公开(公告)号：CN117581585A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202280046201.8

申请日：2022-09-07

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 胡成明 ,  陈熙 ,  阿迈勒·费里阿尼 ,  王举 ,  康计堃 ,  刘学 ,  格雷戈里·路易斯·杜德克 ,  张瑞祐

IPC: H04W28/08

Abstract: 服务器可从源基站获得教师人工智能(AI)模型；从目标基站获得目标业务数据；通过基于教师重要性权重整合教师AI模型的教师预测结果来基于目标业务数据获得整合的教师预测；获得被训练以使得关于目标业务数据的学生损失收敛的学生AI模型；更新教师重要性权重以使得学生AI模型关于目标业务数据的学生预测与教师AI模型关于目标业务数据的整合的教师预测之间的教师损失收敛；基于更新的教师重要性权重被应用于教师AI模型的教师预测结果来更新学生AI模型；以及使用更新的学生AI模型来预测所述目标基站的通信业务负载。

公开(公告)号：CN117897986A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202280056473.6

申请日：2022-10-06

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 康计堃 ,  陈熙 ,  胡成明 ,  王举 ,  格雷戈里·路易斯·杜德克 ,  刘学

IPC: H04W28/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 可以提供一种服务器以获得用于通信系统中的多个基站的负载平衡人工智能(AI)模型。服务器可以分别基于从基站收集的业务数据集来获得教师模型；执行策略预演过程，包括基于来自所述教师模型的知识提炼来获得学生模型，通过集成所述学生模型来获得集成学生模型，以及通过与所述集成学生模型进行交互来获得策略模型；向所述基站中的每个基站提供所述策略模型，以用于所述策略模型的策略评估；以及基于作为所述策略评估的结果从所述基站中的至少一个基站接收到训练继续信号，通过对所述学生模型执行所述策略预演过程来更新所述集成学生模型和所述策略模型。

公开(公告)号：CN116508346A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202180074823.7

申请日：2021-11-04

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 康计堃 ,  陈熙 ,  吴迪 ,  Y·T·徐 ,  X·刘 ,  G·L·杜德克 ,  李泰燮 ,  朴仁泽

IPC: H04W28/08

Abstract: 提供了双重策略的混合使用来改进通信系统。在多址接入场景中，当非活跃的用户设备(UE)转换到活跃状态时，它可能成为其先前驻留的无线电小区的负担。在一些实施例中，使用基于强化学习的层级机器学习范式来提供混合负载平衡，其中LSTM为影响小区重选的一个策略生成目标，以使得可以帮助影响活跃UE上的切换的另一个策略。受策略影响的通信系统被建模为马尔可夫决策过程(MDP)。控制活跃UE和非活跃UE的策略被耦合，并且可测量的系统特性被改善。在一些实施例中，策略动作至少部分地取决于节能。