CN117223230A - 用于信道状态信息和信道压缩切换的技术 - Google Patents

Abstract

描述了用于无线通信的方法、系统和设备。无线通信系统可以支持根据多种压缩方案的信道信息(例如，信道反馈)的压缩，发送设备可以从中选择用于信道报告传输。例如，用户设备(UE)可以被配置有与不同的编码器或解码器相对应的多个信道状态信息压缩方案，其可以涉及各种机器学习或神经网络技术。UE可以选择或以其它方式确定在各种场景中使用哪种压缩方案来进行信道报告，包括基于以下各项的选择：压缩方案是否维持相对准确的报告、或者UE的操作模式是否支持更功率密集或处理器密集的压缩方案、以及其它选择标准。UE可以通过与信道报告传输包括在一起或以其它方式伴随信道报告传输的所发送的指示来指示选择了哪种压缩方案。

Description

用于信道状态信息和信道压缩切换的技术

技术领域

以下涉及无线通信，包括可以应用于信道状态信息报告的压缩方案。

背景技术

无线通信系统被广泛部署以提供各种类型的通信内容，诸如语音、视频、分组数据、消息传送、广播等。这些系统能够通过共享可用的系统资源(例如，时间、频率和功率)来支持与多个用户的通信。此类多址系统的示例包括第四代(4G)系统(诸如长期演进(LTE)系统、高级LTE(LTE-A)系统、或LTE-APro系统)以及第五代(5G)系统(其可被称为新无线电(NR)系统)。这些系统可以采用诸如码分多址(CDMA)、时分多址(TDMA)、频分多址(FDMA)、正交FDMA(OFDMA)或离散傅里叶变换扩展正交频分复用(DFT-S-OFDM)的技术。无线多址通信系统可以包括一个或多个基站或者一个或多个网络接入节点，每个基站或者一个或多个网络接入节点同时支持针对多个通信设备(其可以另外被称为用户设备(UE))的通信。

发明内容

描述了一种用于UE处的无线通信的方法。该方法可以包括：接收第一信令，第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，该方法可进一步包括：基于接收到第一信令来发送第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

描述了一种用于UE处的无线通信的装置。该装置可以包括处理器和耦合到处理器的存储器。在一些示例中，处理器和存储器可以被配置为：接收第一信令，第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，该处理器和存储器可被进一步配置为基于接收到第一信令来发送第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

描述了用于UE处的无线通信的另一装置。在一些示例中，该装置可以包括：用于接收第一信令的部件，第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，该装置可进一步包括用于基于接收到第一信令来发送第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于该信道信息根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者被压缩、或将被解压缩的指示。

描述了一种存储用于UE处的无线通信的代码的非暂时性计算机可读介质。该代码可以包括可由处理器执行以进行以下操作的指令：接收第一信令，第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，该代码还可以包括可由处理器执行以进行以下操作的指令：基于接收到第一信令来发送第二信令，第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于信道信息是根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案来压缩的、或将被解压缩的指示。

在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，第一信道状态信息压缩方案可以是或可以包括基于码本的信道状态信息压缩方案，并且第二信道状态信息压缩方案可以是或可以包括基于神经网络的信道状态信息压缩方案。

本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：使用与第二信道状态信息压缩方案相关联的神经网络并且基于信道信息来确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，第一信令可以包括用于以下操作的神经网络的配置：根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案和/或根据第二信道状态信息压缩方案来确定是要压缩信道信息、还是指示要解压缩信道信息。

本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：确定与根据第一信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第一均方误差，以及确定与根据第二信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第二均方误差。本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：基于第一均方误差和第二均方误差之间的比较，确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：基于第一信道状态信息压缩方案来确定对信道信息的第一压缩，以及基于第二信道状态信息压缩方案来确定对信道信息的第二压缩。本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：基于第一压缩和第二压缩之间的互相关，确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例可进一步包括用于以下操作的操作、特征、部件或指令：基于由第一配置指示的第一解码器、或在由第二配置指示的第二解码器、或两者来训练编码器，以及基于经训练的编码器来压缩信道信息。

本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：基于与第一信道状态信息压缩方案相关联的功耗、与第二信道状态信息压缩方案相关联的功耗、或两者，确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：基于与第一信道状态信息压缩方案相关联的处理负载、与第二信道状态信息压缩方案相关联的处理负载、或两者，确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

描述了一种用于基站处的无线通信的方法。该方法可以包括：发送第一信令，第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，该方法可进一步包括：基于发送第一信令来接收第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于该信道信息根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者被压缩、或将被解压缩的指示。

描述了一种用于基站处的无线通信的装置。该装置可以包括处理器和耦合到处理器的存储器。在一些示例中，处理器和存储器可以被配置为：发送第一信令，第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，处理器和存储器还可以被配置为：基于发送第一信令来接收第二信令，第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于信道信息是根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案来压缩的、或将是根据第一信道状态信息压缩方案来解压缩的指示。

描述了用于基站处的无线通信的另一装置。在一些示例中，该装置可以包括：用于发送第一信令的部件，第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，该装置可进一步包括用于基于发送第一信令来接收第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于该信道信息根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者被压缩、或将被解压缩的指示。

描述了一种存储用于基站处的无线通信的代码的非暂时性计算机可读介质。在一些示例中，该代码可以包括可由处理器执行以进行以下操作的指令：发送第一信令，第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，该代码还可以包括可由处理器执行以进行以下操作的指令：基于发送第一信令来接收第二信令，第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于信道信息是根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案来压缩的、或将是根据第一信道状态信息压缩方案来解压缩的指示。

在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，第一信道状态信息压缩方案可以是或可以包括基于码本的信道状态信息压缩方案，并且第二信道状态信息压缩方案可以是或可以包括基于神经网络的信道状态信息压缩方案。

在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，第一信令可以指示用于确定(例如，供UE确定)是否根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案和/或根据第二信道状态信息压缩方案来压缩信道信息、或指示解压缩信道信息的标准。

在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，第一信令可以包括UE处的用于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来确定是压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息的神经网络的配置。

本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：训练与第二信道状态信息压缩方案相关联的编码器和解码器。在一些示例中，第一信令可指示经训练的编码器的配置及经训练的解码器的配置。

本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例还可以包括用于进行以下操作的操作、特征、部件或指令：训练与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一解码器和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二解码器。在一些示例中，第一信令可以指示经训练的第一解码器的配置和经训练的第二解码器的配置。

附图说明

图1示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的无线通信系统的示例。

图2示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的无线通信系统的示例。

图3示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的压缩方案的联合训练的示例。

图4示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的过程的示例。

图5示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的基于神经网络的切换的示例。

图6示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的机器学习过程的示例。

图7和图8示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备的框图。

图9示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的通信管理器的框图。

图10示出了根据本公开的一个或多个方面的包括支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备的系统的图。

图11和图12示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备的框图。

图13示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的通信管理器的框图。

图14示出了根据本公开的一个或多个方面的包括支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备的系统的图。

图15到图20示出了示出根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的方法的流程图。

具体实施方式

在一些无线通信系统中，设备可以执行对发送设备和接收设备之间的信号传播条件的估计，其可以被称为信道估计。例如，基站的一个或多个组件可发送可由UE监测或接收的参考信号(例如，信道状态信息参考信号(CSI-RS)、小区特定参考信号(CRS)、或参考信号组合中的另一参考信号)。接收UE可以基于参考信号的测量或预测特性来执行计算，以支持用于信道估计的各种技术。在一些示例中，接收UE可以至少部分地基于由接收UE执行的信道估计来(例如，向发送基站)发送信道状况的报告，该报告可被称为信道状态信息(CSI)报告或信道信息的其他信令。

在一些示例中，可以根据压缩方案(例如，CSI压缩方案)来压缩或解压缩CSI报告或相关信道信息，这可以减小CSI报告的有效载荷或大小。例如，CSI压缩方案可以涉及发送设备处的编码器在传输之前压缩信道(例如，信道信息、信道估计、CSI报告)，以及接收设备处的解码器解压缩信道(例如，如在接收设备处接收的)。在一些示例中，机器学习技术可以用于支持这样的压缩方案中的一个或多个压缩方案，其可以包括训练一个或多个编码器(例如，自动编码器)、执行用于对信息进行编码的操作、训练一个或多个解码器(例如，自动解码器)、执行用于对信息进行解码的操作、或其任何组合。这样的机器学习技术可以包括可以在发送设备(例如，UE)或接收设备(例如，基站)中的一个或两个处实现的一个或多个神经网络(NN)。可以支持用于信道压缩的这种机器学习技术的神经网络包括全连接NN、批量归一化NN、丢失NN、卷积NN、残差NN、整流线性单元(ReLU)NN、以及其他类型的NN。在一些示例中，用于信道压缩的机器学习可包括或被称为CSI-net或相关变型。

尽管可以在一些CSI压缩方案中实现机器学习或神经网络技术，但是在一些示例中，用于训练的信道和用于推断的信道可能存在不匹配。例如，可以根据已知信道(例如，实验室条件、已知参数、已知硬件特性、特定建模方法)来训练机器学习技术，该已知信道可能与用于推断的设备或信道统计(例如，部署阶段中的设备之间的信号传播条件)不匹配，这可能更复杂或者可能呈现关于一些机器学习技术的风险或不确定性。在一些示例中，与另一种压缩方案相比，一种压缩方案可能不适合或以其它方式不太有利于减少报告有效载荷。

根据本公开的一个或多个方面，一种无线通信系统可以支持根据多个CSI压缩方案的信道压缩，发送设备可以从中选择用于信道报告传输。例如，UE可以被配置有与不同的编码器和解码器相对应的多个CSI压缩方案(例如，至少第一CSI压缩方案和第二CSI压缩方案)。不同的CSI压缩方案中的每个CSI压缩方案可以具有不同的配置，诸如不同地训练或配置的编码器、不同地训练或配置的解码器、或其组合。UE可以被配置用于在不同的CSI压缩方案之间进行评估，并且因此可以选择或以其它方式确定在各种场景中使用哪个CSI压缩方案来进行信道报告(例如，用于对特定CSI报告进行编码或解码，其可以包括在没有来自网络的显式命令的情况下进行选择以使用一个CSI压缩方案与另一个CSI压缩方案)。

UE可以基于各种标准在CSI压缩方案之间进行选择，诸如压缩方案是否维持相对准确的报告(例如，在编码和解码之间是良好相关的，在一个方案的解码与另一方案的解码之间是良好相关的)，或者UE的操作模式是否支持更功率密集或处理器密集的压缩方案，以及其它选择标准。通过实现所描述的用于信道压缩切换的技术中的一种或多种技术，无线通信系统的设备能够响应于信号传播状况和相关的信道报告，或者以减少信令开销、或者考虑功耗或处理负载以及其它考虑的方式来实现信道压缩方案。

本公开的方面最初是在无线通信系统和用于实现信道压缩方案的各种示例的上下文中描述的。参照与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术有关的装置图、系统图和流程图来进一步示出和描述本公开的方面。

图1示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的无线通信系统100的示例。无线通信系统100可以包括一个或多个基站105、一个或多个UE 115和核心网络130。在一些示例中，无线通信系统100可以是LTE网络、LTE-A网络、LTE-APro网络或NR网络。在一些示例中，无线通信系统100可支持增强型宽带通信、超可靠(例如，关键任务)通信、低等待时间通信、与低成本和低复杂度设备的通信、或其任何组合。

基站105可以分散在整个地理区域中以形成无线通信系统100，并且可以是不同形式的设备或具有不同能力的设备。基站105和UE 115可以经由一个或多个通信链路125进行无线通信。每个基站105可以提供覆盖区域110，UE 115和基站105可以在该覆盖区域110上建立一个或多个通信链路125。覆盖区域110可以是基站105和UE 115可以在其上支持根据一种或多种无线接入技术的信号通信的地理区域的示例。

UE 115可分散遍及无线通信系统100的覆盖区域110，并且每个UE 115在不同时间可以是驻定的、或移动的、或两者。UE 115可以是不同形式或具有不同能力的设备。图1中示出了一些示例UE 115。本文描述的UE 115能够与各种类型的设备(诸如其他UE 115、基站105、或网络装备(例如，核心网络节点、中继设备、集成接入和回程(IAB)节点、或其他网络装备))通信，如图1所示。

基站105可以与核心网络130进行通信，或者与彼此进行通信，或两者。例如，基站105可以通过一个或多个回程链路120(例如，经由S1、N2、N3或其它接口)与核心网络130对接。基站105可以通过回程链路120(例如，经由X2、Xn或其它接口)直接地(例如，直接地在基站105之间)或间接地(例如，经由核心网络130)或两者来彼此通信。在一些示例中，回程链路120可以是或包括一个或多个无线链路。UE 115可以通过通信链路155与核心网络130进行通信。

本文描述的基站105中的一者或多者可包括或可由本领域普通技术人员称为基收发机站、无线电基站、接入点、无线电收发机、NodeB、eNodeB(eNB)、下一代NodeB或千兆NodeB(其中任一者可被称为gNB)、家用NodeB、家用eNodeB、IAB节点、或其他合适的术语。

UE 115可包括或可被称为移动设备、无线设备、远程设备、手持设备、或订户设备、或某个其他合适的术语，其中“设备”还可被称为单元、站、终端、或客户端、以及其他示例。UE 115还可包括或可被称为个人电子设备，诸如蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、平板计算机、膝上型计算机、或个人计算机。在一些示例中，UE 115可包括或被称为无线本地环路(WLL)站、物联网(IoT)设备、万物联网(IoE)设备、或机器类型通信(MTC)设备、以及其他示例，它们可在各种对象(诸如电器、或车辆、仪表、以及其他示例)中实现。

本文描述的UE 115能够与各种类型的设备通信，诸如有时可以充当中继的其它UE115以及基站105和网络设备(包括宏eNB或gNB、小型小区eNB或gNB、或中继基站)以及其它示例，如图1所示。

UE 115和基站105可以经由一个或多个载波上的一个或多个通信链路125彼此无线地通信。术语“载波”可以指代具有用于支持通信链路125的定义的物理层结构的射频频谱资源集合。例如，用于通信链路125的载波可包括根据用于给定无线电接入技术(例如，LTE、LTE-A、LTE-A Pro、NR)的一个或多个物理层信道来操作的射频谱带的一部分(例如，带宽部分(BWP))。每个物理层信道可以携带捕获信令(例如，同步信号、系统信息)、协调载波的操作的控制信令、用户数据或其它信令。无线通信系统100可以支持使用载波聚合或多载波操作与UE 115的通信。UE 115可根据载波聚合配置来配置有多个下行链路分量载波和一个或多个上行链路分量载波。载波聚合可以与频分双工(FDD)和时分双工(TDD)分量载波二者一起使用。

在一些示例中(例如，在载波聚合配置中)，载波还可具有协调其他载波的操作的捕获信令或控制信令。载波可以与频率信道(例如，演进型通用移动电信系统陆地无线电接入(E-UTRA)绝对射频信道号(EARFCN))相关联，并且可以根据信道栅格来定位以供UE 115发现。载波可以在独立模式中操作，其中初始获取和连接可以由UE 115经由载波来进行，或者载波可以在非独立模式中操作，其中连接是使用不同的载波(例如，具有相同或不同的无线接入技术)来锚定的。

无线通信系统100中示出的通信链路125可以包括从UE 115到基站105的上行链路传输或者从基站105到UE 115的下行链路传输。载波可以携带下行链路或上行链路通信(例如，在FDD模式中)，或者可以被配置为携带下行链路和上行链路通信(例如，在TDD模式中)。

载波可以与射频频谱的特定带宽相关联，并且在一些示例中，载波带宽可以被称为载波或无线通信系统100的“系统带宽”。例如，载波带宽可以是用于特定无线电接入技术的载波的多个确定带宽中的一个(例如，1.4、3、5、10、15、20、40或80兆赫兹(MHz))。无线通信系统100的设备(例如，基站105、UE 115或两者)可以具有支持特定载波带宽上的通信的硬件配置，或者可以可配置为支持载波带宽集合中的一个载波带宽上的通信。在一些示例中，无线通信系统100可以包括支持经由与多个载波带宽相关联的载波的同时通信的基站105或UE 115。在一些示例中，每个被服务UE 115可被配置为在载波带宽的各部分(例如，子带、BWP)或全部上操作。

在载波上发送的信号波形可以由多个子载波组成(例如，使用诸如正交频分复用(OFDM)或DFT-S-OFDM的多载波调制(MCM)技术)。在采用MCM技术的系统中，资源元素可以由一个符号周期(例如，一个调制符号的持续时间)和一个子载波组成，其中符号周期和子载波间隔是逆相关的。由每个资源元素携带的比特数可取决于调制方案(例如，调制方案的阶数、调制方案的编码率、或两者)。因此，UE 115接收的资源元素越多并且调制方案的阶数越高，则用于UE 115的数据速率可以越高。无线通信资源可以指代射频频谱资源、时间资源和空间资源(例如，空间层或波束)的组合，并且对多个空间层的使用可以进一步增加用于与UE 115的通信的数据速率或数据完整性。

可以支持用于载波的一个或多个数字方案，其中数字方案可以包括子载波间隔(Δf)和循环前缀。载波可被划分成具有相同或不同参数集的一个或多个BWP。在一些示例中，UE 115可配置有多个BWP。在一些示例中，用于载波的单个BWP可以在给定时间是活动的，并且用于UE 115的通信可以限于一个或多个活动BWP。

用于基站105或UE 115的时间间隔可以用基本时间单位的倍数来表示，该基本时间单位可以例如指代T_s＝1/(Δf_max·N_f)秒的采样周期，其中Δf_max可以表示最大支持的子载波间隔，并且N_f可以表示最大支持的离散傅里叶变换(DFT)大小。通信资源的时间区间可根据各自具有指定历时(例如，10毫秒(ms))的无线电帧来组织。每个无线电帧可由系统帧号(SFN)(例如，范围从0到1023)来标识。

每个帧可以包括多个连续编号的子帧或时隙，并且每个子帧或时隙可以具有相同的持续时间。在一些示例中，可以将帧划分(例如，在时域中)成子帧，并且可以将每个子帧进一步划分成多个时隙。可选地，每个帧可以包括可变数量的时隙，并且时隙的数量可以取决于子载波间隔。每个时隙可以包括多个符号周期(例如，取决于每个符号周期前面的循环前缀的长度)。在一些无线通信系统100中，时隙可进一步被划分成包含一个或多个码元的多个微时隙。排除循环前缀，每个符号周期可以包含一个或多个(例如N_f)采样周期。符号周期的持续时间可以取决于子载波间隔或操作频带。

子帧、时隙、微时隙或符号可以是无线通信系统100的最小调度单元(例如，在时域中)，并且可以被称为传输时间间隔(TTI)。在一些示例中，TTI持续时间(例如，TTI中的符号周期的数量)可以是可变的。另外地或可选地，可以动态地选择无线通信系统100的最小调度单元(例如，在缩短的TTI(sTTI)的突发中)。

可以根据各种技术在载波上复用物理信道。例如，可以使用时分复用(TDM)技术、频分复用(FDM)技术或混合TDM-FDM技术中的一种或多种，在下行链路载波上复用物理控制信道和物理数据信道。用于物理控制信道的控制区域(例如，控制资源集(CORESET))可以由多个符号周期来定义，并且可以跨越载波的系统带宽或系统带宽的子集来扩展。可以为UE115的集合配置一个或多个控制区域(例如，CORESET)。例如，UE 115中的一者或多者可根据一个或多个搜索空间集来监测或搜索控制区域以寻找控制信息，并且每个搜索空间集可包括以级联方式布置的一个或多个聚合等级中的一个或多个控制信道候选。用于控制信道候选的聚合等级可以指代与用于具有给定有效载荷大小的控制信息格式的编码信息相关联的控制信道资源(例如，控制信道元素(CCE))的数量。搜索空间集可包括被配置为用于向多个UE 115发送控制信息的共用搜索空间集以及用于向特定UE 115发送控制信息的UE特定的搜索空间集。

每个基站105可经由一个或多个小区(例如宏小区、小型小区、热点、或其他类型的小区、或其任何组合)来提供通信覆盖。术语“小区”可以指代用于与基站105进行通信(例如，通过载波)的逻辑通信实体，并且可以与用于区分相邻小区的标识符(例如，物理小区标识符(PCID)、虚拟小区标识符(VCID)或其它标识符)相关联。在一些示例中，小区还可指代逻辑通信实体在其上操作的地理覆盖区域110或地理覆盖区域110的一部分(例如，扇区)。取决于诸如基站105的能力之类的各种因素，这样的小区的范围可以从较小区域(例如，结构、结构的子集)到较大区域。例如，小区可以是或包括建筑物、建筑物的子集、或地理覆盖区域110之间或与地理覆盖区域110重叠的外部空间，以及其它示例。

宏小区一般覆盖相对较大的地理区域(例如，半径为数千米的区域)，并且可允许无约束地由与支持该宏小区的网络供应商具有服务订阅的UE 115接入。与宏小区相比，小型小区可与较低功率基站105相关联，并且小型小区可在与宏小区相同或不同的(例如，经许可、未许可)频带中操作。小型小区可以向具有与网络提供商的服务订阅的UE 115提供不受限制的接入，或者可以向具有与小型小区的关联的UE 115(例如，封闭订户组(CSG)中的UE 115、与家庭或办公室中的用户相关联的UE 115)提供受限制的接入。基站105可以支持一个或多个小区，并且还可以支持使用一个或多个分量载波在一个或多个小区上的通信。

在一些示例中，载波可以支持多个小区，并且不同的小区可以根据可以为不同类型的设备提供接入的不同协议类型(例如，MTC、窄带IoT(NB-IoT)、增强型移动宽带(eMBB))来配置。

在一些示例中，基站105可以是可移动的，并且因此为移动的地理覆盖区域110提供通信覆盖。在一些示例中，与不同技术相关联的不同地理覆盖区域110可以重叠，但是不同的地理覆盖区域110可以由相同的基站105支持。在其它示例中，与不同技术相关联的重叠的地理覆盖区域110可以由不同的基站105支持。无线通信系统100可包括例如异构网络，其中不同类型的基站105使用相同或不同的无线电接入技术来为各种地理覆盖区域110提供覆盖。

无线通信系统100可以支持同步或异步操作。对于同步操作，基站105可以具有类似的帧定时，并且来自不同基站105的传输可以在时间上近似地对齐。对于异步操作，基站105可以具有不同的帧定时，并且在一些示例中，来自不同基站105的传输可以在时间上不对齐。本文描述的技术可以用于同步或异步操作。

一些UE 115(诸如MTC或IoT设备)可以是低成本或低复杂度设备，并且可以提供机器之间的自动化通信(例如，经由机器到机器(M2M)通信)。M2M通信或MTC可以指代允许设备在没有人为干预的情况下彼此通信或与基站105通信的数据通信技术。在一些示例中，M2M通信或MTC可以包括来自集成传感器或仪表的设备的通信，以测量或捕获信息并将这样的信息中继到中央服务器或应用程序，该中央服务器或应用程序利用该信息或将该信息呈现给与应用程序交互的人类。一些UE 115可被设计成收集信息或实现机器或其他设备的自动化行为。MTC设备的应用的示例包括智能计量、库存监测、水位监测、设备监测、医疗保健监测、野生动物监测、天气和地质事件监测、车队管理和跟踪、远程安全感测、物理访问控制和基于交易的业务计费。

一些UE 115可被配置为采用降低功耗的操作模式，诸如半双工通信(例如，支持经由传输或接收的单向通信但不同时进行传输和接收的模式)。在一些示例中，可以以降低的峰值速率来执行半双工通信。用于UE 115的其他功率节省技术包括在不参与活跃通信时进入功率节省深度睡眠模式、在有限带宽上操作(例如，根据窄带通信)、或这些技术的组合。例如，一些UE 115可被配置为用于使用与载波内、载波的保护频带内、或载波外的所定义部分或范围(例如，副载波或资源块(RBs)的集合)相关联的窄带协议类型来操作。

无线通信系统100可被配置为支持超可靠通信或低等待时间通信、或其各种组合。例如，无线通信系统100可以被配置为支持超可靠低延时通信(URLLC)或关键任务通信。UE115可被设计成支持超可靠、低等待时间或关键功能(例如，关键任务功能)。超可靠通信可以包括私有通信或组通信，并且可以由一个或多个关键任务服务(例如，关键任务一键通(MCPTT)、关键任务视频(MCVideo)或关键任务数据(MCData))来支持。对关键任务功能的支持可以包括服务的优先级排序，并且关键任务服务可以用于公共安全或一般商业应用。术语超可靠、低延时、关键任务和超可靠低延时在本文中可以互换使用。

在一些示例中，UE 115还能够通过设备到设备(D2D)通信链路135(例如，使用对等(P2P)或D2D协议)与其它UE 115直接通信。利用D2D通信的一个或多个UE 115可以在基站105的地理覆盖区域110内。这样的组中的其它UE 115可以在基站105的地理覆盖区域110之外，或者以其它方式不能够从基站105接收传输。在一些示例中，经由D2D通信进行通信的UE115的组可利用一对多(1:M)系统，其中每个UE 115向该组中的每个其他UE 115进行发送。在一些示例中，基站105促进对用于D2D通信的资源的调度。在其它情况下，在UE 115之间执行D2D通信，而不涉及基站105。

在一些系统中，D2D通信链路135可以是车辆(例如，UE 115)之间的通信信道(诸如侧链路通信信道)的示例。在一些示例中，车辆可以使用车辆到万物(V2X)通信、车辆到车辆(V2V)通信或这些的某种组合进行通信。车辆可以用信号通知与交通状况、信号调度、天气、安全、紧急情况相关的信息或与V2X系统相关的任何其他信息。在一些示例中，V2X系统中的车辆可以与路边基础设施(诸如路边单元)通信，或者使用车辆到网络(V2N)通信经由一个或多个网络节点(例如，基站105)与网络通信，或者与两者通信。

核心网络130可提供用户认证、接入授权、跟踪、网际协议(IP)连通性、以及其他接入、路由、或移动性功能。核心网络130可以是演进分组核心(EPC)或5G核心(5GC)，其可以包括管理接入和移动性的至少一个控制平面实体(例如，移动性管理实体(MME)、接入和移动性管理功能(AMF))以及将分组或互连路由到外部网络的至少一个用户平面实体(例如，服务网关(S-GW)、分组数据网络(PDN)网关(P-GW)或用户平面功能(UPF))。控制平面实体可以管理非接入层(NAS)功能，诸如由与核心网络130相关联的基站105服务的UE 115的移动性、认证和承载管理。用户IP分组可以通过用户平面实体发送，用户平面实体可以提供IP地址分配以及其他功能。用户平面实体可以连接到用于一个或多个网络运营商的IP服务150。IP服务150可以包括对互联网、内联网、IP多媒体子系统(IMS)或分组交换流服务的访问。

一些网络设备(诸如基站105)可包括子组件，诸如接入网实体140，其可以是接入节点控制器(ANC)的示例。每个接入网络实体140可以通过一个或多个其它接入网络传输实体145与UE 115进行通信，其它接入网络传输实体145可以被称为无线电头端、智能无线电头端或发送/接收点(TRP)。每个接入网络传输实体145可以包括一个或多个天线面板。在一些配置中，每个接入网实体140或基站105的各种功能可跨各种网络设备(例如，无线电头端和ANC)分布或者被合并到单个网络设备(例如，基站105)中。

无线通信系统100可以使用通常在300兆赫兹(MHz)到300千兆赫兹(GHz)的范围内的一个或多个频带来操作。通常，从300MHz到3GHz的区域被称为超高频(UHF)区域或分米频带，因为波长范围在长度上从大约一分米到一米。UHF波可以被建筑物和环境特征阻挡或重定向，但是波可以充分地穿透结构以使宏小区向位于室内的UE 115提供服务。与使用低于300MHz的频谱的高频(HF)或甚高频(VHF)部分的较小频率和较长波的传输相比，UHF波的传输可以与较小的天线和较短的范围(例如，小于100千米)相关联。

无线通信系统100还可以使用从3GHz到30GHz的频带(也称为厘米频带)在超高频(SHF)区域中操作，或者在频谱的极高频(EHF)区域(例如，从30GHz到300GHz)(也称为毫米频带)中操作。在一些示例中，无线通信系统100可以支持UE 115和基站105之间的毫米波(mmW)通信，并且相应设备的EHF天线可以比UHF天线更小并且间隔更紧密。在一些示例中，这可以促进在设备内使用天线阵列。然而，EHF传输的传播可能受到比SHF或UHF传输更大的大气衰减和更短的范围。本文公开的技术可以跨使用一个或多个不同频率区域的传输来采用，并且跨这些频率区域的频带的指定使用可以因国家或监管机构而不同。

电磁频谱通常基于频率/波长被细分为各种类别、频带、信道等。在5GNR中，两个初始操作频带已经被标识为频率范围指定FR1(410MHz-7.125GHz)和FR2(24.25GHz-52.6GHz)。应当理解，尽管FR1的一部分大于6GHz，但是在各种文献和文章中，FR1通常被(可互换地)称为“亚6GHz”频带。关于FR2有时发生类似的命名问题，FR2在文献和文章中通常被(可互换地)称为“毫米波”频带，尽管与由国际电信联盟(ITU)识别为“毫米波”频带的极高频(EHF)频带(30GHz-300GHz)不同。

FR1和FR2之间的频率通常被称为中频带频率。最近的5G NR研究已经将这些中频带频率的工作频带识别为频率范围指定FR3(7.125GHz-24.25GHz)。落入FR3内的频带可以继承FR1特性和/或FR2特性，并且因此可以有效地将FR1和/或FR2的特征扩展到中频带频率。此外，目前正在探索更高频带以将5G NR操作扩展到超过52.6GHz。例如，三个较高工作频带已被识别为频率范围名称FR4a或FR4-1(52.6GHz-71GHz)、FR4(52.6GHz-114.25GHz)和FR5(114.25GHz-300GHz)。这些较高频带中的每一个都落在EHF频带内。

考虑到上述方面，除非另有特别说明，否则应当理解，术语“亚6GHz”等如果在本文中使用，则可以广泛地表示可以小于6GHz、可以在FR1内、或者可以包括中频带频率的频率。此外，除非另有特别说明，否则应当理解，术语“毫米波”等如果在本文中使用，则可以广泛地表示可以包括中频带频率的频率，可以在FR2、FR4、FR4-a或FR4-1和/或FR5内，或者可以在EHF频带内。

无线通信系统100可利用经许可和未许可射频谱带两者。例如，无线通信系统100可以采用许可辅助接入(LAA)、LTE未许可(LTE-U)无线接入技术、或者未许可频带(例如，5GHz工业、科学和医疗(ISM)频带)中的NR技术。当在未许可射频谱带中操作时，设备(诸如基站105和UE 115)可采用载波侦听来进行冲突检测和避免。在一些示例中，未许可频带中的操作可基于结合经许可频带(例如，LAA)中操作的分量载波的载波聚合配置。未许可频谱中的操作可包括下行链路传输、上行链路传输、P2P传输、或D2D传输，以及其他示例。

基站105或UE 115可装备有多个天线，这些天线可被用于采用诸如发送分集、接收分集、多输入多输出(MIMO)通信、或波束成形之类的技术。基站105或UE 115的天线可位于一个或多个天线阵列或天线面板内，这些天线阵列或天线面板可支持MIMO操作或者发送或接收波束成形。例如，一个或多个基站天线或天线阵列可共置在天线组装件(诸如天线塔)处。在一些示例中，与基站105相关联的天线或天线阵列可以位于不同的地理位置。基站105可以具有天线阵列，该天线阵列具有基站105可以用于支持与UE 115的通信的波束成形的多行和多列天线端口。同样，UE 115可以具有可以支持各种MIMO或波束成形操作的一个或多个天线阵列。另外地或可选地，天线面板可以支持针对经由天线端口发送的信号的射频波束成形。

基站105或UE 115可以使用MIMO通信来利用多径信号传播，并且通过经由不同的空间层发送或接收多个信号来提高频谱效率。这样的技术可以被称为空间复用。例如，多个信号可以由发送设备经由不同的天线或不同的天线组合来发送。同样地，接收设备可以经由不同的天线或不同的天线组合来接收多个信号。多个信号中的每个信号可以被称为单独的空间流，并且可以携带与相同的数据流(例如，相同的码字)或不同的数据流(例如，不同的码字)相关联的比特。不同的空间层可以与用于信道测量和报告的不同天线端口相关联。MIMO技术包括单用户MIMO(SU-MIMO)，其中多个空间层被发送给相同的接收设备，以及多用户MIMO(MU-MIMO)，其中多个空间层被发送给多个设备。

波束成形(其也可以被称为空间滤波、定向发送或定向接收)是一种信号处理技术，其可以在发送设备或接收设备(例如，基站105、UE 115)处用于沿着发送设备和接收设备之间的空间路径对天线波束(例如，发送波束、接收波束)进行整形或引导。波束成形可通过以下操作来实现：组合经由天线阵列的天线元件传达的信号，使得在相对于天线阵列的特定取向上传播的一些信号经历相长干涉，而其他信号经历相消干涉。对经由天线元件发送的信号的调整可以包括：发送设备或接收设备向经由与设备相关联的天线元件携带的信号应用幅度偏移、相位偏移或二者。与天线元件中的每个天线元件相关联的调整可以由与特定方向(例如，相对于发送设备或接收设备的天线阵列，或者相对于某个其它方向)相关联的波束成形权重集来定义。

基站105或UE 115可以使用波束扫描技术作为波束成形操作的一部分。例如，基站105可以使用多个天线或天线阵列(例如，天线面板)来进行用于与UE 115的定向通信的波束成形操作。一些信号(例如，同步信号、参考信号、波束选择信号或其它控制信号)可以由基站105在不同方向上多次发送。例如，基站105可根据与不同传输方向相关联的不同波束成形权重集来发送信号。不同波束方向上的传输可被用于标识(例如，由发送设备(诸如基站105)或由接收设备(诸如UE 115))供基站105稍后发送或接收的波束方向。

一些信号(诸如与特定接收设备相关联的数据信号)可以由基站105在单个波束方向(例如，与接收设备(诸如UE 115)相关联的方向)上发送。在一些示例中，可以基于在一个或多个波束方向上发送的信号来确定与沿着单个波束方向的传输相关联的波束方向。例如，UE 115可以接收由基站105在不同方向上发送的信号中的一个或多个信号，并且可以向基站105报告UE 115以最高信号质量或以其它方式可接受的信号质量接收到的信号的指示。

在一些示例中，由设备(例如，由基站105或UE 115)进行的传输可以使用多个波束方向来执行，并且设备可以使用数字预编码或射频波束成形的组合来生成用于传输(例如，从基站105到UE 115)的组合波束。UE 115可以报告指示针对一个或多个波束方向的预编码权重的反馈，并且反馈可以对应于跨系统带宽或一个或多个子带的波束的配置数量。基站105可以发送参考信号(例如，CRS、CSI-RS)，其可以是预编码的或未预编码的。UE 115可以提供针对波束选择的反馈，其可以是预编码矩阵指示符(PMI)或基于码本的反馈(例如，多平面类型码本、线性组合类型码本、端口选择类型码本)。尽管参考由基站105在一个或多个方向上发送的信号描述了这些技术，但是UE 115可以采用类似的技术来在不同方向上多次发送信号(例如，用于识别用于由UE 115进行后续发送或接收的波束方向)或者用于在单个方向上发送信号(例如，用于向接收设备发送数据)。

接收设备(例如，UE 115)可在从基站105接收各种信号(诸如同步信号、参考信号、波束选择信号、或其他控制信号)时尝试多个接收配置(例如，定向监听)。例如，接收设备可通过以下操作来尝试多个接收方向：经由不同天线子阵列进行接收、通过根据不同天线子阵列来处理收到信号、通过根据应用于在天线阵列的多个天线元件处接收的信号的不同接收波束成形权重集(例如，不同定向监听权重集)进行接收、或者通过根据应用于在天线阵列的多个天线元件处接收的信号的不同接收波束成形权重集来处理收到信号，这些操作中的任一者可被称为根据不同接收配置或接收方向进行“监听”。在一些示例中，接收设备可以使用单个接收配置来沿着单个波束方向进行接收(例如，当接收数据信号时)。单个接收配置可以在基于根据不同的接收配置方向进行监听而确定的波束方向(例如，基于根据多个波束方向进行监听而被确定为具有最高信号强度、最高信噪比(SNR)或以其它方式可接受的信号质量的波束方向)上对齐。

无线通信系统100可以是根据分层协议栈操作的基于分组的网络。在用户平面中，承载或分组数据汇聚协议(PDCP)层处的通信可以是基于IP的。无线链路控制(RLC)层可以执行分组分段和重组以在逻辑信道上进行通信。介质访问控制(MAC)层可以执行优先级处理和逻辑信道到传输信道的复用。MAC层还可以使用错误检测技术、错误校正技术或两者来支持MAC层处的重传，以提高链路效率。在控制平面中，无线资源控制(RRC)协议层可以提供UE 115与基站105或核心网络130之间的支持用于用户平面数据的无线承载的RRC连接的建立、配置和维护。在物理层，传输信道可以被映射到物理信道。

UE 115和基站105可以支持数据的重传，以增加数据被成功接收的可能性。混合自动重传请求(HARQ)反馈是用于增加数据在通信链路125上被正确接收的可能性的一种技术。HARQ可以包括错误检测(例如，使用循环冗余校验(CRC))、前向纠错(FEC)和重传(例如，自动重复请求(ARQ))的组合。HARQ可以在差的无线条件(例如，低信噪比条件)下提高MAC层处的吞吐量。在一些示例中，设备可以支持同时隙HARQ反馈，其中设备可以在特定时隙中提供针对在时隙中的先前符号中接收的数据的HARQ反馈。在其它情况下，设备可以在后续时隙中或者根据某个其它时间间隔来提供HARQ反馈。

在一些示例中，无线通信系统100的设备可以执行对发送设备和接收设备之间的信号传播条件的估计，其可以被称为信道估计。例如，基站105的一个或多个组件可发送可由UE 115监测和接收的参考信号，诸如CSI-RS或CRS。在一些示例中，接收UE 115可以基于所接收的参考信号的测量的或预测的特性来执行计算，以支持用于信道估计的各种技术。接收UE 115可以至少部分地基于由接收UE 115执行的信道估计来(例如，向发送基站105)发送信道状况的报告，该报告可被称为CSI报告。在一些示例中，CSI报告的生成、或CSI报告的传输、或CSI报告的接收、或其任何组合可根据周期性区间来执行。

根据本公开的一个或多个方面，无线通信系统100可以支持根据多个CSI压缩方案的信道压缩(例如，CSI报告或其它信道信息的压缩)。例如，UE 115可以被配置有与不同的编码器和解码器相对应的多个CSI压缩方案，并且UE 115可以选择或以其它方式确定在各种场景中将哪个CSI压缩方案用于信道报告(例如，用于对特定CSI报告进行编码，而没有来自基站105的显式命令以使用一个CSI压缩方案相对于另一个CSI压缩方案)。UE 115可以基于各种标准在CSI压缩方案之间进行选择，诸如压缩方案是否维持相对准确的报告(例如，在编码和解码之间是良好相关的，在一种方案的解码与另一种方案的解码之间是良好相关的)，或者UE 115的操作模式是否支持更功率密集或处理器密集的压缩方案，以及其它选择标准。通过实现所描述的用于信道压缩切换的技术中的一种或多种技术，无线通信系统的设备能够响应于信号传播状况和相关的信道报告，并且以减少信令开销或者考虑功耗或处理负载以及其它考虑的方式来实现信道压缩方案。

在一些示例中，基站105-a可以包括通信管理器101，其被配置为支持本文描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的一个或多个方面。例如，通信管理器101可以被配置为支持基站105-a(例如，向UE 115-a)发送第一信令，该第一信令指示与第一CSI压缩方案相关联的第一配置(例如，基于码本的CSI压缩方案、由码本的参数配置的CSI压缩方案、传统CSI压缩方案、与传统编码器或解码器相关联的CSI压缩方案、与第一粒度或精度相关联的压缩方案)以及与第二CSI压缩方案相关联的第二配置(例如，基于神经网络的CSI压缩方案、使用UE 115-a的神经网络配置的CSI压缩方案、用于由UE 115-a的神经网络进行评估或选择的CSI压缩方案、与具有较小配置大小的自动解码器或自动编码器相关联的CSI压缩方案、与第二粒度或精度相关联的压缩方案)。在一些示例中，通信管理器101可以被配置为支持基站105-a至少部分地基于发送第一信令来接收第二信令，该第二信令包括由UE115-a估计的信道信息以及关于根据第一CSI压缩方案、或根据第二CSI压缩方案、或两者(例如，如由UE 115-a确定或选择的)来压缩或解压缩信道信息的指示。

在一些示例中，UE 115-a可以包括通信管理器102，其被配置为支持本文描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的一个或多个方面。例如，通信管理器102可以被配置为支持UE 115-a(例如，从基站105-a)接收第一信令，该第一信令指示与第一CSI压缩方案相关联的第一配置(例如，基于码本的CSI压缩方案、由码本的参数配置的CSI压缩方案、传统CSI压缩方案、与传统编码器或解码器相关联的CSI压缩方案、与第一粒度或精度相关联的压缩方案)以及与第二CSI压缩方案相关联的第二配置(例如，基于神经网络的CSI压缩方案、使用UE 115-a的神经网络配置的CSI压缩方案、用于由UE 115-a的神经网络进行评估或选择的CSI压缩方案、与具有较小配置大小的自动编码器或自动解码器相关联的CSI压缩方案、与第二粒度或精度相关联的压缩方案)。在一些示例中，通信管理器102可以被配置为至少部分地基于接收到第一信令来支持UE 115-a(例如，向基站105-a)发送第二信令，第二信令包括由UE 115-a估计的信道信息以及关于根据第一CSI压缩方案、或根据第二CSI压缩方案、或两者(例如，如由UE 115-a或在通信管理器102处确定或选择的)来压缩或解压缩信道信息的指示。

图2示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的无线通信系统200的示例。无线通信系统200示出了基站105-b和UE 115-b之间的通信的示例，基站105-b和UE 115-b可以是本文(包括参照图1)描述的对应设备的示例。

在无线通信系统200的示例中，UE 115-b、基站105-b的一个或多个组件、或两者可以执行对基站105-b和UE 115-b之间的信号传播状况的估计，其可以被称为信道估计。例如，基站105-b的一个或多个组件可以发送下行链路信令210，下行链路信令210可以包括参考信号215(例如，CSI-RS、或CRS、或另一参-考信号或参考信号的组合)。UE 115-b可以监测这样的参考信号，并且UE 115-b可以基于下行链路信令210的参考信号215的测量的或预测的特性来执行计算，以支持用于信道估计的各种技术。基于监测或接收参考信号215，UE115-b可以发送上行链路信令220(例如，响-应的上行链路传输)，其可以由基站105-b接收。上行链路信令220可以包括CSI报告225，其可以是由UE 115-b进行的上行链路控制信息(UCI)传输的一部分(例如，物理上行链路控制信道(PUCCH)的一部分)，并且可以包括至少部分地基于由UE 115-b执行的信道-估计的信道状况的报告，或者可以包括由UE 115-b执行的对参考信号215的测量或测量的指示(例如，以支持由基站105-b进行的信道估计计算)，以及其它信息或信道信息的组合。

在一些示例中，CSI报告225或相关的信道信息可以根据压缩方案(例如，CSI压缩方案)来压缩或解压缩，这可以减少CSI报告225的传输中涉及的通信资源的有效载荷或大小或量。例如，CSI压缩方案可以涉及UE 115-b处的编码器240，其可以指代可操作用于在上行链路信令220中进行传输之前压缩信道(例如，以压缩CSI报告225或其部分)的软件、固件或硬件或其任何组合。在一些示例中，编码器240可以根据码本(例如，用于基于码本的CSI压缩方案、用于没有自动编码器的CSI压缩方案)来配置，该码本可以由基站105-b发信号通知或指-示。在一些示例中，编码器240可以根据各种机器学习技术(例如，用于基于神经网络的CSI压缩方案，当作为自动编码器操作时或以其它方式根据自动编码器操作时)来配置，其中，这样的技术可以由基站105-b或UE 115-b中的一者或两者来执行。

CSI压缩方案还可以涉及基站105-b处的解码器230，其可以指代可操作用于对基站105-b在上行链路信令220中接收的信道进行解压缩(例如，解压缩CSI报告225或其部分)的软件、固件或硬件或其任何组合。在一些示例中，解码器230可以根据可以在基站105-b处配置或确定的码本(例如，用于基于码本的CSI压缩方案、用于没有自动解码器的CSI压缩方案)来配置。在一-些示例中，解码器230可以根据各种机器学习技术(例如，用于基于神经网络的CSI压缩方案，当作为自动解码器操作时或以其它方式根据自动解码器操作时)来配置，其中这样的技术可以由基站105-b或UE 115-b中的一者或两者来执行。

无线通信系统200可以使用机器学习技术来支持CSI压缩方案，其可以包括训练编码器(例如，训练自动编码器、评估或配置要在编码器240中使用的参数)、编码信息(诸如编码CSI报告225)、训练解码器(例如，训练自动解码器、评估或配置要在解码器230中使用的参数)、解码信息(诸如解码CSI报告225)、或其任何组合。此类机器学习技术可包括可由发送设备(例如，UE 115-b)或接收设备(例如，基站105-b)中的一者或两者实现的一个或多个神经网络。可以支持用于信道压缩的这种机器学习技术的神经网络包括完全连接的神经网络、批量归一化神经网络、丢弃神经网络、卷积神经网络、残差神经网络、ReLU神经网络和其它类型的神经网络。在一些示例中，用于信道压缩的机器学习可包括或被称为CSI-net或其变型。

尽管机器学习技术可以由无线通信系统200实现以用于训练CSI压缩方案，但是在一些示例中，用于训练的信道和用于推断的信道可能存在不匹配。例如，可以根据已知信道(例如，实验室条件、已知或预测的参数、已知或预测的硬件特性、特定建模方法)来训练机器学习技术，已知信道可能与设备(例如，基站105-b、UE 115-b的硬件特性或配置、或两者)或信道统计(例如，基站105-b和UE 115-b之间的信号传播条件、影响下行链路信令210或上行链路信令220的信号传播条件、与给定信道报告相关联的信息或有效载荷)不匹配以进行推断，这可能更复杂或者可能呈现关于一些机器学习技术的风险或不确定性。在一些示例中，与另一种压缩方案相比，一种压缩方案可能不适合或以其它方式不太有利于发送CSI报告225。

根据本公开的一个或多个方面，无线通信系统200可以支持根据多个CSI压缩方案的信道压缩，发送设备(例如，UE 115-b)可以从多个CSI压缩方案中选择一个或多个信道报告传输。例如，UE 115-b可以至少部分地通过可以由基站105-b发送的配置信令250来配置有多个CSI压缩方案。在各个示例中，针对相应CSI压缩方案所配置或指示的配置可以与以下各项相关联：要由UE 115-b用于对CSI报告225进行压缩或编码的编码器240、由UE 115-b用于在CSI压缩方案或相关联的编码器配置之间进行评估的解码器或解码器配置、要由基站105-b用于对CSI报告225进行解压缩或解码的解码器230、或其任何组合。

配置信令250可以包括第一指示255-a，其指示用于第一CSI压缩方案的配置的一个或多个方面。在一些示例中，第一CSI压缩方案可以是基于码本的CSI压缩方案(例如，没有自动解码器或自动编码器的CSI压缩方案)，其可以指代基于由基站105-b确定或指派的码本或其它集合参数来配置的CSI压缩方案，并且使用第一指示255-a来发送或以其它方式指示。在一些示例中，第一CSI压缩方案可以是传统CSI压缩方案、与传统解码器相关联的CSI压缩方案、与类型I和类型IICSI相关联的配置或码本、或者与第一粒度或精度相关联的压缩方案，以及其它配置。

配置信令250还可以包括第二指示255-b，其指示用于第二CSI压缩方案的配置的一个或多个方面。在一些示例中，第二CSI压缩方案可以是基于神经网络的CSI压缩方案(例如，具有自动编码器、自动解码器或两者的CSI压缩方案)，其可以指代至少部分地基于UE115-b处的神经网络来配置或训练的CSI压缩方案，或者至少部分地基于UE 115-b处的神经网络来选择或评估以供选择的CSI压缩方案。在一些示例中，第二CSI压缩方案可以与具有较小配置大小的自动编码器或自动解码器、动态配置的或半持久的CSI压缩方案、与III型CSI相关联的配置或码本、或者与第二粒度或精度相关联的压缩方案、以及其它配置相关联。不同的CSI压缩方案中的每个CSI压缩方案可以具有不同的配置，诸如不同地训练或配置的编码器、不同地训练或配置的解码器、或其组合。

可以根据各种技术来提供针对CSI压缩方案的指示255。例如，可以在相同的传输(例如，相同的传输突发、DCI的相同实例、公共RRC信令或其它配置信令)中或者在不同的传输(例如，在时间上分离的传输、DCI的不同实例、RRC信令的不同实例或其它配置信令)中发送第一指示255-a和第二指示255-b。在一些示例中，可以随时间更新由配置信令250指示的CSI压缩方案中的一个或多个，使得基站105-b可以发送后续指示255，并且UE 115-b可以接收后续指示255，后续指示255可以随时间修改、替换、添加、取消或以其它方式更新CSI压缩方案配置(例如，基于编码器的正在进行的机器学习或训练，或者基于解码器的正在进行的机器学习或训练，或者其组合)。

为了支持CSI报告225的传输，UE 115-b可以包括CSI压缩评估组件260，其可操作为基于各种标准，在第一和第二CSI压缩方案之间进行选择，或者在由配置信令250指示的任何其它数量的CSI压缩方案中进行选择。在一些示例中，第一或第二CSI压缩方案中的一者可以被配置(例如，在CSI压缩评估组件260处)为默认或目标CSI压缩方案(例如，基于神经网络的CSI压缩方案)。在一些示例中，如果满足或不满足某些条件，则UE 115-b(例如，CSI压缩评估组件260)可以切换到不同的CSI压缩方案(例如，切换到基于码本的CSI压缩方案、切换到常规码本、切换到传统码本、切换到回退CSI压缩方案)或者以其它方式选择CSI压缩方案。

在一些示例中，用于在第一CSI压缩方案和第二CSI压缩方案之间进行评估或选择的条件可以涉及与CSI压缩方案的互相关或在CSI压缩方案之间的互相关(例如，关于与基于码本的CSI压缩方案的互相关的阈值)。在一些示例中，用于在第一CSI压缩方案和第二CSI压缩方案之间进行评估或选择的条件可以涉及与不同CSI压缩方案相关联的差值或误差的计算或比较(例如，一个CSI压缩方案或另一个CSI压缩方案的均方误差(MSE)的阈值或比较，诸如当基于神经网络的CSI压缩方案具有更高的MSE时，确定切换到基于常规码本的CSI压缩方案)。在一些示例中，可以在评估或选择CSI压缩方案时(例如，在CSI压缩评估组件260处)考虑UE 115-b的操作状况，例如，基于功率可用性(例如，电池状态)、功耗(例如，与一个CSI压缩方案或另一个CSI压缩方案相关联)、处理器可用性(例如，可用处理循环)、处理器负载(例如，与一个CSI压缩方案或另一个CSI压缩方案相关联)、或其任何组合来评估或选择CSI压缩方案。

在用于相对于功耗(例如，与根据特定CSI压缩方案执行编码相关联)评估CSI压缩方案的示例中，基于码本的CSI压缩方案可以与功率P1相关联，并且基于神经网络的CSI压缩方案可以与功率P2相关联。由UE 115-b进行的基于码本的CSI压缩方案与基于神经网络的压缩方案之间的评估可以与参数α相关联，参数α可以使用配置信令250(例如，在指示255中、在指示255-b中)来发送。如果满足条件P1*α<P2，则UE 115-b可以选择根据基于码本的CSI压缩方案的编码或解码(例如，根据基于码本的CSI压缩方案来配置编码器240，根据基于码本的CSI压缩方案来编码CSI报告225，指示应当根据基于码本的CSI压缩方案来配置解码器230)。如果不满足条件P1*α<P2，则UE 115-b可以选择根据基于神经网络的CSI压缩方案的编码或解码(例如，根据自动编码器配置编码器240，根据基于神经网络的压缩方案对CSI报告225进行编码，指示应当根据基于神经网络的CSI压缩方案来配置解码器230，指示应当根据自动解码器来配置解码器230)。

另外地或可选地，在用于相对于处理负载(例如，与用于根据特定CSI压缩方案执行编码的处理负载相关联)来评估CSI压缩方案的示例中，基于码本的CSI压缩方案可以与处理负载L1相关联，并且基于神经网络的CSI压缩方案可以与处理负载L2相关联。由UE115-b进行的基于码本的CSI压缩方案与基于神经网络的压缩方案之间的评估可以与参数β相关联，参数β可以使用配置信令250(例如，在指示255中、在指示255-b中)来发送。如果满足L1*β<L2的条件，则UE 115-b可以选择根据基于码本的CSI压缩方案来执行编码(例如，根据基于码本的CSI压缩方案来配置编码器240，根据基于码本的CSI压缩方案来编码CSI报告225，指示应当根据基于码本的CSI压缩方案来配置解码器230)。如果不满足L1*β<L2的条件，则UE 115-b可以选择根据基于神经网络的CSI压缩方案的编码或解码(例如，根据自动编码器配置编码器240，根据基于神经网络的压缩方案对CSI报告225进行编码，指示应当根据基于神经网络的CSI压缩方案来配置解码器230，指示应当根据自动解码器来配置解码器230)。

在一些示例中，用于选择一个CSI压缩方案或另一个CSI压缩方案的条件可以由CSI压缩方案本身中涉及的神经网络或对应的神经网络配置(例如，与编码器240相关联的神经网络、与解码器230相关联的神经网络、或与其配置相关联的神经网络)来支持。例如，在对用于发送CSI报告225的CSI压缩方案的评估(例如，在CSI压缩评估组件260处)中使用的神经网络可以采用自动编码器的输入、估计的信道(例如，与对基站105-b和UE 115-b之间的信号传播的估计有关的信息)、以及常规或默认CSI压缩方案的输出(例如，基于神经网络的CSI压缩方案的输出)。在一些示例中，支持这样的评估的神经网络可以输出指示是回退到常规CSI压缩方案还是默认CSI压缩方案(例如，回退到常规CSI、回退到基于码本的CSI压缩方案)的布尔值。

在一些示例中，基于对CSI压缩方案的这种评估，编码器240可以被配置为根据在UE 115-b处(例如，由CSI压缩评估组件260)选择的CSI压缩方案来执行对CSI报告225的编码。由于UE 115-b处对用于发送CSI报告225的CSI压缩方案的选择可能不是基站105-b以其它方式已知的，因此UE 115-b还可以发送对用于压缩CSI报告225的CSI压缩方案的一个或多个方面的指示(例如，在编码器240处使用的编码配置)，或者对要用于解压缩CSI报告225的CSI压缩方案的一个或多个方面的指示(例如，要在解码器230处使用的解码配置)。例如，UE 115-b可以包括指示270，其可以伴随CSI报告225或者以其它方式与CSI报告225相关联(例如，在上行链路信令220中)，并且可以指示在UE 115-b处使用的编码器(例如，编码器240处的配置)，或者指示要在基站105-b处使用的解码器(例如，针对解码器230的配置)。基站105-b可以相应地配置解码器230用于至少部分地基于指示270来对CSI报告225进行解码。

通过实现所描述的用于信道压缩切换的技术中的一种或多种技术，基站105-b和UE 115-b可以支持响应于基站105-b和UE 115-b之间的信号传播状况、或相关的信道报告或相关联的信息或有效载荷、或两者来实现信道压缩方案。因此，可以针对相对准确度或报告粒度、或者UE 115-b或基站105-b处的正在进行的机器学习来评估压缩，其可能随着时间的推移或者由于改变的信道状况或通信要求而改变。此外，可以以平衡信令开销、功耗、处理负载或各种其它考虑或考虑的组合的方式来评估压缩方案。

图3根据本公开的一个或多个方面，示出了支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的用于压缩方案的联合训练的示例300。示例300可以在基站105、UE 115处或其组合处的联合训练或机器学习操作中实现，以用于调整一个或多个CSI压缩方案(例如，训练编码器、训练解码器或两者)。

在示例300中，联合训练可以接收压缩之前的信道(例如，信道H)作为输入310，其可以指代与发送设备和接收设备之间的信号传播路径相关联的各种形式的信道信息。输入310可以被提供给自动编码器320，自动编码器320可以根据用于压缩信息有效载荷的一种或多种编码技术来配置。在一些示例中，自动编码器可以涉及一个或多个神经网络，诸如i个神经网络325(例如，神经网络325-a-1至325-a-i)的链或序列。在一些示例中，自动编码器320的配置的一个或多个方面(例如，一个或多个神经网络325)可以在UE 115的编码器240中实现(例如，用于编码CSI报告225或用于评估CSI压缩方案)。自动编码器320可提供输出330，其可被称作反馈向量。在一些示例中，输出330或反馈向量可以是CSI报告225的示例，或者可以以其他方式类似于或说明CSI报告225。

为了支持联合训练的一个或多个方面，可以将输出330(例如，反馈向量)提供给两个或更多个自动解码器340(例如，与第一CSI压缩方案相关联的自动解码器340-a、与第二CSI压缩方案相关联的自动解码器340-b)，每个自动解码器340可以被描述为与联合训练的不同分支相关联。自动解码器340中的每一者可根据用于解压缩信息有效负载的一或多个相应解码技术来配置。在一些示例中，不同的自动解码器340或相关联的分支可以各自输出恢复的信道，其可以以不同的分辨率、粒度、精度或准确度来恢复。在一些示例中，自动解码器340可涉及一或多个神经网络，例如自动解码器340-a中的j个神经网络345的链或序列(例如，神经网络345-a-1到345-a-j)，或自动解码器340-b中的k个神经网络345的链或序列(例如，神经网络345-b-1到345-b-k)。在一些示例中，自动解码器340(例如，一个或多个神经网络345)的配置的一个或多个方面可以在基站105的解码器230中实现(例如，用于解码CSI报告225)，或者可以在UE 115处的CSI压缩评估组件260中实现(例如，用于评估与CSI报告225相关联的CSI压缩方案)。

可以根据各种特性来配置不同的自动解码器340，其可以用于CSI压缩方案的通信或评估的各个方面。在一些示例中，自动解码器340-a(例如，分支1)可以与第二CSI压缩方案(例如，基于神经网络的CSI压缩方案)相关联。在一些示例中，自动解码器340-a的配置的指示(例如，在指示255中)可与相对较大有效负载相关联，且因此可涉及相对较大或较低效的传信有效负载或相对较高精度。在一些示例中，自动解码器340-a可以与基于码本的CSI压缩方案相关联，并且可以是持久、半静态或以其他方式较不频繁更新的配置的示例。在一些示例中，自动解码器340-b(例如，分支2)或自动解码器340-a及自动解码器340-b两者可与同机器学习的一或多个方面相关联的CSI压缩方案相关联，CSI压缩方案可描述为基于神经网络的CSI压缩方案。在一些示例中，自动解码器340-b可与III型CSI相关联。在一些示例中，自动解码器340-b的配置的指示(例如，在指示255中)可与相对较小或较不复杂的有效负载相关联，且因此可涉及相对较小或较高效的信令有效负载(例如，可更简单地向UE 115指示)。在一些示例中，自动解码器340-a可为动态或以其它方式更频繁地更新的配置的示例。

不同的自动解码器340可以各自提供相应的输出350，其可以被称为解压缩或恢复的信道信息，或者解压缩后的信道。在示例300中，自动解码器340-a可提供对应于解压缩之后的信道的输出350-a，且自动解码器340-b可提供对应于解压缩之后的信道/>的输出350-b。在一些示例中，自动解码器340-a和自动解码器340-b可被配置为使得/>与相比/>更小的大小或报告有效负载相关联。

输出350中的每一个可以被提供给相应的交叉熵块360，该交叉熵块360可以计算相对于压缩之前的信道H的相应交叉熵。例如，交叉熵块360-a可以提供对应于H与之间的交叉熵的输出370-a，并且交叉熵块360-b可以提供对应于H与/>之间的交叉熵的输出370-a。在示例300中，输出370-a和370-b可以被提供给求和块380，求和块380可以提供对应于联合训练的总体训练结果的输出390(例如，用于正在进行的或周期性的训练或机器学习)。

在一些实现方式中，用于解码器的联合训练的示例300的一个或多个方面可以在无线通信系统100或200中被配置为支持所描述的用于信道压缩切换的技术。

在第一组示例中，基站105可以将UE 115配置有自动编码器(例如，使用指示255，以根据自动编码器320的一个或多个方面来配置编码器240)和自动解码器(例如，使用指示255，以配置CSI压缩评估组件260根据自动解码器340-b的一个或多个方面来执行评估)，这可以支持UE 115在与自动解码器340-a相关联的第一CSI压缩方案(例如，基于码本的CSI压缩方案、传统CSI压缩方案、静态或半持久CSI压缩方案、常规或回退CSI压缩方案)和与自动解码器340-b相关联的第二CSI压缩方案之间进行评估。在此类示例中，基站105可训练包含至少自动编码器320和自动解码器340-b的组件或相关联神经网络(例如，从自动编码器到自动解码器的一切)。在这样的示例中，UE 115可能不具有确定其自己的自动编码器配置(例如，用于编码器240中的实施方式)的灵活性，但是降低的灵活性可以伴随有减少的或简化的信令或者UE 115处的降低的功耗或处理负载，以及其它益处，或者由减少的或简化的信令或者UE 115处的降低的功耗或处理负载来抵消。

在根据第一组示例的一些实现方式中，UE 115可以指示对第一CSI压缩方案或第二CSI压缩方案中的一者或两者的选择(例如，在指示270中)，其可以包括对相应的上行链路信令220中的CSI报告225是应当由基站105根据自动解码器340-a的配置还是自动解码器340-b的配置还是两者来解码的指示。此外，在根据第一组示例的一些实现方式中，基站105还可以(例如，经由配置信令250)配置标准(例如，用于UE 115)以执行CSI压缩方案的评估或CSI压缩方案之间的选择(例如，用于由CSI压缩评估组件260进行的评估)。另外地或可选地，在根据第一组示例的一些实施方式中，基站105还可以配置基于神经网络的切换网络的一个或多个方面，或者在CSI压缩方案的评估或CSI压缩方案之间的选择中使用的神经网络(例如，一个或多个神经网络345)的其他实施方式。

在第二组示例中，基站105可以将UE 115配置为具有第一自动解码器(例如，使用指示255，以根据自动解码器340-a的一个或多个方面来配置CSI压缩评估组件260)，并且配置为具有第二自动解码器(例如，使用指示255，以将CSI压缩评估组件260配置为根据自动解码器340-b的一个或多个方面来执行评估)，这可以支持与自动解码器340-a相关联的第一CSI压缩方案(例如，基于码本的CSI压缩方案、传统CSI压缩方案、静态或半持久CSI压缩方案、常规或回退CSI压缩方案)和与自动解码器340-b相关联的第二CSI压缩方案之间的评估。在此类示例中，基站105可训练包含自动解码器340-a和自动解码器340-b的组件，且UE115可至少部分地基于如在UE 115处接收的自动解码器340-a或自动解码器340-b或两者的配置来训练自动编码器320(例如，通过CSI压缩评估组件260，用于编码器240处的实施方式)。换句话说，在第二组示例的一些实现方式中，UE 115可以训练或以其它方式确定其自己的自动编码器配置(例如，用于编码器240中的实施方式)，其可以支持对各个信号传播条件的改进的灵活性或响应性，但是可以与UE 115处的增加的功耗或处理负载相关联。

在根据第二组示例的一些实现方式中，UE 115可以指示对第一CSI压缩方案或第二CSI压缩方案中的一者或两者的选择(例如，在指示270中)，其可以包括对相应的上行链路信令220中的CSI报告225是应当由基站105根据自动解码器340-a的配置还是自动解码器340-b的配置还是两者来解码的指示。此外，在根据第二组示例的一些实现方式中，基站105还可以(例如，经由配置信令250)配置标准(例如，用于UE 115)以执行CSI压缩方案的评估或CSI压缩方案之间的选择(例如，用于由CSI压缩评估组件260进行的评估)。附加地或可选地，在根据第二组示例的一些实施方式中，基站105还可以配置在CSI压缩方案的评估或之间的选择中使用的基于神经网络的切换网络或神经网络(例如，一个或多个神经网络345)的其他实施方式的一个或多个方面。

在一些示例中，可以实现所描述的技术，使得代替使用整个自动解码器来测试基于机器学习的CSI性能，可以引入较小的网络以降低完整自动解码器的复杂度。在一些示例中，可以提供或以其他方式支持完整网络训练神经网络或部分网络训练神经网络。此外，可以实现所描述的技术的各方面以提供不同的切换标准、或用于CSI报告配置的特定结构、或两者。

图4示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的过程400的示例。过程400示出了用于评估和选择CSI压缩方案的示例，其可以在UE 115处执行(例如，由CSI压缩评估组件260执行)。

在410处，过程400可以包括接收用于CSI压缩方案的配置。在一些示例中，可以从基站105接收配置，基站105可以涉及对配置信令250的指示255。在一些示例中，所接收的配置可以被包括在由基站105发送的CSI报告配置中或以其它方式与由基站105发送的CSI报告配置相关联，CSI报告配置可以包括参考信号配置和机器学习CSI配置。在一些示例中(例如，作为机器学习CSI配置的一部分)，所接收的配置可包括与自动编码器320或第一自动解码器(例如，自动解码器340-a)相关联的配置、与第二自动解码器(例如，自动解码器340-b)相关联的配置、以及常规CSI码本(例如，与基于码本的CSI压缩方案相关联的配置)。在一些示例中，所接收配置可指包含用于自动编码器及自动解码器的配置的神经网络配置。在一些示例中，所接收配置可指包含用于第一自动解码器及第二自动解码器的配置的神经网络配置。一些示例可以包括可操作用于支持CSI压缩方案的评估的神经网络的配置(例如，神经网络345的配置)。

在一些示例中，UE 115可以接收用于(例如，神经网络325的)自动编码器、用于(例如，神经网络345的)自动解码器或其组合的神经网络的配置，其可以是基于神经网络的CSI压缩方案的配置的示例。另外地或可选地，UE 115可以接收传统码本或其它码本或配置，其可以与基于码本的CSI压缩方案的配置相关联(例如，具有码本配置的编码器、具有码本配置的解码器、没有自动编码器、或者没有自动解码器)。在过程400的其它示例中，除了可以向UE 115指示的其它类型的不同CSI压缩方案之外，还可以为基于神经网络的CSI压缩方案和基于码本的CSI压缩方案提供不同的配置。

在420处，过程400可以包括：计算在410处接收到其配置的每个CSI压缩方案的误差。例如，UE 115可以使用经配置的自动编码器和解码器进行信道压缩，并且检查输出信道的错误。在一些示例中，误差可对应于误差(例如，MSE)或解压缩之后的信道(例如)与压缩之前的信道(例如，H，参考信道)之间的其它差异。在一些示例中，UE 115可以被配置有传统码本，并且使用传统码本进行CSI计算并计算MSE与理想信道。

在430处，该过程可以包括使用具有较低误差的压缩方案来报告信道估计。例如，如果基于神经网络的CSI压缩的误差(例如，MSE)小于基于码本的CSI压缩的误差，则UE 115可以报告基于神经网络的压缩(例如，根据基于神经网络的编码器或自动编码器来压缩或编码CSI报告，指示UE 115选择了基于神经网络的压缩，在指示255中指示信道报告已经根据基于神经网络的CSI压缩方案被编码或压缩或者应当被解码或解压缩)。在另一个示例中，如果基于神经网络的CSI压缩的误差(例如，MSE)大于基于码本的CSI压缩的误差，则UE115可以报告所配置的基于码本的压缩(例如，根据基于码本的编码器对CSI报告进行压缩或编码，指示UE 115选择了基于码本的压缩，在指示255中指示信道报告已经根据基于码本的CSI压缩方案被编码或压缩或者应当根据基于码本的CSI压缩方案被解码或解压缩)。在一些示例中，如果输出信道的MSE比基于码本的压缩差，则UE 115可以被配置为切换所配置的码本。在一些示例中，UE 115可发信号通知优选码本或新码本。

图5示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的基于神经网络的切换的示例500。示例500可以示出用于切换或选择CSI压缩方案的技术，并且可以在UE 115中执行或实现。

在示例500中，可以组合一个或多个神经网络345-c的集合或序列以支持CSI压缩方案的评估。在一些示例中，一或多个神经网络345可等效于自动解码器340或可包含于自动解码器340中。在一些示例中，为了支持根据示例500(例如，在UE 115处)执行评估，一个或多个神经网络345-c可以以基站105的解码器230处的等效或以其它方式对应的神经网络被配置的方式来配置。

在示例500中，可以将输入集合510提供给神经网络345-c。例如，输入集合510可包括来自自动编码器的输出(例如，来自自动编码器320的结果或输出)，诸如类型I或类型IICSI输出，其可以是反馈向量(例如，输出330)的示例或以其他方式对应于反馈向量。在一些示例中，输入集合510可以包括压缩之前的信道H，其可以是输入310的示例或以其他方式对应于输入310。附加地或可选地，输入集合510可包括压缩之前的预编码器(例如，预编码器W)。在一些示例中，输入集合510可以包括常规码本输出(例如，与基于码本的CSI压缩、解压缩之后的信道相关联的输出350)。

神经网络345-c的集合或序列可以基于输入集合510执行各种操作，并且向分类块540提供输出530。在一些示例中，输出530可以是解压缩之后的另一信道的示例(例如，另一输出350，解压缩之后的信道)。分类块540可以包括各种评估标准，诸如用于将一个CSI压缩方案的结果与另一个CSI压缩方案的结果进行比较的标准。在一些示例中，分类块540的一个或多个标准、或神经网络345-c的配置的一个或多个方面、或两者可由基站105配置(例如，使用配置信令250)。

在一些示例中，分类块540可以提供输出550，输出550可以与实现一个CSI压缩方案或另一个CSI压缩方案的选择或确定相关联。在一个示例中，输出550可以是二进制输出，诸如对应于使用常规CSI压缩方案的值“0”和对应于使用机器学习CSI压缩方案(例如，利用机器学习的CSI压缩方案，包括用于周期性或以其他方式进行的训练或对编码器、解码器或两者的更新)的值“1”。

图6示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的机器学习过程600的示例。机器学习过程600可以在基站105或UE 115或两者处实现，如参照图1至图5所描述的。

机器学习过程600可以包括机器学习算法610。如图所示，机器学习算法610可以是神经网络的示例，诸如前馈(FF)或深度前馈(DFF)神经网络、递归神经网络(RNN)、长/短期记忆(LSTM)神经网络或任何其他类型的神经网络。然而，可以支持任何其他机器学习算法。例如，机器学习算法610可以实现最近邻算法、线性回归算法、朴素贝叶斯算法、随机森林算法或任何其他机器学习算法。此外，机器学习过程600可以涉及监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习或其任何组合。

机器学习算法610可以包括输入层615、一个或多个隐藏层620和输出层625。在具有一个隐藏层620的全连接神经网络中，每个隐藏层节点635可以从每个输入层节点630接收值作为输入，其中每个输入可以被加权。这些神经网络权重可以基于在机器学习算法610的训练期间修改的成本函数。类似地，每个输出层节点640可以从每个隐藏层节点635接收值作为输入，其中输入被加权。如果支持部署后训练(例如，在线训练)，则可以分配存储器以存储用于逆矩阵乘法的误差和/或梯度。这些误差和/或梯度可以支持基于输出反馈来更新机器学习算法610。训练机器学习算法610可以支持权重的计算(例如，将输入层节点630连接到隐藏层节点635并且将隐藏层节点635连接到输出层节点640)以将输入模式映射到期望的输出结果。该训练可导致基于历史应用数据和针对特定基站105或UE 115的数据传递的设备特定的机器学习算法610。

在一些示例中，输入值605可以被发送到机器学习算法610以进行处理。在一些示例中，可根据对输入值605的操作序列执行预处理，使得输入值605可呈与机器学习算法610兼容的格式。输入值605可以在输入层615处被转换成k个输入层节点630的集合。在一些情况下，可以在输入层615的不同输入层节点630处输入不同的测量。如果输入层节点630的数量超过对应于输入值605的输入的数量，则一些输入层节点630可以被分配默认值(例如，值0)。如图所示，输入层615可以包括三个输入层节点630-a、630-b和630-c。然而，应当理解，输入层615可以包括任何数量的输入层节点630(例如，20个输入节点)。

机器学习算法610可以基于k个输入层节点630和n个隐藏层节点635之间的多个输入到隐藏权重来将输入层615转换为隐藏层620。机器学习算法610可以包括任何数量的隐藏层620作为输入层615和输出层625之间的中间步骤。另外，每个隐藏层620可以包括任何数量的节点。例如，如图所示，隐藏层620可以包括四个隐藏层节点635-a、635-b、635-c和635-d。然而，应当理解，隐藏层620可以包括任何数量的隐藏层节点635(例如，10个输入节点)。在全连接的神经网络中，层中的每个节点可以基于前一层中的每个节点。例如，隐藏层节点635-a的值可以基于输入层节点630-a、630-b和630-c的值(例如，对每个节点值应用不同的权重)。

机器学习算法610可以确定在一个或多个隐藏层620之后的输出层625的输出层节点640的值。例如，机器学习算法610可以基于n个隐藏层节点635和m个输出层节点640之间的多个隐藏到输出权重来将隐藏层620转换为输出层625。在一些情况下，n＝m。每个输出层节点640可以对应于机器学习算法610的不同输出值645。如图所示，机器学习算法610可以包括支持三个不同阈值的三个输出层节点640-a、640-b和640-c。然而，应当理解，输出层625可以包括任何数量的输出层节点640。在一些示例中，可根据操作序列对输出值645执行后处理，使得输出值645可呈与报告输出值645兼容的格式。

图7根据本公开的一个或多个方面，示出了支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备705的框图700。设备705可以是如本文所描述的UE 115的各方面的示例。设备705可以包括接收机710、发送机715和通信管理器720。设备705还可以包括处理器。这些组件中的每一个组件可以彼此通信(例如，经由一个或多个总线)。

接收机710可以提供用于接收与各种信息信道(例如，与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术相关的控制信道、数据信道、信息信道)相关联的信息(诸如分组、用户数据、控制信息或其任何组合)的部件。信息可以被传递到设备705的其它组件。接收机710可以利用单个天线或多个天线的集合。

发送机715可以提供用于发送由设备705的其它组件生成的信号的部件。例如，发送机715可以发送与各种信息信道(例如，与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术相关的控制信道、数据信道、信息信道)相关联的信息，诸如分组、用户数据、控制信息或其任何组合。在一些示例中，发送机715可以与接收机710共置在收发机模块中。发送机715可利用单个天线或多个天线的集合。

通信管理器720、接收机710、发送机715或其各种组合或其各种组件可以是用于执行如本文所描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的各个方面的部件的示例。例如，通信管理器720、接收机710、发送机715或其各种组合或组件可支持用于执行本文描述的一个或多个功能的方法。

在一些示例中，通信管理器720、接收机710、发送机715或其各种组合或组件可以在硬件中(例如，在通信管理电路系统中)实现。硬件可包括处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑设备、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其被配置为或以其他方式支持用于执行本公开中描述的功能的部件的任何组合。在一些示例中，处理器和与处理器耦合的存储器可以被配置为执行本文描述的一个或多个功能(例如，通过由处理器执行存储在存储器中的指令)。

附加地或可选地，在一些示例中，通信管理器720、接收机710、发送机715或其各种组合或组件可以用由处理器执行的代码(例如，作为通信管理软件或固件)来实现。如果用由处理器执行的代码来实现，则通信管理器720、接收机710、发送机715或其各种组合或组件的功能可以由通用处理器、DSP、中央处理单元(CPU)、ASIC、FPGA或这些或其它可编程逻辑器件的任何组合(例如，被配置为或以其它方式支持用于执行本公开中描述的功能的部件)来执行。

在一些示例中，通信管理器720可以被配置为使用接收机710、发送机715或二者或者以其它方式与接收机710、发送机715或二者协作地执行各种操作(例如，接收、监测、发送)。例如，通信管理器720可以从接收机710接收信息，向发送机715发送信息，或者与接收机710、发送机715或两者组合集成以接收信息、发送信息或执行如本文所述的各种其它操作。

通信管理器720可以支持根据如本文公开的示例的UE处的无线通信。例如，通信管理器720可以被配置为或者以其它方式支持用于接收指示与第一信道状态信息压缩方案(例如，基于码本的信道状态信息压缩方案)相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案(例如，基于神经网络的信道状态信息压缩方案)相关联的第二配置的第一信令的部件。通信管理器720可被配置为或以其他方式支持用于基于接收到第一信令来发送第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

通过根据如本文描述的示例包括或配置通信管理器720，设备705(例如，控制或以其它方式耦合到接收机710、发送机715、通信管理器720或其组合的处理器)可以支持用于响应于设备705和基站105之间的信号传播状况、或相关的信道报告或相关联的信息或有效载荷、或两者来实现信道压缩方案的技术。因此，可以针对相对准确度或报告粒度、或者设备705或基站105处的正在进行的机器学习来评估压缩，其可以随着时间的推移或者由于改变的信道状况或通信要求而改变。此外，压缩方案可以由设备705以平衡信令开销、功耗、处理负载或各种其它考虑或考虑的组合的方式来评估。

图8根据本公开的一个或多个方面，示出了支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备805的框图800。设备805可以是如本文描述的设备705或UE 115的各方面的示例。设备805可以包括接收机810、发送机815和通信管理器820。设备805还可以包括处理器。这些组件中的每一个组件可以彼此通信(例如，经由一个或多个总线)。

接收机810可以提供用于接收与各种信息信道(例如，与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术相关的控制信道、数据信道、信息信道)相关联的信息(诸如分组、用户数据、控制信息或其任何组合)的部件。信息可以被传递到设备805的其它组件。接收机810可以利用单个天线或多个天线的集合。

发送机815可以提供用于发送由设备805的其它组件生成的信号的部件。例如，发送机815可以发送与各种信息信道(例如，与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术相关的控制信道、数据信道、信息信道)相关联的信息，诸如分组、用户数据、控制信息或其任何组合。在一些示例中，发送机815可以与接收机810共置在收发机模块中。发送机815可以利用单个天线或多个天线的集合。

设备805或其各个组件可以是用于执行如本文所描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的各个方面的部件的示例。例如，通信管理器820可以包括压缩配置接收组件825、信道信息发送组件830或二者。通信管理器820可以是如本文所描述的通信管理器720的各方面的示例。在一些示例中，通信管理器820或其各种组件可被配置为使用或以其他方式与接收机810、发送机815或两者协作来执行各种操作(例如，接收、监测、发送)。例如，通信管理器820可以从接收机810接收信息，向发送机815发送信息，或者与接收机810、发送机815或两者组合集成以接收信息、发送信息或执行如本文所述的各种其它操作。

通信管理器820可以支持根据如本文公开的示例的UE处的无线通信。压缩配置接收组件825可以被配置为或者以其它方式支持用于接收第一信令的部件，第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。信道信息传输组件830可被配置为或以其他方式支持用于基于接收到第一信令来发送第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

图9根据本公开的一个或多个方面，示出了支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的通信管理器920的框图900。通信管理器920可以是如本文所描述的通信管理器720、通信管理器820或两者的各方面的示例。通信管理器920或其各个组件可以是用于执行如本文所描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的各个方面的部件的示例。例如，通信管理器920可以包括压缩配置接收组件925、信道信息传输组件930、神经网络压缩确定组件935、压缩方案评估组件940、编码器训练组件945、压缩组件950、功耗评估组件955、处理负载评估组件960或其任何组合。这些组件中的每一个可以直接或间接地彼此通信(例如，经由一个或多个总线)。

通信管理器920可以支持根据如本文公开的示例的UE处的无线通信。压缩配置接收组件925可以被配置为或者以其它方式支持用于接收第一信令的部件，第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。信道信息传输组件930可被配置为或以其他方式支持用于基于接收到第一信令来发送第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

在一些示例中，神经网络压缩确定组件935可被配置为或以其他方式支持用于使用与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的神经网络并基于信道信息来确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息的部件。在一些示例中，第一信令可包括用于确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息的神经网络的配置。

在一些示例中，压缩方案评估组件940可以被配置为或者以其它方式支持用于确定与根据基于码本的信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第一均方误差的部件。在一些示例中，压缩方案评估组件940可以被配置为或者以其它方式支持用于确定与根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第二均方误差的部件。在一些示例中，压缩方案评估组件940可以被配置为或以其它方式支持用于基于第一均方误差和第二均方误差之间的比较来确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或根据两者来压缩信道信息的部件。

在一些示例中，压缩方案评估组件940可以被配置为或者以其它方式支持用于基于基于码本的信道状态信息压缩方案来确定对信道信息的第一压缩的部件。在一些示例中，压缩方案评估组件940可以被配置为或者以其它方式支持用于基于基于神经网络的信道状态信息压缩方案来确定对信道信息的第二压缩的部件。在一些示例中，压缩方案评估组件940可以被配置为或者以其它方式支持用于基于第一压缩和第二压缩之间的互相关来确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或者根据两者来压缩信道信息的部件。

在一些示例中，第一信令可以指示用于确定(例如，供UE确定)是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息的标准。

在一些示例中，编码器训练组件945可被配置为或以其他方式支持用于基于由第一配置指示的第一解码器、或基于由第二配置指示的第二解码器、或两者来训练编码器的部件。在一些示例中，压缩组件950可以被配置为或以其它方式支持用于基于经训练的编码器来压缩信道信息的部件。

在一些示例中，功耗评估组件955可被配置为或以其他方式支持用于基于与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的功耗、或与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的功耗、或两者来确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息的部件。

在一些示例中，处理负载评估组件960可以被配置为或以其它方式支持用于基于与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的处理负载、或与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的处理负载、或两者来确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息的部件。

图10示出了根据本公开的一个或多个方面的包括支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备1005的系统1000的图。设备1005可以是如本文所描述的设备705、设备805或UE 115的组件的示例或者包括如本文所描述的设备705、设备805或UE 115的组件。设备1005可与一个或多个基站105、UE 115或其任何组合进行无线通信。设备1005可包括用于双向语音和数据通信的组件，其包括用于发送和接收通信的组件，诸如通信管理器1020、输入/输出(I/O)控制器1010、收发机1015、天线1025、存储器1030、代码1035、以及处理器1040。这些组件可以经由一个或多个总线(例如，总线1045)进行电子通信或以其他方式耦合(例如，可操作地、通信地、功能地、电子地、电气地)。

I/O控制器1010可以管理用于设备1005的输入和输出信号。I/O控制器1010还可以管理未集成到设备1005中的外围设备。在一些情况下，I/O控制器1010可以表示到外部外围设备的物理连接或端口。在一些情形中，I/O控制器1010可利用操作系统，诸如或另一已知操作系统。附加地或可选地，I/O控制器1010可以表示调制解调器、键盘、鼠标、触摸屏或类似的设备或与之交互。在一些情形中，I/O控制器1010可被实现为处理器(诸如处理器1040)的一部分。在一些情况下，用户可以经由I/O控制器1010或经由由I/O控制器1010控制的硬件组件与设备1005交互。

在一些情况下，设备1005可以包括单个天线1025。然而，在一些其它情况下，设备1005可以具有一个以上的天线1025，其能够同时地发送或接收多个无线传输。收发机1015可经由一个或多个天线1025、有线或无线链路进行双向通信，如本文所描述的。例如，收发机1015可表示无线收发机并且可与另一无线收发机进行双向通信。收发机1015还可包括调制解调器以调制分组，将经调制分组提供给一个或多个天线1025以供传输，以及解调从该一个或多个天线1025接收到的分组。收发机1015、或收发机1015和一个或多个天线1025可以是如本文所述的发送机715、发送机815、接收机710、接收机810、或其任何组合或其组件的示例。

存储器1030可以包括随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)。存储器1030可存储包括指令的计算机可读、计算机可执行代码1035，这些指令在由处理器1040执行时使设备1005执行本文所描述的各种功能。代码1035可被存储在非暂时性计算机可读介质(诸如系统存储器或另一类型的存储器)中。在一些情况下，代码1035可以不由处理器1040直接执行，而是可以使计算机(例如，当被编译和执行时)执行本文描述的功能。在一些情形中，存储器1030可尤其包含基本I/O系统(BIOS)，该BIOS可控制基本硬件或软件操作，诸如与外围组件或设备的交互。

处理器1040可以包括智能硬件设备(例如，通用处理器、DSP、CPU、微控制器、ASIC、FPGA、可编程逻辑设备、分立门或者晶体管逻辑组件、分立硬件组件或者其任意组合)。在一些情形中，处理器1040可被配置为使用存储器控制器来操作存储器阵列。在一些其它情况下，存储器控制器可以集成到处理器1040中。处理器1040可以被配置为执行存储在存储器(例如，存储器1030)中的计算机可读指令，以使设备1005执行各种功能(例如，支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的功能或任务)。例如，设备1005或设备1005的组件可以包括处理器1040和耦合到处理器1040的存储器1030，处理器1040和存储器1030被配置为执行本文描述的各种功能。

通信管理器1020可以支持根据如本文公开的示例的UE处的无线通信。例如，通信管理器1020可以被配置为或者以其它方式支持用于接收指示与第一信道状态信息压缩方案(例如，基于码本的信道状态信息压缩方案)相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案(例如，基于神经网络的信道状态信息压缩方案)相关联的第二配置的第一信令的部件。通信管理器1020可被配置为或以其他方式支持用于基于接收到第一信令来发送第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

通过包括或配置根据如本文描述的示例的通信管理器1020，设备1005可以支持用于响应于设备1005和基站105之间的信号传播状况、或相关的信道报告或相关联的信息或有效载荷、或两者来实现信道压缩方案的技术。因此，可以针对相对准确度或报告粒度、或者设备1005或基站105处的正在进行的机器学习来评估压缩，其可以随着时间的推移或者由于改变的信道状况或通信要求而改变。此外，压缩方案可以由设备1005以平衡信令开销、功耗、处理负载或各种其它考虑或考虑的组合的方式来评估。

在一些示例中，通信管理器1020可以被配置为使用收发机1015、一个或多个天线1025或其任何组合或以其它方式与收发机1015、一个或多个天线1025或其任何组合协作来执行各种操作(例如，接收、监测、发送)。尽管通信管理器1020被示出为分开的组件，但在一些示例中，参照通信管理器1020描述的一个或多个功能可由处理器1040、存储器1030、代码1035、或其任何组合来支持或执行。例如，代码1035可以包括可由处理器1040执行以使设备1005执行如本文所描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的各个方面的指令，或者处理器1040和存储器1030可以以其它方式被配置为执行或支持这样的操作。

图11根据本公开的一个或多个方面，示出了支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备1105的框图1100。设备1105可以是如本文描述的基站105的各方面的示例。设备1105可以包括接收机1110、发送机1115和通信管理器1120。设备1105还可以包括处理器。这些组件中的每一个组件可以彼此通信(例如，经由一个或多个总线)。

接收机1110可以提供用于接收与各种信息信道(例如，与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术相关的控制信道、数据信道、信息信道)相关联的信息(诸如分组、用户数据、控制信息或其任何组合)的部件。信息可以被传递到设备1105的其他组件。接收机1110可利用单个天线或多个天线的集合。

发送机1115可以提供用于发送由设备1105的其它组件生成的信号的部件。例如，发送机1115可以发送与各种信息信道(例如，与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术相关的控制信道、数据信道、信息信道)相关联的信息，诸如分组、用户数据、控制信息或其任何组合。在一些示例中，发送机1115可以与接收机1110共置在收发机模块中。发送机1115可以利用单个天线或多个天线的集合。

通信管理器1120、接收机1110、发送机1115、或其各种组合或其各种组件可以是用于执行如本文所描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的各个方面的部件的示例。例如，通信管理器1120、接收机1110、发送机1115或其各种组合或组件可支持用于执行本文描述的一个或多个功能的方法。

在一些示例中，通信管理器1120、接收机1110、发送机1115或其各种组合或组件可以在硬件中(例如，在通信管理电路中)实现。硬件可包括处理器、DSP、ASIC、FPGA或其他可编程逻辑设备、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或被配置为或以其他方式支持用于执行本公开中描述的功能的部件的其任何组合。在一些示例中，处理器和与处理器耦合的存储器可以被配置为执行本文描述的一个或多个功能(例如，通过由处理器执行存储在存储器中的指令)。

附加地或可选地，在一些示例中，通信管理器1120、接收机1110、发送机1115、或其各种组合或组件可以用由处理器执行的代码(例如，作为通信管理软件或固件)来实现。如果用由处理器执行的代码来实现，则通信管理器1120、接收机1110、发送机1115或其各种组合或组件的功能可以由通用处理器、DSP、CPU、ASIC、FPGA或这些或其它可编程逻辑器件的任何组合(例如，被配置为或以其它方式支持用于执行本公开中描述的功能的部件)来执行。

在一些示例中，通信管理器1120可以被配置为使用接收机1110、发送机1115或二者或者以其它方式与接收机1110、发送机1115或二者协作地执行各种操作(例如，接收、监测、发送)。例如，通信管理器1120可以从接收机1110接收信息，向发送机1115发送信息，或者与接收机1110、发送机1115或两者组合集成以接收信息、发送信息或执行如本文所述的各种其它操作。

通信管理器1120可以支持根据如本文公开的示例的基站处的无线通信。例如，通信管理器1120可以被配置为或者以其它方式支持用于发送指示与第一信道状态信息压缩方案(例如，基于码本的信道状态信息压缩方案)相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案(例如，基于神经网络的信道状态信息压缩方案)相关联的第二配置的第一信令的部件。通信管理器1120可被配置为或以其他方式支持用于基于发送第一信令来接收第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

通过根据如本文描述的示例包括或配置通信管理器1120，设备1105(例如，控制或以其它方式耦合到接收机1110、发送机1115、通信管理器1120或其组合的处理器)可以支持用于响应于设备1105和UE 115之间的信号传播状况、或相关的信道报告或相关联的信息或有效载荷、或两者来实现信道压缩方案的技术。相应地，UE 115可针对相对准确度或报告粒度、或者UE 115或设备1105处的正在进行的机器学习来评估压缩，这可随时间推移或由于改变的信道状况或通信要求而改变。此外，UE 115可以以平衡信令开销、功耗、处理负载或各种其它考虑或考虑的组合的方式来评估压缩方案。

图12根据本公开的一个或多个方面，示出了支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备1205的框图1200。设备1205可以是如本文描述的设备1105或基站105的各方面的示例。设备1205可以包括接收机1210、发送机1215和通信管理器1220。设备1205还可以包括处理器。这些组件中的每一个组件可以彼此通信(例如，经由一个或多个总线)。

接收机1210可以提供用于接收与各种信息信道(例如，与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术相关的控制信道、数据信道、信息信道)相关联的信息(诸如分组、用户数据、控制信息或其任何组合)的部件。信息可以被传递到设备1205的其它组件。接收机1210可以利用单个天线或多个天线的集合。

发送机1215可以提供用于发送由设备1205的其它组件生成的信号的部件。例如，发送机1215可以发送与各种信息信道(例如，与用于信道状态信息和信道压缩切换的技术相关的控制信道、数据信道、信息信道)相关联的信息，诸如分组、用户数据、控制信息或其任何组合。在一些示例中，发送机1215可以与接收机1210共置在收发机模块中。发送机1215可以利用单个天线或多个天线的集合。

设备1205或其各个组件可以是用于执行如本文所描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的各个方面的部件的示例。例如，通信管理器1220可以包括压缩配置传输组件1225、信道信息接收组件1230或者其任意组合。通信管理器1220可以是如本文所描述的通信管理器1120的各方面的示例。在一些示例中，通信管理器1220或其各种组件可以被配置为使用接收机1210、发送机1215或二者或者以其它方式与接收机1210、发送机1215或二者协作地执行各种操作(例如，接收、监测、发送)。例如，通信管理器1220可以从接收机1210接收信息，向发送机1215发送信息，或者与接收机1210、发送机1215或两者组合集成以接收信息、发送信息或执行如本文所述的各种其它操作。

通信管理器1220可以支持根据如本文公开的示例的基站处的无线通信。压缩配置传输组件1225可以被配置为或者以其它方式支持用于发送第一信令的部件，第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。信道信息接收组件1230可被配置为或以其他方式支持用于基于发送第一信令来接收第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

图13示出了根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的通信管理器1320的框图1300。通信管理器1320可以是如本文所描述的通信管理器1120、通信管理器1220或两者的各方面的示例。通信管理器1320或其各个组件可以是用于执行如本文所描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的各个方面的部件的示例。例如，通信管理器1320可包括压缩配置传输组件1325、信道信息接收组件1330、压缩方案训练组件1335、或其任何组合。这些组件中的每一个可以直接或间接地彼此通信(例如，经由一个或多个总线)。

通信管理器1320可以支持根据如本文公开的示例的基站处的无线通信。压缩配置传输组件1325可以被配置为或者以其它方式支持用于发送第一信令的部件，第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。信道信息接收组件1330可被配置为或以其他方式支持用于基于发送第一信令来接收第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

在一些示例中，第一信令可以指示用于确定(例如，供UE确定)是根据基于码本的信道状态信息压缩方案还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或根据两者来压缩信道信息的标准。

在一些示例中，第一信令可包括UE处的用于确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息的神经网络的配置。

在一些示例中，基于神经网络的信道状态信息压缩方案可以与比基于码本的信道状态信息压缩方案更小的有效载荷相关联，或者与比基于码本的信道状态信息压缩方案更大的压缩程度相关联。

在一些示例中，压缩方案训练组件1335可以被配置为或者以其它方式支持用于训练与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的编码器和解码器的部件，第一信令指示经训练的编码器的配置和经训练的解码器的配置。

在一些示例中，压缩方案训练组件1335可以被配置为或以其它方式支持用于训练与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一解码器和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二解码器的部件，第一信令指示经训练的第一解码器的配置和经训练的第二解码器的配置。

图14示出了根据本公开的一个或多个方面的包括支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的设备1405的系统1400的图。设备1405可以是如本文描述的设备1105、设备1205或基站105的示例或者包括如本文描述的设备1105、设备1205或基站105的组件。设备1405可与一个或多个基站105、UE 115或其任何组合进行无线通信。设备1405可以包括用于双向语音和数据通信的组件，其包括用于发送和接收通信的组件，诸如通信管理器1420、网络通信管理器1410、收发机1415、天线1425、存储器1430、代码1435、处理器1440和站间通信管理器1445。这些组件可以经由一个或多个总线(例如，总线1450)进行电子通信或以其他方式耦合(例如，可操作地、通信地、功能地、电子地、电气地)。

网络通信管理器1410可以管理与核心网络130的通信(例如，经由一个或多个有线回程链路)。例如，网络通信管理器1410可以管理客户端设备(例如，一个或多个UE 115)的数据通信的传输。

在一些情况下，设备1405可以包括单个天线1425。然而，在一些其他情形中，设备1405可具有一个以上天线1425，这些天线可以能够并发地发送或接收多个无线传输。收发机1415可经由一个或多个天线1425、有线或无线链路进行双向通信，如本文所描述的。例如，收发机1415可表示无线收发机并且可与另一无线收发机进行双向通信。收发机1415还可包括调制解调器以调制分组，将经调制分组提供给一个或多个天线1425以供传输，以及解调从该一个或多个天线1425接收到的分组。收发机1415或收发机1415和一个或多个天线1425可以是如本文所述的发送机1115、发送机1215、接收机1110、接收机1210或其任何组合或其组件的示例。

存储器1430可以包括RAM和ROM。存储器1430可存储包括指令的计算机可读、计算机可执行代码1435，这些指令在由处理器1440执行时使设备1405执行本文所描述的各种功能。代码1435可被存储在非暂时性计算机可读介质(诸如系统存储器或另一类型的存储器)中。在一些情况下，代码1435可以不由处理器1440直接执行，而是可以使计算机(例如，当被编译和执行时)执行本文描述的功能。在一些情形中，存储器1430可尤其包含BIOS，该BIOS可控制基本硬件或软件操作，诸如与外围组件或设备的交互。

处理器1440可以包括智能硬件设备(例如，通用处理器、DSP、CPU、微控制器、ASIC、FPGA、可编程逻辑设备、分立门或者晶体管逻辑组件、分立硬件组件或者其任意组合)。在一些情况下，处理器1440可以被配置为使用存储器控制器来操作存储器阵列。在一些其它情况下，存储器控制器可以集成到处理器1440中。处理器1440可以被配置为执行存储在存储器(例如，存储器1430)中的计算机可读指令，以使设备1405执行各种功能(例如，支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的功能或任务)。例如，设备1405或设备1405的组件可以包括处理器1440和耦合到处理器1440的存储器1430，处理器1440和存储器1430被配置为执行本文描述的各种功能。

站间通信管理器1445可以管理与其它基站105的通信，并且可以包括用于与其它基站105协作地控制与UE 115的通信的控制器或调度器。例如，站间通信管理器1445可以协调针对去往UE 115的传输的调度，以实现诸如波束成形或联合传输之类的各种干扰减轻技术。在一些示例中，站间通信管理器1445可以提供LTE/LTE-A无线通信网络技术内的X2接口，以提供基站105之间的通信。

通信管理器1420可以支持根据如本文公开的示例的基站处的无线通信。例如，通信管理器1420可以被配置为或者以其它方式支持用于发送指示与第一信道状态信息压缩方案(例如，基于码本的信道状态信息压缩方案)相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案(例如，基于神经网络的信道状态信息压缩方案)相关联的第二配置的第一信令的部件。通信管理器1420可被配置为或以其他方式支持用于基于发送第一信令来接收第二信令的部件，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。

通过包括或配置根据如本文描述的示例的通信管理器1420，设备1405可以支持用于响应于设备1405和UE 115之间的信号传播状况、或相关的信道报告或相关联的信息或有效载荷、或两者来实现信道压缩方案的技术。相应地，UE 115可针对相对准确度或报告粒度、或者UE 115或设备1405处的正在进行的机器学习来评估压缩，这可随时间推移或由于改变的信道状况或通信要求而改变。此外，UE 115可以以平衡信令开销、功耗、处理负载或各种其它考虑或考虑的组合的方式来评估压缩方案。

在一些示例中，通信管理器1420可以被配置为使用收发机1415、一个或多个天线1425或其任何组合或以其它方式与收发机1415、一个或多个天线1425或其任何组合协作来执行各种操作(例如，接收、监测、发送)。尽管通信管理器1420被示出为分开的组件，但在一些示例中，参照通信管理器1420描述的一个或多个功能可由处理器1440、存储器1430、代码1435、或其任何组合来支持或执行。例如，代码1435可以包括可由处理器1440执行以使设备1405执行如本文所描述的用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的各个方面的指令，或者处理器1440和存储器1430可以以其它方式被配置为执行或支持这样的操作。

图15示出了示出根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的方法1500的流程图。方法1500的操作可以由如本文描述的UE或其组件来实现。例如，方法1500的操作可以由如参照图1至图10描述的UE 115来执行。在一些示例中，UE可以执行指令集合以控制UE的功能元件执行所描述的功能。另外地或可选地，UE可以使用专用硬件来执行所描述的功能的方面。

在1505处，该方法可以包括：接收指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置的第一信令。在一些示例中，第一信道状态信息压缩方案可以是基于码本的信道状态信息压缩方案，并且第二信道状态信息压缩方案可以是基于神经网络的信道状态信息压缩方案。1505的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1505的操作的各方面可由如参照图9描述的压缩配置接收组件925来执行。

在1510，该方法可包括基于接收到第一信令来发送第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。1510的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1510的操作的各方面可由如参照图9描述的信道信息传输组件930来执行。

图16示出了示出根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的方法1600的流程图。方法1600的操作可以由如本文描述的UE或其组件来实现。例如，方法1600的操作可以由如参照图1中ITU10描述的UE 115来执行。在一些示例中，UE可以执行指令集合以控制UE的功能元件执行所描述的功能。另外地或可选地，UE可以使用专用硬件来执行所描述的功能的方面。

在1605，该方法可包括接收指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置的第一信令。1605的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1605的操作的各方面可由如参照图9描述的压缩配置接收组件925来执行。

在1610处，该方法可以包括：使用与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的神经网络并且基于信道信息来确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或根据两者来压缩信道信息。1610的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1610的操作的各方面可由如参照图9描述的神经网络压缩确定组件935来执行。

在1615，该方法可包括基于接收到第一信令来发送第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示(例如，至少部分地基于1610的确定)。1615的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1615的操作的各方面可由如参照图9描述的信道信息传输组件930来执行。

图17示出了示出根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的方法1700的流程图。方法1700的操作可以由如本文描述的UE或其组件来实现。例如，方法1700的操作可以由如参照图1至图10描述的UE 115来执行。在一些示例中，UE可以执行指令集合以控制UE的功能元件执行所描述的功能。另外地或可选地，UE可以使用专用硬件来执行所描述的功能的方面。

在1705，该方法可包括接收指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置的第一信令。1705的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1705的操作的方面可以由如参照图9描述的压缩配置接收组件925来执行。

在1710处，该方法可以包括：根据基于码本的信道状态信息压缩方案，确定与(例如，由UE估计的信道信息的)压缩相关联的第一均方误差。1710的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1710的操作的各方面可由如参照图9描述的压缩方案评估组件940来执行。

在1715处，该方法可以包括：根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案，确定与(例如，由UE估计的信道信息的)压缩相关联的第二均方误差。1715的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1715的操作的各方面可由如参照图9描述的压缩方案评估组件940来执行。

在1720，该方法可以包括基于第一均方误差和第二均方误差之间的比较来确定是根据基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息。1720的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1720的操作的各方面可由如参照图9描述的压缩方案评估组件940来执行。

在1725，该方法可包括基于接收到第一信令来发送第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示(例如，至少部分地基于1720的确定)。1725的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1725的操作的各方面可由如参照图9描述的信道信息传输组件930来执行。

图18示出了示出根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的方法1800的流程图。方法1800的操作可以由如本文描述的基站或其组件来实现。例如，方法1800的操作可以由如参照图1至图5和图11至图14中描述的基站105来执行。在一些示例中，基站可以执行指令集合以控制基站的功能元件执行所描述的功能。另外地或可选地，基站可以使用专用硬件来执行所描述的功能的方面。

在1805处，该方法可以包括：发送指示与第一信道状态信息压缩方案(例如，基于码本的信道状态信息压缩方案)相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案(例如，基于神经网络的信道状态信息压缩方案)相关联的第二配置的第一信令。1805的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1805的操作的各方面可由如参照图13描述的压缩配置传输组件1325来执行。

在1810处，该方法可以包括：基于发送第一信令来接收第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据两者来压缩或解压缩信道信息的指示。1810的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1810的操作的各方面可由如参照图13描述的信道信息接收组件1330来执行。

图19示出了示出根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的方法1900的流程图。方法1900的操作可以由如本文描述的基站或其组件来实现。例如，方法1900的操作可以由如参照图1指图5和图11至图14描述的基站105来执行。在一些示例中，基站可以执行指令集合以控制基站的功能元件执行所描述的功能。另外地或可选地，基站可以使用专用硬件来执行所描述的功能的方面。

在1905处，该方法可以包括训练与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的编码器和解码器。1905的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1905的操作的各方面可由如参照图13描述的压缩方案训练组件1335来执行。

在1910处，该方法可以包括：发送第一信令，该第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置。在一些示例中，第一信令可包含经训练的编码器的配置及经训练的解码器的配置的指示。1910的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1910的操作的各方面可由如参照图13描述的压缩配置传输组件1325来执行。

在1915，该方法可包括：基于发送第一信令来接收第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。1915的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，1915的操作的各方面可由如参照图13描述的信道信息接收组件1330来执行。

图20示出了示出根据本公开的一个或多个方面的支持用于信道状态信息和信道压缩切换的技术的方法2000的流程图。方法2000的操作可以由如本文描述的基站或其组件来实现。例如，方法2000的操作可以由如参照图1至图5和图11至图14中描述的基站105来执行。在一些示例中，基站可以执行指令集合以控制基站的功能元件执行所描述的功能。另外地或可选地，基站可以使用专用硬件来执行所描述的功能的方面。

在2005处，该方法可以包括训练与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一解码器和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二解码器。2005的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，2005的操作的各方面可由如参照图13描述的压缩方案训练组件1335来执行。

在2010，该方法可包括发送指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置的第一信令。在一些示例中，第一信令可以指示经训练的第一解码器的配置和经训练的第二解码器的配置。2010的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，2010的操作的各方面可由如参照图13描述的压缩配置传输组件1325来执行。

在2015，该方法可包括：基于发送第一信令来接收第二信令，该第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于根据基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩或解压缩信道信息的指示。2015的操作可以根据本文公开的示例来执行。在一些示例中，2015的操作的各方面可由如参照图13描述的信道信息接收组件1330来执行。

以下提供了本公开的各方面的概述：

方面1：一种用于UE处的无线通信的方法，该方法包括：接收第一信令，该第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置；以及至少部分地基于接收到第一信令来发送第二信令，第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于信道信息是根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案来压缩的、或将根据第二信道状态信息压缩方案来解压缩的指示。

方面2：根据方面1的方法，其中，第一信道状态信息压缩方案包括基于码本的信道状态信息压缩方案，并且第二信道状态信息压缩方案包括基于神经网络的信道状态信息压缩方案。

方面3：根据方面1或2中任一项的方法，还包括：使用与第二信道状态信息压缩方案相关联的神经网络并且至少部分地基于信道信息来确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、还是根据第一信道状态信息压缩方案和/或根据第二信道状态信息压缩方案来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

方面4：根据方面1至3中任一项的方法，第一信令包括用于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案和第二信道状态信息压缩方案来确定是压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息的神经网络的配置。

方面5：根据方面1至4中任一项的方法，还包括：确定与根据第一信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第一均方误差；确定与根据第二信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第二均方误差；以及至少部分地基于第一均方误差与第二均方误差之间的比较来确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

方面6：根据方面1至5中任一项的方法，还包括：至少部分地基于第一信道状态信息压缩方案来确定信道信息的第一压缩；至少部分地基于第二信道状态信息压缩方案来确定对信道信息的第二压缩；以及至少部分地基于第一压缩和第二压缩之间的互相关来确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、还是根据第一信道状态信息压缩方案和/或根据第二信道状态信息压缩方案来对信道信息进行压缩、还是指示对信道信息进行解压缩。

方面7：根据方面1至6中任一项的方法，第一信令指示用于确定(例如，供UE确定)是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案和/或根据第二信道状态信息压缩方案来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息的标准。

方面8：根据方面1至7中任一项的方法，还包括：至少部分地基于由第一配置指示的第一解码器、或由第二配置指示的第二解码器、或两者来训练编码器；以及至少部分地基于经训练的编码器来压缩信道信息。

方面9：根据方面1至7中任一项的方法，还包括：至少部分地基于与第一信道状态信息压缩方案相关联的功耗、与第二信道状态信息压缩方案相关联的功耗、或两者来确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

方面10：根据方面1至9中任一项的方法，还包括：至少部分地基于与第一信道状态信息压缩方案相关联的处理负载、与第二信道状态信息压缩方案相关联的处理负载、或两者，来确定是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或两者来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息。

方面11：一种用于基站处的无线通信的方法，该方法包括：发送第一信令，该第一信令指示与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二配置；以及至少部分地基于发送第一信令来接收第二信令，第二信令包括由UE估计的信道信息以及关于信道信息是根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案来压缩的、或将根据第二信道状态信息压缩方案来解压缩的指示。

方面12：根据方面11的方法，其中，第一信道状态信息压缩方案包括基于码本的信道状态信息压缩方案，并且第二信道状态信息压缩方案包括基于神经网络的信道状态信息压缩方案。

方面13：根据方面11至12中任一项的方法，第一信令指示用于确定(例如，供UE确定)是根据第一信道状态信息压缩方案、还是根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案和第二信道状态信息压缩方案来压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息的标准。

方面14：根据方面11至13中任一项的方法，第一信令包括UE处的用于根据第一信道状态信息压缩方案、或根据第二信道状态信息压缩方案、或根据第一信道状态信息压缩方案和第二信道状态信息压缩方案来确定是压缩信道信息、还是指示解压缩信道信息的神经网络的配置。

方面15：根据方面11至14中任一项的方法，第二信道状态信息压缩方案与比第一信道状态信息压缩方案更小的有效载荷相关联，或者与比第一信道状态信息压缩方案更大的压缩程度相关联，或者与两者相关联。

方面16：根据方面11至15中任一项的方法，还包括：训练与第二信道状态信息压缩方案相关联的编码器和解码器，第一信令指示经训练的编码器的配置和经训练的解码器的配置。

方面17：根据方面11至15中任一项的方法，还包括：训练与第一信道状态信息压缩方案相关联的第一解码器和与第二信道状态信息压缩方案相关联的第二解码器，第一信令指示经训练的第一解码器的配置和经训练的第二解码器的配置。

方面18：一种用于UE处的无线通信的装置，包括处理器和耦合到处理器的存储器，处理器和存储器被配置为执行方面1至10中任一项的方法。

方面19：一种用于UE处的无线通信的装置，包括用于执行如方面1至10中任一项的方法的至少一个部件。

方面20：一种存储用于UE处的无线通信的代码的非暂时性计算机可读介质，代码包括可由处理器执行以执行根据方面1至10中任一项的方法的指令。

方面21：一种用于基站处的无线通信的装置，包括处理器和耦合到处理器的存储器，处理器和存储器被配置为执行方面11至17中任一项的方法。

方面22：一种用于基站处的无线通信的装置，包括用于执行如方面11至17中任一项的方法的至少一个部件。

方面23：一种存储用于基站处的无线通信的代码的非暂时性计算机可读介质，代码包括可由处理器执行以执行根据方面11至17中任一项的方法的指令。

应当注意的是，本文描述的方法描述了可能的实现方式，并且可以重新排列或以其它方式修改操作和步骤，并且其它实现方式是可能的。此外，可以组合来自两种或更多种方法的方面。

尽管出于示例的目的，可以描述LTE、LTE-A、LTE-APro或NR系统的各方面，并且在大部分描述中可以使用LTE、LTE-A、LTE-APro或NR术语，但是本文描述的技术可以应用于LTE、LTE-A、LTE-A Pro或NR网络之外。例如，所描述的技术可以适用于各种其它无线通信系统，例如，超移动宽带(UMB)、电气和电子工程师协会(IEEE)802.11(Wi-Fi)、IEEE 802.16(WiMAX)、IEEE 802.20、Flash-OFDM以及本文未明确提及的其它系统和无线技术。

本文中所描述的信息和信号可使用各种各样的不同技艺和技术中的任一种来表示。例如，在整个说明书中可能提及的数据、指令、命令、信息、信号、比特、符号和码片可以由电压、电流、电磁波、磁场或粒子、光场或粒子或其任何组合来表示。

结合本文中的公开描述的各种示出性框以及组件可用设计成执行本文中描述的功能的通用处理器、DSP、ASIC、CPU、FPGA或其他可编程逻辑设备、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但是在替代方案中，处理器可以是任何处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以实现为计算设备的组合(例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器与DSP内核的结合，或者任何其它这样的配置)。

本文描述的功能可以在硬件、由处理器执行的软件、固件或其任何组合中实现。如果在由处理器执行的软件中实现，则功能可以作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或通过计算机可读介质进行传输。其它示例和实现方式在本公开和所附权利要求的范围内。例如，由于软件的本质，本文描述的功能可以使用由处理器执行的软件、硬件、固件、硬连线或这些中的任何的组合来实现。实现功能的特征还可以物理地位于各个位置处，包括被分布以使得在不同的物理位置处实现功能的部分。

计算机可读介质包括非暂时性计算机存储介质和通信介质两者，通信介质包括促成计算机程序从一地向另一地发送的任何介质。非暂时性存储介质可以是可以由通用或专用计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，非暂时性计算机可读介质可包括RAM、ROM、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存、压缩盘(CD)ROM或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁存储设备、或者可被用来携带或存储指令或数据结构形式的期望程序代码手段并且可由通用或专用计算机、或者通用或专用处理器访问的任何其他非暂时性介质。此外，任何连接被适当地称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或诸如红外线、无线电和微波的无线技术从网站、服务器或其它远程源发送软件，则同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL或诸如红外线、无线电和微波的无线技术包括在计算机可读介质的定义中。如本文中所使用，磁盘及光盘包含CD、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘及蓝光光盘，其中磁盘通常以磁性方式再现数据，而光盘用激光以光学方式再现数据。上述的组合也包括在计算机可读介质的范围内。

如本文(包括权利要求书)所使用的，如在项目列表(例如，以诸如“……中的至少一个”或“……中的一个或多个”之类的短语结束的项目列表)中使用的“或”指示包含性列表，使得例如A、B或C中的至少一个的列表意指A或B或C或AB或AC或BC或ABC(即，A和B和C)。此外，如本文所使用的，短语“基于”不应被解释为对封闭条件集的引用。例如，在不脱离本公开的范围的情况下，被描述为“基于条件A”的示例步骤可以基于条件A和条件B两者。换言之，如本文所使用的，短语“基于”应当以与短语“至少部分地基于”相同的方式来解释。

术语“确定(determine)”或“确定(determining)”涵盖各种各样的动作，并且因此，“确定(determining)”可以包括计算(calculating)、运算(computing)、处理、导出、调查、查找(诸如经由在表、数据库或另一数据结构中查找)、查明等。此外，“确定”可以包括接收(诸如接收信息)、访问(诸如访问存储器中的数据)等。此外，“确定”可以包括解析、选择、挑选、建立和其他这样的类似动作。

在附图中，类似的组件或特征可以具有相同的附图标记。此外，相同类型的各种组件可以通过在附图标记之后跟随破折号和在类似组件之间进行区分的第二标记来进行区分。如果在说明书中仅使用了第一附图标记，则该描述适用于具有相同的第一附图标记的类似组件中的任何一个组件，而不管第二附图标记或其他后续附图标记。

本文结合附图阐述的说明描述了示例配置而不表示可被实现或者落在权利要求的范围内的所有示例。本文使用的术语“示例”意味着“用作示例、示例或说明”，而不是“优选的”或“优于其它示例”。详细描述包括用于提供对所描述的技术的理解的具体细节。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践这些技术。在一些示例中，以框图形式示出了已知的结构和设备，以避免模糊所描述的示例的概念。

提供本文的描述是为了使本领域普通技术人员能够实现或使用本公开。对于本领域普通技术人员来说，对本公开的各种修改将是显而易见的，并且在不脱离本公开的范围的情况下，本文定义的一般原理可以应用于其它变型。因此，本公开不限于本文描述的示例和设计，而是要符合与本文公开的原理和新颖特征相一致的最宽范围。

Claims (30)

1.一种用于用户设备(UE)处的无线通信的装置，包括：

处理器；以及

耦合到所述处理器的存储器，所述处理器和所述存储器被配置为：

接收第一信令，所述第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置；以及

至少部分地基于接收到所述第一信令来发送第二信令，所述第二信令包括由所述UE估计的信道信息以及关于所述信道信息是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩的指示。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器和所述存储器被配置为：

使用与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的神经网络并且至少部分地基于所述信道信息来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

3.根据权利要求1所述的装置，所述第一信令包括用于确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息的所述神经网络的配置。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器和所述存储器被配置为：

确定与根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第一均方误差；

确定与根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第二均方误差；以及

至少部分地基于所述第一均方误差与所述第二均方误差之间的比较来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器和所述存储器被配置为：

至少部分地基于所述基于码本的信道状态信息压缩方案来确定对所述信道信息的第一压缩；

至少部分地基于所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案来确定对所述信道信息的第二压缩；以及

至少部分地基于所述第一压缩和所述第二压缩之间的互相关，来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

6.根据权利要求1所述的装置，所述第一信令指示用于所述UE确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息的标准。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器和所述存储器被配置为：

至少部分地基于由所述第一配置指示的第一解码器、或由所述第二配置指示的第二解码器、或两者来训练编码器；以及

至少部分地基于经训练的编码器来压缩所述信道信息。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器和所述存储器被配置为：

至少部分地基于与所述基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的功耗、或与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的功耗、或两者来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

9.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器和所述存储器被配置为：

至少部分地基于与所述基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的处理负载、或与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的处理负载、或两者，来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

10.根据权利要求1所述的装置，还包括：

天线，能够操作以接收所述第一信令、或发送所述第二信令、或两者。

11.一种用于基站处的无线通信的装置，包括：

处理器；以及

耦合到所述处理器的存储器，所述处理器和所述存储器被配置为：

发送第一信令，所述第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置；以及

至少部分地基于发送所述第一信令来接收第二信令，所述第二信令包括由所述UE估计的信道信息以及关于所述信道信息是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩的指示。

12.根据权利要求11所述的装置，所述第一信令指示用于所述UE确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息的标准。

13.根据权利要求11所述的装置，所述第一信令包括所述UE处的用于确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息的神经网络的配置。

14.根据权利要求11所述的装置，所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案与比所述基于码本的信道状态信息压缩方案更小的有效载荷相关联，或者与比所述基于码本的信道状态信息压缩方案更大的压缩程度相关联，或与两者相关联。

15.根据权利要求11所述的装置，其中，所述处理器和所述存储器被配置为：

训练与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的编码器和解码器，所述第一信令指示经训练的编码器的配置和经训练的解码器的配置。

16.根据权利要求11所述的装置，其中，所述处理器和所述存储器被配置为：

训练与所述基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一解码器和与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二解码器，所述第一信令指示经训练的第一解码器的配置和经训练的第二解码器的配置。

17.根据权利要求11所述的装置，还包括：

天线，能够操作以发送所述第一信令，或接收所述第二信令，或两者。

18.一种用于在用户设备(UE)处进行无线通信的方法，所述方法包括：

接收第一信令，所述第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置；以及

至少部分地基于接收到所述第一信令来发送第二信令，所述第二信令包括由所述UE估计的信道信息以及关于所述信道信息是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩的指示。

19.根据权利要求18所述的方法，还包括：

使用与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的神经网络并且至少部分地基于所述信道信息来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

20.根据权利要求19所述的方法，所述第一信令包括用于确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息的所述神经网络的配置。

21.根据权利要求18所述的方法，还包括：

确定与根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第一均方误差；

确定与根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案的压缩相关联的第二均方误差；以及

至少部分地基于所述第一均方误差与所述第二均方误差之间的比较来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

22.根据权利要求18所述的方法，还包括：

至少部分地基于所述基于码本的信道状态信息压缩方案来确定对所述信道信息的第一压缩；

至少部分地基于所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案来确定对所述信道信息的第二压缩；以及

至少部分地基于所述第一压缩和所述第二压缩之间的互相关，来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

23.根据权利要求18所述的方法，所述第一信令指示用于所述UE确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息的标准。

24.根据权利要求18所述的方法，还包括：

至少部分地基于由所述第一配置指示的第一解码器、或由所述第二配置指示的第二解码器、或两者来训练编码器；以及

至少部分地基于经训练的编码器来压缩所述信道信息。

25.根据权利要求18所述的方法，还包括：

至少部分地基于与所述基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的功耗、或与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的功耗、或两者来确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息。

26.一种用于基站处的无线通信的方法，所述方法包括：

发送第一信令，所述第一信令指示与基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一配置和与基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二配置；以及

至少部分地基于发送所述第一信令来接收第二信令，所述第二信令包括由所述UE估计的信道信息以及关于所述信道信息是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、或根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩的指示。

27.根据权利要求26所述的方法，所述第一信令指示用于所述UE确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息的标准。

28.根据权利要求26所述的方法，所述第一信令包括所述UE处的用于确定是根据所述基于码本的信道状态信息压缩方案、还是根据所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案、或两者来压缩所述信道信息的神经网络的配置。

29.根据权利要求26所述的方法，还包括：

训练与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的编码器和解码器，所述第一信令指示经训练的编码器的配置和经训练的解码器的配置。

30.根据权利要求26所述的方法，还包括：

训练与所述基于码本的信道状态信息压缩方案相关联的第一解码器和与所述基于神经网络的信道状态信息压缩方案相关联的第二解码器，所述第一信令指示经训练的第一解码器的配置和经训练的第二解码器的配置。