特表 2024-508437 空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-02-27

(54)【発明の名称】空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調

(51)【国際特許分類】

   H04W 28/16 20090101AFI20240219BHJP

   H04W 16/28 20090101ALI20240219BHJP

   H04W 16/06 20090101ALI20240219BHJP

   H04W 72/541 20230101ALI20240219BHJP

【ＦＩ】

H04W28/16

H04W16/28

H04W16/06

H04W72/541

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023550665

(86)(22)【出願日】2022-02-22

(85)【翻訳文提出日】2023-08-22

(86)【国際出願番号】 US2022017369

(87)【国際公開番号】W WO2022187031

(87)【国際公開日】2022-09-09

(31)【優先権主張番号】63/155,635

(32)【優先日】2021-03-02

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】17/675,980

(32)【優先日】2022-02-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】595020643

【氏名又は名称】クゥアルコム・インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＱＵＡＬＣＯＭＭ ＩＮＣＯＲＰＯＲＡＴＥＤ

(74)【代理人】

【識別番号】110003708

【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所

(72)【発明者】

【氏名】トクゴズ、イェリズ

(72)【発明者】

【氏名】サンダララジャン、ジェイ・クマー

(72)【発明者】

【氏名】ムッカビィリ、クリシュナ・キラン

(72)【発明者】

【氏名】クウォン、ホワン・ジュン

(72)【発明者】

【氏名】ブシャン、ナガ

(72)【発明者】

【氏名】ユ、テサン

(72)【発明者】

【氏名】ジ、ティンファン

【テーマコード（参考）】

5K067

【Ｆターム（参考）】

5K067AA03

(57)【要約】

第１のネットワークデバイスによるワイヤレス通信の方法が、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測することを含む。本方法は、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信することをも含む。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１のネットワークデバイスによるワイヤレス通信の方法であって、
ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測することと、
選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによって、前記ＵＥの方向における前記空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために、第２のネットワークデバイスと通信することと、
を備える、方法。

【請求項2】

前記第１のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記第２のネットワークデバイスは、潜在的に干渉するネイバーセルを備え、前記方法は、
前記第１のネットワークデバイスによって、前記予測されたセル間ダウンリンク干渉が所定のしきい値を超える、前記ＵＥを選択することと、
前記第２のネットワークデバイスに要求メッセージを送信することと、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記要求メッセージは、過大な干渉を引き起こすビームを示す、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記要求メッセージは、保護すべき時間／周波数リソースを示す、請求項２に記載の方法。

【請求項5】

前記要求メッセージは、保護すべきリソースの量を示し、前記量は、前記ＵＥのトラフィック需要に基づいて決定される、請求項２に記載の方法。

【請求項6】

前記要求メッセージは、リソースセットの所定のリスト内の前記選択されたリソースセットのインデックスを示す、請求項２に記載の方法。

【請求項7】

前記要求メッセージによって示された提案の受諾を示す応答メッセージを受信することをさらに備える、請求項２に記載の方法。

【請求項8】

リソースの異なるセットについての代替提案を示す応答メッセージを受信することをさらに備える、請求項２に記載の方法。

【請求項9】

更新されたＵＥロケーション、前記ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／または前記ＵＥについての更新されたトラフィック需要に基づく更新された予測に応答して、前記要求メッセージを更新することをさらに備える、請求項２に記載の方法。

【請求項10】

前記第１のネットワークデバイスはネイバーセルを備え、前記第２のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記方法は、
前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについてのリソース需要を示す要求メッセージを受信することと、
前記要求メッセージに基づいて予測することと、
前記第２のネットワークデバイスに応答メッセージを送信することと、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥロケーション、前記ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについての前記リソース需要の更新を受信することをさらに備える、請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

前記第１のネットワークデバイスは中央ノードを備え、前記第２のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記方法が、
前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについてのリソース需要を示す第１の要求メッセージを受信することと、
前記第１の要求メッセージに基づいて予測することと、
アグレッサネイバーセルに、リソース保護を要求する第２の要求メッセージを送信することと、
前記第２のネットワークデバイスに、保護されるリソースを示す応答メッセージを送信することと、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項13】

更新されたＵＥロケーション、前記ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／または前記ＵＥについての更新されたリソース需要に基づいて、前記予測することを更新することをさらに備える、請求項１２に記載の方法。

【請求項14】

第１のネットワークデバイスによるワイヤレス通信のための装置であって、
ＵＥが受ける空間ダウンリンクセル間干渉を予測するための手段と、
選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによって、前記ＵＥの方向における前記空間ダウンリンクセル間干渉を低減するために、第２のネットワークデバイスと通信するための手段と、
を備える、装置。

【請求項15】

前記第１のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記第２のネットワークデバイスは、潜在的に干渉するネイバーセルを備え、前記装置は、
前記第１のネットワークデバイスによって、前記予測された空間ダウンリンクセル間干渉が所定のしきい値を超える、前記ＵＥを選択するための手段と、
前記第２のネットワークデバイスに要求メッセージを送信するための手段と、
をさらに備える、請求項１４に記載の装置。

【請求項16】

前記要求メッセージによって示された提案の受諾を示す応答メッセージを受信するための手段をさらに備える、請求項１５に記載の装置。

【請求項17】

リソースの異なるセットについての代替提案を示す応答メッセージを受信するための手段をさらに備える、請求項１５に記載の装置。

【請求項18】

更新されたＵＥロケーション、前記ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／または前記ＵＥについての更新されたトラフィック需要に基づく更新された予測に応答して、前記要求メッセージを更新するための手段をさらに備える、請求項１５に記載の装置。

【請求項19】

前記第１のネットワークデバイスはネイバーセルを備え、前記第２のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記装置は、
前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについてのリソース需要を示す要求メッセージを受信するための手段と、
前記要求メッセージに基づいて予測するための手段と、
前記第２のネットワークデバイスに応答メッセージを送信するための手段と、
をさらに備える、請求項１４に記載の装置。

【請求項20】

前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥロケーション、前記ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについての前記リソース需要の更新を受信するための手段をさらに備える、請求項１９に記載の装置。

【請求項21】

前記第１のネットワークデバイスは中央ノードを備え、前記第２のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記装置は、
前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについてのリソース需要を示す第１の要求メッセージを受信するための手段と、
前記第１の要求メッセージに基づいて予測するための手段と、
アグレッサネイバーセルに、リソース保護を要求する第２の要求メッセージを送信するための手段と、
前記第２のネットワークデバイスに、保護されるリソースを示す応答メッセージを送信するための手段と、
をさらに備える、請求項１４に記載の装置。

【請求項22】

更新されたＵＥロケーション、前記ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／または前記ＵＥについての更新されたリソース需要に基づいて、前記予測することを更新するための手段をさらに備える、請求項２１に記載の装置。

【請求項23】

プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリと、
前記メモリに記憶された命令と、
を備える、第１のネットワークデバイスであって、前記命令は、前記プロセッサによって実行されたとき、前記第１のネットワークデバイスに、
ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測することと、
選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによって、前記ＵＥの方向における前記空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために、第２のネットワークデバイスと通信することと、
を行わせるように動作可能である、第１のネットワークデバイス。

【請求項24】

前記第１のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記第２のネットワークデバイスは、潜在的に干渉するネイバーセルを備え、前記命令は、前記第１のネットワークデバイスに、
前記予測されたセル間ダウンリンク干渉が所定のしきい値を超える、前記ＵＥを選択することと、
前記第２のネットワークデバイスに要求メッセージを送信することと、
をさらに行わせる、請求項２３に記載の第１のネットワークデバイス。

【請求項25】

前記第１のネットワークデバイスはネイバーセルを備え、前記第２のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記命令は、前記第１のネットワークデバイスに、
前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについてのリソース需要を示す要求メッセージを受信することと、
前記要求メッセージに基づいて予測することと、
前記第２のネットワークデバイスに応答メッセージを送信することと、
をさらに行わせる、請求項２３に記載の第１のネットワークデバイス。

【請求項26】

前記第１のネットワークデバイスは中央ノードを備え、前記第２のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記命令は、前記第１のネットワークデバイスに、
前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについてのリソース需要を示す第１の要求メッセージを受信することと、
前記第１の要求メッセージに基づいて予測することと、
アグレッサネイバーセルに、リソース保護を要求する第２の要求メッセージを送信することと、
前記第２のネットワークデバイスに、保護されるリソースを示す応答メッセージを送信することと、
をさらに行わせる、請求項２３に記載の第１のネットワークデバイス。

【請求項27】

前記命令は、前記第１のネットワークデバイスに、更新されたＵＥロケーション、前記ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／または前記ＵＥについての更新されたリソース需要に基づいて、前記予測することを更新することをさらに行わせる、請求項２６に記載の第１のネットワークデバイス。

【請求項28】

プログラムコードを記録した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードは、第１のネットワークデバイスのプロセッサによって実行され、
ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測するためのプログラムコードと、
選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによって、前記ＵＥの方向における前記空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために、第２のネットワークデバイスと通信するためのプログラムコードと、
を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項29】

前記第１のネットワークデバイスはネイバーセルを備え、前記第２のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記非一時的コンピュータ可読媒体は、
前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについてのリソース需要を示す要求メッセージを受信するためのプログラムコードと、
前記要求メッセージに基づいて予測するためのプログラムコードと、
前記第２のネットワークデバイスに応答メッセージを送信するためのプログラムコードと、
をさらに備える、請求項２８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項30】

前記第１のネットワークデバイスは中央ノードを備え、前記第２のネットワークデバイスはサービングセルを備え、前記非一時的コンピュータ可読媒体は、
前記第２のネットワークデバイスから、前記ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／または前記ＵＥについてのリソース需要を示す第１の要求メッセージを受信するためのプログラムコードと、
前記第１の要求メッセージに基づいて予測するためのプログラムコードと、
アグレッサネイバーセルに、リソース保護を要求する第２の要求メッセージを送信するためのプログラムコードと、
前記第２のネットワークデバイスに、保護されるリソースを示す応答メッセージを送信するためのプログラムコードと、
をさらに備える、請求項２８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【優先権の主張】

【0001】

関連出願の相互参照
[0001]本出願は、それらの開示全体が参照により明確に組み込まれる、２０２１年３月２日に出願された「SPATIAL INTER-CELL INTERFERENCE AWARE DOWNLINK COORDINATION」と題する米国仮特許出願第６３／１５５，６３５号の利益を主張する、２０２２年２月１８日に出願された「SPATIAL INTER-CELL INTERFERENCE AWARE DOWNLINK COORDINATION」と題する米国特許出願第１７／６７５，９８０号の優先権を主張する。

【技術分野】

【0002】

[0002]本開示の態様は、一般にワイヤレス通信に関し、より詳細には、空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調（spatial inter-cell interference aware downlink coordination）の拡張のための技法および装置に関する。

【背景技術】

【0003】

[0003]ワイヤレス通信システムは、電話、ビデオ、データ、メッセージング、およびブロードキャストなど、様々な電気通信サービスを提供するために広く展開されている。典型的なワイヤレス通信システムは、利用可能なシステムリソース（たとえば、帯域幅、送信電力など）を共有することによって複数のユーザとの通信をサポートすることが可能な多元接続技術を採用し得る。そのような多元接続技術の例は、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システム、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）システム、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）システム、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）システム、シングルキャリア周波数分割多元接続（ＳＣ－ＦＤＭＡ）システム、時分割同期符号分割多元接続（ＴＤ－ＳＣＤＭＡ）システム、およびロングタームエボリューション（ＬＴＥ（登録商標））を含む。ＬＴＥ／ＬＴＥアドバンストは、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ（登録商標））によって公表されたユニバーサルモバイルテレコミュニケーションズシステム（ＵＭＴＳ）モバイル規格の拡張のセットである。

【0004】

[0004]ワイヤレス通信ネットワークは、いくつかのユーザ機器（ＵＥ）のための通信をサポートすることができるいくつかの基地局（ＢＳ）を含み得る。ユーザ機器（ＵＥ）は、ダウンリンクおよびアップリンクを介して基地局（ＢＳ）と通信し得る。ダウンリンク（または順方向リンク）はＢＳからＵＥへの通信リンクを指し、アップリンク（または逆方向リンク）はＵＥからＢＳへの通信リンクを指す。より詳細に説明されるように、ＢＳは、ノードＢ、ｇＮＢ、アクセスポイント（ＡＰ）、ラジオヘッド、送信受信ポイント（ＴＲＰ）、新無線（ＮＲ）ＢＳ、５ＧノードＢなどと呼ばれることがある。

【0005】

[0005]上記の多元接続技術は、異なるユーザ機器が都市、国家、地域、さらには地球規模で通信することを可能にする共通プロトコルを提供するために、様々な電気通信規格において採用されている。５Ｇと呼ばれることもある、新無線（ＮＲ）は、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）によって公表されたＬＴＥモバイル規格の拡張のセットである。ＮＲは、スペクトル効率を改善すること、コストを下げること、サービスを改善すること、新しいスペクトルを利用すること、および、ダウンリンク（ＤＬ）上でサイクリックプレフィックス（ＣＰ）を伴う直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）（ＣＰ－ＯＦＤＭ）を使用して、アップリンク（ＵＬ）上でＣＰ－ＯＦＤＭおよび／または（たとえば、離散フーリエ変換拡散ＯＦＤＭ（ＤＦＴ－ｓ－ＯＦＤＭ）としても知られる）ＳＣ－ＦＤＭを使用して、他のオープン規格とより良く統合すること、ならびに、ビームフォーミング、多入力多出力（ＭＩＭＯ）アンテナ技術、およびキャリアアグリゲーションをサポートすることによって、モバイルブロードバンドインターネットアクセスをより良くサポートするように設計されている。

【0006】

[0006]人工ニューラルネットワークは、人工ニューロン（たとえば、ニューロンモデル）の相互結合されたグループを備え得る。人工ニューラルネットワークは、算出デバイスであるか、または算出デバイスによって実施されるべき方法として表され得る。深層畳み込みニューラルネットワークなど、畳み込みニューラルネットワークは、フィードフォワード人工ニューラルネットワークのタイプである。畳み込みニューラルネットワークは、タイリングされた受容野（tiled receptive field）において構成され得るニューロンの層を含み得る。より高い効率を達成するためにニューラルネットワーク処理をワイヤレス通信に適用することが望ましいであろう。

【発明の概要】

【0007】

[0007]第１のネットワークデバイスによるワイヤレス通信の方法が、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測することを含む。本方法は、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによって、ＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために、第２のネットワークデバイスと通信することをも含む。

【0008】

[0008]第１のネットワークデバイスによるワイヤレス通信のための装置が説明される。本装置は、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測するための手段を含む。本装置は、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによって、ＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために、第２のネットワークデバイスと通信するための手段をも含む。

【0009】

[0009]第１のネットワークデバイスは、プロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを含む。第１のネットワークデバイスは、メモリに記憶された命令をも含む。命令がプロセッサによって実行されたとき、第１のネットワークデバイスは、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測するように動作可能である。第１のネットワークデバイスは、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによって、ＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために、第２のネットワークデバイスと通信するようにも動作可能である。

【0010】

[0010]プログラムコードを記録した非一時的コンピュータ可読媒体が、第１のネットワークデバイスのプロセッサによって実行される。非一時的コンピュータ可読媒体は、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測するためのプログラムコードを含む。非一時的コンピュータ可読媒体は、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによって、ＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために、第２のネットワークデバイスと通信するためのプログラムコードをも含む。

【0011】

[0011]態様は、概して、添付の図面および明細書を参照しながら実質的に説明され、添付の図面および明細書によって示されるように、方法、装置、システム、コンピュータプログラム製品、非一時的コンピュータ可読媒体、ユーザ機器、基地局、ワイヤレス通信デバイス、および処理システムを含む。

【0012】

[0012]上記は、以下の発明を実施するための形態がより良く理解され得るように、本開示による例の特徴および技術的利点をかなり広く概説している。追加の特徴および利点が説明される。開示される概念および具体例は、本開示の同じ目的を実行するための他の構造を修正または設計するための基礎として容易に利用され得る。そのような等価な構成は、添付の特許請求の範囲から逸脱しない。開示される概念の特性、それらの編成と動作方法の両方は、関連する利点とともに、添付の図に関連して以下の説明を検討するとより良く理解されよう。図の各々は、例示および説明のために提供され、特許請求の範囲の限定の定義として提供されるものではない。

【0013】

[0013]本開示の特徴が詳細に理解され得るように、添付の図面にその一部が示される態様を参照することによって、具体的な説明が得られ得る。ただし、その説明は他の等しく有効な態様に通じ得るので、添付の図面は、本開示のいくつかの態様のみを示し、したがって、本開示の範囲を限定するものと見なされるべきではないことに留意されたい。異なる図面中の同じ参照番号は、同じまたは同様の要素を識別し得る。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】[0014]本開示の様々な態様による、ワイヤレス通信ネットワークの一例を概念的に示すブロック図。

【図2】[0015]本開示の様々な態様による、ワイヤレス通信ネットワークにおいてユーザ機器（ＵＥ）と通信している基地局の一例を概念的に示すブロック図。

【図3】[0016]本開示のいくつかの態様による、汎用プロセッサを含むシステムオンチップ（ＳＯＣ）を使用してニューラルネットワークを設計する例示的な実装形態を示す図。

【図4A】[0017]本開示の態様による、ニューラルネットワークを示す図。

【図4B】本開示の態様による、ニューラルネットワークを示す図。

【図4C】本開示の態様による、ニューラルネットワークを示す図。

【図4D】[0018]本開示の態様による、例示的な深層畳み込みネットワーク（ＤＣＮ）を示す図。

【図5】[0019]本開示の態様による、例示的な深層畳み込みネットワーク（ＤＣＮ）を示すブロック図。

【図6A】[0020]本開示の態様による、ユーザ機器が受ける空間干渉がネイバー基地局からネイバーユーザ機器（ＵＥ）へのダウンリンク送信ビームに基づく、通信ネットワークを示す図。

【図6B】本開示の態様による、ユーザ機器が受ける空間干渉がネイバー基地局からネイバーユーザ機器（ＵＥ）へのダウンリンク送信ビームに基づく、通信ネットワークを示す図。

【図7】[0021]本開示の態様による、空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調を可能にするための、ネイバー基地局からのダウンリンク送信ビームの信号強度測定を示す、通信ネットワークの図。

【図8】[0022]本開示の態様による、空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調を可能にするように構成されたニューラル処理エンジンを含むネットワークのブロック図。

【図9】[0023]本開示の様々な態様による、サービングセルにおける空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調のための、たとえば、ネットワークによって実施される例示的なプロセスを示すタイミング図。

【図10】[0024]本開示の様々な態様による、ネイバーセルにおける空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調のための、たとえば、ネットワークによって実施される例示的なプロセスを示すタイミング図。

【図11】[0025]本開示の様々な態様による、中央ノードにおける空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調のための、たとえば、デバイスによって実施される例示的なプロセスを示すタイミング図。

【図12】[0026]本開示の様々な態様による、空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調のための、たとえば、ネットワークデバイスによって実施される例示的なプロセスを示す流れ図。

【発明を実施するための形態】

【0015】

[0027]添付の図面を参照しながら本開示の様々な態様が以下でより十分に説明される。ただし、本開示は、多くの異なる形態で実施され得、本開示全体にわたって提示される任意の特定の構造または機能に限定されるものと解釈されるべきではない。そうではなく、これらの態様は、本開示が周到で完全になり、本開示の範囲を当業者に十分に伝えるように提供される。これらの教示に基づいて、本開示の範囲は、本開示の他の態様とは無関係に実装されるにせよ、本開示の他の態様と組み合わせられるにせよ、本開示のいかなる態様をもカバーするものであることを、当業者は諒解されたい。たとえば、記載された態様をいくつ使用しても、装置が実装され得、または方法が実施され得る。さらに、本開示の範囲は、記載される本開示の様々な態様に加えてまたはそれらの態様以外に、他の構造、機能、または構造および機能を使用して実施されるそのような装置または方法をカバーするものとする。開示される本開示のいずれの態様も、請求項の１つまたは複数の要素によって実施され得ることを理解されたい。

【0016】

[0028]次に、様々な装置および技法を参照しながら電気通信システムのいくつかの態様が提示される。これらの装置および技法は、以下の発明を実施するための形態において説明され、（「要素」と総称される）様々なブロック、モジュール、構成要素、回路、ステップ、プロセス、アルゴリズムなどによって添付の図面に示される。これらの要素は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組合せを使用して実装され得る。そのような要素がハードウェアとして実装されるのかソフトウェアとして実装されるのかは、特定の適用例および全体的なシステムに課される設計制約に依存する。

【0017】

[0029]５Ｇ以降のワイヤレス技術に一般に関連する用語を使用して態様が説明され得るが、本開示の態様は、３Ｇおよび／または４Ｇ技術など、ならびに３Ｇおよび／または４Ｇ技術を含む、他の世代ベースの通信システムにおいて適用され得ることに留意されたい。

【0018】

[0030]セル間干渉が、ユーザにとっての信号（たとえば、信号対干渉プラス雑音比（ＳＩＮＲ））劣化を生じ得る。ユーザにとっての信号劣化は、特に、ユーザがセルエッジにあるときに著しいことがある。さらに、次世代ノードＢ（ｇＮＢ）における大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ）アンテナの導入により、このセル間干渉は、ユーザにとっての著しいＳＩＮＲ劣化につながり得る。たとえば、狭いダウンリンク送信ビームが、極めて方向的であり、時間とともに極めて可変であり、ＳＩＮＲ劣化を生じ得る。特に、セルエッジにおける極めて方向的な干渉は、データレートを低減し、ユーザ経験に悪影響を及ぼし得る。さらに、干渉の高い可変性は、サポート可能な変調およびコーディング方式（ＭＣＳ）を予測することなど、リンク適応を実施することをより難しくする。これは、限られた遅延バジェットを有する、レイテンシセンシティブアプリケーションにとって、困難であり得る。

【0019】

[0031]本開示のいくつかの態様では、潜在的ビクティムユーザ機器（ＵＥ）に対するネイバー基地局（たとえば、ｇＮＢ）の潜在的送信ビームの影響を推論するようにニューラルネットワークがトレーニングされる。本開示のこれらの態様では、ニューラルネットワークは、ＵＥチャネル状態情報（ＣＳＩ）基準信号（ＣＳＩ－ＲＳ）測定報告と、ビーム情報と、ＵＥロケーションとを使用して経時的にトレーニングされる。本開示の他の態様では、データベースが、潜在的ビクティムＵＥに対するネイバー基地局（たとえば、ｇＮＢ）の潜在的送信ビームの影響に関する情報を記憶する。本開示のこれらの態様では、データベースは、データベースルックアップが潜在的ビクティムＵＥに対するネイバー基地局からの潜在的影響を決定することを可能にするために、ＵＥチャネル状態情報（ＣＳＩ）基準信号（ＣＳＩ－ＲＳ）測定報告、ビーム情報、およびＵＥロケーションを記憶する。

【0020】

[0032]ニューラルネットワークがビクティムＵＥに対するネイバー基地局の送信ビームの影響を推論するようにトレーニングされると、ネットワークデバイス（たとえば、ｇＮＢ）は、ネイバー基地局と協調する。本開示のこれらの態様では、ネットワークデバイス協調は、ビクティムＵＥをサービスするために使用される時間／周波数リソース中のネイバー基地局によるダウンリンク送信ビームの通信を禁止し得る。たとえば、第１のユーザ機器（ＵＥ１）が、ネイバー基地局（ｇＮＢ２）のダウンリンク送信ビームｋからの著しい干渉を受け得る。この例では、空間セル間干渉は、ネイバー基地局ｇＮＢ２が、第１のユーザ機器をサービスするリソース上でダウンリンク送信ビームｋの方向においてエネルギーを送信することを回避するとき、緩和される。

【0021】

[0033]本開示の態様によれば、サービングセルは、サービスされるＵＥについて、ネイバーセルの異なる潜在的ダウンリンク送信ビームから受けるダウンリンク干渉を予測する。たとえば、サービングセルは、セル間ダウンリンク干渉によって潜在的に引き起こされる悪影響が所定のＵＥ干渉しきい値を超える、サービスされるＵＥのサブセットを識別し得る。ＵＥの潜在的ビクティムサブセットのこの識別はまた、ＵＥが受信しているトラフィックのタイプなど、追加の基準を含み得る。たとえば、遅延センシティブトラフィックおよび／または高信頼性トラフィックを受信するＵＥが、ＵＥの潜在的ビクティムサブセットの一部として選択され得る。

【0022】

[0034]本開示のこれらの態様では、サービングセルは、ＵＥの潜在的ビクティムサブセットの各々について潜在的に干渉するネイバーセルに要求メッセージを送る。要求メッセージは、潜在的に干渉するネイバーセルが回避することを要求されるビームインデックスの禁止されるリストを含み得る。さらに、要求メッセージは、保護が要求される、要求される時間／周波数リソース（たとえば、時間スロット／リソースブロック（ＲＢ））を示し得る。いくつかの実装形態では、時間／周波数リソースのあらかじめ定義されたセットがあらゆるセルについて構成され、したがって、シグナリングは、単に、リソースの提案されるセットのインデックスを参照し得る。代替的に、時間／周波数リソースは、ネイバーセルが決定するように委ねられる。

【0023】

[0035]本開示のいくつかの態様では、空間セル間ダウンリンク干渉を学習することと、ＵＥのビクティムサブセットの予測とが、アグレッサネイバーセル（aggressor neighbor cell）と呼ばれることがある、干渉セルにおいて実施される。本開示のこれらの態様では、サービングセルは、潜在的に脆弱なＵＥを、それらのロケーション、トラフィックタイプ、または他の選択基準に基づいて識別する。識別されると、サービングセルは、（１つまたは複数の）アグレッサネイバーセルに要求メッセージを送る。要求メッセージは、（１）（１つまたは複数の）脆弱なＵＥのロケーション、（２）ＵＥ干渉許容しきい値、および／または（３）保護されるリソースの需要のサブセットを示し得る。本開示の他の態様では、所望の保護されるリソースの量を表すために、ビクティムＵＥのトラフィック負荷の指示が提供される。

【0024】

[0036]サービングセルによって送られる要求メッセージは、リソース需要を省略し得、これは随意である。要求メッセージがリソース需要を省略したとき、保護されるリソースはネイバーセルによって決定される。さらに、各セルについて構成された時間／周波数リソースのあらかじめ定義されたセットがあり得る。この構成では、要求メッセージのシグナリングは、単に、ＵＥリソース需要を満たすリソースの提案されるセットのインデックスを参照し得る。

【0025】

[0037]他の実装形態では、学習および予測は、ネットワークコントローラなど、集中型協調ノードにおいて実施される。たとえば、サービングセルは、潜在的に脆弱なＵＥを、それらのロケーション、トラフィックタイプ、または他の選択基準に基づいて識別する。識別されると、サービングセルは、集中型協調ノードに、識別された脆弱なＵＥに関する情報を送信する。この情報は、（１）（１つまたは複数の）脆弱なＵＥのロケーション、（２）脆弱なＵＥの干渉しきい値、および（３）トラフィック負荷（たとえば、更新されたトラフィック需要）のすべてまたはサブセットを示し得る。中央ノード協調を含むいくつかの実装形態は、複数のアグレッサネイバーセルがビクティムＵＥに対して干渉を潜在的に引き起こしているとき、有益であり得る。

【0026】

[0038]図１は、本開示の態様が実施され得るネットワーク１００を示す図である。ネットワーク１００は、５ＧネットワークまたはＮＲネットワーク、あるいはＬＴＥネットワークなど、いくつかの他のワイヤレスネットワークであり得る。ワイヤレスネットワーク１００は、（ＢＳ１１０ａ、ＢＳ１１０ｂ、ＢＳ１１０ｃ、およびＢＳ１１０ｄとして示されている）いくつかのＢＳ１１０と、他のネットワークエンティティとを含み得る。ＢＳは、ユーザ機器（ＵＥ）と通信するエンティティであり、基地局、ＮＲ ＢＳ、ノードＢ、ｇＮＢ、５ＧノードＢ（ＮＢ）、アクセスポイント、送信受信ポイント（ＴＲＰ）などと呼ばれることもある。各ＢＳは、特定の地理的エリアに通信カバレージを提供し得る。３ＧＰＰでは、「セル」という用語は、この用語が使用されるコンテキストに応じて、ＢＳのカバレージエリアおよび／またはこのカバレージエリアをサービスするＢＳサブシステムを指すことができる。

【0027】

[0039]ＢＳは、マクロセル、ピコセル、フェムトセル、および／または別のタイプのセルに通信カバレージを提供し得る。マクロセルは、比較的大きい地理的エリア（たとえば、半径数キロメートル）をカバーし得、サービスに加入しているＵＥによる無制限アクセスを可能にし得る。ピコセルは、比較的小さい地理的エリアをカバーし得、サービスに加入しているＵＥによる無制限アクセスを可能にし得る。フェムトセルは、比較的小さい地理的エリア（たとえば、自宅）をカバーし得、フェムトセルとの関連を有するＵＥ（たとえば、限定加入者グループ（ＣＳＧ）中のＵＥ）による制限付きアクセスを可能にし得る。マクロセルのためのＢＳはマクロＢＳと呼ばれることがある。ピコセルのためのＢＳはピコＢＳと呼ばれることがある。フェムトセルのためのＢＳはフェムトＢＳまたはホームＢＳと呼ばれることがある。図１に示されている例では、ＢＳ１１０ａがマクロセル１０２ａのためのマクロＢＳであり得、ＢＳ１１０ｂがピコセル１０２ｂのためのピコＢＳであり得、ＢＳ１１０ｃがフェムトセル１０２ｃのためのフェムトＢＳであり得る。ＢＳは、１つまたは複数（たとえば、３つ）のセルをサポートし得る。「ｅＮＢ」、「基地局」、「ＮＲ ＢＳ」、「ｇＮＢ」、「ＴＲＰ」、「ＡＰ」、「ノードＢ」、「５Ｇ ＮＢ」、および「セル」という用語は、互換的に使用され得る。

【0028】

[0040]いくつかの態様では、セルは必ずしも固定であるとは限らないことがあり、セルの地理的エリアは、モバイルＢＳのロケーションに従って移動することがある。いくつかの態様では、ＢＳは、任意の好適なトランスポートネットワークを使用して、直接物理接続、仮想ネットワークなど、様々なタイプのバックホールインターフェースを通して、互いに、および／あるいはワイヤレスネットワーク１００中の１つまたは複数の他のＢＳまたはネットワークノード（図示せず）に相互接続され得る。

【0029】

[0041]ワイヤレスネットワーク１００はまた、リレー局を含み得る。リレー局は、上流局（たとえば、ＢＳまたはＵＥ）からデータの送信を受信し、そのデータの送信を下流局（たとえば、ＵＥまたはＢＳ）に送ることができるエンティティである。リレー局はまた、他のＵＥのための送信を中継することができるＵＥであり得る。図１に示されている例では、リレー局１１０ｄは、ＢＳ１１０ａとＵＥ１２０ｄとの間の通信を容易にするために、マクロＢＳ１１０ａおよびＵＥ１２０ｄと通信し得る。リレー局は、リレーＢＳ、リレー基地局、リレーなどと呼ばれることもある。

【0030】

[0042]ワイヤレスネットワーク１００は、異なるタイプのＢＳ、たとえば、マクロＢＳ、ピコＢＳ、フェムトＢＳ、リレーＢＳなどを含む異種ネットワークであり得る。これらの異なるタイプのＢＳは、異なる送信電力レベル、異なるカバレージエリア、およびワイヤレスネットワーク１００における干渉に対する異なる影響を有し得る。たとえば、マクロＢＳは、高い送信電力レベル（たとえば、５～４０ワット）を有し得るが、ピコＢＳ、フェムトＢＳ、およびリレーＢＳは、より低い送信電力レベル（たとえば、０．１～２ワット）を有し得る。

【0031】

[0043]ネットワークコントローラ１３０は、ＢＳのセットに結合し得、これらのＢＳの協調および制御を行い得る。ネットワークコントローラ１３０は、バックホールを介してＢＳと通信し得る。ＢＳはまた、たとえば、ワイヤレスまたはワイヤラインバックホールを介して直接または間接的に互いに通信し得る。

【0032】

[0044]ＵＥ１２０（たとえば、１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ）は、ワイヤレスネットワーク１００全体にわたって分散され得、各ＵＥは固定または移動であり得る。ＵＥは、アクセス端末、端末、移動局、加入者ユニット、局などと呼ばれることもある。ＵＥは、セルラーフォン（たとえば、スマートフォン）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ワイヤレスモデム、ワイヤレス通信デバイス、ハンドヘルドデバイス、ラップトップコンピュータ、コードレスフォン、ワイヤレスローカルループ（ＷＬＬ）局、タブレット、カメラ、ゲームデバイス、ネットブック、スマートブック、ウルトラブック、医療デバイスまたは医療機器、生体センサー／生体デバイス、ウェアラブルデバイス（スマートウォッチ、スマート衣類、スマートグラス、スマートリストバンド、スマートジュエリー（たとえば、スマートリング、スマートブレスレット））、エンターテインメントデバイス（たとえば、音楽デバイスまたはビデオデバイス、あるいは衛星ラジオ）、車両構成要素または車両センサー、スマートメーター／スマートセンサー、工業用製造機器、全地球測位システムデバイス、あるいはワイヤレス媒体またはワイヤード媒体を介して通信するように構成された任意の他の好適なデバイスであり得る。

【0033】

[0045]基地局１１０はニューラル処理エンジン１５０を含み得る。簡潔のために、１つの基地局１１０ａのみが、ニューラル処理エンジン１５０を含むものとして示されているが、ネイバー基地局もニューラル処理エンジン１５０を含み得る。ニューラル処理エンジン１５０は、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測し得る。ニューラル処理エンジン１５０はまた、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信し得る。

【0034】

[0046]ネットワークコントローラ１３０はニューラル処理エンジン１６０を含み得る。ニューラル処理エンジン１６０は、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測し得る。ニューラル処理エンジン１６０はまた、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信し得る。

【0035】

[0047]いくつかのＵＥは、マシンタイプ通信（ＭＴＣ）ＵＥあるいは発展型または拡張マシンタイプ通信（ｅＭＴＣ）ＵＥと見なされ得る。ＭＴＣ ＵＥおよびｅＭＴＣ ＵＥは、たとえば、基地局、別のデバイス（たとえば、リモートデバイス）、または何らかの他のエンティティと通信し得る、ロボット、ドローン、リモートデバイス、センサー、メーター、モニタ、ロケーションタグなどを含む。ワイヤレスノードは、たとえば、ワイヤード通信リンクまたはワイヤレス通信リンクを介した、ネットワーク（たとえば、インターネットまたはセルラーネットワークなど、ワイドエリアネットワーク）のための、またはネットワークへの接続性を提供し得る。いくつかのＵＥは、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイスと見なされ得、および／またはＮＢ－ＩｏＴ（狭帯域モノのインターネット）デバイスとして実装され得る。いくつかのＵＥは、顧客構内機器（ＣＰＥ）と見なされ得る。ＵＥ１２０は、プロセッサ構成要素、メモリ構成要素など、ＵＥ１２０の構成要素を格納するハウジング内に含まれ得る。

【0036】

[0048]概して、任意の数のワイヤレスネットワークが所与の地理的エリア中に展開され得る。各ワイヤレスネットワークは、特定のＲＡＴをサポートし得、１つまたは複数の周波数上で動作し得る。ＲＡＴは、無線技術、エアインターフェースなどと呼ばれることもある。周波数は、キャリア、周波数チャネルなどと呼ばれることもある。各周波数は、異なるＲＡＴのワイヤレスネットワーク間の干渉を回避するために、所与の地理的エリア中の単一のＲＡＴをサポートし得る。いくつかの場合には、ＮＲまたは５Ｇ ＲＡＴネットワークが展開され得る。

【0037】

[0049]いくつかの態様では、（たとえば、ＵＥ１２０ａおよびＵＥ１２０ｅとして示されている）２つまたはそれ以上のＵＥ１２０が、（たとえば、互いと通信するための媒介として基地局１１０を使用せずに）１つまたは複数のサイドリンクチャネルを使用して、直接、通信し得る。たとえば、ＵＥ１２０は、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）通信、デバイスツーデバイス（Ｄ２Ｄ）通信、（たとえば、車両対車両（Ｖ２Ｖ）プロトコル、車両対インフラストラクチャ（Ｖ２Ｉ）プロトコルなどを含み得る）車両対あらゆるモノ（Ｖ２Ｘ）プロトコル、メッシュネットワークなどを使用して通信し得る。この場合、ＵＥ１２０は、スケジューリング動作、リソース選択動作、および／または基地局１１０によって実施されるものとして他の場所で説明される他の動作を実施し得る。たとえば、基地局１１０は、ダウンリンク制御情報（ＤＣＩ）、無線リソース制御（ＲＲＣ）シグナリング、メディアアクセス制御－制御要素（ＭＡＣ－ＣＥ）を介して、またはシステム情報（たとえば、システム情報ブロック（ＳＩＢ））を介してＵＥ１２０を構成し得る。

【0038】

[0050]上記のように、図１は一例として提供されるにすぎない。他の例は、図１に関して説明されるものとは異なり得る。

【0039】

[0051]図２は、図１中の基地局のうちの１つであり得る基地局１１０および図１中のＵＥのうちの１つであり得るＵＥ１２０の設計２００のブロック図を示す。基地局１１０は、Ｔ個のアンテナ２３４ａ～２３４ｔを装備し得、ＵＥ１２０は、Ｒ個のアンテナ２５２ａ～２５２ｒを装備し得、ここで、概して、Ｔ≧１およびＲ≧１である。

【0040】

[0052]基地局１１０において、送信プロセッサ２２０が、１つまたは複数のＵＥについてデータソース２１２からデータを受信し、ＵＥから受信されたチャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）に少なくとも部分的に基づいて各ＵＥのための１つまたは複数の変調およびコーディング方式（ＭＣＳ）を選択し、そのＵＥのために選択された（１つまたは複数の）ＭＣＳに少なくとも部分的に基づいて各ＵＥのためのデータを処理（たとえば、符号化および変調）し、すべてのＵＥについてデータシンボルを提供し得る。ＭＣＳを減少させることは、スループットを低下させるが、送信の信頼性を増加させる。送信プロセッサ２２０はまた、（たとえば、半静的リソース区分情報（ＳＲＰＩ）などのための）システム情報および制御情報（たとえば、ＣＱＩ要求、許可、上位レイヤシグナリングなど）を処理し、オーバーヘッドシンボルおよび制御シンボルを提供し得る。送信プロセッサ２２０はまた、基準信号（たとえば、セル固有基準信号（ＣＲＳ））および同期信号（たとえば、１次同期信号（ＰＳＳ）および２次同期信号（ＳＳＳ））のための基準シンボルを生成し得る。送信（ＴＸ）多入力多出力（ＭＩＭＯ）プロセッサ２３０は、適用可能な場合、データシンボル、制御シンボル、オーバーヘッドシンボル、および／または基準シンボルに対して空間処理（たとえば、プリコーディング）を実施し得、Ｔ個の出力シンボルストリームをＴ個の変調器（ＭＯＤ）２３２ａ～２３２ｔに提供し得る。各変調器２３２は、出力サンプルストリームを取得するために、（たとえば、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）などのための）それぞれの出力シンボルストリームを処理し得る。各変調器２３２は、さらに、ダウンリンク信号を取得するために、出力サンプルストリームを処理（たとえば、アナログにコンバート、増幅、フィルタ処理、およびアップコンバート）し得る。変調器２３２ａ～２３２ｔからのＴ個のダウンリンク信号は、それぞれＴ個のアンテナ２３４ａ～２３４ｔを介して送信され得る。以下でより詳細に説明される様々な態様によれば、同期信号は、追加の情報を伝達するためにロケーション符号化を用いて生成され得る。

【0041】

[0053]ＵＥ１２０において、アンテナ２５２ａ～２５２ｒが、基地局１１０および／または他の基地局からダウンリンク信号を受信し得、受信信号をそれぞれ復調器（ＤＥＭＯＤ）２５４ａ～２５４ｒに提供し得る。各復調器２５４は、入力サンプルを取得するために、受信信号を調整（たとえば、フィルタ処理、増幅、ダウンコンバート、およびデジタル化）し得る。各復調器２５４は、さらに、受信シンボルを取得するために、（たとえば、ＯＦＤＭなどのために）入力サンプルを処理し得る。ＭＩＭＯ検出器２５６は、すべてのＲ個の復調器２５４ａ～２５４ｒから受信シンボルを取得し、適用可能な場合、受信シンボルに対してＭＩＭＯ検出を実施し、検出されたシンボルを提供し得る。受信プロセッサ２５８は、検出されたシンボルを処理（たとえば、復調および復号）し、ＵＥ１２０のための復号されたデータをデータシンク２６０に提供し、復号された制御情報およびシステム情報をコントローラ／プロセッサ２８０に提供し得る。チャネルプロセッサは、基準信号受信電力（ＲＳＲＰ）、受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）、基準信号受信品質（ＲＳＲＱ）、チャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）などを決定し得る。いくつかの態様では、ＵＥ１２０の１つまたは複数の構成要素は、ハウジング中に含まれ得る。

【0042】

[0054]アップリンク上では、ＵＥ１２０において、送信プロセッサ２６４が、データソース２６２からのデータと、コントローラ／プロセッサ２８０からの（たとえば、ＲＳＲＰ、ＲＳＳＩ、ＲＳＲＱ、ＣＱＩなどを備える報告のための）制御情報とを受信および処理し得る。送信プロセッサ２６４はまた、１つまたは複数の基準信号のための基準シンボルを生成し得る。送信プロセッサ２６４からのシンボルは、適用可能な場合、ＴＸ ＭＩＭＯプロセッサ２６６によってプリコーディングされ、（たとえば、ＤＦＴ－ｓ－ＯＦＤＭ、ＣＰ－ＯＦＤＭなどのために）変調器２５４ａ～２５４ｒによってさらに処理され、基地局１１０に送信され得る。基地局１１０において、ＵＥ１２０および他のＵＥからのアップリンク信号は、アンテナ２３４によって受信され、復調器２５４によって処理され、適用可能な場合はＭＩＭＯ検出器２３６によって検出され、ＵＥ１２０によって送られた、復号されたデータおよび制御情報を取得するために、受信プロセッサ２３８によってさらに処理され得る。受信プロセッサ２３８は、復号されたデータをデータシンク２３９に提供し、復号された制御情報をコントローラ／プロセッサ２４０に提供し得る。基地局１１０は、通信ユニット２４４を含み、通信ユニット２４４を介してネットワークコントローラ１３０に通信し得る。ネットワークコントローラ１３０は、通信ユニット２９４と、コントローラ／プロセッサ２９０と、メモリ２９２とを含み得る。

【0043】

[0055]図２の基地局１１０のコントローラ／プロセッサ２４０、および／またはＵＥ１２０のコントローラ／プロセッサ２８０は、他の場所でより詳細に説明されるように、ＵＥ１２０についてのロケーションベースダウンリンク干渉支援情報を予測するための機械学習に関連する１つまたは複数の技法を実施し得る。たとえば、図２のＵＥ１２０のコントローラ／プロセッサ２８０は、たとえば、図８のプロセスおよび／または説明されるような他のプロセスの動作を実施または指示し得る。さらに、図２の基地局１１０のコントローラ／プロセッサ２４０は、たとえば、図９～図１２のプロセスおよび／または説明されるような他のプロセスの動作を実施または指示し得る。メモリ２４２および２８２は、それぞれ、基地局１１０およびＵＥ１２０のためのデータおよびプログラムコードを記憶し得る。スケジューラ２４６は、ダウンリンク上および／またはアップリンク上のデータ送信のためにＵＥをスケジュールし得る。

【0044】

[0056]いくつかの態様では、基地局１１０およびネットワークコントローラ１３０は、予測するための手段、選択するための手段、送信するための手段、受信するための手段、更新するための手段、および／または通信するための手段を含み得る。そのような手段は、図２に関して説明されるネットワークコントローラ１３０または基地局１１０の１つまたは複数の構成要素を含み得る。

【0045】

[0057]上記のように、図２は一例として提供されるにすぎない。他の例は、図２に関して説明されるものとは異なり得る。

【0046】

[0058]いくつかの場合には、異なるタイプのアプリケーションおよび／またはサービスをサポートする異なるタイプのデバイスが、セル中に共存し得る。異なるタイプのデバイスの例は、ＵＥハンドセット、顧客構内機器（ＣＰＥ）、車両、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイスなどを含む。異なるタイプのアプリケーションの例は、超高信頼低レイテンシ通信（ＵＲＬＬＣ）アプリケーション、大規模マシンタイプ通信（ｍＭＴＣ）アプリケーション、拡張モバイルブロードバンド（ｅＭＢＢ）アプリケーション、車両対あらゆるモノ（Ｖ２Ｘ）アプリケーションなどを含む。さらに、いくつかの場合には、単一のデバイスが、同時に、異なるアプリケーションまたはサービスをサポートし得る。

【0047】

[0059]図３は、本開示のいくつかの態様による、ニューラルネットワークトレーニングのための勾配を生成するために構成された中央処理ユニット（ＣＰＵ）３０２またはマルチコアＣＰＵを含み得る、システムオンチップ（ＳＯＣ）３００の例示的な一実装形態を示す。ＳＯＣ３００は、基地局１１０またはＵＥ１２０中に含まれ得る。変数（たとえば、ニューラル信号およびシナプス荷重）、算出デバイスに関連するシステムパラメータ（たとえば、重みをもつニューラルネットワーク）、遅延、周波数ビン情報、およびタスク情報が、ニューラル処理ユニット（ＮＰＵ）３０８に関連するメモリブロックに記憶されるか、ＣＰＵ３０２に関連するメモリブロックに記憶されるか、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）３０４に関連するメモリブロックに記憶されるか、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）３０６に関連するメモリブロックに記憶されるか、メモリブロック３１８に記憶され得るか、または複数のブロックにわたって分散され得る。ＣＰＵ３０２において実行される命令が、ＣＰＵ３０２に関連するプログラムメモリからロードされ得るか、またはメモリブロック３１８からロードされ得る。

【0048】

[0060]ＳＯＣ３００はまた、ＧＰＵ３０４、ＤＳＰ３０６など、特定の機能に適合された追加の処理ブロックと、第５世代（５Ｇ）接続性、第４世代ロングタームエボリューション（４Ｇ ＬＴＥ）接続性、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）接続性、ＵＳＢ接続性、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続性などを含み得る接続性ブロック３１０と、たとえば、ジェスチャーを検出および認識し得るマルチメディアプロセッサ３１２とを含み得る。一実装形態では、ＮＰＵは、ＣＰＵ、ＤＳＰ、および／またはＧＰＵにおいて実装される。ＳＯＣ３００はまた、センサープロセッサ３１４、画像信号プロセッサ（ＩＳＰ）３１６、および／または全地球測位システムを含み得るナビゲーションモジュール３２０を含み得る。

【0049】

[0061]ＳＯＣ３００はＡＲＭ命令セットに基づき得る。本開示の一態様では、汎用プロセッサ３０２にロードされる命令が、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測するためのプログラムコードと、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信するためのプログラムコードとを備え得る。

【0050】

[0062]深層学習アーキテクチャは、各層において連続的により高い抽象レベルで入力を表現するように学習し、それにより、入力データの有用な特徴表現を蓄積することによって、オブジェクト認識タスクを実施し得る。このようにして、深層学習は、旧来の機械学習の主要なボトルネックに対処する。深層学習の出現より前に、オブジェクト認識問題に対する機械学習手法は、場合によっては浅い分類器（shallow classifier）と組み合わせて、人的に設計された特徴に大きく依拠していることがある。浅い分類器は、たとえば、入力がどのクラスに属するかを予測するために、特徴ベクトル成分の重み付き和がしきい値と比較され得る２クラス線形分類器であり得る。人的に設計された特徴は、領域の専門知識をもつ技術者によって特定の問題領域に適合されたテンプレートまたはカーネルであり得る。対照的に、深層学習アーキテクチャは、人間の技術者が設計し得るものと同様である特徴を表現するように学習するが、トレーニングを通してそれを行い得る。さらに、深層ネットワークは、人間が考慮していないことがある新しいタイプの特徴を表現し、認識するように学習し得る。

【0051】

[0063]深層学習アーキテクチャは特徴の階層を学習し得る。たとえば、視覚データを提示された場合、第１の層は、エッジなど、入力ストリーム中の比較的単純な特徴を認識するように学習し得る。別の例では、聴覚データを提示された場合、第１の層は、特定の周波数におけるスペクトル電力を認識するように学習し得る。第１の層の出力を入力として取る第２の層は、視覚データの場合の単純な形状、または聴覚データの場合の音の組合せなど、特徴の組合せを認識するように学習し得る。たとえば、上位層は、視覚データ中の複雑な形状、または聴覚データ中の単語を表現するように学習し得る。さらに上位の層は、共通の視覚オブジェクトまたは発話フレーズを認識するように学習し得る。

【0052】

[0064]深層学習アーキテクチャは、自然階層構造を有する問題に適用されたとき、特にうまく機能し得る。たとえば、原動機付き車両の分類は、ホイール、フロントガラス、および他の特徴を認識するための第１の学習から恩恵を受け得る。これらの特徴は、車、トラック、および飛行機を認識するために、異なる方法で、上位層において組み合わせられ得る。

【0053】

[0065]ニューラルネットワークは、様々な結合性パターンを用いて設計され得る。フィードフォワードネットワークでは、情報が下位層から上位層に受け渡され、所与の層における各ニューロンは、上位層におけるニューロンに通信する。上記で説明されたように、フィードフォワードネットワークの連続する層において、階層表現が蓄積され得る。ニューラルネットワークはまた、リカレントまたは（トップダウンとも呼ばれる）フィードバック結合を有し得る。リカレント結合では、所与の層におけるニューロンからの出力は、同じ層における別のニューロンに通信され得る。リカレントアーキテクチャは、ニューラルネットワークに順次配信される入力データチャンクのうちの２つ以上にわたるパターンを認識するのに役立ち得る。所与の層におけるニューロンから下位層におけるニューロンへの結合は、フィードバック（またはトップダウン）結合と呼ばれる。高レベルの概念の認識が、入力の特定の低レベルの特徴を弁別することを助け得るとき、多くのフィードバック結合をもつネットワークが役立ち得る。

【0054】

[0066]ニューラルネットワークの層間の結合は全結合または局所結合であり得る。図４Ａは、全結合ニューラルネットワーク４０２の一例を示す。全結合ニューラルネットワーク４０２では、第１の層におけるニューロンは、第２の層における各ニューロンが第１の層におけるあらゆるニューロンから入力を受信するように、それの出力を第２の層におけるあらゆるニューロンに通信し得る。図４Ｂは、局所結合ニューラルネットワーク４０４の一例を示す。局所結合ニューラルネットワーク４０４では、第１の層におけるニューロンは、第２の層における限られた数のニューロンに結合され得る。より一般的には、局所結合ニューラルネットワーク４０４の局所結合層は、層における各ニューロンが同じまたは同様の結合性パターンを有するように構成されるが、異なる値を有し得る結合強度で構成され得る（たとえば、４１０、４１２、４１４、および４１６）。局所結合の結合性パターンは、所与の領域中の上位層ニューロンが、ネットワークへの総入力のうちの制限された部分のプロパティにトレーニングを通して調節された入力を受信し得るので、上位層において空間的に別個の受容野を生じ得る。

【0055】

[0067]局所結合ニューラルネットワークの一例は、畳み込みニューラルネットワークである。図４Ｃは、畳み込みニューラルネットワーク４０６の一例を示す。畳み込みニューラルネットワーク４０６は、第２の層における各ニューロンのための入力に関連する結合強度が共有されるように構成され得る（たとえば、４０８）。畳み込みニューラルネットワークは、入力の空間ロケーションが有意味である問題に好適であり得る。

【0056】

[0068]１つのタイプの畳み込みニューラルネットワークは、深層畳み込みネットワーク（ＤＣＮ）である。図４Ｄは、車載カメラなどの画像キャプチャデバイス４３０から入力された画像４２６から視覚特徴を認識するように設計されたＤＣＮ４００の詳細な例を示す。本例のＤＣＮ４００は、交通標識と、交通標識上で提供された数とを識別するようにトレーニングされ得る。もちろん、ＤＣＮ４００は、車線マーキングを識別すること、または交通信号を識別することなど、他のタスクのためにトレーニングされ得る。

【0057】

[0069]ＤＣＮ４００は、教師あり学習を用いてトレーニングされ得る。トレーニング中に、ＤＣＮ４００は、速度制限標識の画像４２６など、画像を提示され得、次いで、出力４２２を生成するために、フォワードパスが算出され得る。ＤＣＮ４００は、特徴抽出セクションと分類セクションとを含み得る。画像４２６を受信すると、畳み込み層４３２が、特徴マップ４１８の第１のセットを生成するために、畳み込みカーネル（図示せず）を画像４２６に適用し得る。一例として、畳み込み層４３２のための畳み込みカーネルは、２８×２８特徴マップを生成する５×５カーネルであり得る。本例では、４つの異なる特徴マップが、特徴マップ４１８の第１のセットにおいて生成されるので、４つの異なる畳み込みカーネルが、畳み込み層４３２において画像４２６に適用された。畳み込みカーネルは、フィルタまたは畳み込みフィルタと呼ばれることもある。

【0058】

[0070]特徴マップ４１８の第１のセットは、特徴マップ４２０の第２のセットを生成するために、最大プーリング層（図示せず）によってサブサンプリングされ得る。最大プーリング層は、特徴マップ４１８の第１のセットのサイズを低減する。すなわち、１４×１４などの特徴マップ４２０の第２のセットのサイズが、２８×２８などの特徴マップ４１８の第１のセットのサイズよりも小さい。低減されたサイズは、メモリ消費を低減しながら、後続の層に同様の情報を提供する。特徴マップ４２０の第２のセットは、特徴マップの１つまたは複数の後続のセット（図示せず）を生成するために、１つまたは複数の後続の畳み込み層（図示せず）を介して、さらに畳み込まれ得る。

【0059】

[0071]図４Ｄの例では、特徴マップ４２０の第２のセットは、第１の特徴ベクトル４２４を生成するために畳み込まれる。さらに、第１の特徴ベクトル４２４は、第２の特徴ベクトル４２８を生成するために、さらに畳み込まれる。第２の特徴ベクトル４２８の各特徴は、「標識」、「６０」、および「１００」など、画像４２６の可能な特徴に対応する数を含み得る。ソフトマックス関数（図示せず）が、第２の特徴ベクトル４２８中の数を確率にコンバートし得る。したがって、ＤＣＮ４００の出力４２２は、画像４２６が１つまたは複数の特徴を含む確率である。

【0060】

[0072]本例では、「標識」および「６０」についての出力４２２における確率は、「３０」、「４０」、「５０」、「７０」、「８０」、「９０」、および「１００」など、出力４２２の他のものの確率よりも高い。トレーニングの前に、ＤＣＮ４００によって生成される出力４２２は、不正確である可能性がある。したがって、誤差が、出力４２２とターゲット出力との間で計算され得る。ターゲット出力は、画像４２６（たとえば、「標識」および「６０」）のグランドトゥルースである。次いで、ＤＣＮ４００の重みは、ＤＣＮ４００の出力４２２がターゲット出力とより密接に整合されるように調整され得る。

【0061】

[0073]重みを調整するために、学習アルゴリズムは、重みのための勾配ベクトルを算出し得る。勾配は、重みが調整された場合に、誤差が増加または減少する量を示し得る。最上層において、勾配は、最後から２番目の層におけるアクティブ化されたニューロンと出力層におけるニューロンとを結合する重みの値に直接対応し得る。下位層では、勾配は、重みの値と、上位層の算出された誤差勾配とに依存し得る。次いで、重みは、誤差を低減するために調整され得る。重みを調整するこの様式は、それがニューラルネットワークを通して「バックワードパス」を伴うので、「バックプロパゲーション」と呼ばれることがある。

【0062】

[0074]実際には、重みの誤差勾配は、計算された勾配が真の誤差勾配を近似するように、少数の例にわたって計算され得る。この近似方法は、確率的勾配降下（stochastic gradient descent）と呼ばれることがある。システム全体の達成可能な誤差レートが減少しなくなるまで、または誤差レートがターゲットレベルに達するまで、確率的勾配降下が繰り返され得る。学習の後に、ＤＣＮは新しい画像（たとえば、画像４２６の速度制限標識）を提示され得、ネットワークを通したフォワードパスは、ＤＣＮの推論または予測と見なされ得る出力４２２をもたらし得る。

【0063】

[0075]深層信念ネットワーク（ＤＢＮ：deep belief network）は、隠れノードの複数の層を備える確率モデルである。ＤＢＮは、トレーニングデータセットの階層表現を抽出するために使用され得る。ＤＢＮは、制限ボルツマンマシン（ＲＢＭ：Restricted Boltzmann Machine）の層を積層することによって取得され得る。ＲＢＭは、入力のセットにわたる確率分布を学習することができる人工ニューラルネットワークのタイプである。ＲＢＭは、各入力がそれにカテゴリー分類されるべきクラスに関する情報の不在下で確率分布を学習することができるので、ＲＢＭは、教師なし学習においてしばしば使用される。ハイブリッド教師なしおよび教師ありパラダイムを使用して、ＤＢＮの下部ＲＢＭは、教師なし様式でトレーニングされ得、特徴抽出器として働き得、上部ＲＢＭは、（前の層からの入力とターゲットクラスとの同時分布上で）教師あり様式でトレーニングされ得、分類器として働き得る。

【0064】

[0076]深層畳み込みネットワーク（ＤＣＮ）は、追加のプーリング層および正規化層で構成された、畳み込みネットワークのネットワークである。ＤＣＮは、多くのタスクに関して最先端の性能を達成している。ＤＣＮは、入力と出力ターゲットの両方が、多くの標本について知られており、勾配降下方法の使用によってネットワークの重みを修正するために使用される、教師あり学習を使用してトレーニングされ得る。

【0065】

[0077]ＤＣＮは、フィードフォワードネットワークであり得る。さらに、上記で説明されたように、ＤＣＮの第１の層におけるニューロンから次の上位層におけるニューロンのグループへの結合は、第１の層におけるニューロンにわたって共有される。ＤＣＮのフィードフォワードおよび共有結合は、高速処理のために活用され得る。ＤＣＮの算出負担は、たとえば、リカレントまたはフィードバック結合を備える同様のサイズのニューラルネットワークのそれよりもはるかに少ないことがある。

【0066】

[0078]畳み込みネットワークの各層の処理は、空間的に不変のテンプレートまたは基底投射と見なされ得る。入力が、カラー画像の赤色、緑色、および青色チャネルなど、複数のチャネルに最初に分解された場合、その入力に関してトレーニングされた畳み込みネットワークは、画像の軸に沿った２つの空間次元と、カラー情報をキャプチャする第３の次元とをもつ、３次元であると見なされ得る。畳み込み結合の出力は、後続の層において特徴マップを形成すると見なされ、特徴マップ（たとえば、２２０）の各要素が、前の層（たとえば、特徴マップ２１８）における様々なニューロンから、および複数のチャネルの各々から入力を受信し得る。特徴マップにおける値は、整流（rectification）、ｍａｘ（０，ｘ）など、非線形性を用いてさらに処理され得る。隣接するニューロンからの値は、さらにプールされ得、これは、ダウンサンプリングに対応し、さらなる局所不変性と次元削減とを提供し得る。白色化に対応する正規化はまた、特徴マップにおけるニューロン間のラテラル抑制によって適用され得る。

【0067】

[0079]深層学習アーキテクチャの性能は、より多くのラベリングされたデータポイントが利用可能となるにつれて、または算出能力が増加するにつれて、向上し得る。現代の深層ニューラルネットワークは、ほんの１５年前に一般的な研究者にとって利用可能であったものよりも数千倍も大きいコンピューティングリソースを用いて、ルーチン的にトレーニングされる。新しいアーキテクチャおよびトレーニングパラダイムが、深層学習の性能をさらに高め得る。整流された線形ユニット（rectified linear unit）は、勾配消失（vanishing gradient）として知られるトレーニング問題を低減し得る。新しいトレーニング技法は、過学習（over-fitting）を低減し、したがって、より大きいモデルがより良い汎化を達成することを可能にし得る。カプセル化技法は、所与の受容野においてデータを抽出し、全体的性能をさらに高め得る。

【0068】

[0080]図５は、深層畳み込みネットワーク５５０を示すブロック図である。深層畳み込みネットワーク５５０は、結合性および重み共有に基づく、複数の異なるタイプの層を含み得る。図５に示されているように、深層畳み込みネットワーク５５０は、畳み込みブロック５５４Ａ、５５４Ｂを含む。畳み込みブロック５５４Ａ、５５４Ｂの各々は、畳み込み層（ＣＯＮＶ）３５６と、正規化層（ＬＮｏｒｍ）５５８と、最大プーリング層（ＭＡＸ ＰＯＯＬ）５６０とで構成され得る。

【0069】

[0081]畳み込み層５５６は、１つまたは複数の畳み込みフィルタを含み得、これは、特徴マップを生成するために入力データに適用され得る。畳み込みブロック５５４Ａ、５５４Ｂのうちの２つのみが示されているが、本開示はそのように限定しておらず、代わりに、設計選好に従って、任意の数の畳み込みブロック５５４Ａ、５５４Ｂが深層畳み込みネットワーク５５０中に含まれ得る。正規化層５５８は、畳み込みフィルタの出力を正規化し得る。たとえば、正規化層５５８は、白色化またはラテラル抑制を行い得る。最大プーリング層５６０は、局所不変性および次元削減のために、空間にわたってダウンサンプリングアグリゲーションを行い得る。

【0070】

[0082]たとえば、深層畳み込みネットワークの並列フィルタバンクは、高性能および低電力消費を達成するために、ＳＯＣ３００のＣＰＵ３０２またはＧＰＵ３０４にロードされ得る。代替実施形態では、並列フィルタバンクは、ＳＯＣ３００のＤＳＰ３０６またはＩＳＰ３１６にロードされ得る。さらに、深層畳み込みネットワーク５５０は、それぞれ、センサーおよびナビゲーションに専用の、センサープロセッサ３１４およびナビゲーションモジュール３２０など、ＳＯＣ３００上に存在し得る他の処理ブロックにアクセスし得る。

【0071】

[0083]深層畳み込みネットワーク５５０はまた、１つまたは複数の全結合層５６２（ＦＣ１およびＦＣ２）を含み得る。深層畳み込みネットワーク５５０は、ロジスティック回帰（ＬＲ）層５６４をさらに含み得る。深層畳み込みネットワーク５５０の各層５５６、５５８、５６０、５６２、５６４の間には、更新されるべき重み（図示せず）がある。層（たとえば、５５６、５５８、５６０、５６２、５６４）の各々の出力は、畳み込みブロック５５４Ａのうちの第１のものにおいて供給された入力データ５５２（たとえば、画像、オーディオ、ビデオ、センサーデータおよび／または他の入力データ）から階層特徴表現を学習するために、深層畳み込みネットワーク５５０中の層（たとえば、５５６、５５８、５６０、５６２、５６４）のうちの後続の層の入力として働き得る。深層畳み込みネットワーク５５０の出力は、入力データ５５２についての分類スコア５６６である。分類スコア５６６は、確率のセットであり得、ここで、各確率は、入力データが特徴のセットからの特徴を含む確率である。

【0072】

[0084]上記のように、図３～図５は例として提供される。他の例は、図３～図５に関して説明されるものとは異なり得る。

【0073】

[0085]上記で説明されたように、セル間干渉が、ユーザにとっての信号（たとえば、信号対干渉プラス雑音比（ＳＩＮＲ））劣化を生じ得る。ユーザにとっての信号劣化は、特に、ユーザがセルエッジにあるときに著しいことがある。さらに、次世代基地局（たとえば、ｇＮＢ）における大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ）アンテナの導入により、このセル間干渉は、極めて方向的であり、時間とともに極めて可変であり得る。残念ながら、セルエッジにおける極めて方向的な干渉は、データレートを低減し、ユーザ経験に悪影響を及ぼし得る。さらに、干渉の高い可変性は、サポート可能な変調およびコーディング方式（ＭＣＳ）を予測することなど、リンク適応を実施することをより難しくする。これは、限られた遅延バジェットを有する、レイテンシセンシティブアプリケーションにとって、困難である。この限られた遅延バジェットは、選択された変調およびコーディング方式（ＭＣＳ）が正確でないとき、ハイブリッド自動再送要求（ＨＡＲＱ）プロシージャを通してパケットを復元するのに不十分であり得る。

【0074】

[0086]図６Ａおよび図６Ｂは、本開示の態様による、ユーザ機器（ＵＥ）が受ける空間干渉がネイバー基地局からネイバーＵＥへのダウンリンク送信ビームに基づく、通信ネットワークを示す。図６Ａに示されているように、第１の干渉シナリオ６００では、第１のＵＥ１２０－１が、ダウンリンク送信ビームｉを通して第１の基地局１１０－１と通信する。同様に、第２のＵＥ１２０－２が、ダウンリンク送信ビームｊを通してネイバー基地局１１０－２と通信する。この例では、ダウンリンク送信ビームｉに対するダウンリンク送信ビームｊからの空間セル間干渉が、第１のＵＥ１２０－１における最小信号劣化（たとえば、ＳＩＮＲ＝２０ｄＢ）を生じる。

【0075】

[0087]図６Ｂは、第１のＵＥ１２０－１がダウンリンク送信ビームｉを通して第１の基地局１１０－１と通信する、第２の干渉シナリオ６５０を示す。対照的に、第２のＵＥ１２０－２は、ダウンリンク送信ビームｉに干渉するダウンリンク送信ビームｋを通してネイバー基地局１１０－２と通信する。この例では、ダウンリンク送信ビームｉに対するダウンリンク送信ビームｋからの空間セル間干渉が、第１のＵＥ１２０－１における著しい信号劣化（たとえば、ＳＩＮＲ＝５ｄＢ）を生じ、これは、第１のＵＥ１２０－１におけるユーザ経験を劣化させる。

【0076】

[0088]図７は、本開示の態様による、空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調を可能にするための、ネイバー基地局からのダウンリンク送信ビームの信号強度測定を示す、通信ネットワーク７００の図である。本開示の態様によれば、潜在的ビクティムＵＥに対するネイバー基地局（たとえば、ｇＮＢ）の潜在的送信ビームの影響を推論するようにニューラルネットワークがトレーニングされる。この例では、ビクティムユーザ機器（ＵＥ₁）１２０－１が、ダウンリンク送信ビームｉ上でサービング基地局（ｇＮＢ₁）１１０－１と通信する。残念ながら、ビクティムＵＥ₁ １２０－１は、第２のユーザ機器（ＵＥ₂）１２０－２と通信するために使用されるネイバー基地局（ｇＮＢ₂）１１０－２のダウンリンク送信ビームｋからの著しい干渉を受ける。

【0077】

[0089]この例では、ビクティムＵＥ₁ １２０－１に対する空間セル間干渉は、ネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２との協調によって緩和される。たとえば、ネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２は、ビクティムＵＥ₁ １２０－１をサービスするリソース上でダウンリンク送信ビームｋの方向においてエネルギーを送信することを回避するために、ダウンリンクビームｊ上で送信し得る。本開示の態様は、ビクティムＵＥ₁ １１０－１についての干渉を回避するために、ビクティムＵＥ₁ １２０－１をサービスするために使用されるリソース上でダウンリンクビームｊ上で送信するために、ネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２と協調する。

【0078】

[0090]本開示の態様によれば、サービング基地局ｇＮＢ₁ １１０－１のニューラルネットワークが、ビクティムＵＥ₁ １２０－１に対するネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２のダウンリンク送信ビームの影響を推論するようにトレーニングされる。本開示のこれらの態様では、サービング基地局ｇＮＢ₁ １１０－１は、ビクティムＵＥ₁ １２０－１をサービスするために使用される時間／周波数リソース上のネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２によるダウンリンク送信ビームｋの通信を禁止するために、ネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２と協調する。いくつかの構成では、セル間干渉の予測は、たとえば、図８に示されているように、ニューラル処理エンジン（ＮＰＥ）を用いた機械学習を使用して実施される。

【0079】

[0091]図８は、本開示の態様による、空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調を可能にするための空間セル間干渉ベース分布のニューラルネットワークベース予測のために構成されたニューラル処理エンジンを含むネットワークのブロック図である。本開示の態様では、データベースが、潜在的ビクティムＵＥに対するネイバー基地局（たとえば、ｇＮＢ）の潜在的送信ビームの影響に関する情報を記憶する。本開示のこれらの態様では、データベースは、データベースルックアップが潜在的ビクティムＵＥに対するネイバー基地局からの潜在的影響を決定することを可能にするために、ＵＥチャネル状態情報（ＣＳＩ）基準信号（ＣＳＩ－ＲＳ）測定報告、ビーム情報、およびＵＥロケーションを記憶する。

【0080】

[0092]図８は、ロケーションブロック８３０を有するＵＥ１２０と、ニューラルネットワークを実装するためのニューラル処理エンジン８１０を有する基地局１１０とを含むネットワーク８００を示す。この例では、ロケーションブロック８３０は、ニューラル処理エンジン８１０にＵＥロケーション８０２（Ｘ）を示す。また、ネイバーセル送信プリコーダ８０４（Ｔ）（たとえば、チャネル状態情報（ＣＳＩ）ビームインデックス）がネイバーセルからニューラル処理エンジン８１０に入力される。ＵＥロケーション８０２およびネイバーセル送信プリコーダ８０４に基づいて、ニューラル処理エンジン８１０は、ＵＥ１２０の現在のロケーションについての干渉ベース分布８２０（Ｆ）を予測する。たとえば、干渉（たとえば、干渉オーバーサーマル）分布が予測され得るか、または信号対干渉プラス雑音比（ＳＩＮＲ）分布が予測され得る。

【0081】

[0093]本開示の態様では、ニューラル処理エンジン８１０のニューラルネットワークのトレーニングは、ＵＥチャネル状態情報（ＣＳＩ）基準信号（ＣＳＩ－ＲＳ）測定報告、ならびにネイバーセル送信プリコーダ８０４およびＵＥロケーション８０２に基づき得る。ＵＥ ＣＳＩ－ＲＳ測定報告は、ネイバー基地局の各ビームについてのネイバーセル信号強度を提供する。たとえば、信号強度測定報告は、たとえば、ＳＩＮＲ情報または基準信号受信電力（ＲＳＲＰ）情報を含む、ＣＳＩ報告に基づき得る。本開示のいくつかの態様では、ＵＥ ＣＳＩ－ＲＳ測定報告は、信号強度がサービングセルに対応し、干渉がネイバー基地局の各ビームに対応する、ＳＩＮＲ情報を提供し得る。

【0082】

[0094]本開示のいくつかの態様では、基地局１１０は、サービスされるＵＥ１２０に、プリコーディングされたＣＳＩ－ＲＳ信号を周期的に送る。サービスされるＵＥ１２０は、チャネル条件を推定するために受信ＣＳＩ－ＲＳ信号を使用し得る。サービスされるＵＥ１２０は、データチャネルプリコーディングを助けるために、最も強い受信信号品質（たとえば、最も強いビーム）を生じる単一のビームまたはビームの組合せを識別するためにも、受信ＣＳＩ－ＲＳ信号を使用し得る。さらに、他のセルからのＣＳＩ－ＲＳ信号が測定され得る。たとえば、ＵＥは、他のセルからのＣＳＩ－ＲＳ信号を使用して、他のセルによって引き起こされる干渉を推定し得る。ＵＥは、測定されたＣＳＩ－ＲＳ信号を使用して無線リソース管理を実施し得る。たとえば、ＵＥは、他のセルの測定されたＣＳＩ－ＲＳ信号を使用して、ネイバーセルが現在のサービングセルよりも強いかどうかを識別し、これはハンドオーバをトリガし得る。実際には、ＵＥによって実施されたＣＳＩ－ＲＳ測定は、ＵＥ１２０によってサービングセル１１０に報告される。

【0083】

[0095]図８に示されているように、ニューラル処理エンジン８１０のニューラルネットワークは、ネイバーセル送信プリコーダ８０４およびＵＥロケーション８０２に基づいて所与のＵＥロケーション８０２についての干渉ベース分布８２０を予測する。ネイバーセル送信プリコーダ８０４は、知られているコードブック内のプリコーダインデックスであり得るか、またはプリコーダ重みであり得る。本開示の態様では、ＵＥロケーション８０２は、測位ソースからのＵＥ１２０の（ｘ，ｙ，ｚ）座標の組合せの形態で表され得る。測位ソースは、たとえば、グローバルナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）、５Ｇ ＮＲロケーションサーバなどであり得る。代替的に、ＵＥロケーション８０２は、サービングセル内のＵＥ１２０のロケーションを表すメトリックのセットに基づいて決定され得る。たとえば、サービングセル内のＵＥ１２０のロケーションを表すメトリックのセットは、サービングセル基準信号受信電力（ＲＳＲＰ）信号、最も強い送信ビーム方向を示すサービングセルプリコーダ（たとえば、プリコーディング行列インジケータ（ＰＭＩ））、サービングセルチャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）、および／またはサービングセルとＵＥ１２０との間のチャネルについての経路損失推定値を含み得る。さらに、ＵＥロケーション８０２は、他のＵＥセンサー情報に基づいて決定され得る。いくつかの態様では、ＵＥロケーション８０２はジオロケーションであり得る。

【0084】

[0096]本開示の態様では、ニューラルネットワークのトレーニングは様々なノードにおいて実施され得る。たとえば、ニューラルネットワークのトレーニングはサービングセルにおいて実施され得る。この例では、干渉測定報告は、ＵＥロケーション８０２に関する情報とともに、ＵＥ１２０によってサービングセルの基地局１１０に送られる。ＵＥ１２０の位置推定は、サービングセル基地局１１０において実施されるか、または別個のロケーションサーバによってサービングセルの基地局１１０に通信され得る。代替的に、ＵＥロケーションインジケータメトリックが、ＵＥロケーション８０２を決定するためにＵＥ１２０によってサービングセルに報告される。

【0085】

[0097]本開示のいくつかの態様では、ニューラルネットワークのトレーニングは、図７に示されているネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２など、（１つまたは複数の）ネイバーセルにおいて実施される。本開示のこれらの態様では、サービングセルの基地局ｇＮＢ₁ １１０－１は、ネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２においてニューラルネットワークのトレーニングを実施するために、ネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２に、ＵＥロケーション８０２および干渉測定報告を送る。本開示の他の態様では、ニューラルネットワークのトレーニングは集中型ノードにおいて実施される。本開示のこれらの態様では、サービングセルの基地局ｇＮＢ₁ １１０－１は、集中型ノードにおいてニューラルネットワークのトレーニングを実施するために、集中型ノードに、ＵＥロケーション８０２、サービングセル識別情報（ＩＤ）、ネイバーセルＩＤ、および干渉測定報告を送る。

【0086】

[0098]ニューラルネットワークがビクティムＵＥに対するネイバー基地局の送信ビームの影響を推論するようにトレーニングされると、ネットワークデバイス（たとえば、ｇＮＢ）は、ネイバー基地局と協調する。本開示のこれらの態様では、ネットワークデバイス協調は、ビクティムＵＥをサービスするために使用される時間／周波数リソース上のネイバー基地局によるダウンリンク送信ビームの通信を防ぎ得る。たとえば、図７に示されているように、ＵＥ₁ １２０－１は、ネイバー基地局（ｇＮＢ₂）１１０－２のダウンリンク送信ビームｋからの著しい干渉を受ける。この例では、空間セル間干渉は、ネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２が、ＵＥ₁ １２０－１をサービスするために使用されるリソース上でダウンリンク送信ビームｋの方向においてエネルギーを送信することを回避するとき、緩和される。

【0087】

[0099]本開示の態様によれば、予測された干渉ベース分布に従ういくつかの基準に基づいて、望ましくないネイバーセルビームが識別される。たとえば、所定のしきい値を超える平均値またはパーセンタイルがその基準であり得る。さらに、この空間干渉特徴づけは、たとえば、図９～図１１に示されているように、高干渉イベントを防ぐために、ネイバー基地局ｇＮＢ₂ １１０－２など、近くのセル間のスケジューリングを協調させるために使用され得る。

【0088】

[00100]図９は、本開示の様々な態様による、サービングセル９００における空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調のための、たとえば、ＵＥ１２０（１２０－１、．．．、１２０－Ｎ）と、サービングセル９００の基地局１１０－１と、ネイバーセル９５０（９５０－１、．．．、９５０－Ｎ）の基地局１１０－２、．．．、１１０－Ｎとによって実施される例示的なプロセスを示すタイミング図である。

【0089】

[00101]本開示の態様によれば、サービングセル９００の基地局１１０－１は、ネイバーセル９５０（９５０－１、．．．、９５０－Ｎ）の異なる潜在的ダウンリンク送信ビームからサービングセル９００中のＵＥ１２０（１２０－１、．．．、１２０－Ｎ）が受ける潜在的ダウンリンク干渉を予測する。たとえば、サービングセル９００の基地局１１０－１は、ネイバーセル９５０からのセル間ダウンリンク干渉によって引き起こされる潜在的悪影響が所定のＵＥ干渉しきい値を超える、サービスされるＵＥ１２０のサブセットを識別する。すなわち、ネイバーセル９５０は、潜在的に干渉するネイバーセルを含み得る。ＵＥの潜在的ビクティムサブセットのこの識別はまた、ＵＥが受信しているトラフィックのタイプなど、追加の基準を含み得る。たとえば、遅延センシティブトラフィックおよび／または高信頼性トラフィックを受信するＵＥが、ＵＥの潜在的ビクティムサブセットの一部として選択され得る。

【0090】

[00102]時間ｔ０において、サービングセル９００の基地局１１０－１は、ＵＥ１２０の各ビクティムサブセットについて潜在的に干渉するネイバーセル９５０に要求メッセージを送る。要求メッセージは、潜在的に干渉するネイバーセル９５０が回避することを要求されるビームインデックスの要求されるリストを示す提案を含み得る。さらに、要求メッセージは、保護が要求される、要求される時間／周波数リソース（たとえば、時間スロット／リソースブロック（ＲＢ））を示し得る。たとえば、要求メッセージは、保護すべきリソースの量を示し得る。基地局１１０－１は、脆弱なＵＥがどのくらいの帯域幅を必要とするか、たとえば、割り振られるリソースの１／４を決定し得る。いくつかの実装形態では、時間／周波数リソースのあらかじめ定義されたセットが各セルについて構成され、したがって、時間ｔ０における要求メッセージのシグナリングは、単に、リソースの提案されるセットのインデックスを参照し得る。代替的に、時間／周波数リソースの選択は、ネイバーセル９５０のための決定として委ねられる。

【0091】

[00103]時間ｔ１において、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２～Ｎは、時間ｔ１においてサービングセル９００の基地局１１０－１によって受信される（１つまたは複数の）応答メッセージで応答する。応答メッセージは、要求メッセージによって示された提案の受諾であり得る。たとえば、応答メッセージは、言及された時間／周波数リソースについて、識別されたビーム方向における送信されるエネルギーを制限するための同意を示し得る。代替的に、応答メッセージは、保護されるべき時間／周波数リソースについての潜在的提案または代替提案を含み得る。たとえば、時間ｔ１において受信される応答メッセージは、サービングセル９００からの要求メッセージ中の提案（たとえば、サービング提案）が受諾されないとき、リソースの異なるセットについての代替提案を含み得る。

【0092】

[00104]サービングセル９００は、ビクティムＵＥ１２０が位置を変化させ、チャネル条件が変化し、および／またはトラフィック需要が変化したとき、空間セル間ダウンリンク干渉予測を周期的に繰り返し得る。たとえば、ＵＥ１２０はサービング基地局１１０－１のより近くに移動し得るか、またはＵＥはアイドルモードに入り得る。時間ｔ２において、サービングセル９００は、新しい条件についての更新された予測に基づいて、ネイバーセル９５０に、更新された要求メッセージを送り得る。さらに、時間ｔ３において、ネイバーセル９５０は、同様に、更新された応答メッセージで、更新された要求メッセージに応答し得る。ビクティムＵＥ１２０についての干渉脅威が消失すると、時間ｔ４において、サービングセル９００は、リソース保護を停止するためにキャンセル要求メッセージ（cancel request message）を送り得る。たとえば、サービングセル９００は、ビクティムＵＥ１２０がアイドルモードに入ったとき、時間ｔ４において、キャンセル要求メッセージを送り得る。

【0093】

[00105]図１０は、本開示の様々な態様による、ネイバーセル９５０における空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調のための、たとえば、ＵＥ１２０（１２０－１、．．．、１２０－Ｎ）と、サービングセル９００の基地局１１０－１と、ネイバーセル９５０の基地局１１０－２とによって実施される例示的なプロセスを示すタイミング図である。

【0094】

[00106]本開示の態様では、空間セル間ダウンリンク干渉の予測は、アグレッサネイバーセル９５０と呼ばれることがある、ネイバーセル９５０において行われる。本開示のこれらの態様では、サービングセル９００の基地局１１０－１は、潜在的に脆弱なＵＥを、それらのロケーション、トラフィックタイプ、または他の選択基準に基づいて識別する。識別されると、時間ｔ０において、サービングセル９００の基地局１１０－１は、アグレッサネイバーセル９５０に要求メッセージを送る。要求メッセージは、（１）（１つまたは複数の）脆弱なＵＥのロケーション、（２）ＵＥ干渉許容しきい値、および／または（３）リソース需要のサブセットを示し得る。

【0095】

[00107]時間ｔ０においてサービングセル９００の基地局１１０－１によって送られる要求メッセージは、リソース需要を省略し得、これは随意である。要求メッセージがリソース需要を省略したとき、保護されるリソースは、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２によって決定される。さらに、ジオロケーションの代わりに、ＵＥのロケーションは、ＵＥのロケーションを表すメトリックのあるセットによって表され得る。さらに、各セルについて構成された時間／周波数リソースのあらかじめ定義されたセットがあり得る。この構成では、時間ｔ０において送られる要求メッセージのシグナリングは、単に、ＵＥリソース需要を満たすリソースの提案されるセットのインデックスを参照し得る。

【0096】

[00108]本開示のこれらの態様では、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２は、時間ｔ０における要求メッセージに応答して、アグレッサネイバーセル９５０の送信ビームからの干渉が、ＵＥ干渉しきい値を超える、ビクティムＵＥに対する有害な影響を引き起こすことになるかどうかを予測する。予測された有害な影響に応答して、時間ｔ１において、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２は、サービングセル９００に、ビクティムＵＥの要求される時間／周波数リソースについての禁止されるビーム方向における送信されるエネルギーを制限するための同意を示す応答メッセージを送る。潜在的に、時間ｔ１における応答メッセージは、保護すべきリソースセットなど、保護されるＵＥのための時間／周波数リソースについての提案または（リソース需要が受諾されない場合）代替提案を含む。

【0097】

[00109]いくつかの実装形態では、サービングセル９００の基地局１１０－１は、ＵＥ１２０が位置を変化させるか、チャネル条件が変化するか、またはトラフィック需要が変化したとき、保護されるＵＥ１２０および保護されるリソースのロケーションおよび脆弱性を周期的に評価する。これらの変化した条件のいずれかに応答して、時間ｔ２において、サービングセル９００は、新しい条件による更新された要求メッセージを送り得る。ダウンリンク干渉が、脆弱なＵＥ１２０の更新されたセットに有害であることになるかどうかを予測した後に、時間ｔ３において、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２は、更新された応答メッセージを送信することによって、更新された要求メッセージに応答する。この例では、脆弱なＵＥ１２０のセットへの干渉脅威が消失すると、時間ｔ４において、サービングセル９００の基地局１１０－１は、リソース保護を終了するために、アグレッサネイバーセル９５０にキャンセルメッセージを送り得る。

【0098】

[00110]図１１は、本開示の様々な態様による、中央ノード９６０における空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調のための、たとえば、ＵＥ１２０（１２０－１、．．．、１２０－Ｎ）と、サービングセル９００の基地局１１０－１と、中央ノードと、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２とによって実施される例示的なプロセスを示すタイミング図である。

【0099】

[00111]いくつかの実装形態では、予測は、ネットワークコントローラ１３０など、中央ノード９６０において実施され得る。たとえば、サービングセル９００の基地局１１０－１は、潜在的に脆弱なＵＥを、それらのロケーション、トラフィックタイプ、または他の選択基準に基づいて識別する。識別されると、時間ｔ１において、サービングセル９００の基地局１１０－１は、中央ノード９６０に、識別された、脆弱なＵＥに関するメッセージを送る。このメッセージは、（１）（１つまたは複数の）脆弱なＵＥのロケーション、（２）脆弱なＵＥの干渉しきい値、および（３）トラフィック負荷のすべてまたはサブセットを示し得る。上述のように、そのＵＥロケーションは、（１）測位ソースからのＵＥの（ｘ，ｙ，ｚ）座標（たとえば、ジオロケーション）、および／または（２）サービングセル９００内のＵＥのロケーションを表すメトリックのセットの組合せを使用して表され得る。測位ソースは、たとえば、グローバルナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）ロケーションサーバ、５Ｇ ＮＲロケーションサーバ、または他のロケーションサーバであり得る。さらに、ＵＥロケーションを表すメトリックのセットは、サービングセル９００の基準信号受信電力（ＲＳＲＰ）、サービングセルプリコーダ（たとえば、最も強い送信ビーム方向）、サービングセルチャネル品質インジケータ（ＣＱＩ）、および／またはサービングセル９００とＵＥ１２０との間の経路損失推定値を含み得る。他のＵＥセンサー情報も、時間ｔ０における、脆弱なＵＥメッセージ中に含まれ得る。

【0100】

[00112]動作中、中央ノード９６０は、ビクティムＵＥ１２０に対するアグレッサネイバーセル９５０のダウンリンク送信ビームからの干渉によって引き起こされる劣化がＵＥ干渉しきい値を超えるかどうかを予測する。時間ｔ１において、中央ノード９６０は、ネイバーセルダウンリンク送信ビームの干渉がＵＥ干渉しきい値を超えるとき、アグレッサネイバーセル９５０に協調要求メッセージを送信する。要求メッセージは、要求メッセージによって言及される要求される時間／周波数リソースについての指定されたビーム方向における送信されるエネルギーを制限することによってＵＥを保護するための提案を含み得る。応答して、時間ｔ２において、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２は、中央ノード９６０に応答メッセージを送る。応答メッセージは、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２が提案を受諾することを示し得る。さもなければ、応答メッセージは、ＵＥを保護するための代替プランを提案し得る。時間ｔ３において、中央ノード９６０は、サービングセル９００に、保護されるＵＥのための保護されるリソースのセットを示し得る応答メッセージを送る。

【0101】

[00113]いくつかの実装形態では、中央ノード９６０は、（１つまたは複数の）保護されるＵＥと、保護されるリソースとのロケーションおよび脆弱性を周期的に評価する。周期的評価は、ＵＥのロケーション、ＵＥのチャネル条件、および／またはＵＥに対するトラフィック需要の変化が検出されたかどうかを決定し得る。検出された変化に応答して、時間ｔ４において、中央ノード９６０は、変化した条件に基づいて、アグレッサネイバーセル９５０に、更新された要求メッセージを送り得る。応答して、時間ｔ５において、アグレッサネイバーセル９５０の基地局１１０－２は、更新された保護されるリソースを示す更新された応答メッセージで、更新された要求メッセージに応答し得る。時間ｔ６において、中央ノード９６０は、サービングセル９００に、保護されるリソースの更新されたセットを基地局１１０－１に通知し得る応答メッセージを送る。

【0102】

[00114]干渉脅威が消失すると、時間ｔ７において、サービングセル９００は、中央ノード９６０にキャンセルメッセージを送り、時間ｔ８において、リソース保護を終了するために終了メッセージをトリガし得る。中央ノードを含むいくつかの実装形態は、複数のアグレッサネイバーセルがビクティムＵＥに対して干渉を潜在的に引き起こしているとき、有益であり得る。

【0103】

[00115]図１２は、本開示の様々な態様による、ニューラルネットワークベース空間セル間干渉学習のための、たとえば、ネットワークデバイスによって実施される例示的なプロセス１２００を示す流れ図である。例示的なプロセス１２００は、ニューラルネットワークベース空間セル間干渉アウェアダウンリンク協調のためのネットワーク拡張の一例である。

【0104】

[00116]図１２に示されているように、いくつかの態様では、プロセス１２００は、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測すること（ブロック１２０２）を含む。たとえば、（たとえば、コントローラ／プロセッサ２４０、および／またはメモリ２４２を使用する）基地局は、空間ダウンリンクセル間ダウンリンク干渉を予測することができる。予測は、サービング基地局、アグレッサ基地局、または中央ノードにおいて行われ得る。いくつかの態様では、予測は、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要に基づく。

【0105】

[00117]いくつかの態様では、プロセス１２００は、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信すること（ブロック１２０４）をさらに含む。たとえば、（たとえば、アンテナ２３４、ＤＥＭＯＤ／ＭＯＤ２３２、ＴＸ ＭＩＭＯプロセッサ２３０、送信プロセッサ２２０、コントローラ／プロセッサ２４０、および／またはメモリ２４２を使用する）基地局は、ＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信することができる。いくつかの態様では、保護されるリソースは、禁止されるビームインデックス、保護すべき時間／周波数リソース、および／または保護すべきリソースの量を含む。
例示的な態様
[00118]態様１： 第１のネットワークデバイスによるワイヤレス通信の方法であって、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測することと、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信することとを備える、方法。

【0106】

[00119]態様２： 第１のネットワークデバイスがサービングセルを備え、第２のネットワークデバイスが、潜在的に干渉するネイバーセルを備え、方法は、第１のネットワークデバイスによって、予測されたセル間ダウンリンク干渉が所定のしきい値を超える、ＵＥを選択することと、第２のネットワークデバイスに要求メッセージを送信することとをさらに備える、態様１に記載の方法。

【0107】

[00120]態様３： 要求メッセージが、過大な干渉を引き起こすビームを示す、態様１または２に記載の方法。

【0108】

[00121]態様４： 要求メッセージが、保護すべき時間／周波数リソースを示す、態様１または２に記載の方法。

【0109】

[00122]態様５： 要求メッセージが、保護すべきリソースの量を示し、量が、ＵＥのトラフィック需要に基づいて決定される、態様１または２に記載の方法。

【0110】

[00123]態様６： 要求メッセージが、リソースセットの所定のリスト内の選択されたリソースセットのインデックスを示す、態様１または２に記載の方法。

【0111】

[00124]態様７： 要求メッセージによって示された提案の受諾を示す応答メッセージを受信することをさらに備える、態様１または２に記載の方法。

【0112】

[00125]態様８： リソースの異なるセットについての代替提案を示す応答メッセージを受信することをさらに備える、態様１または２に記載の方法。

【0113】

[00126]態様９： 更新されたＵＥロケーション、ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／またはＵＥについての更新されたトラフィック需要に基づく更新された予測に応答して、要求メッセージを更新することをさらに備える、態様１または２に記載の方法。

【0114】

[00127]態様１０： 第１のネットワークデバイスがネイバーセルを備え、第２のネットワークデバイスがサービングセルを備え、方法が、第２のネットワークデバイスから、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要を示す要求メッセージを受信することと、要求メッセージに基づいて予測することと、第２のネットワークデバイスに応答メッセージを送信することとをさらに備える、態様１から９のいずれかに記載の方法。

【0115】

[00128]態様１１： 第２のネットワークデバイスから、ＵＥロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要の更新を受信することをさらに備える、態様１から１０のいずれかに記載の方法。

【0116】

[00129]態様１２： 第１のネットワークデバイスが中央ノードを備え、第２のネットワークデバイスがサービングセルを備え、方法が、第２のネットワークデバイスから、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要を示す第１の要求メッセージを受信することと、第１の要求メッセージに基づいて予測することと、アグレッサネイバーセルに、リソース保護を要求する第２の要求メッセージを送信することと、第２のネットワークデバイスに、保護されるリソースを示す応答メッセージを送信することとをさらに備える、態様１に記載の方法。

【0117】

[00130]態様１３： 更新されたＵＥロケーション、ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／またはＵＥについての更新されたリソース需要に基づいて、予測することを更新することをさらに備える、態様１２に記載の方法。

【0118】

[00131]態様１４： 第１のネットワークデバイスによるワイヤレス通信のための装置であって、ＵＥが受ける空間ダウンリンクセル間干渉を予測するための手段と、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間ダウンリンクセル間干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信するための手段とを備える、装置。

【0119】

[00132]態様１５： 第１のネットワークデバイスがサービングセルを備え、第２のネットワークデバイスが、潜在的に干渉するネイバーセルを備え、装置は、第１のネットワークデバイスによって、予測された空間ダウンリンクセル間干渉が所定のしきい値を超える、ＵＥを選択するための手段と、第２のネットワークデバイスに要求メッセージを送信するための手段とをさらに備える、態様１４に記載の装置。

【0120】

[00133]態様１６： 要求メッセージによって示された提案の受諾を示す応答メッセージを受信するための手段をさらに備える、態様１５に記載の装置。

【0121】

[00134]態様１７： リソースの異なるセットについての代替提案を示す応答メッセージを受信するための手段をさらに備える、態様１５に記載の装置。

【0122】

[00135]態様１８： 更新されたＵＥロケーション、ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／またはＵＥについての更新されたトラフィック需要に基づく更新された予測に応答して、要求メッセージを更新するための手段をさらに備える、態様１５に記載の装置。

【0123】

[00136]態様１９： 第１のネットワークデバイスがネイバーセルを備え、第２のネットワークデバイスがサービングセルを備え、装置が、第２のネットワークデバイスから、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要を示す要求メッセージを受信するための手段と、要求メッセージに基づいて予測するための手段と、第２のネットワークデバイスに応答メッセージを送信するための手段とをさらに備える、態様１４に記載の装置。

【0124】

[00137]態様２０： 第２のネットワークデバイスから、ＵＥロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要の更新を受信するための手段をさらに備える、態様１９に記載の装置。

【0125】

[00138]態様２１： 第１のネットワークデバイスが中央ノードを備え、第２のネットワークデバイスがサービングセルを備え、装置が、第２のネットワークデバイスから、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要を示す第１の要求メッセージを受信するための手段と、第１の要求メッセージに基づいて予測するための手段と、アグレッサネイバーセルに、リソース保護を要求する第２の要求メッセージを送信するための手段と、第２のネットワークデバイスに、保護されるリソースを示す応答メッセージを送信するための手段とをさらに備える、態様１４に記載の装置。

【0126】

[00139]態様２２： 更新されたＵＥロケーション、ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／またはＵＥについての更新されたリソース需要に基づいて、予測することを更新するための手段をさらに備える、態様２１に記載の装置。

【0127】

[00140]態様２３： プロセッサと、プロセッサに結合されたメモリと、メモリに記憶された命令とを備える、第１のネットワークデバイスであって、命令は、プロセッサによって実行されたとき、第１のネットワークデバイスに、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測することと、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信することとを行わせるように動作可能である、第１のネットワークデバイス。

【0128】

[00141]態様２４： 第１のネットワークデバイスがサービングセルを備え、第２のネットワークデバイスが、潜在的に干渉するネイバーセルを備え、命令は、第１のネットワークデバイスに、予測されたセル間ダウンリンク干渉が所定のしきい値を超える、ＵＥを選択することと、第２のネットワークデバイスに要求メッセージを送信することとをさらに行わせる、態様２３に記載の第１のネットワークデバイス。

【0129】

[00142]態様２５： 第１のネットワークデバイスがネイバーセルを備え、第２のネットワークデバイスがサービングセルを備え、命令が、第１のネットワークデバイスに、第２のネットワークデバイスから、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要を示す要求メッセージを受信することと、要求メッセージに基づいて予測することと、第２のネットワークデバイスに応答メッセージを送信することとをさらに行わせる、態様２３に記載の第１のネットワークデバイス。

【0130】

[00143]態様２６： 第１のネットワークデバイスが中央ノードを備え、第２のネットワークデバイスがサービングセルを備え、命令が、第１のネットワークデバイスに、第２のネットワークデバイスから、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要を示す第１の要求メッセージを受信することと、第１の要求メッセージに基づいて予測することと、アグレッサネイバーセルに、リソース保護を要求する第２の要求メッセージを送信することと、第２のネットワークデバイスに、保護されるリソースを示す応答メッセージを送信することとをさらに行わせる、態様２３に記載の第１のネットワークデバイス。

【0131】

[00144]態様２７： 命令が、第１のネットワークデバイスに、更新されたＵＥロケーション、ＵＥについての更新されたチャネル条件、および／またはＵＥについての更新されたリソース需要に基づいて、予測することを更新することをさらに行わせる、態様２６に記載の第１のネットワークデバイス。

【0132】

[00145]態様２８： プログラムコードを記録した非一時的コンピュータ可読媒体であって、プログラムコードは、第１のネットワークデバイスのプロセッサによって実行され、ＵＥが受ける空間セル間ダウンリンク干渉を予測するためのプログラムコードと、選択されたリソースセットにわたってリソースを保護することによってＵＥの方向における空間セル間ダウンリンク干渉を低減するために第２のネットワークデバイスと通信するためのプログラムコードとを備える、非一時的コンピュータ可読媒体。

【0133】

[00146]態様２９： 第１のネットワークデバイスがネイバーセルを備え、第２のネットワークデバイスがサービングセルを備え、非一時的コンピュータ可読媒体が、第２のネットワークデバイスから、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要を示す要求メッセージを受信するためのプログラムコードと、要求メッセージに基づいて予測するためのプログラムコードと、第２のネットワークデバイスに応答メッセージを送信するためのプログラムコードとをさらに備える、態様２８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【0134】

[00147]態様３０： 第１のネットワークデバイスが中央ノードを備え、第２のネットワークデバイスがサービングセルを備え、非一時的コンピュータ可読媒体が、第２のネットワークデバイスから、ＵＥのロケーション、ＵＥ干渉許容しきい値、および／またはＵＥについてのリソース需要を示す第１の要求メッセージを受信するためのプログラムコードと、第１の要求メッセージに基づいて予測するためのプログラムコードと、アグレッサネイバーセルに、リソース保護を要求する第２の要求メッセージを送信するためのプログラムコードと、第２のネットワークデバイスに、保護されるリソースを示す応答メッセージを送信するためのプログラムコードとをさらに備える、態様２８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【0135】

[00148]上記の開示は、例示および説明を提供するものであり、網羅的なものでも、態様を開示された正確な形態に限定するものでもない。修正および変形が、上記の開示に照らして行われ得るか、または態様の実践から取得され得る。

【0136】

[00149]使用される「構成要素」という用語は、ハードウェア、ファームウェア、および／またはハードウェアとソフトウェアとの組合せとして広く解釈されるものとする。使用されるプロセッサは、ハードウェア、ファームウェア、および／またはハードウェアとソフトウェアとの組合せで実装される。

【0137】

[00150]しきい値に関していくつかの態様が説明される。使用されるしきい値を満たすことは、コンテキストに応じて、値が、しきい値よりも大きいこと、しきい値よりも大きいかまたはそれに等しいこと、しきい値よりも小さいこと、しきい値よりも小さいかまたはそれに等しいこと、しきい値に等しいこと、しきい値に等しくないことなどを指し得る。

【0138】

[00151]説明されるシステムおよび／または方法は、ハードウェア、ファームウェア、および／またはハードウェアとソフトウェアとの組合せの異なる形態で実装され得ることが明らかであろう。これらのシステムおよび／または方法を実装するために使用される実際の特殊な制御ハードウェアまたはソフトウェアコードは、態様を限定するものではない。したがって、システムおよび／または方法の動作および挙動は、特定のソフトウェアコードを参照せずに記載され、ソフトウェアおよびハードウェアは、説明に少なくとも部分的に基づいてシステムおよび／または方法を実装するように設計され得ることが理解される。

【0139】

[00152]特徴の特定の組合せが特許請求の範囲において具陳されおよび／または本明細書で開示されたが、これらの組合せは、様々な態様の開示を限定するものではない。実際は、これらの特徴の多くは、詳細には、特許請求の範囲において具陳されずおよび／または本明細書で開示されない方法で、組み合わせられ得る。以下に記載される各従属請求項は、１つの請求項のみに直接従属し得るが、様々な態様の開示は、特許請求の範囲中のあらゆる他の請求項と組み合わせた各従属請求項を含む。項目のリスト「のうちの少なくとも１つ」を指す句は、単一のメンバーを含む、それらの項目の任意の組合せを指す。一例として、「ａ、ｂ、またはｃのうちの少なくとも１つ」は、ａ、ｂ、ｃ、ａ－ｂ、ａ－ｃ、ｂ－ｃ、およびａ－ｂ－ｃ、ならびに複数の同じ要素をもつ任意の組合せ（たとえば、ａ－ａ、ａ－ａ－ａ、ａ－ａ－ｂ、ａ－ａ－ｃ、ａ－ｂ－ｂ、ａ－ｃ－ｃ、ｂ－ｂ、ｂ－ｂ－ｂ、ｂ－ｂ－ｃ、ｃ－ｃ、およびｃ－ｃ－ｃ、またはａ、ｂ、およびｃの任意の他の順序）を包含するものとする。

【0140】

[00153]使用されるいかなる要素、行為、または命令も、明示的にそのように説明されない限り、重要または必須と解釈されるべきではない。また、使用される冠詞「ａ」および「ａｎ」は、１つまたは複数の項目を含むものであり、「１つまたは複数」と互換的に使用され得る。さらに、使用される「セット」および「グループ」という用語は、１つまたは複数の項目（たとえば、関係する項目、無関係の項目、関係する項目と無関係の項目の組合せなど）を含むものであり、「１つまたは複数」と互換的に使用され得る。１つの項目のみが意図される場合、「１つの～のみ（only one）」という句または同様の言い回しが使用される。また、使用される「有する（has）」、「有する（have）」、「有する（having）」などの用語は、オープンエンド用語であるものとする。さらに、「に基づく」という句は、別段に明記されていない限り、「に少なくとも部分的に基づく」を意味するものである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図4D】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【国際調査報告】