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特表2025-523054通信の方法

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(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】2025-07-17

(54)【発明の名称】通信の方法

(51)【国際特許分類】

H04W 24/10 20090101AFI20250710BHJP

H04W 16/28 20090101ALI20250710BHJP

H04W 72/232 20230101ALI20250710BHJP

H04W 72/231 20230101ALI20250710BHJP

【ＦＩ】

H04W24/10

H04W16/28

H04W72/232

H04W72/231

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2025501533

(86)(22)【出願日】2022-07-13

(85)【翻訳文提出日】2025-03-12

(86)【国際出願番号】 CN2022105570

(87)【国際公開番号】W WO2024011469

(87)【国際公開日】2024-01-18

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入健

(72)【発明者】

【氏名】ワンガン

(72)【発明者】

【氏名】ガオユーカイ

(72)【発明者】

【氏名】グアンペン

【テーマコード（参考）】

5K067

【Ｆターム（参考）】

5K067AA23

5K067EE02

5K067EE10

5K067KK02

5K067LL11

(57)【要約】

本開示の例示的な実施形態は、通信の方法、端末装置、ネットワーク装置及びコンピュータ可読媒体に関する。例示的な方法では、端末装置は、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定してもよく、前記端末装置は、前記第１の数に関する第１の指示と、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告を生成してもよく、そして、前記端末装置は、前記ビーム報告をネットワーク装置に送信してもよい。こうして、前記ネットワーク装置及び前記端末装置が最適ビームを決定するのに役立ち、ＡＩモデルの汎化性能を決定するのにも役立つ。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

通信の方法であって、
端末装置において、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定することと、
前記第１の数に関する第１の指示と、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告を生成することと、
前記ビーム報告をネットワーク装置に送信することと、
を含む方法。

【請求項2】

前記第１の指示のペイロードサイズを、
前記ビーム報告に対応する、チャネル状態情報参照信号（ＣＳＩ－ＲＳ：ｃｈａｎｎｅｌｓｔａｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌ）又は同期信号及びＰＢＣＨブロック（ＳＳＢ：ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌａｎｄＰＢＣＨｂｌｏｃｋ）リソースの数と、
前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値と、
前記ＡＩモデルにより予測されたビームの最大数を示す、前記端末装置の能力情報と、のうちの１つに基づいて決定すること、
をさらに含む
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記値は、前記端末装置の前記能力情報に基づいて、前記ネットワーク装置により決定される
請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記ビーム報告は、前記第１の指示を含む第１の部分と、前記第２の数の予測ビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む
請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記ビーム報告は、前記第１の指示及び前記予測ビームのうちの１つのビームのビーム情報を含む第１の部分と、前記第２の数の予測ビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む
請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記第１の指示により示された前記第１の数に基づいて、前記第２の数を決定すること、をさらに含む
請求項４又は５に記載の方法。

【請求項7】

ＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ：ＣＳＩ－ＲＳｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、絶対参照信号受信電力（ＲＳＲＰ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｉｖｅｄｐｏｗｅｒ）とに基づいて、前記第１の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定することと、
前記第２の数のＣＲＩと、前記第２の数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、前記第２の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定することと、
のうちの少なくとも１つをさらに含む
請求項５に記載の方法。

【請求項8】

前記ビーム報告は、前記第１の指示及び前記第１の数の予測ビームのうちの第３の数の予測ビームを含む第１の部分と、前記第２の数のビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む
請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値に基づいて、前記第３の数を決定することと、
前記第１の指示により示された前記第１の数と、前記第３の数とに基づいて、前記第２の数を決定することと、
をさらに含む
請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記第３の数のＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ：ＣＳＩ－ＲＳｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、絶対参照信号受信電力（ＲＳＲＰ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｉｖｅｄｐｏｗｅｒ）と、数が前記第３の数から１を引いた値に等しい差分ＲＳＲＰとに基づいて、前記第１の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定することと、
前記第２の数のＣＲＩと、前記第２の数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、前記第２の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定することと、
のうちの少なくとも１つをさらに含む
請求項８又は９に記載の方法。

【請求項11】

前記第１の数及び前記第３の数に基づいて、前記第２の部分内の前記ＣＲＩのペイロードサイズを決定すること、をさらに含む
請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

前記ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちの第１のビーム報告であり、前記第２の数は、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値に基づいて決定される
請求項１に記載の方法。

【請求項13】

前記ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、前記方法は、
既に報告された最近のビーム報告内の前記第１の指示により示された前記第１の数に基づいて、前記第２の数を決定すること、をさらに含む
請求項１に記載の方法。

【請求項14】

前記ビーム報告は、前記ネットワーク装置により設定されたオフセット及び期間を満たす、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、前記ビーム報告は、前記第１の指示と、前記第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含む
請求項１に記載の方法。

【請求項15】

前記ビーム報告は、前記ネットワーク装置により設定されたオフセット及び期間を満たしていない、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、前記ビーム報告は、前記第２の数の予測ビームのビーム情報のみを含む
請求項１に記載の方法。

【請求項16】

前記ネットワーク装置により送信された制御シグナリングにより示された、前記端末装置により報告されるビームの数に基づいて、前記第２の数を決定すること、をさらに含む
請求項１に記載の方法。

【請求項17】

前記制御シグナリングは、ダウリンク制御情報（ＤＣＩ：ｄｏｗｎｌｉｎｋｃｏｎｔｒｏｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、又はダウリンク（ＤＬ：ｄｏｗｎｌｉｎｋ）メディアアクセス制御（ＭＡＣ：ｍｅｄｉｕｍａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ）制御要素（ＣＥ：ｃｏｎｔｒｏｌｅｌｅｍｅｎｔ）である
請求項１６に記載の方法。

【請求項18】

前記ＤＣＩ内のＣＳＩリクエストフィールドが、前記ビーム報告に関連付けられた非周期的トリガ状態を示すことと、
前記ＤＣＩが無線ネットワーク一時識別子（ＲＮＴＩ：ｒａｄｉｏｎｅｔｗｏｒｋｔｅｍｐｏｒａｒｙｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）によりスクランブルされ、前記ＲＮＴＩは、前記ＤＣＩが、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値を含むこと、を示すことと、
前記ＭＡＣ－ＣＥが前記第２の数に関する識別子を含むことと、
のうちの少なくとも１つが成り立つ
請求項１７に記載の方法。

【請求項19】

前記ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告である
請求項１６に記載の方法。

【請求項20】

通信の方法であって、
端末装置において、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定することと、
前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、前記第１の数が、ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値よりも大きいか、小さいか、それとも等しいかを示す第２の指示と、を含むビーム報告を生成することと、
前記ビーム報告をネットワーク装置に送信することと、
を含む方法。

【請求項21】

通信の方法であって、
ネットワーク装置において、端末装置から、第１の数に関する第１の指示と、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告を、受信することであって、前記予測ビームは、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測されたことと、
前記ビーム報告を処理することと、
を含む方法。

【請求項22】

前記第１の指示により示された前記第１の数に基づいて、前記端末装置により報告されるビームの数の値を決定すること、をさらに含む
請求項２１に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の実施形態は、全体として通信技術の分野に関し、特に、通信の方法、端末装置、ネットワーク装置及びコンピュータ可読媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

通信技術では、無線通信ネットワークを利用するための効率的で信頼性の高い解決策を提供するために、絶え間ない進化が続いている。それぞれの新世代は、無線ネットワークに接続された装置に接続し、それらをサービングするために必要な、異なる状況及びプロセスに対処するための、独自の技術的チャレンジを抱えている。第４世代（４Ｇ）通信システムの導入以来高まりつつある無線データトラフィックに対する需要に対応するため、改良された第５世代（５Ｇ）またはｐｒｅ５Ｇ通信システムの開発に取り組んできた。新しい通信システムは、端末装置のための様々なタイプのサービスアプリケーションをサポートすることができる。

【0003】

ＡＩ／ＭＬ（人工知能／機械学習：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ／Ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ）ベースのビーム管理については、特徴付け及びベースライン性能評価のために、ＢＭ（ビーム管理：Ｂｅａｍｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）ケース１（ビームのセットＢの測定結果に基づく、ビームのセットＡについての空間領域ＤＬビーム予測）と、ＢＭケース２（ビームのセットＢの過去の測定結果に基づく、ビームのセットＡについての時間的ＤＬビーム予測）と、をサポートする。ＢＭケース１及びＢＭケース２は、それぞれ、分類及び回帰に基づく。しかしながら、ＡＩ／ＭＬベースのビームに関連している方式の様々な側面は、さらに研究及び改善される必要がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

全体として、本開示の実施形態は、通信の方法、端末装置、ネットワーク装置及びコンピュータ可読媒体を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

第１の態様において、通信の方法が提供される。前記方法は、端末装置において、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定することと、前記第１の数に関する第１の指示と、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告を生成することと、前記ビーム報告をネットワーク装置に送信することと、を含む。

【0006】

第２の態様において、通信の方法が提供される。前記方法は、端末装置において、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定することと、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、前記第１の数が、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値よりも大きいか、小さいか、それとも等しいかを示す第２の指示と、を含むビーム報告を生成することと、前記ビーム報告をネットワーク装置に送信することと、を含む。

【0007】

第３の態様において、通信の方法が提供される。前記方法は、ネットワーク装置において、端末装置から、第１の数に関する第１の指示と、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告を受信することであって、前記予測ビームは、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測されたことと、前記ビーム報告を処理することと、を含む。

【0008】

第４の態様において、通信の方法が提供される。前記方法は、ネットワーク装置において、端末装置から、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、前記第１の数が、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値よりも大きいか、小さいか、それとも等しいかを示す第２の指示と、を含むビーム報告を受信することと、前記ビーム報告を処理することと、を含む。

【0009】

第５の態様において、端末装置が提供される。前記端末装置は、プロセッサと、コンピュータプログラムコードを記憶しているメモリと、を備え、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムコードは、前記プロセッサと共に、前記端末装置に、上記第１の態様に記載の方法を実行させるように設定されている。

【0010】

第６の態様において、ネットワーク装置が提供される。前記ネットワーク装置は、プロセッサと、コンピュータプログラムコードを記憶しているメモリと、を備え、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムコードは、前記プロセッサと共に、前記ネットワーク装置に、上記第２の態様に記載の方法を実行させるように設定されている。

【0011】

第７の態様において、少なくとも１つのプロセッサ上で実行された場合、前記少なくとも１つのプロセッサに上記第１の態様又は第２の態様に記載の方法を実行させる命令を記憶しているコンピュータ可読媒体が提供される。

【0012】

発明の概要部分は、本開示の実施形態の重要又は基本的な特徴を特定することも、本開示の範囲を限定することも意図していないことを理解すべきである。本開示のその他の特徴は、以下の説明により容易に理解できるはずである。

【図面の簡単な説明】

【0013】

添付図面において本開示のいくつかの例示的な実施形態をさらに詳細に説明することで、本開示の上述の及びその他の目的、特徴及び利点を、さらに明らかにする。

【0014】

【図1】本開示のいくつかの実施形態を実施可能な例示的な通信システムを示す図である。

【0015】

【図2】端末装置とネットワーク装置との間の通信のためのプロセスを示す概略図である。

【0016】

【図3】最良ビームを予測するためのＡＩモデルの例を示す図である。

【0017】

【図4】最良ビームを予測するためのＡＩモデルの別の例を示す図である。

【0018】

【図5】最良ビームを予測するためのＡＩモデルの別の例を示す図である。

【0019】

【図6】最良ビームを予測するためのＡＩモデルのさらに別の例を示す図である。

【0020】

【図7】ビーム報告構成の概略図の例である。

【0021】

【図8】ビーム報告構成の概略図の別の例である。

【0022】

【図9】端末装置とネットワーク装置との間のビーム報告についてのシグナリング図の例である。

【0023】

【図10】端末装置とネットワーク装置との間のビーム報告についてのシグナリング図の別の例である。

【0024】

【図11】端末装置とネットワーク装置との間のビーム報告についてのシグナリング図の別の例である。

【0025】

【図12】端末装置とネットワーク装置との間のビーム報告についてのシグナリング図のさらに別の例である。

【0026】

【図13】端末装置とネットワーク装置との間のビーム報告についてのシグナリング図のさらに別の例である。

【0027】

【図14】端末装置とネットワーク装置との間の通信のためのプロセスを示す概略図である。

【0028】

【図15】端末装置とネットワーク装置との間のビーム報告についてのシグナリング図の例である。

【0029】

【図16】本開示の実施形態を実現するのに適した装置の概略ブロック図である。

【0030】

図中、同一又は類似の参照番号は、同一又は類似の要素を表す。

【発明を実施するための形態】

【0031】

ここで、いくつかの例示的実施形態を参照して、本開示の原理を説明する。これらの実施形態は、説明のためにのみ記載され、当業者が本開示を理解し、実施することを助けるものであり、本開示の範囲に関するいかなる限定も示唆しないことを理解すべきである。本明細書で説明される実施形態は、以下で説明される方法とは異なる様々な方法で実施することができる。

【0032】

以下の説明及び特許請求の範囲において、別途定義されていない限り、本文で使用される全ての技術的及び科学的用語は、本開示の当業者が一般に理解するものと同一の意味を有する。

【0033】

本開示における「一つの実施形態」、「実施形態」、「例示的な実施形態」等への参照は、説明された実施形態が特定の特徴、構造、又は特性を含むことができることを示すが、各実施形態が必ずしも該特定の特徴、構造、又は特性を含むとは限らない。さらに、このようなフレーズは、必ずしも同じ実施形態を指すとは限らない。さらに、実施形態に関連して特定の特徴、構造又は特性を説明する場合、明示的に説明されているか否かにかかわらず、他の実施形態に関連してかかる特徴、構造又は特性に影響を与えることは当業者の知識の範囲内であると考えられる。

【0034】

用語「第１」及び「第２」などは本明細書では様々な要素を説明することに用いることができるが、これらの要素はこれらの用語により制限されるべきではないことを理解すべきである。これらの用語は、一つの要素を別の要素から区別するためにのみ使用される。例えば、例示的な実施形態の範囲を逸脱することなく、第１の要素を第２の要素と名付けてもよく、そして同様に、第２の要素を第１の要素と名付けてもよい。本明細書で使用されるように、用語「及び／又は」は、記載された用語のうちの一つ又は複数の任意及び全ての組み合わせを含む。

【0035】

本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を説明する目的のためだけに使用され、例示的な実施形態を限定することを意図していない。本明細書で使用される単数形「１つ」、及び「前記」は、文脈に明示的に示されていない限り、複数形も含まれる。本明細書で使用される場合、用語「含む」、「包含する」、「有する」、「具備する」、「備える」、及び／又は「持つ」は、記載された特徴、要素、及び／又は構成部品などの存在を指定するが、一つ又は複数のその他の特徴、要素、構成部品、及び／又はそれらの組み合わせの存在又は追加を除外しないことをさらに理解すべきである。

【0036】

いくつかの例において、値、プロシージャ、又は機器は、「最良」、「最低」、「最高」、「最小」、「最大」などと称される。このような説明は、多くの使用される機能的代替案の中から選択することができることを示すことを意図されており、そして、このような選択は、他の選択より良く、より小さく、より高く、又はそのほかの点でより好ましい必要はないことが、理解できるはずである。

【0037】

本明細書で使用されるように、用語「通信ネットワーク」は、ＮｅｗＲａｄｉｏ（ＮＲ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ：ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ（ＬＴＥ－Ａ）、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ（登録商標）：ＷｉｄｅｂａｎｄＣｏｄｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｃｃｅｓｓ）、高速パケットアクセス（ＨＳＰＡ：Ｈｉｇｈ－ＳｐｅｅｄＰａｃｋｅｔＡｃｃｅｓｓ）、狭帯域モノのインターネット（ＮＢ－ＩｏＴ：ＮａｒｒｏｗＢａｎｄＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ）などのような、任意の適切な通信規格に準拠するネットワークを意味する。さらに、通信ネットワークにおける端末装置とネットワーク装置との間の通信は、第１世代（１Ｇ）、第２世代（２Ｇ）、２．５Ｇ、２．７５Ｇ、第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）、４．５Ｇ、第５世代（５Ｇ）、５．５Ｇ、５Ｇ－Ａｄｖａｎｃｅｄネットワーク又は第６世代（６Ｇ）通信プロトコル、及び／又は現在知られている、又は将来開発される任意の他のプロトコルを含むがこれらに限定されない任意の適切な世代の通信プロトコルに従って実現されてもよい。本開示の実施形態は、様々な通信システムに適用することが可能である。通信の急速な発展に鑑みて、本開示を具現化することができる将来のタイプの通信技術及びシステムも当然存在するであろう。これは、本開示の範囲を前述のシステムのみに限定するものとみなされるべきではない。

【0038】

本明細書で使用されるように、用語「端末装置」は、無線又は有線の通信能力を有する任意の装置を指す。端末装置の例は、ユーザ装置（ＵＥ：ｕｓｅｒｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、パーソナルコンピュータ、デスクトップ、携帯電話、セルラーフォン、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌｄｉｇｉｔａｌａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ポータブルコンピュータ、タブレット、ウェアラブルデバイス、モノのインターネット（ＩｏＴ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇ）装置、超高信頼低遅延通信（ＵＲＬＬＣ：Ｕｌｔｒａ－ｒｅｌｉａｂｌｅａｎｄＬｏｗＬａｔｅｎｃｙＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）装置、あらゆるモノのインターネット（ＩｏＥ：ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＥｖｅｒｙｔｈｉｎｇ）装置、マシンタイプ通信（ＭＴＣ：ｍａｃｈｉｎｅｔｙｐｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）装置、Ｘが歩行者、車両、又はインフラストラクチャ／ネットワークを意味するＶ２Ｘ通信のための車載装置、統合アクセス及びバックホール（ＩＡＢ：ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＡｃｃｅｓｓａｎｄＢａｃｋｈａｕｌ）のための装置、衛星及び無人航空機システム（ＵＡＳ：ＵｎｍａｎｎｅｄＡｉｒｃｒａｆｔＳｙｓｔｅｍ）を包含する高高度プラットフォーム（ＨＡＰ：ＨｉｇｈＡｌｔｉｔｕｄｅＰｌａｔｆｏｒｍ）を含む非地上系ネットワーク（ＮＴＮ：Ｎｏｎ－ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ）内の衛星搭載車両又は航空機搭載車両、拡張現実（ＡＲ：ｅＸｔｅｎｄｅｄＲｅａｌｉｔｙ）、混合現実（ＭＲ：ＭｉｘｅｄＲｅａｌｉｔｙ）、仮想現実（ＶＲ：ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ）などの、異なるタイプの現実を含むエクステンデッドリアリティ（ＸＲ：ｅｘｔｅｎｄｅｄｒｅａｌｉｔｙ）装置、人間の操縦者を持たない航空機でありドローンとして一般に称される無人航空車両（ＵＡＶ：ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ）、高速列車（ＨＳＴ：ｈｉｇｈｓｐｅｅｄｔｒａｉｎ）上の装置、又はデジタルカメラなどの画像取得装置、センサ、ゲーム装置、音楽保存及び再生装置、又は無線又は有線のインターネットアクセス及び閲覧などを可能とするインターネット装置など、を含むが、これらに限定されない。「端末装置」はさらにマルチキャスト／ブロードキャスト機能を持つことができ、公共の安全やミッションクリティカル、Ｖ２Ｘアプリケーション、透過的なＩＰｖ４／ＩＰｖ６マルチキャスト配信、ＩＰＴＶ、スマートＴＶ、無線サービス、ワイヤレスでのソフトウェア配信、グループ通信、及びＩｏＴアプリケーションをサポートする。また、マルチＳＩＭとして知られる１つ又は複数の加入者識別モジュール（ＳＩＭ：ＳｕｂｓｃｒｉｂｅｒＩｄｅｎｔｉｔｙＭｏｄｕｌｅ）が組み込まれてもよい。用語「端末装置」は、ＵＥ、移動局、加入者局、移動端末、ユーザ端末、又は無線装置と互換的に使用されてもよい。

【0039】

本明細書で使用される用語「ネットワーク装置」は、端末装置が通信可能なセル又はカバレッジを提供又はホストすることのできる装置を意味する。ネットワーク装置の例は、衛星、無人航空システム（ＵＡＳ：ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｓｙｓｔｅｍ）プラットフォーム、ノードＢ（ＮｏｄｅＢ又はＮＢ）、進化型ノードＢ（ｅＮｏｄｅＢ又はｅＮＢ）、次世代ノードＢ（ｇＮＢ：ｎｅｘｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎＮｏｄｅＢ）、送受信ポイント（ＴＲＰ：ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｅｃｅｐｔｉｏｎｐｏｉｎｔ）、リモートラジオユニット（ＲＲＵ：ｒｅｍｏｔｅｒａｄｉｏｕｎｉｔ）、ラジオヘッド（ＲＨ：ｒａｄｉｏｈｅａｄ）、リモートラジオヘッド（ＲＲＨ：ｒｅｍｏｔｅｒａｄｉｏｈｅａｄ）、ＩＡＢノード、フェムトノード、ピコノードなどの低電力ノード、再設定可能なインテリジェントサーフェス（ＲＩＳ：ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｕｒｆａｃｅ）など、を含むが、これらに限定されない。

【0040】

本明細書で説明される通信は、ＮｅｗＲａｄｉｏアクセス（ＮＲ：ＮｅｗＲａｄｉｏＡｃｃｅｓｓ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ：ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ－Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ、ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ（ＬＴＥ－Ａ：ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ）、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ：ＷｉｄｅｂａｎｄＣｏｄｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｃｃｅｓｓ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ：ＣｏｄｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｃｃｅｓｓ）、ｃｄｍａ２０００、及びモバイル通信のためのグローバルシステム（ＧＳＭ：ＧｌｏｂａｌＳｙｓｔｅｍｆｏｒＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などを含むがこれらに限定されない、任意の適切な規格に準拠してもよい。さらに、通信は、現在知られている、又は将来開発される任意の世代の通信プロトコルに従って実行されてもよい。通信プロトコルの例は、第１世代（１Ｇ：ｔｈｅｆｉｒｓｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、第２世代（２Ｇ：ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、２．５Ｇ、２．８５Ｇ、第３世代（３Ｇ：ｔｈｅｔｈｉｒｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、第４世代（４Ｇ：ｔｈｅｆｏｕｒｔｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、４．５Ｇ、第５世代（５Ｇ：ｔｈｅｆｉｆｔｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、及び第６世代（６Ｇ：ｔｈｅｓｉｘｔｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信プロトコルを含むが、これらに限定されない。本明細書で説明される技術は、上述の無線ネットワーク及び無線技術、並びに他の無線ネットワーク及び無線技術に使用することができる。本開示の実施形態は、現在知られている、又は将来開発される任意の世代の通信プロトコルに従って実行されてもよい。通信プロトコルの例は、第１世代（１Ｇ：ｔｈｅｆｉｒｓｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、第２世代（２Ｇ：ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、２．５Ｇ、２．７５Ｇ、第３世代（３Ｇ：ｔｈｅｔｈｉｒｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、第４世代（４Ｇ：ｔｈｅｆｏｕｒｔｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、４．５Ｇ、第５世代（５Ｇ：ｔｈｅｆｉｆｔｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信プロトコル、５．５Ｇ、５Ｇ－Ａｄｖａｎｃｅｄネットワーク、又は第６世代（６Ｇ：ｔｈｅｓｉｘｔｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）ネットワークを含むが、これらに限定されない。

【0041】

端末装置又はネットワーク装置は、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）又は機械学習の能力を有してもよい。一般的に、特定の機能のために収集された多数のデータから訓練済みのモデルが含まれ、いくつかの情報を予測するために使用されることが可能である。

【0042】

端末装置又はネットワーク装置は、例えばＦＲ１（４１０ＭＨｚ～７１２５ＭＨｚ）、ＦＲ２（２４．２５ＧＨｚ～７１ＧＨｚ）、１００ＧＨｚより大きい周波数帯域、及びテラヘルツ（ＴＨｚ：ＴｅｒａＨｅｒｔｚ）などのいくつかの周波数範囲上で動作してもよい。さらに免許／非免許／共有スペクトル上で動作することができる。端末装置は、マルチ無線デュアル接続（ＭＲ－ＤＣ：Ｍｕｌｔｉ－ＲａｄｉｏＤｕａｌＣｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ）アプリケーションシナリオの下で、ネットワーク装置と２つ以上の接続を有してもよい。端末装置又はネットワーク装置は、全二重、フレキシブル二重、クロス分割二重モードにおいて動作することができる。

【0043】

本開示の実施形態は、例えば、信号生成器、信号分析器、スペクトル分析器、ネットワーク分析器、テスト端末装置、テストネットワーク装置、又はチャネルエミュレータなどのテスト機器において実施されてもよい。

【0044】

本開示の実施形態は、現在知られている、又は将来開発される任意の世代の通信プロトコルに従って実行されてもよい。通信プロトコルの例は、第１世代（１Ｇ）、第２世代（２Ｇ）、２．５Ｇ、２．７５Ｇ、第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）、４．５Ｇ、第５世代（５Ｇ）通信プロトコル、５．５Ｇ、５Ｇ－Ａｄｖａｎｃｅｄネットワーク、又は第６世代（６Ｇ）ネットワークを含むが、これらに限定されない。

【0045】

本明細書で使用される用語「回路」は、ハードウェア回路及び／又はハードウェア回路とソフトウェアとの組み合わせを意味してもよい。例えば、回路は、アナログ及び／又はデジタルハードウェア回路とソフトウェア／ファームウェアとの組み合わせであってもよい。さらに別の例として、回路は、端末装置又はネットワーク装置のような装置に様々な機能を実行させるために協働する、デジタル信号プロセッサ、ソフトウェア及び１つ又は複数のメモリを含むソフトウェア付きのハードウェアプロセッサの任意の部分であってもよい。さらに別の例において、回路は、操作のためにソフトウェア／ファームウェアを必要とするハードウェア回路及び／又はマイクロプロセッサ又はその一部のようなプロセッサであってもよいが、操作のために必要でない場合、ソフトウェアは存在しなくてもよい。本明細書で使用されるように、用語「回路」は、ハードウェア回路又は１つ又は複数のプロセッサのみ、又はハードウェア回路又は１つ又は複数のプロセッサの一部及びその（又はそれらの）付随するソフトウェア及び／又はファームウェアの実現も含む。

【0046】

本明細書で使用される単数形「１つ」、及び「前記」は、文脈に明示的に示されていない限り、複数形も含まれる。用語「含む」及びその変型は、「含むが、これらに限定されるものではない」を意味するオープンエンド用語として理解されるべきである。用語「に基づく」は、「に少なくとも部分的に基づく」と理解されるべきである。用語「一実施形態」及び「実施形態」は、「少なくとも１つの実施形態」と理解されるべきである。用語「別の実施形態」は、「少なくとも１つの他の実施形態」と理解されるべきである。「第１」、「第２」などの用語は、異なる又は同一の対象を指してもよい。以下では、その他の明示的及び暗黙的な定義を含む場合がある。

【0047】

【0048】

以下、添付図面を参照して、本開示の原理及び実施態様について詳細に説明する。［Ｒ１－２２０５４５４、ＢＭのためのＡＩ／ＭＬ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ／Ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ：人工知能／機械学習）に関する他の側面についての議論概要＃４］によると、以下の潜在的な仕様の影響が研究される。（１）ＵＥ／ＮＷ（Ｎｅｔｗｏｒｋ：ネットワーク）モデルについてのデータ収集を容易にするための新しい又は拡張されたメカニズム、例えば、訓練、ファインチューニング、検証。例えば、以下のいくつかの例が寄稿により言及された。訓練データの収集を容易にするための拡張されたＢＭプロシージャ（シグナリング／設定、報告を含む）、いくつかの新しい情報、例えば、ＵＥ測位、センサからの情報（例えば、速度、向き、回転）の導入、及び訓練のための他の補助情報。（２）ＡＩ／ＭＬ推論を容易にするための新しい又は拡張されたメカニズム。例えば、以下のいくつかの例が寄稿により言及された。ＡＩ推論についての拡張されたＢＭ測定／報告、拡張されたＢＭ測定／報告についてのシグナリング／設定、及びＡＩ推論のための補助情報。（３）ＡＩモデルのライフサイクル管理を容易にするための新しい又は拡張されたメカニズム。例えば、以下のいくつかの例が寄稿により言及された。ＡＩ／ＭＬモデルのアクティブ化、非アクティブ化のためのメカニズム／補助情報、ＡＩモデルの選択のためのメカニズム／補助情報、及びパフォーマンス監視のためのメカニズム／補助情報。いくつかの補助情報の交換を含んでもよい。（４）ＡＩ関連のＵＥ能力及び報告。（５）ＡＩモデルのインターフェース、例えば入力、出力。（６）他の拡張。

【0049】

ＲＡＮ１＃１０９－ｅ［議長メモＲＡＮ１＃１０９－ｅｖ１５］によると、ＡＩ／ＭＬベースのビーム管理については、特徴付け及びベースライン性能評価のために、ＢＭケース１とＢＭケース２とをサポートする。ＢＭケース１：ビームのセットＢについての測定結果に基づく、ビームのセットＡについての空間領域ＤＬビーム予測。ＢＭケース２：ビームのセットＢの過去の測定結果に基づく、ビームのセットＡについての時間的ＤＬビーム予測。ＢＭケース１及びＢＭケース２について、セットＡ及びセットＢ内のビームは、同じ周波数範囲にあってもよい。

【0050】

ＲＡＮ１＃１０９－ｅ［議長メモＲＡＮ１＃１０９－ｅｖ１５］及び［Ｒ１－２２０５４５４、ビーム管理のためのＡＩ／ＭＬに関する他の側面についての議論概要＃４］によると、サブケースＢＭケース１については、さらなる研究のために、２つの代替案を考える。第１の代替案は、セットＢがセットＡのサブセットであることである。セットＡ及びセットＢ内のビームの数と、セットＡ内のビームからセットＢをどのように決定するか（例えば、固定パターン、ランダムパターンなど）とを、研究することができる。第２の代替案は、セットＡとセットＢとが異なる（例えば、セットＡはナロービームからなり、セットＢはワイドビームからなる）ことである。セットＡ及びセットＢ内のビームの数と、セットＡ内のビームとセットＢ内のビームとの間のＱＣＬ（Ｑｕａｓｉ－ｃｏｌｏｃａｔｉｏｎ：疑似コロケーション）関係とを、研究することができる。セットＡは、ＤＬビーム予測のためのものであり、セットＢは、ＤＬビーム測定のためのものである。用語「ナロービーム」及び「ワイドビーム」は、ＳＩ議論だけのためのものであり、仕様への影響はない。セットＡ及びセットＢのコードブック構築は、企業により明確にされてもよい。

【0051】

サブユースケースＢＭケース１については、さらなる研究のために、代替案１と代替案２との両方を考える。代替案１：ＮＷ側におけるＡＩ／ＭＬ推論。代替案２：ＵＥ側におけるＡＩ／ＭＬ推論。ＲＡＮ１＃１０９－ｅ［議長メモＲＡＮ１＃１０９－ｅｖ１５］によると、ＡＩモデルの入力については、サブユースケースＢＭケース１に関して、ＡＩ／ＭＬ入力のための次の代替案をさらに研究する。代替案１：セットＢに基づくＬ１－ＲＳＲＰ測定だけ。代替案２：セットＢ及び補助情報に基づくＬ１－ＲＳＲＰ測定。該議論において、同席者により、次のことが言及された。Ｔｘ及び／又はＲｘビーム形状情報（例えば、Ｔｘ及び／又はＲｘビームパターン、Ｔｘ及び／又はＲｘビーム照準方向（方位角及び仰角）、３ｄＢビーム幅など）、予測のための予想Ｔｘ及び／又はＲｘビーム（例えば、予測のための、予想Ｔｘ及び／又はＲｘ角度、Ｔｘ及び／又はＲｘビームＩＤ（ＣＲＩ又はＳＳＢＲＩ））、ＵＥ位置情報、ＵＥ方向情報、Ｔｘビーム利用情報、ＵＥ向き情報など。補助情報の提供は、機密情報を相手側に開示することが懸念されるため、実現不可能である可能性がある。代替案３：セットＢに基づくＣＩＲ。代替案４：セットＢと、対応するＤＬＴｘ及び／又はＲｘビームＩＤとに基づくＬ１－ＲＳＲＰ測定。いくつかの代替案の組み合わせを含む他の代替案を提供することは、企業次第である。全ての入力は、「名目上」のものであり、議論のためだけのものである。

【0052】

ＲＡＮ１＃１０９－ｅ［Ｒ１－２２０５４５４、ビーム管理のためのＡＩ／ＭＬに関する他の側面についての議論概要＃４］によると、ＡＩモデルの出力については、サブケースＢＭケース１に関して、ＡＩ／ＭＬ出力のための次の代替案をさらに研究する。代替案１：予測されたトップＮ１個のＤＬＴｘ及び／又はＲｘビームの、Ｔｘ及び／又はＲｘビームＩＤ及び／又は予測されたＬ１－ＲＳＲＰ。トップＮ１個のＤＬＴｘ及び／又はＲｘビームの選択方法（例えば、閾値よりも高いＬ１－ＲＳＲＰ、閾値よりも高い、最良ビームである合計確率）。代替案２：予測されたトップＮ１個のＤＬＴｘ及び／又はＲｘビームの、Ｔｘ及び／又はＲｘビームＩＤ、及び他の情報（例えば、ビームが最良ビームである確率、更新後のセットＢ）。代替案３：モデルに入力されるＴｘ及び／又はＲｘビーム方向に対応する予測されたＲＳＲＰ。代替案４：予測されたトップＮ１個のＤＬＴｘ及び／又はＲｘビームの、Ｔｘ及び／又はＲｘビーム角度及び予測されたＲＳＲＰ（オプション）。他の代替案を提供することは、企業次第である。ビームＩＤは、議論のためにのみ使用される。全ての出力は、「名目上」のものであり、議論のためだけのものである。Ｎ１の値は、各企業次第である。

【0053】

上述したように、ＡＩ／ＭＬベースのビームに関連している方式の様々な側面は、さらに研究及び改善される必要がある。少なくともこれら及び当分野における潜在的な他の技術的問題を解決するために、本開示の例示的な実施形態は、ＡＩモデルにより予測されたビームを報告するためのいくつかの解決策を提供する。本開示の実施形態は、ネットワーク装置及び端末装置が最適ビームを決定するのに役立つことができるとともに、ＡＩモデルの汎化性能を決定するのにも役立つことができる。以下、添付図面を参照して、本開示の原理及びいくつかの例示的な実施形態について詳細に説明する。

【0054】

図１は、本開示のいくつかの実施形態を実施可能な例示的な通信システム１００を示す。通信ネットワークの一部である通信システム１００は、ネットワーク装置１２０と、端末装置１１０と、を含む。

【0055】

ネットワーク装置１２０は、端末装置１１０にサービスを提供することができ、ネットワーク装置１２０と端末装置１１０とは、互いにデータ及び制御情報を通信してもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０と端末装置１１０とは、直接リンク／チャネルを用いて通信してもよい。

【0056】

システム１００において、ネットワーク装置１２０から端末装置１１０へのリンクは、ダウンリンク（ＤＬ：ｄｏｗｎｌｉｎｋ）と称され、端末装置１１０からネットワーク装置１２０へのリンクは、アップリンク（ＵＬ：ｕｐｌｉｎｋ）と称される。ダウンリンクでは、ネットワーク装置１２０は、送信（ＴＸ）装置（又は送信機）であり、端末装置１１０は、受信（ＲＸ）装置（又は受信機）である。アップリンクでは、端末装置１１０は、送信ＴＸ装置（又は送信機）であり、ネットワーク装置１２０は、ＲＸ装置（又は受信機）である。ネットワーク装置１２０が１つ又は複数のサービングセルを提供してもよいことを、理解すべきである。いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、複数のセルを提供してもよい。

【0057】

通信システム１００における通信は、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ：ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ－Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ、ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ（ＬＴＥ－Ａ）、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ：ＷｉｄｅｂａｎｄＣｏｄｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｃｃｅｓｓ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ：ＣｏｄｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｃｃｅｓｓ）及びモバイル通信のためのグローバルシステム（ＧＳＭ：ＧｌｏｂａｌＳｙｓｔｅｍｆｏｒＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などを含むが、これらに限定されない、任意の適切な規格に準拠してもよい。さらに、通信は、現在知られている、又は将来開発される任意の世代の通信プロトコルに従って実行されてもよい。通信プロトコルの例は、第１世代（１Ｇ）、第２世代（２Ｇ）、２．５Ｇ、２．７５Ｇ、第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）、４．５Ｇ、第５世代（５Ｇ）、５．５Ｇ、５Ｇ－Ａｄｖａｎｃｅｄネットワーク、又は第６世代（６Ｇ）通信プロトコルを含むが、これらに限定されない。

【0058】

図１に示す装置の数及びそれらの接続関係及びタイプが、説明の目的でのみ与えられ、いかなる限定も示唆しないことを、理解すべきである。通信システム１００は、本開示の実施形態を実施するのに適した任意の適切な数の装置を備えてもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、複数のセルを提供してもよい。

【0059】

図２は、端末装置１１０とネットワーク装置１２０との間の通信のプロセス２００を示す概略図である。図２に示すように、端末装置１１０において、端末装置１１０は、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定してもよく（２１０）、端末装置１１０は、第１の数に関する第１の指示と、第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告（２０５）を生成してもよく（２２０）、そして、端末装置１１０は、該ビーム報告（２０５）をネットワーク装置１２０に送信してもよい（２３０）。

【0060】

ネットワーク装置１２０において、ネットワーク装置１２０は、第１の数に関する第１の指示と、第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告（２０５）を、端末装置１１０から受信してもよく（２４０）、該予測ビームは、人工知能（ＡＩ）モデルにより予測され、そして、ネットワーク装置１２０は、ビーム報告（２０５）を処理してもよい（２５０）。こうして、ネットワーク装置１２０及び端末装置１１０が最適ビームを決定するのに役立つとともに、ＡＩモデルの汎化性能を決定するのにも役立つ。

【0061】

いくつかの実施形態において、ビーム報告は、Ｌ１－ＲＳＲＰ、Ｌ１－ＳＩＮＲ、ＣＲＩ又はＳＳＢＲＩを搬送するＣＳＩ報告、又は、「ｃｒｉ－ＲＳＲＰ」、「ｓｓｂ－Ｉｎｄｅｘ－ＲＳＲＰ」、「ｃｒｉ－ＳＩＮＲ」又は「ｓｓｂ－Ｉｎｄｅｘ－ＳＩＮＲ」の報告量を有するＣＳＩ報告などを指す。ターゲット信号のビームは、該ターゲット信号のＱＣＬタイプＤ（ソース）参照信号を指す。ビーム情報は、ビームＩＤ及び対応するビーム品質を指す。ビームＩＤは、ＣＲＩ又はＳＳＢＲＩを指す。ビーム品質は、Ｌ１－ＲＳＲＰ又はＬ１－ＳＩＮＲを指す。ＱＣＬタイプＤは、空間Ｒｘパラメータを指す。いくつかの実施形態において、ＡＩモデルは、１つ又は複数の最適ビームを予測、出力、推論又は決定するために用いられる。

【0062】

本開示の実施形態の方式をより明確に説明するために、まず、ＡＩモデルを以下のように紹介する。図３は、最良ビームを予測するためのＡＩモデルの例を示す。図３に示すように、ＡＩモデルは、分類に基づいて最良ビームを予測する。つまり、ＡＩモデルの入力が４つのビーム（即ち、セットＢ）に対応するＬ１－ＲＳＲＰ（レイヤ１参照信号受信電力）であり、セットＡが１６つのビームからなると仮定する。セットＢは、ＡＩモデルの入力としての、１組のビーム又はビームＩＤである。ＡＩモデルにより出力された１つ又は複数のビーム（ビームＩＤ及びビーム品質を含む）は、セットＡからのものである。追加として、セットＢは、セットＡのサブセットであってもよい。全体として、ＡＩモデルは、セットＡ内のビームの一部（即ち、セットＢ）を用いて、セットＡ内の１つ又は複数のビーム（例えば、１つ又は複数の最適ビーム）を推定するために用いられてもよい。ＡＩモデルは、まず、（セットＡ内の）各ビームに対応する、最良ビームである確率（又は重み比率）を取得することができる。理想的又は一般的には、図３に示すように、１つのみのビームが最高の確率を有する。そして、ＡＩモデルは、最高の確率を持つビームを、予測された最良ビーム（即ち、セットＡ内のトップ１のビーム）として出力することができ、図３に示すように、最高の確率は０．９９９であり、ＡＩモデルにより出力されたビームのＩＤは３である。

【0063】

図４は、最良ビームを予測するためのＡＩモデルの別の例を示す。図４に示すように、ＡＩモデルは、分類に基づいて最良ビームを予測する。いくつかの場合において、例えば、複数のビームに対応する実際の品質が近い。いくつかの他の場合において、例えば、現在の環境におけるＡＩモデルの推論性能が悪い、即ち、汎化性能が悪い。複数のビームに対応する、最良ビームである確率が近く、これらの確率が明らかに他の確率よりも高いため、ＡＩモデルは、これらのビームを、予測された最良ビーム、即ち、セットＡ内のトップ４のビームとして出力することができ、図４に示すように、ＡＩモデルにより出力されたビームのＩＤは２、３、４及び５である。

【0064】

図５は、最良ビームを予測するためのＡＩモデルの別の例を示す。図５に示すように、ＡＩモデルは、回帰に基づいて最良ビームを予測する。ＡＩモデルは、まず、（セットＡ内の）各ビームに対応するＬ１－ＲＳＲＰを推定することができる。理想的又は一般的には、図５に示すように、１つのみのビームが最高のＬ１－ＲＳＲＰを有する（比較的明らかである）。そして、ＡＩモデルは、最高のＬ１－ＲＳＲＰを有するビームを、予測された最良ビーム（即ち、セットＡ内のトップ１のビーム）として出力することができ、図５に示すように、ＡＩモデルにより出力されたビームのＩＤは３である。

【0065】

図６は、最良ビームを予測するためのＡＩモデルのさらに別の例を示す。図６に示すように、ＡＩモデルは、回帰に基づいて最良ビームを予測する。いくつかの場合において、例えば、複数のビームに対応する実際の品質が近い。いくつかの他の場合において、例えば、現在の環境におけるＡＩモデルの推論性能が悪い、即ち、汎化性能が悪い。複数のビームに対応する、推定されたＬ１－ＲＳＲＰが近く、ひいては一致しており、これらのＬ１－ＲＳＲＰが明らかに他のＬ１－ＲＳＲＰよりも高いため、ＡＩモデルは、これらのビームを、予測された最良ビーム、即ち、セットＡ内のトップ４のビームとして出力することができ、図６に示すように、ＡＩモデルにより出力されたビームのＩＤは２、３、４及び５である。

【0066】

図３～図６におけるＡＩモデルを参照し、ＡＩモデルにより出力された予測ビームの数は不定である。即ち、Ｎ１の値は、不定であり、ＡＩモデルに依存する。Ｋの値は、ｇＮＢの設定に依存する。ＡＩモデルがｇＮＢ側においてデプロイメントされた場合、Ｎ１の値は、ｇＮＢにより決定される。Ｎ１＞１の場合、ｇＮＢは、実際の最良ビームを決定するために、予測ビームについてのビーム報告をトリガすることができる。ＡＩモデルがＵＥ側においてデプロイメントされた場合、Ｎ１の値は、ＵＥにより決定される。これにより、結果として以下のような状況になる可能性がある。第１の状況において、Ｎ１＝Ｋであり、問題はない。第２の状況において、Ｎ１＞Ｋであり、それは、ＵＥが、ＡＩモデルにより出力されたＮ１個の予測ビームのうちのＫ個のビームのみを報告すること、を意味する。しかしながら、実際には、実際の最良ビームは、該Ｎ１個の予測ビームのうちの何れか１つであってもよく、例えば、Ｎ１－Ｋ個のビームのうちの何れか１つであってもよい。したがって、この方法では、ｇＮＢが実際の最良ビームを取得できない可能性がある。追加として、この問題が許容されるとしても、ＵＥは、Ｎ１＞１の原因、例えば、前に言及されたケース１かそれともケース２かを、決定することができない。ケース１の場合、問題はない。しかしながら、ケース２の場合、許容できないはずである。

【0067】

この問題を解決するために、ＵＥは、Ｎ１個の予測ビームをｇＮＢに報告する必要がある。そして、ｇＮＢは、該Ｎ１個の予測ビームについてのビーム報告（即ち、ビーム測定及び報告）をトリガする。第３の状況において、Ｎ１＜Ｋであり、例えば、Ｎ１＝１且つＫ＝４であり、それは、ＵＥが、１つのみのビームを報告する必要があるが、ｇＮＢが４つのビームのためにリソースをリザーブすることを意味する。これにより、ビーム報告用のリソースの無駄につながる可能性がある。結論として、ＡＩモデルがＵＥ側においてデプロイメントされた場合、ＵＥは、ＡＩモデルにより出力されたＮ１個の予測ビームをｇＮＢに報告する必要がある。それは、報告するビームの数が固定ではなく、不定である（即ち、設定されたＫに依存する）こと、を意味する。本開示の実施形態は、上記問題を解決することができる。以下では、詳細に説明する。

【0068】

本開示のいくつかの実施形態は、ＵＥを端末装置１１０の例とし、ｇＮＢをネットワーク装置１２０の例とする。なお、本開示の実施形態の端末装置１１０は、ＵＥに限定されず、ネットワーク装置１２０は、ｇＮＢに限定されない。

【0069】

いくつかの実施形態において、端末装置１１０は、ビーム報告に対応する、チャネル状態情報参照信号（ＣＳＩ－ＲＳ：ｃｈａｎｎｅｌｓｔａｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌ）又は同期信号及びＰＢＣＨブロック（ＳＳＢ：ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌａｎｄＰＢＣＨｂｌｏｃｋ）リソースの数に基づいて、第１の指示のペイロードサイズを決定してもよい。いくつかの実施形態において、端末装置１２０は、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値に基づいて、第１の指示のペイロードサイズを決定してもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値は、端末装置１１０の能力情報に基づいて、ネットワーク装置１２０により決定される。

【0070】

ネットワーク装置１２０において、いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、端末装置１１０の能力情報を受信してもよく、端末装置１１０の能力情報に基づいて該値を決定してもよい。したがって、ネットワーク装置１２０において、いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、ビーム報告に対応する、チャネル状態情報参照信号（ＣＳＩ－ＲＳ：ｃｈａｎｎｅｌｓｔａｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌ）又は同期信号及びＰＢＣＨブロック（ＳＳＢ：ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌａｎｄＰＢＣＨｂｌｏｃｋ）リソースの数に基づいて、第１の指示のペイロードサイズを決定してもよい。

【0071】

いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値に基づいて、第１の指示のペイロードサイズを決定してもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、ＡＩモデルにより予測されたビームの最大数を示す、端末装置１１０の能力情報に基づいて、第１の指示のペイロードサイズを決定してもよい。

【0072】

いくつかの実施形態において、端末装置１１０は、ＡＩモデルにより予測されたビームの最大数を示す、端末装置１１０の能力情報に基づいて、第１の指示のペイロードサイズを決定してもよい。いくつかの実施形態において、ビーム報告は、第１の指示を含む第１の部分と、第２の数の予測ビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む。

【0073】

ビーム報告構成の概略図の例を示す図７に示すように、ビーム報告は、２つの部分、即ち、パート１及びパート２からなる。パート１は、少なくとも、報告するビームの数（又は、ＡＩモデルにより出力されたビームの数）の指示を含み、パート２は、少なくともビーム情報を含む。これらの実施形態において、端末装置１１０は、第１の指示により示された第１の数に基づいて、第２の数を決定してもよい。

【0074】

図７を参照し、いくつかの実施形態において、ＰＵＣＣＨ／ＰＵＳＣＨ上のビーム報告は、上述した２つの部分からなる。いくつかの実施形態において、パート１は、固定のペイロードサイズ（又はビット幅）を有し、パート２内の情報ビットの数を特定するために使用される。パート１は、パート２の前に、全て送信されることになる。パート１は、報告するビームの数の指示（略して「第１のインジケータ」と称される）を含む。具体的には、第１のインジケータは、ビーム報告内、又はパート２内の、報告するビームの数を指す。さらに、第１のインジケータは、ＡＩモデルにより出力された予測ビームの数を指してもよい。

【0075】

追加として、報告するビームの数はまた、ＡＩモデルの性能を反映したメトリック／量であるように使用されてもよい。パート２は、不定のペイロードサイズを有し、パート１内の指示により示された報告するビームの数に基づいて決定される。第１のインジケータは、第１の指示の例である。２つの部分を含むビーム報告を報告することにより、ネットワーク装置１２０は、まずパート１を受信し、そして、パート１から、報告されるビームの数を取得した後に、ネットワーク装置１２０は、パート２のペイロードサイズを決定する。これは、ネットワーク装置１２０のさらなるブラインド検出に有益である。

【0076】

いくつかの実施形態において、ＡＩモデルにより出力されたビームの数（又は報告するビームの数）の追加の指示を導入する。該指示は、現在のビーム報告に適用される。パート１は、固定の情報、例えば指示を含み、パート２は、不定の情報、例えばビーム情報を含む。いくつかの実施形態において、パート１は、報告するビームの数の指示のみを含む。例えば、パート１内の指示は、報告するビームがＮ個あることを示す。いくつかの実施形態において、ビーム情報は、報告するビームのＣＲＩ（ＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ）を含む。いくつかの実施形態において、ビーム情報は、報告するビームのＣＲＩ及びＬ１－ＲＳＲＰを含む。

【0077】

上述した例によれば、パート２内のビーム情報のペイロードサイズは、Ｎ個のビームの情報についての総ビット幅、例えばＮ個のＣＲＩと、Ｎ個のＬ１－ＲＳＲＰとに基づいて決定される必要がある。即ち、それは、既存のビーム報告、例えばグループベースのビーム報告：Ｎ個のＣＲＩ、１個の絶対Ｌ１－ＲＳＲＰ（例えば、７ビット存在する）及びＮ－１個の差分Ｌ１－ＲＳＲＰ（例えば、それぞれ４ビット存在する）に基づいて決定されてもよい。

【0078】

いくつかの実施形態において、Ｌ１－ＲＳＲＰ、Ｌ１－ＳＩＮＲ（ｌａｙｅｒ１Ｓｉｇｎａｌｔｏｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｐｌｕｓｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ：レイヤ１信号対干渉雑音比）、ＣＲＩ又はＳＳＢＲＩ（ＳＳＢｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ：ＳＳＢリソースインジケータ）を搬送するＣＳＩ報告、又は「ｃｒｉ－ＲＳＲＰ」、「ｓｓｂ－Ｉｎｄｅｘ－ＲＳＲＰ」、「ｃｒｉ－ＳＩＮＲ」又は「ｓｓｂ－Ｉｎｄｅｘ－ＳＩＮＲ」の報告量を有するＣＳＩ報告などである。いくつかの実施形態において、ビーム情報は、ビームＩＤと、対応するビーム品質（Ｌ１－ＲＳＲＰ又はＬ１－ＳＩＮＲ）とを含んでもよい。

【0079】

図７を参照し、いくつかの実施形態において、第１のインジケータのペイロードサイズ（又はビット幅）は、以下の情報のうちの１つに基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態において、ビーム報告に対応する（又はビーム報告で設定された）、ＣＳＩ－ＲＳ（Ｃｈａｎｎｅｌｓｔａｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌ：チャネル状態情報参照信号）／ＳＳＢ（ＳｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎＳｉｇｎａｌａｎｄＰＢＣＨｂｌｏｃｋ：同期信号及びＰＢＣＨブロック）リソースの数である。具体的には、ペイロードサイズは、以下の式に基づいて決定されてもよい。

【0080】

【数1】

【0081】

ここで、Ｋ_Ｓ ^{ＣＳＩ－ＲＳ}は、対応するＣＳＩ－ＲＳ／ＳＳＢリソースの数である。例えば、Ｋ_Ｓ ^{ＣＳＩ－ＲＳ}が６４に等しいと仮定すると、第１のインジケータのペイロードサイズは、６ビット存在する。また、「００００００」は、報告するビームが１つあることを意味し、「０００００１」は、報告するビームが２つあることを意味する、などである。

【0082】

いくつかの実施形態において、設定されたＫの値は、ビーム報告に対応する（Ｋが設定されていない場合、１に等しい）。具体的には、ペイロードサイズを決定するために、以下の式が採用されてもよい。

【0083】

【数2】

【0084】

これは、報告するビームの数がＫの値以下である必要があることを意味する。例えば、Ｋが８に等しいと仮定すると、第１のインジケータのペイロードサイズは、３ビット存在する。また、「０００」は、報告するビームが１つあることを意味し、「００１」は、報告するビームが２つあることを意味する、などである。Ｋの値は、新しいＵＥ（ＵｓｅｒＥｑｕｉｐｍｅｎｔ：ユーザ装置）能力（「第１のＵＥ能力」と称される）に依存する。該第１のＵＥ能力は、ＡＩモデルにより出力された予測ビームの最大数を指してもよい。

【0085】

こうして、ネットワーク装置１２０は、第１のＵＥ能力に基づいてＫの値を決定することができる。例えば、第１のＵＥ能力の値がＮｍａｘであり、そのため、ネットワーク装置１２０は、Ｋの値がＮｍａｘ以下であると決定することができる。また、リソースがＵＥ能力に応じて設定されるため、リソースの無駄が回避される。

【0086】

いくつかの実施形態において、第１のＵＥ能力が「Ｎｍａｘ」により表されるとすると、ペイロードサイズを決定するために、以下の式が採用されてもよい。

【0087】

【数3】

【0088】

この場合、第１のインジケータのペイロードサイズ（又はビット幅）は、能力情報に基づいて、端末装置１１０により決定されてもよい。

【0089】

いくつかの実施形態において、ビーム報告は、第１の指示及び予測ビームのうちの１つのビームのビーム情報を含む第１の部分と、第２の数の予測ビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む。

【0090】

いくつかの実施形態において、端末装置１１０は、第１の指示により示された第１の数に基づいて、第２の数を決定してもよい。これらの実施形態において、端末装置１１０は、ＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ：ＣＳＩ－ＲＳｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、絶対参照信号受信電力（ＲＳＲＰ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｉｖｅｄｐｏｗｅｒ）とに基づいて、第１の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定してもよい。

【0091】

これらの実施形態において、端末装置１１０は、第２の数のＣＲＩと、第２の数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、第２の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定してもよい。したがって、ネットワーク装置１２０において、いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、第１の指示により示された第１の数に基づいて、第２の数を決定してもよい。

【0092】

ネットワーク装置１２０において、いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、ＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ：ＣＳＩ－ＲＳｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、絶対参照信号受信電力（ＲＳＲＰ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｉｖｅｄｐｏｗｅｒ）とに基づいて、第１の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定してもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、第２の数のＣＲＩと、第２の数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、第２の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定してもよい。

【0093】

いくつかの実施形態において、第１の部分は、第１の指示と、予測ビームのうちの１つのビームのビーム情報と、を含む。換言すれば、第１のインジケータに加えて、パート１は、最良（の予測された）ビーム、即ち、予測されたＮ個のビームのうちのトップ１のビームの、ビーム情報をさらに含んでもよい。同時に、パート２は、他の報告するビームのビーム情報を含む。

【0094】

図８は、ビーム報告構成の概略図の別の例を示す。図８に示すように、第１のインジケータに加えて、パート１は、最良（の予測された）ビーム、即ち、予測されたＮ個のビームのうちのトップ１のビームの、ビーム情報をさらに含む。同時に、パート２は、他の報告するビームのビーム情報を含む。図８に示すように、ビーム報告は、第１のインジケータ及びトップ１のビーム情報を含むパート１と、他のビーム情報を含むパート２と、を含む。略して、「パート１内のビーム情報」及び「パート２内のビーム情報」は、それぞれ、「第１のビーム情報」及び「第２のビーム情報」と称されてもよい。

【0095】

いくつかの実施形態において、トップ１のビーム（即ち、予測された最良ビーム）情報は、１個のＣＲＩと、１個の絶対Ｌ１－ＲＳＲＰとを含む。他のビーム情報は、Ｎ－１個のＣＲＩと、Ｎ－１個の差分Ｌ１－ＲＳＲＰとを含む。したがって、第１のビーム情報のペイロードサイズは、１個のＣＲＩと、１個の絶対Ｌ１－ＲＳＲＰとに基づいて決定されてもよく、第２のビーム情報のペイロードサイズは、Ｎ－１個のＣＲＩと、Ｎ－１個の差分Ｌ１－ＲＳＲＰとに基づいて決定されてもよい。

【0096】

いくつかの実施形態において、特にＰＵＣＣＨに基づくＰ／ＳＰ（周期的又は半永続的）ビーム報告について、ＵＥは、パート１のみを報告してもよい。即ち、報告するビームの数の指示と、予測ビームのうちのトップ１のビームとのみを報告してもよい。この方法に基づいて、ビーム報告のオーバーヘッドを省くことができる。また、ネットワーク装置１２０のために利用可能なビームが１つある。同時に、ｇＮＢには、少なくとも１つの予測された最良ビームを受信することを保証されることが可能である。追加として、ＡＩモデルが１つのみのビームを出力する場合、ＵＥは、パート１のみを報告してもよい。

【0097】

いくつかの実施形態において、ビーム報告は、第１の指示及び第１の数の予測ビームのうちの第３の数の予測ビームを含む第１の部分と、第２の数のビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む。

【0098】

これらの実施形態において、端末装置１１０は、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値に基づいて、第３の数を決定してもよく、第１の指示により示された第１の数と、第３の数とに基づいて、第２の数を決定してもよい。

【0099】

これらの実施形態において、端末装置１１０は、第３の数のＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ：ＣＳＩ－ＲＳｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、絶対参照信号受信電力（ＲＳＲＰ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｉｖｅｄｐｏｗｅｒ）と、（第３の数から１を引いた値）に等しい数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、第１の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定してもよい。

【0100】

これらの実施形態において、端末装置１１０は、第２の数のＣＲＩと、第２の数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、第２の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定してもよい。これらの実施形態において、端末装置１１０は、第１の数及び第３の数に基づいて、第２の部分内のＣＲＩのペイロードサイズを決定してもよい。したがって、ネットワーク装置１２０において、いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値に基づいて、第３の数を決定してもよい。

【0101】

いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、第１の指示により示された第１の数と第３の数とに基づいて、第２の数を決定してもよい。これらの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、第３の数のＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ：ＣＳＩ－ＲＳｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、絶対参照信号受信電力（ＲＳＲＰ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｉｖｅｄｐｏｗｅｒ）と、（第３の数から１を引いた値）に等しい数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、第１の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定してもよい。これらの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、第２の数のＣＲＩと、第２の数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、第２の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定してもよい。

【0102】

いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、第１の数及び第３の数に基づいて、第２の部分内のＣＲＩのペイロードサイズを決定してもよい。上記実施形態によれば、パート１は、報告するトップＭ個（例えば、１＜Ｍ＜Ｎ）のビームの情報を含んでもよい。パート２は、他の報告するビーム（例えば、Ｎ－Ｍ個のビーム）のビーム情報を含む。この場合、トップＭ個のビームの情報は、Ｍ個のＣＲＩと、１個の絶対Ｌ１－ＲＳＲＰと、Ｍ－１個のＬ１－ＲＳＲＰと、を含む。他のビームの情報は、Ｎ－Ｍ個のＣＲＩと、Ｎ－Ｍ個の差分Ｌ１－ＲＳＲＰと、を含む。

【0103】

いくつかの実施形態において、第１のインジケータに加えて、パート１は、予測されたＮ個のビームのうちのトップＭ個（Ｍ≧１）のビームのビーム情報をさらに含む。同時に、パート２は、他の報告するビーム（即ち、Ｎ－Ｍ個のビーム）のビーム情報を含む。また、Ｍの値は、Ｋの値に基づいて決定されてもよい。こうして、報告されるビームの数は、ネットワーク装置１２０により決定されてもよい。例えば、Ｍは、設定されたＫ、例えば、上位層設定「ｎｒｏｆＲｅｐｏｒｔｅｄＲＳ」に等しくてもよい。Ｋが設定されていない場合、Ｍは、１に等しい。「ｎｒｏｆＲｅｐｏｒｔｅｄＲＳ」は、非グループベースの報告内の報告設定ごとに報告される、測定されたＲＳリソースの数（Ｎ）を表す。Ｎ≦Ｎ＿ｍａｘであり、ここで、Ｎ＿ｍａｘは、ＵＥ能力に応じて、２又は４の何れかである（ＴＳ３８．２１４［１９］、条項５．２．１．４）。このフィールドが存在しない場合、ＵＥは、値１を適用する。

【0104】

いくつかの実施形態において、第１のビーム情報のペイロードサイズは、Ｋ個のＣＲＩと、１個の絶対Ｌ１－ＲＳＲＰと、Ｋ－１個の差分Ｌ１－ＲＳＲＰとに基づいて決定されることが可能である。第１のビーム情報のペイロードサイズは、Ｋ個のＣＲＩと、１個の絶対Ｌ１－ＲＳＲＰと、Ｋ－１個の差分Ｌ１－ＲＳＲＰとに基づいて決定されることが可能である。特にＣＲＩ（即ち、パート１内のＣＲＩ）については、対応するペイロードサイズは、以下の式に基づいて決定されてもよい。

【0105】

【数4】

【0106】

第２のビーム情報のペイロードサイズは、Ｎ－Ｋ個のＣＲＩと、Ｎ－Ｋ個の差分Ｌ１－ＲＳＲＰとに基づいて決定されることが可能である。特にＣＲＩ（即ち、パート２内のＣＲＩ）については、対応するペイロードサイズは、以下の式に基づいて決定されてもよい。

【0107】

【数5】

【0108】

この場合、第１のインジケータは、パート２内の報告するビームの数を示すために使用されてもよい。該対応するペイロードサイズは、以下の式のうちの１つに基づいて決定されてもよい。

【0109】

【数6】

【0110】

【数7】

【0111】

【数8】

【0112】

いくつかの実施形態において、ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的（Ｐ／ＳＰ：ｐｅｒｉｏｄｉｃｏｒｓｅｍｉ－ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ）ビーム報告のうちの第１のビーム報告であり、第２の数は、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値に基づいて決定される。

【0113】

いくつかの実施形態において、該ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、端末装置１１０は、既に報告された最近のビーム報告内の第１の指示により示された第１の数に基づいて、第２の数を決定してもよい。したがって、ネットワーク装置１２０において、ネットワーク装置１２０は、既に報告された最近のビーム報告内の第１の指示により示された第１の数に基づいて、第２の数を決定してもよい。

【0114】

いくつかの実施形態において、ビーム報告は、ネットワーク装置１２０により設定されたオフセット及び期間を満たす、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、該ビーム報告は、第１の指示と、第２の数の予測ビームのビーム情報とを含む。いくつかの実施形態において、ビーム報告は、ネットワーク装置１２０により設定されたオフセット及び期間を満していない、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、該ビーム報告は、第２の数の予測ビームのビーム情報のみを含む。

【0115】

具体的には、ＵＥは、ＡＩモデルにより出力された予測ビームの指示をｇＮＢに報告してもよく、該指示は、次の１つ又は複数のビーム報告に適用される。この場合、従来のビーム報告を再利用することができる。いくつかの実施形態において、Ｋの値を設定する際にｇＮＢを補助するために、該指示は、Ｋの推薦値として用いられることが可能である。換言すれば、Ｋは、該指示により示された情報に依存する。

【0116】

図９は、端末装置１１０とネットワーク装置１２０との間のビーム報告についてのシグナリング図の例を示す。指示（「第４のインジケータ」と称される）が現在のビーム報告（「第１のビーム報告」と称される）において報告されたが、第４のインジケータにより示された情報は、第１のビーム報告に適用されるのではなく、別のビーム報告（「第２のビーム報告」と称される）、例えば次又は後のビーム報告に適用される。

【0117】

いくつかの実施形態において、第１のインジケータと同様に、第４のインジケータは、ＣＲＩ及びＬ１－ＲＳＲＰとともに報告されてもよく、そのペイロードサイズは、前の実施形態で説明された方法に基づいて決定されてもよい。第４のインジケータの導入は、従来のビーム報告の拡張と見なされてもよい。例えば、図９に示すように、第４のインジケータが４ビットを占有すると仮定する。

【0118】

従来のビーム報告について、ＵＥにＰ（Ｐｅｒｉｏｄｉｃ：周期的）／ＳＰ（ｓｅｍｉ－ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ：半永続的）／ＡＰ（Ａｐｅｒｉｏｄｉｃ：非周期的）ビーム報告がトリガされた後に、ＵＥは、トップＫ個のビームに対応するビームＩＤ及びビーム品質をｇＮＢに報告すべきである。Ｋは、ＲＲＣシグナリングを介してｇＮＢにより設定される。ＵＥにＫが設定されていない場合、Ｋは、１に等しい。いくつかの状況において、特にＰ／ＳＰビーム報告について、報告するビームの数を、各ビーム報告について動的に再設定する又は示すことはできない。図１０は、端末装置１１０とネットワーク装置１２０との間のビーム報告についてのシグナリング図の別の例を示す。

【0119】

図１０に示すように、Ｋ＝４がｇＮＢにより設定されているが、報告されるビームの数が８に変更される必要がある場合、報告するビームの数をどのように決定するかは、解決されるべきである。Ｋを再設定するには、シグナリング遅延などの理由により、長い時間を費やしてしまう。例えば、遅延が１０ｍｓに達する可能性がある。

【0120】

いくつかの実施形態において、上記の問題に対する１つの解決策では、ＵＥ／ｇＮＢは、第１のビーム報告内の第４のインジケータにより示された、報告するビームの数を、第２のビーム報告に適用することができる。これはまた、報告するビームの数がＫの値に依存しなくてもよいことを意味する。例えば、いくつかの実施形態において、第４のインジケータにより示された報告するビームの数は、次の１つのビーム報告に適用される。例えば、いくつかの他の実施形態において、第４のインジケータにより示された報告するビームの数は、次の複数のビーム報告に適用される。

【0121】

いくつかの実施形態において、上記の問題に対する別の解決策は、報告するビームの数の新しいＤＬ（ｄｏｗｎｌｉｎｋ：ダウンリンク）指示を導入すること、即ち、Ｋの動的指示をサポートすることである。例えば、いくつかの他の実施形態において、（新しい又は従来の）ＤＣＩ（Ｄｏｗｎｌｉｎｋｃｏｎｔｒｏｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ：ダウンリンク制御情報）又はＤＬＭＡＣ－ＣＥ（Ｍｅｄｉａａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ－ｃｏｎｔｒｏｌｅｌｅｍｅｎｔ：メディアアクセス制御－制御要素）を導入して、報告するビームの数を示す。以下では、具体的な例に従って、上記の２つの解決策及びそれらの具体的な実現態様を紹介する。

【0122】

図１１は、端末装置１１０とネットワーク装置１２０との間のビーム報告についてのシグナリング図の別の例を示す。図１１に示すように、第４のインジケータにより示された報告するビームの数は、次の１つのビーム報告に適用される。

【0123】

いくつかの実施形態において、各Ｐ／ＳＰビーム報告について、ＵＥは、第４のインジケータ及びビーム情報を報告する必要がある。少なくとも第１のＰ／ＳＰビーム報告について、ＵＥは、設定されたＫに基づいて、報告するビームの数を決定する必要がある。他のＰ／ＳＰビーム報告について、ＵＥは、最近のビーム報告において報告された第４のインジケータにより示された情報に基づいて、報告するビームの数を決定することができる。

【0124】

いくつかの実施形態において、ＡＩモデルにより出力された、予測ビームの数が８未満である場合、ゼロフィリング（ｚｅｒｏｆｉｌｌｉｎｇ）を実行することを考えてもよい。例えば、ＡＩモデルが２つのビームを出力し、基地局が８つのビームのリソースをリザーブし、報告するビームが６つでない場合、６つのビームに対応する、リザーブされているリソースは、０により補完される。いくつかの実施形態において、ＡＩモデルにより出力された予測ビームの数が８よりも大きく、基地局が８つのビームのリソースをリザーブしている場合、予測ビームのうちのトップ８のビームを報告することを考えてもよい。

【0125】

図１２は、端末装置１１０とネットワーク装置１２０との間のビーム報告についてのシグナリング図の別の例を示す。図１２に示すように、第４のインジケータにより示された報告するビームの数は、次の複数のビーム報告に適用される。

【0126】

いくつかの実施形態において、例えば、ＵＥには、（ＲＲＣ（ＲａｄｉｏＲｅｓｏｕｒｃｅＣｏｎｔｒｏｌ：無線リソース制御）により設定された）第４のインジケータを報告するために専用の、新しい（開始）オフセット及び新しい期間（例えば、時間単位：シンボル、スロット、ｍｓ又はｓ）が設定されてもよい。オプションとして、Ｐ／ＳＰビーム報告のオフセットを、新しいオフセットとして再利用することができる。

【0127】

いくつかの実施形態において、少なくとも、新しいオフセット及び新しい期間に対応する時間領域におけるＰ／ＳＰビーム報告について、ＵＥは、第４のインジケータ及びビーム情報を報告する必要がある。他のＰ／ＳＰビーム報告については、ＵＥは、第４のインジケータを報告する必要がなく、ビーム情報のみを報告する必要がある。

【0128】

いくつかの実施形態において、少なくとも第１のＰ／ＳＰビーム報告について、ＵＥは、設定されたＫに基づいて、報告するビームの数を決定する必要がある。他のＰ／ＳＰビーム報告について、ＵＥは、最近のビーム報告において報告された第４のインジケータにより示された情報に基づいて、報告するビームの数を決定することができる。

【0129】

Ｘ１において示すように、報告するビームの初期数として、例えば、第１のビーム報告にのみ適用される。Ｘ２において示すように、ＡＩモデルにより出力された、予測ビームの数が８未満である場合、ゼロフィリング（ｚｅｒｏｆｉｌｌｉｎｇ）を実行することを考えてもよい。ＡＩモデルにより出力された予測されたビームの数が８よりも大きい場合、予測ビームのうちのトップ８のビームを報告することを考えてもよい。

【0130】

これらの実施形態において、ビーム報告において報告された指示は、１つの他のビーム報告又はいくつかの他のビーム報告に適用され、該指示は、Ｋの補助情報として使用されてもよい。特にいくつかの実施形態において、Ｐ／ＳＰビーム報告について、Ｋの動的な設定／指示が明示的又は暗黙的に実現されてもよい。

【0131】

いくつかの実施形態において、ネットワーク装置１２０は、端末装置１１０により報告されるビームの数を示す制御シグナリングを、端末装置１１０に送信してもよい。これらの実施形態において、ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であってもよい。いくつかの実施形態において、端末装置１１０は、ネットワーク装置１２０により送信された制御シグナリングにより示された、端末装置１１０により報告されるビームの数に基づいて、第２の数を決定してもよい。

【0132】

したがって、ネットワーク装置１２０において、ネットワーク装置１２０は、制御シグナリングにより示された、端末装置１１０により報告されるビームの数に基づいて、第２の数を決定してもよい。これらの実施形態において、ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であってもよい。

【0133】

いくつかの実施形態において、該制御シグナリングは、ダウリンク制御情報（ＤＣＩ：ｄｏｗｎｌｉｎｋｃｏｎｔｒｏｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、又はダウリンク（ＤＬ：ｄｏｗｎｌｉｎｋ）メディアアクセス制御（ＭＡＣ：ｍｅｄｉｕｍａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ）制御要素（ＣＥ：ｃｏｎｔｒｏｌｅｌｅｍｅｎｔ）であってもよい。いくつかの実施形態において、ＤＣＩ内のＣＳＩリクエストフィールドは、ビーム報告に関連付けられた非周期的トリガ状態を示す。いくつかの実施形態において、ＤＣＩは、無線ネットワーク一時識別子（ＲＮＴＩ：ｒａｄｉｏｎｅｔｗｏｒｋｔｅｍｐｏｒａｒｙｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）によりスクランブルされ、該ＲＮＴＩは、該ＤＣＩが、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値を含むこと、を示す。いくつかの実施形態において、ＭＡＣ－ＣＥは、第２の数に関する識別子を含む。

【0134】

端末装置１１０とネットワーク装置１２０との間のビーム報告についてのシグナリング図の別の例を示す図１３を参照する。図１３に示すように、いくつかの実施形態において、新しい指示、例えば、ＤＣＩ又はＤＬＭＡＣ－ＣＥを導入して、報告するビームの数を示す。ＵＥが該新しい指示を受信した後、該新しい指示により示された次の１つのビーム報告に対応する、報告するビームの数は、該新しい指示により示された情報（例えば、Ｋの値）に基づいて決定される。

【0135】

いくつかの実施形態において、ｇＮＢは、ＤＣＩ内の「ＣＳＩリクエスト」フィールドを使用して、ＪＩＭビーム報告（のＩＤ）に関連付けられたＡＰトリガ状態を示すことができる。また、該ＤＣＩは、新しいＲＮＴＩ（Ｒａｄｉｏｎｅｔｗｏｒｋｔｅｍｐｏｒａｒｙｉｄｅｎｔｉｔｙ：無線ネットワーク一時アイデンティティ）によりスクランブルされてもよい。他の実施形態において、ｇＮＢは、少なくとも、ビーム報告のＩＤ又はインデックスと、報告するビームの数とを含む新しいＭＡＣ－ＣＥを使用することができる。

【0136】

いくつかの実施形態において、ＵＥが該新しい指示を受信した後、該新しい指示により示された次の複数のビーム報告に対応する、報告するビームの数は、該新しい指示により示された情報に基づいて決定される。ＵＥは、該新しく示された、報告するビームの数を、別の新しい指示が受信されるまで、使用しない。こうして、報告されるビームの数、例えばＫを、再設定する必要がある場合、Ｋの再設定の時間遅延を低減させることが可能である。

【0137】

図１４は、端末装置１１０とネットワーク装置１２０との間の通信のためのプロセス１４００を示す概略図である。図１４に示すように、端末装置１１０は、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定してもよく（１４１０）、端末装置１１０は、第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、該第１の数が、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値よりも大きいか、小さいか、それとも等しいかを示す第２の指示と、を含むビーム報告（１４０５）を生成してもよく（１４２０）、そして、端末装置１１０は、該ビーム報告（１４０５）を、ネットワーク装置１２０に送信してもよい（１４３０）。

【0138】

したがって、ネットワーク装置１２０において、ネットワーク装置１２０は、ネットワーク装置１２０において、端末装置１１０から、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、該第１の数が、ネットワーク装置１２０により設定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値よりも大きいか、小さいか、それとも等しいかを示す第２の指示と、を含むビーム報告（１４０５）を、受信してもよく（１４４０）、そして、ネットワーク装置１２０は、該ビーム報告（１４０５）を処理してもよい（１４５０）。

【0139】

図１５は、端末装置１１０とネットワーク装置１２０との間のビーム報告についてのシグナリング図の例を示す。図１５に示すように、ＵＥは、ＡＩモデルにより出力又は予測されたビームの数が、事前定義された閾値（例えば、Ｋの値）よりも大きいか否かを示す指示（「第５のインジケータ」と称される）を、ｇＮＢに報告する。

【0140】

いくつかの実施形態において、第１のビーム報告内の第５のインジケータにより示された情報は、第２のビーム報告に適用される。いくつかの実施形態において、第５のインジケータは、ビーム報告の一部であってもよく、ＣＲＩ及びＬ１－ＲＳＲＰとともに報告されてもよい。いくつかの実施形態において、第５のインジケータのペイロードサイズは、１ビットであってもよい。例えば、報告された第５のインジケータについて、「１」は、ＡＩモデルにより出力されたビームの数がＫの値よりも大きいことを指し、「０」は、ＡＩモデルにより出力されたビームの数がＫの値以下であることを指す。

【0141】

いくつかの実施形態において、第５のインジケータのペイロードサイズは、２ビットであってもよい。例えば、「１０」は、ＡＩモデルにより出力されたビームの数がＫの値よりも大きいことを指し、「０１」は、ＡＩモデルにより出力されたビームの数がＫの値よりも小さいことを指し、「００」は、ＡＩモデルにより出力されたビームの数がＫの値に等しいことを指す。

【0142】

いくつかの実施形態において、Ｋの値が４であると仮定する。トリガされた第１のビーム報告について、ＡＩモデルは、（トップ）４個のビームを出力する。出力されたビームの数がＫに等しいため、第５のインジケータは、「０」であるべきである。この場合、ビーム報告は、既存の仕様（即ち、従来のビーム報告）に基づいて実行されてもよい。トリガされた第２のビーム報告については、ＡＩモデルは、８個のビームを出力する。ＵＥには、Ｋがより設定されていない可能性がある。この場合、ビーム報告は、該ビーム報告がパート１及びパート２を含むことに基づいて実行されてもよい。出力されたビームの数がＫよりも大きいため、第５のインジケータについては、「１」であるべきである。トリガされた第３のビーム報告については、ＡＩモデルが７個のビームを出力するため、第５のインジケータは「１」であるべきである。ビーム報告はやはり、該ビーム報告がパート１及びパート２を含むことに基づいて実行される。

【0143】

これらの実施形態において、従来の方法でビーム報告を報告することと、２つの部分（例えば、パート１＋パート２）でビーム報告を報告することとの切り替えを実現することができるため、ネットワーク装置１２０は、ＡＩモデルにより出力されたビームの数と、ネットワーク装置１２０により決定された、端末装置１１０により報告されるビームの数の値との比較結果に基づいて、ビーム報告の形式を選択することができる。こうして、従来のビーム報告の方法又はパート１及びパート２を含む形式のビーム報告の方法のうちのどれが使用されたかをＵＥ／ｇＮＢが決定するために補助されることが可能である。

【0144】

本開示の実施形態によれば、実際の最良ビームを決定することに有益であり、ＡＩモデルの（汎化）性能を決定、検証、又は確認することに有益であり、ビーム報告のオーバーヘッドを潜在的に省くことに有益である。

【0145】

要するに、本開示の実施形態は、以下の解決策を提供することが可能である。

【0146】

通信の方法は、端末装置において、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定することと、前記第１の数に関する第１の指示と、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の前記予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告を生成することと、前記ビーム報告をネットワーク装置に送信することと、を含む。

【0147】

一実施形態において、前記方法は、前記第１の指示のペイロードサイズを、前記ビーム報告に対応する、チャネル状態情報参照信号（ＣＳＩ－ＲＳ：ｃｈａｎｎｅｌｓｔａｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌ）又は同期信号及びＰＢＣＨブロック（ＳＳＢ：ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌａｎｄＰＢＣＨｂｌｏｃｋ）リソースの数と、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値と、前記ＡＩモデルにより予測されたビームの最大数を示す、前記端末装置の能力情報と、のうちの１つに基づいて決定することをさらに含む。

【0148】

一実施形態において、前記方法では、前記値は、前記端末装置の前記能力情報に基づいて、前記ネットワーク装置により決定される。

【0149】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、前記第１の指示を含む第１の部分と、前記第２の数の予測ビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む。

【0150】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、前記第１の指示及び前記予測ビームのうちの１つのビームのビーム情報を含む第１の部分と、前記第２の数の予測ビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む。

【0151】

一実施形態において、前記方法は、前記第１の指示により示された前記第１の数に基づいて、前記第２の数を決定すること、をさらに含む。

【0152】

一実施形態において、前記方法は、ＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ：ＣＳＩ－ＲＳｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、絶対参照信号受信電力（ＲＳＲＰ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｉｖｅｄｐｏｗｅｒ）とに基づいて、前記第１の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定することと、前記第２の数のＣＲＩと、前記第２の数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、前記第２の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定することと、のうちの少なくとも１つをさらに含む。

【0153】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、前記第１の指示及び前記第１の数の予測ビームのうちの第３の数の予測ビームを含む第１の部分と、前記第２の数のビームのビーム情報を含む第２の部分と、を含む。

【0154】

一実施形態において、前記方法は、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値に基づいて、前記第３の数を決定することと、前記第１の指示により示された前記第１の数と前記第３の数とに基づいて、前記第２の数を決定することと、をさらに含む。

【0155】

一実施形態において、前記方法は、前記第３の数のＣＳＩ－ＲＳリソースインジケータ（ＣＲＩ：ＣＳＩ－ＲＳｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、絶対参照信号受信電力（ＲＳＲＰ：ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｅｉｖｅｄｐｏｗｅｒ）と、数が前記第３の数から１を引いた値に等しい差分ＲＳＲＰとに基づいて、前記第１の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定することと、前記第２の数のＣＲＩと、前記第２の数の差分ＲＳＲＰとに基づいて、前記第２の部分内のビーム情報のペイロードサイズを決定することと、のうちの少なくとも１つをさらに含む。

【0156】

一実施形態において、前記方法は、前記第１の数及び前記第３の数に基づいて、前記第２の部分内の前記ＣＲＩのペイロードサイズを決定すること、をさらに含む。

【0157】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的（Ｐ／ＳＰ：ｐｅｒｉｏｄｉｃｏｒｓｅｍｉ－ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ）ビーム報告のうちの第１のビーム報告であり、前記第２の数は、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値に基づいて決定される。

【0158】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、前記方法は、既に報告された最近のビーム報告内の前記第１の指示により示された前記第１の数に基づいて、前記第２の数を決定すること、をさらに含む。

【0159】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、前記ネットワーク装置により設定されたオフセット及び期間を満たす、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、前記ビーム報告は、前記第１の指示と、前記第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含む。

【0160】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、前記ネットワーク装置により設定されたオフセット及び期間を満たしていない、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告であり、前記ビーム報告は、前記第２の数の予測ビームのビーム情報のみを含む。

【0161】

一実施形態において、前記方法は、前記ネットワーク装置により送信された制御シグナリングにより示された、前記端末装置により報告されるビームの数に基づいて、前記第２の数を決定すること、をさらに含む。

【0162】

一実施形態において、前記方法では、前記制御シグナリングは、ダウリンク制御情報（ＤＣＩ：ｄｏｗｎｌｉｎｋｃｏｎｔｒｏｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、又はダウリンク（ＤＬ：ｄｏｗｎｌｉｎｋ）メディアアクセス制御（ＭＡＣ：ｍｅｄｉｕｍａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ）制御要素（ＣＥ：ｃｏｎｔｒｏｌｅｌｅｍｅｎｔ）である。

【0163】

一実施形態において、前記方法では、前記ＤＣＩ内のＣＳＩリクエストフィールドが、前記ビーム報告に関連付けられた非周期的トリガ状態を示すことと、前記ＤＣＩが無線ネットワーク一時識別子（ＲＮＴＩ：ｒａｄｉｏｎｅｔｗｏｒｋｔｅｍｐｏｒａｒｙｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）によりスクランブルされ、前記ＲＮＴＩは、前記ＤＣＩが、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値を含むこと、を示すことと、前記ＭＡＣ－ＣＥが、前記第２の数に関する識別子を含むことと、のうちの少なくとも１つが成り立つ。

【0164】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告である。

【0165】

通信の方法は、端末装置において、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数のビームのビーム情報を決定することと、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、前記第１の数が、ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値よりも大きいか、小さいか、それとも等しいかを示す第２の指示と、を含むビーム報告を生成することと、前記ビーム報告をネットワーク装置に送信することと、を含む。

【0166】

通信の方法は、ネットワーク装置において、端末装置から、第１の数に関する第１の指示と、前記第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、を含むビーム報告を、受信することであって、前記予測ビームは、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測されたことと、前記ビーム報告を処理することと、を含む。

【0167】

一実施形態において、前記方法は、前記第１の指示により示された前記第１の数に基づいて、前記端末装置により報告されるビームの数の値を決定すること、をさらに含む。

【0168】

【0169】

一実施形態において、前記方法は、前記端末装置の前記能力情報を受信することと、前記端末装置の前記能力情報に基づいて前記値を決定することと、をさらに含む。

【0170】

【0171】

【0172】

一実施形態において、前記方法は、前記第１の指示により示された前記第１の数に基づいて、前記第２の数を決定すること、をさらに含む。

【0173】

【0174】

【0175】

一実施形態において、前記方法は、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値に基づいて、前記第３の数を決定することと、前記第１の指示により示された前記第１の数と、前記第３の数とに基づいて、前記第２の数を決定することと、をさらに含む。

【0176】

【0177】

【0178】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちの第１のビーム報告であり、前記第２の数は、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値に基づいて決定される。

【0179】

【0180】

【0181】

【0182】

一実施形態において、前記方法は、前記端末装置により報告されるビームの数を示す制御シグナリングを、前記端末装置に送信すること、をさらに含む。

【0183】

一実施形態において、前記方法は、前記制御シグナリングにより示された、前記端末装置により報告されるビームの数に基づいて、前記第２の数を決定すること、をさらに含む。

【0184】

【0185】

【0186】

一実施形態において、前記方法では、前記ビーム報告は、複数の周期的又は半永続的ビーム報告のうちのビーム報告である。

【0187】

通信の方法は、ネットワーク装置において、端末装置から、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルにより予測された第１の数の予測ビームのうちの第２の数の予測ビームのビーム情報と、前記第１の数が、前記ネットワーク装置により設定された、前記端末装置により報告されるビームの数の値よりも大きいか、小さいか、それとも等しいかを示す第２の指示と、を含むビーム報告を、受信することと、前記ビーム報告を処理することと、を含む。

【0188】

端末装置は、プロセッサと、コンピュータプログラムコードを記憶しているメモリと、を備え、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムコードは、前記プロセッサと共に、前記端末装置に、上記の通信の方法を実行させるように設定されている。

【0189】

ネットワーク装置は、プロセッサと、コンピュータプログラムコードを記憶しているメモリと、を備え、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムコードは、前記プロセッサと共に、前記ネットワーク装置に、上記の通信の方法を実行させるように設定されている。

【0190】

コンピュータ可読媒体は、装置のプロセッサにより実行された場合、前記装置に、上記の通信の方法を実行させる命令を記憶している。

【0191】

図１６は、本開示の実施形態を実現するのに適した装置１６００の概略ブロック図である。装置１６００は、図１に示すような端末装置１１０及び／又はネットワーク装置１２０の別の例示的な実施態様として見なされてもよい。したがって、装置１６００は、端末装置１１０又はネットワーク装置１２０において、又はそれらの少なくとも一部として実現されてもよい。

【0192】

図示されるように、装置１６００は、プロセッサ１６１０と、プロセッサ１６１０に結合されたメモリ１６２０と、プロセッサ１６１０に結合された適切な送信機（ＴＸ）及び受信機（ＲＸ）１６４０と、ＴＸ／ＲＸ１６４０に結合された通信インターフェースとを備える。メモリ１６１０は、プログラム１６３０の少なくとも一部を記憶する。ＴＸ／ＲＸ１６４０は双方向通信に用いられる。ＴＸ／ＲＸ１６４０は、通信を容易にするために少なくとも１つのアンテナを有するが、本開示に言及されたアクセスノードは、実際には複数のアンテナを有してもよい。通信インターフェースは、ｅＮＢ間の双方向通信のためのＸ２インターフェース、モビリティ管理エンティティ（ＭＭＥ:Mobility Management Entity）／サービングゲートウェイ（Ｓ－ＧＷ:Serving Gateway）とｅＮＢとの間の通信のためのＳ１インターフェース、ｅＮＢと中継ノード（ＲＮ:relay node）との間の通信のためのＵｎインターフェース、又はｅＮＢと端末装置との間の通信のためのＵｕインターフェースなど、他のネットワーク要素との通信に必要な任意のインターフェースを表してもよい。

【0193】

プログラム１６３０は、図３～図１５を参照して本明細書で説明したように、関連付けられるプロセッサ１６１０により実行された場合、装置１６００が本開示の実施形態に従って動作することを可能にするプログラム命令を含むと仮定される。本明細書の実施形態は、装置１６００のプロセッサ１６１０により実行可能なコンピュータソフトウェアにより、又はハードウェアにより、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。プロセッサ１６１０は、本開示の様々な実施形態を実施するように設定されてもよい。さらに、プロセッサ１６１０とメモリ１６２０との組み合わせは、本開示の様々な実施形態を実現するのに適したプロセッシング手段１６５０を形成してもよい。

【0194】

メモリ１６２０は、ローカル技術ネットワークに適した任意のタイプであってもよく、また、非限定的な例として、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体、半導体に基づくメモリ装置、磁気メモリ装置及びシステム、光学メモリ装置及びシステム、固定メモリ及びリムーバブルメモリなど、任意の適切なデータ記憶技術を使用して実現されてもよい。装置１６００内には１つのメモリ１６２０のみが示されているが、装置１６００内にはいくつかの物理的に異なるメモリモジュールがあってもよい。プロセッサ１６１０は、ローカル技術ネットワークに適した任意のタイプであってもよく、非限定的な例として、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ:digital signal processor）及びマルチコアプロセッサアーキテクチャに基づくプロセッサのうちの１つ又は複数を含んでもよい。装置１６００は、複数のプロセッサ、例えば、メインプロセッサを同期化するクロックに時間的に従属する特定用途向け集積回路チップを有してもよい。

【0195】

全体として、本開示の様々な実施形態は、ハードウェア又は専用回路、ソフトウェア、論理、又はそれらの任意の組み合わせで実現されてもよい。いくつかの態様は、ハードウェアで実現されてもよく、他の態様は、コントローラ、マイクロプロセッサ、又は他のコンピューティング装置により実行できるファームウェア又はソフトウェアで実現されてもよい。本開示の実施形態の様々な態様は、ブロック図、フローチャート又は他の何らかの絵画的表現を用いて図示及び説明されているが、本明細書に記載されたブロック、機器、システム、技術、又は方法は、非限定的な例として、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用回路又は論理、汎用ハードウェア又はコントローラ又は他のコンピューティング装置、又はそれらの何らかの組み合わせで実装されてもよいことを理解すべきである。

【0196】

本開示はまた、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体上に有形的に記憶された少なくとも１つのコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品は、図２～図１５を参照して上述したプロセス又は方法を実行するために、対象の実プロセッサ又は仮想プロセッサ上の装置内で実行される、プログラムモジュールに含まれる命令などのコンピュータ実行可能な命令を含む。一般的には、プログラムモジュールには、特定のタスクを実行するか、又は特定の抽象データタイプを実現するルーチン、プログラム、ライブラリ、オブジェクト、クラス、コンポーネント、データ構造などが含まれる。様々な実施形態において、プログラムモジュールの機能は、必要に応じて、プログラムモジュール間で結合又は分割されてもよい。プログラムモジュールのマシンが実行可能な命令は、ローカル又は分散型装置内で実行されてもよい。分散型装置において、プログラムモジュールは、ローカル記憶媒体及びリモート記憶媒体内の両方に配置されていてもよい。

【0197】

本開示の方法を実行するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されてもよい。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータプロセッシング機器のプロセッサ又はコントローラに提供され、プロセッサ又はコントローラにより実行された場合、プログラムコードで、フローチャート及び／又はブロック図に指定された機能／動作を実現させる。プログラムコードは、完全にマシン上で、部分的にマシン上で、独立したソフトウェアパッケージとして、部分的にマシン上でかつ部分的にリモートマシン上で、又は完全にリモートマシン又はサーバ上で実行してもよい。

【0198】

上述のプログラムコードは、マシン可読媒体上で実装されてもよく、マシン可読媒体は、命令実行システム、機器、又は装置により利用されるか、又はそれらに関連するプログラムを含むか又は記憶することができる任意の有形媒体であってもよい。マシン可読媒体は、マシン可読信号媒体又はマシン可読記憶媒体であってもよい。マシン可読媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線若しくは半導体のシステム、機器若しくは装置、又は前述の媒体の任意の適切な組み合せを含んでもよいが、これらに限定されない。マシン可読記憶媒体のより具体的な例は、１つ又は複数のワイヤを有する電気接続、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学的記憶装置、磁気記憶装置、又は上述の任意の適切な組み合わせを含んでもよい。

【0199】

なお、動作について特定の順序で説明を行ったが、所望の結果を得るために、こうした動作を、示された特定の順序で実行するか若しくは順で実行し、又は、説明された全ての動作を実行することが求められる、と理解されるべきではない。場合によっては、マルチタスク及び並列処理が有利になることもある。同様に、いくつかの特定の実装の詳細が上記の議論に含まれているが、これらは、本開示の範囲に対する限定として解釈されるべきではなく、特定の実施形態に固有となり得る特徴の説明として解釈されるべきである。個々の実施形態の背景で説明されたいくつかの特徴は、単一の実施形態において組み合わされて実現されてもよい。逆に、単一の実施形態の背景で説明された様々な特徴は、複数の実施形態において別々に、又は任意の適切なサブコンビネーションで実装されてもよい。

【0200】

本開示は、構造的特徴及び／又は方法論的動作に特有の言語で説明されてきたが、添付の特許請求の範囲において定義された本開示は、必ずしも上記の特定の特徴又は動作に限定されないことを理解すべきである。むしろ、上述した特定の特徴及び動作は、特許請求の範囲を実施する例示的な形態として開示されている。

【図1】