WO2024053064A1 - 端末、無線通信方法及び基地局 - Google Patents

端末、無線通信方法及び基地局 Download PDF

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WO2024053064A1
WO2024053064A1 PCT/JP2022/033773 JP2022033773W WO2024053064A1 WO 2024053064 A1 WO2024053064 A1 WO 2024053064A1 JP 2022033773 W JP2022033773 W JP 2022033773W WO 2024053064 A1 WO2024053064 A1 WO 2024053064A1
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WO
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information
model
base station
terminal
lmf
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PCT/JP2022/033773
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English (en)
French (fr)
Inventor
春陽 越後
浩樹 原田
ルフア ヨウ
ジン ワン
チーピン ピ
ラン チン
ジンミン ジャオ
ヨン リ
Original Assignee
株式会社Nttドコモ
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Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社Nttドコモ filed Critical 株式会社Nttドコモ
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    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves

Definitions

  • the present disclosure relates to a terminal, a wireless communication method, and a base station in a next-generation mobile communication system.
  • LTE Long Term Evolution
  • 3GPP Rel. 10-14 is a specification for the purpose of further increasing capacity and sophistication of LTE (Third Generation Partnership Project (3GPP (registered trademark)) Release (Rel. 8, 9). was made into
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G 5th generation mobile communication system
  • 5G+ plus
  • NR New Radio
  • E-UTRA Evolved Universal Terrestrial Radio Access
  • E-UTRAN Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network
  • AI artificial intelligence
  • ML machine learning
  • UE User Equipment
  • one of the purposes of the present disclosure is to provide a terminal, a wireless communication method, and a base station that can realize suitable overhead reduction/channel estimation/resource utilization.
  • a terminal includes a control unit that acquires labeled data for training an artificial intelligence (AI) model that includes information regarding the location of the terminal, and a transmitter that transmits the labeled data. It is characterized by having a part.
  • AI artificial intelligence
  • suitable overhead reduction/channel estimation/resource utilization can be achieved.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an AI model management framework.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of specifying an AI model.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a UE positioning method.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a UE positioning method.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a UE positioning method.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a UE positioning method.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of AI model inference according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of AI model inference according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of AI model training according to the third embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an AI model management framework.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of specifying an AI model.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a UE positioning method.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of a wireless communication system according to an embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the configuration of a base station according to an embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the configuration of a user terminal according to an embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of a base station and a user terminal according to an embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a vehicle according to an embodiment.
  • AI Artificial Intelligence
  • ML machine learning
  • improved Channel State Information Reference Signal e.g., reduced overhead, improved accuracy, prediction
  • improved beam management e.g., improved accuracy, time
  • positioning e.g., position estimation/prediction in the spatial domain
  • position measurement e.g., position estimation/prediction
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an AI model management framework.
  • each stage related to the AI model is shown as a block.
  • This example is also expressed as AI model life cycle management.
  • the data collection stage corresponds to the stage of collecting data for generating/updating an AI model.
  • the data collection stage includes data reduction (e.g., deciding which data to transfer for model training/model inference), data transfer (e.g., to entities performing model training/model inference (e.g., UE, gNB)), and transfer data).
  • model training is performed based on the data (training data) transferred from the collection stage.
  • This stage includes data preparation (e.g., performing data preprocessing, cleaning, formatting, transformation, etc.), model training/validation, and model testing (e.g., ensuring that the trained model meets performance thresholds).
  • model exchange e.g., transferring a model for distributed learning
  • model deployment/updating deploying/updating a model to entities performing model inference
  • model inference is performed based on the data (inference data) transferred from the collection stage.
  • This stage includes data preparation (e.g., performing data preprocessing, cleaning, formatting, transformation, etc.), model inference, model monitoring (e.g., monitoring the performance of model inference), and model performance feedback (the entity performing model training). (feedback of model performance to actors), output (provide model output to actors), etc.
  • the actor stage includes action triggers (e.g., deciding whether to trigger an action on other entities), feedback (e.g., feeding back information necessary for training data/inference data/performance feedback), etc. May include.
  • action triggers e.g., deciding whether to trigger an action on other entities
  • feedback e.g., feeding back information necessary for training data/inference data/performance feedback
  • training of a model for mobility optimization may be performed, for example, in Operation, Administration and Maintenance (Management) (OAM) in a network (Network (NW)) / gNodeB (gNB).
  • OAM Operation, Administration and Maintenance
  • NW Network
  • gNodeB gNodeB
  • the former has advantages in interoperability, large storage capacity, operator manageability, and model flexibility (e.g., feature engineering). In the latter case, the advantage is that there is no need for model update latency or data exchange for model development.
  • Inference of the above model may be performed in the gNB, for example.
  • the entity that performs training/inference may be different.
  • the OAM/gNB may perform model training and the gNB may perform model inference.
  • a Location Management Function may perform model training, and the LMF may perform model inference.
  • the OAM/gNB/UE may perform model training and the gNB/UE (jointly) may perform model inference.
  • the OAM/gNB/UE may perform model training and the UE may perform model inference.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of specifying an AI model.
  • the UE and NW eg, base station (BS)
  • NW eg, base station (BS)
  • the UE may report, for example, the performance of model #1 and the performance of model #2 to the NW, and the NW may instruct the UE about the AI model to use.
  • Fingerprinting localization which uses the propagation characteristics of wireless signals to estimate the location of wireless devices, is widely used in both Line Of Site (LOS) and Non-Line Of Site (NLOS) scenarios. .
  • LOS may mean that the UE and base station are in line-of-sight (or unobstructed) to each other
  • NLOS may mean that the UE and base station are not in line-of-sight (or unobstructed) to each other. It can also mean something.
  • the location of the UE is estimated from the fingerprints of multiple transmission paths (multipaths) of the UE based on a database/AI model.
  • the multipath information may be, for example, information regarding the angle of arrival (AoA)/angle of departure (AoD) of the signal on the optimal/candidate transmission path.
  • AoA angle of arrival
  • AoD angle of departure
  • the information regarding AoA may include, for example, information regarding at least one of azimuth angles of arrival and zenith angles of arrival. Further, the information regarding the AoD may include, for example, information regarding at least one of radial azimuth angles of departure and radial zenith angles of depth.
  • 3GPP Rel. 16 NR supports the following positioning technologies. ⁇ Positioning based on DL/UL Time Difference Of Arrival (TDOA), ⁇ Positioning based on angle (DL AoD/UL AoA), ⁇ Positioning based on multi-Round Trip Time (RTT), ⁇ Positioning based on Enhanced Cell ID (E-CID).
  • TDOA Time Difference Of Arrival
  • DL AoD/UL AoA ⁇ Positioning based on angle
  • RTT multi-Round Trip Time
  • E-CID Enhanced Cell ID
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of positioning based on DL/UL TDOA.
  • TRP #0-#2 base stations
  • the position of the UE is estimated (measured) using a measured value of reference signal time difference (RSTD).
  • RSTD reference signal time difference
  • T i - T j the points where RSTD (T i - T j ) takes a certain value (k i , j ) for two specific base stations (TRP #i, #j (i, j are integers)
  • TRP #i, #j i, j are integers
  • a hyperbola H is drawn. I can draw i and j .
  • the intersection of multiple such hyperbolas in this example, the intersection of H 0,1, H 1,2, H 2,0
  • the position of the UE may be estimated using the RSRP of the reference signal.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of positioning based on DL AoD/UL AoA.
  • the position of the UE is estimated using a measured value of DL AoD (for example, ⁇ or ⁇ ) or a measured value of UL AoA (for example, ⁇ or ⁇ ).
  • the location of the UE may be estimated using RSRP.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of positioning based on multi-RTT.
  • the position of the UE is estimated using a plurality of RTTs calculated from the Tx/Rx time difference of reference signals (and additionally RSRP, RSRQ, etc.). For example, a geometric circle based on RTT can be drawn around each base station. The intersection of these multiple circles may be estimated as the location of the UE.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of positioning based on E-CID.
  • the location of the UE is estimated based on the geometric location of the serving cell/neighbor cell and additional measurements (Tx-Rx time difference, RSRP, RSRQ, etc.).
  • the above-described positioning in DL may be performed on the UE side or the LMF side.
  • the UE may calculate the UE position based on various measurement results of the UE and assistance information from the LMF.
  • the UE may report various measurement results to the LMF, and the LMF may calculate the position of the UE.
  • the assistance information may be information for assisting in position estimation of the UE.
  • the above-described positioning in UL may be performed on the LMF side.
  • the base station may report various measurement results to the LMF, and the LMF may calculate the location of the UE.
  • the above-described positioning in DL and UL may be performed on the LMF side.
  • the UE/base station may report various measurement results to the LMF, and the LMF may calculate the location of the UE.
  • 3GPP Rel. No. 17 proposes a positioning method using assistance information with the aim of further improving positioning accuracy.
  • the assistance information may be transmitted between the UE, the base station, and the LMF as measurement information for the above-mentioned DL/UL-TDOA, DL-AoD/UL-AoA, multi-RTT, and E-CID.
  • Assistance information may include information regarding at least one of the following: ⁇ Timing Error Group (TEG), ⁇ RSRPP (path specific RSRP), ⁇ Expected angle, ⁇ Adjacent beam information ⁇ TRP antenna/beam information, ⁇ LOS/NLOS indicator, -Additional path reporting.
  • TAG Transmission Error Group
  • RSRPP path specific RSRP
  • ⁇ Expected angle ⁇ Adjacent beam information
  • TRP antenna/beam information ⁇ LOS/NLOS indicator
  • -Additional path reporting may include information regarding at least one of the following: ⁇ Timing Error Group (TEG), ⁇ RSRPP (path specific RSRP), ⁇ Expected angle, ⁇ Adjacent beam information ⁇ TRP antenna/beam information, ⁇ LOS/NLOS indicator, -Additional path reporting.
  • the TEG may indicate one or more PRS (Positioning Reference Signal) resources whose transmission/reception timing errors (Rx/Tx timing errors) are within a certain margin.
  • PRS Positioning Reference Signal
  • RSRPP may indicate the measurement result of RSRP in the first path.
  • the assistance information regarding the expected angle may indicate the expected UL-AoA/ZoA.
  • the assistance information may be sent from the LMF to the base station. Further, the assistance information may support at least one positioning among UL TDOA, UL AoA, and multi-RTT.
  • the assistance information regarding the expected angle may include information regarding expected DL-AoA/ZoA (expected DL-AoA/ZoA) or DL-AoD/ZoD (expected DL-AoD/ZoD).
  • the assistance information may be sent from the LMF to the UE. Further, the assistance information may support positioning of at least one of DL TDOA, DL AoA, and multi-RTT. This improves the accuracy of angle-based UE positioning and allows optimization of Rx beamforming of the UE or base station.
  • the assistance information regarding the predicted angle may include information indicating the uncertainty range of these values in addition to the information on the values of AoA/ZoA/AoD/ZoD themselves as described above.
  • adjacent beam information can either be a subset of DL-PRS resources (option 1) for prioritization of DL-AoD reports, or the boresight direction of each DL-PRS resource (option 2). ) may also include information regarding. This allows optimization of the UE's Rx beam sweeping and DL-AoD measurements.
  • the assistance information may include PRS beam pattern information as additional beam information.
  • This PRS beam pattern information may include information regarding the relative power between DL-PRS resources for each angle for each TRP.
  • the LOS/NLOS indicator may indicate information regarding Line Of Site (LOS)/Non-Line Of Site (NLOS).
  • measurement gaps that are set in advance, MG activation via lower layers, MG-less position, PRS Rx/Tx in RRC_INACTIVE state, or on-demand PRS, etc. may be configured for (and may be utilized by) the UE.
  • antenna configuration/beam information is considered useful for AI/Ml models.
  • the AI model requires metadata (antenna configuration information/beam information) as input to provide better performance.
  • the existing specifications support that the assistance information of the beam information of the base station (gNB) from the network (NW) toward the UE is used only for positioning.
  • ⁇ Use beam information for beam management is similarly used in interfaces other than positioning protocols (for example, LTE Positioning Protocol (LPP)).
  • LTP LTE Positioning Protocol
  • PRS positioning reference signal
  • - Beam information (of the UE) at the UE is used.
  • beam information indicating the beam direction (boresight direction) for each PRS is used as beam information from the LMF to the UE (beam information for UE-based positioning, information regarding the transmission beam of the base station). is supported.
  • the beam information may be information indicating a boresight direction for each PRS.
  • Beam information indicating the beam direction for each PRS is "DL-PRS-BeamInfoElement" included in "NR-DL-PRS-BeamInfo" of the common NR positioning information element.
  • DL-PRS-BeamInfoElement includes information regarding the azimuth angle and the elevation angle of the beam transmitted from the base station (TRP).
  • the information regarding the azimuth angle is "dl-PRS-Azimuth” and "dl-PRS-Azimuth-fine”.
  • dl-PRS-Azimuth is information shown as a value from 0° to 359° in 1° units
  • dl-PRS-Azimuth-fine is information shown in 0.1° units from 0° to 0.9 It is expressed as a value in °.
  • dl-PRS-Elevation has a granularity of 1° and is information shown as a value from 0° to 180°
  • dl-PRS-Elevation-fine has a granularity of 0.1° and is 0° It is shown as a value of 0.9° from
  • beam information indicating the relative power of DL PRS at each angle is supported as beam information from LMF to UE (beam information for UE-based positioning, information regarding base station transmission beam). ing.
  • the beam information indicating the relative power is included in the TRP beam antenna information ("NR-TRP-BeamAntennaInfo") in the common NR positioning information element.
  • NR-TRP-BeamAntennaInfo includes information "NR-TRP-BeamAntennaInfoAzimuthElevation” regarding TRP beam antenna information for azimuth and elevation.
  • NR-TRP-BeamAntennaInfoAzimuthElevation contains "azimuth” which indicates the azimuth angle of grain size in units of 1 degree, “azimuth-fine” which indicates the azimuth angle of grain size in units of 0.1 degree, and “elevationList” which is a list of elevation angles. include.
  • the list of elevation angles “elevationList” includes “elevation” indicating the elevation angle with a granularity of 1 degree, “elevation-fine” indicating the elevation angle with a granularity of 0.1 degree, and a list of beam power "beamPowerList”.
  • the beam power list "beamPowerList” includes "nr-dl-prs-ResourceSetID” indicating the resource set ID of DL PRS, "nr-dl-prs-ResourceID” indicating the resource ID of DL PRS, and the granularity of 1 dB. "nr-dl-prs-RelativePower” indicating the relative power of the resource given by “nr-dl-prs-ResourceID” and “nr-dl-prs-ResourceID” with granularity of 0.1 dB. "nr-dl-prs-RelativePowerFine” indicating the relative power of the resource is included.
  • Rel. 17, information indicating an antenna reference point (ARP) is supported as beam (antenna) information (information regarding a base station's transmission beam) from the LMF to the UE.
  • ARP antenna reference point
  • NR-TRP-LocationInfo is the TRP location information of the common NR positioning information element.
  • the TRP location information "NR-TRP-LocationInfo" is expressed by the relative positions between reference points.
  • the ARP location of the PRS resource is expressed as a relative position associated with the ARP location of the PRS resource set.
  • the antenna reference point is indicated by altitude, latitude and longitude.
  • Rel. 17, information regarding the spatial direction of DL PRS is supported as information from the base station (for example, gNB, NG-RAN (Next Generation-Radio Access Network) node) to the LMF (information regarding the base station's transmission beam).
  • the base station for example, gNB, NG-RAN (Next Generation-Radio Access Network) node
  • the LMF information regarding the base station's transmission beam
  • the information includes information indicating the boresight direction of the azimuth and elevation of the PRS resource.
  • the information also includes transition information from a local coordinate system (LCS) to a global coordinate system (GCS).
  • LCS local coordinate system
  • GCS global coordinate system
  • a GCS may be defined for a system including multiple base stations and multiple UEs. Also, in the LCS, an array antenna for one base station or one UE may be defined.
  • the LCS is used as a reference to define the vector far-field of each antenna element in the array.
  • the vector far field is the pattern and polarization.
  • the arrangement of arrays within the GCS may be defined by converting between the GCS and LCS.
  • GCS/LCS may be derived, for example, based on definitions and conversion formulas (defined in specifications) that can be recognized by those skilled in the art.
  • information indicating a TRP beam/antenna is supported as information from a base station (for example, gNB) to LMF (information regarding a base station's transmission beam).
  • a base station for example, gNB
  • LMF information regarding a base station's transmission beam
  • the information includes information indicating the relative power of the DL PRS at each angle (azimuth/elevation angle).
  • the information includes at least one of a PRS resource ID, a PRS resource set ID, and an SSB index.
  • the information indicates the ID/index of a specific RS (for example, SSB/CSI-RS/SRS/DL PRS).
  • Rel. 17, the number of received beams of the UE in beam sweeping for positioning is defined.
  • the UE may report support for UE capabilities to the LMF.
  • the UE uses one receive beam.
  • the number of beams is used as the value indicated by the information "numberOfRxBeamSweepingFactor" indicating the number of Rx beam sweeping factors for FR2. Otherwise, the UE uses eight receive beams.
  • nr-DL-PRS-RxBeamIndex information regarding the reception beam used by the UE for measurement.
  • the UE may report measurements received on the same receive beam if different beams are used within the DL PRS resource set.
  • the beam information transmitted by the UE is information indicating whether the same beam is used between resource sets.
  • the UE measures/reports the RSRP of adjacent beams to improve the UE's location estimation accuracy.
  • the LMF may include and indicate at least one of the following options 1-2 in the assistance information.
  • - Option 1 Subset of PRS resources for the purpose of prioritizing DL-AOD reporting.
  • the subset may be configured for each PRS resource depending on the UE capabilities.
  • the UE may include the required PRS measurements for a subset of PRSs in the DL-AoD additional measurements if the required PRS measurements for the associated PRSs are reported.
  • the required PRS measurements may be DL PRS RSRP/path PRS RSRP.
  • a UE may report PRS measurements only for a subset of PRS resources. Note that a subset related to a PRS resource may exist in the same/different PRS resource set as the PRS resource.
  • - Option 2 Information about the boresight direction configured for each PRS resource according to the UE capabilities.
  • the assistance information indicated by the LMF is not necessarily accurate (appropriate) information.
  • the LMF selects information convenient for the LMF and presents it to the UE. That is, the assistance information transmitted by the LMF does not necessarily include information regarding adjacent beams.
  • the fact that the LMF transmits the assistance information, beam information, etc. to the UE can be a cause of communication overhead.
  • the expected angle and its uncertainty range are parameters that can influence the measurement of AoA/AoD, so it is not expected that the expected angle and its uncertainty range will be selected as input information to the AI model. Not yet.
  • the predicted angle and its uncertainty range are adopted as the output of the AI model, a more accurate predicted time/angle can be obtained. As a result, it becomes possible to measure AoA/AoD with higher accuracy.
  • PRU positioning reference unit
  • a PRU is being discussed as a reference (reference) device with a known location to mitigate UE/gNB transmission/reception timing errors.
  • PRU may be read as UE/gNB/TRP (transmission reception point)/TP (transmission point).
  • a PRU may support at least one of the following: - Measuring DL PRS and reporting related measurements (e.g. RSTD/Transmission/Reception Time Difference/RSRP) to the LMF; - transmitting an SRS to enable the TRP to measure and report measurements related to the reference device (e.g.
  • RTOA/AOA Relative Time of Arrival
  • ⁇ Operation measurement, various parameters (parameters related to transmission/reception timing delay, AoD and AOA enhancement, and measurement value calibration), - If the LMF does not have position coordinate information, reporting the position coordinate information of the reference device to the LMF; -
  • the reference device whose location is known is a UE/gNB; - Accuracy with which the position of the reference device can be known.
  • the present inventors came up with a method for AI model inference and AI model training related to positioning.
  • the angle at which a signal arrives at the UE, the AoA at the UE, and the AoA at the base station may be read interchangeably.
  • the angle at which a signal is radiated at the UE, the AoD at the UE, and the AoD at the base station may be read interchangeably.
  • AoA and AoD may be read interchangeably.
  • UE and base station may be interchanged.
  • positioning may be interchanged with position determination, position estimation, position prediction, etc.
  • a terminal (user terminal, User Equipment (UE))/Base Station (BS) trains an ML model in a training mode. , implements the ML model in an inference mode (also called inference mode, inference mode, etc.). In the inference mode, the accuracy of the trained ML model trained in the training mode may be verified.
  • UE User Equipment
  • BS Base Station
  • AI may be read as an object (also referred to as a target, object, data, function, program, etc.) that has (implements) at least one of the following characteristics: ⁇ Estimation based on observed or collected information; - Selection based on observed or collected information; - Predictions based on observed or collected information.
  • an object may be, for example, an apparatus, a device, such as a terminal or a base station. Furthermore, in the present disclosure, an object may correspond to a program/model/entity that operates on the device.
  • the ML model may be replaced by an object that has (implements) at least one of the following characteristics: ⁇ Produce estimates by feeding information, ⁇ Predict the estimated value by giving information, ⁇ Discover characteristics by providing information, ⁇ Select an action by providing information.
  • an AI model may refer to a data-driven algorithm that applies AI technology and generates a set of outputs based on a set of inputs.
  • AI models models, ML models, predictive analytics, predictive analysis models, tools, autoencoders (autoencoders), encoders, decoders, neural network models, AI algorithms, Schemes etc.
  • the AI model may be derived using at least one of regression analysis (eg, linear regression analysis, multiple regression analysis, logistic regression analysis), support vector machine, random forest, neural network, deep learning, etc.
  • the autoencoder may be interchanged with any autoencoder such as a stacked autoencoder or a convolutional autoencoder.
  • the encoder/decoder of the present disclosure may adopt models such as Residual Network (ResNet), DenseNet, RefineNet, etc.
  • an encoder encoding, encode/encoded, modification/change/control by an encoder, compressing, compress/compressed, generation ( “generate”, “generate/generated”, etc. may be used interchangeably.
  • a decoder decoding, decode/decoded, modification/change/control by a decoder, decompressing, decompress/decompressed, re- Reconstructing, reconstruct/reconstructed, etc. may be used interchangeably.
  • layers may be interchanged with layers (input layer, intermediate layer, etc.) used in the AI model.
  • the layers of the present disclosure include an input layer, an intermediate layer, an output layer, a batch normalization layer, a convolution layer, an activation layer, a dense layer, a normalization layer, a pooling layer, an attention layer, a dropout layer, It may correspond to at least one of the fully connected layers.
  • AI model training methods may include supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, federated learning, and the like.
  • Supervised learning may refer to the process of training a model from input and corresponding labels.
  • Unsupervised learning may refer to the process of training a model without labeled data.
  • Reinforcement learning is the process of training a model from inputs (in other words, states) and feedback signals (in other words, rewards) resulting from the model's outputs (in other words, actions) in the environment in which the models are interacting. It can also mean
  • generation, calculation, derivation, etc. may be read interchangeably.
  • implementation, operation, operation, execution, etc. may be read interchangeably.
  • training, learning, updating, retraining, etc. may be used interchangeably.
  • inference, after-training, production use, actual use, etc. may be read interchangeably.
  • a signal may be interchanged with a signal/channel.
  • A/B and “at least one of A and B” may be read interchangeably. Furthermore, in the present disclosure, “A/B/C” may mean “at least one of A, B, and C.”
  • Radio Resource Control RRC
  • RRC parameters RRC parameters
  • RRC messages upper layer parameters, fields, Information Elements (IEs), settings, etc.
  • IEs Information Elements
  • CE Medium Access Control Element
  • update command activation/deactivation command, etc.
  • upper layer signaling includes, for example, Radio Resource Control (RRC) signaling, Medium Access Control (MAC) signaling, broadcast information, and positioning protocols (e.g., NR Positioning Protocol A (NRPPa)/LTE Positioning Protocol (LPP)). ) messages, or a combination thereof.
  • RRC Radio Resource Control
  • MAC Medium Access Control
  • LPP LTE Positioning Protocol
  • MAC signaling may use, for example, a MAC Control Element (MAC CE), a MAC Protocol Data Unit (PDU), or the like.
  • Broadcast information includes, for example, a master information block (MIB), a system information block (SIB), a minimum system information (RMSI), and other system information ( Other System Information (OSI)) may also be used.
  • MIB master information block
  • SIB system information block
  • RMSI minimum system information
  • OSI Other System Information
  • the physical layer signaling may be, for example, downlink control information (DCI), uplink control information (UCI), etc.
  • DCI downlink control information
  • UCI uplink control information
  • an index an identifier (ID), an indicator, a resource ID, etc.
  • ID an identifier
  • indicator an indicator
  • resource ID a resource ID
  • sequences, lists, sets, groups, groups, clusters, subsets, etc. may be used interchangeably.
  • a panel, a UE panel, a panel group, a beam, a beam group, a precoder, an uplink (UL) transmitting entity, a transmission/reception point (TRP), a base station, and a spatial relation information (SRI) are described.
  • SRS resource indicator SRI
  • control resource set CONtrol REsource SET (CORESET)
  • Physical Downlink Shared Channel PDSCH
  • codeword CW
  • Transport Block Transport Block
  • TB transport Block
  • RS reference signal
  • antenna port e.g. demodulation reference signal (DMRS) port
  • antenna port group e.g.
  • DMRS port group groups (e.g., spatial relationship groups, Code Division Multiplexing (CDM) groups, reference signal groups, CORESET groups, Physical Uplink Control Channel (PUCCH) groups, PUCCH resource groups), resources (e.g., reference signal resources, SRS resource), resource set (for example, reference signal resource set), CORESET pool, downlink Transmission Configuration Indication state (TCI state) (DL TCI state), uplink TCI state (UL TCI state), unified TCI Unified TCI state, common TCI state, quasi-co-location (QCL), QCL assumption, etc. may be read interchangeably.
  • groups e.g., spatial relationship groups, Code Division Multiplexing (CDM) groups, reference signal groups, CORESET groups, Physical Uplink Control Channel (PUCCH) groups, PUCCH resource groups
  • resources e.g., reference signal resources, SRS resource
  • resource set for example, reference signal resource set
  • CORESET pool downlink Transmission Configuration Indication state (TCI state) (DL TCI state), up
  • timing, time, time, slot, subslot, symbol, subframe, etc. may be read interchangeably.
  • direction, axis, dimension, domain, polarization, polarization component, etc. may be read interchangeably.
  • estimation, prediction, and inference may be used interchangeably.
  • estimate the terms “estimate,” “predict,” and “infer” may be used interchangeably.
  • autoencoder, encoder, decoder, etc. may be replaced with at least one of a model, ML model, neural network model, AI model, AI algorithm, etc. Further, the autoencoder may be interchanged with any autoencoder such as a stacked autoencoder or a convolutional autoencoder.
  • the encoder/decoder of the present disclosure may adopt models such as Residual Network (ResNet), DenseNet, RefineNet, etc.
  • bits, bit strings, bit sequences, series, values, information, values obtained from bits, information obtained from bits, etc. may be read interchangeably.
  • layers for encoders may be interchanged with layers (input layer, intermediate layer, etc.) used in the AI model.
  • the layers of the present disclosure include an input layer, an intermediate layer, an output layer, a batch normalization layer, a convolution layer, an activation layer, a dense layer, a normalization layer, a pooling layer, an attention layer, a dropout layer, It may correspond to at least one of the fully connected layers.
  • RSRP may be interchanged with any parameter (eg, RSRQ, SINR, CSI) related to received power/received quality.
  • the first embodiment relates to RSRP inference using an AI model.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of AI model inference according to the first embodiment.
  • the AI model may be used to indicate preferential subsets (also referred to as prioritized subsets, prioritized subsets) of PRS resources. For example, the AI model identifies adjacent beams and calculates (infers) the RSRP of the adjacent beams based on the location of the fingerprint and at least one of the above-mentioned assistance information (e.g., the above-mentioned beam information for UE positioning). be able to. In this case, the AI model may output RSRPs for a preferential subset of PRS resources.
  • the AI model may identify RSRPs for a preferential subset of PRS resources (e.g., a subset of PRS resources that directs adjacent beams). For example, the AI model may select multiple groups of subsets of PRS resources with the best RSRP, and output the RSRPs of the selected subsets of PRS resources.
  • priority in a prioritized subset may mean a priority for selecting a subset of PRS resources with better RSRP.
  • a prioritized subset of PRS resources is such that when a report (for example, a DL-AoD report) regarding at least one of the PRS resources within this subset is reported, a report regarding other PRS resources within the subset is performed. It can also mean that.
  • "subset" may be interchanged with "priority subset”.
  • RSRP inference may be performed by an AI model on the UE side. However, the RSRP inference may be performed by an AI model on the gNB side/LMF side.
  • the information input to the AI model for RSRP inference may include at least one of the following: ⁇ RSRP of DL-PRS, ⁇ TRP beam information (for example, the above-mentioned TRP beam antenna information), - Receive (Rx) beam information at the UE; ⁇ Estimated angle, ⁇ The range of uncertainty of the predicted angle, ⁇ The above-mentioned assistance information, etc.
  • the information output by the AI model may include at least one of the following: - RSRP of a prioritized subset of PRS resources (e.g. a subset of PRS resources corresponding to adjacent beams); - A resource index of the PRS (e.g. a resource index indicating each prioritized subset of PRS resources).
  • the above information output by the AI model may be further used as input information (also referred to as intermediate feature) for the next AI model.
  • input information also referred to as intermediate feature
  • the AI model learns the relationships/rules between the input information and the RSRPs of prioritized subsets of PRS resources and determines which subsets of PRS resources can be applied. It is possible to judge.
  • Embodiment 1-1 In Embodiment 1-1, conditions for applying the AI model will be described.
  • the UE may apply the AI model based on any of the conditions (specific conditions) of options 1-1-1 to 1-1-2 below.
  • the UE may apply an AI model and measure (infer) the RSRP of a subset of PRS resources after receiving instructions regarding model application from the LMF/gNB (e.g., information regarding on/off of application of a particular model). It's okay. For example, upon receiving information indicating that a certain model is to be applied (on information), the UE may use the model to infer the RSRP of a preferred subset of PRS resources.
  • model application e.g., information regarding on/off of application of a particular model. It's okay.
  • the UE may use the model to infer the RSRP of a preferred subset of PRS resources.
  • the UE may determine whether or not to apply the AI model based on rules predefined in the specifications. For example, after the UE/gNB receives/transmits the DL-PRS, the UE/gNB may or may not be indicated from the LMF with information about the prioritized subset of PRS resources (e.g. DL-PRS-ResourcePrioritySubset). An AI model may be applied to measure (infer) the RSRP of a subset of PRS resources.
  • the UE/gNB may or may not be indicated from the LMF with information about the prioritized subset of PRS resources (e.g. DL-PRS-ResourcePrioritySubset).
  • An AI model may be applied to measure (infer) the RSRP of a subset of PRS resources.
  • the UE/gNB may determine whether or not to apply the AI model based on the presence or absence of information regarding the above-mentioned subset (for example, DL-PRS-ResourcePrioritySubset) indicated by the LMF. For example, more specifically, the UE/gNB may apply the AI model only if the LMF does not indicate information regarding the above-mentioned subset.
  • the above-mentioned subset for example, DL-PRS-ResourcePrioritySubset
  • Embodiment 1-2 describes the number of RSRPs (corresponding to prioritized subsets of PRS resources) output by the AI model.
  • the number of RSRPs for a certain subset may be determined based on any of the rules (specific rules) of options 1-2-1 to 1-2-2 below.
  • the number of RSRPs output for a subset of PRS resources may be predefined by the specification. Additionally, the number of output RSRPs for a subset of PRS resources may be associated with the AI model (e.g., the number of output RSRPs may be indicated by AI model information or determined by the AI model based on input). good).
  • the NW may instruct the UE about the number of RSRPs through signaling such as NRPPa/LPP/DCI/MAC CE/RRC. Specifically, the NW may instruct the UE at least one of the following information: - the number of subsets of PRS resources and the number of beams shown in each subset; - Number of RSRPs for a subset of PRS resources.
  • the above information instructed from the NW may be used as input information for the AI model.
  • the information output by this AI model (for example, an indication value of the number of output RSRPs of a subset of PRS resources) is further used as input information (also called intermediate feature) for the next AI model.
  • the UE may determine which AI model to use among the plurality of AI models based on the indication value of the number of output RSRPs of the subset of PRS resources (the value indicated by the above information). That is, the number of output RSRPs of a subset of PRS resources may be different for each of the plurality of AI models that the UE has.
  • the information output by the AI model may include, for example, at least one of the following in addition to or instead of the output information described above (e.g., RSRP of the prioritized subset) (as in the first embodiment).
  • the following may be applied instead of the preferred subset of RSRP in RSRP): ⁇ RSTD measurement results, ⁇ RTOA measurement results, ⁇ ToA measurement results, ⁇ AoA/AoD measurement results, ⁇ Transmission and reception time difference measurement results, ⁇ DL-PRS RSRP/UL-SRS RSRP, ⁇ Features of multipath, ⁇ LOS/NLOS indicator, - Frequency phase measurement results (e.g. measured phase information).
  • different output information (features) may be output by inputting different input information to the AI model. Note that these measurement results may be related to a prioritized subset.
  • the information input to the AI model may include, in addition to or instead of the above input information (for example, RSRP of DL-PRS), for example, at least one of the following: ⁇ RSTD measurement results, ⁇ RTOA measurement results, ⁇ ToA measurement results, ⁇ AoA/AoD measurement results, ⁇ Transmission and reception time difference measurement results, ⁇ DL-PRS RSRP/UL-SRS RSRP, ⁇ Features of multipath, ⁇ LOS/NLOS indicator, - Frequency phase measurement results (e.g. measured phase information).
  • ⁇ RSTD measurement results for example, RSTD measurement results, ⁇ RTOA measurement results, ⁇ ToA measurement results, ⁇ AoA/AoD measurement results, ⁇ Transmission and reception time difference measurement results, ⁇ DL-PRS RSRP/UL-SRS RSRP, ⁇ Features of multipath, ⁇ LOS/NLOS indicator, - Frequency phase measurement results (e.g. measured phase information).
  • these measurement results may be related to
  • the second embodiment relates to inference of expected angle/expected time/uncertainty range by an AI model.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of AI model inference according to the second embodiment.
  • the range of uncertainty may refer to the range of uncertainty of expected angle/time.
  • position may be a concept that also includes angle (AoA/AoD between UE and gNB, etc.). That is, the above-mentioned expected angle may be included in the position information of the terminal.
  • the AI model may infer expected angle/expected time/uncertainty range. As a result, more accurate predicted angle/predicted time/uncertainty range can be obtained as the output of the AI model. As a result, complex measurements such as AoA/AoD and measurement errors are reduced, allowing for more accurate positioning.
  • the inference of expected angle/expected time/uncertainty range may be performed by an AI model on the UE side. However, the inference of the expected angle/estimated time/uncertainty range may be performed by an AI model on the gNB side/LMF side.
  • the information input to the AI model for inference of expected angle/expected time/uncertainty range may include at least one of the following: ⁇ DL-PRS RSRP/SSB RSRP, ⁇ TRP beam information (for example, the above-mentioned TRP beam antenna information), - Information regarding the spatial direction of the DL-PRS in the TRP provided by the gNB (e.g. azimuth, elevation, etc.); ⁇ Geographical coordinates of TRP, - Information regarding LOS/NLOS (e.g. LOS/NLOS indicator).
  • the information output by the AI model may include at least one of the following: - Expected angle (e.g. AoA/AoD), - Expected time (e.g. RSTD), ⁇ Uncertainty range of expected angle/time.
  • - Expected angle e.g. AoA/AoD
  • RSTD Expected time
  • the input information applied in the second embodiment is not limited to these, and may include assistance information reported from the UE/gNB to the LMF. Further, among the assistance information, information regarding RSRP may be reported by the UE.
  • the above input information may be obtained from assistance information useful for obtaining the expected angle (AoA/AoD)/estimated time (RSTD)/uncertainty range as output. Note that this input information is preferably not based on expected angles/expected times/uncertainty ranges or other relevant measurements.
  • the AI model may output more accurate expected angle/expected time/uncertainty range based on these input information.
  • the UE/gNB/LMF may perform (or derive measurements) angle (eg, AoA/AoD)/time (RSTD)/other related measurements based on the output from the AI model.
  • Embodiment 2-1 conditions for applying the AI model will be described.
  • the UE may apply the AI model based on any of the conditions (specific conditions) of options 2-1-1 to 2-1-2 below.
  • the NW may instruct the UE whether or not to apply the AI model via signaling such as NRPPa/LPP/DCI/MAC CE/RRC.
  • the UE applies the AI model after receiving instructions regarding model application from the LMF/gNB (e.g., information regarding turning on/off the application of a particular model) and calculates the expected angle/expected time/uncertainty range. May be measured (inferred).
  • the UE may use the model to infer expected angle/expected time/uncertainty range.
  • the UE may determine whether or not to apply the AI model based on rules predefined in the specifications. For example, the UE/gNB uses information regarding expected angle/expected time/uncertainty range (for example, NR-DL-PRS-ExpectedAoD-or-AoA-r17 specified in Rel.17 NR, in UL-AoA assistance information).
  • expected angle/expected time/uncertainty range for example, NR-DL-PRS-ExpectedAoD-or-AoA-r17 specified in Rel.17 NR, in UL-AoA assistance information.
  • AngleMeasurement (e.g., Expected Azimuth/Zenith AoA Value included in AngleMeasurement)) regardless of whether it is indicated from the LMF, the AI model is applied after the UE/gNB receives/transmits the DL-PRS, and the expected angle is /Expected time/Uncertainty range may be measured (inferred). Further, the UE/gNB may determine whether or not to apply the AI model based on the presence or absence of information regarding the range of expected angle/expected time/uncertainty indicated by the LMF. More specifically, the UE/gNB may apply the AI model only when the LMF does not indicate information regarding the above expected angle/expected time/uncertainty range.
  • Embodiment 2-2 information transmission between the UE/gNB to which the AI model is applied and the gNB/UE will be described.
  • the UE/gNB may transmit information based on any of the following options 2-2-1 to 2-2-2.
  • the UE/gNB may report related input information (note that it may not be the input information itself, but may be information that can be used to derive the input information; the same applies to input information hereinafter) to the LMF.
  • the LMF may instruct the input information to other gNB/UEs (gNB/UEs that apply the AI model) using NR Positioning Protocol A (NRPPa)/LTE Positioning Protocol (LPP) messages.
  • NRPPa NR Positioning Protocol A
  • LPP LTE Positioning Protocol
  • a UE/gNB in a neighbor cell may send input information to a UE/gNB in a serving cell.
  • the UE/gNB in the serving cell reports/instructs the input information to other gNB/UEs (gNB/UEs applying the AI model) (in the same serving cell) using at least one of UCI/DCI/RRC/MAC CE. You may.
  • the UE since terminal-to-terminal communication is assumed, it is preferable that the UE has a capability regarding sidelinks. That is, the UE may transmit input information to other UEs via the sidelink.
  • the output of the AI model may be used directly for positioning.
  • DL-AoD positioning based on UL-AoD/UL-AoA
  • positioning based on UL-TDOA positioning based on Figure 3
  • positioning based on multi-RTT at least one of UCI/DCI/RRC/MAC CE
  • the output of the AI model may be reported/indicated to the gNB/UE via the gNB/UE.
  • the gNB/UE may report output information to the LMF via NRPPa/LPP messages.
  • the LMF may indicate this information to other UEs/gNBs via LPP/NRPPa messages.
  • more accurate UE positioning can be achieved by applying the AI model to infer the expected angle/expected time/uncertainty range.
  • the third embodiment relates to AI model training.
  • the AI model training in the third embodiment may correspond to training of an AI model for positioning, or may correspond to training of other AI models.
  • Embodiment 3-1 a method of collecting information for AI model training and model training on the UE/gNB/LMF side will be described.
  • Labeled data may be acquired (collected) for online training of an AI model.
  • label data may mean data attached with information (position information) regarding the location where the data was acquired (where measurements were taken to obtain the data).
  • the labels may be interchanged with location information, ToA, AoA, AoD, and LOS/NLOS probabilities.
  • any of the following methods 3-1-1-1 to 3-1-1-4 may be adopted.
  • the PRU may report related measurement values (RSTD, transmission/reception time difference, RSRP, etc.), information regarding location, etc. as labeled data to, for example, the LMF.
  • the LMF may perform model training based on the labeled data.
  • a method for the LMF to recognize the PRU UE UE corresponding to the PRU
  • at least one of the following methods may be used: - UE reports PRU-related capabilities to NW (recognition method 1), - Based on predefined rules (recognition method 2).
  • the LMF can recognize that the PRU is a UE based on the reported UE capability information.
  • recognition method 2 since the LMF knows the positions of the PRU UEs (for example, the positions of all PRU UEs) in advance, it determines which UE is the PRU UE based on the position information included in the label data. be able to.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • NW gNB/LMF
  • the UE/NW may perform model training based on the labeled data.
  • UE assisted positioning/NW based positioning The UE can collect its own location information obtained by UE assisted positioning/NW-based positioning as labeled data. Further, the UE may report the collected labeled data to the NW (gNB/LMF). The UE/NW may perform model training based on the labeled data.
  • NW gNB/LMF
  • ⁇ Method 3-1-1-4 Selection of labeled data based on threshold>
  • the UE determines the integrity/confidence level (and uncertainty) of its own location information (UE location information), ToA, AoA, AoD, and LOS/NLOS probabilities obtained by various methods.
  • Information in which at least one value of (sum of uncertainty) is greater than a certain threshold may be collected as labeled data.
  • the UE may report the collected labeled data to the NW (gNB/LMF).
  • the UE may also report the measurement results used when calculating the label information.
  • the UE/NW may perform model training based on the labeled data.
  • the certain threshold value described above may be notified from the NW (gNB/LMF).
  • the UE sends labeled data whose integrity/confidence level (and sum of uncertainty) is larger than a certain threshold to the NW (gNB/LMF). You may request. In this case, the UE may report the threshold.
  • the labeled data does not need to be configured in the UE, and may be configured in another UE/gNB/LMF.
  • the transmission of labeled data in methods 3-1-1-1 to 3-1-1-4 may be replaced with simply the transmission of position information.
  • another UE/gNB/LMF may have a certain time difference (for example, X (X ⁇ 0 ) slot/subframe/frame/second/millisecond), position information may be added to the data to generate labeled data.
  • the UE is a PRU UE (UE corresponding to PRU), and if the confidence level of information related to the UE is greater than a certain threshold, the UE collects/reports the information as labeled data. It's okay. Additionally, if the confidence level of its own location information obtained through UE-assisted positioning/NW-based positioning is greater than a certain threshold, the UE may collect/report the information as labeled data. .
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of AI model training according to the third embodiment.
  • a UE that performs AI model training may collect training datasets from other UEs. In this case, communication between UEs needs to be considered. At least one of the following may be adopted as a communication method between UEs: ⁇ Communication method between UEs having a sidelink function, - A method in which a data set is transmitted from the UE to the LMF via a message such as LPP, and the data set is instructed to another UE (UE that performs AI model training) via a message such as LPP, ⁇ The method depends on the UE implementation.
  • a UE that performs AI model training may collect a training dataset from the gNB. In this case, it is necessary to consider communication between gNB/UE. For example, the gNB may send the training dataset to the LMF via a message such as NRPPa. Further, the LMF may instruct the UE (UE that performs AI model training) about the data set via a message such as LPP.
  • the UE may perform AI model training based on the following conditions (specific conditions): ⁇ If there is an instruction from NW (LMF/gNB), - UE capabilities are reported from/reporting UE capabilities from another UE. Note that if the UE has the capability for AI model training, the UE may report the labeled data described above aperiodically/semi-persistently/periodically to the UE performing the training.
  • a gNB that performs AI model training may collect training datasets from other gNBs. In this case, communication between UEs needs to be considered. At least one of the following may be adopted as a communication method between gNBs: - A communication method using an inter-gNB interface (for example, an Xn interface such as Xn signaling), - A method in which a data set is transmitted from a gNB to the LMF via a message such as NRPPa, and the data set is instructed to another gNB (gNB that performs AI model training) via a message such as NRPPa.
  • an inter-gNB interface for example, an Xn interface such as Xn signaling
  • gNB gNB that performs AI model training
  • the gNB may perform AI model training based on the following conditions (specific conditions): ⁇ If there is an instruction from NW (LMF), ⁇ If gNB and NW (LMF) obtain a training dataset (which meets the necessary/conditions for conducting training), - Depends on gNE implementation.
  • LMF NW
  • LMF NW
  • ⁇ Embodiment 3-1-4 AI model training on the LMF side>
  • various measurement information of the UE/TRP/gNB may be transmitted to the LMF using an LPP/NRPPa message.
  • the LMF may perform AI model training if (and on condition that) it receives a training dataset (which meets the necessary/conditions for conducting the training).
  • Embodiment 3-2 describes collection and transmission of information for AI model training.
  • the UE may report motion assistance information to the NW (gNB/LMF).
  • the motion assistance information is information regarding the operation of the UE, and may include information regarding the initial position, movement speed, movement trajectory, etc. of the UE.
  • motion assistance information may be read as information regarding the movement of the UE.
  • the motion assistance information reported may be a value obtained/measured from a duration of time, and the value may include at least one of the following: ⁇ UE speed (UE speed) ⁇ Speed drift rate, ⁇ UE speed drift rate variation, - Motion trail (may also be called a movement trajectory).
  • a duration of time during which the UE obtains/measures the above values may be at least one of the following: ⁇ Period from the past to the present, ⁇ Period from past to future, ⁇ Period from the present to the future.
  • the above value types reported by the UE may be predefined and fixed values. Further, the type of the above value reported by the UE may be indicated by the NW.
  • the NW may request information (motion assistance information) about the UE's movement during a certain period from the UE.
  • the NW may also request the UE speed and speed drift rate from the UE.
  • the UE may report motion assistance information indicated by the request to the NW.
  • a validity duration may be defined for the above values (motion assistance information) reported by the UE.
  • the start time of the validity period may be defined based on any of the following: - Time explicitly reported by the UE (e.g. system frame number (SFN)/subframe number/slot number reported with assistance information); - A predefined and fixed time.
  • a predefined and fixed time may also be implicitly defined by either: - the time at which the above values were reported (the time at which the report was sent by the UE); - X slots/milliseconds/seconds/minutes after the above values are reported (after the report is sent by the UE), ⁇ The time when the NW received motion assistance information related to the GNSS position, - Reception time of the relevant PRS used for calculation.
  • the length of the validity period of the above values reported by the UE may be explicitly reported by the UE, or may be predefined and fixed.
  • the UE may send/report motion assistance information to the serving gNB via UCI/MAC CE/RRC.
  • the LMF may transmit motion assistance information using LPP, and may instruct the gNB (gNB that performs AI model training) to the motion assistance information using NRPPa.
  • the UE may send motion assistance information to the LMF via LPP.
  • the UE may transmit motion assistance information via the sidelink. Additionally, in AI model training on the UE side, the UE may transmit motion assistance information to the LMF using LPP.
  • the LMF may instruct the UE (UE that performs AI model training) of the motion assistance information using NRPPa.
  • the UE may report motion assistance information at any of the following timings: ⁇ After initial access, ⁇ Same timing as initial position report, ⁇ Set a regular timer and check when the timer expires, ⁇ The timing when the motion assistance information is changed from the previous report (for example, the timing when specific information included in the motion assistance information is changed by more than a threshold value from the previous report), ⁇ Timing specified/triggered by NW setting/display signal, - N symbols/slot/milliseconds/second (N is an integer greater than or equal to 0) before expiration of the validity period.
  • a new position of the UE may be predicted at the gNB/LMF based on a combination of the initial position of the UE and the time-stamped motion assistance information measured at the UE/TRP (this prediction includes:
  • An AI model eg, an AI model used for AI model training
  • AI model training can be appropriately performed. Additionally, overhead when transmitting training datasets can be reduced.
  • Notification of information to UE is performed using physical layer signaling (e.g. DCI), higher layer signaling (e.g. RRC signaling, MAC CE), specific signals/channels (e.g. PDCCH, PDSCH, reference signals), or a combination thereof. It's okay.
  • NW Network
  • BS Base Station
  • the MAC CE may be identified by including a new logical channel ID (LCID), which is not specified in the existing standard, in the MAC subheader.
  • LCID logical channel ID
  • the above notification When the above notification is performed by a DCI, the above notification includes a specific field of the DCI, a radio network temporary identifier (Radio Network Temporary Identifier (RNTI)), the format of the DCI, etc.
  • RNTI Radio Network Temporary Identifier
  • notification of any information to the UE in the above embodiments may be performed periodically, semi-persistently, or aperiodically.
  • the notification of any information from the UE (to the NW) in the above embodiments is performed using physical layer signaling (e.g. UCI), upper layer signaling (e.g. , RRC signaling, MAC CE), specific signals/channels (eg, PUCCH, PUSCH, PRACH, reference signals), or a combination thereof.
  • physical layer signaling e.g. UCI
  • upper layer signaling e.g. , RRC signaling, MAC CE
  • specific signals/channels eg, PUCCH, PUSCH, PRACH, reference signals
  • the MAC CE may be identified by including a new LCID that is not defined in the existing standard in the MAC subheader.
  • the above notification may be transmitted using PUCCH or PUSCH.
  • notification of arbitrary information from the UE in the above embodiments may be performed periodically, semi-persistently, or aperiodically.
  • AI model information may mean information including at least one of the following: ⁇ AI model input/output information, ⁇ Pre-processing/post-processing information for AI model input/output, ⁇ Information on AI model parameters, ⁇ Training information for AI models (training information), ⁇ Inference information for AI models, ⁇ Performance information regarding AI models.
  • the input/output information of the AI model may include information regarding at least one of the following: - Contents of input/output data (e.g. RSRP, SINR, amplitude/phase information in channel matrix (or precoding matrix), information on angle of arrival (AoA), angle of departure (AoD)) ), location information), ⁇ Data auxiliary information (may be called meta information), - type of input/output data (e.g. immutable value, floating point number), - bit width of input/output data (e.g. 64 bits for each input value), - Quantization interval (quantization step size) of input/output data (for example, 1 dBm for L1-RSRP), - The range that input/output data can take (for example, [0, 1]).
  • - Contents of input/output data e.g. RSRP, SINR, amplitude/phase information in channel matrix (or precoding matrix), information on angle of arrival (AoA), angle of departure (AoD))
  • the information regarding AoA may include information regarding at least one of the azimuth angle of arrival and the zenith angle of arrival (ZoA). Further, the information regarding the AoD may include, for example, information regarding at least one of a radial azimuth angle of departure and a radial zenith angle of depth (ZoD).
  • the location information may be location information regarding the UE/NW.
  • Location information includes information (e.g., latitude, longitude, altitude) obtained using a positioning system (e.g., Global Navigation Satellite System (GNSS), Global Positioning System (GPS), etc.), and information (e.g., latitude, longitude, altitude) adjacent to the UE.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • GPS Global Positioning System
  • Information on the serving (or serving) BS e.g., BS/cell identifier (ID), BS-UE distance, direction/angle of the BS (UE) as seen from the UE (BS),
  • the information may include at least one of the coordinates of the BS (UE) as seen from the BS (e.g., X/Y/Z axis coordinates, etc.), the specific address of the UE (e.g., Internet Protocol (IP) address), etc.
  • IP Internet Protocol
  • the location information of the UE is not limited to information based on the location of the BS, but may be information based on a specific point.
  • the location information may include information regarding its own implementation (for example, location/position/orientation of antennas, location/orientation of antenna panels, number of antennas, number of antenna panels, etc.).
  • the location information may include mobility information.
  • the mobility information may include information indicating at least one of the mobility type, the moving speed of the UE, the acceleration of the UE, the moving direction of the UE, and the like.
  • the mobility types are fixed location UE, movable/moving UE, no mobility UE, low mobility UE, and medium mobility UE.
  • environmental information may be information regarding the environment in which the data is acquired/used, such as frequency information (band ID, etc.), environment type information (indoor, etc.). , outdoor, Urban Macro (UMa), Urban Micro (Umi), etc.), Line Of Site (LOS)/Non-Line Of Site (NLOS), etc. Good too.
  • frequency information band ID, etc.
  • environment type information indoor, etc.
  • outdoor Urban Macro (UMa), Urban Micro (Umi), etc.
  • LOS Line Of Site
  • NLOS Non-Line Of Site
  • LOS may mean that the UE and BS are in an environment where they can see each other (or there is no shielding), and NLOS may mean that the UE and BS are not in an environment where they can see each other (or there is a shield). It can also mean The information indicating LOS/NLOS may indicate a soft value (for example, probability of LOS/NLOS) or may indicate a hard value (for example, either LOS/NLOS).
  • meta information may mean, for example, information regarding input/output information suitable for an AI model, information regarding acquired/obtainable data, etc.
  • the meta information includes information regarding beams of RS (for example, CSI-RS/SRS/SSB, etc.) (for example, the pointing angle of each beam, 3 dB beam width, the shape of the pointing beam, (number of beams), gNB/UE antenna layout information, frequency information, environment information, meta information ID, etc.
  • RS for example, CSI-RS/SRS/SSB, etc.
  • the meta information may be used as input/output of the AI model.
  • At least one of the embodiments described above may be applied if certain conditions are met.
  • the specific conditions may be specified in the standard, or may be notified to the UE/BS using upper layer signaling/physical layer signaling.
  • At least one of the embodiments described above may be applied only to UEs that have reported or support a particular UE capability.
  • the particular UE capability may indicate at least one of the following: - supporting specific processing/operation/control/information for at least one of the above embodiments; Supporting AI models to output subsets of adjacent beams (or RSRPs for adjacent beams); ⁇ Supporting AI models to output predicted angle/predicted time/uncertainty range; - UE supports AI model training (in UE/gNB/LMF); ⁇ The UE supports sidelink, ⁇ The UE supports the collection of location information through positioning; ⁇ UE supports presentation of AI model from NW, - In the RRC_INACTIVE state, (this UE capability) is applicable.
  • the specific UE capability may be a capability that is applied across all frequencies (commonly regardless of frequency) or a capability that is applied across all frequencies (e.g., cell, band, band combination, BWP, component carrier, etc.). or a combination thereof), or it may be a capability for each frequency range (for example, Frequency Range 1 (FR1), FR2, FR3, FR4, FR5, FR2-1, FR2-2). Alternatively, it may be a capability for each subcarrier spacing (SCS), or a capability for each Feature Set (FS) or Feature Set Per Component-carrier (FSPC).
  • SCS subcarrier spacing
  • FS Feature Set
  • FSPC Feature Set Per Component-carrier
  • the above-mentioned specific UE capability may be a capability that is applied across all duplex schemes (commonly regardless of the duplex scheme), or may be a capability that is applied across all duplex schemes (for example, Time Division Duplex).
  • the capability may be for each frequency division duplex (TDD)) or frequency division duplex (FDD)).
  • the UE configures/activates specific information related to the embodiment described above (or performs the operation of the embodiment described above) by upper layer signaling/physical layer signaling. / May be applied when triggered.
  • the specific information may be information indicating that application of the AI model is enabled, arbitrary RRC parameters for a specific release (for example, Rel. 18/19), or the like.
  • the UE does not support at least one of the specific UE capabilities or is not configured with the specific information, for example, Rel. 15/16 operations may be applied.
  • the control unit inputs information regarding the received power of the positioning reference signal into the AI model, and obtains at least one of an expected angle, an expected time, and an uncertainty range of the signal at the terminal as the output. Terminals described in Appendix 1 or 2. [Additional note 4] The terminal according to any one of Supplementary Notes 1 to 3, wherein the control unit determines whether or not to apply the AI model based on specific conditions.
  • a control unit that acquires labeled data for training an artificial intelligence (AI) model including information regarding the location of the terminal;
  • a terminal comprising: a transmitter configured to transmit the labeled data.
  • the transmitter is configured to transmit, as the labeled data, information in which a value related to at least one of the completeness, reliability, and uncertainty of the information is greater than a certain threshold value among the plurality of pieces of information regarding the location of the terminal.
  • the terminal described in Appendix 1 that transmits the data.
  • wireless communication system The configuration of a wireless communication system according to an embodiment of the present disclosure will be described below.
  • communication is performed using any one of the wireless communication methods according to the above-described embodiments of the present disclosure or a combination thereof.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of a wireless communication system according to an embodiment.
  • 5G NR 5th generation mobile communication system New Radio
  • 3GPP Third Generation Partnership Project
  • the wireless communication system 1 may support dual connectivity between multiple Radio Access Technologies (RATs) (Multi-RAT Dual Connectivity (MR-DC)).
  • MR-DC has dual connectivity between LTE (Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA)) and NR (E-UTRA-NR Dual Connectivity (EN-DC)), and dual connectivity between NR and LTE (NR-E -UTRA Dual Connectivity (NE-DC)).
  • RATs Radio Access Technologies
  • MR-DC has dual connectivity between LTE (Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA)) and NR (E-UTRA-NR Dual Connectivity (EN-DC)), and dual connectivity between NR and LTE (NR-E -UTRA Dual Connectivity (NE-DC)).
  • E-UTRA Evolved Universal Terrestrial Radio Access
  • EN-DC E-UTRA-NR Dual Connectivity
  • NE-DC NR-E -UTRA Dual Connectivity
  • the LTE (E-UTRA) base station (eNB) is the master node (Master Node (MN)), and the NR base station (gNB) is the secondary node (Secondary Node (SN)).
  • the NR base station (gNB) is the MN
  • the LTE (E-UTRA) base station (eNB) is the SN.
  • the wireless communication system 1 has dual connectivity between multiple base stations within the same RAT (for example, dual connectivity (NR-NR Dual Connectivity (NN-DC) where both the MN and SN are NR base stations (gNB)). )) may be supported.
  • dual connectivity NR-NR Dual Connectivity (NN-DC) where both the MN and SN are NR base stations (gNB)).
  • the wireless communication system 1 includes a base station 11 that forms a macro cell C1 with relatively wide coverage, and base stations 12 (12a-12c) that are located within the macro cell C1 and form a small cell C2 that is narrower than the macro cell C1. You may prepare.
  • User terminal 20 may be located within at least one cell. The arrangement, number, etc. of each cell and user terminal 20 are not limited to the embodiment shown in the figure. Hereinafter, when base stations 11 and 12 are not distinguished, they will be collectively referred to as base station 10.
  • the user terminal 20 may be connected to at least one of the plurality of base stations 10.
  • the user terminal 20 may use at least one of carrier aggregation (CA) using a plurality of component carriers (CC) and dual connectivity (DC).
  • CA carrier aggregation
  • CC component carriers
  • DC dual connectivity
  • Each CC may be included in at least one of a first frequency band (Frequency Range 1 (FR1)) and a second frequency band (Frequency Range 2 (FR2)).
  • Macro cell C1 may be included in FR1
  • small cell C2 may be included in FR2.
  • FR1 may be a frequency band below 6 GHz (sub-6 GHz)
  • FR2 may be a frequency band above 24 GHz (above-24 GHz). Note that the frequency bands and definitions of FR1 and FR2 are not limited to these, and FR1 may correspond to a higher frequency band than FR2, for example.
  • the user terminal 20 may communicate using at least one of time division duplex (TDD) and frequency division duplex (FDD) in each CC.
  • TDD time division duplex
  • FDD frequency division duplex
  • the plurality of base stations 10 may be connected by wire (for example, optical fiber, X2 interface, etc. compliant with Common Public Radio Interface (CPRI)) or wirelessly (for example, NR communication).
  • wire for example, optical fiber, X2 interface, etc. compliant with Common Public Radio Interface (CPRI)
  • NR communication for example, when NR communication is used as a backhaul between base stations 11 and 12, base station 11, which is an upper station, is an Integrated Access Backhaul (IAB) donor, and base station 12, which is a relay station, is an IAB donor. May also be called a node.
  • IAB Integrated Access Backhaul
  • the base station 10 may be connected to the core network 30 via another base station 10 or directly.
  • the core network 30 may include, for example, at least one of Evolved Packet Core (EPC), 5G Core Network (5GCN), Next Generation Core (NGC), and the like.
  • EPC Evolved Packet Core
  • 5GCN 5G Core Network
  • NGC Next Generation Core
  • the core network 30 includes, for example, User Plane Function (UPF), Access and Mobility Management Function (AMF), Session Management Function (SMF), Unified Data Management (UDM), Application Function (AF), Data Network (DN), and Location. It may also include network functions (NF) such as Management Function (LMF) and Operation, Administration and Maintenance (Management) (OAM). Note that multiple functions may be provided by one network node. Further, communication with an external network (eg, the Internet) may be performed via the DN.
  • UPF User Plane Function
  • AMF Access and Mobility Management Function
  • SMF Session Management Function
  • UDM Unified Data Management
  • AF Application Function
  • DN Data Network
  • NF network functions
  • NF network functions
  • LMF Management Function
  • OAM Operation, Administration and Maintenance
  • the user terminal 20 may be a terminal compatible with at least one of communication systems such as LTE, LTE-A, and 5G.
  • an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)-based wireless access method may be used.
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing
  • CP-OFDM Cyclic Prefix OFDM
  • DFT-s-OFDM Discrete Fourier Transform Spread OFDM
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • SC-FDMA Single Carrier Frequency Division Multiple Access
  • a wireless access method may also be called a waveform.
  • other wireless access methods for example, other single carrier transmission methods, other multicarrier transmission methods
  • the UL and DL radio access methods may be used as the UL and DL radio access methods.
  • the downlink channels include a physical downlink shared channel (PDSCH) shared by each user terminal 20, a broadcast channel (physical broadcast channel (PBCH)), and a downlink control channel (physical downlink control). Channel (PDCCH)) or the like may be used.
  • PDSCH physical downlink shared channel
  • PBCH physical broadcast channel
  • PDCCH downlink control channel
  • uplink channels include a physical uplink shared channel (PUSCH) shared by each user terminal 20, a physical uplink control channel (PUCCH), and a random access channel. (Physical Random Access Channel (PRACH)) or the like may be used.
  • PUSCH physical uplink shared channel
  • PUCCH physical uplink control channel
  • PRACH Physical Random Access Channel
  • User data, upper layer control information, System Information Block (SIB), etc. are transmitted by the PDSCH.
  • User data, upper layer control information, etc. may be transmitted by PUSCH.
  • a Master Information Block (MIB) may be transmitted via the PBCH.
  • Lower layer control information may be transmitted by PDCCH.
  • the lower layer control information may include, for example, downlink control information (DCI) that includes scheduling information for at least one of PDSCH and PUSCH.
  • DCI downlink control information
  • DCI that schedules PDSCH may be called DL assignment, DL DCI, etc.
  • DCI that schedules PUSCH may be called UL grant, UL DCI, etc.
  • PDSCH may be replaced with DL data
  • PUSCH may be replaced with UL data.
  • a control resource set (CONtrol REsource SET (CORESET)) and a search space may be used to detect the PDCCH.
  • CORESET corresponds to a resource for searching DCI.
  • the search space corresponds to a search area and a search method for PDCCH candidates (PDCCH candidates).
  • PDCCH candidates PDCCH candidates
  • One CORESET may be associated with one or more search spaces. The UE may monitor the CORESET associated with a certain search space based on the search space configuration.
  • One search space may correspond to PDCCH candidates corresponding to one or more aggregation levels.
  • One or more search spaces may be referred to as a search space set. Note that “search space”, “search space set”, “search space setting”, “search space set setting”, “CORESET”, “CORESET setting”, etc. in the present disclosure may be read interchangeably.
  • the PUCCH allows channel state information (CSI), delivery confirmation information (for example, may be called Hybrid Automatic Repeat Request ACKnowledgement (HARQ-ACK), ACK/NACK, etc.), and scheduling request ( Uplink Control Information (UCI) including at least one of SR)) may be transmitted.
  • CSI channel state information
  • delivery confirmation information for example, may be called Hybrid Automatic Repeat Request ACKnowledgement (HARQ-ACK), ACK/NACK, etc.
  • UCI Uplink Control Information including at least one of SR
  • a random access preamble for establishing a connection with a cell may be transmitted by PRACH.
  • downlinks, uplinks, etc. may be expressed without adding "link”.
  • various channels may be expressed without adding "Physical” at the beginning.
  • a synchronization signal (SS), a downlink reference signal (DL-RS), and the like may be transmitted.
  • the DL-RS includes a cell-specific reference signal (CRS), a channel state information reference signal (CSI-RS), and a demodulation reference signal (DeModulation).
  • Reference Signal (DMRS)), Positioning Reference Signal (PRS), Phase Tracking Reference Signal (PTRS), etc. may be transmitted.
  • the synchronization signal may be, for example, at least one of a primary synchronization signal (PSS) and a secondary synchronization signal (SSS).
  • a signal block including SS (PSS, SSS) and PBCH (and DMRS for PBCH) may be called an SS/PBCH block, SS Block (SSB), etc. Note that SS, SSB, etc. may also be called reference signals.
  • DMRS Downlink Reference Signal
  • UL-RS uplink reference signals
  • SRS Sounding Reference Signal
  • DMRS demodulation reference signals
  • UE-specific reference signal user terminal-specific reference signal
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the configuration of a base station according to an embodiment.
  • the base station 10 includes a control section 110, a transmitting/receiving section 120, a transmitting/receiving antenna 130, and a transmission line interface 140. Note that one or more of each of the control unit 110, the transmitting/receiving unit 120, the transmitting/receiving antenna 130, and the transmission path interface 140 may be provided.
  • this example mainly shows functional blocks that are characteristic of the present embodiment, and it may be assumed that the base station 10 also has other functional blocks necessary for wireless communication. A part of the processing of each unit described below may be omitted.
  • the control unit 110 controls the entire base station 10.
  • the control unit 110 can be configured from a controller, a control circuit, etc., which will be explained based on common recognition in the technical field related to the present disclosure.
  • the control unit 110 may control signal generation, scheduling (e.g., resource allocation, mapping), and the like.
  • the control unit 110 may control transmission and reception, measurement, etc. using the transmitting/receiving unit 120, the transmitting/receiving antenna 130, and the transmission path interface 140.
  • the control unit 110 may generate data, control information, a sequence, etc. to be transmitted as a signal, and may transfer the generated data to the transmitting/receiving unit 120.
  • the control unit 110 may perform communication channel call processing (setting, release, etc.), status management of the base station 10, radio resource management, and the like.
  • the transmitting/receiving section 120 may include a baseband section 121, a radio frequency (RF) section 122, and a measuring section 123.
  • the baseband section 121 may include a transmission processing section 1211 and a reception processing section 1212.
  • the transmitter/receiver unit 120 includes a transmitter/receiver, an RF circuit, a baseband circuit, a filter, a phase shifter, a measurement circuit, a transmitter/receiver circuit, etc., which are explained based on common understanding in the technical field related to the present disclosure. be able to.
  • the transmitting/receiving section 120 may be configured as an integrated transmitting/receiving section, or may be configured from a transmitting section and a receiving section.
  • the transmitting section may include a transmitting processing section 1211 and an RF section 122.
  • the reception section may include a reception processing section 1212, an RF section 122, and a measurement section 123.
  • the transmitting/receiving antenna 130 can be configured from an antenna described based on common recognition in the technical field related to the present disclosure, such as an array antenna.
  • the transmitting/receiving unit 120 may transmit the above-mentioned downlink channel, synchronization signal, downlink reference signal, etc.
  • the transmitter/receiver 120 may receive the above-mentioned uplink channel, uplink reference signal, and the like.
  • the transmitting/receiving unit 120 may form at least one of a transmitting beam and a receiving beam using digital beamforming (e.g., precoding), analog beamforming (e.g., phase rotation), or the like.
  • digital beamforming e.g., precoding
  • analog beamforming e.g., phase rotation
  • the transmitting/receiving unit 120 (transmission processing unit 1211) performs Packet Data Convergence Protocol (PDCP) layer processing, Radio Link Control (RLC) layer processing (for example, RLC retransmission control), Medium Access Control (MAC) layer processing (for example, HARQ retransmission control), etc. may be performed to generate a bit string to be transmitted.
  • PDCP Packet Data Convergence Protocol
  • RLC Radio Link Control
  • MAC Medium Access Control
  • HARQ retransmission control for example, HARQ retransmission control
  • the transmitting/receiving unit 120 performs channel encoding (which may include error correction encoding), modulation, mapping, filter processing, and discrete Fourier transform (DFT) on the bit string to be transmitted.
  • a baseband signal may be output by performing transmission processing such as processing (if necessary), Inverse Fast Fourier Transform (IFFT) processing, precoding, and digital-to-analog conversion.
  • IFFT Inverse Fast Fourier Transform
  • the transmitting/receiving unit 120 may perform modulation, filter processing, amplification, etc. on the baseband signal in a radio frequency band, and may transmit the signal in the radio frequency band via the transmitting/receiving antenna 130. .
  • the transmitting/receiving section 120 may perform amplification, filter processing, demodulation into a baseband signal, etc. on the radio frequency band signal received by the transmitting/receiving antenna 130.
  • the transmitting/receiving unit 120 (reception processing unit 1212) performs analog-to-digital conversion, fast Fourier transform (FFT) processing, and inverse discrete Fourier transform (IDFT) on the acquired baseband signal. )) processing (if necessary), applying reception processing such as filter processing, demapping, demodulation, decoding (which may include error correction decoding), MAC layer processing, RLC layer processing and PDCP layer processing, User data etc. may also be acquired.
  • FFT fast Fourier transform
  • IDFT inverse discrete Fourier transform
  • the transmitting/receiving unit 120 may perform measurements regarding the received signal.
  • the measurement unit 123 may perform Radio Resource Management (RRM) measurement, Channel State Information (CSI) measurement, etc. based on the received signal.
  • the measurement unit 123 is the receiving power (for example, Reference Signal Received Power (RSRP)), Receive Quality (eg, Reference Signal Received Quality (RSRQ), Signal To InterfERENCE PLUS NOI. SE RATIO (SINR), Signal to Noise Ratio (SNR) , signal strength (for example, Received Signal Strength Indicator (RSSI)), propagation path information (for example, CSI), etc. may be measured.
  • the measurement results may be output to the control unit 110.
  • the transmission path interface 140 transmits and receives signals (backhaul signaling) between devices included in the core network 30 (for example, network nodes providing NF), other base stations 10, etc., and provides information for the user terminal 20.
  • signals backhaul signaling
  • devices included in the core network 30 for example, network nodes providing NF, other base stations 10, etc.
  • User data user plane data
  • control plane data etc. may be acquired and transmitted.
  • the transmitting unit and receiving unit of the base station 10 in the present disclosure may be configured by at least one of the transmitting/receiving unit 120, the transmitting/receiving antenna 130, and the transmission path interface 140.
  • the transmitting/receiving unit 120 may transmit information regarding the location of the terminal based on the output of the AI model.
  • the transmitter/receiver 120 may receive labeled data that includes information regarding the location of the terminal.
  • the transmitting/receiving unit 120 may transmit the labeled data collected for training.
  • the transmitting/receiving unit 120 selects, as the labeled data, among a plurality of pieces of information regarding the location of the terminal, a value related to at least one of completeness, reliability, and uncertainty of the information is greater than a certain threshold. You may receive it.
  • the transmitting/receiving unit 120 may receive information regarding the operation of the terminal during a certain period.
  • the control unit 110 may input information regarding the positioning reference signal to an artificial intelligence (AI) model to obtain an output regarding the positioning of the terminal.
  • the control unit 110 may input information regarding received power of the positioning reference signal to the AI model, and obtain information regarding received power of a preferential subset of positioning reference signal resources as the output.
  • the control unit 110 inputs information regarding the received power of the positioning reference signal to the AI model, and obtains at least one of the expected angle, expected time, and uncertainty range of the signal at the terminal as the output. Good too.
  • the control unit 110 may determine whether or not to apply the AI model based on specific conditions.
  • the control unit 110 may acquire labeled data for training an artificial intelligence (AI) model that includes information regarding the location of the terminal.
  • AI artificial intelligence
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the configuration of a user terminal according to an embodiment.
  • the user terminal 20 includes a control section 210, a transmitting/receiving section 220, and a transmitting/receiving antenna 230. Note that one or more of each of the control unit 210, the transmitting/receiving unit 220, and the transmitting/receiving antenna 230 may be provided.
  • this example mainly shows functional blocks that are characteristic of the present embodiment, and it may be assumed that the user terminal 20 also has other functional blocks necessary for wireless communication. A part of the processing of each unit described below may be omitted.
  • the control unit 210 controls the entire user terminal 20.
  • the control unit 210 can be configured from a controller, a control circuit, etc., which will be explained based on common recognition in the technical field related to the present disclosure.
  • the control unit 210 may control signal generation, mapping, etc.
  • the control unit 210 may control transmission and reception using the transmitting/receiving unit 220 and the transmitting/receiving antenna 230, measurement, and the like.
  • the control unit 210 may generate data, control information, sequences, etc. to be transmitted as a signal, and may transfer the generated data to the transmitting/receiving unit 220.
  • the transmitting/receiving section 220 may include a baseband section 221, an RF section 222, and a measuring section 223.
  • the baseband section 221 may include a transmission processing section 2211 and a reception processing section 2212.
  • the transmitting/receiving unit 220 can be configured from a transmitter/receiver, an RF circuit, a baseband circuit, a filter, a phase shifter, a measuring circuit, a transmitting/receiving circuit, etc., which are explained based on common recognition in the technical field related to the present disclosure.
  • the transmitting/receiving section 220 may be configured as an integrated transmitting/receiving section, or may be configured from a transmitting section and a receiving section.
  • the transmitting section may include a transmitting processing section 2211 and an RF section 222.
  • the reception section may include a reception processing section 2212, an RF section 222, and a measurement section 223.
  • the transmitting/receiving antenna 230 can be configured from an antenna, such as an array antenna, as described based on common recognition in the technical field related to the present disclosure.
  • the transmitter/receiver 220 may receive the above-mentioned downlink channel, synchronization signal, downlink reference signal, etc.
  • the transmitter/receiver 220 may transmit the above-mentioned uplink channel, uplink reference signal, and the like.
  • the transmitting/receiving unit 220 may form at least one of a transmitting beam and a receiving beam using digital beamforming (e.g., precoding), analog beamforming (e.g., phase rotation), or the like.
  • digital beamforming e.g., precoding
  • analog beamforming e.g., phase rotation
  • the transmission/reception unit 220 (transmission processing unit 2211) performs PDCP layer processing, RLC layer processing (e.g. RLC retransmission control), MAC layer processing (e.g. , HARQ retransmission control), etc., to generate a bit string to be transmitted.
  • RLC layer processing e.g. RLC retransmission control
  • MAC layer processing e.g. , HARQ retransmission control
  • the transmitting/receiving unit 220 (transmission processing unit 2211) performs channel encoding (which may include error correction encoding), modulation, mapping, filter processing, DFT processing (as necessary), and IFFT processing on the bit string to be transmitted. , precoding, digital-to-analog conversion, etc., and output a baseband signal.
  • DFT processing may be based on the settings of transform precoding.
  • the transmitting/receiving unit 220 transmits the above processing in order to transmit the channel using the DFT-s-OFDM waveform.
  • DFT processing may be performed as the transmission processing, or if not, DFT processing may not be performed as the transmission processing.
  • the transmitting/receiving unit 220 may perform modulation, filter processing, amplification, etc. on the baseband signal in a radio frequency band, and may transmit the signal in the radio frequency band via the transmitting/receiving antenna 230. .
  • the transmitting/receiving section 220 may perform amplification, filter processing, demodulation into a baseband signal, etc. on the radio frequency band signal received by the transmitting/receiving antenna 230.
  • the transmission/reception unit 220 (reception processing unit 2212) performs analog-to-digital conversion, FFT processing, IDFT processing (if necessary), filter processing, demapping, demodulation, and decoding (error correction) on the acquired baseband signal. (which may include decoding), MAC layer processing, RLC layer processing, and PDCP layer processing may be applied to obtain user data and the like.
  • the transmitting/receiving unit 220 may perform measurements regarding the received signal.
  • the measurement unit 223 may perform RRM measurement, CSI measurement, etc. based on the received signal.
  • the measurement unit 223 may measure received power (for example, RSRP), reception quality (for example, RSRQ, SINR, SNR), signal strength (for example, RSSI), propagation path information (for example, CSI), and the like.
  • the measurement results may be output to the control unit 210.
  • the transmitting unit and receiving unit of the user terminal 20 in the present disclosure may be configured by at least one of the transmitting/receiving unit 220 and the transmitting/receiving antenna 230.
  • the transmitting/receiving unit 220 may transmit information regarding the location of the terminal based on the output of the AI model.
  • the transmitter/receiver 220 may receive labeled data that includes information regarding the location of the terminal.
  • the transmitting/receiving unit 220 may transmit the labeled data collected for training.
  • the transmitter/receiver 220 selects, as the labeled data, out of a plurality of pieces of information regarding the location of the terminal, a value related to at least one of completeness, reliability, and uncertainty of the information is greater than a certain threshold. You may receive it.
  • the transmitting/receiving unit 220 may receive information regarding the operation of the terminal during a certain period.
  • the control unit 210 may input information regarding the positioning reference signal to an artificial intelligence (AI) model to obtain an output regarding the positioning of the terminal.
  • the control unit 210 may input information regarding received power of the positioning reference signal to the AI model, and obtain information regarding received power of a preferential subset of positioning reference signal resources as the output.
  • the control unit 210 inputs information regarding the received power of the positioning reference signal to the AI model, and obtains at least one of the expected angle, expected time, and uncertainty range of the signal at the terminal as the output. Good too.
  • the control unit 210 may determine whether or not to apply the AI model based on specific conditions.
  • the control unit 210 may obtain labeled data for training an artificial intelligence (AI) model that includes information regarding the location of the terminal.
  • AI artificial intelligence
  • each functional block may be realized using one physically or logically coupled device, or may be realized using two or more physically or logically separated devices directly or indirectly (e.g. , wired, wireless, etc.) and may be realized using a plurality of these devices.
  • the functional block may be realized by combining software with the one device or the plurality of devices.
  • functions include judgment, decision, judgement, calculation, calculation, processing, derivation, investigation, exploration, confirmation, reception, transmission, output, access, solution, selection, selection, establishment, comparison, assumption, expectation, and consideration. , broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, assigning, etc.
  • a functional block (configuration unit) that performs transmission may be called a transmitting unit, a transmitter, or the like. In either case, as described above, the implementation method is not particularly limited.
  • a base station, a user terminal, etc. in an embodiment of the present disclosure may function as a computer that performs processing of the wireless communication method of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of a base station and a user terminal according to an embodiment.
  • the base station 10 and user terminal 20 described above may be physically configured as a computer device including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus 1007, etc. .
  • the hardware configuration of the base station 10 and the user terminal 20 may be configured to include one or more of each device shown in the figure, or may be configured not to include some of the devices.
  • processor 1001 may be implemented using one or more chips.
  • Each function in the base station 10 and the user terminal 20 is performed by, for example, loading predetermined software (program) onto hardware such as a processor 1001 and a memory 1002, so that the processor 1001 performs calculations and communicates via the communication device 1004. This is achieved by controlling at least one of reading and writing data in the memory 1002 and storage 1003.
  • predetermined software program
  • the processor 1001 operates an operating system to control the entire computer.
  • the processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) that includes interfaces with peripheral devices, a control device, an arithmetic unit, registers, and the like.
  • CPU central processing unit
  • the above-mentioned control unit 110 (210), transmitting/receiving unit 120 (220), etc. may be realized by the processor 1001.
  • the processor 1001 reads programs (program codes), software modules, data, etc. from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 to the memory 1002, and executes various processes in accordance with these.
  • programs program codes
  • software modules software modules
  • data etc.
  • the control unit 110 may be realized by a control program stored in the memory 1002 and operated in the processor 1001, and other functional blocks may also be realized in the same way.
  • the memory 1002 is a computer-readable recording medium, and includes at least one of Read Only Memory (ROM), Erasable Programmable ROM (EPROM), Electrically EPROM (EEPROM), Random Access Memory (RAM), and other suitable storage media. It may be composed of one. Memory 1002 may be called a register, cache, main memory, or the like.
  • the memory 1002 can store executable programs (program codes), software modules, and the like to implement a wireless communication method according to an embodiment of the present disclosure.
  • the storage 1003 is a computer-readable recording medium, such as a flexible disk, a floppy (registered trademark) disk, a magneto-optical disk (for example, a compact disk (CD-ROM), etc.), a digital versatile disk, removable disk, hard disk drive, smart card, flash memory device (e.g., card, stick, key drive), magnetic stripe, database, server, or other suitable storage medium. It may be configured by Storage 1003 may also be called an auxiliary storage device.
  • a computer-readable recording medium such as a flexible disk, a floppy (registered trademark) disk, a magneto-optical disk (for example, a compact disk (CD-ROM), etc.), a digital versatile disk, removable disk, hard disk drive, smart card, flash memory device (e.g., card, stick, key drive), magnetic stripe, database, server, or other suitable storage medium. It may be configured by Storage 1003 may also be called an auxiliary storage device.
  • the communication device 1004 is hardware (transmission/reception device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also referred to as a network device, network controller, network card, communication module, etc., for example.
  • the communication device 1004 includes, for example, a high frequency switch, a duplexer, a filter, a frequency synthesizer, etc. in order to realize at least one of frequency division duplex (FDD) and time division duplex (TDD). It may be configured to include.
  • FDD frequency division duplex
  • TDD time division duplex
  • the transmitter/receiver 120 (220) may be physically or logically separated into a transmitter 120a (220a) and a receiver 120b (220b).
  • the input device 1005 is an input device (eg, keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that accepts input from the outside.
  • the output device 1006 is an output device (for example, a display, a speaker, a light emitting diode (LED) lamp, etc.) that performs output to the outside. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).
  • each device such as the processor 1001 and the memory 1002 is connected by a bus 1007 for communicating information.
  • the bus 1007 may be configured using a single bus, or may be configured using different buses for each device.
  • the base station 10 and user terminal 20 also include a microprocessor, a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (PLD), a field programmable gate array (FPGA), etc. It may be configured to include hardware, and a part or all of each functional block may be realized using the hardware. For example, processor 1001 may be implemented using at least one of these hardwares.
  • DSP digital signal processor
  • ASIC application specific integrated circuit
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • channel, symbol and signal may be interchanged.
  • the signal may be a message.
  • the reference signal may also be abbreviated as RS, and may be called a pilot, pilot signal, etc. depending on the applicable standard.
  • a component carrier CC may be called a cell, a frequency carrier, a carrier frequency, or the like.
  • a radio frame may be composed of one or more periods (frames) in the time domain.
  • Each of the one or more periods (frames) constituting a radio frame may be called a subframe.
  • a subframe may be composed of one or more slots in the time domain.
  • a subframe may have a fixed time length (eg, 1 ms) that does not depend on numerology.
  • the numerology may be a communication parameter applied to at least one of transmission and reception of a certain signal or channel.
  • Numerology includes, for example, subcarrier spacing (SCS), bandwidth, symbol length, cyclic prefix length, transmission time interval (TTI), number of symbols per TTI, and radio frame configuration. , a specific filtering process performed by the transceiver in the frequency domain, a specific windowing process performed by the transceiver in the time domain, etc.
  • a slot may be composed of one or more symbols (Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) symbols, Single Carrier Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA) symbols, etc.) in the time domain. Furthermore, a slot may be a time unit based on numerology.
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • SC-FDMA Single Carrier Frequency Division Multiple Access
  • a slot may include multiple mini-slots. Each minislot may be made up of one or more symbols in the time domain. Furthermore, a mini-slot may also be called a sub-slot. A minislot may be made up of fewer symbols than a slot.
  • PDSCH (or PUSCH) transmitted in time units larger than minislots may be referred to as PDSCH (PUSCH) mapping type A.
  • PDSCH (or PUSCH) transmitted using minislots may be referred to as PDSCH (PUSCH) mapping type B.
  • Radio frames, subframes, slots, minislots, and symbols all represent time units when transmitting signals. Other names may be used for the radio frame, subframe, slot, minislot, and symbol. Note that time units such as frames, subframes, slots, minislots, and symbols in the present disclosure may be read interchangeably.
  • one subframe may be called a TTI
  • a plurality of consecutive subframes may be called a TTI
  • one slot or one minislot may be called a TTI.
  • at least one of the subframe and TTI may be a subframe (1ms) in existing LTE, a period shorter than 1ms (for example, 1-13 symbols), or a period longer than 1ms. It may be.
  • the unit representing the TTI may be called a slot, minislot, etc. instead of a subframe.
  • TTI refers to, for example, the minimum time unit for scheduling in wireless communication.
  • a base station performs scheduling to allocate radio resources (frequency bandwidth, transmission power, etc. that can be used by each user terminal) to each user terminal on a TTI basis.
  • radio resources frequency bandwidth, transmission power, etc. that can be used by each user terminal
  • the TTI may be a transmission time unit of a channel-coded data packet (transport block), a code block, a codeword, etc., or may be a processing unit of scheduling, link adaptation, etc. Note that when a TTI is given, the time interval (for example, the number of symbols) to which transport blocks, code blocks, code words, etc. are actually mapped may be shorter than the TTI.
  • one slot or one minislot is called a TTI
  • one or more TTIs may be the minimum time unit for scheduling.
  • the number of slots (minislot number) that constitutes the minimum time unit of the scheduling may be controlled.
  • a TTI having a time length of 1 ms may be called a normal TTI (TTI in 3GPP Rel. 8-12), normal TTI, long TTI, normal subframe, normal subframe, long subframe, slot, etc.
  • TTI TTI in 3GPP Rel. 8-12
  • normal TTI long TTI
  • normal subframe normal subframe
  • long subframe slot
  • slot etc.
  • TTI that is shorter than a normal TTI may be referred to as an abbreviated TTI, short TTI, partial or fractional TTI, shortened subframe, short subframe, minislot, subslot, slot, etc.
  • long TTI for example, normal TTI, subframe, etc.
  • short TTI for example, short TTI, etc. It may also be read as a TTI having the above TTI length.
  • a resource block is a resource allocation unit in the time domain and frequency domain, and may include one or more continuous subcarriers (subcarriers) in the frequency domain.
  • the number of subcarriers included in an RB may be the same regardless of the numerology, and may be 12, for example.
  • the number of subcarriers included in an RB may be determined based on numerology.
  • an RB may include one or more symbols in the time domain, and may have a length of one slot, one minislot, one subframe, or one TTI.
  • One TTI, one subframe, etc. may each be composed of one or more resource blocks.
  • one or more RBs include a physical resource block (Physical RB (PRB)), a sub-carrier group (SCG), a resource element group (REG), a PRB pair, and an RB. They may also be called pairs.
  • PRB Physical RB
  • SCG sub-carrier group
  • REG resource element group
  • PRB pair an RB. They may also be called pairs.
  • a resource block may be configured by one or more resource elements (REs).
  • REs resource elements
  • 1 RE may be a radio resource region of 1 subcarrier and 1 symbol.
  • Bandwidth Part (also called partial bandwidth, etc.) refers to a subset of consecutive common resource blocks (RB) for a certain numerology in a certain carrier.
  • the common RB may be specified by an RB index based on a common reference point of the carrier.
  • PRBs may be defined in a BWP and numbered within that BWP.
  • BWP may include UL BWP (BWP for UL) and DL BWP (BWP for DL).
  • BWP UL BWP
  • BWP for DL DL BWP
  • One or more BWPs may be configured within one carrier for a UE.
  • At least one of the configured BWPs may be active and the UE may not expect to transmit or receive a given signal/channel outside of the active BWP.
  • “cell”, “carrier”, etc. in the present disclosure may be replaced with "BWP”.
  • the structures of the radio frame, subframe, slot, minislot, symbol, etc. described above are merely examples.
  • the number of subframes included in a radio frame, the number of slots per subframe or radio frame, the number of minislots included in a slot, the number of symbols and RBs included in a slot or minislot, the number of symbols included in an RB The number of subcarriers, the number of symbols within a TTI, the symbol length, the cyclic prefix (CP) length, and other configurations can be changed in various ways.
  • radio resources may be indicated by a predetermined index.
  • data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. which may be referred to throughout the above description, may refer to voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, light fields or photons, or any of these. It may also be represented by a combination of
  • information, signals, etc. may be output from the upper layer to the lower layer and from the lower layer to at least one of the upper layer.
  • Information, signals, etc. may be input and output via multiple network nodes.
  • Input/output information, signals, etc. may be stored in a specific location (for example, memory) or may be managed using a management table. Information, signals, etc. that are input and output can be overwritten, updated, or added. The output information, signals, etc. may be deleted. The input information, signals, etc. may be transmitted to other devices.
  • Notification of information is not limited to the aspects/embodiments described in this disclosure, and may be performed using other methods.
  • the notification of information in this disclosure may be physical layer signaling (e.g., Downlink Control Information (DCI), Uplink Control Information (UCI)), upper layer signaling (e.g., Radio Resource Control (RRC) signaling, broadcast information (Master Information Block (MIB), System Information Block (SIB), etc.), Medium Access Control (MAC) signaling), other signals, or a combination thereof It may be carried out by physical layer signaling (e.g., Downlink Control Information (DCI), Uplink Control Information (UCI)), upper layer signaling (e.g., Radio Resource Control (RRC) signaling, broadcast information (Master Information Block (MIB), System Information Block (SIB), etc.), Medium Access Control (MAC) signaling), other signals, or a combination thereof It may be carried out by
  • the physical layer signaling may also be called Layer 1/Layer 2 (L1/L2) control information (L1/L2 control signal), L1 control information (L1 control signal), etc.
  • RRC signaling may be called an RRC message, and may be, for example, an RRC Connection Setup message, an RRC Connection Reconfiguration message, or the like.
  • MAC signaling may be notified using, for example, a MAC Control Element (CE).
  • CE MAC Control Element
  • notification of prescribed information is not limited to explicit notification, but may be made implicitly (for example, by not notifying the prescribed information or by providing other information) (by notification).
  • the determination may be made by a value expressed by 1 bit (0 or 1), or by a boolean value expressed by true or false. , may be performed by numerical comparison (for example, comparison with a predetermined value).
  • Software includes instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, software modules, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or by any other name. , should be broadly construed to mean an application, software application, software package, routine, subroutine, object, executable, thread of execution, procedure, function, etc.
  • software, instructions, information, etc. may be sent and received via a transmission medium.
  • a transmission medium such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.
  • wired technology such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.
  • wireless technology such as infrared, microwave, etc.
  • Network may refer to devices (eg, base stations) included in the network.
  • precoding "precoding weight”
  • QCL quadsi-co-location
  • TCI state "Transmission Configuration Indication state
  • space space
  • spatial relation "spatial domain filter”
  • transmission power "phase rotation”
  • antenna port "antenna port group”
  • layer "number of layers”
  • Terms such as “rank”, “resource”, “resource set”, “resource group”, “beam”, “beam width”, “beam angle”, “antenna”, “antenna element”, and “panel” are interchangeable.
  • Base Station BS
  • Wireless base station Wireless base station
  • Fixed station NodeB
  • eNB eNodeB
  • gNB gNodeB
  • Access point "Transmission Point (TP)”, “Reception Point (RP)”, “Transmission/Reception Point (TRP)”, “Panel”
  • cell “sector,” “cell group,” “carrier,” “component carrier,” and the like
  • a base station is sometimes referred to by terms such as macrocell, small cell, femtocell, and picocell.
  • a base station can accommodate one or more (eg, three) cells. If a base station accommodates multiple cells, the overall coverage area of the base station can be partitioned into multiple smaller areas, and each smaller area is connected to a base station subsystem (e.g., an indoor small base station (Remote Radio Communication services can also be provided by the Head (RRH)).
  • a base station subsystem e.g., an indoor small base station (Remote Radio Communication services can also be provided by the Head (RRH)
  • RRH Remote Radio Communication services
  • the term “cell” or “sector” refers to part or all of the coverage area of a base station and/or base station subsystem that provides communication services in this coverage.
  • a base station transmitting information to a terminal may be interchanged with the base station instructing the terminal to control/operate based on the information.
  • MS Mobile Station
  • UE User Equipment
  • a mobile station is a subscriber station, mobile unit, subscriber unit, wireless unit, remote unit, mobile device, wireless device, wireless communication device, remote device, mobile subscriber station, access terminal, mobile terminal, wireless terminal, remote terminal. , handset, user agent, mobile client, client, or some other suitable terminology.
  • At least one of a base station and a mobile station may be called a transmitting device, a receiving device, a wireless communication device, etc.
  • a transmitting device may be called a transmitting device, a receiving device, a wireless communication device, etc.
  • the base station and the mobile station may be a device mounted on a moving object, the moving object itself, or the like.
  • the moving body refers to a movable object, and the moving speed is arbitrary, and naturally includes cases where the moving body is stopped.
  • the mobile objects include, for example, vehicles, transport vehicles, automobiles, motorcycles, bicycles, connected cars, excavators, bulldozers, wheel loaders, dump trucks, forklifts, trains, buses, carts, rickshaws, and ships (ships and other watercraft). , including, but not limited to, airplanes, rockets, artificial satellites, drones, multicopters, quadcopters, balloons, and items mounted thereon.
  • the mobile object may be a mobile object that autonomously travels based on a travel command.
  • the moving object may be a vehicle (for example, a car, an airplane, etc.), an unmanned moving object (for example, a drone, a self-driving car, etc.), or a robot (manned or unmanned). ).
  • a vehicle for example, a car, an airplane, etc.
  • an unmanned moving object for example, a drone, a self-driving car, etc.
  • a robot manned or unmanned.
  • at least one of the base station and the mobile station includes devices that do not necessarily move during communication operations.
  • at least one of the base station and the mobile station may be an Internet of Things (IoT) device such as a sensor.
  • IoT Internet of Things
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a vehicle according to an embodiment.
  • the vehicle 40 includes a drive unit 41, a steering unit 42, an accelerator pedal 43, a brake pedal 44, a shift lever 45, left and right front wheels 46, left and right rear wheels 47, an axle 48, an electronic control unit 49, various sensors (current sensor 50, (including a rotation speed sensor 51, an air pressure sensor 52, a vehicle speed sensor 53, an acceleration sensor 54, an accelerator pedal sensor 55, a brake pedal sensor 56, a shift lever sensor 57, and an object detection sensor 58), an information service section 59, and a communication module 60.
  • current sensor 50 including a rotation speed sensor 51, an air pressure sensor 52, a vehicle speed sensor 53, an acceleration sensor 54, an accelerator pedal sensor 55, a brake pedal sensor 56, a shift lever sensor 57, and an object detection sensor 58
  • an information service section 59 including a communication module 60.
  • the drive unit 41 is composed of, for example, at least one of an engine, a motor, and a hybrid of an engine and a motor.
  • the steering unit 42 includes at least a steering wheel (also referred to as a steering wheel), and is configured to steer at least one of the front wheels 46 and the rear wheels 47 based on the operation of the steering wheel operated by the user.
  • the electronic control unit 49 includes a microprocessor 61, a memory (ROM, RAM) 62, and a communication port (for example, an input/output (IO) port) 63. Signals from various sensors 50-58 provided in the vehicle are input to the electronic control unit 49.
  • the electronic control section 49 may be called an electronic control unit (ECU).
  • the signals from the various sensors 50 to 58 include a current signal from the current sensor 50 that senses the current of the motor, a rotation speed signal of the front wheel 46/rear wheel 47 obtained by the rotation speed sensor 51, and a signal obtained by the air pressure sensor 52.
  • air pressure signals of the front wheels 46/rear wheels 47 a vehicle speed signal acquired by the vehicle speed sensor 53, an acceleration signal acquired by the acceleration sensor 54, a depression amount signal of the accelerator pedal 43 acquired by the accelerator pedal sensor 55, and a brake pedal sensor.
  • 56 a shift lever 45 operation signal obtained by the shift lever sensor 57, and an object detection sensor 58 for detecting obstacles, vehicles, pedestrians, etc. There are signals etc.
  • the information service department 59 includes various devices such as car navigation systems, audio systems, speakers, displays, televisions, and radios that provide (output) various information such as driving information, traffic information, and entertainment information, and these devices. It consists of one or more ECUs that control the The information service unit 59 provides various information/services (for example, multimedia information/multimedia services) to the occupants of the vehicle 40 using information acquired from an external device via the communication module 60 or the like.
  • various information/services for example, multimedia information/multimedia services
  • the information service unit 59 may include an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, a touch panel, etc.) that accepts input from the outside, and an output device that performs output to the outside (for example, display, speaker, LED lamp, touch panel, etc.).
  • an input device for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, a touch panel, etc.
  • an output device that performs output to the outside (for example, display, speaker, LED lamp, touch panel, etc.).
  • the driving support system unit 64 includes millimeter wave radar, Light Detection and Ranging (LiDAR), a camera, a positioning locator (for example, Global Navigation Satellite System (GNSS), etc.), and map information (for example, High Definition (HD)). maps, autonomous vehicle (AV) maps, etc.), gyro systems (e.g., inertial measurement units (IMUs), inertial navigation systems (INS), etc.), artificial intelligence ( Artificial Intelligence (AI) chips, AI processors, and other devices that provide functions to prevent accidents and reduce the driver's driving burden, as well as one or more devices that control these devices. It consists of an ECU. Further, the driving support system section 64 transmits and receives various information via the communication module 60, and realizes a driving support function or an automatic driving function.
  • LiDAR Light Detection and Ranging
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • HD High Definition
  • maps for example, autonomous vehicle (AV) maps, etc.
  • gyro systems e.g.,
  • the communication module 60 can communicate with the microprocessor 61 and components of the vehicle 40 via the communication port 63.
  • the communication module 60 communicates via the communication port 63 with a drive unit 41, a steering unit 42, an accelerator pedal 43, a brake pedal 44, a shift lever 45, left and right front wheels 46, left and right rear wheels 47, which are included in the vehicle 40.
  • Data (information) is transmitted and received between the axle 48, the microprocessor 61 and memory (ROM, RAM) 62 in the electronic control unit 49, and various sensors 50-58.
  • the communication module 60 is a communication device that can be controlled by the microprocessor 61 of the electronic control unit 49 and can communicate with external devices. For example, various information is transmitted and received with an external device via wireless communication.
  • the communication module 60 may be located either inside or outside the electronic control unit 49.
  • the external device may be, for example, the base station 10, user terminal 20, etc. described above.
  • the communication module 60 may be, for example, at least one of the base station 10 and the user terminal 20 described above (it may function as at least one of the base station 10 and the user terminal 20).
  • the communication module 60 receives signals from the various sensors 50 to 58 described above that are input to the electronic control unit 49, information obtained based on the signals, and input from the outside (user) obtained via the information service unit 59. At least one of the information based on the information may be transmitted to an external device via wireless communication.
  • the electronic control unit 49, various sensors 50-58, information service unit 59, etc. may be called an input unit that receives input.
  • the PUSCH transmitted by the communication module 60 may include information based on the above input.
  • the communication module 60 receives various information (traffic information, signal information, inter-vehicle information, etc.) transmitted from an external device, and displays it on the information service section 59 provided in the vehicle.
  • the information service unit 59 is an output unit that outputs information (for example, outputs information to devices such as a display and a speaker based on the PDSCH (or data/information decoded from the PDSCH) received by the communication module 60). may be called.
  • the communication module 60 also stores various information received from external devices into a memory 62 that can be used by the microprocessor 61. Based on the information stored in the memory 62, the microprocessor 61 controls the drive unit 41, steering unit 42, accelerator pedal 43, brake pedal 44, shift lever 45, left and right front wheels 46, and left and right rear wheels provided in the vehicle 40. 47, axle 48, various sensors 50-58, etc. may be controlled.
  • the base station in the present disclosure may be replaced by a user terminal.
  • communication between a base station and a user terminal is replaced with communication between multiple user terminals (for example, it may be called Device-to-Device (D2D), Vehicle-to-Everything (V2X), etc.).
  • D2D Device-to-Device
  • V2X Vehicle-to-Everything
  • each aspect/embodiment of the present disclosure may be applied.
  • the user terminal 20 may have the functions that the base station 10 described above has.
  • words such as "uplink” and “downlink” may be replaced with words corresponding to inter-terminal communication (for example, "sidelink”).
  • uplink channels, downlink channels, etc. may be replaced with sidelink channels.
  • the user terminal in the present disclosure may be replaced with a base station.
  • the base station 10 may have the functions that the user terminal 20 described above has.
  • the operations performed by the base station may be performed by its upper node in some cases.
  • various operations performed for communication with a terminal may be performed by the base station, one or more network nodes other than the base station (e.g. It is clear that this can be performed by a Mobility Management Entity (MME), a Serving-Gateway (S-GW), etc. (though not limited thereto), or a combination thereof.
  • MME Mobility Management Entity
  • S-GW Serving-Gateway
  • Each aspect/embodiment described in this disclosure may be used alone, in combination, or may be switched and used in accordance with execution. Further, the order of the processing procedures, sequences, flowcharts, etc. of each aspect/embodiment described in this disclosure may be changed as long as there is no contradiction. For example, the methods described in this disclosure use an example order to present elements of the various steps and are not limited to the particular order presented.
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-A LTE-Advanced
  • LTE-B LTE-Beyond
  • SUPER 3G IMT-Advanced
  • 4G 4th generation mobile communication system
  • 5G 5th generation mobile communication system
  • 6G 6th generation mobile communication system
  • xG x is an integer or decimal number, for example
  • Future Radio Access FAA
  • RAT New-Radio Access Technology
  • NR New Radio
  • NX New radio access
  • FX Future generation radio access
  • GSM registered trademark
  • CDMA2000 Code Division Multiple Access
  • UMB Ultra Mobile Broadband
  • IEEE 802 .11 Wi-Fi (registered trademark)
  • IEEE 802.16 WiMAX (registered trademark)
  • IEEE 802.20 Ultra-WideBand (UWB), Bluetooth (registered trademark), and other appropriate wireless communication methods.
  • the present invention may be applied to systems to be used, next-generation systems expanded, modified,
  • the phrase “based on” does not mean “based solely on” unless explicitly stated otherwise. In other words, the phrase “based on” means both “based only on” and “based at least on.”
  • any reference to elements using the designations "first,” “second,” etc. does not generally limit the amount or order of those elements. These designations may be used in this disclosure as a convenient way to distinguish between two or more elements. Thus, reference to a first and second element does not imply that only two elements may be employed or that the first element must precede the second element in any way.
  • determining may encompass a wide variety of actions. For example, “judgment” can mean judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up, search, inquiry ( For example, searching in a table, database, or other data structure), ascertaining, etc. may be considered to be “determining.”
  • judgment (decision) includes receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., sending information), input (input), output (output), access ( may be considered to be “determining” such as accessing data in memory (eg, accessing data in memory).
  • judgment is considered to mean “judging” resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, etc. Good too.
  • judgment (decision) may be considered to be “judgment (decision)” of some action.
  • the "maximum transmit power" described in this disclosure may mean the maximum value of transmit power, the nominal maximum transmit power (the nominal UE maximum transmit power), or the rated maximum transmit power (the It may also mean rated UE maximum transmit power).
  • connection refers to any connection or coupling, direct or indirect, between two or more elements.
  • the coupling or connection between elements may be physical, logical, or a combination thereof. For example, "connection” may be replaced with "access.”
  • microwave when two elements are connected, they may be connected using one or more electrical wires, cables, printed electrical connections, etc., as well as in the radio frequency domain, microwave can be considered to be “connected” or “coupled” to each other using electromagnetic energy having wavelengths in the light (both visible and invisible) range.
  • a and B are different may mean “A and B are different from each other.” Note that the term may also mean that "A and B are each different from C”. Terms such as “separate” and “coupled” may also be interpreted similarly to “different.”
  • the i-th (i is any integer), not only in the elementary, comparative, and superlative, but also interchangeably (for example, "the highest” can be interpreted as “the i-th highest”). may be read interchangeably).

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
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  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本開示の一態様に係る端末は、端末の位置に関する情報を含む人工知能(Artificial Intelligence(AI))モデルの訓練のためのラベル付きデータを取得する制御部と、前記ラベル付きデータを送信する送信部と、を有することを特徴とする。本開示の一態様によれば、好適なオーバーヘッド低減/チャネル推定/リソースの利用を実現できる。

Description

端末、無線通信方法及び基地局
 本開示は、次世代移動通信システムにおける端末、無線通信方法及び基地局に関する。
 Universal Mobile Telecommunications System(UMTS)ネットワークにおいて、更なる高速データレート、低遅延などを目的としてLong Term Evolution(LTE)が仕様化された(非特許文献1)。また、LTE(Third Generation Partnership Project(3GPP(登録商標)) Release(Rel.)8、9)の更なる大容量、高度化などを目的として、LTE-Advanced(3GPP Rel.10-14)が仕様化された。
 LTEの後継システム(例えば、5th generation mobile communication system(5G)、5G+(plus)、6th generation mobile communication system(6G)、New Radio(NR)、3GPP Rel.15以降などともいう)も検討されている。
 将来の無線通信技術について、ネットワーク/デバイスの制御、管理などに、機械学習(Machine Learning(ML))のような人工知能(Artificial Intelligence(AI))技術を活用することが検討されている。例えば、AI技術を活用してユーザ端末(User terminal、ユーザ装置(User Equipment(UE)))の位置を決定(推定)すること(測位:ポジショニング)が検討されている。
 しかしながら、このようなUEの位置推定の具体的な内容については、まだ検討が進んでいない。これらを適切に規定しなければ、適切なオーバヘッド低減/高精度なチャネル推定/高効率なリソースの利用が達成できず、通信スループット/通信品質の向上が抑制されるおそれがある。
 そこで、本開示は、好適なオーバーヘッド低減/チャネル推定/リソースの利用を実現できる端末、無線通信方法及び基地局を提供することを目的の1つとする。
 本開示の一態様に係る端末は、端末の位置に関する情報を含む人工知能(Artificial Intelligence(AI))モデルの訓練のためのラベル付きデータを取得する制御部と、前記ラベル付きデータを送信する送信部と、を有することを特徴とする。
 本開示の一態様によれば、好適なオーバーヘッド低減/チャネル推定/リソースの利用を実現できる。
図1は、AIモデルの管理のフレームワークの一例を示す図である。 図2は、AIモデルの指定の一例を示す図である。 図3は、UE測位方法の一例を示す図である。 図4は、UE測位方法の一例を示す図である。 図5は、UE測位方法の一例を示す図である。 図6は、UE測位方法の一例を示す図である。 図7は、第1の実施形態に係るAIモデル推論の一例を示す図である。 図8は、第2の実施形態に係るAIモデル推論の一例を示す図である。 図9は、第3の実施形態に係るAIモデル訓練の一例を示す図である。 図10は、一実施形態に係る無線通信システムの概略構成の一例を示す図である。 図11は、一実施形態に係る基地局の構成の一例を示す図である。 図12は、一実施形態に係るユーザ端末の構成の一例を示す図である。 図13は、一実施形態に係る基地局及びユーザ端末のハードウェア構成の一例を示す図である。 図14は、一実施形態に係る車両の一例を示す図である。
(無線通信への人工知能(Artificial Intelligence(AI))技術の適用)
 将来の無線通信技術について、ネットワーク/デバイスの制御、管理などに、機械学習(Machine Learning(ML))のようなAI技術を活用することが検討されている。
 例えば、将来の無線通信技術について、チャネル状態情報(Channel State Information Reference Signal(CSI))フィードバックの向上(例えば、オーバーヘッド低減、正確度改善、予測)、ビームマネジメントの改善(例えば、正確度改善、時間/空間領域での予測)、位置測定の改善(例えば、位置推定/予測の改善)などのためにAI技術を活用することが検討されている。
 図1は、AIモデルの管理のフレームワークの一例を示す図である。本例では、AIモデルに関連する各ステージがブロックで示されている。本例は、AIモデルのライフサイクル管理とも表現される。
 データ収集ステージは、AIモデルの生成/更新のためのデータを収集する段階に該当する。データ収集ステージは、データ整理(例えば、どのデータをモデル訓練/モデル推論のために転送するかの決定)、データ転送(例えば、モデル訓練/モデル推論を行うエンティティ(例えば、UE、gNB)に対して、データを転送)などを含んでもよい。
 モデル訓練ステージでは、収集ステージから転送されるデータ(訓練用データ)に基づいてモデル訓練が行われる。このステージは、データ準備(例えば、データの前処理、クリーニング、フォーマット化、変換などの実施)、モデル訓練/バリデーション、モデルテスティング(例えば、訓練されたモデルが性能の閾値を満たすかの確認)、モデル交換(例えば、分散学習のためのモデルの転送)、モデルデプロイメント/更新(モデル推論を行うエンティティに対してモデルをデプロイ/更新)などを含んでもよい。
 モデル推論ステージでは、収集ステージから転送されるデータ(推論用データ)に基づいてモデル推論が行われる。このステージは、データ準備(例えば、データの前処理、クリーニング、フォーマット化、変換などの実施)、モデル推論、モデルモニタリング(例えば、モデル推論の性能をモニタ)、モデル性能フィードバック(モデル訓練を行うエンティティに対してモデル性能をフィードバック)、出力(アクターに対してモデルの出力を提供)などを含んでもよい。
 アクターステージは、アクショントリガ(例えば、他のエンティティに対してアクションをトリガするか否かの決定)、フィードバック(例えば、訓練用データ/推論用データ/性能フィードバックのために必要な情報をフィードバック)などを含んでもよい。
 なお、例えばモビリティ最適化のためのモデルの訓練は、例えば、ネットワーク(Network(NW))における保守運用管理(Operation、Administration and Maintenance(Management)(OAM))/gNodeB(gNB)において行われてもよい。前者の場合、相互運用、大容量ストレージ、オペレータの管理性、モデルの柔軟性(フィーチャーエンジニアリングなど)が有利である。後者の場合、モデル更新のレイテンシ、モデル展開のためのデータ交換などが不要な点が有利である。上記モデルの推論は、例えば、gNBにおいて行われてもよい。
 また、ユースケースに応じて、訓練/推論を行うエンティティは異なってもよい。
 例えば、メジャメントレポートに基づくAI支援ビーム管理については、OAM/gNBがモデル訓練を行い、gNBがモデル推論を行ってもよい。
 AI支援UEアシステッドポジショニングについては、Location Management Function(LMF)がモデル訓練を行い、当該LMFがモデル推論を行ってもよい。
 自己符号化器(オートエンコーダ(autoencoder))を用いるCSIフィードバック/チャネル推定については、OAM/gNB/UEがモデル訓練を行い、gNB/UEが(ジョイントで)モデル推論を行ってもよい。
 ビーム測定に基づくAI支援ビーム管理又はAI支援UEベースドポジショニングについては、OAM/gNB/UEがモデル訓練を行い、UEがモデル推論を行ってもよい。
 図2は、AIモデルの指定の一例を示す図である。本例において、UE及びNW(例えば、基地局(Base Station(BS)))は、モデル#1及び#2を認識できる(モデルの詳細については完全には理解しなくてもよい)。UEは、例えばモデル#1の性能及びモデル#2の性能をNWに報告し、NWは、利用するAIモデルについてUEに指示してもよい。
《AI技術を用いたUE測位》
 無線信号の伝搬特性を利用して無線機器の位置を推定するフィンガープリンティング定位(Fingerprinting localization)は、Line Of Site(LOS)/Non-Line Of Site(NLOS)のシナリオの両方で広く利用されている。
 本開示において、LOSは、UE及び基地局が互いに見通せる環境にある(又は遮蔽物がない)ことを意味してもよく、NLOSは、UE及び基地局が互いに見通せる環境にない(又は遮蔽物がある)ことを意味してもよい。
 フィンガープリンティング定位では、UEの複数の伝送経路(マルチパス)のフィンガープリントから、データベース/AIモデルに基づき、UEの位置を推定する。
 マルチパスの情報は、例えば、最適な(optimal)/候補の伝送経路における信号の到来角度(Angle of Arrival(AoA))/放射角度(Angle of Departure(AoD))に関する情報であってもよい。
 なお、本開示において、AoAに関する情報は、例えば、到来方位角度(azimuth angles of arrival)、及び、到来天頂角度(zenith angles of arrival)の少なくとも1つに関する情報を含んでもよい。また、AoDに関する情報は、例えば、放射方位角度(azimuth angles of departure)、及び、放射天頂角度(zenith angles of  depature)の少なくとも1つに関する情報を含んでもよい。
 3GPP Rel.16 NRでは、以下に示す測位(ポジショニング)技術がサポートされている。
・DL/UL Time Difference Of Arrival(TDOA)に基づくポジショニング、
・角度(DL AoD/UL AoA)に基づくポジショニング、
・マルチRound Trip Time(RTT)に基づくポジショニング、
・Enhanced Cell ID(E-CID)に基づくポジショニング。
 図3は、DL/UL TDOAに基づくポジショニングの一例を示す図である。例えば、UEの周囲に複数の基地局(TRP#0-#2)が配置されている場合を想定する。この測位方法では、参照信号の受信時間差(Reference Signal Time Difference(RSTD))の測定値を用いてUEの位置が推定(測定)される。例えば、特定の2つの基地局(TRP#i、#j(i、jは整数))についてのRSTD(T-T)がある値(ki,j)を取る点を結んで双曲線Hi,jが描ける。複数のこのような双曲線の交点(本例では、H0,1、1,2、2,0の交点)がUEの位置として推定されてもよい。また、追加で当該参照信号のRSRPを用いてUEの位置が推定されてもよい。
 図4は、DL AoD/UL AoAに基づくポジショニングの一例を示す図である。この測位方法では、DL AoDの測定値(例えばθ又はφ)、又はUL AoAの測定値(例えばθ又はφ)を用いてUEの位置が推定される。また、RSRPを用いてUEの位置が推定されてもよい。
 図5は、マルチRTTに基づくポジショニングの一例を示す図である。この測位方法では、参照信号のTx/Rx時間差(及び追加でRSRP、RSRQ等)から算出された複数のRTTを用いてUEの位置が推定される。例えば、各基地局を中心にRTTに基づく幾何学的な円が描ける。これら複数の円の交点がUEの位置として推定されてもよい。
 図6は、E-CIDに基づくポジショニングの一例を示す図である。この測位方法では、サービングセル/隣接セル(neighbor cell)の幾何学的位置と追加の測定結果(Tx-Rx時間差、RSRP、RSRQ等)に基づいてUEの位置が推定される。
 上記したDL(DL TDOA、DL AoD)における測位は、UE側又はLMF側で実施されてもよい。例えば、UEベースの測位では、UEの各種測定結果とLMFからのアシスタンス情報(assistance information)に基づいて、UEがUE位置を算出してもよい。また、UEアシスト測位(UE assisted potitioning)では、UEが各種測定結果をLMFに報告し、LMFがUEの位置を算出してもよい。アシスタンス情報は、UEの位置推定をアシストするための情報であってよい。
 上記したUL(UL TDOA、UL AoA)における測位は、LMF側で実施されてもよい。この場合、基地局は、各種測定結果をLMFに報告し、LMFがUEの位置を算出してもよい。
 上記したDL及びUL(マルチRTT、E-CID)における測位は、LMF側で実施されてもよい。この場合、UE/基地局は、各種測定結果をLMFに報告し、LMFがUEの位置を算出してもよい。
 また、3GPP Rel.17では、測位精度の更なる向上を目的として、アシスタンス情報を用いた測位方法が提案されている。アシスタンス情報は、上記したDL/UL-TDOA、DL-AoD/UL-AoA、マルチRTT、E-CIDのための測定情報として、UE、基地局、及びLMF間で伝送されてもよい。
 アシスタンス情報は、以下の少なくとも1つに関する情報を含んでもよい:
 ・Timing Error Group(TEG)、
 ・RSRPP(パス固有RSRP)、
 ・予想角度(Expected angle)、
 ・隣接ビーム情報(Adjacent beam information)、
 ・TRPアンテナ/ビーム情報、
 ・LOS/NLOSインジケーター、
 ・追加のパス報告。
 TEGは、送受信タイミング誤差(Rx/Tx timing errors)が一定のマージン内にある1つまたは複数のPRS(Positioning Reference Signal)リソースを示してもよい。
 RSRPPは、最初のパスにおけるRSRPの測定結果を示してもよい。
 UL測位において、予想角度に関するアシスタンス情報は、予想されるUL-AoA/ZoA(expected UL-AoA/ZoA)を示してもよい。当該アシスタンス情報は、LMFから基地局に送信されてもよい。また、当該アシスタンス情報は、UL TDOA、UL AoA、及びマルチRTTのうち、少なくとも1つのポジショニングをサポートしてもよい。
 DL測位において、予想角度に関するアシスタンス情報は、予想されるDL-AoA/ZoA(expected DL-AoA/ZoA)、又はDL-AoD/ZoD(expected DL-AoD/ZoD)に関する情報を含んでもよい。当該アシスタンス情報は、LMFからUEに送信されてもよい。また、当該アシスタンス情報は、DL TDOA、DL AoA、及びマルチRTTのうち、少なくとも1つのポジショニングをサポートしてもよい。これにより、角度に基づくUEポジショニングの精度が向上されると共に、UE又は基地局のRxビームフォーミングの最適化が可能である。
 なお、予想角度に関するアシスタンス情報は、上述のようなAoA/ZoA/AoD/ZoD自体の値の情報に加えて、これらの値の不確実性の範囲(Uncertainty Range)を示す情報を含んでもよい。
 追加のビーム情報として、隣接ビーム情報は、DL-AoD レポートの優先順位付けを目的とした DL-PRS リソースのサブセット(オプション1)、又は各DL-PRSリソースのボアサイト(Boresight)方向(オプション2)に関する情報を含んでもよい。これにより、UEのRxビームスウィーピング及びDL-AoD測定の最適化が可能である。
 また、追加のビーム情報として、アシスタンス情報は、PRSビームパターン情報を含んでもよい。このPRSビームパターン情報は、TRPごとに角度ごとのDL-PRSリソース間の相対電力に関する情報を含んでもよい。
 LOS/NLOSインジケーターは、Line Of Site(LOS)/Non-Line Of Site(NLOS)に関する情報を示してもよい。
 また、UEの測位遅延の改善を目的として、予め設定されるmeasurement gaps(MG)、下位レイヤを介するMGのアクティベーション、MG-lessの位置、RRC_INACTIVE状態のPRS Rx/Tx、又はオンデマンドPRSなどが、UEに対して設定されてもよい(UEによって利用されてもよい)。
《UE測位用のビーム情報》
 上述のように、アンテナ(配置)設定/ビーム情報は、AI/Mlモデルに有用であると考えられる。
 アンテナ(配置)設定/ビーム情報が利用されるシナリオとして、以下のシナリオA及びBが考えられる。
[シナリオA]
 アンテナ設定/周波数/エリアに基づいて、より適切なAIモデルが選択される。
[シナリオB]
 AIモデルが、よりよいパフォーマンスを提供するために、メタデータ(アンテナ設定情報/ビーム情報)を入力として必要とする。
 既存の仕様では、ネットワーク(NW)からUEに向けての基地局(gNB)のビーム情報のアシスタンス情報が、測位のためにのみ利用されることがサポートされている。
 将来の無線通信方法に向けて、以下が検討されている:
 ・ビーム情報をビームマネジメントのために用いること。
 ・測位用プロトコル(例えば、LTE Positioning Protocol(LPP))以外のインターフェースでも同様に、ビーム情報が用いられること。
 ・測位用参照信号(Positioning Reference Signal(PRS))以外のRSのビーム情報が、測位に用いられること。
 ・UEにおける(UEの)ビーム情報が用いられること。
 Rel.17では、LMFからUEに対するビーム情報(UEベースの測位(UE-based positioning)用のビーム情報、基地局の送信ビームに関する情報)として、PRSごとのビームの方向(ボアサイト方向)を示すビーム情報がサポートされている。当該ビーム情報は、PRSごとのボアサイト方向を示す情報であってもよい。
 PRSごとのビームの方向を示すビーム情報は、共通NR測位情報要素の「NR-DL-PRS-BeamInfo」に含まれる「DL-PRS-BeamInfoElement」である。
 「DL-PRS-BeamInfoElement」は、基地局(TRP)から送信されるビームの方位角(azimuth angle)に関する情報と、仰角(elevation angle)に関する情報と、を含む。
 方位角(azimuth angle)に関する情報は、「dl-PRS-Azimuth」及び「dl-PRS-Azimuth-fine」である。「dl-PRS-Azimuth」は1°単位で、0°から359°の値で示される情報であり、「dl-PRS-Azimuth-fine」は0.1°単位で、0°から0.9°の値で示される。
 仰角(elevation angle)に関する情報は、「dl-PRS-Elevation」及び「dl-PRS-Elevation-fine」である。「dl-PRS-Elevation」は1°単位の粒度で、0°から180°の値で示される情報であり、「dl-PRS-Elevation-fine」は0.1°単位の粒度で、0°から0.9°の値で示される。
 また、Rel.17では、LMFからUEに対するビーム情報(UEベースの測位用のビーム情報、基地局の送信ビームに関する情報)として、角度ごと(方位角/仰角)におけるDL PRSの相対電力を示すビーム情報がサポートされている。
 当該相対電力を示すビーム情報は、共通NR測位情報要素内のTRPのビームアンテナ情報(「NR-TRP-BeamAntennaInfo」)に含まれる。
 「NR-TRP-BeamAntennaInfo」は、方位角及び仰角に対するTRPのビームアンテナ情報に関する情報「NR-TRP-BeamAntennaInfoAzimuthElevation」を含む。
 「NR-TRP-BeamAntennaInfoAzimuthElevation」は、1°単位の粒度の方位角を示す「azimuth」、0.1°単位の粒度の方位角を示す「azimuth-fine」、及び、仰角のリスト「elevationList」を含む。
 仰角のリスト「elevationList」は、1°単位の粒度の仰角を示す「elevation」、0.1°単位の粒度の仰角を示す「elevation-fine」、及び、ビーム電力のリスト「beamPowerList」を含む。
 ビーム電力のリスト「beamPowerList」は、DL PRSのリソースセットIDを示す「nr-dl-prs-ResourceSetID」、DL PRSのリソースIDを示す「nr-dl-prs-ResourceID」、1dB単位の粒度での「nr-dl-prs-ResourceID」で与えられるリソースの相対電力を示す「nr-dl-prs-RelativePower」、及び、0.1dB単位の粒度での「nr-dl-prs-ResourceID」で与えられるリソースの相対電力を示す「nr-dl-prs-RelativePowerFine」、が含まれる。
 また、Rel.17では、LMFからUEに対するビーム(アンテナ)情報(基地局の送信ビームに関する情報)として、アンテナの参照ポイント(antenna reference point(ARP))を示す情報がサポートされている。
 当該情報は、共通NR測位情報要素の、TRPの位置情報である「NR-TRP-LocationInfo」内の「referencePoint」で示される。
 TRPの位置情報「NR-TRP-LocationInfo」は、参照ポイントと参照ポイントとの相対位置によって表現される。
 PRSリソースのARPの位置(location)は、PRSリソースセットのARP位置に関連付けられる相対位置で表現される。
 アンテナ参照ポイントは、高度、緯度及び経度で示される。
 また、Rel.17では、基地局(例えば、gNB、NG-RAN(Next Generation‐Radio Access Network)ノード)からLMFに対する情報(基地局の送信ビームに関する情報)として、DL PRSの空間方向に関する情報がサポートされている。
 当該情報は、PRSリソースの方位角及び仰角のボアサイト方向を示す情報を含む。
 また、当該情報は、ローカル座標系(local coordinate system(LCS))からグローバル座標系(global coordinate system(GCS))への移行(transition)情報を含む。
 GCSは、複数の基地局及び複数のUEを含むシステムのために定義されてもよい。また、LCSにおいて、1つの基地局又は1つのUEのためのアレーアンテナが定義されてもよい。
 LCSは、アレーにおける各アンテナ素子のベクトル遠方界(vector far-field)を定義するための参照として用いられる。当該ベクトル遠方界は、パターン及び偏波(polarization)である。GCS内のアレーの配置は、GCSとLCSとの変換によって定義されてもよい。GCS/LCSは、例えば、当業者であれば認識しうる(仕様に規定される)定義、変換式に基づいて導出されてもよい。
 また、Rel.17では、基地局(例えば、gNB)からLMFに対する情報(基地局の送信ビームに関する情報)として、TRPのビーム/アンテナを示す情報がサポートされている。
 当該情報は、各角度(方位角/仰角)におけるDL PRSの相対電力を示す情報を含む。
 また、Rel.17では、基地局(例えば、gNB)からLMFに対する情報(基地局の受信ビームに関する情報)として、UL信号測定時における受信ビームに関する情報がサポートされている。
 当該情報は、PRSリソースID、PRSリソースセットID、及び、SSBインデックスの少なくとも1つを含む。
 また、Rel.17では、UEからNWに対して送信される情報(UEの送信ビームに関する情報)として、空間関係に関する情報がサポートされている。
 当該情報は、特定のRS(例えば、SSB/CSI-RS/SRS/DL PRS)のID/インデックスを示す。
 また、Rel.17では、測位用のビームスイーピングにおけるUEの受信ビーム数が規定される。UEは、LMFに対してUE能力のサポートを報告してもよい。
 例えば、FR1では、UEは1つの受信ビームを用いる。
 また、FR2では、UEが特定のUE能力をサポートする場合には、FR2用のRxビームスイーピングファクタの数を示す情報「numberOfRxBeamSweepingFactor」で指示される値のビーム数を用いる。そうでない場合には、UEは、8つの受信ビームを用いる。
 また、UEが測定に用いる受信ビームに関する情報(例えば、「nr-DL-PRS-RxBeamIndex」)がサポートされる。
 当該情報について、DL PRSリソースセット内で異なるビームが使用されている場合に、UEは、同じ受信ビームで受信した測定値を報告してもよい。
 言い換えれば、UEが送信するビーム情報は、リソースセット間で同一のビームが使用されているか否かを示す情報である。
《背景1》
 上述のように、3GPP Rel.17 NRでは、UEの位置推定精度を向上するために、UEが隣接ビームのRSRPを測定/報告することが合意されている。例えば、UEアシステッドDL AoDポジショニング方法(UE-assisted DL-AoD positioning method)では、LMFは、以下のオプション1~2の少なくとも1つをアシスタンス情報に含めて示すことができる。
・オプション1:DL-AOD報告の優先順位付けを目的とするPRSリソースのサブセット。当該サブセットは、UE能力に応じて、各PRSリソースに対して設定されてよい。UEは、関連するPRSに対して要求されるPRS測定が報告される場合、PRSのサブセットに対して要求されるPRS測定をDL-AoDの追加測定に含めてもよい。要求されるPRS測定は、DL PRS RSRP/path PRS RSRPであってもよい。UEは、PRSリソースのサブセットに対してのみPRS測定を報告してもよい。なお、PRSリソースに関連するサブセットは、当該PRSリソースと同じ/異なるPRSリソースセット内に存在してもよい。
・オプション2:UE能力に応じて、各PRSリソースに対して設定されるボアサイト方向に関する情報。
《問題点1》
 ところで、LMFが示すアシスタンス情報は、必ずしも正確(適切)な情報とは限らない。例えば、LMFは、LMF側にとって都合のよい情報を選んでUEに示す。つまり、LMFが送信するアシスタンス情報は、必ずしも隣接ビームに関する情報を含むとは限らない。また、LMFが当該アシスタンス情報、ビーム情報などをUEに送信することは、通信オーバーヘッドの要因と成り得る。
《背景2》
 3GPP Rel.16 NRでは、予想される(期待される)RSTD及びその不確実性の範囲(uncertainty range)がLMFからUEに示されることが合意されている。更にRel.17では、AoA/AoDの測定における誤差や複雑さを軽減するために、予想角度及びその不確実性の範囲がLMFからUEに示されることが合意されている。
《問題点2》
 例えば、予想角度及びその不確実性の範囲は、AoA/AoDの測定に影響を与え得るパラメータであるため、予想角度及び不確実性の範囲がAIモデルに対する入力情報として選択されることは想定されていない。一方で、AIモデルの出力として予想角度及びその不確実性の範囲が採用されれば、より正確な予想時間/角度を得ることができる。この結果、より高精度な、AoA/AoDの測定が可能となる。
《背景3》
 3GPP Rel.17 NRでは、ポジショニングに関して、測位基準ユニット(Positioning Reference Unit:PRU)の導入が検討されている。PRUは、UE/gNBの送受信タイミング誤差を緩和するために、既知の位置を有する基準(参照)デバイスとして議論されているものである。PRUは、UE/gNB/TRP(transmission reception point)/TP(transmission point)で読み替えられてもよい。
 例えばPRUは、以下の少なくとも1つをサポートしてもよい:
・DL PRSを測定し、関連する測定値(例えば、RSTD/送受信時間差/RSRP)をLMFに報告すること、
・SRSを送信し、TRPが基準デバイスに関連する測定値(例えば、Relative Time of Arrival:RTOA/送受信時間差、AOA)を測定してLMFに報告することを可能にすること、
・動作、測定、各種パラメータ(送受信タイミング遅延、AoD及びAOAの強化、及び測定値の較正に関連するパラメータ)、
・LMFが位置座標情報を有していない場合、LMFに対して基準デバイスの位置座標情報を報告すること、
・位置が既知の基準デバイスは、UE/gNBであること、
・基準デバイスの位置を知ることができる精度。
《問題点3》
 ところで、AIモデルをポジショニングに適用する場合、AIモデルの訓練方法としてオフライン訓練/オンライン訓練を検討する必要がある。オンライン訓練は、リアルタイムな情報を訓練に用いるAIモデル訓練を示してもよく、オフライン訓練は、時間の制約なしに集められる情報を用いるAIモデル訓練を示してもよい。オフライン訓練によれば、訓練の簡素化が利点として挙げられる。また、オンライン訓練によれば、リアルタイムな訓練によりモデル更新の利便性が向上される等の効果が得られる。一方で、オンライン訓練では、通信オーバーヘッドの問題などその実現方法には検討の余地がある。また、AIモデル訓練をUE/gNB/LMFのいずれかで実現するかについても検討の余地がある。
 本発明者等は、上述の問題点を鑑み、ポジショニングに関するAIモデル推論及びAIモデル訓練の方法を着想した。
《各種読み替え等》
 以下、本開示に係る実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。各実施形態に係る無線通信方法は、それぞれ単独で適用されてもよいし、組み合わせて適用されてもよい。
 以降の実施形態において、UEにおいて信号が到来する角度、UEにおけるAoA、基地局におけるAoAは、互いに読み替えられてもよい。本開示において、UEにおいて信号が放射される角度、UEにおけるAoD、基地局におけるAoDは、互いに読み替えられてもよい。本開示において、AoA、AoDは互いに読み替えられてもよい。本開示において、UE、基地局は互いに読み替えられてもよい。
 また、本開示において、ポジショニング(測位)は、位置決定、位置推定、位置予測等と互いに読み替えられてもよい。
 本開示の一実施形態では、端末(terminal、ユーザ端末(user terminal)、User Equipment(UE))/基地局(Base Station(BS))は、訓練モード(training mode)においてMLモデルの訓練を行い、推論モード(inference mode、inference modeなどとも呼ばれる)においてMLモデルを実施する。推論モードでは、訓練モードにおいて訓練されたMLモデル(trained ML model)の精度の検証(バリデーション)が行われてもよい。
 なお、本開示において、AIは、以下の少なくとも1つの特徴を有する(実施する)オブジェクト(対象、客体、データ、関数、プログラムなどとも呼ばれる)で読み替えられてもよい:
・観測又は収集される情報に基づく推定、
・観測又は収集される情報に基づく選択、
・観測又は収集される情報に基づく予測。
 本開示において、オブジェクトは、例えば、端末、基地局などの装置、デバイスなどであってもよい。また、本開示において、オブジェクトは、当該装置において動作するプログラム/モデル/エンティティに該当してもよい。
 また、本開示において、MLモデルは、以下の少なくとも1つの特徴を有する(実施する)オブジェクトで読み替えられてもよい:
・情報を与えること(feeding)によって、推定値を生み出す、
・情報を与えることによって、推定値を予測する、
・情報を与えることによって、特徴を発見する、
・情報を与えることによって、動作を選択する。
 また、本開示において、AIモデルは、AI技術を適用し、入力のセットに基づいて出力のセットを生成するデータドリブンアルゴリズムを意味してもよい。
 また、本開示において、AIモデル、モデル、MLモデル、予測分析(predictive analytics)、予測分析モデル、ツール、自己符号化器(オートエンコーダ(autoencoder))、エンコーダ、デコーダ、ニューラルネットワークモデル、AIアルゴリズム、スキームなどは、互いに読み替えられてもよい。また、AIモデルは、回帰分析(例えば、線形回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析)、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどの少なくとも1つを用いて導出されてもよい。
 本開示において、オートエンコーダは、積層オートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダなど任意のオートエンコーダと互いに読み替えられてもよい。本開示のエンコーダ/デコーダは、Residual Network(ResNet)、DenseNet、RefineNetなどのモデルを採用してもよい。
 また、本開示において、エンコーダ、エンコーディング(encoding)、エンコードする/される(encode/encoded)、エンコーダによる修正/変更/制御、圧縮(compressing)、圧縮する/される(compress/compressed)、生成(generating)、生成する/される(generate/generated)などは、互いに読み替えられてもよい。
 また、本開示において、デコーダ、デコーディング(decoding)、デコードする/される(decode/decoded)、デコーダによる修正/変更/制御、展開(decompressing)、展開する/される(decompress/decompressed)、再構成(reconstructing)、再構成する/される(reconstruct/reconstructed)などは、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、(AIモデルについての)レイヤは、AIモデルにおいて利用されるレイヤ(入力層、中間層など)と互いに読み替えられてもよい。本開示のレイヤ(層)は、入力層、中間層、出力層、バッチ正規化層、畳み込み層、活性化層、デンス(dense)層、正規化層、プーリング層、アテンション層、ドロップアウト層、全結合層などの少なくとも1つに該当してもよい。
 本開示において、AIモデルの訓練方法には、教師あり学習(supervised learning)、教師なし学習(unsupervised learning)、強化学習(Reinforcement learning)、連合学習(federated learning)などが含まれてもよい。教師あり学習は、入力及び対応するラベルからモデルを訓練する処理を意味してもよい。教師なし学習は、ラベル付きデータなしでモデルを訓練する処理を意味してもよい。強化学習は、モデルが相互作用している環境において、入力(言い換えると、状態)と、モデルの出力(言い換えると、アクション)から生じるフィードバック信号(言い換えると、報酬)と、からモデルを訓練する処理を意味してもよい。
 本開示において、生成、算出、導出などは、互いに読み替えられてもよい。本開示において、実施、運用、動作、実行などは、互いに読み替えられてもよい。本開示において、訓練、学習、更新、再訓練などは、互いに読み替えられてもよい。本開示において、推論、訓練後(after-training)、本番の利用、実際の利用、などは互いに読み替えられてもよい。本開示において、信号は、信号/チャネルと互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、「A/B」及び「A及びBの少なくとも一方」は、互いに読み替えられてもよい。また、本開示において、「A/B/C」は、「A、B及びCの少なくとも1つ」を意味してもよい。
 本開示において、アクティベート、ディアクティベート、指示(又は指定(indicate))、選択(select)、設定(configure)、更新(update)、決定(determine)などは、互いに読み替えられてもよい。本開示において、サポートする、制御する、制御できる、動作する、動作できるなどは、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、無線リソース制御(Radio Resource Control(RRC))、RRCパラメータ、RRCメッセージ、上位レイヤパラメータ、フィールド、情報要素(Information Element(IE))、設定などは、互いに読み替えられてもよい。本開示において、Medium Access Control制御要素(MAC Control Element(CE))、更新コマンド、アクティベーション/ディアクティベーションコマンドなどは、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、上位レイヤシグナリングは、例えば、Radio Resource Control(RRC)シグナリング、Medium Access Control(MAC)シグナリング、ブロードキャスト情報、測位用プロトコル(例えば、NR Positioning Protocol A(NRPPa)/LTE Positioning Protocol(LPP))メッセージなどのいずれか、又はこれらの組み合わせであってもよい。
 本開示において、MACシグナリングは、例えば、MAC制御要素(MAC Control Element(MAC CE))、MAC Protocol Data Unit(PDU)などを用いてもよい。ブロードキャスト情報は、例えば、マスタ情報ブロック(Master Information Block(MIB))、システム情報ブロック(System Information Block(SIB))、最低限のシステム情報(Remaining Minimum System Information(RMSI))、その他のシステム情報(Other System Information(OSI))などであってもよい。
 本開示において、物理レイヤシグナリングは、例えば、下りリンク制御情報(Downlink Control Information(DCI))、上りリンク制御情報(Uplink Control Information(UCI))などであってもよい。
 本開示において、インデックス、識別子(Identifier(ID))、インディケーター、リソースIDなどは、互いに読み替えられてもよい。本開示において、シーケンス、リスト、セット、グループ、群、クラスター、サブセットなどは、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、パネル、UEパネル、パネルグループ、ビーム、ビームグループ、プリコーダ、Uplink(UL)送信エンティティ、送受信ポイント(Transmission/Reception Point(TRP))、基地局、空間関係情報(Spatial Relation Information(SRI))、空間関係、SRSリソースインディケーター(SRS Resource Indicator(SRI))、制御リソースセット(COntrol REsource SET(CORESET))、Physical Downlink Shared Channel(PDSCH)、コードワード(Codeword(CW))、トランスポートブロック(Transport Block(TB))、参照信号(Reference Signal(RS))、アンテナポート(例えば、復調用参照信号(DeModulation Reference Signal(DMRS))ポート)、アンテナポートグループ(例えば、DMRSポートグループ)、グループ(例えば、空間関係グループ、符号分割多重(Code Division Multiplexing(CDM))グループ、参照信号グループ、CORESETグループ、Physical Uplink Control Channel(PUCCH)グループ、PUCCHリソースグループ)、リソース(例えば、参照信号リソース、SRSリソース)、リソースセット(例えば、参照信号リソースセット)、CORESETプール、下りリンクのTransmission Configuration Indication state(TCI状態)(DL TCI状態)、上りリンクのTCI状態(UL TCI状態)、統一されたTCI状態(unified TCI state)、共通TCI状態(common TCI state)、擬似コロケーション(Quasi-Co-Location(QCL))、QCL想定などは、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、タイミング、時刻、時間、スロット、サブスロット、シンボル、サブフレームなどは、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、方向、軸、次元、ドメイン、偏波、偏波成分などは、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、推定(estimation)、予測(prediction)、推論(inference)は、互いに読み替えられてもよい。また、本開示において、推定する(estimate)、予測する(predict)、推論する(infer)は、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、オートエンコーダ、エンコーダ、デコーダなどは、モデル、MLモデル、ニューラルネットワークモデル、AIモデル、AIアルゴリズムなどの少なくとも1つで読み替えられてもよい。また、オートエンコーダは、積層オートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダなど任意のオートエンコーダと互いに読み替えられてもよい。本開示のエンコーダ/デコーダは、Residual Network(ResNet)、DenseNet、RefineNetなどのモデルを採用してもよい。
 本開示において、ビット、ビット列、ビット系列、系列、値、情報、ビットから得られる値、ビットから得られる情報などは、互いに読み替えられてもよい。
 本開示において、(エンコーダについての)レイヤは、AIモデルにおいて利用されるレイヤ(入力層、中間層など)と互いに読み替えられてもよい。本開示のレイヤ(層)は、入力層、中間層、出力層、バッチ正規化層、畳み込み層、活性化層、デンス(dense)層、正規化層、プーリング層、アテンション層、ドロップアウト層、全結合層などの少なくとも1つに該当してもよい。
 本開示において、RSRPは、受信電力/受信品質などに関する任意のパラメータ(例えば、RSRQ、SINR、CSI)などと互いに読み替えられてもよい。
(無線通信方法)
<第1の実施形態>
 第1の実施形態は、AIモデルによるRSRPの推論に関する。図7は、第1の実施形態に係るAIモデル推論の一例を示す図である。
 AIモデルは、PRSリソースの優先的なサブセット(優先順位付けされるサブセット、優先されるサブセット(prioritized subsets)とも呼ばれてもよい)を示すために使用されてよい。例えばAIモデルは、フィンガープリントの位置、及び上記したアシスタンス情報(例えば上記したUE測位用のビーム情報)の少なくとも1つに基づいて、隣接ビームを識別し、隣接ビームのRSRPを計算(推論)することができる。この場合、AIモデルは、PRSリソースの優先的なサブセットのRSRPを出力してもよい。
 つまり、AIモデルは、PRSリソースの優先的なサブセット(例えば、隣接ビームを指示するPRSリソースのサブセット)のRSRPを特定してもよい。例えば、AIモデルは、RSRPが最も良いPRSリソースのサブセットのグループを複数選択し、選択したPRSリソースのサブセットのRSRPを出力してもよい。
 本開示において、優先順位付けされるサブセットにおける「優先順位」とは、より良いRSRPを有するPRSリソースのサブセットを選択するための優先順位を意味してもよい。なお、PRSリソースの優先されるサブセットは、このサブセット内のPRSリソースの少なくとも1つに関する報告(例えば、DL-AoD報告)がされる場合に、当該サブセット内の他のPRSリソースに関する報告がされることを意味してもよい。また、本開示において、「サブセット」は優先サブセットと互いに読み替えられてもよい。
 RSRPの推論は、UE側のAIモデルによって実施されてもよい。これに限らず、RSRPの推論は、gNB側/LMF側のAIモデルによって実施されてもよい。
 図7に示すように、RSRPの推論のためにAIモデルに入力される情報として、以下の少なくとも1つが含まれてよい:
・DL-PRSのRSRP、
・TRPのビーム情報(例えば上記したTRPのビームアンテナ情報)、
・UEにおける受信(Rx)ビーム情報、
・予想角度、
・予想角度の不確実性の範囲、
・上記したアシスタンス情報等。
 AIモデルが出力する情報として、以下の少なくとも1つが含まれてよい:
・PRSリソースの優先順位付けされたサブセット(例えば、隣接ビームに対応するPRSリソースのサブセット)のRSRP、
・PRSのリソースインデックス(例えば、PRSリソースの優先順位付けされたサブセットのそれぞれを示すリソースインデックス)。
 また、AIモデルで出力される上記情報は、更に次のAIモデルの入力情報(中間特徴:intermediate featureとよばれてもよい)として用いられてもよい。この結果、AIモデルによるRSRPの推論の精度を高めることができ、好適なUE測位を実現できる。
 第1の実施形態によれば、AIモデルは、入力される情報とPRSリソースの優先順位付けされるサブセットのRSRPとの間の関係/規則を学習し、どのPRSリソースのサブセットを適用できるかを判断することが可能である。
[実施形態1-1]
 実施形態1-1では、AIモデルの適用条件について説明する。
 UEは、以下の選択肢1-1-1~選択肢1-1-2のいずれかの条件(特定の条件)に基づいて、AIモデルを適用してもよい。
<選択肢1-1-1:NWからの指示によるもの>
 例えばUEは、LMF/gNBからのモデル適用に関する指示(例えば、特定のモデルの適用のオン/オフに関する情報)を受信した後にAIモデルを適用し、PRSリソースのサブセットのRSRPを測定(推論)してもよい。例えば、UEは、あるモデルを適用することを示す情報(オン情報)を受信すると、当該モデルを用いてPRSリソースの優先されるサブセットのRSRPを推論してもよい。
<選択肢1-1-2:仕様で予め定義された規則によるもの>
 UEは、仕様で予め定義された規則に基づいて、AIモデルの適用要否を判断してもよい。例えばUE/gNBは、PRSリソースの優先順位付けされるサブセットに関する情報(例えばDL-PRS-ResourcePrioritySubset)をLMFから示されているかどうかに関係なく、UE/gNBがDL-PRSを受信/送信した後にAIモデルを適用し、PRSリソースのサブセットのRSRPを測定(推論)してもよい。また、UE/gNBは、LMFによって示される上記のサブセットに関する情報(例えばDL-PRS-ResourcePrioritySubset)の有無に基づいて、AIモデルの適用要否を判断してもよい。例えば、より具体的にUE/gNBは、上記のサブセットに関する情報をLMFから示されていない場合に限り、AIモデルを適用してもよい。
[実施形態1-2]
 実施形態1-2では、AIモデルが出力するRSRP(PRSリソースの優先順位付けされるサブセットに対応する)の数について説明する。
 あるサブセットのRSRPの数は、以下の選択肢1-2-1~選択肢1-2-2のいずれかの規則(特定の規則)に基づいて、決定されてもよい。
<選択肢1-2-1:仕様で予め定義された規則によるもの>
 PRSリソースのサブセットに対して出力されるRSRPの数は、仕様により予め定義されてもよい。また、PRSリソースのサブセットに対する出力RSRPの数は、AIモデルに関連付けられてもよい(例えば、AIモデル情報によって出力RSRPの数が示されてもよいし、入力に基づいてAIモデルによって決定されてもよい)。
<選択肢1-2-2:NWからの指示によるもの>
 NW(gNB/LMF)は、NRPPa/LPP/DCI/MAC CE/RRC等のシグナリングを介してRSRPの数をUEに指示してもよい。具体的にNWは、以下の少なくとも1つの情報をUEに指示してよい:
・PRSリソースのサブセットの数、及び各サブセットにおいて示されるビームの数、
・PRSリソースのサブセットのRSRPの数。
 NWから指示される上記情報は、AIモデルの入力情報として用いられてもよい。このAIモデルで出力される情報(例えばPRSリソースのサブセットの出力RSRPの数の指示値)は、更に次のAIモデルの入力情報(中間特徴:intermediate featureとよばれてもよい)として用いられてもよい。UEは、PRSリソースのサブセットの出力RSRPの数の指示値(上記情報によって示される値)に基づいて、複数のAIモデルのうち、どのAIモデルを使用するかを判断してもよい。すなわち、PRSリソースのサブセットの出力RSRPの数は、UEが有する複数のAIモデルごとに異なっていてよい。
[バリエーション]
 AIモデルが出力する情報は、上述の出力情報(例えば、優先されるサブセットのRSRP)の他に又は上述の出力情報の代わりに例えば、以下の少なくとも1つを含んでもよい(第1の実施形態における優先されるサブセットのRSRPの代わりに以下に置き換えて適用してもよい):
・RSTD測定結果、
・RTOA測定結果、
・ToA測定結果、
・AoA/AoD測定結果、
・送受信時間差測定結果、
・DL-PRSのRSRP/UL-SRSのRSRP、
・マルチパスの特徴、
・LOS/NLOSインジケーター、
・周波数位相測定結果(例えば、測定される位相情報)。
 例えば、AIモデルに異なる入力情報を入力することによって、異なる出力情報(特徴)が出力されてもよい。なお、これらの測定結果は、優先されるサブセットに関する測定結果であってもよい。
 なお、AIモデルに入力される情報は、上述の入力情報(例えば、DL-PRSのRSRP)の他に又は上述の入力情報の代わりに例えば、以下の少なくとも1つを含んでもよい:
・RSTD測定結果、
・RTOA測定結果、
・ToA測定結果、
・AoA/AoD測定結果、
・送受信時間差測定結果、
・DL-PRSのRSRP/UL-SRSのRSRP、
・マルチパスの特徴、
・LOS/NLOSインジケーター、
・周波数位相測定結果(例えば、測定される位相情報)。
 このように、出力される情報とは異なる機能を有する情報がAIモデルの入力情報として用いられてもよい。なお、これらの測定結果は、優先されるサブセットに関する測定結果であってもよい。
 以上説明した第1の実施形態によれば、アシスタンス情報等を指示するLMFの通信オーバーヘッドを削減し、測位精度を向上することができる。
<第2の実施形態>
 第2の実施形態は、AIモデルによる予想角度/予想時間/不確実性の範囲の推論に関する。図8は、第2の実施形態に係るAIモデル推論の一例を示す図である。本開示において、不確実性の範囲は、予想角度/予想時間の不確実性の範囲を意味してもよい。また、本開示において、「位置」は、角度(UE-gNB間のAoA/AoDなど)も含む概念であってよい。すなわち、上述の予想角度は、端末の位置情報に含まれてよい。
 AIモデルは、予想角度/予想時間/不確実性の範囲を推論してもよい。これにより、より正確な予想角度/予想時間/不確実性の範囲をAIモデルの出力として得ることができる。この結果、AoA/AoD等の複雑な測定及び測定誤差を低減して、より高精度なポジショニングが可能となる。
 予想角度/予想時間/不確実性の範囲の推論は、UE側のAIモデルによって実施されてもよい。これに限らず、予想角度/予想時間/不確実性の範囲の推論は、gNB側/LMF側のAIモデルによって実施されてもよい。
 図8に示すように、予想角度/予想時間/不確実性の範囲の推論のためにAIモデルに入力される情報として、以下の少なくとも1つが含まれてよい:
・DL-PRSのRSRP/SSBのRSRP、
・TRPのビーム情報(例えば上記したTRPのビームアンテナ情報)、
・gNBによって提供されるTRPにおけるDL-PRSの空間方向に関する情報(例えば方位角、仰角等)、
・TRPの地理的座標、
・LOS/NLOSに関する情報(例えばLOS/NLOSインジケーター)。
 AIモデルが出力する情報として、以下の少なくとも1つが含まれてよい:
・予想角度(例えばAoA/AoD)、
・予想時間(例えばRSTD)、
・予想角度/予想時間の不確実性の範囲。
 なお、第2の実施形態で適用される入力情報は、これらに限らず、UE/gNBからLMFに報告されるアシスタンス情報を含んでもよい。また、アシスタンス情報のうち、RSRPに関する情報は、UEによって報告されてもよい。
 上記入力情報は、予想角度(AoA/AoD)/予想時間(RSTD)/不確実性の範囲を出力として得るために有用なアシスタンス情報から得られてもよい。なお、この入力情報は、予想角度/予想時間/不確実性の範囲又は他の関連する測定に基づかないことが好ましい。AIモデルは、これらの入力情報に基づいて、より正確な予想角度/予想時間/不確実性の範囲を出力してよい。UE/gNB/LMFは、当該AIモデルからの出力に基づいて角度(例えば、AoA/AoD)/時間(RSTD)/他の関連する測定を実施(又は測定結果を導出)してもよい。
[実施形態2-1]
 実施形態2-1では、AIモデルの適用条件について説明する。
 UEは、以下の選択肢2-1-1~選択肢2-1-2のいずれかの条件(特定の条件)に基づいて、AIモデルを適用してもよい。
<選択肢2-1-1:NWからの指示によるもの>
 NW(gNB/LMF)は、NRPPa/LPP/DCI/MAC CE/RRC等のシグナリングを介してAIモデルの適用要否をUEに指示してもよい。例えばUEは、LMF/gNBからのモデル適用に関する指示(例えば、特定のモデルの適用のオン/オフに関する情報)を受信した後にAIモデルを適用し、予想角度/予想時間/不確実性の範囲を測定(推論)してもよい。例えば、UEは、あるモデルを適用することを示す情報(オン情報)を受信すると、当該モデルを用いて予想角度/予想時間/不確実性の範囲を推論してもよい。
<選択肢2-1-2:仕様で予め定義された規則によるもの>
 UEは、仕様で予め定義された規則に基づいて、AIモデルの適用要否を判断してもよい。例えばUE/gNBは、予想角度/予想時間/不確実性の範囲に関する情報(例えば、Rel.17 NRにおいて規定されるNR-DL-PRS-ExpectedAoD-or-AoA-r17、UL-AoAアシスタンス情報内のAngleMeasurement(例えば、AngleMeasurementに含まれるExpected Azimuth/Zenith AoA Value))をLMFから示されているかどうかに関係なく、UE/gNBがDL-PRSを受信/送信した後にAIモデルを適用し、予想角度/予想時間/不確実性の範囲を測定(推論)してもよい。また、UE/gNBは、LMFによって示される上記の予想角度/予想時間/不確実性の範囲に関する情報の有無に基づいて、AIモデルの適用要否を判断してもよい。より具体的にUE/gNBは、上記の予想角度/予想時間/不確実性の範囲に関する情報をLMFから示されていない場合に限り、AIモデルを適用してもよい。
[実施形態2-2]
 実施形態2-2では、AIモデルを適用するUE/gNBと、gNB/UEとの間の情報伝達について説明する。
 UE/gNBは、以下の選択肢2-2-1~選択肢2-2-2のいずれかに基づいて、情報伝達をしてもよい。
<選択肢2-2-1>
 UE/gNBは、関連する入力情報(なお、入力情報自体でなくてもよく、入力情報の導出に利用できる情報であってもよい。以下入力情報に関して同様)をLMFに報告してもよい。LMFは、NR Positioning Protocol A(NRPPa)/LTE Positioning Protocol(LPP)メッセージにより、当該入力情報を他のgNB/UE(AIモデルを適用するgNB/UE)に指示してもよい。
<選択肢2-2-2>
 隣接セル(neighbor cell)(非サービングセルで読み替えられてもよい)におけるUE/gNBは、入力情報をサービングセルにおけるUE/gNBに送信してもよい。サービングセルにおけるUE/gNBは、UCI/DCI/RRC/MAC CEの少なくとも1つを用いて当該入力情報を(同じサービングセルにおける)他のgNB/UE(AIモデルを適用するgNB/UE)に報告/指示してもよい。
 なお、選択肢2-2-2では、端末間通信が想定されるため、UEはサイドリンクに関する能力を有することが好ましい。つまり、UEは、他のUEに対してサイドリンクを介して入力情報を送信してもよい。
[その他]
 UL-AoA/DL-AoDに基づくポジショニング(図4参照)では、AIモデルの出力が直接ポジショニングに用いられてもよい。DL-AoD、UL-AoD/UL-AoAに基づくポジショニング、UL-TDOAに基づくポジショニング(図3参照)、マルチRTTに基づくポジショニング(図5参照)では、UCI/DCI/RRC/MAC CEの少なくとも1つを介して、AIモデルの出力がgNB/UEに報告/指示されてもよい。gNB/UEは、NRPPa/LPPメッセージを介してLMFに出力情報を報告してもよい。LMFはLPP/NRPPaメッセージを介して他のUE/gNBに当該情報を示してもよい。
 以上説明した第2の実施形態によれば、AIモデルを適用して予想角度/予想時間/不確実性の範囲を推論することにより、より高精度なUEポジショニングを実現することができる。
<第3の実施形態>
 第3の実施形態は、AIモデル訓練に関する。なお、第3の実施形態におけるAIモデル訓練は、ポジショニングのためのAIモデルの訓練に該当してもよいし、その他のAIモデルの訓練に該当してもよい。
[実施形態3-1]
 実施形態3-1では、AIモデル訓練のための情報の収集方法、及びUE/gNB/LMF側におけるモデル訓練について説明する。
<実施形態3-1-1:ラベル付きデータ(labeled data)>
 AIモデルのオンライン訓練のために、ラベル付きデータ(ラベルデータ)が取得(収集)されてもよい。なお、本開示において、ラベルデータは、そのデータを取得した(そのデータを得るための測定が行われた)位置に関する情報(位置情報)を付されたデータを意味してもよい。ラベルは、位置情報、ToA、AoA、AoD、LOS/NLOSの確率と互いに読み替えられてもよい。当該情報の収集方法として、以下の方法3-1-1―1~方法3-1-1-4のいずれかが採用されてもよい。
<方法3-1-1―1:PRUからの情報>
 PRU(UE/gNB)は、関連する測定値(RSTD、送受信時間差、RSRPなど)、及び位置に関する情報等をラベル付きデータとして、例えばLMFに報告してもよい。LMFは、当該ラベル付きデータに基づいてモデル訓練を実施してもよい。ここで、LMFがPRU UE(PRUに該当するUE)を認識する方法として、以下に示す方法の少なくとも一方が利用されてもよい:
・UEがPRUに関する能力をNWに報告する(認識方法1)、
・予め定義された規則に基づく(認識方法2)。
 認識方法1では、LMFは、報告されるUE能力情報に基づいて、PRU UEであることを認識することができる。認識方法2では、LMFは、予めPRU UEの位置(例えば、全PRU UEの位置)を把握しているため、ラベルデータに含まれる位置情報に基づいてどのUEがPRU UEであるかを判断することができる。
<方法3-1-1-2:UEが報告するGNSSロケーションに関する情報>
 複数のUEのうち、少なくとも一部のUEはGlobal Navigation Satellite System (GNSS)機能を有している。GNSS機能を有するUEは、自身が測定するGNSS位置を、ラベル付きデータとして収集してもよい。また、当該UEは、収集したラベル付きデータをNW(gNB/LMF)に報告してもよい。このとき、UEはラベルの情報と同じ又は近い時間で測定した測定結果も報告してよい。UE/NWは、当該ラベル付きデータに基づいてモデル訓練を実施してもよい。
<方法3-1-1-3:UEアシステッドポジショニング/NWベースドポジショニング>
 UEは、UEアシステッドポジショニング/NWベースドポジショニングにより得られる自身の位置情報を、ラベル付きデータとして収集することができる。また、当該UEは、収集したラベル付きデータをNW(gNB/LMF)に報告してもよい。UE/NWは、当該ラベル付きデータに基づいてモデル訓練を実施してもよい。
<方法3-1-1-4:閾値に基づくラベル付きデータの選別>
 UEは、種々の方法により得られる自身の位置情報(UE位置情報)、ToA、AoA、AoD、LOS/NLOSの確率のうち、完全性(integrity)/信頼度(confidence level)(及び不確実性(uncertainty)の和)の少なくともいずれかの値が、ある閾値より大きい情報をラベル付きデータとして収集してもよい。また、当該UEは、収集したラベル付きデータをNW(gNB/LMF)に報告してもよい。このとき、UEはラベルの情報を計算する際に用いた測定結果も報告してよい。UE/NWは、当該ラベル付きデータに基づいてモデル訓練を実施してもよい。また、上述のある閾値は、NW(gNB/LMF)から通知されてもよい。また、UEは、完全性(integrity)/信頼度(confidence level)(及び不確実性(uncertainty)の和)の少なくともいずれかの値が、ある閾値より大きいラベル付きデータをNW(gNB/LMF)へ要求してもよい。この場合、当該閾値をUEが報告してもよい。
 なお、ラベル付きデータは、UEにおいて構成されなくてもよく、別のUE/gNB/LMFにおいて構成されてもよい。つまり、方法3-1-1―1~方法3-1-1-4におけるラベル付きデータの送信は、単に位置情報の送信で読み替えられてもよい。例えば、別のUE/gNB/LMFは、UE/gNBから受信したデータ(例えば、測定結果)と、当該UE/gNBから別途受信した位置情報と、が一定の時間差(例えば、X(X≧0)スロット/サブフレーム/フレーム/秒/ミリ秒)以内において受信される場合に、当該データに位置情報を付してラベル付きデータを生成してもよい。
 上述したラベル付きデータの収集方法(方法3-1-1―1~方法3-1-1-4)は、適宜組み合わせて適用されてもよい。例えば、UEは、PRU UE(PRUに該当するUE)であり、当該UEに関連する情報の信頼度(confidence level)等がある閾値より大きい場合に、当該情報をラベル付きデータとして収集/報告してもよい。また、UEは、UEアシステッドポジショニング/NWベースドポジショニングにより得られる自身の位置情報の信頼度(confidence level)等がある閾値より大きい場合に、当該情報をラベル付きデータとして収集/報告してもよい。
 以下、実施形態3-1-2~実施形態3-1-4では、UE/gNB/LMF側におけるAIモデル訓練について説明する。図9は、第3の実施形態に係るAIモデル訓練の一例を示す図である。
<実施形態3-1-2:UE側におけるAIモデル訓練>
 AIモデル訓練を行うUEは、他のUEから訓練用のデータセットを収集してもよい。この場合、UE間の通信を考慮する必要がある。UE間の通信方法として、以下の少なくとも1つが採用されてもよい:
・サイドリンク機能を有するUE間の通信方法、
・UEからLPP等のメッセージを介してLMFにデータセットが送信され、LPP等のメッセージを介して他のUE(AIモデル訓練を行うUE)に当該データセットが指示される方法、
・UEの実装次第による方法。
 AIモデル訓練を行うUEは、gNBから訓練用のデータセットを収集してもよい。この場合、gNB/UE間の通信を考慮する必要がある。例えばgNBは、NRPPa等のメッセージを介して訓練用のデータセットをLMFに送信してもよい。また、LMFは、LPP等のメッセージを介してUE(AIモデル訓練を行うUE)に当該データセットを指示してもよい。
 UEは、以下に示す条件(特定の条件)に基づいて、AIモデル訓練を実施してもよい:
・NW(LMF/gNB)からの指示がある場合、
・UE能力が別のUEから報告される/UE能力を報告する場合。
 なお、UEがAIモデル訓練に関する能力を有する場合、当該UEは、訓練を行うUEに対して、非周期的に/セミパーシステントに/周期的に上述したラベル付きデータを報告してもよい。
<実施形態3-1-3:gNB側におけるAIモデル訓練>
 AIモデル訓練を行うgNBは、他のgNBから訓練用のデータセットを収集してもよい。この場合、UE間の通信を考慮する必要がある。gNB間の通信方法として、以下の少なくとも1つが採用されてもよい:
・gNB間(inter-gNB)のインターフェース(例えば、Xnシグナリング等のXnインターフェース)を用いた通信方法、
・gNBからNRPPa等のメッセージを介してLMFにデータセットが送信され、NRPPa等のメッセージを介して他のgNB(AIモデル訓練を行うgNB)に当該データセットが指示される方法。
 gNBは、以下に示す条件(特定の条件)に基づいて、AIモデル訓練を実施してもよい:
・NW(LMF)からの指示がある場合、
・gNBとNW(LMF)が(必要な/訓練の実施のための条件を満たす)訓練用のデータセットを取得した場合、
・gNEの実装次第による。
<実施形態3-1-4:LMF側におけるAIモデル訓練>
 LMF側でAIモデル訓練を行う場合、UE/TRP/gNBの各種測定情報は、LPP/NRPPaメッセージによってLMFに送信されてよい。
 LMFは、(必要な/訓練の実施のための条件を満たす)訓練用のデータセットを受信した場合に(受信したことを条件に)、AIモデル訓練を行ってもよい。
[実施形態3-2]
 実施形態3-2では、AIモデル訓練のための情報の収集及び送信について説明する。
 上述したようにAIモデルのオンライン訓練を検討する場合、リアルタイムなモデル更新を実現するためにオーバーヘッドの低減が課題とされる。一方で、静的な動作軌跡及び静的な速度を有するUEでは、急激な位置の変化(移動量)が小さいと想定される。そのため、UEの移動量が比較的小さいと想定される期間においては、UEの測位及び測位結果の報告を頻繁に行う必要はないといえる。そこで、本発者等は、このような静的な動作軌跡と静的速度を持つUEにおいて、UEが自身の位置及び動作に関連する情報(後述するモーションアシスタンス情報)を報告して、オーバーヘッドを低減することを着想した。
 UEは、モーションアシスタンス情報をNW(gNB/LMF)に報告してもよい。ここで、モーションアシスタンス情報は、UEの動作に関する情報であり、UEの初期位置、移動速度、移動軌跡などに関する情報が含まれてよい。モーションアシスタンス情報を用いることにより、UEの測位を頻繁に行わなくても将来のUEの位置を適切に予測することできる。この結果、訓練用のデータセットを送信する際のオーバーヘッドを削減することが可能である。本開示において、モーションアシスタンス情報は、UEの動きに関する情報と読み替えられてもよい。
 UEの初期位置(例えばGNSS位置)の報告は、上述した実施形態3-1と同様の方法を採用(再利用)することができる。
 報告されるモーションアシスタンス情報は、ある期間(a duration of time)から取得/測定された値であってよく、当該値には以下の少なくとも1つが含まれてもよい:
・UE速度(UE speed)、
・速度ドリフト率(speed drift rate)、
・UE速度ドリフト率の変動(UE speed drift rate variation)、
・動作軌跡(motion trail)(移動軌跡と呼ばれてもよい)。
 UEが上記の値を取得/測定する、ある期間(a duration of time)は、以下の少なくとも1つであってよい:
・過去から現在までの期間、
・過去から未来までの期間、
・現在から未来までの期間。
 UEが報告する上記の値の種類は、事前に定義され、固定された値であってもよい。また、UEが報告する上記の値の種類は、NWによって示されてもよい。例えば、NWは、ある期間におけるUEの動作に関する情報(モーションアシスタンス情報)をUEに要求してもよい。また、NWは、UE速度及び速度ドリフト率をUEに要求してもよい。UEは、NWからの要求を受信する場合に、当該要求によって示されるモーションアシスタンス情報をNWに報告してもよい。
 UEによって報告される上記の値(モーションアシスタンス情報)には、有効期間(validity duration)が定義されてもよい。例えば、有効期間の開始時刻は、以下のいずれかに基づいて定義されてもよい:
・UEから明示的に報告される時刻(例えばアシスタンス情報と共に報告されるシステムフレーム番号(SFN)/サブフレーム番号/スロット番号)、
・事前に定義され、固定される時刻。
 また、事前に定義され、固定される時刻は、以下のいずれかによって暗示的に定義されてもよい:
・上記の値が報告された時刻(UEによって報告が送信された時刻)、
・上記の値が報告された後(UEによって報告が送信された後)のXスロット/ミリ秒/秒/分、
・NWがGNSS位置に関連するモーションアシスタンス情報を受信した時刻、
・計算に使用される関連PRSの受信時刻。
 UEによって報告される上記の値の有効期間の長さは、UEによって明示的に報告されてもよく、事前に定義され、固定されてもよい。
 gNB側におけるAIモデル訓練において、UEは、UCI/MAC CE/RRCによってサービングgNBにモーションアシスタンス情報を送信/報告してもよい。また、gNB側におけるAIモデル訓練において、LMFは、LPPによってモーションアシスタンス情報を送信し、当該モーションアシスタンス情報をNRPPaによってgNB(AIモデル訓練を行うgNB)に指示してもよい。
 LMF側におけるAIモデル訓練において、UEは、LPPによってLMFにモーションアシスタンス情報を送信してもよい。
 UE側におけるAIモデル訓練において、UEは、サイドリンクによってモーションアシスタンス情報を送信してもよい。また、UE側におけるAIモデル訓練において、UEは、LPPによってLMFにモーションアシスタンス情報を送信してもよい。LMFは、当該モーションアシスタンス情報をNRPPaによってUE(AIモデル訓練を行うUE)に指示してもよい。
 UEは、モーションアシスタンス情報を以下のいずれかに示すタイミングで報告してもよい:
・初期アクセスの後、
・初期位置の報告と同じタイミング、
・定期的なタイマーを設定し、当該タイマーが切れるタイミング、
・モーションアシスタンス情報が前回の報告から変更されたタイミング(例えば、モーションアシスタンス情報に含まれる特定の情報が前回の報告から閾値以上変更されたタイミング)、
・NWの設定/表示信号によって指定/トリガされるタイミング、
・有効期間満了前のNシンボル/スロット/ミリ秒/秒(Nは0以上の整数)。
 また、UEの初期位置と、UE/TRPで測定したタイムスタンプ付きのモーションアシスタンス情報との組み合わせに基づいて、gNB/LMFにおいて、UEの新たな位置が予測されてもよい(この予測には、AIモデル(例えば、AIモデル訓練に用いられるAIモデル)が用いられてもよい)。
 以上説明した第3の実施形態によれば、適切にAIモデル訓練を実施できる。また、訓練用のデータセットを送信する際のオーバーヘッドを削減することができる。
<補足>
[UEへの情報の通知]
 上述の実施形態における(ネットワーク(Network(NW))(例えば、基地局(Base Station(BS)))から)UEへの任意の情報の通知(言い換えると、UEにおけるBSからの任意の情報の受信)は、物理レイヤシグナリング(例えば、DCI)、上位レイヤシグナリング(例えば、RRCシグナリング、MAC CE)、特定の信号/チャネル(例えば、PDCCH、PDSCH、参照信号)、又はこれらの組み合わせを用いて行われてもよい。
 上記通知がMAC CEによって行われる場合、当該MAC CEは、既存の規格では規定されていない新たな論理チャネルID(Logical Channel ID(LCID))がMACサブヘッダに含まれることによって識別されてもよい。
 上記通知がDCIによって行われる場合、上記通知は、当該DCIの特定のフィールド、当該DCIに付与される巡回冗長検査(Cyclic Redundancy Check(CRC))ビットのスクランブルに用いられる無線ネットワーク一時識別子(Radio Network Temporary Identifier(RNTI))、当該DCIのフォーマットなどによって行われてもよい。
 また、上述の実施形態におけるUEへの任意の情報の通知は、周期的、セミパーシステント又は非周期的に行われてもよい。
[UEからの情報の通知]
 上述の実施形態におけるUEから(NWへ)の任意の情報の通知(言い換えると、UEにおけるBSへの任意の情報の送信/報告)は、物理レイヤシグナリング(例えば、UCI)、上位レイヤシグナリング(例えば、RRCシグナリング、MAC CE)、特定の信号/チャネル(例えば、PUCCH、PUSCH、PRACH、参照信号)、又はこれらの組み合わせを用いて行われてもよい。
 上記通知がMAC CEによって行われる場合、当該MAC CEは、既存の規格では規定されていない新たなLCIDがMACサブヘッダに含まれることによって識別されてもよい。
 上記通知がUCIによって行われる場合、上記通知は、PUCCH又はPUSCHを用いて送信されてもよい。
 また、上述の実施形態におけるUEからの任意の情報の通知は、周期的、セミパーシステント又は非周期的に行われてもよい。
[AIモデル情報]
 本開示において、AIモデル情報は、以下の少なくとも1つを含む情報を意味してもよい:
 ・AIモデルの入力/出力の情報、
 ・AIモデルの入力/出力のための前処理/後処理の情報、
 ・AIモデルのパラメータの情報、
 ・AIモデルのための訓練情報(トレーニング情報)、
 ・AIモデルのための推論情報、
 ・AIモデルに関する性能情報。
 ここで、上記AIモデルの入力/出力の情報は、以下の少なくとも1つに関する情報を含んでもよい:
 ・入力/出力データの内容(例えば、RSRP、SINR、チャネル行列(又はプリコーディング行列)における振幅/位相情報、到来角度(Angle of Arrival(AoA))に関する情報、放射角度(Angle of Departure(AoD))に関する情報、位置情報)、
 ・データの補助情報(メタ情報と呼ばれてもよい)、
 ・入力/出力データのタイプ(例えば、不変値(immutable value)、浮動小数点数)、
 ・入力/出力データのビット幅(例えば、各入力値について64ビット)、
 ・入力/出力データの量子化間隔(量子化ステップサイズ)(例えば、L1-RSRPについて、1dBm)、
 ・入力/出力データが取り得る範囲(例えば、[0、1])。
 なお、本開示において、AoAに関する情報は、到来方位角度(azimuth angle of arrival)及び到来天頂角度(zenith angle of arrival(ZoA))の少なくとも1つに関する情報を含んでもよい。また、AoDに関する情報は、例えば、放射方位角度(azimuth angle of departure)及び放射天頂角度(zenith angle of depature(ZoD))の少なくとも1つに関する情報を含んでもよい。
 本開示において、位置情報は、UE/NWに関する位置情報であってもよい。位置情報は、測位システム(例えば、衛星測位システム(Global Navigation Satellite System(GNSS)、Global Positioning System(GPS)など))を用いて得られる情報(例えば、緯度、経度、高度)、当該UEに隣接する(又はサービング中の)BSの情報(例えば、BS/セルの識別子(Identifier(ID))、BS-UE間の距離、UE(BS)から見たBS(UE)の方向/角度、UE(BS)から見たBS(UE)の座標(例えば、X/Y/Z軸の座標)など)、UEの特定のアドレス(例えば、Internet Protocol(IP)アドレス)などの少なくとも1つを含んでもよい。UEの位置情報は、BSの位置を基準とする情報に限られず、特定のポイントを基準とする情報であってもよい。
 位置情報は、自身の実装に関する情報(例えば、アンテナの位置(location/position)/向き、アンテナパネルの位置/向き、アンテナの数、アンテナパネルの数など)を含んでもよい。
 位置情報は、モビリティ情報を含んでもよい。モビリティ情報は、モビリティタイプを示す情報、UEの移動速度、UEの加速度、UEの移動方向などの少なくとも1つを示す情報を含んでもよい。
 ここで、モビリティタイプは、固定位置UE(fixed location UE)、移動可能/移動中UE(movable/moving UE)、モビリティ無しUE(no mobility UE)、低モビリティUE(low mobility UE)、中モビリティUE(middle mobility UE)、高モビリティUE(high mobility UE)、セル端UE(cell-edge UE)、非セル端UE(not-cell-edge UE)などの少なくとも1つに該当してもよい。
 本開示において、(データのための)環境情報は、データが取得される/利用される環境に関する情報であってもよく、例えば、周波数情報(バンドIDなど)、環境タイプ情報(屋内(indoor)、屋外(outdoor)、Urban Macro(UMa)、Urban Micro(Umi)などの少なくとも1つを示す情報)、Line Of Site(LOS)/Non-Line Of Site(NLOS)を示す情報などに該当してもよい。
 ここで、LOSは、UE及びBSが互いに見通せる環境にある(又は遮蔽物がない)ことを意味してもよく、NLOSは、UE及びBSが互いに見通せる環境にない(又は遮蔽物がある)ことを意味してもよい。LOS/NLOSを示す情報は、ソフト値(例えば、LOS/NLOSの確率)を示してもよいし、ハード値(例えば、LOS/NLOSのいずれか)を示してもよい。
 本開示において、メタ情報は、例えば、AIモデルに適した入力/出力情報に関する情報、取得した/取得できるデータに関する情報などを意味してもよい。メタ情報は、具体的には、RS(例えば、CSI-RS/SRS/SSBなど)のビームに関する情報(例えば、各ビームの指向している角度、3dBビーム幅、指向しているビームの形状、ビームの数)、gNB/UEのアンテナのレイアウト情報、周波数情報、環境情報、メタ情報IDなどを含んでもよい。なお、メタ情報は、AIモデルの入力/出力として用いられてもよい。
[各実施形態の適用について]
 上述の実施形態の少なくとも1つは、特定の条件を満たす場合に適用されてもよい。当該特定の条件は、規格において規定されてもよいし、上位レイヤシグナリング/物理レイヤシグナリングを用いてUE/BSに通知されてもよい。
 上述の実施形態の少なくとも1つは、特定のUE能力(UE capability)を報告した又は当該特定のUE能力をサポートするUEに対してのみ適用されてもよい。
 当該特定のUE能力は、以下の少なくとも1つを示してもよい:
 ・上記実施形態の少なくとも1つについての特定の処理/動作/制御/情報をサポートすること、
・隣接ビームのサブセット(又は隣接ビームに関するRSRP)を出力するためのAIモデルをサポートすること、
・予想角度/予想時刻/不確実性の範囲を出力するためのAIモデルをサポートすること、
・UEが(UE/gNB/LMFにおける)AIモデル訓練をサポートすること、
・UEがサイドリンクをサポートすること、
・UEが測位による位置情報の収集をサポートすること、
・UEがNWからのAIモデルの提示をサポートすること、
・RRC_INACTIVE状態において、(このUE能力が)適用可能であること。
 また、上記特定のUE能力は、全周波数にわたって(周波数に関わらず共通に)適用される能力であってもよいし、周波数(例えば、セル、バンド、バンドコンビネーション、BWP、コンポーネントキャリアなどの1つ又はこれらの組み合わせ)ごとの能力であってもよいし、周波数レンジ(例えば、Frequency Range 1(FR1)、FR2、FR3、FR4、FR5、FR2-1、FR2-2)ごとの能力であってもよいし、サブキャリア間隔(SubCarrier Spacing(SCS))ごとの能力であってもよいし、Feature Set(FS)又はFeature Set Per Component-carrier(FSPC)ごとの能力であってもよい。
 また、上記特定のUE能力は、全複信方式にわたって(複信方式に関わらず共通に)適用される能力であってもよいし、複信方式(例えば、時分割複信(Time Division Duplex(TDD))、周波数分割複信(Frequency Division Duplex(FDD)))ごとの能力であってもよい。
 また、上述の実施形態の少なくとも1つは、UEが上位レイヤシグナリング/物理レイヤシグナリングによって、上述の実施形態に関連する特定の情報(又は上述の実施形態の動作を実施すること)を設定/アクティベート/トリガされた場合に適用されてもよい。例えば、当該特定の情報はAIモデルの適用を有効化することを示す情報、特定のリリース(例えば、Rel.18/19)向けの任意のRRCパラメータなどであってもよい。
 UEは、上記特定のUE能力の少なくとも1つをサポートしない又は上記特定の情報を設定されない場合、例えばRel.15/16の動作を適用してもよい。
(付記)
 本開示の一実施形態に関して、以下の発明を付記する。
<第1の実施形態/第2の実施形態>
[付記1]
 位置決定参照信号に関する情報をArtificial Intelligence(AI)モデルに入力して端末の位置決定に関する出力を得る制御部と、
 前記出力に基づいて、前記端末の位置に関する情報を送信する送信部と、を有する端末。
[付記2]
 前記制御部は、前記位置決定参照信号の受信電力に関する情報を前記AIモデルに入力し、位置決定参照信号リソースの優先的なサブセットの受信電力に関する情報を前記出力として得る、付記1に記載の端末。
[付記3]
 前記制御部は、前記位置決定参照信号の受信電力に関する情報を前記AIモデルに入力し、前記端末における信号の予想角度、予想時間、及び不確実性の範囲の少なくとも1つを前記出力として得る、付記1又は付記2に記載の端末。
[付記4]
 前記制御部は、特定の条件に基づいて前記AIモデルの適用要否を判断する、付記1から付記3のいずれかに記載の端末。
(付記)
 本開示の一実施形態に関して、以下の発明を付記する。
<第3の実施形態>
[付記1]
 端末の位置に関する情報を含む人工知能(Artificial Intelligence(AI))モデルの訓練のためのラベル付きデータを取得する制御部と、
 前記ラベル付きデータを送信する送信部と、を有する端末。
[付記2]
 前記送信部は、前記端末の位置に関する複数の情報のうち、当該情報の完全性、信頼度、及び不確実性の少なくとも1つに関連する値が、ある閾値より大きい情報を前記ラベル付きデータとして送信する、付記1に記載の端末。
[付記3]
 前記送信部は、ある期間における前記端末の動きに関する情報を送信する、付記1又は付記2に記載の端末。
[付記4]
 前記端末の動きに関する情報は、当該情報の有効期間に関する情報を含む、付記1から付記3のいずれかに記載の端末。
(無線通信システム)
 以下、本開示の一実施形態に係る無線通信システムの構成について説明する。この無線通信システムでは、本開示の上記各実施形態に係る無線通信方法のいずれか又はこれらの組み合わせを用いて通信が行われる。
 図10は、一実施形態に係る無線通信システムの概略構成の一例を示す図である。無線通信システム1(単にシステム1と呼ばれてもよい)は、Third Generation Partnership Project(3GPP)によって仕様化されるLong Term Evolution(LTE)、5th generation mobile communication system New Radio(5G NR)などを用いて通信を実現するシステムであってもよい。
 また、無線通信システム1は、複数のRadio Access Technology(RAT)間のデュアルコネクティビティ(マルチRATデュアルコネクティビティ(Multi-RAT Dual Connectivity(MR-DC)))をサポートしてもよい。MR-DCは、LTE(Evolved Universal Terrestrial Radio Access(E-UTRA))とNRとのデュアルコネクティビティ(E-UTRA-NR Dual Connectivity(EN-DC))、NRとLTEとのデュアルコネクティビティ(NR-E-UTRA Dual Connectivity(NE-DC))などを含んでもよい。
 EN-DCでは、LTE(E-UTRA)の基地局(eNB)がマスタノード(Master Node(MN))であり、NRの基地局(gNB)がセカンダリノード(Secondary Node(SN))である。NE-DCでは、NRの基地局(gNB)がMNであり、LTE(E-UTRA)の基地局(eNB)がSNである。
 無線通信システム1は、同一のRAT内の複数の基地局間のデュアルコネクティビティ(例えば、MN及びSNの双方がNRの基地局(gNB)であるデュアルコネクティビティ(NR-NR Dual Connectivity(NN-DC)))をサポートしてもよい。
 無線通信システム1は、比較的カバレッジの広いマクロセルC1を形成する基地局11と、マクロセルC1内に配置され、マクロセルC1よりも狭いスモールセルC2を形成する基地局12(12a-12c)と、を備えてもよい。ユーザ端末20は、少なくとも1つのセル内に位置してもよい。各セル及びユーザ端末20の配置、数などは、図に示す態様に限定されない。以下、基地局11及び12を区別しない場合は、基地局10と総称する。
 ユーザ端末20は、複数の基地局10のうち、少なくとも1つに接続してもよい。ユーザ端末20は、複数のコンポーネントキャリア(Component Carrier(CC))を用いたキャリアアグリゲーション(Carrier Aggregation(CA))及びデュアルコネクティビティ(DC)の少なくとも一方を利用してもよい。
 各CCは、第1の周波数帯(Frequency Range 1(FR1))及び第2の周波数帯(Frequency Range 2(FR2))の少なくとも1つに含まれてもよい。マクロセルC1はFR1に含まれてもよいし、スモールセルC2はFR2に含まれてもよい。例えば、FR1は、6GHz以下の周波数帯(サブ6GHz(sub-6GHz))であってもよいし、FR2は、24GHzよりも高い周波数帯(above-24GHz)であってもよい。なお、FR1及びFR2の周波数帯、定義などはこれらに限られず、例えばFR1がFR2よりも高い周波数帯に該当してもよい。
 また、ユーザ端末20は、各CCにおいて、時分割複信(Time Division Duplex(TDD))及び周波数分割複信(Frequency Division Duplex(FDD))の少なくとも1つを用いて通信を行ってもよい。
 複数の基地局10は、有線(例えば、Common Public Radio Interface(CPRI)に準拠した光ファイバ、X2インターフェースなど)又は無線(例えば、NR通信)によって接続されてもよい。例えば、基地局11及び12間においてNR通信がバックホールとして利用される場合、上位局に該当する基地局11はIntegrated Access Backhaul(IAB)ドナー、中継局(リレー)に該当する基地局12はIABノードと呼ばれてもよい。
 基地局10は、他の基地局10を介して、又は直接コアネットワーク30に接続されてもよい。コアネットワーク30は、例えば、Evolved Packet Core(EPC)、5G Core Network(5GCN)、Next Generation Core(NGC)などの少なくとも1つを含んでもよい。
 コアネットワーク30は、例えば、User Plane Function(UPF)、Access and Mobility management Function(AMF)、Session Management Function(SMF)、Unified Data Management(UDM)、Application Function(AF)、Data Network(DN)、Location Management Function(LMF)、保守運用管理(Operation、Administration and Maintenance(Management)(OAM))などのネットワーク機能(Network Functions(NF))を含んでもよい。なお、1つのネットワークノードによって複数の機能が提供されてもよい。また、DNを介して外部ネットワーク(例えば、インターネット)との通信が行われてもよい。
 ユーザ端末20は、LTE、LTE-A、5Gなどの通信方式の少なくとも1つに対応した端末であってもよい。
 無線通信システム1においては、直交周波数分割多重(Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM))ベースの無線アクセス方式が利用されてもよい。例えば、下りリンク(Downlink(DL))及び上りリンク(Uplink(UL))の少なくとも一方において、Cyclic Prefix OFDM(CP-OFDM)、Discrete Fourier Transform Spread OFDM(DFT-s-OFDM)、Orthogonal Frequency Division Multiple Access(OFDMA)、Single Carrier Frequency Division Multiple Access(SC-FDMA)などが利用されてもよい。
 無線アクセス方式は、波形(waveform)と呼ばれてもよい。なお、無線通信システム1においては、UL及びDLの無線アクセス方式には、他の無線アクセス方式(例えば、他のシングルキャリア伝送方式、他のマルチキャリア伝送方式)が用いられてもよい。
 無線通信システム1では、下りリンクチャネルとして、各ユーザ端末20で共有される下り共有チャネル(Physical Downlink Shared Channel(PDSCH))、ブロードキャストチャネル(Physical Broadcast Channel(PBCH))、下り制御チャネル(Physical Downlink Control Channel(PDCCH))などが用いられてもよい。
 また、無線通信システム1では、上りリンクチャネルとして、各ユーザ端末20で共有される上り共有チャネル(Physical Uplink Shared Channel(PUSCH))、上り制御チャネル(Physical Uplink Control Channel(PUCCH))、ランダムアクセスチャネル(Physical Random Access Channel(PRACH))などが用いられてもよい。
 PDSCHによって、ユーザデータ、上位レイヤ制御情報、System Information Block(SIB)などが伝送される。PUSCHによって、ユーザデータ、上位レイヤ制御情報などが伝送されてもよい。また、PBCHによって、Master Information Block(MIB)が伝送されてもよい。
 PDCCHによって、下位レイヤ制御情報が伝送されてもよい。下位レイヤ制御情報は、例えば、PDSCH及びPUSCHの少なくとも一方のスケジューリング情報を含む下り制御情報(Downlink Control Information(DCI))を含んでもよい。
 なお、PDSCHをスケジューリングするDCIは、DLアサインメント、DL DCIなどと呼ばれてもよいし、PUSCHをスケジューリングするDCIは、ULグラント、UL DCIなどと呼ばれてもよい。なお、PDSCHはDLデータで読み替えられてもよいし、PUSCHはULデータで読み替えられてもよい。
 PDCCHの検出には、制御リソースセット(COntrol REsource SET(CORESET))及びサーチスペース(search space)が利用されてもよい。CORESETは、DCIをサーチするリソースに対応する。サーチスペースは、PDCCH候補(PDCCH candidates)のサーチ領域及びサーチ方法に対応する。1つのCORESETは、1つ又は複数のサーチスペースに関連付けられてもよい。UEは、サーチスペース設定に基づいて、あるサーチスペースに関連するCORESETをモニタしてもよい。
 1つのサーチスペースは、1つ又は複数のアグリゲーションレベル(aggregation Level)に該当するPDCCH候補に対応してもよい。1つ又は複数のサーチスペースは、サーチスペースセットと呼ばれてもよい。なお、本開示の「サーチスペース」、「サーチスペースセット」、「サーチスペース設定」、「サーチスペースセット設定」、「CORESET」、「CORESET設定」などは、互いに読み替えられてもよい。
 PUCCHによって、チャネル状態情報(Channel State Information(CSI))、送達確認情報(例えば、Hybrid Automatic Repeat reQuest ACKnowledgement(HARQ-ACK)、ACK/NACKなどと呼ばれてもよい)及びスケジューリングリクエスト(Scheduling Request(SR))の少なくとも1つを含む上り制御情報(Uplink Control Information(UCI))が伝送されてもよい。PRACHによって、セルとの接続確立のためのランダムアクセスプリアンブルが伝送されてもよい。
 なお、本開示において下りリンク、上りリンクなどは「リンク」を付けずに表現されてもよい。また、各種チャネルの先頭に「物理(Physical)」を付けずに表現されてもよい。
 無線通信システム1では、同期信号(Synchronization Signal(SS))、下りリンク参照信号(Downlink Reference Signal(DL-RS))などが伝送されてもよい。無線通信システム1では、DL-RSとして、セル固有参照信号(Cell-specific Reference Signal(CRS))、チャネル状態情報参照信号(Channel State Information Reference Signal(CSI-RS))、復調用参照信号(DeModulation Reference Signal(DMRS))、位置決定参照信号(Positioning Reference Signal(PRS))、位相トラッキング参照信号(Phase Tracking Reference Signal(PTRS))などが伝送されてもよい。
 同期信号は、例えば、プライマリ同期信号(Primary Synchronization Signal(PSS))及びセカンダリ同期信号(Secondary Synchronization Signal(SSS))の少なくとも1つであってもよい。SS(PSS、SSS)及びPBCH(及びPBCH用のDMRS)を含む信号ブロックは、SS/PBCHブロック、SS Block(SSB)などと呼ばれてもよい。なお、SS、SSBなども、参照信号と呼ばれてもよい。
 また、無線通信システム1では、上りリンク参照信号(Uplink Reference Signal(UL-RS))として、測定用参照信号(Sounding Reference Signal(SRS))、復調用参照信号(DMRS)などが伝送されてもよい。なお、DMRSはユーザ端末固有参照信号(UE-specific Reference Signal)と呼ばれてもよい。
(基地局)
 図11は、一実施形態に係る基地局の構成の一例を示す図である。基地局10は、制御部110、送受信部120、送受信アンテナ130及び伝送路インターフェース(transmission line interface)140を備えている。なお、制御部110、送受信部120及び送受信アンテナ130及び伝送路インターフェース140は、それぞれ1つ以上が備えられてもよい。
 なお、本例では、本実施の形態における特徴部分の機能ブロックを主に示しており、基地局10は、無線通信に必要な他の機能ブロックも有すると想定されてもよい。以下で説明する各部の処理の一部は、省略されてもよい。
 制御部110は、基地局10全体の制御を実施する。制御部110は、本開示に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるコントローラ、制御回路などから構成することができる。
 制御部110は、信号の生成、スケジューリング(例えば、リソース割り当て、マッピング)などを制御してもよい。制御部110は、送受信部120、送受信アンテナ130及び伝送路インターフェース140を用いた送受信、測定などを制御してもよい。制御部110は、信号として送信するデータ、制御情報、系列(sequence)などを生成し、送受信部120に転送してもよい。制御部110は、通信チャネルの呼処理(設定、解放など)、基地局10の状態管理、無線リソースの管理などを行ってもよい。
 送受信部120は、ベースバンド(baseband)部121、Radio Frequency(RF)部122、測定部123を含んでもよい。ベースバンド部121は、送信処理部1211及び受信処理部1212を含んでもよい。送受信部120は、本開示に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるトランスミッター/レシーバー、RF回路、ベースバンド回路、フィルタ、位相シフタ(phase shifter)、測定回路、送受信回路などから構成することができる。
 送受信部120は、一体の送受信部として構成されてもよいし、送信部及び受信部から構成されてもよい。当該送信部は、送信処理部1211、RF部122から構成されてもよい。当該受信部は、受信処理部1212、RF部122、測定部123から構成されてもよい。
 送受信アンテナ130は、本開示に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるアンテナ、例えばアレイアンテナなどから構成することができる。
 送受信部120は、上述の下りリンクチャネル、同期信号、下りリンク参照信号などを送信してもよい。送受信部120は、上述の上りリンクチャネル、上りリンク参照信号などを受信してもよい。
 送受信部120は、デジタルビームフォーミング(例えば、プリコーディング)、アナログビームフォーミング(例えば、位相回転)などを用いて、送信ビーム及び受信ビームの少なくとも一方を形成してもよい。
 送受信部120(送信処理部1211)は、例えば制御部110から取得したデータ、制御情報などに対して、Packet Data Convergence Protocol(PDCP)レイヤの処理、Radio Link Control(RLC)レイヤの処理(例えば、RLC再送制御)、Medium Access Control(MAC)レイヤの処理(例えば、HARQ再送制御)などを行い、送信するビット列を生成してもよい。
 送受信部120(送信処理部1211)は、送信するビット列に対して、チャネル符号化(誤り訂正符号化を含んでもよい)、変調、マッピング、フィルタ処理、離散フーリエ変換(Discrete Fourier Transform(DFT))処理(必要に応じて)、逆高速フーリエ変換(Inverse Fast Fourier Transform(IFFT))処理、プリコーディング、デジタル-アナログ変換などの送信処理を行い、ベースバンド信号を出力してもよい。
 送受信部120(RF部122)は、ベースバンド信号に対して、無線周波数帯への変調、フィルタ処理、増幅などを行い、無線周波数帯の信号を、送受信アンテナ130を介して送信してもよい。
 一方、送受信部120(RF部122)は、送受信アンテナ130によって受信された無線周波数帯の信号に対して、増幅、フィルタ処理、ベースバンド信号への復調などを行ってもよい。
 送受信部120(受信処理部1212)は、取得されたベースバンド信号に対して、アナログ-デジタル変換、高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform(FFT))処理、逆離散フーリエ変換(Inverse Discrete Fourier Transform(IDFT))処理(必要に応じて)、フィルタ処理、デマッピング、復調、復号(誤り訂正復号を含んでもよい)、MACレイヤ処理、RLCレイヤの処理及びPDCPレイヤの処理などの受信処理を適用し、ユーザデータなどを取得してもよい。
 送受信部120(測定部123)は、受信した信号に関する測定を実施してもよい。例えば、測定部123は、受信した信号に基づいて、Radio Resource Management(RRM)測定、Channel State Information(CSI)測定などを行ってもよい。測定部123は、受信電力(例えば、Reference Signal Received Power(RSRP))、受信品質(例えば、Reference Signal Received Quality(RSRQ)、Signal to Interference plus Noise Ratio(SINR)、Signal to Noise Ratio(SNR))、信号強度(例えば、Received Signal Strength Indicator(RSSI))、伝搬路情報(例えば、CSI)などについて測定してもよい。測定結果は、制御部110に出力されてもよい。
 伝送路インターフェース140は、コアネットワーク30に含まれる装置(例えば、NFを提供するネットワークノード)、他の基地局10などとの間で信号を送受信(バックホールシグナリング)し、ユーザ端末20のためのユーザデータ(ユーザプレーンデータ)、制御プレーンデータなどを取得、伝送などしてもよい。
 なお、本開示における基地局10の送信部及び受信部は、送受信部120、送受信アンテナ130及び伝送路インターフェース140の少なくとも1つによって構成されてもよい。
 なお、送受信部120は、AIモデルの出力に基づいて、前記端末の位置に関する情報を送信してもよい。
 また、送受信部120は、端末の位置に関する情報を含むラベル付きデータを受信してもよい。送受信部120は、訓練のために収集される前記ラベル付きデータを送信してもよい。送受信部120は、前記端末の位置に関する複数の情報のうち、当該情報の完全性、信頼度、及び不確実性の少なくとも1つに関連する値が、ある閾値より大きいものを前記ラベル付きデータとして受信してもよい。送受信部120は、ある期間における前記端末の動作に関する情報を受信してもよい。
 制御部110は、位置決定参照信号に関する情報をArtificial Intelligence(AI)モデルに入力して端末の位置決定に関する出力を得てもよい。制御部110は、前記位置決定参照信号の受信電力に関する情報を前記AIモデルに入力し、位置決定参照信号リソースの優先的なサブセットの受信電力に関する情報を前記出力として得てもよい。制御部110は、前記位置決定参照信号の受信電力に関する情報を前記AIモデルに入力し、前記端末における信号の予想角度、予想時間、及び不確実性の範囲の少なくとも1つを前記出力として得てもよい。制御部110は、特定の条件に基づいて前記AIモデルの適用要否を判断してもよい。
 制御部110は、端末の位置に関する情報を含む人工知能(Artificial Intelligence(AI))モデルの訓練のためのラベル付きデータを取得してもよい。
(ユーザ端末)
 図12は、一実施形態に係るユーザ端末の構成の一例を示す図である。ユーザ端末20は、制御部210、送受信部220及び送受信アンテナ230を備えている。なお、制御部210、送受信部220及び送受信アンテナ230は、それぞれ1つ以上が備えられてもよい。
 なお、本例では、本実施の形態における特徴部分の機能ブロックを主に示しており、ユーザ端末20は、無線通信に必要な他の機能ブロックも有すると想定されてもよい。以下で説明する各部の処理の一部は、省略されてもよい。
 制御部210は、ユーザ端末20全体の制御を実施する。制御部210は、本開示に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるコントローラ、制御回路などから構成することができる。
 制御部210は、信号の生成、マッピングなどを制御してもよい。制御部210は、送受信部220及び送受信アンテナ230を用いた送受信、測定などを制御してもよい。制御部210は、信号として送信するデータ、制御情報、系列などを生成し、送受信部220に転送してもよい。
 送受信部220は、ベースバンド部221、RF部222、測定部223を含んでもよい。ベースバンド部221は、送信処理部2211、受信処理部2212を含んでもよい。送受信部220は、本開示に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるトランスミッター/レシーバー、RF回路、ベースバンド回路、フィルタ、位相シフタ、測定回路、送受信回路などから構成することができる。
 送受信部220は、一体の送受信部として構成されてもよいし、送信部及び受信部から構成されてもよい。当該送信部は、送信処理部2211、RF部222から構成されてもよい。当該受信部は、受信処理部2212、RF部222、測定部223から構成されてもよい。
 送受信アンテナ230は、本開示に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるアンテナ、例えばアレイアンテナなどから構成することができる。
 送受信部220は、上述の下りリンクチャネル、同期信号、下りリンク参照信号などを受信してもよい。送受信部220は、上述の上りリンクチャネル、上りリンク参照信号などを送信してもよい。
 送受信部220は、デジタルビームフォーミング(例えば、プリコーディング)、アナログビームフォーミング(例えば、位相回転)などを用いて、送信ビーム及び受信ビームの少なくとも一方を形成してもよい。
 送受信部220(送信処理部2211)は、例えば制御部210から取得したデータ、制御情報などに対して、PDCPレイヤの処理、RLCレイヤの処理(例えば、RLC再送制御)、MACレイヤの処理(例えば、HARQ再送制御)などを行い、送信するビット列を生成してもよい。
 送受信部220(送信処理部2211)は、送信するビット列に対して、チャネル符号化(誤り訂正符号化を含んでもよい)、変調、マッピング、フィルタ処理、DFT処理(必要に応じて)、IFFT処理、プリコーディング、デジタル-アナログ変換などの送信処理を行い、ベースバンド信号を出力してもよい。
 なお、DFT処理を適用するか否かは、トランスフォームプリコーディングの設定に基づいてもよい。送受信部220(送信処理部2211)は、あるチャネル(例えば、PUSCH)について、トランスフォームプリコーディングが有効(enabled)である場合、当該チャネルをDFT-s-OFDM波形を用いて送信するために上記送信処理としてDFT処理を行ってもよいし、そうでない場合、上記送信処理としてDFT処理を行わなくてもよい。
 送受信部220(RF部222)は、ベースバンド信号に対して、無線周波数帯への変調、フィルタ処理、増幅などを行い、無線周波数帯の信号を、送受信アンテナ230を介して送信してもよい。
 一方、送受信部220(RF部222)は、送受信アンテナ230によって受信された無線周波数帯の信号に対して、増幅、フィルタ処理、ベースバンド信号への復調などを行ってもよい。
 送受信部220(受信処理部2212)は、取得されたベースバンド信号に対して、アナログ-デジタル変換、FFT処理、IDFT処理(必要に応じて)、フィルタ処理、デマッピング、復調、復号(誤り訂正復号を含んでもよい)、MACレイヤ処理、RLCレイヤの処理及びPDCPレイヤの処理などの受信処理を適用し、ユーザデータなどを取得してもよい。
 送受信部220(測定部223)は、受信した信号に関する測定を実施してもよい。例えば、測定部223は、受信した信号に基づいて、RRM測定、CSI測定などを行ってもよい。測定部223は、受信電力(例えば、RSRP)、受信品質(例えば、RSRQ、SINR、SNR)、信号強度(例えば、RSSI)、伝搬路情報(例えば、CSI)などについて測定してもよい。測定結果は、制御部210に出力されてもよい。
 なお、本開示におけるユーザ端末20の送信部及び受信部は、送受信部220及び送受信アンテナ230の少なくとも1つによって構成されてもよい。
 なお、送受信部220は、AIモデルの出力に基づいて、前記端末の位置に関する情報を送信してもよい。
 また、送受信部220は、端末の位置に関する情報を含むラベル付きデータを受信してもよい。送受信部220は、訓練のために収集される前記ラベル付きデータを送信してもよい。送受信部220は、前記端末の位置に関する複数の情報のうち、当該情報の完全性、信頼度、及び不確実性の少なくとも1つに関連する値が、ある閾値より大きいものを前記ラベル付きデータとして受信してもよい。送受信部220は、ある期間における前記端末の動作に関する情報を受信してもよい。
 制御部210は、位置決定参照信号に関する情報をArtificial Intelligence(AI)モデルに入力して端末の位置決定に関する出力を得てもよい。制御部210は、前記位置決定参照信号の受信電力に関する情報を前記AIモデルに入力し、位置決定参照信号リソースの優先的なサブセットの受信電力に関する情報を前記出力として得てもよい。制御部210は、前記位置決定参照信号の受信電力に関する情報を前記AIモデルに入力し、前記端末における信号の予想角度、予想時間、及び不確実性の範囲の少なくとも1つを前記出力として得てもよい。制御部210は、特定の条件に基づいて前記AIモデルの適用要否を判断してもよい。
 制御部210は、端末の位置に関する情報を含む人工知能(Artificial Intelligence(AI))モデルの訓練のためのラベル付きデータを取得してもよい。
(ハードウェア構成)
 なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
 ここで、機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、みなし、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、割り振り(assigning)などがあるが、これらに限られない。例えば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)、送信機(transmitter)などと呼称されてもよい。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
 例えば、本開示の一実施形態における基地局、ユーザ端末などは、本開示の無線通信方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図13は、一実施形態に係る基地局及びユーザ端末のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の基地局10及びユーザ端末20は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
 なお、本開示において、装置、回路、デバイス、部(section)、ユニットなどの文言は、互いに読み替えることができる。基地局10及びユーザ端末20のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
 例えば、プロセッサ1001は1つだけ図示されているが、複数のプロセッサがあってもよい。また、処理は、1のプロセッサによって実行されてもよいし、処理が同時に、逐次に、又はその他の手法を用いて、2以上のプロセッサによって実行されてもよい。なお、プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。
 基地局10及びユーザ端末20における各機能は、例えば、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004を介する通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
 プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(Central Processing Unit(CPU))によって構成されてもよい。例えば、上述の制御部110(210)、送受信部120(220)などの少なくとも一部は、プロセッサ1001によって実現されてもよい。
 また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、制御部110(210)は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。
 メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、Read Only Memory(ROM)、Erasable Programmable ROM(EPROM)、Electrically EPROM(EEPROM)、Random Access Memory(RAM)、その他の適切な記憶媒体の少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
 ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、フロッピー(登録商標)ディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク(Compact Disc ROM(CD-ROM)など)、デジタル多用途ディスク、Blu-ray(登録商標)ディスク)、リムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、スマートカード、フラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブ)、磁気ストライプ、データベース、サーバ、その他の適切な記憶媒体の少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。
 通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置1004は、例えば周波数分割複信(Frequency Division Duplex(FDD))及び時分割複信(Time Division Duplex(TDD))の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述の送受信部120(220)、送受信アンテナ130(230)などは、通信装置1004によって実現されてもよい。送受信部120(220)は、送信部120a(220a)と受信部120b(220b)とで、物理的に又は論理的に分離された実装がなされてもよい。
 入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、Light Emitting Diode(LED)ランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。
 また、プロセッサ1001、メモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007によって接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
 また、基地局10及びユーザ端末20は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(Digital Signal Processor(DSP))、Application Specific Integrated Circuit(ASIC)、Programmable Logic Device(PLD)、Field Programmable Gate Array(FPGA)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアを用いて各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。
(変形例)
 なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル、シンボル及び信号(シグナル又はシグナリング)は、互いに読み替えられてもよい。また、信号はメッセージであってもよい。参照信号(reference signal)は、RSと略称することもでき、適用される標準によってパイロット(Pilot)、パイロット信号などと呼ばれてもよい。また、コンポーネントキャリア(Component Carrier(CC))は、セル、周波数キャリア、キャリア周波数などと呼ばれてもよい。
 無線フレームは、時間領域において1つ又は複数の期間(フレーム)によって構成されてもよい。無線フレームを構成する当該1つ又は複数の各期間(フレーム)は、サブフレームと呼ばれてもよい。さらに、サブフレームは、時間領域において1つ又は複数のスロットによって構成されてもよい。サブフレームは、ニューメロロジー(numerology)に依存しない固定の時間長(例えば、1ms)であってもよい。
 ここで、ニューメロロジーは、ある信号又はチャネルの送信及び受信の少なくとも一方に適用される通信パラメータであってもよい。ニューメロロジーは、例えば、サブキャリア間隔(SubCarrier Spacing(SCS))、帯域幅、シンボル長、サイクリックプレフィックス長、送信時間間隔(Transmission Time Interval(TTI))、TTIあたりのシンボル数、無線フレーム構成、送受信機が周波数領域において行う特定のフィルタリング処理、送受信機が時間領域において行う特定のウィンドウイング処理などの少なくとも1つを示してもよい。
 スロットは、時間領域において1つ又は複数のシンボル(Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM)シンボル、Single Carrier Frequency Division Multiple Access(SC-FDMA)シンボルなど)によって構成されてもよい。また、スロットは、ニューメロロジーに基づく時間単位であってもよい。
 スロットは、複数のミニスロットを含んでもよい。各ミニスロットは、時間領域において1つ又は複数のシンボルによって構成されてもよい。また、ミニスロットは、サブスロットと呼ばれてもよい。ミニスロットは、スロットよりも少ない数のシンボルによって構成されてもよい。ミニスロットより大きい時間単位で送信されるPDSCH(又はPUSCH)は、PDSCH(PUSCH)マッピングタイプAと呼ばれてもよい。ミニスロットを用いて送信されるPDSCH(又はPUSCH)は、PDSCH(PUSCH)マッピングタイプBと呼ばれてもよい。
 無線フレーム、サブフレーム、スロット、ミニスロット及びシンボルは、いずれも信号を伝送する際の時間単位を表す。無線フレーム、サブフレーム、スロット、ミニスロット及びシンボルは、それぞれに対応する別の呼称が用いられてもよい。なお、本開示におけるフレーム、サブフレーム、スロット、ミニスロット、シンボルなどの時間単位は、互いに読み替えられてもよい。
 例えば、1サブフレームはTTIと呼ばれてもよいし、複数の連続したサブフレームがTTIと呼ばれてよいし、1スロット又は1ミニスロットがTTIと呼ばれてもよい。つまり、サブフレーム及びTTIの少なくとも一方は、既存のLTEにおけるサブフレーム(1ms)であってもよいし、1msより短い期間(例えば、1-13シンボル)であってもよいし、1msより長い期間であってもよい。なお、TTIを表す単位は、サブフレームではなくスロット、ミニスロットなどと呼ばれてもよい。
 ここで、TTIは、例えば、無線通信におけるスケジューリングの最小時間単位のことをいう。例えば、LTEシステムでは、基地局が各ユーザ端末に対して、無線リソース(各ユーザ端末において使用することが可能な周波数帯域幅、送信電力など)を、TTI単位で割り当てるスケジューリングを行う。なお、TTIの定義はこれに限られない。
 TTIは、チャネル符号化されたデータパケット(トランスポートブロック)、コードブロック、コードワードなどの送信時間単位であってもよいし、スケジューリング、リンクアダプテーションなどの処理単位となってもよい。なお、TTIが与えられたとき、実際にトランスポートブロック、コードブロック、コードワードなどがマッピングされる時間区間(例えば、シンボル数)は、当該TTIよりも短くてもよい。
 なお、1スロット又は1ミニスロットがTTIと呼ばれる場合、1以上のTTI(すなわち、1以上のスロット又は1以上のミニスロット)が、スケジューリングの最小時間単位となってもよい。また、当該スケジューリングの最小時間単位を構成するスロット数(ミニスロット数)は制御されてもよい。
 1msの時間長を有するTTIは、通常TTI(3GPP Rel.8-12におけるTTI)、ノーマルTTI、ロングTTI、通常サブフレーム、ノーマルサブフレーム、ロングサブフレーム、スロットなどと呼ばれてもよい。通常TTIより短いTTIは、短縮TTI、ショートTTI、部分TTI(partial又はfractional TTI)、短縮サブフレーム、ショートサブフレーム、ミニスロット、サブスロット、スロットなどと呼ばれてもよい。
 なお、ロングTTI(例えば、通常TTI、サブフレームなど)は、1msを超える時間長を有するTTIで読み替えてもよいし、ショートTTI(例えば、短縮TTIなど)は、ロングTTIのTTI長未満かつ1ms以上のTTI長を有するTTIで読み替えてもよい。
 リソースブロック(Resource Block(RB))は、時間領域及び周波数領域のリソース割当単位であり、周波数領域において、1つ又は複数個の連続した副搬送波(サブキャリア(subcarrier))を含んでもよい。RBに含まれるサブキャリアの数は、ニューメロロジーに関わらず同じであってもよく、例えば12であってもよい。RBに含まれるサブキャリアの数は、ニューメロロジーに基づいて決定されてもよい。
 また、RBは、時間領域において、1つ又は複数個のシンボルを含んでもよく、1スロット、1ミニスロット、1サブフレーム又は1TTIの長さであってもよい。1TTI、1サブフレームなどは、それぞれ1つ又は複数のリソースブロックによって構成されてもよい。
 なお、1つ又は複数のRBは、物理リソースブロック(Physical RB(PRB))、サブキャリアグループ(Sub-Carrier Group(SCG))、リソースエレメントグループ(Resource Element Group(REG))、PRBペア、RBペアなどと呼ばれてもよい。
 また、リソースブロックは、1つ又は複数のリソースエレメント(Resource Element(RE))によって構成されてもよい。例えば、1REは、1サブキャリア及び1シンボルの無線リソース領域であってもよい。
 帯域幅部分(Bandwidth Part(BWP))(部分帯域幅などと呼ばれてもよい)は、あるキャリアにおいて、あるニューメロロジー用の連続する共通RB(common resource blocks)のサブセットのことを表してもよい。ここで、共通RBは、当該キャリアの共通参照ポイントを基準としたRBのインデックスによって特定されてもよい。PRBは、あるBWPで定義され、当該BWP内で番号付けされてもよい。
 BWPには、UL BWP(UL用のBWP)と、DL BWP(DL用のBWP)とが含まれてもよい。UEに対して、1キャリア内に1つ又は複数のBWPが設定されてもよい。
 設定されたBWPの少なくとも1つがアクティブであってもよく、UEは、アクティブなBWPの外で所定の信号/チャネルを送受信することを想定しなくてもよい。なお、本開示における「セル」、「キャリア」などは、「BWP」で読み替えられてもよい。
 なお、上述した無線フレーム、サブフレーム、スロット、ミニスロット及びシンボルなどの構造は例示に過ぎない。例えば、無線フレームに含まれるサブフレームの数、サブフレーム又は無線フレームあたりのスロットの数、スロット内に含まれるミニスロットの数、スロット又はミニスロットに含まれるシンボル及びRBの数、RBに含まれるサブキャリアの数、並びにTTI内のシンボル数、シンボル長、サイクリックプレフィックス(Cyclic Prefix(CP))長などの構成は、様々に変更することができる。
 また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースは、所定のインデックスによって指示されてもよい。
 本開示においてパラメータなどに使用する名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式などは、本開示において明示的に開示したものと異なってもよい。様々なチャネル(PUCCH、PDCCHなど)及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。
 本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
 また、情報、信号などは、上位レイヤから下位レイヤ及び下位レイヤから上位レイヤの少なくとも一方へ出力され得る。情報、信号などは、複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。
 入出力された情報、信号などは、特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報、信号などは、上書き、更新又は追記をされ得る。出力された情報、信号などは、削除されてもよい。入力された情報、信号などは、他の装置へ送信されてもよい。
 情報の通知は、本開示において説明した態様/実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、本開示における情報の通知は、物理レイヤシグナリング(例えば、下り制御情報(Downlink Control Information(DCI))、上り制御情報(Uplink Control Information(UCI)))、上位レイヤシグナリング(例えば、Radio Resource Control(RRC)シグナリング、ブロードキャスト情報(マスタ情報ブロック(Master Information Block(MIB))、システム情報ブロック(System Information Block(SIB))など)、Medium Access Control(MAC)シグナリング)、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。
 なお、物理レイヤシグナリングは、Layer 1/Layer 2(L1/L2)制御情報(L1/L2制御信号)、L1制御情報(L1制御信号)などと呼ばれてもよい。また、RRCシグナリングは、RRCメッセージと呼ばれてもよく、例えば、RRC接続セットアップ(RRC Connection Setup)メッセージ、RRC接続再構成(RRC Connection Reconfiguration)メッセージなどであってもよい。また、MACシグナリングは、例えば、MAC制御要素(MAC Control Element(CE))を用いて通知されてもよい。
 また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的な通知に限られず、暗示的に(例えば、当該所定の情報の通知を行わないことによって又は別の情報の通知によって)行われてもよい。
 判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真(true)又は偽(false)で表される真偽値(boolean)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。
 ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
 また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術(同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(Digital Subscriber Line(DSL))など)及び無線技術(赤外線、マイクロ波など)の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
 本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用され得る。「ネットワーク」は、ネットワークに含まれる装置(例えば、基地局)のことを意味してもよい。
 本開示において、「プリコーディング」、「プリコーダ」、「ウェイト(プリコーディングウェイト)」、「擬似コロケーション(Quasi-Co-Location(QCL))」、「Transmission Configuration Indication state(TCI状態)」、「空間関係(spatial relation)」、「空間ドメインフィルタ(spatial domain filter)」、「送信電力」、「位相回転」、「アンテナポート」、「アンテナポートグル-プ」、「レイヤ」、「レイヤ数」、「ランク」、「リソース」、「リソースセット」、「リソースグループ」、「ビーム」、「ビーム幅」、「ビーム角度」、「アンテナ」、「アンテナ素子」、「パネル」などの用語は、互換的に使用され得る。
 本開示においては、「基地局(Base Station(BS))」、「無線基地局」、「固定局(fixed station)」、「NodeB」、「eNB(eNodeB)」、「gNB(gNodeB)」、「アクセスポイント(access point)」、「送信ポイント(Transmission Point(TP))」、「受信ポイント(Reception Point(RP))」、「送受信ポイント(Transmission/Reception Point(TRP))」、「パネル」、「セル」、「セクタ」、「セルグループ」、「キャリア」、「コンポーネントキャリア」などの用語は、互換的に使用され得る。基地局は、マクロセル、スモールセル、フェムトセル、ピコセルなどの用語で呼ばれる場合もある。
 基地局は、1つ又は複数(例えば、3つ)のセルを収容することができる。基地局が複数のセルを収容する場合、基地局のカバレッジエリア全体は複数のより小さいエリアに区分でき、各々のより小さいエリアは、基地局サブシステム(例えば、屋内用の小型基地局(Remote Radio Head(RRH)))によって通信サービスを提供することもできる。「セル」又は「セクタ」という用語は、このカバレッジにおいて通信サービスを行う基地局及び基地局サブシステムの少なくとも一方のカバレッジエリアの一部又は全体を指す。
 本開示において、基地局が端末に情報を送信することは、当該基地局が当該端末に対して、当該情報に基づく制御/動作を指示することと、互いに読み替えられてもよい。
 本開示においては、「移動局(Mobile Station(MS))」、「ユーザ端末(user terminal)」、「ユーザ装置(User Equipment(UE))」、「端末」などの用語は、互換的に使用され得る。
 移動局は、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
 基地局及び移動局の少なくとも一方は、送信装置、受信装置、無線通信装置などと呼ばれてもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、移動体(moving object)に搭載されたデバイス、移動体自体などであってもよい。
 当該移動体は、移動可能な物体をいい、移動速度は任意であり、移動体が停止している場合も当然含む。当該移動体は、例えば、車両、輸送車両、自動車、自動二輪車、自転車、コネクテッドカー、ショベルカー、ブルドーザー、ホイールローダー、ダンプトラック、フォークリフト、列車、バス、リヤカー、人力車、船舶(ship and other watercraft)、飛行機、ロケット、人工衛星、ドローン、マルチコプター、クアッドコプター、気球及びこれらに搭載される物を含み、またこれらに限られない。また、当該移動体は、運行指令に基づいて自律走行する移動体であってもよい。
 当該移動体は、乗り物(例えば、車、飛行機など)であってもよいし、無人で動く移動体(例えば、ドローン、自動運転車など)であってもよいし、ロボット(有人型又は無人型)であってもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、必ずしも通信動作時に移動しない装置も含む。例えば、基地局及び移動局の少なくとも一方は、センサなどのInternet of Things(IoT)機器であってもよい。
 図14は、一実施形態に係る車両の一例を示す図である。車両40は、駆動部41、操舵部42、アクセルペダル43、ブレーキペダル44、シフトレバー45、左右の前輪46、左右の後輪47、車軸48、電子制御部49、各種センサ(電流センサ50、回転数センサ51、空気圧センサ52、車速センサ53、加速度センサ54、アクセルペダルセンサ55、ブレーキペダルセンサ56、シフトレバーセンサ57、及び物体検知センサ58を含む)、情報サービス部59と通信モジュール60を備える。
 駆動部41は、例えば、エンジン、モータ、エンジンとモータのハイブリッドの少なくとも1つで構成される。操舵部42は、少なくともステアリングホイール(ハンドルとも呼ぶ)を含み、ユーザによって操作されるステアリングホイールの操作に基づいて前輪46及び後輪47の少なくとも一方を操舵するように構成される。
 電子制御部49は、マイクロプロセッサ61、メモリ(ROM、RAM)62、通信ポート(例えば、入出力(Input/Output(IO))ポート)63で構成される。電子制御部49には、車両に備えられた各種センサ50-58からの信号が入力される。電子制御部49は、Electronic Control Unit(ECU)と呼ばれてもよい。
 各種センサ50-58からの信号としては、モータの電流をセンシングする電流センサ50からの電流信号、回転数センサ51によって取得された前輪46/後輪47の回転数信号、空気圧センサ52によって取得された前輪46/後輪47の空気圧信号、車速センサ53によって取得された車速信号、加速度センサ54によって取得された加速度信号、アクセルペダルセンサ55によって取得されたアクセルペダル43の踏み込み量信号、ブレーキペダルセンサ56によって取得されたブレーキペダル44の踏み込み量信号、シフトレバーセンサ57によって取得されたシフトレバー45の操作信号、物体検知センサ58によって取得された障害物、車両、歩行者などを検出するための検出信号などがある。
 情報サービス部59は、カーナビゲーションシステム、オーディオシステム、スピーカー、ディスプレイ、テレビ、ラジオ、といった、運転情報、交通情報、エンターテイメント情報などの各種情報を提供(出力)するための各種機器と、これらの機器を制御する1つ以上のECUとから構成される。情報サービス部59は、外部装置から通信モジュール60などを介して取得した情報を利用して、車両40の乗員に各種情報/サービス(例えば、マルチメディア情報/マルチメディアサービス)を提供する。
 情報サービス部59は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ、タッチパネルなど)を含んでもよいし、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプ、タッチパネルなど)を含んでもよい。
 運転支援システム部64は、ミリ波レーダ、Light Detection and Ranging(LiDAR)、カメラ、測位ロケータ(例えば、Global Navigation Satellite System(GNSS)など)、地図情報(例えば、高精細(High Definition(HD))マップ、自動運転車(Autonomous Vehicle(AV))マップなど)、ジャイロシステム(例えば、慣性計測装置(Inertial Measurement Unit(IMU))、慣性航法装置(Inertial Navigation System(INS))など)、人工知能(Artificial Intelligence(AI))チップ、AIプロセッサといった、事故を未然に防止したりドライバの運転負荷を軽減したりするための機能を提供するための各種機器と、これらの機器を制御する1つ以上のECUとから構成される。また、運転支援システム部64は、通信モジュール60を介して各種情報を送受信し、運転支援機能又は自動運転機能を実現する。
 通信モジュール60は、通信ポート63を介して、マイクロプロセッサ61及び車両40の構成要素と通信することができる。例えば、通信モジュール60は通信ポート63を介して、車両40に備えられた駆動部41、操舵部42、アクセルペダル43、ブレーキペダル44、シフトレバー45、左右の前輪46、左右の後輪47、車軸48、電子制御部49内のマイクロプロセッサ61及びメモリ(ROM、RAM)62、各種センサ50-58との間でデータ(情報)を送受信する。
 通信モジュール60は、電子制御部49のマイクロプロセッサ61によって制御可能であり、外部装置と通信を行うことが可能な通信デバイスである。例えば、外部装置との間で無線通信を介して各種情報の送受信を行う。通信モジュール60は、電子制御部49の内部と外部のどちらにあってもよい。外部装置は、例えば、上述の基地局10、ユーザ端末20などであってもよい。また、通信モジュール60は、例えば、上述の基地局10及びユーザ端末20の少なくとも1つであってもよい(基地局10及びユーザ端末20の少なくとも1つとして機能してもよい)。
 通信モジュール60は、電子制御部49に入力された上述の各種センサ50-58からの信号、当該信号に基づいて得られる情報、及び情報サービス部59を介して得られる外部(ユーザ)からの入力に基づく情報、の少なくとも1つを、無線通信を介して外部装置へ送信してもよい。電子制御部49、各種センサ50-58、情報サービス部59などは、入力を受け付ける入力部と呼ばれてもよい。例えば、通信モジュール60によって送信されるPUSCHは、上記入力に基づく情報を含んでもよい。
 通信モジュール60は、外部装置から送信されてきた種々の情報(交通情報、信号情報、車間情報など)を受信し、車両に備えられた情報サービス部59へ表示する。情報サービス部59は、情報を出力する(例えば、通信モジュール60によって受信されるPDSCH(又は当該PDSCHから復号されるデータ/情報)に基づいてディスプレイ、スピーカーなどの機器に情報を出力する)出力部と呼ばれてもよい。
 また、通信モジュール60は、外部装置から受信した種々の情報をマイクロプロセッサ61によって利用可能なメモリ62へ記憶する。メモリ62に記憶された情報に基づいて、マイクロプロセッサ61が車両40に備えられた駆動部41、操舵部42、アクセルペダル43、ブレーキペダル44、シフトレバー45、左右の前輪46、左右の後輪47、車軸48、各種センサ50-58などの制御を行ってもよい。
 また、本開示における基地局は、ユーザ端末で読み替えてもよい。例えば、基地局及びユーザ端末間の通信を、複数のユーザ端末間の通信(例えば、Device-to-Device(D2D)、Vehicle-to-Everything(V2X)などと呼ばれてもよい)に置き換えた構成について、本開示の各態様/実施形態を適用してもよい。この場合、上述の基地局10が有する機能をユーザ端末20が有する構成としてもよい。また、「上りリンク(uplink)」、「下りリンク(downlink)」などの文言は、端末間通信に対応する文言(例えば、「サイドリンク(sidelink)」)で読み替えられてもよい。例えば、上りリンクチャネル、下りリンクチャネルなどは、サイドリンクチャネルで読み替えられてもよい。
 同様に、本開示におけるユーザ端末は、基地局で読み替えてもよい。この場合、上述のユーザ端末20が有する機能を基地局10が有する構成としてもよい。
 本開示において、基地局によって行われるとした動作は、場合によってはその上位ノード(upper node)によって行われることもある。基地局を有する1つ又は複数のネットワークノード(network nodes)を含むネットワークにおいて、端末との通信のために行われる様々な動作は、基地局、基地局以外の1つ以上のネットワークノード(例えば、Mobility Management Entity(MME)、Serving-Gateway(S-GW)などが考えられるが、これらに限られない)又はこれらの組み合わせによって行われ得ることは明らかである。
 本開示において説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、本開示において説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
 本開示において説明した各態様/実施形態は、Long Term Evolution(LTE)、LTE-Advanced(LTE-A)、LTE-Beyond(LTE-B)、SUPER 3G、IMT-Advanced、4th generation mobile communication system(4G)、5th generation mobile communication system(5G)、6th generation mobile communication system(6G)、xth generation mobile communication system(xG(xは、例えば整数、小数))、Future Radio Access(FRA)、New-Radio Access Technology(RAT)、New Radio(NR)、New radio access(NX)、Future generation radio access(FX)、Global System for Mobile communications(GSM(登録商標))、CDMA2000、Ultra Mobile Broadband(UMB)、IEEE 802.11(Wi-Fi(登録商標))、IEEE 802.16(WiMAX(登録商標))、IEEE 802.20、Ultra-WideBand(UWB)、Bluetooth(登録商標)、その他の適切な無線通信方法を利用するシステム、これらに基づいて拡張、修正、作成又は規定された次世代システムなどに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて(例えば、LTE又はLTE-Aと、5Gとの組み合わせなど)適用されてもよい。
 本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
 本開示において使用する「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第1及び第2の要素の参照は、2つの要素のみが採用され得ること又は何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。
 本開示において使用する「判断(決定)(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。例えば、「判断(決定)」は、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)などを「判断(決定)」することであるとみなされてもよい。
 また、「判断(決定)」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)などを「判断(決定)」することであるとみなされてもよい。
 また、「判断(決定)」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などを「判断(決定)」することであるとみなされてもよい。つまり、「判断(決定)」は、何らかの動作を「判断(決定)」することであるとみなされてもよい。
 また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。
 本開示に記載の「最大送信電力」は送信電力の最大値を意味してもよいし、公称最大送信電力(the nominal UE maximum transmit power)を意味してもよいし、定格最大送信電力(the rated UE maximum transmit power)を意味してもよい。
 本開示において使用する「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的であっても、論理的であっても、あるいはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。
 本開示において、2つの要素が接続される場合、1つ以上の電線、ケーブル、プリント電気接続などを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域、光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
 本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
 本開示において、「含む(include)」、「含んでいる(including)」及びこれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。
 本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳によって冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
 本開示において、「以下」、「未満」、「以上」、「より多い」、「と等しい」などは、互いに読み替えられてもよい。また、本開示において、「良い」、「悪い」、「大きい」、「小さい」、「高い」、「低い」、「早い」、「遅い」、「広い」、「狭い」、などを意味する文言は、原級、比較級及び最上級に限らず互いに読み替えられてもよい。また、本開示において、「良い」、「悪い」、「大きい」、「小さい」、「高い」、「低い」、「早い」、「遅い」、「広い」、「狭い」などを意味する文言は、「i番目に」(iは任意の整数)を付けた表現として、原級、比較級及び最上級に限らず互いに読み替えられてもよい(例えば、「最高」は「i番目に最高」と互いに読み替えられてもよい)。
 本開示において、「の(of)」、「のための(for)」、「に関する(regarding)」、「に関係する(related to)」、「に関連付けられる(associated with)」などは、互いに読み替えられてもよい。
 以上、本開示に係る発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示に係る発明が本開示中に説明した実施形態に限定されないということは明らかである。本開示に係る発明は、請求の範囲の記載に基づいて定まる発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とし、本開示に係る発明に対して何ら制限的な意味をもたらさない。

Claims (6)

  1.  端末の位置に関する情報を含む人工知能(Artificial Intelligence(AI))モデルの訓練のためのラベル付きデータを取得する制御部と、
     前記ラベル付きデータを送信する送信部と、を有する端末。
  2.  前記送信部は、前記端末の位置に関する複数の情報のうち、当該情報の完全性、信頼度、及び不確実性の少なくとも1つに関連する値が、ある閾値より大きい情報を前記ラベル付きデータとして送信する、請求項1に記載の端末。
  3.  前記送信部は、ある期間における前記端末の動きに関する情報を送信する、請求項1に記載の端末。
  4.  前記端末の動きに関する情報は、当該情報の有効期間に関する情報を含む、請求項1に記載の端末。
  5.  端末の位置に関する情報を含む人工知能(Artificial Intelligence(AI))モデルの訓練のためのラベル付きデータを取得するステップと、
     前記ラベル付きデータを送信するステップと、を有する端末の無線通信方法。
  6.  端末の位置に関する情報を含む人工知能(Artificial Intelligence(AI))モデルの訓練のためのラベル付きデータを取得する制御部と、
     前記ラベル付きデータを送信する送信部と、を有する基地局。
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