채널 상태 압축 및 피드백을 위한 구성가능 메트릭들

• Main Authors: NAMGOONG JUNE, BHUSHAN NAGA, JI TINGFANG, YOO TAESANG, VITTHALADEVUNI PAVAN KUMAR, MA RUIFENG, MUKKAVILLI KRISHNA KIRAN, CHEN BO
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 03.05.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; PHYSICS; TRANSMISSION; WIRELESS COMMUNICATIONS NETWORKS

무선 통신을 위한 방법들, 시스템들, 및 디바이스들이 설명된다. 일반적으로, 사용자 장비 (UE) 에서의 설명된 기법들은 채널 상태 정보 (CSI) 를 적절한 정확도 레벨로 기지국에 효율적으로 리포팅하는 것을 제공한다. 특히, 기지국은, UE 가 CSI 를 리포팅하기 위한 정확도 레벨을 표시할 수도 있다. UE 는 제 1 뉴럴 네트워크를 사용하여 CSI 를 인코딩할 수도 있고, 기지국은 제 2 뉴럴 네트워크를 사용하여 CSI 를 디코딩할 수도 있다. 제 1 및 제 2 뉴럴 네트워크들은 뉴럴 네트워크 쌍을 형성할 수도 있고, UE 는 기지국에 의해 표시된 정확도 레벨에 기초하여 뉴럴 네트워크 쌍을 트레이닝할 수도 있다. 예를 들어, 기지국은, CSI 가 UE 에 의해 리포팅될 정확도 레벨에 대응하는 손실 함수를 표시할 수도 있고, UE 는 손실 함수를 사용하여 뉴럴 네트워크 쌍을 트레이닝할 수도 있다. Methods, systems, and devices for wireless communications are described. Generally, the described techniques at a user equipment (UE) provide for efficiently reporting channel state information (CSI) to a base station with an appropriate level of accuracy. In particular, the base station may indicate a level of accuracy to the UE for reporting CSI. The UE may encode the CSI using a first neural network, and the base station may decode the CSI using a second neural network. The first and second neural networks may form a neural network pair, and the UE may train the neural network pair based on the level of accuracy indicated by the base station. For example, the base station may indicate a loss function corresponding to a level of accuracy with which CSI is to be reported by the UE, and the UE may train the neural network pair using the loss function.