Systems and methods for consistent artificial intelligence / machine learning associated identifier use across multiple cells

Abstract

Systems and methods for consistent artificial intelligence (AI) / machine learning (ML) associated identifier (ID) use across multiple cells are discussed. In some embodiments a user equipment (UE) receives a minimization of drive test (MDT) configuration that includes a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated ID corresponds to a network-side condition for network signaling. In other embodiments, the UE receives a channel state information (CSI) configuration that includes such a consistency area configuration. The consistency area may cover more than a single cell and less than an entire public land mobile network (PLMN). When the UE is within the consistency area, it receives an indication of the associated ID from the network, determines, in response to being in the consistency area and to receiving the indication, that network signaling is transmitted according to the network-side condition, and performs AI / ML procedures accordingly. Corresponding network behavior is discussed.

Description

SYSTEMS AND METHODS FOR CONSISTENT ARTIFICIAL INTELLIGENCE / MACHINE LEARNING ASSOCIATED IDENTIFIER USE ACROSS MULTIPLE CELLSTECHNICAL FIELD

[0001] This application relates generally to wireless communication systems, including wireless communication systems using artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) associated identifiers (IDs) .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. 1A illustrates a diagram showing that a network sends a logged measurement configuration corresponding to the use of logged MDT and that communicates consistency area information to a UE.

[0010] FIG. 1B illustrates a LoggedMeasuermentConfiguration IE that may be included as part of the logged measurement configuration sent from the network to the UE.

[0011] FIG. 2A and FIG. 2B together illustrate a MeasObjectNR IE as may be used to identify a measurement object corresponding to a consistency area that is provided as part of an immediate MDT configuration.

[0012] FIG. 3 illustrates a CSI-ResourceConfig IE having an AssociationID IE made up of one or more AI-BM-consistencyAreaConfig IEs.

[0013] FIG. 4 illustrates details of an AI-BM-consistencyAreaConfig IE.

[0014] FIG. 5 illustrates a first CSI-ResourceConfig IE that configures a set B of reference signals and a second CSI-ResourceConfig IE that configures a set A of reference signals.

[0015] FIG. 6A and FIG. 6B together illustrate an example CSI-MeasConfig IE that may be used to configure a consistency area to a UE.

[0016] FIG. 7 illustrates a method of a UE, according to embodiments discussed herein.

[0017] FIG. 8 illustrates a method of a base station, according to embodiments discussed herein.

[0018] FIG. 9 illustrates a method of a UE, according to embodiments discussed herein.

[0019] FIG. 10 illustrates a method of a base station, according to embodiments discussed herein.

[0020] FIG. 11 illustrates an example architecture of a wireless communication system, according to embodiments disclosed herein.

[0021] FIG. 12 illustrates a system for performing signaling between a wireless device and a network device, according to embodiments disclosed herein.DETAILED DESCRIPTION

[0022] 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.

[0023] In some wireless communication systems, artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) models may be used. For example, in some cases, an AI / ML model may be used for beam management (BM) purposes. In these cases, the AI / ML model may be trained to use network signaling to provide one or more predicted beam measurements. Through the use of the AI / ML model, the UE may be enabled to transmit beam measurement predictions for one or more beams that was not actually tested by the UE, thereby saving network signaling resources over cases where the UE tests for (rather than predicts for) such beams using actual network signaling.

[0024] As another example, an AI / ML model may be used to perform channel state information (CSI) compression and / or decompression. In such cases, the AI / ML model may be used to compress CSI at the UE and decompress the CSI at the network. The use of compressed CSI in the transmission may represent a more efficient use of network signaling resources over systems that instead transmit uncompressed CSI.

[0025] In some wireless communication systems, with respect to the use of inferences based on the use of AI / ML models, it may be desirable to ensure consistency with respect to applicable network-side condition (s) (referred to herein also as “network-side  additional condition (s) ” ) for network signaling that is sent from a base station to a UE across the training stage for the model, the inference (use) stage for the AI / ML model, and a performance monitoring stage for the AI / ML model. In some such contexts, it may be that an associated identifier (ID) is used to achieve / ensure alignment on the applicable network-side additional condition (s) that apply to the network signaling as between the network side and the UE side.

[0026] Embodiments disclosed herein relate to the use of associated IDs that are used to facilitate data collection and inferencing with respect to AI / ML model use cases. Within such contexts, it may be understood that a same associated ID that is used in an RRC configuration for a data collection procedure for training an AI / ML model is also used in a corresponding configuration for an inferencing procedure that uses the AI / ML model, in order to ensure compatibility / consistency as between the data collection procedure and the inferencing procedure. When so used, the associated ID may thus be understood to indicate or represent, in an abstracted way, the applicable network-side additional condition (s) for the corresponding network signaling.

[0027] In some wireless communication systems, for UE-sided AI / ML model (s) (AL / ML models developed (e.g., trained, updated) at the UE side) , the following procedure outline may be assumed.

[0028] First, for data collection, the network signals any data collection related configuration (s) and their associated ID (s) to the UE (s) . Note that each associated ID for each sub-use case may be understood to relate with a particular set of network-side additional condition (s) . Then, the UE (s) collect the data corresponding to the associated ID(s) using the signaling that corresponds to the additional condition (s) as identified by the associated ID (s) . Then, the UE (s) develop (e.g., train, update) UE-side AI / ML model (s) based on the collected data. The AI / ML model (s) so developed correspond to the associated ID (s) for the network signaling used for their development. Then, the UE(s) report information of their AI / ML model (s) corresponding to the associated ID (s) to the network. A model ID is determined / assigned for each AI / ML model. In some cases, it may be that the network assigns the model ID. In some cases, it may be that the UE assigns the model ID and reports it to the network.

[0029] With respect to the relationship between model ID (s) and the associated ID (s) , various cases are possible. In some cases, the associated ID (s) are assumed as the applicable model ID (s) . In such cases, the determination of a model ID (e.g., by the UE  or the network) as just described is not needed / simply collapses to the use of the associated ID for the data used to develop the model.

[0030] In other cases, the model ID may be determined accordingly to pre-defined rule (s) in a specification for the wireless communication system.

[0031] The UE report of information of an AI / ML model corresponding to an associated IDs to the network is intended to facilitate the use of inferencing using the AI / ML model. In cases where the associated ID is used as the model ID, it may be that the assignment of a (separate) model ID as part of this UE reporting element is not used (e.g., the UE simply uses / reports the associated ID) .

[0032] Embodiments herein relate to relationship between an associated ID and network signaling that is intended for use with an AI / ML model (e.g., for development and / or inferencing purposes) . Accordingly, discussion herein may expressly relate an AI / ML model to a corresponding associated ID. It should be understood, corresponding to embodiments discussed herein, that a model ID that is known to correspond to an associated ID could be substituted into such cases for use instead of the associated ID itself, as appropriate (e.g., in cases where the model ID is different than the associated ID) .

[0033] For some wireless communication systems, it may be the case that a UE assumes that network-side additional condition (s) as represented by a given associated ID remain consistent as to the associated ID representation at least within a same cell. It may be beneficial to provide mechanisms to extend this UE assumption of consistent associated ID meaning across multiple cells. Accordingly, embodiments herein relate to cases where an associated ID meaning (e.g., the particular character of network-side additional condition represented by an associated ID) is the same across multiple cells of the wireless communication system.

[0034] For some wireless communication systems, for network-side data collection (e.g., for BM use cases) , base-station-centric and operations, administration, and maintenance (OAM) -centric approaches may be considered. Further, it may be that a same measurement framework is applied to both base-station-centric data collection and OAM-centric data collection for network-side data collection. Finally, enhancements to minimization of drive tests (MDT) (e.g., logged MDT and / or immediate MDT) data collection frameworks (e.g., for training) may be considered.

[0035] Various wireless communication systems may make differing assumptions about associated ID meaning consistency. For example, in some approaches, an associated ID may be understood as a public land mobile network (PLMN) assigned / PLMN-unique associated ID that represents a same network-side additional condition across an entire PLMN. In other approaches, it may be understood that an associated ID is consistent in meaning only within the bounds of a single serving cell where that associated ID is used.

[0036] Note that embodiments herein may relate in particular to cases where the meaning of an associated ID is consistent over an area that covers more than a single cell and less than an entire PLMN.

[0037] The use of a consistent meaning for an associated ID across multiple cells provides a relative relaxation of UE data collection and implementation burdens relative to the case where an associated ID can only be assumed to be consistent within a single cell. This accordingly reduces overall UE complexity.

[0038] Note that while providing for consistency of an associated ID meaning across multiple cells may potentially represent a relative increase network complexity over a case where associated ID meanings are consistent only within a single cell, it may be considered a beneficial tradeoff as compared to the complexity that would be required at UEs for cases where an associated ID meaning can be assumed to be consistent on only a cell basis.

[0039] Accordingly, embodiments herein propose various options for using associated IDs having consistent meanings across multiple cells. As used herein, the area in which the meaning of an associated ID remains consistent with respect to at least the network-side additional conditions represented by that associated ID may be referred to as a “consistency area. ”

[0040] In a first set of embodiments, an MDT framework is leveraged for purposes of indicating a consistency area to a UE for purposes of data collection. These discussions may relate to UE-sided AI / ML models.

[0041] In a second set of embodiments, a CSI framework is leveraged for purposes of data collection, inferencing, and / or performance monitoring. These discussions may relate to UE-sided AI / ML models.

[0042] Embodiments for MDT Frameworks for the use of Consistency Areas

[0043] Embodiments for using MDT signaling frameworks for data collection purposes for a defined consistency area are now discussed. In various wireless communication systems, an MDT framework may be configured at the UE such that the UE performs data collection for the network. This data may include, for example, measurements of carriers / cells that are taken by the UE, associated timestamps, etc., as the UE travels throughout the wireless communication system. This information may be useful to have at the network side for network planning and adaptation purposes.

[0044] As contemplated herein, the MDT framework configuration may also be used to configure the UE with a consistency area corresponding to the use of associated IDs of AI / ML models. To signal an associated ID that applies across multiple cells, the associated ID can be linked / signaled via a mechanism that corresponds to a configuration for a logged MDT specification.

[0045] In such cases, it may be understood that those measurements collected at the UE as a result of a consistency area configuration in the MDT framework are not (necessarily) reported to the network, but are used for development and / or inferencing using an AI / ML model associated with the associated ID. The UE assumes that network-side additional condition (s) identified as corresponding to a same associated ID within this consistency area are consistent.

[0046] MDT framework embodiments as corresponding to the use of a logged MDT configuration are now discussed. FIG. 1A illustrates a diagram 100 showing that a network 102 sends 104 a UE 106 a logged measurement configuration for use.

[0047] FIG. 1B illustrates a LoggedMeasuermentConfiguration information element (IE) 108 that may be included as part of the logged measurement configuration sent from the network 102 to the UE 106. The LoggedMeasuermentConfiguration IE 108 may include a ConsistencyAreaConfiguration IE 110 that configures a consistency area for the consistent use of associated ID (s) to the UE.

[0048] Such a logged MDT case for identifying a consistency area to the UE (e.g., as illustrated in FIG. 1A and FIG. 1B) may be useful to the UE in cases where the UE is (e.g., later enters) one of a radio resource control (RRC) idle mode or an RRC inactive mode.

[0049] MDT framework embodiments as corresponding to the use of an immediate MDT configuration are now discussed.

[0050] In some wireless communication systems using immediate MDT, RAN measurements and / or UE measurements may be configured. The configuration for UE measurements may be based on one or more existing RRC measurement procedures for configuration and reporting, with some extensions for location information.

[0051] Note that in some such cases, no extensions related to a time stamp are expected for immediate MDT (it may be that a time stamp is expected to be provided by the base station / radio network controller (RNC) ) .

[0052] Under immediate MDT, if an area scope is included in the MDT configuration provided by the RAN, the UE is configured with respective measurement when the UE is connected to a cell that is part of the configured area scope.

[0053] In such cases, the network may indicate to the UE, as part of the immediate MDT configuration, one or more measurement objects that make up the consistency area. In other words, the immediate MDT configuration may define a consistency area as a useable area scope.

[0054] This may be done by using one or more measurement object configurations as part of the immediate MDT configuration. The measurement object configurations may be one or more MeasObjectNR IEs. FIG. 2A and FIG. 2B together illustrate a MeasObjectNR IE 200 as may be used to identify a measurement object in such cases. For example, a csi-ResourceConfig IE can be included as part of / in a ReferenceSignalConfig field within a MeasObjectNR IEs, where a csi-ResourceConfig IE indicates an associated ID (e.g., in the manner discussed in relation to FIG. 3 herein) .

[0055] Such an immediate MDT case for identifying a consistency area to the UE may be useful to the UE in cases where the UE is in an RRC connected mode.

[0056] Embodiments for CSI Frameworks for the use of Consistency Areas

[0057] Embodiments for using CSI signaling frameworks for data collection purposes for a defined consistency area are now discussed. In various wireless communication systems, CSI resources may be configured at the UE such that the UE takes measurements on the resources and provides CSI feedback to the network. This feedback indicates information about the channel between the UE and the network.

[0058] As contemplated herein, the CSI configuration framework may also be used to configure the UE with a consistency area corresponding to the use of associated IDs of AI / ML models.

[0059] For example, it is contemplated that in some embodiments, the network may configure the consistency area within one or more CSI-resourceConfig IEs. The use of one or more CSI-ResourceConfig IEs as is described herein may be understood to be examples of the use of CSI configuration as discussed herein.

[0060] FIG. 3 illustrates a CSI-ResourceConfig IE 300 having an AssociationID IE 302 made up of one or more AI-BM-consistencyAreaConfig IEs.

[0061] Further, FIG. 4 illustrates details of an AI-BM-consistencyAreaConfig IE 400. The AI-BM-consistencyAreaConfig IE 400 includes a consistencyConfigID parameter 402 that relates the associated ID for the consistency area being defined by the CSI configuration. The AI-BM-consistencyAreaConfig IE 400 also uses a listing of physical cell IDs 404 to inform the UE which cells are in the consistency area for the defined associated ID, as illustrated.

[0062] Note that an AI-BM-consistencyAreaConfig IE 400 may be correspond to one of the one or more AI-BM-consistencyAreaConfig IEs within the AssociationID IE 302 as discussed in relation to FIG. 3.

[0063] In cases for AI / ML use corresponding to BM predictions, the UE may be configured with each of a set A of reference signals and a set B of reference signals. The set A of reference signals corresponds to beams which are measured for ground truth information and / or for performance monitoring, and the set B of reference signals corresponds to beams which are measured to make the BM prediction. In some embodiments, a set A of reference signals may include synchronization signal blocks (SSBs) and / or channel state information reference signals (CSI-RSs) . In some embodiments, a set B of reference signals may include CSI-RSs.

[0064] The CSI-ResourceConfig IE 300 of FIG. 3 is consistent with a case where a single CSI-ResourceConfig IE (the CSI-ResourceConfig IE 300) is used to configure for both a set A of reference signals and a set B of reference signals.

[0065] However, in alternative cases, it may be that a first CSI-ResourceConfig IE is used to configure a set A of reference signals and a second CSI-ResourceConfig IE is used to configure a set B of reference signals. FIG. 5 illustrates a first CSI-ResourceConfig IE 502 that configures a set B of reference signals and a second CSI-ResourceConfig IE 504 that configures a set A of reference signals.

[0066] As illustrated, the first CSI-ResourceConfig IE 502 includes a first AssociationID IE 506 that identifies a consistency area ID and physical cell IDs within  that consistency area (refer to discussion of the AI-BM-consistencyAreaConfig IE 400 of FIG. 4) . Further, the second CSI-ResourceConfig IE 504 includes a second AssociationID IE 508 that identifies a consistency area ID and physical cell IDs within that consistency area (again, refer to discussion of the AI-BM-consistencyAreaConfig IE 400 of FIG. 4) .

[0067] Note that in cases as in FIG. 5 where a first CSI-ResourceConfig IE is used to configure the set A of beams and a second CSI-ResourceConfig IE is used to configure the set B of beams, the consistency area configuration (e.g., a first AssociationID IE providing an association ID and identifying constituent cells, etc. ) may be equivalent in each of the CSI-ResourceConfig IEs. Accordingly, it may be understood that, in the example provided in FIG. 5, the first AssociationID IE 506 of the first CSI-ResourceConfig IE 502 is equivalent to the second AssociationID IE 508 of the second CSI-ResourceConfig IE 504.

[0068] In some embodiments, the network may configure the consistency area using a CSI-MeasConfig IE (e.g., that includes a NZP-CSI-RS-ResourceSet IE and a csi-SSB-resourceSet IE) . The uses of a CSI-MeasConfig IE as is described herein may be understood to be examples of the use of CSI configuration as discussed herein.

[0069] FIG. 6A and FIG. 6B together illustrate an example CSI-MeasConfig IE 600 that may be used to configure a consistency area to the UE. Within a CSI-MeasConfig IE, different nzp-CSI-RS-ResourceSets can be configured. In one embodiment, one nzp-CSI-RS-ResourceSet can be used to configure a set A of reference signals and a set B of reference signals for data collection for training, and an associated ID and a corresponding AI-BM-consistencyAreaConfig can be configured within the nzp-CSI-RS-ResourceSet. In another embodiment, a first nzp-CSI-RS-ResourceSet is configured for a set A of reference signals, a second nzp-CSI-RS-ResourceSet is configured for a set B of reference signals, and an associated ID and a corresponding AI-BM-consistencyAreaConfig can be configured to link the two sets.

[0070] Examples of Consistency Area Bounds

[0071] As is described elsewhere herein, the network may configure a consistency area using an MDT framework-based mechanism (e.g., where the network can configure the consistency area in logged measurement configuration for logged MDT or in a measurement configuration used in an immediate MDT configuration) . Further, the  network may configure a consistency area using a CSI framework-based mechanism (e.g., using one or more CSI-ResourceConfig IE (s) and / or CSI-MeasConfig IE (s) of a CSI configuration) .

[0072] Examples of consistency area bounds that may be represented in either MDT framework-based mechanisms or CSI framework-based mechanisms include / may correspond to:

[0073] ● A list of global cell identifiers for a PLMN,

[0074] ● A list of cell IDs (e.g., physical cell identities (PCIs) ) and corresponding frequencies,

[0075] ● A list of public network integrated non-public networks (PNI-NPNs)

[0076] ● A list of stand-alone non-public networks (SNPNs)

[0077] ● A list of tracking areas for a PLMN

[0078] ● A list of location areas for a PLMN

[0079] ● A list of routing areas for a PLMN

[0080] ● A list of neighboring cells to the UE

[0081] ● A list of RAN area codes (RANACs)

[0082] ● A list of area IDs (e.g., similar to a systemInformationAreaID IE as may be used in some wireless communication systems)

[0083] ● A list of PCIs

[0084] As is described herein, an associated ID may be linked to the consistency area. Then, for UE to perform data collection, categorization and / or model training, the data samples within the consistency area can be measured and logged for training.

[0085] In some embodiments, the network may request the UE to report dataset (s) and / or AI / ML model (s) corresponding to one or more associated ID (s) . In such cases, when the UE reports dataset (s) and / or AI / ML model (s) , the UE includes their associated ID(s) .

[0086] FIG. 7 illustrates a method 700 of a UE, according to embodiments discussed herein. The method 700 includes receiving 702, from a base station, an MDT configuration comprising a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated ID corresponds to a network-side condition for network signaling. The method 700 further includes determining 704, based on the consistency area configuration, that the UE is within the consistency area. The method 700 further  includes receiving 706, from the base station, corresponding to a transmission of the network signaling by the base station, an indication of the associated ID. The method 700 further includes determining 708, in response to determining that the UE is in the consistency area and to receiving the indication of the associated ID, that the network signaling is transmitted according to the network-side condition. The method 700 further includes collecting 710 a dataset based on the network signaling. The method 700 further includes applying 712 the dataset as part of an AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area at the UE.

[0087] In some embodiments of the method 700, the consistency area covers more than a single cell and less than an entire PLMN.

[0088] In some embodiments of the method 700, the AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area comprises training an AI / ML model for the associated ID and the consistency area using the dataset.

[0089] In some embodiments of the method 700, the AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area comprises generating an inference by applying the dataset with an AI / ML model for the associated ID and the consistency area. In some such embodiments, the method 700 further includes transmitting the inference to the base station.

[0090] In some embodiments of the method 700, the consistency area configuration comprises a loggedMeasurementConfiguration IE.

[0091] In some embodiments of the method 700, the consistency area configuration comprises a MeasObjectNR IE.

[0092] In some embodiments of the method 700, the consistency area configuration identifies the consistency area using any of: one or more CGIs, one or more cell IDs and corresponding frequencies, a first listing of one or more PNI-NPNs, a second listing of one or more SNPN, a third listing of one or more tracking areas, a fourth listing of one or more location areas, a fifth listing of one or more routing areas, a sixth listing of one or more neighboring cells to the UE, one or more RANACs, one or more area IDs, and one or more PCIs.

[0093] FIG. 8 illustrates a method 800 of a base station, according to embodiments discussed herein. The method 800 includes transmitting 802, to a UE, an MDT configuration comprising a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated ID corresponds to a network-side condition for network  signaling. The method 800 further includes transmitting 804, to the UE, an indication of the associated ID. The method 800 further includes transmitting 806, after transmitting the indication of the associated ID, the network signaling according to the network-side condition.

[0094] In some embodiments, the method 800 further includes receiving, from the UE, an inference corresponding to the network signaling.

[0095] In some embodiments of the method 800, the consistency area covers more than a single cell and less than an entire PLMN.

[0096] In some embodiments of the method 800, the consistency area configuration comprises a loggedMeasurementConfiguration IE.

[0097] In some embodiments of the method 800, the consistency area configuration comprises a MeasObjectNR IE.

[0098] In some embodiments of the method 800, the consistency area configuration identifies the consistency area using any of: one or more CGIs, one or more cell IDs and corresponding frequencies, a first listing of one or more PNI-NPNs, a second listing of one or more SNPN, a third listing of one or more tracking areas, a fourth listing of one or more location areas, a fifth listing of one or more routing areas, a sixth listing of one or more neighboring cells to the UE, one or more RANACs, and one or more area IDs, and one or more PCIs

[0099] FIG. 9 illustrates a method 900 of a UE, according to embodiments discussed herein. The method 900 includes receiving 902, from a base station, a CSI configuration comprising a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated ID corresponds to a network-side condition for network signaling. The method 900 further includes determining 904, based on the consistency area configuration, that the UE is within the consistency area. The method 900 further includes receiving 906, from the base station, corresponding to a transmission of the network signaling by the base station, an indication of the associated ID. The method 900 further includes determining 908, in response to determining that the UE is in the consistency area and to receiving the indication of the associated ID, that the network signaling is transmitted according to the network-side condition. The method 900 further includes collecting 910 a dataset based on the network signaling. The method 900 further includes applying 912the dataset as part of an AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area at the UE.

[0100] In some embodiments of the method 900, the consistency area covers more than a single cell and less than an entire PLMN.

[0101] In some embodiments of the method 900, the AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area comprises training an AI / ML model for the associated ID and the consistency area using the dataset.

[0102] In some embodiments of the method 900, the AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area comprises generating an inference by applying the dataset with an AI / ML model for the associated ID and the consistency area. In some such embodiments, the method 900 further includes transmitting the inference to the base station.

[0103] In some embodiments of the method 900, a first CSI-ResourceConfig IE of the CSI configuration comprises the consistency area configuration. In some such embodiments, a second CSI-ResourceConfig IE of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.

[0104] In some embodiments of the method 900, a CSI-MeasConfig IE of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.

[0105] In some embodiments of the method 900, the consistency area configuration identifies the consistency area using any of: one or more CGIs, one or more cell IDs and corresponding frequencies, a first listing of one or more PNI-NPNs, a second listing of one or more SNPN, a third listing of one or more tracking areas, a fourth listing of one or more location areas, a fifth listing of one or more routing areas, a sixth listing of one or more neighboring cells to the UE, one or more RANACs, one or more area IDs, and one or more PCIs.

[0106] FIG. 10 illustrates a method 1000 of a base station, according to embodiments discussed herein. The method 1000 includes transmitting 1002, to a UE, a CSI configuration comprising a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated ID corresponds to a network-side condition for network signaling. The method 1000 further includes transmitting 1004, to the UE, an indication of the associated ID. The method 1000 further includes transmitting 1006, after transmitting the indication of the associated ID, the network signaling according to the network-side condition.

[0107] In some embodiments, the method 1000 further includes receiving, from the UE, an inference corresponding to the network signaling.

[0108] In some embodiments of the method 1000, the consistency area covers more than a single cell and less than an entire PLMN.

[0109] In some embodiments of the method 1000, a first CSI-ResourceConfig IE of the CSI configuration comprises the consistency area configuration. In some such embodiments, a second CSI-ResourceConfig IE of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.

[0110] In some embodiments of the method 1000, a CSI-MeasConfig IE of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.

[0111] In some embodiments of the method 1000, the consistency area configuration identifies the consistency area using any of: one or more CGIs, one or more cell IDs and corresponding frequencies, a first listing of one or more PNI-NPNs, a second listing of one or more SNPN, a third listing of one or more tracking areas, a fourth listing of one or more location areas, a fifth listing of one or more routing areas, a sixth listing of one or more neighboring cells to the UE, one or more RANACs, one or more area IDs, and one or more PCIs.

[0112] FIG. 11 illustrates an example architecture of a wireless communication system 1100, according to embodiments disclosed herein. The following description is provided for an example wireless communication system 1100 that operates in conjunction with the LTE system standards and / or 5G or NR system standards as provided by 3GPP technical specifications.

[0113] As shown by FIG. 11, the wireless communication system 1100 includes UE 1102 and UE 1104 (although any number of UEs may be used) . In this example, the UE 1102 and the UE 1104 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.

[0114] The UE 1102 and UE 1104 may be configured to communicatively couple with a RAN 1106. In embodiments, the RAN 1106 may be NG-RAN, E-UTRAN, etc. The UE 1102 and UE 1104 utilize connections (or channels) (shown as connection 1108 and connection 1110, respectively) with the RAN 1106, each of which comprises a physical communications interface. The RAN 1106 can include one or more base stations (such as base station 1112 and base station 1114) that enable the connection 1108 and connection 1110.

[0115] In this example, the connection 1108 and connection 1110 are air interfaces to enable such communicative coupling, and may be consistent with RAT (s) used by the RAN 1106, such as, for example, an LTE and / or NR.

[0116] In some embodiments, the UE 1102 and UE 1104 may also directly exchange communication data via a sidelink interface 1116. The UE 1104 is shown to be configured to access an access point (shown as AP 1118) via connection 1120. By way of example, the connection 1120 can comprise a local wireless connection, such as a connection consistent with any IEEE 802.11 protocol, wherein the AP 1118 may comprise a router. In this example, the AP 1118 may be connected to another network (for example, the Internet) without going through a CN 1124.

[0117] In embodiments, the UE 1102 and UE 1104 can be configured to communicate using orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication signals with each other or with the base station 1112 and / or the base station 1114 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.

[0118] In some embodiments, all or parts of the base station 1112 or base station 1114 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 1112 or base station 1114 may be configured to communicate with one another via interface 1122. In embodiments where the wireless communication system 1100 is an LTE system (e.g., when the CN 1124 is an EPC) , the interface 1122 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 1100 is an NR system (e.g., when CN 1124 is a 5GC) , the interface 1122 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 1112 (e.g., a gNB) connecting to 5GC and an eNB, and / or between two eNBs connecting to 5GC (e.g., CN 1124) .

[0119] The RAN 1106 is shown to be communicatively coupled to the CN 1124. The CN 1124 may comprise one or more network elements 1126, which are configured to offer various data and telecommunications services to customers / subscribers (e.g., users of UE 1102 and UE 1104) who are connected to the CN 1124 via the RAN 1106. The components of the CN 1124 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) .

[0120] In embodiments, the CN 1124 may be an EPC, and the RAN 1106 may be connected with the CN 1124 via an S1 interface 1128. In embodiments, the S1 interface 1128 may be split into two parts, an S1 user plane (S1-U) interface, which carries traffic data between the base station 1112 or base station 1114 and a serving gateway (S-GW) , and the S1-MME interface, which is a signaling interface between the base station 1112 or base station 1114 and mobility management entities (MMEs) .

[0121] In embodiments, the CN 1124 may be a 5GC, and the RAN 1106 may be connected with the CN 1124 via an NG interface 1128. In embodiments, the NG interface 1128 may be split into two parts, an NG user plane (NG-U) interface, which carries traffic data between the base station 1112 or base station 1114 and a user plane function (UPF) , and the S1 control plane (NG-C) interface, which is a signaling interface between the base station 1112 or base station 1114 and access and mobility management functions (AMFs) .

[0122] Generally, an application server 1130 may be an element offering applications that use internet protocol (IP) bearer resources with the CN 1124 (e.g., packet switched data services) . The application server 1130 can also be configured to support one or more communication services (e.g., VoIP sessions, group communication sessions, etc. ) for the UE 1102 and UE 1104 via the CN 1124. The application server 1130 may communicate with the CN 1124 through an IP communications interface 1132.

[0123] FIG. 12 illustrates a system 1200 for performing signaling 1234 between a wireless device 1202 and a network device 1218, according to embodiments disclosed herein. The system 1200 may be a portion of a wireless communications system as herein described. The wireless device 1202 may be, for example, a UE of a wireless communication system. The network device 1218 may be, for example, a base station (e.g., an eNB or a gNB) of a wireless communication system.

[0124] The wireless device 1202 may include one or more processor (s) 1204. The processor (s) 1204 may execute instructions such that various operations of the wireless device 1202 are performed, as described herein. The processor (s) 1204 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.

[0125] The wireless device 1202 may include a memory 1206. The memory 1206 may be a non-transitory computer-readable storage medium that stores instructions 1208 (which may include, for example, the instructions being executed by the processor (s) 1204) . The instructions 1208 may also be referred to as program code or a computer program. The memory 1206 may also store data used by, and results computed by, the processor (s) 1204.

[0126] The wireless device 1202 may include one or more transceiver (s) 1210 that may include radio frequency (RF) transmitter circuitry and / or receiver circuitry that use the antenna (s) 1212 of the wireless device 1202 to facilitate signaling (e.g., the signaling 1234) to and / or from the wireless device 1202 with other devices (e.g., the network device 1218) according to corresponding RATs.

[0127] The wireless device 1202 may include one or more antenna (s) 1212 (e.g., one, two, four, or more) . For embodiments with multiple antenna (s) 1212, the wireless device 1202 may leverage the spatial diversity of such multiple antenna (s) 1212 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 1202 may be accomplished according to precoding (or digital beamforming) that is applied at the wireless device 1202 that multiplexes the data streams across the antenna (s) 1212 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) .

[0128] In certain embodiments having multiple antennas, the wireless device 1202 may implement analog beamforming techniques, whereby phases of the signals sent by the antenna (s) 1212 are relatively adjusted such that the (joint) transmission of the antenna (s) 1212 can be directed (this is sometimes referred to as beam steering) .

[0129] The wireless device 1202 may include one or more interface (s) 1214. The interface (s) 1214 may be used to provide input to or output from the wireless device 1202. For example, a wireless device 1202 that is a UE may include interface (s) 1214 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) 1210 / antenna (s) 1212 already described) that allow for communication between the UE and other devices and may operate according to known protocols (e.g.,  and the like) .

[0130] The wireless device 1202 may include a consistency area module 1216. The consistency area module 1216 may be implemented via hardware, software, or combinations thereof. For example, the consistency area module 1216 may be implemented as a processor, circuit, and / or instructions 1208 stored in the memory 1206 and executed by the processor (s) 1204. In some examples, the consistency area module 1216 may be integrated within the processor (s) 1204 and / or the transceiver (s) 1210. For example, the consistency area module 1216 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) 1204 or the transceiver (s) 1210.

[0131] The consistency area module 1216 may be used for various aspects of the present disclosure, for example, aspects of FIG. 7 and / or FIG. 9. The consistency area module 1216 is may configure the wireless device 1202 to receive one of an MDT configuration and a CSI configuration that includes a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated ID corresponds to a network-side condition for network signaling, determine that the wireless device 1202 is within the consistency area, receive an indication of an associated ID from the network, determine, in response to being in the consistency area and to receiving the indication,  that network signaling is transmitted according to the network-side condition, and perform AI / ML procedures accordingly, as has been discussed herein.

[0132] The network device 1218 may include one or more processor (s) 1220. The processor (s) 1220 may execute instructions such that various operations of the network device 1218 are performed, as described herein. The processor (s) 1220 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.

[0133] The network device 1218 may include a memory 1222. The memory 1222 may be a non-transitory computer-readable storage medium that stores instructions 1224 (which may include, for example, the instructions being executed by the processor (s) 1220) . The instructions 1224 may also be referred to as program code or a computer program. The memory 1222 may also store data used by, and results computed by, the processor (s) 1220.

[0134] The network device 1218 may include one or more transceiver (s) 1226 that may include RF transmitter circuitry and / or receiver circuitry that use the antenna (s) 1228 of the network device 1218 to facilitate signaling (e.g., the signaling 1234) to and / or from the network device 1218 with other devices (e.g., the wireless device 1202) according to corresponding RATs.

[0135] The network device 1218 may include one or more antenna (s) 1228 (e.g., one, two, four, or more) . In embodiments having multiple antenna (s) 1228, the network device 1218 may perform MIMO, digital beamforming, analog beamforming, beam steering, etc., as has been described.

[0136] The network device 1218 may include one or more interface (s) 1230. The interface (s) 1230 may be used to provide input to or output from the network device 1218. For example, a network device 1218 that is a base station may include interface (s) 1230 made up of transmitters, receivers, and other circuitry (e.g., other than the transceiver (s) 1226 / antenna (s) 1228 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.

[0137] The network device 1218 may include a consistency area module 1232. The consistency area module 1232 may be implemented via hardware, software, or combinations thereof. For example, the consistency area module 1232 may be implemented as a processor, circuit, and / or instructions 1224 stored in the memory 1222 and executed by the processor (s) 1220. In some examples, the consistency area module 1232 may be integrated within the processor (s) 1220 and / or the transceiver (s) 1226. For example, the consistency area module 1232 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) 1220 or the transceiver (s) 1226.

[0138] The consistency area module 1232 may be used for various aspects of the present disclosure, for example, aspects of FIG. 8 and / or FIG. 10. The consistency area module 1232 is may configure the network device 1218 to send, to a UE, one of an MDT configuration and a CSI configuration that includes a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated ID corresponds to a network-side condition for network signaling, transmit, to the UE, an indication of the associated ID, and transmit, after transmitting the indication of the associated ID, the network signaling according to the network-side condition, as has been discussed herein.

[0139] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising means to perform one or more elements of any of the method 700 and the method 900. This apparatus may be, for example, an apparatus of a UE (such as a wireless device 1202 that is a UE, as described herein) .

[0140] 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 700 and the method 900. This non-transitory computer-readable media may be, for example, a memory of a UE (such as a memory 1206 of a wireless device 1202 that is a UE, as described herein) .

[0141] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising logic, modules, or circuitry to perform one or more elements of any of the method 700 and the method 900. This apparatus may be, for example, an apparatus of a UE (such as a wireless device 1202 that is a UE, as described herein) .

[0142] 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 700 and the method 900. This apparatus may be, for example, an apparatus of a UE (such as a wireless device 1202 that is a UE, as described herein) .

[0143] Embodiments contemplated herein include a signal as described in or related to one or more elements of any of the method 700 and the method 900.

[0144] 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 700 and the method 900. The processor may be a processor of a UE (such as a processor (s) 1204 of a wireless device 1202 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 1206 of a wireless device 1202 that is a UE, as described herein) .

[0145] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising means to perform one or more elements of any of the method 800 and the method 1000. This apparatus may be, for example, an apparatus of a base station (such as a network device 1218 that is a base station, as described herein) .

[0146] 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 800 and the method 1000. This non-transitory computer-readable media may be, for example, a memory of a base station (such as a memory 1222 of a network device 1218 that is a base station, as described herein) .

[0147] Embodiments contemplated herein include an apparatus comprising logic, modules, or circuitry to perform one or more elements of any of the method 800 and the method 1000. This apparatus may be, for example, an apparatus of a base station (such as a network device 1218 that is a base station, as described herein) .

[0148] 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 800 and the method 1000. This apparatus may be, for example, an apparatus of a base station (such as a network device 1218 that is a base station, as described herein) .

[0149] Embodiments contemplated herein include a signal as described in or related to one or more elements of any of the method 800 and the method 1000.

[0150] 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 any of the method 800 and the method 1000. The processor may be a processor of a base station (such as a processor (s) 1220 of a network device 1218 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 1222 of a network device 1218 that is a base station, as described herein) .

[0151] 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.

[0152] 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.

[0153] 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.

[0154] 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.

[0155] 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.

[0156] 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 of a user equipment (UE) , comprising:receiving, from a base station, a minimization of drive test (MDT) configuration comprising a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated identifier (ID) corresponds to a network-side condition for network signaling;determining, based on the consistency area configuration, that the UE is within the consistency area;receiving, from the base station, corresponding to a transmission of the network signaling by the base station, an indication of the associated ID;determining, in response to determining that the UE is in the consistency area and to receiving the indication of the associated ID, that the network signaling is transmitted according to the network-side condition;collecting a dataset based on the network signaling; andapplying the dataset as part of an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) procedure corresponding to the associated ID and the consistency area at the UE.2.The method of claim 1, wherein the consistency area covers more than a single cell and less than an entire public land mobile network (PLMN) .3.The method of claim 1, wherein the AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area comprises training an AI / ML model for the associated ID and the consistency area using the dataset.4.The method of claim 1, wherein the AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area comprises generating an inference by applying the dataset with an AI / ML model for the associated ID and the consistency area.5.The method of claim 4, further comprising transmitting the inference to the base station.6.The method of claim 1, wherein the consistency area configuration comprises a loggedMeasurementConfiguration information element (IE) .7.The method of claim 1, wherein the consistency area configuration comprises a MeasObjectNR information element (IE) .8.The method of claim 1, wherein the consistency area configuration identifies the consistency area using any of:one or more global cell identities (CGIs) ,one or more cell identities (IDs) and corresponding frequencies,a first listing of one or more public network integrated non-public networks (PNI-NPNs) ,a second listing of one or more stand-alone non-public networks (SNPN) ,a third listing of one or more tracking areas,a fourth listing of one or more location areas,a fifth listing of one or more routing areas,a sixth listing of one or more neighboring cells to the UE,one or more RAN area codes (RANACs) ,one or more area IDs, andone or more physical cell IDs (PCIs) .9.A method of a base station, comprising:transmitting, to a user equipment (UE) , a minimization of drive test (MDT) configuration comprising a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated identifier (ID) corresponds to a network-side condition for network signaling;transmitting, to the UE, an indication of the associated ID; andtransmitting, after transmitting the indication of the associated ID, the network signaling according to the network-side condition.10.The method of claim 9, further comprising receiving, from the UE, an inference corresponding to the network signaling.11.The method of claim 9, wherein the consistency area covers more than a single cell and less than an entire public land mobile network (PLMN) .12.The method of claim 9, wherein the consistency area configuration comprises a loggedMeasurementConfiguration information element (IE) .13.The method of claim 9, wherein the consistency area configuration comprises a MeasObjectNR information element (IE) .14.The method of claim 9, wherein the consistency area configuration identifies the consistency area using any of:one or more global cell identities (CGIs) ,one or more cell identities (IDs) and corresponding frequencies,a first listing of one or more public network integrated non-public networks (PNI-NPNs) ,a second listing of one or more stand-alone non-public networks (SNPN) ,a third listing of one or more tracking areas,a fourth listing of one or more location areas,a fifth listing of one or more routing areas,a sixth listing of one or more neighboring cells to the UE,one or more RAN area codes (RANACs) , andone or more area IDs, andone or more physical cell IDs (PCIs) .15.A method of a user equipment (UE) , comprising:receiving, from a base station, a channel state information (CSI) configuration comprising a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated identifier (ID) corresponds to a network-side condition for network signaling;determining, based on the consistency area configuration, that the UE is within the consistency area;receiving, from the base station, corresponding to a transmission of the network signaling by the base station, an indication of the associated ID;determining, in response to determining that the UE is in the consistency area and to receiving the indication of the associated ID, that the network signaling is transmitted according to the network-side condition;collecting a dataset based on the network signaling; andapplying the dataset as part of an artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) procedure corresponding to the associated ID and the consistency area at the UE.16.The method of claim 15, wherein the consistency area covers more than a single cell and less than an entire public land mobile network (PLMN) .17.The method of claim 15, wherein the AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area comprises training an AI / ML model for the associated ID and the consistency area using the dataset.18.The method of claim 15, wherein the AI / ML procedure corresponding to the associated ID and the consistency area comprises generating an inference by applying the dataset with an AI / ML model for the associated ID and the consistency area.19.The method of claim 18, further comprising transmitting the inference to the base station.20.The method of claim 15, wherein a first CSI-ResourceConfig information element (IE) of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.21.The method of claim 20, wherein a second CSI-ResourceConfig IE of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.22.The method of claim 15, wherein a CSI-MeasConfig information element (IE) of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.23.The method of claim 15, wherein the consistency area configuration identifies the consistency area using any of:one or more global cell identities (CGIs) ,one or more cell identities (IDs) and corresponding frequencies,a first listing of one or more public network integrated non-public networks (PNI-NPNs) ,a second listing of one or more stand-alone non-public networks (SNPN) ,a third listing of one or more tracking areas,a fourth listing of one or more location areas,a fifth listing of one or more routing areas,a sixth listing of one or more neighboring cells to the UE,one or more RAN area codes (RANACs) ,one or more area IDs, andone or more physical cell IDs (PCIs) .24.A method of a base station, comprising:transmitting, to a user equipment (UE) , a channel state information (CSI) configuration comprising a consistency area configuration that identifies a consistency area within which an associated identifier (ID) corresponds to a network-side condition for network signaling;transmitting, to the UE, an indication of the associated ID; andtransmitting, after transmitting the indication of the associated ID, the network signaling according to the network-side condition.25.The method of claim 24, further comprising receiving, from the UE, an inference corresponding to the network signaling.26.The method of claim 24, wherein the consistency area covers more than a single cell and less than an entire public land mobile network (PLMN) .27.The method of claim 24, wherein a first CSI-ResourceConfig information element (IE) of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.28.The method of claim 27, wherein a second CSI-ResourceConfig IE of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.29.The method of claim 24, wherein a CSI-MeasConfig information element (IE) of the CSI configuration comprises the consistency area configuration.30.The method of claim 24, wherein the consistency area configuration identifies the consistency area using any of:one or more global cell identities (CGIs) ,one or more cell identities (IDs) and corresponding frequencies,a first listing of one or more public network integrated non-public networks (PNI-NPNs) ,a second listing of one or more stand-alone non-public networks (SNPN) ,a third listing of one or more tracking areas,a fourth listing of one or more location areas,a fifth listing of one or more routing areas,a sixth listing of one or more neighboring cells to the UE,one or more RAN area codes (RANACs) ,one or more area IDs, andone or more physical cell IDs (PCIs) .31.An apparatus comprising means to perform the method of any of claim 1 to claim 30.32.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 30.33.An apparatus comprising logic, modules, or circuitry to perform the method of any of claim 1 to claim 30.34.A baseband processor for a user equipment (UE) that is configured to cause the UE to perform one or more elements of any one of claim 1 to claim 8 and claim 15 to claim 23.35.A baseband processor for a base station that is configured to cause the base station to perform one or more elements of any one of claim 9 to claim 14 and claim 24 to claim 30.

Images