[发明专利]用于机器学习（ML）辅助通信网络的架构

权利要求书

1.一种用于无线通信的装置，包括：

第一组件，所述第一组件在通信协议栈的应用层内并且被配置为控制不同节点中的多个机器学习模块；以及

第二组件，所述第二组件在所述应用层内并且被配置为控制所述不同节点之间的数据流。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述数据流在所述应用层内的所述不同节点之间。

3.根据权利要求1所述的装置，还包括：通信组件，所述通信组件被配置为与不同节点中的软件应用协作，以控制所述不同节点中的所述多个机器学习模块中的至少一些机器学习模块。

4.根据权利要求1所述的装置，还包括：第三组件，所述第三组件被配置为控制所述装置的不同层之间的数据流。

5.根据权利要求1所述的装置，还包括：训练组件，所述训练组件被配置为训练所述不同节点的机器学习模块。

6.根据权利要求1所述的装置，还包括：执行组件，所述执行组件被配置为执行所述不同节点的机器学习模块。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述第一组件被配置为基于所述多个机器学习模块中的至少一个机器学习模块的输出进行控制。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，所述机器学习模块中的至少一个机器学习模块的输出控制另一模块。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述另一模块包括用于波束选择的射频(RF)模块。

10.根据权利要求1所述的装置，还包括：更新组件，所述更新组件被配置为更新所述多个机器学习模块中的至少一个机器学习模块的参数和/或算法。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述更新组件被配置为响应于用户设备(UE)移动到特定区域之外而更新。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，不同的机器学习模块与不同的区域相关联。

13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述更新组件被配置为响应于持续时间到期而更新，其中，不同的机器学习模块与不同的持续时间相关联。

14.根据权利要求1所述的装置，其中，所述不同节点包括基站、用户设备(UE)、所述基站的芯片、所述UE的芯片、中央控制器、或服务器中的至少一者。

15.一种由第一节点进行的无线通信的方法，包括：

收集与无线通信相关的测量；

将所述测量发送到第二节点以进行机器学习处理；以及

将所述测量发送到第三节点以进行神经网络训练。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述第一节点包括用户设备(UE)，所述第二节点包括基站，并且所述第三节点包括服务器。

17.根据权利要求15所述的方法，其中，所述第一节点包括基站，所述第二节点包括用户设备(UE)，并且所述第三节点包括服务器。

18.根据权利要求15所述的方法，其中，所述机器学习处理用于波束预测、信道估计、功率放大器非线性校正、或业务预测。

19.一种由第一节点进行的无线通信的方法，包括：

从第二节点接收与无线通信相关的测量；

将所述测量作为神经网络的输入进行处理；

将所述神经网络的输出转发到用于处理的模块；以及

从第三节点接收对所述神经网络的更新。