CN111010890B - 在无线通信系统的coreset中接收信号的方法和使用该方法的设备 - Google Patents

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Abstract

提供了在无线通信系统的控制资源集(CORESET)中接收信号的方法和使用该方法的用户设备(UE)。该方法包括以下步骤：接收包括多种发送配置指示符(TCI)状态的无线电资源控制(RRC)信号；接收告知所述多种TCI状态中的一种TCI状态的介质访问控制(MAC)控制元素(CE)；以及基于所述一种TCI状态在所述CORESET中接收信号。当所述CORESET为CORESET#0时，所述一种TCI状态与和同步信号/物理广播信道块(SSB)关联的参考信号相关。

Description

在无线通信系统的CORESET中接收信号的方法和使用该方法 的设备
技术领域
本发明涉及无线通信，并且更具体地，涉及在无线通信系统的CORESET中接收信号的方法和使用该方法的设备。
背景技术
随着越来越多的通信装置需要更大的通信容量，需要与现有的无线电接入技术相比改进的移动宽带通信。另外，通过连接许多装置和对象来提供各种服务的大规模MTC(机器型通信)是下一代通信中要考虑的主要问题之一。另外，正在讨论考虑可靠性/延迟敏感服务/UE的通信系统设计。同样地，讨论了引入考虑增强的移动宽带通信、大规模MTC、URLLC(超可靠低延时通信)的下一代无线电接入技术。在本公开中，为了方便起见，将该技术称为新RAT或NR。NR也被称为第五代(5G)系统。
在NR中，UE可以使用称为控制资源集(CORESET)的时间/频率资源接收控制信号，该时间/频率资源是系统频带的部分。
UE可能需要用于接收CORESET的被称为发送配置指示符(TCI)状态的信息。TCI状态可以包括确定CORESET的接收波束所需的信息。
另一方面，在CORESET当中，CORESET#0可以具有与其它CORESET不同的特性。例如，CORESET#0可以由在物理广播信道(PBCH)上发送的主信息块(MIB)作为初始带宽部分(BWP)设置的部分来提供。CORESET#0可以是用于监视用于调度携载系统信息块(SIB1)的物理下行链路共享信道(PDSCH)的物理下行链路控制信道(PDCCH)的CORESET，并且可以被用于接收其它系统信息和附加设置信息。另一方面，可以通过专用RRC信令提供另一CORESET，并且可以使用该CORESET接收UE特定的控制信息。
考虑到这些要点，需要指示用于CORESET#0的TCI状态的方法和使用以上方法的设备。
发明内容
技术问题
本公开提供了接收无线通信系统的CORESET中的信号的方法和使用该方法的UE。
技术方案
在一方面，提供了一种接收无线通信系统的控制资源集(CORESET)中的信号的方法。该方法包括以下步骤：接收包括多种发送配置指示符(TCI)状态的无线电资源控制(RRC)信号；接收告知所述多种TCI状态中的一种的介质访问控制(MAC)控制元素(CE)；以及基于所述一种TCI状态接收所述CORESET中的信号。当所述CORESET为CORESET#0时，所述一种TCI状态与和同步信号/物理广播信道块(SSB)关联的参考信号相关。
所述参考信号可以是信道状态信息参考信号(CSI-RS)。
所述一种TCI状态可以包括与所述CSI-RS和解调参考信号DMRS端口之间的准共址QCL关系有关的信息。
可以基于所述SSB来确定所述参考信号的准共址(QCL)信息。
所述CORESET#0可以由通过物理广播信道(PBCH)发送的信息配置。
在另一方面，提供了一种用户设备(UE)。所述UE包括：收发器，该收发器被配置为发送和接收无线信号；以及处理器，该处理器被配置为与所述收发器相结合地操作。所述处理器接收包括多种TCI状态的无线电资源控制(RRC)信号；接收告知所述多种TCI状态中的一种TCI状态的介质访问控制(MAC)控制元素(CE)；以及基于所述一种TCI状态从所述CORESET接收信号。当所述CORESET为CORESET#0时，所述一种TCI状态与和同步信号/物理广播信道块(SSB)关联的参考信号相关。
所述参考信号可以是信道状态信息参考信号(CSI-RS)。
所述一种TCI状态可以包括与所述CSI-RS和解调参考信号DMRS端口之间的准共址QCL关系有关的信息。
可以基于所述SSB来确定所述参考信号的准共址(QCL)信息。
所述CORESET#0可以由通过物理广播信道(PBCH)发送的信息设置。
在又一方面，提供了一种用于在无线通信系统中的无线通信装置的处理器。所述处理器控制所述无线通信装置以：接收包括多种TCI状态的无线电资源控制(RRC)信号；接收告知所述TCI状态中的一种TCI状态的介质访问控制(MAC)控制元素(CE)；以及基于所述一种TCI状态从所述CORESET接收信号。当所述CORESET为CORESET#0时，所述一种TCI状态与和同步信号/物理广播信道块(SSB)关联的参考信号相关。
所述参考信号可以是信道状态信息参考信号(CSI-RS)。
所述一种TCI状态可以包括与所述CSI-RS和解调参考信号DMRS端口之间的准共址QCL关系有关的信息。
可以基于所述SSB来确定所述参考信号的准共址(QCL)信息。
所述CORESET#0可以由通过物理广播信道(PBCH)发送的信息设置。
有益效果
当在CORESET中接收到PDCCH时，提供CORESET的TCI状态，假定通过TCI状态设置的下行链路参考信号和与CORESET中的PDCCH接收关联的解调参考信号天线端口处于准共址(QCL)，并且接收CORESET中的PDCCH。然而，在CORESET当中，CORESET#0可以在特性/用途/设置方法方面与其它CORESET不同。例如，可以将CORESET#0设置为初始BWP配置处理的部分，并且由仅包含有限关键信息的MIB设置。考虑到这种特性，在本公开中，可以对由针对CORESET#0的TCI状态设置的下行链路参考信号施加进一步的限制。即，针对CORESET#0的TCI状态可以告知与同步信号/物理广播信道块(SSB)成QCL关系的参考信号，由此根据基于SSB的QCL特性接收CORESET#0中的PDCCH。
附图说明
图1示出了可以应用本公开的无线通信系统。
图2是示出了用于用户平面的无线协议架构的图。
图3是示出了用于控制平面的无线协议架构的图。
图4例示了应用NR的下一代无线电接入网络(NG-RAN)的系统结构。
图5例示了NG-RAN与5GC之间的功能划分。
图6例示了可以在NR中应用的帧结构的示例。
图7例示了CORESET。
图8是例示了相关技术的控制区域与NR中的CORESET之间的差异的图。
图9例示了用于新无线电接入技术的帧结构的示例。
图10是例示了从TXRU和物理天线的角度看的混合波束成形的抽象示意图。
图11例示了在下行链路(DL)发送过程中的用于同步信号和系统信息的波束扫描操作。
图12例示了NR中的同步信号块(SSB)。
图13例示了SSB和CORESET#0与搜索空间集(SS集)之间的关联。
图14示出了设置/应用TCI状态的示例。
图15例示了根据本公开的实施方式的CORESET中的信号接收方法。
图16是示出了用于实现本公开的发送装置和接收装置的部件的框图。
图17例示了发送装置中的信号处理模块结构的示例。
图18例示了发送装置中的信号处理模块结构的另一示例。
图19例示了根据本公开的实现方式示例的无线通信装置的示例。
图20示出了处理器的示例。
图21示出了处理器的示例。
图22示出了可以应用本公开的技术特征的5G使用场景的示例。
图23示出了根据本公开的实施方式的无线通信设备。
图24示出了根据本公开的实施方式的AI装置100。
图25示出了根据本公开的实施方式的AI服务器200。
图26示出了根据本公开的实施方式的AI系统1。
具体实施方式
图1示出了可以应用本公开的无线通信系统。该无线通信系统可以被称作演进UMTS地面无线电接入网络(E-UTRAN)或长期演进(LTE)/LTE-A系统。
E-UTRAN包括向用户设备(UE)10提供控制平面和用户平面的至少一个基站(BS)20。UE 10可以是固定的或移动的，并且可以被称作诸如移动站(MS)、用户终端(UT)、订户站(SS)、移动终端(MT)、无线装置等这样的另一术语。BS 20通常是与UE 10通信的固定站，并且可以被称作诸如演进节点B(eNB)、基站收发机系统(BTS)、接入点等这样的另一术语。
BS 20通过X2接口互连。BS 20还通过S1接口连接到演进分组核心(EPC)30，更具体地讲，通过S1-MME连接到移动性管理实体(MME)并通过S1-U连接到服务网关(S-GW)。
EPC 30包括MME、S-GW和分组数据网络网关(P-GW)。MME具有UE的接入信息或者UE的能力信息，这种信息通常用于UE的移动性管理。S-GW是以E-UTRAN作为端点的网关。P-GW是以PDN作为端点的网关。
UE与网络之间的无线电接口协议的层可以基于通信系统中熟知的开放系统互连(OSI)模型的下三层被分为第一层(L1)、第二层(L2)和第三层(L3)。在它们当中，属于第一层的物理(PHY)层利用物理信道提供信息传送服务，属于第三层的无线电资源控制(RRC)层用于控制UE与网络之间的无线电资源。为此，RRC层在UE与BS之间交换RRC消息。
图2是示出用于用户平面的无线协议架构的示图。图3是示出用于控制平面的无线协议架构的示图。用户平面是用于用户数据传输的协议栈。控制平面是用于控制信号传输的协议栈。
参照图2和图3，PHY层通过物理信道向上层提供信息传送服务。PHY层通过传输信道连接到作为PHY层的上层的介质访问控制(MAC)层。通过传输信道在MAC层与PHY层之间传送数据。传输信道根据如何通过无线电接口传送数据及数据的特性来分类。
数据在不同的PHY层(即，发送器的PHY层和接收器的PHY层)之间通过物理信道来移动。物理信道可以根据正交频分复用(OFDM)方案来调制，并且使用时间和频率作为无线电资源。
MAC层的功能包括逻辑信道与传输信道之间的映射以及复用和解复用成通过物理信道在属于逻辑信道的MAC服务数据单元(SDU)的传输信道上提供的传输块。MAC层通过逻辑信道向无线电链路控制(RLC)层提供服务。
RLC层的功能包括RLC SDU的级联、分段和重组。为了确保无线电承载(RB)所需的各种类型的服务质量(QoS)，RLC层提供三种类型的操作模式：透明模式(TM)、未确认模式(UM)和确认模式(AM)。AM RLC通过自动重传请求(ARQ)来提供纠错。
RRC层仅被定义于控制平面上。RRC层与无线电承载的配置、重新配置和释放关联，并且负责逻辑信道、传输信道和PHY信道的控制。RB表示由第一层(PHY层)和第二层(MAC层、RLC层和PDCP层)提供以便在UE与网络之间传送数据的逻辑路线。
用户平面上的分组数据会聚协议(PDCP)层的功能包括用户数据的传送以及头压缩和加密。用户平面上的PDCP层的功能还包括控制平面数据的传送和加密/完整性保护。
RB的配置意指定义无线协议层和信道的特性以便提供特定服务并且配置各个详细参数和操作方法的处理。RB可以被分为信令RB(SRB)和数据RB(DRB)这两种类型。SRB用作在控制平面上发送RRC消息所经过的通道，DRB用作在用户平面上发送用户数据所经过的通道。
如果在UE的RRC层与E-UTRAN的RRC层之间建立RRC连接，则UE处于RRC连接状态。否则，UE处于RRC空闲状态。
用于从网络向UE发送数据的下行链路传输信道包括用于发送系统信息的广播信道(BCH)以及用于发送用户业务或控制消息的下行链路共享信道(SCH)。下行链路多播或广播服务的业务或控制消息可通过下行链路SCH来发送，或者可通过另外的下行链路多播信道(MCH)来发送。此外，用于从UE向网络发送数据的上行链路传输信道包括用于发送初始控制消息的随机接入信道(RACH)以及用于发送用户业务或控制消息的上行链路共享信道(SCH)。
位于传输信道上方并被映射至传输信道的逻辑信道包括广播控制信道(BCCH)、寻呼控制信道(PCCH)、公共控制信道(CCCH)、多播控制信道(MCCH)和多播业务信道(MTCH)。
物理信道包括时域中的多个OFDM符号和频域中的多个子载波。一个子帧包括时域中的多个OFDM符号。RB是资源分配单位，包括多个OFDM符号和多个子载波。另外，各个子帧可将相应子帧的特定OFDM符号(例如，第一OFDM符号)的特定子载波用于物理下行链路控制信道(PDCCH)，即，L1/L2控制信道。传输时间间隔(TTI)是子帧传输的单位时间。
下文中，将描述新无线电接入技术(新RAT)或新无线电(NR)。
随着通信装置越来越需要更大的通信容量，已出现了相对于现有无线电接入技术(RAT)的改进的移动宽带通信的必要性。另外，通过连接多个装置和对象来提供许多不同服务的大规模机器类型通信(MTC)也是下一代通信中要考虑的主要问题之一。另外，还讨论了考虑易受可靠性或等待时间影响的服务或终端的通信系统设计。已讨论了考虑增强的移动宽带通信、大规模MTC、超可靠和低等待时间通信(URLLC)等的下一代RAT引入，并且在本公开中，出于描述的目的，对应的技术将被称为新RAT或新无线电(NR)。
图4例示应用NR的下一代无线电接入网络(NG-RAN)的系统结构。
参照图4，NG-RAN可以包括向终端提供用户平面和控制平面协议终止的gNB和/或eNB。图4例示只包括gNB的情况。gNB和eNB通过Xn接口连接。gNB和eNB经由NG接口连接到5G核心网络(5GC)。更具体地，gNB和eNB经由NG-C接口连接到接入和移动性管理功能(AMF)，并且经由NG-U接口连接到用户平面功能(UPF)。
图5例示了NG-RAN与5GC之间的功能划分。
参照图5，gNB可以提供诸如小区间无线电资源管理(小区间RRM)、无线电承载管理(RB控制)、连接移动性控制、无线电准入控制、测量配置和规定、动态资源分配等这样的功能。AMF可以提供诸如NAS安全、空闲状态移动性处理等这样的功能。UPF可以提供诸如移动性锚定、PDU处理等这样的功能。SMF可以提供诸如UE IP地址指派、PDU会话控制等这样的功能。
图6例示了可以在NR中应用的帧结构的示例。
参照图6，帧可以由10毫秒(ms)组成，并且包括10个子帧，每个子帧由1ms组成。
根据子载波间隔，可以在子帧中包括一个或多个时隙。
下表1例示了子载波间隔配置μ。
[表1]
Figure BDA0002323463000000071
Figure BDA0002323463000000081
下表2例示了根据子载波间隔配置μ的帧中的时隙数目(Nframe,μ slot)、子帧中的时隙数目(Nsubframe,μ slo)、时隙中的符号数目(Nslot symb)等。
[表2]
Figure BDA0002323463000000082
在图6中，例示了μ＝0、1、2。
物理下行链路控制信道(PDCCH)可以包括一个或更多个控制信道元素(CCE)，如下表3中例示的。
[表3]
聚合级别 CCE的数目
1 1
2 2
4 4
8 8
16 16
也就是说，可以通过包括1、2、4、8或16个CCE的资源传输PDCCH。这里，CCE包括六个资源元素组(REG)，并且一个REG包括频域中的一个资源块和时域中的一个正交频分复用(OFDM)符号。
此外，在未来的无线通信系统中，可以引入称为控制资源集(CORESET)的新单位。终端可以在CORESET中接收PDCCH。
图7例示了CORESET。
参照图7，CORESET包括频域中的NCORESET RB个资源块和时域中的NCORESET RB∈{1,2,3}个符号。可以由基站经由更高层信令提供NCORESET RB和NCORESET symb。如图7中例示的，CORESET中可以包括多个CCE(或REG)。
UE可以尝试在CORESET中以1、2、4、8或16个CCE为单位检测PDCCH。可以尝试在其中进行PDCCH检测的一个或多个CCE可以被称为PDCCH候选。
可以为终端配置多个CORESET。
图8是例示了相关技术的控制区域与NR中的CORESET之间的差异的图。
参照图8，在供基站(BS)使用的整个系统频带上配置现有技术的无线通信系统(例如，LTE/LTE-A)中的控制区域800。除了仅支持窄带的一些(例如，eMTC/NB-IoT终端)之外的所有终端必须能够接收BS的整个系统频带的无线信号，以便适当地接收/解码由BS发送的控制信息。
另一方面，在NR中，引入了上述的CORESET。CORESET 801、802和803是用于将由终端接收的控制信息的无线电资源，并且可以仅使用部分而非整个系统带宽。BS可以将CORESET分配给每个UE，并且可以通过分配的CORESET发送控制信息。例如，在图8中，第一CORESET 801可以被分配给UE 1，第二CORESET 802可以被分配给UE 2，并且第三CORESET803可以被分配给UE 3。在NR中，终端可以从BS接收控制信息，而不必接收整个系统频带。
CORESET可以包括用于发送UE特定控制信息的UE特定CORESET和用于发送所有UE公共的控制信息的公共CORESET。
另外，根据应用，NR可能需要高可靠性。在这种情形下，与传统技术相比，通过下行链路控制信道(例如，物理下行链路控制信道(PDCCH))发送的下行链路控制信息(DCI)的目标误块率(BLER)可以显著降低。作为满足要求高可靠性的要求的方法的示例，可以减少DCI中包括的内容和/或可以增加用于DCI传输的资源量。这里，资源可以包括时域中的资源、频域中的资源、代码域中的资源和空间域中的资源中的至少一者。
在NR中，可以应用以下的技术/特征。
<自包含子帧结构>
图9例示了用于新无线电接入技术的帧结构的示例。
在NR中，如图9中所示，在一个TTI内控制信道和数据信道被时分复用的结构可以被视为是帧结构，以便使延迟最小化。
在图9中，阴影区域表示下行链路控制区域，黑色区域表示上行链路控制区域。剩余区域可以用于下行链路(DL)数据传输或上行链路(UL)数据传输。这种结构的特征在于，在一个子帧内顺序地执行DL传输和UL传输，因此可以传输DL数据并且还可以在子帧内接收UL ACK/NACK。因此，从发生数据传输错误到数据重新传送所需的时间缩短，由此使最终数据传输的延迟最小化。
在该数据和控制TDM的子帧结构中，可能需要基站和终端从发送模式切换至接收模式或从接收模式切换至发送模式的时间间隙。为此，在DL切换至UL时的一些OFDM符号可以被设置为自包含子帧结构中的保护时段(GP)。
<模拟波束成形#1>
波长缩短为毫米波(mmW)，因此可以在同一区域中安装大量天线元件。即，波长在30GHz处为1cm，因此总共100个天线元件可以以0.5λ(波长)为间隔以二维阵列的形式安装在5×5cm的面板中。因此，能够使用大量天线元件来增加波束成形(BF)增益，以增加覆盖范围或提高吞吐量(单位：mmW)。
在这种情况下，如果提供收发器单元(TXRU)以调节每个天线元件的发送功率和相位，则可以针对每个频率资源独立地波束成形。然而，针对所有的大约100个天线元件都安装TXRU就成本而言效率降低。因此，考虑使用模拟相移器将大量天线元件映射至一个TXRU并且控制波束方向的方法。这种模拟波束成形可以在所有频带中仅形成一个波束方向，因此不能提供频率选择波束成形。
具有比Q个天线元件少的B个TXRU的混合波束成形(BF)可以被认为是数字BF和模拟BF的中间形式。在这种情况下，可以同时传输的波束的方向的数目限于B，尽管该数目取决于连接B个TXRU和Q个天线元件的方法。
<模拟波束成形#2>
当在NR中使用多根天线时，出现混合波束成形(即，数字波束成形与模拟波束成形的组合)。这里，在模拟波束成形(或RF波束成形)中，RF端执行预编码(或组合)，因此能够在减少RF链的数目和D/A(或A/D)转换器的数目的同时实现类似于数字波束成形的性能。为了方便描述，混合波束成形结构可以用N个TXRU和M根物理天线表示。然后，将在发送端处发送的L个数据层的数字波束成形可以用N×L矩阵表示，转换后的N个数字信号经由TXRU被转换成模拟信号，并且应用用M×N矩阵表示的模拟波束成形。
图10是例示了从TXRU和物理天线的角度看的混合波束成形的抽象示意图。
在图10中，数字波束的数目为L，并且模拟波束的数目是N。另外，在NR系统中，通过将基站设计成以符号为单元改变模拟波束成形，考虑针对位于特定区域中的终端支持更高效地波束成形。此外，当将N个TXRU和M根RF天线定义为图10中的一个天线面板时，考虑在NR系统引入适用独立混合波束成形的多个天线面板。
当基站使用如上所述的多个模拟波束时，适于接收信号的模拟波束对于终端可以是不同的，因此考虑由基站针对至少同步信号、系统信息和寻呼的特定子帧(SF)中的每个符号应用扫描多个模拟波束的波束扫描操作使得所有终端都可以有接收机会。
图11例示了在下行链路(DL)发送过程中的用于同步信号和系统信息的波束扫描操作。
在图11中，以广播方式发送NR系统的系统信息的物理资源(或物理信道)被称为物理广播信道(xPBCH)。这里，可以在一个符号内同时发送属于不同天线面板的模拟波束，并且正在讨论如图8中例示的引入作为应用单个模拟波束(对应于特定天线面板)的参考信号(RS)的波束参考信号(BRS)以便测量每个模拟波束的信道的方法。可以针对多个天线端口限定BRS，并且BRS的每个天线端口可以对应于单个模拟波束。这里，模拟波束组中的所有模拟波束都被应用于同步信号或xPBCH，然后发送同步信号或xPBCH，使得任意终端都可以连续地接收同步信号或xPBCH。
图12例示了NR中的同步信号块(SSB)。
参照图12，在NR中，同步信号块(SSB(＝同步信号和物理广播信道(PBCH))可以由SSB内的按从0至3的升序编号的时域中的四个OFDM符号构成；并且主同步信号(PSS)、辅同步信号(SSS)和与解调参考信号(DMRS)关联的PBCH可以被映射到符号。这里，同步信号块可以被称为SS/PBCH块(或简言之，SSB)。
在NR中，由于可以分别在不同时间发送多个同步信号块(SSB)并且SSB可以被用于执行初始接入(IA)、服务小区测量等，因此优选地首先在SSB的发送时间和资源与其它信号的发送时间和资源交叠时发送SSB。为此目的，网络可以广播SSB的发送时间和资源信息，或者通过UE特定RRC信令来指示它们。
在NR中，波束可以被用于发送和接收。如果当前服务波束的接收性能下降，则可以执行通过所谓的波束故障恢复(BFR)搜索新波束的处理。
由于BFR不是声明网络与UE之间链路的错误或故障的处理，因此可以假定即使执行了BFR处理，与当前服务小区的连接也得以保持。在BFR处理中，对通过网络设置的不同波束进行测量(这些波束可以由CSI-RS端口或同步信号块(SSB)索引等表示)，并且可以选择对于UE而言的最佳波束。针对具有良好测量结果的波束，UE可以通过执行与对应波束关联的RACH处理来执行BFR处理。
下文中，将描述发送配置指示符(TCI)状态。TCI状态可以是针对控制信道的每个CORESET设置的，并且可以确定用于基于TCI状态确定UE的接收(Rx)波束的参数。
对于服务小区的每个下行链路带宽部分(DL BWP)，UE可以被配置有多达三个CORESET。另外，对于每个CORESET，可以向UE提供以下信息。
1)CORESET索引p(例如，0至11中的一个，可以唯一地确定一个服务小区的BWP中的每个CORESET的索引)
2)PDCCH DM-RS加扰序列初始化值
3)CORESET的时域中的间隔(可以以符号为单元给出)
4)资源块集合，
5)CCE-至-REG映射参数，
6)天线端口准共址，该天线端口准共址指示用于在每个CORESET中接收PDCCH的DM-RS天线端口的准共址(QCL)信息(来自通过被称为“TCI状态”的上层参数提供的一组天线端口准共址)，
7)对于在CORESET中的由PDCCH发送的特定DCI格式的发送配置指示(TCI)字段的存在与否。
下文中，将描述QCL。如果用于在一个天线端口上发送符号的信道的特性可以是用在用于发送其它天线端口上的符号的特性推断出的，则称这两个天线端口是准共址(QCL)的。例如，当应用相同/相似的空间滤波器从同一发送天线阵列发送两个信号A和B时，这两个信号可能经历相同/相似的信道条件。在接收到这两个信号之一后，接收器将能够使用接收到的信号的信道特性检测其它信号。
从这个意义上说，A和B准共址(QCL)的事实意味着A和B经历了相似的信道条件，因此，估计用于检测A的信道信息对于检测B来说也是有用的。这里，信道条件可以由例如多普勒频移、多普勒扩展、平均延迟、延迟扩展、空间接收参数等来定义。
TCI状态(TCI-State)参数将一个或两个下行链路参考信号与对应的QCL类型(QCL类型A、B、C、D，参见表4)关联。
[表4]
QCL类型 描述
QCL-类型A 多普勒频移、多普勒扩展、平均延迟、延迟扩展
QCL-类型B 多普勒频移、多普勒扩展
QCL-类型C 多普勒频移、平均延迟
QCL-类型D 空间Rx参数
每个TCI状态可以包括用于设置一个或两个下行链路参考信号与PDSCH(或PDCCH)的DM-RS端口或CSI-RS资源的CSI-RS端口之间的QCL关系的参数。
另一方面，在一个服务小区中设置用于UE的每个DL BWP中，UE可以接收多达10个搜索空间集。对于每个搜索空间集，UE可以被提供以下信息中的至少一个。
1)搜索空间集索引s(0≤s<40)，2)CORESET P与搜索空间集s之间的关联，3)PDCCH监视时段和PDCCH监视偏移(时隙单元)，4)时隙中的PDCCH监视模式(例如，在用于PDCCH监视的时隙中，指示CORESET的第一符号)，5)存在搜索空间集s的时隙的数目，6)每个CCE聚合级别的PDCCH候选的数目，7)指示搜索空间集是CSS还是USS的信息等。
在NR中，可以通过PBCH(或用于切换的UE专用信令或PSCell设置或BWP设置)来设置CORESET#0。通过PBCH设置的搜索空间(SS)集#0对于与其关联的每个SSB而言可以具有不同的监视偏移(例如，时隙偏移、符号偏移)。可能必须使UE应该监视的搜索空间时机最小化。还可能必须根据每个波束提供用于控制/数据发送的扫描控制/数据区域，使得在UE的最佳波束动态变化的情况下可以连续执行与UE的通信。
图13例示了SSB和CORESET#0与搜索空间集(SS集)之间的关联。
参照图13，CORESET#0可以是用于监视携载剩余系统信息(RMSI)调度信息的DCI的CORESET。在用于CORESET#0的CORESET设置当中，频域中的位置和大小以及时域中的持续时间可以通过PBCH(例如，在PBCH上发送的主信息块(MIB))设置，并且CORESET配置的其余部分可以被固定，这可以是CORESET#0的特性。
除了RMSI之外，CORESET#0还可以被分配用于其它系统信息(OSI)、寻呼和随机接入的公共搜索空间(CSS)，并且也可以被用于发送UE特定搜索空间(USS)或UE专用PDCCH。当分别设置用于OSI、寻呼和随机接入的搜索空间时，搜索空间可以使用另一搜索空间索引。
作为CORESET#0的另一特征，可能没有针对发送配置指示(TCI)状态的显式设置。如上所述，TCI状态可以意指UE在NR中建立接收波束所必需的信息。可以通过与对应的CORESET/搜索空间集关联的SSB来确定CORESET#0处的TCI状态。可能存在与每个SSB关联的CORESET#0和搜索空间集#0。每个UE可以在每个SSB上执行测量，并且基于具有最佳测量结果的SSB的PBCH信息来监视与对应SSB关联的CORESET#0/搜索空间集#0。在图13中，搜索空间集#0-0、搜索空间集#0-1等被用于通过不同的SSB来区分搜索空间集#0。在搜索空间集#0-X中，X意指关联的SSB索引。
另外，在NR中，UE专用PDSCH调度信息可以在针对公共搜索空间(CSS)设置的区域中被发送到CORESET#0。在这种情况下，UE应该在对应DCI上执行监视。例如，以下操作是可能的。
1)对于广播/非广播PDCCH的QCL假定。
i)至少对于非广播PDCCH，网络和UE在连接模式下对SSB/CORESET#0/SS#0保持相同的理解。ii)对于广播PDCCH，是否基于连接模式、非活动模式和空闲模式的全部中的哪个SSB来监视公共搜索空间可能是UE实现方式的问题。iii)可以通过与CORESET#0关联的DCI调度单播PDSCH。
2)在公共搜索空间中的仅UE(单播，非广播)DCI监视。
i)在将公共搜索空间设置为RMSI-PDCCH-Config、osi-searchSpace、paging-searchSpace和ra-searchSpace的情况下，C-RNTI变为可用，然后可以监视在非DRX时间点使用C-RNTI的DCI格式0_0/1_0。
ii)在将公共搜索空间设置为RMSI-PDCCH-Config、osi-searchSpace、paging-searchSpace和ra-searchSpace的情况下，CS-RNTI变为可用，然后可以监视在非DCX时间点使用C-SRNTI的DCI格式0_0/1_0。
即，可以通过PBCH(即，RMSI-PDCCH-Config)、RMSI(即，osi-searchSpace、paging-searchSpace和ra-searchSpace)等为UE执行针对每个目标的搜索空间设置。在搜索空间集和CORESET中，除了目标信号外，还可以监视用C-RNTI/CS-RNTI加扰的DCI格式0_0/1_0。另外，可以针对由UE选择的搜索空间集(例如，图13中的搜索空间集#0-0或搜索空间集#0-1)执行广播PDCCH的监视。另一方面，在非广播PDCCH的情况下，应该基于网络和UE的相同理解，对所选择的搜索空间集执行监视。例如，网络预计UE在搜索空间集#1中执行监视，但是如果UE在搜索空间集#2中执行监视，则表明网络与UE之间已发生误解。这是因为，如果对非广播(或单播)PDCCH监视没有相同的理解，则网络可能需要将对应的PDCCH重复发送到与每个SSB关联的所有搜索空间集，这样是效率低下的。另外，为了同时执行广播PDCCH和非广播PDCCH的监视，在特定模式下的广播/非广播二者可能都需要网络和UE之间有相同理解。
现在，将描述本公开。
在CORESET的TCI配置中，可以独立考虑每个搜索空间的可用TCI类型。例如，可以根据搜索空间索引来不同地设置有效TCI状态。例如，在CORESET#0和搜索空间#0的情况下，可以通过将SSB索引发信号通知给UE来确定搜索空间#0的监视时机或者通过诸如(基于竞争的RACH)CBRA/(无竞争的RACH)CFRA这样的RACH处理来选择搜索空间#0的监视时机。即，在与搜索空间#0关联的CORESET#0的情况下，对于与将在TCI状态下设置的SSB关联的CSI-RS/TRS，可取的是在SSB的单元中处于TCI状态。与SSB关联的CSI-RS/TRS可以是指CSI-RS/TRS，在该CSI-RS/TRS中，通过TCI状态等定义与SSB的类型D QCL关系。
另一方面，在除了搜索空间#0之外的搜索空间中，可以在不顾及TCI类型的情况下设置TCI状态。因此，当设置或更新用于CORESET#0/搜索空间#0的TCI状态时，如果SSB索引不是与SSB或SSB索引关联的CSI-RS/TRS，则可以认为对应的TCI状态是无效的，可以维持现有的TCI状态或者可以应用默认TCI。
另外，可以基于搜索空间(CSS/USS)的类型来确定TCI类型的有效性。例如，当搜索空间的类型是CSS时，只有与SSB索引或SSB关联的CSI-RS/TRS才能被视为有效TCI状态。如果TCI状态被确定是无效TCI状态，则可以采取维持现有TCI状态或将其更新为默认TCI状态的动作。
如果以上适用于默认TCI，则以上提议可以适用于候选组的有效TCI状态。例如，针对PDSCH等设置的TCI状态的集合(作为在CORESET中设置的TCI状态的超集)当中的最低索引的TCI状态被用作默认TCI，当索引#0被设置为CSI-RS#2并且索引#1被设置为SSB#1时，用于CORESET#0/搜索空间#0的TCI状态可以被设置为索引#1(SSB#1)，并且在CORESET#0/搜索空间#X的TCI状态的情况下，所有类型的TCI状态是可能的，因此索引#0(CSI-RS#2)可以被设置为默认TCI状态。
可以如下地考虑TCI状态的有效性的标准。(以下选项可以单独或组合地实现。)
选项1)CORESET索引
每个CORESET的有效TCI状态类型可以是预定义的，或者可以经由网络等的更高层信令通过指示来确定。例如，通过预定义的定义，可以假定，只有与SSB类型或SSB关联的CSI-RS/TRS对于CORESET索引#0是有效的，而所有类型的TCI状态对于其余CORESET是有效的。
图14示出了设置/应用TCI状态的示例。
参照图14，UE接收包括TCI状态设置的RRC信号(S141)。下表是包括TCI状态设置的RRC信号的示例。
[表5]
Figure BDA0002323463000000161
Figure BDA0002323463000000171
在上表中，“tci-StatesToAddModList”是TCI状态的列表，并且每种TCI状态可以指示包括参考信号集中的PDSCH DMRS端口与下行链路参考信号之间的QCL关系的发送设置。
UE可以通过PDSCH接收MAC CE激活命令(S142)。MAC CE激活命令可以指示多种TCI状态中的任一种的TCI状态。MAC CE激活命令可以包括指示应用了MAC CE的服务小区ID的字段(服务小区ID)、指示为其指定了TCI字段状态的CORESET的字段(CORESET ID)、指示适用于通过CORESET ID字段识别的CORESET的TCI状态的字段(TCI状态ID，例如，7比特)等。此时，相对于CORESET索引#0(CORESET#0)，仅用于设置/指示与SSB关联的CSI-RS/TRS的TCI状态可以限于是有效的。与SSB关联的CSI-RS/TRS可以是指其中通过TCI状态定义与SSB的类型D QCL关系的CSI-RS/TRS。
UE可以在时隙n中发送针对MAC CE激活命令的ACK/NACK(S143)。在这种情况下，可以从在时隙n+M(M值可以是预设的(例如，M＝3)或由网络指示的)子帧之后的第一时隙起应用一种TCI状态(S144)。
图15例示了根据本公开的实施方式的CORESET中的信号接收方法。
参照图15，UE接收包括多种TCI状态的无线电资源控制(RRC)信号(S100)。
UE接收指示多种TCI状态中的任一种的TCI状态的媒体访问控制(MAC)控制元素(CE)(S200)。
UE基于这一种TCI状态在CORESET中接收信号(S300)。例如，UE基于这一种TCI状态在CORESET中接收PDCCH(或控制信息、控制信号)。此时，如果CORESET是CORESET#0，则这一种TCI状态可以与和同步信号/物理广播信道块(SSB、SS/PBCH)关联的参考信号相关。即，相对于CORESET#0，仅用于设置/指示与SSB关联的CSI-RS/TRS的TCI状态可以被理解为是有效的。与SSB关联的CSI-RS/TRS可以是指其中通过TCI状态定义与SSB的类型D QCL关系的CSI-RS/TRS。例如，在具有索引0的CORESET(即，CORESET#0)的情况下，UE可以预计基于SS/PBCH块(SSB)提供针对CORESET#0的MAC CE激活命令所指示的TCI状态下的CSI-RS的QCL-类型D。
可以基于SSB来确定参考信号的准共址(QCL)信息。
参考信号可以是信道状态信息参考信号(CSI-RS)。
一种TCI状态可以包括与CSI-RS和用于PDCCH/PDSCH的解调参考信号(DMRS)端口之间的准共址(QCL)关系有关的信息。
可以通过物理广播信道(PBCH)上发送的信息(例如，MIB)或者通过专用RRC信令来建立CORESET#0。PBCH上的MIB向UE提供用于监视调度携载系统信息块1(SIB 1)的PDSCH的PDCCH的参数(例如，CORESET#0设置)。
SIB1可以定义其它系统信息块的调度，并且可以包括初始接入所必需的信息。SIB1也被称为RMSI(剩余最小SI)，并且可以经由DL-SCH周期性广播，或者可以经由DL-SCH以专用方式发送到处于RRC_CONNECTED状态的UE。
例如，相对于具有索引0的CORESET(即，CORESET#0)，可以假定，用于在CORESET#0中接收PDCCH的解调参考信号(DM-RS)天线端口(也被简称为端口)1)与通过针对CORESET的MAC CE激活命令所指示的TCI状态设置的一个或更多个下行链路参考信号(例如，TRS、CSI-RS)准共址，或者2)与没有被触发基于无竞争的随机接入的PDCCH命令公开的最近随机接入过程期间UE所识别的SS/PBCH块(SSB)准共址(如果无法在最近随机接入过程之后接收指示CORESET的TCI状态的MAC CE激活命令)。
另一方面，在除了具有索引0的CORESET之外的CORESET(例如，CORESET#1)的情况下，如果向UE提供用于CORESET的一种TCI状态，或者如果UE接收到针对为CORESET提供的TCI状态之一的MAC CE激活命令，则UE可以假定与CORESET中的PDCCH接收关联的DM-RS天线端口与由这一种TCI状态设置的一个或更多个下行链路参考信号准共址。
在具有索引0的CORESET(即，CORESET#0)的情况下，UE可以预计通过SS/PBCH块(SSB)提供针对CORESET#0的MAC CE激活命令所指示的TCI状态下的CSI-RS的QCL-类型D。换句话说，用于CORESET#0的MAC CE激活命令所指示的TCI状态限于与和同步信号/物理广播信道块(SSB、SS/PBCH)关联的参考信号相关的那些状态，或者只有当指示/设置与同步信号/物理广播信道块(SSB、SS/PBCH)关联的参考信号时，才可以被解释为是有效的。
当UE接收到用于TCI状态中的一种TCI状态的MAC CE激活命令时，可以从其中发送针对MAC CE激活命令的ACK/NACK的时隙(例如，时隙k)之后的3个子帧之后的第一时隙应用MAC CE激活命令。
选项2)搜索空间索引
搜索空间索引可以确定TCI状态的有效性。这可以通过预定义或者通过经由网络中更高层信令的指示来确定。例如，通过预定义的定义，可以假定，只有与SSB类型或SSB关联的CSI-RS/TRS对于搜索空间索引#0是有效的，而所有类型的TCI状态对于其余搜索空间是有效的。
选项3)是否执行波束扫描
是否执行针对CORESET和/或搜索空间的波束扫描可以确定TCI状态的有效性。这可以通过预定义或者通过网络中经由更高层信令的指示来确定。例如，可以假定在其中执行波束扫描的CORESET的情况下，仅与SSB类型或SSB关联的CSI-RS/TRS是有效的，而在其中不执行波束扫描的CORESET的情况下，所有TCI状态都是有效的。
选项4)网络设置
网络可以指示对于每个CORESET和/或搜索空间有效的TCI状态类型。例如，对于特定的CORESET，可以将CORESET的TCI状态设置为仅对于与SSB类型或SSB关联的CSI-RS/TRS是有效的。
方法2)默认TCI状态(添加的)
选项3)默认TCI状态索引
定义默认TCI状态的另一种选择可以是确定针对PDSCH用信号通知的TCI状态集合当中的特定(索引)TCI状态作为默认TCI状态。此时，可以通过预先定义(例如，最低索引的TCI状态)或者通过诸如更高层信令这样的网络配置来确定特定TCI状态。这可以在没有附加RRC信令的情况下实现。如果要改变默认TCI状态，则网络可以使用针对现有TCI状态的RRC重置来改变对应UE的默认TCI，这是优点。
此时，如果未发信号通知针对PDSCH等的TCI状态集合，则可以使用方法1和/或3来确定默认的TCI状态，并且如果发信号通知TCI状态集合，则可以应用更新默认值等的方法。
<处理CORESET#0>
CORESET#0可以具有多个连接的搜索空间。可以基于所设置TCI状态的集合中的MAC CE来更新CORESET#0的TCI状态。当设置了CORESET#0的TCI状态时，TCI信息和在搜索空间#0中进行搜索的监视机会可以遵循以下选项。
(1)搜索空间#0的监视机会始终可以基于最近RACH过程中使用的SSB索引。如果在最近RACH过程中触发了CFRA，则针对SSB索引假定与CSI-RS关联的SSB。如果CSI-RS与SSB不关联，则使用先前的监视机会/关联。即，可以使用先前选择的SSB索引，或者可以理解已发生错误。如果MAC CE指示TCI状态，则可以根据MAC CE更新包括搜索空间#0的CORESET#0的TCI状态。否则，它可能遵循最近RACH过程中使用的SSB索引的QCL。
(2)搜索空间#0的监视机会可以是基于与最近RACH或通过MAC CE更新的TCI状态有关的SSB索引。如果它因MAC CE处于CSI状态，则可以使用关联的SSB索引。如果没有关联的SSB，则可以使用最近RACH过程，或者这种情形可以被视为错误。TCI状态可以只通过MACCE更新。
(3)搜索空间#0的监视机会可以是基于最近RACH过程或通过MAC CE更新的TCI状态。对于因MAC CE得到的TCI状态，使用关联的SSB索引。如果没有关联的SSB，则可以使用最近RACH过程，或者这种情形可以被视为错误。可以基于MAC CE或最近RACH过程来更新TCI状态。在基于SSB的RACH处理的情况下，基于SSB假定TCI状态。
总之，当在CORESET#0中设置了TCI时确定SS#0的监视机会可以仅遵循基于SSB的RACH过程(包括与基于SSB的RACH过程关联的CSI-RS)，或者可以遵循最近RACH过程或根据MAC CE更新推导的最近SSB索引。
从确定TCI状态的角度来看，i)它总是仅遵循MAC CE(如果MAC CE可用)，或者ii)它遵循RACH和MAC CE的最近事件(在RACH的情况下，它是QCL关系，但是可以基于针对其未定义TCI状态的RACH过程来更新QCL信息)。
图16是示出用于实现本公开的发送装置1810和接收装置1820的部件的框图。这里，发送装置和接收装置可以是基站和终端。
发送装置1810和接收装置1820可以分别包括：收发器1812和1822，所述收发器1812和1822能够发送或接收承载信息、数据、信号和消息的射频(RF)信号；存储器1813和1823，所述存储器1813和1823用于存储关于无线通信系统中的通信的各种类型的信息；以及处理器1811和1821，所述处理器11和21连接到诸如收发器1812和1822以及存储器1813和1823这样的部件并且被配置为控制存储器1813和1823和/或收发器1812和1822，使得对应装置执行本公开的实施方式中的至少一个。
存储器1813和1823可以存储用于处理器1811和1821的处理和控制的程序，并且暂时存储输入/输出信息。存储器1813和1823可以用作缓冲器。
处理器1811和1821总体上控制发送装置和接收装置中的各种模块的整体操作。特别地，处理器1811和1821可以执行用于实现本公开的各种控制功能。处理器1811或1821可以被称为控制器、微控制器、微处理器、微计算机等。处理器1811或1821可以用硬件、固件、软件或其组合来实现。当使用硬件实现本公开时，处理器1811和1821可以包括被配置为实现本公开的ASIC(专用集成电路)、DSP(数字信号处理器)、DSPD(数字信号处理装置)、PLD(可编程逻辑器件)、FPGA(现场可编程门阵列)等。当使用固件或软件实现本公开时，固件或软件可以被配置为包括用于执行本公开的功能或操作的模块、过程或功能，并且被配置为实现本公开的固件或软件可以被包括在处理器1811和1821中或者存储在存储器1813和1823中并且供处理器1811和1821执行。
发送装置1810的处理器1811可以对将传输到外部的信号和/或数据执行预定编码和调制，然后将信号和/或数据传输到收发器1812。例如，处理器1811可以对要传输的数据串执行解复用、信道编码、加扰和调制，以生成码字。码字可以包括与传输块等同的信息，传输块是由MAC层提供的数据块。一个传输块(TB)可以被编码成一个码字。每个码字可以通过一个或更多个层传输到接收装置。收发器1812可以包括用于频率上转换的振荡器。收发器1812可以包括一根或多根发射天线。
接收装置1820的信号处理过程可以是发送装置1810的信号处理过程的逆过程。接收装置1820的收发器1822可以在处理器1821的控制下接收从发送装置1810发送的RF信号。收发器1822可以包括一根或多根接收天线。收发器1822可以对通过接收天线接收的信号进行频率下转换，以恢复基带信号。收发器1822可以包括用于频率下转换的振荡器。处理器1821可以对通过接收天线接收的RF信号执行解码和解调，以恢复旨在由发送装置1810发送的数据。
收发器1812和1822可以包括一根或多根天线。根据本公开的实施方式，天线可以将经收发器1812和1822处理的信号发送到外部或者从外部接收RF信号，并且在处理器1811和1821的控制下将RF信号传送到收发器1812和1822。天线可以被称为天线端口。每个天线可以对应于一根物理天线，或者可以由多根物理天线元件的组合来构造。用每根天线传输的信号不能由接收装置1820分解。从接收装置1820的角度来看，对应于天线发送的参考信号(RS)限定了天线，并且可以使得接收装置1820能够相对于天线估计信道，而不管信道是来自物理天线的单个无线电信道还是来自包括该天线的多个物理天线元件的复合信道。即，天线可以被限定成，使得可以从用以发送所述天线上的其它符号的信道推断天线上承载符号的信道。支持使用多根天线发送和接收数据的多输入多输出(MIMO)功能的收发器可以连接到两根或更多根天线。
图17例示发送装置1810中的信号处理模块结构的示例。这里，可以由诸如图16的处理器1811和1821这样的基站/终端的处理器执行信号处理。
参照图18，包括在终端或基站中的发送装置1810可以包括加扰器301、调制器302、层映射器303、天线端口映射器304、资源块映射器305和信号发生器306。
发送装置1810可以发送一个或更多个码字。每个码字中的编码比特被对应的加扰器301加扰并在物理信道上被发送。码字可以被称为数据串，并且可以等同于作为MAC层提供的数据块的传输块。
通过相应调制器302将加扰的比特调制成复值调制符号。调制器302可以根据调制方案调制加扰的比特，以排列表示信号星座图上的位置的复值调制符号。调制方案不受限制，并且可以使用m-PSK(m相移键控)或m-QAM(m-正交幅度调制)来调制编码的数据。调制器可以被称为调制映射器。
可以由层映射器303将复值调制符号映射至一个或更多个传输层。每个层上的复值调制符号可以被天线端口映射器304映射，以便在天线端口上传输。
每个资源块映射器305可以将针对每个天线端口的复值调制符号映射至被分配用于传输的虚拟资源块中的适宜资源元素。资源块映射器可以根据适宜的映射方案将虚拟资源块映射至物理资源块。资源块映射器305可以将针对每个天线端口的复值调制符号分配给适宜的子载波，并且根据用户来复用复值调制符号。
每个信号发生器306可以根据特定调制方案(例如，OFDM(正交频分复用))针对每个天线端口调制复值调制符号，即，天线特定符号，以生成复值时域OFDM符号信号。信号发生器可以对天线特定符号执行IFFT(快速傅里叶逆变换)，并且可以将CP(循环前缀)插入已被执行了IFFT的时域符号中。OFDM符号经过数模转换和上变频，然后通过每根发送天线发送到接收装置。信号发生器可以包括IFFT模块、CP插入单元、数模转换器(DAC)和上变频器。
图18例示发送装置1810中的信号处理模块结构的另一示例。这里，可以由诸如图16的处理器1811和1821这样的终端/基站的处理器执行信号处理。
参照图18，包括在终端或基站中的发送装置1810可以包括加扰器401、调制器402、层映射器403、预编码器404、资源块映射器405和信号发生器406。
发送装置1810可以通过对应加扰器401对码字中的编码比特进行加扰，然后通过物理信道发送加扰的编码比特。
通过相应调制器402将加扰的比特调制成复值调制符号。调制器可以根据预定的调制方案调制加扰的比特，以排列表示信号星座图上的位置的复值调制符号。调制方案不受限制，并且可以使用π/2-BPSK(π/2二进制相移键控)、m-PSK(m相移键控)或m-QAM(m-正交幅度调制)来调制编码的数据。
可以由层映射器403将复值调制符号映射至一个或更多个传输层。
每个层上的复值调制符号可以被预编码器预编码，以便在天线端口上传输。这里，预编码器可以对复值调制符号执行变换预编码，然后执行预编码。另选地，预编码器可以执行预编码，而不执行变换预编码。预编码器404可以使用多根发送天线根据MIMO处理复值调制符号，以输出天线特定符号，并且将天线特定符号分配给相应的资源块映射器405。可以通过将层映射器403的输出y乘以N×M预编码矩阵W来获得预编码器404的输出z。这里，N是天线端口的数目，M是层的数目。
每个资源块映射器405将针对每个天线端口的复值调制符号映射至被分配用于传输的虚拟资源块中的适宜资源元素。
资源块映射器405可以将复值调制符号分配给适宜的子载波，并且根据用户来复用复值调制符号。
每个信号发生器406可以根据特定调制方案(例如，OFDM)调制复值调制符号以生成复值时域OFDM符号信号。信号发生器406可以对天线特定符号执行IFFT(快速傅里叶逆变换)，并且可以将CP(循环前缀)插入已被执行了IFFT的时域符号中。OFDM符号经过数模转换和上变频，然后通过每根发送天线发送到接收装置。信号发生器406可以包括IFFT模块、CP插入单元、数模转换器(DAC)和上变频器。
接收装置1820的信号处理过程可以是发送装置的信号处理过程的逆过程。具体地，发送装置1810的处理器1821对通过收发器1822的天线端口接收的RF信号进行解码和解调。接收装置1820可以包括多根接收天线，并且通过接收天线接收的信号被恢复为基带信号，然后被根据MIMO进行复用和解调，以恢复为旨在由发送装置1810发送的数据串。接收装置1820的信号处理过程可以是发送装置的信号处理过程的逆过程。具体地，发送装置1810的处理器1821对通过收发器1822的天线端口接收的RF信号进行解码和解调。接收装置1820可以包括多根接收天线，并且通过接收天线接收的信号被恢复为基带信号，然后根据MIMO被复用和解调，以恢复为旨在由发送装置1810发送的数据串。接收装置1820可以包括：信号恢复器，该信号恢复器用于将接收到的信号恢复为基带信号；复用器，该复用器用于组合和复用接收到的信号；以及信道解调器，该信道解调器用于将复用信号串解调成对应的码字。信号恢复单元、复用器和信道解调器可以被配置为用于执行其功能的集成模块或独立模块。更具体地，信号恢复单元可以包括：模数转换器(ADC)，该ADC用于将模拟信号转换成数字信号；CP去除器，该CP去除器用于从数字信号中去除CP；FET模块，该FET模块用于向已被去除CP的信号应用FFT(快速傅里叶变换)，以输出频域信号；以及资源元素解映射器/均衡器，该资源元素解映射器/均衡器用于将频域符号恢复为天线特定符号。天线特定符号被复用器恢复为传输层，并且传输层被信道解调器恢复为旨在被发送装置发送的码字。
图19例示了根据本公开的实现方式示例的无线通信装置的示例。
参照图19，无线通信装置(例如，终端)可以包括诸如数字信号处理器(DSP)或微处理器这样的处理器2310、收发器2335、电力管理模块2305、天线2340、电池2355、显示器2315、键盘2320、全球定位系统(GPS)芯片2360、传感器2365、存储器2330、用户识别模块(SIM)卡2325、扬声器2345和麦克风2350中的至少一个。可以提供多根天线和多个处理器。
处理器2310可以实现本说明书中描述的功能、过程和方法。图19中的处理器2310可以是图16中的处理器1811和1821。
存储器2330连接到处理器2310并且存储与处理器的操作相关的信息。存储器可以位于处理器的内部或外部，并且通过诸如有线连接和无线连接这样的各种技术连接到处理器。图19中的存储器2330可以是图16中的存储器1813和1823。
用户可以使用诸如按下键盘2320的按钮或使用麦克风250启动声音这样的各种技术来输入诸如电话号码这样的各种类型的信息。处理器2310可以接收并处理用户信息并执行诸如使用输入的电话号码进行呼叫这样的适宜功能。在一些场景中，可以从SIM卡2325或存储器2330中检索数据，以执行适宜功能。在一些场景中，处理器2310可以在显示器2315上显示各种类型的信息和数据以方便用户。
收发器2335连接到处理器2310，并且发送和/或接收RF信号。处理器可以控制收发器，以便开始通信或者发送诸如语音通信数据这样的各种类型的信息或数据的RF信号。收发器包括用于发送和接收RF信号的发送器和接收器。天线2340可以有助于RF信号的发送和接收。在一些实现方式示例中，当收发器接收到RF信号时，收发器可以转发信号并将其转换成基带频率，以便由处理器执行处理。可以通过诸如转换成可听或可读信息的各种技术来处理信号，以便通过扬声器2345输出。图19中的收发器可以是图16中的收发器1812和1822。
虽然在图19中未示出，但是诸如相机和通用串行总线(USB)端口这样的各种部件可以另外被包括在终端中。例如，相机可以连接到处理器2310。
图19是相对于终端的实现方式的示例，并且本公开的实现方式示例不限于此。终端不必需要包括图19中示出的所有部件。即，部件中的一些(例如，键盘2320、GPS芯片2360、传感器2365和SIM卡2325)可能不是必要部件。在这种情况下，它们可能不被包括在终端中。
图20示出了处理器2000的示例。
参照图20，处理器2000可以包括RRC信号和/或MAC CE接收处理模块2010和PDCCH接收处理模块2020。处理器2000可以执行在图14和图15中描述的方法(接收器的位置)。例如，处理器2000可以接收包括多种TCI状态的RRC信号，接收指示多种TCI状态中的任一种的TCI状态的MAC CE，并且基于这一种TCI状态在CORESET中接收信号。处理器2000可以是图16的处理器1811和1821的一个示例。
图21示出了处理器3000的示例。
参照图21，处理器3000可以包括TCI分配模块3010和信息发送模块3020。处理器3000可以执行从图14至图15中的发送器的角度描述的方法。例如，处理器3000可以针对每个CORESET确定并分配TCI状态。RRC信号或RRC信号与MAC CE的组合可以用于指示CORESET的TCI状态，因此，可以在CORESET中发送PDCCH(具体地，可以发送控制信息)。处理器3000可以是图16的处理器1811和1821的一个示例。
图22示出了可以应用本公开的技术特征的5G使用场景。
图22中示出的5G使用场景仅是示例性的，并且本公开的技术特征适用于图22中未示出的其它5G使用场景。
参照图22，5G的三个主要需求领域包括(1)增强型移动宽带(eMBB)领域、(2)大型机器型通信(mMTC)领域和(3)超可靠低延迟通信(URLLC)领域。一些使用示例可能需要多个区域进行优化，而其它使用示例可能只专注于仅一个关键性能指标(KPI)。5G以灵活可靠的方式支持各种使用示例。
eMBB专注于整体改善数据速率、延迟、用户密度、容量和移动宽带连接的覆盖范围。eMBB的目标吞吐量为约10Gbps。eMBB远远超出了基本移动互联网访问范围并且涵盖了大量交互式工作中的媒体和娱乐应用、云或增强现实。数据是5G的一个关键驱动力，可能不能够在5G时代首次看到专用语音服务。在5G中，预计将语音作为仅仅使用通信系统所提供的数据连接的应用来处理。业务量增加的主要原因是内容大小的增加和需要高数据速率的应用的数目增加。随着越来越多的装置连接到互联网，流服务(音频和视频)、交互式视频和移动互联网连接将变得更常见。这些应用中的许多需要始终连接，以将实时信息和通知推送给用户。云存储和应用正在移动通信平台中迅速增加，这可以应用于工作和娱乐二者。云存储是加速上行链路数据速率增长的特定示例。5G还用于云上的远程任务，并且在使用触觉接口时，需要低得多的端到端延迟，以维持良好的用户体验。在娱乐时，例如，云游戏和视频流是增加对移动宽带能力需求的另一关键因素。在包括诸如火车、车辆和飞机这样的高移动性环境的任何地方，在智能手机和平板电脑中，娱乐是必不可少的。另一种使用示例是增强现实和娱乐信息搜索。这里，增强现实需要非常低的延迟和瞬时数据量。
mMTC被设计用于实现大量由电池供电的低成本装置之间的通信，并且旨在支持诸如智能计量、物流、场传感器和人体传感器这样的应用。mMTC的目标是每平方公里10年的电池和/或百万个装置。mMTC允许嵌入式传感器在所有区域都顺畅连接，并且是使用最广泛使用的5G应用之一。预计IoT装置有望在2020年达到204亿。工业IoT是5G发挥主要作用的领域之一，能实现智慧城市、资产跟踪、智慧公用事业、农业和安全基础设施。
因允许装置和机器以高可靠性、非常低的延迟和高可用性进行通信，因此URLLC对于汽车通信、工业控制、工厂自动化、远程手术、智能电网和公共安全应用是理想的。eMBB的目标延迟为约1ms。URLLC包括新服务，这些服务将通过远程控制关键基础设施和诸如自动驾驶车辆这样的超信任/低延迟链路来改变工业。可靠性和延迟的水平对于智能电网控制、工业自动化、机器人、无人机控制和协作是至关重要的。
接下来，将更详细地描述图22的三角形中所包括的多个使用示例。
5G是提供经评估每秒数百兆比特和每秒千兆比特的流的手段，并且可以补充光纤到户(FTTH)和基于电缆的宽带(或DOCSIS)。除了虚拟现实(VR)和增强现实(AR)之外，这种高速可以是交付分辨率为4K或更高(6K、8K和更高)的TV所需的。VR和AR应用包括主要沉浸式体育赛事。某些应用可能需要特殊的网络设置。例如，在VR游戏的情况下，游戏公司可能需要将核心服务器与网络运营商的边缘网络服务器集成在一起，以使延迟最小化。
预计汽车将成为5G的重要新驱动力，有许多用于与车辆进行移动通信的使用示例。例如，用于乘客的娱乐同时需要高容量和高移动宽带。这是因为，不管未来用户的位置和速度如何，他们都将继续期望有高质量的连接。汽车领域中的另一个使用示例是增强现实仪表板。驾驶员可以通过增强现实仪表板在通过前窗查看的对象顶部上的黑暗中识别对象。增强现实仪表板显示将告知驾驶员对象的距离和移动的信息。将来，无线模块能够实现车辆之间的通信、车辆与支持的基础设施之间的信息交换以及汽车与其它连接装置(例如，行人随附的装置)之间的信息交换。该安全系统允许驾驶员引导替代的动作过程使得驾驶员可以更安全地驾驶，由此降低事故的风险。下一步将是远程控制车辆或自动驾驶车辆。这是非常可靠的，并且需要不同的自动驾驶车辆之间和/或汽车与基础设施之间非常快速的通信。将来，自动驾驶车辆将执行所有驾驶活动，并且驾驶员将仅关注车辆本身无法识别的异常交通情形。自动驾驶车辆的技术要求是要求超低延迟和高速可靠性，以将交通安全提高到人类不能达到的水平。
被称为智慧社会的智慧城市和智慧家将被嵌入高密度无线传感器网络中。智能传感器的分布式网络将识别城市或房屋的成本和能效维护条件。可以针对每个假定执行相似的设置。温度传感器、窗户和加热控制器、防盗警报器和家用电器全都被无线连接。这些传感器中的许多传感器通常需要低数据速率、低功率和低成本。然而，例如，特定类型的用于监视的装置可能需要实时HD视频。
包括热或气体的能量的消耗和分布是高度分散的，由此需要对分布式传感器网络进行自动控制。智能电网使用数字信息和通信技术将这些传感器互连，以收集信息并根据信息采取行动。该信息可以包括供应商和消费者的行为，从而允许智能电网通过自动化方案提高效率、可靠性、经济性、生产的可持续性和诸如电力这样的燃料的分配。智能电网可以被视为延迟少的另一传感器网络。
卫生领域拥有许多可以得益于移动通信的应用。通信系统可以支持远程医疗，以在偏远地区提供临床护理。这可以有助于减少距离障碍并且改善在偏远农村地区没有持续获得的医疗服务的获取。它还可用于在重症监护和紧急情形下挽救生命。基于移动通信的无线传感器网络可以为诸如心率和血压这样的参数提供远程监视和传感器。
无线和移动通信在工业应用中变得越来越重要。安装和维护的布线成本高。因此，在许多行业中，用可以重新配置的无线链路更换电缆的可能性是有吸引力的机会。然而，要实现这一点，需要无线连接以与电缆相近的延迟、可靠性和容量操作，并且简化其管理。低延迟和极低错误概率是需要连接到5G的新要求。
物流和货物跟踪是移动通信的重要使用示例，从而使得能够使用基于位置的信息系统来跟踪库存和包裹。物流和货物跟踪的使用示例通常需要低数据速率，但是需要范围大且可靠的位置信息。
图23示出了根据本公开的实施方式的无线通信设备。
参照图23，无线通信系统可以包括第一装置9010和第二装置9020。
第一装置9010可以是基站、网络节点、发送UE、接收UE、无线装置、无线通信装置、车辆、配备有自动驾驶功能的车辆、连接的汽车、无人机(无人飞行器(UAV))、人工智能(AI)模块、机器人、增强现实(AR)装置、虚拟现实(VR)装置、混合现实(MR)装置、全息装置、公共安全装置、MTC装置、IoT装置、医疗装置、金融科技(FinTech)装置(或金融装置)、安全装置、气候/环境装置、与5G服务相关的装置或与第四次工业革命相关的另一装置。
第二装置9020可以是基站、网络节点、发送UE、接收UE、无线装置、无线通信装置、车辆、配备有自动驾驶功能的车辆、连接的汽车、无人机(无人飞行器(UAV))、人工智能(AI)模块、机器人、增强现实(AR)装置、虚拟现实(VR)装置、混合现实(MR)装置、全息装置、公共安全装置、MTC装置、IoT装置、医疗装置、金融科技(FinTech)装置(或金融装置)、安全装置、气候/环境装置、与5G服务相关的装置或与第四次工业革命相关的另一装置。
例如，UE可以是移动电话、智能电话、膝上型计算机、数字广播终端、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)、导航装置、触屏电脑、平板PC、超级本、可穿戴装置(例如，智能手表、智能眼镜、头戴式显示器(HMD))等。例如，HMD可以是戴在头上的显示装置。例如，HMD可以用于实现VR、AR或MR。
例如，无人机可以是无人乘坐但是可以利用无线电控制信号进行飞行的飞行物体。例如，VR装置可以包括在虚拟世界中实现对象或背景的装置。例如，AR装置可以包括用于将虚拟世界的对象或背景连接到现实世界的对象或背景的设备。例如，MR装置可以包括将虚拟世界的对象或背景融合作为现实世界的对象或背景的装置。例如，全息装置可以包括用于通过利用由彼此相遇的两个激光所产生的光的干涉现象记录和再现立体信息来实现360度立体图像(被称为全息)的装置。例如，公共安全装置可以包括用户可以穿戴的视频中继装置或视频装置。例如，MTC装置和IoT装置可以是不需要直接人工干预或操纵的装置。例如，MTC装置和IoT装置可以包括智能仪表、折弯机、温度计、智能灯泡、门锁或各种传感器。例如，医疗装置可以是用于诊断、治疗、减轻、治疗或预防疾病的装置。例如，医疗装置可以是出于诊断、治疗、减轻或矫正损伤或病症的目的而使用的装置。例如，医疗装置可以是出于检查、更换或修改结构或功能的目的而使用的装置。例如，医疗装置可以是出于控制怀孕的目的而使用的装置。例如，医疗装置可以包括医疗装置、外科手术装置、(体外)诊断装置、助听器或外科手术装置等。例如，安全装置可以是为防止可能发生的风险并保持安全而安装的装置。例如，安全装置可以是相机、CCTV、记录仪或黑匣子。例如，金融科技装置可以是提供诸如移动支付这样的金融服务的装置。例如，金融科技装置可以包括支付装置或销售点(POS)。例如，天气/环境装置可以包括用于监视和预测天气/环境的装置。
第一装置9010可以包括含处理器9011的一个或更多个处理器、含存储器9012的至少一个存储器和含收发器9013的至少一个收发器。处理器9011可以执行上述的功能、过程和/或方法。处理器9011可以执行一个或更多个协议。例如，处理器9011可以执行无线接口协议的一层或更多层。存储器9012连接到处理器9011，并且可以存储各种类型的信息和/或指令。收发器9013连接到处理器9011，并且可以被控制以发送和接收无线信号。
第二装置9020可以包括含处理器9021的至少一个处理器、含存储器9022的至少一个存储装置和含收发器9023的至少一个收发器。处理器9011可以执行上述的功能、过程和/或方法。处理器9021可以实现一个或更多个协议。例如，处理器9021可以实现无线接口协议的一层或更多层。存储器9022联接到处理器9021，并且可以存储各种类型的信息和/或指令。收发器9023连接到处理器9021，并且可以被控制以发送和接收无线信号。
存储器9012和/或存储器9022可以联接到处理器9011和/或处理器9021的内部或外部，或者可以通过诸如有线或无线连接这样的各种技术连接到其它处理器。
第一装置9010和/或第二装置9020可以具有不止一根天线。例如，天线9014和/或天线9024可以被配置为发送和接收无线信号。
本公开可以应用于以下领域。
<人工智能(AI)>
人工智能可以是指研究制造人工智能的方法的领域。机器学习可以是指用于定义和解决人工智能中应对的各种问题的研究方法的领域。机器学习被定义为通过稳定的体验来增强任务性能的算法。
人工神经网络(ANN)是用于机器学习的模型。它可以意指具有解决问题能力的包括形成突触网络的人工神经元(节点)的整个模型。人工神经网络可以由不同层中的神经元之间的连接模式、更新模型参数的学习过程以及用于生成输出值的激活函数来定义。
人工神经网络可以包括输入层、输出层以及可选的一个或更多个隐藏层。每一层都包含一个或更多个神经元，并且人工神经网络可以包括将神经元链接到神经元的突触。在人工神经网络中，每个神经元都可以输出通过突触、权重和用于偏置的激活函数的函数值而输入的输入信号。
模型参数是通过学习确定的参数，该学习包括突触连接的加权和神经元的偏转。超级参数意指在学习之前将在机器学习算法中设置的参数，并且包括学习速率、重复次数、最小批处理大小、初始化函数等。
人工神经网络学习的目的可以被看作是确定使损失函数最小化的模型参数。损失函数可以被用作在人工神经网络的学习过程中确定最佳模型参数的指标。
根据学习方法，机器学习可以被分为监督学习、无监督学习和强化学习。
指导学习是学习带有关于给定学习数据的标签的人工神经网络的方法。标签可以意指当学习数据被输入人工神经网络时人工神经网络必须推导的答案(或结果值)。非指导学习可以意指学习不带关于给定学习数据的标签的人工神经网络的方法。强化学习可以意指以下的学习方法：在环境中定义的代理学习选择使每种状态下累积的补偿最大化的行为或动作序列。
被实现为在人工神经网络当中的包括多个隐藏层的深度神经网络(DNN)的机器学习也被称为深度学习，并且深度学习是机器学习的部分。以下，术语“机器学习”包括深度学习。
<机器人>
机器人可以意指按其自身能力自动地处理或操作给定任务的机器。特别地，具有识别环境并执行自决和操作的功能的机器人可以被称为智能机器人。
根据目的和使用领域，可以将机器人分为工业机器人、医疗机器人、家用机器人或军事机器人等。
机器人包括含致动器或马达的驱动单元，以执行诸如移动机器人关节这样的各种物理操作。另外，可移动机器人包括驱动单元中的轮子、制动器、推进器等，并且可以通过驱动单元在地面上行驶或者在空中飞行。
<自动驾驶(自主驾驶)>
术语“自主驾驶”是指自动驾驶技术，并且术语“自动驾驶车辆”是指在没有用户操作或用户最少操作的情况下行驶的车辆。
例如，自动驾驶可以包括用于在行驶时保持车道的技术、诸如自适应巡航控制这样的用于自动控制速度的技术、用于沿着预定路径自动行驶的技术、用于在设置了目的地时自动设置路线的技术。
车辆包括仅具有内燃机的车辆、同时具有内燃机和电动机的混合动力车辆以及仅具有电动机的电动车辆，并且不仅可以包括汽车，还可以包括火车、摩托车等。
此时，自动驾驶车辆可以被视为是具有自动驾驶功能的机器人。
<扩展现实(XR)>
扩展现实一起包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)。VR技术仅提供真实的对象和背景作为CG图像，AR技术提供虚拟地在真实对象图像上制作的CG图像，而MR技术将真实世界中的虚拟对象混合并组合。
MR技术与AR技术的相似之处在于，它同时显示了真实对象和虚拟对象。然而，在AR技术中，虚拟对象被用作对真实对象的补充，而在MR技术中，虚拟对象和真实对象以同等方式被使用。
XR技术可以被应用于头戴式显示器(HMD)、平视显示器(HUD)、移动电话、平板PC、膝上型计算机、台式机、TV、数字标牌等，并且应用XR技术的装置可以被称为XR装置。
图24示出了根据本公开的实施方式的AI装置100。
本公开的上述方法中的至少一种方法和/或设备可以被应用/包括在AI装置中。AI装置100可以被实现为诸如TV、投影仪、移动电话、智能电话、台式计算机、笔记本、数字广播终端、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)、导航装置、平板PC、可穿戴装置、机顶盒(STB)、DMB接收器、无线电、洗衣机、冰箱、台式计算机、数字标牌、机器人、车辆等这样的固定装置或移动装置。
参照图24，UE 100包括通信单元110、输入单元120、学习处理器130、感测单元140、输出单元150、存储器170和处理器180。
通信单元110可以使用有线/无线通信技术将数据发送到诸如AI装置100a至100e或AI服务器200这样的外部装置并且从这些外部装置接收数据。例如，通信单元110可以将传感器信息、用户输入、学习模型、控制信号等发送到外部装置并且从外部装置接收传感器信息、用户输入、学习模型、控制信号等。
通信单元110使用的通信技术包括全球移动通信系统(GSM)、码分多址(CDMA)、长期演进(LTE)、5G、无线LAN(WLAN)、蓝牙、无线电频率识别(RFID)、红外数据协会(IrDA)、紫蜂(ZigBee)和近场通信(NFC)。
输入单元120可以获取各种类型的数据。
此时，输入单元120可以包括用于输入视频信号的相机、用于接收音频信号的麦克风以及从用户接收信息的用户输入单元。这里，相机或麦克风可以被当作传感器，并且从相机或麦克风获得的信号可以被称为感测数据或传感器信息。
输入单元120可以获取当使用用于模型学习的学习数据和学习模型获取输出时将使用的输入数据等。输入单元120可以获得原始输入数据，在这种情况下，处理器180或学习处理器130可以通过预处理输入数据来提取输入特征。
学习处理器130可以学习由使用学习数据的人工神经网络构成的模型。这里，学习的人工神经网络可以被称为学习模型。学习模型可以被用于推断新输入数据而非学习数据的结果值，并且推断值可以被用作确定要执行哪些动作的基础。
此时，学习处理器130可以与AI服务器200的学习处理器240一起执行AI处理。
此时，学习处理器130可以包括在AI装置100中集成或实现的存储器。另选地，可以使用存储器170、直接联接到AI装置100的外部存储器或在外部装置中保持的存储器来实现学习处理器130。
感测单元140可以使用各种传感器来获取AI装置100的内部信息、AI装置100的周围环境信息和用户信息中的至少一条。
感测单元140中所包括的传感器可以包括接近传感器、照度传感器、加速度传感器、磁传感器、陀螺仪传感器、惯性传感器、RGB传感器、IR传感器、指纹识别传感器、超声波传感器、光学传感器、麦克风、激光雷达、雷达。
输出单元150可以生成与视觉信息、听觉信息、触觉信息等相关的输出。
此时，输出单元150可以包括输出视觉信息的显示单元、用于输出听觉信息的扬声器以及用于输出触觉信息的触觉模块。
存储器170可以存储支持AI装置100的各种功能的数据。例如，存储器170可以存储由输入单元120获取的输入数据、学习数据、学习模型、学习历史等。
处理器180可以基于使用数据分析算法或机器学习算法确定或生成的信息来确定AI装置100的至少一个可执行操作。然后，处理器180可以控制AI装置100的组件，以执行所确定的操作。
为此目的，处理器180可以请求、检索、接收或利用学习处理器130或存储器170中的数据，并且可以控制AI装置100的组件以执行至少一个可执行操作当中的预测操作或确定期望的操作。
此时，如果需要链接外部装置以执行所确定的操作，则处理器180可以生成用于控制外部装置的控制信号并且将所生成的控制信号发送到外部装置。
处理器180可以获得用户输入的意图信息，并且基于所获得的意图信息来确定用户需求。
此时，处理器180可以通过使用用于将语音输入转换为文本串语音到文本(STT)引擎或用于获取自然语言的意图信息的自然语言处理(NLP)引擎中的至少一种来获取与用户输入对应的意图信息。
此时，STT引擎或NLP引擎中的至少一个可以被配置为人工神经网络，该人工神经网络中的至少一部分根据机器学习算法被学习。STT引擎和NLP引擎中的至少一个可以是被学习处理器130学习的或者被AI服务器200的学习处理器240学习的引擎，或者可能已经通过它们的分散处理而被学习。
处理器180收集包括AI装置100的操作或用户对该操作的反馈的历史信息，并且将所收集的历史信息存储在存储器170或学习处理器130中，或者该信息可以被发送到诸如AI服务器200这样的外部装置。所收集的历史信息可以被用于更新学习模型。
处理器180可以控制AI装置100的组件中的至少一些，以驱动存储在存储器170中的应用程序。另外，处理器180可以将AI装置100中所包括的组件中的两个或更多个彼此结合地进行操作，以便驱动应用程序。
图25示出了根据本公开的实施方式的AI服务器200。
参照图25，AI服务器200可以是指使用机器学习算法的人工神经网络或者使用被学习的人工神经网络的装置。这里，AI服务器200可以包括用于执行分布式处理的多个服务器，或者可以被定义为5G网络。此时，AI服务器200可以被包括在AI装置100的部分的配置中，并且可以一起执行AI处理的至少一部分。
AI服务器200可以包括通信单元210、存储器230、学习处理器240、处理器260等。
通信单元210可以向诸如AI装置100这样的外部装置发送数据并且从外部装置接收数据。
存储器230可以包括模型存储单元231。模型存储单元231可以存储通过学习处理器240当前正学习或已经学习的模型(或人工神经网络231a)。
学习处理器240可以使用学习数据来训练人工神经网络231a。学习模型可以在其被安装在人工神经网络的AI服务器200上的状态下使用，或者可以通过被加载到诸如AI设备100等这样的外部装置上来使用。
学习模型可以以硬件、软件或硬件和软件的组合实现。如果某些或所有学习模型以软件实现，则构成学习模型的一条或更多条指令可以被存储在存储器230中。
处理器260可以使用学习模型推导新输入数据的结果值，并且基于推导出的结果值来生成响应或控制命令。
图26示出了根据本公开的实施方式的AI系统1。
参照图26，在AI系统1中，AI服务器200、机器人100a、自动驾驶车辆100b、XR设备100c、智能电话100d或家用电器100e中的至少一个连接到云网络10。这里，应用了AI技术的机器人100a、自动驾驶车辆100b、XR设备100c、智能手机100d或家用电器100e可以被称为AI装置100a至100e。
云网络10可以是指形成云计算基础设施的部分或驻留在云计算基础设施中的网络。这里，可以使用3G网络、4G或长期演进(LTE)网络或5G网络来配置云网络10。
即，构成AI系统1的装置100a至100e和200中的每一个可以通过云网络10彼此连接。特别地，装置100a至100e和200中的每一个可以通过基站彼此通信，但是可以在不使用基站的情况下彼此直接通信。
AI服务器200可以包括用于执行AI处理的服务器和用于执行有关大数据的操作的服务器。
AI服务器200连接到构成AI系统1的AI装置(即，机器人100a、自动驾驶车辆100b、XR设备100c、智能电话100d和家用电器100e)中的一个或更多个，并且可以辅助连接的AI装置100a至100e的至少一些AI处理。
此时，AI服务器200可以为了AI装置100a至100e根据机器学习算法训练人工神经网络，并且可以直接存储学习模型或者将学习模型发送至AI装置100a至100e。
此时，AI服务器200从AI装置100a至100e接收输入数据，使用学习模型相对于接收到的输入数据来推断结果值，并且基于所推断的结果值来输出响应或控制命令并且将响应或控制命令发送到AI装置100a至100e。
另选地，AI装置100a至100e可以使用直接学习模型来推断输入数据的结果值，并且基于推断结果来生成响应或控制命令。
下文中，将描述应用了上述技术的AI装置100a至100e的各种实施方式。这里，可以将图26中示出的AI装置100a至100e视为图24中示出的AI装置100的具体实施方式。
<AI+机器人>
机器人100a可以被实现为应用了AI技术的指导机器人、搬运机器人、清洁机器人、可穿戴机器人、娱乐机器人、宠物机器人、无人飞行机器人等。
机器人100a可以包括用于控制操作的机器人控制模块，并且机器人控制模块可以是指在硬件中实现它的软件模块或芯片。
机器人100a可以使用从各种传感器获取的传感器信息来获取机器人100a的状态信息，检测(识别)周围环境和对象，生成地图数据，确定行进路线和行进计划，确定对用户交互的响应或者确定操作。
这里，机器人100a可以使用从激光雷达、雷达和相机当中的至少一个传感器获取的传感器信息来确定行进路线和行进计划。
机器人100a可以使用由至少一个人工神经网络构成的学习模型来执行上述操作。例如，机器人100a可以使用学习模型来识别周围环境和对象，并且可以使用所识别的周围环境信息或对象信息来确定操作。这里，可以直接从机器人100a学习或从诸如AI服务器200这样的外部装置来学习学习模型。
此时，机器人100a可以使用直接学习模型来生成结果以执行操作。然而，机器人100a可以将传感器信息发送到诸如AI服务器200这样的外部装置，并据此接收所生成的结果，由此执行操作。
机器人100a可以使用地图数据、从传感器信息中检测到的对象信息或从外部装置获取的对象信息中的至少一个来确定行进路线和行进计划，并且控制驱动单元以使机器人100a根据所确定的行进路线和行进计划而移动。
地图数据可以包括关于布置在机器人100a在其中移动的空间中的各种对象的对象识别信息。例如，地图数据可以包括关于诸如墙壁和门这样的固定对象以及诸如花盆和桌子这样的可移动对象的对象识别信息。对象识别信息可以包括名称、类型、距离和位置。
另外，机器人100a可以通过基于用户的控制/交互控制驱动单元来执行操作或运行。此时，机器人100a可以获取由于用户的操作或语音而引起的交互的意图信息，基于所获取的意图信息来确定响应，并且执行操作。
<AI+自动驾驶>
自动驾驶车辆100b可以被实现为应用了AI技术的移动机器人、车辆、无人飞行器等。
自动驾驶车辆100b可以包括用于控制自动驾驶功能的自动驾驶控制模块，并且自动驾驶控制模块可以是指软件模块或在硬件中实现软件模块的芯片。自动驾驶控制模块可以作为自动驾驶车辆100b的组件被包括在自动驾驶车辆100b中，但是可以通过单独的硬件连接到自动驾驶车辆100b的外部。
自动驾驶车辆100b可以使用从各种传感器获取的传感器信息来获取自动驾驶车辆100b的状态信息，检测(识别)周围环境和对象，生成地图数据，确定行进路线和行进计划，或者确定操作。
这里，自动驾驶车辆100b可以以与机器人100a相同的方式，使用由诸如激光雷达、雷达和相机这样的传感器中的至少一个获取的传感器信息，以便确定行进路线和行进计划。
特别地，自动驾驶车辆100b可以接收或识别来自外部装置的传感器信息，或者针对视野被遮挡的区域或位置超过一定距离的区域接收从外部装置相对于环境或对象直接识别的信息。
自动驾驶车辆100b可以使用由至少一个人工神经网络构成的学习模型来执行上述操作。例如，自动驾驶车辆100b可以通过使用学习模型来识别周围环境和对象，并且可以通过使用识别到的周围信息或对象信息来确定行进路线。这里，可以直接从自动驾驶车辆100b学习或从诸如AI服务器200这样的外部装置学习学习模型。
此时，自动驾驶车辆100b可以使用直接学习模型来生成结果以执行操作。然而，机器人100a可以将传感器信息发送到诸如AI服务器200这样的外部装置，并据此接收所生成的结果，由此执行操作。
自动驾驶车辆100b可以使用地图数据、从传感器信息中检测到的对象信息或从外部装置获取的对象信息中的至少一个来确定行进路线和行进计划，并且控制驱动单元以使自动驾驶车辆100b根据所确定的行进路线和行进计划而移动。
地图数据可以包括针对设置在自动驾驶车辆100b在其中行驶的空间(例如，道路)中的各种对象的对象识别信息。例如，地图数据可以包括关于诸如路灯、岩石和建筑物这样的固定对象以及诸如车辆和行人这样的可移动对象的对象识别信息。对象识别信息可以包括名称、类型、距离和位置。
另外，自动驾驶车辆100b可以通过基于用户的控制/交互控制驱动单元来执行操作或运行。此时，自动驾驶车辆100b可以获取由于用户的操作或语音而引起的交互的意图信息，基于所获取的意图信息来确定响应，并且执行操作。
<AI+XR>
XR设备100c可以被实现为应用了AI技术的头戴式显示器(HMD)、平视显示器(HUD)、电视、移动电话、智能电话、计算机、可穿戴装置、家用电器、数字标牌、车辆、固定机器人或移动机器人。
XR设备100c可以分析从各种传感器或外部装置获取的三维点云数据或图像数据，以生成三维点的位置数据和属性数据，由此获得关于周围空间或真实对象的信息，渲染要输出的XR对象并且输出所渲染的XR对象。例如，XR设备100c可以允许包括关于所识别对象的附加信息的XR对象对应于所识别对象，以由此被输出。
XR设备100c可以使用由至少一个人工神经网络构成的学习模型来执行上述操作。例如，XR设备100c可以使用学习模型从三维点云数据或图像数据中识别真实对象，并且可以提供与所识别的真实对象对应的信息。这里，可以直接从XR设备100c学习或从诸如AI服务器200这样的外部装置学习学习模型。
此时，XR设备100c可以使用直接学习模型来生成结果以执行操作。然而，机器人100a可以将传感器信息发送到诸如AI服务器200这样的外部装置，并据此接收所生成的结果，以由此执行操作。
<AI+机器人+自动驾驶>
机器人100a可以被实现为应用了AI技术和自动驾驶技术的指导机器人、搬运机器人、清洁机器人、可穿戴机器人、娱乐机器人、宠物机器人、无人飞行机器人等。
应用了AI技术和自动驾驶技术的机器人100a可能意味着具有自动驾驶功能的机器人本身或者与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a。
具有自动驾驶功能的机器人100a可以一齐是指在没有用户控制的情况下根据给定路线自行移动的装置或者自行确定路线并根据所确定的路线移动的装置。
具有自动驾驶功能的机器人100a和自动驾驶车辆100b可以使用同样的感测方法来确定行进路线或行进计划中的至少一个。例如，具有自动驾驶功能的机器人100a和自动驾驶车辆100b可以使用通过激光雷达、雷达和相机感测到的信息来确定行进路线或行进计划中的至少一个。
与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以独立于自动驾驶车辆100b，并且可以与自动驾驶车辆100b内部或外部的自动驾驶功能相关，或者可以执行与已登上自动驾驶车辆的用户关联的操作。
此时，与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以为了自动驾驶车辆100b获取传感器信息，并且将传感器信息提供给自动驾驶车辆100b，或者可以获取传感器信息并生成周围环境信息或对象信息并且将所述信息提供给自动驾驶车辆100b，由此控制或辅助自动驾驶车辆100b的自动驾驶功能。
另选地，与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以监视登上自动驾驶车辆100b的用户，或者可以通过与用户的交互来控制自动驾驶车辆100b的功能。例如，当确定驾驶员处于困倦状态时，机器人100a可以激活自动驾驶车辆100b的自动驾驶功能或者辅助对自动驾驶车辆100b的驱动单元的控制。由机器人100a控制的自动驾驶车辆100b的功能可以不仅包括自动驾驶功能，还包括由自动驾驶车辆100b中设置的导航系统或音频系统所提供的功能。
另选地，与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以在自动驾驶车辆100b外部向自动驾驶车辆100b提供信息或者辅助功能。例如，机器人100a可以将诸如智能信号这样的包括信号信息等的交通信息提供给自动驾驶车辆100b，或者可以与诸如电动车辆的自动充电器这样的自动驾驶车辆100b交互，由此将充电器自动连接到充电孔。
<AI+机器人+XR>
机器人100a可以被实现为应用了AI技术和XR技术的指导机器人、搬运机器人、清洁机器人、可穿戴机器人、娱乐机器人、宠物机器人、无人飞行机器人、无人机等。
应用了XR技术的机器人100a可以是指经历XR图像中的控制/交互的机器人。在这种情况下，机器人100a与XR设备100c分开并且可以彼此紧密相关。
当将在XR图像内被控制/交互的机器人100a从包括相机的传感器获取传感器信息时，机器人100a或XR设备100c可以基于传感器信息生成XR图像并且XR设备100c可以输出所生成的XR图像。机器人100a可以基于通过XR设备100c输入的控制信号或用户的交互进行操作。
例如，用户可以确认与通过诸如XR设备100c这样的外部装置远程紧密相关的机器人100a的视点对应的XR图像，并且通过交互来调节机器人100a的自主行进路线，控制操作或移动，或者检查邻近对象的信息。
<AI+自动驾驶+XR>
自动驾驶车辆100b可以被实现为应用了AI技术和XR技术的移动机器人、车辆、无人飞行器等。
应用了XR技术的自动驾驶车辆100b可以意指具有用于提供XR图像的装置的自动驾驶车辆或将在XR图像中被控制/交互的自动驾驶车辆。特别地，在XR图像内被控制/交互的自动驾驶车辆100b可以与XR设备100c分离并且彼此紧密相关。
具有用于提供XR图像的装置的自动驾驶车辆100b可以从包括相机的传感器获取传感器信息，并且输出基于所获取的传感器信息而生成的XR图像。例如，自动驾驶车辆100b可以包括HUD以输出XR图像，由此向乘客提供与真实对象或屏幕中的对象对应的XR对象。
此时，当XR对象被输出到HUD时，可以输出XR对象的至少一部分，以便与乘客的视线所指向的真实对象交叠。另一方面，当将XR对象输出到设置在自动驾驶车辆100b中的显示器时，可以输出XR对象的至少一部分以便使其与屏幕中的对象交叠。例如，自动驾驶车辆100b可以输出与诸如车道、另一车辆、交通信号灯、交通路标、两轮车、行人、建筑物等这样的对象对应的XR对象。
当将在XR图像内被控制/交互的自动驾驶车辆100b从包括相机的传感器获取传感器信息时，自动驾驶车辆100b或XR设备100c可以基于传感器信息生成XR图像并且XR设备100c可以输出所生成的XR图像。自动驾驶车辆100b可以基于通过诸如XR设备100c这样的外部装置输入的控制信号或用户的交互进行操作。

Claims (15)

1.一种在无线通信系统的控制资源集CORESET中接收信号的方法，该方法由用户设备UE执行，并且包括以下步骤：
接收包括多种发送配置指示符TCI状态的无线电资源控制RRC信号；
接收告知多种TCI状态当中的一种TCI状态的介质访问控制MAC控制元素CE；以及
基于所述TCI状态在所述CORESET中接收信号，
其中，基于所述CORESET为CORESET#0，i)用于在所述CORESET#0中接收物理下行链路控制信道PDCCH的解调参考信号DM-RS天线端口与通过所述TCI状态配置的信道状态信息参考信号CSI-RS准共址，并且ii)由同步信号/物理广播信道块SSB提供所述CSI-RS的准共址-类型D QCL-类型D。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述TCI状态中的每种告知参考信号或SSB。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述QCL-类型D与空间接收参数有关。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述SSB来确定所述CSI-RS的所述QCL-类型D。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述CORESET#0由通过物理广播信道PBCH发送的信息配置。
6.一种用户设备UE，该UE包括：
收发器，该收发器被配置为发送和接收无线信号；以及
处理器，该处理器被配置为与所述收发器相结合地操作，
其中，所述处理器：
接收包括多种发送配置指示符TCI状态的无线电资源控制RRC信号；
接收告知多种TCI状态当中的一种TCI状态的介质访问控制MAC控制元素CE；以及
基于所述TCI状态在控制资源集CORESET中接收信号，
其中，基于所述CORESET为CORESET#0，i)用于在所述CORESET#0中接收物理下行链路控制信道PDCCH的解调参考信号DM-RS天线端口与通过所述TCI状态配置的信道状态信息参考信号CSI-RS准共址，并且ii)由同步信号/物理广播信道块SSB提供所述CSI-RS的准共址-类型D QCL-类型D。
7.根据权利要求6所述的UE，其中，所述TCI状态中的每种告知参考信号或SSB。
8.根据权利要求6所述的UE，其中，所述QCL-类型D与空间接收参数有关。
9.根据权利要求6所述的UE，其中，基于所述SSB来确定所述CSI-RS的所述QCL-类型D。
10.根据权利要求6所述的UE，其中，所述CORESET#0由通过物理广播信道PBCH发送的信息配置。
11.一种无线通信装置的处理器，所述处理器控制所述无线通信装置以：
接收包括多种发送配置指示符TCI状态的无线电资源控制RRC信号，
接收告知多种TCI状态当中的一种TCI状态的介质访问控制MAC控制元素CE；以及
基于所述TCI状态在控制资源集CORESET中接收信号，
其中，基于所述CORESET为CORESET#0，i)用于在所述CORESET#0中接收物理下行链路控制信道PDCCH的解调参考信号DM-RS天线端口与通过所述TCI状态配置的信道状态信息参考信号CSI-RS准共址，并且ii)由同步信号/物理广播信道块SSB提供所述CSI-RS的准共址-类型D QCL-类型D。
12.根据权利要求11所述的处理器，其中，所述TCI状态中的每种告知参考信号或SSB。
13.根据权利要求11所述的处理器，其中，所述QCL-类型D与空间接收参数有关。
14.根据权利要求11所述的处理器，其中，基于所述SSB来确定所述CSI-RS的所述QCL-类型D。
15.根据权利要求11所述的处理器，其中，所述CORESET#0由通过物理广播信道PBCH发送的信息配置。
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