TWI830543B - 資訊處理方法、裝置、終端及網路設備 - Google Patents
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Abstract
本發明提供了一種資訊處理方法、裝置、終端及網路設備,屬於通信技術領域。其中該資訊處理方法包括:終端接收網路設備發送的下行信號;該終端根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的 I 個網路模型中的至少一個,I 為正整數;該終端通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據;該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備。
Description
本發明屬於通信技術領域,尤其關於一種資訊處理方法、裝置、終端及網路設備。
在大規模多輸入多輸出(Massive Multi Input Multi Output,Massive MIMO)系統中,基於人工智能的神經網路可用於通道資訊的壓縮回饋,如通道狀態資訊(Channel State Information,CSI)的壓縮回饋。如可以利用通道資訊的稀疏性,採用編碼器模組實現對通道資訊的壓縮以減少回饋消耗,再通過解碼器模組恢復出與原來近似的通道資訊。為了適應不同使用者通道資訊變化,減少終端的回饋消耗或者提升系統性能,考慮在終端側和/或網路設備側部署包含編碼器和/或解碼器的多個網路模型。但是在終端側和/或網路設備側部署多個網路模型時,目前還沒有給出終端側和/或網路設備側如何通過其中的網路模型進行通道資訊傳輸的方案。
本發明提供一種資訊處理方法、裝置、終端及網路設備,解決了在終端側和/或網路設備側部署多個網路模型時,目前還沒有給出終端側和/或網路設備側如何通過其中的網路模型進行通道資訊傳輸的方案。
本發明的實施例提供一種資訊處理方法,包括:終端接收網路設備發送的下行信號;該終端根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;該終端通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據;該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該終端根據該下行信號,確定第一網路模型,包括:該終端根據該下行參考信號,確定該第一通道資訊;該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型。
可選地,該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型之後,還包括:該終端向該網路設備發送第一上行信號;其中,該第一上行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第一指示資訊。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,;在不同的通道資訊通過相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N2位元,該N2位元用於指示該相同的網路模型;其中,。
可選地,該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型,包括:該終端根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第二通道資訊;該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則該終端從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則該終端從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數,包括:該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的該第二通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該終端接收網路設備發送的下行信號之前,還包括:該終端向該網路設備發送第二上行信號;其中,該第二上行信號用於該網路設備確定該第一網路模型。
可選地,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示(Precoding matrix indicator,PMI)。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,該L個通道資訊中的第l個通道資訊包括以下一項:第一頻域單元的第l根接收天線對應的下行通道資訊H l ;其中,H l ,l {1,...,P1},Nt是該網路設備的發送天線端口數,Nc是該第一頻域單元中的頻域單元個數;P1是該終端的接收天線數;第一頻域單元的第l根接收天線接收的下行參考信號經過通道的接收信號Y l ;其中,Y l ,l {1,...,P1};第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的第l個特徵向量U l ;其中,U l ,l {1,...,P2},P2是特徵向量的個數;第一頻域單元的第l個數據流的預編碼向量V l ;其中,V l ,l {1,...,P3},P3是數據流的個數;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊的組合;其中,L=1;第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量與(v1-R)個零向量0j的組合;其中,L=1;0j ,j{R+1,...,v1},v1是該終端所能傳輸的最大數據流數;
第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;v2是該終端的最大接收天線個數;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量與(v1-R)個該零向量的組合;其中,L=1;對第一頻域單元的通道資訊進行二維傅裏葉變換後的通道資訊;其中, ,l {1,...,P2};對頻域上的通道資訊截短後保留的部分通道資訊;其中,,<Nc;其中,該第一頻域單元為所有頻域單元或一個頻域單元。
可選地,該頻域單元為一個子載波,或者該頻域單元為一個實體資源塊(Physical Resource Block,PRB),或者該頻域單元為一個包含多個PRB的子帶。
可選地,該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,包括:該終端對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;
該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該資訊處理方法還包括以下一項:在L1時,該終端向該網路設備發送第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;在L>1時,若第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同,則該終端針對該第一部分通道資訊,向該網路設備發送共同的第四指示資訊;其中,該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊;在L>1時,該終端向該網路設備發送針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,在該第一元素包括該編碼數據中的K1個非零元素的情况下:若K1<K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置;若K1=K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1。
可選地,該第一元素包括根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素,或該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素的情况下:
該第三指示資訊或該第四指示資訊包括N4位元,該N4位元用於指示該K1個元素中非零元素的個數K2,且該第三指示資訊或該第四指示資訊還用於指示K2個非零元素在該編碼數據中的位置;其中,,K2 K1。
可選地,該第五指示資訊包括N5位元,該N5位元用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數;其中,,為每個編碼數據中上報元素的最大個數;或者,該第五指示資訊包括N6位元,該N6位元用於指示L個編碼數據中第一元素的總個數;其中,,為L個編碼數據中上報元素的最大總個數。
可選地,該終端根據該下行信號,確定第一網路模型之後,還包括:該終端根據該編碼數據進行處理後的數據,通過該第一網路模型得到恢復的第二通道資訊;該終端根據該第二通道資訊,計算得到通道質量指示(Channel quality indicator,CQI);該終端向該網路設備發送該CQI。
可選地,該終端根據該下行信號,確定第一網路模型之後,還包括:該終端接收該網路設備發送的波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備恢復得到的通道資訊確定;該終端根據該通道資訊參考信號,確定有效通道資訊;該終端根據該有效通道資訊,計算得到CQI;該終端向該網路設備發送該CQI。
可選地,該資訊處理方法還包括:該終端向該網路設備發送下行通道的幹擾與噪聲相關資訊;其中,該下行通道的幹擾與噪聲相關資訊用於該網路設備計算CQI。
本發明實施例提供一種資訊處理方法,包括:網路設備向終端發送下行信號;其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;該網路設備接收該終端對編碼數據進行處理後的數據;其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的;該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據;該網路設備根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該網路設備根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊之前,還包括:該網路設備接收該終端發送的第一上行信號;該網路設備根據該第一上行信號,確定該第一網路模型。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該網路設備向終端發送下行信號之前,還包括:該網路設備接收該終端發送的第二上行信號;該網路設備根據該第二上行信號,確定第三通道資訊;該網路設備根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型。
可選地,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
可選地,該網路設備根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型,包括:該網路設備根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊;該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則該網路設備從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則該網路設備從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數,包括:
該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的該第四通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,;在不同的通道資訊通過相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N2位元,該N2位元用於指示該相同的網路模型;其中,。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據之前,還包括以下一項:在L1時,該網路設備接收該終端發送的第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;在L>1時,該網路設備接收該終端針對第一部分通道資訊發送的共同的第四指示資訊;其中,該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊,且該第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該
第一元素在該編碼數據中的位置相同;該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;在L>1時,該網路設備接收該終端發送的針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據,包括:該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據進行反量化處理,得到反量化處理後的數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據。
可選地,該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據,包括以下一項:該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過遮罩向量確定該待解碼數據;
該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數確定該待解碼數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素在該編碼數據中的位置確定該待解碼數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數、該第一元素中非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據。
可選地,該資訊處理方法還包括:該網路設備接收該終端發送的通道質量指示CQI。
可選地,該資訊處理方法還包括:該網路設備向該終端發送波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備的恢復得到的通道資訊確定;該網路設備接收該終端發送的CQI;其中,該CQI是該終端根據該通道資訊參考信號計算得到的。
可選地,該資訊處理方法還包括:該網路設備接收該終端發送的下行通道的干擾與噪聲相關資訊;該網路設備根據該下行通道的干擾與噪聲相關資訊和該恢復得到的通道資訊,計算得到CQI。
本發明實施例提供一種資訊處理裝置,包括記憶體,收發機,處理器;
其中,記憶體用於存儲計算機程序;收發機用於在該處理器的控制下收發數據;處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:接收網路設備發送的下行信號;根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據;將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:根據該下行參考信號,確定該第一通道資訊;根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:向該網路設備發送第一上行信號;其中,該第一上行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第一指示資訊。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,;
在不同的通道資訊通過相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N2位元,該N2位元用於指示該相同的網路模型;其中,。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第二通道資訊;根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的該第二通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:向該網路設備發送第二上行信號;其中,該第二上行信號用於該網路設備確定該第一網路模型。
可選地,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,該L個通道資訊中的第l個通道資訊包括以下一項:第一頻域單元的第l根接收天線對應的下行通道資訊H l ;其中,H l ,l {1,...,P1},Nt是該網路設備的發送天線端口數,Nc是該第一頻域單元中的頻域單元個數;P1是該終端的接收天線數;第一頻域單元的第l根接收天線接收的下行參考信號經過通道的接收信號Y l ;其中,Y l ,l {1,...,P1};第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的第l個特徵向量U l ;其中,U l ,l {1,...,P2},P2是特徵向量的個數;第一頻域單元的第l個數據流的預編碼向量V l ;其中,V l ,l {1,...,P3},P3是數據流的個數;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊的組合;其中,L=1;
第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量與(v1-R)個零向量0j的組合;其中,L=1;0j ,j{R+1,...,v1},v1是該終端所能傳輸的最大數據流數;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;v2是該終端的最大接收天線個數;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量與(v1-R)個該零向量的組合;其中,L=1;對第一頻域單元的通道資訊進行二維傅裏葉變換後的通道資訊;其中, ,l {1,...,P2};對頻域上的通道資訊截短後保留的部分通道資訊;其中,,<Nc;其中,該第一頻域單元為所有頻域單元或一個頻域單元。
可選地,該頻域單元為一個子載波,或者該頻域單元為一個實體資源塊PRB,或者該頻域單元為一個包含多個PRB的子帶。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作中的一項:在L1時,向該網路設備發送第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;在L>1時,若第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同,則針對該第一部分通道資訊,向該網路設備發送共同的第四指示資訊;其中,該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊;在L>1時,向該網路設備發送針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,在該第一元素包括該編碼數據中的K1個非零元素的情况下:
若K1<K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置;若K1=K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1。
可選地,該第一元素包括根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素,或該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素的情况下:該第三指示資訊或該第四指示資訊包括N4位元,該N4位元用於指示該K1個元素中非零元素的個數K2,且該第三指示資訊或該第四指示資訊還用於指示K2個非零元素在該編碼數據中的位置;其中,,K2 K1。
可選地,該第五指示資訊包括N5位元,該N5位元用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數;其中,,為每個編碼數據中上報元素的最大個數;或者,該第五指示資訊包括N6位元,該N6位元用於指示L個編碼數據中第一元素的總個數;其中,,為L個編碼數據中上報元素的最大總個數。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:根據該編碼數據進行處理後的數據,通過該第一網路模型得到恢復的第二通道資訊;
根據該第二通道資訊,計算得到通道質量指示CQI;向該網路設備發送該CQI。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:接收該網路設備發送的波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備恢復得到的通道資訊確定;根據該通道資訊參考信號,確定有效通道資訊;根據該有效通道資訊,計算得到CQI;向該網路設備發送該CQI。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:向該網路設備發送下行通道的干擾與噪聲相關資訊;其中,該下行通道的干擾與噪聲相關資訊用於該網路設備計算CQI。
本發明實施例提供一種終端,包括:第一接收單元,用於接收網路設備發送的下行信號;第一處理單元,用於根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;編碼單元,用於通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據;第一發送單元,用於將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備。
本發明實施例提供一種資訊處理裝置,包括記憶體,收發機,處理器;其中,記憶體用於存儲計算機程序;收發機用於在該處理器的控制下收發數據;處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:向終端發送下行信號;其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;接收該終端對編碼數據進行處理後的數據;其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的;根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據;根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:接收該終端發送的第一上行信號;根據該第一上行信號,確定該第一網路模型。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:接收該終端發送的第二上行信號;根據該第二上行信號,確定第三通道資訊;根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型。
可選地,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊;根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的該第四通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,;
在不同的通道資訊通過相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N2位元,該N2位元用於指示該相同的網路模型;其中,。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作中的一項:在L1時,接收該終端發送的第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;在L>1時,接收該終端針對第一部分通道資訊發送的共同的第四指示資訊;其中,該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊,且該第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同;該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;在L>1時,接收該終端發送的針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;
該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:根據該終端對編碼數據進行處理後的數據進行反量化處理,得到反量化處理後的數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作中的一項:根據該反量化處理後的數據,通過遮罩向量確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素在該編碼數據中的位置確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數、該第一元素中非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:接收該終端發送的通道質量指示CQI。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:
向該終端發送波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備的恢復得到的通道資訊確定;接收該終端發送的CQI;其中,該CQI是該終端根據該通道資訊參考信號計算得到的。
可選地,該處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:接收該終端發送的下行通道的干擾與噪聲相關資訊;根據該下行通道的干擾與噪聲相關資訊和該恢復得到的通道資訊,計算得到CQI。
本發明實施例提供一種網路設備,包括:第一發送單元,用於向終端發送下行信號;其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;第一接收單元,用於接收該終端對編碼數據進行處理後的數據;其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的;第一處理單元,用於根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據;解碼單元,用於根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊。
本發明實施例提供一種處理器可讀存儲介質,該處理器可讀存儲介質存儲有計算機程序,該計算機程序用於使該處理器執行如上終端側或網路設備側之該資訊處理方法中的步驟。
本發明的上述技術方案的有益效果是:
該技術方案中,終端接收網路設備發送的下行信號,並根據該下行信號,從預先部署的I個網路模型中確定用於對該下行參考資訊對應的通道資訊進行編碼的第一網路模型,並通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據,以及將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,從而保證在終端側和/或網路設備側部署多個網路模型時,終端側和/或網路設備側可以從預先部署的多個網路模型確定用於通道資訊傳輸的網路模型,並且可以減小通道資訊傳輸的回饋消耗以及提高系統性能。
700:終端
710:第一接收單元
720:第一處理單元
730:編碼單元
740:第一發送單元
801:記憶體
802:收發機
803:處理器
1000:網路設備
1010:第一發送單元
1020:第一接收單元
1030:第一處理單元
1040:解碼單元
1101:記憶體
1102:收發機
1103:處理器
31-34:步驟
91-94:步驟
圖1表示AE的結構示意圖;圖2表示基於人工智能的CSI壓縮回饋的網路訓練流程圖;圖3表示本發明實施例的終端側的資訊處理方法的流程圖;圖4表示本發明實施例的第i個網路模型的通道資訊壓縮回饋模型框圖;圖5a表示本發明實施例的自我調整編碼器模型訓練流程框圖;圖5b表示本發明實施例的自我調整解碼器模型訓練流程框圖;圖6表示本發明實施例的回饋資訊長度自我調整可變網路的CSI壓縮回饋模型框圖;
圖7表示本發明實施例的終端的框圖;圖8表示本發明實施例的終端側的資訊處理裝置的框圖;圖9表示本發明實施例的網路設備側的資訊處理方法的流程圖;圖10表示本發明實施例的網路設備的框圖;圖11表示本發明實施例的網路設備側的資訊處理裝置的框圖;圖12表示本發明實施例的多個網路模型的CSI壓縮回饋處理流程的框圖之一;圖13表示本發明實施例的多個網路模型的CSI壓縮回饋處理流程的框圖之二;圖14表示本發明實施例的碼字截短後的非零元素的位置指示示意圖。
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白,下面結合附圖及實施例,對本發明進行進一步詳細說明。應當理解,此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明,但並不用於限定本發明。
需要說明的是,當元件被稱為“固定於”或“設置於”另一個元件,它可以直接在另一個元件上或者間接在所述另一個元件上。當一個元件被稱為是“連接於”另一個元件,它可以是直接連接到另一個元件或間接連接至所述另一個元件上。
需要理解的是,術語“長度”、“寬度”、“上”、“下”、“前”、“後”、“左”、“右”、“垂直”、“水平”、“頂”、“底”、“內”、“外”等指示的方位或位置關係為基於附圖所示的方位或位置關係,
僅是為了便於描述本發明和簡化描述,而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作,因此不能理解為對本發明的限制。
此外,術語“第一”、“第二”僅用於描述目的,而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術特徵的數量。由此,限定有“第一”、“第二”的特徵可以明示或者隱含地包括一個或者更多個所述特徵。在本發明的描述中,“多個”的含義是兩個或兩個以上,除非另有明確具體的限定。
在本發明中,除非另有明確的規定和限定,術語“安裝”、“相連”、“連接”、“固定”等術語應做廣義理解,例如,可以是固定連接,也可以是可拆卸連接,或成一體;可以是機械連接,也可以是電連接;可以是直接相連,也可以通過中間媒介間接相連,可以是兩個元件內部的連通或兩個元件的相互作用關係。對於本領域的具有通常知識者而言,可以根據具體情况理解上述術語在本發明中的具體含義。
在本發明的各種實施例中,應理解,下述各過程的序號的大小並不意味著執行順序的先後,各過程的執行順序應以其功能和內在邏輯確定,而不應對本發明實施例的實施過程構成任何限定。
另外,本發明中術語“系統”和“網路”在本發明中常可互換使用。
本發明實施例提供的技術方案可以適用於多種系統,尤其是5G系統。例如適用的系統可以是全球行動通訊(global system of mobile communication,GSM)系統、碼分多址(code division multiple access,CDMA)
系統、寬頻碼分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)通用分組無線業務(general packet radio service,GPRS)系統、長期演進(long term evolution,LTE)系統、LTE頻分雙工(frequency division duplex,FDD)系統、LTE時分雙工(time division duplex,TDD)系統、高級長期演進(long term evolution advanced,LTE-A)系統、通用行動系統(universal mobile telecommunication system,UMTS)、全球互聯微波接取(worldwide interoperability for microwave access,WiMAX)系統、第五代行動通信(5th-Generation,5G)、新空中介面(New Radio,NR)系統等。這多種系統中均包括終端設備和網路設備。系統中還可以包括核心網部分,例如演進的分組系統(Evloved Packet System,EPS)、5G系統(5G System,5GS)等。
網路設備與終端設備之間可以各自使用一或多根天線進行多輸入多輸出(Multi Input Multi Output,MIMO)傳輸,MIMO傳輸可以是單使用者MIMO(Single User MIMO,SU-MIMO)或多使用者MIMO(Multiple User MIMO,MU-MIMO)。根據根天線組合的形態和數量,MIMO傳輸可以是二維MIMO(2 Dimission MIMO,2D-MIMO)、三維MIMO(3 Dimission MIMO,3D-MIMO)、全維度MIMO(Full Dimension MIMO,FD-MIMO)或Massive MIMO,也可以是分集傳輸或預編碼傳輸或波束賦形傳輸等。
本發明實施例中術語“和/或”,描述關聯對象的關聯關係,表示可以存在三種關係,例如,A和/或B,可以表示:單獨存在A,同時存在A和B,單獨存在B這三種情况。字符“/”一般表示前後關聯對象是一種“或”的關係。
本發明實施例中術語“多個”是指兩個或兩個以上,其它量詞與之類似。
下面將結合本發明實施例中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例,並不是全部的實施例。基於本發明中的實施例,本領域的具通常知識者在沒有做出進步性改良前提下所獲得的所有其他實施例,都屬本發明保護的範圍。
本發明實施例屬於自編碼器(Auto-encoder,AE)是一種輸入與輸出相同的神經網路,由編碼器和解碼器兩部分組成,編碼器把輸入數據壓縮成潜在空間(latent space)表徵,解碼器根據這一表徵重構輸入。AE的結構如圖1所示,輸入數據X首先經過編碼器被壓縮為Z=f(X),然後編碼特徵Z經過解碼器得到,目的是重構輸入數據X。AE通過反向傳播的訓練方式求解f(.)和g(.)的映射關係,最小化重構誤差。編碼器模組和解碼器模組可以採用卷積神經網路、全連接神經網路、遞歸神經網路等及其組合構造。
當AE應用於CSI壓縮回饋時,編碼器輸出Z的維度小於其輸入X,輸出Z的維度越小則壓縮率越高,相應地解碼器恢復CSI的誤差也越大。
基於人工智能的CSI壓縮回饋的網路訓練流程,如圖2所示。終端側把獲得的通道資訊V輸入到編碼器獲得壓縮壓縮後的碼字C(碼字C的資訊長度遠小於輸入V的長度),然後把該碼字C輸入量化器,並把量化後的二進位位元流輸入到反量化器得到具有量化誤差的碼字C’,最後把C’輸入到解碼器模組得到恢復的通道資訊V’。
如圖3所示,本發明實施例提供一種資訊處理方法,包括以下步驟:
步驟31:終端接收網路設備發送的下行信號。
可選地,該下行信號可以是下行參考信號,該下行參考信號可以用於終端從預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中確定用於對該下行參考資訊對應的通道資訊進行編碼的第一網路模型;或者,該下行信號可以攜帶用於指示該第一網路模型的第一指示資訊。
步驟32:該終端根據該下行信號,確定第一網路模型。
其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數。
可選地,該第一網路模型可以由終端側從I個網路模型選擇確定,如該下行信號為網路設備發送的下行參考信號,則終端可以根據該下行參考信號從I個網路模型選擇至少一個網路模型作為該第一網路模型。或者,該第一網路模型可以由網路設備配置給終端,如該下行信號攜帶用於指示該I個網路模型中的第一網路模型的第一指示資訊。
步驟33:該終端通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據。
可選地,該第一通道資訊可以包括L個通道資訊,該通道資訊可以是CSI,L為正整數;其中,當L大於1時,不同的通道資訊可以採用相同的網路模型進行編碼(或稱為壓縮)處理,或者不同的通道資訊也可以採用不同的網路模型進行編碼處理,如通過網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後,
可以得到每個通道資訊對應的碼字(即待傳輸的編碼數據),以減小終端的回饋消耗。
步驟34:該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備。
可選地,該終端可以將該編碼數據中的部分或全部元素通過量化處理後發送至該網路設備。
上述方案中,終端接收網路設備發送的下行信號,並根據該下行信號,從預先部署的I個網路模型中確定用於對該下行參考資訊對應的通道資訊進行編碼的第一網路模型,並通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據,以及將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,從而保證在終端側和/或網路設備側部署多個網路模型時,終端側和/或網路設備側可以從預先部署的多個網路模型確定用於通道資訊傳輸的網路模型,並且可以減小通道資訊傳輸的回饋消耗以及提高系統性能。
可選地,該網路模型包括編碼器和/或解碼器,如該網路模型可以是包括編碼器和解碼器的網路模型,或者該網路模型可以是包括編碼器的網路模型,或者該網路模型可以是包括解碼器的網路模型。例如:對於終端和網路設備之間採用多個編碼器對應一個解碼器進行通道資訊傳輸的情况,可以基於本發明的上述方案從多個編碼器中選擇至少一個用於進行通道資訊編碼的編碼器;又例如:對於終端和網路設備之間採用一個編碼器對應多個解碼器進行通道資訊傳輸的情况,可以基於本發明的上述方案從多個解碼器中選擇至少一個編碼器。
以下結合預先訓練了I個網路模型,每個網路模型包含一個編碼器和一個解碼器為例進行說明,如第i個網路模型的編碼器輸出的碼字C i ,其長度為k i。不同網路模型對應的k i可以相等,也可以不等。基於第I個網路模型的通道資訊壓縮回饋模型框圖,如圖4所示。
為了使得回饋資訊長度可自我調整改變,可以將採用包含自我調整編碼器和自我調整的解碼器的網路模型。如預先訓練了I個網路模型,這I個網路模型可以均是包含自我調整編碼器和自我調整的解碼器的網路模型,或者這I個網路模型中的部分網路模型是包含自我調整編碼器和自我調整的解碼器的網路模型。自我調整編碼器和自我調整解碼器是根據在編碼器模組後加入了一個隨機的遮罩向量模組,在解碼器之前加入了一個相應的遮罩向量的填充模組,其可以通過網路訓練得到,如圖5a和5b所示。如通道資訊V經過編碼器得到碼字C,向量長度為k max 。碼字C經過一個長度為k max 的遮罩向量模組後得到:Zmasking=C⊙M
其中,向量M為遮罩向量,M是一個前k位為1後(k max -k)位為0的向量,即M=[1,1,...,1,0,0,...,0]。網路訓練時,k [0,k max 為隨機值可服從等概率的隨機分佈,運算⊙表示按位乘法。它相當於把原來編碼後輸出的資訊長度k max 截短為k作為有效資訊進行回饋;自我調整解碼器是通過引入遮罩向量填充模組對所接收的資訊以補0的方式,再把資訊長度恢復為k max 作為解碼器的輸入。
如圖6所示,給出了一種基於回饋資訊長度自我調整可變網路的CSI壓縮回饋模型框圖。通道資訊V首先輸入到自我調整編碼器後所輸出的碼
字C通過遮罩向量模組截短後輸入到量化器模組進行量化,實現對通道資訊V的壓縮,量化後的二進位位元流再依次輸入到反量化器模組和遮罩向量填充模組,獲得碼字C’。然後再把碼字C’輸入到自我調整解碼器得到恢復的通道資訊V’。
需要說明的是,本發明實施例中引入遮罩向量、量化器、反量化器和遮罩向量填充模組是為了更好地輔助說明CSI壓縮回饋的過程。這些模組中有些模組可能不存在,或者可以通過具有相似功能的其他模組替代。例如,遮罩向量模組用於確定終端回饋碼字中的全部或部分元素資訊,量化器用於將碼字中每個元素值通過N位元(N bits)量化一些離散數值,反量化器用於根據N bits表示所確定值作為碼字中元素值,遮罩向量填充模組用於根據終端上報的元素個數和/或元素位置的指示資訊確定碼字中的相應元素以及其餘位置補0。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該終端根據該下行信號,確定第一網路模型,包括:該終端根據該下行參考信號,確定該第一通道資訊;該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型。
具體的,終端側可以根據接收的下行參考信號估計下行通道資訊(即第一通道資訊),並根據估計的下行通道資訊從I個網路模型中選擇一個或至少兩個網路模型。例如:當存在L=1個通道資訊需傳輸時,終端可以從I個網路模型中選擇一個網路模型;當存在L>1個通道資訊需傳輸,且L個通道資訊採用相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理時,終端可以從I個網路模型中選擇一個網路模型;當存在L>1個通道資訊需傳輸,且L個通道資訊採用
不同的網路模型進行編碼/解碼處理時,終端可以從I個網路模型中選擇至少兩個/L個網路模型等,本發明實施例不以此為限。
可選地,該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型之後,還包括:該終端向該網路設備發送第一上行信號;其中,該第一上行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第一指示資訊。
該實施例中,在由終端側從I個網路模型中選擇用於通道資訊編碼和/或解碼處理的網路模型(即第一網路模型)的情况下,在終端確定用於第一通道資訊編碼和/或解碼處理的第一網路模型後,由終端向網路設備發送第一指示資訊,以使得網路設備根據該第一指示資訊,獲知對第一通道資訊編碼和/或解碼處理的第一網路模型。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,。
換言之,終端在向網路設備發送用於指示其對第一通道資訊進行編碼和/或解碼處理的第一網路模型時,具體可以通過N1位元來指示不同通道資訊對應的不同網路模型。其中,N1可以根據通道資訊的個數L、網路模型的個數I來確定。例如:,其中表示從I個網路模型中選擇L個網路模型,L表示傳輸的層數(即通道資訊的個數)。
換言之,終端在向網路設備發送用於指示其對第一通道資訊進行編碼和/或解碼處理的第一網路模型時,具體可以通過N2位元來指示不同通道資訊對應的相同的網路模型。其中,N2可以根據網路模型的個數I確定。例如:。
可選地,終端可以通過遍歷方式從I個網路模型中選擇合適的第一網路模型;具體的,該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型,包括:該終端根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第二通道資訊;該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則該終端從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則該終端從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
具體的,以第一網路模型包括編碼器和解碼器為例,該終端根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個
網路模型對應的第二通道資訊可以包括:終端將第一通道資訊作為第一網路模型中編碼器的輸入,得到編碼壓縮後的編碼數據;終端還可以對該編碼數據進行第一處理(如通過遮罩向量截短和/或量化處理等),並將進行第一處理後的數據進行第二處理(如該第二處理可理解為是對第一處理的還原,如通過反量化處理和/或遮罩向量填充等);終端將進行第二處理後的數據作為該第一網路模型中的解碼器輸入,解碼得到恢復的通道資訊(即第二通道資訊)。
需要說明的是,這裏終端根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第二通道資訊,並不限定為終端需要針對所有網路模型均得到對應的第二通道資訊。也就是說,終端可以針對所有網路模型分別通過第一通道資訊得到恢復的第二通道資訊,進而根據第一通道資訊和第二通道資訊確定的目標參數選擇第一網路模型;或者,終端也可以僅針對部分網路模型分別通過第一通道資訊得到恢復的第二通道資訊,例如:終端根據該第一通道資訊依次通過這I個網路模型進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第二通道資訊時,如果在通過第i個網路模型確定的目標參數進行判斷,能夠從這i個網路模型中選擇到第一網路模型時,可以針對之後的(I-i)個網路模型不再通過第一通道資訊得到恢復的第二通道資訊,從而可以提高處理效率。
可選地,該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數,包括:該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的該第二通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;
其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
具體的,以寬頻信干噪比準則為例,對本發明實施例確定第一網路模型的一種可選實施例進行說明:步驟A1:該終端根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型中第i個網路模型進行編碼和/或解碼處理,得到第i個第二通道資訊;步驟A2:根據該第一通道資訊和該第i個第二通道資訊,計算得到第i個目標參數;若該第i個目標參數大於預設門限,則令i=i+1並重複該步驟A1;若該第i個目標參數小於或等於該預設門限,則令i=i+1並重複該步驟A1,直至該第i個目標參數大於該預設門限;步驟A3:若iI且存在該目標參數小於或等於預設門限的M個網路模型,則將該M個網路模型中輸出編碼數據中元素個數(也即編碼數據的長度)最小的網路模型確定為該第一網路模型;其中,M為正整數;若i=I且該I個網路模型對應的目標參數均大於該預設門限,則將該I個網路模型中輸出編碼數據中元素個數最大的網路模型確定為該第一網路模型。
例如:若根據第i個網路模型計算相應的寬頻的信干噪比γ WB,i <γ T ,表示所選的第i個網路模型不能滿足要求,再繼續計算第i+1個網路模型對應的寬頻的信干噪比γ WB,i+1,直至所計算的γ WB,i γ T 。最後從滿足γ WB,i γ T 要求且編碼器輸出的碼字長度(即編碼數據中的元素個數)為最小所對應的網路模型,確定為第一網路模型。其中,γ T 表示預設的門限值。
若根據第i個網路模型計算的γ WB,i γ T ,雖然當前所選的網路模型能夠滿足要求,但是該網路模型輸出碼字長度可能偏大。可繼續再計算第i+1個網路模型對應的寬頻的信干噪比γ WB,i+1,直至所計算的γ WB,i <γ T 。最後選擇所有滿足γ WB,i γ T 的模型中輸出碼字長度最小的網路模型,確定為該第一網路模型。
若所計算出所有網路模型對應的寬頻信噪比均不能滿足要求,則從中選擇碼字長度為最大所對應的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,終端還可以根據上行傳輸資源確定所選的網路模型。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該終端接收網路設備發送的下行信號之前,還包括:該終端向該網路設備發送第二上行信號;其中,該第二上行信號用於該網路設備確定該第一網路模型。
其中,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
該實施例中,該第一網路模型可以由網路設備側確定,網路設備可以將確定的網路模型通過信令配置給終端,如網路設備向終端發送網路模型指示資訊(即第二指示資訊)用於指示對第一通道資訊進行編碼和/或解碼處理的第一網路模型,從而終端可以根據該第二指示資訊確定的第一網路模型進行第一通道資訊的壓縮回饋。
例如:終端在接收網路設備側發送的網路模型指示資訊(即終端接收網路設備發送的下行信號)之前,終端向網路設備側至少發送一次上行信
號,該上行信號可以是上行參考信號,或攜帶終端計算的PMI(如類型I(Type I)或者類型II(Type II)碼本),用於網路設備側選擇第一網路模型。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,該L個通道資訊中的第l個通道資訊包括以下一項:第一頻域單元的第l根接收天線對應的下行通道資訊H l ;其中,H l ,l {1,...,P1},Nt是該網路設備的發送天線端口數,Nc是該第一頻域單元中的頻域單元個數;P1是該終端的接收天線數;第一頻域單元的第l根接收天線接收的下行參考信號經過通道的接收信號Y l ;其中,Y l ,l {1,...,P1};P1是該終端的接收天線數;第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的第l個特徵向量U l ;其中,U l ,l {1,...,P2},P2是特徵向量的個數;第一頻域單元的第l個數據流的預編碼向量V l ;其中,V l ,l {1,...,P3},P3是數據流的個數;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量的組合;其中,L=1;如組合後的矩陣為 V 1; V 2;...; V R;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號的組合;其中,L=1;如組合後的矩陣為 Y 1; Y 2;...; Y R;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊的組合;其中,L=1;如組合後的矩陣為[ H 1; H 2;...; H R];第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量的組合;其中,L=1;如組合後的矩陣為[ U 1; U 2;...; U R ];
第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量與(v1-R)個零向量0j的組合;其中,L=1;0j ,j{R+1,...,v1},v1是該終端所能傳輸的最大數據流數;如組合後的矩陣為[ V 1; V 2;...; V R;0 R+i;...;0 v];第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;v2是該終端的最大接收天線個數;如組合後的矩陣為[ H 1; H 2;...; H R;0 R+1;...;0 v];第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;如組合後的矩陣為[ Y 1; Y 2;...; Y R;0 R+1;...;0 v];第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量與(v1-R)個該零向量的組合;其中,L=1;如組合後的矩陣為[U 1;U 2;...;U R ;0 R+1;...;0 v];對第一頻域單元的通道資訊進行二維傅裏葉變換後的通道資訊;其中, ,l {1,...,P2};對頻域上的通道資訊截短後保留的部分通道資訊;其中,,<Nc;其中,該第一頻域單元為所有頻域單元或一個頻域單元,表示矩陣維度為Nc×Nt,其中元素為複數。
可選地,該頻域單元為一個子載波,或者該頻域單元為一個實體資源塊PRB,或者該頻域單元為一個包含多個PRB的子帶。
可選地,該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,包括:
該終端對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素。
例如:針對L個通道資訊的第l個通道資訊,終端將其輸入到第l個通道資訊對應的第一網路模型,通過其中的編碼器輸出獲得一個碼字C(即編碼數據)。碼字C可以表示為向量,其元素個數為K0。終端將碼字C中的部分或者全部元素,即K1 K0個元素經過量化處理後通過上行通道回饋給網路設備(如通過量化器模組進行量化處理)。
可選地,終端確定編碼數據中的部分或全部元素的方式,即該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;例如:如終端通過第l個通道資訊對應的第一網路模型對第l個通道資訊(如CSI)壓縮後獲得碼字C i ,i {1,…,I}(即編碼數據),C i 表示採用所選的第i個網路模型壓縮後的碼字。終端把碼字C i 中K1 1個非零元素量化後上報給網路設備側。
根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;例如:終端將對應於遮罩向量非零元素的編碼數據中的元素量化後上報給網路設備。其中,遮罩向量與網路模型對應,即網路模型確定的情况下其對應的遮罩向量也可以確定,即遮罩向量也可以由終端自行選擇,或者由網路配置給終端。
該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。例如:終端將編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素量化後上報給網路設備。其中,K1可以由終端自行選擇,或者由網路配置給終端;該第一位置可以根據預定義確定,或者由終端上報指示,或者由網路配置給終端。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該資訊處理方法還包括以下一項:在L1時,該終端向該網路設備發送第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;也即是針對L個通道資訊之間獨立地確定第一元素以及獨立地上報該第一元素的個數和/或該第一元素在編碼數據中的位置。
在L>1時,若第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同,則該終端針對該第一部分通道資訊,向該網路設備發送共同的第四指示資訊;其中,該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊;也即是針對L個通道資訊中的第一部分通道資訊,由於其編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同,故可通過一個共同的指示資訊將上報的第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置上報給網路設備。
在L>1時,該終端向該網路設備發送針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,在該第一元素包括該編碼數據中的K1個非零元素的情况下:
若K1<K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置;若K1=K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1。
例如:在K1<K0,即編碼數據中的部分元素為非零元素的情况下,終端需要向網路設備指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置,如終端可以通過一個位圖(bitmap)或者組合數指示碼字中非零元素的位置,並上報給網路側。在K1=K0,即編碼數據中的全部元素均為非零元素的情况下,終端可以向網路設備指示該非零元素的個數K1,此時可以無需再指示非零元素在該編碼數據中的位置。
換言之,針對上述任意確定編碼數據中的部分或全部元素的方式,該終端可以通過N3位元指示該第一元素的個數K1。其中,N3可以根據編碼數據中所有元素個數K0確定,如。同時終端還通過位圖或者組合數指示該K1個第一元素在編碼數據中的位置。
可選地,該第一元素包括根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素,或該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素的情况下:該第三指示資訊或該第四指示資訊包括N4位元,該N4位元用於指示該K1個元素中非零元素的個數K2,且該第三指示資訊或該第四指示資訊還用於指示K2個非零元素在該編碼數據中的位置;其中,,K2 K1。
換言之,針對上述任意確定編碼數據中的部分或全部元素的方式,該終端可以通過N4位元指示該K1個第一元素中非零元素的個數K2。其中,N4可以根據第一元素的個數K1確定,如。同時終端還通過位圖或者組合數向網路設備指示這K2個非零元素的位置。此時終端將K2個非零元素量化之後上報給網路設備,而其他的元素不再上報。
可選地,該第五指示資訊包括N5位元,該N5位元用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數;其中,,為每個編碼數據中上報元素的最大個數;或者,該第五指示資訊包括N6位元,該N6位元用於指示L個編碼數據中第一元素的總個數;其中,,為L個編碼數據中上報元素的最大總個數。
例如:終端可以聯合確定L個編碼數據中待上報的第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。其中,不同編碼數據中上報的第一元素個數和/或第一元素在該編碼數據中的位置可以不同。可選地,每個編碼數據中上報的第一元素的個數和/或第一元素在該編碼數據中位置可以按照上述獨立上報的方式指示給網路設備;或者聯合上報給網路設備,如終端可以通過N5位元指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數,N5可以根據每個編碼數據中上報元素的最大個數確定,如。其中,可以由網路配置給終端或者預定義確定。如終端還可以通過N6位元指示L個編碼數據中第一元素的總個數,N6可以根據L個編碼數據中上報元素的最大總個數確定,如。其中,可以由網路配置給終端或者預定義確定。
此時終端還可以通過不同編碼數據對應的位圖或組合數指示不同編碼數據中上報的第一元素的位置。
可選地,上述量化處理可以是將第一元素的值量化為一定取值範圍的離散值,每個元素量化後的離散值通過N bits表示,輸出二進位位元流。相應地,網路設備需進行反量化處理是指根據接收的二進位位元流確定編碼數據中該第一元素的值,每個元素的值通過N bits表示的值所確定。
可選地,該終端根據該下行信號,確定第一網路模型之後,還包括:該終端根據該編碼數據進行處理後的數據,通過該第一網路模型得到恢復的第二通道資訊;該終端根據該第二通道資訊,計算得到通道質量指示CQI;該終端向該網路設備發送該CQI。
例如:終端可以對該編碼數據中的第一元素通過量化器模組進行量化處理,得到量化處理後的數據,再將量化處理後的數據輸入到對應的反量化器模組進行反量化處理,並將反量化處理後的數據輸入到第一網路模型中的解碼器,解碼得到恢復的第二通道資訊,再根據恢復的第二通道資訊計算CQI。
或者,終端可以將該編碼數據通過遮罩向量模組進行處理確定第一元素,以及將第一元素通過量化器模組進行量化處理,得到量化處理後的數據,再將量化處理後的數據輸入到對應的反量化器模組進行反量化處理,以及將量化處理後的數據輸入到遮罩向量填充模組進行處理,並將處理後的數據輸入到第一網路模型中的解碼器,解碼得到恢復的第二通道資訊,再根據恢復的第二通道資訊計算CQI。
可選地,該終端根據該下行信號,確定第一網路模型之後,還包括:該終端接收該網路設備發送的波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備恢復得到的通道資訊確定;該終端根據該通道資訊參考信號,確定有效通道資訊;該終端根據該有效通道資訊,計算得到CQI;該終端向該網路設備發送該CQI。
例如:該通道資訊參考信號可以是CSI參考信號(CSI Reference Signal,CSI-RS),終端根據接收的波束賦形CSI-RS估計下行有效通道資訊,然後根據估計的有效通道資訊計算CQI,其中CSI-RS所採用的波束由位於網路設備側的第一網路模型恢復的通道資訊確定。
可選地,該資訊處理方法還包括:該終端向該網路設備發送下行通道的干擾與噪聲相關資訊;其中,該下行通道的干擾與噪聲相關資訊用於該網路設備計算CQI。
該實施例中,終端上報下行通道的干擾與噪聲相關資訊給網路設備,以使網路設備側根據該下行通道的干擾與噪聲相關資訊來計算CQI。
需要說明的是,本發明實施例中關於“碼字”即是對通道資訊編碼後得到的編碼數據,通道資訊可以是SCI。
可選地,本發明上述實施例中的通道資訊的確定方式、確定第一元素的方式、第一元素個數和/或位置的上報方式、CQI計算方法等,還可以應用於終端側和網路側之間已確定用於編碼和/或解碼處理的網路模型的場景(如
終端和/或網路設備側可以不執行確定第一網路模型的步驟),為避免重複,這裏不再贅述。
本發明實施例關於終端,可以是指向使用者提供語音和/或數據連通性的設備,具有無線連接功能的手持式設備、或連接到無線調制解調器的其他處理設備等。在不同的系統中,終端設備的名稱可能也不相同,例如在5G系統中,終端設備可以稱為使用者設備(User Equipment,UE)。無線終端設備可以經無線接取網(Radio Access Network,RAN)與一個或多個核心網(Core Network,CN)進行通信,無線終端設備可以是行動終端設備,如行動電話(或稱為“蜂窩”電話)和具有行動終端設備的計算機,例如,可以是便攜式、袖珍式、手持式、計算機內置的或者車載的行動裝置,它們與無線接取網交換語言和/或數據。例如,個人通信業務(Personal Communication Service,PCS)電話、無線電話、會話發起協議(Session Initiated Protocol,SIP)話機、無線本地環路(Wireless Local Loop,WLL)站、個人數位助理(Personal Digital Assistant,PDA)等設備。無線終端設備也可以稱為系統、訂戶單元(subscriber unit)、訂戶站(subscriber station),行動站(mobile station)、行動台(mobile)、遠程站(remote station)、接取點(access point)、遠程終端設備(remote terminal)、接取終端設備(access terminal)、使用者終端設備(user terminal)、使用者代理(user agent)、使用者裝置(user device),本發明實施例中並不限定。
本發明實施例關於網路設備,可以是基地台,該基地台可以包括多個為終端提供服務的小區。根據具體應用場合不同,基地台又可以稱為接取點,或者可以是接取網中在空中介面上通過一個或多個扇區與無線終端設備通信的設備,或者其它名稱。網路設備可用於將收到的空中訊框與網際協議
(Internet Protocol,IP)分組進行相互更換,作為無線終端設備與接取網的其餘部分之間的路由器,其中接取網的其餘部分可包括網際協議(IP)通信網路。網路設備還可協調對空中介面的屬性管理。例如,本發明實施例關於網路設備可以是全球行動通信系統(Global System for Mobile communications,GSM)或碼分多址接取(Code Division Multiple Access,CDMA)中的網路設備(Base Transceiver Station,BTS),也可以是帶寬碼分多址接取(Wide-band Code Division Multiple Access,WCDMA)中的網路設備(NodeB),還可以是長期演進(long term evolution,LTE)系統中的演進型網路設備(evolutional Node B,eNB或e-NodeB)、5G網路架構(next generation system)中的5G基地台(gNB),也可以是家庭演進基地台(Home evolved Node B,HeNB)、中繼節點(relay node)、家庭基地台(femto)、微微基地台(pico)等,本發明實施例中並不限定。在一些網路結構中,網路設備可以包括集中單元(centralized unit,CU)節點和分佈單元(distributed unit,DU)節點,集中單元和分佈單元也可以地理上分開佈置。
以上實施例就本發明的終端側的資訊處理方法做出介紹,下面本實施例將結合附圖對其對應的裝置、終端做進一步說明。
具體地,如圖7所示,本發明實施例提供一種終端700,包括:第一接收單元710,用於接收網路設備發送的下行信號;第一處理單元720,用於根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;
編碼單元730,用於通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據;第一發送單元740,用於將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該第一處理單元720還用於:根據該下行參考信號,確定該第一通道資訊;根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型。
可選地,該終端700還包括:第二發送單元,用於向該網路設備發送第一上行信號;其中,該第一上行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第一指示資訊。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,;在不同的通道資訊通過相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N2位元,該N2位元用於指示該相同的網路模型;其中,。
可選地,該第一處理單元720還用於:根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第二通道資訊;
根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則該終端從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則該終端從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,該第一處理單元720還用於:根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的該第二通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
可選地,該終端700還包括:第三發送單元,用於向該網路設備發送第二上行信號;其中,該第二上行信號用於該網路設備確定該第一網路模型。
可選地,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,該L個通道資訊中的第l個通道資訊包括以下一項:
第一頻域單元的第l根接收天線對應的下行通道資訊H l ;其中,H l ,l {1,...,P1},Nt是該網路設備的發送天線端口數,Nc是該第一頻域單元中的頻域單元個數;P1是該終端的接收天線數;第一頻域單元的第l根接收天線接收的下行參考信號經過通道的接收信號Y l ;其中,Y l ,l {1,...,P1};第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的第l個特徵向量U l ;其中,U l ,l {1,...,P2},P2是特徵向量的個數;第一頻域單元的第l個數據流的預編碼向量V l ;其中,V l ,l {1,...,P3},P3是數據流的個數;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊的組合;其中,L=1;第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量與(v1-R)個零向量0j的組合;其中,L=1;0j ,j{R+1,...,v1},v1是該終端所能傳輸的最大數據流數;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;v2是該終端的最大接收天線個數;
第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量與(v1-R)個該零向量的組合;其中,L=1;對第一頻域單元的通道資訊進行二維傅裏葉變換後的通道資訊;其中, ,l {1,...,P2};對頻域上的通道資訊截短後保留的部分通道資訊;其中,,<Nc;其中,該第一頻域單元為所有頻域單元或一個頻域單元。
可選地,該頻域單元為一個子載波,或者該頻域單元為一個實體資源塊PRB,或者該頻域單元為一個包含多個PRB的子帶。
可選地,該第一發送單元740還用於:對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該終端700還包括以下一項:
第四發送單元,用於在L1時,向該網路設備發送第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;第五發送單元,用於在L>1時,若第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同,則針對該第一部分通道資訊,向該網路設備發送共同的第四指示資訊;其中,該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊;第六發送單元,用於在L>1時,向該網路設備發送針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,在該第一元素包括該編碼數據中的K1個非零元素的情况下:若K1<K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置;若K1=K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1。
可選地,該第一元素包括根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素,或該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素的情况下:該第三指示資訊或該第四指示資訊包括N4位元,該N4位元用於指示該K1個元素中非零元素的個數K2,且該第三指示資訊或該第四指示資訊還用於指示K2個非零元素在該編碼數據中的位置;其中,,K2 K1。
可選地,該第五指示資訊包括N5位元,該N5位元用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數;其中,,為每個編碼數據中上報元素的最大個數;或者,該第五指示資訊包括N6位元,該N6位元用於指示L個編碼數據中第一元素的總個數;其中,,為L個編碼數據中上報元素的最大總個數。
可選地,該終端700還包括:第二處理單元,用於根據該編碼數據進行處理後的數據,通過該第一網路模型得到恢復的第二通道資訊;第一計算單元,用於根據該第二通道資訊,計算得到通道質量指示CQI;第七發送單元,用於向該網路設備發送該CQI。
可選地,該終端700還包括:第二接收單元,用於接收該網路設備發送的波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備恢復得到的通道資訊確定;第三處理單元,用於根據該通道資訊參考信號,確定有效通道資訊;
第二計算單元,用於根據該有效通道資訊,計算得到CQI;第八發送單元,用於向該網路設備發送該CQI。
可選地,該終端700還包括:第九發送單元,用於向該網路設備發送下行通道的干擾與噪聲相關資訊;其中,該下行通道的干擾與噪聲相關資訊用於該網路設備計算CQI。
需要說明的是,本發明實施例中對單元的劃分是示意性的,僅僅為一種邏輯功能劃分,實際實現時可以有另外的劃分方式。另外,在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中,也可以是各個單元單獨實體存在,也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以採用硬體的形式實現,也可以採用軟體功能單元的形式實現。
該集成的單元如果以軟體功能單元的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時,可以存儲在一個處理器可讀取存儲介質中。基於這樣的理解,本發明的技術方案本質上或者說對相關技術做出貢獻的部分或者該技術方案的全部或部分可以以軟體產品的形式體現出來,該計算機軟體產品存儲在一個存儲介質中,包括若干指令用以使得一台計算機設備(可以是個人計算機,服務器,或者網路設備等)或處理器(processor)執行本發明各個實施例之該資訊處理方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括:USB碟、行動硬碟、唯讀記憶體(Read-Only Memory,ROM)、隨機存取記憶體(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光碟等各種可以存儲程序代碼的介質。
在此需要說明的是,本發明實施例提供的上述終端,能夠實現上述方法實施例所實現的所有方法步驟,且能夠達到相同的技術效果,在此不再對本實施例中與方法實施例相同的部分及有益效果進行具體贅述。
為了更好的實現上述目的,如圖8所示,提供一種資訊處理裝置,包括記憶體801,收發機802,處理器803;其中,記憶體801用於存儲計算機程序;收發機802用於在該處理器803的控制下收發數據;如收發機802用於在處理器803的控制下接收和發送數據;處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:接收網路設備發送的下行信號;根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據;將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:根據該下行參考信號,確定該第一通道資訊;根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型。
可選地,該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:向該網路設備發送第一上行信號;其中,該第一上行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第一指示資訊。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,
在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,;在不同的通道資訊通過相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N2位元,該N2位元用於指示該相同的網路模型;其中,。
可選地,該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第二通道資訊;根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的該第二通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;
其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:向該網路設備發送第二上行信號;其中,該第二上行信號用於該網路設備確定該第一網路模型。
可選地,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,該L個通道資訊中的第l個通道資訊包括以下一項:第一頻域單元的第l根接收天線對應的下行通道資訊H l ;其中,H l ,l {1,...,P1},Nt是該網路設備的發送天線端口數,Nc是該第一頻域單元中的頻域單元個數;P1是該終端的接收天線數;第一頻域單元的第l根接收天線接收的下行參考信號經過通道的接收信號Y l ;其中,Y l ,l {1,...,P1};第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的第l個特徵向量U l ;其中,U l ,l {1,...,P2},P2是特徵向量的個數;第一頻域單元的第l個數據流的預編碼向量V l ;其中,V l ,l {1,...,P3},P3是數據流的個數;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號的組合;其中,L=1;
第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊的組合;其中,L=1;第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量與(v1-R)個零向量0j的組合;其中,L=1;0j ,j{R+1,...,v1},v1是該終端所能傳輸的最大數據流數;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;v2是該終端的最大接收天線個數;第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量與(v1-R)個該零向量的組合;其中,L=1;對第一頻域單元的通道資訊進行二維傅裏葉變換後的通道資訊;其中, ,l {1,...,P2};對頻域上的通道資訊截短後保留的部分通道資訊;其中,,<Nc;其中,該第一頻域單元為所有頻域單元或一個頻域單元。
可選地,該頻域單元為一個子載波,或者該頻域單元為一個實體資源塊PRB,或者該頻域單元為一個包含多個PRB的子帶。
可選地,該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:
對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作中的一項:在L1時,向該網路設備發送第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;在L>1時,若第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同,則針對該第一部分通道資訊,向該網路設備發送共同的第四指示資訊;其中,該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊;在L>1時,向該網路設備發送針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,在該第一元素包括該編碼數據中的K1個非零元素的情况下:若K1<K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置;若K1=K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1。
可選地,該第一元素包括根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素,或該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素的情况下:該第三指示資訊或該第四指示資訊包括N4位元,該N4位元用於指示該K1個元素中非零元素的個數K2,且該第三指示資訊或該第四指示資訊還用於指示K2個非零元素在該編碼數據中的位置;其中,,K2 K1。
可選地,該第五指示資訊包括N5位元,該N5位元用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數;其中,,為每個編碼數據中上報元素的最大個數;或者,該第五指示資訊包括N6位元,該N6位元用於指示L個編碼數據中第一元素的總個數;其中,,為L個編碼數據中上報元素的最大總個數。
可選地,該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:
根據該編碼數據進行處理後的數據,通過該第一網路模型得到恢復的第二通道資訊;根據該第二通道資訊,計算得到通道質量指示CQI;向該網路設備發送該CQI。
可選地,該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:接收該網路設備發送的波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備恢復得到的通道資訊確定;根據該通道資訊參考信號,確定有效通道資訊;根據該有效通道資訊,計算得到CQI;向該網路設備發送該CQI。
可選地,該處理器803用於讀取該記憶體801中的計算機程序並執行以下操作:
向該網路設備發送下行通道的干擾與噪聲相關資訊;其中,該下行通道的干擾與噪聲相關資訊用於該網路設備計算CQI。
其中,在圖8中,匯流排架構可以包括任意數量的互聯的匯流排和橋,具體由處理器803代表的一個或多個處理器和記憶體801代表的記憶體的各種電路鏈接在一起。匯流排架構還可以將諸如外圍設備、穩壓器和功率管理電路等之類的各種其他電路鏈接在一起,這些都是本領域所公知的,因此,本發明不再對其進行進一步描述。匯流排介面提供介面。收發機802可以是多個元件,即包括發送機和接收機,提供用於在傳輸介質上與各種其他裝置通信的單元,這些傳輸介質包括無線通道、有線通道、光纜等傳輸介質。針對不同
的使用者設備,使用者介面804還可以是能夠外接內接需要設備的介面,連接的設備包括但不限於小鍵盤、顯示器、揚聲器、麥克風、操縱桿等。
處理器803負責管理匯流排架構和通常的處理,記憶體801可以存儲處理器803在執行操作時所使用的數據。
處理器803可以是中央處理器(Central Processing Unit,CPU)、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、現場可程式化門陣列(Field-Programmble Gate Array,FPGA)或複雜可程式化邏輯裝置(Complex Programmable Logic Device,CPLD),處理器也可以採用多核架構。
在此需要說明的是,本發明實施例提供的上述裝置,能夠實現上述方法實施例所實現的所有方法步驟,且能夠達到相同的技術效果,在此不再對本實施例中與方法實施例相同的部分及有益效果進行具體贅述。
本發明實施例還提供一種處理器可讀存儲介質,該處理器可讀存儲介質存儲有計算機程序,該計算機程序用於使該處理器執行上述資訊處理方法中的步驟,且能夠達到相同的技術效果,在此不再對本實施例中與方法實施例相同的部分及有益效果進行具體贅述。
該處理器可讀存儲介質可以是處理器能夠存取的任何可用介質或數據存儲設備,包括但不限於磁性記憶體(例如軟碟、硬碟、磁帶、磁光碟(Magneto-Optical Disk,MO)等)、光學記憶體(例如光碟(Compact Disk,CD)、數位視訊光碟(Digital Versatile Disc,DVD)、藍光光碟(Blu-ray Disc,BD)、高清通用光碟(High-Definition Versatile Disc,HVD)等)、以及半導體記憶體(例如唯讀記憶體(Read-Only Memory,ROM)、可抹除可程式化唯讀記憶體(Erasable Programmable ROM,EPROM)、電子可抹除可程式化唯讀
記憶體(Electrically EPROM,EEPROM)、快閃記憶體(NAND FLASH)、固態硬碟(Solid State Disk或Solid State Drive,SSD))等。
以上從終端側介紹了本發明實施例的資訊處理方法,下面將結合附圖對網路側的資訊處理方法做進一步說明。
如圖9所示,本發明實施例提供了一種資訊處理方法,包括以下步驟:步驟91:網路設備向終端發送下行信號。
其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數。
可選地,該下行信號可以是下行參考信號,該下行參考信號可以用於終端從預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中確定用於對該下行參考資訊對應的通道資訊進行編碼的第一網路模型;或者,該下行信號可以攜帶用於指示該第一網路模型的第一指示資訊。
步驟92:該網路設備接收該終端對編碼數據進行處理後的數據。
其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的。
可選地,該第一通道資訊可以包括L個通道資訊,該通道資訊可以是CSI,L為正整數;其中,當L大於1時,終端側針對不同的通道資訊可以採用相同的網路模型進行編碼(或稱為壓縮)處理,或者針對不同的通道資訊也可以採用不同的網路模型進行編碼處理,如通過網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後,可以得到每個通道資訊對應的碼字(即待傳輸的編碼數據),以減小終端的回饋消耗。進一步地,終端對L個通道資訊編碼得到的L編碼數據
進行處理後上報給網路設備,從而網路設備接收該終端對編碼數據進行處理後的數據。
步驟93:該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據。
可選地,該終端可以將該編碼數據中的部分或全部元素通過量化處理後發送至該網路設備,相應地網路設備需要根據接收的數據進行反量化處理確定相應的編碼數據。
步驟94:該網路設備根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊。
上述方案中,網路設備向終端發送用於該終端確定第一網路模型的下行信號,並在接收該終端對通過該第一網路模型編碼後編碼數據進行處理後的數據時,根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據,根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊,從而保證在終端側和/或網路設備側部署多個網路模型時,終端側和/或網路設備側可以從預先部署的多個網路模型確定用於通道資訊傳輸的網路模型,並且可以減小通道資訊傳輸的回饋消耗以及提高系統性能。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該網路設備根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊之前,還包括:該網路設備接收該終端發送的第一上行信號;該網路設備根據該第一上行信號,確定該第一網路模型。
該實施例中,在由終端側從I個網路模型中選擇用於通道資訊編碼和/或解碼處理的網路模型(即第一網路模型)的情况下,在終端確定用於第
一通道資訊編碼和/或解碼處理的第一網路模型後,由終端向網路設備發送用於指示該第一網路模型的第一指示資訊,該第一指示資訊攜帶在該第一上行信號中,從而網路設備可以根據該第一上行信號,獲知對第一通道資訊編碼和/或解碼處理的第一網路模型。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第一指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,。
換言之,終端在向網路設備發送用於指示其對第一通道資訊進行編碼和/或解碼處理的第一網路模型時,具體可以通過N1位元來指示不同通道資訊對應的不同網路模型。其中,N1可以根據通道資訊的個數L、網路模型的個數I來確定。例如:,其中表示從I個網路模型中選擇L個網路模型,L表示傳輸的層數(即通道資訊的個數),從而網路設備可以通過這N1位元來確定該第一網路模型。
換言之,終端在向網路設備發送用於指示其對第一通道資訊進行編碼和/或解碼處理的第一網路模型時,具體可以通過N2位元來指示不同通道資訊對應的相同的網路模型。其中,N2可以根據網路模型的個數I確定。例如:,從而網路設備可以通過這N1位元來確定該第一網路模型。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該網路設備向終端發送下行信號之前,還包括:該網路設備接收該終端發送的第二上行信號;該網路設備根據該第二上行信號,確定第三通道資訊;該網路設備根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型。
該實施例中,在由網路設備側從I個網路模型中選擇用於通道資訊編碼和/或解碼處理的網路模型(即第一網路模型)的情况下,在網路設備確定用於第一通道資訊編碼和/或解碼處理的第一網路模型後,由網路設備向終端發送第二指示資訊,以使得終端根據該第二指示資訊,獲知對第一通道資訊編碼和/或解碼處理的第一網路模型。
其中,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
例如:終端在接收網路設備側發送的網路模型指示資訊(即第二指示資訊)之前,終端向網路設備側至少發送一次上行信號,該上行信號可以是上行參考信號,或攜帶終端計算的PMI(如Type I或者Type II碼本)。
網路設備側根據上行參考信號估計上行通道資訊(即確定第三通道資訊),如上下行通道是完全互易的,則網路設備可以根據估計的上行通道資訊確定對應的第一網路模型。或者,網路設備側根據接收的PMI確定對應的第一網路模型,並把所選擇的第一網路模型通過信令配置給終端,如網路設備向終端發送網路模型指示資訊(即第二指示資訊)用於指示對第一通道資訊進行編碼和/或解碼處理的第一網路模型,從而終端可以根據該第二指示資訊確定的第一網路模型進行第一通道資訊的壓縮回饋。
可選地,網路設備可以通過遍歷方式從I個網路模型中選擇合適的第一網路模型;具體的,該網路設備根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型,包括:該網路設備根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊;該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則該網路設備從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則該網路設備從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
具體的,以第一網路模型包括編碼器和解碼器為例,該網路設備根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊可以包括:網路設備將第三通道資訊作為第一網路模型中編碼器的輸入,得到編碼壓縮後的編碼數據;網路設備還可以對該編碼數據進行第一處理(如通過遮罩向量截短和/或量化處理等),並將進行第一處理後的數據進行第二處理(如該第二處理可理解為是對第一處理的還原,如通過反量化處理和/或遮罩向量填充等);網路設備將進行第二處理後的數據作為該第一網路模型中的解碼器輸入,解碼得到恢復的通道資訊(即第四通道資訊)。
需要說明的是,這裏網路設備根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊,並不限定為網路設備需要針對所有網路模型均得到對應的第四通道資訊。也就是說,網路設備可以針對所有網路模型分別通過第三通道資訊得到恢復的第四通道資訊,進而根據第三通道資訊和第四通道資訊確定的目標參數選擇第一網路模型;或者,網路設備也可以僅針對部分網路模型分別通過第三通道資訊得到恢復的第四通道資訊,例如:網路設備根據該第三通道資訊依次通過這I個網路模型進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊時,如果在通過第i個網路模型確定的目標參數進行判斷,能夠從這i個網路模型中選擇到第一網路模型時,可以針對之後的(I-i)個網路模型不再通過第三通道資訊得到恢復的第四通道資訊,從而可以提高處理效率。
可選地,該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數,包括:該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的該第四通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
具體的,以寬頻信干噪比準則為例,對本發明實施例確定第一網路模型的一種可選實施例進行說明:
步驟A1:該網路設備根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型中第i個網路模型進行編碼和/或解碼處理,得到第i個第四通道資訊;
步驟A2:根據該第三通道資訊和該第i個第四通道資訊,計算得到第i個目標參數;若該第i個目標參數大於預設門限,則令i=i+1並重複該步驟A1;若該第i個目標參數小於或等於該預設門限,則令i=i+1並重複該步驟A1,直至該第i個目標參數大於該預設門限;步驟A3:若iI且存在該目標參數小於或等於預設門限的M個網路模型,則將該M個網路模型中輸出編碼數據中元素個數(也即編碼數據的長度)最小的網路模型確定為該第一網路模型;其中,M為正整數;若i=I且該I個網路模型對應的目標參數均大於該預設門限,則將該I個網路模型中輸出編碼數據中元素個數最大的網路模型確定為該第一網路模型。
例如:若根據第i個網路模型計算相應的寬頻的信干噪比γ WB,i <γ T ,表示所選的第i個網路模型不能滿足要求,再繼續計算第i+1個網路模型對應的寬頻的信干噪比γ WB,i+1,直至所計算的γ WB,i γ T 。最後從滿足γ WB,i γ T 要求且編碼器輸出的碼字長度(即編碼數據中的元素個數)為最小所對應的網路模型,確定為第一網路模型。其中,γ T 表示預設的門限值。
若根據第i個網路模型計算的γ WB,i γ T ,雖然當前所選的網路模型能夠滿足要求,但是該網路模型輸出碼字長度可能偏大。可繼續再計算第i+1個網路模型對應的寬頻的信干噪比γ WB,i+1,直至所計算的γ WB,i <γ T 。最後選擇所有滿足γ WB,i γ T 的模型中輸出碼字長度最小的網路模型,確定為該第一網路模型。
若所計算出所有網路模型對應的寬頻信噪比均不能滿足要求,則從中選擇碼字長度為最大所對應的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,網路設備還可以根據終端的上行傳輸資源確定所選的網路模型。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,。
換言之,網路設備在向終端發送用於指示終端對第一通道資訊進行編碼和/或解碼處理的第一網路模型時,具體可以通過N1位元來指示不同通道資訊對應的不同網路模型。其中,N1可以根據通道資訊的個數L、網路模型的個數I來確定。例如:,其中表示從I個網路模型中選擇L個網路模型,L表示傳輸的層數(即通道資訊的個數)。
換言之,網路設備在向終端發送用於指示終端對第一通道資訊進行編碼和/或解碼處理的第一網路模型時,具體可以通過N2位元來指示不同通道資訊對應的相同的網路模型。其中,N2可以根據網路模型的個數I確定。例如:。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據之前,還包括以下一項:
在L1時,該網路設備接收該終端發送的第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;也即是針對L個通道資訊之間終端獨立地確定第一元素以及獨立地上報該第一元素的個數和/或該第一元素在編碼數據中的位置。
在L>1時,該網路設備接收該終端針對第一部分通道資訊發送的共同的第四指示資訊;其中,該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊,且該第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同;該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;也即是針對L個通道資訊中的第一部分通道資訊,由於其編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同,故終端可通過一個共同的指示資訊將上報的第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置上報給網路設備。
在L>1時,該網路設備接收該終端發送的針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,在該第一元素包括該編碼數據中的K1個非零元素的情况下:
若K1<K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置;若K1=K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1。
例如:在K1<K0,即編碼數據中的部分元素為非零元素的情况下,終端需要向網路設備指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置,如終端可以通過一個位圖(bitmap)或者組合數指示碼字中非零元素的位置,並上報給網路側。在K1=K0,即編碼數據中的全部元素均為非零元素的情况下,終端可以向網路設備指示該非零元素的個數K1,此時可以無需再指示非零元素在該編碼數據中的位置。
換言之,針對上述任意確定編碼數據中的部分或全部元素的方式,該終端可以通過N3位元指示該第一元素的個數K1。其中,N3可以根據編碼數據中所有元素個數K0確定,如。同時終端還通過位圖或者組合數指示該K1個第一元素在編碼數據中的位置。
可選地,該第一元素包括根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素,或該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素的情况下:該第三指示資訊或該第四指示資訊包括N4位元,該N4位元用於指示該K1個元素中非零元素的個數K2,且該第三指示資訊或該第四指示資訊還用於指示K2個非零元素在該編碼數據中的位置;其中,,K2 K1。
換言之,針對上述任意確定編碼數據中的部分或全部元素的方式,該終端可以通過N4位元指示該K1個第一元素中非零元素的個數K2。其中,N4可以根據第一元素的個數K1確定,如。同時終端還通過位圖或者組合數向網路設備指示這K2個非零元素的位置。此時終端將K2個非零元素量化之後上報給網路設備,而其他的元素不再上報。
可選地,該第五指示資訊包括N5位元,該N5位元用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數;其中,,為每個編碼數據中上報元素的最大個數;或者,該第五指示資訊包括N6位元,該N6位元用於指示L個編碼數據中第一元素的總個數;其中,,為L個編碼數據中上報元素的最大總個數。
例如:終端可以聯合確定L個編碼數據中待上報的第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。其中,不同編碼數據中上報的第一元素個數和/或第一元素在該編碼數據中的位置可以不同。可選地,每個編碼數據中上報的第一元素的個數和/或第一元素在該編碼數據中位置可以按照上述獨立上報的方式指示給網路設備;或者聯合上報給網路設備,如終端可以通過N5位元指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數,N5可以根據每個編碼數據中上報元素的最大個數確定,如。其中,可以由網路配置給終端或者預定義確定。如終端還可以通過N6位元指示L個編碼數據中第一元素的總個數,N6可以根據L個編碼數據中上報元素的最大總個數確定,如。其中,可以由網路配置給終端或者預定義確定。
此時終端還可以通過不同編碼數據對應的位圖或組合數指示不同編碼數據中上報的第一元素的位置。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據,包括:該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據進行反量化處理,得到反量化處理後的數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據。
例如:網路設備側根據終端上報的量化處理後的數據作為反量化器模組的輸入,得到反量化處理後的數據,然後再根據反量化處理後的數據以及該用於指示第一元素個數和/或位置的第三指示資訊或第四指示資訊或第五指示資訊,得到恢復的編碼數據(即待解碼數據),將該待解碼數據通過對應的第一網路模型的解碼器進行解碼處理,最終解碼得到恢復的通道資訊。
或者,網路設備側根據終端上報的量化處理後的數據作為反量化器模組的輸入,得到反量化處理後的數據,然後再把反量化處理後的數據輸入到遮罩向量填充模組,得到恢復的編碼數據(即待解碼數據),將該待解碼數
據通過對應的第一網路模型的解碼器進行解碼處理,最終解碼得到恢復的通道資訊。
可選地,該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據,包括以下一項:
該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過遮罩向量確定該待解碼數據;例如:網路設備側可以根據遮罩向量確定待解碼數據,其中,遮罩向量與網路模型對應,即網路模型確定的情况下其對應的遮罩向量也可以確定,即遮罩向量也可以由終端自行選擇,或者由網路配置給終端;如網路設備可以根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,通過遮罩向量填充模組輸出待解碼數據,該待解碼數據可以是前K 1個或後K 1個元素為反量化處理後數據,剩餘的K 0-K 1個元素補0。
該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數確定該待解碼數據;例如:網路設備側可以根據第三指示資訊或第四指示資訊或第五指示資訊確定終端上報的第一元素的個數K 1,如網路設備可以根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,通過遮罩向量填充模組輸出待解碼數據,該待解碼數據可以是前K 1個或後K 1個元素為反量化處理後數據,剩餘的K 0-K 1個元素補0。
該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素在該編碼數據中的位置確定該待解碼數據;例如:終端上報了一個位圖指示通道資訊編碼後的編碼數據中非零元素的位置,網路設備根據該位圖指示的非零元素的
位置和反量化處理後的數據,確定待解碼數據,如待解碼數據中非零元素的位置為反量化處理後的數據,剩餘位置為0。
該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據;例如:網路設備側可以根據第三指示資訊或第四指示資訊或第五指示資訊確定終端上報的非零元素的個數K 2<K 0和非零元素的位置,如網路設備可以根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,通過遮罩向量填充模組輸出待解碼數據,該待解碼數據可以是K 2個非零元素位置處為反量化處理後的數據,K 0-K 2個元素位置處補0。
該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,通過該第一元素的個數、該第一元素中非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據;例如:網路設備側可以根據第三指示資訊或第四指示資訊或第五指示資訊確定終端上報的第一元素的個數K 1、K 1個第一元素中非零元素的個數K_2以及非零元素的位置,如網路設備可以根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,通過遮罩向量填充模組輸出待解碼數據,該待解碼數據可以是為K 2個非零元素位置處為反量化處理後的數據,剩餘的K 0-K 1個元素和K 1-K 2個元素位置處補0。
可選地,該資訊處理方法還包括:該網路設備接收該終端發送的通道質量指示CQI。
具體的,該終端根據其對通道資訊編碼後的編碼數據進行處理後得到的數據,通過該第一網路模型得到恢復的第二通道資訊;根據該第二通道資訊,計算得到CQI,並向該網路設備發送該CQI。
例如:終端可以對該編碼數據中的第一元素通過量化器模組進行量化處理,得到量化處理後的數據,再將量化處理後的數據輸入到對應的反量化器模組進行反量化處理,並將反量化處理後的數據輸入到第一網路模型中的解碼器,解碼得到恢復的第二通道資訊,再根據恢復的第二通道資訊計算CQI。
或者,終端可以將該編碼數據通過遮罩向量模組進行處理確定第一元素,以及將第一元素通過量化器模組進行量化處理,得到量化處理後的數據,再將量化處理後的數據輸入到對應的反量化器模組進行反量化處理,以及將量化處理後的數據輸入到遮罩向量填充模組進行處理,並將處理後的數據輸入到第一網路模型中的解碼器,解碼得到恢復的第二通道資訊,再根據恢復的第二通道資訊計算CQI。
可選地,該資訊處理方法還包括:該網路設備向該終端發送波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備的恢復得到的通道資訊確定;該網路設備接收該終端發送的CQI;其中,該CQI是該終端根據該通道資訊參考信號計算得到的。
具體的,終端接收波束賦形的通道資訊參考信號;根據該通道資訊參考信號,確定有效通道資訊;根據該有效通道資訊,計算得到CQI,並向該網路設備發送該CQI。
例如:該通道資訊參考信號可以是CSI參考信號(CSI Reference Signal,CSI-RS),終端根據接收的波束賦形CSI-RS估計下行有效通道資訊,然後根據估計的有效通道資訊計算CQI,其中CSI-RS所採用的波束由位於網路設備側的第一網路模型恢復的通道資訊確定。
可選地,該資訊處理方法還包括:該網路設備接收該終端發送的下行通道的干擾與噪聲相關資訊;該網路設備根據該下行通道的干擾與噪聲相關資訊和該恢復得到的通道資訊,計算得到CQI。
需要說明的是,本發明實施例中終端側和網路設備側的資訊處理方法是對應的,兩者實施例可以互相參見,重複之處不再贅述。
以上實施例就本發明的網路設備側的資訊處理方法做出介紹,下面本實施例將結合附圖對其對應的網路設備做進一步說明。
具體地,如圖10所示,本發明實施例提供一種網路設備1000,包括:第一發送單元1010,用於向終端發送下行信號;其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;第一接收單元1020,用於接收該終端對編碼數據進行處理後的數據;其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的;第一處理單元1030,用於根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據;解碼單元1040,用於根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該網路設備1000還包括:第二接收單元,用於接收該終端發送的第一上行信號;
第二處理單元,用於根據該第一上行信號,確定該第一網路模型。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該網路設備1000還包括:第三接收單元,用於接收該終端發送的第二上行信號;第三處理單元,用於根據該第二上行信號,確定第三通道資訊;第四處理單元,用於根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型。
可選地,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
可選地,該第四處理單元還用於:根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊;根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則該網路設備從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則該網路設備從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,該第四處理單元還用於:根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的該第四通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;
其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,;在不同的通道資訊通過相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N2位元,該N2位元用於指示該相同的網路模型;其中,。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該網路設備1000還包括以下一項:第四接收單元,用於在L1時,接收該終端發送的第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;第五接收單元,用於在L>1時,接收該終端針對第一部分通道資訊發送的共同的第四指示資訊;其中,該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊,且該第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同;該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;第六接收單元,用於在L>1時,接收該終端發送的針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼
後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該第一處理單元1030還用於:根據該終端對編碼數據進行處理後的數據進行反量化處理,得到反量化處理後的數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據。
可選地,該該第一處理單元1030還用於以下一項:根據該反量化處理後的數據,通過遮罩向量確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素在該編碼數據中的位置確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數、該第一元素中非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據。
可選地,該網路設備1000還包括:第七接收單元,用於接收該終端發送的通道質量指示CQI。
可選地,該網路設備1000還包括:第二發送單元,用於向該終端發送波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備的恢復得到的通道資訊確定;第八接收單元,用於接收該終端發送的CQI;其中,該CQI是該終端根據該通道資訊參考信號計算得到的。
可選地,該網路設備1000還包括:第九接收單元,用於接收該終端發送的下行通道的干擾與噪聲相關資訊;計算單元,用於根據該下行通道的干擾與噪聲相關資訊和該恢復得到的通道資訊,計算得到CQI。
需要說明的是,本發明實施例中對單元的劃分是示意性的,僅僅為一種邏輯功能劃分,實際實現時可以有另外的劃分方式。另外,在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中,也可以是各個單元單獨實體存在,也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以採用硬體的形式實現,也可以採用軟體功能單元的形式實現。
該集成的單元如果以軟體功能單元的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時,可以存儲在一個處理器可讀取存儲介質中。基於這樣的理解,本發明的技術方案本質上或者說對相關技術做出貢獻的部分或者該技術方案的全部或部分可以以軟體產品的形式體現出來,該計算機軟體產品存儲在一個存儲介質中,包括若干指令用以使得一台計算機設備(可以是個人計算機,服務
器,或者網路設備等)或處理器(processor)執行本發明各個實施例之該資訊處理方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括:USB碟、行動硬碟、唯讀記憶體(Read-Only Memory,ROM)、隨機存取記憶體(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光碟等各種可以存儲程序代碼的介質。
在此需要說明的是,本發明實施例提供的上述網路設備,能夠實現上述方法實施例所實現的所有方法步驟,且能夠達到相同的技術效果,在此不再對本實施例中與方法實施例相同的部分及有益效果進行具體贅述。
如圖11所示,本實施例提供一種資訊處理裝置,包括記憶體1101,收發機1102,處理器1103;其中,記憶體1101用於存儲計算機程序;收發機1102用於在該處理器1103的控制下收發數據;如收發機1102用於在處理器1103的控制下接收和發送數據;處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:向終端發送下行信號;其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;接收該終端對編碼數據進行處理後的數據;其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的;根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據;根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊。
可選地,該下行信號為下行參考信號;該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:接收該終端發送的第一上行信號;根據該第一上行信號,確定該第一網路模型。
可選地,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:接收該終端發送的第二上行信號;根據該第二上行信號,確定第三通道資訊;根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型。
可選地,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
可選地,該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊;根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
可選地,該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:
根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的該第四通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,在不同的通道資訊通過不同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N1位元,該N1位元用於指示不同通道資訊分別對應的網路模型;其中,;在不同的通道資訊通過相同的網路模型進行編碼和/或解碼處理的情况下,該第二指示資訊包括N2位元,該N2位元用於指示該相同的網路模型;其中,。
可選地,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作中的一項:在L1時,接收該終端發送的第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;在L>1時,接收該終端針對第一部分通道資訊發送的共同的第四指示資訊;其中,該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊,且該第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同;該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;
在L>1時,接收該終端發送的針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
可選地,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
可選地,該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:根據該終端對編碼數據進行處理後的數據進行反量化處理,得到反量化處理後的數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據。
可選地,該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作中的一項:根據該反量化處理後的數據,通過遮罩向量確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素在該編碼數據中的位置確定該待解碼數據;
根據該反量化處理後的數據,通過非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據;根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數、該第一元素中非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據。
可選地,該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:接收該終端發送的通道質量指示CQI。
可選地,該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:向該終端發送波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備的恢復得到的通道資訊確定;接收該終端發送的CQI;其中,該CQI是該終端根據該通道資訊參考信號計算得到的。
可選地,該處理器1103用於讀取該記憶體1101中的計算機程序並執行以下操作:接收該終端發送的下行通道的干擾與噪聲相關資訊;根據該下行通道的干擾與噪聲相關資訊和該恢復得到的通道資訊,計算得到CQI。
其中,在圖11中,匯流排架構可以包括任意數量的互聯的匯流排和橋,具體由處理器1103代表的一個或多個處理器和記憶體1101代表的記憶體的各種電路鏈接在一起。匯流排架構還可以將諸如外圍設備、穩壓器和功率管理電路等之類的各種其他電路鏈接在一起,這些都是本領域所公知的,因此,
本發明不再對其進行進一步描述。匯流排介面提供介面。收發機1102可以是多個元件,即包括發送機和接收機,提供用於在傳輸介質上與各種其他裝置通信的單元,這些傳輸介質包括,這些傳輸介質包括無線通道、有線通道、光纜等傳輸介質。處理器1103負責管理匯流排架構和通常的處理,記憶體1101可以存儲處理器1103在執行操作時所使用的數據。
可選的,處理器1103可以是中央處理器(Central Processing Unit,CPU)、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、現場可程式化門陣列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或複雜可程式化邏輯裝置(Complex Programmable Logic Device,CPLD),處理器也可以採用多核架構。
處理器通過調用記憶體存儲的計算機程序,用於按照獲得的可執行指令執行本發明實施例提供的任一該資訊處理方法。處理器與記憶體也可以實體上分開佈置。
在此需要說明的是,本發明實施例提供的上述裝置,能夠實現上述方法實施例所實現的所有方法步驟,且能夠達到相同的技術效果,在此不再對本實施例中與方法實施例相同的部分及有益效果進行具體贅述。
本發明實施例還提供一種處理器可讀存儲介質,該處理器可讀存儲介質存儲有計算機程序,該計算機程序用於使該處理器執行上述資訊處理方法中的步驟,且能夠達到相同的技術效果,在此不再對本實施例中與方法實施例相同的部分及有益效果進行具體贅述。
該處理器可讀存儲介質可以是處理器能夠存取的任何可用介質或數據存儲設備,包括但不限於磁性記憶體(例如軟碟、硬碟、磁帶、磁光碟
(MO)等)、光學記憶體(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半導體記憶體(例如ROM、EPROM、EEPROM、快閃記憶體(NAND FLASH)、固態硬碟(SSD))等。
以下結合具體實施例,對本發明實施例的處理方法進行說明:
實施例一:網路側或終端側部署包含編碼器和解碼器的I個網路模型:
該實施例中,終端側確定第一網路模型,如UE(即終端)從gNB(即網路設備)下載了I個網路模型用於推理實現CSI的壓縮回饋。UE根據接收的CSI-RS估計出不同頻域單元上的下行通道狀態資訊h f ,每個頻域單元可以是子帶、PRB或子載波等。令所有頻域單元的第一根接收天線對應的下行通道的構成的矩陣 H 1 作為第i個編碼器的輸入,Nt是網路側的發送天線端口數,Nc是頻域單元的個數。該編碼器的輸出為一個長度為k i 的碼字,然後把該碼字輸入到一個量化器模組使得碼字的每個元素採用Q=2bits進行量化。把量化後的碼字再輸入到一個反量化器模組,輸出相應的非量化資訊。最後把輸出的非量化資訊作為第i個解碼器的輸入,該編碼器的輸出為恢復的下行通道,如圖12所示。
UE採用恢復的下行通道計算各頻域單元的信干噪比γ和相應的寬頻的信干噪比γ WB,i 。假設預設的或gNB配置給UE的寬頻信干噪比的最小值為γ T 。若UE計算的γ WB,i <γ T ,這表明UE選擇的第i個模型不能滿足要求,則UE選擇第i+1個網路模型,把計算的下行通道h f,i 輸入到第i+1個網路模型中,最終得到第i+1網路模型對應的解碼器所輸出的恢復的下行通道。UE在根據計算出寬頻的γ WB,i+1。若γ WB,i+1 γ T ,則該網路模型滿足要求,否則UE會選擇第i+2個網路模型,直至根據所選的網路模型能
夠使計算的寬頻信干噪比不小於γ T ,並把所選的最優網路模型通過上行通道發送給gNB。若根據所有I個網路模型所計算的寬頻信干噪比均不滿足要求,則UE選擇一個寬頻信干噪比最大所對應的網路模型用於CSI的壓縮回饋。
實施例二:基於AI的第一層的CSI壓縮回饋:
UE根據接收的CSI-RS估計出不同頻域單元上的下行通道狀態資訊 H f ,再對第f個頻域單元的通道狀態資訊做奇異值分解得到對應的特徵向量 v f 。每個頻域單元也可以是子帶、PRB或子載波等。所有頻域單元下行通道的最大特徵值對應的特徵向量構成的矩陣 U l 作為自我調整編碼器的輸入,該編碼器的輸出為一個包含K 0元素的碼字C,如圖13所示。
以下給出了遮罩向量分別由gNB配置或UE選擇兩種方式。
方式1):假設gNB給UE配置了一個前K位為1,後K 0-K 1位為0的向量的遮罩向量M 1,然後把該碼字輸入到該遮罩向量模組,最後輸出一個長度為K 1碼字。即碼字C經過遮罩向量模組後得到:Zmasking=C⊙M i
根據上式計算,Z masking 等價於對碼字C中的後K 0-K 1元素位置0,只保留了碼字C中前K 1位元素內容,即截短後的資訊長度為K 1;UE再把截短後的碼字資訊輸入到量化模組。其中,量化器模組採用Q=2bits量化每個元素。例如,把第i個元素a i 量化為A,其中B<a i A,A的值兩個位元對應的值表示。UE把量化後的二進位位元流資訊上報給gNB。gNB把位元流資訊輸入到反量化
器模組得到K 1個元素量化後的值,然後把該K 1個元素量化後的值和K 1個元素後面添加K 0-K 1個全為0的元素,得到碼字C’。最後gNB把碼字C’輸入到自我調整解碼器,利用自適解碼器網路模型的推理得到恢復的特徵向量,用於下行數據傳輸的預編碼。
方式2):假設上述的遮罩向量為UE選擇確定,UE選擇遮罩向量的方法同UE選擇網路模型的方法。UE需要通過位元指示遮罩向量中前面全為1的個數為K 1,並通過上行通道把該指示資訊發送給gNB。gNB根據此指示資訊確定UE所採用的遮罩向量,還可確定遮罩向量填充的輸出資訊為前K 1個元素為反量化器模組的輸出資訊,後K 0-K 1個全為0的元素。其它的UE和gNB處理流程同上。
UE還可上報非零元素的個數和非零元素的位置資訊一指示上報的元素。例如:圖14中a)所示碼字C中元素的個數K 0=16,UE通過遮罩向量截短只上報了上述的K 1=12個元素中K 2=6個非零元素,並通過一個位圖指示6個非零元素的位置。如圖14中b)所示,只選擇了前12個元素,即元素編號0至11。但是UE只上報了6個元素,這6個元素的位置如圖14中c)所示,對應位置包含黑點的表示需上報的元素。UE通過指示上報元素的個數。UE還通過一個如圖14中d)所示位圖指示,位圖中對應位元值為1表示上報的元素,為0表示該元素不上報。
gNB根據非零元素個數指示資訊確定非零元素的個數,再根據非零元素位置指示資訊確定非零元素的位置。gNB根據非零元素的個數確定量化後的值,量化後的值作為遮罩向量填充模組的輸入。gNB確定遮罩向量填充模
組的輸出資訊為上報的非零元素位置為量化後的值與再把上報非零元素之外的位置處全補為0。
實施例三:基於AI的L>1層的CSI壓縮回饋:
假設UE端有R=4根天線接收數據。UE根據接收的CSI-RS估計出不同頻域單元上的下行通道狀態資訊 H f ,再對第f個頻域單元的通道狀態資訊做奇異值分解得到對應的特徵向量 v f 。所有頻域單元下行通道的L=4個特徵值對應的特徵向量構成4個矩陣 U l ,l {1,...,L}分別作為同4個自我調整編碼器的輸入,可輸出4個碼字C,假設4個碼字的長度相等,即K 0,1=K 0,2=K 0,3=K 0,4=16。gNB配置每個碼字中上報元素的最大個數為。UE根據估計的下行通道確定4個碼字上報元素的個數分別為10、10、8和6,再分別對4個碼字中前10、10、8和6量化後上報給gNB。
UE還通過4個分別指示第1至4層上報元素的個數。可選地,UE通過1個指示第1和2層上報元素的個數,再通過2個分別指示第3層和4層上報元素的個數。gNB根據UE上報元素個數指示資訊確定各碼字中上報的元素。
本方實施例給出了網路模型或遮罩向量選擇方法能夠根據不同使用者的通道差異選擇合適的網路模型,以減少終端的回饋消耗。並且本發明實施例還給出了L層壓縮回饋的網路模型輸入資訊形式和L個碼字的上報元素及上報元素個數和位置的確定方法,還可以實現基於人工智能的L層通道資訊的有效壓縮回饋。
本領域內的具通常知識者應明白,本發明的實施例可提供為方法、系統、或計算機程序產品。因此,本發明可採用完全硬體實施例、完全軟
體實施例、或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且,本發明可採用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限於磁碟記憶體和光學記憶體等)上實施的計算機程序產品的形式。
本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機可執行指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機可執行指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器,使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
這些處理器可執行指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的處理器可讀記憶體中,使得存儲在該處理器可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品,該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。
這些處理器可執行指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上,使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理,從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
此外,需要指出的是,在本發明的裝置和方法中,顯然,各部件或各步驟是可以分解和/或重新組合的。這些分解和/或重新組合應視為本發明的
等效方案。並且,執行上述系列處理的步驟可以自然地按照說明的順序按時間順序執行,但是並不需要一定按照時間順序執行,某些步驟可以並行或彼此獨立地執行。對本領域的具通常知識者而言,能夠理解本發明的方法和裝置的全部或者任何步驟或者部件,可以在任何計算裝置(包括處理器、存儲介質等)或者計算裝置的網路中,以硬體、固件、軟體或者它們的組合加以實現,這是本領域的具通常知識者在閱讀了本發明的說明的情况下運用他們的基本編程技能就能實現的。
需要說明的是,應理解以上各個模組的劃分僅僅是一種邏輯功能的劃分,實際實現時可以全部或部分集成到一個實體實體上,也可以實體上分開。且這些模組可以全部以軟體通過處理元件調用的形式實現;也可以全部以硬體的形式實現;還可以部分模組通過處理元件調用軟體的形式實現,部分模組通過硬體的形式實現。例如,某個模組可以為單獨設立的處理元件,也可以集成在上述裝置的某一個芯片中實現,此外,也可以以程序代碼的形式存儲於上述裝置的記憶體中,由上述裝置的某一個處理元件調用並執行以上確定模組的功能。其它模組的實現與之類似。此外這些模組全部或部分可以集成在一起,也可以獨立實現。這裏所述的處理元件可以是一種集成電路,具有信號的處理能力。在實現過程中,上述方法的各步驟或以上各個模組可以通過處理器元件中的硬體的集成邏輯電路或者軟體形式的指令完成。
例如,各個模組、單元、子單元或子模組可以是被配置成實施以上方法的一個或多個集成電路,例如:一個或多個特定集成電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC),或,一個或多個微處理器(digital signal processor,DSP),或,一個或者多個現場可程式化門陣列(Field Programmable
Gate Array,FPGA)等。再如,當以上某個模組通過處理元件調度程序代碼的形式實現時,該處理元件可以是通用處理器,例如中央處理器(Central Processing Unit,CPU)或其它可以調用程序代碼的處理器。再如,這些模組可以集成在一起,以片上系統(system-on-a-chip,SOC)的形式實現。
本發明的說明書和申請專利範圍中的術語“第一”、“第二”等是用於區別類似的對象,而不必用於描述特定的順序或先後次序。應該理解這樣使用的數據在適當情况下可以互換,以便這裏描述的本發明的實施例,例如除了在這裏圖示或描述的那些以外的順序實施。此外,術語“包括”和“具有”以及他們的任何變形,意圖在於覆蓋不排他的包含,例如,包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統、產品或設備不必限於清楚地列出的那些步驟或單元,而是可包括沒有清楚地列出的或對於這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。此外,說明書以及申請專利範圍中使用“和/或”表示所連接對象的至少其中之一,例如A和/或B和/或C,表示包含單獨A,單獨B,單獨C,以及A和B都存在,B和C都存在,A和C都存在,以及A、B和C都存在的7種情况。類似地,本說明書以及申請專利範圍中使用“A和B中的至少一個”應理解為“單獨A,單獨B,或A和B都存在”。
上面結合附圖對本發明的實施例進行了描述,但是本發明並不局限於上述的具體實施方式,上述的具體實施方式僅僅是示意性的,而不是限制性的,本領域的具有通常知識者在本發明的啟示下,在不脫離本發明宗旨和申請專利範圍所保護的範圍情况下,還可做出很多形式,均屬於本發明的保護之內。
31-34:步驟
Claims (36)
- 一種資訊處理方法,包括:終端接收網路設備發送的下行信號;該終端根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;該終端通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據;該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,包括:該終端對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;其中,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
- 如請求項1所述的資訊處理方法,其中,該下行信號為下行參考信號;該終端根據該下行信號,確定第一網路模型,包括:該終端根據該下行參考信號,確定該第一通道資訊;該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型。
- 如請求項2所述的資訊處理方法,其中,該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型之後,還包括:該終端向該網路設備發送第一上行信號;其中,該第一上行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第一指示資訊。
- 如請求項2所述的資訊處理方法,其中,該終端根據該第一通道資訊,確定該第一網路模型,包括:該終端根據該第一通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第二通道資訊;該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則該終端從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0 個網路模型,則該終端從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
- 如請求項5所述的資訊處理方法,其中,該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的第二通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數,包括:該終端根據該第一通道資訊和每個網路模型對應的該第二通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
- 如請求項1所述的資訊處理方法,其中,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該終端接收網路設備發送的下行信號之前,還包括:該終端向該網路設備發送第二上行信號;其中,該第二上行信號用於該網路設備確定該第一網路模型。
- 如請求項7所述的資訊處理方法,其中,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
- 如請求項1所述的資訊處理方法,其中,該第一通道資訊包括L個通道資訊,L為正整數;其中,該L個通道資訊中的第l個通道資訊包括以下一項:第一頻域單元的第l根接收天線對應的下行通道資訊H l ;其中,H l ,l {1,...,P1},Nt是該網路設備的發送天線端口數,Nc是該第一頻域單元中的頻域單元個數;P1是該終端的 接收天線數;該第一頻域單元的第l根接收天線接收的下行參考信號經過通道的接收信號Y l ;其中,Y l ,l {1,...,P1};該第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的第l個特徵向量U l ;其中,U l ,l {1,...,P2},P2是特徵向量的個數;該第一頻域單元的第l個數據流的預編碼向量V l ;其中,V l ,l {1,...,P3},P3是數據流的個數;該第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量的組合;其中,L=1;該第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號的組合;其中,L=1;該第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊的組合;其中,L=1;該第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量的組合;其中,L=1;該第一頻域單元的R個數據流的預編碼向量與(v1-R)個零向量0j的組合;其中,L=1;0j ,j{R+1,...,v1},v1是該終端所能傳輸的最大數據流數;該第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行通道資訊與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;v2是該終端的最大接收天線個數; 該第一頻域單元的R根接收天線分別對應的下行參考信號經過通道的接收信號與(v2-R)個該零向量的組合;其中,L=1;該第一頻域單元的下行通道資訊通過奇異值分解得到的R個特徵向量與(v1-R)個該零向量的組合;其中,L=1;對該第一頻域單元的通道資訊進行二維傅裏葉變換後的通道資訊;其中, ,l {1,...,P2};對頻域上的通道資訊截短後保留的部分通道資訊;其中,,<Nc;其中,該第一頻域單元為所有頻域單元或一個頻域單元。
- 如請求項9所述的資訊處理方法,其中,該頻域單元為一個子載波,或者該頻域單元為一個實體資源塊PRB,或者該頻域單元為一個包含多個PRB的子帶。
- 如請求項1所述的資訊處理方法,其中,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該資訊處理方法還包括以下一項:在L1時,該終端向該網路設備發送第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;在L>1時,若第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同,則該終端針對該第一部分通道資訊,向該網路設備發送共同的第四指示資訊;其中,該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;該第一部分通道資訊為該L個 通道資訊中的部分或全部通道資訊;在L>1時,該終端向該網路設備發送針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置。
- 如請求項11所述的資訊處理方法,其中,在該第一元素包括該編碼數據中的K1個非零元素的情况下:若K1<K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1以及該K1個非零元素在該編碼數據中的位置;若K1=K0,則該第三指示資訊或該第四指示資訊用於指示該非零元素的個數K1。
- 如請求項1所述的資訊處理方法,其中,該終端根據該下行信號,確定第一網路模型之後,還包括:該終端根據該編碼數據進行處理後的數據,通過該第一網路模型得到恢復的第二通道資訊;該終端根據該第二通道資訊,計算得到通道質量指示CQI;該終端向該網路設備發送該CQI。
- 如請求項1所述的資訊處理方法,其中,該終端根據該下行信號,確定第一網路模型之後,還包括:該終端接收該網路設備發送的波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備恢復得到的通道資訊確定;該終端根據該通道資訊參考信號,確定有效通道資訊; 該終端根據該有效通道資訊,計算得到CQI;該終端向該網路設備發送該CQI。
- 如請求項1所述的資訊處理方法,還包括:該終端向該網路設備發送下行通道的干擾與噪聲相關資訊;其中,該下行通道的干擾與噪聲相關資訊用於該網路設備計算CQI。
- 一種資訊處理方法,包括:網路設備向終端發送下行信號;其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;該網路設備接收該終端對編碼數據進行處理後的數據;其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的;該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,包括:該終端對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;其中,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素; 該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素;該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據;該網路設備根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊。
- 如請求項19所述的資訊處理方法,其中,該下行信號為下行參考信號;該網路設備根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊之前,還包括:該網路設備接收該終端發送的第一上行信號;該網路設備根據該第一上行信號,確定該第一網路模型。
- 如請求項19所述的資訊處理方法,其中,該下行信號攜帶用於指示該第一網路模型的第二指示資訊;該網路設備向終端發送下行信號之前,還包括:該網路設備接收該終端發送的第二上行信號;該網路設備根據該第二上行信號,確定第三通道資訊;該網路設備根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型。
- 如請求項21所述的資訊處理方法,其中,該第二上行信號為上行參考信號;或者,該第二上行信號攜帶預編碼矩陣指示PMI。
- 如請求項21所述的資訊處理方法,其中,該網路設備根據該第三通道資訊,確定該第一網路模型,包括:該網路設備根據該第三通道資訊,通過該I個網路模型分別進行編碼和/或解碼處理,得到每個網路模型對應的第四通道資訊; 該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M1個網路模型,則該網路設備從M個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最小的網路模型,確定為該第一網路模型;若該I個網路模型中包括該目標參數滿足預設條件的M=0個網路模型,則該網路設備從該I個網路模型中選擇編碼處理後得到的編碼數據中元素個數最大的網路模型,確定為該第一網路模型。
- 如請求項23所述的資訊處理方法,其中,該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的第四通道資訊,計算得到每個網路模型對應的目標參數,包括:該網路設備根據該第三通道資訊和每個網路模型對應的該第四通道資訊,通過目標準則計算得到每個網路模型對應的目標參數;其中,該目標準則為餘弦相似度準則,或者該目標準則為歸一化均方差準則,或者該目標準則為寬頻信干噪比準則。
- 如請求項19所述的資訊處理方法,其中,該第一通道資訊包括L個通道資訊,且L1;該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據之前,還包括以下一項:在L1時,該網路設備接收該終端發送的第三指示資訊;其中,一個通道資訊對應一個第三指示資訊,該第三指示資訊用於指示第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;在L>1時,該網路設備接收該終端針對第一部分通道資訊發送的共同的第四指示資訊;其中,該第一部分通道資訊為該L個通道資訊中的部分或全部通道資訊,且該第一部分通道資訊編碼後的編碼數據中該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置相同;該第四指示資訊用於指示該第一元素的個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;在L>1時,該網路設備接收該終端發送的針對該L個通道資訊聯合指示的第五指示資訊;其中,該第五指示資訊用於指示每個通道資訊編碼後的編碼數據中第一元素個數和/或該第一元素在該編碼數據中的位置;或者,該第五指示資訊用於指示L個通道資訊編碼後的L個編碼數據中第一元素的總個數和/或該第一元素 在該編碼數據中的位置。
- 如請求項26所述的資訊處理方法,其中,該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據,包括:該網路設備根據該終端對編碼數據進行處理後的數據進行反量化處理,得到反量化處理後的數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據。
- 如請求項27所述的資訊處理方法,其中,該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第三指示資訊或該第四指示資訊或該第五指示資訊,確定該待解碼數據,包括以下一項:該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過遮罩向量確定該待解碼數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數確定該待解碼數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素在該編碼數據中的位置確定該待解碼數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據;該網路設備根據該反量化處理後的數據,通過該第一元素的個數、該第一元素中非零元素的個數和該非零元素在該編碼數據中的位置,確定該待解碼數據。
- 如請求項19所述的資訊處理方法,還包括: 該網路設備接收該終端發送的通道質量指示CQI。
- 如請求項19所述的資訊處理方法,還包括:該網路設備向該終端發送波束賦形的通道資訊參考信號;其中,該通道資訊參考信號所採用的波束根據該網路設備的恢復得到的通道資訊確定;該網路設備接收該終端發送的CQI;其中,該CQI是該終端根據該通道資訊參考信號計算得到的。
- 如請求項19所述的資訊處理方法,還包括:該網路設備接收該終端發送的下行通道的干擾與噪聲相關資訊;該網路設備根據該下行通道的干擾與噪聲相關資訊和該恢復得到的通道資訊,計算得到CQI。
- 一種資訊處理裝置,包括記憶體,收發機,處理器;其中,記憶體用於存儲計算機程序;收發機用於在該處理器的控制下收發數據;處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:接收網路設備發送的下行信號;根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據; 將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備;該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,包括:該終端對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;其中,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
- 一種終端,包括:第一接收單元,用於接收網路設備發送的下行信號;第一處理單元,用於根據該下行信號,確定第一網路模型;其中,該第一網路模型為預先部署或從網路設備側下載的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;編碼單元,用於通過該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理,得到待傳輸的編碼數據;第一發送單元,用於將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備;該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,包括: 該終端對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;其中,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
- 一種資訊處理裝置,包括記憶體,收發機,處理器;其中,記憶體用於存儲計算機程序;收發機用於在該處理器的控制下收發數據;處理器用於讀取該記憶體中的計算機程序並執行以下操作:向終端發送下行信號;其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;接收該終端對編碼數據進行處理後的數據;其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的;根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據;根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊; 該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備,包括:該終端對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;其中,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
- 一種網路設備,包括:第一發送單元,用於向終端發送下行信號;其中,該下行信號用於該終端確定第一網路模型,該第一網路模型為預先部署的I個網路模型中的至少一個,I為正整數;第一接收單元,用於接收該終端對編碼數據進行處理後的數據;其中,該編碼數據是該終端根據該第一網路模型對第一通道資訊進行編碼處理後得到的;第一處理單元,用於根據該終端對編碼數據進行處理後的數據,確定待解碼數據;解碼單元,用於根據該第一網路模型對該待解碼數據進行解碼處理,得到恢復的通道資訊;該終端將該編碼數據進行處理後的數據發送至該網路設備, 包括:該終端對該編碼數據中的第一元素進行量化處理,並將量化處理後的數據傳輸至該網路設備;其中,該第一元素為該編碼數據中的部分或全部元素;其中,該第一元素包括以下一項:該編碼數據中的K1個非零元素;其中,K1為正整數,K1 K0,K0為該編碼數據中所有元素的個數;根據遮罩向量確定的該編碼數據中的K1個元素;該編碼數據中從第一位置開始的連續K1個元素。
- 一種處理器可讀存儲介質,該處理器可讀存儲介質存儲有計算機程序,該計算機程序用於使該處理器執行請求項1至18中任一項所述的資訊處理方法中的步驟,或請求項19至31中任一項所述的資訊處理方法中的步驟。
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---|---|---|---|---|
CN110350958A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-10-18 | 东南大学 | 一种基于神经网络的大规模mimo的csi多倍率压缩反馈方法 |
US20200265338A1 (en) * | 2017-04-24 | 2020-08-20 | Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. | Learning and deploying compression of radio signals |
WO2021108940A1 (en) * | 2019-12-01 | 2021-06-10 | Nokia Shanghai Bell Co., Ltd. | Channel state information feedback |
US20210211164A1 (en) * | 2017-06-19 | 2021-07-08 | Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. | Encoding and decoding of information for wireless transmission using multi-antenna transceivers |
US20210273707A1 (en) * | 2020-02-28 | 2021-09-02 | Qualcomm Incorporated | Neural network based channel state information feedback |
Family Cites Families (2)
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---|---|---|---|---|
CN113381950B (zh) * | 2021-04-25 | 2022-11-25 | 清华大学 | 基于网络聚合策略的高效mimo信道反馈方法及装置 |
CN113660020A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-11-16 | 陕西尚品信息科技有限公司 | 一种无线通信信道信息传输方法、系统和解码器 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20200265338A1 (en) * | 2017-04-24 | 2020-08-20 | Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. | Learning and deploying compression of radio signals |
US20210211164A1 (en) * | 2017-06-19 | 2021-07-08 | Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. | Encoding and decoding of information for wireless transmission using multi-antenna transceivers |
CN110350958A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-10-18 | 东南大学 | 一种基于神经网络的大规模mimo的csi多倍率压缩反馈方法 |
WO2021108940A1 (en) * | 2019-12-01 | 2021-06-10 | Nokia Shanghai Bell Co., Ltd. | Channel state information feedback |
US20210273707A1 (en) * | 2020-02-28 | 2021-09-02 | Qualcomm Incorporated | Neural network based channel state information feedback |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
網路文獻 Guo, J., Jin, S., Wen, C.-K., & Li, G. Y., "A Novel Quantization Method for Deep Learning-Based Massive MIMO CSI Feedback." 2019 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing, 28 January 2020. [https://ieeexplore.ieee.org/document/8969557] * |
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