[go: up one dir, main page]

WO2025148439A1 - Cell re-selection - Google Patents

Cell re-selection

Info

Publication number
WO2025148439A1
WO2025148439A1 PCT/CN2024/124435 CN2024124435W WO2025148439A1 WO 2025148439 A1 WO2025148439 A1 WO 2025148439A1 CN 2024124435 W CN2024124435 W CN 2024124435W WO 2025148439 A1 WO2025148439 A1 WO 2025148439A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
cell
selection
measurement
predictive
frequency
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/CN2024/124435
Other languages
French (fr)
Inventor
Le Yan
Mingzeng Dai
Congchi ZHANG
Lianhai WU
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lenovo Beijing Ltd
Original Assignee
Lenovo Beijing Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lenovo Beijing Ltd filed Critical Lenovo Beijing Ltd
Priority to PCT/CN2024/124435 priority Critical patent/WO2025148439A1/en
Publication of WO2025148439A1 publication Critical patent/WO2025148439A1/en
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W36/00—Hand-off or reselection arrangements
    • H04W36/0005—Control or signalling for completing the hand-off
    • H04W36/0083—Determination of parameters used for hand-off, e.g. generation or modification of neighbour cell lists

Definitions

  • the present disclosure relates to wireless communications, and more specifically to cell re-selection, for example, predictive-based cell re-selection or artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) based cell re-selection or prediction for cell re-selection.
  • cell re-selection for example, predictive-based cell re-selection or artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) based cell re-selection or prediction for cell re-selection.
  • AI artificial intelligence
  • ML machine learning
  • Mobility can be optimized by means of artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) .
  • AI/ML based handover optimization in network side is specified in 3rd Generation Partnership Project (3GPP) release 18 (R18) , now release 19 (R19) is discussing AI/ML for mobility at UE side, e.g. including radio link failure (RLF) /handover (HO) failure prediction.
  • 3GPP 3rd Generation Partnership Project
  • RLF radio link failure
  • HO handover
  • the present disclosure relates to methods, apparatuses, and systems that support cell re-selection, for example, predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection.
  • Some implementations of the method and devices described herein include, determining to perform a predictive-based cell re-selection procedure; and performing the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the predictive-based cell re-selection procedure is performed while the UE is in an idle or inactive state.
  • Some implementations of the method and devices described herein include, pre-storing information associated with the predictive-based cell re-selection procedure; or receiving, via the transceiver , the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure is received via one of the following: a radio resource control (RRC) release message; an RRC reconfiguration message; a layer 1 message; or a layer 2 message.
  • RRC radio resource control
  • Some implementations of the method and devices described herein include, determining, based on the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure, to perform the predictive-based cell re-selection procedure.
  • Some implementations of the method and devices described herein include, transmiting validity information of the trigger indication indicating when the trigger indication is valid.
  • the validity information indicates that at least one of the following: the trigger indication is valid in an area scope; the trigger indication is valid upon the UE enters an inactive or idle state; the trigger indication is valid upon the UE receives an RRC release message; or the trigger indication is valid during a time duration.
  • the area scope is one of the following: a list of cells; a list of tracking areas (TAs) ; or a list of public land mobile networks (PLMNs) .
  • TAs tracking areas
  • PLMNs public land mobile networks
  • Some implementations of the method and devices described herein include, receiving an operation indication regarding that one of an RRC setup procedure, an RRC re-establishment procedure or an RRC resume procedure is triggered based on at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the operation indication is received in a reused RRC message or a new RRC message.
  • Some implementations of the method and devices described herein include one of the following: receiving the at least one predicted output upon the at least one predicted output is generated; receiving the at least one predicted output after transmitting the request; receiving the at least one predicted output during one of an RRC setup procedure, an RRC re-establishment procedure, or an RRC resume procedure; or receiving the at least one predicted output after one of the RRC setup procedure, the RRC re-establishment procedure, or the RRC resume procedure being performed successful.
  • Some implementations of the method and devices described herein include, transmitting a network indication of requested prediction time indicating one of the following: when to generate at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure; when to apply the at least one predicted output; or when to transmit the at least one predicted output.
  • the predictive-based cell re-selection procedure comprise a cell re-selection procedure using at least one predicted output of artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) based predication.
  • AI artificial intelligence
  • ML machine learning
  • the timing information comprises: time to access to the predicted target cell; or time to access to the predicted target beam.
  • the probability associated with the UE access comprises: a probability of accessing to the predicted target cell; or a probability of accessing to the predicted target beam.
  • the first information comprises at least one of the following: at least one of a predicted cell selection receive level value or a predicted cell selection quality value of at least one of the following: the serving cell, a camping cell or at least one neighbour cell; at least one of a predicted cell selection receive level value or a predicted cell selection quality value of one of the following: at least one higher priority inter-frequency cell, at least one lower priority inter-frequency cell, at least one higher priority inter-radio access technology (RAT) frequency cell, or at least one lower priority inter-RAT frequency cell; at least one predicted cell receive level value of at least one of the following: the serving cell, the camping cell or the at least one neighbour cell; at least one predicted cell quality value of at least one of the following: the serving cell, the camping cell or the at least one neighbour cell; a predicted reference signal received power (RSRP) measurement quantity of the serving cell or the camping cell; at least one predicted RSRP measurement quantity of the at least one neighbouring cell; a predicted R value of the serving cell or the camping
  • RSRP reference signal received power
  • the type of the measurement or the measurement prediction comprises one of the following: at least one measurement or measurement prediction of at least one intra-frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one equal or lower priority inter-frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one lower priority inter-RAT frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-frequency cell; or at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-RAT frequency cell.
  • FIG. 1A illustrates an example of a wireless communications system that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
  • cell re-selection such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
  • FIG. 1B illustrates an example of AI/ML functional framework
  • FIG. 2 illustrates an example signaling diagram illustrating an example process that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
  • FIG. 3 illustrates an example process of predictive-based cell re-selection or AI/ML enabled/based cell re-selection or prediction for cell re-selection in accordance with aspects of the present disclosure.
  • FIG. 4 illustrates an example of a device that support cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
  • FIG. 5 illustrates an example of a processor that support cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
  • FIG. 6 illustrates a flowchart of a method that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
  • FIG. 7 illustrates a flowchart of a method that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
  • references in the present disclosure to “one embodiment, ” “an example embodiment, ” “an embodiment, ” “some embodiments, ” and the like indicate that the embodiment (s) described may include a particular feature, structure, or characteristic, but it is not necessary that every embodiment includes the particular feature, structure, or characteristic. Moreover, such phrases do not necessarily refer to the same embodiment (s) . Further, when a particular feature, structure, or characteristic is described in connection with an embodiment, it is submitted that it is within the knowledge of one skilled in the art to affect such feature, structure, or characteristic in connection with other embodiments whether or not explicitly described.
  • FIG. 1A illustrates an example of a wireless communications system (or referred to as communication network) 100 that supports logging layer 3 (L3) measurement results, such as logging L3 measurement results in an RRC connected state in accordance with aspects of the present disclosure.
  • the wireless communications system 100 may include one or more network entities 102 (also referred to as network equipment) , one or more UEs 104, a core network 106, and a packet data network 108.
  • the wireless communications system 100 may support various radio access technologies.
  • the wireless communications system 100 may be a 4G network, such as an LTE network or an LTE-Advanced (LTE-A) network.
  • LTE-A LTE-Advanced
  • the wireless communications system 100 may be a 5G network, such as an NR network.
  • Information and signals described herein may be represented using any of a variety of different technologies and techniques.
  • data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, and chips that may be referenced throughout the description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or particles, optical fields or particles, or any combination thereof.
  • a time interval of a resource may be organized according to slots.
  • a subframe may include a number (e.g., quantity) of slots.
  • the number of slots in each subframe may also depend on the one or more numerologies supported in the wireless communications system 100.
  • FIG. 1B illustrates an example of AI/ML functional framework.
  • data collection function is a function that provides input data to the model training, management, and inference functions.
  • Training data is data which needed to be as input for the AI/ML model training function.
  • Monitoring data is data which needed to be as input for the management function of AI/ML models or AI/ML functionalities.
  • Inference data is data which needed to be as input for the AI/ML inference function.
  • Model training function is a function that performs AI/ML model training, validation, and testing which may generate model performance metrics that can be used as part of the model testing procedure.
  • the model training function is also responsible for data preparation (e.g., data pre-processing and cleaning, formatting, and transformation) based on training data delivered by a data collection function if required.
  • management function is a function that oversees the operation (e.g., selection/ (de) activation/switching/fallback) and monitoring (e.g., performance) of AI/ML models or AI/ML functionalities.
  • This function is also responsible for making decisions to ensure the proper inference operation based on data received from the data collection function and the inference function.
  • Management instruction is the information needed as input to manage the inference function.
  • Concerning information may include selection/ (de) activation/switching of AI/ML models or AI/ML-based functionalities, fallback to non-AI/ML operation (i.e., not relying on inference process) , etc.
  • model transfer/delivery request is used to request model (s) to the model storage function.
  • Performance feedback/retraining request is the information needed as input for the model training function, e.g., for model (re) training or updating purposes.
  • Inference is a function that provides outputs from the process of applying AI/ML models or AI/ML functionalities, using the data that is provided by the data collection function (i.e., inference data) as input.
  • the inference function is also responsible for data preparation (e.g., data pre-processing and cleaning, formatting, and transformation) based on inference data delivered by a data collection function, if required.
  • Inference output is data used by the management function to monitor the performance of AI/ML models or AI/ML functionalities.
  • Model storage function is a function responsible for storing trained/updated models that can be used to perform the inference function.
  • the UE makes measurements of attributes of the serving and neighbour cells to enable the re-selection process: for the search and measurement of inter-frequency neighbouring cells, only the carrier frequencies need to be indicated.
  • Cell re-selection identifies the cell that the UE should camp on. It is based on cell re-selection criteria which involves measurements of the serving and neighbour cells.
  • the cell re-selection criteria such as, intra-frequency re-selection is based on ranking of cells; inter-frequency re-selection is based on absolute priorities where a UE tries to camp on the highest priority frequency available; a neighbour cell list (NCL) can be provided by the serving cell to handle specific cases for intra-and inter-frequency neighbouring cells; exclude-lists can be provided to prevent the UE from reselecting to specific intra-and inter-frequency neighbouring cells; allow-lists can be provided to request the UE to reselect to only specific intra-and inter-frequency neighbouring cells; cell re-selection can be speed dependent; service specific prioritisation; slice-based cell re-selection information can be provided to facilitate the UE to reselect a cell that supports specific slices.
  • the cell quality is derived amongst the beams corresponding to the same cell.
  • the UE may not perform intra-frequency measurements
  • the UE shall perform intra-frequency measurements
  • the UE may not perform intra-frequency measurements
  • the UE may not perform measurements of NR inter-frequency cells of equal or lower priority, or inter-RAT frequency cells of lower priority;
  • the UE may choose not to perform measurements of NR inter-frequency cells of equal or lower priority, or inter-RAT frequency cells of lower priority;
  • cell re-selection to a cell on a higher priority NR frequency or inter-RAT frequency than the serving frequency shall be performed if: a cell of a higher priority NR or EUTRAN RAT/frequency fulfils Squal > Thresh X, HighQ during a time interval Tre-selection RAT
  • cell re-selection to a cell on a higher priority NR frequency or inter-RAT frequency than the serving frequency shall be performed if: (a) A cell of a higher priority RAT/frequency fulfils Srxlev > Thresh X, HighP during a time interval Tre-selection RAT ; and (b) More than 1 second has elapsed since the UE camped on the current serving cell.
  • the cell-ranking criterion R s for serving cell and R n for neighbouring cells is defined by:
  • R s Q meas,s +Q hyst -Qoffset temp ;
  • rangeToBestCell is configured but absThreshSS-BlocksConsolidation is not configured on an NR frequency, the UE considers that there is one beam above the threshold for each cell on that frequency.
  • FIGS. 2-7 Some details of implementation of the solution of the present disclosure may refer to FIGS. 2-7. Some terms or expressions with respect to the following examples or embodiments are explained as below.
  • a result of the cell re-selection prediction may be referred to as “predicted result” or “predicted output” .
  • An AI/ML model may be referred to as an AI/ML functionality, a training model, an AI/ML function, an AI/ML enabled/based cell re-selection function.
  • a cell associated with inter-frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency may be referred to as a higher priority inter-frequency cell.
  • a cell associated with an inter-RAT frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency may be referred to as a higher priority inter-RAT frequency cell.
  • a cell associated with an inter-frequency with an equal or lower re-selection priority than the re-selection priority of the current serving frequency may be referred to as an equal or lower priority inter-frequency cell.
  • a cell associated with an inter-RAT frequency with lower re-selection priority than the re-selection priority of the current serving frequency may be referred to as lower priority inter-RAT frequency cell.
  • a measurement or measurement prediction of inter-frequency cell of equal or lower priority may be referred to as an equal or lower priority inter-frequency cell measurement or measurement prediction, or may be referred to as a measurement or measurement prediction of equal or lower priority inter-frequency cell.
  • a measurement or measurement prediction of an inter-RAT frequency cell of lower priority may referred to as a lower priority inter-RAT frequency cell measurement or measurement prediction, or may be referred to as a measurement or measurement prediction of a lower priority inter-RAT frequency cell.
  • a measurement or measurement prediction of higher priority inter-frequency cell may referred to as a higher priority inter-frequency cell measurement or measurement prediction.
  • a measurement or measurement prediction of higher priority inter-RAT frequency cell may referred to as a higher priority inter-RAT frequency cell measurement or measurement prediction.
  • the network equipment 204 may determine configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure.
  • the configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure may be referred to as information associated with the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the configuration information may comprise at least one condition to trigger or resume or stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the configuration information above may comprise a list of cells or beams applicable for the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the configuration information above may comprise an offset for predicting a set of similar cells for cell re-selection.
  • the configuration information above may comprise a first threshold for deciding a target beam for UE access.
  • the configuration information above may comprise a second threshold for deciding whether a beam is a functional beam.
  • the configuration information above may comprise an accuracy requirement that the predictive-based cell re-selection procedure should satisfy.
  • condition set above may comprise: in the case that the UE has no measurement result of the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed.
  • the at least one parameter for determining whether the UE is at the cell edge comprises a cell quality threshold associated with a serving cell quality.
  • the UE 202 may perform the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the predictive-based cell re-selection procedure is performed while the UE 202 is in an idle or inactive state.
  • Predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure may be generated upon or during or after performing the predictive-based cell re-selection procedure.
  • At least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure may comprise information of a predicted target cell for UE access, information of a predicted target beam for the UE access, timing information associated with the UE access, a probability associated with the UE access, at least one predicted cell receive level measurement result of at least one of a serving cell of the UE or at least one neighbour cell, at least one predicted beam level measurement result of at least one of the serving cell or at least one neighbour cell, first information associated with at least one measurement for cell re-selection, or a predicted set of similar cells for the cell re-selection, or any of combination thereof.
  • the first information comprises at least one predicted cell receive level value of the serving cell, the camping cell, the at least one neighbour cell, or any combination of these cells. Additionally or alternatively, the first information comprises at least one predicted cell quality value of the serving cell, the camping cell, the at least one neighbour cell, or any combination of these cells. Additionally or alternatively, the first information comprises a predicted reference signal received power (RSRP) measurement quantity of the serving cell or the camping cell. Additionally or alternatively, the first information comprises at least one predicted RSRP measurement quantity of the at least one neighbouring cell. Additionally or alternatively, the first information comprises a predicted R value of the serving cell or the camping cell. Additionally or alternatively, the first information comprises a predicted R value of the at least one neighbouring cell.
  • RSRP reference signal received power
  • the first information comprises a bit or a boolean value or a measurement indication indicating whether to trigger a measurement or a measurement prediction for the cell re-selection. Additionally or alternatively, the first information comprises frequency to be measured or to be predicted. Additionally or alternatively, the first information comprises a type of the measurement or the measurement prediction to be performed. Additionally or alternatively, the first information comprises a mobility state or velocity of the UE 202.
  • the type of the measurement or the measurement prediction may be at least one measurement or measurement prediction of at least one intra-frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one equal or lower priority inter-frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one lower priority inter-RAT frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-RAT frequency cell, or any combination of these options.
  • the UE 202 may determine, based on the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure (e.g. the configuration transmitted at 220 or pre-stored t in the UE 202) , to perform the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure e.g. the configuration transmitted at 220 or pre-stored t in the UE 202
  • the UE 202 may determine to perform the predictive-based cell re-selection procedure based on the UE 202 having capability of the predictive-based cell re-selection procedure, and/or the UE 202 being applicable for the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the UE 202 may determine that the UE 202 is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure based on a location of a network equipment, at least one deployment scenario, or a logical identity (ID) implicitly indicating the location of the network equipment or the at least one deployment scenario.
  • ID logical identity
  • the validity information indicates that the trigger indication is valid in an area scope, the trigger indication is valid upon the UE enters an inactive or idle state, the trigger indication is valid upon the UE receives an RRC release message, or the trigger indication is valid during a time duration, or any combination thereof.
  • the UE 202 may transmit an operation indication regarding that one of the RRC setup procedure, the RRC re-establishment procedure or the RRC resume procedure is triggered based on the at least one predicted output. Then the network equipment 204 may receive the operation indication above. In some examples, the operation indication may be transmitted or received in a reused RRC message (e.g. RRC setup complete message or RRC re-establishment complete message or RRC reusme complete message or other) or a new RRC message.
  • a reused RRC message e.g. RRC setup complete message or RRC re-establishment complete message or RRC reusme complete message or other
  • the at least one predicted output is transmited or received upon the at least one predicted output is generated.
  • the at least one predicted output is transmited based on a request.
  • the network equipment 204 may transmit, the request for reporting the at least one predicted output, and then the network equipment 204 receives the at least one predicted output.
  • FIG. 3 illustrates an example process 300 of predictive-based cell re-selection or AI/ML enabled/based cell re-selection or prediction for cell re-selection in accordance with aspects of the present disclosure.
  • operations at UE side and network (NW) side for the AI/ML enabled/based cell re-selection may comprise operations 310 to 360a (or 360b) .
  • one or more of the operations 320, 330, 340 may be optional operation (s) .
  • NW 304 i.e. NW1
  • NW 306 i.e. NW2
  • the execution order of the steps/operations below in FIG. 3 is not limited.
  • FIG. 3 only shows one of various implementations.
  • each step/operation of FIG. 3 is not necessarily performed.
  • one or more steps/operations may be optional, and one or more variations may be supported.
  • the NW may transmit configuration related to the AI/ML enabled/based cell re-selection to the UE 302.
  • the configuration related to the AI/ML enabled/based cell re-selection may be referred to as configuration for the AI/ML based cell re-selection, or referred to as the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure, or referred to as configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure.
  • the information for applicability determination may include deployment scenarios, e.g., intersite distance (ISD) , urban micro (Umi) /urban macro (Uma) .
  • the information for applicability determination may include a logical ID, e.g., an association ID which implicitly indicating location of TRP or BS or deployment scenarios (to avoid exposing network configurations) .
  • the UE 302 is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure based on the information for the applicability determination.
  • the configuration#1 includes configuration of inference for cell re-selection (e.g. which is used by the UE for cell re-selection prediction) , which may include an indication indicating the UE 302 to perform direct cell re-selection prediction (or AI/ML enabled/based direct prediction for cell re-selection, or AI/ML direct inference for cell re-selection) , or an indication indicating the UE to perform indirect cell re- selection prediction (or AI/ML enabled/based indirect prediction for cell re-selection, or AI/ML indirect inference for cell re-selection) .
  • inference for cell re-selection e.g. which is used by the UE for cell re-selection prediction
  • an indication indicating the UE 302 to perform direct cell re-selection prediction or AI/ML enabled/based direct prediction for cell re-selection, or AI/ML direct inference for cell re-selection
  • indirect cell re- selection prediction or AI
  • configuration#1 may include information regarding how to perform intra-frequency measurement prediction for cell re-selection. For example, if performing indirect AI/ML prediction, configuration#1 includes configuration concerning the UE 302 predicts intra-frequency measurement results with timing information based on the measured/predicted serving cell measurement results.
  • the configuration#1 may include the condition to trigger/resume/stop/suspend the AI/ML enabled/based cell re-selection at UE 302 side.
  • the condition to trigger/resume/stop/suspend the AI/ML enabled/based cell re-selection i.e. the at least one condition to trigger or resume or stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure in the process 200.
  • the configuration#1 may include some configuration in other aspects, such as a list of cells applicable for the cell re-selection prediction or for measurement prediction; a list of beams applicable for cell re-selection prediction or for measurement prediction; an offset that used by the UE 302 to predict a set of similar cells; a threshold (e.g. threshold#A) that used by the UE 302 to decide target beam for access; a threshold (e.g. threshold#B) that used by the UE 302 to decide whether a beam is a good beam; an accuracy of the cell re-selection prediction, which indicates the UE 302 that cell re-selection prediction should satisfy the accuracy requirement; or any combination thereof.
  • a threshold e.g. threshold#A
  • a threshold#B that used by the UE 302 to decide whether a beam is a good beam
  • an accuracy of the cell re-selection prediction which indicates the UE 302 that cell re-selection prediction should satisfy the accuracy requirement; or any combination thereof.
  • the UE 302 may perform relaxed measurement prediction for cell re-selection; if the serving cell quality (e.g. RSRP/RSRQ of the serving cell) is higher than the threshold, the UE 302 may suspend/stop/not trigger/not resume relaxed measurement prediction for cell re-selection, or may trigger or resume normal measurement prediction for cell re-selection.
  • the serving cell quality e.g. RSRP/RSRQ of the serving cell
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted cell receive (RX) level measurement result (s) (e.g. predicted Q rxlev and Q qual ) of the serving cell and/or at least one neighbour cell.
  • the neighbour cell may be one cell that indicated in the list of cells applicable for cell re-selection prediction or for measurement prediction as mentioned above, or anyone detected/selected/predicted by the UE 302.
  • the UE 302 may derive the S rxlev and/or S qual of serving cell and/or at least one neighbour cell.
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted beam level measurement result (s) (e.g. RSRP) of serving cell and/or at least one neighbour cell, based on the predicted beam level measurement result.
  • the UE 302 may decide the target beam for access or RRC setup or RRC establishment or RRC re-establishment or RRC resume.
  • the target beam may be a beam whose quality is higher than a threshold (e.g. threshold#A)
  • the threshold#A may be configured to the UE 302 by default or transmitted by the NW (e.g. the NW 304) in the operation 320.
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise first information associated with at least one measurement for cell re-selection.
  • the first information associated with at least one measurement for cell re-selection may comprises one or more of predicted S rxlev , predicted S qual , predicted Q s value, predicted Q n value, predicted R s value, or predicted R n value below. The details of the first information are described below.
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted S rxlev and/or predicted S qual of the serving/camping cell and/or at least one neighbour cell.
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted Q s value e.g. RSRP measurement quantity of the serving/camping cell.
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted Q n value e.g. RSRP measurement quantity of neighbouring cell (s) (e.g. the neighbour cell may be an intra-frequency cell or an equal priority inter-frequency cell) .
  • predicted Q n value e.g. RSRP measurement quantity of neighbouring cell (s) (e.g. the neighbour cell may be an intra-frequency cell or an equal priority inter-frequency cell) .
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted R s value of the serving/camping cell. It should be noted that when calculating R s , Q meas, s may be a predicted value or a measured value. If both predicted value and measured value of Q meas, s are available, the UE 302 may prioritize to use the predicted value to derive R s . Alternatively, the UE 302 may prioritize to use the measured value to derive R s . It is up to UE implementation.
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise a predicted set of similar cells (e.g. for the case that the offset is configured to the UE 302 as mentioned above, the quality (e.g. RSRP) of a cell within the similar cells belongs to [ (highest R value -offset) , highest R value of the best cell] ) , then, the UE 302 selects the target cell from the predicted set.
  • the target cell may be a cell that has maximum number of good beams.
  • a good beam, or referred to as the functional beam above is a beam whose quality is above one threshold (e.g. threshold#B) .
  • the threshold#B may be configured to the UE 302 by default or transmitted by the NW (e.g. the NW 304) in the operation 320 above) .
  • the target cell may be a cell whose measured/predicted R value is highest.
  • the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise (e.g. in the first information) : one bit or a boolean value or an indication (or referred to as the measurement indication in above examples) concerning whether to trigger a measurement or measurement prediction for cell re-selection.
  • the UE 302 performs the RRC setup or the RRC establishment or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure with NW2.
  • the NW2 is a node that different from the NW1 to which the AI/ML enabled/based cell re-selection capability or the applicable indication is transmitted, or from which the configuration for AI/ML enabled/based cell re-selection or the trigger indication to trigger AI/ML enabled/based cell re-selection is received.
  • the UE 302 may report the predicted results/outputs regarding the cell re-selection during the RRC setup or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure. In some other examples, the UE 302 may report the predicted results/outputs regarding the cell re-selection after the RRC setup or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure is successfully performed. For example, the UE 302 can report the predicted results/outputs regarding the cell re-selection in a new RRC message, or via an existing RRC message e.g. RRCSetupComplete message or RRCReestablishmentComplete message or RRCResumeComplete message.
  • the UE 302 can indicate the RRC setup or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure is triggered based on AI/ML enabled/based cell re-selection, during RRC setup or RRC re-establishment or RRC resume procedure, or, after RRC setup or RRC re-establishment or RRC resume procedure is successfully performed.
  • the UE 302 may transmit an indication concerning the cell re-selection or RRC setup or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure is triggered based on AI/ML enabled/based cell re-selection in a new RRC message, or via an existing RRC message e.g.
  • RRCSetupComplete message or RRCReestablishmentComplete message or RRCResumeComplete message may be transmitted an indication concerning the target cell is selected based on AI/ML enabled/based cell re-selection in a new RRC message, or via an existing RRC message e.g. RRCSetupComplete message or RRCReestablishmentComplete message or RRCResumeComplete message.
  • the processor 402, the memory 404, the transceiver 406, or various combinations thereof or various components thereof may be examples of means for performing various aspects of the present disclosure as described herein.
  • the processor 402, the memory 404, the transceiver 406, or various combinations or components thereof may support a method for performing one or more of the operations described herein.
  • the processor 402, the memory 404, the transceiver 406, or various combinations or components thereof may be implemented in hardware (e.g., in communications management circuitry) .
  • the hardware may include a processor, a digital signal processor (DSP) , an application-specific integrated circuit (ASIC) , a field-programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, a discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof configured as or otherwise supporting a means for performing the functions described in the present disclosure.
  • the processor 402 and the memory 404 coupled with the processor 402 may be configured to perform one or more of the functions described herein (e.g., executing, by the processor 402, instructions stored in the memory 404) .
  • the processor 402 may support wireless communication at the device 400 in accordance with examples as disclosed herein.
  • the processor 402 may be configured to operable to support a means for determining to perform a predictive-based cell re-selection procedure; and a means for performing the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the processor 402 may be configured to operable to support other means for other implementations of method 600.
  • the processor 402 may be configured to operable to support a means for determining configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure; and transmitting the configuration information for performing the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the processor 402 may be configured to operable to support other means for other implementations of method 700.
  • the memory 404 may include random access memory (RAM) and read-only memory (ROM) .
  • the memory 404 may store computer-readable, computer-executable code including instructions that, when executed by the processor 402 cause the device 400 to perform various functions described herein.
  • the code may be stored in a non-transitory computer-readable medium such as system memory or another type of memory.
  • the code may not be directly executable by the processor 402 but may cause a computer (e.g., when compiled and executed) to perform functions described herein.
  • the memory 404 may include, among other things, a basic I/O system (BIOS) which may control basic hardware or software operation such as the interaction with peripheral components or devices.
  • BIOS basic I/O system
  • the device 400 may include a single antenna 410. However, in some other implementations, the device 400 may have more than one antenna 410 (i.e., multiple antennas) , including multiple antenna panels or antenna arrays, which may be capable of concurrently transmitting or receiving multiple wireless transmissions.
  • the transceiver 406 may communicate bi-directionally, via the one or more antennas 410, wired, or wireless links as described herein.
  • the transceiver 406 may represent a wireless transceiver and may communicate bi-directionally with another wireless transceiver.
  • the transceiver 406 may also include a modem to modulate the packets, to provide the modulated packets to one or more antennas 410 for transmission, and to demodulate packets received from the one or more antennas 410.
  • the transceiver 406 may include one or more transmit chains, one or more receive chains, or a combination thereof.
  • a transmit chain may be configured to generate and transmit signals (e.g., control information, data, packets) .
  • the transmit chain may include at least one modulator for modulating data onto a carrier signal, preparing the signal for transmission over a wireless medium.
  • the at least one modulator may be configured to support one or more techniques such as amplitude modulation (AM) , frequency modulation (FM) , or digital modulation schemes like phase-shift keying (PSK) or quadrature amplitude modulation (QAM) .
  • the transmit chain may also include at least one power amplifier configured to amplify the modulated signal to an appropriate power level suitable for transmission over the wireless medium.
  • the transmit chain may also include one or more antennas 410 for transmitting the amplified signal into the air or wireless medium.
  • a receive chain may be configured to receive signals (e.g., control information, data, packets) over a wireless medium.
  • the receive chain may include one or more antennas 410 for receive the signal over the air or wireless medium.
  • the receive chain may include at least one amplifier (e.g., a low-noise amplifier (LNA) ) configured to amplify the received signal.
  • the receive chain may include at least one demodulator configured to demodulate the receive signal and obtain the transmitted data by reversing the modulation technique applied during transmission of the signal.
  • the receive chain may include at least one decoder for decoding the processing the demodulated signal to receive the transmitted data.
  • the processor 500 may be a processor chipset and include a protocol stack (e.g., a software stack) executed by the processor chipset to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, retrieving, transmitting, outputting, forwarding, storing, determining, identifying, accessing, writing, reading) in accordance with examples as described herein.
  • a protocol stack e.g., a software stack
  • operations e.g., receiving, obtaining, retrieving, transmitting, outputting, forwarding, storing, determining, identifying, accessing, writing, reading
  • the controller 502 may be configured to manage and coordinate various operations (e.g., signaling, receiving, obtaining, retrieving, transmitting, outputting, forwarding, storing, determining, identifying, accessing, writing, reading) of the processor 500 to cause the processor 500 to support various operations in accordance with examples as described herein.
  • the controller 502 may operate as a control unit of the processor 500, generating control signals that manage the operation of various components of the processor 500. These control signals include enabling or disabling functional units, selecting data paths, initiating memory access, and coordinating timing of operations.
  • the memory 504 may include one or more caches (e.g., memory local to or included in the processor 500 or other memory, such RAM, ROM, DRAM, SDRAM, SRAM, MRAM, flash memory, etc.
  • the memory 504 may reside within or on a processor chipset (e.g., local to the processor 500) .
  • the memory 504 may reside external to the processor chipset (e.g., remote to the processor 500) .
  • the memory 504 may store computer-readable, computer-executable code including instructions that, when executed by the processor 500, cause the processor 500 to perform various functions described herein.
  • the code may be stored in a non-transitory computer-readable medium such as system memory or another type of memory.
  • the controller 502 and/or the processor 500 may be configured to execute computer-readable instructions stored in the memory 504 to cause the processor 500 to perform various functions (e.g., functions or tasks supporting transmit power prioritization) .
  • the processor 500 and/or the controller 502 may be coupled with or to the memory 504, the processor 500, the controller 502, and the memory 504 may be configured to perform various functions described herein.
  • the processor 500 may include multiple processors and the memory 504 may include multiple memories. One or more of the multiple processors may be coupled with one or more of the multiple memories, which may, individually or collectively, be configured to perform various functions herein.
  • the one or more ALUs 506 may be configured to support various operations in accordance with examples as described herein.
  • the one or more ALUs 506 may reside within or on a processor chipset (e.g., the processor 500) .
  • the one or more ALUs 506 may reside external to the processor chipset (e.g., the processor 500) .
  • One or more ALUs 506 may perform one or more computations such as addition, subtraction, multiplication, and division on data.
  • one or more ALUs 506 may receive input operands and an operation code, which determines an operation to be executed.
  • One or more ALUs 506 be configured with a variety of logical and arithmetic circuits, including adders, subtractors, shifters, and logic gates, to process and manipulate the data according to the operation. Additionally, or alternatively, the one or more ALUs 506 may support logical operations such as AND, OR, exclusive-OR (XOR) , not-OR (NOR) , and not-AND (NAND) , enabling the one or more ALUs 506 to handle conditional operations, comparisons, and bitwise operations.
  • logical operations such as AND, OR, exclusive-OR (XOR) , not-OR (NOR) , and not-AND (NAND) , enabling the one or more ALUs 506 to handle conditional operations, comparisons, and bitwise operations.
  • the processor 500 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein.
  • the processor 502 may be configured to or operable to support a means for determining to perform a predictive-based cell re-selection procedure; and a means for performing the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the processor 500 may be configured to or operable to support other means for other implementations of method 600.
  • the method includes performing the predictive-based cell re-selection procedure.
  • the operations of 610 may be performed in accordance with examples as described herein. In some implementations, aspects of the operations of 610 may be performed by a device as described with reference to FIG. 1A to FIG. 5.
  • FIG. 7 illustrates a flowchart of a method 700 that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
  • the operations of the method 700 may be implemented by a device or its components as described herein.
  • the operations of the method 700 may be performed by the network equipment 204 or the network entity 102 as described herein.
  • the device may execute a set of instructions to control the function elements of the device to perform the described functions. Additionally, or alternatively, the device may perform aspects of the described functions using special-purpose hardware.
  • a general-purpose processor may be a microprocessor, but in the alternative, the processor may be any processor, controller, microcontroller, or state machine.
  • a processor may also be implemented as a combination of computing devices (e.g., a combination of a DSP and a microprocessor, multiple microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other such configuration.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

Various aspects of the present disclosure relate to cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) based cell re-selection or prediction for cell re-selection. In an aspect, a user equipment (UE) determines to perform a predictive-based cell re-selection procedure. The UE performs the predictive-based cell re-selection procedure.

Description

CELL RE-SELECTION
The present disclosure relates to wireless communications, and more specifically to cell re-selection, for example, predictive-based cell re-selection or artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) based cell re-selection or prediction for cell re-selection.
BACKGROUND
A wireless communications system may include one or multiple network communication devices, such as base stations (BSs) , which may be otherwise known as an eNodeB (eNB) , a next-generation NodeB (gNB) , or other suitable terminology. Each network communication devices, such as a base station may support wireless communications for one or multiple user communication devices, which may be otherwise known as user equipment (UE) , or other suitable terminology. The wireless communications system may support wireless communications with one or multiple user communication devices by utilizing resources of the wireless communication system (e.g., time resources (e.g., symbols, slots, subframes, frames, or the like) or frequency resources (e.g., subcarriers, carriers) . Additionally, the wireless communications system may support wireless communications across various radio access technologies including third generation (3G) radio access technology, fourth generation (4G) radio access technology, fifth generation (5G) radio access technology, among other suitable radio access technologies beyond 5G (e.g., sixth generation (6G) ) .
Mobility can be optimized by means of artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) . AI/ML based handover optimization in network side is specified in 3rd Generation Partnership Project (3GPP) release 18 (R18) , now release 19 (R19) is discussing AI/ML for mobility at UE side, e.g. including radio link failure (RLF) /handover (HO) failure prediction. However, there are still some issues to be addressed related to mobility of UEs.
SUMMARY
The present disclosure relates to methods, apparatuses, and systems that support cell re-selection, for example, predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection.
Some implementations of the method and devices described herein include, determining to perform a predictive-based cell re-selection procedure; and performing the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the predictive-based cell re-selection procedure is performed while the UE is in an idle or inactive state.
In some implementations of the method and devices described herein, at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure comprises at least one of the following: information of a predicted target cell for UE access; information of a predicted target beam for the UE access; timing information associated with the UE access; a probability associated with the UE access; at least one predicted cell receive level measurement result of at least one of a serving cell of the UE or at least one neighbour cell; at least one predicted beam level measurement result of at least one of the serving cell or at least one neighbour cell; first information associated with at least one measurement for cell re-selection; or a predicted set of similar cells for the cell re-selection.
In some implementations of the method and devices described herein, the timing information comprises: time to access to the predicted target cell; or time to access to the predicted target beam.
In some implementations of the method and devices described herein, the probability associated with the UE access comprises: a probability of accessing to the predicted target cell; or a probability of accessing to the predicted target beam.
In some implementations of the method and devices described herein, the first information comprises at least one of the following: at least one of a predicted cell selection receive level value or a predicted cell selection quality value of at least one of the following: the serving cell, a camping cell or at least one neighbour cell; at least one of a predicted cell selection receive level value or a predicted cell selection quality value of one of the following: at least one higher priority inter-frequency cell, at least one lower  priority inter-frequency cell, at least one higher priority inter-radio access technology (RAT) frequency cell, or at least one lower priority inter-RAT frequency cell; at least one predicted cell receive level value of at least one of the following: the serving cell, the camping cell or the at least one neighbour cell; at least one predicted cell quality value of at least one of the following: the serving cell, the camping cell or the at least one neighbour cell; a predicted reference signal received power (RSRP) measurement quantity of the serving cell or the camping cell; at least one predicted RSRP measurement quantity of the at least one neighbouring cell; a predicted R value of the serving cell or the camping cell; a predicted R value of the at least one neighbouring cell; a bit or a boolean value or a measurement indication indicating whether to trigger a measurement or a measurement prediction for the cell re-selection; frequency to be measured or to be predicted; a type of the measurement or the measurement prediction to be performed; or a mobility state or velocity of the UE.
In some implementations of the method and devices described herein, the type of the measurement or the measurement prediction comprises one of the following: at least one measurement or measurement prediction of at least one intra-frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one equal or lower priority inter-frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one lower priority inter-RAT frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-frequency cell; or at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-RAT frequency cell.
Some implementations of the method and devices described herein include, pre-storing information associated with the predictive-based cell re-selection procedure; or receiving, via the transceiver , the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure is received via one of the following: a radio resource control (RRC) release message; an RRC reconfiguration message; a layer 1 message; or a layer 2 message.
In some implementations of the method and devices described herein, the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure comprise at least one of the following: information for determining whether the UE is applicable for  the predictive-based cell re-selection procedure; a prediction indication indicating the UE to perform one of: direct prediction for the predictive-based cell re-selection procedure or indirect prediction for the predictive-based cell re-selection procedure; at least one model used for the predictive-based cell re-selection procedure; information regarding how to perform the measurement prediction for one of the following: an intra-frequency cell, an inter-frequency cell or an inter-RAT frequency cell; at least one condition to trigger or resume or stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure; a list of cells or beams applicable for the predictive-based cell re-selection procedure; an offset for predicting a set of similar cells for cell re-selection; a first threshold for deciding a target beam for UE access; a second threshold for deciding whether a beam is a functional beam; an accuracy requirement that the predictive-based cell re-selection procedure should satisfy.
Some implementations of the method and devices described herein include, determining, based on the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure, to perform the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one condition comprises at least one of the following: time information of the predictive-based cell re-selection procedure; or one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the time information comprises at least one of the following: a time duration; a timer window; an absolute timestamp; or a system frame number (SFN) and a slot number.
In some implementations of the method and devices described herein, the time information indicates at least one of the following: when to trigger or resume the predictive-based cell re-selection procedure; when to stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure; or how long to perform the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the one or more conditions comprises at least one of the following: at least one parameter for determining whether, when or how to perform the predictive-based cell re-selection procedure; a first trigger threshold associated with whether measurement or measurement  prediction for the intra-frequency cell measurement is triggered, resumed, stopped, or suspended; a condition set regarding whether one of the following is triggered, resumed, stopped, or suspended: at least one higher priority inter-frequency cell measurement, at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, or the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell; a second trigger threshold regarding whether the measurement or measurement prediction for the following is triggered, resumed, stopped, or suspended: at least one equal or lower priority inter-frequency cell or at least one lower priority inter-RAT frequency cell.
In some implementations of the method and devices described herein, in the case that a serving cell quality is lower than or equal to the first trigger threshold, the measurement prediction for the intra-frequency cell is triggered or resumed; or in the case that the serving cell quality is higher than the first trigger threshold, the measurement prediction for the intra-frequency cell is stopped, suspended, or not triggered.
In some implementations of the method and devices described herein, the condition set comprises: in the case that the UE has measurement results of the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is stopped, suspended, or not triggered; in the case that the UE has no measurement result of the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed; in the case that the UE has predicted outputs of the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell, the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement is stopped, suspended, or not triggered; or in the case that the UE has no predicted outputs of the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell, the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement is triggered or resumed.
In some implementations of the method and devices described herein, in the case that a serving cell quality is lower than or equal to the second trigger threshold, the measurement prediction for the at least one equal or lower priority inter-frequency cell or the at least one lower priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed; or in the case that the serving cell quality is higher than the second trigger threshold, the measurement prediction for the at least one equal or lower priority inter-frequency cell or the at least one lower priority inter-RAT frequency cell is stopped, suspended, or not triggered.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one parameter for determining whether, when or how to perform the predictive-based cell re-selection procedure comprises at least one of the following: at least one parameter for determining a mobility state of the UE; or at least one parameter for determining whether the UE is at a cell edge.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one parameter for determining the mobility state comprises: a time period during which the cell re-selection is performed; and first and second number thresholds associated with a number of cell re-selections during the time period.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one parameter for determining whether the UE is at the cell edge comprises: a cell quality threshold associated with a serving cell quality.
In some implementations of the method and devices described herein, determining to perform the predictive-based cell re-selection procedure based on at least one of the following: the UE having capability of the predictive-based cell re-selection procedure; and the UE being applicable for the predictive-based cell re-selection procedure.
Some implementations of the method and devices described herein include, transmitting capability information of the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the capability information indicates that at least one of the following: the UE supports prediction for an intra-frequency cell; the UE supports the prediction for an inter-frequency cell; or the UE supports the prediction for an inter-RAT frequency cell.
Some implementations of the method and devices described herein include, determining that the UE is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure; and performing one of the following: based on determining that the UE is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure, transmitting, via a transceiver , an applicable indication regarding that the predictive-based cell re-selection procedure is applicable or available in the UE; or based on determining that the UE is not applicable for the predictive-based cell re-selection procedure, falling back to or performing a non-predictive based cell re-selection procedure.
Some implementations of the method and devices described herein include, determining that the UE is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure by:determining whether at least one model used for the predictive-based cell re-selection procedure is ready; determining whether collected data is sufficient for the predictive-based cell re-selection procedure; and determining whether the UE has sufficient computing resource for the predictive-based cell re-selection procedure.
Some implementations of the method and devices described herein include, determining that the UE is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure based on one of the following: a location of a network equipment; at least one deployment scenario; or a logical identity (ID) implicitly indicating the location of the network equipment or the at least one deployment scenario.
Some implementations of the method and devices described herein include, receiving a trigger indication indicating the UE to trigger or perform the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the trigger indication is received via one of the following: an RRC release message; an RRC reconfiguration message; a layer 1 message; or a layer 2 message.
Some implementations of the method and devices described herein include, pre-storing validity information of the trigger indication indicating when the trigger indication is valid by default; or receiving the validity information.
In some implementations of the method and devices described herein, the validity information indicates that at least one of the following: the trigger indication is valid in an area scope; the trigger indication is valid upon the UE enters an inactive or  idle state; the trigger indication is valid upon the UE receives an RRC release message; or the trigger indication is valid during a time duration.
In some implementations of the method and devices described herein, the area scope is one of the following: a list of cells; a list of tracking areas (TAs) ; or a list of public land mobile networks (PLMNs) .
Some implementations of the method and devices described herein include, based on at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure, performing one of the following: an RRC setup procedure; an RRC re-establishment procedure; or an RRC resume procedure.
Some implementations of the method and devices described herein include, transmitting an operation indication regarding that one of the RRC setup procedure, the RRC re-establishment procedure or the RRC resume procedure is triggered based on the at least one predicted output.
In some implementations of the method and devices described herein, the operation indication is transmitted in a reused RRC message or a new RRC message.
Some implementations of the method and devices described herein include, transmitting at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one predicted output is: transmited upon the at least one predicted output is generated; or transmited based on a request.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one predicted output is: transmited during one of an RRC setup procedure, an RRC re-establishment procedure, or an RRC resume procedure; or transmited after one of the RRC setup procedure, the RRC re-establishment procedure, or the RRC resume procedure being performed successful.
Some implementations of the method and devices described herein include, receiving a network indication of requested prediction time indicating one of the following: when to generate at least one predicted output of the predictive-based cell re- selection procedure; when to apply the at least one predicted output; or when to transmit the at least one predicted output.
In some implementations of the method and devices described herein, the predictive-based cell re-selection procedure comprise a cell re-selection procedure using at least one predicted output of artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) based prediction.
Some implementations of the method and devices described herein include, determining configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure; and transmitting the configuration information for performing the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the configuration information is transmitted via one of the following: a radio resource control (RRC) release message; an RRC reconfiguration message; a layer 1 message; or a layer 2 message.
In some implementations of the method and devices described herein, the configuration information comprise at least one of the following: information for determining whether the UE is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure; a prediction indication indicating the UE to perform one of: direct prediction for predictive-based cell re-selection procedure or indirect prediction for predictive-based cell re-selection procedure; at least one model used for the predictive-based cell re-selection procedure; information regarding how to perform the measurement prediction for one of the following: an intra-frequency cell, an inter-frequency cell or an inter-radio access technology (RAT) frequency cell; at least one condition to trigger or resume or stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure; a list of cells or beams applicable for the predictive-based cell re-selection procedure; an offset for predicting a set of similar cells for cell re-selection; a first threshold for deciding a target beam for UE access; a second threshold for deciding whether a beam is a functional beam; an accuracy requirement that the predictive-based cell re-selection procedure should satisfy.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one condition comprises at least one of the following: time information of the  predictive-based cell re-selection procedure; or one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the time information comprises at least one of the following: a time duration; a timer window; an absolute timestamp; or a system frame number (SFN) and a slot number.
In some implementations of the method and devices described herein, the time information indicates at least one of the following: when to trigger or resume the predictive-based cell re-selection procedure; when to stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure; or how long to perform the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the one or more conditions comprises at least one of the following: at least one parameter for determining whether, when or how to perform the predictive-based cell re-selection procedure; a first trigger threshold regarding whether measurement or measurement prediction for the intra-frequency cell measurement is triggered, resumed, stopped, or suspended; a condition set regarding whether one of the following is triggered, resumed, stopped, or suspended: at least one higher priority inter-frequency cell measurement, at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, or the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell; a second trigger threshold regarding whether the measurement or measurement prediction for the following is triggered, resumed, stopped, or suspended: at least one equal or lower priority inter-frequency cell or at least one lower priority inter-RAT frequency cell.
In some implementations of the method and devices described herein, in the case that a serving cell quality is lower than or equal to the first trigger threshold, the measurement prediction for the intra-frequency cell measurement is triggered or resumed; or in the case that the serving cell quality is higher than the first trigger threshold, the measurement prediction for the intra-frequency cell measurement is stopped, suspended, or not triggered.
In some implementations of the method and devices described herein, the condition set comprises: in the case that the UE has measurement results of the at least  one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is stopped, suspended, or not triggered; in the case that the UE has no measurement result of the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed; in the case that the UE has predicted outputs of the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell, the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement is stopped, suspended, or not triggered; or in the case that the UE has no predicted outputs of the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell, the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement is triggered or resumed.
In some implementations of the method and devices described herein, in the case that a serving cell quality is lower than or equal to the second trigger threshold, the measurement prediction for the at least one equal or lower priority inter-frequency cell or the at least one lower priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed; or in the case that the serving cell quality is higher than the second trigger threshold, the measurement prediction for the at least one equal or lower priority inter-frequency cell or the at least one lower priority inter-RAT frequency cell is stopped, suspended, or not triggered.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one parameter for determining whether, when or how to perform the predictive-based cell re-selection procedure comprises at least one of the following: at least one parameter for determining a mobility state of the UE; or at least one parameter for determining whether the UE is at a cell edge.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one parameter for determining mobility state comprises the following: a time period  during which the cell re-selection is performed; and first and second number thresholds associated with a number of cell re-selections during the time period.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one parameter for determining whether the UE is at the cell edge comprises: a cell quality threshold associated with a serving cell quality.
Some implementations of the method and devices described herein include, receiving the capability information of the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the capability information indicates that one of the following: the UE supports prediction for an intra-frequency cell; the UE supports the prediction for an inter-frequency cell; or the UE supports the prediction for an inter-RAT frequency cell.
Some implementations of the method and devices described herein include, receiving an applicable indication regarding that the predictive-based cell re-selection procedure is applicable or available in the UE.
Some implementations of the method and devices described herein include, transmitting a trigger indication indicating the UE to trigger or perform the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the trigger indication is transmitted via one of the following: a radio resource control (RRC) release message; an RRC reconfiguration message; a layer 1 message; or a layer 2 message.
Some implementations of the method and devices described herein include, transmiting validity information of the trigger indication indicating when the trigger indication is valid.
In some implementations of the method and devices described herein, the validity information indicates that at least one of the following: the trigger indication is valid in an area scope; the trigger indication is valid upon the UE enters an inactive or idle state; the trigger indication is valid upon the UE receives an RRC release message; or the trigger indication is valid during a time duration.
In some implementations of the method and devices described herein, the area scope is one of the following: a list of cells; a list of tracking areas (TAs) ; or a list of public land mobile networks (PLMNs) .
Some implementations of the method and devices described herein include, receiving an operation indication regarding that one of an RRC setup procedure, an RRC re-establishment procedure or an RRC resume procedure is triggered based on at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure.
In some implementations of the method and devices described herein, the operation indication is received in a reused RRC message or a new RRC message.
Some implementations of the method and devices described herein include, receiving at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure.
Some implementations of the method and devices described herein include, transmitting a request for reporting the at least one predicted output.
Some implementations of the method and devices described herein include one of the following: receiving the at least one predicted output upon the at least one predicted output is generated; receiving the at least one predicted output after transmitting the request; receiving the at least one predicted output during one of an RRC setup procedure, an RRC re-establishment procedure, or an RRC resume procedure; or receiving the at least one predicted output after one of the RRC setup procedure, the RRC re-establishment procedure, or the RRC resume procedure being performed successful.
Some implementations of the method and devices described herein include, transmitting a network indication of requested prediction time indicating one of the following: when to generate at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure; when to apply the at least one predicted output; or when to transmit the at least one predicted output.
In some implementations of the method and devices described herein, the predictive-based cell re-selection procedure comprise a cell re-selection procedure using at least one predicted output of artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) based predication.
In some implementations of the method and devices described herein, the at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure comprises at least one of the following: information of a predicted target cell for UE access; information of a predicted target beam for the UE access; timing information associated with the UE access; a probability associated with the UE access; at least one predicted cell receive level measurement result of at least one of a serving cell of the UE or at least one neighbour cell; at least one predicted beam level measurement result of at least one of the serving cell or at least one neighbour cell; first information associated with at least one measurement for cell re-selection; or a predicted set of similar cells for the cell re-selection.
In some implementations of the method and devices described herein, the timing information comprises: time to access to the predicted target cell; or time to access to the predicted target beam.
In some implementations of the method and devices described herein, the probability associated with the UE access comprises: a probability of accessing to the predicted target cell; or a probability of accessing to the predicted target beam.
In some implementations of the method and devices described herein, the first information comprises at least one of the following: at least one of a predicted cell selection receive level value or a predicted cell selection quality value of at least one of the following: the serving cell, a camping cell or at least one neighbour cell; at least one of a predicted cell selection receive level value or a predicted cell selection quality value of one of the following: at least one higher priority inter-frequency cell, at least one lower priority inter-frequency cell, at least one higher priority inter-radio access technology (RAT) frequency cell, or at least one lower priority inter-RAT frequency cell; at least one predicted cell receive level value of at least one of the following: the serving cell, the camping cell or the at least one neighbour cell; at least one predicted cell quality value of at least one of the following: the serving cell, the camping cell or the at least one neighbour cell; a predicted reference signal received power (RSRP) measurement quantity of the serving cell or the camping cell; at least one predicted RSRP measurement quantity of the at least one neighbouring cell; a predicted R value of the serving cell or the camping cell; a predicted R value of the at least one neighbouring cell; a bit or a boolean value or a measurement indication indicating whether to trigger a measurement  or a measurement prediction for the cell re-selection; frequency to be measured or to be predicted; a type of the measurement or the measurement prediction to be performed; or a mobility state or velocity of the UE.
In some implementations of the method and devices described herein, the type of the measurement or the measurement prediction comprises one of the following: at least one measurement or measurement prediction of at least one intra-frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one equal or lower priority inter-frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one lower priority inter-RAT frequency cell; at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-frequency cell; or at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-RAT frequency cell.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS
FIG. 1A illustrates an example of a wireless communications system that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
FIG. 1B illustrates an example of AI/ML functional framework;
FIG. 2 illustrates an example signaling diagram illustrating an example process that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
FIG. 3 illustrates an example process of predictive-based cell re-selection or AI/ML enabled/based cell re-selection or prediction for cell re-selection in accordance with aspects of the present disclosure.
FIG. 4 illustrates an example of a device that support cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
FIG. 5 illustrates an example of a processor that support cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
FIG. 6 illustrates a flowchart of a method that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
FIG. 7 illustrates a flowchart of a method that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure.
DETAILED DESCRIPTION
Principles of the present disclosure will now be described with reference to some embodiments. It is to be understood that these embodiments are described for the purpose of illustration and help those skilled in the art to understand and implement the present disclosure, without suggesting any limitation as to the scope of the disclosure. The disclosure described herein may be implemented in various manners other than the ones described below.
In the following description and claims, unless defined otherwise, all technical and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skills in the art to which this disclosure belongs.
References in the present disclosure to “one embodiment, ” “an example embodiment, ” “an embodiment, ” “some embodiments, ” and the like indicate that the embodiment (s) described may include a particular feature, structure, or characteristic, but it is not necessary that every embodiment includes the particular feature, structure, or characteristic. Moreover, such phrases do not necessarily refer to the same embodiment (s) . Further, when a particular feature, structure, or characteristic is described in connection with an embodiment, it is submitted that it is within the knowledge of one skilled in the art to affect such feature, structure, or characteristic in connection with other embodiments whether or not explicitly described.
It shall be understood that although the terms “first” and “second” or the like may be used herein to describe various elements, these elements should not be limited by these terms. These terms are used to distinguish one element from another element. For example, a first element could also be termed as a second element, and similarly, a second element could also be termed as a first element, without departing from the scope of  embodiments. As used herein, the term “and/or” includes any and all combinations of one or more of the listed terms.
The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments and is not intended to be limiting of example embodiments. As used herein, the singular forms “a” , “an” and “the” are intended to include the plural forms as well, unless the context clearly indicates otherwise. It will be further understood that the terms “comprises” , “comprising” , “has” , “having” , “includes” and/or “including” , when used herein, specify the presence of stated features, elements, and/or components etc., but do not preclude the presence or addition of one or more other features, elements, components and/or combinations thereof.
As used herein, the term “communication network” refers to a network following any suitable communication standards, such as, 5G new radio (NR) , Long Term Evolution (LTE) , LTE-Advanced (LTE-A) , Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA) , High-Speed Packet Access (HSPA) , Narrow Band Internet of Things (NB-IoT) , and so on. Further, the communications between a user equipment and a network device in the communication network may be performed according to any suitable generation communication protocols, including but not limited to, the first generation (1G) , the second generation (2G) , 2.5G, 2.75G, the third generation (3G) , the fourth generation (4G) , 4.5G, the fifth generation (5G) communication protocols, and/or any other protocols either currently known or to be developed in the future. Embodiments of the present disclosure may be applied in various communication systems. Given the rapid development in communications, there will also be future type communication technologies and systems in which the present disclosure may be embodied. It should not be seen as limiting the scope of the present disclosure to only the aforementioned systems.
As used herein, the term “network device” generally refers to a node in a communication network via which a user equipment can access the communication network and receive services therefrom. The network device may refer to a base station (BS) or an access point (AP) , for example, a node B (NodeB or NB) , a radio access network (RAN) node, an evolved NodeB (eNodeB or eNB) , a NR NB (also referred to as a gNB) , a Remote Radio Unit (RRU) , a radio header (RH) , an infrastructure device for a V2X (vehicle-to-everything) communication, a transmission and reception point (TRP) , a reception point (RP) , a remote radio head (RRH) , a relay, an integrated access and  backhaul (IAB) node, a low power node such as a femto a base station (BS) , a pico BS, and so forth, depending on the applied terminology and technology. The network device may further refer to a network function (NF) in the core network, for example, a SMF, an AMF, a PCF, a UPF or devices with same function in future network architectures, and so forth.
As used herein, the term “user equipment (UE) ” generally refers to any end device that may be capable of wireless communications. By way of example rather than a limitation, a user equipment may also be referred to as a communication device, a terminal device, an end user device, a subscriber station (SS) , an unmanned aerial vehicle (UAV) , a portable subscriber station, a mobile station (MS) , or an access terminal (AT) . The user equipment may include, but is not limited to, a mobile phone, a cellular phone, a smart phone, a voice over IP (VoIP) phone, a wireless local loop phone, a tablet, a wearable user equipment, a personal digital assistant (PDA) , a portable computer, a desktop computer, an image capture user equipment such as a digital camera, a gaming user equipment, a music storage and playback appliance, a vehicle-mounted wireless user equipment, a wireless endpoint, a mobile station, laptop-embedded equipment (LEE) , laptop-mounted equipment (LME) , a USB dongle, a smart device, wireless customer-premises equipment (CPE) , an Internet of Things (loT) device, a watch or other wearable, a head-mounted display (HMD) , a vehicle, a drone, a medical device (for example, a remote surgery device) , an industrial device (for example, a robot and/or other wireless devices operating in an industrial and/or an automated processing chain contexts) , a consumer electronics device, a device operating on commercial and/or industrial wireless networks, and the like. In the following description, the terms: “user equipment, ” “communication device, ” “terminal, ” “user equipment” and “UE, ” may be used interchangeably.
Aspects of the present disclosure are described in the context of a wireless communications system.
FIG. 1A illustrates an example of a wireless communications system (or referred to as communication network) 100 that supports logging layer 3 (L3) measurement results, such as logging L3 measurement results in an RRC connected state in accordance with aspects of the present disclosure. The wireless communications system 100 may include one or more network entities 102 (also referred to as network  equipment) , one or more UEs 104, a core network 106, and a packet data network 108. The wireless communications system 100 may support various radio access technologies. In some implementations, the wireless communications system 100 may be a 4G network, such as an LTE network or an LTE-Advanced (LTE-A) network. In some other implementations, the wireless communications system 100 may be a 5G network, such as an NR network. In other implementations, the wireless communications system 100 may be a combination of a 4G network and a 5G network, or other suitable radio access technology including Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.11 (Wi-Fi) , IEEE 802.16 (WiMAX) , IEEE 802.20. The wireless communications system 100 may support radio access technologies beyond 5G. Additionally, the wireless communications system 100 may support technologies, such as time division multiple access (TDMA) , frequency division multiple access (FDMA) , or code division multiple access (CDMA) , etc.
The one or more network entities 102 may be dispersed throughout a geographic region to form the wireless communications system 100. One or more of the network entities 102 described herein may be or include or may be referred to as a network node, a base station, a network element, a radio access network (RAN) , a base transceiver station, an access point, a NodeB, an eNodeB (eNB) , a next-generation NodeB (gNB) , or other suitable terminology. A network entity 102 and a UE 104 may communicate via a communication link 110, which may be a wireless or wired connection. For example, a network entity 102 and a UE 104 may perform wireless communication (e.g., receive signalling, transmit signalling) over a communication interface.
A network entity 102 may provide a geographic coverage area 112 for which the network entity 102 may support services (e.g., voice, video, packet data, messaging, broadcast, etc. ) for one or more UEs 104 within the geographic coverage area 112. For example, a network entity 102 and a UE 104 may support wireless communication of signals related to services (e.g., voice, video, packet data, messaging, broadcast, etc. ) according to one or multiple radio access technologies. In some implementations, a network entity 102 may be moveable, for example, a satellite associated with a non-terrestrial network. In some implementations, different geographic coverage areas 112 associated with the same or different radio access technologies may overlap, but the different geographic coverage areas 112 may be associated with different network entities 102. Information and signals described herein may be represented using any of a variety  of different technologies and techniques. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, and chips that may be referenced throughout the description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or particles, optical fields or particles, or any combination thereof.
The one or more UEs 104 may be dispersed throughout a geographic region of the wireless communications system 100. A UE 104 may include or may be referred to as a mobile device, a wireless device, a remote device, a remote unit, a handheld device, or a subscriber device, or some other suitable terminology. In some implementations, the UE 104 may be referred to as a unit, a station, a terminal, or a client, among other examples. Additionally, or alternatively, the UE 104 may be referred to as an Internet-of-Things (IoT) device, an Internet-of-Everything (IoE) device, or machine-type communication (MTC) device, among other examples. In some implementations, a UE 104 may be stationary in the wireless communications system 100. In some other implementations, a UE 104 may be mobile in the wireless communications system 100.
The one or more UEs 104 may be devices in different forms or having different capabilities. Some examples of UEs 104 are illustrated in FIG. 1A. A UE 104 may be capable of communicating with various types of devices, such as the network entities 102, other UEs 104, or network equipment (e.g., the core network 106, the packet data network 108, a relay device, an integrated access and backhaul (IAB) node, or another network equipment) , as shown in FIG. 1A. Additionally, or alternatively, a UE 104 may support communication with other network entities 102 or UEs 104, which may act as relays in the wireless communications system 100.
A UE 104 may also be able to support wireless communication directly with other UEs 104 over a communication link 114. For example, a UE 104 may support wireless communication directly with another UE 104 over a device-to-device (D2D) communication link. In some implementations, such as vehicle-to-vehicle (V2V) deployments, vehicle-to-everything (V2X) deployments, or cellular-V2X deployments, the communication link 114 may be referred to as a sidelink. For example, a UE 104 may support wireless communication directly with another UE 104 over a communication interface.
A network entity 102 may support communications with the core network 106, or with another network entity 102, or both. For example, a network entity 102 may  interface with the core network 106 through one or more backhaul links 116 (e.g., via an S1, N2, N2, or another network interface) . The network entities 102 may communicate with each other over the backhaul links 116 (e.g., via an X2, Xn, or another network interface) . In some implementations, the network entities 102 may communicate with each other directly (e.g., between the network entities 102) . In some other implementations, the network entities 102 may communicate with each other or indirectly (e.g., via the core network 106) . In some implementations, one or more network entities 102 may include subcomponents, such as an access network entity, which may be an example of an access node controller (ANC) . An ANC may communicate with the one or more UEs 104 through one or more other access network transmission entities, which may be referred to as a radio heads, smart radio heads, or transmission-reception points (TRPs) .
In some implementations, a network entity 102 may be configured in a disaggregated architecture, which may be configured to utilize a protocol stack physically or logically distributed among two or more network entities 102, such as an integrated access backhaul (IAB) network, an open Radio Access Network (O-RAN) (e.g., a network configuration sponsored by the O-RAN Alliance) , or a virtualized RAN (vRAN) (e.g., a cloud RAN (C-RAN) ) . For example, a network entity 102 may include one or more of a central unit (CU) , a distributed unit (DU) , a radio unit (RU) , a RAN Intelligent Controller (RIC) (e.g., a Near-Real Time RIC (Near-RT RIC) , a Non-Real Time RIC (Non-RT RIC) ) , a Service Management and Orchestration (SMO) system, or any combination thereof.
An RU may also be referred to as a radio head, a smart radio head, a remote radio head (RRH) , a remote radio unit (RRU) , or a transmission reception point (TRP) . One or more components of the network entities 102 in a disaggregated RAN architecture may be co-located, or one or more components of the network entities 102 may be located in distributed locations (e.g., separate physical locations) . In some implementations, one or more network entities 102 of a disaggregated RAN architecture may be implemented as virtual units (e.g., a virtual CU (VCU) , a virtual DU (VDU) , a virtual RU (VRU) ) .
Split of functionality between a CU, a DU, and an RU may be flexible and may support different functionalities depending upon which functions (e.g., network layer functions, protocol layer functions, baseband functions, radio frequency functions, and  any combinations thereof) are performed at a CU, a DU, or an RU. For example, a functional split of a protocol stack may be employed between a CU and a DU such that the CU may support one or more layers of the protocol stack and the DU may support one or more different layers of the protocol stack. In some implementations, the CU may host upper protocol layer (e.g., a layer 3 (L3) , a layer 2 (L2) ) functionality and signalling (e.g., RRC, service data adaption protocol (SDAP) , Packet Data Convergence Protocol (PDCP) ) . The CU may be connected to one or more DUs or RUs, and the one or more DUs or RUs may host lower protocol layers, such as a layer 1 (L1) (e.g., physical (PHY) layer) or an L2 (e.g., radio link control (RLC) layer, MAC layer) functionality and signalling, and may each be at least partially controlled by the CU.
Additionally, or alternatively, a functional split of the protocol stack may be employed between a DU and an RU such that the DU may support one or more layers of the protocol stack and the RU may support one or more different layers of the protocol stack. The DU may support one or multiple different cells (e.g., via one or more RUs) . In some implementations, a functional split between a CU and a DU, or between a DU and an RU may be within a protocol layer (e.g., some functions for a protocol layer may be performed by one of a CU, a DU, or an RU, while other functions of the protocol layer are performed by a different one of the CU, the DU, or the RU) .
A CU may be functionally split further into CU control plane (CU-CP) and CU user plane (CU-UP) functions. A CU may be connected to one or more DUs via a midhaul communication link (e.g., F1, F1-c, F1-u) , and a DU may be connected to one or more RUs via a fronthaul communication link (e.g., open fronthaul (FH) interface) . In some implementations, a midhaul communication link or a fronthaul communication link may be implemented in accordance with an interface (e.g., a channel) between layers of a protocol stack supported by respective network entities 102 that are in communication via such communication links.
The core network 106 may support user authentication, access authorization, tracking, connectivity, and other access, routing, or mobility functions. The core network 106 may be an evolved packet core (EPC) , or a 5G core (5GC) , which may include a control plane entity that manages access and mobility (e.g., a mobility management entity (MME) , an access and mobility management functions (AMF) ) and a user plane entity that routes packets or interconnects to external networks (e.g., a serving gateway (S-GW) ,  a Packet Data Network (PDN) gateway (P-GW) , or a user plane function (UPF) ) . In some implementations, the control plane entity may manage non-access stratum (NAS) functions, such as mobility, authentication, and bearer management (e.g., data bearers, signal bearers, etc. ) for the one or more UEs 104 served by the one or more network entities 102 associated with the core network 106.
The core network 106 may communicate with the packet data network 108 over one or more backhaul links 116 (e.g., via an S1, N2, N2, or another network interface) . The packet data network 108 may include an application server 118. In some implementations, one or more UEs 104 may communicate with the application server 118. A UE 104 may establish a session (e.g., a protocol data unit (PDU) session, or the like) with the core network 106 via a network entity 102. The core network 106 may route traffic (e.g., control information, data, and the like) between the UE 104 and the application server 118 using the established session (e.g., the established PDU session) . The PDU session may be an example of a logical connection between the UE 104 and the core network 106 (e.g., one or more network functions of the core network 106) .
In the wireless communications system 100, the network entities 102 and the UEs 104 may use resources of the wireless communications system 100 (e.g., time resources (e.g., symbols, slots, subframes, frames, or the like) or frequency resources (e.g., subcarriers, carriers) ) to perform various operations (e.g., wireless communications) . In some implementations, the network entities 102 and the UEs 104 may support different resource structures. For example, the network entities 102 and the UEs 104 may support different frame structures. In some implementations, such as in 4G, the network entities 102 and the UEs 104 may support a single frame structure. In some other implementations, such as in 5G and among other suitable radio access technologies, the network entities 102 and the UEs 104 may support various frame structures (i.e., multiple frame structures) . The network entities 102 and the UEs 104 may support various frame structures based on one or more numerologies.
One or more numerologies may be supported in the wireless communications system 100, and a numerology may include a subcarrier spacing and a cyclic prefix. A first numerology (e.g., μ=0) may be associated with a first subcarrier spacing (e.g., 15 kHz) and a normal cyclic prefix. In some implementations, the first numerology (e.g., μ=0) associated with the first subcarrier spacing (e.g., 15 kHz) may utilize one slot per  subframe. A second numerology (e.g., μ=1) may be associated with a second subcarrier spacing (e.g., 30 kHz) and a normal cyclic prefix. A third numerology (e.g., μ=2) may be associated with a third subcarrier spacing (e.g., 60 kHz) and a normal cyclic prefix or an extended cyclic prefix. A fourth numerology (e.g., μ=3) may be associated with a fourth subcarrier spacing (e.g., 120 kHz) and a normal cyclic prefix. A fifth numerology (e.g., μ=4) may be associated with a fifth subcarrier spacing (e.g., 240 kHz) and a normal cyclic prefix.
A time interval of a resource (e.g., a communication resource) may be organized according to frames (also referred to as radio frames) . Each frame may have a duration, for example, a 10 millisecond (ms) duration. In some implementations, each frame may include multiple subframes. For example, each frame may include 10 subframes, and each subframe may have a duration, for example, a 1 ms duration. In some implementations, each frame may have the same duration. In some implementations, each subframe of a frame may have the same duration.
Additionally or alternatively, a time interval of a resource (e.g., a communication resource) may be organized according to slots. For example, a subframe may include a number (e.g., quantity) of slots. The number of slots in each subframe may also depend on the one or more numerologies supported in the wireless communications system 100. For instance, the first, second, third, fourth, and fifth numerologies (i.e., μ=0, μ=1, μ=2, μ=3, μ=4) associated with respective subcarrier spacings of 15 kHz, 30 kHz, 60 kHz, 120 kHz, and 240 kHz may utilize a single slot per subframe, two slots per subframe, four slots per subframe, eight slots per subframe, and 16 slots per subframe, respectively. Each slot may include a number (e.g., quantity) of symbols (e.g., OFDM symbols) . In some implementations, the number (e.g., quantity) of slots for a subframe may depend on a numerology. For a normal cyclic prefix, a slot may include 14 symbols. For an extended cyclic prefix (e.g., applicable for 60 kHz subcarrier spacing) , a slot may include 12 symbols. The relationship between the number of symbols per slot, the number of slots per subframe, and the number of slots per frame for a normal cyclic prefix and an extended cyclic prefix may depend on a numerology. It should be understood that reference to a first numerology (e.g., μ=0) associated with a first subcarrier spacing (e.g., 15 kHz) may be used interchangeably between subframes and slots.
In the wireless communications system 100, an electromagnetic (EM) spectrum may be split, based on frequency or wavelength, into various classes, frequency bands, frequency channels, etc. By way of example, the wireless communications system 100 may support one or multiple operating frequency bands, such as frequency range designations FR1 (410 MHz –7.125 GHz) , FR2 (24.25 GHz –52.6 GHz) , FR3 (7.125 GHz –24.25 GHz) , FR4 (52.6 GHz –114.25 GHz) , FR4a or FR4-1 (52.6 GHz –71 GHz) , and FR5 (114.25 GHz –300 GHz) . In some implementations, the network entities 102 and the UEs 104 may perform wireless communications over one or more of the operating frequency bands. In some implementations, FR1 may be used by the network entities 102 and the UEs 104, among other equipment or devices for cellular communications traffic (e.g., control information, data) . In some implementations, FR2 may be used by the network entities 102 and the UEs 104, among other equipment or devices for short-range, high data rate capabilities.
FR1 may be associated with one or multiple numerologies (e.g., at least three numerologies) . For example, FR1 may be associated with a first numerology (e.g., μ=0) , which includes 15 kHz subcarrier spacing; a second numerology (e.g., μ=1) , which includes 30 kHz subcarrier spacing; and a third numerology (e.g., μ=2) , which includes 60 kHz subcarrier spacing. FR2 may be associated with one or multiple numerologies (e.g., at least 2 numerologies) . For example, FR2 may be associated with a third numerology (e.g., μ=2) , which includes 60 kHz subcarrier spacing; and a fourth numerology (e.g., μ=3) , which includes 120 kHz subcarrier spacing.
Mobility can be optimized by means of AI/ML. AI/ML functional framework will be described first below. FIG. 1B illustrates an example of AI/ML functional framework. As shown in FIG. 1B, data collection function is a function that provides input data to the model training, management, and inference functions. Training data is data which needed to be as input for the AI/ML model training function. Monitoring data is data which needed to be as input for the management function of AI/ML models or AI/ML functionalities. Inference data is data which needed to be as input for the AI/ML inference function. Model training function is a function that performs AI/ML model training, validation, and testing which may generate model performance metrics that can be used as part of the model testing procedure. The model training function is also responsible for data preparation (e.g., data pre-processing and cleaning, formatting, and  transformation) based on training data delivered by a data collection function if required. management function is a function that oversees the operation (e.g., selection/ (de) activation/switching/fallback) and monitoring (e.g., performance) of AI/ML models or AI/ML functionalities. This function is also responsible for making decisions to ensure the proper inference operation based on data received from the data collection function and the inference function. Management instruction is the information needed as input to manage the inference function. Concerning information may include selection/ (de) activation/switching of AI/ML models or AI/ML-based functionalities, fallback to non-AI/ML operation (i.e., not relying on inference process) , etc. model transfer/delivery request is used to request model (s) to the model storage function. Performance feedback/retraining request is the information needed as input for the model training function, e.g., for model (re) training or updating purposes. Inference is a function that provides outputs from the process of applying AI/ML models or AI/ML functionalities, using the data that is provided by the data collection function (i.e., inference data) as input. The inference function is also responsible for data preparation (e.g., data pre-processing and cleaning, formatting, and transformation) based on inference data delivered by a data collection function, if required. Inference output is data used by the management function to monitor the performance of AI/ML models or AI/ML functionalities. Model storage function is a function responsible for storing trained/updated models that can be used to perform the inference function.
AI/ML based handover optimization in network side is specified in R18, now R19 is discussing AI/ML for mobility at UE side in RAN2 WG, e.g. including RLF/HO failure prediction. Besides mobility in connected state, AI/ML based mobility optimization in idle/inactive state e.g. AI/ML based cell re-selection can also be considered to improve performance and reduce complexity.
For the AI/ML based cell re-selection, the following aspects need to be considered: general operations at UE side and NW side for AI/ML based cell re-selection; configuration at UE side for AI/ML enabled/based cell re-selection; predicted results/outputs related with cell re-selection after performing/triggering AI/ML based cell re-selection. In order to clearly describe the solution of the present disclosure, cell selection will be described in details in the following paragraphs.
The cell selection criterion S is fulfilled when: Srxlev > 0 AND Squal > 0, where:
Srxlev=Qrxlevmeas- (Qrxlevmin+Qrxlevminoffset) -Pcompensation-Qoffsettemp
Squal=Qqualmeas- (Qqualmin+Qqualminoffset) -Qoffsettemp
The explanation of the parameters in the above formulas may refer to Table 1 as captured in TS38.304.
Table 1
The signalled values Qrxlevminoffset and Qqualminoffset are only applied when a cell is evaluated for cell selection as a result of a periodic search for a higher priority PLMN while camped normally in a VPLMN. During this periodic search for higher priority  PLMN, the UE may check the S criteria of a cell using parameter values stored from a different cell of this higher priority PLMN.
A UE in RRC_IDLE performs cell re-selection. The principles of the procedure are as described in the following (i) to (iii) .
(i) Cell re-selection is always based on CD-SSBs located on the synchronization raster.
(ii) The UE makes measurements of attributes of the serving and neighbour cells to enable the re-selection process: for the search and measurement of inter-frequency neighbouring cells, only the carrier frequencies need to be indicated.
(iii) Cell re-selection identifies the cell that the UE should camp on. It is based on cell re-selection criteria which involves measurements of the serving and neighbour cells. The cell re-selection criteria such as, intra-frequency re-selection is based on ranking of cells; inter-frequency re-selection is based on absolute priorities where a UE tries to camp on the highest priority frequency available; a neighbour cell list (NCL) can be provided by the serving cell to handle specific cases for intra-and inter-frequency neighbouring cells; exclude-lists can be provided to prevent the UE from reselecting to specific intra-and inter-frequency neighbouring cells; allow-lists can be provided to request the UE to reselect to only specific intra-and inter-frequency neighbouring cells; cell re-selection can be speed dependent; service specific prioritisation; slice-based cell re-selection information can be provided to facilitate the UE to reselect a cell that supports specific slices.
In multi-beam operations, the cell quality is derived amongst the beams corresponding to the same cell.
There are some measurement rules used for cell re-selection. In some examples, the following rules are used by the UE to limit needed measurements:
If the serving cell fulfils Srxlev > SIntraSearchP and Squal > SIntraSearchQ:
If distanceThresh and referenceLocation are broadcasted in SIB19, and if UE supports location-based measurement initiation for NTN (quasi-) Earth-fixed cell and has obtained its location information:
If the distance between UE and the serving cell reference location referenceLocation is shorter than distanceThresh, the UE may not perform intra-frequency measurements;
Else, the UE shall perform intra-frequency measurements;
else if distanceThresh and movingReferenceLocation are broadcasted in SIB19, and if UE supports location-based measurement initiation for NTN Earth-moving cell and has obtained its location information:
if the distance between UE's location and the serving cell reference location determined based on movingReferenceLocation is shorter than distanceThresh, the UE may not perform intra-frequency measurements;
else, the UE shall perform intra-frequency measurements;
Else, the UE may not perform intra-frequency measurements;
Else, the UE shall perform intra-frequency measurements.
The UE shall apply the following rules for NR inter-frequencies and inter-RAT frequencies which are indicated in system information and for which the UE has priority provided as defined in 5.2.4.1 in TS38.304:
(a) For a NR inter-frequency or inter-RAT frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current NR frequency, the UE shall perform measurements of higher priority NR inter-frequency or inter-RAT frequencies according to TS 38.133.
(b) For a NR inter-frequency with an equal or lower re-selection priority than the re-selection priority of the current NR frequency and for inter-RAT frequency with lower re-selection priority than the re-selection priority of the current NR frequency:
If the serving cell fulfils Srxlev > SnonIntraSearchP and Squal > SnonIntraSearchQ:
If distanceThresh and referenceLocation are broadcasted in SIB19, and if UE supports location-based measurement initiation for NTN (quasi-) Earth-fixed cell and has obtained its UE location information:
If the distance between UE and the serving cell reference location referenceLocation is shorter than distanceThresh, the UE may choose not to perform measurements of NR inter-frequency cells of equal or lower priority, or inter-RAT frequency cells of lower priority;
Else, the UE shall perform measurements of NR inter-frequency cells of equal or lower priority, or inter-RAT frequency cells of lower priority according to TS 38.133;
else if distanceThresh and movingReferenceLocation are broadcasted in SIB19, and if UE supports location-based measurement initiation for NTN Earth-moving cell and has obtained its location information:
if the distance between UE’s location and the serving cell reference location determined based on movingReferenceLocation is shorter than distanceThresh, the UE may not perform measurements of NR inter-frequency cells of equal or lower priority, or inter-RAT frequency cells of lower priority;
else, the UE shall perform measurements of NR inter-frequency cells of equal or lower priority, or inter-RAT frequency cells of lower priority according to TS 38.133 [8] ;
Else, the UE may choose not to perform measurements of NR inter-frequency cells of equal or lower priority, or inter-RAT frequency cells of lower priority;
Else, the UE shall perform measurements of NR inter-frequency cells of equal or lower priority, or inter-RAT frequency cells of lower priority according to TS 38.133.
If the UE supports relaxed measurement and relaxedMeasurement is present in SIB2, the UE may further relax the needed measurements, as specified in clause 5.2.4.9 in TS38.304.
For UE camping on NTN cell, if the UE supports skipping TN measurement, and the UE has obtained its location information, and if coverageAreaInfoList and tn-AreaIdList are broadcast in system information, the UE may not perform measurements  of a TN frequency when UE is not in the coverage of that frequency provided via tn-AreaIdList, regardless of the frequency priority.
NR inter-frequency and inter-RAT cell re-selection criteria are as below.
If threshServingLowQ is broadcast in system information and more than 1 second has elapsed since the UE camped on the current serving cell, cell re-selection to a cell on a higher priority NR frequency or inter-RAT frequency than the serving frequency shall be performed if: a cell of a higher priority NR or EUTRAN RAT/frequency fulfils Squal > ThreshX, HighQ during a time interval Tre-selectionRAT
Otherwise, cell re-selection to a cell on a higher priority NR frequency or inter-RAT frequency than the serving frequency shall be performed if: (a) A cell of a higher priority RAT/frequency fulfils Srxlev > ThreshX, HighP during a time interval Tre-selectionRAT; and (b) More than 1 second has elapsed since the UE camped on the current serving cell.
Cell re-selection to a cell on an equal priority NR frequency shall be based on ranking for intra-frequency cell re-selection as defined in 2.2.1.3.
If threshServingLowQ is broadcast in system information and more than 1 second has elapsed since the UE camped on the current serving cell, cell re-selection to a cell on a lower priority NR frequency or inter-RAT frequency than the serving frequency shall be performed if: the serving cell fulfils Squal < ThreshServing, LowQ and a cell of a lower priority NR or E-UTRAN RAT/frequency fulfils Squal > ThreshX, LowQ during a time interval Tre-selectionRAT.
Otherwise, cell re-selection to a cell on a lower priority NR frequency or inter-RAT frequency than the serving frequency shall be performed if: (i) The serving cell fulfils Srxlev < ThreshServing, LowP and a cell of a lower priority RAT/frequency fulfils Srxlev > ThreshX, LowP during a time interval Tre-selectionRAT; and (ii) More than 1 second has elapsed since the UE camped on the current serving cell.
Cell re-selection to a higher priority RAT/frequency shall take precedence over a lower priority RAT/frequency if multiple cells of different priorities fulfil the cell re-selection criteria.
If more than one cell meets the above criteria, the UE shall reselect a cell as follows: (i) If the highest-priority frequency is an NR frequency, the highest ranked cell among the cells on the highest priority frequency (ies) meeting the criteria according to clause 5.2.4.6; (ii) If the highest-priority frequency is from another RAT, the strongest cell among the cells on the highest priority frequency (ies) meeting the criteria of that RAT.
Intra-frequency and equal priority inter-frequency cell re-selection criteria are as below.
The cell-ranking criterion Rs for serving cell and Rn for neighbouring cells is defined by:
Rs=Qmeas,s+Qhyst-Qoffsettemp;
Rn=Qmeas,n-Qoffset-Qoffsettemp.
The explanation of the parameters in the above formulas may refer to Table 2 as captured in TS38.304.
Table 2
The UE shall perform ranking of all cells that fulfil the cell selection criterion S, as described above. The cells shall be ranked according to the R criteria specified above by deriving Qmeas, n and Qmeas, sand calculating the R values using averaged RSRP results. If rangeToBestCell is not configured, the UE shall perform cell re-selection to the highest ranked cell. If this cell is found to be not-suitable, the UE shall behave according to clause 5.2.4.4. If rangeToBestCell is configured, then the UE shall perform cell re-selection to the cell with the highest number of beams above the threshold (i.e. absThreshSS-BlocksConsolidation) among the cells whose R value is within rangeToBestCell of the R value of the highest ranked cell. If there are multiple such cells, the UE shall perform cell  re-selection to the highest ranked cell among them. If this cell is found to be not-suitable, the UE shall behave according to clause 5.2.4.4 in TS38.304.
In all cases, the UE shall reselect the new cell, only if the following conditions are met: (i) the new cell is better than the serving cell according to the cell re-selection criteria specified above during a time interval Tre-selectionRAT; (ii) more than 1 second has elapsed since the UE camped on the current serving cell.
It should be noted that if rangeToBestCell is configured but absThreshSS-BlocksConsolidation is not configured on an NR frequency, the UE considers that there is one beam above the threshold for each cell on that frequency.
Some details of implementation of the solution of the present disclosure may refer to FIGS. 2-7. Some terms or expressions with respect to the following examples or embodiments are explained as below.
In some examples herein, the phrases “predictive-based cell re-selection” , “AI /ML based cell re-selection” , “AI/ML enabled/based cell re-selection” , “AI/ML enabled cell re-selection” , “cell re-selection prediction” , “prediction for cell re-selection” , “AI/ML inference for cell re-selection” , “AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection” may be used interchangeably.
In some examples herein, a result of the cell re-selection prediction may be referred to as “predicted result” or “predicted output” . An AI/ML model may be referred to as an AI/ML functionality, a training model, an AI/ML function, an AI/ML enabled/based cell re-selection function.
In some examples herein, a cell associated with inter-frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency may be referred to as a higher priority inter-frequency cell. A cell associated with an inter-RAT frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency, may be referred to as a higher priority inter-RAT frequency cell. A cell associated with an inter-frequency with an equal or lower re-selection priority than the re-selection priority of the current serving frequency may be referred to as an equal or lower priority inter-frequency cell. A cell associated with an inter-RAT frequency with lower re-selection priority than the re-selection priority of the current serving frequency may be referred to as lower priority inter-RAT frequency cell.
In some examples herein, a measurement or measurement prediction of inter-frequency cell of equal or lower priority may be referred to as an equal or lower priority inter-frequency cell measurement or measurement prediction, or may be referred to as a measurement or measurement prediction of equal or lower priority inter-frequency cell. A measurement or measurement prediction of an inter-RAT frequency cell of lower priority may referred to as a lower priority inter-RAT frequency cell measurement or measurement prediction, or may be referred to as a measurement or measurement prediction of a lower priority inter-RAT frequency cell. A measurement or measurement prediction of higher priority inter-frequency cell may referred to as a higher priority inter-frequency cell measurement or measurement prediction. A measurement or measurement prediction of higher priority inter-RAT frequency cell may referred to as a higher priority inter-RAT frequency cell measurement or measurement prediction.
FIG. 2 illustrates an example signaling diagram illustrating an example process 200 that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure. In the process 200, a UE 202 and a network equipment 204 are shown as an example. In some examples, the network equipment 204 may be a network node, e.g. a base station or a wireless node, etc. . An example of the UE 202 may further refer to the UE 302 in a process 300 below. An example of the network equipment 204 may further refer to the NW 304 and/or NW 306 in a process 300 below. That is, in some examples, the network equipment 204 may be implemented as one or more network nodes, e.g. the NW 304 and/or NW 306 as shown in FIG. 3.
In some embodiments of the present disclosure, the execution order of the steps/operations below in FIG. 2 is not limited. FIG. 2 only shows one of various implementations. In addition, each step/operation of FIG. 2 is not necessarily performed. For example, one or more steps/operations may be optional, and one or more variations may be supported.
At 210, the network equipment 204 may determine configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure. In some examples herein, the configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure may be referred to as information associated with the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, the predictive-based cell re-selection procedure comprise a cell re-selection procedure using at least one predicted output of artificial intelligence (AI) /machine learning (ML) based prediction.
Then, at 220, the network equipment 204 may transmit, e.g. via its transceiver, the configuration information for performing the predictive-based cell re-selection procedure. Accordingly, the UE 202 may receive the configuration information from the network equipment 204. On the UE 202 side, the UE 202 may receive the configuration information, i.e. the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, the operation 220 may be optional. For example, the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure is not transmitted by the network equipment 204. For example, the UE 202 may pre-store the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure. For another example, the UE 202 may receive the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure from core network or operations administration and maintenance (OAM) or other function node.
In some examples, the configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure (i.e. the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure) may be is transmitted via one of a radio resource control (RRC) release message, an RRC reconfiguration message, a layer 1 message, or a layer 2 message.
In some examples, the configuration information (i.e. the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure) comprise information for determining whether the UE 202 is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure.
Additionally or alternatively, the configuration information (i.e. the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure) comprise a prediction indication indicating the UE 202 to perform one of: direct prediction for predictive-based cell re-selection procedure or indirect prediction for predictive-based cell re-selection procedure.
Additionally or alternatively, the configuration information (i.e. the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure) comprise at least one model used for the predictive-based cell re-selection procedure.
Additionally or alternatively, the configuration information (i.e. the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure) comprise information regarding how to perform the prediction for an intra-frequency cell measurement, an inter-frequency cell measurement, or an inter-radio access technology (RAT) frequency cell measurement.
Additionally or alternatively, the configuration information (i.e. the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure) may comprise at least one condition to trigger or resume or stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure. Additionally or alternatively, the configuration information above may comprise a list of cells or beams applicable for the predictive-based cell re-selection procedure. Additionally or alternatively, the configuration information above may comprise an offset for predicting a set of similar cells for cell re-selection. Additionally or alternatively, the configuration information above may comprise a first threshold for deciding a target beam for UE access. Additionally or alternatively, the configuration information above may comprise a second threshold for deciding whether a beam is a functional beam. Additionally or alternatively, the configuration information above may comprise an accuracy requirement that the predictive-based cell re-selection procedure should satisfy.
In some examples, the at least one condition to trigger or resume or stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure above may comprise time information of the predictive-based cell re-selection procedure, or one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure, or both of the two aspects above.
In some examples, the time information comprises a time duration, or a timer window, or an absolute timestamp, or a system frame number (SFN) and a slot number, or any combination thereof. In some examples, the time information indicates when to trigger or resume the predictive-based cell re-selection procedure, when to stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure, or how long to perform the predictive-based cell re-selection procedure, or any combination thereof.
In some examples, the one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure may comprise at least one parameter for determining whether, when or how to perform the predictive-based cell re-selection procedure.
Additionally or alternatively, the one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure may comprise a first trigger threshold regarding whether measurement or measurement prediction for the intra-frequency cell measurement is triggered, resumed, stopped, or suspended.
Additionally or alternatively, the one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure may comprise a condition set regarding whether one of measurements is triggered, resumed, stopped, or suspended. In some embodiments, the measurements may include at least one higher priority inter-frequency cell measurement, at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, or the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell.
Additionally or alternatively, the one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure may comprise a second trigger threshold regarding whether the measurement or measurement prediction for a cell is triggered, resumed, stopped, or suspended. In some embodiments, the cell may be at least one equal or lower priority inter-frequency cell or at least one lower priority inter-RAT frequency cell.
In some examples, in the case that a serving cell quality is lower than or equal to the first trigger threshold, the measurement prediction for the intra-frequency cell measurement is triggered or resumed. In some examples, in the case that the serving cell quality is higher than the first trigger threshold, the measurement prediction for the intra-frequency cell measurement is stopped, suspended, or not triggered.
In some examples, the condition set above may comprise: in the case that the UE has measurement results of the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement,  the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is stopped, suspended, or not triggered.
Alternatively, the condition set above may comprise: in the case that the UE has no measurement result of the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed.
Alternatively, the condition set above may comprise: in the case that the UE has predicted outputs of the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell, the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement is stopped, suspended, or not triggered.
Alternatively, the condition set above may comprise: in the case that the UE has no predicted outputs of the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell, the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement is triggered or resumed.
In some examples, in the case that a serving cell quality is lower than or equal to the second trigger threshold, the measurement prediction for the at least one equal or lower priority inter-frequency cell or the at least one lower priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed.
In some examples, in the case that the serving cell quality is higher than the second trigger threshold, the measurement prediction for the at least one equal or lower priority inter-frequency cell or the at least one lower priority inter-RAT frequency cell is stopped, suspended, or not triggered.
In some examples, the at least one parameter for determining whether, when or how to perform the predictive-based cell re-selection procedure comprises at least one parameter for determining a mobility state of the UE, or at least one parameter for determining whether the UE is at a cell edge, or the combination thereof.
In some examples, the at least one parameter for determining mobility state comprises a time period during which the cell re-selection is performed, and first and second number thresholds associated with a number of cell re-selections during the time period.
In some examples, the at least one parameter for determining whether the UE is at the cell edge comprises a cell quality threshold associated with a serving cell quality.
At 230, the UE 202 may determine to perform a predictive-based cell re-selection procedure.
At 240, the UE 202 may perform the predictive-based cell re-selection procedure. In some examples, the predictive-based cell re-selection procedure is performed while the UE 202 is in an idle or inactive state. Predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure may be generated upon or during or after performing the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure may comprise information of a predicted target cell for UE access, information of a predicted target beam for the UE access, timing information associated with the UE access, a probability associated with the UE access, at least one predicted cell receive level measurement result of at least one of a serving cell of the UE or at least one neighbour cell, at least one predicted beam level measurement result of at least one of the serving cell or at least one neighbour cell, first information associated with at least one measurement for cell re-selection, or a predicted set of similar cells for the cell re-selection, or any of combination thereof.
In some examples, the timing information associated with the UE access comprises time to access to the predicted target cell or time to access to the predicted target beam.
In some examples, the probability associated with the UE access comprises a probability of accessing to the predicted target cell or a probability of accessing to the predicted target beam.
In some examples, the first information comprises a predicted cell selection receive level value of a cell, a predicted cell selection quality value of the cell, or both of them. In some embodiments, the cell may be the serving cell, a camping cell or at least  one neighbour cell. Additionally or alternatively, the first information comprises a predicted cell selection receive level value of a cell, a predicted cell selection quality value of the cell, or both of them. In some embodiments, the cell can be at least one higher priority inter-frequency cell, at least one lower priority inter-frequency cell, at least one higher priority inter-radio access technology (RAT) frequency cell, or at least one lower priority inter-RAT frequency cell. Additionally or alternatively, the first information comprises at least one predicted cell receive level value of the serving cell, the camping cell, the at least one neighbour cell, or any combination of these cells. Additionally or alternatively, the first information comprises at least one predicted cell quality value of the serving cell, the camping cell, the at least one neighbour cell, or any combination of these cells. Additionally or alternatively, the first information comprises a predicted reference signal received power (RSRP) measurement quantity of the serving cell or the camping cell. Additionally or alternatively, the first information comprises at least one predicted RSRP measurement quantity of the at least one neighbouring cell. Additionally or alternatively, the first information comprises a predicted R value of the serving cell or the camping cell. Additionally or alternatively, the first information comprises a predicted R value of the at least one neighbouring cell. Additionally or alternatively, the first information comprises a bit or a boolean value or a measurement indication indicating whether to trigger a measurement or a measurement prediction for the cell re-selection. Additionally or alternatively, the first information comprises frequency to be measured or to be predicted. Additionally or alternatively, the first information comprises a type of the measurement or the measurement prediction to be performed. Additionally or alternatively, the first information comprises a mobility state or velocity of the UE 202.
In some examples, the type of the measurement or the measurement prediction may be at least one measurement or measurement prediction of at least one intra-frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one equal or lower priority inter-frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one lower priority inter-RAT frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-RAT frequency cell, or any combination of these options.
In some examples, the UE 202 may determine, based on the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure (e.g. the configuration  transmitted at 220 or pre-stored t in the UE 202) , to perform the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, the UE 202 may determine to perform the predictive-based cell re-selection procedure based on the UE 202 having capability of the predictive-based cell re-selection procedure, and/or the UE 202 being applicable for the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, the UE 202 may transmit, e.g. to the network equipment 204, capability information of the predictive-based cell re-selection procedure. Accordingly, the network equipment 204 may receive the capability information of the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, the capability information indicates that the UE 202 supports prediction for an intra-frequency cell, the UE 202 supports the prediction for an inter-frequency cell, or the UE 202 supports the prediction for an inter-RAT frequency cell, or any combination thereof.
In some examples, UE 202 may determine that the UE 202 is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure. Further the UE 202 may, based on determining that the UE 202 is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure, transmitting, an applicable indication regarding that the predictive-based cell re-selection procedure is applicable or available in the UE. The network equipment 204 may receive the applicable indication regarding that the predictive-based cell re-selection procedure is applicable or available in the UE 202.
Alternatively, the UE 202 may, based on determining that the UE 202 is not applicable for the predictive-based cell re-selection procedure, falling back to or performing a non-predictive based cell re-selection procedure.
In some examples, the UE 202 may determine that the UE 202 is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure by determining whether at least one model used for the predictive-based cell re-selection procedure is ready, determining whether collected data is sufficient for the predictive-based cell re-selection procedure, and determining whether the UE has sufficient computing resource for the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, the UE 202 may determine that the UE 202 is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure based on a location of a network equipment, at least one deployment scenario, or a logical identity (ID) implicitly indicating the location of the network equipment or the at least one deployment scenario.
In some examples, the operation 240 may be triggered by the network. For example, the network equipment 204 may transmit, a trigger indication indicating the UE 202 to trigger or perform the predictive-based cell re-selection procedure. The UE 202 may receive the trigger indication indicating the UE 202 to trigger or perform the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, the trigger indication is transmitted or received via an RRC release message; an RRC reconfiguration message; a layer 1 message; or a layer 2 message.
In some examples, the network equipment 204 may transmit validity information of the trigger indication indicating when the trigger indication is valid. On the UE 202 side, the UE 202 may receive the validity information. Alternatively, the UE 202 may pre-store validity information of the trigger indication indicating when the trigger indication is valid by default.
In some examples, the validity information indicates that the trigger indication is valid in an area scope, the trigger indication is valid upon the UE enters an inactive or idle state, the trigger indication is valid upon the UE receives an RRC release message, or the trigger indication is valid during a time duration, or any combination thereof.
In some examples, the area scope is a list of cells, a list of tracking areas (TAs) , or a list of public land mobile networks (PLMNs) .
In some examples, the UE 202 may, based on at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure, perform an RRC setup procedure, or an RRC re-establishment procedure, or an RRC resume procedure.
In some examples, the UE 202 may transmit an operation indication regarding that one of the RRC setup procedure, the RRC re-establishment procedure or the RRC resume procedure is triggered based on the at least one predicted output. Then the network equipment 204 may receive the operation indication above. In some examples, the operation indication may be transmitted or received in a reused RRC message (e.g. RRC  setup complete message or RRC re-establishment complete message or RRC reusme complete message or other) or a new RRC message.
In some examples, the UE 202 may transmit at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure. Then the network equipment 204 may receive the at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, the at least one predicted output is transmited or received upon the at least one predicted output is generated. Alternatively, the at least one predicted output is transmited based on a request. In such examples, the network equipment 204 may transmit, the request for reporting the at least one predicted output, and then the network equipment 204 receives the at least one predicted output.
In some examples, the at least one predicted output is transmited during one of an RRC setup procedure, an RRC re-establishment procedure, or an RRC resume procedure. Alternatively, the at least one predicted output is transmited after one of the RRC setup procedure, the RRC re-establishment procedure, or the RRC resume procedure being performed successful.
In some examples, the network equipment may transmit a network indication to the UE 202, and the UE 202 may receive the network indication. The network indication may be a network indication of requested prediction time indicating when to generate at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure or indicating when to apply the at least one predicted output, or indicating when to transmit the at least one predicted output.
FIG. 3 illustrates an example process 300 of predictive-based cell re-selection or AI/ML enabled/based cell re-selection or prediction for cell re-selection in accordance with aspects of the present disclosure. As shown in FIG. 3, operations at UE side and network (NW) side for the AI/ML enabled/based cell re-selection may comprise operations 310 to 360a (or 360b) . In some examples, one or more of the operations 320, 330, 340 may be optional operation (s) . On the UE side, a UE 302 is shown. On the NW side, NW 304 (i.e. NW1) and NW 306 (i.e. NW2) are shown.
In some embodiments of the present disclosure, the execution order of the steps/operations below in FIG. 3 is not limited. FIG. 3 only shows one of various implementations. In addition, each step/operation of FIG. 3 is not necessarily performed.  For example, one or more steps/operations may be optional, and one or more variations may be supported.
At 310, the UE 302 may transmit AI/ML enabled/based cell re-selection capability. The transmitted AI/ML enabled/based cell re-selection capability may be referred to as capability information of the predictive-based cell re-selection procedure in some examples herein.
The UE 302 may report it supports AI/ML functionality of cell re-selection (or AI/ML enabled/based cell re-selection) to NW (e.g. the NW 304) as a part of UE AS capability in RRC related message (i.e., UECapabilityInformation) . For example, the UE 302 may report that it supports intra-frequency AI/ML prediction (e.g. AI/ML based intra-frequency RRM measurement prediction) for the cell re-selection. Alternatively, the UE 302 may report that it supports inter-frequency AI/ML prediction (e.g. AI/ML based inter-frequency RRM measurement prediction) for the cell re-selection. Alternatively, the UE 302 may report that it supports intra-frequency and inter-frequency AI/ML prediction (e.g. AI/ML based intra-frequency and inter-frequency RRM measurement prediction) for the cell re-selection. Additionally, the UE may report its supported AI/ML models for the cell re-selection to NW, for example, the UE may report AI/ML functionality/model identification of the cell re-selection to the NW (e.g. the NW 304) .
At 320, the NW (e.g. the NW 304) may transmit configuration related to the AI/ML enabled/based cell re-selection to the UE 302. The configuration related to the AI/ML enabled/based cell re-selection, may be referred to as configuration for the AI/ML based cell re-selection, or referred to as the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure, or referred to as configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure.
In some examples, if the UE 302 is capable of the AI/ML enabled/based cell re-selection as indicated in UE capability (e.g. the capability information transmitted at 310) , the NW (e.g. the NW 304) may provide the configuration (e.g. configuration#1) for the AI/ML enabled/based cell re-selection to the UE 302.
In some examples, the NW (e.g. the NW 304) may transmit the configuration (e.g. configuration#1) to the UE 302, via one of an RRC release message, an RRC reconfiguration message, a layer 1 message or a layer 2 message. In some other examples,  the configuration (e.g. configuration#1) may be configured to the UE 302 by default or other way. For example, information associated with the predictive-based cell re-selection procedure, i. e the configuration (e.g. configuration#1) , may be pre-stored at the UE 302. For other example, information associated with the predictive-based cell re-selection procedure, i. e the configuration (e.g. configuration#1) , may be transmitted to the UE 302 via a core network or OAM or other function node.
Based on the configuration (e.g. configuration#1) , the UE 302 may perform prediction for the cell re-selection (e.g., AL/ML inference for the cell re-selection) . The details of the configuration (e.g. configuration#1) related to the AI/ML enabled/based cell re-selection may be described as below.
In some examples, the configuration#1 includes information for applicability determination. For example, the information for applicability determination may be used by the UE 302 to determine whether the UE 302 is applicable for the AI/ML enabled/based cell re-selection. For example, whether the training model is ready for cell re-selection under the following configurations (or conditions) included in the configuration#1, whether the collected data is sufficient for the AI/ML enabled/based cell re-selection under the following configurations (or conditions) , whether the UE 302 has sufficient computing resource for the AI/ML enabled/based cell re-selection under the following configurations (or conditions) . The information for applicability determination may include location of TRP or BS, e.g., antenna height. Alternatively, the information for applicability determination may include deployment scenarios, e.g., intersite distance (ISD) , urban micro (Umi) /urban macro (Uma) . Alternatively, the information for applicability determination may include a logical ID, e.g., an association ID which implicitly indicating location of TRP or BS or deployment scenarios (to avoid exposing network configurations) . In other words, the UE 302 is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure based on the information for the applicability determination.
In some examples, the configuration#1 includes configuration of inference for cell re-selection (e.g. which is used by the UE for cell re-selection prediction) , which may include an indication indicating the UE 302 to perform direct cell re-selection prediction (or AI/ML enabled/based direct prediction for cell re-selection, or AI/ML direct inference for cell re-selection) , or an indication indicating the UE to perform indirect cell re- selection prediction (or AI/ML enabled/based indirect prediction for cell re-selection, or AI/ML indirect inference for cell re-selection) .
Additionally or alternatively, the configuration#1 may include one or more models that are used for the cell re-selection prediction in the UE 302. The NW may indicate the at least one model that the UE 302 shall be used for the cell re-selection prediction. The NW can include the model id of the model to indicate which model the UE 302 shall be used for the cell re-selection prediction.
Additionally or alternatively, the configuration#1 may include information regarding how to perform intra-frequency measurement prediction for cell re-selection. For example, if performing indirect AI/ML prediction, configuration#1 includes configuration concerning the UE 302 predicts intra-frequency measurement results with timing information based on the measured/predicted serving cell measurement results.
Additionally or alternatively, the configuration#1 may include information regarding how to perform inter-frequency or inter-RAT frequency measurement prediction for cell re-selection. For example, if performing indirect AI/ML prediction, configuration#1 includes configuration concerning on top of which frequency to trigger perform inter-frequency or inter-RAT frequency measurement prediction. In one example, the UE 302 predicts inter-frequency or inter-RAT frequency measurement results with timing information based on the measured/predicted serving cell measurement results. In another example, the UE 302 predicts inter-frequency or inter-RAT frequency measurement results with timing information based on current measured/predicted inter-frequency or inter-RAT frequency measurement results.
Additionally or alternatively, the configuration#1 may include the condition to trigger/resume/stop/suspend the AI/ML enabled/based cell re-selection at UE 302 side. The condition to trigger/resume/stop/suspend the AI/ML enabled/based cell re-selection, i.e. the at least one condition to trigger or resume or stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure in the process 200.
Additionally or alternatively, the configuration#1 may include some configuration in other aspects, such as a list of cells applicable for the cell re-selection prediction or for measurement prediction; a list of beams applicable for cell re-selection prediction or for measurement prediction; an offset that used by the UE 302 to predict a  set of similar cells; a threshold (e.g. threshold#A) that used by the UE 302 to decide target beam for access; a threshold (e.g. threshold#B) that used by the UE 302 to decide whether a beam is a good beam; an accuracy of the cell re-selection prediction, which indicates the UE 302 that cell re-selection prediction should satisfy the accuracy requirement; or any combination thereof.
The condition to trigger/resume/stop/suspend the AI/ML enabled/based cell re-selection above may include time information of the cell re-selection prediction. The NW 304 may configure the time information to indicate the UE 302 about when to trigger or resume the AI/ML enabled/based cell re-selection, when to stop or suspend AI/ML enabled/based cell re-selection, and/or how long to perform AI/ML enabled/based cell re-selection. The time information may be a time duration or timer window or absolute timestamp or system frame number (SFN) and slot number.
Alternatively or additionally, the condition to trigger/resume/stop/suspend the AI/ML enabled/based cell re-selection above may include the condition for triggering (or resuming) /stopping (or suspending) measurement prediction for cell re-selection. The condition for triggering (or resuming) measurement prediction for cell re-selection, i.e., the one or more conditions for triggering or resuming the predictive-based cell re-selection procedure in the process 200. The condition for stopping (or suspending) measurement prediction for cell re-selection, i.e. one or more conditions for stopping or suspending the predictive-based cell re-selection procedure in the process 200.
The condition for triggering (or resuming) /stopping (or suspending) measurement prediction for cell re-selection, i.e., the one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure above, specifically may comprise one or more conditions.
In some examples, a condition may be parameters that used to determine whether, when or how to perform measurement prediction for the cell re-selection. For example, the condition may be parameters that used to determine mobility state, the UE 302 decides whether, when or how to perform measurement prediction for cell re-selection based on its mobility state, e.g. the parameters may be N1, N2 and T, in which T is a time period during which the cell re-selection is performed, N1 is the first number threshold associated with a number of cell re-selections during the time period, and N2 is the second number threshold associated with a number of cell re-selections during the  time period as mentioned in the process 200. If number of cell re-selections during time period T is less than N1, the UE 302 is in low mobility state; if number of cell re-selections during time period T is greater than or equal to N1 but less than or equal to N2, the UE 302 is in medium-mobility state; if number of cell re-selections during time period T is greater than N2, the UE 302 is in a high-mobility state. The UE may not trigger (or resuming) measurement prediction for cell re-selection or perform relaxed measurement prediction for cell re-selection when the UE 302 is in a low mobility state; the UE 302 may trigger (or resuming) measurement prediction for cell re-selection when the UE 302 is in high mobility state. For another example, the condition may be parameters that used to determine whether UE 302 is at cell edge, e.g. the parameters may be a threshold (i.e. the cell quality threshold mentioned above, e.g. an RSRP/RSRQ threshold) , if the serving cell quality (e.g. RSRP/RSRQ of the serving cell) is lower than or equal to the threshold, the UE 302 may perform relaxed measurement prediction for cell re-selection; if the serving cell quality (e.g. RSRP/RSRQ of the serving cell) is higher than the threshold, the UE 302 may suspend/stop/not trigger/not resume relaxed measurement prediction for cell re-selection, or may trigger or resume normal measurement prediction for cell re-selection.
In some other examples, for intra-frequency measurement prediction for the cell re-selection, the condition may be a threshold (i.e. the first trigger threshold mentioned above, e.g. an RSRP/RSRQ threshold) , if the serving cell quality (e.g. RSRP/RSRQ of the serving cell) is lower than or equal to the threshold, the UE triggers or resumes intra-frequency measurement prediction for cell re-selection; if the serving cell quality (e.g. RSRP/RSRQ of the serving cell) is higher than the threshold, the UE stops or suspends or does not trigger intra-frequency measurement prediction for cell re-selection.
In some further examples, the condition may be one of the condition set as mentioned above. Regarding an inter-frequency or inter-RAT frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency, for cell re-selection, if the UE 302 has the measurement results for the inter-frequency or inter-RAT frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency, the UE 302 may not trigger or may stop or suepend measurement prediction for the inter-frequency or inter-RAT frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency in an optional period of time; otherwise, the UE triggers or resumes the measurement  prediction. Alternatively, if the UE 302 has predicted measurement results for the inter-frequency or inter-RAT frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency, the UE 302 may not trigger or may stop or suepend measurement for the inter-frequency or inter-RAT frequency with a re-selection priority higher than the re-selection priority of the current serving frequency with an optional period of time; otherwise, the UE 302 triggers or resumes the measurement.
In yet other examples, regarding an inter-frequency with an equal or lower re-selection priority than the re-selection priority of the current serving frequency, and inter-RAT frequency with lower re-selection priority than the re-selection priority of the current serving frequency, for cell re-selection, the condition may be a threshold (i.e. the second trigger threshold mentioned above, e.g. an RSRP/RSRQ threshold) , if the serving cell quality (e.g. RSRP/RSRQ of the serving cell) is lower than or equal to the threshold, the UE triggers or resumes measurement prediction for the inter-frequency with an equal or lower re-selection priority than the re-selection priority of the current serving frequency or the inter-RAT frequency with lower re-selection priority than the re-selection priority of the current serving frequency; if the serving cell quality (e.g. RSRP/RSRQ of the serving cell) is higher than the threshold, the UE 302 stops or suspends or does not trigger this measurement prediction.
As mentioned, above operation 320 and below operation 340 may be merged into one step, in such cases, the trigger indication to trigger the AI/ML enabled/based cell re-selection and/or validity information of the trigger indication (e.g. information concerning area scope and/or valid time as mentioned in the operation 340) may also be included in the configuration#1.
Continuing with reference to FIG. 3. At 330, when the AI/ML enabled/based cell re-selection is applicable or available in the UE 302, the UE 302 transmits an applicable indication for the AI/ML enabled/based cell re-selection.
In some examples, the UE 302 may decide whether an AI/ML model/functionality for cell re-selection prediction is applicable or available. For example, the UE 302 may decide whether a training model (e.g. the AI/ML model) is ready for the cell re-selection prediction, whether the collected data is sufficient for the cell re-selection prediction, whether the UE 302 has sufficient computing resource for the cell re-selection prediction. When the UE 302 decides the cell re-selection prediction is applicable or  available (i.e., the training model is ready, the collected data is sufficient and the computing resource is sufficient) , the UE 302 may report the applicable indication for the AI/ML enabled/based cell re-selection to the NW (e.g. the NW 304) . The applicable indication for the AI/ML enabled/based cell re-selection may be transmitted to the NW 304, e.g. via UE assistance information message. The applicable indication for the AI/ML enabled/based cell re-selection indicates that the cell re-selection prediction is applicable or available in the UE 302.
It should be noted that execution order between the operations 320 and 330 is not restricted. For example, any of the operation 320 and the operation 330 may be performed first, or both of them may be performed at the same time.
For the case that the AI/ML function (e.g. the AI/ML enabled/based cell re-selection function) is not applicable or available in the UE 302, the UE would perform cell re-selection procedure without AI/ML function, for example, cell re-selection procedure as legacy.
At 340, the NW (e.g. the NW 304) indicates the UE 302 to perform the AI/ML enabled/based cell re-selection.
As mentioned above, the operation 340 may be an optional operation. In some examples, upon receiving the applicable indication for the AI/ML enabled/based cell re-selection, the NW (e.g the NW 304) may decide to trigger the UE 302 to perform AI/ML enabled/based cell re-selection, e.g. the NW 304 may transmit an indication (e.g. trigger indication) to indicate the UE 302 to trigger/perform prediction for the cell re-selection (or referred to as cell re-selection prediction) . In other words, the NW 304 may transmit the trigger indication indicating the UE 302 to trigger or perform the predictive-based cell re-selection procedure. The NW 304 may send the trigger indication to the UE 302 via one of an RRC release message, an RRC reconfiguration message, a layer 1 message or a layer 2 message. Additionally, the NW (e.g the NW 304) may indicate when the trigger indication is valid (e.g. validity information of the trigger indication) . Alternatively, the validity information of the trigger indication may be configured to the UE by default.
In some examples, the validity information may indicates that the trigger indication is valid in an area scope. In some examples, the area scope may be configured to the UE 302 by default or may be transmitted in an RRC message. For example, the  area scope may be a list of cells, or a list of tracking areas (TAs) or a list of public land mobile networks (PLMNs) . When the UE 302 locates in the area scope, the trigger indication is valid, e.g. the UE 302 starts or triggers or resumes or performs the cell re-selection prediction (or the AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, or the AI/ML inference for cell re-selection) .
Additionally or alternatively, in some examples, the validity information may indicates that the trigger indication is valid upon the UE 303 enters an inactive/idle state or the UE 302 receives an RRC release message. For example, when the UE 302 is in an RRC_inactive/RRC_idle state or receives an RRC release message, the UE starts or triggers or performs the cell re-selection prediction (or AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, or AI/ML inference for cell re-selection) .
Additionally or alternatively, in some examples, the validity information may indicates that the trigger indication is valid during a time duration, e.g. before the time duration expires, the UE 302 attempts or triggers or performs cell re-selection prediction (or AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, or AI/ML inference for cell re-selection) .
In some examples, the NW (e.g the NW 304) may include the logical ID (e.g., the association ID) in the operation 320 to associate the configurations for applicability determination.
It should be noted that execution order between the operations 320 and 340 is not restricted. For example, any of the operation 320 and the operation 340 may be performed first, or both of them may be performed at the same time. On the other hand, the operations 320 and 340 can be merged into one step, e.g. the trigger indication for triggering the AI/ML enabled/based cell re-selection and/or the validity information of the trigger indication (e.g. information concerning area scope and/or valid time as mentioned above) may be transmitted to the UE 302 in the operation 320.
At 350, the UE 302 performs the cell re-selection prediction (or the AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, or the AI/ML inference for cell re-selection) .
In some examples, when the UE 302 receives the indication (i.e. the trigger indication) that indicating the UE 302 to perform the AI/ML enabled/based cell re-selection as shown in the operation 340, the UE 302 performs the cell re-selection prediction (or the AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, or the AI/ML inference for cell re-selection) . In some other examples, when the UE 302 decides to start or trigger or perform cell selection prediction based on the trigger indication e.g. when the condition to trigger the AI/ML enabled/based cell re-selection is fulfilled, the UE 302 performs the cell re-selection prediction (or the AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, or the AI/ML inference for cell re-selection) . In some further examples, the UE 302 may decide the time about when to perform the cell re-selection prediction by implementation. The condition to trigger the AI/ML enabled/based cell re-selection may be included in the configuration information mentioned at 320 above. As mentioned in the operations 320, the configuration may comprise the condition to trigger the AI/ML enabled/based cell re-selection at UE side, and the details may refer to the operation 320.
The UE 302 may use beam/cell level measurement results, UE location information, UE trajectory, multi-handset interface (UHI) /universal-handset interface (MHI) , random access (RA) report, connection establishment failure (CEF) report, or radio link failure (RLF) report as input (s) for the cell re-selection prediction (or, for AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, or, for AI/ML inference for cell re-selection) .
The UE 302 may have predicted results/outputs regarding cell re-selection after performing the cell re-selection prediction (or AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, or AI/ML inference for cell re-selection) . The details of the predicted results/outputs regarding cell re-selection are described as below.
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise information of a predicted target cell or UE access, e.g. information (e.g. the PCI, ARFCN of the cell, or CGI) of the target cell for access or RRC setup or RRC establishment or RRC re-establishment or RRC resume. The UE 302 may also predict timing information regarding when access to the predicted target cell, or probability of access to the predicted target cell;
Additionally or alternatively, in some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise information of a predicted beam for UE  access, e.g. information (e.g. synchronization signal block (SSB) index) of the beam for access or RRC setup or RRC establishment or RRC re-establishment or RRC resume.
Additionally or alternatively, in some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise timing information associated with the UE access, that is the UE 302 may also predict timing information regarding when access to the predicted beam.
Additionally or alternatively, in some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise a probability associated with the UE access. That is, the UE 302 may also predict a probability of access to the predicted target cell, or predict a probability of access to the predicted beam.
Additionally or alternatively, in some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted cell receive (RX) level measurement result (s) (e.g. predicted Qrxlev and Qqual) of the serving cell and/or at least one neighbour cell. The neighbour cell may be one cell that indicated in the list of cells applicable for cell re-selection prediction or for measurement prediction as mentioned above, or anyone detected/selected/predicted by the UE 302. Based on the predicted cell level measurement result (e.g. predicted Qrxlevand Qqual) , the UE 302 may derive the Srxlev and/or Squal of serving cell and/or at least one neighbour cell. It should be noted that when calculating Srxlev or Squal, Qrxlev or Qqual may be a predicted value or a measured value. If both predicted value and measured value of Qrxlev or Qqual are available, the UE 302 may prioritize to use the predicted value to derive Srxlev or Squal. Alternatively, the UE 302 may prioritize to use the measured value to derive Srxlev or Squal. Alternatively, using the predicted value or the measured value is up to UE implementation. Alternatively, the UE 302 may decide the target cell for access or RRC setup or RRC establishment or RRC re-establishment or RRC resume.
Additionally or alternatively, in some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted beam level measurement result (s) (e.g. RSRP) of serving cell and/or at least one neighbour cell, based on the predicted beam level measurement result. The UE 302 may decide the target beam for access or RRC setup or RRC establishment or RRC re-establishment or RRC resume. In some examples, the target beam may be a beam whose quality is higher than a threshold (e.g. threshold#A) ,  In some examples, the threshold#A may be configured to the UE 302 by default or transmitted by the NW (e.g. the NW 304) in the operation 320.
Additionally or alternatively, in some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise first information associated with at least one measurement for cell re-selection. The first information associated with at least one measurement for cell re-selection may comprises one or more of predicted Srxlev, predicted Squal, predicted Qs value, predicted Qn value, predicted Rs value, or predicted Rn value below. The details of the first information are described below.
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted Srxlev and/or predicted Squal of the serving/camping cell and/or at least one neighbour cell.
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted Srxlev and/or predicted Squal of a higher priority or a lower priority inter-frequency cell (s) or inter-RAT frequency cell (s) .
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted Qs value e.g. RSRP measurement quantity of the serving/camping cell.
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted Qn value e.g. RSRP measurement quantity of neighbouring cell (s) (e.g. the neighbour cell may be an intra-frequency cell or an equal priority inter-frequency cell) .
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted Rs value of the serving/camping cell. It should be noted that when calculating Rs, Qmeas, smay be a predicted value or a measured value. If both predicted value and measured value of Qmeas, sare available, the UE 302 may prioritize to use the predicted value to derive Rs. Alternatively, the UE 302 may prioritize to use the measured value to derive Rs. It is up to UE implementation.
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise predicted Rn value of neighbouring cell (s) (e.g. the neighbour cell may be an intra-frequency cell or an equal priority inter-frequency cell) . It should be noted that when calculating Rn, Qmeas, n may be a predicted value or a measured value. If both  predicted value and measured value of Qmeas, n are available, the UE 302 may prioritize to use the predicted value to derive Rn. Alternatively, the UE 302 may prioritize to use the measured value to derive Rn. It is up to UE implementation.
Additionally or alternatively, in some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise a predicted set of similar cells (e.g. for the case that the offset is configured to the UE 302 as mentioned above, the quality (e.g. RSRP) of a cell within the similar cells belongs to [ (highest R value -offset) , highest R value of the best cell] ) , then, the UE 302 selects the target cell from the predicted set. In some examples, the target cell may be a cell that has maximum number of good beams. In some examples, a good beam, or referred to as the functional beam above, is a beam whose quality is above one threshold (e.g. threshold#B) . The threshold#B may be configured to the UE 302 by default or transmitted by the NW (e.g. the NW 304) in the operation 320 above) . In some other examples, the target cell may be a cell whose measured/predicted R value is highest.
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection may comprise (e.g. in the first information) : one bit or a boolean value or an indication (or referred to as the measurement indication in above examples) concerning whether to trigger a measurement or measurement prediction for cell re-selection.
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection comprise (e.g. in the first information) : a type of the measurement or the measurement prediction to be performed. The type of the measurement or the measurement prediction may comprise at least one measurement or measurement prediction of at least one intra-frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one equal or lower priority inter-frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one lower priority inter-RAT frequency cell, at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-frequency cell, or at least one measurement or measurement prediction of at least one higher priority inter-RAT frequency cell. For example, the prediction result/output is which frequency to measure, or which type of measurement to perform (e.g. whether to perform intra-frequency measurements, or, whether to perform measurements of inter-frequency cells of equal or lower priority, or, whether to perform measurements of inter-RAT frequency cells of lower priority, or, whether to perform measurements of higher priority inter- frequency cells or inter-RAT frequency cells) . The UE 302 further performs corresponding measurement, or further predicts the cell/beam level measurement results, based on the actual or predicted measurement results. The UE 302 further decides the target cell for cell re-selection.
In some examples, the predicted results/outputs regarding the cell re-selection comprise (e.g. in the first information) : a mobility state or velocity of the UE 302. For example, the prediction result/output is UE’s mobility state or velocity. Based on the predicted mobility state or velocity, the UE 302 determines how to perform measurement for cell re-selection. For example, the UE 302 decides whether to apply high speed RRM requirements (for example, as legacy) or relaxed RRM requirements for measurement (for example, as legacy) or relaxed measurement prediction.
Continuing with reference to FIG. 3. For the case that the AI/ML function in the UE 302 (e.g. the AI/ML enabled/based cell re-selection function) is not applicable or available anymore, e.g. due to motion of the UE 302, the UE 302 may fall back to a non-AI/ML (for example, legacy) cell re-selection procedure (e.g. the UE 302 stops or cancels or suspends the AI/ML enabled/based prediction for cell re-selection, and then performs cell re-selection procedure wihtout AI/ML, for example, as legacy) .
At 360, the UE 302 performs an RRC setup or an RRC establishment or an RRC re-establishment or an RRC resume procedure, e.g. the UE 302 applies/uses the predicted results/outputs to access to a target cell.
In some examples, the UE 302 may report the predicted results/outputs regarding the cell re-selection upon it has the predicted results/outputs, or based on request, for example, NW (e.g. NW1 (the NW 304) or NW2 (the NW 306 in which the UE 302 connects to after AI/ML enabled/based cell re-selection) ) may transmit requested prediction time to the UE 302 which indicates the specific time when the predicted results/outputs applies. The UE 302 may take it into account when generating the predicted results/outputs, or when applying/using the predicted results/outputs, or when transmitting the predicted results/outputs to NW 304 or 306 (e.g. NW1 or NW2) .
In some examples, as shown at 360a, for the case that the predicted target cell belongs to NW1, i.e. the NW 304, the UE 302 performs the RRC setup or the RRC establishment or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure with the NW1  The NW1 is the node to which the AI/ML enabled/based cell re-selection capability or the applicable indication is transmitted. Additionally or alternatively, the NW1 is the node from which the configuration for the AI/ML enabled/based cell re-selection is received. Additionally or alternatively, the NW1 is the node from which the indication (e.g. the trigger indication) to trigger AI/ML enabled/based cell re-selection is received. An example of the NW1 is shown as the NW 304 in FIG. 2.
In some other examples, as shown at 360b, for the case that the predicted target cell belongs to NW2 in which the UE 302 connects to after AI/ML enabled/based cell re-selection, e.g. shown as the NW 306) , the UE 302 performs the RRC setup or the RRC establishment or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure with NW2. The NW2 is a node that different from the NW1 to which the AI/ML enabled/based cell re-selection capability or the applicable indication is transmitted, or from which the configuration for AI/ML enabled/based cell re-selection or the trigger indication to trigger AI/ML enabled/based cell re-selection is received.
In some examples, the NW (e.g. the NW1 or the NW2) can use the predicted results/outputs regarding the cell re-selection for performance monitoring, e.g. to perform AL/ML performance measurement to judge the accuracy of the predicted information compared with the ground truth (i.e., the actual cell for RRC establishment/re-establishment/resume) , also, the NW (e.g. the NW1 or the NW2) can use it for cell configuration.
In some examples, the UE 302 may report the predicted results/outputs regarding the cell re-selection during the RRC setup or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure. In some other examples, the UE 302 may report the predicted results/outputs regarding the cell re-selection after the RRC setup or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure is successfully performed. For example, the UE 302 can report the predicted results/outputs regarding the cell re-selection in a new RRC message, or via an existing RRC message e.g. RRCSetupComplete message or RRCReestablishmentComplete message or RRCResumeComplete message.
The UE 302 can indicate the RRC setup or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure is triggered based on AI/ML enabled/based cell re-selection, during RRC setup or RRC re-establishment or RRC resume procedure, or, after RRC setup or RRC re-establishment or RRC resume procedure is successfully performed. For  example, the UE 302 may transmit an indication concerning the cell re-selection or RRC setup or the RRC re-establishment or the RRC resume procedure is triggered based on AI/ML enabled/based cell re-selection in a new RRC message, or via an existing RRC message e.g. RRCSetupComplete message or RRCReestablishmentComplete message or RRCResumeComplete message. For another example, the UE 302 may transmit an indication concerning the target cell is selected based on AI/ML enabled/based cell re-selection in a new RRC message, or via an existing RRC message e.g. RRCSetupComplete message or RRCReestablishmentComplete message or RRCResumeComplete message.
FIG. 4 illustrates an example of a device 400 that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure. The device 400 may be an example of the UE 104 or the network entity 102 or an entity in the core network 106 as described herein. The device 400 may support wireless communication with one or more network entities 102, UEs 104, or any combination thereof. The device 400 may include components for bi-directional communications including components for transmitting and receiving communications, such as a processor 402, a memory 404, a transceiver 406, and, optionally, an I/O controller 408. These components may be in electronic communication or otherwise coupled (e.g., operatively, communicatively, functionally, electronically, electrically) via one or more interfaces (e.g., buses) .
The processor 402, the memory 404, the transceiver 406, or various combinations thereof or various components thereof may be examples of means for performing various aspects of the present disclosure as described herein. For example, the processor 402, the memory 404, the transceiver 406, or various combinations or components thereof may support a method for performing one or more of the operations described herein.
In some implementations, the processor 402, the memory 404, the transceiver 406, or various combinations or components thereof may be implemented in hardware (e.g., in communications management circuitry) . The hardware may include a processor, a digital signal processor (DSP) , an application-specific integrated circuit (ASIC) , a field-programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, a discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof configured as  or otherwise supporting a means for performing the functions described in the present disclosure. In some implementations, the processor 402 and the memory 404 coupled with the processor 402 may be configured to perform one or more of the functions described herein (e.g., executing, by the processor 402, instructions stored in the memory 404) .
For example, the processor 402 may support wireless communication at the device 400 in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, the processor 402 may be configured to operable to support a means for determining to perform a predictive-based cell re-selection procedure; and a means for performing the predictive-based cell re-selection procedure. The processor 402 may be configured to operable to support other means for other implementations of method 600. In some other examples, the processor 402 may be configured to operable to support a means for determining configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure; and transmitting the configuration information for performing the predictive-based cell re-selection procedure. The processor 402 may be configured to operable to support other means for other implementations of method 700.
The processor 402 may include an intelligent hardware device (e.g., a general-purpose processor, a DSP, a CPU, a microcontroller, an ASIC, an FPGA, a programmable logic device, a discrete gate or transistor logic component, a discrete hardware component, or any combination thereof) . In some implementations, the processor 402 may be configured to operate a memory array using a memory controller. In some other implementations, a memory controller may be integrated into the processor 402. The processor 402 may be configured to execute computer-readable instructions stored in a memory (e.g., the memory 404) to cause the device 400 to perform various functions of the present disclosure.
The memory 404 may include random access memory (RAM) and read-only memory (ROM) . The memory 404 may store computer-readable, computer-executable code including instructions that, when executed by the processor 402 cause the device 400 to perform various functions described herein. The code may be stored in a non-transitory computer-readable medium such as system memory or another type of memory. In some implementations, the code may not be directly executable by the processor 402 but may cause a computer (e.g., when compiled and executed) to perform functions described herein. In some implementations, the memory 404 may include, among other  things, a basic I/O system (BIOS) which may control basic hardware or software operation such as the interaction with peripheral components or devices.
The I/O controller 408 may manage input and output signals for the device 400. The I/O controller 408 may also manage peripherals not integrated into the device M02. In some implementations, the I/O controller 408 may represent a physical connection or port to an external peripheral. In some implementations, the I/O controller 408 may utilize an operating system such as  or another known operating system. In some implementations, the I/O controller 408 may be implemented as part of a processor, such as the processor 402. In some implementations, a user may interact with the device 400 via the I/O controller 408 or via hardware components controlled by the I/O controller 408.
In some implementations, the device 400 may include a single antenna 410. However, in some other implementations, the device 400 may have more than one antenna 410 (i.e., multiple antennas) , including multiple antenna panels or antenna arrays, which may be capable of concurrently transmitting or receiving multiple wireless transmissions. The transceiver 406 may communicate bi-directionally, via the one or more antennas 410, wired, or wireless links as described herein. For example, the transceiver 406 may represent a wireless transceiver and may communicate bi-directionally with another wireless transceiver. The transceiver 406 may also include a modem to modulate the packets, to provide the modulated packets to one or more antennas 410 for transmission, and to demodulate packets received from the one or more antennas 410. The transceiver 406 may include one or more transmit chains, one or more receive chains, or a combination thereof.
A transmit chain may be configured to generate and transmit signals (e.g., control information, data, packets) . The transmit chain may include at least one modulator for modulating data onto a carrier signal, preparing the signal for transmission over a wireless medium. The at least one modulator may be configured to support one or more techniques such as amplitude modulation (AM) , frequency modulation (FM) , or digital modulation schemes like phase-shift keying (PSK) or quadrature amplitude modulation (QAM) . The transmit chain may also include at least one power amplifier configured to amplify the modulated signal to an appropriate power level suitable for transmission over  the wireless medium. The transmit chain may also include one or more antennas 410 for transmitting the amplified signal into the air or wireless medium.
A receive chain may be configured to receive signals (e.g., control information, data, packets) over a wireless medium. For example, the receive chain may include one or more antennas 410 for receive the signal over the air or wireless medium. The receive chain may include at least one amplifier (e.g., a low-noise amplifier (LNA) ) configured to amplify the received signal. The receive chain may include at least one demodulator configured to demodulate the receive signal and obtain the transmitted data by reversing the modulation technique applied during transmission of the signal. The receive chain may include at least one decoder for decoding the processing the demodulated signal to receive the transmitted data.
FIG. 5 illustrates an example of a processor 500 that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure. The processor 500 may be an example of a processor configured to perform various operations in accordance with examples as described herein. The processor 500 may include a controller 502 configured to perform various operations in accordance with examples as described herein. The processor 500 may optionally include at least one memory 504. Additionally, or alternatively, the processor 500 may optionally include one or more arithmetic-logic units (ALUs) 506. One or more of these components may be in electronic communication or otherwise coupled (e.g., operatively, communicatively, functionally, electronically, electrically) via one or more interfaces (e.g., buses) .
The processor 500 may be a processor chipset and include a protocol stack (e.g., a software stack) executed by the processor chipset to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, retrieving, transmitting, outputting, forwarding, storing, determining, identifying, accessing, writing, reading) in accordance with examples as described herein. The processor chipset may include one or more cores, one or more caches (e.g., memory local to or included in the processor chipset (e.g., the processor 500) or other memory (e.g., random access memory (RAM) , read-only memory (ROM) , dynamic RAM (DRAM) , synchronous dynamic RAM (SDRAM) , static RAM (SRAM) , ferroelectric RAM (FeRAM) , magnetic RAM (MRAM) , resistive RAM (RRAM) , flash memory, phase change memory (PCM) , and others) .
The controller 502 may be configured to manage and coordinate various operations (e.g., signaling, receiving, obtaining, retrieving, transmitting, outputting, forwarding, storing, determining, identifying, accessing, writing, reading) of the processor 500 to cause the processor 500 to support various operations in accordance with examples as described herein. For example, the controller 502 may operate as a control unit of the processor 500, generating control signals that manage the operation of various components of the processor 500. These control signals include enabling or disabling functional units, selecting data paths, initiating memory access, and coordinating timing of operations.
The controller 502 may be configured to fetch (e.g., obtain, retrieve, receive) instructions from the memory 504 and determine subsequent instruction (s) to be executed to cause the processor 500 to support various operations in accordance with examples as described herein. The controller 502 may be configured to track memory address of instructions associated with the memory 504. The controller 502 may be configured to decode instructions to determine the operation to be performed and the operands involved. For example, the controller 502 may be configured to interpret the instruction and determine control signals to be output to other components of the processor 500 to cause the processor 500 to support various operations in accordance with examples as described herein. Additionally, or alternatively, the controller 502 may be configured to manage flow of data within the processor 500. The controller 502 may be configured to control transfer of data between registers, arithmetic logic units (ALUs) , and other functional units of the processor 500.
The memory 504 may include one or more caches (e.g., memory local to or included in the processor 500 or other memory, such RAM, ROM, DRAM, SDRAM, SRAM, MRAM, flash memory, etc. In some implementation, the memory 504 may reside within or on a processor chipset (e.g., local to the processor 500) . In some other implementations, the memory 504 may reside external to the processor chipset (e.g., remote to the processor 500) .
The memory 504 may store computer-readable, computer-executable code including instructions that, when executed by the processor 500, cause the processor 500 to perform various functions described herein. The code may be stored in a non-transitory computer-readable medium such as system memory or another type of memory. The  controller 502 and/or the processor 500 may be configured to execute computer-readable instructions stored in the memory 504 to cause the processor 500 to perform various functions (e.g., functions or tasks supporting transmit power prioritization) . For example, the processor 500 and/or the controller 502 may be coupled with or to the memory 504, the processor 500, the controller 502, and the memory 504 may be configured to perform various functions described herein. In some examples, the processor 500 may include multiple processors and the memory 504 may include multiple memories. One or more of the multiple processors may be coupled with one or more of the multiple memories, which may, individually or collectively, be configured to perform various functions herein.
The one or more ALUs 506 may be configured to support various operations in accordance with examples as described herein. In some implementation, the one or more ALUs 506 may reside within or on a processor chipset (e.g., the processor 500) . In some other implementations, the one or more ALUs 506 may reside external to the processor chipset (e.g., the processor 500) . One or more ALUs 506 may perform one or more computations such as addition, subtraction, multiplication, and division on data. For example, one or more ALUs 506 may receive input operands and an operation code, which determines an operation to be executed. One or more ALUs 506 be configured with a variety of logical and arithmetic circuits, including adders, subtractors, shifters, and logic gates, to process and manipulate the data according to the operation. Additionally, or alternatively, the one or more ALUs 506 may support logical operations such as AND, OR, exclusive-OR (XOR) , not-OR (NOR) , and not-AND (NAND) , enabling the one or more ALUs 506 to handle conditional operations, comparisons, and bitwise operations.
The processor 500 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. In some examples the processor 502 may be configured to or operable to support a means for determining to perform a predictive-based cell re-selection procedure; and a means for performing the predictive-based cell re-selection procedure. The processor 500 may be configured to or operable to support other means for other implementations of method 600.
In some other examples, the processor 502 may be configured to or operable to support a means for determining configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure; and transmitting the configuration information for  performing the predictive-based cell re-selection procedure. The processor 500 may be configured to or operable to support other means for other implementations of method 700.
FIG. 6 illustrates a flowchart of a method 600 that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure. The operations of the method 600 may be implemented by a device or its components as described herein. For example, the operations of the method 600 may be performed by the UE 202 or the UE 104 as described herein. In some implementations, the device may execute a set of instructions to control the function elements of the device to perform the described functions. Additionally, or alternatively, the device may perform aspects of the described functions using special-purpose hardware.
At 605, the method includes determining to perform a predictive-based cell re-selection procedure. The operations of 605 may be performed in accordance with examples as described herein. In some implementations, aspects of the operations of 605 may be performed by a device as described with reference to FIG. 1A to FIG. 5.
At 610, the method includes performing the predictive-based cell re-selection procedure. The operations of 610 may be performed in accordance with examples as described herein. In some implementations, aspects of the operations of 610 may be performed by a device as described with reference to FIG. 1A to FIG. 5.
FIG. 7 illustrates a flowchart of a method 700 that supports cell re-selection, such as predictive-based cell re-selection or AI /ML based cell re-selection or prediction for cell re-selection, in accordance with aspects of the present disclosure. The operations of the method 700 may be implemented by a device or its components as described herein. For example, the operations of the method 700 may be performed by the network equipment 204 or the network entity 102 as described herein. In some implementations, the device may execute a set of instructions to control the function elements of the device to perform the described functions. Additionally, or alternatively, the device may perform aspects of the described functions using special-purpose hardware.
At 705, the method includes determining configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure. The operations of 705 may be performed  in accordance with examples as described herein. In some implementations, aspects of the operations of 705 may be performed by a device as described with reference to FIG. 1A to FIG. 5.
At 710, the method includes transmiting the configuration information for performing the predictive-based cell re-selection procedure. The operations of 710 may be performed in accordance with examples as described herein. In some implementations, aspects of the operations of 710 may be performed by a device as described with reference to FIG. 1A to FIG. 5.
It should be noted that the methods described herein describes possible implementations, and that the operations and the steps may be rearranged or otherwise modified and that other implementations are possible. Further, aspects from two or more of the methods may be combined.
The various illustrative blocks and components described in connection with the disclosure herein may be implemented or performed with a general-purpose processor, a DSP, an ASIC, a CPU, an FPGA or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof designed to perform the functions described herein. A general-purpose processor may be a microprocessor, but in the alternative, the processor may be any processor, controller, microcontroller, or state machine. A processor may also be implemented as a combination of computing devices (e.g., a combination of a DSP and a microprocessor, multiple microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other such configuration.
The functions described herein may be implemented in hardware, software executed by a processor, firmware, or any combination thereof. If implemented in software executed by a processor, the functions may be stored on or transmitted over as one or more instructions or code on a computer-readable medium. Other examples and implementations are within the scope of the disclosure and appended claims. For example, due to the nature of software, functions described herein may be implemented using software executed by a processor, hardware, firmware, hardwiring, or combinations of any of these. Features implementing functions may also be physically located at various positions, including being distributed such that portions of functions are implemented at different physical locations.
Computer-readable media includes both non-transitory computer storage media and communication media including any medium that facilitates transfer of a computer program from one place to another. A non-transitory storage medium may be any available medium that may be accessed by a general-purpose or special-purpose computer. By way of example, non-transitory computer-readable media may include RAM, ROM, electrically erasable programmable ROM (EEPROM) , flash memory, compact disk (CD) ROM or other optical disk storage, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or any other non-transitory medium that may be used to carry or store desired program code means in the form of instructions or data structures and that may be accessed by a general-purpose or special-purpose computer, or a general-purpose or special-purpose processor.
As used herein, including in the claims, an article “a” before an element is unrestricted and understood to refer to “at least one” of those elements or “one or more” of those elements. The terms “a, ” “at least one, ” “one or more, ” and “at least one of one or more” may be interchangeable. As used herein, including in the claims, “or” as used in a list of items (e.g., a list of items prefaced by a phrase such as “at least one of” or “one or more of” or “one or both of” ) indicates an inclusive list such that, for example, a list of at least one of A, B, or C means A or B or C or AB or AC or BC or ABC (i.e., A and B and C) . Also, as used herein, the phrase “based on” shall not be construed as a reference to a closed set of conditions. For example, an example step that is described as “based on condition A” may be based on both a condition A and a condition B without departing from the scope of the present disclosure. In other words, as used herein, the phrase “based on”shall be construed in the same manner as the phrase “based at least in part on. Further, as used herein, including in the claims, a “set” may include one or more elements.
The description herein is provided to enable a person having ordinary skill in the art to make or use the disclosure. Various modifications to the disclosure will be apparent to a person having ordinary skill in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other variations without departing from the scope of the disclosure. Thus, the disclosure is not limited to the examples and designs described herein but is to be accorded the broadest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.

Claims (20)

  1. A user equipment (UE) , comprising:
    a processor; and
    a transceiver coupled to the processor,
    wherein the processor is configured to:
    determine to perform a predictive-based cell re-selection procedure; and
    perform the predictive-based cell re-selection procedure.
  2. The UE of claim 1, wherein at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure comprises at least one of the following:
    information of a predicted target cell for UE access;
    information of a predicted target beam for the UE access;
    timing information associated with the UE access;
    a probability associated with the UE access;
    at least one predicted cell receive level measurement result of at least one of a serving cell of the UE or at least one neighbour cell;
    at least one predicted beam level measurement result of at least one of the serving cell or at least one neighbour cell;
    first information associated with at least one measurement for cell re-selection; or
    a predicted set of similar cells for the cell re-selection.
  3. The UE of claim 2, wherein the first information comprises at least one of the following:
    at least one of a predicted cell selection receive level value or a predicted cell selection quality value of at least one of the following: the serving cell, a camping cell or at least one neighbour cell;
    at least one of a predicted cell selection receive level value or a predicted cell selection quality value of one of the following: at least one higher priority inter-frequency cell, at least one lower priority inter-frequency cell, at least one higher priority inter-radio access technology (RAT) frequency cell, or at least one lower priority inter-RAT frequency cell;
    at least one predicted cell receive level value of at least one of the following: the serving cell, the camping cell or the at least one neighbour cell;
    at least one predicted cell quality value of at least one of the following: the serving cell, the camping cell or the at least one neighbour cell;
    a predicted reference signal received power (RSRP) measurement quantity of the serving cell or the camping cell;
    at least one predicted RSRP measurement quantity of the at least one neighbouring cell;
    a predicted R value of the serving cell or the camping cell;
    a predicted R value of the at least one neighbouring cell;
    a bit or a boolean value or a measurement indication indicating whether to trigger a measurement or a measurement prediction for the cell re-selection;
    frequency to be measured or to be predicted;
    a type of the measurement or the measurement prediction to be performed; or
    a mobility state or velocity of the UE.
  4. The UE of claim 1, wherein the processor is further configured to:
    pre-store information associated with the predictive-based cell re-selection procedure; or
    receive, via the transceiver , the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure.
  5. The UE of claim 4, wherein the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure comprise at least one of the following:
    information for determining whether the UE is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure;
    a prediction indication indicating the UE to perform one of: direct prediction for the predictive-based cell re-selection procedure or indirect prediction for the predictive-based cell re-selection procedure;
    at least one model used for the predictive-based cell re-selection procedure;
    information regarding how to perform the measurement prediction for one of the following: an intra-frequency cell, an inter-frequency cell or an inter-RAT frequency cell;
    at least one condition to trigger or resume or stop or suspend the predictive-based cell re-selection procedure;
    a list of cells or beams applicable for the predictive-based cell re-selection procedure;
    an offset for predicting a set of similar cells for cell re-selection;
    a first threshold for deciding a target beam for UE access;
    a second threshold for deciding whether a beam is a functional beam;
    an accuracy requirement that the predictive-based cell re-selection procedure should satisfy.
  6. The UE of claim 5, wherein the processor is configured to:
    determine, based on the information associated with the predictive-based cell re-selection procedure, to perform the predictive-based cell re-selection procedure.
  7. The UE of claim 5, wherein the at least one condition comprises at least one of the following:
    time information of the predictive-based cell re-selection procedure; or
    one or more conditions for triggering, resuming, stopping, or suspending the predictive-based cell re-selection procedure.
  8. The UE of claim 7, wherein the one or more conditions comprises at least one of the following:
    at least one parameter for determining whether, when or how to perform the predictive-based cell re-selection procedure;
    a first trigger threshold associated with whether measurement or measurement prediction for the intra-frequency cell measurement is triggered, resumed, stopped, or suspended;
    a condition set regarding whether one of the following is triggered, resumed, stopped, or suspended: at least one higher priority inter-frequency cell measurement, at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, or the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell;
    a second trigger threshold regarding whether the measurement or measurement prediction for the following is triggered, resumed, stopped, or suspended: at least one equal or lower priority inter-frequency cell or at least one lower priority inter-RAT frequency cell.
  9. The UE of claim 8, wherein:
    in the case that a serving cell quality is lower than or equal to the first trigger threshold, the measurement prediction for the intra-frequency cell is triggered or resumed; or
    in the case that the serving cell quality is higher than the first trigger threshold, the measurement prediction for the intra-frequency cell is stopped, suspended, or not triggered.
  10. The UE of claim 8, wherein the condition set comprises:
    in the case that the UE has measurement results of the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is stopped, suspended, or not triggered;
    in the case that the UE has no measurement result of the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement, the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed;
    in the case that the UE has predicted outputs of the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell, the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement is stopped, suspended, or not triggered; or
    in the case that the UE has no predicted outputs of the measurement prediction for the at least one higher priority inter-frequency cell or the at least one higher priority inter-RAT frequency cell, the at least one higher priority inter-frequency cell measurement or  the at least one higher priority inter-RAT frequency cell measurement is triggered or resumed.
  11. The UE of claim 8, wherein:
    in the case that a serving cell quality is lower than or equal to the second trigger threshold, the measurement prediction for the at least one equal or lower priority inter-frequency cell or the at least one lower priority inter-RAT frequency cell is triggered or resumed; or
    in the case that the serving cell quality is higher than the second trigger threshold, the measurement prediction for the at least one equal or lower priority inter-frequency cell or the at least one lower priority inter-RAT frequency cell is stopped, suspended, or not triggered.
  12. The UE of claim 1, wherein the processor is configured to determine to perform the predictive-based cell re-selection procedure based on at least one of the following:
    the UE having capability of the predictive-based cell re-selection procedure; and
    the UE being applicable for the predictive-based cell re-selection procedure.
  13. The UE of claim 12, wherein the processor is further configured to:
    transmit, via a transceiver, capability information of the predictive-based cell re-selection procedure.
  14. The UE of claim 1 or 12, wherein the processor is further configured to:
    determine that the UE is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure; and
    perform one of the following:
    based on determining that the UE is applicable for the predictive-based cell re-selection procedure, transmitting, via a transceiver , an applicable indication regarding that the predictive-based cell re-selection procedure is applicable or available in the UE; or
    based on determining that the UE is not applicable for the predictive-based cell re-selection procedure, falling back to or performing a non-predictive based cell re-selection procedure.
  15. The UE of claim 1, wherein the processor is further configured to:
    receive, via a transceiver, a trigger indication indicating the UE to trigger or perform the predictive-based cell re-selection procedure.
  16. The UE of claim 15, wherein the processor is further configured to:
    pre-store validity information of the trigger indication indicating when the trigger indication is valid by default; or
    receive, via a transceiver, the validity information;
    wherein the validity information indicates that at least one of the following:
    the trigger indication is valid in an area scope;
    the trigger indication is valid upon the UE enters an inactive or idle state;
    the trigger indication is valid upon the UE receives an RRC release message; or
    the trigger indication is valid during a time duration.
  17. The UE of claim 1, wherein the processor is further configured to: based on at least one predicted output of the predictive-based cell re-selection procedure, perform one of the following:
    an RRC setup procedure;
    an RRC re-establishment procedure; or
    an RRC resume procedure.
  18. The UE of claim 17, wherein the processor is further configured to:
    transmit, via the transceiver, an operation indication regarding that one of the RRC setup procedure, the RRC re-establishment procedure or the RRC resume procedure is triggered based on the at least one predicted output.
  19. A network equipment, comprising:
    a processor; and
    a transceiver coupled to the processor,
    wherein the processor is configured to:
    determine configuration information related to a predictive-based cell re-selection procedure; and
    transmit, via the transceiver, the configuration information for performing the predictive-based cell re-selection procedure.
  20. A processor for wireless communication, comprising:
    at least one memory; and
    a controller coupled with the at least one memory and configured to cause the controller to:
    determine to perform a predictive-based cell re-selection procedure; and
    perform the predictive-based cell re-selection procedure.
PCT/CN2024/124435 2024-10-12 2024-10-12 Cell re-selection Pending WO2025148439A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2024/124435 WO2025148439A1 (en) 2024-10-12 2024-10-12 Cell re-selection

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2024/124435 WO2025148439A1 (en) 2024-10-12 2024-10-12 Cell re-selection

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2025148439A1 true WO2025148439A1 (en) 2025-07-17

Family

ID=96386325

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2024/124435 Pending WO2025148439A1 (en) 2024-10-12 2024-10-12 Cell re-selection

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2025148439A1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022082539A1 (en) * 2020-10-21 2022-04-28 华为技术有限公司 Method and device for radio communication
US20220294666A1 (en) * 2021-03-05 2022-09-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for support of artificial intelligence or machine learning techniques for channel estimation and mobility enhancements
CN116017616A (en) * 2021-10-21 2023-04-25 维沃移动通信有限公司 Cell reselection method, device and related equipment
CN117980925A (en) * 2021-09-28 2024-05-03 高通股份有限公司 AI-based enhancements for idle and inactive state operations

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022082539A1 (en) * 2020-10-21 2022-04-28 华为技术有限公司 Method and device for radio communication
US20220294666A1 (en) * 2021-03-05 2022-09-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for support of artificial intelligence or machine learning techniques for channel estimation and mobility enhancements
CN117980925A (en) * 2021-09-28 2024-05-03 高通股份有限公司 AI-based enhancements for idle and inactive state operations
CN116017616A (en) * 2021-10-21 2023-04-25 维沃移动通信有限公司 Cell reselection method, device and related equipment

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US12127062B2 (en) Timing advance for rach-less backhaul handover
US11140616B2 (en) On demand system information block acquisition
JP6653376B2 (en) Access network device, user equipment, communication system, and communication method
CN111543082A (en) Cell configuration device and method
WO2024187797A1 (en) Devices and methods for data collection
WO2024109110A1 (en) Assistance information provision for lcm
WO2023227094A1 (en) Cell re-selection method and apparatus, and storage medium and terminal device
US10798519B2 (en) Enhancing the accuracy of communication network&#39;s knowledge about location of terminal devices
CN120075875A (en) Measurement reporting method and device
WO2024212641A1 (en) Time domain rrm prediction
WO2025035795A1 (en) On-demand sib1
WO2025148439A1 (en) Cell re-selection
WO2024093428A1 (en) Mechanism for cho with candidate scgs
WO2019028838A1 (en) Network slice-specific paging cycles for wireless networks
WO2024109116A1 (en) Methods and apparatuses for cho related to a nes mode
WO2025251681A1 (en) Measurement related prediction
WO2025241540A1 (en) Conditional layer 1/layer 2 triggered mobility
WO2025091985A1 (en) Support ai task in rrc_inactive state
WO2024109165A1 (en) Broadcast services in ntn
WO2025227332A1 (en) Transmission in network energy saving cells
WO2025241576A1 (en) Mobility robustness optimisation for secondary cell group conditional layer 1 /layer 2 triggered mobility
WO2025086698A1 (en) Layer 3 measurement results logging
WO2025145705A1 (en) Skip measurement gap occasion
WO2025123698A1 (en) Ai/ml enabled timing advance prediction
WO2025241592A1 (en) Cause detection of a problem related to mobility

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 24916490

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1