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本公开涉及同步化身ID。一种方法被公开，该方法包括：在对基础化身存储库的请求中请求化身标识符；响应于请求，接收化身标识符；以及将化身的表示以及化身的表示将与化身标识符相关联的指示上传到基础化身存储库。

本公开的各实施例涉及用于多邻居GNB部署中的传统CCO和被预测的CCO的共存的装置、方法、计算机可读存储介质和程序代码。一种设备可以被配置为确定第一容量和覆盖优化CCO状态将在一时间段后在第一网络设备处被应用，该第一CCO状态与影响第一网络设备和第二网络设备的被预测的CCO问题相关联，并且确定第二CCO状态由于在第一CCO状态被应用之前第三网络设备中的CCO状态改变而在第一网络设备处被应用。此后，该设备被配置为向第二网络设备传输与由第一网络设备应用的第二CCO状态有关的信息、以及对第二CCO状态由于第三网络设备中的CCO状态改变而被应用的指示。

本公开的各实施例涉及针对机器学习特征的迭代可解释性报告的装置、方法和计算机可读存储介质。该方法包括：由用户设备（UE）向网络节点发送对UE与网络节点进行迭代以确定可解释性报告（ER）配置的能力的指示；以及与网络节点迭代地通信以确定ER配置以用于报告在UE处实现的机器学习（ML）特征，其中迭代地通信包括由UE从网络节点接收至少两个ER配置请求和至少一个配置切换定时器。

本公开的各实施例涉及针对机器学习特征的迭代可解释性报告的装置、方法和计算机可读存储介质。该方法包括：由用户设备（UE）向网络节点发送对UE与网络节点进行迭代以确定可解释性报告（ER）配置的能力的指示；以及与网络节点迭代地通信以确定ER配置以用于报告在UE处实现的机器学习（ML）启用的特征，其中迭代地通信包括由UE从网络节点接收对至少一个部分ER配置和至少一个配置切换定时器的指示。

提供了一种由用户设备（UE）执行的方法。该方法包括：经由无线电接入网（RAN）向核心网发送信息，该信息指示UE支持最小化路测（MDT）测量的多个精细度。该方法包括：从RAN接收指示UE将执行MDT测量的信息、以及指示多个精细度中的精细度的信息，MDT测量将根据该精细度被报告。该方法包括：执行MDT测量。并且该方法包括：根据精细度来向RAN报告MDT测量。

本公开的示例涉及在预测已经被用于确定最佳波束的情况下的波束报告。UE可以接收用于参考信号(RS)资源集的波束报告配置，并且确定针对RS资源集执行波束测量还是波束预测以确定RS资源集中的最佳波束。UE然后可以使用波束测量或波束预测中的至少一个来确定RS资源集中的最佳波束，并且提供指示用于RS资源集的最佳波束索引的波束报告，其中，波束报告指示UE是否已经使用波束预测来确定最佳波束。

本公开的示例实施例涉及机器学习的信任管理。在一种方法中，用户设备从网络元件接收用于请求能力的消息，该能力与至少一个机器学习使能的特征的信任管理相关，该机器学习使能的特征与无线电网络服务相关联。用户设备向网络元件发送通知能力的响应。用户设备从网络元件接收用于信任管理报告的配置消息。用户设备从网络元件接收针对信任管理报告的请求。用户设备基于该配置消息，生成信任管理报告。然后，用户设备向网络元件发送信任管理报告。

本公开的示例实施例涉及机器学习的信任管理。在一种方法中，用户设备从网络元件接收用于请求能力的消息，该能力与至少一个机器学习使能的特征的信任管理相关，该机器学习使能的特征与域间服务相关联。用户设备向网络元件发送通知能力的响应。用户设备从网络元件接收用于信任管理报告的配置消息。配置消息包括关于与至少一个域间服务相关联的至少一个请求元素的信息。用户设备从网络元件接收针对信任管理报告的请求。用户设备基于该配置消息，生成信任管理报告。然后，用户设备向网络元件发送信任管理报告。

本公开的示例实施例涉及机器学习的信任管理。在一种方法中，用户设备从网络元件接收用于请求能力的消息，该能力与至少一个机器学习使能的特征的信任管理相关，该机器学习使能的特征与无线电网络服务相关联。用户设备向网络元件发送通知能力的响应。用户设备从网络元件接收用于信任管理报告的配置消息。配置消息包括对所述信任管理报告的传输类型的指示。用户设备从网络元件接收针对信任管理报告的请求。用户设备基于该配置消息，生成信任管理报告。然后，根据传输类型，用户设备向网络元件发送信任管理报告。

各种示例实施例总体上涉及用于通信网络中的小区激活的装置。示例实施例可以包括第一装置，该第一装置被使得执行操作，该操作包括：执行与第二装置相关联的第一小区的至少一个测量；从第二装置接收用于第二小区的配置；以及从第二装置接收针对第二小区的激活命令。该操作还包括：响应于激活命令，生成包括第一小区的至少一个测量的至少一个测量报告，其中至少一个测量报告用于激活第二小区；以及向第二装置发送至少一个测量报告。

本申请涉及用于在后续小区改变中的切片重映射的方法及相关设备。公开了用于基于移动电信网络内的移动设备的轨迹来提供切片重映射的方法和相关设备。

本申请的实施例涉及用于轨迹感知的切片重新映射的方法和有关设备。公开了用于基于移动电信网络内的移动设备的轨迹来提供切片重新映射的方法和有关设备。

本公开涉及针对UE数据的用户面传输的用户设备（UE）路由选择策略（URSP）规则增强。本公开提供了一种由用户设备（UE）执行的方法，该方法包括：从核心网络（CN）接收针对UE更新UE的策略信息以包括UE路由选择策略（URSP）规则的请求，该URSP规则将由UE用于在UE和CN之间的用户面上的协议数据单元（PDU）会话上路由数据。URSP规则指示与数据相关联的数据标识符（ID）或与数据相关联的数据类型中的至少一项。该方法包括：验证URSP规则以确定UE支持URSP规则的实施。该方法包括：基于该验证，将URSP规则存储在UE的策略信息中。并且该方法包括：向CN发送对请求的响应。

本公开涉及针对UE数据的用户面传输的用户设备（UE）路由选择策略（URSP）规则增强。本公开提供了一种由用户设备（UE）执行的方法，该方法包括：根据由UE用来收集和报告数据的配置收集数据。该方法包括：基于与数据相关联的数据标识符（ID）或与数据相关联的数据类型中的至少一项，确定可用于数据的UE路由选择策略（URSP）规则。URSP规则将由UE用于在UE和核心网络（CN）之间的用户面上的协议数据单元（PDU）会话上路由数据。并且该方法包括：基于该URSP规则，在现有的PDU会话或新的PDU会话上路由数据。

提供了用于基于机器学习的功率控制的设备、方法、装置和计算机可读存储介质。在一种方法中，第一装置向第二装置发送用于发送功率控制TPC的配置，该配置指示特定于机器学习模型的功率调整值集合。第一装置通过应用机器学习模型从功率调整值集合中确定用于第二装置的功率调整值。第一装置向第二装置传送包括对所确定的功率调整值的指示的第一TPC命令。

各种示例实施例涉及用于基于预留的网络切片准入控制的装置、方法以及计算机可读介质。该装置可以被配置为：向移动性管理实体传输与网络切片相关联的注册请求，向会话管理实体传输与该网络切片相关联的协议数据单元（PDU）会话预留请求，从移动性管理实体接收注册接受消息，该注册接受消息指示该注册请求被接受，从该会话管理实体接收响应，该响应包括与该PDU会话预留请求相关的PDU会话预留结果，以及基于该PDU会话预留结果，针对该网络切片执行PDU会话建立过程。

各种示例实施例涉及用于基于预留的网络切片准入控制的装置、方法以及计算机可读介质。该装置可以被配置为：向移动性管理实体传输与网络切片相关联的注册请求，该注册请求包括与该网络切片相关联的协议数据单元PDU会话预留请求；从该移动性管理实体接收注册接受消息，该注册接受消息包括与该PDU会话预留请求相关的PDU会话预留结果；以及基于该PDU会话预留结果，针对该网络切片执行PDU会话建立过程。

提供了用于通信网络的方法、装置和计算机程序。提供了一种由第一装置执行的方法，其中该方法包括：从第二装置接收寻呼消息，其中寻呼消息指示对来自第一装置的信息的请求；以及基于寻呼消息，向第二装置发送第一消息，该第一消息包括与第一装置相关的标识。该方法还包括：基于与第一装置相关的标识，监测针对第一装置的另外的消息。

提供了一种装置，该装置包括至少一个处理器，以及至少一个存储器，该至少一个存储器存储指令，该指令在由至少一个处理器执行时，使得该装置至少执行：向网络提供测量；从响应于所提供的测量的网络接收用于该装置的、用于非连续带内载波聚合操作的互斥发送和接收模式的配置，其中发送模式与上行链路分量载波相关联，并且接收模式与下行链路分量载波相关联；以及应用用于非连续带内载波聚合操作的互斥发送和接收模式的配置。

本公开的示例实施例涉及用于通信网络的方法、装置和计算机程序。提供了一种由UE执行的方法，该方法包括：在第一天线端口AP上执行SRS的第一传输，并且在第二AP上执行第二SRS的第二传输，其中第一AP和第二AP不同，并且确定第一传输与第二传输之间的第一相位差。该方法还包括：从网络实体接收用于上行链路物理信道传输的资源分配，并且基于资源分配，在第一AP上在第一符号上执行第三传输，并且在第二AP上在第二符号上执行第四传输。该方法还包括：确定第三传输与第四传输之间的第二相位差，并且基于资源分配以及第一相位差与第二相位差之间的差，执行向网络实体的至少一个物理信道MIMO传输。