用于预译码的机器学习模型的制作方法

以下内容涉及用户装备(ue)处的无线通信，包括用于预译码的机器学习模型。

背景技术：

1、无线通信系统被广泛部署以提供各种类型的通信内容，诸如语音、视频、分组数据、消息接发、广播等等。这些系统可以能够通过共享可用系统资源(例如，时间、频率和功率)来支持与多个用户的通信。此类多址系统的示例包括第四代(4g)系统(诸如长期演进(lte)系统、高级lte(lte-a)系统或lte-a pro系统)和第五代(5g)系统(其可以被称为新无线电(nr)系统)。这些系统可以采用诸如码分多址(cdma)、时分多址(tdma)、频分多址(fdma)、正交fdma(ofdma)或离散傅里叶变换扩展正交频分复用(dft-s-ofdm)之类的技术。无线多址通信系统可以包括一个或多个基站或一个或多个网络接入节点，每个基站或网络接入节点同时支持用于多个通信设备的通信，这些通信设备可以另外被称为用户装备(ue)。

2、在无线通信的过程中，用户装备(ue)可向基站传输一个或多个预译码矩阵指示符(pmi)，以指示ue所请求的在到ue的波束成形通信中使用的预译码器。

技术实现思路

1、所描述的技术涉及支持用于预译码的机器学习模型的改进的方法、系统、设备和装置。一般来讲，所描述的技术提供了基于所接收的机器学习模型来确定或压缩预译码矩阵指示符分量。例如，用户装备(ue)可从基站接收指示用于生成或压缩预译码矩阵指示符的一个或多个分量的机器学习模型的控制消息。该ue可根据该机器学习模型并且基于无线信道的特性来确定或压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量。该ue可传输预译码矩阵指示符消息，该预译码矩阵指示符消息包括该预译码矩阵指示符的根据该机器学习模型确定或压缩的该一个或多个分量。

2、描述了一种用于在用户装备(ue)处进行无线通信的方法。该方法可包括：从基站接收指示用于生成或压缩预译码矩阵指示符的一个或多个分量的机器学习模型的控制消息；根据该机器学习模型并且基于无线信道的特性来确定或压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量；以及传输预译码矩阵指示符消息，该预译码矩阵指示符消息包括该预译码矩阵指示符的根据该机器学习模型确定或压缩的该一个或多个分量。

3、描述了一种用于在ue处进行无线通信的装置。该装置可以包括处理器、与该处理器耦合的存储器以及存储在该存储器中的指令。这些指令可由该处理器执行以使该装置进行以下操作：从基站接收指示用于生成或压缩预译码矩阵指示符的一个或多个分量的机器学习模型的控制消息；根据该机器学习模型并且基于无线信道的特性来确定或压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量；以及传输预译码矩阵指示符消息，该预译码矩阵指示符消息包括该预译码矩阵指示符的根据该机器学习模型确定或压缩的该一个或多个分量。

4、描述了用于在ue处进行无线通信的另一装置。该装置可包括：用于从基站接收指示用于生成或压缩预译码矩阵指示符的一个或多个分量的机器学习模型的控制消息的构件；用于根据该机器学习模型并且基于无线信道的特性来确定或压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量的构件；以及用于传输预译码矩阵指示符消息的构件，该预译码矩阵指示符消息包括该预译码矩阵指示符的根据该机器学习模型确定或压缩的该一个或多个分量。

5、描述了一种存储用于在ue处进行无线通信的代码的非暂态计算机可读介质。该代码可包括指令，这些可由处理器执行以：从基站接收指示用于生成或压缩预译码矩阵指示符的一个或多个分量的机器学习模型的控制消息；根据该机器学习模型并且基于无线信道的特性来确定或压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量；以及传输预译码矩阵指示符消息，该预译码矩阵指示符消息包括该预译码矩阵指示符的根据该机器学习模型确定或压缩的该一个或多个分量。

6、在本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例中，该机器学习模型包括基于神经网络的模型，并且该方法、装置和非暂态计算机可读介质可包括用于从该基站接收指示该机器学习模型的神经网络参数的改变的下行链路控制信息的进一步操作、特征、构件或指令，其中确定或压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量可根据神经网络参数的该改变进行。

7、本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例还可包括用于根据由以下中的一者或多者定义的定时来应用神经网络参数的该改变的操作、特征、构件或指令：由该下行链路控制信息调度的下行链路数据传输、对该下行链路控制信息的确认、由该下行链路控制信息调度的上行链路控制传输、来自该基站的配置消息、或它们的任何组合。

8、在本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例中，该机器学习模型包括基于内核的模型。

9、本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例还可包括用于以下的操作、特征、构件或指令：确定或压缩该预译码矩阵指示符的该一或多个分量可进一步基于与该ue相关联的传输秩、与该ue相关联的传输层、与该ue相关联的传输极化、或它们的任何组合。

10、在本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例中，压缩预译码矩阵指示符的一个或多个分量的输出大小可基于与该ue相关联的传输秩、与该ue相关联的传输层、与该ue相关联的传输极化、或它们的任何组合。

11、本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例还可包括用于从该基站接收对与该预译码矩阵指示符相关联的空域基或频域基的数值数量的指示的操作、特征、构件或指令。

12、在本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例中，压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量的输出大小可基于空域基或频域基的该数值数量。

13、本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例还可包括用于从该基站接收压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量的输出大小的操作、特征、构件或指令。

14、本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例还可包括用于以下的操作、特征、模块或指令：传输该预译码矩阵指示符消息包括将该预译码矩阵指示符的所压缩的一个或多个分量封装到信道状态信息的第一部分中，其中该输出大小可与秩指示符或该预译码矩阵指示符的所压缩的一个或多个分量的数值数量无关。

15、本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例还可包括用于以下的操作、特征、模块或指令：传输该预译码矩阵指示符消息包括将该预译码矩阵指示符的所压缩的一个或多个分量封装到信道状态信息的第二部分中，其中该输出大小可基于在该信道状态信息的第一部分中报告的秩指示符。

16、本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例还可包括用于以下的操作、特征、模块或指令：传输该预译码矩阵指示符消息包括传输信道状态信息的第一部分，该第一部分包括压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量的输出大小；以及传输该信道状态信息的第二部分，该第二部分包括该预译码矩阵指示符的所压缩的一个或多个分量。

17、本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例还可包括用于从该基站接收与该基站相关联的解码器信息的指示的操作、特征、构件或指令，其中确定或压缩该预译码矩阵指示符的该一个或多个分量可进一步基于对与该基站相关联的该解码器信息。

18、在本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例中，到该机器学习模型的输入包括信道状态信息参考信号、对估计信道的指示、对该估计信道上的干扰的指示、一个或多个先前确定的预译码矩阵指示符分量、一个或多个先前压缩的预译码矩阵指示符分量、或它们的任何组合。

19、在本文所述的方法、装置和非暂态计算机可读介质的一些示例中，该机器学习模型的输出包括对空域基的数量的指示、对空域基的选择的指示、对一个或多个频域基类型的指示、频域基过采样率、传递域基的数目、对频域基的选择的指示、对一个或多个频域基系数的数量的指示、对一定数量的频域基系数的一个或多个位置的指示、与信道状态信息报告相关联的一个或多个指示、或它们的任何组合。