CN117750500A - 由网络节点执行的方法和网络节点 - Google Patents

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CN117750500A CN202211105528.6A CN202211105528A CN117750500A CN 117750500 A CN117750500 A CN 117750500A CN 202211105528 A CN202211105528 A CN 202211105528A CN 117750500 A CN117750500 A CN 117750500A
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王慧洋
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王佳佳
赵毅
杨晓辉
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Abstract

本申请关于一种由网络节点执行的方法和网络节点，所述方法包括：获取用户设备UE分布；基于所述UE分布，确定多个波束中的每一个波束的波束优先级；基于所述波束优先级，在所述多个波束中选择调度的波束。

Description

由网络节点执行的方法和网络节点
技术领域
本申请涉及无线通信领域，具体而言，本申请涉及一种由网络节点执行的方法和网络节点。
背景技术
毫米波(mmWave)是5G中的关键技术，它可以通过超大带宽来提供高速数据传输。选择所调度的波束对mmWave***的吞吐量有重要影响。
如何更好的优化现有的确定调度波束方法，更好的满足通信需求，是本领域技术人员一直在努力研究的技术问题。
发明内容
本申请的目的旨在至少能解决现有通信方式中的技术缺陷之一，以更好地满足通信需求。为了实现该目的，本申请提出的技术方案如下。
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种由网络节点执行的方法，所述方法包括：获取用户设备UE分布；基于所述UE分布，确定多个波束中的每一个波束的波束优先级；基于所述波束优先级，在所述多个波束中选择调度的波束。
可选地，获取UE分布的步骤包括：确定是否更新所述UE分布；如果确定需要更新所述UE分布，则通过全连接网络利用UE上报的测量信息获取所述UE分布。
可选地，通过全连接网络利用UE上报的测量信息获取所述UE分布的步骤包括：获取小区中的每一个UE在预定周期内的平均SINR；从获取的多个UE的多个平均SINR中选择预定数量个平均SINR；对所述预定数量个平均SINR中的每一个进行归一化；将归一化的所述预定数量个平均SINR输入到所述全连接网络来确定概率值；将多种UE分布中与所述概率值对应的一种分布确定为所述UE分布。
可选地，确定是否更新所述UE分布的步骤包括：如果发生预设事件和/或当前时间满足更新触发周期，则确定更新所述UE分布。
可选地，在小区中的UE数变化满足第一预设条件时，和/或在小区中的UE的平均SINR变化满足第二预设条件时，确定发生了所述预设事件。
可选地，所述更新触发周期是通过以下操作确定的：计算当前小区中的所有UE在预设时长内的SINR方差；根据所述SINR方差选择多个周期中的一个周期作为所述更新触发周期。
可选地，根据所述UE分布，确定多个波束中的每一个波束的波束优先级的步骤包括：从多个卷积核中选择与所述UE分布对应的一个卷积核；将关于所述多个波束中的每一个波束的业务相关信息，输入到选择的所述一个卷积核进行卷积处理，确定在所述UE分布下的每一个波束的波束优先级。
可选地，所述业务相关信息包括信号与干扰加噪声比SINR、平均吞吐量和待传业务量中的至少一项。
可选地，基于所述波束优先级，在所述多个波束中选择调度的波束的步骤包括：根据UE上报的测量信息和/或波束物理资源利用率，确定波束之间的干扰损失；根据所述波束优先级以及所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失；根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束。
可选地，根据UE上报的测量信息和/或波束物理资源利用率，确定波束之间的干扰损失的步骤包括：根据UE上报的测量信息确定波束之间的波束干扰；根据所述波束物理资源利用率对波束之间的波束干扰进行补偿；根据补偿后的所述波束干扰确定所述波束之间的干扰损失。
可选地，根据UE上报的测量信息确定波束之间的波束干扰的步骤包括：对于所述多个波束中的通过UE上报而获得波束间干扰功率的波束，根据该波束上的至少一个UE上报的另一波束对该波束的波束间干扰功率，确定该波束的来自于所述另一波束的波束干扰；对于所述多个波束中的未通过UE上报而获得波束间干扰功率的波束，根据所述波束干扰和/或波束的信号功率，插值得到该波束的来自于所述多个波束中的另一波束的波束干扰，其中，波束的信号功率是根据该波束上的至少一个UE上报的该波束的信号功率确定出的。
可选地，根据所述波束物理资源利用率对波束之间的波束干扰进行补偿的步骤包括：针对确定出的每一个波束干扰进行以下操作：根据与当前波束干扰对应的当前波束以及另一波束各自的波束物理资源利用率，确定与当前波束干扰对应的补偿因子；利用所述补偿因子对当前波束干扰进行补偿。
可选地，当前波束以及所述另一波束各自的波束物理资源利用率是利用当前波束以及所述另一波束各自的历史波束物理资源利用率预测得到的。
可选地，根据补偿后的所述波束干扰确定所述波束之间的干扰损失的步骤包括：针对所述补偿后的每一个波束干扰进行以下操作：确定在利用当前波束进行单波束传输时的单波束数据传输速率；
确定在利用当前波束与另一波束配对传输时的两波束配对数据传输速率；
根据所述单波束数据传输速率和所述两波束配对数据传输速率，确定当前波束受到所述另一波束干扰时的波束之间的干扰损失。
可选地，根据所述波束优先级以及所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失的步骤包括：根据所述波束优先级从所述多个波束中选择第一设定数量个候选波束；对于每一个候选波束，根据所述波束之间的干扰损失，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，分别从其他波束中选择至少一个波束，得到对应的波束配对组；以及确定每一个波束配对组的波束间干扰损失。
可选地，对于每一个候选波束，根据所述波束之间的干扰损失，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，分别从其他波束中选择至少一个波束，得到对应的波束配对组的步骤包括：按照降序对当前候选波束的波束之间的干扰损失进行排序；针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，根据排序后的干扰损失，依次从其他波束中选择至少一个波束，得到与配对波束数量对应的波束配对组。
可选地，确定每一个波束配对组的波束间干扰损失的步骤包括：针对配对波束数量为2的波束配对组，对于波束配对组中的每一个波束，从确定的所述波束之间的干扰损失中，选择当前波束受到该波束配对组中的另一波束干扰时的干扰损失，作为当前波束在该波束配对组中的波束间干扰损失；针对配对波束数量大于2的波束配对组，对波束配对组中的每一个波束进行以下操作：确定在利用当前波束进行单波束传输时的单波束数据传输速率，确定在该波束配对组传输时的波束配对数据传输速率，并根据所述单波束数据传输速率和所述波束配对数据传输速率，确定当前波束受到该波束配对组中的其余波束干扰时的干扰损失，作为当前波束在该波束配对组中的波束间干扰损失。
可选地，根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束的步骤包括：根据所述波束优先级，从所述多个波束中选出具有最高波束优先级的单波束；根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级，并从所述多个波束配对组中选出具有最高波束配对优先级的波束配对组；从所述具有最高波束优先级的单波束和所述具有最高波束配对优先级的波束配对组中选择优先级最高的一者作为调度的波束。
可选地，根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级的步骤包括：对于所述多个波束配对组中的每一个波束配对组进行以下操作：根据当前波束配对组中的每一个波束的波束优先级以及相应的波束间干扰损失，确定所述每一个波束的补偿后的波束优先级；根据当前波束配对组中的每一个波束的补偿后的波束优先级，确定当前波束配对组的波束配对优先级。
可选地，所述全连接网络是通过下述方式训练得到的：基于获取的UE的历史SINR，通过聚类算法来分类当前小区的UE分布；根据分类的结果生成至少一种UE分布的标签；根据生成的所述至少一种UE分布的标签，对所述全连接网络进行训练。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种由网络节点执行的方法，包括：基于用户设备UE上报的测量信息以及波束物理资源利用率，确定波束之间的干扰损失；基于所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失；基于所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束。
可选地，基于所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失的步骤包括：获取多个波束中的每一个波束的波束优先级；根据所述波束优先级从所述多个波束中选择第一设定数量个候选波束；对于每一个候选波束，根据波束之间的干扰损失，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，分别从其他波束中选择至少一个波束，得到对应的波束配对组；以及确定每一个波束配对组的波束间干扰损失。
可选地，基于所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束的步骤包括：根据所述波束优先级，从所述多个波束中选出具有最高波束优先级的单波束；根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级，并从所述多个波束配对组中选出具有最高波束配对优先级的波束配对组；从所述具有最高波束优先级的单波束和所述具有最高波束配对优先级的波束配对组中选择优先级最高的一者作为调度的波束。
根据本申请实施例的第三方面，提供了一种一种网络节点，包括收发器；以及处理器，与所述收发器耦接，并被配置为执行如上所述的方法。
根据本申请实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储计算机可执行指令的存储器，其中，所述计算机可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如上所述的方法。
根据本申请实施例的第五方面，提供了一种存储指令的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述指令被至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如上所述的方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果，将在后文中结合具体的可选实施例进行说明，或者可以从对实施例的描述中获悉，或者可以通过实施例的实施而习知。
附图说明
为了更清楚、容易地说明和理解本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1示出了mmWave小区中的波束配对的示意图；
图2是示出根据本申请的示例性实施例的由网络节点执行的方法的流程图；
图3是示出根据本申请的一个示例性实施例的确定是否发生了预设事件的过程的流程图；
图4是示出根据本申请的另一个示例性实施例的确定是否发生预设事件的过程的流程图；
图5是示出根据本申请的示例性实施例的平均SINR拟合曲线的示图；
图6是示出根据本申请的示例性实施例的通过全连接网络确定UE分布的过程的流程图；
图7是示出根据本申请的示例性实施例的通过采样方法确定预定数量个平均SINR的过程的示意图；
图8示出了UE分布索引、UE分布门限值和各种UE分布场景之间的对应关系的一种示例；
图9是示出根据根据本申请的示例性实施例的生成波束优先级的过程的示意图；
图10是示出根据本申请的示例性实施例的在多个波束中选择调度的波束的过程的流程图；
图11A是示出根据本申请的示例性实施例的根据UE上报的测量信息和/或波束物理资源利用率确定波束之间的干扰损失的过程的流程图；
图11B是示出根据本申请的示例性实施例的确定波束之间的干扰损失的过程的示意图；
图12是示出根据本申请的示例性实施例的波束干扰空间和配对波束数量为2时的波束配对组的波束间干扰损失的示意图；
图13A是示出根据每一个波束的波束优先级以及波束之间的干扰损失确定多个波束配对组的波束间干扰损失的过程的流程图；
图13B是示出根据本申请的示例性实施例的确定波束配对组的过程的示意图；
图13C是示出根据本申请的示例性实施例的确定每一个波束配对组的波束间干扰损失的过程的示意图；
图13D是示出根据本申请的示例性实施例的选择调度的波束的过程的示意图；
图13E是示出根据本申请的示例性实施例的由网络节点执行的方法的过程示意图；
图13F是示出根据本申请的示例性实施例的UE分布感知过程的示意图；
图13G是示出根据本申请的示例性实施例的波束配对组的一个示例的示意图；
图14A是示出应用了根据本申请的方法的网络节点与OAM之间的部署场景图；
图14B是示出根据本申请的示例性实施例的全连接网络和卷积核在线训练的过程的示意图；
图15A是示出根据本申请的示例性实施例的对卷积核进行训练的过程；
图15B是示出根据本申请的示例性实施例的对卷积核进行训练的过程的示意图；
图16是示出根据本申请的示例性实施例的计算一个波束配对组的几何平均UE吞吐量的过程的流程图；
图17是示出根据本申请的另一示例性实施例的由网络节点执行的方法的流程图；
图18是示出了根据本申请的示例性实施例的网络节点的框图；
图19是示出根据申请的示例性实施例的现有方法与本申请的选择波束的方法的效果对比图。
具体实施方式
下面结合本申请中的附图描述本申请的实施例。应理解，下面结合附图所阐述的实施方式，是用于解释本申请实施例的技术方案的示例性描述，对本申请实施例的技术方案不构成限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请实施例所使用的术语“包括”以及“包含”是指相应特征可以实现为所呈现的特征、信息、数据、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除实现为本技术领域所支持其他特征、信息、数据、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合等。应该理解，当我们称一个元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，该一个元件可以直接连接或耦接到另一元件，也可以指该一个元件和另一元件通过中间元件建立连接关系。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的术语“和/或”指示该术语所限定的项目中的至少一个，例如“A和/或B”可以实现为“A”，或者实现为“B”，或者实现为“A和B”。在描述多个(两个或两个以上)项目时，如果没有明确限定多个项目之间的关系，这多个项目之间可以是指多个项目中的一个、多个或者全部，例如，对于“参数A包括A1、A2、A3”的描述，可以实现为参数A包括A1或A2或A3，还可以实现为参数A包括参数A1、A2、A3这三项中的至少两项。
波束配对对mmWave***的吞吐量有重要影响。波束配对可以通过在同一时频资源中调度多个波束来提高***吞吐量，如图1所示。
在mmWave基站中，确定波束调度优先级的比例公平系数是固定的，这个系数适用于用户设备(UE)均匀分布的场景。然而，在实际的小区部署中，UE的分布场景是多样的、不均匀的，例如，对于大多数UE分布在小区中心的场景，此时如果提高小区中心UE的调度次数，则可以提高小区平均吞吐量。对于大多数UE分布在小区边缘的场景，此时如果提高小区边缘UE的调度次数，则可以保证小区边缘UE的性能。因此，在波束调度中，固定的比例公平系数无法保证UE在非均匀分布的场景下的用户体验。
另外，波束间的干扰和小区环境对波束配对性能有重要影响。在选择配对的波束时，预定义的波束间干扰不能适应实时的小区环境变化和用户分布变化。预定义的波束间干扰是根据例如基站位置、小区环境、天线部署配置等，根据测量值得到的。一旦小区部署之后，这个波束间干扰的参数是不会根据基站位置、小区环境、天线部署配置的变化而进行更新。另外，波束间干扰也和当前波束内的业务量有关，具体地，如果邻波束内的业务量大，就会对当前波束造成比较大的干扰；如果邻波束内的业务量小，对当前波束造成的干扰就比较小。因此，如果预定义的波束间干扰与当前的小区环境、业务量等信息不匹配，就会导致在波束配对时选择高干扰的波束进行配对，从而导致吞吐量的降低。
此外，在进行波束配对时，基于单步最优的原则无法保证性能上的整体最优。也就是说，基于单步最优的原则可以先选择第一个波束，再选择与第一个波束配对的第二个波束，但是，这样做无法保证选出的由第一波束和第二波束组成的波束配对组是所有波束配对组中最优的。
图2是示出根据本申请示例性实施例的由网络节点执行的方法的流程图。网络节点可以是下一代基站(gNB，也可被称为基站、数据单元等)、开放无线网(ORAN)网络智能控制(RIC)实体或其他网络侧确定调度波束的实体，但是本申请不限于此，网络节点也可以是网络服务器，该网络服务器可以从gNB、ORAN RIC实体等接收各种信息，并根据接收的信息从多个波束中选择调度的波束。在网络节点中，不同的功能可由多个子实体分别来完成，子实体间的连接可以是有线连接，也可以是无线连接，本申请对此不作具体限定。
如图2中所示，在步骤S210，获取用户设备(UE)分布。
具体地，在实际的小区部署中，UE的分布可以是多样的、不均匀的，也就是说，可存在多种UE分布场景，每种UE分布场景可以用UE分布、UE分布类型、UE分布索引或UE分布标识信息来表示，也就是说，在本申请中，UE分布、UE分布类型、UE分布索引和UE分布标识信息具有相同的含义，都用于指示UE分布场景，可以互换使用，例如多种UE分布场景可包括UE均匀分布的场景、多数UE分布在小区中心的场景、多数UE分布在小区中部的场景、多数UE分布在小区边缘的场景等，并且随着时间的推移，UE的分布可发生变化。换句话说，步骤S210获取UE分布也可以理解为获取用于表示UE分布的标识信息、索引或类型。因此，在获取UE分布时，首先，需要确定是否更新UE分布，换句话说，需要检查先前确定的UE分布是否仍对应于当前实际的UE分布场景。
在本公开的一个示例性实施例中，如果发生预设事件，则确定需要更新UE分布，也就是说，当发生预设事件时，触发UE分布的更新操作，例如，当发生突发事件(例如火灾、地震)时，触发UE分布的更新操作。下面参照图3和图4对此进行具体描述。
在一种示例中，可按照预设周期(例如，5分钟、6分钟等)，根据小区中的UE数变化来判断是否发生了所述预设事件。在小区中的UE数变化满足第一预设条件时，可确定发生了预设事件。具体地，如图3中所示，首先，在步骤S310，收集预设周期(例如5分钟)内当前小区中的UE数。然后，在步骤S320，通过判断当前周期内收集的UE数与前一个周期内收集的UE数之间的差的绝对值是否大于第一门限值，来确定是否发生了所述预设事件，其中，所述第一门限值是与上一个周期内收集的UE数相关的值，例如，可以是上一个周期内收集的UE数的30％。如果上述绝对值大于所述第一门限值，则说明在前后两个周期内当前小区中的UE数的变化大，因此确定发生了所述预设事件，否则，确定未发生所述预设事件。
在另一种示例中，由于相较于仅能表示基站与UE之间的距离的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)和定时提前量(TA)，SINR能够同时表示基站与UE之间的距离以及干扰，因此SINR是更精确的表示UE分布场景的信息，并且可以很容易的从UE上报得到，因此，本申请还可采用SINR来判断是否发生了所述预设事件，进而确定是否更新UE分布。具体地，可按照预设周期，根据当前小区中的UE的平均SINR变化来判断是否发生了所述预设事件。在当前小区中的UE的平均SINR变化满足第二预设条件时，确定发生了所述预设事件。具体地，如图4中所示，首先，在步骤S410，收集在第一设置周期(即，短周期，例如5分钟)内当前小区中的每一个UE的平均SINR，并根据收集的第一设置周期内的每一个UE的平均SINR确定短周期UE平均SINR拟合曲线yS，如图5的(a)所示；然后，在步骤S420，收集第二设置周期(即，长周期，例如30分钟)内当前小区中的每一个UE的平均SINR，并根据收集的第二设置周期内的每一个UE的平均SINR确定长周期UE平均SINR拟合曲线yL，如图5的(b)所示，其中，由于UE的移动(例如原先不在当前小区中的UE进入当前小区中)，在第二设置周期中当前小区内被收集SINR的UE的数量可不同于(例如多于)在第一设置周期中当前小区内被收集SINR的UE的数量；然后，在步骤S430，通过对长周期UE平均SINR拟合曲线进行下采样，得到与短周期UE平均SINR拟合曲线的UE数相同的UE数的下采样后的长周期UE平均SINR拟合曲线y’L，如图5的(c)所示；此后，在步骤S440，计算短周期UE平均SINR拟合曲线yS与下采样后的UE平均SINR拟合曲线y’L之间的相关性；再然后，在步骤S450，通过判断上述相关性是否小于第二门限值(例如40％)，来确定是否发生了所述预设事件，其中，所述第二门限值是可配置的。如果上述相关性小于所述第二门限值，则说明在当前小区中的UE的平均SINR变化大，因此确定发生了所述预设事件，否则，确定未发生所述预设事件。
在本公开的另一个示例性实施例中，除了在发生所述预设事件时确定更新UE分布之外，如果当前时间满足更新触发周期，也确定需要更新UE分布。也就是说，可按照更新触发周期来触发UE分布的更新操作，该周期是可配置的，例如，可根据当前小区内UE的SINR变化速度来确定该更新触发周期，具体地讲，首先，可计算当前小区中所有UE在预设时长内的SINR方差，然后根据所述SINR方差选择多个周期中的一个周期作为更新触发周期，例如，通过将所述SINR方差与至少一个预定阈值进行比较，并根据比较结果选择多个周期中的一个周期作为更新触发周期。例如，假设所述多个周期为30分钟的短周期和60分钟的长周期，如果所述SINR方差小于第一预定阈值(例如2)，则说明当前小区中的UE的SINR变化慢，相应地选择60分钟的长周期作为更新触发周期，如果所述SINR方差大于或等于第一预定阈值，则说明当前小区中的UE的SINR变化快，相应地选择30分钟的短周期作为更新触发周期，但是这仅是示例，例如，可将所述SINR方差与第一预定阈值和第二预定阈值(第一预定阈值小于第二预定阈值)进行比较且所述多个周期为第一周期、第二周期和第三周期(第一周期＜第二周期＜第三周期)，如果所述SINR方差小于第一预定阈值，则选择第三周期为更新触发周期，如果所述SINR方差小于第二预定阈值且大于或等于第一预定阈值，则选择第二周期为更新触发周期，如果所述SINR大于或等于第三预定阈值，则选择最短的第一周期为更新触发周期。
以上描述了确定是否更新UE分布的过程，本申请利用预设事件触发UE分布的更新或者按照一定周期触发UE分布的更新，可在保证性能的同时降低复杂度，并且可以使得UE分布能够更准确地表征当前UE的真实分布场景，而后续根据UE分布确定波束优先级提供支持。在本公开的示例性实施例中，如果确定需要更新UE分布，则通过全连接网络利用UE上报的测量信息获取UE分布，其中，UE上报的测量信息可以是例如SINR。下面参照图6对此进行描述。
图6是示出根据本申请的示例性实施例的通过全连接网络获取UE分布的过程的流程图。
如图6中所示，在步骤S610，获取小区中的每一个UE在预定周期内的平均SINR，其中，所述预定周期是可配置的，例如可以是30分钟、50分钟等。例如，假设所述预定周期是30分钟，小区中共有7个UE，收集的7个UE的7个平均SINR分别为S1、S2、S3…S7。
在步骤S620，从获取的多个UE的多个平均SINR中选择预定数量个平均SINR。具体地讲，首先，按照平均SINR从大到小的顺序对获取的多个UE的多个平均SINR进行排序，例如，按照平均SINR从大到小的顺序对上述收集的7个平均SINR进行排序后的顺序为S1、S3、S5、S7、S2、S4、S6。如果排序后的所述多个平均SINR的数量大于所述预定数量，则可以通过对排序后的所述多个平均SINR进行下采样来确定所述预定数量个平均SINR，如图7的(a)中所示，例如，假设所述预定数量是4，则可通过对如上所述的排序后的S1、S3、S5、S7、S2、S4、S6进行下采样得到S1、S5、S2和S6。此外，如果排序后的所述多个平均SINR的数量小于所述预定数量，则可通过对排序后的所述多个平均SINR进行上采样来确定所述预定数量个平均SINR，如图7的(b)中所示，其中，上采样的方法可以采用线性插值，例如，假设所述预定数量是4，排序后的多个平均SINR仅包括两个SINR，例如S1和S2，则可通过对S1和S2进行线性插值来得到两个平均SINR值S1’和S2’，并最终确定出S1、S1’、S2和S2’这4个平均SINR。如果排序后的所述多个平均SINR的数量也可能等于所述预定数量，则将排序后的所述多个平均SINR确定为所述预定数量个平均SINR。
在步骤S630，对所述预定数量个平均SINR中的每一个进行归一化。具体地讲，可将所述预定数量个平均SINR中的每一个归一化为0和1之间的值。
在步骤S640，将归一化的所述预定数量个平均SINR输入到所述全连接网络来确定概率值。
在步骤S650，将多种UE分布中与所述概率值对应的一种分布确定为所述UE分布。
具体地讲，首先，根据各个UE分布索引(或UE分布)和UE分布总数来确定相应的UE分布门限值，具体地讲，如上所述，每个UE分布索引表示一种UE分布场景，假设存在4种UE分布场景，其UE分布索引分别为索引1(表示UE均匀分布的场景)、索引2(表示多数UE分布在小区中心的场景)、索引3(表示多数UE分布在小区中部的场景)、索引4(表示多数UE分布在小区边缘的场景)，UE分布门限值＝UE分布索引/UE分布总数，因此，共存在4个UE分布门限值：1/4、2/4、3/4、1，图8示出了UE分布索引(即UE分布)、UE分布门限值和各种UE分布场景之间的对应关系的一种示例。该对应关系可由网络节点根据多种UE分布场景预先生成，或者在每次确定UE分布场景时实时生成，本申请对此不作具体限定。
然后，根据UE分布门限值和通过全连接网络获取的概率值来确定UE分布。例如，如果通过全连接网络获取的概率值是大于0且小于或等于1/4的值，则确定UE分布索引1是与该概率值对应的UE分布(即表示UE均匀分布的UE分布场景)，如果通过全连接网络获取的概率值是大于1/4且小于或等于2/4的值，则确定UE分布索引2是与该概率值对应的UE分布(即表示多数UE分布在小区中心的UE分布场景)，如果通过全连接网络获取的概率值是大于2/4且小于或等于3/4的值，则确定UE分布索引3是与该概率值对应的UE分布(即表示多数UE分布在小区中部的UE分布场景)，如果通过全连接网络获取的概率值是大于3/4且小于或等于1的值，则确定UE分布索引4是与该概率值对应的UE分布4(即表示多数UE分布在小区边缘的UE分布场景)。
本申请通过采用全连接网络可确定实时的UE分布，或者说可确定实时的UE分布场景，与传统的非AI方案相比，该全连接网络可感知UE分布场景变化。以上描述了确定UE分布的过程。
返回参照图2，在步骤S220，基于所述UE分布，确定多个波束中的每一个波束的波束优先级。下面参照图9对此进行描述。
图9是示出根据根据本申请的示例性实施例的生成波束优先级的示意图。
首先，从多个卷积核中选择与所述UE分布对应的一个卷积核。在本公开的示例性实施例中，卷积核的数量与UE分布总数相同，也就是说，存在多少种UE分布，就存在多少个卷积核，且每个卷积核与一种UE分布(即UE分布索引)对应，例如，卷积核1对应于UE分布索引1，卷积核2对应于UE分布索引2，卷积核3对应于UE分布索引3，卷积核N对应于UE分布索引N，因此，在确定了UE分布以后，就可以根据该UE分布从多个卷积核中选择与其对应的一个卷积核。
然后，将关于所述多个波束中的每一个波束的业务相关信息输入到选择的所述一个卷积核进行卷积处理，确定在所述UE分布下的每一个波束的波束优先级，其中，所述业务相关信息包括信号与干扰加噪声比SINR、平均吞吐量和待传业务量中的至少一项，SINR包含了当前时刻的数据传输速率信息，平均吞吐量包含了过去时刻的数据传输速率信息，待传业务量用于确定优先传输小包数据来降低时延。如图9中所示，假设存在n个波束，网络节点根据直接或间接从UE接收的信息来确定每个波束的SINR、平均吞吐量和待传业务量，例如，针对每个波束，网络节点可直接或间接地从当前波束上的具有最高优先级的UE接收SINR、平均吞吐量和待传业务量中的至少一项，并将该SINR、平均吞吐量和待传业务量的接收的所述至少一项作为关于当前波束的业务相关信息，按照该方法，可确定出关于n个波束中的每一个波束的业务相关信息，它们被输入到所选择的与UE分布对应的一个卷积核，此外，本申请不限于此，可采用其它方法来确定关于当前波束的业务相关信息。对于每个波束，该卷积核通过在一维空间维度上对输入的关于当前波束的SINR、平均吞吐量和待传业务量中的至少一项进行卷积处理来得到当前波束的波束优先级，最终得到图9中所示的n个波束的波束优先级。在以上过程中，根据实时确定的UE分布确定每个波束的优先级，可获得更准确的波束优先级。
返回参照图2，在步骤S230，基于每一个波束的波束优先级，在所述多个波束中选择调度的波束。下面参照图10对此进行描述。
图10是示出根据本申请的示例性实施例的在多个波束中选择调度的波束的过程的流程图。
如图10中所示，在步骤S1010，根据UE上报的测量信息和/或波束物理资源利用率，确定波束之间的干扰损失。下面参照图11A和图11B对步骤S1010进行详细描述。图11A是示出根据本申请的示例性实施例的根据UE上报的测量信息和/或波束物理资源利用率确定波束之间的干扰损失的过程的流程图。图11B是示出根据本申请的示例性实施例的确定波束之间的干扰损失的过程的示意图，在本申请中，波束之间的干扰损失也可以被称为波束干扰损失表。
如图11A中所示，在步骤S1110，根据UE上报的测量信息确定波束之间的波束干扰。
在本公开的示例性实施例中，为了便于描述，这里引入术语波束干扰空间，该波束干扰空间可包括波束之间的多个波束干扰以及多个波束的信号功率，其中，波束干扰表示当前波束受到的来自于当前小区内另一波束的波束间干扰功率，可以是例如RSRP，也可以是传输业务数据时的信号功率，本公开对此不作具体限定。考虑到信令开销，UE仅针对部分波束上报波束间干扰功率，其他波束受到的波束间干扰功率不能直接由UE上报获取，另外，对于波束干扰空间中的信号功率，UE上报每一个波束的信号功率，因此，在这里通过以下方法波束间的波束干扰。也就是说，步骤S1110用于进行如图11B中所示的重建波束干扰空间的过程。
首先，对于多个波束中的通过UE上报而获得波束间干扰功率的波束，根据该波束上的至少一个UE上报的另一波束对该波束的波束间干扰功率，确定该波束的来自于所述另一波束的波束干扰。具体地，该波束上的至少一个UE上报的另一波束对该波束的波束间干扰功率实际上表示：该波束上的所述至少一个UE接收到的该另一波束的信号功率。对于当前波束，如果网络节点可以从当前波束上的至少一个UE获取当前波束受到的来自于另一个波束的波束间干扰功率，则网络节点将所述至少一个UE上报的波束间干扰功率映射为所述另一个波束对当前波束的波束干扰。
例如，可通过以下等式来计算当前小区中的第j个波束对当前波束i的波束干扰Fi,j：
其中，K表示当前波束i上的UE数，Pk,i,j表示当前波束i上的第k个UE上报的当前波束i受到的来自于第j个波束的波束间干扰功率。例如，当前波束i上共存在3个UE(即UE1、UE2和UE3)，它们上报的当前波束i受到的来自于第j个波束的波束间干扰功率分别为P1,i,j、P2,i,j和P3,i,j(即当前波束i上的这3个UE接收到的第j波束的信号功率)，因此，第j个波束对当前波束i的波束干扰为：Fi,j＝(P1,i,j+P2,i,j+P3,i,j)/3。
另外，对于多个波束中的每一个波束，根据该波束上的至少一个UE上报的该波束的信号功率，确定出该波束的信号功率。具体地，对于当前波束，如果网络节点可以直接或间接地从当前波束上的至少一个UE获取当前波束的信号功率，例如可以是RSRP，也可以是传输业务数据时的信号功率，本公开对此不作限定，则网络节点将当前波束上的所述至少一个UE上报的当前波束的信号功率映射为当前波束的信号功率。此时，也可将当前波束的信号功率理解为当前波束受到的来自于当前波束的波束间干扰功率，因此，仍然可根据以上的等式(1)来计算当前信号的信号功率，即，在以上等式(1)中，i＝j，Fi,j表示当前波束i的信号功率，Pk,i,j表示当前波束i上的第k个UE上报的当前波束i上的信号功率，例如，假设当前波束i上共存在3个UE(即UE1、UE2和UE3)，它们上报的当前波束i上的信号功率分别为P1,i,j、P2,i,j和P3,i,j，因此，当前波束i的信号功率为：Fi,j＝(P1,i,j+P2,i,j+P3,i,j)/3。
至此，根据UE上报的测量信息确定出了一些波束的信号功率以及部分波束之间的波束干扰，即如图11B中所示，通过映射产生初步的波束干扰空间。
另外，对于多个波束中的未通过UE上报而获得波束间干扰功率的波束，根据以上计算出的波束干扰以及波束的信号功率，插值得到该波束的来自于多个波束中的另一波束的波束干扰，进而实现图11B中所示的重建完整的波束干扰空间。其中，如上所述，波束的信号功率是根据该波束上的至少一个UE上报的该波束的信号功率确定出的，另外，插值的方法可采用双线性插值、球面插值等方法。具体地讲，如图12中的(a)所示，对于波束2，网络节点没有从波束2上的任何UE获取波束2受到的来自于波束1的波束间干扰功率，因此，不能根据以上的等式(1)计算波束2的来自于波束1的波束干扰F2,1，在这种情况下，可以根据利用等式(1)计算出波束之间的波束干扰和波束的信号功率进行插值运算，计算出波束2的来自于波束1的波束干扰F2,1。
通过以上的运算，即可得到如图12中的(b)所示的完整的波束干扰空间，该波束干扰空间可包括波束之间的波束干扰和信号功率，即，包括按照等式(1)计算出的波束干扰、按照等式(1)计算出的信号功率以及根据前两者中的至少一者插值出的波束干扰。
波束之间的波束干扰除了受到小区环境的影响以外，还会受到波束上业务量大小的影响。如果一个波束上的业务量大，那么该波束对其它波束造成的波束干扰也大，反之亦然。可通过波束物理资源利用率来表示波束上业务量的大小，相应地，一个波束受到的波束干扰与该波束上的物理资源利用率和对该波束产生干扰的波束上的物理资源利用率相关。
因此，在以上确定了波束之间的波束干扰以后，在步骤S1120，根据波束物理资源利用率对波束之间的波束干扰进行补偿，即如图11B中所示，补偿前一步得到的完整的波束干扰空间。
在本公开的示例性实施例中，根据波束物理资源利用率对波束之间的波束干扰进行补偿的步骤可包括：针对确定出的每一个波束干扰进行以下操作：根据与当前波束干扰对应的当前波束以及另一波束各自的波束物理资源利用率，确定与当前波束干扰对应的补偿因子；利用所述补偿因子对当前波束干扰进行补偿，其中，当前波束干扰表示当前波束受到的来自于另一波束的波束干扰。下面对此进行具体描述。
首先，需要确定与当前波束干扰对应的当前波束以及另一波束各自的波束物理资源利用率，如图11B中所示，它们各自的波束物理资源利用率可以是利用当前波束以及该另一波束各自的历史波束物理资源利用率预测得到的。例如，针对当前波束，可利用当前波束的历史波束物理资源利用率来预测得到当前波束的下一个时刻的波束物理资源利用率，其中，可使用常用的AI预测方法(例如长短期记忆网络LSTM、支持向量机回归SVR等方法)执行该预测操作。类似地，针对与当前波束干扰对应的另一波束，可利用该另一波束的历史波束物理资源利用率来预测得到该另一波束的下一个时刻的波束物理资源利用率。
在确定了与当前波束干扰对应的当前波束以及另一波束各自的波束物理资源利用率以后，利用它们来确定与当前波束干扰对应的补偿因子。具体地，确定与当前波束干扰对应的补偿因子的步骤可包括：计算所述另一波束的波束物理资源利用率与当前波束的波束物理资源利用率之间的相对比值；如果所述相对比值大于或等于第一阈值，则将所述补偿因子设置为第一值；如果所述相对比值小于第一阈值，则将所述补偿因子设置为第二值，其中，第一值大于第二值。
具体地讲，首先，利用以下等式(2)计算所述另一波束的波束物理资源利用率RA与当前波束的波束物理资源利用率RC之间的相对比值Pro：
Pro＝RA/RC (2)
然后，通过对相对比值Pro与第一阈值进行比较，来设置将被应用于当前波束干扰的补偿因子。具体地讲，如果相对比值Pro大于或等于第一阈值，则表明所述另一波束会干扰当前波束上的所有物理资源，此时可设置将被应用于当前波束干扰的补偿因子为第一值。如果相对比值Pro小于第一阈值，则表明所述另一波束会干扰当前波束上的部分物理资源，此时可设置将被应用于当前波束干扰的补偿因子为第二值。其中，第一阈值是可配置的，例如，可被配置为1，此外，第一值大于第二值且均是可配置的，例如，可第一值可以是1，并且第二值可以是与相对比值Pro有关的值，例如，可以等于相对比值Pro，但是本申请不限于此。
在确定了将被应用于当前波束干扰的补偿因子以后，可基于如下的等式(3)利用该补偿因子Factori,j对当前波束干扰Fi,j进行补偿。
F’i,j＝Fi,j×Factori,j (3)
其中，F’i,j表示补偿后的当前波束干扰，即，另一波束j对当前波束i的波束干扰。
类似地，按照相同的方法，针对波束干扰空间中的每一个波束干扰进行补偿，即可获得补偿后的波束之间的波束干扰，从而使得波束之间的波束干扰能够更准确地体现出邻波束对本波束上的物理资源的干扰情况。
在步骤1130，根据补偿后的波束干扰确定波束之间的干扰损失，即如图11B中所示，产生波束之间的波束干扰损失表。
根据补偿后的波束干扰确定波束之间的干扰损失的步骤包括：针对所述补偿后的每一个波束干扰进行以下操作：确定在利用当前波束进行单波束传输时的单波束数据传输速率；确定在利用当前波束与另一波束配对传输时的两波束配对数据传输速率；根据所述单波束数据传输速率和所述两波束配对数据传输速率，确定当前波束受到所述另一波束干扰时的波束之间的干扰损失。
具体地讲，在下面的描述中，补偿后的波束干扰中的当前波束干扰表示当前波束受到的来自于另一个波束的波束干扰。首先，可基于以下等式(4)，根据当前波束在进行单波束传输时的SINR来确定在利用当前波束i进行单波束传输时的单波束数据传输速率Rratei：
Ratei＝log2(1+SINRi) (4)
其中，SINRi表示当前波束i进行单波束传输时的SINR，其可由网络节点从外部获取，或者在网络节点是基站时可从自身的链路自适应模块获得。
然后，根据当前波束的信号功率、当前波束在进行单波束传输时的SINR、以及当前波束的来自于另一波束的补偿后的波束干扰，确定两波束配对数据传输速率。
具体地讲，首先，利用以下的等式(5)，根据当前波束的信号功率、当前波束在进行单波束传输时的SINR、以及当前波束的来自于另一波束的补偿后的波束干扰，来计算当前波束与所述另一波束配对时的配对SINR：
SINRi,j＝Pi/(Pi/SINRi+Fi,j) (5)
其中，SINRi,j表示当前波束i与另一波束j配对时的配对SINR，Pi表示当前波束的信号功率，Pi可从以上描述的波束干扰空间中直接获取，Fi,j表示当前波束i受到的来自于另一波束j的补偿后的波束干扰，也可被称为当前波束i与另一波束j配对时的补偿后的波束干扰或者波束配对干扰。
然后，利用以下等式(6)来计算当前波束i与另一波束j配对时的两波束配对数据传输速率Ratei,j：
Ratei,j＝log2(1+SINRi,j) (6)
另外，需要注意，当前波束i与另一波束j配对时的两波束配对数据传输速率Ratei,j可与另一波束j与当前波束i配对时的两波束配对数据传输速率Ratej,i不同。
在确定了当前波束的单波束数据传输速率Ratei和两波束配对数据传输速率Ratei,j以后，可利用以下等式(7)，根据Ratei和Ratei,j来确定当前波束i受到所述另一波束j干扰时的波束之间的干扰损失Li,j：
Li,j＝Ratei,j/Ratei (7)
至此，即可获得当前波束i受到所述另一波束j干扰时的波束之间的干扰损失Li,j，也可以称为当前波束i与所述另一波束j配对时的2波束配对损失Li,j，另外，根据以上计算过程可知，当前波束i与所述另一波束j配对时的波束之间的干扰损失Li,j可不同于所述另一波束j与当前波束i配对时的波束之间的干扰损失Lj,i。
按照类似的方式，可针对每一个补偿后的波束干扰，计算相应的波束之间的干扰损失，即2波束配对损失。另外，由于波束之间的干扰损失表示当前波束受到另一波束干扰时的干扰损失，因此，可认为当前波束受到当前波束干扰时的干扰损失是0，因此可将Li,i设置为0，因而如图11B的过程最后得到两个波束之间的波束干扰损失表，即如图12的(c)中所示的2波束配对的波束干扰损失表。
返回图10，在步骤S1020，根据每一个波束的波束优先级以及波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失。下面参照图13A对此进行描述。
图13A是示出根据每一个波束的波束优先级以及波束之间的干扰损失确定多个波束配对组的波束间干扰损失的过程的流程图。图13B是示出根据本申请的示例性实施例的确定波束配对组的过程的示意图。图13C是示出根据本申请的示例性实施例的确定每一个波束配对组的波束间干扰损失的过程的示意图。
如图13A和图13B所示，在步骤S1310，根据每一个波束的波束优先级从所述多个波束中选择第一设定数量个候选波束，例如选择M个候选波束，其中，M是可设置的，例如是大于或等于1的整数。
具体地讲，首先，按照从高到低的顺序对通过步骤S210确定的多个波束的波束优先级进行排序。然后，根据排序后的波束优先级从所述多个波束中选择前第一设定数量个波束作为候选波束，例如选择M个波束作为候选波束，M可以是25、30、32等任意整数，但是为了限制波束配对调度的复杂度，可将M设置为小于或等于预定值，例如32，但是本申请对该预定值不作具体限定。
在步骤S1320，对于每一个候选波束，根据所述波束之间的干扰损失，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，分别从其他波束中选择至少一个波束，得到对应的波束配对组。
具体地讲，首先，按照降序对当前候选波束的波束之间的干扰损失进行排序，即，按照降序对当前候选波束的来自于所述多个波束中的每一个其他波束的干扰损失进行排序。
然后，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，根据排序后的干扰损失，依次从其他波束中选择至少一个波束，得到与配对波束数量对应的波束配对组。其中，所述其他波束指所述多个波束中除了当前候选波束以外的其余波束。
例如，假设当前候选波束是波束5，所述多个波束为50个波束，按照降序对当前候选波束的来自这50个波束中的每一个其他波束的干扰损失进行排序(即对49个干扰损失进行排序)，例如，排序后的干扰损失为L5,1、L5,3、L5,4、L5,9、L5,6、...、L5,47。此后，根据排序后的干扰损失，从这49个波束中选择波束配对组。具体地，预设的至少一个配对波束数量是{2,3,…N}，N表示最大的配对波束数量并且是可设置的大于或等于2的整数，则针对预设的至少一个配对波束数量中的每一个数量q(依次取{2，3，…N}中的每一个值)，根据排序后的干扰损失，依次从这49个其他波束中选择与排序后的干扰损失中的前q-1个干扰损失对应的q-1个波束，与当前候选波束组成与q对应的波束配对组，即q波束配对组，例如，当q为2时，选与排序后的干扰损失L5,1、L5,3、L5,4、L5,9、L5,6、...、L5,47中的前q-1个(即1个)干扰损失L5,1对应的波束1，例如，如图13G中所示，选择波束1，与作为当前候选波束的波束5组成2波束配对组；当q为3时，选与排序后的干扰损失L5,1、L5,3、L5,4、L5,9、L5,6、...、L5,47中的前q-1个(即2个)干扰损失L5,1和L5,3对应的波束1和波束3，如图13G中所示，选择波束1和3，与作为当前候选波束的波束5组成3波束配对组；依次类推，直到完成N波束配对组的选择为止，至此针对作为当前候选波束的波束5，就可以选择出多组波束配对组，如图13B中所示的2波束配对组、3波束配对组、…q波束配对组。
在步骤S1330，确定每一个波束配对组的波束间干扰损失。
如上所述，步骤S220确定的波束之间的干扰损失是配对波束数量为2时的波束之间的干扰损失，即，图12的(c)中所示出的是配对波束数量为2时的波束干扰损失表。在步骤S1330，需要确定的是多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束间干扰损失，该波束配对组可以是包括2个波束的2波束配对组，也可以是包括3个波束的3波束配对组(即，配对波束数量为3的波束配对组)，亦或是包括N个波束的N波束配对组。
如果多个波束配对组中的一个波束配对组是配对波束数量为2的波束配对组，则针对该波束配对组，对于波束配对组中的每一个波束，从根据步骤S220确定的波束之间的干扰损失(即图12(c)中所示的波束干扰损失表)中，选择当前波束受到该波束配对组中的另一波束干扰时的干扰损失，作为当前波束在该波束配对组中的波束间干扰损失，即，如图13C中所示，直接从图12(c)中所示的波束干扰损失表中提取当前波束的干扰损失。类似地，确定出所述另一波束在该波束配对组中的波束间干扰损失。
如果多个波束配对组中的一个波束配对组是配对波束数量大于2的波束配对组，则针对该波束配对组，对波束配对组中的每一个波束进行以下操作：确定在利用当前波束进行单波束传输时的单波束数据传输速率，确定在利用该波束配对组传输时的波束配对数据传输速率，并根据所述单波束数据传输速率和所述波束配对数据传输速率，确定当前波束受到该波束配对组中的其余波束干扰时的干扰损失，作为当前波束在该波束配对组中的波束间干扰损失。
例如，假设对于配对波束数量为3的波束配对组，首先，确定在利用该波束配对组中的一个波束(即当前波束)进行单波束传输时的单波束数据传输速率，该过程与以上参照步骤S1130描述的根据等式(4)计算单波束数据传输速率的过程相同，因此这里不再进行赘述。
然后，确定在利用该波束配对组传输时的波束配对数据传输速率。具体地，计算该波束配对组中的其它两个波束(例如波束j和波束y)对当前波束(例如波束i)造成的波束干扰，例如，波束j对波束i的波束干扰为Fj,j，波束y对波束i的波束干扰为Fi,y，Fi,j和Fi,y可从补偿后的波束干扰中直接获取，例如，如图13C中所示，针对3波束配对组中的这两个波束j和y从补偿后的波束干扰中提取Fi,j和Fi,y，然后Fi,j,y＝Fi,j+Fi,y就是波束j和波束y对波束i的波束干扰。然后，计算当前波束与该波束配对组中的其它两个波束进行3配对时的配对SINR，该过程与以上参照步骤S1130描述的等式(5)的计算过程类似，仅需要将等式(5)中的Fi,j替换为配对波束数量为3的波束配对组中的其它两个波束对当前波束造成的波束干扰Fi,j,y即可，即，当前波束与该波束配对组中的其它两个波束进行3配对时的配对SINRi,j,y＝Pi/(Pi/SINRi+Fi,j,y)，其中，Pi表示当前波束i的信号功率，SINRi表示当前波束i进行单波束时的SINR。此后，根据当前波束与该波束配对组中的其它两个波束进行3配对时的配对SINRi,j,y，计算在利用该波束配对组传输时的波束配对数据传输速率，例如，该过程与以上参照步骤S1130描述的等式(6)的计算过程类似，仅需要将等式(6)中的SINRi,j替换为当前波束与配对波束数量为3的波束配对组中的其它两个波束进行3配对时的配对SINRi,j,y即可，因此这里不再进行赘述。
类似地，当配对波束数量取大于3的其它整数时，确定在利用此时的波束配对组传输时的波束配对数据传输速率的过程与以上描述的计算配对波束数量为3时的波束配对数据传输速率的过程类似，这里不再对此进行赘述。
此后，根据单波束数据传输速率和波束配对数据传输速率，确定当前波束受到该波束配对组中的其余波束干扰时的干扰损失，作为当前波束在该波束配对组中的波束间干扰损失，例如，对于配对波束数量为3的3波束配对组，可根据当前波束的单波束数据传输速率和包括当前波束的3波束配对组的波束配对数据传输速率，来确定当前波束受到该3波束配对组中的其余波束干扰时的干扰损失。该过程与以上参照步骤S1130描述的等式(7)的计算过程类似，仅需要将当前波束i与另一波束j配对时的波束配对数据传输速率Ratei,j替换为在利用配对波束数量为3的波束配对组传输时的波束配对数据传输速率即可，因此这里不再进行赘述。
至此，即可获得当前波束受到在配对波束数量大于2的波束配对组中的其余波束干扰时的干扰损失，按照类似的处理，可确定出在配对波束数量大于2的波束配对组中的每一个波束受到其余波束干扰时的干扰损失，即在配对波束数量大于2的波束配对组中的每一个波束在当前波束配对组中的波束间干扰损失。
返回参照图10，在步骤S1030，根据每一个波束的波束优先级以及所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束。下面结合图13D对此进行描述。
具体地讲，首先，如图13D中所示，根据每个波束的波束优先级，从所述多个波束中选出具有最高波束优先级的单波束。具体地讲，在一些情况下，波束配对组的数据传输效率可能并不由于单波束传输时的效率，因此，在选择调度的波束时，同样需要考虑利用单波束传输时的情况，因此这里从多个波束中选出具有最高波束优先级的单波束作为待选的调度波束。
然后，根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级，并从所述多个波束配对组中选出具有最高波束配对优先级的波束配对组。
具体地讲，根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级的步骤包括：对于所述多个波束配对组中的每一个波束配对组进行以下操作：根据当前波束配对组中的每一个波束的波束优先级以及相应的波束间干扰损失，确定所述每一个波束的补偿后的波束优先级；根据当前波束配对组中的每一个波束的补偿后的波束优先级，确定当前波束配对组的波束配对优先级。如图13D中所示，确定波束配对优先级的操作最终可确定多个波束配对组的波束配对优先级，例如，2波束配对组的波束配对优先级、3波束配对组的波束配对优先级、…q波束配对组的波束配对优先级。
例如，可根据以下等式(8)来计算补偿后的波束优先级：
Level’i＝Leveli×Li(m)
其中，Leveli为当前波束i的波束优先级，Level’i为当前波束i的补偿后的波束优先级，Li(m)为当前波束i在配对波束数量为m的波束配对组中的波束间干扰对损失，其中，m是大于或等于2的正整数。
然后，可根据以下等式(9)来计算配对波束数量为m的波束配对组的波束配对优先级：
其中，LEVELm表示配对波束数量为m的波束配对组的波束配对优先级，I表示在配对波束数量为m的波束配对组中包括的波束的数量。
针对多个波束配对组中的每一个波束配对组，可根据以上过程确定出其波束配对优先级。然后，从多个波束配对组中，选择具有最高波束配对优先级的波束配对组。如图13D中所示，选择波束的操作可根据波束配对优先级从多个波束配对组中选择出具有最高波束配对优先级的波束配对组
最后，从所述具有最高波束优先级的单波束和所述具有最高波束配对优先级的波束配对组中选择优先级最高的一者作为调度的波束。也就是说，将最高波束优先级与最高波束配对优先级进行比较，根据比较结果选择该单波束和该波束配对组中的优先级最高的一者作为调度的波束，如图13D中所示，最终选出优先级最高的一者作为调度的波束，例如，该波束配对组的最高波束配对优先级最高，则将该波束配对组选择作为调度的波束，通过上述过程选择的波束能够提升***吞吐量，保证用户的体验。
图13E是示出根据本申请的示例性实施例的由网络节点执行的方法的过程示意图。
概括地讲，如图13E中所示，首先，利用UE分布感知获取UE分布，然后根据获取的UE分布以及关于每一个波束的业务相关信息确定出UE分布下的每一个波束的波束优先级。其中，如图13F中所示的UE分布感知过程，在获取UE分布时，首先确定是否更新UE分布，如果需要更新UE分布，则利用UE的SINR利用全连接网络来确定UE分布，从而获取UE分布。
另外，如图13E中所示，利用UE上报的测量信息生成干扰损失表，即2波束配对组的波束之间的干扰损失(即两个波束之间的干扰损失)。然后，利用确定出的每一个波束的波束优先级以及波束之间的干扰损失(即两个波束之间的干扰损失)确定波束配对组的波束间干扰损失，最后，根据波束优先级以及波束配对组的波束间干扰损失选择调度的波束。
在以上的描述中，所利用的全连接网络是经过训练得到的全连接网络。其中，训练方式可以为离线训练。然而，由于在实际通信***中，不同的小区会有不同种类的UE分布，因此本申请也可以通过在线训练的方式得到全连接网络。其中可以由上述网络节点来进行训练，也可以由其他网络节点进行训练，如由操作管理维护OAM对全连接网络进行在线训练来适应每个小区中的不同UE分布，也就是说，以上所描述的由网络节点执行的方法所利用的全连接网络也可以是由网络节点从外部接收的在线训练的全连接网络。下面参照图14A和图14B对如何通过在线训练获得全连接网络进行描述。
图14A是示出应用了根据本申请的方法的网络节点与其他网络节点(以OAM为例)之间的部署场景图。图14B是示出根据本申请的示例性实施例的全连接网络和卷积核在线训练的过程的示意图。
在本公开的示例性实施例中，如图14A的(a)中所示，OAM可发送离线训练的全连接网络或者发送在线训练的全连接网络给网络节点，该网络节点可在内部部署该模型，该网络节点将获取的测量数据周期性地上报给OAM，然后OAM根据从网络节点接收的数据对全连接网络进行训练。
具体地讲，如果网络节点不是基站，则在网络节点根据以上描述的方法确定将要调度的波束(即波束调度方案)以后，将确定的波束调度方案传送给基站，基站可控制例如物理层控制器(PHY-C)来完成波束的发送，PHY-C周期性地发送测量数据给MAC模块，网络节点从基站的MAC模块获取测量数据，并周期性地将获取的测量数据上报给OAM。
如果网络节点是基站时，如图14A的(b)中所示，基站可将该模型部署在分布式(DU)单元，例如部署在DU单元的介质访问控制(MAC)模块中。此后，基站根据以上描述的方法确定调度的波束，并控制例如物理层控制器(PHY-C)来完成波束的发送。此外，PHY-C周期性地发送测量数据给MAC模块，以用于波束调度和后续的模型训练。然后，MAC模块收集数据，并周期性地上报给OAM，然后OAM根据从网络节点接收的数据对全连接网络进行训练。
但是本申请并不限于此，例如，如果网络节点不是基站，那么网络节点将确定的波束调度方案传送给基站，基站根据接收到的波束调度方案完成波束调度，并周期性地将测量数据直接上报给OAM，这样可节省带宽和传输时间。
下面详细描述如何对全连接网络进行训练。
具体地讲，如图14B中所示，在对全连接网络进行训练时，首先，基于从网络节点收集到的UE的历史SINR，通过聚类算法来分类当前小区的UE分布，其中，聚类算法可以是k-means算法、DSBCAN算法、层次聚类算法等。对于不同的小区，UE分布的数量可以不同，也就是说，UE分布的数量可以根据实际上每个小区的UE分布场景的不同而不同。另外，聚类算法并不能确定出在每一类UE分布下UE具体是如何分布的，而仅能确定出存在多少类UE分布，即仅能确定出UE分布的总数。
然后，如图14B中所示，根据分类的结果生成至少一种UE分布的标签。具体地讲，如果根据聚类算法分类出的UE分布的总数为H，则针对每一类UE分布生成对应的标签，例如，1,2,3…H。
此后，如图14B中所示，根据生成的所述至少一种UE分布的标签，对所述全连接网络进行训练。具体地讲，对于一种UE分布，根据该UE分布下从网络节点接收的归一化的预定数量个平均SINR以及通过聚类算法确定出的该UE分布的标签输入到全连接网络，来对全连接网路进行训练。由于以上已经参照图6描述了如何确定归一化的预定数量个平均SINR，因此，这里不再对此进行详细描述。
通过以上在线训练，可获得适用于在当前环境下的小区的全连接网络，进而网络节点可利用该全连接网络获得更准确的UE分布(如果为OAM或其他节点来训练全连接网络，则OAM或其他节点可以将训练的全连接网络发送给该网络节点。
类似地，以上描述的用于确定一种UE分布下的每一个波束的波束优先级的卷积核可以是离线训练的，也可以是在线训练的，可以由网络节点训练得到卷积核，也可以从外部接收的在线训练的卷积核。与以上描述的类似，OAM或其他节点可发送离线训练的卷积核或在线训练的卷积核给网络节点，该网络节点可在内部部署该卷积核，例如，如果网络节点是基站，则基站可将该卷积核部署在分布式(DU)单元，例如部署在DU单元的MAC模块中。如图14B中所示，在对卷积核进行在线训练之前，OAM需要识别出将要训练哪一个卷积核，此时，OAM基于由聚类算法分类的结果所确定的UE分布，确定出于该UE分布对应的卷积核，然后对该卷积核进行训练。下面参照图15A和图15B对此进行描述。
图15A是示出根据本申请的示例性实施例的对卷积核进行训练的过程的流程图。图15B是示出根据本申请的示例性实施例的对卷积核进行训练的过程的示意图。
如图15A所示，在步骤S1510，通过根据从所述网络节点接收的信息计算所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的几何平均UE吞吐量，获得多个几何平均UE吞吐量。以下参照图16和图15B对此进行描述。
图16是示出根据本申请的示例性实施例的计算一个波束配对组的几何平均UE吞吐量的过程的流程图。
如图16中所示，在步骤S1610，针对当前波束配对组中的每一个波束，根据从所述网络节点接收的信息计算当前波束上的当前UE的当前时刻传输数据量。
具体地，可从网络节点接收多个波束配对组的波束间干扰损失，即如图15B中所示先确定波束间干扰损失。因此，对于当前波束配对组m中的当前波束i，根据从网络节点接收的波束配对组的波束间干扰损失直接确定当前波束i在配对波束数量为m的波束配对组中的波束间干扰损失Li(m)，然后根据当前波束i在该波束配对组中的波束间干扰损失Li(m)、从网络节点接收的当前波束i进行单波束传输时的SINR(例如，当前波束i上的具有最高优先级的第一UE的SINR)、当前波束配对组m内的波束数量Num，根据以下等式(10)来计算一个物理资源块上的传输比特数MPR：
MPR＝log2(1+(SINR×Li(m)/Num)) (10)
然后，根据以下等式计算当前波束上的当前UE的当前时刻传输数据量TSize：
TSize＝min(BO，MPR×available_PRB) (11)
其中，BO表示当前波束上的当前UE的待传输的数据比特数，available_PRB表示与当前波束有关的所有可用的物理资源块。即，如图15B中所示，计算得到UE的当前时刻的传输数据量。
如果TSize为BO，则表明当前波束上的当前UE传输以后还会剩余可用的物理资源块，在此情况下，需要利用等式(10)针对当前波束上的具有下一优先级的UE计算MPR，此时等式(10)中的SINR是该下一优先级的UE的SINR，然后再根据等式(11)针对该下一优先级的UE计算TSize，此时，等式(11)中的available_PRB是除去最高优先级的UE所使用的物理资源块以后剩余的可用物理资源块的数量，依此类推，直到针对当前波束上的某一优先级的UE而言，在当前波束不在存在可用的物理资源块为止。
在步骤S1620，针对当前波束配对组中的每一个波束，根据计算出的当前UE的当前时刻UE传输数据量及其历史UE吞吐量确定当前UE的UE吞吐量。
具体地，首先，根据以下等式(12)计算当前时刻的UE吞吐量UE_Thr_Current：
UE_Thr_Current＝TSize/TTI_time (12)
其中，TTI_time表示UE传输一次所需的时间。然后，再根据以下的等式(13)更新滤波后的UE吞吐量，即，当前UE的UE吞吐量UE_Thr_Filtered：
UE_Thr_Filtered＝(1-filter)×UE_Thr_His+filter×UE_Thr_Current (13)
其中，UE_Thr_His+filter表示当前UE的历史UE吞吐量，其可以是由基站对关于当前UE记录的多个时刻的多个历史UE吞吐量进行平均得到的平均值，filter表示滤波因子，其是可配置的，可被配置为0.1，0.01，0.001等，可默认配置为0.01。
至此，如图15B中所示，即可确定或更新出当前波束配对组中的每一个波束上的UE的UE吞吐量。
在步骤S1630，根据确定的当前波束配对组中的所有波束上的UE的UE吞吐量，计算当前波束配对组的几何平均UE吞吐量。
具体地，可根据以下的等式(14)计算当前波束配对组的几何平均UE吞吐量UE_Thr_Geo：
其中，NUE_Filtered表示当前波束配对组中在当前时刻根据以上等式(13)更新了滤波后的UE吞吐量的UE的数量，NUE_unFiltered表示当前波束配对组中在当前时刻未根据以上等式(13)更新滤波后的UE吞吐量的UE的数量，UE_Thr_unFiltered表示在当前波束配对组中在当前时刻未根据以上等式(13)更新滤波后的UE吞吐量的情况下的第v个UE的UE吞吐量，其等于第v个UE的当前时刻的UE吞吐量UE_Thr_Current。
至此，如图15B中所示，即可确定出当前波束配对组的几何平均UE吞吐量，按照类似的方法，可确定出多个波束配对组中的每一个波束配对组的几何平均UE吞吐量，从而获得多个几何平均UE吞吐量。
返回参照图15A，在步骤S1520，根据所述多个几何平均UE吞吐量以及从所述网络节点接收的每一个波束配对组的波束配对概率，计算目标损失函数，如图15B中所示。
具体地讲，可根据以下的等式(15)来计算目标损失概率：
其中，Probability(i)表示第i个波束配对组的波束配对概率，且是直接从网络节点获取的，在网络节点中将波束配对组的波束配对优先级的信息输入到softmax函数来确定每一个波束配对组的波束配对概率。Np表示波束配对组的数量。
在步骤S1530，根据目标损失函数对卷积核进行训练。具体地讲，如图15B中所示，当目标损失函数收敛时完成了卷积核的训练，即，基于反向传播，AI引擎优化器根据目标损失函数对卷积核进行训练，在目标损失函数收敛进而获得了新的卷积核以后，可将该卷积核发送给网络节点，然后在网络节点利用全连接网络确定出当前UE分布是与该卷积核对应的UE分布时，网络节点就可以利用该卷积核确定出当前UE分布下的所有波束的波束优先级，即进行如图15B中所示的波束优先级生成过程。
图17是示出根据本申请的另一示例性实施例的由网络节点执行的方法的流程图。
如图17中所示，在步骤S1710，基于UE上报的测量信息以及波束物理资源利用率，确定波束之间的干扰损失。由于该步骤与以上参照图10描述的步骤S1010相同，因此这里不再对此进行重复描述。
在步骤S1720，基于所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失。
具体地讲，基于所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失的步骤包括：获取多个波束中的每一个波束的波束优先级。
在本公开的示例性实施例中，获取的波束优先级可以是根据以上参照图2的步骤S220所确定的每一个波束的优先级，也可以是采用现有的任何方法确定的每一个波束的优先级。
基于所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失的步骤还包括：根据所述波束优先级从所述多个波束中选择第一设定数量个候选波束；对于每一个候选波束，根据波束之间的干扰损失，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，分别从其他波束中选择至少一个波束，得到对应的波束配对组；以及确定每一个波束配对组的波束间干扰损失。由于这些步骤与以上参照图13A描述的过程相同，因此，这里不再对此进行重复描述。
在步骤S1730，基于所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束。
具体地讲，基于所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束的步骤包括：根据所述波束优先级，从所述多个波束中选出具有最高波束优先级的单波束；根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级，并从所述多个波束配对组中选出具有最高波束配对优先级的波束配对组；从所述具有最高波束优先级的单波束和所述具有最高波束配对优先级的波束配对组中选择优先级最高的一者作为调度的波束。由于这些步骤与以上参照图10的步骤S1030描述的过程相同，因此，这里不再对此进行重复描述。
图18是示出了根据本申请的示例性实施例的网络节点1800的框图。
如图18中所示，网络节点1800包括收发器1810和处理器1820，其中，处理器1820与收发器1810耦接，并被配置为执行以上参照图2至图13G和图17描述的由网络节点执行的方法。关于上述由网络节点执行的方法的操作的细节，可参见图2至图13G和图17的描述，这里都不再赘述。
本申请的实施例提供的技术方案可通过全连接网络确定实时UE分布，进而根据UE分布确定出动态的波束优先级，并且可以根据UE实时上报的测量信息和波束物理资源利用率来确定动态的干扰损失，进而结合动态的波束优先级确定出动态的波束间干扰对损失，并通过同时考虑波束间干扰对损失和波束优先级确定波束配对优先级选出具有最高优先级的波束配对组，从而提升***吞吐量，保证用户体验。
以上分别描述了本申请的由网络节点执行的方法以及对应的网络节点，下面在应用方法时的效果方面与现有技术进行对比。
例如，用于生成全连接网络以及确定波束优先级的多个卷积核的训练数据可根据如下表1所示的UE分布来生成。
[表1]
本申请的由网络节点执行的方法以及现有方案的测试场景如下表2所示：
[表2]
测试结果如图19所示。从图19中可看出，对于场景1，使用本申请的图2描述的由网络节点执行的方法，小区平均吞吐量有17％的提升，小区边缘吞吐量有42％的提升；对于场景2，使用本申请的图2描述的由网络节点执行的方法，小区平均吞吐量有11的提升，小区边缘吞吐量有26％的提升，可见，本申请的方法具有很好的泛化性，可适应不同的UE分布场景。
此外，根据本申请的实施例，还可以提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储计算机可执行指令的存储器，其中，所述计算机可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行以上述的由网络节点执行的方法。
作为示例，电子设备可以是PC计算机、平板装置、个人数字助理、智能手机、或其他能够执行上述指令集合的装置。这里，电子设备并非必须是单个的电子设备，还可以是任何能够单独或联合执行上述指令(或指令集)的装置或电路的集合体。电子设备还可以是集成控制***或***管理器的一部分，或者可被配置为与本地或远程(例如，经由无线传输)以接口互联的便携式电子设备。
在电子设备中，处理器可包括中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、可编程逻辑装置、专用处理器***、微控制器或微处理器。作为示例而非限制，处理器还可包括模拟处理器、数字处理器、微处理器、多核处理器、处理器阵列、网络处理器等。
处理器可运行存储在存储器中的指令或代码，其中，存储器还可以存储数据。指令和数据还可经由网络接口装置而通过网络被发送和接收，其中，网络接口装置可采用任何已知的传输协议。
存储器可与处理器集成为一体，例如，将RAM或闪存布置在集成电路微处理器等之内。此外，存储器可包括独立的装置，诸如，外部盘驱动、存储阵列或任何数据库***可使用的其他存储装置。存储器和处理器可在操作上进行耦合，或者可例如通过I/O端口、网络连接等互相通信，使得处理器能够读取存储在存储器中的文件。
此外，电子设备还可包括视频显示器(诸如，液晶显示器)和用户交互接口(诸如，键盘、鼠标、触摸输入装置等)。电子设备的所有组件可经由总线和/或网络而彼此连接。
根据本申请的实施例，还可提供一种存储指令的计算机可读存储介质，其中，当所述指令由至少一个处理器执行时，促使所述至少一个处理器执行根据本申请示例性实施例的上述的由网络节点执行的方法。这里的计算机可读存储介质的示例包括：只读存储器(ROM)、随机存取可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪存、非易失性存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-RE、蓝光或光盘存储器、硬盘驱动器(HDD)、固态硬盘(SSD)、卡式存储器(诸如，多媒体卡、安全数字(SD)卡或极速数字(XD)卡)、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘以及任何其他装置，所述任何其他装置被配置为以非暂时性方式存储计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构并将所述计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构提供给处理器或计算机使得处理器或计算机能执行所述计算机程序。上述计算机可读存储介质中的指令或计算机程序可在诸如客户端、主机、代理装置、服务器等计算机设备中部署的环境中运行，此外，在一个示例中，计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构分布在联网的计算机***上，使得计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构通过一个或多个处理器或计算机以分布式方式存储、访问和执行。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”、“1”、“2”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除图示或文字描述以外的顺序实施。
应该理解的是，虽然本申请实施例的流程图中通过箭头指示各个操作步骤，但是这些步骤的实施顺序并不受限于箭头所指示的顺序。除非本文中有明确的说明，否则在本申请实施例的一些实施场景中，各流程图中的实施步骤可以按照需求以其他的顺序执行。此外，各流程图中的部分或全部步骤基于实际的实施场景，可以包括多个子步骤或者多个阶段。这些子步骤或者阶段中的部分或全部可以在同一时刻被执行，这些子步骤或者阶段中的每个子步骤或者阶段也可以分别在不同的时刻被执行。在执行时刻不同的场景下，这些子步骤或者阶段的执行顺序可以根据需求灵活配置，本申请实施例对此不限制。
以上所述仅是本申请部分实施场景的可选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请的方案技术构思的前提下，采用基于本申请技术思想的其他类似实施手段，同样属于本申请实施例的保护范畴。

Claims (26)

1.一种由网络节点执行的方法，包括：
获取用户设备UE分布；
基于所述UE分布，确定多个波束中的每一个波束的波束优先级；
基于所述波束优先级，在所述多个波束中选择调度的波束。
2.如权利要求1所述的方法，其中，获取UE分布的步骤包括：
确定是否更新所述UE分布；
如果确定需要更新所述UE分布，则通过全连接网络利用UE上报的测量信息获取所述UE分布。
3.如权利要求2所述的方法，其中，通过全连接网络利用UE上报的测量信息获取所述UE分布的步骤包括：
获取小区中的每一个UE在预定周期内的平均SINR；
从获取的多个UE的多个平均SINR中选择预定数量个平均SINR；
对所述预定数量个平均SINR中的每一个进行归一化；
将归一化的所述预定数量个平均SINR输入到所述全连接网络来确定概率值；
将多种UE分布中与所述概率值对应的一种分布确定为所述UE分布。
4.如权利要求2所述的方法，其中，确定是否更新所述UE分布的步骤包括：
如果发生预设事件和/或当前时间满足更新触发周期，则确定更新所述UE分布。
5.如权利要求4所述的方法，其中，在小区中的UE数变化满足第一预设条件时，和/或在小区中的UE的平均SINR变化满足第二预设条件时，确定发生了所述预设事件。
6.如权利要求4所述的方法，其中，所述更新触发周期是通过以下操作确定的：
计算当前小区中的所有UE在预设时长内的SINR方差；
根据所述SINR方差选择多个周期中的一个周期作为所述更新触发周期。
7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，根据所述UE分布，确定多个波束中的每一个波束的波束优先级的步骤包括：
从多个卷积核中选择与所述UE分布对应的一个卷积核；
将关于所述多个波束中的每一个波束的业务相关信息，输入到选择的所述一个卷积核进行卷积处理，确定在所述UE分布下的每一个波束的波束优先级。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述业务相关信息包括信号与干扰加噪声比SINR、平均吞吐量和待传业务量中的至少一项。
9.如权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，基于所述波束优先级，在所述多个波束中选择调度的波束的步骤包括：
根据UE上报的测量信息和/或波束物理资源利用率，确定波束之间的干扰损失；
根据所述波束优先级以及所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失；
根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束。
10.如权利要求9所述的方法，其中，根据UE上报的测量信息和/或波束物理资源利用率，确定波束之间的干扰损失的步骤包括：
根据UE上报的测量信息确定波束之间的波束干扰；
根据所述波束物理资源利用率对波束之间的波束干扰进行补偿；
根据补偿后的所述波束干扰确定所述波束之间的干扰损失。
11.如权利要求10所述的方法，其中，根据UE上报的测量信息确定波束之间的波束干扰的步骤包括：
对于所述多个波束中的通过UE上报而获得波束间干扰功率的波束，根据该波束上的至少一个UE上报的另一波束对该波束的波束间干扰功率，确定该波束的来自于所述另一波束的波束干扰；
对于所述多个波束中的未通过UE上报而获得波束间干扰功率的波束，根据所述波束干扰和/或波束的信号功率，插值得到该波束的来自于所述多个波束中的另一波束的波束干扰，其中，波束的信号功率是根据该波束上的至少一个UE上报的该波束的信号功率确定出的。
12.如权利要求10或11所述的方法，其中，根据所述波束物理资源利用率对波束之间的波束干扰进行补偿的步骤包括：针对确定出的每一个波束干扰进行以下操作：
根据与当前波束干扰对应的当前波束以及另一波束各自的波束物理资源利用率，确定与当前波束干扰对应的补偿因子；
利用所述补偿因子对当前波束干扰进行补偿。
13.如权利要求12所述的方法，其中，当前波束以及所述另一波束各自的波束物理资源利用率是利用当前波束以及所述另一波束各自的历史波束物理资源利用率预测得到的。
14.如权利要求10至13中任一项所述的方法，其中，根据补偿后的所述波束干扰确定所述波束之间的干扰损失的步骤包括：针对所述补偿后的每一个波束干扰进行以下操作：
确定在利用当前波束进行单波束传输时的单波束数据传输速率；
确定在利用当前波束与另一波束配对传输时的两波束配对数据传输速率；
根据所述单波束数据传输速率和所述两波束配对数据传输速率，确定当前波束受到所述另一波束干扰时的波束之间的干扰损失。
15.如权利要求9至14中任一项所述的方法，其中，根据所述波束优先级以及所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失的步骤包括：
根据所述波束优先级从所述多个波束中选择第一设定数量个候选波束；
对于每一个候选波束，根据所述波束之间的干扰损失，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，分别从其他波束中选择至少一个波束，得到对应的波束配对组；以及
确定每一个波束配对组的波束间干扰损失。
16.如权利要求15所述的方法，其中，对于每一个候选波束，根据所述波束之间的干扰损失，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，分别从其他波束中选择至少一个波束，得到对应的波束配对组的步骤包括：
按照降序对当前候选波束的波束之间的干扰损失进行排序；
针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，根据排序后的干扰损失，依次从其他波束中选择至少一个波束，得到与配对波束数量对应的波束配对组。
17.如权利要求15或16所述的方法，其中，确定每一个波束配对组的波束间干扰损失的步骤包括：
针对配对波束数量为2的波束配对组，对于波束配对组中的每一个波束，从确定的所述波束之间的干扰损失中，选择当前波束受到该波束配对组中的另一波束干扰时的干扰损失，作为当前波束在该波束配对组中的波束间干扰损失；
针对配对波束数量大于2的波束配对组，对波束配对组中的每一个波束进行以下操作：确定在利用当前波束进行单波束传输时的单波束数据传输速率，确定利用在该波束配对组传输时的波束配对数据传输速率，并根据所述单波束数据传输速率和所述波束配对数据传输速率，确定当前波束受到该波束配对组中的其余波束干扰时的干扰损失，作为当前波束在该波束配对组中的波束间干扰损失。
18.如权利要求9至17所述的方法，其中，根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束的步骤包括：
根据所述波束优先级，从所述多个波束中选出具有最高波束优先级的单波束；
根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级，并从所述多个波束配对组中选出具有最高波束配对优先级的波束配对组；
从所述具有最高波束优先级的单波束和所述具有最高波束配对优先级的波束配对组中选择优先级最高的一者作为调度的波束。
19.如权利要求18所述的方法，其中，根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级的步骤包括：对于所述多个波束配对组中的每一个波束配对组进行以下操作：
根据当前波束配对组中的每一个波束的波束优先级以及相应的波束间干扰损失，确定所述每一个波束的补偿后的波束优先级；
根据当前波束配对组中的每一个波束的补偿后的波束优先级，确定当前波束配对组的波束配对优先级。
20.如权利要求2至6中任一项所述的方法，其中，所述全连接网络是通过下述方式训练得到的：
基于获取的UE的历史SINR，通过聚类算法来分类当前小区的UE分布；
根据分类的结果生成至少一种UE分布的标签；
根据生成的所述至少一种UE分布的标签，对所述全连接网络进行训练。
21.一种由网络节点执行的方法，包括：
基于用户设备UE上报的测量信息以及波束物理资源利用率，确定波束之间的干扰损失；
基于所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失；
基于所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束。
22.如权利要求21所述的方法，其中，基于所述波束之间的干扰损失，确定多个波束配对组的波束间干扰损失的步骤包括：
获取多个波束中的每一个波束的波束优先级；
根据所述波束优先级从所述多个波束中选择第一设定数量个候选波束；
对于每一个候选波束，根据波束之间的干扰损失，针对预设的至少一个配对波束数量中的每个数量，分别从其他波束中选择至少一个波束，得到对应的波束配对组；以及
确定每一个波束配对组的波束间干扰损失。
23.如权利要求22所述的方法，其中，基于所述波束间干扰损失，在所述多个波束中选择调度的波束的步骤包括：
根据所述波束优先级，从所述多个波束中选出具有最高波束优先级的单波束；
根据所述波束优先级以及所述波束间干扰损失，确定所述多个波束配对组中的每一个波束配对组的波束配对优先级，并从所述多个波束配对组中选出具有最高波束配对优先级的波束配对组；
从所述具有最高波束优先级的单波束和所述具有最高波束配对优先级的波束配对组中选择优先级最高的一者作为调度的波束。
24.一种网络节点，包括
收发器；以及
处理器，与所述收发器耦接，并被配置为执行如权利要求1至23中的任意一项所述的方法。
25.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
至少一个存储计算机可执行指令的存储器，
其中，所述计算机可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如权利要求1至23中的任意一项所述的方法。
26.一种存储指令的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述指令被至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如权利要求1至23中的任意一项所述的方法。
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