【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
概括地说，本公开内容涉及无线通信，并且更具体地说，本公开内容涉及用于针对不同类型的信道状况来训练神经网络的信令。
技术介绍
1、已广泛地部署无线通信系统，以便提供诸如电话、视频、数据、消息传送和广播之类的各种电信服务。典型的无线通信系统可以采用能通过共享可用的系统资源(例如，带宽、发射功率等等)，来支持与多个用户进行通信的多址技术。这类多址技术的示例包括码分多址(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、时分同步码分多址(td-scdma)系统和长期演进(lte)。lte/改进的lte是第三代合作伙伴计划(3gpp)颁布的通用移动电信系统(umts)移动标准的一组增强功能。窄带(nb)物联网(iot)和增强型机器类型通信(emtc)是对于lte的增强集合用于机器类型通信。
2、无线通信网络可以包括数个基站(bs)，这些bs可以支持数个用户设备(ue)的通信。用户设备(ue)可以经由下行链路和上行链路与基站(bs)通信。下行链路(或前向链路)是指从基站到ue的通信链路，并且上行链路(或反向链路)是指从ue到基站的通信链路。如将更加详细描述的，基站可以被称为节点b、演进型节点b(enb)、gnb、接入点(ap)、无线电头端、发送和接收点(trp)、新无线电(nr)基站、5g节点b等。
3、在多种电信标准中已采纳上面的多址技术，以提供使不同的用户设备能在城市层面、国家层面、地域层面、和甚至全球层面上进行通信的通用协议
4、人工神经网络可以包括互连的人工神经元群(例如，神经元模型)。人工神经网络可以是计算设备或表示为由计算设备执行的方法。卷积神经网络(诸如深度卷积神经网络)是一种前馈人工神经网络。卷积神经网络可以包括可以在分块化(tiled)感受野中配置的神经元层。期望将神经网络处理应用于无线通信以实现更高的效率。
技术实现思路
1、在本公开内容的各方面，一种由用户设备(ue)进行无线通信的方法包括：从基站接收用于针对无线通信信道的信道估计的多个不同的信噪比(snr)来训练神经网络的配置。该方法还包括：确定信道估计的当前信噪比(snr)高于第一门限值，以及基于信道估计来训练神经网络，以获得第一经训练的神经网络。该方法还包括：扰动信道估计以获得经扰动的信道估计，以及基于经扰动的信道估计来训练神经网络，以获得第二经训练的神经网络。该方法还包括：向基站报告第一经训练的神经网络的参数连同信道估计，以及第二经训练的神经网络的参数。
2、在本公开内容的其他方面，一种由基站进行无线通信的方法包括：向用户设备(ue)发送用于针对无线通信信道的信道估计的多个不同的信噪比(snr)来训练神经网络的配置。该方法还包括：从ue接收第一经训练的神经网络的参数连同所述信道估计，以及第二经训练的神经网络的参数。
3、本公开内容的其它方面涉及一种用于由具有存储器和耦合到所述存储器的一个或多个处理器的用户设备(ue)进行无线通信的装置。处理器被配置为：从基站接收用于针对无线通信信道的信道估计的多个不同的信噪比(snr)来训练神经网络的配置。处理器还被配置为：确定信道估计的当前信噪比(snr)高于第一门限值，以及基于信道估计来训练神经网络，以获得第一经训练的神经网络。处理器还被配置为：扰动信道估计以获得经扰动的信道估计，以及基于经扰动的信道估计来训练神经网络，以获得第二经训练的神经网络。处理器还被配置为：向基站报告第一经训练的神经网络的参数连同信道估计，以及第二经训练的神经网络的参数。
4、各方面总体上包括如基本上参考附图和说明书描述的和如附图和说明书所举例说明的方法、装置、系统、计算机程序产品、非暂时性计算机可读介质、用户设备、基站、无线通信设备和处理系统。
5、为了可以更好地理解以下的详细描述，前述已经相当广泛地概述了根据本公开内容的示例的特征和技术优点。将描述额外的特征和优点。所公开的概念和特定示例可以容易地用作用于修改或设计用于实现本公开内容的相同目的其他结构的基础。这样的等效构造不背离所附权利要求的范围。当结合附图考虑时，根据下文的描述，将更好地理解所公开的概念的特性(它们的组织和操作方法两者)以及相关联的优点。提供每个附图是出于举例说明和描述的目的，而不是作为权利要求的限制的定义。
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1.一种由用户设备(UE)进行无线通信的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练响应于所述信道估计的所述当前SNR超过所述第一门限值来发生。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络是用于信道压缩的。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令，从所述基站接收所述第一门限值的配置。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令，来接收用于训练所述神经网络的所述配置，所述接收响应于所述当前SNR超过所述第一门限值来发生。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收对停止训练所述神经网络的指令，所述指令是经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令接收的，所述接收所述指令响应于所述当前SNR下降到低于所述第一门限值的第二门限值以下来发生。
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9.根据权利要求1所述的方法，还包括：向所述基站指示：所述当前SNR超过所述第一门限值。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：向所述基站发送用于针对所述多个不同SNR来训练所述神经网络的UE能力信息，所述UE能力信息指示可用UE存储器的量和可用UE处理能力的量。
11.一种由基站进行无线通信的方法，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，还包括：发送第一门限值，在所述第一门限值以上，所述UE针对所述多个不同SNR来训练所述神经网络。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述第一门限值是经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令来发送的。
14.根据权利要求12所述的方法，还包括：发送对停止训练所述神经网络的指令，所述指令是经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令发送的，所述指令发送是响应于所述UE的当前SNR下降到低于所述第一门限值的第二门限值以下的。
15.根据权利要求12所述的方法，还包括：发送对以下内容的指令：仅基于当前信道估计来训练所述神经网络，并且然后使用仅基于所述当前信道估计训练的所述神经网络，所述指令是经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令来发送的，所述指令发送是响应于当前SNR具有在所述第一门限值与第二门限值之间的值的。
16.根据权利要求11所述的方法，还包括：从所述UE接收用于针对所述多个不同SNR来训练所述神经网络的UE能力信息，所述UE能力信息指示可用UE存储器的量和可用UE处理能力的量。
17.根据权利要求11所述的方法，其中，所述神经网络是用于信道压缩的。
18.一种用于由用户设备(UE)进行的无线通信的装置，包括：
19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述至少一个处理器被配置为响应于所述信道估计的所述当前SNR超过所述第一门限值来进行训练。
20.根据权利要求18所述的装置，其中，所述至少一个处理器还被配置为：
21.根据权利要求18所述的装置，其中，所述神经网络是用于信道压缩的。
22.根据权利要求18所述的装置，其中，所述至少一个处理器还被配置为：经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令，从所述基站接收所述第一门限值的配置。
23.根据权利要求18所述的装置，其中，所述至少一个处理器还被配置为：经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令，来接收用于训练所述神经网络的所述配置，所述接收响应于所述当前SNR超过所述第一门限值来发生。
24.根据权利要求18所述的装置，其中，所述至少一个处理器还被配置为：接收对停止训练所述神经网络的指令，所述指令是经由高层信令、下行链路控制信息(DCI)消息或物理下行链路共享信道(PDSCH)信令接收的，所述接收所述指令响应于所述当前S...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种由用户设备(ue)进行无线通信的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练响应于所述信道估计的所述当前snr超过所述第一门限值来发生。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络是用于信道压缩的。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：经由高层信令、下行链路控制信息(dci)消息或物理下行链路共享信道(pdsch)信令，从所述基站接收所述第一门限值的配置。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：经由高层信令、下行链路控制信息(dci)消息或物理下行链路共享信道(pdsch)信令，来接收用于训练所述神经网络的所述配置，所述接收响应于所述当前snr超过所述第一门限值来发生。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收对停止训练所述神经网络的指令，所述指令是经由高层信令、下行链路控制信息(dci)消息或物理下行链路共享信道(pdsch)信令接收的，所述接收所述指令响应于所述当前snr下降到低于所述第一门限值的第二门限值以下来发生。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收对以下内容的指令：仅基于当前信道估计来训练所述神经网络，并且然后使用仅基于所述当前信道估计训练的所述神经网络，所述指令是经由高层信令、下行链路控制信息(dci)消息或物理下行链路共享信道(pdsch)信令来接收的，所述接收所述指令响应于所述当前snr具有在所述第一门限值与第二门限值之间的值来发生。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：向所述基站指示：所述当前snr超过所述第一门限值。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：向所述基站发送用于针对所述多个不同snr来训练所述神经网络的ue能力信息，所述ue能力信息指示可用ue存储器的量和可用ue处理能力的量。
11.一种由基站进行无线通信的方法，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，还包括：发送第一门限值，在所述第一门限值以上，所述ue针对所述多个不同snr来训练所述神经网络。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述第一门限值是经由高层信令、下行链路控制信息(dci)消息或物理下行链路共享信道(pdsch)信令来发送的。
14.根据权利要求12所述的方法，还包括：发送对停止训练所述神经网络的指令，所述指令是经由高层信令、下行链路控制信息(dci)消息或物理下行链路共享信道(pdsch)信令发送的，所述指令发送是响应于所述ue的当前snr下降到低于所述第一门限值的第二门限值以下的。
15.根据权利要求12所述的方法，还包括：发送对以下内容的指令：仅基于当前信道估计来训练所述神经网络，并且然后使用...
【专利技术属性】
技术研发人员：P·K·维特哈拉德夫尤尼，T·余，N·布尚，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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