Methods and systems for sensing assisted channel estimation

Abstract

The present application relates to communication methods and communication apparatuses. An example method includes obtaining a matrix U. The matrix U is a channel space basis matrix having a mapping relationship with a matrix V, where the matrix V is a steering vector-based matrix. The disclosed techniques can establish a mapping relationship between the matrix U and multi-path based RF map, which could be used to solve the pilot design problem for terabit multiple-input and multiple-output (T-MIMO) system where there is a large number for transmitter and receiver antenna ports and large bandwidth.

Description

METHODS AND SYSTEMS FOR SENSING ASSISTED CHANNEL ESTIMATION

[0001] CROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATIONS

[0002] The present application is related to, and claims priority to, United States provisional patent application serial No. 63 / 667, 966, entitled “Methods and Systems for Sensing Assisted Channel Estimation” , and filed on July 5, 2024. The disclosure of the aforementioned application is hereby incorporated by reference in their entireties.TECHNICAL FIELD

[0003] This application relates to wireless communications technology and, in particular, to sensing assisted channel estimation.BACKGROUND

[0004] In wireless communication networks, the characteristics of a channel can be estimated by using reference signals known to the transmitter and the receiver. The receiver can estimate the channel by measuring reference signals received from the transmitter and comparing the measurements with the known signals.

[0005] In multiple-input-multiple-output (MIMO) systems, channel estimation can be performed based on a base station sending reference signals (for example, training data) and user equipment (UE) performing measurements to provide channel information feedback. The UE can be configured by a number of antenna ports to be used by the base station for training. The UE can measure the received training data to obtain a channel matrix. A precoder can be applied to the training data to increase the rank of the channel matrix.SUMMARY

[0006] One or more implementations of the present application provide communication methods and communication apparatuses. The techniques described in the application can establish a mapping relationship between matrix U and multi-path based RF map, which could be used to solve the pilot design problem for terabit multiple-input and multiple-output (T-MIMO) system where there is a large number for transmitter and receiver antenna ports and large bandwidth. An RF map can be an environmental map generated using radio frequency (RF) signal. The RF map can include information such as location of reflectors (e.g., buildings, walls, etc. ) within the environment, distances of the reflectors from the transmitting apparatus, quantity and distributions of receiving apparatuses, and so on.

[0007] According to a first aspect, a method is provided. The method includes obtaining a matrix U, wherein the matrix U is a channel space basis matrix having a mapping relationship with a matrix V, and wherein the matrix V is a steering vector-based matrix. The matrix U may include channel parameters in a mathematical sense, such that updating or reconstructing the matrix U may require a large communication overhead. The matrix V may include parameters of an electromagnetic-scattering environment in a physical sense, such that updating or reconstructing the matrix V may require a smaller communication overhead. By establishing a mapping relationship between the matrix U and the matrix V, the communication overhead (e.g., reference signal overhead, feedback overhead) for acquiring channel state information (CSI) can be reduced, which can improve data transmission efficiency by exploiting sensing-assisted channel prior information.

[0008] With reference to the first aspect, in some implementations, the method further includes sending a first reference signal (RS) ; and receiving first channel feedback in response to the first RS. Obtaining the matrix U comprises obtaining the matrix U based on the first channel feedback.

[0009] With reference to the first aspect, in some implementations, the first channel feedback comprises one or more of a channel matrix, singular vectors of the channel matrix, or precoding matrix indicators (PMI) .

[0010] With reference to the first aspect, in some implementations, the method further comprises sending a second RS generated based on the matrix U; receiving second channel feedback in response to the second RS; and obtaining an updated matrix U based on the second channel feedback.

[0011] With reference to the first aspect, in some implementations, obtaining the matrix U comprises obtaining one or more matrices U based on measuring corresponding one or more first reference signals (RSs) .

[0012] With reference to the first aspect, in some implementations, the method further comprises sending the one or more matrices U; receiving one or more second RSs generated based on the one or more matrices U; and obtaining updated matrices U based on the one or more second RSs.

[0013] With reference to the first aspect, in some implementations, the mapping relationship is determined based on multipath channel parameters, and wherein the multipath channel parameters are obtained based on performing sensing.

[0014] With reference to the first aspect, in some implementations, the multipath channel parameters comprise one or more of angle of departure (AoD) , zenith angle of departure (ZoD) , delay, or power of one or more paths or path clusters of multipath.

[0015] With reference to the first aspect, in some implementations, the multipath parameters are obtained further based on performing sensing under a mono-static mode or a bi-static mode, and wherein the multipath parameters further comprise one or more of angle of arrival (AoA) and zenith angle of arrival (ZoA) of one or more paths or path clusters of multipath.

[0016] With reference to the first aspect, in some implementations, the mapping relationship is determined based on determining a dominant path cluster of multipath based on the multipath channel parameters and a predetermined selection rule; obtaining a steer vector matrix Vp based on the dominant path cluster of multipath; obtaining an eigen vector matrix based on orthogonalizing the steer vector matrix Vp; and mapping the matrix U to the eigen vector matrix.

[0017] With reference to the first aspect, in some implementations, orthogonalizing the steer vector matrix Vp is performed based on smit-orthogonalization or discrete Fourier transform (DFT) orthogonalization.

[0018] With reference to the first aspect, in some implementations, the obtaining a matrix U is performed by a user equipment (UE) or a base station.

[0019] With reference to the first aspect, in some implementations, the obtaining a matrix U is performed by a base station. The one or more first RSs are received from corresponding one or more groups of UEs. The one or more matrices U are each sent to a corresponding one of the groups of UEs to generate a corresponding one of the one or more second RSs.

[0020] With reference to the first aspect, in some implementations, each group of UEs of the one or more groups are located in a same grid of cells and are associated with a same identifier (ID) .

[0021] According to a second aspect, a communication apparatus is provided. The communication apparatus is configured to perform the method according to the first aspect or one or more implementations of the first aspect.

[0022] With reference to the second aspect, in some implementations, the communication apparatus includes a processing unit configured to obtain a matrix U, wherein the matrix U is a channel space basis matrix having a mapping relationship with a matrix V, and wherein the matrix V is a steering vector-based matrix.

[0023] With reference to the second aspect, in some implementations, the communication apparatus includes a transmitting unit configured to send a first reference signal (RS) , and a receiving unit configured to receive first channel feedback in response to the first RS. The processing unit is configured to obtain the matrix U based on the first channel feedback.

[0024] According to a third aspect, an apparatus is provided. The apparatus includes one or more processors and one or more memories. The one or more memories store instructions which, when executed by the one or more processors, cause the apparatus to perform the method according to the first aspect or one or more implementations of the first aspect.

[0025] According to a fourth aspect, a communication system is provided. The communication system includes a first communication apparatus configured to perform the method according to the first aspect or one or more implementations of the first aspect.

[0026] According to a fifth aspect, a non-transitory computer-readable storage medium is provided. The non-transitory computer-readable storage has instructions stored thereon which, when executed by an apparatus, cause the apparatus to perform the method according to the first aspect or one or more implementations of the first aspect.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0027] FIG. 1 illustrates a schematic illustration of an example communication system according to an implementation of the present disclosure.

[0028] FIG. 2 illustrates another example communication system according to an implementation of the present disclosure.

[0029] FIG. 3 illustrates an example of an apparatus wirelessly communicating with another apparatus in a communication system according to an implementation of the present disclosure.

[0030] FIG. 4 illustrates an example apparatus according to an implementation of the present disclosure.

[0031] FIG. 5 illustrates an example apparatus according to an implementation of the present disclosure.

[0032] FIG. 6 illustrates a three-dimensional tensor of an example MIMO channel.

[0033] FIG. 7 illustrates an example process of offline training channel at gNB side to obtain channel matrices.

[0034] FIGS. 8A-8B illustrate an example process of online CSI-RS based CSI acquisition.

[0035] FIG. 9 illustrates a high-level depiction of mapping channel space basis matrix U to steering vector-based matrix V.

[0036] FIG. 10 illustrates an example channel model having multi-path parameters obtained based on sensing.

[0037] FIG. 11 is a swim-lane diagram showing an example process of performing sensing supported channel estimation.

[0038] FIG. 12 is a swim-lane diagram showing an example process of performing sensing supported channel estimation.

[0039] FIG. 13 illustrates example techniques to collect channel data in an explicit / implicit way.

[0040] FIG. 14 is a swim-lane diagram showing an example process of performing sensing supported channel estimation.

[0041] FIG. 15 illustrates example techniques to collect UE-specific channel data.

[0042] FIG. 16 is a swim-lane diagram showing an example process of performing sensing supported channel estimation.

[0043] FIG. 17 illustrates example techniques to collect UE group-specific channel data.

[0044] FIG. 18 is a swim-lane diagram showing an example process of performing sensing supported channel estimation.

[0045] FIG. 19 illustrates example techniques to collect Grid-specific channel data.

[0046] FIG. 20 illustrates example techniques to map matrix U to multi-path info based matrix V.

[0047] FIGS. 21A-21B illustrate example techniques to determine dominant cluster set.

[0048] FIG. 22 illustrates example techniques to map channel space basis matrix U to eigen vector matrix.

[0049] FIG. 23 illustrates example techniques to generate transmitter and receiver steer vectors for each path cluster.

[0050] FIG. 24 is a flowchart of an example process of performing sensing supported channel estimation.DETAILED DESCRIPTION

[0051] The present disclosure provides techniques to obtain channel space basis matrix based on sensing, and establish a mapping between the channel space basis matrix and a steering vector-based matrix, which can be used for CSI acquisition.

[0052] The disclosed techniques can be used to solve the pilot design problem for terabit multiple-input and multiple-output (T-MIMO) system where there is a large number for transmitter and receiver antenna ports and large bandwidth. The same method can be also applied to normal MIMO system (for example, 5G MIMO system) , or even single antenna system.

[0053] FIG. 1 is a schematic illustration of an example communication system according to an implementation of the present disclosure, there is shown a communication system 100 that includes a radio access network (RAN) 120, one or more communication electronic devices (EDs) 10a, 110b, 110c, 110d, 110e, 110f, 110g, 110h, 110i, 110j (collectively referred to as 110) , a core network 130, a Public Switched Telephone Network (PSTN) 140, the Internet 150, and other networks 160 . The RAN 120 may include, but is not limited to, a future generation RAN, or a legacy RAN such as, but not limited to, 5th generation (5G) , 4th generation (4G) , 3rd generation (3G) or 2nd generation (2G) radio access network. The RAN 120 may be, for example, an Evolved Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN) , a NextGen RAN (NG RAN) , or some other type of RAN. Examples of RAN 120 based on the evolution of telecommunications standards include, but is not limited to, GSM (Global System for Mobile Communications) and CDMA (Code Division Multiple Access) for 2G, UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) based on WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access) and CDMA2000 for 3G, LTE (Long-Term Evolution) and WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) for 4G, and NR (New  Radio) for 5G. In some implementations, The RAN 120 may use any radio access technology (RAT) in the wireless interface between the one or more EDs 110 and the RAN 120. In some implementations, the term “radio access” may refer to the future generation air interface standards which may include both terrestrial networks (TNs) and non-terrestrial networks (NTNs) . These networks will be described in greater detail below in conjunction with various implementations. The one or more communication EDs 110 (also referred to as “user equipment” ) are configured to connect (e.g., communicatively couple) with each other or to one or more network nodes 170a, 170b (collectively referred to as 170) in the RAN 120. The core network (CN) 130 is a part of the communication system 100 and consists of network nodes (e.g., 170a, 170b) which provide support for the network features and telecommunication services. In some implementations, the CN 130 may be dependent on the RAT used in the communication system 100. In other implementations, the CN 130 may be access-agnostic, i.e., the CN 130 may be independent of the RAT used in the communication system 100. There are different types of CN 130, for different 3GPP system generations. For example, the CN 130 is the Evolved Packet Core (EPC) in 4G, also known as the Evolved Packet System (EPS) . In another example, the CN 130 is the 5G Core (5GC) which was developed as part of the 5G System (5GS) . The CN 130 also enables integration of different 3GPP and non-3GPP access types. In some implementations and referring to FIG. 1, the CN 130 also provides the interface towards external networks that may include the PSTN 140, the Internet 150, and other networks 160 in the communication system 100.

[0054] In general, the communication system 100 facilitates interaction between multiple wireless or wired elements. The communication system 100 may transmit different types of content, such as voice, data, video, and / or text, through different transmission methods such as, but not limited to, broadcast, multicast, groupcast, and unicast. Additionally, the communication system 100 operates by allocating and / or sharing resources, such as carrier spectrum bandwidth, among its constituent elements.

[0055] The communication system 100 may provide a wide range of communication services and applications including, but not limited to, Enhanced Mobile Broadband (eMBB) services, Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC) services, Massive Machine Type Communication (mMTC) services, Integrated Sensing And Communication (ISAC) , immersive communication, Ultra-massive Machine-Type Communication (uMTC) , hyper reliable and low-latency communication, ubiquitous connectivity, integrated AI and communication, and other services that can be provided by a future generation communication system. The communication system 100 may provide other services and applications such as, but not limited to, earth monitoring, remote sensing, passive sensing and positioning, navigation and tracking, autonomous delivery and mobility and the like.

[0056] The communication system 100 may include a terrestrial communication system (or network) and / or a non-terrestrial communication system (or network) . The communication system 100 may provide a high degree of availability and robustness through a joint operation of the terrestrial communication system and the non-terrestrial communication system. For example, integrating a non-terrestrial communication system (or components thereof) into a terrestrial communication system can result in a heterogeneous network comprising multiple layers. The heterogeneous network may achieve better overall performance through efficient multi-link joint operation, more flexible functionality sharing, and faster physical layer link switching between terrestrial networks and non-terrestrial networks. The terrestrial communication system and the non-terrestrial communication system could be considered as sub-systems of the communication system 100.

[0057] FIG. 2 illustrates another example communication system 100 according to an implementation of the present disclosure, there is shown the communication system 100 includes EDs 110a, 110b, 110c, 110d (collectively referred to as ED 110) , RANs 120a, 120b, one or more CNs 130, a PSTN 140, the Internet 150, and other networks 160. Additionally, the communication system 100 may also include a non-terrestrial network (NTN) 120c. The RANs 120a and120b may include network nodes 170a and 170b respectively. Examples of network nodes 107a, 107b include base stations, which can be generally referred to as terrestrial network (TN) devices or terrestrial transmit and receive points (T-TRPs) 170a and 170b (collectively referred to as 170) . In this context, the terms "TRP" and "base station" are used interchangeably unless otherwise specified. For simplicity, this disclosure primarily refers to network nodes as base stations; however, unless explicitly stated otherwise, references to TRP are considered non-limiting and interchangeable. The T-TRPs 170a, 170b may be base stations mounted on a building or tower. In one implementation, the NTN 120c includes a RAN node such as a base station 172, which may be generally referred to as an NTN device, a non-terrestrial node, a non-terrestrial network device, a non-terrestrial base station, or a non-terrestrial transmit and receive point (NT-TRP) 172.

[0058] In some implementations, the NT-TRP 172 is not attached to the ground, for example, as in the case of an airborne base station. An airborne base station may be implemented using communication equipment supported or carried by a flying device. For example, a flying device may include, but is not limited to, an airborne platform (such as a blimp or an airship) , balloon, drone (such as quadcopter) , and other types of aerial vehicles. In some implementations, an airborne base station may be supported or carried by an unmanned aerial system (UAS) or an unmanned aerial vehicle (UAV) , such as a drone. An airborne base station may be a moveable or mobile base station that can be flexibly deployed in different locations to meet network demand. A satellite base station is another example of a non-terrestrial base station. A satellite base station may be implemented using communication equipment supported or carried by a satellite. A satellite base station may also be referred to as an orbiting base station. High altitude platforms are yet another example of non-terrestrial base stations, including international mobile telecommunication base stations.

[0059] As referred to herein, and unless specified otherwise, a “TRP” may also refer to a T-TRP or an NT-TRP, a “T-TRP” may also refer to a “TN TRP” , and an “NT-TRP” may also refer to an “NTN TRP” . The NTN 120c may be considered a RAN, sharing operational aspects with RANs 120a, 120b. The NTN 120c may include at least one NTN device and at least one corresponding terrestrial network device. The at least one NTN device may function as a transport layer device and the at least one corresponding terrestrial network device may function as a RAN node, communicating with the ED 110 via the NTN device. Additionally, there may be an NTN gateway on the ground (referred to as a terrestrial network device) that also functions as a transport layer device facilitating communication with both the NTN device and the RAN node. The RAN node may communicate with the ED 110 via the NTN device and the NTN gateway. In some implementations, the NTN gateway and the RAN node may be located within the same device.

[0060] A base station 170 (also referred to as a TRP as stated above) is a network element within a radio access network responsible for radio transmission and reception in one or more cells to or from the ED (such as a user equipment) . In different implementations, the base station 170 may also be known as a base transceiver station (BTS) , a radio base station, a network node, a network device, a device on the network side, a transmit / receive node, a Node B, an evolved NodeB (eNodeB or eNB) , a Home eNodeB, a next Generation NodeB (gNB) , a transmission point (TP) , a site controller, an access point (AP) , a wireless router, a relay station, a terrestrial node, a terrestrial network device, a terrestrial base station, a non-terrestrial node, a non-terrestrial network device, a non-terrestrial base station, and a positioning node, among other possibilities. The base station 170 may be a macro base station (BS) , a pico BS, a relay node, a donor node, or combinations thereof. When the base station 170 performs (or is configured to perform) a method described herein, it may be interpreted as the base station itself, one or more modules (or units) in the base station, a circuit or chip, or a combination thereof, performing the method. For example, the circuit or chip may include a modem chip, also referred to as a baseband chip, a system on chip (SoC) including a modem core, system in package (SIP) ) , and the like, and may be responsible for one or more communication functions within the base station.

[0061] The EDs 110a-110d and TRPs 170a-170b, 172 are examples of communication equipment configured to implement some or all of the operations and / or implementations described herein. The T-TRP 170a forms part of the RAN 120a, which may include other TRPs, and / or other devices. Also, the TRP 170b forms part of the RAN 120b, which may include other TRPs, and / or devices. Each TRP 170a, 170b may transmit and / or receive wireless signals within a particular geographic region or area, sometimes referred to as a “cell” or a “coverage area” . The TRPs 170a-170b may be responsible for allocating and / or configuring resources and transmission and / or reception in a set of cell (s) . A cell is a radio network object that can be uniquely identified by a cell identification that is broadcasted over a geographical region or area from base stations associated with the cell. A cell can work in either frequency division duplexing (FDD) or time division duplexing (TDD) mode. A cell may be further divided into cell sectors, and a base station 170a-170b may, for example, employ one or more transceivers to provide services to one or more sectors. Some implementations may include pico or femto cells if supported by the radio access technology. In some implementations, one or more transceivers could be used for each cell, such as with Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) technology. The number of RANs 120a-120b shown is merely an example. Any number of RANs may be contemplated when designing the communication system 100.

[0062] A base station may be a single element, as shown in the figures, or multiple elements distributed throughout the corresponding RAN, or otherwise configured. In some implementations, a plurality of RAN nodes coordinate to assist the ED 110  in implementing radio access, and different RAN nodes separately implement and handle different functions of the base station. For example, the RAN node may be a central unit (CU) , a distributed unit (DU) , a CU-control plane (CP) , a CU-user plane (UP) , or a radio unit (RU) etc. The CU and the DU may be separately deployed, or included within the same element (i.e., a baseband unit (BBU) ) . The RU may be included in a radio frequency device or a radio frequency unit (i.e., a remote radio unit (RRU) , an active antenna unit (AAU) , or a remote radio head (RRH) ) . In different systems, the CU (or the CU-CP and the CU-UP) , the DU, or the RU may be known by different names, but their functions are understood by person skilled in the art. For example, in an open radio access network (ORAN) system, a CU may be referred to as an open CU (O-CU) , a DU may be referred to as an open DU (O-DU) , and a CU-CP may be referred to as an open CU-CP (O-CU-CP) . The CU-UP may also be referred to as an open CU-UP (O-CU-UP) , and the RU may also be referred to as an open RU (O-RU) . Any one of the CU (or the CU-CP, the CU-UP) , the DU, and the RU may be implemented using a software module, a hardware module, or a combination of a software module and a hardware module.

[0063] Furthermore, communication between different devices / apparatuses in various implementations of this disclosure may refer to direct communication (that is, without the need of forwarding by another device / apparatus) , or may refer to communication (s) between different devices / apparatuses via another device / apparatus (that is, requiring forwarding by another device / apparatus) . Alternatively, such communication (s) may involve one functional unit inside a device / apparatus using another functional unit within the device / apparatus to communicate with another device / apparatus. In other words, phrases such as "sending (or transmitting) information to... (an ED or a base station) " in this disclosure may be understood as a destination endpoint of the information being an ED or a base station, including, sending / transmitting information directly or indirectly to an ED or a base station. Similarly, phrases like "receiving information from... (an ED or a base station) " may be understood as a source endpoint of the information being an ED or a base station, including directly or indirectly receiving information from an ED or a base station. Between the source endpoint that sends the information and the destination endpoint, necessary processing such as, but not limited to, format conversion, digital-to-analog conversion, amplification, and filtering may be performed on the information. However, the destination endpoint may understand valid information from the source endpoint. A similar understanding applies to other descriptions in this disclosure without reiterating details already described. In the present disclosure, the terms "send" and "transmit" may be used interchangeably in different implementations of this disclosure.

[0064] The ED 110 is used to connect people, objects, machines, and other entities. The ED 110 may be widely used in various scenarios including, but not limited to, cellular communications, device-to-device (D2D) , vehicle to everything (V2X) , peer-to-peer (P2P) , machine-to-machine (M2M) , MTC, internet of things (IoT) , virtual reality (VR) , augmented reality (AR) , mixed reality (MR) , metaverse, digital twin, industrial control, self-driving, remote medical, smart grid, smart furniture, smart office, smart wearable, smart transportation, smart city, drones, robots, remote sensing, passive sensing, positioning, navigation and tracking, and autonomous delivery and mobility.

[0065] Each ED 110 represents any suitable end user device for wireless operation and may include such devices (or may be referred to as, but not limited to) a user equipment (UE) or a user device or a terminal device, a wireless transmit / receive unit (WTRU) , a mobile station, a fixed or mobile subscriber unit, a cellular telephone, a station (STA) , an MTC device, a personal digital assistant (PDA) , a smartphone, a laptop, a computer, a tablet, a wireless sensor, a consumer electronics device, a smart book, a vehicle, a car, a truck, a bus, a train, or an IoT device, wearable devices (such as a watch, a pair of glasses, head mounted equipment, etc. ) , an industrial device, or an apparatus (such as a module, modem, or chip) in the forgoing devices, among other possibilities. Future generation EDs 110 may be referred to by other terms. When an ED 110 performs (or is configured to perform) a method described herein, it may be interpreted as the ED itself, one or more modules (or units) in the ED, a circuit or chip, or a combination thereof, performing the method. For example, the circuit or chip may include a modem chip, also referred to as a baseband chip, a system on chip (SoC) including a modem core, or system in package (SIP) ) , and the like, and may be responsible for one or more communication functions in the ED.

[0066] Each ED 110 connected to TRPs 170a-170b, and / or TRPs 172 can be dynamically or semi-statically turned-on (i.e., established, activated, or enabled) , turned-off (i.e., released, deactivated, or disabled) and / or configured in response to one of more of:connection availability and connection necessity.

[0067] Any ED 110 may be alternatively or additionally configured to interface, access, or communicate with any of the TRPs 170a, 170b and 172, the Internet 150, the CN 130, the PSTN 140, the other networks 160, or any combination thereof. In some examples, the ED 110a may communicate an uplink (UL) and / or downlink (DL) transmission over a terrestrial air interface 190a with station-TRP 170a. In some examples, the EDs 110a, 110b, 110c, and 110d may also communicate directly with one another via one or more sidelink (SL) air interfaces 190b. In some examples, the EDs 110a, 110d may communicate using an UL and / or DL transmission over a non-terrestrial air interface 190c with NT-TRP 172.

[0068] An air interface (such as, for example, 190a, 190b, 190c) generally includes a number of components and associated parameters that collectively specify how a transmission is to be sent and / or received over a wireless communications link between two or more communicating devices such as EDs and base station (s) . For example, an air interface may include one or more components defining the waveform (s) , frame structure (s) , multiple access scheme (s) , protocol (s) , coding scheme (s) and / or modulation scheme (s) for conveying information (such as, data) over a wireless communications link. The air interfaces 190a and 190b may use similar communication technology, that may include any suitable radio access technology.

[0069] The non-terrestrial air interface 190c can enable communication between the EDs 110a, 110d and one or more NT-TRPs 172 via a wireless link or simply a link. For some examples, the link is a dedicated connection for unicast transmission, a connection for broadcast transmission, or a connection between a group of EDs 110 and one or more NT-TRPs 172 for multicast transmission.

[0070] The TRPs 170a-170b, 172 may communicate with one another over one or more air interfaces 190e, 190f using wireless communication links (such as radio frequency (RF) , microwave, infrared (IR) , etc. ) or wired communication links. The air interfaces 190e, 190f may utilize any suitable radio access technology, and may be substantially similar to the air interfaces 190a, 190c over which the EDs 110a-110d communicate with one or more of the TRP 170a-170b, 172 or they may be substantially different. For example, the communication system 100 may implement one or more channel access methods, such as Time Division Multiple Access (TDMA) , Frequency Division Multiple Access (FDMA) , Code Division Multiple Access (CDMA) , Single Carrier Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA) , Low Density Signature Multicarrier Code Division Multiple Access (LDS-MC-CDMA) , Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) , Pattern Division Multiple Access (PDMA) , Lattice Partition Multiple Access (LPMA) , Resource Spread Multiple Access (RSMA) , and Sparse Code Multiple Access (SCMA) .

[0071] The RANs 120a and 120b are in communication with the CN 130 to provide the EDs 110a 110b, and 110c with various services such as voice, data, multimedia, and other services. The RANs 120a and 120b and / or the CN 130 may be in direct or indirect communication with one or more other RANs (not shown) , which may or may not be directly served by the CN 130, and may employ different radio access technologies from RAN 120a and / or RAN 120b. The CN 130 may also serve as a gateway access between (i) the RANs 120a and 120b and / or the EDs 110a 110b, and 110c, and (ii) other networks (such as the PSTN 140, the Internet 150, and the other networks 160) . In addition, some or all of the EDs 110a 110b, and 110c may include functionality for communicating with different wireless networks over different wireless links using different wireless technologies and / or protocols. For example, the EDs 110a 110b, and 110c communicate using different cellular communications protocols, such as, but not limited to, a Global System for Mobile Communications (GSM) protocol, a code-division multiple access (CDMA) network protocol, a Push-to-Talk (PTT) protocol, a PTT over Cellular (POC) protocol, a Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) protocol, a 3GPP Long Term Evolution (LTE) protocol, a fifth generation (5G) protocol, a New Radio (NR) protocol, and the like. Instead of wireless communication (or in addition thereto) , the EDs 110a 110b, and 110c may communicate using wired communication channels to a service provider or switch (not shown) , and / or to the Internet 150. The PSTN 140 may include circuit switched telephone networks for providing plain old telephone service (POTS) . The Internet 150 may include a network of computers and subnets (intranets) or both, and incorporate protocols, such as internet protocol (IP) , transmission control protocol (TCP) , user datagram protocol (UDP) . EDs 110a 110b, and 110c may be multimode devices capable of operation according to multiple radio access technologies, and may incorporate one or multiple transceivers necessary to support such.

[0072] In addition, the communication system 100 may comprise a sensing agent (not shown) to manage the sensed data from ED 110 and / or any one of TRPs 170a, 170b, 172. In one implementation, the sensing agent may be part of any one of TRPs 170a, 170b, 172. In another implementation, the sensing agent is a separate node that can communicate with the CN 130 and / or the RAN 120 (such as any one of TRPs 170a, 170b, 172) .

[0073] FIG. 3 is a schematic illustration showing an apparatus 310 wirelessly communicating with another apparatus 320 within a communication system (e.g., the communication system 100) according to an implementation of the present disclosure. The apparatus 310 may be an electronic device (such as ED 110) . The apparatus 320 may be a network node (e.g., the network node 170) such as T-TRP 170 or an NT-TRP 172. Although only one apparatus 310, and one apparatus 320 are shown in the figure, the number of apparatus 310 and / or number of apparatus 320 can vary, potentially including one or more of each. For example, a single ED 110 may be served by a single T-TRP 170 (or a single NT-TRP 172) , or by multiple T-TRPs 170 (or multiple NT-TRPs 172) . Similarly, a single ED 110 may be served by one or more T-TRPs 170 and one or more NT-TRPs 172. Similarly, a single T-TRP 170 (or a single NT-TRP 172) may serve one or more EDs 110.

[0074] The apparatus 310 may include one or more processors 210. For clarity and to avoid overcrowding the illustration, only a single processor 210 is illustrated. The apparatus 310 may further include a transmitter 201 and a receiver 203 coupled to one or more antennas 204. For clarity, only a single antenna 204 is illustrated. One, some, or all of the antennas 204 may alternatively be panels. In some implementations, the transmitter 201 and the receiver 203 are separate from each other. In other implementations, the transmitter 201 and the receiver 203 may be integrated into a single unit, for example, as a transceiver. The transceiver is configured to modulate data or other content for transmission by the one or more antennas 204 or a network interface controller (NIC) . The transceiver may also be configured to demodulate data or other content received by the one or more antennas 204. A transceiver may include any suitable structure for generating signals for wireless or wired transmission and / or for processing signals received through wireless or wired communication. Each antenna 204 includes any suitable structure for transmitting and / or receiving wireless or wired signals. The apparatus 310 may include a memory 208. In some implementations, the apparatus 310 may include multiple memories 208. Only a single transmitter 201, receiver 203, processor 210, memory 208, and antenna 204 is illustrated for simplicity, but the apparatus 310 may include one or more other components. In some implementations of the present disclosure, the transceiver (or transmitter 201 and / or receiver 203) may be viewed as an interface circuit.

[0075] The memory 208 is configured to store instructions used to perform operations described herein. The memory 208 may also be configured to store data that is used, generated, or collected by the apparatus 310. For example, the memory 208 can store software instructions or modules configured to implement some or all of the functionalities and / or operations described herein and that which are executed by the one or more processors 210.

[0076] The apparatus 310 may further include one or more input / output devices (not shown) or interfaces. The input / output devices or interfaces facilitate interaction with a user or other devices in the network. Each input / output device or interface includes suitable components for facilitating transmission of information to a user and reception of information from a user, and for various network interface communications. Such components may include, but are not limited to, a speaker, microphone, keypad, keyboard, display, touch screen, and the like.

[0077] The processor 210 may be configured to perform (or control the apparatus 310 to perform) operations (or methods) described herein as being performed by the apparatus 310. For example, the processor 210 performs or controls the apparatus 310 to perform the operations of: a) receiving one or more transport blocks (TBs) , b) using a resource for decoding at least one of the received TBs, c) releasing the resource for decoding another of the received TBs, and / or d) receiving configuration information configuring a resource. Specifically, the operations may include tasks related to: preparing a transmission for UL transmission to the apparatus 320, processing DL transmissions received from the apparatus 320, and handling SL transmission to and from another apparatus 310. Processing operations related to preparing a transmission for UL transmission may include operations such as, but not limited to, encoding, modulating, transmit beamforming, and generating symbols for transmission. Processing operations related to processing DL transmissions may include operations such as, but not limited to, receive beamforming, demodulating and decoding received symbols. Processing operations related to processing SL transmissions may include operations such as, but not limited to, transmit / receive beamforming, modulating / demodulating and encoding / decoding symbols. Depending upon the implementation, a DL transmission may be received by the receiver 203, possibly using receive beamforming, and the processor 210 may extract signaling from the DL transmission (such as by detecting and / or decoding the signaling) . An example of signaling may be a reference signal transmitted by the apparatus 320. In some implementations, the processor 210 implements the transmit beamforming and / or the receive beamforming based on the indication of beam direction, such as beam angle information (BAI) , received from the apparatus 320. In some implementations, the processor 210 may be configured to perform operations relating to  network access (such as initial access) and / or downlink synchronization, which includes operations for detecting a synchronization sequence, decoding and obtaining the system information, and the like. In some implementations, the processor 210 may perform channel estimation, such as using a reference signal received from the apparatus 320.

[0078] Although not illustrated, in some implementations, the processor 210 may either be a part of the transmitter 201 or a part of the receiver 203 or a part of both the transmitter 201 and the receiver 203. Although not illustrated, in some implementations, the memory 208 may be a part of the processor 210.

[0079] The processor 210, along with the processing components of the transmitter 201 and the receiver 203 may each be implemented by one or more processors that may be the same or different. These processors are configured to execute instructions stored in a memory (such as in the memory 208) .

[0080] The apparatus 320 includes one or more processors 260 (only one processor 260 is illustrated) . The apparatus 320 may further include one or more transmitters 252 and one or more receivers 254 coupled to one or more antennas 256. Only a single antenna 256 is illustrated to avoid clutter in the illustration. One, some, or all of the antennas 256 may alternatively be panels. In some implementations, the transmitter 252 and the receiver 254 are separate from each other. In other implementations, the transmitter 252 and the receiver 254 may be integrated into a single unit such as, for example, as a transceiver. The apparatus 320 may further include a memory 258. In some implementations, the apparatus 320 may include multiple memories 258. The apparatus 320 may further include a scheduler 253. Only a single transmitter 252, receiver 254, processor 260, memory 258, antenna 256 and scheduler 253 are illustrated for simplicity, however the apparatus 320 may include one or more other components. In the present disclosure, in some implementations, the transceiver (or transmitter 252 and / or receiver254) may be viewed as an interface circuit.

[0081] In some implementations, various components of the apparatus 320 may be distributed. For example, some of the modules of the apparatus 320 may be located remotely from the equipment housing the antennas 256 for the apparatus 320 (and therefore also can be viewed as one or more nodes) . These modules, which can be considered as one or more nodes, may be coupled to the equipment that houses the antennas 256 over a communication link (not shown) , sometimes referred to as front haul, such as the Common Public Radio Interface (CPRI) . Therefore, in some implementations, the term apparatus 320 may also refer to network-side nodes that perform processing operations such as, but not limited to, determining the location of the apparatus 310, resource allocation (scheduling) , message generation, and encoding / decoding, and that which are not necessarily part of the equipment that houses the antennas 256 of the apparatus 320. The nodes may also be coupled to other apparatuses 320. In some implementations, the apparatus 320 may actually be a plurality of nodes that are operating together to serve the apparatus 310, such as through the use of coordinated multipoint transmissions, or through the use of ORAN system as described above in the disclosure.

[0082] The processor 260 is configured to perform operations including those related to: preparing a transmission for DL transmission to the apparatus 310, processing an UL transmission received from the apparatus 310, preparing a transmission for backhaul transmission to another apparatus 320, and processing a transmission received over backhaul from another apparatus 320. Processing operations related to preparing a transmission for DL or backhaul transmission may include operations such as, but not limited to, encoding, modulating, precoding (such as MIMO precoding) , transmit beamforming, and generating symbols for transmission. Processing operations related to processing received transmissions in the UL or over backhaul may include operations such as, but not limited to, receive beamforming, demodulating received symbols, and decoding received symbols. The processor 260 may also be configured to perform operations relating to network access (such as initial access) and / or DL synchronization, such as generating the content of synchronization signal blocks (SSBs) , generating the system information, and the like. In some implementations, the processor 260 is further configured to generate an indication of beam direction, such as BAI, which may be scheduled for transmission by the scheduler 253 which will be described below. In some implementations, the processor 260 implements the transmit beamforming and / or receive beamforming based on beam direction information (such as BAI) received from another apparatus 320. The processor 260 is configured to perform other network side processing operations described herein, such as, but not limited to, determining the location of the apparatus 310, determining where to deploy another apparatus 320, and the like. In some implementations, the processor 260 may generate signaling data, to configure one or more parameters of the apparatus 310 and / or one or more parameters of another apparatus 320. Any signaling data generated by the processor 260 is sent by the transmitter 252. In some implementations, the apparatus 320 implements physical layer processing. In some implementations, the apparatus 320 may perform higher layer functions such as those at the Medium Access Control (MAC) or Radio Link Control  (RLC) layers in addition to physical layer processing. In the apparatus 320, the scheduler 253 may be coupled to the processor 260 or integrated within the processor 260. In some implementations, the scheduler 253 may be integrated within the apparatus 320 or may be operated separately from the apparatus 320. The scheduler 253 may schedule UL, DL, SL, and / or backhaul transmissions, including issuing scheduling grants and / or configuring scheduling-free (such as “configured grant” ) resources.

[0083] The apparatus 320 may further include a memory 258 that is configured to store instructions for performing the operations described herein. The memory 258 may also store data that is used, generated, or collected by the apparatus 320. For example, the memory 258 can store software instructions or modules configured to implement some or all of the functionalities and / or implementations described herein and that which are executed by the processor 260.

[0084] Although not illustrated, the processor 260 may be implemented as part of the transmitter 252 and / or a part of the receiver 254. Although not illustrated, in some implementations, the processor 260 may implement the scheduler 253 and the memory 258 may be implemented as part of the processor 260.

[0085] The processor 260, the scheduler 253, the processing components of the transmitter 252, and the processing components of the receiver 254 may each be implemented by the same or different processors that are configured to execute instructions stored in a memory, such as in the memory 258.

[0086] The apparatus 320 and / or the apparatus 310 may include other components, not shown or described herein for the sake of clarity.

[0087] Note that the term “signaling” , as used herein, may alternatively be referred to as control signaling, control message, control information, or message for simplicity. Signaling between a base station (such as the TRP 170a. 170b, 172) and a UE or sensing device (such as ED 110) , or signaling between a different UE or sensing device (such as between ED 110a and ED 110b) may be carried in physical layer signaling (also called as dynamic signaling) , which is transmitted in a physical layer control channel. For DL, the physical layer signaling may be known as downlink control information (DCI) which is transmitted in a physical downlink control channel (PDCCH) . For UL, the physical layer signaling may be known as uplink control information (UCI) which is transmitted in a physical uplink control channel (PUCCH) . For SL, signaling between different UEs or sensing devices (such as between ED 110a and ED 110b) may be known as SL control information (SCI) which is transmitted in a physical sidelink control channel (PSCCH) . Signaling may be carried in a higher layer (such as higher than physical layer) signaling, which is transmitted in a physical layer data channel, such as in a physical downlink shared channel (PDSCH) for downlink signaling, in a physical uplink shared channel (PUSCH) for uplink signaling, and in a physical sidelink shared channel (PSSCH) for SL signaling. Higher layer signaling may also be called static signaling, or semi-static signaling. The higher layer signaling may include radio resource control (RRC) protocol signaling or media access control -control element (MAC-CE) signaling. Signaling may be included in a combination of physical layer signaling and higher layer signaling.

[0088] It should be noted that in the present disclosure, “information” , when different from “message” , may be carried within a single message, or may be carried in multiple separate messages.

[0089] FIG. 4 illustrates an example apparatus 410 according to an implementation of the present disclosure. The apparatus 410 may be a communication device or an apparatus implemented in a communication device such as the ED 110 or the TRPs 170a, 170b, 172. For example, the apparatus 410 implemented in an ED may be an integrated circuit, which in some instances may be referred to as a chip, a modem, a modem chip, a baseband chip, or a baseband processor. In some implementations, one or more integrated circuits can be packaged into a system-on-chip, a system-in-package, or a multi-chip module. The apparatus 410 can include one or more integrated circuits and other discrete components. In some implementations, the apparatus 410 may be a module within the ED 110, or within the apparatus 310. In some implementations, the apparatus 410 may be a module within one of the TRPs 170a, 170b, 172, or the apparatus 320.

[0090] In an example, the apparatus 410 may include one or more processors 411, and an interface circuit 412. The apparatus 410 may further include a memory 413. The one or more processors 411 are configured to process signals and execute one or more communication protocols. The memory 413 is configured to store at least a part of corresponding computer program instructions and / or data. In an example, the one or more processors 411 execute the computer program instructions stored in the memory 413 to implement related operations (for example, inputting, outputting, receiving, and transmitting) in the method embodiments disclosed herein. In some implementations, the memory 413 being configured to store the corresponding computer program  instructions and / or data may mean that the memory 413 is configured to store all of the corresponding computer program instructions and / or data for execution by the one or more processors 411. In some implementations, the memory 413 being configured to store the corresponding computer program instructions and / or data may mean that the memory 413 is configured to store a part of the corresponding computer program instructions and / or data. For example, the part of the corresponding computer program instructions and / or data may include computer program instructions and / or data that need to be currently executed by the one or more processors 411. Thus, the memory 413 may store different parts of computer program instructions and / or data for a plurality times for the one or more processors 411 to perform related operations in the method embodiments disclosed herein. As a communication interface, the interface circuit 412 is configured to implement communication with another component. For example, the interface circuit 412 may communicate a signal with other apparatus / system such as a radio frequency processing apparatus, or processor system. The communication includes transmitting signal (or data, information) to another component or device, or receiving signal from another component or device. “transmitting” includes outputting the signal to a component or device that is directly or indirectly coupled to the interface circuit (transmitting unit) . “receiving” includes inputting or obtaining a signal from a component or device that is directly or indirectly coupled to the interface circuit (receiving unit) . Optionally, to reduce a load of the one or more processors, a baseband signal processing circuit 414 may be also disposed to implement processing of at least a part of baseband signals, including signal demodulation, modulation, encoding, decoding, or the like.

[0091] The apparatus 410 may be the processor 210 (or 260) within the apparatus 310 (or 320) , in some scenarios, or may be included within the processor 210 (or 260) within the apparatus 310 (or 320) in some scenarios. The apparatus 410 may be a baseband chip or may include a baseband chip. In some implementations, the apparatus 410 may be independently packaged into a chip. In some implementations, the apparatus 310 (or 320) includes different types of chips. The apparatus 410 may be packaged into a processor chip (for example, an SoC chip or an SIP chip) with the different types of chips. In some implementations, the apparatus 410 may be packaged into a chip with some or all of circuits of a radio frequency processing system that may further be included in the apparatus 310 (or 320) .

[0092] FIG. 5 illustrates example apparatus 510 according to an implementation of the present disclosure. The apparatus 510 may include corresponding modules or units configured to implement methods and / or implementations described herein. In some implementations, the apparatus 510 includes a processing unit 512 and a communication unit 513. Optionally, the apparatus 510 may further include a storage unit 511 configured to store apparatus program code (or instructions) and / or data.

[0093] The apparatus 510 may be an ED side apparatus, for example, an ED or a module in an ED, or a circuit or a chip responsible for a communication function in an ED. In some implementations, apparatus 510 may be the apparatus 310. The processing unit 512 may be the processor 210. The communication unit 513 may comprise a receiving unit and / or a transmitting unit. The receiving unit and / or the transmitting unit may be the transmitter 201 and / or the receiver 203 respectively. The storage unit 511 may be the memory 208.

[0094] The apparatus 510 may be a base station side apparatus, for example, a base station or a module in a base station, or a circuit or a chip responsible for a communication function in a base station. In some implementations, apparatus 510 may be apparatus 320. The processing unit 512 may be the processor 260 (the scheduler 253 may also be included) . The communication unit 513 may comprise a receiving unit and / or a transmitting unit. The receiving unit and / or the transmitting unit may be the transmitter 252 and / or the receiver 254 respectively. The storage unit 511 may be the memory 258.

[0095] In some implementations, when the apparatus 510 is an ED 110 or a module in an ED 110, a function of the apparatus 510 may be implemented by one or more processors. Specifically, the processor may include a modem chip, or a system on chip (SoC) chip or an SIP chip that includes a modem core. A function of the communication unit 513 may be implemented by a transceiver circuit.

[0096] In some implementations, when the apparatus 510 is a circuit or a chip that is responsible for a communication function in an ED 110, such as a modem chip, a system on chip (SoC) chip or an SIP chip that includes a modem core -a function of the processing unit 512 may be implemented by a circuit system within the chip which includes one or more processors. A function of the communication unit 513 may be implemented by an interface circuit or a data transceiver circuit on the chip.

[0097] It may be understood that the units in the apparatus 510 may be logical or functional. Each function may correspond to one functional unit, or two or more functions may be integrated into a single functional unit. In actual implementation, all or  some of the units may be integrated into a single physical entity, or may be distributed across different physical entities. In addition, the functional units may be implemented in the form of hardware, software, or a combination of hardware and software. Whether a function is implemented in the form of hardware or software depends on particular applications and design constraint conditions of the technical solutions. A person skilled in the art may use different methods to implement the described functions for specific applications, but it should not be considered that the implementation goes beyond the scope of this disclosure.

[0098] In an example, a functional unit in any one of the apparatuses may be configured as one or more integrated circuits for implementing the methods disclosed herein, for example, as one or more application-specific integrated circuits (application-specific integrated circuits, ASICs) , one or more central processing units (CPUs) , one or more microprocessors or microprocessor units (MPUs) , one or more microcontrollers or microcontroller units (MCUs) , one or more digital signal processors (DSPs) , one or more field programmable gate arrays (FPGAs) , or a combination of these.

[0099] In an example, the storage unit 511 may include a random access memory, a flash memory, a read-only memory, a programmable read-only memory, an electrically erasable programmable memory, and / or a register.

[0100] A processor may be referred to as a processor system, an application processor, a baseband processor, a processor circuit, or a processor core. The processor may include one or a combination of one or more central processing units (CPUs) , one or more digital signal processors (DSPs) , one or more microprocessors (microprocessor units, MPUs) , one or more microcontrollers (microcontroller units, MCUs) , one or more graphics processing units (GPUs) , one or more field programmable gate arrays (FPGAs) , one or more artificial intelligence processors (AI processors) , or one or more neural network processing units (NPUs) .

[0101] Memory or a storage unit may include one or more of the following storage media: a random access memory (RAM) , a static random access memory (static RAM, SRAM) , a dynamic random access memory (dynamic RAM, DRAM) , a phase-change memory (PCM) , a resistive random access memory (resistive RAM, ReRAM) , a magnetoresistive random access memory (magnetoresistive RAM, MRAM) , a ferroelectric random access memory (ferroelectric RAM, FRAM) , a cache, a register, a read-only memory (ROM) , a flash memory (flash memory) , an erasable programmable read-only memory (erasable programmable ROM, EPROM) , a hard disk, and the like. In an example, computer program instructions used to execute embodiments may be stored in a non-volatile memory, for example, at least a part of a memory or storage unit (for example, one or more of a ROM, a flash memory, an EPROM, or a hard disk) . When a terminal runs, a part or all of corresponding computer program instructions may be loaded to a memory that has a higher transmission speed with the processor, for example, at least a part of a memory or a storage unit (for example, one or more of a RAM, an SRAM, a DRAM, a PCM, a RERAM, an MRAM, a FRAM, a cache, or a register) , so that the processor executes the computer program instructions to perform the steps in the method embodiments disclosed herein.

[0102] MIMO and MU-MIMO

[0103] MIMO system has been widely deployed in modern wireless systems to improve system capacity and bandwidth efficiency by making use of space diversities among antenna ports. For example, on a given subcarrier or RE, a transceiver made of NTx Tx antenna ports and NRx Rx antenna ports consists into a NTx-by-NRx MIMO channel represented by a NTx-by-NRx complex matrix HUE, RE that can be decomposed via singular value decomposition (SVD) : HUE, RE=ZUE, RESUE, REVUE, REH, where ZUE, RE is a NTx-by-NTx square orthonormal matrix (s. t. ZUE, REHZUE, RE=I) , VUE, RE is a NRx-by-NRx square orthonormal matrix (s.t. VUE, REHVUE, RE=I) , and SUE, RE is a NTx-by-NRx rectangular diagonal matrix. The rank (rUE, RE) of HUE, RE is no more than the smaller one between NRx and NTx, i.e. rUE, RE=min (NTx, NRx) . Per standard SVD, if the transmitter applied a precoder matrix ZUE, REH and the receiver a receiving matrix VUE, RE, the NTx-by-NRx MIMO channel would turn into rUE, RE independent and parallel (orthogonal) sub-channels as following mathematic expression: ZUE,REHHUE, REVUE, RE= (ZUE, REHZUE, RE) SUE, RE (VUE, REHVUE, RE) =SUE, RE

[0104] Each sub-channel has a scale value channel response (HUE, RE (i) ) , i.e. i-th diagonal element of SUE, RE (singular value, hUE, RE (i) =SUE, RE (i, i) ) . Accordingly, SNR on the i-th sub-channel is defined as i=1, 2, …, rUE, RE. In a wireless system, only the sub-channels whose SNRs are higher than a threshold are considered as effective for transmissions. The effective sub-channels are called MIMO flows.

[0105] The SNR-based truncation MIMO decomposition scheme turns a standard SVD into a rank-reduced SVD by discarding sub-channels with SNRs lower than threshold (s) : HUE, RE≈ZUE, RESUE, REVUE, REH, where ZUE, RE is a NTx-by-rUE, RE orthonormal matrix (s. t. ZUE, REHZUE, RE=I) , VUE, RE is a rUE, RE-by-NRx orthonormal matrix (s. t . VUE, REHVUE, RE=I) , and SUE, RE is a rUE, RE-by-rUE, RE square diagonal matrix. The number of MIMO flows of HUE, RE is rUE, RE≤min (NTx, NRx) . When the transmitter applies a precoder matrix ZUE, REH and correspondent receiver applies a receiving matrix VUE, RE, the NTx-by-NRx MIMO channel can become: ZUE, REHHUE, REVUE, RE= (ZUE, REHZUE, RE) SUE, RE (VUE, REHVUE, RE) =SUE, RE

[0106] With reduced-rank SVD, SUE, RE is a rUE, RE-by-rUE, RE diagonal matrix.

[0107] Mathematically, the precoder matrix ZUE, REH at the transmitter and the receiving matrix VUE, RE at the receiver synergy the entire MIMO channel on the effective sub-channels by linear transformations over the MIMO channel HUE, RE. MIMO gain or space diversity gain, indicated by signal-to-noise ratios (SNRs)  i=1, 2, …, rUE, RE, is attributed to inherent space diversity of MIMO channel between transmitter and receiver, which is related to radio environment. Empirically, radio channels in such a complex environment as downtown area would have higher number of MIMO flows than in a simple rural environment, because high buildings in downtown yield more space diversity by more radio reflectivity.

[0108] For higher MIMO gain, wireless systems increases the number of antenna ports, that is, NTx and NRx, which hoists the upper-bound of the number of potential MIMO flows, because of rUE, RE≤min (NTx, NRx) . But, in reality, rUE, RE is much smaller than its upper-bound, min (NTx, NRx) . This motivates the deployment of multiuser-MIMO (MU-MIMO) : if one MIMO channel yields insufficient number of MIMO flows, several MIMO channels could be multiplexed by a common precoder W. If two MIMO channels, HUE (1) , RE and HUE (2) , RE, on the same RE, are very different from each other; then it is likely to find a common precoder to multiplex (separate) both MIMO channels. If two MIMO channels, HUE (1) , RE and HUE (2) , RE, on the same RE, are almost the same; then it is unlikely to find a common precoder to multiplex (separate) both MIMO channels.

[0109] Mathematically, the common precoder W is related to precoders ZUE (1) , RE and ZUE (2) , RE. A widely used method in practice is to generate the common precoder W based on eigen zero forcing (EZF) . Concatenate two precoders from reduced-SVD on MIMO channels into one by where is a NTx-by- (rUE (1) , RE+rUE (2) , RE) matrix. In EZF way, their common precoder is where W is a NTx-by- (rUE (1) , RE+rUE (2) , RE) matrix. As one extremity, if ZUE (1) , RE and ZUE (2) , RE are orthogonal,  approaches an identity matrix,  meaning that the transmitter can continue using precoder matrix ZUE (1) , RE for UE-1 and precoder matrix ZUE (2) , RE for UE-2 to multiplex on this resource element (RE) on the same time without multiple access interference (MAI) . As another extremity, if ZUE (1) , RE and ZUE (2) , RE are the same,  approaches a singular matrix (irreversible) so that no common precoder W is available. These two UEs cannot be paired together. In practice, most cases are between the two extremeties.  is neither an identity matrix nor a singular matrix. Transmitter has to compute the common precoders for all the possible combinations and then find the best one. Unfortunately, it is a Non-deterministic Polynomial-hard (NP-hard) problem. Suppose that a transmitter has 200 candidate receivers. In theory, this transmitter has to make an exhaustive search among times different common precoder W computation for different combinations of receivers. Besides, in order to increase the extent to which approaches an identity matrix and pair or group more receivers, NTx is usually set as NTx＞＞∑irUE (i) , RE, motivating wireless systems to adopt more antenna ports or more precisely higher MIMO antenna port ratio between transmitter and receiver (NTx / NRx) .

[0110] After the common precoder W is computed, the transmitter would multiply it to its transmitted signals.

[0111] MU-MIMO Engineering Tradeoffs

[0112] For a wireless system, MU-MIMO is usually used in DL, where BS is transmitter and UEs are receivers. MIMO channels of multiple UEs are paired by a common precoder W to multiplex on the same REs (e.g., same frequency) and the same time durations (e.g., same timing) .

[0113] For higher throughput and system efficiency, modern MU-MIMO system deploys lots of antenna ports across a wider band. For example, in a T-MIMO system (e.g., of future generation technology standard) , it is expected that a BS has 1024 antenna  ports and a UE has 32 antenna ports over 500 MHz bandwidth. MIMO channel becomes a three-dimensional tensor 600 (NRE-by-NTx-by-NRx) , as shown in FIG. 6.

[0114] First Tradeoff: Assumption on DL / UL channel reciprocity

[0115] Although MU-MIMO should be paired over the DL channels between one BS and multiple UEs, it is impracticable for each candidate UE to report or feedback its DL channel estimation to the BS, because it would result into a huge UL feedback overhead due to the large dimensionality of T-MIMO channel. In a TDD system, it is assumed that the DL channel between one BS and one UE can be approximated by the UL channel between the BS and the UE. In 4G and 5G-NR systems, sounding reference signal (SRS) UL channel is specified for the UL channel measurement or estimation for this purpose. SRS UL channel is shared by a number of UEs. These UEs send their own SRS on the SRS pilot positions so that the BS can estimate their UL MIMO channels respectively. In 5G-NR, the sharing is achieved by coding multiplexing on modulation signals.

[0116] Second Tradeoff: Random or Quasi-Random MU-Pairing Implementation

[0117] As aforementioned, MU-Pairing is a NP-hard problem. In theory, the optimal pairing is a result from an exhaustive search (computation) on all the possible combinations of the candidate UEs, from 2 of them up to all of them. However, the computation involving a pseudo-inversion of large matrix is too long for a real-time signal processing during one transmission time interval (TTI) or several TTIs. In particular, when NTx is more than hundreds or even thousands and pairing 10 or 20 UEs in several TTIs, the pseudo-inversion of matrix could become computation-wisely excessively demanding for most hardware implementation. Due to the complexity, storage and latency limitations, it is unrealistic to exhaustively search for the best pairing scheme in a practical implementation. Instead, some random or quasi-random selection of a fixed number of the paired UEs from a big pool of candidates is first conducted into and then followed by a common precoder matrix EZF computation Empirically, the selection may consider the positions of the candidate UEs. For example, an empirical selection algorithm may tend to choose the paired UEs that are far from each other, because it is more likely for these UEs to have orthogonal MIMO channels. For example, the number of the paired UEs is simply given by empirical experience, system, or hardware limitations.

[0118] It is to be understood that the tradeoff doesn’t realize the pairing but only compute the precoder matrix W from a reversible

[0119] T-MIMO can provide improved granularity in the spatial dimension of wireless channel. As a result, highly direction beamforming can be achieved for boosting system capacity and enabling efficient multiplexing. Moreover, higher angular resolution, together with demand for ubiquitous sensing from emerging applications, motivates the integration of sensing and communication (ISAC) .

[0120] However, T-MIMO can have high RS overhead and rely on high resolution channel state information (CSI) acquisition to enable MU-MIMO up to ～100 layers, which can be technically challenging. In some implementations, ISAC system senses surrounding environment utilizing line-of-sight (LOS) , reflected, or scattered signals while transmitting or receiving data, promising low hardware cost and high bandwidth / channel efficiency. The sensing could provide rich channel prior information, including deterministic multi-path channel information. Accordingly, a mapping relationship between channel space basis matrix and multi-path based RF map can be established, which could be used for CSI acquisition.

[0121] Legacy Technology: 5G-NR SRS UL and CSI-RS to Acquire DL MIMO channels

[0122] 5G-NR employs SRS UL channel to measure UL MIMO channels between BS (as transmitter) and multiple UEs (as receivers) . BS would assume its measured or estimated UL MIMO channels from its SRS UL channel (s) as its DL MIMO channels between the BS and the UEs in TDD mode.

[0123] In details, SRS UL channel defines a set of uniform pilot (as referred to as reference signal) placement or position patterns in terms of RE (frequency) , BS antenna ports, and UE antenna ports. The uniform RS patterns are specified in the 5G-NR standards that both BS and UEs must comply with. One of the reasons to standardize uniform RS patterns is its simplicity, that is, only a few of the parameters are exchanged between both transmitter and receiver to align each other of the current pattern (s) to be used.

[0124] Moreover, in order for BS to measure more than one UE simultaneously, a coded multiplexing scheme is used over the pilots, allowing more than one UEs to mask their pilots with different codes to share the same pilot positions. In 5G-NR, the coded multiplexing scheme on SRS UL channel is designed to accommodate up to 16 UEs. If there are more than 16 UEs requiring  to share the SRS UL channel, new pilot positions may be consumed. As a result, 5G-NR has a capacity for an SRS UL channel to measure a number of UEs simultaneously.

[0125] UL / DL channel is not always reciprocal, if radio frequency (RF) and intermediate frequency (IF) part are considered.

[0126] The received UL signal strength from the UEs on the edge of a cell to the BS may be too weak to be estimated. In such case, these UEs have to feedback their DL MIMO channels rather than sending their pilots on SRS UL channel. Accordingly, 5G-NR provides UEs with CSI-RS, uniform RS patterns, in DL channel (s) . A UE would estimate the channel coefficients on the pilots (RS, reference signals) in the DL channels and then interpolate the entire channel coefficient from the estimated ones. The UE compresses the entire channel estimation into CSI and then feedbacks CSI to the BS in UL channel. 5G-standard defines not only the RS pattern (s) for CSI-RS in DL channel but also the compression method. For example, CSI includes precoding matrix indicators (PMI) and rank indicators (RI) , both of which are the index in some pre-configured tables of precoding matrix and ranks. The BS can decompress CSI into the DL MIMO channel estimation and then conduce the ensuing MU-MIMO pairing and common precoder computations. In general, CSI-RS DL channel result into CSI compression for a purpose of reconstruction; in specific, CSI compression or encoder specified in 5G-NR is a lossy compression.

[0127] Legacy Technology: MU-MIMO Pairing and Precoding Matrix Computation by EZF

[0128] As described above, the pairing search and common precoder matrix computation are performed together.

[0129] Firstly, the computation of the common precoding matrix cannot be performed until all the SVDs on the candidate UEs are computed.  Especially in T-MIMO, for each candidate UE, BS needs to estimate their MIMO channel HUE, RE either from SRS UL channel or from CSI feedback, and then calculate rank-reduced SVD on a large number of NTx-by-NRx matrix.

[0130] Secondly, a pseudo-inversion operation of would be too complicated to be finished in several milli-second duration. For example, in T-MIMO,  is a thousand-by-hundred complex matrix. Within one TTI (e.g., 2ms) , it is nearly impossible to calculate over a large number of candidate

[0131] Legacy Technology: Uniform RS patterns

[0132] Both 5G-NR SRS UL Channels and CSI-RS DL channels employ uniform RS patterns. Using uniform RS patterns is a safe method to ensure channel estimation performance, in particular with little prior-knowledge about the current channel. In addition, Uniform RS patterns are easy to be described, standardized, and aligned (configured) across transceivers. However, uniform RS patterns are of low efficient. For example, the density of the uniform RS patterns must be designed to be applicable to the worst case in statistics, which is rare in practice. In other words, uniform RS patterns specified in the 5G-NR standard may be over-designed for most practical cases.

[0133] In 5G-NR, average density of its uniform RS patterns is about 7%-17%of its radio resource to be used for pilots or reference signals. For example, one reference signal placed every resource block (RB) (e.g., made of 12 consecutive REs) results into 8.33% (～1 / 12) pilot overhead. As shown in FIG. 6, if T-MIMO employed the same uniform density of 5G-NR, pilot overhead would be too heavy to be processed, or at least, make it difficult for the UEs on the edge of a cell to feedback their T-MIMO CSI.

[0134] From the prior knowledge represented a common spatial basis (U) (aka, channel space basis matrix U) , a near-optimal non-uniform RS pattern can be computed by pivot QR decomposition (QRD) on U: UP=QR. The several “strongest” pivots in P (in typical pivot QRD, the pivots are ordered in terms of their importance or contributiveness) would indicate the most important or contributive positions to place reference signals (or pilots) for the reconstruction purpose.

[0135] Legacy Technology: Ultra-sparse RS design

[0136] Non-uniform RS pattern (s) indicated by pivots in P can result into near minimum pilot overhead but still minimize mean squared error (MSE) on the reconstruction (or decoder, decompression) .

[0137] FIG. 7 illustrates a process 700 of offline training channel to obtain channel matrices at gNB side. The channel matrices can include projection matrix U, compression matrix θ, and the RS location, i.e. permutation matrix P.

[0138] As shown in diagram 701, step1 of process 700 includes collecting sufficient amount (m) of channel measurements (in high-dimensional tensor, e.g., the tensor 600 of FIG. 6) as training data set, and reshaping channel measurement into channel matrix A (in n*m dimension, n = nTx*nRx*nRE, aka, training matrix) . The Tx can apply a fixed vectorization order to all the channel measurements, and save or remember the vectorization order. For example, a MIMO channel sample is represented as a  three-dimensional tensor  represented by NRE-by-NRx-by-NTx, and is vectorized into a column vector h1 represented by NRENRxNTx-by-1, by a vectorization order: RE, then Tx, then Rx, NRE represents the number of resource elements (RE) , NTx represents the number of Tx antenna ports at the transmitting apparatus side, and NRx represents the number of Rx antenna ports at the receiving apparatus side. As a first MIMO channel data sample in tensor is represented by NRE-by-NRx-by-NTx, the Tx may vectorize it in an order: RE, then Tx, then Rx, into h1 (represented by Ndim-by-1, Ndim=NRENTxNRx) , a first column-wise vector; as a second MIMO channel data sample in tensor is represented by NRE-by-NRx-by-NTx, the device may vectorize it in the same order into h2 (represented by Ndim-by-1, Ndim=NRENTxNRx) , a second column-wise vector; and so on, until the device vectorizes all the m MIMO channel data samples in tensor into column-wise vectors.

[0139] As shown in diagram 702, step 2 of process 700 includes performing truncated SVD on matrix A by keeping the rank as r to obtain Projection matrix U (in n*r dimension, r<<n) . The Tx may juxtapose all the column-wise vectorized channel data samples into a matrix and then decompose the matrix. The decomposition may be to compute a basis of the matrix (U) . The basis may be called as a channel space basis to represent the common environment prior-knowledge acquired from the channel data samples. The decomposition may be truncated SVD =U∑VH,  U and V are unitary matrixes or orthonormal matrixes, and ∑ is a diagonal matrix. If h is set as a column-wise vector, U represented by Ndim-by-renv is the channel space basis and represents common information that all the m MIMO channel data samples share. As mentioned above, the target environment is defined by where and how the m MIMO channel data samples are accumulated and prepared. In this sense, an environment (or an environment parameter set) may be defined by channel data samples.

[0140] With the channel space basis U, any vectorized channel data sample h can be represented (i.e. compressed, encoded, or projected) by a weighted linear combination of the columns of the channel space basis U, where the weighted coefficients are called as spectrum coefficient vector c: h=Uc, and c is a renv-by-1 vector. Although the channel space basis U is a thin and tall matrix, that is, Ndim＞＞renv, the spectrum coefficient vector c (which represented by renv-by-1) is much smaller than h (which represented by Ndim-by-1) , and the spectrum coefficient vector c is mathematically an equivalent low-dimensional space of h. It allows that some storages, representations, or calculations on h can be equivalently performed on c.

[0141] At 703, step 3 of process 700 includes performing pivoted QR decomposition on UH to generate r pivot position, which is permutation matrix P. In general, a pivoted QR decomposition can be used to decompose a matrix B into matrices Q, R and P according to UHPT=QR

[0142] or equivalently UH=QRP

[0143] where P may be referred to as the pivot matrix, permutation matrix, pilot pattern, pilot position pattern, or reference signal (RS) pattern. P can be solved by Gram-Schmidt method. Q is an orthonormal matrix, and R is an upper triangular matrix.

[0144] When the channel exhibits a high sparsity, the permutation matrix P of the QR decomposition approximates (e.g., is asymptotically close to) an optimal assignment matrix Aopt. An assignment matrix A indicates, for each of the plurality of network resources, whether or not a reference signal has been assigned to a particular resource. The assignment may also be referred to as placement, e.g. giving out the pl positions among the m network resource to be assigned to the reference signals. As such, assigning the one or more reference signals to the one or more network resources based on a pivoted QR decomposition of UH can approximate an optimal or best assignment scheme. This enables efficiently determining an assignment scheme that provides accurate and representative channel estimates. Further, a low dimensional projection matrix θ can be generated as θ=PU, where P is the permutation matrix and U is the projection matrix.

[0145] FIGS. 8A-8B illustrate a process 800 of online CSI-RS based CSI acquisition. As shown in FIG. 8A, at step 1 of process 800, gNB transmits sparse and non-uniform CSI-RS to UE, which is based on permutation matrix P. At step 2 of process 800, UE conducts channel estimation on top of the CSI-RS and obtains channel parameters C (in r*1 dimension) . At step 3 of process 800, UE can feedback channel parameters C to gNB.

[0146] There can be several alternatives for step 2 and step 3. In some implementations, to feedback C, the UE can feedback C in a r*1 dimension, or the UE can feedback C in a (r*nRx) *1 dimension. In some implementations, the UE can feedback A (i) .  To feedback A (i) , UW can feedback A (i) in a r*1 dimension, or feedback A (i) in a (r*nRx) *1 dimension. If the UE feedbacks C, the low dimensional projection matrix θ should be informed to UE. If the UE feedbacks A (i) , the low dimensional projection matrix θ does not have to be informed to UE.

[0147] As shown in FIG. 8B, as step 4 of process 800, gNB reconstructs instantaneous DL full channel information based on channel parameters C and projection matrix U.

[0148] Legacy Technology: 5G-NR SRS UL and CSI-RS to Acquire DL MIMO channels

[0149] Although the over-the-air part of a MIMO channel can typically meet UL / DL reciprocity due to information theory (I (X, Y) =I (Y, X) , where I (X, Y) is the mutual information of two random variable X and Y, the RF and IF components (e.g., analogy circuits) do not generally hold UL / DL reciprocity assumption. Therefore, the assumption may damage the overall performance. In addition, the assumption holds only in TDD mode but not in FDD mode.

[0150] When the dimensions of MIMO channel become a large number as T-MIMO in FIG. 6, BS needs to estimate the entire MIMO channels for all the coded multiplexed UEs on its SRS UL channels. Firstly, it needs to estimate the channel coefficients on every pilot for each coded multiplexed UE. Secondly, it needs to interpolate the MIMO channel from the estimated channel coefficients on the pilots for each UE. Thirdly, it attempts to pair all the active UEs and compute their common precoder. The dimensions of a typical T-MIMO makes storage and computation excessively demanding.

[0151] Moreover, multiple access interference (MAI) among coded multiplexed UEs sharing on the same SRS UL channel is inevitable. On the one hand, it can limit the maximum number of the coded multiplexed UEs (capped capacity) . On the other hand, it can damage the accuracy (or performance) on the channel estimation. This is why 5G-NR has to limit the maximum number of UEs to share the same SRS UL channel. Nevertheless, the capped capacity on the SRS UL channel would present scheduling and overhead in future generation networks where much more active UEs would be accommodated by one BS than 5G-NR.

[0152] It is well-known that radio channel would change significantly when a UE is moving. Even a small position displacement would cause a line of sight (LOS) loss, leading to a tremendous channel change. As SRS UL channel is shared among all active UEs and SRS UL channel has capacity cap, it is uneasy and power-consuming for a bunch of UEs and a BS to perform their SRS-UL channel estimations frequently. Therefore, in practice, SRS-UL-based MU-MIMO is more sensitive to mobility. Moreover, UEs on the edge of a cell that uses CSI-RS would suffer from more severe performance loss.

[0153] Legacy Technology: MU-MIMO Pairing and Precoding Matrix Computation by EZF

[0154] needs to be calculated for any potential pairing trial. If a candidate UE is NOT paired (only one gets selected, the rest are not paired) , the radio overhead (e.g., SRS UL channel or CSI-RS channel, and CSI feedback) and computation overhead (e.g., channel estimation, SVD, decompression) can be wasted.

[0155] Moreover, the EZF method includes performing a pseudo-inversion operation of for any potential pairing trial. If a candidate pairing is not selected (only one gets selected, the rest are not paired) , computation and storage overhead  are wasted. The pairing and precoder computation is sequential. That is,  needs to be estimated and calculated before pairing is tried.

[0156] Legacy Technology: QRD-based non-uniform pilot placement and compression

[0157] QRD-based non-uniform pilot placement and compression provides good channel estimation and compression scheme with near minimum pilot overhead and compression overhead, this is still for the purpose for a reconstruction of channel as reliably as possible. This purpose entails its minimum overheads in number of the reference signals and in compression ratio, both of which require in depth minimum size of a common spatial basis (U) . From source coding point of view, common spatial basis (U) is code book to minimize MSE in the reconstruction. The amount of renv of Ndim-by-renv U that are kept determines the amount of “details” to be reconstructed. As common spatial basis (U) is generated by SVD, and SVD usually orders the columns of U in descendent of their corresponding singular values, the first column of U is usually more important (more principal in mathematic term) than the second one, and so on so forth. Keeping more columns in U can offer additional “details” on the reconstruction, but the additional “details” are less important from energy point of view.

[0158] In order to reconstruct the entire MIMO channel (HUE, RE) and non-uniform pilot patterns (P) , a big enough common spatial basis (U) should be aligned between BS and UEs. In some cases, such as in T-MIMO scenario, both U and P are in a huge amount. Further, when a UE moves from one area to another, it must be updated from the current U and P to new U and P.

[0159] Since common spatial basis (U) is learned from a number of data samples, common spatial basis (U) is itself an important intellectual property right (IPR) entity. It is costly to collect and clean data samples and compute common spatial basis (U) , especially when data samples are in a great dimension. The transmission end that has common spatial basis (U) can optimize its non-uniform pilot patterns and even compression schemes.

[0160] The present disclosure provides techniques to establish a mapping relationship between channel space basis matrix (U) and multi-path based RF map, which could be used for CSI acquisition.

[0161] FIG. 9 illustrates a high-level depiction of mapping channel space basis matrix U to steering vector-based matrix V. The techniques include, (1) training to obtain channel space basis matrix U (also referred to as the spatial basis U) , as shown in diagram 702 and discussed in the corresponding descriptions, and (2) mapping the channel space basis matrix U to a steering vector-based matrix V, as shown in diagram 902, which will be discussed in detail in the descriptions of FIGS. 22 and 23.

[0162] In some implementations, training to obtain the matrix U includes: channel data collection by CSI-RS and / or SRS and training of channel data. The matrix U can be UE-specific, UE-group specific, or RF map grid specific.

[0163] In some implementations, mapping the matrix U to the steering vector-based matrix V can include:

[0164] (a) obtaining multi-path channel parameters by sensing. The multi-path channel parameters can be environment dependent parameters;

[0165] (b) determining dominant path / cluster based on, e.g., defining a threshold of or

[0166] (c) determining angle at BS and / or UE side, delay, and power;

[0167] (d) determining channel parameters of Tx side or both the Tx and Rx side;

[0168] (e) performing orthogonalization of steering-vector-based matrix, e.g. DFT or SVD of steering-vector matrix; and

[0169] (f) projecting matrix U onto matrix V.

[0170] As described above, sensing can obtain multi-path channel parameters, which is environment dependent parameters. FIG. 10 illustrates an example channel model 1000 having multi-path parameters obtained based on sensing. In this example channel model 1000, a none-line-of-sight (NLOS) channel for receive antenna u and transmit antenna s is represented as:

[0171] Parameters of the channel is in accordance to 3GPP TR 38.901v17.1.0 (which is hereby incorporated by reference) with corresponding descriptions provided in Table 1 below for reference:

[0172] Table 1

[0173] Supplemental descriptions of additional parameters shown in Table 1 are provided in Table 2 below:

[0174] Table 2

[0175] As shown in the example channel model 1000, the multi-path parameters can be obtained by sensing at both transmitter (Tx) side and the receiver (Rx) side. Tx side multipath information can be obtained at BS using the mono-static mode. Rx side multipath info can be obtained at UE using the mono-static or bi-static mode. Tx / Rx side multipath information may include angle, delay and power for each path / cluster. For example, one or more of two groups of parameters can be obtained through mono-static and / or bi-static sensing to establish the example channel model 1000. Group 1 1010 can be parameters related to the environment-dependent deterministic charnel part, such as path power of the multipath (e.g., IDs 8 and 9 of Table 2) , BS and UE angle of departure / arrival (e.g., IDs 4 to 9 of Table 2) , antenna information (e.g., IDs 1 and 2 of Table 2) etc. Group 2 1020 can be parameters related to the random part, which can include initial phase random parameters (e.g., ID 13 of Table 2) , cross polarization power ratio (XPR) parameters (e.g., ID 14 of Table 2) , and Doppler-related random parameters. These parameters in Group 1 1010 or Group 2 1020 can also be cluster-based or sub ray-based. The disclosed techniques can be used to solve the pilot design problem for T-MIMO system where there is large number for transmitter and receiver antenna ports and large bandwidth. The disclosed techniques can be also applied to normal MIMO system (for example, 5G MIMO system) , or even single antenna system.

[0176] By using the disclosed techniques, the following characters can be achieved in the system: (1) by acquiring the channel space basis matrix U or similar channel-status-related representation of the target environment, the MIMO system obtains prior knowledge of channel status of the target environment, which can reduce the pilot (reference signal) usage or overhead; and (2) the pilot pattern (s) can be far sparser than traditional pilot pattern (s) (e.g., 5G NR pilot design) and could be non-uniformly distributed along time-frequency-spatial resources. Additional discussions of sensing to obtain prior knowledge of multi-path channel information of a target environment and designing pilot pattern (s) accordingly are provided in PCT / CN2023 / 117870 filed on September 8, 2023 and is hereby incorporated by reference in their entireties.

[0177] A few example implementations of the disclosed techniques are described in the following descriptions.

[0178] Implementation 1:

[0179] FIG. 11 is a swim-lane diagram showing an example process 1100 of performing sensing supported channel estimation. The example process 1100 can be performed by RAN devices such as a transmitting apparatus (e.g., a gNB 1110) and a receiving  apparatus (e.g., a UE 1112) of a MIMO system. The example process 1100 can include two phases. Phase 1 is performed for channel data acquisition of the MIMO channel between the transmitting apparatus and the receiving apparatus, which can include online and / or offline training to obtain the channel data, such as the channel space basis matrix U. Phase 2 is performed based on the channel data obtained through phase 1, which can include online instantaneous CSI acquisition based on the channel space basis matrix U. Here, the term “online” can mean the channel data is collected through air-interface after the receiving apparatus accesses the RAN network. The term “offline” means that each transmitting apparatus (e.g., each gNB 1110) performs data collection and training by its own server or servers from third parties. During phase 1, the MIMO system performs training to obtain reference channel space basis matrix U. At 1102, the transmitting apparatus, such as a BS (e.g., gNB 1110) collects channel data by receiving reference signal (RS) from the receiving apparatus (e.g., UE 1112) . The transmitting apparatus can be the UE 1112 and the receiving apparatus can be the gNB 1110 in some other implementations. The RS for training can be UL RS (SRS) (as shown in FIG. 11) or DL RS (CSI-RS) (as shown in FIG. 12) .

[0180] Channel data (also known as training data or channel training data set) collection involves collecting a sufficient number (m) of the MIMO channel samples in a high-dimensional MIMO channel space as channel training data set in a target region. For example, the target region can be a sector covered by the transmitting apparatus, or a subset of the sector. For better results, MIMO channel samples randomly taken from a target region can be used to cover typical conditions from the target region. In addition, m can be set much larger than the rank of historical or empirical channel space basis. For example, 5 times of rank of historical or empirical channel space basis can be considered as much larger.

[0181] In some implementations, all the MIMO channel samples in a channel training data set can be in the same dimension or the same MIMO channel space. For example, the same set of subcarriers (L) , the same number of transmitter antennas (M) , and the same number of receiver antennas (N) . Each MIMO channel sample is multiple-dimensional having at least three dimensions (L-by-N-by-M) . It is to be noted that the described techniques can be open and easily applicable for an even higher dimensional MIMO signal space. For example, the timing (OFDM symbols or TTIs) can be considered as another dimension. For example, the coding (mask code) can be considered as another dimension. For simplicity of description, a three-dimensional MIMO channel space is used as an example in this disclosure. The benefit of this method is based on the prior knowledge assuming that there are some persistent and principal correlations in a MIMO channel space along timing, frequency, space, and / or code. The prior knowledge represented by channel space basis matrix can be used to generate a sparse (low overhead) and non-uniform MIMO reference-signal placement but also to guarantee a good MIMO channel estimation performance.

[0182] In some implementations, all the MIMO channel samples in the channel training data set can be collected from a target region covered by the same set of BS antennas. For example, the region can be a sector covered by BS or a subset of a sector. If the target region is covered by more than one set of BS antennas, each set of BS antennas will generate its own channel training data set. A channel training data set can be associated to a region. Different channel training data sets can be associated to different regions. Regions may be overlapped or separated physically. Accordingly, prior knowledge built from a channel training data set is associated to a region where the channel training data set is collected.

[0183] Accordingly, a basic-MIMO-reference-signal-placement built from a prior knowledge is associated to a region to which the prior knowledge is associated. Accordingly, both transmission-MIMO-reference-signal-placement and receiver-MIMO-reference-signal-placement derived from a basic-MIMO-reference-signal-placement is associated to a region to which the basic-MIMO-reference-signal-placement is associated. It is also possible that a big region contains a plurality of sub-regions (smaller regions) , in which, accordingly, the training data set can be divided into a plurality of sub data sets.

[0184] There can be some strong and persistent spatial correlations hidden in a channel training data set because of the targeted region and its invariable environmental topology such as buildings. These correlations, if learned from the channel training data set, are applicable to the target region, but also can be generalized for application to a target region and environment that is similar to where the channel training data set is obtained.

[0185] A channel training data set can be obtained from UEs or signal measurement equipment to randomly sample in the target region and certain environment; or, it can be accumulated from the UE’s historic MIMO channel estimation in the target region and certain environment; or it can be synthesized by modeling the target region and certain environment in a simulator.

[0186] In some implementations, there can be different channel training data sets for the same target regions covered by different sets of BS antennas. In some implementations, there can be different channel training data sets for different environments or environment-related scenarios for the same target region. For example, first channel training data set may be obtained for a heavy traffic scenario, e.g. daytime, and second channel training data set may be obtained for a light traffic scenario, e.g. nighttime. The first and second channel training data sets in this example are for the same target region, e.g. a particular street, covered by same set of BS antennas.

[0187] The channel training data set may be static, but it can be updated gradually, completely, or partially by new MIMO channel samples to follow time-varying changes in the targeted region and environment.

[0188] The channel training data set can be obtained with using MIMO precoder or without using MIMO precoder. But those with MIMO precoder and those without would be two different training data sets. The channel training data set can be used to acquire (i.e. learn) the commonality (strong and persistent spatial correlation) of a MIMO channel space in the targeted region.

[0189] At 1104, the transmitting apparatus obtains channel space basis matrix U based on the channel data. For example, the transmitting apparatus can first obtain a channel matrix A (e.g., matrix A as shown in diagram 701 of FIG. 7) based on reshaping m channel measurements. A reciprocal uplink and downlink channel assumption can be applied such that the same channel matrix can be used for both uplink and downlink in the TDD mode. More specifically, each MIMO channel sample in MIMO three-dimensional channel space (L-by-N-by-M) is reshaped into a column-wise vector of size n-by-1, where n = L*M*N. The same reshaping protocol is kept for all the MIMO channel samples in the training data set. The reshaping protocol is reversible. In a specific example, if each value in the column-wise vector has a position given by #index, and each value in the MIMO three dimensional channel space has a position given by (#subcarrier index, #BS antenna index, #UE antenna index) , the index in the column-wise vector can be related to the indices of the 3D form according to #index = #subcarrier index* (M*N) + #BS antenna index*N + #UE antenna index for each channel sample. The column-wise vectors are juxtaposed column by column to form a channel matrix A, an n-by-m matrix. The order of juxtaposition does not matter.

[0190] Next, the transmitting apparatus produces channel space basis matrix U and basic Reference Signal Placement Design based on the channel matrix A.

[0191] The channel matrix A is then used as an input to generate a basic-MIMO-reference-signal-placement. As shown in diagram 701 of FIG. 7, this involves conducting a rank-reduced singular value decomposition (SVD) on the channel matrix A by keeping m rank, SVD (A) = U∑VH, where left singular matrix U is an n-by-m channel space basis matrix (orthonormal) that can (linearly) span the MIMO channel space in the target region (e.g., as shown in diagram 702 of FIGS. 7 and 9) . Channel space basis matrix U can represent prior knowledge of the target region. Rank m can be pre-defined empirically or decided in terms of the distribution of the resultant singular values. For example, only the singular values larger than a threshold may be preserved. The number of the preserved singular values is m.

[0192] For a large region, this can be divided into several small target regions. Each target region can be assigned a region ID to identify it in the system. These target regions may or may not overlap with each other. For each target region, there will be different channel matrix A corresponding to different sets of BS antennas and different environment or environment-related scenarios. Each channel matrix A can be assigned a channel training region ID. In general, a channel matrix A is associated to a target region (alocation) . This channel matrix A with its channel training region ID can be stored in a BS or other equipment (for example, a position sensing system) .

[0193] In the case that the system decides to update a channel matrix A, it can require one or more UEs which are inside the target region corresponding to the channel matrix A to measure the new MIMO channel samples. These new MIMO channel samples can be acquired by traditional channel estimation methods, for example, by sending densely placed, uniformly distributed MIMO reference signals and doing interpolation. Alternatively, or, in addition, MIMO channel samples may be obtained in a digital simulator which is synthesized by modeling the target region and a certain environment. These new channel measurements can be reported to BS or other equipment. The system will update the channel matrix A by adding these new MIMO channel samples to the channel matrix A or by replacing the oldest channel measurements inside channel matrix A.

[0194] Each time the channel matrix A is updated, the channel space basis matrix U which is generated from channel matrix A needs to be recalculated and updated accordingly, either completely or partially.

[0195] Each channel matrix A will be used to produce a corresponding channel space basis matrix U. Channel space basis matrix U is also associated to a target region. Therefore, each channel space basis matrix U derived from that channel matrix A can be assigned the same and unique channel training region ID. Channel space basis matrix U with its channel training region ID can be stored together with channel matrix A or stored in different place than channel matrix A. Channel space basis matrix U with its channel training region ID can be stored in BS or other equipment (for example, a position sensing system) . A UE may store many different channel space basis matrices U and their corresponding channel training region ID. These channel space basis matrices U can be sent to UE by BS or other equipment.

[0196] In some implementations, a communication needs to be established between a BS and a UE, which channel space basis matrix U to use may need to be decided first. Channel space basis matrix U may be selected based on the region to which UE belongs, set of BS antenna and different environment or environment-related scenarios. The location of the UE can be detected by the BS, or detected by other equipment (for example, a position sensing sensor in sensing system) . When the location of UE is detected by BS, the BS can send the location information to the UE. When the location of the UE is detected by other equipment, the equipment can send the location information to the BS, or to the UE or to both the BS and the UE.

[0197] Moreover, different channel matrix A and channel space basis matrix U associated to different regions can be stored in other equipment and can be sent to BS or UE when needed. The location of the UE can also be detected by the UE itself and the UE can report its location to the BS in the uplink.

[0198] In the case that location of the UE has been detected, the BS may decide which channel space basis matrix U to use together with other parameters and inform the UE of channel space basis matrix U in unicast, multicast and broadcast way in downlink.

[0199] In the case that a UE knows its own location, has a plurality of channel space basis matrix U stored, and has the knowledge on how to select channel space basis matrix U, the UE can decide on its own which channel space basis matrix U to use together with other parameters. Simultaneously, with the same UE’s location information, the BS can make decision to select the same channel space basis matrix U and other parameters independently. This will save on controlling message transmission overhead before setting up MIMO communications between BS and UE.

[0200] In the case that the entire MIMO channel on all subcarriers between all transmitter and receiver antennas is not needed, but a subset of MIMO channel on some subcarriers between some transmitter and receiver antennas is needed, a subset U’ of U can be used instead of channel space basis matrix U. U is an n-by-r matrix and each row of U is correlated to the data of a subcarrier between a transmitter antenna and receiver antenna. U’ can be generated to consist of the rows of interest from U in some order. Channel space basis matrix U mentioned in above can be replaced with U’ in case the full U is not needed.

[0201] Additional discussions of collecting channel data and generating channel space basis matrix U accordingly are provided in PCT / CN2022 / 126878 filed on October 24, 2022 and is hereby incorporated by reference in their entireties.

[0202] Upon obtaining the channel space basis matrix U, the transmitting apparatus can map the channel space basis matrix U to one or more steering vector-based matrices V corresponding to one or more receiving apparatuses. In some examples, with reference back to FIG. 10, mapping matrix U to matrix V includes (1) obtaining multi-path channel information by sensing, (2) performing orthogonalization of steering-vector-based matrix, e.g. DFT or SVD of steering-vector matrix, and (3) projecting matrix U onto matrix V.

[0203] For example, multi-path channel information can include:

[0204] (a) Dominant path / cluster, e.g. define a threshold of or

[0205] (b) Angle at BS and / or UE side, delay, power; and

[0206] (c) Channel parameters of Tx side only or both Tx and Rx side.

[0207] During phase 2, the MIMO system acquires instantaneous CSI based on the channel space basis matrix U.

[0208] At 1106, the transmitting apparatus sends CSI reference signal (RS) with new RS pattern (aka, pilot pattern, pilot position pattern, e.g., matrix P of diagram 703 of FIG. 7) to the receiving apparatus.

[0209] At 1108, the receiving apparatus sends CSI RS feedback to the transmitting apparatus based on the channel space basis matrix U.

[0210] The transmitting apparatus and the receiving apparatus may be configured with a same RS pattern, which may be represented by the matrix P. The transmitting apparatus may transmit the matrix P to the receiving apparatus. There may be other alternatives including, but not limited to any of the following ones:

[0211] Alternative #1: both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may follow a legacy uniform pilot pattern defined in a wireless standard; for example, every resource block (RB) has one pilot and pilots are constantly placed across the RB direction in 5G specification; both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may use a minimum controlling payload to align parameters about the uniform pilot pattern; both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may configure or inform each other to have the channel space basis U; the transmitting apparatus may send the pilots on the positions that the matrix P may indicate, and the receiving apparatus may receive the pilots on the positions that the matrix P may indicate.

[0212] Alternative #2: both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may follow a random function that generates a random pilot pattern in terms of a given random seed (s) , where the random function may be defined in a wireless standard; both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may use a minimum controlling payload to align parameters about the random function and random seed and other arguments; both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may configure or inform each other to have the channel space basis U; and the transmitting apparatus may send the pilots on the positions that the matrix P may indicate.

[0213] Alternative #3: both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may follow a generative function that generates a pilot pattern in terms of channel space basis U, and the generative function may be defined in a wireless standard; both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may use a minimum controlling payload to align parameters about the generative function and other arguments; both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may configure or inform each other to have the channel space basis U; and the transmitting apparatus may send the pilots on the positions that the matrix P may indicate.

[0214] Alternative #4: both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may follow a generative AI model that generates a pilot pattern; both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may use a minimum controlling payload to align the parameters about the generative AI model and other arguments; both the transmitting apparatus and the receiving apparatus may configure or inform each other to have the channel space basis U; and the transmitting apparatus may send the pilots on the positions that the matrix P may indicate, and the receiving apparatus may receive the pilots on the positions that the matrix P may indicate.

[0215] In an implementation of the present application, the transmitting apparatus and the receiving apparatus may use a non-uniform and sparse pilot pattern, meaning Npilot＜＜Ndim, which can reduce a pilot overhead. For example, the matrix P mentioned above represents a pilot pattern, each row of which has only one “1” to indicate positions to be used as pilots.

[0216] Since matrix U represents a common (spatial) prior-knowledge of all the radio channels related to a specific spatial area. Any new MIMO radio channel estimation  (Ndim-by-1 , where Ndim=NRENTxNRx) can be projected (compressed) into a low-dimensional spectrum coefficient vector  (renv-by-1) s. t.  and

[0217] For the purpose of channel estimation against the stochastic part of a radio channel in 1, pilot placement or position patterns or schemes should be clearly specified and aligned across both transmitter and receiver.

[0218] Alternative #1: by legacy uniform RS patterns; e.g. every RB has 1 pilot and pilots are constantly placed cross the RB direction in 5G-NR specification; both transmitter and receiver are specified by following the 3GPP standards.

[0219] Alternative #2: by pseudo random RS pattern in which the pilot positions are generated by a function of random seed (s) ; pattern-functions and random seed (s) must be explicitly or implicitly aligned across transmitter and receiver.

[0220] Alternative #3: by RS patterns in a function of basis U; either generative function and basis U are explicitly or implicitly aligned across transmitter and receiver, or generated patterns are explicitly or implicitly aligned across transmitter and receiver.

[0221] Alternative #4: by RS patterns output from generative deep neural network (DNN) ; either generative DNN and its input are explicitly or implicitly aligned across transmitter and receiver, or generated patterns are explicitly or implicitly aligned across transmitter and receiver.

[0222] In whichever generation method, RS pattern can be represented by a Npilot-by-Ndim (position or placement) matrix P, each row of which has only one “1” to indicate the position to be used as pilot; BS, as transmitter, transmits pilots on these positions indicted by the matrix P; UE (s) , as receiver (s) , estimate the channel coefficients on these positions indicated by the same matrix P. In most practice cases of non-uniform placement scheme, matrix P can be so sparse i.e. Npilot＜＜Ndim, that system consume small pilot overhead.

[0223] Accordingly, to align the pilot placement scheme across transmitter and receiver, system can implement the following schemes:

[0224] Alternative #1: by pre-defined standard protocol, similar to 5G-NR;

[0225] Alternative #2: by a random seed and standardized method or generative function of random seed;

[0226] Alternative #3: by generative function from the basis U, if U is available for both sides;

[0227] Alternative #4: by generative DNN and its inputs;

[0228] Alternative #5: by directly sending the pilot placement matrix (or scheme) as payload.

[0229] At 1106, the receiving apparatus sends CSI feedback based on the channel space basis matrix U.

[0230] With reference to diagram 703 of FIG. 7, Matrix P can be used to “compress” basis U (Ndim-by-renv) into a Npilot-by-renv θ as θ=PU. Because θ is much smaller than U (because Npilot＜＜Ndim) and no one can reconstruct basis U from θ, θ can be a better alternative to U. Furthermore, receiver can directly obtain spectrum coefficient vector:  by θ; receiver doesn’t need to interpolate from to is an even better alternative to θ. Therefore, there are several alternative ways for both transmitter and receiver to align on their prior-knowledge:

[0231] Alternative #1: either the transmission apparatus or the receiving apparatus transmits the basis U to the other;

[0232] Alternative #2: either the transmission apparatus or the receiving apparatus transmits the basis θ to the other;

[0233] Alternative #3: either the transmission apparatus or the receiving apparatus transmits the basis θ (θHθ) -1 to the other.

[0234] If the basis is approached by DNN, both the transmission apparatus and the receiving apparatus should be aligned with f (; α) and g (; β) of the 4.

[0235] To minimize pilot and feedback overheads, both the transmission apparatus and the receiving apparatus can be aligned by a random-seed, a pseudo-random generative pilot placement function and θ (θHθ) -1. In T-MIMO scenario, BS, as the transmitting apparatus, would broadcast or multicast a common pilot placement scheme by a random seed and and θ (θHθ) -1 in DL as controlling payload, and transmits the pilots according to the common pilot placement scheme. Candidate UEs, as receiving apparatuses, will obtain the common pilot placement scheme and θ (θHθ) -1; demodulates the pilots according to the pilot placement scheme, estimates the channel coefficients on the pilots, and compute the spectrum coefficients in terms of the channel estimation on the pilots. Optionally, the UE could feedback the spectrum coefficients to the BS in UL as controlling payload immediately after obtaining the spectrum coefficients.

[0236] Implementation 2:

[0237] FIG. 12 is a swim-lane diagram showing an example process 1200 of performing sensing supported channel estimation. Phase 2 of this example process 1200 is similar to phase 2 of process 1100. Phase 1 of process 1200 is different from phase 1 of process 1100, where the channel data collection is performed based on sending a downlink RS for CSI feedback, rather than based on an uplink SRS. More specifically, during phase 1, at 1202, the receiving apparatus (e.g., gNB 1210) sends a reference signal to the transmitting apparatus (e.g., UE 1212) .

[0238] At 1203, the receiving apparatus sends CSI feedback to the transmitting apparatus to the transmitting apparatus. The channel data can be collected by the transmitting apparatus in an explicit and / or implicit manner.

[0239] In the explicit manner, with reference to FIG. 13, the receiving apparatus sends estimated channel data measured based on training RS (e.g., matrix h) . Prior knowledge may be directly represented by a channel space basis matrix U, or indirectly by a compact channel matrix θaug or its left inverse as follow: θaug = PRx*U

[0240] where PRx is a placement matrix determined by the receiver-MIMO-reference-signal-placement; wherein compact channel matrix θaug or its left inverse may be informed explicitly or calculated from channel space basis matrix U and receiver-MIMO-reference-signal-placement.

[0241] In the implicit manner, with reference to FIG. 13, the channel data can be the precoding matrix indicator (PMI) or singular vectors (e.g., matrix v) determined based on the channel measurements of the receiving apparatus.

[0242] At 1204, the transmitting apparatus obtains channel space basis matrix U based on the channel data. Details of obtaining channel space basis matrix U and the associated CSI acquisition based on the matrix U can be referred to the descriptions of FIG. 11 and are omitted here for conciseness.

[0243] Implementation 3:

[0244] FIG. 14 is a swim-lane diagram showing an example process 1400 of performing sensing supported channel estimation. Phase 1 of process 1400 is similar to phase 1 of process 1100, where the channel space basis matrix U is obtained at 1402 based on SRS as training RS. During phase 2, the MIMO system acquires instantaneous CSI based on the channel space basis matrix U through uplink. At 1306, the receiving apparatus (e.g., UE 1412) send SRS with new RS pattern to the transmitting apparatus (e.g., gNB 1410) . Details of obtaining channel space basis matrix U and the associated CSI acquisition based on the matrix U can be referred to the descriptions of FIG. 11 and are omitted here for conciseness.

[0245] Implementation 4:

[0246] FIG. 16 is a swim-lane diagram showing an example process 1600 of performing sensing supported channel estimation. In process 1600, with reference to FIG. 15, the channel data for training can be UE-specific; where each UE (the kth UE can be represented as UEk, k=1, 2, …, n) has its own Uk, so that Hk, t = Uk * Ck, t.

[0247] During phase 1, the MIMO system performs training to obtain UE-specific channel space basis matrix Uk corresponding to UEk. At 1602, the transmitting apparatus (e.g., gNB 1610) collects channel data by receiving sounding references (RS) from UEk 1612. The RS for training can be DL RS (CSI-RS) or UL RS (SRS) .

[0248] At 1604, the transmitting apparatus obtains a UE-specific channel space basis matrix Uk corresponding to UEk 1612 based on channel information estimated from SRS from UEk 1612.

[0249] During phase 2, the transmitting apparatus can acquire instantaneous CSI of UEk 1612 based on the channel space basis matrix Uk corresponding to UEk 1612.

[0250] At 1606, the transmitting apparatus sends CSI reference signal (RS) with new RS pattern based on the channel space basis matrix Uk corresponding to UEk 1612.

[0251] After receiving the CSI RS, UEk 1612 can send multiple rounds of CSI feedback to the transmitting apparatus. For example, at 1608, UEk 1612 sends a first round of CSI feedback based on the channel space basis matrix Uk at a first time. At 1610, UEk 1612 sends a yth round of CSI feedback based on the channel space basis matrix Uk at a yth time.

[0252] Implementation 5:

[0253] FIG. 18 is a swim-lane diagram showing an example process 1800 of performing sensing supported channel estimation. In process 1800, with reference to FIG. 17, the UEs can be categorized into groups, and the channel data for training can be UE group-specific, where UEs (UEk, k=1, 2, …, K) in the same group can have a common channel space basis matrix U.

[0254] During phase 1, the MIMO system performs training to obtain UE group-specific channel space basis matrix U corresponding to a group of UEs 1812 (e.g., UE1 to UEK) . At 1802, the transmitting apparatus (e.g., gNB 1810) collects channel data from UE1 by receiving sounding references signal (SRS) from UE1. At 1804, the transmitting apparatus collects channel data from UE1 by receiving SRS from UE1.

[0255] At 1806, the transmitting apparatus obtains a common channel space basis matrix U corresponding to the group of UEs based on channel information estimated from SRS from each UE of the UE group.

[0256] During phase 2, the transmitting apparatus can acquire instantaneous CSI of each UE of the UE group based on the common channel space basis matrix U. At 1808, the transmitting apparatus sends CSI reference signal (RS) with new RS pattern to each UE of the UE group based on the common channel space basis matrix U. At 1810, each UE of the UE group sends respective CSI feedback to the transmitting apparatus based on the common channel space basis matrix U.

[0257] Implementation 6:

[0258] In some implementations, the channel data for training can be grid-specific. As shown in FIG. 19, the base station 1902 may obtain a location of a UE 1904. The location may indicate that the UE 1904 is in a particular geographic area or region. Thus, for example, the location may comprise an identifier of a particular region. The location may indicate that the UE 1904 is in a particular cell and / or a particular region within the cell. In some examples, the base station 1902 may serve a cell and the cell may be divided into a plurality of sub-regions (e.g., into a grid 1906) . The location of the UE 1904 may comprise an identifier for the particular sub-region in which the UE 1904 is located. For example, the location may comprise an identifier of the particular sub-region. The sub-regions may be overlapping or non-overlapping. The size of the sub-regions may depend on a frequency (or, equivalently, wavelength) of the UE 1904. For example, the size of the sub-regions may depend on a frequency or wavelength over which the UE 1904 is operable to receive transmissions from the base station 1902. In some examples, sub-regions may be smaller for high frequencies (or shorter wavelengths) .

[0259] An example of a cell 1908 served by the base station 1902 being divided into a plurality of subregions is shown in FIG. 19. In this example, the UE 1904 is connected to the cell 1908 served by the base station 1902. The cell is divided into a plurality of grids 1906 (e.g., sub-regions) . In some examples, some of the grids may overlap. In other examples, some or all of the grids may not overlap. Thus, the base station 1902 may obtain an indication that the UE 1904 is in a particular grid 1906, for example, by determining an identifier for the particular grid 1906. In an example, the base station 1902 may obtain a location measurement of the UE 1904 and, based on the measurement, determine that the UE 1904 is in a particular grid 1906.

[0260] With reference to process 1800 of FIG. 18, UEs can be grouped based on the grids that the UEs are in. UEs in the same grid can be grouped together and thus share a common channel space basis matrix U.

[0261] Implementation 7:

[0262] In some implementations, channel space basis matrix U is mapped to multi-path info based steering vector matrix V at the Tx side. As discussed earlier, the transmitting apparatus can obtain multi-path information by sensing. For example, Tx side multipath information can be obtained at BS using the mono-static mode. Tx side multipath information may include angle, delay and power for each path / cluster at BS transmitter side.

[0263] The transmitting apparatus can calculate transmitter steer vector for each path cluster n with departure angles (i.e., θn, ZOD, φn, AOD) . With reference to FIG. 20, For path cluster n, the departure angles in a local coordinate system can be calculated as: θLCS, n=acos (cosβcosγcosφn, AOD+ (sinβcosγcos (θn, ZOD-α) -sinγsin (θn, ZOD-α) ) sinφn, AOD)

[0264] where α is orientation for target cell (α=π / 2 means center orientation) , β is mechanical tilt for target cell (β=0 means no mechanical tilt) , and γ is slant angle. The transmit steer vector per row can be calculated as:

[0265] The transmit steer vector per column can be calculated as:

[0266] The transmit steer vector for an antenna array can be calculated as:

[0267] Dominant path cluster (named N) based transmitter steer vector matrix VP can be generated with / without power info. Dominant paths can correspond to the top-N amplitude of the spectrum coefficients (e.g., projection coefficients as shown in diagram 702) . Dominant cluster set C can be determined based on pre-designed or configured selection rules with the following alternatives:

[0268] Alternative #1: Threshold definition for dominant cluster selection, with threshold info and benchmark cluster info configuration, as shown in FIG. 21A.

[0269] Alternative #2: Directedly designated main cluster NUM (i.e., N) , as shown in FIG. 21B.

[0270] Transmitter steer vector matrix VP (with / without power info) can be generated based on selected dominant N path clusters:

[0271] or

[0272] SVD based orthogonalization is performed for transmit steer vector matrix VP to get full dimension eigen vector matrix, for example:

[0273] As shown in FIG. 22, which illustrates example techniques to map channel space basis matrix U to eigen vector matrix, U can be mapped to eigen vector matrix, which corresponding to the measured dominant path cluster (s) :

[0274] Uc=VpP or Uc=UpP

[0275] Implementation 8:

[0276] In some implementations, channel space basis matrix U can be mapped to multi-path info based steering vector matrix V at both the Tx side and the Rx side.

[0277] First, multi-path information can be obtained by sensing at both transmitter (Tx) side and the receiver (Rx) side. Tx side multipath information can be obtained at BS using the mono-static mode. Rx side multipath info can be obtained at UE using the mono-static or bi-static mode. Tx / Rx side multipath information may include angle, delay and power for each path / cluster.

[0278] Second, transmitter and receiver steer vectors can be generated for each path cluster n with departure and arrival angles, as shown in FIG. 23, which illustrates example techniques to generate transmitter and receiver steer vectors for each path cluster.

[0279] Third, SVD based orthogonalization is performed for transmit steer vector matrix VP to get full dimension eigen vector matrix, for example:

[0280] Third, channel space basis matrix U is mapped to eigen vector matrix, which corresponding to the measured dominant path cluster (s) . Uc=VpP or Uc=UpP

[0281] Channel space basis matrix U is mapped to steering vector-based matrix V. Sensing can obtain multi-path channel parameters, which is environment dependent parameters.

[0282] Multi-path information is exchanged at transmitter side between BS and UE, then BS and / or UE can generate the reference channel space basis matrix U, respectively.

[0283] Implementation 9:

[0284] The channel space basis matrix U can also be mapped to multi-path information based steering vector matrix V at both the Tx side and the Rx side. Moreover, steering vector matrix orthogonalization can be applied on Rx side. Example steps for the mapping can include:

[0285] (a) Obtain multi-path information by sensing or UE feedback, where Tx side multipath information can be obtained at BS using the mono-static mode, and Rx side multipath info can be obtained at UE using the mono-static or bi-static mode. Tx / Rx side multipath information may include angle, delay, power and polarization for each path / cluster. Per-path Doppler and initial phase info can be obtained by other methods like feedback or prediction.

[0286] (b) Generate transmitter and receiver steer vectors for each path cluster n with additional UE-side info, as shown in FIG. 23.

[0287] (c) Perform smit-orthogonalization or DFT orthogonalization for optimized steer vector matrix to get full dimension eigen vector matrix, for example VP=UP·C

[0288] where UP can be generated by Gram–Schmidt orthogonalization (e.g., UP= [VP, 1, ΔVP, 2…, ΔVP, N] ) or DFT matrix.

[0289] (d) Map reference channel space basis matrix U to eigen vector matrix, which corresponding to the measured dominant path cluster (s) : Uc=VpP or Uc=UpP

[0290] FIG. 24 is a flowchart of an example process 2400 of performing sensing supported channel estimation. The example process 2400 can be performed by a communication system (e.g., the communication system 100 of FIGS. 1-2) that includes one or more TRPs (aka, base station, e.g., TRP 170) and one or more user equipment (UE, e.g., ED 110) .

[0291] At 2402, a transmitting apparatus (e.g., a base station or a UE) of a communication system obtain a channel space basis matrix U, where the channel space basis matrix U has a mapping relationship with a matrix V, where the matrix V is a steering vector-based matrix.

[0292] In some implementations, the transmitting apparatus sends a first reference signal (RS) to a receiving apparatus of the communication system (e.g., 1202 of FIG. 12) , and receives first channel feedback in response to the first RS (e.g. 1203 of FIG. 12) . The matrix U is obtained based on the first channel feedback.

[0293] In some implementations, the first channel feedback includes one or more of a channel matrix (e.g., matrix A of diagram 701 of FIG. 7) , singular vectors of the channel matrix (e.g., vector h1 of diagram 701 of FIG. 7) , or precoding matrix indicators (PMI) .

[0294] In some implementations, one or more matrices U can be generated corresponding to one or more receiving apparatuses (e.g., UEs) . The transmitting apparatus can obtain one or more matrices U based on measuring corresponding one or more first reference signals (RSs) of the one or more receiving apparatuses. The multipath channel parameters can include one or more of angle of departure (AoD) , zenith angle of departure (ZoD) , delay, or power of one or more paths or path clusters of multipath.

[0295] In some implementations, the mapping relationship between matrix U and matrix V is determined based on multipath channel parameters, and wherein the multipath channel parameters are obtained based on performing sensing.

[0296] In some implementations, the multipath parameters are obtained further based on performing sensing under a mono-static mode or a bi-static mode. The multipath parameters further comprise one or more of angle of arrival (AoA) and zenith angle of arrival (ZoA) of one or more paths or path clusters of multipath.

[0297] In some implementations, the mapping relationship is determined based on determining a dominant path cluster of multipath based on the multipath channel parameters and a predetermined selection rule; obtaining a steer vector matrix Vp based on the dominant path cluster of multipath; obtaining an eigen vector matrix based on orthogonalizing the steer vector matrix Vp; and mapping the matrix U to the eigen vector matrix.

[0298] In some implementations, orthogonalizing the steer vector matrix Vp is performed based on smit-orthogonalization or discrete Fourier transform (DFT) orthogonalization.

[0299] Optionally, at 2404, the transmitting apparatus sends a second reference signal generated based on the matrix U to the receiving apparatus (e.g., 1206 of FIG. 12) .

[0300] Optionally, at 2406, the transmitting apparatus receives second channel feedback in response to the second RS (e.g., 1208 of FIG. 12) .

[0301] Optionally, at 2408, the transmitting apparatus obtains an updated matrix U based on the second channel feedback.

[0302] In the present disclosure, the terms “a” , “an” and “one” are defined to mean “at least one” , that is, these terms do not exclude a plural number of items, unless stated otherwise.

[0303] In the present disclosure, terms such as “substantially” , “generally” and “about” , which modify a value, condition or characteristic of a feature of an exemplary embodiment, should be understood to mean that the value, condition or characteristic is defined within tolerances that are acceptable for the proper operation of this exemplary embodiment for its intended application.

[0304] In the present disclosure, unless stated otherwise, the terms “connected” and “coupled” , and derivatives and variants thereof, refer herein to any structural or functional connection or coupling, either direct or indirect, between two or more elements. For example, the connection or coupling between the elements can be acoustical, mechanical, optical, electrical, thermal, logical, or any combinations thereof.

[0305] In the present disclosure, expressions such as “match” , “matching” and “matched” , including variants and derivatives thereof, are intended to refer herein to a condition in which two or more elements are either the same or within some predetermined tolerance of each other. That is, these terms are meant to encompass not only “exactly” or “identically” matching the two elements  but also “substantially” , “approximately” or “subjectively” matching the two or more elements, as well as providing a higher or best match among a plurality of matching possibilities.

[0306] In the present disclosure, the expression “based on” is intended to mean “based at least partly on” , that is, this expression can mean “based solely on” or “based partially on” , and so should not be interpreted in a limited manner. More particularly, the expression “based on” could also be understood as meaning “depending on” , “representative of” , “indicative of” , “associated with” or similar expressions.

[0307] In the present disclosure, the terms "system" and "network" may be used interchangeably in embodiments of this application. "At least one" means one or more, and "aplurality of" means two or more. The term "and / or" describes an association relationship of associated objects, and indicates that three relationships may exist. For example, A and / or B may indicate the following three cases: Only A exists, both A and B exist, and only B exists, where A and B may be singular or plural. The character " / " usually indicates an "or" relationship between associated objects. "At least one of the following items (pieces) " or a similar expression thereof indicates any combination of these items, including a single item (piece) or any combination of a plurality of items (pieces) . For example, "at least one of A, B, or C" includes A, B, C, A and B, A and C, B and C, or A, B, and C, and "at least one of A, B, and C" may also be understood as including A, B, C, A and B, A and C, B and C, or A, B, and C. In addition, unless otherwise specified, ordinal numbers such as "first" and "second" in embodiments of this application are used to distinguish between a plurality of objects, and are not used to limit a sequence, a time sequence, priorities, or importance of the plurality of objects.

[0308] A person skilled in the art should understand that embodiments of this application may be provided as a method, an apparatus (or system) , computer-readable storage medium, or a computer program product. Therefore, this application may use a form of a hardware-only embodiment, a software-only embodiment, or an embodiment with a combination of software and hardware. Moreover, this application may use a form of a computer program product that is implemented on one or more computer-usable storage media (including but not limited to a disk memory, an optical memory, and the like) that include computer-usable program code.

[0309] This application is described with reference to the flowcharts and / or block diagrams of the method, the device (system) , and the computer program product according to this application. It should be understood that computer program instructions may be used to implement each process and / or each block in the flowcharts and / or the block diagrams and a combination of a process and / or a block in the flowcharts and / or the block diagrams. The computer program instructions may be provided for a general-purpose computer, a dedicated computer, an embedded processor, or a processor of another programmable data processing device to generate a machine, so that the instructions executed by the computer or the processor of another programmable data processing device generate an apparatus for implementing a specific function in one or more procedures in the flowcharts and / or in one or more blocks in the block diagrams.

[0310] The computer program instructions may alternatively be stored in a computer-readable memory that can indicate a computer or another programmable data processing device to work in a specific manner, so that the instructions stored in the computer-readable memory generate an artifact that includes an instruction apparatus. The instruction apparatus implements a specific function in one or more procedures in the flowcharts and / or in one or more blocks in the block diagrams.

[0311] The computer program instructions may alternatively be loaded onto a computer or another programmable data processing device, so that a series of operations and steps are performed on the computer or the other programmable data processing device, so that computer-implemented processing is generated. Therefore, the instructions executed on the computer or the other programmable data processing device provide steps for implementing a specific function in one or more procedures in the flowcharts and / or in one or more blocks in the block diagrams.

[0312] It is clear that a person skilled in the art can make various modifications and variations to this application without departing from the scope of this application. This application is intended to cover these modifications and variations of this application provided that they fall within the scope of protection defined by the following claims and their equivalent technologies.

Claims

1.A method, comprising:obtaining a matrix U, wherein the matrix U is a channel space basis matrix having a mapping relationship with a matrix V, and wherein the matrix V is a steering vector-based matrix.2.The method of claim 1, the method further comprising:sending a first reference signal (RS) ; andreceiving first channel feedback in response to the first RS, wherein obtaining the matrix U comprises:obtaining the matrix U based on the first channel feedback.3.The method of claim 2, wherein the first channel feedback comprises one or more of a channel matrix, singular vectors of the channel matrix, or precoding matrix indicators (PMI) .4.The method of any one of claims 1 to 3, wherein the method further comprises:sending a second RS generated based on the matrix U;receiving second channel feedback in response to the second RS; andobtaining an updated matrix U based on the second channel feedback.5.The method of claim 1, wherein obtaining the matrix U comprises:obtaining one or more matrices U based on measuring corresponding one or more first reference signals (RSs) .6.The method of claim 5, wherein the method further comprises:sending the one or more matrices U;receiving one or more second RSs generated based on the one or more matrices U; andobtaining updated matrices U based on the one or more second RSs.7.The method of any one of claims 1 to 6, wherein the mapping relationship is determined based on multipath channel parameters, and wherein the multipath channel parameters are obtained based on performing sensing.8.The method of claim 7, wherein the multipath channel parameters comprise one or more of angle of departure (AoD) , zenith angle of departure (ZoD) , delay, or power of one or more paths or path clusters of multipath.9.The method of claim 7 or 8, wherein the multipath parameters are obtained further based on performing sensing under a mono-static mode or a bi-static mode, and wherein the multipath parameters further comprise one or more of angle of arrival (AoA) and zenith angle of arrival (ZoA) of one or more paths or path clusters of multipath.10.The method of any one of claims 1 to 9, wherein the mapping relationship is determined based on:determining a dominant path cluster of multipath based on the multipath channel parameters and a predetermined selection rule;obtaining a steer vector matrix Vp based on the dominant path cluster of multipath;obtaining an eigen vector matrix based on orthogonalizing the steer vector matrix Vp; andmapping the matrix U to the eigen vector matrix.11.The method of claim 10, wherein orthogonalizing the steer vector matrix Vp is performed based on smit-orthogonalization or discrete Fourier transform (DFT) orthogonalization.12.The method of any one of claims 1 to 11, wherein the obtaining a matrix U is performed by a user equipment (UE) or a base station.13.The method of claim 5 or 6, wherein the obtaining a matrix U is performed by a base station, wherein the one or more first RSs are received from corresponding one or more groups of UEs, wherein the one or more matrices U are each sent to a corresponding one of the groups of UEs to generate a corresponding one of the one or more second RSs.14.The method of claim 13, wherein each group of UEs of the one or more groups are located in a same grid of cells and are associated with a same identifier (ID) .15.A communication apparatus, configured to perform the method according to any one of claims 1 to 14.16.The communication apparatus of claim 15, comprising:a processing unit configured to obtain a matrix U, wherein the matrix U is a channel space basis matrix having a mapping relationship with a matrix V, and wherein the matrix V is a steering vector-based matrix.17.The communication apparatus of claim 16, comprising:a transmitting unit configured to send a first reference signal (RS) ; anda receiving unit configured to receive first channel feedback in response to the first RS, wherein the processing unit is configured to obtain the matrix U based on the first channel feedback.18.The communication apparatus of claim 17, wherein the first channel feedback comprises one or more of a channel matrix, singular vectors of the channel matrix, or precoding matrix indicators (PMI) .19.The communication apparatus of any one of claims 16 to 18, wherein the transmitting unit is further configured to sending a second RS generated based on the matrix U;wherein the receiving unit is configured to receive second channel feedback in response to the second RS; andwherein the processing unit is configured to obtain an updated matrix U based on the second channel feedback.20.The communication apparatus of claim 16, wherein obtaining the matrix U comprises:obtaining one or more matrices U based on measuring corresponding one or more first reference signals (RSs) .21.The communication apparatus of claim 20, wherein the transmitting unit is configured to send the one or more matrices U;wherein the receiving unit is configured to receive one or more second RSs generated based on the one or more matrices U; andwherein the processing unit is configured to obtain updated matrices U based on the one or more second RSs.22.The communication apparatus of any one of claims 16 to 21, wherein the mapping relationship is determined based on multipath channel parameters, and wherein the multipath channel parameters are obtained based on performing sensing.23.The communication apparatus of claim 22, wherein the multipath channel parameters comprise one or more of angle of departure (AoD) , zenith angle of departure (ZoD) , delay, or power of one or more paths or path clusters of multipath.24.The communication apparatus of claim 22 or 23, wherein the multipath parameters are obtained further based on performing sensing under a mono-static mode or a bi-static mode, and wherein the multipath parameters further comprise one or more of angle of arrival (AoA) and zenith angle of arrival (ZoA) of one or more paths or path clusters of multipath.25.The communication apparatus of any one of claims 15 to 24, wherein the mapping relationship is determined based on:determining a dominant path cluster of multipath based on the multipath channel parameters and a predetermined selection rule;obtaining a steer vector matrix Vp based on the dominant path cluster of multipath;obtaining an eigen vector matrix based on orthogonalizing the steer vector matrix Vp; andmapping the matrix U to the eigen vector matrix.26.The communication apparatus of claim 25, wherein orthogonalizing the steer vector matrix Vp is performed based on smit-orthogonalization or discrete Fourier transform (DFT) orthogonalization.27.The communication apparatus of any one of claims 16 to 26, wherein the obtaining a matrix U is performed by a user equipment (UE) or a base station.28.The communication apparatus of claim 20 or 21, wherein the obtaining a matrix U is performed by a base station, wherein the one or more first RSs are received from corresponding one or more groups of UEs, wherein the one or more matrices U are each sent to a corresponding one of the groups of UEs to generate a corresponding one of the one or more second RSs.29.The communication apparatus of claim 28, wherein each group of UEs of the one or more groups are located in a same grid of cells and are associated with a same identifier (ID) .30.The communication apparatus of claim 15, comprising:one or more processors configured to obtain a matrix U, wherein the matrix U is a channel space basis matrix having a mapping relationship with a matrix V, and wherein the matrix V is a steering vector-based matrix.31.A communication system, wherein the communication system comprises a communication apparatus configured to perform the method of any one of claims 1 to 14.32.A non-transitory computer-readable storage medium having instructions stored thereon which, when executed by an apparatus, cause the apparatus to perform the method of any one of claims 1 to 14.

Images