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
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO 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
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-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

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  • 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（Ｔｉ－Ｔｊ）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、Ｈ１，２、Ｈ２，０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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