User equipment centric predictive dynamic configuration with handover mode

Abstract

Systems and methods for predictive handover (PHO) are discussed herein. For example, a user equipment (UE) receives, from a base station, a configuration message including a handover mode configuration for a handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration. Then, the UE identifies a PHO event that predicts a measurement reporting event using an artificial intelligence (AI) / machine learning (ML) model. In response to identifying the PHO event, the UE switches from a pre-handover mode to a handover mode. If UE then detects the measurement reporting event according to the handover mode configuration of the handover mode, it performs handover. If the measurement reporting event is not detected, the UE may fall back to the pre-handover mode configuration. Optionally, the UE may indicate to a base station that it has identified the PHO event.

Description

USER EQUIPMENT CENTRIC PREDICTIVE DYNAMIC CONFIGURATION WITH HANDOVER MODETECHNICAL FIELD

[0001] This application relates generally to wireless communication systems, including the implementation of an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) model for handover.BACKGROUND

[0002] Wireless mobile communication technology uses various standards and protocols to transmit data between a base station and a wireless communication device. Wireless communication system standards and protocols can include, for example, 3rd Generation Partnership Project (3GPP) Long Term Evolution (LTE) (e.g., 4G) , 3GPP New Radio (NR) (e.g., 5G) , and Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.11 standard for Wireless Local Area Networks (WLAN) (commonly known to industry groups as ) .

[0003] As contemplated by the 3GPP, different wireless communication systems' standards and protocols can use various radio access networks (RANs) for communicating between a base station of the RAN (which may also sometimes be referred to generally as a RAN node, a network node, or simply a node) and a wireless communication device known as a user equipment (UE) . 3GPP RANs can include, for example, Global System for Mobile communications (GSM) , Enhanced Data Rates for GSM Evolution (EDGE) RAN (GERAN) , Universal Terrestrial Radio Access Network (UTRAN) , Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN) , and / or Next-Generation Radio Access Network (NG-RAN) .

[0004] Each RAN may use one or more radio access technologies (RATs) to perform communication between the base station and the UE. For example, the GERAN implements GSM and / or EDGE RAT, the UTRAN implements Universal Mobile Telecommunication System (UMTS) RAT or other 3GPP RAT, the E-UTRAN implements LTE RAT (sometimes simply referred to as LTE) , and NG-RAN implements NR RAT (sometimes referred to herein as 5G RAT, 5G NR RAT, or simply NR) . In certain deployments, the E-UTRAN may also implement NR RAT. In certain deployments, NG-RAN may also implement LTE RAT.

[0005] A base station used by a RAN may correspond to that RAN. One example of an E-UTRAN base station is an Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN) Node B (also commonly denoted as evolved Node B, enhanced Node B, eNodeB, or eNB) . One example of an NG-RAN base station is a next generation Node B (also sometimes referred to as a g Node B or gNB) .

[0006] A RAN provides its communication services with external entities through its connection to a core network (CN) . For example, E-UTRAN may utilize an Evolved Packet Core (EPC) while NG-RAN may utilize a 5G Core Network (5GC) .

[0007] BRIEF DESCRIPTION OF THE SEVERAL VIEWS OF THE DRAWINGS

[0008] To easily identify the discussion of any particular element or act, the most significant digit or digits in a reference number refer to the figure number in which that element is first introduced.

[0009] FIG. 1 illustrates an example handover from a serving cell to a neighboring cell using a pre-handover mode and a handover mode with reference to reference signal received power (RSRP) measurement values, according to embodiments herein.

[0010] FIG. 2 illustrates an example of PHO using an AI / ML model to predict a measurement reporting event for handover mode switch from a pre-handover mode to a handover mode, according to embodiments herein.

[0011] FIG. 3 illustrates an example flow diagram of predictive handover mode switching, according to embodiments herein.

[0012] FIG. 4 illustrates an example UE-based flow diagram of configuration, activation and deactivation procedures for predictive handover (PHO) , according to embodiments herein.

[0013] FIG. 5 illustrates an example flow diagram of predictive handover mode switching with more than one cell, according to embodiments herein.

[0014] FIG. 6 illustrates a method for a UE to perform handover, according to embodiments herein.

[0015] FIG. 7 illustrates a method for a UE to perform handover, according to embodiments herein.

[0016] FIG. 8 illustrates a method for a base station to perform handover, according to embodiments herein.

[0017] FIG. 9 illustrates an example architecture of a wireless communication system, according to embodiments disclosed herein.

[0018] FIG. 10 illustrates a system for performing signaling between a wireless device and a network device, according to embodiments disclosed herein.DETAILED DESCRIPTION

[0019] Various embodiments are described with regard to a UE. However, reference to a UE is merely provided for illustrative purposes. The example embodiments may be utilized with any electronic component that may establish a connection to a network and is configured with the hardware, software, and / or firmware to exchange information and data with the network. Therefore, the UE as described herein is used to represent any appropriate electronic component.

[0020] In some wireless communication systems, certain use cases (e.g., extended reality (XR) cases) may use adaptive UE triggered configurations, such as cell specific artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) model updates, cell-UE measurements and antenna / beam configurations.

[0021] Additionally, while reducing sizes of measurement gaps (MG) used by the UE may improve latency, relatively larger measurement gaps may facilitate more reliable handover operation (as decreasing measurement gaps may degrade the performance of handover operations) . A balance between a reduction in measurement gaps for various use cases and a relatively high measurement gap for handover operations may therefore be considered in order to increase performance of both aspects as to further improve latency and throughput.

[0022] Existing rule-based mobility procedures are reactive and network centric by design. Thus, the UE may not have enough time to adapt to channel variations and / or network variations that may occur in current mechanisms. Additionally, the network may not be aware of UE mobility and UE contextual information (e.g., speed, location, direction) . In some cases, the UE may be configured with fixed settings optimized for an upcoming potential handover that may occur at any time.

[0023] Embodiments disclosed herein introduce the use of handover modes at the UE including a pre-handover mode and handover mode, where the handover mode is defined as a UE being close to an (e.g., predicted) upcoming handover process (e.g., by ΔT seconds) , thus accounting for the upcoming handover. The pre-handover mode 102 is defined as a UE not being close to an upcoming (e.g., predicted) handover process (or not in handover mode 104) , thus not having to account or use resources for the upcoming handover. Additionally, details on one or more UE configurations that are updated based on the current handover mode (e.g. measurement gap configuration, beam forming type or antenna configuration settings) are discussed herein. Further, embodiments discussed herein provide details on an AI / ML model with UE contextual information as an input / training input that detects handover mode switch (i.e., from a pre-handover mode 102 to a handover mode 104) and a time when the UE switches over to the handover mode 104 with corresponding  configuration parameters being updated based on the handover mode parameters and / or inputs to improve handover key performance indicators (KPIs) (e.g., radio link failure, ping ponging effects, reducing handover failure, finding cells for improved connectivity) . Additionally discussed herein are details on how a UE may stay in a handover mode 104 after handover occurs (if there is any handover) for a certain amount of time (e.g., ΔT2) as configured by the network.

[0024] FIG. 1 illustrates an example handover from a serving cell to a neighboring cell using a pre-handover mode 102 and a handover mode 104 with reference to reference signal received power (RSRP) measurement values, according to embodiments herein. Initially, in a pre-handover mode 102, the serving cell RSRP 106 is high as compared to the neighboring cell RSRP 108 as the UE is attached to the serving cell. While in pre-handover mode 102 the UE may not be accounting for any upcoming handover. At time t -ΔT 110, a predictive handover (PHO) mode switch may occur. As part of the PHO mode switch, the UE may switch from the pre-handover mode 102 to a handover mode 104 based on a prediction by an AI / ML model at the UE that a handover is upcoming (that a measurement reporting event corresponding to a handover is upcoming) . As part of the switch, corresponding configuration parameters are updated based on the handover mode requirements and or input (e.g., a handover condition for handover according to the handover mode 104 becomes actively monitored by the UE) . As illustrated, while in the handover mode 104, the serving cell RSRP 106 decreases and the neighboring cell RSRP 108 increases until a handover condition of the handover mode for handover to the neighboring cell occurs at time t 112. At time t 112, handover occurs and the UE is attached to the neighboring cell as opposed to the serving cell, thus the serving cell RSRP 106 decreases to zero and the neighboring cell RSRP 108 increases and levels out.

[0025] FIG. 2 illustrates an example of PHO using an AI / ML model to predict a handover event for handover mode switch from a pre-handover mode to a handover mode, according to embodiments herein.

[0026] In some embodiments discussed herein, a UE 202 may use an AI / ML model that is located at the UE 202 to predict an upcoming handover (e.g., predict a measurement reporting event triggering handover) for handover mode switch from a pre-handover mode to a handover mode. The UE 202 may receive various RSRP measurements 206 from various base stations as the UE 202 is moving (e.g., has a certain speed value) from the coverage of a first base station 204 to the coverage of a second base station 210 to the coverage of a third base station 208 and so on. In some examples, the AI / ML model at the UE 202 may use UE 202 contextual information to predict the upcoming handover for  handover mode switch including, but is not limited to, speed of the UE 202, direction of movement of the UE 202, location of the UE 202, quality of service (QoS) flows of the UE 202, and / or applications of the UE 202.

[0027] In some wireless communication system mechanisms, a UE may have a fixed mobility / handover mode configuration irrespective of its mobility context (e.g., location, speed, and / or direction) . For example, the UE may be configured to measure a reference signal periodically (e.g., every 20 milliseconds (ms) with a narrow beam) in the case of intra-frequency handover, where the periodic measurement (e.g., every 20 ms) reduces overall throughput and latency as data transmission may need to be foregone. However, some embodiments discussed herein (e.g., in various extended reality (XR) cases) may introduce the use of and therefore the benefit of using a more dynamic use of configurations (e.g., pre-handover mode configuration and handover mode configuration) that may rely in part on UE contextual information (e.g., location, speed, directions, type of application, QoS) . In some cases, the UE may be configured with reduced measurement gaps (or aperiodic measurement gaps) and / or with a wider antenna beam pattern until the UE is close to handover (i.e., near a cell edge) . Additional avenues for adjustment within such configurations may include, for example, serving cell specific AI / ML model updates, antenna and beam configurations, compute offloading to edge servers, and / or de-activation of a processing heavy improved handover procedures.

[0028] Additionally, in some cases, the UE may be configured with increased measurements and / or with a narrower beam pattern for the best beam and cell selection when there is an imminent handover. Additional avenues for such configurations may include, for example, activated features such as radio resource management (RRM) predictions, AI / ML model updates for a target cell, antenna and beam configurations, proactive computer and caching resource updates, proactive bandwidth allocation, activation of improved handover procedures to reduce unnecessary handovers, pre-PHO resume time and conditions, and / or service activation (e.g., sensing) in service based architecture. In addition, the UE may be configured with the amount of time it should stay in the handover mode after a handover is completed.

[0029] Predictive Handover

[0030] In some embodiments, a handover mode may be introduced and defined as a UE-centric AI / ML model-initiated UE configuration which is designed for upcoming / imminent handover or handover that is predicted to occur soon. The network may configure the UE to  have two different configuration modes including a pre-handover mode and handover mode through, for example, a radio resource control (RRC) reconfiguration message.

[0031] Additionally, in certain embodiments, UE context dependent pre-PHO RRC configurations / conditions (e.g., pre-handover mode configurations) may include that the UE is configured with settings that optimize the UE for non-mobility related KPIs when the UE is not in the handover mode (and in some cases additionally that the UE is not expected to switch over to the handover mode within a given time-frame) .

[0032] The UE may also be configured with settings such that it is also optimized for the handover mode.

[0033] In some embodiments, an AI / ML based PHO indicator may be introduced. For example, the UE may switch its configuration when the AI / ML model indicates PHO, including the PHO switch-over time. Optionally, the UE may inform the PHO event to the network by sending an indication message including a quantized predicted PHO switch-over time in a PHO resource in a MAC CE message, in an indication message transmitted over a physical uplink control channel (PUCCH) , a radio resource control (RRC) message, or in user assistance information (UAI) .

[0034] Additionally, in some embodiments, post-PHO configuration switching may be introduced. The UE may switch configurations to a configuration which is optimized for handover mode (i.e., a handover mode configuration for the handover mode) . The UE may stay in this handover mode for a duration of time (e.g., ΔT seconds) , until the time that an actual measurement reporting event is detected and handover is correspondingly initiated. It should be understood that the duration of time may be determined by the UE, using the AI / ML model or indicated by the network in, for example, the RRC reconfiguration message. Further, if the duration of time is predicted by the UE, the UE may indicate the time duration to the network.

[0035] FIG. 3 illustrates an example flow diagram 300 of predictive handover mode switching, according to embodiments herein. Initially, a UE 302 transmits user data 310 to the serving cell 304 and the serving cell 304, similarly, transmits user data 310 to a user plane function (UPF) 308. Then, the serving cell 304 and the neighboring cells 306 share mobility and control and PHO information 312 as determined by an access and mobility management function (AMF) . Subsequently, the serving cell 304 sends an RRC connection reconfiguration 314 message to the UE 302 with a predictive handover (PHO) configuration and current handover (HO) configuration. It should be understood that, in some cases, current HO configurations may be encompassed by a pre-handover mode configuration as  the UE may remain in a pre-handover mode with no upcoming handover. In response, the UE 302 may send a PHO configuration complete 316 message to the serving cell 304 indicating that the UE is configured for PHO. When the PHO configuration complete 316 message is sent, the UE enters or is already in pre-handover mode 318. It should be understood that in some examples the entering the pre-handover mode 318 encompasses UE 302 making configuration changes and UE 302 setting changes preparatory for a later mode switch to a handover mode. However, in some other examples, the pre-handover mode 318 may either be the current mode of the UE 302 where no settings or configurations are changed preparatory for a later mode switch to the handover mode.

[0036] Then, the UE 302, using an AI / ML model, may identify a PHO event 320 at a time t -ΔT that predicts a measurement reporting event 328, where the time t is the (predicted) time of the measurement reporting event 328 and time ΔT is the time between the measurement reporting event 328 and the corresponding PHO event 320. It should be understood that the time ΔT may also be predicted by the AI / ML model at the UE 302. Optionally, the UE 302 may send an indication 322 of the PHO event 320 to the serving cell 304 with or without a PHO indicator for the PHO event 320. In some such optional cases, the network may configure the target cell to increase available bandwidth as to allow for a smoother handover, or the network may indicate to the target cell to start a sensing procedure before handover is to be completed. Additionally, the network may optimize network measurements or network settings in view of the pre-handover mode 318 to handover mode 326 switch / the predicted measurement reporting event 328. Further, in this optional step, the serving cell 304 may respond with a medium access control (MAC) control element (CE) (MAC CE) indication 324 message, a an indication 324 sent over a physical downlink control channel (PDCCH) , or an RRC indication 324 message indicating to the UE 302 to switch to a handover mode, or to indicate to the UE 302 that the network has changed network settings according to the intended switch to the handover mode 326 (due to the PHO event 320) , or further to indicate to the UE 302, settings it should be configured with while in handover mode 326.

[0037] The UE 302 may then switch from the pre-handover mode 318 to a handover mode 326 according to various cases. In some cases, the UE 302 may switch from the pre-handover mode 318 to the handover mode 326 based an indication 324 from the serving cell 304. In some other cases, the UE 302 may switch from the pre-handover mode 318 to the handover mode 326 on its own (i.e., autonomously) without an indication from the serving cell 304. After switching to the handover mode 326, the UE 302 may detect the  measurement reporting event 328 (e.g., that the measurement reporting event 328 has actually occurred) and correspondingly perform handover.

[0038] Subsequently, the UE may send measurement reports 330 to the serving cell 304 based on the completed the handover and accordingly, the serving cell 304 and the neighboring cells 306 may perform cell selection and admission control 332. Additionally, the UE 302 and the serving cell 304 may perform a RAN HO complete communication procedure 334. Then, the flow diagram 300 ends similarly to how it initially began with user data 336 being transmitted from the UE 302 to the UPF 308, with the system taking a state that allows for the flow diagram 300 to begin again corresponding to a subsequent PHO. It should be understood that, in some cases, the UE 302 may remain in the handover mode 326 for a duration of time that extends past the point that the measurement reporting event 328 has been detected and handover has been performed.

[0039] It should also be understood that the pre-handover mode and the handover mode may use explicit signaling, and that the UE 302 may switch between these two mode configurations (i.e., the pre-handover mode configuration and the handover mode configuration) using its own intelligence (e.g., AI / ML model) before an actual handover process is initiated. The UE may stay in the handover mode for a duration of time (e.g., ΔT) , as, for example, predicted by the AI / ML model or indicated by the network and each configuration (i.e., the pre-handover mode configuration and the handover mode configuration) may be per target cell or more generally per base station.

[0040] In certain embodiments, a UE vendor may train the AI / ML model to identify a PHO event with the UE's contextual information included in the settings and conditions that a network may share with the UE vendor. The network may also share environmental information of the UE (e.g., urban environment including highways and buildings) , the location of the UE (e.g., areas that have high handover failure such as sporting events and museums) , configuration / conditions of the UE (e.g. range of speed) that may be useful to identify the PHO event. Additionally, the network may share the contextual UE information for training of the AI / ML model as, in some examples, the UE may encounter issues which may need multiple UEs trained and tested with the common network data. In some cases, the UE is configured by the network with parameters for a proactive measurement reporting event trigger for a set of cells and their set of neighboring cells and the configuration may include, for example, an AI / ML model identifier (ID) , parameter settings for an AI / ML model such as the UE's speed, location, direction, RSRP values, and resource type for measurements performed by the UE. It should be understood that this information may be shared with the UE via the RRC reconfiguration message discussed herein.

[0041] Additionally, in some embodiments, the network may configure the UE for PHO use (i.e., with a pre-handover mode configuration and a handover mode configuration) through an RRC connection reconfiguration message. The configurations may include, a pre-PHO configuration (apre-handover mode configuration) to reduce the measurement gap in order to increase throughput, reduce latency and reduce power consumption. The configurations may also define a PHO indicator that may be reported to the network to indicate a configuration change corresponding to a PHO event. The complimentary signaling may include, for example, a predicted time of the expected mobility related event, a cell ID of PHO detected cell, and / or logged measurements (if any) . The configuration may also include post-PHO (i.e., handover mode configuration) information as to increase the measurement gap for better cell selection. The complimentary features may include what / when to report measurements, cancelation conditions, activated features such as RRM predictions, AI / ML model updates, and pre-PHO resume time and / or conditions. In addition, the UE may be configured with the amount of time it should stay in a handover mode after handover process (i.e., after handover has occurred) .

[0042] With reference to embodiments discussed herein, beneficially, both the network and the UE may be aware of the UE's contextual information (e.g., the UE's mobility) . The network may configure the UE such that the UE is not constrained by mobility related parameters when the UE is not in handover mode. Additionally, both the network and the UE have more flexibility for network optimization. The network may schedule the UE more often, as the measurement gaps are reduced and the network may benefit from context based UE intelligence for the configuration change instead of depending on fixed events as done in current wireless communication systems. In some instances, the UE may retain measurement efficiency, may save power, and / or may benefit from increased throughput and / or reduced latency due to the use of a pre-handover mode and a handover mode discussed herein. For example, these modes may be more optimal than current A2-A3 events, because the pre-handover mode and the handover mode configurations discussed herein may be UE-specific and designed to be closer to handover by a duration of time (e.g., ΔT seconds) relative to current RSRP threshold or rule procedures) .

[0043] Embodiments discussed herein additionally introduce robustness in the case of prediction errors if a prediction is earlier than a duration of time (e.g., ΔT) . The UE may switch to the handover mode early which may result in reduced performance gains from non-mobility related configurations. If the prediction is later than the duration of time discussed herein (e.g., ΔT) , it may lead to reduced performance gains from mobility related configurations. Additionally, the AI / ML model for the PHO indicator discussed herein may  consider traditional mobility KPIs for the optimization of the PHO AI / ML model including that handover failures may be reduced as the handovers may be either occur too early, occur too late, are ping-pong handovers, and / or have a short time of stay.

[0044] In some embodiments, the UE may determine that a handover to a target cell may be possibly necessary in the future predicted by an AI / ML model based on signal measurements and user information used to train and as inputs for the AI / ML model. For example, the signal measurements may include source and target base station signal strength measurements (e.g., RSRP) . The user information may include mobility information (e.g., speed of motion, and / or heading) , and / or application information (QoE) . Further, signal measurements and user information may be applied to an AI / ML model (i.e., a machine learning algorithm) to determine that a handover to a target base station may be needed at a future time. Additionally, network information (e.g., network deployment information, network loading status) may also be considered. The network information discussed may be indicated by the base station, to the UE, via a downlink (DL) message.

[0045] In certain embodiments, the UE, upon the determination of the possible future handover, may transmit a signal to the serving base station. The transmitted signal may include the predicted future time of handover and the confidence level of the prediction. In some examples, the UE may autonomously switch modes (i.e., from a pre-handover mode to a handover mode) and the UE may send an uplink (UL) message to the network to notify the network of the switch. In some other examples the network may indicate to the UE, to switch modes where the initial UL message from the UE includes a recommendation to switch handover modes.

[0046] In some embodiments, the UE, upon determination of the possible future handover, may switch to a different configuration (i.e., from a pre-handover mode to a handover mode or a handover mode to a pre-handover mode) . In some examples, this switch may be done implicitly based on previously configured parameters provided by the network. The previously configured parameters may include the time instance for configuration switch upon handover prediction. In some other examples, in response to the transmitted signal to the serving cell, the UE may be provided by the serving cell with a new configuration or an identifier of a different pre-configured configuration. In yet some other examples, the UE may switch to a different configuration explicitly, and communicate the change to the serving cell in a future signal transmission (e.g., the UE may indicate a different antenna configuration used for reference signal measurements after the future handover prediction when reporting measurement results to the base station) .

[0047] As discussed herein, in some embodiments, the UE has contextual information such as location, speed, direction, and / or sensing, which are useful to predict upcoming mobility event. In certain embodiments, a proactive handover trigger (i.e., an indication to switch from a pre-handover mode to a handover mode) may be identified by an AI / ML model running at the UE. In some cases, the AI / ML model may be global, per local area, per serving cell, per trajectory, or per serving-neighboring cell pair. Additionally, the AI / ML model may use radio measurements and UE specific data. In some instances, the AI / ML model may also be used together with the other models such as RRM prediction, trajectory prediction, accelerometer prediction, and / or location prediction. The AI / ML model may also be designed to work in specific conditions such as for a range of speed, range of measurement, and / or range of location. Further, the network may configure the UE with PHO through an RRC connection reconfiguration message which includes, for example, configurations (i.e., a pre-handover mode configuration) before the PHO trigger predicted by the AI / ML model, how to report PHO to the network and what to do after PHO is completed.

[0048] In some embodiments, the pre-handover mode configuration may be configured by the network. For example, the network may configure the UE, in the pre-handover mode configuration, to skip some of channel measurements (or to have traffic dependent aperiodic measurements) and reporting such as RSRP and / or reference signal received quality (RSRQ) . The network may also configure the UE, in the pre-handover mode configuration, with the list of neighboring cells and frequency bands to monitor for PHO. In some cases, the network may configure the UE, using the pre-handover mode configuration, to disable some features until the PHO event is predicted by the AI / ML such as disabling RRM prediction and / or interference prediction. Additionally, the network may provide, in the pre-handover mode configuration, a prediction model, to the UE, or configure the UE to use a particular model, and / or specify the inputs to the model.

[0049] In certain embodiments, a PHO reporting configuration (i.e., the indication message sent to the network when a measurement reporting event is predicted) may be configured by the network for the UE for reporting of the predicted measurement reporting event to the network. For example, the network may configure the UE, in the PHO reporting configuration, to report the predicted measurement reporting event when the AI / ML model predicts that there is an upcoming handover. The report, included in the PHO reporting configuration may include an indicator (e.g., 1-bit in size) to indicate that a PHO condition is satisfied and may further include a quantized expected handover time, a predicted duration of time by the AI / ML model between the predicted measurement reporting event  and the detected actual measurement reporting event (e.g., ΔT) , and a list of PHO triggered neighboring cells.

[0050] The report, that is sent to the network, may further include some of the historical channel measurements of serving / neighboring cells. The historical measurements may be used for network intelligence at network side. The report may further include the type of PHO if there are multiple PHO indicators (e.g., PHO to indicate too early or late handovers, QoS degradation etc. ) . For example, to predict the multiple PHO indicators, the training data, used to train the AI / ML model would need to be generated explicitly for these cases. The report may further include AI / ML model (s) or AI / ML model IDs of some of the AI / ML features which may be specific to potential target cells for early preparation such as caching AI / ML models to a modem from an application processor (e.g., cell specific channel state information (CSI) compression / beam management (BM) models) . The report may further include the expected KPIs and futures from target cells such as computational information, storage information, wireless communication system features, the confidence level of the prediction, the new measurement configuration chosen by the UE for a post-PHO phase (i.e., in handover mode) , and / or if multiple measurement configurations are pre-configured or available. In some more optimized network aware UE configuration change alternatives, the UE may report the PHO to the network.

[0051] In some embodiments, a post-PHO configuration (i.e., handover mode configuration) may be configured by the network for the UE to switch to after the upcoming measurement reporting event is predicted. For example, the UE may switch AI / ML models for a UE and network interaction. The UE may change beam patterns and / or the UE may initiate collecting mobility / handover related intelligence. Additionally, the UE may measure reference signals with an increased frequency.

[0052] In some examples, the network may configure the UE with one or more of the following settings through an RRC reconfiguration message per target cell for use during the handover mode. The network may initiate current and fast conditional handover (FCHO) processes by sending candidate cells and related configurations to the UE. In some cases, the network may ignore the PHO request and reconfigure the UE back to pre-PHO configuration (i.e., the pre-handover mode configuration) and / or the network may configure the UE to predict future RRMs and / or to select an AI / ML model for the target cell. Additionally, the network may send a new configuration (i.e., the handover mode configuration) , to the UE, through a MAC CE message or in an indication message transmitted over the PDCCH. Alternatively, the network may send an indication, to the UE,  for the UE to select a configuration (i.e., either the pre-handover mode configuration or the handover mode configuration) within the RRC reconfiguration message.

[0053] In some cases, the UE may fall back to the pre-handover mode configuration discussed herein if the upcoming conditions for handover mode are not valid such as the UE may change the direction of movement, speed or any other UE contextual information discussed herein. In such cases, the UE may inform the network about switching back to (i.e., falling back to) the pre-handover mode configuration.

[0054] FIG. 4 illustrates an example UE-based flow diagram 400 of configuration, activation and deactivation procedures for PHO, according to embodiments herein.

[0055] The flow diagram 400 begins with the UE and the base station being configured 402 for predictive handover (i.e., the base station configures and transmits the pre-handover mode configuration and the handover mode configuration to the UE) , with the UE starting in the pre-handover mode configuration 404. Then, using the AI / ML model 406 at the UE, a measurement reporting event is predicted (i.e., PHO event is detected 408) . If the measurement reporting event is not predicted (i.e., a PHO event is not detected) the AI / ML model 406 at the UE may again try to predict another measurement reporting event. If a measurement reporting event is predicted (i.e., a PHO event is detected 408) , optionally, an indication may be sent to the base station 416 including an indication of the PHO event. Then, if the measurement reporting event is predicted, the UE switches to the handover mode configuration 410. In some cases, the UE may perform handover, according to measurement-based handover events 414 with an indication of handover sent to the base station 416.

[0056] While in the handover mode configuration 410, the UE may also check if the conditions for UE fallback been met 412. If the conditions for UE fallback have been met, the UE may switch back to the pre-handover mode configuration 404 (e.g., instead of performing a handover) . If the conditions for fallback have not been met, the UE may ignore the fallback conditions and continue to attempt handover (e.g., according to the measurement-based handover events 414 used by the UE while in the handover mode) . Fallback conditions may include, for example, if a handover has failed, if a previously predicted measurement reporting event is not actually detected while in the handover mode, and / or if the AI / ML model determines that the UE should fall back to the pre-handover mode. In some examples, an indication of the conditions for fallback being met (or not being met) may be sent to the base station 416.

[0057] FIG. 5 illustrates an example flow diagram 500 of predictive handover mode switching with more than one cell, according to embodiments herein.

[0058] In certain embodiments, the UE may be configured for FCHO. Instead of preparing one target cell for PHO as discussed herein, in some embodiments, multiple candidate target cells are prepared for PHO in advance by the network. Instead of applying a HO command as in current mechanisms, the UE may wait for condition to be met before executing the stored handover command.

[0059] With PHO, as discussed herein, the UE may be configured for a pre-handover mode and a handover mode on a per-neighboring-cell basis. In some instances, this may reduce overall network resource reservation at the candidate cell for FCHO because each candidate cell may be configured at different times depending on the UE contextual information (e.g., mobility, direction, or speed) . Additionally, this enables the UE to change its configuration (s) on a per-neighboring-cell basis (e.g., increase measurement gaps for the PHO detected for an individual neighboring cell) . Additionally, the UE may inform the network if a handover mode for a neighboring cell is not valid anymore so that neighboring cell and serving cell are aware of the configuration change back to the pre-handover mode.

[0060] For example, flow diagram 500 includes signaling for predictive handover including a UE 502, a serving cell 504, a first neighboring cell 506, a second neighboring cell 508 and a UPF 510. It should be understood that this flow diagram 500 is for example only and signaling may include one, two, or more than two neighboring cells. The flow diagram 500 begins with user data 512 being transmitted between the UE 502 and the serving cell 504 and the serving cell 504 and the second neighboring cell 508. Next the serving cell 504, the first neighboring cell 506, and the second neighboring cell 508 share mobility and control and PHO information 514 as determined by an AMF. Then, the serving cell 504 sends an RRC connection reconfiguration message 516 to the UE 502 that may include, for example, the pre-handover mode configuration, the handover mode configuration and an indication of an AI / ML model. In response, the UE 502 may send a configuration complete message 518 to the serving cell 504 indicating that the PHO configuration is complete. Then, the UE 502, if not already in pre-handover mode 520, enters pre-handover mode 520 according to the pre-handover mode configuration received in the RRC connection reconfiguration message 516. Subsequently, an AI / ML model, at the UE 502, may be used to identify an upcoming PHO event 522 for the first neighboring cell 506. Optionally, the UE 502 may send a PHO indication message 524 to the serving cell 504 indicating that an upcoming measurement reporting event has been predicted for the first neighboring cell 506. The serving cell may then send a PHO request 526 to the first  neighboring cell 506 and receive a response PHO request acknowledgement 528. Then, still optionally, the serving cell 504 may send a MAC CE indication message 530 or an indication message 530 transmitted over a PDCCH to the UE 502 indicating to the UE 502 to switch to a handover mode for the first neighboring cell 506.

[0061] Accordingly, the UE 502 may switch to a first handover mode for the first neighboring cell 532 based on the optionally received indication message 530 from the serving cell 504 or based on a determination made by the UE 502 to switch to a first handover mode for the first neighboring cell 532. The UE 502 may, then, using the AI / ML model, at the UE, identify an upcoming PHO event 534 for a second neighboring cell 508. If predicted, similarly to the first neighboring cell 506, optionally, the UE 502 may send a PHO indication message 536 to the serving cell 504 indicating that an upcoming measurement reporting event has been predicted for the second neighboring cell 508. The serving cell may then send a PHO request 538 to the second neighboring cell 508 and receive a response PHO request acknowledgement 540. Then, still optionally, the serving cell 504 may send a MAC CE indication message 542 or an indication message 542 transmitted over a PDCCH to the UE 502 indicating to the UE 502 to switch to a second handover mode for the second neighboring cell 508. Accordingly, the UE 502 may switch to a second handover mode for the second neighboring cell 544 based on the optionally received indication message 542 from the serving cell 504 or based on a determination made by the UE 502 to switch to a first handover mode for the first neighboring cell 532. Note that the UE may switch from the first handover mode to the second handover mode without ever performing a handover to the first neighboring cell (as illustrated) .

[0062] After switching to the second handover mode for the second neighboring cell 544, the UE 502 may detect a measurement reporting event 546 (for the second neighboring cell) and perform handover. Subsequently, the UE 502 may send measurement reports 548 to the serving cell 504 corresponding to the handover and accordingly, the serving cell 504 and the first neighboring cell 506 may perform cell selection and admission control 550. Additionally, the UE 502 and the serving cell 504 may perform a RAN HO complete communication procedure 552. Then, the flow diagram 500 ends similarly to how it initially began with user data 554 being transmitted from the UE 502 to the first neighboring cell 506, with the system taking a state that allows for the flow diagram 500 to begin again corresponding to a subsequent PHO. It should be understood that, in some cases, the UE 502 may remain in first handover mode for the first neighboring cell 532 or second handover mode for the second neighboring cell 544 for a duration of time that extends past the point  that the measurement reporting event 546 has been detected and handover has been performed.

[0063] FIG. 6 illustrates a method 600 for a UE to perform handover, according to embodiments herein. The illustrated method 600 includes receiving 602, from a base station, a configuration message comprising a first handover mode configuration for a first handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration. The method 600 further includes identifying 604 a first PHO event that predicts a first measurement reporting event using an AI / ML model at the UE. The method 600 further includes in response to identifying the first PHO event, switching 606 from the pre-handover mode of the pre-handover mode configuration to the first handover mode of the first handover mode configuration. The method 600 further includes detecting 608 the first measurement reporting event according to the first handover mode configuration for the first handover mode. The method 600 further includes performing 610 a handover in response to detecting the first measurement reporting event.

[0064] In some embodiments of the method 600, the pre-handover mode configuration and the first handover mode configuration are for a first base station. Some such embodiments further comprise identifying a second PHO event that predicts a second measurement reporting event for a second base station using the AI / ML model, and in response to identifying the second PHO event, switching to a second handover mode configuration for a second handover mode. In some other such embodiments, the first handover mode configuration for the first handover mode and the second handover mode configuration for the second handover mode are configured for an FCHO. Some other such embodiments further comprise receiving, from the second base station, an indication that the second base station is not available for the handover.

[0065] In some embodiments, the method 600 further comprises receiving, from the base station, a DL message comprising network information for the AI / ML model, wherein the network information includes one or more of network deployment information and network loading information.

[0066] In some embodiments of the method 600, the configuration message further includes the pre-handover mode configuration.

[0067] In some embodiments of the method 600, the configuration message comprises an RRC reconfiguration message.

[0068] In some embodiments of the method 600, the AI / ML model is a global model, a local area model, a base station model, or a base station pair model.

[0069] In some embodiments of the method 600, the AI / ML model uses radio measurements and UE data for training and for prediction.

[0070] In some embodiments of the method 600, the AI / ML model is used with one or more of an RRM prediction model, a trajectory prediction model, an accelerometer prediction model, and a location prediction model.

[0071] In some embodiments of the method 600, the AI / ML model is trained with conditions including one or more of a range of speed, a measurement performed by the UE, and a location.

[0072] In some embodiments of the method 600, the pre-handover mode configuration configures the UE to skip channel measurements including one or more of an RSRP measurement and an RSRQ measurement.

[0073] In some embodiments of the method 600, the pre-handover mode configuration configures the UE with one or more of a list of neighboring base stations and one or more frequency bands to monitor.

[0074] In some embodiments of the method 600, the pre-handover mode configuration configures the UE to disable handover features including one or more of an RRM prediction and an interference prediction.

[0075] In some embodiments of the method 600, the pre-handover mode configuration includes information on the AI / ML model.

[0076] In some embodiments of the method 600, the pre-handover mode configuration instructs the UE to use the AI / ML model.

[0077] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to switch to an AI / ML model that includes a UE and base station interaction.

[0078] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to change beam patterns.

[0079] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to collect one or both of mobility information and handover information.

[0080] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to measure reference signals with an increased frequency.

[0081] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to initiate an FCHO.

[0082] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to fall back to the pre-handover mode configuration.

[0083] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to predict, using the AI / ML model, an RRM measurement.

[0084] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to select an AI / ML model used for prediction.

[0085] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode comprises a MAC CE.

[0086] In some embodiments of the method 600, the first handover mode configuration for the first handover mode is received over a PDCCH.

[0087] In some embodiments, the method 600 further comprises sending, to the base station, an indication message identifying the first PHO event. In some such embodiments, the indication message comprises one bit. In some other such embodiments, the indication message includes a time between the first PHO event and the first measurement reporting event, wherein the time is predicted using the AI / ML model. In some other such embodiments, the indication message includes historical measurements of the base station performed by the UE. In some other such embodiments, the indication message includes information on timing of the identified first PHO event. In some other such embodiments, the indication message includes a QoS degradation indication. In some other such embodiments, the indication message includes the AI / ML model used or the AI / ML model ID for the AI / ML model used to identify the first PHO event. In some other such embodiments, the indication message includes an expected KPI. In some other such embodiments, the indication message includes a confidence level for the identified first PHO event. In some other such embodiments, the indication message includes a measurement configuration indicated by the UE for use in the first handover mode.

[0088] FIG. 7 illustrates a method 700 for a UE to perform handover, according to embodiments herein. The illustrated method 700 includes receiving 702, from a base station, a configuration message comprising a first handover mode configuration for a first handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration. The method 700 further includes identifying 704 a first PHO  event that predicts a measurement reporting event using an AI / ML model at the UE. The method 700 further includes, in response to identifying the first PHO event, switching 706 from the pre-handover mode of the pre-handover mode configuration to the first handover mode of the first handover mode configuration. The method 700 further includes failing 708 to detect the first measurement reporting event according to the first handover mode configuration for the first handover mode. The method 700 further includes falling 710 back to the pre-handover mode of the pre-handover mode configuration.

[0089] In some embodiments of the method 700, the pre-handover mode configuration and the first handover mode configuration are for a first base station. Some such embodiments further comprise identifying a second PHO event that predicts a second measurement event for a second base station using the AI / ML model, and in response to identifying the second PHO event switching to a second handover mode configuration for a second handover mode. In some such embodiments, the first handover mode configuration for the first handover mode and the second handover mode configuration for the second handover mode are configured for FCHO. Some such embodiments further comprise receiving, from the base station, an indication that the base station is not available for handover.

[0090] In some embodiments, the method 700 further comprises receiving, from the base station, a DL message comprising network information for the AI / ML model, wherein the network information includes one or more of network deployment information and network loading information.

[0091] In some embodiments of the method 700, the configuration message further includes the pre-handover mode configuration.

[0092] In some embodiments of the method 700, the configuration message comprises an RRC reconfiguration message.

[0093] In some embodiments of the method 700, the AI / ML model is a global model, a local area model, a base station model, or a base station pair model.

[0094] In some embodiments of the method 700, the AI / ML model uses radio measurements and UE data for training and for prediction.

[0095] In some embodiments of the method 700, the AI / ML model is used with one or more of an RRM prediction model, a trajectory prediction model, an accelerometer prediction model, and a location prediction model.

[0096] In some embodiments of the method 700, the AI / ML model is trained with conditions including one or more of a range of speed, a measurement performed by the UE, and a location.

[0097] In some embodiments of the method 700, the pre-handover mode configuration configures the UE to skip channel measurements including one or more of an RSRP measurement and an RSRQ measurement.

[0098] In some embodiments of the method 700, the pre-handover mode configuration configures the UE with one or more of a list of neighboring base stations and one or more frequency bands to monitor.

[0099] In some embodiments of the method 700, the pre-handover mode configuration configures the UE to disable handover features including one or more of an RRM prediction and an interference prediction.

[0100] In some embodiments of the method 700, the pre-handover mode configuration includes information on the AI / ML model.

[0101] In some embodiments of the method 700, the pre-handover mode configuration instructs the UE to use the AI / ML model.

[0102] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to switch to an AI / ML model that includes a UE and base station interaction.

[0103] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to change beam patterns.

[0104] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to collect one or both of mobility information and handover information.

[0105] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to measure reference signals with an increased frequency.

[0106] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to initiate an FCHO.

[0107] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to fall back to the pre-handover mode configuration.

[0108] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to predict, using the AI / ML model, an RRM measurement.

[0109] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to select an AI / ML model used for prediction.

[0110] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode comprises a MAC CE.

[0111] In some embodiments of the method 700, the first handover mode configuration for the first handover mode is received over a PDCCH.

[0112] In some embodiments, the method 700 further comprises sending, to the base station, an indication message identifying the first PHO event. In some such embodiments, the indication message comprises one bit. In some other such embodiments, the indication message includes a time between the predicted first PHO event and the first measurement reporting event, wherein the time is predicted using the AI / ML model. In some other such embodiments, the indication message includes historical measurements of the base station performed by the UE. In some other such embodiments, the indication message includes information on timing of the identified first PHO event. In some other such embodiments, the indication message includes a QoS degradation indication. In some other such embodiments, the indication message includes the AI / ML model used or AI / ML model ID of the AI / ML model used to identify the first PHO  event. In some other such embodiments, the indication message includes an expected KPI. In some other such embodiments, the indication message includes a confidence level for the identified first PHO event. In some other such embodiments, the indication message includes a measurement configuration indicated by the UE for use in the first handover mode. Some such embodiments further comprise receiving, from the base station, a confirmation message informing the UE to switch to the first handover mode configuration for the first handover mode.

[0113] FIG. 8 illustrates a method 800 for a base station to perform handover, according to embodiments herein. The illustrated method 800 includes generating 802 a handover mode configuration for a handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration. The method 800 further includes sending 804, to a UE, a configuration message comprising the pre-handover mode configuration and the handover mode configuration. The method 800 further includes performing 806 the handover with the UE according to the handover mode configuration for the handover mode.

[0114] In some embodiments of the method 800, the pre-handover mode configuration and the handover mode configuration are for a first base station. Some such embodiments  further comprise sending, to the UE, an indication that the base station is not available for the handover.

[0115] In some embodiments, the method 800 further comprises sending, to the UE, a DL message comprising network information for an AI / ML model wherein the network information includes one or more of network deployment information and network loading information.

[0116] In some embodiments of the method 800, the configuration message comprises an RRC reconfiguration message.

[0117] In some embodiments of the method 800, the pre-handover mode configuration configures the UE to skip channel measurements including one or more of an RSRP measurement and an RSRQ measurement.

[0118] In some embodiments of the method 800, the pre-handover mode configuration configures the UE with one or more of a list of neighboring base stations and one or more frequency bands to monitor.

[0119] In some embodiments of the method 800, the pre-handover mode configuration configures the UE to disable handover features including one or more of RRM prediction and interference prediction.

[0120] In some embodiments of the method 800, the pre-handover mode configuration indicates, to the UE, an AI / ML model to use for predicting the handover.

[0121] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to switch to an AI / ML model that includes a UE and base station interaction.

[0122] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to change beam patterns.

[0123] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to collect one or both of mobility information and handover information.

[0124] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration configures the UE to measure reference signals with an increased frequency.

[0125] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to initiate an FCHO.

[0126] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to fall back to the pre-handover mode configuration.

[0127] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to predict, using an AI / ML model, an RRM measurement.

[0128] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to select an AI / ML model used for prediction.

[0129] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode comprises a MAC CE.

[0130] In some embodiments of the method 800, the handover mode configuration for the handover mode is received over a PDCCH.

[0131] In some embodiments, the method 800 further comprises receiving, from the UE, an indication message including a first PHO event, and sending, to the UE, an indication to switch to the handover mode configuration for the handover mode. In some such embodiments, the received indication message comprises one bit. In some other such embodiments, the received indication message includes a time between the predicted PHO event and the measurement reporting event, wherein the time is predicted using an AI / ML model. In some other such embodiments, the received indication message includes historical measurements of the base station performed by the UE. In some other such embodiments, the received indication message includes information on timing of the identified first PHO event. In some other such embodiments, the received indication message includes a QoS degradation indication. In some other such embodiments, the received indication message includes an AI / ML model or an AI / ML model ID for the AI / ML model used to identify the PHO event. In some other such embodiments, the received indication message includes an expected KPI. In some other such embodiments, the received indication message includes a confidence level for the identified first PHO event. In some other such embodiments, the received indication message includes a measurement configuration indicated by the UE for use in the handover mode.

[0132] FIG. 9 illustrates an example architecture of a wireless communication system 900, according to embodiments disclosed herein. The following description is provided for an example wireless communication system 900 that operates in conjunction with the LTE system standards and / or 5G or NR system standards as provided by 3GPP technical specifications.

[0133] As shown by FIG. 9, the wireless communication system 900 includes UE 902 and UE 904 (although any number of UEs may be used) . In this example, the UE 902 and the UE 904 are illustrated as smartphones (e.g., handheld touchscreen mobile computing  devices connectable to one or more cellular networks) , but may also comprise any mobile or non-mobile computing device configured for wireless communication.

[0134] The UE 902 and UE 904 may be configured to communicatively couple with a RAN 906. In embodiments, the RAN 906 may be NG-RAN, E-UTRAN, etc. The UE 902 and UE 904 utilize connections (or channels) (shown as connection 908 and connection 910, respectively) with the RAN 906, each of which comprises a physical communications interface. The RAN 906 can include one or more base stations (such as base station 912 and base station 914) that enable the connection 908 and connection 910.

[0135] In this example, the connection 908 and connection 910 are air interfaces to enable such communicative coupling, and may be consistent with RAT (s) used by the RAN 906, such as, for example, an LTE and / or NR.

[0136] In some embodiments, the UE 902 and UE 904 may also directly exchange communication data via a sidelink interface 916. The UE 904 is shown to be configured to access an access point (shown as AP 918) via connection 920. By way of example, the connection 920 can comprise a local wireless connection, such as a connection consistent with any IEEE 802.11 protocol, wherein the AP 918 may comprise a router. In this example, the AP 918 may be connected to another network (for example, the Internet) without going through a CN 924.

[0137] In embodiments, the UE 902 and UE 904 can be configured to communicate using orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication signals with each other or with the base station 912 and / or the base station 914 over a multicarrier communication channel in accordance with various communication techniques, such as, but not limited to, an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) communication technique (e.g., for downlink communications) or a single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) communication technique (e.g., for uplink and ProSe or sidelink communications) , although the scope of the embodiments is not limited in this respect. The OFDM signals can comprise a plurality of orthogonal subcarriers.

[0138] In some embodiments, all or parts of the base station 912 or base station 914 may be implemented as one or more software entities running on server computers as part of a virtual network. In addition, or in other embodiments, the base station 912 or base station 914 may be configured to communicate with one another via interface 922. In embodiments where the wireless communication system 900 is an LTE system (e.g., when the CN 924 is an EPC) , the interface 922 may be an X2 interface. The X2 interface may be defined between two or more base stations (e.g., two or more eNBs and the like) that connect to an  EPC, and / or between two eNBs connecting to the EPC. In embodiments where the wireless communication system 900 is an NR system (e.g., when CN 924 is a 5GC) , the interface 922 may be an Xn interface. The Xn interface is defined between two or more base stations (e.g., two or more gNBs and the like) that connect to 5GC, between a base station 912 (e.g., a gNB) connecting to 5GC and an eNB, and / or between two eNBs connecting to 5GC (e.g., CN 924) .

[0139] The RAN 906 is shown to be communicatively coupled to the CN 924. The CN 924 may comprise one or more network elements 926, which are configured to offer various data and telecommunications services to customers / subscribers (e.g., users of UE 902 and UE 904) who are connected to the CN 924 via the RAN 906. The components of the CN 924 may be implemented in one physical device or separate physical devices including components to read and execute instructions from a machine-readable or computer-readable medium (e.g., a non-transitory machine-readable storage medium) .

[0140] In embodiments, the CN 924 may be an EPC, and the RAN 906 may be connected with the CN 924 via an S1 interface 928. In embodiments, the S1 interface 928 may be split into two parts, an S1 user plane (S1-U) interface, which carries traffic data between the base station 912 or base station 914 and a serving gateway (S-GW) , and the S1-MME interface, which is a signaling interface between the base station 912 or base station 914 and mobility management entities (MMEs) .

[0141] In embodiments, the CN 924 may be a 5GC, and the RAN 906 may be connected with the CN 924 via an NG interface 928. In embodiments, the NG interface 928 may be split into two parts, an NG user plane (NG-U) interface, which carries traffic data between the base station 912 or base station 914 and a user plane function (UPF) , and the S1 control plane (NG-C) interface, which is a signaling interface between the base station 912 or base station 914 and access and mobility management functions (AMFs) .

[0142] Generally, an application server 930 may be an element offering applications that use internet protocol (IP) bearer resources with the CN 924 (e.g., packet switched data services) . The application server 930 can also be configured to support one or more communication services (e.g., VoIP sessions, group communication sessions, etc. ) for the UE 902 and UE 904 via the CN 924. The application server 930 may communicate with the CN 924 through an IP communications interface 932.

[0143] FIG. 10 illustrates a system 1000 for performing signaling 1034 between a wireless device 1002 and a network device 1018, according to embodiments disclosed herein. The system 1000 may be a portion of a wireless communications system as herein described.

[0144] The wireless device 1002 may be, for example, a UE of a wireless communication system. The network device 1018 may be, for example, a base station (e.g., an eNB or a gNB) of a wireless communication system.

[0145] The wireless device 1002 may include one or more processor (s) 1004. The processor (s) 1004 may execute instructions such that various operations of the wireless device 1002 are performed, as described herein. The processor (s) 1004 may include one or more baseband processors implemented using, for example, a central processing unit (CPU) , a digital signal processor (DSP) , an application specific integrated circuit (ASIC) , a controller, a field programmable gate array (FPGA) device, another hardware device, a firmware device, or any combination thereof configured to perform the operations described herein.

[0146] The wireless device 1002 may include a memory 1006. The memory 1006 may be a non-transitory computer-readable storage medium that stores instructions 1008 (which may include, for example, the instructions being executed by the processor (s) 1004) . The instructions 1008 may also be referred to as program code or a computer program. The memory 1006 may also store data used by, and results computed by, the processor (s) 1004.

[0147] The wireless device 1002 may include one or more transceiver (s) 1010 that may include radio frequency (RF) transmitter circuitry and / or receiver circuitry that use the antenna (s) 1012 of the wireless device 1002 to facilitate signaling (e.g., the signaling 1034) to and / or from the wireless device 1002 with other devices (e.g., the network device 1018) according to corresponding RATs.

[0148] The wireless device 1002 may include one or more antenna (s) 1012 (e.g., one, two, four, or more) . For embodiments with multiple antenna (s) 1012, the wireless device 1002 may leverage the spatial diversity of such multiple antenna (s) 1012 to send and / or receive multiple different data streams on the same time and frequency resources. This behavior may be referred to as, for example, multiple input multiple output (MIMO) behavior (referring to the multiple antennas used at each of a transmitting device and a receiving device that enable this aspect) . MIMO transmissions by the wireless device 1002 may be accomplished according to precoding (or digital beamforming) that is applied at the wireless device 1002 that multiplexes the data streams across the antenna (s) 1012 according to known or assumed channel characteristics such that each data stream is received with an appropriate signal strength relative to other streams and at a desired location in the spatial domain (e.g., the location of a receiver associated with that data stream) . Certain embodiments may use single user MIMO (SU-MIMO) methods (where the data streams are  all directed to a single receiver) and / or multi user MIMO (MU-MIMO) methods (where individual data streams may be directed to individual (different) receivers in different locations in the spatial domain) .

[0149] In certain embodiments having multiple antennas, the wireless device 1002 may implement analog beamforming techniques, whereby phases of the signals sent by the antenna (s) 1012 are relatively adjusted such that the (joint) transmission of the antenna (s) 1012 can be directed (this is sometimes referred to as beam steering) .

[0150] The wireless device 1002 may include one or more interface (s) 1014. The interface (s) 1014 may be used to provide input to or output from the wireless device 1002. For example, a wireless device 1002 that is a UE may include interface (s) 1014 such as microphones, speakers, a touchscreen, buttons, and the like in order to allow for input and / or output to the UE by a user of the UE. Other interfaces of such a UE may be made up of transmitters, receivers, and other circuitry (e.g., other than the transceiver (s) 1010 / antenna (s) 1012 already described) that allow for communication between the UE and other devices and may operate according to known protocols (e.g.,  and the like) .

[0151] The wireless device 1002 may include a PHO module 1016. The PHO module 1016 may be implemented via hardware, software, or combinations thereof. For example, the PHO module 1016 may be implemented as a processor, circuit, and / or instructions 1008 stored in the memory 1006 and executed by the processor (s) 1004. In some examples, the PHO module 1016 may be integrated within the processor (s) 1004 and / or the transceiver (s) 1010. For example, the PHO module 1016 may be implemented by a combination of software components (e.g., executed by a DSP or a general processor) and hardware components (e.g., logic gates and circuitry) within the processor (s) 1004 or the transceiver (s) 1010.

[0152] The PHO module 1016 may be used for various aspects of the present disclosure, for example, aspects of FIG. 1, FIG. 2, FIG. 3, FIG. 4, FIG. 5, FIG. 6 and FIG. 7. The PHO module 1016 is configured to receive a configuration message comprising a handover mode configuration for a first handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration. The PHO module 1016 is further configured to identify a first PHO event that predicts a first measurement reporting event using an AI / ML model and in response to the identifying the first PHO event switch from a pre-handover mode of the pre-handover mode configuration to a handover mode of the handover mode configuration. The PHO module 1016 is further configured to detecing  the first measurement reporting event according to the handover mode configuration for the handover mode and perform handover of the wireless device 1002 in response to detecting the first measurement reporting event. In some cases, the PHO module 1016 is configured to cause the wireless device 1002 fallback to the pre-handover mode configuration if the measurement reporting event is not detected.

[0153] The network device 1018 may include one or more processor (s) 1020. The processor (s) 1020 may execute instructions such that various operations of the network device 1018 are performed, as described herein. The processor (s) 1020 may include one or more baseband processors implemented using, for example, a CPU, a DSP, an ASIC, a controller, an FPGA device, another hardware device, a firmware device, or any combination thereof configured to perform the operations described herein.

[0154] The network device 1018 may include a memory 1022. The memory 1022 may be a non-transitory computer-readable storage medium that stores instructions 1024 (which may include, for example, the instructions being executed by the processor (s) 1020) . The instructions 1024 may also be referred to as program code or a computer program. The memory 1022 may also store data used by, and results computed by, the processor (s) 1020.

[0155] The network device 1018 may include one or more transceiver (s) 1026 that may include RF transmitter circuitry and / or receiver circuitry that use the antenna (s) 1028 of the network device 1018 to facilitate signaling (e.g., the signaling 1034) to and / or from the network device 1018 with other devices (e.g., the wireless device 1002) according to corresponding RATs.

[0156] The network device 1018 may include one or more antenna (s) 1028 (e.g., one, two, four, or more) . In embodiments having multiple antenna (s) 1028, the network device 1018 may perform MIMO, digital beamforming, analog beamforming, beam steering, etc., as has been described.

[0157] The network device 1018 may include one or more interface (s) 1030. The interface (s) 1030 may be used to provide input to or output from the network device 1018. For example, a network device 1018 that is a base station may include interface (s) 1030 made up of transmitters, receivers, and other circuitry (e.g., other than the transceiver (s) 1026 / antenna (s) 1028 already described) that enables the base station to communicate with other equipment in a core network, and / or that enables the base station to communicate with external networks, computers, databases, and the like for purposes of operations, administration, and maintenance of the base station or other equipment operably connected thereto.

[0158] The network device 1018 may include a PHO module 1032. The PHO module 1032 may be implemented via hardware, software, or combinations thereof. For example, the PHO module 1032 may be implemented as a processor, circuit, and / or instructions 1024 stored in the memory 1022 and executed by the processor (s) 1020. In some examples, the PHO module 1032 may be integrated within the processor (s) 1020 and / or the transceiver (s) 1026. For example, the PHO module 1032 may be implemented by a combination of software components (e.g., executed by a DSP or a general processor) and hardware components (e.g., logic gates and circuitry) within the processor (s) 1020 or the transceiver (s) 1026.

[0159] The PHO module 1032 may be used for various aspects of the present disclosure, for example, aspects of FIG. 1, FIG. 2, FIG. 3, FIG. 4, FIG. 5 and FIG. 8. The PHO module 1032 is configured to generate a handover mode configuration for a handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration. The PHO module 1032 is further configured to send, to a UE, a configuration message comprising the pre-handover mode configuration and the handover mode configuration. The PHO module 1032 is further configured to perform handover with the UE according to the handover mode configuration for the handover mode.

[0160] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising means to perform one or more elements of any of the method 600 and the method 700. This apparatus may be, for example, an apparatus of a UE (such as a wireless device 1002 that is a UE, as described herein) .

[0161] Embodiments contemplated herein include one or more non-transitory computer-readable media comprising instructions to cause an electronic device, upon execution of the instructions by one or more processors of the electronic device, to perform one or more elements of any of the method 600 and the method 700. This non-transitory computer-readable media may be, for example, a memory of a UE (such as a memory 1006 of a wireless device 1002 that is a UE, as described herein) .

[0162] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising logic, modules, or circuitry to perform one or more elements of any of the method 600 and the method 700. This apparatus may be, for example, an apparatus of a UE (such as a wireless device 1002 that is a UE, as described herein) .

[0163] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising: one or more processors and one or more computer-readable media comprising instructions that, when executed by the one or more processors, cause the one or more processors to perform one or  more elements of any of the method 600 and the method 700. This apparatus may be, for example, an apparatus of a UE (such as a wireless device 1002 that is a UE, as described herein) .

[0164] Embodiments contemplated herein include a signal as described in or related to one or more elements of any of the method 600 and the method 700.

[0165] Embodiments contemplated herein include a computer program or computer program product comprising instructions, wherein execution of the program by a processor is to cause the processor to carry out one or more elements of any of the method 600 and the method 700. The processor may be a processor of a UE (such as a processor (s) 1004 of a wireless device 1002 that is a UE, as described herein) . These instructions may be, for example, located in the processor and / or on a memory of the UE (such as a memory 1006 of a wireless device 1002 that is a UE, as described herein) .

[0166] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising means to perform one or more elements of the method 800. This apparatus may be, for example, an apparatus of a base station (such as a network device 1018 that is a base station, as described herein) .

[0167] Embodiments contemplated herein include one or more non-transitory computer-readable media comprising instructions to cause an electronic device, upon execution of the instructions by one or more processors of the electronic device, to perform one or more elements of the method 800. This non-transitory computer-readable media may be, for example, a memory of a base station (such as a memory 1022 of a network device 1018 that is a base station, as described herein) .

[0168] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising logic, modules, or circuitry to perform one or more elements of the method 800. This apparatus may be, for example, an apparatus of a base station (such as a network device 1018 that is a base station, as described herein) .

[0169] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising: one or more processors and one or more computer-readable media comprising instructions that, when executed by the one or more processors, cause the one or more processors to perform one or more elements of the method 800. This apparatus may be, for example, an apparatus of a base station (such as a network device 1018 that is a base station, as described herein) .

[0170] Embodiments contemplated herein include a signal as described in or related to one or more elements of the method 800.

[0171] Embodiments contemplated herein include a computer program or computer program product comprising instructions, wherein execution of the program by a processing element is to cause the processing element to carry out one or more elements of the method 800. The processor may be a processor of a base station (such as a processor (s) 1020 of a network device 1018 that is a base station, as described herein) . These instructions may be, for example, located in the processor and / or on a memory of the base station (such as a memory 1022 of a network device 1018 that is a base station, as described herein) .

[0172] For one or more embodiments, at least one of the components set forth in one or more of the preceding figures may be configured to perform one or more operations, techniques, processes, and / or methods as set forth herein. For example, a baseband processor as described herein in connection with one or more of the preceding figures may be configured to operate in accordance with one or more of the examples set forth herein. For another example, circuitry associated with a UE, base station, network element, etc. as described above in connection with one or more of the preceding figures may be configured to operate in accordance with one or more of the examples set forth herein.

[0173] Any of the above described embodiments may be combined with any other embodiment (or combination of embodiments) , unless explicitly stated otherwise. The foregoing description of one or more implementations provides illustration and description, but is not intended to be exhaustive or to limit the scope of embodiments to the precise form disclosed. Modifications and variations are possible in light of the above teachings or may be acquired from practice of various embodiments.

[0174] Embodiments and implementations of the systems and methods described herein may include various operations, which may be embodied in machine-executable instructions to be executed by a computer system. A computer system may include one or more general-purpose or special-purpose computers (or other electronic devices) . The computer system may include hardware components that include specific logic for performing the operations or may include a combination of hardware, software, and / or firmware.

[0175] It should be recognized that the systems described herein include descriptions of specific embodiments. These embodiments can be combined into single systems, partially combined into other systems, split into multiple systems or divided or combined in other ways. In addition, it is contemplated that parameters, attributes, aspects, etc. of one embodiment can be used in another embodiment. The parameters, attributes, aspects, etc. are merely described in one or more embodiments for clarity, and it is recognized that the  parameters, attributes, aspects, etc. can be combined with or substituted for parameters, attributes, aspects, etc. of another embodiment unless specifically disclaimed herein.

[0176] It is well understood that the use of personally identifiable information should follow privacy policies and practices that are generally recognized as meeting or exceeding industry or governmental requirements for maintaining the privacy of users. In particular, personally identifiable information data should be managed and handled so as to minimize risks of unintentional or unauthorized access or use, and the nature of authorized use should be clearly indicated to users.

[0177] Although the foregoing has been described in some detail for purposes of clarity, it will be apparent that certain changes and modifications may be made without departing from the principles thereof. It should be noted that there are many alternative ways of implementing both the processes and apparatuses described herein. Accordingly, the present embodiments are to be considered illustrative and not restrictive, and the description is not to be limited to the details given herein, but may be modified within the scope and equivalents of the appended claims.

Claims

1.A method for a user equipment (UE) to perform handover, the method comprising:receiving, from a base station, a configuration message comprising a first handover mode configuration for a first handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration;identifying a first predictive handover (PHO) event that predicts a first measurement reporting event using an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) model at the UE;in response to identifying the first PHO event, switching from the pre-handover mode of the pre-handover mode configuration to the first handover mode of the first handover mode configuration;detecting the first measurement reporting event according to the first handover mode configuration for the first handover mode; andperforming a handover in response to detecting the first measurement reporting event.2.The method of claim 1, wherein the pre-handover mode configuration and the first handover mode configuration are for a first base station.3.The method of claim 2 further comprising:identifying a second PHO event that predicts a second measurement reporting event for a second base station using the AI / ML model; andin response to identifying the second PHO event, switching to a second handover mode configuration for a second handover mode.4.The method of claim 1, wherein the configuration message further includes the pre-handover mode configuration.5.The method of claim 1, wherein the AI / ML model is trained with conditions including one or more of a range of speed, a measurement performed by the UE, and a location.6.The method of claim 1, wherein the pre-handover mode configuration configures the UE to skip channel measurements including one or more of a reference signal received power (RSRP) measurement and a reference signal received quality (RSRQ) measurement.7.The method of claim 1, wherein the pre-handover mode configuration configures the UE to disable handover features including one or more of a radio resource measurement (RRM) prediction and an interference prediction.8.The method of claim 1, wherein the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to collect one or both of mobility information and handover information.9.The method of claim 1, wherein the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to fall back to the pre-handover mode configuration.10.The method of claim 1, wherein the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to predict, using the AI / ML model, a radio resource management (RRM) measurement.11.The method of claim 1 further comprising sending, to the base station, an indication message identifying the first PHO event.12.The method of claim 11 wherein the indication message includes a time between the first PHO event and the first measurement reporting event, wherein the time is predicted using the AI / ML model.13.The method of claim 11, wherein the indication message includes the AI / ML model used or AI / ML model identifier (ID) for the AI / ML model used to identify the first PHO event.14.The method of claim 11, wherein the indication message includes a measurement configuration indicated by the UE for use in the first handover mode.15.A method for a user equipment (UE) to perform handover, the method comprising:receiving, from a base station, a configuration message comprising a first handover mode configuration for a first handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration;identifying a first predictive handover (PHO) event that predicts a measurement reporting event using an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) model at the UE;in response to identifying the first PHO event, switching from the pre-handover mode of the pre-handover mode configuration to the first handover mode of the first handover mode configuration;failing to detect the first measurement reporting event according to the first handover mode configuration for the first handover mode; andfalling back to the pre-handover mode of the pre-handover mode configuration.16.The method of claim 15, wherein the pre-handover mode configuration and the first handover mode configuration are for a first base station.17.The method of claim 16 further comprising:identifying a second PHO event that predicts a second measurement event for a second base station using the AI / ML model; andin response to identifying the second PHO event, switching to a second handover mode configuration for a second handover mode.18.The method of claim 15, wherein the configuration message further includes the pre-handover mode configuration.19.The method of claim 15, wherein the AI / ML model is trained with conditions including one or more of a range of speed, a measurement performed by the UE, and a location.20.The method of claim 15, wherein the pre-handover mode configuration configures the UE to skip channel measurements including one or more of a reference signal received power (RSRP) measurement and a reference signal received quality (RSRQ) measurement.21.The method of claim 15, wherein the pre-handover mode configuration configures the UE to disable handover features including one or more of a radio resource measurement (RRM) prediction and an interference prediction.22.The method of claim 15, wherein the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to fall back to the pre-handover mode configuration.23.The method of claim 15, wherein the first handover mode configuration for the first handover mode configures the UE to predict, using the AI / ML model, a radio resource management (RRM) measurement.24.The method of claim 15, further comprising sending, to the base station, an indication message identifying the first PHO event.25.The method of claim 24, wherein the indication message includes a time between the predicted first PHO event and the first measurement reporting event, wherein the time is predicted using the AI / ML model.26.The method of claim 24, wherein the indication message includes the AI / ML model used or AI / ML model identifier (ID) of the AI / ML model used to identify the first PHO event.27.The method of claim 24, wherein the indication message includes a measurement configuration indicated by the UE for use in the first handover mode.28.The method of claim 24, further comprising receiving, from the base station, a confirmation message informing the UE to switch to the first handover mode configuration for the first handover mode.29.A method for a base station to perform handover, the method comprising:generating a handover mode configuration for a handover mode that uses increased measurement gaps as compared to a pre-handover mode of a pre-handover mode configuration;sending, to a user equipment (UE) , a configuration message comprising the pre-handover mode configuration and the handover mode configuration; andperforming the handover with the UE according to the handover mode configuration for the handover mode.30.The method of claim 29, wherein the pre-handover mode configuration and the handover mode configuration are for a first base station.31.The method of claim 30, further comprising sending, to the UE, an indication that the base station is not available for the handover.32.The method of claim 29, wherein the pre-handover mode configuration configures the UE to skip channel measurements including one or more of a reference signal received power (RSRP) measurement and a reference signal received quality (RSRQ) measurement.33.The method of claim 29, wherein the pre-handover mode configuration configures the UE to disable handover features including one or more of radio resource measurement (RRM) prediction and interference prediction.34.The method of claim 29, wherein the pre-handover mode configuration indicates, to the UE, an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) model to use for predicting the handover.35.The method of claim 29, wherein the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to fall back to the pre-handover mode configuration.36.The method of claim 29, wherein the handover mode configuration for the handover mode configures the UE to predict, using an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) model, a radio resource management (RRM) measurement.37.The method of claim 29, further comprising:receiving, from the UE, an indication message including a first predictive handover (PHO) event; andsending, to the UE, an indication to switch to the handover mode configuration for the handover mode.38.The method of claim 37, wherein the received indication message includes a time between the PHO event and a measurement reporting event for the handover, wherein the time is predicted using an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) model.39.The method of claim 37, wherein the received indication message includes an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) model or an AI / ML model identifier (ID) for the AI / ML model used to identify the PHO event.40.The method of claim 37, wherein the received indication message includes a measurement configuration indicated by the UE for use in the handover mode.41.An apparatus comprising means to perform the method of any of claim 1 to claim 40.42.A computer-readable media comprising instructions to cause an electronic device, upon execution of the instructions by one or more processors of the electronic device, to perform the method of any of claim 1 to claim 40.43.An apparatus comprising logic, modules, or circuitry to perform the method of any of claim 1 to claim 40.44.A baseband processor for a user equipment (UE) configured to cause the UE to perform the method of any of claim 1 to claim 28.45.A baseband processor for a base station configured to cause the base station to perform the method of any of claim 29 to claim 40.

Images