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公開番号2025176021
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-03
出願番号2025132257,2023579197
出願日2025-08-07,2022-06-17
発明の名称チャネル状態フィードバックにニューラルネットワークを使用した無線ネットワーク
出願人グーグルエルエルシー,Google LLC
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類H04B 7/0417 20170101AFI20251126BHJP(電気通信技術)
要約【課題】状況の変化に適応し、効率性の高い、堅牢なチャネル推定値プロセスを実装する方法及び装置を提供する。
【解決手段】無線システム(100)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)(122、128)を使用して、基地局(BS)(108)とUE(110)との間のチャネル状態情報(CSI)推定値フィードバックを提供する。UEは、BSからのCSIパイロット信号伝達からCSI推定値(134)を決定する。CSI推定値はUEのDNNによって処理され、1つまたは複数の予測将来のCSI推定値を表すCSF出力(136)が生成されてBSに無線で送信される。次いで、BSの1つまたは複数のDNNは、受信したCSF出力を処理して、1つまたは複数の復元される将来の予測CSI推定値(138)を生成し、BSでの1つまたは複数のMIMOプロセスを制御するために使用する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１の装置におけるコンピュータが実装する方法であって、
前記第１の装置の少なくとも１つの能力を表す能力情報をインフラストラクチャコンポーネントに提供することに応答して、ニューラルネットワークアーキテクチャ構成の指示を受信するステップと、
前記第１の装置の送信ニューラルネットワークに前記ニューラルネットワークアーキテクチャ構成を実装するステップと、
チャネル状態情報（ＣＳＩ）推定値の表現を前記送信ニューラルネットワークへの入力として受信するステップと、
前記送信ニューラルネットワークにおいて、前記ＣＳＩ推定値の前記表現に基づいて第１の出力を生成するステップと、を含み、前記第１の出力は、将来の時点に対する前記ＣＳＩ推定値の予測の前記表現の圧縮バージョンを表し、および
前記第１の装置の無線周波数（ＲＦ）アンテナインターフェースを制御して、第２の装置による受信のために前記第１の出力を表す第１のＲＦ信号を送信するステップを含む、コンピュータが実装する方法。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記第２の装置から受信した１つまたは複数のＲＦ信号に基づいて前記ＣＳＩ推定値をアルゴリズム的に決定するステップをさらに含む、方法。
【請求項３】
前記第１の出力を生成するステップは、前記送信ニューラルネットワークへの入力として提供される前記第２の装置の多入力多出力（ＭＩＭＯ）プロセスのスケジューリング待ち時間の表現にさらに基づいて、前記送信ニューラルネットワークで前記第１の出力を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークアーキテクチャ構成は、前記スケジューリング待ち時間に基づいて、複数の候補ニューラルネットワークアーキテクチャ構成から前記送信ニューラルネットワーク用に選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の出力を生成するステップは、前記第１の装置の１つまたは複数のセンサから前記送信ニューラルネットワークに入力されるセンサデータにさらに基づいて、前記送信ニューラルネットワークで前記第１の出力を生成するステップを含む、請求項１～請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記第１の装置の受信ニューラルネットワークの入力としてＣＳＩパイロット信号の表現を受信するステップと、および
前記受信ニューラルネットワークにおいて、前記ＣＳＩパイロット信号の前記表現に基づいて第２の出力を生成するステップと、をさらに含み、前記第２の出力は前記ＣＳＩ推定値の前記表現を含む、請求項１～請求項５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記第２の出力を生成するステップは、前記第１の装置の１つまたは複数のセンサからのセンサデータ、または前記ＣＳＩ推定値に関連付けられるチャネルの搬送波周波数のうちの少なくとも１つに基づいて、前記受信ニューラルネットワークで前記第２の出力を生成するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
第１の装置におけるコンピュータが実装する方法であって、
前記第１の装置の少なくとも１つの能力を表す能力情報をインフラストラクチャコンポーネントに提供することに応答して、ニューラルネットワークアーキテクチャ構成の指示を受信するステップと、
前記第１の装置の受信ニューラルネットワークに前記ニューラルネットワークアーキテクチャ構成を実装するステップと、
前記第１の装置の無線周波数（ＲＦ）アンテナインターフェースで、第２の装置から、予測将来のチャネル状態情報（ＣＳＩ）推定値の圧縮表現を表す第１のＲＦ信号を受信するステップと、
前記第１のＲＦ信号の表現を前記受信ニューラルネットワークへの入力として提供するステップと、
前記受信ニューラルネットワークで、前記受信ニューラルネットワークへの前記入力に基づいて前記予測将来のＣＳＩ推定値を生成するステップと、および
前記予測将来のＣＳＩ推定値に基づいて、前記第１の装置で少なくとも１つの多入力多出力（ＭＩＭＯ）プロセスを管理するステップと、を含む、コンピュータが実装する方法。
【請求項９】
前記予測将来のＣＳＩ推定値を生成するステップは、さらに、前記受信ニューラルネットワークへの入力として提供される前記第１の装置の多入力多出力（ＭＩＭＯ）プロセスのスケジューリング待ち時間の表現にさらに基づいて、前記受信ニューラルネットワークで前記予測将来のＣＳＩ推定値を生成するステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ニューラルネットワークアーキテクチャ構成は、前記スケジューリング待ち時間に基づいて、複数の候補ニューラルネットワークアーキテクチャ構成から前記受信ニューラルネットワークについて選択される、請求項９に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【背景技術】
【０００１】
背景
無線通信システムは、多くの場合、パス損失、散乱、信号回折、透過損失などの、周波数に依存するいくつかの信号伝播の課題に遭遇する。高周波に依存する多くの無線送信方式であり、このようなシステムは、第３世代パートナーシップ（３ＧＰＰ（登録商標））ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）および第５世代新無線（５ＧＮＲ）セルラー規格、または特定の国際電子電気技術者（ＩＥＥＥ）８０２．１１無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）規格に準拠しており、このような信号伝播の課題を軽減するために、さまざまな多入力多出力（ＭＩＭＯ）技術を使用している。
続きを表示（約 5,700 文字）【０００２】
ビームフォーミング技術、時空間符号化技術、およびマルチユーザＭＩＭＯ（ＭＵ－ＭＩＭＯ）技術などの多くのＭＩＭＯ技術は、現在の信号伝播環境において、識別されるチャネルの１つまたは複数の対応する搬送波周波数で無線信号がどのように伝播するかを理解または特性評価することに依存し、または少なくとも、それらから利益を得る。通常、このチャネル推定値はチャネル状態情報（ＣＳＩ）として提供される。ＣＳＩは多くの場合、１つまたは複数の行列の形式をとり、各行列エントリには、対応する搬送波周波数の伝達関数、より具体的にはチャネル周波数応答（ＣＦＲ）を表す情報が記憶される。チャネルのＣＳＩを決定するために、送信装置は、ＩＥＥＥ８０２．１１ベースのシステムのロングトレーニングシンボル（ＬＴＦ）などの１つまたは複数のＣＳＩパイロットシンボルを受信装置に無線で送信し、次に、送信されるＣＳＩパイロットシンボルの受信形式を使用して、１つまたは複数のＣＳＩパイロットシンボルを送信するために使用される対応する搬送周波数についての少なくとも１つのＣＳＩ推定値を計算する。受信装置は、ＣＳＩ推定値を利用して、特定のチャネルのＭＩＭＯ受信プロセスを管理できる。このＣＳＩ推定値は、送信装置に無線で提供され、送信装置がそれに応じて１つまたは複数のＭＩＭＯ送信プロセスを管理できるようにすることができる（このフィードバックプロセスは通常、「チャネル状態フィードバック」（ＣＳＦ）と呼ばれる）。
【０００３】
パイロットシンボルを送信し、受信したパイロットシンボルからＣＳＩ推定値を計算し、ＣＳＩ推定値を送信装置に報告するプロセス全体は、通常、アルゴリズム、このプロセスの各ステップまたは段階が１人または複数の設計者によって個別に「手作り」されるモジュール式アプローチを介して実装される。各ステップの相対的な複雑さは、通常、プロセスのハード符号化される実装の設計、テスト、実装における相応の複雑さにつながる。さらに、受信装置でのＣＳＩ推定値の複雑なアルゴリズム計算は受信装置のリソースを大量に消費し得、一方、ＣＳＩ推定値を一般的な形式で頻繁に無線送信すると、受信装置を送信装置に接続するチャネルの帯域幅を大量に消費し得る。したがって、状況の変化に高度に適応し、送信待ち時間の短縮とリソース消費の削減に向けて効率性の高い、堅牢なチャネル推定値プロセスを設計して実装することは困難な場合がある。
【発明の概要】
【０００４】
実施形態の概要
いくつかの実施形態によれば、第１の装置におけるコンピュータが実装する方法は、第１の装置の少なくとも１つの能力を表す能力情報をインフラストラクチャコンポーネントに提供することに応答して、ニューラルネットワークアーキテクチャ構成の指示を受信するステップと、第１の装置の送信ニューラルネットワークにニューラルネットワークアーキテクチャ構成を実装するステップと、チャネル状態情報（ＣＳＩ）推定値の表現を送信ニューラルネットワークへの入力として受信するステップと、送信ニューラルネットワー
クにおいて、ＣＳＩ推定値の表現に基づいて第１の出力を生成するステップであって、第１の出力は、将来の時点に対するＣＳＩ推定値の予測の表現の圧縮バージョンを表す、ステップと、第１の装置の無線周波数（ＲＦ）アンテナインターフェースを制御して、第２の装置による受信のために第１の出力を表す第１のＲＦ信号を送信するステップと、を含む。
【０００５】
さまざまな実施形態において、この方法はさらに、以下の態様のうちの１つまたは複数を含むことができる。この方法はさらに、第２の装置から受信した１つまたは複数のＲＦ信号に基づいてＣＳＩ推定値をアルゴリズム的に決定するステップを含む。第１の出力は、将来の時点のＣＳＩ推定値の予測（つまり、予測将来のＣＳＩ推定値）をさらに表す。第１の出力を生成するステップは、送信ニューラルネットワークへの入力として提供される第２の装置の多入力多出力（ＭＩＭＯ）プロセスのスケジューリング待ち時間の表現にさらに基づいて、送信ニューラルネットワークで第１の出力を生成するステップをさらに含む。送信ニューラルネットワークは、スケジューリング待ち時間の表現を入力として受信する。ニューラルネットワークアーキテクチャ構成は、スケジューリング待ち時間に基づいて、複数の候補ニューラルネットワークアーキテクチャ構成から送信ニューラルネットワーク用に選択される。能力情報によって表される少なくとも１つの能力には、アンテナ能力、処理能力、電力能力、またはセンサ能力のうちの少なくとも１つが含まれる。ニューラルネットワークアーキテクチャ構成は、以下の少なくとも１つに基づいて、複数のニューラルネットワークアーキテクチャ構成から選択される。第１の装置の少なくとも１つの能力、第２の装置の少なくとも１つの能力、ＣＳＩ推定値によって表されるチャネルの周波数または帯域、または第１の装置の現在の信号伝播環境。第１の装置にローカルに記憶される複数の候補ニューラルネットワークアーキテクチャ構成のうちの１つに関連付けられる識別子を受信するステップと、または、ニューラルネットワークのアーキテクチャ構成のパラメータを表すデータを受信するステップとのうちの少なくとも１つを含むニューラルネットワークアーキテクチャ構成の指示を受信する。第１の出力を生成するステップは、送信ニューラルネットワークにおいて以下の少なくとも１つにさらに基づいて第１の出力を生成するステップを含む。第１の装置の１つまたは複数のセンサから送信ニューラルネットワークに入力されるセンサデータ、または、ＲＦアンテナインターフェースの少なくとも１つの現在の動作パラメータ。この方法は、送信ニューラルネットワークの送信ニューラルネットワークアーキテクチャ構成と、第２の装置の受信ニューラルネットワークの受信ニューラルネットワークアーキテクチャ構成との共同トレーニングに参加するステップをさらに含む。この方法はまた、ＣＳＩパイロット信号の表現を第１の装置の受信ニューラルネットワークの入力として受信するステップと、受信ニューラルネットワークにおいて、ＣＳＩパイロット信号の表現に基づいて第２の出力を生成するステップであって、第２の出力はＣＳＩ推定値の表現を含む、ステップと、を含む。第２の出力を生成するステップは、以下のうちの少なくとも１つに基づいて受信ニューラルネットワークで第２の出力を生成するステップをさらに含む。第１の装置の１つまたは複数のセンサからのセンサデータ、ＣＳＩ推定値に関連するチャネルの搬送波周波数、または、第１の装置のアンテナインターフェースの動作パラメータ。送信ニューラルネットワークはディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）である。
【０００６】
いくつかの実施形態によれば、第１の装置におけるコンピュータが実装する方法は、第１の装置の少なくとも１つの能力を表す能力情報をインフラストラクチャコンポーネントに提供することに応答して、ニューラルネットワークアーキテクチャ構成の指示を受信するステップと、第１の装置の受信ニューラルネットワークにニューラルネットワークアーキテクチャ構成を実装するステップと、第１の装置の無線周波数（ＲＦ）アンテナインターフェースで、第２の装置から、予測将来のチャネル状態情報（ＣＳＩ）推定値の圧縮表現を表す第１のＲＦ信号を受信するステップと、第１のＲＦ信号の表現を受信ニューラルネットワークへの入力として提供するステップと、受信ニューラルネットワークで、受信
ニューラルネットワークへの入力に基づいて予測将来のＣＳＩ推定値を生成するステップと、予測将来のＣＳＩ推定値に基づいて、第１の装置で少なくとも１つの多入力多出力（ＭＩＭＯ）プロセスを管理するステップと、を含む。
【０００７】
さまざまな実施形態において、この方法はさらに、以下の態様のうちの１つまたは複数を含むことができる。ニューラルネットワークアーキテクチャ構成は、以下の少なくとも１つに基づいて、複数のニューラルネットワークアーキテクチャ構成から選択される。第１の装置の少なくとも１つの能力、第２の装置の少なくとも１つの能力、予測将来のＣＳＩ推定値によって表されるチャネルの周波数または帯域、または第１の装置の現在の信号伝播環境。第１の装置にローカルに記憶される複数の候補ニューラルネットワークアーキテクチャ構成のうちの１つに関連付けられる識別子を受信するステップと、または、ニューラルネットワークのアーキテクチャ構成のパラメータを表す１つまたは複数のデータ構造を受信するステップとのうちの少なくとも１つを含むニューラルネットワークアーキテクチャ構成の指示を受信する。予測将来のＣＳＩ推定値を生成するステップは、受信ニューラルネットワークにおいて、さらに以下の少なくとも１つに基づいて予測将来のＣＳＩ推定値を生成するステップを含む。第１の装置の１つまたは複数のセンサから受信ニューラルネットワークに入力されるセンサデータ、またはＲＦアンテナインターフェースの現在の動作パラメータ。この方法はさらに、受信ニューラルネットワークのニューラルネットワークアーキテクチャ構成と、第２の装置の送信ニューラルネットワークのニューラルネットワークアーキテクチャ構成との共同トレーニングに参加するステップを含む。この方法はまた、第１の装置の送信ニューラルネットワークでＣＳＩパイロット信号を生成するステップと、第１の装置のＲＦアンテナインターフェースを制御して、第２の装置による受信のためにＣＳＩパイロット信号を表す第２のＲＦ信号を送信するステップと、を含む。ＣＳＩパイロット信号を生成するステップは、さらに以下のうちの少なくとも１つに基づいて、送信ニューラルネットワークにおいてＣＳＩパイロット信号を生成するステップを含む。予測将来のＣＳＩ推定値に関連するチャネルの搬送波周波数、または、第１の装置のＲＦアンテナインターフェースの少なくとも１つの動作パラメータ。ＣＳＩパイロット信号を生成するステップは、以下のうちの少なくとも１つに基づいて送信ニューラルネットワークでＣＳＩパイロット信号を生成するステップをさらに含む。第１の装置の１つまたは複数のセンサからのセンサデータ、予測将来のＣＳＩ推定値に関連するチャネルの搬送波周波数、または、第１の装置のアンテナインターフェースの少なくとも１つの動作パラメータ。予測将来のＣＳＩ推定値を生成するステップは、送信ニューラルネットワークにおいて、以下の少なくとも１つに基づいて予測将来のＣＳＩ推定値を生成するステップをさらに含む。第１の装置の１つまたは複数のセンサからのセンサデータ、予測将来のＣＳＩ推定値に関連するチャネルの搬送波周波数、または、第１の装置のＲＦアンテナインターフェースの少なくとも１つの動作パラメータ。少なくとも１つのＭＩＭＯプロセスは、ビームフォーミングプロセス、時空符号化プロセス、およびマルチユーザＭＩＭＯプロセスのうちの少なくとも１つを含む。少なくとも１つの能力には、アンテナ能力、処理能力、電力能力、またはセンサ能力のうちの少なくとも１つが含まれる。受信ニューラルネットワークにはディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）が含まれる。
【０００８】
いくつかの実施形態によれば、コンピュータが実装する方法は、第１の装置または第２の装置のうちの少なくとも１つから能力情報を受信するステップであって、能力情報は、第１の装置または第２の装置のうちの対応する１つの装置の少なくとも１つの能力を表す、ステップと、能力情報に基づいて、セットの候補ニューラルネットワークアーキテクチャ構成から一対のニューラルネットワークアーキテクチャ構成を選択するステップであって、一対のニューラルネットワークアーキテクチャ構成は、第１の装置と第２の装置との間のチャネル状態情報（ＣＳＩ）推定フィードバックプロセスを実装するために共同でトレーニングされる、ステップと、第１の装置の送信ニューラルネットワークでの実装のために、一対の第１のニューラルネットワークアーキテクチャ構成の第１の指示を第１の装
置に送信するステップと、第２の装置の受信ニューラルネットワークでの実装のために、一対の第２のニューラルネットワークアーキテクチャ構成の第２の指示を第２の装置に送信するステップと、を含む。さまざまな実施形態において、この方法はさらに、以下の態様のうちの１つまたは複数を含むことができる。少なくとも１つの能力には、アンテナ能力、処理能力、電力能力、またはセンサ能力のうちの少なくとも１つが含まれる。送信ニューラルネットワークおよび受信ニューラルネットワークは、各々ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を含む。
【０００９】
いくつかの実施形態では、装置は以下を含む。ネットワークインターフェースと、ネットワークインターフェースに結合される少なくとも１つのプロセッサと、実行可能命令は、少なくとも１つのプロセッサを操作して上記および本明細書に記載の方法のいずれかを実行するように構成されている、実行可能命令を記憶するメモリとを含む。
【００１０】
添付の図面を参照することによって、本開示はよりよく理解され、その多くの特徴および利点が当業者に明らかになる。異なる図面での同じ参照符号の使用は、類似または同一の項目を示す。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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