CN113039732A - Acqi解码置信度检测 - Google Patents

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Abstract

根据示例实施例，提供了一种方法，该方法包括：在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码，其中一个或多个比特指示信道质量；计算与解码的可靠性相对应的置信度度量；以及使信道质量报告至少基于计算出的置信度度量和与基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成。

Description

ACQI解码置信度检测
技术领域
各种示例实施例总体上涉及无线网络，并且更具体地涉及无线网络中的设备到设备通信。
背景技术
通常，无线网络允许用户设备向网络(例如，诸如向基站)提供关于信道质量的信息。然后，网络可以基于该信息来决定针对后续传输的适当设置，诸如针对DL传输选择适当的MCS(调制编码方案)。
一些无线网络正被设计和实现为支持对机器类型通信(MTC)和物联网(IoT)业务的不断增长的需求。例如，LTE CAT-M(也称为eMTC、LTE-M和LTE-MTC)是现有LTE网络的扩展，其被设计为降低MTC和IoT设备的成本和功耗。在LTE CAT-M系统中，在PUSCH上承载的ACQI(非周期性信道质量指示)由UE在没有CRC(循环冗余校验)或确认的情况下不可靠地发送。
在说明书和/或附图中可以找到的缩写在下面的具体实施方式部分的开始处被定义。
发明内容
本部分旨在包括示例，而非旨在进行限制。
在一个实施例的示例中，公开了一种方法，该方法包括：在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码，其中一个或多个比特指示信道质量；计算与解码的可靠性相对应的置信度度量；以及使信道质量报告至少基于计算出的置信度度量和与基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成。
实施例的另一示例包括一种计算机程序，该计算机程序包括代码，该代码用于当该计算机程序在处理器上运行时执行前述段落的方法。根据本段落的计算机程序，其中该计算机程序是包括计算机可读介质的计算机程序产品，该计算机可读介质承载体现在其中以供计算机使用的计算机程序代码。
一种装置的示例包括一个或多个处理器和包括计算机程序代码的一个或多个存储器。一个或多个存储器和计算机程序代码被配置为与一个或多个处理器一起使该装置至少执行以下：在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码，其中一个或多个比特指示信道质量；计算与解码的可靠性相对应的置信度度量；以及使信道质量报告至少基于计算出的置信度度量和与基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成。
在实施例的另一示例中，一种装置包括：用于在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码的部件，其中一个或多个比特指示信道质量；用于计算与解码的可靠性相对应的置信度度量的部件；以及用于使信道质量报告至少基于计算出的置信度度量和与基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成的部件。
在实施例的示例中，公开了一种方法，该方法包括：针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：分析与相应系统配置相关联的测量数据以针对相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系，以及基于所确定的关系来确定满足相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值；以及经由机器学习过程生成置信度度量阈值模型以针对无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值，其中置信度度量阈值模型是至少使用系统配置的第一子集的所确定的置信度度量阈值和与系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合来训练的。
实施例的另一示例包括一种计算机程序，该计算机程序包括用于当该计算机程序在处理器上运行时执行前述段落的方法的代码。根据本段落的计算机程序，其中该计算机程序是包括计算机可读介质的计算机程序产品，该计算机可读介质承载体现在其中以供计算机使用的计算机程序代码。
一种装置的示例包括一个或多个处理器和包括计算机程序代码的一个或多个存储器。一个或多个存储器和计算机程序代码被配置为与一个或多个处理器一起使该装置至少执行以下：针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：分析与相应系统配置相关联的测量数据以针对相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系，以及基于所确定的关系来确定满足相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值；以及经由机器学习过程来生成置信度度量阈值模型以针对无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值，其中置信度度量阈值模型至少使用系统配置的第一子集的所确定的置信度度量阈值和与系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练。
在实施例的另一示例中，一种装置包括：针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：用于分析与相应系统配置相关联的测量数据以针对相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系的部件，以及用于基于所确定的关系来确定满足相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值的部件；以及用于经由机器学习过程生成置信度度量阈值模型以针对无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值的部件，其中置信度度量阈值模型至少使用系统配置的第一子集的所确定的置信度度量阈值和与系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练。
附图说明
现在将参考附图描述一些示例实施例。
图1A和1B是可以在其中实践示例性实施例的可能的非限制性的示例性系统的框图；
图2示出了本文中描述的主题的示例实施例；
图3示出了本文中描述的主题的另一示例实施例；以及
图4和5是用于ACQI解码置信度检测的逻辑流程图，并且示出了根据示例性实施例的一个或多个示例性方法的操作、在计算机可读存储器上体现的计算机程序指令的执行结果、由以硬件实现的逻辑执行的功能、和/或用于执行功能的互连装置。
具体实施方式
在说明书和/或附图中可以找到的下列缩写被定义如下：
3GPP 第三代合作伙伴计划
4G 第四代
5G 第五代
ACQI 非周期性信道质量指示
BLER 块错误率
CAT-M 类别M
CM 置信度度量
CRC 循环冗余校验
DL 下行链路
eMTC 演进型MTC
eNB(或eNodeB) 演进型节点B(例如，LTE基站)
FHT 快速Hadamard(哈达玛)变换
gNB(或gNodeB) 用于5G/NR的基站
I/F 接口
IoT 物联网
LLR 对数似然比
LTE 长期演进
MCS 调制编码方案
MME 移动性管理实体
MTC 机器类型通信
N/W或NW 网络
NCE 网络控制元件
NR 新无线电
PRB 物理资源块
PUSCH 物理上行链路共享信道
Rel 版本
RM Reed-Muller(雷德密勒)
RRH 远程无线电头端
Rx 接收器
SGW 服务网关
SNR 信噪比
TBS 传输块大小
TS 技术规范
Tx 发射器
UE 用户设备(例如无线、通常是移动设备)
词语“示例性”在本文中用来表示“充当示例、实例或说明”。本文中被描述为“示例性”的任何实施例不必被解释为比其他实施例优选或有利。
本文中的示例性实施例描述了用于ACQI解码置信度检测的技术。在描述可以在其中使用示例性实施例的系统之后，呈现这些技术的附加描述。
转向图1A，该图示出了可以在其中实践示例性实施例的一个可能的非限制性的示例性系统的框图。在图1A中，用户设备(UE)110与无线网络100进行无线通信。UE是可以接入无线网络的无线设备，通常是移动设备。UE 110包括通过一个或多个总线127互连的一个或多个处理器120、一个或多个存储器125和一个或多个收发器130。一个或多个收发器130中的每个包括接收器Rx 132和发射器Tx 133。一个或多个总线127可以是地址、数据或控制总线，并且可以包括任何互连机制，诸如母板或集成电路上的一系列线路、光纤或其他光通信设备等。一个或多个收发器130连接到一个或多个天线128。一个或多个存储器125包括计算机程序代码123。UE 110包括报告模块，该报告模块包括部分140-1和/或140-2中的一者或两者，这可以以多种方式来实现。该报告可以以硬件被实现为报告140-1，诸如被实现为一个或多个处理器120的一部分。报告140-1还可以被实现为集成电路，或者通过诸如可编程门阵列等其他硬件来实现。在另一示例中，报告可以被实现为报告140-2，该报告140-2被实现为计算机程序代码123并且由一个或多个处理器120执行。例如，一个或多个存储器125和计算机程序代码123可以被配置为与一个或多个处理器120一起使用户设备110执行本文中描述的操作中的一个或多个。UE 110经由无线链路111与无线电接入网络(RAN)节点170通信。
RAN节点170可以是提供诸如UE 110等无线设备对无线网络100的接入的基站。例如，RAN节点170可以是NR/5G网络中的节点(例如，基站)，诸如gNB(提供朝向UE 110的NR用户平面和控制平面协议终止的节点)、ng-eNB(提供朝向UE 110的E-UTRA用户平面和控制平面协议终止并且经由NG接口连接到核心网络(即，5G核心(5GC))的节点)、或LTE网络中的eNB。RAN节点170包括通过一个或多个总线157互连的一个或多个处理器152、一个或多个存储器155、一个或多个网络接口(N/W I/F)161和一个或多个收发器160。一个或多个收发器160中的每个包括接收器Rx 162和发射器Tx 163。一个或多个收发器160连接到一个或多个天线158。一个或多个存储器155包括计算机程序代码153。RAN节点170包括计算模块，该计算模块包括部分150-1和/或150-2中的一者或两者，这可以以多种方式来实现。计算模块可以以硬件被实现为计算模块150-1，诸如被实现为一个或多个处理器152的一部分。计算模块150-1还可以被实现为集成电路，或者通过诸如可编程门阵列等其他硬件来实现。在另一示例中，计算模块可以被实现为计算模块150-2，该计算模块150-2被实现为计算机程序代码153并且由一个或多个处理器152执行。例如，一个或多个存储器155和计算机程序代码153被配置为与一个或多个处理器152一起使RAN节点170执行本文中描述的操作中的一个或多个。一个或多个网络接口161诸如经由链路176和131通过网络进行通信。两个或更多个RAN节点170使用例如链路176进行通信。链路176可以是有线的或无线的或这两者，并且可以实现例如用于5G的Xn接口、用于LTE的X2接口或用于其他标准的其他合适的接口。
一个或多个总线157可以是地址、数据或控制总线，并且可以包括任何互连机制，诸如母板或集成电路上的一系列线路、光纤或其他光通信设备、无线通道等。例如，一个或多个收发器160可以被实现为远程无线电头(RRH)195，其中RAN节点170的其他元件在物理上与RRH处于不同位置，并且一个或多个总线157可以部分实现为用于将RAN节点170的其他元件连接到RRH 195的光缆。
应当注意，各种RAN节点功能可以是在诸如云基础设施等适当平台上实例化的虚拟化功能。例如，RAN节点170可以包括集中式单元(CU)和通过F1逻辑接口而互连的一个或多个分布式单元(DU)。CU和基础DU一起可以被认为形成逻辑基站。CU可以被认为是托管一些基站协议的逻辑节点，并且可以至少部分控制一个或多个DU的操作。一个或多个DU可以托管其余基站协议。作为示例，CU可以托管RRC、SDAP和PDCP协议，并且一个或多个DU可以托管RLC、MAC和PHY层协议。CU也可以使用其他名称(诸如BBU/REC/RCC/C-RAN/V-RAN)，并且DU也可以使用其他名称(诸如RRH/RRU/RE/RU)。
还应当注意，本文中的描述指示“小区”执行功能，但是应当清楚，形成小区的RAN节点将执行功能。小区构成RAN节点的一部分。也就是说，每个RAN节点可以有多个小区。例如，对于单个RAN节点载波频率和相关联的带宽，可以有三个小区，每个小区覆盖360度区域的三分之一，因此单个RAN节点的覆盖区域覆盖大约椭圆形或圆形。此外，每个小区可以对应于单个载波，并且RAN节点可以使用多个载波。因此，如果每个载波有三个120度小区并且存在两个载波，则RAN节点总共有6个小区。
无线网络100可以包括一个或多个网络控制元件(NCE)190，每个NCE 190包括用于执行一组网络功能(NF)的功能，并且可以提供与诸如电话网络和/或数据通信网络(例如，互联网)等另一网络的连接性。该组NF可以包括例如接入和移动性功能(AMF)和用户平面功能(UPF)。NCE 190包括通过一个或多个总线185互连的一个或多个处理器175、一个或多个存储器171和一个或多个网络接口(N/W I/F)180。一个或多个存储器171包括计算机程序代码173。一个或多个存储器171和计算机程序代码173被配置为与一个或多个处理器175一起使NCE 190执行一个或多个操作。RAN节点170经由链路131耦合到NCE 190。链路131可以被实现为例如用于5G的NG接口或用于LTE的S1接口或用于其他标准的任何其他合适的接口。在LTE网络的情况下，NCE 190可以包括MME(移动性管理实体)和SGW(服务网关)功能。
无线网络100可以实现网络虚拟化，这是一个将硬件和软件网络资源以及网络功能组合成单个基于软件的管理实体(即，虚拟网络)的过程。网络虚拟化涉及平台虚拟化，平台虚拟化通常与资源虚拟化相结合。网络虚拟化分为外部(将很多网络或网络的部分组合成虚拟单元)或内部(将类似网络的功能提供给单个系统上的软件容器)。注意，由网络虚拟化产生的虚拟化实体仍然在某种程度上使用诸如处理器152或175以及存储器155和171等硬件来实现，并且这样的虚拟化实体也产生技术效果。
仍然参考图1B，该图示出了根据示例性实施例的训练设备141的一个可能的非限制性示例的框图。在该示例中，训练设备141用于确定信息149并且将信息149提供给RAN节点170以用于ACQI解码置信度检测。信息149包括例如置信度阈值表，如下面更详细地讨论的。注意，在一些示例中，信息149可以替代地或另外地被提供给其他网络元件(诸如NCE190)。训练设备141可以是训练计算机，该训练计算机包括通过一个或多个总线148互连的一个或多个处理器143、一个或多个存储器146和一个或多个网络接口(N/W I/F)147。一个或多个存储器146包括计算机程序代码142。训练设备141包括训练模块，该训练模块包括部分145-1和/或145-2中的一者或两者，这可以以多种方式实现。训练模块可以以硬件被实现为计算模块145-1，诸如被实现为一个或多个处理器143的一部分。计算模块145-1还可以被实现为集成电路，或者通过诸如可编程门阵列等其他硬件来实现。在另一示例中，计算模块可以被实现为训练模块145-2，该训练模块145-2被实现为计算机程序代码142并且由一个或多个处理器143执行。例如，一个或多个存储器146和计算机程序代码142被配置为与一个或多个处理器143一起使训练设备141执行本文中描述的操作中的一个或多个。一个或多个网络接口147使用合适接口(诸如无线和/或有线接口)与RAN节点170传送信息149。一个或多个总线148可以是地址、数据或控制总线，并且可以包括任何互连机制，诸如母板或集成电路上的一系列线路、光纤或其他光通信设备等。
计算机可读存储器125、146、155和171可以是适合本地技术环境的任何类型，并且可以使用任何合适的数据存储技术来实现，诸如基于半导体的存储器设备、闪存、磁存储器设备和系统、光存储器设备和系统、固定存储器和可移动存储器。计算机可读存储器125、146、155和171可以是用于执行存储功能的装置。处理器120、143、152和175可以是适合本地技术环境的任何类型，并且作为非限制性示例，可以包括通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)和基于多核处理器架构的处理器中的一种或多种。处理器120、143、152和175可以是用于执行诸如控制UE 110、训练设备171、RAN节点170以及本文中描述的其他功能等功能的装置。
通常，用户设备110的各种实施例可以包括但不限于蜂窝电话(诸如智能电话)、具有无线通信能力的个人数字助理(PDA)、具有无线通信能力的便携式计算机、图像捕获设备(诸如具有无线通信能力的数码相机)、具有无线通信能力的游戏设备、具有无线通信能力的音乐存储和播放设备、允许无线互联网访问和浏览的互联网设备、具有无线通信能力的平板电脑、以及包含这样的功能组合的便携式单元或终端。
因此，为各种示例性实施例的实践而引入了一种合适但非限制性的技术上下文，现在将更加具体地描述示例性实施例。
尽管下面的描述通常是在LTE CAT-M系统的上下文中描述的，但是这并不旨在进行限制，并且本领域技术人员将理解，这些教导同样适用于其他无线网络以确定解码信道质量信息时的置信度。
如上所述，在LTE CAT-M系统中，在PUSCH上承载的ACQI(非周期性信道质量指示)由UE在没有CRC(循环冗余校验)或确认的情况下不可靠地发送。ACQI是DL(下行链路)信道质量的指示。eNodeB将基于ACQI报告来为DL传输选择适当MCS(调制编码方案)。ACQI报告是“单发”的，而不是连续的。与LTE系统中不同，在LTE系统中，我们可以利用使用连续ACQI报告来执行ACQI过滤的益处，LTE CAT-M eNodeB物理层将仅在呼叫建立期间提供ACQI测量一次。结果，仅当ACQI解码具有高置信度水平时，物理层才应当将经解码的ACQI报告给上层(例如，调度器)，因为不正确的ACQI报告可能导致在DL传输中使用不合适的MCS并且导致DL解码错误。
如果CRC被附接于ACQI，则上述要求可以通过CRC检查来实现。但是，如果ACQI位数少于12，则不存在CRC附接。对于后一种情况，需要适当设计的ACQI解码置信度度量(CM)和对应决策方法(用于ACQI报告)以便可以控制不正确ACQI报告的概率。
用于使解码错误的影响最小化的当前尝试包括在传统PUSCH中发送多个嵌入式ACQI数据并且将对MCS的改变限制为较小增量，使得无法对MCS进行较大改变。然后，该系统将逐步达到适当MCS；将所接收的训练比特序列与本地生成的训练比特序列进行比较；通过CRC失败来收集数据；通过信号质量估计(基于长期参考符号的SNR估计)来对音频进行门控；并且通过BER估计对音频进行门控。
然而，这些参考中的每个具有以下缺点中的一个或多个：发送多个消息(与例如仅旨在一个消息的情况下的LTE CAT-M相反)；需要通过空中发送训练数据的开销；需要发送CRC数据的开销；需要导频符号并且需要随时间推移的SNR是可靠度量；需要将经解码的数据重新编码并且与所接收的数据进行比较的开销。
本文中的示例实施例涉及置信度度量设计，该置信度度量设计是ACQI解码的置信度水平的度量。示例实施例还涉及确定ACQI报告的阈值和决策方法以利用上述置信度度量设计。
例如，解码置信度度量可以用于没有CRC附接的ACQI报告，并且基于在ACQI Reed-Muller(RM)解码期间计算出的“相关性度量”(用于码字选择)。与其他间接或预解码置信度度量(例如，LLR(对数似然比)擦除率或原始SNR)相比，所提出的后解码度量是对成功解码置信度的更准确测量，因为它结合了影响ACQI解码性能的很多其他因素的影响，诸如由CAT-M设备使用的SNR、LLR擦除率、ACQI传输码字长度和重复数目等。与其他度量相比，根据示例性实施例的用于计算置信度度量的开销极低，这是因为，几乎所有计算都是在ACQI解码期间进行的，使得能够进行较少阈值建模测量，并且提供了一种简单的决策方法(用于ACQI报告)，如下面更详细地说明的。
对于LTE CAT-M，有很多用于ACQI解码的系统配置组合，并且因此，例如，仅从实验测量中确定每种配置的阈值是不切实际的。本文中描述的示例实施例利用机器学习技术来提供高效的阈值建模和用于ACQI报告的决策方法。根据一些示例实施例，从很多系统配置中选择一组“压缩特征”。例如，该组压缩特征可以指代至少两个系统配置参数的有限集合。该集合在某种意义上受到限制，因为它包括少于所有可能的系统配置参数。在本文中描述的一些非限制性示例中，该组压缩特征包括一个或多个系统配置参数。在一个示例实施例中，该组压缩特征包括两个参数。其他示例实施例可以包括两个以上的参数，但是，注意，引入更多特征将使得训练模型和阈值表更加复杂并且可能不那么鲁棒。因此，优选地使所选择的特征的数目最小化以降低复杂度和阈值表大小，同时仍然满足性能要求。
置信度度量度于ACQI解码或ACQI报告性能之间的关系可以基于某些所选择的配置(由压缩特征集表征)的测量数据来建立。每个所选择的配置的置信度度量阈值可以基于ACQI解码或ACQI报告性能要求来计算。仅当ACQI解码置信度度量大于该阈值时，eNodeB物理层才可以将经解码的ACQI报告给调度器。换言之，具有不良置信度的ACQI解码被丢弃。
每个系统配置的置信度阈值模型可以使用监督机器学习技术并且使用阈值的样本和对应压缩特征集作为训练数据来创建。一旦确定了模型参数，就可以使用经训练的模型来预测所有可能的系统配置(由压缩特征集表征)的阈值。然后，可以基于该经训练的模型来创建ACQI解码置信度度量阈值表。表中的每个条目可以由压缩特征集索引。然后，eNodeB的物理层可以在做出关于报告ACQI的决策之前利用该表。
与其他度量(诸如LLR擦除率和SNR)相比，所提出的置信度度量与ACQI解码性能之间的关系更加平滑和一致，这使得能够在建模时使用更少特征。由于平滑的性能曲线，使用所提出的置信度度量，阈值预测更加准确。
现在参考图2，该图示出了根据示例性实施例的用于检测ACQI解码置信度的系统的示例架构。该系统包括两个组件208、209。
在图2所示的示例中，组件208在物理层的RAN节点170中实现，该RAN节点170在一些示例实施例中是LTE CAT-M eNodeB。例如，组件208可以被实现为图1A中的RAN节点170的计算模块150-1和/或150-2。组件208可以包括ACQI解码和置信度度量计算模块210以及ACQI解码置信度检测和报告模块220。
组件209用于ACQI解码CM测量以及CM阈值确定和建模。在一些示例中，组件209在计算机中被实现，诸如训练设备141。例如，组件209可以被实现为图1B中的训练设备141的训练模块145-1和/或145-2。组件209包括用于所选择的系统配置的测量和阈值确定模块230、以及ACQI CM阈值建模模块240。模块240为要由组件208的模块220查找的所有系统配置生成CM阈值表。每个模块210、220、230、240的功能在下面更详细地讨论。
ACQI解码和置信度度量计算模块
在示例实施例中，ACQI解码和置信度度量计算模块210利用从PUSCH中提取的输入ACQI对数似然比(LLR)来执行扩展的Reed-Muller(RM)解码。在扩展的Reed-Muller解码中，在框214处针对每个候选码字通过去掩码和快速哈达玛变换(FHT)来计算一组“相关性度量”。与该ACQI解码相关联的置信度度量：
Figure BDA0003052919140000131
其中Mi表示候选码字i的相关性度量。
为了完整性，注意，如果ACQI编码位数小于或等于6，则可以使用快速哈达玛变换(FHT)进行基本的Reed-Muller解码。基本代码是标准Reed-Muller代码时就是这种情况，该标准Reed-Muller代码使用以全1的序列增强的FHT基本序列。如果ACQI编码位数大于6，则执行预处理(即，“去掩码”)使得在去掩码之后，仍可以使用FHT来解码其余六位。例如，在一些示例实施例中，存在七个信息比特并且因此在编码器处的矩阵乘法中使用附加“掩码”序列。去掩码涉及将所接收的比特向量乘以所有可能的复合掩码，这些复合掩码可以由初始的六个以上(在这种特定情况下为0和1)和单个必要掩码序列之上的所有潜在可能的输入比特来创建。然后，将对这两个乘积执行FHT，并且选择生成最大值的乘积。
CM是ACQI解码的置信度水平的一种度量。为了使用该度量，对度量与ACQI解码可靠性之间的关系进行量化，例如，ACQI解码块错误率(BLER)。该功能在模块230中实现并且在下面进一步详细解释。模块210的输入是从PUSCH信道中提取的ACQI LLR；模块210的输出是经解码的ACQI比特和与ACQI解码相关联的置信度度量。这两个输出作为输入被发送给模块220。
ACQI解码置信度检测和报告模块
在将经解码的ACQI报告给第2层调度器206之前，模块220将ACQI解码CM与阈值进行比较，如框222所示。模块220仅在CM大于解码配置的阈值时才报告ACQI，诸如下面的伪代码所示：
1：如果CM>阈值，则
2：报告ACQI
3：否则
4：丢弃ACQI
例如，模块220可以使用CM阈值表245来比较ACQI解码CM。CM阈值表245可以基于由模块240创建的CM阈值表244，如下面更详细地解释的。模块220的输入是来自模块210的经解码的ACQI比特和与ACQI解码相关联的CM。模块220的输出是给调度器206(例如，LTE CAT-M调度器)的ACQI报告。
ACQI测量和阈值确定模块
在示例实施例中，模块230构建CM与ACQI解码性能之间的关系使得可以利用在模块210中计算出的CM。ACQI解码性能取决于不同系统配置。例如，在LTE CAT-M系统中，不同系统配置可以取决于例如：
·要报告的ACQI信息比特的数目
·PRB(物理资源块)中的PUSCH传输带宽
·PUSCH传输块大小(TBS)
·CAT-M PUSCH传输的重复数目(Nrep)
·CQI偏移
·操作条件(例如，诸如信噪比(SNR))
有很多不同系统配置组合，并且因此对每个配置组合执行ACQI解码性能和CM测量是不切实际的。为了降低配置组合的自由度，一些示例实施例提取某些关键特征并且对有限数目的所选择的配置执行实验测量。
对于特定数目的ACQI信息比特，可用于ACQI传输的资源数(或位数)取决于上面列出的不同系统配置。根据一些示例实施例，可用于ACQI传输的位数被定义为ACQI TX码字长度并且被表示为Lcw。不同系统配置可能导致与ACQI解码性能密切相关的相同Lcw。两个或更多个关键特征可以被选择以执行ACQI解码CM测量。作为非限制性示例，Lcw和Nrep可以被选择为两个关键特征(也称为压缩特征)以执行ACQI解码CM测量。换言之，将针对在合理SNR范围内以压缩特征集{Lcw，Nrep}为特征的某些所选择的系统配置来收集ACQI解码CM统计信息。例如，通常覆盖目标ACQI BLER周围的邻域的范围(诸如BLER＝1％)。作为非限制性示例，可以在从2dB至-17dB的SNR范围内执行测量。在一些示例实施例中，所选择的系统配置可以是在LTE CAT-M操作范围内的稀疏样本以使测量工作最小化。
给定上面的ACQI CM测量，取决于所使用的性能度量，有不同可能选项用于建立ACQI解码性能与CM之间的关系。一种可能的性能度量基于ACQI解码可靠性，诸如ACQI解码BLER。在这种情况下，如框232所示，将使用测量数据针对每个所选择的配置来构建ACQI解码BLER与CM之间的关系。
仍然参考图3，该图表示根据示例性实施例的在假定7个ACQI信息比特的情况下利用用于配置{Lcw＝32，Nrep＝1}和{Lcw＝32，Nrep＝8}的测量数据而构建的ACQI BLER与CM的关系。给定目标ACQI解码性能要求(例如，BLER＝1％)，可以根据图2中的BLER与CM曲线来确定这两种配置的CM阈值(阈值1和阈值2)。另一种可能的性能度量基于ACQI报告性能，即，ACQI报告错误率Pe和漏报率Pm之间的折衷。给定目标Pe和Pm要求，针对每个所选择的配置的CM阈值也可以根据测量数据来确定。
模块230的输入是所选择的系统配置的ACQI解码CM测量、系统配置、以及ACQI解码或报告的目标性能要求。
模块230的输出是被确定为满足一组所选择的配置的性能要求的ACQI解码CM阈值、以及与每个所选择的配置相关联的经压缩的特征集，在本示例中为{Lcw，Nrep}。模块230的输出将由模块240用来进行ACQI解码CM阈值建模，使得可以使用该模型来预测所有可能系统配置的CM阈值。
ACQI解码CM阈值建模模块
模块240利用机器学习技术来执行ACQI CM阈值建模，其中来自模块230的测量输出被用作训练数据。监督机器学习算法可以用于CM阈值建模，诸如线性回归和神经网络技术。经压缩的特征是从用于CM阈值建模的系统配置中导出的简化参数(例如，一个或多个系统配置参数)。换言之，假定ACQI CM阈值仅是经压缩的特征的函数。再次参考上面的示例，假定两个经压缩的特征是ACQI TX码字长度Lcw和CAT-M PUSCH传输重复计数Nrep。为了在框242处进行CM阈值建模，构造被表示为xi(i＝0,1,...，N-1)的N个特征，其中每个特征xi是经压缩的特征(例如，在这种情况下为Lcw和Nrep)的函数。例如，假定线性回归用于具有N个特征的阈值建模。在这种情况下，CM阈值y可以建模为：
Figure BDA0003052919140000161
其中θ＝[θ0，θ1，...，θN-1]T是需要确定的建模参数向量，x＝[x0，x1，…，xN-1]T是表示矩阵转置运算符的特征向量(·)T。
例如，对于N＝6，下面可以根据经压缩的特征Lcw和Nrep来定义特征：
Figure BDA0003052919140000171
建模参数θ可以通过在训练集上使以下成本函数最小化来确定：
Figure BDA0003052919140000172
其中Ψ是由模块230生成的ACQI CM阈值训练集。x(k)和y(k)分别是第k训练样本的特征向量和CM阈值。
一旦建模参数被确定，就可以用该模型来预测所有可能系统配置(由经压缩的特征表征)的ACQI CM阈值以生成CM阈值表244。例如，模块240可以针对所有ACQI配置生成CM阈值表244(由经压缩的特征索引)。可以经由操作250将CM阈值表244从训练设备141复制(或传输、传送、移动等)到RAN节点170使得其可以被模块220利用。例如，RAN节点170的物理层可以在将ACQI报告给调度器206之前将ACQI解码CM与该CM阈值表245中的阈值进行比较。
根据一些示例实施例，在RAN节点170处使用的CM阈值表245可以是由模块240基于系统性能要求而生成的CM阈值表244的方差。例如，可以对由模块240生成的CM阈值表244执行后处理以诸如经由操作250来简化RAN节点170处的实现。作为非限制性示例，操作250可以包括压缩CM阈值表244。在压缩的情况下，CM阈值表244可以与CM阈值245不同(例如，尺寸较小)。
作为非限制性示例，假定针对所有可能配置，CM阈值表244由两个参数(例如，Lcw和Nrep)索引。操作250可以通过在Lcw维度上对CM阈值表244中的阈值求平均来压缩CM阈值表244以生成尺寸小于CM阈值表244的CM阈值表245。在该示例中，CM阈值表245中的阈值由一个参数(即，Nrep)索引。
根据一些示例实施例，训练设备141可以在离线过程中(诸如在将RAN节点170部署在网络中之前)执行组件209的操作。
尽管上面的描述总体上是指DL传输上的UL方向(即，UE到eNodeB)，但这并非意图进行限制，并且应当理解，本文中描述的技术也可以在UL传输的DL方向上应用。此外，本文中描述的技术适用于需要快速反馈和可靠的任何机器-机器无线传输，诸如但不限于：在没有固定网络设备的对讲机之间，其中对讲机动态地改变其调制方案以节省电池电量并且使传输吞吐量最大化；WI-FI情形，诸如智能扬声器、智能恒温器；并且通常适用于任何解码方案的任何解码度量(诸如FHT，作为非限制性示例)。
图4是用于ACQI解码置信度检测的逻辑流程图。该图进一步示出了根据示例性实施例的一个或多个示例性方法的操作、在计算机可读存储器上体现的计算机程序指令的执行结果、由以硬件实现的逻辑执行的功能、和/或用于执行功能的互连装置。例如，计算模块150-1和/或150-2可以包括图4中的多个框，其中每个所包括的框是用于执行该块中的功能的互连装置。图4中的框被假定为至少部分由诸如RAN节点170等基站例如在计算模块150-1和/或150-2的控制下执行。
根据实施例的示例(可以称为示例1)，提供了一种方法，该方法包括：在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码，其中一个或多个比特指示信道质量，如框400所示；计算与解码的可靠性相对应的置信度度量，如框402所示；以及使信道质量报告至少基于计算出的置信度度量和与基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成，如框404所示。
另一实施例的示例(可以称为示例2)是示例1中的方法，该方法包括使用查找表基于一个或多个系统配置参数的值来确定置信度阈值；响应于确定计算出的置信度度量超过所确定的置信度阈值，使一个或多个比特被包括在信道质量报告中；以及响应于确定计算出的置信度度量不超过所确定的置信度阈值，从信道质量报告中丢弃一个或多个比特。
另一实施例的示例(可以称为示例3)是示例2中的方法，其中查找表包括由一个或多个系统配置参数索引的多个不同阈值置信度值。
另一实施例的示例(可以称为示例4)是示例1-3中任何一个中的方法，其中一个或多个系统配置参数包括以下至少一项：用于上行链路传输的信道质量指示符码字长度；以及针对上行链路传输的重复数目。
另一实施例的示例(可以称为示例5)是示例1-4中任何一个中的方法，其中上行链路传输的一个或多个比特的解码包括：基于从上行链路传输中提取的对数似然比来执行扩展的Reed-Muller解码。
另一实施例的示例(可以称为示例6)是示例1-5中任何一个中的方法，其中上行链路传输是物理上行链路共享信道传输，并且其中该方法还包括：使调制编码方案基于信道质量报告来被选择用于向用户设备的下行链路传输；以及发送下行链路传输。
另一实施例的示例(可以称为示例7)是示例1-6中任何一个中的方法，其中上行链路传输在没有循环冗余校验或确认的情况下被发送。
另一实施例的示例(可以称为示例8)是示例1-7中任何一个中的方法，其中无线网络包括长期演进类别M网络。
在示例实施例中，提供了一种装置(可以称为示例9)，该装置包括：用于在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码的部件，其中一个或多个比特指示信道质量；用于计算与解码的可靠性相对应的置信度度量的部件；以及用于使信道质量报告至少基于计算出的置信度度量和与基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成的部件。
另一实施例的示例(可以称为示例10)是示例10中的装置，还包括用于执行示例2-8中任何一个中的方法的部件。
另一实施例的示例(可以称为示例11)是一种计算机可读介质，该计算机可读介质包括程序指令，该程序指令用于使装置至少执行以下：在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码，其中一个或多个比特指示信道质量；计算与解码的可靠性相对应的置信度度量；以及使信道质量报告至少基于计算出的置信度度量和与基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值来被生成。
另一实施例的示例(可以称为示例12)是示例11中的计算机可读介质，其中该程序指令还使该装置执行示例2-8中任何一个中的方法。
在示例实施例(可以称为示例13)中，提供了一种装置，该装置包括：至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个非暂态存储器，至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起使该装置至少执行：在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码，其中一个或多个比特指示信道质量；计算与解码的可靠性相对应的置信度度量；以及使信道质量报告至少基于计算出的置信度度量和与基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成。
另一实施例的示例(可以称为示例14)是示例13中的装置，其中该装置还被使执行示例2-8中任何一个中的方法。
图5是用于ACQI解码置信度检测的逻辑流程图。该图进一步示出了根据示例性实施例的一个或多个示例性方法的操作、在计算机可读存储器上体现的计算机程序指令的执行结果、由以硬件实现的逻辑执行的功能和/或用于执行功能的互连装置。例如，训练模块145-1和/或145-2可以包括图5中的多个框，其中每个所包括的框是用于执行该块中的功能的互连装置。图5中的框被假定为至少部分由训练设备141例如在训练模块145-1和/或145-2的控制下执行。
根据实施例的示例(可以称为示例15)，提供了一种方法，该方法包括：针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：分析与相应系统配置相关联的测量数据以针对相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系，以及基于所确定的关系来确定满足相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值，如框500所示；以及经由机器学习过程来生成置信度度量阈值模型以针对无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值，其中置信度度量阈值模型至少使用系统配置的第一子集的所确定的置信度度量阈值和与系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练，如框502所示。
另一实施例的示例(可以称为示例16)是示例15中的方法，该方法包括基于经训练的置信度度量阈值模型生成查找表，其中置信度度量阈值和另外的置信度度量阈值由一个或多个系统配置参数的有限集合索引。
另一实施例的示例(可以称为示例17)是示例16中的方法，该方法还包括将查找表分发给无线网络的一个或多个基站以用于控制一个或多个基站的信道质量指示符解码过程。
另一实施例的示例(可以称为示例18)是示例16-17中任何一个中的方法，其中查找表包括由一个或多个系统配置参数的有限集合索引的多个不同阈值置信度值。
另一实施例的示例(可以称为示例19)是示例15-18中任何一个中的方法，其中与系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合是由用户经由用户输入选择的。
另一实施例的示例(可以称为示例20)是示例15-19中任何一个中的方法，其中无线网络包括长期演进类别M网络。
在示例实施例中，提供了一种装置(可以称为示例21)，该装置包括：针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：用于分析与相应系统配置相关联的测量数据以针对相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系的部件，以及用于基于所确定的关系来确定满足相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值的部件；以及用于经由机器学习过程生成置信度度量阈值模型以针对无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值的部件，其中置信度度量阈值模型至少使用系统配置的第一子集的所确定的置信度度量阈值和与系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练。
另一实施例的示例(可以称为示例22)是示例21中的装置，还包括用于执行示例16-20中任何一个中的方法的部件。
另一实施例的示例(可以称为示例23)是一种计算机可读介质，该计算机可读介质包括程序指令，该程序指令用于使装置至少执行以下：针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：分析与相应系统配置相关联的测量数据以针对相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系，以及基于所确定的关系来确定满足相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值；以及经由机器学习过程来生成置信度度量阈值模型以针对无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值，其中置信度度量阈值模型至少使用系统配置的第一子集的所确定的置信度度量阈值和与系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练。
另一实施例的示例(可以称为示例24)是示例23中的计算机可读介质，其中该程序指令还使该装置执行示例16-20中任何一个中的方法。
在示例实施例(可以称为示例25)中，提供了一种装置，该装置包括：至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个非暂态存储器，至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起使该装置至少执行：针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：分析与相应系统配置相关联的测量数据以针对相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系，以及基于所确定的关系来确定满足相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值；以及经由机器学习过程生成置信度度量阈值模型以针对无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值，其中置信度度量阈值模型至少使用系统配置的第一子集的所确定的置信度度量阈值和与系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练。
另一实施例的示例(可以称为示例26)是示例25中的装置，其中该装置还被致使执行示例16-20中任何一个中的方法。
在不以任何方式限制下面出现的权利要求的范围、解释或应用的情况下，本文中公开的一个或多个示例实施例的技术效果是提供一种ACQI解码置信度度量，该ACQI解码置信度度量与先前解决方案相比是关于解码置信度的更准确的测量，因为它体现了影响ACQI解码性能的很多其他因素的影响，诸如由CAT-M设备使用的SNR、LLR擦除率、ACQI传输码字长度和重复数目等。本文中公开的一个或多个示例实施例的另一技术效果是，与其他度量相比，计算所提出的置信度度量的开销更低，这是因为，几乎所有计算都是在ACQI解码期间执行的。
本文中公开的一个或多个示例实施例的另一技术效果是，基于该度量和基于机器学习的阈值建模技术，大大简化了ACQI报告决策的阈值表(尺寸减小)，使得每个阈值条目通过有限数目的系统配置参数(例如，两个参数(经压缩的特征))索引。本文中公开的一个或多个示例实施例的另一技术效果是，在有限数目的训练样本和性能要求的情况下，基于机器学习的阈值建模技术实现了鲁棒且自适应的阈值建模。
一个或多个示例实施例的非限制性用例用于LTE CAT-M ACQI(没有CRC)解码置信度检测。本领域技术人员将理解，本文中描述的用于检测解码置信度的技术也适用于任何通信系统。通常，可以将这些技术用于经由“模式匹配”进行检测，在这种情况下，“相关性度量”是两个模式之间的距离(其中假定可以在空间上定量地定义距离度量)。然后，可以在执行基于机器学习的决策阈值建模之前提取一组减少的“经压缩的特征”以减少系统设计的自由度。
本文中的实施例可以以软件(由一个或多个处理器执行)、硬件(例如，专用集成电路)或软件和硬件的组合来实现。在示例实施例中，将软件(例如，应用逻辑、指令集)维护在各种常规计算机可读介质中的任何一种上。在本文档的上下文中，“计算机可读介质”可以是可包含、存储、传送、传播或传输用于供指令执行系统、装置或设备(诸如，计算机)使用或与其相结合使用的指令的任何介质或模块，其中计算机的一个示例例如在图1A-1B中描述和描绘。计算机可读介质可以包括计算机可读存储介质(例如，存储器125、146、155、171或其他设备)，该计算机可读存储介质可以是可以包含、存储和/或传输由指令执行系统、装置或设备(诸如计算机)使用或与其相结合使用的指令的任何介质或模块。计算机可读存储介质不包括传播信号。
如果需要，本文中讨论的不同功能可以以不同的顺序和/或彼此同时执行。此外，如果需要，上述功能中的一个或多个可以是可选的或可以组合。
尽管在独立权利要求中陈述了本发明的各个方面，但是本发明的其他方面包括来自所描述的实施例和/或从属权利要求的特征与独立权利要求的特征的其他组合，而不仅仅是在权利要求书中明确列出的这些组合。
本文中还应当注意，尽管以上描述了本发明的示例实施例，但是这些描述不应当以限制性的意义来理解。而是，在不脱离所附权利要求书中限定的本发明的范围的情况下，可以进行多种变型和修改。

Claims (42)

1.一种方法，包括：
在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码，其中所述一个或多个比特指示信道质量；
计算与所述解码的可靠性相对应的置信度度量；以及
使信道质量报告至少基于计算出的所述置信度度量和与所述基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
使用查找表基于所述一个或多个配置参数的所述值来确定置信度阈值；
响应于确定计算出的所述置信度度量超过所确定的所述置信度阈值，使所述一个或多个比特被包括在所述信道质量报告中；以及
响应于确定计算出的所述置信度度量不超过所确定的所述置信度阈值，从所述信道质量报告中丢弃所述一个或多个比特。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述查找表包括由所述一个或多个系统配置参数索引的多个不同阈值置信度值。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述一个或多个系统配置参数包括以下至少一项：
用于所述上行链路传输的信道质量指示符码字长度；以及
针对所述上行链路传输的重复数目。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述上行链路传输的所述一个或多个比特的所述解码包括：
基于从所述上行链路传输中提取的对数似然比来执行扩展的雷德密勒解码。
6.根据权利要求1至5所述的方法，其中所述上行链路传输是物理上行链路共享信道传输，并且其中所述方法还包括：
使调制编码方案基于所述信道质量报告来被选择用于向所述用户设备的下行链路传输；以及
发送所述下行链路传输。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中所述上行链路传输在没有循环冗余校验或确认的情况下被发送。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中所述无线网络包括长期演进类别M网络。
9.一种装置，包括：
用于在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码的部件，其中所述一个或多个比特指示信道质量；
用于计算与所述解码的可靠性相对应的置信度度量的部件；以及
用于使信道质量报告至少基于计算出的所述置信度度量和与所述基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成的部件。
10.根据权利要求9所述的装置，还包括：
用于使用查找表基于所述一个或多个系统配置参数的所述值来确定置信度阈值的部件；
用于响应于确定计算出的所述置信度度量超过所确定的所述置信度阈值而使所述一个或多个比特被包括在所述信道质量报告中的部件；以及
用于响应于确定计算出的所述置信度度量不超过所确定的所述置信度阈值而从所述信道质量报告中丢弃所述一个或多个比特的部件。
11.根据权利要求10所述的装置，其中所述查找表包括由所述一个或多个系统配置参数索引的多个不同阈值置信度值。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的装置，其中所述一个或多个系统配置参数包括：
用于所述上行链路传输的信道质量指示符码字长度；以及
针对所述上行链路传输的重复数目。
13.根据权利要求9至12中任一项所述的装置，其中所述用于所述上行链路传输的所述一个或多个比特的所述解码的部件包括：
用于基于从所述上行链路传输中提取的对数似然比来执行扩展的雷德密勒的部件。
14.根据权利要求9至13所述的装置，其中所述上行链路传输是物理上行链路共享信道传输，并且其中所述装置还包括：
用于使调制编码方案基于所述信道质量报告来被选择用于向所述用户设备的下行链路传输的部件；以及
用于发送所述下行链路传输的部件。
15.根据权利要求9至14中任一项所述的装置，其中所述上行链路传输在没有循环冗余校验或确认的情况下被发送。
16.根据权利要求9至15中任一项所述的装置，其中所述无线网络包括长期演进类别M网络。
17.一种计算机可读介质，包括程序指令，所述程序指令用于使装置至少执行以下：
在无线系统的基站处对来自用户设备的上行链路传输的一个或多个比特进行解码，其中所述一个或多个比特指示信道质量；
计算与所述解码的可靠性相对应的置信度度量；以及
使信道质量报告至少基于计算出的所述置信度度量和与所述基站相关联的一个或多个系统配置参数的有限集合中的每个系统配置参数的值而被生成。
18.根据权利要求17所述的计算机可读介质，其中所述程序指令使所述装置进一步执行：
使用查找表基于所述一个或多个系统配置参数的所述值来确定置信度阈值；
响应于确定计算出的所述置信度度量超过所确定的所述置信度阈值，使所述一个或多个比特被包括在所述信道质量报告中；以及
响应于确定计算出的所述置信度度量不超过所确定的所述置信度阈值，从所述信道质量报告中丢弃所述一个或多个比特。
19.根据权利要求18所述的计算机可读介质，其中所述查找表包括由所述一个或多个系统配置参数索引的多个不同阈值置信度值。
20.根据权利要求17至19中任一项所述的计算机可读介质，其中所述一个或多个系统配置参数包括以下至少一项：
用于所述上行链路传输的信道质量指示符码字长度；以及
针对所述上行链路传输的重复数目。
21.根据权利要求17至20中任一项所述的计算机可读介质，其中所述上行链路传输的所述一个或多个比特的所述解码包括：
基于从所述上行链路传输中提取的对数似然比来执行扩展的雷德密勒解码。
22.根据权利要求17至21所述的计算机可读介质，其中所述上行链路传输是物理上行链路共享信道传输，并且其中所述方法还包括：
使调制编码方案基于所述信道质量报告来被选择用于向所述用户设备的下行链路传输；以及
发送所述下行链路传输。
23.根据权利要求17至22中任一项所述的计算机可读介质，其中所述上行链路传输在没有循环冗余校验或确认的情况下被发送。
24.根据权利要求17至23中任一项所述的计算机可读介质，其中所述无线网络包括长期演进类别M网络。
25.一种方法，包括：
针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：
分析与所述相应系统配置相关联的测量数据以针对所述相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系，以及
基于所确定的所述关系来确定满足所述相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值；以及
经由机器学习过程生成置信度度量阈值模型以针对所述无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值，其中所述置信度度量阈值模型至少使用针对所述系统配置的所述第一子集的所确定的所述置信度度量阈值和与所述系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练。
26.根据权利要求25所述的方法，还包括：
基于经训练的所述置信度度量阈值模型来生成查找表，其中所述置信度度量阈值和所述另外的置信度度量阈值由所述一个或多个系统配置参数的所述有限集合索引。
27.根据权利要求26所述的方法，还包括：
将所述查找表分发给所述无线网络的一个或多个基站以用于控制所述一个或多个基站的信道质量指示符解码过程。
28.根据权利要求26至27中任一项所述的方法，其中所述查找表包括由所述一个或多个系统配置参数索引的多个不同阈值置信度值。
29.根据权利要求25至28中任一项所述的方法，其中与所述系统配置相对应的所述一个或多个系统配置参数的所述有限集合是由用户经由用户输入选择的。
30.根据权利要求25至29中任一项所述的方法，其中所述无线网络包括长期演进类别M网络。
31.一种装置，包括：
针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：
用于分析与所述相应系统配置相关联的测量数据以针对所述相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系的部件，以及
用于基于所确定的所述关系来确定满足针对所述相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值的部件；以及
用于经由机器学习过程生成置信度度量阈值模型以针对所述无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值的部件，其中所述置信度度量阈值模型至少使用针对所述系统配置的所述第一子集的所确定的所述置信度度量阈值和与所述系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练。
32.根据权利要求31所述的装置，还包括：
用于基于经训练的所述置信度度量阈值模型来生成查找表的部件，其中所述置信度度量阈值和所述另外的置信度度量阈值由所述一个或多个系统配置参数的所述有限集合索引。
33.根据权利要求32所述的装置，还包括：
用于将所述查找表分发给所述无线网络的一个或多个基站以用于控制所述一个或多个基站的信道质量指示符解码过程的部件。
34.根据权利要求32至33中任一项所述的装置，其中所述查找表包括由所述一个或多个系统配置参数的所述有限集合索引的多个不同阈值置信度值。
35.根据权利要求31至34中任一项所述的装置，其中与所述系统配置相对应的所述一个或多个系统配置参数的所述有限集合是由用户经由用户输入选择的。
36.根据权利要求31至35中任一项所述的装置，其中所述无线网络包括长期演进类别M网络。
37.一种计算机可读介质，包括程序指令，所述程序指令用于使装置至少执行以下：
针对无线网络的系统配置的第一子集中的每个相应系统配置：
分析与所述相应系统配置相关联的测量数据以针对所述相应系统配置确定置信度度量与信道质量指示符解码性能度量之间的关系，以及
基于所确定的所述关系来确定满足针对所述相应系统配置的性能要求的对应置信度度量阈值；以及
经由机器学习过程生成置信度度量阈值模型以针对所述无线网络的另外的系统配置预测另外的置信度度量阈值，其中所述置信度度量阈值模型至少使用针对所述系统配置的所述第一子集的所确定的所述置信度度量阈值和与所述系统配置相对应的一个或多个系统配置参数的有限集合而被训练。
38.根据权利要求37所述的计算机可读介质，其中所述程序指令使所述装置进一步执行：
基于经训练的所述置信度度量阈值模型来生成查找表，其中所述置信度度量阈值和所述另外的置信度度量阈值由所述一个或多个系统配置参数的所述有限集合索引。
39.根据权利要求38所述的计算机可读介质，其中所述程序指令使所述装置进一步执行：
将所述查找表分发给所述无线网络的一个或多个基站以用于控制所述一个或多个基站的信道质量指示符解码过程。
40.根据权利要求38至39中任一项所述的计算机可读介质，其中所述查找表包括由所述一个或多个系统配置参数的所述有限集合索引的多个不同阈值置信度值。
41.根据权利要求37至40中任一项所述的计算机可读介质，其中与所述系统配置相对应的所述一个或多个系统配置参数的所述有限集合是由用户经由用户输入选择的。
42.根据权利要求37至41中任一项所述的计算机可读介质，其中所述无线网络包括长期演进类别M网络。
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