CN113765830A - 获取信道信息的方法及通信装置 - Google Patents

获取信道信息的方法及通信装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113765830A
CN113765830A CN202010493592.0A CN202010493592A CN113765830A CN 113765830 A CN113765830 A CN 113765830A CN 202010493592 A CN202010493592 A CN 202010493592A CN 113765830 A CN113765830 A CN 113765830A
Authority
CN
China
Prior art keywords
reference signal
density
csi
neural network
request message
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010493592.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113765830B (zh
Inventor
王坚
皇甫幼睿
徐晨
李榕
王俊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huawei Technologies Co Ltd
Original Assignee
Huawei Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huawei Technologies Co Ltd filed Critical Huawei Technologies Co Ltd
Priority to CN202010493592.0A priority Critical patent/CN113765830B/zh
Priority to CN202211669285.9A priority patent/CN116248446A/zh
Priority to PCT/CN2021/095488 priority patent/WO2021244344A1/zh
Publication of CN113765830A publication Critical patent/CN113765830A/zh
Priority to US18/074,237 priority patent/US20230109063A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN113765830B publication Critical patent/CN113765830B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0224—Channel estimation using sounding signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0619—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal using feedback from receiving side
    • H04B7/0658—Feedback reduction
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0254—Channel estimation channel estimation algorithms using neural network algorithms
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/16—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using machine learning or artificial intelligence
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
    • H04L5/0048—Allocation of pilot signals, i.e. of signals known to the receiver
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/04013—Intelligent reflective surfaces
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0619—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal using feedback from receiving side
    • H04B7/0621—Feedback content
    • H04B7/0626—Channel coefficients, e.g. channel state information [CSI]

Abstract

本申请提供了一种获取信道信息的方法及通信装置。该方法包括：第一设备向第二设备发送第一参考信号，该第一参考信号的密度小于或等于第二参考信号的密度，该第二参考信号是常规密度参考信号；该第一设备接收来自该第二设备的第一信道状态信息CSI；该第一设备基于该第一CSI和第一神经网络模型获得第二CSI，该第二CSI用于指示该第一设备与该第二设备之间的信道信息。通过在第一设备侧部署第一神经网络模型的方式，可以减小第一设备的发送开销和/或第二设备的反馈开销。

Description

获取信道信息的方法及通信装置
技术领域
本申请涉及通信领域，并且更具体地，涉及获取信道信息的方法及通信装置。
背景技术
在大规模多输入多输出(massive multiple-input multiple-output，MassiveMIMO)技术中，网络设备可以通过预编码技术减小多终端设备之间的干扰以及同一终端设备的多个信号流之间的干扰。从而提高信号质量，实现空分复用，提高频谱利用率。
终端设备例如可以通过信道测量等方式确定与下行信道相适配的预编码矩阵，并希望通过反馈，使得网络设备获得与终端设备所确定的预编码向量相同或相近的预编码矩阵；或者网络设备例如可以通过信道测量等方式确定与上行信道相适配的预编码矩阵，并希望通过反馈，使得终端设备获得与网络设备所确定的预编码向量相同或相近的预编码矩阵。
通常在无线通信系统中，通过在无线传输资源上放置收发两端都已知的参考信号进行信道估计。然而为了获得准确的信道信息，发送端需要占据较大的资源用于传输参考信号，因此发送开销较大。在此基础上，接收端的反馈开销也较大。
发明内容
本申请提供一种获取信道信息的方法，以期减少发送端发送参考信号的开销和/或减小接收端的反馈开销。
第一方面，提供了一种获取信道信息的方法，该方法可以包括：第一设备向第二设备发送第一参考信号，该第一参考信号的密度小于或等于第二参考信号的密度，该第二参考信号是常规密度参考信号；该第一设备接收来自该第二设备的第一信道状态信息(channel state information，CSI)；在该第一参考信号的密度小于该第二参考信号的密度的情况下，该第一CSI是该第二设备根据该第一参考信号获得的；或者，在该第一参考信号的密度等于该第二参考信号的密度的情况下，该第一CSI是该第二设备根据该第一参考信号的一部分获得的；该第一设备基于该第一CSI和第一神经网络模型获得第二CSI，该第二CSI用于指示该第一设备与该第二设备之间的信道信息。
需要说明的是，常规密度指的是目前协议中定义的参考信号的密度，参考信号的密度指的是用于传输参考信号的资源占总的传输资源的比例。例如，目前新空口(newradio，NR)协议中定义的用于传输32端口的信道状态信息参考信号(channel stateinformation reference signal，CSI-RS)的资源大约占总的传输资源的20％，因此可以说，32端口的CSI-RS的常规密度是20％。
基于上述技术方案，通过在第一设备侧部署第一神经网络模型的方式，使得第一设备可以基于部分信道信息(第一CSI)和第一神经网络模型恢复出全部信道信息(第二CSI)。因此，在第一设备侧部署了第一神经网络模型的情况下，第二设备可以仅向第一设备反馈部分信道信息(第一CSI)，从而可以减小第二设备的反馈开销。
此外，在第一设备部署了第一神经网络模型的情况下，第一设备可以向第二设备发送低密度的参考信号，从而可以减小第二设备的发送参考信号的开销。
可选地，在该第一参考信号的密度小于该第二参考信号的密度的情况下，该第一参考信号的密度可以是该第二参考信号的密度的1/2或1/4。
可选地，在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第二参考信号和第一参考信号可以是CSI-RS，或者是解调参考信号(demodulation reference signal，DMRS)。
可选地，在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第二参考信号和第一参考信号可以是信道探测参考信号(sounding reference signal，SRS)，或者是DMRS。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在该第一设备向第二设备发送第一参考信号之前，该方法还包括：该第一设备确定该第一神经网络模型。
在一种实现方式中，该第一设备确定该第一神经网络模型，具体可以包括：该第一设备向该第二设备发送该第二参考信号；该第一设备接收来自该第二设备的第三CSI，该第三CSI是该第二设备根据该第二参考信号获得的；该第一设备基于该第三CSI训练神经网络以获得该第一神经网络模型。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：在达到预设触发条件时，该第一设备对该第一神经网络模型进行更新。
在一种实现方式中，该第一设备对该第一神经网络模型进行更新，具体可以包括：该第一设备向该第二设备发送该第三参考信号，该第三参考信号是常规密度参考信号；该第一设备接收来自该第二设备的第四CSI，该第四CSI是该第二设备根据该第三参考信号获得的；该第一设备基于该第四CSI训练神经网络以获得更新后的第一神经网络模型。
可选地，该预设触发条件可以是第一定时器超时，该第一定时器是在该第一设备向该第二设备发送该第一参考信号时启动的。
可选地，该预设触发条件可以是该第一设备确定该第二设备解调第一数据的解调性能低于预设门限，该第一数据是该第一设备根据该第二CSI发送的。
可选地，该预设触发条件可以是该第一设备接收到来自该第二设备的第一请求消息，该第一请求消息用于请求更新该第一神经网络模型。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在该第一设备向该第二设备发送第一参考信号之前，该方法还包括：该第一设备接收来自该第二设备的第二请求消息，该第二请求消息用于请求该第一参考信号，该第二请求消息还用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该第一设备是网络设备的情况下，该第二请求消息可以携带在上行控制信息(uplink control information，UCI)中。
可选地，在该第一设备是终端设备的情况下，该第二请求消息可以携带在下行控制信息(downlink control information，DCI)中。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在该第一设备向该第二设备发送第一参考信号之前，该方法还包括：该第一设备在确定该第一神经网络训练模型的情况下，向该第二设备发送第一指示信息，该第一指示信息用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该第一设备是网络设备的情况下，该第一指示信息可以携带在DCI中。
可选地，在该第一设备是终端设备的情况下，该第一指示信息可以携带在UCI中。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在该第一设备是网络设备的情况下，该方法还包括：该第一设备向该第二设备发送无线资源控制(radio resourcecontrol，RRC)消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在该第一设备是终端设备的情况下，该方法还包括：该第一设备接收来自该第二设备的RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
第二方面，提供了一种获取信道信息的方法，该方法可以包括：第二设备接收来自第一设备的第一参考信号，该第一参考信号的密度小于或等于第二参考信号的密度，该第二参考信号是常规密度参考信号；该第二设备向该第一设备发送第一CSI，该第一CSI用通过第一神经网络模型获得第二CSI，该第二CSI用于指示该第一设备与该第二设备之间的信道信息；其中，在该第一参考信号的密度小于该第二参考信号的密度的情况下，该第一CSI是该第二设备根据该第一参考信号获得的；或者，在该第一参考信号的密度等于该第二参考信号的密度的情况下，该第一CSI是该第二设备根据该第一参考信号的一部分获得的。
需要说明的是，常规密度指的是目前协议中定义的参考信号的密度，参考信号的密度指的是用于传输参考信号的资源占总的传输资源的比例。例如，目前协议中定义的用于传输32端口的CSI-RS的资源大约占总的传输资源的20％，因此可以说，32端口的CSI-RS的常规密度是20％。
基于上述技术方案，通过在第一设备侧部署第一神经网络模型的方式，使得第一设备可以基于部分信道信息(第一CSI)和第一神经网络模型恢复出全部信道信息(第二CSI)。因此，在第一设备部署了第一神经网络模型的情况下，第二设备可以仅向第一设备反馈部分信道信息(第一CSI)，从而可以减小第二设备的反馈开销。
此外，在第一设备部署了第一神经网络模型的情况下，第一设备可以向第二设备发送低密度的参考信号，从而可以减小第二设备的发送参考信号的开销。
可选地，在该第一参考信号的密度小于该第二参考信号的密度的情况下，该第一参考信号的密度可以是该第二参考信号的密度的1/2或1/4。
可选地，在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第二参考信号和第一参考信号可以是CSI-RS，或者是DMRS。
可选地，在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第二参考信号和第一参考信号可以是SRS，或者是DMRS。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在该第二设备接收来自第一设备的第一参考信号之前，该方法还包括：该第二设备接收来自该第一设备的该第二参考信号；该第二设备向该第一设备发送第三CSI，该第三CSI是根据该第二参考信号获得的，该第三CSI用于训练神经网络以获得该第一神经网络模型。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，该方法还包括：该第二设备接收来自该第一设备的该第三参考信号，该第三参考信号是常规密度参考信号；该第二设备向该第一设备发送第四CSI，该第四CSI是根据该第三参考信号获得的，该第四CSI用于训练神经网络以获得更新后的第一神经网络模型。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在该第二设备接收来自该第一设备的第一参考信号之前，该方法还包括：该第二设备向该第一设备发送第二请求消息，该第二请求消息用于请求该第一参考信号，该第二请求消息还用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该第二设备是终端设备的情况下，该第二请求消息可以携带UCI中。
可选地，在该第二设备是网络设备的情况下，该第二请求消息可以携带在DCI中。
可选地，该第二设备周期性地向该第一设备发送第二请求消息；或者
该第二设备在接收到来自第一设备的第二指示信息的情况下，向该第一设备发送该第二请求消息，该第二指示信息用于指示已确定该第一神经网络模型。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在该第二设备接收来自该第一设备的第一参考信号之前，该方法还包括：该第二设备接收来自该第一设备的第一指示信息，该第一指示信息用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该第二设备是终端设备的情况下，该第一指示信息可以携带在DCI中。
可选地，在该第二设备是网络设备的情况下，该第一指示信息可以携带在UCI中。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在该第二设备是终端设备的情况下，该方法还包括：该第二设备接收来自该第一设备的RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在该第二设备是网络设备的情况下，该方法还包括：该第二设备向该第一设备发送RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
第三方面，提供了一种获取信道信息的方法，该方法可以包括：第二设备接收来自第一设备的第一参考信号，该第一参考信号的密度小于第二参考信号的密度，该第二参考信号是常规密度参考信号；该第二设备根据第一CSI和第二神经网络模型获得第二CSI，该第二CSI用于指示该第一设备与该第二设备之间的信道信息，该第一CSI是根据该第一参考信号获得的；该第二设备向该第一设备发送该第二CSI。
需要说明的是，常规密度指的是目前协议中定义的参考信号的密度，参考信号的密度指的是用于传输参考信号的资源占总的传输资源的比例。例如，目前协议中定义的用于传输32端口的CSI-RS的资源大约占总的传输资源的20％，因此可以说，32端口的CSI-RS的常规密度是20％。
基于上述技术方案，通过在第二设备侧部署第二神经网络模型的方式，使得第二设备可以基于部分信道信息(第一CSI)和第二神经网络模型恢复出全部信道信息(第二CSI)。因此，在第二设备部署了第一神经网络模型的情况下，第一设备可以向第二设备发送低密度的参考信号，从而可以减小发送参考信号的开销。
可选地，该第一参考信号的密度是该第二参考信号的密度的1/2或1/4。
可选地，在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第二参考信号和第一参考信号可以是CSI-RS，或者是DMRS。
可选地，在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第二参考信号和第一参考信号可以是SRS，或者是DMRS。
结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，在该第二设备接收来自第一设备的第一参考信号之前，该方法还包括：该第二设备确定第二神经网络模型。
在一种实现方式中，该第二设备确定第二神经网络模型，具体可以包括：该第二设备接收来自该第一设备的该第二参考信号；该第二设备基于第三CSI对神经网络进行训练以获得该第二神经网络模型，该第三CSI是根据该第二参考信号获得的。
结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，该方法还包括：在达到预设触发条件时，该第二设备对该第二神经网络模型进行更新。
在一种实现方式中，该第二设备对该第二神经网络模型进行更新，具体可以包括：该第二设备接收来自该第一设备的该第三参考信号；该第二设备基于第四CSI对神经网络进行训练以获得更新后的第二神经网络模型，该第四CSI是根据该第三参考信号获得的。
可选地，该预设触发条件可以是第二定时器超时，该第二定时器是在该第二设备接收到来自该第一设备的该第一参考信号时启动的。
可选地，该预设触发条件可以是该第二设备确定解调第一数据的解调性能低于预设门限，该第一数据是该第一设备根据该第二CSI发送的。
结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，在该第二设备接收来自该第一设备的第一参考信号之前，该方法还包括：该第二设备在该神经网络训练完成的情况下，向该第一设备发送第二请求消息，该第二请求消息用于请求该第一参考信号，该第二请求消息还用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该第二设备是终端设备的情况下，该第二请求消息可以携带在UCI中。
可选地，在该第二设备是网络设备的情况下，该第二请求消息可以携带在DCI中。
结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，在该第二设备接收来自该第一设备的第一参考信号之前，该方法还包括：该第二设备接收来自该第一设备的第一指示信息，该第一指示信息用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该第二设备是终端设备的情况下，该第一指示信息可以携带在DCI中。
可选地，在该第二设备是网络设备的情况下，该第一指示信息可以携带在UCI中。
结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，在该第二设备是终端设备的情况下，该方法还包括：该第二设备接收来自该第一设备的无线资源控制RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，在该第二设备是网络设备的情况下，该方法还包括：该第二设备向该第一设备发送RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
第四方面，提供了一种获取信道信息的方法，该方法可以包括：第一设备向第二设备发送第一参考信号，该第一参考信号的密度小于第二参考信号的密度，该第二参考信号是常规密度参考信号，该第一参考信号用于获得第一CSI，该第一CSI用于通过第二神经网络模型获得第二CSI，该第二CSI用于指示该第一设备与该第二设备之间的信道信息；该第一设备接收来自该第二设备的第二CSI。
需要说明的是，常规密度指的是目前协议中定义的参考信号的密度，参考信号的密度指的是用于传输参考信号的资源占总的传输资源的比例。例如，目前协议中定义的用于传输32端口的CSI-RS的资源大约占总的传输资源的20％，因此可以说，32端口的CSI-RS的常规密度是20％。
基于上述技术方案，通过在第二设备侧部署第二神经网络模型的方式，使得第二设备可以基于部分信道信息(第一CSI)和第二神经网络模型恢复出全部信道信息(第二CSI)。因此，在第二设备部署第一神经网络模型的情况下，第一设备可以向第二设备发送低密度的参考信号，从而可以减小发送参考信号的开销。
可选地，该第一参考信号的密度是该第二参考信号的密度的1/2或1/4。
可选地，在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第二参考信号和第一参考信号可以是CSI-RS，或者是DMRS。
可选地，在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第二参考信号和第一参考信号可以是SRS，或者是DMRS。
结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，在该第一设备向该第二设备发送第一参考信号之前，该方法还包括：该第一设备向该第二设备发送该第二参考信号，该第二参考信号用于获得第三CSI，该第三CSI用于训练神经网络以获得该第二神经网络模型。
结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，该方法还包括：该第一设备向该第二设备发送第三参考信号，该第三参考信号用于获得第四CSI，该第四CSI用于训练神经网络以获得更新后的第二神经网络模型。
结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，在该第一设备向该第二设备发送第一参考信号之前，该方法还包括：该第一设备接收来自该第二设备的第二请求消息，该第二请求消息用于请求该第一参考信号，该第二请求消息还用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该第一设备是网络设备的情况下，该第二请求消息可以携带在UCI中。
可选地，在该第一设备是终端设备的情况下，该第二请求消息可以携带在DCI中。
结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，在该第一设备向该第二设备发送第一参考信号之前，该方法还包括：该第一设备向该第二设备发送第一指示信息，该第一指示信息用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该第一设备是网络设备的情况下，该第一指示信息可以携带在DCI中。
可选地，在该第一设备是终端设备的情况下，该第一指示信息可以携带在UCI中。
可选地，该第一设备可以周期性地向该第二设备发送该第一指示信息；或者
该第一设备可以在接收到来自该第二设备的第三指示信息的情况下，向该第二设备发送该第一指示信息，该第三指示信息用于指示已确定该第二神经网络模型。
结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，在该第一设备是网络设备的情况下，该方法还包括：该第一设备向该第二设备发送无线资源控制RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
结合第四方面，在第四方面的某些实现方式中，在该第一设备是终端设备的情况下，该方法还包括：该第一设备接收来自该第二设备的RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度的配置信息。
第五方面，提供了一种通信装置，包括用于执行第一方面以及第一方面中任一种可能实现方式中的方法的各个模块或单元。
第六方面，提供了一种通信装置，包括用于执行第二方面以及第二方面中任一种可能实现方式中的方法的各个模块或单元。
第七方面，提供了一种通信装置，包括收发单元和处理单元：该收发单元用于接收来自第一设备的第一参考信号，该第一参考信号的密度小于第二参考信号的密度，该第二参考信号是常规密度参考信号；该处理单元用于根据第一CSI和第二神经网络模型获得第二CSI，该第二CSI用于指示该第一设备与该第二设备之间的信道信息，该第一CSI是根据该第一参考信号获得的；该收发单元还用于向该第一设备发送该第二CSI。
可选地，该第一参考信号的密度是该第二参考信号的密度的1/2或1/4。
结合第七方面，在第七方面的某些实现方式中，该收发单元还用于接收来自该第一设备的该第二参考信号；该处理单元还用于基于第三CSI对神经网络进行训练以获得该第二神经网络模型，该第三CSI是根据该第二参考信号获得的。
结合第七方面，在第七方面的某些实现方式中，该收发单元还用于接收来自该第一设备的该第三参考信号；该处理单元还用于基于第四CSI对神经网络进行训练以获得更新后的第二神经网络模型，该第四CSI是根据该第三参考信号获得的。
结合第七方面，在第七方面的某些实现方式中，该收发单元还用于在该神经网络训练完成的情况下，向该第一设备发送第二请求消息，该第二请求消息用于请求该第一参考信号，该第二请求消息还用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该通信装置是终端设备的情况下，该第二请求消息可以携带在UCI中。
可选地，在该通信装置是网络设备的情况下，该第二请求消息可以携带在DCI中。
结合第七方面，在第七方面的某些实现方式中，该收发单元还用于接收来自该第一设备的第一指示信息，该第一指示信息用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该通信装置是终端设备的情况下，该第一指示信息可以携带在DCI中。
可选地，在该通信装置是网络设备的情况下，该第一指示信息可以携带在UCI中。
结合第七方面，在第七方面的某些实现方式中，在该通信装置是终端设备的情况下，该收发单元还用于接收来自该第一设备的RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
结合第七方面，在第七方面的某些实现方式中，在该通信装置是网络设备的情况下，该收发单元还用于向该第一设备发送RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
第八方面，提供了一种通信装置，包括收发单元：该收发单元用于向第二设备发送第一参考信号，该第一参考信号的密度小于第二参考信号的密度，该第二参考信号是常规密度参考信号，该第一参考信号用于获得第一CSI，该第一CSI用于通过第二神经网络模型获得第二CSI，该第二CSI用于指示该第一设备与该第二设备之间的信道信息；该第一设备接收来自该第二设备的第二CSI。
可选地，该第一参考信号的密度是该第二参考信号的密度的1/2或1/4。
结合第八方面，在第八方面的某些实现方式中，该收发单元还用于向该第二设备发送该第二参考信号，该第二参考信号用于获得第三CSI，该第三CSI用于训练神经网络以获得该第二神经网络模型。
结合第八方面，在第八方面的某些实现方式中，该收发单元还用于向该第二设备发送第三参考信号，该第三参考信号用于获得第四CSI，该第四CSI用于训练神经网络以获得更新后的第二神经网络模型。
结合第八方面，在第八方面的某些实现方式中，该收发单元还用于接收来自该第二设备的第二请求消息，该第二请求消息用于请求该第一参考信号，该第二请求消息还用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该通信装置是网络设备的情况下，该第二请求消息可以携带在UCI中。
可选地，在该通信装置是终端设备的情况下，该第二请求消息可以携带在DCI中。
结合第八方面，在第八方面的某些实现方式中，该收发单元还用于向该第二设备发送第一指示信息，该第一指示信息用于指示该第一参考信号的密度。
可选地，在该通信装置是网络设备的情况下，该第一指示信息可以携带在DCI中。
可选地，在该通信装置是终端设备的情况下，该第一指示信息可以携带在UCI中。
可选地，该收发单元可以周期性地向该第二设备发送该第一指示信息；或者
该收发单元可以在接收到来自该第二设备的第三指示信息的情况下，向该第二设备发送该第一指示信息，该第三指示信息用于指示已确定该第二神经网络模型。
结合第八方面，在第八方面的某些实现方式中，在该通信装置是网络设备的情况下，该收发单元还用于向该第二设备发送无线资源控制RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度配置信息。
结合第八方面，在第八方面的某些实现方式中，在该通信装置是终端设备的情况下，该收发单元还用于接收来自该第二设备的RRC消息，该RRC消息中包括该第一参考信号的密度的配置信息。
第九方面，提供了一种通信装置，包括处理器。该处理器与存储器耦合，可用于执行存储器中的指令，以实现上述第一方面及第四方面中任一种可能实现方式中的方法。可选地，该通信装置还包括存储器。可选地，该通信装置还包括通信接口，处理器与通信接口耦合。
在一种实现方式中，该通信装置为第一设备。当该通信装置为第一设备时，该通信接口可以是收发器，或，输入/输出接口。
在另一种实现方式中，该通信装置为配置于第一设备中的芯片。当该通信装置为配置于第一设备中的芯片时，该通信接口可以是输入/输出接口。
可选地，该收发器可以为收发电路。可选地，该输入/输出接口可以为输入/输出电路。
第十方面，提供了一种通信装置，包括处理器。该处理器与存储器耦合，可用于执行存储器中的指令，以实现上述第二方面及第三方面中任一种可能实现方式中的方法。可选地，该通信装置还包括存储器。可选地，该通信装置还包括通信接口，处理器与通信接口耦合。
在一种实现方式中，该通信装置为第二设备。当该通信装置为第二设备时，该通信接口可以是收发器，或，输入/输出接口。
在另一种实现方式中，该通信装置为配置于第二设备中的芯片。当该通信装置为配置于第二设备中的芯片时，该通信接口可以是输入/输出接口。
可选地，该收发器可以为收发电路。可选地，该输入/输出接口可以为输入/输出电路。
第十一方面，提供了一种处理器，包括：输入电路、输出电路和处理电路。所述处理电路用于通过所述输入电路接收信号，并通过所述输出电路发射信号，使得所述处理器执行第一方面至第四方面中任一种可能实现方式中的方法。
在具体实现过程中，上述处理器可以为一个或多个芯片，输入电路可以为输入管脚，输出电路可以为输出管脚，处理电路可以为晶体管、门电路、触发器和各种逻辑电路等。输入电路所接收的输入的信号可以是由例如但不限于接收器接收并输入的，输出电路所输出的信号可以是例如但不限于输出给发射器并由发射器发射的，且输入电路和输出电路可以是同一电路，该电路在不同的时刻分别用作输入电路和输出电路。本申请实施例对处理器及各种电路的具体实现方式不做限定。
第十二方面，提供了一种处理装置，包括处理器和存储器。该处理器用于读取存储器中存储的指令，并可通过接收器接收信号，通过发射器发射信号，以执行第一方面至第四方面中任一种可能实现方式中的方法。
可选地，所述处理器为一个或多个，所述存储器为一个或多个。
可选地，所述存储器可以与所述处理器集成在一起，或者所述存储器与处理器分离设置。
在具体实现过程中，存储器可以为非瞬时性(non-transitory)存储器，例如只读存储器(read only memory，ROM)，其可以与处理器集成在同一块芯片上，也可以分别设置在不同的芯片上，本申请实施例对存储器的类型以及存储器与处理器的设置方式不做限定。
应理解，相关的数据交互过程例如发送指示信息可以为从处理器输出指示信息的过程，接收能力信息可以为处理器接收输入能力信息的过程。具体地，处理器输出的数据可以输出给发射器，处理器接收的输入数据可以来自接收器。其中，发射器和接收器可以统称为收发器。
上述第十二方面中的处理装置可以是一个或多个芯片。该处理装置中的处理器可以通过硬件来实现也可以通过软件来实现。当通过硬件实现时，该处理器可以是逻辑电路、集成电路等；当通过软件来实现时，该处理器可以是一个通用处理器，通过读取存储器中存储的软件代码来实现，该存储器可以集成在处理器中，可以位于该处理器之外，独立存在。
第十三方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序(也可以称为代码，或指令)，当所述计算机程序被运行时，使得计算机执行上述第一方面至第四方面中任一种可能实现方式中的方法。
第十四方面，提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储有计算机程序(也可以称为代码，或指令)当其在计算机上运行时，使得上述第一方面至第四方面中任一种可能实现方式中的方法被执行。
第十五方面，提供了一种通信系统，包括前述的第一设备和第二设备。
附图说明
图1示出了适用于本申请实施例的适用的通信系统的示意图。
图2示出了32端口的CSI-RS在无线传输资源上的放置位置的示意图。
图3示出了本申请实施例提供的获取信道信息的方法的示意性流程图。
图4示出了本申请实施例提供的训练神经网络的方法的示意图。
图5至图8示出了本申请实施例提供的低密度CSI-RS在无线传输资源上的放置位置的示意图。
图9至图11示出了本申请实施例提供的获取信道信息的方法的示意性流程图。
图12示出了本申请实施例提供的通信装置的示意性框图。
图13示出了本申请另一实施例提供的通信装置的示意性结构图。
图14示出了本申请实施例提供的终端设备的示意性结构图。
图15示出了本申请实施例提供的装置的示意性结构图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。
本申请实施例的技术方案可以应用于各种通信系统，例如：长期演进(Long TermEvolution，LTE)系统、LTE频分双工(frequency division duplex，FDD)系统、LTE时分双工(time division duplex，TDD)、通用移动通信系统(universal mobiletelecommunication system，UMTS)、全球互联微波接入(worldwide interoperabilityfor microwave access，WiMAX)通信系统、第五代(5th Generation，5G)移动通信系统或新无线接入技术(new radio access Technology，NR)。其中，5G移动通信系统可以包括非独立组网(non-standalone，NSA)和/或独立组网(standalone，SA)。
本申请提供的技术方案还可以应用于机器类通信(machine typecommunication，MTC)、机器间通信长期演进技术(Long Term Evolution-machine，LTE-M)、设备到设备(device to device，D2D)网络、机器到机器(machine to machine，M2M)网络、物联网(internet of things，IoT)网络或者其他网络。其中，IoT网络例如可以包括车联网。其中，车联网系统中的通信方式统称为车到其他设备(vehicle to X，V2X，X可以代表任何事物)，例如，该V2X可以包括：车辆到车辆(vehicle to vehicle，V2V)通信，车辆与基础设施(vehicle to infrastructure，V2I)通信、车辆与行人之间的通信(vehicle topedestrian，V2P)或车辆与网络(vehicle to network，V2N)通信等。
本申请提供的技术方案还可以应用于其他通信系统，如第六代(6th Generation，6G)移动通信系统等。本申请对此不作限定。
本申请实施例中，网络设备可以是任意一种具有无线收发功能的设备。该设备包括但不限于：演进型节点B(evolved Node B，eNB)、无线网络控制器(radio networkcontroller，RNC)、节点B(Node B，NB)、基站控制器(base station controller，BSC)、基站收发台(base transceiver station，BTS)、家庭基站(例如，home evolved NodeB，或homeNode B，HNB)、基带单元(baseband unit，BBU)，无线保真(wireless fidelity，WiFi)系统中的接入点(access point，AP)、无线中继节点、无线回传节点、传输点(transmissionpoint，TP)或者发送接收点(transmission and reception point，TRP)等，还可以为5G，如，NR，系统中的gNB，或，传输点(TRP或TP)，5G系统中的基站的一个或一组(包括多个天线面板)天线面板，或者，还可以为构成gNB或传输点的网络节点，如基带单元(BBU)，或，分布式单元(distributed unit，DU)等，或者6G通信系统中的基站等。
在一些部署中，gNB可以包括集中式单元(centralized unit，CU)和DU。gNB还可以包括有源天线单元(active antenna unit，AAU)。CU实现gNB的部分功能，DU实现gNB的部分功能，比如，CU负责处理非实时协议和服务，实现无线资源控制(radio resource control，RRC)，分组数据汇聚层协议(packet data convergence protocol，PDCP)层的功能。DU负责处理物理层协议和实时服务，实现无线链路控制(radio link control，RLC)层、介质接入控制(medium access control，MAC)层和物理(physical，PHY)层的功能。AAU实现部分物理层处理功能、射频处理及有源天线的相关功能。由于RRC层的信息最终会变成PHY层的信息，或者，由PHY层的信息转变而来，因而，在这种架构下，高层信令，如RRC层信令，也可以认为是由DU发送的，或者，由DU和AAU发送的。可以理解的是，网络设备可以为包括CU节点、DU节点、AAU节点中一项或多项的设备。此外，可以将CU划分为接入网(radio access network，RAN)中的网络设备，也可以将CU划分为核心网(core network，CN)中的网络设备，本申请对此不做限定。
网络设备为小区提供服务，终端设备通过网络设备分配的传输资源(例如，频域资源，或者说，频谱资源)与小区进行通信，该小区可以属于宏基站(例如，宏eNB或宏gNB等)，也可以属于小小区(small cell)对应的基站，这里的小小区可以包括：城市小区(metrocell)、微小区(micro cell)、微微小区(pico cell)、毫微微小区(femto cell)等，这些小小区具有覆盖范围小、发射功率低的特点，适用于提供高速率的数据传输服务。
在本申请实施例中，终端设备也可以称为用户设备(user equipment，UE)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置。
终端设备可以是一种向用户提供语音/数据连通性的设备，例如，具有无线连接功能的手持式设备、车载设备等。目前，一些终端的举例可以为：手机(mobile phone)、平板电脑(pad)、带无线收发功能的电脑(如笔记本电脑、掌上电脑等)、移动互联网设备(mobileinternet device，MID)、虚拟现实(virtual reality，VR)设备、增强现实(augmentedreality，AR)设备、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(selfdriving)中的无线终端、远程医疗(remote medical)中的无线终端、智能电网(smartgrid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smartcity)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端、蜂窝电话、无绳电话、会话启动协议(session initiation protocol，SIP)电话、无线本地环路(wireless local loop，WLL)站、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、可穿戴设备，5G网络中的终端设备或者未来演进的公用陆地移动通信网络(public land mobile network，PLMN)中的终端设备等。
其中，可穿戴设备也可以称为穿戴式智能设备，是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。广义穿戴式智能设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或者部分的功能，例如：智能手表或智能眼镜等，以及只专注于某一类应用功能，需要和其它设备如智能手机配合使用，如各类进行体征监测的智能手环、智能首饰等。
此外，终端设备还可以是物联网(internet of things，IoT)系统中的终端设备。IoT是未来信息技术发展的重要组成部分，其主要技术特点是将物品通过通信技术与网络连接，从而实现人机互连，物物互连的智能化网络。IoT技术可以通过例如窄带(narrowband，NB)技术，做到海量连接，深度覆盖，终端省电。
此外，终端设备还可以包括智能打印机、火车探测器、加油站等传感器，主要功能包括收集数据(部分终端设备)、接收网络设备的控制信息与下行数据，并发送电磁波，向网络设备传输上行数据。
为便于理解本申请实施例，首先结合图1详细说明适用于本申请实施例提供的方法的通信系统。图1示出了适用于本申请实施例提供的方法的通信系统100的示意图。如图所示，该通信系统100可以包括至少一个网络设备，如图1中所示的5G系统中的网络设备101；该通信系统100还可以包括至少一个终端设备，如图1中所示的终端设备102至107。其中，该终端设备102至107可以是移动的或固定的。网络设备101和终端设备102至107中的一个或多个均可以通过无线链路通信。每个网络设备可以为特定的地理区域提供通信覆盖，并且可以与位于该覆盖区域内的终端设备通信。例如，网络设备可以向终端设备发送配置信息，终端设备可以基于该配置信息向网络设备发送上行数据；又例如，网络设备可以向终端设备发送下行数据。因此，图1中的网络设备101和终端设备102至107构成一个通信系统。
可选地，终端设备之间可以直接通信。例如可以利用D2D技术等实现终端设备之间的直接通信。如图中所示，终端设备105与106之间、终端设备105与107之间，可以利用D2D技术直接通信。终端设备106和终端设备107可以单独或同时与终端设备105通信。
终端设备105至107也可以分别与网络设备101通信。例如可以直接与网络设备101通信，如图中的终端设备105和106可以直接与网络设备101通信；也可以间接地与网络设备101通信，如图中的终端设备107经由终端设备106与网络设备101通信。
应理解，图1示例性地示出了一个网络设备和多个终端设备，以及各通信设备之间的通信链路。可选地，该通信系统100可以包括多个网络设备，并且每个网络设备的覆盖范围内可以包括其它数量的终端设备，例如更多或更少的终端设备。本申请对此不做限定。
上述各个通信设备，如图1中的网络设备101和终端设备102至107，可以配置多个天线。该多个天线可以包括至少一个用于发送信号的发射天线和至少一个用于接收信号的接收天线。另外，各通信设备还附加地包括发射机链和接收机链，本领域普通技术人员可以理解，它们均可包括与信号发送和接收相关的多个部件(例如处理器、调制器、复用器、解调器、解复用器或天线等)。因此，网络设备与终端设备之间可通过多天线技术通信。
可选地，该无线通信系统100还可以包括网络控制器、移动管理实体等其他网络实体，本申请实施例不限于此。
在无线通信系统中，通常使用MIMO技术增加系统容量，即在发送端和接收端同时使用多根天线。理论上，多天线的使用结合空分复用，能成倍增加系统容量，但是实际上由于多天线的使用，也带来了干扰增强的问题，因此往往需要对信号进行一定的处理以抑制干扰带来的影响。这种通过信号处理进行干扰抑制的方法可以在接收端实现，也可以在发送端实现。在发送端实现时，可以对待发送信号进行预处理，再经过MIMO信道发送，这种发送方式就是预编码。
为了识别MIMO信道矩阵H有用的通道，需要把多个通道转化成类似于单输入单输出(single input single output，SISO)系统的一对一模式，实现发送信号S1对应接收信号R1，发送信号S2对应接收信号R2，……，也就是将多个MIMO交叉通道转换成多个平行的一对一信道。这个过程可以通过对H进行奇异值分解(singular value decomposition，SVD)实现，即H＝U∑VT，其中U和V为正交矩阵，∑为对角矩阵，其非零元素(即对角线上的元素)即为信道矩阵H的奇异值，这些奇异值通常可以按照由大到小的顺序排列，上标“T”表示转置操作。如r＝H*s+n，可以写成r＝U∑VT*s+n，其中r为接收信号，s为发送信号，n为信道噪声。在待发送数据为x的情况下，可以使s＝Vx。在接收端使用∑-1UT对接收到的信号进行解码，则可以得到无干扰的多个一对一信道。在发送端的s＝Vx即为预编码操作，V为预编码矩阵。
由上可知，要得到与MIMO信道匹配的预编码矩阵，需要已知MIMO信道，因此需要对MIMO信道进行估计。
通常在无线通信系统中，通过在无线传输资源上放置收发两端都已知的参考信号来进行信道估计。例如，图2中示出了NR系统中32端口CSI-RS的放置位置。从图中可以看出，CSI-RS需要占据将近20％的传输资源，开销较大。
有鉴于此，本申请实施例提供一种获取信道信息的方法，以期减小发送端发送参考信号的开销，或者减小接收端反馈CSI的反馈开销。
下面将结合附图详细说明本申请实施例提供的获取信道信息的方法。
应理解，下文仅为便于理解和说明，以终端设备与网络设备之间的交互为例详细说明本申请实施例提供的方法。但这不应对本申请提供的方法执行主体构成限定。例如，下文实施例示出的终端设备可以替换为配置于终端设备中的部件(如芯片或芯片系统等)。下文实施例示出的网络设备也可以替换为配置于网络设备中的部件(如芯片或芯片系统等)。
下文示出的实施例并未对本申请实施例提供的方法的执行主体的具体结构特别限定，只要能够通过运行记录有本申请实施例提供的方法的代码的程序，以根据本申请实施例提供的方法进行通信即可，例如，本申请实施例提供的方法的执行主体可以是终端设备或网络设备，或者，是终端设备或网络设备中能够调用程序并执行程序的功能模块。
下面结合图3至图11，详细说明本申请实施例提供的获取信道信息的方法。
图3是从设备交互的角度示出的本申请实施例提供的获取信道信息的方法300的示意性流程图。图3示出的方法300可以包括S310至S380。下面详细说明方法300中的各个步骤。
S310，参考信号资源配置。
具体地，在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，可以由第一设备向第二设备发送参考信号的配置信息，以为第二设备配置用于接收参考信号的资源。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，可以由第二设备向第一设备发送参考信号的配置信息，以为第一设备配置用于发送参考信号的资源。
其中，参考信号可以是：信道状态信息(channel state information referencesignal，CSI-RS)、解调参考信号(demodulation reference signal，DMRS)、信道探测参考信号(sounding reference signal，SRS)等，参考信号的配置信息可以包括参考信号的密度配置信息等。
参考信号的配置信息可以承载在RRC消息中。下文以用于配置CSI-RS的密度的RRC消息为例说明申请实施例提供RRC消息格式。
用于配置CSI-RS的密度的RRC消息如下：
Figure BDA0002521981540000131
Figure BDA0002521981540000141
根据本申请实施例提供的RRC消息格式，可以一次配置两种密度的CSI-RS的资源。其中，density CHIOCE字段中指示的密度是常规密度，即目前NR协议中定义的参考信号的密度，即下文中提及的第二参考信号或第三参考信号的密度。PortDensity字段中指示的密度是本申请实施例提及的低密度，即下文中提及的第一参考信号的密度。其中，PortDensity字段中的各个选项表示低密度是常规密度的几分之几，例如，“one”表示低密度等于常规密度；“half”表示低密度是常规密度的1/2；“quarter”表示低密度是常规密度的1/4。
应理解，本申请实施例将用于配置低密度参考信号的密度的字段命名为“PortDensity”仅以示例，不应对本申请实施例构成限定。
还应理解，上文仅以用于配置CSI-RS的RRC消息格式为例进行说明，不应对本申请实施例构成限定。本申请实施例也可以在用于配置DMRS的RRC消息中新增PortDensity字段以配置低密度DMRS，或者，本申请实施例也可以在用于配置SRS的RRC消息中新增PortDensity字段字段以配置低密度SRS。
还应理解，上文中仅以PortDensity字段中包括“one”、“half”、“quarter”三个选项为例进行说明，不应对本申请实施例构成限定。例如，PortDensity字段中还可以包括“one third”、“one eighth”等选项。
本申请实施例对低密度参考信号的密度不做限定，具体地，在不同的应用场景下，网络设备可以向终端设备发送不同的RRC消息，以配置不同密度的低密度参考信号的资源。
作为一个示例，在网络设备与终端设备之间的信道比较稳定(例如，终端设备在室内，或者终端设备保持静止，或者终端设备缓慢移动)的情况下，网络设备可以配置密度比较低的低密度参考信号。例如，网络设备可以配置密度是常规密度的1/4的低密度参考信号，在此情况下，网络设备向终端设备发送的RRC消息可以是：
……
PortDensity CHOICE{
quarter NULL
},
……
作为另一个示例，在网络设备与终端设备之间的信道不稳定(例如，终端设备快速移动)的情况下，网络设备可以配置密度比较高的低密度参考信号。例如，网络设备可以配置密度是常规密度的1/2的低密度参考信号，在此情况下，网络设备向终端设备发送的RRC消息可以是：
……
PortDensity CHOICE{
half NULL
},
……
S320，第一设备向第二设备发送第二参考信号。相应地，在S320中，第二设备接收来自第一设备的第二参考信号。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第二参考信号可以是CSI-RS，或者可以是DMRS。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第二参考信号可以是DMRS，或者可以是SRS。
具体地，第一设备以RRC消息中配置的常规密度发送第二参考信号。其中，常规密度指的是目前NR协议中定义的参考信号的密度。参考信号的密度指的是用于传输参考信号的资源占总的传输资源的比例。第一设备以常规密度发送第二参考信号，也可以指网络设备发送第二参考信号所使用的发送端口数等于目前NR协议中定义的参考信号的发送端口数。例如，若第二参考信号是32端口CSI-RS，则在第一设备按照常规密度发送32端口CSI-RS的情况下，第一设备所使用的发送端口数是32。
S330，第二设备向第一设备发送第三CSI。相应地，在S330中，第一设备接收来自第二设备的第三CSI。
第三CSI是第二设备基于第二参考信号获得的。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第三CSI可以是下行CSI。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第三CSI可以是上行CSI。
S340，第一设备基于第三CSI训练神经网络以获得第一神经网络模型。
本申请实施例对第一设备训练神经网络的具体方式不做限定。
作为一个示例，可以采用信道数据和信道数据的多域特征融合嵌入的方法对神经网络进行训练。
如图4所示，将基于参考信号获得的信道频域响应(channel frequencyresponse，CFR)(例如图4中示出的CFRa至CFRh)作为输入数据；进一步地，可以将CFR值用向量表示，同时将CFR的每个信道特征也用向量表示；进一步地，将CFR和CFR的信道特征的嵌入向量相加，作为融合结果在神经网络中进行计算，以对神经网络进行训练。
如图4所示，输入数据中除了CFR，还可能有特殊标记，例如[信道负载检测(channel load sensing，CLS)]和[分隔符(separator，SEP)]。[CLS]用于在后续下游任务中对CFR进行分类等。[SEP]用于分隔不同域的CFR。
除了信道数据的嵌入，还可能有位置嵌入。例如，若信道数据不是以序列的形式输入神经网络，而是并行的输入神经网络，那么每个位置都需要有该位置的嵌入(例如图4中示出的位置嵌入向量EP0至EP12)，从而使得神经网络能够学习信道数据输入在位置上的关系。
信道数据的多域特征可以包括频率、时间和空间等。其中，频率特征可以表示与频率、子载波等与频率相关的特征。如图4中示出的EF1和EF2可以分别表示与两个不同的子载波相关的频率嵌入向量。时间特征可以表示时间、时间偏移量等与时间相关的特征。如图4中示出的ET0和ET1可以分别表示与两个不同子帧相关的时间嵌入向量。空间特征在信道数据上的体现就是天线的不同，可以表示和天线相关的特征。如图4中的EA0和EA1可以分别表示与两个不同接收天线或两个不同发送天线相关的天线嵌入向量。
具体地，第一设备将接收到的第三CSI中的部分CSI作为训练神经网络的输入数据，并且，第一设备可以根据RRC消息配置的低密度参考信号的密度确定作为输入数据的CSI的大小。
例如，在RRC消息配置的低密度参考信号的密度是常规密度的1/2的情况下，第一设备将第三CSI的1/2作为训练神经网络的输入数据。
又例如，在RRC消息配置的低密度参考信号的密度是常规密度的1/4的情况下，第一设备将第三CSI的1/4作为训练神经网络的输入数据。
进一步地，第一设备将神经网络的输出结果与第三CSI做比较，在输出结果与第三CSI之间的差异小于预设阈值的情况下，则认为神经网络已训练完成，即获得了第一神经网络模型。
应理解，在神经网络的输出结果与第三CSI之间的差异大于或等于预设阈值的情况下，则认为神经网络未训练完成，在此情况下，则方法300继续执行S320至S340，直到神经网络的输出结果与第三CSI之间的差异小于预设阈值的情况下，方法300执行S350至S370。
S350，第一设备向第二设备发送第一参考信号。相应地，在S350中，第二设备接收来自第一设备的第一参考信号。
其中，第一参考信号的密度小于或等于第二参考信号的密度。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第一参考信号可以是CSI-RS，或者可以是DMRS。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第一参考信号可以是DMRS，或者可以是SRS。
在一些可能的实现方式中，第一设备以RRC消息中配置的低密度发送第一参考信号。其中，低密度指的是比常规密度小的密度。第一设备以低密度发送第一参考信号，指的是第一设备发送第一参考信号所使用的发送端口数小于目前NR协议中定义的参考信号的发送端口数。例如，若第一参考信号是32端口的CSI-RS，则在第一设备按照低密度发送32端口的CSI-RS的情况下，第一设备所使用的发送端口数小于32。
本申请实施例对第一参考信号的密度不做限定。如前文所述，在不同的应用场景下，网络设备可以发送不同的RRC消息以配置不同密度的第一参考信号。
作为一个示例，第一参考信号的密度可以是第二参考信号的密度的1/2。也就是说，第一设备发送第一参考信号使用的发送端口数是发送第二参考信号使用的发送端口数的1/2。例如，在第二参考信号和第一参考信号是32端口的CSI-RS的情况下，第一设备发送第二参考信号使用的发送端口数是32，发送第一参考信号使用的发送端口数是16。
作为另一个示例，第一参考信号的密度可以是第二参考信号的密度的1/4。也就是说，第一设备发送第一参考信号使用的发送端口数是发送第二参考信号使用的发送端口数的1/4。例如，在第二参考信号和第一参考信号是32端口的CSI-RS的情况下，第一设备发送第二参考信号使用的发送端口数是32，发送第一参考信号使用的发送端口数是8。
本申请实施例对第一参考信号在无线传输资源上的放置位置不做限定。也就是说，本申请实施对第一设备发送第一参考信号所使用的发送端口不做限定。
本申请实施例可以将第一参考信号的放置位置配置为第二参考信号的放置位置的一部分，也就是说第一设备可以使用发送第二参考信号所使用的发送端口中的一部分发送端口发送第一参考信号。例如，在第二参考信号和第一参考信号是32端口CSI-RS的情况下，若第一设备发送第二参考信号使用的发送端口是端口#1至端口#32，则第一设备可以使用端口#1至端口#32中的一部分端口发送第一参考信号。例如，若第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/2，则第一设备可以使用端口#1至端口#32中的16个端口发送第一参考信号。例如，可以使用端口#1至端口#16发送第一参考信号，或者使用端口#17至端口#32发送第一参考信号。
下面以第二参考信号和第一参考信号是32端口的CSI-RS为例，结合图5至图8给出几种第一参考信号在无线传输资源中的放置位置的示例。其中，不同端口的CSI-RS采用时分、频分和码分相结合的资源复用方式进行映射和发送，例如，图5至图8中，不同填充图样的格子表示在时间和频率两个维度上不同端口CSI-RS的放置位置，结合码分复用，可以获得所需的CSI-RS放置资源。以图5中的(a)为例，需要承载16端口的CSI-RS，图中共有8种填充图样不同的格子，每种填充图样占据两个格子，即占据两个资源单元(ResourceElement，RE)，在填充图样相同的两个RE上使用2个长度为2的码字(例如[1,1]和[1,-1])，从而实现码分复用，因此8种填充图样占据的RE总共可以承载16个CSI-RS。
图5和图6示出了第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/2时，第一参考信号的放置位置的示例。在第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/2的情况下，第一参考信号需要承载16个端口，因此，第一参考信号的放置位置可以直接使用常规密度下的16端口的CSI-RS的放置位置，如图5中的(a)与图5中的(b)。
如图6所示，第一参考信号的放置位置可以是常规密度下的32端口的CSI-RS的放置位置中的任意一半。例如图6中的(a)和(b)中示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(a)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的一半，图6中的(c)中示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(b)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的一半，图6中的(d)示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(c)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的一半。
图7至图8示出了第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/4时，第一参考信号的放置位置的示例。在第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/4的情况下，第一参考信号需要承载8个端口，因此，第一参考信号的放置位置可以直接使用常规密度下的8端口的CSI-RS的放置位置，如图7中的(a)、(b)和(c)。
如图8所示，第一参考信号的放置位置也可以是常规密度下的32端口的CSI-RS的放置位置的任意1/4。例如图8中的(a)和(b)中示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(a)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的1/4，图6中的(c)中示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(b)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的1/4，图6中的(d)示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(c)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的1/4。
在另一些可能的实现方式中，第一设备也可以以RRC消息中配置的常规密度发送第一参考信号，在此情况下，第一参考信号的密度等于第二参考信号的密度。
S360，第二设备向第一设备发送第一CSI。相应地，在S360中，第一设备接收来自第二设备的第一CSI。
在第一参考信号的密度小于第二参考信号的密度的情况下，第一CSI是第二设备根据第一参考信号获得的。可以理解，在此情况下，由于第一参考信号的密度小于第二参考信号的密度，因此，第二设备根据第一参考信号获得的第一CSI的大小小于根据第二参考信号获得的第三CSI的大小。也就是说，在第二设备根据第二参考信号获得的第三CSI表示第一设备与第二设备之间的全部信道信息的情况下，第二设备根据第一参考信号获得的第一CSI表示第一设备与第二设备之间的部分信道信息。
在第一参考信号的密度等于第二参考信号的密度的情况下，第一CSI是第二设备根据第一参考信号中的一部分获得的。具体地，第二设备根据在用于接收低密度参考信号的资源上接收到的一部分第一参考信号获得第一CSI。例如，以第二参考信号和第一参考信号是32端口的CSI-RS为例，若RRC消息中配置的用于传输常规密度参考信号的资源如图2中的(a)所示，用于传输低密度参考信号的资源如图5中的(a)所示，则在第一参考信号的密度等于第二参考信号的密度的情况下，第一设备以RRC消息中配置的常规密度发送第一参考信号，即在用于传输第二参考信号的资源上发送第一参考信号。在此情况下，第二设备根据在用于接收低密度参考信号的资源上接收到的部分第一参考信号获得第一CSI，即第二设备根据在如图5中(a)所示的资源上接收到的部分第一参考信号获得第一CSI。
可以理解，由于第二设备是根据第一参考信号中的一部分参考信号获得第一CSI，因此，第一CSI的大小小于第三CSI的大小。也就是说，在第二设备根据第二参考信号获得的第三CSI表示第一设备与第二设备之间的全部信道信息的情况下，第二设备根据第一参考信号中的一部分获得的第一CSI表示第一设备与第二设备之间的部分信道信息。
进一步地，第二设备向第一设备发送获得的第一CSI。
S370，第一设备基于第一CSI和第一神经网络模型获得第二CSI。
第二CSI用于指示第一设备与第二设备之间的信道信息。
具体地，第一设备可以将第一CSI作为输入数据输入第一神经网络模型，以获得第二CSI。
S380，第一设备基于第二CSI，与第二设备进行数据通信。
具体地，第一设备可以基于第二CSI，计算预编码矩阵，并将预编码矩阵发送给第二设备；进一步地，第一设备使用预编码矩阵向第二设备发送第一数据，相应地，第二设备接收到来自第一设备的第一数据之后，使用预编码矩阵对第一数据进行解调。
具体地，根据第一设备和第二设备通信持续时间的长短，S350、S360和S370可能重复多次，即多次重复第一设备发送第一参考信号、第二设备反馈第一CSI和第一设备基于第一CSI和第一神经网络模型获得第二CSI三个操作。
在本申请实施例中，通过在第一设备侧部署神经网络，并基于全部信道信息(第三CSI)中的部分信道信息对神经网络进行训练获得第一神经网络模型的方式，使得第一设备可以基于部分信道信息(第一CSI)和第一神经网络模型恢复出全部信道信息(第二CSI)。因此，在第一设备获得第一神经网络模型的情况下，第二设备可以仅向第一设备反馈部分信道信息(第一CSI)，从而可以减小第二设备的反馈开销。
此外，在第一设备获得第一神经网络模型的情况下，第一设备可以向第二设备发送低密度的参考信号，从而可以减小第二设备的发送参考信号的开销。
可选地，在S320之前，方法300还可以包括：第一设备向第二设备发送第四指示信息。第四指示信息用于指示第二参考信号的密度，即指示第一设备即将发送的第二参考信号是常规密度的参考信号。相应地，第二设备接收第四指示信息之后，则在用于传输常规密度参考信号的资源上接收第二参考信号。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第四指示信息可以携带在DCI中。具体地，第四指示信息可以是DCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔(bool)型变量，例如，若RSDensityFlag＝0，则指示第二参考信号的密度是常规密度。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第四指示信息可以携带在UCI中。具体地，第四指示信息可以是UCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝0，则指示第二参考信号的密度是常规密度。
可选地，在S320之前，第一设备可以不发送第四指示信息，在此情况下，第二设备默认在用于传输常规密度参考信号的资源上接收来自第一设备的参考信号。直到第二设备接收到来自第一设备的第一指示信息，或者第二设备向第一设备发送第二请求消息之后，第二设备在用于传输低密度参考信号的资源上接收来自第一设备的参考信号。其中，第一指示信息用于指示第一参考信号的密度，第二请求消息用于请求第一参考信号，第二请求消息还用于指示第一参考信号的密度。
可选地，在S350之前，方法300还可以包括：第一设备在神经网络训练完成的情况下，向第二设备发送第一指示信息。即第一设备在确定第一神经网络模型的情况下，向第二设备发送第一指示信息。
第一指示信息用于指示第一参考信号的密度。即第一设备在神经网络训练完成的情况下，可以向第二设备发送第一指示信息，以指示第一设备即将发送的第一参考信号是低密度的参考信号。相应地，第二设备接收第一指示信息之后，则在用于传输低密度参考信号的资源上接收第一参考信号。如前文所述，第一参考信号的密度可以等于第二参考信号的密度，则在此情况下，第二设备接收到第一指示信息之后，则根据在用于传输低密度参考信号的资源上接收到的参考信号获得第一CSI。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第一指示信息可以携带在DCI中。具体地，第一指示信息可以是DCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示第一参考信号的密度是低密度。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第一指示信息可以携带在UCI中。具体地，第一指示信息可以是UCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示第一参考信号的密度是低密度。
可选地，在S350之前，方法300还可以包括：第二设备向第一设备发送第二请求消息。
第二请求消息用于请求第一参考信号，第二请求消息还用于指示第一参考信号的密度。即第二设备可以向第一设备发送第二请求消息，以请求低密度的参考信号。进一步地，第二设备在发送第二请求消息之后，则在用于传输低密度参考信号的资源上接收第一参考信号。如前文所述，第一参考信号的密度可以等于第二参考信号的密度，则在此情况下，第二设备发送第二请求消息之后，则根据在用于传输低密度参考信号的资源上接收到的参考信号获得第一CSI。
第二设备可以周期性地向第一设备发送第二请求消息；或者，第二设备可以在接收到来自第一设备的第二指示信息的情况下，向第一设备发送第二请求消息，第二指示信息用于指示已确定第一神经网络模型。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第二请求消息可以携带在UCI中。具体地，第二请求消息可以是UCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示第一参考信号的密度是低密度。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第二请求消息可以携带在DCI中。具体地，第二请求消息可以是DCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示第一参考信号的密度是低密度。
可选地，第一设备可以周期性地发送常规密度的参考信号(第二参考信号)和低密度参考信号(第一参考信号)。例如，第一设备在第一个周期内发送常规密度的参考信号，相应地，第二设备在第一个周期内在用于传输常规密度参考信号的资源上接收来自第一设备的参考信号；第一设备在第二个周期内发送低密度的参考信号，相应地，第二设备在第二个周期内在用于传输低密度参考信号的资源上接收来自第一设备的参考信号。
可选地，在S380之后，方法300还可以包括：在达到预设触发条件时，第一设备更新第一神经网络模型。
第一设备更新第一神经网络模型的步骤可以包括：
第一设备向第二设备发送第三参考信号，第三参考信号是常规密度参考信号；
第一设备接收来自第二设备的第四CSI，第四CSI是第二设备根据第三参考信号获得的；
第一设备基于第四CSI训练神经网络以获得更新后的第一神经网络模型。
第一设备更新第一神经网络模型的步骤的具体描述可以参考上文S320至S340中的描述，为了简洁，本申请实施例不再详述。
可以理解，在第一设备获得更新后的第一神经网络模型之后，根据第一设备和第二设备通信持续时间的长短，方法300可以继续重复执行多次S350至S370。因此在S380之后，第一设备对第一神经网络模型进行更新，也可以理解为：在S380之后，在达到预设触发条件时，方法300重新执行S320至S370。也就是说，在第一设备和第二设备的通信过程中，S320至S370可能被周期性地执行多次。
本申请实施例对预设触发条件不做限定。
作为一个示例，预设触发条件可以是第一定时器超时，第一定时器是在第一设备向第二设备发送第一参考信号时启动的。
也可以理解为，第一设备周期性地对第一神经网络模型进行更新。例如，第一设备更新第一神经网络模型的周期为T，则第一设备可以将第一定时器的定时时间设定为T。
作为另一个示例，预设触发条件可以是第一设备确定第二设备解调第一数据的解调性能低于预设门限。
如上文所述，第二设备基于来自第一设备的第一预编码矩阵解调来自第一设备的第一数据，进一步地，第二设备可以将解调第一数据的结果信息反馈给第一设备。第一设备接收到第二设备反馈的数据解调信息之后，可以统计第二设备解调第一数据的解调性能，并在确定第二设备解调第一数据的解调性能低于预设门限的情况下，更新第一神经网络模型。第一数据的解调性能例如可以是第一数据的丢包率，在第一数据的丢包率高于预设丢包率门限的情况下，则可以确定第一数据的解调性能低于预设门限。
第一设备在更新第一神经网络模型之前，即在发送第三参考信号之前，还可以向第二设备发送第五指示信息，第五指示信息用于指示第三参考信号的密度。关于第五指示信息可以参考上文中关于第四指示信息的描述，为了简洁，此处不再详述。
作为又一个示例，预设触发条件可以是第一设备接收来自第二设备的第一请求消息，第一请求消息用于请求更新第一神经网络模型。
如上文所述，第二设备基于来自第一设备的第一预编码矩阵解调来自第一设备的第一数据，进一步地，第二设备可以根据解调第一数据的结果信息，统计解调第一数据解调性能，并在确定第一数据的解调性能低于预设门限的情况下，向第一设备发送第二请求消息，以请求第一设备更新第一神经网络模型。也可以理解为，第一请求消息用于请求第三参考信号，即用于请求常规密度的参考信号。
图9示出了本申请另一实施例提供的获取信道信息的方法900的示意性流程图。图9示出的方法900可以包括S910至S970。下面详细说明方法900中的各个步骤。
S910，参考信号资源配置。
具体地，在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，可以由第一设备向第二设备发送参考信号的配置信息，以为第二设备配置用于接收参考信号的资源。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，可以由第二设备向第一设备发送参考信号的配置信息，以为第一设备配置用于发送参考信号的资源。
其中，参考信号可以是：CSI-RS、DMRS、SRS等，参考信号的配置信息可以包括参考信号的密度信息等。
参考信号的配置信息可以承载在RRC消息中，下文以用于配置CSI-RS的密度的RRC消息为例说明申请实施例提供RRC消息格式。
用于配置CSI-RS的密度的RRC消息如下：
Figure BDA0002521981540000211
Figure BDA0002521981540000221
根据本申请实施例提供的RRC消息格式，可以一次配置两种密度的CSI-RS的资源。其中，density CHIOCE字段中指示的密度是常规密度，即目前NR协议中定义的参考信号的密度，即下文中提及的第二参考信号或第三参考信号的密度。PortDensity字段中指示的密度是本申请实施例提及的低密度，即下文中提及的第一参考信号的密度。其中，PortDensity字段中的各个选项表示低密度是常规密度的几分之几，例如，“one”表示低密度等于常规密度；“half”表示低密度是常规密度的1/2；“quarter”表示低密度是常规密度的1/4。
应理解，本申请实施例将用于配置低密度参考信号的密度的字段命名为“PortDensity”仅以示例，不应对本申请实施例构成限定。
还应理解，上文仅以用于配置CSI-RS的RRC消息格式为例进行说明，不应对本申请实施例构成限定。本申请实施例也可以在用于配置DMRS的RRC消息中新增PortDensity字段以配置低密度DMRS，或者，本申请实施例也可以在用于配置SRS的RRC消息中新增PortDensity字段字段以配置低密度SRS。
还应理解，上文中仅以PortDensity字段中包括“one”、“half”、“quarter”三个选项为例进行说明，不应对本申请实施例构成限定。例如，PortDensity字段中还可以包括“one third”、“one eighth”等选项。
本申请实施例对低密度参考信号的密度不做限定，具体地，在不同的应用场景下，网络设备可以向终端设备发送不同的RRC消息，以配置不同密度的低密度参考信号的资源。
作为一个示例，在网络设备与终端设备之间的信道比较稳定(例如，终端设备在室内，或者终端设备保持静止，或者终端设备缓慢移动)的情况下，网络设备可以配置密度比较低的低密度参考信号。例如，网络设备可以配置密度是常规密度的1/4的低密度参考信号，在此情况下，网络设备向终端设备发送的RRC消息可以是：
……
PortDensity CHOICE{
quarter NULL
},
……
作为另一个示例，在网络设备与终端设备之间的信道不稳定(例如，终端设备快速移动)的情况下，网络设备可以配置密度比较高的低密度参考信号。例如，网络设备可以配置密度是常规密度的1/2的低密度参考信号，在此情况下，网络设备向终端设备发送的RRC消息可以是：
……
PortDensity CHOICE{
half NULL
},
……
S920，第一设备向第二设备发送第二参考信号。相应地，在S920中，第二设备接收来自第一设备的第二参考信号。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第二参考信号可以是CSI-RS，或者可以是DMRS。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第二参考信号可以是DMRS，或者可以是SRS。
具体地，第一设备以RRC消息中配置的常规密度发送第二参考信号。其中，常规密度指的是目前NR协议中定义的参考信号的密度。参考信号的密度指的是用于传输参考信号的资源占总的传输资源的比例。第一设备以常规密度发送第二参考信号，也可以指网络设备发送第二参考信号所使用的发送端口数等于目前NR协议中定义的参考信号的发送端口数。例如，若第二参考信号是32端口CSI-RS，则在第一设备按照常规密度发送32端口CSI-RS的情况下，第一设备所使用的发送端口数是32。
S930，第二设备基于第三CSI训练神经网络以获得第二神经网络模型。
其中，第三CSI是第二设备根据第二参考信号获得的。
本申请实施例对第二设备训练神经网络的具体方式不做限定。
作为一个示例，可以采用信道数据和信道数据的多域特征融合嵌入的方法对神经网络进行训练。
如图4所示，将基于参考信号获得的CFR(例如图4中示出的CFRa至CFRh)作为输入数据；进一步地，可以将CFR值用向量表示，同时将CFR的每个信道特征也用向量表示；进一步地，将CFR和CFR的信道特征的嵌入向量相加，作为融合结果在神经网络中进行计算，以对神经网络进行训练。
如图4所示，输入数据中除了CFR，还可能有特殊标记，例如[CLS]和[SEP]。[CLS]用于在后续下游任务中对CFR进行分类等。[SEP]用于分隔不同域的CFR。
除了信道数据的嵌入，还可能有位置嵌入。例如，若信道数据不是以序列的形式输入神经网络，而是并行的输入神经网络，那么每个位置都需要有该位置的嵌入(例如图4中示出的位置嵌入向量EP0至EP12)，从而使得神经网络能够学习信道数据输入在位置上的关系。
信道数据的多域特征可以包括频率、时间和空间等。其中，频率特征可以表示与频率、子载波等与频率相关的特征。如图4中示出的EF1和EF2可以分别表示与两个不同的子载波相关的频率嵌入向量。时间特征可以表示时间、时间偏移量等与时间相关的特征。如图4中示出的ET0和ET1可以分别表示与两个不同子帧相关的时间嵌入向量。空间特征在信道数据上的体现就是天线的不同，可以表示和天线相关的特征。如图4中的EA0和EA1可以分别表示与两个不同接收天线或两个不同发送天线相关的天线嵌入向量。
具体地，第二设备将第三CSI中的部分CSI作为训练神经网络的输入数据，并且，第二设备可以根据RRC消息配置的低密度参考信号的密度确定作为输入数据的CSI的大小。
例如，在RRC消息配置的低密度参考信号的密度是常规密度的1/2的情况下，第二设备将第三CSI的1/2作为训练神经网络的输入数据。
又例如，在RRC消息配置的低密度参考信号的密度是常规密度的1/4的情况下，第二设备将第三CSI的1/4作为训练神经网络的输入数据。
进一步地，第二设备将神经网络的输出结果与第三CSI做比较，在输出结果与第三CSI之间的差异小于预设阈值的情况下，则认为神经网络已训练完成，即获得了第二神经网络模型。
应理解，在神经网络的输出结果与第三CSI之间的差异大于或等于预设阈值的情况下，则认为神经网络未训练完成，在此情况下，则方法900继续执行S920至S930，直到神经网络的输出结果与第三CSI之间的差异小于预设阈值的情况下，方法900执行S940至S960。
S940，第一设备向第二设备发送第一参考信号。相应地，在S940中，第二设备接收来自第一设备的第一参考信号。
其中，第一参考信号的密度小于第二参考信号的密度。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第一参考信号可以是CSI-RS，或者可以是DMRS。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第一参考信号可以是DMRS，或者可以是SRS。
具体地，第一设备以RRC消息中配置的低密度发送第一参考信号。其中，低密度指的是比常规密度小的密度。第一设备以低密度发送第一参考信号，指的是第一设备发送第一参考信号所使用的发送端口数小于目前NR协议中定义的参考信号的发送端口数。例如，若第一参考信号是32端口的CSI-RS，则在第一设备按照低密度发送32端口的CSI-RS的情况下，第一设备所使用的发送端口数小于32。
本申请实施例对RRC消息中配置的第一参考信号的密度不做限定。如前文所述，在不同的应用场景下，网络设备可以发送不同的RRC消息以配置不同密度的第一参考信号。
作为一个示例，第一参考信号的密度可以是第二参考信号的密度的1/2。也就是说，第一设备发送第一参考信号使用的发送端口数是发送第二参考信号使用的发送端口数的1/2。例如，在第二参考信号和第一参考信号是32端口的CSI-RS的情况下，第一设备发送第二参考信号使用的发送端口数是32，发送第一参考信号使用的发送端口数是16。
作为另一个示例，第一参考信号的密度可以是第二参考信号的密度的1/4。也就是说，第一设备发送第一参考信号使用的发送端口数是发送第二参考信号使用的发送端口数的1/4。例如，在第二参考信号和第一参考信号是32端口的CSI-RS的情况下，第一设备发送第二参考信号使用的发送端口数是32，发送第一参考信号使用的发送端口数是8。
本申请实施例对第一参考信号在无线传输资源上的放置位置不做限定。也就是说，本申请实施对第一设备发送第一参考信号所使用的发送端口不做限定。
本申请实施例可以将第一参考信号的放置位置配置为第二参考信号的放置位置的一部分，也就是说第一设备可以使用发送第二参考信号所使用的发送端口中的一部分发送端口发送第一参考信号。例如，在第二参考信号和第一参考信号是32端口CSI-RS的情况下，若第一设备发送第二参考信号使用的发送端口是端口#1至端口#32，则第一设备可以使用端口#1至端口#32中的一部分端口发送第一参考信号。例如，若第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/2，则第一设备可以使用端口#1至端口#32中的16个端口发送第一参考信号。例如，可以使用端口#1至端口#16发送第一参考信号，或者使用端口#17至端口#32发送第一参考信号。
下面以第二参考信号和第一参考信号是32端口的CSI-RS为例，结合图5至图8给出几种第一参考信号在无线传输资源中的放置位置的示例。其中，不同端口的CSI-RS采用时分、频分和码分相结合的资源复用方式进行映射和发送，例如，图5至图8中，不同填充图样的格子表示在时间和频率两个维度上不同端口CSI-RS的放置位置，结合码分复用，可以获得所需的CSI-RS放置资源。以图5中的(a)为例，需要承载16端口的CSI-RS，图中共有8种填充图样不同的格子，每种填充图样占据两个格子，即占据两个资源单元(ResourceElement，RE)，在填充图样相同的两个RE上使用2个长度为2的码字(例如[1,1]和[1,-1])，从而实现码分复用，因此种个填充图样占据的RE总共可以承载16个CSI-RS。
图5和图6示出了第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/2时，第一参考信号的放置位置的示例。在第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/2的情况下，第一参考信号需要承载16个端口，因此，第一参考信号的放置位置可以直接使用常规密度下的16端口的CSI-RS的放置位置，如图5中的(a)与图5中的(b)。
如图6所示，第一参考信号的放置位置可以是常规密度下的32端口的CSI-RS的放置位置中的任意一半。例如图6中的(a)和(b)中示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(a)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的一半，图6中的(c)中示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(b)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的一半，图6中的(d)示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(c)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的一半。
图7至图8示出了第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/4时，第一参考信号的放置位置的示例。在第一参考信号的密度是第二参考信号的密度的1/4的情况下，第一参考信号需要承载8个端口，因此，第一参考信号的放置位置可以直接使用常规密度下的8端口的CSI-RS的放置位置，如图7中的(a)、(b)和(c)。
如图8所示，第一参考信号的放置位置也可以是常规密度下的32端口的CSI-RS的放置位置的任意1/4。例如图8中的(a)和(b)中示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(a)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的1/4，图8中的(c)中示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(b)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的1/4，图8中的(d)示出的第一参考信号的放置位置是图2中的(c)示出的32端口的CSI-RS的放置位置的1/4。
S950，第二设备基于第一CSI和第二神经网络模型获得第二CSI。
第一CSI是第二设备根据第一参考信号获得的。可以理解，在此情况下，由于第一参考信号的密度小于第二参考信号的密度，因此，第二设备根据第一参考信号获得的第一CSI的大小小于根据第二参考信号获得的第三CSI的大小。也就是说，在第二设备根据第二参考信号获得的第三CSI表示第一设备与第二设备之间的全部信道信息的情况下，第二设备根据第一参考信号获得的第一CSI表示第一设备与第二设备之间的部分信道信息。
进一步地，第二设备基于第一CSI和第二神经网络模型获得第二CSI。。
第二CSI用于指示第一设备与第二设备之间的信道信息。
具体地，第二设备可以将第一CSI作为输入数据输入第二神经网络模型，以获得第二CSI。
S960，第二设备向第一设备发送第二CSI。相应地，在S960中，第一设备接收来自第二设备的第二CSI。
S970，第一设备基于第二CSI，与第二设备进行数据通信。
具体地，第一设备可以基于第二CSI，计算预编码矩阵，并将预编码矩阵发送给第二设备；进一步地，第一设备使用预编码矩阵向第二设备发送第一数据，相应地，第二设备接收到来自第一设备的第一数据之后，使用预编码矩阵对第一数据进行解调。
具体地，根据第一设备和第二设备通信持续时间的长短，S940、S950和S960可能重复多次，即多次重复第一设备发送第一参考信号、第二设备基于第一CSI和第二神经网络模型获得第二CSI以及第二设备反馈第二CSI三个操作。
在本申请实施例中，通过在第二设备侧部署神经网络，并基于全部信道信息(第三CSI)中的部分信道信息对神经网络进行训练获得第二神经网络模型的方式，使得第二设备可以基于部分信道信息(第一CSI)和第二神经网络模型恢复出全部信道信息(第二CSI)。因此，在第二设备获得第一神经网络模型的情况下，第一设备可以向第二设备发送低密度的参考信号，从而可以减小发送参考信号的开销。
可选地，在S920之前，方法900还可以包括：第一设备向第二设备发送第四指示信息。第四指示信息用于指示第二参考信号的密度，即指示第一设备即将发送的第二参考信号是常规密度的参考信号。相应地，第二设备接收第四指示信息之后，则在用于传输常规密度参考信号的资源上接收第二参考信号。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第四指示信息可以携带在DCI中。具体地，第四指示信息可以是DCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝0，则指示第二参考信号的密度是常规密度。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第四指示信息可以携带在UCI中。具体地，第四指示信息可以是UCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝0，则指示第二参考信号的密度是常规密度。
可选地，在S920之前，第一设备可以不发送第四指示信息，在此情况下，第二设备默认在用于传输常规密度参考信号的资源上接收来自第一设备的参考信号。直到第二设备接收到来自第一设备的第一指示信息，或者第二设备向第一设备发送第二请求消息之后，第二设备在用于传输低密度参考信号的资源上接收来自第一设备的参考信号。其中，第一指示信息用于指示第一参考信号的密度，第二请求消息用于请求第一参考信号，第二请求消息还用于指示第一参考信号的密度。
可选地，在S940之前，方法900还可以包括：第一设备向第二设备发送第一指示信息。
第一指示信息用于指示第一参考信号的密度。即第一设备在神经网络训练完成的情况下，可以向第二设备发送第一指示信息，以指示第一设备即将发送的第一参考信号是低密度的参考信号。相应地，第二设备接收第一指示信息之后，则在用于传输低密度参考信号的资源上接收第一参考信号。如前文所述，第一参考信号的密度可以等于第二参考信号的密度，则在此情况下，第二设备接收到第一指示信息之后，则根据在用于传输低密度参考信号的资源上接收到的参考信号获得第一CSI。
第一设备可以周期性地向第二设备发送第一指示信息；或者，第一设备可以在接收到来自第二设备的第三指示信息的情况下，向第二设备发送第一指示信息，第三指示信息用于指示已确定第二神经网络模型。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第一指示信息可以携带在DCI中。具体地，第一指示信息可以是DCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示第一参考信号的密度是低密度。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第一指示信息可以携带在UCI中。具体地，第一指示信息可以是UCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示第一参考信号的密度是低密度。
可选地，在S940之前，方法900还可以包括：第二设备向第一设备发送第二请求消息。
第二请求消息用于请求第一参考信号，第二请求消息还用于指示第一参考信号的密度。即第二设备可以向第一设备发送第二请求消息，以请求低密度的参考信号。进一步地，第二设备在发送第二请求消息之后，则在用于传输低密度参考信号的资源上接收第一参考信号。如前文所述，第一参考信号的密度可以等于第二参考信号的密度，则在此情况下，第二设备发送第二请求消息之后，则根据在用于传输低密度参考信号的资源上接收到的参考信号获得第一CSI。
在第一设备是网络设备，第二设备是终端设备的情况下，第二请求消息可以携带在UCI中。具体地，第二请求消息可以是UCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示第一参考信号的密度是低密度。
在第一设备是终端设备，第二设备是网络设备的情况下，第二请求消息可以携带在DCI中。具体地，第二请求消息可以是DCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示第一参考信号的密度是低密度。
可选地，第一设备可以周期性地发送常规密度的参考信号(第二参考信号)和低密度参考信号(第一参考信号)。例如，第一设备在第一个周期内发送常规密度的参考信号，相应地，第二设备在第一个周期内在用于传输常规密度参考信号的资源上接收来自第一设备的参考信号；第一设备在第二个周期内发送低密度的参考信号，相应地，第二设备在第二个周期内在用于传输低密度参考信号的资源上接收来自第一设备的参考信号。
可选地，在S970之后，方法900还可以包括：在达到预设触发条件时，第二设备更新第二神经网络模型。
第二设备更新第二神经网络模型的步骤可以包括：
第一设备向第二设备发送第三参考信号，第三参考信号是常规密度参考信号；
第二设备基于第四CSI训练神经网络以获得更新后的第二神经网络模型，第四CSI是根据第三参考信号获得的；。
第二设备更新第二神经网络模型的步骤的具体描述可以参考上文S920至S930中的描述，为了简洁，本申请实施例不再详述。
可以理解，在第二设备获得更新后的第二神经网络模型之后，根据第一设备和第二设备通信持续时间的长短，方法900可以继续重复执行多次S940至S960。因此在S970之后，第二设备对第二神经网络模型进行更新，也可以理解为：在S970之后，在达到预设触发条件时，方法900重新执行S920至S960。也就是说，在第一设备和第二设备的通信过程中，S920至S960可能被周期性地执行多次。
本申请实施例对预设触发条件不做限定。
作为一个示例，预设触发条件可以是第二定时器超时，第二定时器是在第二设备接收到来自第一设备的第一参考信号时启动的。
也可以理解为，第二设备周期性地对第二神经网络模型进行更新。例如，第二设备更新第二神经网络模型的周期为T，则第二设备可以将第二定时器的定时时间设定为T。
作为另一个示例，预设触发条件可以是第二设备确定解调第一数据的解调性能低于预设门限。
如上文所述，第二设备基于来自第一设备的预编码矩阵解调来自第一设备的第一数据，进一步地，第二设备可以根据解调第一数据的结果信息，统计解调第一数据解调性能，并在确定第一数据的解调性能低于预设门限的情况下，更新第二神经网络模型。第一数据的解调性能例如可以是第一数据的丢包率，在第一数据的丢包率高于预设丢包率门限的情况下，则可以确定第一数据的解调性能低于预设门限。
第二设备在更新第二神经网络模型之前，即在接收来自第一设备的第三参考信号之前，还可以向第二设备发送第一请求消息，第一请求消息用于请求第三参考信号，即用于请求常规密度参考信号。
下面结合图10至图11，以第一设备是网络设备、第二设备是终端设备以及第二参考信号和第一参考信号是32端口的CSI-RS为例说明本申请实施例提供的获取信道信息的方法。
图10示出的方法中，以神经网络部署在网络设备侧为例进行说明。如图10所示，方法1000可以包括S1010至S1090，下面详细说明各个步骤。
S1010，网络设备向终端设备发送RRC消息。相应地，在S1010中，终端设备接收来自网络设备的RRC消息。
RRC消息可以用于配置用于传输常规密度CSI-RS(第二参考信号的一列)和低密度CSI-RS(第一参考信号的一例)的资源，例如，可以用于配置常规密度CSI-RS和低密度CSI-RS的密度。RRC消息格式可以参考上文S310中的描述，为了简洁，本申请实施例不再赘述。
S1020，网络设备向终端设备发送第四指示信息。相应地，在S1020中，终端设备接收来自网络设备的第四指示信息。
第四指示信息用于指示网络设备即将发送的CSI-RS是常规密度CSI-RS。相应地，终端设备接收到第四指示信息之后，在用于传输常规密度CSI-RS的资源上接收CSI-RS。
第四指示信息可以携带在DCI中。具体地，第四指示信息可以是DCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝0，则指示网络设备即将发送的CSI-RS是常规密度CSI-RS。
S1030，网络设备向终端设备发送常规密度CSI-RS。相应地，在S1030中，终端设备接收来自网络设备的常规密度CSI-RS。
具体地，网络设备以RRC消息中配置的常规密度发送常规密度CSI-RS。例如，若网络设备发送的CSI-RS是32端口CSI-RS，则在网络设备按照常规密度发送32端口CSI-RS的情况下，网络设备所使用的发送端口数是32。
S1040，终端设备向网络设备发送第三CSI。相应地，在S1040中，网络设备接收来自终端设备的第三CSI。
第三CSI是终端设备基于常规密度CSI-RS获得的。终端设备基于常规密度CSI-RS获取第三CSI的方式可以参考现有技术，为了简洁，本申请实施例不再详述。
S1050，网络设备基于第三CSI训练神经网络以获得第一神经网络模型。
网络设备训练神经网络的方法可以参考上文S340中的描述，为了简洁，本申请实施例不再赘述。
S1060，在获得第一神经网络模型的情况下，网络设备向终端设备发送第一指示信息。相应地，在S1060中，终端设备接收来自网络设备的第一指示信息。
第一指示信息用于指示网络设备即将发送的CSI-RS是低密度CSI-RS。相应地，终端设备接收到第一指示信息之后，在用于传输低规密度CSI-RS的资源上接收CSI-RS。
第一指示信息可以携带在DCI中。具体地，第一指示信息可以是DCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示网络设备即将发送的CSI-RS是低密度CSI-RS。
S1070，网络设备向终端设备发送低密度CSI-RS。相应地，在S1070中，终端设备接收来自网络设备的低密度CSI-RS。
具体地，网络设备以RRC消息中配置的低密度发送低密度CSI-RS。例如，若网络设备发送的是32端口CSI-RS，则在网络设备按照低密度发送32端口CSI-RS的情况下，网络设备所使用的发送端口数小于32。
本申请实施例对低密度CSI-RS的密度和在无线资源中的放置位置不做限定。具体地，可以参考上文S350中的描述，为了简洁，本申请实施例不再赘述。
S1080，终端设备向网络设备发送第一CSI。相应地，在S1080中，网络设备接收来自终端设备的第一CSI。
第一CSI是终端设备根据低密度CSI-RS获得的。可以理解，在此情况下，由于低密度CSI-RS的密度小于常规密度CSI-RS的密度，因此，终端设备根据低密度CSI-RS获得的第一CSI的大小小于根据常规密度CSI-RS获得的第三CSI的大小。也就是说，在终端设备根据常规密度CSI-RS获得的第三CSI表示全部下行信道信息的情况下，终端设备根据低密度CSI-RS获得的第一CSI表示部分下行信道信息。
进一步地，终端设备向网络设备发送获得的第一CSI。
S1090，网络设备基于第一CSI和第一神经网络模型获得第二CSI。
第二CSI用于指示网络设备与终端设备之间的下行信道信息。
具体地，网络设备可以将第一CSI作为输入数据输入第一神经网络模型，以获得第二CSI。
图11示出的方法中，以神经网络部署在终端设备侧为例进行说明。如图11所示，方法1100可以包括S1110至S1170，下面详细说明各个步骤。
S1110，网络设备向终端设备发送RRC消息。相应地，在S1110中，终端设备接收来自网络设备的RRC消息。
RRC消息可以用于配置用于传输常规密度CSI-RS(第二参考信号的一列)和低密度CSI-RS(第一参考信号的一例)的资源，例如，可以用于配置常规密度CSI-RS和低密度CSI-RS的密度。RRC消息格式可以参考上文S310中的描述，为了简洁，本申请实施例不再赘述。
S1120，网络设备向终端设备发送常规密度CSI-RS。相应地，在S1120中，终端设备接收来自网络设备的常规密度CSI-RS。
具体地，网络设备以RRC消息中配置的常规密度发送常规密度CSI-RS。例如，若网络设备发送的CSI-RS是32端口CSI-RS，则在网络设备按照常规密度发送32端口CSI-RS的情况下，网络设备所使用的发送端口数是32。
S1130，终端设备基于第三CSI训练神经网络以获得第二神经网络模型。
第三CSI是终端设备基于常规密度CSI-RS获得的。终端设备基于常规密度CSI-RS获取第三CSI的方式可以参考现有技术，为了简洁，本申请实施例不再详述。
网络设备训练神经网络的方法可以参考上文S340中的描述，为了简洁，本申请实施例不再赘述。
S1140，在获得第二神经网络模型的情况下，终端设备向网络设备发送第二请求消息。相应地，在S1140中，网络设备接收来自终端设备的第二请求消息。
第二请求消息用于请求低密度CSI-RS。也就是说，终端设备在向网络设备发送第二请求消息之后，则在用于传输低密度CSI-RS的资源上接收低密度CSI-RS。
第二请求消息可以携带在UCI中。具体地，第二请求消息可以是UCI中的RSDensityFlag字段。RSDensityFlag字段可以是布尔型变量，例如，若RSDensityFlag＝1，则指示终端设备请求的是低密度的CSI-RS。
S1150，网络设备向终端设备发送低密度CSI-RS。相应地，在S1150中，终端设备接收来自网络设备的低密度CSI-RS。
具体地，网络设备以RRC消息中配置的低密度发送低密度CSI-RS。例如，若网络设备发送的是32端口CSI-RS，则在网络设备按照低密度发送32端口CSI-RS的情况下，网络设备所使用的发送端口数小于32。
本申请实施例对低密度CSI-RS的密度和在无线资源中的放置位置不做限定。具体地，可以参考上文S350中的描述，为了简洁，本申请实施例不再赘述。
S1160，终端设备基于第一CSI和第二神经网络模型获得第二CSI。
第一CSI是终端设备根据低密度CSI-RS获得的。可以理解，在此情况下，由于低密度CSI-RS的密度小于常规密度CSI-RS的密度，因此，终端设备根据低密度CSI-RS获得的第一CSI的大小小于根据常规密度CSI-RS获得的第三CSI的大小。也就是说，在终端设备根据常规密度CSI-RS获得的第三CSI表示全部下行信道信息的情况下，终端设备根据低密度CSI-RS获得的第一CSI表示部分下行信道信息。
进一步地，网络设备可以将第一CSI作为输入数据输入第一神经网络模型，以获得第二CSI。
第二CSI用于指示网络设备与终端设备之间的下行信道信息。
S1170，终端设备向网络设备发送第二CSI。相应地，在S1170中，网络设备接收来自终端设备的第二CSI。
上文结合图3至图11详细地描述了本申请实施例的方法，下文结合图12至图15详细地描述本申请实施例的装置。需要说明的是，图12至图15所示的装置可以实现上述方法中各个步骤，为了简洁，在此不再赘述。
图12是本申请实施例提供的通信装置的示意性框图。如图12所示，该通信装置2000可以包括处理单元2100和收发单元2200。
在一种可能的设计中，该通信装置2000可对应于上文方法实施例中的第一设备，例如，可以为第一设备，或者配置于第一设备中的部件(如芯片或芯片系统等)。
应理解，该通信装置2000可对应于根据本申请实施例的方法300和方法900中的第一设备，该通信装置2000可以包括用于执行图3中的方法300和图9中的方法900中第一设备执行的方法的单元。并且，该通信装置2000中的各单元和上述其他操作和/或功能分别为了实现图3中的方法300和图9中的方法900中任一方法的相应流程。应理解，各单元执行上述相应步骤的具体过程在上述方法实施例中已经详细说明，为了简洁，在此不再赘述。
在另一种可能的设计中，该通信装置2000可对应于上文方法实施例中的第二设备，例如，可以为第二设备，或者配置于第二设备中的部件(如芯片或芯片系统等)。
应理解，该通信装置2000可对应于根据本申请实施例的方法300和方法900中的第二设备，该通信装置2000可以包括用于执行图3中的方法300和图9中的方法900中第二设备执行的方法的单元。并且，该通信装置2000中的各单元和上述其他操作和/或功能分别为了实现图3中的方法300和图9中的方法900中任一方法的相应流程。应理解，各单元执行上述相应步骤的具体过程在上述方法实施例中已经详细说明，为了简洁，在此不再赘述。
在又一种可能的设计中，该通信装置2000可对应于上文方法实施例中的终端设备，例如，可以为终端设备，或者配置于终端设备中的部件(如芯片或芯片系统等)。
应理解，该通信装置2000可对应于根据本申请实施例的方法1000和方法1100中的终端设备，该通信装置2000可以包括用于执行图10中的方法1000和图11中的方法1100中终端设备执行的方法的单元。并且，该通信装置2000中的各单元和上述其他操作和/或功能分别为了实现图10中的方法1000和图11中的方法1100中任一方法的相应流程。应理解，各单元执行上述相应步骤的具体过程在上述方法实施例中已经详细说明，为了简洁，在此不再赘述。
还应理解，该通信装置2000为配置于终端设备中的芯片时，该通信装置2000中的收发单元2200可以通过输入/输出接口实现，该通信装置2000中的处理单元2100可以通过该芯片或芯片系统上集成的处理器、微处理器或集成电路等实现。
在又一种可能的设计中，该通信装置2000可对应于上文方法实施例中的网络设备，例如，可以为网络设备，或者配置于网络设备中的部件(如芯片或芯片系统等)。
应理解，该通信装置2000可对应于根据本申请实施例的方法1000和方法1100中的网络设备，该通信装置2000可以包括用于执行图10中的方法1000和图11中的方法1100中网络设备执行的方法的单元。并且，该通信装置2000中的各单元和上述其他操作和/或功能分别为了实现图10中的方法1000和图11中的方法1100中任一方法的相应流程。应理解，各单元执行上述相应步骤的具体过程在上述方法实施例中已经详细说明，为了简洁，在此不再赘述。
还应理解，该通信装置2000为配置于网络设备中的芯片时，该通信装置2000中的收发单元2200可以通过输入/输出接口实现，该通信装置2000中的处理单元2100可以通过该芯片或芯片系统上集成的处理器、微处理器或集成电路等实现。
图13是本申请实施提供的通信装置3000的结构示意图。如图13，通信装置3000包括处理器3100和通信接口3200。可选地，通信装置3000还可以包括存储器3300。处理器3100、通信接口3200和存储器3300可以通过总线连接。
应理解，上述处理器3100和存储器3300可以合成一个处理装置，处理器3100用于执行存储器3300中存储的程序代码来实现上述功能。具体实现时，该存储器3300也可以集成在处理器3100中，或者独立于处理器3100。
在一种可能的设计中，该通信装置3000可对应于上文方法实施例中的第一设备。
具体地，该通信装置3000可以包括用于执行图3中的方法300和图9中的方法900中的第一设备执行的方法的单元。并且，该通信装置3000中的各单元和上述其他操作和/或功能分别为了实现图3中的方法300和图9中的方法900中第一设备执行的相应流程。应理解，各单元执行上述相应步骤的具体过程在上述方法实施例中已经详细说明，为了简洁，在此不再赘述。
在一种可能的设计中，该通信装置3000可对应于上文方法实施例中的第二设备。
具体地，该通信装置3000可以包括用于执行图3中的方法300和图9中的方法900中的第二设备芯片执行的方法的单元。并且，该通信装置800中的各单元和上述其他操作和/或功能分别为了实现图3中的方法300和图9中的方法900中第二设备执行的相应流程。应理解，各单元执行上述相应步骤的具体过程在上述方法实施例中已经详细说明，为了简洁，在此不再赘述。
图14是本申请实施例提供的终端设备4000的结构示意图。该终端设备4000可应用于如图1所示的系统中，执行上述方法实施例中终端设备的功能。如图14所示，将具有收发功能的天线和射频电路记为收发单元4100，将具有处理功能的处理器记为处理单元4200。即终端设备包括收发单元4100和处理单元4200。收发单元4100也可以称为收发器、收发机、收发装置等。处理单元4200也可以称为处理器，处理单板，处理模块、处理装置等。可选地，可以将收发单元4100中用于实现接收功能的器件视为接收单元，将收发单元4100中用于实现发送功能的器件视为发送单元，即收发单元4100包括接收单元和发送单元。收发单元有时也可以称为收发机、收发器、或收发电路等。接收单元有时也可以称为接收机、接收器、或接收电路等。发送单元有时也可以称为发射机、发射器或者发射电路等。
例如，在一种实现方式中，收发单元4100还用于执行图10中所示的S1010至S1030和S1060至S1070中终端设备侧的接收操作，收发单元4100还用于执行图10中所示的S1040与S1080中终端设备侧的发送操作，和/或收发单元4100还用于执行终端设备侧的其他收发步骤。
又例如，在一种实现方式中，收发单元4100还用于执行图11中所示的S1110、S1120与S1150中终端设备侧的接收操作，收发单元4100还用于执行图11中所示的S1140与S1170中终端设备侧的发送操作，和/或收发单元4100还用于执行终端设备侧的其他收发步骤。处理单元4200用于执行图11中所示的步骤S1130和S1160，和/或处理单元4200还用于执行终端设备侧的其他处理步骤。
应理解，图14仅为示例而非限定，上述包括收发单元和处理单元的终端设备可以不依赖于图14所示的结构。
图15给出了本申请实施例提供的一种装置5000，可以用于执行上述终端设备或网络设备所执行的方法，该装置5000可以是通信设备或者通信设备中的芯片。如图15所示，所述装置5000包括：至少一个输入接口(Input(s))5100，逻辑电路5200，至少一个输出接口(Output(s))5300。可选的，上述的逻辑电路5200可以是芯片，或其他可以实现本申请方法的集成电路。
逻辑电路5200可以实现上述各个实施例中终端设备或网络设备所执行的方法；
输入接口5100用于接收数据；输出接口5300用于发送数据。举例来说，当该装置5000为终端设备时，输入接口5100可用于接收网络设备发送的参考信号，输入接口5100还可以用于接收网络设备发送的RRC消息；输出接口5300可以用于向网络设备发送CSI。当该装置5000为网络设备时，输出接口5300用于向终端设备下发参考信号，输出接口还可以用于向终端设备下发RRC消息；输入接口5100可以用于接收终端设备发送的CSI。
输入接口5100、逻辑电路5200或输出接口5300的功能可以参考上述各个实施例中终端设备或网络设备执行的方法，此处不再赘述。
本申请实施例还提供了一种处理装置，包括处理器和接口；所述处理器用于执行上述任一方法实施例中的方法。
应理解，上述处理装置可以是一个或多个芯片。例如，该处理装置可以是现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)，可以是专用集成芯片(applicationspecific integrated circuit，ASIC)，还可以是系统芯片(system on chip，SoC)，还可以是中央处理器(central processor unit，CPU)，还可以是网络处理器(networkprocessor，NP)，还可以是数字信号处理电路(digital signal processor，DSP)，还可以是微控制器(micro controller unit，MCU)，还可以是可编程控制器(programmable logicdevice，PLD)或其他集成芯片。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
应注意，本申请实施例中的处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(directrambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行图3和图9所示实施例中第一设备和第二设备分别执行的方法，或者执行图10至图11所示实施例中终端设备和网络设备分别执行的方法。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种计算机可读介质，该计算机可读介质存储有程序代码，当该程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行图3和图9所示实施例中第一设备和第二设备分别执行的方法，或者执行图10至图11所示实施例中终端设备和网络设备分别执行的方法。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种系统，其包括前述的一个或多个第一设备以及一个或第二设备。其中，第一设备可以是终端设备，第二设备可以是网络设备；或者，第一设备可以是网络设备，第二设备可以是终端设备。
上述各个装置实施例中网络设备与终端设备和方法实施例中的网络设备或终端设备完全对应，由相应的模块或单元执行相应的步骤，例如通信单元(收发器)执行方法实施例中接收或发送的步骤，除发送、接收外的其它步骤可以由处理单元(处理器)执行。具体单元的功能可以参考相应的方法实施例。其中，处理器可以为一个或多个。
在本说明书中使用的术语“部件”、“模块”、“系统”等用于表示计算机相关的实体、硬件、固件、硬件和软件的组合、软件、或执行中的软件。例如，部件可以是但不限于，在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行文件、执行线程、程序和/或计算机。通过图示，在计算设备上运行的应用和计算设备都可以是部件。一个或多个部件可驻留在进程和/或执行线程中，部件可位于一个计算机上和/或分布在2个或更多个计算机之间。此外，这些部件可从在上面存储有各种数据结构的各种计算机可读介质执行。部件可例如根据具有一个或多个数据分组(例如来自与本地系统、分布式系统和/或网络间的另一部件交互的二个部件的数据，例如通过信号与其它系统交互的互联网)的信号通过本地和/或远程进程来通信。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)和步骤(step)，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
在上述实施例中，各功能单元的功能可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令(程序)。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令(程序)时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，高密度数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (45)

1.一种获取信道信息的方法，其特征在于，包括：
第一设备向第二设备发送第一参考信号，所述第一参考信号的密度小于或等于第二参考信号的密度，所述第二参考信号是常规密度参考信号；
所述第一设备接收来自所述第二设备的第一信道状态信息CSI；在所述第一参考信号的密度小于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一CSI是所述第二设备根据所述第一参考信号获得的；或者，在所述第一参考信号的密度等于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一CSI是所述第二设备根据所述第一参考信号的一部分获得的；
所述第一设备基于所述第一CSI和第一神经网络模型获得第二CSI，所述第二CSI用于指示所述第一设备与所述第二设备之间的信道信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一设备向第二设备发送第一参考信号之前，所述方法还包括：
所述第一设备确定所述第一神经网络模型，具体包括：
所述第一设备向所述第二设备发送所述第二参考信号；
所述第一设备接收来自所述第二设备的第三CSI，所述第三CSI是所述第二设备根据所述第二参考信号获得的；
所述第一设备基于所述第三CSI训练神经网络以获得所述第一神经网络模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在达到预设触发条件时，所述第一设备对所述第一神经网络模型进行更新，具体包括：
所述第一设备向所述第二设备发送第三参考信号，所述第三参考信号是常规密度参考信号；
所述第一设备接收来自所述第二设备的第四CSI，所述第四CSI是所述第二设备根据所述第三参考信号获得的；
所述第一设备基于所述第四CSI训练神经网络以获得更新后的第一神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述预设触发条件是第一定时器超时，所述第一定时器是在所述第一设备向所述第二设备发送所述第一参考信号时启动的；或者
所述预设触发条件是所述第一设备确定所述第二设备解调第一数据的解调性能低于预设门限，所述第一数据是所述第一设备根据所述第二CSI发送的；或者
所述预设触发条件是所述第一设备接收到来自所述第二设备的第一请求消息，所述第一请求消息用于请求更新所述第一神经网络模型。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一设备向第二设备发送第一参考信号之前，所述方法还包括：
所述第一设备接收来自所述第二设备的第二请求消息，所述第二请求消息用于请求所述第一参考信号，所述第二请求消息还用于指示所述第一参考信号的密度。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一设备向第二设备发送第一参考信号之前，所述方法还包括：
所述第一设备在确定所述第一神经网络模型的情况下，向所述第二设备发送第一指示信息，所述第一指示信息用于指示所述第一参考信号的密度。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
在所述第一设备是网络设备的情况下，所述第二请求消息携带在上行控制信息UCI中；或者，
在所述第一设备是终端设备的情况下，所述第二请求消息携带在下行控制信息DCI中。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
在所述第一设备是网络设备的情况下，所述第一指示信息携带在下行控制信息DCI中；或者，
在所述第一设备是终端设备的情况下，所述第一指示信息携带在上行控制信息UCI中。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一设备是网络设备的情况下，所述方法还包括：
所述第一设备向所述第二设备发送无线资源控制RRC消息，所述RRC消息中包括所述第一参考信号的密度配置信息。
10.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一设备是终端设备的情况下，所述方法还包括：
所述第一设备接收来自所述第二设备的RRC消息，所述RRC消息中包括所述第一参考信号的密度配置信息。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一参考信号的密度小于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一参考信号的密度是所述第二参考信号的密度的1/2或1/4。
12.一种获取信道信息的方法，其特征在于，包括：
第二设备接收来自第一设备的第一参考信号，所述第一参考信号的密度小于或等于第二参考信号的密度，所述第二参考信号是常规密度参考信号；
所述第二设备向所述第一设备发送第一信道状态信息CSI，所述第一CSI用于通过第一神经网络模型获得第二CSI，所述第二CSI用于指示所述第一设备与所述第二设备之间的信道信息；
其中，在所述第一参考信号的密度小于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一CSI是所述第二设备根据所述第一参考信号获得的；或者，在所述第一参考信号的密度等于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一CSI是所述第二设备根据所述第一参考信号的一部分获得的。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述第二设备接收来自第一设备的第一参考信号之前，所述方法还包括：
所述第二设备接收来自所述第一设备的所述第二参考信号；
所述第二设备向所述第一设备发送第三CSI，所述第三CSI是根据所述第二参考信号获得的，所述第三CSI用于训练神经网络以获得所述第一神经网络模型。
14.根据权利要求12或13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第二设备接收来自所述第一设备的第三参考信号，所述第三参考信号是常规密度参考信号；
所述第二设备向所述第一设备发送第四CSI，所述第四CSI是根据所述第三参考信号获得的，所述第四CSI用于训练神经网络以获得更新后的第一神经网络模型。
15.根据权利要求12至14中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第二设备接收来自第一设备的第一参考信号之前，所述方法还包括：
所述第二设备向所述第一设备发送第二请求消息，所述第二请求消息用于请求所述第一参考信号，所述第二请求消息还用于指示所述第一参考信号的密度。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述第二设备向所述第一设备发送第二请求消息，包括：
所述第二设备周期性地向所述第一设备发送第二请求消息；或者
所述第二设备在接收到来自第一设备的第二指示信息的情况下，向所述第一设备发送所述第二请求消息，所述第二指示信息用于指示已确定所述第一神经网络模型。
17.根据权利要求12至14中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第二设备接收来自所述第一设备的第一参考信号之前，所述方法还包括：
所述第二设备接收来自所述第一设备的第一指示信息，所述第一指示信息用于指示所述第一参考信号的密度。
18.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，
在所述第二设备是终端设备的情况下，所述第二请求消息携带在上行控制信息UCI中；或者，
在所述第二设备是网络设备的情况下，所述第二请求消息携带在下行控制信息DCI中。
19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，
在所述第二设备是终端设备的情况下，所述第一指示信息携带在下行控制信息DCI中；或者，
在所述第二设备是网络设备的情况下，所述第一指示信息携带在上行控制信息UCI中。
20.根据权利要求12至19中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第二设备是终端设备的情况下，所述方法还包括：
所述第二设备接收来自所述第一设备的无线资源控制RRC消息，所述RRC消息中包括所述第一参考信号的密度配置信息。
21.根据权利要求12至19中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第二设备是网络设备的情况下，所述方法还包括：
所述第二设备向所述第一设备发送RRC消息，所述RRC消息中包括所述第一参考信号的密度配置信息。
22.根据权利要求12至21中任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一参考信号的密度小于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一参考信号的密度是所述第二参考信号的密度的1/2或1/4。
23.一种通信装置，其特征在于，包括收发单元和处理单元：
所述收发单元用于向所述第二设备发送第一参考信号，所述第一参考信号的密度小于或等于第二参考信号的密度，所述第二参考信号是常规密度参考信号；
所述收发单元还用于接收来自所述第二设备的第一信道状态信息CSI；在所述第一参考信号的密度小于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一CSI是所述第二设备根据所述第一参考信号获得的；或者，在所述第一参考信号的密度等于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一CSI是所述第二设备根据所述第一参考信号的一部分获得的；
所述处理单元用于基于所述第一CSI和第一神经网络模型获得第二CSI，所述第二CSI用于指示所述通信装置与所述第二设备之间的信道信息。
24.根据权利要求23所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元还用于向所述第二设备发送所述第二参考信号；
所述收发单元还用于接收来自所述第二设备的第三CSI，所述第三CSI是所述第二设备根据所述第二参考信号获得的；
所述处理单元还用于基于所述第三CSI对神经网络进行训练以获得所述第一神经网络模型。
25.根据权利要求23或24所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元还用于向所述第二设备发送第三参考信号，所述第三参考信号是常规密度参考信号；
所述收发单元还用于接收来自所述第二设备的第四CSI，所述第四CSI是所述第二设备根据所述第三参考信号获得的；
所述处理单元还用于基于所述第四CSI训练神经网络以获得更新后的第一神经网络模型。
26.根据权利要求23至25中任一项所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元还用于接收来自所述第二设备的第二请求消息，所述第二请求消息用于请求所述第一参考信号，所述第二请求消息还用于指示所述第一参考信号的密度。
27.根据权利要求23至25中任一项所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元还用于在确定所述第一神经网络模型的情况下，向所述第二设备发送第一指示信息，所述第一指示信息用于指示所述第一参考信号的密度。
28.根据权利要求26所述的通信装置，其特征在于，
在所述通信装置是网络设备的情况下，所述第二请求消息携带在上行控制信息UCI中；或者，
在所述通信装置是终端设备的情况下，所述第二请求消息携带在下行控制信息DCI中。
29.根据权利要求27所述的通信装置，其特征在于，
在所述通信装置是网络设备的情况下，所述第一指示信息携带在下行控制信息DCI中；或者，
在所述通信装置是终端设备的情况下，所述第一指示信息携带在上行控制信息UCI中。
30.根据权利要求23至29中任一项所述的通信装置，其特征在于，在所述通信装置是网络设备的情况下，所述收发单元还用于向所述第二设备发送无线资源控制RRC消息，所述RRC消息中包括所述第一参考信号的密度配置信息。
31.根据权利要求23至29中任一项所述的通信装置，其特征在于，在所述通信装置是终端设备的情况下，所述方收发单元还用于接收来自所述第二设备的RRC消息，所述RRC消息中包括所述第一参考信号的密度配置信息。
32.根据权利要求23至31中任一项所述的通信装置，其特征在于，在所述第一参考信号的密度小于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一参考信号的密度是所述第二参考信号的密度的1/2或1/4。
33.一种通信装置，其特征在于，包括收发单元：
所述收发单元用于接收来自第一设备的第一参考信号，所述第一参考信号的密度小于或等于第二参考信号的密度，所述第二参考信号是常规密度参考信号；
所述收发单元还用于向所述第一设备发送第一信道状态信息CSI，所述第一CSI用于通过第一神经网络模型获得第二CSI，所述第二CSI用于指示所述第一设备与所述通信装置之间的信道信息；
其中，在所述第一参考信号的密度小于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一CSI是所述第二设备根据所述第一参考信号获得的；或者，在所述第一参考信号的密度等于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一CSI是所述第二设备根据所述第一参考信号的一部分获得的。
34.根据权利要求33所述的方通信装置，其特征在于，所述收发单元还用于接收来自第一设备的第二参考信号；
所述收发单元还用于向所述第一设备发送第三CSI，所述第三CSI是所述第二设备根据所述第二参考信号获得的，所述第三CSI用于对神经网络进行训练以获得所述第一神经网络模型。
35.根据权利要求33或34所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元还用于接收来自第一设备的第三参考信号；
所述收发单元还用于向所述第一设备发送第四CSI，所述第四CSI是所述第二设备根据所述第三参考信号获得的，所述第四CSI用于训练神经网络以获得更新后的第一神经网络模型。
36.根据权利要求33至35中任一项所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元还用于向所述第一设备发送第二请求消息，所述第二请求消息用于请求所述第一参考信号，所述第二请求消息还用于指示所述第一参考信号的密度。
37.根据权利要求36所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元具体用于：
周期性地向所述第一设备发送第二请求消息；或者
在接收到来自第一设备的第二指示信息的情况下，向所述第一设备发送所述第二请求消息，所述第二指示信息用于指示已确定所述第一神经网络模型。
38.根据权利要求33至35中任一项所述的通信装置，其特征在于，所述收发单元还用于接收来自所述第一设备的第一指示信息，所述第一指示信息用于指示所述第一参考信号的密度。
39.根据权利要求36或37所述的通信装置，其特征在于，
在所述通信装置是终端设备的情况下，所述第二请求消息携带在上行控制信息UCI中；或者，
在所述通信装置是网络设备的情况下，所述第二请求消息携带在下行控制信息DCI中。
40.根据权利要求38所述的通信装置，其特征在于，
在所述通信装置是终端设备的情况下，所述第一指示信息携带在下行控制信息DCI中；或者，
在所述通信装置是网络设备的情况下，所述第一指示信息携带在上行控制信息UCI中。
41.根据权利要求33至40中任一项所述的通信装置，其特征在于，在所述通信装置是终端设备的情况下，所述收发单元还用于接收来自所述第一设备的无线资源控制RRC消息，所述RRC消息中包括所述第一参考信号的密度配置信息。
42.根据权利要求33至40中任一项所述的通信装置，其特征在于，在所述通信装置是网络设备的情况下，所述收发单元还用于向所述第一设备发送RRC消息，所述RRC消息中包括所述第一参考信号的密度配置信息。
43.根据权利要求33至42中任一项所述的通信装置，其特征在于，在所述第一参考信号的密度小于所述第二参考信号的密度的情况下，所述第一参考信号的密度是所述第二参考信号的密度的1/2或1/4。
44.一种通信装置，其特征在于，包括至少一个处理器，所述至少一个处理器用于执行存储器中存储的计算机指令，以使得所述通信装置实现如权利要求1至22中任一项所述的方法。
45.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，其特征在于，当所述计算机指令被计算设备执行时，使得如权利要求1至22中任一项所述的方法被执行。
CN202010493592.0A 2020-06-03 2020-06-03 获取信道信息的方法及通信装置 Active CN113765830B (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010493592.0A CN113765830B (zh) 2020-06-03 2020-06-03 获取信道信息的方法及通信装置
CN202211669285.9A CN116248446A (zh) 2020-06-03 2020-06-03 获取信道信息的方法及通信装置
PCT/CN2021/095488 WO2021244344A1 (zh) 2020-06-03 2021-05-24 获取信道信息的方法及通信装置
US18/074,237 US20230109063A1 (en) 2020-06-03 2022-12-02 Method for obtaining channel information and communications apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010493592.0A CN113765830B (zh) 2020-06-03 2020-06-03 获取信道信息的方法及通信装置

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211669285.9A Division CN116248446A (zh) 2020-06-03 2020-06-03 获取信道信息的方法及通信装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113765830A true CN113765830A (zh) 2021-12-07
CN113765830B CN113765830B (zh) 2022-12-27

Family

ID=78783199

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211669285.9A Pending CN116248446A (zh) 2020-06-03 2020-06-03 获取信道信息的方法及通信装置
CN202010493592.0A Active CN113765830B (zh) 2020-06-03 2020-06-03 获取信道信息的方法及通信装置

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211669285.9A Pending CN116248446A (zh) 2020-06-03 2020-06-03 获取信道信息的方法及通信装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20230109063A1 (zh)
CN (2) CN116248446A (zh)
WO (1) WO2021244344A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023135557A1 (en) * 2022-01-14 2023-07-20 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Methods and apparatus of machine learning based channel state information (csi) measurement and reporting
WO2024045148A1 (en) * 2022-09-02 2024-03-07 Qualcomm Incorporated Reference signal pattern association for channel estimation
WO2024051564A1 (zh) * 2022-09-07 2024-03-14 维沃移动通信有限公司 信息传输方法、ai网络模型训练方法、装置和通信设备
WO2024067258A1 (zh) * 2022-09-30 2024-04-04 华为技术有限公司 一种通信的方法和通信装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230021835A1 (en) * 2021-07-26 2023-01-26 Qualcomm Incorporated Signaling for additional training of neural networks for multiple channel conditions
US20230113557A1 (en) * 2021-10-07 2023-04-13 Qualcomm Incorporated Derivation of channel features using a subset of channel ports
WO2024016145A1 (en) * 2022-07-19 2024-01-25 Qualcomm Incorporated Indication of channel state information reference signal pattern for machine learning-assisted channel state information schemes

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105519181A (zh) * 2013-09-25 2016-04-20 日电（中国）有限公司 用于无线通信系统中的上行链路数据传输的方法和装置
CN108566257A (zh) * 2018-04-27 2018-09-21 电子科技大学 一种基于反向传播神经网络的信号恢复方法
CN109150460A (zh) * 2017-06-16 2019-01-04 华为技术有限公司 传输信息的方法和装置
EP3429257A1 (en) * 2014-03-06 2019-01-16 Huawei Technologies Co., Ltd. Method for reporting channel state information, user equipment, and base station
CN109417782A (zh) * 2016-09-22 2019-03-01 Oppo广东移动通信有限公司 通信方法和通信装置
CN110061946A (zh) * 2019-03-28 2019-07-26 南京邮电大学 一种面向高铁的深度信号检测方法
CN110166089A (zh) * 2019-05-24 2019-08-23 西华大学 基于深度学习的叠加编码csi反馈方法
CN111049615A (zh) * 2018-10-15 2020-04-21 华为技术有限公司 处理信号的方法和装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015043628A1 (en) * 2013-09-25 2015-04-02 Nokia Solutions And Networks Management International Gmbh Configuration of channel estimation related parameters
CN105007126B (zh) * 2014-04-23 2017-09-29 电信科学技术研究院 一种信道状态信息测量的方法、系统及设备
US11064567B2 (en) * 2018-05-24 2021-07-13 Apple Inc. Methods to adapt a frequency density of channel state information reference signal (CSI-RS) resources for beam failure detection (BFD) in new radio (NR) systems

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105519181A (zh) * 2013-09-25 2016-04-20 日电（中国）有限公司 用于无线通信系统中的上行链路数据传输的方法和装置
EP3429257A1 (en) * 2014-03-06 2019-01-16 Huawei Technologies Co., Ltd. Method for reporting channel state information, user equipment, and base station
CN109417782A (zh) * 2016-09-22 2019-03-01 Oppo广东移动通信有限公司 通信方法和通信装置
CN109150460A (zh) * 2017-06-16 2019-01-04 华为技术有限公司 传输信息的方法和装置
CN108566257A (zh) * 2018-04-27 2018-09-21 电子科技大学 一种基于反向传播神经网络的信号恢复方法
CN111049615A (zh) * 2018-10-15 2020-04-21 华为技术有限公司 处理信号的方法和装置
CN110061946A (zh) * 2019-03-28 2019-07-26 南京邮电大学 一种面向高铁的深度信号检测方法
CN110166089A (zh) * 2019-05-24 2019-08-23 西华大学 基于深度学习的叠加编码csi反馈方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023135557A1 (en) * 2022-01-14 2023-07-20 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Methods and apparatus of machine learning based channel state information (csi) measurement and reporting
WO2024045148A1 (en) * 2022-09-02 2024-03-07 Qualcomm Incorporated Reference signal pattern association for channel estimation
WO2024051564A1 (zh) * 2022-09-07 2024-03-14 维沃移动通信有限公司 信息传输方法、ai网络模型训练方法、装置和通信设备
WO2024067258A1 (zh) * 2022-09-30 2024-04-04 华为技术有限公司 一种通信的方法和通信装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021244344A1 (zh) 2021-12-09
US20230109063A1 (en) 2023-04-06
CN113765830B (zh) 2022-12-27
CN116248446A (zh) 2023-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113765830B (zh) 获取信道信息的方法及通信装置
CN111345007B (zh) 信令指示和接收方法、装置及通信系统
CN113068260B (zh) 发送上行信号的方法和设备
CN113424457A (zh) 用于管理侧链路通信中的波束的方法和设备
WO2021083068A1 (zh) 上报信道状态信息的方法和通信装置
US20240030980A1 (en) Data transmission method and apparatus
US20220329293A1 (en) Wireless communication method, terminal device and network device
US20230239111A1 (en) Method for sending demodulation reference signal, method for receiving demodulation reference signal, and communication apparatus
CN112751598B (zh) 一种预编码矩阵的处理方法和通信装置
US20240007250A1 (en) Wireless communication method, terminal device, and network device
US20230078895A1 (en) Uplink reference signal sending method, uplink reference signal receiving method, and communication apparatus
CN116097600A (zh) 探测参考信号配置方法与装置、终端和网络设备
US20230013510A1 (en) Method for indicating channel state information csi measurement and communication apparatus
CN113938907A (zh) 通信的方法及通信装置
CN116097579A (zh) 无线通信的方法及设备
CN115835406A (zh) 无线通信的方法及设备
CN112311484B (zh) 用于信道测量的方法和装置
CN113556826B (zh) 一种被用于无线通信的节点中的方法和装置
WO2024093646A1 (zh) 一种资源配置的方法和装置
WO2024065275A1 (en) Methods and apparatuses for csi reporting
EP4304273A1 (en) Method and apparatus for resource mapping
CN116848907A (zh) 无线通信方式、终端设备和网络设备
CN117242862A (zh) 无线通信的方法、终端设备和网络设备
CN117811622A (zh) 一种上行预编码的指示方法及通信装置
CN115956383A (zh) 无线通信方法、终端设备和网络设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant