Phase vector compression with polar codes

Abstract

Various aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication. In some aspects, a wireless communication device may obtain a phase vector. The wireless communication device may quantize the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors. The wireless communication device may compress the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector. The wireless communication device may transmit the compressed vector. Numerous other aspects are described.

Description

PHASE VECTOR COMPRESSION WITH POLAR CODES

[0001] FIELD OF THE DISCLOSURE

[0002] Aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication and specifically relate to techniques, apparatuses, and methods for phase vector compression with polar codes.

[0003] DESCRIPTION OF RELATED ART

[0004] Wireless communication systems are widely deployed to provide various services that may include carrying voice, text, messaging, video, data, and / or other traffic. The services may include unicast, multicast, and / or broadcast services, among other examples. Typical wireless communication systems may employ multiple-access radio access technologies (RATs) capable of supporting communication with multiple users by sharing available system resources (for example, time domain resources, frequency domain resources, spatial domain resources, and / or device transmit power, among other examples) . Examples of such multiple-access RATs include code division multiple access (CDMA) systems, time division multiple access (TDMA) systems, frequency division multiple access (FDMA) systems, orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems, single-carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) systems, and time division synchronous code division multiple access (TD-SCDMA) systems.

[0005] These multiple-access RATs have been adopted in various telecommunication standards to provide common protocols that enable different wireless communication devices to communicate on a municipal, national, regional, or global level. An example telecommunication standard is New Radio (NR) . NR, which may also be referred to as 5G, is part of a continuous mobile broadband evolution promulgated by the Third Generation Partnership Project (3GPP) . NR (and other mobile broadband evolutions beyond NR) may be designed to better support Internet of things (IoT) and reduced capability device deployments, industrial connectivity, millimeter wave (mmWave) expansion, licensed and unlicensed spectrum access, non-terrestrial network (NTN) deployment, sidelink and other device-to-device direct communication technologies (for example, cellular vehicle-to-everything (CV2X) communication) , massive multiple-input multiple-output (MIMO) , disaggregated network architectures and network topology expansions, multiple-subscriber implementations, high-precision positioning,  and / or radio frequency (RF) sensing, among other examples. As the demand for mobile broadband access continues to increase, further improvements in NR may be implemented, and other radio access technologies such as 6G may be introduced, to further advance mobile broadband evolution.SUMMARY

[0006] In some aspects, a method of wireless communication performed by a wireless communication device includes obtaining a phase vector; quantizing the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; compressing the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector; and transmitting the compressed vector.

[0007] In some aspects, a method of wireless communication performed by a wireless communication device includes receiving a compressed vector; decompressing the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; and obtaining a phase vector corresponding to the bit vector.

[0008] In some aspects, an apparatus for wireless communication at a wireless communication device includes one or more memories; and one or more processors, coupled to the one or more memories, configured to cause the wireless communication device to: obtain a phase vector; quantize the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; compress the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector; and transmit the compressed vector.

[0009] In some aspects, an apparatus for wireless communication at a wireless communication device includes one or more memories; and one or more processors, coupled to the one or more memories, configured to cause the wireless communication device to: receive a compressed vector; decompress the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; and obtain a phase vector corresponding to the bit vector.

[0010] In some aspects, a non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions for wireless communication includes one or more instructions that, when executed by one or more processors of a wireless communication device, cause the  wireless communication device to: obtain a phase vector; quantize the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; compress the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector; and transmit the compressed vector.

[0011] In some aspects, a non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions for wireless communication includes one or more instructions that, when executed by one or more processors of a wireless communication device, cause the wireless communication device to: receive a compressed vector; decompress the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; and obtain a phase vector corresponding to the bit vector.

[0012] In some aspects, an apparatus for wireless communication includes means for obtaining a phase vector; means for quantizing the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; means for compressing the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector; and means for transmitting the compressed vector.

[0013] In some aspects, an apparatus for wireless communication includes means for receiving a compressed vector; means for decompressing the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; and means for obtaining a phase vector corresponding to the bit vector.

[0014] Aspects of the present disclosure may generally be implemented by or as a method, apparatus, system, computer program product, non-transitory computer-readable medium, user equipment, base station, network node, network entity, wireless communication device, and / or processing system as substantially described with reference to, and as illustrated by, the specification and accompanying drawings.

[0015] The foregoing paragraphs of this section have broadly summarized some aspects of the present disclosure. These and additional aspects and associated advantages will be described hereinafter. The disclosed aspects may be used as a basis for modifying or designing other aspects for carrying out the same or similar purposes of the present disclosure. Such equivalent aspects do not depart from the scope of the appended claims. Characteristics of the aspects disclosed herein, both their organization  and method of operation, together with associated advantages, will be better understood from the following description when considered in connection with the accompanying drawings.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0016] The appended drawings illustrate some aspects of the present disclosure, but are not limiting of the scope of the present disclosure because the description may enable other aspects. Each of the drawings is provided for purposes of illustration and description, and not as a definition of the limits of the claims. The same or similar reference numbers in different drawings may identify the same or similar elements.

[0017] Fig. 1 is a diagram illustrating an example of a wireless communication network in accordance with the present disclosure.

[0018] Fig. 2 is a diagram illustrating an example network node in communication with an example UE in a wireless network.

[0019] Fig. 3 is a diagram illustrating an example disaggregated base station architecture in accordance with the present disclosure.

[0020] Fig. 4 is a diagram illustrating an example of a polar coding operation, in accordance with the present disclosure.

[0021] Fig. 5 is a diagram illustrating examples of mapping techniques, in accordance with the present disclosure.

[0022] Fig. 6 is a diagram illustrating an example process performed, for example, at a wireless communication device or an apparatus of a wireless communication device, in accordance with the present disclosure.

[0023] Fig. 7 is a diagram illustrating an example process performed, for example, at a wireless communication device or an apparatus of a wireless communication device, in accordance with the present disclosure.

[0024] Fig. 8 is a diagram illustrating an example of compression and decompression of a bit vector, in accordance with the present disclosure.

[0025] Fig. 9 is a diagram illustrating an example of compression and decompression of a bit vector, in accordance with the present disclosure.

[0026] Fig. 10 is a diagram of an example apparatus for wireless communication, in accordance with the present disclosure.

[0027] Fig. 11 is a diagram of an example apparatus for wireless communication, in accordance with the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0028] Various aspects of the present disclosure are described hereinafter with reference to the accompanying drawings. However, aspects of the present disclosure may be embodied in many different forms and is not to be construed as limited to any specific aspect illustrated by or described with reference to an accompanying drawing or otherwise presented in this disclosure. Rather, these aspects are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the disclosure to those skilled in the art. One skilled in the art may appreciate that the scope of the disclosure is intended to cover any aspect of the disclosure disclosed herein, whether implemented independently of or in combination with any other aspect of the disclosure. For example, an apparatus may be implemented or a method may be practiced using various combinations or quantities of the aspects set forth herein. In addition, the scope of the disclosure is intended to cover an apparatus having, or a method that is practiced using, other structures and / or functionalities in addition to or other than the structures and / or functionalities with which various aspects of the disclosure set forth herein may be practiced. Any aspect of the disclosure disclosed herein may be embodied by one or more elements of a claim.

[0029] Several aspects of telecommunication systems will now be presented with reference to various methods, operations, apparatuses, and techniques. These methods, operations, apparatuses, and techniques will be described in the following detailed description and illustrated in the accompanying drawings by various blocks, modules, components, circuits, steps, processes, or algorithms (collectively referred to as “elements” ) . These elements may be implemented using hardware, software, or a combination of hardware and software. Whether such elements are implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system.

[0030] A transmitter in a network may compress a data communication in order to improve efficiency and effective throughput of the network. One form of compression is trellis-coded quantization (TCQ) , which involves lossy compression of a vector of data, where a total loss of the compression (e.g., a sequence of operations of the compression) is minimized. The compression may be realized using a convolutional code or another form of block code.

[0031] In some examples, a real vector (that is, a vector with elements comprising real numbers) may be compressed. For example, a real vector can be compressed by first converting the real vector to a set of quantized values and then compressing the quantized values. In one example, the set of quantized values may be generated by converting the real vector to a phase vector comprising a set of phase elements, then quantizing the elements of the phase vector, referred to as phase vector compression. Phase vector compression can be helpful for compression of channel state information (CSI) reporting or other complex vectors. In some examples, each phase element of a phase vector may be quantized using phase shift keying (PSK) with a modulation order M (that is, M-PSK) , such that each phase element of the phase vector is represented by m = log2 (M) bits. Thus, a data vector of length n may be translated to a phase vector with (n minus 1) elements due to a phase element of the phase vector being normalized, and the phase elements of the phase vector may each be quantized to an m-bit value. After quantization of the phase vector, compression can be performed on the quantized phase vector.

[0032] In some examples, a polar code may be used to perform bit-level compression, which may improve channel capacity. For example, the transmitter may compress a quantized bit vector using one or more polar codes. More particularly, a transmitter may perform a polar decoding operation using a bit vector (such as a quantized phase vector) as an input, and the one or more polar codes, to obtain “information symbols” (which may be “information bits” ) which represent a compressed form of the bit vector. Thus, in discussion of polar-coding-based compression, information bits K, which are typically part of an input to a polar encoder, are instead an output of the compression operation. Furthermore, a compression ratio K / N may be defined as a ratio of the number of information bits K divided by a number of bits of the quantized phase vector (which may include N = (n–1) *m bits) . The polar coding based compression may be based on a log likelihood ratio (LLR) operation (or a more general form of this operation such as a log probability mass function (LPMF) operation) which uses a transition likelihood p to decode (that is, compress) an input vector. A transition likelihood p may indicate a likelihood that a given bit of a received signal is received in the same state that the given bit was transmitted. For example, if a bit bi is transmitted with a value 0 and a transition likelihood of pi = 0.9, there is a 90%chance that the bit will be received as and a 10%chance that the bit will be received as

[0033] As mentioned, a quantized phase vector may be converted to a bit vector, such as by mapping the quantized phase vector to a set of binary bits, which may facilitate compression using a polar code. Examples of mapping techniques include Gray mapping and natural mapping (such as binary mapping) . A mapping technique may generally provide for an input value (such as a phase element of a phase vector) to be mapped to an output value (such as a bit vector) . For example, the mapping may be represented by a constellation, and a given phase vector may be mapped to a nearest constellation point of the constellation, thereby obtaining a bit vector represented by the nearest constellation point.

[0034] In some examples, a bit vector generated by quantizing a phase vector may include a number of bit levels. A bit level may correspond to a sub-vector of the bit vector. A bit level (sub-vector) of a bit vector may be compressed to k bits, where k is a real number greater than zero, and where the sum of ki across a bit vector having m bits, for k0 . . . km-1, is K, where K represents a number of information bits in the compressed bit vector. Thus, a bit level of a bit vector may represent zero or more bits of the input data vector, and can represent a non-integer number of bits (such as 2.5 bits) .

[0035] It may be beneficial for a compressed bit vector (representing quantized phase elements of a phase vector derived from a real vector) to achieve a target compression ratio K / N, where N represents a number of coded bits that were used as an input for the compression and K represents a number of information bits that are an output of the compression. However, there may be a variety of approaches for (1) mapping a phase vector to a corresponding bit vector, (2) identifying an optimal or sufficient distribution of information bits ki per bit levels for the bit vector, and (3) identifying an appropriate transition likelihood pi for each bit level of the polar coding based compression. Different approaches may be associated with different losses. For example, different transition likelihoods may have different probabilities of information being lost in compression. Therefore, some mappings or configurations of bit levels or information bits may provide better performance than other mappings or configurations of bit levels or information bits, which may be difficult to optimize across the potential number of configurations of bit levels, mappings, and transition likelihoods.

[0036] Various aspects relate generally to quantization and compression of phase vectors using polar coding. Some aspects more specifically relate to obtaining a compressed vector by compressing a bit vector (which may be derived from quantizing a set of phase elements of a phase vector) using one or more polar codes that are derived  from a compression ratio of the compressed vector. In some aspects, the one or more polar codes are associated with one or more transition likelihoods, and the one or more transition likelihoods are configured so that an average loss of compressing the bit vector, at the compression ratio, is minimized. For example, the one or more transition likelihoods may be derived from a quantization level of the set of bit vectors (that is, a choice of M) , a constellation mapping of the set of bit vectors (such as Gray mapping or binary mapping) , the compression ratio, or a combination thereof. In some aspects, the average loss may be derived from a transition likelihood between an input symbol and an output symbol, given a number of transition likelihoods of a number of bits of the input symbol, and a loss between the input symbol and the output symbol.

[0037] Particular aspects of the subject matter described in this disclosure can be implemented to realize one or more of the following potential advantages. In some examples, by deriving the one or more polar codes from the compression ratio of the compressed vector, the described techniques can be used to provide compression (such as TCQ) of an input data vector, thereby efficiently utilizing network resources and conveying data at a given compression ratio. By configuring the one or more transition likelihoods to minimize the average loss, the amount of data conveyed at a given compression ratio may be improved (e.g., maximized) , thereby increasing throughput. By deriving the average loss from the transition likelihood between the input symbol and the output symbol, and the loss associated with the transition likelihood, the effect of information loss at a given transition likelihood is captured for the purpose of deriving the average loss, thereby improving accuracy of determining the average loss and enabling the aggregation of loss across different input-output symbol pairs. Thus, the effect of the transition likelihoods on lossiness of the compression using the one or more polar codes is used as a factor in selecting the transition likelihoods, the mapping, or the compression ratio.

[0038] Multiple-access radio access technologies (RATs) have been adopted in various telecommunication standards to provide common protocols that enable wireless communication devices to communicate on a municipal, enterprise, national, regional, or global level. For example, 5G New Radio (NR) is part of a continuous mobile broadband evolution promulgated by the Third Generation Partnership Project (3GPP) . 5G NR supports various technologies and use cases including enhanced mobile broadband (eMBB) , ultra-reliable low-latency communication (URLLC) , massive machine-type communication (mMTC) , millimeter wave (mmWave) technology,  beamforming, network slicing, edge computing, Internet of Things (IoT) connectivity and management, and network function virtualization (NFV) .

[0039] As the demand for broadband access increases and as technologies supported by wireless communication networks evolve, further technological improvements may be adopted in or implemented for 5G NR or future RATs, such as 6G, to further advance the evolution of wireless communication for a wide variety of existing and new use cases and applications. Such technological improvements may be associated with new frequency band expansion, licensed and unlicensed spectrum access, overlapping spectrum use, small cell deployments, non-terrestrial network (NTN) deployments, disaggregated network architectures and network topology expansion, device aggregation, advanced duplex communication, sidelink and other device-to-device direct communication, IoT (including passive or ambient IoT) networks, reduced capability (RedCap) UE functionality, industrial connectivity, multiple-subscriber implementations, high-precision positioning, radio frequency (RF) sensing, and / or artificial intelligence or machine learning (AI / ML) , among other examples. These technological improvements may support use cases such as wireless backhauls, wireless data centers, extended reality (XR) and metaverse applications, meta services for supporting vehicle connectivity, holographic and mixed reality communication, autonomous and collaborative robots, vehicle platooning and cooperative maneuvering, sensing networks, gesture monitoring, human-brain interfacing, digital twin applications, asset management, and universal coverage applications using non-terrestrial and / or aerial platforms, among other examples. The methods, operations, apparatuses, and techniques described herein may enable one or more of the foregoing technologies and / or support one or more of the foregoing use cases.

[0040] Fig. 1 is a diagram illustrating an example of a wireless communication network 100 in accordance with the present disclosure. The wireless communication network 100 may be or may include elements of a 5G (or NR) network or a 6G network, among other examples. The wireless communication network 100 may include multiple network nodes 110, shown as a network node (NN) 110a, a network node 110b, a network node 110c, and a network node 110d. The network nodes 110 may support communications with multiple UEs 120, shown as a UE 120a, a UE 120b, a UE 120c, a UE 120d, and a UE 120e.

[0041] The network nodes 110 and the UEs 120 of the wireless communication network 100 may communicate using the electromagnetic spectrum, which may be  subdivided by frequency or wavelength into various classes, bands, carriers, or channels. For example, devices of the wireless communication network 100 may communicate using one or more operating bands. In some aspects, multiple wireless networks 100 may be deployed in a given geographic area. Each wireless communication network 100 may support a particular RAT (which may also be referred to as an air interface) and may operate on one or more carrier frequencies in one or more frequency ranges. Examples of RATs include a 4G RAT, a 5G / NR RAT, and / or a 6G RAT, among other examples. In some examples, when multiple RATs are deployed in a given geographic area, each RAT in the geographic area may operate on different frequencies to avoid interference with one another.

[0042] Various operating bands have been defined as frequency range designations FR1 (410 MHz through 7.125 GHz) , FR2 (24.25 GHz through 52.6 GHz) , FR3 (7.125 GHz through 24.25 GHz) , FR4a or FR4-1 (52.6 GHz through 71 GHz) , FR4 (52.6 GHz through 114.25 GHz) , and FR5 (114.25 GHz through 300 GHz) . Although a portion of FR1 is greater than 6 GHz, FR1 is often referred to (interchangeably) as a “Sub-6 GHz” band in some documents and articles. Similarly, FR2 is often referred to (interchangeably) as a “millimeter wave” band in some documents and articles, despite being different than the extremely high frequency (EHF) band (30 GHz through 300 GHz) , which is identified by the International Telecommunications Union (ITU) as a “millimeter wave” band. The frequencies between FR1 and FR2 are often referred to as mid-band frequencies, which include FR3. Frequency bands falling within FR3 may inherit FR1 characteristics or FR2 characteristics, and thus may effectively extend features of FR1 or FR2 into mid-band frequencies. Thus, “sub-6 GHz, ” if used herein, may broadly refer to frequencies that are less than 6 GHz, that are within FR1, and / or that are included in mid-band frequencies. Similarly, the term “millimeter wave, ” if used herein, may broadly refer to frequencies that are included in mid-band frequencies, that are within FR2, FR4, FR4-aor FR4-1, or FR5, and / or that are within the EHF band. Higher frequency bands may extend 5G NR operation, 6G operation, and / or other RATs beyond 52.6 GHz. For example, each of FR4a, FR4-1, FR4, and FR5 falls within the EHF band. In some examples, the wireless communication network 100 may implement dynamic spectrum sharing (DSS) , in which multiple RATs (for example, 4G / LTE and 5G / NR) are implemented with dynamic bandwidth allocation (for example, based on user demand) in a single frequency band. It is contemplated that the frequencies included in these operating bands (for example, FR1, FR2, FR3, FR4, FR4- a, FR4-1, and / or FR5) may be modified, and techniques described herein may be applicable to those modified frequency ranges.

[0043] A network node 110 may include one or more devices, components, or systems that enable communication between a UE 120 and one or more devices, components, or systems of the wireless communication network 100. A network node 110 may be, may include, or may also be referred to as an NR network node, a 5G network node, a 6G network node, a Node B, an eNB, a gNB, an access point (AP) , a transmission reception point (TRP) , a mobility element, a core, a network entity, a network element, a network equipment, and / or another type of device, component, or system included in a radio access network (RAN) .

[0044] A network node 110 may be implemented as a single physical node (for example, a single physical structure) or may be implemented as two or more physical nodes (for example, two or more distinct physical structures) . For example, a network node 110 may be a device or system that implements part of a radio protocol stack, a device or system that implements a full radio protocol stack (such as a full gNB protocol stack) , or a collection of devices or systems that collectively implement the full radio protocol stack. For example, and as shown, a network node 110 may be an aggregated network node (having an aggregated architecture) , meaning that the network node 110 may implement a full radio protocol stack that is physically and logically integrated within a single node (for example, a single physical structure) in the wireless communication network 100. For example, an aggregated network node 110 may consist of a single standalone base station or a single TRP that uses a full radio protocol stack to enable or facilitate communication between a UE 120 and a core network of the wireless communication network 100.

[0045] Alternatively, and as also shown, a network node 110 may be a disaggregated network node (sometimes referred to as a disaggregated base station) , meaning that the network node 110 may implement a radio protocol stack that is physically distributed and / or logically distributed among two or more nodes in the same geographic location or in different geographic locations. For example, a disaggregated network node may have a disaggregated architecture. In some deployments, disaggregated network nodes 110 may be used in an integrated access and backhaul (IAB) network, in an open radio access network (O-RAN) (such as a network configuration in compliance with the O-RAN Alliance) , or in a virtualized radio access network (vRAN) , also known as a cloud  radio access network (C-RAN) , to facilitate scaling by separating base station functionality into multiple units that can be individually deployed.

[0046] The network nodes 110 of the wireless communication network 100 may include one or more central units (CUs) , one or more distributed units (DUs) , and / or one or more radio units (RUs) . A CU may host one or more higher layer control functions, such as radio resource control (RRC) functions, packet data convergence protocol (PDCP) functions, and / or service data adaptation protocol (SDAP) functions, among other examples. A DU may host one or more of a radio link control (RLC) layer, a medium access control (MAC) layer, and / or one or more higher physical (PHY) layers depending, at least in part, on a functional split, such as a functional split defined by the 3GPP. In some examples, a DU also may host one or more lower PHY layer functions, such as a fast Fourier transform (FFT) , an inverse FFT (iFFT) , beamforming, physical random access channel (PRACH) extraction and filtering, and / or scheduling of resources for one or more UEs 120, among other examples. An RU may host RF processing functions or lower PHY layer functions, such as an FFT, an iFFT, beamforming, or PRACH extraction and filtering, among other examples, according to a functional split, such as a lower layer functional split. In such an architecture, each RU can be operated to handle over the air (OTA) communication with one or more UEs 120.

[0047] In some aspects, a single network node 110 may include a combination of one or more CUs, one or more DUs, and / or one or more RUs. Additionally or alternatively, a network node 110 may include one or more Near-Real Time (Near-RT) RAN Intelligent Controllers (RICs) and / or one or more Non-Real Time (Non-RT) RICs. In some examples, a CU, a DU, and / or an RU may be implemented as a virtual unit, such as a virtual central unit (VCU) , a virtual distributed unit (VDU) , or a virtual radio unit (VRU) , among other examples. A virtual unit may be implemented as a virtual network function, such as associated with a cloud deployment.

[0048] Some network nodes 110 (for example, a base station, an RU, or a TRP) may provide communication coverage for a particular geographic area. In the 3GPP, the term “cell” can refer to a coverage area of a network node 110 or to a network node 110 itself, depending on the context in which the term is used. A network node 110 may support one or multiple (for example, three) cells. In some examples, a network node 110 may provide communication coverage for a macro cell, a pico cell, a femto cell, or another type of cell. A macro cell may cover a relatively large geographic area (for  example, several kilometers in radius) and may allow unrestricted access by UEs 120 with service subscriptions. A pico cell may cover a relatively small geographic area and may allow unrestricted access by UEs 120 with service subscriptions. A femto cell may cover a relatively small geographic area (for example, a home) and may allow restricted access by UEs 120 having association with the femto cell (for example, UEs 120 in a closed subscriber group (CSG) ) . A network node 110 for a macro cell may be referred to as a macro network node. A network node 110 for a pico cell may be referred to as a pico network node. A network node 110 for a femto cell may be referred to as a femto network node or an in-home network node. In some examples, a cell may not necessarily be stationary. For example, the geographic area of the cell may move according to the location of an associated mobile network node 110 (for example, a train, a satellite base station, an unmanned aerial vehicle, or a NTN network node) .

[0049] The wireless communication network 100 may be a heterogeneous network that includes network nodes 110 of different types, such as macro network nodes, pico network nodes, femto network nodes, relay network nodes, aggregated network nodes, and / or disaggregated network nodes, among other examples. In the example shown in Fig. 1, the network node 110a may be a macro network node for a macro cell 130a, the network node 110b may be a pico network node for a pico cell 130b, and the network node 110c may be a femto network node for a femto cell 130c. Various different types of network nodes 110 may generally transmit at different power levels, serve different coverage areas, and / or have different impacts on interference in the wireless communication network 100 than other types of network nodes 110. For example, macro network nodes may have a high transmit power level (for example, 5 to 40 watts) , whereas pico network nodes, femto network nodes, and relay network nodes may have lower transmit power levels (for example, 0.1 to 2 watts) .

[0050] In some examples, a network node 110 may be, may include, or may operate as an RU, a TRP, or a base station that communicates with one or more UEs 120 via a radio access link (which may be referred to as a “Uu” link) . The radio access link may include a downlink and an uplink. “Downlink” (or “DL” ) refers to a communication direction from a network node 110 to a UE 120, and “uplink” (or “UL” ) refers to a communication direction from a UE 120 to a network node 110. Downlink channels may include one or more control channels and one or more data channels. A downlink control channel may be used to transmit downlink control information (DCI) (for example, scheduling information, reference signals, and / or configuration information)  from a network node 110 to a UE 120. A downlink data channel may be used to transmit downlink data (for example, user data associated with a UE 120) from a network node 110 to a UE 120. Downlink control channels may include one or more physical downlink control channels (PDCCHs) , and downlink data channels may include one or more physical downlink shared channels (PDSCHs) . Uplink channels may similarly include one or more control channels and one or more data channels. An uplink control channel may be used to transmit uplink control information (UCI) (for example, reference signals and / or feedback corresponding to one or more downlink transmissions) from a UE 120 to a network node 110. An uplink data channel may be used to transmit uplink data (for example, user data associated with a UE 120) from a UE 120 to a network node 110. Uplink control channels may include one or more physical uplink control channels (PUCCHs) , and uplink data channels may include one or more physical uplink shared channels (PUSCHs) . The downlink and the uplink may each include a set of resources on which the network node 110 and the UE 120 may communicate.

[0051] Downlink and uplink resources may include time domain resources (frames, subframes, slots, and / or symbols) , frequency domain resources (frequency bands, component carriers, subcarriers, resource blocks, and / or resource elements) , and / or spatial domain resources (particular transmit directions and / or beam parameters) . Frequency domain resources of some bands may be subdivided into bandwidth parts (BWPs) . A BWP may be a continuous block of frequency domain resources (for example, a continuous block of resource blocks) that are allocated for one or more UEs 120. A UE 120 may be configured with both an uplink BWP and a downlink BWP (where the uplink BWP and the downlink BWP may be the same BWP or different BWPs) . A BWP may be dynamically configured (for example, by a network node 110 transmitting a DCI configuration to the one or more UEs 120) and / or reconfigured, which means that a BWP can be adjusted in real-time (or near-real-time) based on changing network conditions in the wireless communication network 100 and / or based on the specific requirements of the one or more UEs 120. This enables more efficient use of the available frequency domain resources in the wireless communication network 100 because fewer frequency domain resources may be allocated to a BWP for a UE 120 (which may reduce the quantity of frequency domain resources that a UE 120 is required to monitor) , leaving more frequency domain resources to be spread across multiple UEs 120. Thus, BWPs may also assist in the implementation of lower- capability UEs 120 by facilitating the configuration of smaller bandwidths for communication by such UEs 120.

[0052] As described above, in some aspects, the wireless communication network 100 may be, may include, or may be included in, an IAB network. In an IAB network, at least one network node 110 is an anchor network node that communicates with a core network. An anchor network node 110 may also be referred to as an IAB donor (or “IAB-donor” ) . The anchor network node 110 may connect to the core network via a wired backhaul link. For example, an Ng interface of the anchor network node 110 may terminate at the core network. Additionally or alternatively, an anchor network node 110 may connect to one or more devices of the core network that provide a core access and mobility management function (AMF) . An IAB network also generally includes multiple non-anchor network nodes 110, which may also be referred to as relay network nodes or simply as IAB nodes (or “IAB-nodes” ) . Each non-anchor network node 110 may communicate directly with the anchor network node 110 via a wireless backhaul link to access the core network, or may communicate indirectly with the anchor network node 110 via one or more other non-anchor network nodes 110 and associated wireless backhaul links that form a backhaul path to the core network. Some anchor network node 110 or other non-anchor network node 110 may also communicate directly with one or more UEs 120 via wireless access links that carry access traffic. In some examples, network resources for wireless communication (such as time resources, frequency resources, and / or spatial resources) may be shared between access links and backhaul links.

[0053] In some examples, any network node 110 that relays communications may be referred to as a relay network node, a relay station, or simply as a relay. A relay may receive a transmission of a communication from an upstream station (for example, another network node 110 or a UE 120) and transmit the communication to a downstream station (for example, a UE 120 or another network node 110) . In this case, the wireless communication network 100 may include or be referred to as a “multi-hop network. ” In the example shown in Fig. 1, the network node 110d (for example, a relay network node) may communicate with the network node 110a (for example, a macro network node) and the UE 120d in order to facilitate communication between the network node 110a and the UE 120d. Additionally or alternatively, a UE 120 may be or may operate as a relay station that can relay transmissions to or from other UEs 120. A  UE 120 that relays communications may be referred to as a UE relay or a relay UE, among other examples.

[0054] The UEs 120 may be physically dispersed throughout the wireless communication network 100, and each UE 120 may be stationary or mobile. A UE 120 may be, may include, or may be included in an access terminal, another terminal, a mobile station, or a subscriber unit. A UE 120 may be, include, or be coupled with a cellular phone (for example, a smart phone) , a personal digital assistant (PDA) , a wireless modem, a wireless communication device, a handheld device, a laptop computer, a cordless phone, a wireless local loop (WLL) station, a tablet, a camera, a gaming device, a netbook, a smartbook, an ultrabook, a medical device, a biometric device, a wearable device (for example, a smart watch, smart clothing, smart glasses, a smart wristband, and / or smart jewelry, such as a smart ring or a smart bracelet) , an entertainment device (for example, a music device, a video device, and / or a satellite radio) , an XR device, a vehicular component or sensor, a smart meter or sensor, industrial manufacturing equipment, a Global Navigation Satellite System (GNSS) device (such as a Global Positioning System device or another type of positioning device) , a UE function of a network node, and / or any other suitable device or function that may communicate via a wireless medium.

[0055] A UE 120 and / or a network node 110 may include one or more chips, system-on-chips (SoCs) , chipsets, packages, or devices that individually or collectively constitute or comprise a processing system. The processing system includes processor (or “processing” ) circuitry in the form of one or multiple processors, microprocessors, processing units (such as central processing units (CPUs) , graphics processing units (GPUs) , neural processing units (NPUs) and / or digital signal processors (DSPs) ) , processing blocks, application-specific integrated circuits (ASIC) , programmable logic devices (PLDs) (such as field programmable gate arrays (FPGAs) ) , or other discrete gate or transistor logic or circuitry (all of which may be generally referred to herein individually as “processors” or collectively as “the processor” or “the processor circuitry” ) . One or more of the processors may be individually or collectively configurable or configured to perform various functions or operations described herein. A group of processors collectively configurable or configured to perform a set of functions may include a first processor configurable or configured to perform a first function of the set and a second processor configurable or configured to perform a  second function of the set, or may include the group of processors all being configured or configurable to perform the set of functions.

[0056] The processing system may further include memory circuitry in the form of one or more memory devices, memory blocks, memory elements or other discrete gate or transistor logic or circuitry, each of which may include tangible storage media such as random-access memory (RAM) or read-only memory (ROM) , or combinations thereof (all of which may be generally referred to herein individually as “memories” or collectively as “the memory” or “the memory circuitry” ) . One or more of the memories may be coupled (for example, operatively coupled, communicatively coupled, electronically coupled, or electrically coupled) with one or more of the processors and may individually or collectively store processor-executable code (such as software) that, when executed by one or more of the processors, may configure one or more of the processors to perform various functions or operations described herein. Additionally or alternatively, in some examples, one or more of the processors may be preconfigured to perform various functions or operations described herein without requiring configuration by software. The processing system may further include or be coupled with one or more modems (such as a Wi-Fi (for example, IEEE compliant) modem or a cellular (for example, 3GPP 4G LTE, 5G, or 6G compliant) modem) . In some implementations, one or more processors of the processing system include or implement one or more of the modems. The processing system may further include or be coupled with multiple radios (collectively “the radio” ) , multiple RF chains, or multiple transceivers, each of which may in turn be coupled with one or more of multiple antennas. In some implementations, one or more processors of the processing system include or implement one or more of the radios, RF chains or transceivers. The UE 120 may include or may be included in a housing that houses components associated with the UE 120 including the processing system.

[0057] Some UEs 120 may be considered machine-type communication (MTC) UEs, evolved or enhanced machine-type communication (eMTC) , UEs, further enhanced eMTC (feMTC) UEs, or enhanced feMTC (efeMTC) UEs, or further evolutions thereof, all of which may be simply referred to as “MTC UEs” . An MTC UE may be, may include, or may be included in or coupled with a robot, an uncrewed aerial vehicle, a remote device, a sensor, a meter, a monitor, and / or a location tag. Some UEs 120 may be considered IoT devices and / or may be implemented as NB-IoT (narrowband IoT) devices. An IoT UE or NB-IoT device may be, may include, or may be included in or  coupled with an industrial machine, an appliance, a refrigerator, a doorbell camera device, a home automation device, and / or a light fixture, among other examples. Some UEs 120 may be considered Customer Premises Equipment, which may include telecommunications devices that are installed at a customer location (such as a home or office) to enable access to a service provider's network (such as included in or in communication with the wireless communication network 100) .

[0058] Some UEs 120 may be classified according to different categories in association with different complexities and / or different capabilities. UEs 120 in a first category may facilitate massive IoT in the wireless communication network 100, and may offer low complexity and / or cost relative to UEs 120 in a second category. UEs 120 in a second category may include mission-critical IoT devices, legacy UEs, baseline UEs, high-tier UEs, advanced UEs, full-capability UEs, and / or premium UEs that are capable of URLLC, enhanced mobile broadband (eMBB) , and / or precise positioning in the wireless communication network 100, among other examples. A third category of UEs 120 may have mid-tier complexity and / or capability (for example, a capability between UEs 120 of the first category and UEs 120 of the second capability) . A UE 120 of the third category may be referred to as a reduced capacity UE ( “RedCap UE” ) , a mid-tier UE, an NR-Light UE, and / or an NR-Lite UE, among other examples. RedCap UEs may bridge a gap between the capability and complexity of NB-IoT devices and / or eMTC UEs, and mission-critical IoT devices and / or premium UEs. RedCap UEs may include, for example, wearable devices, IoT devices, industrial sensors, and / or cameras that are associated with a limited bandwidth, power capacity, and / or transmission range, among other examples. RedCap UEs may support healthcare environments, building automation, electrical distribution, process automation, transport and logistics, and / or smart city deployments, among other examples.

[0059] In some examples, two or more UEs 120 (for example, shown as UE 120a and UE 120e) may communicate directly with one another using sidelink communications (for example, without communicating by way of a network node 110 as an intermediary) . As an example, the UE 120a may directly transmit data, control information, or other signaling as a sidelink communication to the UE 120e. This is in contrast to, for example, the UE 120a first transmitting data in an UL communication to a network node 110, which then transmits the data to the UE 120e in a DL communication. In various examples, the UEs 120 may transmit and receive sidelink communications using peer-to-peer (P2P) communication protocols, device-to-device  (D2D) communication protocols, vehicle-to-everything (V2X) communication protocols (which may include vehicle-to-vehicle (V2V) protocols, vehicle-to-infrastructure (V2I) protocols, and / or vehicle-to-pedestrian (V2P) protocols) , and / or mesh network communication protocols. In some deployments and configurations, a network node 110 may schedule and / or allocate resources for sidelink communications between UEs 120 in the wireless communication network 100. In some other deployments and configurations, a UE 120 (instead of a network node 110) may perform, or collaborate or negotiate with one or more other UEs to perform, scheduling operations, resource selection operations, and / or other operations for sidelink communications.

[0060] In various examples, some of the network nodes 110 and the UEs 120 of the wireless communication network 100 may be configured for full-duplex operation in addition to half-duplex operation. A network node 110 or a UE 120 operating in a half-duplex mode may perform only one of transmission or reception during particular time resources, such as during particular slots, symbols, or other time periods. Half-duplex operation may involve time-division duplexing (TDD) , in which DL transmissions of the network node 110 and UL transmissions of the UE 120 do not occur in the same time resources (that is, the transmissions do not overlap in time) . In contrast, a network node 110 or a UE 120 operating in a full-duplex mode can transmit and receive communications concurrently (for example, in the same time resources) . By operating in a full-duplex mode, network nodes 110 and / or UEs 120 may generally increase the capacity of the network and the radio access link. In some examples, full-duplex operation may involve frequency-division duplexing (FDD) , in which DL transmissions of the network node 110 are performed in a first frequency band or on a first component carrier and transmissions of the UE 120 are performed in a second frequency band or on a second component carrier different than the first frequency band or the first component carrier, respectively. In some examples, full-duplex operation may be enabled for a UE 120 but not for a network node 110. For example, a UE 120 may simultaneously transmit an UL transmission to a first network node 110 and receive a DL transmission from a second network node 110 in the same time resources. In some other examples, full-duplex operation may be enabled for a network node 110 but not for a UE 120. For example, a network node 110 may simultaneously transmit a DL transmission to a first UE 120 and receive an UL transmission from a second UE 120 in  the same time resources. In some other examples, full-duplex operation may be enabled for both a network node 110 and a UE 120.

[0061] In some examples, the UEs 120 and the network nodes 110 may perform MIMO communication. “MIMO” generally refers to transmitting or receiving multiple signals (such as multiple layers or multiple data streams) simultaneously over the same time and frequency resources. MIMO techniques generally exploit multipath propagation. MIMO may be implemented using various spatial processing or spatial multiplexing operations. In some examples, MIMO may support simultaneous transmission to multiple receivers, referred to as multi-user MIMO (MU-MIMO) . Some RATs may employ advanced MIMO techniques, such as mTRP operation (including redundant transmission or reception on multiple TRPs) , reciprocity in the time domain or the frequency domain, single-frequency-network (SFN) transmission, or non-coherent joint transmission (NC-JT) .

[0062] In some aspects, a wireless communication device such as UE 120 or network node 110 may include a communication manager 140. As described in more detail elsewhere herein, the communication manager 140 may obtain a phase vector; quantize the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; compress the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector; and transmit the compressed vector. Additionally, or alternatively, the communication manager 140 may perform one or more other operations described herein.

[0063] In some aspects, a wireless communication device such as UE 120 or network node 110 may include a communication manager 150. As described in more detail elsewhere herein, the communication manager 150 may receive a compressed vector; decompress the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; and obtain a phase vector corresponding to the bit vector. Additionally, or alternatively, the communication manager 150 may perform one or more other operations described herein.

[0064] As indicated above, Fig. 1 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with regard to Fig. 1.

[0065] Fig. 2 is a diagram illustrating an example network node 110 in communication with an example UE 120 in a wireless network.

[0066] As shown in Fig. 2, the network node 110 may include a data source 212, a transmit processor 214, a transmit (TX) MIMO processor 216, a set of modems 232 (shown as 232a through 232t, where t ≥ 1) , a set of antennas 234 (shown as 234a through 234v, where v ≥ 1) , a MIMO detector 236, a receive processor 238, a data sink 239, a controller / processor 240, a memory 242, a communication unit 244, a scheduler 246, and / or a communication manager 150, among other examples. In some configurations, one or a combination of the antenna (s) 234, the modem (s) 232, the MIMO detector 236, the receive processor 238, the transmit processor 214, and / or the TX MIMO processor 216 may be included in a transceiver of the network node 110. The transceiver may be under control of and used by one or more processors, such as the controller / processor 240, and in some aspects in conjunction with processor-readable code stored in the memory 242, to perform aspects of the methods, processes, and / or operations described herein. In some aspects, the network node 110 may include one or more interfaces, communication components, and / or other components that facilitate communication with the UE 120 or another network node.

[0067] The terms “processor, ” “controller, ” or “controller / processor” may refer to one or more controllers and / or one or more processors. For example, reference to “a / the processor, ” “a / the controller / processor, ” or the like (in the singular) should be understood to refer to any one or more of the processors described in connection with Fig. 2, such as a single processor or a combination of multiple different processors. Reference to “one or more processors” should be understood to refer to any one or more of the processors described in connection with Fig. 2. For example, one or more processors of the network node 110 may include transmit processor 214, TX MIMO processor 216, MIMO detector 236, receive processor 238, and / or controller / processor 240. Similarly, one or more processors of the UE 120 may include MIMO detector 256, receive processor 258, transmit processor 264, TX MIMO processor 266, and / or controller / processor 280.

[0068] In some aspects, a single processor may perform all of the operations described as being performed by the one or more processors. In some aspects, a first set of (one or more) processors of the one or more processors may perform a first operation described as being performed by the one or more processors, and a second set of (one or more) processors of the one or more processors may perform a second operation described as being performed by the one or more processors. The first set of processors and the second set of processors may be the same set of processors or may be different  sets of processors. Reference to “one or more memories” should be understood to refer to any one or more memories of a corresponding device, such as the memory described in connection with Fig. 2. For example, operation described as being performed by one or more memories can be performed by the same subset of the one or more memories or different subsets of the one or more memories.

[0069] For downlink communication from the network node 110 to the UE 120, the transmit processor 214 may receive data ( “downlink data” ) intended for the UE 120 (or a set of UEs that includes the UE 120) from the data source 212 (such as a data pipeline or a data queue) . In some examples, the transmit processor 214 may select one or more MCSs for the UE 120 in accordance with one or more channel quality indicators (CQIs) received from the UE 120. The network node 110 may process the data (for example, including encoding the data) for transmission to the UE 120 on a downlink in accordance with the MCS (s) selected for the UE 120 to generate data symbols. The transmit processor 214 may process system information (for example, semi-static resource partitioning information (SRPI) ) and / or control information (for example, CQI requests, grants, and / or upper layer signaling) and provide overhead symbols and / or control symbols. The transmit processor 214 may generate reference symbols for reference signals (for example, a cell-specific reference signal (CRS) , a demodulation reference signal (DMRS) , or a channel state information (CSI) reference signal (CSI-RS) ) and / or synchronization signals (for example, a primary synchronization signal (PSS) or a secondary synchronization signals (SSS) ) .

[0070] The TX MIMO processor 216 may perform spatial processing (for example, precoding) on the data symbols, the control symbols, the overhead symbols, and / or the reference symbols, if applicable, and may provide a set of output symbol streams (for example, T output symbol streams) to the set of modems 232. For example, each output symbol stream may be provided to a respective modulator component (shown as MOD) of a modem 232. Each modem 232 may use the respective modulator component to process (for example, to modulate) a respective output symbol stream (for example, for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) ) to obtain an output sample stream. Each modem 232 may further use the respective modulator component to process (for example, convert to analog, amplify, filter, and / or upconvert) the output sample stream to obtain a time domain downlink signal. The modems 232a through 232t may together transmit a set of downlink signals (for example, T downlink signals) via the corresponding set of antennas 234.

[0071] A downlink signal may include a DCI communication, a MAC control element (MAC-CE) communication, an RRC communication, a downlink reference signal, or another type of downlink communication. Downlink signals may be transmitted on a PDCCH, a PDSCH, and / or on another downlink channel. A downlink signal may carry one or more transport blocks (TBs) of data. A TB may be a unit of data that is transmitted over an air interface in the wireless communication network 100. A data stream (for example, from the data source 212) may be encoded into multiple TBs for transmission over the air interface. The quantity of TBs used to carry the data associated with a particular data stream may be associated with a TB size common to the multiple TBs. The TB size may be based on or otherwise associated with radio channel conditions of the air interface, the MCS used for encoding the data, the downlink resources allocated for transmitting the data, and / or another parameter. In general, the larger the TB size, the greater the amount of data that can be transmitted in a single transmission, which reduces signaling overhead. However, larger TB sizes may be more prone to transmission and / or reception errors than smaller TB sizes, but such errors may be mitigated by more robust error correction techniques.

[0072] For uplink communication from the UE 120 to the network node 110, uplink signals from the UE 120 may be received by an antenna 234, may be processed by a modem 232 (for example, a demodulator component, shown as DEMOD, of a modem 232) , may be detected by the MIMO detector 236 (for example, a receive (Rx) MIMO processor) if applicable, and / or may be further processed by the receive processor 238 to obtain decoded data and / or control information. The receive processor 238 may provide the decoded data to a data sink 239 (which may be a data pipeline, a data queue, and / or another type of data sink) and provide the decoded control information to a processor, such as the controller / processor 240.

[0073] The network node 110 may use the scheduler 246 to schedule one or more UEs 120 for downlink or uplink communications. In some aspects, the scheduler 246 may use DCI to dynamically schedule DL transmissions to the UE 120 and / or UL transmissions from the UE 120. In some examples, the scheduler 246 may allocate recurring time domain resources and / or frequency domain resources that the UE 120 may use to transmit and / or receive communications using an RRC configuration (for example, a semi-static configuration) , for example, to perform semi-persistent scheduling (SPS) or to configure a configured grant (CG) for the UE 120.

[0074] One or more of the transmit processor 214, the TX MIMO processor 216, the modem 232, the antenna 234, the MIMO detector 236, the receive processor 238, and / or the controller / processor 240 may be included in an RF chain of the network node 110. An RF chain may include one or more filters, mixers, oscillators, amplifiers, analog-to-digital converters (ADCs) , and / or other devices that convert between an analog signal (such as for transmission or reception via an air interface) and a digital signal (such as for processing by one or more processors of the network node 110) . In some aspects, the RF chain may be or may be included in a transceiver of the network node 110.

[0075] In some examples, the network node 110 may use the communication unit 244 to communicate with a core network and / or with other network nodes. The communication unit 244 may support wired and / or wireless communication protocols and / or connections, such as Ethernet, optical fiber, common public radio interface (CPRI) , and / or a wired or wireless backhaul, among other examples. The network node 110 may use the communication unit 244 to transmit and / or receive data associated with the UE 120 or to perform network control signaling, among other examples. The communication unit 244 may include a transceiver and / or an interface, such as a network interface.

[0076] The UE 120 may include a set of antennas 252 (shown as antennas 252a through 252r, where r ≥ 1) , a set of modems 254 (shown as modems 254a through 254u, where u ≥ 1) , a MIMO detector 256, a receive processor 258, a data sink 260, a data source 262, a transmit processor 264, a TX MIMO processor 266, a controller / processor 280, a memory 282, and / or a communication manager 140, among other examples. One or more of the components of the UE 120 may be included in a housing 284. In some aspects, one or a combination of the antenna (s) 252, the modem (s) 254, the MIMO detector 256, the receive processor 258, the transmit processor 264, or the TX MIMO processor 266 may be included in a transceiver that is included in the UE 120. The transceiver may be under control of and used by one or more processors, such as the controller / processor 280, and in some aspects in conjunction with processor-readable code stored in the memory 282, to perform aspects of the methods, processes, or operations described herein. In some aspects, the UE 120 may include another interface, another communication component, and / or another component that facilitates communication with the network node 110 and / or another UE 120.

[0077] For downlink communication from the network node 110 to the UE 120, the set of antennas 252 may receive the downlink communications or signals from the  network node 110 and may provide a set of received downlink signals (for example, R received signals) to the set of modems 254. For example, each received signal may be provided to a respective demodulator component (shown as DEMOD) of a modem 254. Each modem 254 may use the respective demodulator component to condition (for example, filter, amplify, downconvert, and / or digitize) a received signal to obtain input samples. Each modem 254 may use the respective demodulator component to further demodulate or process the input samples (for example, for OFDM) to obtain received symbols. The MIMO detector 256 may obtain received symbols from the set of modems 254, may perform MIMO detection on the received symbols if applicable, and may provide detected symbols. The receive processor 258 may process (for example, decode) the detected symbols, may provide decoded data for the UE 120 to the data sink 260 (which may include a data pipeline, a data queue, and / or an application executed on the UE 120) , and may provide decoded control information and system information to the controller / processor 280.

[0078] For uplink communication from the UE 120 to the network node 110, the transmit processor 264 may receive and process data ( “uplink data” ) from a data source 262 (such as a data pipeline, a data queue, and / or an application executed on the UE 120) and control information from the controller / processor 280. The control information may include one or more parameters, feedback, one or more signal measurements, and / or other types of control information. In some aspects, the receive processor 258 and / or the controller / processor 280 may determine, for a received signal (such as received from the network node 110 or another UE) , one or more parameters relating to transmission of the uplink communication. The one or more parameters may include a reference signal received power (RSRP) parameter, a received signal strength indicator (RSSI) parameter, a reference signal received quality (RSRQ) parameter, a CQI parameter, or a transmit power control (TPC) parameter, among other examples. The control information may include an indication of the RSRP parameter, the RSSI parameter, the RSRQ parameter, the CQI parameter, the TPC parameter, and / or another parameter. The control information may facilitate parameter selection and / or scheduling for the UE 120 by the network node 110.

[0079] The transmit processor 264 may generate reference symbols for one or more reference signals, such as an uplink DMRS, an uplink sounding reference signal (SRS) , and / or another type of reference signal. The symbols from the transmit processor 264 may be precoded by the TX MIMO processor 266, if applicable, and further processed  by the set of modems 254 (for example, for DFT-s-OFDM or CP-OFDM) . The TX MIMO processor 266 may perform spatial processing (for example, precoding) on the data symbols, the control symbols, the overhead symbols, and / or the reference symbols, if applicable, and may provide a set of output symbol streams (for example, U output symbol streams) to the set of modems 254. For example, each output symbol stream may be provided to a respective modulator component (shown as MOD) of a modem 254. Each modem 254 may use the respective modulator component to process (for example, to modulate) a respective output symbol stream (for example, for OFDM) to obtain an output sample stream. Each modem 254 may further use the respective modulator component to process (for example, convert to analog, amplify, filter, and / or upconvert) the output sample stream to obtain an uplink signal.

[0080] The modems 254a through 254u may transmit a set of uplink signals (for example, R uplink signals or U uplink symbols) via the corresponding set of antennas 252. An uplink signal may include a UCI communication, a MAC-CE communication, an RRC communication, or another type of uplink communication. Uplink signals may be transmitted on a PUSCH, a PUCCH, and / or another type of uplink channel. An uplink signal may carry one or more TBs of data. Sidelink data and control transmissions (that is, transmissions directly between two or more UEs 120) may generally use similar techniques as were described for uplink data and control transmission, and may use sidelink-specific channels such as a physical sidelink shared channel (PSSCH) , a physical sidelink control channel (PSCCH) , and / or a physical sidelink feedback channel (PSFCH) .

[0081] One or more antennas of the set of antennas 252 or the set of antennas 234 may include, or may be included within, one or more antenna panels, one or more antenna groups, one or more sets of antenna elements, or one or more antenna arrays, among other examples. An antenna panel, an antenna group, a set of antenna elements, or an antenna array may include one or more antenna elements (within a single housing or multiple housings) , a set of coplanar antenna elements, a set of non-coplanar antenna elements, or one or more antenna elements coupled with one or more transmission or reception components, such as one or more components of Fig. 2. As used herein, “antenna” can refer to one or more antennas, one or more antenna panels, one or more antenna groups, one or more sets of antenna elements, or one or more antenna arrays. “Antenna panel” can refer to a group of antennas (such as antenna elements) arranged in an array or panel, which may facilitate beamforming by manipulating parameters of the  group of antennas. “Antenna module” may refer to circuitry including one or more antennas, which may also include one or more other components (such as filters, amplifiers, or processors) associated with integrating the antenna module into a wireless communication device.

[0082] In some examples, each of the antenna elements of an antenna 234 or an antenna 252 may include one or more sub-elements for radiating or receiving radio frequency signals. For example, a single antenna element may include a first sub-element cross-polarized with a second sub-element that can be used to independently transmit cross-polarized signals. The antenna elements may include patch antennas, dipole antennas, and / or other types of antennas arranged in a linear pattern, a two-dimensional pattern, or another pattern. A spacing between antenna elements may be such that signals with a desired wavelength transmitted separately by the antenna elements may interact or interfere constructively and destructively along various directions (such as to form a desired beam) . For example, given an expected range of wavelengths or frequencies, the spacing may provide a quarter wavelength, a half wavelength, or another fraction of a wavelength of spacing between neighboring antenna elements to allow for the desired constructive and destructive interference patterns of signals transmitted by the separate antenna elements within that expected range.

[0083] The amplitudes and / or phases of signals transmitted via antenna elements and / or sub-elements may be modulated and shifted relative to each other (such as by manipulating phase shift, phase offset, and / or amplitude) to generate one or more beams, which is referred to as beamforming. The term “beam” may refer to a directional transmission of a wireless signal toward a receiving device or otherwise in a desired direction. “Beam” may also generally refer to a direction associated with such a directional signal transmission, a set of directional resources associated with the signal transmission (for example, an angle of arrival, a horizontal direction, and / or a vertical direction) , and / or a set of parameters that indicate one or more aspects of a directional signal, a direction associated with the signal, and / or a set of directional resources associated with the signal. In some implementations, antenna elements may be individually selected or deselected for directional transmission of a signal (or signals) by controlling amplitudes of one or more corresponding amplifiers and / or phases of the signal (s) to form one or more beams. The shape of a beam (such as the amplitude, width, and / or presence of side lobes) and / or the direction of a beam (such as an angle of  the beam relative to a surface of an antenna array) can be dynamically controlled by modifying the phase shifts, phase offsets, and / or amplitudes of the multiple signals relative to each other.

[0084] Different UEs 120 or network nodes 110 may include different numbers of antenna elements. For example, a UE 120 may include a single antenna element, two antenna elements, four antenna elements, eight antenna elements, or a different number of antenna elements. As another example, a network node 110 may include eight antenna elements, 24 antenna elements, 64 antenna elements, 128 antenna elements, or a different number of antenna elements. Generally, a larger number of antenna elements may provide increased control over parameters for beam generation relative to a smaller number of antenna elements, whereas a smaller number of antenna elements may be less complex to implement and may use less power than a larger number of antenna elements. Multiple antenna elements may support multiple-layer transmission, in which a first layer of a communication (which may include a first data stream) and a second layer of a communication (which may include a second data stream) are transmitted using the same time and frequency resources with spatial multiplexing.

[0085] In some aspects, the controller / processor 280 may be a component of a processing system. A processing system may generally be a system or a series of machines or components that receives inputs and processes the inputs to produce a set of outputs (which may be passed to other systems or components of, for example, the UE 120) . For example, a processing system of the UE 120 may be a system that includes the various other components or subcomponents of the UE 120.

[0086] The processing system of the UE 120 may interface with one or more other components of the UE 120, may process information received from one or more other components (such as inputs or signals) , or may output information to one or more other components. For example, a chip or modem of the UE 120 may include a processing system, a first interface to receive or obtain information, and a second interface to output, transmit, or provide information. In some examples, the first interface may be an interface between the processing system of the chip or modem and a receiver, such that the UE 120 may receive information or signal inputs, and the information may be passed to the processing system. In some examples, the second interface may be an interface between the processing system of the chip or modem and a transmitter, such that the UE 120 may transmit information output from the chip or modem. A person having ordinary skill in the art will readily recognize that the second interface also may  obtain or receive information or signal inputs, and the first interface also may output, transmit, or provide information.

[0087] In some aspects, the controller / processor 240 may be a component of a processing system. A processing system may generally be a system or a series of machines or components that receives inputs and processes the inputs to produce a set of outputs (which may be passed to other systems or components of, for example, the network node 110) . For example, a processing system of the network node 110 may be a system that includes the various other components or subcomponents of the network node 110.

[0088] The processing system of the network node 110 may interface with one or more other components of the network node 110, may process information received from one or more other components (such as inputs or signals) , or may output information to one or more other components. For example, a chip or modem of the network node 110 may include a processing system, a first interface to receive or obtain information, and a second interface to output, transmit, or provide information. In some examples, the first interface may be an interface between the processing system of the chip or modem and a receiver, such that the network node 110 may receive information or signal inputs, and the information may be passed to the processing system. In some examples, the second interface may be an interface between the processing system of the chip or modem and a transmitter, such that the network node 110 may transmit information output from the chip or modem. A person having ordinary skill in the art will readily recognize that the second interface also may obtain or receive information or signal inputs, and the first interface also may output, transmit, or provide information.

[0089] While blocks in Fig. 2 are illustrated as distinct components, the functions described above with respect to the blocks may be implemented in a single hardware, software, or combination component or in various combinations of components. For example, the functions described with respect to the transmit processor 264, the receive processor 258, and / or the TX MIMO processor 266 may be performed by or under the control of the controller / processor 280.

[0090] Fig. 3 is a diagram illustrating an example disaggregated base station architecture 300 in accordance with the present disclosure. One or more components of the example disaggregated base station architecture 300 may be, may include, or may be included in one or more network nodes (such one or more network nodes 110) . The  disaggregated base station architecture 300 may include a CU 310 that can communicate directly with a core network 320 via a backhaul link, or that can communicate indirectly with the core network 320 via one or more disaggregated control units, such as a Non-RT RIC 350 associated with a Service Management and Orchestration (SMO) Framework 360 and / or a Near-RT RIC 370 (for example, via an E2 link) . The CU 310 may communicate with one or more DUs 330 via respective midhaul links, such as via F1 interfaces. Each of the DUs 330 may communicate with one or more RUs 340 via respective fronthaul links. Each of the RUs 340 may communicate with one or more UEs 120 via respective RF access links. In some deployments, a UE 120 may be simultaneously served by multiple RUs 340.

[0091] Each of the components of the disaggregated base station architecture 300, including the CUs 310, the DUs 330, the RUs 340, the Near-RT RICs 370, the Non-RT RICs 350, and the SMO Framework 360, may include one or more interfaces or may be coupled with one or more interfaces for receiving or transmitting signals, such as data or information, via a wired or wireless transmission medium.

[0092] In some aspects, the CU 310 may be logically split into one or more CU user plane (CU-UP) units and one or more CU control plane (CU-CP) units. A CU-UP unit may communicate bidirectionally with a CU-CP unit via an interface, such as the E1 interface when implemented in an O-RAN configuration. The CU 310 may be deployed to communicate with one or more DUs 330, as necessary, for network control and signaling. Each DU 330 may correspond to a logical unit that includes one or more base station functions to control the operation of one or more RUs 340. For example, a DU 330 may host various layers, such as an RLC layer, a MAC layer, or one or more PHY layers, such as one or more high PHY layers or one or more low PHY layers. Each layer (which also may be referred to as a module) may be implemented with an interface for communicating signals with other layers (and modules) hosted by the DU 330, or for communicating signals with the control functions hosted by the CU 310. Each RU 340 may implement lower layer functionality. In some aspects, real-time and non-real-time aspects of control and user plane communication with the RU (s) 340 may be controlled by the corresponding DU 330.

[0093] The SMO Framework 360 may support RAN deployment and provisioning of non-virtualized and virtualized network elements. For non-virtualized network elements, the SMO Framework 360 may support the deployment of dedicated physical resources for RAN coverage requirements, which may be managed via an operations  and maintenance interface, such as an O1 interface. For virtualized network elements, the SMO Framework 360 may interact with a cloud computing platform (such as an open cloud (O-Cloud) platform 390) to perform network element life cycle management (such as to instantiate virtualized network elements) via a cloud computing platform interface, such as an O2 interface. A virtualized network element may include, but is not limited to, a CU 310, a DU 330, an RU 340, a non-RT RIC 350, and / or a Near-RT RIC 370. In some aspects, the SMO Framework 360 may communicate with a hardware aspect of a 4G RAN, a 5G NR RAN, and / or a 6G RAN, such as an open eNB (O-eNB) 380, via an O1 interface. Additionally or alternatively, the SMO Framework 360 may communicate directly with each of one or more RUs 340 via a respective O1 interface. In some deployments, this configuration can enable each DU 330 and the CU 310 to be implemented in a cloud-based RAN architecture, such as a vRAN architecture.

[0094] The Non-RT RIC 350 may include or may implement a logical function that enables non-real-time control and optimization of RAN elements and resources, AI / ML workflows including model training and updates, and / or policy-based guidance of applications and / or features in the Near-RT RIC 370. The Non-RT RIC 350 may be coupled to or may communicate with (such as via an A1 interface) the Near-RT RIC 370. The Near-RT RIC 370 may include or may implement a logical function that enables near-real-time control and optimization of RAN elements and resources via data collection and actions via an interface (such as via an E2 interface) connecting one or more CUs 310, one or more DUs 330, and / or an O-eNB with the Near-RT RIC 370.

[0095] In some aspects, to generate AI / ML models to be deployed in the Near-RT RIC 370, the Non-RT RIC 350 may receive parameters or external enrichment information from external servers. Such information may be utilized by the Near-RT RIC 370 and may be received at the SMO Framework 360 or the Non-RT RIC 350 from non-network data sources or from network functions. In some examples, the Non-RT RIC 350 or the Near-RT RIC 370 may tune RAN behavior or performance. For example, the Non-RT RIC 350 may monitor long-term trends and patterns for performance and may employ AI / ML models to perform corrective actions via the SMO Framework 360 (such as reconfiguration via an O1 interface) or via creation of RAN management policies (such as A1 interface policies) .

[0096] The network node 110, the controller / processor 240 of the network node 110, the UE 120, the controller / processor 280 of the UE 120, the CU 310, the DU 330, the  RU 340, or any other component (s) of Figs. 1, 2, or 3 may implement one or more techniques or perform one or more operations associated with compression and decompression of phase vectors using polar codes, as described in more detail elsewhere herein. For example, the controller / processor 240 of the network node 110, the controller / processor 280 of the UE 120, any other component (s) (or combinations of components) of Fig. 2, the CU 310, the DU 330, or the RU 340 may perform or direct operations of, for example, process 600 of Fig. 6, process 700 of Fig. 7, or other processes as described herein (alone or in conjunction with one or more other processors) . The memory 242 may store data and program codes for the network node 110, the network node 110, the CU 310, the DU 330, or the RU 340. The memory 282 may store data and program codes for the UE 120. In some examples, the memory 242 or the memory 282 may include a non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions (for example, code or program code) for wireless communication. The memory 242 may include one or more memories, such as a single memory or multiple different memories (of the same type or of different types) . The memory 282 may include one or more memories, such as a single memory or multiple different memories (of the same type or of different types) . For example, the set of instructions, when executed (for example, directly, or after compiling, converting, or interpreting) by one or more processors of the network node 110, the UE 120, the CU 310, the DU 330, or the RU 340, may cause the one or more processors to perform process 600 of Fig. 6, process 700 of Fig. 7, or other processes as described herein. In some examples, executing instructions may include running the instructions, converting the instructions, compiling the instructions, and / or interpreting the instructions, among other examples.

[0097] Fig. 4 is a diagram illustrating an example of a polar coding operation 400, in accordance with the present disclosure.

[0098] Wireless communications may be encoded using polar coding to improve resilience to non-ideal channel conditions. Polar encoding may involve constructing a codeword x having a length N. In some examples, encoding with an (N = 2m, K) code defined over a Galois Field (GF) with four elements (GF (4) ) , the codeword where ui, xi ∈GF (4) and γ is an element of GF (4) not equal to 0 or 1. A symbol ui of an encoded communication may carry information (e.g., a two-bit payload in GF (4) or a one-bit payload in GF (2) ) or may be frozen (e.g., having a fixed value, such as ui=0) . Thus, u may represent a vector including one or more frozen bits uF  and one or more information bits uI. In the binary case (GF (2) ) , γ = 1. For example, in the binary case, a polar code may generate a codeword x using a Hadamard transform x=u×G, where and denotes the n-th order Kronecker product or an exponent m of the order of the Galois field. When performing polar encoding, K information bits uI may be placed on highly reliable subchannels, as described below.

[0099] In the context of compression (such as lossy data compression) , polar decoding is performed, so an input bit vector x is compressed to form an output vector u with a length K. For example, x may represent input data before compression and umay represent the compressed data. In this case, the averaged Hamming distance (or transition likelihood p) between regenerated data and x is where h2 (p) is the binary entropy function.

[0100] The matrix may polarize 2m copies of a channel W into subchannels W (i) , which may be almost noisy (e.g., I(W (i) )→0) or almost noiseless (e.g., I(W (i) )→2) . As an example, subchannels W (i) may be polarized into highly reliable (e.g., low noise) subchannels W (i) and highly unreliable (e.g., noisy) subchannels W (i) . For example, for GF (4) , the capacities of the subchannels W (i) , I (W(i) ) , may approach two for highly reliable subchannels W (i) and 0 for highly unreliable subchannels W (i) . If GF (2) , γ=1, and subchannels W (i) may be present where the capacities  I(W (i) ) approach one (e.g., I (W (i) )→1) .

[0101] Polar coding provides for a set of information symbols i0, …iK-1 to be mapped to reliable symbol positions (referred to as information locations) and for unreliable symbols (in frozen locations) to be replaced with frozen symbols. For example, the information symbols i0, …iK-1 may correspond to the K largest capacities I (W (i) ) . For example, a transmitter may transmit the information symbols i0, …iK-1 through the subchannels W (i) that have the K largest capacities I (W (i) ) .

[0102] The polar encoding operation 400 may include coupling a plurality of subchannels W (i) over multiple phases 410-430. Phase 410 involves coupling neighboring subchannels W (i) . Phase 420 involves coupling subchannels W (i) separated by one subchannel W (i) . Phase 430 involves coupling subchannels W (i) separated by three subchannels W (i) . Polar decoding may involve performing the polar  encoding operation 400 in reverse (e.g., phase 430, followed by phase 420, followed by phase 410) .

[0103] Polar coding is described herein with reference to a general kernel where for GF (4) , γ∈ {1, α, α2} , and α is the primitive element of GF (22) . Thus, the elements of GF (22) may include {0, 1, α, α2=α+1} , which may be considered as the elements {00, 01, 10, 11} of a two-dimensional vector space over GF (2) . The summation of the elements may be defined coordinate-wise (e.g., where each coordinate is a single bit) , and for multiplication of the elements, the following properties may be used: 0·x=0, 1·x=x, and α3=1. As described herein, for encoding in nonbinary polar coding, a recursive structure may be used. For GF(2) , the general kernel and for encoding in binary polar coding, a recursive structure may be used.

[0104] Figs. 8 and 9 provide additional detail regarding polar decoding (for compression of a bit vector) and encoding (for decompression of an encoded vector) .

[0105] As indicated above, Fig. 4 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with respect to Fig. 4.

[0106] Fig. 5 is a diagram illustrating examples 500 and 505 of mapping techniques, in accordance with the present disclosure. A wireless communication device may use a mapping technique, such as those shown in examples 500 or 505, to quantize a phase element of a phase vector, as described below. Examples 500 and 505 are examples of constellations. Each constellation has an in-phase axis (denoted “I” ) and a quadrature axis (denoted “Q” ) . A distance along the in-phase axis denotes an amplitude of an in-phase component of a phase vector, and a distance along the quadrature axis denotes an amplitude of a quadrature component of a phase vector. An angle, relative to the positive quadrature axis and proceeding counter-clockwise from the positive quadrature axis, denotes a phase of the phase vector. Both examples 500 and 505 are examples of 8-ASK, in which there are eight possible values for a quantized phase element.

[0107] Example 500 is an example of a constellation for a Gray mapping technique. In a Gray mapping technique, and in the context of example 500, each symbol 510a-510h differs from each nearest symbol (defined by a Euclidean distance between symbol pairs) in the counter-clockwise direction by only one bit. Gray mapping may be  beneficial because in the presence of an incorrect demapping, it is likely that only one bit is in error. For example, symbol 510a (denoted 0, representing a binary value of 000) differs from symbol 510b (denoted 1, representing a binary value of 001) , by only one bit value (the right-most bit value) .

[0108] Example 505 is an example of a constellation for a binary mapping technique. In a binary mapping technique, each symbol 515a-515h differs from a previous symbol (in the counter-clockwise direction) by one binary value. For example, symbol 515a (representing a binary value of 000 corresponding to a decimal value of 1) differs from symbol 510b (representing a binary value of 001 corresponding to a decimal value of 2) , by only one decimal value.

[0109] Techniques described herein include quantizing a phase element of a phase vector according to a mapping technique. An example is provided in example 520 of Fig. 5. As shown, a phase element may have an amplitude component 525 and a phase component 530, which can be used to plot the phase element on a constellation (such as the constellation of example 500 or the constellation of example 505) . Then, the wireless communication device may identify a closest point on the constellation (in this example, shown by reference number 535) , such as by using a Euclidean distance or another form of distance. The closest point corresponds to a binary vector, and the binary vector represents the quantization of the phase element. In both example 500 and example 505, the phase element of example 520 would be quantized as “000. ”

[0110] Fig. 6 is a diagram illustrating an example process 600 performed, for example, at a wireless communication device or an apparatus of a wireless communication device, in accordance with the present disclosure. Example process 600 is an example where the apparatus or the wireless communication device (e.g., UE 120 or network node 110) performs operations associated with phase vector compression with polar codes. Example process 600 is from the perspective of a transmitting device, which compresses a data vector (using a polar decoding operation with one or more polar codes) for transmission to a receiving device.

[0111] As shown in Fig. 6, in some aspects, process 600 may include obtaining a data vector, referred to herein as s (block 610) . In some aspects, the data vector may be a real vector (meaning that elements of the data vector are real) . In some aspects, the data vector may be a complex vector (meaning that elements of the data vector are complex) . The data vector may have a length n. For example, the data vector may include n elements.

[0112] As shown in Fig. 6, in some aspects, process 600 may include obtaining a phase vector (block 620) . For example, the wireless communication device (e.g., using reception component 1002 and / or communication manager 1006, depicted in Fig. 10) may obtain a phase vector, denoted θ. In some aspects, the wireless communication device may obtain the phase vector using the data vector (s) . For example, the wireless communication device may translate the data vector to generate the phase vector, such as by using Givens rotation or another translation. When using Givens rotation, a Givens rotation matrix G (θi, j) may be constructed progressively. The phase vector may include a set of phase elements, each having an amplitude component and a phase component. For example, the phase vector may include n phase elements (each phase element corresponding to an element of the data vector s) . As another example, the phase vector may include (n –1) phase elements (since a phase element of the phase vector can be dropped through normalization of the phase vector) .

[0113] As further shown in Fig. 6, in some aspects, process 600 may include quantizing the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors (block 630) . For example, the wireless communication device (e.g., using communication manager 1006, depicted in Fig. 10) may quantize the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors, as described above with regard to quantizing a phase element in connection with example 520 of Fig. 5. In some aspects, quantizing the phase vector may include quantizing a plurality of phase elements of the phase vector. For example, the wireless communication device may quantize n phase elements (or n –1 phase elements) of the phase vector to obtain a bit vector.

[0114] The bit vector may include a set of sub-vectors. A sub-vector may include one or more binary values. In some aspects, a sub-vector may be referred to as a bit level. In some aspects, a sub-vector / bit level may correspond to a bit position of a quantized phase element. For example, a right-most bit of each quantized phase element of the bit vector may belong to a first sub-vector, a left-most bit of each quantized phase element may belong to a second sub-vector, and a middle bit of each quantized phase element may belong to a third sub-vector. This is just one example, and the bit vector may be divided into sub-vectors in any fashion.

[0115] As an example of sub-vectors of a bit vector derived from a phase vector, consider a phase vector θ that includes three phase elements: θ = [θ (1) θ (2) θ (3) ] , where each element θ (i) has a value in a range of 0 to 2*pi. The phase vector may be quantized using 8-PSK, such that each phase element θ (i) is represented by three bits:  θ (i) = map (b1 (i) , b2 (i) , b3 (i) ) . Here, a bit vector that represents the phase vector may include three, three-bit sub-vectors (also referred to as bit levels) : bj= [bj (1) bj (2) bj (3) ] , where i represents a symbol index and j represents a bit level (sub-vector) index. If separate polar codes are used to compress the bit vector, then a first polar code may be used for sub-vector b1 (i) (which includes b1 (1) , b1 (2) , and b1 (3) of the bit vector) , a second polar code may be used for sub-vector b2 (i) (which includes b2 (1) , b2 (2) , and b2 (3) of the bit vector) , and a third polar code may be used for sub-vector b3 (i) (which includes b1 (1) , b1 (2) , and b1 (3) of the bit vector) . If a single polar code is used to compress the bit vector, then a first part of the polar code may be used for sub-vector b1 (i) (which includes b1 (1) , b1 (2) , and b1 (3) of the bit vector) , a second part of the polar code may be used for sub-vector b2 (i) (which includes b2 (1) , b2 (2) , and b2 (3) of the bit vector) , and a third part of the polar code may be used for sub-vector b3 (i) (which includes b1 (1) , b1 (2) , and b1 (3) of the bit vector) .

[0116] As further shown in Fig. 6, in some aspects, process 600 may include compressing the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector (block 640) . For example, the wireless communication device (e.g., using communication manager 1006, depicted in Fig. 10) may compress the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector. For example, a bit vector bj may be compressed such that is generated by where G is the generator matrix of a polar code. The polar code and / or an LLR used to compress the bit vector may be configured to minimize the difference (average loss) between and bj, as described below. The length of bit vector uj is kj and the Gj is a matrix of dimension kj by N. For polar codes, in some examples, a Hadamard definition of G may be used, with a dimension of N by N, and the bit vector may be filled with (N-kj) frozen bits to the vector uj. To obtain uj, the wireless communication device may perform a polar decoding operation. In some examples, a number of information bits kj per bit level may be optimized, which may improve performance of decoding / compression. For example, the compression may use k1+…+kj=K, where K is a predefined number (such as a configured number or specified in a wireless communication specification) . kj may be optimized to minimize the overall average loss over the phase vector, as described below. Additional detail regarding compression and decompression using polar codes is provided in connection with Figs. 8 and 9.

[0117] In some aspects, the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector. For example, the one or more polar codes may be derived in association with a target number of information bits (Ktar) of the compressed vector. More particularly, the one or more polar codes may be derived by computing a set of transition likelihoods (pi) and a set of losses. A loss may indicate a loss of information (such as a difference of information) between an input symbol and an output symbol. For example, the input symbol may represent a symbol before “transmission” over a channel, and the output symbol may represent the symbol as “received” after “transmission” over the channel (in this context, the “transmission” and “reception” relates to compression and decompression rather than actual air interface transmission or reception) . For example, the output symbol may be subjected to the transition likelihood (s) of bits of the input symbol, and thus may differ from the input symbol. To illustrate an example of computing a loss, an input symbol may correspond to a first point on a constellation (such as the constellations of examples 500 or 505) and an output symbol may correspond to a second point on the constellation. The loss may indicate a difference (such as a distance or a phase angle) between the input symbol and the output symbol.

[0118] As an example of computing a loss, the loss between an input symbol X1 and an output symbol X2 may be defined as loss (X1, X2) =min (a-b, b+2π-a) , wherein a=max (arg (X1) , arg (X2) ) and b=min (arg (X1) , arg (X2) ) . The operator “arg (Xn) ” denotes an argument of Xn. In this context, an argument of a value Xn is defined as an angle (indicated by reference number 530) between a positive axis and a line joining the origin and the value Xn (which is indicated by reference number 525) . By computing the loss, the average loss over a plurality of input / output symbol pairs (such as all possible input / output symbol pairs) can be computed, thereby enabling optimization of the average loss in connection with a set of transition likelihoods.

[0119] As mentioned, in some examples, the one or more polar codes may be derived from or otherwise associated with one or more transition likelihoods. In some examples, a transition likelihood may correspond to a bit or set of bits of a symbol (or bit vector or sub-vector) . For example, a transition likelihood from an input symbol X1=Map (b0, …, bm-1) to an output symbol may be defined as where and The operator represents a product of across all i. Thus, pi may represent a  likelihood that a given bit (or set of bits) is conveyed without transition from the input symbol to the output symbol.

[0120] In this way, a loss for a given input / output symbol pair can be computed, and the given input / output symbol pair can also be associated with a transition probability (or a set of transition probabilities) . Using the loss and the transition probability, a device may compute an average loss across multiple input / output symbol pairs. For example, the probability of a transition from symbol X1 to symbol X2 may be provided by and the loss associated with such a transition may be provided by loss (X1, X2) =min (a-b, b+2π-a) . Given a certain number of bits in a symbol, and a fixed compression ratio K / N, a device can compute an average loss across all input / output symbol pairs that use the number of bits and the compression ratio. For example, the average loss across all input symbols X1 and all output symbols X2 may be given by

[0121] As a simple example, consider symbols that each include two bits (b1 and b2) , corresponding to 4-PSK. One of these symbols can have four possible values: 00 (denoted “A” ) , 01 (denoted “B” ) , 10 (denoted “C” ) , and 11 (denoted “D” ) . Thus, an input symbol A, after compression, can transition to symbol B (in which only the rightmost bit transitions) , symbol C (in which only the rightmost bit transitions) , or symbol D (in which both bits transition) . Or, the input symbol A may not transition and may be compressed as symbol A. The leftmost bit may be associated with a first transition likelihood p1 and the rightmost bit may be associated with a second transition likelihood p2. Thus, the transition likelihoods for each input / output symbol pair, upon undergoing compression or decompression, are shown in Table 1:

[0122] Table 1

[0123] Each of the transitions illustrated in Table 1 may be associated with a respective loss, which may be computed as described above. The wireless communication device may then combine these losses and transition likelihoods as described above to generate an average loss across all of the input / output symbol pairs shown in Table 1.

[0124] In some aspects, a device may determine a transition probability pi (or a set of transition probabilities for each bit level or sub-vector) based at least in part on an average loss for a given compression ratio K / N. For example, the wireless communication device may determine a set of transition probabilities pi that minimize an average loss for a given compression ratio K / N. This may be represented by the formula where “argmin” represents minimizing the average loss Furthermore, the wireless communication device may determine the set of transition likelihoods such that a sum of numbers of information bits ki, for each sub-vector of the bit vector, sum to at most a target number of information bits Ktar:  such that ∑iki≤Ktar. The wireless communication device may determine the set of transition likelihoods using any suitable method, such as a numeric search, an optimization algorithm, or the like.

[0125] In some aspects, the wireless communication device may additionally or alternatively determine one or more numbers of information bits, ki, corresponding to one or more sub-vectors. For example, after compression, an ith sub-vector of a bit vector may be represented by ki information bits. Furthermore, in some aspects, a first sub-vector (an ith sub-vector) may be associated with a first number of information bits ki, and a second sub-vector (ajth sub-vector) may be associated with a second number of information bits kj which may be different than the first number of information bits ki. In some aspects, the wireless communication device may determine the one or more numbers of information bits for each sub-vector of a bit vector, such as according to  such that ∑iki≤Ktar. Thus,  and ∑iki≤Ktar may be considered a convex optimization problem with a linear constraint, and may be determined using a numerical search or another approach.

[0126] In some aspects, the set of transition likelihoods (determined as described above) may be associated with a quantization level (that is, a value of m) . For example, the device may determine a set of transition likelihoods that is specific to a given  quantization level, or may determine different sets of transition likelihoods for different quantization levels.

[0127] In some aspects, the set of transition likelihoods (determined as described above) may be associated with a constellation mapping technique (such as the Gray mapping technique of example 500 or the binary mapping technique of example 505) . For example, the device may determine a first set of transition likelihoods that is specific to Gray mapping, and / or may determine a second set of transition likelihoods that is specific to binary mapping.

[0128] In some aspects, the set of transition likelihoods (determined as described above) may be associated with a compression ratio (that is, a value of K / N or a value of Ktar) . For example, the device may determine a set of transition likelihoods that is specific to a given compression ratio (as described above) or may determine different sets of transition likelihoods for different compression ratios.

[0129] The wireless communication device may perform compression or decompression using the set of transition likelihoods. For example, the wireless communication device may use the set of transition likelihoods in connection with a set of LLR determinations to perform compression (e.g., polar decoding) , as described in connection with Figs. 9 and 10. In some aspects, the wireless communication device may configure a compression module according to the set of transition likelihoods, pi, and / or a set of numbers of information bits, ki. For example, the wireless communication device may determine one or more polar codes (such as an order of reliable bit positions and / or frozen bit positions of the one or more polar codes) using the set of transition likelihoods pi. The wireless communication device may perform this determination using any suitable technique, such as a technique based on a polarization weight sequence, a New Radio sequence, or a density evolution. Thus, the wireless communication device may use the polarization weight sequence, the New Radio sequence, or the density evolution to generate a reliability ordering, thereby determining information bit locations of uI.

[0130] As further shown in Fig. 6, in some aspects, process 600 may include transmitting the compressed vector (block 650) . For example, the wireless communication device (e.g., using transmission component 1004 and / or communication manager 1006, depicted in Fig. 10, depicted in Fig. 10) may transmit the compressed vector, as described above. The compressed vector may be transmitted as a payload. The payload may include u1～j bits, and may have a size K<3N.

[0131] Although Fig. 6 shows example blocks of process 600, in some aspects, process 600 may include additional blocks, fewer blocks, different blocks, or differently arranged blocks than those depicted in Fig. 6. Additionally, or alternatively, two or more of the blocks of process 600 may be performed in parallel.

[0132] Fig. 7 is a diagram illustrating an example process 700 performed, for example, at a wireless communication device or an apparatus of a wireless communication device, in accordance with the present disclosure. Example process 700 is an example where the apparatus or the wireless communication device (e.g., UE 120 or network node 110) performs operations associated with phase vector compression with polar codes.

[0133] As shown in Fig. 7, in some aspects, process 700 may include receiving a compressed vector (block 710) . For example, the wireless communication device (e.g., using reception component 1102 and / or communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may receive a compressed vector. The compressed vector may be a compressed vector as generated at block 630 of Fig. 6, and / or as described with regard to Figs. 8 and 9.

[0134] As further shown in Fig. 7, in some aspects, process 700 may include decompressing the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors (block 720) . For example, the wireless communication device (e.g., using communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may decompress the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors, as described in connection with Figs. 8 and 9 below.

[0135] As further shown in Fig. 7, in some aspects, process 700 may include obtaining a phase vector corresponding to the bit vector (block 730) . For example, the wireless communication device (e.g., using reception component 1102 and / or communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may obtain a phase vector corresponding to the bit vector. For example, the wireless communication device may identify a phase element that corresponds to a sub-vector of the bit vector according to a mapping technique used to generate the phase element. As another example, the wireless communication device may identify respective phase elements corresponding to each sub-vector of the bit vector according to the mapping technique. The wireless communication device may use the formula described above, to  regenerate the bit levels (sub-vectors) of the compressed vectors, and may identify the phase elements using the mapping of the sub-vectors to the phase elements.

[0136] Although Fig. 7 shows example blocks of process 700, in some aspects, process 700 may include additional blocks, fewer blocks, different blocks, or differently arranged blocks than those depicted in Fig. 7. Additionally, or alternatively, two or more of the blocks of process 700 may be performed in parallel.

[0137] Fig. 8 is a diagram illustrating an example 800 of compression and decompression of a bit vector, in accordance with the present disclosure. The operations of example 800 may be performed by a wireless communication device, such as a UE 120, a network node 110, the wireless communication device of Fig. 6, or the wireless communication device of Fig. 7. In example 800, a plurality of polar codes are used to compress or decompress a bit vector, with a respective polar code being used for each sub-vector of the bit vector.

[0138] Example 800 includes a first compression / decompression block 805 and a second compression / decompression block 810. In some aspects, example 800 may include more than two compression / decompression blocks (such as a respective compression / decompression block for each sub-vector of a bit vector) .

[0139] In a decoding operation 815, the compression / decompression block 805 may receive, as input, a first sub-vector x1 of a bit vector, and the

[0140] compression / decompression block 810 may receive, as input, a second sub-vector x2 of the bit vector. The compression / decompression blocks 805 and 810 may each perform a polar decoding operation using a respective polar code, as described generally in connection with Fig. 4. The respective polar codes may be generated using (e.g., may have information bit positions derived from) transition likelihoods and / or numbers of information bits determined as described in connection with Fig. 6. In some aspects, the compression / decompression block 805 may perform the decoding operation 815 using an LLR with a target bit vector 1 –2x1, and the compression / decompression block 810 may perform the decoding operation 815 using an LLR with a target bit vector 1 –2x2. Thus, the compression / decompression blocks 805 and 810 may obtain respective information bit vectors u1 and u2, which may collectively represent a compressed vector.

[0141] In an encoding operation 820, the compression / decompression block 805 may receive, as input, a first part of the compressed vector u1, and the compression / decompression block 810 may receive, as input, a second part of the compressed vector u2. The compression / decompression blocks 805 and 810 may each  perform a polar encoding operation using a respective polar code, as described generally in connection with Fig. 4, where the respective polar codes are generated in accordance with transition likelihoods determined as described in connection with Fig. 6. The respective polar codes may be generated using (e.g., may have information bit positions derived from) transition likelihoods and / or numbers of information bits determined as described in connection with Fig. 6. Thus, the compression / decompression blocks 805 and 810 may obtain respective sub-vectors x1 and x2, which may collectively represent a bit vector.

[0142] As indicated above, Fig. 8 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with regard to Fig. 8.

[0143] Fig. 9 is a diagram illustrating an example 900 of compression and decompression of a bit vector, in accordance with the present disclosure. The operations of example 900 may be performed by a wireless communication device, such as a UE 120, a network node 110, the wireless communication device of Fig. 6, or the wireless communication device of Fig. 7. In example 900, a single polar code is used to compress or decompress a bit vector, with a respective part of the single polar code being used for each sub-vector of the bit vector. Example 900 includes a compression / decompression block 905.

[0144] In a decoding operation 910, the compression / decompression block 905 may receive, as input, a first sub-vector x1 of a bit vector (including ) and a second sub-vector x2 (including ) of the bit vector. The compression / decompression block 905 may perform a polar decoding operation using a first part of the polar code and a second part of the polar code, as described generally in connection with Fig. 4. The respective parts of the polar code may be generated using (e.g., may have information bit positions derived from) transition likelihoods and / or numbers of information bits determined as described in connection with Fig. 6. In some aspects, the compression / decompression block 905 may perform the decoding operation 915 using an LLR with a target bit vector and where p1 represents a transition likelihood of x1 and p2 represents a transition likelihood of x2. Thus, the compression / decompression block 905 may obtain respective information bit vectors u1 and u2, which may collectively represent a compressed vector.

[0145] In an encoding operation 915, the compression / decompression block 905 may receive, as input, a first part of the compressed vector u1 and a second part of the  compressed vector u2. The compression / decompression block 905 may perform a polar encoding operation using the first part and the second part of the single polar code, as described generally in connection with Fig. 4, where the single polar code is generated in accordance with transition likelihoods determined as described in connection with Fig. 6. Thus, the compression / decompression block 905 may obtain respective sub-vectors x1 and x2, which may collectively represent a bit vector.

[0146] As indicated above, Fig. 9 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with regard to Fig. 9.

[0147] In this way, a numerical solution to identify a suitable mapping function and code construction when polar codes are used for lossy source compression on a phase vector is provided. Furthermore, techniques described herein enable a soft-bit quantizer (where “soft” indicates that the number of quantization bits per element can be a non-integer value) rather than an element-wise quantization, since the number of information bits per phase element of the compressed bit vector may be a real number. Furthermore, the techniques described herein can be applied for compression of complex vectors or matrices, such as for channel state information data.

[0148] Fig. 10 is a diagram of an example apparatus 1000 for wireless communication, in accordance with the present disclosure. The apparatus 1000 may be a wireless communication device, or a wireless communication device may include the apparatus 1000. In some aspects, the apparatus 1000 includes a reception component 1002, a transmission component 1004, and / or a communication manager 1006, which may be in communication with one another (for example, via one or more buses and / or one or more other components) . In some aspects, the communication manager 1006 is the communication manager 140 or 150 described in connection with Fig. 1. As shown, the apparatus 1000 may communicate with another apparatus 1008, such as a UE or a network node (such as a CU, a DU, an RU, or a base station) , using the reception component 1002 and the transmission component 1004.

[0149] In some aspects, the apparatus 1000 may be configured to perform one or more operations described herein in connection with Figs. 4-9. Additionally, or alternatively, the apparatus 1000 may be configured to perform one or more processes described herein, such as process 600 of Fig. 6, or a combination thereof. In some aspects, the apparatus 1000 and / or one or more components shown in Fig. 10 may include one or more components of the wireless communication device described in connection with Fig. 2. Additionally, or alternatively, one or more components shown  in Fig. 10 may be implemented within one or more components described in connection with Fig. 2. Additionally, or alternatively, one or more components of the set of components may be implemented at least in part as software stored in one or more memories. For example, a component (or a portion of a component) may be implemented as instructions or code stored in a non-transitory computer-readable medium and executable by one or more controllers or one or more processors to perform the functions or operations of the component.

[0150] The reception component 1002 may receive communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, from the apparatus 1008. The reception component 1002 may provide received communications to one or more other components of the apparatus 1000. In some aspects, the reception component 1002 may perform signal processing on the received communications (such as filtering, amplification, demodulation, analog-to-digital conversion, demultiplexing, deinterleaving, de-mapping, equalization, interference cancellation, or decoding, among other examples) , and may provide the processed signals to the one or more other components of the apparatus 1000. In some aspects, the reception component 1002 may include one or more antennas, one or more modems, one or more demodulators, one or more MIMO detectors, one or more receive processors, one or more controllers / processors, one or more memories, or a combination thereof, of the wireless communication device described in connection with Fig. 2.

[0151] The transmission component 1004 may transmit communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, to the apparatus 1008. In some aspects, one or more other components of the apparatus 1000 may generate communications and may provide the generated communications to the transmission component 1004 for transmission to the apparatus 1008. In some aspects, the transmission component 1004 may perform signal processing on the generated communications (such as filtering, amplification, modulation, digital-to-analog conversion, multiplexing, interleaving, mapping, or encoding, among other examples) , and may transmit the processed signals to the apparatus 1008. In some aspects, the transmission component 1004 may include one or more antennas, one or more modems, one or more modulators, one or more transmit MIMO processors, one or more transmit processors, one or more controllers / processors, one or more memories, or a combination thereof, of the wireless communication device described in connection  with Fig. 2. In some aspects, the transmission component 1004 may be co-located with the reception component 1002 in one or more transceivers.

[0152] The communication manager 1006 may support operations of the reception component 1002 and / or the transmission component 1004. For example, the communication manager 1006 may receive information associated with configuring reception of communications by the reception component 1002 and / or transmission of communications by the transmission component 1004. Additionally, or alternatively, the communication manager 1006 may generate and / or provide control information to the reception component 1002 and / or the transmission component 1004 to control reception and / or transmission of communications.

[0153] The reception component 1002 may obtain a phase vector. The communication manager 1006 may quantize the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors. The communication manager 1006 may compress the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector. The transmission component 1004 may transmit the compressed vector.

[0154] The communication manager 1006 may generate the one or more polar codes using a set of transition likelihoods corresponding to the bit vector.

[0155] The number and arrangement of components shown in Fig. 10 are provided as an example. In practice, there may be additional components, fewer components, different components, or differently arranged components than those shown in Fig. 10. Furthermore, two or more components shown in Fig. 10 may be implemented within a single component, or a single component shown in Fig. 10 may be implemented as multiple, distributed components. Additionally, or alternatively, a set of (one or more) components shown in Fig. 10 may perform one or more functions described as being performed by another set of components shown in Fig. 10.

[0156] Fig. 11 is a diagram of an example apparatus 1100 for wireless communication, in accordance with the present disclosure. The apparatus 1100 may be a wireless communication device, or a wireless communication device may include the apparatus 1100. In some aspects, the apparatus 1100 includes a reception component 1102, a transmission component 1104, and / or a communication manager 1106, which may be in communication with one another (for example, via one or more buses and / or one or more other components) . In some aspects, the communication manager 1106 is the communication manager 140 or 150 described in connection with Fig. 1. As shown,  the apparatus 1100 may communicate with another apparatus 1108, such as a UE or a network node (such as a CU, a DU, an RU, or a base station) , using the reception component 1102 and the transmission component 1104.

[0157] In some aspects, the apparatus 1100 may be configured to perform one or more operations described herein in connection with Figs. 4-9. Additionally, or alternatively, the apparatus 1100 may be configured to perform one or more processes described herein, such as process 700 of Fig. 7, or a combination thereof. In some aspects, the apparatus 1100 and / or one or more components shown in Fig. 11 may include one or more components of the wireless communication device described in connection with Fig. 2. Additionally, or alternatively, one or more components shown in Fig. 11 may be implemented within one or more components described in connection with Fig. 2. Additionally, or alternatively, one or more components of the set of components may be implemented at least in part as software stored in one or more memories. For example, a component (or a portion of a component) may be implemented as instructions or code stored in a non-transitory computer-readable medium and executable by one or more controllers or one or more processors to perform the functions or operations of the component.

[0158] The reception component 1102 may receive communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, from the apparatus 1108. The reception component 1102 may provide received communications to one or more other components of the apparatus 1100. In some aspects, the reception component 1102 may perform signal processing on the received communications (such as filtering, amplification, demodulation, analog-to-digital conversion, demultiplexing, deinterleaving, de-mapping, equalization, interference cancellation, or decoding, among other examples) , and may provide the processed signals to the one or more other components of the apparatus 1100. In some aspects, the reception component 1102 may include one or more antennas, one or more modems, one or more demodulators, one or more MIMO detectors, one or more receive processors, one or more controllers / processors, one or more memories, or a combination thereof, of the wireless communication device described in connection with Fig. 2.

[0159] The transmission component 1104 may transmit communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, to the apparatus 1108. In some aspects, one or more other components of the apparatus 1100 may generate communications and may provide the generated communications to  the transmission component 1104 for transmission to the apparatus 1108. In some aspects, the transmission component 1104 may perform signal processing on the generated communications (such as filtering, amplification, modulation, digital-to-analog conversion, multiplexing, interleaving, mapping, or encoding, among other examples) , and may transmit the processed signals to the apparatus 1108. In some aspects, the transmission component 1104 may include one or more antennas, one or more modems, one or more modulators, one or more transmit MIMO processors, one or more transmit processors, one or more controllers / processors, one or more memories, or a combination thereof, of the wireless communication device described in connection with Fig. 2. In some aspects, the transmission component 1104 may be co-located with the reception component 1102 in one or more transceivers.

[0160] The communication manager 1106 may support operations of the reception component 1102 and / or the transmission component 1104. For example, the communication manager 1106 may receive information associated with configuring reception of communications by the reception component 1102 and / or transmission of communications by the transmission component 1104. Additionally, or alternatively, the communication manager 1106 may generate and / or provide control information to the reception component 1102 and / or the transmission component 1104 to control reception and / or transmission of communications.

[0161] The reception component 1102 may receive a compressed vector. The communication manager 1106 may decompress the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors. The reception component 1102 may obtain a phase vector corresponding to the bit vector.

[0162] The communication manager 1106 may generate the one or more polar codes using the plurality of numbers of bits.

[0163] The number and arrangement of components shown in Fig. 11 are provided as an example. In practice, there may be additional components, fewer components, different components, or differently arranged components than those shown in Fig. 11. Furthermore, two or more components shown in Fig. 11 may be implemented within a single component, or a single component shown in Fig. 11 may be implemented as multiple, distributed components. Additionally, or alternatively, a set of (one or more) components shown in Fig. 11 may perform one or more functions described as being performed by another set of components shown in Fig. 11.

[0164] The following provides an overview of some Aspects of the present disclosure:

[0165] Aspect 1: A method of wireless communication performed by a wireless communication device, comprising: obtaining a phase vector; quantizing the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; compressing the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector; and transmitting the compressed vector.

[0166] Aspect 2: The method of Aspect 1, wherein compressing the bit vector using the one or more polar codes comprises compressing the bit vector using a plurality of polar codes, each polar code of the plurality of polar codes being used to compress one or more sub-vectors of the bit vector.

[0167] Aspect 3: The method of Aspect 2, wherein a first polar code of the plurality of polar codes is used to compress a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second polar code of the plurality of polar codes is used to compress a second sub-vector of the set of sub-vectors.

[0168] Aspect 4: The method of Aspect 3, wherein compressing the bit vector further comprises performing a first polar decoding operation using the first polar code and the first sub-vector and a second polar decoding operation using the second polar code and the second sub-vector.

[0169] Aspect 5: The method of Aspect 4, wherein the first polar decoding operation uses a first log likelihood ratio (LLR) associated with the first sub-vector and a second LLR associated with the second sub-vector.

[0170] Aspect 6: The method of Aspect 5, wherein the first sub-vector is associated with a first transition likelihood and the second sub-vector is associated with a second transition likelihood.

[0171] Aspect 7: The method of any of Aspects 1-6, wherein compressing the bit vector using the one or more polar codes comprises compressing the bit vector using a single polar code, wherein a first part of the single polar code is used to compress a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second part of the single polar code is used to compress a second sub-vector of the set of sub-vectors.

[0172] Aspect 8: The method of Aspect 7, wherein compressing the bit vector further comprises performing a polar decoding operation using the single polar code on the first sub-vector and the second sub-vector.

[0173] Aspect 9: The method of Aspect 8, wherein the polar decoding operation uses a first log likelihood ratio (LLR) associated with a first transition likelihood and a second LLR associated with a second transition likelihood, wherein the first transition likelihood is associated with the first sub-vector and the second transition likelihood is associated with the second sub-vector.

[0174] Aspect 10: The method of any of Aspects 1-9, wherein the one or more polar codes are associated with one or more transition likelihoods, and wherein the one or more transition likelihoods are configured such that an average loss of compressing the bit vector, at the compression ratio, is minimized.

[0175] Aspect 11: The method of Aspect 10, wherein the one or more transition likelihoods are associated with at least one of: a quantization level of the bit vector, a constellation mapping of the bit vector, or the compression ratio.

[0176] Aspect 12: The method of Aspect 10, wherein the average loss is associated with at least one of: a transition likelihood between an input symbol and an output symbol given a number of transition likelihoods of a number of bits of the input symbol, or a loss between the input symbol and the output symbol.

[0177] Aspect 13: The method of Aspect 12, wherein the loss is derived from an argument of the input symbol and an argument of the output symbol.

[0178] Aspect 14: The method of any of Aspects 1-13, wherein each sub-vector, of the set of sub-vectors, is associated with a respective number of information bits, of a plurality of numbers of information bits, of the compressed vector.

[0179] Aspect 15: The method of Aspect 14, wherein a number of information bits of the plurality of numbers of information bits, corresponding to a particular sub-vector of the set of sub-vectors, is a non-integer number.

[0180] Aspect 16: The method of Aspect 14, further comprising generating the one or more polar codes using a set of transition likelihoods corresponding to the bit vector.

[0181] Aspect 17: The method of Aspect 16, wherein generating the one or more polar codes is based at least in part on at least one of: a polarization weight sequence, a New Radio sequence, or a density evolution.

[0182] Aspect 18: A method of wireless communication performed by a wireless communication device, comprising: receiving a compressed vector; decompressing the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; and obtaining a phase vector corresponding to the bit vector.

[0183] Aspect 19: The method of Aspect 18, wherein decompressing the compressed vector using the one or more polar codes comprises decompressing the compressed vector using a plurality of polar codes, each polar code of the plurality of polar codes corresponding to one or more sub-vectors of the set of sub-vectors.

[0184] Aspect 20: The method of Aspect 19, wherein a first polar code of the plurality of polar codes corresponds to a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second polar code of the plurality of polar codes corresponds to a second sub-vector of the set of sub-vectors.

[0185] Aspect 21: The method of Aspect 20, wherein decompressing the compressed vector further comprises performing a first polar encoding operation using the first polar code and a second polar encoding operation using the second polar code.

[0186] Aspect 22: The method of any of Aspects 18-21, wherein decompressing the compressed vector using the one or more polar codes comprises decompressing the compressed vector using a single polar code, wherein a first part of the single polar code is associated with a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second part of the single polar code is associated with a second sub-vector of the set of sub-vectors.

[0187] Aspect 23: The method of Aspect 22, wherein decompressing the bit vector further comprises performing a polar encoding operation using the single polar code to obtain the first sub-vector and the second sub-vector.

[0188] Aspect 24: The method of any of Aspects 18-23, wherein the one or more polar codes are associated with one or more transition likelihoods, and wherein the one or more transition likelihoods are configured such that an average loss of compressing the bit vector, at the compression ratio, is minimized.

[0189] Aspect 25: The method of Aspect 24, wherein the one or more transition likelihoods are associated with at least one of: a quantization level of the bit vector, a constellation mapping of the bit vector, or the compression ratio.

[0190] Aspect 26: The method of Aspect 24, wherein the average loss is associated with at least one of: a transition likelihood between an input symbol and an output symbol given a number of transition likelihoods of a number of bits of the input symbol, and a loss between the input symbol and the output symbol.

[0191] Aspect 27: The method of Aspect 26, wherein the loss is derived from an argument of the input symbol and an argument of the output symbol.

[0192] Aspect 28: The method of any of Aspects 18-27, wherein each sub-vector, of the set of sub-vectors, is associated with a respective number of information bits of a plurality of numbers of information bits, of the compressed vector.

[0193] Aspect 29: The method of Aspect 28, wherein a number of information bits of the plurality of numbers of information bits, corresponding to a particular sub-vector of the bit vector, is a non-integer number.

[0194] Aspect 30: The method of Aspect 28, further comprising generating the one or more polar codes using the plurality of numbers of bits.

[0195] Aspect 31: The method of Aspect 30, wherein generating the one or more polar codes further comprises generating the one or more polar codes using a set of transition likelihoods corresponding to the bit vector.

[0196] Aspect 32: The method of Aspect 30, wherein generating the one or more polar codes is based at least in part on at least one of: a polarization weight sequence, a New Radio sequence, or a density evolution.

[0197] Aspect 33: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more processors; one or more memories coupled with the one or more processors; and instructions stored in the one or more memories and executable by the one or more processors to cause the apparatus to perform the method of one or more of Aspects 1-32.

[0198] Aspect 34: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-32.

[0199] Aspect 35: An apparatus for wireless communication, the apparatus comprising at least one means for performing the method of one or more of Aspects 1-32.

[0200] Aspect 36: A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communication, the code comprising instructions executable by one or more processors to perform the method of one or more of Aspects 1-32.

[0201] Aspect 37: A non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions for wireless communication, the set of instructions comprising one or more instructions that, when executed by one or more processors of a device, cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-32.

[0202] Aspect 38: A device for wireless communication, the device comprising a processing system that includes one or more processors and one or more memories coupled with the one or more processors, the processing system configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-32.

[0203] Aspect 39: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors individually or collectively configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-32.

[0204] The foregoing disclosure provides illustration and description but is not intended to be exhaustive or to limit the aspects to the precise forms disclosed. Modifications and variations may be made in light of the above disclosure or may be acquired from practice of the aspects.

[0205] As used herein, the term “component” is intended to be broadly construed as hardware, firmware, or a combination of hardware and software. As used herein, a processor is implemented in hardware, firmware, or a combination of hardware and software. As used herein, the phrase “based on” is intended to be broadly construed to mean “based at least in part on. ” As used herein, “satisfying a threshold” may, depending on the context, refer to a value being greater than the threshold, greater than or equal to the threshold, less than the threshold, less than or equal to the threshold, equal to the threshold, or not equal to the threshold, among other examples. As used herein, a phrase referring to “at least one of” a list of items refers to any combination of those items, including single members. As an example, “at least one of: a, b, or c” is intended to cover: a, b, c, a + b, a + c, b + c, and a + b + c.

[0206] Also, as used herein, the articles “a” and “an” are intended to include one or more items and may be used interchangeably with “one or more. ” Further, as used herein, the article “the” is intended to include one or more items referenced in connection with the article “the” and may be used interchangeably with “the one or more. ” Furthermore, as used herein, the terms “set” and “group” are intended to include one or more items (for example, related items, unrelated items, or a combination of related and unrelated items) , and may be used interchangeably with “one or more. ” Where only one item is intended, the phrase “only one” or similar language is used. Also, as used herein, the terms “has, ” “have, ” “having, ” and similar terms are intended to be open-ended terms that do not limit an element that they modify (for example, an element “having” A also may have B) . Further, as used herein, the term “or” is  intended to be inclusive when used in a series and may be used interchangeably with “and / or, ” unless explicitly stated otherwise (for example, if used in combination with “either” or “only one of” ) .

[0207] The various illustrative logics, logical blocks, modules, circuits and algorithm processes described in connection with the aspects disclosed herein may be implemented as electronic hardware, computer software, or combinations of both. The interchangeability of hardware and software has been described generally, in terms of functionality, and illustrated in the various illustrative components, blocks, modules, circuits and processes described herein. Whether such functionality is implemented in hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system.

[0208] The hardware and data processing apparatus used to implement the various illustrative logics, logical blocks, modules and circuits described in connection with the aspects disclosed herein may be implemented or performed with a general purpose single-or multi-chip processor, a digital signal processor (DSP) , an application specific integrated circuit (ASIC) , a field programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof designed to perform the functions described herein. A general purpose processor may be a microprocessor, or any conventional processor, controller, microcontroller, or state machine. A processor also may be implemented as a combination of computing devices, for example, a combination of a DSP and a microprocessor, a plurality of microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other such configuration. In some aspects, particular processes and methods may be performed by circuitry that is specific to a given function.

[0209] In one or more aspects, the functions described may be implemented in hardware, digital electronic circuitry, computer software, firmware, including the structures disclosed in this specification and their structural equivalents thereof, or in any combination thereof. Aspects of the subject matter described in this specification also can be implemented as one or more computer programs (such as one or more modules of computer program instructions) encoded on a computer storage media for execution by, or to control the operation of, a data processing apparatus.

[0210] If implemented in software, the functions may be stored on or transmitted over as one or more instructions or code on a computer-readable medium. The processes of a  method or algorithm disclosed herein may be implemented in a processor-executable software module which may reside on a computer-readable medium. Computer-readable media includes both computer storage media and communication media including any medium that can be enabled to transfer a computer program from one place to another. A storage media may be any available media that may be accessed by a computer. By way of example, and not limitation, such computer-readable media may include RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM or other optical disk storage, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or any other medium that may be used to store desired program code in the form of instructions or data structures and that may be accessed by a computer. Also, any connection can be properly termed a computer-readable medium. Disk and disc, as used herein, includes compact disc (CD) , laser disc, optical disc, digital versatile disc (DVD) , floppy disk, and Blu-ray disc where disks usually reproduce data magnetically, while discs reproduce data optically with lasers. Combinations of the media described herein should also be included within the scope of computer-readable media. Additionally, the operations of a method or algorithm may reside as one or any combination or set of codes and instructions on a machine readable medium and computer-readable medium, which may be incorporated into a computer program product.

[0211] Various modifications to the aspects described in this disclosure may be readily apparent to those skilled in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other aspects without departing from the spirit or scope of this disclosure. Thus, the claims are not intended to be limited to the aspects shown herein, but are to be accorded the widest scope consistent with this disclosure, the principles and the novel features disclosed herein.

[0212] Additionally, a person having ordinary skill in the art will readily appreciate, the terms “upper” and “lower” are sometimes used for ease of describing the figures, and indicate relative positions corresponding to the orientation of the figure on a properly oriented page, and may not reflect the proper orientation of any device as implemented.

[0213] Certain features that are described in this specification in the context of separate aspects also can be implemented in combination in a single aspect. Conversely, various features that are described in the context of a single aspect also can be implemented in multiple aspects separately or in any suitable subcombination. Moreover, although features may be described as acting in certain combinations and  even initially claimed as such, one or more features from a claimed combination can in some cases be excised from the combination, and the claimed combination may be directed to a subcombination or variation of a subcombination.

[0214] Similarly, while operations are depicted in the drawings in a particular order, this should not be understood as requiring that such operations be performed in the particular order shown or in sequential order, or that all illustrated operations be performed, to achieve desirable results. Further, the drawings may schematically depict one more example processes in the form of a flow diagram. However, other operations that are not depicted can be incorporated in the example processes that are schematically illustrated. For example, one or more additional operations can be performed before, after, simultaneously, or between any of the illustrated operations. In certain circumstances, multitasking and parallel processing may be advantageous. Moreover, the separation of various system components in the aspects described should not be understood as requiring such separation in all aspects, and it should be understood that the described program components and systems can generally be integrated together in a single software product or packaged into multiple software products. Additionally, other aspects are within the scope of the following claims. In some cases, the actions recited in the claims can be performed in a different order and still achieve desirable results.

Claims

An apparatus for wireless communication at a wireless communication device, comprising:one or more memories; andone or more processors, coupled to the one or more memories, configured to cause the wireless communication device to:obtain a phase vector;quantize the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors;compress the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector; andtransmit the compressed vector.The apparatus of claim 1, wherein the one or more processors, to cause the wireless communication device to compress the bit vector using the one or more polar codes, are configured to cause the wireless communication device to compress the bit vector using a plurality of polar codes, each polar code of the plurality of polar codes being used to compress one or more sub-vectors of the bit vector.The apparatus of claim 2, wherein a first polar code of the plurality of polar codes is used to compress a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second polar code of the plurality of polar codes is used to compress a second sub-vector of the set of sub-vectors.The apparatus of claim 3, wherein the one or more processors, to cause the wireless communication device to compress the bit vector, are configured to cause the wireless communication device to perform a first polar decoding operation using the first polar code and the first sub-vector and a second polar decoding operation using the second polar code and the second sub-vector.The apparatus of claim 4, wherein the first polar decoding operation uses a first log likelihood ratio (LLR) associated with the first sub-vector and a second LLR associated with the second sub-vector.The apparatus of claim 5, wherein the first sub-vector is associated with a first transition likelihood and the second sub-vector is associated with a second transition likelihood.The apparatus of claim 1, wherein the one or more processors, to cause the wireless communication device to compress the bit vector using the one or more polar codes, are configured to cause the wireless communication device to compress the bit vector using a single polar code, wherein a first part of the single polar code is used to compress a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second part of the single polar code is used to compress a second sub-vector of the set of sub-vectors.The apparatus of claim 7, wherein the one or more processors, to cause the wireless communication device to compress the bit vector, are configured to cause the wireless communication device to perform a polar decoding operation using the single polar code on the first sub-vector and the second sub-vector.The apparatus of claim 8, wherein the polar decoding operation uses a first log likelihood ratio (LLR) associated with a first transition likelihood and a second LLR associated with a second transition likelihood, wherein the first transition likelihood is associated with the first sub-vector and the second transition likelihood is associated with the second sub-vector.The apparatus of claim 1, wherein the one or more polar codes are associated with one or more transition likelihoods, and wherein the one or more transition likelihoods are configured such that an average loss of compressing the bit vector, at the compression ratio, is minimized.The apparatus of claim 10, wherein the one or more transition likelihoods are associated with at least one of:a quantization level of the bit vector,a constellation mapping of the bit vector, orthe compression ratio.The apparatus of claim 10, wherein the average loss is associated with at least one of:a transition likelihood between an input symbol and an output symbol given a number of transition likelihoods of a number of bits of the input symbol, ora loss between the input symbol and the output symbol.The apparatus of claim 12, wherein the loss is derived from an argument of the input symbol and an argument of the output symbol.The apparatus of claim 1, wherein each sub-vector, of the set of sub-vectors, is associated with a respective number of information bits, of a plurality of numbers of information bits, of the compressed vector.The apparatus of claim 14, wherein a number of information bits of the plurality of numbers of information bits, corresponding to a particular sub-vector of the set of sub-vectors, is a non-integer number.The apparatus of claim 14, wherein the one or more processors are further configured to cause the wireless communication device to generate the one or more polar codes using a set of transition likelihoods corresponding to the bit vector.An apparatus for wireless communication at a wireless communication device, comprising:one or more memories; andone or more processors, coupled to the one or more memories, configured to cause the wireless communication device to:receive a compressed vector;decompress the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; andobtain a phase vector corresponding to the bit vector.The apparatus of claim 17, wherein the one or more processors, to cause the wireless communication device to decompress the compressed vector using the one or more polar codes, are configured to cause the wireless communication device to decompress the compressed vector using a plurality of polar codes, each polar code of the plurality of polar codes corresponding to one or more sub-vectors of the set of sub-vectors.The apparatus of claim 18, wherein a first polar code of the plurality of polar codes corresponds to a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second polar code of the plurality of polar codes corresponds to a second sub-vector of the set of sub-vectors.The apparatus of claim 19, wherein the one or more processors, to cause the wireless communication device to decompress the compressed vector, are configured to cause the wireless communication device to perform a first polar encoding operation using the first polar code and a second polar encoding operation using the second polar code.The apparatus of claim 17, wherein the one or more processors, to cause the wireless communication device to decompress the compressed vector, are configured to cause the wireless communication device to decompress the compressed vector using a single polar code, wherein a first part of the single polar code is associated with a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second part of the single polar code is associated with a second sub-vector of the set of sub-vectors.The apparatus of claim 21, wherein the one or more processors, to cause the wireless communication device to decompress the bit vector, are configured to cause the wireless communication device to perform a polar encoding operation using the single polar code to obtain the first sub-vector and the second sub-vector.The apparatus of claim 17, wherein the one or more polar codes are associated with one or more transition likelihoods, and wherein the one or more transition likelihoods are configured such that an average loss of compressing the bit vector, at the compression ratio, is minimized.The apparatus of claim 23, wherein the one or more transition likelihoods are associated with at least one of:a quantization level of the bit vector,a constellation mapping of the bit vector, orthe compression ratio.The apparatus of claim 23, wherein the average loss is associated with at least one of:a transition likelihood between an input symbol and an output symbol given a number of transition likelihoods of a number of bits of the input symbol, and a loss between the input symbol and the output symbol.The apparatus of claim 17, wherein each sub-vector, of the set of sub-vectors, is associated with a respective number of information bits of a plurality of numbers of information bits, of the compressed vector.A method of wireless communication performed by a wireless communication device, comprising:obtaining a phase vector;quantizing the phase vector to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors;compressing the bit vector, using one or more polar codes, to obtain a compressed vector, wherein the one or more polar codes are derived from a compression ratio of the compressed vector; andtransmitting the compressed vector.The method of claim 27, wherein compressing the bit vector using the one or more polar codes comprises compressing the bit vector using a plurality of polar codes, each polar code of the plurality of polar codes being used to compress one or more sub-vectors of the bit vector.The method of claim 28, wherein a first polar code of the plurality of polar codes is used to compress a first sub-vector of the set of sub-vectors and a second polar code of the plurality of polar codes is used to compress a second sub-vector of the set of sub-vectors.A method of wireless communication performed by a wireless communication device, comprising:receiving a compressed vector;decompressing the compressed vector, using one or more polar codes corresponding to a compression ratio of the compressed vector, to obtain a bit vector comprising a set of sub-vectors; andobtaining a phase vector corresponding to the bit vector.

Images