CN115442847A - 提高链路自适应 - Google Patents

提高链路自适应 Download PDF

Info

Publication number
CN115442847A
CN115442847A CN202210572371.1A CN202210572371A CN115442847A CN 115442847 A CN115442847 A CN 115442847A CN 202210572371 A CN202210572371 A CN 202210572371A CN 115442847 A CN115442847 A CN 115442847A
Authority
CN
China
Prior art keywords
control channel
error rate
feedback
block error
channel block
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.)
Pending
Application number
CN202210572371.1A
Other languages
English (en)
Inventor
M·赤梅尔
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.)
Nokia Solutions and Networks Oy
Original Assignee
Nokia Solutions and Networks Oy
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 Nokia Solutions and Networks Oy filed Critical Nokia Solutions and Networks Oy
Publication of CN115442847A publication Critical patent/CN115442847A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/02—Traffic management, e.g. flow control or congestion control
    • H04W28/0231—Traffic management, e.g. flow control or congestion control based on communication conditions
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/12—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using return channel
    • H04L1/16—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using return channel in which the return channel carries supervisory signals, e.g. repetition request signals
    • H04L1/18—Automatic repetition systems, e.g. Van Duuren systems
    • H04L1/1812—Hybrid protocols; Hybrid automatic repeat request [HARQ]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/12—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using return channel
    • H04L1/16—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using return channel in which the return channel carries supervisory signals, e.g. repetition request signals
    • H04L1/18—Automatic repetition systems, e.g. Van Duuren systems
    • H04L1/1829—Arrangements specially adapted for the receiver end
    • H04L1/1864—ARQ related signaling
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/004—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using forward error control
    • H04L1/0072—Error control for data other than payload data, e.g. control data
    • H04L1/0073—Special arrangements for feedback channel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/20—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received using signal quality detector
    • H04L1/203—Details of error rate determination, e.g. BER, FER or WER
    • 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
    • H04L5/0053—Allocation of signaling, i.e. of overhead other than pilot signals
    • H04L5/0055—Physical resource allocation for ACK/NACK
    • 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
    • H04L5/0058—Allocation criteria
    • H04L5/006—Quality of the received signal, e.g. BER, SNR, water filling
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/30—Definitions, standards or architectural aspects of layered protocol stacks
    • H04L69/32—Architecture of open systems interconnection [OSI] 7-layer type protocol stacks, e.g. the interfaces between the data link level and the physical level
    • H04L69/322—Intralayer communication protocols among peer entities or protocol data unit [PDU] definitions
    • H04L69/324—Intralayer communication protocols among peer entities or protocol data unit [PDU] definitions in the data link layer [OSI layer 2], e.g. HDLC
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W80/00—Wireless network protocols or protocol adaptations to wireless operation
    • H04W80/02—Data link layer protocols

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本公开的实施例涉及提高链路自适应。一种方法包括接收指示数据信道解码的正确性的反馈，确定反馈是模糊反馈，确定平均估计控制信道误块率，将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较，以及基于比较，将反馈解释为以下中的一项：否定确认或不连续传输。

Description

提高链路自适应
技术领域
以下示例性实施例涉及无线通信，并且涉及在无线通信中使用的传输信道。
背景技术
无线通信可以连接各种类型的设备。无线通信可以使用无线电链路在设备之间传输数据。然而，由于环境不是静态的，无线电链路的条件会有所不同。为了适应变化的条件，使用了链路自适应。因此，希望具有尽可能好的链路自适应以确保无线通信的良好质量。
发明内容
各种实施例所寻求的保护范围由独立权利要求规定。在本说明书中描述的不属于独立权利要求的范围的示例性实施例和特征(如果有的话)应当被解释为对理解本发明的各种实施例有用的示例。
根据第一方面，提供了一种装置，该装置包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个存储器包括计算机程序代码，其中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引起该装置：接收反馈，其中反馈指示数据信道是否被正确解码；确定反馈是模糊反馈；确定平均估计控制信道误块率；将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及基于该比较确定反馈被解释为否定确认还是不连续传输。
根据第二方面，提供了一种装置，该装置包括用于以下操作的部件：接收反馈，其中反馈指示数据信道是否被正确解码；确定反馈是模糊反馈；确定平均估计控制信道误块率；将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及基于该比较确定反馈被解释为否定确认还是不连续传输。
根据第三方面，提供了一种方法，该方法包括：接收反馈，其中反馈指示数据信道是否被正确解码；确定反馈是模糊反馈；确定平均估计控制信道误块率；将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及基于该比较确定反馈被解释为否定确认还是不连续传输。
根据第四方面，提供了一种计算机程序，该计算机程序包括用于引起装置至少执行以下操作的指令：接收反馈，其中反馈指示数据信道是否被正确解码；确定反馈是模糊反馈；确定平均估计控制信道误块率；将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及基于该比较确定反馈被解释为否定确认还是不连续传输。
根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括用于引起装置至少执行以下操作的指令：接收反馈，其中反馈指示数据信道是否被正确解码；确定反馈是模糊反馈；确定平均估计控制信道误块率；将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及基于该比较确定反馈被解释为否定确认还是不连续传输。
根据第六方面，提供了一种计算机程序，该计算机程序包括存储在其上的指令，该指令用于执行至少以下操作：接收反馈，其中反馈指示数据信道是否被正确解码；确定反馈是模糊反馈；确定平均估计控制信道误块率；将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及基于该比较确定反馈被解释为否定确认还是不连续传输。
根据第七方面，提供了一种非暂态计算机可读介质，该非暂态计算机可读介质包括用于引起装置至少执行以下操作的程序指令：接收反馈，其中反馈指示数据信道是否被正确解码；确定反馈是模糊反馈；确定平均估计控制信道误块率；将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及基于该比较确定反馈被解释为否定确认还是不连续传输。
根据第八方面，提供了一种非暂态计算机可读介质，该非暂态计算机可读介质包括存储在其上的程序指令，该程序指令用于执行至少以下操作：接收反馈，其中反馈指示数据信道是否被正确解码；确定反馈是模糊反馈；确定平均估计控制信道误块率；将平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及基于该比较确定反馈被解释为否定确认还是不连续传输。
附图说明
下面将结合实施例和附图对本发明进行更详细的描述，在附图中
图1示出了无线电接入网的示例性实施例；
图2示出了根据示例性实施例的流程图；
图3示出了理论假定的示例性图表；以及
图4和图5示出了装置的示例性实施例。
具体实施方式
以下实施例是示例性的。尽管说明书可能在文本中的几个位置引用“一个(an)”、“一个(one)”或“一些(some)”实施例，但这并不一定表示每个引用参考(多个)相同的实施例，或者特定特征仅适用于单个实施例。也可以组合不同实施例的单个特征以提供其他实施例。
如在本申请中使用的，术语“电路系统”是指以下所有内容：(a)仅硬件电路实现，诸如仅在模拟和/或数字电路系统中的实现，以及(b)电路和软件(和/或固件)的组合，诸如(如适用)：(i)(多个)处理器的组合，或(ii)(多个)处理器/软件的部分，包括(多个)数字信号处理器、软件和(多个)存储器，其协同工作以引起装置执行各种功能，以及(c)电路，诸如(多个)微处理器或(多个)微处理器的一部分，其需要软件或固件进行操作，即使该软件或固件物理上不存在。“电路系统”的这一定义适用于该术语在本申请中的所有使用。作为另一示例，如在本申请中使用的，术语“电路系统”也将涵盖仅处理器(或多个处理器)或处理器的一部分及其(或它们)随附软件和/或固件的实现。例如，如果适用于特定元件，术语“电路系统”还将涵盖用于移动电话的基带集成电路或应用处理器集成电路、或者服务器、蜂窝网络设备或其他网络设备中的类似集成电路。电路系统的上述实施例也可以被认为是提供用于执行本文档中描述的方法或过程的实施例的部件的实施例。
本文中描述的技术和方法可以通过各种方式来实现。例如，这些技术可以在硬件(一个或多个设备)、固件(一个或多个设备)、软件(一个或多个模块)或其组合中实现。对于硬件实现，实施例的(多个)装置可以在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)、图形处理单元(GPU)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行本文中描述的功能的其他电子单元或其组合内实现。对于固件或软件，实现可以通过执行本文中描述的功能的至少一个芯片组的模块(例如，过程、功能等)来执行。软件代码可以存储在存储器单元中并且由处理器执行。存储器单元可以在处理器内或在处理器外部实现。在后一种情况下，存储器单元可以通过任何合适的方式通信地耦合到处理器。此外，本文中描述的系统的组件可以重新布置和/或由附加组件补充，以便促进实现关于其而描述的各个方面等，并且它们不限于在给定附图中阐述的精确配置，如本领域技术人员将理解的。
如本文中使用的，术语“确定”(及其语法变体)作为非穷举列表可以包括例如计算(calculating)、计算(computing)、处理、推导、测量、调查、查找(例如，在表格中查找、数据库或其他数据结构)、确定等。此外，“确定”可以包括接收(例如，接收信息)、访问(例如，访问存储器中的数据)、获取等。此外，“确定”可以包括解决、选择(selecting)、选择(choosing)、建立等。
在下文中，将使用基于高级长期演进(高级LTE(LTE-A))或新无线电(NR，5G)的无线电接入架构作为可以应用实施例的接入架构的示例，来描述不同的示例性实施例，而不将实施例限制为这种架构。通过适当地调节参数和过程，实施例还可以应用于具有合适的模块的其他种类的通信网络。适用于系统的其他选项的一些示例是通用移动电信系统(UMTS)无线电接入网(UTRAN或E-UTRAN)、长期演进(LTE，与E-UTRA相同)、无线局域网(WLAN或WiFi)、全球微波接入互操作性(WiMAX)、
Figure BDA0003659605880000051
个人通信服务(PCS)、
Figure BDA0003659605880000052
宽带码分多址(WCDMA)、使用超宽带(UWB)技术的系统、传感器网络、移动自组织网络(MANET)和网际协议多媒体子系统(IMS)或其任何组合。
图1描绘了简化的系统架构的示例，其仅示出了一些元件和功能实体，它们都是逻辑单元，其实现可以与所示出的有所不同。图1所示的连接是逻辑连接；实际的物理连接可以有所不同。对于本领域技术人员而言很清楚的是，该系统通常还包括除了图1所示的功能和结构之外的其他功能和结构。
然而，实施例不限于作为示例给出的系统，而是本领域技术人员可以将该解决方案应用于具有必要特性的其他通信系统。
图1的示例示出了示例性无线电接入网的一部分。图1示出了设备100和102。设备100和102例如可以是用户设备。设备100和102被配置为在一个或多个通信信道上与节点104进行无线连接。节点104还连接到核心网110。在一个示例中，节点104可以是在小区中提供设备或服务于设备的接入节点，诸如(e/g)NodeB。在一个示例中，节点104可以是非3GPP接入节点。从设备到(e/g)NodeB的物理链路称为上行链路或反向链路，而从(e/g)NodeB到设备的物理链路称为下行链路或前向链路。应当理解，(e/g)NodeB或其功能可以通过使用适合于这种用法的任何节点、主机、服务器或接入点等实体来实现。
通信系统通常包括一个以上的(e/g)NodeB，在这种情况下，(e/g)NodeB也可以被配置为通过为此目的而设计的有线或无线链路彼此通信。这些链路可以用于信令目的。(e/g)NodeB是计算设备，被配置为控制其耦合到的通信系统的无线电资源。NodeB也可以被称为基站、接入点或包括能够在无线环境中操作的中继站的任何其他类型的接口设备。(e/g)NodeB包括或耦合到收发器。从(e/g)NodeB的收发器，向天线单元提供连接，该连接建立到设备的双向无线电链路。天线单元可以包括多个天线或天线元件。(e/g)NodeB进一步连接到核心网110(CN或下一代核心NGC)。取决于系统，CN侧的对方可以是服务网关(S-GW，路由和转发用户数据包)、分组数据网络网关(P-GW，用于提供设备(UE)与外部分组数据网络的连接)、或移动管理实体(MME)等。
设备(也称为用户设备(user device)、UE、用户设备(user equipment)、用户终端、终端设备等)示出了空中接口上的资源被分配和指派给其的一种类型的装置，并且因此本文中描述的设备的任何特征可以用对应装置(诸如中继节点)来实现。这种中继节点的一个示例是朝向基站的层3中继(自回程中继)。
设备通常是指包括带有或不带有用户标识模块(SIM)的无线移动通信设备(例如，便携式或非便携式计算设备)，包括但不限于以下类型的设备：移动台(移动电话)、智能电话、个人数字助理(PDA)、听筒、使用无线调制解调器的设备(警报或测量设备等)、便携式计算机和/或触摸屏计算机、平板电脑、游戏机、笔记本和多媒体设备。应当理解，设备也可以是几乎排他的仅上行链路设备，其示例是将图像或视频剪辑加载到网络的相机或摄像机。用户设备也可以是具有在物联网(IoT)网络中进行操作的能力的设备，在该场景中，为对象提供了通过网络传输数据的能力，而无需人与人或人与计算机交互，例如，以在智能电网和连接车辆中使用，设备还可以利用云。在一些应用中，设备可以包括具有无线电部件(诸如手表、耳机或眼镜)的用户便携式设备，并且计算在云中进行。设备(或在一些实施例中为层3中继节点)被配置为执行用户设备功能中的一项或多项。设备也可以被称为订户单元、移动台、远程终端、接入终端、用户终端或用户设备(UE)，仅提及几个名称或设备。
本文中描述的各种技术也可以应用于网络物理系统(CPS)(控制物理实体的协作计算元件的系统)。CPS可以实现和利用嵌入在物理对象中的不同位置的大量互连信息和通信技术ICT设备(传感器、致动器、处理器微控制器等)。所讨论的物理系统在其中具有固有移动性的移动网络物理系统是网络物理系统的子类别。移动物理系统的示例包括由人类或动物运输的移动机器人和电子器件。另外，尽管将装置描绘为单个实体，但是可以实现不同的单元、处理器和/或存储器单元(图1中未全部示出)。
5G支持使用多输入多输出(MIMO)天线、比LTE(所谓的小型蜂窝概念)更多的基站或节点，包括与小基站协作的宏站点，并且采用多种无线电技术，这取决于服务需求、用例和/或可用频谱。5G移动通信支持各种用例和相关应用，包括视频流、增强现实、不同的数据共享方式以及各种形式的机器类型应用(诸如(大规模)机器类型通信(mMTC)，包括车辆安全、不同传感器和实时控制)。5G有望具有多个无线接口，即，低于6GHz、厘米波(cmWave)和毫米波(mmWave)，并且可以与诸如LTE等现有的传统无线电接入技术集成。与LTE的集成可以至少在早期阶段被实现为系统，在该系统中，由LTE提供宏覆盖，并且5G无线电接口接入通过聚合到LTE而来自小小区。换言之，计划5G同时支持RAT间可操作性(诸如LTE-5G)和RI间可操作性(无线电接口间可操作性，诸如低于6GHz-cmWave、低于6GHz-cmWave-mmWave)。被认为在5G网络中使用的概念之一是网络切片，其中可以在同一基础设施中创建多个独立且专用的虚拟子网(网络实例)以运行对延迟、可靠性、吞吐量和移动性具有不同要求的服务。
LTE网络中的当前架构完全分布在无线电中并且完全集中在核心网中。5G中的低延迟应用和服务需要使内容靠近无线电，从而导致本地突围和多路访问边缘计算(MEC)。5G使得分析和知识生成可以在数据源处进行。这种方法需要利用可能无法连续地连接到网络的资源，诸如笔记本电脑、智能电话、平板电脑和传感器。MEC为应用和服务托管提供分布式计算环境。它还具有在蜂窝订户附近存储和处理内容以加快响应时间的能力。边缘计算涵盖了广泛的技术，诸如无线传感器网络、移动数据采集、移动签名分析、协作式分布式对等自组织网络和处理(也可分类为本地云/雾计算和网格/网状计算)、露(dew)计算、移动边缘计算、cloudlet、分布式数据存储和检索、自主自我修复网络、远程云服务、增强和虚拟现实、数据高速缓存、物联网(大规模连接和/或延迟关键)、关键通信(自动驾驶汽车、交通安全、实时分析、时间关键控制、医疗保健应用)。
通信系统还能够与诸如公共交换电话网或因特网112等其他网络通信，或者利用由它们提供的服务。通信网络也可以能够支持云服务的使用，例如，核心网操作的至少一部分可以作为云服务来执行(这在图1中由“云”114描绘)。通信系统还可以包括为不同运营商的网络提供用于例如在频谱共享中进行协作的设施的中央控制实体等。
可以通过利用网络功能虚拟化(NVF)和软件定义网络(SDN)将边缘云技术引入无线电接入网(RAN)。使用边缘云技术可以表示将至少部分在操作耦合到包括无线电部分的远程无线电头端或基站的服务器、主机或节点中执行接入节点操作。节点操作也可以分布在多个服务器、节点或主机之间。cloudRAN架构的应用使得RAN实时功能能够在RAN侧(在分布式单元DU 104中)执行，并且非实时功能能够以集中式方式(在集中式单元CU 108中)执行。
还应当理解，核心网操作与基站操作之间的劳动分配可以不同于LTE的劳动分配，或者甚至不存在。可能会使用的一些其他技术进步是大数据和全IP，这可能会改变网络的构建和管理方式。5G(或新无线电NR)网络被设计为支持多个层次结构，其中MEC服务器可以放置在核心与基站或NodeB(gNB)之间。应当理解，MEC也可以应用于4G网络。
5G还可以利用卫星通信来增强或补充5G服务的覆盖范围，例如通过提供回程。可能的用例是为机器对机器(M2M)或物联网(IoT)设备或为车上乘客提供服务连续性，或者确保关键通信以及未来的铁路/海事/航空通信的服务可用性。卫星通信可以利用对地静止地球轨道(GEO)卫星系统，也可以利用低地球轨道(LEO)卫星系统、特别是巨型星座(其中部署了数百个(纳米)卫星的系统)。巨型星座中的每个卫星106可以覆盖创建地面小区的几个启用卫星网络实体。地面小区可以通过地面中继节点104或位于地面或卫星中的gNB来创建。
对于本领域技术人员而言很清楚的是，所描绘的系统仅是无线电接入系统的一部分的示例，并且在实践中，该系统可以包括多个(e/g)NodeB，设备可以访问多个无线电小区，并且该系统还可以包括其他装置，诸如物理层中继节点或其他网络元件等。至少一个(e/g)NodeB可以是家庭(e/g)NodeB。另外，在无线电通信系统的地理区域中，可以提供多个不同种类的无线电小区以及多个无线电小区。无线电小区可以是宏小区(或伞形小区)，它们是直径通常长达数十公里的大型小区、或者是诸如微、毫微微或微微小区等较小的小区。图1的(e/g)NodeB可以提供任何种类的这些小区。蜂窝无线电系统可以被实现为包括几种小区的多层网络。通常，在多层网络中，一个接入节点提供一种一个或多个小区，并且因此需要多个(e/g)NodeB来提供这种网络结构。
为了满足改善通信系统的部署和性能的需要，引入了“即插即用”(e/g)NodeB的概念。通常，除了家庭(e/g)NodeB(H(e/g)nodeB)，能够使用“即插即用”(e/g)NodeB的网络还包括家庭NodeB网关或HNB-GW(图1中未示出)。通常安装在运营商网络内的HNB网关(HNB-GW)可以将业务从大量HNB聚合回核心网。
作为无线电链路改变的条件，在使用无线电链路传输数据的无线通信中，链路自适应LA用于适应无线电链路条件的改变。LA因此包括例如根据无线电链路上的条件来调节关于信号和协议的调制、编码和其他参数。无线电链路上的条件例如可以理解为路径损耗、由于来自其他传输器的信号而造成的干扰、接收器的灵敏度或可用传输器功率余量。LA还可以控制信道的传输属性，诸如传输功率、编码速率和/或使用资源量，以便基于接收器反馈(诸如信道状态信息CSI、信道质量指示符CQI和/或其他反馈等)来实现预定义的平均误块率BLER目标。为了克服这个过程中的可能的非理想方面，可以利用外环链路自适应OLLA算法来自适应地修改从信噪比SNR到CQI的映射，例如，通过根据数据分组是否被正确接收来将所测量的SNR修改一定偏移以朝向其目标调节误块率BLER。LA或OLLA也可以基于从接收器接收的反馈。反馈可以向传输器指示信道是正确解码(这可以被理解为肯定确认)还是未被正确解码(这可以理解为否定确认)。换言之，反馈可以指示数据信道解码的正确性。例如，正反馈可以引起LA/OLLA过程触发逐步向上(step-up)，或者负反馈可以引起LA/OLLA过程触发逐步向下(step-down)。逐步向上和逐步向下的大小可以不同，并且可以基于BLER目标。无线控制信道的BLER目标可以是例如1％，而无线数据信道的BLER目标可以是例如10％。BLER目标可以由用户配置，或者可以预先确定。信道的平均BLER可以例如基于接收器反馈来测量。
可以被包括在经由无线网络接收数据的设备中的接收器可以确认由另一设备经由无线网络传输的数据传输。接收器可以确认数据分组传输，从而通过提供反馈来确认数据分组传输的子集或全部。然而，一旦在包括传输器的设备处接收到反馈，则可能会出现反馈可能是模糊(ambiguous)的情况。例如，指示数据信道解码的正确性的反馈不能区分否定确认NACK和不连续传输DTX。数据信道NACK可以被认为对应于对应控制信道的肯定确认，因为接收器基于对应控制信道的成功解码来尝试但未成功地解码数据信道。数据信道DTX可以被认为对应于对应控制信道的否定确认，因为接收器由于对应控制信道的不成功解码而没有尝试解码数据信道。因此假定可以是，控制信道中的信息授予对应数据信道资源。因此，如果不清楚如何解释来自接收器的反馈，则可能不清楚在设备之间的无线传输期间如何准确地实现目标BLER。
在4G中，物理下行链路控制信道是承载例如作为数据信道的物理下行链路共享信道PDSCH的下行链路分配的信道。在提供反馈时，包括接收器的设备可能不会直接提供与PDCCH传输相关的反馈，但是该设备可以提供与PDSCH传输相关的反馈作为ACK(可以理解为肯定确认)和作为NACK(可以理解为否定确认)。在缺少ACK/NACK反馈(即，DTX)的情况下，这可以被解释为指示包括接收器的设备(即，接收设备)没有尝试解码PDSCH，因为例如，接收设备错过了PDCCH下行链路分配或因为没有这样的分配。因此，如果eNB传输了PDCCH下行链路分配，则eNB可以确定以下反馈关系以用于PDCCH链路自适应：
·ACK：ACK可以被确定为对PDCCH DL分配的肯定确认
ο接收设备成功解码PDCCH DL分配，并且对应PDSCH的解码也成功。
·NACK：NACK可以被确定为对PDCCH DL分配的肯定确认
ο接收设备成功解码PDCCH DL分配，但对应PDSCH的解码未成功
·DTX：DTX可以被确定为对PDCCH DL分配的否定确认
ο接收设备未尝试解码PDSCH，因为对应PDCCH DL分配未成功解码。
然而，由于无法确定反馈是NACK还是DTX，有些特征可能会导致接收器反馈模糊。因此，eNB无法确定该反馈指示PDCCH DL分配的肯定确认还是否定确认，并且不清楚PDCCHLA/OLLA应当基于模糊反馈做什么。下面的表1说明了这一点。在表1中，有一些在3GPP标准中定义的特性，诸如载波聚合，并且这些特征可能会导致模糊的NACK/DTX反馈。
Figure BDA0003659605880000121
表1
来自接收器的模糊NACK/DTX反馈也可能出现在5G中。例如，这可能是由于接收设备报告的每个传输块只有1位HARQ反馈。因此，模糊NACK/DTX可能会在例如以下情况下发生：
·在一个以上的服务小区和/或一个以上的DL时隙中，在PUCCH格式1上报告有与DL传输相对应的一个以上的ACK/NACK位。
·在一个以上的服务小区和/或一个以上的DL时隙中，在PUCCH格式3上报告有与DL传输相对应的一个以上的ACK/NACK位。
应当注意，在5G中，即使使用半静态或动态PDSCH HARQ-ACK码本，也可能存在来自接收器的模糊NACK/DTX反馈。
如果从可以是终端设备的接收设备接收到模糊反馈，则可以采取各种方法。例如，可以确定模糊反馈被忽略，换言之，基于所接收的模糊反馈确定不执行任何动作。替代地，模糊反馈可以基于预定规则被解释为NACK或DTX。在一些示例性实施例中，预定规则可以是固定规则，或者可以基于诸如确定模糊反馈是NACK或DTX的可能性等标准。
图2示出了根据示例性实施例的流程图，其中模糊反馈是NACK或DTX的可能性被确定，并且基于此确定模糊反馈将如何被解释。在本示例性实施例中，数据已经由诸如终端设备或接入节点等传输设备传输到接收设备，接收设备也可以是诸如终端设备或接入节点等设备。接收设备包括能够接收由传输设备中包括的传输器通过无线连接而传输的数据的接收器。在本示例性实施例中，在S1中，由传输设备从接收设备接收反馈，该反馈是接收器反馈。在S2中，由传输设备确定反馈是模糊的。如果反馈是明确的，则可以理解反馈，从而可以确定反馈是ACK还是NACK还是DTX。然而，由于反馈是模糊的，因此不清楚反馈应当被解释为NACK还是DTX。因此，在S3中确定反馈是否更有可能是NACK而不是DTX。如果确定反馈更有可能是NACK而不是DTX，则在S4中反馈被解释为NACK。但是，如果反馈更有可能是DTX，则在S5中反馈被解释为DTX。
确定反馈更有可能是NACK而不是DTX可以以各种方式来执行，诸如基于平均估计控制信道BLER。例如，如果平均估计控制信道BLER被确定为大于控制信道BLER目标，则反馈可以被解释为DTX。然而，如果平均估计控制信道BLER被确定为等于或低于控制信道BLER目标，则反馈可以被解释为NACK。作为替代示例，如果平均估计控制信道BLER被确定为大于平均解释(interpreted)控制信道BLER，则反馈可以被解释为DTX。然而，如果平均估计控制信道BLER等于或低于平均解释控制信道BLER，则反馈被解释为NACK。
因此，将确定平均估计控制信道BLER，并且将其与关联于BLER的特征进行比较，其中该特征可以是目标或如上所述解释的平均值。然而，由于模糊反馈，平均估计控制信道BLER可能无法直接测量。因此，可以使用各种方式来确定平均估计控制信道BLER。在一个示例中，可以将平均估计控制信道BLER确定为：平均估计控制信道BLER＝f(CQI，DCI大小，DCI聚合级别)，其中该函数是基于模拟而得出的。因此，函数(即，f(CQI，DCI大小，DCI聚合级别))基于模拟被确定。作为另一示例，平均估计控制信道BLER可以确定为：平均估计控制信道BLER＝f(CQI，DCI大小，DCI聚合级别)，其中该函数是基于诸如机器学习回归等机器学习而得出的。因此，该函数基于机器学习被确定，并且为了确定平均估计控制信道BLER，还需要考虑作为该函数的参数的CQI、DCI大小和DCI聚合级别。回归模型可以通过有监督学习来实现，其中因变量是估计控制信道BLER，自变量是CQI、下行链路控制信息、DCI大小和DCI聚合级别。用于训练的数据集可以在消除模糊反馈的条件下从传输器和接收器收集，例如在单载波传输期间。作为又一示例，平均估计控制信道可以确定为：平均估计控制信道BLER＝f(平均总数据信道BLER)，其中该函数可以基于以下中的一项而得出：理论假定、机器学习回归、或模拟。因此，可以进一步基于理论模型来确定函数，即，平均估计控制信道BLER＝f(平均总数据信道BLER)。
图3示出了理论假定的示例性图表。该图表基于以下假定：当实现数据信道BLER目标时，也实现了控制信道BLER目标。然而应当注意，可以使用附加的更积极和更保守的函数选项。
如果使用机器学习回归，则回归模型可以通过有监督学习来实现，其中因变量是平均估计控制信道BLER，而自变量是平均总数据信道BLER。用于训练机器学习回归的数据集可以在消除模糊反馈的条件下从传输器和接收器收集，例如在单载波传输期间。
在图3的图表中，示出了示例性函数avEstCchBler＝f(avTotDchBler,cchBlertTarget,dchBlerTarget)。cchBlerTarget是可配置参量，其表示控制信道BLER目标。另一可配置参量是表示数据信道BLER目标的dchBlerTarget。平均解释控制信道BLER可以基于解释的模糊反馈和非模糊反馈来确定，其中ACK或NACK是0[％]控制信道BLER样本，并且DTX是100[％]BLER样本。平均总数据信道BLER可以基于所有反馈来确定，其中ACK是0[％]数据信道BLER样本，并且NACK或NACK/DTX或DTX是100[％]数据信道BLER样本。平均解释控制信道BLER、平均估计控制信道BLER和平均总数据信道BLER的平均可以使用具有硬编码或可配置窗口长度的指数移动平均滤波器EMA来确定。
通常，机器学习模型可以分为有监督的或无监督的。有监督模型可以使用标记示例应用过去学到的知识来预测未来事件。有监督算法可能需要称为训练数据的一组数据，包括输入数据和标签，这些标签被视为机器学习算法的输出值。从训练数据的分析开始，机器学习算法产生模型，诸如数学模型，该模型对输出值进行预测。在充分训练之后，模型可以为任何新的输入数据提供准确的输出值。模型的准确性(即，训练的充分性)可以通过诸如交叉验证法等技术进行验证。在训练时，有一部分标记的训练数据未用于训练，而是被保存用于估计模型精度，即，模型是否向已知输出值提供正确标签。无监督算法采用一组数据，该组数据包括没有标签的输入数据，并且在输入数据中寻找结构，例如数据点的分组或聚类。因此，与有监督方法相比，无监督方法不需要标记的输入数据来进行训练，但可以从尚未标记的输入数据中学习。存在多种有监督机器学习模型。例如，机器学习回归(可以理解为回归算法或回归分析)是有监督机器学习的示例。有监督学习算法对目标输出与输入特征之间的依赖性和关系进行建模以预测新数据的值。回归算法基于在系统中馈送的数据的输入特征来预测输出值。回归算法基于训练数据的特征来构建模型，并且使用该模型来预测新数据的值。机器学习回归可以用于标识可以被理解为结果值的因变量与可以被理解为预测变量的一个或多个自变量之间的关系。例如，它也可以用于寻找变量之间的因果关系。
上述示例性实施例可以具有各种优点。优点中的一个是，由于估计考虑到了平均估计控制信道BLER，因此只有一个可能的误差源，这使得更容易微调和维护实现。
图4的装置400示出了可以是接入节点或被包括在接入节点中的装置的示例实施例。该装置例如可以是适用于接入节点以实现所描述的实施例的电路系统或芯片组。装置400可以是包括一个或多个电子电路系统的电子设备。装置400可以包括通信控制电路系统410(诸如至少一个处理器)、以及包括计算机程序代码(软件)422的至少一个存储器420，其中至少一个存储器和计算机程序代码(软件)422被配置为与至少一个处理器一起引起装置400执行上述接入节点的示例实施例中的任何一个。
存储器420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、光学存储器设备和系统、固定存储器和可移动存储器。存储器可以包括用于存储配置数据的配置数据库。
装置400还可以包括通信接口430，该通信接口430包括用于根据一种或多种通信协议来实现通信连接的硬件和/或软件。通信接口430可以为装置提供无线电通信能力以在蜂窝通信系统中进行通信。例如，通信接口可以向终端设备提供无线电接口。装置400还可以包括朝向核心网(诸如网络协调器装置)和/或到蜂窝通信系统的接入节点的另一接口。装置400还可以包括被配置为分配资源的调度器440。
图5示出了可以被包括在终端设备中或连接到终端设备的装置的示例性实施例。装置500包括处理器510。处理器510解释计算机程序指令和处理数据。处理器510可以包括一个或多个可编程处理器。处理器510可以包括具有嵌入式固件的可编程硬件，并且可以替代地或另外地包括一个或多个专用集成电路ASIC。
处理器510耦合到存储器520。处理器被配置为从存储器520读取数据和向存储器520写入数据。存储器520可以包括一个或多个存储器单元。存储器单元可以是易失性或非易失性的。应当注意，在一些示例实施例中，可以有一个或多个非易失性存储器单元和一个或多个易失性存储器单元，或者替代地，可以有一个或多个非易失性存储器单元，或者替代地，可以有一个或多个易失性存储器单元。易失性存储器可以是例如RAM、DRAM或SDRAM。非易失性存储器可以是例如ROM、PROM、EEPROM、闪存、光存储或磁存储。通常，存储器可以被称为非暂态计算机可读介质。存储器520存储由处理器510执行的计算机可读指令。例如，非易失性存储器存储计算机可读指令，并且处理器510使用用于临时存储数据和/或指令的易失性存储器来执行指令。
计算机可读指令可能已经预先存储到存储器520，或者替代地或另外地，可以由装置经由电磁载波信号接收和/或可以从诸如计算机程序产品等物理实体复制。计算机可读指令的执行引起装置500执行上述功能。
在本文档的上下文中，“存储器”或“计算机可读介质”可以是任何非暂态介质或部件，其可以包含、存储、传送、传播或传输指令以供指令执行系统、装置或设备(诸如计算机)使用或与其相结合使用。
装置500还包括或连接到输入单元530。输入单元530包括用于接收用户输入的一个或多个接口。装置500还包括输出单元540。装置500还可以包括连接单元550。连接单元550实现到外部网络的有线和/或无线连接。连接单元550可以包括可以集成到装置500或可以连接到装置500的一个或多个天线和一个或多个接收器。连接单元550可以包括为装置500提供无线通信能力的集成电路或一组集成电路。替代地，无线连接可以是硬连线专用集成电路ASIC。
应当注意，装置500还可以包括图5中未示出的各种组件。各种组件可以是硬件组件和/或软件组件。
尽管上面已经参考根据附图的示例描述了本发明，但显然本发明不限于此，而是可以在所附权利要求的范围内以多种方式进行修改。因此，所有词语和表达都应当被广义地解释，并且它们旨在说明而不是限制实施例。对于本领域技术人员来说很清楚的是，随着技术的发展，本发明的概念可以以各种方式实现。此外，本领域技术人员清楚，所描述的实施例可以(但不必须以)各种方式与其他实施例组合。

Claims (20)

1.一种装置，包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起引起所述装置：
接收指示数据信道解码的正确性的反馈；
确定所述反馈是模糊反馈；
确定平均估计控制信道误块率；
将所述平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及
基于所述比较，将所述反馈解释为以下中的一项：否定确认或不连续传输。
2.根据权利要求1所述的装置，其中与所述控制信道误块率相关联的所述特征是控制信道误块率目标或平均解释控制信道误块率。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述平均估计控制信道误块率是函数的结果，并且所述函数基于一个或多个模拟被确定。
4.根据权利要求3所述的装置，其中所述函数具有参数，所述参数是传输的参量和与所述传输相关的测量。
5.根据权利要求4所述的装置，其中所述参数包括以下中的一项或多项：信道质量指示符、下行链路控制信息大小、下行链路控制信息聚合级别、传输天线的数目和/或平均总数据信道误块率。
6.根据权利要求3至5中任一项所述的装置，其中所述函数基于机器学习回归被导出，其中因变量是所述估计控制信道误块率，并且自变量包括信道质量指示符、下行链路控制信息和下行链路控制信息聚合级别。
7.根据权利要求6所述的装置，其中所述装置还被引起从传输器和接收器获取用于训练所述机器学习回归的数据集，所述传输器和所述接收器在消除所述模糊反馈的条件下操作。
8.根据任一前述权利要求所述的装置，其中如果所述平均估计控制信道误块率大于关联于所述控制信道误块率的所述特征，则所述反馈被解释为所述不连续传输。
9.根据任一前述权利要求所述的装置，其中如果所述平均估计控制信道误块率小于或等于关联于所述控制信道误块率的所述特征，则所述反馈被解释为所述否定确认。
10.根据任一前述权利要求所述的装置，其中所述反馈由控制信道外环链路自适应来解释。
11.根据任一前述权利要求所述的装置，其中所述装置是接入节点。
12.一种方法，包括：
接收指示数据信道解码的正确性的反馈；
确定所述反馈是模糊反馈；
确定平均估计控制信道误块率；
将所述平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及
基于所述比较，将所述反馈解释为以下中的一项：否定确认或不连续传输。
13.根据权利要求12所述的方法，其中与所述控制信道误块率相关联的所述特征是控制信道误块率目标或平均解释控制信道误块率。
14.根据权利要求12或13所述的方法，其中所述平均估计控制信道误块率是函数的结果，并且所述函数基于一个或多个模拟被确定。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述函数具有参数，所述参数包括以下中的一项或多项：信道质量指示符、下行链路控制信息大小、下行链路控制信息聚合级别、传输天线的数目和/或平均总数据信道误块率。
16.根据权利要求14或15所述的方法，其中所述函数基于机器学习回归被导出，其中因变量是所述估计控制信道误块率，并且自变量包括信道质量指示符、下行链路控制信息和下行链路控制信息聚合级别。
17.根据权利要求12至16中任一项所述的方法，其中如果所述平均估计控制信道误块率大于关联于所述控制信道误块率的所述特征，则所述反馈被解释为所述不连续传输。
18.根据权利要求12至17中任一项所述的方法，其中如果所述平均估计控制信道误块率小于或等于关联于所述控制信道误块率的所述特征，则所述反馈被解释为所述否定确认。
19.根据权利要求12至18中任一项所述的方法，其中所述反馈由控制信道外环链路自适应来解释。
20.一种计算机程序产品，包括指令，所述指令用于引起装置至少执行以下操作：
接收指示数据信道解码的正确性的反馈；
确定所述反馈是模糊反馈；
确定平均估计控制信道误块率；
将所述平均估计控制信道误块率与关联于控制信道误块率的特征进行比较；以及
基于所述比较，将所述反馈解释为以下中的一项：否定确认或不连续传输。
CN202210572371.1A 2021-06-04 2022-05-24 提高链路自适应 Pending CN115442847A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20215659A FI20215659A1 (en) 2021-06-04 2021-06-04 Improving link customization
FI20215659 2021-06-04

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115442847A true CN115442847A (zh) 2022-12-06

Family

ID=81750326

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210572371.1A Pending CN115442847A (zh) 2021-06-04 2022-05-24 提高链路自适应

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20220394509A1 (zh)
EP (1) EP4099599A1 (zh)
CN (1) CN115442847A (zh)
FI (1) FI20215659A1 (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117062143A (zh) * 2022-05-05 2023-11-14 联发科技（新加坡）私人有限公司 调整语音帧比特率的方法及其装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010127577A1 (zh) * 2009-05-04 2010-11-11 中兴通讯股份有限公司 反馈确认/非确认信息的方法及系统
CN103378935A (zh) * 2012-04-27 2013-10-30 中兴通讯股份有限公司 一种基于反馈歧义调整下行相关参数的方法
WO2016075517A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Statistical model based control signal outer-loop adjustment
CN105765894A (zh) * 2013-11-28 2016-07-13 瑞典爱立信有限公司 用于混合自动重复请求传输的方法、装置和用户设备
WO2017028005A1 (zh) * 2015-08-14 2017-02-23 华为技术有限公司 一种反馈信息的发送方法、用户设备和基站
WO2018207002A1 (en) * 2017-05-10 2018-11-15 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for probabilistic dtx detection in a communication network
WO2020143902A1 (en) * 2019-01-07 2020-07-16 Nokia Technologies Oy Detecting control information communicated in frame using a neural network
CN112292825A (zh) * 2018-08-10 2021-01-29 捷开通讯(深圳)有限公司 具有两阶段反馈的下行链路传输：基于预测的物理下行链路共享信道早期反馈和混合自动重复请求反馈
CN112703694A (zh) * 2018-08-18 2021-04-23 高通股份有限公司 用于基于分集增强的非相干联合发送的链路质量反馈

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210226682A1 (en) * 2018-06-28 2021-07-22 Lg Electronics Inc. Method for reporting channel state information in wireless communication system, and device therefor
US11665576B2 (en) * 2018-08-10 2023-05-30 Verizon Patent And Licensing Inc. Systems and methods for wireless low latency traffic scheduler

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010127577A1 (zh) * 2009-05-04 2010-11-11 中兴通讯股份有限公司 反馈确认/非确认信息的方法及系统
CN103378935A (zh) * 2012-04-27 2013-10-30 中兴通讯股份有限公司 一种基于反馈歧义调整下行相关参数的方法
CN105765894A (zh) * 2013-11-28 2016-07-13 瑞典爱立信有限公司 用于混合自动重复请求传输的方法、装置和用户设备
US20170214494A1 (en) * 2013-11-28 2017-07-27 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Methods, apparatuses and user equipment for hybrid automatic repeat request transmission
WO2016075517A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Statistical model based control signal outer-loop adjustment
WO2017028005A1 (zh) * 2015-08-14 2017-02-23 华为技术有限公司 一种反馈信息的发送方法、用户设备和基站
WO2018207002A1 (en) * 2017-05-10 2018-11-15 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for probabilistic dtx detection in a communication network
CN112292825A (zh) * 2018-08-10 2021-01-29 捷开通讯(深圳)有限公司 具有两阶段反馈的下行链路传输：基于预测的物理下行链路共享信道早期反馈和混合自动重复请求反馈
CN112703694A (zh) * 2018-08-18 2021-04-23 高通股份有限公司 用于基于分集增强的非相干联合发送的链路质量反馈
WO2020143902A1 (en) * 2019-01-07 2020-07-16 Nokia Technologies Oy Detecting control information communicated in frame using a neural network

Also Published As

Publication number Publication date
EP4099599A1 (en) 2022-12-07
FI20215659A1 (en) 2022-04-04
US20220394509A1 (en) 2022-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11082149B2 (en) Communication system having a configurable modulation order and an associated method and apparatus
CN114389779B (zh) 信道状态信息报告
US20220038931A1 (en) Radio link adaptation in wireless network
CN111771397B (zh) 监测用户设备能耗
US20220353012A1 (en) Apparatus, method and sw for harq control
US20220329359A1 (en) Apparatus, method and sw for harq control
US20220131625A1 (en) Selecting Uplink Transmission Band in Wireless Network
WO2020147067A1 (en) Hybrid transmission scheme determination
US11797828B2 (en) Beams to monitor
US11811527B2 (en) Detecting control information communicated in frame using a neural network
WO2020193840A1 (en) Reporting power consumption of wireless device
US20220394509A1 (en) Link adaptation
EP4052395A1 (en) Apparatuses and methods for providing feedback
US11888672B2 (en) Predicting decodability of received data
CN115022795A (zh) Rf指纹识别映射更新
US11632188B1 (en) Selecting modulation and coding scheme
US20240155329A1 (en) Radio parameter detection
US20240089787A1 (en) Determining Target Block Error Rate for Improved Radio Efficiency
WO2023083431A1 (en) Reconfigurable demodulation and decoding

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
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20221206