用于神经网络架构的编码技术制造技术

描述了用于无线通信的方法、系统和设备。用户设备(UE)可以接收用于编码经压缩的数据集的一个或多个编码操作的指示，该一个或多个编码操作包括差分编码操作或熵编码操作或两者。在一些示例中，使用神经网络，UE可以首先基于附加编码操作对数据集进行编码，以生成经压缩的数据集，并且然后量化基于附加编码操作进行编码的经压缩的数据集。随后，在数据集已经被最初编码并然后被量化之后，UE可以使用一个或多个编码操作的指示来进一步编码和压缩数据集。然后，UE可以基于一个或多个编码操作将数据集发送到第二设备。数据集发送到第二设备。数据集发送到第二设备。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于神经网络架构的编码技术
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本专利申请要求Vitthaladevuni等人于2021年3月5日提交的题为“ENCODING TECHNIQUES FOR NEURAL NETWORK ARCHITECTURES(用于神经网络架构的编码技术)”的美国专利申请第17/194,077号的权益，该专利申请转让给其受让人。


[0003]以下涉及无线通信，包括用于神经网络架构的编码技术。

技术介绍

[0004]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、广播等等。这些系统能够通过共享可用的系统资源(例如，时间、频率和功率)来支持与多个用户的通信。这种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
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A)系统或LTE
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A Pro系统，以及可以被称为新无线(NR)系统的第五代(5G)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)或离散傅立叶变换扩频正交频分复用(DFT
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S
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OFDM)的技术。
[0005]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多个通信设备的通信，这些通信设备也可以被称为用户设备(UE)。在一些无线通信系统中，UE可以执行信道状况的若干测量，作为与基站通信的一部分。在一些示例中，这些测量可以生成要发送到基站的相当大量的数据，以帮助基站进行网络管理。

技术实现思路

[0006]所描述的技术涉及支持用于神经网络架构的编码技术的改进的方法、系统、设备和装置。通常，所描述的技术提供用户设备(UE)以接收用于编码经压缩的数据集的一个或多个编码操作的指示，该一个或多个编码操作包括差分编码操作或熵编码操作或两者。在一些示例中，使用神经网络，UE可以首先基于附加编码操作(例如，单次(single shot)编码器)对数据集进行编码，以生成经压缩的数据集，并且然后量化基于附加编码操作进行编码的经压缩的数据集。随后，在数据集已经被最初编码并然后被量化之后，UE可以使用一个或多个编码操作的指示来进一步编码和压缩数据集。然后，UE可以基于使用一个或多个编码操作将数据集(例如，经编码、经量化和经压缩的数据集)发送到第二设备(例如，基站、附加UE等)以在使用神经网络和量化数据之后进一步编码信息。在一些示例中，差分编码操作可以包括基于一定量的数据的先前值(诸如初始值、初始重构值、先前重构值、来自先前时间实例的相同数据的先前值等)对经压缩的数据集的一定量的数据进行编码(例如，在附加编码操作之后)。
[0007]描述了一种用于在UE处进行无线通信的方法。该方法可以包括：接收用于编码经压缩的数据集的一个或多个编码操作的指示，该一个或多个编码操作包括差分编码操作或
熵编码操作或两者；由神经网络对数据集进行编码以生成经压缩的数据集；量化由神经网络编码的经压缩的数据集；基于接收到一个或多个编码操作的指示，对经量化和经压缩的数据集进行编码；以及在基于一个或多个编码操作对经压缩的数据集进行编码之后，将经编码、经量化和经压缩的数据集发送到第二设备。
[0008]描述了一种用于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。该指令可由处理器运行以使得装置：接收用于对经压缩的数据集进行编码的一个或多个编码操作的指示，该一个或多个编码操作包括差分编码操作或熵编码操作或两者；由神经网络对数据集进行编码以生成经压缩的数据集；量化由神经网络编码的经压缩的数据集；基于接收到一个或多个编码操作的指示，对经量化和经压缩的数据集进行编码；以及在基于一个或多个编码操作对经压缩的数据集进行编码之后，将经编码、经量化和经压缩的数据集发送到第二设备。
[0009]描述了用于在UE处进行无线通信的另一种装置。该装置可以包括：用于接收用于编码经压缩的数据集的一个或多个编码操作的指示的部件，该一个或多个编码操作包括差分编码操作或熵编码操作或两者；用于由神经网络对数据集进行编码以生成经压缩的数据集的部件；用于量化由神经网络编码的经压缩的数据集的部件；用于基于接收到一个或多个编码操作的指示对经量化和经压缩的数据集进行编码的部件；以及用于在基于一个或多个编码操作对经压缩的数据集进行编码之后，将经编码、经量化和经压缩的数据集发送到第二设备的部件。
[0010]描述了一种存储用于在UE处进行无线通信的代码的非暂时性计算机可读介质。该代码可以包括可由处理器运行以执行以下操作的指令：接收用于编码经压缩的数据集的一个或多个编码操作的指示，该一个或多个编码操作包括差分编码操作或熵编码操作或两者；由神经网络对数据集进行编码以生成经压缩的数据集；量化由神经网络编码的经压缩的数据集；基于接收到一个或多个编码操作的指示，对经量化和经压缩的数据集进行编码；以及在基于一个或多个编码操作对经压缩的数据集进行编码之后，将经编码、经量化和经压缩的数据集发送到第二设备。
[0011]在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，接收一个或多个编码操作的指示可以包括用于接收对应于一个或多个编码操作的一个或多个参数的操作、特征、部件或指令，一个或多个参数中的每一个对应于一个或多个编码操作的相应编码操作，其中经量化和经压缩的数据集可以基于一个或多个参数被编码。
[0012]在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，对经量化和经压缩的数据集进行编码可以包括用于在使用神经网络对数据集进行编码之后使用差分编码操作对经量化和经压缩的数据集进行编码的操作、特征、部件或指令。
[0013]在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，对经量化和经压缩的数据集进行编码可以包括用于在使用神经网络对数据集进行编码之后使用熵编码操作对经量化和经压缩的数据集进行编码的操作、特征、部件或指令。
[0014]在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，对经量化和经压缩的数据集进行编码可以包括用于在量化由神经网络编码的经压缩的数据集之后确定经量化和经压缩的数据集中在初始时间实例处的数据的第一值和在初始时间实例之后的第二时间实例处的数据的第二值之间的差分值的操作、特征、部件或指令，其中差分值可
以基于一个或多个编码操作的指示来确定，并且经量化和经压缩的数据集可以基于差分值来被编码。
[0015]在本文描述的方法、装置和非暂时性计算机可读介质的一些示例中，对经量化和经压缩的数据集进行编码可以包括用于在量化由神经网络编码的经压缩的数据集之后确定经量化和经压缩的数据集中在第一时间实例处的数据的第一重构值和在第一时间实例之后的第二时间实例处的数据的第二重构值之间的差分值的操作、特征、部件或指令，其中差分值可以基于一个或多个编码操作的指示来确定，并且经量化和经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于在用户设备UE处进行无线通信的方法，所述方法包括：接收用于编码经压缩的数据集的一个或多个编码操作的指示，所述一个或多个编码操作包括差分编码操作或熵编码操作或两者；由神经网络对数据集进行编码以生成所述经压缩的数据集；量化由所述神经网络编码的所述经压缩的数据集；至少部分地基于接收到所述一个或多个编码操作的所述指示来编码经量化和经压缩的数据集；以及在至少部分地基于所述一个或多个编码操作对所述经压缩的数据集进行编码之后，将经编码、经量化和经压缩的数据集发送到第二设备。2.根据权利要求1所述的方法，其中接收所述一个或多个编码操作的所述指示包括：接收对应于所述一个或多个编码操作的一个或多个参数，所述一个或多个参数中的每一个对应于所述一个或多个编码操作的相应编码操作，其中所述经量化和经压缩的数据集至少部分地基于所述一个或多个参数被编码。3.根据权利要求1所述的方法，其中对所述经量化和经压缩的数据集进行编码包括：在使用所述神经网络对所述数据集进行编码之后，使用所述差分编码操作对所述经量化和经压缩的数据集进行编码。4.根据权利要求1所述的方法，其中对所述经量化和经压缩的数据集进行编码包括：在使用所述神经网络对所述数据集进行编码之后，使用所述熵编码操作对所述经量化和经压缩的数据集进行编码。5.根据权利要求1所述的方法，其中对所述经量化和经压缩的数据集进行编码包括：在量化由所述神经网络编码的所述经压缩的数据集之后，确定所述经量化和经压缩的数据集中的数据在初始时间实例处的第一值与在所述初始时间实例之后的第二时间实例处的所述数据的第二值之间的差分值，其中至少部分地基于所述一个或多个编码操作的所述指示来确定所述差分值，并且至少部分地基于所述差分值来编码所述经量化和经压缩的数据集。6.根据权利要求1所述的方法，其中对所述经量化和经压缩的数据集进行编码包括：在量化由所述神经网络编码的所述经压缩的数据集之后，确定所述经量化和经压缩的数据集中的数据在初始时间实例处的第一重构值与在所述初始时间实例之后的第二时间实例处的所述数据的第二重构值之间的差分值，其中至少部分地基于所述一个或多个编码操作的所述指示来确定所述差分值，并且至少部分地基于所述差分值来编码所述经量化和经压缩的数据集。7.根据权利要求1所述的方法，其中对所述经量化和经压缩的数据集进行编码包括：在量化由所述神经网络编码的所述经压缩的数据集之后，确定在与编码所述数据集相关联的初始时间实例处的、所述经量化和经压缩的数据集中的数据的初始重构值；以及在所述量化之后，确定在所述初始时间实例之后的附加时间实例处的所述数据的附加重构值与所述数据的所述初始重构值之间的差分值，其中至少部分地基于所述一个或多个编码操作的指示来确定所述差分值，并且至少部分地基于所述差分值来编码所述经量化和经压缩的数据集。8.根据权利要求1所述方法，其中所述差分编码操作包括至少部分地基于所述经压缩
的数据集的一定量的数据的先前值对所述一定量的数据进行编码。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述熵解码操作包括使用一个或多个符号对所述经压缩的数据集进行编码，所述一个或多个符号具有至少部分地基于符号出现的概率而变化的长度。10.一种用于在设备处进行无线通信的方法，所述方法包括：向用户设备UE发送所述UE用于编码经压缩的数据集的一个或多个编码操作的指示，所述一个或多个编码操作包括差分编码操作或熵编码操作或两者；从所述UE接收经压缩的数据集已经在量化操作之后至少部分地基于所述一个或多个编码操作被编码之后的经编码、经量化和经压缩的数据集；至少部分地基于所述一个或多个编码操作，对所述经编码、经量化和经压缩的数据集进行解码，以生成经压缩的数据集；以及通过神经网络至少部分地基于对所述经编码、经量化和经压缩的数据集进行解码，来解码所述经压缩的数据集来生成数据集。11.根据权利要求10所述的方法，其中发送所述一个或多个编码操作的所述指示包括：发送对应于所述一个或多个编码操作的一个或多个参数，所述一个或多个参数中的每一个对应于所述一个或多个编码操作的相应编码操作，其中所述经量化和经压缩的数据集至少部分地基于所述一个或多个参数被编码。12.根据权利要求10所述的方法，其中对所述经编码、经量化和经压缩的数据集进行解码包括：在使用所述神经网络对所述数据集进行解码之前，使用差分解码操作对所述经编码、经量化和经压缩的数据集进行解码。13.根据权利要求10所述的方法，其中对所述经编码、经量化和经压缩的数据集进行解码包括：在使用所述神经网络对所述数据集进行解码之前，使用熵解码操作对所述经编码、经量化和经压缩的数据集进行解码。14.根据权利要求10所述的方法，其中接收所述经编码、经量化和经压缩的数据集包括：接收所述经编码、经量化和经压缩的数据集，所述经编码、经量化和经压缩的数据集包括所述数据集中的数据的至少部分地基于所述数据的初始值的差分值。15.根据权利要求10所述的方法，其中接收所述经编码、经量化和经压缩的数据集包括：接收所述经编码、经量化和经压缩的数据集，所述经编码、经量化和经压缩的数据集包括所述数据集中的数据的至少部分地基于所述数据的先前重构值的差分值。16.根据权利要求10所述的方法，其中接收所述经编码、经量化和经压缩的数据集包括：接收所述经编码、经量化和经压缩的数据集，所述经编码、经量化和经压缩的数据集包括所述数据集中的数据的至少部分地基于所述数据的初始重构值的差分值。17.一种用于在用户设备UE处进行无线通信的装置，所述装置包括：处理器；
与所述处理器耦合的存储器；以及存储在所述存储器中并可由所述处理器运行以使得所述装置执行以下操作的指令：接收用于编码经压缩的数据集的一个或多个编码操作的...

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：