Apparatuses, devices, nodes, and methods for facilitating communications

Abstract

Aspects of the present disclosure provide methods, apparatuses, devices, methods, and systems for facilitating communications, to reduce computation and network overheads incurred in connection with channel state information (CSI) feedback transmission, while maintaining accuracy of the CSI feedback. In some implementations, a client side apparatus may obtain an angular-domain representation of the channel matrix based on a reference signal for CSI estimation received from a network side device. The channel matrix may represent an estimation of channels between the client side apparatus and the network side device. The client side apparatus may transmit CSI feedback including information associated with the angular-domain representation of the channel matrix. The network side device may obtain, from the CSI feedback, information indicative of the peak value (s) of the angular-domain representation of the channel matrix, and generate a precoding matrix facilitating the communications, using the obtained information.

Description

APPARATUSES, DEVICES, NODES, AND METHODS FOR FACILITATING COMMUNICATIONSTECHNICAL FIELD

[0001] The present disclosure relates generally to wireless communications, and in particular to apparatuses, devices, methods, and systems for facilitating communications.BACKGROUND

[0002] Large-scale or ultra-large-scale multiple-input-multiple-output (MIMO) has been considered a technology that will empower future wireless communications and improve spectral efficiency, primarily by virtue of use of a large number of antenna ports at the network side apparatuses (e.g., base station, or one or more elements therein (such as a chip or processor) ) . Large-scale or ultra-large-scale MIMO enhances precisions in directionality of signals, similar to a highly focussed beam of light, to thereby improve signal quality and reliability in wireless communications between network side devices and client side apparatuses (e.g., base station, user equipment (UE) , or one or more elements therein (such as a chip or processor) ) in a communication network.

[0003] However, deployment of a large number of antenna ports operating over wide bandwidths has introduced challenges to be overcome in terms of power efficiency, computation and network overhead, and sustainability.

[0004] For example, increasing the number of antenna ports requires significantly more energy for powering expansive networks. There is a need for energy-efficient technologies and protocols, for example due to demand to mitigate environmental impact (e.g., achieve carbon neutrality) in many countries. Energy-efficient technologies and protocols may be implemented by optimizing the hardware designs that lower power consumption at network side devices and / or client side apparatuses, and utilizing intelligent network management systems that dynamically allocate network resources based on real-time demand.

[0005] Another challenge faced by existing large-scale MIMO technologies includes large scale control overhead, which is signaling overhead derived from the background communication to manage the communications between network side devices and client side apparatuses. Management of control overhead becomes more complex as the number of antenna ports and respective bandwidths increase. Effective management of the control overhead may be desired to overcome challenges derived from the wide bandwidths and massive antenna arrays, and to take advantage of benefits of communication technologies (e.g., MIMO technologies, large-scale or ultra-large-scale MIMO technologies) .

[0006] Therefore, there is a need for new apparatuses, devices, methods, and systems for facilitating communications (e.g., large-scale MIMO communications) between apparatuses and devices in wireless communication networks.SUMMARY

[0007] As noted above, effective management of the control overhead may be desired to overcome challenges introduced by the wide bandwidths and massive antenna arrays, and take advantage of benefits provided by, for example, the large-scale or ultra-large-scale MIMO technologies. Strategies such as deployment of algorithms that advance signal processing and coordination of network side devices and client side apparatuses (e.g., base stations, user equipments (UEs) ) may be used to enable lean network operations, and provide that an ability for ultra fast data transmissions with a large number of devices (e.g., tera-bits per second (tera-bps) MIMO (T-MIMO) ) is achieved while maintaining sustainability and operational efficiency.

[0008] Aspects of the present disclosure provide apparatuses, devices, methods, and systems to overcome the challenges described above, as well as specific apparatuses, devices, methods, and systems for communications (e.g., large-scale MIMO communications) .

[0009] By virtue of some aspects of the present disclosure, network overhead incurred by transmission of channel state information (CSI) feedback may be mitigated and uplink (UL) bandwidth constraints may be alleviated, without notably compromising the accuracy of the CSI feedback information, thereby improving spectral efficiency and reducing the signaling load on UL channels. Such improvements may be achieved by transmitting an angular-domain representation of a channel matrix that represents an estimation of one or more channels between a client side apparatus (e.g., UE) and a network side device (e.g., base station) . In some implementations, the angular-domain representation of the channel matrix that is transmitted over the network may be obtained by converting a frequency-domain representation of the channel matrix (i.e., frequency domain matrix) to the angular-domain representation of the channel matrix. In some embodiments, the angular-domain representation of the channel matrix is a result extracting information indicative of at least one peak value, but not all peak values, thereby reducing the amount of information that is fed back, in effect compressing the angular-domain representation of the channel matrix.

[0010] By virtue of some aspects of the present disclosure, efficiency of mathematical computations may be improved, and the burden of processing and computations imposed on the network side device (e.g., base station) may be reduced. In some implementations, by isolating and focusing on some, but not necessarily all, angular-domain channel components, a mathematical process for computing a precoding matrix (e.g., computational process associated with singular value decomposition (SVD) ) may become simpler. For example, the (compressed) angular-domain representation of the channel matrix used for computing a precoding matrix may only include one or more peak values, but not all peal values, that correspond to respective signal paths between the network side device and the client side apparatus (e.g., only include magnitudes that are greater than a particular threshold) . Channel matrix element values that do not correspond to any signal paths between the network side device and the client side apparatus (e.g., not include magnitudes that are smaller than a particular threshold) may not be included. This may improve the efficiency of the mathematical process for computing the precoding matrix, and reduce the computational load on the network device. The manner in which the (compressed) angular-domain representation of the channel matrix is obtained is described above or elsewhere in the present disclosure.

[0011] By virtue of some aspects of the present disclosure, flexible configuration of antenna arrays (or arrays of antenna ports) may be enabled, thereby allowing ultra-large-scale MIMO communications in various circumstances and empowering network systems in accordance with environmental exigencies and constraints. In some implementations, use of the (compressed) angular-domain representation of the channel matrix may allow compatibility with one-dimensional (1D) , i.e. linear array, two-dimensional (2D) , and three-dimensional (3D) antenna arrangements. For example, variable antenna spacing may be tolerated in a greater extent for the antenna configuration. The flexibility in antenna array configurations may allow various antenna deployment, thereby enabling ultra-large-scale MIMO communications in various circumstances and enhancing wireless communication capabilities.

[0012] By virtue of some aspects of the present disclosure, for example by virtue of the compressed angular-domain representation of the channel matrix, the efficiency and sparsity of the large-scale MIMO channels may be optimized. In some implementations, as illustrated elsewhere in the present disclosure, the angular-domain representation of a channel matrix that represents an estimation of one or more channels between a client side apparatus (e.g., UE) and a network side device (e.g., base station) may be highly sparse (most elements are zero values) and has the same size as the frequency-domain channel matrix. As illustrated above or elsewhere in the present disclosure, the compressed angular-domain representation of the channel matrix may only include one or more peak values that correspond to respective signal paths between the network side device and the client side apparatus (e.g., only include elements that are non-zero values (or greater than a particular threshold) ) , but not include channel matrix element values that do not correspond to any signal paths between the network side device and the client side apparatus (e.g., not include elements that are zero values (or smaller than a particular threshold) ) . The manner in which the compressed angular-domain representation of the channel matrix is obtained is described above or elsewhere in the present disclosure.

[0013] According to an aspect of the disclosure there is provided a method for use at a client side apparatus involving transmitting channel state information (CSI) feedback including information associated with an angular-domain representation of a channel matrix, the channel matrix representing an estimation of one or more channels between the client side apparatus and a network side device.

[0014] In some implementations, the method further includes receiving a reference signal for CSI estimation; and obtaining the angular-domain representation of the channel matrix based on the received reference signal.

[0015] In some implementations, obtaining the angular-domain representation comprises: identifying at least one peak value of the angular-domain representation of the channel matrix; and extracting information indicative of the at least one peak value, thereby compressing the angular-domain representation of the channel matrix. Each peak value of the at least one peak value may correspond to a respective magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus.

[0016] In some implementations, the at least one peak value is identified based on at least one of: the respective magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix; or a threshold value representing a minimum magnitude for one or more peak values that can be included in the CSI feedback.

[0017] In some implementations, extracting the information indicative of the at least one peak value comprises: for each of the at least one peak value, extracting at least one of: two dimensional (2D) coordinates indicative of a direction of the respective signal path between the network side device and the client side apparatus; or the respective magnitude and a respective phase of the peak  value. The respective signal path may be associated with the peak value. The 2D coordinates may include an angle of departure (AoD) at the network side device and an angle of arrival (AoA) at the client side apparatus.

[0018] In some implementations, identifying the at least one peak value includes: selecting a predefined pattern from an angular-domain beam selection codebook that includes one or more beam selection codebook patterns. Each beam selection codebook pattern may be indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix. The one or more predefined peak values may be indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus. The selected predefined pattern may match a pattern associated with the at least one peak value.

[0019] In some implementations, the predefined pattern is selected based on a similarity metric that quantifies similarity between each beam selection codebook pattern and the pattern associated with the at least one peak value.

[0020] In some implementations, extracting the information indicative of the at least one peak value comprises: extracting an index of the selected predefined pattern. Extracting the information indicative of the at least one peak value further comprises, for each of the at least one peak value: quantizing a respective phase of the peak value based on a phase quantization codebook that includes one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value, and extracting the quantized respective phase of the peak value.

[0021] In some implementations, obtaining the angular-domain representation of the channel matrix includes: obtaining the channel matrix based on the received reference signal, wherein the channel matrix is a frequency domain matrix; and converting the frequency domain matrix to the angular-domain representation of the channel matrix using a digital Fourier transform.

[0022] In some implementations, the method further includes receiving, from the network side device, configuration information pertaining to at least one of: CSI estimation to be performed by the client side apparatus; or providing the CSI feedback by the client side apparatus.

[0023] In some implementations, the configuration information includes at least one of: information indicative of a resource for the reference signal; a maximum number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that can be included in the CSI feedback, each peak value corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus; a quantization level to be applied to the at least one peak value; a feedback reporting mode indicating whether the CSI feedback is to be transmitted periodically or aperiodically; an angular-domain beam selection codebook including one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook pattern indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus; a phase quantization codebook including one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value; or a threshold value representing a minimum magnitude for one or more peak values that can be included in the CSI feedback, each of the one or more peak values corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus.

[0024] In some implementations, the threshold value is determined based on one or more parameters indicative of network conditions.

[0025] In some implementations, the method further includes receiving at least one of: an updated version of the angular-domain beam selection codebook; an updated version of the phase quantization codebook; or an updated version of the threshold value. The updated version of the threshold value may be determined based on one or more parameters indicative of network conditions.

[0026] In some implementations, the one or more parameters indicative of network conditions include at least one of: signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) ; pathloss; reference signal received power (RSRP) ; or peak-to-average power ratio (PAPR) .

[0027] In some implementations, when the feedback reporting mode indicates the CSI feedback is to be transmitted aperiodically, the CSI feedback is transmitted based on channel quality changes or occurrence of a predefined network event.

[0028] In some implementations, the configuration information is received using: a message configured to convey the configuration information, a channel designated to convey the configuration information, a physical downlink control channel (PDCCH) , or a physical downlink shared channel (PDSCH) .

[0029] In some implementations, the method further includes quantizing the at least one peak value based on the configuration information.

[0030] In some implementations, the CSI feedback includes: for each of the at least one peak value, at least one of: information indicative of two dimensional (2D) coordinates including an angle of departure (AoD) and angle of arrival (AoA) that are associated with a respective peak value; information indicative of magnitude and phase of the respective peak value; information indicative of a pattern selected from an angular-domain beam selection codebook that includes one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook pattern indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus, the selected pattern matching a pattern associated with the respective peak value; or information indicative of a phase quantization codebook value corresponding to a phase value of the respective peak value, the phase quantization value included in a phase quantization codebook that includes one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value.

[0031] In some implementations, the 2D coordinates including an AoD and AoA that are associated with the respective peak value are represented using a fixed-point format based on a particular angular resolution.

[0032] In some implementations, the method further includes quantizing the magnitude and phase of the respective peak value based on a predetermined number of bits.

[0033] In some implementations, the CSI feedback further includes at least one of: a CSI feedback identifier; information indicative of a resource for the reference signal; a number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback, each peak value corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus; or information identifying the client side apparatus.

[0034] In some implementations, the CSI feedback includes a header. The header may include at least one of: the information identifying the CSI feedback, the information indicative of the resource for the reference signal for CSI estimation, or the number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback.

[0035] In some implementations, the method further includes determining the number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback based on at least one of: a threshold value representing a minimum magnitude required for the at least one peak to be included in the CSI feedback; or sparsity of the channel matrix.

[0036] In some implementations, the CSI feedback is used at the network side device to generate a precoding matrix facilitating downlink data transmission between the network side device and the client side apparatus.

[0037] According to an aspect of the disclosure there is provided an apparatus including means to perform the method mentioned in this disclosure. For example, the apparatus includes a processor configured to cause the processor to perform a method for use at a client side apparatus consistent with the embodiments described above and herein. In another example, the apparatus includes a processor coupled with a computer-readable medium. The computer-readable medium stores thereon computer executable instructions that when executed cause the processor to perform a method for use at client side apparatus consistent with the embodiments described above and herein. A non-limiting example of the apparatus is a user equipment (UE) or any other suitable client side apparatus. In some implementations, the apparatus includes a chip, e.g., an integrated circuit (IC) chip. In some implementations, the apparatus does not execute instructions by a processor to perform the methods, e.g., the apparatus may include circuitry such as a field-programmable gate array (FPGA) , a graphical processing unit (GPU) , or an application-specific integrated circuit (ASIC) , that performs the methods. More generally, the apparatus may include one or more units to perform a method as described above or elsewhere in the present disclosure. The term “units” is used in a broad sense and may be referred to by any of various names, including for example, modules, components, elements, means, etc. The units may be implemented using hardware, software, firmware or any combination thereof.

[0038] According to an aspect of the present disclosure, there is provided a method for use at a network side device involving receiving channel state information (CSI) feedback including information associated with an angular-domain representation of a channel matrix. The channel matrix may represent an estimation of one or more channels between a client side apparatus and the network side device.

[0039] In some implementations, the method further includes further comprising: obtaining the angular-domain representation of the channel matrix based on the received CSI feedback; and extracting information indicative of at least one peak value of the angular-domain representation of the channel matrix from the obtained angular-domain representation of the channel matrix. Each  peak value of the at least one peak value may correspond to a respective magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus.

[0040] In some implementations, extracting the information indicative of the at least one peak value comprises, for each of the at least one peak value, extracting at least one of: two dimensional (2D) coordinates indicative of a direction of the respective signal path between the network side device and the client side apparatus; or the respective magnitude and a respective phase of the peak value. The respective signal path may be associated with the peak value. The 2D coordinates may include an angle of departure (AoD) at the network side device and an angle of arrival (AoA) at the client side apparatus.

[0041] In some implementations, the at least one peak value is determined, at the client side apparatus, based on at least one of: the respective magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix; or a threshold value representing a minimum magnitude for one or more peak values that can be included in the CSI feedback.

[0042] In some implementations, the method further includes generating a precoding matrix using the extracted information indicative of the at least one peak value. The precoding matrix may facilitate downlink data transmission between the network side device and the client side apparatus.

[0043] In some implementations, extracting the information indicative of the at least one peak value includes: extracting an index specifying one of one or more beam selection codebook patterns included in an angular-domain beam selection codebook; and, for each of the at least one peak value, extracting a quantized respective phase value corresponding to the peak values. Each beam selection codebook pattern may be indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix. The one or more predefined peak values may be indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus.

[0044] In some implementations, the method further includes identifying, from the angular-domain beam selection codebook, a pattern that matches a pattern associated with the at least one peak value, using the index.

[0045] In some implementations, the identified pattern is selected, at the client side apparatus, based on a similarity metric that quantifies similarity between each beam selection codebook pattern and the pattern associated with the at least one peak value.

[0046] In some implementations, the method further includes generating a precoding matrix using at least one of the identified pattern or the quantized respective phase value. The precoding matrix may facilitate downlink data transmission between the network side device and the client side apparatus.

[0047] In some implementations, the method further includes transmitting a reference signal for CSI estimation. The reference signal is used for obtaining, at the client side apparatus, the angular-domain representation of the channel matrix.

[0048] In some implementations, the method further includes transmitting, to the client side apparatus, configuration information pertaining to at least one of: CSI estimation to be performed by the client side apparatus; or providing the CSI feedback by the client side apparatus.

[0049] In some implementations, the configuration information includes at least one of: information indicative of a resource for the reference signal; a maximum number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that can be included in the CSI feedback, each peak value corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus; a quantization level to be applied to the at least one peak value; a feedback reporting mode indicating whether the CSI feedback is to be transmitted periodically or aperiodically; an angular-domain beam selection codebook including one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook value indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and the client side apparatus; a phase quantization codebook including one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value; or a threshold value representing a minimum magnitude for one or more peak values that can be included in the CSI feedback, each of the one or more peak values corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus.

[0050] In some implementations, the method further includes at least one of: generating at least one of the angular-domain beam selection codebook, or the phase quantization codebook; or determining the threshold value based on one or more parameters indicative of network conditions.

[0051] In some implementations, further includes at least one of: generating at least one of an updated version of the angular-domain beam selection codebook, or an updated version of the phase quantization codebook; or determining an updated version of the threshold value based on one or more parameters indicative of network conditions.

[0052] In some implementations, the one or more parameters indicative of network conditions include at least one of: signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) ; pathloss; reference signal received power (RSRP) ; or peak-to-average power ratio (PAPR) .

[0053] In some implementations, when the feedback reporting mode indicates the CSI feedback is to be transmitted aperiodically, the CSI feedback is received based on channel quality changes or occurrence of a predefined network event.

[0054] In some implementations, the network side device transmits the configuration information using: a message configured to convey the configuration information, a channel designated to convey the configuration information, a physical downlink control channel (PDCCH) , or a physical downlink shared channel (PDSCH) .

[0055] In some implementations, the at least one peak value is quantized, at the client side apparatus, based on the configuration information.

[0056] In some implementations, the CSI feedback includes: for each of the at least one peak value, at least one of: information indicative of two dimensional (2D) coordinates including an angle of departure (AoD) and angle of arrival (AoA) that are associated with a respective peak value; information indicative of magnitude and phase of the respective peak value; information indicative of a pattern selected from an angular-domain beam selection codebook that includes one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook pattern indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus, the selected pattern matching a pattern associated with the respective peak value; or information indicative of a phase quantization codebook value corresponding to a phase value of the respective peak value, the phase quantization value included in a phase quantization codebook that includes one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value.

[0057] In some implementations, the 2D coordinates including an AoA and AoD that are associated with the respective peak value are represented using a fixed-point format based on a particular angular resolution.

[0058] In some implementations, the magnitude and phase of the respective peak value is quantized based on a predetermined number of bits.

[0059] In some implementations, the CSI feedback further includes at least one of: a CSI feedback identifier; information indicative of a resource for the reference signal; a number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback, each peak value corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus; or information identifying the client side apparatus.

[0060] In some implementations, the CSI feedback includes a header. The header may include at least one of: the information identifying the CSI feedback, the information indicative of the resource for the reference signal for CSI estimation, or the number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback.

[0061] In some implementations, the number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback is determined based on at least one of: a threshold value representing a minimum magnitude required for the at least one peak to be included in the CSI feedback; or sparsity of the channel matrix.

[0062] According to an aspect of the disclosure there is provided a device including means to perform the method mentioned in this disclosure. For example, the device includes a processor configured to cause the processor to perform a method for use at a network side device consistent with the embodiments described above and herein. In another example, the device includes a processor coupled with a computer-readable medium. The computer-readable medium stores thereon computer executable instructions that when executed cause the processor to perform a method for use at a network side device consistent with the embodiments described above and herein. Non-limiting examples of the device are a base station (BS) , and / or any other suitable network side devices. In some implementations, the device includes a chip, e.g., an IC chip. In some implementations, the device does not execute instructions by a processor to perform the methods, e.g., the device may include circuitry such as an FPGA, a GPU, or an ASIC, that performs the methods. More generally, the device may include one or more units to perform a method as described above or elsewhere in the present disclosure. The term “units” is used in a broad sense and may be referred to by any of  various names, including for example, modules, components, elements, means, etc. The units may be implemented using hardware, software, firmware or any combination thereof.

[0063] According to an aspect of the disclosure, there is provided a computer program product. The computer program product includes a computer program (also referred to as code or an instruction) . When the computer program is run or executed, a computer is enabled or caused to perform a method as described above or elsewhere in the present disclosure.

[0064] According to an aspect of the disclosure, there is provided a computer-readable storage medium. The computer-readable storage medium stores computer executable instructions that, when executed, cause a computer to perform a method as described above or elsewhere in the present disclosure. The computer-readable storage medium may be non-transitory.

[0065] According to an aspect of the disclosure, there is provided a computer-program. The computer program includes computer executable instructions that, when executed, cause a computer to perform a method as described above or elsewhere in the present disclosure.

[0066] In some aspects of the present disclosure, there is provided an apparatus for implementing any of the method aspects as disclosed in the present disclosure.

[0067] In some aspects of the present disclosure, there is provided an element / chipset system including means (e.g., at least one processor) to implement the method implemented by (or at) a client side apparatus of the present disclosure. The apparatus / chipset system may be the client side apparatus (e.g., a UE, any suitable client side apparatus) or a module / component in the client side apparatus. In details, the at least one processor may execute instructions stored in a computer-readable medium to implement the method.

[0068] In some aspects of the present disclosure, there is provided an element / chipset system including means (e.g., at least one processor) to implement the method implemented by (or at) a network side device of the present disclosure. The apparatus / chipset system may be the network side device (e.g., a BS, or any other suitable network side device) or a module / component in the device. In details, the at least one processor may execute instructions stored in a computer-readable medium to implement the method.

[0069] In some aspects of the present disclosure, there is provided a system including at least one of an element in (or at) a client side apparatus (e.g., a UE, any suitable client side apparatus) of the present disclosure, and / or an element in (or at) a network side device (e.g., a BS, or any other suitable network side device) of the present disclosure.

[0070] In some aspects of the present disclosure, there is provided a method performed by a system an element in (or at) a client side apparatus (e.g., a UE, any suitable client side apparatus) of the present disclosure, and / or an element in (or at) a network side device (e.g., a BS, or any other suitable network side device) of the present disclosure.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0071] For a more complete understanding of the present embodiments, and the advantages thereof, reference is now made, by way of example, to the following descriptions taken in conjunction with the accompanying drawings, in which:

[0072] FIG. 1 is a schematic diagram of a communication system in which embodiments of the present disclosure may occur.

[0073] FIG. 2 is another schematic diagram of a communication system in which embodiments of the present disclosure may occur.

[0074] FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of an apparatus wirelessly communicating with another apparatus in a communication system in which embodiments of the present disclosure may occur.

[0075] FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of an apparatus in which embodiments of the present disclosure may occur.

[0076] FIG. 5 is a block diagram illustrating another example of an apparatus in which embodiments of the present disclosure may occur.

[0077] FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of a channel model of a MIMO system in which embodiments of the present disclosure may occur.

[0078] FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a process in which a base station obtains channel state information (CSI) from a user equipment (UE) , in accordance with embodiments of the present disclosure.

[0079] FIG. 8 is a schematic diagram illustrating an example configuration of ultra-large-scale multiple-input-multiple-output (MIMO) system in a wireless communication network.

[0080] FIG. 9 is a mathematical notation illustrating an example of an angular-domain representation of a channel matrix representing an estimation of one or more channels between a client side apparatus and a network side device, in accordance with  embodiments of the present disclosure.

[0081] FIG. 10 is a schematic diagram illustrating an example of signaling paths or rays in a MIMO communication between network side antenna ports and client side antenna ports in a wireless network, in accordance with embodiments of the present disclosure.

[0082] FIG. 11 illustrates an example of a frequency-domain representation of an estimation of multiple channels between multiple client side apparatus antennas and multiple network side device antennas, in accordance with embodiments of the present disclosure.

[0083] FIG. 12 illustrates an example of an angular-domain representation of the frequency-domain representation of an estimation of multiple channels between multiple client side apparatus antennas and multiple network side device antennas shown in FIG. 11. FIG. 13 illustrates an example of a compressed version of the angular-domain representation shown in FIG. 12.

[0084] FIG. 14 is a schematic diagram illustrating an example process of facilitating MIMO communication between a network side device and a client side apparatus including compression of the channel matrix using the Fast Fourier Transform (FFT) , in accordance with embodiments of the present disclosure.

[0085] FIG. 15 is a signal flow diagram illustrating an example method for facilitating communication between a network side device and a client side apparatus, in accordance with embodiments of the present disclosure.

[0086] FIG. 16 is a signal flow diagram illustrating an example method for facilitating communication between a network side device and a client side apparatus using a beam selection codebook, in accordance with embodiments of the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0087] For illustrative purposes, specific example embodiments will now be explained in greater detail below in conjunction with the figures.

[0088] The embodiments set forth herein represent information sufficient to practice the claimed subject matter and illustrate ways of practicing such subject matter. Upon reading the following description in light of the accompanying figures, those of skill in the art will understand the concepts of the claimed subject matter and will recognize applications of these concepts not particularly addressed herein. It should be understood that these concepts and applications fall within the scope of the disclosure and the accompanying claims.

[0089] Moreover, it will be appreciated that any module, component, or device disclosed herein that executes instructions may include or otherwise have access to a non-transitory computer / processor readable storage medium or media for storage of information, such as computer / processor readable instructions, data structures, program modules, and / or other data. A non-exhaustive list of examples of non-transitory computer / processor readable storage media includes magnetic cassettes, magnetic tape, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, optical disks such as compact disc read-only memory (CD-ROM) , digital video discs or digital versatile discs (i.e. DVDs) , Blu-ray DiscTM, or other optical storage, volatile and non-volatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology, random-access memory (RAM) , read-only memory (ROM) , electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM) , flash memory or other memory technology. Any such non-transitory computer / processor storage media may be part of a device or accessible or connectable thereto. Computer / processor readable / executable instructions to implement an application or module described herein may be stored or otherwise held by such non-transitory computer / processor readable storage media.

[0090] Aspects of the present disclosure provide apparatuses, devices, methods, and systems to overcome the shortcomings described above and elsewhere in the present disclosure, as well as specific apparatuses, devices, methods, and systems for facilitating large-scale multiple-input-multiple-output (MIMO) communications. In particular, some aspects of the present disclosure pertain to compression of information associated with a channel matrix included in channel state information (CSI) feedback.

[0091] In some implementations, a client side apparatus (e.g., user equipment (UE) ) may convert a frequency-domain channel matrix into an angular-domain representation of the frequency-domain channel matrix. The channel matrix may represent an estimation of one or more channels between the client side apparatus and a network side device (e.g., base station) . The client side apparatus may compress the angular-domain representation of the channel matrix, and obtain a compressed angular-domain representation of the channel matrix. The client side apparatus may encode the compressed angular-domain representation of the channel matrix into a CSI feedback, and transmit the CSI feedback to the network side device. The CSI feedback may be transmitted  using a UL channel, e.g., a physical uplink control channel (PUCCH) , or a physical uplink shared channel (PUSCH) . After receiving the CSI, the network side device may obtain (e.g., receive and decode) the compressed angular-domain representation of the channel matrix from the received CSI feedback. The network side device may directly perform singular value decomposition (SVD) on the compressed angular-domain representation of the channel matrix, and convert resultant eigenvectors to the precoding matrix. The precoding matrix may be obtained based on the received CSI feedback, and utilized for a subsequent downlink (DL) transmission from the network side device to the client side apparatus. “Precoding” and “precoding matrix” are further discussed below in the present disclosure.

[0092] The present disclosure illustrates enhancement of wireless communication channel capacity, which may be achieved using a fast and efficient method for compressing the MIMO channel matrix. In some implementations, a network side device (e.g., base station) , which may be a transmit device, may have an array or panel of M antenna ports, and a client side apparatus (e.g., user equipment (UE) ) , which may be a receive apparatus, may have an array of N antenna ports, that is different from the array of M antenna ports. The network side device and the client side apparatus may establish connection (s) using their antenna ports (e.g., the array of M antenna ports, the array of N antenna ports) . As a frequency-domain channel response from any transmitting antenna port to any receiving antenna port may be considered a complex value, radio propagations between the M transmitting antenna ports and the N receiving antenna ports may form a M×N channel matrix H. Then, the client side apparatus may estimate the channel matrix and compress the estimated M×N channel matrix before transmitting the CSI feedback to the network side device. The client side apparatus may employ a spatial-spectral decomposition, such as two dimensional (2D) Discrete Fourier Transform (DFT) operators, to transform the estimated frequency domain channel matrix H to the angular-domain representation of the channel matrix Then, the client side apparatus may truncate the angular-domain representation of the channel matrix by one or more different thresholds, thereby acquiring a compressed angular-domain representation of the channel matrix The client side apparatus may add the compressed angular-domain representation into the CSI, and transmit the CSI to the network side device. The network side device may obtain the compressed angular-domain representation of the channel matrix  from the received the CSI, and compute the precoding matrix from the compressed angular-domain representation of the channel matrix

[0093] FIGs. 1 to 7 provide context for the network and device (s) that may be in the network and that may implement aspects of the present disclosure.

[0094] FIG. 1 illustrates an example communication system 100 in which the present disclosure could be implemented. Referring to FIG. 1, as an illustrative example, a simplified schematic illustration of a communication system 100 is provided. The communication system 100 may comprise a radio access network 120. The radio access network (RAN) 120 may be 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) RAN. In some implementations, the term “radio access” may refer to a future generation air interface of standards which may comprise both terrestrial networks (TNs) and non-terrestrial networks (NTNs) , and more details will be described below. One or more communication electronic device (ED) 110a, 110b, 110c, 110d, 110e, 110f, 110g, 110h, 110i, 110j (generically referred to as 110) may be interconnected to one another or connected to one or more network nodes 170a, 170b (generically referred to as 170) in the RAN 120. A core network (CN) 130 may be a part of the communication system and may be dependent or independent of the radio access technology used in the communication system 100. The communication system 100 may also comprise a public switched telephone network (PSTN) 140, the internet 150, and other networks 160.

[0095] In general, the communication system 100 enables communication of multiple wireless or wired elements. The communication system 100 may provide content, such as voice, data, video, and / or text, via broadcast, multicast, groupcast, unicast, etc. The communication system 100 may operate by sharing resources, such as carrier spectrum bandwidth, among its constituent elements.

[0096] The communication system 100 may provide a wide range of communication services and applications including 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, massive communication, 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 earth monitoring, remote sensing, passive sensing and positioning, navigation and tracking, autonomous delivery and mobility, etc.

[0097] 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 a terrestrial communication system and a 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 sub-systems of the communication system 100.

[0098] FIG. 2 illustrates another example for communication system 100. As described earlier, the communication system 100 may include ED 110a, 110b, 110c, 110d (generically referred to as ED 110) , RAN 120a, 120b, and one or more of a CN 130, a PSTN 140, the internet 150, and other networks 160. In addition, the communication system 100 may also include a non-terrestrial network (NTN) 120c. The RANs 120a, 120b may include respective network nodes 170a, 170b such as base stations 170a, 170b, which may be generically referred to as terrestrial network (TN) devices or terrestrial transmit and receive points (T-TRPs) 170a, 170b (generically referred to as 170) . As referred to herein, the terms “TRP” and “base station” may be used interchangeably unless explicitly noted otherwise in a given example or section. For brevity, this disclosure may primarily refer to base station; however, absent an explicit limitation, references to TRP are merely non-limiting instances of interchangeable use. 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 base station 172, which may be generically 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.

[0099] In some implementations, the NT-TRP 172 is not attached to the ground, for example, 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 an airborne platform (e.g. a blimp or an airship) , balloon, drone (e.g. 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 or quadcopter. 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 is yet another example of a non-terrestrial base station, including international mobile telecommunication base stations.

[0100] As referred to herein, and unless specified otherwise, a “TRP” may also refer to a T-TRP or a NT-TRP, a “T-TRP” may also refer to a “TN TRP” , and a “NT-TRP” may also refer to a “NTN TRP” . The NTN 120c may be considered a radio access network (RAN) , with operational aspects in common with the 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, which communicates with the ED 110 via the non-terrestrial network device. In addition, there may be an NTN gateway in the ground (i.e., referred as a terrestrial network device) also function as a transport layer device to communicate 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 in the same device.

[0101] A base station (also referred to TRP as stated above) 170 may be a network element in radio access network responsible for radio transmission and reception in one or more cells to or from the user equipment. Base station 170 may be known by other names in some implementations, such 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 future 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 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 the like, or combinations thereof. When a base station 170 performs (or is configured to perform) a method described herein, it may be interpreted as the base station, one or more  modules (or units) in the base station, a circuit or chip, or a combination thereof, may perform 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 in the base station.

[0102] The EDs 110a-110d and TRPs 170a-170b, 172 are examples of communication equipment that can be configured to implement some or all of the operations and / or embodiments 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 “coverage area” . The TRPs 170a-170b may be responsible for allocating and  / or configuring resources and transmission and / or reception in a set of cells. A cell may be a Radio network object that can be uniquely identified from a (cell) identification that is broadcasted over a geographical region or area from base stations associated with the cell. A Cell can be either FDD or TDD mode. A cell may also refer to the carrier frequencies within the DL / UL carrier bandwidth resources of a single standalone carrier or a component carrier in a carrier aggregation mode. A cell may be further divided into cell sectors, and a base station 170a-170b may, for example, employ multiple transceivers to provide service to multiple sectors. In some implementations, there may be established pico or femto cells where the radio access technology supports such. In some implementations, multiple transceivers could be used for each cell, for example using multiple-input multiple-output (MIMO) technology. The number of RAN 120a-120b shown is exemplary only. Any number of RAN may be contemplated when devising the communication system 100.

[0103] Any base station may be a single element, as shown, or multiple elements, distributed in the corresponding RAN, or otherwise. In some implementations, a plurality of RAN nodes may coordinate to assist the ED 110 in implementing radio access, and different RAN nodes separately implement 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 may be included in a 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 also have different names, but a person skilled in the art may understand meanings thereof. For example, in an open radio access network (ORAN) system, a CU may also be referred to as an open CU (O-CU) , a DU may also be referred to as an open DU (O-DU) , and a CU-CP may also 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 by using a software module, a hardware module, or a combination of a software module and a hardware module.

[0104] Further, communication (s) between different devices / apparatuses in various embodiments of this application may refer to direct communication between different devices / apparatuses (that is, no forwarding is required by another device / apparatuses) , or may refer to communication (s) between different devices / apparatuses via another device / apparatus (that is, forwarding is required by another device / apparatus) . Alternatively, it may refer to that a functional unit inside the device / apparatus uses another functional unit in the device / apparatus to communicate with another device / apparatus. In other words, "sending (or transmitting) information to... (an ED or a base station) " in this application may be understood as that a destination endpoint of the information is an ED or a base station. It may include sending / transmitting information directly or indirectly to an ED or a base station. Similarly, "receiving information from. . . (an ED or a base station) " may be understood as that a source endpoint of the information is an ED or a base station, and may include directly or indirectly receiving information from an ED or a base station. Necessary processing such as format conversion, digital-to-analog conversion, amplification, and filtering may be performed on the information between the source endpoint that sends the information and the destination endpoint. However, the destination endpoint may understand valid information from the source endpoint. Similar descriptions in this application may be understood similarly. Details are not described herein again. In the present disclosure, the terms "send" and "transmit" may be used interchangeably in embodiments of this application.

[0105] The ED 110 is used to connect persons, objects, machines, etc. The ED 110 may be widely used in various scenarios including, for example, 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, autonomous delivery and mobility, etc.

[0106] Each ED 110 represents any suitable end user device for wireless operation and may include such devices (or may be referred to but not limited to) as 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) , a 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 in (e.g. module, modem, or chip) or comprising the forgoing devices, among other possibilities. Future generation EDs 110 may be referred to using other terms. When an ED 110 performs (or is configured to perform) a method described herein, it may be interpreted as the ED, one or more module (or units) in the ED, a circuit or chip, or a combination thereof, may perform 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.

[0107] 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.

[0108] Any ED 110 may be alternatively or additionally configured to interface, access, or communicate with any TRPs 170a, 170b and 172, the Internet 150, the CN 130, the PSTN 140, the other networks 160, or any combination of the preceding. In some examples, 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, ED 110d may communicate an UL and / or DL transmission over a non-terrestrial air interface 190c with NT-TRP 172.

[0109] An air interface (e.g., 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 ED and base station. 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 (e.g., data) over a wireless communications link. The air interfaces 190a and 190b may use similar communication technology, such as any suitable radio access technology.

[0110] The non-terrestrial air interface 190c can enable communication between the ED 110d and one or multiple 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 multiple NT-TRPs 172 for multicast transmission.

[0111] The TRPs 170a-170b, 172 may communicate with one another over one or more air interfaces 190e, 190f using wireless communication links (e.g., 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 code division multiple access (CDMA) , time division multiple access (TDMA) , frequency division multiple access (FDMA) , orthogonal FDMA (OFDMA) , or single-carrier FDMA (SC-FDMA) .

[0112] 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, 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 CN 130, and may or may not employ the same radio access technology as RAN 120a, RAN 120b or both. The CN 130 may also serve as a gateway access between (i) the RANs 120a and 120b or EDs 110a 110b, and 110c or both, 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. Instead of wireless communication (or in addition thereto) , the EDs 110a 110b, and 110c may communicate via wired  communication channels to a service provider or switch (not shown) , and to the Internet 150. PSTN 140 may include circuit switched telephone networks for providing plain old telephone service (POTS) . 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 incorporate multiple transceivers necessary to support such.

[0113] 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 170 a-170b, 172. In one implementation, the sensing agent may be part of any one of TRPs 170 a-b, 172. In another implementation, the sensing agent is a separate node that can communicate with the CN 130 and / or the RAN 120 (e.g., any one of TRPs 170 a-b, 172) .

[0114] Additional details regarding the EDs 110, T-TRP 170, and NT-TRP 172 are known to those of skill in the art. As such, these details are omitted here.

[0115] FIG. 3 illustrates an example of an apparatus 310 wirelessly communicating with apparatus 320 in a communication system (e.g., the communication system 100) in which embodiments of the present disclosure may occur. The apparatus 310 may be an electronic device (e.g. ED 110) . The apparatus 320 may be a network node (e.g. network node 170) such as T-TRP 170 or a NT-TRP 172. Although there is only one apparatus 310, and one apparatus 320 shown in the figure, the number of apparatus 310 and / or 320 could be one or more. For example, one ED 110 may be served by only one T-TRP 170 (or one NT-TRP 172) , by more than one T-TRP 170 (or more than one NT-TRP 172) . One ED 110 may be served by one or more T-TRP 170 and one or more NT-TRP 172. Similarly, one T-TRP 170 (or one NT-TRP 172) may serve one or more ED 110.

[0116] Apparatus 310 includes at least one processor 210. Only one processor 210 is illustrated to avoid congestion in the drawing. The apparatus 310 may further include a transmitter 201 and a receiver 203 coupled to one or more antennas 204. Only one antenna 204 is illustrated to avoid congestion in the drawing. One, some, or all of the antennas 204 may alternatively be panels. The transmitter 201 and the receiver 203 may be integrated, e.g. as a transceiver. The transceiver is configured to modulate data or other content for transmission by at least one antenna 204 or network interface controller (NIC) . The transceiver is also configured to demodulate data or other content received by the at least one antenna 204. Each transceiver includes any suitable structure for generating signals for wireless or wired transmission and / or processing signals received wirelessly or by wire. Each antenna 204 includes any suitable structure for transmitting and / or receiving wireless or wired signals. The apparatus 310 may include at least one memory 208. Only the 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 present disclosure, the transceiver (or transmitter 201 and / or receiver 203) may be viewed as an interface circuit.

[0117] The memory 208 stores instructions used to perform operations described herein. The memory 208 may also stores data used, generated, or collected by the apparatus 310. For example, the memory 208 could store software instructions or modules configured to implement some or all of the functionality and / or embodiments described herein and that are executed by one or more processor 210.

[0118] The apparatus 310 may further include one or more input / output devices (not shown) or interfaces. The input / output devices or interfaces permit interaction with a user or other devices in the network. Each input / output device or interface includes any suitable structure for providing information to or receiving information from a user, and / or for network interface communications. Suitable structures include, for example, a speaker, microphone, keypad, keyboard, display, touch screen, etc.

[0119] The processor 210 may 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 receiving transport blocks (TBs) , using a resource for decoding of one of the received TBs, releasing the resource for decoding of another of the received TBs, and / or receiving configuration information configuring a resource. In detail, the operation may include those operations related to preparing a transmission for UL transmission to the apparatus 320; those operations related to processing DL transmissions received from the apparatus 320; and those operations related to processing SL transmission to and from another apparatus 310. Processing operations related to preparing a transmission for UL transmission may include operations such as encoding, modulating, transmit beamforming, and generating symbols for transmission. Processing operations related to processing DL transmissions may include operations such as receive beamforming, demodulating and decoding received symbols. Processing operations related to processing SL transmissions may include operations such as transmit / receive beamforming,  modulating / demodulating and encoding / decoding symbols. Depending upon the embodiment, 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 (e.g. 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, e.g. beam angle information (BAI) , received from the apparatus 320. In some implementations, the processor 210 may perform operations relating to network access (e.g. initial access) and / or downlink synchronization, such as operations relating to detecting a synchronization sequence, decoding and obtaining the system information, etc. In some implementations, the processor 210 may perform channel estimation, e.g. using a reference signal received from the apparatus 320.

[0120] Although not illustrated, the processor 210 may form part of the transmitter 201 and / or part of the receiver 203. Although not illustrated, the memory 208 may form part of the processor 210.

[0121] The processor 210, the processing components of the transmitter 201, and the processing components of the receiver 203 may each be implemented by the same or different one or more processors that are configured to execute instructions stored in a memory (e.g. in the memory 208) .

[0122] The apparatus 320 includes one or more processors 260 (only one processor 260 is illustrated to in the figure) . The apparatus 320 may further include at least one transmitter 252 and at least one receiver 254 coupled to one or more antennas 256. Only one antenna 256 is illustrated to avoid congestion in the drawing. One, some, or all of the antennas 256 may alternatively be panels. The transmitter 252 and the receiver 254 may be integrated as a transceiver. The apparatus 320 may further include at least one memory 258. The apparatus 320 may further include scheduler 253. Only the transmitter 252, receiver 254, processor 260, memory 258, antenna 256 and scheduler 253 are illustrated for simplicity, but the apparatus 320 may include one or more other components. In present disclosure, the transceiver (or transmitter 252 and / or receiver254) may be viewed as an interface circuit.

[0123] In some implementations, the parts of the apparatus 320 may be distributed. For example, some of the modules of the apparatus 320 may be located remote from the equipment that houses the antennas 256 for the apparatus 320 (thereby also can be viewed as one of more nodes) , and may be coupled to the equipment that houses the antennas 256 over a communication link (not shown) sometimes known as front haul, such as common public radio interface (CPRI) . Therefore, in some implementations, the term apparatus 320 may also refer to nodes on the network side that perform processing operations, such as determining the location of the apparatus 310, resource allocation (scheduling) , message generation, and encoding / decoding, and that are not necessarily part of the equipment that houses the antennas 256 of the apparatus 320. The nodes may also be coupled to other apparatus 320. In some implementations, the apparatus 320 may actually be a plurality of nodes that are operating together to serve the apparatus 310, e.g. through the use of coordinated multipoint transmissions, or the use of ORAN system as described above in the application.

[0124] The processor 260 performs 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 encoding, modulating, precoding (e.g. 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 receive beamforming, demodulating received symbols, and decoding received symbols. The processor 260 may also perform operations relating to network access (e.g. initial access) and / or DL synchronization, such as generating the content of synchronization signal blocks (SSBs) , generating the system information, etc. In some implementations, the processor 260 also generates an indication of beam direction, e.g. BAI, which may be scheduled for transmission by a scheduler 253 which will be described below. In some implementations, the processor 276 implements the transmit beamforming and / or receive beamforming based on beam direction information (e.g. BAI) received from another apparatus 320. The processor 260 performs other network side processing operations described herein, such as determining the location of the apparatus 310, determining where to deploy another apparatus 320, etc. In some implementations, the processor 260 may generate signaling, e.g. to configure one or more parameters of the apparatus 310 and / or one or more parameters of another apparatus 320. Any signaling 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 implement higher layer functions such as functions at the medium access control (MAC) or radio link control (RLC) layer in addition to physical layer processing. The apparatus 320 may further comprise scheduler 253 coupled to the processor 260 or  integrated in the processor 260. The scheduler 253 may be included within or 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 (e.g., “configured grant” ) resources.

[0125] The apparatus 320 may further includes a memory 258 storing instructions used to perform operations described herein. The memory 258 may also stores data used, generated, or collected by the apparatus 320. For example, the memory 258 could store software instructions or modules configured to implement some or all of the functionality and / or embodiments described herein and that are executed by the processor 260.

[0126] Although not illustrated, the processor 260 may form part of the transmitter 252 and / or part of the receiver 254. Also, although not illustrated, the processor 260 may implement the scheduler 253. Although not illustrated, the memory 258 may form part of the processor 260.

[0127] 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 one or more processors that are configured to execute instructions stored in a memory, e.g. in the memory 258.

[0128] The apparatus 320 and / or the apparatus 310 may include other components, but these have been omitted for the sake of clarity.

[0129] Note that “signaling” , as used herein, may alternatively be called control signaling, control message, control information, or message for simplicity. Signaling between a base station (e.g., the TRP 170a-b, 172) and a UE or sensing device (e.g., ED 110) , or signaling between a different UE or sensing device (e.g., 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 downlink (DL) , the physical layer signaling may be known as downlink control information (DCI) which is transmitted in a physical downlink control channel (PDCCH) . For uplink (UL) , the physical layer signaling may be known as uplink control information (UCI) which is transmitted in a physical uplink control channel (PUCCH) . For sidelink (SL) , signaling between different UEs or sensing devices (e.g., 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 (e.g., higher than physical layer) signaling, which is transmitted in a physical layer data channel, e.g. 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. Higher layer signaling may be 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.

[0130] It should be noted that in present application, “information” , when different from “message” , may be carried in one single message, or be carried in more than one separate message.

[0131] FIG. 4 illustrates an example of an apparatus 410 in which embodiments of the present disclosure may occur. The apparatus 410 may be a communication device or an apparatus implemented in a communication device such as ED 110, TRPs 170a-170b, 172 or apparatus 310 or 320. For example, the apparatus implemented in a communication device may be an integrated circuit, which in some contexts may be known by other colloquial names, such as chip, modem, modem chip, baseband chip, or 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 may comprise one or more integrated circuits or comprise one or more integrated circuits and other discrete components. In some implementations, the apparatus 410 may be a module in ED 110, or apparatus 310. In some implementations, the apparatus 410 may be a module in one of TRPs 170a-170b, 172, or apparatus 320.

[0132] In an example, the apparatus 410 may include one or more processors / processor cores 411, and an interface circuit 412. The apparatus 410 may further include a memory 413. The one or more processors / processor cores 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 (or processor cores) 411 execute the computer program instructions stored in the memory 413 to implement related operations (for example, inputting, outputting, receiving, and transmitting) in the foregoing method embodiments. 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 / processor cores 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 include computer program instructions and / or data that need to be currently executed by the one or more processors / processor cores 411. Thus, the memory 413 may store different parts of computer program instructions and / or data for a plurality of times for the one or more processors (or processor cores) 411 to perform related operations in the foregoing method embodiments. 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. Optionally, to reduce a load of the processor core, 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.

[0133] The apparatus 410 may be processor 210 (or 260) in apparatus 310 (or 320) , in some scenarios, or included in processor 210 (or 260) in apparatus 310 (or 320) in some scenarios. The apparatus 410 may be, or 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, a 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 included in the apparatus 310 (or 320) .

[0134] FIG. 5 illustrates another example of an apparatus 510 in which embodiments of the present disclosure may occur. The apparatus 510 may include corresponding modules or units configured to implement methods and / or embodiments 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.

[0135] 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 implemented as apparatus 310, accordingly, the processing unit 512 is implemented as processor 210, the communication unit 513 is implemented as transmitter 201 and / or receiver 203, and the storage unit 511 is implemented as memory 208.

[0136] 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 implemented as apparatus 320, accordingly, the processing unit 512 is implemented as processor 260 (the scheduler 253 may also be included) , the communication unit 513 is implemented as transmitter 252 and / or receiver 254, and the storage unit 511 is implemented as memory 258.

[0137] 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.

[0138] In some implementations, when the apparatus 510 is a circuit or a chip that is responsible for a communication function in a ED 110, for example, 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 that is in the chip and that includes one or more processors or processor cores. A function of the communication unit 513 may be implemented by an interface circuit or a data transceiver circuit on the foregoing chip.

[0139] It may be understood that division into the units in the foregoing apparatus is merely logical function division. Each function may correspond to one functional unit, or two or more functions may be integrated into one functional unit. In actual implementation, all or some of the units may be integrated into one physical entity, or may be distributed in different physical entities. In addition, the foregoing functional units may be implemented in a form of hardware, may be implemented in a form of software, or may be implemented in a form of a combination of hardware and software. Whether a function is performed in a 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 each particular application, but it should not be considered that the implementation goes beyond the scope of this application.

[0140] In an example, a functional unit in any one of the foregoing apparatuses may be configured as one or more integrated circuits  for implementing the foregoing methods, for example, one or more application-specific integrated circuits (application-specific integrated circuits, ASICs) , one or more central processing units (central processing units, CPUs) , one or more microprocessors (microcontroller units, MCUs) , one or more digital signal processors (digital signal processors, DSP) , one or more field programmable gate arrays (field programmable gate arrays, FPGAs) , or a combination of at least two of these integrated circuit forms.

[0141] 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.

[0142] A processor, a processor system, an application processor, a baseband processor, a processor circuit, or a processor core may be collectively referred to as a processor. The processor may include one or a combination of a central processing unit (central processing unit, CPU) , a digital signal processor (digital signal processor, DSP) , a microprocessor (microprocessor unit, MPU) , a microcontroller (microcontroller unit, MCU) , a graphics processing unit (graphics processing unit, GPU) , a field programmable gate array (field programmable gate array, FPGA) , an artificial intelligence processor (artificial intelligence processor, AI processor) , or a neural network processing unit (neural network processing unit, NPU) .

[0143] The memory may include one or more of the following storage media: a random access memory (random access memory, RAM) , a static random access memory (static RAM, SRAM) , a dynamic random access memory (dynamic RAM, DRAM) , a phase-change memory (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 (cache) , a register (register) , a read-only memory (read-only memory, ROM) , a flash memory (flash memory) , an erasable programmable read-only memory (erasable programmable ROM, EPROM) , a hard disk (hard disk) , and the like. In an example, the computer program instructions used to execute the foregoing embodiments may be stored in a non-volatile memory, for example, one or more of a ROM, a flash memory, an EPROM, or a hard disk. When the 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, one or more of a RAM, an SRAM, a DRAM, a PCM, a RERAM, an MRAM, a FRAM, a cache (cache) , and a register, so that the processor executes the computer program instructions to perform the steps in the foregoing method embodiments.

[0144] Multiple input multiple-output technology (sometimes simply referred to as “MIMO” ) allows an antenna array having multiple antennas to perform enhanced signal transmissions and receptions, which can result in higher data transmission rates. The above ED 110 and T-TRP 170, and / or NT-TRP 172 may use MIMO to communicate over physical layer wireless resources. MIMO utilizes multiple antennas at a transmit apparatus and / or receive apparatus to transmit and / or receive data in a same physical layer resource block over multiple parallel wireless signals. MIMO may involve beamforming parallel wireless signals for reliable multipath transmission of data in the resource block. MIMO may involve bonding parallel wireless signals that transport different data, effectively increasing the data rate of the data carried in a resource block.

[0145] In recent years, a MIMO wireless communication system with the above T-TRP 170 and / or NT-TRP 172 configured with a large number of antennas (known as a large-scale MIMO or massive MIMO, for example) has gained wide attention from academia and industry. In the large-scale MIMO system, the T-TRP 170 and / or NT-TRP 172 are generally configured with more than ten antennas (such as 128 or 256 antennas) , and serve dozens of the ED 110 (such as 40 devices) . By having a large number of antennas, the T-TRP 170 and / or NT-TRP 172 can increase the degree of spatial freedom of wireless communications, improve data transmission rate, spectrum efficiency and power efficiency, and minimize or largely eliminate the interference between cells. Using the degree of spatial freedom provided by the large number of antennas, the T-TRP 170 and / or NT-TRP 172 of each cell can communicate with many ED 110 in the cell on a same frequency resource at a same time (that is, on a same time-frequency resource) , thus greatly increasing the spectrum efficiency of the system. By having a large number of antennas, the T-TRP 170 and / or NT-TRP 172 also enable each user to have better spatial directivity for uplink and downlink transmission. This can further result in a reduction of transmission power at one or more of the T-TRP 170, the NT-TRP 172, and the ED 110, thus improving overall power efficiency in the system.

[0146] MIMO technology may include single-user MIMO (SU-MIMO) , where signals on multiple spatial layers are transmitted to a same ED, and multiple-user MIMO (MU-MIMO) , where multiple spatial layers are transmitted to multiple EDs.

[0147] A MIMO system may include a receive apparatus (ED 110 for a downlink transmission, T-TRP 170 or NT-TRP 172 for an uplink transmission, for example) connected to one or more receive (RX) antennas, a transmit apparatus (T-TRP 170 or NT-TRP  172 for a downlink transmission, or ED 110 for an uplink transmission, for example) connected to one or more transmit (TX) antennas. For instance, a plurality of RX antennas may form an antenna array in which the plurality of RX antennas are arranged in line at even intervals, which may be known as a uniform linear array (ULA) .

[0148] FIG. 6 is an example of a channel model of a MIMO system 600 in which embodiments of the present disclosure may occur. Referring to FIG. 6, a transmit apparatus 601 is connected to four TX antennas, x1 to x4, a receive apparatus 602 is connected to four RX antennas, y1 to y4, and a transmission channel may be formed between each TX antenna and each RX antenna pair. For example, a signal transmitted through x1 may be received by y2 through channel h21. A signal transmitted through x3 may be received by y1 through channel h13.

[0149] A beam also can be expressed as spatial filter or spatial parameters correspondingly. A beam can be formed by performing amplitude and / or phase weighting on data transmitted or received by at least one antenna port, or can be formed by using another method: for example, adjusting a related parameter of an antenna. The beam may include a Tx beam and / or a Rx beam. A beam used to transmit a signal may be referred to as a transmit beam (Tx beam) , and can be expressed as spatial domain transmit filter, or spatial transmit parameters correspondingly. The transmit beam indicates distribution of signal strength formed in different directions in space after a signal is transmitted through an antenna. A beam used to receive a signal may be referred to as a receive beam (Rx beam) , and can be expressed as spatial domain receive filter, or spatial receive parameters. The receive beam indicates distribution of signal strength of a wireless signal received from an antenna from different directions in space. The beam information may be a beam identifier, or antenna port (s) identifier, or channel state information reference signal (CSI-RS) resource identifier, or synchronization signal block (SSB) resource identifier, or SRS resource identifier, or other reference signal resource identifier.

[0150] Beam measurements are important for proper data transmission and decoding as well as beam and cell association, as communication parameters may be configured based at least partly on the beam measurement values. Conventionally, a UE periodically reports, to an associated base station, such as a base station serving the UE, a base station that may be a potential handover candidate, a base station that may be used as part of beam failure recovery, the beam measurement values, for example the measured beam reference signal received power (RSRP) , signal-to-noise ratio (SNR) , signal to interference and noise ratio (SINR) , reference signal received quality (RSRQ) , interference power, and / or signal power. Whenever a UE changes its location, speed, or orientation, the beam to be reported to the associated base station may have different RSRP values, because the beam is configured to be transmitted at one or more particular angles or to a specific area. The UE may report, to the base station, measured RSRP values for different types of beams. For example, serving beams, beams that may be used for beam switching, beams that may be used for BFR, and / or beams that may be used for potential handover (HO) .

[0151] Beam prediction may potentially reduce the latency for beam switching and thereby fluctuations experienced in link quality. Beam prediction may be performed at the base station or the UE, or both.

[0152] BFR further includes beam failure detection, discovery of new beams, and beam recovery procedures.

[0153] A beam pairing relationship is a pairing relationship between a transmit beam and a receive beam. It may also be referred to as a pairing relationship between a spatial transmit filter and a spatial receive filter. Transmit and receive beams may be spatially related. For example, parameters for a second beam (e.g., a transmit or receive beam) for a second reference signal can be derived or inferred from information about a first beam (e.g., a Tx or Rx beam) for a first reference signal. A relatively large beamforming gain can be obtained by transmitting a signal between a transmit beam and a receive beam that have a beam pairing relationship.

[0154] An antenna panel may also be referred to as a panel. Each antenna panel may be configured with one or more receive beams, and one or more transmit beams. Therefore, the antenna panel can be understood to be, or correspondingly referred to as, a unit of antenna group, antenna array, or antenna sub-array, which can control the Tx or Rx beam independently. A base station or UE, may receive a signal by using a receive beam on an antenna panel, or may transmit a signal by using a transmit beam on the antenna panel.

[0155] In some implementations, for the UE, antenna panels are distinguished by resources of uplink reference signal. For example, as the uplink reference signal is a sounding reference signal (SRS) , one antenna panel may correspond to one SRS resource set identifier (ID) . In other words, one SRS resource set ID indicates one panel.

[0156] In some implementations, base stations are distinguished by panel IDs. For example, the panel ID may be carried in a transmission configuration indicator (TCI) .

[0157] An antenna port, which may also be referred to simply as a port, is a transmit antenna identified by a receiving apparatus,  or a transmit antenna that can be distinguished in spatial domain. For each virtual antenna, one antenna port may be configured, and each virtual antenna may be a weighted combination of multiple physical antennas. Each antenna port may correspond to one reference signal port.

[0158] Two antenna ports are said to be quasi co-located (QCL) if large-scale properties (or channel features) of the channel over which a symbol on one antenna port is conveyed can be inferred from the channel over which a symbol on the other antenna port is conveyed.

[0159] The large-scale properties (or channel features) may include one or more of the following: delay spread, Doppler spread, Doppler shift, average delay, average gain, and Spatial RX parameter. The spatial RX parameter may include, for example, angle of arrival (AOA) , average AOA, AOA spread, angle of departure (AOD) , average AOD, AOD spread, and RX antenna spatial correlation parameter, TX antenna spatial correlation parameter, transmit beam, receive beam, resource identifier, and the like.

[0160] The angle mentioned above may be decomposition values of different dimensions, or a combination of decomposition values of different dimensions. The two antenna ports mentioned above may be antenna ports with different antenna port numbers, and / or, antenna ports with a same antenna port number that send or receive information in different time and / or frequency and / or code domain resources, and / or, antenna ports that have different antenna port numbers to send or receive information in different time and / or frequency and / or code domain resources. The resource identifier may include, for example, a CSI-RS resource identifier, an SRS resource identifier, a synchronization signal / synchronization signal block resource identifier, a demodulation reference signal (DMRS) resource identifier, or resource identifier of preamble sequence transmitted on physical random access channel (PRACH) .

[0161] In a MIMO system, to implement functions such as system synchronization, channel information feedback, and data transmission, channel estimation needs to be performed on an UL channel or a DL channel. Channel estimation refers to the process of reconstructing or restoring received signals to compensate for signal distortion caused by channel fading and noise. In channel estimation, a reference signal sent by a transmitting apparatus may be used to track a change in the time domain and / or frequency domain of a channel, so as to reconstruct or restore a received signal. The reference signal may also be referred to as a pilot signal, a reference sequence or the like, and is described as a reference signal in the following for ease of understanding. The reference signal comprises, for example, a channel state information-reference signal (CSI-RS) , a sounding reference signal (SRS) , and a demodulation reference signal (DMRS) .

[0162] The CSI-RS is mainly used for DL channel estimation. For example, a receiving apparatus (i.e. a UE) may perform channel estimation based on a CSI-RS sent by a transmitting apparatus (i.e. a base station) , to feedback channel state information (CSI) based on a channel estimation result. The CSI may include related information such as a channel quality indicator (CQI) , a precoding matrix indicator (PMI) , a layer indicator (LI) , and a rank indicator (RI) . The CSI is used to reconstruct or precode the DL channel.

[0163] FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a process 700 in which a base station 701 obtains CSI from a user equipment (UE) 702, in accordance with embodiments of the present disclosure. Referring to FIG. 7, in some implementations, a process 700 in which the base station 701 obtains CSI from the UE 702 may include: sending, by the base station 701, a reference signal to the UE 702; obtaining, by the UE 702, an estimated CSI value according to the received reference signal, selecting, by the UE 702, a precoding vector from a codebook according to the estimated CSI value, and feeding back, by the UE 702, the index of the precoding vector to the base station 701; the base station 701 determines a CSI reconstruction value with reference to the index of the precoding vector. The CSI reconstruction value can be a CSI closest to the true value of the CSI that can be obtained by the base station 701.

[0164] In the present disclosure, the large-scale multiple-input-multiple-output (MIMO) may include ultra-large-scale MIMO, or vice versa. The large-scale MIMO and the ultra-scale MIMO may be interchangeably used in the present disclosure, unless explicitly stated otherwise.

[0165] As noted above or elsewhere in the present disclosure, the large-scale or ultra-large-scale MIMO has been considered a technology that will empower future wireless communications and promote spectral efficiency, primarily by virtue of use of a large number of antenna ports at the network side devices (e.g., base stations) . For example, when the number of antenna ports at the network side device (e.g., base station) is much greater than the number of antenna ports at the client side apparatus (e.g., user  equipment (UE) ) , at least in some circumstances, interference between network side device and client side apparatus may be mitigated and spectral efficiency may be improved, which translates to faster data rates and more stable connections between network side device and client side apparatus.

[0166] FIG. 8 illustrates an example three dimensional representation of a resource at multiple time units in an ultra-large-scale MIMO system in a wireless communication network, such as for a future generation network. In some cases, the ultra-large-scale MIMO system may be called tera-bps MIMO (T-MIMO) . The three dimensions represented in each time unit are resource blocks (RBs) , which can be represented in terms of sub-carrier frequencies, transmitter (Tx) antennas, and receiver (Rx) antennas. In the particular example of the T-MIMO setup shown in FIG. 8, there are 273 RBs (3276 subcarrier frequencies) with 30KHz subcarrier spacing on a 100MHz band, 1024 Tx antennas, and 16 Rx antennas. Therefore, the total T-MIMO channel dimension observed at a time unit for one client side apparatus (e.g., UE) may be large. Specifically, in the particular example of FIG. 8, the total T-MIMO channel dimension at one orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbol (having 12 slots) is 53, 673, 984 (i.e., 273×12×1024×16) . The operational frequency bands of the T-MIMO, e.g., a range of 10 GHz to 14 GHz or mmWave bands, may offer advantages. For example, the 10 to 14 GHz frequency band may balance network coverage and capacity, which offers wider channel bands than lower frequency range bands, thereby supporting higher data throughput.

[0167] The term “large-scale MIMO” or “ultra-large-scale MIMO” may be used to indicate that a wireless network system supports numerous antenna ports at the network side. As noted above, the ultra-large-scale MIMO may be called tera-bps MIMO (T-MIMO) . The ultra-large-scale MIMO or T-MIMO is anticipated to be a cornerstone of future network networks, and may use a substantial array of antenna ports at network side devices to promote spectral efficiency. The architectural design of the ultra-large-scale MIMO or T-MIMO inherently enhances spatial diversity and multiplexing capabilities. However, the ultra-large-scale MIMO or T-MIMO also introduces challenges, for example in relation to channel state information (CSI) feedback, as further discussed below.

[0168] For effective use of the MIMO channel technology, a MIMO channel may need to be decomposed into multiple independent sub-channels (e.g., MIMO streams or single-in-single-out (SISO) subchannels. In centimeter wave (cmWave) bands, some non-light-of-sight (NLOS) rays may convey signals at a particular level of signal strength (e.g., particular signal strength level used for data transmission) . Therefore, unlike millimeter wave (mmWAVE) beamforming technology that focuses on light-of-sight (LOS) rays, MIMO technology at cmWAVE bands may utilize a precoding matrix at the transmit device / apparatus and a decoding matrix (or processing matrix) at the receive device / apparatus. As a precoding matrix is usually processed in the digital domain, “precoding” may be referred to as a digital beamforming to distinguish from analog beamforming used by mmWave. By applying the precoding matrix and decoding matrix respectively, the transmit device / apparatus and the receive device / apparatus may transform the original MIMO channel into several parallel SISO sub-channels. The SISO sub-channels may be also referred to as MIMO sub-channels or MIMO streams. The SISO sub-channels have different signal-to-noise ratios (SNR) and are orthogonal in the radio space domain, thereby achieving spatial multiplexing of the MIMO channel. The MIMO channel decomposition may improve the transmission efficiency and reliability of the MIMO channel.

[0169] Decomposition is an effective way of reducing dimensionality. Using decomposition technologies, high-dimensional data may be transformed into low-dimensional data, thereby reducing computational complexity and storage space. Singular value decomposition (SVD) is one of the decomposition technologies that decompose a matrix into the product of three matrices, one of which is a diagonal matrix whose diagonal elements are singular values. SVD decomposition has several advantages, such as numeric stability and convergence. SVD decomposition is widely used in signal processing, machine learning, data mining, and other fields, and is one of the MIMO decomposition methods commonly used in wireless networks.

[0170] In the present disclosure, the MIMO channel model is illustrated using mathematical notations and expressions, as shown below and elsewhere in the present disclosure.

[0171] Although time-varying multipath fading may occur, a MIMO channel with a typical orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) waveform may be considered as a stable complex matrix for a certain period of time (e.g., coherent time window) in the frequency-domain. In one example, when a transmit apparatus has M antenna ports and a receive apparatus has N antenna ports, an M×N complex matrix, H, may be used to represent a frequency-domain MIMO channel on a given sub-carrier of an OFDM system. It is noted that a MIMO channel on a subcarrier is usually represented by a frequency-domain channel matrix H.The mathematical equation for the entire MIMO transmission on the frequency domain may be expressed as shown in Equation  (1) below:

[0172] Y = HX+W     (1)

[0173] where X is an N×1 transmit signal vector, Y is an M×1 receive signal vector, and W is an M×1 noise vector.

[0174] SVD may be used to decompose a complex matrix H into a concatenated product of three matrices. The decomposition may be expressed as H = U∑VH, where U and V are orthogonal matrices or unitary matrices, and ∑ is the diagonal matrix. The real-value elements (e.g., non-negative real numbers) lying on the diagonal of the matrix may be called singular values. When a transmission vector X is multiplied by the precoding matrix V, and the receiving vector Y is multiplied by the decoding (processing) matrix UH, Equation (1) may be transformed as shown in Equation (2) below:

[0175] UHY = UH (HVX+W) =UHU∑VHVX+UHW=∑X+UHW     (2)

[0176] As the matrix ∑ is diagonal, the transmit signal vector X and receive signal vector Y may be transformed into multiple parallel SISO sub-channels via the precoding matrix V and decoding matrix UH. The signal strength on each SISO sub-channel may be determined by its correspondent elements on the diagonal of the matrix ∑ (singular values) . In this way, the MIMO system may be decomposed into multiple SISO sub-channels or MIMO streams. The number of the MIMO streams may be indicative of MIMO rank.

[0177] Each singular value may be indicative of SNR on the corresponding SISO sub-channel. Specifically, a low singular value may indicate that the channel quality of the corresponding SISO sub-channel is poor and the SISO sub-channel has low capacity for signal transmission. The theoretical maximum number of singular values obtained by SVD decomposition may be indicative of MIMO rank, r, and determined based on the minimum of M and N, i.e. r≤min (M, N) . M and N are the number of transmitting and receiving antenna ports, respectively. However, in some implementations, the value of MIMO rank r may be much greater than min (M, N) , which implies that the number of effective SISO sub-channels may be limited by the number of transmitting and receiving antenna ports. The MIMO rank r is related to the spatial radio propagation environment between the transmit device / apparatus and receive device / apparatus, which determines the number of signal paths and quality of each signal path. Therefore, to achieve higher spectrum efficiency, the number of effective SISO sub-channels in MIMO systems may need to be increased.

[0178] Given that the number of effective SISO sub-channels may be limited by the number of transmitting and receiving antenna ports, one way of increasing the effective number of SISO sub-channels may be to increase the number of antenna ports at both the transmit apparatus and receive apparatus. This would increase the theoretical upper bound for the MIMO rank r. Another way of increasing the effective number of SISO sub-channels may be to increase the singular values of the channel matrix. In this way, each SISO sub-channel may enable a higher SNR. In either way, the MIMO system may be enhanced and have higher spectrum efficiency.

[0179] As noted above, MIMO technology may utilize a precoding matrix V at the transmit device / apparatus. For example, the transmit device / apparatus may transform the original MIMO channel into several parallel SISO sub-channels by applying the precoding matrix. To yield a correct precoding matrix V, the transmit device / apparatus (e.g., base station) may need feedback information or the state of the MIMO channel from the receive device / apparatus (e.g., UE) . In various wireless networks (e.g., 5G networks) , network side devices may acquire feedback information via a CSI feedback protocol. For example, a base station (or other suitable network side device) transmits, to a client side apparatus, a reference signal for CSI estimation (e.g., CSI-reference signal (CSI-RS) ) over a downlink (DL) channel, and the client side apparatus estimates the MIMO channel from the received CSI-RS.Then, the client side apparatus encodes the estimated channel into the CSI feedback, and transmits the CSI feedback to the network side device over an uplink (UL) channel. The network side device decodes the CSI feedback and obtains a precoding matrix V based on the CSI feedback. The obtained precoding matrix V may be utilized for a subsequent DL transmission to the client side apparatus that provided the CSI feedback. Therefore, the performance of MIMO transmissions may depend on accuracy and / or quality of CSI feedback, encoding, and / or decoding (to yield a correct precoding matrix V) .

[0180] However, it may be difficult to maintain high accuracy of the CSI feedback with limited network resource, especially in environments where network conditions vary over time. For example, a client side apparatus may need to measure CSI-RS and provide CSI feedback persistently, in order to keep up to date with the MIMO channel conditions. The frequent transmission of the CSI feedback may cause huge network overhead, especially when the size of CSI feedback is large due to large number of antenna  ports of the MIMO channel, and a desire for accuracy of the channel estimation.

[0181] In existing networks (e.g., 4G, 5G) and now proposed for future generation networks, the MIMO spectrum efficiency has been improved by increasing the number of antenna ports of the MIMO channel. In particular, the number of antenna ports is increased to a greater extent at the network side, compared to the client or terminal side, due to fewer hardware and power constraints imposed on the network side devices. For example, the number of base station antenna ports is increased up to 1024 (e.g., in future generation wireless networks) , whereas the number of UE antenna ports has increased up into the hundreds.

[0182] However, deploying a large number of antenna ports introduces several challenges to overcome in terms of power efficiency, computation and network overhead, and sustainability. For example, increasing the number of antenna ports requires significantly more energy. Furthermore, given that the dimension of the MIMO channel matrix H may be directly proportional to the number of antenna ports, increasing the number of antenna ports may lead to a situation where explicit transmission of all elements of the frequency domain channel matrix H via CSI feedback is not feasible due to bandwidth constraints. Moreover, given that the T-MIMO system in future networks may need to cover much wider bandwidths than existing networks (e.g., 5G network) , for example up to 400 MHz, tera-bps throughput may not be achieved solely by increasing the number of antenna ports at the network side.

[0183] The accuracy of the CSI feedback pertaining to the channel matrix H, which represents an estimation of one or more channels between the client side apparatus and a network side device, may be instrumental in communications between the network side device and the client side apparatus. The communication between the network side device and the client side apparatus may be refined based on accurate and concurrent (e.g., real-time) channel characteristics included in the CSI feedback. Accordingly, employing implicit encoding methods, such as reference signal received power (RSRP) , precoding matrix indicator (PMI) , and channel quality indicator (CQI) , into CSI feedback, may not be desired, because it may negatively affect the fidelity of conveyed information. However, transmission of the entirety of the frequency domain channel matrix H from the client side apparatus to the network side device incurs substantial network overhead.

[0184] Furthermore, given that extracting critical information from the channel matrix H involves advanced mathematical techniques, such as SVD, the dimensions of the channel matrix H may be related to the computational complexity. That is, the higher the number of dimensions of the channel matrix H, the more complex computation is needed to extract information from the channel matrix H. As such, the high dimensionality of the channel matrix H due to increased number of antenna ports may exert considerable strain on the processing capabilities of base stations. This may be particularly apparent where the efficient management of computational resources is paramount, and dense deployments and ultrawide bandwidth are expected.

[0185] Therefore, there is a need for new apparatuses, devices, methods, and systems for facilitating communications (e.g., large-scale MIMO communications) between apparatuses and devices in wireless communication networks that can accommodate the high-dimensional nature of the channel matrices in large-scale MIMO or ultra-large-scale MIMO or T-MIMO communications and also ensure the scalability and efficiency at future wireless networks where dense deployments and ultrawide bandwidth are expected.

[0186] The present disclosure pertains to apparatuses, devices, methods, and systems for large-scale MIMO or ultra-large-scale MIMO or T-MIMO communications, exploiting the inherent sparsity within the high-dimensional MIMO channel space and using angular-domain representation of the channel matrix.

[0187] An objective of the present disclosure includes to optimize the efficiency and sparsity of the large-scale network communication channels based on the compressed angular-domain representation of the channel matrix. An objective of the present disclosure includes to enable deploying implementations of the present disclosure in various circumstances, thereby improving communications in wireless communication networks, including large-scale communications (for example, but not limited to, large-scale MIMO communications) . Such flexible deployment may be enabled based on the diverse antenna arrangement or configuration.

[0188] By virtue of some aspects of the present disclosure, network overhead incurred by transmission of CSI feedback information may be mitigated and UL bandwidth constraints, which may be encountered in wireless networks where dense deployments and ultrawide bandwidth are expected, may be alleviated, without notably compromising the accuracy of the CSI feedback information. In some implementations, the size of the CSI payload that includes the CSI feedback information may be reduced by encoding a compressed angular-domain representation of the channel matrix into the CSI feedback information. This may improve spectral  efficiency and reduce the signaling load on UL channels (e.g., PUCCH, PUSCH) which is one important factor in diminishing network congestion in densely populated areas.

[0189] By virtue of some aspects of the present disclosure, efficiency of mathematical computations may be improved, for example when extracting information from the channel matrix, and the burden of processing and computations imposed on the network side device (e.g., base station) may be reduced. In some implementations, the computation process associated with SVD may be simplified using the compressed angular-domain representation of the channel matrix. The compressed angular-domain representation of the channel matrix may also improve efficiency and effectiveness of encoding and decoding of CSI feedback information in the context of large-scale MIMO or ultra-large-scale MIMO or T-MIMO communications. Put another way, the inherent nature of the angular-domain representation of the channel matrix allows computationally reduced algorithms for synthesizing the precoding matrix at the network side device. The computationally reduced algorithms may reduce the processing complexity and also concurrently reduce power consumption. The reduced processing complexity and reduced power consumption are factors that support viability of large-scale deployments across a wide bandwidth.

[0190] Some aspects of the present disclosure may enable flexible configuration of antenna arrays (or arrays of antenna ports) . Some aspects of the present disclosure may present compatibility with one-dimensional (1D) , i.e. linear array, two-dimensional (2D) , and three-dimensional (3D) antenna arrangements, thereby enabling ultra-large-scale MIMO communications in various circumstances. Some aspects of the present disclosure may elevate tolerance for variable antenna spacing in the antenna configuration, thereby empowering network systems to customize antenna placement in accordance with environmental exigencies and constraints.

[0191] In some implementations of the present disclosure, various type of antennas may be employed in network side devices and / or client side apparatus, including but not limited to dipole, slot, aperture, and horn antennas. By virtue of this high level of compatibility, the method for facilitating large-scale MIMO communication illustrated in the present disclosure may be applied and / or utilized in various circumstances (e.g., diverse antenna array deployment, wide range of frequency bands) , thereby enhancing the method’s generalizability and broad integrability. The flexibility in antenna array configuration (e.g., design, element spacing, and types) may enhance the method’s generalizability and broad integrability. Such flexibility may be critical to advancing the objective of establishing standardized and interoperable MIMO communications that meets diverse needs of network side devices and client side apparatuses. In some implementations, various types of antenna arrays may be employed both network side devices and client side apparatuses (e.g., transmitter and receiver modules) in one or more wireless networks (e.g., network supporting communication with a single client side apparatus, network supporting simultaneous communication with multiple client side apparatus) .

[0192] In some implementations of the present disclosure, the signal processing used for facilitating large-scale MIMO communication, whether performed in digital or analog form, may enable effective handling of large channel matrix H in wireless communication systems. This may provide advantages including reducing computation time, improving efficiency in resource usage (e.g., lower memory usage) , and removing or minimizing the need for dedicated signals or pilots for estimation of the channel matrix H.

[0193] The method proposed in the present disclosure may facilitate expeditious estimation of the channel matrix H, and empower rapid digital MIMO operations. This may be achieved through digital Fourier transform techniques, including but not limited to Discrete Fourier Transform (DFT) , Fast Fourier Transform (FFT) , Discrete Cosine Transform (DCT) , Fast DCT, Radix-2, Radix-3, Radix-4, mixed Radix, Fast Hartley Transform, Split Radix SRFFT, Quick Fourier Transform (QFT) , Decimation in Time Frequency (DITF) , as well as their respective 2D and 3D versions and their inverses. Incorporation of these techniques may improve the efficiency and speed of channel matrix estimation and subsequent digital MIMO communications.

[0194] In some implementations, the compressed channel representation may be obtained by applying spectral decomposition techniques such as DFT and DCT. These techniques may involve converting the complex frequency domain channel matrix (H) into its spectral components in the angular-domain. It is noted that the angular-domain may involve values expressed using angular units that represent direction of transmitting and receiving antenna ports, which corresponds to a ray or signaling path between the network side device and the client side apparatus. The angular unit may be expressed on a number of degrees that is less than one degree, equal to one degree or more than one degree, depending on a desired granularity. For example, “N” angular units over a range of 120 degrees, results in 120 / N degrees per angular unit ( “N” is a positive integer) . The spectral decomposition techniques  may also involve a subsequent truncation step, so that less significant components spectral may be discarded based on a pre-defined or dynamically configured threshold value. The threshold value may be pivotal to encapsulate trade-off between the compression level (e.g., compression ratio) and the accuracy of the channel representation, for the compressed channel matrix.

[0195] In some implementations, the dynamically configured threshold value may indicate capability of network systems to instantaneously perform compression setting adjustment in response to any changes applied to the communication channel. By this aspect, an optimal balance between compression efficiency and data accuracy may be maintained, while adapting any changes to network conditions.

[0196] In some implementations, the threshold value may be configured using various methods including but not limited to hard thresholding methods, soft thresholding methods, and various iterative thresholding methods. Each thresholding method may present a unique set of considerations with respect to computational complexity and the precision of channel reconstruction.

[0197] In some implementations, a degree of flexibility is provided with respect to the compression ratio such that the client side apparatus may determine the compression level in accordance with its specific demand. For example, high compression levels may be applied to prioritize bandwidth efficiency while allowing a certain degree of information loss. The high compression levels may be applied for example resources are limited. On the other hand, lower compression levels may be applied to preserve channel fidelity to a high degree, while allowing larger data sizes but still ensuring minimal delay. It is noted that minimal delay may be crucial for real-time applications that are sensitive to any form of latency.

[0198] It is noted that an impact of the compression method on the fidelity of the channel representations may be quantified using metrics such as Mean Squared Error (MSE) and Normalized Mean Squared Error (NMSE) . These metrics may provide a quantifiable measure with respect to the accuracy of the compressed channel matrix that represents the original channel conditions, thereby indicating of the effectiveness of the employed compression method.

[0199] In some implementations, one or more mathematical techniques, such as fast spectral decomposition, may be used to extract one or more spectral components (e.g., components in spatial-domain or angular-domain representation of a channel matrix) from a signal (e.g., CSI-RS) transmitted from a network side device to a client side apparatus. Using one or more such mathematical techniques, a channel matrix representing an estimation of one or more channels between the client side apparatus and the network side device, e.g., channel matrix H, may be converted or transformed into a compressed angular-domain representation of the channel matrix, which may be denoted as The compressed angular-domain representation of the channel matrix may be smaller than the channel matrix H in size.  may only retain spectral components that represent essential characteristics of the channels, while discarding information that is non-essential or redundant.

[0200] In some implementations, the computational complexity of the signal processing (e.g., precoding matrix generation and channel estimation) may be decreased due to the reduced size of This is particularly advantageous for large-scale MIMO communications in which numerous antennas are used. For example, due to the reduced size of the CSI feedback transmitted from the client side apparatus to the network side device may become smaller in size, as the CSI feedback may only include information associated with  (e.g., compressed channel representation) . This may translate into improved spectral efficiency, thereby promoting higher data rates or increasing capacity for more client side apparatuses within the available bandwidth. The compressed angular-domain representation of the channel matrix may be effectively integrated into the techniques used for MIMO communications, including but not limited to zero-forcing and standard SVD-based precoding. This may ensure compatibility with existing network infrastructures and also facilitate smooth deployment of various implementations illustrated in the present disclosure.

[0201] While a higher compression ratio would reduce computational complexity of the signal processing (e.g., precoding matrix generation and channel estimation) and spectral overhead, it may negatively affect accuracy of the channel estimation information included in the CSI feedback due to loss of some of the original channel estimation information, and therefore may further affect performance of the MIMO communication. Therefore, at least in some implementations, it is desired to select an appropriate compression level, for example, based on specific system requirements and network conditions.

[0202] In some implementations of the present disclosure, a frequency-domain MIMO channel on a given sub-carrier may be expressed as shown in Equation (1a) , which is an alternative form of Equation (1) , below:

[0203] y=Hx+w    (1a)

[0204] where x is an N×1 transmitted data vector  (e.g.,  ) , y is an N×1 received data vector (e.g.,  ) , w is an N×1 white gaussian noise vector (e.g.,  ) , and H is an M×N frequency-domain channel matrix (e.g.,  ) on the subcarrier. It is noted that the size of the channel matrix H may be large due to wide bandwidth of the channel.

[0205] Conventional methods of MIMO precoding rely on the receive device / apparatus (e.g., UE) estimating the entire channel matrix, H, with its full complexity (e.g., M×N antenna ports) . The estimated channel matrix is then compressed into a smaller representation in an explicit or implicit way before being transmitted to the transmit device / apparatus (e.g., base station) . The compressed version of the matrix may be implicitly encoded into PMI, RI, and CQI or explicitly encoded into a concatenate of the multiplication of three matrices. However, huge computational burden is imposed on the transmit device / apparatus to decompress the received compressed matrix back to the original channel matrix H to yield a precoding matrix V. This creates significant overhead due to redundant information included in the matrix H as well as the computational complexity of the compressing and decompressing processes.

[0206] In some implementations of the present disclosure, instead of estimating and transmitting a complete channel matrix H, the receive device / apparatus (e.g., UE) may obtain a compressed angular-domain representation of the channel matrix, which may be denoted as As noted above, the compressed angular-domain representation of the channel matrix may include information that represents essential characteristics of the channels, but do not include information, or substantially reduces the amount of information, that is non-essential or redundant. The transmit device / apparatus (e.g., base station) may yield a precoding matrix V directly from the received without needing to decompress This eliminates the compressing and decompressing processes performed in the conventional methods, thereby reducing computation and network overhead and improving spectral efficiency and MIMO communication performance.

[0207] The above-noted process of yielding a precoding matrix V using the compressed angular-domain representation of the channel matrix for MIMO communication is further illustrated with mathematical expressions, as shown below or elsewhere in the present disclosure.

[0208] A client side apparatus, which may be a receive apparatus, may receive a reference signal for CSI estimation (e.g., CSI-RS) and obtain a frequency-domain channel matrix H based on the received reference signal. The channel matrix H may represent an estimation of one or more channels between the client side apparatus and a network side device, which may be a transmit device. Then, the client side apparatus may convert the estimated frequency-domain channel matrix H into the angular-domain representation of the channel matrix for example, by applying 2D DFT, as shown in Equation (3) below:

[0209] where

[0210] In the case of large-scale MIMO, the angular-domain representation of the channel matrix may be sparse such that the matrix has many columns and rows with zero values or near-zero values. The columns and rows of that have non-zero values may represent effective rays or clusters of effective rays transmitted from the network side device’s antenna panels to the client side apparatus’s antenna panels. The “effective rays” or “clusters of effective rays” may be rays or clusters of rays that form the MIMO channel or signaling path between the network side device and the client side apparatus. Rays not on those signaling paths may not reach the client side apparatus from the network side device, or vise versa due to interference or being in a direction off of the desired signaling path.

[0211] The non-zero column indices and non-zero row indices of the angular-domain representation of the channel matrix may be indicative of the angle-of-departure (AoD) and angle-of-arrival (AoA) of the effective rays or clusters of effective rays. It may be noted that as the number of antenna ports increases, the angular-domain representation of the channel matrix may inherently offer finer granularity. This may enable more precise identification or representation of individual rays within the MIMO channel (s) .

[0212] When signals and rays are transmitted using a large number of antennas, signals and rays with similar propagation characteristics tend to cluster together in the angular-domain. As a result, the angular-domain representation of the channel matrix  may become a sparse matrix, and such sparse matrix may facilitate precoding matrix generation and channel estimation.

[0213] By virtue of the inherent sparsity of the matrix a client side apparatus may generate a compressed angular-domain  representation of the channel matrix based on elements of that are greater than a particular threshold value.

[0214] There are several ways of generating compressed matrix some of which are provided below.

[0215] One way of generating a compressed matrix is that the network system defines quantities rj and ci based on the sum of absolute values of rows and columns of H as shown below in Equations (4) :

[0216] Another way of generating compressed matrix is that the network system defines the quantities rj and ci based on the norm 2 (e.g., l2-norm) of the matrix, instead of the norm 1, as shown below in Equations (5) :

[0217] The client side apparatus (e.g., UE) may obtain the maximum row and column values, as shown below in Equations (6) :

[0218] The client side apparatus may take the rows and columns that have values greater than a particular threshold values, as shown in Equations (7) :

[0219] Ir= {j∈1, …, N s. t. rj≤rmaxδ}

[0220] Ic= {i∈1, …, M s. t. ci≤cmaxδ}     (7)

[0221] where δ is an arbitrary and pre-negotiated constant, which typically is 0.01-0.2. The compression level (also referred to as the compression ratio) and the accuracy of the compressed angular-domain representation of the channel matrix may depend on the value of δ.

[0222] The compressed matrix may be determined based on Ir and Ic, as shown in Equation (8) :

[0223] In some implementation, the compressed matrix may be generated in another way in order to include the most representative rows and columns.

[0224] In this method, the numbers rj and ci may be sorted, for example, in descending order. Then, the largest rows and columns whose values are greater than a particular threshold value may be selected, as illustrated in Equations (9) :

[0225] where n′and m′represent the number of most representative rows and columns whose values are greater than a particular threshold value δ.

[0226] Ir and Ic may be defined based on n′and m′obtained in Equation (9) , as shown below in Equation (10) :

[0227] Ir= {j (j′) s. t. j′∈1, …, m′}

[0228] Ic= {i (i′) s. t. i′∈1, …, n′}      (10)

[0229] In some cases, Equations (11) shown below may be used instead of Equation (9) when determining Ir and Ic.

[0230] When the compressed angular-domain representation of channel matrix is obtained, the client side apparatus may include or information associated with in the CSI feedback to be transmitted to the network side device (e.g., base station) . Transmitting the compressed angular-domain representation of channel matrix may be more advantageous than transmitting the entire channel matrix.  is smaller in size then the complete channel matrix H. This may result in a dramatic reduction in the amount of data transmission, thereby improving spectral efficiency and alleviating bandwidth constraints. Both the network side device and the client side apparatus may take advantage of the smaller matrix size. For example, computational  burden will be decreased, processing efficiency will be increased, and energy will be saved.

[0231] In some implementations, after receiving the network side device may employ one or more mathematical techniques to acquire a precoding matrix V and optimize signal transmission based on channel characteristics.

[0232] One common mathematical technique is SVD. Using SVD, the compressed channel matrix may be decomposed into its singular values and corresponding eigenvectors. Then, 2D FFT operators may be applied to the eigenvectors to generate the precoding matrix. The decomposition of using SVD may be expressed as shown in Equation (12) .

[0233] In this context, the notion of matrix decompression may be applied, which involves selectively duplicating the pertinent entries of the matrix (e.g., elements with values greater than a particular threshold value) while setting the remaining matrix elements to zero.

[0234] The matrix may not be decompressed to obtain Instead, the SVD decomposition of may be decompressed, and the decompressed SVD decomposition of may be obtained as shown in Equation (13) . The decompressed SVD decomposition of may be used to obtain the approximated SVD decomposition of

[0235] Then, the SVD of may be obtained as shown in Equation (14) .

[0236] It is noted that does not need to be decompressed, as the rank of and that of are (approximately) the same (e.g.,  ) .

[0237] It is noted that a Fourier transform of the matrix channel may be a highly sparse matrix. A highly sparse matrix is a matrix in which most of its elements (rows and columns) are zero or near zero.

[0238] The mathematical expression for the original channel matrix H may be which may be transformed as shown in Equation (15) based on the mathematical expressions in Equations (14) :

[0239] The approximated SVD decomposition of the original channel matrix may be obtained in a fast and efficient way as shown in Equations (16) :

[0240] Once the approximated SVD decomposition of the original channel is obtained, the data transmission may be proceeded without further process. That is, U and V may be used as precoder and decoder in the MIMO communications.

[0241] According to some aspects of the present disclosure, the signaling protocol is refined to ensure adaptive, efficient transmission and processing of channel state information (CSI) feedback that includes information associated with the angular-domain representation of the estimated channel matrix. The angular-domain representation of the estimated channel matrix may be compressed. The refined signaling protocol may enable dynamic adjustment of compression parameters based on current network conditions, thereby improving network performance and resource utilization.

[0242] In some implementations, a network side device (e.g., base station) may broadcast extended system information, including information indicative of dynamic and soft thresholding capabilities, for example via the Master Information Block (MIB) and System Information Blocks (SIBs) . The extended system information may inform client side apparatuses of the adaptive compression framework and prepare the CSI feedback process which may be customized through configuration.

[0243] In some implementations, the network side device may transmit information indicative of specific dynamic or soft threshold parameters to client side apparatuses via downlink control information (DCI) over PDCCH. The information may include  instructions for adapting threshold values, for example, based on network load, channel quality, or other relevant metrics. In some implementations, the threshold values may be related to compression of the channel matrix. In some implementations, the threshold values may be adjusted through dynamic thresholding. The dynamic thresholding may involve specifying variable threshold levels that may be used to adjust the threshold values in response to network and channel conditions. In some implementations, the threshold values may be adjusted soft thresholding. The soft thresholding may involve specifying parameters that control the softness or gradual reduction of components, thereby allowing a nuanced approach to compression.

[0244] In some implementations, the client side apparatus may acknowledge receipt of information related to the compression, such as dynamic or soft threshold parameters, and accordingly configure the compression of the channel matrix. The acknowledgment may be transmitted via CSI feedback over PUCCH or PUSCH.

[0245] In some implementations, the client side apparatus may compress the channel matrix to yield a compressed version of the channel matrix (e.g., an angular-domain representation of the channel matrix to a compressed angular-domain representation of the channel matrix ) . As noted above, the client side apparatus may perform channel estimation using a reference signal (e.g., CSI-RS) and include information associated with the compressed matrix representing the channel estimation in the CSI feedback. The compression level for the channel matrix may be adjusted based on the threshold parameters received from the network side device, in consideration of balance between bandwidth efficiency, and accuracy and details of the compressed matrix included in the CSI feedback.

[0246] Then, the client side apparatus may transmit the compressed channel matrix included in CSI feedback back to the network side device. The compressed channel matrix may incorporate details of the threshold value (s) applied during the compression. Depending on the compression level of the compressed channel matrix (or level of details included the CSI feedback) , the client side apparatus may transmit the CSI feedback via PUSCH or PUCCH. In some embodiments, the PUSCH may be used for comprehensive feedback and the PUCCH may be used for summary feedback.

[0247] Upon receiving the CSI feedback, the network side device may decode the compressed version of the channel matrix included in the received CSI feedback, based on the embedded threshold information to thereby obtain a precoding matrix V.

[0248] Based on the analysis of current network conditions and feedback quality, the network side device may update the threshold parameters and transmit the updated threshold parameters to the client side apparatuses. In some embodiments, the threshold parameters may be periodically updated. This may continuously optimize the process (e.g., compression process) and ensure that the compression scheme remains in alignment with the current network conditions.

[0249] In some implementations, the client side apparatus may provide additional feedback regarding the performance of current threshold settings, to assist the network side device with refining the compression threshold parameters. The additional feedback may include performance metrics that are related to the adaptive thresholding algorithm.

[0250] FIG. 9 illustrates an example of angular-domain channel matrix representing an estimation of one or more channels between a client side apparatus and a network side device. As illustrated in FIG. 9, the channel matrix may be a sparse matrix in which most of the elements are zero. In other words, the channel matrix may include only a few non-zero elements (i.e., elements 910, 920, and 930) and the remaining elements are zero (represented by empty space within channel matrix in FIG. 9) . The matrix shown in FIG. 9 may be a matrix that has hundreds, or thousands, of elements, and as shown in the example, only three of those elements are non-zero.

[0251] The non-zero elements 910, 920, and 930 may correspond to (limited) physical paths between the network side device and the client side apparatus, which may correspond to a ray or signaling between the network side device and the client side apparatus.

[0252] When the number of antenna ports at the client side apparatus and the network side device are large, signals and rays with similar propagation characteristics tend to cluster together in the angular-domain. As a result, the angular-domain representation of the channel matrix may become a sparse matrix as illustrated in FIG. 9.

[0253] The number of rays may be increasingly large in environments where a high number of reflections may occur. However, the amplitude (or magnitude) of the signal decreases upon each reflection, and those signals may become negligible. Therefore, in some implementations, the total rank of the frequency domain matrix channel H (not shown in FIG. 9) may not be expected to be large, and accordingly the total ranks of the angular-domain representation of the matrix channel may not be expected to be large, even in physically complex environments, for example city centres with numerous high-rise buildings.

[0254] FIG. 10 illustrates an example of signaling paths or rays that can be used for a MIMO communication between network side antenna ports 1001 and client side antenna ports 1002 in a wireless network 1000.

[0255] In some implementations, while not explicitly illustrated in FIG. 10, the network 1000 includes a network side device (e.g., base station) and a client side apparatus (e.g., UE) . The network side device may be a transmit device or element thereof (e.g., a chip or processor) and have an array of M antenna ports 1001. The client side apparatus may be a receive apparatus or element thereof (e.g., a chip or processor) and have an array of N antenna ports 1002. Therefore, M and N are the number of transmitting and receiving antenna ports, respectively. M and N may be positive integers (>=1) . In some embodiments, their values are selected based on specific requirements of the system. For instance, M and N may range from small integers to several thousand or more. The network side device and the client side apparatus may establish connection using one or more of M transmitting antenna ports 1001 and one or more of N receiving antenna ports 1002. The transmitting and receiving antenna ports used for connection between the network side device and the client side apparatus may correspond to one or more rays or signaling paths between the network side device and the client side apparatus. In FIG. 10, there are 3 main rays representative of signal paths that connect the network side device and the client side apparatus, i.e., first ray 1010, second ray 1020, and third ray 1030.

[0256] Each of the first, second and third rays 1010, 1020, and 1030 corresponds to an eigenchannel of the channel matrix H. The eigenchannels (precoders and decoders) may be the columns of the precoding matrix V (M×1) and decoding matrix U (N×1) that are obtained by performing the SVD decomposition on the channel matrix H. In some implementations, the size of the precoding matrix V may correspond to the size of the transmitting antenna port array 1001, and the size of the decoding matrix U may correspond to the size of the receiving antenna port array 1002.

[0257] The first ray 1010 may be a direct ray corresponding to the first eigenchannel. For example, this may be a line of sight (LoS) path. The first ray 1010 may be considered a phase-front corresponding to the direction of the direct ray that constitutes the first vectors in the precoding matrix V and decoding matrix U obtained by performing the SVD decomposition of the channel matrix H, i.e., U (: , 1) and V (: , 1) . The path loss along the first eigenchannel may be ∑ (1, 1) . In the particular example of FIG. 10, the ray 1010 may have the largest contribution.

[0258] The second ray 1020 may be a reflected ray corresponding to the second eigenchannel. For example, this may be a non line of sight (NLoS) path. The second ray 1020 may be considered a phase-front corresponding to the direction of the reflected ray that constitutes the second vectors in the precoding matrix V and decoding matrix U obtained by performing the SVD decomposition of the channel matrix H, i.e., U (: , 2) and V (: , 2) . The path loss along the second eigenchannel may be ∑ (2, 2) . In the particular example of FIG. 10, the ray 1020 may have the second largest contribution.

[0259] The third ray 1030 may be a reflected ray corresponding to the third eigenchannel. The third ray 1030 may considered a phase-front corresponding to the direction of the reflected ray that constitutes the third vectors in the precoding matrix V and decoding matrix U obtained by performing the SVD decomposition of the channel matrix H, i.e., U (: , 3) and V (: , 3) . The path loss along the third eigenchannel may be ∑ (3, 3) . In the particular example of FIG. 10, the ray 1030 may have the third largest contribution.

[0260] It is noted that electric and magnetic waves in high frequency propagating on complex environments may be accurately identified by ray-tracing techniques. A person skilled in the art would readily understand how to obtain estimation of the matrix channel H, for example using software tools. As such, details regarding obtaining estimation of the matrix channel H are omitted here.

[0261] Each of FIGs. 11 to 13 illustrates an example of a three dimensional representation of a channel matrix representing an estimation of one or more channels between a client side apparatus and a network side device, in accordance with embodiments of the present disclosure. Specifically, FIG. 11 illustrates an example of a three dimensional frequency-domain representation 1100 of the channel matrix, denoted as H. As shown in FIG. 11, the channel matrix H is dense (most elements are non-zero values) and has a large size. Each element of the channel matrix H is an estimated magnitude of a channel between an ith tx antenna and a jth rx antenna.

[0262] FIG. 12 illustrates an example of a three dimensional representation of an angular-domain version 1200 of the channel matrix 1100 illustrated in FIG. 11. The angular-domain version 1200 of the channel matrix may be referred to as angular-domain representation of the channel matrix As shown in FIG. 12, the angular-domain channel matrix is highly sparse (most elements  are zero values) and has the same size as the frequency-domain channel matrix H. Each element of the angular-domain channel matrix is an magnitude of a channel between an ith tx angle and a jth rx angle.

[0263] FIG. 13 illustrates an example of a three dimensional representation of a compressed version 1300 of the angular-domain version 1200 of the channel matrix or the angular-domain representation of the channel matrix illustrated in FIG. 12. The compressed version 1300 of the angular-domain channel matrix may be referred to as compressed angular-domain representation of the channel matrix The compressed angular-domain representation of the channel matrix has a smaller size than the matrices H and but still contains relevant information of the original frequency-domain channel matrix H. Each element of the compressed angular-domain channel matrix is a magnitude of a channel between an ith tx angle and a jth rx angle.

[0264] FIG. 14 is a schematic diagram illustrating an example process 1400 of facilitating MIMO communication between a network side device and a client side apparatus including the compression of the channel matrix H using the Fast Fourier Transform (FFT) . In some implementations, the client side apparatus (not shown in FIG. 14) may perform processes included in a block 1401 (e.g., processes 1410, 1420, 1430, 1440, and 1410A) and the network side device (not shown in FIG. 14) may perform processes included in a block 1402 (e.g., processes 1450, 1460, 1470, 1480, and 1460A) . In some implementations, the client side apparatus may perform processes included in the block 1402, and the network side device for the MIMO communication may perform processes included in the block 1401.

[0265] While not explicitly illustrated in FIG. 14, an initial decomposition of the channel matrix H may be performed. The initial decomposition of the channel matrix H may result in a limited set of eigen-channels, which may be obtained through SVD applied to the compressed channel matrix  (e.g.,  shown in FIG. 13) .

[0266] The set of eigen-channels in the eigen-channel domain may be transitioned 1410 to the compressed angular-domain (or compressed domain as expressed in FIG. 14) . The transition 1410 may include performing SVD on and MIMO precoding. The transition from the eigen-channel domain to the compressed angular-domain may be particularly useful, because the transition may make identifying pertinent angles that are feasible for the MIMO communications between the network side device and client side apparatus easier to determine. In a conventional implementation, there may be only a few pertinent angles that are feasible for the MIMO communications, because there may be only a restricted number of rays propagating from the network side device to the client side apparatus, as illustrated in FIG. 10.

[0267] Subsequent to the transition 1410, components in the compressed angular-domain may be transitioned 1420 to components in the spectral domain, including allocating main components of the decompressed angular-domain, thereby in effect, transitioning to the decompressed angular-domain. During the transition1420, one or more angular directions may be selected to be included in the spectral domain, while the remaining directions are zeroed out. The one or more angular directions selected to be included in the spectral domain may be selected using thresholding as described elsewhere herein.

[0268] Subsequently, components in the spectral domain (e.g., components corresponding to one or more angular directions that are selected to be included in the spectral domain) may be transitioned 1430 to components in the spatial domain through a 2D FFT The process 1400 continues with digital-to-analog (D / A) conversion 1440, which is followed by the activation of transmitting antenna ports to transmit a signal including the components in the analog spectral domain.

[0269] The processes at the client side apparatus may involve the reverse of the steps 1410 to 1440. Specifically, the signal received by the client side apparatus may be subject to analog-to-digital (A / D) conversion 1450, thereby obtaining a spatial domain version of the signal. Then, components in the spatial domain version of the signal may be transitioned 1460 to components in the spectral domain through a 2D inverse FFT Subsequent to the transition 1460, components in the spectral domain may be transitioned 1470 to components in the compressed angular-domain domain (or compressed domain as expressed in FIG. 14) , including truncating main components of the spectral domain. Subsequent to the transition 1470, components in the compressed angular-domain may be transitioned 1480 to the eigen-channel domain.

[0270] In some implementations, steps 1410 to 1430 performed in the network side device and steps 1460 to 1480 performed at the client side apparatus may be considered linear mappings, which are mathematical operations used to transform input values into output values. Given that the linear mapping may be used as a preprocessing step to transform the input data into a more suitable format for analysis, steps 1410 to 1430 and steps 1460 to 1480 may be replaced with steps 1410A and 1460A, which are linear mappings that are equivalent to steps 1410 to 1430 and steps 1460 to 1480, respectively.

[0271] In some implementations, if these equivalent linear mappings 1410A and 1460A are precomputed and applied to the process 1400, the process 1400 may become faster than when steps 1410 to 1430 and steps 1460 to 1480 are performed in the process 1400. The precomputed linear mappings 1410A and 1460A may decrease the computational complexity of the process 1400 by virtue of simplicity of the linear mapping operation. The precomputed linear mappings 1410A and 1460A, which are equivalent to steps 1410 to 1430 and steps 1460 to 1480 respectively, may be directly applied for each transmitted symbol.

[0272] FIG. 15 is a signal flow diagram illustrating an example method 1500 for facilitating communication between a network side device 1501 and a client side apparatus 1502 in a wireless network.

[0273] The example method 1500 is comprised of steps 1510, 1515, 1520, 1525, 1530, 1535, and 1540. Some of these steps may be optional. It should be understood that, in some implementations, the order of one or more steps 1510, 1515, 1520, 1525, 1530, 1535, and 1540 may be different than shown in FIG. 15.

[0274] In some implementations, the network side device 1501 may be a transmit device or element thereof (such as a chip or processor) , and have an array of M antenna ports. The client side apparatus 1502 may be a receive apparatus or element thereof (e.g., a chip or processor) , and have an array of N antenna ports. The network side device 1501 and the client side apparatus 1502 may establish connection using at least one of the M transmitting antenna ports and at least one of the N receiving antenna ports. The transmitting and receiving antenna ports may result in one or more rays or signaling paths between the network side device 1501 and the client side apparatus 1502. In some embodiments, M and N may be positive integers (>=1) . In some embodiments, their values are selected based on specific requirements of the system. For instance, M and N may range from small integers to several thousand or more.

[0275] At step 1510, the network side device 1501 may perform configuration of the network side device 1501 for facilitating communications (e.g., large-scale MIMO communications) with the client side apparatus 1502.

[0276] In some implementations, the network side device 1501 may determine a set of CSI-RS resources (e.g., time / frequency resources) and transmit CSI-RS on the CSI-RS resources using precoding matrices designed for wide coverage.

[0277] In some implementations, the network side device 1501 may determine information that may be used by the client side apparatus 1502 for CSI estimation and / or CSI feedback, and include the information in configuration information to be sent to the client side apparatus 1502. Put another way, the configuration information may pertain to at least one of the CSI estimation to be performed by the client side apparatus 1502, or providing the CSI feedback by the client side apparatus 1502. The configuration information may include at least one of:

[0278] · information indicative of CSI-RS resource (e.g., bandwidth, subcarrier spacing, etc. ) ;

[0279] · a maximum number (N) of peak values of an angular-domain channel matrix that may be included in the CSI feedback provided by the client side apparatus 1502;

[0280] · quantization level (s) to be applied to one or more peak value (e.g., quantization level (s) to be applied to one or more peak coordinates and complex values) ;

[0281] · a feedback reporting mode (e.g., whether the client side apparatus 1502 should provide periodic CSI feedback or aperiodic CSI feedback) ; and

[0282] · threshold value (s) representing the minimum magnitude required for a peak to be considered significant and included in the CSI feedback.

[0283] The peak value may correspond to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a signal path between the network side device 1501 and the client side apparatus 1502. In some implementations, while the network side device 1501 may predefine the maximum number of peak values that can be included in the CSI feedback, the actual number of peak values included in the CSI feedback may vary depending on the threshold values and the sparsity of the channel matrix. In some embodiments, the number of peak values may be determined by the client side apparatus 1502. The CSI feedback message may be structured such that a variable number of peak values can be accommodated.

[0284] In some implementations, where the feedback reporting mode indicates whether CSI feedback reporting is periodic or aperiodic, the periodic reporting mode indicates that CSI feedback is regularly (e.g., every hour or other defined time duration) to provide regular CSI update, and the aperiodic reporting mode indicates that CSI feedback reporting is triggered based on a particular event, such as channel quality changes or occurrence of a predefined network event.

[0285] In some implementations, the network side device 1501 may employ an appropriate strategy for setting the threshold values based on network conditions. Put another way, the network side device 1501 may determine the threshold value (s) based on current or overall network conditions, such as signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) , pathloss, reference signal received power (RSRP) , peak-to-average power ratio (PAPR) , or other relevant parameters. In one example, the network side device 1501 may set a higher threshold value for good SINR conditions, where weaker rays or signaling paths are less relevant. In another example, the network side device 1501 may adapt the threshold values based on pathloss or RSRP to thereby consider changing channel conditions and client side apparatuses positioned at the edge of the cell. In another example, the network side device 1501 may use adaptive algorithms to optimize threshold values based on past CSI feedback and channel estimations.

[0286] In some implementations, the network side device 1501 may define multiple thresholds, each threshold corresponding to a different level of significance or priority, thereby enabling the client side apparatus 1502 to provide enhanced CSI feedback. This may enable CSI feedback with more detailed context.

[0287] At step 1515, the network side device 1501 may transmit the configuration information to the client side apparatus 1502. In some implementations, the configuration information may be transmitted using a channel designated to convey the configuration information and / or a channel designated to convey the configuration information (e.g., configuration parameters for CSI feedback) . In some implementations, the configuration information may be transmitted using a physical downlink control channel (PDCCH) , or a physical downlink shared channel (PDSCH) .

[0288] At step 1520, the network side device 1501 may transmit, to the client side apparatus 1502, CSI-RS, which was identified in the configuration information received by the client side apparatus 1502 in step 1515. In some implementations, the network side device 1501 may transmit, to the client side apparatus 1502, a reference signal that may be used for CSI estimation that is not CSI-RS, such as a demodulation reference signal (DMRS) or a positioning reference signal (PRS) .

[0289] At step 1525, in some implementations, the network side device 1501 may transmit, to the client side apparatus 1502, an updated version of the threshold value (s) . The network side device 1501 may determine the updated version of threshold value (s) based on current or overall network conditions, such as SINR, RSRP, PAPR, or other relevant parameters, in a manner similar to the manner illustrated above in connection with determination of the threshold value (s) .

[0290] At step 1530, the client side apparatus 1502 may perform channel estimation and extract information of one or more significant peak values.

[0291] Specifically, the client side apparatus 1502 may perform channel estimation on the received CSI-RS (or other reference signal for CSI estimation) and obtain a channel matrix H that represents an estimation of one or more channels between the client side apparatus 1502 and the network side device 1501. The client side apparatus 1502 may perform channel estimation in part based on the configuration information received at step 1515. Then, the client side apparatus 1502 may convert the frequency-domain channel matrix H into the angular-domain channel matrix for example, by applying 2D DFT.

[0292] After performing the 2D DFT and obtaining the angular-domain channel matrix the client side apparatus 1502 may identify and select one or more most significant peaks (e.g., N most significant peaks) in the angular-domain channel matrix based on magnitude values (corresponding to peaks) in the angular-domain channel matrix and the original configuration information at step 1515 or the updated threshold values in step 1525 . In some implementations, the client side apparatus 1502 may select peaks whose magnitudes are greater than the threshold values included in the configuration information or updated threshold values. This ensures that the most relevant and impactful signaling paths are included in the CSI feedback and therefore reported back to the network side device 1501.

[0293] Then, the client side apparatus 1502 may extract information of the N most significant peaks selected from the angular-domain channel matrix For each peak, the client side apparatus 1502 may extract at least one of: two dimensional (2D) coordinates indicative of a direction of the respective signal path between the network side device 1501 and the client side apparatus 1502 (e.g., AoD and AoA) , or complex values (e.g., magnitude and phase of the peak value) . The extraction of information of one or more significant peak values being selected may be selected based on the original configuration information at step 1515.

[0294] After extracting information of the N most significant peaks, the client side apparatus 1502 may quantize the extracted information (e.g., information of ) based on the configuration information (e.g., quantization level included in the configuration information) .

[0295] At step 1535, the client side apparatus 1502 may transmit the CSI feedback to the network side device 1501. The CSI feedback may be transmitted to the network side device 1501 based in part on the original configuration at step 1515. The CSI feedback may be used at the network side device 1501 to generate a precoding matrix V facilitating downlink data transmission between the network side device 1501 and the client side apparatus 1502. The CSI feedback may include at least one of:

[0296] · a CSI feedback identifier to distinguish from other types of CSI feedback, other sources of CSI feedback or other feedback types;

[0297] · information indicative of a resource that was used for transmitting the reference signal (e.g., CSI-RS resource identifier) ;

[0298] · a number of reported peaks (N) that are included in the CSI feedback;

[0299] · quantized peak information (e.g., 2D coordinates and complex values) for each peak; and

[0300] · information identifying the client side apparatus.

[0301] In some implementations, the CSI feedback may be structured to include a header and peak information (e.g., quantized peak information) . The header may include a CSI feedback identifier, information indicative of a resource for the reference signal (CSI-RS resource identifier) , and a number of reported peaks (N) that are included in the CSI feedback.

[0302] Regarding the quantized peak information, in some implementations, the peak information may include a repeating structure for each of the N peaks, containing the quantized 2D coordinates and complex values. In some implementations, each of the 2D coordinates including an AoD and AoA, which are associated with the respective peak value, may be represented using a fixed-point format with appropriate precision based on a particular angular resolution. The complex values, which may include a magnitude component and phase component, may be quantized using a predetermined number of bits to achieve a balance between accuracy of the peak information and acceptable level of overhead (e.g., computational overhead related to the number of bits of the complex values, network overhead related to CSI feedback transmission) .

[0303] The information identifying the client side apparatus may be included in the CSI feedback to support multiple client apparatuses (e.g. multi-user scenario) . The information identifying the client side apparatus may allow the network side device 1501 to identify which client apparatus transmitted a particular CSI feedback, thereby associating the particular CSI feedback with the client apparatus which sent that particular CSI feedback.

[0304] At step 1540, the network side device 1501 may decode the CSI feedback received from the client side apparatus 1502 and extract the peak information (e.g., information of the N most significant peaks selected at 1530) . Then, the network side device 1501 may obtain a sparse angular-domain channel matrix (e.g., compressed angular-domain channel matrix ) based on peak information extracted from the received CSI feedback.

[0305] The network side device 1501 may perform SVD on the sparse angular-domain channel matrix to obtain singular vectors (e.g., angular-domain precoding vectors ) representing the dominant channel modes. Then, the network side device 1501 may apply an inverse discrete Fourier transform (iDFT) to transform angular-domain precoding vectors into the frequency-domain, resulting in the beamforming / precoding vectors V.

[0306] The network side device 1501 may utilize the beamforming and precoding vectors V for transmission of future downlink data to the client side apparatus 1502.

[0307] In some implementations, artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) technologies may be applied or employed for peak selection (e.g., step 1530) , quantization optimization (e.g., step 1530) , and channel reconstruction (e.g., step 1540) to thereby enhance the CSI feedback reporting and communications between the network side device 1501 and client side apparatus 1502.

[0308] As illustrated above or elsewhere in the present disclosure, to determine the precoding matrix V, the client side apparatus may perform SVD on the estimated channel matrix H. The client side apparatus may face challenges related to computational overhead or complexity, especially when the channel matrix H is very large. Therefore, in some implementations of the present disclosure, CSI-based codebook (also referred to as beamforming codebook or beam selection codebook) may be adopted to refine the CSI feedback reporting process and associated communication (e.g., large-scale MIMO communication) , to thereby enhance flexibility and compatibility with wireless networks. The CSI-based codebook may be designed for the precoding matrix index (PMI) in existing networks. However, unlike the beam selection codebooks employed in existing networks, which are designed for the precoding matrix V, in some implementations of the present disclosure, the beam selection codebooks may be constructed for use in the angular-domain (e.g., AoD-AoA) . This may provide advantages and beneficial insights, such as reduced computation  and network overhead, in particular in future wireless network where massive antenna arrays and wider bandwidths are desired.

[0309] With the significant increase in the number of antennas at both of the network side device and client side apparatus in network systems (e.g., ultra-large-scale MIMO systems) , the angular-domain matrix may inherently possess sparsity. The sparsity may arise from the limited number of effective signaling paths (propagation paths) between the network side device and client side apparatus, each path corresponding to a distinct peak in the angular-domain (e.g., AoD-AoA domain) . One or more peaks corresponding to the number of effective signaling paths may associate the angular-domain characteristics (e.g., AoD, AoA) and the underlying network system (e.g., underlying MIMO systems) , effectively representing each distinct and orthogonal, or nearly orthogonal, subchannels within the network channel (e.g., subchannels within MIMO channel) .

[0310] In a physical environment with unique scattering and reflection properties, the emergence and relative positions of these peaks are not entirely random. Instead, the peaks may show certain recurring patterns, which may be influenced by surrounding environment, such as buildings, terrain, and other structures. For instance, a strong peak representing a dominant signaling path is unlikely to have another peak in its immediate vicinity due to the interaction with the surrounding objects. Instead, other peaks (additional peaks) may tend to consistently appear at particular locations dictated by the physical layout of the environment.

[0311] In consideration of this observation, in some implementations of the present disclosure, the beam selection codebooks are based in the angular-domain. The beam selection codebook may consist of a collection of recurring peak patterns, each pattern representing a specific configuration of dominant signaling paths and their corresponding AoD–AoA values. In some implementations, the beam selection codebook may include, but is not limited to, approximately 20 to 30 peak patterns. The “peak pattern” may be also referred to as a “beam selection codebook pattern” .

[0312] The network side device may share the angle-domain beam selection codebook with the client side apparatus. Due to the large bandwidths envisioned in future wireless networks (e.g., future generation network, advanced radio wireless network) where each subband within the channel may require separate CSI feedback, in some implementations, the client side apparatus may determine and report the CSI feedback by performing one or more of:

[0313] · performing a digital Fourier transform (e.g., 2D-DFT) on the channel matrix H for each subband;

[0314] · comparing the resulting angular-domain channel matrix with the predefined beam selection codebook patterns included in the beam selection codebook;

[0315] · identifying a beam selection codebook pattern that best matches a pattern associated with the observed peaks (e.g., peaks in the angular-domain channel matrix ) ; and

[0316] · reporting information indicative of the identified beam selection codebook pattern (e.g., index of the identified pattern) to the network side device.

[0317] By simply transmitting information indicative of the identified beam selection codebook pattern instead of locations of all observed peaks, the network overhead resulting from the CSI feedback transmission may be further reduced, thereby rendering efficient utilization of limited resources. The angular-domain beam selection codebook may capture unique characteristics of the propagation environment, thereby leading to beamforming designs that can accommodate the specific deployment scenario. The approach may be scalable. For example, the approach may be scalable to ultra-large-scale MIMO communications with massive antenna arrays, as angular sparsity and limited beam selection codebook patterns may be valid for ultra-large-scale MIMO communications.

[0318] FIG. 16 is a signal flow diagram illustrating an example method 1600 for facilitating communication between a network side device 1601 and a client side apparatus 1602 using a beam selection codebook.

[0319] The example method 1600 is comprised of steps 1610, 1615, 1620, 1625, 1630, 1635, 1640, and 1645. Some of these steps may be optional. It should be understood that, in some implementations, one or more steps 1610, 1615, 1620, 1625, 1630, 1635, 1640, and 1645 may be performed in a different order.

[0320] In some implementations, the network side device 1601 may be a transmit device or element thereof, and have an array of M antenna ports. The client side apparatus 1602 may be a receive apparatus or element thereof, and have an array of N antenna ports. The network side device 1601 and the client side apparatus 1602 may establish connection using one of M transmitting antenna ports and one of N receiving antenna ports. The transmitting and receiving antenna ports may correspond to one or more rays or signaling paths between the network side device 1601 and the client side apparatus 1602. In some embodiments, M and N  may be positive integers (>=1) . In some embodiments, with their values are selected based on specific requirements of the system. For instance, M and N may range from small integers to several thousand or more.

[0321] At step 1610, the network side device 1601 may perform configuration of the network side device 1501 for facilitating communications, and generate one or more codebooks. Specifically, the network side device 1601 may analyze the propagation environment for example via measurements, ray-tracing simulations and / or other techniques, to thereby identify recurring peak patterns in the angular-domain. Then, the network side device 1601 may generate an angle-domain beam selection codebook based on the identified patterns. The angle-domain beam selection codebook may include a collection of beam selection codebook patterns (e.g., 20-30 patterns) . A unique index may be assigned to each pattern included in the beam selection codebook.

[0322] In some embodiments, the network side device 1601 may not generate the one or more codebooks that is to be used, but may be provided one or more codebooks that has been previously generated by the network that can be used by the network side device 1601.

[0323] In some implementations, the network side device 1601 may generate a phase quantization codebook for quantizing the phase values of the dominant signaling paths, for example those between network side device 1601 and the client side apparatus 1602. As each peak (or peak information) includes complex values, the precoding matrix V may depend on phases of the respective peak values.

[0324] In some embodiments, the network side device 1601 may not generate the phase quantization codebook that is to be used, but may be provided the phase quantization codebook that has been previously generated by the network that can be used by the network side device 1601.

[0325] At step 1615, the network side device 1601 may transmit, to the client side apparatus 1602, configuration information that may be used for by the client side apparatus 1602 to perform CSI estimation and / or provide CSI feedback to the network side device 1601. Put another way, the configuration information may pertain to at least one of the CSI estimation to be performed by the client side apparatus 1602, or providing the CSI feedback by the client side apparatus 1602. The configuration information may include at least one of:

[0326] · information indicative of CSI-RS resource (e.g., bandwidth, subcarrier spacing, etc. ) ;

[0327] · an angular-domain beam selection codebook;

[0328] · a phase quantization codebook; and

[0329] · threshold value (s) representing the minimum magnitude required for a peak to be considered significant and included in the CSI feedback.

[0330] In some implementations, the angular-domain beam selection codebook may include one or more beam selection codebook patterns (e.g., list of AoD-AoA patterns) , each of which may be indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix. The one or more predefined peak values may indicate one or more signal paths between the network side device 1601 and client side apparatus 1602. Each beam selection codebook pattern may be associated with an index or other suitable identifier.

[0331] In some implementations, the phase quantization codebook may include one or more quantization codebook values (e.g., quantization levels and codewords) corresponding to quantization levels that can be applied to peak values (e.g., peak coordinates and complex values) in the angular-domain representation of the channel matrix.

[0332] In some implementations, the network side device 1601 may employ an appropriate strategy for setting the threshold values based on the network conditions. For example, the network side device 1601 may determine the threshold value (s) based on current or overall network conditions, such as SINR, RSRP, PAPR, or other relevant parameters. In one example, the network side device 1601 may set a higher threshold value for good SINR conditions, where weaker rays or signaling paths are less relevant. In another example, the network side device 1601 may adapt the threshold values based on pathloss or RSRP to thereby appropriately consider changing channel conditions and client side apparatuses positioned at the edge of the cell. In another example, the network side device 1601 may use adaptive algorithms to optimize threshold values based on past CSI feedback and channel estimations.

[0333] In some implementations, the network side device 1601 may define multiple thresholds, each threshold corresponding to a different level of significance or priority, thereby enabling the client side apparatus 1602 to provide enhanced CSI feedback. Enhanced CSI feedback may be CSI feedback with more detailed context.

[0334] At step 1620, the network side device 1601 may transmit, to the client side apparatus 1602, CSI-RS, which was identified  in the configuration information received by the client side apparatus 1602 in step 1615. In some implementations, the network side device 1601 may transmit, to the client side apparatus 1602, a reference signal that may be used for CSI estimation that is not CSI-RS, such as a demodulation reference signal (DMRS) or a positioning reference signal (PRS) .

[0335] At step 1625, in some implementations, the network side device 1601 may transmit, to the client side apparatus 1602, at least one of: an updated version of the angular-domain beam selection codebook, an updated version of the phase quantization codebook, or an updated version of the threshold value (s) . Regarding the updated version of the threshold value (s) , in some implementations, the network side device 1601 may determine the updated version of threshold value (s) based on current or overall network conditions, such as SINR, RSRP, PAPR, or other relevant parameters, in a manner similar to the manner illustrated above in connection with determination of the threshold value (s) .

[0336] At step 1630, the client side apparatus 1602 may perform channel estimation and peak selection.

[0337] Specifically, the client side apparatus 1602 may perform channel estimation on the received CSI-RS (or other reference signal for CSI estimation) and obtain a channel matrix H that represents an estimation of one or more channels between the client side apparatus 1602 and the network side device 1601 based on the original configuration information at step 1615. Then, the client side apparatus 1602 may convert the frequency-domain channel matrix H into the angular-domain channel matrix for example, by applying 2D DFT.

[0338] After performing the 2D DFT and obtaining the angular-domain channel matrix the client side apparatus 1602 may select peaks whose magnitude values are greater than the threshold values included in the original configuration information at step 1615 or the updated threshold values in step 1625, and identify a peak pattern of the selected peaks.

[0339] At step 1635, the client side apparatus 1602 may perform pattern matching. For example, the client side apparatus 1602 may compare the identified peak pattern with each of the predefined beam selection codebook patterns included in the angular-domain beam selection codebook. Then, the client side apparatus 1602 may select a pattern among the predefined beam selection codebook patterns included in the angular-domain beam selection codebook. The selected predefined pattern may be most similar to the peak pattern identified above at step 1630. The selected predefined pattern may be referred to as a best matching pattern. In some implementations, the client side apparatus 1602 may use a suitable similarity metric (e.g., correlation, Euclidean distance) when selecting the best matching pattern.

[0340] In some implementations, the client side apparatus 1602 may quantize the peaks of the best matching pattern based on the phase quantization codebook (e.g., based on a quantization codebook value in the phase quantization codebook) . The client side apparatus 1602 may quantize the phase of the complex value of each peak in the best matching pattern.

[0341] At step 1640, the client side apparatus 1602 may transmit the CSI feedback to the network side device 1601. The CSI feedback may be used at the network side device 1601 to generate a precoding matrix V facilitating downlink data transmission between the network side device 1601 and the client side apparatus 1602. The CSI feedback may include at least one of:

[0342] · a CSI feedback identifier to distinguish from other types of CSI feedbacks, other sources of CSI feedback, or other feedback types) ;

[0343] · information indicative of a resource that was used for transmitting the reference signal (e.g., CSI-RS resource identifier) ;

[0344] · a number of reported peaks (N) that are included in the CSI feedback;

[0345] · information indicative of the predefined pattern selected from the angular-domain beam selection codebook (e.g., index of the best matching pattern)

[0346] · quantized phase information (e.g., complex values) for each peak of the selected predefined pattern (best matching pattern) ; and

[0347] · information identifying the client side apparatus.

[0348] In some implementations, the CSI feedback may be structured to include a header and peak information (e.g., quantized phase information) . The header may include a CSI feedback identifier, information indicative of a resource for the reference signal (CSI-RS resource identifier) , number of reported peaks (N) that are included in the CSI feedback.

[0349] The information identifying the client side apparatus may be included in the CSI feedback to support multiple client apparatuses (e.g. multi-user scenario) . The information identifying the client side apparatus may allow the network side device 1601 to identify which client apparatus transmitted a particular CSI feedback, thereby associating the particular CSI feedback with  the client apparatus which sent that particular CSI feedback.

[0350] At step 1645, the network side device 1601 may decode the CSI feedback received from the client side apparatus 1602 and extract information indicative of the selected predefined pattern (e.g., an index of the best matching pattern) and / or quantized phase information (quantized phase values) .

[0351] Based on the extracted information indicative of the selected predefined pattern (e.g., extracted index of the best matching pattern) , the network side device 1601 may retrieve a corresponding pattern from the angular-domain beam selection codebook, and generate a precoding matrix (precoding vectors) V based on the retrieved pattern.

[0352] In some implementations, the network side device 1601 may apply the quantized phase information to adjust the phases of the precoding matrix (precoding vectors) V.

[0353] Then, the network side device 1601 may utilize the resulting precoding vectors V for downlink data transmission.

[0354] In some implementations, artificial intelligence (AI)  / machine learning (ML) technologies may be applied or employed to automate the process of identifying peak patterns (e.g., step 1625) and generating the angle-domain beam selection codebook (e.g., step 1610) .

[0355] In some implementations, the angle-domain beam selection codebook may be hierarchical to thereby provide multiple levels of granularity in representing peak patterns and phase information. For example, a hierarchical angle-domain beam selection codebook may include one or more coarse patterns and one or more fine patterns. The coarse patterns may roughly represent the signal paths between the network side device 1601 and client side apparatus 1602 (e.g., approximate directions of the signal paths) , and the fine patterns may precisely represent the signal paths between the network side device 1601 and client side apparatus 1602 (e.g., exact directions of the signal paths) . The client side apparatus 1602 may select a coarse pattern that corresponds to an approximate direction of the respective signaling path between the network side device 1601 and the client side apparatus 1602. Then, based on the selected coarse pattern, the client side apparatus 1602 may select a fine pattern that corresponds to the precise direction of the respective signal path between the network side device 1601 and client side apparatus 1602. In some implementation, using the selected coarse pattern, the client side apparatus 1602 may select the fine pattern more effectively. While the above example is described based on the two-level hierarchical angle-domain beam selection codebook, it is noted that there may be more than two hierarchical levels for patterns included in the hierarchical angle-domain beam selection codebook.

[0356] In some implementations, the system may keep updating (e.g., optimizing) the design of the angle-domain beam selection codebook, threshold setting, and pattern matching algorithms to thereby improve CSI feedback efficiency and beamforming performance.

[0357] The present disclosure encompasses various embodiments, including method embodiments and other embodiments such as apparatus and embodiments related to wireless communication using large-scale or massive MIMO technology. Embodiments of the present disclosure may incorporate, individually or in combination, the features disclosed herein.

[0358] Although aspects of the present disclosure are primarily described in some network communication, such as MIMO communications or large-scale MIMO communications, it should be noted that aspects of the present disclosure are not limited to MIMO or large-scale MIMO communications described in the present disclosure but may be applicable more broadly to any other suitable network communications or technologies in which methods, apparatuses and / or devices described herein may be used. In other words, aspects of the present disclosure are not limited to a particular type of communication or a particular network technology or a particular radio access technology.

[0359] Features disclosed herein in the context of any particular embodiments may also or instead be implemented in other embodiments. Method embodiments, for example, may also or instead be implemented in apparatus, system, and / or computer program product embodiments. In addition, although embodiments are described primarily in the context of methods and apparatus, other implementations are also contemplated, as various transformations of the channel matrix or different approaches for selecting valid components of the spectrum MIMO space may be used.

[0360] Examples of apparatuses and / or devices (e.g., ED, UE, BS, and / or any other network apparatuses, nodes, devices) to perform the various methods described herein are also disclosed.

[0361] For example, a device may include a memory to store processor-executable instructions, and a processor to execute the processor-executable instructions. When the processor executes the processor-executable instructions, the processor may be caused to perform the method steps of one or more of the apparatuses, and / or devices as described herein, e.g., in relation to FIGs. 15 and  16.For example, the processor may cause the apparatus, node and / or device to communicate over an air interface in a mode of operation by implementing operations consistent with that mode of operation, e.g. performing necessary measurements and generating content from those measurements, as configured for the mode of operation, preparing uplink transmissions and processing downlink transmissions, e.g. encoding, decoding, etc., and configuring and / or instructing transmission / reception on RF chain (s) and antenna (s) .

[0362] 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. In the present disclosure, the word “a” or “an” when used in conjunction with the term “comprising” or “including” in the claims and / or the specification may mean “one” , but it is also consistent with the meaning of “one or more” , “at least one” , and “one or more than one” unless the content clearly dictates otherwise. Similarly, the word “another” may mean at least a second or more unless the content clearly dictates otherwise.

[0363] In the disclosure, the words “first” , “second” , etc., when used before a same term (e.g., ED, or an operating step) does not mean an order or a sequence associated with the term. For example, the “first ED” and the “second ED” , means two different EDs, and similarly, the “first step” and the “second step” means two different operating steps, but does not mean the first step has to happen before the second step. The order depends on the logic of the two steps.

[0364] 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.

[0365] 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 may be acoustical, mechanical, optical, electrical, thermal, logical, or any combination thereof. In some embodiments, the connection or coupling between the elements may be considered one or more intermediate elements, apparatus, or devices.

[0366] 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.

[0367] 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.

[0368] 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 "a plurality 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 any of: A, B, C; A and B; A and C; B and C; and A, B, and C. The expression "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; and A, B, and C.

[0369] 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.

[0370] 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 the other 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.

[0371] 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.

[0372] 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 device, so that computer-implemented processing is generated. Therefore, the instructions executed on the computer or the other programmable 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.

[0373] It should be appreciated that one or more steps of the embodiment methods provided herein may be performed by corresponding units or modules. For example, a signal may be transmitted by a transmitting unit or a transmitting module. A signal may be received by a receiving unit or a receiving module. A signal may be processed by a processing unit or a processing module. The respective units / modules may be hardware, software, or a combination thereof. For instance, one or more of the units / modules may be an integrated circuit, such as field programmable gate arrays (FPGAs) or application-specific integrated circuits (ASICs) . It will be appreciated that where the modules are software, they may be retrieved by a processor, in whole or part as needed, individually or together for processing, in single or multiple instances as required, and that the modules themselves may include instructions for further deployment and instantiation.

[0374] Although a combination of features is shown in the illustrated embodiments, not all of them need to be combined to realize the benefits of various embodiments of this disclosure. In other words, a system or method designed according to an embodiment of this disclosure will not necessarily include all of the features shown in any one of the figures or all of the portions schematically shown in the figures. Moreover, selected features of one example embodiment may be combined with selected features of other example embodiments.

[0375] While this disclosure has been described with reference to illustrative embodiments, this description is not intended to be construed in a limiting sense. 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 for use by a client side apparatus, comprising:transmitting channel state information (CSI) feedback including information associated with an angular-domain representation of a channel matrix, the channel matrix representing an estimation of one or more channels between the client side apparatus and a network side device.2.The method of claim 1, further comprising:receiving a reference signal for CSI estimation; andobtaining the angular-domain representation of the channel matrix based on the received reference signal.3.The method of claim 2, wherein obtaining the angular-domain representation comprises:identifying at least one peak value of the angular-domain representation of the channel matrix, wherein each peak value of the at least one peak value corresponds to a respective magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus; andextracting information indicative of the at least one peak value, thereby compressing the angular-domain representation of the channel matrix.4.The method of claim 3, wherein the at least one peak value is identified based on at least one of:the respective magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix; ora threshold value representing a minimum magnitude for one or more peak values that can be included in the CSI feedback.5.The method of claim 3 or 4, wherein extracting the information indicative of the at least one peak value comprises:for each of the at least one peak value, extracting at least one of:two dimensional (2D) coordinates indicative of a direction of the respective signal path between the network side device and the client side apparatus, the respective signal path associated with the peak value, the 2D coordinates including an angle of departure (AoD) at the network side device and an angle of arrival (AoA) at the client side apparatus; orthe respective magnitude and a respective phase of the peak value.6.The method of claim 3 or 4, wherein identifying the at least one peak value includes:selecting a predefined pattern from an angular-domain beam selection codebook that includes one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook pattern indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus, the selected predefined pattern matching a pattern associated with the at least one peak value.7.The method of claim 6, wherein the predefined pattern is selected based on a similarity metric that quantifies similarity between each beam selection codebook pattern and the pattern associated with the at least one peak value.8.The method of claim 6 or 7, wherein extracting the information indicative of the at least one peak value comprises:extracting an index of the selected predefined pattern; andfor each of the at least one peak value:quantizing a respective phase of the peak value based on a phase quantization codebook that includes one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value, andextracting the quantized respective phase of the peak value.9.The method of any one of claims 2 to 8, wherein obtaining the angular-domain representation of the channel matrix includes:obtaining the channel matrix based on the received reference signal, wherein the channel matrix is a frequency domain matrix; andconverting the frequency domain matrix to the angular-domain representation of the channel matrix using a digital Fourier transform.10.The method of claim 2, further comprising:receiving, from the network side device, configuration information pertaining to at least one of:CSI estimation to be performed by the client side apparatus; orproviding the CSI feedback by the client side apparatus.11.The method of claim 10, wherein the configuration information includes at least one of:information indicative of a resource for the reference signal;a maximum number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that can be included in the CSI feedback, each peak value corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus;a quantization level to be applied to the at least one peak value;a feedback reporting mode indicating whether the CSI feedback is to be transmitted periodically or aperiodically;an angular-domain beam selection codebook including one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook pattern indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus;a phase quantization codebook including one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value; ora threshold value representing a minimum magnitude for one or more peak values that can be included in the CSI feedback, each of the one or more peak values corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus.12.The method of claim 11, wherein the threshold value is determined based on one or more parameters indicative of network conditions.13.The method of claim 11, further comprising:receiving at least one of:an updated version of the angular-domain beam selection codebook;an updated version of the phase quantization codebook; oran updated version of the threshold value, the updated version of the threshold value determined based on one or more parameters indicative of network conditions.14.The method of claim 12 or 13, wherein the one or more parameters indicative of network conditions include at least one of:signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) ;pathloss;reference signal received power (RSRP) ; orpeak-to-average power ratio (PAPR) .15.The method of any one of claims 11 to 14, wherein when the feedback reporting mode indicates the CSI feedback is to be transmitted aperiodically, the CSI feedback is transmitted based on channel quality changes or occurrence of a predefined network event.16.The method of any one of claims 10 to 15, wherein the configuration information is received using:a message configured to convey the configuration information,a channel designated to convey the configuration information,a physical downlink control channel (PDCCH) , ora physical downlink shared channel (PDSCH) .17.The method of any one of claims 10 to 16, further comprising:quantizing the at least one peak value based on the configuration information.18.The method of claim 2, wherein the CSI feedback includes:for each of the at least one peak value, at least one of:information indicative of two dimensional (2D) coordinates including an angle of departure (AoD) and angle of arrival (AoA) that are associated with a respective peak value;information indicative of magnitude and phase of the respective peak value;information indicative of a pattern selected from an angular-domain beam selection codebook that includes one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook pattern indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus, the selected pattern matching a pattern associated with the respective peak value; orinformation indicative of a phase quantization codebook value corresponding to a phase value of the respective peak value, the phase quantization value included in a phase quantization codebook that includes one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value.19.The method of claim 18, wherein the 2D coordinates including an AoD and AoA that are associated with the respective peak value are represented using a fixed-point format based on a particular angular resolution.20.The method of claim 18 or 19, further comprising:quantizing the magnitude and phase of the respective peak value based on a predetermined number of bits.21.The method of any one of claims 18 to 20, wherein the CSI feedback further includes at least one of:a CSI feedback identifier;information indicative of a resource for the reference signal;a number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback, each peak value corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus; orinformation identifying the client side apparatus.22.The method of claim 21, wherein the CSI feedback includes a header, the header including at least one of: the information identifying the CSI feedback, the information indicative of the resource for the reference signal for CSI estimation, or the number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback.23.The method of claim 21 or 22, further comprising:determining the number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback based on at least one of:a threshold value representing a minimum magnitude required for the at least one peak to be included in the CSI feedback; orsparsity of the channel matrix.24.The method of any one of claims 1 to 23, wherein the CSI feedback is used at the network side device to generate a precoding matrix facilitating downlink data transmission between the network side device and the client side apparatus.25.An apparatus comprising:a processor; anda computer-readable medium having stored thereon, computer-executable instructions that, when executed, cause the apparatus to perform the method of any one of claims 1 to 24.26.A method for use at a network side device, comprising:receiving channel state information (CSI) feedback including information associated with an angular-domain representation of a channel matrix, the channel matrix representing an estimation of one or more channels between a client side apparatus and the network side device.27.The method of claim 26, further comprising:obtaining the angular-domain representation of the channel matrix based on the received CSI feedback; andextracting information indicative of at least one peak value of the angular-domain representation of the channel matrix from the obtained angular-domain representation of the channel matrix, wherein each peak value of the at least one peak value corresponds to a respective magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus.28.The method of claim 27, wherein extracting the information indicative of the at least one peak value comprises:for each of the at least one peak value, extracting at least one of:two dimensional (2D) coordinates indicative of a direction of the respective signal path between the network side device and the client side apparatus, the respective signal path associated with the peak value, the 2D coordinates including an angle of departure (AoD) at the network side device and an angle of arrival (AoA) at the client side apparatus; orthe respective magnitude and a respective phase of the peak value.29.The method of claim 28, wherein the at least one peak value is determined, at the client side apparatus, based on at least one of:the respective magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix; ora threshold value representing a minimum magnitude for one or more peak values that can be included in the CSI feedback.30.The method of any one of claims 27 to 29, further comprising:generating a precoding matrix using the extracted information indicative of the at least one peak value, the precoding matrix facilitating downlink data transmission between the network side device and the client side apparatus.31.The method of any one of claims 27 to 29, wherein extracting the information indicative of the at least one peak value comprises:extracting an index specifying one of one or more beam selection codebook patterns included in an angular-domain beam selection codebook, each beam selection codebook pattern indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus; andfor each of the at least one peak value:extracting a quantized respective phase value corresponding to the peak values.32.The method of claim 31, further comprising:identifying, from the angular-domain beam selection codebook, a pattern that matches a pattern associated with the at least one peak value, using the index.33.The method of claim 32, wherein the identified pattern is selected, at the client side apparatus, based on a similarity metric that quantifies similarity between each beam selection codebook pattern and the pattern associated with the at least one peak value.34.The method of claim 32 or 33, further comprising:generating a precoding matrix using at least one of the identified pattern or the quantized respective phase value, the precoding matrix facilitating downlink data transmission between the network side device and the client side apparatus.35.The method of any one of claims 27 to 28, further comprising:transmitting a reference signal for CSI estimation, wherein the reference signal is used for obtaining, at the client side apparatus, the angular-domain representation of the channel matrix.36.The method of claim 35, further comprising:transmitting, to the client side apparatus, configuration information pertaining to at least one of:CSI estimation to be performed by the client side apparatus; orproviding the CSI feedback by the client side apparatus.37.The method of claim 36, wherein the configuration information includes at least one of:information indicative of a resource for the reference signal;a maximum number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that can be included in the CSI feedback, each peak value corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus;a quantization level to be applied to the at least one peak value;a feedback reporting mode indicating whether the CSI feedback is to be transmitted periodically or aperiodically;an angular-domain beam selection codebook including one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook value indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and the client side apparatus;a phase quantization codebook including one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value; ora threshold value representing a minimum magnitude for one or more peak values that can be included in the CSI feedback, each of the one or more peak values corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus.38.The method of claim 37, further comprising at least one of:generating at least one of:the angular-domain beam selection codebook, orthe phase quantization codebook; ordetermining the threshold value based on one or more parameters indicative of network conditions.39.The method of claim 37, further comprising at least one of:generating at least one of:an updated version of the angular-domain beam selection codebook, oran updated version of the phase quantization codebook; ordetermining an updated version of the threshold value based on one or more parameters indicative of network conditions.40.The method of claim 38 or 39, wherein the one or more parameters indicative of network conditions include at least one of:signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) ;pathloss;reference signal received power (RSRP) ; orpeak-to-average power ratio (PAPR) .41.The method of any one of claims 37 to 40, wherein when the feedback reporting mode indicates the CSI feedback is to be transmitted aperiodically, the CSI feedback is received based on channel quality changes or occurrence of a predefined network event.42.The method of any one of claims 36 to 41, wherein the network side device transmits the configuration information using:a message configured to convey the configuration information,a channel designated to convey the configuration information,a physical downlink control channel (PDCCH) , ora physical downlink shared channel (PDSCH) .43.The method of any one of claims 36 to 42, wherein the at least one peak value is quantized, at the client side apparatus,  based on the configuration information.44.The method of any one of claims 35 to 36, wherein the CSI feedback includes:for each of the at least one peak value, at least one of:information indicative of two dimensional (2D) coordinates including an angle of departure (AoD) and angle of arrival (AoA) that are associated with a respective peak value;information indicative of magnitude and phase of the respective peak value;information indicative of a pattern selected from an angular-domain beam selection codebook that includes one or more beam selection codebook patterns, each beam selection codebook pattern indicative of one or more predefined peak values in the angular-domain representation of the channel matrix, the one or more predefined peak values indicative of one or more signal paths between the network side device and client side apparatus, the selected pattern matching a pattern associated with the respective peak value; orinformation indicative of a phase quantization codebook value corresponding to a phase value of the respective peak value, the phase quantization value included in a phase quantization codebook that includes one or more quantization codebook values corresponding to quantization levels that can be applied to the at least one peak value.45.The method of claim 44, wherein the 2D coordinates including an AoA and AoD that are associated with the respective peak value are represented using a fixed-point format based on a particular angular resolution.46.The method of claim 44 or 45, wherein the magnitude and phase of the respective peak value is quantized based on a predetermined number of bits.47.The method of any one of claims 44 to 46, wherein the CSI feedback further includes at least one of:a CSI feedback identifier;information indicative of a resource for the reference signal;a number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback, each peak value corresponding to a magnitude in the angular-domain representation of the channel matrix for a respective signal path between the network side device and the client side apparatus; orinformation identifying the client side apparatus.48.The method of claim 47, wherein the CSI feedback includes a header, the header including at least one of: the information identifying the CSI feedback, the information indicative of the resource for the reference signal for CSI estimation, or the number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback.49.The method of claim 47 or 48, wherein the number of peak values of the angular-domain representation of the channel matrix that are included in the CSI feedback is determined based on at least one of:a threshold value representing a minimum magnitude required for the at least one peak to be included in the CSI feedback; orsparsity of the channel matrix.50.A device comprising:a processor; anda computer-readable medium having stored thereon, computer-executable instructions that, when executed, cause the device to perform the method of any one of claims 26 to 49.51.A non-transitory computer-readable storage medium, wherein the computer-readable storage medium stores computer-executable instructions that, when executed by a processor of an apparatus, enable the apparatus to perform the method of any one of claims 1 to 24 and 26 to 49.

Images