WO2025152116A1 - 确定信道状态信息的计算时间的方法、装置和通信系统 - Google Patents

确定信道状态信息的计算时间的方法、装置和通信系统

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WO2025152116A1
WO2025152116A1 PCT/CN2024/073062 CN2024073062W WO2025152116A1 WO 2025152116 A1 WO2025152116 A1 WO 2025152116A1 CN 2024073062 W CN2024073062 W CN 2024073062W WO 2025152116 A1 WO2025152116 A1 WO 2025152116A1
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channel state
state information
calculation time
report
terminal device
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French (fr)
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孙刚
王昕�
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Fujitsu Ltd
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Fujitsu Ltd
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/10—Scheduling measurement reports ; Arrangements for measurement reports

Definitions

  • the embodiments of the present application relate to the field of communication technologies.
  • the millimeter wave band can provide larger bandwidth and has become an important frequency band for 5G NR (new wireless) systems. Due to its shorter wavelength, millimeter waves have different propagation characteristics from traditional low-frequency bands, such as higher propagation loss, poor reflection and diffraction performance, etc. Therefore, larger-scale antenna arrays are usually used to form shaped beams with greater gain, overcome propagation loss, and ensure system coverage.
  • the 5G NR standard has designed a series of solutions for beam management, including beam scanning, beam measurement, beam reporting, and beam indication. However, when the number of transmit and receive beams is relatively large, the system load and delay will be greatly increased.
  • AI artificial intelligence
  • CSI report For the traditional non-periodic channel state information report (CSI report), the Third Generation Partnership Project (3GPP) standard defines the calculation time of CSI.
  • 3GPP Third Generation Partnership Project
  • the corresponding CSI calculation time depends on the processing capability of the terminal device. If the terminal has sufficient processing capability, the AI-related CSI calculation time can be the same as the non-AI related CSI calculation time, or even less than the non-AI related CSI calculation time. However, if the terminal has insufficient processing capability, the AI-related CSI needs to be Longer calculation time.
  • the present application provides a method for determining the non-periodic CSI calculation time related to the AI model and the corresponding terminal behavior, so that when the network device performs non-periodic CSI report scheduling, the terminal device can provide a valid CSI report.
  • FIG2 is a schematic diagram of a transmit beam and a receive beam in a communication system according to various embodiments of the present application;
  • FIG3 is a schematic diagram of satisfying the CSI calculation time requirement corresponding to the aperiodic CSI report
  • FIG4 is a schematic diagram of a method for determining a calculation time of channel state information in an embodiment of the first aspect
  • FIG5 is a schematic diagram of the capability query and capability reporting process
  • FIG8 is a schematic diagram of an apparatus for determining a calculation time of channel state information according to an embodiment of the fourth aspect
  • FIG9 is a schematic diagram of a terminal device according to an embodiment of the fifth aspect.
  • FIG10 is a schematic diagram of a network device according to an embodiment of the fifth aspect.
  • the terms “first”, “second”, etc. are used to distinguish different elements in terms of title, but do not indicate the spatial arrangement or time order of these elements, etc. These elements should not be limited by these terms.
  • the term “and/or” includes any one and all combinations of one or more of the associated listed terms.
  • the terms “include”, “includes”, “have”, etc. refer to the existence of the stated features, elements, components or components, but do not exclude the existence or Add one or more other features, elements, components or components.
  • the term "communication network” or “wireless communication network” may refer to a network that complies with any of the following communication standards, such as New Radio (NR), Long Term Evolution (LTE), Enhanced Long Term Evolution (LTE-A, LTE-Advanced), Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA, Wideband Code Division Multiple Access), High-Speed Packet Access (HSPA, High-Speed Packet Access), etc.
  • NR New Radio
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-A Long Term Evolution
  • LTE-A LTE-Advanced
  • WCDMA Wideband Code Division Multiple Access
  • High-Speed Packet Access High-Speed Packet Access
  • HSPA High-Speed Packet Access
  • communication between devices in the communication system may be carried out according to communication protocols of any stage, such as but not limited to the following communication protocols: 1G (generation), 2G, 2.5G, 2.75G, 3G, 4G, 4.5G and 5G, New Radio (NR), etc., and/or other communication protocols currently known or to be developed in the future.
  • 1G generation
  • 2G 2.5G
  • 2.75G 3G
  • 4G 4G
  • 4.5G and 5G
  • NR New Radio
  • the term "network device” refers to, for example, a device in a communication system that connects a terminal device to a communication network and provides services for the terminal device.
  • the network device may include, but is not limited to, the following devices: an integrated access and backhaul node (IAB-node), a base station (BS), an access point (AP), a transmission reception point (TRP), a broadcast transmitter, a mobile management entity (MME), a gateway, a server, a radio network controller (RNC), a base station controller (BSC), and the like.
  • IAB-node integrated access and backhaul node
  • BS base station
  • AP access point
  • TRP transmission reception point
  • MME mobile management entity
  • gateway a gateway
  • server a radio network controller
  • RNC radio network controller
  • BSC base station controller
  • base stations may include but are not limited to: Node B (NodeB or NB), evolved Node B (eNodeB or eNB) and 5G base station (gNB), etc., and may also include remote radio heads (RRH, Remote Radio Head), remote radio units (RRU, Remote Radio Unit), relays or low-power nodes (such as femeto, pico, etc.).
  • NodeB Node B
  • eNodeB or eNB evolved Node B
  • gNB 5G base station
  • base station may include remote radio heads (RRH, Remote Radio Head), remote radio units (RRU, Remote Radio Unit), relays or low-power nodes (such as femeto, pico, etc.).
  • RRH Remote Radio Head
  • RRU Remote Radio Unit
  • relays or low-power nodes such as femeto, pico, etc.
  • base station may include some or all of their functions, and each base station can provide communication coverage for a specific geographical area.
  • the term "cell” can refer
  • the term "user equipment” (UE) or “terminal equipment” (TE) refers to a device that accesses a communication network through a network device and receives network services.
  • the terminal device may be fixed or mobile, and may also be referred to as a mobile station (MS). Mobile Station), terminal, user station (SS, Subscriber Station), access terminal (AT, Access Terminal), station, etc.
  • terminal devices may include but are not limited to the following devices: cellular phones, personal digital assistants (PDA, Personal Digital Assistant), wireless modems, wireless communication devices, handheld devices, machine-type communication devices, laptop computers, cordless phones, smart phones, smart watches, digital cameras, etc.
  • PDA personal digital assistants
  • wireless modems wireless communication devices
  • handheld devices machine-type communication devices
  • laptop computers cordless phones
  • smart phones smart watches, digital cameras, etc.
  • the terminal device can also be a machine or device for monitoring or measuring, such as but not limited to: machine type communication (MTC) terminal, vehicle-mounted communication terminal, device to device (D2D) terminal, machine to machine (M2M) terminal, and so on.
  • MTC machine type communication
  • D2D device to device
  • M2M machine to machine
  • network side refers to one side of the network, which may be a base station, or may include one or more network devices as described above.
  • user side or “terminal side” or “terminal device side” refers to one side of the user or terminal, which may be a UE, or may include one or more terminal devices as described above.
  • downlink control signal and “downlink control information (DCI)” or “physical downlink control channel (PDCCH)” are interchangeable, and the terms “downlink data signal” and “downlink data information” or “physical downlink shared channel (PDSCH)” are interchangeable.
  • DCI downlink control information
  • PDCCH physical downlink control channel
  • the high-level signaling may be, for example, a radio resource control (RRC) signaling; for example, an RRC message, for example, including MIB, system information, dedicated RRC message; or RRC IE (RRC information element).
  • RRC radio resource control
  • the high-level signaling may also be, for example, MAC (Medium Access Control) signaling; or MAC CE (MAC control element).
  • RRC radio resource control
  • MAC Medium Access Control
  • MAC CE MAC control element
  • the signaling sent by the network device to the terminal device can be sent via downlink control information (DCI), and/or media access control element (MAC CE), and/or radio resource control (RRC) signaling.
  • DCI downlink control information
  • MAC CE media access control element
  • RRC radio resource control
  • reporting may refer to an action of a terminal device sending information to a network device.
  • a terminal device reporting a CSI report may refer to the terminal device sending a CSI report to a network device.
  • the AI model includes but is not limited to: an input layer (input), multiple convolutional layers, a connection layer (concat), a fully connected layer (FC), and a quantizer, etc. Among them, the processing results of multiple convolutional layers are merged in the connection layer.
  • the specific structure of the AI model can refer to the prior art and will not be repeated here.
  • a model 201 for predicting beam measurement results may be deployed in a network device 101 or a terminal device 102.
  • the model 201 may predict the measurement results of M1*N1 beams based on the measurement results of some beams.
  • the model 201 may be, for example, an AI model.
  • the network device 101 can have N2 uplink receive beams (not shown in Figure 2), and the terminal device 102 can have M2 uplink transmit beams UL TX (not shown in Figure 2).
  • the 3GPP standard defines the calculation time of CSI.
  • the terminal device e.g., UE
  • the terminal device e.g., UE shall provide valid CSI report information:
  • TA represents timing advance.
  • PDCCH physical downlink control channel
  • T switch is the switching time of uplink transmission, for details, please refer to the related art;
  • ⁇ PDCCH is the subcarrier spacing (SCS) of the PDCCH that transmits DCI
  • ⁇ CSI-RS is the minimum subcarrier spacing (SCS) of the DCI-triggered non-periodic channel state information reference signal (CSI-RS)
  • CSI-RS is the subcarrier spacing (SCS) of the PUSCH that transmits the CSI report.
  • reportQuantity is set to 'ssb-Index-SINR', 'cri-SINR', 'ssb-Index-SINR-Index' or 'cri-SINR-Index', and its value is (Z 1 ,Z′ 1 ) in Table 1;
  • reportQuantity is set to 'cri-RSRP', 'ssb-Index-RSRP', 'cri-RSRP-Index', or 'ssb-Index-RSRP-Index', its value is (Z 3 , Z′ 3 ) in Table 1.
  • X ⁇ is given a specific value based on the capability beamReportTiming reported by the terminal device
  • KB 1 eg, KB 1 , KB 2 , KB 3 , KB 4
  • KB 1 is given a specific value based on the capability beamSwitchTiming reported by the terminal device.
  • Figure 3 is a schematic diagram of meeting the CSI calculation time requirement corresponding to the non-periodic CSI report.
  • the time point of the non-periodic CSI reporting scheduled by the network device that is, the CSI report(s) corresponding to the bearer
  • the start symbol time of the uplink channel (including the influence of TA) needs to meet the requirements of both Z ref and Z' ref .
  • the time point of the non-periodic CSI report scheduled by the network device needs to meet the time point after Z ref and Z' ref as the benchmark, and can be later than the benchmark, at which time the network device can receive a valid CSI report.
  • the network device schedules non-periodic CSI reports by configuring the CSI request field in the DCI format.
  • the relevant technology also defines the behavior of the terminal when the scheduling of the network device does not meet the CSI calculation time.
  • Fig. 4 is a schematic diagram of a method for determining the calculation time of channel state information in an embodiment of the first aspect. As shown in Fig. 4, the method for determining the calculation time of channel state information includes:
  • Operation 402 Determine a first calculation time of the first channel state information.
  • Operation 403 Receive configuration information of the channel state information report sent by the network device, wherein the configuration information at least includes a report quantity.
  • the reporting quantity related to the first channel state information report includes the predicted layer 1 reference signal received power (L1-RSRP) or layer 1 signal to interference plus noise ratio (L1-SINR) or probability information of beam prediction and reference signal resource indication, or performance measurement of the model.
  • L1-RSRP predicted layer 1 reference signal received power
  • L1-SINR layer 1 signal to interference plus noise ratio
  • the predicted layer 1 reference signal received power or layer 1 signal to interference plus noise ratio, or the probability information of the beam prediction is obtained by the terminal device through reasoning of an artificial intelligence (AI) model, and the performance measurement value of the model is obtained by the terminal device through performance monitoring of the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the first computing time may be obtained by adding additional computing time to the second computing time.
  • the first calculation time is the same or different, or the additional calculation time is the same or different.
  • the unit of the first calculation time or the additional calculation time is, for example, an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbol, or a time slot, or a subframe or a sampling point, and the first calculation time or the additional calculation time may correspond to a subcarrier spacing (SCS).
  • the subcarrier spacing is the minimum value among the subcarrier spacing of the physical downlink control channel (PDCCH) of the downlink control information (DCI) in the transmission operation 401, the minimum subcarrier spacing of the non-periodic channel state information reference signal (CSI-RS) triggered by the downlink control information (DCI), and the subcarrier spacing of the physical uplink shared channel (PUSCH) for transmitting the channel state information report.
  • PDCCH physical downlink control channel
  • DCI downlink control information
  • CSI-RS non-periodic channel state information reference signal
  • PUSCH physical uplink shared channel
  • the capability report includes the first computing time or the additional computing time.
  • the capability report includes multiple first computing times or multiple additional computing times, wherein each first computing time or additional computing time corresponds to each artificial intelligence (AI) model or each artificial intelligence (AI) function, that is, the first computing time or additional computing time can be determined for the artificial intelligence (AI) model or the artificial intelligence (AI) function.
  • each first computing time or additional computing time corresponds to each artificial intelligence (AI) model or each artificial intelligence (AI) function, that is, the first computing time or additional computing time can be determined for the artificial intelligence (AI) model or the artificial intelligence (AI) function.
  • each report quantity can have a corresponding first calculation time or additional calculation time.
  • the method for determining the calculation time of the channel state information may further include:
  • Operation 405 Receive configuration information of the channel state information report sent by the network device, the configuration information including at least identification information of the artificial intelligence (AI) model or the function of the artificial intelligence (AI), or the first computing time or the additional computing time corresponding to the artificial intelligence (AI) model or the function of the artificial intelligence (AI).
  • AI artificial intelligence
  • the terminal device can determine an artificial intelligence (AI) model or an artificial intelligence (AI) function based on the configuration information sent by the network device, or determine the first computing time or additional computing time corresponding to the artificial intelligence (AI) model or the artificial intelligence (AI) function.
  • AI artificial intelligence
  • AI artificial intelligence
  • the configuration information of operation 403 and the configuration information of operation 405 may be configured by the network device through radio resource control (RRC) signaling, so operation 403 and operation 405 may be different.
  • RRC radio resource control
  • the steps can also be combined into one step.
  • the method for determining the calculation time of the channel state information may further include:
  • Operation 406 The start symbol time of the uplink channel carrying the first channel state information report meets the requirement of the first calculation time, and the terminal device sends the first channel state information report to the network device;
  • Operation 407 The starting symbol time of the uplink channel carrying the first channel state information report does not meet the requirement of the first calculation time, and the terminal device ignores the downlink control information (DCI) used to trigger the non-periodic channel state information (CSI) report or does not update the corresponding channel state information (CSI) report.
  • DCI downlink control information
  • a trigger state list for configuring aperiodic CSI reporting by radio resource control (RRC) signaling
  • the trigger state list may be CSI-AperiodicTriggerStateList.
  • the MAC CE received in operation 408 may sub-select a portion of states (states) in the trigger state list, and then, a state (state) in the portion of states is indicated by downlink control information (DCI) (for example, the downlink control information received in operation 401).
  • DCI downlink control information
  • each operation in FIG4 is only an example, and the present application is not limited thereto.
  • the order of operation 403, operation 404, and operation 405 can be changed; operation 403, operation 404, and operation 405 can be after operation 401, etc.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of the capability query and capability reporting process.
  • the terminal device 102 when the terminal device 102 responds to the capability query request information (e.g., UECapabilityEnqiry) sent by the network device 101, it includes CSI calculation time information related to the AI model (e.g., the first calculation time or additional calculation time) in the capability reporting signaling.
  • the relevant information element in the capability reporting signaling e.g., MIMO-ParametersPerBand information element
  • This application does not limit the relevant information fields and information element names, data types, etc.
  • the corresponding CSI calculation time may also be different.
  • the capabilities related to the CSI calculation time can correspond to multiple AI models or functions one by one. That is, for multiple models or functions, the terminal device gives the CSI calculation time or additional calculation time corresponding to each model or function in the capability report signaling.
  • the report quantity is the predicted L1-RSRP/L1-SINR and reference signal resource indication; the report quantity of the classification model is the probability information of beam prediction and reference signal resource indication.
  • the report quantity is the performance monitoring metric value, which can be L1-RSRP/L1-SINR estimation error, beam prediction accuracy, Frame error rate, throughput, etc.
  • the terminal device may also provide the calculation time or additional calculation time of the corresponding CSI for the report quantities corresponding to the multiple models or functions.
  • the network device needs to further clarify which model or function the corresponding CSI calculation time or additional calculation time is for when configuring or scheduling non-periodic CSI reports.
  • the network device and the terminal device clarify the model or function to be used through the model or function identification process. After completing the model or function identification process, the network device and the terminal device can query the corresponding CSI calculation time or additional calculation time provided for multiple models or functions in the capability report signaling, thereby obtaining the CSI calculation time or additional calculation time corresponding to the model or function.
  • the terminal device can send information about one or more AI models or AI functions it supports to the network device, where the information includes the usage conditions and/or parameters of the model or function; after receiving the information, the network device selects a model or function based on the capabilities or implementation algorithm of the terminal device or network device, and feeds back the selection result to the terminal device as a response signal.
  • the network device may provide the calculation time or additional calculation time of the CSI corresponding to the report when configuring an aperiodic CSI report.
  • RRC radio resource control
  • CSI-AperiodicTriggerStateList in each aperiodic report configuration in each trigger state (trigger state), such as the channel state information associated report configuration information (CSI-AssociatedReportConfigInfo), an information field is added to indicate the calculation time or additional calculation time of the CSI corresponding to the CSI report.
  • the network device may also indirectly provide the calculation time or additional calculation time of the CSI corresponding to the report through a model identifier (e.g., model ID) or a functional identifier (e.g., functionality ID).
  • a model identifier e.g., model ID
  • a functional identifier e.g., functionality ID
  • an information field is added to indicate the model identifier or functional identifier corresponding to the CSI report.
  • the network device and the terminal device can indirectly obtain the calculation time of the CSI through the identifier, such as querying the corresponding CSI calculation time given for multiple models or functions in the capability report signaling through the identifier.
  • the CSI calculation time or additional calculation time corresponding to the model or function is obtained.
  • the terminal device can have corresponding operations.
  • the terminal device ignores the DCI scheduled this time.
  • the terminal device ignores the DCI scheduled this time; otherwise, the terminal device does not need to update the CSI information corresponding to the nth CSI report.
  • the Z and Z' required for the calculation of the above Z ref and Z' ref (n) may refer to the first and second embodiments.
  • Embodiments 1 to 4 do not limit the implementation of the technical solution of the present application.
  • Embodiments 1 to 4 can be reasonably combined or modified.
  • the embodiment of the second aspect provides a method for determining the calculation time of channel state information, which is applied to a network device, for example, the network device 101 of Figure 1.
  • a network device for example, the network device 101 of Figure 1.
  • the capability report includes multiple first computing times or multiple additional computing times, wherein each first computing time or additional computing time corresponds to each artificial intelligence (AI) model or each artificial intelligence (AI) function.
  • AI artificial intelligence
  • AI artificial intelligence
  • Operation 604 The network device sends configuration information of the channel state information report to the terminal device, wherein the configuration information includes at least identification information of the artificial intelligence (AI) model or the function, or the first computing time or the additional computing time corresponding to the artificial intelligence (AI) model or the function.
  • AI artificial intelligence
  • the predicted layer 1 reference signal received power or layer 1 signal to interference plus noise ratio, or the probability information of the beam prediction is obtained by the terminal device through reasoning of an artificial intelligence (AI) model, and the performance metric value of the model is obtained by the terminal device through performance monitoring of the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the configuration information of operation 604 and the configuration information of operation 605 may be configured by the network device through radio resource control (RRC) signaling, so operation 604 and operation 605 may be different steps or may be combined into one step.
  • RRC radio resource control
  • operation 606 of FIG. 6 may correspond to operation 406 of FIG. 4 .
  • the method for determining the calculation time of the channel state information may further include:
  • Operation 607 optionally, sending a media access control element (MAC CE) information of a trigger state for sub-selecting a non-periodic channel state information report to the terminal device.
  • MAC CE media access control element
  • operation 607 may be between operation 604 (or operation 605 ) and operation 602 .
  • a trigger state list for configuring aperiodic CSI reporting by radio resource control (RRC) signaling
  • the trigger state list may be CSI-AperiodicTriggerStateList.
  • the MAC CE sent in operation 607 may sub-select a portion of states (states) in the trigger state list, and then, a state (state) in the portion of states is indicated by downlink control information (DCI) (for example, downlink state information sent in operation 602).
  • DCI downlink control information
  • the order of the operations in FIG6 is only an example, and the present application is not limited thereto.
  • the order of operation 602, operation 604, and operation 605 can be changed.
  • the embodiment of the third aspect of the present application provides an apparatus for determining the calculation time of channel state information, which is applied to a terminal device and corresponds to the embodiment of the first aspect.
  • the first processing unit 701 enables the terminal device to perform the following operations:
  • DCI downlink control information
  • CSI non-periodic channel state information
  • the channel state information report includes a first channel state information report, and the first channel state information report is used to carry first channel state information related to an artificial intelligence (AI) model
  • AI artificial intelligence
  • a first calculation time of the first channel state information is determined.
  • the terminal device further performs the following operations:
  • the first computing time is obtained by adding additional computing time to the second computing time.
  • the subcarrier spacing is a physical downlink transmission of the downlink control information (DCI).
  • DCI downlink control information
  • PDCCH control channel
  • CSI-RS aperiodic channel state information reference signal
  • PUSCH physical uplink shared channel
  • the terminal device further performs the following operations:
  • the capability report includes a plurality of first calculation times or a plurality of additional calculation times, wherein each of the first calculation time or the additional calculation time corresponds to a reporting amount of the first channel state information report.
  • the capability report includes multiple first computing times or multiple additional computing times, wherein each of the first computing times or the additional computing times corresponds to each artificial intelligence (AI) model or each artificial intelligence (AI) function.
  • AI artificial intelligence
  • AI artificial intelligence
  • At least one artificial intelligence (AI) model or artificial intelligence (AI) function corresponds to multiple report quantities of the first channel state information report, each of the report quantities having a corresponding first calculation time or the additional calculation time.
  • the terminal device obtains the first computing time or the additional computing time corresponding to the artificial intelligence (AI) model or the function by identifying the artificial intelligence (AI) model or the function.
  • the terminal device further performs the following operations:
  • Receive configuration information of the channel state information report sent by the network device the configuration information including at least identification information of the artificial intelligence (AI) model or the function, or the first computing time or the additional computing time corresponding to the artificial intelligence (AI) model or the function.
  • AI artificial intelligence
  • the terminal device further performs the following operations:
  • the network device further performs the following operations:
  • the method further comprises:
  • the network device sends configuration information of the channel state information report to the terminal device, and the configuration information includes at least identification information of the artificial intelligence (AI) model or the function, or the first computing time or the additional computing time corresponding to the artificial intelligence (AI) model or the function.
  • AI artificial intelligence
  • the unit of the first calculation time or the additional calculation time is an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbol or a time slot or a subframe or a sampling point, and the first calculation time or the additional calculation time corresponds to a subcarrier spacing.
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing
  • the network device further performs the following operations:
  • the report quantity associated with the first channel state information report includes predicted layer 1 reference signal received power (L1-RSRP) or layer 1 signal to interference plus noise ratio (L1-SINR) or probability information of beam prediction and reference signal resource indication, or performance metrics of a model;
  • L1-RSRP layer 1 reference signal received power
  • L1-SINR layer 1 signal to interference plus noise ratio
  • the predicted layer 1 reference signal received power or layer 1 signal to interference plus noise ratio, or the probability information of the beam prediction is obtained by the terminal device through reasoning of an artificial intelligence (AI) model, and the performance metric value of the model is obtained by the terminal device through performance monitoring of the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • the network device further performs the following operations:
  • An embodiment of the fifth aspect of the present application provides a communication system, which may include a network device and a terminal device.
  • FIG9 is a schematic diagram of a terminal device of an embodiment of the fifth aspect.
  • the terminal device 900 e.g., corresponding to the terminal device 102 of FIG1
  • the terminal device 900 may include a processor 910 and a memory 920; the memory 920 stores data and programs and is coupled to the processor 910.
  • the figure is exemplary; other types of structures may also be used to supplement or replace the structure to implement telecommunication functions or other functions.
  • the processor 910 can be configured to execute a program to implement the method in the embodiment of the first aspect.
  • the terminal device 900 may further include: a communication module 930, an input unit 940, a display 950, and a power supply 960.
  • the functions of the above components are similar to those in the prior art and are not described in detail here. It is worth noting that the terminal device 900 does not necessarily include all the components shown in FIG9 , and the above components are not necessary; in addition, the terminal device 900 may also include components not shown in FIG9 , and reference may be made to the prior art.
  • FIG10 is a schematic diagram of a network device according to an embodiment of the fifth aspect.
  • a network device 1000 may include: a processor 1010 (e.g., a central processing unit CPU) and a memory 1020; the memory 1020 is coupled to the processor 1010.
  • the memory 1020 may store various data; in addition, it may store a program 1030 for information processing, and execute the program 1030 under the control of the processor 1010.
  • the processor 1010 may be configured to execute a program to implement the method described in the embodiment of the second aspect.
  • the network device 1000 may further include: a transceiver 1040 and an antenna 1050, etc.; wherein the functions of the above components are similar to those of the prior art and are not described in detail here. It is worth noting that the network device 1000 does not necessarily have to include all the components shown in FIG10 ; in addition, the network device 1000 may also include components not shown in FIG10 , which may refer to the prior art.
  • An embodiment of the present application also provides a computer program, wherein when the program is executed in a network device, the program causes the network device to execute the method described in the embodiment of the second aspect.
  • An embodiment of the present application also provides a storage medium storing a computer program, wherein the computer program enables a network device to execute the method described in the embodiment of the second aspect.
  • the above devices and methods of the present application can be implemented by hardware, or by hardware combined with software.
  • the present application relates to such a computer-readable program, which, when executed by a logic component, enables the logic component to implement the above-mentioned devices or components, or enables the logic component to implement the various methods or steps described above.
  • the present application also relates to a storage medium for storing the above program, such as a hard disk, a magnetic disk, an optical disk, a DVD, a flash memory, etc.
  • the method/device described in conjunction with the embodiments of the present application may be directly embodied as hardware, a software module executed by a processor, or a combination of the two.
  • one or more of the functional block diagrams shown in the figure and/or one or more combinations of the functional block diagrams may correspond to various software modules of the computer program flow, or may correspond to various hardware modules. Blocks. These software modules may correspond to the various steps shown in the figure respectively.
  • These hardware modules may be implemented by solidifying these software modules using, for example, a field programmable gate array (FPGA).
  • FPGA field programmable gate array
  • the software module may be located in a RAM memory, a flash memory, a ROM memory, an EPROM memory, an EEPROM memory, a register, a hard disk, a removable disk, a CD-ROM, or any other form of storage medium known in the art.
  • a storage medium may be coupled to a processor so that the processor can read information from the storage medium and write information to the storage medium; or the storage medium may be an integral part of the processor.
  • the processor and the storage medium may be located in an ASIC.
  • the software module may be stored in a memory of a mobile terminal or in a memory card that can be inserted into the mobile terminal.
  • the software module may be stored in the MEGA-SIM card or the large-capacity flash memory device.
  • the functional blocks described in the drawings and/or one or more combinations of functional blocks it can be implemented as a general-purpose processor, digital signal processor (DSP), application-specific integrated circuit (ASIC), field programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic device, discrete hardware component or any appropriate combination thereof for performing the functions described in the present application.
  • DSP digital signal processor
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • FPGA field programmable gate array
  • it can also be implemented as a combination of computing devices, such as a combination of a DSP and a microprocessor, multiple microprocessors, one or more microprocessors in communication with a DSP, or any other such configuration.
  • a method for determining a calculation time of channel state information, applied to a network device comprising:
  • DCI downlink control information
  • CSI non-periodic channel state information
  • the capability report includes a plurality of the first computing times or a plurality of the additional computing times
  • each of the first computing times or the additional computing times corresponds to each artificial intelligence (AI) model or each artificial intelligence (AI) function.
  • the network device obtains the first computing time or the additional computing time corresponding to the artificial intelligence (AI) model or the function by identifying the artificial intelligence (AI) model or the function.
  • the method further comprises:
  • the network device sends configuration information of the channel state information report to the terminal device, and the configuration information includes at least identification information of the artificial intelligence (AI) model or the function, or the first computing time or the additional computing time corresponding to the artificial intelligence (AI) model or the function.
  • AI artificial intelligence
  • the subcarrier spacing is the minimum value among the subcarrier spacing of the physical downlink control channel (PDCCH) for transmitting the downlink control information (DCI), the minimum subcarrier spacing of the non-periodic channel state information reference signal (CSI-RS) triggered by the downlink control information (DCI), and the subcarrier spacing of the physical uplink shared channel (PUSCH) for transmitting the channel state information report.
  • PDCCH physical downlink control channel
  • CSI-RS non-periodic channel state information reference signal
  • PUSCH physical uplink shared channel
  • the report quantity related to the first channel state information report includes the predicted layer 1 reference signal received power (L1-RSRP) or layer 1 signal to interference plus noise ratio (L1-SINR) or the probability information of beam prediction and and reference signal resource indication, or performance measure of the model,
  • L1-RSRP layer 1 reference signal received power
  • L1-SINR layer 1 signal to interference plus noise ratio
  • the predicted layer 1 reference signal received power or layer 1 signal to interference plus noise ratio, or the probability information of the beam prediction is obtained by the terminal device through reasoning of an artificial intelligence (AI) model, and the performance metric value of the model is obtained by the terminal device through performance monitoring of the artificial intelligence (AI) model.
  • AI artificial intelligence
  • a device for determining a calculation time of channel state information, applied to a terminal device comprising a first processing unit, which controls the terminal device to enable the terminal device to perform the following operations:
  • DCI downlink control information
  • CSI non-periodic channel state information
  • the channel state information report includes a first channel state information report, and the first channel state information report is used to carry first channel state information related to an artificial intelligence (AI) model
  • AI artificial intelligence
  • a first calculation time of the first channel state information is determined.

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Abstract

本申请实施例提供一种确定信道状态信息的计算时间的方法、装置和通信系统。该确定信道状态信息的计算时间的装置，应用于终端设备，所述装置包括第一处理单元，其对所述终端设备进行控制，使所述终端设备进行如下操作：接收网络设备发送的用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括第一信道状态信息报告，所述第一信道状态信息报告用于承载与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息；以及确定所述第一信道状态信息的第一计算时间。

Description

确定信道状态信息的计算时间的方法、装置和通信系统 技术领域
本申请实施例涉及通信技术领域。
背景技术
随着低频段频谱资源变得稀缺，毫米波频段能够提供更大带宽，成为了5G NR(新无线)系统的重要频段。毫米波由于波长较短，具有与传统低频段不同的传播特性，例如更高的传播损耗，反射和衍射性能差等。因此通常会采用更大规模的天线阵列，以形成增益更大的赋形波束，克服传播损耗，确保系统覆盖。5G NR标准为波束管理设计了波束扫描，波束测量，波束汇报，波束指示等一系列的方案。但当收发波束数目比较大的时候，会大大增加系统的负荷和延时。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
伴随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的发展，将人工智能技术应用到无线通信物理层上，来解决传统方法的难点成为当前一个技术方向。对于波束管理而言，利用AI模型，根据少量波束测量的结果预测出空间上最优的波束(对)，能够大幅度减少系统的负荷和延时。
对于传统的非周期的信道状态信息的报告(channel state information report：CSI report)，第三代合作伙伴计划(3GPP)标准定义了CSI的计算时间。
当通过终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，对比非AI相关的波束测量及报告，在模型推理时，由于AI模型的推理复杂度高，终端设备准备CSI报告时，相应的CSI的计算时间依赖于终端设备的处理能力，如果终端的处理能力足够，那么AI相关的CSI可以和非AI相关CSI计算时间相同，甚至小于非AI相关的CSI计算时间，但是，如果终端的处理能力不够，那么AI相关的CSI需要 更长的计算时间。
本申请的发明人发现，如何确定在使用AI模型进行波束(对)预测时的CSI的计算时间以及相应的终端的行为，目前标准没有相关的定义。
针对上述问题中的至少之一或其它类似问题，本申请实施例提供一种确定信道状态信息的计算时间的方法、装置和通信系统。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种确定信道状态信息的计算时间的装置，应用于终端设备，所述装置包括第一处理单元，其对所述终端设备进行控制，使所述终端设备进行如下操作：
接收网络设备发送的用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括第一信道状态信息报告，所述第一信道状态信息报告用于承载与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息；以及
确定所述第一信道状态信息的第一计算时间。
根据本申请实施例的另一个方面，提供一种确定信道状态信息的计算时间的装置，应用于网络设备，所述装置包括第二处理单元，所述第二处理单元对所述网络设备进行控制，使所述网络设备进行如下操作：
接收所述终端设备发送的该终端设备的能力报告，所述能力报告包括所述终端设备确定的与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息的第一计算时间或者额外的计算时间，所述第一计算时间是在与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的第二计算时间的基础上增加所述额外的计算时间而得到；以及
向所述终端设备发送用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括用于承载所述第一信道状态信息的第一信道状态信息报告。
本申请实施例的有益效果之一在于：本申请提供了AI模型相关的非周期CSI计算时间的确定方法以及相应的终端行为，从而网络设备在进行非周期的CSI报告调度时，终端设备能够提供有效的CSI报告。
参照后文的说明和附图，详细公开了本申请的特定实施方式，指明了本申请的原理可以被采用的方式。应该理解，本申请的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本申请的实施方式包括许多改变、修改和等同。
针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多 个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。
应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
在本申请实施例的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。
图1是本申请的通信系统的一示意图；
图2是本申请各实施例的通信系统中发送波束和接收波束的一个示意图；
图3是满足非周期CSI报告所对应的CSI计算时间的要求的一个示意图；
图4是第一方面的实施例中确定信道状态信息的计算时间的方法的一个示意图；
图5是能力查询和能力汇报过程的一个示意图；
图6是第二方面的实施例的确定信道状态信息的计算时间的一个示意图；
图7是第三方面的实施例的确定信道状态信息的计算时间的装置的一个示意图；
图8是第四方面的实施例的确定信道状态信息的计算时间的装置的一个示意图；
图9是第五方面的实施例的终端设备的示意图；
图10是第五方面的实施例的网络设备的示意图。
具体实施方式
参照附图，通过下面的说明书，本申请的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本申请的特定实施方式，其表明了其中可以采用本申请的原则的部分实施方式，应了解的是，本申请不限于所描述的实施方式，相反，本申请包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
在本申请实施例中，术语“第一”、“第二”等用于对不同元素从称谓上进行区分，但并不表示这些元素的空间排列或时间顺序等，这些元素不应被这些术语所限制。术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或多个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或 添加一个或多个其他特征、元素、元件或组件。
在本申请实施例中，单数形式“一”、“该”等包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据……”，术语“基于”应理解为“至少部分基于……”，除非上下文另外明确指出。
在本申请实施例中，术语“通信网络”或“无线通信网络”可以指符合如下任意通信标准的网络，例如新无线(NR，New Radio)、长期演进(LTE，Long Term Evolution)、增强的长期演进(LTE-A，LTE-Advanced)、宽带码分多址接入(WCDMA，Wideband Code Division Multiple Access)、高速报文接入(HSPA，High-Speed Packet Access)等等。
并且，通信系统中设备之间的通信可以根据任意阶段的通信协议进行，例如可以包括但不限于如下通信协议：1G(generation)、2G、2.5G、2.75G、3G、4G、4.5G以及5G、新无线(NR，New Radio)等等，和/或其他目前已知或未来将被开发的通信协议。
在本申请实施例中，术语“网络设备”例如是指通信系统中将终端设备接入通信网络并为该终端设备提供服务的设备。网络设备可以包括但不限于如下设备：集成的接入和回传节点(IAB-node)、基站(BS，Base Station)、接入点(AP、Access Point)、发送接收点(TRP，Transmission Reception Point)、广播发射机、移动管理实体(MME、Mobile Management Entity)、网关、服务器、无线网络控制器(RNC，Radio Network Controller)、基站控制器(BSC，Base Station Controller)等等。
其中，基站可以包括但不限于：节点B(NodeB或NB)、演进节点B(eNodeB或eNB)以及5G基站(gNB)，等等，此外还可包括远端无线头(RRH，Remote Radio Head)、远端无线单元(RRU，Remote Radio Unit)、中继(relay)或者低功率节点(例如femeto、pico等等)。并且术语“基站”可以包括它们的一些或所有功能，每个基站可以对特定的地理区域提供通信覆盖。术语“小区”可以指的是基站和/或其覆盖区域，这取决于使用该术语的上下文。
在本申请实施例中，术语“用户设备”(UE，User Equipment)或者“终端设备”(TE，Terminal Equipment或Terminal Device)例如是指通过网络设备接入通信网络并接收网络服务的设备。终端设备可以是固定的或移动的，并且也可以称为移动台(MS， Mobile Station)、终端、用户台(SS，Subscriber Station)、接入终端(AT，Access Terminal)、站，等等。
其中，终端设备可以包括但不限于如下设备：蜂窝电话(Cellular Phone)、个人数字助理(PDA，Personal Digital Assistant)、无线调制解调器、无线通信设备、手持设备、机器型通信设备、膝上型计算机、无绳电话、智能手机、智能手表、数字相机，等等。
再例如，在物联网(IoT，Internet of Things)等场景下，终端设备还可以是进行监控或测量的机器或装置，例如可以包括但不限于：机器类通信(MTC，Machine Type Communication)终端、车载通信终端、设备到设备(D2D，Device to Device)终端、机器到机器(M2M，Machine to Machine)终端，等等。
此外，术语“网络侧”或“网络设备侧”是指网络的一侧，可以是某一基站，也可以包括如上的一个或多个网络设备。术语“用户侧”或“终端侧”或“终端设备侧”是指用户或终端的一侧，可以是某一UE，也可以包括如上的一个或多个终端设备。
在以下的说明中，在不引起混淆的情况下，术语“上行控制信号”和“上行控制信息(UCI，Uplink Control Information)”或“物理上行控制信道(PUCCH，Physical Uplink Control Channel)”可以互换，术语“上行数据信号”和“上行数据信息”或“物理上行共享信道(PUSCH，Physical Uplink Shared Channel)”可以互换；
术语“下行控制信号”和“下行控制信息(DCI，Downlink Control Information)”或“物理下行控制信道(PDCCH，Physical Downlink Control Channel)”可以互换，术语“下行数据信号”和“下行数据信息”或“物理下行共享信道(PDSCH，Physical Downlink Shared Channel)”可以互换。
另外，发送或接收PUSCH可以理解为发送或接收由PUSCH承载的上行数据，发送或接收PUCCH可以理解为发送或接收由PUCCH承载的上行信息，发送或接收PRACH可以理解为发送或接收由PRACH承载的preamble；上行信号可以包括上行数据信号和/或上行控制信号等，也可以称为上行传输(UL transmission)或上行信息或上行信道。在上行资源上发送上行传输可以理解为使用该上行资源发送该上行传输。类似地，可以相应地理解下行数据/信号/信道/信息。
在本申请实施例中，高层信令例如可以是无线资源控制(RRC)信令；例如称为RRC消息(RRC message)，例如包括MIB、系统信息(system information)、专用 RRC消息；或者称为RRC IE(RRC information element)。高层信令例如还可以是MAC(Medium Access Control)信令；或者称为MAC CE(MAC control element)。但本申请不限于此。
以下通过示例对本申请实施例的场景进行说明，但本申请不限于此。
图1是本申请的通信系统的一示意图，示意性说明了以终端设备和网络设备为例的情况，如图1所示，通信系统100可以包括网络设备101和终端设备102(为简单起见，图1仅以一个终端设备为例进行说明)。
在本申请实施例中，网络设备101和终端设备102之间可以进行现有的业务或者未来可实施的业务。例如，这些业务包括但不限于：增强的移动宽带(eMBB，enhanced Mobile Broadband)、大规模机器类型通信(mMTC，massive Machine Type Communication)和高可靠低时延通信(URLLC，Ultra-Reliable and Low-Latency Communication)，等等。
其中，终端设备102可以向网络设备101发送数据，例如使用授权或免授权传输方式。网络设备101可以接收一个或多个终端设备102发送的数据，并向终端设备102反馈信息，例如确认ACK/非确认NACK信息等，终端设备102根据反馈信息可以确认结束传输过程、或者还可以再进行新的数据传输，或者可以进行数据重传。
在本申请下面的说明中，人工智能(AI)也可以被称为人工智能/机器学习(AI/ML)，这两个名词可以互换。
在本申请下面的各实施例中，网络设备对终端设备发送的信令可以通过下行控制信息(DCI)，和/或媒体接入控制控制元素(MAC CE)，和/或无线资源控制(RRC)信令发送。
在本申请的各实施例中，上报可以指终端设备向网络设备发送信息的动作。例如，终端设备上报CSI报告，可以指终端设备向网络设备发送CSI报告。
在本申请的各实施例中，AI模型包括但不限于：输入层(input)、多个卷积层、连接层(concat)、全连接层(FC)以及量化器等。其中，多个卷积层的处理结果在连接层进行合并，关于AI模型的具体结构可以参考现有技术，此处不再赘述。
图2是本申请各实施例的通信系统中发送波束和接收波束的一个示意图。如图2所示，在通信系统100中，以下行信道为例，网络设备101可以具有M1个下行发送波束DL TX，终端设备102可以具有N1个下行接收波束DL RX。
在本申请实施例中，如图2所示，用于预测波束测量结果的模型201可以被部署于网络设备101或终端设备102。模型201可以根据部分波束的测量结果，预测M1*N1个波束的测量结果。其中，模型201例如可以是AI模型。
此外，针对上行信道，网络设备101可以具有N2个上行接收波束(图2未示出)，终端设备102可以具有M2个上行发送波束UL TX(图2未示出)。
以下结合附图和实施例进行说明。
第一方面的实施例
对于传统的非周期的信道状态信息的报告(channel state information report：CSI report)，3GPP标准定义了CSI的计算时间。
当下行控制信息(DCI)格式中的CSI request字段触发了物理上行共享信道(PUSCH)上的CSI Report(s)信息的上报，对于第n-th个触发的报告(report)，终端设备(例如，UE)将提供有效的CSI report信息：
如果承载对应CSI report(s)的上行信道的起始符号时间(包含TA的影响)，不早于符号Zref；并且，如果承载第n-th个CSI report的上行信道的起始符号时间(包含TA的影响)，不早于符号Z'ref(n)。TA表示定时提前量。
其中：
Zref定义为触发CSI report(s)的物理下行控制信道(PDCCH)的最后一个符号结束时间之后Tproc,CSI＝(Z)(2048+144)·κ2-μ·TC+Tswitch时间间隔的第一个上行符号(包含循环前缀CP)；
Z'ref(n)定义为对于第n-th个触发的CSI report，以下类型测量信号的最后一个符号结束时间之后T'proc,CSI＝(Z')(2048+144)·κ2-μ·TC时间间隔的第一个上行符号(包含CP)。
其中，Tswitch为上行发送的切换时间，具体详见相关技术；Tc为一个常数，其值为Tc＝1(Δfmax·Nf)，其中，Δfmax＝480·103，Nf＝4096；K也为一个常数(例如k＝64)；
Z，Z'和μ的定义如下：
其中，M是更新的CSI report(s)个数，μ值为min(μPDCCH,μCSI-RS,μUL)，这里，μPDCCH是传输DCI的PDCCH的子载波间隔(SCS)，μCSI-RS是DCI触发的非周期信道状态信息参考信号(CSI-RS)的最小子载波间隔(SCS)，μUL是传输CSI report的PUSCH的子载波间隔(SCS)。
(Z(m),Z′(m))对应于第m个(m-th)更新的CSI report，其和波束管理相关的定义为：
如果将要传输的CSI对应于宽带频域粒度，其中reportQuantity设置为’ssb-Index-SINR’，‘cri-SINR’，‘ssb-Index-SINR-Index’或’cri-SINR-Index’，其值为表1中的(Z1,Z′1)；
如果reportQuantity设置为‘cri-RSRP’，‘ssb-Index-RSRP’，‘cri-RSRP-Index’，或‘ssb-Index-RSRP-Index’，其值为表1中的(Z3,Z′3)。
表1
其中Xμ由基于终端设备上报的能力beamReportTiming给出具体数值，KBl(例如，KB1，KB2，KB3，KB4)由基于终端设备上报的能力beamSwitchTiming给出具体的数值。
网络设备在通过配置DCI格式中CSI request字段来进行非周期的CSI报告的调度，需要满足非周期CSI报告所对应的CSI计算时间的要求。图3是满足非周期CSI报告所对应的CSI计算时间的要求的一个示意图。
如图3所示，网络设备调度的非周期CSI上报的时间点，即承载对应CSI report(s) 的上行信道的起始符号时间(包含TA的影响)需要同时满足Zref和Z'ref的要求。如图3的(a)和(b)所示，网络设备调度的非周期CSI上报的时间点需要满足以Zref和Z'ref靠后的时间点为基准，可以晚于该基准，此时网络设备才能收到有效的CSI报告。
另一方面，网络设备通过配置DCI格式中的CSI request字段来进行非周期的CSI报告的调度，相关技术也定义了当网络设备的调度不满足CSI计算时间时终端的行为。
当DCI格式中的CSI request字段触发了PUSCH上的CSI Report(s)信息的上报，如果承载对应CSI report(s)的上行信道的起始符号时间(包含TA的影响)早于符号Zref，如果没有混合自动重传请求确认(HARQ-ACK)信息或者没有传输块(TB)数据复用在PUSCH上，则终端设备忽略该次调度的DCI。
当DCI格式中的CSI request字段触发了PUSCH上的CSI Report(s)信息的上报，如果承载第n个CSI report的上行信道的起始符号时间(包含TA的影响)早于符号Z'ref(n)：
如果触发的CSI report只有1个，且没有HARQ-ACK信息或者没有TB数据复用在PUSCH上，则终端设备忽略该次调度的DCI；
否则，终端设备不需要更新第n个CSI report对应的CSI信息。
对于用终端侧AI模型对波束(对)进行空域或者时域上的预测，由于AI模型的复杂度高，相对非AI相关的波束测量而言，终端设备计算AI模型相关的CSI需要的时间依赖于终端的处理能力。因此，如何确定在使用AI模型进行波束(对)预测时的CSI的计算时间以及相应的终端的行为，是一个需要解决的问题。
为了解决上述问题，本申请第一方面的实施例提供一种确定信道状态信息的计算时间的方法，该方法应用于终端设备，例如，图1所示的终端设备102。
图4是第一方面的实施例中确定信道状态信息的计算时间的方法的一个示意图。如图4所示，该确定信道状态信息的计算时间的方法包括：
操作401、接收网络设备发送的用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括第一信道状态信息报告，所述第一信道状态信息报告用于承载与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息；以及
操作402、确定所述第一信道状态信息的第一计算时间。
根据第一方面的实施例，终端设备确定与AI模型相关的第一信道状态信息的第 一计算时间，由此，在使用AI模型进行波束(对)预测时，终端设备能够提供有效的CSI报告。
如图4所示，该确定信道状态信息的计算时间的方法还可以包括：
操作403、接收所述网络设备发送的所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括报告量(report quantity)。
其中，与第一信道状态信息报告相关的报告量包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或者层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)或者波束预测的概率信息以及参考信号资源指示，或者模型的性能度量。
其中，该预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者该波束预测的概率信息由该终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，该模型的性能度量值由该终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
在至少一些实施例中，操作402所计算出的该第一计算时间大于或等于第二计算时间。其中，该第二计算时间是与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的计算时间，例如，该第二计算时间可以是上述对于传统的非周期的信道状态信息的报告所定义的CSI的计算时间，该第二计算时间可以基于上述的表1进行确定。
在操作402的一些实施例中，第一计算时间可以在第二计算时间的基础上增加额外的计算时间而得到。
例如，针对与第一信道状态报告相关的不同报告量(report quantity)，第一计算时间相同或者不同，或者，该额外的计算时间相同或不同。
该第一计算时间或者该额外的计算时间的单位例如为正交频分复用(OFDM)符号，或时隙，或者子帧或采样点，并且，该第一计算时间或者该额外的计算时间可以与子载波间隔(SCS)对应。其中，该子载波间隔为传输操作401中的该下行控制信息(DCI)的物理下行控制信道(PDCCH)的子载波间隔、该下行控制信息(DCI)触发的非周期信道状态信息参考信号(CSI-RS)的最小子载波间隔以及传输该信道状态信息报告的物理上行共享信道(PUSCH)的子载波间隔中的最小值。
如图4所示，该确定信道状态信息的计算时间的方法还可以包括：
操作404、向网络设备发送该终端设备的能力报告。
其中，该能力报告包括该第一计算时间或者该额外的计算时间。
在一些例子中，该能力报告可以包括多个第一计算时间或者多个额外的计算时间，其中，各第一计算时间或者额外的计算时间与第一信道状态信息报告的报告量对应，即，可以针对报告量来确定与该报告量对应的第一计算时间或者额外的计算时间。由此，能够基于不同的报告量所导致CSI的计算复杂程度的不同，确定与报告量对应的第一计算时间或额外的计算时间。
在一些例子中，该能力报告包括多个第一计算时间或者多个所述额外的计算时间，其中，各第一计算时间或者额外的计算时间与各人工智能(AI)模型或者各人工智能(AI)的功能对应，即，可以针对人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能来确定第一计算时间或者额外的计算时间。由此，能够基于不同的人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能所导致CSI的计算复杂程度的不同，确定与人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能对应的第一计算时间或额外的计算时间。
其中，网络设备或者该终端设备可以识别人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能(例如，通过识别进程来识别人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能)，从而确定该人工智能(AI)模型或者该人工智能(AI)的功能，进而确定对应的第一计算时间或者额外的计算时间。
在本申请中，上述例子还可以组合，例如，如果存在一个人工智能(AI)模型或者一个人工智能(AI)的功能对应第一信道状态信息报告的多个(例如，2个以上)报告量的情况，那么，各报告量可以具有对应的第一计算时间或者额外的计算时间。
如图4所示，该确定信道状态信息的计算时间的方法还可以包括：
操作405、接收所述网络设备发送的所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括所述人工智能(AI)模型或者所述人工智能(AI)的功能的标识信息，或者所述人工智能(AI)模型或者所述人工智能(AI)的功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
通过操作405，终端设备能够基于网络设备发送的配置信息，确定人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能，或者确定人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能对应的第一计算时间或者额外的计算时间。
在至少一个实施例中，操作403的配置信息和操作405的配置信息可以由网络设备通过无线资源控制(RRC)信令进行配置，所以，操作403和操作405可以是不同 的步骤，也可以合并为一个步骤。
如图4所示，该确定信道状态信息的计算时间的方法还可以包括：
操作406、承载对应于所述第一信道状态信息报告的上行信道的起始符号时间满足所述第一计算时间的要求，所述终端设备向所述网络设备发送所述第一信道状态信息报告；或者
操作407、承载对应于所述第一信道状态信息报告的上行信道的起始符号时间不满足所述第一计算时间的要求，所述终端设备忽略用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的所述下行控制信息(DCI)或者不更新相应的信道状态信息(CSI)报告。
如图4所示，该确定信道状态信息的计算时间的方法还可以包括：
操作408、可选的，接收网络设备发送的下选(sub select)非周期信道状态信息报告的触发状态的媒体接入控制控制元素(MAC CE)信息。
在一些实施例中，操作408可以在操作403(或操作405)与操作401之间。
在本申请中，无线资源控制(RRC)信令配置非周期的CSI报告的触发状态列表(trigger state list)，例如，该触发状态列表可以是CSI-AperiodicTriggerStateList。可选的，操作408接收的该MAC CE可以下选(sub select)该触发状态列表中的一部分状态(states)，然后，由下行控制信息(DCI)(例如，操作401中接收的下行控制信息)指示该一部分状态中的一个状态(state)。
在本申请中，图4中各操作的顺序只是一个示例，本申请不限于此。例如，操作403、操作404和操作405的顺序可以变更；操作403、操作404和操作405可以在操作401之后等。
下面，结合具体的实施例对本申请做进一步说明。
实施例一
当通过终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，在模型推理阶段，终端设备将模型的输出报告给网络设备，其报告量可以为预测的L1-RSRP/L1-SINR或者波束预测的概率信息(例如，某个预测的波束是最优波束的概率)以及参考信号资源指示，其中，参考信号资源指示例如是：信道状态信息参考信号资源指示(CRI)或者同步信号块资源指示(SSB-RI)。
当和AI相关的CSI报告(即，第一信道状态信息报告)被配置成非周期报告时，如果终端设备的处理能力不足，那么终端设备使用更长的时间(即，第一计算时间)来计算CSI，因此可以进一步增强CSI计算时间所需要的Z和Z'。
当报告量为预测的L1-SINR以及参考信号资源指示时，在一些例子中，可以在表1的基础上增加一列，例如Z4[symbols]，形成表1a。该增加的一列用于终端设备计算预测的L1-SINR时所需的Z和Z'。即，如果报告量和AI模型相关，且其中报告量字段(例如，reportQuantity)为‘预测的CRI-SINR’或者’预测的ssb-Index-SINR’，其值为表1a中的(Z4,Z′4)；所述(Z4,Z′4)的数值和μ一一对应，且比(Z1,Z′1)大，单位为符号数，也可以为时隙数，子帧数，或者采样点数，其具体的单位以及数值本申请不做限制。
表1a
或者，也可以针对预测的L1-SINR，在表1的基础上增加额外的计算时间，例如，针对表1的(Z1,Z′1)中各个μ对应的计算时间，增加额外的Yμ，当报告量为测量的’CRI-SINR’或者’ssb-Index-SINR’，时，即，通过传统的波束测量(非AI模型相关)得到的报告量时，Yμ＝0，当报告量为‘预测的CRI-SINR’或者’预测的ssb-Index-SINR’，时，Yμ≠0，其数值和μ一一对应，单位为符号数，也可以为时隙数，子帧数，或者采样点数，其具体的单位以及数值本申请不做限制，如表2所示。
表2
如果终端设备的处理能力足够，例如，终端设备能够在现有标准定义的非AI模型相关的CSI计算时间(即，第二计算时间)内，完成AI模型相关的CSI的计算，那么可以使用表1中的(Z1,Z′1)作为AI模型相关的CSI计算时间。即，如果将要传输的CSI对应于宽带频域粒度，其中reportQuantity设置为’ssb-Index-SINR’，‘cri-SINR’，‘预测的cri-SINR’，‘预测的ssb-Index-SINR’，‘ssb-Index-SINR-Index’或’cri-SINR-Index’，其值为表1中的(Z1,Z′1)。另外，对于增加额外的Yμ，如果终端设备能够在现有标准定义的非AI模型相关的CSI计算时间内，完成AI模型相关的CSI的计算，那么Yμ＝0，即，额外的计算时间为0。
另外，对于终端设备，其和AI模型相关的CSI的计算所需的时间(即，第一计算时间)依赖于自身的能力，终端设备可以根据自身的能力确定预测的L1-SINR所需要的时间以及需要增加的额外计算时间。
当报告量为预测的L1-RSRP以及参考信号资源指示时，在一些例子中，如果终端设备的处理能力不足，那么终端设备使用更长的时间来计算CSI，可以在表1的基础上增加一列(如Z5[symbols])用于终端设备计算预测的L1-RSRP时，所需的Z和Z'，例如，Z5[symbols]的形式可以参考表1a的Z4[symbols]。即，如果报告量和AI模型相关，且其中reportQuantity为‘预测的CRI-RSRP’,或‘预测的ssb-Index-RSRP’，其值为该新增一列中的(Z5,Z′5)，其中，该(Z5,Z′5)的数值和μ一一对应，且比(Z3,Z′3)大，单位为符号数，也可以为时隙数，子帧数，或者采样点数，其具体的单位以及数 值本申请不做限制。
或者，在另一些例子中，也可以针对预测的L1-RSRP，在表1的基础上增加额外的计算时间，例如，在表1的(Z3,Z′3)中各个μ对应的计算时间，增加额外的Kμ，形成例如表3的形式。当报告量为测量的‘CRI-RSRP’或‘ssb-Index-RSRP’时，即，通过传统的波束测量(非AI模型相关)得到的报告量时，Kμ＝0，当报告量为‘预测的CRI-RSRP’,或‘预测的ssb-Index-RSRP’时，Kμ≠0，Kμ数值和μ一一对应，单位为符号数，也可以为时隙数，子帧数，或者采样点数其具体的单位以及数值本申请不做限制。
表3
如果终端设备的处理能力足够，例如，终端设备能够在现有标准定义的非AI模型相关的CSI计算时间(即，第二计算时间)内，完成AI模型相关的CSI的计算，那么可以使用表1中的(Z3,Z′3)作为AI模型相关的CSI计算时间(即，第一计算时间)。即，如果reportQuantity设置为’cri-RSRP’，‘预测的cri-RSRP’，‘预测的ssb-Index-RSRP’，‘ssb-Index-RSRP’，‘cri-RSRP-Index’，或’ssb-Index-RSRP-Index’，其值为表1中的(Z3,Z′3)。另外，对于增加额外的Kμ，如果终端设备能够在现有标准定义的非AI模型相关的CSI计算时间内，完成AI模型相关的CSI的计算，Kμ＝0。
另外，对于终端侧模型，其和AI模型相关的CSI的计算所需的时间依赖于自身的能力，终端设备可以根据自身的能力确定预测的L1-RSRP所需要的时间以及需要增加的额外计算时间。
此外，当报告量是波束预测的概率信息以及参考信号资源指示时，其实施方式如上面2个例子类似(例如，在表1中增加新的一列，或者在表1中增加与额外的计算时间对应的数值)，此处不在一一累述。需要注意，在增加额外的计算时间(例如，增加与额外的计算时间对应的数值)时，可以使用表2，也可以使用表3，也可以新定义Zm。
同理，对于模型监控对应的模型性能度量值，其报告量可以为L1-RSRP/L1-SINR估计误差，波束预测精度，误帧率，吞吐量等，实施方式如上面2个例子类似，此处不在一一累述。
需要说明，由于针对不同的报告量，模型的复杂度是不同的，其CSI计算所需要的时间或者需要增加的额外计算时间，可以是不相同的，也可以是不同的，本申请不做限制。
实施例二
如实施例一所述，终端设备可以根据自身的能力确定预测的和AI相关报告量的计算所需要的时间(即，第一计算时间)和/或需要增加的额外计算时间。对于非周期的报告，网络设备通过配置DCI格式中的信道状态信息请求(CSI request)字段来进行非周期的CSI报告的调度，网络设备的调度需要满足终端设备CSI计算时间的需求，从而使终端能够提供有效的CSI报告。为此，终端设备可以通过能力汇报信令(例如，能力报告)将终端设备关于CSI计算时间的能力告知网络设备。
如实施例一所述，终端设备的能力汇报信令中，关于CSI计算时间的能力，可以为和AI模型相关的CSI的计算时间，如实施例一中的(Z4,Z′4)或者(Z5,Z′5)，分别对应Z和Z'，另外上述数值和子载波间隔参数μ一一对应。其数值类型可以为整数，或者是枚举型(即，预先定义的一个或者多个数值)，单位为符号数或时隙数或子帧数或采样点数。
关于CSI计算时间的能力，还可以为和AI模型相关的CSI的计算所需要额外的计算时间(相对非AI相关的CSI计算时间即第二计算时间而言)，如实施例一中的Yμ或Kμ，其数值和子载波间隔参数μ一一对应，其数值类型可以为整数，或者是枚举型(即，预先定义的一个或者多个数值)，单位为符号数或时隙数或子帧数或采样点数。
在一些例子中，终端设备可以针对不同的报告量来报告该终端设备关于CSI计算时间的能力，例如，终端设备在能力汇报信令中，汇报该终端设备计算预测的L1-SINR所需要的计算时间或所需要额外的计算时间；此外，能力汇报信令中也可以包括该终端设备计算预测的L1-RSRP所需要的计算时间或者所需要的额外的计算时间。对于其他的和AI模型相关的报告量，此处不在累述。
上述终端设备的能力汇报，可以通过网络设备对终端设备的能力查询以及终端设备能力汇报过程来实现。图5是能力查询和能力汇报过程的一个示意图。如图5所示，终端设备102在响应于网络设备101发送的能力查询请求信息(例如，UECapabilityEnqiry)时，在能力汇报信令中包含和AI模型相关的CSI计算时间信息(例如，第一计算时间或者额外的计算时间)。在一些例子中，能力汇报信令中相关的信息元(例如，MIMO-ParametersPerBand信息元)中，可以添加相应的信息域用于指示和AI模型相关的CSI计算时间或者所需额外的计算时间。对于相关的信息域和信息元名称，数据类型等，本申请不做限制。
在一些实施方式中，如果终端设备能够在现有标准定义的非AI模型相关的CSI计算时间(即，第二计算时间)内，完成AI模型相关的CSI的计算，那么终端设备的能力汇报信令也可以不包含和AI模型相关的CSI计算时间信息。
实施例三
当通过终端侧AI模型对模拟波束(对)进行空域或者时域上的预测时，终端设备可以具有多个AI模型或者AI的功能。
由于多个模型或者功能的复杂度可能是不同的，其所对应的CSI计算时间也可能是不同的。在这种情况下，在终端设备的能力汇报信令中，对于和CSI计算时间相关的能力可以和多个AI模型或者功能一一对应。即，终端设备针对多个模型或者功能，在能力汇报信令中分别给出各模型或者功能各自对应CSI的计算时间或者额外的计算时间。
另外，不同的模型或者功能，其所对应的报告量也可能是不同的，例如：回归类的模型的推理，其报告量为预测的L1-RSRP/L1-SINR和参考信号资源指示；分类模型的报告量为波束预测的概率信息和参考信号资源指示。再例如，对于模型的监测，其报告量为性能监测度量值，可以为L1-RSRP/L1-SINR估计误差，波束预测精度， 误帧率，吞吐量等。在一些实施方式中，终端设备还可以针对多个模型或者功能所对应的报告量分别给出其对应CSI的计算时间或者额外的计算时间。
当终端设备针对多个模型或者功能在能力汇报信令中分别给出该模型或者功能各自对应CSI的计算时间或者额外的计算时间后，网络设备在配置或者调度非周期的CSI报告时，需要进一步明确对应CSI的计算时间或者额外的计算时间是针对哪一个模型或功能。
在一些实施方式中，网络设备和终端设备通过模型或者功能的识别进程来明确使用的模型或者功能。在完成该模型或者功能的识别进程后，网络设备和终端设备可以查询能力汇报信令中针对多个模型或者功能分别提供的对应的CSI的计算时间或者额外的计算时间，从而得出该模型或者功能所对应的CSI计算时间或者额外的计算时间。
针对上述模型或者功能的识别进程，一个例子为：终端设备可以向网络设备发送其所支持的一个或者多个AI模型或者AI功能的信息，该信息包含模型或者功能的使用条件和/或参数等；网络设备接收到该信息后，根据终端设备或网络设备的能力或者实现算法选择一个模型或者功能，并将选择的结果作为响应信号反馈给终端设备。
在一些实施方式中，网络设备可以在配置非周期的CSI报告时，给出该报告对应的CSI的计算时间或者额外的计算时间。例如，在无线资源控制(RRC)信令信道状态信息非周期触发状态列表(CSI-AperiodicTriggerStateList)中，在每个触发状态(trigger state)中的每个非周期的报告配置中，如信道状态信息相关报告配置信息(CSI-AssociatedReportConfigInfo)中，增加一个信息域指明该CSI报告对应的CSI的计算时间或者额外的计算时间。
在一些实施方式中，网络设备在配置非周期的CSI报告时，也可以通过模型标识(例如，model ID)或者功能标识(例如，functionality ID)间接给出该报告的对应的CSI的计算时间或者额外的计算时间。例如，在RRC信令CSI-AperiodicTriggerStateList中，在每个trigger state中的每个非周期的报告配置中，如CSI-AssociatedReportConfigInfo，增加一个信息域指明该CSI报告对应的模型标识或者功能标识。网络设备和终端设备可以通过该标识间接得到CSI的计算时间，如通过该标识查询能力汇报信令中针对多个模型或者功能分别给出的对应CSI的计算时 间或者额外的计算时间，得出该模型或者功能所对应的CSI计算时间或者额外的计算时间。
实施例四
对于和AI模型相关的非周期的CSI报告(即，第一信道状态信息报告)，如果网络设备的调度不能满足CSI计算时间的需求，终端设备可以具有对应的操作。
例如，当DCI格式中的CSI request字段触发了PUSCH上的和AI模型相关的CSI Report(s)信息的上报，如果承载对应CSI report(s)的上行信道的起始符号时间(包含TA的影响)，早于符号Zref，如果没有HARQ-ACK信息或者没有TB数据复用在PUSCH上，则终端设备忽略该次调度的DCI。
又例如，当DCI格式中的CSI request字段触发了PUSCH上的和AI模型相关CSI Report(s)信息的上报，如果承载第n个CSI report的上行信道的起始符号时间(包含TA的影响)，早于符号Z'ref(n)：
如果触发的CSI report只有1个，且没有HARQ-ACK信息或者没有TB数据复用在PUSCH上，则终端设备忽略该次调度的DCI；否则，终端设备不需要更新第n个CSI report对应的CSI信息。
上述Zref和Z'ref(n)计算所需要的Z和Z'可以参考实施例一和实施例二。
以上，结合实施例一至实施例四，对本申请第一方面的实施例进行了说明，上述实施例一至实施例四并不限制本申请的技术方案的实施，例如，上述实施例一至实施例四可以合理地组合或变形。
本申请第一方面的实施例提供了AI模型相关的非周期CSI计算时间的确定方法以及相应的终端行为，从而网络设备在进行非周期的CSI报告调度时，终端设备能够提供有效的CSI报告。
第二方面的实施例
第二方面的实施例提供一种确定信道状态信息的计算时间的方法，应用于网络设备，例如，图1的网络设备101。对于第二方面的实施例中与第一方面的实施例相同的部分，可以参考第一方面的实施例中的说明，此处不再重复。
图6是第二方面的实施例的确定信道状态信息的计算时间的一个示意图。如图6 所示，该方法包括：
操作601、接收所述终端设备发送的该终端设备的能力报告，所述能力报告包括所述终端设备确定的与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息的第一计算时间或者额外的计算时间，所述第一计算时间是在与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的第二计算时间的基础上增加所述额外的计算时间而得到；以及
操作602、向所述终端设备发送用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括用于承载所述第一信道状态信息的第一信道状态信息报告。
在至少一些实施例中，第一计算时间或者所述额外的计算时间的单位为正交频分复用(OFDM)符号或者时隙或者子帧或采样点，第一计算时间或者所述额外的计算时间与子载波间隔对应。其中，该子载波间隔为传输所述下行控制信息(DCI)的物理下行控制信道(PDCCH)的子载波间隔、所述下行控制信息(DCI)触发的非周期信道状态信息参考信号(CSI-RS)的最小子载波间隔以及传输所述信道状态信息报告的物理上行共享信道(PUSCH)的子载波间隔中的最小值。
在至少一些实施例中，该能力报告包括多个第一计算时间或者多个额外的计算时间，其中，各第一计算时间或者额外的计算时间与各人工智能(AI)模型或者各人工智能(AI)的功能对应。
在至少一些实施例中，至少一个人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能对应所述第一信道状态信息报告的多个报告量，各所述报告量具有对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
如图6所示，该方法还包括：
操作603、所述网络设备通过识别所述人工智能(AI)模型或者所述功能，得到所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
如图6所示，该方法还包括：
操作604、所述网络设备向所述终端设备发送所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括所述人工智能(AI)模型或者所述功能的标识信息，或者所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
如图6所示，该方法还包括：
操作605、向所述终端设备发送所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括报告量(report quantity)。
在一些实施例中，与第一信道状态信息报告相关的报告量包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或者层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)或者波束预测的概率信息以及参考信号资源指示，或者模型的性能度量。
其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
在至少一个实施例中，操作604的配置信息和操作605的配置信息可以由网络设备通过无线资源控制(RRC)信令进行配置，所以，操作604和操作605可以是不同的步骤，也可以合并为一个步骤。
如图6所示，该方法还包括：
操作606、接收终端设备发送的所述第一信道状态信息报告。
例如，图6的操作606可以对应于图4的操作406。
如图6所示，该确定信道状态信息的计算时间的方法还可以包括：
操作607、可选的，向终端设备发送用于下选(sub select)非周期信道状态信息报告的触发状态的媒体接入控制控制元素(MAC CE)信息。
在一些实施例中，操作607可以在操作604(或操作605)与操作602之间。
在本申请中，无线资源控制(RRC)信令配置非周期的CSI报告的触发状态列表(trigger state list)，例如，该触发状态列表可以是CSI-AperiodicTriggerStateList。可选的，操作607发送的该MAC CE可以下选(sub select)该触发状态列表中的一部分状态(states)，然后，由下行控制信息(DCI)(例如，操作602发送的下行状态信息)指示该一部分状态中的一个状态(state)。
在本申请中，图6中各操作的顺序只是一个示例，本申请不限于此。例如，操作602、操作604和操作605等顺序可以变更。
第三方面的实施例
至少针对与第一方面的实施例相同的问题，本申请第三方面的实施例提供一种确定信道状态信息的计算时间的装置，应用于终端设备，与第一方面的实施例对应。
图7是第三方面的实施例的确定信道状态信息的计算时间的装置的一个示意图。如图7所示，该确定信道状态信息的计算时间的装置700包括：第一处理单元701。
所述第一处理单元701使所述终端设备执行如下的操作：
接收网络设备发送的用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括第一信道状态信息报告，所述第一信道状态信息报告用于承载与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息；以及
确定所述第一信道状态信息的第一计算时间。
在一些实施例中，所述终端设备还进行如下操作：
接收所述网络设备发送的所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括报告量(report quantity)。
在一些实施例中，与所述第一信道状态信息报告相关的报告量包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或者层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)或者波束预测的概率信息以及参考信号资源指示，或者模型的性能度量；
其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
在一些实施例中，所述第一计算时间大于或等于与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的第二计算时间。
在一些实施例中，所述第一计算时间是在所述第二计算时间的基础上增加额外的计算时间而得到。
在一些实施例中，针对与所述第一信道状态报告相关的不同报告量，
所述第一计算时间相同或者不同，或者，所述额外的计算时间相同或不同。
在一些实施例中，所述第一计算时间或者所述额外的计算时间的单位为正交频分复用(OFDM)符号或时隙或子帧或采样点，所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与子载波间隔对应。
在一些实施例中，所述子载波间隔为传输所述下行控制信息(DCI)的物理下行 控制信道(PDCCH)的子载波间隔、所述下行控制信息(DCI)触发的非周期信道状态信息参考信号(CSI-RS)的最小子载波间隔以及传输所述信道状态信息报告的物理上行共享信道(PUSCH)的子载波间隔中的最小值。
在一些实施例中，所述终端设备还进行如下操作：
向所述网络设备发送所述终端设备的能力报告，其中，所述能力报告包括所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
在一些实施例中，所述能力报告包括多个第一计算时间或者多个所述额外的计算时间，其中，各所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与所述第一信道状态信息报告的报告量对应。
在一些实施例中，所述能力报告包括多个第一计算时间或者多个所述额外的计算时间，其中，各所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与各人工智能(AI)模型或者各人工智能(AI)的功能对应。
在一些实施例中，至少一个人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能对应所述第一信道状态信息报告的多个报告量，各所述报告量具有对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
在一些实施例中，所述终端设备通过识别所述人工智能(AI)模型或者所述功能，得到所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
在一些实施例中，所述终端设备还进行如下操作：
接收所述网络设备发送的所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括所述人工智能(AI)模型或者所述功能的标识信息，或者所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
在一些实施例中，所述终端设备还进行如下操作：
承载对应于所述第一信道状态信息报告的上行信道的起始符号时间满足所述第一计算时间的要求，所述终端设备向所述网络设备发送所述第一信道状态信息报告。
在一些实施例中，所述终端设备还进行如下操作：
承载对应于所述第一信道状态信息报告的上行信道的起始符号时间不满足所述第一计算时间的要求，所述终端设备忽略用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报 告的所述下行控制信息(DCI)或者不更新相应的信道状态信息(CSI)报告。
第四方面的实施例
本申请第四方面的实施例提供一种信道状态信息配置装置，应用于网络设备，与第二方面的实施例的方法对应。
图8是第四方面的实施例的确定信道状态信息的计算时间的装置的一个示意图。如图8所示，该确定信道状态信息的计算时间的装置800包括：第二处理单元801。
在至少一个实施例中，第二处理单元801控制所述网络设备执行如下操作：
接收所述终端设备发送的该终端设备的能力报告，所述能力报告包括所述终端设备确定的与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息的第一计算时间或者额外的计算时间，所述第一计算时间是在与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的第二计算时间的基础上增加所述额外的计算时间而得到；以及
向所述终端设备发送用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括用于承载所述第一信道状态信息的第一信道状态信息报告。
在至少一些实施例中，所述能力报告包括多个所述第一计算时间或者多个所述额外的计算时间，其中，各所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与各人工智能(AI)模型或者各人工智能(AI)的功能对应。
在至少一些实施例中，至少一个人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能对应所述第一信道状态信息报告的多个报告量，各所述报告量具有对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
在至少一些实施例中，所述网络设备还进行如下操作：
所述网络设备通过识别所述人工智能(AI)模型或者所述功能，得到所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
在至少一些实施例中，所述方法还包括：
所述网络设备向所述终端设备发送所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括所述人工智能(AI)模型或者所述功能的标识信息，或者所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
在至少一些实施例中，所述第一计算时间或者所述额外的计算时间的单位为正交频分复用(OFDM)符号或时隙或子帧或采样点，所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与子载波间隔对应。
在至少一些实施例中，所述子载波间隔为传输所述下行控制信息(DCI)的物理下行控制信道(PDCCH)的子载波间隔、所述下行控制信息(DCI)触发的非周期信道状态信息参考信号(CSI-RS)的最小子载波间隔以及传输所述信道状态信息报告的物理上行共享信道(PUSCH)的子载波间隔中的最小值。
在至少一些实施例中，所述网络设备还进行如下操作：
向所述终端设备发送所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括报告量(report quantity)。
在至少一些实施例中，与所述第一信道状态信息报告相关的报告量包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或者层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)或者波束预测的概率信息以及参考信号资源指示，或者模型的性能度量；
其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
在至少一些实施例中，所述网络设备还进行如下操作：
接收所述终端设备发送的所述第一信道状态信息报告。
第五方面的实施例
本申请第五方面的实施例提供一种通信系统，该通信系统可以包括网络设备和终端设备。
图9是第五方面的实施例的终端设备的示意图。如图9所示，该终端设备900(例如，对应于图1的终端设备102)可以包括处理器910和存储器920；存储器920存储有数据和程序，并耦合到处理器910。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
例如，处理器910可以被配置为执行程序而实现如第一方面实施例实施例中的方法。
如图9所示，该终端设备900还可以包括：通信模块930、输入单元940、显示器950、电源960。其中，上述部件的功能与现有技术类似，此处不再赘述。值得注意的是，终端设备900也并不是必须要包括图9中所示的所有部件，上述部件并不是必需的；此外，终端设备900还可以包括图9中没有示出的部件，可以参考现有技术。
图10是第五方面的实施例的网络设备的示意图。如图10所示，网络设备1000(例如，对应于图1的网络设备101)可以包括：处理器1010(例如中央处理器CPU)和存储器1020；存储器1020耦合到处理器1010。其中该存储器1020可存储各种数据；此外还存储信息处理的程序1030，并且在处理器1010的控制下执行该程序1030。
例如，处理器1010可以被配置为执行程序而实现如第二方面实施例所述的方法。
此外，如图10所示，网络设备1000还可以包括：收发机1040和天线1050等；其中，上述部件的功能与现有技术类似，此处不再赘述。值得注意的是，网络设备1000也并不是必须要包括图10中所示的所有部件；此外，网络设备1000还可以包括图10中没有示出的部件，可以参考现有技术。
本申请实施例还提供一种计算机程序，其中当在终端设备中执行所述程序时，所述程序使得所述终端设备执行第一方面实施例所述的方法。
本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的存储介质，其中所述计算机程序使得终端设备执行第一方面实施例所述的方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序，其中当在网络设备中执行所述程序时，所述程序使得所述网络设备执行第二方面实施例所述的方法。
本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的存储介质，其中所述计算机程序使得网络设备执行第二方面实施例所述的方法。
本申请以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本申请涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。本申请还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。
结合本申请实施例描述的方法/装置可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或二者组合。例如，图中所示的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模 块。这些软件模块，可以分别对应于图中所示的各个步骤。这些硬件模块例如可利用现场可编程门阵列(FPGA)将这些软件模块固化而实现。
软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其它形式的存储介质。可以将一种存储介质耦接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该软件模块可以存储在移动终端的存储器中，也可以存储在可插入移动终端的存储卡中。例如，若设备(如移动终端)采用的是较大容量的MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置，则该软件模块可存储在该MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置中。
针对附图中描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。针对附图描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP通信结合的一个或多个微处理器或者任何其它这种配置。
以上结合具体的实施方式对本申请进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本申请保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本申请的精神和原理对本申请做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本申请的范围内。
关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述的附记：
1.一种确定信道状态信息的计算时间的方法，应用于网络设备，所述方法包括：
接收所述终端设备发送的该终端设备的能力报告，所述能力报告包括所述终端设备确定的与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息的第一计算时间或者额外的计算时间，所述第一计算时间是在与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的第二计算时间的基础上增加所述额外的计算时间而得到；以及
向所述终端设备发送用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括用于承载所述第一信道状态信息的第 一信道状态信息报告。
2.如附记1所述的方法，其中，
所述能力报告包括多个所述第一计算时间或者多个所述额外的计算时间，
其中，各所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与各人工智能(AI)模型或者各人工智能(AI)的功能对应。
3.如附记2所述的方法，其中，所述方法还包括：
所述网络设备通过识别所述人工智能(AI)模型或者所述功能，得到所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
4.如附记2所述的方法，其中，
所述方法还包括：
所述网络设备向所述终端设备发送所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括所述人工智能(AI)模型或者所述功能的标识信息，或者所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
5.如附记1所述的方法，其中，
所述第一计算时间或者所述额外的计算时间的单位为正交频分复用(OFDM)符号或时隙或子帧或采样点，所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与子载波间隔对应。
6.如附记1所述的方法，其中，
所述子载波间隔为传输所述下行控制信息(DCI)的物理下行控制信道(PDCCH)的子载波间隔、所述下行控制信息(DCI)触发的非周期信道状态信息参考信号(CSI-RS)的最小子载波间隔以及传输所述信道状态信息报告的物理上行共享信道(PUSCH)的子载波间隔中的最小值。
7.如附记1所述的方法，其中，所述方法还包括：
向所述终端设备发送所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括报告量(report quantity)。
8.如附记7所述的方法，其中，
与所述第一信道状态信息报告相关的报告量包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或者层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)或者波束预测的概率信息以 及参考信号资源指示，或者模型的性能度量，
其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
9.一种确定信道状态信息的计算时间的装置，应用于终端设备，所述装置包括第一处理单元，其对所述终端设备进行控制，使所述终端设备进行如下操作：
接收网络设备发送的用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括第一信道状态信息报告，所述第一信道状态信息报告用于承载与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息；以及
确定所述第一信道状态信息的第一计算时间。
10.如附记9所述的方法，其中，
所述第一计算时间大于或等于与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的第二计算时间。

Claims (20)

  1. 一种确定信道状态信息的计算时间的装置，应用于终端设备，所述装置包括第一处理单元，其对所述终端设备进行控制，使所述终端设备进行如下操作：
    接收网络设备发送的用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括第一信道状态信息报告，所述第一信道状态信息报告用于承载与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息；以及
    确定所述第一信道状态信息的第一计算时间。
  2. 如权利要求1所述的装置，其中，所述终端设备还进行如下操作：
    接收所述网络设备发送的所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括报告量(report quantity)。
  3. 如权利要求2所述的装置，其中，
    与所述第一信道状态信息报告相关的报告量包括预测的层1参考信号接收功率(L1-RSRP)或者层1信号与干扰加噪声比(L1-SINR)或者波束预测的概率信息以及参考信号资源指示，或者模型的性能度量，
    其中，所述预测的层1参考信号接收功率或层1信号与干扰加噪声比，或者所述波束预测的概率信息由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的推理得到，所述模型的性能度量值由所述终端设备通过人工智能(AI)模型的性能监测得到。
  4. 如权利要求1所述的装置，其中，
    所述第一计算时间大于或等于与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的第二计算时间。
  5. 如权利要求4所述的装置，其中，
    所述第一计算时间是在所述第二计算时间的基础上增加额外的计算时间而得到。
  6. 如权利要求5所述的装置，其中，
    针对与所述第一信道状态报告相关的不同报告量，
    所述第一计算时间相同或者不同，或者，所述额外的计算时间相同或不同。
  7. 如权利要求5所述的装置，其中，
    所述第一计算时间或者所述额外的计算时间的单位为正交频分复用(OFDM)符 号或时隙或子帧或采样点，所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与子载波间隔对应。
  8. 如权利要求7所述的装置，其中，
    所述子载波间隔为传输所述下行控制信息(DCI)的物理下行控制信道(PDCCH)的子载波间隔、所述下行控制信息(DCI)触发的非周期信道状态信息参考信号(CSI-RS)的最小子载波间隔以及传输所述信道状态信息报告的物理上行共享信道(PUSCH)的子载波间隔中的最小值。
  9. 如权利要求5所述的装置，其中，所述终端设备还进行如下操作：
    向所述网络设备发送所述终端设备的能力报告，
    其中，所述能力报告包括所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
  10. 如权利要求9所述的装置，其中，
    所述能力报告包括多个第一计算时间或者多个所述额外的计算时间，
    其中，各所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与所述第一信道状态信息报告的报告量对应。
  11. 如权利要求9所述的装置，其中，
    所述能力报告包括多个第一计算时间或者多个所述额外的计算时间，
    其中，各所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与各人工智能(AI)模型或者各人工智能(AI)的功能对应。
  12. 如权利要求11所述的装置，其中，
    至少一个人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能对应所述第一信道状态信息报告的多个报告量，各所述报告量具有对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
  13. 如权利要求11所述的装置，其中，
    所述终端设备通过识别所述人工智能(AI)模型或者所述功能，得到所述人工智能(AI)模型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
  14. 如权利要求11所述的装置，其中，
    所述终端设备还进行如下操作：
    接收所述网络设备发送的所述信道状态信息报告的配置信息，所述配置信息至少包括所述人工智能(AI)模型或者所述功能的标识信息，或者所述人工智能(AI)模 型或者所述功能对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
  15. 如权利要求1所述的装置，其中，所述终端设备还进行如下操作：
    承载对应于所述第一信道状态信息报告的上行信道的起始符号时间满足所述第一计算时间的要求，所述终端设备向所述网络设备发送所述第一信道状态信息报告。
  16. 如权利要求1所述的装置，其中，所述终端设备还进行如下操作：
    承载对应于所述第一信道状态信息报告的上行信道的起始符号时间不满足所述第一计算时间的要求，所述终端设备忽略用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的所述下行控制信息(DCI)或者不更新相应的信道状态信息(CSI)报告。
  17. 一种确定信道状态信息的计算时间的装置，应用于网络设备，所述装置包括第二处理单元，所述第二处理单元对所述网络设备进行控制，使所述网络设备进行如下操作：
    接收终端设备发送的该终端设备的能力报告，所述能力报告包括所述终端设备确定的与人工智能(AI)模型相关的第一信道状态信息的第一计算时间或者额外的计算时间，所述第一计算时间是在与人工智能(AI)模型不相关的第二信道状态信息的第二计算时间的基础上增加所述额外的计算时间而得到；以及
    向所述终端设备发送用于触发非周期的信道状态信息(CSI)报告的下行控制信息(DCI)，其中，所述信道状态信息报告包括用于承载所述第一信道状态信息的第一信道状态信息报告。
  18. 如权利要求17所述的装置，其中，
    所述能力报告包括多个所述第一计算时间或者多个所述额外的计算时间，
    其中，各所述第一计算时间或者所述额外的计算时间与各人工智能(AI)模型或者各人工智能(AI)的功能对应。
  19. 如权利要求18所述的装置，其中，
    至少一个人工智能(AI)模型或者人工智能(AI)的功能对应所述第一信道状态信息报告的多个报告量，各所述报告量具有对应的所述第一计算时间或者所述额外的计算时间。
  20. 如权利要求17所述的装置，其中，所述网络设备还进行如下操作：
    接收所述终端设备发送的所述第一信道状态信息报告。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230189030A1 (en) * 2021-12-14 2023-06-15 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Configuring an artificial intelligence based framework
WO2023184380A1 (en) * 2022-03-31 2023-10-05 Fujitsu Limited Method and apparatus for reporting and receiving channel state information
WO2023218658A1 (ja) * 2022-05-13 2023-11-16 株式会社Ｎｔｔドコモ 端末、無線通信方法及び基地局
CN117397180A (zh) * 2021-06-01 2024-01-12 诺基亚技术有限公司 用于csi预测控制的装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117397180A (zh) * 2021-06-01 2024-01-12 诺基亚技术有限公司 用于csi预测控制的装置
US20230189030A1 (en) * 2021-12-14 2023-06-15 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Configuring an artificial intelligence based framework
WO2023184380A1 (en) * 2022-03-31 2023-10-05 Fujitsu Limited Method and apparatus for reporting and receiving channel state information
WO2023218658A1 (ja) * 2022-05-13 2023-11-16 株式会社Ｎｔｔドコモ 端末、無線通信方法及び基地局

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