下文涉及無線通信，包括聯邦學習的管理。

背景技術：

1、無線通信系統被廣泛部署以提供各種類型的通信內容，諸如語音、視頻、分組數據、消息接發、廣播等等。這些系統可能夠通過共享可用系統資源(例如，時間、頻率和功率)來支持與多個用戶的通信。此類多址系統的示例包括第四代(4g)系統(諸如長期演進(lte)系統、高級lte(lte-a)系統或lte-a?pro系統)和第五代(5g)系統(其可被稱為新無線電(nr)系統)。這些系統可采用諸如碼分多址(cdma)、時分多址(tdma)、頻分多址(fdma)、正交fdma(ofdma)或離散傅里葉變換擴展正交頻分復用(dft-s-ofdm)的技術。無線多址通信系統可包括一個或多個基站，每個基站支持針對通信設備的無線通信，該通信設備可被稱為用戶裝備(ue)。

2、無線通信系統中的一些設備可實現機器學習技術。例如，網絡實體可利用基于數據驅動算法(例如，機器學習算法)的機器學習模型。ue可執行測量并基于該測量向網絡實體傳達數據，并且該網絡實體可使用該數據來訓練和測試機器學習模型。

技術實現思路

1、所描述的技術涉及支持聯邦學習的管理的改進的方法、系統、設備和裝置。例如，所描述的技術規定用戶裝備(ue)根據訓練配置來參與聯邦學習過程。用于該聯邦學習過程的服務器(其可包括或作為網絡實體、模型儲存庫(mr)等的示例)可選擇ue來參與該聯邦學習過程，并且可選擇或以其他方式確定用于要在該聯邦學習過程的一個或多個訓練輪次期間訓練的預測模型(例如，機器學習模型)的模型結構(ms)和基線參數集合(ps)。基于選擇該ue，該服務器可確定用于該聯邦學習過程的訓練配置的訓練參數的集合。該服務器可向該ue發送對該訓練配置的指示。在一些示例中，該服務器可同時在所有參與ue處激活該聯邦學習過程的該訓練輪次，例如，通過向該ue發送激活指示。每個ue可根據該訓練配置并且基于由該ue收集的數據集來在本地訓練該預測模型以獲得用于該預測模型的模型參數。該ue可向該服務器報告該模型參數。

2、附加地，本公開支持用于在該服務器處將由每個ue報告的該模型參數聚合成更新的模型參數的集合的技術。該服務器可向該更新的參數的集合指派新ps?id，并且可向該ue通知該新ps?id。在接收到該新ps?id之后，每個ue可向該服務器發送指示該預測模型準備好激活的消息。該服務器可激活該聯邦學習過程的后續訓練輪次，并且每個ue可基于該新ps?id在本地訓練該預測模型。

3、描述了一種用于在網絡節點處進行無線通信的方法。該方法可包括：基于激活用于預測模型的訓練過程的觸發來選擇用于該訓練過程的一個或多個ue；以及向該一個或多個ue發送對該預測模型的訓練配置的指示，該訓練配置包括基于該一個或多個ue的訓練參數的集合。

4、描述了一種用于在網絡節點處進行無線通信的裝置。該裝置可包括處理器、與該處理器耦合的存儲器和存儲在該存儲器中的指令。該指令可能夠由該處理器執行以使該裝置：基于激活用于預測模型的訓練過程的觸發來選擇用于該訓練過程的一個或多個ue；以及向該一個或多個ue發送對該預測模型的訓練配置的指示，該訓練配置包括基于該一個或多個ue的訓練參數的集合。

5、描述了另一種用于在網絡節點處進行無線通信的裝置。該裝置可包括：用于基于激活用于預測模型的訓練過程的觸發來選擇用于該訓練過程的一個或多個ue的部件；以及用于向該一個或多個ue發送對該預測模型的訓練配置的指示的部件，該訓練配置包括基于該一個或多個ue的訓練參數的集合。

6、描述了一種存儲用于在網絡節點處進行無線通信的代碼的非暫態計算機可讀介質。該代碼可包括能夠由處理器執行以進行以下操作的指令：基于激活用于預測模型的訓練過程的觸發來選擇用于該訓練過程的一個或多個ue；以及向該一個或多個ue發送對該預測模型的訓練配置的指示，該訓練配置包括基于該一個或多個ue的訓練參數的集合。

7、描述了一種用于在服務器處進行無線通信的方法。該方法可包括：基于激活用于預測模型的訓練過程的觸發來選擇用于該訓練過程的一個或多個ue；以及向該一個或多個ue發送對該預測模型的訓練配置的指示，該訓練配置包括基于該一個或多個ue的訓練參數的集合。

8、描述了一種用于在服務器處進行無線通信的裝置。該裝置可包括處理器、與該處理器耦合的存儲器和存儲在該存儲器中的指令。該指令可能夠由該處理器執行以使該裝置：基于激活用于預測模型的訓練過程的觸發來選擇用于該訓練過程的一個或多個ue；以及向該一個或多個ue發送對該預測模型的訓練配置的指示，該訓練配置包括基于該一個或多個ue的訓練參數的集合。

9、描述了另一種用于在服務器處進行無線通信的裝置。該裝置可包括：用于基于激活用于預測模型的訓練過程的觸發來選擇用于該訓練過程的一個或多個ue的部件；以及用于向該一個或多個ue發送對該預測模型的訓練配置的指示的部件，該訓練配置包括基于該一個或多個ue的訓練參數的集合。

10、描述了一種存儲用于在服務器處進行無線通信的代碼的非暫態計算機可讀介質。該代碼可包括能夠由處理器執行以進行以下操作的指令：基于激活用于預測模型的訓練過程的觸發來選擇用于該訓練過程的一個或多個ue；以及向該一個或多個ue發送對該預測模型的訓練配置的指示，該訓練配置包括基于該一個或多個ue的訓練參數的集合。

11、描述了一種用于在ue處進行無線通信的方法。該方法可包括：接收指示用于預測模型的訓練過程的訓練配置的第一消息，該訓練配置包括訓練參數的集合；以及發送指示該ue是否已經基于訓練參數的該集合實現用于該訓練過程的該訓練配置的第二消息。

12、描述了一種用于在ue處進行無線通信的裝置。該裝置可包括處理器、與該處理器耦合的存儲器和存儲在該存儲器中的指令。該指令可能夠由該處理器執行以使該裝置：接收指示用于預測模型的訓練過程的訓練配置的第一消息，該訓練配置包括訓練參數的集合；以及發送指示該ue是否已經基于訓練參數的該集合實現用于該訓練過程的該訓練配置的第二消息。

13、描述了另一種用于在ue處進行無線通信的裝置。該裝置可包括：用于接收指示用于預測模型的訓練過程的訓練配置的第一消息的部件，該訓練配置包括訓練參數的集合；以及用于發送指示該ue是否已經基于訓練參數的該集合實現用于該訓練過程的該訓練配置的第二消息的部件。

14、描述了一種存儲用于在ue處進行無線通信的代碼的非暫態計算機可讀介質。該代碼可包括能夠由處理器執行以進行以下操作的指令：接收指示用于預測模型的訓練過程的訓練配置的第一消息，該訓練配置包括訓練參數的集合；以及發送指示該ue是否已經基于訓練參數的該集合實現用于該訓練過程的該訓練配置的第二消息。

15、描述了一種用于在服務器處進行無線通信的方法。該方法可包括：向ue的集合發送用于與預測模型相關聯的訓練過程的訓練配置，該訓練配置包括與第一ps?id相關聯的模型參數的第一集合；從ue的該集合中的一個或多個ue接收指示在該ue處從用于該預測模型的該訓練過程輸出的模型參數的一個或多個子集的一個或多個報告；將模型參數的該子集聚合成模型參數的第二集合；向模型參數的該第二集合指派第二ps?id，該第二ps?id不同于該第一ps?id；以及發送對該第二ps?id的指示。

16、描述了一種用于在服務器處進行無線通信的裝置。該裝置可包括處理器、與該處理器耦合的存儲器和存儲在該存儲器中的指令。該指令可能夠由該處理器執行以使該裝置：向ue的集合發送用于與預測模型相關聯的訓練過程的訓練配置，該訓練配置包括與第一ps?id相關聯的模型參數的第一集合；從ue的該集合中的一個或多個ue接收指示在該ue處從用于該預測模型的該訓練過程輸出的模型參數的一個或多個子集的一個或多個報告；將模型參數的該子集聚合成模型參數的第二集合；向模型參數的該第二集合指派第二psid，該第二ps?id不同于該第一ps?id；以及發送對該第二ps?id的指示。

17、描述了另一種用于在服務器處進行無線通信的裝置。該裝置可包括：用于向ue的集合發送用于與預測模型相關聯的訓練過程的訓練配置的部件，該訓練配置包括與第一psid相關聯的模型參數的第一集合；用于從ue的該集合中的一個或多個ue接收指示在該ue處從用于該預測模型的該訓練過程輸出的模型參數的一個或多個子集的一個或多個報告的部件；用于將模型參數的該子集聚合成模型參數的第二集合的部件；向模型參數的該第二集合指派第二ps?id的部件，該第二ps?id不同于該第一ps?id；以及用于發送對該第二psid的指示的部件。

18、描述了一種存儲用于在服務器處進行無線通信的代碼的非暫態計算機可讀介質。該代碼可包括能夠由處理器執行以進行以下操作的指令：向ue的集合發送用于與預測模型相關聯的訓練過程的訓練配置，該訓練配置包括與第一ps?id相關聯的模型參數的第一集合；從ue的該集合中的一個或多個ue接收指示在該ue處從用于該預測模型的該訓練過程輸出的模型參數的一個或多個子集的一個或多個報告；將模型參數的該子集聚合成模型參數的第二集合；向模型參數的該第二集合指派第二ps?id，該第二ps?id不同于該第一ps?id；以及發送對該第二ps?id的指示。

19、描述了一種用于在ue處進行無線通信的方法。該方法可包括：接收用于與預測模型相關聯的訓練過程的訓練配置，該訓練配置包括與第一ps?id相關聯的模型參數的第一集合；發送指示在該ue處從用于該預測模型的該訓練過程輸出的模型參數的子集的報告；以及基于發送該報告來接收對與模型參數的第二集合相關聯的第二ps?id的指示，該第二ps?id不同于該第一ps?id。

20、描述了一種用于在ue處進行無線通信的裝置。該裝置可包括處理器、與該處理器耦合的存儲器和存儲在該存儲器中的指令。該指令可能夠由該處理器執行以使該裝置：接收用于與預測模型相關聯的訓練過程的訓練配置，該訓練配置包括與第一ps?id相關聯的模型參數的第一集合；發送指示在該ue處從用于該預測模型的該訓練過程輸出的模型參數的子集的報告；以及基于發送該報告來接收對與模型參數的第二集合相關聯的第二ps?id的指示，該第二ps?id不同于該第一ps?id。

21、描述了另一種用于在ue處進行無線通信的裝置。該裝置可包括：用于接收用于與預測模型相關聯的訓練過程的訓練配置的部件，該訓練配置包括與第一ps?id相關聯的模型參數的第一集合；用于發送指示在該ue處從用于該預測模型的該訓練過程輸出的模型參數的子集的報告的部件；以及用于基于發送該報告來接收對與模型參數的第二集合相關聯的第二ps?id的指示的部件，該第二ps?id不同于該第一ps?id。

22、描述了一種存儲用于在ue處進行無線通信的代碼的非暫態計算機可讀介質。該代碼可包括能夠由處理器執行以進行以下操作的指令：接收用于與預測模型相關聯的訓練過程的訓練配置，該訓練配置包括與第一ps?id相關聯的模型參數的第一集合；發送指示在該ue處從用于該預測模型的該訓練過程輸出的模型參數的子集的報告；以及基于發送該報告來接收對與模型參數的第二集合相關聯的第二ps?id的指示，該第二ps?id不同于該第一psid。