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公開番号2025157266
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-15
出願番号2025107764
出願日2025-06-25
発明の名称端末、基地局及び通信方法
出願人株式会社NTTドコモ
代理人弁理士法人ITOH
主分類H04W 8/24 20090101AFI20251007BHJP(電気通信技術)
要約【課題】モビリティが実行される場合であっても、端末側の学習モデルと基地局側の学習モデルとを連携させ、適切にAI/ML機能を実行できる。
【解決手段】端末は、第1の基地局からモビリティの指示メッセージを受信する受信部と、前記モビリティの完了メッセージを、第2の基地局に送信する送信部と、を備え、前記指示メッセージ又は前記完了メッセージのうち少なくとも一つは、当該端末の側の学習モデルと前記第2の基地局の側の学習モデルとの整合性に関連する情報を含む。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
第１の基地局からモビリティの指示メッセージを受信する受信部と、
前記モビリティの完了メッセージを、第２の基地局に送信する送信部と、を備え、
前記指示メッセージ又は前記完了メッセージのうち少なくとも一つは、当該端末の側の学習モデルと前記第２の基地局の側の学習モデルとの整合性に関連する情報を含む、端末。
続きを表示（約 700 文字）【請求項２】
前記完了メッセージに含まれる前記情報は、AI/ML（Artificial Intelligence/Machine Learning）機能に関する設定の当該端末への適用可否を示す情報を含む、請求項１に記載の端末。
【請求項３】
前記指示メッセージに含まれる前記情報は、AI/ML機能に関する設定の前記第２の基地局への適用可否を示す情報を含む、請求項１に記載の端末。
【請求項４】
前記情報は、前記端末の側の学習モデルと前記第２の基地局の側の学習モデルとのペアリングを識別する情報を含む、請求項１に記載の端末。
【請求項５】
第１の基地局からモビリティの要求メッセージを受信する受信部と、
前記要求メッセージに対する応答メッセージを、前記第１の基地局に送信する送信部と、を備え、
前記受信部は、端末から、前記モビリティの完了メッセージを受信し、
前記応答メッセージ又は前記完了メッセージのうち少なくとも一つは、前記端末の側の学習モデルと当該基地局の側の学習モデルとの整合性に関連する情報を含む、基地局。
【請求項６】
端末により実行される通信方法であって、
第１の基地局からモビリティの指示メッセージを受信するステップと、
前記モビリティの完了メッセージを、第２の基地局に送信するステップと、を備え、
前記指示メッセージ又は前記完了メッセージのうち少なくとも一つは、前記端末の側の学習モデルと前記第２の基地局の側の学習モデルとの整合性に関連する情報を含む、通信方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信システムにおける端末、基地局及び通信方法に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
3GPP（登録商標）（3rd Generation Partnership Project）では、第６世代移動通信システム（6G）における無線通信技術への人工知能／機械学習（AI/ML（Artificial Intelligence / Machine Learning）技術の適用が検討されている。
【０００３】
3GPPでは、無線通信システムに適用されるAI/ML技術の一つとして、UE（User Equipment）及びネットワーク（NW）（例えばgNB）のそれぞれにAI/ML modelが実装され、互いに協調して動作するTwo side modelが検討されている。Two side modelの適切な動作を保証するため、UE及びgNBは、UE side modelとgNB side modelとが一致しているかどうかやUEとNW（gNB）とがそれぞれAI/ML機能に関する設定を適用可能であるか否かを、互いに通知する必要がある。
【０００４】
Two side modelが適用された無線通信システムにおいて、モビリティ（例えば、セル切り替え、L3ハンドオーバ、LTM、CHO、DAPsハンドオーバ等を含む）が実行されるとき、UE side modelとハンドオーバ先のTarget gNBのgNB side model（以下、Target gNB side modelという）とが互いに整合し、ペアとして動作することが必要である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
3GPP TS 38.300 V18.5.0(2025-03)
3GPP TS 38.401 V18.5.0(2025-03)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、UEとターゲットgNBとの間で、Target gNB side modelとUE side modelとの間の整合性に関する情報をどのように設定すべきか明確にされていない。さらに、Target gNBに対して、UE side modelと gNB side modelとが整合しているか否か又は所定のAI/ML機能に関する設定が適用可能であるか否かをどのように通知すべきか明確にされていない。そのため、UE side modelとTarget gNB side modelとの間に不整合（ミスマッチ）が生じた場合、Two side modelを用いたAI/ML機能に基づく動作を実行できないおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施形態における端末は、第１の基地局からモビリティの指示メッセージを受信する受信部と、前記モビリティの完了メッセージを、第２の基地局に送信する送信部と、を備え、前記指示メッセージ又は前記完了メッセージのうち少なくとも一つは、当該端末の側の学習モデルと前記第２の基地局の側の学習モデルとの整合性に関連する情報を含む。
【発明の効果】
【０００８】
本実施形態によれば、モビリティが実行される場合であっても、端末側の学習モデルと基地局側の学習モデルとを連携させ、適切にAI/ML機能を実行できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本実施形態における無線通信システムの一例を示す図である。
本実施形態における適用可能性報告の動作手順の一例を示すシーケンス図である。
本実施形態における無線通信システムにおいて用いられるRRCメッセージの情報要素構造の一例を示す図である。
本実施形態におけるApplicabilityReportListの各フィールドの説明を示す図である。
本実施形態におけるUE side modelとgNB side modelとのペアリングの構成の一例を示す図である。
本実施形態におけるUE side modelとgNB side modelとのペアリングの構成の一例を示す図である。
本実施形態における無線通信システムの動作手順の一例を示すシーケンス図である。
本実施形態における基地局の機能構成の一例を示す図である。
本実施形態における端末の機能構成の一例を示す図である。
本実施形態における基地局又は端末のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本実施形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例であり、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られない。
（【００１１】以降は省略されています）

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