Network selection based on network policy self-learning

Abstract

Various aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication. In some aspects, a user equipment (UE) may receive information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The UE may perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds. Numerous other aspects are described.

Description

NETWORK SELECTION BASED ON NETWORK POLICY SELF-LEARNING

[0001] FIELD OF THE DISCLOSURE

[0002] Aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication and specifically relate to techniques, apparatuses, and methods associated with network selection based on network policy self-learning.BACKGROUND

[0003] Wireless communication systems are widely deployed to provide various services that may include carrying voice, text, messaging, video, data, and / or other traffic. The services may include unicast, multicast, and / or broadcast services, among other examples. Typical wireless communication systems may employ multiple-access radio access technologies (RATs) capable of supporting communication with multiple users by sharing available system resources (for example, time domain resources, frequency domain resources, spatial domain resources, and / or device transmit power, among other examples) . Examples of such multiple-access RATs include code division multiple access (CDMA) systems, time division multiple access (TDMA) systems, frequency division multiple access (FDMA) systems, orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems, single-carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) systems, and time division synchronous code division multiple access (TD-SCDMA) systems.

[0004] The above multiple-access RATs have been adopted in various telecommunication standards to provide common protocols that enable different wireless communication devices to communicate on a municipal, national, regional, or global level. An example telecommunication standard is New Radio (NR) . NR, which may also be referred to as 5G, is part of a continuous mobile broadband evolution promulgated by the Third Generation Partnership Project (3GPP) . NR (and other mobile broadband evolutions beyond NR) may be designed to better support Internet of things (IoT) and reduced capability device deployments, industrial connectivity, millimeter wave (mmWave) expansion, licensed and unlicensed spectrum access, non-terrestrial network (NTN) deployment, sidelink and other device-to-device direct communication technologies (for example, cellular vehicle-to-everything (CV2X) communication) , massive multiple-input multiple-output (MIMO) , disaggregated network architectures and network topology expansions, multiple-subscriber implementations, high-precision positioning, and / or radio frequency (RF) sensing, among other examples. As the demand for mobile broadband access continues to increase, further improvements in NR may be implemented, and other radio access technologies such as 6G may be introduced, to further advance mobile broadband evolution.

[0005] A network node and a user equipment (UE) may be configured with a set of network events. In a first example, a network event may include a scenario in which a serving cell reference signal received power (RSRP) exceeds a threshold value. In a second example, a network event may include a scenario in which a neighbor cell RSRP exceeds a special cell (SpCell) RSRP. In a third example, a network event may occur when a measurement of a signal received from a primary cell is below a first threshold and an inter-radio access technology (RAT) measurement is greater than a second threshold. Examples of network events are described in more detail in 3GPP Technical Specification (TS) 38.331 version 18.0.0. For example, 3GPP TS 38.331 defines a set of events referred to as “A” events (for example which includes “A1, ” “A2, ” “A3, ” “A4, ” “A5, ” and “A6” events) and “B” events (for example, which includes “B1” and “B2” events) .

[0006] In some examples, the network node may configure the network events (for example, A events and B events) for the UE. In this case, the UE may use a received configuration to evaluate one or more measurements and determine whether an event is occurring. The UE may trigger a measurement report to the network node based on satisfaction of one or more triggering criteria, such as an occurrence of a network event for a configured period of time. When the network node receives the measurement report from the UE, the network node may transmit a radio resource control (RRC) command to the UE with configuration information for the UE. One or more network nodes may configure different behaviors with different thresholds for different network events in different cells. This may result in conflicting behaviors from different UEs, resulting in poor network performance (for example, interfering communications, network congestion, excessive signaling overhead, or other issues) .SUMMARY

[0007] Some aspects described herein relate to a method of wireless communication performed at a user equipment (UE) . The method may include receiving information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The method may include performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0008] Some aspects described herein relate to a method of wireless communication performed by a network node. The method may include transmitting information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The method may include performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0009] Some aspects described herein relate to a UE for wireless communication. The UE may include one or more memories storing processor readable code and one or more processors coupled with the one or more memories. The one or more processors may be individually or collectively operable to cause the UE to receive information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The one or more processors may be individually or collectively operable to cause the UE to perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0010] Some aspects described herein relate to a network node for wireless communication. The network node may include one or more memories storing processor readable code and one or more processors coupled with the one or more memories. The one or more processors may be individually or collectively operable to cause the network node to transmit information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The one or more processors may be individually or collectively operable to cause the network node to perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0011] Some aspects described herein relate to a non-transitory computer-readable medium that stores a set of instructions for wireless communication by a UE. The set of instructions, when executed by one or more processors of the UE, may cause the UE to receive information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The set of instructions, when executed by one or more processors of the UE, may cause the UE to perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0012] Some aspects described herein relate to a non-transitory computer-readable medium that stores a set of instructions for wireless communication by a network node. The set of instructions, when executed by one or more processors of the network node, may cause the network node to transmit information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The set of instructions, when executed by one or more processors of the network node, may cause the network node to perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0013] Some aspects described herein relate to an apparatus for wireless communication. The apparatus may include means for receiving information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The apparatus may include  means for performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0014] Some aspects described herein relate to an apparatus for wireless communication. The apparatus may include means for transmitting information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The apparatus may include means for performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0015] Aspects of the present disclosure may generally be implemented by or as a method, apparatus, system, computer program product, non-transitory computer-readable medium, user equipment, base station, network node, network entity, wireless communication device, and / or processing system as substantially described with reference to, and as illustrated by, the specification and accompanying drawings.

[0016] The foregoing paragraphs of this section have broadly summarized some aspects of the present disclosure. These and additional aspects and associated advantages will be described hereinafter. The disclosed aspects may be used as a basis for modifying or designing other aspects for carrying out the same or similar purposes of the present disclosure. Such equivalent aspects do not depart from the scope of the appended claims. Characteristics of the aspects disclosed herein, both their organization and method of operation, together with associated advantages, will be better understood from the following description when considered in connection with the accompanying drawings.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0017] The appended drawings illustrate some aspects of the present disclosure, but are not limiting of the scope of the present disclosure because the description may enable other aspects. Each of the drawings is provided for purposes of illustration and description, and not as a definition of the limits of the claims. The same or similar reference numbers in different drawings may identify the same or similar elements.

[0018] Figure 1 is a diagram illustrating an example of a wireless communication network in accordance with the present disclosure.

[0019] Figure 2 is a diagram illustrating an example network node in communication with an example user equipment (UE) in a wireless network in accordance with the present disclosure.

[0020] Figure 3 is a diagram illustrating an example architecture of a functional framework for radio access network (RAN) intelligence enabled by data collection

[0021] Figure 4 is a diagram illustrating an example of physical channels and reference signals in a wireless network, in accordance with the present disclosure.

[0022] Figures 5A and 5B are diagrams illustrating an example associated with network selection based on network policy self-learning, in accordance with the present disclosure.

[0023] Figure 6 is a flowchart illustrating an example process performed, for example, at a UE or an apparatus of a UE.

[0024] Figure 7 is a flowchart illustrating an example process performed, for example, at a network node or an apparatus of a network node.

[0025] Figure 8 is a diagram of an example apparatus for wireless communication that supports network mobility operations in accordance with the present disclosure.

[0026] Figure 9 is a diagram of an example apparatus for wireless communication that supports network mobility operations in accordance with the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0027] Various aspects of the present disclosure are described hereinafter with reference to the accompanying drawings. However, aspects of the present disclosure may be embodied in many different forms and is not to be construed as limited to any specific aspect illustrated by or described with reference to an accompanying drawing or otherwise presented in this disclosure. Rather, these aspects are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the disclosure to those skilled in the art. One skilled in the art may appreciate that the scope of the disclosure is intended to cover any aspect of the disclosure disclosed herein, whether implemented independently of or in combination with any other aspect of the disclosure. For example, an apparatus may be implemented or a method may be practiced using various combinations or quantities of the aspects set forth herein. In addition, the scope of the disclosure is intended to cover an apparatus having, or a method that is practiced using, other structures and / or functionalities in addition to or other than the structures and / or functionalities with which various aspects of the disclosure set forth herein may be practiced. Any aspect of the disclosure disclosed herein may be embodied by one or more elements of a claim.

[0028] Several aspects of telecommunication systems will now be presented with reference to various methods, operations, apparatuses, and techniques. These methods, operations, apparatuses, and techniques will be described in the following detailed description and illustrated in the accompanying drawings by various blocks, modules, components, circuits, steps, processes, or algorithms (collectively referred to as “elements” ) . These elements may be implemented using hardware, software, or a combination of hardware and software. Whether  such elements are implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system.

[0029] One or more network nodes may configure, via radio resource control (RRC) signaling, different behaviors (for example, network actions) for different thresholds associated with different network events in different cells. When a UE is configured for smart network selection (SNS) procedures, the UE may operate with a set of static configurations for a set of network events. For example, the UE may be configured such that all A2 network events with a lowest configured threshold are for a particular network mobility operation, such as blind redirection. However, a network node may configure, in one cell, a set of network events such that when a UE mutes an A2 measurement report (MR) to block blind redirection, the UE may inadvertently block an inter-frequency measurement object. As another example, when a UE mutes an A5 MR to block inter-frequency handover, the UE may inadvertently block a secondary component carrier (SCC) for carrier aggregation. As another example, when a UE mutes a B2 MR to block inter-radio access technology (RAT) redirection, the UE may inadvertently block a secondary cell group. In other words, some network nodes may configure some cells with network actions associated with network events that result in inadvertent interruption of SNS features, which results in poor network performance.

[0030] Various aspects relate generally to network selection based on network policy self-learning. Some aspects more specifically relate to a method for categorizing network actions based on measurement report event triggering and corresponding thresholds. For example, a UE may track a mapping of network events to triggering thresholds and corresponding network actions categorizable on a per network or per cell basis. The UE may predictively block cell switching to remain on a particular cell, perform cell switching to transfer to another cell, delay or trigger a measurement occasion, or perform another network action. In some aspects, the UE may detect a network policy of a set of network events for a cell, transmit network policy information to a data structure for storage, receive information identifying network policies at different granularity levels, and predict a network RRC command based on the network policies at the different granularity levels.

[0031] Particular aspects of the subject matter described in this disclosure can be implemented to realize one or more of the following potential advantages. In some examples, by predictively determining a network RRC command based on network policy information, the described techniques can be used to perform network mobility operations to improve network performance by reducing interference, improving a likelihood of successful communications, or reducing network overhead, among other examples. By performing a network action associated with a predicted network event, the UE may reduce a likelihood of a conflict between a network configuration and an SNS feature, which improves network performance by reducing  interference, improving a likelihood of successful communications, or reducing network overhead, among other examples.

[0032] Multiple-access radio access technologies (RATs) have been adopted in various telecommunication standards to provide common protocols that enable wireless communication devices to communicate on a municipal, enterprise, national, regional, or global level. For example, 5G New Radio (NR) is part of a continuous mobile broadband evolution promulgated by the Third Generation Partnership Project (3GPP) . 5G NR supports various technologies and use cases including enhanced mobile broadband (eMBB) , ultra-reliable low-latency communication (URLLC) , massive machine-type communication (mMTC) , millimeter wave (mmWave) technology, beamforming, network slicing, edge computing, Internet of Things (IoT) connectivity and management, and network function virtualization (NFV) .

[0033] As the demand for broadband access increases and as technologies supported by wireless communication networks evolve, further technological improvements may be adopted in or implemented for 5G NR or future RATs, such as 6G, to further advance the evolution of wireless communication for a wide variety of existing and new use cases and applications. Such technological improvements may be associated with new frequency band expansion, licensed and unlicensed spectrum access, overlapping spectrum use, small cell deployments, non-terrestrial network (NTN) deployments, disaggregated network architectures and network topology expansion, device aggregation, advanced duplex communication, sidelink and other device-to-device direct communication, IoT (including passive or ambient IoT) networks, reduced capability (RedCap) UE functionality, industrial connectivity, multiple-subscriber implementations, high-precision positioning, radio frequency (RF) sensing, and / or artificial intelligence or machine learning (AI / ML) , among other examples. These technological improvements may support use cases such as wireless backhauls, wireless data centers, extended reality (XR) and metaverse applications, meta services for supporting vehicle connectivity, holographic and mixed reality communication, autonomous and collaborative robots, vehicle platooning and cooperative maneuvering, sensing networks, gesture monitoring, human-brain interfacing, digital twin applications, asset management, and universal coverage applications using non-terrestrial and / or aerial platforms, among other examples. The methods, operations, apparatuses, and techniques described herein may enable one or more of the foregoing technologies and / or support one or more of the foregoing use cases.

[0034] Figure 1 is a diagram illustrating an example of a wireless communication network 100 in accordance with the present disclosure. The wireless communication network 100 may be or may include elements of a 5G (or NR) network or a 6G network, among other examples. The wireless communication network 100 may include multiple network nodes 110, shown as a network node (NN) 110a, a network node 110b, a network node 110c, and a network node 110d.  The network nodes 110 may support communications with multiple UEs 120, shown as a UE 120a, a UE 120b, a UE 120c, a UE 120d, and a UE 120e.

[0035] The network nodes 110 and the UEs 120 of the wireless communication network 100 may communicate using the electromagnetic spectrum, which may be subdivided by frequency or wavelength into various classes, bands, carriers, and / or channels. For example, devices of the wireless communication network 100 may communicate using one or more operating bands. In some aspects, multiple wireless networks 100 may be deployed in a given geographic area. Each wireless communication network 100 may support a particular RAT (which may also be referred to as an air interface) and may operate on one or more carrier frequencies in one or more frequency ranges. Examples of RATs include a 4G RAT, a 5G / NR RAT, and / or a 6G RAT, among other examples. In some examples, when multiple RATs are deployed in a given geographic area, each RAT in the geographic area may operate on different frequencies to avoid interference with one another.

[0036] Various operating bands have been defined as frequency range designations FR1 (410 MHz through 7.125 GHz) , FR2 (24.25 GHz through 52.6 GHz) , FR3 (7.125 GHz through 24.25 GHz) , FR4a or FR4-1 (52.6 GHz through 71 GHz) , FR4 (52.6 GHz through 114.25 GHz) , and FR5 (114.25 GHz through 300 GHz) . Although a portion of FR1 is greater than 6 GHz, FR1 is often referred to (interchangeably) as a “Sub-6 GHz” band in some documents and articles. Similarly, FR2 is often referred to (interchangeably) as a “millimeter wave” band in some documents and articles, despite being different than the extremely high frequency (EHF) band (30 GHz through 300 GHz) , which is identified by the International Telecommunications Union (ITU) as a “millimeter wave” band. The frequencies between FR1 and FR2 are often referred to as mid-band frequencies, which include FR3. Frequency bands falling within FR3 may inherit FR1 characteristics or FR2 characteristics, and thus may effectively extend features of FR1 or FR2 into mid-band frequencies. Thus, “sub-6 GHz, ” if used herein, may broadly refer to frequencies that are less than 6 GHz, that are within FR1, and / or that are included in mid-band frequencies. Similarly, the term “millimeter wave, ” if used herein, may broadly refer to frequencies that are included in mid-band frequencies, that are within FR2, FR4, FR4-aor FR4-1, or FR5, and / or that are within the EHF band. Higher frequency bands may extend 5G NR operation, 6G operation, and / or other RATs beyond 52.6 GHz. For example, each of FR4a, FR4-1, FR4, and FR5 falls within the EHF band. In some examples, the wireless communication network 100 may implement dynamic spectrum sharing (DSS) , in which multiple RATs (for example, 4G / LTE and 5G / NR) are implemented with dynamic bandwidth allocation (for example, based on user demand) in a single frequency band. It is contemplated that the frequencies included in these operating bands (for example, FR1, FR2, FR3, FR4, FR4-a, FR4-1, and / or FR5) may be modified, and techniques described herein may be applicable to those modified frequency ranges.

[0037] A network node 110 may include one or more devices, components, or systems that enable communication between a UE 120 and one or more devices, components, or systems of the wireless communication network 100. A network node 110 may be, may include, or may also be referred to as an NR network node, a 5G network node, a 6G network node, a Node B, an eNB, a gNB, an access point (AP) , a transmission reception point (TRP) , a mobility element, a core, a network entity, a network element, a network equipment, and / or another type of device, component, or system included in a radio access network (RAN) .

[0038] A network node 110 may be implemented as a single physical node (for example, a single physical structure) or may be implemented as two or more physical nodes (for example, two or more distinct physical structures) . For example, a network node 110 may be a device or system that implements part of a radio protocol stack, a device or system that implements a full radio protocol stack (such as a full gNB protocol stack) , or a collection of devices or systems that collectively implement the full radio protocol stack. For example, and as shown, a network node 110 may be an aggregated network node (having an aggregated architecture) , meaning that the network node 110 may implement a full radio protocol stack that is physically and logically integrated within a single node (for example, a single physical structure) in the wireless communication network 100. For example, an aggregated network node 110 may consist of a single standalone base station or a single TRP that uses a full radio protocol stack to enable or facilitate communication between a UE 120 and a core network of the wireless communication network 100.

[0039] Alternatively, and as also shown, a network node 110 may be a disaggregated network node (sometimes referred to as a disaggregated base station) , meaning that the network node 110 may implement a radio protocol stack that is physically distributed and / or logically distributed among two or more nodes in the same geographic location or in different geographic locations. For example, a disaggregated network node may have a disaggregated architecture. In some deployments, disaggregated network nodes 110 may be used in an integrated access and backhaul (IAB) network, in an open radio access network (O-RAN) (such as a network configuration in compliance with the O-RAN Alliance) , or in a virtualized radio access network (vRAN) , also known as a cloud radio access network (C-RAN) , to facilitate scaling by separating base station functionality into multiple units that can be individually deployed.

[0040] The network nodes 110 of the wireless communication network 100 may include one or more central units (CUs) , one or more distributed units (DUs) , and / or one or more radio units (RUs) . A CU may host one or more higher layer control functions, such as radio resource control (RRC) functions, packet data convergence protocol (PDCP) functions, and / or service data adaptation protocol (SDAP) functions, among other examples. A DU may host one or more of a radio link control (RLC) layer, a medium access control (MAC) layer, and / or one or more higher physical (PHY) layers depending, at least in part, on a functional split, such as a  functional split defined by the 3GPP. In some examples, a DU also may host one or more lower PHY layer functions, such as a fast Fourier transform (FFT) , an inverse FFT (iFFT) , beamforming, physical random access channel (PRACH) extraction and filtering, and / or scheduling of resources for one or more UEs 120, among other examples. An RU may host RF processing functions or lower PHY layer functions, such as an FFT, an iFFT, beamforming, or PRACH extraction and filtering, among other examples, according to a functional split, such as a lower layer functional split. In such an architecture, each RU can be operated to handle over the air (OTA) communication with one or more UEs 120.

[0041] In some aspects, a single network node 110 may include a combination of one or more CUs, one or more DUs, and / or one or more RUs. Additionally or alternatively, a network node 110 may include one or more Near-Real Time (Near-RT) RAN Intelligent Controllers (RICs) and / or one or more Non-Real Time (Non-RT) RICs. In some examples, a CU, a DU, and / or an RU may be implemented as a virtual unit, such as a virtual central unit (VCU) , a virtual distributed unit (VDU) , or a virtual radio unit (VRU) , among other examples. A virtual unit may be implemented as a virtual network function, such as associated with a cloud deployment.

[0042] Some network nodes 110 (for example, a base station, an RU, or a TRP) may provide communication coverage for a particular geographic area. In the 3GPP, the term “cell” can refer to a coverage area of a network node 110 or to a network node 110 itself, depending on the context in which the term is used. A network node 110 may support one or multiple (for example, three) cells. In some examples, a network node 110 may provide communication coverage for a macro cell, a pico cell, a femto cell, or another type of cell. A macro cell may cover a relatively large geographic area (for example, several kilometers in radius) and may allow unrestricted access by UEs 120 with service subscriptions. A pico cell may cover a relatively small geographic area and may allow unrestricted access by UEs 120 with service subscriptions. A femto cell may cover a relatively small geographic area (for example, a home) and may allow restricted access by UEs 120 having association with the femto cell (for example, UEs 120 in a closed subscriber group (CSG) ) . A network node 110 for a macro cell may be referred to as a macro network node. A network node 110 for a pico cell may be referred to as a pico network node. A network node 110 for a femto cell may be referred to as a femto network node or an in-home network node.

[0043] The wireless communication network 100 may be a heterogeneous network that includes network nodes 110 of different types, such as macro network nodes, pico network nodes, femto network nodes, relay network nodes, aggregated network nodes, and / or disaggregated network nodes, among other examples. In the example shown in Figure 1, the network node 110a may be a macro network node for a macro cell 130a, the network node 110b may be a pico network node for a pico cell 130b, and the network node 110c may be a femto  network node for a femto cell 130c. Various different types of network nodes 110 may generally transmit at different power levels, serve different coverage areas, and / or have different impacts on interference in the wireless communication network 100 than other types of network nodes 110. For example, macro network nodes may have a high transmit power level (for example, 5 to 40 watts) , whereas pico network nodes, femto network nodes, and relay network nodes may have lower transmit power levels (for example, 0.1 to 2 watts) .

[0044] In some examples, a network node 110 may be, may include, or may operate as an RU, a TRP, or a base station that communicates with one or more UEs 120 via a radio access link (which may be referred to as a “Uu” link) . The radio access link may include a downlink and an uplink. “Downlink” (or “DL” ) refers to a communication direction from a network node 110 to a UE 120, and “uplink” (or “UL” ) refers to a communication direction from a UE 120 to a network node 110.

[0045] In some examples, any network node 110 that relays communications may be referred to as a relay network node, a relay station, or simply as a relay. A relay may receive a transmission of a communication from an upstream station (for example, another network node 110 or a UE 120) and transmit the communication to a downstream station (for example, a UE 120 or another network node 110) . In this case, the wireless communication network 100 may include or be referred to as a “multi-hop network. ” In the example shown in Figure 1, the network node 110d (for example, a relay network node) may communicate with the network node 110a (for example, a macro network node) and the UE 120d in order to facilitate communication between the network node 110a and the UE 120d. Additionally or alternatively, a UE 120 may be or may operate as a relay station that can relay transmissions to or from other UEs 120. A UE 120 that relays communications may be referred to as a UE relay or a relay UE, among other examples.

[0046] The UEs 120 may be physically dispersed throughout the wireless communication network 100, and each UE 120 may be stationary or mobile. A UE 120 may be, may include, or may be included in an access terminal, another terminal, a mobile station, or a subscriber unit. A UE 120 may be, include, or be coupled with a cellular phone (for example, a smart phone) , a personal digital assistant (PDA) , a wireless modem, a wireless communication device, a handheld device, a laptop computer, a cordless phone, a wireless local loop (WLL) station, a tablet, a camera, a gaming device, a netbook, a smartbook, an ultrabook, a medical device, a biometric device, a wearable device (for example, a smart watch, smart clothing, smart glasses, a smart wristband, and / or smart jewelry, such as a smart ring or a smart bracelet) , an entertainment device (for example, a music device, a video device, and / or a satellite radio) , an XR device, a vehicular component or sensor, a smart meter or sensor, industrial manufacturing equipment, a Global Navigation Satellite System (GNSS) device (such as a Global Positioning  System device or another type of positioning device) , a UE function of a network node, and / or any other suitable device or function that may communicate via a wireless medium.

[0047] A UE 120 and / or a network node 110 may include one or more chips, system-on-chips (SoCs) , chipsets, packages, or devices that individually or collectively constitute or comprise a processing system. The processing system includes processor (or “processing” ) circuitry in the form of one or multiple processors, microprocessors, processing units (such as central processing units (CPUs) , graphics processing units (GPUs) , neural processing units (NPUs) and / or digital signal processors (DSPs) ) , processing blocks, application-specific integrated circuits (ASIC) , programmable logic devices (PLDs) (such as field programmable gate arrays (FPGAs) ) , or other discrete gate or transistor logic or circuitry (all of which may be generally referred to herein individually as “processors” or collectively as “the processor” or “the processor circuitry” ) . One or more of the processors may be individually or collectively configurable or configured to perform various functions or operations described herein. A group of processors collectively configurable or configured to perform a set of functions may include a first processor configurable or configured to perform a first function of the set and a second processor configurable or configured to perform a second function of the set, or may include the group of processors all being configured or configurable to perform the set of functions.

[0048] The processing system may further include memory circuitry in the form of one or more memory devices, memory blocks, memory elements or other discrete gate or transistor logic or circuitry, each of which may include tangible storage media such as random-access memory (RAM) or read-only memory (ROM) , or combinations thereof (all of which may be generally referred to herein individually as “memories” or collectively as “the memory” or “the memory circuitry” ) . One or more of the memories may be coupled (for example, operatively coupled, communicatively coupled, electronically coupled, or electrically coupled) with one or more of the processors and may individually or collectively store processor-executable code (such as software) that, when executed by one or more of the processors, may configure one or more of the processors to perform various functions or operations described herein. Additionally or alternatively, in some examples, one or more of the processors may be preconfigured to perform various functions or operations described herein without requiring configuration by software. The processing system may further include or be coupled with one or more modems (such as a Wi-Fi (for example, IEEE compliant) modem or a cellular (for example, 3GPP 4G LTE, 5G, or 6G compliant) modem) . In some implementations, one or more processors of the processing system include or implement one or more of the modems. The processing system may further include or be coupled with multiple radios (collectively “the radio” ) , multiple RF chains, or multiple transceivers, each of which may in turn be coupled with one or more of multiple antennas. In some implementations, one or more processors of the  processing system include or implement one or more of the radios, RF chains or transceivers. The UE 120 may include or may be included in a housing that houses components associated with the UE 120 including the processing system.

[0049] In some examples, two or more UEs 120 (for example, shown as UE 120a and UE 120e) may communicate directly with one another using sidelink communications (for example, without communicating by way of a network node 110 as an intermediary) . As an example, the UE 120a may directly transmit data, control information, or other signaling as a sidelink communication to the UE 120e. This is in contrast to, for example, the UE 120a first transmitting data in an UL communication to a network node 110, which then transmits the data to the UE 120e in a DL communication.

[0050] In some aspects, the UE 120 may include a communication manager 140. As described in more detail elsewhere herein, the communication manager 140 may receive information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; and perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds. Additionally or alternatively, the communication manager 140 may perform one or more other operations described herein.

[0051] In some aspects, the network node 110 may include a communication manager 150. As described in more detail elsewhere herein, the communication manager 150 may transmit information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; and perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds. Additionally or alternatively, the communication manager 150 may perform one or more other operations described herein.

[0052] Figure 2 is a diagram illustrating an example network node 110 in communication with an example UE 120 in a wireless network in accordance with the present disclosure.

[0053] As shown in Figure 2, the network node 110 may include a data source 212, a transmit processor 214, a transmit (TX) MIMO processor 216, a set of modems 232 (shown as 232a through 232t, where t ≥ 1) , a set of antennas 234 (shown as 234a through 234v, where v ≥1) , a MIMO detector 236, a receive processor 238, a data sink 239, a controller / processor 240, a memory 242, a communication unit 244, a scheduler 246, and / or a communication manager 150, among other examples. In some configurations, one or a combination of the antenna (s) 234, the modem (s) 232, the MIMO detector 236, the receive processor 238, the transmit processor 214, and / or the TX MIMO processor 216 may be included in a transceiver of the network node 110. The transceiver may be under control of and used by one or more processors, such as the controller / processor 240, and in some aspects in conjunction with  processor-readable code stored in the memory 242, to perform aspects of the methods, processes, and / or operations described herein. In some aspects, the network node 110 may include one or more interfaces, communication components, and / or other components that facilitate communication with the UE 120 or another network node.

[0054] The terms “processor, ” “controller, ” or “controller / processor” may refer to one or more controllers and / or one or more processors. For example, reference to “a / the processor, ” “a / the controller / processor, ” or the like (in the singular) should be understood to refer to any one or more of the processors described in connection with Figure 2, such as a single processor or a combination of multiple different processors. Reference to “one or more processors” should be understood to refer to any one or more of the processors described in connection with Figure 2. For example, one or more processors of the network node 110 may include transmit processor 214, TX MIMO processor 216, MIMO detector 236, receive processor 238, and / or controller / processor 240. Similarly, one or more processors of the UE 120 may include MIMO detector 256, receive processor 258, transmit processor 264, TX MIMO processor 266, and / or controller / processor 280.

[0055] In some aspects, a single processor may perform all of the operations described as being performed by the one or more processors. In some aspects, a first set of (one or more) processors of the one or more processors may perform a first operation described as being performed by the one or more processors, and a second set of (one or more) processors of the one or more processors may perform a second operation described as being performed by the one or more processors. The first set of processors and the second set of processors may be the same set of processors or may be different sets of processors. Reference to “one or more memories” should be understood to refer to any one or more memories of a corresponding device, such as the memory described in connection with Figure 2. For example, operation described as being performed by one or more memories can be performed by the same subset of the one or more memories or different subsets of the one or more memories.

[0056] For downlink communication from the network node 110 to the UE 120, the transmit processor 214 may receive data ( “downlink data” ) intended for the UE 120 (or a set of UEs that includes the UE 120) from the data source 212 (such as a data pipeline or a data queue) . In some examples, the transmit processor 214 may select one or more MCSs for the UE 120 in accordance with one or more channel quality indicators (CQIs) received from the UE 120. The network node 110 may process the data (for example, including encoding the data) for transmission to the UE 120 on a downlink in accordance with the MCS (s) selected for the UE 120 to generate data symbols. The transmit processor 214 may process system information (for example, semi-static resource partitioning information (SRPI) ) and / or control information (for example, CQI requests, grants, and / or upper layer signaling) and provide overhead symbols and / or control symbols. The transmit processor 214 may generate reference symbols for  reference signals (for example, a cell-specific reference signal (CRS) , a demodulation reference signal (DMRS) , or a channel state information (CSI) reference signal (CSI-RS) ) and / or synchronization signals (for example, a primary synchronization signal (PSS) or a secondary synchronization signals (SSS) ) .

[0057] The TX MIMO processor 216 may perform spatial processing (for example, precoding) on the data symbols, the control symbols, the overhead symbols, and / or the reference symbols, if applicable, and may provide a set of output symbol streams (for example, T output symbol streams) to the set of modems 232. For example, each output symbol stream may be provided to a respective modulator component (shown as MOD) of a modem 232. Each modem 232 may use the respective modulator component to process (for example, to modulate) a respective output symbol stream (for example, for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) ) to obtain an output sample stream. Each modem 232 may further use the respective modulator component to process (for example, convert to analog, amplify, filter, and / or upconvert) the output sample stream to obtain a time domain downlink signal. The modems 232a through 232t may together transmit a set of downlink signals (for example, T downlink signals) via the corresponding set of antennas 234.

[0058] For uplink communication from the UE 120 to the network node 110, uplink signals from the UE 120 may be received by an antenna 234, may be processed by a modem 232 (for example, a demodulator component, shown as DEMOD, of a modem 232) , may be detected by the MIMO detector 236 (for example, a receive (Rx) MIMO processor) if applicable, and / or may be further processed by the receive processor 238 to obtain decoded data and / or control information. The receive processor 238 may provide the decoded data to a data sink 239 (which may be a data pipeline, a data queue, and / or another type of data sink) and provide the decoded control information to a processor, such as the controller / processor 240.

[0059] The network node 110 may use the scheduler 246 to schedule one or more UEs 120 for downlink or uplink communications. In some aspects, the scheduler 246 may use downlink control information (DCI) to dynamically schedule DL transmissions to the UE 120 and / or UL transmissions from the UE 120. In some examples, the scheduler 246 may allocate recurring time domain resources and / or frequency domain resources that the UE 120 may use to transmit and / or receive communications using an RRC configuration (for example, a semi-static configuration) , for example, to perform semi-persistent scheduling (SPS) or to configure a configured grant (CG) for the UE 120.

[0060] One or more of the transmit processor 214, the TX MIMO processor 216, the modem 232, the antenna 234, the MIMO detector 236, the receive processor 238, and / or the controller / processor 240 may be included in an RF chain of the network node 110. An RF chain may include one or more filters, mixers, oscillators, amplifiers, analog-to-digital converters (ADCs) , and / or other devices that convert between an analog signal (such as for transmission or  reception via an air interface) and a digital signal (such as for processing by one or more processors of the network node 110) . In some aspects, the RF chain may be or may be included in a transceiver of the network node 110.

[0061] In some examples, the network node 110 may use the communication unit 244 to communicate with a core network and / or with other network nodes. The communication unit 244 may support wired and / or wireless communication protocols and / or connections, such as Ethernet, optical fiber, common public radio interface (CPRI) , and / or a wired or wireless backhaul, among other examples. The network node 110 may use the communication unit 244 to transmit and / or receive data associated with the UE 120 or to perform network control signaling, among other examples. The communication unit 244 may include a transceiver and / or an interface, such as a network interface.

[0062] The UE 120 may include a set of antennas 252 (shown as antennas 252a through 252r, where r ≥ 1) , a set of modems 254 (shown as modems 254a through 254u, where u ≥ 1) , a MIMO detector 256, a receive processor 258, a data sink 260, a data source 262, a transmit processor 264, a TX MIMO processor 266, a controller / processor 280, a memory 282, and / or a communication manager 140, among other examples. One or more of the components of the UE 120 may be included in a housing 284. In some aspects, one or a combination of the antenna (s) 252, the modem (s) 254, the MIMO detector 256, the receive processor 258, the transmit processor 264, or the TX MIMO processor 266 may be included in a transceiver that is included in the UE 120. The transceiver may be under control of and used by one or more processors, such as the controller / processor 280, and in some aspects in conjunction with processor-readable code stored in the memory 282, to perform aspects of the methods, processes, or operations described herein. In some aspects, the UE 120 may include another interface, another communication component, and / or another component that facilitates communication with the network node 110 and / or another UE 120.

[0063] For downlink communication from the network node 110 to the UE 120, the set of antennas 252 may receive the downlink communications or signals from the network node 110 and may provide a set of received downlink signals (for example, R received signals) to the set of modems 254. For example, each received signal may be provided to a respective demodulator component (shown as DEMOD) of a modem 254. Each modem 254 may use the respective demodulator component to condition (for example, filter, amplify, downconvert, and / or digitize) a received signal to obtain input samples. Each modem 254 may use the respective demodulator component to further demodulate or process the input samples (for example, for OFDM) to obtain received symbols. The MIMO detector 256 may obtain received symbols from the set of modems 254, may perform MIMO detection on the received symbols if applicable, and may provide detected symbols. The receive processor 258 may process (for example, decode) the detected symbols, may provide decoded data for the UE 120 to the data  sink 260 (which may include a data pipeline, a data queue, and / or an application executed on the UE 120) , and may provide decoded control information and system information to the controller / processor 280.

[0064] For uplink communication from the UE 120 to the network node 110, the transmit processor 264 may receive and process data ( “uplink data” ) from a data source 262 (such as a data pipeline, a data queue, and / or an application executed on the UE 120) and control information from the controller / processor 280. The control information may include one or more parameters, feedback, one or more signal measurements, and / or other types of control information. In some aspects, the receive processor 258 and / or the controller / processor 280 may determine, for a received signal (such as received from the network node 110 or another UE) , one or more parameters relating to transmission of the uplink communication. The one or more parameters may include a reference signal received power (RSRP) parameter, a received signal strength indicator (RSSI) parameter, a reference signal received quality (RSRQ) parameter, a CQI parameter, or a transmit power control (TPC) parameter, among other examples. The control information may include an indication of the RSRP parameter, the RSSI parameter, the RSRQ parameter, the CQI parameter, the TPC parameter, and / or another parameter. The control information may facilitate parameter selection and / or scheduling for the UE 120 by the network node 110.

[0065] The transmit processor 264 may generate reference symbols for one or more reference signals, such as an uplink DMRS, an uplink sounding reference signal (SRS) , and / or another type of reference signal. The symbols from the transmit processor 264 may be precoded by the TX MIMO processor 266, if applicable, and further processed by the set of modems 254 (for example, for DFT-s-OFDM or CP-OFDM) . The TX MIMO processor 266 may perform spatial processing (for example, precoding) on the data symbols, the control symbols, the overhead symbols, and / or the reference symbols, if applicable, and may provide a set of output symbol streams (for example, U output symbol streams) to the set of modems 254. For example, each output symbol stream may be provided to a respective modulator component (shown as MOD) of a modem 254. Each modem 254 may use the respective modulator component to process (for example, to modulate) a respective output symbol stream (for example, for OFDM) to obtain an output sample stream. Each modem 254 may further use the respective modulator component to process (for example, convert to analog, amplify, filter, and / or upconvert) the output sample stream to obtain an uplink signal.

[0066] The modems 254a through 254u may transmit a set of uplink signals (for example, R uplink signals or U uplink symbols) via the corresponding set of antennas 252. An uplink signal may include a uplink control information (UCI) communication, a medium access control (MAC) control element (CE) (MAC-CE) communication, a radio resource control (RRC) communication, or another type of uplink communication. Uplink signals may be transmitted  on a physical uplink shared channel (PUSCH) , a physical uplink control channel (PUCCH) , and / or another type of uplink channel. An uplink signal may carry one or more transport blocks (TBs) of data. Sidelink data and control transmissions (that is, transmissions directly between two or more UEs 120) may generally use similar techniques as were described for uplink data and control transmission, and may use sidelink-specific channels such as a physical sidelink shared channel (PSSCH) , a physical sidelink control channel (PSCCH) , and / or a physical sidelink feedback channel (PSFCH) .

[0067] One or more antennas of the set of antennas 252 or the set of antennas 234 may include, or may be included within, one or more antenna panels, one or more antenna groups, one or more sets of antenna elements, or one or more antenna arrays, among other examples. An antenna panel, an antenna group, a set of antenna elements, or an antenna array may include one or more antenna elements (within a single housing or multiple housings) , a set of coplanar antenna elements, a set of non-coplanar antenna elements, or one or more antenna elements coupled with one or more transmission or reception components, such as one or more components of Figure 2. As used herein, “antenna” can refer to one or more antennas, one or more antenna panels, one or more antenna groups, one or more sets of antenna elements, or one or more antenna arrays. “Antenna panel” can refer to a group of antennas (such as antenna elements) arranged in an array or panel, which may facilitate beamforming by manipulating parameters of the group of antennas. “Antenna module” may refer to circuitry including one or more antennas, which may also include one or more other components (such as filters, amplifiers, or processors) associated with integrating the antenna module into a wireless communication device.

[0068] In some examples, each of the antenna elements of an antenna 234 or an antenna 252 may include one or more sub-elements for radiating or receiving radio frequency signals. For example, a single antenna element may include a first sub-element cross-polarized with a second sub-element that can be used to independently transmit cross-polarized signals. The antenna elements may include patch antennas, dipole antennas, and / or other types of antennas arranged in a linear pattern, a two-dimensional pattern, or another pattern. A spacing between antenna elements may be such that signals with a desired wavelength transmitted separately by the antenna elements may interact or interfere constructively and destructively along various directions (such as to form a desired beam) . For example, given an expected range of wavelengths or frequencies, the spacing may provide a quarter wavelength, a half wavelength, or another fraction of a wavelength of spacing between neighboring antenna elements to allow for the desired constructive and destructive interference patterns of signals transmitted by the separate antenna elements within that expected range. The amplitudes and / or phases of signals transmitted via antenna elements and / or sub-elements may be modulated and shifted relative to each other (such as by manipulating phase shift, phase offset, and / or amplitude) to generate one  or more beams, which is referred to as beamforming. The term “beam” may refer to a directional transmission of a wireless signal toward a receiving device or otherwise in a desired direction. “Beam” may also generally refer to a direction associated with such a directional signal transmission, a set of directional resources associated with the signal transmission (for example, an angle of arrival, a horizontal direction, and / or a vertical direction) , and / or a set of parameters that indicate one or more aspects of a directional signal, a direction associated with the signal, and / or a set of directional resources associated with the signal.

[0069] The network node 110, the controller / processor 240 of the network node 110, the UE 120, the controller / processor 280 of the UE 120, a central unit (CU) , a distributed unit (DU) , a remote unit (RU) , or any other component (s) of Figures 1 or 2 may implement one or more techniques or perform one or more operations associated with network selection based on network policy self-learning, as described in more detail elsewhere herein. For example, the controller / processor 240 of the network node 110, the controller / processor 280 of the UE 120, any other component (s) of Figure 2, the CU, the DU, or the RU may perform or direct operations of, for example, process 600 of Figure 6, process 700 of Figure 7, or other processes as described herein (alone or in conjunction with one or more other processors) . The memory 242 may store data and program codes for the network node 110, the network node 110, the CU, the DU, or the RU. The memory 282 may store data and program codes for the UE 120. In some examples, the memory 242 or the memory 282 may include a non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions (for example, code or program code) for wireless communication. The memory 242 may include one or more memories, such as a single memory or multiple different memories (of the same type or of different types) . The memory 282 may include one or more memories, such as a single memory or multiple different memories (of the same type or of different types) . For example, the set of instructions, when executed (for example, directly, or after compiling, converting, or interpreting) by one or more processors of the network node 110, the UE 120, the CU, the DU, or the RU, may cause the one or more processors to perform process 600 of Figure 6, process 700 of Figure 7, or other processes as described herein. In some examples, executing instructions may include running the instructions, converting the instructions, compiling the instructions, and / or interpreting the instructions, among other examples.

[0070] In some aspects, the UE 120 includes means for receiving information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; and / or means for performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds. The means for the UE 120 to perform operations described herein may include, for example, one or more of communication manager 140, antenna 252,  modem 254, MIMO detector 256, receive processor 258, transmit processor 264, TX MIMO processor 266, controller / processor 280, or memory 282.

[0071] In some aspects, the network node 110 includes means for transmitting information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; and / or means for performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds. The means for the network node 110 to perform operations described herein may include, for example, one or more of communication manager 150, transmit processor 214, TX MIMO processor 216, modem 232, antenna 234, MIMO detector 236, receive processor 238, controller / processor 240, memory 242, or scheduler 246.

[0072] Figure 3 is a diagram illustrating an example architecture 300 of a functional framework for radio access network (RAN) intelligence enabled by data collection, in accordance with the present disclosure. In some scenarios, the functional framework for RAN intelligence may be enabled by further enhancement of data collection through use cases and / or examples. For example, principles or algorithms for RAN intelligence enabled by artificial intelligence and / or machine learning (AI / ML) and the associated functional framework (for example, the artificial intelligence (AI) functionality and / or the input / output of the component for AI enabled optimization) have been utilized or studied to identify the benefits of AI enabled RAN through possible use cases (for example, beam management, energy saving, load balancing, mobility management, and / or coverage optimization, among other examples) . In one example, as shown by the architecture 300, a functional framework for RAN intelligence may include multiple logical entities, such as a model training host 302, a model inference host 304, data sources 306, and an actor 308.

[0073] The model inference host 304 may be configured to run an AI / ML model based on inference data provided by the data sources 306, and the model inference host 304 may produce an output (for example, a prediction) with the inference data input to the actor 308. The actor 308 may be an element or an entity of a core network or a RAN. For example, the actor 308 may be a UE, a network node, base station (for example, a gNB) , a CU, a DU, and / or an RU, among other examples. In addition, the actor 308 may also depend on the type of tasks performed by the model inference host 304, the type of inference data provided to the model inference host 304, and / or the type of output produced by the model inference host 304. For example, if the output from the model inference host 304 is associated with beam management, then the actor 308 may be a UE, a DU, or an RU. In other examples, if the output from the model inference host 304 is associated with Tx / Rx scheduling, then the actor 308 may be a CU or a DU.

[0074] After the actor 308 receives an output from the model inference host 304, the actor 308 may determine whether to act based on the output. For example, if the actor 308 is a DU or an RU and the output from the model inference host 304 is associated with beam management, the actor 308 may determine whether to change / modify a Tx / Rx beam based on the output. If the actor 308 determines to act based on the output, the actor 308 may indicate the action to at least one subject of action 310. For example, if the actor 308 determines to change / modify a Tx / Rx beam for a communication between the actor 308 and the subject of action 310 (for example, a UE 120) , then the actor 308 may transmit a beam (re-) configuration or a beam switching indication to the subject of action 310. The actor 308 may modify its Tx / Rx beam based on the beam (re-) configuration, such as by switching to a new Tx / Rx beam or applying different parameters for a Tx / Rx beam, among other examples. As another example, the actor 308 may be a UE and the output from the model inference host 304 may be associated with beam management. For example, the output may be one or more predicted measurement values for one or more beams. The actor 308 (for example, a UE) may determine that a measurement report (for example, a Layer 1 (L1) RSRP report) is to be transmitted to a network node 110.

[0075] The data sources 306 may also be configured for collecting data that is used as training data for training an ML model or as inference data for feeding an ML model inference operation. For example, the data sources 306 may collect data from one or more core network and / or RAN entities, which may include the subject of action 310, and provide the collected data to the model training host 302 for ML model training. For example, after a subject of action 310 (for example, a UE 120) receives a beam configuration from the actor 308, the subject of action 310 may provide performance feedback associated with the beam configuration to the data sources 306. The performance feedback may be used by the model training host 302 for monitoring or evaluating the ML model performance, such as whether the output (for example, a prediction) provided to the actor 308 is accurate. In some examples, if the output provided by the actor 308 is inaccurate (or the accuracy is below an accuracy threshold) , then the model training host 302 may determine to modify or retrain the ML model used by the model inference host, such as via an ML model deployment / update.

[0076] Figure 4 is a diagram illustrating an example 400 of physical channels and reference signals in a wireless network, in accordance with the present disclosure. As shown in Figure 4, downlink channels and downlink reference signals may carry information from a network node 110 to a UE 120, and uplink channels and uplink reference signals may carry information from a UE 120 to a network node 110.

[0077] As shown, a downlink channel may include a physical downlink control channel (PDCCH) that carries downlink control information (DCI) , a physical downlink shared channel (PDSCH) that carries downlink data, or a physical broadcast channel (PBCH) that carries system information, among other examples. In some aspects, PDSCH communications may be  scheduled by PDCCH communications. As further shown, an uplink channel may include a physical uplink control channel (PUCCH) that carries uplink control information (UCI) , a physical uplink shared channel (PUSCH) that carries uplink data, or a physical random access channel (PRACH) used for initial network access, among other examples. In some aspects, the UE 120 may transmit acknowledgement (ACK) or negative acknowledgement (NACK) feedback (for example, ACK / NACK feedback or ACK / NACK information) in UCI on the PUCCH and / or the PUSCH.

[0078] As further shown, a downlink reference signal may include a synchronization signal block (SSB) , a channel state information (CSI) reference signal (CSI-RS) , a demodulation reference signal (DMRS) , a positioning reference signal (PRS) , or a phase tracking reference signal (PTRS) , among other examples. As also shown, an uplink reference signal may include a sounding reference signal (SRS) , a DMRS, or a PTRS, among other examples.

[0079] An SSB may carry information used for initial network acquisition and synchronization, such as a primary synchronization signal (PSS) , a secondary synchronization signal (SSS) , a PBCH, and a PBCH DMRS. An SSB is sometimes referred to as a synchronization signal / PBCH (SS / PBCH) block. In some aspects, the network node 110 may transmit multiple SSBs on multiple corresponding beams, and the SSBs may be used for beam selection.

[0080] A CSI-RS may carry information used for downlink channel estimation (for example, downlink CSI acquisition) , which may be used for scheduling, link adaptation, or beam management, among other examples. The network node 110 may configure a set of CSI-RSs for the UE 120, and the UE 120 may measure the configured set of CSI-RSs. Based at least in part on the measurements, the UE 120 may perform channel estimation and may report channel estimation parameters to the network node 110 (for example, in a CSI report) , such as a channel quality indicator (CQI) , a precoding matrix indicator (PMI) , a CSI-RS resource indicator (CRI) , a layer indicator (LI) , a rank indicator (RI) , or a reference signal received power (RSRP) , among other examples. The network node 110 may use the CSI report to select transmission parameters for downlink communications to the UE 120, such as a number of transmission layers (for example, a rank) , a precoding matrix (for example, a precoder) , a modulation and coding scheme (MCS) , or a refined downlink beam (for example, using a beam refinement procedure or a beam management procedure) , among other examples.

[0081] A DMRS may carry information used to estimate a radio channel for demodulation of an associated physical channel (for example, PDCCH, PDSCH, PBCH, PUCCH, or PUSCH) . The design and mapping of a DMRS may be specific to a physical channel for which the DMRS is used for estimation. DMRSs are UE-specific, can be beamformed, can be confined in a scheduled resource (for example, rather than transmitted on a wideband) , and can be transmitted  only when necessary. As shown, DMRSs are used for both downlink communications and uplink communications.

[0082] A PTRS may carry information used to compensate for oscillator phase noise. Typically, the phase noise increases as the oscillator carrier frequency increases. Thus, PTRS can be utilized at high carrier frequencies, such as millimeter wave frequencies, to mitigate phase noise. The PTRS may be used to track the phase of the local oscillator and to enable suppression of phase noise and common phase error (CPE) . As shown, PTRSs are used for both downlink communications (for example, on the PDSCH) and uplink communications (for example, on the PUSCH) .

[0083] A PRS may carry information used to enable timing or ranging measurements of the UE 120 based on signals transmitted by the network node 110 to improve observed time difference of arrival (OTDOA) positioning performance. For example, a PRS may be a pseudo-random Quadrature Phase Shift Keying (QPSK) sequence mapped in diagonal patterns with shifts in frequency and time to avoid collision with cell-specific reference signals and control channels (for example, a PDCCH) . In general, a PRS may be designed to improve detectability by the UE 120, which may need to detect downlink signals from multiple neighboring network nodes in order to perform OTDOA-based positioning. Accordingly, the UE 120 may receive a PRS from multiple cells (for example, a reference cell and one or more neighbor cells) , and may report a reference signal time difference (RSTD) based on OTDOA measurements associated with the PRSs received from the multiple cells. In some aspects, the network node 110 may then calculate a position of the UE 120 based on the RSTD measurements reported by the UE 120.

[0084] An SRS may carry information used for uplink channel estimation, which may be used for scheduling, link adaptation, precoder selection, or beam management, among other examples. The network node 110 may configure one or more SRS resource sets for the UE 120, and the UE 120 may transmit SRSs on the configured SRS resource sets. An SRS resource set may have a configured usage, such as uplink CSI acquisition, downlink CSI acquisition for reciprocity-based operations, uplink beam management, among other examples. The network node 110 may measure the SRSs, may perform channel estimation based at least in part on the measurements, and may use the SRS measurements to configure communications with the UE 120.

[0085] One or more network nodes may configure, via radio resource control (RRC) signaling, different behaviors (for example, network actions) for different thresholds associated with different network events in different cells. When a UE is configured for smart network selection (SNS) procedures, the UE may operate with a set of static configurations for a set of network events. For example, the UE may be configured such that all A2 network events with a lowest configured threshold are for a particular network mobility operation, such as blind  redirection. However, a network node may configure, in one cell, a set of network events such that when a UE mutes an A2 measurement report (MR) to block blind redirection, the UE may inadvertently block an inter-frequency measurement object. As another example, when a UE mutes an A5 MR to block inter-frequency handover, the UE may inadvertently block a secondary component carrier (SCC) for carrier aggregation. As another example, when a UE mutes a B2 MR to block inter-radio access technology (RAT) redirection, the UE may inadvertently block a secondary cell group. In other words, some network nodes may configure some cells with network actions associated with network events that result in inadvertent interruption of SNS features, which results in poor network performance.

[0086] Various aspects relate generally to network selection based on network policy self-learning. Some aspects more specifically relate to a method for categorizing network actions based on measurement report event triggering and corresponding thresholds. For example, a UE may track a mapping of network events to triggering thresholds and corresponding network actions categorizable on a per network or per cell basis. The UE may predictively block cell switching to remain on a particular cell, perform cell switching to transfer to another cell, delay or trigger a measurement occasion, or perform another network action. In some aspects, the UE may detect a network policy of a set of network events for a cell, transmit network policy information to a data structure for storage, receive information identifying network policies at different granularity levels, and predict a network RRC command based on the network policies at the different granularity levels.

[0087] Particular aspects of the subject matter described in this disclosure can be implemented to realize one or more of the following potential advantages. In some examples, by predictively determining a network RRC command based on network policy information, the described techniques can be used to perform network mobility operations to improve network performance by reducing interference, improving a likelihood of successful communications, or reducing network overhead, among other examples. By performing a network action associated with a predicted network event, the UE may reduce a likelihood of a conflict between a network configuration and an SNS feature, which improves network performance by reducing interference, improving a likelihood of successful communications, or reducing network overhead, among other examples.

[0088] Figures 5A-5B are diagrams illustrating an example 500 associated with network selection based on network policy self-learning, in accordance with the present disclosure. As shown in Figures 5A-5B, example 500 includes communication between a network node 110 and a UE 120.

[0089] As shown in Figure 5A, and in a first operation 510, the UE 120 may receive configuration information identifying a network event mapping. For example, the UE 120 may receive information identifying a network policy associated with a set of network events. In  some aspects, the network policy may include information identifying a set of network events (for example, network events A and B) for one or more cells on which the UE 120 is camped.

[0090] In some aspects, the UE 120 may detect a network policy associated with a serving cell. For example, the UE 120 may detect information identifying a set of network actions to perform as responses to a set of network events, such as network events A1, A2, A3, A4, A5, A6, B1, or B2, among other examples. In some aspects, the UE 120 may detect the network policy based on timing information. For example, the UE 120 may determine a time gap between a network event measurement report and a received network RRC command (for example, received from the network node 110) . In this case, when the time gap is less than a threshold amount of time, the UE 120 may determine a correspondence between a configured threshold value of a network event (for example, a parameter reportConfigId) and a content of the network RRC command. In other words, an event may be linked to a set of different RRC commands at a set of different thresholds, and the UE 120 may use timing information to determine which RRC command corresponds to which threshold. Based on detecting a correspondence between an RRC command and a threshold, the UE 120 may determine a policy for a network event (for example, a set of RRC commands that correspond to a set of thresholds for a particular parameter or parameters) .

[0091] In some aspects, the UE 120 may generate a mapping table or receive a mapping table associated with a network policy. A mapping table may include information identifying correspondences between thresholds for parameters (for example, thresholds for network events) and RRC commands received. In other words, the UE 120 may store information identifying the correspondence between an RRC command and a threshold via a table. In some aspects, the UE 120 may use crowdsourcing to obtain a network policy. For example, when the UE 120 detects a network event, the UE 120 may transmit information identifying the network event to a data structure or database for storage. A network device (for example, a server, the network node 110, or another network device) may use the information in the data structure or database to generate a cell-level network policy mapping table. In this case, a group of UEs 120 may each transmit information identifying network events to a common data structure or database, and the information stored in the common data structure or database may be usable to generate a mapping table that can be disseminated by the network node 110 to the group of UEs 120. The mapping table may be associated with a particular granularity. For example, the mapping table may identify a mapping of network events to network actions at a tracking area code (TAC) level, a vendor level, a geographic area level, or a public land mobile network (PLMN) level. The UE 120 may use the mapping table to predict an RRC command (for example, from the network node 110) based on a network event (for example, a configured threshold being exceeded or satisfied) . In some aspects, the mapping table may include information identifying all detected thresholds for network events. For example, a server may,  for each RRC command, combine all reported, detected thresholds and generate a mapping table. Additionally or alternatively, the server may generate a histogram of detected thresholds and generate a mapping table using a statistical metric applied to the histogram (for example, a median or mean value) . In some aspects, the data structure or database may have a particular quantity of cells for which a mapping table is stored. For example, a data structure may store cell-specific mapping tables for up to 100 cells.

[0092] As further shown in Figure 5A, and in a second operation 520, the UE 120 may detect a network event. For example, when a UE 120 camps onto a cell, the UE 120 may detect one or more network events. In this case, the UE 120 may determine whether the UE 120 has received a network policy applicable to the one or more detected events. For example, as shown in Figure 5B, in third and fourth operations 555 and 560, respectively, when a UE 120 camps onto a cell associated with the network node 110 and detects a network event, the UE 120 may determine whether a cell-level network policy is provided for the network event. In some aspects, the UE 120 may determine that a cell-level network policy is provided for the network event, in a fifth operation 565, and may apply a cell-level policy (for example, by performing a network action, as described below) .

[0093] Alternatively, when a cell-level network policy is not provided, in a sixth operation 570, the UE 120 may obtain a stored policy or predict a new policy for the network event. The UE 120 may obtain the stored policy from the network node or a server associated therewith. For example, as described above, when the UE 120 receives configuration information, the configuration information may include a result of crowdsourcing network policies by a plurality of UEs 120. In this case, the configuration information may identify a TAC-level network policy, a vendor-level network policy, a geographic area level network policy, or a PLMN-level network policy. In some aspects, the network policy may be based on a histogram or other statistical representation of a set of observations of RRC commands associated with network events.

[0094] Additionally or alternatively, the UE 120 may predict the new policy for the network event using the configuration information. For example, the UE 120 may receive data for training a classification machine learning model and may use the detected network event as an input to the classification machine learning model. In this case, an output of the classification machine learning model may include an assignment of the network event to a particular network action or threshold that corresponds to a particular network action.

[0095] In some aspects, the UE 120 may detect the network event based on predicting the network event. For example, as shown by reference number 575, the UE 120 may use a network policy (e.g., a stored, predicted, or received network policy) to predict a threshold that the network node 110 is to use to transmit an RRC command. In this case, the UE 120 may observe that the predicted threshold has been satisfied (for example, exceeded) and may predict  a network event based on observing that the predicted threshold has been satisfied (for example, but without having received an indication from the network node 110 that the actual threshold has been satisfied and that the network event has occurred) .

[0096] Returning to Figure 5A, in a seventh operation 530, the UE 120 may perform a network action. For example, the UE 120 may perform the network action, which may include a mobility operation. In some aspects, the UE 120 may determine the network action based on a network policy. For example, the UE 120 may identify a mapping of network events to RRC commands and the RRC commands may correspond to mobility operations, such as performing an inter-RAT measurement report. Accordingly, the UE 120 may predict an RRC command by the network node 110 based on the network policy and perform an operation predicted to be instructed by the predicted RRC command. In some aspects, the UE 120 may select from a plurality of possible network policies when determining the network action. For example, the UE 120 may have a hierarchy of possible network policies, which may correspond to a confidence level of predictions based on the network policies. In other words, the UE 120 may select a cell-level network policy over a TAC-level network policy, over a geographic area level network policy, over a vendor-level network policy, over a PLMN-level network policy.

[0097] In some aspects, the UE 120 may select a particular type of network action. For example, the UE 120 may trigger or delay a measurement report. As an example, the UE 120 may trigger or delay an A2 measurement report to trigger or delay an A2 command (for example, an inter-frequency measurement opportunity (MO) or an intra-RAT MO) . Additionally or alternatively, the UE 120 may delay an M2 measurement report to delay a blind redirection command. Additionally or alternatively, the UE 120 may trigger or delay an A4 measurement report to trigger or delay inter-frequency handover or secondary component carrier addition. Additionally or alternatively, the UE 120 may trigger or delay a B1 measurement report to trigger or delay an intra-RAT redirection, an intra-RAT handover, or a secondary cell group addition. In this way, the UE 120 can achieve faster cell switching (for example, to perform smart network selection or transfer away from a poor cell on which the UE is camped as a result of a network configuration) or block cell switching (for example, to reduce handovers, reduce power utilization, improve user experience, or stay on a cell that is good enough for use) .

[0098] Figure 6 is a flowchart illustrating an example process 600 performed, for example, at a UE or an apparatus of a UE that supports network mobility operations in accordance with the present disclosure. Example process 600 is an example where the apparatus or the UE (for example, UE 120) performs operations associated with network selection based on network policy self-learning.

[0099] As shown in Figure 6, in some aspects, process 600 may include receiving information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of  configured thresholds (block 610) . For example, the UE (such as by using communication manager 140 or reception component 802, depicted in Figure 8) may receive information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds, as described above.

[0100] As further shown in Figure 6, in some aspects, process 600 may include performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds (block 620) . For example, the UE (such as by using communication manager 140 or mobility operation component 808, depicted in Figure 8) may perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds, as described above.

[0101] Process 600 may include additional aspects, such as any single aspect or any combination of aspects described below or in connection with one or more other processes described elsewhere herein.

[0102] In a first additional aspect, process 600 includes detecting a network policy associated with a network event, transmitting information identifying the network policy associated with the network event, and receiving the information identifying the mapping comprises receiving information identifying the mapping based on transmitting the information identifying the network policy associated with the network event, the network event being included in the set of configured network events of the mapping.

[0103] In a second additional aspect, alone or in combination with the first aspect, the network policy associated with the network event includes information associated with a time gap between the network event and a radio resource control command corresponding to the network event.

[0104] In a third additional aspect, alone or in combination with one or more of the first and second aspects, process 600 includes generating the prediction of the predicted network event based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0105] In a fourth additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through third aspects, the predicted network event includes a predicted radio resource control command.

[0106] In a fifth additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through fourth aspects, the mapping of a configured network event, of the set of configured network events, to a configured threshold, of the set of configured thresholds, is based on a statistical metric relating to a set of observations of the configured network event.

[0107] In a sixth additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through fifth aspects, the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds is on at least one of a per cell basis, a per tracking area basis, a per vendor basis, a per geographic granularity basis, or a per public land mobile network basis.

[0108] In a seventh additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through sixth aspects, the predicted network event is associated with an output of a machine learning algorithm.

[0109] In an eighth additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through seventh aspects, the network action is based on a prioritization associated with the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds.

[0110] Although Figure 6 shows example blocks of process 600, in some aspects, process 600 may include additional blocks, fewer blocks, different blocks, or differently arranged blocks than those depicted in Figure 6. Additionally or alternatively, two or more of the blocks of process 600 may be performed in parallel.

[0111] Figure 7 is a flowchart illustrating an example process 700 performed, for example, at a network node or an apparatus of a network node that supports network mobility operations in accordance with the present disclosure. Example process 700 is an example where the apparatus or the network node (for example, network node 110) performs operations associated with network selection based on network policy self-learning.

[0112] As shown in Figure 7, in some aspects, process 700 may include transmitting information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds (block 710) . For example, the network node (such as by using communication manager 150 or transmission component 904, depicted in Figure 9) may transmit information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds, as described above.

[0113] As further shown in Figure 7, in some aspects, process 700 may include performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds (block 720) . For example, the network node (such as by using communication manager 150 or mobility operation component 908, depicted in Figure 9) may perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds, as described above.

[0114] Process 700 may include additional aspects, such as any single aspect or any combination of aspects described below or in connection with one or more other processes described elsewhere herein.

[0115] In a first additional aspect, process 700 includes receiving information identifying a network policy associated with a network event, and transmitting the information identifying the mapping comprises transmitting information identifying the mapping based on receiving the information identifying the network policy associated with the network event, the network event being included in the set of configured network events of the mapping.

[0116] In a second additional aspect, alone or in combination with the first aspect, the network policy associated with the network event includes information associated with a time gap between the network event and a radio resource control command corresponding to the network event.

[0117] In a third additional aspect, alone or in combination with one or more of the first and second aspects, the predicted network event includes a predicted radio resource control command.

[0118] In a fourth additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through third aspects, the mapping of a configured network event, of the set of configured network events, to a configured threshold, of the set of configured thresholds, is based on a statistical metric relating to a set of observations of the configured network event.

[0119] In a fifth additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through fourth aspects, the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds is on at least one of a per cell basis, a per tracking area basis, a per vendor basis, a per geographic granularity basis, or a per public land mobile network basis.

[0120] In a sixth additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through fifth aspects, the predicted network event is associated with an output of a machine learning algorithm.

[0121] In a seventh additional aspect, alone or in combination with one or more of the first through sixth aspects, the network action is based on a prioritization associated with the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds.

[0122] Although Figure 7 shows example blocks of process 700, in some aspects, process 700 may include additional blocks, fewer blocks, different blocks, or differently arranged blocks than those depicted in Figure 7. Additionally or alternatively, two or more of the blocks of process 700 may be performed in parallel.

[0123] Figure 8 is a diagram of an example apparatus 800 for wireless communication that supports network mobility operations in accordance with the present disclosure. The apparatus 800 may be a UE, or a UE may include the apparatus 800. In some aspects, the apparatus 800 includes a reception component 802, a transmission component 804, and a communication manager 140, which may be in communication with one another (for example, via one or more buses) . As shown, the apparatus 800 may communicate with another apparatus 806 (such as a  UE, a network node, or another wireless communication device) using the reception component 802 and the transmission component 804.

[0124] In some aspects, the apparatus 800 may be configured to and / or operable to perform one or more operations described herein in connection with Figures 5A-5B. Additionally or alternatively, the apparatus 800 may be configured to and / or operable to perform one or more processes described herein, such as process 600 of Figure 6. In some aspects, the apparatus 800 may include one or more components of the UE described above in connection with Figure 2.

[0125] The reception component 802 may receive communications, such as reference signals, control information, and / or data communications, from the apparatus 806. The reception component 802 may provide received communications to one or more other components of the apparatus 800, such as the communication manager 140. In some aspects, the reception component 802 may perform signal processing on the received communications (such as filtering, amplification, demodulation, analog-to-digital conversion, demultiplexing, deinterleaving, de-mapping, equalization, interference cancellation, or decoding, among other examples) , and may provide the processed signals to the one or more other components. In some aspects, the reception component 802 may include one or more antennas, one or more modems, one or more demodulators, one or more MIMO detectors, one or more receive processors, one or more controllers / processors, and / or one or more memories of the UE described above in connection with Figure 2.

[0126] The transmission component 804 may transmit communications, such as reference signals, control information, and / or data communications, to the apparatus 806. In some aspects, the communication manager 140 may generate communications and may transmit the generated communications to the transmission component 804 for transmission to the apparatus 806. In some aspects, the transmission component 804 may perform signal processing on the generated communications (such as filtering, amplification, modulation, digital-to-analog conversion, multiplexing, interleaving, mapping, or encoding, among other examples) , and may transmit the processed signals to the apparatus 806. In some aspects, the transmission component 804 may include one or more antennas, one or more modems, one or more modulators, one or more transmit MIMO processors, one or more transmit processors, one or more controllers / processors, and / or one or more memories of the UE described above in connection with Figure 2. In some aspects, the transmission component 804 may be co-located with the reception component 802 in one or more transceivers.

[0127] The communication manager 140 may receive or may cause the reception component 802 to receive information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The communication manager 140 may perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.  In some aspects, the communication manager 140 may perform one or more operations described elsewhere herein as being performed by one or more components of the communication manager 140.

[0128] The communication manager 140 may include one or more controllers / processors and / or one or more memories of the UE described above in connection with Figure 2. In some aspects, the communication manager 140 includes a set of components, such as a mobility operation component 808, a detection component 810, and / or a prediction component 812. Alternatively, the set of components may be separate and distinct from the communication manager 140. In some aspects, one or more components of the set of components may include or may be implemented within one or more controllers / processors, one or more memories, one or more schedulers, and / or one or more communication units of the UE described above in connection with Figure 2. Additionally or alternatively, one or more components of the set of components may be implemented at least in part as software stored in one or more memories. For example, a component (or a portion of a component) may be implemented as instructions or code stored in a non-transitory computer-readable medium and executable by one or more controllers or one or more processors to perform the functions or operations of the component.

[0129] The reception component 802 may receive information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The mobility operation component 808 may perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds. The detection component 810 may detect a network policy associated with a network event. The transmission component 804 may transmit information identifying the network policy associated with the network event. The prediction component 812 may generate the prediction of the predicted network event based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0130] The number and arrangement of components shown in Figure 8 are provided as an example. In practice, there may be additional components, fewer components, different components, or differently arranged components than those shown in Figure 8. Furthermore, two or more components shown in Figure 8 may be implemented within a single component, or a single component shown in Figure 8 may be implemented as multiple, distributed components. Additionally or alternatively, a set of (one or more) components shown in Figure 8 may perform one or more functions described as being performed by another set of components shown in Figure 8.

[0131] Figure 9 is a diagram of an example apparatus 900 for wireless communication that supports network mobility operations in accordance with the present disclosure. The apparatus 900 may be a network node, or a network node may include the apparatus 900. In some aspects, the apparatus 900 includes a reception component 902, a transmission component 904, and a  communication manager 150, which may be in communication with one another (for example, via one or more buses) . As shown, the apparatus 900 may communicate with another apparatus 906 (such as a UE, a network node, or another wireless communication device) using the reception component 902 and the transmission component 904.

[0132] In some aspects, the apparatus 900 may be configured to and / or operable to perform one or more operations described herein in connection with Figures 5A-5B. Additionally or alternatively, the apparatus 900 may be configured to and / or operable to perform one or more processes described herein, such as process 700 of Figure 7. In some aspects, the apparatus 900 may include one or more components of the network node described above in connection with Figure 2.

[0133] The reception component 902 may receive communications, such as reference signals, control information, and / or data communications, from the apparatus 906. The reception component 902 may provide received communications to one or more other components of the apparatus 900, such as the communication manager 150. In some aspects, the reception component 902 may perform signal processing on the received communications (such as filtering, amplification, demodulation, analog-to-digital conversion, demultiplexing, deinterleaving, de-mapping, equalization, interference cancellation, or decoding, among other examples) , and may provide the processed signals to the one or more other components. In some aspects, the reception component 902 may include one or more antennas, one or more modems, one or more demodulators, one or more MIMO detectors, one or more receive processors, one or more controllers / processors, and / or one or more memories of the network node described above in connection with Figure 2.

[0134] The transmission component 904 may transmit communications, such as reference signals, control information, and / or data communications, to the apparatus 906. In some aspects, the communication manager 150 may generate communications and may transmit the generated communications to the transmission component 904 for transmission to the apparatus 906. In some aspects, the transmission component 904 may perform signal processing on the generated communications (such as filtering, amplification, modulation, digital-to-analog conversion, multiplexing, interleaving, mapping, or encoding, among other examples) , and may transmit the processed signals to the apparatus 906. In some aspects, the transmission component 904 may include one or more antennas, one or more modems, one or more modulators, one or more transmit MIMO processors, one or more transmit processors, one or more controllers / processors, and / or one or more memories of the network node described above in connection with Figure 2. In some aspects, the transmission component 904 may be co-located with the reception component 902 in one or more transceivers.

[0135] The communication manager 150 may transmit or may cause the transmission component 904 to transmit information identifying a mapping between a set of configured  network events and a set of configured thresholds. The communication manager 150 may perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds. In some aspects, the communication manager 150 may perform one or more operations described elsewhere herein as being performed by one or more components of the communication manager 150.

[0136] The communication manager 150 may include one or more controllers / processors, one or more memories, one or more schedulers, and / or one or more communication units of the network node described above in connection with Figure 2. In some aspects, the communication manager 150 includes a set of components, such as a mobility operation component 908. Alternatively, the set of components may be separate and distinct from the communication manager 150. In some aspects, one or more components of the set of components may include or may be implemented within one or more controllers / processors, one or more memories, one or more schedulers, and / or one or more communication units of the network node described above in connection with Figure 2. Additionally or alternatively, one or more components of the set of components may be implemented at least in part as software stored in one or more memories. For example, a component (or a portion of a component) may be implemented as instructions or code stored in a non-transitory computer-readable medium and executable by one or more controllers or one or more processors to perform the functions or operations of the component.

[0137] The transmission component 904 may transmit information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds. The mobility operation component 908 may perform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds. The reception component 902 may receive information identifying a network policy associated with a network event.

[0138] The number and arrangement of components shown in Figure 9 are provided as an example. In practice, there may be additional components, fewer components, different components, or differently arranged components than those shown in Figure 9. Furthermore, two or more components shown in Figure 9 may be implemented within a single component, or a single component shown in Figure 9 may be implemented as multiple, distributed components. Additionally or alternatively, a set of (one or more) components shown in Figure 9 may perform one or more functions described as being performed by another set of components shown in Figure 9.

[0139] The following provides an overview of some Aspects of the present disclosure:

[0140] Aspect 1: A method of wireless communication performed at a user equipment (UE) , comprising: receiving information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; and performing a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0141] Aspect 2: The method of Aspect 1, further comprising: detecting a network policy associated with a network event; transmitting information identifying the network policy associated with the network event; and wherein receiving the information identifying the mapping comprises: receiving information identifying the mapping based on transmitting the information identifying the network policy associated with the network event, the network event being included in the set of configured network events of the mapping.

[0142] Aspect 3: The method of Aspect 2, wherein the network policy associated with the network event includes information associated with a time gap between the network event and a radio resource control command corresponding to the network event.

[0143] Aspect 4: The method of any of Aspects 1-3, further comprising: generating the prediction of the predicted network event based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0144] Aspect 5: The method of any of Aspects 1-4, wherein the predicted network event includes a predicted radio resource control command.

[0145] Aspect 6: The method of any of Aspects 1-5, wherein the mapping of a configured network event, of the set of configured network events, to a configured threshold, of the set of configured thresholds, is based on a statistical metric relating to a set of observations of the configured network event.

[0146] Aspect 7: The method of any of Aspects 1-6, wherein the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds is on at least one of: a per cell basis, a per tracking area basis, a per vendor basis, a per geographic granularity basis, or a per public land mobile network basis.

[0147] Aspect 8: The method of any of Aspects 1-7, wherein the predicted network event is associated with an output of a machine learning algorithm.

[0148] Aspect 9: The method of any of Aspects 1-8, wherein the network action is based on a prioritization associated with the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds.

[0149] Aspect 10: A method of wireless communication performed by a network node, comprising: transmitting information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; and performing a network action associated  with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.

[0150] Aspect 11: The method of Aspect 10, further comprising: receiving information identifying a network policy associated with a network event; and wherein transmitting the information identifying the mapping comprises: transmitting information identifying the mapping based on receiving the information identifying the network policy associated with the network event, the network event being included in the set of configured network events of the mapping.

[0151] Aspect 12: The method of Aspect 11, wherein the network policy associated with the network event includes information associated with a time gap between the network event and a radio resource control command corresponding to the network event.

[0152] Aspect 13: The method of any of Aspects 10-12, wherein the predicted network event includes a predicted radio resource control command.

[0153] Aspect 14: The method of any of Aspects 10-13, wherein the mapping of a configured network event, of the set of configured network events, to a configured threshold, of the set of configured thresholds, is based on a statistical metric relating to a set of observations of the configured network event.

[0154] Aspect 15: The method of any of Aspects 10-14, wherein the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds is on at least one of: a per cell basis, a per tracking area basis, a per vendor basis, a per geographic granularity basis, or a per public land mobile network basis.

[0155] Aspect 16: The method of any of Aspects 10-15, wherein the predicted network event is associated with an output of a machine learning algorithm.

[0156] Aspect 17: The method of any of Aspects 10-16, wherein the network action is based on a prioritization associated with the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds.

[0157] Aspect 18: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more processors; one or more memories coupled with the one or more processors; and instructions stored in the one or more memories and executable by the one or more processors to cause the apparatus to perform the method of one or more of Aspects 1-17.

[0158] Aspect 19: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-17.

[0159] Aspect 20: An apparatus for wireless communication, the apparatus comprising at least one means for performing the method of one or more of Aspects 1-17.

[0160] Aspect 21: A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communication, the code comprising instructions executable by one or more processors to perform the method of one or more of Aspects 1-17.

[0161] Aspect 22: A non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions for wireless communication, the set of instructions comprising one or more instructions that, when executed by one or more processors of a device, cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-17.

[0162] Aspect 23: A device for wireless communication, the device comprising a processing system that includes one or more processors and one or more memories coupled with the one or more processors, the processing system configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-17.

[0163] Aspect 24: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors individually or collectively configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-17.

[0164] The foregoing disclosure provides illustration and description but is not intended to be exhaustive or to limit the aspects to the precise forms disclosed. Modifications and variations may be made in light of the above disclosure or may be acquired from practice of the aspects.

[0165] As used herein, the term “component” is intended to be broadly construed as hardware or a combination of hardware and at least one of software or firmware. “Software” shall be construed broadly to mean instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, software modules, applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executables, threads of execution, procedures, or functions, among other examples, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or otherwise. As used herein, a “processor” is implemented in hardware or a combination of hardware and software. It will be apparent that systems or methods described herein may be implemented in different forms of hardware or a combination of hardware and software. The actual specialized control hardware or software code used to implement these systems or methods is not limiting of the aspects. Thus, the operation and behavior of the systems or methods are described herein without reference to specific software code, because those skilled in the art will understand that software and hardware can be designed to implement the systems or methods based, at least in part, on the description herein. A component being configured to perform a function means that the component has a capability to perform the function, and does not require the function to be actually performed by the component, unless noted otherwise.

[0166] As used herein, “satisfying a threshold” may, depending on the context, refer to a value being greater than the threshold, greater than or equal to the threshold, less than the threshold, less than or equal to the threshold, equal to the threshold, or not equal to the threshold, among other examples.

[0167] As used herein, the term “determine” or “determining” encompasses a wide variety of actions and, therefore, “determining” can include calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up (such as via looking up in a table, a database or another data structure) , identifying, inferring, ascertaining, measuring, and the like. Also, “determining” can include receiving (such as receiving information or receiving an indication) , accessing (such as accessing data stored in memory) , transmitting (such as transmitting information) and the like. Also, “determining” can include resolving, selecting, obtaining, choosing, establishing and other such similar actions. The term “identify” or “identifying” also encompasses a wide variety of actions and, therefore, “identifying” can include calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up (such as via looking up in a table, a database or another data structure) , inferring, ascertaining, measuring, and the like. Also, “identifying” can include receiving (such as receiving information or receiving an indication) , accessing (such as accessing data stored in memory) , transmitting (such as transmitting information) and the like. Also, “identifying” can include resolving, selecting, obtaining, choosing, establishing and other such similar actions.

[0168] As used herein, a phrase referring to “at least one of” a list of items refers to any combination of those items, including single members. As an example, “at least one of: a, b, or c”is intended to cover a, b, c, a + b, a + c, b + c, and a + b + c, as well as any combination with multiples of the same element (for example, a + a, a + a + a, a + a + b, a + a + c, a + b + b, a + c + c, b + b, b + b + b, b + b + c, c + c, and c + c + c, or any other ordering of a, b, and c) .

[0169] No element, act, or instruction used herein should be construed as critical or essential unless explicitly described as such. Also, as used herein, the articles “a” and “an” are intended to include one or more items and may be used interchangeably with “one or more. ” Further, as used herein, the article “the” is intended to include one or more items referenced in connection with the article “the” and may be used interchangeably with “the one or more. ” Furthermore, as used herein, the terms “set” and “group” are intended to include one or more items and may be used interchangeably with “one or more. ” Where only one item is intended, the phrase “only one” or similar language is used. Also, as used herein, the terms “has, ” “have, ” “having, ” and similar terms are intended to be open-ended terms that do not limit an element that they modify (for example, an element “having” A may also have B) . Further, as used herein, “based on” is intended to be interpreted in the inclusive sense, unless otherwise explicitly indicated. For example, “based on” may be used interchangeably with “based at least in part on, ” “associated with” , or “in accordance with” unless otherwise explicitly indicated. Specifically, unless a phrase refers to “based on only ‘a, ’ ” or the equivalent in context, whatever it is that is “based on  ‘a, ’ ” or “based at least in part on ‘a, ’ ” may be based on “a” alone or based on a combination of “a” and one or more other factors, conditions or information. Also, as used herein, the term “or” is intended to be inclusive when used in a series and may be used interchangeably with “and / or, ” unless explicitly stated otherwise (for example, if used in combination with “either” or “only one of” ) . It should be understood that “one or more” is equivalent to “at least one. ”

[0170] Even though particular combinations of features are recited in the claims or disclosed in the specification, these combinations are not intended to limit the disclosure of various aspects. Many of these features may be combined in ways not specifically recited in the claims or disclosed in the specification. The disclosure of various aspects includes each dependent claim in combination with every other claim in the claim set.

Claims

1.An apparatus for wireless communication at a user equipment (UE) , comprising:one or more memories storing processor-executable code; andone or more processors coupled with the one or more memories, at least one processor of the one or more processors configured to cause the UE to:receive information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; andperform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.2.The UE of claim 1, wherein the one or more processors are further configured to cause the UE to:detect a network policy associated with a network event;transmit information identifying the network policy associated with the network event; andwherein the one or more processors, to cause the UE to receive the information identifying the mapping, are configured to cause the UE to:receive information identifying the mapping based on transmitting the information identifying the network policy associated with the network event, the network event being included in the set of configured network events of the mapping.3.The UE of claim 2, wherein the network policy associated with the network event includes information associated with a time gap between the network event and a radio resource control command corresponding to the network event.4.The UE of claim 1, wherein the one or more processors are further configured to cause the UE to:generate the prediction of the predicted network event based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.5.The UE of claim 1, wherein the predicted network event includes a predicted radio resource control command.6.The UE of claim 1, wherein the mapping of a configured network event, of the set of configured network events, to a configured threshold, of the set of configured thresholds, is based on a statistical metric relating to a set of observations of the configured network event.7.The UE of claim 1, wherein the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds is on at least one of:a per cell basis,a per tracking area basis,a per vendor basis,a per geographic granularity basis, ora per public land mobile network basis.8.The UE of claim 1, wherein the predicted network event is associated with an output of a machine learning algorithm.9.The UE of claim 1, wherein the network action is based on a prioritization associated with the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds.10.An apparatus for wireless communication at a network node, comprising:one or more memories storing processor-executable code; andone or more processors coupled with the one or more memories, at least one processor of the one or more processors configured to cause the network node to:transmit information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; andperform a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.11.The network node of claim 10, wherein the one or more processors are further configured to cause the network node to:receive information identifying a network policy associated with a network event; andwherein the one or more processors, to cause the network node to transmit the information identifying the mapping, are configured to cause the network node to:transmit information identifying the mapping based on receiving the information identifying the network policy associated with the network event, the network event being included in the set of configured network events of the mapping.12.The network node of claim 11, wherein the network policy associated with the network event includes information associated with a time gap between the network event and a radio resource control command corresponding to the network event.13.The network node of claim 10, wherein the predicted network event includes a predicted radio resource control command.14.The network node of claim 10, wherein the mapping of a configured network event, of the set of configured network events, to a configured threshold, of the set of configured thresholds, is based on a statistical metric relating to a set of observations of the configured network event.15.The network node of claim 10, wherein the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds is on at least one of:a per cell basis,a per tracking area basis,a per vendor basis,a per geographic granularity basis, ora per public land mobile network basis.16.The network node of claim 10, wherein the predicted network event is associated with an output of a machine learning algorithm.17.The network node of claim 10, wherein the network action is based on a prioritization associated with the mapping of the set of configured network events to the set of configured thresholds.18.A method of wireless communication performed at a user equipment (UE) , comprising:receiving information identifying a mapping between a set of configured network events and a set of configured thresholds; andperforming a network action associated with a predicted network event, the predicted network event being based on the mapping between the set of configured network events and the set of configured thresholds.19.The method of claim 18, further comprising:detecting a network policy associated with a network event;transmitting information identifying the network policy associated with the network event; andwherein receiving the information identifying the mapping comprises:receiving information identifying the mapping based on transmitting the information identifying the network policy associated with the network event, the network event being included in the set of configured network events of the mapping.20.The method of claim 19, wherein the network policy associated with the network event includes information associated with a time gap between the network event and a radio resource control command corresponding to the network event.

Images