本公开内容涉及波束故障检测和波束/链路恢复。更具体地,提供了基于机器学习方法检测波束故障和确定新候选波束参考信号(rs)的系统和方法。
背景技术:
1、新无线(nr)和第五代(5g)通信系统支持链路恢复(或波束故障恢复)功能。传统的链路恢复方法并未考虑复杂蜂窝通信环境中的所有因素。例如,传统方法简单地假设仅当假设块误码率(bler)在给定的持续时间内连续大于阈值时发生波束故障。然而,基于层1(l1)测量计算的假设bler通常由于估计噪声和干扰而具有大的变化。更特别地,在传统方法中,基于l1-rsrp测量确定新的候选波束rs。然而,由于上述噪声和干扰原因,使用l1-rsrp测量并不能在各种通信环境中提供令人满意的结果。因此,能够解决上述问题的改进的系统和方法是可取和有益的。
技术实现思路
1、本公开内容涉及用于使得nr系统能够在一个分量载波(cc)中执行波束故障恢复功能的系统和方法。可以请求终端设备(或ue)基于一个或多个机器学习机制操作波束故障恢复功能。
2、更具体地,可以向终端设备提供波束故障检测参考信号(rs)集合。可以请求终端设备对提供给终端设备的波束故障检测rs应用第一神经网络(或机器学习模块),以检测cc的波束故障。
3、可以向终端设备提供候选波束rs集合。可以请求终端设备对候选波束rs应用第二神经网络(或机器学习模块),以获得新候选波束rs。当终端设备通过第一神经网络的计算宣告cc的波束故障时,终端设备还可以向基站(或者gnb)报告该cc的波束故障。终端设备还可以向基站报告通过第二神经网络确定的新候选波束rs的id。
4、在一些实施方式中,可以请求终端设备对波束故障检测rs和候选波束rs二者应用第二神经网络以确定新的候选波束rs。本技术的优点包括:在确定新的候选波束rs时可以考虑使用中的具有波束故障的当前波束。因此,本方法避免了选择有故障的波束作为新的候选波束rs的情况。
5、在一些实施方式中,可以由基站向终端设备提供第一神经网络的配置。在一些实施方式中,可以由终端设备计算第一神经网络的配置。在一个示例中,基站可以先向终端设备发送辅助信息,然后终端设备可以基于基站提供的辅助信息计算第一神经网络的配置。
6、所提出的方法支持nr系统,并且使用机器学习方法来检测波束故障和确定新的候选波束rs。因此,显著提高了波束故障检测的准确性。也可以显著提高确定合适的或最佳的新候选波束rs的准确性。此外,本方法可以改进nr系统(例如,在频率范围2,fr2)中波束故障恢复功能的操作性能。因此,可以显著提高fr2中nr系统的整体系统效率。
7、在一些实施方式中,本方法可以通过具有存储在其上的处理器指令的有形的、非暂态的、计算机可读的介质来实现,所述处理器指令在由一个或多个处理器执行时,使所述一个或多个处理器执行本文所述方法的一个或多个方面/特征。在其他实施方式中,本方法可以通过包括计算机处理器和存储指令的非暂态计算机可读存储介质的系统来实现,所述指令在由计算机处理器执行时使计算机处理器执行本文所述方法的一个或多个动作。
1.一种配置终端设备进行链路恢复的方法,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述波束故障检测是针对一个载波分量(cc)。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从所述csi-rs资源集合测量的l1-rsrp(参考信号接收功率)、从所述csi-rs资源集合测量的l1-rsrq(参考信号接收质量)以及从所述csi-rs资源集合测量的l1-rssi(接收信号强度指示)。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从所述csi-rs资源集合测量的l1-sinr(信号干扰噪声比)、所述csi-rs资源集合的测量时间戳以及从所述csi-rs资源集合测量的bler(块误码率)。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从物理下行控制信道(pdcch)传输中测量的l1-rsrp和从pdcch传输中测量的l1-rsrq。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从pdcch传输中测量的l1-sinr和从pdcch传输中测量的bler。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述配置信息是从网络设备接收的,且所述配置信息包括所述终端设备与所述网络设备之间的通信链路的当前状态。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述通信链路的当前状态包括第一指示“失败”或第二指示“未失败”。
9.一种配置终端设备进行链路恢复的方法,包括:
10.根据权利要求9所述的方法,其中,所述波束故障检测是针对一个载波分量(cc)。
11.根据权利要求9所述的方法,其中,所述第二神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从所述第二csi-rs资源和ssb集合测量的l1-rsrp、从所述第二csi-rs资源和ssb集合测量的l1-rsrq以及从所述第二csi-rs资源和ssb集合测量的l1-rssi。
12.根据权利要求9所述的方法,其中,所述第二神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从所述第二csi-rs资源和ssb集合测量的l1-sinr、所述第二测量的时间戳或者从所述第二csi-rs资源和ssb集合测量的bler。
13.根据权利要求9所述的方法,其中,所述第二神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从pdcch传输中测量的l1-rsrp或者从pdcch传输中测量的l1-rsrq。
14.根据权利要求9所述的方法,其中,所述第二神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从pdcch传输中测量的l1-sinr或者从pdcch传输中测量的bler。
15.根据权利要求9所述的方法,其中,所述配置信息是从网络设备接收的,且所述配置信息包括所述终端设备与所述网络设备之间的通信链路的当前状态。
16.根据权利要求15所述的方法,其中,所述通信链路的当前状态包括第一指示“失败”或者第二指示“未失败”。
17.一种系统,包括:
18.根据权利要求17所述的系统,其中,所述波束故障检测是针对一个载波分量(cc)。
19.根据权利要求17所述的系统,其中,所述第一神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从所述csi-rs资源集合测量的l1-rsrp、从所述csi-rs资源集合测量的l1-rsrq、从所述csi-rs资源集合测量的l1-rssi、从所述csi-rs资源集合测量的l1-sinr、所述csi-rs资源集合的测量时间戳以及从所述csi-rs资源集合测量的bler。
20.根据权利要求17所述的系统,其中,所述第一神经网络被配置成在生成所述波束故障检测结果时考虑以下一个或多个测量:从pdcch传输中测量的l1-rsrp、从pdcch传输中测量的l1-rsrq、从pdcch传输中测量的l1-sinr和从pdcch传输中测量的bler。