用于在支持波束成形的无线通信网络中传输下行链路信号的无线通信系统、无线电网络节点、机器学习单元及其中的方法技术方案

一种用于在支持波束成形的无线通信网络(100)中传输下行链路信号的无线通信系统(10)及其中的方法。所述系统估计从无线设备(120)到无线电网络节点(110)的无线电链路的上行链路信道信息。此外，所述系统从机器学习单元(300)获得与所估计的上行链路信道信息有关的下行链路波束成形信息。所述机器学习单元包括基于所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对而确定的波束成形信息与上行链路信道信息之间的关系。所获得的下行链路波束成形信息适用于无线电小区扇区。此外，所述系统使用所获得的下行链路波束成形信息向所述无线设备(120)发送经波束成形的下行链路信号。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于在支持波束成形的无线通信网络中传输下行链路信号的无线通信系统、无线电网络节点、机器学习单元及其中的方法
本文的实施例总体上涉及无线通信系统、无线电网络节点、机器学习单元及其中的方法。具体地，实施例涉及在支持波束成形的无线通信网络中传输下行链路信号。
技术介绍
在典型的无线通信网络中，无线设备(也称作无线通信设备、移动站、站点(STA)和/或用户设备(UE))经由局域网(例如，WiFi网络)或无线电接入网(RAN)与一个或多个核心网(CN)进行通信。RAN覆盖被划分为服务区域或小区区域(其也可以被称为波束或波束组)的地理区域，每个服务区域或小区区域由无线电网络节点来提供服务，该无线电网络节点例如是无线电接入节点(如，Wi-Fi接入点或无线电基站(RBS))，在一些网络中，该无线电网络节点还可以称为例如NodeB、eNodeB(eNB)或如5G中所表示的gNB。服务区域或小区区域是其中无线电覆盖由无线电网络节点提供的地理区域。无线电网络节点通过在无线电频率上操作的空中接口与无线电网络节点范围内的无线设备进行通信。演进分组系统(EPS)(也称为第四代(4G)网络)的规范已经在第三代合作伙伴计划(3GPP)内完成，并且这项工作在即将到来的3GPP版本中继续进行，例如将第五代(5G)网络(也被称为5G新无线电(NR))规范化。EPS包括演进通用陆地无线电接入网(E-UTRAN)(又称为长期演进(LTE)无线电接入网)以及演进分组核心(EPC)(又称为系统架构演进(SAE)核心网)。E-UTRAN/LTE是3GPP无线电接入网的变型，其中，无线电网络节点与EPC核心网(而不是3G网络中使用的RNC)直接相连。一般地，在E-UTRAN/LTE中，3GRNC的功能分布在无线电网络节点(例如，LTE中的eNodeB)和核心网之间。因此，EPS的RAN具有基本“扁平”的架构，其包括直接连接到一个或多个核心网的无线电网络节点，即它们不连接到RNC。为了补偿这一点，E-UTRAN规范定义了无线电网络节点之间的直接接口，该接口被表示为X2接口。在高级天线系统(AAS)中使用的多天线技术可以显著提高无线通信系统的数据速率和可靠性。如果发射机和接收机均配备多个天线(导致多输入多输出(MIMO)通信信道)，则性能尤为提高。这种系统和/或相关技术通常被称为MIMO系统。除了更快的峰值互联网连接速度之外，5G规划的目标是比现有的4G更高的容量，从而允许每个区域单元具有更多数量的移动宽带用户，并允许每月和每用户以千兆字节消耗更多数据量或无限数据量。这样，大部分人都可以在Wi-Fi热点无法访问时使用其移动设备每天流式传输高清媒体数小时。5G研发还旨在改进对机器到机器通信(也称为物联网)的支持，旨在比4G设备更低成本、更低电池消耗和更低时延。下一代广域通信网络的开发正在进行中。下一代广域通信网络可以被称为下一代(NX)通信网络、NR通信网络或5G通信网络。5G无线通信网络正在考虑的设计原则是基于超精简设计。这意味着在通信网络中应尽可能避免使用“始终在线的信号”，例如，在LTE中使用的参考信号。该设计原则的预期益处包括例如显著地降低网络能耗、更好的可扩展性、更高的前向兼容性程度、在低负载情况下来自系统开销信号的更低的干扰以及因此导致的更高的吞吐量，并且还改善了对无线设备(或所谓的用户)中心波束成形的支持。表述“无线设备中心波束成形”是指基于无线设备的需求或需要选择波束成形。高级天线系统是近年来技术进步显著并且预见到在未来几年技术快速发展的领域。一般的高级天线系统以及大规模MIMO传输和接收可能会在未来的无线通信网络和5G无线通信网络中使用。传统上，波束通常通过相位可调的或相控的天线阵列与使用所谓的波束成形的传输相关联，相同的基础技术同样适用于接收。波束成形或空间滤波可以被描述为用于定向信号发送和/或接收的信号处理技术。这通常是通过组合相控天线阵列(通常简称为相控阵列)中的元素来实现的，以这样的方式，使特定角度的信号经受相长干扰，而其他信号经受相消干扰。波束成形可以在发射端和接收端使用，以实现空间选择性。因此，由于方向性，与全向接收/发送相比，可以实现改进。例如，除了包括相移和幅度因子的每个元素权重之外，发射机可以通过在相控阵列的所有元件上发射相同的信号来执行发射波束成形。类似地，具有相控阵列的接收机(其可以与发射机相同和/或以与发射器相同的方式配置)可以通过应用每个元素权重并在进一步处理之前添加所产生的信号来执行接收波束成形。因此，选择性和方向性可以在发送和接收中相同。对于发送，这意味着信号将在一个方向或多个方向上较强而在其他方向上较弱。对于接收，这意味着相对于彼此，来自某个方向或多个方向的信号放大，而来自其他方向的信号则被衰减。同一天线可以用于(即，被操作用于)发送和接收，尽管通常不同时发送和接收。可以在上行链路和/或下行链路中以及在两个通信端或仅在一个通信端应用波束和波束成形。例如，在关于无线通信网络和通信设备之间的通信的下行链路中，无线通信网络可以使用发射波束成形和/或通信设备可以使用接收波束成形。相应地，在关于无线通信网络和通信设备之间的通信的上行链路中，无线通信网络可以使用接收波束成形和/或通信设备可以使用发射波束成形。发射波束成形的同义词可以是传输波束成形或发送波束成形，而接收波束成形的同义词可以是接受波束成形或接纳波束成形。常规地，当提及波束时，是指发射波束，即，通过发射波束成形形成和/或生成的无线电波束。但是，如从上面可以认识到的，参考接收波束(即，与接收波束成形相关的波束)也很有意义。在本文，本领域技术人员应当认识到，如果没有其他指示，则“波束”通常是指发射波束。由网络节点提供的波束通常用于同时与一个或几个(与小区相比)通信设备通信(例如，用于同时服务于一个或几个通信设备)，并且可以专门被设置用于与它们通信。可以通过波束成形来动态地改变波束，以为使用该波束进行通信的(例如，由该波束服务的)一个或几个通信设备提供期望的覆盖范围。由通信设备提供的波束通常用于与无线通信网络进行通信，具体是与无线通信网络的一个或几个无线电网络节点进行通信，其通常是该波束的主要目标之一或至少之一。发射波束可以与一个或多个标识符和/或标识相关联，这可以通过固定和/或动态分配。可能存在对于例如与小区标识对应的波束集合或波束组(即，多个波束)相同的标识符和/或标识，该小区标识对于所有所述多个波束(例如，小区内的波束)都相同，和/或可能存在识别单个波束(例如，小区或波束组中的单个波束)的其他标识。波束标识符和/或波束标识可以直接识别该波束，并且例如可以在波束中被发送，和/或可以例如通过参考使用波束发送的接收参考信号的时间和/或频率来间接地识别该波束。波束成形可以通过以下两者来改善性能：增加接收信号强度，从而改善覆盖，以及减少不必要的干扰，从而改善容量。波束成形可以被应用在无线电网络节点和/或无线设备的发射机和接收机中。在发射机中，波束成形可以等同于配置发射机以在特定方向或几个方向上发送信号，而不在其他方向上发送信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在无线通信系统(10)中执行以用于在支持波束成形的无线通信网络(100)中传输下行链路信号的方法，其中，所述方法包括：/n在无线电网络节点(110)中估计(206)从无线设备(120)到所述无线电网络节点(110)的无线电链路的上行链路信道信息，其中，所述无线设备(120)在所述无线通信网络(100)中包括的无线电小区扇区内操作；/n从机器学习单元(300)获得(207)与所估计的上行链路信道信息有关的下行链路波束成形信息，所述机器学习单元包括基于所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对而确定的波束成形信息与上行链路信道信息之间的关系，其中，所获得的下行链路波束成形信息适用于所述无线电小区扇区；以及/n使用所获得的下行链路波束成形信息从所述无线电网络节点(110)向所述无线设备(120)发送(208)经波束成形的下行链路信号。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种在无线通信系统(10)中执行以用于在支持波束成形的无线通信网络(100)中传输下行链路信号的方法，其中，所述方法包括：
在无线电网络节点(110)中估计(206)从无线设备(120)到所述无线电网络节点(110)的无线电链路的上行链路信道信息，其中，所述无线设备(120)在所述无线通信网络(100)中包括的无线电小区扇区内操作；
从机器学习单元(300)获得(207)与所估计的上行链路信道信息有关的下行链路波束成形信息，所述机器学习单元包括基于所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对而确定的波束成形信息与上行链路信道信息之间的关系，其中，所获得的下行链路波束成形信息适用于所述无线电小区扇区；以及
使用所获得的下行链路波束成形信息从所述无线电网络节点(110)向所述无线设备(120)发送(208)经波束成形的下行链路信号。


2.根据权利要求1所述的方法，包括：
通过所述无线电网络节点(110)，触发(201)所述无线设备(120)报告在由所述无线电网络节点(110)发送并由所述无线设备(120)接收的一个或多个下行链路信号的传输中使用的下行链路波束成形信息；
通过所述无线电网络节点(110)，从所述无线设备(120)获得(202)所报告的下行链路波束成形信息；
通过所述无线电网络节点(110)，基于使用所述无线电链路从所述无线设备(120)向所述无线电网络节点(110)发送的一个或多个上行链路信号，测量(203)上行链路信道信息；以及
存储(204)所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的对，其中，每对包括所报告的下行链路波束成形信息和所述无线电链路的对应的所测量的上行链路信道信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述触发(201)和所述测量(203)是在选定时间段期间执行的。


4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，包括：
通过对所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对执行神经网络方法来训练(205)所述机器学习单元(300)，以基于所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对来确定波束成形信息与上行链路信道信息之间的关系。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，使用所述机器学习单元(300)中包括的神经网络来执行所述神经网络方法，其中，所述神经网络特定于所述无线电小区扇区或多个无线电小区扇区，并且包括：输入层、输出层以及可能的一个或多个隐藏层，其中，每一层都包括与同一层或另一层的一个或多个其他人工神经元链接的一个或多个人工神经元，其中，所述一个或多个人工神经元均具有激活函数、输入加权系数、偏置和输出加权系数，并且其中，加权系数和偏置在所述神经网络的训练期间是可变的。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，通过执行所述神经网络方法来训练(205)所述机器学习单元(300)包括：
向所述神经网络提供已知的上行链路信道信息和已知的下行链路波束成形信息，其中，所述已知的上行链路信道信息和所述已知的下行链路波束成形信息被包括在波束成形信息和上行链路信道信息的已知对中；以及
调整一个或多个所述人工神经元的加权系数和偏置，直到在所述上行链路信道信息作为针对所述神经网络的输入被给出时所述已知的下行链路波束成形信息作为来自所述神经网络的输出被给出为止。


7.根据权利要求5所述的方法，其中，通过执行所述神经网络方法来训练(205)所述机器学习单元(300)包括：
通过对所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对执行反向传播算法或遗传算法，以计算一个或多个所述人工神经元的加权系数和偏置，来训练所述机器学习单元(300)。


8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所估计的上行链路信道信息是关于所述无线电链路的载波频率f0的上行链路信道信息，并且其中，所获得的输出下行链路波束成形信息是关于所述无线电链路的目标频率f1的波束成形信息。


9.一种在无线电网络节点(110)中执行以用于在支持波束成形的无线通信网络(100)中传输下行链路信号的方法，其中，所述方法包括：
估计(306)从无线设备(120)到所述无线电网络节点(110)的无线电链路的上行链路信道信息，其中，所述无线设备(120)在所述无线通信网络(100)中包括的无线电小区扇区内操作；
从机器学习单元(300)获得(307)与所估计的上行链路信道信息有关的下行链路波束成形信息，所述机器学习单元包括基于所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对而确定的波束成形信息与上行链路信道信息之间的关系，其中，所获得的下行链路波束成形信息适用于所述无线电小区扇区；以及
使用所获得的下行链路波束成形信息向所述无线设备(120)发送(308)经波束成形的下行链路信号。


10.根据权利要求9所述的方法，包括：
触发(301)所述无线设备(120)报告在由所述无线电网络节点(110)发送并由所述无线设备(120)接收的一个或多个下行链路信号的传输中使用的下行链路波束成形信息；
从所述无线设备(120)获得(302)所报告的下行链路波束成形信息；
基于使用所述无线电链路从所述无线设备(120)向所述无线电网络节点(110)发送的一个或多个上行链路信号，测量(303)上行链路信道信息；以及
存储(304)所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的对，其中，每对包括所报告的下行链路波束成形信息和所述无线电链路的对应的所测量的上行链路信道信息。


11.根据权利要求9或10所述的方法，其中，所述触发(301)和所述测量(303)是在选定时间段期间执行的。


12.根据权利要求9-11中任一项所述的方法，当所述机器学习单元(300)被包括在所述无线电网络节点(110)中时，通过对所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对执行神经网络方法来训练(305)所述机器学习单元(300)，以基于所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对来确定下行链路波束成形信息与上行链路信道信息之间的关系。


13.根据权利要求12所述的方法，其中，使用所述机器学习单元(300)中包括的神经网络来执行所述神经网络方法，其中，所述神经网络特定于所述无线电小区扇区或多个无线电小区扇区，并且包括：输入层、输出层以及可能的一个或多个隐藏层，其中，每一层都包括与同一层或另一层的一个或多个其他人工神经元链接的一个或多个人工神经元，其中，所述一个或多个人工神经元均具有激活函数、输入加权系数、偏置和输出加权系数，并且其中，加权系数和偏置在所述神经网络的训练期间是可变的。


14.根据权利要求13所述的方法，其中，通过执行所述神经网络方法来训练(305)对所述机器学习单元(300)包括：
向所述神经网络提供已知的上行链路信道信息和已知的下行链路波束成形信息，其中，所述已知的上行链路信道信息和所述已知的下行链路波束成形信息被包括在下行链路波束成形信息和上行链路信道信息的已知对中；以及
调整一个或多个所述人工神经元的加权系数和偏置，直到所述上行链路信道信息作为针对所述神经网络的输入被给出时，所述已知的下行链路波束成形信息作为来自所述神经网络的输出被给出为止。


15.根据权利要求13所述的方法，其中，通过执行所述神经网络方法来训练(305)所述机器学习单元(300)包括：
通过对所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对执行反向传播算法或遗传算法，以计算一个或多个所述人工神经元的加权系数和偏置，来训练所述机器学习单元(300)。


16.根据权利要求9-15中任一项所述的方法，其中，所估计的上行链路信道信息是关于所述无线电链路的载波频率f0的上行链路信道信息，并且其中，所获得的输出下行链路波束成形信息是关于所述无线电链路的目标频率f1的波束成形信息。


17.一种在机器学习单元(300)中执行以用于在支持波束成形的无线通信网络(100)中支持下行链路信号的传输的方法，其中，所述方法包括：
通过对所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对执行神经网络方法来训练(501)，以基于所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对来确定下行链路波束成形信息与上行链路信道信息之间的关系；
检索(502)与接收到的无线设备(120)和无线电网络节点(110)之间的无线电链路的所估计的上行链路信道信息有关的下行链路波束成形信息，其中，基于所确定的关系来检索所述下行链路波束成形信息，并且其中，所述下行链路波束成形信息适用于所述无线通信网络(100)中包括的无线电小区扇区；
向无线电网络节点(110)提供(503)所获得的下行链路波束成形信息，从而支持所述无线电网络节点(110)使用所述下行链路波束成形信息向在所述无线电小区扇区内操作的无线设备(120)发送经波束成形的下行链路信号。


18.根据权利要求17所述的方法，其中，使用所述机器学习单元(300)中包括的神经网络来执行所述神经网络方法，其中，所述神经网络特定于所述无线电小区扇区或多个无线电小区扇区，并且包括：输入层、输出层以及可能的一个或多个隐藏层，其中，每一层都包括与同一层或另一层的一个或多个其他人工神经元链接的一个或多个人工神经元，其中，所述一个或多个人工神经元均具有激活函数、输入加权系数、偏置和输出加权系数，并且其中，加权系数和偏置在所述神经网络的训练期间是可变的。


19.根据权利要求17或18所述的方法，其中，通过执行所述神经网络方法来训练(501)包括：
向所述神经网络提供已知的上行链路信道信息和已知的下行链路波束成形信息，其中，所述已知的上行链路信道信息和所述已知的下行链路波束成形信息被包括在下行链路波束成形信息和上行链路信道信息的已知对中；以及
调整一个或多个所述人工神经元的加权系数和偏置，直到在所述上行链路信道信息作为针对所述神经网络的输入被给出时所述已知的下行链路波束成形信息作为来自所述神经网络的输出被给出为止。


20.根据权利要求17或18所述的方法，其中，通过执行所述神经网络方法来训练(501)包括：
通过对所报告的下行链路波束成形信息和所测量的上行链路信道信息的所存储的对执行反向传播算法或遗传算法，以计算一个或多个所述人工神经元的加权系数和偏置，来训练所述机器学习单元(300)。


21.根据权利要求17-20中任一项所述的方法，其中，所估计的上行链路信道信息是关于所述无线电链路的载波频率f0的上行链路信道信息，并且其中，所获得的输出下行链路波束成形信息是关于所述无线电链路的目标频率f1的波束成形信息。


22.一种用于在被配置为支持波束成形的无线通信网络(100)中传输下行链路信号的无线通信系统(10)，其中，所述无线通信系统(10)被配置为：
通过无线电网络节点(110)估计从无线设备(120)到所述无线电网络节点(110)的无线电链路的上行链路信道信息，其中，所述无线设备(120)在所述无线通信网络(100)中包括的无线电小区扇区...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱怀松，胡戈·图尔伯格，张战，
申请(专利权)人：瑞典爱立信有限公司，
类型：发明
国别省市：瑞典;SE