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摘要：在一方面，用户装备UE将上行链路用于定位的参考信号RS‑P发送到一个或多个发送接收点TRP。该TRP或位置管理功能LMF通过一个或多个网络组件经由一个或多个基于网络的机器学习ML特征提取模型从该上行链路RS‑P的一个或多个上行链路射频指纹RFFP提取特征，并将所提取的特征传送到该UE进行定位估计。其他方面涉及UE的基于UE的往返RFFP定位估计会话。其他方面涉及UE的基于网络的往返RFFP定位估计。该基于UE的往返RFFP定位估计和该基于网络的往返RFFP定位估计可基于上行链路用于定位的参考信号RS‑P的上行链路RFFP例如，SRS和下行链路RS‑P的下行链路RFFP例如，DLPRS。
主权项：1.一种操作用户装备UE的方法，所述方法包括：发送用于定位的参考信号RS-P；获得与所述RS-P相关联的一个或多个特征，所述一个或多个特征由一个或多个实体经由一个或多个机器学习ML特征提取模型从所述RS-P的一个或多个射频指纹RFFP提取；以及至少部分地基于所述一个或多个特征和基于UE的ML特征融合模型的输出来确定所述UE的定位估计。
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百度查询： 高通股份有限公司 基于往返射频指纹（RFFP）的网络辅助式定位估计
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