JP2023514705A - Ｔｘ波形歪みを受信機に伝達するための方法 - Google Patents

Abstract

様々な実施形態は、送信(TX)波形歪みを圧縮するために、送信デバイスにおいてニューラルネットワークを使用し得る。様々な実施形態では、圧縮TX波形歪み情報は、受信デバイスに伝達され得る。様々な実施形態では、送信デバイスから受信デバイスへのTX波形歪み情報のシグナリングは、受信デバイスが、送信デバイスから受信された送信波形における波形歪みを軽減することを可能にし得る。様々な実施形態は、送信デバイスのプロセッサによって実行される受信デバイスへの波形の送信によるワイヤレス通信のシステムおよび方法を含む。様々な実施形態は、受信デバイスのプロセッサによって実行される送信デバイスからの波形の受信によるワイヤレス通信のシステムおよび方法を含む。

Description

関連出願
本出願は、その内容全体がすべての目的のために参照により本明細書に組み込まれる、2020年2月24日に出願された「Method To Convey The TX Waveform Distortion To The Receiver」と題する米国仮出願第62/980,793号の優先権の利益を主張する。

ロングタームエボリューション(LTE)、第5世代(5G)新無線(NR)、および他の最近開発された通信技術によって、ワイヤレスデバイスは、ほんの数年前に利用可能であったものよりも数桁大きいデータレート(たとえば、ギガビット/秒単位など)で情報を通信することができる。

今日の通信ネットワークはまた、より安全であり、マルチパスフェージングに強く、より低いネットワークトラフィック待ち時間を可能にし、より良好な通信効率(たとえば、使用される帯域幅の単位当たりのビット/秒単位など)を提供する。これらおよび他の最近の改良は、物のインターネット(IOT)、大規模マシンツーマシン(M2M)通信システム、自律車両、および一貫した安全な通信に依存する他の技術の出現を促進した。

加えて、ディープニューラルネットワークなどのニューラルネットワークの展開は、今日の通信ネットワークにおいて勢いを増している。ニューラルネットワークは、コンピューティングデバイス上で様々なタスクに使用することができる。ニューラルネットワークは、しばしば、各層が入力を受信し、入力に対して計算を実行し、出力を生成する多層アーキテクチャを使用する。ノードの第1の層の出力は、しばしば、ノードの第2の層への入力となり、ノードの第2の層の出力は、ノードの第3の層への入力となり、以下同様である。したがって、ニューラルネットワークにおける計算は、計算チェーンを構成する処理ノードの集団に分散される。

様々な態様は、送信デバイスのプロセッサによって実行される受信デバイスへの波形の送信によるワイヤレス通信のシステムおよび方法を含む。様々な態様は、送信デバイスの送信波形歪み情報を取得することと、エンコーダニューラルネットワークを使用して、送信デバイスの送信波形歪み情報を圧縮送信波形歪み情報に圧縮することと、圧縮送信波形歪み情報および1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを、受信デバイスが、1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを使用して、圧縮送信波形歪み情報から送信デバイスの送信波形歪み情報を回復するように受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することができる構成で、受信デバイスに送ることとを含み得る。

いくつかの態様は、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークのモデルタイプを決定することをさらに含み得、圧縮送信波形歪み情報および1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを受信デバイスに送ることは、圧縮送信波形歪み情報、1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重み、およびモデルタイプを受信デバイスに送ることを含み得る。いくつかの態様では、圧縮送信波形歪み情報および1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを受信デバイスに送ることは、圧縮送信波形歪み情報、および1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを、送信される各スロットの制御情報で受信デバイスに送ることを含み得る。いくつかの態様では、圧縮送信波形歪み情報および1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを受信デバイスに送ることは、圧縮送信波形歪み情報を、送信される各スロットの制御情報で受信デバイスに送ること、および1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを、送信される各スロットよりも大きい周期で制御情報で受信デバイスに送ることを含み得る。いくつかの態様では、送信デバイスはユーザ機器(UE)コンピューティングデバイスであってもよく、受信デバイスは基地局であってもよい。様々な態様では、送信デバイスは基地局であってもよく、受信デバイスはUEコンピューティングデバイスであってもよい。

いくつかの態様は、送信デバイスの送信波形歪み情報を圧縮送信波形歪み情報に圧縮するために、エンコーダニューラルネットワークを訓練することと、圧縮送信波形歪み情報から送信デバイスの送信波形歪み情報を回復するために、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークを訓練することであり、1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みが、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みである、訓練することとをさらに含み得る。いくつかの態様では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークは、教師なし学習アルゴリズムを使用して訓練され得る。いくつかの態様では、エンコーダニューラルネットワークを訓練し、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークを訓練することは、送信デバイスの1つの送信アンテナについて、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークを訓練することを含み得る。いくつかの態様では、エンコーダニューラルネットワークを訓練し、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークを訓練することは、送信デバイスの送信アンテナごとに、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークを含み得る。

さらなる態様は、受信デバイスのプロセッサによって実行される送信デバイスからの波形の受信によるワイヤレス通信のシステムおよび方法を含み得る。様々な態様は、送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを受信することと、受信された1つまたは複数の重みを使用して、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することと、受信デバイスの構成されたデコーダニューラルネットワークを使用して、送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報から送信デバイスの送信波形歪み情報を回復することとを含み得る。いくつかの態様は、送信デバイスから受信された送信波形における波形歪みを軽減するために、送信デバイスの回復された送信波形歪み情報を使用することをさらに含み得る。

いくつかの態様では、送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを受信することは、送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重み、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプを受信することを含み得、受信された1つまたは複数の重みを使用して受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することは、受信された1つまたは複数の重みおよび受信されたモデルタイプを使用して、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することを含み得る。いくつかの態様では、回復された送信波形歪み情報は、送信デバイスの1つまたは複数のアンテナのためのスロット内の直交周波数分割多重(OFDM)シンボルの信号クリッピングに起因する歪み誤差の2次元マップであり得る。いくつかの態様では、送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを受信することは、送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを、送信される各スロットの制御情報で受信することを含み得る。いくつかの態様では、送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを受信することは、送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報を、送信される各スロットの制御情報で受信し、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを、送信される各スロットより大きい周期性で制御情報で受信することを含み得る。いくつかの態様では、受信デバイスは基地局であってもよく、送信デバイスはUEコンピューティングデバイスである。いくつかの態様では、圧縮送信波形歪み情報および1つまたは複数の重みは、UEコンピューティングデバイスから直接受信され得る。いくつかの態様では、圧縮送信波形歪み情報および1つまたは複数の重みは、送信デバイス以外の基地局から受信され得る。

さらなる態様は、上記で要約した方法のうちのいずれかの1つまたは複数の動作を実行するように構成されたプロセッサを有する基地局またはワイヤレスデバイスを含み得る。さらなる態様は、上記で要約した方法のうちのいずれかの動作を基地局またはワイヤレスデバイスのプロセッサに実行させるように構成されたプロセッサ実行可能命令を記憶した非一時的プロセッサ可読記憶媒体を含み得る。さらなる態様は、上記で要約した方法のうちのいくつかの機能を実行するための手段を有する基地局またはワイヤレスデバイスを含む。さらなる態様は、上記で要約した方法のうちのいずれかの1つまたは複数の動作を実行するように構成されたプロセッサを含む、基地局またはワイヤレスデバイスで使用するためのシステムオンチップを含む。さらなる態様は、上記で要約した方法のうちのいずれかの1つまたは複数の動作を実行するように構成されたプロセッサを含む、基地局またはワイヤレスデバイスで使用するための2つのシステムオンチップを含むシステムインパッケージを含む。

本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付の図面は、特許請求の範囲の例示的な実施形態を示し、上で与えられた一般的な説明および下記の発明を実施するための形態とともに、特許請求の範囲の特徴を説明するのに役立つ。

様々な実施形態のいずれかを実装するのに適した例示的な通信システムを示すシステムブロック図である。 様々な実施形態のいずれかを実装するのに適した例示的なコンピューティングおよびワイヤレスモデムシステムを示す構成要素ブロック図である。 様々な実施形態のいずれかを実装するのに適したワイヤレス通信におけるユーザおよび制御プレーンのための無線プロトコルスタックを含むソフトウェアアーキテクチャを示す構成要素ブロック図である。 様々な実施形態のいずれかを実装するのに適した例示的なソフトウェア実装ニューラルネットワークを示す機能構成要素ブロック図である。 様々な実施形態による、受信デバイスに波形を送信する送信デバイスのプロセッサによって実行されるワイヤレス通信の方法の動作を示すプロセスフロー図である。 様々な実施形態による、送信デバイスから波形を受信する受信デバイスのプロセッサによって実行されるワイヤレス通信の方法の動作を示すプロセスフロー図である。 様々な実施形態による、ニューラルネットワークを使用して歪み情報を圧縮するための例示的な動作を示すブロック図である。 様々な実施形態による、ニューラルネットワークを使用して歪み情報を圧縮するための例示的な動作を示すブロック図である。 様々な実施形態とともに使用するのに適したネットワークコンピューティングデバイスの構成要素ブロック図である。 様々な実施形態とともに使用するのに適したワイヤレス通信デバイスの構成要素ブロック図である。

添付の図面を参照しながら、様々な実施形態について詳細に説明する。可能な場合はいつでも、同じまたは同様の部分を指すために、図面全体にわたって同じ参照番号が使用される。特定の例および実装形態に対してなされる言及は、例示を目的としており、特許請求の範囲を限定するものではない。

様々な実施形態は、送信デバイスから受信デバイスへの送信(TX)波形歪み情報のシグナリングを可能にする。本明細書で使用する「送信デバイス」という用語は、TX波形を出力する任意のデバイスを指し、「受信デバイス」という用語は、そのTX波形を受信しようと試みる任意のデバイスを指す。一例として、第3世代パートナーシッププロジェクト(3GPP(登録商標))ネットワークにおけるアップリンク(UL)通信では、送信デバイスは、ユーザ機器(UE)コンピューティングデバイスであってもよく、受信デバイスは、基地局(たとえば、次世代ノードB(gNB))であってもよい。別の例として、ダウンリンク(DL)通信では、送信デバイスは基地局(たとえば、gNB)であってもよく、受信デバイスはUEコンピューティングデバイスであってもよい。

様々な実施形態は、TX波形歪みを圧縮するために、送信デバイス内で実行されるニューラルネットワークを使用し得る。様々な実施形態では、圧縮TX波形歪み情報は、受信デバイスに伝達され得る。様々な実施形態では、送信デバイスから受信デバイスへのTX波形歪み情報のシグナリングは、受信デバイスが、送信デバイスから受信された送信波形における波形歪みを軽減することを可能にし得る。様々な実施形態では、受信デバイスによって復号された送信デバイスのTX波形歪み情報の存在は、送信デバイスが、その利用可能な送信電力を効率的に利用することを可能にし得る。

送信デバイスと受信デバイスとの間のワイヤレス通信では、信号クリッピングなど、送信デバイスから送られるTX波形の歪みが、受信デバイスによるTX波形の受信の成功を妨げる可能性がある。TX波形の歪みは、送信デバイス自体の構成要素など、様々な要因によって引き起こされる可能性がある。たとえば、送信デバイスの電力増幅器は、TX波形の歪みを引き起こす可能性があり、歪みの量は、電力増幅器の電力レベルが増加するにつれて増加する可能性がある。従来の送信デバイスは、電力増幅器の電力レベルをあるレベルよりも低く保つことによって、電力増幅器によってTX波形に引き起こされる歪みを軽減する。送信デバイスの電力増幅器の電力レベルのこの低減は、TX波形の歪みを低減する可能性があるが、送信電力のあまり効率的でない利用(たとえば、可能な送信信号よりも強力ではない)をもたらす可能性もある。

様々な実施形態は、受信デバイスにおけるニューラルネットワークが、送信デバイスのTX波形歪み情報を回復し、送信デバイスの回復されたTX波形歪み情報を使用して、送信デバイスから受信されたTX波形における波形歪みを軽減することを可能にする。受信デバイスにおける送信デバイスのTX波形歪み情報の存在は、電力増幅器によって引き起こされる歪みが受信デバイス側で軽減され得るので、送信デバイスは、(たとえば、フル電力で電力増幅器を使用することによって)その利用可能な送信電力を効率的に利用することを可能にし得る。

様々な実施形態では、送信デバイスは、送信デバイスのTX波形歪み情報を取得し得る。いくつかの実施形態では、TX波形歪み情報は、送信デバイスの1つまたは複数のアンテナのためのスロット内の直交周波数分割多重(OFDM)シンボルの信号クリッピングに起因する歪み誤差の2次元マップであり得る。TX波形歪み情報は、受信デバイスが、送信デバイスのTX波形歪み情報を使用して、送信デバイスから受信されたTX波形の波形歪みを軽減し得るように構成され得る。たとえば、TX波形歪み情報は、複数のOFDMシンボルのTX波形歪みを軽減するために受信デバイスによって使用され得る。送られるデータはOFDM波形に影響を及ぼす可能性があるので、TX波形歪み情報は、各スロット上で送られる可能性があるデータに依存する可能性がある。したがって、スロットごとのTX波形歪み情報のプロビジョニングによって、受信デバイスは、スロットごとにTX波形歪みを軽減することができ得る。

様々な実施形態では、送信デバイスは、エンコーダニューラルネットワークとデコーダニューラルネットワークのペアを含み得る。様々な実施形態では、エンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワークであってもよい。様々な実施形態では、送信デバイスの送信アンテナごとにエンコーダとデコーダのペアが存在し得る。エンコーダニューラルネットワークは、情報を圧縮するように構成され得る。たとえば、エンコーダニューラルネットワークは、TX波形歪み情報を圧縮TX波形歪み情報に圧縮するように構成されてもよく、デコーダニューラルネットワークは、情報を解凍するように構成され得る。たとえば、デコーダニューラルネットワークは、圧縮TX波形歪み情報からTX波形歪み情報を回復するように構成され得る。様々な実施形態では、受信デバイスは、デコーダニューラルネットワークも含み得る。

様々な実施形態では、送信デバイスは、送信デバイスのTX波形歪み情報を送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報に圧縮するように、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークを訓練し得る。様々な実施形態では、送信デバイスは、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスのTX波形歪み情報を回復するように、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークを訓練し得る。様々な実施形態では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよび送信デバイスのデコーダニューラルネットワークは、教師なし学習アルゴリズムを使用して訓練され得る。様々な実施形態では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークを訓練し、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークを訓練することは、送信デバイスの1つの送信アンテナについて、エンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークを訓練することを含み得る。様々な実施形態では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークを訓練し、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークを訓練することは、定期的に行われてもよい。たとえば、訓練は、送信デバイスの初期起動時、毎日、新しいネットワークへの登録時などに行われてもよい。様々な実施形態では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよび送信デバイスのデコーダニューラルネットワークは、教師なし学習アルゴリズムを使用して訓練され得る。

様々な実施形態では、送信デバイスは、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプ、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みを決定し得る。

モデルタイプは、ニューラルネットワーク内のノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤレイアウト)の記述など、ニューラルネットワークの構造であり得る。モデルタイプは、ニューラルネットワークにおけるノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤレイアウト)の記述など、ニューラルネットワークの構造を示すニューラルネットワーク要素自体および/または記述子(たとえば、モデル名、モデル番号、モデルタグ)の実際の表現であってもよい。様々な実施形態では、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークのモデルタイプは、送信デバイスで訓練されたデコーダニューラルネットワークの特定の構造を再構成するために、受信デバイスに情報を提供し得る。

ニューラルネットワークの重みは、ニューラルネットワークの訓練後のニューラルネットワークのノード間の相互接続に関連付けられた値であり得る。送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みは、送信デバイスにおける訓練後のデコーダニューラルネットワークのノード間の相互接続に関連付けられた値であり得る。様々な実施形態では、同じモデルタイプを有する2つのデコーダニューラルネットワークは、同じ重みを2つのデコーダニューラルネットワークに適用すると、同じ圧縮入力に基づく2つのデコーダニューラルネットワークの同じ解凍出力が各デコーダニューラルネットワークに提供されるように同じ構造を有し得る。

様々な実施形態では、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプ、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みを有する受信デバイスは、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを実際に訓練するために時間を費やす必要なく、共通の圧縮入力から送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークによって回復されるのと同じ解凍出力を回復するように、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成し得る。

様々な実施形態では、送信デバイスは、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプ、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みを受信デバイスに送り得る。送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、受信デバイスが、モデルタイプおよび重みを使用して、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスのTX波形歪み情報を回復するように受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することができる構成で、受信デバイスに送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、一緒に送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、別々に送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、送信コンピューティングデバイスと受信コンピューティングデバイスとの間で交換されるオーバーヘッド情報で送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報は、送信される各スロットの制御情報で送られ得る。送られるデータはOFDM波形に影響を及ぼす可能性があるので、圧縮TX波形歪み情報は、各スロット上で送られる可能性があるデータに依存する可能性がある。スロットごとの圧縮TX波形歪み情報を提供することによって、受信デバイスは、スロットごとにTX波形歪みを軽減することができ得る。いくつかの実施形態では、圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、異なる周期でシグナリングされ得る。いくつかの実施形態では、モデルタイプおよび重みは、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報よりも低い頻度でシグナリングされ得る。たとえば、圧縮TX波形歪み情報は、各スロットの制御情報で送られ得、重みは、各スロットよりも大きい周期性で(たとえば、圧縮TX波形歪み情報よりも少ない頻度で)送られ得る。重みおよび/またはモデルタイプは、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークがまれにしか更新されない場合があるので、圧縮TX波形歪み情報よりもはるかに大きい時間スケールで送られ得る。いくつかの実施形態では、モデルタイプは受信デバイスですでに知られている可能性があるので、モデルタイプを送る必要がない場合がある。

様々な実施形態では、受信デバイスは、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプ、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みを受信し得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、オーバーヘッド情報で送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報は、送信される各スロットの制御情報で受信され得る。いくつかの実施形態では、モデルタイプは受信デバイスですでに知られている可能性があるので、モデルタイプを受信する必要がない場合がある。一例として、単一のデフォルトモデルタイプが、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークと受信デバイスのデコーダニューラルネットワークの両方に使用されてもよい。別の例として、モデルタイプは、受信デバイスにおけるデバイスタイプ、ネットワーク、または他の設定に基づいて知られ得る。

いくつかの実施形態では、圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、送信デバイスから直接受信され得る。たとえば、送信デバイスは、UEコンピューティングデバイスであってもよく、UEコンピューティングデバイスは、基地局によってサービス提供されるセルにおいてサービスを受信するために、UEコンピューティングデバイスと基地局との間の初期登録手順の一部として、圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みを基地局に送り得る。基地局は、受信デバイスであってもよく、UEコンピューティングデバイスによって送られるTX波形の歪みを軽減するために、圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みを利用してもよい。

いくつかの実施形態では、圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、送信デバイス以外の基地局から受信され得る。たとえば、圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、記憶され、通信ネットワーク内のデバイス間で共有される値であってもよい。

いくつかの実施形態では、基地局の圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および/または重みは、デバイスが、別のデバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みを間接的に受信することができるように、デバイス間で共有され得る。一例として、近隣セルの基地局は、UEコンピューティングデバイスのモビリティおよびハンドオフをサポートするために、それらのモデルタイプおよび重みを互いに、およびそれらのそれぞれのセル内のUEコンピューティングデバイスと共有し得る。別の例として、UEコンピューティングモデルタイプおよび重みは、UEコンピューティングデバイスがモデルタイプおよび重みを基地局などに直接送信する必要なく、UEコンピューティングデバイスの発見時に、基地局がUEコンピューティングデバイスのモデルタイプおよび重みを取り出すことができるように、中央に記憶され得る。別の例として、基地局の圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および/または重みは、その基地局のカバレージエリアに入る前に、UEコンピューティングデバイスが、次の基地局などから圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および/または重みを直接受信する必要なく、UEコンピューティングデバイスが次の基地局の圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および/または重みを取り出すことができるように、中央に記憶され得る。

様々な実施形態では、受信デバイスは、受信したモデルタイプおよび重みを使用して、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成し得る。モデルタイプは、ニューラルネットワーク内のノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤレイアウト)の記述など、ニューラルネットワークの構造であり得る。モデルタイプは、ニューラルネットワークにおけるノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤレイアウト)の記述など、ニューラルネットワークの構造を示すニューラルネットワーク要素自体および/または記述子(たとえば、モデル名、モデル番号、モデルタグ)の実際の表現であってもよい。ニューラルネットワークの重みは、ニューラルネットワークの訓練後のニューラルネットワークのノード間の相互接続に関連付けられた値であり得る。様々な実施形態では、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプ、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みを有する受信デバイスは、送信デバイスから受信された送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークによって回復されるのと同じ解凍された出力を回復するように、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成し得る。このようにして、受信デバイスは、そのデコーダニューラルネットワークを訓練するために時間を費やす必要なく、そのデコーダニューラルネットワークを訓練されたニューラルネットワークとして構成し得る。

様々な実施形態では、受信デバイスは、受信デバイスの構成されたデコーダニューラルネットワークを使用して、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスのTX波形歪み情報を回復し得る。いくつかの実施形態では、回復されたTX波形歪み情報は、送信デバイスの1つまたは複数のアンテナのためのスロット内のOFDMシンボルの信号クリッピングに起因する歪み誤差の2次元マップを含み得る。

様々な実施形態では、受信デバイスは、送信デバイスから受信されたTX波形における波形歪みを軽減するために、送信デバイスの回復されたTX波形歪み情報を使用し得る。波形歪みを軽減することは、受信デバイスにおいて元のTX波形信号を再構成するために、回復されたTX波形歪み情報を使用することを含み得る。波形歪みを軽減することによって、受信デバイスは、送信デバイスの電力増幅器によって引き起こされる歪みなど、送信デバイス自体によって引き起こされる任意の歪みを補償し得る。

「ワイヤレスデバイス」および「UEコンピューティングデバイス」という用語は、ワイヤレスルータデバイス、ワイヤレスアプライアンス、セルラー電話、スマートフォン、ポータブルコンピューティングデバイス、パーソナルまたはモバイルマルチメディアプレーヤ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートブック、ウルトラブック、パームトップコンピュータ、ワイヤレス電子メール受信機、マルチメディアインターネット対応セルラー電話、医療デバイスおよび機器、バイオメトリックセンサ/デバイス、スマートウォッチ、スマートウェア、スマートグラス、スマートリストバンド、スマートジュエリー(たとえば、スマートリング、スマートブレスレットなど)などのウェアラブルデバイス、エンターテイメントデバイス(たとえば、ワイヤレスゲームコントローラ、音楽およびビデオプレーヤ、衛星ラジオなど)、スマートメーター/センサ、産業用製造機器、家庭および企業使用のための大型および小型機械およびアプライアンスを含むワイヤレスネットワーク対応モノのインターネット(IoT)デバイス、自律走行および半自律走行車両内のワイヤレス通信要素、様々なモバイルプラットフォームに固定されるか、または組み込まれたワイヤレスデバイス、全地球測位システムデバイス、ならびにメモリと、ワイヤレス通信構成要素と、プログラマブルプロセッサとを含む、同様の電子デバイスのうちのいずれか1つまたはすべてを指すために、本明細書で互換的に使用される。

「システムオンチップ」(SOC)という用語は、単一の基板上に統合された複数のリソースおよび/またはプロセッサを含んでいる、単一の集積回路(IC)チップを指すために、本明細書で使用される。単一のSOCは、デジタル、アナログ、混合信号、および無線周波数機能のための回路を含み得る。単一のSOCはまた、任意の数の汎用および/または専用プロセッサ(デジタル信号プロセッサ、モデムプロセッサ、ビデオプロセッサなど)、メモリブロック(たとえば、ROM、RAM、フラッシュなど)、およびリソース(たとえば、タイマー、電圧調節器、発振器など)を含み得る。SOCはまた、統合されたリソースおよびプロセッサを制御するため、ならびに周辺デバイスを制御するためのソフトウェアを含み得る。

「システムインパッケージ」(SIP)という用語は、2つ以上のICチップ、基板、またはSOC上で複数のリソース、計算ユニット、コア、および/またはプロセッサを含んでいる、単一のモジュールまたはパッケージを指すために、本明細書で使用され得る。たとえば、SIPは、その上で複数のICチップまたは半導体ダイが垂直構成で積層される、単一の基板を含み得る。同様に、SIPは、その上で複数のICまたは半導体ダイが単一化基板(unifying substrate)にパッケージングされる、1つまたは複数のマルチチップモジュール(MCM)を含み得る。SIPはまた、単一のマザーボード上、または単一のワイヤレスデバイス内などで、高速通信回路を介して互いに結合され、極めて近接してパッケージングされた、複数の独立したSOCを含み得る。SOCの近接性によって、高速通信、ならびにメモリおよびリソースの共有が容易になる。

図1は、様々な実施形態のいずれかを実装するのに適した例示的な通信システム100を示すシステムブロック図である。通信システム100は、5G新無線(NR)ネットワーク、またはロングタームエボリューション(LTE)ネットワークなどの任意の他の好適なネットワークであり得る。

通信システム100は、コアネットワーク140と、様々なモバイルデバイス(図1においてワイヤレスデバイス120a～120eとして示される)とを含む、異種ネットワークアーキテクチャを含み得る。通信システム100はまた、いくつかの基地局(BS110a、BS110b、BS110c、およびBS110dとして示される)と、他のネットワークエンティティとを含み得る。基地局は、ワイヤレスデバイス(モバイルデバイスまたはUEコンピューティングデバイス)と通信するエンティティであり、また、ノードB、ノードB、LTE発展型ノードB(eNB)、アクセスポイント(AP)、無線ヘッド、送信受信ポイント(TRP)、新無線基地局(NR BS)、5GノードB(NB)、次世代ノードB(gNB)などと呼ばれることもある。各基地局は、特定の地理的エリアに通信カバレージを提供し得る。3GPPでは、「セル」という用語は、この用語が使用される文脈に応じて、基地局のカバレージエリア、このカバレージエリアにサービスする基地局サブシステム、またはそれらの組合せを指すことがある。

基地局110a～110dは、マクロセル、ピコセル、フェムトセル、別のタイプのセル、またはそれらの組合せに通信カバレージを提供し得る。マクロセルは、比較的大きい地理的エリア(たとえば、半径数キロメートル)をカバーすることがあり、サービスに加入しているモバイルデバイスによる無制限アクセスを可能にすることがある。ピコセルは、比較的小さい地理的エリアをカバーすることがあり、サービスに加入しているモバイルデバイスによる無制限アクセスを可能にすることがある。フェムトセルは、比較的小さい地理的エリア(たとえば、自宅)をカバーすることがあり、フェムトセルとの関連を有するモバイルデバイス(たとえば、限定加入者グループ(CSG)の中のモバイルデバイス)による制限付きアクセスを可能にすることがある。マクロセルのための基地局は、マクロBSと呼ばれることがある。ピコセルのための基地局は、ピコBSと呼ばれることがある。フェムトセルのための基地局は、フェムトBSまたはホームBSと呼ばれることがある。図1に示された例では、基地局110aは、マクロセル102aのためのマクロBSであってもよく、基地局110bは、ピコセル102bのためのピコBSであってもよく、基地局110cは、フェムトセル102cのためのフェムトBSであってもよい。基地局110a～110dは、1つまたは複数(たとえば、3つ)のセルをサポートし得る。「eNB」、「基地局」、「NR BS」、「gNB」、「TRP」、「AP」、「ノードB」、「5G NB」、および「セル」という用語が、本明細書では互換的に使用され得る。

いくつかの例では、セルは、静止していないことがあり、セルの地理的エリアは、モバイル基地局のロケーションに従って移動し得る。いくつかの例では、基地局110a～110dは、任意の好適なトランスポートネットワークを使用して、直接物理接続、仮想ネットワーク、またはそれらの組合せなど、様々なタイプのバックホールインターフェースを通して、通信システム100において互いに、ならびに、1つまたは複数の他の基地局またはネットワークノード(図示せず)に相互接続され得る。

基地局110a～110dは、ワイヤードまたはワイヤレス通信リンク126上で、コアネットワーク140と通信し得る。ワイヤレスデバイス120a～120e(UEコンピューティングデバイス)は、ワイヤレス通信リンク122上で、基地局110a～110dと通信し得る。

ワイヤード通信リンク126は、イーサネット、ポイントツーポイントプロトコル、ハイレベルデータリンク制御(HDLC)、高度データ通信制御プロトコル(ADCCP:Advanced Data Communication Control Protocol)、および伝送制御プロトコル/インターネットプロトコル(TCP/IP)など、1つまたは複数のワイヤード通信プロトコルを使用し得る、様々なワイヤードネットワーク(イーサネット、TVケーブル、テレフォニー、光ファイバー、および他の形態の物理ネットワーク接続など)を使用し得る。

通信システム100はまた、中継局(中継BS110dなど)を含み得る。中継局は、上流局(たとえば、基地局またはモバイルデバイス)からデータの送信を受信し、データを下流局(たとえば、ワイヤレスデバイスまたは基地局)に送信することができる、エンティティである。中継局はまた、他のワイヤレスデバイスのための送信を中継することができる、モバイルデバイスであり得る。図1に示された例では、中継局110dは、基地局110aとワイヤレスデバイス120dとの間の通信を容易にするために、基地局110aおよびワイヤレスデバイス120dと通信し得る。中継局はまた、中継基地局、中継器などと呼ばれることもある。

通信システム100は、異なるタイプの基地局、たとえば、マクロ基地局、ピコ基地局、フェムト基地局、中継基地局などを含む異種ネットワークであり得る。これらの異なるタイプの基地局は、異なる送信電力レベル、異なるカバレージエリアを有することがあり、通信システム100における干渉に異なる影響を及ぼすことがある。たとえば、マクロ基地局は、高い送信電力レベル(たとえば、5～40ワット)を有し得るのに対して、ピコ基地局、フェムト基地局、および中継基地局は、より低い送信電力レベル(たとえば、0.1～2ワット)を有し得る。

ネットワークコントローラ130は、基地局のセットに結合し得、これらの基地局のための協調および制御を提供し得る。ネットワークコントローラ130は、バックホールを介して、基地局と通信し得る。基地局はまた、たとえば、ワイヤレスまたはワイヤラインバックホールを介して、直接または間接的に互いと通信し得る。

ワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)120a、120b、120cは、通信システム100の全体にわたって分散されることがあり、各ワイヤレスデバイスは、固定またはモバイルであり得る。ワイヤレスデバイスはまた、アクセス端末、端末、移動局、加入者ユニット、局などと呼ばれる場合もある。

マクロ基地局110aは、ワイヤードまたはワイヤレス通信リンク126上で、通信ネットワーク140と通信し得る。ワイヤレスデバイス120a、120b、120cは、ワイヤレス通信リンク122上で、基地局110a～110dと通信し得る。

ワイヤレス通信リンク122、124は、複数のキャリア信号、周波数、または周波数帯域を含んでもよく、その各々は、複数の論理チャネルを含んでもよい。ワイヤレス通信リンク122および124は、1つまたは複数の無線アクセス技術(RAT)を利用し得る。ワイヤレス通信リンクにおいて使用され得るRATの例は、3GPP LTE、3G、4G、5G(NRなど)、GSM、符号分割多元接続(CDMA)、広帯域符号分割多元接続(WCDMA(登録商標))、ワールドワイドインターオペラビリティフォーマイクロウェーブアクセス(WiMAX)、時分割多元接続(TDMA)、および他のモバイルテレフォニー通信技術セルラーRATを含む。通信システム100内の様々なワイヤレス通信リンク122、124のうちの1つまたは複数において使用され得るRATのさらなる例は、Wi-Fi、LTE-U、LTE-Direct、LAA、MuLTEfireなどの中距離プロトコル、ならびに、ZigBee、Bluetooth、およびBluetooth低エネルギー(LE)などの比較的短距離のRATを含む。

いくつかのワイヤレスネットワーク(たとえば、LTE)は、ダウンリンク上で直交周波数分割多重化(OFDM)を、かつアップリンク上でシングルキャリア周波数分割多重化(SC-FDM)を利用する。OFDMおよびSC-FDMは、システム帯域幅を、一般にトーン、ビンなどとも呼ばれる複数(K個)の直交サブキャリアに区分する。各サブキャリアは、データで変調され得る。一般に、変調シンボルは、周波数領域においてOFDMを用いて送られ、時間領域においてSC-FDMを用いて送られる。隣接するサブキャリアの間の間隔は、固定されてよく、サブキャリアの総本数(K)は、システム帯域幅に依存し得る。たとえば、サブキャリアの間隔は、15kHzであることがあり、最小リソース割振り(「リソースブロック」と呼ばれる)は、12個のサブキャリア(または、180kHz)であることがある。したがって、公称の高速ファイル転送(FFT)サイズは、1.25、2.5、5、10、または20メガヘルツ(MHz)のシステム帯域幅に対して、それぞれ、128、256、512、1024、または2048に等しくなり得る。システム帯域幅はまた、サブバンドに区分されてよい。たとえば、サブバンドは、1.08MHz(すなわち、6個のリソースブロック)をカバーすることができ、1.25、2.5、5、10または20MHzのシステム帯域幅に対して、それぞれ、1、2、4、8または16個のサブバンドが存在し得る。

いくつかの実施形態の説明は、LTE技術に関連する専門用語および例を使用し得るが、様々な実施形態が、新無線(NR)または5Gネットワークなど、他のワイヤレス通信システムに適用可能であり得る。NRは、アップリンク(UL)およびダウンリンク(DL)上でサイクリックプレフィックス(CP)を用いてOFDMを利用し得、時分割複信(TDD)を使用する半二重動作のためのサポートを含み得る。100MHzの単一のコンポーネントキャリア帯域幅がサポートされ得る。NRリソースブロックは、0.1ミリ秒(ms)の持続時間にわたって、75kHzのサブキャリア帯域幅を有する12個のサブキャリアにまたがり得る。各無線フレームは、10msの長さを有する50個のサブフレームで構成され得る。結果的に、各サブフレームは0.2msの長さを有し得る。各サブフレームはデータ送信のためのリンク方向(すなわち、DLまたはUL)を示し得、サブフレームごとのリンク方向は動的に切り替えられてよい。各サブフレームは、DL/ULデータならびにDL/UL制御データを含んでよい。ビームフォーミングがサポートされてよく、ビーム方向は動的に構成され得る。プリコーディングを用いた多入力多出力(MIMO)送信もまたサポートされ得る。DLにおけるMIMO構成は、最大8つのストリームおよびワイヤレスデバイスごとに最大2つのストリームのマルチレイヤDL送信とともに、最大8つの送信アンテナをサポートし得る。ワイヤレスデバイスごとに最大2つのストリームを伴うマルチレイヤ送信がサポートされ得る。複数のセルのアグリゲーションは、最大8つのサービングセルとともにサポートされ得る。代替として、NRは、OFDMベースのエアインターフェースとは異なるエアインターフェースをサポートし得る。

いくつかのモバイルデバイスは、マシンタイプ通信(MTC)、または発展型もしくは拡張マシンタイプ通信(eMTC)モバイルデバイスと見なされ得る。MTCモバイルデバイスおよびeMTCモバイルデバイスは、たとえば、基地局、別のデバイス(たとえば、リモートデバイス)、または何らかの他のエンティティと通信し得る、ロボット、ドローン、リモートデバイス、センサ、メーター、モニタ、ロケーションタグなどを含む。ワイヤレスノードは、たとえば、ワイヤードまたはワイヤレス通信リンクを介して、ネットワーク(たとえば、インターネットまたはセルラーネットワークなどのワイドエリアネットワーク)のための、またはネットワークへの接続性を提供し得る。いくつかのモバイルデバイスは、モノのインターネット(IoT)デバイスと見なされ得るか、またはNB-IoT(狭帯域モノのインターネット)デバイスとして実装され得る。ワイヤレスデバイス120a～120eは、プロセッサ構成要素、メモリ構成要素、同様の構成要素、またはそれらの組合せなど、ワイヤレスデバイスの構成要素を収容するハウジングの内部に含まれ得る。

一般に、任意の数の通信システムおよび任意の数のワイヤレスネットワークが、所与の地理的エリアにおいて展開され得る。各通信システムおよびワイヤレスネットワークは、特定の無線アクセス技術(RAT)をサポートし得、1つまたは複数の周波数上で動作し得る。RATは、無線技術、エアインターフェースなどと呼ばれることもある。周波数は、キャリア、周波数チャネルなどと呼ばれることもある。各周波数は、異なるRATの通信システム間の干渉を回避するために、所与の地理的エリアにおいて単一のRATをサポートし得る。場合によっては、NRまたは5G RATネットワークが展開され得る。

いくつかの実施形態では、2つ以上のモバイルデバイス120a～e(たとえば、ワイヤレスデバイス120aおよびワイヤレスデバイス120eとして示される)は、1つまたは複数のサイドリンクチャネル124を使用して(たとえば、互いと通信するための媒介として基地局110を使用せずに)直接通信し得る。たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120eは、ピアツーピア(P2P)通信、デバイス間(D2D)通信、(車両間(V2V)プロトコル、路車間(V2I)プロトコル、または同様のプロトコルを含み得る)ビークルツーエブリシング(V2X)プロトコル、メッシュネットワーク、もしくは同様のネットワーク、またはそれらの組合せを使用して通信し得る。この場合、ワイヤレスデバイス120a～120eは、スケジューリング動作、リソース選択動作、ならびに本明細書の他の場所で基地局110aによって実行されるものとして説明する他の動作を実行し得る。

図2は、様々な実施形態のいずれかを実装するのに適した例示的なコンピューティングおよびワイヤレスモデムシステム200を示す構成要素ブロック図である。様々な実施形態は、システムオンチップ(SOC)またはシステムインパッケージ(SIP)を含む、いくつかのシングルプロセッサおよびマルチプロセッサコンピュータシステム上で実装され得る。

図1および図2を参照すると、クロック206に結合された2つのSOC202、204と、電圧調節器208と、基地局110aなどのワイヤレスデバイスとの間で1つまたは複数のアンテナ267を介してワイヤレス通信を送受信するように構成された1つまたは複数のワイヤレストランシーバ266とを含む(いくつかの実施形態ではSIPとすることができる)図示の例示的なコンピューティングシステム200。いくつかの実施形態では、第1のSOC202は、命令によって指定された算術、論理、制御、および入力/出力(I/O)動作を実行することによって、ソフトウェアアプリケーションプログラムの命令を実行する、ワイヤレスデバイスの中央処理装置(CPU)として動作する。いくつかの実施形態では、第2のSOC204は、専用処理ユニットとして動作し得る。たとえば、第2のSOC204は、大容量、高速(たとえば、5Gbpsなど)、および/または超短波の短波長(たとえば、28GHz mmWaveスペクトルなど)通信を管理することを担う、専用5G処理ユニットとして動作し得る。

第1のSOC202は、デジタル信号プロセッサ(DSP)210と、モデムプロセッサ212と、グラフィックスプロセッサ214と、アプリケーションプロセッサ216と、プロセッサのうちの1つまたは複数に接続された1つまたは複数のコプロセッサ218(ベクトルコプロセッサなど)と、メモリ220と、カスタム回路222と、システム構成要素およびリソース224と、相互接続/バスモジュール226と、1つまたは複数の温度センサ230と、熱管理ユニット232と、熱電力エンベロープ(TPE:thermal power envelope)構成要素234とを含み得る。第2のSOC204は、5Gモデムプロセッサ252と、電力管理ユニット254と、相互接続/バスモジュール264と、複数のmmWaveトランシーバ256と、メモリ258と、アプリケーションプロセッサ、パケットプロセッサなど様々な追加のプロセッサ260とを含み得る。複数のmmWaveトランシーバ256は、1つまたは複数のアンテナ268に接続され得、基地局110aなどのワイヤレスデバイスとの間で1つまたは複数のアンテナ268を介してワイヤレス通信を送受信するように構成され得る。

各プロセッサ210、212、214、216、218、252、260は、1つまたは複数のコアを含み得、各プロセッサ/コアは、他のプロセッサ/コアとは無関係の動作を実行し得る。たとえば、第1のSOC202は、第1のタイプのオペレーティングシステム(たとえば、FreeBSD、LINUX(登録商標)、OS Xなど)を実行するプロセッサと、第2のタイプのオペレーティングシステム(たとえば、MICROSOFT WINDOWS(登録商標) 10)を実行するプロセッサとを含み得る。加えて、プロセッサ210、212、214、216、218、252、260のいずれかまたはすべては、プロセッサクラスタアーキテクチャ(たとえば、同期プロセッサクラスタアーキテクチャ、非同期または異種プロセッサクラスタアーキテクチャなど)の一部として含まれ得る。

第1のSOC202および第2のSOC204は、センサデータ、アナログデジタル変換、ワイヤレスデータ送信を管理するため、ならびに、データパケットを復号すること、およびウェブブラウザにおいてレンダリングするために、符号化されたオーディオおよびビデオ信号を処理することなど、他の専用動作を実行するための、様々なシステム構成要素、リソース、およびカスタム回路を含み得る。たとえば、第1のSOC202のシステム構成要素およびリソース224は、電力増幅器、電圧調節器、発振器、位相ロックループ、周辺ブリッジ、データコントローラ、メモリコントローラ、システムコントローラ、アクセスポート、タイマー、ならびに、ワイヤレスデバイス上で実行しているプロセッサおよびソフトウェアクライアントをサポートするために使用される他の同様の構成要素を含み得る。システム構成要素およびリソース224、および/またはカスタム回路222はまた、カメラ、電子ディスプレイ、ワイヤレス通信デバイス、外部メモリチップなど、周辺デバイスとインターフェースするための回路を含み得る。

第1のSOC202および第2のSOC204は、相互接続/バスモジュール250を介して通信し得る。様々なプロセッサ210、212、214、216、218は、相互接続/バスモジュール226を介して、1つまたは複数のメモリ要素220、システム構成要素およびリソース224、ならびにカスタム回路222、ならびに熱管理ユニット232に相互接続され得る。同様に、プロセッサ252は、相互接続/バスモジュール264を介して、電力管理ユニット254、mmWaveトランシーバ256、メモリ258、および様々な追加のプロセッサ260に相互接続され得る。相互接続/バスモジュール226、250、264は、再構成可能な論理ゲートのアレイを含み得る、かつ/またはバスアーキテクチャ(たとえば、CoreConnect、AMBAなど)を実装し得る。通信は、高性能ネットワークオンチップ(NoC)などの高度な相互接続部によって行われてよい。

第1のSOC202および/または第2のSOC204は、クロック206および電圧調節器208など、SOCの外部にあるリソースと通信するための入力/出力モジュール(図示せず)をさらに含み得る。SOCの外部にあるリソース(クロック206、電圧調節器208など)は、内部SOCプロセッサ/コアのうちの2つ以上によって共有され得る。

上記で説明した例示的なSIP200に加えて、様々な実施形態が、単一のプロセッサ、複数のプロセッサ、マルチコアプロセッサ、またはそれらの任意の組合せを含み得る、多種多様なコンピューティングシステムにおいて実装され得る。

図3は、様々な実施形態のいずれかを実装するのに適したワイヤレス通信におけるユーザおよび制御プレーンのための無線プロトコルスタックを含むソフトウェアアーキテクチャ300を示すソフトウェアアーキテクチャ図である。図1～図3を参照すると、ワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)320は、ワイヤレスデバイス320(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200)と通信システム(たとえば、100)の基地局350(たとえば、基地局110a)との間の通信を容易にするために、ソフトウェアアーキテクチャ300を実装し得る。様々な実施形態では、ソフトウェアアーキテクチャ300におけるレイヤは、基地局350のソフトウェアにおける対応するレイヤとの論理接続を形成し得る。ソフトウェアアーキテクチャ300は、1つまたは複数のプロセッサ(プロセッサ212、214、216、218、252、260など)の間に分散され得る。マルチSIM(加入者識別モジュール)ワイヤレスデバイスにおける、1つの無線プロトコルスタックに関して示されているが、ソフトウェアアーキテクチャ300は、複数のプロトコルスタックを含み得、複数のプロトコルスタックの各々が、異なるSIMに関連付けられ得る(デュアルSIMワイヤレス通信デバイスにおける、それぞれ2つのSIMに関連付けられた2つのプロトコルスタックなど)。LTE通信レイヤに関して以下で説明するが、ソフトウェアアーキテクチャ300は、ワイヤレス通信のための様々な規格およびプロトコルのいずれかをサポートし得るか、および/または、ワイヤレス通信のための様々な規格およびプロトコルのいずれかをサポートする追加のプロトコルスタックを含み得る。

ソフトウェアアーキテクチャ300は、非アクセス層(NAS)302とアクセス層(AS)304とを含み得る。NAS302は、パケットフィルタリング、セキュリティ管理、モビリティ制御、セッション管理、ならびにワイヤレスデバイスのSIM(SIM204など)とそのコアネットワーク140との間のトラフィックおよびシグナリングをサポートするための機能およびプロトコルを含み得る。AS304は、SIM(SIM204など)と、サポートされたアクセスネットワークのエンティティ(基地局など)との間の通信をサポートする、機能およびプロトコルを含み得る。詳細には、AS304は、少なくとも3つのレイヤ(レイヤ1、レイヤ2、およびレイヤ3)を含み得、その各々が様々なサブレイヤを含み得る。

ユーザおよび制御プレーンにおいて、AS304のレイヤ1(L1)は、物理レイヤ(PHY)306であり得、物理レイヤ(PHY)306は、エアインターフェース上の送信および/または受信を可能にする機能を監督し得る。そのような物理レイヤ306機能の例には、サイクリック冗長検査(CRC)アタッチメント、コーディングブロック、スクランブリングおよびデスクランブリング、変調および復調、信号測定、MIMOなどが含まれ得る。物理レイヤは、物理ダウンリンク制御チャネル(PDCCH)および物理ダウンリンク共有チャネル(PDSCH)を含む、様々な論理チャネルを含み得る。

ユーザおよび制御プレーンにおいて、AS304のレイヤ2(L2)は、物理レイヤ306上のワイヤレスデバイス320と基地局350との間のリンクを担い得る。様々な実施形態では、レイヤ2は、媒体アクセス制御(MAC)サブレイヤ308と、無線リンク制御(RLC)サブレイヤ310と、パケットデータコンバージェンスプロトコル(PDCP)サブレイヤ312とを含み得、それらの各々が、基地局350において終端する論理接続を形成する。

制御プレーンにおいて、AS304のレイヤ3(L3)は、無線リソース制御(RRC)サブレイヤ3を含み得る。図示されていないが、ソフトウェアアーキテクチャ300は、追加のレイヤ3サブレイヤ、ならびにレイヤ3の上の様々な上位レイヤを含み得る。様々な実施形態では、RRCサブレイヤ313は、システム情報をブロードキャストすること、ページングすること、ならびにワイヤレスデバイス320と基地局350との間のRRCシグナリング接続を確立および解放することを含む機能を提供し得る。

様々な実施形態では、PDCPサブレイヤ312は、異なる無線ベアラと論理チャネルとの間の多重化、シーケンス番号付加、ハンドオーバデータ処理、完全性保護、暗号化、およびヘッダ圧縮を含む、アップリンク機能を提供し得る。ダウンリンクにおいて、PDCPサブレイヤ312は、データパケットの順序配信、重複データパケット検出、完全性検証、解読、およびヘッダ復元を含む機能を提供し得る。

アップリンクにおいて、RLCサブレイヤ310は、上位レイヤデータパケットのセグメント化および連結、損失したデータパケットの再送信、ならびに自動再送要求(ARQ)を提供し得る。ダウンリンクにおいて、RLCサブレイヤ310機能は、順序が狂った受信を補償するためのデータパケットの並べ替え、上位レイヤデータパケットの再アセンブリ、およびARQを含み得る。

アップリンクにおいて、MACサブレイヤ308は、論理チャネルとトランスポートチャネルとの間の多重化、ランダムアクセス手順、論理チャネル優先度、およびハイブリッドARQ(HARQ)動作を含む機能を提供し得る。ダウンリンクにおいて、MACレイヤ機能は、セル内でのチャネルマッピング、逆多重化、間欠受信(DRX)、およびHARQ動作を含み得る。

ソフトウェアアーキテクチャ300は、物理媒体を通して、データを送信するための機能を提供し得るが、ソフトウェアアーキテクチャ300は、ワイヤレスデバイス320における様々なアプリケーションへのデータ転送サービスを提供するための少なくとも1つのホストレイヤ314をさらに含み得る。いくつかの実施形態では、少なくとも1つのホストレイヤ314によって提供されるアプリケーション固有機能は、ソフトウェアアーキテクチャと汎用プロセッサ206との間のインターフェースを提供し得る。

他の実施形態では、ソフトウェアアーキテクチャ300は、ホストレイヤ機能を提供する1つまたは複数の上位論理レイヤ(たとえば、トランスポート、セッション、プレゼンテーション、アプリケーションなど)を含み得る。たとえば、いくつかの実施形態では、ソフトウェアアーキテクチャ300は、それにおいて論理接続がパケットデータネットワーク(PDN)ゲートウェイ(PGW)において終端するネットワークレイヤ(たとえば、インターネットプロトコル(IP)レイヤ)を含み得る。いくつかの実施形態では、ソフトウェアアーキテクチャ300は、別のデバイス(たとえば、エンドユーザデバイス、サーバなど)において論理接続が終端するアプリケーションレイヤを含み得る。いくつかの実施形態では、ソフトウェアアーキテクチャ300は、物理レイヤ306と通信ハードウェア(たとえば、1つまたは複数の無線周波数(RF)トランシーバ)との間のハードウェアインターフェース316をAS304内にさらに含み得る。

図4は、様々な実施形態のいずれかを実装するためのコンピューティングデバイスにおいて実装され得る例示的なニューラルネットワーク400を示す。図1～図4を参照すると、ワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200、320)および/または基地局(たとえば、基地局110a、350など)などの通信システム(たとえば、100)内の任意のデバイスは、ニューラルネットワーク400を実装し得る。ニューラルネットワーク400は、エンコーダニューラルネットワーク、デコーダニューラルネットワークなど、任意の目的専用のニューラルネットワークであり得る。一例として、ニューラルネットワーク400は、フィードフォワードディープニューラルネットワークであり得る。ニューラルネットワーク400は、1つまたは複数のプロセッサ(プロセッサ212、214、216、218、252、260など)の間に分散され得る。

ニューラルネットワーク400は、入力レイヤ402、中間レイヤ404、および出力レイヤ406を含み得る。レイヤ402、404、406の各々は、入力値を受信し、入力値に基づいて計算を実行し、結果(アクティブ化)を次の層に伝播する1つまたは複数の処理ノードを含み得る。ニューラルネットワークの構造は、ニューラルネットワーク400におけるノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤ402、404、406レイアウト)の記述であり得る。モデルタイプは、ニューラルネットワーク400におけるノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤ402、404、406レイアウト)の記述など、ニューラルネットワーク400の構造を示すニューラルネットワーク要素自体(たとえば、レイヤ402、404、406、およびその中のノード)および/または記述子(たとえば、モデル名、モデル番号、モデルタグ)の実際の表現であってもよい。一例として、図4に示されるニューラルネットワーク400のモデルは、単一の入力ノードXを有する入力レイヤ402、4つのノードY1、Y2、Y3、およびY4を有する中間レイヤ404、ならびに単一の出力ノードZを有する出力レイヤ406であってもよい。特定のレイヤ402、404、406、ならびにノードX、Y1、Y2、Y3、Y4、およびZに関して示されるが、ニューラルネットワーク400は、追加のレイヤ、ノード、および/またはそれらの間の相互接続を含んでもよく、ニューラルネットワーク400は、任意のタイプのニューラルネットワーク400であってもよい。

ニューラルネットワーク400のようなフィードフォワードニューラルネットワークでは、すべての計算は、前のレイヤの出力に対する一連の演算として実行される。演算の最終セットは、エンコーダニューラルネットワークにおける圧縮情報、デコーダニューラルネットワークにおける解凍情報など、ニューラルネットワークの出力を生成する。ニューラルネットワーク400の重みは、ニューラルネットワーク400の訓練後のニューラルネットワーク400のノード間の相互接続に関連付けられた値であり得る。たとえば、図4に示す重みW11は、ニューラルネットワーク400の訓練後の、ニューラルネットワーク400のXノードとYノードY1、Y2、Y3、Y4との間の相互接続に関連付けられた値である。ニューラルネットワーク400の最終出力は、TX波形歪み情報を圧縮するためのエンコーダとして動作する、圧縮TX波形情報からTX波形歪み情報を回復するためのデコーダとして動作するなど、ニューラルネットワーク400が実行され得るタスクに対応し得る。

ニューラルネットワーク400では、学習は、各レイヤ402、404、406の重みの値が決定される訓練プロセス中に達成され得る。訓練プロセスが完了した後、ニューラルネットワーク400は、その意図された目的を正常に実行し得る。たとえば、訓練されたエンコーダネットワークは、TX波形歪み情報を圧縮TX歪み波形情報に正常に圧縮するなど、情報を正常に圧縮し得る。別の例として、訓練されたデコーダニューラルネットワークは、圧縮TX歪み波形情報をTX波形歪み情報(回復されたTX波形歪み情報とも呼ばれる)に正常に解凍するなど、情報を正常に解凍し得る。

ニューラルネットワーク400を訓練することは、期待/所望の出力が既知であるタスクをニューラルネットワーク400に処理させることと、ニューラルネットワーク400によって生成された出力を期待/所望の出力と比較することとを含み得る。訓練は、教師あり訓練であってもよく、教師なし訓練であってもよい。訓練中、ニューラルネットワーク400の重みは、ニューラルネットワーク400の出力が期待/所望の出力と一致するまで更新されてもよい。送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みは、送信デバイスにおける訓練後のデコーダニューラルネットワークの各ノード間の相互接続に関連付けられた値であり得る。たとえば、図4に示すような訓練されたニューラルネットワーク400の重みは、ニューラルネットワーク400の訓練後に、ニューラルネットワーク400のXノードとYノードY1、Y2、Y3、Y4との間の相互接続に関連付けられた値である重みW11を含み得る。たとえば、図4に示される例では、Yは、式Y=W11*XによってXと関連し得、式中、Y=[Y1、Y2、Y3、Y4]であり、W11は、W11が重みであるような1×4行列であり、同様に、Zは、他の重みによってYと関連し得る。

ニューラルネットワーク400のモデルおよび訓練されたニューラルネットワーク400の重みを提供することによって、同じニューラルネットワーク400の別のインスタンスを作成することができ得る。様々な実施形態では、同じモデルタイプを有する2つのデコーダニューラルネットワークは、同じ重みを2つのデコーダニューラルネットワークに適用すると、同じ入力(たとえば、圧縮TX波形歪み情報など同じ圧縮入力)に基づく2つのニューラルネットワークの同じ出力(たとえば、ニューラルネットワーク400がデコーダニューラルネットワークであるとき、同じ解凍出力)が各デコーダニューラルネットワークに提供されるように同じ構造を有し得る。このようにして、訓練されたニューラルネットワーク400のモデルタイプおよび訓練されたニューラルネットワーク400の重みを有するデバイスは、第2のニューラルネットワークを実際に訓練するために時間を費やす必要なく、同じ入力のために訓練されたニューラルネットワーク400によって生成されるものと同じ出力を生成するように、ニューラルネットワーク400に対応するように第2のニューラルネットワークを構成(たとえば、その第2のニューラルネットワークを訓練されたニューラルネットワーク400のコピーであるように構成)し得る。

図5は、様々な実施形態による、受信デバイスに波形を送信する送信デバイスのプロセッサによって実行されるワイヤレス通信の例500のプロセスフロー図である。図1～図5を参照すると、方法500は、ワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200、320)などの送信デバイスのプロセッサ(212、216、252、または260など)、および/または1つもしくは複数のニューラルネットワーク(たとえば、ニューラルネットワーク400)を実装する基地局(たとえば、基地局110a、350など)によって実装され得る。一例として、3GPPネットワークにおけるUL通信では、送信デバイスはUEコンピューティングデバイスであってもよく、受信デバイスは基地局(たとえば、gNB)であってもよい。別の例として、3GPPネットワークにおけるDL通信では、送信デバイスは基地局(たとえば、gNB)であってもよく、受信デバイスはUEコンピューティングデバイスであってもよい。

ブロック502において、送信デバイスのプロセッサは、送信デバイスのTX波形歪み情報を取得することを含む動作を実行し得る。いくつかの実施形態では、TX波形歪み情報は、送信デバイスの1つまたは複数のアンテナのためのスロット内の直交周波数分割多重(OFDM)シンボルの信号クリッピングに起因する歪み誤差の2次元マップであり得る。TX波形歪み情報は、受信デバイスが、送信デバイスのTX波形歪み情報を使用して、送信デバイスから受信されたTX波形の波形歪みを軽減し得るように構成され得る。たとえば、TX波形歪み情報は、複数のOFDMシンボルのTX波形歪みを軽減するために受信デバイスによって使用され得る。

ブロック504において、送信デバイスのプロセッサは、送信デバイスのTX波形歪み情報を送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報に圧縮するように、エンコーダニューラルネットワークを訓練することを含む動作を実行し得る。

ブロック506において、送信デバイスのプロセッサは、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスのTX波形歪み情報を回復するように、デコーダニューラルネットワークを訓練することを含む動作を実行し得る。

様々な実施形態では、送信デバイスは、エンコーダニューラルネットワークとデコーダニューラルネットワークのペアを含み得る。いくつかの実施形態では、エンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワークであってもよい。いくつかの実施形態では、送信デバイスの送信アンテナごとにエンコーダとデコーダのペアが存在し得る。エンコーダニューラルネットワークは、情報を圧縮するように構成され得る。たとえば、エンコーダニューラルネットワークは、TX波形歪み情報を圧縮TX波形歪み情報に圧縮するように構成され得る。デコーダニューラルネットワークは、情報を解凍するように構成され得る。たとえば、デコーダニューラルネットワークは、圧縮TX波形歪み情報からTX波形歪み情報を回復するように構成され得る。

いくつかの実施形態では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよび送信デバイスのデコーダニューラルネットワークは、教師なし学習アルゴリズムを使用して訓練され得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークを訓練し、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークを訓練することは、送信デバイスの1つの送信アンテナについて、エンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークを訓練することを含み得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークを訓練し、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークを訓練することは、定期的に行われてもよい。たとえば、訓練は、送信デバイスの初期起動時、毎日、新しいネットワークへの登録時などに行われてもよい。いくつかの実施形態では、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよび送信デバイスのデコーダニューラルネットワークは、教師なし学習アルゴリズムを使用して訓練され得る。

ブロック508において、送信デバイスのプロセッサは、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプ、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを決定することを含む動作を実行し得る。モデルタイプは、ニューラルネットワーク内のノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤレイアウト)の記述など、ニューラルネットワークの構造であり得る。モデルタイプは、ニューラルネットワークにおけるノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤレイアウト)の記述など、ニューラルネットワークの構造を示すニューラルネットワーク要素自体および/または記述子(たとえば、モデル名、モデル番号、モデルタグ)の実際の表現であってもよい。いくつかの実施形態では、送信デバイスのデコーダニューラルネットワークのモデルタイプは、送信デバイスで訓練されたデコーダニューラルネットワークの特定の構造を再構成するために、受信デバイスに情報を提供し得る。ニューラルネットワークの重みは、ニューラルネットワークの訓練後のニューラルネットワークのノード間の相互接続に関連付けられた値であり得る。送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みは、送信デバイスにおける訓練後のデコーダニューラルネットワークのノード間の相互接続に関連付けられた値であり得る。いくつかの実施形態では、同じモデルタイプを有する2つのデコーダニューラルネットワークは、同じ重みを2つのデコーダニューラルネットワークに適用すると、同じ圧縮入力に基づく2つのデコーダニューラルネットワークの同じ解凍出力が各デコーダニューラルネットワークに提供されるように同じ構造を有し得る。このようにして、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプ、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みを有する受信デバイスは、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを実際に訓練するために時間を費やす必要なく、共通の圧縮入力から送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークによって回復されるのと同じ解凍出力を回復するように、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成し得る。

ブロック509において、送信デバイスのプロセッサは、エンコーダニューラルネットワークを使用して、送信デバイスの送信波形歪み情報を圧縮送信波形歪み情報に圧縮することを含む動作を実行し得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの送信波形歪み情報の圧縮送信波形歪み情報への圧縮は、エンコーダニューラルネットワークが、送信波形歪み情報の選択された圧縮レベルを達成するように訓練された後に実行され得る。たとえば、訓練されたエンコーダニューラルネットワークは、受信デバイスに送るために、取得されたTX波形歪み情報を選択された圧縮レベルに圧縮し得る。

ブロック510において、送信デバイスのプロセッサは、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、1つもしくは複数の重み、および/またはモデルタイプを、受信デバイスが、1つもしくは複数の重みおよび/またはモデルタイプを使用して、圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスのTX波形歪み情報を回復するように受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することができる構成で、受信デバイスに送ることを含む動作を実行し得る。送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、受信デバイスが、モデルタイプおよび重みを使用して、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスのTX波形歪み情報を回復するように受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することができる構成で、受信デバイスに送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、一緒に送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、別々に送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、送信コンピューティングデバイスと受信コンピューティングデバイスとの間で交換されるオーバーヘッド情報で送られ得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報は、送信される各スロットの制御情報で送られ得る。送られるデータはOFDM波形に影響を及ぼす可能性があるので、圧縮TX波形歪み情報は、各スロット上で送られる可能性があるデータに依存する可能性がある。スロットごとの圧縮TX波形歪み情報を提供することによって、受信デバイスは、スロットごとにTX波形歪みを軽減することができ得る。いくつかの実施形態では、圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、異なる周期でシグナリングされ得る。いくつかの実施形態では、モデルタイプおよび重みは、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報よりも低い頻度でシグナリングされ得る。たとえば、圧縮TX波形歪み情報は、各スロットの制御情報で送られ得、重みは、各スロットよりも大きい周期性で(たとえば、圧縮TX波形歪み情報よりも少ない頻度で)送られ得る。重みおよび/またはモデルタイプは、送信デバイスのエンコーダニューラルネットワークおよびデコーダニューラルネットワークがまれにしか更新されない場合があるので、圧縮TX波形歪み情報よりもはるかに大きい時間スケールで送られ得る。

図6は、様々な実施形態による、送信デバイスから波形を受信する受信デバイスのプロセッサによって実行されるワイヤレス通信の例示的な方法600のプロセスフロー図である。図1～図6を参照すると、方法600は、ワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200、320)などの受信デバイスのプロセッサ(212、216、252、または260など)、および/または1つもしくは複数のニューラルネットワーク(たとえば、ニューラルネットワーク400)を実装する基地局(たとえば、基地局110a、350など)によって実装され得る。方法600の動作は、方法500(図5)の動作とともに実行され得る。一例として、3GPPネットワークにおけるUL通信では、受信デバイスは基地局(たとえば、gNB)であってもよく、送信デバイスはUEコンピューティングデバイスであってもよい。別の例として、3GPPネットワークにおけるDL通信では、受信デバイスはUEコンピューティングデバイスであってもよく、送信デバイスは基地局(たとえば、gNB)であってもよい。

ブロック602において、受信デバイスのプロセッサは、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つもしくは複数の重み、および/または送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプを受信することを含む動作を実行し得る。たとえば、圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、図5の方法500の動作を実行する送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みであり得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および重みは、オーバーヘッド情報で受信され得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報は、送信される各スロットの制御情報で受信され得る。

いくつかの実施形態では、モデルタイプおよび重みは、送信デバイスから直接受信され得る。たとえば、送信デバイスは、UEコンピューティングデバイスであってもよく、UEコンピューティングデバイスは、基地局によってサービス提供されるセルにおいてサービスを受信するために、UEコンピューティングデバイスと基地局との間の初期登録手順の一部として、モデルタイプおよび重みを基地局に送り得る。基地局は、受信デバイスであってもよく、UEコンピューティングデバイスによって送られるTX波形の歪みを軽減するために、モデルタイプおよび重みを利用してもよい。いくつかの実施形態では、モデルタイプおよび重みは、送信デバイス以外の基地局から受信され得る。たとえば、モデルタイプおよび重みは、記憶され、通信ネットワーク内のデバイス間で共有される値であってもよい。基地局のモデルタイプおよび重みは、デバイスが、別のデバイスのモデルタイプおよび重みを間接的に受信することができるように、デバイス間で共有され得る。一例として、近隣セルの基地局は、UEコンピューティングデバイスのモビリティおよびハンドオフをサポートするために、それらのモデルタイプおよび重みを互いに、およびそれらのそれぞれのセル内のUEコンピューティングデバイスと共有し得る。別の例として、UEコンピューティングモデルタイプおよび重みは、UEコンピューティングデバイスがモデルタイプおよび重みを基地局などに直接送信する必要なく、UEコンピューティングデバイスの発見時に、基地局がUEコンピューティングデバイスのモデルタイプおよび重みを取り出すことができるように、中央に記憶され得る。

いくつかの実施形態では、基地局の圧縮TX波形歪み情報は、モデルタイプ、および/または重みに加えて、次の基地局の圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および/または重みを、その基地局のカバレージエリアに入る前に、UEコンピューティングデバイスが、次の基地局などから圧縮TX波形歪み情報、モデルタイプ、および/または重みを直接受信する必要なく、UEコンピューティングデバイスが取り出すことができるように、中央に記憶され得る。圧縮TX波形歪み情報の記憶は、ネットワーク側送信機が同じデータを複数回送り(たとえば、周期的に送られるサービス記述)、UEコンピューティングデバイスが、次のセルからの圧縮TX波形歪み情報を使用して、次のセルで同じデータを受信するために、事前にセットアップされる状況で有用であり得る。

ブロック604において、受信デバイスのプロセッサは、受信された1つもしくは複数の重みおよび/または受信されたモデルタイプを使用して受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することを含む動作を実行し得る。モデルタイプは、ニューラルネットワーク内のノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤレイアウト)の記述など、ニューラルネットワークの構造であり得る。モデルタイプは、ニューラルネットワークにおけるノードのタイプ、数、および/または相互接続(たとえば、レイヤレイアウト)の記述など、ニューラルネットワークの構造を示すニューラルネットワーク要素自体および/または記述子(たとえば、モデル名、モデル番号、モデルタグ)の実際の表現であってもよい。ニューラルネットワークの重みは、ニューラルネットワークの訓練後のニューラルネットワークのノード間の相互接続に関連付けられた値であり得る。いくつかの実施形態では、送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプ、および送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みを有する受信デバイスは、送信デバイスから受信された送信デバイスの圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークによって回復されるのと同じ解凍された出力を回復するように、受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成し得る。このようにして、受信デバイスは、そのデコーダニューラルネットワークを実際に訓練するために時間を費やす必要なく、そのデコーダニューラルネットワークを訓練されたニューラルネットワークとして構成し得る。

ブロック606において、受信デバイスのプロセッサは、受信デバイスの構成されたデコーダニューラルネットワークを使用して、圧縮TX波形歪み情報から送信デバイスのTX波形歪み情報を回復することを含む動作を実行し得る。いくつかの実施形態では、TX波形歪み情報は、送信デバイスの1つまたは複数のアンテナのためのスロット内のOFDMシンボルの信号クリッピングに起因する歪み誤差の2次元マップを含み得る。受信デバイスは、送信デバイスにおいて元々作成された歪みの同じ2次元マップを回復し得る。

ブロック608において、受信デバイスのプロセッサは、送信デバイスから受信されたTX波形における波形歪みを軽減するために、送信デバイスのTX波形歪み情報を使用することを含む動作を実行し得る。波形歪みを軽減することは、受信デバイスにおいて元のTX波形信号を再構成するために、TX波形歪み情報を使用することを含み得る。このようにして、波形歪みを軽減することによって、受信デバイスは、送信デバイスの電力増幅器によって引き起こされる歪みなど、送信デバイス自体によって引き起こされる任意の歪みを補償し得る。

図7Aは、ニューラルネットワークを活用して送信デバイスから受信デバイスに歪み情報を提供するために、方法500および600の動作を実行する、受信デバイスと送信デバイスの例示的な相互作用を示す。図1～図7Aを参照すると、図示され、論じられた相互作用は、1つもしくは複数のニューラルネットワーク(たとえば、ニューラルネットワーク400)を実装するワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200、320など)および/または基地局(たとえば、基地局110a、350)の送信デバイス750のプロセッサ(212、216、252、または260など)が、1つもしくは複数のニューラルネットワーク(たとえば、ニューラルネットワーク400)を実装するワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200、320など)および/または基地局(たとえば、基地局110a、350)の受信デバイス752にTX波形を送信することによって実装され得る。

送信デバイス750は、送信デバイス750の送信アンテナごとに、信号クリッピングに起因する歪み誤差の2次元歪みマップ700を取得し得る。2次元歪みマップ700は、説明を容易にするために、単一の送信アンテナの誤差マップとして示されている。グリッド内の各セルは、OFDMシンボル内の時間領域サンプルを表し、斜線ブロック702、704、706、708、および710は、典型的には複素数として表される、異なるレベルの送信波形歪みを表す。

送信デバイス750は、2次元歪みマップ700を送信デバイス750のエンコーダニューラルネットワーク714(たとえば、ニューラルネットワーク400)に入力し得る。エンコーダニューラルネットワーク714の出力は、圧縮TX波形歪み情報716であってもよい。圧縮TX波形歪み情報716は、送信デバイス750によって、送信デバイス750のデコーダニューラルネットワーク718(たとえば、ニューラルネットワーク400)に、デコーダニューラルネットワーク718への入力として出力され得る。

送信デバイス750は、選択された圧縮レベルがエンコーダニューラルネットワーク714によって達成され、2次元歪みマップ700がデコーダニューラルネットワーク718によって正しく出力されるまで、そのエンコーダニューラルネットワーク714およびデコーダニューラルネットワーク718を訓練し得る。たとえば、送信デバイス750のデコーダニューラルネットワーク718への入力として提供された圧縮TX波形歪みマップ700である出力圧縮TX波形歪み情報716によって、デコーダニューラルネットワーク718が元の歪みマップ700の正しいコピーを出力すると、送信デバイス750のデコーダニューラルネットワーク718は、訓練されたとみなされ得る。

送信デバイス750のデコーダニューラルネットワーク718が訓練されることに応答して、送信デバイス750は、送信デバイス750の訓練されたデコーダニューラルネットワーク718のモデルタイプおよび送信デバイス750の訓練されたデコーダニューラルネットワーク718の重みを決定し得る。エンコーダニューラルネットワーク714およびデコーダニューラルネットワーク718が訓練されると、送信デバイス750は、圧縮TX波形歪み情報716と、訓練されたデコーダニューラルネットワーク718のモデルタイプおよび重みとを受信デバイス752に送り得る。

受信デバイス752は、受信したモデルタイプおよび重みを使用して、そのデコーダニューラルネットワーク720を構成し得る。このようにして、デコーダニューラルネットワーク720は、デコーダニューラルネットワーク720の訓練を実際に受ける必要なく、訓練されたデコーダニューラルネットワーク718のコピーとなるように効果的に構成され得る。

受信デバイス752は、圧縮TX波形歪み情報716をそのデコーダニューラルネットワーク720に入力することができ、出力は元の歪みマップ700とすることができる。受信デバイス752は、歪みマップ700を使用して、送信デバイス750から受信された送信波形におけるTX波形歪みを軽減し得る。

図7Bは、ニューラルネットワークを活用して送信デバイス750から受信デバイス752に歪み情報を提供するために、方法500および600の動作を実行する、図7Aの受信デバイス752と送信デバイス750の追加の例示的な相互作用を示す。図1～図7Bを参照すると、図示され、論じられた相互作用は、1つもしくは複数のニューラルネットワーク(たとえば、ニューラルネットワーク400)を実装するワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200、320)および/または基地局(たとえば、基地局110a、350など)の送信デバイス750のプロセッサ(212、216、252、または260など)が、1つもしくは複数のニューラルネットワーク(たとえば、ニューラルネットワーク400)を実装するワイヤレスデバイス(UEコンピューティングデバイス)(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200、320)および/または基地局(たとえば、基地局110a、350など)の受信デバイス752にTX波形を送信することによって実装され得る。

図7Bは、OFDMシンボル764が、送信デバイス750のアンテナ760を介してTX波形763で送信するために、デジタル/アナログ変換器(D2A)751および電力増幅器753に渡される送信波形(x)のデジタル表現として出力され得ることを示す。TX波形763は、無線で受信デバイス752に送られるアナログ信号であってもよい。電力増幅などのTX波形763を送信する動作は、アンテナ760への信号出力をタップし、その出力をアナログ/デジタル変換器(A2D)754に渡すことによって測定され得る信号歪みを引き起こし得る。A2D754の出力は、歪んだTX波形(y)のデジタル表現であってもよい。歪んだTX波形(y)に存在する歪みは、送信デバイス750の送信チェーンにおいて引き起こされたおよび/または経験された歪みの関数であり得る。送信波形(x)のデジタル表現および歪んだTX波形(y)のデジタル表現は、比較器756に渡され得る。比較器756は、y-xなど2つの波形間の差を決定し得、その差は、送信デバイス750のTX波形歪み情報であり得る。送信デバイス750のそのTX波形歪み情報(たとえば、y-x)は、送信デバイス750のエンコーダニューラルネットワーク714に提供され得る。エンコーダニューラルネットワーク714は、送信デバイス750のTX波形歪み情報を圧縮TX波形歪み情報716に圧縮し得る。加えて、送信デバイス750のTX波形歪み情報(たとえば、y-x)は、エンコーダニューラルネットワーク714およびデコーダニューラルネットワーク718の訓練を制御するように構成された訓練モジュール780に提供され得る。たとえば、訓練モジュール780は、平均二乗誤差(MSE)損失関数など、エンコーダニューラルネットワーク714および/またはデコーダニューラルネットワーク718を訓練するために使用される1つもしくは複数の損失関数を適用し得る。

訓練動作モードでは、圧縮TX波形歪み情報716は、送信デバイス750のデコーダニューラルネットワーク718に渡され得、デコーダニューラルネットワーク718は、圧縮TX波形歪み情報716からTX波形歪み情報(たとえば、y-x)を回復し得る。デコーダニューラルネットワーク718の出力は、訓練モジュール780に出力され、エンコーダニューラルネットワーク714に入力されたTX波形歪み情報と比較され得る。送信デバイス750の訓練モジュール780は、選択された圧縮レベルがエンコーダニューラルネットワーク714によって達成され、送信デバイス750のTX波形歪み情報(たとえば、y-x)がデコーダニューラルネットワーク718によって正しく出力されるまで、そのエンコーダニューラルネットワーク714およびデコーダニューラルネットワーク718を訓練し得る。訓練は、エンコーダニューラルネットワーク714への入力とデコーダニューラルネットワーク718の出力との間に、MSE損失などの損失関数を適用することを含み得る。たとえば、送信デバイス750のデコーダニューラルネットワーク718への入力として提供された圧縮TX波形歪み情報716である出力圧縮TX波形歪み情報716によって、デコーダニューラルネットワーク718が送信デバイス750の元のTX波形歪み情報の正しいコピー(たとえば、y-xの正しいコピー)を出力すると、送信デバイス750のデコーダニューラルネットワーク718は、訓練されたとみなされ得る。

送信デバイス750のデコーダニューラルネットワーク718が訓練されることに応答して、送信デバイス750は、送信デバイス750の訓練されたデコーダニューラルネットワーク718のモデルタイプおよび/または送信デバイス750の訓練されたデコーダニューラルネットワーク718の1つまたは複数の重みを決定し得る。エンコーダニューラルネットワーク714およびデコーダニューラルネットワーク718が訓練されると、送信デバイス750は、圧縮TX波形歪み情報716、訓練されたデコーダニューラルネットワーク718のモデルタイプ、および/または訓練されたデコーダニューラルネットワーク718の1つまたは複数の重みを受信デバイス752に送り得る。圧縮TX波形歪み情報716、訓練されたデコーダニューラルネットワーク718のモデルタイプ、および/または訓練されたデコーダニューラルネットワーク718の1つまたは複数の重みは、オーバーヘッドシグナリング、帯域外シグナリングなど様々な方法で送られ得る。

受信デバイス752は、受信した1つまたは複数の重みおよび/または受信したモデルタイプを使用して、そのデコーダニューラルネットワーク720を構成し得る。このようにして、デコーダニューラルネットワーク720は、デコーダニューラルネットワーク720の訓練を実際に受ける必要なく、訓練されたデコーダニューラルネットワーク718のコピーとなるように効果的に構成され得る。

受信デバイス752は、圧縮TX波形歪み情報716をそのデコーダニューラルネットワーク720に入力することができ、出力は、送信デバイス750の元のTX波形歪み情報(たとえば、y-xの回復されたコピー)とすることができる。受信デバイス752は、送信デバイス750から受信デバイス752のアンテナ761を介して受信された送信波形763におけるTX波形歪みを軽減するために、送信デバイス750のこのTX波形歪み情報(たとえば、y-xの回復されたコピー)を受信機757に渡し得る。受信デバイス752の受信機757は、波形歪みを軽減し、送信波形763で送信されたOFDMシンボル764を受信するために、送信デバイス750の回復されたTX波形歪み情報(たとえば、y-xの回復されたコピー)を使用し得る。

様々な実施形態は、様々なワイヤレスネットワークデバイス上で実装されてもよく、その一例は、基地局などの通信ネットワークのネットワーク要素として機能するワイヤレスネットワークコンピューティングデバイス800の形態で図8に示されている。そのようなネットワークコンピューティングデバイスは、少なくとも図8に示された構成要素を含み得る。図1～図8を参照すると、ネットワークコンピューティングデバイス800は、典型的には、揮発性メモリ802と、ディスクドライブ803などの大容量不揮発性メモリとに結合された、プロセッサ801を含み得る。ネットワークコンピューティングデバイス800はまた、プロセッサ801に結合された、フロッピーディスクドライブ、コンパクトディスク(CD)、またはデジタルビデオディスク(DVD)ドライブ806など、周辺メモリアクセスデバイスを含み得る。ネットワークコンピューティングデバイス800はまた、他のシステムコンピュータおよびサーバに結合されたインターネットおよび/またはローカルエリアネットワークなどのネットワークとデータ接続を確立するために、プロセッサ801に結合されたネットワークアクセスポート804(または、インターフェース)を含み得る。ネットワークコンピューティングデバイス800は、ワイヤレス通信リンクを確立するために、電磁放射を送り、受信するための1つまたは複数のアンテナに結合され得る。ネットワークコンピューティングデバイス800は、周辺機器、外部メモリ、または他のデバイスに結合するためのUSB、Firewire、Thunderboltなど、追加のアクセスポートを含み得る。

様々な実施形態は、様々なワイヤレスデバイス(たとえば、ワイヤレスデバイス120a～120e、200、320)上に実装され得、その一例がスマートフォン900の形式で図9に示されている。スマートフォン900は、第2のSOC204(たとえば、5G対応SOC)に結合された第1のSOC202(たとえば、SOC-CPU)を含み得る。第1のSOC202および第2のSOC204は、内部メモリ906、916、ディスプレイ912、およびスピーカー914に結合され得る。加えて、スマートフォン900は、第1のSOC202および/または第2のSOC204における1つまたは複数のプロセッサに結合された、ワイヤレスデータリンクおよび/またはセルラー電話トランシーバ908に接続され得る、電磁放射を送り、受信するためのアンテナ904を含み得る。スマートフォン900はまた、通常、ユーザ入力を受信するためのメニュー選択ボタンまたはロッカースイッチ920を含む。

典型的なスマートフォン900はまた、マイクロフォンから受信された音をワイヤレス送信に好適なデータパケットにデジタル化するとともに、受信された音データパケットを復号して、音を生成するためにスピーカーに提供されるアナログ信号を生成する、音声符号化/復号(コーデック)回路910を含む。また、第1のSOC202および第2のSOC204におけるプロセッサ、ワイヤレストランシーバ908、およびコーデック910のうちの1つまたは複数は、デジタル信号プロセッサ(DSP)回路(個別に図示せず)を含み得る。

ワイヤレスネットワークコンピューティングデバイス800およびスマートフォン900のプロセッサは、以下で説明する様々な実施形態の機能を含む、様々な機能を実行するようにソフトウェア命令(アプリケーション)によって構成され得る、任意のプログラマブルマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、または1つもしくは複数の多重プロセッサチップであり得る。いくつかのモバイルデバイスでは、ワイヤレス通信機能専用のSOC204内の1つのプロセッサ、および他のアプリケーションの実行専用のSOC202内の1つのプロセッサなど、複数のプロセッサが設けられ得る。典型的には、ソフトウェアアプリケーションは、アクセスされ、プロセッサにロードされる前に、メモリ906、916内に記憶され得る。プロセッサは、アプリケーションソフトウェア命令を記憶するのに十分な内部メモリを含み得る。

本出願で使用する「構成要素」、「モジュール」、「システム」などの用語は、限定はしないが、特定の動作または機能を実行するように構成される、ハードウェア、ファームウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアなど、コンピュータ関連エンティティを含むものとする。たとえば、構成要素は、限定はしないが、プロセッサ上で実行しているプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行スレッド、プログラム、および/またはコンピュータであってよい。例として、ワイヤレスデバイス上で実行しているアプリケーションとワイヤレスデバイスの両方が、構成要素と呼ばれることがある。1つまたは複数の構成要素は、プロセスおよび/または実行スレッド内に存在してよく、1つの構成要素は、1つのプロセッサもしくはコアに存在してよく、かつ/または2つ以上のプロセッサもしくはコア同士の間で分散されてよい。加えて、これらの構成要素は、その上に記憶された様々な命令および/またはデータ構造を有する様々な非一時的コンピュータ可読媒体から実行してよい。構成要素は、ローカルプロセスおよび/またはリモートプロセス、関数呼出しまたはプロシージャ呼出し、電子信号、データパケット、メモリ読取り/書込み、ならびに他の知られているネットワーク、コンピュータ、プロセッサ、および/またはプロセス関連の通信方法によって通信し得る。

いくつかの異なるセルラー通信およびモバイル通信のサービスおよび規格が利用可能であるか、または将来において企図され、それらのすべてが様々な実施形態を実装し、様々な実施形態から利益を得ることができる。そのようなサービスおよび規格は、第3世代パートナーシッププロジェクト(3GPP)、ロングタームエボリューション(LTE)システム、第3世代ワイヤレスモバイル通信技術(3G)、第4世代ワイヤレスモバイル通信技術(4G)、第5世代ワイヤレスモバイル通信技術(5G)、モバイル通信用グローバルシステム(GSM)、ユニバーサルモバイルテレコミュニケーションズシステム(UMTS)、3GSM、汎用パケット無線サービス(GPRS)、符号分割多元接続(CDMA)システム(cdmaOne、CDMA1020(商標)など)、GSM進化型高速データレート(EDGE)、高度モバイルフォンシステム(AMPS)、デジタルAMPS(IS-136/TDMA)、エボリューションデータオプティマイズド(EV-DO)、デジタル強化コードレス電気通信(DECT:digital enhanced cordless telecommunications)、ワールドワイドインターオペラビリティフォーマイクロウェーブアクセス(WiMAX)、ワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)、Wi-Fi保護アクセスI&II(WPA、WPA2)、および統合デジタル拡張ネットワーク(iDEN)などを含む。これらの技術の各々は、たとえば、音声、データ、シグナリング、および/またはコンテンツメッセージの送信および受信を伴う。個々の電気通信規格または技術に関する専門用語および/または技術的詳細へのいかなる言及も、説明のためにすぎず、特にクレームの文言に記載されていない限り、特許請求の範囲を特定の通信システムまたは技術に限定するものではないことを理解されたい。

図示および説明する様々な実施形態は、特許請求の範囲の様々な特徴を示すための例として提供されるにすぎない。しかしながら、任意の所与の実施形態に関して図示および説明される特徴は、必ずしも関連する実施形態に限定されるとは限らず、図示および説明される他の実施形態とともに使用されてよく、またはそれらと組み合わせられてもよい。さらに、特許請求の範囲は、いかなる例示的な一実施形態によっても限定されるものでない。たとえば、方法500および/または600の動作のうちの1つもしくは複数は、方法500および/または600の1つもしくは複数の動作と置換されるかまたはそれらと組み合わされてもよい。

上述の方法の説明およびプロセスフロー図は、例示的な例として提供されるにすぎず、様々な実施形態の動作が提示された順序で実行されなければならないことを必要とするまたは暗示するものではない。当業者によって諒解されるように、上述の実施形態における動作の順序は、任意の順序で実行され得る。「その後」、「次いで」、「次に」などの語は、動作の順序を限定するものではなく、これらの語は、方法の説明を通じて読者を導くために使用される。さらに、たとえば、冠詞「a」、「an」または「the」を使用する単数形での請求項要素へのいかなる言及も、要素を単数形に限定するものとして解釈されるべきではない。

本明細書で開示する実施形態に関して説明する様々な例示的な論理ブロック、モジュール、構成要素、回路、およびアルゴリズム動作は、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはその両方の組合せとして実装され得る。ハードウェアおよびソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路および動作は、全般にそれらの機能に関して上で説明された。そのような機能がハードウェアとして実装されるかまたはソフトウェアとして実装されるかは、具体的な適用例および全体的なシステムに課された設計制約に依存する。当業者は、説明された機能を具体的な適用例ごとに様々な方法で実装し得るが、そのような実装決定は、特許請求の範囲からの逸脱を引き起こすものとして解釈されるべきではない。

本明細書で開示する実施形態に関して説明した様々な例示的な論理、論理ブロック、モジュール、および回路を実装するために使用されるハードウェアは、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)もしくは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、または本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて、実装または実行されてよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであり得る。プロセッサはまた、受信機スマートオブジェクトの組合せ、たとえば、DSPとマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと連携する1つもしくは複数のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成として実装され得る。代替的に、いくつかの動作または方法は、所与の機能に固有の回路構成によって実行され得る。

1つまたは複数の実施形態では、説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装されてよい。ソフトウェアにおいて実装される場合、機能は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体または非一時的プロセッサ可読記憶媒体上に1つまたは複数の命令またはコードとして記憶され得る。本明細書で開示する方法またはアルゴリズムの動作は、非一時的コンピュータ可読またはプロセッサ可読記憶媒体上に存在し得るプロセッサ実行可能ソフトウェアモジュールまたはプロセッサ実行可能命令において具現化され得る。非一時的コンピュータ可読記憶媒体またはプロセッサ可読記憶媒体は、コンピュータまたはプロセッサによってアクセスされ得る任意の記憶媒体であり得る。限定ではなく例として、そのような非一時的コンピュータ可読またはプロセッサ可読記憶媒体は、RAM、ROM、EEPROM、FLASH(登録商標)メモリ、CD-ROMもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージスマートオブジェクト、または命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するために使用される場合があり、コンピュータによってアクセスされる場合がある任意の他の媒体を含み得る。本明細書で使用するディスク(disk)およびディスク(disc)は、コンパクトディスク(disc)(CD)、レーザーディスク(登録商標)(disc)、光ディスク(disc)、デジタル多用途ディスク(disc)(DVD)、フロッピーディスク(disk)、およびBlu-ray(登録商標)ディスク(disc)を含み、ディスク(disk)は通常、データを磁気的に再生し、ディスク(disc)は、レーザーを用いてデータを光学的に再生する。上記の組合せも、非一時的コンピュータ可読媒体および非一時的プロセッサ可読媒体の範囲内に含まれる。さらに、方法またはアルゴリズムの動作は、コンピュータプログラム製品内に組み込まれ得る、非一時的プロセッサ可読記憶媒体および/またはコンピュータ可読記憶媒体上のコードおよび/または命令の1つまたは任意の組合せもしくはセットとして存在し得る。

開示する実施形態の前述の説明は、任意の当業者が特許請求の範囲を製作または使用することを可能にするために提供される。これらの実施形態への様々な修正が当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義される一般原理は、特許請求の範囲から逸脱することなく他の実施形態に適用されてよい。したがって、本開示は、本明細書で示される実施形態に限定されるように意図されるものではなく、以下の特許請求の範囲ならびに本明細書において開示する原理および新規の特徴に一致する最も広い範囲を与えられるべきである。

100 通信システム
102a マクロセル
102b ピコセル
102c フェムトセル
110a～110d 基地局
120a～120e ワイヤレスデバイス
122 ワイヤレス通信リンク
124 ワイヤレス通信リンク
126 通信リンク
130 ネットワークコントローラ
140 コアネットワーク
200 コンピューティングシステム
200 ワイヤレスモデムシステム
202 第1のSOC
204 第2のSOC
206 クロック
208 電圧調節器
210 デジタル信号プロセッサ(DSP)
212 モデムプロセッサ
214 グラフィックスプロセッサ
216 アプリケーションプロセッサ
218 コプロセッサ
220 メモリ
222 カスタム回路
224 システム構成要素およびリソース
226 相互接続/バスモジュール
230 温度センサ
232 熱管理ユニット
234 熱電力エンベロープ構成要素
250 相互接続/バスモジュール
252 5Gモデムプロセッサ
254 電力管理ユニット
256 mmWaveトランシーバ
258 メモリ
260 追加のプロセッサ
264 相互接続/バスモジュール
266 ワイヤレストランシーバ
268 アンテナ
267 アンテナ
268 アンテナ
300 ソフトウェアアーキテクチャ
302 非アクセス層(NAS)
304 アクセス層(AS)
306 物理レイヤ(PHY)
308 媒体アクセス制御(MAC)サブレイヤ
310 無線リンク制御(RLC)サブレイヤ
312 パケットデータコンバージェンスプロトコル(PDCP)サブレイヤ
313 無線リソース制御(RRC)サブレイヤ
314 ホストレイヤ
316 ハードウェアインターフェース
320 ワイヤレスデバイス
350 基地局
400 ニューラルネットワーク
402 入力レイヤ
404 中間レイヤ
406 出力レイヤ
700 2次元歪みマップ
714 エンコーダニューラルネットワーク
716 圧縮TX波形歪み情報
718 デコーダニューラルネットワーク
720 デコーダニューラルネットワーク
750 送信デバイス
751 デジタル/アナログ変換器(D2A)
752 受信デバイス
753 電力増幅器
754 アナログ/デジタル変換器(A2D)
756 比較器
757 受信機
760 アンテナ
761 アンテナ
763 TX波形
764 OFDMシンボル
780 訓練モジュール
800 ネットワークコンピューティングデバイス
801 プロセッサ
802 揮発性メモリ
803 ディスクドライブ
804 ネットワークアクセスポート
806 デジタルビデオディスク(DVD)ドライブ
900 スマートフォン
904 アンテナ
906 内部メモリ
908 セルラー電話トランシーバ
910 音声符号化/復号(コーデック)回路
912 ディスプレイ
914 スピーカー
916 内部メモリ
920 ロッカースイッチ

Claims (30)

1. 波形を受信デバイスに送信する送信デバイスのプロセッサによって実行されるワイヤレス通信の方法であって、
   前記送信デバイスの送信波形歪み情報を取得するステップと、
   エンコーダニューラルネットワークを使用して、前記送信デバイスの前記送信波形歪み情報を圧縮送信波形歪み情報に圧縮するステップと、
   前記圧縮送信波形歪み情報および1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを、前記受信デバイスが、前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを使用して、前記圧縮送信波形歪み情報から前記送信デバイスの前記送信波形歪み情報を回復するように前記受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することができる構成で、前記受信デバイスに送るステップと
   を含む方法。
2. 前記送信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークのモデルタイプを決定するステップ
   をさらに含み、前記圧縮送信波形歪み情報および前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを前記受信デバイスに送るステップが、前記圧縮送信波形歪み情報、前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重み、および前記モデルタイプを前記受信デバイスに送るステップを含む、
   請求項1に記載の方法。
3. 前記圧縮送信波形歪み情報および前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを前記受信デバイスに送るステップが、前記圧縮送信波形歪み情報、および前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを、送信される各スロットの制御情報で前記受信デバイスに送るステップを含む、請求項1に記載の方法。
4. 前記送信デバイスがユーザ機器(UE)コンピューティングデバイスであり、前記受信デバイスが基地局である、請求項1に記載の方法。
5. 前記送信デバイスが基地局であり、前記受信デバイスがユーザ機器(UE)コンピューティングデバイスである、請求項1に記載の方法。
6. 前記送信デバイスの前記送信波形歪み情報を前記圧縮送信波形歪み情報に圧縮するために、前記エンコーダニューラルネットワークを訓練するステップと、
   前記圧縮送信波形歪み情報から前記送信デバイスの前記送信波形歪み情報を回復するために、前記送信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを訓練するステップであり、前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みが、前記送信デバイスの前記訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みである、訓練するステップと
   をさらに含む請求項1に記載の方法。
7. 前記送信デバイスの前記エンコーダニューラルネットワークおよび前記デコーダニューラルネットワークが、教師なし学習アルゴリズムを使用して訓練される、請求項6に記載の方法。
8. 前記エンコーダニューラルネットワークを訓練し、前記送信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを訓練するステップが、前記送信デバイスの1つの送信アンテナについて、前記送信デバイスの前記エンコーダニューラルネットワークおよび前記デコーダニューラルネットワークを訓練するステップを含む、請求項6に記載の方法。
9. 前記エンコーダニューラルネットワークを訓練し、前記送信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを訓練するステップが、前記送信デバイスの送信アンテナごとに、前記送信デバイスの前記エンコーダニューラルネットワークおよび前記デコーダニューラルネットワークを含む、請求項6に記載の方法。
10. 送信デバイスから波形を受信するように構成された受信デバイスのプロセッサによって実行されるワイヤレス通信の方法であって、
    前記送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および前記送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを受信するステップと、
    前記受信された1つまたは複数の重みを使用して、前記受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成するステップと、
    前記受信デバイスの前記構成されたデコーダニューラルネットワークを使用して、前記送信デバイスの前記圧縮送信波形歪み情報から前記送信デバイスの送信波形歪み情報を回復するステップと
    を含む方法。
11. 前記送信デバイスから受信された送信波形における波形歪みを軽減するために、前記送信デバイスの前記回復された送信波形歪み情報を使用するステップ
    をさらに含む、請求項10に記載の方法。
12. 前記送信デバイスの前記圧縮送信波形歪み情報、および前記送信デバイスの前記訓練されたデコーダニューラルネットワークの前記1つまたは複数の重みを受信するステップが、前記送信デバイスの前記圧縮送信波形歪み情報、前記送信デバイスの前記訓練されたデコーダニューラルネットワークの前記1つまたは複数の重み、および前記送信デバイスの前記訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプを受信するステップを含み、
    前記受信された1つまたは複数の重みを使用して前記受信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを構成するステップが、前記受信された1つまたは複数の重みおよび前記受信されたモデルタイプを使用して、前記受信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを構成するステップを含む、
    請求項10に記載の方法。
13. 前記回復された送信波形歪み情報が、前記送信デバイスの1つまたは複数のアンテナのためのスロット内の直交周波数分割多重(OFDM)シンボルの信号クリッピングに起因する歪み誤差の2次元マップを含む、請求項10に記載の方法。
14. 前記送信デバイスの前記圧縮送信波形歪み情報、および前記送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを受信するステップが、前記送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および前記送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを、送信される各スロットの制御情報で受信するステップを含む、請求項10に記載の方法。
15. 前記受信デバイスが基地局であり、前記送信デバイスがユーザ機器(UE)コンピューティングデバイスである、請求項10に記載の方法。
16. 前記圧縮送信波形歪み情報および前記1つまたは複数の重みが、前記UEコンピューティングデバイスから直接受信される、請求項15に記載の方法。
17. 前記圧縮送信波形歪み情報および前記1つまたは複数の重みが、前記送信デバイス以外の基地局から受信される、請求項10に記載の方法。
18. 送信デバイスであって、
    動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されたプロセッサを備え、前記動作が、
    前記送信デバイスの送信波形歪み情報を取得することと、
    エンコーダニューラルネットワークを使用して、前記送信デバイスの前記送信波形歪み情報を圧縮送信波形歪み情報に圧縮することと、
    前記圧縮送信波形歪み情報および1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを、受信デバイスが、前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを使用して、前記圧縮送信波形歪み情報から前記送信デバイスの前記送信波形歪み情報を回復するように前記受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することができる構成で、前記受信デバイスに送ることと
    を含む、
    送信デバイス。
19. 前記プロセッサが、前記送信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークのモデルタイプを決定することをさらに含む動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されており、
    前記プロセッサが、前記圧縮送信波形歪み情報および前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを前記受信デバイスに送ることが、前記圧縮送信波形歪み情報、前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重み、および前記モデルタイプを前記受信デバイスに送ることを含むような動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、
    請求項18に記載の送信デバイス。
20. 前記プロセッサが、前記圧縮送信波形歪み情報および前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを前記受信デバイスに送ることが、前記圧縮送信波形歪み情報、および前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みを、送信される各スロットの制御情報で前記受信デバイスに送ることを含むような動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、請求項18に記載の送信デバイス。
21. 前記プロセッサが、動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されており、前記動作が、
    前記送信デバイスの前記送信波形歪み情報を前記圧縮送信波形歪み情報に圧縮するために、前記エンコーダニューラルネットワークを訓練することと、
    前記圧縮送信波形歪み情報から前記送信デバイスの前記送信波形歪み情報を回復するために、前記送信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを訓練することであり、前記1つまたは複数のデコーダニューラルネットワーク重みが、前記送信デバイスの前記訓練されたデコーダニューラルネットワークの重みである、訓練することと
    をさらに含む、
    請求項18に記載の送信デバイス。
22. 前記プロセッサが、前記送信デバイスの前記エンコーダニューラルネットワークおよび前記デコーダニューラルネットワークが、教師なし学習アルゴリズムを使用して訓練されるような動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、請求項21に記載の送信デバイス。
23. 前記プロセッサが、前記エンコーダニューラルネットワークを訓練し、前記送信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを訓練することが、前記送信デバイスの1つの送信アンテナについて、前記送信デバイスの前記エンコーダニューラルネットワークおよび前記デコーダニューラルネットワークを訓練することを含むような動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、請求項21に記載の送信デバイス。
24. 前記プロセッサが、前記エンコーダニューラルネットワークを訓練し、前記送信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを訓練することが、前記送信デバイスの送信アンテナごとに、前記送信デバイスの前記エンコーダニューラルネットワークおよび前記デコーダニューラルネットワークを含むような動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、請求項21に記載の送信デバイス。
25. 前記送信デバイスが基地局またはユーザ機器(UE)コンピューティングデバイスである、請求項21に記載の送信デバイス。
26. 受信デバイスであって、
    動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されたプロセッサを備え、前記動作が、
    送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および前記送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを受信することと、
    前記受信された1つまたは複数の重みを使用して、前記受信デバイスのデコーダニューラルネットワークを構成することと、
    前記受信デバイスの前記構成されたデコーダニューラルネットワークを使用して、前記送信デバイスの前記圧縮送信波形歪み情報から前記送信デバイスの送信波形歪み情報を回復することと
    を含む、
    受信デバイス。
27. 前記プロセッサが、
    前記送信デバイスから受信された送信波形における波形歪みを軽減するために、前記送信デバイスの前記回復された送信波形歪み情報を使用すること
    をさらに含む動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、請求項26に記載の受信デバイス。
28. 前記プロセッサが、
    前記送信デバイスの前記圧縮送信波形歪み情報、および前記送信デバイスの前記訓練されたデコーダニューラルネットワークの前記1つまたは複数の重みを受信することが、前記送信デバイスの前記圧縮送信波形歪み情報、前記送信デバイスの前記訓練されたデコーダニューラルネットワークの前記1つまたは複数の重み、および前記送信デバイスの前記訓練されたデコーダニューラルネットワークのモデルタイプを受信することを含み、
    前記受信された1つまたは複数の重みを使用して前記受信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを構成することが、前記受信された1つまたは複数の重みおよび前記受信されたモデルタイプを使用して、前記受信デバイスの前記デコーダニューラルネットワークを構成することを含む
    ような動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、請求項26に記載の受信デバイス。
29. 前記プロセッサが、前記回復された送信波形歪み情報が、前記送信デバイスの1つまたは複数のアンテナのためのスロット内の直交周波数分割多重(OFDM)シンボルの信号クリッピングに起因する歪み誤差の2次元マップを含むような動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、請求項26に記載の受信デバイス。
30. 前記プロセッサが、前記送信デバイスの前記圧縮送信波形歪み情報、および前記送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを受信することが、前記送信デバイスの圧縮送信波形歪み情報、および前記送信デバイスの訓練されたデコーダニューラルネットワークの1つまたは複数の重みを、送信される各スロットの制御情報で受信することを含むような動作を実行するためのプロセッサ実行可能命令で構成されている、請求項26に記載の受信デバイス。

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