1.本公开的各方面整体涉及无线通信。2.相关技术描述无线通信系统已经发展了许多代，包括第一代模拟无线电话服务(1g)、第二代(2g)数字无线电话服务(包括过渡的2.5g和2.75g网络)、第三代(3g)高速数据、具有互联网能力的无线服务和第四代(4g)服务(例如，长期演进(lte)或wimax)。目前有许多不同类型的无线通信系统在使用，包括蜂窝系统和个人通信服务(pcs)系统。已知的蜂窝系统的示例包括蜂窝模拟高级移动电话系统(amps)，以及基于码分多址(cdma)、频分多址(fdma)、时分多址(tdma)、全球移动通信系统(gsm)等的数字蜂窝系统。被称为新无线电(nr)的第五代(5g)无线标准实现更高的数据传递速度、更多数量的连接和更好的覆盖范围以及其他改进。根据下一代移动网络联盟，与先前标准相比，5g标准被设计成提供更高的数据速率、更准确的定位(例如，基于用于定位的参考信号(rs-p)，诸如下行链路、上行链路、或侧链路定位参考信号(prs))、以及其他技术增强。这些增强以及对较高频带的使用、prs过程和技术的进步、以及5g的高密度部署实现了高度准确的基于5g的定位。
背景技术：
技术实现思路
1、以下呈现与本文所公开的一个或多个方面相关的简化
技术实现要素：
。由此，以下发明内容既不应当被认为是与所有构想的方面相关的详尽纵览，也不应当被认为标识与所有构想的方面相关的关键性或决定性元素或描绘与任何特定方面相关联的范围。因此，以下发明内容的唯一目的是在以下呈现的具体实施方式之前以简要形式呈现与涉及本文所公开的机制的一个或多个方面相关的某些概念。
2、在一个方面，一种由用户装备(ue)执行的无线通信的方法包括：向位置服务器发送一个或多个提供能力消息，该一个或多个提供能力消息至少指示该ue参与下行链路射频指纹(dl-rffp)定位过程的第一能力集；以及从该位置服务器接收用于该dl-rffp定位过程的一个或多个定位辅助数据消息，该一个或多个定位辅助数据消息至少基于该第一能力集。
3、在一个方面，一种用户装备(ue)包括：存储器；至少一个收发器；和至少一个处理器，该至少一个处理器通信地耦合到该存储器和该至少一个收发器，该至少一个处理器被配置为：经由该至少一个收发器向位置服务器发送一个或多个提供能力消息，该一个或多个提供能力消息至少指示该ue参与下行链路射频指纹(dl-rffp)定位过程的第一能力集；以及经由该至少一个收发器从该位置服务器接收用于该dl-rffp定位过程的一个或多个定位辅助数据消息，该一个或多个定位辅助数据消息至少基于该第一能力集。
4、在一个方面，一种用户装备(ue)包括：用于向位置服务器发送一个或多个提供能力消息的部件，该一个或多个提供能力消息至少指示该ue参与下行链路射频指纹(dl-rffp)定位过程的第一能力集；和用于从该位置服务器接收用于该dl-rffp定位过程的一个或多个定位辅助数据消息的部件，该一个或多个定位辅助数据消息至少基于该第一能力集。
5、在一个方面，一种非暂态计算机可读介质存储计算机可执行指令，该计算机可执行指令在由用户装备(ue)执行时使得该ue：向位置服务器发送一个或多个提供能力消息，该一个或多个提供能力消息至少指示该ue参与下行链路射频指纹(dl-rffp)定位过程的第一能力集；以及从该位置服务器接收用于该dl-rffp定位过程的一个或多个定位辅助数据消息，该一个或多个定位辅助数据消息至少基于该第一能力集。
6、基于附图和具体实施方式，与本文所公开的各方面相关联的其他目的和优点对于本领域技术人员将是显而易见的。
1.一种由用户装备(ue)执行的无线通信的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一能力集是所述ue参与所述dl-rffp定位过程的初始能力集。
3.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第一请求能力消息包括标志，所述标志将所述ue配置为在所述一个或多个提供能力消息中提供所述ue的与所述dl-rffp定位过程相关的所有能力或者等待对所述ue的与所述dl-rffp定位过程相关的特定能力的后续请求。
5.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中：
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个提供能力消息包括第一标志，所述第一标志指示所述ue是否能够使用网络提供的机器学习模型进行所述dl-rffp定位过程。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述一个或多个提供能力消息包括第二标志，所述第二标志指示所述位置服务器如何能够检索所述ue使用所述网络提供的机器学习模型的能力。
10.根据权利要求9所述的方法，其中：
11.根据权利要求8所述的方法，其中所述第一能力集指示：
12.根据权利要求8所述的方法，其中所述第一能力集指示：
13.根据权利要求12所述的方法，其中与使用所述网络提供的机器学习模型的推断相关的所述一个或多个参数指示：
14.根据权利要求8所述的方法，所述方法还包括：
15.一种用户装备(ue)，所述用户装备(ue)包括：
16.根据权利要求15所述的ue，其中所述第一能力集是所述ue参与所述dl-rffp定位过程的初始能力集。
17.根据权利要求15所述的ue，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：
18.根据权利要求17所述的ue，其中所述第一请求能力消息包括标志，所述标志将所述ue配置为在所述一个或多个提供能力消息中提供所述ue的与所述dl-rffp定位过程相关的所有能力或者等待对所述ue的与所述dl-rffp定位过程相关的特定能力的后续请求。
19.根据权利要求18所述的ue，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：
20.根据权利要求15所述的ue，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：
21.根据权利要求20所述的ue，其中：
22.根据权利要求15所述的ue，其中所述一个或多个提供能力消息包括第一标志，所述第一标志指示所述ue是否能够使用网络提供的机器学习模型进行所述dl-rffp定位过程。
23.根据权利要求22所述的ue，其中所述一个或多个提供能力消息包括第二标志，所述第二标志指示所述位置服务器如何能够检索所述ue使用所述网络提供的机器学习模型的能力。
24.根据权利要求23所述的ue，其中：
25.根据权利要求22所述的ue，其中所述第一能力集指示：
26.根据权利要求22所述的ue，其中所述第一能力集指示：
27.根据权利要求26所述的ue，其中与使用所述网络提供的机器学习模型的推断相关的所述一个或多个参数指示：
28.根据权利要求22所述的ue，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：
29.一种用户装备(ue)，所述用户装备(ue)包括：
30.根据权利要求29所述的ue，其中所述第一能力集是所述ue参与所述dl-rffp定位过程的初始能力集。
31.根据权利要求29所述的ue，所述ue还包括：
32.根据权利要求32所述的ue，其中所述第一请求能力消息包括标志，所述标志将所述ue配置为在所述一个或多个提供能力消息中提供所述ue的与所述dl-rffp定位过程相关的所有能力或者等待对所述ue的与所述dl-rffp定位过程相关的特定能力的后续请求。
33.根据权利要求33所述的ue，所述ue还包括：
34.根据权利要求29所述的ue，所述ue还包括：
35.根据权利要求34所述的ue，其中：
36.根据权利要求29所述的ue，其中所述一个或多个提供能力消息包括第一标志，所述第一标志指示所述ue是否能够使用网络提供的机器学习模型进行所述dl-rffp定位过程。
37.根据权利要求36所述的ue，其中所述一个或多个提供能力消息包括第二标志，所述第二标志指示所述位置服务器如何能够检索所述ue使用所述网络提供的机器学习模型的能力。
38.根据权利要求37所述的ue，其中：
39.根据权利要求36所述的ue，其中所述第一能力集指示：
40.根据权利要求36所述的ue，其中所述第一能力集指示：
41.根据权利要求40所述的ue，其中与使用所述网络提供的机器学习模型的推断相关的所述一个或多个参数指示：
42.根据权利要求36所述的ue，所述ue还包括：
43.一种非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由用户装备(ue)执行时使得所述ue：
44.根据权利要求43所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一能力集是所述ue参与所述dl-rffp定位过程的初始能力集。
45.根据权利要求43所述的非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质还包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由所述ue执行时使得所述ue：
46.根据权利要求45所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一请求能力消息包括标志，所述标志将所述ue配置为在所述一个或多个提供能力消息中提供所述ue的与所述dl-rffp定位过程相关的所有能力或者等待对所述ue的与所述dl-rffp定位过程相关的特定能力的后续请求。
47.根据权利要求46所述的非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质还包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由所述ue执行时使得所述ue：
48.根据权利要求43所述的非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质还包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由所述ue执行时使得所述ue：
49.根据权利要求48所述的非暂态计算机可读介质，其中：
50.根据权利要求43所述的非暂态计算机可读介质，其中所述一个或多个提供能力消息包括第一标志，所述第一标志指示所述ue是否能够使用网络提供的机器学习模型进行所述dl-rffp定位过程。
51.根据权利要求50所述的非暂态计算机可读介质，其中所述一个或多个提供能力消息包括第二标志，所述第二标志指示所述位置服务器如何能够检索所述ue使用所述网络提供的机器学习模型的能力。
52.根据权利要求51所述的非暂态计算机可读介质，其中：
53.根据权利要求50所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一能力集指示；
54.根据权利要求50所述的非暂态计算机可读介质，其中所述第一能力集指示；
55.根据权利要求54所述的非暂态计算机可读介质，其中与使用所述网络提供的机器学习模型的推断相关的所述一个或多个参数指示：
56.根据权利要求50所述的非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质还包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由所述ue执行时使得所述ue：
