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公開番号2025156308
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-14
出願番号2025078299
出願日2025-05-08
発明の名称端末、無線通信方法及び基地局
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 24/10 20090101AFI20251002BHJP(電気通信技術)
要約【課題】通信スループット/通信品質を向上すること。
【解決手段】本開示の一態様に係る端末は、人工知能(AI)モデルを用いたチャネル状態情報(Channel State Information(CSI))圧縮に関する設定を受信する受信部と、前記設定に基づいて前記CSI圧縮を実行する制御部と、を有し、前記制御部は、前記AIモデルへの入力について、トークンとフィーチャーとの対応関係に基づいて特定の信号生成のためのポジショナルエンコーディングを制御する。
【選択図】図12

特許請求の範囲【請求項１】
人工知能（ＡＩ）モデルを用いたチャネル状態情報（Channel State Information（ＣＳＩ））圧縮に関する設定を受信する受信部と、
前記設定に基づいて前記ＣＳＩ圧縮を実行する制御部と、を有し、
前記制御部は、前記ＡＩモデルへの入力について、トークンとフィーチャーとの対応関係に基づいて特定の信号生成のためのポジショナルエンコーディングを制御する、端末。
続きを表示（約 750 文字）【請求項２】
前記ポジショナルエンコーディングは、トークンベースのポジショナルエンコーディング、あるいは信号ポジションベースのポジショナルエンコーディングである、請求項１に記載の端末。
【請求項３】
前記制御部は、ＣＳＩを表す信号に対してパディングが適用されているか否かに基づいて、前記ＣＳＩを表す信号に対するゼロ信号の付加を制御する、請求項１に記載の端末。
【請求項４】
前記制御部は、レイヤ、送信ポート、周波数ドメインリソース、時間ドメインリソース、信号部分、及び信号ブロックの少なくとも１つのパラメータに基づいて生成されたインデックスに基づいて、前記特定の信号を生成する、請求項１に記載の端末。
【請求項５】
人工知能（ＡＩ）モデルを用いたチャネル状態情報（Channel State Information（ＣＳＩ））圧縮に関する設定を受信するステップと、
前記設定に基づいて前記ＣＳＩ圧縮を実行するステップと、を有し、
端末は、前記ＡＩモデルへの入力について、トークンとフィーチャーとの対応関係に基づいて特定の信号生成のためのポジショナルエンコーディングを制御する、端末の無線通信方法。
【請求項６】
人工知能（ＡＩ）モデルを用いたチャネル状態情報（Channel State Information（ＣＳＩ））圧縮に関する設定を送信する送信部と、
前記設定に基づいて前記ＣＳＩ圧縮を実行する制御部と、を有し、
前記制御部は、前記ＡＩモデルへの入力について、トークンとフィーチャーとの対応関係に基づいて特定の信号生成のためのポジショナルエンコーディングを制御する、基地局。

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、無線通信方法及び基地局に関する。
続きを表示（約 1,600 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】
将来の無線通信技術について、ネットワーク／デバイスの制御、管理などに、機械学習（Machine Learning（ＭＬ））のような人工知能（Artificial Intelligence（ＡＩ））技術を活用することが検討されている。
【０００６】
ＡＩモデルの活用のユースケースとして、両側ＡＩモデルを用いるチャネル状態情報（Channel State Information（ＣＳＩ））圧縮が検討されている。このようなＣＳＩ圧縮方法は、ＡＩベースドＣＳＩフィードバックと呼ばれてもよい。
【０００７】
しかしながら、このようなＣＳＩ圧縮（ＡＩベースドＣＳＩフィードバック）について検討が十分でないケースがある。これらの検討が十分でないと、適切なＣＳＩ圧縮を実現できないことが想定される。この結果、好適なオーバーヘッド低減／チャネル推定／リソース利用が実現できず、通信スループット／通信品質の向上が抑制されるおそれがある。
【０００８】
そこで、本開示は、通信スループット／通信品質を向上することができる端末、無線通信方法及び基地局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】
【０００９】
本開示の一態様に係る端末は、人工知能（ＡＩ）モデルを用いたチャネル状態情報（Channel State Information（ＣＳＩ））圧縮に関する設定を受信する受信部と、前記設定に基づいて前記ＣＳＩ圧縮を実行する制御部と、を有し、前記制御部は、前記ＡＩモデルへの入力について、トークンとフィーチャーとの対応関係に基づいて特定の信号生成のためのポジショナルエンコーディングを制御する。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の一態様によれば、通信スループット／通信品質を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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