Wireless communication of user equipment traffic for a processing method

Abstract

In wireless communications, a processing method may predict information about a user equipment (UE) device. The processing method can be used at a basestation for a prediction when receiving relevant information about the UE. The predication or predicted information may be used for the network optimization, including load balancing and mobility optimization. UE traffic related information may be used by the processing method for this network optimization.

Description

WIRELESS COMMUNICATION OF USER EQUIPMENT TRAFFIC FOR A PROCESSING METHODTECHNICAL FIELD

[0001] This document is directed generally to wireless communications. More specifically, in a mobile device communications system, there may be improved information communication with a basestation to improve predictions by a processing method.BACKGROUND

[0002] Wireless communication technologies are moving the world toward an increasingly connected and networked society. Wireless communications rely on efficient network resource management and allocation between user mobile stations and wireless access network nodes (including but not limited to wireless base stations) . A new generation network is expected to provide high speed, low latency and ultra-reliable communication capabilities and fulfil the requirements from different industries and users. User mobile stations or user equipment (UE) are becoming more complex and the amount of data communicated continually increases. In order to improve communications and meet reliability requirements for the vertical industry as well as support the new generation network service, communication improvements should be made.SUMMARY

[0003] This document relates to methods, systems, and devices for wireless communications using a processing method for predicting information about a user equipment (UE) device. The processing method can be used at a basestation for a prediction when receiving relevant information about the UE. The predication or predicted information may be used for the network optimization, including load balancing and mobility optimization. UE traffic related information may be used by the processing method for this network optimization.

[0004] In one embodiment, a wireless communications method includes requesting user equipment (UE) related information for a processing method; receiving a response; and receiving a report including the requested UE related information.

[0005] In one embodiment, a wireless communications apparatus comprises a processor and a memory, and the processor is configured to read code from the memory and implement any of the embodiments discussed  above.

[0006] In one embodiment, a computer program product comprises a computer-readable program medium code stored thereupon, the code, when executed by a processor, causes the processor to implement any of the embodiments discussed above.

[0007] In some embodiments, there is a wireless communications apparatus comprising a processor and a memory, wherein the processor is configured to read code from the memory and implement any methods recited in any of the embodiments. In some embodiments, a computer program product comprising a computer-readable program medium code stored thereupon, the code, when executed by a processor, causing the processor to implement any method recited in any of the embodiments. The above and other aspects and their implementations are described in greater detail in the drawings, the descriptions, and the claims.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0008] FIG. 1 shows an example basestation.

[0009] FIG. 2 shows an example random access (RA) messaging environment.

[0010] FIG. 3 shows a network architecture of a basestation Central Unit (CU) and basestation Distributed Unit (DU) .

[0011] FIG. 4 shows a network architecture with several basestation Central Units (CU) and basestation Distributed Units (DU) .

[0012] FIG. 5 shows a single connectivity wireless communication system.

[0013] FIG. 6 shows a split case single connectivity wireless communication system.

[0014] FIG. 7 shows an embodiment of a wireless network system architecture.

[0015] FIG. 8 shows an example artificial intelligence (AI) model or processing method.

[0016] FIG. 9 shows an example communication between a basestation Centralized Unit Control Plane (CU-CP) and a basestation Centralized Unit User Plane (CU-UP) .

[0017] FIG. 10 shows an example communication between network nodes.

[0018] FIG. 11 shows an embodiment of user equipment (UE) mobility.

[0019] FIG. 12 shows an example communication between network nodes during a handover procedure.DETAILED DESCRIPTION

[0020] The present disclosure will now be described in detail hereinafter with reference to the accompanied drawings, which form a part of the present disclosure, and which show, by way of illustration, specific examples of embodiments. Please note that the present disclosure may, however, be embodied in a variety of different forms and, therefore, the covered or claimed subject matter is intended to be construed as not being limited to any of the embodiments to be set forth below.

[0021] Throughout the specification and claims, terms may have nuanced meanings suggested or implied in context beyond an explicitly stated meaning. Likewise, the phrase “in one embodiment” or “in some embodiments” as used herein does not necessarily refer to the same embodiment and the phrase “in another embodiment” or “in other embodiments” as used herein does not necessarily refer to a different embodiment. The phrase “in one implementation” or “in some implementations” as used herein does not necessarily refer to the same implementation and the phrase “in another implementation” or “in other implementations” as used herein does not necessarily refer to a different implementation. It is intended, for example, that claimed subject matter includes combinations of exemplary embodiments or implementations in whole or in part.

[0022] In general, terminology may be understood at least in part from usage in context. For example, terms, such as “and” , “or” , or “and / or, ” as used herein may include a variety of meanings that may depend at least in part upon the context in which such terms are used. Typically, “or” if used to associate a list, such as A, B or C, is intended to mean A, B, and C, here used in the inclusive sense, as well as A, B or C, here used in the exclusive sense. In addition, the term “one or more” or “at least one” as used herein, depending at least in part upon context, may be used to describe any feature, structure, or characteristic in a singular sense or may be used to describe combinations of features, structures or characteristics in a plural sense. Similarly, terms, such as “a” , “an” , or “the” , again, may be understood to convey a singular usage or to convey a plural usage, depending at least in part upon context. In addition, the term “based on” or “determined by” may be understood as not necessarily intended to convey an exclusive set of factors and may, instead, allow for existence of additional factors not necessarily expressly described, again, depending at least in part on context.

[0023] Radio resource control ( “RRC” ) is a protocol layer between UE and the basestation at the IP level (Network Layer) . There may be various Radio Resource Control (RRC) states, such as RRC connected (RRC_CONNECTED) , RRC inactive (RRC_INACTIVE) , and RRC idle (RRC_IDLE) state. RRC messages are transported via the Packet Data Convergence Protocol ( “PDCP” ) . As described, UE can transmit data through a Random Access Channel ( “RACH” ) protocol scheme or a Configured Grant ( “CG” ) scheme. The RACH  scheme is merely one example of a protocol scheme for communications and other examples, including but not limited to CG, are possible. FIGs. 1-2 show example radio access network ( “RAN” ) nodes (e.g. basestations) and user equipment and messaging environments. CG may be used to reduce the waste of periodically allocated resources by enabling multiple devices to share periodic resources. The basestation or node may assign CG resources to eliminate packet transmission delay and to increase a utilization ratio of allocated periodic radio resources. The CG scheme is merely one example of a protocol scheme for communications and other examples, including but not limited to RACH, are possible. The wireless communications described herein may be through radio access. The communications described herein may be specific to information for a processing method for predictions and include UE traffic related information. With the latest development of wireless communication systems (e.g. 5G-NR and 6G wireless systems) along with various distributed computing, intelligence, storage, and security systems, integration may be a challenge. Integration with each other may be in terms of architecture or capability, or network and air interface resource usages, etc. The 5G-Advanced (5G-A) and 6G wireless systems may attempt to integrate various new functions and services with legacy systems, including but not limited to computing services, intelligence services, storage services, and / or security systems.

[0024] User plane (UP) functions in a single service wireless communication node may only be targeted for processing, transferring, and / or forwarding user data associated to different users’ mobile services, such as mobile APP and Web services. The single service may be referred to as a communication service. A corresponding control plane (CP) entity may provide the UP setting and configurations to the UP entity. The UP entity follows the rules and configurations instructed by the CP entity. The UP entity may have multiple service capabilities and be able to handle additional UP functions as described below. Example services include a communication service, computing service, intelligence service, storage service, and / or security service. These services may be associated with different functions and services. As described below, the CP entity can coordinate multiple service nodes for those multiple service types.

[0025] FIG. 1 shows an example basestation 102. The basestation may also be referred to as a wireless network node and may be the network nodes (e.g. master node ( “MN” ) , secondary node ( “SN” ) , and the source / target nodes) . The basestation 102 may be further identified to as a nodeB (NB, e.g., an eNB, gNB, xNB, etc. ) or transmission and reception point (TRP) . In a mobile telecommunications context, the example basestation may include radio Tx / Rx circuitry 113 to receive and transmit with user equipment (UEs) 104. The basestation may also include network interface circuitry 116 to couple the basestation to the core network 110, e.g., optical or wireline interconnects, Ethernet, and / or other data transmission mediums / protocols. The network node may  include at least one of an NG-RAN node, LMF, AMF, basestation, ng-eNB, TRP, PRS-only-TP, or SRS-only-TP.

[0026] The basestation may also include system circuitry 122. System circuitry 122 may include processor (s) 124 and / or memory 126. Memory 126 may include operations 128 and control parameters 130. Operations 128 may include instructions for execution on one or more of the processors 124 to support the functioning the basestation. For example, the operations may handle random access transmission requests from multiple UEs. The control parameters 130 may include parameters or support execution of the operations 128. For example, control parameters may include network protocol settings, random access messaging format rules, bandwidth parameters, radio frequency mapping assignments, and / or other parameters.

[0027] FIG. 2 shows an example random access messaging environment 200. In the random access messaging environment, a UE 104 may communicate with a basestation 102 over a random access channel 252. In this example, the UE 104 supports one or more Subscriber Identity Modules (SIMs) , such as the SIM1 202. Electrical and physical interface 206 connects SIM1 202 to the rest of the user equipment hardware, for example, through the system bus 210.

[0028] The mobile device 200 includes communication interfaces 212, system logic 214, and a user interface 218. The system logic 214 may include any combination of hardware, software, firmware, or other logic. The system logic 214 may be implemented, for example, with one or more systems on a chip (SoC) , application specific integrated circuits (ASIC) , discrete analog and digital circuits, and other circuitry. The system logic 214 is part of the implementation of any desired functionality in the UE 104. In that regard, the system logic 214 may include logic that facilitates, as examples, decoding and playing music and video, e.g., MP3, MP4, MPEG, AVI, FLAC, AC3, or WAV decoding and playback; running applications; accepting user inputs; saving and retrieving application data; establishing, maintaining, and terminating cellular phone calls or data connections for, as one example, Internet connectivity; establishing, maintaining, and terminating wireless network connections, Bluetooth connections, or other connections; and displaying relevant information on the user interface 218. The user interface 218 and the inputs 228 may include a graphical user interface, touch sensitive display, haptic feedback or other haptic output, voice or facial recognition inputs, buttons, switches, speakers and other user interface elements. Additional examples of the inputs 228 include microphones, video and still image cameras, temperature sensors, vibration sensors, rotation and orientation sensors, headset and microphone input  / output jacks, Universal Serial Bus (USB) connectors, memory card slots, radiation sensors (e.g., IR sensors) , and other types of inputs.

[0029] The system logic 214 may include one or more processors 216 and memories 220. The memory 220 stores, for example, control instructions 222 that the processor 216 executes to carry out desired functionality for the UE 104. The control parameters 224 provide and specify configuration and operating options for the control instructions 222. The memory 220 may also store any BT, WiFi, 3G, 4G, 5G or other data 226 that the UE 104 will send, or has received, through the communication interfaces 212. In various implementations, the system power may be supplied by a power storage device, such as a battery 282.

[0030] In the communication interfaces 212, Radio Frequency (RF) transmit (Tx) and receive (Rx) circuitry 230 handles transmission and reception of signals through one or more antennas 232. The communication interface 212 may include one or more transceivers. The transceivers may be wireless transceivers that include modulation  / demodulation circuitry, digital to analog converters (DACs) , shaping tables, analog to digital converters (ADCs) , filters, waveform shapers, filters, pre-amplifiers, power amplifiers and / or other logic for transmitting and receiving through one or more antennas, or (for some devices) through a physical (e.g., wireline) medium.

[0031] The transmitted and received signals may adhere to any of a diverse array of formats, protocols, modulations (e.g., QPSK, 16-QAM, 64-QAM, or 256-QAM) , frequency channels, bit rates, and encodings. As one specific example, the communication interfaces 212 may include transceivers that support transmission and reception under the 2G, 3G, BT, WiFi, Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) , High Speed Packet Access (HSPA) +, and 4G  / Long Term Evolution (LTE) standards. The techniques described below, however, are applicable to other wireless communications technologies whether arising from the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) , GSM Association, 3GPP2, IEEE, or other partnerships or standards bodies.

[0032] Multiple RAN nodes of the same or different radio access technology ( “RAT” ) (e.g. eNB, gNB) can be deployed in the same or different frequency carriers in certain geographic areas, and they can inter-work with each other via a dual connectivity operation to provide joint communication services for the same target UE (s) . The multi-RAT dual connectivity ( “MR-DC” ) architecture may have non-co-located master node ( “MN” ) and secondary node ( “SN” ) . Access Mobility Function ( “AMF” ) and Session Management Function ( “SMF” ) may the control plane entities and User Plane Function ( “UPF” ) is the user plane entity in new radio ( “NR” ) or 5GC. The signaling connection between AMF / SMF and the master node ( “MN” ) may be a Next Generation-Control Plane ( “NG-C” )  / MN interface. The signaling connection between MN and SN may an Xn-Control Plane ( “Xn-C” ) interface. The signaling connection between MN and UE is a Uu-Control Plane ( “Uu-C” ) RRC interface. All these connections manage the configuration and operation of MR-DC. The user plane connection  between User Plane Function ( “UPF” ) and MN may be NG-U (MN) interface instance.

[0033] FIG. 3 shows a network architecture of a basestation Central Unit (CU) and basestation Distributed Unit (DU) . FIG. 3 illustrates basestations (labeled as “gNB” ) that communicate with an overall network (labeled ( “5GC” ) . Basestations can communicate with one another via a control plane interface ( “Xn-C” ) . One basestation is shown as having one CU that is connected to two DUs via an F1 interface. This is merely one example of an arrangement of a basestation. In some embodiments, there may be one or any number of DUs connected with a single CU.

[0034] The basestation can be divided into two physical entities named Centralized Unit ( “CU” ) and Distributed Unit ( “DU” ) . Generally, the CU may provide support for the higher layers of the protocol stack such as SDAP, PDCP and RRC while the DU provides support for the lower layers of the protocol stack such as RLC, MAC and Physical layer. The CU may include operations for a transfer of user data, mobility control, radio access network sharing, session management, etc., except those functions allocated exclusively to the DU. The DU (s) are logical node (s) with a subset of the basestation functions, and may be controlled by the CU.

[0035] The CU may be a logical node hosting RRC, SDAP and PDCP protocols of the basestation or RRC and PDCP protocols of the basestation that controls the operation of one or more DUs. The DU may be a logical node hosting RLC, MAC and PHY layers of the basestation, and its operation may be at least partly controlled by the CU. A single DU may support one or multiple cells. However, each cell is only supported by a single DU. Each basestation may support many cells. As described in the embodiments herein, the cell mobility between cells may be from different CUs or DUs or may be internal to the CU and / or the DU. The inter-cell mobility described herein may occur in a number of different examples. There may be intra-DU mobility where a UE changes cells within a single DU. In another mobility embodiment, there may be intra-CU and inter-DU mobility where a UE changes cells between different DUs but within a single CU. In another mobility embodiment, there may be inter-CU mobility where a UE changes cells between different CUs.

[0036] FIG. 4 shows a network architecture with several basestation Central Units (CU) and basestation Distributed Units (DU) . In one embodiment, the architecture for separation of a basestation CU-CP and basestation CU-UP is shown in FIG. 4. This may be used when there is a failure of basestation CU. In some embodiments, a basestation may include a basestation CU-CP, multiple basestation CU-UPs and multiple basestation DUs. The basestation CU-CP may be connected to the basestation DU through the F1-C interface. In some embodiments, the basestation CU-UP may be connected to the basestation DU through the F1-U interface. In some embodiments, the basestation CU-UP may be connected to the basestation CU-CP through  the E1 interface. In some embodiments, the one basestation DU may be connected to only one basestation CU-CP. In some embodiments, one basestation CU-UP is connected to only one basestation CU-CP. For resiliency, a basestation DU and / or a basestation CU-UP may be connected to multiple basestation CU-CPs. In some embodiments, the backup, which may be referred to as the new basestation CU-CP may be located far from the original / initial / first basestation CU-CP.

[0037] FIG. 5 shows a single connectivity wireless communication system. Single connectivity (SC) may include a UE that only has a master radio link (M-RL) but no radio links on the secondary RAN node side. Conversely, dual connectivity (DC) includes a UE with a secondary communication radio link (S-RL) on the secondary RAN node side. In IMT wireless communication systems (such as 4G-LTE and 5G-NR) as shown in FIG. 5, the Radio Access Network (RAN) node may transmit downlink (DL) pilot reference signals such as SSB, CSI-RS, etc. The UE receives, measures and processes them so that UE can know the connection quality of radio link (RL) over the air. This may be the communications between the serving RAN node and UE, in order to maintain the communication service continuity. This is an example with single connectivity (SC) .

[0038] FIG. 6 shows a split case single connectivity wireless communication system. FIG. 5 shows a non-split case, while FIG. 6 illustrates a split of CU-CP node and CU-UP node. In IMT wireless communication systems (such as 5G-NR specified by 3GPP) as shown in FIGs. 5-6, the Core Network (CN) may include various types of control plane (CP) nodes or entities (e.g. 5G AMF / SMF) , and a user plane (UP) node or entity (e.g. 5G UPF) . In the RAN non-split case in FIG. 5, the RAN node (e.g. 5G aggregated basestation) includes a CP part and UP part, and then terminates on UE via a radio link (RL) in the air. In the RAN split case of FIG. 6, the RAN node (e.g. 5G dis-aggregated basestation) includes a CU-CP node, CU-UP node, and DU node or entities, and then terminates on UE via RL in the air. The CP part or node may be responsible for generating, processing, and transferring control signaling (e.g. for (re) configuring and monitoring other nodes) . The UP part or node is responsible for processing and transferring user data (e.g. associated to mobile APP and Web services, etc. ) . For both the CP and UP plane, there may be a separate interface and protocol stack and normally spans from CN domain to RAN network and then to UE.

[0039] FIG. 7 shows an embodiment of a wireless network system architecture. This architecture is merely one example and there may be more or fewer components for implementing the embodiments described herein. The interconnections or communications between components are identified as N1, N2, N4, N6, N7, N8, N10, and N11, which may be referred to in the description or by other figures. FIG. 2 illustrated an example user equipment ( “UE” ) 104. UE 702 is a device accessing a wireless network (e.g. 5GS) and obtaining service via a  NG-RAN node or basestation 704. The UE 702 interacts with an Access and Mobility Control Function ( “AMF” ) 706 of the core network via NAS signaling. FIG. 1 illustrates an example basestation or NG-RAN 102. The NG-RAN node 704 is responsible for the air interface resource scheduling and air interface connection management of the network to which the UE accesses. The AMF 706 includes the following functionalities: Registration management, Connection management, Reachability management and Mobility Management. The AMF 706 also perform the access authentication and access authorization. The AMF 706 is the NAS security termination and relay the session management NAS between the UE 702 and the SMF 708, etc.

[0040] The SMF 708 includes the following functionalities: Session Management e.g. Session establishment, modify and release, UE IP address allocation &management (including optional Authorization) , Selection and control of uplink function, downlink data notification, etc. The user plane function ( “UPF” ) 710 includes the following functionalities: Anchor point for Intra- / Inter-RAT mobility, Packet routing &forwarding, Traffic usage reporting, QoS handling for user plane, downlink packet buffering and downlink data notification triggering, etc. The Unified Data Management ( “UDM” ) 712 manages the subscription profile for the UEs. The subscription includes the data used for mobility management (e.g. restricted area) , session management (e.g. QoS profile) . The subscription data also includes slice selection parameters, which are used for AMF 706 to select a proper SMF 708. The AMF 706 and SMF 708 get the subscription from the UDM 712. The subscription data may be stored in a Unified Data Repository with the UDM 712, which uses such data upon reception of request from AMF 706 or SMF 708. The Policy Control Function ( “PCF” ) 714 includes the following functionality: supporting unified policy framework to govern network behavior, providing policy rules to control plane function (s) to enforce the policy rule, and implementing a front end to access subscription information relevant for policy decisions in the User Data Repository. The Network Exposure Function ( “NEF” ) 716 is deployed optionally for exchanging information with an external third party. In one embodiment, an Application Function ( “AF” ) 716 may store the application information in the Unified Data Repository via NEF. The UPF 710 communicates with the data network 718.

[0041] Access Mobility Function ( “AMF” ) and Session Management Function ( “SMF” ) are the control plane entities and User Plane Function ( “UPF” ) is the user plane entity in new radio ( “NR” ) or 5GC. The signaling connection between AMF / SMF and MN may be a Next Generation-Control Plane ( “NG-C” )  / MN interface. The signaling connection between MN and SN may be an Xn-Control Plane ( “Xn-C” ) interface. The signaling connection between MN and UE may be a Uu-Control Plane ( “Uu-C” ) RRC interface.

[0042] FIG. 8 shows an example artificial intelligence (AI) processing method. The processing method  and / or processing method setting may include AI or Machine Learning (ML) models / algorithms. This processing method may be used to predict certain information about a UE, including UE traffic. In embodiments described below, the wireless communication system of FIGs. 1-7 may be improved with increased efficiency. The Artificial Intelligence / Machine Learning (AI / ML) processing method in FIG. 8 is a data driven algorithm that applies AI / ML techniques to generate a set of outputs based on a set of inputs. As shown, there may be a processing method input, which includes the data fed into the processing method. There may be a processing method output, which includes the output of the processing method. The processing method may include an algorithm / model to derive the relationship between the processing method input and processing method output. In the following embodiments, the processing method can also include (or be referred to as) a functionality, an AI / ML model, or a feature. It may include when a UE is capable of doing a specific functionality, processing method, an AI / ML model, or a feature. The functionality, processing method, or a feature may be enabled by one or multiple AI / ML models. In some embodiments, the processing method may only apply for certain environments and this may be referred to generalization, where good generalization suggests that the processing method can be used in more environments or configurations.

[0043] A network node or NG-RAN node can support a processing method or AI function. In some embodiments, the processing method’s (AI / ML Model) Training and processing method’s (AI / ML Model) Inference for mobility solution may be part of that node. The processing method’s (AI / ML Model) Training function may be deployed in Operations, Administration and Maintenance (OAM) , while the processing method’s (AI / ML Model) Inference function may reside within the RAN node. Both the processing method’s (AI / ML Model) Training function and the processing method’s (AI / ML Model) Inference function may reside within the RAN node. For the CU-DU split embodiment, the processing method’s (AI / ML Model) Training may be located in CU or OAM, and the processing method’s (AI / ML Model) Inference function may be located in CU. Alternatively, the processing method’s (AI / ML Model) Training may be located in CU or OAM, and the processing method’s (AI / ML Model) Inference function may be located in DU. The basestation may be allowed to continue model training based on the processing method or AI / ML model trained in the OAM. The predicted resource status (e.g., PRB usage) and predicted UE trajectory may be communicated over the Xn interface.

[0044] FIG. 9 shows an example communication between a basestation Centralized Unit Control Plane (CU-CP) and a basestation Centralized Unit User Plane (CU-UP) . In this embodiment, the CU-UP may handle the processing method or AI / ML model and generate the predicted information. In other words, the CU-UP may  locally run the processing method. With this embodiment, the CU-CP may use these communication messages to retrieve the information used for the processing method’s (or model’s) training / inference / feedback.

[0045] In block 902, the basestation-CU-CP initiates a request message for certain information. This information may be referred to as processing method information and used for providing an input to the processing method (AI / ML model) that is used for making predictions. This message may be referred to as an AI / ML INFORMATION REQUEST message that goes to basestation-CU-UP to request the reporting of processing method related information from CU-UP. The processing method related information may include at least one of the following information:

[0046] ● A measurement identification (ID) .

[0047] ● User Equipment (UE) ID that identifies a single UE.

[0048] ● UE ID list, that identifies a group of UEs.

[0049] ● Report characteristics or information, that indicates which measurement is requested by the basestation-CU-CP. This may include a UE traffic indication or a predicted UE traffic indication. UE traffic may include at least one of an uplink (UL) data usage count or a downlink (DL) data usage count.

[0050] ● Requested time including a specific point in time for which the request is made (e.g., start time, and end time) .

[0051] ● Requested duration including a length of time over which the information is being requested (e.g., duration) .

[0052] ● Requested prediction time including a specific point in time for which the prediction information is being requested.

[0053] ● Reporting Periodicity includes a periodicity for the reporting of periodic process method (AI / ML) related information. If the Reporting Periodicity is included in the request message, the requested node (basestation-CU-UP) may report the requested information periodically.

[0054] ● Requested accuracy including an accuracy value of a prediction. If the basestation-CU-UP cannot meet a requirement of this accuracy, the basestation-CU-UP may respond with a failure message.

[0055] In block 904, after the basestation-CU-UP receives the request message from the basestation-CU-CP, the basestation-CU-UP responds with a response or failure message. The response message may be referred to as a AI / ML INFORMATION RESPONSE message. The response message may indicate to basestation- CU-CP that there was a successful configuration of the information in the request (e.g. the report characteristics, requested time, requested duration, etc. ) . The message may include at least one of the following information:

[0056] ● Successful Report Characteristics including which requested measurement is to be reported.

[0057] ● Unsuccessful Report Characteristics including which requested measurement is not able to be reported.

[0058] ● A Cause that indicates a reason for a failure that the requested measurement cannot be reported.

[0059] When the basestation-CU-UP receives the request message from the basestation-CU-CP, the basestation-CU-UP responds with a failure message (e.g. the AI / ML INFORMATION FAILURE message) to the basestation-CU-CP if the information in the request is configured unsuccessfully.

[0060] In block 906, a processing method information report is generated and communicated from the CU-UP to the CU-CP. The report message may be referred to as a AI / ML INFORMATION REPORT message. This is a response from the basestation-CU-UP to the basestation-CU-CP. The message may include at least one of the following information:

[0061] ● A measurement identification (ID) .

[0062] ● User Equipment (UE) ID that identifies a single UE.

[0063] ● UE ID list, that identifies a group of UEs.

[0064] ● Predicted UE traffic per UE device, that indicates a predicted data volume or data usage. The UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count.

[0065] ● Predicted UE traffic per packet data unit (PDU) session, that indicates a predicted PDU Session Resource Data Usage. This may include at least one of a PDU session ID or predicted UE traffic. The UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count. The predicted UE traffic may also be per quality of service (QoS) Flow. In this example, the predicted UE traffic per QoS Flow may include at least one of a QoS flow identifier, or predicted UE traffic as described above.

[0066] ● Predicted Resource Status.

[0067] ● UE traffic per UE, that indicates data volume or data usage. This UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count.

[0068] ● UE traffic per PDU session, that indicates PDU Session Resource Data Usage. This may include at least one of a PDU session ID or UE traffic. This UE traffic per PDU session may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count. Alternatively, this UE traffic may include at least one of a UE traffic per QoS Flow and include a QoS flow identifier and UE traffic information.

[0069] In some embodiments, the processing method information report message (e.g. AI / ML INFORMATION REPORT message) may be replaced with an existing report message, such as the DATA USAGE REPORT message.

[0070] In an alternative embodiment, the CU-UP may not be able to handle the processing method or AI / ML model and generate the predicted information. Accordingly, in this embodiment, the CU-UP may only report the UE traffic related information, and the report message does not include the predicted information. The CU-CP can use these messages to retrieve the information for model training / inference / feedback. In this embodiment, the report in block 906 may not include the predicted UE traffic or predicted resource status described in the embodiment above.

[0071] FIG. 10 shows an example communication between network nodes. In this embodiment, the first networking node may handle the processing method or AI / ML model and generate the predicted information. The communication messages between the network nodes are to retrieve the information used for the processing method’s (or model’s) training / inference / feedback. This may include an enhancement to the Xn interface between NG-RAN nodes.

[0072] In block 1002, the first network node initiates a request message for certain information. This information may be referred to as processing method information and used for providing an input to the processing method (AI / ML model) that is used for making predictions. This message may be referred to as a AI / ML INFORMATION REQUEST message that goes to second network node to request the reporting of processing method related information from the second network node. The processing method related information may include at least one of the following information:

[0073] ● A measurement identification (ID) .

[0074] ● User Equipment (UE) ID that identifies a single UE.

[0075] ● UE ID list, that identifies a group of UEs.

[0076] ● Report characteristics or information, that indicates which measurement is requested by the first network node. This may include at least one of a UE traffic indication or a predicted UE traffic indication. UE traffic may include at least one of an uplink (UL) data usage count or a downlink (DL) data usage count.

[0077] ● Requested time including a specific point in time for which the request is made (e.g., start time, and end time) .

[0078] ● Requested duration including a length of time over which the information is being requested (e.g., duration) .

[0079] ● Requested prediction time including a specific point in time for which the prediction information is being requested.

[0080] ● Reporting Periodicity includes a periodicity for the reporting of periodic process method (AI / ML) related information. If the Reporting Periodicity is included in the request message, the requested node (second network node) may report the requested information periodically.

[0081] ● Requested accuracy including an accuracy value of a prediction. If the second network node cannot meet a requirement of this accuracy, the second network node may respond with a failure message.

[0082] In block 1004, after the second network node receives the request message from the first network node, the second network node responds with a response or failure message. The response message may be referred to as a AI / ML INFORMATION RESPONSE message. The response message may indicate to first network node that there was a successful configuration of the information in the request. The message may include at least one of the following information:

[0083] ● Successful Report Characteristics including which requested measurement is to be reported.

[0084] ● Unsuccessful Report Characteristics including which requested measurement is not able to be reported.

[0085] ● A Cause that indicates a reason for a failure that the requested measurement cannot be reported.

[0086] When the second network node receives the request message from the first network node, the second network node responds with a failure message (e.g. the AI / ML INFORMATION FAILURE message) to the first network node if the information in the request is configured unsuccessfully.

[0087] In block 1006, a processing method information report is generated and communicated from the second network node to the first network node. The report message may be referred to as a AI / ML INFORMATION  REPORT message. This is a response from the second network node to the first network node. The message may include at least one of the following information:

[0088] ● A measurement identification (ID) .

[0089] ● User Equipment (UE) ID that identifies a single UE.

[0090] ● UE ID list, that identifies a group of UEs.

[0091] ● Predicted UE traffic per UE device, that indicates a predicted data volume or data usage. The UE traffic per UE may include at least one of Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count.

[0092] ● Predicted UE traffic per packet data unit (PDU) session, that indicates a predicted PDU Session Resource Data Usage. This may include at least one of a PDU session ID or predicted UE traffic. The UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count. The predicted UE traffic may also be per quality of service (QoS) Flow. In this example, the predicted UE traffic per QoS Flow may include a QoS flow identifier, or predicted UE traffic as described above.

[0093] ● Predicted Resource Status

[0094] ● UE traffic per UE, that indicates data volume or data usage. This UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count.

[0095] ● UE traffic per PDU session, that indicates PDU Session Resource Data Usage. This may include a PDU session ID or UE traffic. This UE traffic per PDU session may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count. Alternatively, this UE traffic may include UE traffic per QoS Flow and include a QoS flow identifier and UE traffic information.

[0096] In some embodiments, the processing method information report message (e.g. AI / ML INFORMATION REPORT message) may be replaced with an existing report message, such as the DATA USAGE REPORT message.

[0097] A user equipment ( “UE” ) device may move between nodes or cells in which case a handover or a change / addition operation may occur to improve network reliability for the UE as it moves. The movement may be from a source cell to a target cell based on a number of potential target cells that are referred to as  candidates. The movement between cells may also include a number of target cells that are potential candidate cells.

[0098] FIG. 11 shows an embodiment of user equipment (UE) mobility. FIG. 11 shows an embodiment of user equipment (UE) mobility for a handover. Both Cell 1 and Cell 2 may be from a single distributed unit (DU) . In this example, the UE 1102 can move from Cell 1 to Cell 2 with a UE trajectory from Cell 1 to Cell 2. The mobility from cells may occur when the UE 1102 is in a position between the two cells and making its way to the third position within Cell 2. This may be referred to as intra-DU mobility because the UE is moving cells within a single DU. As described below, the UE mobility may include a handover procedure.

[0099] The handover may include a conditional handover ( “CHO” ) or a conditional PSCell addition / change ( “CPAC” ) . The CPAC may include a conditional PSCell change ( “CPC” ) and / or a conditional PSCell addition ( “CPA” ) . A CHO is a handover that is executed by the UE when one or more execution conditions are met. The UE can evaluate the execution condition (s) upon receiving the CHO configuration, and can stop evaluating the execution condition (s) once the handover is triggered. A conditional PSCell addition / change ( “CPAC” ) may include the UE having a network configuration for initiating access to a candidate PSCell. Handover may include the UE transitioning from a source basestation to a target basestation. The UE in the wireless network can operate in dual connectivity ( “DC” ) , including intra-E-UTRA DC or Multi-Radio DC ( “MR-DC” ) . In the example of intra-E-UTRA DC, both the MN and SN provide E-UTRA access. While in the example of MR-DC, one node may provide new radio ( “NR” ) access and the other one provides either E-UTRA or NR access. The handover (HO) may also be referred to as cell mobility.

[0100] FIG. 12 shows an example communication between network nodes during a handover procedure. In this embodiment, the network nodes use the handover process for transferring the processing method information described above. The initial request and response 1202, 1204 may be similar to blocks 902, 904 described with respect to FIG. 9.

[0101] In block 1206, the first network node sends a handover request to the second network node. As with the processing method information request message, the handover request message 1206 may include at least one of the following information:

[0102] ● A measurement identification (ID) .

[0103] ● User Equipment (UE) ID that identifies a single UE.

[0104] ● UE ID list, that identifies a group of UEs.

[0105] ● Predicted UE traffic per UE device, that indicates a predicted data volume or data usage. The UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count.

[0106] ● Predicted UE traffic per packet data unit (PDU) session, that indicates a predicted PDU Session Resource Data Usage. This may include a PDU session ID or predicted UE traffic. The UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count. The predicted UE traffic may also be per quality of service (QoS) Flow. In this example, the predicted UE traffic per QoS Flow may include a QoS flow identifier, or predicted UE traffic as described above.

[0107] ● Predicted Resource Status.

[0108] ● UE traffic per UE, that indicates data volume or data usage. This UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count.

[0109] ● UE traffic per PDU session, that indicates PDU Session Resource Data Usage. This may include a PDU session ID or UE traffic. This UE traffic per PDU session may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count. Alternatively, this UE traffic may include UE traffic per QoS Flow and include a QoS flow identifier and UE traffic information.

[0110] The second network node can use the predicted information for subsequent optimization. In block 1208, the second network node sends a handover acknowledge message to the first network node in response to the request. In block 1210, the handover operation includes the UE switching between the first network node and the second network node.

[0111] In block 1212, a processing method information report is generated and communicated from the second network node to the first network node. The report message may be referred to as an AI / ML INFORMATION REPORT message. The message may include at least one of the following information:

[0112] ● A measurement identification (ID) .

[0113] ● User Equipment (UE) ID that identifies a single UE.

[0114] ● UE ID list, that identifies a group of UEs.

[0115] ● Predicted UE traffic per UE device, that indicates a predicted data volume or data usage. The UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End  Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count.

[0116] ● Predicted UE traffic per packet data unit (PDU) session, that indicates a predicted PDU Session Resource Data Usage. This may include a PDU session ID or predicted UE traffic. The UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count. The predicted UE traffic may also be per quality of service (QoS) Flow. In this example, the predicted UE traffic per QoS Flow may include a QoS flow identifier, or predicted UE traffic as described above.

[0117] ● Predicted Resource Status.

[0118] ● UE traffic per UE, that indicates data volume or data usage. This UE traffic per UE may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count.

[0119] ● UE traffic per PDU session, that indicates PDU Session Resource Data Usage. This may include a PDU session ID or UE traffic. This UE traffic per PDU session may include at least one of a Data Radio Bearer (DRB) ID, Start Time, End Time, Predicted UL Usage Count, or Predicted DL Usage Count. Alternatively, this UE traffic may include UE traffic per QoS Flow and include a QoS flow identifier and UE traffic information.

[0120] In some embodiments, the processing method information report message (e.g. AI / ML INFORMATION REPORT message) may be replaced with an existing report message, such as the DATA USAGE REPORT message.

[0121] The system and process described above may be encoded in a signal bearing medium, a computer readable medium such as a memory, programmed within a device such as one or more integrated circuits, one or more processors or processed by a controller or a computer. That data may be analyzed in a computer system and used to generate a spectrum. If the methods are performed by software, the software may reside in a memory resident to or interfaced to a storage device, synchronizer, a communication interface, or non-volatile or volatile memory in communication with a transmitter. A circuit or electronic device designed to send data to another location. The memory may include an ordered listing of executable instructions for implementing logical functions. A logical function or any system element described may be implemented through optic circuitry, digital circuitry, through source code, through analog circuitry, through an analog source such as an analog electrical, audio, or video signal or a combination. The software may be embodied in any computer-readable or signal-bearing medium, for use by, or in connection with an instruction executable system, apparatus,  or device. Such a system may include a computer-based system, a processor-containing system, or another system that may selectively fetch instructions from an instruction executable system, apparatus, or device that may also execute instructions.

[0122] A “computer-readable medium, ” “machine readable medium, ” “propagated-signal” medium, and / or “signal-bearing medium” may comprise any device that includes stores, communicates, propagates, or transports software for use by or in connection with an instruction executable system, apparatus, or device. The machine-readable medium may selectively be, but not limited to, an electronic, magnetic, optical, electromagnetic, infrared, or semiconductor system, apparatus, device, or propagation medium. A non-exhaustive list of examples of a machine-readable medium would include: an electrical connection “electronic” having one or more wires, a portable magnetic or optical disk, a volatile memory such as a Random Access Memory “RAM” , a Read-Only Memory “ROM” , an Erasable Programmable Read-Only Memory (EPROM or Flash memory) , or an optical fiber. A machine-readable medium may also include a tangible medium upon which software is printed, as the software may be electronically stored as an image or in another format (e.g., through an optical scan) , then compiled, and / or interpreted or otherwise processed. The processed medium may then be stored in a computer and / or machine memory.

[0123] The illustrations of the embodiments described herein are intended to provide a general understanding of the structure of the various embodiments. The illustrations are not intended to serve as a complete description of all of the elements and features of apparatus and systems that utilize the structures or methods described herein. Many other embodiments may be apparent to those of skill in the art upon reviewing the disclosure. Other embodiments may be utilized and derived from the disclosure, such that structural and logical substitutions and changes may be made without departing from the scope of the disclosure. Additionally, the illustrations are merely representational and may not be drawn to scale. Certain proportions within the illustrations may be exaggerated, while other proportions may be minimized. Accordingly, the disclosure and the figures are to be regarded as illustrative rather than restrictive.

[0124] One or more embodiments of the disclosure may be referred to herein, individually and / or collectively, by the term “invention” merely for convenience and without intending to voluntarily limit the scope of this application to any particular invention or inventive concept. Moreover, although specific embodiments have been illustrated and described herein, it should be appreciated that any subsequent arrangement designed to achieve the same or similar purpose may be substituted for the specific embodiments shown. This disclosure is intended to cover any and all subsequent adaptations or variations of various embodiments. Combinations  of the above embodiments, and other embodiments not specifically described herein, will be apparent to those of skill in the art upon reviewing the description.

[0125] The phrase "coupled with" is defined to mean directly connected to or indirectly connected through one or more intermediate components. Such intermediate components may include both hardware and software-based components. Variations in the arrangement and type of the components may be made without departing from the spirit or scope of the claims as set forth herein. Additional, different or fewer components may be provided.

[0126] The above disclosed subject matter is to be considered illustrative, and not restrictive, and the appended claims are intended to cover all such modifications, enhancements, and other embodiments, which fall within the true spirit and scope of the present invention. Thus, to the maximum extent allowed by law, the scope of the present invention is to be determined by the broadest permissible interpretation of the following claims and their equivalents, and shall not be restricted or limited by the foregoing detailed description. While various embodiments of the invention have been described, it will be apparent to those of ordinary skill in the art that many more embodiments and implementations are possible within the scope of the invention. Accordingly, the invention is not to be restricted except in light of the attached claims and their equivalents.

Claims

1.A method for wireless communication, comprising:requesting user equipment (UE) related information for a processing method;receiving a response; andreceiving a report including the requested UE related information.2.The method of claim 1, wherein a basestation centralized unit (CU) control plane (CU-CP) performs the requesting to a basestation CU user plane (CU-UP) , further wherein the CU-UP sends the response or failure to the CU-CP.3.The method of claim 2, wherein the response comprises the failure indication from the CU-UP when the CU-UP cannot support to report the requested UE related information indicated in the request message.4.The method of claim 1, wherein requesting the UE related information comprises at least one of the following information: a measurement identification (ID) , a UE ID, a list of UE ID’s, a UE traffic indication, a predicted UE traffic indication, a requested time, a requested duration, a reporting periodicity, or a requested accuracy of prediction.5.The method of claim 1, wherein the UE related information in the report comprises at least one of the following information: a UE traffic information or a predicted UE traffic information.6.The method of claim 5, wherein the prediction comprises a prediction of user equipment (UE) traffic that is included in the report.7.The method of claim 6, wherein the UE traffic comprises a start time, an end time, an uplink (UL) usage count, a downlink (DL) usage count, a resource status.8.The method of claim 6, wherein the UE traffic is per UE, per packet data unit (PDU) session, or per Quality of Service (QoS) flow.9.The method of claim 1, wherein a first network node performs the requesting to a second network node, further wherein the second network node sends the response to the first network node.10.The method of claim 9, wherein the response comprises the failure indication from the second network node when the second network node cannot handle the processing method.11.The method of claim 1, wherein the requesting comprises a handover request and the response comprises a handover request acknowledgment.12.The method of claim 1, wherein the processing method comprises a prediction mechanism using machine learning, further wherein a prediction from the predication mechanism is transferred to a target node without first requesting the UE related information.13.A wireless communications apparatus comprising a processor and a memory, wherein the processor is configured to read code from the memory and implement a method recited in any of claims 1 to 12.14.A non-transitory computer readable medium storing computer program instructions configured to be executed by a processor, the computer program instructions cause the performance of:requesting user equipment (UE) related information for a processing method;receiving a response; andreceiving a report including the requested UE related information.15.The non-transitory computer readable medium of claim 14, wherein a basestation centralized unit (CU) control plane (CU-CP) performs the requesting to a basestation CU user plane (CU-UP) , further wherein the CU-UP sends the response or failure to the CU-CP.16.The non-transitory computer readable medium of claim 15, wherein the response comprises the failure indication from the CU-UP when the CU-UP cannot support to report the requested UE related information indicated in the request message.17.The non-transitory computer readable medium of claim 14, wherein the UE related information comprises at least one of the following information: a measurement identification (ID) , a UE ID, a list of UE ID’s, a UE traffic indication, a predicted UE traffic indication, a requested time, a requested duration, a reporting periodicity, or a requested accuracy of prediction.18.The non-transitory computer readable medium of claim 13, wherein the UE related information in the report comprises at least one of the following information: a UE traffic information or a predicted UE  traffic information.19.The non-transitory computer readable medium according to claim 18, wherein the prediction comprises a prediction of user equipment (UE) traffic that is included in the report.20.The non-transitory computer readable medium of claim 19, wherein the UE traffic comprises a start time, an end time, an uplink (UL) usage count, a downlink (DL) usage count, a resource status.21.The non-transitory computer readable medium of claim 19, wherein the UE traffic is per UE, per packet data unit (PDU) session, or per Quality of Service (QoS) flow.22.The non-transitory computer readable medium of claim 14, wherein a first network node performs the requesting to a second network node, further wherein the second network node sends the response to the first network node.23.The non-transitory computer readable medium of claim 22, wherein the response comprises the failure indication from the second network node when the second network node cannot handle the processing method.24.The non-transitory computer readable medium of claim 14, wherein the requesting comprises a handover request and the response comprises a handover request acknowledgment.25.The non-transitory computer readable medium of claim 14, wherein the processing method comprises a prediction mechanism using machine learning, further wherein a prediction from the predication mechanism is transferred to a target node without first requesting the UE related information.

Images