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公開番号2025119387
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-14
出願番号2024014261
出願日2024-02-01
発明の名称人工知能(AI)/機械学習(ML)を用いた無線通信のビーム選択のための基地局装置、端末装置、制御方法、及びプログラム
出願人KDDI株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類H04W 16/28 20090101AFI20250806BHJP(電気通信技術)
要約【課題】基地局装置が使用するビームのAI/MLモデルによる選択手法のための端末装置から基地局装置へのフィードバックを適切に構成すること。
【解決手段】複数の第1のビームを形成することができる基地局装置は、複数の第1のビームより少ない数の第2のビームのそれぞれを用いて送信されたチャネル状態情報参照信号(CSI-RS)の測定の結果のいずれを端末装置による報告の対象とするかを決定するための条件として、報告の対象とされる測定の結果が超えるべき所定値を示す情報を、端末装置へ通知する。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
複数の第１のビームを形成することができる基地局装置であって、
前記複数の第１のビームより少ない数の第２のビームのそれぞれを用いて送信されたチャネル状態情報参照信号（ＣＳＩ－ＲＳ）の測定の結果のいずれを端末装置による報告の対象とするかを決定するための条件として、報告の対象とされる測定の結果が超えるべき所定値を示す情報を、前記端末装置へ通知する通知手段と、
前記第２のビームのそれぞれを用いて前記ＣＳＩ－ＲＳを送信する送信手段と、
前記ＣＳＩ－ＲＳを受信した端末装置から、前記条件に基づいて、前記第２のビームのそれぞれに対応する前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果のうち前記所定値を超えない測定結果が報告されないように決定された、前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果の報告の構成に関する通知を受信し、当該報告の構成に基づいて、前記ＣＳＩ－ＲＳの測定報告を受信する受信手段と、
前記測定報告に含まれる前記ＣＳＩ－ＲＳの測定の結果の少なくとも一部が機械学習による学習済みモデルへ入力されることにより、前記複数の第１のビームのうちいずれのビームを前記端末装置との通信に使用するかを決定する決定手段と、
を有することを特徴とする基地局装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記条件は、さらに、前記ＣＳＩ－ＲＳの報告の対象とする前記第２のビームの最大数を示す情報を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の基地局装置。
【請求項３】
前記通知手段は、前記学習済みモデルが更新されるごとに、前記条件を送信する、ことを特徴とする請求項１に記載の基地局装置。
【請求項４】
前記通知手段は、前記条件を周期的に送信する、ことを特徴とする請求項１に記載の基地局装置。
【請求項５】
前記学習済みモデルは、前記第１のビームのそれぞれによって所定の信号が送信された際に前記端末装置において観測された第１の受信品質に対応するデータを教師データとし、当該第１の受信品質が得られた際に前記第２のビームのそれぞれによって前記ＣＳＩ－ＲＳが送信された際に前記端末装置において観測された第２の受信品質を入力とした前記機械学習の学習フェーズを通じて得られるものであり、
前記条件は、前記機械学習の学習フェーズにおける前記入力として前記第２の受信品質を用いる条件に基づいて決定される、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の基地局装置。
【請求項６】
端末装置であって、
複数の第１のビームを形成することができる基地局装置であって、当該複数の第１のビームより少ない数の第２のビームのそれぞれを用いて送信されたチャネル状態情報参照信号（ＣＳＩ－ＲＳ）の端末装置による測定の結果の少なくとも一部が機械学習による学習済みモデルへ入力されることにより、当該複数の第１のビームのうちいずれのビームを前記端末装置との通信に使用するかが決定される前記基地局装置から、前記第２のビームのそれぞれを用いて送信された前記ＣＳＩ－ＲＳの測定の結果のいずれを前記端末装置による報告の対象とするかを決定するための条件として、報告の対象とされる測定の結果が超えるべき所定値を示す情報を取得する取得手段と、
前記第２のビームのそれぞれを用いて送信された前記ＣＳＩ－ＲＳを測定する測定手段と、
前記条件に基づいて、前記第２のビームのそれぞれに対応する前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果のうち前記所定値を超えない測定結果が報告されないように前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果の報告の構成を決定する決定手段と、
前記報告の構成に関する通知を前記基地局装置へ送信し、当該報告の構成に基づいて、前記ＣＳＩ－ＲＳの測定報告を前記基地局装置へ送信する送信手段と、
を有することを特徴とする端末装置。
【請求項７】
前記条件は、さらに、前記ＣＳＩ－ＲＳの報告の対象とする前記第２のビームの最大数を示す情報を含み、
前記決定手段は、前記ＣＳＩ－ＲＳの受信品質が前記所定値を超える前記第２のビームが前記最大数以上となる場合に、当該最大数の前記第２のビームに関する前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果が報告されるように前記報告の構成を決定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の端末装置。
【請求項８】
前記取得手段は、前記学習済みモデルが更新されるごとに、前記条件を取得する、ことを特徴とする請求項６に記載の端末装置。
【請求項９】
前記取得手段は、前記基地局装置から周期的に送信される前記条件を受信することによって取得する、ことを特徴とする請求項６に記載の端末装置。
【請求項１０】
前記学習済みモデルは、前記第１のビームのそれぞれによって所定の信号が送信された際に前記端末装置において観測された第１の受信品質に対応するデータを教師データとし、当該第１の受信品質が得られた際に前記第２のビームのそれぞれによって前記ＣＳＩ－ＲＳが送信された際に前記端末装置において観測された第２の受信品質を入力とした前記機械学習の学習フェーズを通じて得られるものであり、
前記条件は、前記機械学習の学習フェーズにおいて前記入力として前記第２の受信品質のいずれを用いたかに基づく、
ことを特徴とする請求項６から９のいずれか１項に記載の端末装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能（ＡＩ）／機械学習（ＭＬ）を用いた、無線通信のビーム選択技術に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）の標準化作業において、複数のビームを形成して無線通信を行うことができる通信装置において、その複数のビームのうちのいずれを用いて相手装置と通信を行うかの決定に、人工知能（ＡＩ）／機械学習（ＭＬ）を使用することが検討されている。非特許文献１には、ネットワーク（基地局装置）において形成可能なビーム幅の狭い複数のビームに含まれる一部のビームについて端末装置が参照信号受信電力（ＲＳＲＰ）を測定し、そのＲＳＲＰに基づいて、複数のビームの全ての中から通信に使用するビームを選択するＡＩ／ＭＬモデルについて記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
３ＧＰＰ（登録商標）寄書、Ｒ１－２２０３１４２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＡＩ／ＭＬモデルにおけるビームの選択手法では、端末装置におけるＲＳＲＰの十分なフィードバックが必要である。しかしながら、端末装置から過剰に十分なフィードバックが行われると、不必要なオーバヘッドが増加してしまい、スループットの低下などを引き起こしうる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、基地局装置が使用するビームのＡＩ／ＭＬモデルによる選択手法のための端末装置から基地局装置へのフィードバックを適切に構成する技術を提供する。
【０００６】
本発明の一態様による基地局装置は、複数の第１のビームを形成することができる基地局装置であって、前記複数の第１のビームより少ない数の第２のビームのそれぞれを用いて送信されたチャネル状態情報参照信号（ＣＳＩ－ＲＳ）の測定の結果のいずれを端末装置による報告の対象とするかを決定するための条件として、報告の対象とされる測定の結果が超えるべき所定値を示す情報を、前記端末装置へ通知する通知手段と、前記第２のビームのそれぞれを用いて前記ＣＳＩ－ＲＳを送信する送信手段と、前記ＣＳＩ－ＲＳを受信した端末装置から、前記条件に基づいて、前記第２のビームのそれぞれに対応する前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果のうち前記所定値を超えない測定結果が報告されないように決定された、前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果の報告の構成に関する通知を受信し、当該報告の構成に基づいて、前記ＣＳＩ－ＲＳの測定報告を受信する受信手段と、前記測定報告に含まれる前記ＣＳＩ－ＲＳの測定の結果の少なくとも一部が機械学習による学習済みモデルへ入力されることにより、前記複数の第１のビームのうちいずれのビームを前記端末装置との通信に使用するかを決定する決定手段と、を有する。
【０００７】
本発明の一態様による端末装置は、複数の第１のビームを形成することができる基地局装置であって、当該複数の第１のビームより少ない数の第２のビームのそれぞれを用いて送信されたチャネル状態情報参照信号（ＣＳＩ－ＲＳ）の端末装置による測定の結果の少なくとも一部が機械学習による学習済みモデルへ入力されることにより、当該複数の第１のビームのうちいずれのビームを前記端末装置との通信に使用するかが決定される前記基地局装置から、前記第２のビームのそれぞれを用いて送信された前記ＣＳＩ－ＲＳの測定の結果のいずれを前記端末装置による報告の対象とするかを決定するための条件として、報告の対象とされる測定の結果が超えるべき所定値を示す情報を取得する取得手段と、前記第２のビームのそれぞれを用いて送信された前記ＣＳＩ－ＲＳを測定する測定手段と、前記条件に基づいて、前記第２のビームのそれぞれに対応する前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果のうち前記所定値を超えない測定結果が報告されないように前記ＣＳＩ－ＲＳの測定結果の報告の構成を決定する決定手段と、前記報告の構成に関する通知を前記基地局装置へ送信し、当該報告の構成に基づいて、前記ＣＳＩ－ＲＳの測定報告を前記基地局装置へ送信する送信手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、基地局装置が使用するビームのＡＩ／ＭＬモデルによる選択手法のための端末装置から基地局装置へのフィードバックを適切に構成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
無線通信システムの構成例を示す図である。
ビームの決定のための機械学習の例を説明する図である。
ビームの決定のための機械学習の別の例を説明する図である。
基地局装置及び端末装置のハードウェア構成例を示す図である。
端末装置の機能構成例を示す図である。
基地局装置の機能構成例を示す図である。
無線通信システムにおいて実行される処理の流れの例を示す図である。
無線通信システムにおいて実行される処理の流れの例を示す図である。
条件の情報の通知処理の流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴は任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
（【００１１】以降は省略されています）

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