TW201906450A - 行動通訊中線性組合碼書設計和通道狀態資訊回授的方法和裝置 - Google Patents

Abstract

描述了與行動通訊中線性組合碼書和通道狀態資訊（CSI）回授有關的技術和示例。支持頻率相關參數化以降低報告波束選擇中的信令開銷以及增強CSI分辨率。另外，波束選擇的候選者的數量取決於每個要選擇的波束的強度，使得越強的波束比越弱的波束考慮更多的候選者。另外，不同強度的波束的振幅量化及/或相位量化不同以降低量化誤差。

Description

行動通訊中線性組合碼書設計和通道狀態資訊回授的方法和裝置

本發明一般涉及行動通訊，特別係涉及一種行動通訊中線性組合碼書（codebook）和通道狀態資訊（channel state information，CSI）回授。

除非本文另有說明，否則本部分中描述的方案不是後面列出的申請專利範圍的先前技術，並且不承認由於包含在該部分中而成為先前技術。

在第5代（5G）新無線電（New Radio，NR）網路中，已經定義了兩種類型的通道CSI回授方案，I型和II型。在I型的CSI回授中，強制執行傳統的雙碼書結構。II型的CSI回授把用於MU-MIMO（multi-user multiple-input-and-multiple-output，多用戶多輸入多輸出）操作的高分辨率CSI採集作為目標。假定線性組合碼書用於II型CSI回授。在II型下存在三種分類，即分類I，分類II和分類III。對於分類I，假設線性組合（linear combination，LC）碼書。

對於II型CSI回授的分類II，在用戶設備（User Equipment，UE）處測量的通道協方差矩陣從UE回授至網路以有助於MU-MIMO傳輸。對於具有小串擾的有效MU-MIMO傳輸，通常需要子帶反饋。因此，可能需要具有協方差矩陣的子帶反饋。

以下發明內容僅是說明性的，並不旨在以任何方式進行限制。也就是說，提供以下概述以介紹本文描述的新穎和非顯而易見的技術的概念，要點，益處及優點。下面在詳細描述中進一步描述選擇實現。因此，以下發明內容並非旨在標識所要求保護的主題的必要特徵，也不旨在用于確定所要求保護的主題的範圍。

本發明的目的在於提供一種方案來降低用於在基於線性組合的CSI回授中報告波束選擇的開銷。本發明的另一目的在於提供一種方案來減少在表示線性組合系數的振幅和相位中的量化誤差。

在一個方面，一種方法包括用戶設備（UE）的處理器經由該UE與無線網路的網路節點之間的通訊鏈路，接收來自該網路節點的一個或者複數個參考信號。該方法進一步包括：該處理器通過使用為頻率的連續函數的預編碼器來構造基於線性組合的通道狀態資訊（CSI）回授，使得該CSI回授指示一個或者複數個線性組合碼書系數，其中每個線性組合碼書系數均為頻率的連續函數。該方法進一步包括：該處理器發射該CSI回授至該網路節點。

在一個方面，一種方法可以包括：用戶設備（UE）的處理器測量來自無線網路的網路節點的一個或者複數個參考信號。該方法進一步包括： 該處理器通過以下方式從複數個波束中選擇一組包含一個或者複數個選擇的波束：（1）基於該測量，在複數個波束中確定至少一個高功率波束作為所選波束；以及（2）搜索圍繞該所選波束的空間區域以識別一個或者複數個其他波束，每個其他波束具有的功率不大於該所選波束的功率，該所選波束和該一個或複數個其他波束作為該一個或者複數個選擇的波束。該方法進一步包括：該處理器產生指示該一個或者複數個選擇的波束的報告。該方法進一步包括：該處理器發射該報告至網路節點。

值得注意的是，儘管以下在5G NR無線通訊的背景下提供提出的方案和各種例子的描述，但是，本文提出的概念，方案及其任意變化/衍生均可以在依照其他適合實施的協議，標準和規範的通訊中實施。因此，提出的方案的範圍不限於此中的描述。

在此公開了所要求保護的主題的詳細實施例和實現。但是，應該理解的是，所公開的實施例和實現僅僅是對要求保護的主題的說明，其可以以各種形式體現。然而，本公開可以以許多不同的形式實施，並且不應該被解釋爲限于這裏闡述的示例性實施例和實施方式。而是，提供這些示例性實施例和實現方式，使得本公開的描述是徹底和完整的，並且將向發明所屬領域具有通常知識者充分傳達本公開的範圍。在以下描述中，可以省略習知特徵和技術的細節以避免不必要地模糊所呈現的實施例和實現。

概述

根據本公開的實施方式涉及與行動通訊中用戶設備的行動國家代碼識別有關的各種技術，方法，機制及/或解決方案。根據本公開，可以單獨地或一起實施若干可能的解決方案。也就是說，儘管以下可能單獨地描述這些可能的解決方案，但是這些可能的解決方案中的兩個或者更多可以以一種組合或者另一種組合的方式實施。

基於線性組合的減少開銷的 CSI 回授。

相比於I型雙碼書，線性組合碼書能夠以更高的分辨率提供CSI。一般地，線性組合碼書與大量回授開銷相關聯。因此，需要探索降低線性組合碼書的回授開銷的方法，或者等價地，在給定的開銷下實現更高的分辯率。

在提出的根據本公開的方案下，利用頻率域中通道響應的相關性來降低回授開銷以及使得CSI具有更高的分辯率。在NR的框架中，由於波束選擇是寬帶的，因此預期可以利用頻率域中的相關性來降低回授開銷。由於線性組合針對MU-MIMO，因此期望子帶回授。一個合理的設計係要求預編碼器為頻率的連續函數。因此，線性組合係數可以為頻率的連續函數，其中線性組合係數可以包括：振幅係數及/或相位係數。此處，用於極化（如，用於45°極化，用於-45°極化），用於空間層，為碼字的等級，，以及為每個極化的基本向量的數目。因此，可以利用具有多項式及/或正弦曲線的不同插值函數來綜合這些係數。

一般地，具有考慮的設計的II型分類I回授可以用以下的數學表達式（1）來闡述。(1)

此處，代表的LC係數，以及，用於極化（如，用於45°極化，以及用於-45°極化），用於空間層，R 為碼字的等級，，以及為每個極化選擇的基本向量的數目。

當使用多項式基（polynomial basis）時，具有標量,的一階多項式或二階多項式模型可以作為例子來近似具有多項式基的複數個頻帶上的。當使用基他基數時（如，正弦函數，樣條函數，等等），可以使用對應的係數。

對每個，來自UE的回授可以提供複數個子帶處的線性組合的振幅和相位。單個近似（如具有的二階多項式）對所有頻帶可能不是有效的或者不是最佳的，因此可以使用複數個子帶集上的分段近似。例如，的第一集合可以用於頻帶1~10，以及的第二集合可以用於頻帶11~20。

在另一例子中，可以在線性組合的振幅部分和相位部分中單獨地使用頻率相關（frequency-dependent）參數化，或者在振幅部分和相位部分之一中單獨使用。使用=× exp( )，以及= exp( )，表示頻率（如，頻帶指數）。通過符號，線性組合中的振幅部分可以是頻率相關的。另外，共相項（co-phasing term）的插值可以在角域（如，假設可以用具有真實係數的二階多項式來近似）中執行，或者例如可以假設可以利用具有複雜係數的二階多項式來近似。

在提出的方案下，對於在確定碼字中使用的一些而非全部參數，可以利用頻率域相關性。因此，作為示例，頻率域插值可以用於，而不用於，或者相反。

等效於參數化（如，透過多項式基），在給定頻率位置處的複數個用信號通知的值（signaled values）也可以用來重構參數化模型。這可以理解為：如果，那麼透過曲線擬合（curve fitting）可以從{,和}（例如，明確的用信號通知的振幅及/或功率）和{,和}（如子帶指數）中找到或者確定。因此，等效於頻率相關參數化，在給出了已知頻率子帶,,…處的值（如振幅/功率/相位），以及假定二階多項式基的情況下，可以如上所述地發現。在假定一階多項式基的情況中（如，），則可以使用和上的分段線性曲線擬合來找到，及。

第1圖示出了根據本公開實施方式的示例的方案100和傳統的方案150之間的比較，其中示例的方案100為用於頻率相關參數化（frequency-correlated parameterization）的位元分配方案，傳統的方案150為用於NR線性組合碼書的位元分配方案。第1圖的（A）部分示出了根據本公開實施方式的用於頻率相關參數化的位元分配的方案100。第1圖的（B）部分示出了傳統的用於NR線性組合碼書的位元分配的方案150。

在方案100下，在第1圖的（A）部分中所示的例子中，在子帶1，5和10處，由2位元欄位來指示各自子帶的子帶振幅及/或功率（如，2位元欄位的四個對應值為{,,,}）。對於其他的沒有明確用信號通知子帶振幅的子帶，透過曲線擬合的插值可以應用於兩個具有明確用信號通知子帶振幅/功率的相鄰子帶的指示振幅/功率。方案100也可以應用於相位。

當然，需要UE側和網路側在頻率相關參數化方法上相互理解，包括：具有根據方案100的明確指示的振幅/功率的曲線擬合基和子帶指數。作為示例，網路可以為UE配置或者指定曲線擬合基，以及UE可以使用該曲線擬合基用於關於振幅、功率和相位的子帶回授。另外，相比於規定子帶處的現有設計，UE可以以更高分辨率回授若干值（如，振幅或相位）。在網路側，從規定的子帶的指數和來自UE的回授，網路可以使用曲線擬合基來推斷基他子帶處的相關值。

有利地，在方案100下，可以降低用於在基於線性組合的CSI回授中報告波束選擇的開銷。也就是說，在方案100下可以支持頻率相關參數化以降低信令開銷同時增強CSI分辨率。

線性組合碼書設計

II型CSI回授為基於線性組合的方案，以表示在NR中報告的通道信息。但是，一個問題是：對於L＝2，3，4採用無約束的波束選擇，用來指示從中選擇的波束指數的信令開銷會相對較大。在I型中，波束選擇和組中的波束選擇相對嚴格。相反地，在II型分類I中，用於線性組合的波束選擇具有最大的靈活性，主要因為所有正交波束均為合理的候選者。本公開旨在提出一種方案，用來平衡上述描述的兩種極端。

在提出的根據本公開方案下，對於高功率波束，波束選擇可以如II型分類I靈活（如，對於總共四個波束的前兩個波束）。對於低功率的波束，搜索可以限制為在所選的（高功率）波束的空間區域或鄰域周圍。

第2圖示出了根據本公開實施方式的波束搜索的示例場景200。在場景200中，波束B1和B2作為兩個所選的高功率波束，並且他們可以為正交或者非正交波束。接下來的波束搜索被限制在圍繞波束B1和B2中任一個的空間區域或者附近。也就是說，空間區域可以被認為包含：以M×N維度佈置的複數個幾何圖形的陣列，M列N行以每個所選的波束（高功率）為中心，所選的波束在陣列中心的幾何圖形中，並且M和N為大於1的正整數。在場景200中，空間區域包括：9個幾何圖形組成的陣列，該9個幾何圖形採用三列三行的3×3維度佈置並且該三列三行以所選波束為中心。在場景200中，如第2圖所示，空間區域或鄰域的幾何圖形的形狀為矩形，並且所選的波束（B1或B2）在中心矩形中。採用L＝4作為示例並且假定從3×3矩形選擇2個非波束B1和B2的波束，則信號L-波束選擇的開銷從位降低至+比特。值得注意的是，其他形狀（如圓形、橢圓形或者諸如方形、六邊形、八邊形或者任何其他多側面的多邊形）可以作為波束搜索的“鄰域”。如此，在提出的方案下，波束選擇的候選者的數量將取決於被選擇的每個波束的強度排序。對於更強的波束可以提供更多的候選者，而對於更弱的波束可以提供更少的候選者。

另一個問題是，傳統的量化方法係通用的，使得同樣的相位和振幅量化方法也適用於第二強波束，第三強波束，等等。希望第二強波束和第三強波束等的振幅分佈侵向於遵循不同的分佈。這點可以通過假設存在L=4個獨立且相同分佈的隨機變量來證明，隨機變量，，符合相同分佈。如果以降序方式排序以得到使得，以及，那麼一般通過秩序統計理論（theory of order statistics）符合與不同的分佈。

一般地，一個分佈的最佳量化器可以不同於另一分佈的。例如，對於零均值，單位方差分佈，均勻分佈的最佳量化器具有由[-1.00,-0.88,-0.75,-0.63,-0.50,-0.38,-0.25,-0.13,0.00,0.13,0.25,0.38,0.50,0.63,0.75,0.88,1.00]給出的間隔（總共16個間隔），以及伽馬分佈的最佳量化器具有由[-4.32,-3.78,-3.24,-2.70,-2.16,-1.62,-1.08,-0.54,0.00,0.54,1.08,1.62,2.16,2.70,3.24,3.78,4.32]給出的間隔。

在提出的根據本公開的方案下，不同強度波束的振幅及/或相位量化方案可以不同以降低量化誤差。也就是說，用於不同波束（根據強度排序）的振幅及/或相位的量化器可以單個地優化。在提出的方案下，一程序可以產生許多的通道實現例並且對線性組合碼書系數（振幅系數及相位系數）執行計算而不對每個系數進行量化。該程序也可以收集不同波束（可能是寬帶或子帶）的振幅和相位系數的統計數據。該程序可以使收集的統計數據適合於分佈並識別最優分布及其對應的最佳量化器。可選地，可以對收集的統計數據使用Lloyd-Max（洛伊德-馬克斯）迭代算法。下面針對連續變量提供Lloyd-Max迭代算法的概要。

對於具有給定的概率密度函數的信號，通過執行以下操作來發現具有Q代表級別（使得）的量化器： 1. 提供一組初始代表級別,2. 計算判定閾值，3. 計算新的代表級別 4. 重復步驟2和3直至失真沒有進一步降低。

對於收集的具有的統計數據，其中K為收集的採樣的數目，Lloyd-Max迭代算法可以包括執行以下操作： 1. 提供一組初始的代表級別,2. 計算判定閾值,3. 計算新的代表級別 4. 重復步驟2和3直至失真沒有進一步降低。

作為例子，Lloyd-Max迭代算法可以應用在次序統計（order statistics）上，該次序統計由四個獨立的且相同分佈的隨機變量生成，該等隨機變量在[0, 1]中符合均勻分佈並且。在此例子中，對於，最佳閾值由0.3704 0.4988 0.5993 0.6835 0.7569 0.8242 0.8867 0.9449給出；對於，最佳閾值由0.2351 0.3449 0.4390 0.5262 0.6094 0.6916 0.7754 0.8649給出；對於，最優的閾值由0.1352 0.2250 0.3095 0.3925 0.4768 0.5647 0.6600 0.7714給出；對於，最佳閾值由0.0569 0.1170 0.1810 0.2504 0.3260 0.4109 0.5111 0.6404給出。可以觀察到的最佳量化閾值顯著地不同於的。

因此，考慮用於波束選擇的候選者的數量可以取決於要選擇的每個波束的強度排序。也就是說，對於更強的波束，可以考慮更多的候選者，而對於越弱的波束，考慮更少的候選者。另外，不同強度的波束的振幅量化及/或相位量化可以不同以降低量化誤差。

示意性實施方式

第3圖示出了根據本公開實施方式的示例的系統300，至少具有示例的裝置310和示例的裝置320。裝置310和320中的每一個均可以執行各種功能以實現與行動通訊中的線性組合碼書設計和CSI回授有關的方案、技術、流程和方法，包括：上面描述的關於各種提出的設計、概念、方案、系統和方法的各種方案以及下面描述的流程400、500和600。

裝置310和320中的任一個可以為電子裝置的一部分，該電子裝置可為網路裝置或者UE，諸如便攜式或行動裝置，可穿戴式裝置，無線通訊裝置或者計算裝置。例如，裝置310和320中任一個可以在智慧手機，智慧手表，個人數位助理，數位相機，或者諸如平板電腦或者筆記本電腦等計算設備中實現。裝置310和320中的任一個也可以為機器類裝置的一部分，該機器類裝置可以為諸如固定裝置等的IoT（Internet-of-Things，物聯網）裝置，家用電器，有線裝置或者計算裝置。例如，裝置310和320可以在智慧恆溫器，智慧冰箱，智慧門鎖，無線揚聲器或者家庭控制中心中實現。當在網路裝置中實施或者實施為網路裝置時，裝置310及/或320可以在LTE，LTE-A，LTE-A Pro網路中的eNodeB中實現，或者在5G、NR、或IoT 中的gNB中實現。

在一些實施方式中，裝置310和320中任一個可以以一個或者複數個IC（Integrated-Circuit，積體電路）晶片的形式實現，例如但不是限制，一個或者複數個單核處理器，一個或者複數個多核處理器，或者一個或者複數個CISC（Complex-Instruction-Set-Computing，複雜指令集計算）處理器。在以上描述的各種方案中，裝置310和320中的任一個可以在網路裝置或UE中實現或者實施為網路裝置或UE。裝置310和320中的任一個可以包括：第3圖所示的元件中的至少一部分，諸如分別包括處理器312和322。裝置310和320中的任一個可以進一步包括：一個或者複數個其他的與本文提出的方案不相關的元件，例如，內部電源，顯示設備及/或用戶界面設備，因此，為了簡潔，裝置310和320的這些元件既不在第3圖中示出，也不在下述描述。

在一個方面，處理器312和322中的任一個能夠以一個或者複數個單核處理器，一個或者複數個多核處理器，或者一個或者複數個CSIC處理器的形式實現。也就是，即使在此中使用單數術語“一處理器”來指代處理器312和322，但是處理器312和322中的每一個在根據本公開的其他實施方式中可以包括複數個處理器。在另一方面，處理器312和322中的每一個可以採用具有電子元件的硬體（可選地，韌體）的形式來實現，這些電子元件例如包括但不限於：用於實現根據本公開的特定目的一個或者複數個電晶體，一個或者複數個二極體，一個或者複數個電容，一個或者複數個電阻，一個或者複數個電感，一個或者複數個憶阻器，一個或者複數個變容體。換言之，在至少一些實施方式中，處理器312和322中的每一個為專用目的機器專門設計，用於執行特定任務，包括根據本公開各種實施方式的與行動通訊中的線性組合碼書設計和CSI回授有關的任務。

在一些實施方式中，裝置310也可以包括：一收發器316，耦合至處理器312。收發器316能夠無線地發射和接收資料。在一些實施方式中，裝置320也可以包括一收發器326，耦合至處理器322。收發器326包括：能夠無線地發射和接收資料的收發器。

在一些實施方式中，裝置310進一步包括：一記憶體312，耦合至處理器312並且能夠被處理器312訪問以及存儲資料在其中。在一些實施方式中，裝置320進一步包括：一記憶體324，耦合至處理器322並且能夠被處理器322訪問以及存儲資料在其中。記憶體314和324中的任一個可以包括一類的RAM（random-access memory，隨機存取記憶體），諸如DRAM（dynamic RAM，動態RAM）、SRAM（static RAM，靜態RAM）、T-RAM（thyristor RAM，閘流體RAM）以及/或Z-RAM（zero-capacitor RAM，零電容RAM）。可選地，或者另外地，記憶體314和324中的任一個可以包括一類的ROM（read-only memory，唯獨記憶體），諸如屏蔽式ROM、PROM（programmable ROM，可編程ROM）、EPROM（erasable programmable ROM，可擦除可編程ROM）及/或EEPROM （electrically erasable programmable ROM，電可擦除可編程ROM）。可選地，或者另外地，記憶體314和324中的任一個可以包括一類NVRAM（non-volatile random-access memory，非揮發性隨機存取記憶體），諸如快閃記憶體、固態記憶體、FeRAM（ferroelectric RAM，鐵電RAM）、MRAM（magnetoresistive RAM，磁阻RAM）及/或相變記憶體。

出於說明目的而非限制，下面在裝置310運作為UE以及裝置320運作為無線網路（如5G NR網路）的網路節點（如，eNB，gNB,或TRP）的情境下，提供裝置310和320能力的描述。

在一個方面，裝置310（作為UE）的處理器312可以經由裝置310（作為UE）和320（作為無線網路中的網路節點）之間的通訊鏈路，透過收發器316從裝置320接收一個或者複數個參考信號。另外，處理器312可以通過使用預編碼器來創建基於線性組合的CSI回授使得CSI回授指示一個或者複數個線性組合碼書系數，該預編器為頻率的連續函數，每個線性組合碼書系數均為頻率的連續函數。另外，處理器312可以透過收發器316發射CSI回授至裝置320。

在一些實施方式中，在創建基於線性組合的CSI回授中，處理器312可以產生CSI回授的報告，並且該報告包括：若干欄位，每個欄位用信號通知複數個子帶中至少兩個非連續子帶中的各個子帶的線性組合碼書系數。另外，通過將曲線擬合施加至兩個非連續子帶的線性組合碼書系數，可以通過內插來獲得兩個非連續子帶之間的子帶的線性組合碼書系數。

在一些實施方式中，一個或者更多的線性組合碼書系數可以包括：一個或者複數個振幅系數，一個或者數據個相位系數，或者他們的組合。

在一些實施方式中，在創建基於線性組合的CSI回授中，處理器312可以執行如下中的至少一個：（1）線性組合的振幅部分中的頻率相關參數化；（2）線性組合的相位部分中的頻率相關參數化；或者（3）線性組合的振幅部分和相位部分的頻率相關參數化，其中分開執行振幅部分中的頻率相關參數化和相位部分中的頻率相關參數化。

在一些實施方式中，頻率相關參數化可以包括：一組系數，與用於在複數個子帶處內插的預定模型相關。在一些實施方式中，該預定模型可以包括：一階多項式模型，二階多項式模型，高階多項式模型，正弦函數模型，或者樣條函數模型。在一些實施方式中，在創建基於線性組合的CSI反饋中，處理器312可以在複數子帶中的第一組子帶和該複數子帶中的第二組子帶上執行分段頻率相關參數化。

在另一方面，處理器312可以測量來自裝置320的SS（synchronization signal，同步信號）突發。另外，處理器312可以通過如下方式從複數個波束中選擇一組（包含一個或者複數個選擇的波束）：（1），基於測量在複數個波束中確定至少一個高功率波束作為選擇的波束；以及（2）在所選波束週圍的空間區域搜索以識別一個或者複數個其他波束，每個具有不超過所選波束的功率，該所選的波束和該一個或者複數個其他波束為該一個或者複數個選擇的波束。另外，處理器312可以產生指示該一個或者複數個選擇的波束的報告。另外，處理器312可以透過收發器516發射該報告至裝置320。

在一些實施方式中，該報告可以包括：複數個位元欄位，分開地指示所選的具有高功率的波束以及作為一個或者複數個選擇的波束的其他波束。

在一些實施方式中，該報告也可以指示與一個或者複數個選擇的波束相關的量化線性組合碼書系數。

在一些實施方式中，空間區域可以包括複數個幾何圖形的陣列，該複數個幾何圖形以M列N行的M×N維度排列，M列和N行以所選的波束為中心，所選的波束在陣列中心的幾何形狀中。M和N均為正整數。在一些實施方式中，每個幾何圖形的形狀可以為圓形、橢圓形或多邊形。

在一些實施方式中，一個或者複數個選擇的波束可以包括：不同強度的波束。另外，在產生指示與一個或者複數個選擇的波束有關的量化線性組合碼書系數的報告中，處理器312可以執行以下任一項或者兩項操作：（1）基於該一個或者複數個選擇的波束的不同強度或者強度順序，通過使用不同的振幅量化方案來量化與該一個或者複數個選擇的波束中的每一個相關的每個線性組合碼書系數；以及（2）基於該一個或者複數個選擇的波束的不同強度或者強度順序，通過使用不同的相位量化方案來量化與該一個或複數個選擇的波束中的每一個相關的每個線性組合碼書系數的相位。

在一些實施方式中，該一個或者複數個選擇的波束可以包括：不同強度的波束。另外，在產生指示與該一個或複數個選擇的波束相關的量化線性組合碼書系數的報告中，處理器312可以產生複數個通道實現例。另外， 處理器312可以對線性組合碼書振幅系數和線性組合碼書相位系數（與一個或者複數個選擇的波束相關）執行計算，而不必量化振幅系數和相位系數。另外，處理器312可以收集關於一個或者複數個選擇的波束的振幅系數和相位系數的統計數據。另外，處理器312將收集的統計數據擬合到一條或者複數條分佈曲線。另外，處理器312可以基於擬合結果識別最佳分佈及對應的最佳量化器。

在一些實施方式中，在擬合收集的統計數據至一個或者複數個分佈曲線的過程中，處理器312可以對收集的統計數據應用Lloyd-Max迭代算法。

在一些實施方式中，處理器312可以將第一量化器用於複數個波束中的強波束的系數，同時將第二量化器用於複數個波束中弱波束的系數。第一量化器和第二量化器可以具有不同量化範圍的設置，不同數量的量化級別，以及/或不同量化步長。

值得注意的是，用於強波束的系數的量化器（量化方案）和用於弱波束的系數的量化器可以具有不同的量化範圍和量化步長。在一些情形中，可以具有超過一個量化方案用於與一個或者複數個選擇的波束有關的線性碼書振幅，該複數個波束根據他們的波束強度排序。不同強度的波束的振幅及/相位量化方案可以不同以降低量化誤差。也就是說，用於不同波束（根據強度排序）的振幅及/或相位的量化器可以分別優化。

示例的流程

第4圖示出了根據本公開實施方式的無線通訊的示例流程400。流程400可以表示實施提出的諸如上述描述的概念和方案的一方面。更具體地，流程400可以表示提出的與行動通訊中的線性組合碼書設計和CSI反饋有關的概念和方案的方面。流程400可以包括：一個或者複數個操作，動作或功能，如框410，420和430中的一個或者複數個所示。儘管描述為分散的框，但是流程400的各個框可以劃分出額外的框，組合為更少的框，或者消除，這取決於期望的實現。另外，流程400中的框或者子框可以採用第4圖所示的順序執行，或者以不同的順序執行。流程400可以由通訊系統300或者其任意變形實施。例如，流程400可以由作為UE的裝置310和作為無線網路（如5G NR網路）的網路節點的裝置320實現。僅出於說明目的而不意味著限制，以下在第一裝置310的情境下描述流程400。流程400開始於框410。

在410處，流程400可以包括：裝置310（作為UE）的處理器312經由UE和網路節點之間的通訊鏈路透過收發器316接收來自裝置320（作為無線網路的網路節點）的一個或者更多的參考信號。流程400從410繼續進行至420。

在420處，流程400可以包括：處理器312通過使用預編碼器創建基於線性組合的CSI反饋使得該CSI反饋指示一個或者複數個線性組合碼書系數，該預編碼器為頻率的連續函數，每個線性組合碼書系數為頻率的連續函數。流程400從420繼續進行至430。

在430處，流程400包括：處理器312經由收發器316發射CSI回授至裝置320。

在一些實施方式中，在創建基於線性組合的CSI回授的過程中，流程400包括：處理器312可以產生用於CSI回授的報告，並且該報告包括：若干欄位，每個欄位用信號通知複數個子帶中至少兩個非連續子帶中的各個子帶的線性組合碼書系數。另外，通過將曲線擬合施加至兩個非連續子帶的線性組合碼書系數，可以通過內插來獲得兩個非連續子帶之間的子帶的線性組合碼書系數。

在一些實施方式中，一個或者更多的線性組合碼書系數可以包括：一個或者複數個振幅系數，一個或者數據個相位系數，或者他們的組合。

在一些實施方式中，在創建基於線性組合的CSI回授的過程中，流程400可以包括：處理器312可以執行如下中的至少一個：（1）線性組合的振幅部分中的頻率相關參數化；（2）線性組合的相位部分中的頻率相關參數化；或者（3）線性組合的振幅部分和相位部分中的頻率相關參數化，其中分開執行振幅部分中的頻率相關參數化和相位部分中的頻率相關參數化。

在一些實施方式中，頻率相關參數化可以包括：一組系數，與用於在複數個子帶處內插的預定模型相關。在一些實施方式中，預定模型可以包括：一階多項式模型，二階多項式模型，高階多項式模型，正弦函數模型，或者樣條函數模型。在一些實施方式中，在創建基於線性組合的CSI回授中，處理器312可以在複數子帶中的第一組子帶和複數子帶中的第二組子帶上執行分段頻率相關參數化。

第5圖示出了根據本公開實施方式的無線通訊的示例流程500。流程500可以表示實施提出的諸如上述描述的概念和方案的一方面。更具體地，流程500可以表示提出的與行動通訊中的線性組合碼書設計和CSI回授有關的概念和方案的一方面。流程500可以包括：一個或者複數個操作，動作或功能，如框510，520，530和540以及子框522和524中的一個或者複數個所示。儘管描述為分散的框，但是流程500的各個框可以劃分出額外的框，組合為更少的框，或者消除，這取決於期望的實現。另外，流程500中的框或者子框可以採用第5圖所示的順序執行，或者以不同的順序執行。流程500可以由通訊系統300或者其任意變形實施。例如，流程500可以由作為UE的裝置310和作為無線網路（如5G NR網路）的網路節點的裝置320實現。僅出於說明目的而不意味著限制，以下在第一裝置310的情境下描述流程500。流程500開始於框510。

在510處，流程500可以包括：處理器312測量一個或者複數個來自裝置320的參考信號。流程500從510繼續進行至520。

在520處，流程500可以包括：處理器312通過執行由522和524表示的若干操作來從複數個波束中選擇一組波束，該組波束包括一個或者複數個選擇的波束。流程500從520繼續進行至530。

在522處，流程500可以包括：處理器312基於測量，在該複數個波束中確定至少一個高功率波束。流程500從522繼續進行至524。

在524處，流程500可以包括：處理器312在圍繞所選的波束的空間區域中搜索以識別一個或者複數個其他波束，每個其他波束具有的功率低於所選的波束的功率，所選的波束和該一個或者複數個其他波束作為該一個或者複數個選擇的波束。

在530處，流程500可以包括：處理器312產生指示一個或者複數個選擇的波束的報告。流程500從530繼續進行至540。

在540處，流程500可以包括：處理器312透過收發器516發射該報告至裝置320。

在一些實施方式中，該報告可以包括：複數個位元欄位，分別地指示具有高功率的所選波束和其他波束，該所選波束和其他波束為該一個或者複數個選擇的波束。

在一些實施方式中，該報告也可以指示與該一個或者複數個選擇的波束相關的量化線性組成碼書。

在一些實施方式中，空間區域可以包括複數個幾何圖形組成的陣列，該複數個幾何圖形以M列和N行的M×N維度排列，M列和N行以所選擇的波束為中心，所選擇的波束在陣列中心的幾何形狀中。M和N均為正整數。在一些實施方式中，每個幾何圖形的形狀可以為圓形、橢圓形或多邊形。

在一些實施方式中，一個或者複數個選擇的波束可以包括：不同強度的波束。另外，在產生指示與一個或者複數個選擇的波束有關的量化線性組合碼書系數的報告中，流程500可以包括：處理器312可以執行以下任一項或者兩項操作：（1）基於該一個或者複數個選擇的波束的不同強度或者強度順序，通過使用不同的振幅量化方案來量化與該一個或者複數個選擇的波束中的每一個相關的每個線性組合碼書系數的振幅；以及（2）基於該一個或者複數個選擇的波束的不同強度或者強度順序，通過使用不同的相位量化方案來量化與該一個或複數個選擇的波束中的每一個相關的每個線性組合碼書系數的相位。

在一些實施方式中，該一個或者複數個選擇的波束可以包括：不同強度的波束。另外，在產生指示與該一個或複數個選擇的波束相關的量化線性組合碼書系數的報告中，流程500可以包括：處理器312執行若干操作。例如，流程500可以包括：處理器312可以產生複數個通道實現方式。另外，流程500可以包括：處理器312執行用於線性組合碼書振幅系數和線性組合碼書相位系數（與一個或者複數個選擇的波束相關）的計算，而不必量化振幅系數和相位系數。另外，流程500可以包括：處理器312可以收集關於一個或者複數個選擇的波束的振幅系數和相位系數的統計數據。另外，流程500可以包括：處理器312將收集的統計數據擬合到一條或者複數條分佈曲線。另外，流程500可以包括：處理器312可以基於擬合結果識別最佳分佈及對應的最佳量化器。

在一些實施方式中，在擬合收集的統計數據至一條或者複數條分佈曲線的過程中，流程500可以包括：處理器312可以對收集的統計數據應用Lloyd-Max迭代算法。

在一些實施方式中，流程500可以進一步包括：處理器312可以將第一量化器用於複數個波束中的強波束的系數。流程500還可以包括：處理器312將第二量化器用於複數個波束中弱波束的系數。第一量化器和第二量化器可以具有不同量化範圍的設置，不同數量的量化級別，以及/或不同量化步長。

補充說明：

此中描述的主題有時示出了不同元件包含在其它不同的元件內或與其他不同的元件連接。應該理解的是，這樣描述的架構僅僅是示例，並且實際上可以實施許多能夠獲得相同功能的其他架構。在概念意義上，能夠達到相同功能的任何元件佈置被有效地“關聯”，從而獲得期望的功能。因此，在此被組合以達到特定功能的任何兩個元件可以被視爲彼此“相關聯”，從而獲得期望的功能，而不管架構或中間元件如何。同樣地，如此關聯的任何兩個元件也可以被視爲彼此“可操作地連接”或“可操作地耦合”以實現期望的功能，並且能够如此關聯的任何兩個元件也可以被視爲“可操作地耦合”，以相互達成所需的功能。可操作地耦合的具體示例包括但不限于物理上可配對和/或物理上交互的元件和/或無線交互和/或無線交互元件和/或邏輯交互和/或邏輯交互的元件。

此外，對於本文中基本上任何複數和/或單數術語的使用，發明所屬領域具有通常知識者，可以根據上下文及/或應用適當地將複數解釋爲單數和/或將單數解釋爲複數。爲了清楚起見，此文中可以明確地闡述各種單數/複數置換。

此外，發明所屬領域具有通常知識者將會理解，一般而言，本文所使用的術語，特別是所附申請專利範圍（例如，所附申請專利範圍的主體）中的術語一般意圖爲“開放”術語，例如術語“包括”應被解釋爲“包括但不限于”，術語“具有”應被解釋爲“至少具有”，術語“包括”應被解釋爲“包括但不限于” 等等。發明所屬領域具有通常知識者將會進一步理解，如果引入的申請專利範圍列舉的特定數目係有意的，則這樣的意圖將在申請專利範圍中明確記載，並且在沒有這樣的表述的情况下，不存在這樣的意圖。例如，作爲對理解的幫助，以下所附申請專利範圍可以包含引導短語“至少一個”和“一個或複數個”的使用，以引出申請專利範圍列舉項。然而，既使當同一個申請專利範圍包含引導短語“一個或複數個”或“至少一個”以及不定冠詞比如 “一個”或“一種”時，這種短語的使用不應當解釋為暗示由不定冠詞“一個”或“一種”引入的申請專利範圍列舉項將包含這樣的申請專利範圍列舉項的任何特定申請專利範圍限定為僅包含一個這種列舉項的實施方案（例如，“一個”和/或“一種”應當解釋為指“至少一個”或“至少一種” ）；這同樣適用於以引入申請專利範圍列舉項的定冠詞的使用。另外，即使引入的申請專利範圍明確列舉了具體數量，發明所屬領域具有通常知識者將認識到，這樣的列舉應該被解釋爲意指至少所列舉的數目，例如，沒有其他修飾語的“兩個列舉項”意指至少兩個列舉項，或者兩個或更多個列舉項。 此外，在使用類似于“A，B和C等中的至少一個”的慣例的那些情况下，通常這樣的構造旨在于讓發明所屬領域具有通常知識者理解該慣例的含義，例如，“具有A，B和C中的至少一個的系統”將包括但不限于僅具有A，僅具有B，僅具有C，具有A和B在一起，具有A和C在一起，具有B和C在一起的系統， 和/或A，B和C在一起等。在使用類似于“A，B或C等中的至少一個”的慣例的那些情况下，一般來說，這樣的構造意圖是使發明所屬領域具有通常知識者理解該慣例的意義，例如，“ 具有A，B或C中的至少一個的系統“將包括但不限于僅具有A，僅具有B，僅具有C，具有A和B，具有A和C一起，具有B和C的系統和/ 或A，B和C等。發明所屬領域具有通常知識者將會進一步理解，無論是在說明書，申請專利範圍還是圖式中，實際上任何呈現兩個或更多個可選擇性術語的任何轉換性詞語和/或短語，都應該被理解為考慮包括其中的一個術語，任一個術語或全部兩個術語的可能性。 例如，短語“A或B”將被理解爲包括“A”或“B”或“A和B”的可能性。

從前述內容可以理解，爲了說明的目的，本文已經描述了本公開的各種實施方式，並且可以在不脫離本公開的範圍和精神的情况下進行各種修改。 因此，本文所公開的各種實施方式不旨在是限制性的，真正的範圍和精神由以下申請專利範圍指示。

400、500‧‧‧流程

410、420、430、510、520、530、540‧‧‧框

522、524‧‧‧子框

100、150‧‧‧方案

200‧‧‧場景

300‧‧‧系統

310、320‧‧‧裝置

312、322‧‧‧處理器

314、324‧‧‧記憶體

316、326‧‧‧收發器

包含所附的圖式以提供對本公開的進一步理解，並且所附的圖式被納入並構成本公開的一部分。圖式示出了本公開的實施方式，並且與說明書一起用于解釋本公開的原理。可以理解的是，圖式不一定按比例繪製，因爲爲了清楚地說明本公開的概念，一些部件可能被示出爲與實際實施中的尺寸不成比例。 第1圖示出了根據本公開實施方式的用於頻率相關參數化的位元分配的示例方案與傳統的用於NR線性組合碼書的位元分配之間的比較； 第2圖為根據本公開實施方式的波束搜索（beam search）的示例場景圖； 第3圖為根據本公開實施方式的通訊系統的示例圖； 第4圖為根據本公開實施方式的示例流程的流程圖； 第5圖為根據本公開實施方式的示例流程的流程圖。

Claims (20)

1. 一種方法，包括： 用戶設備（UE）的處理器經由該UE與無線網路的網路節點之間的通訊鏈路，接收來自該網路節點的一個或者複數個參考信號； 該處理器通過使用為頻率的連續函數的預編碼器來構造基於線性組合的通道狀態資訊（CSI）回授，使得該CSI回授指示一個或者複數個線性組合碼書系數，每個線性組合碼書系數均為頻率的連續函數；以及 該處理器發射該CSI回授至該網路節點。
2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中構造該基於線性組合的CSI回授包括：產生用於該CSI回授的報告，並且該報告包括：複數個欄位，每個欄位用信號通知複數個子帶中至少兩個非連續子帶中的各個子帶的線性組合碼書系數，其中通過將曲線擬合施加至該兩個非連續子帶的線性組合碼書系數，經由內插可獲得該兩個非連續子帶之間的子帶的線性組合碼書系數。
3. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中該一個或者複數個線性組合碼書系數包括：一個或者複數個振幅系數，一個或者複數個相位系數，或者他們的組合。
4. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中構造該基於線性組合的CSI回授包括執行至少一個： 在該線性組合的振幅部分中的頻率相關參數化； 在該線性組合的相位部分中的頻率相關參數化； 或者，在該線性組合的該振幅部分和該相位部分中的頻率相關參數化，其中分開地執行該振幅部分中的頻率相關參數化和該相位部分中的頻率相關參數化。
5. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中該頻率相關參數化包括：一組與用於在複數個子帶處內插的預定模型相關的系數。
6. 如申請專利範圍第5項所述的方法，其中該預定模型包括：一階多項式模型，二階多項式模型，高階多項式模型，正弦函數模型，或者，樣條函數模型。
7. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中構造該基於線性組合的CSI回授進一步包括：在複數個子帶的第一組子帶和該複數個子帶的第二組子帶上執行分段頻率相關參數化。
8. 一種方法，包括： 用戶設備（UE）的處理器測量來自無線網路的網路節點的一個或者複數個參考信號； 該處理器通過以下方式從複數個波束中選擇一組一個或者複數個選擇的波束： 基於該測量，在該複數個波束中確定至少一個高功率波束作為所選波束；以及 搜索圍繞該所選波束的空間區域以識別一個或者複數個其他波束，每個其他波束具有的功率不大於該所選波束的功率，該所選波束和該一個或複數個其他波束為該一個或者複數個選擇的波束； 該處理器產生指示該一個或者複數個選擇的波束的報告；以及 該處理器發射該報告至網路節點。
9. 如申請專利範圍第8項所述的方法，其中該報告包括：複數個位元欄位，分別用於指示具有高功率的該所選波束以及作為該一個或者複數個選擇的波束的其他波束。
10. 如申請專利範圍第9項所述的方法，其中該報告進一步指示量化的與該一個或者複數個選擇的波束有關的線性組合碼書系數。
11. 如申請專利範圍第9項所述的方法，其中該搜索空間包括：複數個幾何圖形組成的陣列，該複數個幾何圖形採用M列N行的M×N維度佈置，其中該M列N行以該所選的波束為中心，該所選的波束在該陣列的中心的幾何圖形中，其中M和N均為正整數。
12. 如申請專利範圍第11項所述的方法，其中每個幾何圖形的形狀為圓形、橢圓形或多邊形。
13. 如申請專利範圍第8項所述的方法，其中該一個或者複數個選擇的波束包括：不同強度的波束，其中產生指示該量化的與該一個或者複數個選擇的波束相關的線性組合碼書系數的該報告包括以下至少一項： 基於該一個或者複數個選擇的波束的不同強度或者強度次序，通過使用不同的振幅量化方案來量化與該一個或者複數個選擇的波束中每一個相關的每個線性組合碼書的振幅；以及 基於該一個或者複數個選擇的波束的不同強度或者強度次序，通過使用不同的相位量化方案來量化與該一個或者複數個選擇的波束中每一個相關的每個線性組合碼書的相位。
14. 如申請專利範圍第8項所述的方法，其中該一個或者複數個選擇的波束包括：不同強度的波束，其中產生指示該量化的與該一個或者複數個選擇的波束有關的線性組合碼書系數的報告包括： 產生複數個通道實現例； 對與該一個或者複數個選擇的波束相關的線性組合碼書振幅系數和線性組合碼書相位系數進行計算，而不量化該振幅系數和該相位系數； 收集關於該一個或者複數個選擇的波束的振幅系數和相位系數的統計數據； 將該收集的統計數據擬合至一條或者複數條分佈曲線；以及 基於擬合結果識別最佳分佈和對應的最佳量化器。
15. 如申請專利範圍第14項所述的方法，其中擬合該收集的統計數據至一條或者複數條分佈曲線包括：對該收集的統計數據應用Lloyd-Max迭代算法。
16. 如申請專利範圍第8項所述的方法，進一步包括： 將第一量化器用於強波束的系數；以及 將第二量化器用於弱波束的系數， 其中該第一量化器和第二量化器具有不同的量化範圍設置，不同數目的量化級別，或者不同的量化步長。
17. 一種裝置，包括： 收發器，能夠與無線網路的網路節點無線地通訊；以及 處理器，通訊地耦合至該收發器，該處理器能夠： 透過收發器以經由該收發器與該網路節點之間的通訊鏈路接收一個或者複數個參考信號； 通過使用為頻率的連續函數的預編碼器來構造基於線性組合的通道狀態資訊（CSI）回授，使得該CSI回授指示一個或者複數個線性組合碼書系數，每個線性組合碼書系數為頻率的連續函數；以及 透過該收發器發射該CSI回授至該網路節點。
18. 如申請專利範圍第17項所述的裝置，其中在構造該基於線性組合的CSI回授中，該處理器執行如下至少一項操作： 在該線性組合的振幅部分中的頻率相關參數化； 在該線性組合的相位部分中的頻率相關參數化； 或者，在該線性組合的該振幅部分和該相位部分中的頻率相關參數化，其中分別執行該振幅部分中的頻率相關參數化和該相位部分中的頻率相關參數化。 其中，該頻率相關參數化包括：一組系數，與用於在複數個子帶處內插的預定模型相關。 其中該預定模型包括：一階多項式模型，二階多項式模型，高階多項式模型，正弦函數模型，或者樣條函數模型。
19. 如申請專利範圍第17項所述的裝置，其中該處理器進一步能夠： 測量來自該網路節點的該一個或者複數個參考信號； 通過以下方式從複數個波束中選擇一組一個或者複數個選擇的波束： 基於該測量，在複數個波束中確定至少一個高功率波束作為所選波束；以及 搜索圍繞該所選波束的空間區域以識別一個或者複數個其他波束，每個其他波束具有的功率不大於該所選波束的功率，該所選波束和該一個或複數個其他波束為該一個或者複數個選擇的波束； 產生指示該一個或者複數個選擇的波束的報告；以及 透過收發器發射該報告至該網路節點。
20. 如申請專利範圍第19項所述的裝置，其中該搜索空間包括：複數個幾何圖形組成的陣列，該複數個幾何圖形採用M列N行的M×N維度佈置，其中該M列N行以該所選的波束為中心，該所選的波束在該陣列的中心的幾何圖形中，其中M和N均為正整數，其中每個幾何圖形的形狀為圓形、橢圓形或多邊形。