Codebook design for precoding matrix indicator report for sparse antenna array

Abstract

Various aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication. In some aspects, a user equipment (UE) may receive configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device. The UE may receive reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The UE may transmit a precoding matrix indicator (PMI) report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook. Numerous other aspects are described.

Description

CODEBOOK DESIGN FOR PRECODING MATRIX INDICATOR REPORT FOR SPARSE ANTENNA ARRAY

[0001] FIELD OF THE DISCLOSURE

[0002] Aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication and specifically relate to techniques, apparatuses, and methods for codebook design for a precoding matrix indicator (PMI) report for a sparse antenna array.

[0003] DESCRIPTION OF RELATED ART

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

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

[0006] Some aspects described herein relate to a user equipment (UE) for wireless communication. The UE may include one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories. The one or more processors may be individually or collectively configured to receive configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device. The one or more processors may be individually or collectively configured to receive reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The one or more processors may be individually or collectively configured to transmit a precoding matrix indicator (PMI) report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0007] Some aspects described herein relate to a transmitter device for wireless communication. The transmitter device may include one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories. The one or more processors may be individually or collectively configured to transmit configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device. The one or more processors may be individually or collectively configured to transmit reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The one or more processors may be individually or collectively configured to receive, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0008] Some aspects described herein relate to a method of wireless communication performed by a UE. The method may include receiving configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device. The method may include receiving reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the  transmitter device. The method may include transmitting a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0009] Some aspects described herein relate to a method of wireless communication performed by a transmitter device. The method may include transmitting configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device. The method may include transmitting reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The method may include receiving, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0010] Some aspects described herein relate to a non-transitory computer-readable medium that stores a set of instructions for wireless communication by a UE. The set of instructions, when executed by one or more processors of the UE, may cause the UE to receive configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device. The set of instructions, when executed by one or more processors of the UE, may cause the UE to receive reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The set of instructions, when executed by one or more processors of the UE, may cause the UE to transmit a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0011] Some aspects described herein relate to a non-transitory computer-readable medium that stores a set of instructions for wireless communication by a transmitter device. The set of instructions, when executed by one or more processors of the transmitter device, may cause the transmitter device to transmit configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device. The set of instructions, when executed by one or more processors of the transmitter device, may cause the transmitter device to transmit reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The set of instructions, when executed by one or more processors of the transmitter device, may cause the transmitter device to receive, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0012] Some aspects described herein relate to an apparatus for wireless communication. The apparatus may include means for receiving configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device. The apparatus may include means for receiving reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The apparatus may include means for transmitting a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0013] Some aspects described herein relate to an apparatus for wireless communication. The apparatus may include means for transmitting configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the apparatus. The apparatus may include means for transmitting reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the apparatus. The apparatus may include means for receiving, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

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

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

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

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

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

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

[0020] Figs. 4A-4B are diagrams illustrating examples of uniform antenna arrays and sparse antenna arrays, in accordance with the present disclosure.

[0021] Figs. 5A-5B are diagrams illustrating examples associated with sparse antenna arrays, in accordance with the present disclosure.

[0022] Figs. 6A-6C are diagrams illustrating examples of formulating sparse antenna arrays as nested arrays or co-prime arrays, in accordance with the present disclosure.

[0023] Figs. 7A-7C are diagrams illustrating examples associated with a precoding matrix indicator (PMI) codebook for a sparse antenna array, in accordance with the present disclosure.

[0024] Fig. 8 is a diagram illustrating an example associated with PMI reporting based on a sparse antenna array codebook, in accordance with the present disclosure.

[0025] Fig. 9 is a diagram illustrating an example process performed, for example, at a UE or an apparatus of a UE, in accordance with the present disclosure.

[0026] Fig. 10 is a diagram illustrating an example process performed, for example, at a transmitter device or an apparatus of a transmitter device, in accordance with the present disclosure.

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

[0028] Fig. 12 is a diagram of an example apparatus for wireless communication, in accordance with the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0029] Various aspects of the present disclosure are described hereinafter with reference to the accompanying drawings. However, aspects of the present disclosure may be embodied in many different forms and is not to be construed as limited to any  specific aspect illustrated by or described with reference to an accompanying drawing or otherwise presented in this disclosure. Rather, these aspects are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the disclosure to those skilled in the art. One skilled in the art may appreciate that the scope of the disclosure is intended to cover any aspect of the disclosure disclosed herein, whether implemented independently of or in combination with any other aspect of the disclosure. For example, an apparatus may be implemented or a method may be practiced using various combinations or quantities of the aspects set forth herein. In addition, the scope of the disclosure is intended to cover an apparatus having, or a method that is practiced using, other structures and / or functionalities in addition to or other than the structures and / or functionalities with which various aspects of the disclosure set forth herein may be practiced. Any aspect of the disclosure disclosed herein may be embodied by one or more elements of a claim.

[0030] Several aspects of telecommunication systems will now be presented with reference to various methods, operations, apparatuses, and techniques. These methods, operations, apparatuses, and techniques will be described in the following detailed description and illustrated in the accompanying drawings by various blocks, modules, components, circuits, steps, processes, or algorithms (collectively referred to as “elements” ) . These elements may be implemented using hardware, software, or a combination of hardware and software. Whether such elements are implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system.

[0031] An antenna array is a set of multiple connected antennas (also referred to as “antenna elements” or “elements” ) that work together to form beams to transmit or receive signals. A uniform antenna array (or uniform array) is an antenna array in which an inter-element interval (e.g., an interval between antenna elements) is equal over the whole antenna array. For example, a uniform antenna array may be a uniform linear array (ULA) or a uniform planar array (UPA) . A ULA includes multiple antenna elements arranged in a line, with uniform spacing between the antenna elements. A UPA includes multiple antenna elements arranged in a two-dimensional (2D) array with a uniform spacing between the antenna elements in each dimension. A non-uniform antenna array (or non-uniform array) is an antenna array in which inter-element intervals are unequal at different portions of the antenna array (e.g., the interval between the antenna elements varies over the antenna array) . A sparse antenna array (or sparse  array) is a non-uniform antenna array with fewer (e.g., far fewer) antenna elements than a uniform antenna array having a same array aperture size and minimum inter-element interval as the sparse antenna array. For example, a sparse antenna array may be formulated as a nested array, a co-prime array, a minimum redundancy array (MRA) , or a minimum hole array (MHA) , as discussed elsewhere herein.

[0032] A transmit (Tx) antenna panel of a transmitter device (e.g., a network node) typically uses a uniform Tx antenna array. However, in high-frequency spectrums (e.g., FR2 and / or terahertz (THz) , among other examples) , transmitting signals with small wavelengths may require a large number of ULA or UPA antenna elements (e.g., given a half-wavelength inter-element interval and a typical antenna panel size) , which may result in high hardware costs due to the large number of antenna elements and / or high power consumption (e.g., a control circuit of each antenna element consumes power) . Using an inter-element interval larger than the half-wavelength may result in alias beams, which cause increased spatial domain interference and lower power efficiency. Using a smaller antenna panel size may result in an increased beamwidth, which also causes increased spatial domain interference and lower power efficiency.

[0033] In some examples, a transmitter device (e.g., a network node) may use a sparse Tx antenna array. The use of the sparse Tx antenna array may enable the transmitter device to achieve the same beamwidth (e.g., spatial resolution) as a uniform antenna array, with a much smaller number of antenna elements than the uniform antenna array. Accordingly, the sparse Tx antenna array may be applied in multi-antenna communication to reduce hardware costs and / or power consumption, as compared with a uniform antenna array. In some examples, to obtain a proper Tx beamforming weight for a sparse Tx antenna array, a network node may transmit reference signals from each antenna element to a user equipment (UE) . The UE may then estimate the channel status (e.g., channel matrix) , determine a suggested Tx beamforming weight, and report the suggested beamforming weight to the network node. However, a current precoding matrix indicator (PMI) codebook for reporting a suggested Tx beamforming weight is designed for a uniform antenna array, which may lead to inaccurate precoding weights for sparse antenna arrays.

[0034] Various aspects relate generally to PMI reporting for a sparse antenna array. Some aspects more specifically relate to a codebook design for a sparse antenna array codebook to be used to report precoding weight information for a sparse antenna array. In some aspects, a UE may receive configuration information indicating codebook  parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device. The UE may receive reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The UE may transmit a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0035] Particular aspects of the subject matter described in this disclosure can be implemented to realize one or more of the following potential advantages. In some examples, by transmitting the PMI report with the precoding weight information based at least in part on the sparse antenna array codebook, the described techniques can be used to enable the UE to report more accurate downlink precoding weights (e.g., as compared with using a PMI codebook designed for a uniform antenna array) , resulting in improvement in the downlink channel gain and data throughput in a sparse antenna array based communication system.

[0036] Multiple-access radio access technologies (RATs) have been adopted in various telecommunication standards to provide common protocols that enable wireless communication devices to communicate on a municipal, enterprise, national, regional, or global level. For example, 5G New Radio (NR) is part of a continuous mobile broadband evolution promulgated by the Third Generation Partnership Project (3GPP) . 5G NR supports various technologies and use cases including enhanced mobile broadband (eMBB) , ultra-reliable low-latency communication (URLLC) , massive machine-type communication (mMTC) , millimeter wave (mmWave) technology, beamforming, network slicing, edge computing, Internet of Things (IoT) connectivity and management, and network function virtualization (NFV) .

[0037] As the demand for broadband access increases and as technologies supported by wireless communication networks evolve, further technological improvements may be adopted in or implemented for 5G NR or future RATs, such as 6G, to further advance the evolution of wireless communication for a wide variety of existing and new use cases and applications. Such technological improvements may be associated with new frequency band expansion, licensed and unlicensed spectrum access, overlapping spectrum use, small cell deployments, non-terrestrial network (NTN) deployments, disaggregated network architectures and network topology expansion, device aggregation, advanced duplex communication, sidelink and other device-to-device direct communication, IoT (including passive or ambient IoT) networks, reduced capability (RedCap) UE functionality, industrial connectivity, multiple-subscriber  implementations, high-precision positioning, radio frequency (RF) sensing, and / or artificial intelligence or machine learning (AI / ML) , among other examples. These technological improvements may support use cases such as wireless backhauls, wireless data centers, extended reality (XR) and metaverse applications, meta services for supporting vehicle connectivity, holographic and mixed reality communication, autonomous and collaborative robots, vehicle platooning and cooperative maneuvering, sensing networks, gesture monitoring, human-brain interfacing, digital twin applications, asset management, and universal coverage applications using non-terrestrial and / or aerial platforms, among other examples. The methods, operations, apparatuses, and techniques described herein may enable one or more of the foregoing technologies and / or support one or more of the foregoing use cases.

[0038] Fig. 1 is a diagram illustrating an example of a wireless communication network 100 in accordance with the present disclosure. The wireless communication network 100 may be or may include elements of a 5G (or NR) network or a 6G network, among other examples. The wireless communication network 100 may include multiple network nodes 110, shown as a network node (NN) 110a, a network node 110b, a network node 110c, and a network node 110d. The network nodes 110 may support communications with multiple UEs 120, shown as a UE 120a, a UE 120b, a UE 120c, a UE 120d, and a UE 120e.

[0039] The network nodes 110 and the UEs 120 of the wireless communication network 100 may communicate using the electromagnetic spectrum, which may be subdivided by frequency or wavelength into various classes, bands, carriers, or channels. For example, devices of the wireless communication network 100 may communicate using one or more operating bands. In some aspects, multiple wireless networks 100 may be deployed in a given geographic area. Each wireless communication network 100 may support a particular RAT (which may also be referred to as an air interface) and may operate on one or more carrier frequencies in one or more frequency ranges. Examples of RATs include a 4G RAT, a 5G / NR RAT, and / or a 6G RAT, among other examples. In some examples, when multiple RATs are deployed in a given geographic area, each RAT in the geographic area may operate on different frequencies to avoid interference with one another.

[0040] Various operating bands have been defined as frequency range designations FR1 (410 MHz through 7.125 GHz) , FR2 (24.25 GHz through 52.6 GHz) , FR3 (7.125 GHz through 24.25 GHz) , FR4a or FR4-1 (52.6 GHz through 71 GHz) , FR4 (52.6 GHz  through 114.25 GHz) , and FR5 (114.25 GHz through 300 GHz) . Although a portion of FR1 is greater than 6 GHz, FR1 is often referred to (interchangeably) as a “Sub-6 GHz” band in some documents and articles. Similarly, FR2 is often referred to (interchangeably) as a “millimeter wave” band in some documents and articles, despite being different than the extremely high frequency (EHF) band (30 GHz through 300 GHz) , which is identified by the International Telecommunications Union (ITU) as a “millimeter wave” band. The frequencies between FR1 and FR2 are often referred to as mid-band frequencies, which include FR3. Frequency bands falling within FR3 may inherit FR1 characteristics or FR2 characteristics, and thus may effectively extend features of FR1 or FR2 into mid-band frequencies. Thus, “sub-6 GHz, ” if used herein, may broadly refer to frequencies that are less than 6 GHz, that are within FR1, and / or that are included in mid-band frequencies. Similarly, the term “millimeter wave, ” if used herein, may broadly refer to frequencies that are included in mid-band frequencies, that are within FR2, FR4, FR4-a or FR4-1, or FR5, and / or that are within the EHF band. Higher frequency bands may extend 5G NR operation, 6G operation, and / or other RATs beyond 52.6 GHz. For example, each of FR4a, FR4-1, FR4, and FR5 falls within the EHF band. In some examples, the wireless communication network 100 may implement dynamic spectrum sharing (DSS) , in which multiple RATs (for example, 4G / LTE and 5G / NR) are implemented with dynamic bandwidth allocation (for example, based on user demand) in a single frequency band. It is contemplated that the frequencies included in these operating bands (for example, FR1, FR2, FR3, FR4, FR4-a, FR4-1, and / or FR5) may be modified, and techniques described herein may be applicable to those modified frequency ranges.

[0041] A network node 110 may include one or more devices, components, or systems that enable communication between a UE 120 and one or more devices, components, or systems of the wireless communication network 100. A network node 110 may be, may include, or may also be referred to as an NR network node, a 5G network node, a 6G network node, a Node B, an eNB, a gNB, an access point (AP) , a transmission reception point (TRP) , a mobility element, a core, a network entity, a network element, a network equipment, and / or another type of device, component, or system included in a radio access network (RAN) .

[0042] A network node 110 may be implemented as a single physical node (for example, a single physical structure) or may be implemented as two or more physical nodes (for example, two or more distinct physical structures) . For example, a network  node 110 may be a device or system that implements part of a radio protocol stack, a device or system that implements a full radio protocol stack (such as a full gNB protocol stack) , or a collection of devices or systems that collectively implement the full radio protocol stack. For example, and as shown, a network node 110 may be an aggregated network node (having an aggregated architecture) , meaning that the network node 110 may implement a full radio protocol stack that is physically and logically integrated within a single node (for example, a single physical structure) in the wireless communication network 100. For example, an aggregated network node 110 may consist of a single standalone base station or a single TRP that uses a full radio protocol stack to enable or facilitate communication between a UE 120 and a core network of the wireless communication network 100.

[0043] Alternatively, and as also shown, a network node 110 may be a disaggregated network node (sometimes referred to as a disaggregated base station) , meaning that the network node 110 may implement a radio protocol stack that is physically distributed and / or logically distributed among two or more nodes in the same geographic location or in different geographic locations. For example, a disaggregated network node may have a disaggregated architecture. In some deployments, disaggregated network nodes 110 may be used in an integrated access and backhaul (IAB) network, in an open radio access network (O-RAN) (such as a network configuration in compliance with the O-RAN Alliance) , or in a virtualized radio access network (vRAN) , also known as a cloud radio access network (C-RAN) , to facilitate scaling by separating base station functionality into multiple units that can be individually deployed.

[0044] The network nodes 110 of the wireless communication network 100 may include one or more central units (CUs) , one or more distributed units (DUs) , and / or one or more radio units (RUs) . A CU may host one or more higher layer control functions, such as radio resource control (RRC) functions, packet data convergence protocol (PDCP) functions, and / or service data adaptation protocol (SDAP) functions, among other examples. A DU may host one or more of a radio link control (RLC) layer, a medium access control (MAC) layer, and / or one or more higher physical (PHY) layers depending, at least in part, on a functional split, such as a functional split defined by the 3GPP. In some examples, a DU also may host one or more lower PHY layer functions, such as a fast Fourier transform (FFT) , an inverse FFT (iFFT) , beamforming, physical random access channel (PRACH) extraction and filtering, and / or scheduling of resources for one or more UEs 120, among other examples. An RU may host RF  processing functions or lower PHY layer functions, such as an FFT, an iFFT, beamforming, or PRACH extraction and filtering, among other examples, according to a functional split, such as a lower layer functional split. In such an architecture, each RU can be operated to handle over the air (OTA) communication with one or more UEs 120.

[0045] In some aspects, a single network node 110 may include a combination of one or more CUs, one or more DUs, and / or one or more RUs. Additionally or alternatively, a network node 110 may include one or more Near-Real Time (Near-RT) RAN Intelligent Controllers (RICs) and / or one or more Non-Real Time (Non-RT) RICs. In some examples, a CU, a DU, and / or an RU may be implemented as a virtual unit, such as a virtual central unit (VCU) , a virtual distributed unit (VDU) , or a virtual radio unit (VRU) , among other examples. A virtual unit may be implemented as a virtual network function, such as associated with a cloud deployment.

[0046] Some network nodes 110 (for example, a base station, an RU, or a TRP) may provide communication coverage for a particular geographic area. In the 3GPP, the term “cell” can refer to a coverage area of a network node 110 or to a network node 110 itself, depending on the context in which the term is used. A network node 110 may support one or multiple (for example, three) cells. In some examples, a network node 110 may provide communication coverage for a macro cell, a pico cell, a femto cell, or another type of cell. A macro cell may cover a relatively large geographic area (for example, several kilometers in radius) and may allow unrestricted access by UEs 120 with service subscriptions. A pico cell may cover a relatively small geographic area and may allow unrestricted access by UEs 120 with service subscriptions. A femto cell may cover a relatively small geographic area (for example, a home) and may allow restricted access by UEs 120 having association with the femto cell (for example, UEs 120 in a closed subscriber group (CSG) ) . A network node 110 for a macro cell may be referred to as a macro network node. A network node 110 for a pico cell may be referred to as a pico network node. A network node 110 for a femto cell may be referred to as a femto network node or an in-home network node. In some examples, a cell may not necessarily be stationary. For example, the geographic area of the cell may move according to the location of an associated mobile network node 110 (for example, a train, a satellite base station, an unmanned aerial vehicle, or a NTN network node) .

[0047] The wireless communication network 100 may be a heterogeneous network that includes network nodes 110 of different types, such as macro network nodes, pico  network nodes, femto network nodes, relay network nodes, aggregated network nodes, and / or disaggregated network nodes, among other examples. In the example shown in Fig. 1, the network node 110a may be a macro network node for a macro cell 130a, the network node 110b may be a pico network node for a pico cell 130b, and the network node 110c may be a femto network node for a femto cell 130c. Various different types of network nodes 110 may generally transmit at different power levels, serve different coverage areas, and / or have different impacts on interference in the wireless communication network 100 than other types of network nodes 110. For example, macro network nodes may have a high transmit power level (for example, 5 to 40 watts) , whereas pico network nodes, femto network nodes, and relay network nodes may have lower transmit power levels (for example, 0.1 to 2 watts) .

[0048] In some examples, a network node 110 may be, may include, or may operate as an RU, a TRP, or a base station that communicates with one or more UEs 120 via a radio access link (which may be referred to as a “Uu” link) . The radio access link may include a downlink and an uplink. “Downlink” (or “DL” ) refers to a communication direction from a network node 110 to a UE 120, and “uplink” (or “UL” ) refers to a communication direction from a UE 120 to a network node 110. Downlink channels may include one or more control channels and one or more data channels. A downlink control channel may be used to transmit downlink control information (DCI) (for example, scheduling information, reference signals, and / or configuration information) from a network node 110 to a UE 120. A downlink data channel may be used to transmit downlink data (for example, user data associated with a UE 120) from a network node 110 to a UE 120. Downlink control channels may include one or more physical downlink control channels (PDCCHs) , and downlink data channels may include one or more physical downlink shared channels (PDSCHs) . Uplink channels may similarly include one or more control channels and one or more data channels. An uplink control channel may be used to transmit uplink control information (UCI) (for example, reference signals and / or feedback corresponding to one or more downlink transmissions) from a UE 120 to a network node 110. An uplink data channel may be used to transmit uplink data (for example, user data associated with a UE 120) from a UE 120 to a network node 110. Uplink control channels may include one or more physical uplink control channels (PUCCHs) , and uplink data channels may include one or more physical uplink shared channels (PUSCHs) . The downlink and the uplink may  each include a set of resources on which the network node 110 and the UE 120 may communicate.

[0049] Downlink and uplink resources may include time domain resources (frames, subframes, slots, and / or symbols) , frequency domain resources (frequency bands, component carriers, subcarriers, resource blocks, and / or resource elements) , and / or spatial domain resources (particular transmit directions and / or beam parameters) . Frequency domain resources of some bands may be subdivided into bandwidth parts (BWPs) . A BWP may be a continuous block of frequency domain resources (for example, a continuous block of resource blocks) that are allocated for one or more UEs 120. A UE 120 may be configured with both an uplink BWP and a downlink BWP (where the uplink BWP and the downlink BWP may be the same BWP or different BWPs) . A BWP may be dynamically configured (for example, by a network node 110 transmitting a DCI configuration to the one or more UEs 120) and / or reconfigured, which means that a BWP can be adjusted in real-time (or near-real-time) based on changing network conditions in the wireless communication network 100 and / or based on the specific requirements of the one or more UEs 120. This enables more efficient use of the available frequency domain resources in the wireless communication network 100 because fewer frequency domain resources may be allocated to a BWP for a UE 120 (which may reduce the quantity of frequency domain resources that a UE 120 is required to monitor) , leaving more frequency domain resources to be spread across multiple UEs 120. Thus, BWPs may also assist in the implementation of lower-capability UEs 120 by facilitating the configuration of smaller bandwidths for communication by such UEs 120.

[0050] As described above, in some aspects, the wireless communication network 100 may be, may include, or may be included in, an IAB network. In an IAB network, at least one network node 110 is an anchor network node that communicates with a core network. An anchor network node 110 may also be referred to as an IAB donor (or “IAB-donor” ) . The anchor network node 110 may connect to the core network via a wired backhaul link. For example, an Ng interface of the anchor network node 110 may terminate at the core network. Additionally or alternatively, an anchor network node 110 may connect to one or more devices of the core network that provide a core access and mobility management function (AMF) . An IAB network also generally includes multiple non-anchor network nodes 110, which may also be referred to as relay network nodes or simply as IAB nodes (or “IAB-nodes” ) . Each non-anchor network node 110  may communicate directly with the anchor network node 110 via a wireless backhaul link to access the core network, or may communicate indirectly with the anchor network node 110 via one or more other non-anchor network nodes 110 and associated wireless backhaul links that form a backhaul path to the core network. Some anchor network node 110 or other non-anchor network node 110 may also communicate directly with one or more UEs 120 via wireless access links that carry access traffic. In some examples, network resources for wireless communication (such as time resources, frequency resources, and / or spatial resources) may be shared between access links and backhaul links.

[0051] In some examples, any network node 110 that relays communications may be referred to as a relay network node, a relay station, or simply as a relay. A relay may receive a transmission of a communication from an upstream station (for example, another network node 110 or a UE 120) and transmit the communication to a downstream station (for example, a UE 120 or another network node 110) . In this case, the wireless communication network 100 may include or be referred to as a “multi-hop network. ” In the example shown in Fig. 1, the network node 110d (for example, a relay network node) may communicate with the network node 110a (for example, a macro network node) and the UE 120d in order to facilitate communication between the network node 110a and the UE 120d. Additionally or alternatively, a UE 120 may be or may operate as a relay station that can relay transmissions to or from other UEs 120. A UE 120 that relays communications may be referred to as a UE relay or a relay UE, among other examples.

[0052] The UEs 120 may be physically dispersed throughout the wireless communication network 100, and each UE 120 may be stationary or mobile. A UE 120 may be, may include, or may be included in an access terminal, another terminal, a mobile station, or a subscriber unit. A UE 120 may be, include, or be coupled with a cellular phone (for example, a smart phone) , a personal digital assistant (PDA) , a wireless modem, a wireless communication device, a handheld device, a laptop computer, a cordless phone, a wireless local loop (WLL) station, a tablet, a camera, a gaming device, a netbook, a smartbook, an ultrabook, a medical device, a biometric device, a wearable device (for example, a smart watch, smart clothing, smart glasses, a smart wristband, and / or smart jewelry, such as a smart ring or a smart bracelet) , an entertainment device (for example, a music device, a video device, and / or a satellite radio) , an XR device, a vehicular component or sensor, a smart meter or sensor,  industrial manufacturing equipment, a Global Navigation Satellite System (GNSS) device (such as a Global Positioning System device or another type of positioning device) , a UE function of a network node, and / or any other suitable device or function that may communicate via a wireless medium.

[0053] A UE 120 and / or a network node 110 may include one or more chips, system-on-chips (SoCs) , chipsets, packages, or devices that individually or collectively constitute or comprise a processing system. The processing system includes processor (or “processing” ) circuitry in the form of one or multiple processors, microprocessors, processing units (such as central processing units (CPUs) , graphics processing units (GPUs) , neural processing units (NPUs) and / or digital signal processors (DSPs) ) , processing blocks, application-specific integrated circuits (ASIC) , programmable logic devices (PLDs) (such as field programmable gate arrays (FPGAs) ) , or other discrete gate or transistor logic or circuitry (all of which may be generally referred to herein individually as “processors” or collectively as “the processor” or “the processor circuitry” ) . One or more of the processors may be individually or collectively configurable or configured to perform various functions or operations described herein. A group of processors collectively configurable or configured to perform a set of functions may include a first processor configurable or configured to perform a first function of the set and a second processor configurable or configured to perform a second function of the set, or may include the group of processors all being configured or configurable to perform the set of functions.

[0054] The processing system may further include memory circuitry in the form of one or more memory devices, memory blocks, memory elements or other discrete gate or transistor logic or circuitry, each of which may include tangible storage media such as random-access memory (RAM) or read-only memory (ROM) , or combinations thereof (all of which may be generally referred to herein individually as “memories” or collectively as “the memory” or “the memory circuitry” ) . One or more of the memories may be coupled (for example, operatively coupled, communicatively coupled, electronically coupled, or electrically coupled) with one or more of the processors and may individually or collectively store processor-executable code (such as software) that, when executed by one or more of the processors, may configure one or more of the processors to perform various functions or operations described herein. Additionally or alternatively, in some examples, one or more of the processors may be preconfigured to perform various functions or operations described herein without requiring  configuration by software. The processing system may further include or be coupled with one or more modems (such as a Wi-Fi (for example, IEEE compliant) modem or a cellular (for example, 3GPP 4G LTE, 5G, or 6G compliant) modem) . In some implementations, one or more processors of the processing system include or implement one or more of the modems. The processing system may further include or be coupled with multiple radios (collectively “the radio” ) , multiple RF chains, or multiple transceivers, each of which may in turn be coupled with one or more of multiple antennas. In some implementations, one or more processors of the processing system include or implement one or more of the radios, RF chains or transceivers. The UE 120 may include or may be included in a housing that houses components associated with the UE 120 including the processing system.

[0055] Some UEs 120 may be considered machine-type communication (MTC) UEs, evolved or enhanced machine-type communication (eMTC) , UEs, further enhanced eMTC (feMTC) UEs, or enhanced feMTC (efeMTC) UEs, or further evolutions thereof, all of which may be simply referred to as “MTC UEs” . An MTC UE may be, may include, or may be included in or coupled with a robot, an uncrewed aerial vehicle, a remote device, a sensor, a meter, a monitor, and / or a location tag. Some UEs 120 may be considered IoT devices and / or may be implemented as NB-IoT (narrowband IoT) devices. An IoT UE or NB-IoT device may be, may include, or may be included in or coupled with an industrial machine, an appliance, a refrigerator, a doorbell camera device, a home automation device, and / or a light fixture, among other examples. Some UEs 120 may be considered Customer Premises Equipment, which may include telecommunications devices that are installed at a customer location (such as a home or office) to enable access to a service provider's network (such as included in or in communication with the wireless communication network 100) .

[0056] Some UEs 120 may be classified according to different categories in association with different complexities and / or different capabilities. UEs 120 in a first category may facilitate massive IoT in the wireless communication network 100, and may offer low complexity and / or cost relative to UEs 120 in a second category. UEs 120 in a second category may include mission-critical IoT devices, legacy UEs, baseline UEs, high-tier UEs, advanced UEs, full-capability UEs, and / or premium UEs that are capable of URLLC, enhanced mobile broadband (eMBB) , and / or precise positioning in the wireless communication network 100, among other examples. A third category of UEs 120 may have mid-tier complexity and / or capability (for example, a capability  between UEs 120 of the first category and UEs 120 of the second capability) . A UE 120 of the third category may be referred to as a reduced capacity UE ( “RedCap UE” ) , a mid-tier UE, an NR-Light UE, and / or an NR-Lite UE, among other examples. RedCap UEs may bridge a gap between the capability and complexity of NB-IoT devices and / or eMTC UEs, and mission-critical IoT devices and / or premium UEs. RedCap UEs may include, for example, wearable devices, IoT devices, industrial sensors, and / or cameras that are associated with a limited bandwidth, power capacity, and / or transmission range, among other examples. RedCap UEs may support healthcare environments, building automation, electrical distribution, process automation, transport and logistics, and / or smart city deployments, among other examples.

[0057] In some examples, two or more UEs 120 (for example, shown as UE 120a and UE 120e) may communicate directly with one another using sidelink communications (for example, without communicating by way of a network node 110 as an intermediary) . As an example, the UE 120a may directly transmit data, control information, or other signaling as a sidelink communication to the UE 120e. This is in contrast to, for example, the UE 120a first transmitting data in an UL communication to a network node 110, which then transmits the data to the UE 120e in a DL communication. In various examples, the UEs 120 may transmit and receive sidelink communications using peer-to-peer (P2P) communication protocols, device-to-device (D2D) communication protocols, vehicle-to-everything (V2X) communication protocols (which may include vehicle-to-vehicle (V2V) protocols, vehicle-to-infrastructure (V2I) protocols, and / or vehicle-to-pedestrian (V2P) protocols) , and / or mesh network communication protocols. In some deployments and configurations, a network node 110 may schedule and / or allocate resources for sidelink communications between UEs 120 in the wireless communication network 100. In some other deployments and configurations, a UE 120 (instead of a network node 110) may perform, or collaborate or negotiate with one or more other UEs to perform, scheduling operations, resource selection operations, and / or other operations for sidelink communications.

[0058] In various examples, some of the network nodes 110 and the UEs 120 of the wireless communication network 100 may be configured for full-duplex operation in addition to half-duplex operation. A network node 110 or a UE 120 operating in a half-duplex mode may perform only one of transmission or reception during particular time resources, such as during particular slots, symbols, or other time periods. Half-duplex  operation may involve time-division duplexing (TDD) , in which DL transmissions of the network node 110 and UL transmissions of the UE 120 do not occur in the same time resources (that is, the transmissions do not overlap in time) . In contrast, a network node 110 or a UE 120 operating in a full-duplex mode can transmit and receive communications concurrently (for example, in the same time resources) . By operating in a full-duplex mode, network nodes 110 and / or UEs 120 may generally increase the capacity of the network and the radio access link. In some examples, full-duplex operation may involve frequency-division duplexing (FDD) , in which DL transmissions of the network node 110 are performed in a first frequency band or on a first component carrier and transmissions of the UE 120 are performed in a second frequency band or on a second component carrier different than the first frequency band or the first component carrier, respectively. In some examples, full-duplex operation may be enabled for a UE 120 but not for a network node 110. For example, a UE 120 may simultaneously transmit an UL transmission to a first network node 110 and receive a DL transmission from a second network node 110 in the same time resources. In some other examples, full-duplex operation may be enabled for a network node 110 but not for a UE 120. For example, a network node 110 may simultaneously transmit a DL transmission to a first UE 120 and receive an UL transmission from a second UE 120 in the same time resources. In some other examples, full-duplex operation may be enabled for both a network node 110 and a UE 120.

[0059] In some examples, the UEs 120 and the network nodes 110 may perform MIMO communication. “MIMO” generally refers to transmitting or receiving multiple signals (such as multiple layers or multiple data streams) simultaneously over the same time and frequency resources. MIMO techniques generally exploit multipath propagation. MIMO may be implemented using various spatial processing or spatial multiplexing operations. In some examples, MIMO may support simultaneous transmission to multiple receivers, referred to as multi-user MIMO (MU-MIMO) . Some RATs may employ advanced MIMO techniques, such as mTRP operation (including redundant transmission or reception on multiple TRPs) , reciprocity in the time domain or the frequency domain, single-frequency-network (SFN) transmission, or non-coherent joint transmission (NC-JT) .

[0060] In some aspects, the UE 120 may include a communication manager 140. As described in more detail elsewhere herein, the communication manager 140 may receive configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array  codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device; receive reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; and transmit a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0061] In some aspects, as described in more detail elsewhere herein, the communication manager 140 may transmit configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device; transmit reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; and receive, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook. Additionally, or alternatively, the communication manager 140 may perform one or more other operations described herein.

[0062] In some aspects, the network node 110 may include a communication manager 150. As described in more detail elsewhere herein, the communication manager 150 may transmit configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device; transmit reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; and receive, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook. Additionally, or alternatively, the communication manager 150 may perform one or more other operations described herein.

[0063] As indicated above, Fig. 1 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with regard to Fig. 1.

[0064] Fig. 2 is a diagram illustrating an example network node 110 in communication with an example UE 120 in a wireless network.

[0065] As shown in Fig. 2, the network node 110 may include a data source 212, a transmit processor 214, a transmit (TX) MIMO processor 216, a set of modems 232 (shown as 232a through 232t, where t ≥ 1) , a set of antennas 234 (shown as 234a through 234v, where v ≥ 1) , a MIMO detector 236, a receive processor 238, a data sink 239, a controller / processor 240, a memory 242, a communication unit 244, a scheduler 246, and / or a communication manager 150, among other examples. In some configurations, one or a combination of the antenna (s) 234, the modem (s) 232, the  MIMO detector 236, the receive processor 238, the transmit processor 214, and / or the TX MIMO processor 216 may be included in a transceiver of the network node 110. The transceiver may be under control of and used by one or more processors, such as the controller / processor 240, and in some aspects in conjunction with processor-readable code stored in the memory 242, to perform aspects of the methods, processes, and / or operations described herein. In some aspects, the network node 110 may include one or more interfaces, communication components, and / or other components that facilitate communication with the UE 120 or another network node.

[0066] The terms “processor, ” “controller, ” or “controller / processor” may refer to one or more controllers and / or one or more processors. For example, reference to “a / the processor, ” “a / the controller / processor, ” or the like (in the singular) should be understood to refer to any one or more of the processors described in connection with Fig. 2, such as a single processor or a combination of multiple different processors. Reference to “one or more processors” should be understood to refer to any one or more of the processors described in connection with Fig. 2. For example, one or more processors of the network node 110 may include transmit processor 214, TX MIMO processor 216, MIMO detector 236, receive processor 238, and / or controller / processor 240. Similarly, one or more processors of the UE 120 may include MIMO detector 256, receive processor 258, transmit processor 264, TX MIMO processor 266, and / or controller / processor 280.

[0067] In some aspects, a single processor may perform all of the operations described as being performed by the one or more processors. In some aspects, a first set of (one or more) processors of the one or more processors may perform a first operation described as being performed by the one or more processors, and a second set of (one or more) processors of the one or more processors may perform a second operation described as being performed by the one or more processors. The first set of processors and the second set of processors may be the same set of processors or may be different sets of processors. Reference to “one or more memories” should be understood to refer to any one or more memories of a corresponding device, such as the memory described in connection with Fig. 2. For example, operation described as being performed by one or more memories can be performed by the same subset of the one or more memories or different subsets of the one or more memories.

[0068] For downlink communication from the network node 110 to the UE 120, the transmit processor 214 may receive data ( “downlink data” ) intended for the UE 120 (or  a set of UEs that includes the UE 120) from the data source 212 (such as a data pipeline or a data queue) . In some examples, the transmit processor 214 may select one or more MCSs for the UE 120 in accordance with one or more channel quality indicators (CQIs) received from the UE 120. The network node 110 may process the data (for example, including encoding the data) for transmission to the UE 120 on a downlink in accordance with the MCS (s) selected for the UE 120 to generate data symbols. The transmit processor 214 may process system information (for example, semi-static resource partitioning information (SRPI) ) and / or control information (for example, CQI requests, grants, and / or upper layer signaling) and provide overhead symbols and / or control symbols. The transmit processor 214 may generate reference symbols for reference signals (for example, a cell-specific reference signal (CRS) , a demodulation reference signal (DMRS) , or a channel state information (CSI) reference signal (CSI-RS) ) and / or synchronization signals (for example, a primary synchronization signal (PSS) or a secondary synchronization signals (SSS) ) .

[0069] The TX MIMO processor 216 may perform spatial processing (for example, precoding) on the data symbols, the control symbols, the overhead symbols, and / or the reference symbols, if applicable, and may provide a set of output symbol streams (for example, T output symbol streams) to the set of modems 232. For example, each output symbol stream may be provided to a respective modulator component (shown as MOD) of a modem 232. Each modem 232 may use the respective modulator component to process (for example, to modulate) a respective output symbol stream (for example, for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) ) to obtain an output sample stream. Each modem 232 may further use the respective modulator component to process (for example, convert to analog, amplify, filter, and / or upconvert) the output sample stream to obtain a time domain downlink signal. The modems 232a through 232t may together transmit a set of downlink signals (for example, T downlink signals) via the corresponding set of antennas 234.

[0070] A downlink signal may include a DCI communication, a MAC control element (MAC-CE) communication, an RRC communication, a downlink reference signal, or another type of downlink communication. Downlink signals may be transmitted on a PDCCH, a PDSCH, and / or on another downlink channel. A downlink signal may carry one or more transport blocks (TBs) of data. A TB may be a unit of data that is transmitted over an air interface in the wireless communication network 100. A data stream (for example, from the data source 212) may be encoded into multiple TBs for  transmission over the air interface. The quantity of TBs used to carry the data associated with a particular data stream may be associated with a TB size common to the multiple TBs. The TB size may be based on or otherwise associated with radio channel conditions of the air interface, the MCS used for encoding the data, the downlink resources allocated for transmitting the data, and / or another parameter. In general, the larger the TB size, the greater the amount of data that can be transmitted in a single transmission, which reduces signaling overhead. However, larger TB sizes may be more prone to transmission and / or reception errors than smaller TB sizes, but such errors may be mitigated by more robust error correction techniques.

[0071] For uplink communication from the UE 120 to the network node 110, uplink signals from the UE 120 may be received by an antenna 234, may be processed by a modem 232 (for example, a demodulator component, shown as DEMOD, of a modem 232) , may be detected by the MIMO detector 236 (for example, a receive (Rx) MIMO processor) if applicable, and / or may be further processed by the receive processor 238 to obtain decoded data and / or control information. The receive processor 238 may provide the decoded data to a data sink 239 (which may be a data pipeline, a data queue, and / or another type of data sink) and provide the decoded control information to a processor, such as the controller / processor 240.

[0072] The network node 110 may use the scheduler 246 to schedule one or more UEs 120 for downlink or uplink communications. In some aspects, the scheduler 246 may use DCI to dynamically schedule DL transmissions to the UE 120 and / or UL transmissions from the UE 120. In some examples, the scheduler 246 may allocate recurring time domain resources and / or frequency domain resources that the UE 120 may use to transmit and / or receive communications using an RRC configuration (for example, a semi-static configuration) , for example, to perform semi-persistent scheduling (SPS) or to configure a configured grant (CG) for the UE 120.

[0073] One or more of the transmit processor 214, the TX MIMO processor 216, the modem 232, the antenna 234, the MIMO detector 236, the receive processor 238, and / or the controller / processor 240 may be included in an RF chain of the network node 110. An RF chain may include one or more filters, mixers, oscillators, amplifiers, analog-to-digital converters (ADCs) , and / or other devices that convert between an analog signal (such as for transmission or reception via an air interface) and a digital signal (such as for processing by one or more processors of the network node 110) . In some aspects, the RF chain may be or may be included in a transceiver of the network node 110.

[0074] In some examples, the network node 110 may use the communication unit 244 to communicate with a core network and / or with other network nodes. The communication unit 244 may support wired and / or wireless communication protocols and / or connections, such as Ethernet, optical fiber, common public radio interface (CPRI) , and / or a wired or wireless backhaul, among other examples. The network node 110 may use the communication unit 244 to transmit and / or receive data associated with the UE 120 or to perform network control signaling, among other examples. The communication unit 244 may include a transceiver and / or an interface, such as a network interface.

[0075] The UE 120 may include a set of antennas 252 (shown as antennas 252a through 252r, where r ≥ 1) , a set of modems 254 (shown as modems 254a through 254u, where u ≥ 1) , a MIMO detector 256, a receive processor 258, a data sink 260, a data source 262, a transmit processor 264, a TX MIMO processor 266, a controller / processor 280, a memory 282, and / or a communication manager 140, among other examples. One or more of the components of the UE 120 may be included in a housing 284. In some aspects, one or a combination of the antenna (s) 252, the modem (s) 254, the MIMO detector 256, the receive processor 258, the transmit processor 264, or the TX MIMO processor 266 may be included in a transceiver that is included in the UE 120. The transceiver may be under control of and used by one or more processors, such as the controller / processor 280, and in some aspects in conjunction with processor-readable code stored in the memory 282, to perform aspects of the methods, processes, or operations described herein. In some aspects, the UE 120 may include another interface, another communication component, and / or another component that facilitates communication with the network node 110 and / or another UE 120.

[0076] For downlink communication from the network node 110 to the UE 120, the set of antennas 252 may receive the downlink communications or signals from the network node 110 and may provide a set of received downlink signals (for example, R received signals) to the set of modems 254. For example, each received signal may be provided to a respective demodulator component (shown as DEMOD) of a modem 254. Each modem 254 may use the respective demodulator component to condition (for example, filter, amplify, downconvert, and / or digitize) a received signal to obtain input samples. Each modem 254 may use the respective demodulator component to further demodulate or process the input samples (for example, for OFDM) to obtain received symbols. The MIMO detector 256 may obtain received symbols from the set of  modems 254, may perform MIMO detection on the received symbols if applicable, and may provide detected symbols. The receive processor 258 may process (for example, decode) the detected symbols, may provide decoded data for the UE 120 to the data sink 260 (which may include a data pipeline, a data queue, and / or an application executed on the UE 120) , and may provide decoded control information and system information to the controller / processor 280.

[0077] For uplink communication from the UE 120 to the network node 110, the transmit processor 264 may receive and process data ( “uplink data” ) from a data source 262 (such as a data pipeline, a data queue, and / or an application executed on the UE 120) and control information from the controller / processor 280. The control information may include one or more parameters, feedback, one or more signal measurements, and / or other types of control information. In some aspects, the receive processor 258 and / or the controller / processor 280 may determine, for a received signal (such as received from the network node 110 or another UE) , one or more parameters relating to transmission of the uplink communication. The one or more parameters may include a reference signal received power (RSRP) parameter, a received signal strength indicator (RSSI) parameter, a reference signal received quality (RSRQ) parameter, a CQI parameter, or a transmit power control (TPC) parameter, among other examples. The control information may include an indication of the RSRP parameter, the RSSI parameter, the RSRQ parameter, the CQI parameter, the TPC parameter, and / or another parameter. The control information may facilitate parameter selection and / or scheduling for the UE 120 by the network node 110.

[0078] The transmit processor 264 may generate reference symbols for one or more reference signals, such as an uplink DMRS, an uplink sounding reference signal (SRS) , and / or another type of reference signal. The symbols from the transmit processor 264 may be precoded by the TX MIMO processor 266, if applicable, and further processed by the set of modems 254 (for example, for DFT-s-OFDM or CP-OFDM) . The TX MIMO processor 266 may perform spatial processing (for example, precoding) on the data symbols, the control symbols, the overhead symbols, and / or the reference symbols, if applicable, and may provide a set of output symbol streams (for example, U output symbol streams) to the set of modems 254. For example, each output symbol stream may be provided to a respective modulator component (shown as MOD) of a modem 254. Each modem 254 may use the respective modulator component to process (for example, to modulate) a respective output symbol stream (for example, for OFDM) to  obtain an output sample stream. Each modem 254 may further use the respective modulator component to process (for example, convert to analog, amplify, filter, and / or upconvert) the output sample stream to obtain an uplink signal.

[0079] The modems 254a through 254u may transmit a set of uplink signals (for example, R uplink signals or U uplink symbols) via the corresponding set of antennas 252. An uplink signal may include a UCI communication, a MAC-CE communication, an RRC communication, or another type of uplink communication. Uplink signals may be transmitted on a PUSCH, a PUCCH, and / or another type of uplink channel. An uplink signal may carry one or more TBs of data. Sidelink data and control transmissions (that is, transmissions directly between two or more UEs 120) may generally use similar techniques as were described for uplink data and control transmission, and may use sidelink-specific channels such as a physical sidelink shared channel (PSSCH) , a physical sidelink control channel (PSCCH) , and / or a physical sidelink feedback channel (PSFCH) .

[0080] One or more antennas of the set of antennas 252 or the set of antennas 234 may include, or may be included within, one or more antenna panels, one or more antenna groups, one or more sets of antenna elements, or one or more antenna arrays, among other examples. An antenna panel, an antenna group, a set of antenna elements, or an antenna array may include one or more antenna elements (within a single housing or multiple housings) , a set of coplanar antenna elements, a set of non-coplanar antenna elements, or one or more antenna elements coupled with one or more transmission or reception components, such as one or more components of Fig. 2. As used herein, “antenna” can refer to one or more antennas, one or more antenna panels, one or more antenna groups, one or more sets of antenna elements, or one or more antenna arrays. “Antenna panel” can refer to a group of antennas (such as antenna elements) arranged in an array or panel, which may facilitate beamforming by manipulating parameters of the group of antennas. “Antenna module” may refer to circuitry including one or more antennas, which may also include one or more other components (such as filters, amplifiers, or processors) associated with integrating the antenna module into a wireless communication device.

[0081] In some examples, each of the antenna elements of an antenna 234 or an antenna 252 may include one or more sub-elements for radiating or receiving radio frequency signals. For example, a single antenna element may include a first sub-element cross-polarized with a second sub-element that can be used to independently  transmit cross-polarized signals. The antenna elements may include patch antennas, dipole antennas, and / or other types of antennas arranged in a linear pattern, a two-dimensional pattern, or another pattern. A spacing between antenna elements may be such that signals with a desired wavelength transmitted separately by the antenna elements may interact or interfere constructively and destructively along various directions (such as to form a desired beam) . For example, given an expected range of wavelengths or frequencies, the spacing may provide a quarter wavelength, a half wavelength, or another fraction of a wavelength of spacing between neighboring antenna elements to allow for the desired constructive and destructive interference patterns of signals transmitted by the separate antenna elements within that expected range.

[0082] The amplitudes and / or phases of signals transmitted via antenna elements and / or sub-elements may be modulated and shifted relative to each other (such as by manipulating phase shift, phase offset, and / or amplitude) to generate one or more beams, which is referred to as beamforming. The term “beam” may refer to a directional transmission of a wireless signal toward a receiving device or otherwise in a desired direction. “Beam” may also generally refer to a direction associated with such a directional signal transmission, a set of directional resources associated with the signal transmission (for example, an angle of arrival, a horizontal direction, and / or a vertical direction) , and / or a set of parameters that indicate one or more aspects of a directional signal, a direction associated with the signal, and / or a set of directional resources associated with the signal. In some implementations, antenna elements may be individually selected or deselected for directional transmission of a signal (or signals) by controlling amplitudes of one or more corresponding amplifiers and / or phases of the signal (s) to form one or more beams. The shape of a beam (such as the amplitude, width, and / or presence of side lobes) and / or the direction of a beam (such as an angle of the beam relative to a surface of an antenna array) can be dynamically controlled by modifying the phase shifts, phase offsets, and / or amplitudes of the multiple signals relative to each other.

[0083] Different UEs 120 or network nodes 110 may include different numbers of antenna elements. For example, a UE 120 may include a single antenna element, two antenna elements, four antenna elements, eight antenna elements, or a different number of antenna elements. As another example, a network node 110 may include eight antenna elements, 24 antenna elements, 64 antenna elements, 128 antenna elements, or a  different number of antenna elements. Generally, a larger number of antenna elements may provide increased control over parameters for beam generation relative to a smaller number of antenna elements, whereas a smaller number of antenna elements may be less complex to implement and may use less power than a larger number of antenna elements. Multiple antenna elements may support multiple-layer transmission, in which a first layer of a communication (which may include a first data stream) and a second layer of a communication (which may include a second data stream) are transmitted using the same time and frequency resources with spatial multiplexing.

[0084] In some aspects, the controller / processor 280 may be a component of a processing system. A processing system may generally be a system or a series of machines or components that receives inputs and processes the inputs to produce a set of outputs (which may be passed to other systems or components of, for example, the UE 120) . For example, a processing system of the UE 120 may be a system that includes the various other components or subcomponents of the UE 120.

[0085] The processing system of the UE 120 may interface with one or more other components of the UE 120, may process information received from one or more other components (such as inputs or signals) , or may output information to one or more other components. For example, a chip or modem of the UE 120 may include a processing system, a first interface to receive or obtain information, and a second interface to output, transmit, or provide information. In some examples, the first interface may be an interface between the processing system of the chip or modem and a receiver, such that the UE 120 may receive information or signal inputs, and the information may be passed to the processing system. In some examples, the second interface may be an interface between the processing system of the chip or modem and a transmitter, such that the UE 120 may transmit information output from the chip or modem. A person having ordinary skill in the art will readily recognize that the second interface also may obtain or receive information or signal inputs, and the first interface also may output, transmit, or provide information.

[0086] In some aspects, the controller / processor 240 may be a component of a processing system. A processing system may generally be a system or a series of machines or components that receives inputs and processes the inputs to produce a set of outputs (which may be passed to other systems or components of, for example, the network node 110) . For example, a processing system of the network node 110 may be  a system that includes the various other components or subcomponents of the network node 110.

[0087] The processing system of the network node 110 may interface with one or more other components of the network node 110, may process information received from one or more other components (such as inputs or signals) , or may output information to one or more other components. For example, a chip or modem of the network node 110 may include a processing system, a first interface to receive or obtain information, and a second interface to output, transmit, or provide information. In some examples, the first interface may be an interface between the processing system of the chip or modem and a receiver, such that the network node 110 may receive information or signal inputs, and the information may be passed to the processing system. In some examples, the second interface may be an interface between the processing system of the chip or modem and a transmitter, such that the network node 110 may transmit information output from the chip or modem. A person having ordinary skill in the art will readily recognize that the second interface also may obtain or receive information or signal inputs, and the first interface also may output, transmit, or provide information.

[0088] While blocks in Fig. 2 are illustrated as distinct components, the functions described above with respect to the blocks may be implemented in a single hardware, software, or combination component or in various combinations of components. For example, the functions described with respect to the transmit processor 264, the receive processor 258, and / or the TX MIMO processor 266 may be performed by or under the control of the controller / processor 280.

[0089] Fig. 3 is a diagram illustrating an example disaggregated base station architecture 300 in accordance with the present disclosure. One or more components of the example disaggregated base station architecture 300 may be, may include, or may be included in one or more network nodes (such one or more network nodes 110) . The disaggregated base station architecture 300 may include a CU 310 that can communicate directly with a core network 320 via a backhaul link, or that can communicate indirectly with the core network 320 via one or more disaggregated control units, such as a Non-RT RIC 350 associated with a Service Management and Orchestration (SMO) Framework 360 and / or a Near-RT RIC 370 (for example, via an E2 link) . The CU 310 may communicate with one or more DUs 330 via respective midhaul links, such as via F1 interfaces. Each of the DUs 330 may communicate with  one or more RUs 340 via respective fronthaul links. Each of the RUs 340 may communicate with one or more UEs 120 via respective RF access links. In some deployments, a UE 120 may be simultaneously served by multiple RUs 340.

[0090] Each of the components of the disaggregated base station architecture 300, including the CUs 310, the DUs 330, the RUs 340, the Near-RT RICs 370, the Non-RT RICs 350, and the SMO Framework 360, may include one or more interfaces or may be coupled with one or more interfaces for receiving or transmitting signals, such as data or information, via a wired or wireless transmission medium.

[0091] In some aspects, the CU 310 may be logically split into one or more CU user plane (CU-UP) units and one or more CU control plane (CU-CP) units. A CU-UP unit may communicate bidirectionally with a CU-CP unit via an interface, such as the E1 interface when implemented in an O-RAN configuration. The CU 310 may be deployed to communicate with one or more DUs 330, as necessary, for network control and signaling. Each DU 330 may correspond to a logical unit that includes one or more base station functions to control the operation of one or more RUs 340. For example, a DU 330 may host various layers, such as an RLC layer, a MAC layer, or one or more PHY layers, such as one or more high PHY layers or one or more low PHY layers. Each layer (which also may be referred to as a module) may be implemented with an interface for communicating signals with other layers (and modules) hosted by the DU 330, or for communicating signals with the control functions hosted by the CU 310. Each RU 340 may implement lower layer functionality. In some aspects, real-time and non-real-time aspects of control and user plane communication with the RU (s) 340 may be controlled by the corresponding DU 330.

[0092] The SMO Framework 360 may support RAN deployment and provisioning of non-virtualized and virtualized network elements. For non-virtualized network elements, the SMO Framework 360 may support the deployment of dedicated physical resources for RAN coverage requirements, which may be managed via an operations and maintenance interface, such as an O1 interface. For virtualized network elements, the SMO Framework 360 may interact with a cloud computing platform (such as an open cloud (O-Cloud) platform 390) to perform network element life cycle management (such as to instantiate virtualized network elements) via a cloud computing platform interface, such as an O2 interface. A virtualized network element may include, but is not limited to, a CU 310, a DU 330, an RU 340, a non-RT RIC 350, and / or a Near-RT RIC 370. In some aspects, the SMO Framework 360 may communicate with a  hardware aspect of a 4G RAN, a 5G NR RAN, and / or a 6G RAN, such as an open eNB (O-eNB) 380, via an O1 interface. Additionally or alternatively, the SMO Framework 360 may communicate directly with each of one or more RUs 340 via a respective O1 interface. In some deployments, this configuration can enable each DU 330 and the CU 310 to be implemented in a cloud-based RAN architecture, such as a vRAN architecture.

[0093] The Non-RT RIC 350 may include or may implement a logical function that enables non-real-time control and optimization of RAN elements and resources, AI / ML workflows including model training and updates, and / or policy-based guidance of applications and / or features in the Near-RT RIC 370. The Non-RT RIC 350 may be coupled to or may communicate with (such as via an A1 interface) the Near-RT RIC 370. The Near-RT RIC 370 may include or may implement a logical function that enables near-real-time control and optimization of RAN elements and resources via data collection and actions via an interface (such as via an E2 interface) connecting one or more CUs 310, one or more DUs 330, and / or an O-eNB with the Near-RT RIC 370.

[0094] In some aspects, to generate AI / ML models to be deployed in the Near-RT RIC 370, the Non-RT RIC 350 may receive parameters or external enrichment information from external servers. Such information may be utilized by the Near-RT RIC 370 and may be received at the SMO Framework 360 or the Non-RT RIC 350 from non-network data sources or from network functions. In some examples, the Non-RT RIC 350 or the Near-RT RIC 370 may tune RAN behavior or performance. For example, the Non-RT RIC 350 may monitor long-term trends and patterns for performance and may employ AI / ML models to perform corrective actions via the SMO Framework 360 (such as reconfiguration via an O1 interface) or via creation of RAN management policies (such as A1 interface policies) .

[0095] The network node 110, the controller / processor 240 of the network node 110, the UE 120, the controller / processor 280 of the UE 120, the CU 310, the DU 330, the RU 340, or any other component (s) of Figs. 1, 2, or 3 may implement one or more techniques or perform one or more operations associated with codebook design for a PMI report for a sparse antenna array, as described in more detail elsewhere herein. For example, the controller / processor 240 of the network node 110, the controller / processor 280 of the UE 120, any other component (s) (or combinations of components) of Fig. 2, the CU 310, the DU 330, or the RU 340 may perform or direct operations of, for example, process 900 of Fig. 9, process 1000 of Fig. 10, or other processes as described  herein (alone or in conjunction with one or more other processors) . In some aspects, the transmitter device described herein is the network node 110, is included in the network node 110, or includes one or more components of the network node 110 shown in Fig. 2. In some aspects, the transmitter device described herein is the UE 120, is included in the UE 120, or includes one or more components of the UE 120 shown in Fig. 2. The memory 242 may store data and program codes for the network node 110, the network node 110, the CU 310, the DU 330, or the RU 340. The memory 282 may store data and program codes for the UE 120. In some examples, the memory 242 or the memory 282 may include a non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions (for example, code or program code) for wireless communication. The memory 242 may include one or more memories, such as a single memory or multiple different memories (of the same type or of different types) . The memory 282 may include one or more memories, such as a single memory or multiple different memories (of the same type or of different types) . For example, the set of instructions, when executed (for example, directly, or after compiling, converting, or interpreting) by one or more processors of the network node 110, the UE 120, the CU 310, the DU 330, or the RU 340, may cause the one or more processors to perform process 900 of Fig. 9, process 1000 of Fig. 10, or other processes as described herein. In some examples, executing instructions may include running the instructions, converting the instructions, compiling the instructions, and / or interpreting the instructions, among other examples.

[0096] In some aspects, a UE (e.g., the UE 120) includes means for receiving configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device; means for receiving reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; and / or means for transmitting a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook. The means for the UE to perform operations described herein may include, for example, one or more of communication manager 140, antenna 252, modem 254, MIMO detector 256, receive processor 258, transmit processor 264, TX MIMO processor 266, controller / processor 280, or memory 282.

[0097] In some aspects, a transmitter device includes means for transmitting configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device; means for  transmitting reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; and / or means for receiving, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook. In some aspects, the means for the transmitter device to perform operations described herein may include, for example, one or more of communication manager 150, transmit processor 214, TX MIMO processor 216, modem 232, antenna 234, MIMO detector 236, receive processor 238, controller / processor 240, memory 242, or scheduler 246. In some aspects, the means for the transmitter device to perform operations described herein may include, for example, one or more of communication manager 140, antenna 252, modem 254, MIMO detector 256, receive processor 258, transmit processor 264, TX MIMO processor 266, controller / processor 280, or memory 282.

[0098] Figs. 4A-4B are diagrams illustrating examples of uniform antenna arrays and sparse antenna arrays, in accordance with the present disclosure.

[0099] A uniform antenna array (or uniform array) is an antenna array in which an inter-element interval (e.g., an interval between the antenna elements) is equal over the whole antenna array. For example, a uniform antenna array may be a ULA or a UPA. A non-uniform antenna array (or non-uniform array) is an antenna array in which inter-element intervals are unequal at different portions of the antenna array (e.g., the interval between the antenna elements varies over the antenna array) . A sparse antenna array (or sparse array) is a non-uniform antenna array with fewer (e.g., far fewer) antenna elements than a uniform antenna array having a same array aperture size and minimum inter-element interval as the sparse antenna array. For example, a sparse antenna array may be formulated as a nested array, a co-prime array, an MRA, or an MHA, as discussed elsewhere herein.

[0100] Fig. 4A shows an example 400 of a 2D uniform antenna array (e.g., a UPA) . As shown in example 400, the inter-element interval between antenna elements 402 of the 2D uniform antenna array is equal over the whole antenna array. That is, the same inter-element interval separates all neighboring antenna elements 402 of the 2D uniform antenna array in both a horizontal dimension and a vertical dimension. In some examples, the inter-element interval may be equal to half of a target wavelength of a signal to be transmitted by the uniform antenna panel. In high-frequency spectrums (e.g., FR2 and / or THz, among other examples) , given the half-wavelength inter-element interval and an antenna panel size, transmitting signals with small wavelengths may  require a large number of ULA or UPA antenna elements, which may result in high hardware costs and / or high power. Using an inter-element interval larger than the half-wavelength may result in alias beams, which cause increased spatial domain interference and lower power efficiency. Using a smaller antenna panel size may result in an increased beamwidth, which also causes increased spatial domain interference and lower power efficiency.

[0101] In some examples, a sparse antenna array may be used to balance performance and cost (e.g., as compared with a uniform antenna array) . Fig. 4A shows an example 405 of a 2D sparse array. As shown in example 405 of Fig. 4A, the 2D sparse antenna array has a sparse arrangement of antenna elements 402 with varying inter-element intervals in both the horizontal dimension and the vertical dimension. As shown in Fig. 4A, the 2D sparse array shown in example 405 includes far fewer antenna elements 402 than the uniform antenna array, resulting in reduced hardware cost and power consumption. The 2D sparse array shown in example 405 has the same aperture size (e.g., due to having the same separation between first and last antenna elements in both the horizontal and vertical dimensions) and the same minimum inter-element interval as the 2D uniform array shown in example 400. For example, the minimum inter-element interval of the 2D sparse antenna array may be equal to half of a target wavelength of a signal to be transmitted by the sparse antenna array. Accordingly, the 2D sparse antenna array may be able to transmit with the same beamwidth as the 2D uniform antenna array and with no alias beam.

[0102] Fig. 4B shows an example 410 of a sparse antenna array ( “sparse (4) ” ) including four antenna elements, an example 415 of a ULA ( “ULA (4) ” ) including four antenna elements, and an example 420 of a ULA ( “ULA (7) ” ) including seven antenna elements. As shown in example 410, sparse (4) includes antenna elements arranged linearly at positions of 0, 1, 4, and 6 (e.g., sparse (4) = {0, 1, 4, 6} ) . The positions of the antenna elements correspond to multiples of a minimum inter-element interval of the sparse antenna array. For example, the minimum inter-element interval may be equal to a half wavelength value (λ / 2) , and each position value (X) of an antenna element may correspond to a distance of (X* (λ / 2) ) from position 0. As shown in example 415, ULA (4) includes antenna elements at positions of 0, 1, 2, and 3 (e.g., ULA (4) = {0, 1, 2, 3} ) with an inter-element interval of λ / 2. As shown in example 420, ULA (7) includes antenna elements at positions of 0, 1, 2, 3, 4, 5, and 6 (e.g., ULA (7) = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6} ) with an inter-element interval of λ / 2.

[0103] An array factor of an antenna array is a beam shape transmitted by the antenna array when all antennas transmit with an antenna weight of one. Graph 430 of Fig. 4B shows an array factor 432 of sparse (4) , an array factor 434 of ULA (4) , and an array factor 436 of ULA (7) . As shown by graph 430, a beamwidth of sparse (4) is equal to a beamwidth of ULA (7) , but with larger sidelobes. Accordingly, sparse (4) can achieve a resolution similar to that of sparse (7) .

[0104] As indicated above, Figs. 4A-4B are provided as examples. Other examples may differ from what is described with respect to Figs. 4A-4B.

[0105] Figs. 5A-5B are diagrams illustrating examples 500 and 530 associated with sparse antenna arrays, in accordance with the present disclosure.

[0106] A sparse antenna array may be denoted as an array element position set  where N is a number of antenna elements in the sparse antenna array and si is the position for antenna element i. A difference co-array (DCA) is the difference between two antennas’ (e.g., antenna elements’) positions. For a certain sparse antenna array a full DCA set can be expressed as An element of  (e.g., si-sj) may be referred to as a spatial lag (e.g., a spatial lag between a pair of antennas in the sparse antenna array) . A degree of freedom (DoF) for the sparse antenna array may be given by the cardinality of  (e.g.,  ) .  is symmetric (e.g.,  ) . The weight of a spatial lag (e.g., an element of ) is the number of antenna pairs in the sparse antenna array that generate that spatial lag. For a certain sparse antenna array an effective DCA set is a continuous set of spatial lags within the full DCA set A uniform DoF for the sparse array may be given by the cardinality of  (e.g.,  ) , and may be used to identify a number of uncorrelated sources. In particular, the number of uncorrelated sources that can be identified may be given by

[0107] In example 500 of Fig. 5A, a sparse array of is shown by reference number 505. In example 500 of Fig. 5A, the full DCA set for the sparse array is shown by reference number 510, the uniform DCA set for the sparse array is shown by refence number 515, and the weights for the spatial lags of  are shown by reference number 520. As shown by reference number 510,  Accordingly, the DoF (e.g., the cardinality of ) in this example is As shown by reference number 515,  Accordingly, the uniform DoF (e.g., the cardinality of ) in this example is and seven uncorrelated sources can be identified (e.g.,  ) .

[0108] In some examples, sparse antenna arrays may be generated (e.g., the number and arrangement of the antenna elements in the sparse antenna arrays may be determined) in accordance with criteria of one or more optimal sparse arrays, such as an MRA or an MHA. In an MRA, the number of antennas included in the sparse array may be just enough to provide (e.g., generate) all of the spatial lags from 0 up to L, where L is a maximum possible spatial lag. That is, a sparse antenna array that is an MRA may have a hole-free DCA set  (e.g.,  ) . In a zero-redundancy MRA, each spatial lag (other than 0) is generated once. In a robust MRA (RMRA) , each spatial lag is generated at least twice. In an MHA, each spatial lag (other than 0) is generated at most once. In a perfect MHA, each spatial lag (other than 0) from 0 up to L is generated once. However, in some examples, an MHA cannot generate all of the spatial lags between 0 and L. That is, a sparse antenna array that is an MHA may not have a hole-free DCA set

[0109] Example 530 of Fig. 5B shows a sparse array of (shown by reference number 535) that is an example of an MRA. In example 530, the number of antenna elements in the sparse array is four (N=4) , and the maximum spatial lag is six (e.g., L=6) . In example 530, the weights of the spatial lags of the DCA set of the sparse array are shown by reference number 540, and the array factor for the sparse array is shown by reference number 545. As shown by reference number 540, the sparse array generates each spatial lag (other than 0) once. Accordingly, the sparse array in example 530 is a zero-redundancy MR (and also a perfect MHA) . For L=6, with N≤4, a sparse antenna array may be generated as a zero-redundancy MRA, which is equivalent to a perfect MHA. For L=6, with N>4, neither a zero-redundancy MRA, nor a perfect MHA, exists. In some examples, no closed-form expression exists, and an exhaustive search may be used, for determining antenna positions for an MRA or an MHA.

[0110] As indicated above, Figs. 5A-5B are provided as examples. Other examples may differ from what is described with respect to Figs. 5A-5B.

[0111] Figs. 6A-6C are diagrams illustrating examples of formulating sparse antenna arrays as nested arrays or co-prime arrays, in accordance with the present disclosure.

[0112] Fig. 6A shows an example 600 of formulating a sparse antenna array as a nested array. A sparse antenna array formulated as a nested array may include two ULAs with different inter-element intervals. The number of antennas (antenna elements) in the sparse antenna array formulated as a nested array is N=N1+N2, where N1 is a number of antennas in a first ULA and N2 is a number of antennas in a second ULA The sparse array is formulated as where and In example 600 of Fig. 6A, a nested sparse antenna array   (e.g., a sparse antenna array formulated as a nested array) is shown by reference number 605. In example 600, N=10 and N1=N2=5. Accordingly, in example 600,   (shown by reference number 602) ,   (shown by reference number 604) , and (shown by reference number 605) . Reference number 610 shows the weights of the spatial lags of the DCA set of the nested sparse antenna array As shown by reference number 610,   (e.g., there are no holes in the DCA set for the nested sparse array ) . A nested sparse antenna array may be formulated using a closed-form expression, and thus may be easy to generate. However, in some examples, there may be high redundancy at low spatial lags.

[0113] Fig. 6B shows an example 620 of formulating a sparse antenna array as a co-prime array. A sparse antenna array formulated as a co-prime array may include two ULAs (e.g., a first ULA and a second ULA ) with different inter-element intervals. The number of antennas (antenna elements) in the sparse antenna array formulated as a co-prime array is N=2P+Q-1, where P and Q are co-prime integers. The sparse array is formulated as where and In example 620 of Fig. 6B, a co-prime sparse antenna array  (e.g., a sparse antenna array formulated as a co-prime array) is shown by reference number 625. In example 620, P=2, Q=3, and N=6. Accordingly, in example 620,   (shown by reference number 622) ,   (shown by reference number 624) , and  (shown by reference number 625) . Reference number 630 shows the weights of the spatial lags of the DCA set of the nested sparse antenna array As shown by reference number 630,  and  Accordingly, there are holes (shown by reference number 632) in the DCA set (e.g.,  ) . A co-prime sparse antenna array may be formulated using a closed-form expression, and thus may  be easy to generate. However, in some examples, there may be holes in the DCA set (e.g.,  ) .

[0114] In some aspects, an antenna panel of a transmitter device may include a 2D sparse antenna array. Fig. 6C shows an example 640 of a 2D nested sparse antenna array and an example 650 of a 2D co-prime sparse antenna array. As shown in example 640, the 2D nested sparse antenna is formulated as a nested array in both a first dimension (e.g., a horizontal dimension) and a second dimension (e.g., a vertical dimension) . As shown in example 650, the 2D co-prime sparse antenna array is formulated as a co-prime array in both a first dimension (e.g., a horizontal dimension) and a second dimension (e.g., a vertical dimension) . In some other examples, a 2D sparse antenna array may be formulated as a nested array in one dimension and a co-prime array in another dimension.

[0115] As indicated above, Figs. 6A-6C are provided as examples. Other examples may differ from what is described with respect to Figs. 6A-6C.

[0116] Figs. 7A-7C are diagrams illustrating examples associated with a PMI codebook for a sparse antenna array, in accordance with the present disclosure.

[0117] In some aspects, a UE (e.g., UE 120) may use a sparse antenna array codebook for reporting precoding weight information (e.g., PMI) to a transmitter device (e.g., a network node or another UE) . The sparse antenna array codebook may be a PMI codebook for a 2D sparse Tx antenna panel (e.g., of the transmitter device) with a nested or co-prime antenna array. The 2D sparse Tx antenna panel may have a first dimension and a second dimension, which are referred to herein as a horizontal dimension and a vertical dimension, respectively. The two dimensions (e.g., the horizontal dimension and the vertical dimension) may be independently based on (e.g., formulated as) a nested array or a co-prime away. The UE may measure a downlink channel (or a sidelink channel) , and the UE may determine a Tx beamforming weight (e.g., a suggested Tx beamforming weight for a transmission to the UE from the transmitter device) based at least in part on the sparse antenna array codebook. The UE may report the determined Tx beamforming weight to the transmitter device based at least in part on the sparse antenna array codebook.

[0118] In some aspects, for each of the horizontal dimension (e.g., the first dimension) and the vertical dimension (e.g., the second dimension) , the sparse antenna array codebook may be based on the integration of two sub-codebooks, each for a respective sub-panel (or sub-array) that includes a uniform antenna array. That is, the  sparse antenna array codebook may include, for each of the horizontal dimension and the vertical dimension, a first codebook for a first sub-panel (or first sub-array) of the sparse antenna array in that dimension and a second codebook for a second sub-panel (or second sub-array) of the sparse antenna array in that dimension, where the first sub-panel (or first sub-array) is a first uniform array and the second sub-panel (or second sub-array) is a second uniform array. “Sub-panel” or “sub-array” may be used interchangeably herein to refer to a portion of the antennas included in an antenna array (e.g., a sparse antenna array) of an antenna panel. In some aspects, for each of the horizontal dimension and the vertical dimension, the UE may report (e.g., in a PMI report based on the sparse antenna array codebook) respective codeword indexes out of the two codebooks for the two sub-panels (or sub-arrays) . When the UE reports the respective codeword indexes from the two codebooks for the two sub-panels (or sub-arrays) , the UE may also report a set of combination coefficients and / or integration coefficients for the two sub-panels (or sub-arrays) . In some examples, based at least in part on whether the precoding weights for the two sub-panels (or sub-arrays) share partial information, the UE may report (e.g., in the PMI report) individual PMIs for each of the two sub-panels (or sub-arrays) or joint PMI for the two sub-panels (or sub-arrays) .

[0119] In some aspects, the sparse antenna array may be divided / split into the two sub-panels (referred to herein as “sub-panel 1” and “sub-panel 2” ) in each of the horizontal and vertical dimensions in accordance with the sparse antenna array being formulated as a nested array or a co-prime array in each of the horizontal and vertical dimensions. Fig. 7A shows an example 700 of a Tx antenna panel with a nested sparse antenna array split horizontally, and an example 710 of the Tx antenna panel with the nested sparse antenna array split vertically. In examples 700 and 710 of Fig. 7A, the sparse antenna array is formulated as a nested array with N=6 in both the horizontal dimension and the vertical dimension. For the horizontal split with the nested sparse array, sub-panel 1 may include columns {0, 1, …, N1-1} of the sparse antenna array, and sub-panel 2 may include columns {N1+ (N1+1) i∣i=0, 1, …, N2-1} of the sparse antenna array. In this case, within each sub-panel, each row is a uniform array. As shown in example 700, the nested sparse antenna array with N=6 (e.g., N1=N2=3) in the horizontal dimension is split horizontally into a first sub-panel (sub-panel 1) 702 that includes columns 0, 1, and 2, and a second sub-panel (sub-panel 2) 704 that includes columns 3, 7, and 11. In this example, the first sub-panel 702 includes a first  set of horizontal uniform antenna element arrays (e.g., each row of antennas in columns 0, 1, and 2) , and the second sub-panel 704 includes a second set of horizontal uniform antenna arrays (e.g., each row of antennas in columns 3, 7, and 11) .

[0120] For the vertical split with the nested sparse array, sub-panel 1 may include rows {0, 1, …, N1-1} of the sparse antenna array, and sub-panel 2 may include rows {N1+ (N1+1) i∣i=0, 1, …, N2-1} of the sparse antenna array. In this case, within each sub-panel, each column is a uniform array. As shown in example 710, the nested sparse antenna array with N=6 (e.g., N1=N2=3) in the vertical dimension is split vertically into a first sub-panel (sub-panel 1) 712 that includes rows 0, 1, and 2, and a second sub-panel (sub-panel 2) 714 that includes rows 3, 7, and 11. In this example, the first sub-panel 712 includes a first set of vertical uniform antenna element arrays (e.g., each column of antennas in rows 0, 1, and 2) , and the second sub-panel 704 includes a second set of horizontal uniform antenna arrays (e.g., each column of antennas in rows 3, 7, and 11) .

[0121] Fig. 7B shows an example 730 of a Tx antenna panel with a co-prime sparse antenna array split horizontally, and an example 740 of the Tx antenna panel with the co-prime sparse antenna array split vertically. In examples 730 and 740 of Fig. 7A, the sparse antenna array is formulated as a co-prime array with P=2, Q=3 in both the horizontal dimension and the vertical dimension. For the horizontal split with the co-prime sparse array, sub-panel 1 may include columns {qP∣q=0, 1, …, Q-1} of the sparse antenna array, and sub-panel 2 may include columns {pQ∣p = 1, …, 2P-1} of the sparse antenna array. In this case, within each sub-panel, each row is a uniform array. As shown in example 730, the co-prime sparse antenna array with P=2, Q=3 in the horizontal dimension is split horizontally into a first sub-panel (sub-panel 1) 732 that includes columns 0, 2, and 4, and a second sub-panel (sub-panel 2) 734 that includes columns 3, 6, and 9. In example 730, antenna elements in the first sub-panel 732 are shown using solid-line circles, and antenna elements in the second sub-panel 734 are shown using dashed-line circles. In this example, the first sub-panel 732 includes a first set of horizontal uniform antenna element arrays (e.g., each row of antennas in columns 0, 2, and 4) , and the second sub-panel 734 includes a second set of horizontal uniform antenna arrays (e.g., each row of antennas in columns 3, 6, and 9) .

[0122] For the horizontal split with the co-prime sparse array, sub-panel 1 may include rows {qP∣q=0, 1, …, Q-1} of the sparse antenna array, and sub-panel 2  may include rows {pQ∣p = 1, …, 2P-1} of the sparse antenna array. In this case, within each sub-panel, each column is a uniform array. As shown in example 740, the co-prime sparse antenna array with P=2, Q=3 in the vertical dimension is split vertically into a first sub-panel (sub-panel 1) 742 that includes rows 0, 2, and 4, and a second sub-panel (sub-panel 2) 744 that includes rows 3, 6, and 9. In example 740, antenna elements in the first sub-panel 742 are shown using solid-line circles, and antenna elements in the second sub-panel 744 are shown using dashed-line circles. In this example, the first sub-panel 742 includes a first set of vertical uniform antenna element arrays (e.g., each column of antennas in rows 0, 2, and 4) , and the second sub-panel 734 includes a second set of vertical uniform antenna arrays (e.g., each column of antennas in rows 3, 6, and 9) .

[0123] In some aspects, the sparse antenna array codebook may be a PMI codebook for a Tx antenna panel (e.g., of a transmitter device) with a nested or co-prime based sparse antenna array. In some aspects, because for either the nested array or the co-prime array, the sparse antenna array can be divided into two uniform sub-arrays (or sub-panels) in the horizontal / vertical dimension (as discussed above in connection with Figs. 7A-7B) , the sparse antenna array codebook may include two sub-codebooks for the two sub-arrays (or sub-panels) (e.g., with each of the two sub-codebooks being for a respective sub-array of the two sub-arrays) and an integration coefficient (or set of integration coefficients) for integrating the two sub-codebooks (e.g., for integrating codewords from the two sub-codebooks) .

[0124] Fig. 7C shows an example 750 of a sparse antenna array codebook for a nested based sparse antenna array, and an example 770 of a sparse antenna array codebook for a co-prime based sparse antenna array. As shown in example 750, the nested based sparse antenna array, sparse (10) :   (shown by reference number 752) may be divided into a first uniform sub-array, sub-array 1 = {0, 1, 2, 3, 4} (shown by reference number 754) , and a second uniform sub-array, sub-array 2 = {5, 11, 17, 23, 29} (shown by reference number 756) . In example 750, the position values of the sparse antenna array, sub-array 1, and sub-array 2 may correspond to rows or columns depending on whether the sparse antenna array is divided into sub-array 1 and sub-array 2 in the horizontal or vertical dimension. As further shown in example 750, in some aspects, the codebook for the sparse antenna array may include a first sub-codebook (sub-codebook 1) for sub-array 1 (shown by reference number 758) , a second  sub-codebook (sub-codebook 2) for sub-array 2 (shown by reference number 760) , and an integration coefficient (shown by reference number 762) .

[0125] As shown in example 770 of Fig. 7C, the co-prime based sparse antenna array, sparse (10) :   (shown by reference number 772) may be divided into a first uniform sub-array, sub-array 1 = {0, 3, 6, 9, 12} (shown by reference number 774) , and a second uniform sub-array, sub-array 2 = {5, 10, 15, 20, 25} (shown by reference number 776) . In example 770, the position values of the sparse antenna array, sub-array 1, and sub-array 2 may correspond to rows or columns depending on whether the sparse antenna array is divided into sub-array 1 and sub-array 2 in the horizontal or vertical dimension. As further shown in example 770, in some aspects, the codebook for the sparse antenna array may include a first sub-codebook (sub-codebook 1) for sub-array 1 (shown by reference number 778) , a second sub-codebook (sub-codebook 2) for sub-array 2 (shown by reference number 780) , and an integration coefficient (shown by reference number 782) .

[0126] In some aspects, the sparse antenna array codebook may include a respective sub-codebook for each uniform sub-array in the horizontal dimension. The sub-codebook for sub-array 1 in the horizontal dimension may be denoted as and the sub-codebook for sub-array 2 in the horizontal dimension may be denoted as The subscript or superscript “hor” is used herein the indicate that a value, variable, expression, or the like is associated with the horizontal dimension, and the subscript or superscript “ver” is used herein to indicate that a value, variable, expression, or the like is associated with the vertical dimension. The sub-codebook is for sub-array iwith a size and an inter-element interval (e.g., inter-element space) di, where i= 1 or 2. In some examples, for the nested array,  d1=1, and d2=N1+1. In some other examples, for the co-prime array,  1, d1=P, and d2=Q. In some aspects, each sub-codebook includes a set of candidate codewords. That is,  where each chor, i, n is a candidate codeword, and Ncw, hor, i is the total number of codewords in the sub-codebook.

[0127] In some aspects, each sub-codebook may be a discrete Fourier transform (DFT) -based codebook. For example, because each sub-panel (or sub-array) is a ULA, respective DFT codebooks may be used for the two sub-panels. In such examples, the respective DFT codebooks may have different sizes (N1 or Q for sub-panel 1, and N2 or  2P-1 for sub-panel 2) and different inter-antenna intervals (1 or P for sub-panel 1, and N1+1 or Q for sub-panel 2) . In such examples, for each sub-codebook where is an oversampling factor, and i= 1 or 2. In such examples,  for i= 1 or 2.

[0128] In some aspects, the UE, to generate precoding weight information for the horizontal dimension based at least in part on the sparse antenna array codebook, may select a codeword or a combination of multiple sub-array codewords for each sub-array, from the candidate codewords in the respective sub-codebook for the sub-array. For example, for each sub-array, the UE may select one or multiple sub-array codewords from the respective sub-codebook and determine a codeword whor, i for the sub-array that is a weighted combination of the selected sub-array codewords. In some examples, the selected codewords may be orthogonal. In some other examples, the selected codewords may be non-orthogonal. In some examples, for sub-array 1,  and for sub-array 2,  where Lhor, 1 is a number of selected codewords for sub-array 1, Lhor, max, 1 is a maximum number of codewords that can be selected for sub-array 1 (e.g., 1≤Lhor, 1 ≤Lhor, max, 1) , Lhor, 2 is a number of selected codewords for sub-array 2, Lhor, max, 2 is a maximum number of codewords that can be selected for sub-array 2 (e.g., 1≤Lhor, 2 ≤Lhor, max, 2) , and are combining coefficients. In some aspects, Lhor, max, 1 and Lhor, max, 2 may be configured by a network node. For example, Lhor, max, 1 and Lhor, max, 2 may be included in configuration information indicating parameters of the sparse antenna array codebook (e.g., as discussed in connection with reference number 805 of Fig. 8) . whor, 1 may include precoding weights for each of the antenna elements of sub-array 1 (e.g.,  ) , and whor, 2 may include precoding weights for each of the antenna elements of sub-array 2 (e.g.,  ) .

[0129] In some aspects, an integration coefficient βhor may be applied when integrating / combining the codewords whpr, 1 and whor, 2 for the two sub-arrays into a codeword whor for the whole sparse array in the horizontal dimension. For example, whor, 2 may be multiplied by the integration coefficient βhor. The integration  coefficient βhor may be used to make the beamforming gains and the two sub-arrays coherent (e.g., with the same phase shift) . In some aspects, the codeword whor for the whole sparse array in the horizontal dimension may be generated by cascading or shuffling the sub-codewords (e.g., the codewords whor, 1 and whor, 2) for the two sub-arrays. In some examples, the codeword whor for the whole sparse array in the horizontal dimension may be a concatenation or shuffle of whor, 1 and βhorwhor. 2 based on a mapping from element positions in the sub-arrays to element positions in the whole sparse array. For example, in the case of a nested array, whor may be generated by concatenating and to obtain where

[0130] In some aspects, the UE may report (e.g., in a PMI report based on the sparse antenna array codebook) individual precoding weight information for each of the sub-arrays in the horizontal dimension. For example, the UE may report, for each sub-array in the horizontal dimension, the number of selected sub-array codewords (Lhor, i) for that sub-array, codeword indexes of the selected sub-array codewords for that sub-array, and / or the combining coefficients for that sub-array. In some examples, the UE may also report the integration coefficient βhor.

[0131] The sparse antenna array codebook may be used to generate the vertical dimension codeword in a manner similar to that described above for the horizontal dimension codeword. The sparse antenna array codebook may include a respective sub-codebook for each uniform sub-array in the vertical dimension. The sub-codebook for sub-array 1 in the vertical dimension may be denoted as and the sub-codebook for sub-array 2 in the horizontal dimension may be denoted as The sub-codebook is for sub-array i with a size and an inter-element interval (e.g., inter-element space) di, where i= 1 or 2. In some examples, for the nested array,  d1=1, and d2=N1+1. In some other examples, for the co-prime array,  d1=P, and d2=Q. In some aspects, each sub-codebook includes a set of candidate codewords. That is,  where each cver, i, n is a candidate codeword, and Ncw, ver, i is the total number of codewords in the sub-codebook.

[0132] In some aspects, each sub-codebook may be a DFT-based codebook. For example, because each sub-panel (or sub-array) is a ULA, respective DFT codebooks may be used for the two sub-panels. In such examples, the respective DFT codebooks may have different sizes (N1 or Q for sub-panel 1, and N2 or 2P-1 for sub-panel 2) and different inter-antenna intervals (1 or P for sub-panel 1, and N1+1 or Q for sub-panel 2) . In such examples, for each sub-codebook where is an oversampling factor, and i= 1 or 2. In such examples,  for i= 1 or 2.

[0133] The UE may select one or more sub-array codewords for each sub-array in the vertical dimension from the candidate codewords in the respective sub-codebook and combine the selected codewords for each sub-array in the vertical dimension to generate codewords wver, 1 ands wver, 2 for sub-array 1 and sub-array 2, respectively, in the vertical dimension, in a manner similar to that described above for the horizontal dimension. For example, for sub-array 1,  and for sub-array 2,  where Lver, 1 is a number of selected codewords for sub-array 1, Lver, max, 1 is a maximum number of codewords that can be selected for sub-array 1 (e.g., 1≤Lver, 1 ≤Lver, max, 1) , Lver, 2 is a number of selected codewords for sub-array 2, Lver, max, 2 is a maximum number of codewords that can be selected for sub-array 2 (e.g., 1≤Lver, 2 ≤Lver, max, 2) , and and  are combining coefficients. In some aspects, Lver, max, 1 and Lver, max, 2 may be configured by a network node. For example, Lver, max, 1 and Lver, max, 2 may be included in configuration information indicating parameters of the sparse antenna array codebook (e.g., as discussed in connection with reference number 805 of Fig. 8) . wver, 1 may include precoding weights for each of the antenna elements of sub-array 1 (e.g.,  ) , and whor, 2 may include precoding weights for each of the antenna elements of sub-array 2 (e.g.,  ) .

[0134] In some aspects, an integration coefficient βver may be applied when integrating / combining the codewords wver, 1 and wver, 2 for the two sub-arrays into a codeword wver for the whole sparse array in the vertical dimension. For example, wver, 2 may be multiplied by the integration coefficient βver. The integration coefficient  βver may be used to make the beamforming gains and the two sub-arrays coherent (e.g., with the same phase shift) . In some aspects, the codeword whor for the whole sparse array in the vertical dimension may be generated by cascading or shuffling the sub-codewords (e.g., the codewords wver, 1 and wver, 2) for the two sub-arrays. In some examples, the codeword wver for the whole sparse array in the vertical dimension may be a concatenation or shuffle of wver, 1 and βverwver. 2 based on a mapping from element positions in the sub-arrays to element positions in the whole sparse array. For example, in the case of a nested array, wver may be generated by concatenating  and to obtain where and

[0135] In some aspects, the UE may report (e.g., in a PMI report based on the sparse antenna array codebook) individual precoding weight information for each of the sub-arrays in the vertical dimension. For example, the UE may report, for each sub-array in the vertical dimension, the number of selected sub-array codewords (Lver, i) for that sub-array, codeword indexes of the selected sub-array codewords for that sub-array, and / or the combining coefficients for that sub-array. In some examples, the UE may also report the integration coefficient βver.

[0136] In some aspects, a codeword wr for the whole 2D sparse antenna array may be generated or obtained based on the codeword whor for the whole sparse antenna array in the horizontal dimension and the codeword wver for the whole sparse antenna array in the vertical dimension. For example, the codeword wr for the whole 2D sparse antenna array transmission may be determined as the Kronecker product of whor and wver (e.g.,  ) .

[0137] In some aspects, the UE may report (e.g., in a PMI report based on the sparse antenna array codebook) joint precoding weight information (e.g., joint PMI) for the two sub-panels (or sub-arrays) in the horizontal dimension and / or the vertical dimension (e.g., instead of reporting the individual precoding weight information for the two sub-arrays in the horizontal dimension and / or the vertical dimension) . For example, common (or joint) precoding weight parameters for two sub-panels can be used (e.g., reported by the UE) in some cases to reduce the total PMI overhead. In some examples, if a beam with a certain direction θ is reported, then for sub-panel i, the index of the  reported codeword may be round for the horizontal dimension or round for the vertical dimension, where i= 1 or 2. In such examples, sinθ may be quantized as the values in a set where Nc is the number of values in the set and m is an index (e.g., a beam index) for each value in the set. In some aspects, the UE may report (e.g., in the PMI report based on the sparse antenna array codebook) a set of common beam indexes or for the two sub-panels in the horizontal dimension or the vertical dimension, respectively, where Lhor or Lver is the number of beam indexes selected. In such examples, the transmitter device (e.g., a network node or another UE) may map each common beam index mhor, lor mver, l to a codeword index in the respective sub-codebook for each sub-panel. For example, for each sub-panel i, the transmitter device (e.g., a network node or another UE) may map each common beam index mhor, l or mver, l to a respective codeword index for the horizontal dimension or for the vertical dimension, where i= 1 or 2. In such examples, the number of codewords selected for each sub-array is equal to the number of beam indexes selected (e.g., Lhor, 1=Lhor, 2=Lhor and / or Lver, 1=Lver, 2=Lver, common) .

[0138] As indicated above, Figs. 7A-7C are provided as examples. Other examples may differ from what is described with respect to Figs. 7A-7C.

[0139] Fig. 8 is a diagram illustrating an example 800 associated with PMI reporting based on a sparse antenna array codebook, in accordance with the present disclosure. As shown in Fig. 8, example 800 includes communication between a network node 110 and a UE 120. In some aspects, the network node 110 and the UE 120 may be included in a wireless communication network, such as wireless communication network 100. In some aspects, the network node 110 may be a transmitter device that transmits signals using a sparse antenna array (e.g., a sparse Tx antenna array) .

[0140] As shown in Fig. 8, and by reference number 805, the network node 110 may transmit, and the UE 120 may receive, configuration information that indicates codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with the sparse antenna array (e.g., the sparse Tx antenna array) of the network node 110 (e.g., the transmitter device) . The codebook parameters of the sparse antenna array codebook  may be referred to as “sparse antenna array codebook parameters. ” In some aspects, the sparse antenna array codebook parameters may be transmitted by the network node 110, and received by the UE 120, via RRC signaling, one or more MAC-CEs, or DCI.

[0141] As described above in connection with Figs. 7A-7C, the sparse antenna array codebook may include, for each of a horizontal dimension (e.g., a first dimension) and a vertical dimension (e.g., a second dimension) , a first sub-codebook for a first sub-panel (or first sub-array) of the sparse antenna array in that dimension, and a second sub-codebook for a second sub-panel (or second sub-array) of the sparse antenna panel in that dimension. In some aspects, the sparse antenna array codebook parameters may include a horizontal array type and a vertical array type. The horizontal array type may indicate an array type (e.g., a nested array type or a co-prime array type) for the sparse antenna array in the horizontal dimension. The vertical array type may indicate an array type (e.g., the nested array type or the vertical array type) for the sparse antenna array in the vertical dimension. An indication of the nested array type in the horizontal or vertical dimension indicates that the sparse antenna array is a nested sparse antenna array in that dimension, and an indication of the co-prime array type in the horizontal or vertical dimension indicates that the sparse antenna array is a co-prime sparse antenna array in that dimension. In some examples, the horizontal array type and the vertical array type indicated in the sparse antenna array parameters may be the same array type or different array types.

[0142] In some aspects, the sparse antenna array codebook parameters may indicate a number of antenna elements (e.g., an antenna number) in the horizontal dimension and / or a number of antenna elements (e.g., an antenna number) in the vertical dimension. In some examples, for a nested array type, the sparse antenna array codebook parameters may indicate a total number of antennas Nhor for a nested array in the horizontal dimension and / or a total number of antennas Nver for a nested array in the vertical dimension. In some examples, for a co-prime array type, the sparse antenna array codebook parameters may indicate co-prime integers {Phor, Qhor} associated with a number of antennas for a co-prime array in the horizontal dimension and / or co-prime integers {Pver, Qver} associated with a number of antennas for a co-prime array in the vertical dimension. In some examples, the UE 120 may calculate and in accordance with the indication of Nhor or {Phor, Qhor} for the horizontal dimension and the indication of Nuer or {Pver, Qver} for the vertical dimension, for  example, as described above in connection with Figs. 6A-6C and Figs. 7A-7C. In some aspects, the sparse antenna array codebook parameters may indicate the oversampling factors  (e.g., respective first and second oversampling factors for the first and second sub-codebooks associated with each of the horizontal dimension and vertical dimension) .

[0143] In some aspects, the sparse antenna array codebook parameters may indicate the maximum number of codewords to be combined (or maximum number of combing codewords) . In some examples, the maximum number of codewords to be combined may indicate a fixed number of codewords to be combined (e.g., a fixed number of codewords to be selected from a sub-codebook of the sparse antenna array codebook) . In some aspects, when individual PMI reporting is configured for the two sub-panels in the horizontal dimension and / or the spatial dimension, the sparse antenna array codebook parameters may indicate Lhor, max, 1, Lhor, max, 2, Lver, max, 1, and / or Lver, max, 2(e.g., respective first and second maximum numbers of codewords to be combined for the first and second sub-codebooks associated with each of the horizontal dimension and the vertical dimension) . In some examples, the maximum number of codeword parameters, Lhor, max, 1, Lhor, max, 2, Lver, max, 1, and / or Lver, max, 2 may be layer-common (e.g., the same for each spatial layer) . In some other examples, the maximum number of codeword parameters for the first and second codebooks in each of the horizontal dimension and the vertical dimension may be layer-specific. In such examples, the sparse antenna array codebook parameters may indicate respective layer-specific parameters of Lhor, max, 1, p, Lhor, max, 2, p, Lver, max, 1, p, and / or Lver, max, 2, p for each layer p of one or more layers.

[0144] In some aspects, when joint PMI precoding is configured for the two sub-panels in the horizontal dimension and / or the vertical dimension, the sparse antenna array codebook parameters may indicate Lhor, max and / or Lver, max, where Lhor, max is a maximum number of codewords to be combined (e.g., a maximum number of common beams to be selected) for joint PMI for the first and second sub-panels of the sparse antenna array in the horizontal dimension, and Lver, max is a maximum number of codewords to be combined (e.g., a maximum number of common beams to be selected) for joint PMI for the first and second sub-panels of the sparse antenna array in the vertical dimension. In some examples, the maximum number of codeword parameters Lhor, max and / or Lver, max may be layer-common (e.g., the same for each layer) . In some  other examples, the maximum number of codeword parameters for joint PMI in each of the horizontal dimension and the vertical dimension may be layer-specific. In such examples, the sparse antenna array codebook parameters may indicate respective layer-specific parameters of Lhor, max, p and / or Lver, max, p for each layer p of one or more layers.

[0145] As further shown in Fig. 8, and by reference number 810, the network node 110 may transmit, and the UE 120 may receive, configuration information indicating reference signal (RS) resources and a reporting configuration for a measurement report. For example, the RS resources may be associated with RSs to be measured by the UE 120, and the reporting configuration may be associated with a measurement report to be used by the UE 120 to report precoding weight information (e.g., PMI) based at least in part on measurements of the RSs. In some aspects, the RS resources may be or include CSI-RS resources associated with CSI-RSs to be measured by the UE 120, and the reporting configuration may be a configuration of a CSI report. Additionally, or alternatively, the RS resources may be resources associated with synchronization signal blocks (SSBs) and / or other downlink reference signals to be measured by the UE 120. In some aspects, the configuration information indicating the RS resources and the reporting configuration may be transmitted via RRC signaling, one or more MAC-CEs, and / or DCI.

[0146] As further shown in Fig. 8, and by reference number 815, the network node 110 may transmit, and the UE 120 may receive, RSs associated with antenna elements of the sparse antenna array. The network node 110 may transmit, and the UE 120 may receive, the RSs in the RS resources indicated in the configuration information. In some aspects, the network node 110 may transmit the RSs from each antenna element of the sparse antenna array. That is, that RSs may include a respective RS transmitted from each antenna element of the sparse antenna array. In some aspects, the RSs may be or include CSI-RSs. Additionally, or alternatively, the RSs may include SSBs and / or other downlink reference signals.

[0147] As further shown in Fig. 8, and by reference number 820, the UE 120 may estimate a channel matrix based at least in part on the RSs and generate precoding weight information based at least in part on the sparse antenna array codebook. In some aspects, the UE 120 may estimate channel matrixes {Hhor, 1 , Hhor, 2} for the two sub-panels in the horizontal dimension and channel matrixes {Hver, 1 , Hver, 2} for the two  sub-panels in the vertical dimension based at least in part on the RSs (e.g., CSI-RSs) received by the UE 120. For example, the UE 120 may estimate the channel matrixes {Hhor, 1 , Hhor, 2} and the channel matrixes {hver, 1 , Hver, 2} by performing channel measurements on the RSs associated with the antenna elements of the sparse antenna array of the network node 110 (e.g., the transmitter device) . The UE 120 may then use the estimated channel matrixes {Hhor, １ , Hhor, 2} for the horizontal dimension, the estimated channel matrixes {hver, 1 , Hver, 2} for the vertical dimension, and the sparse antenna array codebook to determine the precoding weights to be reported.

[0148] For each of the horizontal dimension and the vertical dimension, the UE 120 may calculate a respective precoding weight for each sub-panel i and each layer p (of one or more layers) based at least in part on the estimated channel matrix for the sub-panel i. UE 120 may calculate an optimal precoding weight  (for the horizontal dimension) or  (for the vertical dimension) for sub-panel i and each layer p. For example, the pth optimal transmission precoding weight for sub-panel i may be equal to the pth singular vector of Hhor, i (for sub-panel i in the horizontal dimension) or Hver, i (for sub-panel i in the vertical dimension) . The UE 120 may then select, for each sub-panel i and each layer p, a group of codewords (e.g., one or more codewords) whose combination is closest to the optimal precoding weight  (for the horizontal dimension) or  (for the vertical dimension) .

[0149] In some aspects, in a case in which individual PMI (e.g., individual precoding weight reporting) for each sub-panel is configured, the UE 120 may select the group of codewords for each of the sub-panels in the horizontal dimension as follows. For sub-panel i, the UE 120 may select multiple (Lhor, i≤Lhor, max, i) codewords from codebook  and the UE 120 may determine the combination coefficients  to maximize a correlative coefficient between and Similarly, in a case in which PMI (e.g., individual precoding weight reporting) for each sub-panel is configured, the UE 120 may select the group of codewords for each of the sub-panels in the vertical dimension as follows. For sub-panel i, the UE 120 may select multiple (Lver, i≤Lver, max, i) codewords from codebook and the UE 120 may determine the combination coefficients to  maximize a correlative coefficient between and

[0150] In some aspects, in a case in which joint PMI (e.g., joint precoding weight reporting) for two sub-panels is configured, the UE 120 may select the codewords for the two sub-panels in the horizontal dimension as follows. The UE 120 may determine the common number (Lhor≤Lhor, max) of codewords for the two sub-panels and select Lhor common beam indexes for layer p. Each mp, l corresponds to a codeword from  and denoted as  and respectively. In some examples, the UE 120 may then determine αhor, 1, p and αhor, 2, p to maximize the sum of a first corelative coefficient and a second correlative coefficient, where the first correlative coefficient is a correlative coefficient between and  and the second correlative coefficient is a correlative coefficient between and In some other examples, a common set of combination coefficients αhor, common, p may be used for the two sub-panels instead of αhor, 1, p and αhor, 2, p.

[0151] In some aspects, in a case in which joint PMI (e.g., joint precoding weight reporting) for two sub-panels is configured, the UE 120 may select the codewords for the two sub-panels in the vertical dimension as follows. The UE 120 may determine the common number (Lver≤Lver, max) of codewords for the two sub-panels and select Lvercommon beam indexes for layer p. Each mp, l corresponds to a codeword from and denoted as  and respectively. In some examples, the UE 120 may then determine αver, 1, p and αver, 2, p to maximize the sum of a first corelative coefficient and a second correlative coefficient, where the first correlative coefficient is a correlative coefficient between and and the second correlative coefficient is a correlative coefficient between and In some other examples, a common set of combination coefficients αver, common, p may be used for the two sub-panels instead of αver, 1, p and αver, 2, p.

[0152] As further shown in Fig. 8, and by reference number 825, the UE 120 may transmit, and the network node 110 may receive, a PMI report based at least in part on  the sparse antenna array codebook. The PMI report may include precoding weight information that is based at least in part on measurements of the RSs and the sparse antenna array codebook. For example, the precoding weight information may be determined by the UE 120 using the channel matrixes estimated from the RS measurements and the sparse antenna array codebook, as discussed in connection with reference number 820. The UE 120 may transmit the PMI report in accordance with the reporting configuration indicated in the configuration information received from the network node 110. For example, the reporting configuration may indicate uplink resources to be used for transmitting the PMI report, a format of the PMI report, and / or information to be included in the PMI report, among other examples. In some aspects, the PMI report that is based at least in part on the sparse antenna array codebook may be transmitted via UCI. For example, the PMI report may be, or may be included in, a CSI-report that is transmitted via UCI. In such examples, the UCI may be transmitted via a PUCCH communication or a PUSCH communication. In some other examples, the PMI report may be transmitted via uplink signaling other than UCI (e.g., via an uplink MAC-CE, among other examples) .

[0153] In some aspects, in a case in which individual PMI for each sub-panel is configured, the PMI report may include individual precoding weight information for each sub-panel (e.g., in the horizontal dimension and / or in the vertical dimension) . In some aspects, the individual precoding weight information may include the number of codewords selected (e.g., the number of beams selected) Lhor, i (for each sub-panel i in the horizontal dimension) and / or Lver, i (for each sub-panel i in the vertical dimension) . In some examples, the indications of Lhor, i and / or Lver, i in the PMI report may be layer-common (e.g., the same for all layers) . In some other examples, the indications of the number of codewords selected for each sub-panel (e.g., in the horizontal dimension and / or in the vertical dimension) may be layer-specific (e.g., indicated on a per-layer basis for each of one or more layers) . In such examples, the individual precoding weight information may indicate Lhor, i, p and / or Lver, i, p for each layer p of one or more layers (e.g., where p=1～Nlayer and i= 1 or 2) . In some aspects, if the sparse antenna array codebook parameters included in the configuration information configure Lhor, max, i=1 and / or lver, max, i=1, the UE may not be required to report Lhor, i and / or Lver, i, respectively. In such examples, Lhor, i and / or Lver, i may not be included in the PMI report.

[0154] In some aspects, the precoding weight information (e.g., the individual precoding weight information) may include beam selection indexes and combining coefficients. For example, the precoding weight information (e.g., the individual precoding weight information) may include, for each of the horizonal dimension and the vertical dimension, a first set of codeword indexes indicating one or more first codewords from the first sub-codebook ( or ) associated with the dimension, a second set of codeword indexes indicating one or more second codewords from the second sub-codebook ( or ) associated with the dimension, a first set of combining coefficients for the one or more first codewords from the first codebook ( or ) , and a second set of combining coefficients for the one or more second codewords from the second codebook ( or ) . In some examples, the codeword indexes and the combining coefficients included in the precoding weight information may be indicated on a per layer basis for each of one or more layers. For example, the precoding weight information may indicate codeword indexes of  and for sub-panel i (e.g., in the horizontal dimension and the vertical dimension) and layers p, and the precoding weight information may indicate combining coefficients αhor, i, p and αver, i, p for sub-panel i and layers p. In some aspects, the precoding weight information (e.g., the individual precoding weight information) may indicate the integration coefficient βhor and / or the integration coefficient βver. In such examples, the indication of the βhor and βver may be used to reduce the quantization bit number of αhor, 2, p and αver, 2, p, respectively.

[0155] In some aspects, in a case in which joint PMI for two sub-panels is configured, the PMI report may include joint precoding weight information for two sub-panels (e.g., in the horizontal dimension and / or in the vertical dimension) . In some aspects, the individual precoding weight information may include the number of beams selected (e.g., the number of common beam indexes selected) Lhor (for the two sub-panels in the horizontal dimension) and / or Lver (for the two sub-panels in the vertical dimension) . In some examples, the indications of Lhor and / or Lver in the PMI report may be layer-common (e.g., the same for all layers) . In some other examples, the indications of the number of common beam indexes selected may be layer-specific (e.g., indicated on a per-layer basis for each of one or more layers) . In such examples, the individual precoding weight information may indicate Lhor, p and / or Lver, p for each layer p (e.g., where p=1～Nlayer) . In some aspects, if the sparse antenna array codebook  parameters included in the configuration information configure Lhor, max=1 and / or Lver, max=1, the UE may not be required to report Lhor and / or Lver, respectively. In such examples, Lhor and / or Lver may not be included in the PMI report.

[0156] In some aspects, the precoding weight information (e.g., the joint precoding weight information) may include beam selection indexes and combining coefficients. For example, the precoding weight information (e.g., the joint precoding weight information) may include, for each of the horizonal dimension and the vertical dimension, a set of one or more common beam indexes, wherein each common beam index corresponds to a codeword from a first sub-codebook ( or ) associated with the dimension and a codeword from a second sub-codebook ( or ) associated with the dimension, and one or more combining coefficients for codewords corresponding to the one or more common beam indexes. In some examples, the set of common indexes and the combining coefficients included in the precoding weight information may be indicated on a per layer basis for each of one or more layers. For example, the precoding weight information may indicate common beam indexes  and for and layers p. In some examples, the joint precoding weight information may indicate a first set of combining coefficients for the one or more first codewords from the first codebook ( or ) , and a second set of combining coefficients for the one or more second codewords from the second codebook ( or ) . In such examples, the joint precoding weight information may indicate individual combining coefficients αhor, i, p and αver, i, p for subpanel i and layers p, i= 1 or 2. In some other examples, the joint precoding weight information may indicate a set of common combining coefficients for the two sub-panels (e.g., in the horizontal dimension and / or the vertical dimension) . In such examples, the joint precoding weight information may indicate common combining coefficients αhor, p and αver, p for layers p. In some aspects, the precoding weight information (e.g., the joint precoding weight information) may indicate the integration coefficient βhor and / or the integration coefficient βver. In such examples, the indication of the βhor and βver may be used to reduce the quantization bit number of αhor, 2, p and αver, 2, p, respectively.

[0157] As further shown in Fig. 8, and by reference number 830, the network node 110 may retrieve precoding weights from the PMI report based at least in part on the sparse antenna array codebook. In some aspects, the network node 110 may determine  whor, 1, whor, 2, wver, 1, and wver, 2 based on the precoding weight information indicated in the PMI report and the sparse antenna array codebook, as described above in connection with Figs. 7A-7C. The network node 110 may determine codeword whor for the sparse antenna array in the horizontal dimension by combining whor, 1 and whor, 2, as described above in connection with Figs. 7A-7C. The network node 110 may determine the codeword for wver for the sparse antenna array in the vertical dimension by combining wver, 1 and wver, 2, as described above in connection with Figs. 7A-7C. The network node 110 may then determine the codeword wr as the Kronecker product of whor and wver (e.g.,  ) , as described above in connection with Figs. 7A-7C.

[0158] As further shown in Fig. 8, and by reference number 835, the network node 110 may transmit, and the UE 120 may receive, one or more downlink communications using the precoding weights determined by the network node 110 to form the precoding weight information included in the PMI report.

[0159] In example 800 of Fig. 8, the network node 110 is a transmitter device that transmits using a sparse antenna array, and the precoding weights based on the sparse antenna array codebook are downlink precoding weights that are used for downlink transmissions. In some other aspects, the transmitter device may be another UE, and the precoding weights based on the sparse antenna array codebook may be used for sidelink transmissions transmitted from the other UE (e.g., the transmitter UE) to the UE 120. In such examples, the transmitter UE may transmit using a sparse antenna array. In such examples, some or all of the operations of the network node 110 discussed above in connection with Fig. 8 may be performed by the transmitter UE. In some examples in which the precoding weights are used for sidelink transmissions, the transmitter UE may perform all of the operations of the network node 110 discussed above in connection with Fig. 8. In some other examples in which the precoding weights are used for sidelink transmissions, a network node (e.g., the network node 110) may transmit the configuration information indicating the sparse antenna array codebook parameters and / or the configuration information indicating the RS resources (e.g., for sidelink RSs) and reporting configuration, and the transmitter UE may transmit the RSs (e.g., sidelink RSs) , receive the PMI report, retrieve the precoding weights, and / or transmit communications (e.g., sidelink communications) using the precoding weights.

[0160] As indicated above, Fig. 8 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with respect to Fig. 8.

[0161] Fig. 9 is a diagram illustrating an example process 900 performed, for example, at a UE or an apparatus of a UE, in accordance with the present disclosure. Example process 900 is an example where the apparatus or the UE (e.g., UE 120) performs operations associated with codebook design for a PMI report for sparse antenna array.

[0162] As shown in Fig. 9, in some aspects, process 900 may include receiving configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device (block 910) . For example, the UE (e.g., using reception component 1102 and / or communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may receive configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device, as described above.

[0163] As further shown in Fig. 9, in some aspects, process 900 may include receiving reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device (block 920) . For example, the UE (e.g., using reception component 1102 and / or communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may receive reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device, as described above.

[0164] As further shown in Fig. 9, in some aspects, process 900 may include transmitting a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook (block 930) . For example, the UE (e.g., using transmission component 1104 and / or communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may transmit a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook, as described above.

[0165] Process 900 may include additional aspects, such as any single aspect or any combination of aspects described below and / or in connection with one or more other processes described elsewhere herein.

[0166] In a first aspect, the sparse antenna array is a two-dimensional sparse antenna array, and the sparse antenna array codebook includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a first codebook for a first sub-panel of the  sparse antenna array in the respective dimension, and a second codebook for a second sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension.

[0167] In a second aspect, alone or in combination with the first aspect, the codebook parameters include a horizontal sparse array type and a vertical sparse array type.

[0168] In a third aspect, alone or in combination with one or more of the first and second aspects, the horizontal sparse array type is a nested array type or a co-prime array type, and the vertical sparse array type is the nested array type or the co-prime array type.

[0169] In a fourth aspect, alone or in combination with one or more of the first through third aspects, the codebook parameters indicate at least one of a first number of antennas for a nested array in a first dimension, or a second number of antennas for a nested array in a second dimension.

[0170] In a fifth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fourth aspects, the codebook parameters indicate at least one of co-prime integers associated with a first number of antennas for a co-prime array in a first dimension, or co-prime integers associated with a second number of antennas for a co-prime array in a second dimension.

[0171] In a sixth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fifth aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a first oversampling factor for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second oversampling factor for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0172] In a seventh aspect, alone or in combination with one or more of the first through sixth aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0173] In an eighth aspect, alone or in combination with one or more of the first through seventh aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, for each layer of one or more layers, a respective first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and for each layer of the one or  more layers, a respective second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0174] In a ninth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eighth aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a maximum number of codewords to be combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension.

[0175] In a tenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through ninth aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a respective maximum number of codewords to be combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension for each layer of one or more layers.

[0176] In an eleventh aspect, alone or in combination with one or more of the first through tenth aspects, the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, one or more first codeword indexes indicating one or more first codewords from a first sub-codebook associated with the respective dimension, one or more second codeword indexes indicating one or more second codewords from a second sub-codebook associated with the respective dimension, one or more first combining coefficients for the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, and one or more second combining coefficients for the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0177] In a twelfth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eleventh aspects, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more first codeword indexes, the one or more second codeword indexes, the one or more first combining coefficients, and the one or more second combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.

[0178] In a thirteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through twelfth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, a first number of the first one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second number of the second one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0179] In a fourteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through thirteenth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, a respective first number of the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of one or more layers, and a respective second number of the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of the one or more layers.

[0180] In a fifteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fourteenth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, an integration coefficient for integrating the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0181] In a sixteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fifteenth aspects, the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, one or more common beam indexes, wherein each common beam index of the one or more common beam indexes corresponds to a codeword from a first sub-codebook associated with the respective dimension and a codeword from a second sub-codebook associated with the respective dimension, and one or more combining coefficients for codewords corresponding to the one or more common beam indexes.

[0182] In a seventeenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through sixteenth aspects, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include one or more first combining coefficients for one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes, and one or more second combining coefficients for one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes.

[0183] In an eighteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through seventeenth aspects, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include a common combining coefficient for codewords, corresponding to the one or more common beam  indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0184] In a nineteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eighteenth aspects, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more common beam indexes and the one or more combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.

[0185] In a twentieth aspect, alone or in combination with one or more of the first through nineteenth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, a number of the one or more common beam indexes.

[0186] In a twenty-first aspect, alone or in combination with one or more of the first through twentieth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, a respective number of the one or more common beam indexes for each layer of one or more layers.

[0187] In a twenty-second aspect, alone or in combination with one or more of the first through twenty-first aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, an integration coefficient for integrating codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0188] Although Fig. 9 shows example blocks of process 900, in some aspects, process 900 may include additional blocks, fewer blocks, different blocks, or differently arranged blocks than those depicted in Fig. 9. Additionally, or alternatively, two or more of the blocks of process 900 may be performed in parallel.

[0189] Fig. 10 is a diagram illustrating an example process 1000 performed, for example, at a transmitter device or an apparatus of a transmitter device, in accordance with the present disclosure. Example process 1000 is an example where the apparatus or the transmitter device (e.g., network node 110 or UE 120) performs operations associated with codebook design for a PMI report for sparse antenna array.

[0190] As shown in Fig. 10, in some aspects, process 1000 may include transmitting configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device (block 1010) . For example, the transmitter device (e.g., using transmission component 1204 and / or  communication manager 1206, depicted in Fig. 12) may transmit configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device, as described above.

[0191] As further shown in Fig. 10, in some aspects, process 1000 may include transmitting reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device (block 1020) . For example, the transmitter device (e.g., using transmission component 1204 and / or communication manager 1206, depicted in Fig. 12) may transmit reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device, as described above.

[0192] As further shown in Fig. 10, in some aspects, process 1000 may include receiving, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook (block 1030) . For example, the transmitter device (e.g., using reception component 1202 and / or communication manager 1206, depicted in Fig. 12) may receive, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook, as described above.

[0193] Process 1000 may include additional aspects, such as any single aspect or any combination of aspects described below and / or in connection with one or more other processes described elsewhere herein.

[0194] In a first aspect, the sparse antenna array is a two-dimensional sparse antenna array, and the sparse antenna array codebook includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a first codebook for a first sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension, and a second codebook for a second sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension.

[0195] In a second aspect, alone or in combination with the first aspect, the codebook parameters include a horizontal sparse array type and a vertical sparse array type.

[0196] In a third aspect, alone or in combination with one or more of the first and second aspects, the horizontal sparse array type is a nested array type or a co-prime array type, and the vertical sparse array type is the nested array type or the co-prime array type.

[0197] In a fourth aspect, alone or in combination with one or more of the first through third aspects, the codebook parameters indicate at least one of a first number of  antennas for a nested array in a first dimension, or a second number of antennas for a nested array in a second dimension.

[0198] In a fifth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fourth aspects, the codebook parameters indicate at least one of co-prime integers associated with a first number of antennas for a co-prime array in a first dimension, or co-prime integers associated with a second number of antennas for a co-prime array in a second dimension.

[0199] In a sixth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fifth aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a first oversampling factor for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second oversampling factor for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0200] In a seventh aspect, alone or in combination with one or more of the first through sixth aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0201] In an eighth aspect, alone or in combination with one or more of the first through seventh aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, for each layer of one or more layers, a respective first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and for each layer of the one or more layers, a respective second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0202] In a ninth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eighth aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a maximum number of codewords to be combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension.

[0203] In a tenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through ninth aspects, the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, a respective maximum number of codewords to be  combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension for each layer of one or more layers.

[0204] In an eleventh aspect, alone or in combination with one or more of the first through tenth aspects, the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, one or more first codeword indexes indicating one or more first codewords from a first sub-codebook associated with the respective dimension, one or more second codeword indexes indicating one or more second codewords from a second sub-codebook associated with the respective dimension, one or more first combining coefficients for the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, and one or more second combining coefficients for the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0205] In a twelfth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eleventh aspects, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more first codeword indexes, the one or more second codeword indexes, the one or more first combining coefficients, and the one or more second combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.

[0206] In a thirteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through twelfth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, a first number of the first one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second number of the second one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0207] In a fourteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through thirteenth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, a respective first number of the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of one or more layers, and a respective second number of the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of the one or more layers.

[0208] In a fifteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fourteenth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, an integration  coefficient for integrating the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0209] In a sixteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fifteenth aspects, the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension, one or more common beam indexes, wherein each common beam index of the one or more common beam indexes corresponds to a codeword from a first sub-codebook associated with the respective dimension and a codeword from a second sub-codebook associated with the respective dimension, and one or more combining coefficients for codewords corresponding to the one or more common beam indexes.

[0210] In a seventeenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through sixteenth aspects, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include one or more first combining coefficients for one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes, and one or more second combining coefficients for one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes.

[0211] In an eighteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through seventeenth aspects, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include a common combining coefficient for codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0212] In a nineteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eighteenth aspects, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more common beam indexes and the one or more combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.

[0213] In a twentieth aspect, alone or in combination with one or more of the first through nineteenth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, a number of the one or more common beam indexes.

[0214] In a twenty-first aspect, alone or in combination with one or more of the first through twentieth aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, a respective number of the one or more common beam indexes for each layer of one or more layers.

[0215] In a twenty-second aspect, alone or in combination with one or more of the first through twenty-first aspects, the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, an integration coefficient for integrating codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0216] In a twenty-third aspect, alone or in combination with one or more of the first through twenty-second aspects, the transmitter device is a network node.

[0217] In a twenty-fourth aspect, alone or in combination with one or more of the first through twenty-third aspects, the transmitter device is a UE.

[0218] Although Fig. 10 shows example blocks of process 1000, in some aspects, process 1000 may include additional blocks, fewer blocks, different blocks, or differently arranged blocks than those depicted in Fig. 10. Additionally, or alternatively, two or more of the blocks of process 1000 may be performed in parallel.

[0219] Fig. 11 is a diagram of an example apparatus 1100 for wireless communication, in accordance with the present disclosure. The apparatus 1100 may be a UE, or a UE may include the apparatus 1100. In some aspects, the apparatus 1100 includes a reception component 1102, a transmission component 1104, and / or a communication manager 1106, which may be in communication with one another (for example, via one or more buses and / or one or more other components) . In some aspects, the communication manager 1106 is the communication manager 140 described in connection with Fig. 1. As shown, the apparatus 1100 may communicate with another apparatus 1108, such as a UE or a network node (such as a CU, a DU, an RU, or a base station) , using the reception component 1102 and the transmission component 1104.

[0220] In some aspects, the apparatus 1100 may be configured to perform one or more operations described herein in connection with Figs. 6A-6C, 7A-7C, and 8. Additionally, or alternatively, the apparatus 1100 may be configured to perform one or more processes described herein, such as process 900 of Fig. 9, or a combination thereof. In some aspects, the apparatus 1100 and / or one or more components shown in  Fig. 11 may include one or more components of the UE described in connection with Fig. 1 and Fig. 2. Additionally, or alternatively, one or more components shown in Fig. 11 may be implemented within one or more components described in connection with Fig. 1 and Fig. 2. Additionally, or alternatively, one or more components of the set of components may be implemented at least in part as software stored in one or more memories. For example, a component (or a portion of a component) may be implemented as instructions or code stored in a non-transitory computer-readable medium and executable by one or more controllers or one or more processors to perform the functions or operations of the component.

[0221] The reception component 1102 may receive communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, from the apparatus 1108. The reception component 1102 may provide received communications to one or more other components of the apparatus 1100. In some aspects, the reception component 1102 may perform signal processing on the received communications (such as filtering, amplification, demodulation, analog-to-digital conversion, demultiplexing, deinterleaving, de-mapping, equalization, interference cancellation, or decoding, among other examples) , and may provide the processed signals to the one or more other components of the apparatus 1100. In some aspects, the reception component 1102 may include one or more antennas, one or more modems, one or more demodulators, one or more MIMO detectors, one or more receive processors, one or more controllers / processors, one or more memories, or a combination thereof, of the UE described in connection with Fig. 1 and Fig. 2.

[0222] The transmission component 1104 may transmit communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, to the apparatus 1108. In some aspects, one or more other components of the apparatus 1100 may generate communications and may provide the generated communications to the transmission component 1104 for transmission to the apparatus 1108. In some aspects, the transmission component 1104 may perform signal processing on the generated communications (such as filtering, amplification, modulation, digital-to-analog conversion, multiplexing, interleaving, mapping, or encoding, among other examples) , and may transmit the processed signals to the apparatus 1108. In some aspects, the transmission component 1104 may include one or more antennas, one or more modems, one or more modulators, one or more transmit MIMO processors, one or more transmit processors, one or more controllers / processors, one or more memories, or  a combination thereof, of the UE described in connection with Fig. 1 and Fig. 2. In some aspects, the transmission component 1104 may be co-located with the reception component 1102 in one or more transceivers.

[0223] The communication manager 1106 may support operations of the reception component 1102 and / or the transmission component 1104. For example, the communication manager 1106 may receive information associated with configuring reception of communications by the reception component 1102 and / or transmission of communications by the transmission component 1104. Additionally, or alternatively, the communication manager 1106 may generate and / or provide control information to the reception component 1102 and / or the transmission component 1104 to control reception and / or transmission of communications.

[0224] The reception component 1102 may receive configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device. The reception component 1102 may receive reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The transmission component 1104 may transmit a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0225] The number and arrangement of components shown in Fig. 11 are provided as an example. In practice, there may be additional components, fewer components, different components, or differently arranged components than those shown in Fig. 11. Furthermore, two or more components shown in Fig. 11 may be implemented within a single component, or a single component shown in Fig. 11 may be implemented as multiple, distributed components. Additionally, or alternatively, a set of (one or more) components shown in Fig. 11 may perform one or more functions described as being performed by another set of components shown in Fig. 11.

[0226] Fig. 12 is a diagram of an example apparatus 1200 for wireless communication, in accordance with the present disclosure. The apparatus 1200 may be a transmitter device, or a transmitter device may include the apparatus 1200. In some aspects, the transmitter device may be a network node. In some aspects, the transmitter device may be a UE. In some aspects, the apparatus 1200 includes a reception component 1202, a transmission component 1204, and / or a communication manager 1206, which may be in communication with one another (for example, via one or more buses and / or one or more other components) . In some aspects, the communication  manager 1206 is the communication manager 150 or the communication manager 140 described in connection with Fig. 1. As shown, the apparatus 1200 may communicate with another apparatus 1208, such as a UE or a network node (such as a CU, a DU, an RU, or a base station) , using the reception component 1202 and the transmission component 1204.

[0227] In some aspects, the apparatus 1200 may be configured to perform one or more operations described herein in connection with Figs. 6A-6C, 7A-7C, and 8. Additionally, or alternatively, the apparatus 1200 may be configured to perform one or more processes described herein, such as process 1000 of Fig. 10, or a combination thereof. In some aspects, the apparatus 1200 and / or one or more components shown in Fig. 12 may include one or more components of the network node or the UE described in connection with Fig. 1 and Fig. 2. Additionally, or alternatively, one or more components shown in Fig. 12 may be implemented within one or more components described in connection with Fig. 1 and Fig. 2. Additionally, or alternatively, one or more components of the set of components may be implemented at least in part as software stored in one or more memories. For example, a component (or a portion of a component) may be implemented as instructions or code stored in a non-transitory computer-readable medium and executable by one or more controllers or one or more processors to perform the functions or operations of the component.

[0228] The reception component 1202 may receive communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, from the apparatus 1208. The reception component 1202 may provide received communications to one or more other components of the apparatus 1200. In some aspects, the reception component 1202 may perform signal processing on the received communications (such as filtering, amplification, demodulation, analog-to-digital conversion, demultiplexing, deinterleaving, de-mapping, equalization, interference cancellation, or decoding, among other examples) , and may provide the processed signals to the one or more other components of the apparatus 1200. In some aspects, the reception component 1202 may include one or more antennas, one or more modems, one or more demodulators, one or more MIMO detectors, one or more receive processors, one or more controllers / processors, one or more memories, or a combination thereof, of the network node or the UE described in connection with Fig. 1 and Fig. 2.

[0229] The transmission component 1204 may transmit communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof,  to the apparatus 1208. In some aspects, one or more other components of the apparatus 1200 may generate communications and may provide the generated communications to the transmission component 1204 for transmission to the apparatus 1208. In some aspects, the transmission component 1204 may perform signal processing on the generated communications (such as filtering, amplification, modulation, digital-to-analog conversion, multiplexing, interleaving, mapping, or encoding, among other examples) , and may transmit the processed signals to the apparatus 1208. In some aspects, the transmission component 1204 may include one or more antennas, one or more modems, one or more modulators, one or more transmit MIMO processors, one or more transmit processors, one or more controllers / processors, one or more memories, or a combination thereof, of the network node or the UE described in connection with Fig. 1 and Fig. 2. In some aspects, the transmission component 1204 may be co-located with the reception component 1202 in one or more transceivers.

[0230] The communication manager 1206 may support operations of the reception component 1202 and / or the transmission component 1204. For example, the communication manager 1206 may receive information associated with configuring reception of communications by the reception component 1202 and / or transmission of communications by the transmission component 1204. Additionally, or alternatively, the communication manager 1206 may generate and / or provide control information to the reception component 1202 and / or the transmission component 1204 to control reception and / or transmission of communications.

[0231] The transmission component 1204 may transmit configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device. The transmission component 1204 may transmit reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device. The reception component 1202 may receive, from a UE, a PMI report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0232] The number and arrangement of components shown in Fig. 12 are provided as an example. In practice, there may be additional components, fewer components, different components, or differently arranged components than those shown in Fig. 12. Furthermore, two or more components shown in Fig. 12 may be implemented within a single component, or a single component shown in Fig. 12 may be implemented as multiple, distributed components. Additionally, or alternatively, a set of (one or more)  components shown in Fig. 12 may perform one or more functions described as being performed by another set of components shown in Fig. 12.

[0233] The following provides an overview of some Aspects of the present disclosure:

[0234] Aspect 1: A method of wireless communication performed by a user equipment (UE) , comprising: receiving configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device; receiving reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; and transmitting a precoding matrix indicator (PMI) report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0235] Aspect 2: The method of Aspect 1, wherein the sparse antenna array is a two-dimensional sparse antenna array, and wherein the sparse antenna array codebook includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a first codebook for a first sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension, and a second codebook for a second sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension.

[0236] Aspect 3: The method of any of Aspects 1-2, wherein the codebook parameters include a horizontal sparse array type and a vertical sparse array type.

[0237] Aspect 4: The method of Aspect 3, wherein the horizontal sparse array type is a nested array type or a co-prime array type, and wherein the vertical sparse array type is the nested array type or the co-prime array type.

[0238] Aspect 5: The method of any of Aspects 1-4, wherein the codebook parameters indicate at least one of: a first number of antennas for a nested array in a first dimension, or a second number of antennas for a nested array in a second dimension.

[0239] Aspect 6: The method of any of Aspects 1-5, wherein the codebook parameters indicate at least one of: co-prime integers associated with a first number of antennas for a co-prime array in a first dimension, or co-prime integers associated with a second number of antennas for a co-prime array in a second dimension.

[0240] Aspect 7: The method of any of Aspects 1-6, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a first oversampling factor for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second oversampling factor for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0241] Aspect 8: The method of any of Aspects 1-7, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0242] Aspect 9: The method of any of Aspects 1-8, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: for each layer of one or more layers, a respective first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and for each layer of the one or more layers, a respective second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0243] Aspect 10: The method of any of Aspects 1-9, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a maximum number of codewords to be combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension.

[0244] Aspect 11: The method of any of Aspects 1-10, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a respective maximum number of codewords to be combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension for each layer of one or more layers.

[0245] Aspect 12: The method of any of Aspects 1-11, wherein the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: one or more first codeword indexes indicating one or more first codewords from a first sub-codebook associated with the respective dimension, one or more second codeword indexes indicating one or more second codewords from a second sub-codebook associated with the respective dimension, one or more first combining coefficients for the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, and one or more second combining coefficients for the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0246] Aspect 13: The method of Aspect 12, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more first codeword indexes, the one or more second codeword  indexes, the one or more first combining coefficients, and the one or more second combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.

[0247] Aspect 14: The method of any of Aspects 12-13, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: a first number of the first one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second number of the second one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0248] Aspect 15: The method of any of Aspects 12-14, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: a respective first number of the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of one or more layers, and a respective second number of the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of the one or more layers.

[0249] Aspect 16: The method of any of Aspects 12-15, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: an integration coefficient for integrating the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0250] Aspect 17: The method of any of Aspects 1-11, wherein the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: one or more common beam indexes, wherein each common beam index of the one or more common beam indexes corresponds to a codeword from a first sub-codebook associated with the respective dimension and a codeword from a second sub-codebook associated with the respective dimension, and one or more combining coefficients for codewords corresponding to the one or more common beam indexes.

[0251] Aspect 18: The method of Aspect 17, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include: one or more first combining coefficients for one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes, and one or more second combining coefficients for one or  more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes.

[0252] Aspect 19: The method of Aspect 17, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include a common combining coefficient for codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0253] Aspect 20: The method of any of Aspects 17-19, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more common beam indexes and the one or more combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.

[0254] Aspect 21: The method of any of Aspects 17-20, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: a number of the one or more common beam indexes.

[0255] Aspect 22: The method of any of Aspects 17-21, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: a respective number of the one or more common beam indexes for each layer of one or more layers.

[0256] Aspect 23: The method of any of Aspects 17-22, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: an integration coefficient for integrating codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0257] Aspect 24: A method of wireless communication performed by a transmitter device, comprising: transmitting configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device; transmitting reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; and receiving, from a user equipment (UE) , a precoding matrix indicator (PMI) report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

[0258] Aspect 25: The method of Aspect 24, wherein the sparse antenna array is a two-dimensional sparse antenna array, and wherein the sparse antenna array codebook  includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a first codebook for a first sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension, and a second codebook for a second sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension.

[0259] Aspect 26: The method of any of Aspects 24-25, wherein the codebook parameters include a horizontal sparse array type and a vertical sparse array type.

[0260] Aspect 27: The method of Aspect 26, wherein the horizontal sparse array type is a nested array type or a co-prime array type, and wherein the vertical sparse array type is the nested array type or the co-prime array type.

[0261] Aspect 28: The method of any of Aspects 24-27, wherein the codebook parameters indicate at least one of: a first number of antennas for a nested array in a first dimension, or a second number of antennas for a nested array in a second dimension.

[0262] Aspect 29: The method of any of Aspects 24-28, wherein the codebook parameters indicate at least one of: co-prime integers associated with a first number of antennas for a co-prime array in a first dimension, or co-prime integers associated with a second number of antennas for a co-prime array in a second dimension.

[0263] Aspect 30: The method of any of Aspects 24-29, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a first oversampling factor for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second oversampling factor for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0264] Aspect 31: The method of any of Aspects 24-30, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0265] Aspect 32: The method of any of Aspects 24-31, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: for each layer of one or more layers, a respective first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, and for each layer of the one or more layers, a respective second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0266] Aspect 33: The method of any of Aspects 24-32, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a maximum number of codewords to be combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension.

[0267] Aspect 34: The method of any of Aspects 24-33, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: a respective maximum number of codewords to be combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension for each layer of one or more layers.

[0268] Aspect 35: The method of any of Aspects 24-34, wherein the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: one or more first codeword indexes indicating one or more first codewords from a first sub-codebook associated with the respective dimension, one or more second codeword indexes indicating one or more second codewords from a second sub-codebook associated with the respective dimension, one or more first combining coefficients for the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, and one or more second combining coefficients for the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0269] Aspect 36: The method of Aspect 35, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more first codeword indexes, the one or more second codeword indexes, the one or more first combining coefficients, and the one or more second combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.

[0270] Aspect 37: The method of any of Aspects 35-36, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: a first number of the first one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, and a second number of the second one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0271] Aspect 38: The method of any of Aspects 35-37, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: a respective first number of the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of one or  more layers, and a respective second number of the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of the one or more layers.

[0272] Aspect 39: The method of any of Aspects 35-38, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: an integration coefficient for integrating the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0273] Aspect 40: The method of any of Aspects 24-34, wherein the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension: one or more common beam indexes, wherein each common beam index of the one or more common beam indexes corresponds to a codeword from a first sub-codebook associated with the respective dimension and a codeword from a second sub-codebook associated with the respective dimension, and one or more combining coefficients for codewords corresponding to the one or more common beam indexes.

[0274] Aspect 41: The method of Aspect 40, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include: one or more first combining coefficients for one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes, and one or more second combining coefficients for one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes.

[0275] Aspect 42: The method of Aspect 40, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include a common combining coefficient for codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0276] Aspect 43: The method of any of Aspects 40-42, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more common beam indexes and the one or more combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.

[0277] Aspect 44: The method of any of Aspects 40-43, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: a number of the one or more common beam indexes.

[0278] Aspect 45: The method of any of Aspects 40-44, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: a respective number of the one or more common beam indexes for each layer of one or more layers.

[0279] Aspect 46: The method of any of Aspects 40-45, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension: an integration coefficient for integrating codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.

[0280] Aspect 47: The method of any of Aspects 24-46, wherein the transmitter device is a network node.

[0281] Aspect 48: The method of any of Aspects 24-46, wherein the transmitter device is a UE.

[0282] Aspect 49: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more processors; one or more memories coupled with the one or more processors; and instructions stored in the one or more memories and executable by the one or more processors to cause the apparatus to perform the method of one or more of Aspects 1-48.

[0283] Aspect 50: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-48.

[0284] Aspect 51: An apparatus for wireless communication, the apparatus comprising at least one means for performing the method of one or more of Aspects 1-48.

[0285] Aspect 52: A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communication, the code comprising instructions executable by one or more processors to perform the method of one or more of Aspects 1-48.

[0286] Aspect 53: A non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions for wireless communication, the set of instructions comprising one or more  instructions that, when executed by one or more processors of a device, cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-48.

[0287] Aspect 54: A device for wireless communication, the device comprising a processing system that includes one or more processors and one or more memories coupled with the one or more processors, the processing system configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-48.

[0288] Aspect 55: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors individually or collectively configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-48.

[0289] The foregoing disclosure provides illustration and description but is not intended to be exhaustive or to limit the aspects to the precise forms disclosed. Modifications and variations may be made in light of the above disclosure or may be acquired from practice of the aspects.

[0290] As used herein, the term “component” is intended to be broadly construed as hardware, firmware, or a combination of hardware and software. As used herein, a processor is implemented in hardware, firmware, or a combination of hardware and software. As used herein, the phrase “based on” is intended to be broadly construed to mean “based at least in part on. ” As used herein, “satisfying a threshold” may, depending on the context, refer to a value being greater than the threshold, greater than or equal to the threshold, less than the threshold, less than or equal to the threshold, equal to the threshold, or not equal to the threshold, among other examples. As used herein, a phrase referring to “at least one of” a list of items refers to any combination of those items, including single members. As an example, “at least one of: a, b, or c” is intended to cover: a, b, c, a + b, a + c, b + c, and a + b + c.

[0291] Also, as used herein, the articles “a” and “an” are intended to include one or more items and may be used interchangeably with “one or more. ” Further, as used herein, the article “the” is intended to include one or more items referenced in connection with the article “the” and may be used interchangeably with “the one or more. ” Furthermore, as used herein, the terms “set” and “group” are intended to include one or more items (for example, related items, unrelated items, or a combination of related and unrelated items) , and may be used interchangeably with “one or more. ” Where only one item is intended, the phrase “only one” or similar language is used. Also, as used herein, the terms “has, ” “have, ” “having, ” and similar terms are intended  to be open-ended terms that do not limit an element that they modify (for example, an element “having” A also may have B) . Further, as used herein, the term “or” is intended to be inclusive when used in a series and may be used interchangeably with “and / or, ” unless explicitly stated otherwise (for example, if used in combination with “either” or “only one of” ) .

[0292] The various illustrative logics, logical blocks, modules, circuits and algorithm processes described in connection with the aspects disclosed herein may be implemented as electronic hardware, computer software, or combinations of both. The interchangeability of hardware and software has been described generally, in terms of functionality, and illustrated in the various illustrative components, blocks, modules, circuits and processes described herein. Whether such functionality is implemented in hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system.

[0293] The hardware and data processing apparatus used to implement the various illustrative logics, logical blocks, modules and circuits described in connection with the aspects disclosed herein may be implemented or performed with a general purpose single-or multi-chip processor, a digital signal processor (DSP) , an application specific integrated circuit (ASIC) , a field programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof designed to perform the functions described herein. A general purpose processor may be a microprocessor, or any conventional processor, controller, microcontroller, or state machine. A processor also may be implemented as a combination of computing devices, for example, a combination of a DSP and a microprocessor, a plurality of microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other such configuration. In some aspects, particular processes and methods may be performed by circuitry that is specific to a given function.

[0294] In one or more aspects, the functions described may be implemented in hardware, digital electronic circuitry, computer software, firmware, including the structures disclosed in this specification and their structural equivalents thereof, or in any combination thereof. Aspects of the subject matter described in this specification also can be implemented as one or more computer programs (such as one or more modules of computer program instructions) encoded on a computer storage media for execution by, or to control the operation of, a data processing apparatus.

[0295] If implemented in software, the functions may be stored on or transmitted over as one or more instructions or code on a computer-readable medium. The processes of a method or algorithm disclosed herein may be implemented in a processor-executable software module which may reside on a computer-readable medium. Computer-readable media includes both computer storage media and communication media including any medium that can be enabled to transfer a computer program from one place to another. A storage media may be any available media that may be accessed by a computer. By way of example, and not limitation, such computer-readable media may include RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM or other optical disk storage, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or any other medium that may be used to store desired program code in the form of instructions or data structures and that may be accessed by a computer. Also, any connection can be properly termed a computer-readable medium. Disk and disc, as used herein, includes compact disc (CD) , laser disc, optical disc, digital versatile disc (DVD) , floppy disk, and Blu-ray disc where disks usually reproduce data magnetically, while discs reproduce data optically with lasers. Combinations of the media described herein should also be included within the scope of computer-readable media. Additionally, the operations of a method or algorithm may reside as one or any combination or set of codes and instructions on a machine readable medium and computer-readable medium, which may be incorporated into a computer program product.

[0296] Various modifications to the aspects described in this disclosure may be readily apparent to those skilled in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other aspects without departing from the spirit or scope of this disclosure. Thus, the claims are not intended to be limited to the aspects shown herein, but are to be accorded the widest scope consistent with this disclosure, the principles and the novel features disclosed herein.

[0297] Additionally, a person having ordinary skill in the art will readily appreciate, the terms “upper” and “lower” are sometimes used for ease of describing the figures, and indicate relative positions corresponding to the orientation of the figure on a properly oriented page, and may not reflect the proper orientation of any device as implemented.

[0298] Certain features that are described in this specification in the context of separate aspects also can be implemented in combination in a single aspect. Conversely, various features that are described in the context of a single aspect also can  be implemented in multiple aspects separately or in any suitable subcombination. Moreover, although features may be described as acting in certain combinations and even initially claimed as such, one or more features from a claimed combination can in some cases be excised from the combination, and the claimed combination may be directed to a subcombination or variation of a subcombination.

[0299] Similarly, while operations are depicted in the drawings in a particular order, this should not be understood as requiring that such operations be performed in the particular order shown or in sequential order, or that all illustrated operations be performed, to achieve desirable results. Further, the drawings may schematically depict one more example processes in the form of a flow diagram. However, other operations that are not depicted can be incorporated in the example processes that are schematically illustrated. For example, one or more additional operations can be performed before, after, simultaneously, or between any of the illustrated operations. In certain circumstances, multitasking and parallel processing may be advantageous. Moreover, the separation of various system components in the aspects described should not be understood as requiring such separation in all aspects, and it should be understood that the described program components and systems can generally be integrated together in a single software product or packaged into multiple software products. Additionally, other aspects are within the scope of the following claims. In some cases, the actions recited in the claims can be performed in a different order and still achieve desirable results.

Claims

A user equipment (UE) for wireless communication, comprising:one or more memories; andone or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors individually or collectively configured to:receive configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device;receive reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; andtransmit a precoding matrix indicator (PMI) report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.The UE of claim 1, wherein the sparse antenna array is a two-dimensional sparse antenna array, and wherein the sparse antenna array codebook includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension:a first codebook for a first sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension, anda second codebook for a second sub-panel of the sparse antenna array in the respective dimension.The UE of claim 1, wherein the codebook parameters include a horizontal sparse array type and a vertical sparse array type.The UE of claim 3, wherein the horizontal sparse array type is a nested array type or a co-prime array type, and wherein the vertical sparse array type is the nested array type or the co-prime array type.The UE of claim 1, wherein the codebook parameters indicate at least one of:a first number of antennas for a nested array in a first dimension, ora second number of antennas for a nested array in a second dimension.The UE of claim 1, wherein the codebook parameters indicate at least one of:co-prime integers associated with a first number of antennas for a co-prime array in a first dimension, orco-prime integers associated with a second number of antennas for a co-prime array in a second dimension.The UE of claim 1, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension:a first oversampling factor for a first sub-codebook associated with the respective dimension, anda second oversampling factor for a second sub-codebook associated with the respective dimension.The UE of claim 1, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension:a first maximum number of codewords to be combined for a first sub-codebook associated with the respective dimension, anda second maximum number of codewords to be combined for a second sub-codebook associated with the respective dimension.The UE of claim 1, wherein the codebook parameters include, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension:a maximum number of codewords to be combined for joint PMI for first and second sub-panels of the sparse antenna array in the respective dimension.The UE of claim 1, wherein the precoding weight information includes, for each dimension of a first dimension and a second dimension:one or more first codeword indexes indicating one or more first codewords from a first sub-codebook associated with the respective dimension,one or more second codeword indexes indicating one or more second codewords from a second sub-codebook associated with the respective dimension,one or more first combining coefficients for the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, andone or more second combining coefficients for the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.The UE of claim 10, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the precoding weight information indicates the one or more first codeword indexes, the one or more second codeword indexes, the one or more first combining coefficients, and the one or more second combining coefficients on a per layer basis for each of one or more layers.The UE of claim 10, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension:a first number of the first one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension, anda second number of the second one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.The UE of claim 10, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension:a respective first number of the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of one or more layers, anda respective second number of the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension for each layer of the one or more layers.The UE of claim 10, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension:an integration coefficient for integrating the one or more first codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the one or more second codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension.The UE of claim 1, wherein the precoding weight information includes, for each respective dimension of a first dimension and a second dimension:one or more common beam indexes, wherein each common beam index of the one or more common beam indexes corresponds to a codeword from a first sub-codebook associated with the respective dimension and a codeword from a second sub-codebook associated with the respective dimension, andone or more combining coefficients for codewords corresponding to the one or more common beam indexes.The UE of claim 15, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include:one or more first combining coefficients for one or more codewords from the first sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes, andone or more second combining coefficients for one or more codewords from the second sub-codebook associated with the respective dimension corresponding to the one or more common beam indexes.The UE of claim 15, wherein, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension, the one or more combining coefficients include a common combining coefficient for codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.The UE of claim 15, wherein the precoding weight information further includes, for each respective dimension of the first dimension and the second dimension:an integration coefficient for integrating codewords, corresponding to the one or more common beam indexes, from the first sub-codebook associated with the respective dimension and the second sub-codebook associated with the respective dimension.A transmitter device for wireless communication, comprising:one or more memories; andone or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors individually or collectively configured to:transmit configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of the transmitter device;transmit reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; andreceive, from a user equipment (UE) , a precoding matrix indicator (PMI) report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.A method of wireless communication performed by a user equipment (UE) , comprising:receiving configuration information indicating codebook parameters for a sparse antenna array codebook associated with a sparse antenna array of a transmitter device;receiving reference signals associated with antenna elements of the sparse antenna array of the transmitter device; andtransmitting a precoding matrix indicator (PMI) report indicating precoding weight information based at least in part on measurements of the reference signals and the sparse antenna array codebook.

Images