CN112514275A

CN112514275A - 用于在无线通信系统中报告信道状态信息的方法和装置

Info

Publication number: CN112514275A
Application number: CN201980050042.7A
Authority: CN
Inventors: 朴海旭; 金亨泰; 姜智源; 李相林
Original assignee: LG Electronics Inc
Current assignee: LG Electronics Inc
Priority date: 2018-07-27
Filing date: 2019-07-29
Publication date: 2021-03-16
Anticipated expiration: 2039-07-29
Also published as: US20210242914A1; EP3817242A1; CN112514275B; US20230170953A1; WO2020022856A1; US11611380B2; EP3817242A4

Abstract

本发明涉及由终端执行的用于在无线通信系统中报告信道状态信息(CSI)的方法及其装置。根据本公开，终端可以从基站接收与CSI的报告相关的第一配置信息，并且可以基于第一配置信息向基站报告CSI。第一配置信息可以包括与用于报告CSI的物理上行链路共享信道(PUCCH)资源相关的资源设置信息，并且PUCCH资源可以根据至少一个上行链路带宽部分(UL BBW)被设置。

Description

用于在无线通信系统中报告信道状态信息的方法和装置

技术领域

本公开涉及一种无线通信系统，并且更具体地，涉及一种用于在无线通信系统中发送和接收信道状态信息的方法及其装置。

背景技术

已经开发移动通信系统以提供语音服务，同时确保用户的活动。然而，移动通信系统的覆盖范围已扩展到数据服务以及语音服务，并且目前，业务的爆炸性增长已经导致资源的短缺，并且因为用户期望相对高速的服务，所以要求先进的移动通信系统。

下一代移动通信系统的要求包括容纳爆炸性数据业务、每个用户的传输速率的显著增加、显著增加的连接设备的数量的容纳、非常低的端到端延迟、以及高能量效率。为此，已经研究了诸如双连接、大规模多输入多输出(MIMO)、带内全双工、非正交多址(NOMA)、超宽带、设备联网等的各种技术。

发明内容

技术问题

本公开提供一种用于在无线通信系统中发送和接收信道状态信息(CSI)参考信号(RS)的方法和装置。

本公开提供一种用于在向基站报告信道状态信息(CSI)时设置用于生成码本的参数的方法和装置。

本公开提供一种通过设置用于生成码本的参数通过减少CSI中包括的参数来减少CSI的有效载荷大小的方法。

本公开提供一种用于在向基站报告CSI时没有足够的资源来省略CSI的一些/全部的方法。

本公开提供一种用于在报告CSI时确保波束之间的正交性的方法。

本公开的目的不限于前述目的，并且根据以下描述，其他未提及的目的对于本领域的普通技术人员将是显而易见的。

技术方案

一种用于在无线通信系统中由用户设备(UE)发送信道状态信息(CSI)的方法，包括：通过多个天线端口从基站接收信道状态信息参考信号(CSI-RS)；并且向基站报告CSI，其中CSI包括用于通过线性组合生成的码本的预编码矩阵指示符，该码本基于特定参数集来生成，并且特定参数集基于秩值或者特定秩的至少一个层索引中的至少一个不同地设置/应用。

特定参数集可以基于秩值来不同地设置/应用。

特定参数集可以基于至少一个层索引来不同地设置。

该方法可以进一步包括从基站接收与CSI的报告相关的配置信息，其中特定参数集可以被包括在配置信息中。

CSI可以由第一部分和第二部分组成，其中第一部分可以包括秩指示符(RI)、信道质量指示符(CQI)和指示具有正实值的振幅的组合系数的数量的指示符，并且第二部分可以包括PMI。

第一部分可以具有固定有效载荷大小，并且可以用于标识第二部分的信息比特的数量。

该方法可以进一步包括：从基站接收与CSI的报告相关的配置信息，其中该配置信息可以包括用于生成码本的多个参数集，并且CSI可以进一步包括指示在多个参数集当中的由UE使用的特定参数集的参数信息。

该方法可以进一步包括：从基站接收与用于报告CSI的资源分配相关的资源分配信息，其中，当分配的资源的大小小于CSI的大小时，可以以子带为单位省略CSI直至分配的资源的大小变得相同。

一种方法包括通过多天线端口向终端发送信道状态信息参考信号(CSI-RS)；并且从终端接收CSI，其中CSI包括用于通过线性组合生成的码本的预编码矩阵指示符，该码本基于特定参数集来生成，并且特定参数集基于秩值或者特定秩的至少一个层索引中的至少一个来不同地设置/应用。

一种终端，包括RF(射频)模块，其用于发送和接收无线电信号；和处理器，其用于控制射频模块，其中该处理器通过多个天线端口从基站接收信道状态信息参考信号(CSI-RS)；并且向基站报告CSI，该CSI包括用于通过线性组合生成的码本的预编码矩阵指示符，该码本基于特定参数集来生成，并且特定参数集基于秩值或者特定秩的至少一个层索引中的至少一个来不同地设置/应用。

本发明的作用

根据本公开的实施例，在CSI报告中，根据在通过线性组合生成码本时的秩和/或层数来设置参数，从而减少CSI的有效载荷大小。

此外，根据本公开的实施例，当配置的资源不足以报告CSI时，省略一些CSI，从而使得能够通过配置的资源来报告CSI。

另外，根据本公开的实施例，在报告CSI中，可以通过在层之间应用正交覆盖码(OCC)来维持波束之间的正交性。

通过本公开可以实现的效果不限于上述效果。即，本公开所属领域的技术人员从以下描述中可以清楚地理解未提及的其他目的。

附图说明

被包括作为详细描述的一部分以帮助理解本公开的附图，提供本公开的实施例，并且与详细描述一起描述了本公开的技术特征。

图1是示出可以应用本说明书中提出的方法的AI设备的图。

图2是示出可以应用本说明书中提出的方法的AI服务器的图。

图3是示出可以应用本说明书中提出的方法的AI系统的图。

图4图示可应用由本公开提出的方法的NR系统的整体结构的示例。

图5图示在本公开提出的方法适用于的无线通信系统中上行链路帧和下行链路帧之间的关系。

图6图示本公开提出的方法适用于的无线通信系统中支持的资源网格的示例。

图7是图示本说明书中提出的方法可以应用于的无线通信系统中的自包含子帧结构的图。

图8是图示本说明书中提出的方法可以应用于的无线通信系统中的收发器单元模型的图。

图9是图示本说明书中提出的方法可以应用于的无线通信系统中在TXRU和物理天线方面的混合波束成形结构的图。

图10是图示本说明书中提出的方法可以应用于的波束扫描操作的示例的图。

图11是图示本说明书中提出的方法可以应用于的天线阵列的示例的图。

图12是图示本说明书中提出的方法可以应用于的CSI相关过程的示例的流程图。

图13是图示基于PUSCH的CSI报告的信息有效载荷的示例的图。

图14是图示基于短PUCCH的CSI报告的信息有效载荷的示例的图。

图15是图示基于长PUCCH的CSI报告的信息有效载荷的示例的图。

图16是图示本说明书中提出的方法可以应用于的CSI-RS的天线端口的示例的图。

图17和图18是图示用于维持本说明书中提出的波束之间的正交性的波束设置方法的示例的图。

图19是图示本公开中提出的码本的示例的图。

图20是图示本说明书中提出的终端的CSI报告过程的示例的流程图。

图21是图示本说明书中提出的用于基站从终端接收CSI报告的过程的示例的流程图。

图22是本说明书中提出的方法可以应用于的无线通信装置的框图。

图23是本说明书中提出的方法可以应用于的无线通信装置的框图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细描述根据本公开的优选实施例。下面将结合附图公开的详细描述旨在描述本公开的示例性实施例，而不旨在仅表示可以实践本公开的实施例。下面的详细描述包括特定细节以提供对本公开的透彻理解。然而，本领域技术人员理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践本公开。

在一些情况下，为了避免使本公开的概念晦涩，可以省略公知的结构和设备，或者可以以每个结构和设备的核心能力为中心的框图形式对其进行图示。

在说明书中，基站意指直接与终端进行通信的网络的终端节点。在本文档中，在某些情况下，描述为要由基站执行的特定操作可以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，可以由基站或除基站以外的其他网络节点执行与终端进行通信的各种操作。基站(BS)通常可以用诸如固定站、节点B、演进型节点B(eNB)、基站收发器系统(BTS)、接入点(AP)等的术语代替。此外，“终端”可以是固定的或可移动的，并可以用诸如用户设备(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)、机器类型通信(MTC)设备、机器对机器(M2M)设备、设备对设备(D2D)设备等等的术语代替。

在下文中，下行链路意指从基站到终端的通信，而上行链路意指从终端到基站的通信。在下行链路中，发射器可以是基站的一部分，而接收器可以是终端的一部分。在上行链路中，发射器可以是终端的一部分，而接收器可以是基站的一部分。

提供以下描述中使用的特定术语以帮助理解本公开，并且在不脱离本公开的技术精神的情况下，可以将特定术语的使用修改为范围内的其他形式。

可以在诸如码分多址(CDMA)、频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、正交频分多址(OFDMA)、单载波-FDMA(SC-FDMA)、非正交多址(NOMA)等的各种无线接入系统中使用以下技术。CDMA可以通过诸如通用陆地无线电接入(UTRA)或CDMA2000的无线电技术来实现。TDMA可以通过诸如全球移动通信系统(GSM)/通用分组无线电服务(GPRS)/增强型数据速率GSM演进(EDGE)的无线电技术来实现。OFDMA可以作为诸如IEEE 802.11(Wi-Fi)、IEEE802.16(WiMAX)、IEEE 802-20、E-UTRA(演进型UTRA)等的无线电技术来实现。UTRA是通用移动电信系统(UMTS)的一部分。作为使用演进型UMTS陆地无线电接入(E-UTRA)的演进型UMTS(E-UMTS)的一部分的第三代合作伙伴计划(3GPP)长期演进(LTE)在下行链路中采用OFDMA并且在上行链路中采用SC-FDMA。LTE-高级(A)是3GPP LTE的演进。

5G新无线电(5G NR)根据使用场景定义增强型移动宽带(eMBB)、大规模机器类型通信(mMTC)、超可靠和低延迟通信(URLLC)以及车辆到一切(V2X)。

此外，根据NR系统和LTE系统之间的共存，5G NR标准被分类成成独立组网(SA)和非独立组网(NSA)。

另外，5G NR支持各种子载波间隔，并且支持下行链路中的CP-OFDM和上行链路中的CP-OFDM和DFT-s-OFDM(SC-OFDM)。

本公开的实施例可以基于在作为无线接入系统的IEEE 802、3GPP和3GPP2中的至少一个中公开的标准文档。即，在本公开的实施例中未描述为明确示出本公开的技术精神的步骤或部分可以基于文档。此外，文档中公开的所有术语可以由标准文档来描述。

主要为了清楚描述而描述3GPP LTE/LTE-A/NR，但是本公开的技术特征不限于此。

此外，在本说明书中，“A和/或B”可以解释为与“包括A或B中的至少一个”相同的含义。

在下文中，将描述本说明书中提出的方法可以应用于的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)大规模机器类型通信(mMTC)领域和(3)超可靠低时延通信(URLLC)领域。

一些用例可能需要对多个领域进行优化，而其他用例可能只关注一个关键性能指标(KPI)。5G以灵活可靠的方式支持各种用例。

eMBB远远超出基本的移动因特网接入，并涵盖大量双向任务、云或增强现实中的媒体和娱乐应用。数据是5G的主要动力之一，并且专用语音服务可能不是在5G时代首次出现。在5G中，期待将使用由通信系统简单提供的数据连接将语音作为应用程序进行处理。流量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数量的增加。随着越来越多的设备连接到因特网，流媒体服务(音频和视频)、对话型视频和移动因特网连接将被更广泛地使用。如此众多的应用程序需要始终接通的连接以便于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。此外，云存储是带动上行链路数据传输速率增长的特殊用例。5G还用于云的远程业务。当使用触觉界面时，需要更低的端对端时延以保持出色的用户体验。娱乐，例如，云游戏和视频流是增加对移动宽带能力需求的其他关键要素。在包括诸如火车、车辆和飞机的高移动性环境中的任何地方，在智能手机和平板电脑中，娱乐都是必不可少的。另一个用例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时延和即时的数据量。

此外，最受期待的5G用例之一涉及一种能够在所有领域中平滑地连接嵌入式传感器的功能，即mMTC。到2020年，预计潜在的物联网(IoT)设备将达到204亿。工业物联网是5G执行主要作用的领域之一，其可实现智能城市、资产跟踪、智能公用设施、农业和安全基础设施。

URLLC包括一项新业务，其将通过对主要基础设施的远程控制和具有超高可靠性/低可用时延的链接来改变行业，诸如，自动驾驶车辆。可靠性和时延的水平对于智能电网控制、工业自动化、机器人工程、无人机控制和调节至关重要。

更具体地描述多个用例。

5G可以补充光纤到户(FTTH)和基于电缆的宽带(或DOCSIS)，作为提供从每秒千兆比特到每秒几百兆比特的评估的流的手段。除了虚拟现实和增强现实之外，这种快的速度对于传送分辨率为4K或更高(6K、8K或更高)的电视也是必需的。虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用包括浸入式的体育游戏。特定的应用程序可能需要特殊的网络配置。例如，在VR游戏的情况下，为了使游戏公司最小化时延，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。

与汽车移动通信的众多用例一起，汽车被期待成为5G的重要和新动力。例如，乘客的娱乐同时需要高容量和高移动性移动宽带。其原因是，未来的用户都将继续期望获得高质量的连接，无论其位置和速度如何。汽车领域的另一个使用示例是增强现实仪表板。增强现实仪表板在驾驶员通过前窗看到的事物上重叠并显示信息，在黑暗中识别对象，并通知驾驶员该对象的距离和移动。将来，无线模块可实现汽车之间的通信、汽车与支持的基础设施之间的信息交换以及汽车与其他连接的设备(例如，行人伴随的设备)之间的信息交换。安全系统指导可供选择的行为过程，以便驾驶员可以更安全地驾驶，从而减少发生事故的危险。下一步将是遥控或自动驾驶车辆。这要求不同的自动驾驶车辆之间以及汽车与基础设施之间非常可靠、非常快速的通信。将来，自动驾驶车辆可能会执行所有驾驶活动，并且驾驶员将专注于交通以外的事物，而汽车本身无法识别这些事物。自动驾驶车辆的技术要求要求超低时延和超高速可靠性，使得交通安全性增加到人无法达到的水平。

被称为智能社会的智能城市和智能家庭将被嵌入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状况。可以对每个家庭执行类似的配置。所有的温度传感器、窗户和加热控制器、防盗警报器和家用电器被无线连接。许多这样的传感器通常是低数据传输速率、低功耗和低成本。但是，例如，特定类型的监视设备可能需要实时高清视频。

包括热量或气体的能量的消耗和分配高度分散，并且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，并使用数字信息和通信技术将这些传感器互连，以使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，并且因此智能电网可以以有效、可靠、经济、生产可持续和自动化的方式改善诸如电力的燃料分配。智能电网可以被认为是具有小的时延的另一个传感器网络。

健康部件拥有许多应用程序，其从移动通信中受益。通信系统可以支持远程治疗，其在遥远的地方提供临床治疗。这有助于减少距离的障碍，并可以改善在偏远农业地区不连续使用的医疗服务的获取。此外，这可用于在重要治疗和紧急情况下挽救生命。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的参数提供远程监测和传感器。

无线电和移动通信在工业应用领域中变得越来越重要。布线需要很高的安装和维护成本。因此，在许多工业领域中，将会通过可重配置的无线电链路代替电缆的可能性是有吸引力的机会。然而，为了实现这种可能性，要求无线电连接以类似于电缆的时延、可靠性和容量进行操作，并且管理被简化。低时延和低错误概率是连接5G的新要求。

物流和货运跟踪是移动通信的重要用例，其能够使用基于位置的信息系统在任何地方跟踪库存和包裹。物流和货运跟踪用例通常需要较低的数据速度，但是需要宽广的区域和可靠的位置信息。

人工智能(AI)

人工智能是指研究人工智能或能够产生人工智能的方法的领域。机器学习是指定义人工智能领域中处理的各种问题并研究解决问题的方法的领域。机器学习也被定义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)是一种在机器学习中使用的模型，并配置有通过突触组合形成网络的人工神经元(节点)，并且可以意指具有解决问题的能力的整个模型。人工神经网络可以由不同层的神经元之间的连接图样、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多个隐藏层。每一层包括一个或多个神经元。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。

模型参数是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，超参数是指在机器学习算法中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。

可以考虑人工神经网络的学习对象来确定使损失函数最小化的模型参数。损失函数可以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，机器学习可以被分类成监督学习、非监督学习和强化学习。

监督学习是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输入到人工神经网络时必须由人工神经网络推导的答案(或结果值)。无监督学习可以意指在尚未给出学习数据标签的状态下训练人工神经网络的方法。强化学习可以意指一种学习方法，其中，对在环境中定义的代理进行训练以选择一种行为或行为序列，其使每个状态下累积的补偿最大化。

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)的机器学习也称为深度学习。深度学习是机器学习的一部分。在下文中，机器学习被用作包括深度学习的含义。

机器人

机器人可以指自动处理给定任务或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。

根据使用目的或领域，可以将机器人分类为工业、医疗、家庭和军事。

机器人包括包含致动器或电动机的驱动单元，并且可以执行各种物理操作，例如移动机器人关节。此外，可移动机器人在驱动单元中包括轮子、制动器、螺旋桨等，并且可通过驱动单元在地面上行驶或在空中飞行。

无人驾驶(自动驾驶)

无人驾驶是指自动驾驶技术。无人驾驶车辆是指无需用户操纵或通过用户最少操纵行驶的车辆。

例如，无人驾驶可以包括用于维持行驶车道的所有技术、诸如自适应巡航控制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、用于当设置目的地时自动配置路径并且行驶的技术。

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两者的混合动力车辆以及仅具有电动机的电动车辆，并且可以包括除了车辆之外的火车、摩托车、等等。

在这种情况下，无人驾驶车辆可以被认为是具有无人驾驶功能的机器人。

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对象或背景作为CG图像提供。AR技术在实际事物图像上提供虚拟生成的CG图像。MR技术是一种计算机图形技术，用于将虚拟对象与现实世界混合并组合在一起并进行提供。

MR技术类似于AR技术，因为其示出真实的对象和虚拟的对象。然而，在AR技术中，以补充真实对象的形式使用虚拟对象。相比之下，与AR技术不同，在MR技术中，虚拟对象和真实对象被用作相同的角色。

XR技术可以应用于头戴式显示器(HMD)、平视显示器(HUD)、移动电话、平板电脑、笔记本电脑、台式机、电视和数字标牌。已经应用XR技术的设备可以称为XR设备。

图1是图示根据本公开的实施例的AI设备100。

AI设备100可以实现为固定设备或移动设备，例如电视、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)、导航器、平板电脑、可穿戴设备、机顶盒(STB)、DMB接收器、收音机、洗衣机、冰箱、台式计算机、数字标牌、机器人和车辆。

参考图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可以使用有线和无线通信技术向外部设备，诸如其他AI设备100a至100e或AI服务器200，发送数据和从其接收数据。例如，通信单元110可以向外部设备发送传感器信息、用户输入、学习模型以及控制信号并从外部设备接收传感器信息、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)、蓝牙^TM、射频识别(RFID)、红外数据协会(IrDA)、紫蜂、近场通信(NFC)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，相机或麦克风被视为传感器，并且从相机或麦克风获得的信号可以称为传感数据或传感器信息。

输入单元120可以获得用于模型学习的学习数据和当使用学习模型获得输出时要使用的输入数据。输入单元120可以获得未处理的输入数据。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。

学习处理器130可以使用学习数据由配置有人工神经网络的模型来训练。在这种情况下，经过训练的人工神经网络可以称为学习模型。学习模型用于推导新输入数据而不是学习数据的结果值。推导的值可以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可以包括集成或实现在AI设备100中的存储器。可替选地，学习处理器130可以使用存储器170、直接耦合到AI设备100的外部存储器或保持在外部设备中的存储器来实现。

感测单元140可以使用各种传感器来获取AI设备100的内部信息、AI设备100的周围环境信息或用户信息中的至少一项。

在这种情况下，感测单元140中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、LIDAR和雷达。

输出单元150可以产生与视觉、听觉或触觉相关的输出。

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和用于输出触觉信息的触觉模块。

存储器170可以存储支持AI设备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确定或生成的信息来确定AI设备100的至少一个可执行操作。此外，处理器180可以通过控制AI设备100的元件来执行所确定的操作。

为此，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设备100的元件来执行预测的操作或至少一个可执行的操作当中的确定为首选的操作。

在这种情况下，如果有必要与外部设备关联以执行所确定的操作，则处理器180可以生成用于控制相应的外部设备的控制信号，并且将所生成的控制信号发送到相应的外部设备。

处理器180可以获取用于用户输入的意图信息，并基于所获取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字符串的语音到文本(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得与用户输入相对应的意图信息。

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由学习处理器130训练，可能已经由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设备100的操作内容或用户针对操作的反馈的历史信息，可以将历史信息存储在存储器170或学习处理器130中，或者可以向诸如AI服务器200的外部设备发送历史信息。所收集的历史信息可用于更新学习模型。

处理器180可以控制AI设备100的至少一些元件，以便执行存储在存储器170中的应用程序。此外，处理器180可以组合并驱动包括在AI设备100中的两个或更多个元件以便执行应用程序。

图2图示根据本公开的实施例的AI服务器200。

参考图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使用已训练的人工神经网络的设备。在这种情况下，AI服务器200配置有多个服务器，并且可以执行分布式处理，并且可以被定义为5G网络。在这种情况下，AI服务器200可以被包括为AI设备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可以向与诸如AI设备100的外部设备发送数据并且从其接收数据。

存储器230可以包括模型存储单元231。模型存储单元231可以存储模型(或人工神经网络231a)，其通过学习处理器240训练或者已经被训练。

学习处理器240可以使用学习数据来训练人工神经网络231a。学习模型可以以已经安装在人工神经网络的AI服务器200上的状态使用，或者可以安装在诸如AI设备100的外部设备上并且进行使用。

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多个指令可以存储在存储器230中。

处理器260可以使用学习模型来推导新的输入数据的结果值，并且可以基于推导的结果值来生成响应或控制命令。

图3图示根据本公开的实施例的AI系统1。

参考图3，AI系统1通过云网络10连接到AI服务器200、机器人100a、无人驾驶车辆100b、XR设备100c、智能电话100d或家用电器100e中的至少一个。在这样的情况下，可以将已经应用AI技术的机器人100a、无人驾驶车辆100b、XR设备100c、智能手机100d或家用电器100e称为AI设备100a至100e。

云网络10可以配置云计算基础设施的一部分，或者可以意指存在于云计算基础设施内的网络。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的设备100a至100e(200)可以通过云网络10互连。特别地，设备100a至100e和200可以通过基站彼此通信，但是可以在没有基站的干预下直接进行彼此通信。

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、无人驾驶车辆100b、XR设备100c、智能手机100d或家用电器100e，即，配置AI系统1的AI设备中的至少一个，并且可以帮助所连接的AI设备100a至100e的至少一些AI处理。

在这种情况下，AI服务器200可以代替AI设备100a至100e基于机器学习算法训练人工神经网络，可以直接存储学习模型，或者可以将学习模型发送到AI设备100a到100e。

在这种情况下，AI服务器200可以从AI设备100a到100e接收输入数据，可以使用学习模型来推导接收到的输入数据的结果值，可以基于推导的结果值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设备100a至100e。

可替选地，AI设备100a至100e可以使用学习模型直接推导输入数据的结果值，并且可以基于推导的结果值来生成响应或控制命令。

在下文中，描述应用上述技术的AI设备100a至100e的各种实施例。在这种情况下，图3中所示的AI设备100a至100e可以被视为是图1中所示的AI设备100的详细实施例。

AI+机器人

将AI技术应用于机器人100a，并且该机器人100a可以实现为引导机器人、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其中已经使用硬件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)周围的环境和对象，可以生成地图数据，可以确定移动路径和行驶计划，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LIDAR、雷达和相机中的至少一个传感器获得的传感器信息以便于确定移动路径和行驶计划。

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。在这种情况下，学习模型可能已经在机器人100a中被直接训练，或者可能已经在诸如AI服务器200的外部设备中被训练。

在这种情况下，机器人100a可以使用学习模型直接生成结果并执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如AI服务器200的外部设备并接收响应于其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对象信息或从外部设备获得的对象信息中的至少一种来确定移动路径和行驶计划。机器人100a可以通过控制驱动单元沿着确定的移动路径和行驶计划行驶。

地图数据可以包括用于布置在机器人100a移动的空间中的各种对象的对象标识信息。例如，地图数据可以包括用于诸如墙壁和门的固定对象以及诸如气流导孔和桌子的可移动对象的对象标识信息。此外，对象标识信息可以包括名称、类型、距离、位置等。

此外，机器人100a可以基于用户的控制/交互通过控制驱动单元来执行操作或行驶。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+无人驾驶

AI技术被应用到无人驾驶车辆100b，并且无人驾驶车辆100b可以被实现为可移动型机器人、车辆、无人飞行器等。

无人驾驶车辆100b可以包括用于控制无人驾驶功能的无人驾驶控制模块。无人驾驶控制模块可以指的是软件模块或者其中已经使用硬件实现软件模块的芯片。无人驾驶控制模块可以作为无人驾驶车辆100b的元件被包括在无人驾驶车辆100b中，但是可以被配置为无人驾驶车辆100b外部的单独硬件并且连接到无人驾驶车辆100b。

无人驾驶车辆100b可以获取无人驾驶车辆100b的状态信息，可以检测(识别)周围的环境和对象，可以生成地图数据，可以确定移动路径和行驶计划，或者可以使用从各种类型的传感器获得的传感器信息确定操作。

在这种情况下，为了确定移动路径和行驶计划，无人驾驶车辆100b可以像机器人100a一样，使用从LIDAR、雷达和相机中的至少一个传感器获得的传感器信息。

特别地，无人驾驶车辆100b可以通过从外部设备接收环境或对象的传感器信息来识别其视野被遮挡的区域或给定距离或更大的区域中的环境或对象，或者可以从外部设备直接接收识别的环境或对象信息。

无人驾驶车辆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上述操作。例如，无人驾驶车辆100b可以使用学习模型来识别周围环境和对象，并且可以使用识别出的周围环境信息或对象信息来确定行驶的流程。在这种情况下，学习模型可能已经在无人驾驶车辆100b中被直接训练，或者可能已经在诸如AI服务器200的外部设备中被训练。

在这种情况下，无人驾驶车辆100b可以使用学习模型直接生成结果并执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如AI服务器200的外部设备并接收响应于其生成的结果来执行操作。

无人驾驶车辆100b可以使用地图数据、从传感器信息检测到的对象信息或从外部设备获得的对象信息中的至少一种来确定移动路径和行驶计划。无人驾驶车辆100b可以通过控制驱动单元基于所确定的移动路径和行驶计划来行驶。

地图数据可以包括用于被布置在无人驾驶车辆100b行驶的空间(例如，道路)中的各种对象的对象标识信息。例如，地图数据可以包括用于诸如路灯、岩石和建筑物等的固定对象以及诸如车辆和行人的可移动对象的对象标识信息。此外，对象标识信息可以包括名称、类型、距离、位置等。

此外，无人驾驶车辆100b可以基于用户的控制/交互来控制驱动单元以执行操作或行驶。在这种情况下，无人驾驶车辆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

将AI技术应用于XR设备100c，并且XR设备100c可以实现为头戴显示器、车辆中设置的平视显示器、电视、移动电话、智能电话、计算机、可穿戴设备、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设备100c可以通过分析通过各种传感器或从外部设备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，可以基于生成的位置数据和属性数据获取有关周围空间或真实对象的信息，并且可以通过渲染XR对象来输出XR对象。例如，XR设备100c可以通过使XR对象与对应的识别对象相对应来输出包括用于识别的对象的附加信息的XR对象。

XR设备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上述操作。例如，XR设备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对象，并且可以提供与所识别的真实对象相对应的信息。在这种情况下，学习模型可能已经在XR设备100c中被直接训练，或者可能已经在诸如AI服务器200的外部设备中被训练。

在这种情况下，XR设备100c可以使用学习模型直接生成结果并执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如AI服务器200的外部设备并接收响应于其生成的结果来执行操作。

AI+机器人+无人驾驶

将AI技术和无人驾驶技术应用于机器人100a，并且该机器人100a可以实现为引导机器人、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AI技术和无人驾驶技术的机器人100a可以意指具有无人驾驶功能的机器人本身，也可以意指与无人驾驶车辆100b交互的机器人100a。

具有自动驾驶功能的机器人100a可以统称为沿着给定流自动移动而无需用户控制或自动确定流和移动的设备。

具有自动驾驶功能的机器人100a和无人驾驶车辆100b可以使用共同的感测方法以便于确定移动路径或行驶计划中的一个或多个。例如，具有无人驾驶功能的机器人100a和无人驾驶车辆100b可以使用通过LIDAR、雷达、相机等感测到的信息来确定移动路径或行驶计划中的一个或多个。

与无人驾驶车辆100b交互的机器人100a与无人驾驶车辆100b分开存在，并且可以在无人驾驶车辆100b的内部或外部执行与无人驾驶功能相关联的操作或可以执行与进入无人驾驶车辆100b中的用户相关联的操作。

在这种情况下，与无人驾驶车辆100b交互的机器人100a可以通过代替无人驾驶车辆100b获取传感器信息并且将传感器信息提供给无人驾驶车辆100b来控制或辅助无人驾驶车辆100b的无人驾驶功能，或者通过获取传感器信息，生成周围环境信息或对象信息，并将周围环境信息或对象信息提供给无人驾驶车辆100b来控制或辅助无人驾驶车辆100b的无人驾驶功能。

可替选地，与无人驾驶车辆100b交互的机器人100a可以通过监视进入无人驾驶车辆100b的用户或通过与用户的交互来控制无人驾驶车辆100b的功能。例如，如果确定驾驶员处于睡意状态，则机器人100a可以激活无人驾驶车辆100b的自动驾驶功能或辅助控制无人驾驶车辆100b的驱动单元。在这种情况下，除了简单的无人驾驶功能之外，由机器人100a控制的无人驾驶车辆100b的功能可以包括由设置在无人驾驶车辆100b内的导航系统或音频系统提供的功能。

可替选地，与无人驾驶车辆100b交互的机器人100a可以向无人驾驶车辆100b提供信息或者可以辅助无人驾驶车辆100b之外的功能。例如，机器人100a可以如在智能交通灯中那样向无人驾驶车辆100b提供包括信号信息的交通信息，并且可以如在电动车辆的自动充电器中一样通过与无人驾驶车辆100b的交互将充电器自动连接到充电口。

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、无人机等。

已经应用XR技术的机器人100a可以指机器人，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设备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。此外，机器人100a可以基于通过XR设备100c接收到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的定时识别相应的XR图像，通过诸如XR设备100c的外部设备进行远程操作，可以通过交互调节机器人100a的无人驾驶路径，可以控制操作或驾驶，或者可以识别周围对象的信息。

AI+无人驾驶+XR

AI技术和XR技术被应用于无人驾驶车辆100b，并且无人驾驶车辆100b可以被实现为可移动型机器人、车辆、无人飞行器等。

已经应用XR技术的无人驾驶车辆100b可以意指配备有用于提供XR图像的装置的无人驾驶车辆或无人驾驶车辆，即，XR图像内的控制/交互的目标。特别地，无人驾驶车辆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图像的装置的无人驾驶车辆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生成的XR图像。例如，无人驾驶车辆100b包括HUD，并且可以通过输出XR图像向乘客提供与真实对象或屏幕内的对象相对应的XR对象。

在这种情况下，当将XR对象输出到HUD时，可以输出至少一些XR对象，使其与乘客视线所指向的真实对象重叠。相比之下，当将XR对象显示在无人驾驶车辆100b内包括的显示器上时，可以输出至少一些XR对象，使得其与屏幕内的对象重叠。例如，无人驾驶车辆100b可以输出与诸如车道、另一车辆、交通信号灯、路标、两轮车、行人和建筑物的对象相对应的XR对象。

当无人驾驶车辆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，无人驾驶车辆100b或XR设备100c可能会基于传感器信息生成XR图像。XR设备100c可以输出所生成的XR图像。此外，无人驾驶车辆100b可以基于通过诸如XR设备100c的外部设备接收的控制信号或用户的互动来进行操作。

术语的定义

eLTE eNB：eLTE eNB是支持到EPC和NGC的连接的eNB的演进。

gNB：支持NR以及到NGC的连接的节点。

New RAN：一种支持NR或E-UTRA或与NGC的接口的无线电接入网。

网络切片：网络切片是由定制为针对端到端范围内需要特定要求的特定市场场景提供优化的解决方案的运营商定义的网络。

网络功能：网络功能是网络基础设施内的逻辑节点，具有明确定义的外部接口和明确定义的功能行为。

NG-C：在新RAN和NGC之间的NG2参考点上使用的控制面接口。

NG-U：在新RAN和NGC之间的NG3参考点上使用的用户面接口。

非独立NR：一种部署配置，其中gNB需要LTE eNB作为到EPC的控制面连接的锚点，或者要求eLTE eNB作为到NGC的控制面连接的锚点。

非独立E-UTRA：一种部署配置，其中eLTE eNB需要gNB作为到NGC的控制面连接的锚点。

用户面网关：NG-U接口的终结点。

参数集：其对应于频域中的一个子载波间隔。通过将参考子载波间隔缩放到整数N，可以定义不同的参数集。

NR：NR无线电接入或新无线电。

一般系统

图4图示本说明书所提出的方法可适用于的新无线电(NR)系统的整体结构的示例。

参考图4，NG-RAN由用于为用户设备(UE)提供NG-RA用户面(新AS子层/PDCP/RLC/MAC/PHY)和控制面(RRC)协议终止的gNB组成。

gNB借助于Xn接口彼此互连。

gNB还借助于NG接口连接到NGC。

更具体地，gNB借助于n2接口与接入和移动性管理功能(AMF)相连接并且借助于n3接口与用户面功能(UPF)相连接。

新RAT(NR)参数集和帧结构

在NR系统中，可以支持多个参数集。可以通过子载波间隔和循环前缀(CP)开销来定义参数集。可以通过将基本子载波间隔缩放整数N(或μ)而得出多个子载波之间的间隔。另外，尽管假设在非常高的子载波频率下不使用非常低的子载波间隔，但可以对要使用的参数集进行选择而不依赖于频带。

另外，在NR系统中，可以支持根据多个参数集的各种帧结构。

在下文中，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定义NR系统中所支持的多个OFDM参数集。

[表1]

μ	Δf＝2<sup>μ</sup>·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
5	480	正常

关于NR系统中的帧结构，时域中的各个字段的大小被表达为时间单位T_s＝1/(Δf_max·N_f)的倍数，其中Δf_max＝480·10³并且N_f＝4096。下行链路和上行链路传输被组织为具有T_f＝(Δf_maxN_f/100)·T_s＝10ms的持续时间的无线电帧。无线电帧由十个子帧组成的，每个子帧具有T_sf＝(Δf_maxN_f/1000)·T_s＝1ms的部分。在这种情况下，可以存在上行链路的帧集和下行链路的帧集。

图5图示本公开所提出的方法可适用于的无线通信系统中的UL帧和DL帧之间的关系。

如图5中所图示，在对应的UE处开始相应的下行链路帧之前来自于用户设备(UE)的传输的UL帧号i将会开始T_TA＝N_TAT_s。

关于参数集μ，按照子帧内的

的升序对时隙进行编号并且按照无线电帧内的

的升序对时隙进行编号。一个时隙由

个连续OFDM符号组成，并且

是取决于使用中的参数集和时隙配置来确定的。子帧中的时隙

的开始在时间上与同一子帧中的OFDM符号

的开始对齐。

并非所有UE都能够同时发送和接收，并且这意味着并非DL时隙或UL时隙中的所有OFDM符号都是可用的。

表2表示正常CP中每个时隙的OFDM符号数

每个无线电帧的时隙数λ和每个子帧的时隙数

并且表3表示扩展CP中的OFDM符号数、每个无线电帧的时隙数和每个子帧的时隙数。

[表2]

[表3]

NR物理资源

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。

在下文中，将更详细地描述可在NR系统中考虑的上述物理资源。

首先，关于天线端口，将天线端口定义成使得通过其发送一个天线端口上的符号的信道可从通过其发送相同天线端口上的符号的另一信道推断出。当通过其接收一个天线端口上的符号的信道的大尺度属性可从通过其发送另一天线端口上的符号的另一信道推断出时，两个天线端口可以处于QC/QCL(准共置或准共址)关系。在这里，大尺度属性可以包括延迟扩展、多普勒扩展、多普勒频移、平均增益、以及平均延迟中的至少一个。

图6图示本公开提出的方法可以被应用于的无线通信系统中所支持的资源网格的示例。

参考图6，资源网格由频域中的

个子载波组成，每个子帧由14·2μ个OFDM符号组成，但是本公开不限于此。

在NR系统中，所发送的信号通过由

个子载波和

个OFDM符号所组成的一个或多个资源网格来描述。在这里，

以上

指示最大传输带宽，并且它可能不仅在参数集之间发生变化，而且还在UL与DL之间发生变化。

在这种情况下，可以为每个参数集μ和天线端口p配置一个资源网格。

用于参数集μ和天线端口p的资源网格的每个元素被指示为资源元素，并且可以唯一地由索引对

标识。在本文中，

是频域中的索引，并且

指示子帧中的符号的位置。为了指示时隙中的资源元素，使用索引对

在此，

用于参数集μ和天线端口p的资源元素

与复数值

相对应。当不存在混淆的风险时或者当特定的天线端口或参数集被指定时，可以丢弃索引p和μ，由此复数值可以变为

或

另外，物理资源块被定义为频域中的

个连续子载波。在频域中，物理资源块可以从0到

被编号。此时，可以如在公式1给出物理资源块号n_PRB和资源元素(k,l)之间的关系。

[公式1]

另外，关于载波部分，UE可以被配置为仅使用资源网格的子集来接收或发送载波部分。此时，UE被配置为接收或发送的一组资源块在频率区域中从0到

被编号。

自包含子帧结构

图7是图示本公开可以被应用于的无线通信系统中的自包含子帧结构的图。

为了使TDD系统中的数据传输时延最小化，第五代(5G)新RAT(NR)考虑如图4中所图示的自包含时隙结构。

在图7中，阴影区域(符号索引0)指示下行链路(DL)控制区域，并且黑色区域(符号索引13)指示上行链路(UL)控制区域。没有阴影标记的区域可以用于DL数据传输或UL数据传输。该结构的特性是，在一个子帧中顺序执行DL传输和UL传输，并且因此在子帧内发送DL数据，并且还可以接收UL ACK/NACK。结果，当发生数据传输错误时，减少重传数据所需的时间，从而最小化了最终数据传输的时延。

在该自包含子帧结构中，需要用于基站和UE从传输模式切换到接收模式的过程或者从接收模式切换到传输模式的过程的时间间隙。为此，在自包含子帧结构中从DL到UL的切换时间的一些OFDM符号被配置为保护时段(GP)。

模拟波束成形

在毫米波(mmW)中，波长被缩短，因此可以在同一区域中安装多个天线元件。即，在30GHz频带中，波长为1cm，并且可以以0.5λ(即，波长)间隔以二维阵列将总共64(8×8)个天线元件安装在4×4cm面板上。因此，在mmW中，多个天线元件用于增加波束成形(BF)增益，从而增加覆盖范围或吞吐量。

在这种情况下，通过提供一个收发器单元(TXRU)使得可以为每个天线单元调节传输功率和相位，可以为每个频率资源进行独立的波束成形。但是，在全部100个天线元件上安装TXRU会导致价格方面的无效性问题。因此，考虑了一种用于将多个天线元件映射到一个TXRU并利用模拟移相器调节波束方向的方法。这种模拟BF方法的缺点在于，它只能在所有频带中形成一个波束方向，并且因此不能执行频率选择性波束成形。

可以考虑具有B个TXRU的混合BF，其是数字BF和模拟BF之间的中间形式，并且其数目小于Q个天线元件的数目。在这种情况下，尽管取决于B个TXRU和Q个天线元件之间的连接方法而有所不同，但是可以同时发送的波束的方向被限制为B或更小。

以下，将参考附图描述TXRU与天线元件之间的连接方法的代表性示例。

图8是图示可以将本公开应用于其的无线通信系统中的收发器单元模型的图。

TXRU虚拟化模型表示TXRU的输出信号与天线元件的输出信号之间的关系。取决于天线元件和TXRU之间的相关性，TXRU虚拟化模型可以被分类为TXRU虚拟化模型选项-1，如图5A中所图示：子阵列分区模型，和TXRU虚拟化模型选项2，如图5B中所图示：全连接模型。

参考图8A，在子阵列分区模型的情况下，天线元件被划分成多个天线元件组，并且每个TXRU连接到这些组之一。在这种情况下，天线元件仅连接到一个TXRU。

参考图8B，在全连接模型的情况下，多个TXRU的信号被组合并发送到单个天线元件(或天线元件阵列)。即，这指示TXRU连接到所有天线元件的方法。在这种情况下，天线元件连接到所有TXRU。

在图8中，q是在一列中具有相同极化(共极化)的M个天线元件的传输信号矢量。w指示宽带TXRU虚拟化权重矢量，并且W指示相位矢量乘以模拟移相器。即，模拟波束成形的方向由W确定。x是M_TXRU TXRU的信号矢量。

这里，天线端口和TXRU之间的映射可以是一对一或一对多。

在图8中，TXRU到元素的映射仅是示例，并且本公开不限于此，并且本公开可以等同地应用于可以从硬件的角度以其他各种形式实现的TXRU到元素的映射。

此外，在新RAT系统中，当使用多个天线时，已经出现将数字波束成形和模拟波束成形相结合的混合波束成形技术。在这种情况下，模拟波束成形(或射频(RF)波束成形)是指在RF级执行预编码(或组合)的操作。在混合波束成形中，基带级和RF级均执行预编码(或组合)，从而实现最接近数字波形成形的性能的性能，同时减少RF链的数量以及D(数字)/A(模拟)(或A/D)转换器的数量。为了方便起见，混合波束成形结构可以由N个收发器单元(TXRU)和M个物理天线表达。然后，在将要从发送端发送的用于L个数据层的数字波束成形用N乘以L矩阵表达之后，模拟波束成形被应用，在模拟波束成形中转换后的N个数字信号通过TXRU被转换成模拟信号并且然后用M乘N矩阵表示。

图9是图示在本公开可以应用于的无线通信系统中的在TXRU和物理天线方面的混合波束成形结构的图。

图9图示数字波束的数量为L并且模拟波束的数量为N的情况。

在新RAT系统中，正在考虑通过设计基站以便以符号为单位改变模拟波束成形来支持对位于特定区域中的终端的更有效波束成形的方式。此外，当在图6中将特定的N个TXRU和M个RF天线定义为一个天线面板时，在新RAT系统中，正在考虑一种用于引入能够彼此独立地应用混合波束成形的多个天线面板的方法。

信道状态信息(CSI)反馈

在3GPP LTE/LTE-A系统中，用户设备(UE)被定义为向基站(BS或eNB)报告信道状态信息(CSI)。

CSI共同指代可以指示在UE与天线端口之间形成的无线电信道(或称为链路)质量的信息。CSI可以包括例如秩指示符(RI)、预编码矩阵指示符(PMI)、信道质量指示符(CQI)等。

这里，RI表示信道的秩信息，这意味着UE通过相同的时频资源接收到的流的数量。该值取决于信道的长期衰落，并且因此通常以比PMI和CQI长的时间段从UE反馈到BS。PMI是反映信道空间特性的值，并且指示UE基于诸如信号与干扰加噪声比(SINR)的度量而优选的预编码索引。CQI是指示信道强度的值，并且通常是指当BS使用PMI时可以获得的接收到的SINR。

在3GPP LTE/LTE-A系统中，基站在UE中设置多个CSI进程，并且可以接收每个进程的CSI报告。此处，CSI处理由用于从基站进行信号质量测量的CSI-RS和用于干扰测量的CSI-IM(资源干扰测量)资源组成。

参考信号(RS)虚拟化

通过以mmW为单位的模拟波束成形，一次只能在一个模拟波束方向上发送PDSCH。在这种情况下，仅可以从基站到对应方向上的几个UE进行数据传输。因此，如果有必要，通过针对每个天线端口不同地设置模拟波束方向，可以在各种模拟波束方向上同时向多个UE执行数据传输。

图10是图示可以应用本说明书中提出的方法的波束扫描操作的示例的图。

如图10中所述，当基站使用多个模拟波束时，因为有利于信号接收的模拟波束对于每个终端可能是不同的，所以至少对于同步信号、系统信息、寻呼等，正在考虑波束扫描操作，其允许所有终端通过根据符号改变在特定子帧中由基站应用的多个模拟波束来具有接收机会。

图10图示用于在下行链路传输过程中同步信号和系统信息的波束扫描操作的示例。在图10中，在新RAT中在广播方法发送系统信息的物理资源(或物理信道)被称为xPBCH(物理广播信道)。

此时，可以同时发送在一个符号内属于不同天线面板的模拟波束，并根据该模拟波束测量信道，正在讨论用于引入作为通过应用如图7中所图示的单个模拟波束(对应于特定天线面板)来发送的参考信号的波束参考信号(BRS)的方法。

可以为多个天线端口定义BRS，并且BRS的每个天线端口可以对应于单个模拟波束。

在这种情况下，与BRS不同，可以通过应用模拟波束组中的所有模拟波束来发送同步信号或xPBCH，使得可以很好地接收由任意终端发送的信号。

RRM测量

在LTE系统中，支持包括功率控制、调度、小区搜索、小区重选、切换、无线电链路或连接监视以及连接建立/重新建立等的RRM操作。

在这种情况下，服务小区可以从UE请求RRM测量信息，该信息是用于执行RRM操作的测量值。

例如，终端可以针对每个小区测量诸如小区搜索信息、参考信号接收功率(RSRP)和参考信号接收质量(RSRQ)的信息，并将所测量的信息报告给基站。

具体地，在LTE系统中，终端从服务小区接收“measConfig”作为用于RRM测量的较高层信号。终端根据“measConfig”测量RSRP或RSRQ。

RSRP、RSRQ和RSSI的定义如下。

-RSRP：RSRP可以被定义为在所考虑的测量频率带宽内承载小区特定参考信号的资源元素的功率贡献([W])的线性平均值。小区特定参考信号R0可以用于RSRP确定。当终端可以可靠地检测到R1可用时，除了R0之外，还可以使用R1确定RSRP。

RSRP参考点可以是终端的天线连接器。

当终端使用接收器分集时，所报告的值应不低于任何单个分集分支的相应RSRP。

-RSRQ：参考信号接收质量(RSRQ)定义为比率N×RSRP/(E-UTRA载波RSSI)，其中N是E-UTRA载波RSSI测量带宽的RB数。分子和分母的测量需要通过同一资源块集执行。

UE通过块从所有源接收E-UTRA载波接收信号强度指示符(RSSI)，该所有源包括仅在包括天线端口0的参考符号的OFDM符号中测量的总接收功率([W])的线性平均值，并且在测量带宽中包括N个资源相邻信道干扰、热噪声等。

当较高层信令指示用于执行RSRQ测量的特定子帧时，针对指示的子帧中的所有OFDM符号测量RSSI。

RSRQ的参考点应为终端的天线连接器。

当终端使用接收器分集时，所报告的值不应小于任何单个分集分支的对应RSRP。

RSSI：RSSI是指所接收的宽带功率，包括热噪声和由接收器在接收器脉冲整形滤波器定义的带宽内生成的噪声。

用于测量RSSI的参考点应为终端的天线连接器。当终端使用接收器分集时，所报告的值应不低于任何单个接收天线分支的对应UTRA载波RSSI。

根据此定义，在LTE系统中操作的UE可以在帧内频率测量的情况下通过在系统信息块类型3(SIB3)中发送的与允许的测量带宽相关的信息元素(IE)并且在频率间测量的情况下通过在SIB5发送的允许的测量带宽在与6、15、25、50、75和100RB(资源块)之一相对应的带宽中测量RSRP。

可替代地，在不存在以上IE的情况下，可以默认在整个下行链路(DL)系统的频带中执行测量。在这种情况下，当终端接收到允许的测量带宽时，终端将该值视为最大测量带宽，并可以在相应值内自由地测量RSRP的值。

但是，如果服务小区发送被定义为WB-RSRQ的IE，并且允许的测量带宽被设置为50RB或更大，则终端需要针对总的允许的测量带宽计算RSRP值。同时，对于RSSI，可以根据RSSI带宽的定义在终端的接收器的频带中执行测量。

图11是图示可以应用本说明书中提出的方法的天线阵列的示例的图。

在图11中一般化的面板天线阵列可以分别由水平域和垂直域中地Mg和Ng个面板组成。

此时，一个面板分别由M列和N行组成，并且在图8中，假设X-pol天线。因此，天线元件的总数可以是2*M*N*Mg*Ng。

信道状态信息相关过程

图12是图示可以将本说明书中提出的方法应用于CSI相关过程的示例的流程图。

在NR(新无线电)系统中，信道状态信息参考信号(CSI-RS)用于时间和/或频率跟踪、CSI计算、L1(第1层)-RSRP(参考信号接收功率)和移动性。

在本说明书中，“A和/或B”可以解释为与“包括A或B中的至少一个”相同的含义。

CSI计算与CSI获取相关，并且L1-RSRP计算与波束管理(BM)相关。

CSI共同指代可以指示在UE与天线端口之间形成的无线电信道(或称为链路)的质量的信息。

为了执行如上所述的CSI-RS的使用之一，终端(例如，用户设备，UE)通过无线电资源控制(RRC)信令向基站(例如，通用节点B，gNB)发送与CSI相关的配置信息(S12010)。

与CSI相关的配置信息可包括CSI-IM(干扰管理)资源相关信息、CSI测量配置相关信息、CSI资源配置相关信息、CSI-RS资源相关信息、CSI-RS资源相关信息、或CSI报告配置相关信息中的至少一种。

CSI-IM资源相关信息可以包括CSI-IM资源信息、CSI-IM资源集信息等。

CSI-IM资源集由CSI-IM资源集ID(标识符)标识，并且一个资源集包括至少一个CSI-IM资源。

每个CSI-IM资源由CSI-IM资源ID标识。

CSI资源配置相关信息定义包括非零功率(NZP)CSI-RS资源集、CSI-IM资源集或CSI-SSB资源集中的至少一个的组。

也就是说，CSI资源配置相关信息可以包括CSI-RS资源集列表，并且CSI-RS资源集列表可以包括NZP CSI-RS资源集列表、CSI-IM资源集列表或CSI-SSB资源集列表中的至少一个。

CSI资源配置相关信息可以表达为CSI-ResourceConfig IE。

每个CSI-IM资源由CSI-RS资源ID标识。

如表1所示，可以设置指示针对每个NZP CSI-RS资源集使用CSI-RS的参数(例如，BM相关“重复”参数、跟踪相关“trs-Info”参数)。

表4示出NZP CSI-RS资源集IE的示例。

[表4]

在表4中，重复参数是指示是否重复发送相同波束的参数，并且指示对于每个NZPCSI-RS资源集，重复是“ON(开)”还是“OFF(关)”。

在本说明书中使用的传输波束(Tx波束)可以被解释为与空间域传输滤波器相同的含义，并且接收波束(Rx波束)可以被解释为与空间域接收滤波器相同的含义。

例如，当表4的重复参数设置为“OFF”时，终端不假定资源集中的NZP CSI-RS资源在所有符号中在相同DL空间域传输滤波器和相同Nrofports中发送。

与高层参数相对应的重复参数与L1参数的“CSI-RS-ResourceRep”相对应。

CSI报告配置相关信息包括指示时域行为的报告ConfigType参数和指示用于报告的CSI相关量的reportQuantity参数。

时域行为可以是周期性的、非周期性的或半永久性的。

此外，可以将CSI报告配置相关信息表达为CSI-ReportConfig IE，并且下面的表5示出CSI-ReportConfig IE的示例。

[表5]

此外，终端基于CSI相关配置信息来测量CSI(S12020)。

CSI测量可以包括(1)终端的CSI-RS接收过程(S12022)，以及(2)通过所接收的CSI-RS计算CSI的过程(S12024)。

CSI-RS的序列由下面的等式2生成，并且伪随机序列C(i)的初始化值由等式3定义。

[等式2]

[等式3]

在等式2和3中，

表示无线电帧中的时隙数，并且在作为

的每个OFDM符号的开头将伪随机序列生成器初始化为C_int。

l是时隙中的OFDM符号数，并且n_ID与较高层参数scramblingID相同。

此外，在CSI-RS中，通过较高层参数CSI-RS-ResourceMapping在时域和频域中设置CSI-RS资源的RE(资源元素)映射。

表6示出CSI-RS-ResourceMapping IE的示例。

[表6]

在表6中，密度D表示以RE/端口/PRB(物理资源块)测量的CSI-RS资源的密度，并且nrofPorts表示天线端口的数量。

终端将所测量的CSI报告给基站(S12030)。

这里，当表6中的CSI-ReportConfig的数量被设置为“无(或无报告)”时，终端可以省略该报告。

然而，即使当数量被设置为“无(或无报告)”时，终端也可以向基站执行报告。

将数量设置为“无”的情况可以是触发非周期性TRS的情况或设置重复的情况。

这里，可以定义仅当重复设置为“ON”时才省略终端的报告。

总之，当重复设置为“ON”和“OFF”时，作为CSI报告，“无报告”、“SSB资源指示符(SSBRI)和L1-RSRP”和“CSI-RS资源指示符(CRI)和L1-RSRP”都是可能的。

可替代地，当重复为“OFF”时，将“SSBRI和L1-RSRP”或“CRI和L1-RSRP”的CSI报告定义为发送，并且当重复为“ON”时，“无报告”、“SSBRI和L1-RSRP”或“CRI和L1-RSRP”可以被定义为被发送。

CSI测量和报告过程

NR系统支持更灵活和动态的CSI测量和报告。

CSI测量可以包括通过接收CSI-RS并计算接收到的CSI-RS来获取CSI的过程。

作为CSI测量和报告的时域行为，支持非周期性/半永久性/周期性信道测量(CM)和干扰测量(IM)。

对于CSI-IM的配置，使用4端口NZP CSI-RS RE图样。

NR的基于CSI-IM的IMR具有类似于LTE的CSI-IM的设计，并且独立于ZP CSI-RS资源进行配置以用于PDSCH速率匹配。

在基于NZP CSI-RS的IMR中，每个端口模拟具有(优选信道和)预编码的NZP CSI-RS的干扰层。

这是用于多用户情况下的小区内干扰测量，并且主要针对MU干扰。

基站将预编码的NZP CSI-RS发送到所配置的基于NZP CSI-RS的IMR的每个端口上的终端。

终端通过假设资源集中的每个端口的信道/干扰层来测量干扰。

对于信道，当不存在PMI和RI反馈时，在集合中配置多个资源，并且基站或网络指示用于通过DCI的信道/干扰测量的NZP CSI-RS资源的子集。

将更详细地描述资源设置和资源设置配置。

资源设置

每个CSI资源设置“CSI-ResourceConfig”包括针对S≥1 CSI资源集的配置(由较高层参数csi-RS-ResourceSetList给出)。

这里，CSI资源设置对应于CSI-RS-资源集列表。

这里，S表示所配置的CSI-RS资源集的数量。

这里，S≥1CSI资源集的配置是用于每个CSI资源集的SS/PBCH块(SSB)资源，其包括CSI-RS资源(由NZP CSI-RS或CSI-IM组成)和用于L1-RSRP计算的SS/PBCH块(SSB)资源。

每个CSI资源设置位于由较高层参数bwp-id标识的DL带宽部分(BWP)中。

链接到CSI报告设置的所有CSI资源设置都具有相同的DL BWP。

CSI-ResourceConfig IE中包括的CSI资源设置内的CSI-RS资源的时域行为由较高层参数resourceType指示，并且可以设置为非周期性、周期性或半永久性。

对于周期性和半永久性CSI资源设置，所配置CSI-RS资源集的数量S限制为“1”。

对于周期性和半永久性CSI资源设置，所设置的时段和时隙偏移在相关联的DLBWP的参数集中给出，如通过bwp-id给出。

当UE被配置用于包括相同NZP CSI-RS资源ID的多个CSI-ResourceConfig时，针对CSI-ResourceConfig配置了相同时域行为。

当UE被配置用于包括相同NZP CSI-RS资源ID的多个CSI-ResourceConfig时，针对CSI-ResourceConfig配置相同时域行为。

接下来，通过较高层信令配置用于信道测量(CM)和干扰测量(IM)的一个或多个CSI资源设置。

-用于干扰测量的CSI-IM资源。

-用于干扰测量的NZP CSI-RS资源。

-用于信道测量的NZP CSI-RS资源。

也就是说，信道测量资源(CMR)可以是用于CSI获取的NZP CSI-RS，并且干扰测量资源(IMR)可以是用于IM的CSI-IM和NZP CSI-RS。

此处，CSI-IM(或IM的ZP CSI-RS)主要用于小区间干扰测量。

用于IM的NZP CSI-RS主要用于来自多用户的小区内干扰测量。

UE可以假定针对每个资源，配置用于一个CSI报告的用于信道测量的CSI-RS资源和用于干扰测量的CSI-IM/NZP CSI-RS资源是“QCL-TypeD”。

资源设置配置

如上所述，资源设置可以表示资源集列表。

对于非周期性CSI，使用较高层参数CSI-AperiodicTriggerState设置的每个触发状态都与一个或多个CSI-ReportConfig相关联，其中每个CSI-ReportConfig都链接到周期性的、半永久性的或非周期性的资源设置。

一个报告设置可以与最多三个资源设置相连。

-当配置了一个资源设置时，该资源设置(由较高层参数resourcesForChannelMeasurement给出)用于L1-RSRP计算的信道测量。

–当配置了两个资源设置时，第一资源设置(由较高层参数resourcesForChannelMeasurement给出)用于信道测量，并且第二资源设置(由csi-IM-ResourcesForInterference或nzp-CSI-RS–ResourcesForInterference给出)用于在CSI-IM或NZP CSI-RS上执行的干扰测量。

-当配置了三个资源设置时，第一资源设置(由resourcesForChannelMeasurement给出)用于信道测量，第二资源设置(由csi-IM-ResourcesForInterference给出)用于基于CSI-IM的干扰测量，并且第三资源设置(由nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference给出)用于基于NZP CSI-RS的干扰测量。

对于半永久性或周期性CSI，每个CSI-ReportConfig都链接到周期性或半永久性资源设置。

-当配置了一个资源设置(由resourcesForChannelMeasurement给出)时，该资源设置用于L1-RSRP计算的信道测量。

--当配置了两个资源设置时，第一资源设置(由resourcesForChannelMeasurement给出)用于信道测量，第二资源设置(由较高层参数csi-IM-ResourcesForInterference给出)用于在CSI-IM上执行的干扰测量。

将描述与CSI测量相关的CSI计算。

当在CSI-IM上执行干扰测量时，用于信道测量的每个CSI-RS资源根据对应资源集内的CSI-RS资源和CSI-IM资源的顺序由每个资源与每个CSI-IM资源相关联。

用于信道测量的CSI-RS资源的数量与CSI-IM资源的数量相同。

当在NZP CSI-RS中执行干扰测量时，UE不期望在用于信道测量的资源设置内的相关联的资源集中配置一个或多个NZP CSI-RS资源。

在其中配置较高层参数nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference的UE不会期望在NZP CSI-RS资源集中配置18个或更多个NZP CSI-RS端口。

对于CSI测量，终端假定以下内容。

-针对干扰测量而配置的每个NZP CSI-RS端口都对应于干扰传输层。

-用于干扰测量的NZP CSI-RS端口的所有干扰传输层均考虑EPRE(每资源元素的能量)比。

-NZP CSI-RS资源的RE上用于信道测量的另一个干扰信号，NZP CSI-RS资源用于干扰测量或CSI-IM资源用于干扰测量的干扰信号。

将更详细地描述CSI报告过程。

对于CSI报告，UE可以使用的时间和频率资源由基站控制。

信道状态信息(CSI)可以包括信道质量指示符(CQI)、预编码矩阵指示符(PMI)、CSI-RS资源指示符(CRI)、SS/PBCH块资源指示符(SSBRI)、层指示符(LI)、秩指示符(RI)或L1-RSRP中的至少一个。

对于CQI、PMI、CRI、SSBRI、LI、RI和L1-RSRP，UE由较高层配置为N≥1 CSI-ReportConfig报告设置、M≥1 CSI-ResourceConfig资源设置和一个或两个触发状态的列表(由aperiodicTriggerStateList和semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList提供)。

在aperiodicTriggerStateList中，每个触发状态包括信道和相关联的CSI-ReportConfigs列表，该列表有选择地指示用于干扰的资源集ID。

在semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList中，每个触发状态包括一个相关联的CSI-ReportConfig。

CSI报告的时域行为支持周期性的、半永久性的和非周期性的。

在下文中，将描述周期性的、半永久性的(SP)和非周期性的CSI报告。

在短PUCCH和长PUCCH上执行周期性CSI报告。

可以将周期性CSI报告的周期性和时隙偏移设置为RRC，并且参考CSI-ReportConfig IE。

接下来，在短PUCCH、长PUCCH或PUSCH上执行SP CSI报告。

在短/长PUCCH上的SP CSI的情况下，将周期性和时隙偏移设置为RRC，并且通过单独的MAC CE来激活/停用CSI报告。

在PUSCH上的SP CSI的情况下，SP CSI报告的周期性设置为RRC，但时隙偏移未设置为RRC，并且SP CSI报告由DCI(格式0_1)激活/停用。

初始CSI报告定时遵循由DCI指示的PUSCH时域分配值，并且随后的CSI报告定时遵循由RRC设置的时段。

对于在PUSCH上的SP CSI报告，使用了单独的RNTI(SP-CSI C-RNTI)。

DCI格式0_1包括CSI请求字段，并且可以激活/停用特定配置的SP-CSI触发状态。

此外，SP CSI报告具有与在SPS PUSCH上进行数据传输的机制相同或相似的激活/停用。

接下来，非周期性CSI报告在PUSCH上执行并且由DCI触发。

在具有AP CSI-RS的AP CSI的情况下，AP CSI-RS定时由RRC设置。

这里，AP CSI报告的定时由DCI动态控制。

用于在多个报告实例中划分和报告CSI的方法没有被应用于NR，该多个报告实例已应用于LTE中的基于PUCCH的CSI报告(例如，以RI、WB PMI/CQI和SB PMI/CQI的顺序进行传输)。

相反，NR限制短/长PUCCH中的特定CSI报告的设置，并且定义了CSI省略规则。

结合AP CSI报告定时，DCI动态地指示PUSCH符号/时隙位置。候选时隙偏移由RRC设置。

对于CSI报告，针对每个报告设置都设置时隙偏移(Y)。

对于UL-SCH，时隙偏移K2单独设置。

在CSI计算复杂度方面定义了两个CSI时延类别(低时延类别和高时延类别)。

低时延CSI是WB CSI，包括最多4个端口类型-I码本或最多4个端口非PMI反馈CSI。

高时延CSI是指除了低时延CSI以外的CSI。

对于普通终端，以OFDM符号为单位定义(Z，Z')。

Z表示在接收到非周期性CSI触发DCI之后直至执行CSI报告为止的最小CSI处理时间。

Z'表示在接收到针对信道/干扰的CSI-RS之后直到执行CSI报告为止的最小CSI处理时间。

另外，终端报告可以同时计算的CSI的数量。

II型码本

在由4个天线端口{3000，3001，...，3003}、8个天线端口{3000，3001，...，3007}、12个天线端口{3000，3001.....，...，3011}、16个天线端口{3000，3001，...，3032}、32个天线端口{3000，3001，...，3031}，并且由配置为“typeII”的较高层参数codebookType组成的UE中

--N₁和N₁的值分别由较高层参数n₁-n₂-codebookSubsetRestriction和CodebookConfig-N2组成。对于给定数量的CSI-RS端口，支持的(N₁，N₂)配置和与(O₁，O₂)对应的值在下面的表7中示出。

[表7]

-针对较高层参数numberOfbeams配置L值。在此，当P_CSI-RS值为4时，L值为2，并且当P_CSI-RS值大于4时，L值属于{2，3，4}。

-N_PSK的值由较高层参数phaseAlphabetSize组成，并且N_PSK属于{4，8}。

-通过将较高层参数subbandAmplitude设置为“true(真)”或“false(假)”来配置UE。

--UE不应报告RI>2。

当与RI值相关联的v值小于2时，与每个PMI值相对应的码本索引i1和i2如以下等式4所示。

[等式4]

由码本组合的L个矢量由i_1，1和i_1，2索引标识，并且每个值在下面的等式5中示出。

[等式5]

i_1，1＝[q₁ q₂]

q₁∈{0，1，...，O₁-1}

q₂∈{0，1，...，O₂-1}

等式5中的C(x，y)值由下面的表8给出。

[表8]

n₁和n₂的元素可以通过下面的等式6从i_1，2推导出。

[等式6]

s_-1＝0

对于i＝0，K，L-1

找到表5.2.2.2.3-1中最大的x^*∈{L-1-i，K，N₁N₂-1-i}使得

i_1，2-s_i-1≥C(x^*，L-i)

e_i＝C(x^*，L-i)

s_i＝s_i-1+e_i

n⁽ⁱ⁾＝N₁N₂-1-x^*

当n₁和n₂的值是已知值时，可以通过下面的等式7推导出i_1，2。

[等式7]

其中索引i＝0、1，...、L-1被分配使得n(i)随着i的增加而增加。

-如果N₂值为1，则q₂值为0，并且对于i＝0、1...L-1，

值为0，则不会报告q₂。

-如果(N₁，N₂)＝(2，1)，n₁＝[0，1]并且n2＝[0，0]，则不报告i_1，2。

-如果(N₁，N₂)＝(4，1)，L＝4，n₁＝[0，1，2，3]和n₂＝[0，0，0，0]，则i_1，2不报告。

-如果(N₁，N₂)＝(2，2)，L＝4，n₁＝[0，1，0，1]并且n₂＝[0，0，1，1]，则i_1，2不报告。

在层1(1＝1，...v)上的最大系数由i_1，3，l∈{0，1，...，2L-1}标识。

振幅系数指示符i_1，4，l和i_2，2，l如以下等式8所示。

[等式8]

对于1＝1，...v，

至振幅系数

的映射在下表9示出，而

至振幅系数

的映射在下表10示出。

此时，振幅系数如以下等式9示出。

[等式9]

[表9]

[表10]

相位系数指示符如下的等式10示出。

[等式10]

对于l＝1，...，v，i_2，1，l＝[c_l，0，c_l，1，...，c_l，2L-1]

振幅和相位系数指示符报告如下。

-指示符

并且

针对l＝1，...，v，

以及

未报告。

-未报告i_1，4，l(l＝1，...v)的其余2L-1个元素。这里，

M_l(l＝1，...，v)可以是满足

的元素i_1，4，l的数量。

-i_2，1，1和i_2，2，1的其余2L-1个元素报告如下。

-当subbandAmplitude设置为“false”时，

-

并且i＝0、1，...，2L-1。没有针对l＝1，...，v报告用于l＝0、1、...、v的i_2，2，l。

-对于l＝1，...，v，不报告与满足

的系数相对应的i_2，1，l的元素。在此，未报告c_l，i∈{0，1，...，N_PSK-1}和i_2，1，l的其余2L-M₁元素，并且设置c_1，i＝0。

-当subbandAmplitude设置为“true”时，

-对于1＝0，1，...，v，与如由i_1，4，l的相应报告元素确定的最强系数min(M_l，K⁽²⁾)-1(不包括i_1，3，l所指示的最强系数)相对应的i_2，2，l和i_2，1，l元素被报告。在这里，

并且c_l，i∈{0，1，...，N_PSK-1}。下表11给出K⁽²⁾的值。i_2，2，l的其余元素2L-min(M_l，K⁽²⁾)未报告，并且

报告与系数M_l-min(M_l，K⁽²⁾)相对应的i_2，2，l元素，而不是最弱的0dl。这里，c_l，i∈{0，1，2，3}。i_2，2，l的其余元素2L-M_l未报告，并且c_l，i＝0。

对于两个元素，用于i_1，4，l的所报告的元素的

和

与

相同，并且指定优先级，使得元素min(x，y)被包括在用于i_2，1，l和i_2，2，l的最强系数集min(M_l，K⁽²⁾)-1中(1＝1，...v)。

[表11]

L	K<sup>(2)</sup>

2	4
		3	4
4	6

第1层到第2层的码本在下面的表12中给出。在此，索引

和

由下面的等式11给出。

[等式11]

在等式11中，对于i＝0、1，...，L-1，由下面的等式12给出

u_m、以及v_l，m

[等式12]

[表12]

使用PUSCH的CSI报告

图13是图示基于PUSCH的CSI报告的信息有效载荷的示例的图。

NZBI是指示用于类型II PMI码本的每层的非零宽带振幅系数的数量的指示的参数。

即，NZBI是指示用于类型II PMI码本的每层的非零宽带振幅系数的数量的指示的参数。

即，NZBI是指示相对振幅系数为零或不为零的指示符。

可替代地，NZBI可以表示零振幅波束或非零振幅波束的数量，并且可以被称为N_RPI0。

当针对DCI的解码成功时，终端使用服务小区c的PUSCH执行非周期性CSI报告。

在PUSCH中执行的非周期性CSI报告支持宽带和子带频率粒度。

在PUSCH中执行的非周期性CSI报告支持类型I和类型II CSI。

当针对激活半永久性(SP)CSI触发状态的DCI格式0_1的解码成功时，终端在PUSCH上执行SP CSI报告。

DCI格式0_1包括CSI请求字段，该CSI请求字段指示要被激活或停用的SP CSI触发状态。

用于PUSCH的SP CSI报告支持具有宽带和子带频率粒度的类型I和类型II CSI。

UL DCI半永久分配用于SP CSI报告的PUSCH资源和调制编码方案(MCS)。

可以将用于PUSCH的CSI报告与PUSCH上的UL数据复用。

另外，可以执行PUSCH的CSI报告而无需与UL数据复用。

对于PUSCH上的类型I和类型II CSI，如图11中所图示，CSI报告包括两个部分(部分1和部分2)。

部分1 1310用于标识部分2 1320中的信息比特数。整个部分1在部分2之前发送。

-对于类型I CSI反馈，部分1包括RI(如果报告)、CRI(如果报告)和第一码字的CQI。

部分2包括PMI，并且在RI>4时包括用于第二码字的CQI。

-对于类型II CSI反馈，部分1具有固定有效载荷大小，并且包括用于RI、CQI和类型II CSI的每层的非零宽带振幅系数数量的指示(NZBI)。

在部分1中，RI、CQI和NZBI被分别编码。

部分2包括类型II CSI的PMI。

部分1和部分2被分别编码。

在PUSCH上传送的类型II CSI报告是独立于以PUCCH格式1、3或4传送的所有类型II CSI报告进行计算的。

当较高层参数reportQuantity设置为“cri-RSRP”或“ssb-Index-RSRP”之一时，CSI反馈由单个部分组成。

对于针对PUCCH设置但在PUSCH中发送的类型I和类型II CSI报告，编码方案遵循PUCCH的编码方案。

当CSI报告在PUSCH中包括两个部分，并且要报告的CSI有效载荷小于为CSI报告分配的PUSCH资源提供的有效载荷大小时，UE可以省略部分2 CSI的一部分。

根据优先级确定部分2 CSI省略，优先级0是最高优先级，并且优先级是最低优先级。

使用PUCCH的CSI报告

终端由较高层半静态配置，以在PUCCH上执行周期性CSI报告。

终端可以被配置为用于与设置为一个或者多个较高层的CSI报告设置指示相对应的多个周期性CSI报告的较高层，其中相关联的CSI测量链路和CSI资源设置被设置给较高层。

在PUCCH格式2、3或4中，周期性CSI报告支持宽带单元中的类型I CSI。

对于PUSCH上的SP CSI，终端在时隙n中发送与传送选择命令的PDSCH相对应的HARQ-ACK，并且然后从n+〖3N〗_slot^(子帧，μ)+1开始在所应用的PUCCH中执行SP CSI报告。

选择命令包括其中配置了相关联的CSI资源设置的一个或多个报告设置指示。

在PUCCH中，SP CSI报告支持类型I CSI。

PUCCH格式2的SP CSI报告支持具有宽带频率粒度的类型I CSI。在PUCCH格式3或4中，SP CSI报告支持具有宽带频率粒度的类型I子带CSI和类型II CSI。

当PUCCH传送具有宽带频率粒度的类型I CSI时，不论RI(如果报告)和CRI(如果报告)如何，由PUCCH格式2和PUCCH格式3或4传送的CSI有效载荷都是相同的。

在以PUCCH格式3或4的类型I CSI子带报告的情况下，有效载荷被划分为两部分。

第一部分(部分1)包括RI(如果报告)、CRI(如果报告)和第一码字的CQI。

第二部分(部分2)包括PMI，并且在RI>4时包括第二码字的CQI。

以PUCCH格式3或4传送的SP CSI报告支持类型II CSI反馈，但仅支持类型II CSI反馈的第1部分。

在支持类型II的PUCCH格式3或4中，CSI报告可以取决于UE能力。

以PUCCH格式3或4传送的II型CSI报告(仅部分1)独立于在PUSCH中传送的II型CSI报告进行计算。

当以PUCCH格式2、3或4将终端设置为CSI报告时，针对每个候选UL BWP配置每个PUCCH资源。

当终端被配置为在PUCCH上的活动SP CSI报告配置并且未接收到停用命令时，当执行CSI报告的BWP是活动BWP时，执行CSI报告，否则，CSI报告被暂时暂停。上述操作在PUCCH上的P CSI的情况下也适用。当针对基于PUSCH的SP CSI报告发生BWP切换时，应理解，对应的CSI报告被自动停用。

表13示出PUCCH格式的示例。

[表13]

在表13中，

表示OFDM符号中的PUCCH传输的长度。

此外，根据PUCCH传输的长度，PUCCH格式被划分为短PUCCH或长PUCCH。

在表13中，PUCCH格式0和2可以被称为短PUCCH，而PUCCH格式1、3和4可以被称为长PUCCH。

在下文中，基于PUCCH的CSI报告被划分成基于短PUCCH的CSI报告和基于长PUCCH的CSI报告，这将被更详细地描述。

图14图示基于短PUCCH的CSI报告的信息有效载荷的示例。

基于短PUCCH的CSI报告仅用于宽带CSI报告。

基于短PUCCH的CSI报告具有相同信息有效载荷，而与给定时隙中的RI/CRI无关(以避免盲解码)。

根据在CSI-RS资源集中配置的CSI-RS的大多数CSI-RS端口，信息有效载荷的大小可能不同。

当包括PMI和CQI的有效载荷被分类为RI/CQI时，在编码之前将填充比特添加到RI/CRI/PMI/CQI，以均衡与不同RI/CRI值相关联的有效载荷。

此外，如有必要，可以将RI/CRI/PMI/CQI与填充比特一起编码。

接下来，将描述基于长PUCCH的CSI报告。

图15是图示基于长PUCCH的CSI报告的信息有效载荷的示例的图。

基于长PUCCH的CSI报告可以使用与用于宽带报告的短PUCCH相同的解决方案。

基于长PUCCH的CSI报告具有相同有效载荷，而与RI/CRI无关。

对于子带报告，应用两部分编码(对于类型I)。

部分1 1510根据端口数量、CSI类型、RI限制等具有固定有效载荷，而部分2 1520根据部分1可以具有各种有效载荷大小。

可以首先对CRI/RI进行解码以确定PMI/CQI的有效载荷。

CQIi(i＝1，2)对应于第i码字(CW)的CQI。

对于长PUCCH，类型II CSI报告可能仅在部分1中传送。

因为NR中的一个时隙被定义为14个时隙，所以根据上行链路频带的参数集来确定表1中描述的用于CSI报告的实际周期性和偏移。

然而，当改变了UL活动带宽部分而没有改变DL活动带宽部分时，改变的上行链路带宽部分的周期性和偏移根据带宽部分的参数集而改变。

例如，当现有设置为20个时隙周期，但子载波间隔增加了2倍时，符号持续时间减少了一半，并且因此，与先前设置的值(例如，针对15kHZ SCS为20毫秒)相比，设置的20个时隙周期可以使用实际时间的一半(例如，30kHZ SCS为10毫秒)。

以这种方式，通过新设置UL活动BWP，用于报告CSI的周期性可以与意图不同。

特别地，与不成对的频带(例如，TDD)的情况不同，因为成对的频带(例如，FDD)可以设置针对UL和DL被独立激活BWP，所以DL活动BWP是固定的，并且UL活动BWP可能会改变。

因此，因为UL参数集改变，自然会发生与CSI报告的设置不同的不同操作。

<本公开的开始>

在诸如NR的环境中，可以考虑诸如线性组合(线性组合LC)和协方差反馈的高分辨率反馈来获得更准确的CSI反馈。特别地，在类型II码本中，可以通过线性组合多个正交DFT波束来配置码本(即，前述的LC码本)，并且此时，可以将码本配置为根据所配置的层数在具有独立振幅和相位系数的同时被线性地组合。并且线性组合形成码本。

在NR中当前支持的类型II码本的最大层数为2，并且通过扩展此类码本的层独立系数确定方法以增加多用户/单用户(MU/SU)MIMO性能来增加最大层数。

然而，这可以改善MU/SU MIMO性能，但是可能存在其有效载荷与层数成比例变得非常大的问题。

因此，本公开解决了有效载荷的极大增加的问题，并提出了一种码本设计以增加最大支持层数。

首先，在LC码本的配置中，可以定义要在一个面板中应用于2D天线阵列的2D DFT波束。在此，m1和m2可以是第一域和第二域中的1D-DFT码本的索引。

在这种情况下，LC码本可以如下面的等式13所示。

[等式13]

在等式13中，变量可以如下定义。

-N₁和N₂是面板中第一维和第二维的每个极的天线端口数

-o₁和o₂是面板中第一维和第二维的过采样因子

在等式13的情况下，其示出首先在N₂域中执行端口索引的示例，并且即使当首先对N₁域进行索引时，显然也可以扩展等式13。在此，可以根据天线虚拟化将天线端口映射到天线元件。

使用通过等式13定义的DFT波束(可能包括2D-DFT和1D-DFT波束，以下在本公开中统称为DFT波束)，NR中由类型II CSI表示的LC码本的配置方法可以由下面的等式14确定。

下面的等式14示出秩1码本配置的示例。

[等式14]

等式bi表示构成LC码本的第i个基本波束矢量(i＝1，...，L)，并且根据以下实施例，使用等式13的DFT波束或特定码本可以被使用。在等式13所跨越的DFT波束的波束网格(GoB)中，例如，可以在最适合给定信道的正交DFT波束集中选择和配置特定规则，例如，L波束。

在这种情况下，L表示要组合的波束的数量，并且可以通过较高层(RRC和/或MACCE)或灵活信令(例如，DCI)来设置，或者可以由终端单独报告。

此外，尽管已经例证针对每个极化配置相同波束组{bi}，但是在一些情况下可以使用不同波束组。pk的值表示线性组合波束时第k个波束的相对振幅系数(k＝1，....2L，每个极化L个波束)。

例如，在2比特振幅的情况下，pk的值可能为

当Ck的值线性组合时，表示第k个波束的相对相位系数(k＝1，...，2L，每个极化L个波束)。

例如，在2比特相位的情况下，QPSK{1，j-1，-j}，或在N比特的情况下，c_k可以具有N-PSK的值。为了减小CSI的有效载荷大小，它可以通过参考特定最强波束(例如，选择与线性组合波束或在2L个波束当中具有最大值的波束的振幅系数相对应的度量)由相对大小表示。在这种情况下，最强波束的振幅和相位可以固定为特定值(例如1)。

此外，在η的情况下，其执行使用码本归一化因子将码本的功率设置为1(即，最终码本的Frobenius范数为1)的功能，并且在一些情况下，对每个码本进行归一化层可以独立执行。

图16是图示可以应用本说明书中提出的方法的CSI-RS的天线端口的示例的图。

在上述码本配置中，可以如图16所图示选择DFT波束作为基础。图16图示16端口CSI-RS的示例，其中(N₁,N₂)是(4，2)。

如图16中所图示的，一个正交波束集可以由N₁*N₂的8个DFT波束组成，并且可以总共由O₁*O₂的16个集合组成。构成一个正交波束集的八个波束彼此正交，并且波束集之间的波束不正交。

因此，在组合波束选择的情况下，首先根据特定度量(例如，最大SINR等)选择最佳波束集，然后可以通过下面的等式15的组合从N₁*N₂个波束中选择L个组合波束。

[等式15]

可替代地，可以通过联合计算以上两个过程来执行更优的波束选择。

因为图16中所图示的一个正交波束集中包括的N1N2个波束彼此正交，RRC配置或预定的L个波束执行线性组合，并且即使配置了最终波束，从正交波束集中选择的L个波束之外的其余波束(N1N2-L)也可以继续维持与如以下等式16所图示的最终组合波束的正交性。

[等式16]

v＝p₁c₁b₁+...+p_Lc_Lb_L

在等式16中，a⊥b指示a和b彼此垂直，并且可以首先对合并后的波束重新编号。在下文中，将描述本公开中提出的用于配置码本的方法。

<提议1>

对于终端报告的RI值，一些层均独立地由多个波束的线性组合组成，而其余层可以由具有正交性的波束的选择和/或同相组成，这些波束不是线性组合以确保或维持正交性。

具体地，当终端向基站报告特定值(例如，R)的秩指示符时，特定层数(例如，层数X＝2)可以独立地由L个波束的线性组合构造，并且作为其余层的R-X个层可以由包括用于正交性的L个波束的正交波束集中的不用于线性组合的(N1N2-L)个波束的选择或共相构成。

例如，当X的值为“2”时，层2可以配置有码本模式1或2，这是常规的NR方法。在这种情况下，提议1可以被划分成两种情况。

换句话说，提议1可以划分为以下情况：除了参与配置X个层的L个波束之外的波束数(N1N2-L)大于等于0。

关于X的信息可以由基站提供以向终端额外用信号发送，或者可以事先确定。

可替选地，终端可以基于主本征矢量的数量或特征值之比(例如，条件数)来估计信道以确定X的值，或者考虑信道(例如，PUCCH或PUSCH)的反馈容量以选择X，并将所选的X值报告给基站。

此时，X的值可以被包括在由单独字段组成的CSI的部分1中，并且可以通过被包括在非零宽带振幅系数指示字段的#中而被报告。

在针对PUSCH的类型I和类型II CSI反馈的情况下，CSI报告可以由两部分组成。

部分1可以用于标识部分2的信息比特的数量，并且整体可以在发送部分2之前被发送。

在类型I CSI反馈的情况下，部分1可以取决于报告的情况包括第一码字的RI、CRI和CQI，而部分2可以包括PMI。当RI大于4时，部分2可以另外包括用于第二码字的CQI。

在类型II CSI反馈的情况下，部分1具有固定有效载荷大小，并且可以包括RI，CQI和类型II CSI的每一层的非零宽带振幅系数的数量的指示符。部分1的字段可以被单独地编码，部分2可以包括类型II CSI的PMI，并且部分1和部分2可以被单独地编码。

<当(N1N2-L)>0时>

例如，可能存在端口数足够大(例如，12个端口或更多)的情况，以及L值小于4同时是8个端口的情况。在这种情况下，如果可以设置的L值的大小增加，则在这样的示例中甚至可以不包括12个端口。

在本实施例中，可以有至少一个正交波束，并且(R-X)个层可以由至少一个正交波束构成。在下文中，为了便于描述，假定构成线性组合的层数X为2。这时，该层的v₁和v₂的值可以由下面的等式17表达。

[等式17]

均是将v₁和v₂分别归一化为1/R的常数(其中将1/R进行归一化以形成R层码本1的frobenius范数)，并且每个都是分别针对每第j层配置的第i个(i＝1，...，2L)组合振幅和相位系统。(I＝1，...，2L)分别表示组合的振幅和相位计，并且每个系数的粒度是预先确定的，或者可以通过较高层(例如，RRC和/或MAC)或灵活的信令(例如，DCI)从基站用信号发送到终端CE。

首先，假设

是所选择的正交波束组，则可以将除了参与线性组合的波束之外的波束集定义为

并且可以将其定义为

在这种情况下，其余层可以如下配置。

<第一实施例>

其余层可以如下面的等式18那样配置。

[等式18]

在第一实施例1中，当通过波束选择来配置R-X个层时，将描述用于表达一层的方法作为示例。

在第一实施例的情况下，对于每个极化，选择对应于WB PMI索引的不同的DFT波束(b_k≠b_k′)，并且对应于作为QPSK(2比特)或8-PSK(3比特)的一个极化和SB方向的作为同相信息(φ_k)的1比特{1，j}可能会报告给基站。

k表示第k层，并且X＜k＝R。此时，对R-X层的扩展/支持方案可以如下面的等式19所示。

[等式19]

在等式18中，

在第一实施例1中，沃尔什覆盖码可以用于由相同DFT波束构成的一层，并且可以确保正交性，并且可以将其增加到最多两层。

即，在通过将

应用于b_k，b_k来配置的情况下，为了保证作为同相信息的φ_k的正交性，应当至少均等地应用被施加沃尔什码的一对层。

为了增加所配置的码本的粒度，可以根据构成该层的波束来独立地配置φ_k，并且即使在这种情况下，也应当至少应用相同的φ_k值来确保正交性。

另外，归一化项中包括的R的值是用于将由用于波束组合的X层+用于波束选择的(RX)构成的码本归一化为1的值，并且根据表达式可以将

的值分离出来并进行计算。然而，在本公开中，为了便于描述，构成R层的码本的所有列矢量可以被配置为具有1/R的范数平方。

在第一实施例中，k＝k’且m＝m’且n＝n’可以被认为是用于减小有效载荷大小的方法。这是为每个极化选择相同DFT波束的情况，并且可以减小用于波束选择的有效载荷尺寸。

作为第一实施例的修改示例，可以考虑下面的等式20。

[等式20]

在这种情况下，可以为每个R-X层执行独立波束选择，并且也可以为每个层独立执行同相。在这种情况下，为了进一步减小有效载荷大小，可以考虑k＝k’，且m＝m’且n＝n’。

<当(N1N2-L)＝0时>

在这种情况下，由于缺乏发送端的天线域，在执行波束组合之后，存在于正交波束集中的正交DFT波束仍然存在。作为代表性示例，可能存在4端口的情况。

在4端口的情况下，DFT的长度为2，并且组合波束数L的值也可以限制为“2”。在这种情况下，当R大于2时，可以考虑以下选项。

选项1：L值从2到R的层的限制的线性组合。此处，每个层的系数可以独立计算和编码。

选项2：在直至X层的线性组合中，X由较高层(例如，RRC和/或MAC CE)或灵活信令(DCI)用信号发送，或由UE报告，而RX层可以通过正交过程(如Gram-Schmidt方法)来计算。

当N1N2-L＞0时，也可以使用这两个选项。

选项1的方法的问题在于，CSI的有效载荷线性增加所报告的RI值，但是当组合波束的数量限制为诸如2的较小的数量时，与L的值为“4”的情况相比，CSI的有效载荷的增加速率仅约为一半。

因此，当L为“2”且R为“4”时的有效载荷类似于当L为“4”且R为“2”时的有效载荷。

当仅考虑计算线性组合系数所需的PMI的计算时，可能如表14所示。

[表14]

WB振幅(3比特)

尽管未考虑WB PMI的精确计算(诸如波束选择)，但是当仅考虑LC码本的系数时，当L的值为“2”时将秩增加到4小于NR支持的最大有效载荷大小，并且因此可以在没有反馈链的附加增强的情况下支持CSI的有效载荷。

因此，在使用选项1时，可能会出现以下情况。

<提议1-1>

在基于先前组合支持特定秩R(例如，3或4)或更高秩的码本的配置中，参与线性组合的基本波束(例如，DFT波束)的数量可以限制为作为特定值的L(例如，2)。即使当N1N2-L大于0时，也可以应用此方法。

<提议1-2>

在提议1-1中，满足N1N2≥m*L(m是等于或大于2的正整数，并且L可能是“2”)的发射端天线配置中，由L个波束构成的层数X可以不大于L，并且当所报告的秩值R大于L时，可以通过在正交波束集中线性组合预选的L波束和排他的波束来配置R-X个层。即使N1N2-L大于0，也可以应用此方法。

提议1-2可以包括以下示例。例如，在8个端口的情况下，当N1N2为“4”且L的值为“2”时，在一个正交波束集中可以有四个正交波束。

这里，选择两个波束并执行线性组合以创建最多两层，并且其余两个波束线性组合以创建最多两层以配置最大秩4。

由4个正交波束集中的L个波束构成的子组选择/组合的指示符被报告作为WBPMI，或使用预定波束子组的组合来区分(2，2)或(3，1)的组合或从基站到终端使用哪种组合的信号信息。

在选项2的情况下，对特定的X个层执行线性组合，并且可以使用正交化过程来计算相关其余层配置的信息。

例如，可以使用QR分解/Householder变换，或者可以使用Gram-Schmidt方法。在下文中，将描述Gram-Schmidt过程方法。

首先，可以将由线性组合构成的X层定义为wi∈C^(2N_1N_2×1)，i＝1，...，X，可以通过以下步骤计算用于(R-X)的层：||·||表示欧几里得范数。

步骤1：u₁＝w₁

步骤2：

步骤X：

步骤X+1：

步骤R：

步骤R+1：

其中，

需要一种用于确定这些步骤w_(X+1)，...，w_R的方法。在这种情况下，可以确定和应用在第一和第二实施例中例示的方法。

在第一实施例和第二实施例的情况下，这是一种通过对1到X个层和X+1到R个层的已配置DFT波束进行解耦来确保正交性的方法。

因此，当将每个实施例应用于Gram-Schmidt方法时，每个步骤的第二项变为0，从而丢失执行正交化过程的含义，并且还可能降低性能。为此，可以应用下面的等式21。

[等式21]

初始化s_x＝s

对于k＝X至R步骤

应用w_k作为

其中，b_k，b_k′∈S_k

S_k+1＝S_k\{b_k，b_k′}

在下面的等式20和等式22中，可以假定k＝k’以减小CSI的有效载荷。可替选地，可以通过代入计算通过正交化过程配置的w_k，如下面的等式21。

[等式22]

可替选地，因为码本的方向最终通过正交化过程来配置/确定，所以可以省略关于振幅和相位系数的信息，从而减少CSI的有效载荷大小。即，可以使用

可替选地，取决于bk是否是如上述方法的组合那样参与线性组合的波束，可以不同地假定w_k的配置方法(即，所报告的有效载荷不同)。

例如，当bk是参与线性组合的波束时，可以使用相对简单的有效载荷

并且如果选择不同于参与线性组合的波束以外的不同正交波束，则可以使用

或

的形状。

当R-X层被配置为上述方法的另一种方法时，可以应用其中终端另外报告关于配置w_k的搜索大小的S的信息的方法。

在该方法中，终端可以降低复杂度，并且例如，可以通过限制为

来应用在参与LC的波束中进行选择的方法，或者可以根据特定图样确定S_x的值。

图17和图18是确定这样的图样的示例，并且可以假定针对LC确定了第一正交波束集。在图17的情况下，在水平域(第一域)中角度扩展大的情况下可能是有效的，并且在图18的情况下，当在水平/垂直域中存在中间角度扩展时，这可能是有效的。

如在图17和图18的图样中一样，可以通过较高层(例如，RRC和/或MAC CE)或灵活信令(例如，DCI)从基站向终端用信号发送或者事先设置要使用多种图样中的哪一种。

因此，可以通过WB PMI在给出图样中确定是使用图17的图样还是图18的图样，并且可以通过SB PMI在给定集合中计算和推导w_k。

通过较高层或灵活信令将使用这些方法中的哪一种从基站用信号发送给终端，或者可以由终端推荐给基站。

此外，在步骤2中的X的情况下，在由线性组合组成的波束的情况下，它可以半正交地形成。

这可能是由于耦合系数引起的量化误差而发生的，并且不对此半正交X层执行建议的正交化过程可能会增加终端/基站的复杂性，因此步骤2-X的过程被执行并且下面的等式23可以被假定。

[等式23]

因此，在正交化过程中，是否以与上述相同的方式配置步骤2-X是从基站通知给终端的，或者可以事先确定。

可替选地，终端可以通过吞吐量的计算等向基站执行附加报告。在这种情况下，由终端报告的CQI变为使用已经经过正交化过程的最终码本计算出的CQI。

此外，在作为正交化过程的初始化值的u₁的层信息被预先确定或识别为与终端报告的LI相对应的值之后，然后可以以层索引的升序或降序执行正交化过程。

在4端口CSI-RS的情况下，当使用正交化过程时，所报告的秩3和秩4的PMI信息相同。原因是秩4可以是完整秩，并且如果已知三层，则可以通过找到三个已知层的零空间来容易地计算剩余层。

也就是说，当配置秩4时，可以省略第4层的线性组合系数信息或波束选择信息，并且可以通过找到跨越第1、2和3层的零空间的矢量(例如，使用SVD等计算)来进行配置。

通过这种方法，可以减小CSI的有效载荷大小。

用于通过终端确定w_k的方法最好由最终码本计算出的吞吐量确定，这可能会大大增加终端进行PMI搜索的复杂度。因此，可以通过执行诸如SVD的信道分解并且使用与对应于每个层的第k个本征矢量的相关性来推导w_k。

即，当基站和终端之间的信道称为

时，其中N_RX是终端(接收器端)的接收天线端口数，而N_TX是基站(发送端)的传输天线端口数(根据本发明示例，对应于2N1N2)。然后，使用奇异值分解的H可以表达为下面的等式24。

[等式24]

H＝USV^H

其中

并且

是单式矩阵，并且

是对角线上具有非负实数(奇异值)的对角N_Rx×N_Tx矩阵。另外，第k个本征矢量可以是V矩阵的第k个列矢量。

可替代地，使用信道协方差矩阵，通过使用本征值分解，可以通过下面的等式25来计算w_k。

[等式25]

H^HH＝VS²V^H

<提议2>

对于终端所报告的RI值，一些层分别通过多个波束的线性组合独立配置，并且可以通过对每个极化和一些层当中的特定层应用相同的预编码器来配置其余层以确保或者维持正交性，并且通过使用正交覆盖码(OCC，例如，长度为2的沃尔什码)在不同极化之间具有正交性。

在下文中，为了便于描述，构成线性组合的X假定为1。这时，层可以由下面的等式26表示

[等式26]

在用于配置码本的方法的情况下，因为每个极化具有两个块对角化结构，所以可以考虑沃尔什长度为2的OCC(例如，

)。该沃尔什码被应用于v₁以增加正交化层，其可以采用下面的等式27的形式。

[等式27]

在等式27中，归一化因子

可以起到使每一列为1的作用，并且在该结构中，可以在以下等式28所示的条件下(为了方便起见，省略)来满足每一层的正交化。

[等式28]

即，如等式28所示，可以在对于每个极化线性组合的真绿色(true green)分量的平方和相同的相同条件下建立正交性，并且可以存在两种方法来如下满足这些条件。

选项1：如下面的等式29所示，UE可以在振幅耦合系数的约束下计算和推导PMI。

[等式29]

选项2：当UE报告RI等于或大于Y时，PMI的计算和推导可以在pol公共振幅的假设下进行，或者否则，假设与pol无关(pol-independent)振幅。

在选项1的情况下，可能难以搜索和计算终端的PMI，并且可能需要用于找到解的最优算法。但是，就解决方案的自由度而言，它比选项2更好，因此性能可能比选项2得以改善。

在选项2的情况下，当应用/配置特定秩或更高秩的码本时，可以考虑pol公共(pol-common)振幅，即，更严格地满足上述条件的p_i，j＝p_L+i，j，其中i＝1，...，L，j＝1，...，RI。

换言之，条件可以包括当与每个极化相对应的波束线性组合时针对每个极化振幅组合被集成并且仅独立地施加相位的实施例。

可替选地，为了减小CSI的有效载荷大小，可以考虑将其配置为对于每个极化都是公共的相位。在这种情况下，在线性耦合波束选择的情况下，对于每个极化，其可以与下面的等式30相同(以v₁为例，并且可以扩展为v₂，...)。

[等式30]

可替选地，它可以与下面的等式31不同。

[等式31]

当X的值为“1”时，可以使用此方法配置的Rs的最大数量可以为“2”。即，假设秩1的码本被假定为

由OCC-2配置的秩2的码本可以由

构成。

因此，当通过以上方案配置的CSI的有效载荷为秩1时，它可以根据LC码本配置参数集(例如，波束选择、振幅粒度、相位粒度)等来确定。

在秩2的情况下，因为仅OCC-2需要应用于给定秩1码本，所以不需要附加反馈比特。即，秩1和秩2在有效载荷方面可以相同。

对于每个秩，选项1和2可以取决于用于施加以线性组合配置的层的振幅和/或相位的方法(即，极化和/或子组是公共的还是无关的)而变化。

因此，就终端的复杂性而言，用于为每个秩配置码本的假设/算法等可以变化，并且在这种情况下，复杂性可能增加。

为了解决该问题，可以考虑通过应用OCC-2将缩放项添加到新配置层的方法，如下面的选项3所示。

选项3：用于秩2码本的第一层的秩1的码本可以重复使用或复制，并且可以通过与如下面的等式32所示的层正交性的缩放项(alpha)结合应用OCC-2。

[等式32]

其中

当以这种方式配置时，因为构成秩1和秩2的每一层的线性组合参数集可以被共享，所以可以降低终端的复杂性。

该方法可以扩展到更高秩，诸如秩3或4。为了便于描述，假定构成线性组合的层X为2。这时，该层可以表达为下面的等式33。

[等式33]

在这种情况下，当满足选项1、选项2或选项3时，秩3的码本可以表达为以下等式34中所示的两种类型之一。在下文中，为了便于描述，假定等式遵循选项1和2。

[等式34]

或者

在等式34中，关于应用沃尔什码的层的信息，即，是否通过将OCC设置为v₁和v₂中的一个来创建正交层可能具有WB PMI的特性，或者可能与LI绑定并确定为作为用于称为LI的层的OCC来应用。

可替代地，为了在性能方面改善此，可以按照具有SB PMI的特性的每个SB来报告该信息，并且在以上示例中，每个SB可以为1比特。

在秩4的情况下，可以表达为下面的等式35。

[等式35]

用于配置秩4的X的最小值应为2。特别是，当X为2时，可能不需要WB或SB PMI的附加反馈比特。如果X为3，则可能需要2比特的WB或SB PMI(在X＝1，2，3的哪一层上应用OCC-2的信息)。

在用于配置秩3或秩4的方法的情况下，可以在没有少量比特或附加有效载荷的情况下扩展应用码本。然而，在v₁和v₂的情况下，尽管通过线性组合过程几乎是半正交的，但是通过应用OCC-2与新形成层的正交性可能并不总是被建立。即，应始终满足下面的等式36。

[等式36]

以及

备选方案1：提议1的正交过程方法可以应用于通过应用OCC-2生成的层。

备选方案2：可以将LC码本配置为满足v_1，1⊥v_2，1和v_1，2⊥v_2，2

备选方案1的内容与提议1中所述的内容相同，因此将其省略，将描述备选方案2。

在备选方案2的情况下，可以将其理解为配置LC解决方案以满足v_1，1⊥v_2，1和v_1，2⊥v_2，2的限制和/或执行针对每个极化的LC。作为这种独立执行的代表性示例，可能存在用于每个极化使用信道的方法。

假设基站与终端之间的信道为

H＝[H₁ H₂]并且

例如，接收端的具有与发送端的“V-slant”相对应的传输端口的信道可以被称为H₁，并且接收端的具有与发送端的“H-slant”相对应的信道可以称为H₂。

在这种情况下，线性组合使用解耦到H₁和H₂的信道，对每个信道应用SVD，并使用与每个层相对应的第k个本征矢量的相关度导出最佳线性组合参数集以从H₁导出v_R，1并且从H₂导出v_R，2(k＝1，...，X)。

然后，通过LC过程，满足条件v_1，1⊥v_2，1和v_1，2⊥v_2，2的码本可以被配置。在这样的配置中，波束选择可以被独立地设置/应用以改善性能，或者被集成以减小有效载荷的大小，并且在最强层指示符的情况下，每个现有层信息被报告为1，并且可以被报告给每个层和每个极化。

在X的情况下，X是执行LC的层数，它可以由基站预先确定或设置。可替换地，当终端通过计算报告最优X时，关于X的值的信息被包括在CSI的部分1中，以用于确定CSI的部分2，或者可以隐含地在非零宽带振幅系数指示字段的#中确定。

也就是说，当R＝3且X＝2时，两层可能具有一个或多个非零振幅的波束数量，而剩余的一层可以指示为具有1或0的非零振幅的波束，并且可以认识到OCC的应用层数与相应层数一样多。

为了与波束选择区分开，可以将1识别为波束选择，并且将0识别为OCC应用。另外，可以预先确定应用该提议的R的值，或者可以由基站通过较高层(例如，RRC和/或MAC CE)或灵活信令(例如，DCI)来设置R的值。

即，终端可以从基站接收PMI并使用正交过程来计算CQI值，并且可以将在LC码本中计算出的PMI和CQI报告给基站。在这种情况下，因为基站接收不应用正交过程的值并且识别正交过程，所以基站可以对PMI进行解码。

在这种情况下，OCC-2可用于正交过程。

在这样的提议的情况下，因为可以使用OCC-2，所以可以由相同波束组成的最大层数可以是2，并且其可用性可能受到限制。

为了更灵活地利用它，可以应用以下建议。

图19是图示本公开中提出的码本的示例的图。

<提议3>

当终端可以使用Y端口或更多的CSI-RS测量信道，并使用诸如类型II码本的线性组合码本报告CSI时，秩R码本X中的特定层的数目(例如，2)可以独立地与具有N1N2/2的长度的L个DFT波束线性地组合，并且其余层(R-X)可以被配置成，通过在X个层当中的特定层中的不同子组和/或极化之间应用OCC-4彼此具有正交关系以确保正交性。

图19图示在32端口(Y＝32)CSI-RS中使用的子组线性组合。如图19中所图示，构成每个线性组合的DFT波束的长度可以是N1N2/2(例如，选择

和N1N2/2个正交波束中的L个)，并且针对每个极化将第一域划分为两个，并且可以表示具有两个子组的情况。

除此示例外，不排除划分第二域或其他子组的情况。

在使用这种方法的情况下，当由于具有多个天线的配置中L数的限制而无法获得足够粒度时，可以在给出自由度时改善性能。

因此，可以预先确定Y的值，或者可以通过较高层或灵活信令向终端设置基站。

在这种情况下，以线性组合配置的码本的一层可以表达为下面的等式37。

[等式37]

其中

也就是说，类似于提议3，在应用OCC之后，为了满足正交性，可以假定每个极化的子组的振幅系数是相同的，并且可以将相位独立地应用于每个子组/极化。可替代地，可以将相同相位应用于每个极化和/或每个子组。

OCC-4(例如，

)可以应用于这种线性组合码本，并且当应用这种OCC-4时，如以下等式38所示，可以获得扩展到v₁的最多4层。

[等式38]

如果基于v₂进行扩展，则可以如等式39所示。

[等式39]

如果X的值为1，则码本由v₁构成，并且每个秩由列选择确定和配置，并且PMI的信息可以是WB或SB。例如，当如下表15中所示配置时，码本由用于秩2的2个比特、用于秩3的1个比特和用于秩4的0个比特构成，并且当索引1被报告给秩2时，码本可以如以下等式40所示进行配置。

[等式40]

[表15]

索引	秩2	秩3	秩4
				0	(1,2)	(1,2,3)	(1,2,3,4)
1	(1,3)	(1,2,4)
				2	(1,4)

如果X的值为“2”，则码本可以由v₁和v₂的组合构成，可以包括下面的表16以确定哪个基于LC的层由码本构成，并且相关索引选择的信息可以是WB性质或SB性质。根据表16，秩3码本可以由v₁和v₂组成，并且剩余的一层可以由被报告为索引的矩阵的列构成。即，当秩＝3且索引为1时，如以下等式41所示。

[表16]

索引	秩3	秩4
			0	(V<sub>1</sub>,2)	(V<sub>1</sub>,2,3)
1	(V<sub>1</sub>,3)	(V<sub>1</sub>,2,4)
			2	(V<sub>1</sub>,4)	(V<sub>1</sub>,3,4)
3	(V<sub>2</sub>,2)	(V<sub>2</sub>,2,3)
			4	(V<sub>2</sub>,3)	(V<sub>2</sub>,2,4)
5	(V<sub>2</sub>,4)	(V<sub>2</sub>,3,4)
			6		(V<sub>1</sub>,2)+(V<sub>2</sub>,2)
7		(V<sub>1</sub>,2)+(V<sub>2</sub>,3)
			8		(V<sub>1</sub>,2)+(V<sub>2</sub>,4)
9		(V<sub>1</sub>,3)+(V<sub>2</sub>,2)
			10		(V<sub>1</sub>,3)+(V<sub>2</sub>,3)
11		(V<sub>1</sub>,3)+(V<sub>2</sub>,4)
			12		(V<sub>1</sub>,4)+(V<sub>2</sub>,2)
13		(V<sub>1</sub>,4)+(V<sub>2</sub>,3)
			14		(V<sub>1</sub>,4)+(V<sub>2</sub>,4)

[等式41]

此外，当秩为“4”且索引为“6”时，如以下等式42所示。

[等式42]

当秩为4时，因为总共有码本的15种可能组合，所以需要4个比特，但是在SB性质的情况下，可以使用这些组合的子集，因为它需要较大的有效载荷。

在码本设计中，将每一层推广到

以便将每个秩的最终码本推广到1。

当X的值为“2”时，正交性可能是提议2中提到的问题。也就是说，在与由OCC-4重新构成的层的v₁和v₂之间的正交性可能是问题。

但是，在这种情况下，与提议2相比，选择了许多组合，并且可以通过选择最佳组合来减少性能退化。可替选地，这可以通过扩展提议2的替代方案来克服。

例如，假设基站和终端之间的信道是

H＝[H₁ H₂ H₃ H₄]，并且

例如，可以假设与发送端的“V-slant”与接收端的信道相对应的传输端口的子组1为H₁，与发送端“V-slant”和接收端的信道相对应的传输端口的子组2为H₂，与发送端的“H-slant”和接收端的信道相对应的传输端口的子组1为H₃，并且与发送端“H-slant”和接收端的信道相对应的传输端口的子组2为H₄。

在这种情况下，线性组合使用从H₁到H₄解耦的信道，将SVD应用于每个信道，并通过使用与每个层对应的第k个本征矢量的相关度来推导最佳线性组合参数集以从(k＝1，...，X，j＝1，..，4)进行推导。可替选地，像提议2的备选方案2一样，可以通过对每个极化执行LC来应用提议3。

在X的情况下，X是执行LC的层数，它可以由基站预先确定或设置。可替换地，当终端通过计算报告最佳X时，关于X值的信息被包括在部分1 CSI中作为用于确定部分2 CSI的单独字段，或者可以在非零宽带振幅系数指示字段的#中隐式地确定。即，当R＝3且X＝2时，两层可以具有一个或多个非零振幅的波束的数量，并且剩余的一层可以被指示为具有1或0的非零振幅的波束，并且可以认识到OCC的应用层数与相应层数一样多。

为了将其与波束选择区分开，可以将1解释为波束选择，并且将0解释为OCC应用。另外，应用了以上提议的R的值可以是预先确定的，或者可以由基站通过较高层或灵活信令来设置。

提议2和3依照用于根据秩来应用在线性组合配置的层的振幅和/或相位的方法(即，极化和/或子组是公共的还是无关的)而变化。另外，当使用提议2和提议3两者时，基站可以通过较高层或灵活信令(例如，DCI)向终端设置/应用将要使用哪种码本配置方法(即，OCC长度)。可替选地，可以使用两种方案中的哪一种(例如，OCC长度和/或OCC值)被包括在部分1 CSI中并且被报告给基站。

<提议4>

当终端向基站报告特定秩的值时，可以根据层不同地设置用于设置码本的特定参数集。

也就是说，当终端报告特定值(例如，“R”)作为RI的值时，针对每个层应用的线性组合参数集(例如，振幅的粒度、相位的粒度、组合波束的#)可以不同地应用/配置。

换句话说，可以通过根据特定秩的至少一个层索引或层组的索引不同地应用线性组合参数集来生成线性组合码本。

在提议4的情况下，当配置了特定R-秩码本时，在特定X层的情况下，对应于X层的SINR或本征值较大，并且因此对总体MIMO性能的影响可能很大。

因此，可以通过以比其他层更高的粒度集合执行LC来配置码本，并且可以通过以具有相对较小的粒度的码本参数集执行LC来配置其他R-X层。在这种情况下，当X的值为1时，可以将其绑定到由LI指示的层。

在下文中，在本公开中，构成特定层的参数集的减少被称为“参数压缩”。例如，在秩4码本的情况下，当X的值为2时，两层可以构成一个具有3比特振幅、3比特相位且L＝4的码本，但是其余两层可以构成通过压缩的2比特振幅、2比特相位且L＝2的码本，并且构成每个集合的参数可以独立地压缩、应用/配置。

可以预先确定这样的信息，或者可以通过较高层(例如，RRC和/或MAC CE)或灵活的信令(例如，DCI)将基站的信息设置给UE。

可替选地，终端可以通过计算将码本配置参数的设置报告给基站。此时，该信息应包括在部分1 CSI中并进行报告。在这种情况下，与压缩相关的参数根据X值被报告为针对每个层或针对每个层组的单独字段，或者可以始终确定与X层相对应的值以使用最大参数或预设值。在部分1 CSI中仅可以包括相关要执行的层的压缩参数信息并进行报告。此时，每个参数都被编码为一个单独的字段并进行报告。

可选地，为了进一步减少CSI的有效载荷，多个参数集由诸如RRC或MAC CE的较高层(例如，RRC和/或MAC CE)或灵活信令(例如，DCI)来发送给终端，并且终端计算哪个参数集用于每个层/层组，并通过包括在部分1 CSI中进行报告。可替选地，仅相关压缩参数集的信息包括在部分1 CSI中并进行报告。

也就是说，基站可以在通过较高层信令或DCI发送的配置信息中包括多个参数集，并将这些参数集发送给终端，并且终端选择所发送的参数集之一以生成码本。

此后，终端可以包括与在CSI的部分1中使用的参数集相关的信息，并且将该信息发送到基站。

应用以上提议的R的值可以是预先确定的，或者可以由基站通过较高层或灵活信令来设置。可替选地，考虑到终端省略一些SB PMI报告的条件，可以计算其中不出现省略的有效载荷，并且R和/或X值可以被包括在部分1 CSI中并且被报告给基站。

例如，用于生成码本的参数集之一可以是用于基于用于生成码本的频率轴的矩阵确定列数的参数p。

在这种情况下，p的值可能根据下面的表17中所示的层数而变化。

[表17]

<提议5>

当终端通过线性组合配置码本时，可以根据秩不同地配置用于设置码本的特定参数集。

具体地，当终端基于线性组合来配置码本时，可以根据秩值来不同地应用/配置线性组合参数集(例如，振幅的粒度、相位的粒度、组合波束的#)。

在此建议中，基于线性组合为每个秩配置一个码本。在这种情况下，可以基于相同的LC参数集来独立地编码针对每个秩的码本中的每个层(例如，由4个层组成的秩4码本)。

例如，可以配置码本，使得秩1-2码本由3比特振幅、3比特相位和L＝4构成，并且秩3-4码本对于每一层来说是由2比特振幅、2比特相位和L＝2构成。如上例所示，某个秩的码本使用哪个LC参数集是预先确定的，或者可以由基站通过较高层或灵活的信令在终端中配置。

可替选地，可以通过RRC将多个LC参数集通知给UE，并且终端可以考虑到省略一些SB PMI报告的条件来计算不发生的有效载荷，并且通过将信息包括在部分1 CSI中将关于最合适LC参数的信息提供给基站。

在这种情况下，p的值可能根据秩值而变化，如下表18所示。

[表18]

<提议6>

当配置为在LC码本中报告SB振幅时(例如，类型II码本模式2)，即使终端将R报告为RI的值，SB和/或WB振幅也仅报告给特定X层，并且只有WB被报告给其余(RX)层。

通过NR中的较高层(RRC)来指示/配置要由终端使用的码本类型、模式等被指示/设置。类型II CSI的模式1假设WB振幅，并且在模式2的情况下，它由WB振幅和SB振幅(与WB振幅不同)构成。

当终端报告SB振幅时，有效载荷可能增加。特别地，假设每一层经历的频率选择性不同，则报告所有层的SB振幅可能是冗余的。

因此，在该提议中，终端被配置为报告SB振幅，并且当报告秩R时，终端可以仅报告针对特定X层的SB和/或WB振幅，并且可以仅报告针对其余(RX)层的WB振幅。

在这种情况下，特定X层可以是预定的，或者可以由基站通过较高层或灵活信令来设置。可替选地，为了更准确的信道反射，终端可以在报告的内容中包括关于X层的信息(例如，关于在数目和/或R层中的哪个X层执行WB和/或SB报告的信息)，或者可以通过包括在部分1 CSI中进行报告，或者可以仅由LI值指示的最强层执行WB和/或SB报告，或者可以将其余层预先确定为执行WB报告。可替选地，L1可以执行指示多个(X)层以执行上述建议的作用，并且X的值可以由基站指示给终端。

在提议6的情况下，振幅信息可用相位信息代替并按原样应用，或者终端可以根据建议7将振幅和相位信息都配置为SB振幅报告，并且当报告秩R时，SB和/或WB振幅和/或相位可以仅报告给特定X层，并且仅WB振幅和/或相位可以仅报告给其余的(R-X)层。

作为本公开的另一示例，当终端通过线性组合来配置码本时，可以根据层的数量(LI值)和/或秩来不同地设置用于设置码本的特定参数集。

在这种情况下，p的值可以根据秩值和层值而变化，如下表19所示。

[表19]

具体地，当终端基于线性组合来配置码本时，可以根据秩值和层数来不同地应用/配置线性组合参数集(例如，振幅的粒度、相位的粒度、组合波束的数量#)。

<提议7>

当终端在本公开提出的基于码本的CSI反馈中将RI的值报告为“R”时，当对应的PMI的有效载荷大于为CSI反馈设置的PUSCH或PUCCH资源集时，CSI可以省略。

此时，由LI指示或预设或由基站指示的单个或多个X层的SB PMI信息具有比其余(R-X)个层的SM PMI信息更高的优先级，并且当省略时，可以首先省略(R-X)层的SM PMI。

在这种情况下，省略规则可以如下表20所示。

[表20]

也就是说，如果基站分配的PUSCH或PUCCH资源的大小小于终端报告的CSI的有效载荷，则终端可以根据表19的描述省略一部分CSI子带。

<提议8>

当基站在包括提议1至7中提出的码本的线性组合基于码本的CSI反馈中以SB和/或WB振幅模式配置码本时，可以根据终端报告的秩和/或L值来不同地设置应用SB振幅的基本波束的K值的数量(例如，类型II中的2L个DFT波束)。

具体地，在该建议的一个实施例中，当设置NR类型II CSI码本模式2时，根据数量(L＝2、3、4)的线性组合的偏置波束低于秩2，K的值具有4、4以及6的值。在此提议中，例如，在3秩或更高秩中，对于L＝2、3、4，可以将其确定为K＝2、2、3，或者可以将其固定为特定值(例如，K＝2)，与L无关。

作为该提议的修改示例，应用于给定秩R码本中的特定X层和其余的(R-X)个层的K值可以被不同地应用。例如，当X＝2时，对于第一层和第二层，可以确定为K＝4、4、6(对于L＝2、3、4)，并且在第三层之后，对于L＝2，3，4其可以确定为K＝2、2、3，或者可以固定为独立于L的特定值(例如，K＝2)。这里，X层可以是单层，也可以是用LI表示的多层，或者可以由基站指示给终端，或者可以是预先确定的。

<提议9>

在基于包括基于X-pol天线配置的2D天线配置中的提议码本的线性组合码本的CSI反馈中，将线性组合的系数(振幅和/或相位)应用于根据终端报告的秩的线性组合的应用范围可能会有所不同。

具体地，可以区分线性组合系数的应用范围是单独应用还是共同应用到X-pol天线中的每个极化。

选项1：与Pol无关，与层无关：p_i，j，c_i，j其中i＝1，...，2L，j＝1，...，RI

选项2：Pol公共，与层无关：p_i，j＝p_L+i，j，C_i，j＝c_L+i，j，其中i＝1，...，L，j＝1，...，RI

在该提议中，可以取决于终端所报告的RI而不同地假定是否使用选项1或者选项2，并且可以通过基站在终端中预先确定或配置关于应用该提议的RI的信息。当振幅系数和starbucks系数都假定为pol公共的时，可能会出现性能退化。因此，选项2可以仅应用于两个系数之一，而选项1可以应用于其余系数。例如，可以将振幅设置为选项2，并且将相位设置为选项1。

作为上述建议的修改示例，当终端以RI＝R向基站报告时，选项1’可以应用于X层，并且选项2’可以应用于剩余的(R-X)个层。

在下面的等式42中，假定特定X层是连续的，但是显然适用于不连续的X层。

[等式43]

选项1’：与Pol无关，与层无关：p_i，j，c_i，j其中i＝1，...，2L，j＝1，...，X

选项2’：Pol公共，与层无关：p_i，j＝p_L+i，j，c_i，j＝c_L+i，j，其中i＝1，...，L，j＝RI-X，...，RI

当振幅和相位系数都被假定为pol公共的时，可能会出现性能退化。因此，选项2可以仅应用于两个系数之一，而选项1可以应用于其余系数。例如，可以将振幅设置为选项2，并且可以将相位设置为选项1。另外，X层可以是由LI指示的单层或多层，或者可以由基站被指示给终端或者可以被预先确定。

作为以上提议的另一修改示例，可以独立于特定X层的每个极化/层来设置/应用LC系数，并且可以将应用于(R-X)层的LC系数和码本参数的一些信息限制为用作相同的值，并且LC系数和码本参数的一些信息被独立地应用于配置/报告码本。上述一些信息可以是振幅信息、相位信息和最强波束索引，并且上述一些信息可以由基站选择并通知给终端，或者可以由终端选择并通过包括在部分1 CSI中通知基站。

参考图20，当终端生成用于CSI报告的码本时，可以根据秩和/或层来不同地设置用于生成码本的参数集。

具体地说，终端通过多个天线端口从基站接收信道状态信息参考信号(CSI-RS)(S2010)。

终端可以基于接收到的CSI-RS来计算PMI和CQI，该PMI和CQI是用于信道的CSI参数，并且可以将包括计算出的值的CSI报告给基站(S20020)。

在这种情况下，CSI可以是类型II，并且可以由部分1和部分2组成。部分1可以包括RI和CQI，并且部分2可以包括PMI。

部分1具有固定有效载荷大小，并且部分1可用于标识部分2的信息比特。

此时，CSI包括针对提议1至8中所述的通过线性组合生成的码本的预编码矩阵指示符，并且该码本可以基于特定参数集来生成。

另外，如提议4和5中所述，可以基于秩值或与特定秩的层相关的层指示符中的至少一个来不同地设置用于通过线性组合生成码本的特定参数集。

在这点上，上述终端的操作可以由本发明的图22和图23中图示的终端装置2220和2320具体实现。例如，上述终端的操作可以由处理器2221和2321和/或RF单元(或模块)2223和2325执行。

具体地说，处理器2221和2321通过RF单元(或模块)2223和2325通过多个天线端口从基站接收信道状态信息参考信号。

处理器2221和2321可以基于通过RF单元(或模块)2223和2325接收到的CSI-RS计算作为信道的CSI参数的PMI和CQI，并包括包含对基站计算的值的CSI(S20020)。

另外，如建议4和5中所述，可以基于秩值或与特定秩的层相关的层指示符中的至少一个来不同地设置用于通过线性组合生成码本的特定参数集。

图21是图示本说明书中提出的基站从终端接收CSI报告的过程的示例的流程图。

具体地说，基站通过多个天线端口向终端接收信道状态信息参考信号(CSI-RS)(S2110)。

基站可以从终端接收CSI(S21020)。

在这种情况下，CSI可以是类型II，并且可以由部分1和部分2构成。部分1可以包括RI和CQI，并且部分2可以包括PMI。

此外，如建议4和5中所述，可以基于秩值或与特定秩的层相关的层指示符中的至少一个来不同地设置用于通过线性组合生成码本的特定参数集。

在这点上，上述基站的操作可以由本发明的图22和图23所图示的基站装置2210和2310具体实现。例如，上述基站的操作可以由处理器2211和2311和/或RF单元(或模块)2213和2315执行。

具体地，处理器2211和2121通过多个天线端口通过RF单元(或模块)2123和2125向终端发送信道状态信息参考信号。

处理器2121和2121基于CSI-RS通过RF单元(或模块)2123和2125从终端接收CSI。

部分1具有固定有效载荷大小，并且部分2可用于标识部分2的信息比特。

本公开可以被应用于的通用设备

图22是可以应用本说明书中提出的方法的无线通信装置的框图。

参考图22，无线通信系统包括基站2210和位于基站2210的区域中的多个终端2220。

基站和终端中的每一个可以由无线设备表示。

基站2210包括处理器2211、存储器2212和射频模块(RF模块)2213。处理器2211实现以上参考图1至图22描述的功能、过程和/或方法。无线接口协议的层可以由处理器实现。存储器2212连接到处理器，并存储用于驱动处理器的各种信息。RF模块2213连接到处理器，并且发送和/或接收无线电信号。

终端2220包括处理器2221、存储器2222和RF模块2223。

处理器2221实现以上参考图1至图21描述的功能、过程和/或方法。无线电接口协议的层可以由处理器来实现。存储器2222连接到处理器并存储用于驱动处理器的各种信息。RF模块2223连接到处理器，并且发送和/或接收无线电信号。

存储器2212和2222可以在处理器2211和2221的内部或外部，并且可以通过各种众所周知的方式连接到处理器2211和2221。

此外，基站2210和/或终端2220可以具有单个天线或多个天线。

图23图示根据本公开的实施例的通信设备的框图配置图。

特别地，图23是更加详细地图示图22的终端的图。

参考图23，终端可以被配置为包括处理器(或数字信号处理器(DSP))2310、RF模块(或RF单元)2335、电源管理模块2305、天线2340、电池2355、显示器2315、小键盘2320、存储器2330、订户识别模块(SIM)卡2325(该配置是可选的)、扬声器2345和麦克风2350。终端还可以包括单个天线或多个天线。

处理器2310实现以上参考图1至图19描述的功能、过程和/或方法。无线电接口协议的层可以由处理器实现。

存储器2330连接到处理器并且存储与处理器的操作相关的信息。存储器2330可以在处理器1810的内部或者外部并且可以通过各种众所周知的方式连接到处理器。

用户例如通过按下(或触摸)小键盘2320上的按钮或通过使用麦克风2350进行语音激活来输入命令信息，诸如电话号码。处理该处理器以接收命令信息并执行正确的功能，如通过电话号码拨打电话。可以从SIM卡2325或存储器2330中提取操作数据。此外，处理器可以在显示器上显示命令信息或驱动信息，以供用户识别并方便使用。

RF模块2335连接到处理器，并且发送和/或接收RF信号。处理器将命令信息发送到RF模块以发送例如构成语音通信数据的无线电信号以发起通信。RF模块包括用于接收和发送无线电信号的接收器和发射器。天线2340用作发送和接收无线电信号。当接收到无线电信号时，RF模块可以发送信号并将该信号转换为基带以由处理器处理。经处理的信号可以被转换成通过扬声器2345输出的听觉或可读信息。

通过将本发明的组件和特征以预定的方式组合来实现上述实施例。除非另行指定，否则应选择地考虑每个组件或特征。可以在不与另一组件或特征组合的情况下实施每个组件或特征。此外，一些组件和/或特征彼此组合并且可以实现本公开的实施例。在本公开的实施例中描述的操作顺序可以改变。一个实施例的一些组件或特征可以被包括在另一实施例中，或者可以由另一实施例的对应的组件或特征来代替。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特定权利要求以外的权利要求的另一些权利要求组合以构成实施例，或者在提交申请之后通过修改添加新的权利要求。

本公开的实施例可以通过各种手段来实现，例如，硬件、固件、软件或其组合。当实施例通过硬件实现时，本公开的一个实施例可以通过一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(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。

当实施例通过固件或软件实现时，本公开的一个实施例可以通过执行上述功能或操作的模块、过程、功能等来实现。软件代码可以存储在存储器中，并且可以由处理器驱动。存储器设置在处理器内部或外部，并且可以通过各种众所周知的方式与处理器交换数据。

对于本领域的技术人员而言显而易见的是，在不脱离本公开的本质特征的情况下，可以以其他特定形式来体现本公开。因此，前述详细描述不应解释为在所有方面上的限制，而应被认为是说明性的。本公开的范围应该由所附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包括在本公开的范围内。

【工业适用性】

已经集中于应用于3GPP LTE/LTE-A系统和5G系统(新RAT系统)的示例描述了本公开的用于在无线通信系统中映射参考信号的方法，但是可以应用于各种无线通信系统。

Claims

1.一种用于在无线通信系统中由用户设备(UE)发送信道状态信息(CSI)的方法，包括：

通过多个天线端口从基站接收信道状态信息参考信号(CSI-RS)；并且

向所述基站报告所述CSI，

其中，所述CSI包括用于通过线性组合生成的码本的预编码矩阵指示符，

其中，所述码本基于特定参数集来生成，并且

其中，所述特定参数集基于秩值或者特定秩的至少一个层索引中的至少一个来不同地设置/应用。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述特定参数集基于所述秩值来不同地设置/应用。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述特定参数集基于所述至少一个层索引来不同地设置。

4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

从所述基站接收与所述CSI的报告相关的配置信息，

其中，所述特定参数集被包括在所述配置信息中。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述CSI由第一部分和第二部分组成，

其中，所述第一部分包括秩指示符(RI)、信道质量指示符(CQI)和指示具有正实值的振幅的组合系数的数量的指示符，并且

其中，所述第二部分包括所述PMI。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第一部分具有固定有效载荷大小，并且用于标识所述第二部分的信息比特的数量。

7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

从所述基站接收与所述CSI的报告相关的配置信息，

其中，所述配置信息包括用于生成所述码本的多个参数集，并且

其中，所述CSI进一步包括指示在所述多个参数集当中的由所述UE使用的所述特定参数集的参数信息。

8.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

从所述基站接收与用于报告所述CSI的资源分配相关的资源分配信息，

其中，当分配的资源的大小小于所述CSI的大小时，以子带为单位省略所述CSI直至所述分配的资源的大小变得相同。

9.一种用于在无线通信系统中通过基站接收信道状态信息(CSI)的方法，包括：

通过多天线端口向终端发送信道状态信息参考信号(CSI-RS)；并且

从所述终端接收CSI，

其中，所述码本基于特定参数集来生成，并且

10.一种用于在无线通信系统中发送信道状态信息(CSI)的用户设备(UE)，所述UE包括：

RF(射频)模块，所述RF模块用于发送和接收无线电信号；和

处理器，所述处理器用于控制所述RF模块，其中，所述处理器，

向所述基站报告所述CSI，

其中，所述码本基于特定参数集来生成，并且

11.根据权利要求10所述的UE，其中，所述特定参数集基于所述秩值来不同地设置/应用。

12.根据权利要求10所述的UE，其中，所述特定参数集基于所述至少一个层索引来不同地设置。

13.根据权利要求10所述的UE，其中，所述处理器，

从所述基站接收与所述CSI的报告相关的配置信息，

其中，所述特定参数集被包括在所述配置信息中。

14.根据权利要求10所述的UE，其中，所述CSI由第一部分和第二部分组成，

其中，所述第二部分包括所述PMI。

15.根据权利要求14所述的UE，其中，所述第一部分具有固定有效载荷大小，并且用于标识所述第二部分的信息比特的数量。

16.根据权利要求10所述的UE，其中，所述处理器从所述基站接收与所述CSI的报告相关的配置信息，

17.根据权利要求10所述的UE，其中，所述处理器，