CN117882426A - Csi上报方法、装置、设备及系统 - Google Patents
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Abstract
一种CSI上报方法、装置、设备及系统，属于通信技术领域。所述方法包括：终端设备确定CSI编码模型对应的量化参数，CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，量化参数用于对CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化(210)。对于采用CSI编码模型对CSI进行压缩上报的场景，通过确定该CSI编码模型对应的量化参数，使得终端设备能够采用准确的量化参数对CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化，有助于终端设备和网络设备对量化参数的理解一致，提升CSI编解码的准确性和可靠性。
Description
本申请涉及通信技术领域，特别涉及一种CSI上报方法、装置、设备及系统。
CSI(Channel State Information，信道状态信息)上报是指终端设备基于对网络设备发送的下行参考信号(如CSI-RS(Channel State Information Reference Signal，信道状态信息参考信号))的测量得到CSI，并按照网络设备配置的上报方式和上行资源，将上述CSI上报给网络设备。
在相关技术中，将AI(Artificial Intelligence，人工智能)/ML(Machine Learning)模型引入到CSI上报的场景中。比如，终端设备根据下行参考信号测量得到CSI，通过CSI压缩编码模型对CSI进行压缩编码，得到压缩编码后的CSI，然后将上述压缩编码后的CSI量化为二进制比特流发送给网络设备；网络设备对接收到的上述二进制比特流进行反量化，然后将反量化得到的信息输入至CSI解码模型进行解码，得到经解码的CSI。上述CSI压缩编码和CSI解码模型可以是AI/ML模型。
目前，对于引入AI/ML模型的CSI上报场景，还有待进一步研究。
发明内容
本申请实施例提供了一种CSI上报方法、装置、设备及系统。所述技术方案如下：
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种CSI上报方法，所述方法由终端设备执行，所述方法包括：
确定CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种CSI上报方法，所述方法由网络设备执行，所述方法包括：
向终端设备发送指示信息，所述指示信息用于指示CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种CSI上报装置，所述装置包括：
处理模块，用于确定CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种CSI上报装置，所述装置包括：
发送模块，用于向终端设备发送指示信息，所述指示信息用于指示CSI编 码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种终端设备，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述终端设备侧的CSI上报方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种网络设备，所述网络设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述网络设备侧的CSI上报方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于被处理器执行，以实现上述终端设备侧的CSI上报方法，或者实现上述网络设备侧的CSI上报方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种通信系统，所述通信系统包括终端设备和网络设备，所述终端设备用于实现上述终端设备侧的CSI上报方法，所述网络设备用于实现上述网络设备侧的CSI上报方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种芯片，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片运行时，用于实现上述终端设备侧的CSI上报方法，或者实现上述网络设备侧的CSI上报方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，处理器从所述计算机可读存储介质读取并执行所述计算机指令，以实现上述终端设备侧的CSI上报方法，或者实现上述网络设备侧的CSI上报方法。
本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
对于采用CSI编码模型对CSI进行压缩上报的场景，通过确定该CSI编码模型对应的量化参数，使得终端设备能够采用准确的量化参数对CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化，有助于终端设备和网络设备对量化参数的理解一致，提升CSI编解码的准确性和可靠性。
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是本申请一个示例性实施例提供的网络架构的示意图；
图2是本申请一示例性实施例提供的CSI上报方法的流程图；
图3是本申请一个实施例提供的双边AI/ML模型的CSI压缩和解压缩架构的示意图；
图4是本申请另一个实施例提供的双边AI/ML模型的CSI压缩和解压缩架构的示意图；
图5是本申请另一示例性实施例提供的CSI上报方法的流程图；
图6是本申请一示例性实施例提供的CSI上报装置的框图；
图7是本申请另一示例性实施例提供的CSI上报装置的框图；
图8是本申请一示例性实施例提供的通信设备的框图。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是本申请一个示例性实施例提供的网络架构100的示意图。该网络架构100可以包括：终端设备10、接入网设备20和核心网设备30。
终端设备10可以指UE(User Equipment，用户设备)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、无线通信设备、用户代理或用户装置。可选地，终端设备10还可以是蜂窝电话、无绳电话、SIP(Session Initiation Protocol，会话启动协议)电话、WLL(Wireless Local Loop，无线本地环路)站、PDA(Personal Digita1 Assistant，个人数字处理)、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、可穿戴设备，5GS(5th Generation System，第五代移动通信系统)中的终端设备或者未来演进的PLMN(Pub1ic Land Mobi1e Network，公用陆地移动通信网络)中的终端设备等，本申请实施例对此并不限定。为方便描述，上面提到的设备统称为终端设备。终端设备10的数量通常为多个，每一个接入网设备20所管理的小区内可以分布一个或多个终端设备10。在本申请实施例中，“终端设备”和“UE”通常混用，但本领域技术人员可以理解两者通常表达同一含义。
接入网设备20是一种部署在接入网中用以为终端设备10提供无线通信功能的设备。接入网设备20可以包括各种形式的宏基站，微基站，中继站，接入点等等。在采用不同的无线接入技术的系统中，具备接入网设备功能的设备的名称可能会有所不同，例如在5G NR系统中，称为gNodeB或者gNB。随着通信技术的演进，“接入网设备”这一名称可能会变化。为方便描述，本申请实施例中，上述为终端设备10提供无线通信功能的装置统称为接入网设备。可选地，通过接入网设备20，终端设备10和核心网设备30之间可以建立通信关系。示例性地，在LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中，接入网设备20可以是EUTRAN(Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network，演进的通用陆地无线网)或者EUTRAN中的一个或者多个eNodeB；在5G NR系统中，接入网设备20可以是RAN(Radio Access Network，无线接入网)或者RAN中的一个或者多个gNB。在本申请实施例中，所述的“网络设备”除特别说明之外，是指接入网设备20，如基站。
核心网设备30是部署在核心网中的设备，核心网设备30的功能主要是提供用户连接、对用户的管理以及对业务完成承载，作为承载网络提供到外部网络的接口。例如，5G NR系统中的核心网设备可以包括AMF(Access and Mobility Management Function，接入和移动性管理功能)实体、UPF(User Plane Function，用户平面功能)实体和SMF(Session Management Function，会话管理功能)实 体等设备。
在一些实施例中，接入网设备20与核心网设备30之间通过某种空口技术互相通信，例如5G NR系统中的NG接口。接入网设备20与终端设备10之间通过某种空口技术互相通信，例如Uu接口。
本申请实施例中的“5G NR系统”也可以称为5G系统或者NR系统，但本领域技术人员可以理解其含义。本申请实施例描述的技术方案可以适用于LTE系统，也可以适用于5G NR系统，也可以适用于5G NR系统后续的演进系统，还可以适用于诸如NB-IoT(Narrow Band Internet of Things，窄带物联网)系统等其他通信系统，本申请对此不作限定。
在本申请实施例中，网络设备可以为小区提供服务，终端设备通过该小区使用的载波上的传输资源(例如，频域资源，或者说，频谱资源)与网络设备进行通信，该小区可以是网络设备(例如基站)对应的小区，小区可以属于宏基站，也可以属于小小区(Small cell)对应的基站，这里的小小区可以包括：城市小区(Metro cell)、微小区(Micro cell)、微微小区(Pico cell)、毫微微小区(Femto cell)等，这些小小区具有覆盖范围小、发射功率低的特点，适用于提供高速率的数据传输服务。
图2是本申请一示例性实施例提供的CSI上报方法的流程图。该方法可以包括如下步骤210：
在步骤210中，终端设备确定CSI编码模型对应的量化参数，CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，量化参数用于对CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
量化参数是指用于表示一个数据所需的比特数，也即一个数据需要用多少个比特(bit)来表示。例如，量化参数为2，则一个数据用2个bit来表示；量化参数为3，则一个数据用3个bit来表示。上述数据可以是浮点数、整数或者复数等任意形式，通过量化参数，将上述数据转换为由0和/或1构成的二进制比特流，从而减少表示一个数据所需的数据量。例如，存在如下一组数据：0.9、0.1、0.8和0.4，假设量化参数为2，那么每个数据用2个bit来表示。示例性地，当数据取值范围为[0,0.25)时，该数据可量化表示为00；当数据取值范围为[0.25,0.5)时，该数据可量化表示为01；当数据取值范围为[0.5,0.75)时，该数据可量化表示为10；当数据取值范围为[0.75,1]时，该数据可量化表示为11。那么，对于上述0.9和0.8，均可用11进行量化表示；对于上述0.1，用00进行量化表示；对于上述0.4，用01进行量化表示。上述0.9、0.1、0.8和0.4经过量化后的二进制比特流为11、00、11和01。
示例性地，对于基于编码器(encoder，即CSI编码模型)和解码器(decoder，即CSI解码模型)的双边AI/ML模型的CSI压缩和解压缩架构，终端设备中部署CSI编码模型，网络设备中部署CSI解码模型。CSI编码模型和CSI解码模型可以包括如下图3和图4所示的两种结构。
如图3所示，量化模块在CSI编码模型的内部。终端设备对网络设备发送 的参考信号(如CSI-RS)进行测量，得到CSI，根据测量得到的CSI确定CSI编码模型的输入信息。CSI编码模型包括编码模块和量化模块，首先由编码模块对上述输入信息进行编码处理，得到编码后CSI，然后由量化模块对编码后CSI进行量化得到CSI上报信息。量化模块在对编码后CSI进行量化时，会使用到上述确定的量化参数。CSI上报信息是二进制形式的比特流。终端设备将CSI上报信息发送给网络设备。相应地，网络设备接收上述CSI上报信息。类似地，CSI解码模型可以包括反量化模块和解码模块。网络设备首先通过反量化模块对CSI上报信息进行反量化，得到反量化结果，然后采用解码模块对反量化结果进行解码，得到经解码的CSI。上述编码模块和解码模块可以是基于神经网络构建的AI/ML模型，本申请对神经网络的具体结构不作限定。
如图4所示，量化模块在CSI编码模型的外部。终端设备对网络设备发送的参考信号(如CSI-RS)进行测量，得到CSI，根据测量得到的CSI确定CSI编码模型的输入信息。首先由CSI编码模型对上述输入信息进行编码处理，得到编码后CSI，然后由量化模块对编码后CSI进行量化得到CSI上报信息。量化模块在对编码后CSI进行量化时，会使用到上述确定的量化参数。CSI上报信息是二进制形式的比特流。终端设备将CSI上报信息发送给网络设备。相应地，网络设备接收上述CSI上报信息。类似地，反量化模块在CSI解码模型的外部。网络设备首先通过反量化模块对CSI上报信息进行反量化，得到反量化结果，然后采用CSI解码模型对反量化结果进行解码，得到经解码的CSI。上述CSI编码模型和CSI解码模型可以是基于神经网络构建的AI/ML模型，本申请对神经网络的具体结构不作限定。
当然，在一些其他实施例中，也可以终端设备中部署的量化模块在CSI编码模型的内部，网络设备中部署的反量化模块在CSI解码模型的外部；或者，终端设备中部署的量化模块在CSI编码模型的外部，网络设备中部署的反量化模块在CSI解码模型的内部，本申请对此不作限定。
在一些实施例中，量化参数包含于CSI编码模型的参数信息中。CSI编码模型的参数信息用于定义CSI编码模型的结构和/或参数。例如，CSI编码模型的参数信息用于定义CSI编码模型所对应的神经网络的结构和/或参数，如神经网络包括哪些功能层、各个功能层之间的连接关系、以及各个功能层的权重参数等。CSI编码模型的参数信息中，可以包括该CSI编码模型对应的量化参数。这样，量化参数和CSI编码模型可以一同进行下发，例如模型提供方在将CSI编码模型发送给终端设备时，可以将该CSI编码模型的参数信息发送给终端设备，终端设备根据上述参数信息可以构建出CSI编码模型，并且根据上述参数信息中包含的量化参数，确定该CSI编码模型对应的量化参数。示例性地，上述模型提供方可以是接入网设备，也可以是核心网设备，或者是应用服务器，本申请对此不作限定。其中，核心网设备可以是目前的核心网架构中已有的核心网网元，如AMF；也可以是在目前的核心网架构的基础上新增的核心网网元，本申请对此不作限定。应用服务器可以是用于管理和/或提供上述CSI编码模型的服务器，应用服务器可以是运营商网络中的服务器，也可以是运营商网络之外 的第三方服务器，本申请对此不作限定。
在一些实施例中，量化参数基于网络设备发送的指示信息确定。例如，网络设备可以是接入网设备(如基站)，接入网设备向终端设备发送指示信息，终端设备根据该指示信息确定量化参数。可选地，指示信息以控制信令的形式发送。
示例性地，指示信息用于指示多个备选值中的一个备选值作为量化参数。可选地，上述多个备选值可以是标准规定的，或者预配置的，或者由网络设备提前配置的。例如，多个备选值包括2和4，指示信息用于指示该多个备选值中的一个备选值作为量化参数，如指示2作为量化参数。可选地，指示信息可以是用至少一个比特表示，如指示信息可以用于指示备选值的索引、ID(Identifier，标识)或序号。例如，多个备选值包括2和4，指示信息为0表示指示2作为量化参数，指示信息为1表示指示4作为量化参数。
示例性地，指示信息包含于网络设备发送的CSI上报配置信息(CSI report config)中。CSI上报配置信息中可以包含上述指示信息，用于指示CSI编码模型对应的量化参数。示例性地，CSI上报配置信息用于对CSI上报进行配置，例如包括上述指示信息，还可以包括用于指示CSI上报资源(如CSI上报所用的时频资源)、CSI上报的时域特性(如周期性上报、半静态上报或非周期性上报等)、上报量等CSI上报配置中的至少之一的信息。示例性地，在终端设备处于连接态的情况下，网络设备向终端设备发送CSI上报配置信息。示例性地，CSI上报配置信息通过RRC(Radio Resource Control，无线资源控制)信令发送。
示例性地，在CSI上报配置信息指示使用CSI编码模型的情况下，CSI上报配置信息中包含上述指示信息。在CSI上报配置信息指示不使用CSI编码模型的情况下，CSI上报配置信息中不包含上述指示信息。也就是说，上述指示信息是可选(optional)出现的，当使用CSI编码模型时，该参数才有效。
示例性地，指示信息包括第一信息和第二信息；其中，第一信息用于配置多个量化参数，第二信息用于激活或指示多个量化参数中的一个量化参数。例如，第一信息配置的多个量化参数包括2、3和4，第二信息激活或指示其中的一个量化参数(如4)作为CSI编码模型对应的量化参数。
示例性地，第一信息为RRC信令，第二信息为MAC CE(Medium Access Control Control Element，媒体接入控制单元)信令。例如，网络设备向终端设备发送RRC信令，该RRC信令用于配置多个量化参数，网络设备向终端设备发送MAC CE信令，该MAC CE信令用于激活上述多个量化参数中的一个量化参数，作为CSI编码模型对应的量化参数。
示例性地，第一信息为RRC信令，第二信息为DCI(Downlink Control Information，下行控制信息)。例如，网络设备向终端设备发送RRC信令，该RRC信令用于配置多个量化参数，网络设备向终端设备发送DCI，该DCI用于指示上述多个量化参数中的一个量化参数，作为CSI编码模型对应的量化参数。
示例性地，第一信息为RRC信令，第二信息为MAC CE和DCI。例如，网络设备向终端设备发送RRC信令，该RRC信令用于配置多个量化参数，网络 设备向终端设备发送MAC CE信令，该MAC CE信令用于激活上述多个量化参数中的至少一个量化参数，网络设备向终端设备发送DCI，该DCI用于指示上述激活的至少一个量化参数中的一个量化参数，作为CSI编码模型对应的量化参数。
在一些实施例中，终端设备确定CSI编码模型对应的量化参数之后，还包括：终端设备采用量化参数，对编码后CSI进行量化得到CSI上报信息，向网络设备发送CSI上报信息。例如，终端设备对网络设备发送的参考信号(如CSI-RS)进行测量，得到CSI，根据测量得到的CSI确定CSI编码模型的输入信息。首先由CSI编码模型(或CSI编码模型中的编码模块)对上述输入信息进行编码处理，得到编码后CSI，然后由量化模块采用上述量化参数对编码后CSI进行量化得到CSI上报信息。终端设备将CSI上报信息上报给网络设备。
本申请实施例提供的技术方案，对于采用CSI编码模型对CSI进行压缩上报的场景，通过确定该CSI编码模型对应的量化参数，使得终端设备能够采用准确的量化参数对CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化，有助于终端设备和网络设备对量化参数的理解一致，提升CSI编解码的准确性和可靠性。
另外，本申请实施例提供了多种指示量化参数的方式，通过指示多个备选值中的一个备选值作为量化参数，这种方式实现简单，有助于节省信令开销；通过第一信息配置多个量化参数，并通过第二信息激活或指示多个量化参数中的一个量化参数，这种方式实现更为灵活，网络设备能够灵活调整所使用的量化参数。
图5是本申请另一示例性实施例提供的CSI上报方法的流程图。该方法可以包括如下步骤510～560中的至少一个步骤：
在步骤510中，网络设备向终端设备发送指示信息，该指示信息用于指示CSI编码模型对应的量化参数。
CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，量化参数用于对CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。其中，用于对编码后CSI进行量化的量化模块，可以在CSI编码模型的内部(如图3所示)，也可以在CSI编码模型的外部(如图4所示)，本申请对此不作限定。
在一些实施例中，网络设备向终端设备发送控制信令，该控制信令中包含上述用于指示CSI编码模型对应的量化参数的指示信息。示例性地，控制信令可以是RRC信令、MAC CE信令、DCI或者其他形式，本申请对此不作限定。
在一些实施例中，指示信息用于指示多个备选值中的一个备选值作为量化参数。
在一些实施例中，指示信息包含于网络设备发送的CSI上报配置信息(CSI report config)中，CSI上报配置信息可通过RRC信令发送。
在一些实施例中，指示信息包括第一信息和第二信息。网络设备向终端设备发送第一信息，该第一信息用于配置多个量化参数。网络设备向终端设备发送第二信息，该第二信息用于激活或指示多个量化参数中的一个量化参数。其 中，第一信息可以在终端设备接入网络设备之后发送，第二信息可以在终端设备需要使用CSI编码模型进行CSI编码时发送。
有关上述指示信息的未详细说明的细节，可参见上文实施例。
在步骤520中，终端设备根据指示信息，确定CSI编码模型对应的量化参数。
示例性地，如果指示信息用于指示多个备选值中的一个备选值作为量化参数，则终端设备将该指示信息所指示的一个备选值，确定为CSI编码模型对应的量化参数。
示例性地，如果指示信息包括第一信息和第二信息，则终端设备将第二信息所激活或指示的一个量化参数，确定为CSI编码模型对应的量化参数。
在步骤530中，终端设备采用上述量化参数，对编码后CSI进行量化得到CSI上报信息。
示例性地，终端设备对网络设备发送的参考信号(如CSI-RS)进行测量，得到CSI，根据测量得到的CSI确定CSI编码模型的输入信息。首先由CSI编码模型(或CSI编码模型中的编码模块)对上述输入信息进行编码处理，得到编码后CSI，然后由量化模块采用上述确定的量化参数对编码后CSI进行量化得到CSI上报信息。
在步骤540中，终端设备向网络设备发送CSI上报信息。
在步骤550中，网络设备根据上述量化参数对应的反量化参数，对CSI上报信息进行反量化，得到反量化结果。
在步骤560中，网络设备采用CSI解码模型对反量化结果进行解码，得到经解码的CSI。
CSI解码模型是用于对CSI上报信息进行解码的AI/ML模型。反量化是量化的逆过程。由于量化参数是由网络设备指示给终端设备的，因此网络设备知道终端设备所使用的量化参数，相应地也就能够采用与量化参数相对应的反量化参数，对二进制形式的CSI上报信息进行反量化处理，解码出浮点数、整数或者复数形式的反量化结果。
示例性地，网络设备首先通过反量化模块根据上述反量化参数对CSI上报信息进行反量化，得到反量化结果，然后采用CSI解码模型(或CSI解码模型中的解码模块)对反量化结果进行解码，得到经解码的CSI。
本实施例提供的技术方案，针对基于CSI编码模型和CSI解码模型的双边AI/ML模型的CSI压缩和解压缩架构，实现了终端设备和网络设备对量化参数的理解一致，从而提升了CSI编解码的准确性和可靠性。
需要说明的是，上述有关终端设备执行的步骤，可以单独实现成为终端设备侧的通信方法；上述有关网络设备执行的步骤，可以单独实现成为网络设备侧的通信方法。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请 装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
图6是本申请一示例性实施例提供的CSI上报装置的框图。该装置具有实现上述终端设备侧的方法示例的功能，所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该装置可以是上文介绍的终端设备，也可以设置在终端设备中。如图6所示，该装置600可以包括：处理模块610。
所述处理模块610，用于确定CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
在一些实施例中，所述量化参数包含于所述CSI编码模型的参数信息中。
在一些实施例中，所述量化参数基于网络设备发送的指示信息确定。
在一些实施例中，所述指示信息用于指示多个备选值中的一个备选值作为所述量化参数。
在一些实施例中，所述指示信息包含于所述网络设备发送的CSI上报配置信息中。
在一些实施例中，在所述CSI上报配置信息指示使用所述CSI编码模型的情况下，所述CSI上报配置信息中包含所述指示信息。
在一些实施例中，所述指示信息包括第一信息和第二信息；其中，所述第一信息用于配置多个量化参数，所述第二信息用于激活或指示所述多个量化参数中的一个量化参数。
在一些实施例中，所述第一信息为RRC信令，所述第二信息为MAC CE信令。
在一些实施例中，如图6所示，所述装置600还包括：接收模块620，用于接收所述网络设备发送的所述指示信息。
在一些实施例中，如图6所示，所述装置600还包括：发送模块630。
所述处理模块610，还用于采用所述量化参数，对所述编码后CSI进行量化得到CSI上报信息。
所述发送模块630，用于向网络设备发送所述CSI上报信息。
图7是本申请另一示例性实施例提供的CSI上报装置的框图。该装置具有实现上述网络设备侧的方法示例的功能，所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该装置可以是上文介绍的网络设备，也可以设置在网络设备中。如图7所示，该装置700可以包括：发送模块710。
所述发送模块710，用于向终端设备发送指示信息，所述指示信息用于指示CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的AI/ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
在一些实施例中，所述指示信息用于指示多个备选值中的一个备选值作为所述量化参数。
在一些实施例中，所述指示信息包含于所述网络设备发送的CSI上报配置 信息中。
在一些实施例中，在所述CSI上报配置信息指示使用所述CSI编码模型的情况下，所述CSI上报配置信息中包含所述指示信息。
在一些实施例中，所述指示信息包括第一信息和第二信息；其中，所述第一信息用于配置多个量化参数，所述第二信息用于激活或指示所述多个量化参数中的一个量化参数。
在一些实施例中，所述第一信息为RRC信令，所述第二信息为MAC CE信令。
在一些实施例中，如遇7所示，所述装置700还包括：接收模块720和处理模块730。
所述接收模块720，用于接收所述终端设备发送的CSI上报信息，所述CSI上报信息采用所述量化参数对所述编码后CSI进行量化得到；
所述处理模块730，用于根据所述量化参数对应的反量化参数，对所述CSI上报信息进行反量化，得到反量化结果；采用CSI解码模型对所述反量化结果进行解码，得到经解码的CSI；其中，所述CSI解码模型是用于对所述CSI上报信息进行解码的AI/ML模型。
需要说明的是，上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各个功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据实际需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内容结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。有关装置实施例中未详细说明的细节，可参考上述方法实施例。
图8是根据一示例性实施例示出的一种通信设备800的框图，该通信设备800可以为前述终端设备或者网络设备，该通信设备800可以包括：处理器801、接收器802、发射器803、存储器804和总线805。其中，处理器801可用于实现上述装置实施例中处理模块的功能，接收器802可用于实现上述装置实施例中接收模块的功能，发射器803可用于实现上述装置实施例中发送模块的功能。
处理器801包括一个或者一个以上处理核心，处理器801通过运行软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及信息处理。
接收器802和发射器803可以实现为一个通信组件，该通信组件可以是一块通信芯片。
存储器804通过总线805与处理器801相连。
存储器804可用于存储计算机程序，处理器801用于执行该计算机程序，以实现上述终端设备侧的CSI上报方法，或者网络设备侧的CSI上报方法。
此外，存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，易失性或非易失性存储设备包括但不限于：磁盘或光盘，电可擦 除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)，可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable ProgrammableRead Only Memory)，静态随时存取存储器(SRAM，Static Random-Access Memory)，只读存储器(ROM，Read-Only Memory)，磁存储器，快闪存储器，可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-only Memory)。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于被处理器执行，以实现上述终端设备侧的CSI上报方法，或者网络设备侧的CSI上报方法。可选地，该计算机可读存储介质可以包括：ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random-Access Memory，随机存储器)、SSD(Solid State Drives，固态硬盘)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括ReRAM(Resistance Random Access Memory，电阻式随机存取记忆体)和DRAM(Dynamic Random Access Memory，动态随机存取存储器)。
本申请实施例还提供了一种通信系统，所述通信系统包括终端设备和网络设备，所述终端设备用于实现上述终端设备侧的CSI上报方法，所述网络设备用于实现上述网络设备侧的CSI上报方法。
本申请实施例还提供了一种芯片，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片运行时，用于实现上述终端设备侧的CSI上报方法，或者网络设备侧的CSI上报方法。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，处理器从所述计算机可读存储介质读取并执行所述计算机指令，以实现上述终端设备侧的CSI上报方法，或者网络设备侧的CSI上报方法。
应理解，在本申请的实施例中提到的“指示”可以是直接指示，也可以是间接指示，还可以是表示具有关联关系。举例说明，A指示B，可以表示A直接指示B，例如B可以通过A获取；也可以表示A间接指示B，例如A指示C，B可以通过C获取；还可以表示A和B之间具有关联关系。
在本申请实施例的描述中，术语“对应”可表示两者之间具有直接对应或间接对应的关系，也可以表示两者之间具有关联关系，也可以是指示与被指示、配置与被配置等关系。
在本申请一些实施例中，“预定义的”可以通过在设备(例如，包括终端设备和网络设备)中预先保存相应的代码、表格或其他可用于指示相关信息的方式来实现，本申请对于其具体的实现方式不作限定。比如预定义的可以是指协议中定义的。
在本申请一些实施例中，所述“协议”可以指通信领域的标准协议，例如可以包括LTE协议、NR协议以及应用于未来的通信系统中的相关协议，本申请对此不作限定。
在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关 联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在本文中提及的“大于或等于”可表示大于等于或大于，“小于或等于”可表示小于等于或小于。
另外，本文中描述的步骤编号，仅示例性示出了步骤间的一种可能的执行先后顺序，在一些其它实施例中，上述步骤也可以不按照编号顺序来执行，如两个不同编号的步骤同时执行，或者两个不同编号的步骤按照与图示相反的顺序执行，本申请实施例对此不作限定。
另外，本申请提供的各个实施例之间可以任意组合，以形成新的实施例，这都在本申请的保护范围之内。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本申请实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (24)
- 一种信道状态信息CSI上报方法，其特征在于，所述方法由终端设备执行，所述方法包括：确定CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的人工智能AI/机器学习ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
- 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量化参数包含于所述CSI编码模型的参数信息中。
- 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量化参数是基于网络设备发送的指示信息确定的。
- 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指示信息用于指示多个备选值中的一个备选值作为所述量化参数。
- 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述指示信息包含于所述网络设备发送的CSI上报配置信息中。
- 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述CSI上报配置信息指示使用所述CSI编码模型的情况下，所述CSI上报配置信息中包含所述指示信息。
- 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指示信息包括第一信息和第二信息；其中，所述第一信息用于配置多个量化参数，所述第二信息用于激活或指示所述多个量化参数中的一个量化参数。
- 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一信息为无线资源控制RRC信令，所述第二信息为媒体接入控制单元MAC CE信令。
- 根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述确定CSI编码模型对应的量化参数之后，还包括：采用所述量化参数，对所述编码后CSI进行量化得到CSI上报信息；向网络设备发送所述CSI上报信息。
- 一种信道状态信息CSI上报方法，其特征在于，所述方法由网络设备执行，所述方法包括：向终端设备发送指示信息，所述指示信息用于指示CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的人工智能AI/机器学习ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
- 根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述指示信息用于指示多个备选值中的一个备选值作为所述量化参数。
- 根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述指示信息包含于所述网络设备发送的CSI上报配置信息中。
- 根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述CSI上报配置信息指示使用所述CSI编码模型的情况下，所述CSI上报配置信息中包含所述指示信息。
- 根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述指示信息包括第一信息和第二信息；其中，所述第一信息用于配置多个量化参数，所述第二信息用于激活或指示所述多个量化参数中的一个量化参数。
- 根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一信息为无线资源控制RRC信令，所述第二信息为媒体接入控制单元MAC CE信令。
- 根据权利要求10至15任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收所述终端设备发送的CSI上报信息，所述CSI上报信息采用所述量化参数对所述编码后CSI进行量化得到；根据所述量化参数对应的反量化参数，对所述CSI上报信息进行反量化，得到反量化结果；采用CSI解码模型对所述反量化结果进行解码，得到经解码的CSI；其中，所述CSI解码模型是用于对所述CSI上报信息进行解码的AI/ML模型。
- 一种信道状态信息CSI上报装置，其特征在于，所述装置包括：处理模块，用于确定CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的人工智能AI/机器学习ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
- 一种信道状态信息CSI上报装置，其特征在于，所述装置包括：发送模块，用于向终端设备发送指示信息，所述指示信息用于指示CSI编码模型对应的量化参数，所述CSI编码模型是用于对CSI进行编码的人工智能AI/机器学习ML模型，所述量化参数用于对所述CSI编码模型得到的编码后CSI进行量化。
- 一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1至9任一项所述的方法。
- 一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求10至16任一项所述的方法。
- 一种通信系统，其特征在于，所述系统包括终端设备和网络设备，所述终端设备用于实现如权利要求1至9任一项所述的方法，所述网络设备用于实现如权利要求10至16任一项所述的方法。
- 一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于被处理器执行，以实现如权利要求1至9任一项所述的方法，或者如权利要求10至16任一项所述的方法。
- 一种芯片，其特征在于，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片运行时，用于实现如权利要求1至9任一项所述的方法，或者如权利要求10至16任一项所述的方法。
- 一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机指 令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，处理器从所述计算机可读存储介质读取并执行所述计算机指令，以实现如权利要求1至9任一项所述的方法，或者如权利要求10至16任一项所述的方法。
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