CN116195293A - 从用户装备接收干扰和噪声功率波动报告 - Google Patents

从用户装备接收干扰和噪声功率波动报告 Download PDF

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CN116195293A CN202080105004.XA CN202080105004A CN116195293A CN 116195293 A CN116195293 A CN 116195293A CN 202080105004 A CN202080105004 A CN 202080105004A CN 116195293 A CN116195293 A CN 116195293A
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Abstract

一种基站被配置为从用户装备(UE)接收信道状态信息(CSI)。该基站传输包括被分配以由UE测量的一个或多个干扰测量资源(IMR)的配置信息，从UE接收参考CSI报告，从UE接收包括干扰和噪声功率波动反馈的新CSI报告，以及至少基于干扰和噪声功率波动反馈和参考CSI报告来选择用于UE的调制和编码方案(MCS)。

Description

从用户装备接收干扰和噪声功率波动报告
背景技术
在5G新空口(NR)无线通信中，5G NR网络可以向用户装备(UE)分配一个或多个频率子带以与网络交换信息。基于UE向网络的下一代NodeB(gNB)报告的测量的信道条件，将这些子带分配给UE。另外，网络基于所测量的信道条件来选择最佳调制和编码方案(MCS)。UE可以使用平均信号噪声干扰比(SINR)和SINR标准偏差来对SINR进行建模，并将其报告给网络以帮助gNB选择最佳MCS。替代地，可以使用用于改进的功率控制的伽马分布来对SINR进行建模。
发明内容
一些示例性实施方案涉及一种基站，该基站具有：收发器，该收发器被配置为与用户装备(UE)进行通信；以及处理器，该处理器通信地耦接到收发器并且被配置为执行操作。该操作包括传输包括被分配以由UE测量的一个或多个干扰测量资源(IMR)的配置信息，从UE接收参考CSI报告，从UE接收包括干扰和噪声功率波动反馈的新CSI报告，以及至少基于干扰和噪声功率波动反馈和参考CSI报告来选择用于UE的调制和编码方案(MCS)。
其他示例性实施方案涉及一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为执行操作。该操作包括传输包括被分配以由用户装备(UE)测量的一个或多个干扰测量资源(IMR)的配置信息，从UE接收参考CSI报告，从UE接收包括干扰和噪声功率波动反馈的新CSI报告，以及至少基于干扰和噪声功率波动反馈和参考CSI报告来选择用于UE的调制和编码方案(MCS)。
另外的示例性实施方案涉及一种方法，该方法包括传输包括被分配以由用户装备(UE)测量的一个或多个干扰测量资源(IMR)的配置信息，从UE接收参考CSI报告，从UE接收包括干扰和噪声功率波动反馈的新CSI报告，以及至少基于干扰和噪声功率波动反馈和参考CSI报告来选择用于UE的调制和编码方案(MCS)。
附图说明
图1示出了根据各种示例性实施方案的示例性网络布置。
图2示出了根据各种示例性实施方案的示例性UE。
图3示出了根据各种示例性实施方案的被配置为与用户装备建立连接的示例性基站。
图4示出了根据各种示例性实施方案的报告干扰波动的方法。
图5示出了根据各种示例性实施方案的由g-NodeB分配给UE用于干扰测量的示例性资源块。
具体实施方式
参考以下描述及相关附图可进一步理解示例性实施方案，其中类似的元件具有相同的附图标号。示例性实施方案描述了用于连接到5G新空口(NR)网络的用户装备(UE)确定小区干扰波动并且向网络的下一代NodeB(gNB)提供关于此类干扰波动的反馈的设备、系统和方法。
参照包括5G新空口NR无线电接入技术(RAT)的网络来描述示例性实施方案。然而，可使用本文所述的原理在其他类型的网络中实现示例性实施方案。
还参照UE描述示例性实施方案。然而，UE的使用仅是出于说明的目的。示例性实施方案能够与可建立与网络的连接并且被配置有用于与该网络交换信息和数据的硬件、软件和/或固件的任何电子部件一起利用。因此，本文所述的UE用于表示任何电子部件。
超可靠和低延迟通信(URLLC)的部署被预期在NR的频率范围1(FR1)中，因为信道状态不像频率范围2(FR2)那样容易改变。因此，信号噪声干扰比(SINR)的变化更经常地由干扰的波动而不是信道变化引起。此类干扰可能是由例如其他小区干扰、多用户(MU)干扰等引起的。5G NR在物理下行链路控制信道(PDCCH)监测/微时隙调度方面具有增加的灵活性，这可能引起干扰波动的增加。然而，为UE分配向gNB发送频繁的CSI报告的任务对于UE而言是极其繁重的负担(例如，增加的监测、增加的功率消耗等)。
根据一些示例性实施方案，可以定义新信道状态信息(CSI)报告量，使得UE可以发送仅包括干扰和噪声测量结果的CSI报告，而不是还包括其他信道测量结果的常规CSI报告。此类报告将有利地对UE来说负担较轻，并且将向gNB提供在确定要使用的调制和编码方案(MCS)时更有用的信息。
图1示出了根据各种示例性实施方案的示例性网络布置100。示例性网络布置100包括UE 110。应当注意，可在网络布置100中使用任何数量的UE。本领域的技术人员将理解，UE 110可另选地为被配置为经由网络通信的任何类型的电子部件，例如，移动电话、平板电脑、台式计算机、智能电话、平板手机、嵌入式设备、可穿戴设备、物联网(IoT)设备等。还应当理解，实际网络布置可包括由任意数量的用户使用的任意数量的UE。因此，出于说明的目的，只提供了具有单个UE 110的示例。
UE 110可被配置为与一个或多个网络通信。在网络配置100的示例中，UE 110可与之无线通信的网络是5G新空口(NR)无线电接入网络(5G NR-RAN)120、LTE无线电接入网络(LTE-RAN)122和无线局域网(WLAN)124。然而，应当理解，UE 110还可与其他类型的网络通信，并且UE 110还可通过有线连接来与网络通信。因此，UE 110可包括与5G NR-RAN 120通信的5G NR芯片组、与LTE-RAN 122通信的LTE芯片组以及与WLAN 124通信的ISM芯片组。
5G NR-RAN 120和LTE-RAN 122可为可由蜂窝提供商(例如，Verizon、AT&T、T-Mobile等)部署的蜂窝网络的部分。这些网络120、122可包括例如被配置为从配备有适当蜂窝芯片组的UE发送和接收流量的小区或基站(NodeB、eNodeB、HeNB、eNBS、gNB、gNodeB、宏蜂窝基站、微蜂窝基站、小蜂窝基站、毫微微蜂窝基站等)。WLAN 124可包括任何类型的无线局域网(WiFi、热点、IEEE 802.11x网络等)。
UE 110可经由gNB 120A和/或gNB 120B连接至5G NR-RAN 120。在操作期间，UE110可在多个gNB的范围内。因此，同时地或另选地，UE110可经由gNB 120A和120B连接至5GNR-RAN 120。另外，UE 110可与LTE-RAN 122的eNB 122A通信以发射和接收用于相对于5GNR-RAN 120连接的下行链路和/或上行链路同步的控制信息。
本领域的技术人员将理解，可执行任何相关过程用于UE 110连接至5G NR-RAN120。例如，如上所述，可使5G NR-RAN 120与特定的蜂窝提供商相关联，在提供商处，UE 110和/或其用户具有协议和凭据信息(例如，存储在SIM卡上)。在检测到5G NR-RAN 120的存在时，UE 110可传输对应的凭据信息，以便与5G NR-RAN 120相关联。更具体地讲，UE 110可与特定基站(例如，5G NR-RAN 120的gNB 120A)相关联。
除网络120、122和124之外，网络布置100还包括蜂窝核心网130、互联网140、IP多媒体子系统(IMS)150和网络服务主干160。蜂窝核心网130(例如，NR的5GC)可被视为管理蜂窝网络的操作和流量的部件的互连集合。蜂窝核心网130还管理在蜂窝网络与互联网140之间流动的流量。
IMS 150通常可被描述为用于使用IP协议将多媒体服务递送至UE 110的架构。IMS150可与蜂窝核心网130和互联网140通信以将多媒体服务提供至UE 110。网络服务主干160与互联网140和蜂窝核心网130直接或间接通信。网络服务主干160可通常被描述为一组部件(例如，服务器、网络存储布置等)，其实施一套可用于扩展UE 110与各种网络通信的功能的服务。
图2示出了根据各种示例性实施方案的示例性UE 110。将参照图1的网络布置100来描述UE 110。UE 110可表示任何电子设备，并且可包括处理器205、存储器布置210、显示设备215、输入/输出(I/O)设备220、收发器225以及其他部件230。其他部件230可包括例如音频输入设备、音频输出设备、提供有限功率源的电池、数据采集设备、用于将UE 110电连接到其他电子设备的端口、一个或多个天线面板等。例如，UE 110可经由一个或多个端口耦接到工业设备。
处理器205可被配置为执行UE 110的多个引擎。例如，引擎可包括CSI管理引擎235。CSI管理引擎235可以执行与测量所分配的干扰测量块(IMR)上的干扰以及向网络提供干扰波动反馈(例如，经由gNB 120A或120B)有关的各种操作。
上述引擎作为由处理器205执行的应用程序(例如，程序)仅是示例性的。与引擎相关联的功能也可被表示为UE 110的独立的结合部件，或者可为耦接到UE 110的模块化部件，例如，具有或不具有固件的集成电路。例如，集成电路可包括用于接收信号的输入电路系统以及用于处理信号和其他信息的处理电路系统。引擎也可被体现为一个应用程序或分开的多个应用程序。此外，在一些UE中，针对处理器205描述的功能性在两个或更多个处理器诸如基带处理器和应用处理器之间分担。可以按照UE的这些或其他配置中的任何配置实施示例性实施方案。
存储器布置210可以是被配置为存储与由UE 110所执行的操作相关的数据的硬件部件。显示设备215可以是被配置为向用户显示数据的硬件部件，而I/O设备220可以是使得用户能够进行输入的硬件部件。显示设备215和I/O设备220可以是独立的部件或者可被集成在一起(诸如触摸屏)。收发器225可以是被配置为与5G NR-RAN 120、LTE-RAN 122、WLAN124等建立连接的硬件组件。因此，收发器225可在多个不同的频率或信道(例如，连续频率集)上操作。
图3示出了根据各种示例性实施方案的示例性网络小区，在本例中为gNB 120A。gNB 120A可表示UE 110可用来建立连接的5G NR网络的任何接入节点。图3所示的gNB 120A还可表示gNB 120B。
gNB 120A可包括处理器305、存储器布置310、输入/输出(I/O)设备320、收发器325以及其他部件330。其他部件330可包括例如电源、数据采集设备、将gNB 120A电连接到其他电子设备的端口等。
处理器305可被配置为执行gNB 120A的多个引擎。例如，该引擎可包括调制和编码方案(MCS)管理引擎335，该引擎用于执行包括基于从UE接收的干扰波动反馈来确定UE的MCS的操作。下文将更详细地描述此过程的示例。
上述引擎作为由处理器305执行的应用程序(例如，程序)仅是示例性的。与引擎相关联的功能也可被表示为gNB 120A的独立整合部件，或者可为耦接到gNB 120A的模块化部件，例如，具有或不具有固件的集成电路。例如，集成电路可包括用于接收信号的输入电路系统以及用于处理信号和其他信息的处理电路系统。此外，在一些gNB中，将针对处理器305描述的功能在多个处理器(例如，基带处理器、应用处理器等)之间拆分。可以按照gNB的这些或其他配置中的任何配置来实施示例性方面。
存储器310可以是被配置为存储与由UE 110、112执行的操作相关的数据的硬件部件。I/O设备320可以是使用户能够与gNB 120A交互的硬件部件或端口。收发器325可以是被配置为与UE 110和系统100中的任何其他UE交换数据的硬件部件。收发器325可在各种不同的频率或信道(例如，一组连续频率)上操作。因此，收发器325可包括一个或多个部件(例如，无线电部件)以能够与各种网络和UE进行数据交换。
图4示出了根据各种示例性实施方案的报告干扰波动的方法400。图4的方法400包括向网络(例如，gNB)提供仅包括干扰和噪声测量结果的新类型的CSI报告，这使UE负担较小，但仍向网络提供用于确定要使用的调制和编码方案(MCS)的信息。如下文将描述，可生成参考报告且将其链接到新CSI报告以提供用于报告新CSI报告中的干扰和噪声的归一化值。因此，贯穿本说明书，术语“新CSI报告”将指代仅包括干扰和噪声测量结果的CSI报告，并且“参考CSI报告”将指代向网络提供新CSI报告的归一化值的报告。新CSI报告还可以包括多个SINR或SINR统计信息。SINR基于参考信号(期望信号)对干扰加噪声测量的比率。因此，期望信号可以用于对新CSI报告进行归一化。在图4的示例中，可以认为UE 110预占gNB120A，并且将向gNB 120A提供参考CSI报告和新CSI报告。
在405处，UE从gNB 120A接收配置信息，该配置信息将资源元素(RE)识别为UE 110要为其确定干扰波动的干扰测量资源(IMR)。在一些实施方案中，IMR在相同时隙内。在一些实施方案中，IMR可以替代地或另外跨不同时隙。下面将参照图5提供IMR的示例。
在410处，UE 110确定与零功率(ZP)干扰测量资源(IMR)相关联的噪声功率(PNoise)以生成常规CSI报告。如本领域技术人员将理解的，零功率意味着资源元素用于来自不同部件(例如，gNB 120B)的非零功率(NZP)CSI参考信号(CSI RS)。因此，在410处，UE 110测量来自gNB120B的CSI RS，以便对将在后续操作中包括在新CSI报告中的干扰和噪声值进行归一化。在415处，UE 110向gNB 120A发送参考CSI报告(例如，信道质量指示符(CQI)、秩指示符(RI)、预编码矩阵指示符(PMI)等)。在一些实施方案中，如果新CSI报告包括多个SINR和/或SINR统计信息，则在410处，UE 110确定与信道测量资源(CMR)相关联的期望信号功率以生成常规CSI报告。
可以基于多个因素将参考CSI报告发送给gNB 120A。例如，参考CSI报告可以由UE110基于调度、周期性地、基于事件(例如，来自gNB 120A的请求、UE 110的移动性阈值等)等来发送。因此，参考CSI报告可以对应于一个或多个新CSI报告，例如，参考CSI报告中的归一化值可以用于一个或多个新CSI报告。因此，操作410和415涉及生成和报告参考CSI报告。如以下将更详细描述的，操作420和425涉及生成和报告新CSI报告。对于执行操作410和415(参考CSI报告)的单个实例，操作420和425(新CSI报告)可以被执行多次。在一些实施方案中，可以一起发送常规报告和新CSI报告。
在420处，UE 110对由gNB 120A分配给UE 110的IMR(在405处)执行干扰测量。应当理解，用于干扰测量的IMR可以不包括被配置用于常规CSI报告的IMR/包括被配置用于常规CSI报告的IMR的一部分/全部。在425处，UE 110向gNB 120A提供干扰波动反馈，使得gNB120A可以在给定干扰波动的情况下确定UE 110的MCS。下面将更详细地描述干扰反馈。如上所述，该反馈可以是被定义为“仅干扰+噪声”或“多个SINR和/或SINR统计信息”的新CSI报告。参考CSI报告(来自415)可在功能上链接到新CSI报告，使得参考CSI报告可充当基线(基准)。
为了报告新CSI报告中的值，反馈的类型可以取决于要测量和报告的IMR的数量。以下示例使用四(4)个IMR的数量作为用于报告的示例性阈值。然而，应当理解，可以将阈值设置为任何值。在一些示例性实施方案中，如果IMR的数量小于或等于四(4)个IMR，则UE110针对每个IMR向gNB 120A报告归一化的干扰和噪声功率(相对于PNoise测量的干扰和噪声功率)。在一些实施方案中，如果IMR的数量大于四(4)个IMR，则噪声/干扰可以替代地使用例如伽马分布来建模，使得UE 110不会由于报告大量干扰和噪声功率值而负担过重。在这种场景下，UE 110可以在提供给gNB 120A的反馈中包括用于建模的参数。在伽马分布的情况下，这些参数是
Figure BDA0004118150390000071
和m，其中/>
Figure BDA0004118150390000072
是平均干扰和噪声功率，并且m是形状因子。概率密度函数被定义为
Figure BDA0004118150390000081
其中Γ(m)是伽马函数。如果m大，则所观察到的干扰和噪声功率基本上几乎没有变化。然而，如果m小，则在干扰和噪声功率中可能存在显著的波动。要确定参数
Figure BDA0004118150390000082
和m，UE110可以使用以下函数：
Figure BDA0004118150390000083
Figure BDA0004118150390000084
其中γk是在给定IMR k中测量的干扰和噪声功率，其中1≤k≤K。在一些实施方案中，
Figure BDA0004118150390000085
使用基于参考信号的IMR的CSI报告来归一化。在一些实施方案中，可以使用具有饱和的对数域中的均匀量化。在一些实施方案中，/>
Figure BDA0004118150390000086
用非均匀范围量化，诸如例如，<1、[1,10)、[10 20])、[20,200)、[200,+∞)。/>
Figure BDA0004118150390000087
与/>
Figure BDA0004118150390000088
两者的间隔可以在3GPP标准中指定或者经由RRC配置。
统计模型的尾端分布对于gNB调度可能具有不同的重要性，这取决于它是在较低尾端上还是在较高尾端上。例如，当形成统计模型时，针对干扰加噪声拟合较高尾端(或者针对SINR拟合较低尾端)可以由UE优先化。在一些示例性实施方案中，针对干扰加噪声拟合较高尾端或针对SINR拟合较低尾端进行优先化的UE处理可以由相关标准(例如，3GPP标准)来定义，可以由网络用信号通知给UE，或者可以被预编程到UE中。
图5示出了根据各种示例性实施方案的由gNB 120A分配给UE 110以用于干扰测量的示例性参考信号的资源块。这些资源块仅仅是由gNB 120A为UE 110分配的用于干扰和噪声功率测量的IMR的说明性示例。如上所述，时隙1中的IMR 502a-c或时隙2中的IMR 504a-c可以在相同的时隙内，或者替代地，IMR 502a-c和504a-c可以跨越不同的时隙(时隙1和时隙2)。分配给UE 110的IMR越多，UE 110可以进行的测量越多，这有利地帮助gNB 120A选择MCS。
本领域的技术人员将理解，可以任何合适的软件配置或硬件配置或它们的组合来实现上文所述的示例性实施方案。用于实现示例性实施方案的示例性硬件平台可包括例如具有兼容操作系统的基于Intel x86的平台、Windows OS、Mac平台和MAC OS、具有操作系统诸如iOS、Android等的移动设备。在其他示例中，上述方法的示例性实施方案可被体现为包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的代码行的程序，在进行编译时，该程序可在处理器或微处理器上执行。
尽管本专利申请描述了各自具有不同特征的各种方面的各种组合，本领域的技术人员将会理解，一个方面的任何特征均可以任何未被公开否定的方式与其他方面的特征或者在功能上或逻辑上不与本发明所公开的方面的设备的操作或所述功能不一致的特征相组合。
众所周知，使用个人可识别信息应遵循公认为满足或超过维护用户隐私的行业或政府要求的隐私政策和做法。具体地，应管理和处理个人可识别信息数据，以使无意或未经授权的访问或使用的风险最小化，并应当向用户明确说明授权使用的性质。
对本领域的技术人员而言将显而易见的是，可在不脱离本公开的实质或范围的前提下对本公开进行各种修改。因此，本公开旨在涵盖本公开的修改形式和变型形式，但前提是这些修改形式和变型形式在所附权利要求及其等同形式的范围内。

Claims (20)

1.一种基站，包括：
收发器，所述收发器被配置为与用户装备(UE)通信；和
处理器，所述处理器通信地耦接到所述收发器并且被配置为执行包括以下各项的操作：
传输配置信息，所述配置信息包括被分配以由所述UE测量的一个或多个干扰测量资源(IMR)；
从所述UE接收参考CSI报告；
从所述UE接收包括干扰和噪声功率波动反馈的新CSI报告；以及
至少基于所述干扰和噪声功率波动反馈和所述参考CSI报告来选择用于所述UE的调制和编码方案(MCS)。
2.根据权利要求1所述的基站，其中，所述干扰和噪声功率波动反馈包括针对每个IMR的所测量的干扰和噪声功率，并且其中所述操作还包括：
基于所述参考CSI报告中的对应IMR的噪声功率来归一化针对每个IMR的所述所测量的干扰和噪声功率。
3.根据权利要求1所述的基站，其中，所述干扰和噪声功率波动反馈包括用于对干扰和噪声功率波动进行建模的参数。
4.根据权利要求3所述的基站，其中，伽马分布被用于对所述干扰和噪声功率波动进行建模，并且其中所述参数包括平均干扰和噪声功率(γ)以及形状因子(m)。
5.根据权利要求4所述的基站，其中，所述操作还包括：
至少基于所述参考CSI报告中的所述IMR的噪声功率来归一化γ；以及
用非均匀范围来量化m。
6.根据权利要求6所述的基站，其中，所述非均匀范围包括以下各项中的一者的范围：小于1、从1到10、从10到20、从20到200、以及从200到无穷大。
7.根据权利要求1所述的基站，其中，所述一个或多个IMR是以下中的一者：在相同时隙中，或者在不同时隙中。
8.根据权利要求1所述的基站，其中，所述基站是新空口(NR)网络的下一代节点B(gNB)。
9.根据权利要求6所述的基站，其中，所述一个或多个IMR在所述NR网络的频率范围1(FR1)中。
10.一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行包括以下各项的操作：
传输配置信息，所述配置信息包括被分配以由用户装备(UE)测量的一个或多个干扰测量资源(IMR)；
从所述UE接收参考CSI报告；
从所述UE接收包括干扰和噪声功率波动反馈的新CSI报告；以及
至少基于所述干扰和噪声功率波动反馈和所述参考CSI报告来选择用于所述UE的调制和编码方案(MCS)。
11.根据权利要求10所述的一个或多个处理器，其中，所述干扰和噪声功率波动反馈包括针对每个IMR的所测量的干扰和噪声功率，并且其中所述操作还包括：
基于所述参考CSI报告的所述对应IMR的噪声功率来归一化针对每个IMR的所述所测量的干扰和噪声功率。
12.根据权利要求10所述的一个或多个处理器，其中，所述干扰和噪声功率波动反馈包括用于对干扰和噪声功率波动进行建模的参数。
13.根据权利要求12所述的一个或多个处理器，其中，伽马分布被用于对所述干扰和噪声功率波动进行建模，并且其中所述参数包括所述平均干扰和噪声功率(γ)以及形状因子(m)。
14.根据权利要求13所述的一个或多个处理器，其中，所述操作还包括：
至少基于所述参考CSI报告中的所述IMR的噪声功率来归一化γ；以及
用非均匀范围来量化m。
15.根据权利要求14所述的一个或多个处理器，其中，所述非均匀范围包括以下各项中的一者的范围：小于1、从1到10、从10到20、从20到200、以及从200到无穷大。
16.一种方法，包括：
传输配置信息，所述配置信息包括被分配以由用户装备(UE)测量的一个或多个干扰测量资源(IMR)；
从所述UE接收参考CSI报告；
从所述UE接收包括干扰和噪声功率波动反馈的新CSI报告；以及
至少基于所述干扰和噪声功率波动反馈和所述参考CSI报告来选择用于所述UE的调制和编码方案(MCS)。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述干扰和噪声功率波动反馈包括针对每个IMR的所测量的干扰和噪声功率，所述方法还包括：
基于所述参考CSI报告的所述对应IMR的噪声功率来归一化针对每个IMR的所述所测量的干扰和噪声功率。
18.根据权利要求16所述的方法，其中，所述干扰和噪声功率波动反馈包括用于对干扰和噪声功率波动进行建模的参数。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，伽马分布被用于对所述干扰和噪声功率波动进行建模，并且其中所述参数包括所述平均干扰和噪声功率(γ)以及形状因子(m)。
20.根据权利要求19所述的方法，还包括：
至少基于所述参考CSI报告中的所述IMR的所述噪声功率来归一化γ；以及
用非均匀范围来量化m。
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