First network node and method performed therein

Abstract

A method performed by a first network node (12) for handling communication in a communication network (1). The first network node obtains a controllable channel estimate response by separating a controllable propagation channel and an uncontrollable propagation channel based on a received reference signal transmission and a performed first estimation process and second estimation process. The first network node further determines a calibration error for a second network node (14) by performing an iterative multiparameter estimation using the obtained controllable channel estimate response and a set of predetermined array beamforming matrices. The first network node further determines one or more calibration compensation weights based on the determined calibration error and the set of predetermined array beamforming matrices.

Description

FIRST NETWORK NODE AND METHOD PERFORMED THEREINTECHNICAL FIELD

[0001] Embodiments herein relate to a first network node and a method performed therein. Furthermore, a computer program and a computer readable storage medium are also provided herein. In particular, embodiments herein relate to handling communication in a communication network.BACKGROUND

[0002] In a typical communication network, user equipment (UE) also known as wireless communication devices, mobile stations, stations (STA) and / or wireless devices, communicate via a Radio Access Network (RAN) to one or more core networks (CNs) . The RAN covers a geographical area which is divided into service areas or cell areas, with each service area or cell area being served by a radio network node such as a radio access node e.g., a Wi-Fi access point or a radio base station (RBS) , which in some networks may also be denoted, for example, a NodeB, an eNodeB” , or a gNodeB. A service area or cell area is a geographical area where radio coverage is provided by the radio network node. The radio network node communicates over an air interface operating on radio frequencies with the wireless device within range of the radio network node. The radio network node communicates over a downlink (DL) to the UE and the UE communicates over an uplink (UL) to the radio network node.

[0003] A Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) is a third generation (3G) telecommunication network, which evolved from the second generation (2G) Global System for Mobile Communications (GSM) . The UMTS terrestrial radio access network (UTRAN) is essentially a RAN using wideband code division multiple access (WCDMA) and / or High-Speed Packet Access (HSPA) for user equipment. In a forum known as the Third Generation Partnership Project (3GPP) , telecommunications suppliers propose and agree upon standards for third generation networks and investigate enhanced data rate and radio capacity. In some RANs, e.g. as in UMTS, several radio network nodes may be connected, e.g., by landlines or microwave, to a controller node, such as a radio network controller (RNC) or a base station controller (BSC) , which supervises and coordinates various activities of the plural radio network nodes connected thereto. This type of  connection is sometimes referred to as a backhaul connection. The RNCs and BSCs are typically connected to one or more CNs.

[0004] Specifications for the Evolved Packet System (EPS) have been completed within the 3GPP and this work continues in the coming 3GPP releases. The EPS comprises the Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN) , also known as the Long-Term Evolution (LTE) radio access network, and the Evolved Packet Core (EPC) , also known as System Architecture Evolution (SAE) CN. E-UTRAN / LTE is a variant of a 3GPP radio access technology wherein the radio network nodes are directly connected to the EPC CN rather than to RNCs. In general, in E-UTRAN / LTE the functions of an RNC are distributed between the radio network nodes, e.g. eNodeBs in LTE, and the core network. As such, the RAN of an EPS has an essentially “flat” architecture comprising radio network nodes which can be connected directly to one or more CNs, i.e. they do not need to be connected to the core via RNCs.

[0005] With the emerging 5G technologies such as New Radio (NR) , the use of a large number of transmit-and receive-antenna elements is of great interest as it makes it possible to utilize beamforming, such as transmit-side and receive-side beamforming. Transmit-side beamforming means that the transmitter can amplify the transmitted signals in a selected direction or directions, while suppressing the transmitted signals in other directions. Similarly, on the receive-side, a receiver can amplify received signals coming from a selected direction or directions, while suppressing received unwanted signals coming from other directions.

[0006] With reference to the5G architecture the3GPP Network Functions (NF) in 5G are described as:

[0007] The Application Function (AF) or Application Server (AS) interacts with the 3GPP Core Network and allows external parties to use the Exposure Application Programming Interfaces (API) offered by the network operator. The AF provides session related information to other nodes in the 5G core network (5GC) .

[0008] The Network Exposure Function (NEF) supports different functionalities and NEF supports different Exposure APIs.

[0009] The Network Repository Function (NRF) works as a registration center of NF.

[0010] The Unified Data Repository (UDR) stores data grouped into distinct collections of subscription-related information: Subscription Data; Policy Data; Structured Data for Exposure; Application Data.

[0011] The Session Management Function (SMF) supports different functionalities, e.g. SMF receives Policy and Charging Control (PCC) rules from the Policy Control Function (PCF) and configures the User Plane Function (UPF) accordingly.

[0012] The User Plane Function (UPF) supports handling of user plane traffic based on the rules received from the SMF, e.g. packet inspection and different enforcement actions such as Quality of Service (QoS) handling.

[0013] The PCF supports a unified policy framework to govern the network behaviour. Specifically, the PCF provides PCC rules to the Policy and Charging Enforcement Function (PCEF) , i.e., the SMF / UPF that enforces policy and charging decisions according to provisioned PCC rules.

[0014] The Access and Mobility Management Function (AMF) manages UE access, e.g., when a UE is connected through different access networks, and UE mobility aspects.

[0015] The Charging Function (CHF) manages charging of services and / or functions.

[0016] The Network Slice Selection Function (NSSF) selects the Network Slicing Instance (NSI) , determines the allowed Network Slice Selection Assistance Information (NSSAI) and sets the AM F to serve the UE.

[0017] In current4G, 5G and upcoming6G RAN, massive multiple-input multiple-output (MIMO) or full-dimension MIMO technology is used to enlarge cell coverage, increase throughput, improve spectrum efficiency, etc. In high frequency wireless networks utilizing millimeter-wave spectrum and sub-THz, the number of antennas will be ranging from more than hundreds to few thousands.

[0018] Massive MIMO or beamforming technology creates narrow beams to focus the radiated energy towards a UE. In the multi-user MIMO environment, multiple beams are transmitted towards multiple UEs in order to increase the throughput. However, it is still hard to achieve a theoretical peak throughput due to the uncontrollable over-the-air (OTA) channel. E.g., a channel might have many uncontrollable propagation paths and non-line-of-sight (NLOS) paths which will result in highly frequency selective fading. Radio link performance is degraded severely in time-frequency doubly selective channels.

[0019] Massive MIMO is widely deployed in5G NR products. By exploiting the spatial domain information, spectrum efficiency can be significantly increased. Meanwhile, cell coverage and resilience to interference can also be noticeably improved. Massive MIMO products are also known as advanced antenna system (AAS) , which allows different beamforming techniques by integrating radio chain and antennas together with low cost, compact size and small footprint. From the Shannon capacity theory, bandwidth is one of  the main factors of capacity increase. To acquire more bandwidth, millimeter wave is then intensively used in current 5G, and higher bands are being considered for upcoming 6G standards. However, in higher frequency operations wave radio suffers higher attenuation compared to frequencies below 6 GHz and hence can be easily blocked by terrain objects. This makes high frequency operation and deployment difficult.

[0020] Recently Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) technology is developed to add a controllable propagation path to the end-to-end channel. Amplitude and phase of the RIS elements can be tuned individually to improve the signal quality between a base station (BS) and a UE, as shown in Fig. 1. Furthermore, the controllable propagation paths through the RIS can be tuned runtime by a RIS controller, controlled by the BS, to control the overall channel behavior to obtain a better propagation condition among the BS and UE. In such case, the RIS controller may receive control signals from the BS and tune the RIS behavior according to UE information e.g., UE position, mobility etc. For better performance in RIS assisted systems, it may be assumed that RIS elements can provide signals to and from the UE following a desired beam pattern.

[0021] In addition, when both BS and RIS are equipped with multiple antennas, latching to the best beam pair between BS and RIS is also an important function to improve key performance matrices, e.g. spectral efficiency and coverage.

[0022] On one hand, the RIS can turn a destructive propagation condition into constructive paths. On the other hand, the RIS can reflect more signal energy into the receiver. Both functionalities can boost the signal quality, resulting in better user experience. A solution to solve RIS array calibration error and BS-RIS beam pairing in the field would thus be useful.SUMMARY

[0023] As part of developing embodiments herein a problem was first identified and will be discussed below.

[0024] RIS is a 2D surface of engineered material whose properties are reconfigurable. A RIS surface usually consists of an array of discrete elements e.g., N elements. The RIS controller can control the effective channel through the RIS, i.e., the controllable channel path, represented as Hc by input stimulation or beam forming weights in Fig. 1. For example, the RIS can make a signal from a controllable path to be coherent with a signal from an uncontrollable path so that the overall fading of end-to-end channel with both the uncontrollable path and controllable path is improved at the receiver by coherent  combining. If the uncontrollable path is blocked, the controllable path through the RIS reflection can also provide reliable link between the BS and UE.

[0025] However, there might be an error or gap between the ideal channel Hc, ideal through the controllable RIS path and the actual controllable channel Hc available when the RIS is deployed in the field. This difference in channel condition is represented as ΔH and referred to as a RIS calibration error henceforth.

[0026] As shown in Fig. 1, in absence of RIS calibration error (for calibrated RIS) , acalibration error free channel seen by the BS through the controllable RIS can be expressed as follows: HC, ideal (t, f) =H2 (t, f) ×Hw (t, f) ×H1 (t, f)    (1)

[0027] Where RIS is deployed in the field and configured for an array response Hw, configured by the RIS controller with instructions from the BS, to achieve desired coverage enhancement and / or spectral efficiency improvement for a target set of UEs.

[0028] An expected RIS array response Hw, in other words as target beamforming weight for the array. Channels H2 and H1 are the OTA channel transfer functions from BS to RIS and RIS to UE, respectively. These channel transfer functions can be estimated individually or jointly based on the reference signal transmissions from the UE or BS. However, with the RIS elements calibration error, the actual channel HC between the BS and UE through the RIS can now be expressed as follows for the target array response (or beam forming weight matrix) considering RIS array calibration error as element wise multiplicative Hw: HC (t, f) =H2 (t, f) ×Hw (t, f) ⊙ΔH (t, f) ×H1 (t, f)    (2)

[0029] The RIS beam forming weight calibration error matrix ΔH is defined as difference in RIS array response from its expected Hw and assumed to be multiplicative to the beamforming weights. The notation ⊙ is a Hadamard product, denoting element-wise multiplications between two matrices.

[0030] This beam calibration error can be attributed to many reasons e.g., limited hardware (HW) calibration in production, aging and other HW impairments, selected beam pattern is different from the RIS array output, etc., which may occur during runtime. If the calibration error is not estimated and corrected, the system or network might experience significant performance degradations. For example, the signals from both the uncontrollable path and controllable path are not added constructively but destructively at the receiver. To mitigate such errors, OTA calibration in beam domain, periodic corrections are needed.

[0031] A current solution is proposed herein for in-field RIS beam domain calibration. After the RIS calibration it can subsequently be applied a beam pairing between BS and RIS which can arise due to time varying nature of the wireless channel. Both array calibration and beam pairing will lead to better coverage and / or improved spectral efficiency. If there is no in-field beam domain RIS calibration and subsequent beam pairing, performance of the RIS-aided communication system could be degraded significantly.

[0032] In a previous solution, a system and method to calibrate RIS elements phase deviations from its expected quantized phases in antenna domain was presented. Due to the aging and production defects, it was assumed that each of the RIS elements response changes only in phase. Each RIS element is assumed to be configured to a predefined set of phase levels within a gear. Gear is defined as a set of predefined phase level for each element of the RIS which can be different for different elements of the array. The previous solution estimates new phase levels (new gear levels) for each RIS array elements by a large number of measurements triggered by the UE. In the measurement phase, each element of the RIS array will be set to a state from all available states of the gears, and the measurement is taken at BS assuming BS has equal number of elements as RIS. This leads to a system of a large number of unknowns and hence requires large number of measurements in order to obtain a unique solution to these unknowns. Once the new phase levels for each RIS element are estimated, they are used as new RIS phase quantization levels (gear levels) .

[0033] This calibration method is very different from the current solution proposed herein.

[0034] There are many published literatures on RIS, including manufacturing, characterization, channel estimation, scheduling, etc. for RIS assisted communications. Nevertheless, all of them focus on typical scenarios where a BS and UE are equipped with a single antenna, while only RIS is equipped with multiple radiating elements. Since AAS are already deployed in the BS, it is important to investigate BS-RIS link performance when the BS is capable of beamforming towards the RIS.

[0035] Even though RIS and BS locations are fixed, the best beam pair between them can change over time due to several reasons including slow time varying behavior of the fading channel environment between them. Worst case can be the best beam pair between BS and RIS is blocked by a quasi-static object. For example, a temporary parking truck or a varying exterior of building. Another reason could be phase drifts inside BS and RIS. If the phase drift is not compensated on time, the best beam pair will also change, and the link quality can be deteriorated. Hardware aging related impairments can  also impact the best beam pair. Once any of these issues occurs, a beam re-pairing is necessary. This scenario is illustrated in Fig. 2, where YE is the expected beam pair between RIS and BS, and YA is the actual beam pair which is off-target between the RIS and BS.

[0036] An object of embodiments herein is to provide a mechanism to handle communication in a communication network in an efficient and reliable manner.

[0037] According to an aspect of embodiments herein, the object is achieved by a method performed by a first network node for handling communication, e.g., beam management and calibration handling, in a communication network. The network node obtains a controllable channel estimate response by separating a controllable propagation channel and an uncontrollable propagation channel based on a received reference signal transmission and a performed first estimation process and second estimation process. The first network node further determines a calibration error for a second network node by performing an iterative multiparameter estimation using the obtained controllable channel estimate response and a set of predetermined array beamforming matrices. The first network node further determines one or more calibration compensation weights based on the determined calibration error and the set of predetermined array beamforming matrices.

[0038] According to another aspect of embodiments herein, the object is achieved by providing a first network node configured to handle communication in a communication network. The first network node is configured to obtain a controllable channel estimate response by separating a controllable propagation channel and an uncontrollable propagation channel based on a received reference signal transmission and a performed first estimation process and second estimation process. The first network node is further configured to determine a calibration error for a second network node by performing an iterative multiparameter estimation using the obtained controllable channel estimate response and a set of predetermined array beamforming matrices. The first network node is further configured to determine one or more calibration compensation weights based on the determined calibration error and the set of predetermined array beamforming matrices.

[0039] It is furthermore provided herein a computer program comprising instructions, which, when executed on at least one processor, cause the at least one processor to carry out the method above, as performed by the first network node.

[0040] It is additionally provided herein a computer-readable storage medium, having stored thereon a computer program comprising instructions which, when executed on at  least one processor, cause the at least one processor to carry out the method above, as performed by the first network node.

[0041] Embodiments herein are based on the real isation that a controllable channel estimate response can be used to determine a channel calibration error for a second network node. The channel calibration error can then together with a set of predetermined array beamforming matrices be used for determining calibration compensation weights. Thereby storage of data in a communication network is handled in an efficient and reliable manner.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0042] Embodiments will now be described in more detail in relation to the enclosed drawings, in which:

[0043] Fig. 1 is a schematic overview depicting an a RIS-aided communication system according to prior art;

[0044] Fig. 2 is a schematic overview depicting an example of beam pairing from a RIS and a BS;

[0045] Fig. 3 is a communications network according to embodiments herein;

[0046] Fig. 4 is a flowchart depicting a method performed by a first network node according to embodiments herein;

[0047] Fig. 5 is a flowchart of a calibration error process for a second network node according to some embodiments;

[0048] Fig. 6 is a schematic overview of an example of beam management according to some embodiments;

[0049] Fig. 7 is schematic overview of another example of beam management according to some embodiments;

[0050] Fig. 8 is a flowchart of a beam pairing procedure according to some embodiments;

[0051] Fig. 9 is a schematic block diagram illustrating embodiments of a network node;

[0052] Fig. 10 shows an example of a communication system QQ100 in accordance with some embodiments;

[0053] Fig. 11 shows a UE QQ200 in accordance with some embodiments;

[0054] Fig. 12 shows a network node QQ300 in accordance with some embodiments;

[0055] Fig. 13 is a block diagram of a host QQ400, in accordance with various aspects described herein;

[0056] Fig. 14 is a block diagram illustrating a virtualization environment QQ500 in which functions implemented by some embodiments may be virtualized; and

[0057] Fig. 15 shows a communication diagram of a host QQ602 communicating via a network node QQ604 with a UE QQ606 over a partially wireless connection in accordance with some embodiments.DETAILED DESCRIPTION

[0058] Embodiments herein relate to communication networks in general. Fig. 3 is a schematic overview depicting a communication network 1. The communication network 1 comprises one or more RANs connected to one or more CNs. The communication network1may use a number of different technologies, such as Wi-Fi, Long Term Evolution (LTE) , LTE-Advanced, 5G, Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA) , Global System for Mobile communications / Enhanced Data rate for GSM Evolution (GSM / EDGE) , Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) , or Ultra Mobile Broadband (UMB) , just to mention a few possible implementations. Embodiments herein relate to recent technology trends that are of particular interest in a 5G context, however, embodiments are applicable also in further development of the existing communication systems such as e.g. a WCDMA and or LTE system.

[0059] In the communication network 1, wireless devices e.g. a UE 10 such as a mobile station, a non-access point (non-AP) station (STA) , a STA, a user equipment and / or a wireless terminal, communicate via one or more Access Networks (AN) , e.g. RAN, to one or more CNs. It should be understood by the skilled in the art that “UE” is a non-limiting term which means any terminal, wireless communication terminal, user equipment, Machine Type Communication (MTC) device, Device to Device (D2D) terminal, internet of things (IoT) operable device, or node e.g. smart phone, laptop, mobile phone, sensor, relay, mobile tablets or even a small base station capable of communicating using radio communication with a network node within an area served by the network node.

[0060] The communication network 1 comprises a first network node 12. The first network node 12 may be a radio network node, providing e.g. radio coverage over a geographical area, a first service area 20 i.e. a first cell, of a radio access technology (RAT) , such as 6G, NR, LTE, Wi-Fi, WiMAX or similar. The first network node 12 may be a transmission and reception point, a computational server, a base station e.g. a network node such as a satellite, a Wireless Local Area Network (WLAN) access point or an Access Point Station (AP STA) , an access node, an access controller, a radio base station such as a NodeB, an evolved Node B (eNB, eNodeB) , a gNodeB (gNB) , a base transceiver station, a baseband unit, an Access Point Base Station, a base station router, a transmission arrangement of a radio base station, a stand-alone access point or any  other network unit or node depending e.g. on the radio access technology and terminology used. The first network node 12 may alternatively or additionally be a controller node or a packet processing node or similar. The first network node 12 may be referred to as source node, source access node or a serving network node wherein the first service area 20 may be referred to as a serving cell, source cell or primary cell, and the first network node 12 communicates with the UE 10 in form of DL transm issions to the UE 10 and UL transmissions from the UE 10. The first network node 12 may be a target node. The first network node 12 may be a distributed node comprising a baseband unit and one or more remote radio units. It should be noted that a service area may be denoted as cell, beam, beam group or similar to define an area of radio coverage.

[0061] The first network node 12 may be a RAN node, a Core Network node, a Service management and orchestration (SMO) , a Network Management System (NMS) , a Non-Real Time RAN Intelligent Controller (Non-RT RIC) , a Real-Time RAN Intelligent Controller (RT-RIC) , a gNB, eNB, en-gNB, ng-eNB, gNB-CU, gNB-CU-CP, gNB-CU-UP, eNB-CU, eNB-CU-CP, eNB-CU-UP, IAB-node, IAB-donor DU, IAB-donor-CU, IAB-DU, IAB-MT, O-CU, O-CU-CP, O-CU-UP, O-DU, O-RU, O-eNB, a Cloud-based network function, a Cloud-based centralized training node or a UE.

[0062] The communication network 1 comprises a second network node 14. The second network node 14 may be a radio network node, providing e.g. radio coverage over a geographical area, a second service area 24, i.e. a first cell, of a RAT, such as 6G, NR, LTE, Wi-Fi, WiMAX or similar. The first network node 12 may be a transmission and reception point, a computational server, a base station, e.g. a network node such as a satellite, a WLAN access point or an AP STA, an access node, an access controller, a radio base station such as a NodeB, an evolved Node B (eNB, eNodeB) , a gNodeB (gNB) , a base transceiver station, a baseband unit, an Access Point Base Station, a base station router, a transmission arrangement of a radio base station, a stand-alone access point or any other network unit or node depending e.g. on the radio access technology and terminology used. The second network node 14 may alternatively or additionally be a controller node or a packet processing node or similar. The second network node 14 may be referred to as source node, source access node or a serving network node wherein the first service area 24 may be referred to as a serving cell, source cell or primary cell, and the second network node 14 commun icates with the UE 10 in form of DL transmissions to the UE 10 and UL transmissions from the UE 10. The second network node 14 may be a target node. The second network node 14 may be a distributed node comprising a  baseband u nit and one or more remote radio u nits. It should be noted that a service area may be denoted as cell, beam, beam group or similar to define an area of radio coverage.

[0063] The second network node 14 may be a RIS, RAN node, a Core Network node, a Service management and orchestration (SMO) , a Network Management System (NMS) , a Non-Real Time RAN Intelligent Controller (Non-RT RIC) , a Real-Time RAN Intelligent Controller (RT-RIC) , a gNB, eNB, en-gNB, ng-eNB, gNB-CU, gNB-CU-CP, gNB-CU-UP, eNB-CU, eNB-CU-CP, eNB-CU-UP, IAB-node, IAB-donor DU, IAB-donor-CU, IAB-DU, IAB-MT, O-CU, O-CU-CP, O-CU-UP, O-DU, O-RU, O-eNB, a Cloud-based network function, a Cloud-based centralized training node.

[0064] According to embodiments herein the first network node may select a third network node 16, such as the UE 10 or another base station, to transmit reference signal to the first network node 12. The first network node 12 obtains a controllable channel estimate response by separating a controllable propagation channel and an uncontrollable propagation channel based on a received reference signal transmission and a performed first estimation process and second estimation process. The first network node 12 further determines a calibration error for the second network node, such as the RIS, by performing an iterative multiparameter estimation using the obtained controllable channel estimate response and a set of predetermined array beamforming matrices. The first network node 12 further determines one or more calibration compensation weights based on the determined calibration error and the set of predetermined array beamforming matrices.

[0065] The method actions performed by the first network node 12 for handling for handling communication, e.g., beam management and calibration handling, in the communication network 1, according to embodiments herein, will now be described with reference to a flowchart depicted in Fig. 4. The actions do not have to be taken in the order stated below but may be taken in any suitable order. Dashed boxes indicate optional features.

[0066] Action 401. The first network node 12 may select the UE 10 as the third network node16to transmit reference signal to the first network node 12.

[0067] Action 402.

[0068] The first network node 12 may then apply a set of predetermined array beamforming matrices Hw to the second network node 14, such as the RIS, for the selected third network node 16. Thus, the second network node 14 may be a RIS. The first network node 12 may thus apply the set of predetermined array beamforming  matrices Hw, e.g. a set of predesigned optimal RIS array beamforming matrices to the second network node 12, e.g. RIS, for the selected third network node 16, e.g., the UE 10 or set of UEs. For example, the optimal RIS array factor Hw may be the corresponding RIS array Discrete Fourier Transform (DFT) matrices set for optimal transmit / receive beamforming.

[0069] Action 403.

[0070] The first network node 12 may further perform a first estimation process, P1. In the first estimation process P1, the first network node 12, e.g. BS, may apply pre-known RIS array beamforming matrices Hw to the second network node 14, e.g. RIS. The first network node 12 may receive uplink known reference signal (RS) transmissions and may estimate the UL channel transfer functions corresponding to the set of UL transmissions when the second network node 14 is powered on. The first network node 12 may apply any known channel estimation mechanism to get estimates of combined channel response and can be represented as

[0071] Action 404.

[0072] The first network node 12 may further perform a second estimation process, P2. In the second estimation process P2, the first network node 12, e.g. BS, may receive uplink RS transmissions and may estimate the UL channel when the second network node 14, e.g. RIS, is powered off. The first network node 12 may apply any known channel estimation mechanism to get an estimate of the controlled channel response which can be represented as

[0073] Action 405.

[0074] The first network node 12 obtains the controllable channel estimate response Hc by separating the controllable propagation channel and the uncontrollable propagation channel based on the received reference signal transmission and the performed first estimation process P1 and second estimation process P2. The first network node 12 separates the controllable channel response from the uncontrollable and thereby obtains the estimate of the controllable channel response Hc through the second network node 14. It may be assumed that the two-step RS transmission and channel estimation processes, such as the P1 and P2, are within the coherence time of the channel.

[0075] Action 406.

[0076] The first network node 12 determ ines the cal ibration error ΔH for the second network node 14 by performing the iterative multiparameter estimation using the obtained controllable channel estimate response Hc and the set of predetermined array beamforming matrices Hw. The first network node 12 may apply the iterative  multiparameter estimation technique which will be described further below to estimate ΔH (n) (t, f) ,  and sequentially in one iteration step (for n^th iteration) , assuming Hw is known at the first network node 12 and other two parameters are also obtained from previous iteration (n-1) ^th iteration step. At the end of iteration step n, estimated ΔH (n) (t, f) may be used to update which can be used for next iteration (n+1) ^th iteration step. At the end of the iteration (n=Nitr) an estimate of RIS array calibration error, e.g. the calibration error ΔH for the second network node 14, by computing where is Hadamard division, denoting element-wise division between two matrices. This may be used to calibrate the second network node 14 by computing pre-equalizing the RIS array factor or directly may be used as array factor for calibrated second network node 14. At the end of the iteration (n=Nitr) estimates for and can be obtained which may be used by the layer-1 precoder design function in the first network node 12. After calibration, the RIS outputs the accurate channel properties of controllable paths, including ΔH (t, f) , H1 (t, f) and H2 (t, f) .

[0077] Embodiments herein described for UL can be extended to multiple UEs as well to improve estimation accuracy. Embodiments herein are described for UL, however embodiments herein are also applicable to DL. The alternative is to use a DL signal and get feedback from the UE to do such calibration, but this document would use UL signal as example.

[0078] Action 407.

[0079] The first network node 12 then determines the one or more cal ibration compensation weights based on the determined calibration error ΔH and the set of predetermined array beamforming matrices Hw.

[0080] Action 408.

[0081] The first network node may perform a calibration error compensation for the second network node 14 based on the determined one or more calibration compensation weights.

[0082] Action 409.

[0083] The first network node may perform a beam pairing, wherein the paired beams may be related to the first network node 12 and the second network node 14. The beam pairing may be based on a best beam pair selection process and / or based on the determined calibration error ΔH. For BS -RIS, e.g. first network node 12 -second network node 14, best beam pair problem, a beam pairing solution for RIS-aided communication  may be used. Unlike in normal beam pairing between BS and UE, the beam pair between BS and RIS is impacted by the UE, i.e. BS receives signals from both RIS and UE. Hence The UE may be seen as an interference source for beam pairing between BS and RIS. To avoid the interference, a solution to create a nulling beam at the BS side may be used, to cancel the interference from the UE during best beam pair selection process.

[0084] Subsequently beam directions may be swept at both RIS and BS. Note that the beam generated in BS is in the null space of direction towards UE. To compute the null space, the RIS is turned off, and the BS receives the UL reference signal from UE. After channel estimation, the direction of UE is obtained. Then, the null space of that direction is computed accordingly. By comparing the received signal power, the optimal beam pair may be found. The steps may be repeated until the best beam pair selection process is finished.

[0085] Some advantages of the embodiments herein may include:

[0086] - Calibrate the second network node such as the RIS in field for a target beamforming weights so that RIS can output the accurate OTA channel properties.

[0087] - Generating estimates of the RIS based channel components (BS from / to RIS and RIS from / to UE) which can be utilized by the BS to compute beamforming precoders weights by the layer-1functionality for better system level beamforming performances.

[0088] - Improve the network performance of RIS-aided communication system in terms of the throughput, coverage, capacity etc. by improving the accuracy of the channel output of RIS controllable propagation paths.

[0089] - Improve the coherency-sensitive features like interference cancellation, MU-MIMO, nulling etc. for RIS-aided communication system.

[0090] - Reduce the cost of RIS e.g., relax the requirement of RIS calibration in production.

[0091] - Increase the robustness and adaptation of RIS to complex field properties including the environments, BS and UE positions, obstacles etc.

[0092] These approaches may be applied in the field for operating RIS. They are not only tracking the change of RIS due to hardware degradation, but also reduce calibration time for production and requirement for RIS hardware. Both can lower the cost of RIS. Empowered by our approaches, RIS may provide desired performance gain in the realistic environments, making it very attractive for 6G wireless communications.

[0093] In addition to the advantages from the beam domain RIS calibration, in field beam pairing will provide similar advantages as aforementioned. Thus, improve network  performance metrices of RIS-aided communication system in terms of throughput, coverage, capacity etc.

[0094] Especially improve the BS-RIS channel coherency-sensitive features like interference cancellation, MU-MIMO, nulling etc. for RIS-aided communication system.

[0095] Increase the robustness and adaptation of RIS to complex field properties including the environments, BS and UE positions, obstacles etc.

[0096] These approaches can be applied in the field for operating RIS. Empowered by our approaches, RIS may provide desired performance gain in the realistic environments, making it very attractive for6G wireless communications. It should be noted that the UE 10may also compute the RIS calibration error when capable using DL reference signal transmission from BS.

[0097] Embodiments herein such as mentioned above will now be further described and exemplified. The text below is applicable to and may be combined with any suitable embodiment described above. In this section it is included detailed description of the method assuming at least one UE is present in the system. The selected UE may be transmitting a known training signal in the UL and may be received by the first network node 12 for UL channel estimation (both with and without RIS powered-on) . Subsequently the estimated channel is used for calibration error estimation, e.g. along with UE to RIS and RIS to BS channel estimation as by product. Embodiments herein may be extended to multiple UEs to improve calibration performance and accuracy and also for DL operations.

[0098] The first network node 12 may select the particular UE 10 in the field for UL reference signal transmission over the air which may reach the first network node 12 via both direct and RIS assisted paths, that is, via the second network node 14, that is the RIS. All elements of the RIS array may be active during training signal transmissions and it may be assumed that a uniform phase quantization with L levels is supported by the second network node 14. Also, the first network node 12 may be capable of applying a predetermined set of array matrices Hw to the second network node 14, e.g. via a controller.

[0099] When there is no calibration error ΔH for the second network node 14, the observed UL channel by the first network node 12 for the selected UE’s uplink reference signal transmission may be represented as HC, ideal (t, f) .

[0100] For minimum beamforming error, RIS array response Hw (t, f) may be a pre-designed phase pattern matrices applied during the whole training period, and it is known  to the first network node 12. As an example, for optimal channel estimations at the first network node 12, entries from the set {Hw (t, f) } can be DFT matrices defined over the RIS array dimension which will minimize the MSE for channel estimations H2 (t, f) and H1 (t, f) . Here (t, f) represents tth training signaling instant and f represents the fth frequency bin. In presence of intra RIS elements calibration error ΔH (t, f) , the effective channel from BS can be represented as HC (t, f) .

[0101] The following iterative steps to obtain an accurate estimate of ΔH (t, f) based on the estimated end to end channel response HC (t, f) at the first network node will now be described below. Extension of the herein proposed method to DL direction is trivial.

[0102] Step 1: Controllable and un-controllable channel separation

[0103] When the UE transmits a known training signal in the UL, the first network node 12 may apply any known method to estimate the end-to-end channel response. On one channel coherence (with strong channel quasi-colocation assumption between the nodes 12, 14, and 16) time duration two UL reference signal transmissions are scheduled, one with the second network node 14 powered on and another with the second network node 14 powered off.

[0104] During a first UL RS transmissions opportunity, e.g. during the first estimation process P1 for estimating channel H1, all elements of the second network node 14 may be powered on. The first network node 12 may apply pre-known array matrices from the set {Hw (t, f) } to the second network node 14. Estimated channel responses may contain both controllable and uncontrollable (direct between the first network node 12 and UE) path channel responses and one such estimate may be represented as

[0105] In the second training signal transmission opportunity within the channel coherence time, e.g. in the second estimation process P2 for estimating channel H2, when all elements of the second network node 14 is powered off, the first network node 12 may receive the signal only through the uncontrollable path and the estimated uncontrollable channel response can be represented as Using any known RIS ON / OFF method, it is possible to segregate the uncontrollable channel from the second network node 14 based joint controllable and uncontrollable channel response estimates.

[0106] In the subsequent steps segregated estimated controllable channel response set  for all RIS array elements may be obtained by selectively applying RIS elements weights set {Hw (t, f) } . One element of this set may be represented as for corresponding weight matrix Hw (t, f) . This set may then be used to find an  accurate estimate of the calibration error (ΔH) for the second network node 14, e.g. the RIS calibration error ΔH (t, f) .

[0107] Step2: Iterative RIS calibration error and RIS channel estimation

[0108] In this step the estimated set from step 1 may be used as starting point.  may present a noisy estimate of HC (t, f) for a particular entry from {Hw (t, f) } , the set of RIS array matrices, e.g. the set of predetermined array beamforming matrices Hw to the second network node 14, which are known to the first network node 12.

[0109] The following optimization problem may be defined as one of the possibilities for iterative ΔH (t, f) estimation. The optimization problem herein has been described for one entry of the sets and {Hw (t, f) } , however its applicable to all corresponding elements of these sets.

[0110] It may be possible to obtain optimal solutions for (H1 (t, f) , H2 (t, f) , and ΔH (t, f) ) by minimizing the above quadratic cost function in iterative steps. It may also be possible to define different cost functions with constraints to make it convex.

[0111] The following iterative multiparameter optimization-estimation technique may be applied based on the quadratic cost function defined in equation (3) for each parameter to estimate. In every iteration all unknown variables (H1 (t, f) , H2 (t, f) , and ΔH (t, f) ) may be estimated individually assuming other variables are known from the previous iteration step and HW (t, f) is fixed by the RIS design and known to the first network node 12 based on the U E selection and location information of the second network node 14.

[0112] At the end of the target iteration number Nitr accurate estimates of the RIS calibration error ΔH (t, f) along with estimates for other two RIS channel components via RIS. Estimated ΔH (t, f) may be used to calibrate the RIS along with knowledge of HW (t, f) . Details of the Step 2 iterations may include the following sub-steps.

[0113] Step 2.1: Iterative method initialization

[0114] To initialize the iteration process in equation (3) , one option may be to obtain initial estimates of H1 (t, f) and H2 (t, f) from HC (t, f) assuming ΔH (t, f) = (all one matrix) , representing calibration error is zero. This may require deriving solutions from the following optimization iteratively utilizing literature known techniques assuming a quadratic cost function has been used.

[0115] The following steps may be used to solve the above optimization problem.

[0116] 1. Assume a random initial value for H1 (t, f) and Hw (t, f) is known to the first network node 12, e.g. BS, beforehand.

[0117] 2. Apply known parameter estimation techniques to estimate H2 (t, f) using known value for HW (t, f) and H1 (t, f) .

[0118] 3. Utilize estimated H2 (t, f) as known and apply literature known parameter estimation technique to estimate H1 (t, f) using the known value for HW (t, f) .

[0119] 4. Iterate points 2, and 3 above until convergence is achieved and / or target iteration number is reached.

[0120] 5. At the end of final iteration, estimated H1 (t, f) and H2 (t, f) can be used as initial values for subsequent steps of the ΔH (t, f) estimation process.

[0121] These values may work as suitable initial values for the main optimization problem which is defined in equation (3) . Optimal starting point can help in reducing the complexity of the iterative optimization process by reducing the iteration number required for the converged solution.

[0122] In another approach initializations for H1 (t, f) and H2 (t, f) may be set with any known values. For example, RIS to BS and selected UE to RIS channel can be LOS channels and pre-computed considering their locations. In other approach when we can have knowledge of H1 (t, f) and H2 (t, f) from the field measurements at the calibration time we can use them as initial values.

[0123] The herein proposed cost function for the multiparameter optimization problem may be defined as non-convex optimization. By this it may be assumed that the optimization problem will converge to one of the local optimal solution given sufficient nu mber of iterations to run.

[0124] In the subsequent discussions the iterative multi parameter estimation technique, may be applied to obtain accurate estimates of calibration error ΔH, H1 and H2, e.g. ΔH (t, f) and channels H1 (t, f) and H2 (f, f) .

[0125] Step 2.2: Estimate ΔH (t, f)

[0126] In every iterative step, the optimization problem described in equation (3) may be solved, along with H1 (t, f) and H2 (t, f) from previous iteration and using Hw (t, f) knowledge at the first network node 12 to find an estimate of ΔH (t, f) . This estimation may be represented as following (equation 5) assuming HC (t, f) is measured channel response through the controllable RIS path.

[0127] Where end-to-end (UE to BS) UL channel response may be modeled as in presence of calibration error ignoring impacts from additive noise in the system (equation (2) ) .

[0128] Step 2.3: Update RIS array response matrix

[0129] The RIS array response matrix Hw (t, f) may be updated to new response matrix based on the estimated which is represented as follows:

[0130] Here the multiplicative RIS calibration error model as previously described above may be assumed.

[0131] Step 2.4: Estimate H1 (t, f) and H2 (t, f)

[0132] Consider step 2.3 updated Hw, u (t, f) as new RIS array response matrix and compute channel estimates H1 (t, f) and H2 (t, f) by minimizing the following optimization problem.

[0133] Note that this is also can be a non-convex in nature and same as defined earl ier in equation (4) except that the calibration error estimate is now part of the updated RIS array response matrix Hw, u (t, f) . Through literature known iterative solution process we can get an local optimum solution which can be sufficiently accurate for our target problem.

[0134] Step 2.5: Iterations for ΔH (t, f) and H1 (t, f) and H2 (t, f)

[0135] Consider step 2.4 estimated H1 (t, f) and H2 (t, f) as updated channel estimates and then go back and perform steps step 2.2 to step 2.4 iteratively. At the end of predefined iterations, final estimated Hw, u (t, f) may be taken out for RIS calibration error estimation.

[0136] The iteration loop may be broken when certain convergence criterion is achieved (for example value of the cost function in equation (3) evaluated at every iteration step and is compared with a predefined small number) .

[0137] Step 3: RIS calibration factor computation

[0138] The RIS calibration factor may be computed as where Hw (t, f) is the original RIS array matrix response (example DFT matrix over RIS array) . ThisΔHcalib (t, f) may be used to calibrate the RIS array. The same calibration factor may be used for any other known array matrix response Hw (t, f) as calibration factor.

[0139] Iteratively estimated BS to RIS and RIS to BS channel estimates (H1 (t, f) and H2 (t, f) ) may be used along with other layer 1 physical layer beamforming functions for improved end-to-end beamforming functions and hence can improve the system capacity.

[0140] Step4: Compensation for calibration errors

[0141] The RIS calibration error compensation may be performed either by multiplying the estimated compensation value ΔH (t, f) to existing RIS array factor Hw (t, f) and then applying the resultant. Otherwise the existing RIS array factor Hw (t, f) may be replaced by the iteration final outcome Hw, u (t, f) . In any case new RIS array factor may be applied to the RIS by the BS-RIS controller.

[0142] The RIS array calibration error estimation process flow chart is shown in Fig. 5.

[0143] Details of the Proposed BS-RIS Beam Pairing Solution

[0144] The beam direction is controlled by the phase shifters employed by the first network node 12 and the second network node 14, e.g. BS and RIS, respectively. W may be used to represent a set of weights to change the beam direction. Furthermore,  and may be used for BS and RIS, respectively.

[0145] At the BS side, a beam nulling may be set that only receives signal from RIS. The signal from UE or uncontrollable path may be suppressed.

[0146] Step 1: Receive reference signal from UE only

[0147] Firstly, the second network node 14 may be turned off and the signal YU may be received from the UE only as shown in Fig. 6. Then, the channel response HU may be estimated. The beam weight WU may be calculated according to HU. For instance, the nulling beam weight is given as below.

[0148] The turned-off may be realized by multiple ways including, switching off the RIS elements so that no wireless signal is reflected from RIS such as terminating elements to matched load; adding a large delay to RIS so that the signals from RIS is out of the receiving window of BS uplink etc.

[0149] Step 2: Compute nulling matrix

[0150] The nulling matrix may be constructed as below. WU is the beam weight measured in step 1. WR is the requested beam weight towards RIS. Then, the beam weight at BS may be computed by

[0151] The equation can be understood as the projection of WR to the orthogonal space of WU.

[0152] WR may be constructed as below. Here may be used to represent the horizontal and vertical angle-of-arrival (AoA) of the RIS signal.

[0153] RK is the horizontal vector. K is the number of columns for the antenna array. RL is the vertical vector. L is the number of rows for the antenna array. The conversion matrix WR is the Kronecker product of RK and RL. dh is the distance between columns. dv is the distance between rows.

[0154] Step 3: Beam sweeping with phase shifts

[0155] In this step RIS is turned on and a set of phase shifts may be configured to trigger a beam sweeping as shown in 7. M is the number of sweeping beams. The phase shifts may be configured in different time or different frequencies. For each phase shift we may get the received signals which contains signals YR from RIS and YU from uncontrollable path.

[0156] With the nulling matrix we may receive the signal YR which is from RIS only.

[0157] Since is designed with nulling beam toward UE, the impact of YU may be significantly suppressed.

[0158] Step 4: Search the largest received power

[0159] In this step multiple received RIS beam signal may be described as below. The max power of may be searched and the optimal output beam  between RIS and BS may be obtained.

[0160] Step 5: Appy the optimal beam weight to BS and RIS

[0161] Once the optimal beam weights are obtained, they may then be applied to BS and RIS, respectively. For RIS,  may be employed directly, i.e.  For BS, because has nulling beam toward UE, it cannot receive the signal from UE. Therefore, the beam weight for UE may be added to the beam weight, that may be expressed as below.

[0162] The aforementioned steps are summarized as a flow chart shown in Fig. 8.

[0163] The method steps in Fig. 4 and some other embodiments may be summarized as below.

[0164] RIS Array Calibration:

[0165] In-field beam domain RIS cal ibration with OTA channel measurement and processing. The calibration for RIS array calibration error for some embodiments herein may include the following steps:

[0166] 1. Controllable and un-controllable channel separation.

[0167] 2. Iterative estimation of RIS cal ibration in beam domain and BS-RIS and RIS-UE channel estimation.

[0168] 3. Update RIS array response matrix with estimated calibration error.

[0169] 4. Iterations for ΔH.

[0170] 5. RIS calibration factor computation.

[0171] 6. Compensate ΔH in RIS array.

[0172] The OTA channel measurement and processing may include:

[0173] 1. OTA CSI measurement with different RIS array configurations (e.g., allow partial set of RIS elements powering) .

[0174] 2. Scheduling the DL or UL RS according to RIS configurations.

[0175] 3. Method to separate OTA Channel State Information (CSI) into controllable and uncontrollable paths.

[0176] 4. Remove phase shifts due to RIS array form factor.

[0177] 5. Estimate the actual CSI for the controllable paths.

[0178] BS-RIS Beam Pairing:

[0179] Some embodiments herein may include the following steps.

[0180] 1. The solution to create a nulling beam to separate the signals from RIS and UE.

[0181] 2. The solution to control the RIS on-off to get the UE signals.

[0182] 3. The algorithm to compute the null space.

[0183] 4. The procedure to do beam pairing between BS and RIS.

[0184] The beam pairing may further include the following steps:

[0185] 1. Turn off RIS, receive UL signal at BS and estimate HU.

[0186] 2. Compute the beam direction of UE from HU.

[0187] 3. Compute the null space of that beam direction.

[0188] 4. Turn on RIS, receive directed and reflected UL signal at BS.

[0189] 5. Sweep beam weights at both BS and RIS.

[0190] 6. Measure the received signal power at the BS.

[0191] 7. Find out the optimal beam pair which shows the max received signal power.

[0192] Fig. 9 is a block diagram depicting the first network node 12 configured to handle communication in the communication network 1, according to embodiments herein. The first network node 12 may comprise processing circuitry 901, e.g., one or more processors, configured to perform the methods herein.

[0193] The first network node 12 may comprise a memory 905. The memory 905 comprises one or more units to be used to store data on, such as calibration error information, array beamforming matrices, calibration compensation weights, data, indications, messages, network information, configurations, events and applications to perform the method disclosed herein when being executed, and similar. Furthermore, the first network node 12 comprises a network interface 906 such as comprising a transmitter, a receiver, a transceiver and / or one or more antennas, configured to com mu nicate with other network nodes.

[0194] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 is configured to obtain the controllable channel estimate response Hc by separating the controllable propagation channel and the uncontrollable propagation channel based on the received reference signal transmission and the performed first estimation process P1 and second estimation process P2.

[0195] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 is configured to determine the calibration error ΔH for the second network node 14 by performing the iterative multiparameter estimation using the obtained controllable channel estimate response Hc and the set of predetermined array beamforming matrices Hw.

[0196] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 is configured to determine the one or more calibration compensation weights based on the determined calibration error ΔH and the set of predetermined array beamforming matrices Hw.

[0197] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 may be configured to perform the calibration error compensation for the second network node 14 based on the determined one or more calibration compensation weights.

[0198] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 may be configured to perform the beam pairing, wherein the paired beams may be related to the first network node 12 and the second network node 14. The beam pairing may be based on the best beam pair selection process and / or based on the determined calibration error ΔH.

[0199] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 may be configured to select the third network node 16 to transmit the reference signal (receive reference signal transmission from) .

[0200] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 may be configured to apply the set of predetermined array beamforming matrices Hw to the second network node 14 for the selected th ird network node 16.

[0201] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 may be configured to perform the first estimation process P1.

[0202] The first network node 12 and / or the processing circuitry 901 may be configured to perform the second estimation process P2. The second network node 14 may be a RIS. The third network node 16 may be a UE or a BS.

[0203] The methods according to the embodiments described herein for the first network node 12 are respectively implemented by means of, e.g., a computer program product 907 or a computer program, comprising instructions, i.e., software code portions, which, when executed on at least one processor, cause the at least one processor to carry out the actions described herein, as performed by the first network node 12. The computer program product 907 may be stored on a computer-readable storage medium 908, e.g., a disc, a universal serial bus (USB) stick or similar. The computer-readable storage medium 908, having stored thereon the computer program product, may comprise the instructions which, when executed on at least one processor, cause the at least one processor to carry out the actions described herein, as performed by the first network node 12. In some embodiments, the computer-readable storage medium may be a transitory or a non-transitory computer-readable storage medium. Thus, embodiments herein may disclose the first network node 12 for handling communication in a communication network, wherein the first network node 12 comprises processing circuitry and a memory, said memory comprising instructions  executable by said processing circuitry whereby said first network node 12 is operative to perform the method herein.

[0204] In some embodiments a more general terms “network node” or “radio network node” is used and it can correspond to any type of radio-network node or any network node, which communicates with a UE and / or with another network node.

[0205] In some embodiments the non-limiting term wireless device or UE is used and it refers to any type of wireless device communicating with a network node and / or with another wireless device in a cellular or mobile communication system. Examples of UE are target device, device to device (D2D) UE, proximity capable UE (aka ProSe UE) , IoT capable device, machine type UE or UE capable of machine to machine (M2M) communication, Tablet, mobile terminals, smart phone, laptop embedded equipped (LEE) , laptop mounted equipment (LM E) , USB dongles etc.

[0206] Embodiments are applicable to any RAT or multi-RAT systems, where the wireless device receives and / or transmit signals (e.g. data) e.g. 6G, NR, Wi-Fi, LTE, LTE-Advanced, WCDMA, Global System for Mobile communications / enhanced Data rate for GSM Evolution (GSM / EDGE) , Worldwide Interoperability for M icrowave Access (WiMax) , or Ultra Mobile Broadband (UMB) , just to mention a few possible implementations.

[0207] As will be readily understood by those familiar with communications design, that functions means or circuits may be implemented using digital logic and / or one or more microcontrollers, microprocessors, or other digital hardware. In some embodiments, several or all of the various functions may be implemented together, such as in a single application-specific integrated circuit (ASIC) , or in two or more separate devices with appropriate hardware and / or software interfaces between them. Several of the functions may be implemented on a processor shared with other functional components of a wireless device or network node, for example.

[0208] Alternatively, several of the functional elements of the processing means discussed may be provided through the use of dedicated hardware, while others are provided with hardware for executing software, in association with the appropriate software or firmware. Thus, the term “processor” or “controller” as used herein does not exclusively refer to hardware capable of executing software and may implicitly include, without limitation, digital signal processor (DSP) hardware and / or program or application data. Other hardware, conventional and / or custom, may also be included. Designers of communications devices will appreciate the cost, performance, and maintenance trade-offs inherent in these design choices.

[0209] Any appropriate steps, methods, features, functions, or benefits disclosed herein may be performed through one or more functional units or modules of one or more virtual apparatuses. Each virtual apparatus may comprise a number of these functional units. These functional units may be implemented via processing circuitry, which may include one or more microprocessor or microcontrollers, as well as other digital hardware, which may include digital signal processors (DSPs) , special-purpose digital logic, and the like. The processing circuitry may be configured to execute program code stored in memory, which may include one or several types of memory such as read-only memory (ROM) , random-access memory (RAM) , cache memory, flash memory devices, optical storage devices, etc. Program code stored in memory includes program instructions for executing one or more telecommunications and / or data communications protocols as well as instructions for carrying out one or more of the techniques described herein. In some implementations, the processing circuitry may be used to cause the respective functional unit to perform corresponding functions according one or more embodiments of the present disclosure.

[0210] Fig. 10 shows an example of a communication system QQ100 in accordance with some em bodiments.

[0211] In the example, the communication system QQ100 includes a telecommunication network QQ102 that includes an access network QQ104, such as a radio access network (RAN) , and a core network QQ106, which includes one or more core network nodes QQ108. The access network QQ104 includes one or more access network nodes, such as network nodes QQ110a and QQ110b (one or more of which may be generally referred to as network nodes QQ110) being examples of the network node 12, or any other similar 3rd Generation Partnership Project (3GPP) access nodes or non-3GPP access points. Moreover, as will be appreciated by those of skill in the art, a network node, being examples of the entities herein, is not necessarily limited to an implementation in which a radio portion and a baseband portion are supplied and integrated by a single vendor. Thus, it will be understood that network nodes include disaggregated implementations or portions thereof. For example, in some embodiments, the telecommunication network QQ102 includes one or more Open-RAN (ORAN) network nodes. An ORAN network node is a node in the telecommunication network QQ102 that supports an ORAN specification (e.g., a specification published by the O-RAN Alliance, or any similar organization) and may operate alone or together with other nodes to implement one or more functionalities  of any node in the telecommunication network QQ102, including one or more network nodes QQ110 and / or core network nodes QQ108.

[0212] Examples of an ORAN network node include an open radio unit (O-RU) , an open distributed unit (O-DU) , an open central unit (O-CU) , including an O-CU control plane (O-CU-CP) or an O-CU user plane (O-CU-UP) , a RAN intelligent controller (near-real time or non-real time) hosting software or software plug-ins, such as a near-real time control application (e.g., xApp) or a non-real time control application (e.g., rApp) , or any combination thereof (the adjective “open” designating support of an ORAN specification) . The network node may support a specification by, for example, supporting an interface defined by the ORAN specification, such as an A1, F1, W1, E1, E2, X2, Xn interface, an open fronthaul user plane interface, or an open fronthaul management plane interface. Moreover, an ORAN access node may be a logical node in a physical node. Furthermore, an ORAN network node may be implemented in a virtualization environment (described further below) in which one or more network functions are virtualized. For example, the virtualization environment may include an O-Cloud computing platform orchestrated by a Service Management and Orchestration Framework via an O-2 interface defined by the O-RAN Alliance or comparable technologies. The network nodes QQ110 facilitate direct or indirect connection of the UE 10, such as by connecting UEs QQ112a, QQ112b, QQ112c, and QQ112d (one or more of which may be generally referred to as UEs QQ112) to the core network QQ106 over one or more wireless connections.

[0213] Example wireless communications over a wireless connection include transmitting and / or receiving wireless signals using electromagnetic waves, radio waves, infrared waves, and / or other types of signals suitable for conveying information without the use of wires, cables, or other material conductors. Moreover, in different embodiments, the communication system QQ100 may include any number of wired or wireless networks, network nodes, UEs, and / or any other components or systems that may facilitate or participate in the communication of data and / or signals whether via wired or wireless connections. The communication system QQ100 may include and / or interface with any type of communication, telecommunication, data, cellular, radio network, and / or other similar type of system.

[0214] The UEs QQ112 may be any of a wide variety of communication devices, including wireless devices arranged, configured, and / or operable to communicate wirelessly with the network nodes QQ110 and other communication devices. Similarly, the network nodes QQ110 are arranged, capable, configured, and / or operable to communicate directly or indirectly with the UEs QQ112 and / or with other network nodes or equipment in the  telecommunication network QQ102 to enable and / or provide network access, such as wireless network access, and / or to perform other functions, such as administration in the telecommun ication network QQ102.

[0215] In the depicted example, the core network QQ106 connects the network nodes QQ110 to one or more hosts, such as host QQ116. These connections may be direct or indirect via one or more intermediary networks or devices. In other examples, network nodes may be directly coupled to hosts. The core network QQ106 includes one more core network nodes (e.g., core network node QQ108) such as network node 12 that are structured with hardware and software components. Features of these components may be substantially similar to those described with respect to the UEs, network nodes, and / or hosts, such that the descriptions thereof are generally applicable to the corresponding components of the core network node QQ108. Example core network nodes include functions of one or more of a Mobile Switching Center (MSC) , Mobility Management Entity (MM E) , Home Subscriber Server (HSS) , Access and Mobility Management Function (AMF) , Session Management Function (SMF) , Authentication Server Function (AUSF) , Subscription Identifier De-concealing function (SIDF) , Unified Data Management (UDM) , Security Edge Protection Proxy (SEPP) , Network Exposure Function (NEF) , and / or a User Plane Function (UPF) .

[0216] The host QQ116 may be under the ownership or control of a service provider other than an operator or provider of the access network QQ104 and / or the telecommunication network QQ102, and may be operated by the service provider or on behalf of the service provider. The host QQ116 may host a variety of applications to provide one or more service. Examples of such applications include live and pre-recorded audio / video content, data collection services such as retrieving and compiling data on various ambient conditions detected by a plurality of UEs, analytics functionality, social media, functions for controlling or otherwise interacting with remote devices, functions for an alarm and surveillance center, or any other such function performed by a server.

[0217] As a whole, the communication system QQ100 of Fig. 7 enables connectivity between the UEs, network nodes, and hosts. In that sense, the communication system may be configured to operate according to predefined rules or procedures, such as specific standards that include, but are not limited to: Global System for Mobile Communications (GSM) ; Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) ; Long Term Evolution (LTE) , and / or other suitable 2G, 3G, 4G, 5G standards, or any applicable future generation standard (e.g., 6G) ; wireless local area network (WLAN) standards, such as the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.11 standards  (WiFi) ; and / or any other appropriate wireless communication standard, such as the Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMax) , Bluetooth, Z-Wave, Near Field Communication (NFC) ZigBee, LiFi, and / or any low-power wide-area network (LPWAN) standards such as LoRa and Sigfox.

[0218] In some examples, the telecommunication network QQ102 is a cellular network that implements3GPP standardized features. Accordingly, the telecommunications network QQ102 may support network slicing to provide different logical networks to different devices that are connected to the telecommunication network QQ102. For example, the telecommunications network QQ102 may provide Ultra Reliable Low Latency Communication (URLLC) services to some UEs, while providing Enhanced Mobile Broadband (eMBB) services to other UEs, and / or Massive Machine Type Communication (mMTC)  / Massive IoT services to yet further UEs.

[0219] In some examples, the UEs QQ112 are configured to transmit and / or receive information without direct human interaction. For instance, a UE may be designed to transmit information to the access network QQ104 on a predetermined schedule, when triggered by an internal or external event, or in response to requests from the access network QQ104. Additionally, a UE may be configured for operating in single-or multi-RAT or multi-standard mode. For example, a UE may operate with any one or combination of Wi-Fi, NR (New Radio) and LTE, i.e. being configured for multi-radio dual connectivity (MR-DC) , such as E-UTRAN (Evolved-UMTS Terrestrial Radio Access Network) New Radio–Dual Connectivity (EN-DC) .

[0220] In the example, the hub QQ114 communicates with the access network QQ104 to facilitate indirect communication between one or more UEs (e.g., UE QQ112c and / or QQ112d) and network nodes (e.g., network node QQ110b) . In some examples, the hub QQ114 may be a controller, router, content source and analytics, or any of the other communication devices described herein regarding UEs. For example, the hub QQ114 may be a broadband router enabling access to the core network QQ106 for the UEs. As another example, the hub QQ114 may be a controller that sends commands or instructions to one or more actuators in the UEs. Commands or instructions may be received from the UEs, network nodes QQ110, or by executable code, script, process, or other instructions in the hub QQ114. As another example, the hub QQ114 may be a data collector that acts as temporary storage for UE data and, in some embodiments, may perform analysis or other processing of the data. As another example, the hub QQ114 may be a content source. For example, for a UE that is a VR headset, display, loudspeaker or other media delivery device, the hub QQ114 may retrieve VR assets,  video, audio, or other media or data related to sensory information via a network node, which the hub QQ114 then provides to the UE either directly, after performing local processing, and / or after adding additional local content. In still another example, the hub QQ114 acts as a proxy server or orchestrator for the UEs, in particular if one or more of the UEs are low energy IoT devices.

[0221] The hub QQ114 may have a constant / persistent or intermittent connection to the network node QQ110b. The hub QQ114 may also allow for a different communication scheme and / or schedule between the hub QQ114 and UEs (e.g., UE QQ112c and / or QQ112d) , and between the hub QQ114 and the core network QQ106. In other examples, the hu b QQ114is connected to the core network QQ106 and / or one or more U Es via a wired connection. Moreover, the hub QQ114 may be configured to connect to an M2M service provider over the access network QQ104 and / or to another UE over a direct connection. In some scenarios, UEs may establish a wireless connection with the network nodes QQ110 while still connected via the hub QQ114 via a wired or wireless connection. In some embodiments, the hub QQ114 may be a dedicated hub–that is, a hub whose primary function is to route communications to / from the UEs from / to the network node QQ110b. In other embodiments, the hub QQ114 may be a non-dedicated hub–that is, a device which is capable of operating to route communications between the UEs and network node QQ110b, but which is additionally capable of operating as a communication start and / or end point for certain data channels.

[0222] Fig. 11 shows a UE QQ200 in accordance with some embodiments. As used herein, a UE refers to a device capable, configured, arranged and / or operable to communicate wirelessly with network nodes and / or other UEs. Examples of a UE include, but are not limited to, a smart phone, mobile phone, cell phone, voice over IP (VoIP) phone, wireless local loop phone, desktop computer, personal digital assistant (PDA) , wireless cameras, gaming console or device, music storage device, playback appliance, wearable terminal device, wireless endpoint, mobile station, tablet, laptop, laptop-embedded equipment (LEE) , laptop-mounted equipment (LME) , smart device, wireless customer-premise equipment (CPE) , vehicle, vehicle-mounted or vehicle embedded / integrated wireless device, etc. Other examples include any UE identified by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) , including a narrow band internet of things (NB-IoT) UE, a machine type communication (MTC) UE, and / or an enhanced MTC (eMTC) UE.

[0223] A UE may support device-to-device (D2D) communication, for example by implementing a 3GPP standard for sidelink communication, Dedicated Short-Range  Communication (DSRC) , vehicle-to-vehicle (V2V) , vehicle-to-infrastructure (V2I) , or vehicle-to-everything (V2X) . In other examples, a UE may not necessarily have a user in the sense of a human user who owns and / or operates the relevant device. Instead, a UE may represent a device that is intended for sale to, or operation by, a human user but which may not, or which may not initially, be associated with a specific human user (e.g., a smart sprinkler controller) . Alternatively, a UE may represent a device that is not intended for sale to, or operation by, an end user but which may be associated with or operated for the benefit of a user (e.g., a smart power meter) .

[0224] The UE QQ200 includes processing circuitry QQ202 that is operatively coupled via a bus QQ204 to an input / output interface QQ206, a power source QQ208, a memory QQ210, a communication interface QQ212, and / or any other component, or any combination thereof. Certain UEs may utilize all or a subset of the components shown in Fig. 8. The level of integration between the components may vary from one UE to another UE. Further, certain UEs may contain multiple instances of a component, such as multiple processors, memories, transceivers, transmitters, receivers, etc.

[0225] The processing circuitry QQ202 is configured to process instructions and data and may be configured to implement any sequential state machine operative to execute instructions stored as machine-readable computer programs in the memory QQ210. The processing circuitry QQ202 may be implemented as one or more hardware-implemented state machines (e.g., in discrete logic, field-programmable gate arrays (FPGAs) , application specific integrated circuits (ASICs) , etc. ) ; programmable logic together with appropriate firmware; one or more stored computer programs, general-purpose processors, such as a microprocessor or digital signal processor (DSP) , together with appropriate software; or any combination of the above. For example, the processing circuitry QQ202 may include multiple central processing units (CPUs) .

[0226] In the example, the input / output interface QQ206 may be configured to provide an interface or interfaces to an input device, output device, or one or more input and / or output devices. Examples of an output device include a speaker, a sound card, a video card, a display, a monitor, a printer, an actuator, an emitter, a smartcard, another output device, or any combination thereof. An input device may allow a user to capture information into the UE QQ200. Examples of an input device include a touch-sensitive or presence-sensitive display, a camera (e.g., a digital camera, a digital video camera, a web camera, etc. ) , a microphone, a sensor, a mouse, a trackball, a directional pad, a trackpad, a scroll wheel, a smartcard, and the like. The presence-sensitive display may include a capacitive or resistive touch sensor to sense input from a user. A sensor may be, for  instance, an accelerometer, a gyroscope, a tilt sensor, a force sensor, a magnetometer, an optical sensor, a proximity sensor, a biometric sensor, etc., or any combination thereof. An output device may use the same type of interface port as an input device. For example, a Universal Serial Bus (USB) port may be used to provide an input device and an output device.

[0227] In some embodiments, the power source QQ208 is structured as a battery or battery pack. Other types of power sources, such as an external power source (e.g., an electricity outlet) , photovoltaic device, or power cell, may be used. The power source QQ208 may further include power circuitry for delivering power from the power source QQ208 itself, and / or an external power source, to the various parts of the UE QQ200 via input circuitry or an interface such as an electrical power cable. Delivering power may be, for example, for charging of the power source QQ208. Power circuitry may perform any formatting, converting, or other modification to the power from the power source QQ208 to make the power suitable for the respective components of the UE QQ200 to which power is supplied.

[0228] The memory QQ210 may be or be configured to include memory such as random access memory (RAM) , read-only memory (ROM) , programmable read-only memory (PROM) , erasable programmable read-only memory (EPROM) , electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM) , magnetic disks, optical disks, hard disks, removable cartridges, flash drives, and so forth. In one example, the memory QQ210 includes one or more application programs QQ214, such as an operating system, web browser application, a widget, gadget engine, or other application, and corresponding data QQ216. The memory QQ210 may store, for use by the UE QQ200, any of a variety of various operating systems or combinations of operating systems.

[0229] The memory QQ210may be configured to include a number of physical drive units, such as redundant array of independent disks (RAID) , flash memory, USB flash drive, external hard disk drive, thumb drive, pen drive, key drive, high-density digital versatile disc (HD-DVD) optical disc drive, internal hard disk drive, Blu-Ray optical disc drive, holographic digital data storage (HDDS) optical disc drive, external mini-dual in-line memory module (DIMM) , synchronous dynamic random access memory (SDRAM) , external micro-DIMM SDRAM, smartcard memory such as tamper resistant module in the form of a universal integrated circuit card (UICC) including one or more subscriber identity modules (SIMs) , such as a USIM and / or ISIM, other memory, or any combination thereof. The UICC may for example be an embedded UICC (eUICC) , integrated UICC (iUICC) or a removable UICC commonly known as ‘SIM card. ’ The memory QQ210 may allow the  UE QQ200 to access instructions, application programs and the like, stored on transitory or non-transitory memory media, to off-load data, or to upload data. An article of manufacture, such as one utilizing a communication system may be tangibly embodied as or in the memory QQ210, which may be or comprise a device-readable storage medium.

[0230] The processing circuitry QQ202 may be configured to communicate with an access network or other network using the communication interface QQ212. The communication interface QQ212 may comprise one or more communication subsystems and may include or be communicatively coupled to an antenna QQ222. The communication interface QQ212 may include one or more transceivers used to communicate, such as by communicating with one or more remote transceivers of another device capable of wireless communication (e.g., another UE or a network node in an access network) . Each transceiver may include a transmitter QQ218 and / or a receiver QQ220 appropriate to provide network communications (e.g., optical, electrical, frequency allocations, and so forth) . Moreover, the transmitter QQ218and receiver QQ220 may be coupled to one or more antennas (e.g., antenna QQ222) and may share circuit components, software or firmware, or alternatively be implemented separately.

[0231] In the illustrated embodiment, communication functions of the communication interface QQ212 may include cellular communication, Wi-Fi communication, LPWAN communication, data communication, voice communication, multimedia communication, short-range communications such as Bluetooth, near-field communication, location-based communication such as the use of the global positioning system (GPS) to determine a location, another like communication function, or any combination thereof. Communications may be implemented in according to one or more communication protocols and / or standards, such as IEEE 802.11, Code Division Multiplexing Access (CDMA) , WCDMA, GSM, LTE, NR, UMTS, WiMax, Ethernet, transmission control protocol / internet protocol (TCP / IP) , synchronous optical networking (SONET) , Asynchronous Transfer Mode (ATM) , QUIC, Hypertext Transfer Protocol (HTTP) , and so forth.

[0232] Regardless of the type of sensor, a UE may provide an output of data captured by its sensors, through its communication interface QQ212, via a wireless connection to a network node. Data captured by sensors of a UE can be communicated through a wireless connection to a network node via another UE. The output may be periodic (e.g., once every 15 minutes if it reports the sensed temperature) , random (e.g., to even out the load from reporting from several sensors) , in response to a triggering event (e.g., when  moisture is detected an alert is sent) , in response to a request (e.g., a user initiated request) , or a continuous stream (e.g., a live video feed of a patient) .

[0233] As another example, a UE comprises an actuator, a motor, or a switch, related to a communication interface configured to receive wireless input from a network node via a wireless connection. In response to the received wireless input the states of the actuator, the motor, or the switch may change. For example, the UE may comprise a motor that adjusts the control surfaces or rotors of a drone in flight according to the received input or to a robotic arm performing a medical procedure according to the received input.

[0234] A UE, when in the form of an Internet of Things (IoT) device, may be a device for use in one or more application domains, these domains comprising, but not limited to, city wearable technology, extended industrial application and healthcare. Non-limiting examples of such an IoT device are a device which is or which is embedded in: a connected refrigerator or freezer, a TV, a connected lighting device, an electricity meter, a robot vacuum cleaner, a voice controlled smart speaker, a home security camera, a motion detector, a thermostat, a smoke detector, a door / window sensor, a flood / moisture sensor, an electrical door lock, a connected doorbell, an air conditioning system like a heat pump, an autonomous vehicle, a surveillance system, a weather monitoring device, a vehicle parking monitoring device, an electric vehicle charging station, a smart watch, a fitness tracker, a head-mounted display for Augmented Reality (AR) or Virtual Reality (VR) , a wearable for tactile augmentation or sensory enhancement, a water sprinkler, an animal-or item-tracking device, a sensor for monitoring a plant or animal, an industrial robot, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) , and any kind of medical device, like a heart rate monitor or a remote controlled surgical robot. A UE in the form of an IoT device comprises circuitry and / or software in dependence of the intended application of the IoT device in addition to other components as described in relation to the UE QQ200 shown in Fig. 11.

[0235] As yet another specific example, in an IoT scenario, a UE may represent a machine or other device that performs monitoring and / or measurements, and transmits the results of such monitoring and / or measurements to another UE and / or a network node. The UE may in this case be an M2M device, which may in a 3GPP context be referred to as an MTC device. As one particular example, the UE may implement the 3GPP NB-IoT standard. In other scenarios, a UE may represent a vehicle, such as a car, a bus, a truck, a ship and an airplane, or other equipment that is capable of monitoring and / or reporting on its operational status or other functions associated with its operation.

[0236] In practice, any number of UEs may be used together with respect to a single use case. For example, a first UE might be or be integrated in a drone and provide the drone’s speed information (obtained through a speed sensor) to a second UE that is a remote controller operating the drone. When the user makes changes from the remote controller, the first UE may adjust the throttle on the drone (e.g. by controlling an actuator) to increase or decrease the drone’s speed. The first and / or the second UE can also include more than one of the functionalities described above. For example, a UE might comprise the sensor and the actuator, and handle communication of data for both the speed sensor and the actuators.

[0237] Fig. 12 shows a network node QQ300in accordance with some embodiments. As used herein, network node refers to equipment capable, configured, arranged and / or operable to communicate directly or indirectly with a UE and / or with other network nodes or equipment, in a telecommunication network. Examples of network nodes include, but are not limited to, access points (APs) (e.g., radio access points) , base stations (BSs) (e.g., radio base stations, Node Bs, evolved Node Bs (eNBs) and NR NodeBs (gNBs) ) , O-RAN nodes or components of an O-RAN node (e.g., O-RU, O-DU, O-CU) .

[0238] Base stations may be categorized based on the amount of coverage they provide (or, stated differently, their transmit power level) and so, depending on the provided amount of coverage, may be referred to as femto base stations, pico base stations, micro base stations, or macro base stations. A base station may be a relay node or a relay donor node controlling a relay. A network node may also include one or more (or all) parts of a distributed radio base station such as centralized digital units, distributed units (e.g., in an O-RAN access node) and / or remote radio units (RRUs) , sometimes referred to as Remote Radio Heads (RRHs) . Such remote radio units may or may not be integrated with an antenna as an antenna integrated radio. Parts of a distributed radio base station may also be referred to as nodes in a distributed antenna system (DAS) .

[0239] Other examples of network nodes include multiple transmission point (multi-TRP) 5G access nodes, multi-standard radio (MSR) equipment such as MSR BSs, network controllers such as radio network controllers (RNCs) or base station controllers (BSCs) , base transceiver stations (BTSs) , transmission points, transmission nodes, multi-cell / multicast coordination entities (MCEs) , Operation and Maintenance (O&M) nodes, Operations Support System (OSS) nodes, Self-Organizing Network (SON) nodes, positioning nodes (e.g., Evolved Serving Mobile Location Centers (E-SMLCs) ) , and / or Minimization of Drive Tests (MDTs) .

[0240] The network node QQ300includes a processing circuitry QQ302, a memory QQ304, a communication interface QQ306, and a power source QQ308. The network node QQ300may be composed of multiple physically separate components (e.g., a NodeB component and a RNC component, or a BTS component and a BSC component, etc. ) , which may each have their own respective components. In certain scenarios in which the network node QQ300 comprises multiple separate components (e.g., BTS and BSC components) , one or more of the separate components may be shared among several network nodes. For example, a single RNC may control multiple NodeBs. In such a scenario, each unique NodeB and RNC pair, may in some instances be considered a single separate network node. In some embodiments, the network node QQ300 may be configured to support multiple radio access technologies (RATs) . In such embodiments, some components may be duplicated (e.g., separate memory QQ304 for different RATs) and some components may be reused (e.g., a same antenna QQ310 may be shared by different RATs) . The network node QQ300 may also include multiple sets of the various illustrated components for different wireless technologies integrated into network node QQ300, for example GSM, WCDMA, LTE, NR, WiFi, Zigbee, Z-wave, LoRaWAN, Radio Frequency Identification (RFI D) or Bluetooth wireless technologies. These wireless technologies may be integrated into the same or different chip or set of chips and other components within network node QQ300.

[0241] The processing circuitry QQ302 may comprise a combination of one or more of a microprocessor, controller, microcontroller, central processing unit, digital signal processor, application-specific integrated circuit, field programmable gate array, or any other suitable computing device, resource, or combination of hardware, software and / or encoded logic operable to provide, either alone or in conjunction with other network node QQ300 components, such as the memory QQ304, to provide network node QQ300 functionality.

[0242] In some embodiments, the processing circuitry QQ302 includes a system on a chip (SOC) . In some embodiments, the processing circuitry QQ302 includes one or more of radio frequency (RF) transceiver circuitry QQ312 and baseband processing circuitry QQ314. In some embodiments, the radio frequency (RF) transceiver circuitry QQ312 and the baseband processing circuitry QQ314 may be on separate chips (or sets of chips) , boards, or units, such as radio units and digital units. In alternative embodiments, part or all of RF transceiver circuitry QQ312 and baseband processing circuitry QQ314 may be on the same chip or set of chips, boards, or units.

[0243] The memory QQ304 may comprise any form of volatile or non-volatile computer-readable memory including, without limitation, persistent storage, solid-state memory, remotely mounted memory, magnetic media, optical media, random access memory (RAM) , read-only memory (ROM) , mass storage media (for example, a hard disk) , removable storage media (for example, a flash drive, a Compact Disk (CD) or a Digital Video Disk (DVD) ) , and / or any other volatile or non-volatile, non-transitory device-readable and / or computer-executable memory devices that store information, data, and / or instructions that may be used by the processing circuitry QQ302. The memory QQ304 may store any suitable instructions, data, or information, including a computer program, software, an application including one or more of logic, rules, code, tables, and / or other instructions capable of being executed by the processing circuitry QQ302 and utilized by the network node QQ300. The memory QQ304may be used to store any calculations made by the processing circuitry QQ302 and / or any data received via the communication interface QQ306. In some embodiments, the processing circuitry QQ302 and memory QQ304 is integrated.

[0244] The commun ication interface QQ306 is used in wired or wireless commu nication of signalling and / or data between a network node, access network, and / or UE. As illustrated, the communication interface QQ306 comprises port (s)  / terminal (s) QQ316 to send and receive data, for example to and from a network over a wired connection. The communication interface QQ306 also includes radio front-end circuitry QQ318 that may be coupled to, or in certain embodiments a part of, the antenna QQ310. Radio front-end circuitry QQ318 comprises filters QQ320 and amplifiers QQ322. The radio front-end circuitry QQ318 may be connected to an antenna QQ310and processing circuitry QQ302. The radio front-end circuitry may be configured to condition signals communicated between antenna QQ310 and processing circuitry QQ302. The radio front-end circuitry QQ318 may receive digital data that is to be sent out to other network nodes or UEs via a wireless connection. The radio front-end circuitry QQ318 may convert the digital data into a radio signal having the appropriate channel and bandwidth parameters using a combination of filters QQ320 and / or amplifiers QQ322. The radio signal may then be transmitted via the antenna QQ310. Similarly, when receiving data, the antenna QQ310 may collect radio signals which are then converted into digital data by the radio front-end circuitry QQ318. The digital data may be passed to the processing circuitry QQ302. In other embodiments, the communication interface may comprise different components and / or different combinations of components.

[0245] In certain alternative embodiments, the network node QQ300 does not include separate radio front-end circuitry QQ318, instead, the processing circuitry QQ302 includes radio front-end circuitry and is connected to the antenna QQ310. Similarly, in some embodiments, all or some of the RF transceiver circuitry QQ312 is part of the communication interface QQ306. In still other embodiments, the communication interface QQ306 includes one or more ports or terminals QQ316, the radio front-end circuitry QQ318, and the RF transceiver circuitry QQ312, as part of a radio unit (not shown) , and the communication interface QQ306 communicates with the baseband processing circuitry QQ314, which is part of a digital unit (not shown) .

[0246] The antenna QQ310 may include one or more antennas, or antenna arrays, configured to send and / or receive wireless signals. The antenna QQ310 may be coupled to the radio front-end circuitry QQ318 and may be any type of antenna capable of transmitting and receiving data and / or signals wirelessly. In certain embodiments, the antenna QQ310 is separate from the network node QQ300 and connectable to the network node QQ300 through an interface or port.

[0247] The antenna QQ310, communication interface QQ306, and / or the processing circuitry QQ302 may be configured to perform any receiving operations and / or certain obtaining operations described herein as being performed by the network node. Any information, data and / or signals may be received from a UE, another network node and / or any other network equipment. Similarly, the antenna QQ310, the communication interface QQ306, and / or the processing circuitry QQ302 may be configured to perform any transmitting operations described herein as being performed by the network node. Any information, data and / or signals may be transmitted to a UE, another network node and / or any other network equipment.

[0248] The power source QQ308 provides power to the various components of network node QQ300in a form suitable for the respective components (e.g., at a voltage and current level needed for each respective component) . The power source QQ308 may further comprise, or be coupled to, power management circuitry to supply the components of the network node QQ300 with power for performing the functionality described herein. For example, the network node QQ300 may be connectable to an external power source (e.g., the power grid, an electricity outlet) via an input circuitry or interface such as an electrical cable, whereby the external power source supplies power to power circuitry of the power source QQ308. As a further example, the power source QQ308 may comprise a source of power in the form of a battery or battery pack which is connected to, or  integrated in, power circuitry. The battery may provide backup power should the external power source fail.

[0249] Embodiments of the network node QQ300 may include additional components beyond those shown in Fig. 12 for providing certain aspects of the network node’s functionality, including any of the functionality described herein and / or any functionality necessary to support the subject matter described herein. For example, the network node QQ300 may include user interface equipment to allow input of information into the network node QQ300 and to allow output of information from the network node QQ300. This may allow a user to perform diagnostic, maintenance, repair, and other ad min istrative fu nctions for the network node QQ300.

[0250] Fig. 13 is a block diagram of a host QQ400, which may be an embodiment of the host QQ116 of Fig. 10, in accordance with various aspects described herein. As used herein, the host QQ400 may be or comprise various combinations hardware and / or software, including a standalone server, a blade server, a cloud-implemented server, a distributed server, a virtual machine, container, or processing resources in a server farm. The host QQ400 may provide one or more services to one or more UEs.

[0251] The host QQ400 includes processing circuitry QQ402 that is operatively coupled via a bus QQ404 to an input / output interface QQ406, a network interface QQ408, a power source QQ410, and a memory QQ412. Other components may be included in other embodiments. Features of these components may be substantially similar to those described with respect to the devices of previous figures, such as Figs. 11 and 12, such that the descriptions thereof are generally applicable to the corresponding components of host QQ400.

[0252] The memory QQ412 may include one or more computer programs including one or more host application programs QQ414 and data QQ416, which may include user data, e.g., data generated by a UE for the host QQ400or data generated by the host QQ400 for a UE. Embodiments of the host QQ400may utilize only a subset or all of the components shown. The host application programs QQ414 may be implemented in a container-based architecture and may provide support for video codecs (e.g., Versatile Video Coding (VVC) , High Efficiency Video Coding (HEVC) , Advanced Video Coding (AVC) , MPEG, VP9) and audio codecs (e.g., FLAC, Advanced Audio Coding (AAC) , MPEG, G. 711) , including transcoding for multiple different classes, types, or implementations of UEs (e.g., handsets, desktop computers, wearable display systems, heads-up display systems) . The host application programs QQ414may also provide for user authentication and licensing checks and may periodically report health, routes, and content availability to a central  node, such as a device in or on the edge of a core network. Accordingly, the host QQ400 may select and / or indicate a different host for over-the-top services for a UE. The host application programs QQ414 may support various protocols, such as the HTTP Live Streaming (HLS) protocol, Real-Time Messaging Protocol (RTMP) , Real-Time Streaming Protocol (RTSP) , Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (MPEG-DASH) , etc.

[0253] Fig. 14 is a block diagram illustrating a virtualization environment QQ500in which functions implemented by some embodiments may be virtualized. In the present context, virtualizing means creating virtual versions of apparatuses or devices which may include virtualizing hardware platforms, storage devices and networking resources. As used herein, virtualization can be applied to any device described herein, or components thereof, and relates to an implementation in which at least a portion of the functionality is implemented as one or more virtual components. Some or all of the functions described herein may be implemented as virtual components executed by one or more virtual machines (VMs) implemented in one or more virtual environments QQ500hosted by one or more of hardware nodes, such as a hardware computing device that operates as a network node, UE, core network node, or host. Further, in embodiments in which the virtual node does not require radio connectivity (e.g., a core network node or host) , then the node may be entirely virtualized. In some embodiments, the virtualization environment QQ500includes components defined by the O-RAN Alliance, such as an O-Cloud environment orchestrated by a Service Management and Orchestration Framework via an O-2 interface.

[0254] Applications QQ502 (which may alternatively be called software instances, virtual appliances, network functions, virtual nodes, virtual network functions, etc. ) are run in the virtualization environment Q400 to implement some of the features, functions, and / or benefits of some of the em bodiments d isclosed herein.

[0255] Hardware QQ504includes processing circuitry, memory that stores software and / or instructions executable by hardware processing circuitry, and / or other hardware devices as described herein, such as a network interface, input / output interface, and so forth. Software may be executed by the processing circuitry to instantiate one or more virtualization layers QQ506 (also referred to as hypervisors or virtual machine monitors (VMMs) ) , provide VMs QQ508a and QQ508b (one or more of which may be generally referred to as VMs QQ508) , and / or perform any of the functions, features and / or benefits described in relation with some embodiments described herein. The virtualization layer QQ506may present a virtual operating platform that appears like networking hardware to the VMs QQ508.

[0256] The VMs QQ508 comprise virtual processing, virtual memory, virtual networking or interface and virtual storage, and may be run by a corresponding virtualization layer QQ506. Different embodiments of the instance of a virtual appliance QQ502 may be implemented on one or more of VMs QQ508, and the implementations may be made in different ways. Virtualization of the hardware is in some contexts referred to as network function virtualization (NFV) . NFV may be used to consolidate many network equipment types onto industry standard high volume server hardware, physical switches, and physical storage, which can be located in data centers, and customer premise equipment.

[0257] In the context of NFV, a VM QQ508 may be a software implementation of a physical machine that runs programs as if they were executing on a physical, non-virtualized machine. Each of the VMs QQ508, and that part of hardware QQ504 that executes that VM, be it hardware dedicated to that VM and / or hardware shared by that VM with others of the VMs, forms separate virtual network elements. Still in the context of NFV, a virtual network function is responsible for handling specific network functions that run in one or more VMs QQ508 on top of the hardware QQ504 and corresponds to the application QQ502.

[0258] Hardware QQ504 may be implemented in a standalone network node with generic or specific components. Hardware QQ504 may implement some functions via virtualization. Alternatively, hardware QQ504 may be part of a larger cluster of hardware (e.g. such as in a data center or CPE) where many hardware nodes work together and are managed via management and orchestration QQ510, which, among others, oversees lifecycle management of applications QQ502. In some embodiments, hardware QQ504 is coupled to one or more radio units that each include one or more transmitters and one or more receivers that may be coupled to one or more antennas. Radio units may communicate directly with other hardware nodes via one or more appropriate network interfaces and may be used in combination with the virtual components to provide a virtual node with radio capabilities, such as a radio access node or a base station. In some embodiments, some signalling can be provided with the use of a control system QQ512 which may alternatively be used for communication between hardware nodes and radio un its.

[0259] Fig. 15 shows a communication diagram of a host QQ602 communicating via a network node QQ604 with a UE QQ606 over a partially wireless connection in accordance with some embodiments. Example implementations, in accordance with various embodiments, of the UE (such as a UE QQ112a of Fig. 10 and / or UE QQ200 of Fig. 11) , network node (such as network node QQ110a of Fig. 10 and / or network node QQ300 of  Fig. 12) , and host (such as host QQ116 of Fig. 10 and / or host QQ400 of Fig. 13) discussed in the preceding paragraphs will now be described with reference to Fig. 15.

[0260] Like host QQ400, embodiments of host QQ602 include hardware, such as a communication interface, processing circuitry, and memory. The host QQ602 also includes software, which is stored in or accessible by the host QQ602 and executable by the processing circuitry. The software includes a host application that may be operable to provide a service to a remote user, such as the UE QQ606 connecting via an over-the-top (OTT) connection QQ650 extending between the UE QQ606 and host QQ602. In providing the service to the remote user, a host application may provide user data which is transmitted using the OTT connection QQ650.

[0261] The network node QQ604 includes hardware enabling it to communicate with the host QQ602 and UE QQ606. The connection QQ660 may be direct or pass through a core network (like core network QQ106 of Fig. 10) and / or one or more other intermediate networks, such as one or more public, private, or hosted networks. For example, an intermediate network may be a backbone network or the Internet.

[0262] The UE QQ606 includes hardware and software, which is stored in or accessible by UE QQ606 and executable by the UE’s processing circuitry. The software includes a client application, such as a web browser or operator-specific “app” that may be operable to provide a service to a human or non-human user via UE QQ606 with the support of the host QQ602. In the host QQ602, an executing host application may communicate with the executing client application via the OTT connection QQ650 terminating at the UE QQ606 and host QQ602. In providing the service to the user, the UE's client application may receive request data from the host's host application and provide user data in response to the request data. The OTT connection QQ650 may transfer both the request data and the user data. The UE's client application may interact with the user to generate the user data that it provides to the host application through the OTT connection QQ650.

[0263] The OTT connection QQ650 may extend via a connection QQ660 between the host QQ602 and the network node QQ604 and via a wireless connection QQ670 between the network node QQ604 and the UE QQ606 to provide the connection between the host QQ602 and the UE QQ606. The connection QQ660 and wireless connection QQ670, over which the OTT connection QQ650 may be provided, have been drawn abstractly to illustrate the commun ication between the host QQ602 and the U E QQ606 via the network node QQ604, without explicit reference to any intermediary devices and the precise routing of messages via these devices.

[0264] As an example of transmitting data via the OTT connection QQ650, in step QQ608, the host QQ602 provides user data, which may be performed by executing a host application. In some embodiments, the user data is associated with a particular human user interacting with the UE QQ606. In other embodiments, the user data is associated with a UE QQ606 that shares data with the host QQ602 without explicit human interaction. In step QQ610, the host QQ602 initiates a transmission carrying the user data towards the UE QQ606. The host QQ602 may initiate the transmission responsive to a request transmitted by the UE QQ606. The request may be caused by human interaction with the UE QQ606 or by operation of the client application executing on the UE QQ606. The transmission may pass via the network node QQ604, in accordance with the teachings of the embodiments described throughout this disclosure. Accordingly, in step QQ612, the network node QQ604 transmits to the UE QQ606 the user data that was carried in the transmission that the host QQ602 initiated, in accordance with the teachings of the embodiments described throughout this disclosure. In step QQ614, the UE QQ606 receives the user data carried in the transmission, which may be performed by a client application executed on the UE QQ606 associated with the host application executed by the host QQ602.

[0265] In some examples, the UE QQ606 executes a client application which provides user data to the host QQ602. The user data may be provided in reaction or response to the data received from the host QQ602. Accordingly, in step QQ616, the UE QQ606may provide user data, which may be performed by executing the client application. In providing the user data, the client application may further consider user input received from the user via an input / output interface of the UE QQ606. Regardless of the specific manner in which the user data was provided, the UE QQ606 initiates, in step QQ618, transmission of the user data towards the host QQ602 via the network node QQ604. In step QQ620, in accordance with the teachings of the embodiments described throughout this disclosure, the network node QQ604receives user data from the UE QQ606and initiates transmission of the received user data towards the host QQ602. In step QQ622, the host QQ602 receives the user data carried in the transmission initiated by the UE QQ606.

[0266] One or more of the various embodiments improve the performance of OTT services provided to the UE QQ606 using the OTT connection QQ650, in which the wireless connection QQ670 forms the last segment. More precisely, the teachings of these embodiments may improve transfer of provision of network services and thereby provide benefits such as better communication, better responsiveness, and / or better battery life.

[0267] In an example scenario, factory status information may be collected and analyzed by the host QQ602. As another example, the host QQ602 may process audio and video data which may have been retrieved from a UE for use in creating maps. As another example, the host QQ602 may collect and analyze real-time data to assist in controlling vehicle congestion (e.g., controlling traffic lights) . As another example, the host QQ602 may store surveillance video uploaded by a UE. As another example, the host QQ602 may store or control access to media content such as video, audio, VR or AR which it can broadcast, multicast or unicast to UEs. As other examples, the host QQ602 may be used for energy pricing, remote control of non-time critical electrical load to balance power generation needs, location services, presentation services (such as compiling diagrams etc. from data collected from remote devices) , or any other function of collecting, retrieving, storing, analyzing and / or transmitting data.

[0268] In some examples, a measurement procedure may be provided for the purpose of monitoring data rate, latency and other factors on which the one or more embodiments improve. There may further be an optional network functionality for reconfiguring the OTT connection QQ650 between the host QQ602 and UE QQ606, in response to variations in the measurement results. The measurement procedure and / or the network functionality for reconfiguring the OTT connection may be implemented in software and hardware of the host QQ602 and / or UE QQ606. In some embodiments, sensors (not shown) may be deployed in or in association with other devices through which the OTT connection QQ650 passes; the sensors may participate in the measurement procedure by supplying values of the monitored quantities exemplified above, or supplying values of other physical quantities from which software may compute or estimate the monitored quantities. The reconfiguring of the OTT connection QQ650 may include message format, retransmission settings, preferred routing etc.; the reconfiguring need not directly alter the operation of the network node QQ604. Such procedures and functionalities may be known and practiced in the art. In certain embodiments, measurements may involve proprietary UE signalling that facilitates measurements of throughput, propagation times, latency and the like, by the host QQ602. The measurements may be implemented in that software causes messages to be transmitted, in particular empty or ‘dummy’ messages, using the OTT connection QQ650 while monitoring propagation times, errors, etc.

[0269] Although the computing devices described herein (e.g., UEs, network nodes, hosts) may include the illustrated combination of hardware components, other embodiments may comprise computing devices with different combinations of components. It is to be understood that these computing devices may comprise any suitable combination of  hardware and / or software needed to perform the tasks, features, functions and methods disclosed herein. Determining, calculating, obtaining or similar operations described herein may be performed by processing circuitry, which may process information by, for example, converting the obtained information into other information, comparing the obtained information or converted information to information stored in the network node, and / or performing one or more operations based on the obtained information or converted information, and as a result of said processing making a determination. Moreover, while components are depicted as single boxes located within a larger box, or nested within multiple boxes, in practice, computing devices may comprise multiple different physical components that make up a single illustrated component, and functionality may be partitioned between separate components. For example, a communication interface may be configured to include any of the components described herein, and / or the functionality of the components may be partitioned between the processing circuitry and the communication interface. In another example, non-computationally intensive functions of any of such components may be implemented in software or firmware and computationally intensive functions may be implemented in hardware.

[0270] In certain embodiments, some or all of the functionality described herein may be provided by processing circuitry executing instructions stored on in memory, which in certain embodiments may be a computer program product in the form of a non-transitory computer-readable storage medium. In alternative embodiments, some or all of the functionality may be provided by the processing circuitry without executing instructions stored on a separate or discrete device-readable storage medium, such as in a hard-wired manner. In any of those particular embodiments, whether executing instructions stored on a non-transitory computer-readable storage medium or not, the processing circuitry can be configured to perform the described functionality. The benefits provided by such functionality are not limited to the processing circuitry alone or to other components of the computing device, but are enjoyed by the computing device as a whole, and / or by end users and a wireless network generally.

[0271] It will be appreciated that the foregoing description and the accompanying drawings represent non-limiting examples of the methods and apparatus taught herein. As such, the apparatus and techniques taught herein are not limited by the foregoing description and accompanying drawings. Instead, the embodiments herein are limited only by the following claims and their legal equivalents.

[0272] Abbreviation         Explanation RAN                 Radio access network BS                  Base-station UE                  User equipment OTA                 Over-the-air LOS                 Line of sight NLOS                Non-line of sight DL                  Downlink UL                  Uplink RS, SRS, DMRS       Reference signal, Sounding RS, Demodulation RS CSI                 Channel state information PA                  Power amplifier RIS                 Reconfigurable intelligent surface ML                  Machine Learning

Claims

1.A method performed by a first network node (12) for handling communication in a communication network (1) , the method comprising:- obtaining (405) a controllable channel estimate response (Hc) by separating a controllable propagation channel and an uncontrollable propagation channel based on a received reference signal transmission and a performed first estimation process (P1) and second estimation process (P2) ;- determining (406) a calibration error (ΔH) for a second network node (14) by performing an iterative multiparameter estimation using the obtained controllable channel estimate response (Hc) and a set of predetermined array beamforming matrices (Hw) ; and- determining (407) one or more calibration compensation weights based on the determined calibration error (ΔH) and the set of predetermined array beamforming matrices (Hw) .2.The method according to claim 1, further comprises:- performing (408) a calibration error compensation for the second network node (14) based on the determined one or more calibration compensation weights.3.The method according to claim 1 or 2, further comprises:- performing (409) a beam pairing, wherein the paired beams are related to the first network node (12) and the second network node (14) .4.The method according to claim 3, wherein the beam pairing is based on a best beam pair selection process and / or based on the determined calibration error (ΔH) .5.The method according to claim 1-4, further comprises:- selecting (401) a third network node (16) to transmit reference signal;- applying (402) the set of predetermined array beamforming matrices (Hw) to the second network node (14) for the selected third network node (16) ;- performing (403) the first estimation process (P1) ; and- performing (404) the second estimation process (P2) .6.The method according to any one of claims 1-5, wherein the second network node (14) is a Reconfigurable Intelligent Surfaces, RIS.7.The method according to any one of claims 1-6, wherein the third network node (16) is a user equipment, UE, or a base station.8.A first network node (12) configured to handle communication in a communication network (1) , the first network node (12) being configured to:obtain a controllable channel estimate response (Hc) by separating a controllable propagation channel and an uncontrollable propagation channel based on a received reference signal transmission and a performed first estimation process (P1) and second estimation process (P2) ;determine a calibration error (ΔH) for a second network node (14) by performing an iterative multiparameter estimation using the obtained controllable channel estimate response (Hc) and a set of predetermined array beamforming matrices (Hw) ; anddetermine one or more calibration compensation weights based on the determined calibration error (ΔH) and the set of predetermined array beamforming matrices (Hw) .9.The first network node (12) according to claim 8, further being configured to:perform a calibration error compensation for the second network node (14) based on the determined one or more calibration compensation weights.10.The first network node (12) according to claim 8 or 9, further being configured to:perform a beam pairing, wherein the paired beams are related to the first network node (12) and the second network node (14) .11.The first network node (12) according to claim 10, wherein the beam pairing is based on a best beam pair selection process and / or based on the determined calibration error (ΔH) .12.The first network node (12) according to any one of claims 8-11, further being configured to:select a third network node (16) to transmit reference signal;apply the set of predetermined array beamforming matrices to the second network node (14) for the selected third network node (16) ;perform the first estimation process (P1) ; andperforming the second estimation process (P2) .13.The first network node (12) according to any one of claims 8-12, wherein the second network node (14) is a Reconfigurable Intelligent Surfaces, RIS.14.The first network node (12) according to any one of claims 8-13, wherein the third network node (16) is a user equipment, UE, or a base station.15.A computer program product comprising instructions, which, when executed on at least one processor, cause the at least one processor to carry out the method according to any of the claims 1-7, as performed by the first network node (12) .16.A computer-readable storage medium, having stored thereon a computer program product comprising instructions which, when executed on at least one processor, cause the at least one processor to carry out the method according to any of the claims 1-7,as performed by the first network node(12).

Images