对进行信道状态信息报告的增强的制作方法

对进行信道状态信息报告的增强
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求享受于2020年10月14日提交的申请号为17/070,758的美国申请的优先权，该美国申请要求享受于2019年11月8日提交的申请号为62/933,105的美国临时申请的权益和优先权，该美国临时申请在此被转让给其受让人，并且如同在下文阐述地并出于所有适用目的，通过引用在此将其全部内容明确纳入本技术中。
技术领域
3.本公开内容的各方面涉及无线通信，并且具体地涉及用于对进行信道状态信息(csi)报告(channel state information(csi)reporting)进行增强的技术。


背景技术：

4.无线通信系统被广泛地部署以提供诸如电话、视频、数据、消息传送以及广播等之类的各种电信服务。典型的无线通信系统可以采用能够通过共享可用的系统资源(例如，带宽、发射功率等)来支持与多个用户进行通信的多址技术。这样的多址系统的示例包括第三代合作伙伴计划(3gpp)长期演进(lte)系统、lte高级(lte-a)系统、码分多址(cdma)系统、时分多址(tdma)系统、频分多址(fdma)系统、正交频分多址(ofdma)系统、单载波频分多址(sc-fdma)系统和时分同步码分多址(td-scdma)系统等等。
5.已经在各种电信标准中采用了这些多址技术以提供公共协议，该公共协议使得不同的无线设备能够在城市、国家、地区、以及甚至全球层面上进行通信。新无线电(例如，5g nr)是新兴电信标准的示例。nr是对由3gpp发布的lte移动标准的增强集。nr被设计为通过提高频谱效率、降低成本、改进服务、利用新频谱以及在下行链路(dl)和上行链路(ul)上使用具有循环前缀(cp)的ofdm来较好地与其它开放标准集成，从而较好地支持移动宽带互联网接入。为了这些目的，nr支持波束成形、多入多出(mimo)天线技术和载波聚合。
6.然而，随着对移动宽带接入的需求持续增长，存在对lte和nr技术进一步改进的需求。优选地，这些改进应当适用于其它多址技术以及采用这些技术的电信标准。


技术实现要素：

7.本公开内容的系统、方法和设备各有若干方面，其中没有一个方面单独对其期望的属性负责。在不限制下文如由权利要求所表达的本公开内容的范围的情况下，现在将简要讨论一些特征。在考虑该讨论之后，特别是在阅读了题为“具体实施方式”的部分之后，人们将理解本公开内容的特征如何提供包括针对csi报告的改进的干扰估计的优点。
8.某些方面提供了一种用于无线通信的方法。该方法通常包括从网络实体获得用于报告针对信道的信道状态指示符(csi)的进行csi报告配置(csi reporting configuration)。该方法通常包括生成针对信道的干扰模式的模型。该方法通常包括使用模型来对针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平进行预测。该方法通常包括向网络实体报告关于候选干扰水平的信息。
9.某些方面提供了一种用于由网络实体进行无线通信的方法。该方法通常包括向ue发送用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置。该方法通常包括作为进行csi报告的一部分，从ue接收关于针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平的信息。
10.某些方面提供了一种用于无线通信的装置。该装置通常包括至少一个处理器和耦合到该至少一个处理器的存储器。存储器通常包括可由至少一个处理器执行以使装置进行如下操作的代码：从网络实体获得用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置。存储器通常包括可由至少一个处理器执行以使装置进行如下操作的代码：生成针对信道的干扰模式的模型。存储器通常包括可由至少一个处理器执行以使装置进行如下操作的代码：使用模型来对针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平进行预测。存储器通常包括可由至少一个处理器执行以使装置进行如下操作的代码：向网络实体报告关于候选干扰水平的信息。
11.某些方面提供了一种用于由网络实体进行无线通信的装置。该装置通常包括至少一个处理器和耦合到该至少一个处理器的存储器。存储器通常包括可由至少一个处理器执行以使装置进行如下操作的代码：向ue发送用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置。存储器通常包括可由至少一个处理器执行以使装置进行如下操作的代码：作为进行csi报告的一部分，从ue接收关于针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平的信息。
12.某些方面提供了一种用于无线通信的装置。该装置通常包括用于从网络实体获得用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置的单元。该装置通常包括用于生成针对信道的干扰模式的模型的单元。该装置通常包括用于使用模型来对针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平进行预测的单元。该装置通常包括用于向网络实体报告关于候选干扰水平的信息的单元。
13.某些方面提供了一种用于由网络实体进行无线通信的装置。该装置通常包括用于向ue发送用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置的单元。该装置通常包括用于作为进行csi报告的一部分，从ue接收关于针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平的信息的单元。
14.某些方面提供了一种计算机可读介质，在其上存储用于无线通信的计算机可执行代码。计算机可读介质通常包括用于从网络实体获得用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置的代码。计算机可读介质通常包括用于生成针对信道的干扰模式的模型的代码。计算机可读介质通常包括用于使用模型来对针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平进行预测的代码。计算机可读介质通常包括用于向网络实体报告关于候选干扰水平的信息的代码。
15.某些方面提供了一种用于由网络实体进行无线通信的方法。计算机可读介质通常包括用于向ue发送用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置的代码。计算机可读介质通常包括用于作为进行csi报告的一部分，从ue接收与针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平有关的信息的代码。
16.为了实现上述目的和相关目的，一个或多个方面包括以下在权利要求中充分描述和特别指出的特征。以下说明和附图详细阐述了一个或多个方面的某些图示性特征。然而，这些特征仅指示了用于可以采用不同方面的原则的各种方式中的一些。
附图说明
17.为了可以详尽地理解本公开内容的上述特征，通过参照各方面(其中一些方面在附图中示出)，可以获得对上文简要概述的发明内容的更加具体的描述。然而，要注意的是，附图仅图示了本公开内容的某些典型的方面并且因此不被认为是限制本公开内容的范围，因为该描述可以适合其它同等有效的方面。
18.图1是根据本公开内容的某些方面的概念性地图示示例电信系统的框图。
19.图2是根据本公开内容的某些方面的概念性地图示示例基站(bs)和用户设备(ue)的设计的框图。
20.图3是根据本公开内容的某些方面的用于特定无线通信系统(例如，新无线电(nr))的示例帧格式。
21.图4是示出根据本公开内容的某些方面的用于由ue进行的无线通信的示例操作的流程图。
22.图5是示出根据本公开内容的某些方面的用于由bs进行的无线通信的示例操作的流程图。
23.图6是示出根据本公开内容的各方面的ue和bs之间的示例信令的呼叫流程图。
24.图7示出了根据本公开内容的某些方面用于改进的进行信道状态信息(csi)报告的模型和预测器管理器。
25.图8示出了根据本公开内容的某些方面，在其中预测性模型被用于信道估计的示例联网环境。
26.图9示出了通信设备，该通信设备可以包括各种组件，这些组件被配置为根据本公开内容的各方面执行针对在本文公开的技术的操作。
27.图10示出了通信设备，该通信设备可以包括各种组件，这些组件被配置为根据本公开内容的各方面执行针对在本文公开的技术的操作。
28.为了便于理解，在可能的情况下，使用了相同的附图标记来表示附图中相同的元素。可以设想，在一个方面中公开的元素可以在没有具体叙述的情况下有益地用于其它方面。
具体实施方式
29.本公开内容的各方面提供用于对增强的进行信道状态信息(csi)报告的装置、方法、处理系统和计算机可读介质。
30.csi报告基于信道和干扰估计。通常，通过基站(bs)配置来控制信道和干扰估计所根据的时间和频率资源位置。虽然信道估计通常随时间稳定，但干扰估计可能快速地变化。随着用户设备(ue)和bs之间的信道状况改变，ue向bs(例如bs 110a)报告关于最新信道状况的某些csi参数(例如，信道质量指示符(cqi)、预编码矩阵索引(pmi)和秩指示符(ri))是重要的。
31.然而，快速的干扰变化通常可能降低cqi报告的有用性，这是因为cqi值与即将到来的时隙中的预期cqi几乎没有相关性。本公开内容的各方面通常包括可以被视为通过对针对即将到来的时隙的候选干扰水平进行建模和进行预测，对针对进行csi报告的干扰估计的增强的技术。
32.以下描述提供了改进的针对在通信系统中进行csi报告的干扰估计的示例，并且不限制权利要求中所述的范围、适用性或示例。在不脱离本公开内容的范围的情况下，可以对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各种示例可以适当地被省略、替换或添加各种过程或组件。例如，可以以不同于所描述的顺序的顺序执行所描述的方法，并且可以添加、省略或组合各个步骤。另外，关于一些示例来描述的特征可以在一些其它示例中被组合。例如，可以使用本文所述的任何数量的方面来实现装置或实践方法。此外，本公开内容的范围旨在涵盖使用除本文所述的公开内容的各个方面之外的其它结构、功能或结构和功能来实践的这种装置或方法。应当理解，在本文公开的任何方面可以由权利要求的一个或多个要素来实施。在本文中，“示例性”一词用于表示“用作示例、实例或图示”。在本文中描述为“示例性”的任何方面不一定被解释为优于其它方面或比其它方面有利。
33.通常，可以在给定的地理区域内部署任意数量的无线网络。每个无线网络可以支持特定的无线电接入技术(rat)，并且可以在一个或多个频率上进行操作。rat还可以被称为无线电技术、空中接口等。频率也可以被称为载波、子载波、频率信道、音调、子频带等。每个频率可以支持给定地理区域中的单个rat，以避免不同的rat的无线网络之间的干扰。在一些情况下，可以部署5g nr rat网络。
34.本文描述的技术可以用于各种无线网络和无线电技术。虽然本文可以使用通常与3g、4g和/或新无线电(例如，5g nr)无线技术相关联的术语来描述各方面，但是本公开内容的各方面可以应用于基于其它代的通信系统中。
35.nr接入可以支持各种无线通信服务，诸如，针对宽带的增强移动宽带(embb)、毫米波mmw、针对非后向兼容mtc技术的大规模机器类型通信mtc(mmtc)、和/或以超可靠低延迟通信(urllc)为目标的关键任务。这些服务可以包括延迟和可靠性要求。这些服务还可以具有不同的传输时间间隔(tti)，以满足各自的服务质量(qos)要求。此外，这些服务可以在相同的子帧中共存。
36.nr可以支持波束成形，以及波束方向可以被动态地配置。还可以支持利用预编码的mimo传输。dl中的mimo配置可以支持最多8个发射天线，其具有多达8个流的多层dl传输，每个ue多达2个流。可以支持具有每个ue多达2个流的多层传输。多个小区的聚合可以用多达8个服务小区来支持。
37.图1示出了可以在其中执行本公开内容的各方面的示例无线通信网络100。例如，无线通信网络100可以是nr系统(例如，5g nr网络)。如图1所示，无线通信网络100可以与核心网132通信。核心网132可以经由一个或多个接口与无线通信网络100中的一个或多个基站(bs)110a-z(每个基站在本文中也单独称为bs 110或统称为bs 110)和/或用户设备(ue)120a-y(每个ue在本文中也单独称为ue 120或统称为ue 120)通信。
38.如图所示，bs 110a可以包括csi处理模块112，其可以被配置为执行(或使bs 110a执行)图5的操作500。类似地，ue 120a可以包括干扰模型和预测模块122，其可以被配置为执行(或使ue 120a执行)图4的操作400。
39.bs 110可以为特定的地理区域(有时称为“小区”)提供通信覆盖，该特定的地理区域可以是静止的，也可以根据移动bs 110的位置移动。在一些示例中，bs 110可以使用任何合适的传输网络，通过各种类型的回程接口(例如，直接物理连接、无线连接、虚拟网络等)彼此互连和/或连接到无线通信网络100中的一个或多个其它bs或网络节点(未示出)。在图
1所示的示例中，bs 110a、110b和110c可以分别是宏小区102a、102b和102c的宏bs。对于微微小区102x，bs 110x可以是微微bs。对于毫微微小区102y和102z，bs 110y和110z可以分别是毫微微bs。bs可以支持一个或多个小区。bs 110与无线通信网络100中的用户设备ue 120a-y(在本文每个ue还单独被称为ue 120或统称为ue 120)通信。ue 120(例如，120x、120y等)可以分散在整个无线通信网络100中，并且每个ue 120可以是静止的或移动的。
40.无线通信网络100还可以包括中继站(例如，中继站110r)，也被称为中继等，其从上游站(例如，bs 110a或ue 120r)接收数据和/或其它信息的传输，并将数据和/或其它信息的传输发送到下游站(例如，ue 120或bs 110)，或在ue 120之间中继传输，以促进设备之间的通信。
41.网络控制器130可以耦合到一组bs 110，并为这些bs 110提供协调和控制。网络控制器130可以经由回程与bs 110通信。bs 110还可以经由无线或有线回程彼此通信(例如，直接或间接)。
42.图2示出了(例如，在图1的无线通信网络中)bs 110a和ue 120a的示例组件，其可以用于实现本公开内容的各方面。
43.在bs 110a，发射处理器220可以从数据源212接收数据，并从控制器/处理器240接收控制信息。控制信息可以用于物理广播信道(pbch)、物理控制格式指示符信道(pcfich)、物理混合arq指示符信道(phich)、物理下行链路控制信道(pdcch)、组公共pdcch(gc-pdcch)等。数据可以用于物理下行链路共享信道(pdsch)等。处理器220可以处理(例如，编码和符号映射)数据和控制信息以分别获取数据符号和控制符号。
44.发射处理器220还可以生成参考符号，诸如用于主同步信号(pss)、辅助同步信号(sss)和信道状态信息参考信号(csi-rs)。发射(tx)多入多出(mimo)处理器230可以对数据符号、控制符号和/或参考符号(如适用)执行空间处理(例如，预编码)，并且可以向收发机232a-232t中的调制器(mod)提供输出符号流。每个调制器232可以处理各自的输出符号流(例如，对于ofdm等)以获得输出采样流。每个调制器可以进一步处理(例如，转换为模拟、放大、滤波和上转换)输出采样流以获得下行链路信号。来自收发机232a-232t中的调制器的下行链路信号可以分别经由天线234a-234t来发射。
45.在ue 120a，天线252a-252r可以从bs 110a接收下行链路信号，并且可以分别向收发机254a-254r中的解调器(demod)提供接收到的信号。每个解调器254可以调节(例如，滤波、放大、下变频和数字化)相应的接收信号以获得输入样本。每个解调器可以进一步处理输入样本(例如，对于ofdm等)，以获得接收到的符号。mimo检测器256可以从收发机254a-254r中的所有解调器获取接收到的符号，如果适用，对接收到的符号执行mimo检测，并且提供检测到的符号。接收处理器258可以处理(例如，解调、解交织和解码)检测到的符号，将ue 120a的解码数据提供给数据宿260，并且将解码的控制信息提供给控制器/处理器280。
46.在上行链路上，在ue 120a，发射处理器264可以接收和处理来自数据源262的数据(例如，对于物理上行链路共享信道(pusch))和来自控制器/处理器280的控制信息(例如，对于物理上行链路控制信道(pucch))。发射处理器264还可以为参考信号(例如，为探测参考信号(srs))生成参考符号。来自发射处理器264的符号可以由tx mimo处理器266(如适用)预编码，由收发机254a-254r中的解调器进一步处理(例如，对于sc-fdm等)并发射到bs 110a。在bs 110a，来自ue 120a的上行链路信号可以由天线234接收，由收发机232a-232t中
的调制器处理，如果适用则由mimo检测器236检测，并由接收处理器238进一步处理以获得由ue 120a发送的解码的数据和控制信息。接收处理器238可以将解码的数据提供给数据宿239，并将解码的控制信息提供给控制器/处理器240。
47.存储器242和282可以分别存储用于bs 110a和ue 120a的数据和程序代码。调度器244可以针对下行链路和/或上行链路上的数据传输调度ue。
48.ue 120a的天线252、处理器266、258、264和/或控制器/处理器280和/或bs 110a的天线234、处理器220、230、238和/或控制器/处理器240可以用于执行在本文描述的各种技术和方法。控制器/处理器240和280可以分别指导bs 110a和ue 120a处的操作。如图2所示，bs 110a的控制器/处理器240具有csi处理模块112，其可以被配置为执行图5的操作500。如图2所示，ue 120a的控制器/处理器280具有干扰模型和预测模块122，其可以被配置为执行图4的操作400。尽管在控制器/处理器处示出，但是ue 120a和bs 110a的其它组件可以用于执行本文所述的操作。
49.nr可以在上行链路和下行链路上利用用循环前缀(cp)的正交频分复用(ofdm)。nr可以支持使用时分双工(tdd)的半双工操作。ofdm和单载波频分复用(sc-fdm)将系统带宽划分为多个正交子载波，这些正交子载波也通常被称为音调、频调(bin)等。每个子载波可以用数据进行调制。调制符号可以使用ofdm在频域上发送，并且使用sc-fdm在时域上发送。相邻的子载波之间的间隔可以是固定的，并且子载波的总数可以取决于系统带宽。最小资源分配(也称为资源块(rb))可以是12个连续的子载波。系统带宽也可以被划分成子带。例如，子带可以覆盖多个rb。nr可以支持15khz的基本子载波间隔(scs)，并且可以针对基本scs来定义其它scs(例如，30khz、60khz、120khz、240khz等)。
50.图3是示出针对nr的帧格式300的示例的图。针对下行链路和上行链路中的每一个的传输时间线可以被划分为无线电帧的单位。每个无线电帧可以具有预定的持续时间(例如，10ms)，并且可以被划分为10个子帧，每个子帧为1ms，索引为0到9。根据scs，每个子帧可以包括可变数量的时隙(例如，1、2、4、8、16
……
个时隙)。根据scs，每个时隙可以包括可变数量的符号周期(例如，7、12或14个符号)。每个时隙中的符号周期可以被分配索引。子时隙结构可以指具有小于时隙的持续时间(例如，2、3或4个符号)的发射时间间隔。时隙中的每个符号可以被配置用于数据传输的链路方向(例如，dl、ul或灵活的)，并且每个子帧的链路方向可以被动态地切换。链路方向可以是基于时隙格式的。每个时隙可以包括dl/ul数据以及dl/ul控制信息。
51.在nr中，同步信号块(ssb)被发送。在某些方面中，可以在突发中发送ssb，其中突发中的每个ssb对应于用于ue侧波束管理(例如，包括波束选择和/或波束细化)的不同的波束方向。ssb包括pss、sss和两符号pbch。可以在固定时隙位置(例如，如图3中所示的符号0-3)中发送ssb。pss和sss可以由ue用于小区搜索和获取。pss可以提供半帧定时，ss可以提供cp长度和帧定时。pss和sss可以提供小区标识。pbch携带一些基本系统信息，诸如，下行链路系统带宽、无线电帧内的定时信息、ss突发集合周期、系统帧号等。ssb可以被组织成ss突发以支持波束扫描。可以在某些子帧，在物理下行链路共享信道(pdsch)中发送诸如其余最小系统信息(rmsi)、系统信息块(sib)、其它系统信息(osi)的另外系统信息。ssb最多可以被发送64次，例如，对于mmw，可以发送多达64个不同的波束方向。ssb的多个发送被称为ss突发集合。ss突发集合中的ssb可以在相同的频率区域中被发送，而不同的ss突发集合中的
ssb可以在不同的频率区域中被发送。
52.示例csi配置
53.csi可以指通信链路的信道属性。csi可以表示例如散射、衰落和功率随发射机和接收机之间的距离衰减的组合影响。可以执行使用诸如csi参考信号(csi-rs)的导频的信道估计，以确定对信道的这些影响。csi可以用于基于当前信道状况来调整传输，这对于实现可靠通信是有用的，特别是对于实现在多天线系统中具有高数据速率的可靠通信是有用的。csi通常在接收机处被估计、被量化并被反馈回给发射机。
54.ue(例如，诸如ue 120a)可以被bs(例如，诸如bs 110)配置用于进行csi报告。bs可以用进行csi报告配置或用多个csi报告配置来配置ue。bs可以经由诸如无线电资源控制(rrc)信令之类的高层信令(例如，经由csi-reportconfig信息元素(ie))给ue提供进行csi报告配置。
55.每个csi报告配置可以与单个下行链路带宽部分(bwp)相关联。csi报告设置配置可以将进行csi报告频带定义为bwp的子频带的子集。相关联的dl-bwp可以由在csi报告配置中的针对信道测量的高层参数(例如，bwp-id)指示，并且包含用于针对一个进行csi报告频带的参数，诸如，码本配置、时域行为、用于csi的频率粒度、测量限制配置、以及要由ue报告的csi相关量。每个csi资源设置可以位于由高层参数标识的dl bwp中，并且所有csi资源设置可以被链接到具有相同dl bwp的csi报告设置。
56.csi报告配置可以配置由ue用于报告csi的时间和频率资源。例如，csi报告配置可以与用于信道测量(cm)、干扰测量(im)或两者的csi-rs资源相关联。csi报告配置可以配置csi-rs资源用于测量(例如，经由csi-resourceconfig ie)。csi-rs资源可以向ue提供映射到时间和频率资源(例如，资源元素(re))的csi-rs端口或csi-rs端口组的配置。csi-rs资源可以是零功率(zp)资源或非零功率(nzp)资源。可以为cm配置至少一个nzp csi-rs资源。对于干扰测量，可以是nzp csi-rs或零功率csi-rs，其被称为csi-im(注意，如果是nzp csi-rs，则其被称为用于干扰测量的nzp csi-rs，如果是零功率，则称为csi-im)。
57.csi报告配置可以将ue配置用于非周期性的、周期性的或半持久性的进行csi报告。对于周期性的csi，ue可以被配置有周期性的csi-rs资源。在物理上行链路控制信道(pucch)上的周期性csi和半持久性csi报告可以经由rrc或介质访问控制(mac)控制元素(ce)来触发。对于物理上行链路共享信道(pusch)上的非周期性的和半持久性的csi，bs可以向ue以信号发送csi报告触发，用于指示ue发送针对一个或多个csi-rs资源的csi报告，或者用于配置csi-rs报告触发状态(例如，csi-aperiodictriggerstatelist以及csi-semipersistentonpusch-triggerstatelist)。可以经由下行链路控制信息(dci)来提供用于pusch上的非周期性的csi和半持久性的csi的csi报告触发。csi-rs触发可以是用于向ue指示将针对csi-rs资源发送csi-rs的信令。ue可以基于csi报告配置和csi报告触发来报告csi反馈。例如，ue可以测量与针对所触发的csi-rs资源的csi相关联的信道。基于这些测量，ue可以选择优选的csi-rs资源。ue报告针对所选择的csi-rs资源的csi反馈。
58.csi报告配置还可以配置要报告的csi参数(有时称为量)。码本包括i型单面板、i型多面板和ii型单面板。不管使用哪个码本，csi报告都可以至少包括信道质量指示符(cqi)、预编码矩阵指示符(pmi)、csi-rs资源指示符(cri)和/或秩指示符(ri)。pmi的结构可以基于码本而变化。cri、ri和cqi可以在csi报告的第一部分(部分i)中，pmi可以在csi报
告的第二部分(部分ii)中。
59.对于类型i单面板码本，pmi可以由w1矩阵(例如，波束的子集)和w2矩阵(例如，用于交叉极化组合和波束选择的相位)组成。对于i型多面板码本，与i型单面板码本相比，pmi还包括针对交叉面板组合的相位。bs可以具有多个发射(tx)波束。ue可以向bs反馈回候选波束中的一个或多个优选波束的索引。例如，ue可以反馈第l层的预编码向量w：
[0060][0061]
，其中b代表两种极化的过采样波束(例如，离散傅里叶变换(dft)波束)，代表共相位。
[0062]
对于ii型单面板码本(例如，其可以被设计用于单面板)，pmi是波束的线性组合；其具有要用于线性组合的正交波束子集，并且对于每个波束，具有逐层的逐极化的幅度和相位。针对层的优选预编码器可以是波束和相关联的量化系数的组合，并且ue可以将所选择的波束和系数反馈给bs。
[0063]
ue可以基于csi报告配置和csi报告触发来报告csi反馈。例如，ue可以针对被触发的csi-rs资源来测量与csi相关联的信道。基于这些测量，ue可以选择优选csi-rs资源。ue报告针对所选择的csi-rs资源的csi反馈。可以根据被报告的cqi、pmi、ri和cri来计算li；可以根据被报告的pmi、ri和cri来计算cqi；可以根据被报告的ri和cri来计算pmi；可以根据被报告的cri来计算ri。
[0064]
随着ue和bs之间(例如，ue 120a和bs 110a之间)的信道状况改变，ue向bs报告关于最新信道状况的某些csi参数(例如，cqi、pmi和ri)是重要的。在某些方面中，ue向bs发送csi报告以向bs指示信道状况。然后，bs利用接收到的csi报告以改进与ue的通信。例如，csi报告可以被用于改进调制和编码方案(mcs)、预编码器、秩、波束选择等。
[0065]
通常，csi报告是基于单个信道和干扰估计的。通常，信道和干扰估计基于的时间和频率资源位置(例如，新无线电(nr)中的csi-rs资源集或lte中的子帧集)是由来自bs的配置控制的。bs还可以控制干扰估计的周期和平均。例如，bs可以使用周期性、半周期性或非周期性配置来配置ue以发送csi报告。bs还可以配置对信道和干扰值的无限脉冲响应(iir)滤波。例如，经由准共址(qcl)指示，bs还可以配置资源以共享空间关系(例如，使得在这些资源上发送的参考信号由相同的接收机波束接收)。
[0066]
虽然信道估计通常随时间稳定，但对于每个调度单元(例如，时隙)的干扰估计可能快速地变化。例如，取决于来自bs的波束，ue可以检测到强干扰或无干扰，从而导致检测到的干扰估计/水平的波动。对于每个调度时隙的干扰估计的差异可能取决于干扰调度器的调度策略。这些快速的干扰变化通常可能降低cqi报告的有用性，这是因为cqi值与即将到来的时隙中的预期cqi几乎没有相关性。随着nr中空间定向传输的增加，两个干扰测量资源之间的干扰水平的波动可能相当大，这可能显著增加该问题。
[0067]
为了解决干扰估计中的波动，bs可以平均多个csi报告中的干扰估计，以调度并使用混合自动重复请求(harq)重传，以纠正干扰估计中的任何错误。替代地，ue可以对干扰估计进行平均以在csi报告中进行发送，然后bs再次依赖harq重传以纠正任何错误。通常，当bs对干扰估计进行平均时，bs有较多的信息以做出调度决定。然而，如果bs不对干扰估计进行平均，则bs仍然需要能够确定哪些cqi报告对做出调度决定是有效的。因此，需要用于改
进针对进行csi报告的干扰估计的技术和装置。
[0068]
对进行csi报告的示例增强
[0069]
本公开内容的各方面通常包括可以被视为通过对针对即将到来的时隙的候选干扰水平进行建模并进行预测，对针对进行信道状态信息(csi)报告的干扰估计的增强的技术。可以用观测到的实际干扰值来训练建模。
[0070]
通过用从先前的时隙观测到的实际干扰值进行训练，建模可以识别干扰模式的递归结构(例如，轮询、分组轮询、最小时隙数、最大时隙数)，并使用该信息以预测即将到来的时隙中的干扰水平的多个候选值。在一些情况下，建模干扰可以检测临时模式识别。
[0071]
候选干扰水平通常指基于被用于对预测性模型进行训练的先前观测到的干扰水平的经预测的干扰水平。经预测的干扰水平还可以基于对被用于对预测性模型进行训练的先前观测到的干扰水平的分析。每个候选干扰水平可以与发生概率相关联。在一些情况下，候选干扰水平可以被映射或被关联到来自一个或多个相邻小区的传输。基站(bs)可以使用csi报告中的候选干扰水平和对应的发生概率，以改进在进行csi报告方面的干扰估计，这是因为bs具有关于信道状况的较多信息以用于改进与用户设备(ue)的通信。
[0072]
图4是示出根据本公开内容的某些方面的用于无线通信的示例操作400的流程图。例如，可以由ue(例如，诸如无线通信网络100中的ue 120a)执行操作400。操作400可以被实现为在一个或多个处理器(例如，图2的控制器/处理器280)上执行和运行的软件组件。此外，在操作400中由ue发送和接收信号可以例如通过一个或多个天线(例如，图2的天线252)来启用。在某些方面中，ue对信号的发送和/或接收可以经由获得和/或输出信号的一个或多个处理器(例如，控制器/处理器280)的总线接口来实现。
[0073]
在402，操作400通过从网络实体获得用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置来开始。例如，ue可以被配置有用于进行csi报告的资源(例如，诸如csi参考信号(csi-rs)资源集、csi干扰测量(csi-im)资源集等)、要报告的量等等。
[0074]
在一些方面，在404，ue可以接收指示ue可以预测针对其的候选干扰水平的即将到来的时隙的数量k、以及先前观测到的干扰水平的数量n的信令。ue可以被配置为使用针对n个在先时隙的观测到的干扰水平作为对模型的输入来预测针对k个即将到来的时隙的候选干扰水平。在一些情况下，ue可以基于csi-rs配置、在与csi-rs成准共址的(成qcl的)时隙中接收的物理下行链路共享信道(pdsch)来确定要被用于此计算的前n个时隙。
[0075]
在406，ue生成针对信道的干扰模式的模型。干扰模式的模型可以考虑观测到的干扰值的历史。可以使用神经网络(诸如递归神经网络(rnn)、长-短期记忆(lstm)神经网络和深度递归神经网络)来生成干扰模式的模型。可以实时地并使用观测到的干扰值，来训练干扰模式的模型。
[0076]
在408，ue使用该模型来预测针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平。如上所述，候选干扰水平通常指基于被用于对预测性模型进行训练的先前观测到的干扰水平的经预测的干扰水平。经预测的干扰水平还可以基于对被用于对预测性模型进行训练的先前观测到的干扰水平的分析。每个候选干扰水平可以与发生的概率相关联。在一些情况下，候选干扰水平可以被映射或被关联到来自一个或多个相邻小区的传输。
[0077]
在410，ue向网络实体报告关于候选干扰水平的信息。ue可以经由csi报告来提供关于候选干扰水平的信息。网络实体可以使用csi报告中的候选干扰水平和对应的发生概
率，以改进在进行csi报告时的干扰估计，这是因为网络实体具有关于信道状况的较多信息以用于改进与ue的通信。
[0078]
图5是根据本公开内容的某些方面的用于无线通信的示例操作500的流程图。例如，可以由bs(例如，诸如无线通信网络100中的bs 110a)执行操作500。操作500可以是对由ue执行的操作400的补充。操作500可以被实现为在一个或多个处理器(例如，图2的控制器/处理器240)上执行和运行的软件组件。此外，在操作500中由bs发送和接收信号可以例如通过一个或多个天线(例如，图2的天线234)来实现。在某些方面中，bs对信号的发送和/或接收可以经由获得和/或输出信号的一个或多个处理器(例如，控制器/处理器240)的总线接口来实现。
[0079]
在502，操作500通过向ue发送用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置来开始。
[0080]
在一些方面，在504，网络实体可以发送指示ue可以预测针对其的候选干扰水平的即将到来的时隙的数量k、以及先前观测到的干扰水平的数量n的信令。ue可以被配置为使用针对n个在先时隙的观测到的干扰水平作为对模型的输入来预测针对k个即将到来的时隙的候选干扰水平。在一些情况下，网络实体可以配置ue具有k和n的值(例如，经由进行csi报告配置)。
[0081]
在506，作为进行csi报告的一部分，网络实体从ue接收关于针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个干扰水平的信息。网络实体可以经由csi报告来接收关于候选干扰水平的信息。网络实体可以使用csi报告中的候选干扰水平和对应的发生概率，以改进在进行csi报告时的干扰估计，这是因为网络实体具有关于信道状况的较多信息以用于改进与ue的通信。
[0082]
图6是示出ue可以如何生成和训练干扰模式模型并使用该模型以预测针对即将到来的时隙的干扰水平的呼叫流程图。ue可以向bs报告经预测的干扰水平。
[0083]
如图所示，在605，gnb 110a用进行csi报告配置来配置ue 120a。进行csi报告配置可以指示用于从gnb 110a进行csi-rs传输的时间和/或频率资源。
[0084]
在610，ue可以观测通过多个时隙发送的csi-rs传输。当观测csi-rs传输时，ue可以观测来自csi-rs传输的干扰水平。
[0085]
在615，ue可以使用来自csi-rs传输的观测到的干扰水平，以生成和训练预测性模型。例如，可以使用机器学习来训练模型。可以使用人工神经网络来实现模型。机器学习和/或人工神经网络可以对时间序列数据进行建模，以获得即将到来的时隙中的预期干扰的概率密度函数。在一些情况下，可以通过对涉及观测到的干扰水平的时间序列数据进行建模来生成模型。可以通过考虑观测到的干扰值的历史来生成/训练模型。观测到的干扰值的历史可以涉及观测到的干扰值的加窗版本、或观测到的干扰值的有限历史。在一些情况下，可以用观测到的干扰值的历史来更新和/或细化模型。可以实时地或离线地(例如，使用被存储的观测到的值)来训练模型。ue使用任何合适的算法(不一定是神经网络)以对干扰进行建模和进行预测。
[0086]
一旦训练完毕，ue便可以使用模型，以基于针对先前时隙的观测到的干扰水平，对针对即将到来的时隙的候选干扰水平(和对应的概率)进行预测。
[0087]
例如，如图7中所示，ue可以被配置为使用针对n个在先时隙的观测到的干扰水平
作为对模型的输入来预测针对k个即将到来的时隙的候选干扰水平。在一些情况下，gnb可以配置ue具有k和n的值(例如，经由进行csi报告配置)。在一些情况下，ue可以基于csi-rs配置、在与csi-rs成qcl的时隙中接收的pdsch来确定要被用于此计算的前n个时隙。
[0088]
如图7中所示，每个时隙n可以具有候选干扰水平。每个候选干扰水平可以具有对应的发生概率(记为概率％或p％)。在一些方面，ue可以生成候选干扰水平和对应的发生概率的概率密度函数(pdf)。例如，ue可以使用机器学习算法、人工神经网络等来生成概率。
[0089]
返回到图7，ue可以例如使用进行csi报告框架来报告针对k个时隙的经预测的干扰水平候选和概率。例如，ue可以经由csi报告向网络实体报告关于候选干扰水平的信息。ue可以报告逐时隙的单个干扰水平和概率，可以报告逐时隙的多个干扰水平和概率，或者可以报告多个时隙上的干扰水平和概率。
[0090]
经报告的信息的量和内容有多种选项。给网络实体的信息可以包括预配置的候选干扰水平和预配置的候选干扰水平的对应的发生概率。例如，ue可以被配置为报告预配置的干扰水平(例如，5分贝)的发生概率。在一些方面，给网络实体的信息包括来自由ue生成的pdf的信息，该pdf包括候选干扰水平和对应的发生概率的信息。在一些方面，给网络实体的信息包括与基于候选干扰水平子集的发生概率选择的候选干扰水平子集有关的信息。候选干扰水平子集可以具有p个候选干扰水平，并且这些候选干扰水平可以在经预测的候选干扰水平当中具有最高的发生概率。例如，该子集包括来自候选干扰水平的具有最高概率“50％”和“40％”的2个候选干扰水平。在一些示例中，关于神经网络模型的信息可以包括在对模型进行训练后神经网络模型的权重。
[0091]
虽然上面的示例假设在ue侧执行预测，但在一些情况下，在充分进行报告的情况下，可以在网络(gnb)侧实现预测。预测在ue侧可能有意义，尤其是如果在除csi-rs和csi-im参考信号(诸如，解调参考信号(dmrs)或pdsch)之外的资源上测量到干扰的话。
[0092]
如上所述，ue可以使用机器学习用于对干扰水平和概率进行预测。在一些示例中，ue可以使用机器学习(ml)算法以形成上面讨论的预测和/或用于基于预测向bs报告csi。
[0093]
在一些示例中，机器学习涉及对模型(诸如预测性模型)进行训练。模型可以被用于预测可能接收到丢失分组的可行持续时间。模型可以被用于执行上述预测和/或其它因素。可以基于对数据(例如，训练信息)进行训练来对模型进行训练，训练数据可以包括上面讨论的参数(诸如干扰历史等)和/或其它训练信息。
[0094]
图8示出了根据本公开内容的某些方面的示例联网环境800，其中节点820的分组缓冲持续时间管理器822使用预测性模型824用于动态地确定分组缓冲持续时间。如在图808中所示，经由网络805通信性地连接的节点820、训练系统830和训练库815。节点820可以是ue(例如，诸如无线通信网络100中的ue 120a)。网络805可以包括诸如无线通信网络100的无线网络，其可以是5g nr网络和/或lte网络。虽然训练系统830、节点820和训练库815在图8中被示为分开的组件，但训练系统830、节点820和训练库815可以作为一个或多个独立系统或在分布式环境中在任意数量的计算系统上实现。
[0095]
训练系统830通常包括预测性模型训练管理器832，其使用训练数据以生成用于候选干扰水平预测的预测性模型824。可以至少部分地基于训练库815中的信息来确定预测性模型824。
[0096]
训练库815可以包括在部署节点820之前和/或之后获得的训练数据。可以在部署
节点820之前在经模拟通信环境中(例如，在进行现场测试时、进行路测时)对节点820进行训练。例如，可以存储各种历史信息以获得与估计、预测等相关的训练信息。
[0097]
该信息可以被存储在训练库815中。在部署之后，可以更新训练库815以包括与由节点820使用的分组缓冲持续时间相关联的反馈。还可以用来自其它bs和/或其它ue的信息(例如，基于这些bs和ue的经学习的经验，这些经验可以与那些bs和ue观测到的干扰水平相关联)来更新训练库。
[0098]
预测性模型训练管理器832可以使用训练库815中的信息以确定被用于候选干扰水平预测的预测性模型824(例如，算法)。预测性模型训练管理器832可以使用各种不同类型的机器学习算法以形成预测性模型824。训练系统830可以位于节点820上、网络805中的bs上、或者用于确定预测性模型824的不同实体上。如果位于不同实体上，则将预测性模型824提供给节点820。训练库8415可以是存储设备，诸如存储器。训练库815可位于节点820、训练系统830或网络805中的另一实体上。训练库815可以位于云存储中。训练库815可以从节点820、网络805中的实体(例如，网络805中的bs或ue)、云或其它源接收训练信息。
[0099]
机器学习可以使用任何适当的机器学习算法。在一些非限制性示例中，机器学习算法是强化学习算法、值强化算法、监督学习算法、无监督学习算法、深度学习算法、人工神经网络算法、q-学习算法、极性强化算法或其它类型的机器学习算法。
[0100]
在一些示例中，使用深度卷积网络(dcn)执行机器学习(例如，由训练系统830使用)。dcn是卷积网络的网络，被配置了额外的池和规范化层。dcn在许多任务上都取得了最先进的性能。dcn可以使用被监督学习被训练，其中，输入目标和输出目标对于许多样本都是已知的，并且被用于通过使用梯度下降方法修改网络的权重。dcn可以是前馈网络。此外，如上所述，从dcn的第一层中的神经元到下一更高层中的一组神经元的连接是在第一层中的各神经元之间共享的。可以利用dcn的前馈和共享连接进行快速处理。例如，dcn的计算负担可能比包含递归或反馈连接的类似大小的神经网络的计算负担小得多。
[0101]
在一些示例中，(例如，由训练系统830使用的)机器学习是使用神经网络来执行的。神经网络可以被设计具有多种连接模式。在前馈网络中，信息从较低的层传递到较高的层，给定层中的每个神经元与较高层中的神经元进行通信。可以在前馈网络的连续层中建立分层表示。神经网络也可能具有递归连接或反馈(也称为自上而下)连接。在递归连接中，给定层中的神经元的输出可以传送给同一层中的另一神经元。递归架构可能有助于识别模式，这些模式跨越一个以上的输入数据块，这些数据块以序列的形式递送给神经网络。从给定层中的神经元到较低层中的神经元的连接称为反馈(或自上而下)连接。当对高级概念的识别有助于辨别输入的特定低级特征时，具有许多反馈连接的网络可以是有帮助的。
[0102]
人工神经网络可能由一组相互连接的人工神经元(例如，神经元模型)组成，它是计算设备或代表由计算设备执行的方法。这些神经网络可以被用于各种应用和/或设备，诸如，互联网协议(ip)摄像头、物联网(iot)设备、自动车辆和/或服务机器人。人工神经网络中的各个节点可以通过获取输入数据并对数据执行简单操作来模拟生物神经元。对输入数据执行的简单操作的结果被选择性地传递给其它神经元。权重值与网络中的每个向量和节点关联，并且这些值约束了输入数据与输出数据相关的方式。例如，每个节点的输入数据可以乘以对应的权重值，并且乘积可以被求和。乘积之和可以通过可选的偏置来调整，并且可以对结果应用激活函数，从而产生节点的输出信号或“输出激活”。权重值最初可以由通过
网络的训练数据的迭代流来确定(例如，权重值是在训练阶段期间建立的，其中，网络对如何通过特定类别的典型输入数据特征来识别特定类别进行学习)。
[0103]
不同类型的人工神经网络可以被用于实现机器学习(例如，由训练系统830使用)，诸如，递归神经网络(rnn)、多层感知器(mlp)神经网络、卷积神经网络(cnn)等。rnn的工作原理是：保存图的输出，并将该输出反馈给输入，以帮助预测图的结果。在mlp神经网络中，数据可以反馈到输入层，并且一个或多个隐藏层为数据提供抽象级别。然后，可以基于经抽象的数据在输出层上进行预测。mlp可能特别适用于输入被分配类别或标签的分类预测问题。卷积神经网络(cnn)是一种前馈人工神经网络。卷积神经网络可以包括人工神经元的集合，人工神经元的集合中的每个神经元都有一个感受野(例如，输入空间的空间上本地化区域)，并且人工神经元的集合共同地平铺显示输入空间。卷积神经网络有很多应用。尤其是，cnn已广泛被用于模式识别和分类的领域。在分层神经网络结构中，第一层人工神经元的输出成为第二层人工神经元的输入，第二层人工神经元的输出成为第三层人工神经元的输入，依此类推。可以训练卷积神经网络以识别特征的层次结构。卷积神经网络结构中的计算可以分布在处理节点的群体上，处理节点的群体可以被配置在一个或多个计算链中。这些多层架构可以一次被训练一层，并且可以使用反向传播被微调。
[0104]
在一些示例中，当使用机器学习算法时，训练系统830从训练库815中的信息生成向量。在一些示例中，训练库815存储向量。在一些示例中，向量将一个或多个特征映射到标签。例如，特征可以对应于各种训练参数和/或即将到来的时隙和/或上面讨论的其它因素。标签可以对应于候选干扰水平的经预测的可能性。预测性模型训练管理器832可以使用向量以训练针对节点820的预测性模型824。如上所述，向量可以与机器学习算法中的权重相关联。
[0105]
图9示出了通信设备900，其可以包括各种组件(例如，对应于功能模块)，这些组件被配置为执行本文公开的技术的操作，例如图4所示的操作。通信设备900包括耦合到收发机908的处理系统902。收发机908被配置为经由天线910发送和接收用于通信设备900的信号，例如本文所述的各种信号。处理系统902可以被配置为执行用于通信设备900的处理功能，包括处理要由通信设备900接收和/或发送的信号。
[0106]
处理系统902包括经由总线906耦合到计算机可读介质/存储器912的处理器904。在某些方面，计算机可读介质/存储器912被配置为存储指令(例如，计算机可执行代码)，所述指令当由处理器904执行时使处理器904执行在图4中所示的操作、或用于执行在本文讨论的用于改进针对csi报告的干扰估计的各种技术的其它操作。在某些方面中，计算机可读介质/存储器912存储：用于从网络实体获得用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置的代码914；用于生成针对信道的干扰模式的模型的代码916；用于使用模型来对针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平进行预测的代码918；以及用于向网络实体报告与候选干扰水平的信息的代码920。在某些方面中，处理器904具有被配置为实现存储在计算机可读介质/存储器912中的代码的电路。在某些方面中，计算机可读介质/存储器912可以存储用于接收信令的代码920，该信令指示ue可以预测针对其的候选干扰水平的即将到来的时隙的数量k和先前观测到的干扰水平的数量n。处理器904包括：用于从网络实体获得用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置的电路924；用于生成针对信道的干扰模式的模型的电路926；用于使用模型来对针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候
选干扰水平进行预测的电路928；以及用于向网络实体报告与候选干扰水平的信息的电路930。在某些方面中，处理器904可以包括用于接收信令的电路932，该信令指示ue可以预测针对其的候选干扰水平的即将到来的时隙的数量k和先前观测到的干扰水平的数量n。
[0107]
例如，用于发送的单元(或用于输出以进行发送的单元)可以包括图2中所示的ue 120a的发射机单元254和/或天线252和/或图9中的通信设备900的电路930。用于接收的单元(或用于获得的单元)可以包括图2中所示的ue 120a的接收机和/或天线252和/或图9中的通信设备700的电路924。用于传送的单元可以包括发射机、接收机或两者。用于生成的单元、用于执行的单元、用于确定的单元、用于采取行动的单元、用于确定的单元、用于协调的单元可以包括处理系统，其可以包括一个或多个处理器，诸如图2中所示的ue 120a的接收处理器258、发射处理器264、tx mimo处理器266、和/或控制器/处理器280、和/或图9中的通信设备900的处理系统902。
[0108]
图10示出了通信设备1000，其可以包括各种组件(例如，对应于功能模块)，这些组件被配置为执行本文公开的技术的操作，例如图5所示的操作。通信设备1000包括耦合到收发机1008的处理系统1002。收发机1008被配置为经由天线1010发送和接收用于通信设备1000的信号，例如本文所述的各种信号。处理系统1002可以被配置为执行用于通信设备1000的处理功能，包括处理要由通信设备1000接收和/或发送的信号。
[0109]
处理系统1002包括经由总线1006耦合到计算机可读介质/存储器1012的处理器1004。在某些方面，计算机可读介质/存储器1012被配置为存储指令(例如，计算机可执行代码)，所述指令当由处理器1004执行时使处理器1004执行在图5中所示的操作、或用于执行在本文讨论的用于改进针对csi报告的干扰估计的各种技术的其它操作。在某些方面中，计算机可读介质/存储器1012存储：用于向ue发送用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置的代码1014；以及用于作为进行csi报告的一部分，从ue接收与针对一个或多个即将到来的时隙的候选干扰水平有关的信息的代码1016。在某些方面中，计算机可读介质/存储器1012可以存储用于发送信令的代码1018，该信令指示ue可以预测针对其的候选干扰水平的即将到来的时隙的数量k和先前观测到的干扰水平的数量n。在某些方面中，处理器1004具有被配置为实现存储在计算机可读介质/存储器1012中的代码的电路。处理器1004包括：用于向ue发送用于报告针对信道的csi的进行csi报告配置的电路1020；以及用于作为进行csi报告的一部分，从ue接收与针对一个或多个即将到来的时隙的候选干扰水平有关的信息的电路1024。在某些方面中，处理器804可以包括用于发送信令的电路1026，该信令指示ue可以预测针对其的候选干扰水平的即将到来的时隙的数量k和先前观测到的干扰水平的数量n。
[0110]
例如，用于发送的单元(或用于输出以进行发送的单元)可以包括图2中所示的bs 110a的发射机和/或天线234或发射机单元254、和/或图10中的通信设备1000的电路1020。用于接收的单元(或用于获得的单元)可以包括图2中所示的bs 110a的接收机和/或天线234和/或图10中的通信设备1000的电路1024。用于传送的单元可以包括发射机、接收机或两者。用于生成的单元、用于配置的单元、用于执行的单元、用于确定的单元、用于采取行动的单元、用于确定的单元、用于协调的单元可以包括处理系统，其可以包括一个或多个处理器，例如，图2中所示的bs 110a的发射处理器220、tx mimo处理器230、接收处理器238、和/或控制器/处理器240、和/或图10中的通信设备1000的处理系统1002。
[0111]
示例方面
[0112]
在第一方面，一种用于由用户设备(ue)进行无线通信的方法，包括：从网络实体获得用于报告针对信道的信道状态指示符(csi)的进行csi报告配置；生成针对所述信道的干扰模式的模型；使用所述模型来对针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平进行预测；以及向所述网络实体报告关于所述候选干扰水平的信息。
[0113]
在第二方面，结合第一方面，所述关于所述候选干扰水平的信息包括来自针对所述一个或多个即将到来的时隙的概率密度函数(pdf)的信息。
[0114]
在第三方面，结合第一和第二方面中的一个或多个，所述关于所述候选干扰水平的信息包括预配置的候选干扰水平和针对所述预配置的候选干扰水平的发生概率。
[0115]
在第四方面，结合第一到第三方面中的一个或多个，所述关于所述候选干扰水平的信息包括与基于所述候选干扰水平的子集的发生概率选择的所述候选干扰水平的子集有关的信息。
[0116]
在第五方面，结合第一到第四方面中的一个或多个，该方法还包括将所述一个或多个候选干扰水平映射到来自一个或多个相邻小区的传输。
[0117]
在第六方面，结合第一到第五方面中的一个或多个，该方法还包括使用所述模型和n个先前观测到的干扰水平来对针对k个即将到来的时隙的所述一个或多个候选干扰水平进行预测。
[0118]
在第七方面，结合第六方面，该方法还包括接收指示k和n的值的信令。
[0119]
在第八方面，结合第六和第七方面中的一个或多个，该方法还包括基于以下各项中至少一项来确定n的值：csi参考信号(csi-rs)配置；在与所述csi-rs成准共址的(成qcl的)的时隙中接收的物理下行链路共享信道(pdsch)消息；或这两者的组合。
[0120]
在第九方面，结合第一至第八方面中的一个或多个，该方法还包括对涉及观测到的干扰值的时间序列数据进行建模。
[0121]
在第十方面，结合第九方面，所述干扰模式的所述模型考虑了所述观测到的干扰值的历史。
[0122]
在第十一方面中，结合第九和第十方面中的一个或多个，该方法还包括使用神经网络来生成所述模型。
[0123]
在第十二方面，结合第十一方面，该方法还包括使用观测到的干扰值实时地对所述神经网络进行训练。
[0124]
在第十三方面，结合第十二方面，该方法还包括报告所述观测到的干扰值。
[0125]
在第十四方面中，结合第十一方面，该方法还包括使用观测到的干扰值离线地对所述神经网络进行训练。
[0126]
在第十五方面，结合第十一到第十四方面中的任何一个，该方法还包括从所述网络实体接收要用于生成所述模型的关于所述神经网络的信息。
[0127]
在第十六方面中，结合第十一到第十五方面中的任何一个，该方法还包括向所述网络实体报告被用于生成所述模型的关于所述神经网络的信息。
[0128]
在第十七方面中，结合第十一到第十六方面中的任何一个，关于所述神经网络的信息包括在对所述神经网络进行训练后所述神经网络的权重。
[0129]
在第十八方面中，结合第一到第十七方面中的任何一个，该方法还包括经由csi报
告向所述网络实体报告所述关于所述候选干扰水平的信息。
[0130]
在第十九方面中，一种用于由网络实体进行无线通信的方法，包括：向用户设备(ue)发送用于报告针对信道的信道状态指示符(csi)的进行csi报告配置；以及作为进行csi报告的一部分，从所述ue接收关于针对一个或多个即将到来的时隙的一个或多个候选干扰水平的信息。
[0131]
在第二十方面中，结合第十九方面，该方法还包括经由csi报告接收所述关于所述候选干扰水平的信息。
[0132]
在第二十一方面中，结合第十九到第二十方面中的任何一个，所述关于所述候选干扰水平的信息包括来自针对所述一个或多个即将到来的时隙的概率密度函数(pdf)的信息。
[0133]
在第二十二方面中，结合第十九到二十一方面中的任何一个，所述关于所述候选干扰水平的信息包括预配置的候选干扰水平和针对所述预配置的候选干扰水平的发生概率。
[0134]
在第二十三方面中，结合第十九到第二十二方面中的任何一个，所述关于所述候选干扰水平的信息包括与基于所述候选干扰水平的子集的发生概率选择的所述候选干扰水平的子集有关的信息。
[0135]
在第二十四方面，结合第十九到二十三方面中的任何一个，该方法还包括使用所述模型和n个先前观测到的干扰水平来对针对k个即将到来的时隙的所述一个或多个候选干扰水平进行预测。
[0136]
在第二十五方面中，结合第二十四方面，该方法还包括发送指示k和n的值的信令。
[0137]
在第二十六方面中，结合第十九到第二十五方面中的任何一个，该方法还包括：报告观测到的干扰值，以使得能够对被用于生成干扰模式的模型的神经网络模型进行训练。
[0138]
在第二十七方面中，结合第十九到第二十六方面中的任何一个，该方法还包括向ue发送与要用于生成干扰模式的模型的神经网络模型有关的信息。
[0139]
在第二十八方面中，结合第十九到第二十七方面中的任何一个，该方法还包括从ue接收与被用于生成干扰模式的模型的神经网络模型有关的信息。
[0140]
在本文描述的技术可以被用于各种无线通信技术，诸如，nr(例如5g nr)、3gpp长期演进(lte)、lte高级(lte-a)、码分多址(cdma)、时分多址(tdma)、频分多址(fdma)、正交频分多址(ofdma)、单载波频分多址(sc-fdma)、时分同步码分多址(td-scdma)和其它网络。术语“网络”和“系统”经常互换使用。cdma网络可以实现诸如通用地面无线电接入(utra)、cdma2000等的无线电技术。utra包括宽带cdma(wcdma)和cdma的其它变体。cdma2000包括is-2000、is-95和is-856标准。tdma网络可以实现诸如全球移动通信系统(gsm)之类的无线电技术。ofdma网络可以实现诸如nr(例如5g ra)、演进utra(e-utra)、超移动宽带(umb)、ieee 802.11(wi-fi)、ieee 802.16(wimax)、ieee 802.20、flash ofdma等的无线电技术。utra和e-utra是通用移动通信系统(umts)的一部分。lte和lte-a是使用e-utra的umts的版本。utra、e-utra、umts、lte、lte-a和gsm在来自名为“第三代伙伴关系项目”(3gpp)的组织的文档中描述。cdma2000和umb在来自名为“第三代伙伴关系项目2”(3gpp2)的组织的文档中进行了描述。nr是一种正在开发的新兴无线通信技术。
[0141]
在3gpp中，术语“小区”可以指服务于该覆盖区域的节点b(nb)和/或nb子系统，这
取决于使用该术语的上下文。在nr系统中，术语“小区”和bs、下一代节点b(gnb或g节点b)、接入点(ap)、分布式单元(du)、载波或发送接收点(trp)可以互换使用。bs可以为宏小区、微微小区、毫微微小区和/或其它类型的小区提供通信覆盖。宏小区可以覆盖相对较大的地理区域(例如，半径几公里)，并且可以允许ue通过服务订阅进行不受限接入。微微小区可以覆盖相对较小的地理区域，并且可以允许具有服务订阅的ue进行不受限接入。毫微微小区可以覆盖相对较小的地理区域(例如，家庭)，并且可以允许与毫微微小区关联的ue(例如，封闭用户组(csg)中的ue、家庭中用户的ue等)进行受限接入。宏小区的bs可以称为宏bs。用于微微小区的bs可以称为微微bs。用于毫微微小区的bs可以称为毫微微bs或家庭bs。
[0142]
ue也可以被称为移动站、终端、接入终端、订户单元、站、客户终端设备(cpe)、蜂窝电话、智能电话、个人数字助理(pda)、无线调制解调器、无线通信设备、手持设备、膝上型计算机、无绳电话、无线本地环路(wll)站、平板电脑、摄像头、游戏设备、上网本、智能本、超级本、仪器、医疗设备或医疗装置、生物识别传感器/设备、可穿戴设备(诸如，智能手表、智能服装、智能眼镜、智能腕带、智能珠宝(例如，智能戒指、智能手镯等))、娱乐设备(例如，音乐设备、视频设备、卫星无线电单元等)、车辆部件或传感器、智能仪表/传感器、工业制造设备、全球定位系统设备或配置为经由无线或有线介质进行通信的任何其它合适设备。一些ue可以被认为是机器型通信(mtc)设备或演进的mtc(emtc)设备。mtc和emtc ue包括例如可以与bs、另一设备(例如，远程设备)或某个其它实体进行通信的机器人、无人机、远程设备、传感器、仪表、监测器、位置标签等。无线节点可以例如经由有线或无线通信链路(例如，广域网，诸如因特网或蜂窝网络)提供针对或到网络的连接。一些ue可以被认为是物联网(iot)设备，其可以是窄带iot(nb-iot)设备。
[0143]
在一些示例中，可以调度对空中接口的接入。调度实体(例如，bs)为其服务区域或小区内的一些或所有设备和装置之间的通信分配资源。调度实体可以负责为一个或多个从属实体调度、分配、重配置和释放资源。也就是说，对于被调度的通信，从属实体利用调度实体分配的资源。基站不是唯一可以用作调度实体的实体。在一些示例中，ue可以用作调度实体，并且可以为一个或多个从属实体(例如，一个或多个其它ue)调度资源，并且其它ue可以将由ue调度的资源用于无线通信。在一些示例中，ue可以在对等(p2p)网络中和/或在网状网络中充当调度实体。在网状网络示例中，除了与调度实体进行通信之外，ue还可以彼此直接通信。
[0144]
在一些示例中，两个或更多个从属实体(例如，ue)可以使用侧链信号彼此通信。此类侧链通信的实际应用可以包括公共安全、近距离服务、ue到网络中继、车对车(v2v)通信、物联网(ioe)通信、iot通信、任务关键型网状网和/或各种其它合适的应用。通常，侧链信号可以指从一个从属实体(例如，ue1)传送到另一个从属实体(例如，ue2)的信号，而无需通过调度实体(例如，ue或bs)中继该通信，即使调度实体可以被用于调度和/或控制目的也是如此。在一些示例中，侧链信号可以使用许可频谱进行通信(与通常使用未许可频谱的无线局域网不同)。
[0145]
在本文公开的方法包括用于实现所描述的方法的一个或多个步骤或动作。方法的步骤和/或动作可以彼此互换而不偏离权利要求书的范围。换句话说，除非指定了步骤或动作的特定顺序，否则在不脱离权利要求书的范围的情况下，可以修改具体步骤和/或动作的次序和/或使用。
[0146]
如本文所用，提及项目列表中的“至少一个”的短语是指这些项目的任何组合，包括单个成员。例如，“a、b或c中的至少一个”旨在涵盖a、b、c、a-b、a-c、b-c和a-b-c、以及具有多个相同元素的任何组合(例如，a-a、a-a-a、a-a-b、a-a-c、a-b-b、a-c-c、b-b、b-b-b、b-b-c、c-c和c-c-c或a、b和c的任何其它排序)。
[0147]
如在本文所使用地，术语“确定”涵盖各种各样的动作。例如，“确定”可以包括计算、估算、处理、导出、调查、查找(例如，在表格、数据库或其它数据结构中查找)、核实等。而且，“确定”可以包括接收(例如，接收信息)、访问(例如，访问存储器中的数据)等。而且，“确定”可以包括解析、选择、选出、建立等。
[0148]
提供先前的描述以使本领域的任何技术人员能够实践在本文描述的各个方面。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员将是显而易见的，并且本文定义的一般原理可以应用于其它方面。因此，权利要求书不旨在限于本文中所示的方面，而是应被赋予与权利要求的语言一致的全部范围，其中，除非明确叙述，否则以单数形式提及元素并不意图表示“一个且仅一个”，而是表示“一个或多个”。除非另有特别说明，否则术语“一些”是指一个或多个。贯穿本公开内容所描述的各个方面的元素的所有结构和功能等价物对于本领域普通技术人员来说是已知的或随后将知道的，其通过引用明确地并入本文并且旨在被权利要求书所涵盖。而且，在本文公开的任何内容都不旨在奉献给公众，而不管这样的公开内容是否在权利要求书中明确记载。没有权利要求的元素是要根据35u.s.c.
§
112第六章来解释的，除非使用短语“用于...的单元”明确记载该元素，或者在方法权利要求的情况下使用短语“用于......的步骤”来记载该元素。
[0149]
上述方法的各种操作可以通过能够执行对应功能的任何适当单元来执行。该单元可以包括各种硬件和/或软件组件和/或模块，包括但不限于电路、专用集成电路(asic)或处理器。通常，在有图中所示的操作的情况下，这些操作可以具有对应的相应的功能模块组件，具有类似的编号。
[0150]
结合本公开内容描述的各种说明性的逻辑框、模块和电路可以用被设计以执行本文所述的功能的通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑器件(pld)、分立门或晶体管逻辑、分立硬件组件、或其任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但是可选地，处理器可以是任何市场上可买到的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以被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、一个或多个微处理器结合dsp核、或者任何其它这样的配置。
[0151]
如果以硬件实现，则示例硬件配置可以包括无线节点中的处理系统。处理系统可以用总线架构来实现。总线可以包括任意数量的互连总线和桥，这取决于处理系统的具体应用和总体设计约束。总线可以将包括处理器、机器可读介质和总线接口的各种电路链接在一起。总线接口还可以用于经由总线将网络适配器等连接到处理系统。网络适配器可以用来实现phy层的信号处理功能。在用户终端120(参见图1)的情况下，用户接口(例如，键盘、显示器、鼠标、操纵杆等)也可以连接到总线。总线还可以链接各种其它电路，如定时源、外设、稳压器、电源管理电路等，其是在本领域公知的，因此不再赘述。处理器可以用一个或多个通用和/或专用处理器来实现。示例包括微处理器、微控制器、dsp处理器和可以执行软件的其它电路。本领域的技术人员将认识到如何最好地实现针对处理系统的所描述的功
能，这取决于特定应用和施加在整个系统上的整体设计约束。
[0152]
如果以软件实现，则可以将这些功能作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码存储或发送。软件应被广泛地解释为指指令、数据或其任何组合，而无论被称为软件、固件、中间件、微码、硬件描述语言还是其它。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，通信介质包括便于将计算机程序从一个地方传输到另一个地方的任何介质。处理器可以负责管理总线和一般处理，包括执行存储在机器可读存储介质上的软件模块。计算机可读存储介质可以耦合到处理器，使得处理器可以从存储介质读取信息并将信息写入到存储介质。或者，存储介质可以集成到处理器中。作为示例，机器可读介质可以包括传输线、由数据调制的载波、和/或与无线节点分离的其上存储有指令的计算机可读存储介质，所有这些都可以由处理器通过总线接口访问。替代地或另外地，机器可读介质或其任何部分可以被集成到处理器中，诸如可能具有高速缓存和/或通用寄存器文件的情况。机器可读存储介质的示例可以包括例如ram(随机存取存储器)、闪存、rom(只读存储器)、prom(可编程只读存储器)、eprom(可擦除可编程只读存储器)、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、寄存器、磁盘、光盘、硬盘驱动器或任何其它合适的存储介质、或上述各项的任何组合。机器可读介质可以实施在计算机程序产品中。
[0153]
软件模块可以包括单个指令或许多指令，并且可以分布在几个不同的代码段上、不同的程序当中以及多个存储介质之间。计算机可读介质可以包括多个软件模块。软件模块包括在由诸如处理器的装置执行时使处理系统执行各种功能的指令。软件模块可以包括发送模块和接收模块。每个软件模块可以驻留在单个存储设备中，或者可以分布在多个存储设备间。举例来说，当发生触发事件时，软件模块可以从硬盘装载到ram中。在执行软件模块期间，处理器可以将一些指令加载到高速缓存中以提高访问速度。然后可以将一个或多个高速缓存行加载到通用寄存器文件中以供处理器执行。当下面提及软件模块的功能时，将理解，当执行来自该软件模块的指令时，这样的功能由处理器实现。
[0154]
而且，任何连接都被适当地称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(dsl)或诸如红外(ir)、无线电、微波的无线技术从网站、服务器或其它远程源发射软件，则在介质的定义中包括同轴电缆、光纤电缆、双绞线、dsl或诸如红外线、无线电和微波的无线技术。如在本文使用的盘和碟包括压缩光碟(cd)、激光碟、光碟、数字多功能碟(dvd)、软盘和光碟，其中，盘通常磁性地复制数据，而碟用激光再现数据。因此，在一些方面，计算机可读介质可以包括非暂时性计算机可读介质(例如，有形介质)。另外，对于其它方面，计算机可读介质可以包括暂时性计算机可读介质(例如，信号)。上述的组合也应该包括在计算机可读介质的范围内。
[0155]
因此，特定的方面可以包括用于执行本文提出的操作的计算机程序产品。例如，这样的计算机程序产品可以包括计算机可读介质，其上存储(和/或编码)有指令，所述指令由一个或多个处理器可执行以执行在本文描述的操作。例如，用于执行在本文描述的且在图4和/或图5中图示的操作的指令。
[0156]
此外，应理解，用于执行在本文描述的方法和技术的模块和/或其它合适的单元可以被适当地下载和/或以其它方式由用户终端和/或基站获得。例如，这样的设备可以耦合到服务器以便于传送用于执行在本文描述的方法的单元。或者，可以经由存储单元(例如，ram、rom、诸如压缩光碟(cd)或软盘之类的物理存储介质等)来提供在本文描述的各种方
法，使得用户终端和/或基站可以在将存储单元耦合或提供给设备时获得各种方法。此外，可以使用用于将在本文描述的方法和技术提供给设备的任何其它合适的技术。
[0157]
应理解，权利要求书不限于上面所示的精确配置和组件。在不偏离权利要求书的范围的情况下，可以对上面描述的方法和装置的布置、操作和细节进行各种修改、改变和变化。