JPWO2021050396A5 - - Google Patents
Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2021050396A5 JPWO2021050396A5 JP2022514765A JP2022514765A JPWO2021050396A5 JP WO2021050396 A5 JPWO2021050396 A5 JP WO2021050396A5 JP 2022514765 A JP2022514765 A JP 2022514765A JP 2022514765 A JP2022514765 A JP 2022514765A JP WO2021050396 A5 JPWO2021050396 A5 JP WO2021050396A5
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- channel
- link performance
- performance metrics
- indicators
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Claims (15)
- ワイヤレス通信のための方法であって、
第1のデバイスにおいて、第2のデバイスと通信するためのチャネルを識別するステップと、
前記チャネルに関連付けられた1つまたは複数の入力パラメータに関連付けられた、ニューラルネットワークに関連付けられた1つまたは複数のニューラルネットワーク重みを決定するステップと、
前記ニューラルネットワークを使用して、前記1つまたは複数のニューラルネットワーク重みと、前記1つまたは複数の入力パラメータとに少なくとも部分的に基づいて、1つまたは複数の基準信号から、前記チャネルに関連付けられた1つまたは複数のリンク性能メトリックを推定するステップと、
前記第2のデバイスに、前記1つまたは複数のリンク性能メトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記チャネルに関連付けられた1つまたは複数のフィードバックインジケータを送信するステップと、
前記ニューラルネットワークを再トレーニングするステップと、
を含む方法。 - 前記1つまたは複数のフィードバックインジケータに少なくとも部分的に基づいて、前記第2のデバイスからトランスポートブロックを受信するステップをさらに含み、
好ましくは、前記1つまたは複数のリンク性能メトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記トランスポートブロックの復号を開始するステップをさらに含むか、
または
前記1つまたは複数のリンク性能メトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記トランスポートブロックを復号しないように決定するステップであって、前記1つまたは複数のフィードバックインジケータが、否定応答を備える、決定するステップをさらに含むか、
または
前記トランスポートブロックの1つまたは複数の初期コードブロックを復号するステップと、
前記1つまたは複数のリンク性能メトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記トランスポートブロックの1つまたは複数の後のコードブロックを復号しないように決定するステップと
をさらに含むか、
または
周波数領域、時間領域、または空間領域のうちの1つまたは複数における、前記トランスポートブロックの複数の反復を決定するステップと、
前記1つまたは複数のリンク性能メトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記トランスポートブロックの前記複数の反復のうちの1つまたは複数を復号するステップと
をさらに含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記1つまたは複数のリンク性能メトリックが、前記チャネルに関連付けられたブロック誤り率、前記チャネルに関連付けられたスループット、前記チャネルに関連付けられたスペクトル効率、またはリンク性能を表すスケーリングされた値のうちの1つまたは複数を備え、
前記ブロック誤り率が、好ましくは前記チャネルの変調およびコーディング方式に関連付けられる、
請求項1に記載の方法。 - 前記1つまたは複数のリンク性能メトリックを推定するステップが、
復調基準信号またはチャネル状態情報基準信号のうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記1つまたは複数のリンク性能メトリックを推定するステップを含むか、または
前記1つまたは複数のリンク性能メトリックのうちの各リンク性能メトリックが、それぞれの変調およびコーディング方式に対応するか、または
前記チャネルに関連付けられた前記1つまたは複数の入力パラメータが、変調およびコーディング方式、ランク、プリコーディング行列インジケータ、推定されたドップラー測定値、干渉分散推定値、雑音分散推定値、デコーダ特徴、またはハイブリッド自動再送要求のうちの1つまたは複数を備えるか、または
前記1つまたは複数のフィードバックインジケータが、1つまたは複数の肯定応答、1つまたは複数の否定応答、1つまたは複数のプリコーディング行列インジケータ、1つまたは複数のランクインジケータ、1つまたは複数のチャネル品質インジケータ、1つまたは複数のチャネル状態情報報告、1つまたは複数のダウンリンクフィードバック情報、あるいは1つまたは複数の新規データインジケータのうちの1つまたは複数を備える、
請求項1に記載の方法。 - 前記1つまたは複数のフィードバックインジケータのうちの各フィードバックインジケータが、前記第2のデバイスに関連付けられたそれぞれの送信受信ポイント、それぞれのパネル、またはそれぞれのビームに対応する、請求項1に記載の方法。
- 前記第2のデバイスからのパンクチャされたパケット、または第3のデバイスに向けられた超高信頼低レイテンシ通信によってプリエンプトされた前記第2のデバイスからの送信のうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記チャネルに関連付けられた1つまたは複数の追加のフィードバックインジケータを送信するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- ワイヤレス通信のための方法であって、
第2のデバイスにおいて、第1のデバイスと通信するためのチャネルを識別するステップと、
前記第1のデバイスから、前記チャネルに関連付けられた、および1つまたは複数の基準信号に関連付けられた1つまたは複数のリンク性能メトリックに少なくとも部分的に基づく、1つまたは複数のフィードバックインジケータを受信するステップと、
前記1つまたは複数のフィードバックインジケータに少なくとも部分的に基づいて、前記チャネルの1つまたは複数のパラメータを決定するステップと、
前記チャネルの前記1つまたは複数のパラメータの決定に少なくとも部分的に基づいて、前記第1のデバイスと通信するステップと
を含む方法。 - 前記チャネルの前記1つまたは複数のパラメータの決定に少なくとも部分的に基づいて、前記第1のデバイスにトランスポートブロックを送信するステップをさらに含み、
前記第1のデバイスに前記トランスポートブロックを送信するステップが、好ましくは周波数領域、時間領域、または空間領域のうちの1つまたは複数における、前記トランスポートブロックの複数の反復を送信するステップを含み、
好ましくは前記チャネルの前記1つまたは複数のパラメータの決定に少なくとも部分的に基づいて、前記トランスポートブロックの反復の量を決定するステップをさらに含み、前記トランスポートブロックの前記複数の反復を送信するステップが、前記反復の量の決定に少なくとも部分的に基づく、
請求項7に記載の方法。 - 前記1つまたは複数のリンク性能メトリックが、前記チャネルに関連付けられたブロック誤り率、前記チャネルに関連付けられたスループット、前記チャネルに関連付けられたスペクトル効率、またはリンク性能を表すスケーリングされた値のうちの1つまたは複数を備え、
前記ブロック誤り率が、好ましくは前記チャネルの変調およびコーディング方式に関連付けられる、
請求項7に記載の方法。 - 前記1つまたは複数のリンク性能メトリックが、復調基準信号、チャネル状態情報基準信号、または前記第2のデバイスから受信されたパケットのうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づくか、または
前記チャネルの前記1つまたは複数のパラメータが、変調およびコーディング方式、ランク、プリコーディング行列インジケータ、推定されたドップラー測定値、干渉分散推定値、雑音分散推定値、デコーダ特徴、またはハイブリッド自動再送要求のうちの1つまたは複数を備えるか、または
前記1つまたは複数のフィードバックインジケータが、1つまたは複数の肯定応答、1つまたは複数の否定応答、1つまたは複数のプリコーディング行列インジケータ、1つまたは複数のランクインジケータ、1つまたは複数のチャネル品質インジケータ、1つまたは複数のチャネル状態情報報告、1つまたは複数のダウンリンクフィードバック情報、1つまたは複数の新規データインジケータ、あるいは、前記第2のデバイスからのパンクチャされたパケット、または第3のデバイスに向けられた超高信頼低レイテンシ通信によってプリエンプトされた前記第2のデバイスからの送信のうちの1つまたは複数に少なくとも部分的に基づく、1つまたは複数の追加のフィードバックインジケータのうちの1つまたは複数を備える、
請求項7に記載の方法。 - 前記1つまたは複数のフィードバックインジケータのうちの各フィードバックインジケータが、前記第2のデバイスに関連付けられた、1つまたは複数の送信受信ポイントのうちのそれぞれの送信受信ポイント、1つまたは複数のパネルのうちのそれぞれのパネル、あるいは1つまたは複数のビームのうちのそれぞれのビームに対応する、請求項7に記載の方法。
- 前記方法が、前記チャネルの前記1つまたは複数のパラメータの決定に少なくとも部分的に基づいて、後のスケジューリングのために、前記1つまたは複数の送信受信ポイントのうちの送信受信ポイント、前記1つまたは複数のパネルのうちのパネル、あるいは前記1つまたは複数のビームのうちのビームを決定するステップをさらに含み、前記第1のデバイスと通信するステップが、後のスケジューリングのための前記送信受信ポイント、前記パネル、または前記ビームの決定に少なくとも部分的に基づく、請求項11に記載の方法。
- ワイヤレス通信のための装置であって、
第1のデバイスにおいて、第2のデバイスと通信するためのチャネルを識別するための手段と、
前記チャネルに関連付けられた1つまたは複数の入力パラメータに関連付けられたニューラルネットワークに関連付けられた1つまたは複数のニューラルネットワーク重みを決定するための手段と、
前記ニューラルネットワークを使用して、前記1つまたは複数のニューラルネットワーク重みと、前記1つまたは複数の入力パラメータとに基づいて、1つまたは複数の基準信号から、前記チャネルに関連付けられた1つまたは複数のリンク性能メトリックを推定するための手段と、
前記第2のデバイスに、前記1つまたは複数のリンク性能メトリックに基づいて、前記チャネルに関連付けられた1つまたは複数のフィードバックインジケータを送信するための手段と、
前記ニューラルネットワークを再トレーニングするための手段と、
を含む装置。 - ワイヤレス通信のための装置であって、
第2のデバイスにおいて、第1のデバイスと通信するためのチャネルを識別するための手段と、
前記第1のデバイスから、前記チャネルに関連付けられた、および1つまたは複数の基準信号に関連付けられた1つまたは複数のリンク性能メトリックに基づく、1つまたは複数のフィードバックインジケータを受信するための手段と、
前記1つまたは複数のフィードバックインジケータに基づいて、前記チャネルの1つまたは複数のパラメータを決定するための手段と、
前記チャネルの前記1つまたは複数のパラメータの決定に基づいて、前記第1のデバイスと通信するための手段と、
を含む装置。 - コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに請求項1乃至6、または請求項7乃至12に記載の1つの方法のステップを実行させる命令を含む、コンピュータプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US16/565,364 US11153179B2 (en) | 2019-09-09 | 2019-09-09 | Neural-network-based link-level performance prediction |
US16/565,364 | 2019-09-09 | ||
PCT/US2020/049585 WO2021050396A1 (en) | 2019-09-09 | 2020-09-05 | Neural-network-based link-level performance prediction |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022547093A JP2022547093A (ja) | 2022-11-10 |
JPWO2021050396A5 true JPWO2021050396A5 (ja) | 2023-08-30 |
Family
ID=72562009
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022514765A Pending JP2022547093A (ja) | 2019-09-09 | 2020-09-05 | ニューラルネットワークベースのリンクレベル性能予測 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11153179B2 (ja) |
EP (1) | EP4029174A1 (ja) |
JP (1) | JP2022547093A (ja) |
KR (1) | KR20220064367A (ja) |
CN (2) | CN118075795A (ja) |
BR (1) | BR112022003538A2 (ja) |
WO (1) | WO2021050396A1 (ja) |
Families Citing this family (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3857765A1 (en) * | 2018-09-27 | 2021-08-04 | Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) | Adapting harq procedures for non-terrestrial networks |
US11928587B2 (en) | 2019-08-14 | 2024-03-12 | Google Llc | Base station-user equipment messaging regarding deep neural networks |
US12001943B2 (en) | 2019-08-14 | 2024-06-04 | Google Llc | Communicating a neural network formation configuration |
EP3808024B1 (en) | 2019-09-04 | 2022-03-16 | Google LLC | Neural network formation configuration feedback for wireless communications |
US11258534B2 (en) | 2019-10-11 | 2022-02-22 | Itron Global Sarl | Reliable link quality estimation in multi-rate networks |
US11133887B2 (en) * | 2019-10-11 | 2021-09-28 | Itron Global Sarl | Reliable link quality estimation in multi-rate networks |
US11886991B2 (en) | 2019-11-27 | 2024-01-30 | Google Llc | Machine-learning architectures for broadcast and multicast communications |
US11689940B2 (en) * | 2019-12-13 | 2023-06-27 | Google Llc | Machine-learning architectures for simultaneous connection to multiple carriers |
US11737106B2 (en) * | 2020-02-24 | 2023-08-22 | Qualcomm Incorporated | Distortion probing reference signals |
TWI741619B (zh) * | 2020-05-26 | 2021-10-01 | 國立中山大學 | 多輸入輸出系統之參數估測方法 |
TWI739481B (zh) * | 2020-06-18 | 2021-09-11 | 國立陽明交通大學 | 虛擬使用者裝置訊號合成系統及其方法 |
US11663472B2 (en) | 2020-06-29 | 2023-05-30 | Google Llc | Deep neural network processing for a user equipment-coordination set |
US12045721B2 (en) * | 2020-10-08 | 2024-07-23 | Lg Electronics Inc. | Method and device for transmitting OFDM signal, and method and device for receiving OFDM signal |
CN115348597A (zh) * | 2021-05-12 | 2022-11-15 | 维沃移动通信有限公司 | 信息处理方法、装置、终端及网络侧设备 |
US12101206B2 (en) * | 2021-07-26 | 2024-09-24 | Qualcomm Incorporated | Signaling for additional training of neural networks for multiple channel conditions |
CN116488689A (zh) * | 2022-01-17 | 2023-07-25 | 维沃移动通信有限公司 | 波束信息交互方法、装置、设备及存储介质 |
WO2023168589A1 (en) * | 2022-03-08 | 2023-09-14 | Qualcomm Incorporated | Machine learning models for predictive resource management |
WO2023236098A1 (en) * | 2022-06-08 | 2023-12-14 | Apple Inc. | Method and procedure for ai based csi feedback with csi prediction |
WO2024090690A1 (ko) * | 2022-10-25 | 2024-05-02 | 엘지전자 주식회사 | 무선 통신 시스템에서 시맨틱 통신을 위한 부호화 및 복호화를 수행하기 위한 장치 및 방법 |
WO2024117296A1 (ko) * | 2022-11-30 | 2024-06-06 | 엘지전자 주식회사 | 무선 통신 시스템에서 조절 가능한 파라미터를 가지는 송수신기를 이용하여 신호를 송수신하기 위한 방법 및 장치 |
WO2024182182A1 (en) * | 2023-02-28 | 2024-09-06 | Micron Technology, Inc. | Aggregate interference cancelation using neural networks |
CN117640017A (zh) * | 2024-01-26 | 2024-03-01 | 荣耀终端有限公司 | 通信方法、系统及相关设备 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2844407B1 (fr) | 2002-09-05 | 2004-12-03 | Thomson Licensing Sa | Procede de selection de canal de transmission et recepteur de signaux a diversite d'antenne |
US8498639B2 (en) * | 2007-02-09 | 2013-07-30 | Qualcomm Incorporated | Flexible channel quality indicator reporting |
US20130162481A1 (en) * | 2009-10-01 | 2013-06-27 | Parviz Parvizi | Systems and methods for calibration of indoor geolocation |
US9184880B2 (en) | 2013-08-01 | 2015-11-10 | Sierra Wireless, Inc. | Method and device enabling a dynamic bundle size HARQ mechanism |
CN107925457A (zh) * | 2015-04-08 | 2018-04-17 | 株式会社Ntt都科摩 | 用于确定预编码矩阵的基站、用户装置和方法 |
WO2017086843A1 (en) * | 2015-11-16 | 2017-05-26 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Method and apparatus for reporting precoding information in a communication network |
US10462801B2 (en) * | 2017-05-05 | 2019-10-29 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Multi-antenna transmission protocols for high doppler conditions |
CN110099017B (zh) * | 2019-05-22 | 2021-09-28 | 东南大学 | 基于深度神经网络的混合量化系统的信道估计方法 |
US11159408B2 (en) * | 2019-06-25 | 2021-10-26 | Intel Corporation | Link performance prediction technologies |
KR20190099380A (ko) * | 2019-08-07 | 2019-08-27 | 엘지전자 주식회사 | 사용자의 행동 패턴에 기반한 AI(Artificial Intelligence) 장치와 디바이스를 연계하는 방법 및 이를 위한 장치 |
-
2019
- 2019-09-09 US US16/565,364 patent/US11153179B2/en active Active
-
2020
- 2020-09-05 CN CN202410182747.7A patent/CN118075795A/zh active Pending
- 2020-09-05 EP EP20775531.5A patent/EP4029174A1/en active Pending
- 2020-09-05 CN CN202080061447.3A patent/CN114365532B/zh active Active
- 2020-09-05 BR BR112022003538A patent/BR112022003538A2/pt unknown
- 2020-09-05 JP JP2022514765A patent/JP2022547093A/ja active Pending
- 2020-09-05 WO PCT/US2020/049585 patent/WO2021050396A1/en unknown
- 2020-09-05 KR KR1020227007291A patent/KR20220064367A/ko active Search and Examination
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JPWO2021050396A5 (ja) | ||
US9124318B2 (en) | Smart antenna array configuration for multiple-input multiple-output communications | |
US8392785B2 (en) | Method and system for a transmitting antenna selection failure recovery mode | |
US20180115389A1 (en) | Method and Apparatus for Acquiring Channel State Information (CSI) | |
EP1852992A1 (en) | Retransmitting method, radio receiving apparatus, and multiantenna radio communication system | |
CN110198180B (zh) | 一种链路自适应调整方法、设备及计算机可读存储介质 | |
CN101378277A (zh) | 多用户预编码及调度方法和实现该方法的基站 | |
JP5967727B2 (ja) | プリコーディング情報を送受信する方法およびデバイス | |
US10608787B2 (en) | Wireless communication system, retransmission parameter determination device and retransmission parameter report method | |
US20230309133A1 (en) | Method and system for user equipment pairing in full duplex networks based on machine learning | |
JP5133994B2 (ja) | 信頼度指標を用いたブロック符号語復号器 | |
CA2575065A1 (en) | Apparatus and method for transmitting/receiving packet in a mobile communication system | |
CN101499828B (zh) | 宽带无线移动通信系统链路自适应方法、系统和装置 | |
CN101753177B (zh) | 一种基于应答反馈控制信令的信噪比估计方法 | |
EP3073648A1 (en) | Method and device for eliminating interference, and storage medium | |
JP2024520960A (ja) | Wi-Fi検知アナウンスメントのための方法およびシステム | |
RU2549138C2 (ru) | Система и способ для распределения ресурсов передачи | |
Moltchanov | Performance models for wireless channels | |
Bejarano et al. | Resilient multi-user beamforming WLANs: Mobility, interference, and imperfect CSI | |
WO2016082101A1 (zh) | 一种传输信号的方法及装置 | |
CN106487475B (zh) | Cqi获取方法及装置 | |
CN103716831B (zh) | 一种终端性能检测方法 | |
CN114501519A (zh) | Csi计算方法、用户终端及计算机可读存储介质 | |
US20230300649A1 (en) | Methods and systems for imroved wlan channel informaiton gathering mechanism | |
CN104767557A (zh) | 基于信道质量的自适应波束加权信息分组反馈方法及装置 |