Devices and methods for communication

Abstract

Embodiments of the present disclosure provide a solution for known payload transmission. In a solution, a terminal device transmits, to a network device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device. Moreover, the terminal device receives the at least one TB from the network device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

Description

DEVICES AND METHODS FOR COMMUNICATION

[0001] FIELDS

[0002] Example embodiments of the present disclosure generally relate to the field of communication techniques and in particular, to devices and methods for known transport block transmission.BACKGROUND

[0003] In sixth generation (6G) , Artificial Intelligence / machine learning (AI / ML) -based non-orthogonal superimposed pilot and data may be used as a sub use case of AI Receiver. If so, the sub use case will be studied and specified. In order to achieve an acceptable performance of the AI receiver, model training, model monitoring and other life cycle management (LCM) procedures are needed. During such procedure, the user equipment (UE) needs to obtain known payload (also call as data or transport block, TB sometimes) from the network device. Therefore, a solution for obtaining the known payload to enable the AI Receiver where pilot and data are transmitted in a non-orthogonal superimposed manner.SUMMARY

[0004] In general, embodiments of the present disclosure provide a solution for known transport block transmission.

[0005] In a first aspect, there is provided a terminal device. The terminal device comprises: a processor configured to cause the terminal device to: transmit, to a network device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and receive the at least one TB from the network device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

[0006] In a second aspect, there is provided a network device. The network device comprises: a processor configured to cause the network device to: receive, from a terminal device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and transmit the at least one TB to the terminal device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

[0007] In a third aspect, there is provided a communication method performed by a terminal device. The method comprises: transmitting, to a network device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and receiving the at least one TB from the network device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

[0008] In a fourth aspect, there is provided a communication method performed by a network device. The method comprises: receiving, from a terminal device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and transmitting the at least one TB to the terminal device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

[0009] In a fifth aspect, there is provided a computer readable medium having instructions stored thereon, the instructions, when executed on at least one processor, causing the at least one processor to carry out the method according to the third, or fourth aspect.

[0010] Other features of the present disclosure will become easily comprehensible through the following description.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0011] Through the more detailed description of some example embodiments of the present disclosure in the accompanying drawings, the above and other objects, features and advantages of the present disclosure will become more apparent, wherein:

[0012] FIG. 1A illustrates a schematic diagram for superimposed pilot and data;

[0013] FIG. 1B illustrates a schematic diagram illustrating an example environment in which the superimposed pilot processing model is employed;

[0014] FIG. 2 illustrates an example model structure corresponding to AI / ML-based non-orthogonal superimposed pilot and data;

[0015] FIG. 3 and FIG. 4 illustrate example scenarios of transmissions;

[0016] FIG. 5 illustrates an example procedure corresponding to model inference;

[0017] FIG. 6A illustrates an example communication environment in which example embodiments of the present disclosure can be implemented;

[0018] FIG. 6B illustrates a further example procedure corresponding to model inference according to some example embodiments of the present disclosure;

[0019] FIG. 7 illustrate signaling flows of communication in accordance with some example embodiments of the present disclosure;

[0020] FIG. 8A and FIG. 8B illustrate signaling charts which provides an overview of the proposed solutions in accordance with some example embodiments of the present disclosure;

[0021] FIG. 9 to FIG. 13 illustrate example schemes for sending the known TB to UE according to some example embodiments of the present disclosure;

[0022] FIG. 14 illustrates a flowchart of a communication method implemented at a terminal device according to some example embodiments of the present disclosure;

[0023] FIG. 15 illustrates a flowchart of a communication method implemented at a network device according to some example embodiments of the present disclosure;

[0024] FIG. 16 illustrates a simplified block diagram of an apparatus that is suitable for implementing example embodiments of the present disclosure.

[0025] Throughout the drawings, the same or similar reference numerals represent the same or similar element.DETAILED DESCRIPTION

[0026] Principle of the present disclosure will now be described with reference to some example embodiments. It is to be understood that these embodiments are described only for the purpose of illustration and help those skilled in the art to understand and implement the present disclosure, without suggesting any limitation as to the scope of the disclosure. Embodiments described herein can be implemented in various manners other than the ones described below.

[0027] In the following description and claims, unless defined otherwise, all technical and scientific terms used herein have the same mean as commonly understood by one of ordinary skills in the art to which this disclosure belongs.

[0028] As used herein, the term ‘terminal device’ refers to any device having wireless or wired communication capabilities. Examples of the terminal device include, but not limited to, user equipment (UE) , personal computers, desktops, mobile phones, cellular phones, smart phones, personal digital assistants (PDAs) , portable computers, tablets, wearable devices, internet of things (IoT) devices, Ultra-reliable and Low Latency Communications (URLLC) devices,  Internet of Everything (IoE) devices, machine type communication (MTC) devices, devices on vehicle for V2X communication where X means pedestrian, vehicle, or infrastructure / network, devices for Integrated Access and Backhaul (IAB) , Space borne vehicles or Air borne vehicles in Non-terrestrial networks (NTN) including Satellites and High Altitude Platforms (HAPs) encompassing Unmanned Aircraft Systems (UAS) , eXtended Reality (XR) devices including different types of realities such as Augmented Reality (AR) , Mixed Reality (MR) and Virtual Reality (VR) , the unmanned aerial vehicle (UAV) commonly known as a drone which is an aircraft without any human pilot, devices on high speed train (HST) , or image capture devices such as digital cameras, sensors, gaming devices, music storage and playback appliances, or Internet appliances enabling wireless or wired Internet access and browsing and the like. The ‘terminal device’ can further have ‘multicast / broadcast’ feature, to support public safety and mission critical, V2X applications, transparent IPv4 / IPv6 multicast delivery, IPTV, smart TV, radio services, software delivery over wireless, group communications and IoT applications. It may also incorporate one or multiple Subscriber Identity Module (SIM) as known as Multi-SIM. The term “terminal device” can be used interchangeably with a UE, a mobile station, a subscriber station, a mobile terminal, a user terminal or a wireless device.

[0029] The term “network device” refers to a device which is capable of providing or hosting a cell or coverage where terminal devices can communicate. Examples of a network device include, but not limited to, a Node B (NodeB or NB) , an evolved NodeB (eNodeB or eNB) , a next generation NodeB (gNB) , a transmission reception point (TRP) , a remote radio unit (RRU) , a radio head (RH) , a remote radio head (RRH) , an IAB node, a low power node such as a femto node, a pico node, a reconfigurable intelligent surface (RIS) , and the like.

[0030] The terminal device or the network device may have Artificial intelligence (AI) or Machine learning capability. It generally includes a model which has been trained from numerous collected data for a specific function, and can be used to predict some information.

[0031] The terminal or the network device may work on several frequency ranges, e.g., FR1 (e.g., 450 MHz to 6000 MHz) , FR2 (e.g., 24.25GHz to 71GHz) , frequency band larger than 100 GHz as well as Tera Hertz (THz) . It can further work on licensed / unlicensed / shared spectrum. The terminal device may have more than one connection with the network devices under Multi-Radio Dual Connectivity (MR-DC) application scenario. The terminal device or the network device can work on full duplex, flexible duplex and cross division duplex modes.

[0032] The embodiments of the present disclosure may be performed in test equipment, e.g., signal generator, signal analyzer, spectrum analyzer, network analyzer, test terminal device, test  network device, channel emulator. In some embodiments, the terminal device may be connected with a first network device and a second network device. One of the first network device and the second network device may be a master node and the other one may be a secondary node. The first network device and the second network device may use different radio access technologies (RATs) . In some embodiments, the first network device may be a first RAT device and the second network device may be a second RAT device. In some embodiments, the first RAT device is eNB and the second RAT device is gNB. Information related with different RATs may be transmitted to the terminal device from at least one of the first network device or the second network device. In some embodiments, first information may be transmitted to the terminal device from the first network device and second information may be transmitted to the terminal device from the second network device directly or via the first network device. In some embodiments, information related with configuration for the terminal device configured by the second network device may be transmitted from the second network device via the first network device. Information related with reconfiguration for the terminal device configured by the second network device may be transmitted to the terminal device from the second network device directly or via the first network device.

[0033] As used herein, the singular forms ‘a’ , ‘an’ and ‘the’ are intended to include the plural forms as well, unless the context clearly indicates otherwise. The term ‘includes’ and its variants are to be read as open terms that mean ‘includes, but is not limited to. ’ The term ‘based on’is to be read as ‘at least in part based on. ’ The term ‘one embodiment’ and ‘an embodiment’ are to be read as ‘at least one embodiment. ’ The term ‘another embodiment’ is to be read as ‘at least one other embodiment. ’ The terms ‘first, ’ ‘second, ’ and the like may refer to different or same objects. Other definitions, explicit and implicit, may be included below.

[0034] In some examples, values, procedures, or apparatus are referred to as ‘best, ’ ‘lowest, ’ ‘highest, ’ ‘minimum, ’ ‘maximum, ’ or the like. It will be appreciated that such descriptions are intended to indicate that a selection among many used functional alternatives can be made, and such selections need not be better, smaller, higher, or otherwise preferable to other selections.

[0035] As used herein, the term “resource, ” “transmission resource, ” “uplink resource, ” or “downlink resource” may refer to any resource for performing a communication, such as a resource in time domain, a resource in frequency domain, a resource in space domain, a resource in code domain, or any other resource enabling a communication, and the like. In the following, unless explicitly stated, a resource in both frequency domain and time domain will be used as an example of a transmission resource for describing some example embodiments of the present  disclosure. It is noted that example embodiments of the present disclosure are equally applicable to other resources in other domains.

[0036] As discussed above, in 6G, AI / ML-based non-orthogonal superimposed pilot and data may be used as a sub use case of AI Receiver. The details for AI / ML-based non-orthogonal superimposed pilot and data are described here. At the transmitting end, the pilot and data are transmitted in non-orthogonal superpositions. At the receiving end, the signals transmitted by non-orthogonal superposition are received through an AI / ML-based method. On the premise that the pilot does not occupy independent transmission resources, effective data transmission / reception performance and better system throughput performance may be obtained. FIG. 1A illustrates a schematic diagram for superimposed pilot and data, and FIG. 1B is a schematic diagram illustrating an example environment in which the superimposed pilot processing model is employed. As shown in FIG. 1A and 1B, the input of the superimposed pilot processing model (AI receiver) is the received symbol Y which is obtained by the procedure of modulation of the original information bit B, pilot non-orthogonal superposition, and channel passing. The output of the superimposed pilot processing model (AI receiver) is the recovered information B’ of the original information bits B.

[0037] Specifically, consider the downlink transmission configured with S subcarriers in the frequency domain, T symbols in the time domain, Nt transmitting antennas, Nr receiving antennas, and L transmission layer. The transmitter performs Quadrature Amplitude Modulation (QAM) of order 2M on the information bit stream tensor B∈ {0, 1} L×T×S×M to obtain the data tensor D∈CL×T×S (C represents the set of complex numbers) . Further, the transmitter performs non-orthogonal superposition of pilot and data to obtain superimposed symbols, that is: S=sqrt (W) ⊙D+sqrt (V) ⊙P

[0038] where P∈CL×T×S represents the pilot tensor, S∈CL×T×S is the superimposed symbol tensor, W∈RL×T×S and V∈RL×T×S (R represents the set of real numbers) represent data and pilot weight tensors respectively, sqrt (·) represents square root calculation, and ⊙ represents Hadema product. The superimposed symbols are transmitted through the channel and then sent to the receiver to obtain the received signal, that is:

[0039] where Yr∈CT×S represents the received signal of the r-th receiving antenna, 1≤r≤Nr and 1≤l≤L represent the receiving antenna and transmission layer index respectively, Hr, l∈CT×S represents the r-th receiving antenna’s equivalent channel of the transmission layer l, and Nr∈CT×S represents additive Gaussian white noise. Finally, the received signals Yr obtained by the Nr receiving antennas are spliced to obtain the final received signal

[0040] The AI receiver f (·) is used to achieve high-precision reception of the information bit stream tensor, this is: B′=p (f (Y, P) ) ∈ {0, 1} L×T×S×M

[0041] where p (·) represents the hard decision process (p (b) =0 when b<0, p (b) =1 when b≥0) .

[0042] FIG. 2 illustrates an example model structure corresponding to AI / ML-based non-orthogonal superimposed pilot and data. As illustrated in FIG. 2, the model structure comprises input layer, hidden layer and output layer.

[0043] Recent simulation results in some scenarios have shown that the performance of AI Receiver is superior to that of non-AI receiver. The non-AI receiver refers to the following methods: in the channel estimation stage, the receiver may estimate (e.g., using least squares, LS) the channel information at the resource elements where the pilot is placed based on the real pilot and the received pilot, and then restore the full channel information using interpolation algorithm. The estimated channel information may be further used for subsequent data recovery.

[0044] FIG. 3 illustrates a first example scenario, also denoted as scenario1 hereinafter. FIG. 4 illustrates a second example scenario, also denoted as scenario2 hereinafter. For these two scenarios (i.e., scenario1 and scenario2) , the corresponding system configurations are given in the table 1 below.

[0045] Table 1 -System Configurations for Scenario1 and Scenario2

[0046] For the model training process, the loss function (i.e., criterion) may be defined based on bit-level (or bit-wise) , i.e., bit-level based loss function. Moreover, for evaluation (i.e., model validation) of the model, performance metric (i.e., score, acc) is calculated based on bit-level, i.e., bit-level based performance metric.

[0047] The conventional signal processing procedure (taking data channel as an example) may comprise a transmitter and a receiver. The transmitter may for example comprise: cyclic redundancy check (CRC) attachment, code block segmentation and code block CRC attachment, channel coding, code block concatenation, rate matching, scrambling, modulating, layer mapping (insert pilot, e.g., demodulation reference signal (DMRS) , phase tracking reference signal (PTRS) ) , antenna port mapping, mapping to virtual resource blocks, mapping from virtual to physical resource blocks, and / or the like. The receiver is basically a reverse procedure of the transmitter. The receiver may for example comprise: channel estimation (based on pilot) , demodulating, decoding, and / or the like.

[0048] For an AI Receiver, traditional signal processing module (s) will be replaced. FIG. 5 illustrates an example procedure corresponding to model inference. As shown in FIG. 5, for AI / ML-based non-orthogonal superimposed pilot and data, the channel estimation and demodulation module at receiver (e.g., UE) side will be replaced the AI Receiver.

[0049] In the context of the present disclosure, a term model may be interchangeably with AI / ML, AI / ML model, AI / ML agent, functionality, AI / ML functionality, AI-enabled feature / FG (feature group) , dataset, NW-side or UE-side additional condition, condition, applicable condition, model structure, model parameter, reference model, proxy model, model description / meta information. It means a data driven algorithm that applies AI / ML techniques to generate a set of (AI / ML) outputs based on a set of (AI / ML) inputs.

[0050] A term AI / ML-enabled feature refers to a feature where AI / ML may be used. A term functionality refers to an AI / ML-enabled Feature / FG enabled by configuration (s) , where  configuration (s) is (are) supported based on conditions indicated by UE capability.

[0051] In addition, a model may be associated with specific configurations / conditions associated with UE capability of an AI / ML-enabled Feature / FG and additional conditions (e.g., scenarios, sites, and datasets) as determined / identified between UE-side and NW-side. A model may be represented by model ID, i.e., indication of functionality or model. Model ID may be interchangeable with associated ID, functionality ID, dataset ID, scenario ID, zone ID, configuration ID, quantization ID, local (model) ID, global (model) ID, logical (model) ID, physical (model) ID, etc.

[0052] A term model inference means a process of using a trained AI / ML model to produce a set of outputs based on a set of inputs. Output may be interchangeable with infer, predict, estimate, calculate, determine. Life cycle management (LCM) of model comprises at least one of: model selection, model switching, model activation, model deactivation, fallback (to non-AI / ML) .

[0053] A term performance monitoring means a procedure that monitors the (inference) performance related to the AI / ML model. A term model activation means to enable an AI / ML model for a specific AI / ML-enabled feature. A term model deactivation means to disable an AI / ML model for a specific AI / ML-enabled feature. A term model switching means deactivating a currently active AI / ML model and activating a different AI / ML model for a specific AI / ML-enabled feature. A term model selection means a process of selecting an AI / ML model for activation among multiple models for the same AI / ML-enabled feature. It should be noted that model selection may or may not be carried out simultaneously with model activation.

[0054] The NW may be transmitter or receiver, and UE may be receiver or transmitter. In addition, UE may be interchangeable with NW, TRP, gNB, AP, OAM (server) , OTT (server) , CN (server) , edge cloud (server) , (serving) cell, BWP.

[0055] The term AI receiver refers to a model deployed at receiver side (or at receiver side and transmitter side) , and it may be used to recovery (or estimate, predict) data and / or channel based on at least one of AI / ML technology, received signal or pilot information. Furthermore, it may replace all or part of the signaling processing procedure or module, e.g., channel estimation, demodulating, decoding.

[0056] TB (transport block) may be interchangeable with payload, data, signal, CW (codeword) , or coded bits. It may mean a bit sequence (e.g., 011101…01001) representing DL or UL data, and it may be a bit sequence before or after at least of the following process (or procedure) :  CRC attachment, channel coding, scrambling, modulation, layer mapping.

[0057] A transmission configuration indicator (TCI) state may be interchangeable with at least one of unified TCI state, joint (DL / UL) TCI state, DL TCI state, UL TCI state, beam, beam pair, beam shape, beam pattern, beam indexing, quasi co-location (QCL) information, QCL RS, power control information (P0, alpha, closed loop index) , pathloss reference signal (PL-RS) , spatial relation information.

[0058] QCL information comprises at least one of typeA (Doppler shift, Doppler spread, average delay, delay spread) , typeB (Doppler shift, Doppler spread) , typeC (Doppler shift, average delay) , typeD (Spatial Rx parameter) . QCL RS comprises at least one of RS configured with typeA in the TCI state, RS configured with typeB in the TCI state, RS configured with typeC in the TCI state, RS configured with typeD in the TCI state.

[0059] Subcarrier may be interchangeable with resource block (RB) , physical RB (PRB) , virtual RB (PRB) , carrier, frequency band, frequency range. A term Semi-Persistent Scheduling (SPS) PDSCH means PDSCH scheduled without corresponding PDCCH transmission using sps-Config. A term configured grant may be interchangeable with (configured) PDSCH or PUSCH transmission.

[0060] It should be noted that DMRS (or DM-RS) may be just an example of pilot, and the pilot may comprise PTRS (phase tracking reference signal) . PDSCH is just an example of data channel transmitting a known TB, it may be PUSCH or another channel. PDCCH is just an example of control channel, it may be PUCCH or another channel. A DMRS pattern comprises at least of time domain location information of DMRS (within a slot) or frequency domain location information of DMRS (within an RB) .

[0061] Parameter may be interchangeable with RRC IE (information element) . Schedule may be interchangeable with indicate, activate, configure, trigger, deactivate. A term comprise may be interchangeable with indicate, include, consist of. A term report may be interchangeable with transmit, send, provide, indicate.

[0062] ‘A corresponds to B’ may be interchangeable with ‘A is associated with B’ , ‘A is mapped to B, or B is mapped to A’ , ‘A for B, or B for A’ , ‘A with B, or B with A’ . A term indicator may be interchangeable with identity, identifier, indication, index, ID. A term ignore may be interchangeable with omit, skip, stop, pend, suspend, postpone. HARQ (information or configuration) may be interchangeable with HARQ-ACK, HARQ-NACK. As used herein, the TB (or known TB) may be superimposed with the pilot (e.g., DMRS, PTRS) before sending the  TB, rather than being sent separately from the pilot.

[0063] Principles and implementations of the present disclosure will be described in detail below with reference to the figures.

[0064] Example Environments

[0065] FIG. 6A shows an example communication environment 600A in which example embod-iments of the present disclosure can be implemented. The communication environment 600A comprises a terminal device 610 and a network device 620.

[0066] In the environment 600A, a link from the network device 620 to the terminal device 610 is referred to as a downlink, while a link from the terminal device 610 to the network device 620 is referred to as an uplink. In downlink, the network device is a transmitting (TX) device (or a transmitter) and the terminal device 610 is a receiving (RX) device (or a receiver) . In uplink, the terminal device 610 is a transmitting TX device (or a transmitter) and the network device is a RX device (or a receiver) .

[0067] It is to be understood that the number of devices and their connections shown in FIG. 6A are only for the purpose of illustration without suggesting any limitation. The communication environment 600A may include any suitable number of devices configured to implementing example embodiments of the present disclosure.

[0068] In some embodiments, the terminal device 610 and the network device 620 may communi-cate with each other via a channel such as a wireless communication channel on an air interface (e.g., Uu interface) . The wireless communication channel may comprise a physical uplink con-trol channel (PUCCH) , a physical uplink shared channel (PUSCH) , a physical random-access channel (PRACH) , a physical downlink control channel (PDCCH) , a physical downlink shared channel (PDSCH) and a physical broadcast channel (PBCH) . Of course, any other suitable channels are also feasible.

[0069] The communications in the communication environment 600A may conform to any suit-able standards including, but not limited to, Global System for Mobile Communications (GSM) , Long Term Evolution (LTE) , LTE-Evolution, LTE-Advanced (LTE-A) , New Radio (NR) , Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA) , Code Division Multiple Access (CDMA) , GSM EDGE Radio Access Network (GERAN) , Machine Type Communication (MTC) and the like. The embodiments of the present disclosure may be performed according to any generation communication protocols either currently known or to be developed in the future. Examples of the communication protocols include, but not limited to, the first generation  (1G) , the second generation (2G) , 2.5G, 2.75G, the third generation (3G) , the fourth generation (4G) , 4.5G, the fifth generation (5G) communication protocols, 5.5G, 5G-Advanced networks, or the sixth generation (6G) networks.

[0070] Work Principle and Example Signaling for Communication

[0071] For model training (e.g., model training, model validation, model testing) or model update (e.g., fine-tuning) , given that the loss function operates at the bit-level (i.e., each bit of the B recovered by the model will be compared with the corresponding bit of the (raw) B at NW side) , UE needs to have a clear understanding of the B at NW side. Specifically, UE needs to accurately know whether each bit of the B is 0 or 1. Otherwise, the model performance will be affected, especially the upper limit of the model performance. And the same situation may also occur in performance monitoring, e.g., the performance metric may be determined based on the bit-level. In above cases, the (raw) B at NW side may also be called as ‘ground-truth (label) ’ .

[0072] FIG. 6B illustrates a further example procedure corresponding to model inference according to some example embodiments of the present disclosure. As shown in FIG. 6B, obtaining the B is equivalent to obtaining the transport block (TB) , or payload, data. This is because parameters or / and processing corresponding to the coding (and CRC attachment etc. ) are known to UE.

[0073] However, the current method of obtaining TB may be unreliable. Specifically, the TB is unknown (or transparent) to UE until the TB is recovered through a series of operations (e.g., channel estimation, demodulation, decoding) at UE side. Due to factors such as channel quality, channel estimation algorithm and hardware limitation, it cannot guarantee that the recovered TB will always be completely error free, i.e., each bit of the recovered TB at UE side is consistent with the TB at the NW side. Moreover, in the case of applying AI Receiver, the superimposed pilot and data will be adopted instead of non-superimposed (or separate) pilot and data, which makes it more difficult for the recovered TB to be consistent with the TB at NW side based on the current method of obtaining TB.

[0074] A good solution is that, the TB should be known to both NW and UE. In other words, NW should send a known TB to UE to ensure that UE can obtain a complete and accurate label (or ground-truth) . Obviously, compared with the known TB, the current method of obtaining TB will also bring additional unnecessary complexity at UE side. In view of the foregoing, issues about known TB transmission need to be further addressed.

[0075] Reference is made to FIG. 7, illustrate signaling flows of communication in accordance  with some example embodiments of the present disclosure. For ease of discussion, FIG. 7 which will be discussed with reference to FIG. 6A, for example, by using the terminal device 610 and the network device 620.

[0076] In the following descriptions, while operations are depicted 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. In certain circumstances, multitasking and parallel processing may be advantageous. Likewise, while several specific implementation details are contained in the above discussions, these should not be construed as limitations on the scope of the present disclosure, but rather as descriptions of features that may be specific to particular embodiments. Certain features that are described in the context of separate embodiments may also be implemented in combination in a single embodiment. Conversely, various features that are described in the context of a single embodiment may also be implemented in multiple embodiments separately or in any suitable sub-combination.

[0077] It is to be understood that the operations at the terminal device 610 and the network device 620 should be coordinated. In other words, the network device 620 and the terminal device 610 should have common understanding about configurations, parameters and so on. Such common understanding may be implemented by any suitable interactions between the network device 620 and the terminal device 610 or both the network device 620 and the terminal device 610 applying the same rule / policy. In the following, although some operations are described from a perspective of the terminal device 610, it is to be understood that the corresponding operations should be performed by the network device 620. Similarly, although some operations are described from a perspective of the network device 620, it is to be understood that the corresponding operations should be performed by the terminal device 610. Merely for brevity, some of the same or similar contents are omitted here.

[0078] In addition, in the following description, some interactions are performed among the terminal device 610 and the network device 620 (such as, exchanging configuration (s) and so on) . It is to be understood that the interactions may be implemented either in one single signaling / message / configuration or multiple signaling / messages / configurations, including system information, radio resource control (RRC) message, downlink control information (DCI) message, uplink control information (UCI) message, media access control (MAC) control element (CE) and so on. The present disclosure is not limited in  this regard.

[0079] In operation, as illustrated in FIG. 7, the terminal device 610 transmits (720) a first message for requesting the network device 620 transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device 610 and the network device 620 receives the first message accordingly.

[0080] In response to the first message, the network device 620 transmit 740 the at least one TB to the terminal device 610. In particular, the at least one TB (also call as data payload sometimes) and a demodulation reference signal (DMRS) (also call as pilot sometimes) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

[0081] By transmitting the TB and DMRS in non-orthogonal superpositions manner, the known TB may be transmitted to the terminal device 610 and thus the LCM phases of an AI receiver may be proceeded accordingly.

[0082] According to some example embodiments of the present disclosure, the terminal device 610 may include related information about the TB in the first message, such that the network device 620 may understand which kind of TB does the terminal device 610 expect to receive. In the following, more detail about the first message will be discussed.

[0083] In some embodiments, the first message may be a message comprising an indication for requesting the network device 620 to transmit the at least one TB. That is, the first message is an explicit request. Alternatively, in some embodiments, the first message may be a message comprising an indication for requesting data collection for at least one of: a model training, a model validation, a model testing, a model update or a performance monitoring. That is, the first message is an implicit request. Additionally, in some embodiments, the first message may further indicate at least one of the following: a type of loss function used during the model training or the model update or a type of performance metric used during the performance monitoring.

[0084] In some embodiments, the first message may indicate at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or  reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order (i.e., the number of bits per symbol) corresponding to the at least one TB.

[0085] Alternatively, or in addition, in some embodiments, the first message also may indicate at least one of the following: a number of TBs of the at least one TB, whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, whether the at least one TB is the same as a previously-transmitted TB or a new TB different from the previously-transmitted TB, a periodicity for transmitting and / or receiving the at least one TB, a periodicity for data collection (such as, data collection for model training, performance monitoring, model update and other LCM phase) , a time window (i.e., a duration, period or time length) for transmitting and / or receiving the at least one TB, or a time window for data collection.

[0086] In some embodiments, the sequence type may be one of the following: an all-zero sequence, an all-one sequence, a random sequence, a pseudo-random sequence, a periodic sequence, an alternating sequence, a linear feedback shift register (LFSR) sequence, a hamming sequence, a synchronization sequence, a gold sequence, a m-sequence, a Zadoff-Chu (ZC) sequence or a Welch sequence.

[0087] In some embodiments, the time domain information may comprise at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0088] In actual communication scenarios, although the terminal device 610 has provided related information about the known TB to the network device 620, the transmission of the TB is indeed decided by the network device 620. That is, the actual TB transmission may be different from the transmission requested by the terminal device 610. In view of this, according to some embodiments of the present disclosure, the network device 620 also may provide related information about the actual TB transmitted to the terminal device 610.

[0089] In some embodiments, prior to or along with receiving the at least one TB, the network device 620 may provide below information to the terminal device 610: a sequence type of the  at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0090] In some embodiments, the terminal device 610 may request to terminate the transmission of the TB. As illustrated in FIG. 7, the terminal device 610 may transmit (770) a second message to the network device 620, where the second message indicating at least one of the following: an indication for requesting the network device 620 to stop transmitting the at least one TB, a performance monitoring result obtained based on the at least one TB, or an indication of completing data collection based on the at least one TB. In some embodiments, the performance monitoring result may include but is not limited to performance metric and / or indication of decision about LCM (e.g., fallback (to non-AI / ML) , model switching, model selection, model activation / deactivation, model update) and so on.

[0091] In the following, how does the terminal device 610 determine (750) the known TB will be discussed. It is noted that below discussions also applicable to the operation at the network device 620.

[0092] In some embodiments, the terminal device 610 may determine the at least one TB based on at least one of the following: a sequence type, a TB sequence generator, a TB sequence initializer, or a modulation mode (including but not limited to modulation order, modulation mapper and so on) .

[0093] In some embodiments, the time domain information may comprise at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0094] In some embodiments, the TB sequence initializer may be determined based on at least one of the following: an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or time domain information corresponding to the at least one TB.

[0095] In some embodiments, the sequence type may be one of the following: an all-zero sequence, an all-one sequence, a random sequence, a pseudo-random sequence, a periodic sequence, an alternating sequence, a linear feedback shift register (LFSR) sequence, a hamming sequence, a synchronization sequence, a gold sequence, a m-sequence, a Zadoff-Chu (ZC) sequence or a Welch sequence.

[0096] In some embodiments, the terminal device 610 may assume the at least one TB transmitted by the network device 620 is of a same TB determined based on receiving a first indication of enabling a transmission of same TB or / and a TB sequence initializer. Accordingly, the terminal device 610 may assume the at least one TB transmitted by the network device 620 is of at least one different TB determined based on receiving a second indication of enabling a transmission of different TBs or / and at least one different TB sequence initializer.

[0097] In the following, example processes about the transmission of the TB will be discussed. In some embodiments, the terminal device 610 may receive (730) at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource from the network device 620, where the at least one DCI message comprises a first field indicating whether the at least one downlink resource carries the at least one TB.

[0098] Alternatively, the first field may be omitted or the value of the first field may be assumed by the terminal device 610.

[0099] For a better understanding, a first data and pilot transmission scheme and a second first data and pilot transmission scheme are discussed first. Specifically, the first data and pilot transmission scheme may refer to a transmission where pilot and data are transmitted in a manner of non-orthogonal superimposed (i.e., via AI receiver) , and the second data and pilot transmission scheme may refer to a transmission where pilot and data are transmitted in a manner of orthogonal (i.e., a legacy manner) .

[0100] Further, parameters / configurations may be defined specific to the first data and pilot transmission scheme, where the parameters / configurations may include but is not limited to DMRS pattern, transmission and / or reception power of known TB, transmission and / or reception power of DMRS, transmission and / or reception power ratio of known TB and DMRS  and so on. Accordingly, parameters / configurations may be defined specific to the second data and pilot transmission scheme, where the parameters / configurations may include but is not limited to DMRS pattern, transmission and / or reception power of known TB, transmission and / or reception power of DMRS, transmission and / or reception power ratio of known TB and DMRS and so on.

[0101] In addition, the first data and pilot transmission scheme also may be called as an AI receiver scheme (or an AI / ML scheme) , and the second data and pilot transmission scheme also may be called as a non-AI receiver scheme (or non-AI / ML scheme, legacy scheme) .

[0102] In some embodiments, the terminal device 610 may assume the first field is present in following downlink control information (DCI) and / or the first field is set to a first value indicating at least one downlink resource scheduled by the DCI carries the at least one TB in accordance with a determination that a first configuration has been received, wherein the first configuration indicates at least one of the following:

[0103] ● an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS,

[0104] ● an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme,

[0105] ● a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme,

[0106] ● a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme,

[0107] ● a transmission and / or reception ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme,

[0108] ● an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or

[0109] ● an indication for enabling data collection for a model training, a model update or a performance monitoring.

[0110] Alternatively, in some embodiments, the terminal device 610 may assume the first field is absent in following downlink control information (DCI) and / or the first field is set to a second value indicating at least one downlink resource scheduled by the DCI does not carry the at least one TB in accordance with a determination that a second configuration has been received, wherein the second configuration indicates at least one of the following:

[0111] ● an indication for disabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS,

[0112] ● an indication of a DMRS pattern for a second data and pilot transmission scheme,

[0113] ● a transmission and / or reception power of TB for a second data and pilot transmission scheme,

[0114] ● a transmission and / or reception power of DMRS for a second data and pilot transmission scheme,

[0115] ● a transmission and / or reception ratio of TB and DMRS for a second data and pilot transmission scheme,

[0116] ● an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or

[0117] ● an indication for disabling data collection.

[0118] As illustrated in FIG. 7, in some embodiments, the terminal device 610 receive (710) a first configuration via such as RRC signalling (s) from the network device 620, where the first configuration indicating at least one of the following:

[0119] ● an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS,

[0120] ● an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme,

[0121] ● a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme,

[0122] ● a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme,

[0123] ● a transmission and / or reception power ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme,

[0124] ● an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or

[0125] ● an indication for enabling data collection.

[0126] Then the terminal device may receive (730) at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource from the network device 620. Due to the previously-received first configuration, the terminal device 610 may assume the at least one downlink resource scheduled by the DCI carries the at least one TB.

[0127] Further, as the transmitted TB and DMRS are known to the terminal device 610 which is different from legacy data transmission, some specific operation may be performed by the terminal device 610 as discussed below.

[0128] In some embodiments, the terminal device 610 may ignore (760) at least one of the following in the at least one DCI message: a new data indicator (NDI) field, or at least one hybrid automatic repeat request (HARQ) -related field.

[0129] Alternatively, or in addition, in some embodiments, after receiving the at least one TB, the terminal device 610 may skip (760) at least one of the following procedure: decoding, channel estimation, demodulating, or feedback hybrid automatic repeat request (HARQ) information.

[0130] In some embodiments, in a case that the at least one downlink resource scheduled by the at least one DCI message comprises multiple physical downlink shared channel (PDSCH) transmissions used for or configured with PDSCH repetition, the terminal device 610 may expect (760) all of the multiple PDSCH transmissions to be associated with a same redundancy version (RV) identity.

[0131] In some embodiments, at least one semi-persistent scheduling (SPS) downlink resource may be used for transmitting the known TB. In some embodiments, the terminal device 610 may receive (710) at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one semi-persistent scheduling (SPS) downlink resource from the network device 620, where the at least one RRC message comprises at least one of the following:

[0132] ● an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one SPS downlink resource,

[0133] ● an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB,

[0134] ● an indication of a common sequence initializer for the at least one TB,

[0135] ● an indication of at least one different initializer for the at least one TB.

[0136] Then, the terminal device 610 may receive (730) at least one downlink control information (DCI) message for activating the at least one SPS downlink resource from the network device 620, and then may receive (740) the at least one TB on the at least one SPS downlink resource based on the at least one DCI message.

[0137] In some embodiments, in a case that the at least one DCI message indicates a redundancy version (RV) identity, the terminal device 610 may apply the RV identity to all of the at least one SPS downlink resource. Alternatively, in some embodiments, the terminal device 610 may expect all of the at least one SPS downlink resource being associated with a same RV identity.

[0138] In some embodiments, at least one periodic downlink resource may be used for transmitting the known TB.

[0139] In some embodiments, the terminal device 610 may receive (710) at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one periodic downlink resource (also may be called configured resource or configured-grant resource sometimes) from the network device, where the at least one RRC message comprises at least one of the following:

[0140] ● an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one periodic downlink resource,

[0141] ● an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB,

[0142] ● an indication of a common sequence initializer for the at least one TB,

[0143] ● an indication of at least one different initializer for the at least one TB.

[0144] Then, the terminal device 610 may receive the at least one TB on the at least one periodic downlink resource based on the at least one RRC message.

[0145] In some embodiments, the terminal device 610 may expect (760) all of the at least one periodic downlink resource being associated with a same RV identity.

[0146] For a better understanding of the above discussed processes, some example embodiments are further discussed. In summary, to enable known TB transmission in non-orthogonal superpositions manner, several solutions are proposed herein to at least address the above-mentioned problems. The proposed solutions involve one or more of the following features: (1) Determination or generation of the known TB; (2) UE may send request or information about at least one known TB to NW; (3) NW may send at least one PDSCH that is used to transmit (or carry) at least one known TB to UE. UE may perform model training, model update or performance monitoring based on the received at least one known TB.

[0147] FIG. 8A illustrates a signaling chart which provides an overview of the proposed solutions, and FIG. 8B illustrates an example procedure of the proposed solutions.

[0148] The above-mentioned feature (1) will be described in detail at first. Denote the bits in a transport block (TB) delivered to layer 1 (i.e., physical layer) by a0, a1, a2, a3, …, aA-1, where ai = 0 or 1, i = 0, 1, 2, 3, …, A-1, where the A is the payload size (or TB size) .

[0149] The bits in a known TB may be defined as a bit sequence (represented by ‘TB sequence’ ) with the TB size A. In some example embodiments, the TB sequence may comprise at least one of the following: all-zero sequence, all-one sequence, random sequence, pseudo- random sequence, periodic sequence, alternating sequence, Linear Feedback Shift Register (LFSR) Sequence, Hamming sequence, synchronization sequence, gold sequence, m-sequence, Zadoff-Chu (ZC) sequence, or Welch sequence.

[0150] In some further example embodiments, the TB sequence (e.g., random sequence, pseudo-random sequence) may be determined based on a sequence generator (or sequence algorithm, e.g., a polynomial, represented by ‘TB sequence generator’ ) , and / or an initializer (or seed, represented by ‘TB sequence initializer’ ) , where the TB sequence initializer may mean that, the TB sequence generator may be initialized with the TB sequence initializer.

[0151] As mentioned above, the known TB sequence may be determined based on at least one of a TB sequence type, a TB sequence generator or a TB sequence initializer. In some example embodiments, the TB sequence type may be one of: all-zero sequence, all-one sequence, random sequence, pseudo-random sequence, periodic sequence, alternating sequence, Linear Feedback Shift Register (LFSR) Sequence, Hamming sequence, synchronization sequence, gold sequence, m-sequence, Zadoff-Chu (ZC) sequence, or Welch sequence. Furthermore, the TB sequence type may be indicated by NW using at least one command (e.g., RRC, MAC CE, DCI) .

[0152] Alternatively, or in addition, the TB sequence generator may refer to a polynomial. Furthermore, the TB sequence generator may be indicated by NW using at least one command (e.g., RRC, MAC CE, downlink control information (DCI) ) .

[0153] In some further example embodiments, the TB sequence initializer may be determined based on at least one of the following:

[0154] ● (Represented by ‘adaptive TB sequence initializer’ ) It may be determined based on (or associated with, adapt to) at least one of the following: Information about time domain, e.g., system frame number (SFN) , sub-frame number, slot number within a frame, symbol number within a slot. Indication of functionality or model about the AI Receiver.

[0155] ● (Represented by ‘predefined TB sequence initializer’ ) It may be determined based on a predefined (or specified) value.

[0156] ● (Represented by ‘indicated TB sequence initializer’ ) It may be determined based on an indicated value, which may be indicated by NW using at least one command (e.g., RRC, MAC CE, DCI) .

[0157] Furthermore, the known TB sequence may be determined based on modulation order  (e.g., 4, 6, 8) or modulation mapper, e.g., 16 Quadrature Amplitude Modulation (QAM) , 64 QAM, 256 QAM) . Specifically, the bits in a known TB (or the modulation symbols mapped to (the bits in) the known TB) may satisfy at least one of the following.

[0158] Traverse (or cover, comprise, include, overlap, search) all modulation symbol points in the constellation diagram corresponding to a modulation mapper (e.g., 16QAM, 64 QAM, 256 QAM) .

[0159] Traverse partial (e.g., K) modulation symbol points in the constellation diagram corresponding to a modulation mapper. The value of K may be configured by NW, or / and it may be provided from UE to NW.

[0160] The above-mentioned feature (2) will be described in detail. UE may send a request for known TB to NW. Specifically, it indicates that UE requests NW to send at least one known TB (in the subsequent at least one PDSCH transmission) . Alternatively, UE may send a request (or indication, information) for at least one of the following to NW to request for NW send a known TB: model training, model validation, model testing, model update, performance monitoring, data collection (e.g., for model training, model validation, model testing, model update, performance monitoring) .

[0161] Furthermore, at least one of the following information may also be reported to NW:

[0162] ● Type of loss function in model training or model update, e.g., bit-level based loss function, slot-level or symbol-level based loss function. When UE reports bit-level based loss function, it means that UE requests NW to send a known TB.

[0163] ● Type of performance metric in performance monitoring, e.g., bit-level based performance metric, slot-level or symbol-level based performance metric. When UE reports bit-level based loss function, it means that UE requests NW to send a known TB.

[0164] Thereby, the NW can know when UE needs a known TB.

[0165] For a known TB to be sent, the NW may process (or / and send) the known TB or the PDSCH carrying the known TB. In other words, the NW may determine key configuration or parameter (e.g., about coding, modulation, layer mapping, antenna port mapping) related to the PDSCH transmission for the known TB. For example, UE may send at least one of the following information (or indication) to NW, the information may be associated with the known TB:

[0166] ● Modulation order (i.e., the number of bits per symbol) , the number of (transmission) layers,  coding rate, redundancy version (RV) (e.g., RV ID) , the number of subcarriers (or RBs) , the number of symbols within a slot, symbol number (s) (with a slot) corresponding to known TB, the number of (transmitting) antenna ports, pattern of DMRS (per layer) , power (or weight) of TB (per layer) , power (or weight) of DMRS (per layer) , power ratio of TB and DMRS, TB size, the total number of coded bits for transmission, QCL information.

[0167] ● Indication of model or functionality (e.g., associated ID, model ID, dataset ID) about the AI Receiver. Alternatively, this indication may be associated with the at least one of all information sent by UE for the feature (2) .

[0168] UE may need a specific TB (i.e., a specific TB sequence) as data sample. In order to enable NW to generate (or determine) a specific TB sequence, UE may send at least one of the following information (or indication) to NW: TB sequence type, TB sequence initializer, TB sequence generator. The information may be associated with the known TB. The TB sequence type may comprise at least one of the following: all-zero sequence, all-one sequence, random sequence, pseudo-random sequence, periodic sequence, alternating sequence, Linear Feedback Shift Register (LFSR) Sequence, Hamming sequence, synchronization sequence, gold sequence, m-sequence, Zadoff-Chu (ZC) sequence, or Welch sequence.

[0169] For model training, model update or performance monitoring, UE may need more than one data samples, i.e., more than one known TB. UE may send at least one of the following information (or indication) to NW: one known TB, multiple known TB, the number of known TBs (or the number of data samples, size of training / validation / testing / monitoring dataset) , periodicity of known TB transmission (or periodicity of data collection) , time duration for known TB transmission (or time duration of data collection) . The information may be associated with the known TB. Thereby, the NW can determine how many known TB to send to UE.

[0170] In some example embodiments, the NW may determine when to stop sending known TB based on the above time duration for known TB transmission reported by UE. Alternatively, or in addition, the UE may send at least one of the following to NW: indication of completing known TB collection (or completing data collection) , request for stopping known TB transmission, performance monitoring result (s) obtained based on the known TB, or indication of decision about LCM obtained based on the known TB.

[0171] When multiple known TBs are required, UE may need multiple identical known TBs or multiple different known TBs. For example, for model training or model update, from the  perspective of data diversity, multiple different known TBs may be needed. For performance monitoring, ensuring data consistency can eliminate the impact of data differences on performance. For this purpose, UE may send at least one of the following information (or indication) about type of (multiple) known TB to NW: same known TB or different known TB. The information may be associated with the known TB. The information ‘same known TB’ may indicate that UE requests NW to send multiple (consecutive) identical known TBs. The information ‘different known TB’ may indicate that UE requests NW to send multiple (consecutive) different known TBs.

[0172] When one known TB is required, UE may need a known TB that is the same as the previous (or the last, the recent) transmitted known TB (s) , or different from the previous transmitted known TB (s) . When multiple known TBs are required, UE may require that at least one known TB (e.g., the first known TB) cannot be overlapped with the previous known TB (s) . In this case, the UE may send at least one of the following information (or indication) about type of known TB to NW: old known TB, or new known TB. The information may be associated with the known TB. The information ‘old known TB’ may indicate that UE requests NW to send at least one known TB that is the same as the previous (or the last, the recent) transmitted known TB (s) . The information ‘new known TB’ may indicate that UE requests NW to send at least one known TB that is different from the previous (or the last, the recent) transmitted known TB (s) .

[0173] ‘Same known TB’ or ‘old known TB’ may mean that at least of the following information corresponding to two known TBs are the same: TB sequence type, TB sequence initializer, or TB sequence generator. ‘Different known TB’ or ‘new known TB’ may mean that at least of the following information corresponding to two known TBs are different: TB sequence type, TB sequence initializer, or TB sequence generator.

[0174] The above-mentioned feature (3) will be described in detail. In some example embodiments, the NW may use at least one DCI to schedule at least one PDSCH to send at least one known TB, as shown in FIG. 9. FIG. 9 illustrates an example scheme for sending the known TB to UE according to some example embodiments of the present disclosure. In this case, the UE may receive a DCI (or PDCCH) scheduling a PDSCH transmission, where the PDSCH carries a known TB.

[0175] In one example embodiment, the UE may determine whether the scheduled PDSCH carries a known TB based on the scheduling DCI, i.e., the DCI scheduling the PDSCH carrying the known TB. Specifically, a bit field in the DCI may indicate whether the DCI schedules a  PDSCH carrying a known TB, in other words, whether the scheduled PDSCH carries a known TB. For example, a new bit field (e.g., known data indicator, represented by ‘KDI’ ) may be introduced in the DCI to indicate whether the scheduled PDSCH carries a known TB, where the length of the KDI may be 0 or 1 bit.

[0176] When the length of KDI field is 1 bit, the bit value of 1 indicates that the scheduled PDSCH carries a known TB, the bit value of 0 indicates that the scheduled PDSCH carries a unknown TB. If UE is provided with a first configuration, UE may assume that the length of the KDI may be 1 bit, optionally, the KDI field is present; if UE is not provided with the first configuration or / and the UE is provided with a second configuration, UE may assume that the length of the KDI is 0 bit, optionally, the KDI field is absent.

[0177] The first configuration may comprise or indicate at least one of the following: enabling known TB transmission, TB or / and DMRS transmission scheme / mode for AI / ML (e.g., AI Receiver) , DMRS pattern for AI / ML, power or / and power ratio for data or / and pilot (e.g., DMRS) for AI / ML, indication of functionality or model about AI Receiver, enabling data collection for model training, model update or performance monitoring. Alternatively, or in addition, the second configuration may comprise or indicate at least one of the following: disabling known TB transmission, TB or / and DMRS transmission scheme / mode for non-AI / ML, DMRS pattern for non-AI / ML, new power or / and power ratio for data or / and pilot for non-AI / ML, disabling data collection for model training, model update or performance monitoring.

[0178] If UE does not support the functionality or model about the AI receiver, UE may ignore the KDI field. Additionally, a new DCI format including the KDI field may be introduced. Specifically, the new DCI format (e.g., DCI format 1_4, 4_X) is used for the scheduling of at least one PDSCH carrying at least one known TB in at least one cell.

[0179] In a further example embodiment, the UE may determine whether the scheduled PDSCH carries a known TB based on a new RNTI, e.g., dedicated RNTI for known TB. For example, if UE receives a PDCCH (or PDSCH) with CRC scrambled by the dedicated RNTI, UE may assume that PDSCH scheduled by the PDCCH (or the PDSCH) carries a known TB.

[0180] In a still further example embodiment, the UE may determine whether the scheduled PDSCH carries a known TB based on the reception of a first command. For example, if UE receives a first command (e.g., RRC, MAC CE, DCI) , after the first command takes effect, UE may assume that a (subsequent) DCI schedules a PDSCH carrying a known TB. By way of  example rather than limitation, the first command may indicate at least one of the following: enabling known TB transmission, TB or / and DMRS transmission scheme / mode for AI / ML (e.g., AI Receiver) , DMRS pattern for AI / ML, power or / and power ratio for data or / and pilot (e.g., DMRS) for AI / ML, indication of functionality or model about AI Receiver, enabling data collection for model training, model update or performance monitoring.

[0181] Furthermore, UE may assume that the DCI schedules a PDSCH carrying a known TB only within a time duration or window (e.g., time duration for data collection) . The time duration may be predefined or indicated by a command (e.g., the first command) .

[0182] In addition, for a known TB scheduled by a DCI, the New Data Indicator (NDI) field (or a new bit field) in the scheduling DCI may be used to indicate whether the (scheduled) known TB is old (e.g., bit value of 0) or new (bit value of 1) . Thereby, old known TB and new known TB may be achieved.

[0183] For achieving same known TB and different known TB, the same scheme as achieving old or new known TB may be adopted. Alternatively, for a known TB scheduled by a DCI, if UE receives a command comprising a first indication indicating (before receiving the scheduling DCI) or / and if the scheduling DCI indicates the first indication, UE may determine the known TB based on a predefined or indicated TB sequence initializer. The first indication indicates at least one of the following: same known TB or a TB sequence initializer. Otherwise, if UE does not the command, or / and if UE receives a further command comprising a second indication indicating (before receiving the scheduling DCI) or / and if the scheduling DCI indicates the second indication, UE may determine the known TB based on an adaptive TB sequence initializer. The second indication indicates at least different known TB.

[0184] In the case of known TB transmission, UE may only need to collect the received data (denoted as Y in FIG. 10, which is a schematic diagram illustrating an example environment in which the superimposed pilot processing model is employed) corresponding to the transmitted known TB. Therefore, UE may not need to perform (i.e., ignore, skip) at least one of the following procedures: decoding, demodulating, channel estimation, channel estimation and demodulating (i.e., procedures or functions of the AI Receiver) .

[0185] In the case of known TB transmission, at least one existing bit field in the DCI (e.g., DCI format 1_1) may be useless, e.g., new data indicator (NDI) field, HARQ related bit field (s) . Therefore, UE may ignore the NDI field, and UE may not feedback (or send) HARQ (or HARQ-ACK) information (corresponding to this PDSCH transmission) . Specifically, if (or after) UE  reports at least one request or / and information mentioned for feature (2) , for a DCI scheduling (or activating) a PDSCH and carrying a known TB (or / and unknown TB, i.e., existing TB) , UE may assume that:

[0186] ● At least one of the following bit field about HARQ in the DCI is absent, or length of the at least one of the following bit field about HARQ in the DCI is 0 bit, or UE may ignore the at least one of the following bit field about HARQ: HARQ process number, Downlink assignment index, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator, One-shot HARQ-ACK request, Enhanced Type 3 codebook indicator, New feedback indicator, HARQ-ACK retransmission indicator, CBG transmission information (CBGTI) , CBG flushing out information (CBGFI) .

[0187] ● NDI field in the DCI is absent, or length of the at least one of the NDI field in the DCI is 0 bit, or UE may ignore the NDI field.

[0188] Considering that the data is known to UE, for a scheduled PDSCH carrying the known TB, UE may always provide HARQ-ACK information (in a PUCCH / PUSCH transmission) corresponding to the PDSCH transmission regardless of whether the transmitted data (e.g., the CRC bits) is successfully decoded.

[0189] Alternatively, for the at least one of the above bit field about HARQ, a new bit value (dedicated for known TB) may be introduced. For example, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator may indicate a new (or dedicated, specified) bit value, which is used to indicate that UE perform HARQ feedback in a dedicated (or specified) timing indicated the new bit value.

[0190] Alternatively, in the case of known TB transmission, UE may use the HARQ-ACK bits corresponding to the PDSCH transmission provide at least one of the following information: (1) whether at least one condition about performance monitoring is fulfilled; for example, the condition may comprise monitoring result or output (e.g., the difference between the known TB and the recovered TB (i.e., outputted by the AI receiver) ) corresponding to the known TB meet a certain threshold; (2) whether at least one condition about data collection (for model training, model update or performance monitoring) is fulfilled; for example, the condition may comprise at least one of the collected data is enough (e.g., the number of collected data samples meet a certain threshold) , the quality of the known TB meet a certain threshold (e.g., the received data corresponding to the known TB may be unacceptable for the AI Receiver at UE side) .

[0191] In some example embodiments, the NW may use a DCI to schedule a PDSCH  repetition (i.e., multiple PDSCH) to send at least one known TB, as shown in FIG. 11. FIG. 11 illustrates another example scheme for sending the known TB to UE according to some example embodiments of the present disclosure. In the example shown in FIG. 11, the repetition number is 4, slot-based PDSCH repetition is configured.

[0192] The UE may receive a DCI (or PDCCH) scheduling a PDSCH transmission repetition, and each PDSCH transmission (occasion) corresponds to a known TB, i.e., each PDSCH carries a known TB. The PDSCH repetition may be configured as slot-based repetition, TDM (time division multiplexing) -based repetition or FDM (frequency division multiplexing) -based repetition.

[0193] In one example embodiment, the UE may determine whether the scheduled PDSCH carries a known TB based on the scheduling DCI, i.e., the DCI scheduling the PDSCH carrying the known TB. Specifically, a bit field in the DCI may indicate whether the DCI schedules a PDSCH carrying a known TB, in other words, whether the scheduled PDSCH carries a known TB. For example, a new bit field (e.g., known data indicator, represented by ‘KDI’ ) may be introduced in the DCI to indicate whether the scheduled PDSCH carries a known TB, where the length of the KDI may be 0 or 1 bit.

[0194] When the length of KDI field is 1 bit, the bit value of 1 indicates that the scheduled PDSCH carries a known TB, the bit value of 0 indicates that the scheduled PDSCH carries a unknown TB. If UE is provided with a first configuration, UE may assume that the length of the KDI may be 1 bit, optionally, the KDI field is present; if UE is not provided with the first configuration or / and the UE is provided with a second configuration, UE may assume that the length of the KDI is 0 bit, optionally, the KDI field is absent.

[0195] The first configuration may comprise or indicate at least one of the following: enabling known TB transmission, TB or / and DMRS transmission scheme / mode for AI / ML (e.g., AI Receiver) , DMRS pattern for AI / ML, power or / and power ratio for data or / and pilot (e.g., DMRS) for AI / ML, indication of functionality or model about AI Receiver, enabling data collection for model training, model update or performance monitoring. Alternatively, or in addition, the second configuration may comprise or indicate at least one of the following: disabling known TB transmission, TB or / and DMRS transmission scheme / mode for non-AI / ML, DMRS pattern for non-AI / ML, new power or / and power ratio for data or / and pilot for non-AI / ML, disabling data collection for model training, model update or performance monitoring.

[0196] If UE does not support the functionality or model about the AI receiver, UE may ignore the KDI field. Additionally, a new DCI format including the KDI field may be introduced. Specifically, the new DCI format (e.g., DCI format 1_4, 4_X) is used for the scheduling of at least one PDSCH carrying at least one known TB in at least one cell.

[0197] In a further example embodiment, the UE may determine whether the scheduled PDSCH carries a known TB based on a new RNTI, e.g., dedicated RNTI for known TB. For example, if UE receives a PDCCH (or PDSCH) with CRC scrambled by the dedicated RNTI, UE may assume that PDSCH scheduled by the PDCCH (or the PDSCH) carries a known TB.

[0198] In a still further example embodiment, the UE may determine whether the scheduled PDSCH carries a known TB based on the reception of a first command. For example, if UE receives a first command (e.g., RRC, MAC CE, DCI) , after the first command takes effect, UE may assume that a (subsequent) DCI schedules a PDSCH carrying a known TB. By way of example rather than limitation, the first command may indicate at least one of the following: enabling known TB transmission, TB or / and DMRS transmission scheme / mode for AI / ML (e.g., AI Receiver) , DMRS pattern for AI / ML, power or / and power ratio for data or / and pilot (e.g., DMRS) for AI / ML, indication of functionality or model about AI Receiver, enabling data collection for model training, model update or performance monitoring.

[0199] Furthermore, UE may assume that the DCI schedules a PDSCH carrying a known TB only within a time duration or window (e.g., time duration for data collection) . The time duration may be predefined or indicated by a command (e.g., the first command) .

[0200] In addition, for a known TB scheduled by a DCI, the New Data Indicator (NDI) field (or a new bit field) in the scheduling DCI may be used to indicate whether the (scheduled) known TB is old (e.g., bit value of 0) or new (bit value of 1) . Thereby, old known TB and new known TB may be achieved.

[0201] For achieving same known TB and different known TB, the same scheme as achieving old or new known TB may be adopted. Alternatively, for a known TB scheduled by a DCI, if UE receives a command comprising a first indication indicating (before receiving the scheduling DCI) or / and if the scheduling DCI indicates the first indication, UE may determine the known TB based on a predefined or indicated TB sequence initializer. The first indication indicates at least one of the following: same known TB or a TB sequence initializer. Otherwise, if UE does not the command, or / and if UE receives a further command comprising a second indication indicating (before receiving the scheduling DCI) or / and if the scheduling DCI  indicates the second indication, UE may determine the known TB based on an adaptive TB sequence initializer. The second indication indicates at least different known TB.

[0202] In the case of known TB transmission, UE may only need to collect the received data (denoted as Y in FIG. 10) corresponding to the transmitted known TB. Therefore, UE may not need to perform (i.e., ignore, skip) at least one of the following procedures: decoding, demodulating, channel estimation, channel estimation and demodulating (i.e., procedures or functions of the AI Receiver) .

[0203] In the case of known TB transmission, at least one existing bit field in the DCI (e.g., DCI format 1_1) may be useless, e.g., new data indicator (NDI) field, HARQ related bit field (s) . Therefore, UE may ignore the NDI field, and UE may not feedback (or send) HARQ (or HARQ-ACK) information (corresponding to this PDSCH transmission) . Specifically, if (or after) UE reports at least one request or / and information mentioned for feature (2) , for a DCI scheduling (or activating) a PDSCH and carrying a known TB (or / and unknown TB, i.e., existing TB) , UE may assume that:

[0204] ● At least one of the following bit field about HARQ in the DCI is absent, or length of the at least one of the following bit field about HARQ in the DCI is 0 bit, or UE may ignore the at least one of the following bit field about HARQ: HARQ process number, Downlink assignment index, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator, One-shot HARQ-ACK request, Enhanced Type 3 codebook indicator, New feedback indicator, HARQ-ACK retransmission indicator, CBG transmission information (CBGTI) , CBG flushing out information (CBGFI) .

[0205] ● NDI field in the DCI is absent, or length of the at least one of the NDI field in the DCI is 0 bit, or UE may ignore the NDI field.

[0206] Considering that the data is known to UE, for a scheduled PDSCH carrying the known TB, UE may always provide HARQ-ACK information (in a PUCCH / PUSCH transmission) corresponding to the PDSCH transmission regardless of whether the transmitted data (e.g., the CRC bits) is successfully decoded.

[0207] Alternatively, for the at least one of the above bit field about HARQ, a new bit value (dedicated for known TB) may be introduced. For example, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator may indicate a new (or dedicated, specified) bit value, which is used to indicate that UE perform HARQ feedback in a dedicated (or specified) timing indicated the new bit value.

[0208] Alternatively, in the case of known TB transmission, UE may use the HARQ-ACK bits corresponding to the PDSCH transmission provide at least one of the following information: (1) whether at least one condition about performance monitoring is fulfilled; for example, the condition may comprise monitoring result or output (e.g., the difference between the known TB and the recovered TB (i.e., outputted by the AI receiver) ) corresponding to the known TB meet a certain threshold; (2) whether at least one condition about data collection (for model training, model update or performance monitoring) is fulfilled; for example, the condition may comprise at least one of the collected data is enough (e.g., the number of collected data samples meet a certain threshold) , the quality of the known TB meet a certain threshold (e.g., the received data corresponding to the known TB may be unacceptable for the AI Receiver at UE side) .

[0209] In one example embodiment, for a PDSCH transmission repetition for transmitting known TB, UE may assume (or expect) that the same RV (e.g., RV ID) is applied for multiple PDSCH transmission, e.g., for 4 PDSCH transmission, the corresponding RV IDs = 0, 0, 0, 0, or 1, 1, 1, 1, or 2, 2, 2, 2, or 3, 3, 3, 3. In other words, UE may assume that RV applied for a PDSCH transmission is the same as the RV applied for the first PDSCH transmission. Thereby, the RVs corresponding to multiple PDSCH transmissions can ensure consistency.

[0210] Alternatively, or in addition, for a PDSCH transmission repetition for transmitting known TB, UE may assume (or expect) that the same TCI state is applied for multiple PDSCH transmissions. In other words, UE may assume that TCI state applied for a PDSCH transmission is the same as the TCI state applied for the first PDSCH transmission. Thereby, the beams corresponding to multiple PDSCH transmissions can ensure consistency.

[0211] In some example embodiments, the NW may use semi-persistent scheduling (SPS) PDSCH to send at least one known TB, as shown in FIG. 12. FIG. 12 illustrates a further example scheme for sending the known TB to UE according to some example embodiments of the present disclosure. In this case, the SPS PDSCH may be configured by an RRC and activated or deactivated by a DCI.

[0212] The UE may be provided with an RRC configuration about SPS. UE receives a DCI activating a SPS PDSCH, and each PDSCH transmission (occasion) corresponds to a known TB, i.e., each PDSCH carries a known TB.

[0213] In order to determine whether the activated SPS PDSCH carries a known TB, UE may, for example, determine whether the activated SPS PDSCH carries a known TB based on the activating DCI. Alternatively, if UE receives a PDCCH with CRC scrambled by a dedicated  RNTI for known TB, UE may assume that SPS PDSCH activated by the PDCCH carries a known TB. In a further example embodiment, if UE receives the first command, after the first command takes effect, UE may assume that a (subsequent) DCI activates SPS PDSCH carrying a known TB. Furthermore, UE may assume that the DCI activates a PDSCH carrying a known TB only within a time duration or window. In a still further example embodiment, the RRC configuration about SPS (e.g., SPS-Config) may comprise a parameter indicating whether the SPS PDSCH carries the known TB. Specifically, if the parameter is configured or / and the parameter indicates the SPS PDSCH carries the known TB, UE may assume the SPS PDSCH configured by the RRC configuration carries a known TB.

[0214] The RRC configuration about SPS may comprise at least one of the following: a first parameter indicating whether same known TB or different known TB is applied, a second parameter indicating a TB sequence initializer. Optionally, the activating DCI may indicate at least one of the following: indication of whether same known TB or different known TB is applied, a TB sequence initializer. Specifically, if the first parameter is configured, or / and the first parameter indicates same known TB is applied, or / and the second parameter is configured, for the first PDSCH transmission (occasion) , UE may determine the known TB based on the predefined or indicated TB sequence initializer. For other PDSCH transmission, UE may apply the known TB (i.e., the TB sequence initializer) for the first PDSCH transmission to other PDSCH transmission. If the first parameter is not configured, or / and the first parameter indicates different known TB is applied, or / and the second parameter is not configured transmission (occasion) , UE may determine the known TB based on an adaptive TB sequence initializer. Thereby, same known TB and different known TB can be achieved.

[0215] For SPS PDSCH, the RV applied for the first SPS PDSCH transmission may be determined based on the activating DCI, i.e., RV field in the activating DCI. For other SPS PDSCH transmission, UE may apply the RV applied for the first SPS PDSCH transmission to other SPS PDSCH transmission. Optionally, for SPS PDSCH transmission associated with the same SPS ID (i.e., SPS-ConfigIndex) , UE may expect that the same RV (e.g., RV ID) is applied for SPS PDSCH transmission. Thereby, the RVs corresponding to multiple SPS PDSCH transmissions can ensure consistency.

[0216] Alternatively, or in addition, after determining the TCI state applied for the first SPS PDSCH transmission, for other SPS PDSCH transmission, UE may apply the TCI state applied for the first SPS PDSCH transmission to other SPS PDSCH transmission. Optionally, for SPS PDSCH transmission associated with the same SPS ID (i.e., SPS-ConfigIndex) , UE may expect  that the same TCI state is applied for SPS PDSCH transmission. Thereby, the beams corresponding to multiple SPS PDSCH transmissions can ensure consistency.

[0217] In some example embodiments, similar to configured grant (in UL) , periodic PDSCH may be configured by RRC to send at least one known TB, as shown in FIG. 13. FIG. 13 illustrates a still further example scheme for sending the known TB to UE according to some example embodiments of the present disclosure.

[0218] UE may be provided with an RRC configuration about (configured) periodic PDSCH, and each PDSCH transmission (occasion) corresponds to a known TB, i.e., each PDSCH carries a known TB.

[0219] Issues and corresponding solutions can refer to embodiments where SPS PDSCH is used for transmitting the TB. Specifically, replace with the RRC configuration about SPS with the RRC configuration about (configured periodic PDSCH) , and replace with the SPS PDSCH with the (configured) periodic PDSCH. Merely for brevity, the same or similar contents are omitted herein.

[0220] Example Method

[0221] FIG. 14 illustrates a flowchart of a communication method 1400 implemented at a terminal device in accordance with some embodiments of the present disclosure. For the purpose of discussion, the method 1400 will be described from the perspective of the terminal device 610 in FIG. 6A.

[0222] At block 1410, the terminal device 610 transmits, to a network device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device.

[0223] At block 1420, the terminal device 610 receives the at least one TB from the network device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

[0224] In some example embodiments, the first message indicates at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a  number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiverēquasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0225] In some example embodiments, the first message indicates at least one of the following: a number of TBs of the at least one TB, whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, whether the at least one TB is the same as a previously-transmitted TB or a new TB different from the previously-transmitted TB, a periodicity for transmitting and / or receiving the at least one TB, a periodicity for data collection, a time window for transmitting and / or receiving the at least one TB, or a time window for data collection.

[0226] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: receiving, prior to or along with receiving the at least one TB, information from the network device, wherein the information indicates at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiverē quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding  to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0227] In some example embodiments, the sequence type is one of the following: an all-zero sequence, an all-one sequence, a random sequence, a pseudo-random sequence, a periodic sequence, an alternating sequence, a linear feedback shift register (LFSR) sequence, a hamming sequence, a synchronization sequence, a gold sequence, a m-sequence, a Zadoff-Chu (ZC) sequence or a Welch sequence.

[0228] In some example embodiments, the time domain information comprises at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0229] In some example embodiments, the first message is one of the following: a message comprising an indication for requesting the network device to transmit the at least one TB, or a message comprising an indication for requesting data collection for at least one of: a model training, a model validation, a model testing, a model update or a performance monitoring.

[0230] In some example embodiments, the first message further indicates at least one of the following: a type of loss function, or a type of performance metric.

[0231] In some example embodiments, the method 1400 further comprises transmitting, to the network device, a second message indicating at least one of the following: an indication for requesting the network device to stop transmitting the at least one TB, a performance monitoring result obtained based on the at least one TB, or an indication of completing data collection based on the at least one TB.

[0232] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: receiving, from the network device, a first configuration indicating at least one of the following: an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS, an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or an indication for enabling data collection; receiving, from the  network device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource; and assuming the at least one downlink resource scheduled by the DCI carries the at least one TB.

[0233] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: receiving, from the network device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource, wherein the at least one DCI message comprises a first field indicating whether the at least one downlink resource carries the at least one TB.

[0234] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: assuming the first field is present in following downlink control information (DCI) and / or the first field is set to a first value indicating at least one downlink resource scheduled by the DCI carries the at least one TB in accordance with a determination that a first configuration has been received, wherein the first configuration indicates at least one of the following: an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS, an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or an indication for enabling data collection.

[0235] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: assuming the first field is absent in following downlink control information (DCI) and / or the first field is set to a second value indicating at least one downlink resource scheduled by the DCI does not carry the at least one TB in accordance with a determination that a second configuration has been received, wherein the second configuration indicates at least one of the following: an indication for disabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS, an indication of a DMRS pattern for a second data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of TB for a second data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of DMRS for a second data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception ratio of TB and DMRS for a second data and pilot transmission scheme, an indication of model or  functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or an indication for disabling data collection.

[0236] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: ignoring at least one of the following in the at least one DCI message: a new data indicator (NDI) field, or at least one hybrid automatic repeat request (HARQ) -related field.

[0237] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: after receiving the at least one TB, skipping at least one of the following procedure: decoding, channel estimation, demodulating, or feedback hybrid automatic repeat request (HARQ) information.

[0238] In some example embodiments, the at least one downlink resource scheduled by the at least one DCI message comprises multiple physical downlink shared channel (PDSCH) transmissions used for or configured with PDSCH repetition, and all of the multiple PDSCH transmissions are expected to be associated with a same redundancy version (RV) identity.

[0239] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: receiving, from the network device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one semi-persistent scheduling (SPS) downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following: an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one SPS downlink resource, an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, an indication of a common sequence initializer for the at least one TB, an indication of at least one different initializer for the at least one TB; receiving, from the network device, at least one downlink control information (DCI) message for activating the at least one SPS downlink resource; and receiving the at least one TB on the at least one SPS downlink resource based on the at least one DCI message.

[0240] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: in a case that the at least one DCI message indicates a redundancy version (RV) identity, applying the RV identity to all of the at least one SPS downlink resource, or expecting all of the at least one SPS downlink resource being associated with a same RV identity.

[0241] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: receiving, from  the network device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one periodic downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following: an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one periodic downlink resource, an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, an indication of a common sequence initializer for the at least one TB, an indication of at least one different initializer for the at least one TB; and receiving the at least one TB on the at least one periodic downlink resource based on the at least one RRC message.

[0242] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: expecting all of the at least one periodic downlink resource being associated with a same RV identity.

[0243] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: assuming the at least one TB transmitted by the network device is of a same TB determined based on receiving a first indication of enabling a transmission of same TB or / and a TB sequence initializer; or assuming the at least one TB transmitted by the network device is of at least one different TB determined based on receiving a second indication of enabling a transmission of different TBs or / and at least one different TB sequence initializer.

[0244] In some example embodiments, the method 1400 further comprises: determining the at least one TB based on at least one of the following: a sequence type, a TB sequence generator, a TB sequence initializer, or a modulation mode.

[0245] In some example embodiments, the TB sequence initializer is determined based on at least one of the following: an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or time domain information corresponding to the at least one TB, wherein the time domain information comprises at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0246] FIG. 15 illustrates a flowchart of a communication method 1500 implemented at a network device in accordance with some embodiments of the present disclosure. For the purpose of discussion, the method 1500 will be described from the perspective of the network device 620 in FIG. 6A.

[0247] At block 1510, the network device 620 receives, from a terminal device, a first  message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device.

[0248] At block 1520, the network device 620 transmits the at least one TB to the terminal device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

[0249] In some example embodiments, the first message indicates at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiverēquasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0250] In some example embodiments, the first message indicates at least one of the following: a number of TBs of the at least one TB, whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, whether the at least one TB is the same as a previously-transmitted TB or a new TB different from the previously-transmitted TB, a periodicity for transmitting and / or receiving the at least one TB, a periodicity for data collection, a time window for transmitting and / or receiving the at least one TB, or a time window for data collection.

[0251] In some example embodiments, the method 1500 further comprises transmitting, prior to or along with receiving the at least one TB, information from the network device, wherein the information indicates at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least  one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiverē quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0252] In some example embodiments, the sequence type is one of the following: an all-zero sequence, an all-one sequence, a random sequence, a pseudo-random sequence, a periodic sequence, an alternating sequence, a linear feedback shift register (LFSR) sequence, a hamming sequence, a synchronization sequence, a gold sequence, a m-sequence, a Zadoff-Chu (ZC) sequence or a Welch sequence.

[0253] In some example embodiments, the time domain information comprises at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0254] In some example embodiments, the first message is one of the following: a message comprising an indication for requesting the network device to transmit the at least one TB, or a message comprising an indication for requesting data collection for at least one of: a model training, a model validation, a model testing, a model update or a performance monitoring.

[0255] In some example embodiments, the first message further indicates at least one of the following: a type of loss function, or a type of performance metric.

[0256] In some example embodiments, the method 1500 further comprises receiving, from the terminal device, a second message indicating at least one of the following: an indication for requesting the network device to stop transmitting the at least one TB, a performance monitoring result obtained based on the at least one TB, or an indication of  completing data collection based on the at least one TB.

[0257] In some example embodiments, the method 1500 further comprises: transmitting, to the terminal device, a first configuration indicating at least one of the following: an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS, an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or an indication for enabling data collection; transmitting, to the terminal device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource; and transmitting the at least one TB on the at least one downlink resource scheduled by the DCI.

[0258] In some example embodiments, the method 1500 further comprises: transmitting, to the terminal device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource, wherein the at least one DCI message comprises a first field indicating whether the at least one downlink resource carries the at least one TB.

[0259] In some example embodiments, the method 1500 further comprises: omitting at least one of the following in the at least one DCI message: a new data indicator (NDI) field, or at least one hybrid automatic repeat request (HARQ) -related field.

[0260] In some example embodiments, the at least one downlink resource scheduled by the at least one DCI message comprises multiple physical downlink shared channel (PDSCH) transmissions used for or configured with PDSCH repetition, and all of the multiple PDSCH transmissions are expected to be associated with a same redundancy version (RV) identity.

[0261] In some example embodiments, the method 1500 further comprises: transmitting, to the terminal device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one semi-persistent scheduling (SPS) downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following: an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one SPS downlink resource, an indication of whether the at  least one TB is a same TB or at least one different TB, an indication of a common sequence initializer for the at least one TB, an indication of at least one different initializer for the at least one TB; transmitting, to the terminal device, at least one downlink control information (DCI) message for activating the at least one SPS downlink resource; and transmitting the at least one TB on the at least one SPS downlink resource based on the at least one DCI message.

[0262] In some example embodiments, the method 1500 further comprises: configuring all of the at least one SPS downlink resource to be associated with a same RV identity.

[0263] In some example embodiments, the method 1500 further comprises: transmitting, to the terminal device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one periodic downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following: an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one periodic downlink resource, an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, an indication of a common sequence initializer for the at least one TB, an indication of at least one different initializer for the at least one TB; and transmitting the at least one TB on the at least one periodic downlink resource based on the at least one RRC message.

[0264] In some example embodiments, the method 1500 further comprises: configuring all of the at least one periodic downlink resource being associated with a same RV identity.

[0265] In some example embodiments, the method 1500 further comprises: determining the at least one TB based on at least one of the following: a sequence type, a TB sequence generator, a TB sequence initializer, or a modulation mode.

[0266] In some example embodiments, the TB sequence initializer is determined based on at least one of the following: an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or time domain information corresponding to the at least one TB, wherein the time domain information comprises at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0267] Example Device, apparatus and CRM

[0268] FIG. 16 is a simplified block diagram of a device 1600 that is suitable for  implementing embodiments of the present disclosure. The device 1600 can be considered as a further example implementation of any of the devices as shown in FIG. 6A. Accordingly, the device 1600 can be implemented at or as at least a part of the terminal device 610 or the network device 620.

[0269] As shown, the device 1600 includes a processor 1610, a memory 1620 coupled to the processor 1610, a suitable transceiver 1640 coupled to the processor 1610, and a communication interface coupled to the transceiver 1640. The memory 1620 stores at least a part of a program 1630. The transceiver 1640 may be for bidirectional communications or a unidirectional communication based on requirements. The transceiver 1640 may include at least one of a transmitter 1642 and a receiver 1644. The transmitter 1642 and the receiver 1644 may be functional modules or physical entities. The transceiver 1640 has at least one antenna to facilitate communication, though in practice an Access Node mentioned in this application may have several ones. The communication interface may represent any interface that is necessary for communication with other network elements, such as X2 / Xn interface for bidirectional communications between eNBs / gNBs, S1 / NG interface for communication between a Mobility Management Entity (MME)  / Access and Mobility Management Function (AMF)  / SGW / UPF and the eNB / gNB, Un interface for communication between the eNB / gNB and a relay node (RN) , or Uu interface for communication between the eNB / gNB and a terminal device.

[0270] The program 1630 is assumed to include program instructions that, when executed by the associated processor 1610, enable the device 1600 to operate in accordance with the embodiments of the present disclosure, as discussed herein with reference to FIG. 6A to 15. The embodiments herein may be implemented by computer software executable by the processor 1610 of the device 1600, or by hardware, or by a combination of software and hardware. The processor 1610 may be configured to implement various embodiments of the present disclosure. Furthermore, a combination of the processor 1610 and memory 1620 may form processing means 1650 adapted to implement various embodiments of the present disclosure.

[0271] The memory 1620 may be of any type suitable to the local technical network and may be implemented using any suitable data storage technology, such as a non-transitory computer readable storage medium, semiconductor-based memory devices, magnetic memory devices and systems, optical memory devices and systems, fixed memory and  removable memory, as non-limiting examples. While only one memory 1620 is shown in the device 1600, there may be several physically distinct memory modules in the device 1600. The processor 1610 may be of any type suitable to the local technical network, and may include one or more of general purpose computers, special purpose computers, microprocessors, digital signal processors (DSPs) and processors based on multicore processor architecture, as non-limiting examples. The device 1600 may have multiple processors, such as an application specific integrated circuit chip that is slaved in time to a clock which synchronizes the main processor.

[0272] According to embodiments of the present disclosure, a terminal device comprising a circuitry is provided. The circuitry is configured to: transmit, to a network device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and receive the at least one TB from the network device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner. According to embodiments of the present disclosure, the circuitry may be configured to perform any method implemented by the terminal device as discussed above.

[0273] According to embodiments of the present disclosure, a network device comprising a circuitry is provided. The circuitry is configured to: receive, from a terminal device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and transmit the at least one TB to the terminal device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner. According to embodiments of the present disclosure, the circuitry may be configured to perform any method implemented by the network device as discussed above.

[0274] The term “circuitry” used herein may refer to hardware circuits and / or combinations of hardware circuits and software. For example, the circuitry may be a combination of analog and / or digital hardware circuits with software / firmware. As a further example, the circuitry may be any portions of hardware processors with software including digital signal processor (s) , software, and memory (ies) that work together to cause an apparatus, such as a terminal device or a network device, to perform various functions. In a still further example, the circuitry may be hardware circuits and or processors, such as a microprocessor or a portion of a microprocessor, that requires software / firmware for  operation, but the software may not be present when it is not needed for operation. As used herein, the term circuitry also covers an implementation of merely a hardware circuit or processor (s) or a portion of a hardware circuit or processor (s) and its (or their) accompanying software and / or firmware.

[0275] According to embodiments of the present disclosure, a terminal apparatus is provided. The terminal apparatus comprises means for transmitting, to a network device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and means for receiving the at least one TB from the network device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner. In some embodiments, the first apparatus may comprise means for performing the respective operations of the method 1400. In some example embodiments, the first apparatus may further comprise means for performing other operations in some example embodiments of the method 1400. The means may be implemented in any suitable form. For example, the means may be implemented in a circuitry or software module.

[0276] According to embodiments of the present disclosure, a network apparatus is provided. The network apparatus comprises means for receiving, from a terminal device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and means for transmitting the at least one TB to the terminal device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner. In some embodiments, the second apparatus may comprise means for performing the respective operations of the method 1500. In some example embodiments, the second apparatus may further comprise means for performing other operations in some example embodiments of the method 1500. The means may be implemented in any suitable form. For example, the means may be implemented in a circuitry or software module.

[0277] In summary, embodiments of the present disclosure provide the following aspects.

[0278] In an aspect, it is proposed a terminal device comprising: a processor configured to cause the terminal device to: transmit, to a network device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and receive the at least one TB from the network device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal  superpositions manner.

[0279] In some embodiments, the first message indicates at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiverē quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0280] In some embodiments, the first message indicates at least one of the following: a number of TBs of the at least one TB, whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, whether the at least one TB is the same as a previously-transmitted TB or a new TB different from the previously-transmitted TB, a periodicity for transmitting and / or receiving the at least one TB, a periodicity for data collection, a time window for transmitting and / or receiving the at least one TB, or a time window for data collection.

[0281] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to receive, prior to or along with receiving the at least one TB, information from the network device, wherein the information indicates at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS,  a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiverē quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0282] In some embodiments, the sequence type is one of the following: an all-zero sequence, an all-one sequence, a random sequence, a pseudo-random sequence, a periodic sequence, an alternating sequence, a linear feedback shift register (LFSR) sequence, a hamming sequence, a synchronization sequence, a gold sequence, a m-sequence, a Zadoff-Chu (ZC) sequence or a Welch sequence.

[0283] In some embodiments, the time domain information comprises at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0284] In some embodiments, the first message is one of the following: a message comprising an indication for requesting the network device to transmit the at least one TB, or a message comprising an indication for requesting data collection for at least one of: a model training, a model validation, a model testing, a model update or a performance monitoring.

[0285] In some embodiments, the first message further indicates at least one of the following: a type of loss function, or a type of performance metric.

[0286] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to transmit, to the network device, a second message indicating at least one of the following: an indication for requesting the network device to stop transmitting the at least one TB, a performance monitoring result obtained based on the at least one TB, or an indication of completing data collection based on the at least one TB.

[0287] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: receive, from the network device, a first configuration indicating at least one  of the following: an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS, an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or an indication for enabling data collection; receive, from the network device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource; and assume the at least one downlink resource scheduled by the DCI carries the at least one TB.

[0288] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: receive, from the network device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource, wherein the at least one DCI message comprises a first field indicating whether the at least one downlink resource carries the at least one TB.

[0289] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: assume the first field is present in following downlink control information (DCI) and / or the first field is set to a first value indicating at least one downlink resource scheduled by the DCI carries the at least one TB in accordance with a determination that a first configuration has been received, wherein the first configuration indicates at least one of the following: an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS, an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or an indication for enabling data collection.

[0290] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: assume the first field is absent in following downlink control information (DCI)  and / or the first field is set to a second value indicating at least one downlink resource scheduled by the DCI does not carry the at least one TB in accordance with a determination that a second configuration has been received, wherein the second configuration indicates at least one of the following: an indication for disabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS, an indication of a DMRS pattern for a second data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of TB for a second data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of DMRS for a second data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception ratio of TB and DMRS for a second data and pilot transmission scheme, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or an indication for disabling data collection.

[0291] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: ignore at least one of the following in the at least one DCI message: a new data indicator (NDI) field, or at least one hybrid automatic repeat request (HARQ) -related field.

[0292] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: after receiving the at least one TB, skip at least one of the following procedure: decoding, channel estimation, demodulating, or feedback hybrid automatic repeat request (HARQ) information.

[0293] In some embodiments, the at least one downlink resource scheduled by the at least one DCI message comprises multiple physical downlink shared channel (PDSCH) transmissions used for or configured with PDSCH repetition, and all of the multiple PDSCH transmissions are expected to be associated with a same redundancy version (RV) identity.

[0294] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: receive, from the network device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one semi-persistent scheduling (SPS) downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following: an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one SPS downlink resource, an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, an indication of a common sequence initializer for the at least one TB, an indication of at least one different initializer for the at least one TB; receive, from the network device,  at least one downlink control information (DCI) message for activating the at least one SPS downlink resource; and receive the at least one TB on the at least one SPS downlink resource based on the at least one DCI message.

[0295] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: in a case that the at least one DCI message indicates a redundancy version (RV) identity, apply the RV identity to all of the at least one SPS downlink resource, or expect all of the at least one SPS downlink resource being associated with a same RV identity.

[0296] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: receive, from the network device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one periodic downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following: an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one periodic downlink resource, an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, an indication of a common sequence initializer for the at least one TB, an indication of at least one different initializer for the at least one TB; and receive the at least one TB on the at least one periodic downlink resource based on the at least one RRC message.

[0297] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: expect all of the at least one periodic downlink resource being associated with a same RV identity.

[0298] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: assume the at least one TB transmitted by the network device is of a same TB determined based on receiving a first indication of enabling a transmission of same TB or / and a TB sequence initializer; or assume the at least one TB transmitted by the network device is of at least one different TB determined based on receiving a second indication of enabling a transmission of different TBs or / and at least one different TB sequence initializer.

[0299] In some embodiments, the processor is further configured to cause the terminal device to: determine the at least one TB based on at least one of the following: a sequence type, a TB sequence generator, a TB sequence initializer, or a modulation mode.

[0300] In some embodiments, the TB sequence initializer is determined based on at least one of the following: an indication of model or functionality about a machine learning  (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or time domain information corresponding to the at least one TB, wherein the time domain information comprises at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0301] In an aspect, it is proposed a network device comprising: a processor configured to cause the network device to: receive, from a terminal device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; and transmit the at least one TB to the terminal device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.

[0302] In some embodiments, the first message indicates at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiverē quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0303] In some embodiments, the first message indicates at least one of the following: a number of TBs of the at least one TB, whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, whether the at least one TB is the same as a previously-transmitted TB or a new TB different from the previously-transmitted TB, a periodicity for transmitting and / or receiving the at least one TB, a periodicity for data collection, a time window for  transmitting and / or receiving the at least one TB, or a time window for data collection.

[0304] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to transmit, prior to or along with receiving the at least one TB, information from the network device, wherein the information indicates at least one of the following: a sequence type of the at least one TB, a sequence size of the at least one TB, a sequence initializer of the at least one TB, time domain information corresponding to the at least one TB, redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB, a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot, a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB, a pattern of the DMRS, a transmission and / or reception power of the at least one TB, a transmission and / or reception power of the DMRS, a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS, a total number of coded bits corresponding to the at least one TB, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiverē quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB, a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB, a coding rate corresponding to the at least one TB, or a modulation order corresponding to the at least one TB.

[0305] In some embodiments, the sequence type is one of the following: an all-zero sequence, an all-one sequence, a random sequence, a pseudo-random sequence, a periodic sequence, an alternating sequence, a linear feedback shift register (LFSR) sequence, a hamming sequence, a synchronization sequence, a gold sequence, a m-sequence, a Zadoff-Chu (ZC) sequence or a Welch sequence.

[0306] In some embodiments, the time domain information comprises at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0307] In some embodiments, the first message is one of the following: a message comprising an indication for requesting the network device to transmit the at least one TB, or a message comprising an indication for requesting data collection for at least one of: a model training, a model validation, a model testing, a model update or a performance monitoring.

[0308] In some embodiments, the first message further indicates at least one of the following: a type of loss function, or a type of performance metric.

[0309] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to receive, from the terminal device, a second message indicating at least one of the following: an indication for requesting the network device to stop transmitting the at least one TB, a performance monitoring result obtained based on the at least one TB, or an indication of completing data collection based on the at least one TB.

[0310] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to: transmit, to the terminal device, a first configuration indicating at least one of the following: an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS, an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme, a transmission and / or reception power ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme, an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or an indication for enabling data collection; transmit, to the terminal device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource; and transmit the at least one TB on the at least one downlink resource scheduled by the DCI.

[0311] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to: transmit, to the terminal device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource, wherein the at least one DCI message comprises a first field indicating whether the at least one downlink resource carries the at least one TB.

[0312] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to: omit at least one of the following in the at least one DCI message: a new data indicator (NDI) field, or at least one hybrid automatic repeat request (HARQ) -related field.

[0313] In some embodiments, the at least one downlink resource scheduled by the at least one DCI message comprises multiple physical downlink shared channel (PDSCH) transmissions used for or configured with PDSCH repetition, and all of the multiple PDSCH transmissions are expected to be associated with a same redundancy version (RV)  identity.

[0314] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to: transmit, to the terminal device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one semi-persistent scheduling (SPS) downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following: an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one SPS downlink resource, an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, an indication of a common sequence initializer for the at least one TB, an indication of at least one different initializer for the at least one TB; transmit, to the terminal device, at least one downlink control information (DCI) message for activating the at least one SPS downlink resource; and transmit the at least one TB on the at least one SPS downlink resource based on the at least one DCI message.

[0315] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to: configure all of the at least one SPS downlink resource to be associated with a same RV identity.

[0316] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to: transmit, to the terminal device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one periodic downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following: an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one periodic downlink resource, an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB, an indication of a common sequence initializer for the at least one TB, an indication of at least one different initializer for the at least one TB; and transmit the at least one TB on the at least one periodic downlink resource based on the at least one RRC message.

[0317] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to: configure all of the at least one periodic downlink resource being associated with a same RV identity.

[0318] In some embodiments, the processor is further configured to cause the network device to: determine the at least one TB based on at least one of the following: a sequence type, a TB sequence generator, a TB sequence initializer, or a modulation mode.

[0319] In some embodiments, the TB sequence initializer is determined based on at least  one of the following: an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, or time domain information corresponding to the at least one TB, wherein the time domain information comprises at least one of the following: a system frame number (SFN) , a sub-frame number, a slot number within a sub-frame, or a symbol number within a slot.

[0320] In an aspect, a terminal device comprises: at least one processor; and at least one memory coupled to the at least one processor and storing instructions thereon, the instructions, when executed by the at least one processor, causing the device to perform the method implemented by the terminal device discussed above.

[0321] In an aspect, a network device comprises: at least one processor; and at least one memory coupled to the at least one processor and storing instructions thereon, the instructions, when executed by the at least one processor, causing the device to perform the method implemented by the network device discussed above.

[0322] In an aspect, a computer readable medium having instructions stored thereon, the instructions, when executed on at least one processor, causing the at least one processor to perform the method implemented by the terminal device discussed above.

[0323] In an aspect, a computer readable medium having instructions stored thereon, the instructions, when executed on at least one processor, causing the at least one processor to perform the method implemented by the network device discussed above.

[0324] In an aspect, a computer program comprising instructions, the instructions, when executed on at least one processor, causing the at least one processor to perform the method implemented by the terminal device discussed above.

[0325] In an aspect, a computer program comprising instructions, the instructions, when executed on at least one processor, causing the at least one processor to perform the method implemented by the network device discussed above.

[0326] Generally, various embodiments of the present disclosure may be implemented in hardware or special purpose circuits, software, logic or any combination thereof. Some aspects may be implemented in hardware, while other aspects may be implemented in firmware or software which may be executed by a controller, microprocessor or other computing device. While various aspects of embodiments of the present disclosure are  illustrated and described as block diagrams, flowcharts, or using some other pictorial representation, it will be appreciated that the blocks, apparatus, systems, techniques or methods described herein may be implemented in, as non-limiting examples, hardware, software, firmware, special purpose circuits or logic, general purpose hardware or controller or other computing devices, or some combination thereof.

[0327] The present disclosure also provides at least one computer program product tangibly stored on a non-transitory computer readable storage medium. The computer program product includes computer-executable instructions, such as those included in program modules, being executed in a device on a target real or virtual processor, to carry out the process or method as described above with reference to FIG. 1 to 16. Generally, program modules include routines, programs, libraries, objects, classes, components, data structures, or the like that perform particular tasks or implement particular abstract data types. The functionality of the program modules may be combined or split between program modules as desired in various embodiments. Machine-executable instructions for program modules may be executed within a local or distributed device. In a distributed device, program modules may be located in both local and remote storage media.

[0328] Program code for carrying out methods of the present disclosure may be written in any combination of one or more programming languages. These program codes may be provided to a processor or controller of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing apparatus, such that the program codes, when executed by the processor or controller, cause the functions / operations specified in the flowcharts and / or block diagrams to be implemented. The program code may execute entirely on a machine, partly on the machine, as a stand-alone software package, partly on the machine and partly on a remote machine or entirely on the remote machine or server.

[0329] The above program code may be embodied on a machine readable medium, which may be any tangible medium that may contain, or store a program for use by or in connection with an instruction execution system, apparatus, or device. The machine readable medium may be a machine readable signal medium or a machine readable storage medium. A machine readable medium may include but not limited to an electronic, magnetic, optical, electromagnetic, infrared, or semiconductor system, apparatus, or device, or any suitable combination of the foregoing. More specific examples of the machine readable storage medium would include an electrical connection having one or  more wires, a portable computer diskette, a hard disk, a random access memory (RAM) , a read-only memory (ROM) , an erasable programmable read-only memory (EPROM or Flash memory) , an optical fiber, a portable compact disc read-only memory (CD-ROM) , an optical storage device, a magnetic storage device, or any suitable combination of the foregoing.

[0330] Further, while operations are depicted 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. In certain circumstances, multitasking and parallel processing may be advantageous. Likewise, while several specific implementation details are contained in the above discussions, these should not be construed as limitations on the scope of the present disclosure, but rather as descriptions of features that may be specific to particular embodiments. Certain features that are described in the context of separate embodiments may also be implemented in combination in a single embodiment. Conversely, various features that are described in the context of a single embodiment may also be implemented in multiple embodiments separately or in any suitable sub-combination.

[0331] Although the present disclosure has been described in language specific to structural features and / or methodological acts, it is to be understood that the present disclosure defined in the appended claims is not necessarily limited to the specific features or acts described above. Rather, the specific features and acts described above are disclosed as example forms of implementing the claims.

Claims

1.A terminal device comprising:a processor configured to cause the terminal device to:transmit, to a network device, a first message for requesting the network device transmitting at least one transport block (TB) known to the terminal device; andreceive the at least one TB from the network device, wherein the at least one TB and a demodulation reference signal (DMRS) are transmitted in non-orthogonal superpositions manner.2.The terminal device of claim 1, wherein the first message indicates at least one of the following:a sequence type of the at least one TB,a sequence size of the at least one TB,a sequence initializer of the at least one TB,time domain information corresponding to the at least one TB,redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB,a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB,a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot,a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB,a pattern of the DMRS,a transmission and / or reception power of the at least one TB,a transmission and / or reception power of the DMRS,a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS,a total number of coded bits corresponding to the at least one TB,an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver,quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB,a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB,a coding rate corresponding to the at least one TB, ora modulation order corresponding to the at least one TB.3.The terminal device of any of claim 1 or 2, wherein the first message indicates at least  one of the following:a number of TBs of the at least one TB,whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB,whether the at least one TB is the same as a previously-transmitted TB or a new TB different from the previously-transmitted TB,a periodicity for transmitting and / or receiving the at least one TB,a periodicity for data collection,a time window for transmitting and / or receiving the at least one TB, ora time window for data collection.4.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to receive, prior to or along with receiving the at least one TB, information from the network device, wherein the information indicates at least one of the following:a sequence type of the at least one TB,a sequence size of the at least one TB,a sequence initializer of the at least one TB,time domain information corresponding to the at least one TB,redundancy version (RV) information corresponding to the at least one TB,a number of subcarriers for transmitting and / or receiving the at least one TB,a number of symbols for transmitting and / or receiving the at least one TB within a slot,a number of antenna ports for transmitting and / or receiving the at least one TB,a pattern of the DMRS,a transmission and / or reception power of the at least one TB,a transmission and / or reception power of the DMRS,a transmission and / or reception power ratio of the at least one TB and the DMRS,a total number of coded bits corresponding to the at least one TB,an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver,quasi co-location (QCL) information of a channel for transmitting and / or receiving the at least one TB,a number of layers for transmitting and / or receiving the at least one TB,a coding rate corresponding to the at least one TB, ora modulation order corresponding to the at least one TB.5.The terminal device of claim 2 or 4, wherein the sequence type is one of the following: an all-zero sequence, an all-one sequence, a random sequence, a pseudo-random sequence, a periodic sequence, an alternating sequence, a linear feedback shift register (LFSR) sequence, a hamming sequence, a synchronization sequence, a gold sequence, a m-sequence, a Zadoff-Chu (ZC) sequence or a Welch sequence.6.The terminal device of claim 2 or 4, wherein the time domain information comprises at least one of the following:a system frame number (SFN) ,a sub-frame number,a slot number within a sub-frame, ora symbol number within a slot.7.The terminal device of any of claims 1 to 6, wherein the first message is one of the following:a message comprising an indication for requesting the network device to transmit the at least one TB, ora message comprising an indication for requesting data collection for at least one of: a model training, a model validation, a model testing, a model update or a performance monitoring.8.The terminal device of claim 7, wherein the first message further indicates at least one of the following: a type of loss function, or a type of performance metric.9.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to transmit, to the network device, a second message indicating at least one of the following:an indication for requesting the network device to stop transmitting the at least one TB,a performance monitoring result obtained based on the at least one TB, oran indication of completing data collection based on the at least one TB.10.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:receive, from the network device, a first configuration indicating at least one of the following:an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS,an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception power ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme,an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, oran indication for enabling data collection;receive, from the network device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource; andassume the at least one downlink resource scheduled by the DCI carries the at least one TB.11.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:receive, from the network device, at least one downlink control information (DCI) message for scheduling at least one downlink resource, wherein the at least one DCI message comprises a first field indicating whether the at least one downlink resource carries the at least one TB.12.The terminal device of claim 11, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:assume the first field is present in following downlink control information (DCI) and / or the first field is set to a first value indicating at least one downlink resource scheduled by the DCI carries the at least one TB in accordance with a determination that a first configuration has been received, wherein the first configuration indicates at least one of the following:an indication for enabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS,an indication of a DMRS pattern for a first data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception power of TB for a first data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception power of DMRS for a first data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception ratio of TB and DMRS for a first data and pilot transmission scheme,an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, oran indication for enabling data collection.13.The terminal device of claim 11, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:assume the first field is absent in following downlink control information (DCI) and / or the first field is set to a second value indicating at least one downlink resource scheduled by the DCI does not carry the at least one TB in accordance with a determination that a second configuration has been received, wherein the second configuration indicates at least one of the following:an indication for disabling a transmission of the at least one TB and / or a transmission of the DMRS,an indication of a DMRS pattern for a second data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception power of TB for a second data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception power of DMRS for a second data and pilot transmission scheme,a transmission and / or reception ratio of TB and DMRS for a second data and pilot transmission scheme,an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, oran indication for disabling data collection.14.The terminal device of any of claims 10 to 13, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to: ignore at least one of the following in the at least one DCI message:a new data indicator (NDI) field, orat least one hybrid automatic repeat request (HARQ) -related field.15.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to: after receiving the at least one TB, skip at least one of the following procedure:decoding, channel estimation, demodulating, or feedback hybrid automatic repeat request (HARQ) information.16.The terminal device of any of claims 10 to 15, wherein the at least one downlink resource scheduled by the at least one DCI message comprises multiple physical downlink shared channel (PDSCH) transmissions used for PDSCH repetition, and all of the multiple PDSCH transmissions are expected to be associated with a same redundancy version (RV) identity.17.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:receive, from the network device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one semi-persistent scheduling (SPS) downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following:an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one SPS downlink resource,an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB,an indication of a common sequence initializer for the at least one TB,an indication of at least one different initializer for the at least one TB; andreceive, from the network device, at least one downlink control information (DCI) message for activating the at least one SPS downlink resource; andreceive the at least one TB on the at least one SPS downlink resource based on the at least one DCI message.18.The terminal device of claim 17, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:in a case that the at least one DCI message indicates a redundancy version (RV) identity, apply the RV identity to all of the at least one SPS downlink resource, orexpect all of the at least one SPS downlink resource being associated with a same RV identity.19.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:receive, from the network device, at least one radio resource control (RRC) message configuring at least one periodic downlink resource, wherein the at least one RRC message comprises at least one of the following:an indication of whether the at least one TB is carried on the at least one periodic downlink resource,an indication of whether the at least one TB is a same TB or at least one different TB,an indication of a common sequence initializer for the at least one TB,an indication of at least one different initializer for the at least one TB; andreceive the at least one TB on the at least one periodic downlink resource based on the at least one RRC message.20.The terminal device of claim 19, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:expect all of the at least one periodic downlink resource being associated with a same RV identity.21.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to:assume the at least one TB transmitted by the network device is of a same TB determined based on receiving a first indication of enabling a transmission of same TB or / and a TB sequence initializer; orassume the at least one TB transmitted by the network device is of at least one different TB determined based on receiving a second indication of enabling a transmission of different TBs or / and at least one different TB sequence initializer.22.The terminal device of claim 1, wherein the processor is further configured to cause the terminal device to: determine the at least one TB based on at least one of the following:a sequence type,a TB sequence generator,a TB sequence initializer, ora modulation mode.23.The terminal device of claim 22, wherein the TB sequence initializer is determined based on at least one of the following:an indication of model or functionality about a machine learning (ML) -based receiver, wherein the at least one TB is used as input or output of the ML-based receiver, ortime domain information corresponding to the at least one TB, wherein the time domain information comprises at least one of the following:a system frame number (SFN) ,a sub-frame number,a slot number within a sub-frame, ora symbol number within a slot.

Images