MACHINE LEARNING-BASED LINK ADAPTATION

Aspects for machine learning-based link adaptation are described. For example, an apparatus can determine k-nearest neighbors (K-NNs) based on training data associated with the sub-band and on the signal to interference and noise ratio (SINR) of the sub-band. In aspects, the apparatus can identify a...

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Main Authors MALMIRCHEGINI, Mehrzad, HOGAN, John P, YANG, Rongzhen, YIN, Hujun, FANG, Xiaoran, HAYES, Matthew, MA
Format Patent
LanguageEnglish
French
Published 02.04.2020
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Summary:Aspects for machine learning-based link adaptation are described. For example, an apparatus can determine k-nearest neighbors (K-NNs) based on training data associated with the sub-band and on the signal to interference and noise ratio (SINR) of the sub-band. In aspects, the apparatus can identify a channel quality indicator (CQI) associated with the lowest error rate for the k-NNs and provide the identified CQI to a base station. In aspects, a neural network (NN) can provide labels for CQIs that indicate probability of choosing a CQI, and the CQI having highest probability will be provided to a base station. In aspects, a covariance matrix based on samples of a communication channel can be provided to a NN to determine a rank indicator (RI) corresponding to the channel, and channel state information associated with the (RI) can be sent to the base station. Other aspects are described. Selon certains aspects, la présente invention concerne une adaptation de liaison fondée sur l'apprentissage-machine. Par exemple, un appareil peut déterminer k voisins les plus proches (k-NN) sur la base de données d'apprentissage associées à la sous-bande et du rapport signal sur brouillage et bruit (SINR) de la sous-bande. Selon certains aspects, l'appareil peut identifier un indicateur de qualité de canal (CQI) associé au taux d'erreur le plus bas correspondant aux k-NN et fournir le CQI identifié à une station de base. Selon certains aspects, un réseau neuronal (NN) peut fournir des étiquettes correspondant aux CQI qui indiquent la probabilité de choisir un CQI, et le CQI ayant la probabilité la plus élevée sera fourni à une station de base. Selon certains aspects, une matrice de covariance fondée sur des échantillons d'un canal de communication peut être fournie à un NN afin de déterminer un indicateur de rang (RI) correspondant au canal, et des informations d'état de canal associées au RI peuvent être envoyées à la station de base. D'autres aspects sont également décrits.
Bibliography:Application Number: WO2018CN108327