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CN117676668A - 信息传输方法、装置、终端及网络侧设备 - Google Patents

信息传输方法、装置、终端及网络侧设备 Download PDF

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CN117676668A
CN117676668A CN202211015299.9A CN202211015299A CN117676668A CN 117676668 A CN117676668 A CN 117676668A CN 202211015299 A CN202211015299 A CN 202211015299A CN 117676668 A CN117676668 A CN 117676668A
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CN
China
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measurement
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Application number
CN202211015299.9A
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施源
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Vivo Mobile Communication Co Ltd
Original Assignee
Vivo Mobile Communication Co Ltd
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Publication date
Application filed by Vivo Mobile Communication Co Ltd filed Critical Vivo Mobile Communication Co Ltd
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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Abstract

本申请公开了一种信息传输方法、装置、终端及网络侧设备，属于通信技术领域，本申请实施例的信息传输方法，包括：终端对参考信号进行测量，得到测量结果；根据测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；第一信息满足以下一项：在测量结果满足第一条件的情况下，第一信息为测量结果中的部分或全部测量结果；在测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定；第一条件包括以下至少一项：测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值；测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值。

Description

信息传输方法、装置、终端及网络侧设备
技术领域
本申请属于通信技术领域，具体涉及一种信息传输方法、装置、终端及网络侧设备。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence，AI)模型的输入需要使用到参考信号接收功率(RSRP)的测量结果，首先，从反馈报告的量化方式来看，很多低于-140dBm的RSRP都会被量化成-140dBm；其次，若考虑大子载波间隔的情况，自身接收的噪声下限都会远远大于-140dBm,也就是RSRP都是大于-140dBm，也就是对应于量化下限相当于从-140变成了噪声线。从目前的结果看，如果AI模型的输入RSRP值都等被量化成-140或有较大比例的值都会被量化成-140，AI模型的性能会急剧下降，因为输入的值都是相等的，对于AI模型来说，可能会无法从中获得信息，从而导致性能下降。而大子载波间隔对应的较高的噪声底线也会带来相同的问题，造成模型输入的值接近趋同，从而导致模型性能下降。若在这种情况下一直使用AI模型进行波束管理，会造成整个通信系统的性能下降。
发明内容
本申请实施例提供一种信息传输方法、装置、终端及网络侧设备，能够保证通信系统性能的稳定性。
第一方面，提供了一种信息传输方法，包括：
终端对参考信号进行测量，得到测量结果；
所述终端根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
第二方面，提供了一种信息传输装置，包括：
第一获取模块，用于对参考信号进行测量，得到测量结果；
反馈模块，用于根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
第三方面，提供了一种信息传输方法，包括：
网络侧设备接收终端发送的第一信息，所述第一信息为终端基于对参考信号进行测量得到的测量结果反馈的；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
第四方面，提供了一种信息传输装置，包括：
接收模块，用于接收终端发送的第一信息，所述第一信息为终端基于对参考信号进行测量得到的测量结果反馈的；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
第五方面，提供了一种终端，该终端包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第六方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于对参考信号进行测量，得到测量结果；所述通信接口用于根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
第七方面，提供了一种网络侧设备，该网络侧设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第八方面，提供了一种网络侧设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于接收终端发送的第一信息，所述第一信息为终端基于对参考信号进行测量得到的测量结果反馈的；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
第九方面，提供了一种信息传输系统，包括：终端及网络侧设备，所述终端可用于执行如第一方面所述的信息传输方法的步骤，所述网络侧设备可用于执行如第三方面所述的信息传输方法的步骤。
第十方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第三方面所述的方法的步骤。
第十一方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法，或实现如第三方面所述的方法。
第十二方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面或第三方面所述的方法的步骤。
在本申请实施例中，通过在对参考信号进行测量得到测量结果后，可以在测量结果较差的情况下，优选地将较好的测量结果上报给网络，也可以在测量结果较好的情况下，优选地将较好的测量结果上报给网络，而不上报较差的测量结果，以此降低反馈开销，同时通过直接上报较好的测量结果，而不需要通过AI模型去进一步预测波束，降低了模型使用端的功耗；还可以通过利用测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果进行预测，避免终端侧使用质量不好的波束的测量结果进行预测而造成预测结果不准，通过上述方案能够防止模型性能下降导致的测量结果预测不准或者降低模型使用端的功耗的问题，以此能够保证通信系统性能的稳定性。
附图说明
图1是本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图；
图2是神经网络的示意图；
图3是神经元的示意图；
图4是AI进行波束预测的第一种实现方式示意图；
图5是AI进行波束预测的第二种实现方式示意图；
图6是AI进行波束预测的第三种实现方式示意图；
图7是本申请实施例的信息传输方法的流程示意图之一；
图8是本申请实施例的信息传输方法的流程示意图之二；
图9是本申请实施例的信息传输装置的模块示意图之一；
图10是本申请实施例的终端的结构示意图；
图11是本申请实施例的信息传输装置的模块示意图之二；
图12是本申请实施例的网络侧设备的结构示意图；
图13是本申请实施例的通信设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”所区别的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
值得指出的是，本申请实施例所描述的技术不限于长期演进型(Long TermEvolution，LTE)/LTE的演进(LTE-Advanced，LTE-A)系统，还可用于其他无线通信系统，诸如码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、时分多址(Time DivisionMultiple Access，TDMA)、频分多址(Frequency Division Multiple Access，FDMA)、正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)、单载波频分多址(Single-carrier Frequency Division Multiple Access，SC-FDMA)和其他系统。本申请实施例中的术语“系统”和“网络”常被可互换地使用，所描述的技术既可用于以上提及的系统和无线电技术，也可用于其他系统和无线电技术。以下描述出于示例目的描述了新空口(New Radio，NR)系统，并且在以下大部分描述中使用NR术语，但是这些技术也可应用于NR系统应用以外的应用，如第6代(6th Generation，6G)通信系统。
图1示出本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图。无线通信系统包括终端11和网络侧设备12。其中，终端11可以是手机、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上型电脑(Laptop Computer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobile personalcomputer，UMPC)、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)、增强现实(augmentedreality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、机器人、可穿戴式设备(WearableDevice)、车载设备(VUE)、行人终端(PUE)、智能家居(具有无线通信功能的家居设备，如冰箱、电视、洗衣机或者家具等)、游戏机、个人计算机(personal computer，PC)、柜员机或者自助机等终端侧设备，可穿戴式设备包括：智能手表、智能手环、智能耳机、智能眼镜、智能首饰(智能手镯、智能手链、智能戒指、智能项链、智能脚镯、智能脚链等)、智能腕带、智能服装等。需要说明的是，在本申请实施例并不限定终端11的具体类型。网络侧设备12可以包括接入网设备或核心网设备，其中，接入网设备也可以称为无线接入网设备、无线接入网(Radio Access Network,RAN)、无线接入网功能或无线接入网单元。接入网设备可以包括基站、WLAN接入点或WiFi节点等，基站可被称为节点B、演进节点B(eNB)、接入点、基收发机站(Base Transceiver Station，BTS)、无线电基站、无线电收发机、基本服务集(BasicService Set，BSS)、扩展服务集(Extended Service Set，ESS)、家用B节点、家用演进型B节点、发送接收点(Transmitting Receiving Point，TRP)或所述领域中其他某个合适的术语，只要达到相同的技术效果，所述基站不限于特定技术词汇，需要说明的是，在本申请实施例中仅以NR系统中的基站为例进行介绍，并不限定基站的具体类型。
下面对本申请实施例涉及的相关名词进行说明如下。
1、人工智能
人工智能目前在各个领域获得了广泛的应用。AI网络有多种实现方式，例如神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等。例如，一个神经网络的示意图如图2所示。
其中，神经网络由神经元组成，神经元的示意图如图3所示。其中a1,a2,…aK为输入，w为权值(乘性系数)，b为偏置(加性系数)，σ(.)为激活函数。常见的激活函数包括Sigmoid、tanh、ReLU(Rectified Linear Unit，线性整流函数，修正线性单元)等等。
神经网络的参数通过优化算法进行优化。优化算法就是一种能够帮我们最小化或者最大化目标函数(有时候也叫损失函数)的一类算法。而目标函数往往是模型参数和数据的数学组合。例如，给定数据X和其对应的标签Y，我们构建一个神经网络模型f(.)，有了模型后，根据输入x就可以得到预测输出f(x)，并且可以计算出预测值和真实值之间的差距(f(x)-Y)，这个就是损失函数。我们的目的是找到合适的W，b使上述的损失函数的值达到最小，损失值越小，则说明我们的模型越接近于真实情况。
目前常见的优化算法，基本都是基于误差反向传播(error Back Propagation，BP)算法。BP算法的基本思想是：学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。
常见的优化算法有梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(StochasticGradient Descent，SGD)、mini-batch gradient descent(小批量梯度下降)、动量法(Momentum)、Nesterov(发明者的名字，具体为带动量的随机梯度下降)、Adagrad(ADAptiveGRADient descent，自适应梯度下降)、Adadelta、RMSprop(root mean square prop，均方根误差降速)、Adam(Adaptive Moment Estimation，自适应动量估计)等。
这些优化算法在误差反向传播时，都是根据损失函数得到的误差/损失，对当前神经元求导数/偏导，加上学习速率、之前的梯度/导数/偏导等影响，得到梯度，将梯度传给上一层。
2、关于波束指示(beam indication)机制
在经过波束测量和波束报告后，网络可以对下行与上行链路的信道或参考信号做波束指示，用于网络与用户设备(User Equipment，UE)之间建立波束链路，实现信道或参考信号的传输。
对于物理下行控制信道(Physical Downlink Control Channel，PDCCH)的波束指示，网络使用无线资源控制(Radio Resource Control，RRC)信令为每个控制资源集(CORESET)配置K个传输配置指示(Transmission Configuration Indication，TCI)状态(state)，当K>1时，由媒体接入控制控制控制单元(MAC CE)指示或激活1个TCI state，当K＝1时，不需要额外的MAC CE命令。UE在监听PDCCH时，对CORESET内全部搜索空间(searchspace)使用相同准共址(Quasi-colocation，QCL)，即相同的TCI state来监听PDCCH。该TCI状态中的参考信号(referenceSignal，例如周期信道状态信息参考信号资源(CSI-RSresource)、半持续CSI-RS resource、同步信号块(SS block)等)与UE-specific PDCCH解调参考信号(Demodulation Reference Signal，DMRS)端口是空间QCL的。UE根据该TCI状态即可获知使用哪个接收波束来接收PDCCH。
对于物理下行共享信道(Physical Downlink Shared CHannel，PDSCH)的波束指示，网络通过RRC信令配置M个TCI state，再使用MAC CE命令激活2N个TCI state，然后通过DCI的N-bit TCI field来通知TCI状态，该TCI状态中的referenceSignal与要调度的PDSCH的DMRS端口是QCL的。UE根据该TCI状态即可获知使用哪个接收波束来接收PDSCH。
对于CSI-RS的波束指示，当CSI-RS类型为周期CSI-RS时，网络通过RRC信令为CSI-RS resource配置QCL信息。当CSI-RS类型为半持续CSI-RS时，网络通过MAC CE命令来从RRC配置的CSI-RS resource set中激活一个CSI-RS resource时指示其QCL信息。当CSI-RS类型为非周期CSI-RS时，网络通过RRC信令为CSI-RS resource配置QCL，并使用DCI来触发CSI-RS。
对于PUCCH的波束指示，网络使用RRC信令通过参数PUCCH-SpatialRelationInfo为每个PUCCH resource配置空间关系信息(spatial relation information)，当为PUCCHresource配置的spatial relation information包含多个时，使用MAC-CE指示或激活其中一个spatial relation information。当为PUCCH resource配置的spatial relationinformation只包含1个时，不需要额外的MAC CE命令。
对于PUSCH的波束指示，PUSCH的spatial relation信息是当PDCCH承载的DCI调度PUSCH时，DCI中的SRI field的每个SRI codepoint指示一个SRI，该SRI用于指示PUSCH的spatial relation information。
对于信道探测参考信号(Sounding Reference Signal，SRS)的波束指示，当SRS类型为周期SRS时，网络通过RRC信令为SRS resource配置spatial relation information。当SRS类型为半持续SRS时，网络通过MAC CE命令来从RRC配置的一组spatial relationinformation中激活一个。当SRS类型为非周期SRS时，网络通过RRC信令为SRS resource配置spatial relation information。
对于进一步的波束指示改进，提出了unified TCI indication,简单来说就是通过一个DCI中的TCI域，指示后续的各参考信号以及多个信道的波束信息。
注：上述所提及的波束信息、spatial relation信息、空域传输滤波器(spatialdomain transmission filter)信息、空间滤波(spatial filter)信息、TCI state信息、QCL信息、QCL参数、spatial relation信息，波束关联关系等，是近似相同的意思。其中，下行波束信息通常可使用TCI state信息、QCL信息表示；上行波束信息通常可使用spatialrelation信息表示。
3、解调灵敏度计算方法：
接收灵敏度，S(dBm)＝热噪声(dBm)+10log(BW)+NF(dB)+解调门限，其中热噪声-174dbm/Hz。
忽略解调门限，以30GHz，120kH子载波间隔(SCS)为例，
一个子载波上的底噪＝-174+10*log10(120*103)+10＝-174+50.8+10＝-113.2dBm。因此对于高频大子载波间隔来说，底噪的能量就已经较大了。
4、关于波束测量和报告(beam measurement and beam reporting)
模拟波束赋形是全带宽发射的，并且每个高频天线阵列的面板上每个极化方向阵元仅能以时分复用的方式发送模拟波束。模拟波束的赋形权值是通过调整射频前端移相器等设备的参数来实现。
目前在学术界和工业界，通常是使用轮询的方式进行模拟波束赋形向量的训练，即每个天线面板每个极化方向的阵元以时分复用方式依次在约定时间发送训练信号(即候选的赋形向量)，终端经过测量后反馈波束报告，供网络侧在下一次传输业务时采用该训练信号来实现模拟波束发射。波束报告的内容通常包括最优的若干个发射波束标识以及测量出的每个发射波束的接收功率。
在做波束测量时，网络会配置参考信号资源集合(RS resource set)，其中包括至少一个参考信号资源，例如，SSB resource或CSI-RS resource。UE测量每个RS resource的层一参考信号接收功率(L1-RSRP)/层一信干噪比(L1-SINR)，并将最优的至少一个测量结果上报给网络，上报内容包括同步信号块资源指示(SSBRI)或CSI-RS资源指示(CSI-RSResource Indicator，CRI)、及L1-RSRP/L1-SINR。该报告内容反映了至少一个最优的波束及其质量，供网络确定用来向UE发送信道或信号的波束。
当终端反馈报告中仅包含一个L1-RSRP时，使用7bit的量化方法，量化步进为1dB,量化范围是-140dBm到-44dBm。当终端被指示的反馈报告中包含多个L1-RSRP，或使能了group based beam report时，最强的RSRP量化使用7bit量化，其余RSRP量化使用4bit的差分量化方法，量化步进为2dB.
5、使用AI方法进行波束预测：
一种可能的方法如图4所示，使用部分波束对的RSRP作为输入，AI模型的输出则是所有波束对的RSRP结果。其中波束对是由发送波束和接收波束组成的。那该AI模型的输入数量是挑选出来的部分波束对的数量，输出数量则是所有波束对的数量。
额外还有增强波束预测性能的方法如图5所示，在输入侧增加了关联信息，关联信息一般是挑选出来用于输入的波束对对应的角度相关信息，波束ID信息等。因此这种模型的输入数量还是与挑出来的部分波束对的数量相关，输出数量还是等于所有波束对的数量。
还有一种基于以上的改进型的方法如图6所示，主要是通过AI模型改变期望信息，来影响AI模型的输出。
其中AI模型的输入类型包括以下至少之一：
波束质量相关信息；
波束相关的关联信息；
A端发送波束相关的关联信息；
B端接收波束相关的关联信息；
B端期望的波束相关的关联信息；
B端期望的B端接收波束相关的关联信息；
B端期望的A端发送波束相关的关联信息；
与波束质量相关信息的时间相关信息；
期望的预测时间相关信息。
波束相关的关联信息是指所述波束对应的关联信息，关联信息包含但不限于以下至少之一：波束ID相关信息，波束角度相关信息，波束增益相关信息，波束宽度相关信息等。
波束ID相关信息用于表征所述波束的身份识别的相关信息，包含但不限于以下至少之一：发送波束ID，接收波束ID，波束ID，所述波束对应的参考信号set ID，所述波束对应的参考信号resource ID，唯一标识的随机ID，额外AI网络处理后的编码值，波束角度相关信息等。
波束角度相关信息用于表征所述波束对应的角度相关信息，包含但不限于以下至少之一：角度相关信息，发送角度相关信息，接收角度相关信息。
角度相关信息是用于表征角度的相关信息，例如，角度，弧度，索引编码值，额外AI网络处理后的编码值等。
下面结合附图，通过一些实施例及其应用场景对本申请实施例提供的信息传输方法、装置、终端及网络侧设备进行详细地说明。
如图7所示，本申请实施例提供一种信息传输方法，包括：
步骤701，终端对参考信号进行测量，得到测量结果；
其中，本申请实施例中的测量可以包括波束测量，参考信号是通过空域滤波器传输的，本申请实施例中所说的对参考信号进行测量可以理解为是对空域滤波器进行测量，也可以理解为是对波束资源进行测量。
步骤702，所述终端根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，本申请实施例中的测量结果可以包括波束测量结果，所述第一信息满足以下一项：
A11、在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果
可选地，所述第一条件包括以下至少一项：
A111、所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
需要说明的是，该第二条件用于限定测量结果中小于和/或等于第一门限值的目标测量结果的数量或比例。
若该第二条件采用第一比例，例如，该第一比例为50％，则表明在对参考信号进行测量得到的测量结果中存在一半及一半以上测量结果小于和/或等于第一门限值，则所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果。
可选地，该第一门限值包括以下至少一项：
B11、协议约定的测量结果量化的最小门限值；
例如，该最小门限值为-140dBm。
B12、通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
需要说明的是，此种情况下，该测量结果的门限值是通过协议约定方式确定的，例如，协议约定通过计算测量的测量结果的均值确定一个门限值，或者，协议约定根据噪声系数或子载波间隔大小等确定测量结果的门限值。
B13、网络侧设备配置的门限值；
此种情况下，该门限值是网络侧设备配置的，例如，网络可以基于AI模型的能力确定一个门限值，例如该AI模型的能力可以为AI模型输入的测量结果的最小值的限制。
B14、终端确定的门限值；
需要说明的是，此种情况下，该门限值是终端自己确定的，例如，终端根据硬件解调能力所决定的底噪确定一个门限值。
可选地，当AI模型位于终端侧的情况下，当终端确定测量结果中有至少50％的测量结果是小于第一门限值，或者终端确定测量结果中有至少50％的测量结果是小于或等于第一门限值的情况下，说明波束质量较差，即使将测量结果输入AI模型，也得不到准确的预测结果，则此时终端不通过AI模型进行测量结果的预测，而是直接将测量结果发送给网络侧设备，通常在此种情况下，终端可以将全部的测量结果发送给网络侧设备，也可以将测量结果中小于或等于第一门限值的测量结果发送给网络侧设备。
例如，约定的第一门限值为-120dBm，终端对波束资源进行测量，一共得到8个测量结果，分别为-140dBm、-136dBm、-121dBm、-109dBm、-127dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm，约定只要存在一半的测量结果小于第一门限值，则终端不能将这些测量结果输入AI模型进行测量结果预测，而是将-140dBm、-136dBm、-121dBm、-127dBm中的部分或全部测量结果反馈给网络；或者终端是将所有的测量结果都反馈给网络侧。
需要说明的是，通过在测量结果较差的情况下，直接将测量结果上报给网络，避免使用较差的测量结果进行预测造成模型性能下降的情况出现。
可选地，当AI模型位于网络侧的情况下，当终端确定测量结果中有至少50％的测量结果是小于第一门限值，或者终端确定测量结果中有至少50％的测量结果是小于或等于第一门限值的情况下，说明波束质量较差，终端需要将测量结果发送给网络侧设备，通常在此种情况下，终端可以将全部的测量结果发送给网络侧设备，也可以将测量结果中大于或等于第一门限值的测量结果中的部分或全部测量结果发送给网络侧设备。
例如，约定的第一门限值为-120dBm，终端对波束资源进行测量，一共得到8个测量结果，分别为-140dBm、-136dBm、-121dBm、-109dBm、-127dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm，约定只要存在一半的测量结果小于第一门限值，则终端可以直接将-109dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm中的部分或全部测量结果；或者终端是将所有的测量结果都反馈给网络侧。
需要说明的是，通过在测量结果较差的情况下，优选地将较好的测量结果上报给网络，避免使用较差的测量结果进行预测造成模型性能下降的情况出现。
A112、所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
需要说明的是，该第三条件用于限定目标测量结果中大于和/或等于第二门限值的测量结果的数量或比例。
若该第三条件采用第一数量，例如，该第一数量为5个，则表明在对波束资源进行测量得到的测量结果中存在5个及5个以上测量结果大于和/或等于第二门限值，则所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果。
可选地，该第二门限值包括以下至少一项：
B21、协议约定的测量结果量化的最大门限值；
例如，该最大门限值为-44dBm。
B22、通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
需要说明的是，此种情况下，该测量结果的门限值是通过协议约定方式确定的，例如，协议约定通过计算测量的测量结果的均值确定一个门限值，或者，协议约定根据噪声系数或子载波间隔大小等确定测量结果的门限值。
B23、网络侧设备配置的门限值；
此种情况下，该门限值是网络侧设备配置的，例如，网络可以基于AI模型的能力确定一个门限值，例如该AI模型的能力可以为AI模型输入的测量结果的最大值的限制。
B24、终端确定的门限值；
需要说明的是，此种情况下，该门限值是终端自己确定的，例如，终端根据硬件解调能力所决定的底噪确定一个门限值。
可选地，当AI模型位于终端侧的情况下，当终端确定测量结果中有至少50％的测量结果是大于第二门限值，或者终端确定测量结果中有至少50％的测量结果是大于或等于第二门限值的情况下，说明波束质量较好，无需再将测量结果输入AI模型进行预测，此时终端侧不通过AI模型进行测量结果的预测，而是直接将测量结果发送给网络侧设备，通常在此种情况下，终端可以将全部的测量结果发送给网络侧设备，也可以将测量结果中大于或等于第二门限值的测量结果中的部分或全部测量结果发送给网络侧设备。
例如，约定的第二门限值为-120dBm，终端对波束资源进行测量，一共得到8个测量结果，分别为-121dBm、-106dBm、-111dBm、-109dBm、-117dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm，约定只要存在一半的测量结果大于第二门限值，则终端就无需将这些测量结果输入AI模型进行预测，则终端可以直接将-106dBm、-111dBm、-109dBm、-117dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm中的部分(例如，可以是测量值最小一个或几个的测量结果，例如，当反馈两个时，则反馈的为-100dBm、-107dBm)或全部测量结果；或者终端是将所有的测量结果都反馈给网络侧。
需要说明的是，通过在测量结果较好的情况下，直接将测量结果上报给网络，避免使用测量结果进行预测造成算力资源开销较大以及反馈开销较大的情况出现。
可选地，当AI模型位于网络侧的情况下，当终端确定测量结果中有至少50％的测量结果是大于第二门限值，或者终端确定测量结果中有至少50％的测量结果是大于或等于第二门限值的情况下，说明波束质量较好，此时终端将测量结果发送给网络侧设备，通常在此种情况下，终端可以将全部的测量结果发送给网络侧设备，也可以将测量结果中大于或等于第二门限值的测量结果中的部分或全部测量结果发送给网络侧设备。
例如，约定的第二门限值为-120dBm，终端对波束资源进行测量，一共得到8个测量结果，分别为-121dBm、-106dBm、-111dBm、-109dBm、-117dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm，约定只要存在一半的测量结果大于第二门限值，则终端可以直接将-106dBm、-111dBm、-109dBm、-117dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm中的部分(例如，可以是测量值最小一个或几个的测量结果，例如，当反馈两个时，则反馈的为-100dBm、-107dBm)或全部测量结果；或者终端是将所有的测量结果都反馈给网络侧。
例如，第二门限值为-50dBm，终端对波束资源进行测量，一共得到8个测量结果，分别为-121dBm、-60dBm、-51dBm、-44dBm、-48dBm、-49dBm、-107dBm、-45dBm，则终端可以直接将其中大于-50dBm的进行反馈，或直接反馈最大值。
需要说明的是，通过在测量结果较好的情况下，优选地将较好的测量结果上报给网络，而不上报较差的测量结果，以此降低反馈开销；同时，直接上报较好的测量结果，而不需要通过AI模型去进一步预测波束，降低了模型使用端的功耗。
这里需要说明的是，在同时存在第一门限值和第二门限值的情况下，该第一门限值小于所述第二门限值。
A12、在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
可选地，此种情况下AI模型位于终端侧，为了避免因终端侧使用质量不好的波束的测量结果进行预测而造成预测结果不准，终端可利用测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果进行预测，得到发送给网络侧的反馈结果。
进一步地，也就是说，终端是将所述第二测量结果中的部分或全部测量结果输入AI模型，获取所述第一信息。
可选地，该第三门限值大于或等于第一门限值。例如，约定的第一门限值为-120dBm，终端对波束资源进行测量，一共得到8个测量结果，分别为-140dBm、-136dBm、-121dBm、-109dBm、-127dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm，约定只要存在一半的测量结果小于第一门限值，则终端就不能将这些测量结果输入AI模型，则终端最终输入AI模型的应当是-109dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm中的部分或全部测量结果；例如，当第三门限值等于第一门限值时，则终端最终输入AI模型的应当是-109dBm、-100dBm、-107dBm、-113dBm；当第三门限值大于第一门限值时，例如为-108dBm，则终端最终输入AI模型的应当是-100dBm、-107dBm。
需要说明的是，通过在测量结果较差的情况下，将较好的测量结果输入AI模型进行预测，避免使用较差的测量结果进行预测造成模型性能下降的情况出现。
可选地，该第三门限值通过以下至少一项确定：
协议约定；
网络侧设备配置；
终端确定。
可选地，所述终端向网络侧设备反馈第一信息的一种可选实现方式为：
所述终端向网络侧设备发送反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。其中，反馈报告还可称为测量报告，本申请实施例中的测量报告可以包括波束测量报告。
可选地，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
C11、显示指示；
需要说明的是，此种情况指的是反馈报告中包含一个指示域，该指示域中携带的内容便用于指示第一信息为通过对波束资源进行测量得到的测量值。
C12、关联指示；
需要说明的是，此种情况指的是反馈报告中包含一个指示域，该指示域中携带一个指示信息，该指示信息用于指示终端在哪里获取第一信息为通过对波束资源进行测量得到的测量值的指示结果。
C13、隐式指示；
可选地，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
可选地，所述波束信息可以为波束角度，波束ID，参考信号ID，参考信号索引(例如CSI-RS资源指示(CSI-RS Resource Indicator，CRI)、同步信号块资源指示(SSBRI))等。
可选地，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
C21、大于和/或等于第一门限值；
例如，在A111、且AI模型位于网络侧的情况下，终端反馈的便是大于第一门限值的测量结果；或者在A111、且AI模型位于网络侧的情况下，终端反馈的便是大于或等于第一门限值的测量结果。
C22、大于和/或等于第二门限值；
例如，在A112的情况下，终端反馈的便是大于第二门限值的测量结果；或者在A112的情况下，终端反馈的便是大于或等于第二门限值的测量结果。
C23、大于和/或等于预设门限值；
可选地，该预设门限值满足以下一项：大于第一门限值、小于第二门限值、大于第二门限值。
例如，在A112的情况下，终端反馈的是大于预设门限值(该预设门限值大于第二门限值)的测量结果；或者在A112的情况下，终端反馈的便是大于或等于预设门限值的测量结果。
需要说明的是，在终端反馈测量结果中的部分测量结果的情况下，该部分测量结果的数量由以下至少一项确定：
协议约定、网络侧设备配置、终端确定。
可选地，本申请实施例中所提到的第一数量、所述第一比例、所述第二数量、所述第二比例中的每一项分别可以通过以下至少一项确定：
C31、网络侧设备配置；
C32、协议约定；
C33、终端确定；
C34、AI模型能力确定；
例如，AI模型对输入的测量结果的个数有限制，则可以基于这个限制确定第一数量、第一比例、第二数量、第二比例中的每一项。
可选地，本申请实施例中所说的测量结果的获取方式包括以下一项：
D11、所述终端对网络侧设备配置的参考信号进行测量，得到测量值，将所述测量值作为测量结果；
需要说明的是，此种情况下，该测量结果是直接测量得到的测量值。
在得到测量结果后，需要对测量结果中满足条件的部分或全部测量结果进行量化，得到第一信息。
D12、所述终端对网络侧设备配置的参考信号进行测量得到的测量值进行量化，获取测量结果；
在得到测量结果后，在测量结果中选择满足条件的部分或全部测量结果进行量化，得到第一信息。
需要说明的是，此种情况下，该测量结果是基于测量得到的测量值进行量化得到的。
可选地，本申请实施例的一实施例中，该测量结果包括以下至少一项：
层一信干噪比(L1-SINR)、层一参考信号接收功率(L1-RSRP)、层一参考信号接收质量(L1-RSRQ)、层三信干噪比(L3-SINR)、层三参考信号接收功率(L3-RSRP)、层三参考信号接收质量(L3-RSRQ)。
需要说明的是，本申请的至少一个实施例，能够避免由于过多数据低于某一门限值从而导致模型预测性能下降，同时，对于大于某一门限值的测量结果来说，性能也足够无需进行预测，能够避免浪费算力，还能降低反馈开销。
如图8所示，本申请实施例提供一种信息传输方法，包括：
步骤801，网络侧设备接收终端发送的第一信息，所述第一信息为终端基于对参考信号进行测量得到的测量结果反馈的；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
可选地，所述网络侧设备接收终端发送的第一信息，包括：
所述网络侧设备接收终端发送的反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
可选地，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
显示指示；
关联指示；
隐式指示。
可选地，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
可选地，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
大于和/或等于第一门限值；
大于和/或等于第二门限值；
大于和/或等于预设门限值。
可选地，在所述第一条件为所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值、且所述第一信息为所述测量结果中的全部测量结果的情况下，所述方法还包括：
将第三测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取模型输出结果；
其中，所述第三测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第一门限值的测量结果。
需要说明的是，上述实施例中所有关于网络侧设备的描述均适用于应用于网络侧设备的该信息传输方法的实施例中，也能达到与之相同的技术效果，在此不再赘述。
本申请实施例提供的信息传输方法，执行主体可以为信息传输装置。本申请实施例中以信息传输装置执行信息传输方法为例，说明本申请实施例提供的信息传输装置。
如图9所示，本申请实施例的信息传输装置，应用于终端，包括：
第一获取模块901，用于对参考信号进行测量，得到测量结果；
反馈模块902，用于根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
可选地，所述反馈模块901，用于：
向网络侧设备发送反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
可选地，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
显示指示；
关联指示；
隐式指示。
可选地，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
可选地，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
大于和/或等于第一门限值；
大于和/或等于第二门限值；
大于和/或等于预设门限值。
可选地，所述测量结果中的部分测量结果的数量由以下至少一项确定：
协议约定、网络侧设备配置、终端确定。
可选地，所述第一门限值包括以下至少一项：
协议约定的测量结果量化的最小门限值；
通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
网络侧设备配置的门限值；
终端确定的门限值。
可选地，所述第二门限值包括以下至少一项：
协议约定的测量结果量化的最大门限值；
通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
网络侧设备配置的门限值；
终端确定的门限值。
可选地，所述第一数量、所述第一比例、所述第二数量或所述第二比例通过以下至少一项确定：
网络侧设备配置；
协议约定；
终端确定；
人工智能AI模型能力确定。
可选地，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定的实现方式，包括：
将所述第二测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取所述第一信息。
可选地，所述测量结果的获取方式包括以下一项：
对网络侧设备配置的参考信号进行测量，得到测量值，将所述测量值作为测量结果；
对网络侧设备配置的参考信号进行测量得到的测量值进行量化，获取测量结果。
可选地，所述测量结果包括以下至少一项：
层一信干噪比、层一参考信号接收功率、层一参考信号接收质量、层三信干噪比、层三参考信号接收功率、层三参考信号接收质量。
需要说明的是，该装置实施例是与上述方法对应的，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该装置实施例中，也能达到相同的技术效果。
本申请实施例中的信息传输装置可以是电子设备，例如具有操作系统的电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型，其他设备可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)等，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供的信息传输装置能够实现图7的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种终端，包括处理器和通信接口，所述处理器用于对参考信号进行测量，得到测量结果，所述通信接口用于根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
可选地，所述通信接口，用于：
向网络侧设备发送反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
可选地，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
显示指示；
关联指示；
隐式指示。
可选地，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
可选地，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
大于和/或等于第一门限值；
大于和/或等于第二门限值；
大于和/或等于预设门限值。
可选地，所述测量结果中的部分测量结果的数量由以下至少一项确定：
协议约定、网络侧设备配置、终端确定。
可选地，所述第一门限值包括以下至少一项：
协议约定的测量结果量化的最小门限值；
通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
网络侧设备配置的门限值；
终端确定的门限值。
可选地，所述第二门限值包括以下至少一项：
协议约定的测量结果量化的最大门限值；
通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
网络侧设备配置的门限值；
终端确定的门限值。
可选地，所述第一数量、所述第一比例、所述第二数量或所述第二比例通过以下至少一项确定：
网络侧设备配置；
协议约定；
终端确定；
人工智能AI模型能力确定。
可选地，所述处理器用于：
将所述第二测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取所述第一信息。
可选地，所述处理器用于实现以下一项：
对网络侧设备配置的参考信号进行测量，得到测量值，将所述测量值作为测量结果；
对网络侧设备配置的参考信号进行测量得到的测量值进行量化，获取测量结果。
可选地，所述测量结果包括以下至少一项：
层一信干噪比、层一参考信号接收功率、层一参考信号接收质量、层三信干噪比、层三参考信号接收功率、层三参考信号接收质量。
该终端实施例与上述终端侧方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该终端实施例中，且能达到相同的技术效果。具体地，图10为实现本申请实施例的一种终端的硬件结构示意图。
该终端1000包括但不限于：射频单元1001、网络模块1002、音频输出单元1003、输入单元1004、传感器1005、显示单元1006、用户输入单元1007、接口单元1008、存储器1009以及处理器1010等中的至少部分部件。
本领域技术人员可以理解，终端1000还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器1010逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图10中示出的终端结构并不构成对终端的限定，终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。
应理解的是，本申请实施例中，输入单元1004可以包括图形处理单元(GraphicsProcessing Unit，GPU)10041和麦克风10042，图形处理器10041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元1006可包括显示面板10061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板10061。用户输入单元1007包括触控面板10071以及其他输入设备10072中的至少一种。触控面板10071，也称为触摸屏。触控面板10071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备10072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
本申请实施例中，射频单元1001接收来自网络侧设备的下行数据后，可以传输给处理器1010进行处理；另外，射频单元1001可以向网络侧设备发送上行数据。通常，射频单元1001包括但不限于天线、放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。
存储器1009可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器1009可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器1009可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器1009可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(SynchronousDRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DRRAM)。本申请实施例中的存储器x09包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
处理器1010可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器1010集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1010中。
其中，所述处理器1010用于：对参考信号进行测量，得到测量结果；
所述射频单元1001，用于：
根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
进一步地，所述射频单元1001，用于：
向网络侧设备发送反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
可选地，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
显示指示；
关联指示；
隐式指示。
可选地，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
可选地，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
大于和/或等于第一门限值；
大于和/或等于第二门限值；
大于和/或等于预设门限值。
可选地，所述测量结果中的部分测量结果的数量由以下至少一项确定：
协议约定、网络侧设备配置、终端确定。
可选地，所述第一门限值包括以下至少一项：
协议约定的测量结果量化的最小门限值；
通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
网络侧设备配置的门限值；
终端确定的门限值。
可选地，所述第二门限值包括以下至少一项：
协议约定的测量结果量化的最大门限值；
通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
网络侧设备配置的门限值；
终端确定的门限值。
可选地，所述第一数量、所述第一比例、所述第二数量或所述第二比例通过以下至少一项确定：
网络侧设备配置；
协议约定；
终端确定；
人工智能AI模型能力确定。
进一步地，所述处理器1010，用于：
将所述第二测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取所述第一信息。
进一步地，所述处理器1010，用于实现以下一项：
对网络侧设备配置的参考信号进行测量，得到测量值，将所述测量值作为测量结果；
对网络侧设备配置的参考信号进行测量得到的测量值进行量化，获取测量结果。
可选地，所述测量结果包括以下至少一项：
层一信干噪比、层一参考信号接收功率、层一参考信号接收质量、层三信干噪比、层三参考信号接收功率、层三参考信号接收质量。
优选的，本申请实施例还提供一种终端，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述的信息传输方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述的信息传输方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。
如图11所示，本申请实施例还提供一种信息传输装置1100，应用于网络侧设备，包括：
接收模块1101，用于接收终端发送的第一信息，所述第一信息为终端基于对参考信号进行测量得到的测量结果反馈的；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
可选地，所述接收模块1101，用于：
接收终端发送的反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
可选地，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
显示指示；
关联指示；
隐式指示。
可选地，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
可选地，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
大于和/或等于第一门限值；
大于和/或等于第二门限值；
大于和/或等于预设门限值。
可选地，在所述第一条件为所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值、且所述第一信息为所述测量结果中的全部测量结果的情况下，所述装置还包括：
第二获取模块，用于将第三测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取模型输出结果；
其中，所述第三测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第一门限值的测量结果。
需要说明的是，该装置实施例是与上述方法对应的装置，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该装置实施例中，也能达到相同的技术效果，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种网络侧设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于接收终端发送的第一信息，所述第一信息为终端基于对参考信号进行测量得到的测量结果反馈的；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
可选地，所述通信接口用于：
接收终端发送的反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
可选地，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
显示指示；
关联指示；
隐式指示。
可选地，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
可选地，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
大于和/或等于第一门限值；
大于和/或等于第二门限值；
大于和/或等于预设门限值。
可选地，在所述第一条件为所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值、且所述第一信息为所述测量结果中的全部测量结果的情况下，所述处理器还用于将第三测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取模型输出结果；
其中，所述第三测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第一门限值的测量结果。
优选的，本申请实施例还提供一种网络侧设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述的信息传输方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
具体地，本申请实施例还提供了一种网络侧设备。如图12所示，该网络侧设备1200包括：天线1201、射频装置1202、基带装置1203、处理器1204和存储器1205。天线1201与射频装置1202连接。在上行方向上，射频装置1202通过天线1201接收信息，将接收的信息发送给基带装置1203进行处理。在下行方向上，基带装置1203对要发送的信息进行处理，并发送给射频装置1202，射频装置1202对收到的信息进行处理后经过天线1201发送出去。
以上实施例中网络侧设备执行的方法可以在基带装置1203中实现，该基带装置1203包括基带处理器。
基带装置1203例如可以包括至少一个基带板，该基带板上设置有多个芯片，如图12所示，其中一个芯片例如为基带处理器，通过总线接口与存储器1205连接，以调用存储器1205中的程序，执行以上方法实施例中所示的网络设备操作。
该网络侧设备还可以包括网络接口1206，该接口例如为通用公共无线接口(common public radio interface，CPRI)。
具体地，本发明实施例的网络侧设备1200还包括：存储在存储器1205上并可在处理器1204上运行的指令或程序，处理器1204调用存储器1205中的指令或程序执行图6所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述信息传输方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，所述处理器为上述实施例中所述的网络侧设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。
可选的，如图13所示，本申请实施例还提供一种通信设备1300，包括处理器1301和存储器1302，存储器1302上存储有可在所述处理器1301上运行的程序或指令，例如，该通信设备1300为终端时，该程序或指令被处理器1301执行时实现上述信息传输方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果。该通信设备1300为网络侧设备时，该程序或指令被处理器1301执行时实现上述信息传输方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述信息传输方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。
本申请实施例另提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现上述信息传输方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供了一种通信系统，包括：终端及网络侧设备，所述终端可用于执行如上所述的信息传输方法的步骤，所述网络侧设备可用于执行如上所述的信息传输方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (24)

1.一种信息传输方法，其特征在于，包括：
终端对参考信号进行测量，得到测量结果；
所述终端根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向网络侧设备反馈第一信息，包括：
所述终端向网络侧设备发送反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
显示指示；
关联指示；
隐式指示。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
大于和/或等于第一门限值；
大于和/或等于第二门限值；
大于和/或等于预设门限值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一门限值包括以下至少一项：
协议约定的测量结果量化的最小门限值；
通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
网络侧设备配置的门限值；
终端确定的门限值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二门限值包括以下至少一项：
协议约定的测量结果量化的最大门限值；
通过协议约定方式获得的测量结果的门限值；
网络侧设备配置的门限值；
终端确定的门限值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数量、所述第一比例、所述第二数量或所述第二比例通过以下至少一项确定：
网络侧设备配置；
协议约定；
终端确定；
人工智能AI模型能力确定。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，包括：
将所述第二测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取所述第一信息。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量结果的获取方式包括以下一项：
所述终端对网络侧设备配置的参考信号进行测量，得到测量值，将所述测量值作为测量结果；
所述终端对网络侧设备配置的参考信号进行测量得到的测量值进行量化，获取测量结果。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量结果包括以下至少一项：
层一信干噪比、层一参考信号接收功率、层一参考信号接收质量、层三信干噪比、层三参考信号接收功率、层三参考信号接收质量。
12.一种信息传输方法，其特征在于，包括：
网络侧设备接收终端发送的第一信息，所述第一信息为终端基于对参考信号进行测量得到的测量结果反馈的；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述网络侧设备接收终端发送的第一信息，包括：
所述网络侧设备接收终端发送的反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果的情况下，所述反馈报告通过以下至少一项指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果：
显示指示；
关联指示；
隐式指示。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，在所述反馈报告通过隐式指示方式指示所述第一信息为通过对参考信号进行测量得到的测量结果的情况下，所述反馈报告中包含第一目标波束的波束信息，所述第一目标波束为网络侧设备为终端配置的与所述反馈报告关联的部分或全部波束。
16.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述第一信息为所述测量结果中的部分测量结果的情况下，所述部分测量结果中的测量结果满足以下至少一项：
大于和/或等于第一门限值；
大于和/或等于第二门限值；
大于和/或等于预设门限值。
17.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述第一条件为所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值、且所述第一信息为所述测量结果中的全部测量结果的情况下，所述方法还包括：
将第三测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取模型输出结果；
其中，所述第三测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第一门限值的测量结果。
18.一种信息传输装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于对参考信号进行测量，得到测量结果；
反馈模块，用于根据所述测量结果，向网络侧设备反馈第一信息；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述反馈模块，用于：
向网络侧设备发送反馈报告，所述反馈报告中携带所述第一信息。
20.一种信息传输装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收终端发送的第一信息，所述第一信息为终端基于对参考信号进行测量得到的测量结果反馈的；
其中，所述第一信息满足以下一项：
在所述测量结果满足第一条件的情况下，所述第一信息为所述测量结果中的部分或全部测量结果；
在所述测量结果中满足第二条件的第一测量结果的数量小于和/或等于第一门限值的情况下，所述第一信息由第二测量结果中的部分或全部测量结果确定，所述第二测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第三门限值的测量结果；
所述第一条件包括以下至少一项：
所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值，所述第二条件包括所述测量结果中存在第一数量或第一比例的测量结果；
所述测量结果中满足第三条件的目标测量结果大于和/或等于第二门限值，所述第三条件包括所述测量结果中存在第二数量或第二比例的测量结果；
所述第一门限值小于所述第二门限值。
21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，在所述第一条件为所述测量结果中满足第二条件的目标测量结果小于和/或等于第一门限值、且所述第一信息为所述测量结果中的全部测量结果的情况下，所述装置还包括：
第二获取模块，用于将第三测量结果中的部分或全部测量结果输入人工智能AI模型，获取模型输出结果；
其中，所述第三测量结果为所述测量结果中大于和/或等于第一门限值的测量结果。
22.一种终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至11任一项所述的信息传输方法的步骤。
23.一种网络侧设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求12至17任一项所述的信息传输方法的步骤。
24.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至17任一项所述的信息传输方法的步骤。
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