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公開番号2025146352
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-03
出願番号2024047080
出願日2024-03-22
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性能を監視するための端末装置、基地局装置、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 24/10 20090101AFI20250926BHJP(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】基地局装置から、その基地局装置が形成する複数の第1のビームのそれぞれを用いて送信された参照信号と、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参照信号との無線品質の測定を行うことができる端末装置は、第2のビームのそれぞれを用いて基地局装置から送信された参照信号の無線品質の第1の測定を行い、第2のビームのそれぞれについて測定された無線品質の少なくとも一部を、機械学習による学習済みモデルへ入力することにより、複数の第1のビームのそれぞれについての予測無線品質を取得し、第1のビームの少なくとも一部を用いて基地局装置から送信された参照信号の無線品質の測定を行い、複数の第1のビームの少なくとも一部について、測定によって得られた実測の無線品質と予測無線品質との差分値に関する情報を、基地局装置へ報告する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
端末装置であって、
基地局装置から、当該基地局装置が形成する複数の第１のビームのそれぞれを用いて送信された参照信号と、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参照信号との無線品質の測定を行うことができる測定手段と、
前記第２のビームのそれぞれを用いて送信された参照信号の無線品質の少なくとも一部を、機械学習による学習済みモデルへ入力することにより、前記複数の第１のビームのそれぞれについての予測無線品質を取得する取得手段と、
前記複数の第１のビームの少なくとも一部について、前記測定によって得られた実測の無線品質と前記予測無線品質との差分値に関する情報を、前記基地局装置へ報告する報告手段と、
を有することを特徴とする端末装置。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
前記報告手段は、前記差分値に関する情報の送信の前に、前記予測無線品質に基づいて前記複数の第１のビームの中から選択された、前記基地局装置と前記端末装置との間の通信に使用するビームの候補の情報を、前記基地局装置へ報告し、
前記測定手段は、前記ビームの候補のそれぞれについての無線品質の測定を行い、
前記報告手段は、前記ビームの候補の少なくとも一部についての前記予測無線品質と実測の無線品質との前記差分値を、前記差分値に関する情報として、前記基地局装置へ報告する、
ことを特徴とする請求項１に記載の端末装置。
【請求項３】
前記報告手段は、前記差分値に関する情報の送信の前に、前記予測無線品質に基づいて前記複数の第１のビームの中から選択された、前記基地局装置と前記端末装置との間の通信に使用するビームの候補の情報を、前記基地局装置へ報告し、
前記測定手段は、前記ビームの候補のそれぞれについての無線品質の測定を行い、
前記報告手段は、前記ビームの候補のそれぞれについて得られた前記無線品質に基づいて前記基地局装置と前記端末装置との間の通信に使用するビームを指定する情報と、当該ビームについての前記予測無線品質と実測の無線品質との前記差分値を、前記差分値に関する情報として、前記基地局装置へ報告する、
ことを特徴とする請求項１に記載の端末装置。
【請求項４】
前記報告手段は、前記差分値の大きさが所定の閾値を超えるか否かを示す情報を、前記差分値に関する情報として、前記基地局装置へ報告する、ことを特徴とする請求項１に記載の端末装置。
【請求項５】
前記報告手段は、前記差分値の大きさが所定の閾値を超えたことに応じて、前記差分値に関する情報として、所定の報告を前記基地局装置へ送信する、ことを特徴とする請求項１に記載の端末装置。
【請求項６】
前記差分値は、前記複数の第１のビームの少なくとも一部にそれぞれ対応する前記差分値の平均値または分散に関する情報を、前記差分値に関する情報として、前記基地局装置へ報告する、ことを特徴とする請求項１に記載の端末装置。
【請求項７】
前記基地局装置から、前記差分値に関する情報を報告するための設定情報を受信する受信手段をさらに有する、ことを特徴とする請求項１に記載の端末装置。
【請求項８】
基地局装置であって、
複数の第１のビームと、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参照信号を送信する送信手段と、
前記第２のビームのそれぞれを用いて送信された参照信号の無線品質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取得される前記複数の第１のビームの少なくとも一部についての端末装置における予測無線品質と、前記複数の第１のビームの前記少なくとも一部について当該端末装置において参照信号が測定されて取得される実測の無線品質との差分値に関する情報を、前記端末装置から受信する受信手段と、
前記差分値に関する情報に基づいて、前記学習済みモデルの性能を判定する判定手段と、
を有することを特徴とする基地局装置。
【請求項９】
前記端末装置へ、前記差分値に関する情報を報告するための設定情報を通知する通知手段をさらに有する、ことを特徴とする請求項８に記載の基地局装置。
【請求項１０】
基地局装置から、当該基地局装置が形成する複数の第１のビームのそれぞれを用いて送信された参照信号と、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参照信号との無線品質の測定を行うことができる端末装置によって実行される制御方法であって、
前記第２のビームのそれぞれを用いて前記基地局装置から送信された参照信号の無線品質の第１の測定を行い、
前記第２のビームのそれぞれについて測定された無線品質の少なくとも一部を、機械学習による学習済みモデルへ入力することにより、前記複数の第１のビームのそれぞれについての予測無線品質を取得することと、
前記第１のビームの少なくとも一部を用いて前記基地局装置から送信された参照信号の無線品質の第２の測定を行うことと、
前記複数の第１のビームの前記少なくとも一部について、前記第２の測定によって得られた実測の無線品質と前記予測無線品質との差分値に関する情報を、前記基地局装置へ報告することと、
を含むことを特徴とする制御方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【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の性能を監視する技術に関する。
続きを表示（約 1,900 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】
ビームの選択に使用されるＡＩ／ＭＬモデルは、例えば、端末装置が置かれた状況が変化したことなどにより、適切なビームを選択することができなくなりうる。このため、選択されたビームが適切であることが定期的に確認され、適切なビームが使用され続けるようにすることが重要である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、ＡＩ／ＭＬモデルを用いて選択された基地局装置が使用するビームの性能を効率的に監視する技術を提供する。
【０００６】
本発明の一態様による端末装置は、基地局装置から、当該基地局装置が形成する複数の第１のビームのそれぞれを用いて送信された参照信号と、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参照信号との無線品質の測定を行うことができる測定手段と、前記第２のビームのそれぞれを用いて送信された参照信号の無線品質の少なくとも一部を、機械学習による学習済みモデルへ入力することにより、前記複数の第１のビームのそれぞれについての予測無線品質を取得する取得手段と、前記複数の第１のビームの少なくとも一部について、前記測定によって得られた実測の無線品質と前記予測無線品質との差分値に関する情報を、前記基地局装置へ報告する報告手段と、を有する。
【０００７】
本発明の一態様による基地局装置は、複数の第１のビームと、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参照信号を送信する送信手段と、前記第２のビームのそれぞれを用いて送信された参照信号の無線品質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取得される前記複数の第１のビームの少なくとも一部についての端末装置における予測無線品質と、前記複数の第１のビームの前記少なくとも一部について当該端末装置において参照信号が測定されて取得される実測の無線品質との差分値に関する情報を、前記端末装置から受信する受信手段と、前記差分値に関する情報に基づいて、前記学習済みモデルの性能を判定する判定手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ＡＩ／ＭＬモデルを用いて選択された基地局装置が使用するビームの性能を効率的に監視することが可能となる。
【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。
端末装置によって基地局装置へ報告される情報の例を示す図である。
端末装置によって基地局装置へ報告される情報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。
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。
【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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