second frequency band are different, which may mean that the first frequency band and the second frequency band are completely different, or the first frequency band and the second frequency band are not completely the same.
  • the first frequency band and the second frequency band do not overlap at all.
  • the first frequency band and the second frequency band partially overlap and partially do not overlap.
  • there is an inclusion relationship between the first frequency band and the second frequency band such as the frequency band range of the second frequency band includes the frequency band range of the first frequency band.
  • the correspondence between the first spatial filter set and the first frequency band may refer to the first spatial filter set being a spatial filter set corresponding to the first frequency band.
  • the first spatial filter set may include a transmit spatial filter (such as a downstream transmit spatial filter), or the first spatial filter set may include a transmit and receive spatial filter (such as a downstream transmit and receive spatial filter).
  • a transmit spatial filter such as a downstream transmit spatial filter
  • a transmit and receive spatial filter such as a downstream transmit and receive spatial filter
  • the second spatial filter set corresponding to the second frequency band may refer to the second spatial filter set being a spatial filter set corresponding to the second frequency band.
  • the second spatial filter set may include a transmitting spatial filter, or the second spatial filter set may include transmitting and receiving spatial filters.
  • the following description is taken as an example of a spatial filter.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the number of spatial filters included in the second spatial filter set, and the second spatial filter set may include any positive integer number of spatial filters.
  • the spatial filters in the first spatial filter set may be indicated by a downlink reference signal.
  • the downlink reference signal may include, for example, an SSB or a CSI-RS.
  • the first spatial filter set may include an SSB or a CSI-RS.
  • the spatial filters in the second spatial filter set may be indicated by a downlink reference signal.
  • the downlink reference signal may include, for example, an SSB or a CSI-RS.
  • the second spatial filter set may include an SSB or a CSI-RS.
  • the first spatial filter set is a spatial filter set that needs to be measured
  • the second spatial filter set is a spatial filter set that does not need to be measured.
  • the first spatial filter set can be called a measurement set
  • the second spatial filter set can be called a prediction set.
  • the first spatial filter set can be measured by the terminal device.
  • the way in which the terminal device measures the first spatial filter set is similar to the way described above, and the content not described in detail can be found in the description above.
  • the terminal device can measure the spatial filters in the first spatial filter set to obtain the measurement results of the first spatial filter set. If the spatial filters in the first spatial filter set include a transmitting spatial filter, the terminal device can measure the transmitting spatial filter. If the spatial filters in the first spatial filter set include transmitting and receiving spatial filters, the terminal device can measure the transmitting and receiving spatial filters. Of course, the terminal device can also only measure the transmitting spatial filter in the transmitting and receiving spatial filters. Measuring the spatial filter can refer to measuring the reference signal on the spatial filter. For example, the terminal device can measure the SSB or CSI-RS on the spatial filter to obtain the corresponding measurement results.
  • Performing spatial filter prediction on the second spatial filter set may refer to determining the prediction result of the second spatial filter set.
  • the prediction result may include one or more of the following: an optimal spatial filter, an optimal transmit and receive spatial filter, a link quality corresponding to the optimal spatial filter, and a link quality corresponding to the optimal transmit and receive spatial filter.
  • the optimal spatial filter may be represented by the index information of the optimal spatial filter
  • the optimal transmit and receive spatial filter may be represented by the index information of the optimal transmit and receive spatial filter.
  • the index of the spatial filter may include the index of the SSB and/or the index of the CSI-RS resource.
  • the index of the transmit and receive spatial filter may include the index of the SSB and/or the index of the CSI-RS resource.
  • the link quality may also be referred to as spatial filter quality.
  • the link quality may include one or more of RSRP and SINR.
  • the link quality may be the link quality of L1, for example, the link quality may include one or more of L1-RSRP and L1-SINR.
  • the prediction result may include the index information of the optimal spatial filter.
  • the prediction result may include the link quality corresponding to the optimal spatial filter.
  • the prediction result may include the index information of the optimal spatial filter and the link quality corresponding to the optimal spatial filter.
  • the prediction result may include the index information of the optimal transmission and reception spatial filters.
  • the prediction result may include the link quality corresponding to the optimal transmission and reception spatial filters.
  • the prediction result may include the index information of the optimal transmission and reception spatial filters and the link quality corresponding to the optimal transmission and reception spatial filters.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the number of spatial filters included in the optimal spatial filter.
  • the optimal spatial filter may refer to one or more optimal spatial filters.
  • the optimal spatial filter may refer to the optimal K spatial filters, K ⁇ 1.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the number of transmit and receive spatial filters included in the optimal transmit and receive spatial filter.
  • the optimal transmit and receive spatial filter may refer to one or more optimal transmit and receive spatial filters.
  • the optimal transmit and receive spatial filter may refer to the optimal Z transmit and receive spatial filters, where Z ⁇ 1.
  • the prediction result may also include qualified spatial filter information.
  • the qualified spatial filter may include a spatial filter whose link quality is greater than a preset threshold.
  • the qualified spatial filter information may include better spatial filter information.
  • the prediction result may include one or more of the following: a better spatial filter, a better transmitting and receiving spatial filter, a link quality corresponding to the better spatial filter, and a link quality corresponding to the better transmitting and receiving spatial filter.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the number of first spatial filter sets and the number of second spatial filter sets.
  • the number of first spatial filter sets can be one or more, and the number of second spatial filter sets can be one or more.
  • the measurement results of multiple first spatial filter sets can be used to perform spatial filter prediction on multiple second spatial filter sets, or the measurement results of multiple first spatial filter sets can be used to perform spatial filter prediction on a second spatial filter set, or the measurement results of a first wave number set can be used to perform spatial filter prediction on a second spatial filter set, or the measurement results of a first spatial filter set can be used to perform spatial filter prediction on multiple second spatial filter sets.
  • the first spatial filter set and the second spatial filter set are introduced below.
  • the frequency band corresponding to the first spatial filter set is represented by a solid line
  • the frequency band corresponding to the second spatial filter set is represented by a dotted line.
  • Figure 13 shows the first spatial filter set and the second spatial filter set at multiple moments.
  • the terminal device can perform periodic measurements on the first spatial filter set. We mainly introduce one moment (such as moment 8).
  • the frequency band corresponding to the first spatial filter set shown in FIG13 is adjacent to the frequency band corresponding to the second spatial filter set, but the embodiment of the present application is not limited thereto.
  • the first frequency band and the second frequency band may also be in different frequency ranges (FR).
  • the first frequency band is located at FR1 and the second frequency band is located at FR2.
  • the first frequency band and the second frequency band may be located at different frequency bands within one FR, such as the first frequency band is located at band#257 and the second frequency band is located at band#260.
  • the first model may be the neural network model introduced above.
  • the first model may be an AI model or an ML model.
  • the first model may use one or more model structures of DNN, CNN, and RNN.
  • RNN may include, for example, LSTM and GRU.
  • the input of the first model includes the measurement results of the M spatial filters in each of the N first spatial filter sets. That is, the input of the first model may include the measurement results of the spatial filter #1 in the first spatial filter set 1, ..., the measurement results of the spatial filter #M1 in the first spatial filter set 1, the measurement results of the spatial filter #1 in the first spatial filter set 2, ..., the measurement results of the spatial filter #M2 in the first spatial filter set 2, ..., the measurement results of the spatial filter #1 in the first spatial filter set N, ..., the measurement results of the spatial filter #MN in the first spatial filter set N.
  • the output of the first model includes the first K spatial filters of each of the P second spatial filter sets. That is, the output of the first model may include the first K spatial filters in the second spatial filter set 1, the first K spatial filters in the second spatial filter set 2, ..., the first K spatial filters in the second spatial filter set P.
  • the input of the first model includes the measurement results of the M spatial filters in each of the N first spatial filter sets, that is, the input of the first model in FIG15 is the same as the input of the first model in FIG14 .
  • the output of the first model includes the link quality corresponding to the first K spatial filters in each of the P second spatial filter sets.
  • the output of the first model may include the link quality corresponding to the first K spatial filters in the second spatial filter set 1, the link quality corresponding to the first K spatial filters in the second spatial filter set 2, ..., the link quality corresponding to the first K spatial filters in the second spatial filter set P.
  • Figure 16 shows a scheme in which a terminal device performs spatial filter prediction on a second spatial filter set.
  • Figure 17 shows a scheme in which a network device performs spatial filter prediction on a second spatial filter set.
  • the method shown in FIG. 16 includes step S1610 and step S1620 .
  • step S1610 the terminal device measures a first spatial filter set.
  • step S1620 the terminal device performs spatial filter prediction on the second spatial filter set according to the measurement result of the first spatial filter set.
  • the first spatial filter set and the second spatial filter set can be configured by the network device to the terminal device.
  • the network device can send first configuration information to the terminal device.
  • the first configuration information can be used to configure the first spatial filter set and/or the second spatial filter set.
  • the network device can configure the first spatial filter set BN and the second spatial filter set AP to the terminal device.
  • the first spatial filter set and/or the second spatial filter set can be determined based on the capability of the terminal device.
  • the terminal device before the network device sends the first configuration information to the terminal device, the terminal device can send the first capability information to the network device.
  • the first capability information can be used to determine the first spatial filter set and/or the second spatial filter set.
  • the first capability information may include measurement capability and/or prediction capability.
  • the first capability information may include one or more of the following: whether the terminal device supports measurement of spatial filters, whether the terminal device supports prediction of spatial filters, the number of supported measurement spatial filters, and the number of supported prediction spatial filters.
  • the first capability information may include one or more of the following: the number of spatial filter sets that can be measured, the number of spatial filter sets that can be predicted, the number of spatial filters that can be measured, and the number of spatial filters that can be predicted.
  • the number of measurable spatial filter sets may refer to the number of spatial filter sets corresponding to the frequency bands that can be measured. Taking the frequency band as CC/BWP as an example, the number of measurable spatial filter sets may refer to the number of spatial filter sets corresponding to the frequency bands that can be measured at most.
  • the number of spatial filters that can be predicted may include the total number of spatial filters that can be predicted and the number of spatial filters that can be predicted for a spatial filter set.
  • the number of spatial filters may refer to the number of SSB and/or CSI-RS resources.
  • the number of spatial filters in a spatial filter set that can be predicted may refer to how many SSB and/or CSI-RS resources can be predicted at most in the spatial filter set corresponding to each CC/BWP.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the way in which the network device configures the first spatial filter set.
  • the network device may configure only one set of spatial filter sets, which is the first spatial filter set, and the terminal device measures the spatial filter set.
  • the network device may configure multiple sets of spatial filter sets for the terminal device, and the first spatial filter set is one of the multiple sets of spatial filter sets. After configuring multiple sets of spatial filter sets, the network device may send a first message to the terminal device, and the first message is used to activate one of the multiple sets of spatial filter sets, and the terminal device may measure the activated set of spatial filter sets.
  • the network device may activate any one of the multiple sets of spatial filter sets, or the network device may choose which set of spatial filter sets to activate based on the actual deployment and antenna configuration.
  • the activated spatial filter set may be the first spatial filter set.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the way in which the network device activates the first spatial filter set.
  • the network device may use MAC CE to activate the first spatial filter set.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the way in which the network device configures the second spatial filter set.
  • the network device may configure only one set of spatial filter sets, which is the second spatial filter set, and the terminal device measures the spatial filter set.
  • the network device may configure multiple sets of spatial filter sets for the terminal device, and the second spatial filter set is one of the multiple sets of spatial filter sets. After configuring multiple sets of spatial filter sets, the network device may send a second message to the terminal device, and the second message is used to activate one of the multiple sets of spatial filter sets, and the terminal device may measure the activated set of spatial filter sets.
  • the network device may activate any one of the multiple sets of spatial filter sets, or the network device may choose which set of spatial filter sets to activate based on the actual deployment and antenna configuration.
  • the activated spatial filter set may be the second spatial filter set.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the way in which the network device activates the second spatial filter set.
  • the network device may use MAC CE to activate the second spatial filter set.
  • the second spatial filter set can be determined based on the first spatial filter set, or the second spatial filter set is associated with the first spatial filter set. As shown in Figure 13, the spatial filter set B1 is associated with the spatial filter set A1.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the method for determining the second spatial filter set.
  • the second spatial filter set may be the same as the first spatial filter set, or in other words, the second spatial filter set is the same as the spatial filter in the first spatial filter set, or in other words, the second spatial filter set is the same as the spatial filter index in the first spatial filter set.
  • the spatial filters in the second spatial filter set may also be part of the spatial filters in the first spatial filter set.
  • the network device can only configure the first spatial filter set.
  • the second spatial filter set can be indicated to the terminal device by means of an indication.
  • the network device can send an indication message to the terminal device, and the indication message is used to indicate that the second spatial filter set is the same as the first spatial filter set.
  • the second spatial filter set can also be determined by the terminal device itself.
  • the terminal device can also determine the second spatial filter set based on the first spatial filter set.
  • the network device can indicate which first spatial filter set the second spatial filter set is based on. If the number of second spatial filter sets includes multiple, the network device can also indicate which first spatial filter set each second spatial filter set is based on. Different second spatial filter sets can be determined based on the same first spatial filter set, or based on different first spatial filter sets.
  • the first spatial filter set on which the second spatial filter set is based can be a spatial filter set without spatial domain spatial filter prediction.
  • the first spatial filter set includes N spatial filter sets, denoted as set Bn, 1 ⁇ n ⁇ N
  • the second spatial filter set includes P spatial filter sets, denoted as set Ap, 1 ⁇ p ⁇ P.
  • the network device can indicate that set A1 is the same as set B1, set A2 is the same as set B2, set A3 is the same as set B3, etc.
  • the network device can also indicate that set A1 and set A2 are the same as set B1.
  • the network device may only configure the first spatial filter set but not the second spatial filter set, which can save signaling overhead.
  • some of the multiple second spatial filter sets may be configured by the network device, and some of the spatial filter sets may be determined based on the first spatial filter set, which is not specifically limited in the embodiment of the present application.
  • the second spatial filter set is determined based on the first spatial filter set.
  • the first spatial filter set can also be determined based on the second spatial filter set.
  • the specific determination method is similar to the above method, and for the sake of brevity, it will not be repeated here.
  • the terminal device may send the prediction result of the second spatial filter set to the network device.
  • the network device may make a spatial filter indication to the terminal device based on the prediction result of the second spatial filter set.
  • the prediction results of the multiple second spatial filter sets can be carried in the same message, or carried in different messages.
  • the prediction results of the P second spatial filter sets can be carried in the first message, or the prediction results of the P second spatial filter sets can be carried in different messages.
  • the first message may also include an index of the second spatial filter set.
  • the index of the second spatial filter set can be used to indicate which frequency band the second spatial filter set belongs to.
  • the index of the second spatial filter set can also be a frequency band index.
  • the index of the second spatial filter set can be a serving cell index (serving cell index) to mark which CC the second spatial filter set belongs to.
  • the index of the second spatial filter set can be a BWP ID to mark which BWP the second spatial filter set belongs to.
  • the downlink spatial filter scanning process may include a P1 process, a P2 process, and a P3 process.
  • the terminal device may predict the transmit and receive spatial filters.
  • the terminal device may predict the downlink transmit spatial filter.
  • the terminal device predicts the downlink receive spatial filter. The following describes these three situations respectively.
  • the terminal device predicts a downlink receiving spatial filter
  • the terminal device does not need to report the prediction result, and the network device does not need to indicate the receiving spatial filter.
  • the terminal device can use the predicted receiving spatial filter corresponding to the transmitting spatial filter for downlink reception.
  • the prediction result of the second spatial filter set may include the optimal spatial filter and/or the link quality corresponding to the optimal spatial filter. If the terminal device measures the transmit and receive spatial filters, such as the P1 process described above, the prediction result of the second spatial filter set may include the optimal transmit and receive spatial filters and/or the link quality corresponding to the optimal transmit and receive spatial filters.
  • the prediction results of the second spatial filter set may be carried in the CSI domain.
  • the prediction result of the second spatial filter set includes the optimal K spatial filters and the link qualities corresponding to the optimal K spatial filters as an example to illustrate the reporting information of the second spatial filter set.
  • the prediction result of the second spatial filter set may be as shown in Table 1.
  • the terminal device may report the prediction results of P second spatial filter sets, and the P second spatial filter sets may be indicated by the serving cell index or BWP ID.
  • the CSI domain may include an index serving cell index and/or BWP ID#1, an index serving cell index and/or BWP ID#2, an index serving cell index and/or BWP ID#3, ..., an index serving cell index and/or BWP ID#P.
  • the terminal device can report the optimal 4 spatial filters and the link quality corresponding to the optimal 4 spatial filters for each second spatial filter set.
  • the first message (such as the CSI domain) may include spatial filter #1, spatial filter #2, spatial filter #3 and spatial filter #4, as well as the link quality corresponding to spatial filter #1, the link quality corresponding to spatial filter #2, the link quality corresponding to spatial filter #3, and the link quality corresponding to spatial filter #4.
  • Spatial filter #x can be represented by CSI-RS resource indicator (CSI-RS resource indicator, CRI) or SSB resource indicator (resource indicator, SSBRI) #x, and the link quality corresponding to spatial filter #x can be represented by L1-RSRP/L1-SINR #x, where the value of x is 1, 2, 3, 4.
  • the terminal device may report it in a differential manner in order to reduce overhead.
  • the link quality corresponding to the optimal spatial filter may be used as a benchmark to report the link quality corresponding to other spatial filters.
  • the optimal spatial filter may be spatial filter #1, and its corresponding link quality is L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#2 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#3 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#4 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • Table 1 shows a method for reporting an aggregated spatial filter.
  • the prediction results of the above-mentioned P second spatial filter sets can also be reported separately.
  • the prediction results of the P second spatial filter sets can be reported in P times, and the prediction results of a spatial filter set are reported each time.
  • the prediction results of the P spatial filter sets can also be reported in W times, where W is greater than 1 and less than P.
  • the network device can indicate the downlink transmission spatial filter to the terminal device. For example, the network device can use a spatial filter indication based on the TCI state. In other words, the network device can send a TCI state to the terminal device, and the TCI state can be used to indicate the downlink transmission spatial filter used by the network device.
  • one TCI state applies to one band.
  • one TCI state applies to multiple bands.
  • the band here can be CC or BWP.
  • the network device in order to reduce the signaling overhead of the network device for indicating the spatial filter, can indicate the spatial filters of multiple frequency bands through an indication information.
  • the multiple frequency bands can be multiple frequency bands that are related to each other.
  • the number of the multiple frequency bands can be any integer greater than or equal to 2.
  • the multiple frequency bands can include the frequency bands corresponding to the first spatial filter set and the frequency bands corresponding to the second spatial filter set, or the multiple frequency bands are all the frequency bands corresponding to the first spatial filter set, or the multiple frequency bands are all the frequency bands corresponding to the second spatial filter set.
  • the network device may send second indication information to the terminal device, where the second indication information is used to indicate the second spatial filter.
  • the second spatial filter includes spatial filters in the first spatial filter set and spatial filters in the second spatial filter set, and the second spatial filter may be determined based on the measurement result of the first spatial filter set and the prediction result of the second spatial filter set.
  • the optimal K spatial filters in the first spatial filter set are associated with the optimal K spatial filters in the second spatial filter set, wherein spatial filter 1 in the first spatial filter set is associated with spatial filter 2 in the second spatial filter set.
  • the terminal device can determine spatial filter 1 in the first spatial filter set and spatial filter 2 in the second spatial filter set based on the second indication information.
  • the terminal device can assume that for the first frequency band, the network device uses spatial filter #1 for downlink transmission, and for the second frequency band, the network device uses spatial filter #2 for downlink transmission.
  • the following takes the prediction result of the second spatial filter set including the optimal K transmit and receive spatial filters and the link quality corresponding to the optimal K transmit and receive spatial filters as an example to illustrate the reporting information of the second spatial filter set.
  • the prediction result of the second spatial filter set can be shown in Table 2.
  • the terminal device may report the prediction results of P second spatial filter sets, and the P second spatial filter sets may be indicated by the serving cell index or BWP ID.
  • the CSI domain may include an index serving cell index and/or BWP ID#1, an index serving cell index and/or BWP ID#2, an index serving cell index and/or BWP ID#3, ..., an index serving cell index and/or BWP ID#P.
  • the terminal device can report the optimal four transmit and receive spatial filters and the link quality corresponding to the optimal four transmit and receive spatial filters for each second spatial filter set.
  • the CSI domain may include transmit and receive spatial filter #1, transmit and receive spatial filter #2, transmit and receive spatial filter #3 and transmit and receive spatial filter #4, as well as the link quality corresponding to transmit and receive spatial filter #1, the link quality corresponding to transmit and receive spatial filter #2, the link quality corresponding to transmit and receive spatial filter #3, and the link quality corresponding to transmit and receive spatial filter #4.
  • the transmit and receive spatial filter #x can be represented by a beam pair or CSI or SSBRI #x, and the link quality corresponding to the transmit and receive spatial filter #x can be represented by L1-RSRP/L1-SINR #x, where the value of x is 1, 2, 3, 4.
  • the terminal device may report in a differential manner in order to reduce overhead.
  • the link quality corresponding to the optimal transmit and receive spatial filter may be used as a benchmark to report the link quality corresponding to other transmit and receive spatial filters.
  • the optimal transmit and receive spatial filter may be transmit and receive spatial filter #1, and its corresponding link quality is L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#2 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#3 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#4 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • Table 2 shows a method for reporting an aggregated transmission and reception spatial filter.
  • the prediction results of the above-mentioned P second spatial filter sets can also be reported separately.
  • the prediction results of the P second spatial filter sets can be reported in P times, and the prediction results of a spatial filter set are reported each time.
  • the prediction results of the P transmission and reception spatial filter sets can also be reported in W times, where W is greater than 1 and less than P.
  • the network device can indicate the transmit and receive spatial filters to the terminal device when indicating the spatial filters to the terminal device.
  • the network device in addition to indicating the downlink transmit spatial filter to the terminal device, the network device can also directly indicate the receive spatial filter that the terminal device should use, which does not rely on the implementation of the receive spatial filter by the terminal device, simplifying the operation of the terminal device.
  • the network device may send a first indication message to the terminal device, and the first indication message may be used to indicate a first transmit and receive spatial filter.
  • the terminal device may determine a receive spatial filter for downlink reception based on the first transmit and receive spatial filter.
  • the terminal device may use the receive spatial filter corresponding to the first transmit and receive spatial filter for downlink reception.
  • the first transmit and receive spatial filter can be determined based on the measurement results of the first spatial filter set and/or the prediction results of the second spatial filter set.
  • the first transmit and receive spatial filter can be a transmit and receive spatial filter for the first spatial filter set and/or a transmit and receive spatial filter for the second spatial filter set.
  • the terminal device in addition to sending the prediction results of the second spatial filter set to the network device, the terminal device may also send the measurement results of the first spatial filter set to the network device, so that the network device can provide spatial filter instructions for the first spatial filter set to the terminal device.
  • the network device may use a new field to indicate the first transmit and receive spatial filter. For example, the network device may indicate the first transmit and receive spatial filter through a new field of transmit and receive spatial filter index (beam pair index).
  • the network device can indicate the first transmit and receive spatial filter by one or more of the index of the first transmit and receive spatial filter, the CRI index, the SSBRI index, that is, the first indication information can be the index of the first transmit and receive spatial filter, the CRI index or the SSBRI index, etc.
  • the network device in order to reduce the signaling overhead of the network device for transmitting and receiving spatial filter indications, can indicate the transmission and reception spatial filters of multiple frequency bands through an indication information.
  • the multiple frequency bands can be multiple frequency bands that are related to each other.
  • the number of the multiple frequency bands can be any integer greater than or equal to 2.
  • the multiple frequency bands can include the frequency bands corresponding to the first spatial filter set and the frequency bands corresponding to the second spatial filter set, or the multiple frequency bands are all the frequency bands corresponding to the first spatial filter set, or the multiple frequency bands are all the frequency bands corresponding to the second spatial filter set.
  • the network device may send second indication information to the terminal device, and the second indication information is used to indicate a second transmit and receive spatial filter.
  • the second transmit and receive spatial filter includes a transmit and receive spatial filter in the first spatial filter set and a transmit and receive spatial filter in the second spatial filter set, and the second transmit and receive spatial filter may be determined based on the measurement result of the first spatial filter set and the prediction result of the second spatial filter set.
  • the optimal K transmit and receive spatial filters in the first spatial filter set are associated with the optimal K transmit and receive spatial filters in the second spatial filter set, wherein transmit and receive spatial filter 1 in the first spatial filter set is associated with transmit and receive spatial filter 2 in the second spatial filter set.
  • the terminal device can determine transmit and receive spatial filter 1 in the first spatial filter set and transmit and receive spatial filter 2 in the second spatial filter set based on the second indication information.
  • the terminal device can assume that for the first frequency band, the network device uses transmit and receive spatial filter #1 for downlink transmission, and for the second frequency band, the network device uses transmit and receive spatial filter #2 for downlink transmission.
  • the terminal device may also only report the prediction results corresponding to the downlink transmit spatial filter.
  • the reporting method of the terminal device and the method of the network device indicating the spatial filter can be referred to the previous description, and for the sake of brevity, it will not be repeated here.
  • the terminal device may predict the second spatial filter set by using the first model. For example, the terminal device may use the measurement result of the first spatial filter set as the input of the first model, and the output of the first model is the prediction result of the second spatial filter set.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the manner in which the terminal device obtains the first model.
  • the first model can be sent by the network device to the terminal device.
  • the network device can send the identifier of the first model or the parameters of the first model to the terminal device.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the manner in which the network device sends the first model.
  • the network device can use any signaling within the 3GPP framework to send the first model.
  • the network device can send the first model to the terminal device via RRC and/or MAC CE.
  • the first model may be a model that matches the deployment environment of the network device and the spatial filter configuration of the terminal device. For example, if the terminal device supports spatial filter prediction of a certain frequency band (or frequency domain), and the model used for prediction is a cell-specific model, the network device may send a model adapted to the deployment environment of the network device and the spatial filter configuration to the terminal device.
  • the first model may also be obtained by training the terminal device itself.
  • the terminal device may start the model prepared in advance.
  • the terminal device may send the first model to the network device.
  • the terminal device may send the parameters of the first model or the identifier of the first model to the network device.
  • the method shown in FIG. 17 includes steps S1710 to S1730 .
  • step S1710 the terminal device measures a first spatial filter set.
  • step S1720 the terminal device sends the measurement result of the first spatial filter set to the network device.
  • the measurement result of the first spatial filter set is used to perform spatial filter prediction on the second spatial filter set.
  • step S1730 the network device performs spatial filter prediction on the second spatial filter set based on the measurement result of the first spatial filter set.
  • the network device may not configure the second spatial filter set for the terminal device.
  • the first spatial filter set may be configured by the network device to the terminal device.
  • the network device may send second configuration information to the terminal device.
  • the second configuration information may be used to configure the first spatial filter set.
  • the first spatial filter set may be determined based on the capabilities of the terminal device.
  • the terminal device may send second capability information to the network device.
  • the second capability information may be used to determine the first spatial filter set.
  • the second capability information may include measurement capability.
  • the second capability information may include one or more of the following: whether the terminal device supports measurement of spatial filters, and the number of supported measurement spatial filters.
  • the second capability information may include one or more of the following: the number of spatial filter sets that can be measured, and the number of spatial filters that can be measured.
  • the number of spatial filter sets that can be measured may refer to the number of spatial filter sets corresponding to the frequency bands that can be measured. Taking the frequency band as CC/BWP as an example, the number of spatial filter sets that can be measured may refer to the number of spatial filter sets of CC/BWP that can be measured at most.
  • the number of spatial filters that can be measured may include the total number of spatial filters that can be measured, or the number of spatial filters that can be measured for a spatial filter set.
  • the number of spatial filters may refer to the number of SSB and/or CSI-RS resources.
  • the number of spatial filters in a spatial filter set that can be measured may refer to the maximum number of SSB and/or CSI-RS resources that can be measured in the spatial filter set corresponding to each CC/BWP.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the way in which the network device configures the first spatial filter set.
  • the network device may configure only one set of spatial filter sets, which is the first spatial filter set, and the terminal device measures the spatial filter set.
  • the network device may configure multiple sets of spatial filter sets for the terminal device, and the first spatial filter set is one of the multiple sets of spatial filter sets. After configuring multiple sets of spatial filter sets, the network device may send a third message to the terminal device, and the third message is used to activate one of the multiple sets of spatial filter sets, and the terminal device may measure the activated set of spatial filter sets.
  • the network device may activate any one of the multiple sets of spatial filter sets, or the network device may choose which set of spatial filter sets to activate based on the actual deployment and antenna configuration.
  • the activated spatial filter set may be the first spatial filter set.
  • the embodiment of the present application does not specifically limit the way in which the network device activates the first spatial filter set.
  • the network device may use MAC CE to activate the first spatial filter set.
  • the terminal device may send a measurement result of the first spatial filter set to the network device.
  • the measurement result may include the link quality corresponding to the spatial filter.
  • the measurement result may include, for example, the RSRP and/or SINR corresponding to the spatial filter.
  • the measurement result may be a measurement result of L1.
  • the measurement result may include L1-RSRP and/or L1-SINR corresponding to the spatial filter.
  • the terminal device When the terminal device sends the measurement results of the first spatial filter set to the network device, it may send the measurement results of all spatial filters in the first spatial filter set, or it may send the measurement results of some spatial filters in the first spatial filter set.
  • the measurement results of the multiple first spatial filter sets can be carried in the same message, or carried in different messages.
  • the measurement results of the N first spatial filter sets can be carried in the second message, or the measurement results of the N first spatial filter sets can be carried in different messages.
  • the second message may also include an index of the first spatial filter set.
  • the index of the first spatial filter set can be used to indicate which frequency band the first spatial filter set belongs to.
  • the index of the first spatial filter set can also be a frequency band index. Taking the frequency band as CC as an example, the index of the first spatial filter set can be a serving cell index (serving cell index) to mark which CC the first spatial filter set belongs to. Taking the frequency band as BWN as an example, the index of the first spatial filter set can be a BWN ID to mark which BWN the first spatial filter set belongs to.
  • the second message may further include a spatial filter index in the first spatial filter set.
  • the spatial filter index may be used to determine which spatial filter the link quality in the second message corresponds to.
  • the downlink spatial filter scanning process may include a P1 process, a P2 process, and a P3 process.
  • the terminal device may measure the transmit and receive spatial filters.
  • the terminal device may measure the downlink transmit spatial filter.
  • the terminal device measures the downlink receive spatial filter. The following describes these three situations respectively.
  • the terminal device If the terminal device measures a downlink receiving spatial filter, the terminal device does not need to report the measurement result, and the network device does not need to indicate the receiving spatial filter. After receiving the transmitting spatial filter indicated by the network device, the terminal device can use the measured receiving spatial filter corresponding to the transmitting spatial filter for downlink reception.
  • the measurement result of the first spatial filter set may include the spatial filter index in the first spatial filter set and the link quality corresponding to the spatial filter. If the terminal device measures the transmit and receive spatial filters, such as the P1 process described above, the measurement result of the first spatial filter set may include the transmit and receive spatial filter index in the first spatial filter set and the link quality corresponding to the transmit and receive spatial filters.
  • the measurement results of the first spatial filter set may be carried in the CSI domain.
  • the following takes the measurement result of the first spatial filter set including the spatial filter index in the first spatial filter set and the link quality corresponding to the spatial filter as an example to illustrate the reporting information of the first spatial filter set.
  • the measurement result of the first spatial filter set may be as shown in Table 3.
  • the terminal device may report the measurement results of N first spatial filter sets, which may be indicated by the serving cell index or BWP ID.
  • the CSI domain may include an index serving cell index and/or BWP ID#1, an index serving cell index and/or BWP ID#2, an index serving cell index and/or BWP ID#3, ..., an index serving cell index and/or BWP ID#N.
  • the terminal device can report the corresponding M spatial filters and the link quality corresponding to the M spatial filters for each first spatial filter set.
  • the first message (such as the CSI domain) may include spatial filter #1, spatial filter #2, ..., spatial filter #M1, and the link quality corresponding to spatial filter #1, the link quality corresponding to spatial filter #2, ..., the link quality corresponding to spatial filter #M1.
  • Spatial filter #x can be represented by CRI or SSBRI #x
  • the link quality corresponding to spatial filter #x can be represented by L1-RSRP/L1-SINR #x, where the value of x is 1, 2, ..., M.
  • the terminal device may report it in a differential manner in order to reduce overhead.
  • the link quality corresponding to the optimal spatial filter may be used as a benchmark to report the link quality corresponding to other spatial filters.
  • the optimal spatial filter may be spatial filter #1, and its corresponding link quality is L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#2 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#M1 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the network device can indicate the downlink transmission spatial filter to the terminal device. For example, the network device can use a spatial filter indication based on the TCI state. In other words, the network device can send a TCI state to the terminal device, and the TCI state can be used to indicate the downlink transmission spatial filter used by the network device.
  • one TCI state applies to one band.
  • one TCI state applies to multiple bands.
  • the band here can be CC or BWP.
  • the network device in order to reduce the signaling overhead of the network device for indicating the spatial filter, can indicate the spatial filters of multiple frequency bands through an indication information.
  • the multiple frequency bands can be multiple frequency bands that are related to each other.
  • the number of the multiple frequency bands can be any integer greater than or equal to 2.
  • the multiple frequency bands can include the frequency bands corresponding to the first spatial filter set and the frequency bands corresponding to the second spatial filter set, or the multiple frequency bands are all the frequency bands corresponding to the first spatial filter set, or the multiple frequency bands are all the frequency bands corresponding to the second spatial filter set.
  • the network device may send fourth indication information to the terminal device, and the fourth indication information is used to indicate a fourth spatial filter.
  • the fourth spatial filter includes a spatial filter in the first spatial filter set and a spatial filter in the second spatial filter set, and the second spatial filter may be determined based on the measurement result of the first spatial filter set and the prediction result of the second spatial filter set.
  • the optimal K spatial filters in the first spatial filter set are associated with the optimal K spatial filters in the second spatial filter set, wherein spatial filter 1 in the first spatial filter set is associated with spatial filter 2 in the second spatial filter set.
  • the terminal device may determine spatial filter 1 in the first spatial filter set and spatial filter 2 in the second spatial filter set based on the fourth indication information.
  • the terminal device may assume that for the first frequency band, the network device uses spatial filter #1 for downlink transmission, and for the second frequency band, the network device uses spatial filter #2 for downlink transmission.
  • the terminal device can report the measurement results in a preset order.
  • the preset order can be an order agreed upon by the terminal device and the network device.
  • the preset order can be determined based on the index order of the first spatial filter set and/or the index order of the spatial filter.
  • the measurement results of multiple first spatial filter sets can be sorted according to a first preset order.
  • the measurement results of the spatial filters in the first spatial filter set can be sorted according to a second preset order.
  • the first preset order can be determined based on the index of the first spatial filter set
  • the second preset order is determined based on the index of the spatial filter.
  • the first preset order can be the order of the index of the first spatial filter set from low to high or from high to low
  • the second preset order can be the order of the index of the spatial filter from low to high or from high to low.
  • Table 4 and Table 5 show two ways for the terminal device to report the measurement results.
  • the terminal device can report the index information of the spatial filter set.
  • the terminal device can report in the order of the spatial filter index from high to low or from low to high.
  • the terminal device does not need to report the index information of the spatial filter set and the index information of the spatial filter.
  • the terminal device can report in the order of the spatial filter set index from low to high or from high to low.
  • the terminal device can report in the order of the spatial filter index from low to high or from high to low. That is to say, in Table 5, the terminal device can only report the link quality corresponding to the spatial filter.
  • the network device may not know which spatial filter has the best link quality. Therefore, the terminal device may not adopt the differential reporting method, but instead report the link quality corresponding to each spatial filter.
  • the following takes the measurement result of the first spatial filter set including the M transmit and receive spatial filters in the first spatial filter set and the link quality corresponding to the M transmit and receive spatial filters as an example to illustrate the reporting information of the first spatial filter set.
  • the measurement result of the first spatial filter set can be shown in Table 6.
  • the terminal device may report the measurement results of P first spatial filter sets, and the P first spatial filter sets may be indicated by the serving cell index or BWP ID.
  • the CSI domain may include an index serving cell index and/or BWP ID#1, an index serving cell index and/or BWP ID#2, an index serving cell index and/or BWP ID#3, ..., an index serving cell index and/or BWP ID#P.
  • the terminal device can report the optimal four transmit and receive spatial filters and the link quality corresponding to the optimal four transmit and receive spatial filters for each first spatial filter set.
  • the CSI domain may include transmit and receive spatial filter #1, transmit and receive spatial filter #2, transmit and receive spatial filter #3 and transmit and receive spatial filter #4, as well as the link quality corresponding to transmit and receive spatial filter #1, the link quality corresponding to transmit and receive spatial filter #2, the link quality corresponding to transmit and receive spatial filter #3, and the link quality corresponding to transmit and receive spatial filter #4.
  • the transmit and receive spatial filter #x can be represented by a beam pair or CSI or SSBRI #x, and the link quality corresponding to the transmit and receive spatial filter #x can be represented by L1-RSRP/L1-SINR #x, where the value of x is 1, 2, 3, 4.
  • the terminal device may report in a differential manner in order to reduce overhead.
  • the link quality corresponding to the optimal transmit and receive spatial filter may be used as a benchmark to report the link quality corresponding to other transmit and receive spatial filters.
  • the optimal transmit and receive spatial filter may be transmit and receive spatial filter #1, and its corresponding link quality is L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#2 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#3 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • the terminal device may report the difference between L1-RSRP/L1-SINR#4 and L1-RSRP/L1-SINR#1.
  • Table 6 shows a method for reporting an aggregated transmission and reception spatial filter.
  • the measurement results of the above-mentioned P first spatial filter sets can also be reported separately.
  • the measurement results of the P first spatial filter sets can be reported in P times, and the measurement results of one spatial filter set are reported each time.
  • the measurement results of the P transmission and reception spatial filter sets can also be reported in W times, where W is greater than 1 and less than P.
  • the network device can indicate the transmit and receive spatial filters to the terminal device when indicating the spatial filter to the terminal device.
  • the network device can also directly indicate the receive spatial filter that the terminal device should use, which does not rely on the terminal device's implementation of the receive spatial filter, simplifying the operation of the terminal device.
  • the network device may send third indication information to the terminal device, and the third indication information may be used to indicate a third transmit and receive spatial filter.
  • the terminal device may determine a receive spatial filter for downlink reception based on the third transmit and receive spatial filter.
  • the terminal device may use the receive spatial filter corresponding to the third transmit and receive spatial filter for downlink reception.
  • the third transmit and receive spatial filter can be determined based on the measurement results of the first spatial filter set and/or the prediction results of the second spatial filter set. That is, the third transmit and receive spatial filter can be a transmit and receive spatial filter for the first spatial filter set and/or a transmit and receive spatial filter for the second spatial filter set.
  • the network device may use a new field to indicate the third transmit and receive spatial filter. For example, the network device may indicate the third transmit and receive spatial filter through a new field of transmit and receive spatial filter index (beam pair index).
  • the network device can indicate the third transmit and receive spatial filter by one or more of the index of the third transmit and receive spatial filter, the CRI index, and the SSBRI index. That is, the third indication information can be the index of the third transmit and receive spatial filter, the CRI index, or the SSBRI index, etc.
  • the network device in order to reduce the signaling overhead of the network device for transmitting and receiving spatial filter indications, can indicate the transmission and reception spatial filters of multiple frequency bands through an indication information.
  • the multiple frequency bands can be multiple frequency bands that are related to each other.
  • the number of the multiple frequency bands can be any integer greater than or equal to 2.
  • the multiple frequency bands can include the frequency bands corresponding to the first spatial filter set and the frequency bands corresponding to the second spatial filter set, or the multiple frequency bands are all the frequency bands corresponding to the first spatial filter set, or the multiple frequency bands are all the frequency bands corresponding to the second spatial filter set.
  • the network device may send fourth indication information to the terminal device, and the fourth indication information is used to indicate a fourth transmit and receive spatial filter.
  • the fourth transmit and receive spatial filter includes the transmit and receive spatial filters in the first spatial filter set and the transmit and receive spatial filters in the second spatial filter set, and the fourth transmit and receive spatial filter may be determined based on the measurement result of the first spatial filter set and the prediction result of the second spatial filter set.
  • the optimal K transmit and receive spatial filters in the first spatial filter set are associated with the optimal K transmit and receive spatial filters in the second spatial filter set, wherein transmit and receive spatial filter 1 in the first spatial filter set is associated with transmit and receive spatial filter 2 in the second spatial filter set.
  • the terminal device can determine transmit and receive spatial filter 1 in the first spatial filter set and transmit and receive spatial filter 2 in the second spatial filter set based on the fourth indication information.
  • the terminal device can assume that for the first frequency band, the network device uses transmit and receive spatial filter #1 for downlink transmission, and for the second frequency band, the network device uses transmit and receive spatial filter #2 for downlink transmission.
  • the terminal device may also only report the measurement result corresponding to the downlink transmission beam.
  • the reporting method of the terminal device and the method of the network device for beam indication can be referred to the above description, and will not be repeated here for the sake of brevity.
  • the network device may predict the second beam set by using the first model. For example, the network device may use the measurement result of the first beam set as the input of the first model, and the output of the first model is the prediction result of the second beam set.
  • the prediction method provided in the embodiment of the present application can be used alone or in combination with the prediction method in the time domain and/or space domain.
  • the spatial filter prediction in the frequency domain can also be performed.
  • the first frequency band includes two spatial filter sets, denoted as spatial filter set 1 and spatial filter set 2, spatial filter set 1 is the set that needs to be measured, and spatial filter set 2 is the set that needs to be predicted.
  • the second frequency band includes spatial filter set 3, and spatial filter set 3 is the set that needs to be predicted.
  • the terminal device can use the measurement results of spatial filter set 1 to predict spatial filter set 2.
  • the terminal device also needs to use the measurement results of spatial filter set 1 to predict spatial filter set 3.
  • the above describes the use process of the first model, and the above process is also applicable to the training process of the first model, and the embodiments of the present application do not specifically limit this.
  • the above describes the optimization of the downlink beam management process.
  • the above scheme is also applicable to the optimization of uplink beam management.
  • FIG19 is a schematic block diagram of a terminal device provided in an embodiment of the present application.
  • the terminal device 1900 shown in FIG19 can be any terminal device described above.
  • the terminal device 1900 can include a measuring unit 1910 and a predicting unit 1920.
  • the measuring unit 1910 is configured to measure the first spatial filter set.
  • the prediction unit 1920 is configured to perform spatial filter prediction on the second spatial filter set according to the measurement result of the first spatial filter set.
  • the first spatial filter set corresponds to a first frequency band
  • the second spatial filter set corresponds to a second frequency band
  • the terminal device further includes: a receiving unit, configured to receive first configuration information, wherein the first configuration information is used to configure the first spatial filter set and/or the second spatial filter set.
  • the terminal device further includes: a sending unit, configured to send first capability information to a network device before receiving the first configuration information, wherein the first capability information is used to determine the first spatial filter set and/or the second spatial filter set.
  • a sending unit configured to send first capability information to a network device before receiving the first configuration information, wherein the first capability information is used to determine the first spatial filter set and/or the second spatial filter set.
  • the first capability information includes one or more of the following: the number of spatial filter sets that can be measured; the number of spatial filter sets that can be predicted; the number of spatial filters that can be measured; the number of spatial filters that can be predicted.
  • the first spatial filter set belongs to one group among multiple spatial filter sets
  • the terminal device further includes: a receiving unit, used to receive first information sent by a network device, and the first information is used to activate the first spatial filter set among the multiple spatial filter sets.
  • the second spatial filter set belongs to one group among multiple spatial filter sets
  • the terminal device further includes: a receiving unit, used to receive second information sent by a network device, and the second information is used to activate the second spatial filter set among the multiple spatial filter sets.
  • the second spatial filter set is the same as the spatial filters in the first spatial filter set.
  • the terminal device further includes: a sending unit, configured to send a prediction result of the second spatial filter set to a network device.
  • a sending unit configured to send a prediction result of the second spatial filter set to a network device.
  • the number of the second spatial filter sets includes multiple, and the prediction results of multiple second spatial filter sets are carried in the first message.
  • the first message also includes an index of the second spatial filter set.
  • the number of the second spatial filter sets includes multiple, and prediction results of different second spatial filter sets are carried in different messages.
  • the prediction results of the second spatial filter set include prediction results for transmit and receive spatial filters
  • the terminal device also includes: a receiving unit, used to receive first indication information sent by a network device, the first indication information is used to indicate a first transmit and receive spatial filter, and the first transmit and receive spatial filter is determined based on the measurement results of the first spatial filter set and/or the prediction results of the second spatial filter set; a determination unit, used to determine the spatial filter for downlink reception based on the first transmit and receive spatial filter.
  • the terminal device also includes: a receiving unit, used to receive second indication information sent by the network device, the second indication information is used to indicate a second spatial filter, the second spatial filter includes spatial filters in the first spatial filter set, and spatial filters in the second spatial filter set, the second spatial filter is determined based on the measurement results of the first spatial filter set and the prediction results of the second spatial filter set.
  • the prediction unit is used to: use the measurement results of the first spatial filter set as input of a first model, and the output of the first model includes the prediction results of the second spatial filter set.
  • the terminal device further includes: a receiving unit, configured to receive the first model sent by a network device.
  • the prediction results of the second spatial filter set include one or more of the following: an optimal spatial filter, a link quality corresponding to the optimal spatial filter, an optimal transmit and receive spatial filter, and a link quality corresponding to the optimal transmit and receive spatial filter.
  • the first frequency band and the second frequency band are determined based on a component carrier CC or a bandwidth part BWP.
  • FIG20 is a schematic block diagram of a network device provided in an embodiment of the present application.
  • the network device 2000 shown in FIG20 may be any of the network devices described above.
  • the network device 2000 may include a sending unit 2010.
  • the sending unit 2010 is used to send first configuration information to the terminal device, wherein the first configuration information is used to configure a first spatial filter set and/or a second spatial filter set, and the measurement result of the first spatial filter set is used to perform spatial filter prediction on the second spatial filter set; wherein the first spatial filter set corresponds to a first frequency band, and the second spatial filter set corresponds to a second frequency band.
  • the network device further includes: a receiving unit, used to receive first capability information sent by the terminal device before sending first configuration information to the terminal device, wherein the first capability information is used to determine the first spatial filter set and/or the second spatial filter set.
  • a receiving unit used to receive first capability information sent by the terminal device before sending first configuration information to the terminal device, wherein the first capability information is used to determine the first spatial filter set and/or the second spatial filter set.
  • the first capability information includes one or more of the following: the number of spatial filter sets that can be measured; the number of spatial filter sets that can be predicted; the number of spatial filters that can be measured; the number of spatial filters that can be predicted.
  • the first spatial filter set belongs to one group among multiple spatial filter sets
  • the sending unit is further used to: send first information to the terminal device, and the first information is used to activate the first spatial filter set among the multiple spatial filter sets.
  • the second spatial filter set belongs to one group among multiple spatial filter sets
  • the sending unit is also used to: send second information to the terminal device, and the second information is used to activate the second spatial filter set among the multiple spatial filter sets.
  • the second spatial filter set is the same as the spatial filters in the first spatial filter set.
  • the network device further includes: a receiving unit, configured to receive a prediction result of the second spatial filter set sent by the terminal device.
  • the number of the second spatial filter sets includes multiple, and the prediction results of multiple second spatial filter sets are carried in the first message.
  • the first message also includes an index of the second spatial filter set.
  • the number of the second spatial filter sets includes multiple, and prediction results of different second spatial filter sets are carried in different messages.
  • the prediction results of the second spatial filter set include prediction results for transmit and receive spatial filters
  • the sending unit is also used to: send first indication information to the terminal device, the first indication information is used to indicate a first transmit and receive spatial filter, the first transmit and receive spatial filter is determined based on the measurement results of the first spatial filter set and/or the prediction results of the second spatial filter set, and the first transmit and receive spatial filter is used to determine the spatial filter for downlink reception.
  • the sending unit is also used to: send second indication information to the terminal device, the second indication information is used to indicate a second spatial filter, the second spatial filter includes spatial filters in the first spatial filter set, and spatial filters in the second spatial filter set, the second spatial filter is determined based on the measurement results of the first spatial filter set and the prediction results of the second spatial filter set.
  • the measurement results of the first set are used to perform spatial filter prediction on the second spatial filter set, including: the measurement results of the first spatial filter set are used as input of a first model, and the output of the first model includes the prediction results of the second spatial filter set.
  • the sending unit is further used to: send the first model to the terminal device.
  • the prediction results of the second spatial filter set include one or more of the following: an optimal spatial filter, a link quality corresponding to the optimal spatial filter, an optimal transmit and receive spatial filter, and a link quality corresponding to the optimal transmit and receive spatial filter.
  • the first frequency band and the second frequency band are determined based on a component carrier CC or a bandwidth part BWP.
  • FIG21 is a schematic block diagram of another terminal device provided in an embodiment of the present application.
  • the terminal device 2100 shown in FIG21 can be any terminal device described above.
  • the terminal device 2100 can include a measuring unit 2110 and a sending unit 2120.
  • the measuring unit 2110 is configured to measure the first spatial filter set.
  • the sending unit 2120 is configured to send the measurement result of the first spatial filter set to a network device, where the measurement result of the first spatial filter set is used to perform spatial filter prediction on the second spatial filter set.
  • the first spatial filter set corresponds to a first frequency band
  • the second spatial filter set corresponds to a second frequency band
  • the terminal device further includes: a receiving unit, configured to receive second configuration information sent by the network device, wherein the second configuration information is used to configure the first spatial filter set.
  • the sending unit is further used to: before receiving second configuration information sent by the network device, send second capability information to the network device, where the second capability information is used to determine the first spatial filter set.
  • the second capability information includes one or more of the following: the number of spatial filter sets that can be measured; the number of spatial filters that can be measured.
  • the first spatial filter set belongs to one group among multiple spatial filter sets
  • the terminal device further includes: a receiving unit, used to receive third information sent by the network device, and the third information is used to activate the first spatial filter set among the multiple spatial filter sets.
  • the number of the first spatial filter sets includes multiple, and the measurement results of the multiple first spatial filter sets are carried in the second message.
  • the measurement results of the multiple first spatial filter sets are sorted according to a first preset order, and/or the measurement results of the spatial filters in the first spatial filter set are sorted according to a second preset order.
  • the first preset order is determined based on an index of the first spatial filter set, and/or the second preset order is determined based on an index of a spatial filter.
  • the second message also includes a frequency band index corresponding to the second spatial filter set and a spatial filter index in the first spatial filter set.
  • the number of the first spatial filter sets includes multiple, and the measurement results of the multiple first spatial filter sets are carried in different messages.
  • the terminal device also includes: a receiving unit, used to receive third indication information sent by the network device, the third indication information is used to indicate a third transmit and receive spatial filter, and the third transmit and receive spatial filter is determined based on the measurement result of the first spatial filter set or the prediction result of the second spatial filter set; a determination unit, used to determine the spatial filter for downlink reception based on the third transmit and receive spatial filter.
  • a receiving unit used to receive third indication information sent by the network device, the third indication information is used to indicate a third transmit and receive spatial filter, and the third transmit and receive spatial filter is determined based on the measurement result of the first spatial filter set or the prediction result of the second spatial filter set
  • a determination unit used to determine the spatial filter for downlink reception based on the third transmit and receive spatial filter.
  • the terminal device also includes: a receiving unit, used to receive fourth indication information sent by the network device, the fourth indication information is used to indicate a fourth spatial filter, the fourth spatial filter includes spatial filters in the first spatial filter set, and spatial filters in the second spatial filter set, the second spatial filter is determined based on the measurement results of the first spatial filter set and the prediction results of the second spatial filter set.
  • a receiving unit used to receive fourth indication information sent by the network device, the fourth indication information is used to indicate a fourth spatial filter
  • the fourth spatial filter includes spatial filters in the first spatial filter set
  • spatial filters in the second spatial filter set the second spatial filter is determined based on the measurement results of the first spatial filter set and the prediction results of the second spatial filter set.
  • the measurement results of the first spatial filter set are used to predict the second spatial filter set, including: the first spatial filter set is used as an input of a first model, and the output of the first model includes the prediction results of the second spatial filter set.
  • the measurement result of the first spatial filter set includes link quality corresponding to the spatial filters in the first spatial filter set.
  • the first frequency band and the second frequency band are determined based on a component carrier CC or a bandwidth part BWP.
  • FIG22 is a schematic block diagram of another network device provided in an embodiment of the present application.
  • the network device 2200 shown in FIG22 may be any of the network devices described above.
  • the network device 2200 may include a receiving unit 2210 and a prediction unit 2220.
  • the receiving unit 2210 is configured to receive a measurement result of a first spatial filter set sent by a terminal device
  • the prediction unit 2220 is configured to perform spatial filter prediction on the second spatial filter set based on the measurement result of the first spatial filter set.
  • the first spatial filter set corresponds to a first frequency band
  • the second spatial filter set corresponds to a second frequency band
  • the network device further includes: a sending unit, configured to send second configuration information to the terminal device, wherein the second configuration information is used to configure the first spatial filter set.
  • a sending unit configured to send second configuration information to the terminal device, wherein the second configuration information is used to configure the first spatial filter set.
  • the receiving unit is further used to: before sending second configuration information to the terminal device, receive second capability information sent by the terminal device, where the second capability information is used to determine the first spatial filter set.
  • the second capability information includes one or more of the following: the number of spatial filter sets that can be measured; the number of spatial filters that can be measured.
  • the first spatial filter set belongs to one group among multiple spatial filter sets
  • the network device further includes: a sending unit, used to send third information to the terminal device, and the third information is used to activate the first spatial filter set among the multiple spatial filter sets.
  • the number of the first spatial filter sets includes multiple, and the measurement results of the multiple first spatial filter sets are carried in the second message.
  • the measurement results of the multiple first spatial filter sets are sorted according to a first preset order, and/or the measurement results of the spatial filters in the first spatial filter set are sorted according to a second preset order.
  • the first preset order is determined based on an index of the first spatial filter set, and/or the second preset order is determined based on an index of a spatial filter.
  • the second message also includes a frequency band index corresponding to the second spatial filter set and a spatial filter index in the first spatial filter set.
  • the number of the first spatial filter sets includes multiple, and the measurement results of the multiple first spatial filter sets are carried in different messages.
  • the network device also includes: a sending unit, used to send third indication information to the terminal device, the third indication information is used to indicate a third transmit and receive spatial filter, the third transmit and receive spatial filter is determined based on the measurement result of the first spatial filter set or the prediction result of the second spatial filter set, and the third transmit and receive spatial filter is used to determine the spatial filter for downlink reception.
  • a sending unit used to send third indication information to the terminal device
  • the third indication information is used to indicate a third transmit and receive spatial filter
  • the third transmit and receive spatial filter is determined based on the measurement result of the first spatial filter set or the prediction result of the second spatial filter set
  • the third transmit and receive spatial filter is used to determine the spatial filter for downlink reception.
  • the network device also includes: a sending unit, used to send fourth indication information to the terminal device, the fourth indication information is used to indicate a fourth spatial filter, the fourth spatial filter includes spatial filters in the first spatial filter set, and spatial filters in the second spatial filter set, the second spatial filter is determined based on the measurement results of the first spatial filter set and the prediction results of the second spatial filter set.
  • a sending unit used to send fourth indication information to the terminal device, the fourth indication information is used to indicate a fourth spatial filter, the fourth spatial filter includes spatial filters in the first spatial filter set, and spatial filters in the second spatial filter set, the second spatial filter is determined based on the measurement results of the first spatial filter set and the prediction results of the second spatial filter set.
  • the prediction unit is used to: use the first spatial filter set as an input of a first model, and the output of the first model includes a prediction result of the second spatial filter set.
  • the measurement result of the first spatial filter set includes link quality corresponding to the spatial filters in the first spatial filter set.
  • the first frequency band and the second frequency band are determined based on a component carrier CC or a bandwidth part BWP.
  • FIG23 is a schematic structural diagram of an online training device according to an embodiment of the present application.
  • the dotted lines in FIG23 indicate that the unit or module is optional.
  • the device 2300 may be used to implement the method described in the above method embodiment.
  • the device 2300 may be a chip, a terminal device, or a network device.
  • the device 2300 may include one or more processors 2310.
  • the processor 2310 may support the device 2300 to implement the method described in the method embodiment above.
  • the processor 2310 may be a general-purpose processor or a special-purpose processor.
  • the processor may be a central processing unit (CPU).
  • the processor may also be other general-purpose processors, digital signal processors (DSP), application specific integrated circuits (ASIC), field programmable gate arrays (FPGA) or other programmable logic devices, discrete gates or transistor logic devices, discrete hardware components, etc.
  • DSP digital signal processor
  • ASIC application specific integrated circuits
  • FPGA field programmable gate arrays
  • a general-purpose processor may be a microprocessor or the processor may also be any conventional processor, etc.
  • the device 2300 may further include one or more memories 2321.
  • the memory 2321 stores a program, which can be executed by the processor 2310, so that the processor 2310 executes the method described in the above method embodiment.
  • the memory 2321 may be independent of the processor 2310 or integrated in the processor 2310.
  • the apparatus 2300 may further include a transceiver 2330.
  • the processor 2310 may communicate with other devices or chips through the transceiver 2330.
  • the processor 2310 may transmit and receive data with other devices or chips through the transceiver 2330.
  • the present application also provides a computer-readable storage medium for storing a program.
  • the computer-readable storage medium can be applied to a terminal or network device provided in the present application, and the program enables a computer to execute the method performed by the terminal or network device in each embodiment of the present application.
  • the embodiment of the present application also provides a computer program product.
  • the computer program product includes a program.
  • the computer program product can be applied to the terminal or network device provided in the embodiment of the present application, and the program enables the computer to execute the method performed by the terminal or network device in each embodiment of the present application.
  • the embodiment of the present application also provides a computer program.
  • the computer program can be applied to the terminal or network device provided in the embodiment of the present application, and the computer program enables a computer to execute the method executed by the terminal or network device in each embodiment of the present application.
  • B corresponding to A means that B is associated with A, and B can be determined according to A.
  • determining B according to A does not mean determining B only according to A, and B can also be determined according to A and/or other information.
  • the size of the serial numbers of the above-mentioned processes does not mean the order of execution.
  • the execution order of each process should be determined by its function and internal logic, and should not constitute any limitation on the implementation process of the embodiments of the present application.
  • the disclosed systems, devices and methods can be implemented in other ways.
  • the device embodiments described above are only schematic.
  • the division of the units is only a logical function division. There may be other division methods in actual implementation, such as multiple units or components can be combined or integrated into another system, or some features can be ignored or not executed.
  • Another point is that the mutual coupling or direct coupling or communication connection shown or discussed can be through some interfaces, indirect coupling or communication connection of devices or units, which can be electrical, mechanical or other forms.
  • the units described as separate components may or may not be physically separated, and the components shown as units may or may not be physical units, that is, they may be located in one place or distributed on multiple network units. Some or all of the units may be selected according to actual needs to achieve the purpose of the solution of this embodiment.
  • each functional unit in each embodiment of the present application may be integrated into one processing unit, or each unit may exist physically separately, or two or more units may be integrated into one unit.
  • the computer program product includes one or more computer instructions.
  • the computer can be a general-purpose computer, a special-purpose computer, a computer network, or other programmable device.
  • the computer instructions can be stored in a computer-readable storage medium, or transmitted from one computer-readable storage medium to another computer-readable storage medium.
  • the computer instructions can be transmitted from a website site, computer, server or data center by wired (e.g., coaxial cable, optical fiber, digital subscriber line (digital subscriber line, DSL)) or wireless (e.g., infrared, wireless, microwave, etc.) mode to another website site, computer, server or data center.
  • the computer-readable storage medium can be any available medium that can be read by a computer or a data storage device such as a server or data center that includes one or more available media integrated.
  • the available medium may be a magnetic medium (e.g., a floppy disk, a hard disk, a magnetic tape), an optical medium (e.g., a digital video disc (DVD)), or a semiconductor medium (e.g., a solid state disk (SSD)), etc.
  • a magnetic medium e.g., a floppy disk, a hard disk, a magnetic tape
  • an optical medium e.g., a digital video disc (DVD)
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Abstract

本申请提供了一种空间滤波器预测方法、终端设备及网络设备。该方法包括：终端设备测量第一空间滤波器集合；所述终端设备根据所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。

Description

空间滤波器预测方法、终端设备及网络设备 技术领域
本申请涉及通信技术领域，并且更为具体地，涉及一种空间滤波器预测方法、终端设备及网络设备。
背景技术
一些通信系统中引入了空间滤波器管理机制，通过对空间滤波器进行测量以选择质量较好的空间滤波器。以下行的空间滤波器管理为例，空间滤波器的测量由终端设备来执行。如果终端设备和网络设备之间可以进行多个频段的通信，则终端设备就需要对该多个频段对应的空间滤波器都进行测量，这不利于降低终端设备的开销和测量时延。
发明内容
本申请提供一种空间滤波器预测方法、终端设备及网络设备。下面对本申请涉及的几个方面进行介绍。
第一方面，提供了一种空间滤波器预测方法，包括：终端设备测量第一空间滤波器集合；所述终端设备根据所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
第二方面，提供了一种空间滤波器预测方法，包括：网络设备向终端设备发送第一配置信息，所述第一配置信息用于配置第一空间滤波器集合和/或第二空间滤波器集合，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
第三方面，提供了一种空间滤波器预测方法，包括：终端设备测量第一空间滤波器集合；所述终端设备向网络设备发送所述第一空间滤波器集合的测量结果，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
第四方面，提供了一种空间滤波器预测方法，包括：网络设备接收终端设备发送的第一空间滤波器集合的测量结果；所述网络设备基于所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
第五方面，提供了一种终端设备，包括：测量单元，用于测量第一空间滤波器集合；预测单元，用于根据所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
第六方面，提供了一种网络设备，包括：发送单元，用于向终端设备发送第一配置信息，所述第一配置信息用于配置第一空间滤波器集合和/或第二空间滤波器集合，所述第一空间滤波器集合的测量 结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
第七方面，提供了一种终端设备，包括：测量单元，用于测量第一空间滤波器集合；发送单元，用于向网络设备发送所述第一空间滤波器集合的测量结果，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
第八方面，提供了一种网络设备，包括：接收单元，用于接收终端设备发送的第一空间滤波器集合的测量结果；预测单元，用于基于所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
第九方面，提供一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于调用所述存储器中的程序，以执行如第一方面或第三方面所述的方法。
第十方面，提供一种网络设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于调用所述存储器中的程序，以执行第二方面或第四方面所述的方法。
第十一方面，提供一种装置，包括处理器，用于从存储器中调用程序，以执行第一方面至第四方面中任一方面所述的方法。
第十二方面，提供一种芯片，包括处理器，用于从存储器调用程序，使得安装有所述芯片的设备执行第一方面至第四方面中任一方面所述的方法。
第十三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，所述程序使得计算机执行第一方面至第四方面中任一方面所述的方法。
第十四方面，提供一种计算机程序产品，包括程序，所述程序使得计算机执行第一方面至第四方面中任一方面所述的方法。
第十五方面，提供一种计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行第一方面至第四方面中任一方面所述的方法。
本申请通过基于部分频段(如第一频段)对应的空间滤波器集合的测量结果，来对其他频段(如第二频段)的空间滤波器集合进行预测，从而可以不必对所有的频段对应的空间滤波器都进行测量，可以降低终端设备的开销和测量时延。
附图说明
图1是本申请实施例应用的无线通信系统100。
图2是本申请实施例适用的多波束系统的示意图。
图3是本申请另一实施例适用的多波束系统的示意图。
图4是本申请实施例提供的下行波束扫描的示意图。
图5是本申请实施例适用的神经元的示意图。
图6是本申请实施例适用的神经网络的示意图。
图7是本申请实施例适用的卷积神经网络的示意图。
图8是本申请实施例适用的循环神经网络的示意图。
图9是本申请实施例适用的长短期记忆模型的示意图。
图10是本申请一实施例提供的空间域的波束预测的示意图。
图11是本申请另一实施例提供的空间域的波束预测的示意图。
图12是本申请一实施例提供的时间域的波束预测的示意图。
图13是本申请一实施例提供的第一空间滤波器集合和第二空间滤波器集合的示意图。
图14是本申请一实施例提供的频域的空间滤波器预测的示意图。
图15是本申请另一实施例提供的频域的空间滤波器预测的示意图。
图16是本申请一实施例提供的空间滤波器预测方法的示意性流程图。
图17是本申请另一实施例提供的空间滤波器预测方法的示意性流程图。
图18是本申请一实施例提供的空间滤波器指示方式的示意图。
图19是本申请一实施例提供的终端设备的示意性框图。
图20是本申请一实施例提供的网络设备的示意性框图。
图21是本申请另一实施例提供的终端设备的示意性框图。
图22是本申请另一实施例提供的网络设备的示意性框图。
图23是本申请一实施例提供的通信装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。
图1是本申请实施例应用的无线通信系统100。该无线通信系统100可以包括网络设备110和终端设备120。网络设备110可以是与终端设备120通信的设备。网络设备110可以为特定的地理区域提供通信覆盖，并且可以与位于该覆盖区域内的终端设备120进行通信。
图1示例性地示出了一个网络设备和两个终端，可选地，该无线通信系统100可以包括多个网络设备并且每个网络设备的覆盖范围内可以包括其它数量的终端设备，本申请实施例对此不做限定。
可选地，该无线通信系统100还可以包括网络控制器、移动管理实体等其他网络实体，本申请实施例对此不作限定。
应理解，本申请实施例的技术方案可以应用于各种通信系统，例如：第五代(5th generation，5G)系统或新无线(new radio，NR)、长期演进(long term evolution，LTE)系统、LTE频分双工(frequency division duplex，FDD)系统、LTE时分双工(time division duplex，TDD)等。本申请提供的技术方案还可以应用于未来的通信系统，如第六代移动通信系统，又如卫星通信系统，等等。
本申请实施例中的终端设备也可以称为用户设备(user equipment，UE)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台(mobile station，MS)、移动终端(mobile Terminal，MT)、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置。本申请实施例中的终端设备可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备，可以用于连接人、物和机，例如具有无线连接功 能的手持式设备、车载设备等。本申请的实施例中的终端设备可以是手机(mobile phone)、平板电脑(Pad)、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(mobile internet device，MID)、可穿戴设备，虚拟现实(virtual reality，VR)设备、增强现实(augmented reality，AR)设备、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self driving)中的无线终端、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等。可选地，UE可以用于充当基站。例如，UE可以充当调度实体，其在V2X或D2D等中的UE之间提供侧行链路信号。比如，蜂窝电话和汽车利用侧行链路信号彼此通信。蜂窝电话和智能家居设备之间通信，而无需通过基站中继通信信号。
本申请实施例中的网络设备可以是用于与终端设备通信的设备，该网络设备也可以称为接入网设备或无线接入网设备，如网络设备可以是基站。本申请实施例中的网络设备可以是指将终端设备接入到无线网络的无线接入网(radio access network，RAN)节点(或设备)。基站可以广义的覆盖如下中的各种名称，或与如下名称进行替换，比如：节点B(NodeB)、演进型基站(evolved NodeB，eNB)、下一代基站(next generation NodeB，gNB)、中继站、接入点、传输点(transmitting and receiving point，TRP)、发射点(transmitting point，TP)、主站MeNB、辅站SeNB、多制式无线(MSR)节点、家庭基站、网络控制器、接入节点、无线节点、接入点(access point，AP)、传输节点、收发节点、基带单元(base band unit，BBU)、射频拉远单元(Remote Radio Unit，RRU)、有源天线单元(active antenna unit，AAU)、射频头(remote radio head，RRH)、中心单元(central unit，CU)、分布式单元(distributed unit，DU)、定位节点等。基站可以是宏基站、微基站、中继节点、施主节点或类似物，或其组合。基站还可以指用于设置于前述设备或装置内的通信模块、调制解调器或芯片。基站还可以是移动交换中心以及设备到设备D2D、车辆外联(vehicle-to-everything，V2X)、机器到机器(machine-to-machine，M2M)通信中承担基站功能的设备、6G网络中的网络侧设备、未来的通信系统中承担基站功能的设备等。基站可以支持相同或不同接入技术的网络。本申请的实施例对网络设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。
基站可以是固定的，也可以是移动的。例如，直升机或无人机可以被配置成充当移动基站，一个或多个小区可以根据该移动基站的位置移动。在其他示例中，直升机或无人机可以被配置成用作与另一基站通信的设备。
在一些部署中，本申请实施例中的网络设备可以是指CU或者DU，或者，网络设备包括CU和DU。gNB还可以包括AAU。
网络设备和终端设备可以部署在陆地上，包括室内或室外、手持或车载；也可以部署在水面上；还可以部署在空中的飞机、气球和卫星上。本申请实施例中对网络设备和终端设备所处的场景不做限定。
应理解，本申请中涉及到的通信设备，可以为网络设备，或者也可以为终端设备。例如，第一通信设备为网络设备，第二通信设备为终端设备。又如，第一通信设备为终端设备，第二通信设备为网络设备。又如，第一通信设备和第二通信设备均为网络设备，或者均为终端设备。
还应理解，本申请中的通信设备的全部或部分功能也可以通过在硬件上运行的软件功能来实现，或者通过平台(例如云平台)上实例化的虚拟化功能来实现。
多波束系统
通信系统(例如，NR)的设计目标包括高频段(例如6GHz以上的频段)的大带宽通信。当工作频率变高时，传输过程中的路径损耗会增大，从而影响高频系统的覆盖能力。因此，为了能够有效地保证高频段的覆盖范围，一种有效的技术方案便是基于大规模多输入多输出(Massive multiple-in multiple-out，Massive MIMO)，以形成增益更大的赋形波束，克服传播损耗，确保通信系统的覆盖范围。
目前，常见的大规模天线阵列为毫米波天线阵列，由于毫米波天线阵列发出的波长较短，使得天线阵列的天线阵子之间的间距可以较短，天线阵子的孔径可以较小，以便更多的物理天线阵子可以集成在一个有限大小的二维天线阵列中。
另外，由于毫米波天线阵列的尺寸有限，从硬件复杂度、成本开销以及功耗等因素考虑，无法采用数字波束赋形方式，而是通常采用模拟波束赋形方式，在增强网络覆盖同时，也可以降低设备的实现复杂度。
为了便于理解多波束系统，下文结合图2至图3以网络设备与终端通信的场景为例，介绍基于波束通信的通信过程。
参见图2，在传统的通信系统(例如，LTE通信系统)中，通常使用一个较宽的波束(beam)210来覆盖整个小区(或称“扇区”)。这样，在每个时刻小区内的终端(例如，终端211～215)可以通过这个较宽的波束与网络设备通信，例如，获取网络设备分配的传输资源。
参见图3，在较新的通信系统中(例如，NR)中，可以使用多波束(Multi-beam)系统310来覆盖整个小区，也就是说，多波束系统中的每个波束(例如，波束311～314)分别覆盖小区中一个较小的范围，并通过波束扫描(beam sweeping)的方式来实现多个beam覆盖整个小区的效果。
在波束扫描的过程中，不同的时刻使用不同波束来覆盖小区中的不同区域，例如在时刻1，通信系统可以通过波束311覆盖终端321所在的区域。在时刻2，通信系统可以通过波束312覆盖终端322所在的区域。在时刻3，通信系统可以通过波束313覆盖终端323和终端324所在的区域。在时刻4，通信系统可以通过波束314覆盖终端325所在的区域。
对于多波束系统而言，由于使用较窄的波束，发射能量可以更集中，因此可以覆盖更远的距离。但是也正是因为波束较窄，每个波束只能覆盖小区中的部分区域，因此多波束系统可以理解为“以时间换空间”。
通常，将发送端用于发送信号的波束称为“发射波束”。将接收端用于接收信号的波束称为“接收波束”。
在一些情况下，上述发射波束也可以称为空域发送滤波器(spatial domain transmission filter)或发送空间滤波器，相应地，上述接收波束也可以称为空域接收滤波器(spatial domain reception filter)或接收空间滤波器。在另一些情况下，上述发射波束也可以称为空域发送参数(spatial domain transmission parameter)，相应地，上述接收波束也可以称为空域接收参数(spatial domain reception parameter)。 为了便于理解，本申请实施例主要还是以波束为例介绍。
在网络设备与终端的通信场景中，如果网络设备以及终端支持多波束传输，那么，网络设备与终端通信之前，网络设备和终端都需要通过波束管理过程来选择合适的发射波束和接收波束。以下行波束管理为例，下行波束管理包括下行的波束扫描(beam sweeping)、终端设备进行波束测量和上报(measurement & reporting)、网络设备进行下行波束指示(beam indication)等过程。下面对下行波束管理过程进行详细介绍。
下行波束扫描过程可以分为3个过程，分别记为P1过程、P2过程和P3过程。P1过程可以指网络设备使用不同的发射波束进行发射，终端设备使用不同的接收波束进行接收，如图4中的(a)图。P2过程可以指网络设备使用不同的发射波数进行发射，终端设备使用相同的接收波束进行接收，如图4中的(b)图。P3过程可以指网络设备使用相同的发射波束进行发射，终端设备使用不同的接收波束进行接收，如图4中的(c)图。通常，网络设备可以通过发送下行参考信号来完成上述波束扫描过程，下行参考信号例如可以包括同步信号/物理广播信道块(synchronization signal/physical broadcast channel block，SSB)和/或信道状态信息参考信号(channel-state-information reference signal，CSI-RS)。
在一些实现方式中，对于下行波束的测量，可以通过对下行波束上传输的CSI-RS和/或SSB进行测量来实现。在一些实现方式中，对于波束的测量，测量量可以采用层1(layer 1，L1)测量的测量量。其中，L1测量可以直接在物理层进行处理，具有较短的处理时延。目前，用于波束测量的L1测量量可以包括：层1-参考信号接收功率(layer1-reference signal receiving power，L1-RSRP)以及层1-信号与干扰和噪声的比值(L1-signal to interference plus noise ratio，L1-SINR)。
需要说明的是，在本申请实施例中，波束测量量除了上文介绍的L1测量量之外，还可以采用其他测量量，例如L3测量量。当然，本申请实施例适用的测量量还可以是未来通信系统新引入的测量量。
波束测量和上报过程可以指，终端设备可以测量多个发射波束(P2过程)或发射接收波束对(P1过程)，从而进行波束选择。例如，终端设备可以选择最优的波束，并将最优的波束发送给网络设备。最优的波束例如可以为L1-RSPR或L1-SINR最高的K个波束，K为大于或等于1的整数。终端设备在向网络设备上报时，可以仅上报最优波束的波束信息，也可以同时上报最优波束对应的测量结果。波束的信息可以包括参考信号的标识、参考信号的编号等。在一些实施例中，终端设备可以以CSI的形式进行波束上报。
网络设备可以对终端设备上报的波束信息进行解码，并从终端设备上报的波束中选择使用的发射波束。网络设备可以通过传输配置指示(transmission configuration indicator，TCI)状态(state)向终端设备进行波束信息指示，以指示使用的发射波束。TCI状态可以包含SSB索引或CSI-RS资源索引，一个索引可以对应一个波束。终端设备可以根据使用与SSB或CSI-RS的发射波束对应的接收波束来进行下行接收。上述TCI状态可以通过媒体接入控制(media access control，MAC)信令和/或下行控制信息(downlink control information，DCI)信令进行携带，本申请实施例对此不做具体限定。
上文结合图4介绍的波束选择过程中，通常需要遍历全部接收波束和发射波束的组合方式，才能选择出合适的波束。然而，遍历全部的组合方式所需的时间较长，导致波束选择的效率较低。
举例来说，假设网络设备在FR2部署了64个不同的下行发射方向(通过最多64个SSB来承载)， 相应地，终端设备接收时使用一个或多个天线面板来同时进行接收波束扫描，且每一个天线面板有4个接收波束。那么终端设备至少需要测量256个波束对，也即是说，需要256个资源的下行资源开销。从时间的角度说，每个SSB周期大概是20ms，需要4个SSB周期才可以完成对4个接收波束的测量。假设多个接收天线面板可以同时进行波束扫描，至少需要80ms的时间。
随着未来的大规模MIMO系统中波束数目的增加，为了匹配最优的波束对，使用基于波束扫描的波束管理方案只会带来更大的参考信号传输开销和波束扫描时延。因此，为了避免上述问题，在R18中提出了基于第一模型的波束管理。第一模型可以为神经网络模型，如AI模型或ML模型。下面对神经网络模型进行介绍。
神经网络
近年来，以神经网络为代表的人工智能研究在很多领域都取得了非常大的成果，其也将在未来很长一段时间内在人们的生产生活中起到重要的作用。神经网络可以理解为是一种由多个神经元节点相互连接构成的运算模型，其中节点间的连接可以表示从输入信号到输出信号的加权值，通常称为权重。每个节点对不同的输入信号进行加权求和，并通过特定的激活函数输出。
参见图5所示，神经元可以依赖于激活函数实现非线性映射，其中神经元的输入可以记为A，输入的每一维度记为a j，对应的权重记为w j，与求和单元(summation units，SU)一起对输入进行增强或削弱。另外，SU的输出可以输入激活函数f，得到输出t，其中，j的取值为1，2，……，n。
常见的神经网络有卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)、循环神经网络(recurrent neural network，RNN)、深度神经网络(deep neural network，DNN)等。
下文结合图6介绍本申请实施例适用的神经网络。图6所示的神经网络按照不同层的位置划分可以分为三类：输入层610，隐藏层620和输出层630。一般来说，第一层是输入层610、最后一层是输出层630，第一层和最后一层之间的中间层都是隐藏层620。
输入层610用于输入数据，其中，输入数据例如可以是接收机接收的接收信号。隐藏层620用于对输入数据进行处理，例如，对接收信号进行解压缩处理。输出层630用于输出处理后的输出数据，例如，输出解压后的信号。
如图6所示，神经网络包括多个层，每个层包括多个神经元，层与层之间的神经元可以是全连接的，也可以是部分连接的。对于连接的神经元而言，上一层的神经元的输出可以作为下一层的神经元的输入。
随着神经网络研究的不断发展，近年来又提出了神经网络深度学习算法，在神经网络中引入较多的隐层，形成DNN，更多的隐含层让DNN更能够刻画现实世界中的复杂情形。理论上而言，参数越多的模型复杂度越高，“容量”也就越大，也就意味着它能完成更复杂的学习任务。这种神经网络模型广泛应用于模式识别、信号处理、优化组合、异常探测等方面。
CNN是一种带有卷积结构的深度神经网络，其结构如图7所示，可以包括输入层710、卷积层720、池化层730、全连接层740、以及输出层750。
每一个卷积层720可以包括很多个卷积算子，卷积算子也称为核，其作用可以看作是一个从输入信号中提取特定信息的过滤器，卷积算子本质上可以是一个权重矩阵，这个权重矩阵通常被预先定义。
这些权重矩阵中的权重值在实际应用中需要经过大量的训练得到，通过训练得到的权重值形成的各个权重矩阵可以从输入信号中提取信息，从而帮助CNN进行正确的预测。
当CNN有多个卷积层的时候，初始的卷积层往往提取较多的一般特征，该一般特征也可以称之为低级别的特征；随着CNN深度的加深，越往后的卷积层提取到的特征越来越复杂。
池化层730，由于常常需要减少训练参数的数量，因此卷积层之后常常需要周期性的引入池化层，例如，可以是图7所示的一层卷积层后面跟一层池化层，也可以是多层卷积层后面接一层或多层池化层。在信号处理过程中，池化层的唯一目的就是减少提取的信息的空间大小。
全连接层740，在经过卷积层720、池化层730的处理后，CNN还不足以输出所需要的输出信息。因为如前所述，卷积层720、池化层730只会提取特征，并减少输入数据带来的参数。然而为了生成最终的输出信息(例如，发射端发射的原始信息的比特流)，CNN还需要利用全连接层740。通常，全连接层740中可以包括多个隐含层，该多层隐含层中所包含的参数可以根据具体的任务类型的相关训练数据进行预先训练得到，例如，该任务类型可以包括对接收机接收的数据信号进行解码，又例如，该任务类型还可以包括基于接收机接收的导频信号进行信道估计。
在全连接层740中的多层隐含层之后，也就是整个CNN的最后层为输出层750，用于输出结果。通常，该输出层750设置有损失函数(例如，类似分类交叉熵的损失函数)，用于计算预测误差，或者说用于评价CNN模型输出的结果(又称预测值)与理想结果(又称真实值)之间的差异程度。
为了使损失函数最小化，需要对CNN模型进行训练。在一些实现方式中，可以使用反向传播算法(backpropagation algorithm，BP)对CNN模型进行训练。BP的训练过程由正向传播过程和反向传播过程组成。在正向传播(如图7由710至750的传播为正向传播)过程中，输入数据输入CNN模型的上述各层，经过逐层处理并传向输出层。如果在输出层输出的结果与理想结果差异较大，则将上述损失函数最小化作为优化目标，转入反向传播(如图7由750至710的传播为反向传播)，逐层求出优化目标对各神经元权值的偏导数，构成优化目标对权值向量的梯量，作为修改模型权重的依据，CNN的训练过程在权重修改过程中完成。当上述误差达到所期望值时，CNN的训练过程结束。
需要说明的是，如图7所示的CNN仅作为一种卷积神经网络的示例，在具体的应用中，卷积神经网络还可以以其他网络模型的形式存在，本申请实施例对此不作限定。
RNNs的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中(例如，CNN模型中)，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNNs能够对任何长度的序列数据进行处理。
对于RNN的训练和对传统的ANN(人工神经网络)训练一样。同样使用BP误差反向传播算法，不过有一点区别。如果将RNNs进行网络展开，那么参数W,U,V是共享的，而传统神经网络却不是的。并且在使用梯度下降算法中，每一步的输出不仅依赖当前步的网络，并且还以来前面若干步网络的状 态。比如，在t＝4时，还需要向后传递三步，已经后面的三步都需要加上各种的梯度。该学习算法称为基于时间的反向传播算法(back propagation through time，BPTT)。
既然已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的，比如猫和狗。但现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如股票随时间的变化，一个人说了：我喜欢旅游，其中最喜欢的地方是云南，以后有机会一定要去__。这里填空，人应该都知道是填“云南“。因为我们是根据上下文的内容推断出来的，但机会要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。
图8为RNN的结构示意图，其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN，就是一个单元结构重复使用。
目前，为了解决RNN的梯度爆炸或者消失问题，在RNN的基础上进行了变形，得到了长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型。
参见图9，LSTM引入了一个新的记忆单元c t(又可以称为“细胞状态(cell state)”)，用于进行线性的循环信息传递，同时输出信息给隐藏层的外部状态h t。在每个时刻t，c t记录了当前时刻为止的历史信息。不同于RNN只考虑最近的状态，记忆单元会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘，解决了传统RNN在长期记忆上存在的缺陷。
继续参见图9，为了实现上述状态的选择，记忆单元引入门控制机制来控制信息传递的路径，类似于数据电路中的门，“0”表示关闭，“1”表示开启。记忆单元中包括遗忘门910，输入门920以及输出门930。其中，遗忘门用于控制上一个时刻的记忆单元c t-1需要遗忘多少信息，输入门用于控制当前时刻的候选状态
Figure PCTCN2022144184-appb-000001
有多少信息需要存储，输出门用于控制当前时刻的记忆单元c t有多少信息需要输出给外部状态h t。
基于第一模型的波束管理
下文分别结合第一模型的训练过程和预测过程，介绍基于第一模型的波束管理方案。
假设第一模型用于在波束集合A中预测可用波束，相应地，在训练阶段，可以将波束集合B的波束测量结果作为第一模型训练数据，也就是说，基于波束集合B的波束测量结果对第一模型进行训练，使得第一模型可以从波束集合A中预测出可用的波束。
需要说明的是，上述波束集合B的波束测量结果可以包括L1测量量对应的测量结果，和/或，波束集合B中已选择的波束的指示信息(例如，发射波束标识、接收波束标识或者波束对标识等)。
在一些实现方式中，训练数据中还可以包括波束集合A的标签信息，标签信息用于指示波束集合A中的以下一种或多种波束：最优的发射波束、最优接收波束、最优波束对、较优的多个发射波束、较优的多个接收波束，较优的波束对等。
在预测阶段，第一模型的输入可以包括波束集合A中的波束对应的链路质量测量结果(例如，L1测量量)，第一模型输出的预测结果可以包括从波束集合A中选择的目标波束，以及目标波束对应的链路质量。
在一些实现方式中，上述目标波束可以是一个或多个波束。以目标波束为一个波束为例，目标波束可以是波束集合A中的最优波束，或较优波束。以目标波束为多个波束为例，目标波束可以是波束集合A中符合要求的多个波束，其中，符合要求可以理解为波束对应的链路质量符合要求，例如，波束对应的链路质量大于或等于阈值。
在另一些实现方式中，上述目标波束可以指一个或多个波束对，其中，每个波束对可以包括接收波束或发射波束。以目标波束为一个波束对为例，目标波束可以是波束集合A中的最优波束对或较优波束对。以目标波束为多个波束对为例，目标波束可以是波束集合A中符合要求的多个波束对，其中，符合要求可以理解为波束对对应的链路质量符合要求，例如，波束对对应的链路质量大于或等于阈值。
需要说明的是，本申请实施例中的链路质量可以通过上文介绍的一种或多种测量量确定。当然，本申请实施例中的链路质量还可以基于未来通信系统中的其他测量量确定，本申请实施例对此不作限定。
另外，上述链路质量基于一种或多种测量量确定，可以理解为，链路质量是通过对一种或多种测量量处理后得到的，当然，链路质量还可以为测量量。本申请实施例对此不作限定。
在一些实现方式中，上述波束集合B可以与波束集合A是不同的波束集合。在一些实现方式中，波束集合B可以是波束集合A的子集，相应地，通过对较少的波束(波束集合B中的波束)进行测量，可以实现针对较多波束(波束集合A中的波束)的预测。相比于上文介绍的基于遍历全部组合方式进行波束选择的方案而言，有助于减少执行波束选择过程的时间。当然，在本申请实施例中，上述波束集合B中的波束与波束集合A中的波束可以完全不同的波束，例如，波束集合B与波束集合A中没有交集，但是波束集合B对应的波束方向可以与波束集合A对应的波束方向相似。
在另一些实现方式中，上述波束集合B可以与波束集合A是完全相同的波束集合。
下面结合图10～图12介绍波束预测的两种应用场景。这两种应用场景分别为空间域的下行波束预测和时间域的下行波束预测。
空间域的波束预测
图10示出了模型的输入和输出关系，可以认为该模型解决的是一个多分类问题。从图10可以看出，模型的输入为波束集合B的测量结果，输出为从波束集合A中选择的目标波束。该目标波束为波束集合A中的所有预测波束或波束对中的最优的K个波束或波束对。目标波束可以通过目标波束的索引来指示。
波束集合B可以为波束集合A的部分子集，波束集合A可以理解为全集。部分子集可以为全集的一部分。该模型使用的标签可以为全集中测量的最优的K个波束索引或波束对索引。
图11所示的模型可理解为一个线性回归问题。它的输入和输出关系为从部分子集的L1-RSRP到最优的K个波束(对)的L1-RSRP的关系。图11的模型与图10的模型的输入部分相同，不同的是，图11中模型的输出为最优的K个波束(对)对应的L1-RSRP。该模型使用的标签为在全集中测量的最优的K个L1-RSRP，以及对应的K个波束(对)的索引。
时间域的波束预测
时间域的波束预测以时间域波束(对)及其性能的预测为用例，选用的LSTM模型如图12所示。 该LSTM模型在时序上可以理解为延展了M个实例(instances)作为输入，等效为M个LSTM基本单元的级联。每一个LSTM单元的输入为波束集合B#M的测量结果。
需要说明的是，波束集合B#M的波束(对)的索引可以通过L1-RSRP的固定方式隐含地输入。在完成了M个实例的输入后，LSTM模型可以预测接下来的F个时间单位内的最优波束(对)、性能以及最优波束(对)的持续时间。
需要说明的是，本申请实施例中的波束(对)可以表示波束或波束对。波束可以指发射波束或接收波束，波束对可以指一对发射波束和接收波束。另外，波束可以与空间滤波器相互替换。下文以空间滤波器为例进行介绍。可以理解的是，下文中未进行特殊说明的空间滤波器可以表示波束和/或波束对。波束对也可以称为发射和接收空间滤波器。
对于模型来说，其输出可以理解为推断和预测。在本申请实施例中，推断(inference)和预测(prediction)表示相同的意思，可以互换。
在本申请实施例中，主要涉及模型的使用过程，即使用训练好的模型进行波束预测。
从上文的描述可知，空间域和时间域的空间滤波器选择都可以通过空间滤波器预测，来降低终端设备的开销和测量时延。但是对于频域上的空间滤波器选择，如果终端设备针对每个频段都进行测量和上报，同样也会增大终端设备的开销和测量时延。
基于此，本申请实施例提出一种空间滤波器预测方法及装置，通过对部分频段上的空间滤波器集合的测量结果，来对其他频段上的空间滤波器集合进行空间滤波器预测，从而可以降低终端设备的开销和测量时延。
例如，可以通过第一空间滤波器集合的测量结果来对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测。第一空间滤波器集合可以与第一频段对应，第二空间滤波器集合可以与第二频段对应。
本申请实施例对对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测的设备不做具体限定。例如，该设备可以为终端设备，也可以为网络设备。当然，该设备也可以为第三方设备。图16示出的是该设备为终端设备的情况，图17示出的是该设备为网络设备的情况。下文将会结合图16和图17对这两种情况进行详细介绍。
本申请实施例对第一频段和第二频段不做具体限定。在一些实施例中，第一频段和第二频段不同。第一频段和第二频段不同可以指第一频段与第二频段完全不同，或者，第一频段和第二频段不完全相同。例如，第一频段和第二频段完全不重叠。又例如，第一频段与第二频段部分重叠，部分不重叠。又例如，第一频段和第二频段存在包含关系，如第二频段的频段范围包含第一频段的频段范围。
第一频段和第二频段的确定方式有多种，本申请实施例对此不做具体限定。例如，第一频段和第二频段可以基于成分载波(component carrier，CC)或带宽部分(bandwidth Part，BWP)确定，也就是说，第一频段和第二频段可以按照CC或BWP进行划分。例如，第一频段和第二频段可以为不同的CC，或者第一频段和第二频段可以为不同的BWP。当然，第一频段和第二频段还可以按照其他的方式进行划分。例如，第一频段和第二频段可以按照FR进行划分，第一频段为FR1，第二频段为FR2。
第一空间滤波器集合与第一频段对应可以指第一空间滤波器集合为与第一频段对应的空间滤波器集合。第一空间滤波器集合可以包括发射空间滤波器(如下行发射空间滤波器)，或者第一空间滤波 器集合可以包括发射和接收空间滤波器(如下行发射和接收空间滤波器)。为方便描述，下文以空间滤波器为例进行描述。本申请实施例对第一空间滤波器集合中包含的空间滤波器数量不做具体限定，第一空间滤波器集合可以包含任意正整数个空间滤波器。
第二空间滤波器集合与第二频段对应可以指第二空间滤波器集合为与第二频段对应的空间滤波器集合。第二空间滤波器集合可以包括发射空间滤波器，或者第二空间滤波器集合可以包括发射和接收空间滤波器。为方便描述，下文以空间滤波器为例进行描述。本申请实施例对第二空间滤波器集合中包含的空间滤波器数量不做具体限定，第二空间滤波器集合可以包含任意正整数个空间滤波器。
第一空间滤波器集合中的空间滤波器可以通过下行参考信号来指示。下行参考信号例如可以包括SSB或CSI-RS。换句话说，第一空间滤波器集合可以包括SSB或CSI-RS。第二空间滤波器集合中的空间滤波器可以通过下行参考信号来指示。下行参考信号例如可以包括SSB或CSI-RS。换句话说，第二空间滤波器集合可以包括SSB或CSI-RS。
第一空间滤波器集合是需要进行测量的空间滤波器集合，而第二空间滤波器集合是不需要进行测量的空间滤波器集合。在一些实施例中，第一空间滤波器集合可以称为测量集，第二空间滤波器集合可以称为预测集。
第一空间滤波器集合可以由终端设备进行测量。终端设备对第一空间滤波器集合进行测量的方式与前文描述的方式类似，未详细描述的内容可以参见前文的描述。终端设备可以对第一空间滤波器集合中的空间滤波器进行测量，得到第一空间滤波器集合的测量结果。如果第一空间滤波器集合中的空间滤波器包括发射空间滤波器，则终端设备可以对该发射空间滤波器进行测量。如果第一空间滤波器集合中的空间滤波器包括发射和接收空间滤波器，则终端设备可以对该发射和接收空间滤波器进行测量。当然，终端设备也可以仅对发射和接收空间滤波器中的发射空间滤波器进行测量。对空间滤波器进行测量可以指对空间滤波器上的参考信号进行测量。例如，终端设备可以对空间滤波器上的SSB或CSI-RS进行测量，得到对应的测量结果。
第一空间滤波器集合的测量结果可以包括与空间滤波器对应的链路质量。该测量结果可以是L1的测量结果。例如，该测量结果可以包括RSRP、SINR中的一种或多种。该测量结果可以为L1的测量结果，例如该测量结果可以包括L1-RSRP、L1-SINR中的一种或多种。
对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测可以指，确定第二空间滤波器集合的预测结果。该预测结果可以包括以下中的一种或多种：最优空间滤波器、最优发射和接收空间滤波器，最优空间滤波器对应的链路质量，最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。最优空间滤波器可以通过最优空间滤波器的索引信息来表示，最优发射和接收空间滤波器可以通过最优发射和接收空间滤波器的索引信息来表示。空间滤波器的索引可以包括SSB的索引和/或CSI-RS资源的索引。发射和接收空间滤波器的索引可以包括SSB的索引和/或CSI-RS资源的索引。
链路质量也可以称为空间滤波器质量。链路质量可以包括RSRP、SINR中的一种或多种。链路质量可以为L1的链路质量，例如，该链路质量可以包括L1-RSRP、L1-SINR中的一种或多种。
例如，预测结果可以包括最优空间滤波器的索引信息。又例如，预测结果可以包括最优空间滤波器对应的链路质量。又例如，预测结果可以包括最优空间滤波器的索引信息以及最优空间滤波器对应 的链路质量。又例如，预测结果可以包括最优发射和接收空间滤波器的索引信息。又例如，预测结果可以包括最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。又例如，预测结果可以包括最优发射和接收空间滤波器的索引信息以及最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
本申请实施例对最优空间滤波器包含的空间滤波器数量不做具体限定。该最优空间滤波器可以指最优的一个或多个空间滤波器。例如，最优空间滤波器可以指最优的K个空间滤波器，K≥1。
本申请实施例对最优发射和接收空间滤波器包含的发射和接收空间滤波器数量不做具体限定。该最优发射和接收空间滤波器可以指最优的一个或多个发射和接收空间滤波器。例如，最优发射和接收空间滤波器可以指最优的Z个发射和接收空间滤波器，Z≥1。
当然，在一些实施例中，预测结果也可以包含符合条件的空间滤波器信息。符合条件的空间滤波器可以包括链路质量大于预设阈值的空间滤波器。例如，符合条件的空间滤波器信息可以包括较优的空间滤波器信息。例如，预测结果可以包括以下中的一种或多种：较优空间滤波器、较优发射和接收空间滤波器，较优空间滤波器对应的链路质量，较优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
本申请实施例对第一空间滤波器集合的数量和第二空间滤波器集合的数量不做具体限定。第一空间滤波器集合的数量可以为一个或多个，第二空间滤波器集合的数量可以为一个或多个。例如，可以使用多个第一空间滤波器集合的测量结果对多个第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测，或者，可以使用多个第一空间滤波器集合的测量结果对一个第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测，或者，可以使用一个第一波数集合的测量结果对一个第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测，或者，可以使用一个第一空间滤波器集合的测量结果对多个第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测。
下面以图13为例，对第一空间滤波器集合和第二空间滤波器集合进行介绍。在图13中，第一空间滤波器集合对应的频段用实线表示，第二空间滤波器集合对应的频段用虚线表示。图13示出了多个时刻的第一空间滤波器集合和第二空间滤波器集合。终端设备可以对第一空间滤波器集合进行周期性测量。我们主要针对一个时刻(如时刻8)进行介绍。
图13中示出的第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波器集合对应的频段邻近，但本申请实施例并不限于此。第一频段和第二频段也可以在不同的频段范围(frequency range，FR)。例如，第一频段位于FR1，第二频段位于FR2。又例如，第一频段和第二频段可以位于一个FR内的不同频带(band)上，如第一频段位于band#257，第二频段位于band#260。
对第二空间滤波器集合的空间滤波器预测可以通过第一模型实现。例如，可以将第一空间滤波器集合的测量结果作为第一模型的输入，第一模型的输出为第二空间滤波器集合的预测结果，如图14和图15所示。
第一模型可以为上文介绍的神经网络模型。该第一模型可以为AI模型或ML模型。第一模型可以使用DNN、CNN、RNN中的一种或多种模型结构。RNN例如可以包括LSTM和GRU等。
以图14和图15为例，图14示出了预测结果包括最优空间滤波器的情况，图15示出了预测结果包括最优空间滤波器对应的链路质量对应的链路质量。
参见图14，第一模型的输入包括N个第一空间滤波器集合中的每个第一空间滤波器集合中的M个空间滤波器的测量结果。也就是说，第一模型的输入可以包括第一空间滤波器集合1中的空间滤波 器#1的测量结果，……，第一空间滤波器集合1中的空间滤波器#M1的测量结果，第一空间滤波器集合2中的空间滤波器#1的测量结果，……，第一空间滤波器集合2中的空间滤波器#M2的测量结果，……，第一空间滤波器集合N中的空间滤波器#1的测量结果，……，第一空间滤波器集合N中的空间滤波器#MN的测量结果。
第一模型的输出包括P个第二空间滤波器集合中的每个第二空间滤波器集合的前K个空间滤波器。也就是说，第一模型的输出可以包括第二空间滤波器集合1中的前K个空间滤波器，第二空间滤波器集合2中的前K个空间滤波器，……，第二空间滤波器集合P中的前K个空间滤波器。
参见图15，第一模型的输入包括N个第一空间滤波器集合中的每个第一空间滤波器集合中的M个空间滤波器的测量结果，即图15中的第一模型的输入与图14中的第一模型的输入相同。第一模型的输出包括P个第二空间滤波器集合中的每个第二空间滤波器集合的前K个空间滤波器对应的链路质量。也就是说，第一模型的输出可以包括第二空间滤波器集合1中的前K个空间滤波器对应的链路质量，第二空间滤波器集合2中的前K个空间滤波器对应的链路质量，……，第二空间滤波器集合P中的前K个空间滤波器对应的链路质量。
下文结合图16和图17，分别对本申请实施例的空间滤波器预测方法进行介绍。图16示出的是由终端设备对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测的方案。图17示出的是由网络设备对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测的方案。
参见图16，图16所示的方法包括步骤S1610和步骤S1620。
在步骤S1610，终端设备测量第一空间滤波器集合。
在步骤S1620，终端设备根据第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测。
第一空间滤波器集合和第二空间滤波器集合可以是网络设备配置给终端设备的。例如，参见图16，在步骤S1602，网络设备可以向终端设备发送第一配置信息。该第一配置信息可用于配置第一空间滤波器集合和/或第二空间滤波器集合。以图13为例，网络设备可以向终端设备配置第一空间滤波器集合BN和第二空间滤波器集合AP。
第一空间滤波器集合和第二空间滤波器集合可以通过同一个配置信息进行配置，也可以通过不同的配置信息进行配置。例如，网络设备可以向终端设备发送配置信息1，该配置信息1用于配置第一空间滤波器集合；网络设备可以向终端设备发送配置信息2，该配置信息2用于配置第二空间滤波器集合。又例如，网络设备可以向终端设备发送配置信息3，该配置信息3可用于配置第一空间滤波器集合和第二空间滤波器集合。
第一空间滤波器集合和/或第二空间滤波器集合可以是基于终端设备的能力确定的。在一些实施例中，在网络设备向终端设备发送第一配置信息之前，终端设备可以向网络设备发送第一能力信息。该第一能力信息可用于确定第一空间滤波器集合和/或第二空间滤波器集合。
第一能力信息可以包括测量能力和/或预测能力。例如，第一能力信息可以包括以下中的一种或多种：终端设备是否支持空间滤波器的测量、终端设备是否支持空间滤波器的预测、支持的测量空间滤波器的数量、支持的预测空间滤波器的数量。
在一些实施例中，第一能力信息可以包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量，能够预测的空间滤波器集合的数量，能够测量的空间滤波器数量，能够预测的空间滤波器数量。
能够测量的空间滤波器集合的数量可以指能够测量多少个频段对应的空间滤波器集合。以频段为CC/BWP为例，能够测量的空间滤波器集合的数量可以指最多可以测量多少个CC/BWP的空间滤波器集合。
能够预测的空间滤波器集合的数量可以指能够预测多少个频段对应的空间滤波器集合。以频段为CC/BWP为例，能够预测的空间滤波器集合的数量可以指最多可以预测多少个CC/BWP的空间滤波器集合。
能够测量的空间滤波器数量可以包括能够测量的空间滤波器的总数量，或针对一个空间滤波器集合能够测量的空间滤波器的数量。空间滤波器的数量可以指SSB和/或CSI-RS资源的数量。例如，以频段为CC/BWP为例，能够测量的一个空间滤波器集合中的空间滤波器数量可以指，在每个CC/BWP对应的空间滤波器集合中，最多可以测量多少个SSB和/或CSI-RS资源。
能够预测的空间滤波器数量可以包括能够预测的空间滤波器的总数量，针对一个空间滤波器集合能够预测的空间滤波器的数量。空间滤波器的数量可以指SSB和/或CSI-RS资源的数量。例如，以频段为CC/BWP为例，能够预测的一个空间滤波器集合中的空间滤波器数量可以指，在每个CC/BWP对应的空间滤波器集合中，最多可以预测多少个SSB和/或CSI-RS资源。
本申请实施例对网络设备配置第一空间滤波器集合的方式不做具体限定。例如，网络设备可以仅配置一组空间滤波器集合，该空间滤波器集合即为第一空间滤波器集合，终端设备对该空间滤波器集合进行测量。又例如，网络设备可以为终端设备配置多组空间滤波器集合，第一空间滤波器集合为该多组空间滤波器集合中的一组。在配置了多组空间滤波器集合后，网络设备可以向终端设备发送第一信息，该第一信息用于激活多组空间滤波器集合中的一组，终端设备可以对激活的一组空间滤波器集合进行测量。网络设备可以激活多组空间滤波器集合中的任意一组，或者网络设备可以根据实际的部署情况和天线配置情况选择激活哪组空间滤波器集合。激活的空间滤波器集合可以为第一空间滤波器集合。本申请实施例对网络设备激活第一空间滤波器集合的方式不做具体限定。例如，网络设备可以使用MAC CE激活第一空间滤波器集合。
本申请实施例对网络设备配置第二空间滤波器集合的方式不做具体限定。例如，网络设备可以仅配置一组空间滤波器集合，该空间滤波器集合即为第二空间滤波器集合，终端设备对该空间滤波器集合进行测量。又例如，网络设备可以为终端设备配置多组空间滤波器集合，第二空间滤波器集合为该多组空间滤波器集合中的一组。在配置了多组空间滤波器集合后，网络设备可以向终端设备发送第二信息，该第二信息用于激活多组空间滤波器集合中的一组，终端设备可以对激活的一组空间滤波器集合进行测量。网络设备可以激活多组空间滤波器集合中的任意一组，或者网络设备可以根据实际的部署情况和天线配置情况选择激活哪组空间滤波器集合。激活的空间滤波器集合可以为第二空间滤波器集合。本申请实施例对网络设备激活第二空间滤波器集合的方式不做具体限定。例如，网络设备可以使用MAC CE激活第二空间滤波器集合。
在一些实施例中，第二空间滤波器集合可以基于第一空间滤波器集合确定，或者说第二空间滤波 器集合与第一空间滤波器集合相关联。如图13所示，空间滤波器集合B1与空间滤波器A1集合相关联。
本申请实施例对第二空间滤波器集合的确定方式不做具体限定。例如，第二空间滤波器集合可以与第一空间滤波器集合相同，或者说，第二空间滤波器集合与第一空间滤波器集合中的空间滤波器相同，或者说，第二空间滤波器集合与第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引相同。又例如，第二空间滤波器集合中的空间滤波器也可以为第一空间滤波器集合中的部分空间滤波器。
如果第二空间滤波器集合基于第一空间滤波器集合确定，则网络设备可以仅配置第一空间滤波器集合。第二空间滤波器集合可以通过指示的方式指示给终端设备。例如，网络设备可以向终端设备发送指示信息，该指示信息用于指示第二空间滤波器集合与第一空间滤波器集合相同。在一些实施例中，第二空间滤波器集合也可以由终端设备自行确定。例如，终端设备也可以根据第一空间滤波器集合确定第二空间滤波器集合。
如果第一空间滤波器集合的数量包括多个，则网络设备可以指示第二空间滤波器集合基于哪个第一空间滤波器集合确定。如果第二空间滤波器集合的数量包括多个，则网络设备也可以分别指示每个第二空间滤波器集合分别基于哪个第一空间滤波器集合确定。不同的第二空间滤波器集合可以基于相同的第一空间滤波器集合确定，也可以基于不同的第一空间滤波器集合确定。第二空间滤波器集合基于的第一空间滤波器集合可以为没有空间域的空间滤波器预测的空间滤波器集合。
举例说明，假设第一空间滤波器集合包括N个空间滤波器集合，记为集合Bn，1≤n≤N，假设第二空间滤波器集合包括P个空间滤波器集合，记为集合Ap，1≤p≤P。网络设备可以指示集合A1与集合B1相同，集合A2与集合B2相同，集合A3与集合B3相同等等。当然，网络设备也可以指示集合A1和集合A2与集合B1相同。
如果第二空间滤波器集合基于第一空间滤波器集合确定，则网络设备可以仅配置第一空间滤波器集合，而不配置第二空间滤波器集合，这样可以节省信令开销。
如果第二空间滤波器集合的数量包括多个，则该多个第二空间滤波器集合中的部分空间滤波器集合可以是网络设备配置的，部分空间滤波器集合可以是基于第一空间滤波器集合确定的，本申请实施例对此不作具体限定。
上文介绍的是第二空间滤波器集合基于第一空间滤波器集合进行确定的情况。当然，在一些实施例中，第一空间滤波器集合也可以基于第二空间滤波器集合确定。具体的确定方式与上述方式类似，为了简洁，此处不再赘述。
在一些实施例中，终端设备可以向网络设备发送第二空间滤波器集合的预测结果。网络设备可以基于第二空间滤波器集合的预测结果向终端设备进行空间滤波器指示。
如果第二空间滤波器集合的数量包括多个，则多个第二空间滤波器集合的预测结果可以承载于相同的消息中，或承载于不同的消息中。以第二空间滤波器集合的数量为P为例，该P个第二空间滤波器集合的预测结果可以承载于第一消息中，或者，该P个第二空间滤波器集合的预测结果可以承载于不同的消息中。
如果多个第二空间滤波器集合的预测结果承载于第一消息中，则第一消息中还可以包括第二空间 滤波器集合的索引。该第二空间滤波器集合的索引可用于表示第二空间滤波器集合属于哪个频段。第二空间滤波器集合的索引也可以为频段索引。以频段为CC为例，第二空间滤波器集合的索引可以为服务小区索引(serving cell index)，用以标记第二空间滤波器集合属于哪个CC。以频段为BWP为例，第二空间滤波器集合的索引可以为BWP ID，用以标记第二空间滤波器集合属于哪个BWP。
由图4可知，下行空间滤波器扫描过程可以包括P1过程、P2过程和P3过程。针对P1过程，终端设备可以对发射和接收空间滤波器进行预测。针对P2过程，终端设备可以对下行发射空间滤波器进行预测。针对P3过程，终端设备对下行接收空间滤波器进行预测。下面分别针对这三种情况进行描述。
如果终端设备预测的是下行接收空间滤波器，则终端设备可以不用上报预测结果，网络设备也可以不用对接收空间滤波器进行指示。终端设备在接收到网络设备指示的发射空间滤波器后，可以使用与该发射空间滤波器对应的预测接收空间滤波器进行下行接收。
在一些实施例中，如果终端设备测量的是网络设备的发射空间滤波器，如上文描述的P2过程，则第二空间滤波器集合的预测结果可以包括最优空间滤波器和/或最优空间滤波器对应的链路质量。如果终端设备测量的是发射和接收空间滤波器，如上文描述的P1过程，则第二空间滤波器集合的预测结果可以包括最优发射和接收空间滤波器和/或最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
在一些实施例中，第二空间滤波器集合的预测结果可以承载于CSI域中。
下面以第二空间滤波器集合的预测结果包括最优的K个空间滤波器以及最优的K个空间滤波器对应的链路质量为例，对第二空间滤波器集合的上报信息进行说明。第二空间滤波器集合的预测结果可以如表1所示。
参见表1，终端设备可以上报P个第二空间滤波器集合的预测结果，该P个第二空间滤波器集合可以通过服务小区索引或BWP ID进行指示。参见表1，对于P个第二空间滤波器集合，CSI域中可以包括索引服务小区索引和/或BWP ID#1，索引服务小区索引和/或BWP ID#2，索引服务小区索引和/或BWP ID#3，……，索引服务小区索引和/或BWP ID#P。
以最优空间滤波器包括最优的4个空间滤波器为例，终端设备可以针对每个第二空间滤波器集合，上报最优的4个空间滤波器以及与该最优的4个空间滤波器对应的链路质量。以第二空间滤波器集合#1为例，第一消息(如CSI域)中可以包括空间滤波器#1、空间滤波器#2、空间滤波器#3和空间滤波器#4，以及与空间滤波器#1对应的链路质量、与空间滤波器#2对应的链路质量、与空间滤波器#3对应的链路质量、与空间滤波器#4对应的链路质量。空间滤波器#x可以用CSI-RS资源指示(CSI-RS resource indicator，CRI)或SSB资源指示(resource indicator，SSBRI)#x表示，与空间滤波器#x对应的链路质量可以用L1-RSRP/L1-SINR#x表示，其中，x的取值为1,2,3,4。
终端设备在上报空间滤波器对应的链路质量时，为了降低开销，可以采用差分的方式进行上报。例如，可以以最优的空间滤波器对应的链路质量为基准，上报其他空间滤波器对应的链路质量。
以第二空间滤波器集合#1为例，最优的空间滤波器可以为空间滤波器#1，其对应的链路质量为L1-RSRP/L1-SINR#1。在上报空间滤波器#2对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#2与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。在上报空间滤波器#3对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#3与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。在上报空间滤波器#4对应的链路质量时，终端设 备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#4与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。
表1
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表1示出的是一种聚合的空间滤波器上报方式，在一些实施例中，为了降低负载，上述P个第二空间滤波器集合的预测结果也可以分开上报。例如，P个第二空间滤波器集合的预测结果可以分P次进行上报，每次上报一个空间滤波器集合的预测结果。当然，也可以将P个空间滤波器集合的预测结果分W次上报，W大于1且小于P。
如果终端设备上报的是空间滤波器的预测结果，则网络设备可以向终端设备指示下行发射空间滤波器。例如，网络设备可以使用基于TCI状态的空间滤波器指示。也就是说，网络设备可以向终端设备发送TCI状态，该TCI状态可用于指示网络设备使用的下行发射空间滤波器。
对于单频段的空间滤波器指示，一个TCI状态适用于一个频段。对于多频段的共空间滤波器指示，一个TCI状态可适用于多个频段。这里的频段可以为CC或BWP。
在一些实施例中，为了降低网络设备进行空间滤波器指示的信令开销，网络设备可以通过一个指示信息来指示多个频段的空间滤波器。该多个频段可以为相互关联的多个频段。该多个频段的数量可以为大于或等于2的任意整数。该多个频段可以包括第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波 器集合对应的频段，或者，该多个频段均为第一空间滤波器集合对应的频段，或者该多个频段均为第二空间滤波器集合对应的频段。
以多个频段可以包括第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波器集合对应的频段为例，网络设备可以向终端设备发送第二指示信息，该第二指示信息用于指示第二空间滤波器。该第二空间滤波器包括第一空间滤波器集合中的空间滤波器以及第二空间滤波器集合中的空间滤波器，该第二空间滤波器可以基于第一空间滤波器集合的测量结果以及第二空间滤波器集合的预测结果确定。
以图18为例，假设第一空间滤波器集合中的最优K个空间滤波器与第二空间滤波器集合中的最优K个空间滤波器相关联，其中，第一空间滤波器集合中的空间滤波器1与第二空间滤波器集合中的空间滤波器2相关联。网络设备向终端设备发送了第二指示信息后，终端设备可以基于第二指示信息确定第一空间滤波器集合中的空间滤波器1以及第二空间滤波器集合中的空间滤波器2。终端设备可以认为针对第一频段，网络设备使用的是空间滤波器#1进行下行发射，针对第二频段，网络设备使用的是空间滤波器#2进行下行发射。
下面以第二空间滤波器集合的预测结果包括最优的K个发射和接收空间滤波器以及最优的K个发射和接收空间滤波器对应的链路质量为例，对第二空间滤波器集合的上报信息进行说明。第二空间滤波器集合的预测结果可以如表2所示。
参见表2，终端设备可以上报P个第二空间滤波器集合的预测结果，该P个第二空间滤波器集合可以通过服务小区索引或BWP ID进行指示。参见表2，对于P个第二空间滤波器集合，CSI域中可以包括索引服务小区索引和/或BWP ID#1，索引服务小区索引和/或BWP ID#2，索引服务小区索引和/或BWP ID#3，……，索引服务小区索引和/或BWP ID#P。
终端设备可以针对每个第二空间滤波器集合，上报最优的4个发射和接收空间滤波器以及与该最优的4个发射和接收空间滤波器对应的链路质量。以第二空间滤波器集合#1为例，CSI域中可以包括发射和接收空间滤波器#1、发射和接收空间滤波器#2、发射和接收空间滤波器#3和发射和接收空间滤波器#4，以及与发射和接收空间滤波器#1对应的链路质量、与发射和接收空间滤波器#2对应的链路质量、与发射和接收空间滤波器#3对应的链路质量、与发射和接收空间滤波器#4对应的链路质量。发射和接收空间滤波器#x可以用波束对或CSI或SSBRI#x表示，与发射和接收空间滤波器#x对应的链路质量可以用L1-RSRP/L1-SINR#x表示，其中，x的取值为1,2,3,4。
终端设备在上报发射和接收空间滤波器对应的链路质量时，为了降低开销，可以采用差分的方式进行上报。例如，可以以最优的发射和接收空间滤波器对应的链路质量为基准，上报其他发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
以第二空间滤波器集合#1为例，最优的发射和接收空间滤波器可以为发射和接收空间滤波器#1，其对应的链路质量为L1-RSRP/L1-SINR#1。在上报发射和接收空间滤波器#2对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#2与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。在上报发射和接收空间滤波器#3对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#3与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。在上报发射和接收空间滤波器#4对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#4与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。
表2
Figure PCTCN2022144184-appb-000003
表2示出的是一种聚合的发射和接收空间滤波器上报方式，在一些实施例中，为了降低负载，上述P个第二空间滤波器集合的预测结果也可以分开上报。例如，P个第二空间滤波器集合的预测结果可以分P次进行上报，每次上报一个空间滤波器集合的预测结果。当然，也可以将P个发射和接收空间滤波器集合的预测结果分W次上报，W大于1且小于P。
如果终端设备测量的是发射和接收空间滤波器，和/或上报的是发射和接收空间滤波器的预测结果(如表2所示)，则网络设备在向终端设备进行空间滤波器指示时，可以向终端设备指示发射和接收空间滤波器。也就是说，网络设备除了可以向终端设备指示下行发射空间滤波器之外，还可以直接指 示终端设备应该使用的接收空间滤波器，这样可以不用依靠终端设备对于接收空间滤波器的实现，简化终端设备的操作。
例如，网络设备可以向终端设备发送第一指示信息，该第一指示信息可用于指示第一发射和接收空间滤波器。终端设备接收到第一发射和接收空间滤波器后，可以基于第一发射和接收空间滤波器，确定用于下行接收的接收空间滤波器。例如，终端设备可以使用第一发射和接收空间滤波器对应的接收空间滤波器进行下行接收。
第一发射和接收空间滤波器可以基于第一空间滤波器集合的测量结果和/或第二空间滤波器集合的预测结果确定。也就是说，第一发射和接收空间滤波器可以为针对第一空间滤波器集合的发射和接收空间滤波器和/或针对第二空间滤波器集合的发射和接收空间滤波器。
在一些实施例中，终端设备除了向网络设备发送第二空间滤波器集合的预测结果之外，还可以向网络设备发送第一空间滤波器集合的测量结果，以便于网络设备向终端设备进行针对第一空间滤波器集合的空间滤波器指示。
如果网络设备向终端设备指示的是第一发射和接收空间滤波器，则网络设备可以使用一个新的域来指示第一发射和接收空间滤波器。例如，网络设备可以通过发射和接收空间滤波器索引(beam pair index)这个新的域来指示第一发射和接收空间滤波器。
网络设备可以通过第一发射和接收空间滤波器的索引、CRI索引、SSBRI索引中的一种或多种来进行第一发射和接收空间滤波器的指示，也就是说，第一指示信息可以为第一发射和接收空间滤波器的索引、CRI索引或SSBRI索引等。
在一些实施例中，为了降低网络设备进行发射和接收空间滤波器指示的信令开销，网络设备可以通过一个指示信息来指示多个频段的发射和接收空间滤波器。该多个频段可以为相互关联的多个频段。该多个频段的数量可以为大于或等于2的任意整数。该多个频段可以包括第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波器集合对应的频段，或者，该多个频段均为第一空间滤波器集合对应的频段，或者该多个频段均为第二空间滤波器集合对应的频段。
以多个频段可以包括第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波器集合对应的频段为例，网络设备可以向终端设备发送第二指示信息，该第二指示信息用于指示第二发射和接收空间滤波器。该第二发射和接收空间滤波器包括第一空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器以及第二空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器，该第二发射和接收空间滤波器可以基于第一空间滤波器集合的测量结果以及第二空间滤波器集合的预测结果确定。
假设第一空间滤波器集合中的最优K个发射和接收空间滤波器与第二空间滤波器集合中的最优K个发射和接收空间滤波器相关联，其中，第一空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器1与第二空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器2相关联。网络设备向终端设备发送了第二指示信息后，终端设备可以基于第二指示信息确定第一空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器1以及第二空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器2。终端设备可以认为针对第一频段，网络设备使用的是发射和接收空间滤波器#1进行下行发射，针对第二频段，网络设备使用的是发射和接收空间滤波器#2进行下行发射。
在一些实施例中，如果终端设备预测的是发射和接收空间滤波器的预测结果，终端设备也可以仅上报下行发射空间滤波器对应的预测结果。终端设备的上报方式以及网络设备进行空间滤波器指示的方式可以参见前文的描述，为了简洁，此处不再赘述。
在一些实施例中，终端设备可以通过第一模型进行第二空间滤波器集合的预测。例如，终端设备可以将第一空间滤波器集合的测量结果作为第一模型输入，第一模型的输出为第二空间滤波器集合的预测结果。
本申请实施例对终端设备获取第一模型的方式不做具体限定。作为一个示例，第一模型可以由网络设备发送至终端设备。网络设备可以将第一模型的标识或第一模型的参数发送至终端设备。本申请实施例对网络设备发送第一模型的方式不做具体限定。网络设备可以使用3GPP框架内的任意一个信令发送第一模型。例如，网络设备可以通过RRC和/或MAC CE向终端设备发送第一模型。
第一模型可以是与网络设备的部署环境以及与终端设备的空间滤波器配置相匹配的模型。例如，如果终端设备支持某个频段(或频率域)的空间滤波器预测，且预测所用到的模型是小区专属的模型，那么网络设备可以将适配于网络设备部署环境和空间滤波器配置的模型发送给终端设备。
作为另一个示例，第一模型也可以是终端设备自己训练得到的。在进行第二空间滤波器集合的预测时，终端设备可以启动自己预先准备的模型。为了保证终端设备和网络设备对模型有清晰的共识和了解，终端设备可以将第一模型发送给网络设备。例如，终端设备可以将第一模型的参数或第一模型的标识发送给网络设备。
参见图17，图17所示的方法包括步骤S1710～步骤S1730。
在步骤S1710，终端设备测量第一空间滤波器集合。
在步骤S1720，终端设备向网络设备发送第一空间滤波器集合的测量结果。该第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测。
在步骤S1730，网络设备基于第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测。
由于第二空间滤波器集合的空间滤波器预测由网络设备执行，则网络设备可以不用给终端设备配置第二空间滤波器集合。
在一些实施例中，第一空间滤波器集合可以是网络设备配置给终端设备的。例如，网络设备可以向终端设备发送第二配置信息。该第二配置信息可用于配置第一空间滤波器集合。
第一空间滤波器集合可以是基于终端设备的能力确定的。在一些实施例中，在网络设备向终端设备发送第二配置信息之前，终端设备可以向网络设备发送第二能力信息。该第二能力信息可用于确定第一空间滤波器集合。
第二能力信息可以包括测量能力。例如，第二能力信息可以包括以下中的一种或多种：终端设备是否支持空间滤波器的测量、支持的测量空间滤波器的数量。
在一些实施例中，第二能力信息可以包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量，能够测量的空间滤波器数量。
能够测量的空间滤波器集合的数量可以指能够测量多少个频段对应的空间滤波器集合。以频段为 CC/BWP为例，能够测量的空间滤波器集合的数量可以指最多可以测量多少个CC/BWP的空间滤波器集合。
能够测量的空间滤波器数量可以包括能够测量的空间滤波器的总数量，或针对一个空间滤波器集合能够测量的空间滤波器的数量。空间滤波器的数量可以指SSB和/或CSI-RS资源的数量。例如，以频段为CC/BWP为例，能够测量的一个空间滤波器集合中的空间滤波器数量可以指，在每个CC/BWP对应的空间滤波器集合中，最多可以测量多少个SSB和/或CSI-RS资源。
本申请实施例对网络设备配置第一空间滤波器集合的方式不做具体限定。例如，网络设备可以仅配置一组空间滤波器集合，该空间滤波器集合即为第一空间滤波器集合，终端设备对该空间滤波器集合进行测量。又例如，网络设备可以为终端设备配置多组空间滤波器集合，第一空间滤波器集合为该多组空间滤波器集合中的一组。在配置了多组空间滤波器集合后，网络设备可以向终端设备发送第三信息，该第三信息用于激活多组空间滤波器集合中的一组，终端设备可以对激活的一组空间滤波器集合进行测量。网络设备可以激活多组空间滤波器集合中的任意一组，或者网络设备可以根据实际的部署情况和天线配置情况选择激活哪组空间滤波器集合。激活的空间滤波器集合可以为第一空间滤波器集合。本申请实施例对网络设备激活第一空间滤波器集合的方式不做具体限定。例如，网络设备可以使用MAC CE激活第一空间滤波器集合。
在一些实施例中，终端设备可以向网络设备发送第一空间滤波器集合的测量结果。该测量结果可以包括空间滤波器对应的链路质量。该测量结果例如可以包括空间滤波器对应的RSRP和/或SINR。该测量结果可以为L1的测量结果。例如该测量结果可以包括空间滤波器对应的L1-RSRP和/或L1-SINR。
终端设备在向网络设备发送第一空间滤波器集合的测量结果时，可以发送第一空间滤波器集合中的所有空间滤波器的测量结果，也可以发送第一空间滤波器集合中的部分空间滤波器的测量结果。
如果第一空间滤波器集合的数量包括多个，则多个第一空间滤波器集合的测量结果可以承载于相同的消息中，或承载于不同的消息中。以第一空间滤波器集合的数量为N为例，该N个第一空间滤波器集合的测量结果可以承载于第二消息中，或者，该N个第一空间滤波器集合的测量结果可以承载于不同的消息中。
在一些实施例中，如果多个第一空间滤波器集合的测量结果承载于第二消息中，则第二消息中还可以包括第一空间滤波器集合的索引。该第一空间滤波器集合的索引可用于表示第一空间滤波器集合属于哪个频段。第一空间滤波器集合的索引也可以为频段索引。以频段为CC为例，第一空间滤波器集合的索引可以为服务小区索引(serving cell index)，用以标记第一空间滤波器集合属于哪个CC。以频段为BWN为例，第一空间滤波器集合的索引可以为BWN ID，用以标记第一空间滤波器集合属于哪个BWN。
在一些实施例中，第二消息中还可以包括第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引。空间滤波器索引可用于确定第二消息中的链路质量对应于哪个空间滤波器。
由图4可知，下行空间滤波器扫描过程可以包括P1过程、P2过程和P3过程。针对P1过程，终端设备可以对发射和接收空间滤波器进行测量。针对P2过程，终端设备可以对下行发射空间滤波器进行测量。针对P3过程，终端设备对下行接收空间滤波器进行测量。下面分别针对这三种情况进行描述。
如果终端设备测量的是下行接收空间滤波器，则终端设备可以不用上报测量结果，网络设备也可以不用对接收空间滤波器进行指示。终端设备在接收到网络设备指示的发射空间滤波器后，可以使用与该发射空间滤波器对应的测量接收空间滤波器进行下行接收。
在一些实施例中，如果终端设备测量的是网络设备的发射空间滤波器，如上文描述的P2过程，则第一空间滤波器集合的测量结果可以包括第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引以及空间滤波器对应的链路质量。如果终端设备测量的是发射和接收空间滤波器，如上文描述的P1过程，则第一空间滤波器集合的测量结果可以包括第一空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器索引以及发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
在一些实施例中，第一空间滤波器集合的测量结果可以承载于CSI域中。
下面以第一空间滤波器集合的测量结果包括第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引以及空间滤波器对应的链路质量为例，对第一空间滤波器集合的上报信息进行说明。第一空间滤波器集合的测量结果可以如表3所示。
表3
Figure PCTCN2022144184-appb-000004
参见表3，终端设备可以上报N个第一空间滤波器集合的测量结果，该N个第一空间滤波器集合可以通过服务小区索引或BWP ID进行指示。参见表3，对于N个第一空间滤波器集合，CSI域中可以 包括索引服务小区索引和/或BWP ID#1，索引服务小区索引和/或BWP ID#2，索引服务小区索引和/或BWP ID#3，……，索引服务小区索引和/或BWP ID#N。
以第一空间滤波器集合包括M个空间滤波器为例，终端设备可以针对每个第一空间滤波器集合，上报对应的M个空间滤波器以及与该M个空间滤波器对应的链路质量。以第一空间滤波器集合#1为例，第一消息(如CSI域)中可以包括空间滤波器#1、空间滤波器#2、……、空间滤波器#M1，以及与空间滤波器#1对应的链路质量、与空间滤波器#2对应的链路质量、……、与空间滤波器#M1对应的链路质量。空间滤波器#x可以用CRI或SSBRI#x表示，与空间滤波器#x对应的链路质量可以用L1-RSRP/L1-SINR#x表示，其中，x的取值为1,2,…,M。
终端设备在上报空间滤波器对应的链路质量时，为了降低开销，可以采用差分的方式进行上报。例如，可以以最优的空间滤波器对应的链路质量为基准，上报其他空间滤波器对应的链路质量。
以第一空间滤波器集合#1为例，最优的空间滤波器可以为空间滤波器#1，其对应的链路质量为L1-RSRP/L1-SINR#1。在上报空间滤波器#2对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#2与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。在上报空间滤波器#M1对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#M1与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。
表3示出的是一种聚合的空间滤波器上报方式，在一些实施例中，为了降低负载，上述N个第一空间滤波器集合的测量结果也可以分开上报。例如，N个第一空间滤波器集合的测量结果可以分N次进行上报，每次上报一个空间滤波器集合的测量结果。当然，也可以将N个空间滤波器集合的测量结果分W次上报，W大于1且小于N。
如果终端设备上报的是空间滤波器的测量结果，则网络设备可以向终端设备指示下行发射空间滤波器。例如，网络设备可以使用基于TCI状态的空间滤波器指示。也就是说，网络设备可以向终端设备发送TCI状态，该TCI状态可用于指示网络设备使用的下行发射空间滤波器。
对于单频段的空间滤波器指示，一个TCI状态适用于一个频段。对于多频段的共空间滤波器指示，一个TCI状态可适用于多个频段。这里的频段可以为CC或BWP。
在一些实施例中，为了降低网络设备进行空间滤波器指示的信令开销，网络设备可以通过一个指示信息来指示多个频段的空间滤波器。该多个频段可以为相互关联的多个频段。该多个频段的数量可以为大于或等于2的任意整数。该多个频段可以包括第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波器集合对应的频段，或者，该多个频段均为第一空间滤波器集合对应的频段，或者该多个频段均为第二空间滤波器集合对应的频段。
以多个频段可以包括第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波器集合对应的频段为例，网络设备可以向终端设备发送第四指示信息，该第四指示信息用于指示第四空间滤波器。该第四空间滤波器包括第一空间滤波器集合中的空间滤波器以及第二空间滤波器集合中的空间滤波器，该第二空间滤波器可以基于第一空间滤波器集合的测量结果以及第二空间滤波器集合的预测结果确定。
以图18为例，假设第一空间滤波器集合中的最优K个空间滤波器与第二空间滤波器集合中的最优K个空间滤波器相关联，其中，第一空间滤波器集合中的空间滤波器1与第二空间滤波器集合中的空间滤波器2相关联。网络设备向终端设备发送了第四指示信息后，终端设备可以基于第四指示信息确 定第一空间滤波器集合中的空间滤波器1以及第二空间滤波器集合中的空间滤波器2。终端设备可以认为针对第一频段，网络设备使用的是空间滤波器#1进行下行发射，针对第二频段，网络设备使用的是空间滤波器#2进行下行发射。
由于第一空间滤波器集合是由网络设备配置和/或给终端设备的。因此，为了节省上报的信令开销，终端设备可以按照预设顺序上报测量结果。该预设顺序可以是终端设备和网络设备约定好的顺序。该预设顺序可以基于第一空间滤波器集合的索引顺序和/或空间滤波器的索引顺序确定。
在一些实施例中，多个第一空间滤波器集合的测量结果可以按照第一预设顺序排序。在一些实施例中，第一空间滤波器集合中的空间滤波器的测量结果可以按照第二预设顺序排序。其中，第一预设顺序可以基于第一空间滤波器集合的索引确定，第二预设顺序基于空间滤波器的索引确定。例如，第一预设顺序可以为第一空间滤波器集合的索引从低到高或从高到低的顺序，第二预设顺序可以为空间滤波器的索引从低到高或从高到低的顺序。
表4和表5示出了终端设备上报测量结果的两种方式。在表4中，终端设备可以上报空间滤波器集合的索引信息，针对每个空间滤波器集合，终端设备可以按照空间滤波器的索引从高到低或从低到高的顺序上报。在表5中，终端设备可以不用上报空间滤波器集合的索引信息以及空间滤波器的索引信息，终端设备可以按照空间滤波器集合的索引从低到高或从高到低的顺序上报，在每个空间滤波器集合中，终端设备可以按照空间滤波器的索引从低到高或从高到低的顺序上报。也就是说，在表5中，终端设备可以仅上报空间滤波器对应的链路质量。
在表4和表5中，由于终端设备没有上报空间滤波器集合的索引和/或空间滤波器的索引，则网络设备可以不知道链路质量最好的空间滤波器是哪个，因此，终端设备可以不采用差分上报的方式，而是上报每一个空间滤波器对应的链路质量。
表4
Figure PCTCN2022144184-appb-000005
表5
Figure PCTCN2022144184-appb-000006
下面以第一空间滤波器集合的测量结果包括第一空间滤波器集合中的M个发射和接收空间滤波器以及该M个发射和接收空间滤波器对应的链路质量为例，对第一空间滤波器集合的上报信息进行说明。第一空间滤波器集合的测量结果可以如表6所示。
参见表6，终端设备可以上报P个第一空间滤波器集合的测量结果，该P个第一空间滤波器集合可以通过服务小区索引或BWP ID进行指示。参见表6，对于P个第一空间滤波器集合，CSI域中可以包括索引服务小区索引和/或BWP ID#1，索引服务小区索引和/或BWP ID#2，索引服务小区索引和/或BWP ID#3，……，索引服务小区索引和/或BWP ID#P。
终端设备可以针对每个第一空间滤波器集合，上报最优的4个发射和接收空间滤波器以及与该最优的4个发射和接收空间滤波器对应的链路质量。以第一空间滤波器集合#1为例，CSI域中可以包括发射和接收空间滤波器#1、发射和接收空间滤波器#2、发射和接收空间滤波器#3和发射和接收空间滤波器#4，以及与发射和接收空间滤波器#1对应的链路质量、与发射和接收空间滤波器#2对应的链路质量、与发射和接收空间滤波器#3对应的链路质量、与发射和接收空间滤波器#4对应的链路质量。发射和接收空间滤波器#x可以用波束对或CSI或SSBRI#x表示，与发射和接收空间滤波器#x对应的链路质量可以用L1-RSRP/L1-SINR#x表示，其中，x的取值为1,2,3,4。
终端设备在上报发射和接收空间滤波器对应的链路质量时，为了降低开销，可以采用差分的方式进行上报。例如，可以以最优的发射和接收空间滤波器对应的链路质量为基准，上报其他发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
以第一空间滤波器集合#1为例，最优的发射和接收空间滤波器可以为发射和接收空间滤波器#1，其对应的链路质量为L1-RSRP/L1-SINR#1。在上报发射和接收空间滤波器#2对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#2与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。在上报发射和接收空间滤波器#3对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#3与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。在上报发射和接收空间滤波器#4对应的链路质量时，终端设备可以上报L1-RSRP/L1-SINR#4与L1-RSRP/L1-SINR#1的差值。
表6示出的是一种聚合的发射和接收空间滤波器上报方式，在一些实施例中，为了降低负载，上述P个第一空间滤波器集合的测量结果也可以分开上报。例如，P个第一空间滤波器集合的测量结果可以分P次进行上报，每次上报一个空间滤波器集合的测量结果。当然，也可以将P个发射和接收空间滤波器集合的测量结果分W次上报，W大于1且小于P。
表6
Figure PCTCN2022144184-appb-000007
如果终端设备测量的是发射和接收空间滤波器，和/或上报的是发射和接收空间滤波器的测量结果，则网络设备在向终端设备进行空间滤波器指示时，可以向终端设备指示发射和接收空间滤波器。也就是说，网络设备除了可以向终端设备指示下行发射空间滤波器之外，还可以直接指示终端设备应该使用的接收空间滤波器，这样可以不用依靠终端设备对于接收空间滤波器的实现，简化终端设备的操作。
例如，网络设备可以向终端设备发送第三指示信息，该第三指示信息可用于指示第三发射和接收 空间滤波器。终端设备接收到第三发射和接收空间滤波器后，可以基于第三发射和接收空间滤波器，确定用于下行接收的接收空间滤波器。例如，终端设备可以使用第三发射和接收空间滤波器对应的接收空间滤波器进行下行接收。
第三发射和接收空间滤波器可以基于第一空间滤波器集合的测量结果和/或第二空间滤波器集合的预测结果确定。也就是说，第三发射和接收空间滤波器可以为针对第一空间滤波器集合的发射和接收空间滤波器和/或针对第二空间滤波器集合的发射和接收空间滤波器。
如果网络设备向终端设备指示的是第三发射和接收空间滤波器，则网络设备可以使用一个新的域来指示第三发射和接收空间滤波器。例如，网络设备可以通过发射和接收空间滤波器索引(beam pair index)这个新的域来指示第三发射和接收空间滤波器。
网络设备可以通过第三发射和接收空间滤波器的索引、CRI索引、SSBRI索引中的一种或多种来进行第三发射和接收空间滤波器的指示，也就是说，第三指示信息可以为第三发射和接收空间滤波器的索引、CRI索引或SSBRI索引等。
在一些实施例中，为了降低网络设备进行发射和接收空间滤波器指示的信令开销，网络设备可以通过一个指示信息来指示多个频段的发射和接收空间滤波器。该多个频段可以为相互关联的多个频段。该多个频段的数量可以为大于或等于2的任意整数。该多个频段可以包括第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波器集合对应的频段，或者，该多个频段均为第一空间滤波器集合对应的频段，或者该多个频段均为第二空间滤波器集合对应的频段。
以多个频段可以包括第一空间滤波器集合对应的频段和第二空间滤波器集合对应的频段为例，网络设备可以向终端设备发送第四指示信息，该第四指示信息用于指示第四发射和接收空间滤波器。该第四发射和接收空间滤波器包括第一空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器以及第二空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器，该第四发射和接收空间滤波器可以基于第一空间滤波器集合的测量结果以及第二空间滤波器集合的预测结果确定。
假设第一空间滤波器集合中的最优K个发射和接收空间滤波器与第二空间滤波器集合中的最优K个发射和接收空间滤波器相关联，其中，第一空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器1与第二空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器2相关联。网络设备向终端设备发送了第四指示信息后，终端设备可以基于第四指示信息确定第一空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器1以及第二空间滤波器集合中的发射和接收空间滤波器2。终端设备可以认为针对第一频段，网络设备使用的是发射和接收空间滤波器#1进行下行发射，针对第二频段，网络设备使用的是发射和接收空间滤波器#2进行下行发射。
在一些实施例中，如果终端设备测量的是波束对，终端设备也可以仅上报下行发射波束对应的测量结果。终端设备的上报方式以及网络设备进行波束指示的方式可以参见前文的描述，为了简洁，此处不再赘述。
在一些实施例中，网络设备可以通过第一模型进行第二波束集合的预测。例如，网络设备可以将第一波束集合的测量结果作为第一模型输入，第一模型的输出为第二波束集合的预测结果。
需要说明的是，本申请实施例提供的预测方法可以单独使用，也可以与时间域和/或空间域的预测 方法。比如在使用空间域空间滤波器预测的同时，也可以进行频域的空间滤波器预测。
举例说明，对于空间域和频域的空间滤波器预测，第一频段上包括两个空间滤波器集合，记为空间滤波器集合1和空间滤波器集合2，空间滤波器集合1是需要进行测量的集合，空间滤波器集合2是需要进行预测的集合。第二频段上包括空间滤波器集合3，空间滤波器集合3是需要进行预测的集合。终端设备可以利用空间滤波器集合1的测量结果对空间滤波器集合2进行预测，另外，终端设备还需要利用空间滤波器集合1的测量结果对空间滤波器集合3进行预测。
需要说明的是，上文介绍的是第一模型的使用过程，上述过程也适用于第一模型的训练过程，本申请实施例对此不做具体限定。另外，上文介绍的是针对下行波束管理过程的优化，在一些实施例中，上述方案也适用于上行波束管理的优化。
上文结合图1至图18，详细描述了本申请的方法实施例，下面结合图19至图23，详细描述本申请的装置实施例。应理解，方法实施例的描述与装置实施例的描述相互对应，因此，未详细描述的部分可以参见前面方法实施例。
图19是本申请实施例提供的一种终端设备的示意性框图。图19所示的终端设备1900可以为上文描述的任意一种终端设备。该终端设备1900可以包括测量单元1910和预测单元1920。
测量单元1910，用于测量第一空间滤波器集合。
预测单元1920，用于根据所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测。
其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
可选地，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收第一配置信息，所述第一配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
可选地，所述终端设备还包括：发送单元，用于在接收第一配置信息之前，向网络设备发送第一能力信息，所述第一能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
可选地，所述第一能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够预测的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量；能够预测的空间滤波器数量。
可选地，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收网络设备发送的第一信息，所述第一信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
可选地，所述第二空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收网络设备发送的第二信息，所述第二信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第二空间滤波器集合。
可选地，所述第二空间滤波器集合与所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器相同。
可选地，所述终端设备还包括：发送单元，用于向网络设备发送所述第二空间滤波器集合的预测结果。
可选地，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于第一消息中。
可选地，所述第一消息还包括所述第二空间滤波器集合的索引。
可选地，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，不同的所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于不同的消息中。
可选地，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括针对发射和接收空间滤波器的预测结果，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收网络设备发送的第一指示信息，所述第一指示信息用于指示第一发射和接收空间滤波器，所述第一发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果和/或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定；确定单元，用于基于所述第一发射和接收空间滤波器，确定进行下行接收的空间滤波器。
可选地，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收网络设备发送的第二指示信息，所述第二指示信息用于指示第二空间滤波器，所述第二空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
可选地，所述预测单元用于：将所述第一空间滤波器集合的测量结果作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
可选地，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收网络设备发送的所述第一模型。
可选地，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括以下中的一种或多种：最优空间滤波器、最优空间滤波器对应的链路质量、最优发射和接收空间滤波器、最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
可选地，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
图20是本申请实施例提供的一种网络设备的示意性框图。图20所示的网络设备2000可以为上文描述的任意一种网络设备。该网络设备2000可以包括发送单元2010。
发送单元2010，用于向终端设备发送第一配置信息，所述第一配置信息用于配置第一空间滤波器集合和/或第二空间滤波器集合，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
可选地，所述网络设备还包括：接收单元，用于在向终端设备发送第一配置信息之前，接收所述终端设备发送的第一能力信息，所述第一能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
可选地，所述第一能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够预测的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量；能够预测的空间滤波器数量。
可选地，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述发送单元还用于：向所述终端设备发送第一信息，所述第一信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
可选地，所述第二空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述发送单元还用于：向所述终端设备发送第二信息，所述第二信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第二空间滤波 器集合。
可选地，所述第二空间滤波器集合与所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器相同。
可选地，所述网络设备还包括：接收单元，用于接收所述终端设备发送的所述第二空间滤波器集合的预测结果。
可选地，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于第一消息中。
可选地，所述第一消息还包括所述第二空间滤波器集合的索引。
可选地，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，不同的所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于不同的消息中。
可选地，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括针对发射和接收空间滤波器的预测结果，所述发送单元还用于：向所述终端设备发送第一指示信息，所述第一指示信息用于指示第一发射和接收空间滤波器，所述第一发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果和/或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定，所述第一发射和接收空间滤波器用于确定下行接收的空间滤波器。
可选地，所述发送单元还用于：向所述终端设备发送第二指示信息，所述第二指示信息用于指示第二空间滤波器，所述第二空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
可选地，所述第一集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测，包括：所述第一空间滤波器集合的测量结果用于作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
可选地，所述发送单元还用于：向所述终端设备发送所述第一模型。
可选地，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括以下中的一种或多种：最优空间滤波器、最优空间滤波器对应的链路质量、最优发射和接收空间滤波器、最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
可选地，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
图21是本申请实施例提供的另一种终端设备的示意性框图。图21所示的终端设备2100可以为上文描述的任意一种终端设备。该终端设备2100可以包括测量单元2110和发送单元2120。
测量单元2110，用于测量第一空间滤波器集合。
发送单元2120，用于向网络设备发送所述第一空间滤波器集合的测量结果，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测。
其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
可选地，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收所述网络设备发送的第二配置信息，所述第二配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合。
可选地，所述发送单元还用于：在接收网络设备发送的第二配置信息之前，向所述网络设备发送第二能力信息，所述第二能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合。
可选地，所述第二能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量。
可选地，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收所述网络设备发送的第三信息，所述第三信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
可选地，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于第二消息中。
可选地，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果按照第一预设顺序排序，和/或，所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器的测量结果按照第二预设顺序排序。
可选地，所述第一预设顺序基于所述第一空间滤波器集合的索引确定，和/或，所述第二预设顺序基于空间滤波器的索引确定。
可选地，所述第二消息还包括所述第二空间滤波器集合对应的频段索引以及所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引。
可选地，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于不同的消息中。
可选地，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收所述网络设备发送的第三指示信息，所述第三指示信息用于指示第三发射和接收空间滤波器，所述第三发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定；确定单元，用于基于所述第三发射和接收空间滤波器，确定进行下行接收的空间滤波器。
可选地，所述终端设备还包括：接收单元，用于接收所述网络设备发送的第四指示信息，所述第四指示信息用于指示第四空间滤波器，所述第四空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
可选地，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行预测，包括：所述第一空间滤波器集合用于作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
可选地，所述第一空间滤波器集合的测量结果包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器对应的链路质量。
可选地，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
图22是本申请实施例提供的另一种网络设备的示意性框图。图22所示的网络设备2200可以为上文描述的任意一种网络设备。该网络设备2200可以包括接收单元2210和预测单元2220。
接收单元2210，用于接收终端设备发送的第一空间滤波器集合的测量结果；
预测单元2220，用于基于所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测。
其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
可选地，所述网络设备还包括：发送单元，用于向所述终端设备发送第二配置信息，所述第二配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合。
可选地，所述接收单元还用于：在向所述终端设备发送第二配置信息之前，接收所述终端设备发送的第二能力信息，所述第二能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合。
可选地，所述第二能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量。
可选地，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述网络设备还包括：发送单元，用于向所述终端设备发送第三信息，所述第三信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
可选地，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于第二消息中。
可选地，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果按照第一预设顺序排序，和/或，所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器的测量结果按照第二预设顺序排序。
可选地，所述第一预设顺序基于所述第一空间滤波器集合的索引确定，和/或，所述第二预设顺序基于空间滤波器的索引确定。
可选地，所述第二消息还包括所述第二空间滤波器集合对应的频段索引以及所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引。
可选地，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于不同的消息中。
可选地，所述网络设备还包括：发送单元，用于向所述终端设备发送第三指示信息，所述第三指示信息用于指示第三发射和接收空间滤波器，所述第三发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定，所述第三发射和接收空间滤波器用于确定进行下行接收的空间滤波器。
可选地，所述网络设备还包括：发送单元，用于向所述终端设备发送第四指示信息，所述第四指示信息用于指示第四空间滤波器，所述第四空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
可选地，所述预测单元用于：将所述第一空间滤波器集合作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
可选地，所述第一空间滤波器集合的测量结果包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器对应的链路质量。
可选地，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
图23是本申请实施例的在线训练的装置的示意性结构图。图23中的虚线表示该单元或模块为可选的。该装置2300可用于实现上述方法实施例中描述的方法。装置2300可以是芯片、终端设备或网络设备。
装置2300可以包括一个或多个处理器2310。该处理器2310可支持装置2300实现前文方法实施例所描述的方法。该处理器2310可以是通用处理器或者专用处理器。例如，该处理器可以为中央处理单元(central processing unit，CPU)。或者，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
装置2300还可以包括一个或多个存储器2321。存储器2321上存储有程序，该程序可以被处理器2310执行，使得处理器2310执行前文方法实施例所描述的方法。存储器2321可以独立于处理器2310也可以集成在处理器2310中。
装置2300还可以包括收发器2330。处理器2310可以通过收发器2330与其他设备或芯片进行通信。例如，处理器2310可以通过收发器2330与其他设备或芯片进行数据收发。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序。该计算机可读存储介质可应用于本申请实施例提供的终端或网络设备中，并且该程序使得计算机执行本申请各个实施例中的由终端或网络设备执行的方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括程序。该计算机程序产品可应用于本申请实施例提供的终端或网络设备中，并且该程序使得计算机执行本申请各个实施例中的由终端或网络设备执行的方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序。该计算机程序可应用于本申请实施例提供的终端或网络设备中，并且该计算机程序使得计算机执行本申请各个实施例中的由终端或网络设备执行的方法。
应理解，在本申请实施例中，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独 物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够读取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字通用光盘(digital video disc，DVD))或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (133)

  1. 一种空间滤波器预测方法，其特征在于，包括：
    终端设备测量第一空间滤波器集合；
    所述终端设备根据所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；
    其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述终端设备接收第一配置信息，所述第一配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述终端设备接收第一配置信息之前，所述方法还包括：
    所述终端设备向网络设备发送第一能力信息，所述第一能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
  4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够预测的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量；能够预测的空间滤波器数量。
  5. 根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述方法还包括：
    所述终端设备接收网络设备发送的第一信息，所述第一信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
  6. 根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述方法还包括：
    所述终端设备接收网络设备发送的第二信息，所述第二信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第二空间滤波器集合。
  7. 根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合与所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器相同。
  8. 根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述终端设备向网络设备发送所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于第一消息中。
  10. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第一消息还包括所述第二空间滤波器集合的索引。
  11. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，不同的所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于不同的消息中。
  12. 根据权利要求1-11中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的预测结果 包括针对发射和接收空间滤波器的预测结果，所述方法还包括：
    所述终端设备接收网络设备发送的第一指示信息，所述第一指示信息用于指示第一发射和接收空间滤波器，所述第一发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果和/或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定；
    所述终端设备基于所述第一发射和接收空间滤波器，确定进行下行接收的空间滤波器。
  13. 根据权利要求1-11中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述终端设备接收网络设备发送的第二指示信息，所述第二指示信息用于指示第二空间滤波器，所述第二空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
  14. 根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其特征在于，所述终端设备根据所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测，包括：
    所述终端设备将所述第一空间滤波器集合的测量结果作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  15. 根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述终端设备接收网络设备发送的所述第一模型。
  16. 根据权利要求1-15中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括以下中的一种或多种：最优空间滤波器、最优空间滤波器对应的链路质量、最优发射和接收空间滤波器、最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
  17. 根据权利要求1-16中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
  18. 一种空间滤波器预测方法，其特征在于，包括：
    网络设备向终端设备发送第一配置信息，所述第一配置信息用于配置第一空间滤波器集合和/或第二空间滤波器集合，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；
    其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
  19. 根据权利要求18所述的方法，其特征在于，在所述网络设备向终端设备发送第一配置信息之前，所述方法还包括：
    所述网络设备接收所述终端设备发送的第一能力信息，所述第一能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
  20. 根据权利要求18或19所述的方法，其特征在于，所述第一能力信息包括以下中的一种或多种：
    能够测量的空间滤波器集合的数量；能够预测的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量；能够预测的空间滤波器数量。
  21. 根据权利要求18-20中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合属于多组 空间滤波器集合中的一组，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送第一信息，所述第一信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
  22. 根据权利要求18-21中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送第二信息，所述第二信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第二空间滤波器集合。
  23. 根据权利要求18-22中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合与所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器相同。
  24. 根据权利要求18-23中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述网络设备接收所述终端设备发送的所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  25. 根据权利要求24所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于第一消息中。
  26. 根据权利要求25所述的方法，其特征在于，所述第一消息还包括所述第二空间滤波器集合的索引。
  27. 根据权利要求24所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，不同的所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于不同的消息中。
  28. 根据权利要求18-27中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括针对发射和接收空间滤波器的预测结果，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送第一指示信息，所述第一指示信息用于指示第一发射和接收空间滤波器，所述第一发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果和/或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定，所述第一发射和接收空间滤波器用于确定下行接收的空间滤波器。
  29. 根据权利要求18-27中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送第二指示信息，所述第二指示信息用于指示第二空间滤波器，所述第二空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
  30. 根据权利要求18-29中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测，包括：所述第一空间滤波器集合的测量结果用于作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  31. 根据权利要求30所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送所述第一模型。
  32. 根据权利要求18-31中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括以下中的一种或多种：最优空间滤波器、最优空间滤波器对应的链路质量、最优发射和接收空间滤波器、最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
  33. 根据权利要求18-32中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
  34. 一种空间滤波器预测方法，其特征在于，包括：
    终端设备测量第一空间滤波器集合；
    所述终端设备向网络设备发送所述第一空间滤波器集合的测量结果，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；
    其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
  35. 根据权利要求34所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述终端设备接收所述网络设备发送的第二配置信息，所述第二配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合。
  36. 根据权利要求35所述的方法，其特征在于，在所述终端设备接收网络设备发送的第二配置信息之前，所述方法还包括：
    所述终端设备向所述网络设备发送第二能力信息，所述第二能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合。
  37. 根据权利要求36所述的方法，其特征在于，所述第二能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量。
  38. 根据权利要求34-37中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述方法还包括：
    所述终端设备接收所述网络设备发送的第三信息，所述第三信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
  39. 根据权利要求34-38中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于第二消息中。
  40. 根据权利要求39所述的方法，其特征在于，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果按照第一预设顺序排序，和/或，所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器的测量结果按照第二预设顺序排序。
  41. 根据权利要求40所述的方法，其特征在于，所述第一预设顺序基于所述第一空间滤波器集合的索引确定，和/或，所述第二预设顺序基于空间滤波器的索引确定。
  42. 根据权利要求39所述的方法，其特征在于，所述第二消息还包括所述第二空间滤波器集合对应的频段索引以及所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引。
  43. 根据权利要求34-38中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于不同的消息中。
  44. 根据权利要求34-43中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述终端设备接收所述网络设备发送的第三指示信息，所述第三指示信息用于指示第三发射和接收空间滤波器，所述第三发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定；
    所述终端设备基于所述第三发射和接收空间滤波器，确定进行下行接收的空间滤波器。
  45. 根据权利要求34-43中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述终端设备接收所述网络设备发送的第四指示信息，所述第四指示信息用于指示第四空间滤波器，所述第四空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
  46. 根据权利要求34-45中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行预测，包括：所述第一空间滤波器集合用于作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  47. 根据权利要求34-46中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的测量结果包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器对应的链路质量。
  48. 根据权利要求34-47中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
  49. 一种空间滤波器预测方法，其特征在于，包括：
    网络设备接收终端设备发送的第一空间滤波器集合的测量结果；
    所述网络设备基于所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；
    其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
  50. 根据权利要求49所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送第二配置信息，所述第二配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合。
  51. 根据权利要求50所述的方法，其特征在于，在所述网络设备向所述终端设备发送第二配置信息之前，所述方法还包括：
    所述网络设备接收所述终端设备发送的第二能力信息，所述第二能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合。
  52. 根据权利要求51所述的方法，其特征在于，所述第二能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量。
  53. 根据权利要求49-52中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送第三信息，所述第三信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
  54. 根据权利要求49-53中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于第二消息中。
  55. 根据权利要求54所述的方法，其特征在于，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果按照第一预设顺序排序，和/或，所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器的测量结果按照第二预设顺序排序。
  56. 根据权利要求55所述的方法，其特征在于，所述第一预设顺序基于所述第一空间滤波器集合 的索引确定，和/或，所述第二预设顺序基于空间滤波器的索引确定。
  57. 根据权利要求54所述的方法，其特征在于，所述第二消息还包括所述第二空间滤波器集合对应的频段索引以及所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引。
  58. 根据权利要求49-53中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于不同的消息中。
  59. 根据权利要求49-58中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送第三指示信息，所述第三指示信息用于指示第三发射和接收空间滤波器，所述第三发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定，所述第三发射和接收空间滤波器用于确定进行下行接收的空间滤波器。
  60. 根据权利要求49-58中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    所述网络设备向所述终端设备发送第四指示信息，所述第四指示信息用于指示第四空间滤波器，所述第四空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
  61. 根据权利要求49-60中任一项所述的方法，其特征在于，所述网络设备基于所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行预测，包括：
    所述网络设备将所述第一空间滤波器集合作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  62. 根据权利要求49-61中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的测量结果包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器对应的链路质量。
  63. 根据权利要求49-62中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
  64. 一种终端设备，其特征在于，包括：
    测量单元，用于测量第一空间滤波器集合；
    预测单元，用于根据所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；
    其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
  65. 根据权利要求64所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收第一配置信息，所述第一配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
  66. 根据权利要求65所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
    发送单元，用于在接收第一配置信息之前，向网络设备发送第一能力信息，所述第一能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
  67. 根据权利要求66所述的终端设备，其特征在于，所述第一能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够预测的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量； 能够预测的空间滤波器数量。
  68. 根据权利要求64-67中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收网络设备发送的第一信息，所述第一信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
  69. 根据权利要求64-68中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收网络设备发送的第二信息，所述第二信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第二空间滤波器集合。
  70. 根据权利要求64-69中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合与所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器相同。
  71. 根据权利要求64-70中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
    发送单元，用于向网络设备发送所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  72. 根据权利要求71所述的终端设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于第一消息中。
  73. 根据权利要求72所述的终端设备，其特征在于，所述第一消息还包括所述第二空间滤波器集合的索引。
  74. 根据权利要求71所述的终端设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，不同的所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于不同的消息中。
  75. 根据权利要求64-74中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括针对发射和接收空间滤波器的预测结果，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收网络设备发送的第一指示信息，所述第一指示信息用于指示第一发射和接收空间滤波器，所述第一发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果和/或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定；
    确定单元，用于基于所述第一发射和接收空间滤波器，确定进行下行接收的空间滤波器。
  76. 根据权利要求64-74中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收网络设备发送的第二指示信息，所述第二指示信息用于指示第二空间滤波器，所述第二空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
  77. 根据权利要求64-76中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述预测单元用于：
    将所述第一空间滤波器集合的测量结果作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  78. 根据权利要求77所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收网络设备发送的所述第一模型。
  79. 根据权利要求64-78中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括以下中的一种或多种：最优空间滤波器、最优空间滤波器对应的链路质量、最优发射和接收空间滤波器、最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
  80. 根据权利要求64-79中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
  81. 一种网络设备，其特征在于，包括：
    发送单元，用于向终端设备发送第一配置信息，所述第一配置信息用于配置第一空间滤波器集合和/或第二空间滤波器集合，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；
    其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
  82. 根据权利要求81所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备还包括：
    接收单元，用于在向终端设备发送第一配置信息之前，接收所述终端设备发送的第一能力信息，所述第一能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合和/或所述第二空间滤波器集合。
  83. 根据权利要求81或82所述的网络设备，其特征在于，所述第一能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够预测的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量；能够预测的空间滤波器数量。
  84. 根据权利要求81-83中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述发送单元还用于：
    向所述终端设备发送第一信息，所述第一信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
  85. 根据权利要求81-84中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述发送单元还用于：
    向所述终端设备发送第二信息，所述第二信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第二空间滤波器集合。
  86. 根据权利要求81-85中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合与所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器相同。
  87. 根据权利要求81-86中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备还包括：
    接收单元，用于接收所述终端设备发送的所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  88. 根据权利要求87所述的网络设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于第一消息中。
  89. 根据权利要求88所述的网络设备，其特征在于，所述第一消息还包括所述第二空间滤波器集合的索引。
  90. 根据权利要求87所述的网络设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的数量包括多个，不同的所述第二空间滤波器集合的预测结果承载于不同的消息中。
  91. 根据权利要求81-90中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的预 测结果包括针对发射和接收空间滤波器的预测结果，所述发送单元还用于：
    向所述终端设备发送第一指示信息，所述第一指示信息用于指示第一发射和接收空间滤波器，所述第一发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果和/或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定，所述第一发射和接收空间滤波器用于确定下行接收的空间滤波器。
  92. 根据权利要求81-90中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述发送单元还用于：
    向所述终端设备发送第二指示信息，所述第二指示信息用于指示第二空间滤波器，所述第二空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
  93. 根据权利要求81-92中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第一集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测，包括：所述第一空间滤波器集合的测量结果用于作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  94. 根据权利要求93所述的网络设备，其特征在于，所述发送单元还用于：
    向所述终端设备发送所述第一模型。
  95. 根据权利要求81-94中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第二空间滤波器集合的预测结果包括以下中的一种或多种：最优空间滤波器、最优空间滤波器对应的链路质量、最优发射和接收空间滤波器、最优发射和接收空间滤波器对应的链路质量。
  96. 根据权利要求81-95中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
  97. 一种终端设备，其特征在于，包括：
    测量单元，用于测量第一空间滤波器集合；
    发送单元，用于向网络设备发送所述第一空间滤波器集合的测量结果，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；
    其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
  98. 根据权利要求97所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收所述网络设备发送的第二配置信息，所述第二配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合。
  99. 根据权利要求98所述的终端设备，其特征在于，所述发送单元还用于：
    在接收网络设备发送的第二配置信息之前，向所述网络设备发送第二能力信息，所述第二能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合。
  100. 根据权利要求99所述的终端设备，其特征在于，所述第二能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量。
  101. 根据权利要求97-100中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收所述网络设备发送的第三信息，所述第三信息用于激活所述多组空间滤波器 集合中的所述第一空间滤波器集合。
  102. 根据权利要求97-101中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于第二消息中。
  103. 根据权利要求102所述的终端设备，其特征在于，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果按照第一预设顺序排序，和/或，所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器的测量结果按照第二预设顺序排序。
  104. 根据权利要求103所述的终端设备，其特征在于，所述第一预设顺序基于所述第一空间滤波器集合的索引确定，和/或，所述第二预设顺序基于空间滤波器的索引确定。
  105. 根据权利要求102所述的终端设备，其特征在于，所述第二消息还包括所述第二空间滤波器集合对应的频段索引以及所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引。
  106. 根据权利要求97-101中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于不同的消息中。
  107. 根据权利要求97-106中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收所述网络设备发送的第三指示信息，所述第三指示信息用于指示第三发射和接收空间滤波器，所述第三发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定；
    确定单元，用于基于所述第三发射和接收空间滤波器，确定进行下行接收的空间滤波器。
  108. 根据权利要求97-106中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：
    接收单元，用于接收所述网络设备发送的第四指示信息，所述第四指示信息用于指示第四空间滤波器，所述第四空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
  109. 根据权利要求97-108中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的测量结果用于对第二空间滤波器集合进行预测，包括：所述第一空间滤波器集合用于作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  110. 根据权利要求97-109中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的测量结果包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器对应的链路质量。
  111. 根据权利要求97-110中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
  112. 一种网络设备，其特征在于，包括：
    接收单元，用于接收终端设备发送的第一空间滤波器集合的测量结果；
    预测单元，用于基于所述第一空间滤波器集合的测量结果，对第二空间滤波器集合进行空间滤波器预测；
    其中，所述第一空间滤波器集合与第一频段对应，所述第二空间滤波器集合与第二频段对应。
  113. 根据权利要求112所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备还包括：
    发送单元，用于向所述终端设备发送第二配置信息，所述第二配置信息用于配置所述第一空间滤波器集合。
  114. 根据权利要求113所述的网络设备，其特征在于，所述接收单元还用于：
    在向所述终端设备发送第二配置信息之前，接收所述终端设备发送的第二能力信息，所述第二能力信息用于确定所述第一空间滤波器集合。
  115. 根据权利要求114所述的网络设备，其特征在于，所述第二能力信息包括以下中的一种或多种：能够测量的空间滤波器集合的数量；能够测量的空间滤波器数量。
  116. 根据权利要求112-115中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合属于多组空间滤波器集合中的一组，所述网络设备还包括：
    发送单元，用于向所述终端设备发送第三信息，所述第三信息用于激活所述多组空间滤波器集合中的所述第一空间滤波器集合。
  117. 根据权利要求112-116中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于第二消息中。
  118. 根据权利要求117所述的网络设备，其特征在于，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果按照第一预设顺序排序，和/或，所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器的测量结果按照第二预设顺序排序。
  119. 根据权利要求118所述的网络设备，其特征在于，所述第一预设顺序基于所述第一空间滤波器集合的索引确定，和/或，所述第二预设顺序基于空间滤波器的索引确定。
  120. 根据权利要求117所述的网络设备，其特征在于，所述第二消息还包括所述第二空间滤波器集合对应的频段索引以及所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器索引。
  121. 根据权利要求112-116中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的数量包括多个，多个所述第一空间滤波器集合的测量结果承载于不同的消息中。
  122. 根据权利要求112-121中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备还包括：
    发送单元，用于向所述终端设备发送第三指示信息，所述第三指示信息用于指示第三发射和接收空间滤波器，所述第三发射和接收空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果或所述第二空间滤波器集合的预测结果确定，所述第三发射和接收空间滤波器用于确定进行下行接收的空间滤波器。
  123. 根据权利要求112-121中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备还包括：
    发送单元，用于向所述终端设备发送第四指示信息，所述第四指示信息用于指示第四空间滤波器，所述第四空间滤波器包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器，以及所述第二空间滤波器集合中的空间滤波器，所述第二空间滤波器基于所述第一空间滤波器集合的测量结果以及所述第二空间滤波器集合的预测结果确定。
  124. 根据权利要求112-123中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述预测单元用于：
    将所述第一空间滤波器集合作为第一模型的输入，所述第一模型的输出包括所述第二空间滤波器集合的预测结果。
  125. 根据权利要求112-124中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第一空间滤波器集合的 测量结果包括所述第一空间滤波器集合中的空间滤波器对应的链路质量。
  126. 根据权利要求112-125中任一项所述的网络设备，其特征在于，所述第一频段和所述第二频段基于成分载波CC或带宽部分BWP确定。
  127. 一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于调用所述存储器中的程序，以执行如权利要求1-17或34-48中任一项所述的方法。
  128. 一种网络设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于调用所述存储器中的程序，以执行如权利要求18-33或49-63中任一项所述的方法。
  129. 一种装置，其特征在于，包括处理器，用于从存储器中调用程序，以执行如权利要求1-63中任一项所述的方法。
  130. 一种芯片，其特征在于，包括处理器，用于从存储器调用程序，使得安装有所述芯片的设备执行如权利要求1-63中任一项所述的方法。
  131. 一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，所述程序使得计算机执行如权利要求1-63中任一项所述的方法。
  132. 一种计算机程序产品，其特征在于，包括程序，所述程序使得计算机执行如权利要求1-63中任一项所述的方法。
  133. 一种计算机程序，其特征在于，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-63中任一项所述的方法。
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