JP7828478B2 - Ａｉ／ｍｌを使用したビーム管理の方法及び装置 - Google Patents

Ａｉ／ｍｌを使用したビーム管理の方法及び装置

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Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０２２年８月１０日に出願されたインド特許出願第２０２２４１０４５７６５号に基づき、その優先権を主張するものであり、その開示はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、概して通信システムに関し、より詳細には、人工知能及び機械学習（ＡＩ／ＭＬ）を使用したビーム管理の方法及び装置に関する。
ＣＳＩを報告するためにＵＥが使用してよい時間リソース及び周波数リソースは、ｇＮＢによって制御される。ＣＳＩには、チャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）、プリコーディングマトリックスインジケータ（ＰＭＩ）、ＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ）、ＳＳ／ＰＢＣＨブロックリソースインジケータ（ＳＳＢＲＩ）、レイヤインジケータ（ＬＩ）、ランクインジケータ（ＲＩ）、Ｌ１－ＲＳＲＰ、Ｌ１－ＳＩＮＲを含んでよい。ＣＳＩ報告の構成には、以下の通りのパラメータ：すなわち、コードブックサブセット制限を含むコードブック構成、時間ドメイン挙動、ＣＱＩ及びＰＭＩの周波数粒度、測定制限構成、及びレイヤインジケータ（ＬＩ）、Ｌ１－ＲＳＲＰ、Ｌ１－ＳＩＮＲ、ＣＲＩ、ＳＳＢＲＩ（ＳＳＢ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）など、ＵＥがレポートするＣＳＩ関連の数量が含まれる。ＣＳＩ報告は、周期的、非周期的、又は準静的であってよい。ＵＥは、複数のＣＳＩ報告構成で構成されてよい。
ＣＳＩリソース構成は、Ｓ≧１のＣＳＩリソースセットのリスト構成を含み、ここで、本リストは、ＮＺＰのＣＳＩ－ＲＳリソースセット（群）及びＳＳ／ＰＢＣＨブロックセット（群）のいずれか又は両方への参照から構成されるか、又は本リストは、ＣＳＩ－ＩＭリソースセット（群）への参照から構成される。各ＣＳＩ－ＲＳリソースセットは、１つ以上のＣＳＩ－ＲＳリソースを含む。ＣＳＩ－ＲＳリソースの時間ドメインでの挙動は、周期的、非周期的、又は半永続的に設定され得る。セット内のＣＳＩ－ＲＳリソースは、様々な送信ビーム（例えば、ビームスイーピング）で送信されてよく、ＵＥは、最大のＲＳＲＰを有するリソースのインデックスを識別することができる。ＣＳＩ－ＲＳリソースはまた、ＵＥがビームスイーピングを実行することができるように、同じビームで送信することもできる。ダウンリンクにおける送信に使用されるビームは、ＴＣＩ状態パラメータを使用してＵＥに示され得る。ＴＣＩ状態パラメータは、受信チャネル（例えば、ＰＤＣＣＨ又はＰＤＳＣＨ）がＴＣＩ状態パラメータに含まれる基準信号の同じビームで送信されることをＵＥに示す。
従来技術に属する技術は、ビーム管理に使用してもよい。具体的には、従来技術に属する技術は、ＣＳＩ－ＲＳリソースを監視及び測定し（例えば、周期的に）、最良のビームを識別し、ＣＳＩ報告で情報を送信するのにＵＥが使用してよい。しかしながら、ＣＳＩ－ＲＳリソースを送信及び測定するオーバーヘッドは大きく、送信ビーム及び受信ビームの数が増加するにつれてさらに増加すると予想される。したがって、より効率的なビーム管理を提供する必要がある。
改善点を本明細書に提示する。これらの改善はまた、これらの技術を使用する他のマルチアクセス技術及び電気通信規格にも適用可能であり得る。
以下は、本開示の１つ以上の実施形態の基本的な理解を提供するために、そのような実施形態の簡略化された概要を提示する。この概要は、考えられる全ての実施形態の広範な概要ではなく、全ての実施形態の主要又は重要な要素を特定することも、任意の又は全ての実施形態の範囲を明示することも意図していない。その唯一の目的は、後に提示されるより詳細な記述の前置きとして、本開示の１つ以上の実施形態のいくつかの概念を簡略化した形式で提示することである。
ＡＩ／ＭＬを使用したビーム管理の方法、装置、及び非一時的コンピュータ可読媒体が本開示によって開示される。
例示的な実施形態によれば、ユーザ機器（ＵＥ）内の少なくとも１つのプロセッサが実行する方法は、チャネルを介して基地局から、チャネルの状態に対応する複数の基準信号を受信するステップを含む。本方法は、受信した複数の基準信号のサブセットを測定するステップを含む。本方法はさらに、第１の時間間隔内に、受信した複数の基準信号のサブセットの測定と、第１の時間間隔後にＵＥが受信する１つ以上の基準信号の予測と、に対応するチャネル状態報告を、基地局へ送信するステップを含む。
例示的な一実施形態によれば、ユーザ機器（ＵＥ）は、コンピュータプログラムコードを記憶するように構成された少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つのメモリにアクセスし、コンピュータプログラムコードが命令するように動作するよう構成された少なくとも１つのプロセッサと、を含む。本コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、チャネルを介して基地局から、チャネルの状態に対応する複数の基準信号を受信させるように構成された受信コードを含む。本コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、受信された複数の基準信号のサブセットを測定させるように構成された測定コードをさらに含む。本コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、第１の時間間隔内に、受信された複数の基準信号のサブセットの測定と、第１の時間間隔後にＵＥが受信する１つ以上の基準信号についての予測と、に対応するチャネル状態報告を基地局へ送信させるように構成された送信コードを、さらに含む。
例示的な実施形態によれば、非一時的コンピュータ可読媒体は、ユーザ機器（ＵＥ）内のプロセッサにより実行される際に、チャネルの状態に対応する複数の基準信号を、チャネルを介して基地局から受信するステップを含む方法をＵＥに実行させる命令が格納される。本方法は、受信された複数の基準信号のサブセットを測定するステップをさらに含む。本方法はさらに、第１の時間間隔内に、受信された複数の基準信号のサブセットの測定と、第１の時間間隔後にＵＥが受信する１つ以上の基準信号の予測と、に対応するチャネル状態報告を、基地局へ送信するステップを含む。
さらなる実施形態が以下の記述に記載され、その一部は、記述から明らかになり、及び／又は本開示の提示された実施形態の実践によって習得され得る。
上記及び他の態様、特徴、並びに本開示の実施形態の態様は、添付の図面と併せて以下の記述から明らかになるであろう。
本開示の様々な実施形態による例示的なネットワークデバイスの図である。
本開示の様々な実施形態による、例示的な無線通信システムの概略図である。
本開示の様々な実施形態による、ＣＳＩリソースを受信し、ＣＳＩ報告を送信する例示的な時間スロットを示す。
本開示の様々な実施形態による、ＣＳＩリソースを受信し、ＣＳＩ報告を送信する例示的な時間スロットを示す。
本開示の様々な実施形態による、ＣＳＩリソースを受信し、ＣＳＩ報告を送信する例示的な時間スロットを示す。
本開示の様々な実施形態による、例示的なＣＳＩ報告を示す。
本開示の様々な実施形態による、複数フェーズにおいてＣＳＩリソースを受信する例を示す。
本開示の様々な実施形態による、複数フェーズにおいてＣＳＩリソースを受信する例を示す。
本開示の様々な実施形態による、例示的なニューラルネットワークを示す。
本開示の様々な実施形態による、ビーム予測結果の例示的なグラフを示す。
ビーム管理を実行するプロセスの一実施形態のフローチャートを示す。
例示的な実施形態の以下の詳細な記述は、添付の図面を参照する。異なる図面における同じ参照符号は、同じ又は同様の要素を識別し得る。
上述の開示は、例示及び説明を提供するが、網羅的であること、又は実装形態を開示した正確な形態に限定することを意図するものではない。上記の開示に照らして変更及び変形が可能であり、又は変更及び変形は実装形態の実施から取得され得る。さらに、一実施形態の１つ以上の特徴又はコンポーネントは、別の実施形態（又は別の実施形態の１つ以上の特徴）に組み込まれてもよく、又は別の実施形態（又は別の実施形態の１つ以上の特徴）と組み合わせられてもよい。加えて、以下に提供される動作のフローチャート及び説明では、１つ以上の動作が省略されてもよく、１つ以上の動作が追加されてもよく、１つ以上の動作が（少なくとも部分的に）同時に実行されてもよく、１つ以上の動作の順序が差し替えられてもよいことが理解される。
本明細書に記載のシステム及び／又は方法は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組合せの様々な形態で実装されてもよいことは明らかであろう。これらのシステム及び／又は方法を実装するために使用される実際の専用制御ハードウェア又はソフトウェアコードは、実装形態を限定するものではない。したがって、システム及び／又は方法の動作及び挙動は、特定のソフトウェアコードを参照することなく本明細書に記載されており、ソフトウェア及びハードウェアは、本明細書の記載に基づいてシステム及び／又は方法を実装するように設計され得ることが理解される。
特徴の特定の組合せが特許請求の範囲に記載され、及び／又は本明細書で開示されるとしても、これらの組合せは、可能な実装形態の開示を限定することを意図していない。実際、これらの特徴の多くは、特許請求の範囲に具体的に記載されていない、及び／又は本明細書に開示されていない方法で組み合わされてもよい。以下に列挙される各従属請求項は、１つの請求項のみに直接従属し得るが、可能な実装形態の開示は、請求項セット内の全ての他の請求項と組み合わせた各従属請求項を含む。
本明細書で使用される要素、行為、又は命令は、そのように明示的に説明されない限り、重要又は必須であると解釈されるべきではない。また、本明細書で使用される場合、冠詞「ａ」及び「ａｎ」は、１つ以上のアイテムを含むことが意図されており、「１つ以上」と交換可能に使用され得る。１つのアイテムのみが意図される場合、「１つ（ｏｎｅ）」という用語又は同様の言い回しを使用する。また、本明細書で使用される場合、「有する（ｈａｓ）」、「有する（ｈａｖｅ）」、「有している（ｈａｖｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」などの用語は、非限定的な用語であることが意図されている。さらに、「に基づいて」という語句は、特に別段明記されていない限り、「に少なくとも部分的に基づいて」を意味することを意図している。さらに、「［Ａ］及び［Ｂ］のうちの少なくとも１つ」又は「［Ａ］又は［Ｂ］のうちの少なくとも１つ」などの表現は、Ａのみ、Ｂのみ、又はＡ及びＢの両方を含むと理解されるべきである。
本明細書を通して、「一実施形態」、「実施形態」、又は同様の言語への言及は、示されている実施形態に関連して記述される特定の特徴、構造、又は特性が、本解決手段の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体を通して「一実施形態では」、「実施形態では」という語句、及び同様の文言は、必ずしもそうとは限らないが、全て同じ実施形態を指し得る。
さらに、本開示の記載されている特徴、利点、及び特性は、１つ以上の実施形態において任意の適切な方法で組み合わせられてもよい。当業者であれば、本明細書の記述に照らして、特定の実施形態の特定の特徴又は利点の１つ以上がなくても、本開示を実践することができることを認識するであろう。他の例では、本開示の全ての実施形態には存在するとは限らない特定の実施形態において、追加の特徴及び利点が認識され得る。
本開示の実施形態は、ビーム管理のオーバーヘッドを低減するＡＩ／ＭＬベースの予測メカニズムに関する。本開示の実施形態は、ＡＩ／ＭＬベースのソリューションの堅牢性を高める。加えて、本開示のいくつかの実施形態は、ビーム管理の時間ドメイン予測がＡＩ／ＭＬを使用して実行され得るように、ＣＳＩ報告の中にタイミング情報を含む。
以下の実施形態では、ＡＩ／ＭＬベースのビーム管理の方法を開示する。例えば、ｇＮＢは、空間、時間、及び周波数リソースの第１のセットでＣＳＩ－ＲＳを送信することができる。ＵＥは、ＣＳＩ－ＲＳの測定と、測定から導出されたフィードバックＣＳＩを実行し得る。ｇＮＢは、ＡＩ／ＭＬエンジンを使用して、第２のリソースセットのＣＳＩを予測することができるが、第２のリソースセットは、第１のリソースセットとは異なり得る。ＡＩ／ＭＬエンジンはＵＥ側に存在してもよく、ＵＥはまた、ＣＳＩ予測を行ってもよい。
図１は、本開示の実施形態を実行する例示的なデバイスの図である。デバイス１００は、任意のタイプの既知のコンピュータ、サーバ、又はデータ処理デバイスに対応し得る。例えば、デバイス１００は、プロセッサ、パーソナルコンピュータ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ：ＰＣ）、コンピューティングデバイスを備えるプリント回路基板（Ｐｒｉｎｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｂｏａｒｄ：ＰＣＢ）、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、マイクロコンピュータ、電話コンピューティングデバイス、有線／無線コンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン、携帯情報端末（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ：ＰＤＡ））、ラップトップ、タブレット、スマートデバイス、又は任意の他の同様の機能を持つデバイスを備え得る。
いくつかの実施形態では、図１に示すように、デバイス１００は、プロセッサ１２０、メモリ１３０、記憶コンポーネント１４０、入力コンポーネント１５０、出力コンポーネント１６０、及び通信インターフェース１７０などのコンポーネントのセットを含むことができる。
バス１１０は、デバイス１００のコンポーネントのセット間の通信を可能にする１つ以上のコンポーネントを備え得る。例えば、バス１１０は、通信バス、クロスオーバーバー、ネットワークなどであってもよい。図１ではバス１１０は単一の線として示されているが、バス１１０は、デバイス１００のコンポーネントのセット間の複数の（２つ以上の）接続を使用して実装されてもよい。本開示はこれに関して限定されない。
デバイス１００は、プロセッサ１２０などの１つ以上のプロセッサを備え得る。プロセッサ１２０は、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はハードウェアとソフトウェアとの組合せにおいて実装され得る。例えば、プロセッサ１２０は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＧＰＵ）、加速処理装置（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＡＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ：ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、汎用のシングルチップ若しくはマルチチッププロセッサ、又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲート若しくはトランジスタ論理、ディスクリートハードウェアコンポーネント、又は本明細書に記載の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備え得る。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサ、又は任意の従来型のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、又はステートマシンであってもよい。プロセッサ１２０はまた、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つ以上のマイクロプロセッサ、又は任意の他のそのような構成などの、コンピューティングデバイスの組合せとして実装されてもよい。いくつかの実施形態では、特定のプロセス及び方法は、所与の機能に固有の回路によって実行されてもよい。
プロセッサ１２０は、デバイス１００及び／又はデバイス１００のコンポーネントのセット（例えば、メモリ１３０、記憶コンポーネント１４０、入力コンポーネント１５０、出力コンポーネント１６０、通信インターフェース１７０）の全体的な動作を制御することができる。
デバイス１００は、メモリ１３０をさらに備え得る。いくつかの実施形態では、メモリ１３０は、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ：ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気メモリ、光メモリ、及び／又は別の種類の動的又は静的な記憶デバイスを備え得る。メモリ１３０は、プロセッサ１２０による使用（例えば、実行）のための情報及び／又は命令を記憶することができる。
デバイス１００の記憶コンポーネント１４０は、デバイス１００の動作及び使用に関連する情報及び／又はコンピュータ可読命令及び／又はコードを記憶することができる。例えば、記憶コンポーネント１４０は、対応するドライブと共に、ハードディスク（例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び／又はソリッドステートディスク）、コンパクトディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ：ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ：ＤＶＤ）、ユニバーサルシリアルバス（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ：ＵＳＢ）フラッシュドライブ、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｍｅｍｏｒｙ Ｃａｒｄ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ：ＰＣＭＣＩＡ）カード、フロッピーディスク、カートリッジ、磁気テープ、及び／又は別のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。
デバイス１００は、入力コンポーネント１５０をさらに備え得る。入力コンポーネント１５０は、デバイス１００がユーザ入力など（例えば、タッチスクリーン、キーボード、キーパッド、マウス、スタイラス、ボタン、スイッチ、マイクロフォン、カメラなど）を介して情報を受信することを可能にする１つ以上のコンポーネントを含み得る。代替的又は追加的に、入力コンポーネント１５０は、情報をセンシングするためのセンサ（例えば、全地球測位システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＧＰＳ）コンポーネント、加速度計、ジャイロスコープ、アクチュエータなど）を含み得る。
デバイス１００の出力コンポーネント１６０は、デバイス１００からの出力情報を提供し得る１つ以上のコンポーネント（例えば、ディスプレイ、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ：ＬＣＤ）、発光ダイオード（Ｌｉｇｈｔ－Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅｓ：ＬＥＤｓ）、有機発光ダイオード（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅｓ：ＯＬＥＤｓ）、触覚フィードバックデバイス、スピーカなど）を含み得る。
デバイス１００は、通信インターフェース１７０をさらに備え得る。通信インターフェース１７０は、受信機コンポーネント、送信機コンポーネント、及び／又は送受信機コンポーネントを含み得る。通信インターフェース１７０は、デバイス１００が他のデバイス（例えば、サーバ、別のデバイス）との接続を確立すること、及び／又は通信を転送すること、を可能にし得る。通信は、有線接続、無線接続、又は有線接続と無線接続の組合せを介して行われ得る。通信インターフェース１７０は、デバイス１００が別のデバイスから情報を受信すること、及び／又は別のデバイスに情報を提供すること、を可能にし得る。いくつかの実施形態では、通信インターフェース１７０は、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＭＡＮ）、プライベートネットワーク、アドホックネットワーク、イントラネット、インターネット、光ファイバベースのネットワーク、セルラーネットワーク（例えば、第５世代（Ｆｉｆｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ：５Ｇ）ネットワーク、ロングタームエボリューション（Ｌｏｎｇ－Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ：ＬＴＥ）ネットワーク、第３世代（Ｔｈｉｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ：３Ｇ）ネットワーク、符号分割多元接続（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ：ＣＤＭＡ）ネットワークなど）、公衆陸上移動体ネットワーク（Ｐｕｂｌｉｃ Ｌａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＰＬＭＮ）、電話ネットワーク（例えば、公衆交換電話網（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＰＳＴＮ））など、及び／又はこれらのタイプの若しくは他のタイプのネットワークの組合せなどの、ネットワークを介して別のデバイスとの通信を提供し得る。代替的又は追加的に、通信インターフェース１７０は、ＦｌａｓｈＬｉｎＱ、ＷｉＭｅｄｉａ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＬＴＥ、５Ｇなどの、デバイスツーデバイス（Ｄｅｖｉｃｅ－ｔｏ－Ｄｅｖｉｃｅ：Ｄ２Ｄ）通信リンクを介して別のデバイスとの通信を提供し得る。他の実施形態では、通信インターフェース１７０は、イーサネットインターフェース、光インターフェース、同軸インターフェース、赤外線インターフェース、無線周波数（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：ＲＦ）インターフェースなどを含み得る。
デバイス１００は、本明細書に記載の１つ以上のプロセスを実行し得る。デバイス１００は、メモリ１３０及び／又は記憶コンポーネント１４０などの非一時的コンピュータ可読媒体によって記憶され得るコンピュータ可読命令及び／又はコードをプロセッサ１２０が実行することに基づいて、動作を実行し得る。コンピュータ可読媒体は、非一時的メモリデバイスを指し得る。メモリデバイスは、単一の物理記憶デバイス内のメモリ空間及び／又は複数の物理記憶デバイスにわたって分散されたメモリ空間を含み得る。
コンピュータ可読命令及び／又はコードは、別のコンピュータ可読媒体から、又は通信インターフェース１７０を介して別のデバイスから、メモリ１３０及び／又は記憶コンポーネント１４０に読み込まれ得る。メモリ１３０及び／又は記憶コンポーネント１４０に記憶されているコンピュータ可読命令及び／又はコードは、プロセッサ１２０によって実行されれば、又は実行されると、デバイス１００に本明細書に記載の１つ以上のプロセスを実行させ得る。
代替的又は追加的に、ハードワイヤード回路は、本明細書に記載の１つ以上のプロセスを実行するために、ソフトウェア命令の代わりに、又はソフトウェア命令と組み合わせて、使用され得る。したがって、本明細書に記載の実施形態は、ハードウェア回路とソフトウェアの任意の特定の組合せに限定されない。
図１に示すコンポーネントの数及び配置は、一例として提供される。実際には、図１に示したコンポーネントと比べて、追加のコンポーネント、より少ないコンポーネント、異なるコンポーネント、又は異なる配置のコンポーネントが存在してもよい。さらに、図１に示す２つ以上のコンポーネントは、単一のコンポーネント内に実装されてもよいし、又は図１に示す単一のコンポーネントは、複数の分散されたコンポーネントとして実装されてもよい。追加的又は代替的に、図１に示す（１つ以上の）コンポーネントのセットは、図１に示すコンポーネントの別のセットによって実行されるものとして説明されている１つ以上の機能を実行することができる。
図２は、本開示の様々な実施形態による、無線通信システムの一例を示す図である。無線通信システム２００（無線広域ネットワーク（ＷＷＡＮ）とも呼ぶことができる）は、１つ以上のユーザ機器（ＵＥ）２１０と、１つ以上の基地局２２０と、少なくとも１つの伝送ネットワーク２３０と、少なくとも１つのコアネットワーク２４０とを含むことができる。デバイス１００（図１）は、ＵＥ２１０又は基地局２２０に組み込まれてもよい。
１つ以上のＵＥ２１０は、ＲＡＮドメイン２２４を通じた１つ以上の基地局２２０への接続を介して、及び少なくとも１つの伝送ネットワーク２３０を通して、少なくとも１つのコアネットワーク２４０及び／又はＩＰサービス２５０にアクセスし得る。ＵＥ２１０の例は、セルラーフォン、スマートフォン、セッション開始プロトコル（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＳＩＰ）フォン、ラップトップ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、衛星無線機、全地球測位システム（ＧＰＳ）、マルチメディアデバイス、ビデオデバイス、デジタルオーディオプレーヤ（例えば、ＭＰ３プレーヤ）、カメラ、ゲームコンソール、タブレット、スマートデバイス、ウェアラブルデバイス、車両、電気メータ、ガスポンプ、大型又は小型のキッチン家電、ヘルスケア用デバイス、インプラント、センサ／アクチュエータ、ディスプレイ、又は任意の他の同様に機能するデバイスを含み得る。１つ以上のＵＥ２１０のうちのいくつかは、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ－ｏｆ－Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）デバイス（例えば、パーキングメータ、ガスポンプ、トースター、車両、心臓モニタなど）と呼ばれ得る。１つ以上のＵＥ２１０はまた、局、移動局、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、無線ユニット、遠隔ユニット、モバイルデバイス、無線デバイス、無線通信デバイス、遠隔デバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、無線端末、遠隔端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルエージェント、クライアント、又はその他いくつかの適切な用語で呼ばれてもよい。
１つ以上の基地局２２０は、ＲＡＮドメイン２２４を通じて１つ以上のＵＥ２１０と無線で通信し得る。１つ以上の基地局２２０の各基地局は、その基地局２２０の地理的カバレッジエリア内に位置する１つ以上のＵＥ２１０に通信カバレッジを提供することができる。いくつかの実施形態では、図２に示すように、基地局２２０は、１つ以上の送信方向で、１つ以上のビームフォーミングされた信号を１つ以上のＵＥ２１０に送信することができる。１つ以上のＵＥ２１０は、１つ以上の受信方向で、ビームフォーミングされた信号を基地局２２０から受信することができる。代替的又は追加的に、１つ以上のＵＥ２１０は、１つ以上の送信方向で、ビームフォーミングされた信号を基地局２２０に送信し得る。基地局２２０は、１つ以上の受信方向で、ビームフォーミングされた信号を１つ以上のＵＥ２１０から受信し得る。
１つ以上の基地局２２０は、マクロセル（例えば、高出力セルラー基地局）及び／又はスモールセル（例えば、低出力セルラー基地局）を含み得る。スモールセルは、フェムトセル、ピコセル、及びマイクロセルを含み得る。基地局２２０は、マクロセルであれ大型セルであれ、アクセスポイント（Ａｃｃｅｓｓ Ｐｏｉｎｔ：ＡＰ）、進化型（又は進化型ユニバーサル地上無線アクセスネットワーク（Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ：Ｅ－ＵＴＲＡＮ））Ｎｏｄｅ Ｂ（ｅＮＢ）、次世代Ｎｏｄｅ Ｂ（ｇＮＢ）、又は当業者に知られている任意の他のタイプの基地局を含み得るか、及び又はそのように呼ばれ得る。
１つ以上の基地局２２０は、少なくとも１つの伝送ネットワーク２３０を通して、少なくとも１つのコアネットワーク２４０とインターフェースする（例えば、接続を確立する、データを転送するなど）ように構成され得る。他の機能に加えて、１つ以上の基地局２２０は、以下の機能：すなわち、少なくとも１つの伝送ネットワーク２３０を介して、１つ以上のＵＥ２１０から受信したデータ（例えば、アップリンクデータ）の少なくとも１つのコアネットワーク２４０への転送、少なくとも１つの伝送ネットワーク２３０を介して、少なくとも１つのコアネットワーク２４０から受信したデータ（例えば、ダウンリンクデータ）の１つ以上のＵＥ２１０への転送、のうちの１つ以上を実行し得る。
伝送ネットワーク２３０は、ＲＡＮドメイン２２４とＣＮドメイン２４４との間で、データ（例えば、アップリンクデータ、ダウンリンクデータ）及び／又はシグナリングを転送し得る。例えば、伝送ネットワーク２３０は、１つ以上の基地局２２０と少なくとも１つのコアネットワーク２４０との間に１つ以上のバックホウルリンクを提供し得る。バックホウルリンクは、有線であっても無線であってもよい。
コアネットワーク２４０は、ＴＮドメイン２３４を介してＲＡＮドメイン２２４に接続された１つ以上のＵＥ２１０に１つ以上のサービス（例えば、拡張モバイルブロードバンド（ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ ＢｒｏａｄＢａｎｄ：ｅＭＢＢ）、超高信頼性低遅延通信（Ｕｌｔｒａ－Ｒｅｌｉａｂｌｅ Ｌｏｗ－Ｌａｔｅｎｃｙ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ：ＵＲＬＬＣ）、及び大規模マシンタイプ通信（ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ：ｍＭＴＣ）など）を提供するように構成され得る。代替的又は追加的に、コアネットワーク２４０は、ＩＰサービス２５０へのエントリポイントとしての機能を果たし得る。ＩＰサービス２５０は、インターネット、イントラネット、ＩＰマルチメディアサブシステム（ＩＰ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ：ＩＭＳ）、ストリーミングサービス（例えば、ビデオ、オーディオ、ゲームなど）、及び／又はその他のＩＰサービスを含み得る。
いくつかの実施形態では、ＵＥは、ＣＳＩ－ＲＳリソースの第１のセット、及びＣＳＩ－ＲＳリソースの第１のセットの第１のサブセットで構成され得る。ＵＥは、ＣＳＩ－ＲＳリソースの第１のサブセットの第２のサブセットで送信されたＣＳＩ－ＲＳを測定するように指示され得る。第１のサブセット及び第２のサブセットは、同じリソース（例えば、サブセットは、同じＣＳＩ－ＲＳリソースを含み得る）であり得る。ＣＳＩ－ＲＳ及びＣＳＩの関連付けは、ＣＳＩ－ＲＳの少なくとも一部又は全てを使用してＣＳＩを導出することを指す場合がある。
ＵＥは、ＣＳＩ－ＲＳの信号品質を測定することができる（例えば、ＣＳＩ－ＲＳのＲＳＲＰ）。この測定は、基地局からの指示に基づいて実行してもよい。ＵＥは、ＣＳＩ－ＲＳのＲＳＲＰ、ＣＳＩ－ＲＳの到達角度、ＣＳＩ－ＲＳの出発角度のうちの少なくとも１つ又は複数を推定し得る。ＵＥは、１つ又は複数の測定結果（例えば、ＲＳＲＰ値）、及び測定結果に関連するＣＳＩ－ＲＳリソースのインデックスをｇＮＢに送信することができる。この文脈での関連付けとは、特定のＣＳＩ－ＲＳリソース上でＣＳＩ－ＲＳを測定することによって測定結果を導出することを指すことができる。ＣＳＩ－ＲＳリソースインデックスは、ＣＳＩ－ＲＳリソースのフルセット又はＣＳＩ－ＲＳリソースの第１のサブセットに基づいてよい。
ＵＥは、以下の実施形態のうちの１つ又は複数を使用して、ＣＳＩ－ＲＳリソースの第２のサブセットを決定することができる。ＵＥは、測定されたＣＳＩ－ＲＳリソースのインデックスをフィードバックするように構成及び／又は指示されてよい。いくつかの実施形態では、ＣＳＩ－ＲＳリソースの第２のサブセットは、ｇＮＢによって固定又は構成され得る。ｇＮＢは、ＵＥに完全なＣＳＩ－ＲＳリソース測定を構成することができる。いくつかの実施形態では、ＣＳＩ－ＲＳリソースの第２のサブセットをＵＥが固定してよく、及び決定してよい。ＵＥが決定したＣＳＩ－ＲＳリソースは、例えば、構成に対応するインデックス（群）のセットを指示することによって、ｇＮＢに報告することができる。いくつかの実施形態では、ＣＳＩ－ＲＳリソースの第２のサブセットは、有効期間にわたって固定されてよく、また有効期間が満了した場合、更新してよい。いくつかの実施形態では、ＣＳＩ－ＲＳリソースの第２のサブセットは、所定のルールを使用して決定してよい。
いくつかの実施形態では、ＵＥは、測定された全てのＲＳＲＰ、Ｎ個の最良のＲＳＲＰ、最良のＲＳＲＰ、及び関連するＣＳＩ－ＲＳリソースのインデックスをフィードバックするように構成することができる。例えば、ＵＥは、６４個のＣＳＩ－ＲＳリソースにより構成することができる。第１のサブセットは１６個のＣＳＩ－ＲＳリソースを含んでよく、第２のサブセットは８個のＣＳＩ－ＲＳリソース（例えば、１６個のうち８個が測定される）を含んでよい。ＵＥは、１つのＲＳＲＰ（例えば、８個のＲＳＲＰのうちの最良のＲＳＲＰ）、Ｎ個の最良のＲＳＲＰ（例えば、８個のＲＳＲＰのうちのＮ個の最良のもの）、全ての最良のＲＳＲＰ（例えば、８個全てのＲＳＲＰ）をフィードバックすることができる。対応するＲＳＲＰに関連付けられたＣＳＩ－ＲＳリソースのインデックスもまた、フィードバックされてよい。しかしながら、全て最良のＲＳＲＰがフィードバックされた場合は、インデックスは必要とされない場合がある。
いくつかの実施形態では、ＣＳＩ報告は、ＣＳＩ関連の数量（例えば、ＲＳＲＰ）及び関連するタイミング情報のコンポーネントを含んでよい。例えば、タイミング情報は、ＣＳＩを導出したＣＳＩ－ＲＳが、送信された及び／又は受信された時間であってもよい。タイミング情報は、ＣＳＩに関連付けられたＣＳＩ－ＲＳが送信された及び／又は受信された時間間隔であってもよい。タイミング情報は、フレームインデックス、スロットインデックス、シンボルインデックスなどのうちの少なくとも１つに基づいていてよい。
ＣＳＩ報告のタイミング情報コンポーネントは、以下の実施形態のうちの１つ以上で定義することができる。いくつかの実施形態では、ＣＳＩ報告の場合、基準リソースを定義することができる。基準リソースは、時間リソース（例えば、スロットインデックス、シンボルインデックス）及び周波数リソース（例えば、ＲＢインデックス）を備えることができる。ＣＳＩ報告は、基準リソースに関して定義されたＣＳＩ－ＲＳリソースセットに関連付けられたＣＳＩを含むことができる。基準リソースに関して、１つ又は複数のＣＳＩ－ＲＳリソースセットを定義してもよい。例えば、基準リソースの前の最後のＣＳＩ－ＲＳリソースセット、基準リソースの前の最後の２つのＣＳＩ－ＲＳリソースセット、基準リソースの前の最後のｋ個（例えば、ｋは整数）のＣＳＩ－ＲＳリソースセットなどである。
いくつかの実施形態では、ＣＳＩ報告は、基準リソースに関して定義されたＣＳＩ－ＲＳリソースセットに関連付けられたＣＳＩを含んでよい。例示的な時系列３００が、図３に示されている。この例示的な時系列では、ＣＳＩ報告の時点(occasion)はスロットｎに構成され、関連する基準リソースはスロットｋにある。関連付けられたＣＳＩ－ＲＳリソースセット（例えば、ＣＳＩ－ＲＳリソースセット０、１、及び２）は、スロットｋ－ｔ、スロットｋ－ｔ１、及びスロットｋ－ｔ２にある。この例では、ＣＳＩ－ＲＳリソースセットは、１つのスロットを含む。他の例では、ＣＳＩ－ＲＳリソースセットは、複数のスロットを備えてもよい。例えば、１６個のリソースのうちの１つのＣＳＩ－ＲＳリソースセットが、１６個の送信ビームのＲＳＲＰを測定するのに使用することができる。１６個のリソースの２つのＣＳＩ－ＲＳリソースセットをそれぞれ使用して、１６個の送信ビームと２個の受信ビームのＲＳＲＰを測定することができる。この例では、ＣＳＩ報告で報告されるＣＳＩは、ＣＳＩ基準リソースの前の最後の３つのＣＳＩ－ＲＳリソースセットから導出される。例えば、ＣＳＩがＲＳＲＰである場合、その報告は、基準リソースに関して定義された３つのＣＳＩ－ＲＳリソースセットに対応するＲＳＲＰ０、ＲＳＲＰ１、及びＲＳＲＰ２を含むことができる。
いくつかの実施形態では、ＣＳＩ報告の時点について、基準リソースを定義することができる。例えば、少なくとも１つの時間ウィンドウを、基準リソースに関して定義することができる。時間ウィンドウは、ウィンドウの長さ（例えば、スロット単位、ミリ秒単位）、及び開始時点又は終了時点を使用して定義することができる。ＵＥは、時間ウィンドウ内で基準リソースに関して定義されたＣＳＩ－ＲＳリソースセットを見い出せるように構成することができる。図４は、長さＬのスロット（例えば、Ｌは整数）の３つのウィンドウ（４０２Ａ、４０２Ｂ、４０２Ｃ）を有する例示的な時系列４００を示す。時間ウィンドウ４０２Ａ、４０２Ｂ、及び４０２Ｃは、それぞれスロットｋ－ｔ０、ｋ－ｔ１、及びｋ－ｔ２で終了する。スロットｎに構成されたＣＳＩ報告は、これら３つのウィンドウ内のＣＳＩ－ＲＳリソースセットから導出されたＣＳＩを含むことができる。ウィンドウにおいて、全ての開示された実施形態について、例えば、２つ以上のＣＳＩ－ＲＳリソースセットが、何度でもビームスイーピングを実行する、及び／又は測定値を累積することによって送信ビーム／受信ビームの好ましいセットを見出すため（例えば、ＳＮＲを改善するため）に、存在してよい。
いくつかの実施形態では、ＣＳＩ報告の時点について、少なくとも１つの時間差を構成することができる、基準リソースを定義してよい。基準リソース及び時間差は、関連するＣＳＩ－ＲＳリソースセットを決定するのに共に使用することができる。例えば、ｔ＝ｋ－ｔ０と仮定すると、関連するＣＳＩ－ＲＳリソースセットは、ｔの前の最初のＣＳＩ－ＲＳリソースセット、又はｔの後の最初のＣＳＩ－ＲＳリソースとしてよい。
いくつかの実施形態では、ＣＳＩ報告の時点について、複数の基準リソースを定義することができる。各基準リソースについて、少なくとも１つのＣＳＩ－ＲＳリソースセットは、上記開示された技術のうちの１つを使用して定義してもよい。例えば、図５では、スロットｎに構成されたＣＳＩ報告に３つの基準リソースが関連付けられている。各基準リソースについて、ＣＳＩ－ＲＳリソースセット（５０２Ａ、５０２Ｂ、５０２Ｃ）はまた、ウィンドウ内で定義される。ＣＳＩ報告は、３つの基準リソースに関して定義されたＣＳＩ－ＲＳリソースから導出されたＣＳＩを含むことができる。
いくつかの実施形態では、ＣＳＩ報告は、関連するＣＳＩ－ＲＳリソースセット毎に、報告されたＲＳＲＰについて、Ｎ個の最大のＲＳＲＰ並びに送信ビーム及び／又は受信ビームのインデックスなど、ＣＳＩに関連する数量を含むことができる。他の実施形態では、全ての送信ビームと受信ビームの対のＲＳＲＰを、ビームインデックスと共に報告してもよい。送信ビームインデックスは、ビームを送信したＣＳＩ－ＲＳリソースのインデックス（例えば、ＣＲＩ）を使用して指示することができる。ＣＳＩ－ＲＳリソースセットは、例えば共通パラメータを使用してリンクしてもよい。リンクされたＣＳＩ－ＲＳリソースセットから導出されたＣＳＩは、同じＣＳＩ報告で送信してよい。ＣＳＩが導出されたＣＳＩ－ＲＳリソースセットのタイミング情報は、ＣＳＩ報告で明示的に報告することができる。例えば、そのＣＳＩ報告は、ＣＳＩを導出するのに使用されるＣＳＩ－ＲＳリソースセット（例えば、スロット単位又はミリ秒単位）の開始点及び／又は終了点を含んでよい。開始点／終了点は、ＣＳＩ報告の時点又は関連する基準リソースに関して定義することができる。図６は、例示的なＣＳＩ報告を示す。
いくつかの実施形態では、ビーム管理は少なくとも２つのフェーズを備えることができる。第１のフェーズでは、ＵＥは、ＣＳＩ報告及び関連するＣＳＩ－ＲＳリソースセットの構成に従って、ＣＳＩ－ＲＳを測定することができる。測定は、上記で開示したように、２つ以上のＣＳＩ－ＲＳリソースセットに亘って実行することができる。各ＣＳＩ－ＲＳリソースセットについて、ＵＥは、Ｎ個の最良のＲＳＲＰ値と、最大のＲＳＲＰ値に対応する送信ビーム及び／又は受信ビームのインデックスとをフィードバックすることができる。以下の実施形態は、測定された数量がＲＳＲＰ値でない場合にも同様に適用可能である。
いくつかの実施形態では、ＣＳＩ報告が送信された後、ＵＥには、どのビームを使用して受信するか、及び／又は送信するかに関する指示を提供することができる。ビームは、ｇＮＢでＡＩ／ＭＬエンジンを使用してＣＳＩ報告に基づいて導出することができる。この指示に対して、ビームのグループを指示するのにＭＡＣ ＣＥが使用され得、そのグループから少なくとも１つのビームを選択するのにＰＤＣＣＨを使用することができる。ビームの各グループは、時間間隔に対して有効であってよく、またビームの別個のグループが、別個の時間間隔に指示されてもよい。
第２のフェーズでは、ＡＩ／ＭＬエンジンが選択したビームインデックスをさらに精緻化することができる。ＵＥは、ＣＳＩ－ＲＳリソースの別個のセットを測定してよい。第２のフェーズにおけるＣＳＩ－ＲＳリソースセットは、第１のフェーズよりも少ない数のリソースを含んでよい。第２のフェーズでは、ＵＥは、測定の時点及び／又は送信ビーム／受信ビームのインデックスについて、Ｋ個の最良のＲＳＲＰ値を報告することができる。一例として、第１のフェーズ中に、ＵＥは６４個のＣＳＩ－ＲＳリソースを測定し、ＣＳＩ報告中で全てのリソースについてＲＳＲＰをフィードバックすることができる。ｇＮＢは、ＡＩ／ＭＬエンジンを使用して、次の１００ミリ秒で使用される最良の４つの送信ビームを予測することができる。第２のフェーズである１００ミリ秒の間、ｇＮＢは、４つのＣＳＩ－ＲＳリソース、４つの指示されたビームの１つに対してそれぞれ１つ、を測定するようにＵＥを構成することができる。ＵＥは最良のビームをフィードバックすることができ、ｇＮＢはそのビームを使用することができる。最良のビームは、新しい測定値及びＣＳＩ報告に基づいて連続的に更新されることができる。第２のフェーズを構成してもよい。第２のフェーズは、ＰＤＣＣＨにより（例えば、ＰＤＣＣＨ内の１ビット指示により）アクティブ化及び／又は非アクティブ化をすることができる。第２のフェーズは、タイマが満了した場合、又は持続時間後に、非アクティブ化することができる。ある方法では、第２のフェーズは、暗黙的にアクティブ化してもよい。例えば、第２のフェーズは、第１のフェーズで使用されるＮパラメータがある値よりも大きいか又は小さい場合に、アクティブ化してよい。第２のフェーズのアクティブ化を、ＵＥ向けのパラメータセットによって決定してもよい。例えば、ＵＥが高ドップラーＵＥである場合、第２のフェーズをアクティブ化することができる。
空間領域内のビームを予測して、最良のビームを選択するＡＩ／ＭＬエンジンの性能は、シミュレーションで評価することができる。学習フェーズでは、ＡＩ／ＭＬモデルを学習させるするのに、６４個の送信ビーム及び４個の受信ビームを使用することができる。評価フェーズでは、４つ又は８つの送信ビーム及び４つの受信ビームのみを、Ｎ個の最良のビーム対（Ｎ＝１、．．．、８）を選択するのに使用する。
図７は、２つのフェーズでビーム管理を実行する場合に実行される測定例を示す。第１のフェーズでは、ＵＥは、６４個のリソースを受信し、受信した６４個のリソースのうちの８個を測定することができる。第１のフェーズ中の測定したリソースに基づいて、６４個のリソースのうちの４つの最良のリソースを予測することができる。第２のフェーズの間、ＵＥは、４つの予測リソースを受信し測定して、最良のリソース（例えば、最高出力のリソース）を決定することができる。ＵＥはその後、最良のリソースを基地局に報告することができる。図８ではさらに、第１のフェーズ中及び第２のフェーズ中でのリソースの受信及び測定値の報告を示す。
シミュレーションに使用したサンプルＡＩモデル９００の構造の実施形態を図９に示す。ＡＩモデル９００は、２つの１次元畳み込み層（９０２、９０４）と、それに続くフラット化（Flatten）層９０６及び密結合（Dense）層（９０８、９１０）を含むことができる。最後の層の出力は、全ての可能なビームの組合せに対する最良のビームの確率を与える。Ｎ個の最良の予測を得るために、Ｎ個の最高確率を有するビームインデックスを選択することができる。図１０はビーム予測の結果を示す。図１０に示すように、上位予測の数（例えば、Ｎ）が増加するほど、最良ビームの予測精度が増加する。
いくつかの実施形態では、２ステップのビーム管理のプロセスがまた、ＳＳＢ信号のＲＳＲＰを測定することによってＵＥの初期アタッチプロセス中に使用されてもよい。例えば、第１のフェーズでは、ＵＥは、ＳＳＢのサブセット（例えば、４ＳＳＢ）のＲＳＲＰを測定することができる。これらの測定値をＡＩ／ＭＬエンジンへの入力として使用して、ＵＥは、全ての可能なビーム対の中から上位ｋ個の最良のビームを予測することができる。第２のフェーズでは、ＵＥは、第１のフェーズで予測された上位ｋ個の最良のビームのＲＳＲＰを測定することができ、続いて、測定されたＲＳＲＰ値に基づいて最良のビームを選択して通信することができる。
いくつかの実施形態では、チャネルの１つ又は複数のＴＣＩ状態は、ＭＡＣ ＣＥ内で指示することができる。ＴＣＩ状態は、特定の持続時間にわたって有効であってよい。ＴＣＩ状態が構成されてもよく、ＭＡＣ ＣＥは構成されたＴＣＩ状態のサブセットを指示してもよい。ＴＣＩ状態には、基準信号（例えば、ＣＳＩ－ＲＳ）リソースＩＤ、又はチャネルにＱＣＬされたＳＳＢのＩＤを含むことができる。これらの特徴は、ＵＥが基準信号を前提とすることができるか、又はＳＳＢがチャネルと同じビーム（例えば、ＴＣＩはビームインデックスの指示と見なすことができる）で送信されることを意味する。
いくつかの実施形態では、有効期間は等間隔に分割されてもよく、また各間隔について、ＴＣＩ状態はＭＡＣ ＣＥで指示されてもよい。この特徴は表１に示されており、ここで有効期間はＴスロットの４つの間隔に分割されている。
サービングセルＩＤ、ＣＯＲＥＳＥＴ ＩＤ、又はＢＷＰ ＩＤなどの他の情報も、ＭＡＣ ＣＥに含まれてよい。受信ビームインデックスは、表２に示すように指示することもできる。
受信ビームインデックスは、パラメータとしてＴＣＩ状態に含まれてもよい。受信ビームインデックスを含むように新しい情報要素（例えば、受信構成インデックス）を定義することができる。他の実施形態では、ＴＣＩ状態が有効である期間は、表３に示すように、例えばＴの倍数を使用して明示的に指示することができる。
他の実施形態では、有効期間内の各間隔又は持続期間について、複数のＴＣＩ状態及び／又はｒｘビームインデックスは、ＭＡＣ ＣＥにより指示することができる。複数のＴＣＩ状態のうちの１つのＴＣＩ状態、及び／又は複数のｒｘビームのうちの１つのｒｘビームインデックスが、ＰＤＣＣＨでさらに指示することができる。
図１１は、ビーム管理を実行するプロセス１１００の一実施形態を示す。プロセス１１００は、ＵＥによって実行されてよい。プロセス１１００は、ＵＥが、チャネルの状態に対応する複数の基準信号を、チャネルを介して基地局から受信する、動作Ｓ１１０２で開始することができる。このプロセスは、ＵＥが受信された複数の基準信号のサブセットを測定する動作Ｓ１１０４に進む。例えば、ＵＥが６４個の基準信号を受信する場合、ＵＥは、６４個の基準信号のうちの８個を測定するように構成してよい。このプロセスは、ＵＥが、第１の時間間隔内に、受信された複数の基準信号のサブセットの測定及び第１の時間間隔後にＵＥが受信する１つ以上の基準信号の予測に対応するチャネル状態報告を基地局へ送信する動作Ｓ１１０６に進む。例えば、ＵＥは、ＵＥが測定したＮ個の最良のＲＳＲＰを含むＣＳＩ報告を送信することができ、これは、ＡＩ／ＭＬエンジンを使用して最良のＲＳＲＰを予測するのに基地局が使用してよい。別の例として、ＵＥは、ＡＩ／ＭＬエンジンを使用して、受信された複数の基準信号の測定されたサブセットに基づいて最良のＲＳＲＰを予測することができ、ここでＣＳＩ報告は予測されたＲＳＲＰを含む。
上述の開示は、例示及び説明を提供するが、網羅的であること、又は実装形態を開示した正確な形態に限定することを意図するものではない。上記の開示に照らして変更及び変形が可能であり、又は変更及び変形は実装形態の実施から取得され得る。
本明細書に開示されるプロセス／フローチャートにおけるブロックの特定の順序又は階層が、例示的な手法を示すものであることが理解される。設計上の選好に基づいて、プロセス／フローチャート内のブロックの特定の順序又は階層を再構成し得ることが理解される。さらに、いくつかのブロックを組み合わせたり、省略したりしてもよい。添付の方法請求項では、サンプルの順序において様々なブロック要素を提示しており、提示した特定の順序又は階層に限定されることを意味してはいない。
いくつかの実施形態は、統合の任意の可能な技術的詳細レベルにおいて、システム、方法、及び／又はコンピュータ可読媒体に関するものでよい。さらに、前述した上記コンポーネントのうちの１つ以上は、コンピュータ可読媒体に記憶され、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令として実装されてもよい（及び／又は少なくとも１つのプロセッサを含んでもよい）。コンピュータ可読媒体は、プロセッサに動作を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する１つ以上のコンピュータ可読非一時的記憶媒体を含んでよい。
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のための命令を保持及び記憶することができる有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、又は前述の任意の適切な組合せであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、命令が記録されているパンチカード若しくは溝の中の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、及び前述のものの任意の適切な組合せを含む。本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、それ自体が、電波若しくは他の自由に伝搬する電磁波、導波路若しくは他の伝送メディアを通って伝搬する電磁波（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）、又はワイヤを通って伝送される電気信号などの一時的な信号であると解釈されるべきではない。
本明細書に記載されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれの計算／処理デバイスに、又はネットワーク、例えばインターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、及び／又は無線ネットワークを介して外部コンピュータ又は外部記憶デバイスにダウンロードされることが可能である。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、及び／又はエッジサーバを含み得る。各計算／処理デバイス内のネットワークアダプタカード又はネットワークインターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、それぞれの計算／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するためにコンピュータ可読プログラム命令を転送する。
動作を実行するコンピュータ可読プログラムコード／命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路用構成データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋやＣ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかであってよい。コンピュータ可読プログラム命令は、全面的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上及び部分的にリモートコンピュータ上で、又は全面的にリモートコンピュータ若しくはサーバ上で、実行し得る。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよいし、又は（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに接続されてもよい。いくつかの実施形態では、例えば、プログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、態様又は動作を実行するために、電子回路をパーソナライズするためのコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行してよい。
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行する命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ以上のブロックで指定された機能／動作を実施するための手段を作成するように、マシンを生成するために汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されてもよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、及び／又は他のデバイスに特定の方法で機能するように指示することができるコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、その結果、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート及び／又はブロック図の１つ以上のブロックで指定された機能／動作の態様を実施する命令を含む製品を含む。
コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ実装プロセスを生成するために一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で実行させるために、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイス上にロードされてもよく、その結果、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で実行する命令は、フローチャート及び／又はブロック図の１つ以上のブロックで指定された機能／動作を実施する。
図のフローチャート及びブロック図は、様々な実施形態によるシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。これに関して、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、特定の論理機能を実装するための１つ以上の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、又は命令の一部を表すことができる。方法、コンピュータシステム、及びコンピュータ可読媒体は、図に示したブロックと比べて、追加のブロック、より少ないブロック、異なるブロック、又は異なる配置のブロックを含むことができる。いくつかの代替実装形態では、ブロックに記載されている機能は、図に記載のものと異なる順序で行われてもよい。例えば、連続して示されている２つのブロックは、実際には同時に、又は実質的に同時に実行されてもよいし、又はブロックは、関連する機能に応じて時には逆の順序で実行されてもよい。ブロック図及び／又はフローチャート図の各ブロック、並びにブロック図及び／又はフローチャート図のブロックの組合せは、指定された機能若しくは動作を実行するか、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実行する専用ハードウェアベースのシステムによって実装できることにも留意されたい。
本明細書に記載のシステム及び／又は方法は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組合せの様々な形態で実装されてもよいことは明らかであろう。これらのシステム及び／又は方法を実装するために使用される実際の専用制御ハードウェア又はソフトウェアコードは、実装形態を限定するものではない。したがって、システム及び／又は方法の動作及び挙動は、特定のソフトウェアコードを参照することなく本明細書に記載されており、ソフトウェア及びハードウェアは、本明細書の記載に基づいてシステム及び／又は方法を実装するように設計され得ることが理解される。
略語：
ＢＷＰ 帯域幅部
ＣＥ 制御要素
ＣＯＲＥＳＥＴ 制御リソースセット
ＣＱＩ チャネル品質インジケータ
ＣＲＩ ＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ
ＣＳＩ チャネル状態情報
ＣＳＩ－ＲＳ チャネル状態情報基準信号
ＣＳＩ－ＲＳＲＰ ＣＳＩ基準信号受信電力
ＣＳＩ－ＲＳＲＱ ＣＳＩ基準信号受信品質
ＣＳＩ－ＳＩＮＲ ＣＳＩ信号対干渉波雑音比
ＤＣＩ ダウンリンク制御情報
ＤＬ ダウンリンク
ＤＭ－ＲＳ 復調基準信号
Ｌ１－ＲＳＲＰ レイヤ１基準信号受信電力
ＬＩ レイヤインジケータ
ＭＣＳ 変調符号化方式
ＰＤＣＣＨ 物理ダウンリンク制御チャネル
ＰＤＳＣＨ 物理ダウンリンク共有チャネル
ＰＳＳ 一次同期信号
ＰＵＣＣＨ 物理アップリンク制御チャネル
ＱＣＬ 擬似コロケーション
ＰＭＩ プリコーディングマトリックスインジケータ
ＰＲＢ 物理リソースブロック
ＰＲＧ プリコーディングリソースブロックグループ
ＲＢ リソースブロック
ＲＢＧ リソースブロックグループ
ＲＩ ランクインジケータ
ＲＳ 基準信号
ＳＳ 同期信号
ＳＳＢ 同期信号ブロック
ＳＳＳ 二次同期信号
ＳＳ－ＲＳＲＰ ＳＳ基準信号受信電力
ＳＳ－ＲＳＲＱ ＳＳ基準信号受信品質
ＳＳ－ＳＩＮＲ ＳＳ信号対干渉波雑音比
ＴＣＩ 送信構成インジケータ
ＴＤＭ 時分割多重化
ＵＥ ユーザ機器
ＵＬ アップリンク
上記の開示はまた、以下に列挙される実施形態を包含する。
（１）ユーザ機器（ＵＥ）内の少なくとも１つのプロセッサが実行する方法であって、前記方法が、チャネルを介して基地局から、チャネルの状態に対応する複数の基準信号を受信するステップと、前記受信された複数の基準信号のサブセットを測定するステップと、第１の時間間隔内に、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定及び前記第１の時間間隔後に前記ＵＥが受信する１つ以上の基準信号の予測に対応するチャネル状態報告を、基地局へ送信するステップと、を含む方法。
（２）前記１つ以上の基準信号の予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して基地局が実行し、前記１つ以上の基準信号の予測が、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定に基づく、特徴（１）に記載の方法。
（３）前記１つ以上の基準信号の予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して前記ＵＥが実行し、前記１つ以上の基準信号の予測が、前記受信された複数の基準信号の前記測定されたサブセットに基づいており、前記チャネル状態報告が、前記１つ以上の基準信号の予測を含む、特徴（１）に記載の方法。
（４）前記予測された１つ以上の基準信号が、前記受信された複数の基準信号の前記測定されたサブセットに含まれない少なくとも１つの基準信号を含む、特徴（１）から（３）のいずれか１つに記載の方法。
（５）前記複数の基準信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットを指定する基準リソース信号を含む、特徴（１）から（４）のいずれか１つに記載の方法。
（６）前記基準リソース信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットとしてz根木基準リソース信号の前に受信された最後のＫ個の前記基準信号を指定し、ここでＫが０より大きい整数である、特徴（５）に記載の方法。
（７）前記基準リソース信号がスロットＫで受信され、ここでＫは０より大きい整数であり、前記基準リソース信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットとして、スロットＫに対して１つ以上の間隔で１つ以上の基準信号を指定する、特徴（５）に記載の方法。
（８）前記１つ以上の間隔の各間隔が、少なくとも２つの基準信号を含む、特徴（７）に記載の方法。
（９）前記予測された１つ以上の基準信号を測定するステップと、最も高い電力レベルを有する、前記測定し予測された１つ以上の基準信号から１つの基準信号を決定するステップと、前記最も高い電力レベルを有する、前記測定し予測された１つ以上の基準信号からの前記基準信号を基地局に報告するステップと、をさらに含む、特徴（１）から（８）のいずれか１つに記載の方法。
（１０）ユーザ機器（ＵＥ）であって、コンピュータプログラムコードを記憶するように構成された少なくとも１つのメモリと、前記少なくとも１つのメモリにアクセスし、前記コンピュータプログラムコードが命令するように動作するよう構成された少なくとも１つのプロセッサと、を備え、前記コンピュータプログラムコードが、前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、チャネルを介して基地局から、前記チャネルの状態に対応する複数の基準信号を受信させるように構成された受信コードと、前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、前記受信された複数の基準信号のサブセットを測定させるように構成された測定コードと、前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、第１の時間間隔内に、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの測定及び前記第１の時間間隔後に前記ＵＥが受信する１つ以上の基準信号の予測に対応するチャネル状態報告を、基地局へ送信させるように構成された送信コードと、を含むユーザ機器（ＵＥ）。
（１１）前記１つ以上の基準信号の予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して基地局が実行し、前記１つ以上の基準信号の前記予測が、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定に基づく、特徴（１０）に記載のＵＥ。
（１２）前記１つ以上の基準信号の予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用してＵＥが実行し、前記１つ以上の基準信号の前記予測が、前記受信された複数の基準信号の前記測定されたサブセットに基づいており、前記チャネル状態報告が、前記１つ以上の基準信号の前記予測を含む、特徴（１０）に記載のＵＥ。
（１３）前記予測された１つ以上の基準信号が、前記受信された複数の基準信号の前記測定されたサブセットに含まれない少なくとも１つの基準信号を含む、特徴（１０）から（１２）のいずれか１つに記載のＵＥ。
（１４）前記複数の基準信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットを指定する基準リソース信号を含む、特徴（１０）から（１３）のいずれか１つに記載のＵＥ。
（１５）前記基準リソース信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットとして前記基準リソース信号の前に受信された最後のＫ個の前記基準信号を指定し、ここでＫは０より大きい整数である、特徴（１４）に記載のＵＥ。
（１６）前記基準リソース信号がスロットＫで受信され、ここでＫは０より大きい整数であり、前記基準リソース信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットとして、スロットＫに対して１つ以上の間隔で１つ以上の基準信号を指定する、特徴（１４）に記載のＵＥ。
（１７）前記１つ以上の間隔の各間隔が、少なくとも２つの基準信号を含む、特徴（１６）に記載のＵＥ。
（１８）前記コンピュータプログラムコードが、前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、前記予測された１つ以上の基準信号を測定させるように構成された第２の測定コードと、前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、最も高い電力レベルを有する、前記測定し予測された１つ以上の基準信号からの１つの基準信号を決定させるように構成された決定コードと、前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、前記最も高い電力レベルを有する、前記測定し予測された１つ以上の基準信号からの前記基準信号を基地局へ報告させるように構成された報告コードと、をさらに含む、特徴（１０）から（１７）のいずれか１つに記載のＵＥ。
（１９）ユーザ機器（ＵＥ）内のプロセッサにより実行される際に、前記ＵＥに方法を実行させる命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、チャネルを介して基地局から、前記チャネルの状態に対応する複数の基準信号を受信するステップと、前記受信された複数の基準信号のサブセットを測定するステップと、第１の時間間隔内に、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定及び前記第１の時間間隔後に前記ＵＥが受信する１つ以上の基準信号の予測に対応するチャネル状態報告を、前記基地局へ送信するステップと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
（２０）前記１つ以上の基準信号の予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して基地局が実行し、前記１つ以上の基準信号の前記予測が、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定に基づく、特徴（１９）に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Claims (20)

  1. ユーザ機器（ＵＥ）内の少なくとも１つのプロセッサによって実行される方法であって、前記方法が、
    チャネルを介して基地局から、前記チャネルの状態に対応する複数の基準信号を受信するステップと、
    前記受信された複数の基準信号のサブセットを測定するステップと、ここで、前記サブセットは、前記受信された複数の基準信号より少ない数の基準信号を有し、
    第１の時間間隔内に、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定及び前記第１の時間間隔後に前記ＵＥが受信するもう１つの基準信号の予測に対応するチャネル状態報告を前記基地局へ送信するステップと、を含む方法。
  2. 前記１つ以上の基準信号の前記予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して前記基地局が実行し、前記１つ以上の基準信号の前記予測が、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定に基づく、請求項１に記載の方法。
  3. 前記１つ以上の基準信号の前記予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して前記ＵＥが実行し、前記１つ以上の基準信号の前記予測が、前記受信された複数の基準信号の前記測定されたサブセットに基づいており、前記チャネル状態報告が、前記１つ以上の基準信号の前記予測を含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記予測された１つ以上の基準信号が、前記受信された複数の基準信号の前記測定されたサブセットに含まれない少なくとも１つの基準信号を含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記複数の基準信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットを指定する基準リソース信号を含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記基準リソース信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットとして前記基準リソース信号の前に受信された最後のＫ個の前記基準信号を指定し、ここでＫが０より大きい整数である、請求項５に記載の方法。
  7. 前記基準リソース信号がスロットＫで受信され、ここでＫは０より大きい整数であり、前記基準リソース信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットとして、スロットＫに対して１つ以上の間隔で１つ以上の基準信号を指定する、請求項５に記載の方法。
  8. 前記１つ以上の間隔の各間隔が、少なくとも２つの基準信号を含む、請求項７に記載の方法。
  9. 前記予測された１つ以上の基準信号を測定するステップと、
    最も高い電力レベルを有する、前記測定し予測された１つ以上の基準信号から１つの基準信号を決定するステップと、
    前記最も高い電力レベルを有する、前記測定し予測された１つ以上の基準信号からの前記基準信号を基地局に報告するステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
  10. ユーザ機器（ＵＥ）であって、
    コンピュータプログラムコードを記憶するように構成された少なくとも１つのメモリと、
    前記少なくとも１つのメモリにアクセスし、前記コンピュータプログラムコードが命令するように動作するよう構成された少なくとも１つのプロセッサと、を備え、前記コンピュータプログラムコードが、
    前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、チャネルを介して基地局から、前記チャネルの状態に対応する複数の基準信号を受信させるように構成された受信コードと、
    前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、前記受信された複数の基準信号のサブセットを測定させるように構成された第１の測定コードと、ここで、前記サブセットは、前記受信された複数の基準信号より少ない数の基準信号を有し、
    前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、第１の時間間隔内に、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定及び前記第１の時間間隔後に前記ＵＥが受信するもう１つの基準信号の予測に対応するチャネル状態報告を、前記基地局へ送信させるように構成された送信コードと、を含むユーザ機器（ＵＥ）。
  11. 前記１つ以上の基準信号の前記予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して前記基地局が実行し、前記１つ以上の基準信号の前記予測が、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定に基づく、請求項１０に記載のＵＥ。
  12. 前記１つ以上の基準信号の前記予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して前記ＵＥが実行し、前記１つ以上の基準信号の前記予測が、前記受信された複数の基準信号の前記測定されたサブセットに基づいており、前記チャネル状態報告が、前記１つ以上の基準信号の前記予測を含む、請求項１０に記載のＵＥ。
  13. 前記予測された１つ以上の基準信号が、前記受信された複数の基準信号の前記測定されたサブセットに含まれない少なくとも１つの基準信号を含む、請求項１０に記載のＵＥ。
  14. 前記複数の基準信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットを指定する基準リソース信号を含む、請求項１０に記載のＵＥ。
  15. 前記基準リソース信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットとして前記基準リソース信号の前に受信された最後のＫ個の前記基準信号を指定し、ここでＫは０より大きい整数である、請求項１４に記載のＵＥ。
  16. 前記基準リソース信号がスロットＫで受信され、ここでＫは０より大きい整数であり、前記基準リソース信号が、測定される前記複数の基準信号の前記サブセットとして、スロットＫに対して１つ以上の間隔で１つ以上の基準信号を指定する、請求項１４に記載のＵＥ。
  17. 前記１つ以上の間隔の各間隔が、少なくとも２つの基準信号を含む、請求項１６に記載のＵＥ。
  18. 前記コンピュータプログラムコードが、
    前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、前記予測された１つ以上の基準信号を測定させるように構成された第２の測定コードと、
    前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、最も高い電力レベルを有する、前記測定し予測された１つ以上の基準信号からの１つの基準信号を決定させるように構成された決定コードと、
    前記少なくとも１つのプロセッサのうちの少なくとも１つに、前記最も高い電力レベルを有する、前記測定し予測された１つ以上の基準信号からの前記基準信号を前記基地局に報告させるように構成された報告コードと、をさらに含む、請求項１０に記載のＵＥ。
  19. ユーザ機器（ＵＥ）内のプロセッサにより実行される際に、前記ＵＥに方法を実行させる命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
    チャネルを介して基地局から、前記チャネルの状態に対応する複数の基準信号を受信するステップと、
    前記受信された複数の基準信号のサブセットを測定するステップと、ここで、前記サブセットは、前記受信された複数の基準信号より少ない数の基準信号を有し、
    第１の時間間隔内に、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定及び前記第１の時間間隔後に前記ＵＥが受信するもう１つの基準信号の予測に対応するチャネル状態報告を、前記基地局へ送信するステップと、を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
  20. 前記１つ以上の基準信号の前記予測を、人工知能モデル学習エンジンを使用して前記基地局が実行し、前記１つ以上の基準信号の前記予測が、前記受信された複数の基準信号の前記サブセットの前記測定に基づく、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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