Method and apparatus for artificial intelligence / machine learning models for channel generation

Abstract

Techniques pertaining to artificial intelligence and machine learning (AI / ML) models for channel generation for applications in wireless communications are described. An apparatus receives a text description as an input. The apparatus then provides the text description to a generative AI / ML model to cause the generative AI / ML model to generate a wireless channel based on the text description. In some cases, the wireless channel is a multi-dimensional channel including a three-dimensional spatial domain, a time domain and a frequency domain.

Description

METHOD AND APPARATUS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE / MACHINE LEARNING MODELS FOR CHANNEL GENERATIONCROSS REFERENCE TO RELATED PATENT APPLICATION (S)

[0001] The present disclosure is part of a non-provisional application claiming the priority benefit of U.S. Patent Application No. 63 / 555,136, filed 19 February 2024, the content of which herein being incorporated by reference in its entirety.TECHNICAL FIELD

[0002] The present disclosure is generally related to wireless communications and, more particularly, to artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models for channel generation for applications in wireless communications.BACKGROUND

[0003] Unless otherwise indicated herein, approaches described in this section are not prior art to the claims listed below and are not admitted as prior art by inclusion in this section.

[0004] In wireless communications such as mobile communications in accordance with the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) standards, the difficulty in wireless channel modeling lies in being able to accurately capture the complex and dynamic nature of various wireless communication environments. Several factors typically contribute to this complexity in wireless channel modeling, including multipath propagation, facing, shadowing, interference, dynamic nature, and frequency dependence.

[0005] With respect to multipath propagation, wireless signals can take multiple paths to reach a receiver due to reflection, diffraction, and scattering. This results in the reception of multiple delayed and attenuated versions of the transmitted signal, leading to inter-symbol interference and fading. Fading refers to the variation in signal strength over time and space due to multipath propagation, leading to fast fading (rapid fluctuations) and slow fading (gradual changes) . Modeling these variations accurately tends to be challenging. With respect to shadowing, large objects and obstacles in the wireless communication environment can cause signal attenuation, leading to shadowing effects. Modeling these effects requires accounting for the specific geometry and materials present in the wireless communication environment. With respect to interference, wireless channels are susceptible to interference from other transmitters, both within and outside the intended communication system. Modeling the impact of interference on signal quality is crucial for realistic channel models. With respect to dynamic nature, wireless channels are inherently dynamic, with characteristics changing over time due to movement of transmitters, receivers, and obstacles. Capturing this dynamic behavior in a model adds another layer of complexity. With respect to frequency dependence, the characteristics of wireless channels can vary significantly with frequency, requiring models to account for frequency-dependent effects such as path loss, dispersion, and Doppler shift.

[0006] To accurately model wireless channels, researchers and engineers often employ techniques such as statistical channel modeling, ray tracing, and empirical measurements. These approaches aim to capture the statistical properties and spatial-temporal dynamics of wireless channels; yet difficulty and complexity in wireless channel modeling as described above remains a challenge. Specifically, due to the difficulty of wireless channel modeling, there tends to be a huge difference between the synthetic channel generated by current modeling approaches and real-life channel conditions. Therefore, there is a need for a solution of AI / ML models for channel generation for applications in wireless communications.SUMMARY

[0007] The following summary is illustrative only and is not intended to be limiting in any way. That is, the following summary is provided to introduce concepts, highlights, benefits and advantages of the novel and non-obvious techniques described herein. Select implementations are further described below in the detailed description. Thus, the following summary is not intended to identify essential features of the claimed subject matter, nor is it intended for use in determining the scope of the claimed subject matter.

[0008] An objective of the present disclosure is to propose solutions or schemes that address the issue (s) described herein. More specifically, various schemes proposed in the present disclosure pertain to AI / ML models for channel generation for applications in wireless communications. It is believed that implementations of the various proposed schemes may address or otherwise alleviate the aforementioned issue (s) .

[0009] In one aspect, a method may involve receiving a text description as an input. The method may also involve providing the text description to a generative artificial intelligence and machine learning (AI / ML) model to cause the generative AI / ML model to generate a wireless channel based on the text description.

[0010] In another aspect, a method may involve a user equipment (UE) performing a wireless communication with a network using one or more settings configured based on a simulation of a wireless channel modeled by a generative AI / ML model. The generative AI / ML model may have generates the wireless channel based on a text description of the wireless channel.

[0011] In yet another aspect, an apparatus may include a transceiver configured to communicate wirelessly and a processor coupled to the transceiver. The processor may perform a wireless communication with a network using one or more settings configured based on a simulation of a wireless channel modeled by a generative AI / ML model. The generative AI / ML model may have generates the wireless channel based on a text description of the wireless channel.

[0012] It is noteworthy that, although description provided herein may be in the context of certain radio access technologies, networks, and network topologies for wireless communication, such as 5th Generation (5G)  / New Radio (NR) mobile communications, 6th Generation (6G) mobile communications and beyond, the proposed concepts, schemes and any variation (s)  / derivative (s) thereof may be implemented in, for and by other types of radio access technologies, networks and network topologies such as, for example and without limitation, Evolved Packet System (EPS) , Long-Term Evolution (LTE) , LTE-Advanced, LTE-Advanced Pro, Internet-of-Things (IoT) , Narrow Band Internet of Things (NB-IoT) , Industrial Internet of Things (IIoT) , vehicle-to-everything (V2X) , and non-terrestrial network (NTN) communications. Thus, the scope of the present disclosure is not limited to the examples described herein.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0013] The accompanying drawings are included to provide a further understanding of the disclosure and are incorporated in and constitute a part of the present disclosure. The drawings illustrate implementations of the disclosure and, together with the description, serve to explain the principles of the disclosure. It is appreciable that the drawings are not necessarily in scale as some components may be shown to be out of proportion than the size in actual implementation in order to clearly illustrate the concept of the present disclosure.

[0014] FIG. 1 is a diagram of example scenarios in accordance with an implementation of the present disclosure.

[0015] FIG. 2 is a diagram of an example scenario in accordance with an implementation of the present disclosure.

[0016] FIG. 3 is a block diagram of an example communication system in accordance with an implementation of the present disclosure.

[0017] FIG. 4 is a flowchart of an example process in accordance with an implementation of the present disclosure.

[0018] FIG. 5 is a flowchart of an example process in accordance with an implementation of the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0019] Detailed embodiments and implementations of the claimed subject matters are disclosed herein. However, it shall be understood that the disclosed embodiments and implementations are merely illustrative of the claimed subject matters which may be embodied in various forms. The present disclosure may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the exemplary embodiments and implementations set forth herein. Rather, these exemplary embodiments and implementations are provided so that the description of the present disclosure is thorough and complete and will fully convey the scope of the present disclosure to those skilled in the art. In the description below, details of well-known features and techniques may be omitted to avoid unnecessarily obscuring the presented embodiments and implementations. Overview

[0020] Implementations in accordance with the present disclosure relate to various techniques, methods, schemes and / or solutions pertaining to AI / ML models for channel generation for applications in wireless communications. According to the present disclosure, a number of possible solutions may be implemented separately or jointly. That is, although these possible solutions may be described below separately, two or more of these possible solutions may be implemented in one combination or another.

[0021] FIG. 1 illustrates an example network environment 100 in which various solutions and schemes in accordance with the present disclosure may be implemented. FIG. 2 ～ FIG. 5 illustrate examples of implementation of various proposed schemes in network environment 100 in accordance with the present disclosure. The following description of various proposed schemes is provided with reference to FIG. 1 ～ FIG. 5.

[0022] Referring to FIG. 1, network environment 100 may involve a user equipment (UE) 110, such as a mobile device or smartphone, in wireless communication with a wireless network 120 as part of a communication network. The wireless network 120 may be one or more public land mobile networks (PLMNs) including 5G / NR domain, 4G / LTE domain, and 6th Generation (6G) domain. UE 110 may be in wireless communication with wireless network 120 via a base station or network node 125 (e.g., an eNB, gNB or transmit-receive point (TRP) ) . In network environment 100, UE 110 and the wireless network 120 may implement various schemes pertaining to AI / ML models for channel generation for applications in wireless communications in accordance with the present disclosure, as described herein. It is noteworthy that, while the various proposed schemes may be individually or separately described below, in actual implementations some or all of the proposed schemes may be utilized or otherwise implemented jointly. Of course, each of the proposed schemes may be utilized or otherwise implemented individually or separately.

[0023] Under various proposed schemes in accordance with the present disclosure, a wireless communication channel simulated and modeled by AI / ML modeling may involve a multiple-input-multiple-output (MIMO) channel in an orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) system. Accordingly, an nR×nT MIMO channel in the OFDM system may be expressed as:

[0024] Here, nR denotes the number of receiver antennas (e.g., at UE 110) , nT denotes the number of transmitter antennas (e.g., at network node 125) , n denotes the time domain index in the unit of OFDM symbol, and m denotes the frequency domain index in the unit of subcarrier or subband. By assuming nR=1, the MIMO channel may be expressed by a three-dimensional (3D) array as follows: H3D= {h [i, n, m] : 1≤i≤nT, 1≤n≤N, 1≤m≤M}

[0025] In the above expression, N denotes the total number of OFDM symbols and M denotes the total number of subcarriers or subbands.

[0026] FIG. 2 illustrates an example scenario 200 under a proposed scheme in accordance with the present disclosure. Under the proposed scheme, a text-to-channel generator may be utilized in the AI / ML modeling of a wireless communication channel. That is, by utilizing generative modeling of AI / ML, simulated wireless channels may be generated without complicated modeling. In current channel modeling approaches, a plethora of parameters are typically required to configure channel modeling. In contrast, the text-to-channel generator under the proposed scheme may generate any wireless channel by receiving from a human user or a device a simple text description of an environment, and there may be no need to specify detailed parameters typically required of complicated channel modeling. It is noteworthy that, under the proposed scheme, there is no limit to the generation of multi-dimensional channels. For instance, a text description may be provided to the text-to-channel generator to generate a 3D spatial domain plus time and frequency domains as a five-dimensional channel. Referring to FIG. 2, a simple textual description of “generate a wireless channel in an urban environment” may be provided as an input to the text-to-channel generator which, based on generative modeling of AI / ML, may output a simulated wireless channel in an urban environment. Advantageously, this may allow the user to avoid or otherwise minimize the need to input a plethora of parameters as with conventional modeling approaches.

[0027] Under a proposed scheme in accordance with the present disclosure, a method for AI / ML model development to generate a wireless channel may involve a generative AI / ML model receiving an input text description, which may be verbal, written or textual. That is, the text description may be spoken by a user, typed (e.g., on a keyboard) by the user, read from a storage medium (e.g., a memory device) or received from a computing or communication device. The method may also involve the generative AI / ML model generating and outputting a wireless channel based on the input text description. The generative AI / ML model may thus be utilized to generate multi-dimensional channels including a 3D spatial domain, a time domain, and a frequency domain. The generative AI / ML model may be realized or otherwise achieved by an apparatus (e.g., a computer, server or any suitable computing device, including UE 110 and network node 125) executing instructions to render the generative AI / ML model. Illustrative Implementations

[0028] FIG. 3 illustrates an example communication system 300 having at least an example apparatus 310 and an example apparatus 320 in accordance with an implementation of the present disclosure. Each of apparatus 310 and apparatus 320 may perform various functions to implement schemes, techniques, processes and methods described herein pertaining to AI / ML models for channel generation for applications in wireless communications, including the various schemes described above with respect to various proposed designs, concepts, schemes and systems, including network environment 100, as well as processes described below.

[0029] Each of apparatus 310 and apparatus 320 may be a part of an electronic apparatus, which may be a lab computer, a network apparatus (e.g., network node 125) or a UE (e.g., UE 110) . The UE may be a portable or mobile apparatus, a wearable apparatus, a vehicular device or a vehicle, a wireless communication apparatus or a computing apparatus. For instance, either or both of apparatus 310 and apparatus 320 may be implemented in a smartphone, a smartwatch, a personal digital assistant, an electronic control unit (ECU) in a vehicle, a digital camera, or a computing equipment such as a tablet computer, a laptop computer or a notebook computer. Each of apparatus 310 and apparatus 320 may also be a part of a machine type apparatus, which may be an IoT apparatus such as an immobile or a stationary apparatus, a home apparatus, a roadside unit (RSU) , a wire communication apparatus, or a computing apparatus. For instance, each of apparatus 310 and apparatus 320 may be implemented in a smart thermostat, a smart fridge, a smart door lock, a wireless speaker or a home control center. When implemented in or as a network apparatus, apparatus 310 and / or apparatus 320 may be implemented in an eNodeB in an LTE, LTE-Advanced or LTE-Advanced Pro network or in a gNB or TRP in a 5G network, an NR network or an IoT network.

[0030] In some implementations, each of apparatus 310 and apparatus 320 may be implemented in the form of one or more integrated-circuit (IC) chips such as, for example and without limitation, one or more single-core processors, one or more multi-core processors, one or more complex-instruction-set-computing (CISC) processors, or one or more reduced-instruction-set-computing (RISC) processors. In the various schemes described above, each of apparatus 310 and apparatus 320 may be implemented in or as a network apparatus or a UE. Each of apparatus 310 and apparatus 320 may include at least some of those components shown in FIG. 3 such as a processor 312 and a processor 322, respectively, for example. Each of apparatus 310 and apparatus 320 may further include one or more other components not pertinent to the proposed scheme of the present disclosure (e.g., internal power supply, display device and / or user interface device) , and, thus, such component (s) of apparatus 310 and apparatus 320 are neither shown in FIG. 3 nor described below in the interest of simplicity and brevity.

[0031] In one aspect, each of processor 312 and processor 322 may be implemented in the form of one or more single-core processors, one or more multi-core processors, or one or more CISC or RISC processors. That is, even though a singular term “aprocessor” is used herein to refer to processor 312 and processor 322, each of processor 312 and processor 322 may include multiple processors in some implementations and a single processor in other implementations in accordance with the present disclosure. In another aspect, each of processor 312 and processor 322 may be implemented in the form of hardware (and, optionally, firmware) with electronic components including, for example and without limitation, one or more transistors, one or more diodes, one or more capacitors, one or more resistors, one or more inductors, one or more memristors and / or one or more varactors that are configured and arranged to achieve specific purposes in accordance with the present disclosure. In other words, in at least some implementations, each of processor 312 and processor 322 is a special-purpose machine specifically designed, arranged and configured to perform specific tasks including those pertaining to AI / ML models for channel generation for applications in wireless communications in accordance with various implementations of the present disclosure.

[0032] In some implementations, apparatus 310 may also include a transceiver 316 coupled to processor 312. Transceiver 316 may be capable of wirelessly transmitting and receiving data. In some implementations, transceiver 316 may be capable of wirelessly communicating with different types of wireless networks of different radio access technologies (RATs) . In some implementations, transceiver 316 may be equipped with a plurality of antenna ports (not shown) such as, for example, four antenna ports. That is, transceiver 316 may be equipped with multiple transmit antennas and multiple receive antennas for MIMO wireless communications. In some implementations, apparatus 320 may also include a transceiver 326 coupled to processor 322. Transceiver 326 may include a transceiver capable of wirelessly transmitting and receiving data. In some implementations, transceiver 326 may be capable of wirelessly communicating with different types of UEs / wireless networks of different RATs. In some implementations, transceiver 326 may be equipped with a plurality of antenna ports (not shown) such as, for example, four antenna ports. That is, transceiver 326 may be equipped with multiple transmit antennas and multiple receive antennas for MIMO wireless communications.

[0033] In some implementations, apparatus 310 may further include a memory 314 coupled to processor 312 and capable of being accessed by processor 312 and storing data therein. In some implementations, apparatus 320 may further include a memory 324 coupled to processor 422 and capable of being accessed by processor 322 and storing data therein. Each of memory 314 and memory 324 may include a type of random-access memory (RAM) such as dynamic RAM (DRAM) , static RAM (SRAM) , thyristor RAM (T-RAM) and / or zero-capacitor RAM (Z-RAM) . Alternatively, or additionally, each of memory 314 and memory 324 may include a type of read-only memory (ROM) such as mask ROM, programmable ROM (PROM) , erasable programmable ROM (EPROM) and / or electrically erasable programmable ROM (EEPROM) . Alternatively, or additionally, each of memory 314 and memory 324 may include a type of non-volatile random-access memory (NVRAM) such as flash memory, solid-state memory, ferroelectric RAM (FeRAM) , magnetoresistive RAM (MRAM) and / or phase-change memory.

[0034] Each of apparatus 310 and apparatus 320 may be a communication entity capable of communicating with each other using various proposed schemes in accordance with the present disclosure. For illustrative purposes and without limitation, a description of capabilities of apparatus 310, as a UE (e.g., UE 110) , and apparatus 320, as a network node (e.g., network node 125) of a network (e.g., network 130 as a 5G / NR mobile network) , is provided below in the context of example processes 400 and 500. Illustrative Processes

[0035] Each of the processes 400 and 500 may represent an aspect of implementing various proposed designs, concepts, schemes, systems and methods described above pertaining to AI / ML models for channel generation for applications in wireless communications, whether partially or entirely, including those pertaining to those described above. Each process may include one or more operations, actions, or functions as illustrated by one or more of blocks. Although illustrated as discrete blocks, various blocks of each process may be divided into additional blocks, combined into fewer blocks, or eliminated, depending on the desired implementation. Moreover, the blocks / sub-blocks of each process may be executed in the order shown in each figure, or alternatively in a different order. Furthermore, one or more of the blocks / sub-blocks of each process may be executed iteratively.

[0036] FIG. 4 illustrates an example process 400 in accordance with an implementation of the present disclosure. Solely for illustrative purposes and without limiting the scope, process 400 is described below in the context of apparatus 310 as a lab equipment (e.g., a computer in a lab) and apparatus 320 as a communication entity such as a UE (e.g., UE 110) or a base station (e.g., network node 125) of a network. Process 400 may begin at block 410.

[0037] At 410, process 400 may involve processor 312 of apparatus 310 (e.g., as a lab computer) receiving, via transceiver 316, from a user or another computing device a text description as an input. Process 400 may proceed from 410 to 420.

[0038] At 420, process 400 may involve processor 312 providing the text description to a generative AI / ML model (which may be executed and / or rendered on apparatus 310 or another computing device or server) to cause the generative AI / ML model to generate a wireless channel based on the text description.

[0039] In some implementations, the wireless channel may include a multi-dimensional channel. For instance, the multi-dimensional channel may include some or all of a three-dimensional spatial domain, a time domain and a frequency domain.

[0040] In some implementations, the text description may include a textual description of the wireless channel without one or more parameters related to the wireless channel. In some implementations, the one or more parameters may include at least one parameter related to one or more of multipath propagation, fading, shadowing, interference, dynamic nature of the wireless channel, and frequency dependence.

[0041] FIG. 5 illustrates an example process 500 in accordance with an implementation of the present disclosure. Solely for illustrative purposes and without limiting the scope, process 500 is described below in the context of apparatus 310 as a UE (e.g., UE 110) and apparatus 320 as a base station (e.g., network node 125) of a network. Process 500 may begin at block 510.

[0042] At 510, process 500 may involve processor 312 of apparatus 320 (e.g., UE 110) performing a wireless communication with a network (e.g., wireless network 120 via apparatus 320 as network node 125) using one or more settings configured based on a simulation of a wireless channel modeled by a generative AI / ML model. The generative AI / ML model may have generates the wireless channel based on a text description of the wireless channel.

[0043] In some implementations, the wireless channel may include a multi-dimensional channel. For instance, the multi-dimensional channel may include some or all of a three-dimensional spatial domain, a time domain and a frequency domain.

[0044] In some implementations, the text description may include a textual description of the wireless channel without one or more parameters related to the wireless channel. In some implementations, the one or more parameters may include at least one parameter related to one or more of multipath propagation, fading, shadowing, interference, dynamic nature of the wireless channel, and frequency dependence. Additional Notes

[0045] The herein-described subject matter sometimes illustrates different components contained within, or connected with, different other components. It is to be understood that such depicted architectures are merely examples, and that in fact many other architectures can be implemented which achieve the same functionality. In a conceptual sense, any arrangement of components to achieve the same functionality is effectively "associated" such that the desired functionality is achieved. Hence, any two components herein combined to achieve a particular functionality can be seen as "associated with" each other such that the desired functionality is achieved, irrespective of architectures or intermedial components. Likewise, any two components so associated can also be viewed as being "operably connected" , or "operably coupled" , to each other to achieve the desired functionality, and any two components capable of being so associated can also be viewed as being "operably couplable" , to each other to achieve the desired functionality. Specific examples of operably couplable include but are not limited to physically mateable and / or physically interacting components and / or wirelessly interactable and / or wirelessly interacting components and / or logically interacting and / or logically interactable components.

[0046] Further, with respect to the use of substantially any plural and / or singular terms herein, those having skill in the art can translate from the plural to the singular and / or from the singular to the plural as is appropriate to the context and / or application. The various singular / plural permutations may be expressly set forth herein for the sake of clarity.

[0047] Moreover, it will be understood by those skilled in the art that, in general, terms used herein, and especially in the appended claims, e.g., bodies of the appended claims, are generally intended as “open” terms, e.g., the term “including” should be interpreted as “including but not limited to, ” the term “having” should be interpreted as “having at least, ” the term “includes” should be interpreted as “includes but is not limited to, ” etc. It will be further understood by those within the art that if a specific number of an introduced claim recitation is intended, such an intent will be explicitly recited in the claim, and in the absence of such recitation no such intent is present. For example, as an aid to understanding, the following appended claims may contain usage of the introductory phrases "at least one" and "one or more" to introduce claim recitations. However, the use of such phrases should not be construed to imply that the introduction of a claim recitation by the indefinite articles "a" or "an" limits any particular claim containing such introduced claim recitation to implementations containing only one such recitation, even when the same claim includes the introductory phrases "one or more" or "at least one" and indefinite articles such as "a" or "an, " e.g., “a” and / or “an” should be interpreted to mean “at least one” or “one or more; ” the same holds true for the use of definite articles used to introduce claim recitations. In addition, even if a specific number of an introduced claim recitation is explicitly recited, those skilled in the art will recognize that such recitation should be interpreted to mean at least the recited number, e.g., the bare recitation of "two recitations, " without other modifiers, means at least two recitations, or two or more recitations. Furthermore, in those instances where a convention analogous to “at least one of A, B, and C, etc. ” is used, in general such a construction is intended in the sense one having skill in the art would understand the convention, e.g., “a system having at least one of A, B, and C” would include but not be limited to systems that have A alone, B alone, C alone, A and B together, A and C together, B and C together, and / or A, B, and C together, etc. In those instances where a convention analogous to “at least one of A, B, or C, etc. ” is used, in general such a construction is intended in the sense one having skill in the art would understand the convention, e.g., “a system having at least one of A, B, or C” would include but not be limited to systems that have A alone, B alone, C alone, A and B together, A and C together, B and C together, and / or A, B, and C together, etc. It will be further understood by those within the art that virtually any disjunctive word and / or phrase presenting two or more alternative terms, whether in the description, claims, or drawings, should be understood to contemplate the possibilities of including one of the terms, either of the terms, or both terms. For example, the phrase “A or B” will be understood to include the possibilities of “A” or “B” or “A and B. ”

[0048] From the foregoing, it will be appreciated that various implementations of the present disclosure have been described herein for purposes of illustration, and that various modifications may be made without departing from the scope and spirit of the present disclosure. Accordingly, the various implementations disclosed herein are not intended to be limiting, with the true scope and spirit being indicated by the following claims.

Claims

1.A method, comprising:receiving, by a processor of an apparatus, a text description as an input; andproviding, by the processor, the text description to a generative artificial intelligence and machine learning (AI / ML) model to cause the generative AI / ML model to generate a wireless channel based on the text description.2.The method of Claim 1, wherein the wireless channel comprises a multi-dimensional channel.3.The method of Claim 2, wherein the multi-dimensional channel comprises some or all of a three-dimensional spatial domain, a time domain and a frequency domain.4.The method of Claim 1, wherein the text description comprises a textual description of the wireless channel without one or more parameters related to the wireless channel.5.The method of Claim 4, wherein the one or more parameters comprise at least one parameter related to one or more of multipath propagation, fading, shadowing, interference, dynamic nature of the wireless channel, and frequency dependence.6.A method, comprising:performing, by a processor of a user equipment (UE) , a wireless communication with a network using one or more settings configured based on a simulation of a wireless channel modeled by a generative artificial intelligence and machine learning (AI / ML) model,wherein the generative AI / ML model generates the wireless channel based on a text description of the wireless channel.7.The method of Claim 6, wherein the wireless channel comprises a multi-dimensional channel.8.The method of Claim 7, wherein the multi-dimensional channel comprises some or all of a three-dimensional spatial domain, a time domain and a frequency domain.9.The method of Claim 6, wherein the text description comprises a textual description of the wireless channel without one or more parameters related to the wireless channel.10.The method of Claim 9, wherein the one or more parameters comprise at least one parameter related to one or more of multipath propagation, fading, shadowing, interference, dynamic nature of the wireless channel, and frequency dependence.11.An apparatus implementable in a user equipment (UE) , comprising:a transceiver configured to communicate wirelessly; anda processor coupled to the transceiver and configured to perform operations comprising:performing, via the transceiver, a wireless communication with a network using one or more settings configured based on a simulation of a wireless channel modeled by a generative artificial intelligence and machine learning (AI / ML) model,wherein the generative AI / ML model generates the wireless channel based on a text description of the wireless channel.12.The apparatus of Claim 11, wherein the wireless channel comprises a multi-dimensional channel.13.The apparatus of Claim 12, wherein the multi-dimensional channel comprises some or all of a three-dimensional spatial domain, a time domain and a frequency domain.14.The apparatus of Claim 11, wherein the text description comprises a textual description of the wireless channel without one or more parameters related to the wireless channel.15.The apparatus of Claim 14, wherein the one or more parameters comprise at least one parameter related to one or more of multipath propagation, fading, shadowing, interference, dynamic nature of the wireless channel, and frequency dependence.

Images