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公開番号2025149872
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-08
出願番号2025003309
出願日2025-01-09
発明の名称端末及び無線通信方法
出願人株式会社NTTドコモ
代理人インフォート弁理士法人
主分類H04W 64/00 20090101AFI20251001BHJP(電気通信技術)
要約【課題】ポジショニングの精度を向上すること。
【解決手段】本開示の一態様に係る端末は、端末測位のためのサンプルベースメジャメントに関する上位レイヤシグナリングを受信する受信部と、前記上位レイヤシグナリングに含まれる特定のパラメータの推奨値に基づいて、報告対象の値を決定する制御部と、を有し、前記制御部は、位置管理機能(LMF)が処理可能な前記特定のパラメータの推奨値を前記LMFから通知されることを想定する。
【選択図】図6

特許請求の範囲【請求項１】
端末測位のためのサンプルベースメジャメントに関する上位レイヤシグナリングを受信する受信部と、
前記上位レイヤシグナリングに含まれる特定のパラメータの推奨値に基づいて、報告対象の値を決定する制御部と、を有し、
前記制御部は、位置管理機能（ＬＭＦ）が処理可能な前記特定のパラメータの推奨値を前記ＬＭＦから通知されることを想定する端末。
続きを表示（約 650 文字）【請求項２】
前記制御部は、タイミング報告粒度ファクタの推奨値及び特定の制限に基づいて、報告対象のタイミング報告粒度ファクタを選択する、請求項１に記載の端末。
【請求項３】
前記受信部は、前記ＬＭＦが処理可能であるか否かを示すインディケータを特定のタイミングで受信する、請求項１に記載の端末。
【請求項４】
前記受信部は、前記ＬＭＦが処理可能であるか否かを示すインディケータを受信し、
前記インディケータを受信した後、前記制御部は、前記ＬＭＦが処理可能なパラメータを適用して測定可能または測定不可能である旨の応答を送信するように制御する、請求項１に記載の端末。
【請求項５】
前記受信部は、前記ＬＭＦが処理可能であるか否かを示すインディケータを受信し、
前記制御部は、前記インディケータに基づいて前記ＬＭＦが処理可能なパラメータを適用して測定した測定値を報告できない場合、フォールバック動作を実行または要求する、請求項１に記載の端末。
【請求項６】
端末測位のためのサンプルベースメジャメントに関する上位レイヤシグナリングを受信するステップと、
前記上位レイヤシグナリングに含まれる特定のパラメータの推奨値に基づいて、報告対象の値を決定するステップと、を有し、
端末は、位置管理機能（ＬＭＦ）が処理可能な前記特定のパラメータの推奨値を前記ＬＭＦから通知されることを想定する端末の無線通信方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、次世代移動通信システムにおける端末及び無線通信方法に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
Universal Mobile Telecommunications System（ＵＭＴＳ）ネットワークにおいて、更なる高速データレート、低遅延などを目的としてLong Term Evolution（ＬＴＥ）が仕様化された（非特許文献１）。また、ＬＴＥ（Third Generation Partnership Project（３ＧＰＰ（登録商標）） Release（Ｒｅｌ．）８、９）の更なる大容量、高度化などを目的として、ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ（３ＧＰＰＲｅｌ．１０－１４）が仕様化された。
【０００３】
ＬＴＥの後継システム（例えば、5th generation mobile communication system（５Ｇ）、５Ｇ＋（plus）、6th generation mobile communication system（６Ｇ）、New Radio（ＮＲ）、３ＧＰＰＲｅｌ．１５以降などともいう）も検討されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
3GPP TS 36.300 V8.12.0 “Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA) and Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN); Overall description; Stage 2 (Release 8)”、２０１０年４月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
無線通信システムにおいて、Artificial Intelligence/Machine Learning（ＡＩ／ＭＬ）技術を利用した端末の測位（ポジショニング）が検討されている。
【０００６】
ところで、ＡＩ技術を利用したポジショニング（ＡＩベースドポジショニングと呼ばれてもよい）向けの規定について、検討が十分でないケースが存在し得る。これらが明確でないと、ＡＩベースドポジショニングの手順が適切に実行されず、測位精度に影響を与えるおそれがある。その結果、通信のスループット／品質に影響を与えるおそれがある。
【０００７】
そこで、本開示は、ポジショニングの精度を向上することができる端末及び無線通信方法を提供することを目的の１つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一態様に係る端末は、端末測位のためのサンプルベースメジャメントに関する上位レイヤシグナリングを受信する受信部と、前記上位レイヤシグナリングに含まれる特定のパラメータの推奨値に基づいて、報告対象の値を決定する制御部と、を有し、前記制御部は、位置管理機能（ＬＭＦ）が処理可能な前記特定のパラメータの推奨値を前記ＬＭＦから通知されることを想定する。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一態様によれば、ポジショニングの精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、ＡＩモデルを用いた処理の例を示す図である。
図２は、ＡＩモデル（ＡＩ／ＭＬモデル）の一例を示す図である。
図３Ａから図３Ｃは、ＤＬ信号を利用したポジショニングのバリエーションを示す図である。
図４Ａ及び図４Ｂは、ＵＬ信号を利用したポジショニングのバリエーションを示す図である。
図５は、ポジショニングのサンプルベースメジャメントの一例を示す図である。
図６Ａから図６Ｄは、報告対象のｋ（タイミング報告粒度ファクタ）の選択方法のバリエーションを示す図である。
図７は、本開示の上位レイヤパラメータ（ＬＰＰ）に含まれる情報要素の一例を示す図である。
図８は、一実施形態に係る無線通信システムの概略構成の一例を示す図である。
図９は、一実施形態に係る基地局の構成の一例を示す図である。
図１０は、一実施形態に係るユーザ端末の構成の一例を示す図である。
図１１は、一実施形態に係る基地局及びユーザ端末のハードウェア構成の一例を示す図である。
図１２は、一実施形態に係る車両の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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