CN111758286B - 在无线通信系统中执行信道估计的方法及其设备 - Google Patents

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Abstract

提出了一种在无线通信系统中执行物理下行链路控制信道(PDCCH)的信道估计的方法。具体地，由终端执行的方法包括以下步骤：向基站发送与信道估计相关的终端能力信息；从所述基站接收关于PDCCH监测时段的信息；以及基于关于PDCCH监测时段的信息来执行信道估计，其中，所述终端能力信息包括关于能够每个PDCCH监测时段执行信道估计的控制信道元素(CCE)的最大数目的信息。

Description

在无线通信系统中执行信道估计的方法及其设备
技术领域
本公开涉及无线通信系统，并且更具体地，涉及报告能够被进行信道估计的控制信道元素(CCE)的最大数目的方法和支持该方法的设备。
背景技术
已经开发出在确保用户的活动的同时提供语音服务的移动通信系统。然而，除了语音之外，移动通信系统的范围已经被扩展到数据服务。由于业务的当前爆发性增长，存在资源的短缺，因此用户需求更高速的服务。因此，需要更高级的移动通信系统。
对下一代移动通信系统的要求需要能够支持适应爆发性数据业务、每个用户的数据速率的显著增加、适应对数目显著增加的连接装置、非常低的端到端时延和高能量效率。为此，研究了诸如双连接性、大规模多输入多输出(MIMO)、带内全双工、非正交多址(NOMA)、支持超宽带和装置联网这样的各种技术。
发明内容
技术问题
本公开提出了报告能够在一个PDCCH监测跨度中被进行信道估计的CCE的最大数目的方法。
本公开要解决的技术问题不受以上提到的技术问题限制，并且本公开所属领域的技术人员可根据以下描述清楚地理解以上未提到的其它技术问题。
技术方案
本公开提出了一种在无线通信系统中执行物理下行链路控制信道(PDCCH)的信道估计的方法。由用户设备(UE)执行的该方法包括以下步骤：向基站发送与信道估计相关的UE能力信息；从所述基站接收针对PDCCH监测跨度的信息；以及基于针对所述PDCCH监测跨度的信息来执行信道估计，其中，所述UE能力信息可以包括针对能够每个PDCCH监测跨度进行信道估计的控制信道元素(CCE)的最大数目的信息。
此外，在本公开的方法中，可以基于所述PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个来确定针对所述CCE的最大数目的信息。
此外，在本公开的方法中，所述CCE的最大数目可以是非交叠CCE的数目。
此外，在本公开的方法中，可以基于服务类型、服务质量(QoS)、服务要求和/或处理时间中的至少一个来确定针对所述CCE的最大数目的信息。
此外，在本公开的方法中，可以基于所述UE的物理下行链路共享信道(PDSCH)处理时间和/或物理上行链路共享信道(PUSCH)准备时间中的至少一个来确定针对所述CCE的最大数目的信息。
此外，在本公开的方法中，可以基于物理下行链路共享信道(PDSCH)或物理上行链路共享信道(PUSCH)的传输块大小、层的数目和/或资源块的数目中的至少一个来确定针对所述CCE的最大数目的信息。
此外，在本公开的方法中，可以基于针对所述CCE的最大数目的信息来配置从所述PDCCH到物理下行链路共享信道(PDSCH)的定时间隙。
此外，本公开的一种在无线通信系统中执行物理下行链路控制信道(PDCCH)的信道估计的用户设备(UE)包括：射频(RF)单元，该RF单元用于发送和接收无线电信号；以及处理器，该处理器在功能上联接到所述RF单元，其中，所述处理器被配置为：向基站发送与信道估计相关的UE能力信息，从所述基站接收针对PDCCH监测跨度的信息，并且基于针对所述PDCCH监测跨度的信息来执行信道估计。所述UE能力信息可以包括针对能够每个PDCCH监测跨度进行信道估计的控制信道元素(CCE)的最大数目的信息。
此外，在本公开的UE中，可以基于所述PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个来确定针对所述CCE的最大数目的信息。
此外，在本公开的UE中，所述CCE的最大数目可以是非交叠CCE的数目。
此外，在本公开的UE中，可以基于服务类型、服务质量(QoS)、服务要求和/或处理时间中的至少一个来确定针对所述CCE的最大数目的信息。
此外，在本公开的UE中，可以基于所述UE的物理下行链路共享信道(PDSCH)处理时间和/或物理上行链路共享信道(PUSCH)准备时间中的至少一个来确定针对所述CCE的最大数目的信息。
此外，可以基于物理下行链路共享信道(PDSCH)或物理上行链路共享信道(PUSCH)的传输块大小、层的数目和/或资源块的数目中的至少一个来确定针对所述CCE的最大数目的信息。
此外，在本公开的UE中，可以基于针对所述CCE的最大数目的信息来配置从所述PDCCH到物理下行链路共享信道(PDSCH)的定时间隙。
有益效果
根据本公开，因为报告了能够在一个PDCCH监测跨度中被进行信道估计的CCE的最大数目，所以能够在各种服务类型中灵活且高效地利用资源。
此外，根据本公开，因为执行更精确的信道估计，所以能够实现低时延和高可靠性的通信系统。
本公开能获得的效果不受以上提到的效果限制，并且本公开所属领域的技术人员根据以下描述可以清楚地理解以上未提到的其它效果。
附图说明
附图被包括进来以提供对本公开的进一步理解并且构成详细说明的一部分，附图例示了本公开的实施方式并且与所述描述一起来解释本公开的原理。
图1是示出可以应用本公开中所提出的方法的AI装置的图。
图2是示出可以应用本公开中所提出的方法的AI服务器的图。
图3是示出可以应用本公开中所提出的方法的AI系统的图。
图4例示了可以应用本公开中提出的方法的NR系统的总体结构的示例。
图5例示了可以应用本公开中提出的方法的无线通信系统中的上行链路帧与下行链路帧之间的关系。
图6例示了NR系统中的帧结构的示例。
图7例示了可以应用本公开中提出的方法的无线通信系统中支持的资源网格的示例。
图8例示了可以应用本公开中提出的方法的每个天线端口和参数集的资源网格的示例。
图9例示了可以应用本公开中提出的方法的自包含结构的示例。
图10是用于描述本公开中提出的UE的操作方法的流程图。
图11是用于描述本公开中提出的基站的操作方法的流程图。
图12例示了适用本公开中提出的方法的无线通信设备的块配置图。
图13例示了根据本公开的实施方式的通信装置的块配置图。
图14例示了可以应用本公开中提出的方法的无线通信设备的RF模块的示例。
图15例示了可以应用本公开中提出的方法的无线通信设备的RF模块的另一示例。
图16是示出了可以应用本公开中提出的方法的信号处理模块的示例的示图。
图17是示出了可以应用本公开中提出的方法的信号处理模块的另一示例的示图。
具体实施方式
现在将详细地参考本公开的实施方式，在附图例示了本公开的实施方式的示例。将连同附图一起公开的详细描述旨在描述本公开的例示性实施方式，而不旨在描述本公开的唯一实施方式。以下的详细描述包括更多细节，以提供对本公开的完全理解。然而，本领域技术人员应该理解，本公开可在没有这些细节的情况下实现。
在一些情况下，为了避免本公开的概念变得模糊，已知结构和装置被省略，或者可基于各个结构和装置的核心功能以框图形式示出。
在本说明书中，基站(BS)具有网络的终端节点的含义，基站通过终端节点与装置通信。在本公开中，如有必要或所需，被描述为由基站执行的特定操作可由基站的上层节点执行。即，显而易见的是，在由包括基站的多个网络节点构成的网络中，为了与装置通信而执行的各种操作可由基站或者基站以外的网络节点来执行。基站(BS)可被诸如固定站、节点B、eNB(演进NodeB)、基站收发系统(BTS)、接入点(AP)、gNB(一般NB)这样的另一个术语代替。另外，该装置可以是固定的或可以具有移动性，并且可被诸如用户设备(UE)、移动站(MS)、用户终端(UT)、移动订户站(MSS)、订户站(SS)、高级移动站(AMS)、无线终端(WT)、机器型通信(MTC)装置、机器对机器(M2M)装置或装置对装置(D2D)装置这样的另一个术语代替。
下文中，下行链路(DL)意指从eNB到UE的通信，而上行链路(UL)意指从UE到eNB的通信。在DL中，发送器可以是eNB的部件，而接收器可以是UE的部件。在UL中，发送器可以是UE的部件，而接收器可以是eNB的部件。
以下描述中所使用的具体术语被提供以帮助理解本公开，并且在不脱离本公开的技术精神的范围的情况下，所述具体术语的使用可被改变为其它形式。
以下技术可以用于诸如码分多址(CDMA)、频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、正交频分多址(OFDMA)、单载波频分多址(SC-FDMA)以及非正交多址(NOMA)这样的各种无线通信系统。CDMA可以使用诸如通用陆地无线电接入(UTRA)或者CDMA2000这样的无线电技术来实现。TDMA可以使用诸如全球移动通信(GSM)/通用分组无线电服务(GPRS)/用于GSM演进的增强数据率(EDGE)这样的无线电技术来实现。OFDMA可以使用诸如电气和电子工程师协会(IEEE)802.11(Wi-Fi)、IEEE 802.16(WiMAX)、IEEE 802.20或者演进型UTRA(E-UTRA)这样的无线电技术来实现。UTRA是通用移动通信系统(UMTS)的一部分。第三代合作伙伴计划(3GPP)长期演进(LTE)是使用演进型UMTS陆地无线电接入(E-UTRA)的演进型UMTS(E-UMTS)的一部分，并且3GPP LTE在下行链路中采用OFDMA而在上行链路中采用SC-FMDA。高级LTE(LTE-A)是3GPP LTE的演进。
本公开的实施方式可以由IEEE 802、3GPP和3GPP2(即，无线电接入系统)中的至少一个中公开的标准文献支持。也就是说，本公开的实施方式的为了清楚地示出本公开的技术精神而未被描述的步骤或者部分可以由所述标准文献支持。此外，该文件中所描述的所有术语都可以通过标准文献来描述。
为了使说明书更清楚，主要描述了3GPP LTE/LTE-A/新RAT(NR)，但是本公开的技术特性不限于此。
下文中，描述了可以应用本说明书中提出的方法的5G使用场景的示例。
5G的三个主要需求领域包括(1)增强型移动宽带(eMBB)领域、(2)大型机器类型通信(mMTC)领域和(3)超可靠低延时通信(URLLC)领域。
一些使用情况可能需要多个区域进行优化，而其它使用情况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情况。
eMBB远远超出了基本的移动互联网访问并且涵盖了大量双向任务、云或增强现实中的媒体和娱乐应用。数据是5G的关键动力之一，并且在5G时代可能没有首先看到专用语音服务。在5G中，预计将使用通信系统简单提供的数据连接来将语音作为应用程序进行处理。业务增加的主要原因包括内容大小的增加和需要高数据传输速率的应用的数目的增加。随着越来越多的装置连接到互联网，流媒体服务(音频和视频)、对话型视频和移动互联网连接将得到更广泛的使用。如此多的应用程序需要始终开启连接以便将实时信息和通知推送给用户。云存储和应用在移动通信平台中突然增加，并且这可以应用于商业和娱乐二者。此外，云存储是拖曳上行链路数据传输速率增长的特殊使用情况。5G还用于云的远程业务。当使用触觉界面时，需要更低的端到端延时，以保持优异的用户体验。娱乐(例如，云游戏和视频流媒体)是增加对移动宽带能力需求的其它关键要素。在包括诸如火车、车辆和飞机这样的高移动性环境中的任何地方，在智能电话和平板计算机中，娱乐是必不可少的。另一种使用情况是增强现实和娱乐信息搜索。在这种情况下，增强现实要求极低的延时和即时的数据量。
此外，最令人期待的5G使用情况之一涉及能够在所有领域(即，mMTC)顺利地连接嵌入式传感器的功能。到2020年，预计潜在IoT装置将达到20.4亿。工业Io T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。
URLLC包括一项新服务，它将通过远程控制主要基础设施和诸如自动驾驶这样的具有超低可靠性/低可用性延时的链路来改变工业。可靠性和延时的水平对于智能电网控制、工业自动化、机器人工程、无人机控制和调整是至关重要的。
更具体地描述了多个使用情况。
5G可以补充光纤到户(FTTH)和基于线缆的宽带(或DOCSIS)作为提供从每秒千兆位到每秒几百兆位评估的流的手段。除了虚拟现实和增强现实之外，这种快速的速度对于交付分辨率为4K或更高(6K、8K或更高)的TV也是必需的。虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用包括沉浸式的体育游戏。特定的应用可能需要特殊的网络配置。例如，在VR游戏的情况下，为了使游戏公司将延时最小化，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。
预计汽车与汽车移动通信的许多使用情况一起将成为5G的重要和新的动力。例如，用于乘客的娱乐同时需要高容量和高移动性移动宽带。这样的原因是，不管其位置和速度如何，未来的用户都将继续期望高质量的连接。汽车领域的另一个使用示例是增强现实仪表板。增强现实仪表板交叠并显示信息，在黑暗中识别物体，并且在驾驶员透过前窗看到的物体上通知驾驶员该物体的距离和移动。将来，无线模块能够实现汽车之间的通信、汽车与所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，伴随行人的装置)之间的信息交换。安全系统指导行为的替代过程，使得驾驶员可以更安全地驾驶，由此减少事故的危险。下一步将是被远程控制或自动驾驶的汽车。这需要不同的自动驾驶车辆之间以及汽车与基础设施之间有非常可靠的、非常快速的通信。将来，自动驾驶汽车可以执行所有驾驶活动，并且驾驶员将专注于交通以外的汽车本身无法识别的事物。自动驾驶车辆的技术要求需要超低延时和超高速度可靠性，使得交通安全性增加至人无法达到的水平。
被提及为智慧社会的智慧城市和智慧家庭将被嵌入作为高密度无线电传感器网络。智能传感器的分布式网络将识别城市或家庭的成本以及节能维护的条件。可以针对每个家庭执行近似的配置。温度传感器、窗户和加热控制器、防盗警报器和家用电器全部都以无线方式连接。这些传感器中的一些通常是低数据传输速率、低能量和低成本的。然而，例如，特定类型的监测装置可能需要实时HD视频。
包括热或气体的能量的消耗和分布是高度分布的，因此需要对分布式传感器网络进行自动控制。智能电网收集信息，并且使用数字信息和通信技术来将这些传感器互连，使得传感器基于信息进行操作。该信息可以包括供应商和消费者的行为，因此智能电网能以高效、可靠、经济、生产可持续和自动化方式改善诸如电力这样的燃料的分发。智能电网可以被认为是延时小的另一传感器网络。
健康部件拥有许多应用程序，这些应用程序可以受益于移动通信。通信系统可以支持远程治疗，从而在远处的地方提供临床治疗。这有助于减少距离的障碍，并且可以改善在偏远农业地区没有连续使用的医疗服务的获取。此外，这用于在重要治疗和紧急状况下挽救生命。基于移动通信的无线电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控和感测。
无线电和移动通信在工业应用领域中变得越来越重要。布线需要高的安装和维护成本。因此，在许多工业领域中，将用可重新配置的无线电链路取代线缆的可能性在许多工业领域中是有吸引力的机会。然而，为了实现这种可能性，需要无线电连接以与线缆的延时、可靠性和能力相似的延时、可靠性和能力进行操作并且简化管理。低延时和低错误概率是对连接到5G的新要求。
物流和货运跟踪是移动通信的重要使用情况，其使得能够使用基于位置的信息系统来跟踪库存和包裹。物流和货运跟踪使用情况通常需要数据速度低，但是需要广的区域和可靠的位置信息。
人工智能(AI)
人工智能意指研究人工智能或能够产生人工智能的方法的领域。机器学习意指限定人工智能领域中处理的各种问题并研究解决这些问题的方法的领域。机器学习也被限定为一种通过对任务的连续体验来提高任务性能的算法。
人工神经网络(ANN)是机器学习中使用的模型，并且被配置有通过突触的组合形成网络的人工神经元(节点)，并且可以意指整个模型都具有解决问题的能力。人工神经网络可以由不同层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限定。
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。每个层都包括一个或更多个神经元。人工神经网络可以包括连接神经元的突触。在人工神经网络中，每个神经元可以输出针对通过突触输入的输入信号、权重和偏置的激活函数的函数值。
模型参数意指通过学习确定的参数，并且包括突触连接的权重和神经元的偏置。此外，超参数意指在机器学习算法中的学习之前需要配置的参数，并且包括学习速率、重复次数、最小部署大小和初始化函数。
可以将人工神经网络的学习对象视为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。
基于学习方法，机器学习可以被分为监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习意指在已经给出用于学习数据的标签的状态下训练人工神经网络的方法。标签可以意指当学习数据被输入到人工神经网络时必须由人工神经网络导出的答案(或结果值)。无监督学习可以意指在尚未给出用于学习数据的标签的状态下训练人工神经网络的方法。强化学习可以意指以下的学习方法：对在环境内限定的代理进行训练以选择使在每种状态下累积的补偿最大化的行为或行为序列。
在人工神经网络当中，被实现为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。深度学习是机器学习的一部分。下文中，机器学习被用作包括深度学习的含义。
机器人
机器人可以意指自动处理给定任务或者基于自主拥有的能力进行操作的机器。特别地，具有用于识别环境并自主地确定和执行操作的功能的机器人可以被称为智能型机器人。
可以基于机器人的使用目的或领域将其分类用于工业、医疗、家庭和军事用途。
机器人包括具有致动器或电机的驱动单元，并且可以执行诸如移动机器人关节这样的各种物理操作。此外，可移动机器人在驱动单元中包括轮子、制动器、推进器等，并且可以通过驱动单元在地面上跑动或者在空中飞行。
自动驾驶(自主驾驶)
自动驾驶是指用于自主驾驶的技术。自动驾驶车辆意指在用户不进行操纵的情况下或通过用户的最少操纵而行驶的车辆。
例如，自动驾驶可以包括所有的用于维持行驶车道的技术、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驾驶的技术、用于在设定了目的地并行驶时自动地配置路径的技术。
车辆包括仅具有内燃发动机的车辆、包括内燃发动机和电动机二者的混合动力车辆以及仅具有电动机的电动车辆，并且除了车辆以外，还可以包括火车、摩托车等。
在这种情况下，自动驾驶车辆可以被认为是具有自动驾驶功能的机器人。
扩展现实(XR)
扩展现实统称为虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)。VR技术仅将真实世界的物体或背景作为CG图像提供。AR技术在实际事物图像上提供了虚拟生成的CG图像。MR技术是一种计算机图形技术，用于将虚拟物体与现实世界混合并组合在一起并提供它们。
MR技术与AR技术的相似之处在于，它显示了真实物体和虚拟物体。然而，在AR技术中，以一种形式使用虚拟物体来补充真实物体。相比之下，与AR技术中不同，在MR技术中，虚拟物体和真实物体被用作相同的角色。
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和数字标牌。已经应用了XR技术的装置可以被称为XR装置。
图1是示出可以应用本公开中所提出的方法的AI装置100的图。
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、用于数字广播的终端、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)、导航仪、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、机器人和车辆这样的固定装置或移动装置。
参照图1，终端100可以包括通信单元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可以使用有线通信技术和无线通信技术将数据发送到诸如其它AI装置100a至100e或AI服务器200这样的外部装置和从所述外部装置接收数据。例如，通信单元110可以将传感器信息、用户输入、学习模型和控制信号发送到外部装置和从外部装置接收传感器信息、用户输入、学习模型和控制信号。
在这种情况下，通信单元110所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)、无线保真(Wi-Fi)、BluetoothTM、射频识别(RFID)、红外数据协会(IrDA)、ZigBee、近场通信(N FC)等。
输入单元120可以获得各种类型的数据。
在这种情况下，输入单元120可以包括用于图像信号输入的相机、用于接收音频信号的麦克风、用于从用户接收信息的用户输入单元等。在这种情况下，相机或麦克风被看作传感器，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。
当使用学习模型获得输出时，输入单元120可以获得用于模型学习的学习数据和要使用的输入数据。输入单元120可以获得未经处理的输入数据。在这种情况下，处理器180或学习处理器130可以通过对输入数据执行预处理来提取输入特征。
可以通过配置有使用学习数据的人工神经网络的模型来训练学习处理器130。在这种情况下，经过训练的人工神经网络可以被称为学习模型。学习模型用于导出新输入数据而非学习数据的结果值。导出的值可以被用作执行给定操作的基础。
在这种情况下，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。
在这种情况下，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得AI装置100的内部信息、AI装置100的周围环境信息或用户信息中的至少一条。
在这种情况下，感测单元140中所包括的传感器包括接近传感器、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、光电传感器、麦克风、激光雷达和雷达。
输出单元150可以生成与视觉感觉、听觉感觉或触觉感觉相关的输出。
在这种情况下，输出单元150可以包括用于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获得的输入数据、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所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。此外，处理器180可以通过控制AI装置100的元件来执行所确定的操作。
为此目的，处理器180可以请求、搜索、接收和使用学习处理器130或存储器170的数据，并且可以控制AI装置100的元件执行至少一个可执行操作当中的预测操作或者被确定为优选的操作。
在这种情况下，如果必须与外部装置关联以执行所确定的操作，则处理器180可以生成用于控制对应外部装置的控制信号，并且将所生成的控制信号发送到对应的外部装置。
处理器180可以获得用于用户输入的意图信息，并且基于所获得的意图信息来发送用户需求。
在这种情况下，处理器180可以使用用于将语音输入转换为文本串的语音到文本(STT)引擎或用于获得自然语言的意图信息的自然语言处理(NLP)引擎中的至少一个来获得与用户输入对应的意图信息。
在这种情况下，STT引擎或NLP引擎中的至少一个的至少一些可以被配置为基于机器学习算法训练的人工神经网络。此外，STT引擎或NLP引擎中的至少一个可能已经经过学习处理器130训练，可能已经经过AI服务器200的学习处理器240训练或者可能已经通过其分布式处理而训练。
处理器180可以收集包括AI装置100的操作内容或用户对操作的反馈的历史信息，可以将该历史信息存储在存储器170或学习处理器130中，或者可以将历史信息发送到诸如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18可以控制AI装置100的元件中的至少一些，以便执行存储在存储器170中的应用程序。此外，处理器180可以组合并驱动AI装置100中所包括的元件中的两个或更多个，以便执行应用程序。
图2是示出可以应用本公开中所提出的方法的AI服务器200的图。
参照图2，AI服务器200可以意指通过使用机器学习算法的人工神经网络训练或者使用经过训练的人工神经网络的装置。在这种情况下，AI服务器200被配置有多个服务器并且可以执行分布式处理，并且可以被限定为5G网络。在这种情况下，AI服务器200可以被包括作为AI装置100的部分配置，并且可以执行AI处理中的至少一些。
AI服务器200可以包括通信单元210、存储器230、学习处理器240和处理器260。
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和从所述外部装置接收数据。
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正被训练或已经经过训练的模型(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。学习模型可以在它已经安装在人工神经网络的AI服务器200上的状态下使用，或者可以安装在诸如AI装置100这样的外部装置上并使用。
学习模型可以被实现为硬件、软件或硬件和软件的组合。如果一些或全部学习模型被实现为软件，则配置学习模型的一个或更多个指令可以被存储在存储器230中。
处理器260可以使用学习模型来导出新输入数据的结果值，并且可以基于导出的结果值来生成响应或控制命令。
图3是示出可以应用本公开中所提出的方法的AI系统1的图。
参照图3，AI系统1通过云网络10连接到AI服务器200、机器人100a、自动驾驶车辆100b、XR装置100c、智能电话100d或家用电器100e中的至少一个。在这种情况下，已经应用了AI技术的机器人100a、自动驾驶车辆100b、XR装置100c、智能电话100d或家用电器100e可以被称为AI装置100a至100e。
云网络10可以配置以下云计算的一部分，或者可以意指存在于以下云计算内的网络。在这种情况下，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，配置AI系统1的装置100a至100e(200)可以通过云网络10互连。特别地，装置100a至100e和200可以通过基站彼此通信，但是可以直接彼此通信，而无需基站的干预。
AI服务器200可以包括用于执行AI处理的服务器和用于对大数据执行计算的服务器。
AI服务器200通过云网络10连接到机器人100a、自动驾驶车辆100b、XR装置100c、智能电话100d或家用电器100e(即，构成AI系统1的AI装置)中的至少一个，并且可以帮助所连接的AI装置100a至100e的AI处理中的至少一些。
在这种情况下，AI服务器200可以取代机器装置100a至100e而基于机器学习算法来训练人工神经网络，可以直接存储学习模型或者可以将学习模型发送到AI装置100a至100e。
在这种情况下，AI服务器200可以从AI装置100a至100e接收输入数据，可以使用学习模型来导出接收到的输入数据的结果值，可以基于导出的结果值来生成响应或控制命令，并且可以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可以使用学习模型来直接导出输入数据的结果值，并且可以基于导出的结果值来生成响应或控制命令。
下文中，描述应用了上述技术的AI装置100a至100e的各种实施方式。在这种情况下，可以将图3中示出的AI装置100a至100e视为图1中示出的AI装置100的详细实施方式。
AI+机器人
AI技术被应用于机器人100a，并且机器人100a可以被实现为引导机器人、运输机器人、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。机器人控制模块可以意指软件模块或者其中已经使用硬件来实现软件模块的芯片。
机器人100a可以获得机器人100a的状态信息，可以检测(识别)周围的环境和物体，可以生成地图数据，可以确定移动路径和行进计划，可以确定对用户交互的响应，或者可以使用从各种类型的传感器获得的传感器信息来确定操作。
在这种情况下，机器人100a可以使用由激光雷达、雷达和相机当中的至少一个传感器获得的传感器信息，以便确定移动路径和行进计划。
机器人100a可以使用配置有至少一个人工神经网络的学习模型来执行以上操作。例如，机器人100a可以使用学习模型来识别周围环境和物体，并且可以使用所识别的周围环境信息或物体信息来确定操作。在这种情况下，学习模型可能已经在机器人100a中经过直接训练，或者可能已经在诸如AI服务器200这样的外部装置中经过训练。
在这种情况下，机器人100a可以使用学习模型来直接生成结果并且执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如AI服务器200这样的外部装置并且接收响应于该传感器信息而生成的结果来执行操作。
机器人100a可以使用地图数据、从传感器信息检测到的物体信息或从外部装置获得的物体信息中的至少一个来确定移动路径和行进计划。机器人100a可以通过控制驱动单元而沿着所确定的移动路径和行进计划行进。
地图数据可以包括针对设置在机器人100a移动的空间中的各种物体的物体识别信息。例如，地图数据可以包括用于诸如墙壁和门这样的固定物体和诸如导流孔和桌子这样的可移动物体。此外，物体识别信息可以包括名称、类型、距离、位置等。
此外，机器人100a可以基于用户的控制/交互控制驱动单元来执行操作或行进。在这种情况下，机器人100a可以根据用户的行为或语音说话来获得交互的意图信息，可以基于所获得的意图信息来确定响应，并且可以执行操作。
AI+自动驾驶
AI技术被应用于自动驾驶车辆100b，并且自动驾驶车辆100b可以被实现为可移动型机器人、车辆、无人飞行主体等。
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。自动驾驶控制模块可以意指软件模块或者已经使用硬件来实现软件模块的芯片。自动驾驶控制模块可以被作为自动驾驶车辆100b的元件包括在自动驾驶车辆100b中，但是可以被配置为自动驾驶车辆100b外部的单独硬件并且连接到自动驾驶车辆100b。
自动驾驶车辆100b可以获得自动驾驶车辆100b的状态信息，可以检测(识别)周围环境和物体，可以生成地图数据，可以确定移动路径和行进计划，或者可以使用从各种类型的传感器获得的传感器信息来确定操作。
在这种情况下，为了确定移动路径和行进计划，如同机器人100a，自动驾驶车辆100b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得的传感器信息。
特别地，自动驾驶车辆100b可以通过从外部装置接收针对其视野被遮挡的区域或者给定距离或更远的区域中的环境或物体的传感器信息来识别环境或物体，或者可以直接从外部装置接收针对环境或物体的识别信息。
自动驾驶车辆100b可以使用配置有至少一个人工神经网络的学习模型来执行以上操作。例如，自动驾驶车辆100b可以使用学习模型来识别周围环境和物体，并且可以使用所识别的周围环境信息或物体信息来确定行进的流程。在这种情况下，学习模型可能已经在自动驾驶车辆100b中经过直接训练，或者可能已经在诸如AI服务器200这样的外部装置中经过训练。
在这种情况下，自动驾驶车辆100b可以使用学习模型来直接生成结果并且执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如AI服务器200这样的外部装置并且接收响应于该传感器信息而生成的结果来执行操作。
自动驾驶车辆100b可以使用地图数据、从传感器信息检测到的物体信息或从外部装置获得的物体信息中的至少一个来确定移动路径和行进计划。自动驾驶车辆100b可以通过控制驱动单元而基于所确定的移动路径和行进计划行进。
地图数据可以包括针对设置在自动驾驶车辆100b行进的空间(例如，道路)中的各种物体的物体识别信息。例如，地图数据可以包括针对诸如路灯、岩石和建筑物等这样的固定物体以及诸如车辆和行人这样的可移动物体的物体识别信息。此外，物体识别信息可以包括名称、类型、距离、位置等。
此外，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者行进。在这种情况下，自动驾驶车辆100b可以根据用户的行为或语音说话来获得交互的意图信息，可以基于所获得的意图信息来确定响应，并且可以执行操作。
AI+XR
AI技术被应用于XR装置100c，并且XR装置100c可以被实现为头戴式显示器、车辆中设置的平视显示器、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、固定型机器人或可移动型机器人。
XR装置100c可以通过分析通过各种传感器或从外部装置获得的三维点云数据或图像数据来生成三维点的位置数据和属性数据，并且可以基于所生成的位置数据和属性数据来获得关于周围空间或真实物体的信息，并且可以通过渲染XR物体来输出XR物体。例如，XR装置100c可以通过使XR物体与对应的所识别的物体对应来输出包括所识别的物体的附加信息的XR物体。
XR装置100c可以使用配置有至少一个人工神经网络的学习模型来执行以上操作。例如，XR装置100c可以使用学习模型来识别三维点云数据或图像数据中的真实物体，并且可以提供与所识别的真实对象对应的信息。在这种情况下，学习模型可能已经在XR装置100c中经过直接训练，或者可能已经在诸如AI服务器200这样的外部装置中经过训练。
在这种情况下，XR装置100c可以使用学习模型来直接生成结果并且执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如AI服务器200这样的外部装置并且接收响应于该传感器信息而生成的结果来执行操作。
AI+机器人+自动驾驶
AI技术和自动驾驶技术被应用于机器人100a，并且机器人100a可以被实现为引导机器人、运输机器人、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。
已经应用了AI技术和自动驾驶技术的机器人100a可以意指具有自动驾驶功能的机器人本身，或者可以意指与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a。
具有自动驾驶功能的机器人100a可以共同地指代在没有用户的控制的情况下沿着给定流程自主地移动或者自主地确定流程并移动的装置。
具有自动驾驶功能的机器人100a和自动驾驶车辆100b可以使用共同感测方法，以便确定移动路径或行进计划中的一个或更多个。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、相机等感测到的信息来确定移动路径或行进计划中的一个或更多个。
与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a与自动驾驶车辆100b分开存在，并且可以执行与自动驾驶车辆100b的内部或外部的自动驾驶功能关联的或者与进入自动驾驶车辆100b的用户关联的操作。
在这种情况下，与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以通过代替自动驾驶车辆100b获得传感器信息并将传感器信息提供给自动驾驶车辆100b，或者通过获得传感器信息，生成周围环境信息或物体信息，并且将周围环境信息或物体信息提供给自动驾驶车辆100b，来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可以通过监测进入自动驾驶车辆100b的用户或者通过与用户的交互来控制自动驾驶车辆100b的功能。例如，如果确定驾驶员处于困倦状态，则机器人100a可以激活自动驾驶车辆100b的自动驾驶功能或者辅助控制自动驾驶车辆100b的驱动单元。在这种情况下，除了简单的自动驾驶功能之外，由机器人100a控制的自动驾驶车辆100b的功能可以包括由设置在自动驾驶车辆100b内的导航系统或音频系统提供的功能。
另选地，与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以向自动驾驶车辆100b提供信息，或者可以辅助自动驾驶车辆100b外部的功能。例如，机器人100a可以向自动驾驶车辆100b提供包括信号信息的交通信息，如智能交通灯中一样，并且可以通过与自动驾驶车辆100b的交互而将充电器自动连接到充注入口，如电动车辆的自动充电器中一样。
AI+机器人+XR
AI技术和XR技术被应用于机器人100a，并且机器人100a可以被实现为引导机器人、运输机器人、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、飞行器等。
已经应用XR技术的机器人100a可以意指机器人，即，XR图像内的控制/交互的目标。在这种情况下，机器人100a不同于XR装置100c，并且它们可以彼此结合地操作。
当机器人100a(即，XR图像内的控制/交互的目标)从包括相机的传感器获得传感器信息时，机器人100a或XR装置100c可以基于传感器信息生成XR图像，并且XR装置100c可以输出所生成的XR图像。此外，机器人100a可以基于通过XR装置100c接收的控制信号或用户的交互进行操作。
例如，用户可以在机器人100a的通过诸如XR装置100c这样的外部装置结合进行远程操作的定时识别对应的XR图像，可以通过交互来调整机器人100a的自动驾驶路径，可以控制操作或驾驶，或者可以识别周围物体的信息。
AI+自动驾驶+XR
AI技术和XR技术被应用于自动驾驶车辆100b，并且自动驾驶车辆100b可以被实现为可移动型机器人、车辆、无人飞行主体等。
已经应用了XR技术的自动驾驶车辆100b可以意指配备有用于提供XR图像的装置的自动驾驶车辆或者作为XR图像内的控制/交互的目标的自动驾驶车辆。特别地，自动驾驶车辆100b(即，XR图像内的控制/交互的目标)不同于XR装置100c，并且它们可以彼此结合地操作。
配备有用于提供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得传感器信息，并且可以输出基于所获得的传感器信息而生成的XR图像。例如，自动驾驶车辆100b包括HUD，并且可以通过输出XR图像向乘客提供与真实物体或屏幕内的物体对应的XR对象。
在这种情况下，当将XR对象输出到HUD时，可以输出XR对象中的至少一些，使其与乘客视线所指向的真实物体交叠。相反，当将XR对象显示在自动驾驶车辆100b内包括的显示器上时，可以输出XR对象中的至少一些，使得它与屏幕内的物体交叠。例如，自动驾驶车辆100b可以输出与诸如车道、另一车辆、交通灯、路标、两轮车、行人和建筑物这样的物体对应的XR对象。
当自动驾驶车辆100b(即，XR图像内的控制/交互的目标)从包括相机的传感器获得传感器信息时，自动驾驶车辆100b或XR装置100c可以基于传感器信息生成XR图像。XR装置100c可以输出所生成的XR图像。此外，自动驾驶车辆100b可以基于通过诸如XR装置100c这样的外部装置接收的控制信号或者用户的交互进行操作。
随着智能电话和IoT(物联网)终端正迅速普及，通过通信网络交换的信息量正在增加。结果，需要考虑与传统通信系统(或传统无线电接入技术)(例如，增强型移动宽带通信)相比可以为更多用户提供更快速服务的下一代无线接入技术。
为此目的，正在讨论考虑通过连接大量装置和对象来提供服务的机器型通信(MTC)的通信系统的设计。还在讨论考虑可靠性和/或对时延敏感的多个服务(一个服务)和/或用户设备的通信系统(例如，超可靠和低时延通信，URLLC)的多用户。
下文中，在本公开中，为了便于描述，下一代无线电接入技术被称为NR(新RAT)，并且应用NR的无线电通信系统被称为NR系统。
术语的定义
eLTE eNB：eLTE eNB是支持与EPC和NGC连接的eNB的演进。
gNB：除了与NGC的连接之外还支持NR的节点。
新RAN：支持NR或E-UTRA或与NGC通过接口的连接的无线电接入网络。
网络切片：网络切片是由运营商创建的网络，被定制用于提供针对需要特定要求连同端到端范围的特定市场场景的优化的解决方案。
网络功能：网络功能是具有明确定义的外部接口和明确定义的功能行为的网络基础设施内的逻辑节点。
NG-C：用于新RAN和NGC之间的NG2参考点的控制平面接口。
NG-U：用于新RAN和NGC之间的NG3参考点的用户平面接口。
非独立NR：其中gNB需要LTE eNB作为锚点与EPC进行控制平面连接或者需要eLTEeNB作为锚点与NGC进行控制平面连接的部署配置。
非独立E-UTRA：eLTE eNB需要gNB作为锚点与NGC进行控制平面连接的部署配置。
用户平面网关：NG-U接口的终点。
系统概述
图4例示了可以应用本公开中提出的方法的NR系统的总体结构的示例。
参照图4，NG-RAN配置有NG-RA用户平面(新AS子层/PDCP/RLC/MAC/PHY)和为用户设备(UE)提供控制平面(RRC)协议末端的gNB。
gNB通过Xn接口互连。
gNB还通过NG接口连接到NGC。
更具体地，gNB通过N2接口连接到接入和移动管理功能(AMF)并且通过N3接口连接到用户平面功能(UPF)。
新Rat(NR)参数集和帧结构
在NR系统中，能支持多个参数集。可以通过子载波间隔和CP(循环前缀)开销来定义参数集。可以通过将基本子载波间隔缩放成整数N(或μ)来导出多个子载波之间的间隔。另外，尽管假定非常小的子载波间隔不被用于非常高的子载波频率，但是可以独立于频带来选择要使用的参数集。
另外，在NR系统中，能支持依据多个参数集的各种帧结构。
下文中，将描述可以在NR系统中考虑的正交频分复用(OFDM)参数集和帧结构。
可以如表1中地定义NR系统中支持的多个OFDM参数集。
[表1]
μ Δf＝2μ·15[kHz] 循环前缀
0 15 正常
1 30 正常
2 60 正常、扩展
3 120 正常
4 240 正常
关于NR系统中的帧结构，时域中各个字段的大小被表示为时间单元Ts＝1/(Δfmax·Nf)的倍数。在这种情况下，Δfmax＝480·103且Nf＝4096。DL和UL发送被配置为具有区间Tf＝(ΔfmaxNf/100)·Ts＝10ms的无线电帧。无线电帧由十个子帧构成，各个子帧都具有区间Tsf＝(ΔfmaxNr/1000)·Ts＝1ms。在这种情况下，可以存在一组UL帧和一组DL帧。
图5例示了可以应用本公开中提出的方法的无线通信系统中的上行链路帧与下行链路帧之间的关系。
如图5中例示的，从用户设备(UE)发送的上行链路帧号i应当在对应UE处的对应下行链路帧开始之前TTA＝NTATs开始。
关于参数集μ，在子帧内按递增顺序将时隙进行编号并且在无线电帧内按递增顺序将时隙进行编号。一个时隙由个连续OFDM符号组成，并且是根据所使用的参数集和时隙配置来确定的。子帧中的时隙的开始与同一子帧中的OFDM符号的开始对准。
并非所有UE都能够同时发送和接收，并且这意指并非下行链路时隙或上行链路时隙中的所有OFDM符号都是可供使用的。
表2表示在正常CP中每个时隙的OFDM符号的数目每个无线电帧的时隙的数目和每个子帧的时隙的数目表3表示在扩展CP中每个时隙的OFDM符号的数目、每个无线电帧的时隙的数目和每个子帧的时隙的数目。
[表2]
[表3]
图6例示了NR系统中的帧结构的示例。图6仅仅是为了方便说明，并没有限制本公开的范围。
在表3中，在μ＝2的情况下，即，作为其中子载波间隔(SCS)为60kHz的示例，一个子帧(或帧)可以包括参照表2的四个时隙和例如图3中示出的一个子帧＝{1,2,4}个时隙，可以如表2中一样定义在一个子帧中可以包括的时隙的数目。
另外，小时隙可以由2个、4个或7个符号组成，或者可以由更多或更少的符号组成。
关于NR系统中的物理资源，可以考虑天线端口、资源网格、资源元素、资源块、载波部分等。
下文中，更详细地描述在NR系统中可以考虑的以上物理资源。
首先，关于天线端口，天线端口被定义为使得传达天线端口上的符号的信道可以根据传达同一天线端口上的另一符号的信道导出。当传达一个天线端口上的符号的信道的大规模特性可以根据传达另一天线端口上的符号的信道导出时，这两个天线端口可以被视为处于准共址或准协同定位(QL/QCL)关系。在这种情况下，大规模特性可以包括延迟扩展、多普勒扩展、频移、平均接收功率和接收定时中的至少一个。
图7例示了可以应用本公开中提出的方法的无线通信系统中支持的资源网格的示例。
参照图7，资源网格由频域上的个子载波组成，每个子帧由14·2μ个OFDM符号组成，但是本发明不限于此。
在NR系统中，用由个子载波和个OFDM符号组成的一个或更多个资源网格描述发送信号，其中， 表示最大发送带宽，并且不仅在参数集之间而且在上行链路和下行链路之间改变。
在这种情况下，如图8中例示的，可以每个参数集μ和天线端口p配置一个资源网格。
图8例示了可以应用本公开中提出的方法的每个天线端口和参数集的资源网格的示例。
针对参数集μ和天线端口p的资源网格的每个元素被称为资源元素并且被用索引对唯一地标识，其中，是频域中的索引，并且是指子帧中符号的位置。索引对用于表示时隙中的资源元素，其中，
针对参数集μ和天线端口p的资源元素对应于复数值当没有混淆的风险时或者当没有指定特定的天线端口或参数集时，索引p和μ可以被丢弃，结果，复数值可能为或
另外，物理资源块被定义为频域中的个连续子载波。
点A用作资源块网格的公共参考点，并且可以如下地获得。
-用于PCell下行链路的offsetToPointA表示点A与和供UE用于初始小区选择的SS/PBCH块交叠的最低资源块的最低子载波之间的频率偏移，并且在假定15kHz子载波间隔用于FR1并且60kHz子载波间隔用于FR2的情况下以资源块为单元进行表达。
-absoluteFrequencyPointA表示以绝对射频信道号(ARFCN)表示的点A的频率位置。
对于子载波间隔配置μ，公共资源块在频域中被从0开始向上编号。
用于子载波间隔配置μ的公共资源块0的子载波0的中心与“点A”重合。可以用下式1给出频域中的公共资源块数目和针对子载波间隔配置μ的资源元素(k,l)。
[式1]
在这种情况下，可以相对于点A定义k，使得k＝0对应于以点为中心的子载波。在带宽部分(BWP)内定义物理资源块并且从0到进行编号，其中，i是BWP的编号。可以用下式2给出BWP i中的物理资源块nPRB与公共资源块nCRB之间的关系。
[式2]
在这种情况下，可以是BWP相对于公共资源块0开始的公共资源块。
自包含结构
在NR系统中考虑的时分双工(TDD)结构是其中在一个时隙(或子帧)中处理上行链路(UL)和下行链路(DL)二者的结构。该结构是为了使TDD系统中数据发送的时延最小化，并且可以被称为自包含结构或自包含时隙。
图9例示了可以应用本公开中提出的方法的自包含结构的示例。图9仅仅是为了方便说明，并没有限制本公开的范围。
参照图9，如在传统LTE中一样，假定一个传输单元(例如，时隙、子帧)由14个正交频分复用(OFDM)符号组成。
在图9中，区域902意指下行链路控制区域，并且区域904意指上行链路控制区域。另外，除了区域902和区域904之外的区域(即，没有单独指示的区域)可以被用于发送下行链路数据或上行链路数据。
即，可以在一个子包含时隙中发送上行控制信息和下行控制信息。另一方面，在数据的情况下，在一个自包含时隙中发送上行链路数据或下行链路数据。
当使用图9中例示的结构时，在一个自包含时隙中，可以依次进行下行链路发送和上行链路发送，并且可以执行下行链路数据发送和上行链路ACK/NACK接收。
结果，如果在数据发送中发生错误，则可以减少在重新发送数据之前所需的时间。因此，可以使与数据传送相关的时延最小化。
在图9中例示的自包含时隙结构中，基站(例如，eNodeB、eNB、gNB)和/或用户设备(UE)(例如，终端)需要用于将发送模式转换成接收模式的处理或者用于将接收模式转换成发送模式的处理的时间间隙。关于时间间隙，如果在自包含时隙中进行下行链路发送之后执行上行链路发送，则一些OFDM符号可以被配置为保护时段(GP)。
用于接收控制信息的UE过程
如果UE被配置有SCG，则UE可能需要向除了Type0/0A/2-PDCCH CSS集合中的PDCCH监测之外的MCG和SCG二者应用在预定义规范(例如，3GPP TS 38.213)中描述的过程。在这种情况下，UE不需要向SCG应用根据预定义规范(例如，3GPP TS 38.213)的过程。
如果向MCG应用该过程，则该段中的术语“一个辅小区”、“多个辅小区”、“一个服务小区”和“多个服务小区”可以分别意指属于MCG的一个辅小区、多个辅小区、一个服务小区和多个服务小区。
和/或，如果向SCG应用该过程，则该段中的术语“一个辅小区”、“多个辅小区”、“一个服务小区”和“多个服务小区”可以分别意指属于SCG的一个辅小区、多个辅小区(除了PSCell之外)、一个服务小区和多个服务小区。在该段中，术语“主小区”可以意指SCG的PSCell。
如果UE的监测意指基于受监测的DCI格式对每个PDCCH候选进行解码，则UE可以基于对应的搜索空间集合来监测被配置为PDCCH监测的每个激活的服务小区上的活动DL BWP上的一个或更多个CORESET中的PDCCH候选集合。
如果UE在时隙中接收到用于PDCCH候选监测的SIB1中的ssb-PositionsInBurst而未接收到用于服务小区的ServingCellConfigCommon中的ssb-PositionsInBurst并且UE没有监测Type0-PDCCH CSS集合中的PDCCH候选并且用于PDCCH候选的至少一个RE与对应于通过SIB1的ssb-PositionsInBurst提供的SS/PBCH块索引的至少一个RE交叠，则UE可能不需要监测PDCCH候选。
和/或，如果UE接收到服务小区的ServingCellConfigCommo中的ssb-PositionsInBurst并且UE没有监测到Type0-PDCCH CSS集合中的PDCCH候选并且用于PDCCH候选的至少一个RE与对应于通过ServingCellConfigCommon的ssb-PositionsInBurst提供的SS/PBCH块索引的至少一个RE交叠，则UE可能不需要监测PDCCH候选。
和/或，如果UE基于预定义规范(例如，3GPP TS 38.213)中描述的过程来监测服务小区中所配置的Type0-PDCCH CSS的PDCCH候选，则UE可以假定在用于监测服务小区上的PDCCH候选的RE中不发送SS/PBCH块。
和/或，如果服务小区上的PDCCH候选的至少一个RE与lte-CRS-ToMatchAround的至少一个RE交叠，则UE可能不需要监测PDCCH候选。
如果UE将大于4个服务小区的载波聚合能力指示为UE-NR能力，则UE可以包括关于为了在四个或更多个小区内进行载波聚合而配置UE时UE-NR能力中的可以由UE每个时隙监测的PDCCH候选的最大数目的指示。如果没有为了NR-DC操作而配置UE，则UE可以确定与个下行链路小区对应的每个时隙监测PDCCH候选的最大数目的能力。
在这种情况下，如果UE不提供pdcch-BlindDetectionCA，则可以是所配置的下行链路小区的最大数目。如若不然，可以是pdcch-BlindDetectionCA的值。
如果为了NR-DC操作而配置UE，则UE可以确定针对与在其中通过pdcch-BlindDetectionMCG提供的MCG的个下行链路小区对应的每个时隙监测PDCCH候选的最大数目的能力，并且可以确定针对在其中通过pdcch-BlindDetectionSCG提供的SCG的个下行链路小区对应的每个时隙监测PDCCH候选的最大数目的能力。如果为了在四个或更多个小区内进行载波聚合而配置UE并且为了NR-DC操作而配置UE，则当针对小区组配置UE时，UE可以预计它将不监测每个时隙的比根据的对应值导出的最大数目大的PDCCH候选的数目。
当为了NR-DC操作而将UE配置为MCG和SCG二者中的总数为的下行链路小区时，UE可以预计将在pdcch-BlindDetectionMCG和pdcch-BlindDetectionSCG中提供满足以下的值。
-如果UE报告pdcch-BlindDetectionCA，则pdcch-BlindDetectionMCG+pdcch-BlindDetectionSCG<＝pdcch-BlindDetectionCA或者
-如果UE没有报告pdcch-BlindDetectionCA，则
如果为了NR-DC操作而配置UE，则UE可以分别通过pdcch-BlindDetectionMCG-UE和pdcch-BlindDetectionSCG-UE指示pdcch-BlindDetectionMCG和pdcch-BlindDetectionSCG的最大值。如果UE报告pdcch-BlindDetectionCA，则
-pdcch-BlindDetectionMCG-UE或pdcch-BlindDetectionSCG-UE的值范围为[1,...,pdcch-BlindDetectionCA-1]，
-pdcch-BlindDetectionMCG-UE+pdcch-BlindDetectionSCG-UE>＝pdcch-BlindDetectionCA。
如若不然，如果是如在预定义规范(例如，3GPP TS 38.133)中描述的可以在MCG和SCG二者中配置的下行链路小区的最大数目，则
-pdcch-BlindDetectionMCG-UE或pdcch-BlindDetectionSCG-UE的值范围为[1,2,3]，
-
用于确定物理下行链路控制信道分配的UE过程
将由UE监测的PDCCH候选集合可以被定义为PDCCH搜索空间集合。搜索空间集合可以是CSS集合或USS集合。UE可以监测以下搜索空间集合中的一个或更多个中的PDCCH候选。
-具有通过MIB中的pdcch-ConfigSIB1或者通过PDCCH-ConfigCommon的searchSpaceSIB1或者通过MCG的主小区中的SI-RNTI加扰的CRC的DCI格式下的通过PDCCH-ConfigCommon的searchSpaceZero配置的Type0-PDCCH CSS集合，
-具有通过MCG的主小区中的SI-RNTI加扰的CRC的DCI格式下的通过PDCCH-ConfigCommon的searchSpaceOtherSystemInformation配置的Type0A-PDCCH CSS集合，
-具有通过主小区的RA-RNTI或TC-RNTI加扰的CRC的DCI格式下的通过PDCCH-ConfigCommon的ra-SearchSpace配置的Type1-PDCCH CSS集合，
-具有通过MCG的主小区中的P-RNTI加扰的CRC的DCI格式下的通过PDCCH-ConfigCommon的pagingSearchSpace配置的Type2-PDCCH CSS集合，
-相对于具有通过INT-RNTI、SFI-RNTI、TPC-PUSCH-RNTI、TPC-PUCCH-RNTI或TPC-SRS-RNTI和通过仅针对主小区的C-RNTI、MCS-C-RNTI或CS-RNTI加扰的CRC的DCI格式的被配置为PDCCH-Config as searchSpaceType＝common中的SearchSpace的Type3-PDCCH CSS集合，以及
-相对于具有通过C-RNTI、MCS-C-RNTI、SP-CSI-RNTI或CS-RNTI加扰的CRC的DCI格式的通过PDCCH-Config as searchSpaceType＝UE-Specific中的SearchSpace配置的USS集合。
在DL BWP的情况下，如果没有向UE提供通过PDCCH-ConfigCommon配置的Type0-PDCCH CSS的searchSpace-SIB1，则UE可以不监测在DL BWP上配置的Type0-PDCCH CSS的PDCCH候选。可以通过表4中给出的每个CCE聚合等级的PDCCH候选的数目和CCE聚合等级来定义Type0-PDCCH CSS集合。如果活动DL BWP和初始DL BWP具有相同的SCS和相同的CP长度，并且活动DL BWP包括具有索引0的CORESET的所有RB或者活动DL BWP为初始DL BWP，则通过Type0-PDCCH CSS集合配置的CORESET可以具有CORESET索引0，并且Type0-PDCCH CSS集合可以具有搜索空间集合索引0。
在DL BWP的情况下，如果没有向UE提供针对Type0A-PDCCH CSS集合的searchSpaceOtherSystemInformation，则UE可以不监测用于在DL BWP中配置的Type0A-PDCCH CSS的PDCCH。可以在表4中给出针对Type0A-PDCCH CSS集合的CCE聚合等级和每个CCE聚合等级的PDCCH候选的数目。
在DL BWP和Type1-PDCCH CSS集合的情况下，可以通过ra-SearchSpace向UE提供针对搜索空间的配置。如果没有向UE提供Type3-PDCCH CSS集合或USS并且UE接收到C-RNTI，则UE可以监测DCI格式0_0和DCI格式1_0下的PDCCH候选连同Type1-PDCCH CSS集合中的通过C-RNTI加扰的CRC。
如果没有向UE提供针对Type2-PDCCH CSS集合的pagingSearchSpace，则UE可以不监测用于在DL BWP中配置的Type2-PDCCH CSS的PDCCH。针对Type2-PDCCH CSS集合的CCE聚合等级和每个CCE聚合等级的PDCCH候选的数目可以与表4相同。
如果向UE提供针对Type0/0A/2-PDCCH CSS集合的PDCCH-ConfigCommon的searchSpaceID中的值0，则UE可以确定如在预定义规范(例如，3GPP TS 38.213)中描述的Type0/0A/2-PDCCH CSS集合的PDCCH候选的监测定时。在具有通过C-RNTI加扰的CRC的DCI格式的情况下，UE可以仅在与SS/PBCH块相关的监测定时监测对应的PDCCH候选。
如果UE监测具有通过C-RNTI加扰的CRC的DCI格式下的PDCCH候选，并且向UE提供相对于Type0/0A/2-PDCCH CSS集合的PDCCH-ConfigCommon的searchSpaceID的非0值，则UE可以基于与searchSpaceID的值关联的搜索空间集合来确定Type0/0A/2-PDCCH CSS集合的PDCCH候选的监测时机。
当与通过MIB中的pdcch-ConfigSIB1配置的CORESET的PDCCH接收和对应的PDSCH接收相关的DM-RS天线端口与对应SS/PBCH块具有关于平均增益、QCL-TypeA和QCL-TypeD属性的准共址关系并且应用预定义规范(例如，3GPP TS38.214)时，UE可以假定是否不在CORESET中向UE提供指示用于PDCCH接收的DM-RS天线端口的准共址信息的TCI状态。DM-RS加扰序列初始化的值可以是小区ID。可以由MIB通过subCarrierSpacingCommon提供SCS。
如果用于监测Type1-PDCCH CSS集合中的PDCCH的DM-RS不具有与用于监测针对同一频带中的单个小区操作或载波聚合操作的Type0/0A/2/3-PDCCH CSS集合或USS集合中的PDCCH的DM-RS相同的QCL-TypeD特性，则UE可以预计它将不监测Type0/0A/2/3-PDCCH CSS集合或USS集合中的PDCCH。如果PDCCH或相关PDSCH与至少一个符号中的PDCCH交叠，则UE可以监测Type1-PDCCH CSS集合中的PDCCH或者将其作为相关PDSCH监测。
如果向UE提供一个或更多个搜索空间集合以及基于searchSpaceZero、searchSpaceSIB1、searchSpaceOtherSystemInformation、pageingSearchSpace和ra-SearchSpace中的对应一个或更多个的C-RNTI、MCS-C-RNTI或CS-RNTI，则UE可以基于时隙内的通过一个或更多个搜索空间集合中的C-RNTI、MCS-C-RNTI或CS-RNTI加扰的CRC来监测DCI格式0_0和DCI格式1_0下的PDCCH候选。在这种情况下，UE可以基于通过SI-RNTI、RA-RNTI或P-RNTI加扰的CRC监测至少DCI格式0_0或DCI格式1_0下的PDCCH候选。
如果UE设置有一个或更多个搜索空间集合以及基于通过PDCCH-Config配置的earchSpaceZero、searchSpaceSIB1、searchSpaceOtherSystemInformation、pagingSearchSpace、ra-SearchSpace或CSS集合中的对应一个或更多个的SI-RNTI、P-RNTI、RA-RNTI、SFI-RNTI、INT-RNTI、TPC-PUSCH-RNTI、TPC-PUCCH-RNTI或TPC-SRS-RNTI，则UE可以预计它将不相对于RNTI中的一个每个时隙根据具有通过RNTI加扰的CRC的一个或更多个DCI格式来处理信息。
表4例示了通过searchSpace-SIB1配置的CSS集合的CCE聚合等级和每个CCE聚合等级的PDCCH候选的最大数目。
[表4]
CCE聚合等级 候选的数目
4 4
8 2
16 1
如果monitoringSymbolsWithinSlot指示UE必须监测相对于UE的所有时隙中的最多相同3个连续符号的子集中的PDCCH，则在该子集在第三个符号之后包括至少一个符号时，UE可以预计该子集将不被配置为除了15kHz之外的PDCCH SCS。
UE可以预计将不提供使得PDCCH候选能够被映射到不同时隙的符号的CORESET的第一个符号和多个连续符号。
UE可以不预计在比CORESET持续时间少的通过非0的符号数分开的同一CORESET中的活动DL BWP上的同一搜索空间集合或另一搜索空间集合的两个PDCCH监测时机。
UE可以根据时隙内的PDCCH监测跨度、PDCCH监测偏移和PDCCH监测图案来确定活动DL BWP上的PDCCH监测时机。相对于搜索空间集合S，如果则UE可以确定在编号为nf的帧中的编号为的时隙中存在PDCCH监测时机。UE可以从时隙开始相对于连续时隙s监测搜索空间集合S的PDCCH候选，并且可以不相对于ks-Ts个连续时隙监测搜索空间集合S的PDCCH候选。
可以通过针对CCE聚合等级L的PDCCH候选集合来定义CCE聚合等级L∈{1，2，4，8，16}的USS。
如果UE被配置有针对服务小区的CrossCarrierSchedulingConfig，则载波指示符字段值可以对应于由CrossCarrierSchedulingConfig指示的值。
如果UE没有被配置有相对于其中UE监测USS中的PDCCH候选的服务小区的活动DLBWP的载波指示符字段，则UE可以在没有载波指示符字段的情况下监测PDCCH候选。如果UE被配置有相对于其中UE监测USS中的PDCCH候选的服务小区的活动DL BWP的载波指示符字段，则UE可以使用载波指示符字段来监测PDCCH候选。
如果UE被配置为使用与另一服务小区中的辅小区对应的载波指示符字段来监测PDCCH候选，则UE可以预计它将不监测辅小区的活动DL BWP中的PDCCH候选。相对于UE在其中监测PDCCH候选的服务小区的活动DL BWP，UE可以监测针对至少同一服务小区的PDCCH候选。
UE可以预计它将监测包括基于每个服务小区通过C-RNTI加扰的CRC的最多三个DCI格式的最大大小为4个DCI格式的PDCCH候选。UE可以基于在针对对应的活动DL BWP的每个搜索空间集合中的所配置的多个PDCCH候选对每个服务小区的DCI格式的多个大小进行计数。
在服务小区nCI的活动DL BWP的CORESETp中，可以不为了使用CCE集合进行监测而对搜索空间集合sj的具有索引的PDCCH候选进行计数。如果存在搜索空间集合si＜sj的具有索引的PDCCH候选或者存在具有索引且的PDCCH候选，则PDCCH候选可以具有相同加扰，并且在使用同一CCE集合的服务小区nCI的活动DL BWP的CORESETp中，与PDCCH候选对应的DCI格式可以具有相同的大小。如若不然，可以为了进行监测而对具有索引的PDCCH候选进行计数。
表5提供了出于用单个服务小区进行操作的目的每个时隙用于UE的相对于具有SCS配置μ的DL BWP的受监测PDCCH候选的最大数目
表5例示了对于单个服务小区的相对于具有SCS配置μ∈{0，1，2，3}的DL BWP的每个时隙受监测的PDCCH候选的最大数目
[表5]
表6可以提供对于使用其中UE预计每个时隙监测对应的PDCCH候选以用单个服务小区进行操作的SCS配置μ的DL BWP的非交叠CCE的最大数目
如果CCE对应于不同的CORESET索引或用于接收每个PDCCH候选的第一个不同符号，则PDCCH候选的CCE可以不交叠。
表6例示了对于单个服务小区的相对于具有SCS配置μ∈{0，1，2，3}的DL BWP的每个时隙不交叠的CCE的最大数目
[表6]
如果UE被配置有包括具有SCS配置μ的DL BWP的个下行链路小区(在这种情况下，)，则UE可能不需要相对于调度小区的活动DL BWP上的每个被调度小区监测个或更多个PDCCH候选或个或更多个非交叠CCE。
如果UE被配置有包括具有SCS配置μ的DL BWP的个下行链路小区(在这种情况下，)，则启用小区的DL BWP是启用小区的活动DL BWP，并且禁用小区的DL BWP是具有通过禁用小区的firstActiveDownlinkBWP-Id提供的索引的DL BWP，则UE可能不需要在来自个下行链路小区中的被调度小区的活动DL BWP上每个时隙监测个或更多个PDCCH候选或者个或更多个非交叠CCE。
相对于每个被调度小区，UE可能不需要在被调度小区的具有SCS配置μ的活动DLBWP上每个时隙监测个或更多个PDCCH候选或者个或更多个非交叠CCE。
UE可以预计将不存在超过每个时隙对应的最大数目的受监测的PDCCH候选以及达到每个时隙针对非交叠CCE的被调度小区的对应总数的所配置CCS集合。
相对于相同小区调度或具有其中调度小区和被调度小区具有相同SCS配置μ的DLBWP的跨载波调度，UE可以预计PDCCH候选的数目和辅小区上每个时隙的PDCCH候选的对应数目将不大于UE每个时隙在辅小区上监测的对应数目。
相对于跨载波调度，可以针对每个被调度小区分别对PDCCH候选的数目和用于监测的每个时隙的非交叠CCE的数目进行计数。
相对于时隙n内的所有搜索空间集合，具有基数Icss的一组CSS集合可以被指示为Scss，具有基数Juss的一组USS集合可以被指示为Suss。USS集合Sj(0≤j＜Juss)在Suss中的位置可以遵循搜索空间集合索引的升序。
在针对CSS集合Scss(i)的监测期间计数的PDCCH候选的数目可以被指示为(0≤i＜Icss)，并且在针对USS集合Suss(j)的监测期间计数的PDCCH候选的数目可以被指示为(0≤j＜Juss)。
相对于CSS集合，UE可以在时隙内监测需要总数为的非交叠CCE的个PDCCH候选。
UE可以基于伪代码在时隙n中将用于监测的PDCCH候选分配给用于具有包括SCS配置μ的活动DL BWP的主小区的USS集合。UE可以预计它将在没有分配用于监测的PDCCH候选的情况下不监测USS集合中的PDCCH。
用于搜索空间集合Suss(j)的非交叠CCE的集合可以被指示为VCCE(Suss(j))，并且基数VCCE(Suss(j))可以被指示为c(VCCE(Suss(j)))。在这种情况下，可以通过考虑为了针对CCS集合进行监测而分配的PDCCH候选以及为了针对所有搜索空间集合Suss(k)(0≤k≤j)而分配的用于监测的PDCCH候选来确定搜索空间集合Suss(j)的非交叠CCE。
相对于被调度小区，UE预计它将接收基于通过调度指示UE尚未接收到任何对应PDSCH符号的16个PDSCH接收的C-RNTI、CS-RNTI或MCS-RNTI加扰的CRC的DCI格式1_0或1_1下的最多16个PDCCH以及使用通过调度指示UE尚未发送任何对应PUSCH符号的16个PUSCH发送的C-RNTI、CS-RNTI或MCS-RNTI加扰的CRC的DCI格式0_0或格式0_1下的最多16个PDCCH。
当UE检测到具有不一致信息的DCI格式时，UE可以丢弃DCI格式的所有信息。
配置有DCI格式0_1或格式1_1下的带宽部分指示符的UE可以确定在活动DL BWP或活动UL BWP改变的情况下的如在预定义规范(例如，3GPP TS 38.213)中描述的可以向新活动DL BWP或UL BWP中的每一个应用的DCI信息。
如果UE未被配置有相对于未配对频谱操作在服务小区c2中的PUSCH和/或PUCCH发送，若PDCCH在服务小区c2中在一时间内与SRS发送(包括由于上行链路或下行链路RF返回时间导致的任何中断)交叠并且UE不能够同时在服务小区c1和服务小区c2中进行接收和发送，则UE可以预计不在服务小区c1中监测PDCCH。
如果UE被提供有RateMatchPattern中的资源块和symbolsInResourceBlock或者UE被附加地提供有RateMatchPattern中的periodicityAndPattern，则UE可以确定不能使用如在预定义规范(例如，3GPP TS 38.214)中描述的PDSCH接收的时隙的符号中设置的RB。如果时隙中的PDCCH候选被映射到与在该时隙的符号中设置的RB集合中的任何RB的RE交叠的一个或更多个RE，则UE可以预计不监测PDCCH候选。
下一代无线通信系统使用宽频带并且目的是支持各种服务或要求。例如，以下描述了3GPP的新无线电(NR)要求。在超可靠和低时延通信(URLLC)(即，代表性场景之一)的情况下，用户平面时延为0.5ms以及X字节的数据需要在1ms内以10^-5误差率发送的低时延和高可靠性要求可能是必要的。
此外，与具有大业务能力的增强型移动宽带(eMBB)不同，在URLLC的业务中，文件大小在数十到数百个字节内并且是偶发生成的。
因此，对于eMBB，需要使传送速率最大化并且使控制信息的开销最小化的发送。相比之下，对于URLLC，需要短的调度时间单元和可靠的发送方法。
假定用于和/或被用于发送和接收物理信道的参考时间单元可以根据应用领域或业务类型而被不同地配置。参考时间可以是调度特定物理信道的基本单元。参考时间单元可以根据配置对应调度单元的符号的数目和/或子载波间隔而不同。
为了便于描述，基于作为参考时间单元的时隙和小时隙来描述本公开。例如，时隙可以是用于正常数据业务(例如，eMBB)的调度基本单元。
小时隙的定时持续时间可以小于时域中的时隙，并且可以是在具有其它特殊目的的业务或通信方法(例如，URLLC、免许可频带或毫米波)中使用的调度基本单元。
然而，这仅仅是示例。显而易见的是，本公开中提出的方法可以被扩展并应用于基于eMBB中的小时隙发送和接收物理信道和/或基于URLLC中的时隙或另一通信方案执行物理信道发送和接收的情况。
下文中，本公开提出了与盲解码相关的方法。
具体地，本公开提出了通过考虑服务类型对高聚合等级的PDCCH候选进行解码或者对PDCCH候选进行解码的方法(下文中称为第一实施方式)以及报告与盲解码操作相关的UE能力的方法(下文中称为第二实施方式)。
下文中，为了便于描述，划分了本公开中描述的实施方式，并且任何实施方式的一些方法和/或一些元件可以用另一实施方式的方法和/或元件替换或者可以被相互组合和应用。
此外，下文中，在本公开中提到的实施方式中描述的时隙、子帧和帧可以与在无线通信系统中使用的给定时间单元的详细示例对应。即，在应用本公开中提出的方法时，时间单元可以被应用于另一无线通信系统的其它时间单元替换和应用。
此外，下文中，在本公开中提到的实施方式中描述的监测时机可以被称为监测跨度或监测持续时间。
此外，下文中，在本公开中提到的实施方式中描述的CCE的数目可以意指未被交叠(非交叠)的CCE的数目。
第一实施方式
首先，具体描述通过考虑服务类型对高聚合等级的PDCCH候选进行解码或者对PDCCH候选进行解码的方法。
在下一代系统中，出于诸如支持各种服务要求和/或灵活高效资源利用这样的目的，定义了限制UE为了每个时隙进行盲解码而尝试的PDCCH候选的数目和UE为了PDCCH解调而执行的信道估计的数目的规则。
为了更可靠地发送PDSCH，还需要提高调度PDSCH的PDCCH的可靠性。为此，可以考虑用于支持较大聚合等级(AL)的PDCCH候选(例如，AL＝16)的方案。在特定控制资源集合(CORESET)中可能发生用于发送与这种大AL对应的PDCCH候选的资源的情况。如果对应的候选在特定定时持续时间期间被分割或被跳过，则可能造成调度的时延和/或限制。
因此，如果用于在特定CORESET中发送与特定AL(例如，AL＝16)对应的PDCCH候选的资源不足，则可以定义、约定和/或配置UE将可能的控制信道元素(CCE)视为候选并执行解码的规则。在这种情况下，UE可以通过识别对应PDCCH候选中的已经被打孔或速率匹配的一些来执行解码。该操作可以仅应用于特定AL和/或特定搜索空间集合的情况。
和/或可以定义、约定和/或配置只有当该部分候选是与PDCCH候选的AL对应的CCE的数目中的给定部分或更大时UE才对该部分候选执行解码操作的规则。其原因在于，在PDCCH候选具有太少数目的CCE的情况下，可能不能从PDCCH候选中对原始信息进行解码。关于该部分的信息可以被定义为UE能力并且被报告给基站。即，UE可以认为只有在确保了比针对特定AL的PDCCH候选报告的一部分大的CCE时，它才可以执行解码。
基站可以使用能力信息来检查对应UE是否将对保留在特定部分中的部分候选执行盲解码，并且可以发送下行链路控制信息(DCI)。和/或用于该部分的信息可以是预定义的和/或可以由基站通过高层信号来配置。
和/或为了实现这种操作，可以考虑以下操作。
尽管与AL＝X(针对搜索空间集合设置的最高AL值)对应的CORESET的所有CCE的数目都不满足X，但是如果满足α*X(例如，α＝0.8)，则可以假定存在映射到与整个CORESET对应的所有CCE的候选。如果一个或更多个候选被映射到AL＝X，则假定仅监测一个候选。可以假定没有应用对于AL＝X的散列(即，起始CCE＝0)，或者应用该散列并将其回绕和映射。假定CCE的总数为Y，则可以假定与X-Y对应的CCE已经被速率匹配来执行操作。
和/或可以将单独的配置添加到搜索空间集合配置。如果添加了对应的配置，则这可能意指UE通过考虑该候选已经与相对于几乎不小于CCE的数目的AL的如上所述的对应搜索空间集合的关联CORESET内的可用CCE的数目速率匹配来附加地监测与hashing＝0对应的候选。
和/或，如果由于与相对于最高AL＝X的对应CORESET速率匹配的资源或SSB有冲突，导致与X对应的候选被跳过，则对应的候选跳过对特定服务(例如，URLLC)的影响大。可以假定对AL＝X执行速率匹配操作而非候选跳过。典型地，UE可以基于半统计和/或动态指示将其应用于将进行速率匹配的资源。例如，在通过层1(L1)信令对PDSCH的速率匹配资源指示时，与对应资源或被调度的PDSCH区域交叠的部分可以与控制区域(或控制)速率匹配。取决于该配置，可以启用和/或禁用这种操作。另选地，可以考虑相对于特定搜索空间集合而非相对于限制AL＝X来配置将使用的速率匹配而非候选跳过。
和/或典型地，可以仅对速率匹配资源、PDSCH和零功率(ZP)-信道状态信息(CSI)-参考信号(RS)当中的ZP-CSI-RS和非零功率(NZP)-CSI-RS执行这种操作。具体地，如果在一个时隙内重复多次监测时机时难以避免CSI-RS的发送和同步信号集合(SS SET)的交叠，则这可以是有用的。速率匹配可以使资源元素(RE)同等或者清空所有CSI-RS发送符号。尽管控制区域(或控制)被速率匹配，但是特定DCI和/或PDCCH的最后一个OFDM符号使用与受监测的搜索空间集合关联的CORESET的最后一个符号作为基础。
和/或典型地，只有当将应用这种速率匹配操作的PDCCH候选被作为已经预定义、约定和/或配置的特定RNTI调度，属于已经预定义、约定和/或配置的特定搜索空间集合，具有特定参数集，具有特定TTI长度和/或持续时间，或者被指示为特定处理时间时和/或当已经使用了特定CRC掩码时，才可以启用和/或禁用该PDCCH候选。这可以包括其中PDCCH候选已经与特定服务类型(例如，URLLC)或特定可靠性和/或时延要求关联的情况。
和/或灵活的符号窗口可以被配置有搜索空间集合。例如，如果长度为2(CORESET持续时间＝2)的CORESET被映射到搜索空间集合并且在时隙内将对应搜索空间集合的监测时机配置为{0，4，8，10}(在OFDM符号0、4、8、10中的SS集合监测)，则在相对于一个时机出现与PDSCH、速率匹配资源或CSI-RS的交叠时，对应的候选可以被跳过。
为了防止这种情况，如果相对于最高AL候选(或AL集合的候选)发生交叠，则搜索空间集合监测时机可以在灵活的符号窗口内移位达该数目个OFDM符号。
例如，假定灵活的符号窗口是2个OFDM符号，则这意指如果当在OFDM符号4开始的SS集合监测时机与速率匹配资源(RMR)或CSI-RS交叠时通过将搜索空间监测在2个符号(即，OFDM符号5或6)内移位可以避免交叠，则搜索空间监测移位。
如果尽管执行了移位，但出现了另一个速率匹配资源，则可以假定第一监测时机得以保持。可以假定这种信息仅由半静态信息确定，使得基站(或网络)和UE具有相同的信息。如果在使用对应方法时候选为多个，则只有当特定AL(或AL集合)的所有候选被跳过时，才可以假定进行移位操作。在类似的方法中，可以假定搜索空间被配置有较短的时段，并且因为特定AL或AL集合的候选被跳过，所以对不受监测的所有搜索空间执行监测跳过。
如果对应的监测被跳过，则可以假定没有向对应时机分配BD和/或信道估计预算。通常，如果配置了将针对每个搜索空间集合受到保护的AL(或AL集合)并且跳过了对应AL的所有候选，则可以在对应时机中跳过整个对应搜索空间集合。
和/或当使用对应的方法时，计算CORESET内的CCE的数目的方法可以如下。
可以不顾及速率匹配资源或与SSB的冲突，根据CORESET配置基于RB的数目和REG的数目来测量CCE的数目。当使用对应的方法时，如果由于与SSB的冲突而实际未使用的速率匹配资源或REG被跳过，则实际可用的资源可以小于CCE的数目。对应的操作可以是与UE相对于另一AL执行的操作不同的操作(即，候选跳过，在这种情况下，候选与速率匹配和/或SSB完全或部分地交叠)。
和/或可以计算除了与SSB冲突的速率匹配资源、REG或CCE之外的所有CCE。当对CSI-RS执行速率匹配时，可以不考虑对应的交叠。
和/或，如果通过搜索空间确定服务类型和/或服务要求，则可以将较高优先级指派给与较低时延和/或较高可靠性关联的搜索空间集合。可以定义、约定和/或配置用于优先地对属于对应搜索空间集合的候选执行盲解码的规则。
和/或，如果通过RNTI确定服务类型和/或服务要求，则可以预定义和/或配置将需要针对每个搜索空间监测的RNTI，并且可以将较高优先级指派给与较低时延和/或较高可靠性关联的RNTI所属的搜索空间。可以定义、约定和/或配置用于优先地对属于对应搜索空间集合的候选执行盲解码的规则。
第二实施方式
接下来，具体地描述报告与盲解码操作相关的UE能力的方法。
具体地，第二实施方式被划分为报告与盲解码相关的UE能力的方法(下文中称为方法1)、基于服务类型分别定义UE能力的方法(下文中称为方法2)、基于与PDSCH处理时间相关的UE能力将UE能力定义为不同值的方法(下文中称为方法3)、基于下行链路/上行链路数据信道的特征将UE能力定义为不同值的方法(下文中称为方法4)以及基于与盲解码相关的UE能力将发送定时间隙定义为不同值的方法(下文中称为方法5)并且描述第二实施方式。
为了方便描述，已经划分了以下方法，并且任何方法的配置可以被另一种方法的配置替换，或者它们可以被相互组合和应用。
(方法1)
首先，描述报告与盲解码相关的UE能力的方法。
如果必须处理需要满足URLLC服务或较低时延要求的业务，则可能需要使用持续时间较短的信道来执行更频繁的调度。在这种情况下，可能需要将时隙内的监测时机分成几段。在这种情形下，现在已经定义的UE的盲解码(BD)极限可能不足，并且可以将能够执行较大量的盲解码以便支持服务和/或要求的能力定义、约定和配置为UE能力。在本公开中，监测时机可以被称为监测跨度或监测持续时间。
典型地，可以定义、约定和/或配置UE报告可以在一个监测时机内监测的最大数目的PDCCH候选的规则。如果时隙内的多个监测时机的集合是固定的，则可以针对时隙(和/或组)内的各数目的监测时机分别定义和报告这种能力。通常，可以针对给定的持续时间、时隙内的对应持续时间的最大数目和/或持续时间之间的最小间隙监测的PDCCH候选的最大数目的信息可以被作为UE能力报告。
和/或UE可以在一个监测时机内监测的PDCCH候选的最大数目的信息可以被针对时隙内的监测时机的每个最大数目、监测时机之间的每个最小时隙和/或每个参数集作为UE能力报告。
和/或可以针对给定持续时间(例如，监测时机)、时隙内的对应持续时间的最大数目和/或持续时间之间的最小间隙进行信道估计(CE)的CCE的最大数目的信息可以被作为UE能力报告。在本公开中，CCE的数目可以意指非交叠CCE的数目。
和/或UE可以针对时隙内的监测时机的每个最大数目、监测时机的每个长度、监测时机之间的每个间隙(例如，最小间隙)和/或每个参数集进行信道估计的CCE的最大数目的信息可以被作为UE能力报告。换句话说，每个监测时机可以进行信道估计的非交叠CCE的最大数目的信息可以被针对监测时机的长度、监测时机之间的间隙和/或参数集中的至少一个中的每一个作为UE能力报告。
和/或在一个监测时机中能支持的BD和/或CE的最大数目与当前已经在eMBB中定义的数目(例如，15kHz中的44/56)相同。可以定义、约定和/或配置用于基于能支持的BD和/或CE的最大数目来确定UE能在特定定时间隙(例如，1ms)内支持的BD和/或CE的最大数目的规则(例如，针对对应数目，8次)。
作为典型示例，如果时隙内的监测时机的最大数目为7(如果最小间隙为2个符号)，则BD极限可以为20并且CE极限可以为40(BD极限＝20，CE极限＝40)，而如果时隙内的监测时机的最大数目为2(如果最小间隙为7个符号)，则BD极限可以为44并且CE极限可以为56(BD极限＝44，CE极限＝56)。即，可以定义和/或配置BD和/或CE极限往往会随着监测时机之间的最小间隙减小而减小的规则。
基站可以使用该信息来配置监测时机，使得不超过对应UE能力。可以定义、约定和/或配置当超过了对应UE能力(或者UE没有预计超过其自身能力的配置)时UE基于预定义的优先级跳过对具有低优先级的监测时机、候选和/或AL(和/或集合)的监测的规则。
(方法2)
接下来，描述基于服务类型来分别定义与盲解码相关的UE能力的方法。
如果如上所述定义了能力(例如，针对可以针对给定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目、非交叠CCE的最大数目、时隙内的对应持续时间的最大数目、持续时间之间的最小间隙和/或持续时间长度的信息被定义为UE能力)，则可以针对每个目标服务(例如，URLLC)、服务质量(QoS)、BLER要求、可靠性要求、时延要求和/或处理时间分别地定义、约定和/或配置对应能力。
和/或可以针对每个搜索空间(类型)、RNTI、CORESET、DCI格式(组)、DCI大小和/或聚合等级(AL)分别地定义、约定和/或配置对应的能力。例如，相对于可以被分类为多个组的搜索空间(和/或类型)，可以针对每个组定义、约定和/或配置单独的PDCCH监测能力。
和/或，如果每个时隙可以监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目被定义为X并且时隙内的持续时间的数目为{Y1，Y2，...，Yn}，则X可以被定义、约定和/或配置为{Y1，Y2，...，Yn}的最小公倍数。此外，如果时隙内的持续时间的数目为Yk，则X/Yk可以被定义、约定和/或配置为可以在对应持续时间中监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠控制信道元素(CCE)的最大数目。
通常，如果每个时隙可以监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目被定义为X并且时隙内的持续时间的数目为{Y1，Y2，...，Yn}，则针对时隙内的特定持续时间的数目Yk的可以在对应持续时间中监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目可以被定义、约定和/或配置为比X/Yk小的最大整数(即，floor{X/Yk})。
基站可以使用该信息来配置监测时机、候选的数目、CORESET和/或搜索空间，使得不超过对应UE能力。可以定义、约定和/或配置当超过了对应UE能力(或者UE没有预计超过其自身能力的配置)时UE基于预定义的优先级跳过对具有低优先级的监测时机、候选、AL和/或搜索空间(和/或集合)的监测的规则。
(方法3)
接下来，描述将基于与PDSCH处理时间相关的UE能力将与盲解码相关的UE能力不同地定义为不同值的方法。
和/或在PDCCH解码终止之后，UE基于PDCCH解码执行PDSCH解码、HARQ-ACK编码和PUSCH编码当中的必要操作。如果UE在特定时间内将监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目增加，则由于PDCCH监测，随后需要执行的操作所需的时间余量可以减少。
因此，如果如上所述定义了能力(例如，针对可以在给定持续时间内监测的PDCCH候选的最大数目、非交叠控制信道元素(CCE)的最大数目、时隙内的对应持续时间的最大数目、持续时间之间的最小间隙和/或持续时间长度的信息被定义为UE能力)，则对应能力可以基于针对调度时间间隙(PDCCH-PDSCH定时间隙、PDCCH-PUSCH定时间隙和/或PDSCH-PUCCH定时间隙)的UE能力(例如，UE PDSCH处理过程时间和/或UE PUSCH准备过程时间)和/或基站针对调度定时间隙的配置被(独立地)定义、约定和/或配置为不同值。在这种情况下，PDCCH-PDSCH定时间隙可以意指从PDCCH的接收定时到由对应PDCCH调度的PDSCH的接收定时的定时间隙(例如，k0)。例如，PDSCH-PUCCH定时间隙可以意指从PDSCH的接收定时到包括针对对应PDSCH的HARQ-ACK信息的PUCCH的发送定时的定时间隙(例如，k1)。
例如，如果针对PDSCH-PUCCH定时间隙的UE能力的值分别被定义为8个符号和3个符号，则针对可以在时隙内针对特定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目的UE能力的值可以被分别定义、约定和/或配置为X和Y(例如，X>Y)。
和/或针对PDCCH-PUSCH定时间隙和/或PDSCH-PUCCH定时间隙的UE能力(例如，UEPDSCH处理过程时间和/或UE PUSCH准备过程时间)和/或基站针对调度定时间隙的配置(例如，调度定时间隙的最小值)可以基于PDCCH监测能力(例如，可以在时隙内针对特定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目)被(独立地)定义、约定和/或配置为不同值。
例如，如果需要在一个时隙中监测44个PDCCH候选并且需要在一半时隙(即，与时隙的一半对应的持续时间)中执行44次监测，则针对PDSCH-PUCCH定时间隙的UE能力的值可以被分别定义、约定和/或配置为X个符号和Y个符号(例如，X<Y或Y＝X+α且α>0)。
对于另一示例，如果当在时隙内的两个连续PDCCH发送之间的最小间隙为2个符号时，需要在一个时隙中监测44个PDCCH候选并且在每个监测时机需要监测44个PDCCH候选，则针对PDSCH-PUCCH定时间隙的UE能力的值可以被分别定义、约定和/或配置为X个符号和Y个符号(例如，X<Y或Y＝X+α且α>0)。
和/或，如果针对PDCCH-PUSCH定时间隙和/或PDSCH-PUCCH定时间隙的UE能力(例如，UE PDSCH处理过程时间和/或UE PUSCH准备过程时间)是特定值或更小值，则可以不应用PDCCH监测能力(例如，可以在时隙内针对特定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目)，并且可以应用在现有时隙期间可以监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目。
和/或，如果PDCCH监测能力(例如，可以在时隙内针对特定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目、非交叠CCE的最大数目、时隙内的对应持续时间的最大数目、持续时间之间的最小间隙和/或持续时间长度)为给定水平或更大水平，则针对PDCCH-PUSCH定时间隙和/或PDSCH-PUCCH定时间隙的UE能力(例如，UE PDSCH处理过程时间和/或UE PUSCH准备过程时间)可以被作为处理能力1应用。
基站可以使用该信息来配置监测时机和候选的数目、CORESET和/或搜索空间，使得不超过对应UE能力。可以定义、约定和/或配置当超过了对应UE能力(或者UE没有预计超过其自身能力的配置)时UE基于预定义的优先级跳过对具有低优先级的监测时机、候选、AL和/或搜索空间(集合)的监测的规则。
(方法4)
接下来，描述基于下行链路/上行链路数据信道的特性将与盲解码相关的UE能力定义为不同值的方法。
如果如上所述定义了能力(例如，针对可以针对给定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目、非交叠控制信道元素(CCE)的最大数目、时隙内的对应持续时间的最大数目、持续时间之间的最小间隙和/或持续时间长度的信息被定义为UE能力)，则对应能力可以基于下行链路和/或上行链路数据信道(DL/UL数据信道)的传输块大小、层的数目和/或RB的数目被(独立地)定义、约定和/或配置为不同值。
和/或下行链路和/或上行链路数据信道的传输块大小的上限和下限、层的数目和/或RB的数目可以基于PDCCH监测能力(例如，可以在时隙内针对特定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目、非交叠CCE的最大数目、时隙内的对应持续时间的最大数目、持续时间之间的最小间隙和/或持续时间长度)被(独立地)定义、约定和/或配置为不同值。
和/或，如果下行链路和/或上行链路数据信道的传输块大小、层的数目和RB的数目为特定值或更大值，则可以不应用PDCCH监测能力(例如，可以在时隙内针对特定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目、非交叠CCE的最大数目、时隙内的对应持续时间的最大数目、持续时间之间的最小间隙和/或持续时间长度)，并且可以应用可以在现有时隙期间监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目。
基站可以使用该信息来配置监测时机和候选的数目、CORESET和/或搜索空间，使得不超过对应UE能力。可以定义、约定和/或配置当超过了对应UE能力(或者UE没有预计超过其自身能力的配置)时UE基于预定义的优先级跳过对具有低优先级的监测时机、候选、AL和/或搜索空间(集合)的监测的规则。
和/或典型地，可以仅针对特定监测时机、跨度和/或持续时间定义和/或应用关于下行链路和/或上行链路数据信道的传输块大小、层的数目和/或RB的数目的限制。
和/或可以针对每个监测时机、跨度和/或持续时间独立地(不同地)定义和/或应用关于下行链路和/或上行链路数据信道的传输块大小、层的数目和/或RB的数目的限制。
这是为了还定义其中已经通过考虑以下情形来定义具有较大值的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目的监测时机、跨度和/或持续时间中的调度限制：可以针对时隙内的每个监测时机、跨度和/或持续时间定义具有不同值的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目，使得可以防止UE的处理复杂程度过度增加。
例如，时隙内的第一监测时机和/或跨度中的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目可以被定义为具有比其余监测时机和/或跨度大的值。可以仅针对第一监测时机和/或跨度定义关于下行链路和/或上行链路数据信道的传输块大小的上限、层的数目和/或RB的数目的限制。在这种情况下，UE可以预计在第一监测时机和/或跨度中调度与传输块大小、层的数目和/或RB的数目对应的下行链路和/或上行链路数据信道。
对于另一示例，可以在第一监测时机和/或跨度和其余监测时机和/或跨度之间定义具有不同值的下行链路和/或上行链路数据信道的传输块大小的上限、层的数目和/或RB的数目。在这种情况下，UE可以预计在每个监测时机和/或跨度中调度不超过每个定义的传输块大小的上限、层的数目和/或RB的数目的下行链路和/或上行链路数据信道。
(方法5)
接下来，描述了基于与盲解码相关的UE能力将发送定时时隙定义为不同值的方法。
可以由基站设置和/或指示的PDCCH-PDSCH定时间隙的值(例如，调度定时间隙的最小值)可以基于PDCCH监测能力(例如，可以在时隙内针对特定持续时间监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目)被(独立地)定义为不同值(和/或可以被作为UE能力报告给基站)。
例如，如果需要在一个时隙中监测44个PDCCH候选，则PDSCH的第一个符号被调度成使得其不仅仅置于PDCCH的最后一个符号之前。相比之下，如果需要在一半时隙(即，与时隙的一半对应的持续时间)中执行44次监测，则可以定义、约定和/或配置从自PDCCH的最后一个符号起的给定时间开始PDSCH的规则。即使在这种情况下，在PDCCH解码终止之后，随后也基于PDCCH解码执行PDSCH解码、HARQ-ACK编码和PUSCH编码当中的必要操作。在这种情况下，可以考虑以下情况：如果UE在特定时间内将监测的PDCCH候选的最大数目和/或非交叠CCE的最大数目增加，则由于PDCCH监测，导致后续将执行的操作所需的时间余量可以减少。
基站可以基于从UE获得的信息和/或规则来配置监测时机、候选的数目、CORESET和/或搜索空间，使得不超过对应UE能力。UE可以将PDCCH-PDSCH定时间隙确定为可以由UE处理的极限。可以定义、约定和/或配置当超过了UE能力(或者UE没有预计超过其自身能力的配置和/或调度)时UE基于预定义的优先级跳过对具有低优先级的监测时机、候选、AL和/或搜索空间(集合)的监测的规则。
在本公开中，对特定信道的目标服务(例如，URLLC)、QoS、BLER要求、可靠性要求、时延要求和/或处理时间可以通过高层信号进行配置，可以通过DCI的特定字段进行明式指示，可以通过PDCCH(调度下行链路和/或上行链路数据(DL/UL数据))所属的搜索空间进行分类，可以通过PDCCH(调度下行链路和/或上行链路数据)所属的控制资源集合(CORESET)进行分类，可以通过RNTI进行分类，可以通过DCI格式进行分类和/或可以通过PDCCH的CRC掩码进行分类。
本公开的提议还可以应用于处理被分为DCI的特定字段、PDCCH所属的搜索空间、PDCCH所属的CORESET、RNTI、DCI格式和/或PDCCH的CRC掩码的多种类型的信道，而不用显式地区分对信道的目标服务、QoS、BLER要求、可靠性要求、时延要求和/或处理时间。在本公开的提议中，“与特定目标服务、QoS、BLER要求、可靠性要求、时延要求和/或处理时间对应的信道”可以被替换并应用为“多种类型的信道当中的被分为特定字段、PDCCH所属的搜索空间、PDCCH所属的CORESET、RNTI、DCI格式和/或PDCCH的CRC掩码的特定信道”。
显而易见的是，上述提议的方法的示例也可以被视为一种提议的方法，因为它们可以被包括作为本公开的实现方法。此外，上述提议的方法可以被独立实现，但是可以按提议的方法中的一些的组合(或合并)形式实现。可以定义、约定和/或配置基站通过预定义的信号(例如，物理层信号或较高层信号)将是否应用提议的方法的信息(或者针对提议的方法的规则的信息)通知UE的规则。
图10是用于描述本公开中提出的UE的操作方法的流程图。
参照图10，首先，UE可以向基站发送与信道估计相关的UE能力信息(S1001)。
UE能力信息可以包括针对能够每个PDCCH监测跨度进行信道估计的控制信道元素(CCE)的最大数目的信息。在本公开中，PDCCH监测跨度可以被称为PDCCH监测跨度或PDCCH监测时机。
一个CCE可以包括多个资源元素组(REG)。一个REG可以被配置有一个符号和12个资源元素。
接下来，UE可以从基站接收针对PDCCH监测跨度的信息(S1002)。
针对PDCCH监测跨度的信息可以包括针对搜索空间集合的信息和/或针对控制信道集合(控制资源集合(CORESET))的信息。UE可以基于针对搜索空间集合的信息和/或针对控制信道集合的信息来确定PDCCH监测跨度。
基站可以从UE接收UE能力信息，并且可以基于UE能力信息来发送和/或配置针对PDCCH监测跨度的信息，使得不超过UE能力。
接下来，UE可以基于针对PDCCH监测跨度(或监测跨度、跨度)的信息来执行信道估计(S1003)。UE可以在监测跨度内对CCE执行信道估计。
如果在信道估计时在PDCCH监测跨度内CCE的数目超过了UE能力，则UE可以通过基于预定义和/或预先配置的优先级为具有高优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE赋予优先级来执行信道估计，并且可以跳过具有低优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE。
在这种情况下，如果PDCCH监测范围内的CCE的数目超过了UE能够支持的CCE的最大数目，则基站可以预计通过向具有高优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE赋予优先级来执行信道估计并且跳过具有低优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE。
可以基于PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
CCE的最大数目可以是非交叠CCE的数目。
和/或可以基于服务类型、服务质量(QoS)、服务要求和/或处理时间中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对服务类型、服务质量、服务要求和/或处理时间中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。例如，服务类型可以意指它是用于eMBB数据还是URLLC数据发送和接收。服务要求可以意指BLER要求、可靠性要求和/或时延要求。处理时间可以意指物理下行链路共享信道(PDSCH)处理时间、信道状态信息(CSI)计算时间和/或物理上行链路共享信道(PUSCH)准备时间。
和/或可以基于UE的PDSCH处理时间和/或PUSCH准备时间中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对PDSCH处理时间和/或PUSCH准备时间中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
和/或可以基于PDSCH和/或PUSCH当中的至少一个传输块大小、层的数目和/或RB的数目中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够通过PDSCH的传输块大小在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到PDSCH的定时间隙(例如，K0)。例如，随着CCE的最大数目增大，从PDCCH到PDSCH的设定定时间隙可以增加。和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到PUSCH的定时间隙(例如，K2)。和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到HARQ-ACK信息发送的定时间隙(例如，K0)。
参照图10描述的UE的操作方法与参照图1至图9描述的UE的操作方法相同，并且省略对其的其它详细描述。
与此相关，UE的以上操作可以具体地由本公开的图12中例示的UE设备1220实现。例如，UE的以上操作可以由处理器1221和/或RF单元1223执行。
参照图12，首先，处理器1221可以通过RF单元1223向基站发送与信道估计相关的UE能力信息(S1001)。
UE能力信息可以包括针对能够每个PDCCH监测跨度进行信道估计的控制信道元素(CCE)的最大数目的信息。在本公开中，PDCCH监测跨度可以被称为PDCCH监测跨度或PDCCH监测时机。
一个CCE可以包括多个资源元素组(REG)。一个REG可以被配置有一个符号和12个资源元素。
接下来，处理器1221可以通过RF单元1223从基站接收针对PDCCH监测跨度的信息(S1002)。
针对PDCCH监测跨度的信息可以包括针对搜索空间集合的信息和/或针对控制信道集合(控制资源集合(CORESET))的信息。UE可以基于针对搜索空间集合的信息和/或针对控制信道集合的信息来确定PDCCH监测跨度。
基站可以从UE接收UE能力信息，并且可以基于UE能力信息来发送和/或配置针对PDCCH监测跨度的信息，使得不超过UE能力。
接下来，处理器1221可以通过RF单元1223基于针对PDCCH监测跨度的信息来执行信道估计(S1003)。UE可以在监测跨度内对CCE执行信道估计。
如果在信道估计时PDCCH监测跨度内的CCE的数目超过了UE能力，则UE可以通过基于预定义和/或预先配置的优先级为具有高优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE赋予优先级来执行信道估计，并且可以跳过具有低优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE。
在这种情况下，如果PDCCH监测范围内的CCE的数目超过了UE能够支持的CCE的最大数目，则基站可以预计通过向具有高优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE赋予优先级来执行信道估计，并且跳过具有低优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE。
可以基于PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够通过PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
CCE的最大数目可以是非交叠CCE的数目。
和/或可以基于服务类型、服务质量(QoS)、服务要求和/或处理时间中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对服务类型、服务质量、服务要求和/或处理时间中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。例如，服务类型可以意指它是用于eMBB数据还是URLLC数据发送和接收。服务要求可以意指BLER要求、可靠性要求和/或时延要求。处理时间可以意指物理下行链路共享信道(PDSCH)处理时间、信道状态信息(CSI)计算时间和/或物理上行链路共享信道(PUSCH)准备时间。
和/或可以基于UE的PDSCH处理时间和/或PUSCH准备时间中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对PDSCH处理时间和/或PUSCH准备时间中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
和/或可以基于PDSCH和/或PUSCH当中的至少一个传输块大小、层的数目和/或RB的数目中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够通过PDSCH的传输块大小在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到PDSCH的定时间隙(例如，K0)。例如，随着CCE的最大数目增大，从PDCCH到PDSCH的设定定时间隙可以增加。和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到PUSCH的定时间隙(例如，K2)。和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到HARQ-ACK信息发送的定时间隙(例如，K0)。
参照图12描述的UE的操作与参照图1至图10描述的UE的操作相同，并且省略对其的其它详细描述。
图11是用于描述本公开中提出的基站的操作方法的流程图。
参照图11，首先，基站可以从UE接收与信道估计相关的UE能力信息(S1101)。
UE能力信息可以包括针对能够每个PDCCH监测跨度进行信道估计的控制信道元素(CCE)的最大数目的信息。在本公开中，PDCCH监测跨度可以被称为PDCCH监测跨度或PDCCH监测时机。
一个CCE可以包括多个资源元素组(REG)。一个REG可以被配置有一个符号和12个资源元素。
接下来，基站可以向UE发送针对PDCCH监测跨度的信息(S1102)。
针对PDCCH监测跨度的信息可以包括针对搜索空间集合的信息和/或针对控制信道集合(控制资源集合(CORESET))的信息。UE可以基于针对搜索空间集合的信息和/或针对控制信道集合的信息来确定PDCCH监测跨度。
基站可以从UE接收UE能力信息，并且可以基于UE能力信息来发送和/或配置针对PDCCH监测跨度的信息，使得不超过UE能力。UE可以在监测跨度内对CCE执行信道估计。
如果在信道估计时PDCCH监测跨度内的CCE的数目超过了UE能力，则UE可以通过基于预定义和/或预先配置的优先级为具有高优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE赋予优先级来执行信道估计，并且可以跳过具有低优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE。
在这种情况下，如果PDCCH监测范围内的CCE的数目超过了UE能够支持的CCE的最大数目，则基站可以预计通过向具有高优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE赋予优先级来执行信道估计，并且跳过具有低优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE。
可以基于PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够通过PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
CCE的最大数目可以是非交叠CCE的数目。
和/或可以基于服务类型、服务质量(QoS)、服务要求和/或处理时间中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对服务类型、服务质量、服务要求和/或处理时间中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。例如，服务类型可以意指它是用于eMBB数据还是URLLC数据发送和接收。服务要求可以意指BLER要求、可靠性要求和/或时延要求。处理时间可以意指物理下行链路共享信道(PDSCH)处理时间、信道状态信息(CSI)计算时间和/或物理上行链路共享信道(PUSCH)准备时间。
和/或可以基于UE的PDSCH处理时间和/或PUSCH准备时间中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对PDSCH处理时间和/或PUSCH准备时间中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
和/或可以基于PDSCH和/或PUSCH当中的至少一个传输块大小、层的数目和/或RB的数目中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够通过PDSCH的传输块大小在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到PDSCH的定时间隙(例如，K0)。例如，随着CCE的最大数目增大，从PDCCH到PDSCH的设定定时间隙可以增加。和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到PUSCH的定时间隙(例如，K2)。和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到HARQ-ACK信息发送的定时间隙(例如，K0)。
参照图11描述的基站的操作方法与参照图1至图9描述的基站的操作方法相同，并且省略对其的其它详细描述。
与此相关，基站的操作可以具体地由本公开的图12中例示的基站设备1210实现。例如，基站的操作可以由处理器1211和/或RF单元1213执行。
参照图12，首先，处理器1211可以通过RF单元1213从UE接收与信道估计相关的UE能力信息(S1101)。
UE能力信息可以包括针对能够每个PDCCH监测跨度进行信道估计的控制信道元素(CCE)的最大数目的信息。在本公开中，PDCCH监测跨度可以被称为PDCCH监测跨度或PDCCH监测时机。
一个CCE可以包括多个资源元素组(REG)。一个REG可以被配置有一个符号和12个资源元素。
接下来，处理器1211可以通过RF单元1213向UE发送针对PDCCH监测跨度的信息(S1102)。
针对PDCCH监测跨度的信息可以包括针对搜索空间集合的信息和/或针对控制信道集合(控制资源集合(CORESET))的信息。UE可以基于针对搜索空间集合的信息和/或针对控制信道集合的信息来确定PDCCH监测跨度。
基站可以从UE接收UE能力信息，并且可以基于UE能力信息来发送和/或配置针对PDCCH监测跨度的信息，使得不超过UE能力。UE可以在监测跨度内对CCE执行信道估计。
如果在信道估计时PDCCH监测跨度内的CCE的数目超过了UE能力，则UE可以通过基于预定义和/或预先配置的优先级为具有高优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE赋予优先级来执行信道估计，并且可以跳过具有低优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE。
在这种情况下，如果PDCCH监测范围内的CCE的数目超过了UE能够支持的CCE的最大数目，则基站可以预计通过向具有高优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE赋予优先级来执行信道估计，并且跳过具有低优先级的PDCCH监测跨度和/或CCE。
可以基于PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够通过PDCCH监测跨度的长度、PDCCH监测跨度之间的间隔和/或参数集中的至少一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
CCE的最大数目可以是非交叠CCE的数目。
和/或可以基于服务类型、服务质量(QoS)、服务要求和/或处理时间中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对服务类型、服务质量、服务要求和/或处理时间中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。例如，服务类型可以意指它是用于eMBB数据还是URLLC数据发送和接收。服务要求可以意指BLER要求、可靠性要求和/或时延要求。处理时间可以意指物理下行链路共享信道(PDSCH)处理时间、信道状态信息(CSI)计算时间和/或物理上行链路共享信道(PUSCH)准备时间。
和/或可以基于UE的PDSCH处理时间和/或PUSCH准备时间中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够针对PDSCH处理时间和/或PUSCH准备时间中的至少一个中的每一个在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
和/或可以基于PDSCH和/或PUSCH当中的至少一个传输块大小、层的数目和/或RB的数目中的至少一个来确定针对CCE的最大数目的信息。例如，针对CCE的最大数目的信息可以包括UE能够通过PDSCH的传输块大小在一个PDCCH监测跨度中进行信道估计的CCE的最大数目。
和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到PDSCH的定时间隙(例如，K0)。例如，随着CCE的最大数目增大，从PDCCH到PDSCH的设定定时间隙可以增加。和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到PUSCH的定时间隙(例如，K2)。和/或可以由基站基于针对CCE的最大数目的信息来配置从PDCCH到HARQ-ACK信息发送的定时间隙(例如，K0)。
图12中例示的基站的操作与参照图1至图11描述的基站的操作相同，并且省略对其的其它详细描述。
对可以应用本公开的装置的概述
图12例示了可以应用本公开的无线通信设备的内部框图的示例。
参照图12，无线通信系统包括基站1210和设置在基站1210的区域内的多个UE1220。下文中，基站1210和UE 1220可以被称为无线设备。
基站1210包括处理器1211、存储器1212和射频(RF)单元1213。处理器1211实现在图1至图11中提出的功能、处理和/或方法。无线电接口协议的层可以由处理器1211实现。存储器1212连接到处理器1211，并且存储用于驱动处理器1211的各种类型的信息。RF单元1213连接到处理器1211，并且发送和/或接收无线电信号。
UE 1220包括处理器1221、存储器1222和RF单元1223。处理器1221实现在图1至图11中提出的功能、处理和/或方法。无线电接口协议的层可以由处理器1221实现。存储器1222连接到处理器1221，并且存储用于驱动处理器1221的各种类型的信息。RF单元1223连接到处理器1221，并且发送和/或接收无线电信号。
存储器1212、1222可以在处理器1211、1221的内部或外部并且可以通过各种熟知手段连接到处理器1211、1221。
存储器1212、1222可以存储用于处理和控制处理器1211、1221的程序，并且可以临时地存储输入/输出信息。
存储器1212、1222可以被用作缓冲器。
另外，基站1210和/或UE 1220可以具有单根天线或多根天线。
图13例示了根据本公开的实施方式的通信装置的块配置图。
特别地，图13更详细地例示了图12中例示的UE。
参照图13，UE可以包括处理器(或数字信号处理器(DSP))1310、RF模块(或RF单元)1335、电力管理模块1305、天线1340、电池1355、显示器1315、键盘1320、存储器1330、订户识别模块(SIM)卡1325(可选的)、扬声器1345和麦克风1350。UE还可以包括单根天线或多根天线。
处理器1310实现在图1至图12中提出的功能、处理和/或方法。无线电接口协议的层可以由处理器1310实现。
存储器1330连接到处理器1310并且存储与处理器1310的操作相关的信息。存储器1330可以被设置在处理器1310的内部或外部并且可以通过各种熟知手段连接到处理器1310。
用户通过按下(或触摸)键盘1320的按钮或者通过使用麦克风2250进行语音激活来输入诸如电话号码这样的指令信息。处理器1310接收指令信息并对指令信息进行处理以执行诸如拨打电话号码这样的适宜功能。可以从SIM卡1325或存储器1330中提取操作数据。另外，处理器1310可以将指令信息或操作信息显示在显示器1315上，以便用户参考和方便。
RF模块1335连接到处理器1310并且发送和/或接收RF信号。处理器1310将指令信息发送到RF模块1335，以便启动通信，例如，使得发送配置语音通信数据的无线电信号。RF模块1335被配置有接收器和发送器，以接收和发送无线电信号。天线1340用于发送和接收无线电信号。在接收到无线电信号时，RF模块1335可以发送信号以供处理器1310处理并且将信号转换成基带。处理后的信号可以被转换成经由扬声器1345输出的可听或可读信息。
图14例示了可以应用本公开中提出的方法的无线通信设备的RF模块的示例。
更具体地，图14例示了可以在频分双工(FDD)系统中实现的RF模块的示例。
首先，在发送路径中，图12和图13中例示的处理器处理要发送数据，并且将模拟输出信号提供给发送器1410。
在发送器1410中，低通滤波器(LPF)1411对模拟输出信号进行滤波以便消除因数模转换器(ADC)引起的图像，被升频器(混频器)1412从基带升频为RF，并且被可变增益放大器(VGA)1413放大。放大后的信号被滤波器1414滤波，附加地被功率放大器(PA)1415放大，通过双工器1450/天线开关1460路由，并且通过天线1470发送。
另外，在接收路径中，天线1470从外部接收信号并且提供接收到的信号。信号通过天线开关1460/双工器1450路由并且被提供到接收器1420。
在接收器1420中，接收到的信号被低噪声放大器(LNA)1423放大，被带通滤波器1424滤波，并且被降频器(混频器)1425从RF降频至基带。
降频后的信号被低通滤波器(LPF)1426滤波并且被VGA 1427放大，由此获得模拟输入信号。模拟输入信号被提供到图12和图13中例示的处理器。
另外，本地振荡器(LO)发生器1440生成发送和接收LO信号，并且分别将它们提供到升频器1412和降频器1425。
另外，锁相环(PLL)1430从处理器接收控制信息，以便以适当频率生成发送和接收LO信号，并且将控制信号提供到LO发生器1440。
图14中例示的电路可以与图14中例示的配置不同地布置。
图15例示了可以应用本公开中提出的方法的无线通信设备的RF模块的另一示例。
更具体地，图15例示了可以在时分双工(TDD)系统中实现的RF模块的示例。
TDD系统中的RF模块的发送器1510和接收器1520具有与FDD系统中的RF模块的发送器和接收器相同的结构。
下文中，将仅描述TDD系统中的RF模块的与FDD系统中的RF模块的结构不同的结构。至于相同结构，参考对图15的描述。
经发送器1510的功率放大器(PA)1515放大的信号被路由通过频带选择开关1550、带通滤波器(BPF)1560和天线开关1570。经由天线1580发送信号。
另外，在接收路径中，天线1580从外部接收信号并且提供接收到的信号。信号被路由通过天线开关1570、带通滤波器1560和频带选择开关1550，并且被提供到接收器1520。
图16是示出了可以应用本公开中提出的方法的信号处理模块的示例的示图。
图16示出了发送设备内的信号处理模块结构的示例。
下文中，图12的UE或基站可以被称为发送设备或接收设备。
在这种情况下，可以在诸如图12的处理器1211、1221这样的基站/UE的处理器中执行信号处理。
参照图16，UE或基站内的发送设备可以包括加扰器1601、调制器1602、层映射器1603、天线端口映射器1604、资源块映射器1605和信号发生器1606。
发送设备可以发送一个或更多个码字。每个码字内的编码位被加扰器1601加扰并在物理信道上发送。码字可以被表示为数据流，并且可以等同于发送块(即，MAC层提供的数据块)。
通过调制器1602将加扰后的位调制成复值调制符号。调制器1602可以根据调制方案来调制加扰后的位，并且可以将加扰后的位设置为表示信号星座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相移键控(m-PSK)或m-正交幅值调制(m-QAM)来对编码后的数据进行调制。调制器可以被表示为调制映射器。
可以由层映射器1603将复值调制符号映射到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1604映射，以便在天线端口上发送。
资源块映射器1605可以将用于每个天线端口的复值调制符号映射到被分配用于发送的虚拟资源块内的适当资源元素。资源块映射器可以根据适当映射方案将虚拟资源块映射到物理资源块。资源块映射器1605可以将用于天线端口中的每一个的复值调制符号分配到适当子载波，并且可以根据用户来复用它们。
信号发生器1606可以通过根据特定的调制方案(例如，正交频分复用(OFDM)方法)对复值调制符号(即，用于各个天线端口的天线特定符号)进行调制来生成复值时域OFDM符号信号。信号发生器可以对天线特定符号执行快速傅里叶逆变换(IFFT)。循环前缀(CP)可以被插入到已经被执行IFFT的时域符号中。OFDM符号经由数模转换、频率上行链路转换等通过各根发送天线被发送到接收设备。信号发生器可以包括IFFT模块、CP插入器、数模转换器(DAC)和频率上行链路转换器。
图17是例示了可以应用在本公开中提出的方法的信号处理模块的另一示例的示图。
图17例示了基站或UE内的信号处理模块结构的另一示例。在这种情况下，可以在诸如图12的处理器1211、1221这样的UE/基站的处理器中执行信号处理。
参照图17，UE或基站内的发送设备可以包括加扰器3101、调制器1702、层映射器1703、预编码器1704、资源块映射器1705和信号发生器1706。
发送设备可以通过加扰器1701对一个码字内的编码位进行加扰，并且可以通过物理信道发送编码位。
由调制器1702将加扰后的位调制成复值调制符号。调制器可以根据预定调制方案来对加扰后的位进行调制，并且可以将调制后的位设置为表示信号星座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pi/2二进制相移键控(pi/2-BPSK)、m相移键控(m-PSK)或m-正交幅值调制(m-QAM)对编码后的数据进行调制。
可以由层映射器1703将复值调制符号映射到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1704预编码，以便在天线端口上传输。在这种情况下，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1704可以基于多根发送天线根据MIMO方法处理复值调制符号，可以输出天线特定符号，并且可以将天线特定符号分配给对应的资源块映射器1705。可以通过将层映射器1703的输出y乘以N×M的预编码矩阵W来获得预编码器1704的输出z。在这种情况下，N是天线端口的数目，并且M是层的数目。
资源块映射器1705可以将用于每个天线端口的解调调制符号映射到被分配用于发送的虚拟资源块内的适当资源元素。
资源块映射器1705可以将复值调制符号分配到适当子载波，并且可以根据用户来复用它们。
信号发生器1706可以通过根据特定调制方案(例如，OFDM方法)对复值调制符号进行调制来生成复值时域正交频分复用(OFDM)符号信号。信号发生器1706可以对天线特定符号执行快速傅里叶逆变换(IFFT)。循环前缀(CP)可以被插入到已经被执行IFFT的时域符号中。OFDM符号经由数模转换、频率上行链路转换等通过各根发送天线被发送到接收设备。信号发生器1706可以包括IFFT模块、CP插入器、数模转换器(DAC)和频率上行链路转换器。
接收设备的信号处理过程可以与发送设备的信号处理过程相反地配置。具体地，接收设备的处理器对通过RF单元的天线端口从外部接收的无线电信号执行解码和解调。接收设备可以包括多根接收天线。通过接收天线接收到的各个信号被恢复为基带信号并且被恢复为数据流，以最初通过复用和MIMO解调由发送设备发送。接收设备可以包括：信号恢复单元，该信号恢复单元用于将接收到的信号恢复为基带信号；复用器，该复用器用于通过将接收到的处理后的信号组合来复用它们；以及信道解调器，该信道解调器用于将复用后的信号流解调成对应的码字。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这些功能的一个集成模块或相应的独立模块。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；FFT模块，该FFT模块用于通过向已被去除CP的信号应用快速傅里叶变换(FFT)来输出频域信号；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。通过复用器将天线特定符号恢复到传输层。通过信道解调器将传输层恢复为将被发送设备发送的码字。
本公开中的无线电设备可以是基站、网络节点、发送器UE、接收器UE、无线电设备、无线通信设备、车辆、具有自动驾驶功能的车辆、无人机(无人驾驶飞行器(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、MTC装置、IoT装置、医疗装置、FinTech装置(或金融装置)、安全装置、气候/环境装置或者与第四工业革命领域或5G服务相关的装置或类似物。例如，无人机可以是在飞行器上没有人的情况下按无线电控制信号飞行的空中飞行器。例如，MTC装置和IoT装置可以是不需要人的直接干预或操纵的装置，并且可以包括智能仪表、自动售货机、温度计、智能灯泡、门锁、各种传感器或类似物。例如，医疗装置可以是出于诊断、治疗、减少、处理或预防疾病目的的装置以及出于测试、替代或修改结构或功能目的的装置，并且可以包括用于医疗治疗的装置、用于手术的装置、用于诊断的(外部)装置、助听器或用于外科手术的装置或类似物。例如，安全设备可以是被安装成防止可能的危险并保持安全的装置，并且可以包括相机、CCTV、黑匣子或类似物。例如，FinTech装置可以是能够提供诸如移动支付这样的金融服务的装置，并且可以包括支付装置、销售点(POS)等。例如，气候/环境装置可以是指监测和预测气候/环境的装置。
本公开中的UE可以包括蜂窝电话、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)、导航仪、触屏PC、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))、可折叠装置或类似物。例如，HMD可以是穿戴在头上的显示装置，并且可以被用于实现VR或AR装置。
上述实施方式是通过预定形式的本公开的部件和特征的组合来实现。除非单独指明，否则应该选择性地考虑每个部件或特征。每个部件或特征可以在不与另一部件或特征组合的情况下实践。此外，一些部件和/或特征彼此组合，并且可以实现本公开的实施方式。可以改变本公开的实施方式中描述的操作的顺序。一个实施方式的一些部件或特征可以被包括在另一实施方式中，或者可以被另一实施方式的对应部件或特征取代。显而易见的是，引用特定权利要求的一些权利要求可以与引用除了所述特定权利要求之外的其它权利要求的另一权利要求组合以构成实施方式，或者在提交申请之后通过修改来增加新的权利要求。
本公开的实施方式可以通过各种手段(例如，硬件、固件、软件或其组合)来实现。当通过硬件来实现实施方式时，可以通过一个或更多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器等来实现本公开的一个实施方式。
当通过固件或软件来实现实施方式时，可以通过执行上述功能或操作的模块、程序或功能等来实现本公开的一个实施方式。软件代码可以被存储在存储器中并且可以由处理器驱动。存储器可以设置在处理器的内部或外部，并且可以通过各种公知手段与处理器交换数据。
对于本领域的技术人员显而易见的是，可以在不脱离本公开的必要特征的情况下按其它特定形式来实施本公开。因此，以上提到的详细描述不应该被解释为在所有方面都是限制性的，并且应该被视为是例示性的。本公开的范围应该通过对所附的权利要求的合理解释来确定，并且在本公开的等同范围内的所有修改都被包括在本公开的范围内。
工业实用性
本公开的在无线通信系统中执行信道估计的方案已经被例示为被应用于3GPPLTE/LTE-A系统和5G系统(新RAT系统)，但是除了3GPP LTE/LTE-A系统和5G系统之外，还可以被应用于各种无线通信系统。

Claims (14)

1.一种在无线通信系统中由用户设备UE监测非交叠控制信道元素CCE的方法，该方法包括以下步骤：
从基站接收物理下行链路控制信道PDCCH的配置信息；
向所述基站发送所述UE能够针对每个监测跨度监测的非交叠CCE的最大数目的UE能力信息；以及
基于所述非交叠CCE的所述最大数目来监测所述非交叠CCE，
其中，所述UE能力信息包括与针对每个参数集的监测跨度之间的至少一个间隔有关的信息，并且
其中，所述非交叠CCE的所述最大数目是基于所述监测跨度之间的所述至少一个间隔和所述参数集来确定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述监测跨度的长度来确定所述非交叠CCE的所述最大数目。
3.根据权利要求1所述的方法，
其中，基于服务类型、服务质量QoS、服务要求和/或处理时间中的至少一个来确定所述非交叠CCE的所述最大数目。
4.根据权利要求1所述的方法，
其中，基于所述UE的物理下行链路共享信道PDSCH处理时间和/或物理上行链路共享信道PUSCH准备时间中的至少一个来确定所述非交叠CCE的所述最大数目。
5.根据权利要求1所述的方法，
其中，基于物理下行链路共享信道PDSCH或物理上行链路共享信道PUSCH的传输块大小、层的数目和/或资源块的数目中的至少一个来确定所述非交叠CCE的所述最大数目。
6.根据权利要求1所述的方法，
其中，基于所述非交叠CCE的所述最大数目来配置从所述PDCCH到物理下行链路共享信道PDSCH的定时间隙。
7.一种被配置为在无线通信系统中监测非交叠控制信道元素CCE的用户设备UE，该UE包括：
收发器，所述收发器用于发送和接收无线电信号，以及
至少一个处理器，所述至少一个处理器在功能上联接到所述收发器，
其中，所述至少一个处理器被配置为：
从基站接收物理下行链路控制信道PDCCH的配置信息；
向所述基站发送所述UE能够针对每个监测跨度监测的非交叠CCE的最大数目的UE能力信息；并且
基于非交叠CCE的所述最大数目来监测非交叠CCE，
其中，所述UE能力信息包括与针对每个参数集的监测跨度之间的至少一个间隔有关的信息，并且
其中，所述非交叠CCE的所述最大数目是基于所述监测跨度之间的所述至少一个间隔和所述参数集来确定的。
8.根据权利要求7所述的UE，其中，基于所述监测跨度的长度来确定所述非交叠CCE的所述最大数目。
9.根据权利要求7所述的UE，
其中，基于服务类型、服务质量QoS、服务要求和/或处理时间中的至少一个来确定所述非交叠CCE的所述最大数目。
10.根据权利要求7所述的UE，
其中，基于所述UE的物理下行链路共享信道PDSCH处理时间和/或物理上行链路共享信道PUSCH准备时间中的至少一个来确定所述非交叠CCE的所述最大数目。
11.根据权利要求7所述的UE，
其中，基于物理下行链路共享信道PDSCH或物理上行链路共享信道PUSCH的传输块大小、层的数目和/或资源块的数目中的至少一个来确定所述非交叠CCE的所述最大数目。
12.根据权利要求7所述的UE，
其中，基于所述非交叠CCE的所述最大数目来配置从所述PDCCH到物理下行链路共享信道PDSCH的定时间隙。
13.一种被配置为在无线通信系统中控制用户设备UE监测非交叠控制信道元素CCE的处理设备，该处理设备包括：
至少一个处理器；以及
在操作上能够连接到所述至少一个处理器并存储指令的至少一个计算机存储器，所述指令在被所述至少一个处理器执行时执行包括以下步骤的操作：
从基站接收物理下行链路控制信道PDCCH的配置信息；
向所述基站发送所述UE能够针对每个监测跨度监测的非交叠CCE的最大数目的UE能力信息；以及
基于所述非交叠CCE的所述最大数目来监测非交叠CCE，
其中，所述UE能力信息包括与针对每个参数集的监测跨度之间的至少一个间隔有关的信息，并且
其中，所述非交叠CCE的所述最大数目是基于所述监测跨度之间的所述至少一个间隔和所述参数集来确定的。
14.一种存储至少一个指令的计算机可读存储介质，所述指令在被至少一个处理器执行时执行包括以下步骤的操作：
从基站接收物理下行链路控制信道PDCCH的配置信息；
向所述基站发送用户设备UE能够针对每个监测跨度监测的非交叠控制信道元素CCE的最大数目的UE能力信息；以及
基于所述非交叠CCE的所述最大数目来监测所述非交叠CCE，
其中，所述UE能力信息包括与针对每个参数集的监测跨度之间的至少一个间隔有关的信息，并且
其中，所述非交叠CCE的所述最大数目是基于所述监测跨度之间的所述至少一个间隔和所述参数集来确定的。
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